一种作为辅助诊断癌症的分子标志物及试剂盒的制作方法

本发明涉及医学领域，特别涉及一种作为辅助诊断癌症的分子标志物及试剂盒。

背景技术：

1、肺癌是一种发生于支气管粘膜上皮的恶性肿瘤，近几十年来，其发病率和死亡率一直呈上升趋势，为全世界发病率和死亡率最高的癌症。尽管最近几年在诊断方法、手术技术及化疗药物等方面均有新进展，但肺癌患者总的5年生存率仅为16％，主要是由于大部分肺癌患者就诊时已发生转移从而失去了手术根治机会。研究表明，肺癌的预后与分期直接相关，i期肺癌5年生存率为83％，ii期为53％，iii期为26％，iv期为6％。因此，降低肺癌患者死亡率的关键在于早诊断早治疗。

2、目前，主要的肺癌诊断方法有如下几种：1)影像学方法：例如胸部x射线和低剂量螺旋ct。但胸部x射线很难发现早期肺癌。低剂量螺旋ct虽然可以发现肺内小结节，但假阳性率高达96.4％，给被检查者带来不必要的心理负担。同时，胸部x射线和低剂量螺旋ct由于辐射的原因不宜频繁使用。另外，影像学方法也往往受设备和医生看片经验，以及有效读片时间的影响。2)细胞学方法：例如痰液细胞学检查、支气管镜下刷片或取活检、支气管肺泡灌洗液细胞学检查等。痰液细胞学检查和支气管镜下刷片或取活检对于周围性肺癌的灵敏度较低。同时，支气管镜下刷片或取活检、支气管肺泡灌洗液细胞学检查操作比较繁琐，且体检者舒适度不佳。3)目前常用的血清肿瘤标志物：癌胚抗原(cea)、糖类抗原(ca125/153/199)、细胞角蛋白19片段抗原(cyfra21-1)和神经元特异性烯醇化酶(nse)等。这些血清肿瘤标志物对肺癌的灵敏度有限，一般为30％-40％，对于i期肿瘤甚至更低。而且肿瘤特异性也比较有限，受许多良性病变如良性肿瘤、炎症、退行性疾病等影响。目前，肿瘤标志物主要用于恶性肿瘤的筛查和肿瘤治疗效果复查。所以，需要进一步开发高效特异的肺癌早期诊断技术。

3、目前国际公认的肺部结节诊断的最有效方法是胸部低剂量螺旋ct筛查。但是低剂量螺旋ct的灵敏度高，能发现大量的小结节，却难以进行良恶性的判别。在发现的小结节中，恶性的比例还不到4％。目前临床上对肺结节的良恶性鉴定需要长期随访、反复ct检查或者依赖肺部结节活组织取样(包括胸壁细针穿刺活检、支气管镜组织活检、胸腔镜或开胸手术肺活检)等创伤性检查方法。ct引导或超声引导经胸穿刺活检有较高的灵敏度，但是对于<2cm的结节诊断率较低，有30～70％漏诊率，并且气胸和出血发生率较高。气管镜针吸活检并发症发生率相对较低，但是对周围型结节诊断率有限，对≤2cm的结节诊断率仅34％，大于2cm的结节诊断率为63％。手术切除诊断率高且可直接对结节进行处理，但是会造成患者肺功能出现短暂减退，若结节为良性，则患者进行了不必要的手术，导致了过度医疗。所以，目前迫切需要新的体外诊断分子标志物来辅助进行肺部结节的鉴别，在降低漏诊率的同时也尽量减少不必要的穿刺或者手术。

