直肠癌疗效和预后标志物制造技术

本发明专利技术涉及一种直肠癌疗效和预后标志物

【技术实现步骤摘要】
直肠癌疗效和预后标志物、基于其的模型训练方法与应用


[0001]本专利技术涉及生物医学
，具体涉及一种直肠癌疗效和预后标志物
、
基于其的模型训练方法与应用
。

技术介绍

[0002]NCCN
指南推荐局部进展期直肠癌的治疗方式是新辅助放化疗
(Neoadjuvant chemoradiotherapy
，
nCRT)
后再行全直肠系膜切除术
、
或全新辅助治疗
。
[0003]然而，直肠癌患者对术前放化疗的反应各不相同，虽然大部分能够降期，但多数不能达到临床完全缓解
(cCR)
，仍需要完成手术，而术前放化疗一定程度上会使得手术的总体并发症有所增加
。
如果能在新辅助放化疗之前提前预测出对放化疗敏感的患者，将有利于优化治疗策略
、
合理利用医疗资源
、
精准施治，具有十分重大的意义
。
许多研究已经努力通过分析来自治疗前活检组织的基因表达谱来预测直肠癌患者对放化疗的反应
。
然而，尚无可靠的分子标记可用于实际临床工作，并且单个基因对于疗效的预测的可靠性有待商榷
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种直肠癌疗效和
/
或预后标志物
、
基于其的模型训练方法与应用，该标志物可用于预测直肠癌患者接受新辅助放化疗的疗效和
/
或预后，在临床应用中具有一定指导意义
。
[0005]为此，本专利技术的第一方面提供了一种用于预测直肠癌疗效和
/
或预后的标志物，其包括
WNT/
β
‑
catenin
信号传导通路中的基因，以及亚油酸代谢通路中的基因
。
[0006]在一些实施方式中，所述疗效和预后分别指新辅助放化疗的疗效和预后；即，所述疗效和预后分别指直肠癌患者接受新辅助放化疗后的疗效和预后
。
[0007]在一些实施方式中，所述
WNT/
β
‑
catenin
信号传导通路中的基因包括选自下组的一种或两种以上的组合：
LRRC37A14P、AKR1B10、S100A10、FAM177B、GK5、CCNYL1、ZCCHC2、RP11
‑
13N13.5、DDX3ILA1
；所述亚油酸代谢通路中的基因包括选自下组的一种或两种以上的组合：
CDRT15P4、GRIN2B、PTP4A3、LARGE2、HCN1、NPFFR1、LRP3、PROX1、LINC02223。
[0008]在一些实施方式中，所述标志物包括基因组合，所述基因组合包括：
LRRC37A14P、AKR1B10、S100A10、FAM177B、GK5、CCNYL1、ZCCHC2、RP11
‑
13N13.5、DDX3ILA1、CDRT15P4、GRIN2B、PTP4A3、LARGE2、HCN1、NPFFR1、LRP3、PROX1、LINC02223。
[0009]本专利技术的第二方面提供了本专利技术第一方面所述的标志物在制备用于预测直肠癌疗效和
/
或预后的产品中的应用
。
[0010]在一些实施方式中，所述疗效和预后分别指新辅助放化疗的疗效和预后
。
[0011]在一些实施方式中，所述用于预测直肠癌疗效和
/
或预后的产品包括检测所述标志物的表达水平的产品
。
[0012]在一些实施方式中，所述表达水平指所述标志物的
mRNA
表达水平和
/
或蛋白质表达水平
。
[0013]在一些实施方式中，所述用于预测直肠癌疗效和
/
或预后的产品选自下组：试剂
、
试剂盒
、
试纸
、
基因芯片
、
高通量测序平台
、
抗体芯片
、
仪器平台等
。
[0014]在一些实施方式中，所述仪器平台包含测量模块，用于测量待测样本中所述标志物的表达水平
。
[0015]在一些实施方式中，用于检测所述标志物的表达水平的待测样本为来自受试者的组织样品或流体
。
[0016]在一些实施方式中，所述受试者为直肠癌患者
