一种肝癌预后预测模型及其应用制造技术

本发明专利技术涉及一种肝癌预后预测模型及其应用。本发明专利技术还包括检测预后预测标志物表达量的试剂在制备评估预后生存的产品中的应用。本发明专利技术构建的预后预测模型以及包含其的预后预测产品，为临床医师对肝癌患者的治疗决策提供有效的指导意见，减少无效治疗的发生，从而降低患者的治疗成本和不适体验。患者的治疗成本和不适体验。患者的治疗成本和不适体验。

【技术实现步骤摘要】
一种肝癌预后预测模型及其应用


[0001]本专利技术属于生物医药领域，具体涉及一种肝癌预后预测模型及其应用。

技术介绍

[0002]预后是指根据经验预测的疾病发展情况。预后主要涉及到三个方面，将发生什么结果、发生不良结果的可能性以及时间点。研究和评级预后的目的，在于便于了解疾病对人类危害性的大小、探索影响预后的因素、研究改善预后的具体措施。预后分析是临床非常实用、对临床很有指导作用的临床研究。
[0003]肝脏是维持机体内环境稳定和机体健康的最重要的器官之一，脂肪肝、肝炎、肝硬化和肝癌是肝内最常见的四大严重疾病，也是危害人类健康的重要原因之一。事实上，每年大约有一百万人死于肝硬化和肝癌。特别需要指出的是，作为肝脏最常见的原发恶性肿瘤一肝癌因为发病率较高、发现困难、治疗方法少等原因已经在导致人类死亡的各种疾病中位居前列。目前，肝癌在全球范围内肿瘤致死率方面位列第五位，而在一些非洲和亚洲国家，肝癌在肿瘤性死因中已经位居首位。
[0004]经过几十年的努力，肝癌研究已取得很大进展，上世纪以“小肝癌的早治”及“肝癌的缩小后二期切除”为标志，分别为肝癌术后生存率的提高贡献了10个百分点，但由于肝癌病程进展速度快，有极高的复发率，致使肝癌总体疗效仍然不佳，肝癌人群总体5年生存率仍只有5％左右。近年，虽然在肝癌基础与临床研究方面取得了一些进展，但还未能明确阐明肝癌复发的机制，也未能找到有效的干预措施。肝癌高复发成为影响其疗效改善的瓶颈。
[0005]生物标志物是一种能客观测量并评价正常生物过程、病理过程或对药物干预反应的指示物，也是生物体受到损害时的重要预警指标，涉及细胞分子结构和功能的变化，生化代谢过程的变化，生理活动的异常表现，个体、群体或整个生态系统的异常变化等。生物标志物的研究不仅是生物化学基础研究的重要内容，同时在新药开发、医学诊断、临床研究方面具有重要的价值，有助于帮助研究人员提出更有效的诊疗手段，尤其在肿瘤、心血管疾病、糖尿病、神经性失调等慢性疾病与复杂疾病的防控上具有重要的价值。因此，寻找与肝癌预后复发相关的生物标志物，可以为进一步降低临床肝癌复发率和病死率提供新的方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供了一种肝癌预后模型的构建方法，所述构建方法包括：
[0007]获取多个肝癌患者和多个参考人的转录谱表达数据；
[0008]基于所述多个肺癌患者和所述多个参考人的转录谱表达数据，筛选候选基因；以及
[0009]基于所述候选基因，构建风险评分模型；
[0010]其中，所述肺癌预后模型包括所述风险评分模型。
[0011]进一步，基于所述候选基因，构建风险评分模型，包括：
[0012]获取训练数据集；
[0013]在所述训练数据集中，基于所述候选基因，通过单因素Cox回归分析，确定与生存期相关的基因；以及
[0014]通过LASSO Cox回归分析对所述与生存期相关的基因进行筛选，以确定用于构建所述风险评分模型的基因以及所述风险评分模型，其中，用于构建所述风险评分模型的基因包括HES6、PSME3、METTL5。
[0015]进一步，所述风险评分模型表示为：风险评分＝0.15713490*HES6基因表达水平+0.37901966*PSME3基因表达水平+0.30773331*METTL5基因表达水平。
[0016]进一步，基于所述候选基因，构建所述风险评分模型，还包括：基于所述训练数据集，评估所述风险评分模型的预测性能。
[0017]进一步，基于所述训练数据集，评估所述风险评分模型的预测性能，包括：
[0018]基于所述风险评分模型计算所述训练数据集中的每个受试者的风险评分；
[0019]使用所述训练数据集的时间依赖的受试者工作特征曲线分析评估风险评分模型的拟合优度；
[0020]依据所述训练数据集的时间依赖的受试者工作特征曲线分析确定分组截断值，并根据所述分组截断值将所述训练数据集中的受试者分为第一高风险组与第一低风险组；以及
[0021]使用所述训练数据集的Kaplan
‑
Meier曲线评估所述第一高风险组与所述第一低风险组在生存情况方面是否具有显著差异。
[0022]进一步，基于所述候选基因，构建所述风险评分模型，还包括：
[0023]获取验证数据集；以及
[0024]基于所述验证数据集，验证所述风险评分模型的效能。
[0025]进一步，基于所述验证数据集，验证所述风险评分模型的效能，包括：
[0026]基于所述风险评分模型计算所述验证数据集中的每个受试者的风险评分；
[0027]使用所述验证数据集的时间依赖的受试者工作特征曲线分析验证风险评分模型的拟合优度；以及
