[發明專利]一種基于自噬相關基因預測喉鱗狀細胞癌預后的預測方法

有效

• 申請號: 202211263704.9
• 申請日: 2022-10-16
• 公開（公告）號: CN115631797B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 吳柏旭;白春晟;黃國玉
• 申請（專利權）人: 洛兮基因科技（杭州）有限公司
• 主分類號: G16B40/00
• 分類號: G16B40/00;G16H50/30;G16H10/20;G06F18/214;G06F17/18
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1.一種基于自噬相關特征基因預測喉鱗狀細胞癌預后的預測方法，建立一種篩選自噬相關特征基因的預后模型進行預測，通過自噬相關特征基因預后模型的風險評分判斷患者預后不良風險，其特征在于，所述自噬相關特征基因為DAPK2、ERO1A、HIF1A、GAPDH、CAPN10、RAB7A、HSPA8、MAP1LC3C、CAPN1、CCR2；所述風險評分RiskScore＝(-0.627×表達量DAPK2)+(0.048×表達量ERO1A)+(0.558×表達量HIF1A)+(0.273×表達量GAPDH)+(-0.136×表達量CAPN10)+(0.074×表達量RAB7A)+(0.323×表達量HSPA8)+(-0.009×表達量MAP1LC3C)+(0.449×表達量CAPN1)+(-0.958×表達量CCR2)；所述基于自噬相關特征基因預測喉鱗狀細胞癌預后的預測模型的構建方法，具體包括如下步驟：

(1)數據收集和處理

從TCGA數據庫中獲取喉鱗狀細胞癌的mRNA表達量數據及其對應的臨床數據，其中包含正常樣本和腫瘤樣本；從人類自噬數據庫中獲取與自噬相關的基因；然后在喉鱗狀細胞癌的mRNA表達量數據中獲取自噬相關基因ATG的表達量，并對正常組和腫瘤組的ATG進行差異分析，最終獲得差異表達的ATG；

(2)GO和KEGG功能富集分析

對差異表達的ATG進行GO和KEGG功能富集分析，并對其進行可視化分析；

(3)預后模型的構建與驗證

將喉鱗狀細胞癌腫瘤樣本按隨機比例分為訓練集和驗證集；并在訓練集中，對差異表達的ATG進行單因素Cox回歸分析，獲得與預后相關的ATG；然后通過LASSO回歸建模，對單因素回歸分析后的預后相關的ATG進行進一步分析篩選并獲取候選特征ATG；同時對獲取的候選特征ATG進行多因素Cox回歸分析，接下來可以得到特征基因及相應的預后模型；為進一步驗證該模型是否普遍適用于臨床使用，在訓練集和驗證集中根據每個基因的表達量水平和風險系數計算出患者的風險評分，將患者按風險評分的中位值分為高風險組和低風險組，并且通過Kaplan-Meier生存分析和log-rank檢驗比較高低風險組患者之間的總生存期是否存在差異，通過分析時間相關的ROC曲線以計算風險評估模型預測患者3年和5年總生存期OS的AUC值，最后以相同的方法在驗證集中驗證模型的有效性；

(4)預后模型的臨床獨立性驗證

以風險評分作為患者的一個預后因素，結合患者的臨床性狀，對TCGA-LSCC訓練集進行單因素和多因素COX回歸分析，進一步評估風險模型預測患者預后的獨立性，并繪制臨床性狀及RiskScore的ROC曲線；

(5)列線圖的構建與驗證

通過結合臨床信息和風險評分值生成列線圖來預測患者3年和5年OS的可能性；同時，獲得列線圖3年和5年的校正曲線，以驗證列線圖的預測效果；

(6)統計分析

使用R軟件包進行統計分析，使用的軟件包包括：“clusterProfiler”、“survival”、“glmnet”、“survivalROC”、“rms”和“foreign”。

2.根據權利要求1所述的一種基于自噬相關特征基因預測喉鱗狀細胞癌預后的預測方法，其特征在于，步驟(3)所述的喉鱗狀細胞癌患者風險評分與生存期相關，風險評分高的患者生存期短、預后差。

3.根據權利要求1所述的一種基于自噬相關特征基因預測喉鱗狀細胞癌預后的預測方法，其特征在于，所述自噬相關特征基因表達量的檢測樣本為腫瘤組織；所述自噬相關特征基因表達量的檢測產品為基因芯片、試劑盒。