The invention relates to the field of gene technology and biomedicine, in particular to a model containing seven genes as biomarkers for predicting the prognosis of lung squamous cell carcinoma and its establishment method. A model for predicting the prognosis of lung squamous cell carcinoma contains seven genes that are mainly related to the prognosis of lung squamous cell carcinoma: CSRNP1, CLEC18B, MIR27A, AC130456.4, DEFA6, ARL14EPL and ZFP42. The expressions of CSRNP1 and CLEC18B are positively correlated with survival rate, while the expressions of MIR27A, AC130456.4, DEFA6, ARL14EPL and ZFP42 are negatively correlated with survival rate. The invention provides multiple genes as biomarkers, improves the sensitivity and accuracy of predicting the prognosis of lung squamous cell carcinoma, reduces the mortality and local recurrence rate of lung squamous cell carcinoma patients, and improves the prognosis of patients through risk prediction model.
【技术实现步骤摘要】
一种含有七个基因作为生物标志物预测肺鳞癌预后的模型及建立方法
本专利技术属于基因技术及生物医学领域,具体涉及一种含有七个基因作为生物标志物预测肺鳞癌预后的模型及建立方法。
技术介绍
肺鳞癌即肺鳞状细胞癌,是最主要的肺癌病理类型之一,其来源于支气管上皮细胞恶变,病例数占非小细胞肺癌的30%左右。肺鳞癌的常规治疗方法主要包括手术治疗、化学治疗和分子靶向治疗,患者的5年生存率低于15%,全世界每年约40余万人因其致死。目前,对肺鳞癌患者的预后判定没有参考标准,也没有特异性的指标,远远不能适应对肺鳞癌患者进行预后判定的需求。因此,对肺鳞癌患者预后进行判定,以便选择最佳治疗方案,显著提高患者生存率,成为胸外科领域亟待解决的重要课题。因此,需要及时研究肺鳞癌治疗后的预后。现有技术对预测肺鳞癌预后的有效基因知之甚少。此外,许多已经公开的研究只集中在单基因上来预测肺鳞癌的预后。例如,Podoplanin的强烈表达可能提示与癌细胞的侵袭或迁移相关的更好的总体存活。此外,FAM83B也被发现作为预示良好预后的生物标志物,而潜在的机制仍需要澄清。虽然p114RhoGEF的过表达可能成为反映其预测淋巴结转移的作用导致的总体生存率低的标志,而GASC1和5-microRNA表明预后不良。然而,作为生物标志物的单个基因对于预测肺鳞状细胞癌的预后不够灵敏和准确。目前,作为生物标志物的多个基因对于预测肺鳞状细胞癌的预后判定没有参考标准,也没有特异性的指标,远远不能适应对肺鳞癌患者进行预后判定的需求。因此,寻找作为生物标志物的多个基因对于预测肺鳞状细胞癌的预后判定,以便选择最佳治疗方案,显 ...
【技术保护点】
1.一种预测肺鳞癌预后的模型,其特征在于,含有主要与肺鳞癌的预后有关的7个基因为:CSRNP1、CLEC18B、MIR27A、AC130456.4、DEFA6、ARL14EPL和ZFP42,其中CSRNP1和CLEC18B的表达与存活率呈正相关,而MIR27A、AC130456.4、DEFA6、ARL14EPL和ZFP42的表达与存活率呈负相关。
【技术特征摘要】
1.一种预测肺鳞癌预后的模型,其特征在于,含有主要与肺鳞癌的预后有关的7个基因为:CSRNP1、CLEC18B、MIR27A、AC130456.4、DEFA6、ARL14EPL和ZFP42,其中CSRNP1和CLEC18B的表达与存活率呈正相关,而MIR27A、AC130456.4、DEFA6、ARL14EPL和ZFP42的表达与存活率呈负相关。2.一种含有七个基因作为生物标志物预测肺鳞癌预后的模型的建立方法,具体包括以下步骤:1)数据采集从癌症基因组图谱数据库总共获得551个样品,包括49个正常样品和502个肺鳞状癌样品,同时所有样品包含来自数据库的关于年龄、性别、种族、吸烟状况、癌症阶段、存活时间和RNA表达谱的相应临床数据,通过符合选择标准的R筛选出差异表达的基因如下:p<0.05;|log2fold更改|>1;2)Cox回归模型的构建通过收集不同表达的基因,随机选择363个样本作为训练集,188个样本作为基于R的测验集,使用Cox单变量分析来获得预后相关基因;通过逐步回归进行Cox多变量分析,以最终确定具有可预测变量的模型;风险评分分期模型是通过R包“生存”函数coxph()开发的,公式如下:其中i表示可预测基因的数量,β表示基因系数,X表示相应基因的相对表达值,系数β>0的基因与存活时间呈负相关,可能是危险因素,系数β<0的基因...
【专利技术属性】
技术研发人员:于韬,李强,赵丹,王哲,王浩天,朱家伟,
申请(专利权)人:辽宁省肿瘤医院,
类型:发明
国别省市:辽宁,21
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