乳腺癌预后量化评估系统及应用技术方案

本发明专利技术涉及系统性筛选、优化并验证乳腺癌3年内早发转移及Luminal和Basal‑like亚型乳腺癌预后预测基因群及预后预测量化评估系统。

Quantitative evaluation system of breast cancer prognosis and its application

The invention relates to systematic screening, optimization and validation of breast cancer early metastasis within 3 years, prognosis prediction gene group and prognosis prediction quantitative evaluation system of luminal and basal \u2011 like subtype breast cancer.

【技术实现步骤摘要】
乳腺癌预后量化评估系统及应用
本专利技术涉及分子诊断领域。具体而言，本专利技术涉及系统性筛选、优化和验证乳腺癌3年内早发转移及Luminal和Basal-like亚型乳腺癌预后预测基因群，并基于该基因群建立的乳腺癌患者预后预测量化评估系统。
技术介绍
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，每年全世界约新增120万女性乳腺癌患者。在欧美发达国家，乳腺癌发病率占女性恶性肿瘤首位。与发达国家相比，我国虽属乳腺癌的低发区，但其发病率也呈逐年上升趋势。在上海、北京等发达城市，乳腺癌的发病率已占女性新发恶性肿瘤的首位。术后复发和转移是导致乳腺癌患者癌症相关死亡的主要原因，早期预测复发和转移从而实施精准个体化治疗可显著降低乳腺癌患者的死亡率和提高患者的生存质量。传统的乳腺癌临床治疗方案的选择主要依据肿瘤大小、组织学分级和淋巴结转移状态等临床病理因素以及雌激素受体(estrogenreceptor，ER)、孕激素受体(progesteronereceptor，PR)和人表皮生长因子受体2(humanepidermalgrowthfactorreceptor2，HER2)等分子表达，其中ER和PR表达状态与内分泌治疗疗效相关，HER2表达状态是曲妥珠单抗的治疗靶点。基于联合肿瘤大小、组织学分级和淋巴结转移状态等临床病理因素建立预后量化模型的应用有Adjuvant！Online[1]和Nottingham预后指数等。这些乳腺癌预后预测指标已被纳入NationalComprehensiveCancerNetwork(NCCN)[2]、theUSNationalCancerInstitute(NCI)和StGallen’sconsensustatements[3，4]等多家权威机构发布的治疗指南。但是，这些基于临床病理因素的预后量化模型指导的临床治疗使约60％的早期乳腺癌患者接受辅助化疗，而其中仅有2～15％能从中受益，余者却遭受不必要的化疗毒副作用和经济负担。近年来，基于乳腺癌组织基因表达谱或ER/PR/HER2表达状态将异质性乳腺癌分类为不同的分子亚型，主要包括：normal-like、luminalA、luminalB、HER2-enriched和basal-like亚型[5，6]。不同亚型乳腺癌患者的预后不同，对化疗、内分泌治疗和分子靶向治疗的反应也不同。目前，基于基因表达谱芯片技术和分子分型方法开发出的一系列预后量化评估模型仅适用于luminal亚型乳腺癌患者，如基于21个基因mRNA表达水平的复发评分(recurrencescore，RS)数学模型OncotypeDX已被美国FDA批准临床应用于预测ER+且淋巴结转移阴性乳腺癌患者十年内发生远处转移的风险，但需要在特定的实验室实施。尽管basal-like亚型乳腺癌具有间质细胞特性和ER-/PR-/HER2-特征，且大部分呈低分化状态和早期播散性转移，但仍有部分basal-like亚型乳腺癌患者由于肿瘤分化良好而术后长期生存。迄今，尚缺乏适用于三阴性/basal-like亚型乳腺癌的预后量化评估系统，且无预测早发转移风险的预测模型和量化评估系统。此外，多基因预后预测系统基于基因芯片检测基因表达的技术难度高、结果稳定性差和检测成本高等问题限制了其在临床的推广应用。
技术实现思路
本专利技术旨在建立预测乳腺癌患者3年早发转移以及luminal和basal-like亚型乳腺癌患者复发转移风险的预后量化评估系统，以指导临床实施个体化精准治疗，从而有效提高患者生存质量和生存期。本专利技术基于在线公开的多中心大样本乳腺癌组织基因表达谱数据，利用一系列统计学方法对样本和数据进行系统性筛选和优化，通过训练队列分析和验证队列独立验证，分别建立了luminal和basal-like亚型乳腺癌患者预后预测量化评估系统以及乳腺癌患者早发转移风险预测量化评估系统。最终所得预后量化评估系统兼具稳定性和经济性优势，即利用尽可能少的预后指标达到最优预测效果，从而具有更广泛的临床应用价值。本专利技术中使用的术语的中英文表达如下表所示：本专利技术基于在线公开的多中心大样本乳腺癌组织基因表达谱数据，利用一系列统计学方法对样本和数据进行系统性筛选和优化，通过训练队列分析和验证队列独立验证，分别建立了由8个基因组成的“luminal亚型乳腺癌预后预测基因群及量化评估系统”，6个基因组成的“basal-like亚型乳腺癌预后预测基因群及量化评估系统”和4个基因组成的“3年早发转移乳腺癌预后预测基因群及量化评估系统”。其中，“luminal亚型乳腺癌预后预测基因群及量化评估系统”可预测luminal亚型乳腺癌患者5年复发转移预后；“basal-like亚型乳腺癌预后预测基因群及量化评估系统”可判断basal-like亚型乳腺癌患者5年复发转移预后；而基于“3年早发转移乳腺癌预后预测基因群及量化评估系统”可筛选3年早发转移的高危乳腺癌患者。以上三组基因群均可基于qPCR平台检测乳腺癌患者原发癌组织样本中各基因群的mRNA水平，基于基因群中各基因的表达水平，通过量化评分公式判断复发转移风险。第一方面，本专利技术提供了一种用于量化评估luminal亚型乳腺癌预后的预测基因群，其由表1.1中所示的8个基因组成，以及相应的评分公式。第二方面，本专利技术提供了一种用于量化评估basal-like亚型乳腺癌预后的预测基因群，其由表1.2中所示的6个基因组成，以及相应的评分公式。第三方面，本专利技术提供了用于量化评估luminal或basal-like亚型乳腺癌预后的检测工具，其包括表1.1中所示的8个基因或表1.2中所示的6个基因。第四方面，本专利技术提供了一种用于量化评估3年早发转移乳腺癌预后的预测基因群，其由表2.1中所示的4个基因组成，以及相应的评分公式；或由表2.5中所示的24个基因组成。第五方面，本专利技术提供了用于量化评估3年早发转移乳腺癌预后的检测工具，其包括表2.5中所示的24个基因或表2.1中所示的4个基因。第六方面，本专利技术提供了第一方面、第二方面、第四方面的基因群或第三方面、第五方面的检测工具用于制备评估乳腺癌预后的试剂的用途。第七方面，本专利技术提供了一种筛选luminal或basal-like亚型乳腺癌预后预测基因群的方法，包括以下步骤：(1)收集公共数据库中基于Affymatrix芯片平台(不限于Affymatrix芯片平台)检测的乳腺原发癌组织基因表达谱数据，选取样本数量大(如80例以上)、无临床病理因素偏倚、随访资料完备、且检测样本为冰冻组织标本的人群作为候选训练队列；(2)按照以下质控指标，逐一对各个训练队列完成芯片制备质量控制，剔除制备质量未达标准的样本，并删除制备质量不合格样本比例＞50％的候选队列：单个数据集内，各表达谱芯片的探针信号分布箱线图和探针信号密度分布可比，若存在单一芯片与其他芯片的分布趋势明显相背离，则剔除该芯片数据；单个数据集内，各表达谱芯片的GAPDH3’端探针/GAPDH5’端探针比值应介于1～1.25，同时ACTB3’端探针/ACTB5’端探针比值应介于1～3之间，剔除高于此二值的芯片数据；单个数据集中，单张芯片的上样过程应保持空间上的上样均一性，剔除COI(CentersofIntensity)值高于0.本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于量化评估luminal或basal‑like亚型乳腺癌预后的预测基因群，其由表1.1中所示的8个基因或表1.2中所示的6个基因组成。

