三阴性乳腺癌预后效果的预测模型及其应用的制作方法

本发明主要关于基因应用，特别是关于三阴性乳腺癌预后效果的预测模型及其应用。

背景技术：

1、三阴性乳腺癌(tnbc)占所有乳腺恶性肿瘤的15%～20%。tnbc细胞具有极强的攻击性，缺乏激素和生长因子受体。由于雌激素受体、孕激素受体和人表皮生长因子受体2的缺失或低表达，tnbc对激素和内分泌治疗产生耐药性。与其他乳腺癌症形式相比，tnbc仍然是最具挑战性的，因为它具有更广泛的异质性，远处转移和复发的风险更高，并且验证的治疗靶点不足。目前，化疗被用作对抗tnbc的主要方法。随着实体瘤免疫疗法的发展和tnbc免疫原性的验证，免疫疗法越来越受到关注。为了改善tnbc人群的生存结果，免疫疗法的预测性生物标志物具有挑战性。此外，由于治疗反应不佳，tnbc急需新的治疗靶点和预测预后的生物标志物。

2、髓系细胞，尤其是巨噬细胞的积聚，是tnbc肿瘤微环境中的主要成分。巨噬细胞对tnbc的调节机制已经得到了广泛的探索。例如，hlf通过激活癌症细胞-巨噬细胞通讯来调节tnbc的铁死亡、进展和化疗耐药。化疗与巨噬细胞抑制相结合可诱导t细胞和b细胞的丰度以及tnbc的持久消退。otud5诱导的巨噬细胞中yap的去泛素化有助于m2表型并有利于tnbc的进展。到目前为止，很少有tnbc患者的巨噬细胞相关预后模型，且未在临床实践中应用。

3、前述背景技术知识的记载旨在帮助本领域普通技术人员理解与本发明较为接近的现有技术，同时便于对本技术发明构思及技术方案的理解，应当明确的是，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日前已公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本技术技术方案的新创性。

技术实现思路

1、为解决上述背景技术中提及的至少一种技术问题，本发明的目的旨在提供三阴性乳腺癌预后效果的预测模型及其应用，仅用巨噬细胞相关的五个标记基因构建的预测模型即可完成对tnbc预后效果的预测，模型具有较高的准确性和特异性，能够将高风险患者和低风险患者进行显著区分，能够很好地预测患者的一年生存率，有利于筛选治疗获益较大化的患者，使患者更好获益。

2、在本发明的第一个方面，本发明提供了一种三阴性乳腺癌预后效果的预测模型，所述预测模型为：

3、每个样本的风险评分=0.8959575100676907*ctsd基因表达值+0.02107000891980921*ctsl基因表达值+(-0.64413818956012)*elk4基因表达值+0.307340530719732*hspa8基因表达值+1.31660312733179*xrcc4基因表达值。

4、作为对本发明技术方案的优化，风险评分>中位风险评分的患者被定义为高风险患者，风险评分≤中位风险评分的患者被定义为低风险患者。

5、在本发明的第二个方面，本发明提供了所述三阴性乳腺癌预后效果的预测模型的构建方法，所述方法包括：

6、将与tnbc巨噬细胞相关的差异表达转录因子和deg纳入单变量cox回归分析，将p≤0.05的基因定义为潜在标记基因；潜在标记基因共有八个，包括c12orf60、ctsd、ctsl、elk4、fcgr2a、folr2、hspa8和xrcc4；

7、将tcga tnbc样本随机分为训练集与测试集；

8、在训练集中，对回归系数≠0的特征基因进行lasso分析，在λ最小值=0.0267的情况下，最终确定了五个标记基因，包括ctsd、ctsl、elk4、hspa8和xrcc4；

