[發明專利]一種特征mRNA表達譜組合及腎透明細胞癌早期預測方法

在審

• 申請號: 202010775104.5
• 申請日: 2020-08-04
• 公開（公告）號: CN111944898A
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 劉大海;李文興;劉蕾娜;劉杰汀;劉瑋;亓飛
• 申請（專利權）人: 佛山科學技術學院
• 主分類號: C12Q1/6886
• 分類號: C12Q1/6886;G16B20/20;G16B40/00
• 代理公司: 北京權智天下知識產權代理事務所(普通合伙) 11638
• 代理人: 王新愛

本發明公開了一種特征mRNA表達譜組合及腎透明細胞癌早期預測方法，所述mRNA包括AC074143.1、ANXA9、ASAP3、CCND1、CDH16、CDK18、CTNNAL1、DGKD、EPB41L5、GABARAPL1、GPD1L、KRBA1、PAQR7、PCCB、RIOX2、SAP30、SCARB1、TNFRSF14、VEGFA和ZNF395，其核苷酸探針序列如SEQ ID NO.1?20所示。本發明評估腎透明細胞癌早期風險具有很高的精確度和準確率(ROC曲線下面積AUC＝1.000)。只需要獲取上述20種mRNA的相對表達量，通過支持向量機模型計算給出腎透明細胞癌早期患病概率。

技術領域

本發明屬于生物技術和醫學技術領域，具體地說，涉及一種特征mRNA表達譜組合及腎透明細胞癌早期預測方法。

背景技術

腎透明細胞癌(kidney renal clear cell carcinoma)約占腎細胞癌的70％-80％。腎透明細胞癌早期常無癥狀，或只有發熱、乏力等全身癥狀，早期診斷比較困難。全球疾病負擔(Global Burden of Disease,GBD)數據顯示，2017年全球患有腎癌的人數超過210萬，其中中國患病人數約為27萬。2017年全球患有腎癌的死亡人數約為14萬，占總死亡人數的0.25％。中國2017年死亡患者數約為1.7萬，占總死亡人數的0.16％。統計結果顯示，從1990年到2017年全球腎癌患病率和死亡率持續增長。近十年來中國腎癌患病人數，患病率和死亡率相對穩定。

支持向量機(Support Vector Machine,SVM)是一類按監督學習方式對數據進行二元分類的廣義線性分類器，其決策邊界是對學習樣本求解的最大邊距超平面。SVM模型是將實例表示為空間中的點，這樣映射就使得單獨類別的實例被盡可能寬的明顯的間隔分開。然后，將新的實例映射到同一空間，并基于它們落在間隔的哪一側來預測所屬類別。當訓練數據是線性可分時，SVM通過硬間隔最大化學習進行分類。當訓練數據線性不可分時，SVM通過使用核技巧以及軟間隔最大化學習進行分類。SVM對于特征含義相似的中等大小的數據集很強大，也適用于小型數據集。通常情況下，對樣本量小于1萬的數據集SVM都有很好的預測效果。SVM在疾病診斷、腫瘤分類、腫瘤基因識別等有著廣泛的應用。

腫瘤早期診斷一直是醫學界的難題。現有的早期診斷方法多是觀測某一個或一類標志物的表達水平，難以達到理想的診斷效果。由于這些標志物在腫瘤患者和正常人群中的表達分布有部分重疊，難以界定標志物的臨界值將腫瘤患者和正常人群較好地分開。因此，利用多個標志物表達特征組合可能是腫瘤早期診斷的一種有效方法。Messenger RNA(mRNA)是由DNA的一條鏈作為模板轉錄而來的、攜帶遺傳信息的能指導蛋白質合成的一類單鏈核糖核酸。腫瘤組織與正常組織相比往往表現出大量mRNA的失調，研究表明這些失調的mRNA跟腫瘤的發生、病理機制和預后狀態有密切關系。然而，由于單個mRNA分子在腫瘤和正常人群中表達分布有重疊，難以界定早期診斷的臨界值。

因此，有必要建立一種有助于腎透明細胞癌的早期預測的更穩定的多個差異mRNA表達特征組合的預測模型。

發明內容

有鑒于此，本發明針對上述的問題，提供了一種特征mRNA表達譜組合及腎透明細胞癌早期預測方法，能夠準確地進行腎透明細胞癌I/II期預測。

為了解決上述技術問題，本發明公開了一種特征mRNA表達譜組合，包括AC074143.1、ANXA9、ASAP3、CCND1、CDH16、CDK18、CTNNAL1、DGKD、EPB41L5、GABARAPL1、GPD1L、KRBA1、PAQR7、PCCB、RIOX2、SAP30、SCARB1、TNFRSF14、VEGFA和ZNF395，其核苷酸探針序列如SEQ ID NO.1-20所示。

本發明還公開了一種基于上述特征mRNA表達譜組合的腎透明細胞癌早期預測方法，包括以下步驟：

步驟1、獲取腎透明細胞癌早期患者穩定差異表達的特征mRNA；