。
[0017]在一些实施方式中，用于检测所述标志物的表达水平的待测样本为来自受试者的肿瘤组织
、
肿瘤细胞
、
血液
、
血浆和血清中的至少一种
。
[0018]本专利技术的第三方面提供一种预测直肠癌疗效和
/
或预后的模型的训练方法，其包括：
[0019]步骤
S1
：获取样本中标志物的表达水平数据，所述样本来自直肠癌患者；所述标志物为本专利技术第一方面所述的标志物；
[0020]步骤
S2
：利用步骤
S1
获得的所述标志物的表达水平数据对机器学习模型进行训练，获得用于预测直肠癌疗效和
/
或预后的模型
。
[0021]在一些实施方式中，所述机器学习模型为深度神经网络
(Deep Neural Networks
，
DNN)
模型
。
[0022]在一些实施方式中，使用反向传播算法对随机梯度下降进行所述训练
。
[0023]在一些实施方式中，所述机器学习模型为
DNN
模型，所述用于预测直肠癌疗效和
/
或预后的模型由四个致密层组成：
[0024]输入层，其包含
18
个神经元
(
例如，在一些实施例中，
18
个神经元分别对应以下
18
个基因的表达水平：
LRRC37A14P、AKR1B10、S100A10、FAM177B、GK5、CCNYL1、ZCCHC2、RP11
‑
13N13.5、DDX3ILA1、CDRT15P4、GRIN2B、PTP4A3、LARGE2、HCN1、NPFFR1、LRP3、PROX1、LINC02223)
；
[0025]第一层，其包含9个神经元；
[0026]第二层，其包含4个神经元；
[0027]输出层，其包含2个神经元
。
[0028]在一些实施方式中，所述输出层中，一个神经元代表新辅助放化疗无反应类型的概率，另一个神经元代表新辅助放化疗反应类型概率；以
0.5
作为起始临界值，所述新辅助放化疗反应类型概率大于或等于
0.5
的直肠癌患者被预测为对新辅助本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于预测直肠癌疗效和
/
或预后的标志物，其特征在于，包括
WNT/
β
‑
catenin
信号传导通路中的基因，以及亚油酸代谢通路中的基因
。2.
如权利要求1所述的标志物，其特征在于，所述
WNT/
β
‑
catenin
信号传导通路中的基因包括选自下组的一种或两种以上的组合：
LRRC37A14P、AKR1B10、S100A10、FAM177B、GK5、CCNYL1、ZCCHC2、RP11
‑
13N13.5、DDX3ILA1
；所述亚油酸代谢通路中的基因包括选自下组的一种或两种以上的组合：
CDRT15P4、GRIN2B、PTP4A3、LARGE2、HCN1、NPFFR1、LRP3、PROX1、LINC02223
；优选地，所述标志物包括基因组合，所述基因组合包括：
LRRC37A14P、AKR1B10、S100A10、FAM177B、GK5、CCNYL1、ZCCHC2、RP11
‑
13N13.5、DDX3ILA1、CDRT15P4、GRIN2B、PTP4A3、LARGE2、HCN1、NPFFR1、LRP3、PROX1、LINC02223。3.
权利要求1或2所述的标志物在制备用于预测直肠癌疗效和
/
或预后的产品中的应用
。4.
如权利要求3所述的应用，其特征在于，所述用于预测直肠癌疗效和
/
或预后的产品包括检测所述标志物的表达水平的产品；优选地，所述表达水平指所述标志物的
mRNA
表达水平和
/
或蛋白质表达水平
。5.
如权利要求3所述的应用，其特征在于，所述用于预测直肠癌疗效和
/
或预后的产品选自下组：试剂
、
试剂盒
、
试纸
、
基因芯片
、
...

【专利技术属性】
技术研发人员：金晶，李丹，刘文扬，唐源，刘雨豪，史金明，
申请(专利权)人：中国医学科学院肿瘤医院，
类型：发明
国别省市：