[发明专利]基于PDC/PDX药敏实验和多组学检测分析的伴随诊断模型及应用

权利要求书

1.一种基于PDX或PDC模型药敏实验和多组学检测分析的伴随诊断模型的应用，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)根据伴随诊断方案研发目标，确定药敏实验和多组学数据检测分析模式：P*A*N；其中，P表示肿瘤患者的数量，P为整数，P≥3；A表示实验臂的数量，A为整数，A≥1；N表示携带同一患者肿瘤组织的受试个体分到每个臂的数量，N为整数，N≥1；P10，记为P0；P≥10，记为P1；其中，所述步骤1)包括以下步骤1.1)～1.3)

步骤1.1)若A＝1且P10，则确定药敏实验和多组学数据检测分析模式为P0*1*N；否则，执行步骤1.2)；

步骤1.2)若A＝1且P≥10，则确定药敏实验和多组学数据检测分析模式为P1*1*N；

否则，执行步骤1.3)；

步骤1.3)若A1且P10，则确定药敏实验和多组学数据检测分析模式为P0*A*N；否则，确定药敏实验和多组学数据检测分析模式为P1*A*N；

步骤2)根据步骤1)中确定的药敏和多组学数据检测分析模式，进行PDX和/或PDC模型构建和/或复苏；

步骤3)药敏实验数据采集分析，定量化药物效果，对肿瘤患者进行分组；

步骤4)根据方案设计对分组肿瘤患者进行多组学检测并记录整理其数据；

步骤5)多组学伴随诊断标志物挖掘模式选择；

步骤6)形成一种基于PDX或PDC模型药敏实验配套的多组学标志物挖掘方案，并得到肿瘤伴随诊断相关的基因标志物组合。

2.如权利要求1所述的应用，其特征在于，步骤2)中PDX和/或PDC模型构建和/或复苏后，对模型样本和模型所来源的原始肿瘤患者的组织样本进行一致性评价，包括病理学、免疫组化染色、高通量测序、蛋白组检测之任一或其组合；其中，高通量测序和蛋白组检测一致性评价中，既可基于全谱进行，也可仅评价COSMIC Cancer Gene Census中所涉及目标基因或蛋白。

3.如权利要求1所述的应用，其特征在于，步骤3)具体包括以下子步骤：

步骤3.1)药敏实验数据采集；

步骤3.2)药敏实验数据预处理；

步骤3.3)药物效果的定量化，包括药敏反应级别疾病控制率DCR和抑瘤率TGI；

步骤3.4)根据步骤3.3)定量化的药物效果，按实验臂基于接受药物治疗的效果对肿瘤患者进行排序，根据中位值或分位数，分为药物敏感组Gp和耐药组Gn。

4.如权利要求3所述的应用，其特征在于，步骤3.4)的具体计算标准是指药物敏感组Gp是由该实验臂处理下，步骤3)中药敏反应级别疾病控制率DCR比例较高或抑瘤率TGI数值较大的肿瘤患者组成，即患者PDX/PDC模型药敏实验的DCR或TGI在该实验臂降序排列中，至少处于前50％，当病例数量P值越大，排名比例可以逐步缩小，至前10％为止；耐药组Gn是由该实验臂处理下，步骤3)中药敏反应级别疾病控制率DCR比例较低或抑瘤率TGI数值较小的肿瘤患者组成，即患者PDX/PDC模型药敏实验的DCR或TGI在该实验臂降序排列中，至少排在后50％，当病例数量P值越大，排名比例可以逐步缩小，至后5％为止。

5.如权利要求1所述的应用，其特征在于，步骤6)具体包括以下子步骤：

步骤6.1)以转录组和/或蛋白组差异表达为特色的多组学整合挖掘方案；

步骤6.2)以转录组和/或蛋白组差异基因调控为特色的多组学整合挖掘方案；

步骤6.3)肿瘤伴随诊断相关的基因标志物组合优化，基于贪婪算法的逐次增加迭代或基于遗传算法的进化迭代进行。