[發明專利]基于PCD相關基因組合構建的模型在制備預測結腸腺癌預后產品中的應用在審
| 申請號: | 202210265237.7 | 申請日: | 2022-03-17 |
| 公開(公告)號: | CN114540499A | 公開(公告)日: | 2022-05-27 |
| 發明(設計)人: | 徐茜;趙輝;郭玉剛;高蕭芳;孫憲凱 | 申請(專利權)人: | 鄭州源創吉因實業有限公司;徐茜 |
| 主分類號: | C12Q1/6886 | 分類號: | C12Q1/6886;C12N15/11;G16B5/00;G16B25/10;G16B40/00 |
| 代理公司: | 河南商盾云專利代理事務所(特殊普通合伙) 41199 | 代理人: | 項珍珍 |
| 地址: | 450000 河南省鄭州市航空港區黃海路*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 pcd 相關 基因 組合 構建 模型 制備 預測 結腸 腺癌 預后 產品 中的 應用 | ||
本發明公開了基于PCD相關基因組合構建的模型在制備預測結腸腺癌預后產品中的應用。采用結直腸癌中差異表達的14個PCD關鍵基因包括(SPTBN2、DNAJC2、DRD4、SH3GL3、FOXS1、GSTM1、ISYNA1、NOL3、GPR27、PPARGC1A、RAB36、SEZ6L2、SERPINE1和TNNT1)作為檢測靶標構建的預后模型PCDSig,該模型具有良好的1年、2年、3年臨床預后預測能力,模型可較好的區分高風險人群和低風險人群,且高風險和低風險患者在免疫浸潤,免疫治療的應答與藥物靶點基因表達及化療藥物敏感性方面存在差異,可通過模型篩選目標獲益人群,有效的指導臨床進行精準及個性化治療,避免過度治療以及延誤患者病情。基于上述模型開發了預測患者1年、3年、5年生存概率的列線圖,使模型可視化,為臨床醫生判斷COAD患者的預后提供了條件。
技術領域
本發明涉及生物醫學技術領域,特別是涉及基于PCD相關基因組合構建的模型在制備預測結腸腺癌預后產品中的應用。
背景技術
結腸腺癌(COAD),是全球最常見的惡性腫瘤之一,涉及多種免疫機制,具有高度異質性。盡管最近在診斷和治療策略方面取得了進展,但結腸腺癌患者耐藥性的提高限制了其治療效果,導致結腸腺癌患者的5年生存率仍然很低。
細胞凋亡、自噬、細胞焦亡、鐵死亡和壞死性凋亡的程序性細胞死亡(PCD)通路的異常與包括COAD在內的各種癌癥的發病機制有關,理解其潛在的分子機制可以幫助制定個性化的治療方案。眾所周知,免疫系統可以被激活以有利于腫瘤進展,并且免疫治療效果受腫瘤微環境(TME)的影響。TME免疫細胞中PCD機制的調節可以刺激腫瘤進展和免疫逃逸;盡管多組學方法和COAD新預后生物標志物的鑒定最近取得了進展然而,但考慮到PCD途徑相互關聯,且新的PCD類型(如鐵死亡和細胞焦亡)在腫瘤微環境中的作用及其對癌癥免疫療法的影響仍然不清楚,而結合免疫細胞浸潤以及免疫通路的研宄更是少之又少。目前還沒有PCD相關的差異表達基因(PCDDEG)預后模型用于系統評估COAD的預后。因此程序性凋亡基因對COAD預后的影響,值得我們進一步進行研宄。
發明內容
針對上述情況,本發明之目的在于提供基于PCD相關基因構建的模型(PCDSig)在制備預測結腸腺癌預后產品中的應用。使用生物信息學分析并篩選出差異程序性死亡相關基因,依據經過LASSO-COX回歸分析并逐步優化構建了生存相關的線性分析評估模型PCDSig,并利用GEO數據庫中數據集作為驗證數據集,驗證該預后模型。采用時間依賴的ROC曲線評估模型1、3、5年的生存期的預測能力,將患者進行高、低風險分類,分析高、低組的生存曲線;預測了模型與免疫治療的影響,探宄每組患者對免疫治療的應答與靶向藥物基因表達及藥物敏感性的相關性,評估每組患者免疫細胞及功能等在風險值水平上存在的差異。
其解決的技術方案是:
基于PCD相關基因組合構建的模型在制備預測結腸腺癌預后產品中的應用。
進一步的,所述PCD相關基因包括SPTBN2、DNAJC2、DRD4、SH3GL3、FOXS1、GSTM1、ISYNA1、NOL3、GPR27、PPARGC1A、RAB36、SEZ6L2、SERPINE1和TNNT1。
進一步的,所述應用是通過檢測所述PCD關鍵基因的表達水平,從而預測結腸腺癌預后和指導臨床應用。
進一步的,所述檢測采用的試劑包括特異性擴增PCD相關基因的上下游引物或者特異性識別PCD關鍵基因的探針;所述上下游引物如SEQUENCE LISTING所示;所述產品包括試劑盒和芯片。
一種預測結腸腺癌預后的產品,包括檢測離體結腸腺癌組織樣本中PCD相關基因:SPTBN2、DNAJC2、DRD4、SH3GL3、FOXS1、GSTM1、ISYNA1、NOL3、GPR27、PPARGC1A、RAB36、SEZ6L2、SERPINE1和TNNT1表達水平的試劑。
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