4、乳腺癌为乳腺上皮细胞发生增殖失控引起的恶性肿瘤。一方面，乳腺癌在世界范围内是女性最常见的恶性肿瘤之一，发病率位居女性恶性肿瘤首位。另一方面，乳腺癌的生存率与肿瘤的类别和分期有关。早期阶段乳腺癌的5年生存预后通常高于60％，但对于晚期乳腺癌，该数值降至40-60％。对于转移性乳腺癌，5年生存预后通常为约15％。因此，提高乳腺癌早期的检出率对乳腺癌后期有效诊治十分必要。现阶段，临床医学对乳腺癌的早期筛查诊断主要有影像学和病理学这两种方式。影像学诊断中b型超声成像无辐射，但受超声成像的机理限制，该方法对体积较小、回声改变不明显的病灶分辨率较差，容易漏诊。乳腺钼靶检查技术是一种低剂量乳腺x光拍摄乳房的技术，它能清晰显示乳腺各层组织结构情况，但乳腺钼靶检查有着较高的假阳性率，需要对患者乳腺进行穿刺以进行更准确的判断，此外乳腺钼靶对患者还存在电离辐射等危害。乳腺核磁共振成像利用磁能和无线电波查看乳腺组织并生成内部图像的技术，主要适用于乳腺癌高危人群的筛查。病理学诊断主要有乳腺活检，指取病变组织进行病理诊断的方法，然而活检手术因为对人有创伤令患者十分抗拒。此外，还有一些常用的肿瘤标志物，如肿瘤抗原15-3、肿瘤抗原27.29、癌胚抗原、肿瘤抗原125和循环肿瘤细胞等被用于乳腺癌的诊断，但其特异性和灵敏度有待提高，一般结合影像学研究使用。所以，更为敏感、特异的早期乳腺癌分子标记亟待发掘。

5、dna甲基化是基因上重要的一种化学修饰，影响着基因转录的调控过程和细胞核结构。dna甲基化的改变是癌症发展的早期事件和伴随事件，主要体现在肿瘤组织上抑癌基因的高甲基化和原癌基因的低甲基化等。但是血液中的dna甲基化跟肿瘤发生发展的相关性则报道得较少。此外血液容易收集，dna甲基化较稳定，如果可以发现肿瘤特异的血液dna甲基化分子标志物则有巨大的临床应用价值。因此，探索和开发适用于临床检测需要的血液dna甲基化诊断技术对提高肺癌早期诊疗效果和降低死亡率均有重要的临床应用价值和社会意义。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种用于辅助诊断癌症的rhogtp酶激活蛋白35(rho gtpaseactivating protein 35，arhgap35)甲基化标志物及试剂盒。

2、第一方面，本发明要求保护甲基化arhgap35基因作为标志物在制备产品中的应用。所述产品的用途可为如下中的至少一种：

3、(1)辅助诊断癌症或预测癌症患病风险；

4、(2)辅助区分良性结节和癌症；

5、(3)辅助区分癌症不同亚型；

6、(4)辅助区分癌症不同分期；

7、(5)辅助诊断肺癌或预测肺癌患病风险；

8、(6)辅助区分肺部良性结节和肺癌；

9、(7)辅助区分肺癌不同亚型；

10、(8)辅助区分肺癌不同分期；

11、(9)辅助诊断乳腺癌或预测乳腺癌患病风险；

12、(10)辅助区分乳腺良性结节和乳腺癌；

13、(11)辅助区分乳腺癌不同亚型；

14、(12)辅助区分乳腺癌不同分期；

15、(13)辅助区分肺癌和乳腺癌；

16、(14)确定待测物对癌症的发生是否存在阻碍或促进作用。

17、进一步地，(1)中所述辅助诊断癌症具体可体现为如下中的至少一种：辅助区分癌症患者和无癌对照(可理解为现在及曾经均没有患过癌症且没有报告肺部良性结节和乳腺良性结节且血常规指标都在参考范围内)；辅助区分不同癌症。

