[發明專利]基于PTEN基因狀態篩選膠質瘤生物標記物的方法

有效

• 申請號: 202010977490.6
• 申請日: 2020-09-17
• 公開（公告）號: CN112071365B
• 公開（公告）日: 2023-09-19
• 發明（設計）人: 董磊;張佩;夏琴
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G16B25/10
• 分類號: G16B25/10;G16B20/20;C12Q1/6886
• 代理公司: 成都方圓聿聯專利代理事務所(普通合伙) 51241
• 代理人: 李鵬

1.一種基于PTEN基因狀態篩選膠質瘤生物標記物的方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)獲取膠質瘤患者的PTEN基因狀態，所述PTEN基因狀態為PTEN基因是否發生突變；

(2)根據膠質瘤患者的PTEN基因狀態對所述膠質瘤患者進行分層，將所述膠質瘤患者分為野生型PTEN亞組即PTEN-WT亞組，和突變型PTEN亞組即PTEN-mutant亞組；

(3)分別對所述各個亞組的患者篩選亞組特異性的差異基因即DEGs；

(4)將所述亞組特異性的DEGs與所述各個亞組患者生存時間進行擬合，得到亞組特異性的最優預后DEGs即OPR-DEGs；

(5)利用所述的各個亞組的OPR-DEGs構建所述各個亞組患者的風險評分，觀測風險評分與腫瘤的惡性程度的關系，并預測所述各個亞組患者的生存率；

(6)所述的各個亞組的OPR-DEGs篩選各個亞組的獨立預后的OPR-DEGs；

(7)對所述的各個亞組的獨立預后的OPR-DEGs，篩選潛在的靶向藥物。

2.根據權利要求1所述的一種基于PTEN基因狀態篩選膠質瘤生物標記物的方法，其特征在于，步驟(1)中，所述獲取膠質瘤患者的PTEN基因狀態具體為，從TCGA網站提取突變數據集，所述突變數據集包括基因的SNP和Indel，根據PTEN是否發生突變進行分組，并對兩個亞組的病人進行生存分析。

3.根據權利要求2所述的一種基于PTEN基因狀態篩選膠質瘤生物標記物的方法，其特征在于，所述的從TCGA網站提取轉錄組數據集，篩選三組差異基因：膠質瘤與對照DEGs-all；膠質瘤PTEN-WT亞組與對照DEGs-WT，膠質瘤PTEN-mutant亞組與對照DEGs-mutant，去掉與三組中或者兩組中重合的差異基因，得到各個亞組中亞組特異性的差異基因。

4.根據權利要求1所述的一種基于PTEN基因狀態篩選膠質瘤生物標記物的方法，其特征在于，步驟(4)中所述的亞組特異性的DEGs與所述各個亞組患者生存時間進行擬合，通過單變量Cox回歸模型和log-rank檢驗得到與生存時間顯著相關的預后相關的DEGs，預后相關的DEGs再通過L1-penalized(LASSO)Cox-PH擬合和生存時間擬合得到所述的OPR-DEGs。

5.根據權利要求4所述的一種基于PTEN基因狀態篩選膠質瘤生物標記物的方法，其特征在于，所述的OPR-DEGs各個亞組作為診斷和預后預測的生物標記物的靶基因OPR-DEGs，PTEN-WT亞組包括44個：EIF3H、DVL2、HSPC159、CAMK1、C9orf3、H1F0、ARHGAP12、MPST、FAM35B、SLC6A6、TTC12、EPDR1、TM4SF20、TMEM84、CYP27C1、ONECUT2、AQP9、ALMS1P、LOC100128288、SYNPO2L、CLDN1、APOB、LOC100190938、TDH、SSTR5、LAMC2、DUSP5、CCNO、NEUROD4、SLC16A9、HMGN5、CCIN、TGM1、CD8A、ADAMTS1、LOC649330、GGTLC2、OCIAD2、LGR6、LHFPL3、CENPV、GLCCI1、SEL1L3、MEGF10；PTEN-mutant亞組包括11個：LOC100129550、C10orf11、GPN1、CLCF1、RANBP17、CHML、LOC100133612、AEBP1、DUSP9、C2orf58、OS9。

6.根據權利要求1所述的一種基于PTEN基因狀態篩選膠質瘤生物標記物的方法，其特征在于，步驟(5)中，所述的亞組患者的風險評分，利用所述的各個亞組OPR-DEGs的mRNA表達量和多因素COX的β值計算所得，公式：

Expression?Risk?Score＝∑βRNAn×ExpRNAn；

根據TCGA膠質瘤數據集各個亞組的中位風險評分將每個亞組分為高風險病人和低風險病人，然后比對各個亞組中高低風險的病人生存分析；利用中國膠質瘤數據庫中的PTEN-WT亞組作為驗證集，驗證所述的基于OPR-DEG構建的風險評分與患者生存的關系。