一种卵巢癌免疫基因对预后标志物组合的分析方法技术

本发明专利技术公提供的一种卵巢癌免疫基因对预后标志物组合的分析方法，获取数据库中免疫基因数据，确定目标数据并进行数据采集，得到卵巢癌样本数据，根据所述卵巢癌样本数据中的免疫基因的相对表达量构建免疫相关基因对，进而使用单因素Cox比例风险模型联合L1正则化的Cox比例风险模型筛选出23对预后相关免疫基因对，以计算相应卵巢患者的风险评分并基于此构建相应的免疫基因对组合标志物OC

【技术实现步骤摘要】
一种卵巢癌免疫基因对预后标志物组合的分析方法


[0001]本专利技术涉及生物分子学
，尤其涉及一种卵巢癌免疫基因对预后标志物组合的分析方法。

技术介绍

[0002]卵巢癌是(ovariancancer，OC)一种发生在卵巢的恶性肿瘤。妇科恶性肿瘤死亡率最高的是卵巢癌。目前我国每年约有5.2万名女性被确诊为卵巢癌，约2.2万人死于该病，相当于每10分钟就有1人被确诊，每20分钟就有1人因其死亡。此外，自2012年起近10年，我国卵巢癌发病率增长了30％，死亡率增加了18％。由于近75％的卵巢癌(ovariancancer，简称OC)患者被诊断为III期和IV期疾病，即使他们最初对当前的一线治疗方案(紫杉烷/铂类化疗和细胞减灭术)敏感，但是由于恶性肿瘤是一类异质性极高的疾病，病理分期、分级、基因突变、表观遗传学改变等都会造成患者对于治疗产生不同的反应，超过75％的OC患者会因化疗耐药而复发，OC患者的5年生存率仍然极差(<25％)。因此，开发全新的能够用于实现患者临床预后精准评估和危险分层的标志物。
[0003]现有技术中，已经实现商业化和临床应用的标志物主要包括2005年获得FDA(美国食品药品管理局，FoodandDrugAdministration，简称FDA))批准通过的OncotypeDX21(即乳腺癌21基因)，以及2007年获得FDA批准通过的MammaPrint70(即乳腺癌70基因)，目前成功应用于卵巢癌的多基因分子标志物。然而，目前鲜有能够用于卵巢癌患者预后评估和危险分层的多基因标志物。
[0004]免疫系统由特殊的细胞、蛋白质、组织和器官组成，起着机体防御机制的作用。如何通过宿主免疫系统实现对于控制肿瘤生长，并且实现包括OC在内的多种癌症患者的生存率的预测、危险分层及开发潜在免疫治疗靶点，为解决此问题研发出一种卵巢癌免疫基因对预后标志物组合的分析方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种卵巢癌免疫基因对预后标志物组合的分析方法，以解决如何提升多种癌症患者的生存率的预测、危险分层及开发潜在免疫治疗靶点的问题。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种卵巢癌免疫基因对预后标志物组合的分析方法，包括如下步骤；
[0007]S1、获取数据库中免疫基因数据；
[0008]S2、确定目标数据并进行数据采集，得到卵巢癌样本数据；
[0009]S3、根据所述卵巢癌样本数据中的免疫基因的相对表达量构建免疫相关基因对，进而使用单因素Cox比例风险模型联合L1正则化的Cox比例风险模型筛选出23对预后相关免疫基因对，以计算相应卵巢患者的风险评分并基于此构建相应的免疫基因对组合标志物OC
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IRGPI，用于预测卵巢癌患者的远期生存率；
[0010]S4、建立训练集与验证集并对数据进行分析，得到分析评估结果。
[0011]进一步地，所述S2、确定目标数据并进行数据采集，得到卵巢癌样本数据，包括；
[0012]从目标数据库获取目前已知的已经公开发表的包含卵巢癌患者总生存期及生存状态的卵巢癌基因表达谱数据，对目标数据进行数据校正，得到卵巢癌样本数据。
[0013]进一步地，所述S3、根据所述卵巢癌样本数据中的免疫基因的相对表达量构建免疫相关基因对，包括：
[0014]基因对相对表达水平的构建，采用每例卵巢癌样本中的免疫基因的相对表达量用于构建免疫相关基因对，采用基因表达相对排序法构建相应的免疫基因对，即对IRGs的相对表达量进行成对比较，当IRG1小于IRG2时，IRGP按预设值获得匹配积分。
[0015]进一步地，所述S3、进而使用单因素Cox比例风险模型联合L1正则化的Cox比例风险模型筛选出23对预后相关免疫基因对，以计算相应卵巢患者的风险评分并基于此构建相应的免疫基因对组合标志物OC
