一种基于血小板内FlnA基因表达量的肺结节良恶性诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于血小板内FlnA基因表达的肺结节良恶性诊断方法，包括以下步骤：S1：数据收集和生物信息学分析，筛选出肺癌与正常人群之间的差异基因；S2：前瞻性，收集经CT筛查为可疑肺结节/肿块且进行手术的患者，健康人的EDTA抗凝全血，最终诊断基于病理诊断。验证队列最终分为恶性结节组、良性结节组，及健康对照组；S3：血小板分离和血小板纯度评估，血小板RNA提取及逆转；S4：荧光定量聚合酶链反应，利用荧光定量PCR检测非小细胞肺癌患者，良性结节患者和正常人血小板中差异基因的表达量并进行比较，评价该基因判断良、恶性结节以及诊断肺癌的价值。本发明专利技术，通过检测血小板内的基因即可判断肺结节/肿块的良、恶性，减轻患者的痛苦，减少不必要的手术，从而创新地建立适合临床应用的肺癌的分子诊断以及预后新方法。法。法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于血小板内FlnA基因表达量的肺结节良恶性诊断方法


[0001]本专利技术涉及医疗
，具体为一种基于血小板内FlnA基因表达量的肺结节良恶性诊断方法。

技术介绍

[0002]肺癌是我国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤，发病人数占所有肿瘤的20％，由肺癌导致的死亡人数占所有肿瘤的27％。由于肺癌在起病初期并无特异性的症状，约75％的患者就诊时已属晚期，故肺癌的5年生存率仅15.6％。有统计显示早期发现IA期肺癌的5年生存率可达到80％，因此早发现、早诊断对延长肺癌患者生存期有着重要意义。
[0003]目前临床肺癌早期诊断主要利用低剂量螺旋CT(low
‑
dose spiral CT,LDCT)，每年通过LDCT能够查出大量肺结节/肿块，肺结节/肿块是在肺部影像学检查时表现为圆形或类圆形阴影的一类疾病，圆形或类圆形直径≤3mm称为肺结节，而＞3mm称为肿块。肺部结节/肿块疾病的种类较多，从严重程度分为恶性和良性，恶性疾病主要是原发性肺癌以及转移性肺癌，而良性疾病包括结核结节，错构瘤，炎性假瘤等。近年研究显示，手术切除的结节经病理诊断30％
‑
45％为良性，由此可见LDCT在很多情况下不能判断结节的良、恶性。
[0004]因此研究一个能够准确无创区分良、恶性肺结节/肿块的方法，提高肺结节良、恶性质鉴别的精准水平，既能使肺癌患者尽早获得治疗，也能避免良性肺结节患者过度治疗。
[0005]近年来，液体活检因其可连续取样、自动化完成以及结果可重复等优势被认为是癌症早期检测和癌症病程中的无创性肿瘤分析和监测的重要工具，其中研究较多的有ctDNA、CTCs、EVs和TEPs等。在血小板与肿瘤相互作用的病理生理过程中，肿瘤细胞和肿瘤微环境能够通过不同信号分子间接或通过不同受体(如血小板活化受体P选择素)直接与血小板相互作用，从而改变血小板的RNA信息及蛋白质含量，这种因肿瘤影响导致RNA谱发生改变的血小板我们称为TEPs，近年来大量研究表明TEPs可促进肿瘤侵袭、迁徙和增殖，是肿瘤生长的全身和局部反应的核心参与者，尽管目前关于TEPs形成机制还没有明确，但是相比于血液中其他生物分子，TEPs含量丰富、容易分离、RNA质量相对更高以及它们响应外部信号处理RNA的能力都更具优势，使其在液体活检中有着良好的应用前景，旨在从Tep找到差异基因从而可以通过分子技术判断肺结节良恶性及肺癌诊断。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种基于血小板内FlnA基因表达量的肺结节良恶性诊断方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于血小板内FlnA基因表达量的肺结节良恶性诊断方法，包括以下步骤：
[0008]S1：数据收集和生物信息学分析，筛选出肺癌与正常人群之间的差异基因；
[0009]S2：样本采集，收集经CT筛查为可疑肺结节/肿块且进行手术的患者纳入研究，最终诊断根据术后病理检测结果。参验证队列分为恶性结节组、良性结节组及健康对照组；
[0010]S3：血小板分离和血小板纯度评估，血小板RNA的提取与逆转；
[0011]S4：荧光定量聚合酶链反应，利用荧光定量PCR验证差异基因在恶性、良性结节以及正常人之间的表达量，评价该基因判断良、恶性结节以及诊断肺癌的价值；
[0012]S5：统计数据分析，将差异基因结合血小板相关生长因子表达量以及临床资料，影像学定量资料，按照性别年龄配对，建立多维肺结节/肿块良恶性预测模型，并在新的临床队列中进行验证。
[0013]优选的，所述S1中的数据收集和生物信息学分析是，基于通过使用GSE89843的数据集获得的NSCLC血小板RNA图谱，和数据集GSE68086，这是283个具有六种不同恶性肿瘤(NSCLC，CRC，PCA，GBM，BrCA和HC)的血小板样品的RNA测序数据，该数据集可在公共存储库Gene E基于血小板内FlnA基因表达量的肺结节良恶性诊断方法pression Omnibus(GEO)数据库中获得。
