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학술저널
저자정보
Noh Myung-Giun (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Yoon Youngmin (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Kim Gihyeon (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Kim Hyun (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Lee Eulgi (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Kim Yeongmin (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Park Changho (Genome and Company) Lee Kyung-Hwa (Chonnam National University) Park Hansoo (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST))
저널정보
대한생화학·분자생물학회 Experimental and Molecular Medicine Experimental and Molecular Medicine 제53권
발행연도
2021.2
수록면
1 - 12 (12page)
DOI
10.1038/s12276-021-00559-1

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The identification of predictive biomarkers or models is necessary for the selection of patients who might benefit the most from immunotherapy. Seven histological features (signet ring cell [SRC], fibrous stroma, myxoid stroma, tumor-infiltrating lymphocytes [TILs], necrosis, tertiary lymphoid follicles, and ulceration) detected in surgically resected tissues ( N =?44) were used to train a model. The presence of SRC became an optimal decision parameter for pathology alone (AUC?=?0.78). Analysis of differentially expressed genes (DEGs) for the prediction of genomic markers showed that C-X-C motif chemokine ligand 11 ( CXCL11 ) was high in responders ( P <?0.001). Immunohistochemistry (IHC) was performed to verify its potential as a biomarker. IHC revealed that the expression of CXCL11 was associated with responsiveness ( P =?0.003). The response prediction model was trained by integrating the results of the analysis of pathological factors and RNA sequencing (RNA-seq). When trained with the C5.0 decision tree model, the categorical level of the expression of CXCL11 , a single variable, was shown to be the best model (AUC?=?0.812). The AUC of the model trained with the random forest was 0.944. Survival analysis revealed that the C5.0-trained model (log-rank P =?0.01 for progression-free survival [PFS]; log-rank P =?0.012 for overall survival [OS]) and the random forest-trained model (log-rank P <?0.001 for PFS; log-rank P =?0.001 for OS) predicted prognosis more accurately than the PD-L1 test (log-rank P =?0.031 for PFS; log-rank P =?0.107 for OS).

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