用于肿瘤早期筛查的肿瘤血小板RNA定量检测模型及方法技术

本发明专利技术公开了一种用于肿瘤早期筛查的肿瘤血小板RNA定量检测模型，该模型包括PCR检测特异性引物，所述PCR检测特异性引物包括SEQ ID NO.1的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.2的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.3的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.4的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.5的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.6的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.7的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.8的F端引物和RT引物以及SEQ ID NO.9的F端引物和RT引物；本发明专利技术还公开了一种用于肿瘤早期筛查的肿瘤血小板RNA定量检测方法。本发明专利技术具有实现肿瘤早期筛查、辅助肿瘤病理鉴定及临床诊断和提高患者的生存率的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及分子生物学和医学领域，尤其是涉及一种用于肿瘤早期筛查的肿瘤血小板RNA定量检测模型及方法。
技术介绍
随着癌症发病率和死亡率的增加，癌症不仅是中国人死亡的主要原因，也是严重威胁人类健康和制约经济社会发展的重大公共健康问题。肿瘤的早期诊断意味着可以提早干预治疗，对患者的预后意义重大。目前，用于肿瘤的诊断主要依赖于传统的肿瘤组织临床病征、放射影像、生化检测和病理等方面的，而且其中大部分方法有创的，给患者带来痛苦，且对实施此项技术的医师有较高要求。对肿瘤的无创检查方法主要是血清肿瘤标志物，例如AFP、癌胚抗原CEA、CA199等，但是诊断的灵敏度和特异性较低。因此，寻找具有较高灵敏度和特异性的肿瘤标志物对肿瘤患者的早诊早治具有重要意义。为了降低获取的肿瘤组织局限性，基于血液的液体活检方法对组织样本分析成为近些年的流行趋势，目前主要包括血浆游离DNA（cfDNA）和循环肿瘤细胞(CTC)的检测。迄今为止，对于肿瘤进行早期筛查的液体活检方法尚未完全成熟，原因是血液中的分子无法特异性描述原发性肿瘤的特征。近年来的研究显示，对肿瘤相关血小板(tumoreducatedplatelet)的检测可能会使基于肿瘤血液的癌症诊断变得更有效率。血小板，是外周血中第二丰富的细胞类型，来源于骨髓巨核细胞的循环无核碎片，它的显著特征是可止血和促进伤口愈合。现有技术中，还没有对应成熟的技术利用肿瘤相关血小板对肿瘤进行较为准确的诊断。
技术实现思路
为了解决上述现有技术中存在的不足，本专利技术提供了一种用于肿瘤早期筛查的肿瘤血小板RNA定量检测模型及方法，不仅可作为肿瘤早期诊断和罹患风险评估的生物标志物组合，检测可获得良好的肿瘤诊断价值，同时能够实现肿瘤早期筛查、辅助肿瘤病理鉴定及临床诊断，提高患者的生存率。为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供的技术方案如下：一种用于肿瘤早期筛查的肿瘤血小板RNA定量检测模型，该模型包括PCR检测特异性引物，所述PCR检测特异性引物包括SEQIDNO.1的F端引物和RT引物、SEQIDNO.2的F端引物和RT引物、SEQIDNO.3的F端引物和RT引物、SEQIDNO.4的F端引物和RT引物、SEQIDNO.5的F端引物和RT引物、SEQIDNO.6的F端引物和RT引物、SEQIDNO.7的F端引物和RT引物、SEQIDNO.8的F端引物和RT引物以及SEQIDNO.9的F端引物和RT引物。进一步地，所述PCR检测特异性引物用以临床诊断肿瘤血小板RNA生物标志物组合，所述肿瘤血小板RNA生物标志物组合包括以下血小板RNA：CD79A(ENSG00000105369),CD81(ENSG00000110651),SYTL1(ENSG00000142765),CENPC(ENSG00000145241),TTN(ENSG00000155657),RHOH(ENSG00000168421),ZNF101(ENSG00000181896),TRABD2A(ENSG00000186854)和TRAC(ENSG00000229164)。进一步地，所述肿瘤血小板RNA生物标志物组合在使用时按照以下公式系数进行分配，所述公式为：Y=0.0148108×ACD79A(ENSG00000105369)+0.07848907×BCD81(ENSG00000110651)+0.1531495×CSYTL1(ENSG00000142765)+0.08874548×DCENPC(ENSG00000145241)+0.05914998×ETTN(ENSG00000155657)+0.22891517×FRHOH(ENSG00000168421)+0.5210493×GZNF101(ENSG00000181896)+0.05066299×HTRABD2A(ENSG00000186854)+0.31206518×ITRAC(ENSG00000229164)；其中，ACD79A(ENSG00000105369)是CD79A(ENSG00000105369)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)，BCD81(ENSG00000110651)是CD81(ENSG00000110651)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)，CSYTL1(ENSG00000142765)是SYTL1(ENSG00000142765)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)，DCENPC(ENSG00000145241)是CENPC(ENSG00000145241)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)，ETTN(ENSG00000155657)是TTN(ENSG00000155657)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值),FRHOH(ENSG00000168421)是RHOH(ENSG00000168421)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)，GZNF101(ENSG00000181896)是ZNF101(ENSG00000181896)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值),HTRABD2A(ENSG00000186854)是TRABD2A(ENSG00000186854)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)ITRAC(ENSG00000229164)是TRAC(ENSG00000229164)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)。本专利技术还包括一种用于肿瘤早期筛查的肿瘤血小板RNA定量检测方法，该方法包括以下步骤：1)制备样本：制备待测人血浆样本，以健康人血浆样本作为正常对照；2)提取RNA：提取血小板总RNA；3)逆转录：将血小板总RNA逆转录成cDNA；4)PCR检测：以cDNA为模板，在PCR检测特异性引物和实时定量嵌合荧光法PCR检测试剂盒的联合应用下进行实时荧光定量PCR技术检测SEQIDNO.1—SEQIDNO.9在待测人血小板和健康人血小板中的表达量，并采用2ΔCt表示待测样本中目的RNA表达量相对于管家基因GAPDH(ENSG00000111640)变化的倍数；5)用算式计算Y值：Y=0.0148108×ACD79A(ENSG00000105369)+0.07848907×BCD81(ENSG00000110651)+0.1531495×CSYTL1(ENSG00000142765)+0.08874548×DCENPC(ENSG00000145241)+0.05914998×ETTN(ENSG00000155657)+0.22891517×FRHOH(ENSG00000168421)+0.5210493×GZNF101(ENSG00000181896)+0.05066299×HTRABD2A(ENSG00000186854)+0.31206518×ITRAC(ENSG00000229164)；其中，ACD79A(ENSG00000105369)是CD79A(ENSG00000105369)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)，BCD81(ENSG00000110651)是CD81(ENSG00000110651)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)，CSYTL1(ENSG00000142765)是SYTL1(ENSG0000014276本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于肿瘤早期筛查的肿瘤血小板RNA定量检测模型，其特征在于，该模型包括PCR检测特异性引物，所述PCR检测特异性引物包括SEQ ID NO.1的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.2的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.3的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.4的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.5的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.6的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.7的F端引物和RT引物、SEQ ID NO.8的F端引物和RT引物以及SEQ ID NO.9的F端引物和RT引物。