18、进一步地，(2)中所述良性结节为(2)中所述癌症对应的良性结节，如肺部良性结节和肺癌；或者乳腺良性结节和乳腺癌。

19、进一步地，(3)中所述癌症不同亚型可为病理分型，如组织学分型。

20、进一步地，(4)中所述癌症不同分期可为临床分期或tnm分期。

21、在本发明的具体实施方式中，(5)中所述辅助诊断肺癌具体体现为如下中的至少一种：可辅助区分肺癌患者和无癌对照、可辅助区分肺腺癌患者和无癌对照、可辅助区分肺鳞癌患者和无癌对照、可辅助区分小细胞肺癌患者和无癌对照、可辅助区分i期肺癌患者和无癌对照、可辅助区分ii-iii期肺癌患者和无癌对照、可辅助区分无淋巴结浸润的肺癌患者和无癌对照、可辅助区分有淋巴结浸润的肺癌患者和无癌对照。其中，所述无癌对照可理解为现在及曾经均没有患过癌症且没有报告肺部良性结节且血常规指标都在参考范围内。

22、在本发明的具体实施方式中，(6)中所述辅助区分肺部良性结节和肺癌具体体现为如下中的至少一种：可辅助区分肺癌和肺部良性结节、可辅助区分肺腺癌和肺部良性结节、可辅助区分肺鳞癌和肺部良性结节、可辅助区分小细胞肺癌和肺部良性结节、可辅助区分i期肺癌和肺部良性结节、可辅助区分ii-iii期肺癌和肺部良性结节、可辅助区分无淋巴结浸润的肺癌和肺部良性结节、可辅助区分有淋巴结浸润的肺癌和肺部良性结节。

23、在本发明的具体实施方式中，(7)中所述辅助区分肺癌不同亚型具体体现为：可辅助区分肺腺癌、肺鳞癌和小细胞肺癌中的任意两种。

24、在本发明的具体实施方式中，(8)中所述辅助区分肺癌不同分期具体体现为如下中的至少一种：可辅助区分t1期肺癌、t2期肺癌和t3肺癌中的任意两种；可辅助区分无淋巴结浸润的肺癌和有淋巴结浸润的肺癌；可辅助区分临床i期肺癌、临床ii期肺癌和临床iii期肺癌中的任意两种。

25、在本发明的具体实施方式中，(9)中所述辅助诊断乳腺癌具体体现为如下中的至少一种：可辅助区分乳腺癌患者和无癌女性对照，可辅助区分乳腺导管原位癌患者和无癌女性对照，可辅助区分乳腺浸润性导管癌患者和无癌女性对照，可辅助区分乳腺浸润性小叶癌患者和无癌女性对照，可辅助区分i期乳腺癌患者和无癌女性对照，可辅助区分ii-iii期乳腺癌患者和无癌女性对照，可辅助区分无淋巴结浸润的乳腺癌患者和无癌女性对照，可辅助区分有淋巴结浸润的乳腺癌患者和无癌女性对照。其中，所述无癌女性对照可理解为现在及曾经均没有患过癌症且没有报告乳腺良性结节且血常规指标都在参考范围内。

26、在本发明的具体实施方式中，(10)中所述辅助区分乳腺良性结节和乳腺癌具体体现为如下中的至少一种：可辅助区分乳腺癌和乳腺良性结节、可辅助区分乳腺导管原位癌和乳腺良性结节、可辅助区分乳腺浸润性导管癌和乳腺良性结节、可辅助区分乳腺浸润性小叶癌和乳腺良性结节、可辅助区分i期乳腺癌和乳腺良性结节、可辅助区分ii-iii期乳腺癌和乳腺良性结节、可辅助区分无淋巴结浸润的乳腺癌和乳腺良性结节、可辅助区分有淋巴结浸润的乳腺癌和乳腺良性结节。

27、在本发明的具体实施方式中，(11)中所述辅助区分乳腺癌不同亚型具体体现为：可辅助区分乳腺导管原位癌、乳腺浸润性导管癌和乳腺浸润性小叶癌中的任意两种。

28、在本发明的具体实施方式中，(12)中所述辅助区分乳腺癌不同分期具体体现为如下中的至少一种：可辅助区分t1期乳腺癌、t2期乳腺癌和t3乳腺癌中的任意两种；可辅助区分无淋巴结浸润的乳腺癌和有淋巴结浸润的乳腺癌；可辅助区分临床i期乳腺癌、临床ii期乳腺癌和临床iii期乳腺癌中的任意两种。

