[发明专利]一种通过血液样本判断肺结节良恶性的方法

权利要求书

1.一种通过血液样本判断肺结节良恶性的方法，其特征在于，其是使用cfDNA多基因变异结合机器学习来判定，包括如下步骤：

S1.对肺结节患者外周血cfDNA进行文库构建；

S2.采用肺癌相关18个基因捕获探针对cfDNA进行杂交捕获，该18个基因分别为STAT3、DDR2、STAT3、ERBB3、SOD2、RAF1、ERBB4、AKT1、SLIT1、NTRK1、DDR2、KEAP1、NOTCH1、TSC2、JAK2、JAK2、EGFR和ATM；

S3.使用测序仪进行测序，对测序数据进行数据分析，分析每个基因的累计突变频率，使用逻辑回归的模型判断样本的良恶性。

2.根据权利要求1所述的通过血液样本判断肺结节良恶性的方法，其特征在于，S1中，对cfDNA进行文库构建，具体包括如下步骤：

S11.提取外周血血浆中的游离的DNA，并对提取的cfDNA进行质量控制，测定其片段大小和浓度，片段大小峰值位于40-170bp，DNA起始量在5-25ng之间；

S12.然后依次对提取的cfDNA进行双链末端修复、样品纯化、3′末端加T、连接接头、PCR扩增富集，

S13.最后对所述PCR扩增富集的产物进行PCR产物纯化，即获得cfDNA文库。

3.根据权利要求2所述的通过血液样本判断肺结节良恶性的方法，其特征在于，S12的样品纯化以及S13的PCR产物纯化都采用磁珠吸附法进行。

4.根据权利要求1所述的通过血液样本判断肺结节良恶性的方法，其特征在于，S2中捕获探针的3′端具有生物素标记，基因捕获探针采用覆瓦式探针，探针长度120bp。

5.根据权利要求1所述的通过血液样本判断肺结节良恶性的方法，其特征在于，S2中，在杂交捕获中，按照一个探针捕获10-12个cfDNA文库的用量添加捕获探针。

6.根据权利要求1所述的通过血液样本判断肺结节良恶性的方法，其特征在于，S3中，使用第二代高通量测序仪Illumina NextSeq550对样本进行测序，18个基因目标区域cfDNA测序深度达到10000X。

7.根据权利要求1所述的通过血液样本判断肺结节良恶性的方法，其特征在于，S3中，数据分析包括使用afterQC去除低质量数据，bwa进行数据比对，使用dedup软件去除PCR重复，samtools+VarScan2进行变异检测，然后使用MrBam统计每个变异位点比对唯一读段数量，过滤唯一读段小于2的变异，使用正常人baseline数据库过滤正常人中出现的体细胞变异。

8.根据权利要求1所述的通过血液样本判断肺结节良恶性的方法，其特征在于，S3中，使用逻辑回归的模型是通过公式log(p/(1-p))＝b0+b1*x1+b2*x2+…+bn*xn计算，得到在给定基因突变频率(x1,x2,…xn)时，样本为恶性的概率p；当p>0.5时判定样本为恶性，其余判定样本为良性。