[發明專利]一種特征miRNA表達譜組合及腎乳頭狀細胞癌早期預測方法

在審

• 申請號: 202010775122.3
• 申請日: 2020-08-04
• 公開（公告）號: CN111944899A
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 劉大海;李文興;劉杰汀;劉蕾娜;焦文喬
• 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;G16B30/00;G16B25/10;G16B20/00;G16B40/20;G16H50/30
• 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miRNA表達譜組合及腎乳頭狀細胞癌早期預測方法，所述特征miRNA表達譜組合的核苷酸序列如SEQ ID NO.1?22所示。所述方法包括以下步驟：獲取腎乳頭狀細胞癌早期患者穩定差異表達的特征miRNA；選取特征miRNA表達數據，對每個樣本進行數據標準化處理；使用支持向量機對標準化后的數據構建早期預測模型；根據患者特征miRNA的表達水平進行早期預測。本發明的特征miRNA表達譜組合評估腎乳頭狀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＝0.988)。只需要獲取上述22種miRNA的相對表達量，通過支持向量機模型計算給出腎乳頭狀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領域，具體地說，涉及一種特征miRNA表達譜組合及腎乳頭狀細胞癌早期預測方法。

背景技術

腎乳頭狀細胞癌(kidney renal papillary cell carcinoma)約占腎細胞癌的15％。其發病年齡一般為50-70歲，男女患病比率為2-3.9:1。腎乳頭狀細胞癌預后較好，5年生存率能達到80％以上。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。MicroRNA(miRNA)是一類由內源基因編碼的長度約為21-25個核苷酸的非編碼單鏈RNA分子，主要以多種方式調節基因表達。miRNA在人體內表達相對穩定且容易檢測。由于單個miRNA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，建立更穩定的多個差異miRNA表達特征組合的診斷模型將有助于腎乳頭狀細胞癌的早期診斷。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種特征miRNA表達譜組合及腎乳頭狀細胞癌早期預測方法，能夠準確地進行腎乳頭狀細胞癌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miRNA表達譜組合，包括hsa-mir-10a、hsa-mir-10b、hsa-mir-125a、hsa-mir-126、hsa-mir-143、hsa-mir-182、hsa-mir-183、hsa-mir-21、hsa-mir-26a-1、hsa-mir-26a-2、hsa-mir-26b、hsa-mir-27b、hsa-mir-29a、hsa-mir-29b-1、hsa-mir-29b-2、hsa-mir-29c、hsa-mir-30b、hsa-mir-34a、hsa-mir-500a、hsa-mir-532、hsa-mir-625和hsa-mir-99b，其核苷酸序列分別如SEQ ID NO.1-SEQ IDNO.22所示。