Revista de Proteómica y Bioinformática
Acceso abierto

abstracto

Impacto del mecanismo de selección en la identificación y validación de nuevos biomarcadores "ómicos"

Caroline Truntzer, Delphine Maucort-Boulch y Pascal Roy

Antecedentes: El análisis de alto rendimiento, como la espectrometría de masas dedicada a la proteómica clínica, ofrece nuevos conocimientos sobre la investigación clínica. Esta tecnología prometedora genera conjuntos de datos de alta dimensión con una gran cantidad de información biológica. Trabajar con estos conjuntos de datos de alta dimensión ha creado desafíos para los métodos estadísticos y todavía hay debilidades en el análisis estadístico actual que deben superarse para obtener una interpretación precisa de las "ómicas". estudios. La cuestión central es la de una identificación fiable de nuevos biomarcadores pronósticos y diagnósticos. Aunque observados en estudios previos, estos mecanismos de identificación y validación de nuevos marcadores han sido explicados de manera inadecuada y, a menudo, disociados.

Resultados: El objetivo de nuestro estudio fue, por lo tanto, mostrar cómo los marcadores candidatos a veces se seleccionan en estudios de identificación debido a estimaciones sesgadas de su efecto. Para lograr este objetivo, este trabajo se realizó a través de la simulación de estudios de alta dimensión relacionados con la supervivencia. Mostramos cómo el mecanismo de selección involucrado en los estudios de identificación influye en un mecanismo llamado regresión a la media. Esto, a su vez, conduce a una estimación sesgada del tamaño del efecto y, por lo tanto, al optimismo al considerar los estudios de validación.

Conclusiones: Este estudio demostró por qué el descubrimiento de nuevos marcadores robustos solo es posible a través de estudios bien diseñados que se basan en tamaños de muestra consistentes para el paso de identificación. Debido a los mecanismos de identificación y validación mencionados anteriormente, los biomarcadores candidatos pertinentes en estudios clínicos de alta dimensión requieren una estimación no sesgada, y esto desde el paso de identificación. Solo así conducirá a estudios consistentes y, por lo tanto, alcanzará un beneficio en términos de atención médica.