循环肿瘤细胞形态学特征在胃癌临床诊疗中的应用制造技术

本发明专利技术涉及循环肿瘤细胞形态学特征在胃癌临床诊疗中的应用。本发明专利技术建立了循环肿瘤细胞形态与癌症特别是胃癌的关联性，实现了根据循环肿瘤细胞的形态学分类来预测或判断胃癌的病况。的病况。的病况。

【技术实现步骤摘要】
循环肿瘤细胞形态学特征在胃癌临床诊疗中的应用


[0001]本专利技术涉及循环肿瘤细胞的形态学特征在构建在对象中预测或判断胃癌病况的系统中的应用。本专利技术建立了CTC形态与癌症特别是胃癌的关联性，实现了根据循环肿瘤细胞的形态学分类来预测或判断胃癌的病况。

技术介绍

[0002]循环肿瘤细胞(circulating tumor cells，CTC)是存在于外周血中的各类肿瘤细胞的统称。通常而言，己存在的肿瘤转移或释放循环肿瘤细胞是导致继发性肿瘤形成的原因。循环肿瘤细胞由于自发或诊疗操作从实体肿瘤病灶(原发灶、转移灶)脱落，其中大部分循环肿瘤细胞在进入外周血后发生凋亡或被吞噬，少数能够逃逸并锚着，继而发展成为转移灶，即所谓恶性肿瘤的转移。恶性肿瘤的侵袭转移是患者复发转移的关键环节，往往导致肿瘤治疗失败，增加恶性肿瘤患者死亡风险，危及患者生命。因此，如果能够在循环肿瘤细胞进入外周血后及早发现，则对医疗人员早期采取有效的治疗措施具有重要意义。
[0003]通常可以对癌症患者进行CTC检测来提供早期诊断，对原发性或继发性癌症生长和确定进行癌症治疗。分离富集CTC只需抽取患者少量外周血，对患者没有副作用，因此可以高频度的监测，达到实时监测疾病进展的目的。更为重要的是，CTC可作为分析患者肿瘤生物学特征的实时样本，可以发现患者的实时生物学变化，并根据结果及时调整治疗方案，实现实时的个体化治疗。另外，因为患者循环血液中存在的CTC的数量、类型和特征与整体预后和对治疗的响应具有相关性，因此可进一步提供针对癌症患者的预后的有效工具。
[0004]但是，目前并没有相关文献记载根据CTC形态进行癌症病况和肿瘤发展情况的预测或判断。现有的技术往往从CTC相关序列(包括但不限于CTC自身核酸序列、CTC所表达的蛋白质序列等)出发，从患者分离的生物样品中检测和/或定量上述序列，以诊断、检测或监测肿瘤疾病。
[0005]CN103597354A公开了一种用于预测和改善胃癌患者存活的方法，其中尝试预测具有早期胃癌的受试者在肿瘤手术后的术后存活。该方法依赖于检测获自受试者的癌细胞中信号转导蛋白分析物的特定组合的活化状态或水平，所述癌细胞选自原发性肿瘤细胞、循环肿瘤细胞(CTC)、腹水肿瘤细胞(ATC)及其组合。但该方法并不是从细胞的形态出发进行检测。