29、在上述(1)-(14)中，所述癌症可为能够引起机体内arhgap35基因甲基化水平升高的癌症，如肺癌、乳腺癌等。

30、第二方面，本发明要求保护用于检测arhgap35基因甲基化水平的物质在制备产品中的应用。所述产品的用途可为前文(1)-(14)中的至少一种。

31、第三方面，本发明要求保护用于检测arhgap35基因甲基化水平的物质和储存有数学模型建立方法和/或使用方法的介质在制备产品中的应用。所述产品的用途可为前文(1)-(14)中的至少一种。

32、所述数学模型可按照包括如下步骤的方法获得：

33、(a1)分别检测n1个a类型样本和n2个b类型样本的arhgap35基因甲基化水平(训练集)；

34、(a2)取步骤(a1)获得的所有样本的arhgap35基因甲基化水平数据，按照a类型和b类型的分类方式，通过二分类逻辑回归法建立数学模型，确定分类判定的阈值。

35、其中，(a1)中的n1和n2均为50以上的正整数。

36、所述数学模型的使用方法包括如下步骤：

37、(b1)检测待测样本的arhgap35基因甲基化水平；

38、(b2)将步骤(b1)获得的所述待测样本的arhgap35基因甲基化水平数据代入所述数学模型，得到检测指数；然后比较检测指数和阈值的大小，根据比较结果确定所述待测样本的类型是a类型还是b类型。

39、在本发明的具体实施方式中，所述阈值设为0.5。大于0.5归为一类，小于0.5归为另外一类，等于0.5作为不确定的灰区。其中a类型和b类型为相对应的两分类，二分类的分组，哪一组是a类型，哪一组是b类型，要根据具体的数学模型来确定，无需约定。

40、在实际应用中，所述阈值也可根据最大约登指数确定(具体可为最大约登指数对应的数值)。大于阈值归为一类，小于阈值归为另外一类，等于阈值作为不确定的灰区。其中a类型和b类型为相对应的两分类，二分类的分组，哪一组a类型，哪一组是b类型，要根据具体的数学模型来确定，无需约定。

41、所述a类型样本和所述b类型样本可为如下中的任一种：

42、(c1)肺癌样本和无癌对照；

43、(c2)肺癌样本和肺部良性结节样本；

44、(c3)肺癌不同亚型样本；

45、(c4)肺癌不同分期样本；

46、(c5)乳腺癌样本和无癌女性对照；

47、(c6)乳腺癌样本和乳腺良性结节样本；

48、(c7)乳腺癌不同亚型样本；

49、(c8)乳腺癌不同分期样本；

50、(c9)肺癌样本和乳腺癌样本。

51、第四方面，本发明要求保护前文第三方面中所述的“储存有数学模型建立方法和/或使用方法的介质”在制备产品中的应用。所述产品的用途可为前文(1)-(14)中的至少一种。

52、第五方面，本发明要求保护一种试剂盒。

53、本发明所要求保护的试剂盒包括用于检测arhgap35基因甲基化水平的物质。所述试剂盒的用途可为前文(1)-(14)中的至少一种。

54、进一步地，所述试剂盒中还可含有前文第三方面或第四方面中所述的“储存有数学模型建立方法和/或使用方法的介质”。

55、第六方面，本发明要求保护一种系统。

56、本发明所要求保护的系统，包括：

57、(d1)用于检测arhgap35基因甲基化水平的试剂和/或仪器；

58、(d2)装置，所述装置包括单元x和单元y；

59、所述单元x用于建立数学模型，包括数据采集模块、数据分析处理模块和模型输出模块；

60、所述数据采集模块被配置为采集(d1)检测得到的n1个a类型样本和n2个b类型样本的arhgap35基因甲基化水平数据；

61、所述数据分析处理模块被配置为接收来自于所述数据采集模块采集的n1个a类型样本和n2个b类型样本的arhgap35基因甲基化水平数据，按照a类型和b类型的分类方式，通过二分类逻辑回归法建立数学模型，确定分类判定的阈值；

