【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物，具体涉及黑色素瘤预后风险评估模型及其应用。
技术介绍
1、皮肤黑色瘤是皮肤癌中的最严重的一种，具有高度的侵袭性和致死性，在皮肤癌的死亡率中最高，超过80％。近年来皮肤黑色瘤的发病率逐年升高，在欧美国家的发病率可高达60/100000。常见病因是由于长期的紫外线照射引起了黑色素细胞发生基因突变，并且随着基因突变的积累，细胞的增殖、分化和凋亡等功能发生紊乱，最终导致癌症的发生。大部分早期的黑色素瘤患者通过手术治疗都能获得良好的预后。但是晚期黑色素瘤尤其是具有远处转移的肿瘤，对于患者来说是致命性的。晚期的黑色素瘤治疗效果很差，普通的化疗无效，即使是通过免疫治疗和癌基因导向治疗，中位生存期不会超过1年半，在数年内死亡的概率超过80％。寻找稳定可靠的预后标志物对于评估黑色素瘤患者的进展以及改善患者的临床预后至关重要。传统的临床和组织病理学预测指标并不适用于所有的黑色素瘤患者，其原因是因为黑色素瘤患者基因组具有非常显著的异质性和不稳定性。这提示本申请中通过基因表达水平层面寻找潜在的预后相关的标志物，有助于提升对黑色素瘤患者的识别和对预后的预测能力，可以为黑色素瘤患者提供更敏感的、特异性的危险程度分级以及更优化的个体水平的治疗策略。
2、铁死亡是一种新的调节性的细胞死亡形式，是目前新兴的研究热点。它不同于常见的自噬、凋亡、焦亡以及坏死。它是由于细胞内过多的铁沉积以及脂质过氧化进而导致细胞死亡。细胞内过多的铁沉积会导致活性氧(roc)的增加或者引起脂质过氧化，进而引起细胞膜上酶的功能出现紊乱，最终导致细胞膜的的流
3、在之前的研究已经发现了几种黑色素瘤的预后模型。基于8个焦亡相关基因和临床特征构建的预后模型表现出了对黑色素瘤患者良好的预后预测能力。由7个自噬相关基因构建的预后模型对黑色素瘤患者的预后做出了更加便捷和准确的预测。shen等人通过3个免疫相关的lncrnas构建的预后风险模型，出色地预测了黑色素瘤患者的预后生存期。最近相关研究也证实了通过筛选与黑色素瘤预后相关的铁死亡相关基因，它的预测能力优于临床性状，它能作为有用的预测因子去预测黑色素瘤患者的预后，并且在预测黑色素瘤治疗靶点的方向上表现出了令人振奋的结果。寻找独立的预测因子对于黑色素瘤的识别、预后预测以及靶向治疗具有重要意义。包括基因表达谱、nomograms以及其他模型已经被当做风险预测工具去预测黑色素瘤患者的预后情况。目前，对黑色素瘤的铁死亡研究取得了一些进展，但是仍然处在起步阶段。因此，深入探讨铁死亡在黑色素瘤中的潜在作用机制，对黑色素瘤的识别、预后评估以及个体化治疗具有重要价值。
技术实现思路
1、本专利技术的专利技术目的是，针对上述存在的问题，本申请人提供一种黑色素瘤预后风险评估模型及其应用，从而能够对黑色素瘤患者进行准确的预后判断。
2、为达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
3、本专利技术一方面提供了检测生物标志物的表达水平的试剂在制备用于黑色素瘤预后诊断的产品中的应用，所述的生物标志物包括预后铁死亡相关基因nox4、fh、arntl、egfr、gja1、sesn2、kif20a、trim21、suv39h1、tmsb4x、usp35和cybb的组合。
4、进一步说明，所述的试剂包括引物、探针或抗体。
5、本专利技术还提供了一种黑色素瘤预后风险的评估装置，所述评估装置包括：数据输入模块，用于将与黑色素瘤预后相关的生物标志物的含量检测结果输入模型计算模块；所述生物标志物包括nox4、fh、arntl、egfr、gja1、sesn2、kif20a、trim21、suv39h1、tmsb4x、usp35和cybb。
6、进一步说明，所述模型计算模块用于对输入的含量检测结果进行计算处理，得到被测患者的预后效果数据；所述模型计算模块采用的风险评分模型使用以下方程计算风险得分：风险得分＝(－0.15895×nox4基因表达水平)+(0.31321×fh基因表达水平)+(－0.47352×arntl基因表达水平)+(0.26180×egfr基因表达水平)+(0.15689×gja1基因表达水平)+(0.25809×sesn2基因表达水平)+(0.23066×kif20a基因表达水平)+(－0.26473×trim21基因表达水平)+(0.35484×suv39h1基因表达水平)+(－0.29347×tmsb4x基因表达水平)+(0.26953×usp35基因表达水平)+(0.15502×cybb基因表达水平)。
7、进一步说明，所述评估装置还包括结果输出模块，用于根据黑色素瘤预后效果评估标准对被测患者的预后效果数据进行评估，输出评估结果，判定患者黑色素瘤预后的风险高低。
