一种Kynurenine信号通路调控胰腺癌的数学建模方法及应用技术

本发明专利技术公开了一种Kynurenine信号通路调控胰腺癌的数学建模方法及应用，包括以下步骤：S1、基于Kynurenine信号通路建立理论数学模型；S2、对步骤S1中的理论数学模型进行验证；S3、根据步骤S2中精准的数学模型筛选影响胰腺癌进展的关键信号分子；本发明专利技术通过建立数学模型来确定Kynurenine信号通路中影响胰腺癌的敏感和不敏感的信号分子，以确定未来针对胰腺癌的治疗策略的关键目标。癌的治疗策略的关键目标。

【技术实现步骤摘要】
一种Kynurenine信号通路调控胰腺癌的数学建模方法及应用


[0001]本专利技术属于胰腺癌的诊断
，尤其涉及一种Kynurenine信号通路调控胰腺癌的数学建模方法及应用。

技术介绍

[0002]胰腺癌被列为全球第12位最常见的癌症。根据美国国家癌症研究所数据库报告，胰腺癌患者的改善率非常低，5年的平均生存率约为7.7%。超过82%确诊的胰腺癌患者可能在几个月内就会死亡，因为出现胰腺癌前期症状表现不明显，当出现症状时，一般都是晚期，且已经转移到身体的其他器官。统计数据显示，到2020年，胰腺癌可能成为所有癌症中的第二大死因。由于胰腺癌发病机制的模糊性，且涉及多个信号通路，因此目前对于胰腺癌的治疗，尚无有效途径。
[0003]目前，犬尿氨酸信号通路(Kynurenine信号通路)受到广泛关注，因为它是参与胰腺癌生长发育、免疫逃逸和增强肿瘤免疫耐受性的最重要途径。研究发现在胰腺癌患者的血浆中犬尿氨酸、犬尿酸和喹啉酸水平显着升高；此外，犬尿氨酸的底物（色氨酸）水平也非常低，这表明Kyn信号通路在胰腺癌患者体内的活性很高；然而，Kynurenine信号通路在疾病发展中的作用还不明确。一些科学家认为，Kynurenine信号通路可以通过降低色氨酸来提高喹诺酮酸的高表达，从而诱导胰腺癌的发生。也有研究报道，Kynurenine信号通路代谢物通过增强免疫抑制过程参与胰腺癌对免疫系统反应的耐受。它能够激活芳香烃受体(AHR)的转录，促进叉头盒p3阳性(FOXP3+) treg的分化。
[0004]此外，Kynurenine信号通路还可以激活癌细胞中的多种信号分子；首先，它可以激活胰腺癌细胞中的G蛋白偶联受体35(GPR35)，从根本上增强致癌信号分子的传导和肿瘤发生进展；GPR35有可能刺激结肠癌、乳腺癌和胰腺癌中的β
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连环蛋白活性；在胰腺癌细胞中，β
‑
连环蛋白诱导IκB激酶β(IKK
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β)、核因子kappa B (NF
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휅
β)的表达；此外，NF
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휅
β p65和白细胞介素6 (IL
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6)在Kyn信号通路活性的情况下是NF
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β的连续分子。据报道，转化生长因子β1(TGF
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β1)在胰腺癌中是Kyn信号通路的基本生物标志物。
[0005]然而，Kynurenine信号通路中分子随时间的变化趋势以及胰腺癌中最敏感的因素尚不清楚，探明Kynurenine信号通路中信号分子随时间变化的活性，以及该信号通路中的敏感信号分子将大大有助于推动胰腺癌的创新疗法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种Kynurenine信号通路调控胰腺癌的数学建模方法及应用，通过建立数学模型来确定Kynurenine信号通路中影响胰腺癌的敏感和不敏感的信号分子，以确定未来针对胰腺癌的治疗策略的关键目标。
[0007]为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下所述的技术方案：一种Kynurenine信号通路调控胰腺癌的数学建模方法，包括以下步骤：S1、基于Kynurenine信号通路建立理论数学模型
理论数学模型如下：其中，,,,,,,,,,,和分别表示t时刻Tryptophan, IDO1, Kyn, GPR35, β
‑
catenin, IKK
‑
β, NF
‑
휅
βp105, NF
‑
휅
βp65, ANK, RelA, IL
‑
6 和 TGF
‑
β1的mRNA表达的相对浓度；参数a1, a2, a3, a5, a7, a9, a
11
, a
13
, a
15
, a
17
, a
19
, a
22
分别表示信号分子 Tryptophan, IDO1, Kyn, GPR35, β
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catenin, IKK
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β, NF
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휅
βp105, NF
‑
휅
βp65, ANK, RelA, IL
‑
6和TGF
‑
β1的产生率，b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7, b8, b9, b
10
, b
11
, b
12
为上述信号分子的降解率；a4表示Tryptophan 和IDO1对Kyn的激活效率，a6表示Kyn对GPR35的激活效率，a8表示GPR35 对 β
‑
catenin的激活效率，a
10
表示β
‑
catenin 对 IKK
‑
β的激活效率，a
12
表示IKK
‑
β对NF
‑
휅
β p105的激活效率，a
14
表示IKK
‑
β对NF
‑
휅
β p65的激活效率，a
16
表示NF
‑
휅
βp105 对 ANK的激活效率，a
18
表示NF
‑
휅
β p65对 RelA的激活效率，a
20
和a
21
表示ANK 和 RelA 对 IL
‑
6的激活效率，a
23
表示IL
‑
6对TGF
‑
β1的激活效率；S2、对步骤S1中的理论数学模型进行验证对胰腺癌细胞系进行培育和孵化，将上述培养方案重复3次，通过Realtime PCR实验检测理论模型中各信号分子随时间变化的RNA的相对浓度，收集实验数据，对实验数据进行预处理，并利用实验数据通过编程算法对理论数学模型中的未知参数进行识别；再次进行Realtime PCR实验，在RNA水平验证模型的准确性，从而得到精准的数学模型；S3、根据步骤S2中精准的数学模型筛选影响胰腺癌进展的关键信号分子采用EFAST全局敏感性分析方法筛选显著影响胰腺癌进展的信号分子，对敏感的信号分子表达进行细微的激活或者沉默，就可以显著影响下游基因的表达。