62、所述模型输出模块被配置为接收来自于所述数据分析处理模块建立的所述数学模型，并进行输出；

63、所述单元y用于确定待测样本类型，包括数据输入模块、数据运算模块、数据比较模块和结论输出模块；

64、所述数据输入模块被配置为输入(d1)检测得到的待测者的arhgap35基因甲基化水平数据；

65、所述数据运算模块被配置为接收来自于所述数据输入模块的所述待测者的zpbp2基因甲基化水平数据，并将所述待测者的arhgap35基因甲基化水平数据代入所述数学模型，计算得到检测指数；

66、所述数据比较模块被配置为接收来自于所述数据运算模块计算得到的检测指数，并将所述检测指数与所述单元x中的所述数据分析处理模块中确定的所述阈值进行比较；

67、所述结论输出模块被配置为接收来自于所述数据比较模块的比较结果，并根据所述数据比较模块的比较结果输出所述待测样本的类型是a类型还是b类型的结论；

68、所述a类型样本和所述b类型样本可为如下中的任一种：

69、(c1)肺癌样本和无癌对照；

70、(c2)肺癌样本和肺部良性结节样本；

71、(c3)肺癌不同亚型样本；

72、(c4)肺癌不同分期样本；

73、(c5)乳腺癌样本和无癌女性对照；

74、(c6)乳腺癌样本和乳腺良性结节样本；

75、(c7)乳腺癌不同亚型样本；

76、(c8)乳腺癌不同分期样本；

77、(c9)肺癌样本和乳腺癌样本。

78、其中，n1和n2均可为50以上正整数。

79、在本发明的具体实施方式中，所述阈值设为0.5。大于0.5归为一类，小于0.5归为另外一类，等于0.5作为不确定的灰区。其中a类型和b类型为相对应的两分类，二分类的分组，哪一组是a类型，哪一组是b类型，要根据具体的数学模型来确定，无需约定。

80、在实际应用中，所述阈值也可根据最大约登指数确定(具体可为最大约登指数对应的数值)。大于阈值归为一类，小于阈值归为另外一类，等于阈值作为不确定的灰区。其中a类型和b类型为相对应的两分类，二分类的分组，哪一组是a类型，哪一组是b类型，要根据具体的数学模型来确定，无需约定。

81、在前文各方面中，所述arhgap35基因甲基化水平可为arhgap35基因中如下(e1)-(e4)所示片段中全部或部分cpg位点的甲基化水平。所述甲基化arhgap35基因可为arhgap35基因中如下(e1)-(e4)所示片段中全部或部分cpg位点甲基化。

82、(e1)seq id no.1所示的dna片段或与其具有80％以上同一性的dna片段；

83、(e2)seq id no.2所示的dna片段或与其具有80％以上同一性的dna片段；

84、(e3)seq id no.3所示的dna片段或与其具有80％以上同一性的dna片段；

85、(e4)seq id no.4所示的dna片段或与其具有80％以上同一性的dna片段。

86、进一步地，所述“全部或部分cpg位点”可为arhgap35基因中seq id no.1至seq idno.4所示4个dna片段中的任意一个或多个cpg位点。此处所述“多个cpg位点”的上限为arhgap35基因中seq id no.1至seq id no.4所示4个dna片段中所有cpg位点。seq id no.1所示的dna片段中所有cpg位点见表1，seq id no.2所示的dna片段中所有cpg位点见表2，seq id no.3所示的dna片段中所有cpg位点见表3，seq id no.4所示的dna片段中所有cpg位点见表4。

87、或，所述“全部或部分cpg位点”为seq id no.4所示的dna片段中所有cpg位点(见表4)和seq id no.1所示的dna片段中所有cpg位点(见表1)。

