一种用于预测结直肠癌病人预后的试剂盒和系统的制作方法

本发明涉及一种用于预测结直肠癌病人预后的试剂盒和系统。

背景技术：

结直肠癌(crc)是世界常见癌症之一，每年有接近140万新发病例。虽然新治疗方案层出不穷，但是5年存活率只有55％。手术治疗作为一线方案，但是按照传统临床特征定义为同一类型的病人，治疗后的预后效果也有很大区别。近年来研究认为这主要是有癌症病人的分子异质性导致。

基因分子标志物，是指基于一组基因的表达，通过机器学习建立数学模型，用于预测临床上的具体目标。近年来基因表达检测手段已经相当成熟，包括高通量的rna测序技术、微阵列技术(microarray)，以及相对低通量的实时定量聚合酶链式反应(rt-qpcr)和nanostring技术等。但是如何找到一组用于结直肠癌预后预测的基因组合，以及优化的数学模型用于预测，并能达到良好效果，已知的研究较少。

免疫相关基因，已被近年来的大量研究指出，对癌症的产生和发展起了至关重要的作用。特别是，肠道微生物菌群和结直肠癌的发展有紧密联系，均和免疫相关。另外，最近的免疫疗法也通过临床实验证明了在结直肠癌中有显著效果。但是使用免疫相关的基因预测结直肠癌预后并未有大规模研究。

现有技术的主要缺点：没有有机结合免疫相关基因在结直肠癌上的作用，且没有进行大规模验证。更重要的是，已有的基因组合在使用时有诸多问题，例如，很多产品要求必须使用一整套试剂盒，在完全标准的前提下对病人重新测量才能进行预测，对其他测量手段没有兼容性。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术存在的不足之处而提供了一种一种用于预测结直肠癌病人预后的试剂盒和系统，本发明还提供了一种用于预测早期结直肠癌病人的系统。

为实现上述目的，所采取的技术方案：一种用于预测结直肠癌病人预后的试剂盒，包括检测cd1d和apobec3a之间相对表达水平的试剂，检测cxcl16和irf1之间相对表达水平的试剂，检测cxcl11和tnfrsf10d之间相对表达水平的试剂，检测ccl8和gal之间相对表达水平的试剂，检测defa6和il18之间相对表达水平的试剂，检测s100a2和apobec3g之间相对表达水平的试剂，检测mmp9和plau之间相对表达水平的试剂，检测fabp6和ltbp3之间相对表达水平的试剂，检测ido1和nedd4之间相对表达水平的试剂，检测zyx和birc5之间相对表达水平的试剂，检测zyx和ptger4之间相对表达水平的试剂，检测f2r和lif之间相对表达水平的试剂，检测apobec3c和fgfrl1之间相对表达水平的试剂，检测c5ar1和il20ra之间相对表达水平的试剂，检测ccrl2和lif之间相对表达水平的试剂，检测ednra和gzmb之间相对表达水平的试剂，检测bmp2和osmr之间相对表达水平的试剂，检测nudt6和nr2f1之间相对表达水平的试剂，检测tnfsf15和tnfsf9之间相对表达水平的试剂。

本发明提供了cd1d、apobec3a、cxcl16、irf1、cxcl11、tnfrsf10d、ccl8、gal、defa6、il18、s100a2、apobec3g、mmp9、plau、fabp6、ltbp3、ido1、nedd4、zyx、birc5、ptger4、f2r、apobec3c、fgfrl1、c5ar1、il20ra、ccrl2、lif、ednra、gzmb、bmp2、osmr、nudt6、nr2f1、tnfsf15和tnfsf9的联合使用在制备用于预测结直肠癌病人预后的试剂盒中的用途。

本发明提供了检测免疫基因相对表达水平的试剂在制备用于预测结直肠癌病人预后的试剂盒中的用途，所述免疫基因相对表达水平包括cd1d和apobec3a之间相对表达水平，cxcl16和irf1之间相对表达水平，cxcl11和tnfrsf10d之间相对表达水平，ccl8和gal之间相对表达水平，defa6和il18之间相对表达水平，s100a2和apobec3g之间相对表达水平，mmp9和plau之间相对表达水平，fabp6和ltbp3之间相对表达水平，ido1和nedd4之间相对表达水平，zyx和birc5之间相对表达水平，zyx和ptger4之间相对表达水平，f2r和lif之间相对表达水平，apobec3c和fgfrl1之间相对表达水平，c5ar1和il20ra之间相对表达水平，ccrl2和lif之间相对表达水平，ednra和gzmb之间相对表达水平，bmp2和osmr之间相对表达水平，nudt6和nr2f1之间相对表达水平，tnfsf15和tnfsf9之间相对表达水平。

