KCI등재
SCIE
SCOPUS
Radiation Response Prediction Model Based on Integrated Clinical and Genomic Data Analysis
저자
장범섭 (서울대학교병원) ; 장지현 (서울대학교병원) ; 전승혁 (한국과학기술원 의과학연구센터) ; 송명근 (서울대학교병원) ; 이경훈 (서울대학교병원) ; 임석아 (서울대학교) ; 김종일 (서울대학교) ; 김태유 (서울대학교) ; 지의규 (서울대학교병원) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
Cancer Research and Treatment(Cancer Research and Treatment)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
383-395(13쪽)
DOI식별코드
제공처
소장기관
Purpose The value of the genomic profiling by targeted gene-sequencing on radiation therapy response prediction was evaluated through integrated analysis including clinical information. Radiation response prediction model was constructed based on the analyzed findings.
Materials and Methods Patients who had the tumor sequenced using institutional cancer panel after informed consent and received radiotherapy for the measurable disease served as the target cohort. Patients with irradiated tumor locally controlled for more than 6 months after radiotherapy were defined as the durable local control (DLC) group, otherwise, non-durable local control (NDLC) group. Significant genomic factors and domain knowledge were used to develop the Bayesian network model to predict radiotherapy response.
Results Altogether, 88 patients were collected for analysis. Of those, 41 (43.6%) and 47 (54.4%) patients were classified as the NDLC and DLC group, respectively. Somatic mutations of NOTCH2 and BCL were enriched in the NDLC group, whereas, mutations of CHEK2, MSH2, and NOTCH1 were more frequently found in the DLC group. Altered DNA repair pathway was associated with better local failure–free survival (hazard ratio, 0.40; 95% confidence interval, 0.19 to 0.86; p=0.014). Smoking somatic signature was found more frequently in the DLC group. Area under the receiver operating characteristic curve of the Bayesian network model predicting probability of 6-month local control was 0.83.
Conclusion Durable radiation response was associated with alterations of DNA repair pathway and smoking somatic signature. Bayesian network model could provide helpful insights for high precision radiotherapy. However, these findings should be verified in prospective cohort for further individualization.
PurposeThe value of the genomic profiling by targeted gene-sequencing on radiation therapy response prediction was evaluated through integrated analysis including clinical information. Radiation response prediction model was constructed based on the analyzed findings.Materials and MethodsPatients who had the tumor sequenced using institutional cancer panel after informed consent and received radiotherapy for the measurable disease served as the target cohort. Patients with irradiated tumor locally controlled for more than 6 months after radiotherapy were defined as the durable local control (DLC) group, otherwise, non-durable local control (NDLC) group. Significant genomic factors and domain knowledge were used to develop the Bayesian Network model to predict radiotherapy response.ResultsAltogether, 88 patients were collected for analysis. Of those, 41 (43.6%) and 47 (54.4%) patients were classified as the NDLC and DLC group, respectively. Somatic mutations of NOTCH2 and BCL were enriched in the NDLC group, whereas, mutations of CHEK2, MSH2, and NOTCH1 were more frequently found in the DLC group. Altered DNA repair pathway was associated with better local failure–free survival (hazard ratio, 0.40; 95% confidence interval, 0.19 to 0.86; p=0.014). Smoking somatic signature was found more frequently in the DLC group. Area under the receiver operating characteristic curve of the Bayesian network model predicting probability of 6-month local control was 0.83.ConclusionDurable radiation response was associated with alterations of DNA repair pathway and smoking somatic signature. Bayesian network model could provide helpful insights for high precision radiotherapy. However, these findings should be verified in prospective cohort for further individualization.
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