MG7-Ag、hTERT及TFF2表达分析在肠上皮化生风险分层及胃癌预警中的应用制造技术

本发明专利技术公开了MG7‑Ag、hTERT及TFF2表达分析在肠上皮化生风险分层及胃癌预警中的应用：采用免疫组织化学染色对结局不同的胃肠上皮化生患者内镜活检组织标本中的MG7‑Ag、hTERT及TFF2进行表达水平检测，利用建模队列三种分子的表达水平半定量结果进行Logistic回归模型构建，并在建模队列和验证队列中进行模型内部验证和外部验证，利用所构建的模型进行胃肠上皮化生风险分层及胃癌预警。本发明专利技术可以规避个体及人群的异质性，更便于临床应用，为基于胃肠上皮化生干预的胃癌预防提供新思路。

【技术实现步骤摘要】
MG7-Ag、hTERT及TFF2表达分析在肠上皮化生风险分层及胃癌预警中的应用
本专利技术属于肿瘤医学领域，涉及基于MG7-Ag、hTERT与TFF2的表达水平的联合预测模型，具体涉及利用免疫组织化学染色方法(IHC法)对胃粘膜肠上皮化生样本中的MG7-Ag、hTERT及TFF2的表达进行检测，并构建用于对胃肠上皮化生进行风险分层和胃癌预警的模型。
技术介绍
胃癌是常见的恶性肿瘤之一，在全球各地区其患病率和死亡率仍居高不下，在东亚地区情况更加严重。Correa模型揭示了胃癌，特别是肠型胃癌发生发展的规律。研究已证实，无论是否存在幽门螺杆菌(Helicobacterpylori,H.pylori)感染，胃黏膜肠上皮化生(Intestinalmetaplasia，IM)都是胃癌重要的危险因素。目前针对胃癌癌前病变进行风险分层的方法包括可操作的与胃癌风险联系的胃炎评估(Operativelinkforgastritisassessment,OLGA)和可操作的与胃癌风险联系的肠上皮化生评估(Operativelinkforgastricintestinalmetaplasiaassessment,OLGIM)分期系统、不完全型IM表型和血清胃蛋白酶原(Pepsinogen,PG)等血清学标志物分析。但这些方法所识别的“高危”癌前病变患者的年癌变率仅为2％左右。故目前对于胃肠上皮化生患者的胃癌预防主要以长期观察为主。胃癌相关抗原MG7-Ag和人类端粒酶逆转录酶(humantelomerasereversetranscriptase,hTERT)在正常胃黏膜和癌前状态组织中不表达或呈弱阳性表达，而在胃肠上皮化生等癌前病变组织中表达升高。在胃癌组织，MG7-Ag和hTERT分子表达水平显著升高，呈现强阳性表达。在胃肠上皮化生组织中hTERT的表达水平与细胞的增殖状态正相关。三叶因子2(Trefoilfactorfamily2,TFF2)与MG7-Ag和hTERT分子相反，在胃肠上皮化生组织中表达水平较正常胃黏膜显著降低，在胃癌组织呈相对低表达。已有研究发现，高危胃肠上皮化生组织与低危胃肠上皮化生组织的基因表达水平、分子表达水平均存在明显差异。例如，MG7-Ag与环氧化酶(Cyclooxygenase-2,Cox-2)表达双阳性的胃癌癌前病变患者(包括肠上皮化生及异型增生)进展为胃癌的比例是表达双阴性的胃癌癌前病变患者的22倍。但这些研究并未能够在众多的胃肠上皮化生患者中准确预测最终演变结局为胃癌的高危胃肠上皮化生患者。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供MG7-Ag、hTERT及TFF2表达分析在肠上皮化生风险分层及胃癌预警中的应用。为达到上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：一种基于多分子联合预测模型的胃肠上皮化生组织分析方法，包括以下步骤：1)构建建模队列，所述建模队列由回顾性研究中进展为胃癌的胃肠上皮化生患者和未进展为胃癌的胃肠上皮化生患者构成；2)对建模队列中各患者诊断为胃肠上皮化生的组织样本进行MG7-Ag、hTERT及TFF2表达检测；3)根据步骤2)检测得到的组织样本中MG7-Ag、hTERT及TFF2的表达水平建立联合预测模型；4)将来自演变情况未知患者的胃肠上皮化生组织样本进行MG7-Ag、hTERT及TFF2表达检测(检测流程可参照步骤2))，并将检测得到的该组织样本中MG7-Ag、hTERT及TFF2的表达水平输入步骤3)建立的联合预测模型，根据联合预测模型的输出推断所述患者的胃肠上皮化生演变情况。优选的，所述步骤2)中，对组织样本进行MG7-Ag、hTERT及TFF2表达检测具体包括以下步骤：采用免疫组织化学染色处理组织样本，根据阳性染色结果计算组织样本的免疫组织化学染色评分，其中，MG7-Ag、hTERT或TFF2的免疫组织化学染色评分根据各自阳性细胞数量评分与阳性强度评分的乘积确定。优选的，所述免疫组织化学染色中，同一患者的组织样本采用连续切片，并应用于不同抗体(MG7-Ag、hTERT或TFF2的抗体)的处理(一抗孵育)中；不同抗体染色时长不同，同一抗体不同组织样本染色时长保持一致。优选的，所述联合预测模型是通过Logistic回归分析完成构建。优选的，所述联合预测模型表示为：y＝ln[P/(1-P)]＝a+b×SMG7-Ag+c×ShTERT–d×STFF2其中，y为联合预测模型输出；P为胃肠上皮化生患者进展为胃癌的概率，SMG7-Ag、ShTERT、STFF2分别表示组织样本中MG7-Ag、hTERT、TFF2的免疫组织化学染色评分；a、b、c、d为拟合得到的模型参数。优选的，所述步骤3)还包括以下步骤：构建验证队列，所述验证队列由回顾性研究中进展为胃癌的胃肠上皮化生患者和未进展为胃癌的胃肠上皮化生患者构成，验证队列中患者的确诊胃癌时间与建模队列不同，对验证队列中各患者诊断为胃肠上皮化生的组织样本进行MG7-Ag、hTERT及TFF2表达检测(检测流程可参照步骤2)，分别利用建模队列和验证队列各自检测得到的组织样本中MG7-Ag、hTERT及TFF2的表达水平对联合预测模型进行内部验证和外部验证，根据验证结果对利用联合预测模型进行胃肠上皮化生风险分层及胃癌预警的效果进行评价。优选的，所述胃肠上皮化生风险分层及胃癌预警的依据为根据联合预测模型的输出计算得到的胃肠上皮化生患者进展为胃癌的概率。优选的，所述建模队列及验证队列中，患者诊断为胃肠上皮化生的组织样本(研究对象)均采用胃镜组织活检的蜡块标本。优选的，所述建模队列及验证队列中，进展为胃癌的胃肠上皮化生患者的数量分别为6例以上。优选的，所述建模队列及验证队列分别由30例以上患者(进展为胃癌的胃肠上皮化生患者和未进展为胃癌的胃肠上皮化生患者)构成。优选的，所述建模队列及验证队列中，未进展为胃癌的胃肠上皮化生患者按照年龄、性别以及胃肠上皮化生确诊时间，与进展为胃癌的胃肠上皮化生患者进行匹配。一种胃肠上皮化生风险分层及胃癌预警系统，包括上述联合预测模型。本专利技术的有益效果体现在：本专利技术通过免疫组织化学技术对结局不同的胃肠上皮化生组织进行MG7-Ag、hTERT及TFF2的表达检测，并构建基于多分子表达水平的联合预测模型，可以用于临床对胃肠上皮化生患者进行组织样本分析，并获得用于患者胃肠上皮化生风险分层以及胃癌预警的信息，体现了较好的预测价值。进一步的，本专利技术的联合预测模型的构建采用Logistic回归分析，通过进行内部及外部验证，不仅具有对高危胃肠上皮化生的识别能力(通过对单分子，例如MG7-Ag表达水平的分析无法获得该识别能力)，而且与基于单分子(例如，hTERT或TFF2)表达水平的预测方法(例如，设定截断值)相比，在识别进展为胃癌的高危肠上皮化生患者中具有更高的预测效能。进一步的，本专利技术的建模队列和验证队列中组织样本采用了严格匹配的对照，规避个体和人群本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多分子联合预测模型的胃肠上皮化生组织分析方法，其特征在于：包括以下步骤：/n1)构建建模队列，所述建模队列由回顾性研究中进展为胃癌的胃肠上皮化生患者和未进展为胃癌的胃肠上皮化生患者构成；/n2)对建模队列中各患者诊断为胃肠上皮化生的组织样本进行MG7-Ag、hTERT及TFF2表达检测；/n3)根据步骤2)检测得到的组织样本中MG7-Ag、hTERT及TFF2的表达水平建立联合预测模型；/n4)将来自演变情况未知患者的胃肠上皮化生组织样本进行MG7-Ag、hTERT及TFF2表达检测，并将检测得到的该组织样本中MG7-Ag、hTERT及TFF2的表达水平输入步骤3)建立的联合预测模型，根据联合预测模型的输出推断所述患者的胃肠上皮化生演变情况。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多分子联合预测模型的胃肠上皮化生组织分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)构建建模队列，所述建模队列由回顾性研究中进展为胃癌的胃肠上皮化生患者和未进展为胃癌的胃肠上皮化生患者构成；
2)对建模队列中各患者诊断为胃肠上皮化生的组织样本进行MG7-Ag、hTERT及TFF2表达检测；
3)根据步骤2)检测得到的组织样本中MG7-Ag、hTERT及TFF2的表达水平建立联合预测模型；
4)将来自演变情况未知患者的胃肠上皮化生组织样本进行MG7-Ag、hTERT及TFF2表达检测，并将检测得到的该组织样本中MG7-Ag、hTERT及TFF2的表达水平输入步骤3)建立的联合预测模型，根据联合预测模型的输出推断所述患者的胃肠上皮化生演变情况。


