유전자 정보를 이용한 생존시간 예측법

• 영문명: A Simple Method of Predicting Survival Time Using Gene Expression Profiles
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 최지민(Jimin Choi)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.11 No.4, 1809~1818쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2009.08.30

국문 초록

암 연구에서 암 환자의 생존시간 예측은 중요한 관심사 중 하나이다. 관측된 환자수보다 훨씬 더 많은 수의 유전자들의 발현 강도로 이루어져 있는 마이크로어레이 자료를 이용해 암 환자의 생존시간을 예측하려면, 기존의 통계적 기법을 그대로 적용하는 데에 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지금까지 주성분분석이나 부분최소제곱이 다차원의 자료를 차원 축소하는 데에 성공적으로 사용되어 왔으나, 생존 자료가 가지는 중요한 특성인 중도절단에 대한 고려가 미흡하였다. 따라서 이 논문에서는 암 환자의 유전자 정보를 이용해 개개인의 생존시간을 예측하는 간단한 방법을 제안하였다. 다발성 골수종 환자 자료를 사용하여 붓스트랩 기법을 통해 제안된 방법과 기존의 방법들을 비교하였다. 그 결과, 제안된 방법을 사용하면 유전자 자료를 이용해 개별 생존시간을 예측할 때 정도(precision)가 개선됨을 확인하였다.

영문 초록

It will be very useful if we can predict survival time of cancer patients. So far, the principal component analysis and the partial least squares were successfully used in estimating survival function for a group of patients with same type of tumors. In this paper, we propose a simple method of predicting survival time of individual patient with cancer using gene expression profiles. In fact, we propose an improved version of partial least squares by using Kaplan-Meier estimator of survival function. We compare the numerical performance of the proposed method with that of the principal component analysis and the partial least squares based on bootstrap samples. Results are illustrated with Multiple Myeloma cancer data.

목차

1. 서론

2. 생존시간 예측법

3. 분석결과

4. 결론

참고문헌

키워드

마이크로어레이(microarray) 자료 카플란-마이어(Kaplan-Meier) 추정치 칵스(Cox) 회귀 모형 차원 축소 주성분분석 부분최소제곱 Microarray gene expression profiles Kaplan-Meier estimator Proportional hazard regression model Dimension reduction Principal components analysis Partial least squares