88、或，所述“全部或部分cpg位点”为seq id no.4所示的dna片段中所有cpg位点(见表4)和seq id no.3所示的dna片段中所有cpg位点(见表3)。

89、或，所述“全部或部分cpg位点”为seq id no.1所示的dna片段中所有cpg位点(见表1)和seq id no.3所示的dna片段中所有cpg位点(见表3)。

90、或，所述“全部或部分cpg位点”为seq id no.4所示的dna片段中所有cpg位点(见表4)和seq id no.1所示的dna片段中所有cpg位点(见表1)和seq id no.3所示的dna片段中所有cpg位点(见表3)。

91、或，所述“全部或部分cpg位点”可为arhgap35基因中所述seq id no.4所示的dna片段中的全部或任意11个或任意10个或任意9个或任意8个或任意7个或任意6个或任意5个或任意4个或任意3个或任意2个或任意1个。

92、或，所述“全部或部分cpg位点”可为arhgap35基因中seq id no.4所示的dna片段中如下9项所示cpg位点的全部或任意8项或任意7项或任意6项或任意5项或任意4项或任意3项或任意2项或任意1项：

93、(f1)seq id no.4所示的dna片段自5’端第26-27位所示cpg位点(arhgap35_d_1)；

94、(f2)seq id no.4所示的dna片段自5’端第135-136位所示cpg位点(arhgap35_d_2)；

95、(f3)seq id no.4所示的dna片段自5’端第154-155位所示cpg位点(arhgap35_d_3)；

96、(f4)seq id no.4所示的dna片段自5’端第172-173位所示cpg位点(arhgap35_d_4)；

97、(f5)seq id no.4所示的dna片段自5’端第258-259位所示cpg位点(arhgap35_d_5)；

98、(f6)seq id no.4所示的dna片段自5’端第327-328位所示cpg位点(arhgap35_d_6)；

99、(f7)seq id no.4所示的dna片段自5’端第357-358位所示cpg位点(arhgap35_d_7)；

100、(f8)seq id no.4所示的dna片段自5’端第449-450位所示cpg位点(arhgap35_d_8)；

101、(f9)seq id no.4所示的dna片段自5’端第537-538位所示cpg位点(arhgap35_d_9)。

102、在本发明的具体实施方式中，有些相邻的甲基化位点在利用飞行时间质谱进行dna甲基化分析时由于几个cpg位点位于一个甲基化片段上，峰图无法区分(无法区分的位点在表6中有记载)，因而在进行甲基化水平分析、以及构建和使用相关数学模型时将其按照一个甲基化位点进行处理。

103、在上述各方面中，所述用于检测arhgap35基因甲基化水平的物质可包含(或为)用于扩增arhgap35基因全长或部分片段的引物组合。所述用于检测arhgap35基因甲基化水平的试剂可包含(或为)用于扩增arhgap35基因全长或部分片段的引物组合；所述用于检测arhgap35基因甲基化水平的仪器可为飞行时间质谱检测仪。当然所述用于检测arhgap35基因甲基化水平的试剂中还可包含进行飞行时间质谱所用的其他常规试剂。

104、进一步地，所述部分片段可为如下中至少一个片段：

105、(g1)seq id no.1所示的dna片段或其包含的dna片段；

106、(g2)seq id no.2所示的dna片段或其包含的dna片段；

107、(g3)seq id no.3所示的dna片段或其包含的dna片段；

108、(g4)seq id no.4所示的dna片段或其包含的dna片段；

109、(g5)与seq id no.1所示的dna片段或其包含的dna片段具有80％以上同一性的dna片段；

110、(g6)与seq id no.2所示的dna片段或其包含的dna片段具有80％以上同一性的dna片段；

111、(g7)与seq id no.3所示的dna片段或其包含的dna片段具有80％以上同一性的dna片段。

112、(g8)与seq id no.4所示的dna片段或其包含的dna片段具有80％以上同一性的dna片段。

113、在本发明中，所述引物组合具体可为引物对a和/或引物对b和/或引物对c和/或引物对d。

114、所述引物对a为引物a1和引物a2组成的引物对；所述引物a1具体可为seq id no.5或seq id no.5的第11-35位核苷酸所示的单链dna；所述引物a2具体可为seq id no.6或seq id no.6的第32-56位核苷酸所示的单链dna；

