膀胱癌预后预测标志物、预测模型及其构建方法与流程

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@小白创作中心

膀胱癌预后预测标志物、预测模型及其构建方法与流程

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https://www.xjishu.com/zhuanli/27/202410215737.html

膀胱癌是一种常见的恶性肿瘤，其预后预测对于患者的治疗和生存率具有重要的临床意义。本文介绍了一项关于膀胱癌预后预测的发明专利，该发明提供了一组新的预后预测标志物及其构建方法，能够精准预测患者的生存期和复发风险。

背景技术

膀胱癌是一种常见的恶性肿瘤，其预后预测对于患者的治疗和生存率具有重要的临床意义。预后预测是通过分析患者的临床和病理特征，以及分子标志物等因素，来评估患者的生存期或复发风险。传统的膀胱癌的预后预测主要依靠临床和病理特征。临床特征包括年龄、性别、症状、肿瘤分期和分级等，病理特征包括肿瘤类型、大小、浸润深度、淋巴结转移和组织学分级等。这些特征可以通过临床检查、影像学和组织学检查等手段获取。
随着高通量技术的发展，除了临床和病理特征，分子标志物也在膀胱癌的预后预测中发挥着重要的作用。分子标志物是指在膀胱癌发生和发展过程中发生变化的分子，如基因、蛋白质和非编码rna等。这些分子标志物可以通过基因表达谱、蛋白质组学和遗传学等技术进行检测，从而评估患者的预后。膀胱癌的预后预测对于指导患者的治疗决策和个性化治疗非常重要。通过准确地评估患者的预后，可以选择最适合的治疗方案，提高患者的生存率和生活质量。因此，膀胱癌预后预测研究具有重要的临床应用前景。

技术实现思路

本发明要解决的技术问题之一是提供一组膀胱癌预后预测标志物，该组标志物与膀胱癌患者的总生存期显著相关，可用于精准预测膀胱癌患者的预后。
为解决上述技术问题，本发明的膀胱癌预后预测标志物组合，包括以下基因：baiap2、bcl2l14、oas1、c6orf62、emp1、tmem109。
本发明要解决的技术问题之二是提供一种试剂盒，该试剂盒包含有检测上述膀胱癌预后预测标志物组合的试剂。
本发明要解决的技术问题之三是提供上述膀胱癌预后预测标志物的筛选方法，该方法包括以下步骤：
1)获取膀胱癌患者的基因表达量及对应的总生存期数据，去除总生存期数据不全的样本，剩余合格样本作为训练集；
2)以基因表达量为输入矩阵，膀胱癌患者总生存期为拟合变量，在训练集中进行回归分析，筛选出与膀胱癌患者总生存期相关的基因；
3)对步骤2)筛选出的基因进行多因素分析，从中筛选出与膀胱癌患者总生存期具有独立相关性的基因作为膀胱癌预后预测标志物。
上述步骤1)中，所述基因表达量可以通过以下方法获得：将转录组原始表达量的值转化为tpm值，取log2(tpm+1)值，进行均一化处理，得到基因表达量的值。
本发明要解决的技术问题之四是提供一种膀胱癌预后预测模型的构建方法，该方法在上述的膀胱癌预后预测标志物的筛选方法基础上，再根据筛选出的膀胱癌预后预测标志物的基因表达量和对应的多因素分析系数构建膀胱癌预后预测模型。
本发明要解决的技术问题之五是提供一种基于上述标志物组合、用上述模型构建方法构建的膀胱癌预后预测模型，该模型包括以下计算式：
f＝0.17×baiap2基因表达量-0.095×bcl2l14基因表达量-0.13×oas1基因表达量-0.27×c6orf62基因表达量+0.1×emp1基因表达量+0.19×tmem109基因表达量；
其中，f为膀胱癌风险评分，基因表达量为该基因对应的log2(tpm+1)值。
f的临界值优选为-0.79527，f≥-0.79527，判定患者为膀胱癌高风险；f﹤-0.79527，判定患者为膀胱癌低风险。
本发明用tcga-blca作为训练集，通过膀胱癌患者的转录组表达量和对应的生存数据，筛选出与膀胱癌患者总生存期显著相关的基因标志物，并基于这些基因标志物建立了膀胱癌预后预测模型，该模型可以精准、有效地预测膀胱癌患者的总生存期(特别是5年内的生存概率)，对患者进行预后分层，从而可以给患者和医生提供预后参考。

技术特征

膀胱癌预后预测标志物组合，其特征在于，包括以下基因：baiap2、bcl2l14、oas1、c6orf62、emp1、tmem109。
试剂盒，其特征在于，包含有检测权利要求1所述标志物组合的试剂。
膀胱癌预后预测模型，其特征在于，该模型包括以下计算式：
根据权利要求3所述的模型，其特征在于，f≥-0.79527为膀胱癌高风险；f﹤-0.79527，为膀胱癌低风险。
膀胱癌预后预测标志物的筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
膀胱癌预后预测模型的构建方法，其特征在于，步骤包括：
根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，步骤1)，所述基因表达量通过以下方法获得：将转录组原始表达量的值转化为tpm值，取log2(tpm+1)值，进行均一化处理，得到基因表达量的值。
根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，步骤3)，采用cox多因素分析方法，根据p-value<0.25筛选与膀胱癌患者总生存期具有独立相关性的基因。
根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述膀胱癌预后预测模型包括以下计算式：
根据权利要求9所述的方法，其特征在于，f≥-0.79527为膀胱癌高风险，f﹤-0.79527为膀胱癌低风险。

技术总结

本发明公开了一组膀胱癌预后预测标志物，包括以下基因：BAIAP2、BCL2L14、OAS1、C6orf62、EMP1、TMEM109。本发明还公开了上述标志物的筛选方法、基于上述标志物构建膀胱癌预后预测模型的方法及其所得模型。本发明用TCGA‑BLCA作为训练集，通过膀胱癌患者的转录组表达量和对应的生存数据，筛选出与膀胱癌患者总生存期显著相关的基因标志物，并基于这些基因标志物建立了膀胱癌预后预测模型，该模型可以精准、有效地预测膀胱癌患者的总生存期，并对患者进行预后分层，从而可以给患者和医生提供预后参考。