【技术特征摘要】
1.一种用于肿瘤早期筛查的肿瘤血小板RNA定量检测模型，其特征在于，该模型包括PCR检测特异性引物，所述PCR检测特异性引物包括SEQIDNO.1的F端引物和RT引物、SEQIDNO.2的F端引物和RT引物、SEQIDNO.3的F端引物和RT引物、SEQIDNO.4的F端引物和RT引物、SEQIDNO.5的F端引物和RT引物、SEQIDNO.6的F端引物和RT引物、SEQIDNO.7的F端引物和RT引物、SEQIDNO.8的F端引物和RT引物以及SEQIDNO.9的F端引物和RT引物。2.根据权利要求1所述的用于肿瘤早期筛查的肿瘤血小板RNA定量检测模型，其特征在于，所述PCR检测特异性引物用以临床诊断肿瘤血小板RNA生物标志物组合，所述肿瘤血小板RNA生物标志物组合包括以下血小板RNA：CD79A(ENSG00000105369),CD81(ENSG00000110651),SYTL1(ENSG00000142765),CENPC(ENSG00000145241),TTN(ENSG00000155657),RHOH(ENSG00000168421),ZNF101(ENSG00000181896),TRABD2A(ENSG00000186854)和TRAC(ENSG00000229164)。3.根据权利要求2所述的用于肿瘤早期筛查的肿瘤血小板RNA定量检测模型，其特征在于，所述肿瘤血小板RNA生物标志物组合在使用时按照以下公式系数进行分配，所述公式为：Y=0.0148108×ACD79A(ENSG00000105369)+0.07848907×BCD81(ENSG00000110651)+0.1531495×CSYTL1(ENSG00000142765)+0.08874548×DCENPC(ENSG00000145241)+0.05914998×ETTN(ENSG00000155657)+0.22891517×FRHOH(ENSG00000168421)+0.5210493×GZNF101(ENSG00000181896)+0.05066299×HTRABD2A(ENSG00000186854)+0.31206518×ITRAC(ENSG00000229164)；其中，ACD79A(ENSG00000105369)是CD79A(ENSG00000105369)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)，BCD81(ENSG00000110651)是CD81(ENSG00000110651)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)，CSYTL1(ENSG00000142765)是SYTL1(ENSG00000142765)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)，DCENPC(ENSG00000145241)是CENPC(ENSG00000145241)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)，ETTN(ENSG00000155657)是TTN(ENSG00000155657)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值),FRHOH(ENSG00000168421)是RHOH(ENSG00000168421)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)，GZNF101(ENSG00000181896)是ZNF101(ENSG00000181896)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值),HTRABD2A(ENSG00000186854)是TRABD2A(ENSG00000186854)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)ITRAC(ENSG00000229164)是TRAC(ENSG00000229164)在肿瘤血小板中的表达量(2ΔCt值)。4.一种用于肿瘤早期筛...

【专利技术属性】
技术研发人员：卞胜超，
申请(专利权)人：上海厚承医学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31