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テモゾロミド（TMZ）化学療法に対する耐性は、膠芽腫（GBM）の治療に大きな課題を抱えています。O6-メチルグアニンDNAメチルトランスフェラーゼ（MGMT）プロモーターの高メチル化は、この耐性において重要な役割を果たすと考えられています。Pyrosequencing（PSQ）は、MGMTプロモーターメチル化テストに対して正確で堅牢であることが示されています。未解決の問題は、定量的MGMT PSQの二分法のカットオフ値の決定であり、さらなる治療決定の基礎として「MGMTメチル化」および「MGMT非メチル化」患者サブグループになります。この研究では、受信機の動作特性（ROC）曲線分析を使用して、MGMTエクソン内の4 cpg島（76-79）のメチル化の平均割合をテストすることにより、MGMTプロモーターのメチル化の最適なカットオフを特定しました。ROC（AUC（AUC）の面積）メチル化を分類するのに最適なカットオフが計算されました。正のカットオフを定義するための診断パラメーターとして正の尤度比（LR+）が選択されました。一方、調査したCPG島でのメチル化の平均割合が、予後を評価するためのマーカーと見なすことができるかどうかを分析しました。ROC分析により、最適なしきい値は、最大のLR+ 2.54に応じて12.5％（感度：60.87％、特異性：76％）であることが示されました。12.5％がMGMTプロモーターのメチル化を区別するために確立され、検証セットを使用して確認されました。カットオフ値によれば、MGMTプロモーターのメチル化はGBMの58.3％で見つかりました。調査対象のCPG部位の平均メチル化レベルは、全生存率（OS）と強い相関がありました。これは、メチル化が高いGBM患者は、メチル化のレベルが低い患者よりも長く生存していたことを意味します（Log-Rankテスト、P = 0.017）。結論として、ROC曲線分析により、MGMTプロモーターのメチル化状態を識別するための最良のカットオフが可能になります。LR+は、カットオフを評価する重要な要因として使用できます。GBM患者のPSQによるMGMTのプロモーターメチル化レベルは、予後価値がありました。
テモゾロミド（TMZ）化学療法に対する耐性は、膠芽腫（GBM）の治療に大きな課題を抱えています。O6-メチルグアニンDNAメチルトランスフェラーゼ（MGMT）プロモーターの高メチル化は、この耐性において重要な役割を果たすと考えられています。Pyrosequencing（PSQ）は、MGMTプロモーターメチル化テストに対して正確で堅牢であることが示されています。未解決の問題は、定量的MGMT PSQの二分法のカットオフ値の決定であり、さらなる治療決定の基礎として「MGMTメチル化」および「MGMT非メチル化」患者サブグループになります。この研究では、受信機の動作特性（ROC）曲線分析を使用して、MGMTエクソン内の4 cpg島（76-79）のメチル化の平均割合をテストすることにより、MGMTプロモーターのメチル化の最適なカットオフを特定しました。ROC（AUC（AUC）の面積）メチル化を分類するのに最適なカットオフが計算されました。正のカットオフを定義するための診断パラメーターとして正の尤度比（LR+）が選択されました。一方、調査したCPG島でのメチル化の平均割合が、予後を評価するためのマーカーと見なすことができるかどうかを分析しました。ROC分析により、最適なしきい値は、最大のLR+ 2.54に応じて12.5％（感度：60.87％、特異性：76％）であることが示されました。12.5％がMGMTプロモーターのメチル化を区別するために確立され、検証セットを使用して確認されました。カットオフ値によれば、MGMTプロモーターのメチル化はGBMの58.3％で見つかりました。調査対象のCPG部位の平均メチル化レベルは、全生存率（OS）と強い相関がありました。これは、メチル化が高いGBM患者は、メチル化のレベルが低い患者よりも長く生存していたことを意味します（Log-Rankテスト、P = 0.017）。結論として、ROC曲線分析により、MGMTプロモーターのメチル化状態を識別するための最良のカットオフが可能になります。LR+は、カットオフを評価する重要な要因として使用できます。GBM患者のPSQによるMGMTのプロモーターメチル化レベルは、予後価値がありました。
Resistance to temozolomide (TMZ) chemotherapy poses a significant challenge in the treatment of glioblastoma (GBM). Hypermethylation in O6-methylguanine-DNA methyltransferase (MGMT) promoter is thought to play a critical role in this resistance. Pyrosequencing (PSQ) has been shown to be accurate and robust for MGMT promoter methylation testing. The unresolved issue is the determination of a cut-off value for dichotomization of quantitative MGMT PSQ results into "MGMT methylated" and "MGMT unmethylated" patient subgroups as a basis for further treatment decisions. In this study, receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used to identify an optimal cutoff of MGMT promoter methylation by testing mean percentage of methylation of 4 CpG islands (76-79) within MGMT exon 1. The area under the ROC (AUC) as well as the best cutoff to classify the methylation were calculated. Positive likelihood ratio (LR+) was chosen as a diagnostic parameter for defining an optimal cut-off. Meanwhile, we also analyzed whether mean percentage of methylation at the investigated CpG islands could be regarded as a marker for evaluating prognostication. ROC analysis showed that the optimal threshold was 12.5% (sensitivity: 60.87%; specificity: 76%) in response to the largest LR+ 2.54. 12.5% was established to distinguish MGMT promoter methylation, which was confirmed using validation set. According to the cutoff value, the MGMT promoter methylation was found in 58.3% of GBM. Mean methylation level of the investigated CpG sites strong correlated with overall survival (OS), which means GBM patients with a high level of methylation survived longer than those with low level of methylation(log-rank test, P = 0.017). In conclusion, ROC curve analysis enables the best cutoff for discriminating MGMT promoter methylation status. LR+ can be used as a key factor that evaluates cutoff. The promoter methylation level of MGMT by PSQ in GBM patients had prognostic value.
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