Luminal-A breast cancer is a subtype with the largest number of patients, about 40% of all breast cancer patients. The biggest characteristic of luminal-A breast cancer patients is a wide range of variation in prognosis for endocrine therapy. Therefore, this research divides the luminal-A breast cancer patients into the two distinct prognostic subgroups. The latent features generated through denoising autoencoders that extract and compress gene expression patterns of luminal-A breast cancer patients identify the two prognostic subgroups. The significance difference in overall survival between two subgroups are shown via log-rank test that is a hypothesis test to compare the survival distributions of two samples. In addition, through biological pathway analysis, it is found that the autophagy-lysosome pathways are more activated in the better prognostic subgroups. It is expected that this research can be used for personalized breast cancer treatment.
Luminal-A 유방암은 전체 유방암 환자의 약 40%로 가장 많은 환자가 속해 있는 아형이다. Luminal-A 유방암 환자들은 그 아형 내에서도 환자 간 내분비 요법에 대한 예후의 편차가 크다고 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 luminal-A 유방암 환자들을 예후에 차이를 보이는 두 개의 하위 그룹으로 나누었다. 두 개의 예후적 하위 그룹은 디노이징 오토인코더를 사용하여 luminal-A 유방암 환자들의 유전자 발현 패턴의 특징을 뽑아내어 압축한 잠재 특징들을 토대로 식별되었다. 두 집단 간 생존율의 차이가 유의미한지를 검정하는 로그-순위법을 이용하여 그 예후의 차이가 유의미함을 보여주었다. 또한 생물학적 경로 분석 결과, 예후가 좋은 하위 그룹 환자들에게서 활성화된 세포 자가 포식-리소좀 경로가 활성화되었다. 향후 이 연구는 개인 맞춤화된 유방암 치료에 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
