一种卵巢癌早期诊断组合物的建立制造技术

技术编号:31084397 阅读:18 留言:0更新日期:2021-12-01 12:34
本发明专利技术涉及肿瘤诊断领域,公开了一种卵巢癌早期诊断组合物的建立,通过对cfDNA含量,cfDNA TP53突变丰度和CA125蛋白表达水平的测定,可以对卵巢癌进行预测、诊断和/或预后评估,其敏感度、特异性和准确率达到91.11%、94.34%和93.38%,对早期卵巢癌的检出率达到78.9%。采用本发明专利技术的标志物组合和模型评分方法,在CA125阴性的卵巢癌患者中,可以检出其中71.05%的患者,在CA125阳性的非肿瘤人群中,可以正确评判其中74%的受检者,可以很好地弥补CA125漏检和错检的问题。本发明专利技术能为临床提供有效的卵巢癌早期诊断或筛查标志物,有利于提升早期卵巢癌的预测准确率和检出率。提升早期卵巢癌的预测准确率和检出率。提升早期卵巢癌的预测准确率和检出率。

【技术实现步骤摘要】
一种卵巢癌早期诊断组合物的建立


[0001]本专利技术涉及肿瘤诊断或筛查领域,涉及一种卵巢癌早期诊断组合物的建立,特别涉及卵巢癌生物标准物组合及其应用、试剂盒和评价模型。

技术介绍

[0002]卵巢癌年发病率居女性生殖系统肿瘤第3位,呈逐年上升的趋势,位于宫颈癌和子宫体恶性肿瘤之后,而死亡率位于妇科肿瘤之首,是严重威胁女性健康的恶性肿瘤之一。Ⅰ期卵巢癌患者5年生存率可超过90%,而晚期卵巢癌的5年生存率<20%。卵巢深处盆腔,当卵巢病变处于早期时常无特异临床症状,而当因出现症状而就诊时,70%的患者已处于晚期。由此可见,卵巢癌早期筛查与诊断对其预后有重要意义。
[0003]目前,临床上采用的检测卵巢癌的方法包括:癌抗原125(Cancer Antigen 125,CA125)、经阴道超声单独筛查或者二者联合。在卵巢癌中,CA125的阳性率与肿瘤分期、组织学类型有关,晚期、浆液性卵巢癌患者的阳性率显著高于早期及非浆液性卵巢癌患者(早期的阳性率约43.50%~65.70%,晚期的阳性率84.10%~92.40%)。CA125的表达水平受到多种因素的影响,如常见的女性生理期、妊娠状态、子宫内膜异位症、盆腔炎等良性疾病都可能导致CA125升高,同时,并不是所有卵巢癌患者的CA125都升高。阴道超声虽然应用普遍,但对操作医生的经验和技术有较高的要求,判断肿块良恶性的准确率不高。因而,无论是CA125、经阴道超声单独筛查还是二者联合,均不能达到满意的效果。
[0004]因此,亟需开发新的有诊断价值的外周血标志物,以期在早期就能灵敏且特异性地通过微创方式进行卵巢癌预测和诊断。
[0005]游离DNA(cell

free DNA,cfDNA)测序是近些年出现的新技术,已经被证实肿瘤患者的血浆cfDNA含量要显著高于健康人群。基于cfDNA测序的液体活检已经被证实在诸多肿瘤的多种临床适应症中具有潜在应用价值。组织测序表明,大于90%的卵巢癌组织样本携带TP53突变。然而早期卵巢癌患者的肿瘤负荷较低,释放到血液中的cfDNA较少,ctDNA的突变丰度也较低,需要极其灵敏的技术才能检测到。虽然,ctDNA

NGS测序技术在不断进步,早期卵巢肿瘤患者仍会存在无突变检出或漏检的情况。

技术实现思路

[0006]为克服现有技术的缺陷,本专利技术的目的在于建立一种卵巢癌筛查或早期诊断的组合,提供用于卵巢癌诊断的多分子标志物组合和评估模型,以及在此基础上制备用于诊断卵巢癌的芯片和试剂盒。
[0007]根据本专利技术的一方面,提供一种用于预测、诊断和/或预后评估卵巢癌的生物标志物群。所述生物标志物群包含循环游离DNA(cfDNA),cfDNA TP53突变丰度(MAF)和血浆癌抗原125(CA125)蛋白。
[0008]本专利技术另一方面是提供所述生物标志物群cfDNA、cfDNA TP53突变丰度和CA125在对卵巢癌预测、诊断和/或预后评估中的应用。本专利技术中,所述预测包括对待测个体进行卵
巢癌筛查或早期诊断。在一具体实施方式中,所述生物标志物群用于卵巢癌筛查或早期诊断。
[0009]本专利技术另一方面是提供所述生物标志物群cfDNA、cfDNA TP53突变丰度和CA125在制备卵巢癌预测、诊断和/或预后评估的体外诊断产品中的应用。
[0010]本专利技术另一方面是提供特异性识别或检测如上所述的生物标志物群的物质在制备卵巢癌预测、诊断和/或预后评估的体外诊断产品中的应用。所述特异性识别或检测如上所述的生物标志物群的物质包括特异性识别或检测cfDNA的物质,特异性识别或检测cfDNA TP53突变丰度的物质,以及特异性识别或检测CA125蛋白表达水平的物质。
[0011]本专利技术应用中,所述诊断是指对待测个体是否患有卵巢癌进行诊断,或对待测个体的卵巢癌是否进展或复发进行诊断,其中所述诊断包括早期筛查或诊断;所述预测是指对待测个体患有卵巢癌的风险进行预测;所述评估是指对待测个体患有卵巢癌的程度进行评估,或对待测个体接受相关治疗后的疗效进行评估。
[0012]其中,所述对待测个体患有卵巢癌的程度进行评估是指评估卵巢癌是I期卵巢癌、II期卵巢癌、I~II期卵巢癌、III期卵巢癌、IV卵巢癌或III~IV期卵巢癌。
[0013]本专利技术应用中,所述卵巢癌的类型有:卵巢上皮细胞癌,分为浆液性腺癌、透明细胞癌、黏液性腺癌、子宫内膜样腺癌;卵巢恶性生殖细胞肿瘤,分为卵黄囊瘤、无性细胞瘤、未成熟畸胎瘤;恶性性索间质肿瘤,分为支持细胞

