一种用于预测结直肠癌预后风险的试剂盒及其预测装置和预测模型的训练方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于预测结直肠癌预后风险的试剂盒及其预测装置和预测模型的训练方法，涉及疾病治疗技术领域，本发明专利技术提供了一组可以稳定预测结直肠癌预后的特征基因，至少包括MEIS3和KLF17，且不需要使用标准化技术平台统一测量，可以兼容任何类型的测量平台来预测结直肠癌预后，为结直肠癌的预后风险提供了一种快速有效的预测手段。一种快速有效的预测手段。一种快速有效的预测手段。

【技术实现步骤摘要】
一种用于预测结直肠癌预后风险的试剂盒及其预测装置和预测模型的训练方法


[0001]本专利技术涉及疾病治疗
，具体而言，涉及一种用于预测结直肠癌预后风险的试剂盒及其预测装置和预测模型的训练方法。

技术介绍

[0002]结直肠癌(Colorectal cancer,CRC)是世界上第三大常见恶性肿瘤，是癌症相关死亡的第二大原因。2018年估计有180万新发CRC病例和近881000例因该病死亡。虽然手术技术和围手术期化疗方案已大大改善，但CRC患者的预后仍然不理想。手术治疗作为一线方案，但是按照传统临床特征定义为同一类型的病人，治疗后的预后效果也有很大区别。近年来研究认为这主要是由癌症病人的分子异质性导致。
[0003]基因分子标志物，是指基于一组基因的表达，通过机器学习建立数学模型，用于预测临床上的具体目标。近年来基因表达检测手段已经相当成熟，包括高通量的RNA测序技术、微阵列技术(Microarray)，以及相对低通量的实时定量聚合酶链式反应(RT
‑
qPCR)和NanoString技术等。但是如何找到一组用于结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.检测目标基因表达水平的试剂在制备用于预测结直肠癌预后风险的试剂盒中的应用，其特征在于，所述目标基因包括：MEIS3和KLF17中的至少一种。2.根据权利要求1所述的检测目标基因表达水平的试剂在制备用于预测结直肠癌预后风险的试剂盒中的应用，其特征在于，所述目标基因还包括：SNAI1、BARX1、ZNF532、HEYL、FOXL2、LHX6和MEIS2中的至少一种；优选地，所述目标基因还包括SNAI1、BARX1、ZNF532、HEYL、FOXL2、LHX6和MEIS2中的至少五种；优选地，所述目标基因还包括SNAI1、BARX1、ZNF532、HEYL、FOXL2、LHX6和MEIS2。3.一种用于预测结直肠癌预后风险的试剂盒，其特征在于，其包括检测目标基因表达水平的试剂，所述目标基因为如权利要求1或2所述的应用中的目标基因。4.一种结直肠癌预后风险预测模型的训练方法，其特征在于，其包括：获取训练样本目标基因表达水平的检测结果以及对应的标注结果；所述目标基因为如权利要求1或2所述的应用中的目标基因；将训练样本目标基因表达水平的检测结果输入预先构建好的预测模型中，获取样本的预测结果；其中，所述预测模型用于根据样本所述目标基因的表达水平，判断样本的预后风险；基于所述标注结果和所述预测结果对构建的所述预测模型进行参数更新。5.一种结直肠癌预后风险预测模型的训练装置，其特征在于，其包括：获取模块，用于获取训练样本目标基因表达水平的检测结果以及对应的标注结果；所述目标基因为如权利要求1或2所述的应用中的目标基因；处理模块，用于将训练样本目标基因表达水平的检测结果输入预先构建好的预测模型中，获取样本的预测结果；其中，所述预测模型用于根据样本所述目标基因的表达水平，判断样本的预后风险；参数更新模块，用于根据所述标注结果和所述预测结果对构建的所述预测模型进行参数更新。6.一种结直肠癌预后风险预测模型的预测装置，其特征在于，其包括：获取模块，用于获取待测样本所述目标基因表达水平的检测结果，所述目标基因为如权利要求1或2所述的应用中的目标基因；预测模块，用于将所述检测结果输入由权利要求4所述的结直肠癌预后风险预测模型的训练方法训练好的预测模型中，获取样本的预测结果。7.根据权利要求6所述的结直肠癌预后风险预测模型的预测装置，其特征在于，所述预测模块通过将所述预测结果代入式1中，获得所述待测样本的风险分数，式1如下：风险分数＝(Coef
MEIS3
×
MEIS3)+(Coef
SNAI1
×
SNAI1)+(Coef
KLF17
×
KLF17)+(Coef
BARX1
×
BARX1)+(Coef
ZNF532
×
ZNF532)+(Coef
HEYL
×
HEYL)+(Coef
FOXL2
×
FOXL2)+(Coef
LHX6
×
LHX6)+(Coef
MEIS2
×
MEIS2)...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟敏儿，王伟，高峰，吴小剑，黄泽平，王珣，蔡都，李承行，
申请(专利权)人：中山大学附属第六医院，
类型：发明
国别省市：