[發明專利]一種用于檢測結直腸癌或腺瘤的生物標志物及其方法

在審

• 申請號: 202210564270.X
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN114839298A
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 林凱;戴旭東;田宇
• 申請（專利權）人: 中精普康（北京）醫藥科技有限公司
• 主分類號: G01N30/02
• 分類號: G01N30/02;G16H10/40;G16H20/10;G16H20/40
• 代理公司: 成都七星天知識產權代理有限公司 51253
• 代理人: 楊永梅

1.一種檢測受試者的結直腸癌或結直腸腺瘤(CRC/CRA)的系統，所述系統包括：

LC-MS系統，被配置為量化來自所述受試者的樣本中一組多種代謝物中的至少兩種、至少三種、至少四種、至少五種、至少六種、至少七種、或八種代謝物的豐度，其中，所述樣本為血液，所述至少兩種代謝物包括說明書表10所示的代謝物組合，所述至少三種代謝物包括說明書表11所示的代謝物組合，所述至少四種代謝物包括表A中任意四種代謝物的組合，所述至少五種代謝物包括表A中任意五種代謝物的組合，所述至少六種代謝物包括表A中任意六種代謝物的組合，所述至少七種代謝物包括表A中任意七種代謝物的組合，所述八種代謝物包括表A中的代謝物：

表A

計算機系統，所述計算機系統執行如下步驟：

將所述量化的一種或以上代謝物的豐度輸入到預測模型中；

通過所述預測模型處理所述量化的每種代謝物的豐度來確定樣本分數；以及

通過所述預測模型將樣本分數與界限值進行比較來檢測所述受試者的結直腸癌或結直腸腺瘤。

2.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述多種代謝物進一步包括表B的代謝物：

表B

并且其中表A中所有八種代謝物的豐度和表B中至少一種代謝物的豐度被量化。

3.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述多種代謝物還包括表C中的代謝物：

表C

并且其中量化表A中所有八種代謝物的豐度和表C中所有代謝物的豐度都被量化。

4.如權利要求1-3中任一項所述的系統，其特征在于，所述樣本得分指示所述受試者患有結直腸癌或結直腸腺瘤的概率。

5.如權利要求1-3中任一項所述的系統，其特征在于，為通過所述預測模型處理所述量化的每種代謝物的豐度來確定樣本分數，所述計算機系統進一步執行如下步驟：

通過使用所述預測模型處理標準化的豐度來確定所述樣本分數，其中，所述標準化的豐度通過標準化步驟(a)中量化的每種代謝物的豐度得到。

6.如權利要求5所述的系統，其特征在于，所述預測模型是通過邏輯回歸方法建立的。

7.如權利要求5所述的系統，其特征在于，所述預測模型是基于對來自具有已知正常、結直腸癌或結直腸腺瘤狀態的樣本的所述代謝物的豐度的測量，通過邏輯回歸方法建立的。

8.如權利要求1-3中任一項所述的系統，其特征在于，為通過所述預測模型將樣本分數與界限值進行比較來檢測所述受試者的結直腸癌或結直腸腺瘤，所述計算機系統進一步執行如下步驟：如果所述樣本分數等于或大于所述界限值，則所述受試者可檢測到結直腸癌或結直腸腺瘤。

9.如權利要求1-3中任一項所述的系統，其特征在于，對于接受者工作特性(ROC)曲線，所述系統的檢測方法的曲線下面積(AUC)大于0.75。

10.如權利要求1-3中任一項所述的系統，其特征在于，對于接受者工作特性曲線，所述系統具有大于0.80的曲線下面積。

11.如權利要求1-3中任一項所述的系統，其特征在于，對于接受者工作特性曲線，所述系統具有大于0.85的曲線下面積。

12.如權利要求1-3中任一項所述的系統，其特征在于，對于接受者工作特性曲線，所述系統具有大于0.90的曲線下面積。

13.如權利要求1-3中任一項所述的系統，其特征在于，對于接受者工作特性曲線，所述系統具有約0.94的曲線下面積。