间质细胞瘤、颗粒细胞

间质细胞瘤;转移性肿瘤,为原发于胃肠道的库肯勃瘤。
[0014]本专利技术中,所述生物标志物群可以与其他卵巢癌相关标志物联合使用,所述其他卵巢癌相关标志物包括但不限于,癌胚抗原、甲胎蛋白、人绒毛膜促性腺激素、乳酸脱氢酶、Prkdc蛋白、Rad54L蛋白、NPM1基因编码的蛋白、GNAS基因编码的蛋白、P53基因编码的蛋白、FUBP1基因编码的蛋白或KRAS基因编码的蛋白等。
[0015]本专利技术另一方面是提供一种卵巢癌相关体外诊断产品,其特征在于,所述体外诊断产品包括特异性识别或检测cfDNA的试剂,特异性识别或检测cfDNA TP53突变丰度的试剂,特异性识别或检测CA125蛋白表达水平的试剂。
[0016]本专利技术中,所述体外诊断产品为试剂、芯片或试剂盒。在一实施方式中,所述试剂盒包括所述芯片。
[0017]本专利技术中,所述试剂特异性识别或检测血浆循环游离DNA(cfDNA)含量、特异性识别或检测cfDNA TP53突变丰度(MAF)和特异性识别或检测癌抗原125(CA125)蛋白,通过检测待测个体中的卵巢癌相关的cfDNA、cfDNA TP53突变丰度和CA125的存在或水平,用于对卵巢癌进行预测、诊断和/或预后评估。在另一优选例中,所述的试剂用于卵巢癌的治疗疗效的评估,较佳地以血浆作为样本。
[0018]本专利技术提供的芯片是为了对受试者进行卵巢癌诊断而利用复合生物标志物群的卵巢癌诊断用芯片。在一具体实施方式中,本专利技术提供的芯片包含特异性识别或结合DNA(cfDNA)含量的试剂,特异性识别或结合cfDNA TP53突变丰度(MAF)的试剂和特异性识别或结合血浆癌抗原125(CA125)蛋白的试剂。
[0019]根据本专利技术的另一方面,提供的试剂盒是为了对受试者进行卵巢癌诊断而利用复合生物标志物群的卵巢癌诊断用试剂盒。在一具体实施方式中,本专利技术提供的试剂盒包含特异性识别或结合DNA(cfDNA)含量的试剂,特异性识别或结合cfDNA TP53突变丰度(MAF)
的试剂和特异性识别或结合血浆癌抗原125(CA125)蛋白的试剂。在一些实施方案中,所述试剂盒是化学发光试剂盒。优选地,所述化学发光试剂盒包括捕获抗体、检测抗体以及化学发光底物。
[0020]本专利技术另一方面是提供体外诊断产品在预测、诊断和/或预后评估卵巢癌中的应用。所本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.卵巢癌相关生物标志物群,其特征在于,所述生物标志物群包括cfDNA,cfDNA TP53突变和CA125。2.特异性识别或检测根据权利要求1所述的生物标志物群的物质在制备卵巢癌预测、诊断和/或预后评估的体外诊断产品中的应用。3.根据权利要求2所述的应用,其特征在于,所述特异性识别或检测根据权利要求1所述的生物标志物群的物质包括特异性识别或检测cfDNA的物质,特异性识别或检测cfDNATP53突变丰度的物质,以及特异性识别或检测CA125蛋白表达水平的物质。4.根据权利要求2所述的应用,其特征在于,所述诊断是指对待测个体是否患有卵巢癌进行诊断,或对待测个体的卵巢癌是否进展或复发进行诊断,其中所述诊断包括早期筛查或诊断;所述预测是指对待测个体患有卵巢癌的风险进行预测;所述评估是指对待测个体患有卵巢癌的程度进行评估,或对待测个体接受相关治疗后的疗效进行评估。5.根据权利要求3所述的应用,其特征在于,所述对待测个体患有卵巢癌的程度进行评估是指评估卵巢癌是I期卵巢癌、II期卵巢癌、I~II期卵巢癌、III期卵巢癌、IV卵巢癌或III~IV期卵巢癌。6.根据权利要求2所述的应用,其特征在于,所述卵巢癌的类型有:卵巢上皮细胞癌,分为浆液性腺癌、透明细胞癌、黏液性腺癌、子宫内膜样腺癌;卵巢恶性生殖细胞肿瘤,分为卵黄囊瘤、无性细胞瘤、未成熟畸胎瘤;恶性性索间质肿瘤,分为支持细胞

间质细胞瘤、颗粒细胞

间质细胞瘤;转移性肿瘤,为原发于胃肠道的库肯勃瘤。7.根据权利要求4所述的应用,其特征在于,所述待测个体的样本来自于全血、血清、血浆、唾液、颊粘膜拭子...

【专利技术属性】
技术研发人员:程晓东王芬芬李阳陈晓静陆伶佳
申请(专利权)人:浙江大学医学院附属妇产科医院
类型:发明
国别省市:

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