[0008]进一步的，所述的EFAST全局敏感性分析方法，具体包括：EFAST方法的参数敏感性函数定义如下：
；其中，Y是模型的输出值，X为输入参数，表示在X为某值时Y的期望，是x遍历x取值范围时的方差；对于模型，输入参数为，将X看作随机变量，且满足概率分布，从而X遍历X的取值范围，那么Y的r阶距满足：；借助转换函数G，变成：；其中s是标量，范围是，是由参数定义的整数频率；对进行傅里叶变换得到：；其中，,，所以第i个变量引起的方差变化为：；所以，参数的一阶敏感性为：；充分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种Kynurenine信号通路调控胰腺癌的数学建模方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于Kynurenine信号通路建立理论数学模型理论数学模型如下：其中，,,,,,,,,,,和分别表示t时刻Tryptophan, IDO1, Kyn, GPR35, β
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catenin, IKK
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β, NF
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βp105, NF
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βp65, ANK, RelA, IL
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6 和 TGF
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β1的mRNA表达的相对浓度；参数a1, a2, a3, a5, a7, a9, a
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, a
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, a
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, a
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, a
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, a
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分别表示信号分子 Tryptophan, IDO1, Kyn, GPR35, β
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catenin, IKK
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β, NF
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βp105, NF
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βp65, ANK, RelA, IL
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6和TGF
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β1的产生率，b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7, b8, b9, b
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, b
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为上述信号分子的降解率；a4表示Tryptophan 和IDO1对Kyn的激活效率，a6表示Kyn对GPR35的激活效率，a8表示GPR35 对 β
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catenin的激活效率，a
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表示β
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catenin 对 IKK
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β的激活效率，a
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表示IKK
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β对NF
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β p105的激活效率，a
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表示IKK
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β对NF
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β p65的激活效率，a
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表示NF
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βp105 对 ANK的激活效率，a
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表示NF
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β p65对 RelA的激活效率，a
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和a<...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙德顺，袁克磊，苏秀云，裴国献，
申请(专利权)人：南方科技大学医院，
类型：发明
国别省市：