[0028]根据所述分组截断值将所述验证数据集中的受试者分为第二高风险组与第二低风险组，并使用所述验证数据集的Kaplan
‑
Meier曲线验证所述第二高风险组与所述第二低风险组在生存情况方面是否具有显著差异。
[0029]本专利技术还提供了利用前面所述的构建方法获得的肝癌预后模型。
[0030]本专利技术还提供了一种前面所述的肝癌预后模型的应用方法，所述应用方法包括：
[0031]所述肺癌预后模型包括根据前面所述的构建方法构建得到的所述风险评分模型，所述应用方法包括：
[0032]获取肝癌患者样本的转录谱表达数据，其中，所述肝癌样本的转录谱表达数据包括用于构建所述风险评分模型的基因的表达值；以及
[0033]基于所述肝癌样本转录谱表达数据，根据所述风险评分模型计算所述肝癌患者预后的风险评分。
[0034]本专利技术还提供了一种预测肝癌预后的产品。
[0035]作为所述产品的一种实例，所述产品可以是基因组合，所述基因组合包括HES6、
PSME3、METTL5。
[0036]作为所述产品的一种实例，所述产品可以是预测肝癌预后的装置，所述装置包括预测预后分析单元，所述预测预后分析单元利用前面所述的肝癌预后模型对肝癌患者预后进行预测。
[0037]进一步，所述装置还包括数据收集单元，所述数据收集单元检测分子标志物的表达水平。
[0038]进一步，所述装置还包括显示单元，所述显示单元显示肝癌患者预后预测结果。
[0039]进一步，所述装置还包括评估结果发送单元，所述评估结果发送单元将所述预测预测分析单元获得的预后预测结果发送到所述显示单元。
[0040]作为所述产品的一种实例，所述产品可以是预测肝癌预后试剂盒，所述试剂盒包括检测前面所述的用于构建风险评分模型的基因表达水平的试剂。
[0041]进一步，所述试剂包括通过测序技术、核酸杂交技术、核酸扩增技术、蛋白免疫技术检测所述基因表达水平的试剂。
[0042]更进一步，所述试剂包括引物、探针、抗体、配体。
[0043]更进一步，所述试剂盒还包括选自下组的一种或多种物质：容器、使用说明本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肝癌预后模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括：获取多个肝癌患者和多个参考人的转录谱表达数据；基于所述多个肺癌患者和所述多个参考人的转录谱表达数据，筛选候选基因；以及基于所述候选基因，构建风险评分模型；所述肺癌预后模型包括所述风险评分模型；基于所述候选基因，构建风险评分模型，包括：获取训练数据集；在所述训练数据集中，基于所述候选基因，通过单因素Cox回归分析，确定与生存期相关的基因；以及通过LASSOCox回归分析对所述与生存期相关的基因进行筛选，以确定用于构建所述风险评分模型的基因以及所述风险评分模型，其中，用于构建所述风险评分模型的基因包括HES6、PSME3、METTL5。2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述风险评分模型表示为：风险评分＝0.15713490*HES6基因表达水平+0.37901966*PSME3基因表达水平+0.30773331*METTL5基因表达水平。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述候选基因，构建所述风险评分模型，还包括：基于所述训练数据集，评估所述风险评分模型的预测性能。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述训练数据集，评估所述风险评分模型的预测性能，包括：基于所述风险评分模型计算所述训练数据集中的每个肝癌患者的风险评分；使用所述训练数据集的时间依赖的肝癌患者工作特征曲线分析评估风险评分模型的拟合优度；依据所述训练数据集的时间依赖的肝癌患者工作特征曲线分析确定分组截断值，并根据所述分组截断值将所述训练数据集中的肝癌患者分为第一高风险组与第一低风险组；以及使用所述训练数据集的Kaplan
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Meier曲线评估所述第一高风险组与所述第一低风险组在生存情况方面是否具有显著差异。5.根据权利要4所述的构建方法，其特征在于，基于所述候选基因，构建所述风险评分模型，还包括：获取验证数据集；以及基于所述验证数据集，验证所述风险评分模型的效能。6.根据权利要求5所述的构建方法，其特征在于，基于所述验证数据集，验证所述风险评分模型的效能，包括：基于所述风险评分模型计算所述验证数据集中的每个肝癌患者的风险评分；使用所述验证数据集的时间依赖的肝癌患者工作特征曲线分析验证风险评分模型的拟合优度；以及根据所述分组截断值将所述验证数据集中的肝癌患者分为第二高风险组与第二低风险组，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨承刚，宋宏涛，董东，
申请(专利权)人：北京泱深生物信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：