【技术特征摘要】
2018.10.12 CN 20181119353641.一种用于量化评估luminal或basal-like亚型乳腺癌预后的预测基因群，其由表1.1中所示的8个基因或表1.2中所示的6个基因组成。2.一种用于量化评估luminal或basal-like亚型乳腺癌预后的检测工具，其包括表1.1中所示的8个基因或表1.2中所示的6个基因。3.一种用于量化评估3年早发转移乳腺癌预后的预测基因群，其由表2.5中所示的24个基因或表2.1中所示的4个基因组成。4.一种用于量化评估3年早发转移乳腺癌预后的检测工具，其包括表2.5中所示的24个基因或表2.1中所示的4个基因。5.权利要求1或3的基因群或权利要求2或4的检测工具用于制备评估乳腺癌预后的试剂的用途。6.权利要求5的用途，其中由表1.1中所示的8个基因组成的基因群用于制备评估luminal亚型乳腺癌预后的试剂，由表1.2中所示的6个基因组成的基因群用于制备评估basal-like亚型乳腺癌预后的试剂。7.权利要求5的用途，其中由表2.5中所示的24个基因组成的基因群或表2.1中所示的4个基因组成的基因群用于制备评估3年早发转移乳腺癌预后的试剂。8.一种筛选luminal或basal-like亚型乳腺癌预后预测基因群的方法，包括以下步骤：(1)收集公共数据库中基于Affymatrix芯片平台检测的乳腺原发癌组织基因表达谱数据，选取样本数量大(如80例以上)、无临床病理因素偏倚、随访资料完备、且检测样本为冰冻组织标本的人群作为候选训练队列；(2)按照以下质控指标，逐一对各个训练队列完成Affymatrix芯片制备质量控制，剔除制备质量未达标准的样本，并删除制备质量不合格样本比例＞50％的候选队列：单个数据集内，各表达谱芯片的探针信号分布箱线图和探针信号密度分布可比，若存在单一芯片与其他芯片的分布趋势明显相背离，则剔除该芯片数据；单个数据集内，各表达谱芯片的GAPDH3’端探针/GAPDH5’端探针比值应介于1～1.25，同时ACTB3’端探针/ACTB5’端探针比值应介于1～3之间，剔除高于此二值的芯片数据；单个数据集中，单张芯片的上样过程应保持空间上的上样均一性，剔除COI值高于0.5或低于-0.5的芯片数据；(3)采用双峰分布分子分型法基于ESR1(205225_at)、PGR(208305_at)和ERBB2(21683...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯玉梅，贺锐，
申请(专利权)人：天津医科大学肿瘤医院，
类型：发明
国别省市：天津,12