Cancer - Bladder, Pelvis, Ureter & Others(구연) Oral Session 4 / Cancer - Bladder, Pelvis, Ureter & Others (Ⅰ) (O-040) Geumkang Hall (Avenue 2F) 11월28일(수) 13:00-14:00 방광암에서 유전체 발현의 네트워크 분석을 이용한 예후 예측 모델 이화여자대학교 의과대학 비뇨의학과교실 김광현, 송완, 윤현석, 윤하나, 정우식, 심봉석, 이동현 목적: 환자의 예후를 예측하는 데 있어 molecular level의 데이터를 활용할 수 있으며, microarray나 RNA-seq등의 자료를 활용하여 예후와 연관된 gene 을 찾는 것이 가능하다. 본 연구에서는 네트워크 분석을 통하여 예후와 연관된 gene expression signature를 찾고자 하였다. 방법: The Cancer Genome Atlas (TCGA)에서 RNA-seq및 생존자료가 있는 408명을 자료를 대상으로 하였으며, 네트워크 분석을 통해 생존과 연관 있는 20개의 유전자를 선별하고, Cox regression 분석을 통해 생존과 연관 있는 20개의 유전자를 선별하였다. 네트워크 분석을 통하여 생존과 연관된 유전자의 pathway분석을 시행하였다. 각각의 gene signature를 GSE31684 (n=93) 코호트에서 c-index를 통하여 성능을 비교하였다. 결과: TCGA자료에서 네트워크 분석을 통해 8개의 module을 확인하였고, 이 중 생존과 가장 연관이 있는 module에서 hub gene 20개를 선별하였다. Pathway분석에서 hub gene들은 주로 extracellular matrix organization, collagen biosynthesis등와 연관이 되었다. Cox regression 분석을 통한 gene 20개를 선별하였고, TCGA코호트에서 네트워크 분석을 통하여 선별한 gene과 Cox regression 분석을 통해 선별한 gene의 생존모델에 대한 c-index는 각각 0.644와 0.684였다. 반면, 새로운 GSE31684코호트에서 네트각각의 c-index 는 0.645와 0.613이었다. 결론: 네트워크 분석을 통해 생존과 연관된 gene signature및 hubgene을 identification할 수 있으며, 이와 같은 방법으로 예후 예측 모델을 만들었을 때 다른 코호트에서도 비교적 그 예측 성능이 유지될 수 있는 장점이 있다. keywords : 네트워크분석, 예후예측모델, 방광암