대장암(CRC) 환자의 임상적 예후를 개선하기 위해 암의 재발을 예측하는 것은 필수적이다. 종양 병기 정보는 CRC 재발 예측의 지침으로 사용되어 왔으나, 동일한 병기의 환자라도 임상적 예후는 서로 다르게 나타난다. 따라서 CRC 재발 예측을 위한 추가적 특징을 식별하는 방법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 면역세포의 메틸화 시그니처를 비교하여 더 나은 CRC 재발 예측을 위해 적절한 전사체 시그니처를 선택하는 네트워크-통합 멀티오믹스(NIMO) 접근법을 개발하였다. 우리는 114명과 110명의 환자를 포함하는 두 개의 독립적인 후향적 코호트에 기초하여 CRC 재발 예측 성능을 검증하였다. 또한 예측이 개선되었음을 확인하기 위해 NIMO 기반 면역세포 비율뿐 아니라 TNM(종양, 림프절, 전이) 병기 데이터를 모두 사용하였다. 본 연구는 (1) 면역세포 조성과 TNM 병기 데이터 모두를 사용하고, (2) CRC 재발 예측을 개선하기 위해 강건한 면역세포 마커 유전자를 식별하는 것의 중요성을 보여준다.

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