一种分化型甲状腺癌的基因甲基化预后评估模型及其构建方法技术

本发明专利技术公开了一种分化型甲状腺癌的基因甲基化预后评估模型的构建方法，其特征在于它包括以下步骤：S1、获得检测样本；S2、对检测样本进行DNA提取和储存；S3、进行甲基化分析；S4、基于DNA甲基化的预后分类模型的构建，计算出的预后模型的风险值为Risk Score＝0.15411928*cg03190661

【技术实现步骤摘要】
一种分化型甲状腺癌的基因甲基化预后评估模型及其构建方法


[0001]本专利技术属于医学建模领域，特别是一种分化型甲状腺癌的基因甲基化预后评估模型。

技术介绍

[0002]甲状腺癌是最常见的内分泌恶性肿瘤，近几年其发病率在世界范围内呈逐步上升趋势。甲状腺癌可分为甲状腺乳头状癌(Papillary thyroid cancer,PTC)，甲状腺髓样癌(Medullary Thyroid Carcinoma，MTC)，甲状腺未分化癌(Anaplastic thyroid cancer，ATC)等几种类型。其中，以PTC最为多见，PTC也叫分化型甲状腺癌，预后最好，而未分化型甲状腺癌患者的恶性度最高，但是因为ATC仅仅只占到所有甲状腺癌的不到2％，所以PTC的关注度在甲状腺癌中是最多的，也是最受关注的。
[0003]PTC在甲状腺癌中发生的频率较高，但是一般情况下PTC患者在包括手术，放疗等标准治疗下大多预后较好，但是在PTC中有一部分肿瘤患者的甲状腺癌在治疗后一段时间就发生淋巴结转移、原位转移或者手术切除后复发，这些患者的甲状腺癌具有多发性，转移性、复发性等特点，且具有这些特点的患者的五年生存率低，死亡率高，预后较其他甲状腺癌患者差很多。所以，临床亟需能够帮助临床医生判断患者的肿瘤是否有这些相关危险因素的工具或手段，从而用来帮助监测和治疗甲状腺癌的复发和转移，对甲状腺癌患者进行更精细化地管理，治疗和监测，进而延长甲状腺癌患者的生存期以及提高他们的生活质量。然而，目前关于如何对甲状腺癌的预后进行判断评估，没有较好的解决手段。除此之外，PTC大多预后良好，若能区分出这些高危人群，对于那些低风险的PTC患者而言，也可以在很大程度上减轻疾病对患者所产生的心理压力，提高这些患者的生存质量。所以，目前亟需能够帮助临床医生区分出PTC患者中这一部分高危人群的手段。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对
技术介绍
中存在的问题，提出了一种分化型甲状腺癌的基因甲基化预后评估模型及其构建方法。
[0005]技术方案：
[0006]一种分化型甲状腺癌的基因甲基化预后评估模型，它通过以下步骤构建：
[0007]S1、获得检测样本，对检测样本进行人工分级；
[0008]S2、对检测样本进行DNA提取和储存；
[0009]S3、将具有PTC(实验组)以及正常甲状腺结节(对照组)的DNA用于RRBS文库构建，进行甲基化分析；
[0010]S4、基于DNA甲基化的预后分类模型的构建，预后评估模型显示PTC患者中具有cg15676916的患者大多预后不良，而具有cg03190661的患者的预后相对较好，所以计算出的预后模型的风险值为Risk Score＝0.15411928*cg03190661
‑
0.10405129*cg15676916+
0.06108015(基因的甲基化测序为现有技术，经过测序后会有检测样本的所有甲基化位点(也就是RRBS的结果)。如果需要专门检测这两个位点，可以设计这两个位点相关的探针和甲基化面板，从而专门检测这两个位点的情况)；根据风险值Risk Score值进行预后评估，风险值Risk Score值越高越危险；
[0011]S5、交叉验证(留一法交叉验证)评估性能，获得基因甲基化预后评估模型。
[0012]优选的，S1中，使用超声引导下细针穿刺活检FNAC获得检测样本。
[0013]优选的，S2中，提取的DNA于
‑
80℃储存于试管中。
[0014]优选的，S3中，RRBS文库基于已建立的单端测序操作步骤在Genome Analyzer II上进行测序；对原始测序数据进行过滤和评估；获得胞嘧啶的甲基化相关信息，包括覆盖率分析、甲基化分析和DMRs分析；选用序列深度覆盖至少为10且至少被四个读数覆盖的甲基化胞嘧啶的多少来确定基因甲基化水平的高低。
[0015]优选的，S4中，具体步骤为：
[0016]S4
‑
1、获取甲状腺癌临床特征在内的癌症基因组图谱TCGA数据库的甲基化数据；
[0017]S4
‑
2、将TCGA数据库中的PTC数据集(DMG
‑
2)被分离成两个独立的数据集：一个用于与来自FNAC样本的RRBS的数据集合并构建预后模型(DMG
‑
3)；另一个数据集用作验证数据集(DMG
‑
4)，对所构建的模型进行验证；
[0018]S4
‑
3、将FNAC PTC样品与正常对照之间的差异甲基化探针DMP通过字符串数据库映射到其相应的DMG；
[0019]S4
