[發明專利]一種識別驅動腫瘤轉移關鍵異質性分子的預測系統

在審

• 申請號: 202111444532.0
• 申請日: 2021-11-30
• 公開（公告）號: CN114038504A
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 周建偉;崔佳華;束傳軍;陳俊杰;李愛萍
• 申請（專利權）人: 周建偉
• 主分類號: G16B30/10
• 分類號: G16B30/10;G16B50/30;G16B40/00
• 代理公司: 南京艾普利德知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32297
• 代理人: 周海斌

1.一種識別驅動腫瘤轉移關鍵異質性分子的預測系統，其特征是，包括輸入模塊、分析模塊以及輸出模塊；

所述輸入模塊用于輸入干預前蛋白定量分析結果以及干預后蛋白定量分析結果，所述干預前蛋白定量分析結果為目標患者在藥物干預前腫瘤轉移灶的各個蛋白表達量定量分析結果的集合，所述干預后蛋白定量分析結果為目標患者在藥物干預后殘留腫瘤轉移灶的各個蛋白表達量定量分析結果的集合；

所述分析模塊包括初級分析子模塊、二級分析子模塊、計算排序子模塊；

所述初級分析子模塊用于初步篩選分析，所述初步篩選分析包括通過比較干預前蛋白定量分析結果和干預后蛋白定量分析結果，將表達量變化幅度處于預設范圍內的蛋白列入候選蛋白集合；

所述二級分析子模塊用于再次篩選分析，所述再次篩選分析包括利用蛋白互作網絡分析工具根據候選蛋白集合構建基于實驗驗證的蛋白互作網絡，并結合信號通路數據庫中候選蛋白集合涉及的信號通路對蛋白互作網絡補充完善，將各個蛋白互作網絡中最重要的蛋白作為獨立的異質性分子列入獨立分子集合，利用蛋白互作網絡預測工具根據候選蛋白集合構建基于蛋白互作規律的蛋白互作預測網絡、并將候選蛋白集合中未參與任何蛋白互作預測網絡的蛋白作為獨立的異質性分子列入獨立分子集合；

所述計算排序模塊用于計算排序，所述計算排序包括計算獨立分子集合中各異質性分子的HR值，根據HR值對各異質性分子進行排序，并形成各異質性分子的排序列表；

所述輸出模塊用于輸出各異質性分子的排序列表。

2.根據權利要求1所述的識別驅動腫瘤轉移關鍵異質性分子的預測系統，其特征是，采用蛋白高通量測序獲得干預前、后蛋白定量分析結果；所述蛋白高通量測序包括蛋白質譜分析。

3.根據權利要求1所述的識別驅動腫瘤轉移關鍵異質性分子的預測系統，其特征是，在初步篩選分析中，表達量變化幅度處于預設范圍內的蛋白為干預后蛋白表達量是干預前蛋白表達量的0.95-1.05倍的蛋白。

4.根據權利要求1所述的識別驅動腫瘤轉移關鍵異質性分子的預測系統，其特征是，在初步篩選分析中，對于表達量變化幅度處于預設范圍內的蛋白先進行逐步篩選再列入候選蛋白集合，所述逐步篩選為依次篩選出符合以下條件的蛋白：特異性肽段的數量≥2，不屬于預測蛋白，已鑒定肽段氨基酸在當前蛋白的覆蓋率≥10％，當前蛋白定量次數≥2，當前蛋白測序質量綜合評分≥200，數據庫有證據證實與腫瘤進展相關；所述特異性肽段指用于鑒定當前蛋白的特異性多肽片段；所述預測蛋白指Uniport或者NCBI數據庫中定義當前蛋白可靠性的屬性為預測蛋白；所述已鑒定肽段指能用于指征當前蛋白被檢出的特異性多肽片段；所述蛋白定量次數指當前蛋白被定量檢測的重復次數。

5.根據權利要求1所述的識別驅動腫瘤轉移關鍵異質性分子的預測系統，其特征是，在再次篩選分析中，所述蛋白互作網絡分析工具包括STRING網絡工具；所述信號通路數據庫包括KEGG、SMPDB、WikiPathways、Cell Signaling Technology、BioCarta Pathway、Pathway Commons、PID；所述蛋白互作網絡預測工具包括Genemania網絡工具、Unihi網絡工具、Hitpredict網絡工具。

6.根據權利要求5所述的識別驅動腫瘤轉移關鍵異質性分子的預測系統，其特征是，采用Cytoscape工具構建、補充完善蛋白互作網絡以及構建蛋白互作預測網絡。

7.根據權利要求1所述的識別驅動腫瘤轉移關鍵異質性分子的預測系統，其特征是，在再次篩選分析中，各個蛋白互作網絡中最重要的蛋白通過特性分析獲知，所述特性分析包括分析蛋白互作網絡中各蛋白的重要性、度、輻射度，其中重要性、度、輻射度均最高的蛋白即為該蛋白互作網絡中最重要的蛋白。