[0014]优选的，所述S2中患者和样本采集的最终诊断均基于病理检查，且将患者分为以下三组：
[0015]恶性结节组(n＝47)：通过明确的病理(细胞学、组织病理学)确诊为组织学类型和分期的NSCLC患者；
[0016]良性结节组(n＝30)：术后病理学被确定为非肺癌受试者；
[0017]健康供者组(n＝39)：被纳入低剂量螺旋CT筛查的随访，排除了可能的肺癌受试者，没有其他危重疾病，并排除了任何异常的临床和实验室指数。
[0018]优选的，所述S3中血小板分离和血小板纯度评估还包括以下步骤：
[0019]1)将S2三个对照组中分别用EP管收集2ml血液样本；并将1.5ml EDTA抗凝血剂加入到2ml EP管中；
[0020]2)使用离心机，分别通过20分钟120
×
g、360
×
g离心步骤将血小板从PRP中分离出来；
[0021]3)再将贫血小板血浆(PPP)在3000g下离心15分钟并冷冻；
[0022]4)血小板纯度通过形态测定实验和血小板计数，标准为每百万个血小板少于5个白细胞；
[0023]5)最后使用带有gDNA橡皮擦的Prime Script RT试剂盒进行逆转录。
[0024]优选的，所述S4中荧光定量聚合酶链反应使用了CF基于血小板内FlnA基因表达量的肺结节良恶性诊断方法连接实时荧光定量PCR检测系统和结核病绿色预混料E基于血小板内FlnA基因表达量的肺结节良恶性诊断方法Taq II PCR试剂盒。
[0025]优选的，所述S5中统计数据分析，是使用了统计编程语言R和Graphpad Prism 8.4统计软件，并通过ROC分析评估了TEP FlnA的诊断价值。
[0026]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0027]综上所述，该方法应用转录组测序技术，研究肺部恶性结节、良性结节及正常人血小板转录组谱差异基因的表达变化，寻找潜在的差异基因以作为判断肺结节良、恶性的指标，另外结合差异基因、患者临床信息及影像学检查结果等建立多维肺结节/肿块良、恶性预测模型，推广到肺癌早期预测，肺癌治疗过程监测，以及预后等研究中，为血小板液体活检载体研究提出新的方向；通过检测血小板内的基因即可判断肺结节/肿块的良、恶性，减轻患者的痛苦，减少不必要的手术，从而创新地建立更适合临床应用的肺癌诊断以及预后
新方法。
附图说明
[0028]图1为本专利技术检测步骤示意图；
[0029]图2为本专利技术流程结构示意图；
[0030]图3为本专利技术非小细胞肺癌患者、良性肺结节患者和健康供体的基本特征示意图；
[0031]图4为本专利技术性别、年龄与FlnAmRNA相对表达水平与非小细胞肺癌的关系示意图；
[0032]图5为本专利技术性别、年龄、FlnAmRN本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于血小板内FlnA基因表达量的肺结节良恶性诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据收集和生物信息学分析，筛选出肺癌与正常人群之间的差异基因。S2：样本采集，收集经CT筛查为可疑肺结节/肿块且进行手术的患者纳入研究，最终诊断根据术后病理检测结果。参验证队列分为恶性结节组、良性结节组及健康对照组；S3：血小板分离和血小板纯度评估，血小板RNA的提取与逆转。S4：荧光定量聚合酶链反应，利用荧光定量PCR验证差异基因在恶性、良性结节以及正常人之间的表达量，评价该基因判断良、恶性结节以及诊断肺癌的价值；S5：统计数据分析，将差异基因结合血小板相关生长因子表达量以及临床资料，影像学定量资料，按照性别年龄配对，建立多维肺结节/肿块良恶性预测模型，并在新的临床队列中进行验证。2.根据权利要求1所述的一种基于血小板内FlnA基因表达量的肺结节良恶性诊断方法，其特征在于：所述S1中的数据收集和生物信息学分析是，基于通过使用GSE89843的数据集获得的NSCLC血小板RNA图谱，和数据集GSE68086，这是283个具有六种不同恶性肿瘤(NSCLC，CRC，PCA，GBM，BrCA和HC)的血小板样品的RNA测序数据，该数据集可在公共存储库Gene E基于血小板内FlnA基因表达量的肺结节良恶性诊断方法pression Omnibus(GEO)数据库中获得。3.根据权利要求1所述的一种基于血小板内FlnA基因表达量的肺结节良恶性诊断方法，其特征在于：所述S2中患者和样本采集的最终诊断均基于病理检查，且将患者分为以下三组：恶性结节组(n＝47)：通过明确的病理(细胞学、组织病理学)确诊为组织学类型和分...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗怀超，祖瑞铃，文霄瑕，张兴美，刘珊，王东生，
申请(专利权)人：四川省肿瘤医院，
类型：发明
国别省市：