[发明专利]一种基于多基因表达特征谱的胰腺癌个性化预后评估方法

权利要求书

1.一种基于多基因表达特征谱的胰腺癌个性化预后评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取胰腺癌预后风险基因列表与基因权重；

步骤2、利用胰腺癌患者肿瘤组织转录组和生存数据构建预后评估模型；

步骤3、根据胰腺癌患者肿瘤组织的基因表达谱计算患者的风险得分；

步骤4、根据患者的风险得分计算患者每年的生存概率；

所述步骤1中的获取胰腺癌预后风险基因列表与基因权重具体为：

步骤1.1、从Genomic Data Commons Data Portal数据库中下载胰腺癌患者肿瘤组织和癌旁组织转录组数据以及临床数据，获得胰腺癌患者肿瘤组织基因表达谱FPKM数值，进行对数转换；

步骤1.2、设总样本数为m，将所有样本根据其基因表达值的三分位数分为三组，其中，基因表达值具体是指步骤1.1中获得的FPKM数值，用V表示，对第i个基因记为V_i，利用Cox比例风险模型计算第三分组相比第一分组的生存风险，得出第i个基因的风险比HRi和P值，即得出每一个基因的风险比；定义P值0.05具有显著性，筛选具有显著性的生存风险基因，记为N₁；此外，计算每个基因与患者生存天数的相关性，得出每个基因的相关系数r和P值；定义P值0.05具有显著性，筛选具有显著性的生存相关基因，记为N₂；将生存风险基因和生存相关基因的交集定义为预后风险基因，记为N，则有：

N＝N₁∩N₂ (1)

步骤1.3、根据第i个基因的风险比计算第i个基因的权重W_i，计算公式为：

这样就能得出每一个基因的权重，最终得到的胰腺癌预后风险基因列表与基因权重；

所述胰腺癌预后风险基因列表与基因权重如下表所示：

所述步骤2中的利用胰腺癌患者肿瘤组织转录组和生存数据构建预后评估模型，具体为：

步骤2.1、定义基因表达值为V，根据第i个基因在第j个样本中的表达值和权重计算第i个患者的风险得分S_j；计算公式为：

其中，j表示样本编号，m表示样本总数，V_ij表示第i个基因在第j个样本中的表达值；

步骤2.2、将所有胰腺癌患者样本按照风险得分从低到高排序，使用滑动窗口模型对每50个样本计算平均风险得分计算公式为：

其中j+49表示从样本j开始计数的后50个样本；

步骤2.3、使用Weibull分布对50个样本的生存数据进行曲线拟合，Weibull分布的概率密度函数为：

其中k＞0是形状参数，λ＞0是分布的比例参数；

步骤2.4、对每50个样本计算出所对应的k_j和λ_j；k_j为一个固定的数值，均值为：

其中，k_j为第j个样本到第j+49个样本生存曲线Weibull分布的形状参数；

定义λ_j与的函数关系为：

其中，λ_j表示第j个样本到第j+49个样本生存曲线Weibull分布的比例参数；

其中e为自然对数的底，α、β为函数的参数，对上式取对数得：

其中logλ_j与为线性关系，通过线性拟合求解；

根据平均风险得分与Weibull分布参数λ_j的拟合曲线，得出的函数关系为：

将代入该函数得出预测的λ_j′，λ_j′为用该函数计算出的预期分布参数，计算λ_j与λ_j′的相关性得相关系数R²＝0.978，P值＝1.48E-39；

所述步骤3中的根据胰腺癌患者肿瘤组织的基因表达谱计算患者的风险得分，具体为：获取胰腺癌患者肿瘤组织的第i个基因表达谱的FPKM数值，记为：V_i；第i个基因对应的权重记为：W_i；患者风险得分记为：S；计算公式为：

其中i为基因编号，n为基因个数；

所述步骤4中的根据患者的风险得分计算患者每年的生存概率，具体为：将患者的风险得分S带入Weibull分布的累积分布函数得出该患者的存活概率函数为：

其中t为时间，α、β、S、均为固定参数。