2.根据权利要求1所述一种基于多分子联合预测模型的胃肠上皮化生组织分析方法，其特征在于：所述步骤2)中，对组织样本进行MG7-Ag、hTERT及TFF2表达检测具体包括以下步骤：采用免疫组织化学染色处理组织样本，根据阳性染色结果计算组织样本的免疫组织化学染色评分，其中，MG7-Ag、hTERT或TFF2的免疫组织化学染色评分根据各自阳性细胞数量评分与阳性强度评分的乘积确定。


3.根据权利要求1所述一种基于多分子联合预测模型的胃肠上皮化生组织分析方法，其特征在于：所述联合预测模型是通过Logistic回归分析完成构建。


4.根据权利要求1所述一种基于多分子联合预测模型的胃肠上皮化生组织分析方法，其特征在于：所述联合预测模型表示为：
y＝ln[P/(1-P)]＝a+b×SMG7-Ag+c×ShTERT–d×STFF2
其中，y为联合预测模型输出；P为胃肠上皮化生患者进展为胃癌的概率，SMG7-Ag、ShTERT、STFF2分别表示组织样本中MG7-Ag、hTERT、TFF2的免疫组织化学染色评分；a、b、c、d为拟合得到的模型参数。


5.根据权利要求1所述一种基于多分子联合预测模型的胃肠上皮化生组织分析方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：时永全，吴斯然，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军军医大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61