8、在进行临床实际评估之前，可通过大数据的方式采集大量患者数据，并将大量数据汇总后统计得到的中位数为截断值，将样本分为高、低风险组，据此对被测患者的预后效果数据进行评价。即如果患者的风险得值高于该截断值，则为高风险；如果患者的风险得值低于该截断值，则为低风险。
9、本专利技术还提供一种如上所述的评估装置中所述的风险评分模型的构建方法，所述构建方法包括以下步骤：
10、(1)差异表达分析：在基因组图谱数据库中分别获取训练组、正常组、验证组gse19234样本基因数据；在ferdb数据库获取铁死亡相关基因；使用使用“limma”r包获得训练组中黑色素瘤和正常皮肤组织之间的差异表达的铁死亡相关基因；
11、(2)富集分析：利用生物信息学工具将所述候选的差异表达基因进行kegg途径富集分析，得到相关的差异表达基因；
12、(3)构建蛋白质相互作用网络：利用string平台构建黑色素瘤的差异表达的铁死亡相关基因进行了蛋白质相互作用网络，并剔除了网络图中节点断开的基因；使用cytoscape软件构建对蛋白质相互作用网络；
13、(4)筛选预后相关基因：根据癌症基因组图谱数据库对所述枢纽基因进行kaplanmeier分析，并对所述枢纽基因和黑色素瘤相关的差异表达基因的预后价值进行验证，确认得到预后相关基因；
14、(5)使用逐步多元cox回归分析建立所述预后风险评估模型。
15、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.检测生物标志物的表达水平的试剂在制备用于黑色素瘤预后诊断的产品中的应用，其特征在于，所述的生物标志物包括预后铁死亡相关基因NOX4、FH、ARNTL、EGFR、GJA1、SESN2、KIF20A、TRIM21、SUV39H1、TMSB4X、USP35和CYBB的组合。
2.根据权利要求1所述的应用，其特征在于，所述的试剂包括引物、探针或抗体。
3.黑色素瘤预后风险的评估装置，其特征在于，所述评估装置包括：数据输入模块，用于将与黑色素瘤预后相关的生物标志物的含量检测结果输入模型计算模块；所述生物标志物包括NOX4、FH、ARNTL、EGFR、GJA1、SESN2、KIF20A、TRIM21、SUV39H1、TMSB4X、USP35和CYBB。
4.根据权利要求3所述的评估装置，其特征在于，所述模型计算模块用于对输入的含量检测结果进行计算处理，得到被测患者的预后效果数据；所述模型计算模块采用的风险评分模型使用以下方程计算风险得分：风险得分＝(－0.15895×NOX4基因表达水平)+(0.31321×FH基因表达水平)+(－0.47352×AR
5.根据权利要求4所述的评估装置，其特征在于，所述评估装置还包括结果输出模块，用于根据黑色素瘤预后效果评估标准对被测患者的预后效果数据进行评估，输出评估结果，判定患者黑色素瘤预后的风险高低。
6.一种如权利要求4所述的评估装置中所述的风险评分模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括以下步骤：
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述的计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述的计算机程序运行时控制所述的计算机可读存储介质所在装置执行权利要求4所述的风险评分模型。
...【技术特征摘要】
1.检测生物标志物的表达水平的试剂在制备用于黑色素瘤预后诊断的产品中的应用，其特征在于，所述的生物标志物包括预后铁死亡相关基因nox4、fh、arntl、egfr、gja1、sesn2、kif20a、trim21、suv39h1、tmsb4x、usp35和cybb的组合。
2.根据权利要求1所述的应用，其特征在于，所述的试剂包括引物、探针或抗体。
3.黑色素瘤预后风险的评估装置，其特征在于，所述评估装置包括：数据输入模块，用于将与黑色素瘤预后相关的生物标志物的含量检测结果输入模型计算模块；所述生物标志物包括nox4、fh、arntl、egfr、gja1、sesn2、kif20a、trim21、suv39h1、tmsb4x、usp35和cybb。
4.根据权利要求3所述的评估装置，其特征在于，所述模型计算模块用于对输入的含量检测结果进行计算处理，得到被测患者的预后效果数据；所述模型计算模块采用的风险评分模型使用以下方程计算风险得分：风险得分＝(－0.15895×nox4基因表达水平)+(0.31321×fh基因表达水平)+(...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒙金志，蔡阳，姚军，邱越，姜灿财，邓伶川，黄俊朴，郑溪梵，
申请(专利权)人：广西医科大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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