技术实现思路

[0006]本专利技术人通过对循环肿瘤细胞进行形态学分类，建立了CTC形态与癌症特别是胃癌的关联性，结果发现CTC形态与癌症病况具有相关性，从而实现了根据CTC的形态学分类预测或判断癌症的病况。
[0007]本专利技术是基于上述发现的专利技术，因此，本专利技术的一个方面涉及一种循环肿瘤细胞形态学特征在构建在对象中预测或判断癌症病况的系统中的应用。。
[0008]在一些实施方式中，所述预测或判断针对罹患胃癌或具有患胃癌风险或曾罹患胃
癌但已治愈的对象进行。
[0009]在一些实施方式中，所述循环肿瘤细胞的形态学特征通过免疫荧光染色获得。
[0010]在一些实施方式中，所述胃癌病况包括胃癌的分型、胃癌的pTNM分期、胃癌整体生存期、胃癌无进展生存期中的一种或多种。
[0011]在一些实施方式中，所述系统包括分类模块，将利用免疫荧光染色获得的循环肿瘤细胞的形态学特征输入分类模块，输出与循环肿瘤细胞所属对象的胃癌病况预测结果。
[0012]在一些实施方式中，所述分类模块中包含通过机器学习构建的分类器，所述分类器通过循环肿瘤细胞的形态学特征、对循环肿瘤细胞进行分类，确定循环肿瘤细胞的分类与对象的胃癌病况的相关关系。
[0013]在一些实施方式中，所述分类器采用k
‑
均值聚类算法。
[0014]在一些实施方式中，所述形态学特征表征细胞核大小、细胞核形态、细胞膜和/或浆的大小、细胞膜和/或浆的形态、循环肿瘤细胞标志物表达量、循环肿瘤细胞标志物在细胞膜和/或浆的分布中的一种或多种。
[0015]在一些实施方式中，在将所述特征输入分类器前，进一步对获得表征循环肿瘤细胞形态的特征的参数进行筛选和/或主成分分析。
[0016]在一些实施方式中，使用如权利要求1所述的循环肿瘤细胞的形态学特征。
附图说明
[0017]图1示出了术前CTC检测中，独立观察各类型CTC情况下，患者的整体生存期曲线。。
[0018]图2示出了术前CTC检测中，综合T4类型和T6类型的CTC情况下，患者的整体生存期曲线。
[0019]图3示出了术后CTC检测中，独立观察各类型CTC情况下，患者的无进展生存期曲线。
[0020]图4示出了术后CTC检测中，综合T3类型和T6类型的CTC情况下，患者的无进展生存期曲线。
具体实施方式
[0021]本专利技术提供一种基于机器学习的、在形态学上进行了分类的CTC细胞在预测或判断癌症病况中的应用，以及利用基于机器学习的、在形态学上进行了分类的CTC细胞来预测或判断癌症病况的方法。
[0022]在对本专利技术的方法和对象进行描述前，要理解的是，本专利技术并不限于所描述的具体组合物、方法和实验条件，因为这些组合物、方法和条件可以变化。还要理解的是，本文所用的术语仅用于描述具体实施方式的目的，并不意图进行限制，因为本专利技术的范围基于权利要求书所要求的范围。
[0023]此外，说明书中和权利要求中的术语第一、第二等等用于在类似的要素之间进行区分，并且不一定用于在时间上、空间上、以排名或任何其他方式来描述序列。应该理解，如此使用的这些术语在合适情况下可以互换，并且本文描述的本专利技术的实施例能够以除了本文描述或说明的之外的其他序列来操作。
[0024]要注意，权利要求中使用的术语“包括”不应被解读为限定于其后列出的装置/手
段；它并不排除其他要素或步骤。由此其解读为指定所陈述的特征、整数、步骤或组件的存在，但不排除一个或多个其他特征、整数、步骤或组件，或其群组的存在或添加。
[0025]定义
[0026]如本文所用，术语“循环肿瘤细胞”或“CTC”意指表示受试者样本中存在的任何癌细胞或者癌细胞的群集。通常，CTC是指从实体肿瘤剥落的细胞。CTC常常是从具有晚期癌的患者的循环中以极低浓度存在的实体肿瘤脱落的上皮细胞。CTC也可以是来自肉瘤的间皮或者来自黑素瘤的黑素细胞。CTC也可以是源自初生、次生或第三肿瘤的细胞。CTC也可以是循环癌干细胞。CTC也可以是来自受试者样本中的任何能够指示癌症或其它病症的存在的细胞。
[0027]如本文所用，术语“受试者样本”意指采集自受试者的、用于检测其中的循环肿瘤细胞存在与否的样本。虽然使用术语“循环肿瘤细胞”，但受试者样本也可以不来自循环系统，即不来自血液。受试者样本可以是包含适于检测的CTC的任何样本，其来源包括全血、骨髓、胸膜液、腹膜液、中央脊髓液、乳液、尿液、泪液、汗液、唾液、器官分泌物以及支气管、鼻腔、咽喉等的冲洗液。在一个实例中，受试者样本是血液，包括例如全血或其任何部分或组分。适用于本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.循环肿瘤细胞的形态学特征在构建在对象中预测或判断胃癌病况的系统中的应用。2.如权利要求1所述的应用，其中，所述预测或判断针对罹患胃癌或具有患胃癌风险或曾罹患胃癌但已治愈的对象进行。3.如权利要求1所述的应用，其中，所述循环肿瘤细胞的形态学特征通过免疫荧光染色获得。4.如权利要求1所述的应用，其中，所述胃癌病况包括胃癌的分型、胃癌的pTNM分期、胃癌整体生存期、胃癌无进展生存期中的一种或多种。5.如权利要求1所述的应用，其中，所述系统包括分类模块，将利用免疫荧光染色获得的循环肿瘤细胞的形态学特征输入分类模块，输出与循环肿瘤细胞所属对象的胃癌病况预测结果。6.如权利要求5所述的应用，其中，所述分类模块中包含通过机器学习构建的分类器，所述分...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙益红，汪学非，金炜翔，唐兆庆，刘天舒，石红岩，方勇，彭海翔，温冬，
申请(专利权)人：骏实生物科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：