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IRGPI，包括：
[0016]对所述采集的患者进行标记，得到患者标签，将患者标签按照1:1比例分为训练集和测试集，根据单因素Cox比例风险模型联合L1正则化的Cox比例风险模型筛选出预后相关免疫基因对，以计算相应卵巢患者的风险评分，得到免疫相关基因对指数，并基于此构建相应的免疫基因对组合标志物。
[0017]本专利技术的有益效果如下：本专利技术提供的一种卵巢癌免疫基因对预后标志物组合的分析方法，获取数据库中免疫基因数据，确定目标数据并进行数据采集，得到卵巢癌样本数据，根据所述卵巢癌样本数据中的免疫基因的相对表达量构建免疫相关基因对，进而使用单因素Cox比例风险模型联合L1正则化的Cox比例风险模型筛选出23对预后相关免疫基因对，以计算相应卵巢患者的风险评分并基于此构建相应的免疫基因对组合标志物OC
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IRGPI，用于预测卵巢癌患者的远期生存率，建立训练集与验证集并对数据进行分析，得到分析评估结果，通过分析评估结果为患者提供准确的医疗方案，解决了如何通过宿主免疫系统实现对于控制肿瘤生长，并且实现肿瘤微环境中淋巴细胞的浸润与包括OC在内的多种癌症患者的生存率提升的问题。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1为本专利技术实施例提供的卵巢癌免疫基因对预后标志物组合分析方法流程图；
[0020]图2为根据时间依赖性生存分析结果图；
[0021]图3为训练集(A)和测试集(B)中OC患者的总体生存期图；
[0022]图4为不同OC亚组中患者OS的IRGPI的单变量Cox比例风险回归分析图；
[0023]图5为根据训练集中的IRGPI状态对早期(A)、晚期(B)、低级别(C)和高级别(D)OC患者的Kaplan
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Meier生存分析图；
[0024]图6为根据测试集中的IRGPI状态对早期(A)、晚期(B)、低级别(C)和高级别(D)OC患者的Kaplan
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Meier生存分析图；
[0025]图7为根据时间依赖性生存分析的结果将OC患者分为ICPI低风险组和ICPI高风险组对比图；
[0026]图8为IRGPI和其他预后模型之间的C指数比较图；
[0027]图9为用户预测卵巢癌患者2年、4年总生存率的nomogram图；
[0028]图10为评价测试集中2年OS(A)和4年OS的预测和实际概率之间一致性的校准曲线图；
[0029]图11为列线图的决策曲线分析图。
具体实施方式
[0030]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术具体实施例及相应的附图对本专利技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种卵巢癌免疫基因对预后标志物组合的分析方法，其特征在于，包括如下步骤；S1、获取数据库中免疫基因数据；S2、确定目标数据并进行数据采集，得到卵巢癌样本数据；S3、根据所述卵巢癌样本数据中的免疫基因的相对表达量构建免疫相关基因对，进而使用单因素Cox比例风险模型联合L1正则化的Cox比例风险模型筛选出23对预后相关免疫基因对，以计算相应卵巢患者的风险评分并基于此构建相应的免疫基因对组合标志物OC
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IRGPI，用于预测卵巢癌患者的远期生存率；S4、建立训练集与验证集并对数据进行分析，得到分析评估结果。2.如权利要求1所述的一种卵巢癌免疫基因对预后标志物组合的分析方法，其特征在于，所述S2、确定目标数据并进行数据采集，得到卵巢癌样本数据，包括；从目标数据库获取目前已知的已经公开发表的包含卵巢癌患者总生存期及生存状态的卵巢癌基因表达谱数据，对目标数据进行数据校正，得到卵巢癌样本数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘小平，袁程，王帆，周爽，
申请(专利权)人：武汉大学中南医院，
类型：发明
国别省市：