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乳がんなどの化学療法剤として用いられるパクリタキセルは、治療抵抗性を示す患者がいることも知られており、感受性予測が治療成績向上に重要である。我々はパクリタキセルを術前に単剤投与した患者の治療前生検の遺伝子発現をマイクロアレイで解析し、東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センターDNA情報解析分野の協力のもと、遺伝子発現情報からパクリタキセルの治療感受性予測システムの構築を行った。まず、組織病理学的な治療効果判定に基づき、解析サンプルに感受性と抵抗性のラベルを付け、さらにトレーニングセットとテストセットに分けた。トレーニングセットにおいて遺伝子選択および主成分分析、サポートベクターマシン (SVM)による識別を含む5-fold Cross Validation (CV)を行い、第１主成分から第n主成分までCVエラーが最小になる主成分の個数を特定し、これを以降の解析に当てはめた。遺伝子は感受性群と抵抗性群との二群間の発現変動が有意な（FDR < 0.25かつFold Change > 1.5）ものを選び、主成分スコアをSVMの計算に用いた。次に全トレーニングセットにおいて同様に遺伝子選択、主成分分析、SVMを行い、テストセットにおける治療感受性予測を行ったところ、70%以上の予測精度であった。乳がんは多様性の高いがんであり、一様に高精度な予測をすることは難しいが、分子情報を用いて７割以上の精度で予測可能であることが示された。さらに、パクリタキセルと同じタキサン系抗がん剤であるドセタキセルによる術前化学療法を受けた患者の遺伝子発現情報をテストセットに用いた場合でも、またパクリタキセルのテストセットと混ぜた場合でも、それぞれ70%以上の精度で予測できた。この予測モデルはパクリタキセルだけでなく、同様の作用機序を持つドセタキセルの感受性予測においても有用である可能性が示された。
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