本发明提供了一种用于预测结直肠癌病人预后的系统，包括

数据输入模块，用于将结直肠癌病人分子指标之间相对表达水平的结果输入模型计算模块，所述分子指标之间相对表达水平的结果包括cd1d和apobec3a之间相对表达水平的结果a1，cxcl16和irf1之间相对表达水平的结果a2，cxcl11和tnfrsf10d之间相对表达水平的结果a3，ccl8和gal之间相对表达水平的结果a4，defa6和il18之间相对表达水平的结果a5，s100a2和apobec3g之间相对表达水平的结果a6，mmp9和plau之间相对表达水平的结果a7，fabp6和ltbp3之间相对表达水平的结果a8，ido1和nedd4之间相对表达水平的结果a9，zyx和birc5之间相对表达水平的结果a10，zyx和ptger4之间相对表达水平的结果a11，f2r和lif之间相对表达水平的结果a12，apobec3c和fgfrl1之间相对表达水平的结果a13，c5ar1和il20ra之间相对表达水平的结果a14，ccrl2和lif之间相对表达水平的结果a15，ednra和gzmb之间相对表达水平的结果a16，bmp2和osmr之间相对表达水平的结果a17，nudt6和nr2f1之间相对表达水平的结果a18，tnfsf15和tnfsf9之间相对表达水平的结果a19；

模型计算模块，包括cox风险模型，用于根据结直肠癌病人分子指标之间相对表达水平的结果以及cox风险模型计算病人免疫风险值；所述结直肠癌病人分子指标之间相对表达水平的结果是将两个配对的分子指标的表达水平进行比较后得到的，两个配对的分子指标中前者的表达水平高于后者，病人分子指标之间相对表达水平的结果用0表示；两个配对的分子指标中前者的表达水平低于后者，病人分子指标之间相对表达水平的结果用1表示；结直肠癌病人免疫风险值＝(0.06×a1)+(0.23×a2)－(0.03×a3)+(0.20×a4)+(0.06×a5)+(0.24×a6)－(0.21×a7)－(0.02×a8)－(0.20×a9)+(0.23×a10)+(0.39×a11)－(0.13×a12)+(0.17×a13)+(0.16×a14)－(0.0013×a15)+(0.13×a16)－(0.04×a17)－(0.12×a18)－(0.03×a19)；

结果输出模块，用于根据结直肠癌病人免疫风险值判定病人治疗后的预后风险，当结直肠癌病人免疫风险值≥0.704时，结直肠癌病人为高风险，生存会显著差，需要更多的临床关注和更好的临床管理；当结直肠癌病人免疫风险值＜0.704时，结直肠癌病人为低风险，生存较好，可以用更温和的治疗方案，避免过度治疗。

本发明提供了一种用于预测早期结直肠癌病人的系统，包括

数据输入模块，用于将早期结直肠癌病人分子指标之间相对表达水平的结果输入模型计算模块，所述早期结直肠癌病人是指直肠癌tnm分期1期、2期病人，所述分子指标之间相对表达水平的结果包括cd1d和apobec3a之间相对表达水平的结果a1，cxcl16和irf1之间相对表达水平的结果a2，cxcl11和tnfrsf10d之间相对表达水平的结果a3，ccl8和gal之间相对表达水平的结果a4，defa6和il18之间相对表达水平的结果a5，s100a2和apobec3g之间相对表达水平的结果a6，mmp9和plau之间相对表达水平的结果a7，fabp6和ltbp3之间相对表达水平的结果a8，ido1和nedd4之间相对表达水平的结果a9，zyx和birc5之间相对表达水平的结果a10，zyx和ptger4之间相对表达水平的结果a11，f2r和lif之间相对表达水平的结果a12，apobec3c和fgfrl1之间相对表达水平的结果a13，c5ar1和il20ra之间相对表达水平的结果a14，ccrl2和lif之间相对表达水平的结果a15，ednra和gzmb之间相对表达水平的结果a16，bmp2和osmr之间相对表达水平的结果a17，nudt6和nr2f1之间相对表达水平的结果a18，tnfsf15和tnfsf9之间相对表达水平的结果a19；