9、基于lasso回归分析确定所述五个标记基因的lasso系数，建立三阴性乳腺癌预后效果的预测模型。

10、作为对本发明技术方案的优化，使用r语言软件的glmnet包进行lasso回归分析。

11、在本发明的第三个方面，本发明提供了用于预测三阴性乳腺癌预后效果的试剂盒，所述试剂盒包括：

12、标记基因：ctsd基因、ctsl基因、elk4基因、hspa8基因和xrcc4基因；及

13、前述所述预测模型。

14、在本发明的第四个方面，本发明提供了采用所述的试剂盒预测三阴性乳腺癌预后效果的方法，包括如下步骤：

15、检测三阴性乳腺癌患者样本中5个标记基因的基因表达，将各基因所对应的基因表达值代入预测模型，依据每个样本的风险评分结果预测对应患者的预后效果。

16、作为对本发明技术方案的优化，所述样本为肿瘤组织样本。

17、作为对本发明技术方案的优化，所述依据每个样本的风险评分结果预测对应患者的预后效果具体包括：

18、风险评分>中位风险评分的患者被定义为高风险患者，风险评分≤中位风险评分的患者被定义为低风险患者；

19、与低风险患者相比，高风险患者具有更大的死亡或复发/进展风险；和/或

20、风险评分越高，预测患者治疗后的生存率越高；和/或

21、更高的风险评分预示着患者的组织学分级更高，相应的t、n、m分期和/或病理分期处于更晚期阶段；和/或

22、更高风险评分的患者更易对免疫疗法有反应。

23、在本发明的第五个方面，本发明提供了前述所述试剂盒的应用，包括：检测获得三阴性乳腺癌患者样本中5个标记基因的基因表达值，将各基因表达值代入下述预测模型，获得每个样本所属患者的风险评分，风险评分>中位风险评分的患者被定义为高风险患者，风险评分≤中位风险评分的患者被定义为低风险患者；依据每个样本的风险评分结果预测对应患者的预后效果。

24、作为对本发明技术方案的优化，所述依据每个样本的风险评分结果预测对应患者的预后效果具体包括：

25、与低风险患者相比，高风险患者具有更大的死亡或复发/进展风险；和/或

26、风险评分越高，预测患者治疗后的生存率越高；和/或

27、更高的风险评分预示着患者的组织学分级更高，相应的t、n、m分期和/或病理分期处于更晚期阶段；和/或

28、更高风险评分的患者更易对免疫疗法有反应。

29、将与tnbc巨噬细胞相关的差异表达转录因子和deg纳入单变量cox回归分析，结果表明包括c12orf60、ctsd、ctsl、elk4、fcgr2a、folr2、hspa8和xrcc4等在内的8个基因与tnbc预后显著相关(p≤0.05)。我们将tcga tnbc样本随机分为训练基或测试集，在训练集队列中，对回归系数≠0的特征基因进行lasso分析，在λ最小值=0.0267的情况下，最终确定了五个特征基因，包括ctsd、ctsl、elk4、hspa8和xrcc4可作为用于预测tnbc预后效果的标记基因，进一步藉此构建了三阴性乳腺癌预后效果的预测模型，通过roc曲线验证了所述预测模型具有较高的准确性和特异性，能够显著区分高风险患者和低风险患者，因此能够用于tnbc预后效果的预测。

30、本技术的有益效果为：

31、本发明提供了三阴性乳腺癌预后效果的预测模型，其内含巨噬细胞相关的5个标记基因，模型高风险评分预测预后差。通过roc曲线验证了所述预后预测模型具有较高的准确性和特异性，能够将高风险患者和低风险患者进行显著区分，因此能够用于预测tnbc预后效果。

32、模型可以可靠的预测tnbc患者的预后功效，生存分析表明，训练队列中高危患者的os时间显著缩短，这种生存差异在测试和整个队列中均能够得到证实，在训练、测试和整个队列中，模型均能够很好地预测患者的一年生存率(auc>0.9)。

33、本发明仅用巨噬细胞相关的五个标记基因构建的预测模型即可完成对tnbc预后效果的预测，与现有技术相比可以更精准的预测tnbc患者的病理缓解或进展情况，可依据预测结果更变后续治疗方案，可以显著改善tnbc人群的生存结果。可利用较少基因达到稳定且较好的预测效果，有利于筛选治疗获益较大化的患者，使患者更好获益。