115、所述引物对b为引物b1和引物b2组成的引物对；所述引物b1具体可为seq id no.7或seq id no.7的第11-35位核苷酸所示的单链dna；所述引物b2具体可为seq id no.8或seq id no.8的第32-56位核苷酸所示的单链dna；

116、所述引物对c为引物c1和引物c2组成的引物对；所述引物c1具体可为seq id no.9或seq id no.9的第11-35位核苷酸所示的单链dna；所述引物c2具体可为seq id no.10或seq id no.10的第32-56位核苷酸所示的单链dna；

117、所述引物对d为引物d1和引物d2组成的引物对；所述引物d1具体可为seq idno.11或seq id no.11的第11-35位核苷酸所示的单链dna；所述引物d2具体可为seq idno.12或seq id no.12的第32-56位核苷酸所示的单链dna。

118、另外，本发明还要求保护一种区分待测样本为a类型样本还是b类型样本的方法。该方法可包括如下步骤：

119、(a)可按照包括如下步骤的方法建立数学模型：

120、(a1)分别检测n1个a类型样本和n2个b类型样本的arhgap35基因甲基化水平(训练集)；

121、(a2)取步骤(a1)获得的所有样本的arhgap35基因甲基化水平数据，按照a类型和b类型的分类方式，通过二分类逻辑回归法建立数学模型，确定分类判定的阈值。

122、其中，(a1)中的n1和n2均为50以上的正整数。

123、(b)可按照包括如下步骤的方法确定所述待测样本为a类型样本还是b类型样本：

124、(b1)检测所述待测样本的arhgap35基因甲基化水平；

125、(b2)将步骤(b1)获得的所述待测样本的arhgap35基因甲基化水平数据代入所述数学模型，得到检测指数；然后比较检测指数和阈值的大小，根据比较结果确定所述待测样本的类型是a类型还是b类型。

126、在本发明的具体实施方式中，所述阈值设为0.5。大于0.5归为一类，小于0.5归为另外一类，等于0.5作为不确定的灰区。其中a类型和b类型为相对应的两分类，二分类的分组，哪一组是a类型，哪一组是b类型，要根据具体的数学模型来确定，无需约定。

127、在实际应用中，所述阈值也可根据最大约登指数确定(具体可为最大约登指数对应的数值)。大于阈值归为一类，小于阈值归为另外一类，等于阈值作为不确定的灰区。其中a类型和b类型为相对应的两分类，二分类的分组，哪一组是a类型，哪一组是b类型，要根据具体的数学模型来确定，无需约定。

128、所述a类型样本和所述b类型样本可为如下中的任一种：

129、(c1)肺癌样本和无癌对照；

130、(c2)肺癌样本和肺部良性结节样本；

131、(c3)肺癌不同亚型样本；

132、(c4)肺癌不同分期样本；

133、(c5)乳腺癌样本和无癌女性对照；

134、(c6)乳腺癌样本和乳腺良性结节样本；

135、(c7)乳腺癌不同亚型样本；

136、(c8)乳腺癌不同分期样本；

137、(c9)肺癌样本和乳腺癌样本。

138、以上任一所述数学模型在实际应用中可能会根据dna甲基化的检测方法以及拟合方式不同有所改变，要根据具体的数学模型来确定，无需约定。

139、在本发明的实施例中，所述模型具体为log(y/(1-y))＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+…+bnxn，其中y为因变量即将待测样品的一个或者多个甲基化位点的甲基化值代入模型以后得出的检测指数，b0为常量，x1～xn为自变量即为该测试样品的一个或者多个甲基化位点的甲基化值(每一个值为0-1之间的数值)，b1～bn为模型赋予每一个位点甲基化值的权重。

