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肉腫診断のための新しい血清miRNAペア分類法の開発
A novel serum miRNA-pair classifier for diagnosis of sarcoma.
PMID: 32673360 DOI: 10.1371/journal.pone.0236097.
抄録
軟部組織肉腫（STS）は中胚葉由来のまれな悪性腫瘍である。肉腫の予後を予測するためには早期診断が重要であるが、現在のところ成熟した非侵襲的診断法は存在しない。マイクロRNA（miRNA）はノンコーディングRNAの一種であり、その発現は腫瘍活動期を中心に大きく変化する。本研究の目的は、血清中のmiRNAの相対的な発現レベルに基づいて肉腫診断の予測モデルを構築することであった。6つの遺伝子ペアに基づいてランダム一般化線形モデル（RGLM）を構築したところ、血清サンプルが肉腫患者から得られたものであるかどうかを予測する際の精度は、内部テストデータセットで100％、マージされた外部データセットで74.3％、特異度は内部テストデータセットで100％、外部データセットで90.5％であった。以上のことから、本手法は肉腫のスクリーニングに高精度・高特異度で利用できる可能性があると考えられる。
Soft tissue sarcomas (STS) is a set of rare malignant tumor originated from mesoderm. For the prognosis of sarcoma, early diagnosis is important, however, currently no mature and non-invasive method for diagnosis exists. MicroRNAs (miRNAs) are a class of noncoding RNAs and their expression varies greatly, especially during tumor activity. The purpose of this study was to construct a predictive model for the diagnosis of sarcomas based on the relative expression level of miRNA in serum. miRNA array expression data of 677 samples including 402 malignant sarcoma samples and 275 healthy samples was used to construct the prediction model. Based on 6 gene pairs, random generalized linear model (RGLM) was constructed, with an accuracy of 100% in the internal test dataset and of 74.3% in the merged external dataset in prediction whether a serum sample was obtained from a sarcoma patient, with a specificity of 100% in the internal test dataset and 90.5% in the external dataset. In conclusion, our serum miRNA-pair classifier has the potential to be used for the screening of sarcoma with high accuracy and specificity.