【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的基因组不稳定性评估方法及系统
[0001]本专利技术涉及医疗
,尤其涉及一种基于机器学习的基因组不稳定性评估方法及系统。
技术介绍
[0002]同源重组修复缺陷(HRD)状态是多种肿瘤治疗选择及预后的关键指标,临床研究结果证实,HRD状态与铂类化疗药物、PARP抑制剂敏感性高度相关。目前FDA已经批准HRD检测为卵巢癌患者使用奥拉帕尼和尼拉帕利的伴随诊断标志物。奥拉帕尼是全球及国内上市的首个PARP抑制剂,分别在卵巢癌、乳腺癌、前列腺癌、胰腺癌等患者中获批。据报道,在卵巢癌患者中每两个患者就有一个存在HRD。相比BRCA突变,HRD检测可提高一倍PARP抑制剂敏感人群。正常的细胞中存在着复杂的DNA修复系统,其中包括修复DNA单链断裂的PARP(多聚二磷酸腺苷核酸聚合酶)和修复DNA双链断裂的BRCA1、BRCA2和PALB2等蛋白所在的DNA同源重组修复(HRR)通路。同源重组修复(HRR)是DNA双链断裂修复的重要机制。在DNA双链断裂修复(DSBR)通路中,BRCA1和BRCA2基因是同源重组修复通路商的两个关键基因,如果BRCA1或BRCA2出现基因突变导致蛋白功能丧失,就会引起同源重组修复功能缺陷HRD,此外,这些基因的突变或BRCA1基因启动子发生甲基化引起HRD,会导致基因组不稳定,表现为“基因组瘢痕”,包括LOH(基因组杂合性缺失)、TAI(端粒等位基因不平衡)以及LST(大片段迁移)。
[0003]PARP(聚腺苷二磷酸核糖聚合酶)是一种在DNA单链断裂修复过程中至关
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的基因组不稳定性评估方法,其特征在于,包括:S1,采集并接收生物样本,对所述生物样本进行处理获得基因组样本;S2,将所述基因组样本分为训练集和验证集,基于所述训练集和所述验证集进行建模获得基因组不稳定性评估模型;S3,基于多个HRR基因形成的基因集合形成建模标准,对所述基因组不稳定性评估模型进行训练;S4,基于多个基因组不稳定指标对基因组不稳定性进行评估。2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的基因组不稳定性评估方法,其特征在于,所述基因组样本包括新鲜血液样本、石蜡切片样本和/或新鲜组织样本;所述处理包括:对所述生物样本进行肿瘤含量评估、DNA提取及质检、文库构建及捕获、和上机测序。3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的基因组不稳定性评估方法,其特征在于,所述S2中所述训练集和验证集相互独立,并且所述训练集和验证集的样本量都在450
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500之间。4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的基因组不稳定性评估方法,其特征在于,所述S2中所述基于所述训练集和所述验证集进行建模获得基因组不稳定性评估模型包括采用岭回归进行建模。5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习的基因组不稳定性评估方法,其特征在于,所述S3中所述多个HRR基因包括:BRCA1、BRCA2以及RAD51D组成的三基因的HRR3基因集。6.根据权利要求5所述的一种基于机器学习的基因组不稳定性评估方法,其特征在于,所述S3中所述建模标准包括:满足第一组三项条件中的任意一项即定义为所述模型中的样本为真阳性样本,所述第一组三项条件包括:(1)BRCA1双等位失活;(2)BRCA2双等位失活;(3)RAD51D双等位失活;其中,基因组内的基因满足第二组三项条件中的任意一项条件即定义为所述双等位失活,所述第二组三项条件包括:(1)一个等位基因为4/5类突变,另一个等位基因为LOH;(2)在同一个基因上发生了两个4/5类突变;(3)一个等位基因为4/5类突变,另一个等位基因为高甲基化状态。7.根据权利要求6所述的一种基于机器学习的基因组不稳定性评估方法,其特征在于,所述S4中所述多个基因组不稳定指标包括:将等位基因(allele)分成三类:等位基因平衡但扩增、非LOH但等位基因不平衡和LOH;同时将三类等位基因按绝对长度拆分五个长度区间:0
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5M,5
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10M,10
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15M,15
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20M,>20M;其中等位基因(allele)为位于一对同源染色体的相同位置上控制着相对性状的一对基因;所述多个基因组不稳定指标包括19个基因组不稳定指标,分别为:(1)b_0
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5M:等位基因平衡但扩增,长度在0
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5M(含)的片段的个数;(2)b_5
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10M:等位基因平衡但扩增,长度在5(不含)
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10M(含)的片段的个数;(3)b_10
‑
15M:等位基因平衡但扩增,长度在10(不含)
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15M(含)的片段的个数;(4)b_15
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20M:等位基因平衡但扩增,长度在15(不含)
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20M(含)的片段的个数;
(5)b_>20M:等位基因平衡但...
【专利技术属性】
技术研发人员:季序我,孙天齐,李哲,
申请(专利权)人:普瑞基准生物医药苏州有限公司北京普康瑞仁医学检验所有限公司,
类型:发明
国别省市:
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