‑
4、将来自TCGA数据库的这些DMG与来自RRBS测序的DMG进行比较，并将两个数据集中的DMG命名为DMG
‑
5，用于构建PTC预后模型；
[0020]S4
‑
5、对DMP
‑
4数据进行受试者工作特征曲线(Receiver Operator Characteristic curve，ROC curve)分析，以确定具有统计学显着性的DMPs用于单因素回归分析，生存作为因变量；
[0021]S4
‑
6、将单因素回归分析筛选出的DMP进一步用于多因素回归分析；
[0022]S4
‑
7、在此基础上构建预后分类模型。
[0023]优选的，S5中，通过留一法交叉验证(LOOCV)评估性能。
[0024]优选的，S4中，风险值Risk Score值在[
‑
0.04，0)区间表明患者的预后较好，为低风险因素组，可正常随访；在[0，0.3)区间表明患者的风险较高，为中风险因素组，可缩短随访天数至一半；在[0.3，0.6]区间则表明患者预后不良的风险高，为高风险因素组，当密切随访。
[0025]本专利技术的有益效果
[0026]本模型通过对甲状腺癌患者的超声引导下穿刺样本进行测序，将测序的数据结合TCGA数据库和GEO数据库内的大量甲状腺癌患者的数据，选取甲状腺癌患者中具有复发、转移和生存期等临床数据的甲状腺癌甲基化数据进行分析和建模，构建出可用于临床辅助判断患者预后情况的预后模型。本模型采用风险值Risk Score值用以进行甲状腺分化癌预后评估，并根据风险值的具体值将患者分为低风险因素组、中风险因素组和高风险因素组三组。根据模型，对于不同风险的小组采用不同的随访方式，具体的：低风险因素组，患者的甲状腺癌复发转移的风险较低，预后较好，可正常随访；中风险因素组，患者的甲状腺癌复发转移的风险较高，预后较差，可缩短随访天数至一半；高风险因素组，患者的甲状腺癌复发
转移的风险高，预后差，当密切随访。
[0027]本专利技术经过对临床样本的测序发现甲状腺癌的预后情况与患者基因的甲基化异常有关，基因甲基化的异常降低与甲状腺癌的发生发展密切相关。目前认为，虽然手本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分化型甲状腺癌的基因甲基化预后评估模型的构建方法，其特征在于它包括以下步骤：S1、获得检测样本，对检测样本进行人工分级；S2、对检测样本进行DNA提取和储存；S3、将具有PTC以及正常甲状腺结节的DNA用于RRBS文库构建，进行甲基化分析；S4、基于DNA甲基化的预后分类模型的构建，计算出的预后模型的风险值为Risk Score＝0.15411928*cg03190661
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0.10405129*cg15676916+0.06108015；根据风险值Risk Score值进行预后评估，风险值Risk Score值越高越危险；S5、交叉验证评估性能，获得基因甲基化预后评估模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于S1中，使用超声引导下细针穿刺活检FNAC获得检测样本。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于S2中，提取的DNA于
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80℃储存于试管中。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于S3中，RRBS文库基于已建立的单端测序操作步骤在Genome AnalyzerII上进行测序；对原始测序数据进行过滤和评估；获得胞嘧啶的甲基化相关信息，包括覆盖率分析、甲基化分析和DMRs分析；选用序列深度覆盖至少为10且至少被四个读数覆盖的甲基化胞嘧啶的多少来确定基因甲基化水平的高低。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于S4中，具体步骤为：S4
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1、获取甲状腺癌临床特征在内的癌症基因组图谱TCGA数据库的甲基化数据；S4
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2、将TCGA数据库中的PTC数据集被分离成两个独立的数据集：一个用于与来自FNAC样本的RRBS的数据集合并构建预后模型；另一个数据集用作验证数据集，对所构建的模型进行验证；S4
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【专利技术属性】
技术研发人员：孔岩君，
申请(专利权)人：南京医科大学，
类型：发明
国别省市：