一组用于预测头颈鳞癌预后的标志物及其应用制造技术

本发明专利技术公开了一组用于预测头颈鳞癌预后的标志物及其应用。所述的标志物由基因PYGL、DARS2、YARS2、DNAJC19、ISCA1、IRAK1、SPP1、SLC25A4、FLI1、TANGO2、UQCRC2、USB1、LDHA、LDHB、HIBCH、CHCHD10组成。本发明专利技术通过COX生存分析筛选出了乳酸代谢相关基因集中与头颈鳞癌预后相关的基因，并通过LASSO回归分析构建了预测头颈鳞癌患者预后的生存模型，K

【技术实现步骤摘要】
一组用于预测头颈鳞癌预后的标志物及其应用


[0001]本专利技术属于生物医学
，具体涉及一组用于预测头颈鳞癌预后的标志物及其应用。

技术介绍

[0002]头颈鳞癌是全球第七大常见恶性肿瘤，复发转移率高达65%，5年总生存率不到50％，但是由于现有技术缺乏足够的生物标志物以便对头颈癌患者的预后做出预测，尤其是对于晚期的患者，不管是传统的治疗方法包括手术和根治性放疗，还是新兴的靶向治疗等收到了限制，因此，新型生物标志物的探索对于头颈癌的治疗靶点至关重要。生物信息学是以公共数据库为基础从基因层面研究肿瘤，最终目标是发现新的治疗和/或诊断癌症的方案。
[0003]有研究表明乳酸是许多致癌过程的关键参与者，其中包括转移、血管生成、代谢和免疫抑制，2019年的一项荟萃分析发现，在非小细胞肺癌中，血清LDH水平可以预测对免疫检查点抑制剂治疗的反应——治疗前LDH水平高的患者无进展生存期和总生存期显著缩短。Brand等人发现，肿瘤LDHA的表达不仅与T细胞激活标志物呈负相关，而且与黑色素瘤患者的存活率也呈负相关。然而，乳酸代谢是一个复杂的生物过程，在这个过程中，涉及到数百个分子生物学变化，由一系列乳酸代谢相关基因对其进行严密控制。因此，与单个基因相比，整合多个在头颈鳞癌中起重要作用的乳酸代谢相关基因的模型可能会提高头颈鳞癌患者预后预测的准确性。
[0004]鉴于现有技术缺乏足够的生物标志物以便对头颈鳞癌患者的预后做出预测，尤其是对于头颈鳞癌晚期的患者，传统的治疗方法如手术、放疗等受到了限制。本专利技术提供了16个乳酸代谢相关mRNA作为头颈鳞癌预后标志物并建立了预测头颈鳞癌患者预后的模型；通过K
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M plot曲线，ROC曲线及患者的生存时间和生存状态验证了模型的准确性和特异性；最后，构建模型相关列线图来预测1年、2年和3年生存率。为了延长头颈鳞癌患者的生存期，可以通过靶向本专利技术构建的模型中的基因，调控基因的表达量来干预头颈鳞癌患者的预后。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提供一组用于预测头颈鳞癌预后的标志物及其应用。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案是：本专利技术首先提供了一组用于预测头颈鳞癌患者预后的标志物，所述的标志物由以下16个与乳酸代谢相关的基因组成：PYGL、DARS2、YARS2、DNAJC19、ISCA1、IRAK1、SPP1、SLC25A4、FLI1、TANGO2、UQCRC2、USB1、LDHA、LDHB、HIBCH、CHCHD10。
[0007]本专利技术进一步提供了上述一组用于预测头颈鳞癌患者预后的标志物在构建用于预测头颈鳞癌预后的生存模型中的应用。
[0008]进一步的，上述的用于预测头颈鳞癌预后的生存模型的风险评分关系式为：
Risk score＝PYGL*0.1536+DARS2*0.0340+YARS2*0.0468+DNAJC19*0.0889+ISCA1*0.0756+IRAK1*0.0685+SPP1*0.0208+SLC25A4*0.1961
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FLI1*0.1677+TANGO2*0.0997+UQCRC2*0.0211+USB1*0.0996+LDHA*0.1218+LDHB*0.0123
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HIBCH*0.2195+CHCHD10*0.0295；其中，所述的PYGL、DARS2、YARS2、DNAJC19、ISCA1、IRAK1、SPP1、SLC25A4、FLI1、TANGO2、UQCRC2、USB1、LDHA、LDHB、HIBCH、CHCHD10分别表示各基因在头颈鳞癌参试样本中的mRNA表达量；关系式中的系数是通过LASSO分析确定得到的；Risk score表示风险评分；风险评分与患者的生存期相关，风险评分高的患者生存期短、预后差，风险评分低的患者生存期相对较长、预后相对较好。
[0009]本专利技术还提供了一种构建上述的用于预测头颈鳞癌预后的生存模型的方法，所述的方法具体包括如下步骤：(1)从TCGA和MSigDB数据库获得数据：下载头颈鳞癌患者的临床数据及头颈鳞癌组织和癌旁正常组织的RNA
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Seq转录组数据，对TCGA数据库中501例头颈鳞癌组织和44例癌旁正常组织进行RNA
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Seq，共获得501例头颈鳞癌患者同时具有的临床数据和RNA
