ゲノムバイオマーカー開発のためのデータマイニングアプローチ：がんゲノムプロジェクトとがん細胞株百科事典からの薬物スクリーニングデータを使用するアプリケーション

腫瘍細胞の薬物の感受性と耐性の信頼できるバイオマーカーの開発は、仮説駆動型の基礎科学研究を導き、テロ療法前の臨床決定に影響を与えることができます。バイオマーカーを開発するための一般的な戦略は、ゲノム変化と相関する一連の癌薬物反応に対するヒト腫瘍サンプルの特性評価を使用します。主にがん細胞株百科事典（CCLE）およびサンガー癌ゲノムプロジェクト（CGP）の取り組みから開発されました。この研究の目的は、このデータの独立した分析を提供することです。このデータは、既存の視聴を目的とし、バイオマーカーの発見とアプリケーションに新しい視点を追加することです。既存および代替のデータマイニングと統計的手法は、a）同様の作用メカニズム（MOA）、b）の化合物の薬物応答を評価し、遺伝子発現（GE）、コピー数（CN）および突然変異状態（MUT）の測定値を調べますバイオマーカーは、遺伝子セット濃縮分析（GSEA）と組み合わせて、薬物反応に重要な生物学的プロセスを仮定するために、c）CGPデータセットでスクリーニングされたすべての薬物にわたってGE、CN、およびMUTのグローバルな比較を実施します。CCLE腫瘍細胞における薬物反応の予測因子としてのCGP由来のGEバイオマーカーの力。GES、MUT、およびCNSの個々のおよびグローバルな検査に由来する視点は、既存を確認し、腫瘍細胞の薬物感受性と耐性におけるこれらのバイオマーカーのユニークで共有された役割を明らかにします。CCLE腫瘍細胞の薬物反応を予測するためのCGP由来のゲノムバイオマーカーの応用は、0.78の正の予測力を持つ非常に有意なROCを見つけます。この研究の結果は、ゲノムバイオマーカー開発のための利用可能なデータマイニングおよび分析方法を拡張し、バイオマーカーを使用して仮説駆動型の基礎科学研究とテロ療法前の臨床決定を導くための追加のサポートを提供します。

Developing reliable biomarkers of tumor cell drug sensitivity and resistance can guide hypothesis-driven basic science research and influence pre-therapy clinical decisions. A popular strategy for developing biomarkers uses characterizations of human tumor samples against a range of cancer drug responses that correlate with genomic change; developed largely from the efforts of the Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) and Sanger Cancer Genome Project (CGP). The purpose of this study is to provide an independent analysis of this data that aims to vet existing and add novel perspectives to biomarker discoveries and applications. Existing and alternative data mining and statistical methods will be used to a) evaluate drug responses of compounds with similar mechanism of action (MOA), b) examine measures of gene expression (GE), copy number (CN) and mutation status (MUT) biomarkers, combined with gene set enrichment analysis (GSEA), for hypothesizing biological processes important for drug response, c) conduct global comparisons of GE, CN and MUT as biomarkers across all drugs screened in the CGP dataset, and d) assess the positive predictive power of CGP-derived GE biomarkers as predictors of drug response in CCLE tumor cells. The perspectives derived from individual and global examinations of GEs, MUTs and CNs confirm existing and reveal unique and shared roles for these biomarkers in tumor cell drug sensitivity and resistance. Applications of CGP-derived genomic biomarkers to predict the drug response of CCLE tumor cells finds a highly significant ROC, with a positive predictive power of 0.78. The results of this study expand the available data mining and analysis methods for genomic biomarker development and provide additional support for using biomarkers to guide hypothesis-driven basic science research and pre-therapy clinical decisions.