【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机领域，尤其涉及一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统。
技术介绍
1、目前，三阴型乳腺癌的诊疗方案以化疗联合免疫治疗为主，而传统的肿瘤分级、分期评价方法存在肿瘤异质性、显微镜下形态学表现以及医师对诊断标准、异型性判读的主观性差异的问题；除此之外，pd-l1表达量与tmb作为免疫治疗疗效指标，仍存在阈值难于确定的问题。由此，开发一项基于全面解析三阴型乳腺癌肿瘤免疫微环境、高度客观、精确和可重复的疗效预测系统，是本专利技术所要解决的关键技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，所述系统通过输入三阴型乳腺癌患者的基因对信息，即可通过计算得到所述患者的最终评分，进而预测三阴型乳腺癌患者的预后风险高、低，有效解决了以前人工诊断所出现的主观性差异问题，有助于辅助临床治疗决策的个性化制定。
2、本专利技术一实施例提供一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，包括：
3、基因信息获取模块以及评估模块；
4、所述基因信息获取模块，用于获取待检测患者所对应的选定基因对的基因表达信息；其中，所述选定基因对包括：gpi-srgn、ankrd22-ppdpf、ankrd37-coro1a、ankrd37-gbp4、gbp4-nfic以及gbp5-nfic；
5、评估模块，用于根据所述选定基因对的基因表达信息以及预设的预后风险模型，确定所述待检测三阴型乳腺癌患者的预后风险评估结果；
6、其中，所述预后风险模
7、pa-b的数值根据a-b基因对的基因表达信息确定，当a基因相较于b基因为高表达时，pa-b＝1，反之pa-b＝0；其中，a-b基因对包括：gpi-srgn、ankrd22-ppdpf、ankrd37-coro1a、ankrd37-gbp4、gbp4-nfic以及gbp5-nfic；
8、所述a、b、c、d、e、f为预设常数值；
9、进一步地，所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，还包括：
10、亚群识别模块、基因对生成模块以及选定基因确定模块；
11、所述亚群识别模块，用于提取三阴型乳腺癌患者所对应的若干细胞亚群，并从所述细胞亚群中，识别出与三阴型乳腺癌生存结局事件(即死亡事件)的负相关亚群n群和正相关亚群p群；其中，n群细胞具有三阴型乳腺癌预后良好的生物学特征，p群细胞具有三阴型乳腺癌预后不良的生物学特征；
12、所述基因对生成模块，用于将n群和p群细胞的特征差异基因进行单因素分析，筛选出能表征三阴型乳腺癌的特征差异基因，并根据筛选后的特征差异基因组合成若干基因对；
13、所述选定基因确定模块，用于通过lasso算法从所有基因对中筛选出所述选定基因对；
14、进一步地，所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，亚群识别模块，提取三阴型乳腺癌患者所对应的若干细胞亚群，包括：
15、获取三阴型乳腺癌患者的scrna-seq数据；
16、根据所述scrna-seq数据提取出若干选定单细胞；其中，所述选定单细胞为基因数量大于第一预设数值、小于第二预设数值，且线粒体基因表达占比小于预设比值的细胞；
17、根据不同细胞类型的基因特征，将各所述选定单细胞分为若干细胞亚群；其中，所述细胞亚群包括：内皮细胞、上皮细胞、间充质细胞、髓细胞、t细胞、b细胞、浆母细胞以及肿瘤细胞；
18、进一步地，所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，亚群识别模块，从所述细胞亚群中识别出与三阴型乳腺癌生存结局事件(即死亡事件)负相关亚群n群和正相关亚群p群，包括：
19、获取三阴型乳腺癌患者的metabric队列数据，并以所述metabric队列数据为训练集，通过scissor算法从所述细胞亚群中，识别出与三阴型乳腺癌生存结局事件(即死亡事件)负相关亚群n群和正相关亚群p群；
20、进一步地，所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，基因对生成模块，将n群和p群细胞的特征差异基因进行单因素分析，筛选出能表征三阴型乳腺癌的特征差异基因，包括：
21、获取tcga-brca队列数据、gse135565队列数据及gse103091队列数据；
22、通过对n群和p群细胞中的特征差异基因进行k-m曲线生存分析，在metabric队列、tcga-brca队列、gse135565队列及gse103091队列中，筛选出在至少两个队列中同时表达为保护因素或危险因素的特征差异基因；
23、将所筛选出的特征差异基因作为能表征三阴型乳腺癌的特征差异基因；
24、进一步地，所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，还包括：模型构建模块；
25、所述模型构建模块，用于根据gpi-srgn、ankrd22-ppdpf、ankrd37-coro1a、ankrd37-gbp4、gbp4-nfic、gbp5-nfic进行多因素建模，生成所述预后风险模型；进一步地，所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，还包括：模型验证模块；
26、所述模型验证模块，用于在所述预后风险模型建立后，对三阴型乳腺癌患者的不同亚组间总生存期、无病生存期和无转移生存期进行风险预测验证；以及同时通过预设的imvigor210队列数据和预设的prjeb23709队列数据验证所述预后风险模型对免疫治疗的预后风险预测能力。
27、通过实施本专利技术具有如下有益效果：
28、本专利技术建立了一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，通过获取待检测患者所对应的选定基因对的基因表达信息，将获取到的所述选定基因对gpi-srgn、ankrd22-ppdpf、ankrd37-coro1a、ankrd37-gbp4、gbp4-nfic、gbp5-nfic的基因表达信息输入指预设的预后风险模型，进而确定所述待检测患者的三阴型乳腺癌预后风险评估结果，通过计算每一个患者样本中的6个基因对的值，并将计算所得的值代入评分公式计算得到最终评分，由此，本系统评分过程仅需要知道患者6个基因对的相对表达值，即可有效的预测三阴型乳腺癌患者的预后风险高、低。
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1.一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，包括：基因信息获取模块以及评估模块；
2.如权利要求1所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，还包括：亚群识别模块、基因对生成模块以及选定基因确定模块；
3.如权利要求2所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，亚群识别模块，提取三阴型乳腺癌患者所对应的若干细胞亚群，包括：
4.如权利要求3所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，亚群识别模块，从所述细胞亚群中识别出与三阴型乳腺癌生存结局事件(即死亡事件)的负相关亚群N群和正相关亚群P群，包括：
5.如权利要求4所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，基因对生成模块，将N群和P群细胞的特征差异基因进行单因素分析，筛选出能表征三阴型乳腺癌的特征差异基因，包括：
6.如权利要求5所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，还包括：模型构建模块；
7.如权利要求6所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，还包括：模型验证模块；
【技术特征摘要】
1.一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，包括：基因信息获取模块以及评估模块；
2.如权利要求1所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，还包括：亚群识别模块、基因对生成模块以及选定基因确定模块；
3.如权利要求2所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，亚群识别模块，提取三阴型乳腺癌患者所对应的若干细胞亚群，包括：
4.如权利要求3所述的一种三阴型乳腺癌预后风险评估系统，其特征在于，亚群识别模块，从所述细胞亚群中识...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗曼莉，林莉莉，张文达，
申请(专利权)人：中山大学孙逸仙纪念医院，
类型：发明
国别省市：
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