140、在本发明的实施例中，所述模型的建立还可酌情加入年龄、性别、白细胞计数等已知参数来提高判别效率。本发明的实施例中建立的一个具体模型为用于辅助区分肺部良性结节和肺癌的模型，所述模型具体为：log(y/(1-y))＝0.167-2.229*arhgap35_d_1+2.621*ar hgap35_d_2-0.049*arhgap35_d_3-0.159*arhgap35_d_4-0.684*arhgap35_d_5+0.715*arhgap35_d_6+1.775*arhgap35_d_7-1.008*arhgap35_d_8-0.708*arhgap 35_d_9+0.001*年龄(取整数)+0.146*性别(男性赋值为1，女性赋值为0)+0.011*白细胞计数(单位10^9/l)。所述arhgap35_d_1为seq id no.4所示的dna片段自5’端第26-27位所示cpg位点的甲基化水平；所述arhgap35_d_2为seq id no.4所示的dna片段自5’端第135-136位所示cpg位点的甲基化水平；所述arhgap35_d_3为seq id no.4所示的dna片段自5’端第154-155位所示cpg位点的甲基化水平；所述arhgap35_d_4为seq id no.4所示的dna片段自5’端第172-173位所示cpg位点的甲基化水平；所述arhgap35_d_5为seq id no.4所示的dna片段自5’端第258-259位所示cpg位点的甲基化水平；所述arhgap35_d_6为seq id no.4所示的dna片段自5’端第327-328位所示cpg位点的甲基化水平；所述arhgap35_d_7为seq id no.4所示的dna片段自5’端第357-358位所示cpg位点的甲基化水平；所述arhgap35_d_8为s eq id no.4所示的dna片段自5’端第449-450位所示cpg位点的甲基化水平；所述arh gap35_d_9为seq idno.4所示的dna片段自5’端第537-538位所示cpg位点的甲基化水平。所述模型的阈值为0.5。通过模型计算的检测指数大于0.5的患者候选为肺癌患者，小于0.5的患者候选为肺部良性结节患者。

141、在上述各方面中，所述检测arhgap35基因甲基化水平为检测血液中arhgap35基因甲基化水平。

142、在上述各方面中，当所述a类型样本和所述b类型样本为(c3)中肺癌不同亚型样本时，所述a类型样本和所述b类型样本具体可为肺腺癌样本、肺鳞癌样本和小细胞肺癌样本中的任意两种。

143、在上述各方面中，当所述a类型样本和所述b类型样本为(c4)中肺癌不同分期样本时，所述a类型样本和所述b类型样本具体可为临床i期肺癌样本、临床ii期肺癌样本和临床iii期肺癌样本中的任意两种。

144、在上述各方面中，当所述a类型样本和所述b类型样本为(c8)中乳腺癌不同亚型样本时，所述a类型样本和所述b类型样本具体可为：乳腺导管原位癌、乳腺浸润性导管癌和乳腺浸润性小叶癌中的任意两种。

145、在上述各方面中，当所述a类型样本和所述b类型样本为(c9)中乳腺癌不同分期样本时，所述a类型样本和所述b类型样本具体可为：临床i期乳腺癌、临床ii期乳腺癌和临床iii期乳腺癌中的任意两种。

146、以上任一所述arhgap35基因具体可包括genbank登录号：nm_004491.5(2019年5月8日)。

147、本发明提供了肺癌患者和乳腺癌血液中arhgap35基因的高甲基化现象。实验证明，以血液为样本就能够区分癌症(肺癌和乳腺癌)患者和无癌对照、区分肺部良性结节和肺癌、区分肺癌不同亚型和不同分期，区分乳腺良性结节和乳腺癌、区分乳腺癌不同亚型和不同分期，并且能够区分肺癌和乳腺癌。本发明对于提高肺癌和乳腺癌早期诊疗效果和降低死亡率均有重要的科学意义和临床应用价值。