模型计算模块，包括cox风险模型，用于根据早期结直肠癌病人分子指标之间相对表达水平的结果以及cox风险模型计算早期结直肠癌病人免疫风险值；所述早期结直肠癌病人分子指标之间相对表达水平的结果是将两个配对的分子指标的表达水平进行比较后得到的，两个配对的分子指标中前者的表达水平高于后者，病人分子指标之间相对表达水平的结果用0表示；两个配对的分子指标中前者的表达水平低于后者，病人分子指标之间相对表达水平的结果用1表示；早期结直肠癌病人免疫风险值＝(0.06×a1)+(0.23×a2)－(0.03×a3)+(0.20×a4)+(0.06×a5)+(0.24×a6)－(0.21×a7)－(0.02×a8)－(0.20×a9)+(0.23×a10)+(0.39×a11)－(0.13×a12)+(0.17×a13)+(0.16×a14)－(0.0013×a15)+(0.13×a16)－(0.04×a17)－(0.12×a18)－(0.03×a19)；

结果输出模块，用于根据早期结直肠癌病人免疫风险值判定早期结直肠癌病人治疗后的预后风险，当早期结直肠癌病人免疫风险值≥0.704时，早期结直肠癌病人为高风险，生存会显著差，需要更多的临床关注和更好的临床管理；当早期结直肠癌病人免疫风险值＜0.704时，早期结直肠癌病人为低风险，生存较好，可以用更温和的治疗方案，避免过度治疗。

本发明的有益效果在于：本发明提供了一种用于预测结直肠癌病人预后的试剂盒和系统，采用本发明系统可以很好地预测结直肠癌预后；本发明还提供了一种用于预测早期结直肠癌病人的系统，可以显著预测早期结直肠癌病人的情况。本发明结合免疫相关基因，找到一组可以稳定预测结直肠癌预后的特征基因。本发明不需要使用标准化技术平台统一测量，可以兼容任何类型的测量平台来预测结直肠癌预后。

附图说明

图1为本发明实施例1中使用cox风险模型对结直肠癌预后的预测效果。

具体实施方式

为更好的说明本发明的目的、技术方案和优点，下面将结合具体实施例对本发明作进一步说明。

实施例1

一、结直肠癌预后免疫相关基因的发掘：使用公开高通量geo数据库中的编号为gse39582的数据集作为开发数据集，测量平台为affymetrix公司的微阵列平台，包含566例结直肠癌病人样本，下称cit微阵列数据集。其中有520例病人有完整的临床预后信息，300例未做过化疗。免疫相关基因从immport数据库获得，合计1811个基因，17个分类。其中474个免疫相关基因在cit微阵列数据集上测量到了并且在不同病人之间表达有显著差异(medianabsolutedeviation大于0.5)。

二、构建用于结直肠癌预后预测的免疫相关基因对：免疫基因对的构建方式为，基因两两配对，如a和b，记录为一对。如果a的表达值高于b，那么记为0，反之为1，只考虑相对表达，不考虑技术平台。基于第一步的474个免疫相关基因，合计构建了112101个免疫基因对。其中在cit微阵列数据集中，有215个在不同病人间有显著差异。然后根据病人的预后信息，使用lassocox模型，缩减到19对基因，合计包含36个不同的基因(2个重复)。

三、预后模型的建立：使用19对免疫特征基因对，建立预测模型，根据五年生存率的roc曲线分析，求得最佳阈值为0.704。并通过大规模样本验证(4个独立数据集，1123例病人)证明确实可以显著预测病人预后。并且还可以显著预测早期结直肠癌病人，临床意义更大。详细内容如下。

1、免疫基因对及cox风险模型(如表1)

表1免疫基因对及cox风险模型系数

2、使用此模型对结直肠癌预后的预测效果

图1为生存分析，共在1123病人样本上测试。其中a图为在cit微阵列数据集上的测试效果(hr,7.29[4.14-12.83]；p＝7.77×10e-16)。b图为在cit微阵列数据集的早期病人上的测试效果(hr,6.17[3.12-12.19]；p＝2.28×10e-9)。c图为验证数据集(3个独立数据集的合并，分别是tcgacrcrna-seq测序数据集，gse14333和gse33113微阵列数据集)，测试效果(hr,2.30[1.72-3.09]；p＝1.09×10e-8)。d图为验证数据集中的早期病人的的测试结果(hr,2.34[1.45-3.76]；p＝3.15×10e-4)。

另外，我们还进行了单变量及多变量分析，结果如表2，证明使用我们模型计算的免疫风险分数(immunerisk)确实可以独立预测结直肠癌病人预后风险。

表2单变量及多变量分析结果

最后所应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。