放射線肺炎の予測のためのデュアルオミクスモデルを構築するために、一塩基多型とdosiomicsの特徴との相互関係を相乗させる。

原題
Synergizing the interaction of single nucleotide polymorphisms with dosiomics features to build a dual-omics model for the prediction of radiation pneumonitis.
背景:本研究は胸部放射線療法の主要な毒性作用である症候性放射線肺炎(RP)を予測するための二重オミクスモデルを作成することを目的とした。
方法:フィッシャーの正確確率検定を用いて、全エクソーム配列決定SNPから潜在的SNPを同定した。因子分解マシン法により、SNPエピスタシス効果に基づくRP予測モデルを作成した。これを選択されたdosiomicsの特徴と組み合わせて、デュアルオミクスモデルを作成した。
結果:400人の患者のうち、19のSNPがエピスタシス効果を示したが、単一のSNPはRPと強く相関しなかった。モデルフルモデルはAUCを0.81に増加させた。
結論:SNPエピスタシスとdosiomicsを組み合わせた二重オミクスモデルは、患者の重症RPを効果的に予測し、胸部放射線療法におけるRPの予測における臨床的有用性を示唆した。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110261
PMID: 38548115