[發明專利]一種結腸癌轉移預測方法和系統

在審

• 申請號: 202010906292.0
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112034182A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 許劍民;丁琛;周鵬揚;朱德祥;韋燁;任黎;莊奧博;林奇;易拓;許平平;常文舉;馮青陽;吉美玲
• 申請（專利權）人: 復旦大學附屬中山醫院
• 主分類號: G01N33/68
• 分類號: G01N33/68
• 代理公司: 上海容慧專利代理事務所(普通合伙) 31287
• 代理人: 于曉菁

1.一種結腸癌轉移預測方法，其特征在于，包括：

S1蛋白質提取，獲取患者術中腫瘤組織的石蠟切片標本，進行脫蠟和再水化處理提取蛋白質樣品；

S2酶解脫鹽，將蛋白質樣品進行胰酶消化和脫鹽處理；

S3質譜分析，將經過步驟S2處理后的蛋白質樣品進行質譜分析獲得多肽質譜數據；

S4蛋白質信息定量分析與模型驗證，將所述多肽質譜數據進行定量分析，挑選出蛋白標志物，將蛋白質標志物作為數據集構建結腸癌轉移預測模型，基于所述模型的輸出結果判斷是否出現術后轉移。

2.如權利要求1所述的一種結腸癌轉移預測方法，其特征在于，在所述步驟S1中，還包括：

S101，剔除腫瘤周圍間質組織；

S102，分別采用濃度為100％、67％和33％的二甲苯處理組織切片，并用濃度為100％、75％和50％的乙醇進行再水化處理；

S103，在99℃下溫育30分鐘加熱變性，靜置冷卻至室溫。

3.如權利要求2所述的一種結腸癌轉移預測方法，其特征在于，在所述步驟S2中，還包括：

S201，將步驟S103中獲取的蛋白質樣品中加入typsin胰酶5ul(1ug/ul)，37℃恒溫箱酶解過夜；

S202，將消化的肽脫鹽、濃縮，然后重懸于含有0.1％FA的25％ACN中，然后通過使用高pH液相色譜分離消化的蛋白質樣品。

4.如權利要求3所述的一種結腸癌轉移預測方法，其特征在于，在步驟S3中，還包括：

S301，將經過步驟S205消化處理的蛋白質樣品裝載到質譜儀的捕獲柱上進行洗脫肽處理；

S302，在高分辨率模式下以350至1500m/z測量掃描，然后以100至1250m/z在高靈敏度模式下進行質譜掃描；

S303，在每個周期內分別選擇20-40個最密集的前體進行碎裂，獲得多肽的一級(MS)和二級質譜(MS/MS)數據。

5.如權利要求4所述的一種結腸癌轉移預測方法，其特征在于，在步驟S4中，還包括：

步驟S401，基于步驟S303所獲取的蛋白質質譜數據，通過Firmiana平臺進行數據挖掘和分析確定蛋白質標記物；

步驟S402，將步驟401中獲取的蛋白質標記物作為訓練集和驗證集，采用隨機森林算法構建預測模型。

6.如權利要求5所述的一種結腸癌轉移預測方法，其特征在于，在步驟S4中，所述蛋白質標記物包括：KRT222 S100A6 PSMB10 CLC OSTF1

ADRM1 ATG3 CEACAM3 LYPLA2 DNAJC8 RPF2 PDE12 BROX

SMARCD2 TRIOBP PFDN5 HTRA1 PSMG1 ADPGK NDUFB1DHX8 THOC2 PSMD10 SH3KBP1WDR18 GPHN UBE2G1

VKORC1L1 NDEL1 PRKAB1 NDUFAF4 SLC27A2 SCAF8 PSMD9

SCAF4 DDX56 ARHGAP18 SLAIN2 AKT2 SGCD ABCB8

ENGASE C1orf123 SDC4 TMEM30B HIP1R DNTTIP2 ATAD1

TMEM30A UBXN6 MFN1 STAG2 ITM2B MTMR14 PADI3

ERLEC1 KIAA0226ANKRD10 RXRA OLFML1 MEST。

7.如權利要求6所述的一種結腸癌轉移預測方法，其特征在于，所述隨機森林模型將每項蛋白質標記物作為每個決策樹的節點，以癌轉移預后結果作為分類標簽確定蛋白質標記物的分類歸屬。

8.一種結腸癌轉移預測系統，其特征在于，包括：

蛋白質提取裝置，用以獲取患者術中腫瘤組織的石蠟切片標本，進行脫蠟和再水化處理提取蛋白質樣品；

酶解脫鹽裝置，用以將蛋白質樣品進行高溫裂解和色譜分離消化；

質譜分析裝置，用以將經過處理后的蛋白質樣品進行分析獲得多肽質譜數據；

蛋白質信息定量分析與模型驗證模塊，用以將所述多肽質譜數據進行定量分析，挑選出蛋白標志物，將蛋白質標志物作為數據集構建結腸癌轉移預測模型，基于所述模型的輸出結果判斷是否出現術后轉移。