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Seq数据；此外，通过检索“Lactate”，从分子特征数据库(MSigDB) 中总共获得244个乳酸相关基因(LRGs)；（2）模型构建：通过R语言中的package limma使用Wilcox检验方法分析表达数据，选择501例肿瘤和44例正常组织之间差异表达(DEG)的乳酸代谢相关基因，分析原则为阈值∣log2 倍数变化 (FC)| >1 且调整后的p值< 0.05；然后，在TCGA队列中进行单变量Cox回归以识别与预后相关的乳酸相关基因；然后基于单变量Cox结果执行LASSO分析，以在TCGA队列中建立预后预测模块；最终确定16个乳酸相关基因构建生存模型（PYGL、DARS2、YARS2、DNAJC19、ISCA1、IRAK1、SPP1、SLC25A4、FLI1、TANGO2、UQCRC2、USB1、LDHA、LDHB、HIBCH、CHCHD10），所述的生存模型的风险评分关系式具体为：Risk score＝PYGL*0.1536+DARS2*0.0340+YARS2*0.0468+DNAJC19*0.0889+ISCA1*0.0756+IRAK1*0.0685+SPP1*0.0208+SLC25A4*0.1961
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FLI1*0.1677+TANGO2*0.0997+UQCRC2*0.0211+USB1*0.0996+LDHA*0.1218+LDHB*0.0123
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HIBCH*0.2195+CHCHD10*0.0295；其中，所述的PYGL、DARS2、YARS2、DNAJC19、ISCA1、IRAK1、SPP1、SLC25A4、FLI1、TANGO2、UQCRC2、USB1、LDHA、LDHB、HIBCH、CHCHD10分别表达各基因在头颈鳞癌参试样本中的mRNA表达量；关系式中的系数是通过LASSO分析确定得到的；Risk score表示风险评分；（3）利用总体头颈鳞癌患者的K
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M plot生存曲线验证所构建的预后模型的准确性：根据步骤(2)中的风险评分关系式，计算每个患者的Risk score值，然后按照患者的Risk score值的大小，从低到高对患者进行排序，以所有患者Risk score值的中位值为分割点，将患者分为高Risk score组和低Risk score组，绘制高低风险组患者的K
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M plot生存曲线，并以Log
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rank(Mantel
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Cox)的检验方法对比高低风险组患者的生存时间是否存在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一组用于预测头颈鳞癌预后的标志物，其特征在于：所述的标志物由如下16个与乳酸代谢相关的基因组成：PYGL、DARS2、YARS2、DNAJC19、ISCA1、IRAK1、SPP1、SLC25A4、FLI1、TANGO2、UQCRC2、USB1、LDHA、LDHB、HIBCH、CHCHD10。2.如权利要求1所述的标志物在构建用于预测头颈鳞癌预后的生存模型中的应用。3.根据权利要求2所述的应用，其特征在于：所述的用于预测头颈鳞癌预后的生存模型的风险评分关系式为：Risk score =PYGL*0.1536+DARS2*0.0340+YARS2*0.0468+DNAJC19*0.0889+ISCA1*0.0756+IRAK1*0.0685+SPP1*0.0208+SLC25A4*0.1961
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FLI1*0.1677+TANGO2*0.0997+UQCRC2*0.0211+USB1*0.0996+LDHA*0.1218+LDHB*0.0123
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HIBCH*0.2195+CHCHD10*0.0295；其中，所述的PYGL、DARS2、YARS2、DNAJC19、ISCA1、IRAK1、SPP1、SLC25A4、FLI1、TANGO2、UQCRC2、USB1、LDHA、LDHB、HIBCH、CHCHD10分别表示各基因在头颈鳞癌参试样本中的mRNA表达量；Risk score表示风险评分；风险评分与患者的生存期相关，风险评分高的患者生存期短、预后差，风险评分低的患者生存...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱素芳，陈晓川，黄宗伟，
申请(专利权)人：福建省肿瘤医院福建省肿瘤研究所福建省癌症防治中心，
类型：发明
国别省市：