[发明专利]一种用于对肌层浸润性膀胱癌进行分子分型和/或预后预测的生物标记物组合及其应用

说明书

本发明涉及一种用于对肌层浸润性膀胱癌进行分子分型和/或预后预测的生物标记物组合及其筛选方法和应用，所述生物标记物组合包括以下基因：FGF10、TP53INP1、DDR2、MYC、CDC73、IGF1、PLA2G1B、SKI、FN1、EGFR、PPARG、PDGFRA、PDGFD、GAS6、PDGFC、FNTB和CCNB1。基于该生物标记物组合的转录数据的非负矩阵分解方法聚类分析，可将肌层浸润性膀胱癌分成类，分别对应不同的表达特征谱。该分类分别对应显著不同的总体生存状况，因此可用于生存预后评估。本发明所采用的转录数据分析方法选用生物标记物集合个数少，分析步骤简单，同时满足大样本分析需求，对计算能力要求低，适用于标准化后的转录数据，该转录数据可为转录组学数据亚集、亦可为单独检测的基因转录数据的集合。

技术领域

本发明属于及生物医药技术领域，尤其涉及一种用于对肌层浸润性膀胱癌进行分子分型和/或预后预测的生物标记物组合及其筛选方法和应用。

背景技术

膀胱癌是泌尿系统最常见的恶性肿瘤。按照肿瘤的是否侵入肌层，膀胱癌分为非肌层浸润性(Non-muscle-invasive bladder cancer，NMIBC)和肌层浸润性膀胱癌(Muscle-invasivebladder cancer，MIBC)。肌层浸润性膀胱癌在初发膀胱肿瘤中约占25％。此外，10％-20％的非肌层浸润性膀胱癌会进展为肌层浸润性膀胱癌。肌层浸润性膀胱癌恶性程度高，预后差，5年总体生存率(overall survival)不及50％，若发生淋巴结转移或远端转移，则预后更差。目前缺少简单有效的预后预测生物标志物和相关方法。

膀胱癌是一种异质性疾病，转录组学的应用极大促进了对该疾病的分子特征及其与临床表现相关性的理解。基于转录组学的分子分型为解释该疾病生物学行为提供了基础，并有望改善现有的病理诊断方法及治疗方式。全转录组或多组学整合分析发现肌层浸润性膀胱癌可分为管腔型和基底型，亦可细分为luminal-papillary型、luminal-infiltrated型、luminal型、basal-squamous型和neuronal型，分别对应不同临床病理表型。这些分子分型方法有助于对疾病机制的理解，但由于过于复杂，临床实施难度大，目前仍亟需简单有效的分子分型标记物及组学分析方法。

发明内容

为了于克服现有技术中的缺陷，本发明提供一种用于对肌层浸润性膀胱癌进行分子分型和/或预后预测的生物标记物组合及其筛选方法(转录数据分析方法)，基于该生物标记物组合的转录数据可对大样本肌层浸润性膀胱癌进行分子分型，进而评估生存预后。该转录数据分析方法选用基因个数少，步骤简单，同时满足大样本分析需求，对计算能力要求低，适用于标准化后的转录数据。该转录数据可为转录组学数据亚集、亦可为单独检测的基因转录数据的集合。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一方面是提供一种用于对肌层浸润性膀胱癌进行分子分型和/或预后预测的生物标记物组合，所述生物标记物组合包括FGF10、TP53INP1、DDR2、MYC、CDC73、IGF1、PLA2G1B、SKI、FN1、EGFR、PPARG、PDGFRA、PDGFD、GAS6、PDGFC、FNTB和CCNB1基因中的至少一种。

进一步地，所述生物标记物组合包括第1组：FGF10、IGF1、SKI、GAS6、PDGFC、DDR2、PDGFRA和FN1，或者包括第2组：EGFR、MYC、CDC73和CCNB1，或者包括第3组：PPARG和TP53INP1，或者包括第1组、第2组和第3组的任意组合。