[发明专利]一种基于血清肽的胰腺癌诊断模型的建立方法及其应用

权利要求书

1.一种基于血清肽的胰腺癌诊断模型的建立方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤a)建立非靶向检测人血清肽含量的液相-串联质谱联用检测方法；

步骤b)筛选出受试人员中的胰腺癌人群和非胰腺癌人群中差异的质谱信号，并进行肽序列和来源蛋白的鉴定，并基于来源蛋白在血清中的丰度，将所鉴定出的血清肽区分为高丰度血清蛋白来源及低丰度血清蛋白来源；

步骤c)将胰腺癌人群和非胰腺癌人群分成训练集和测试集，通过训练集样本的血清非靶向肽组学研究技术进行筛选，基于已鉴定出的肽信号确定差异血清肽信号：可以作为潜在的诊断胰腺癌的生物标志物；

步骤d)通过广义逻辑回归建模，基于上述差异血清肽信号，建立胰腺癌诊断模型并确定截断值，经测试集样本验证后证实该诊断模型对胰腺癌状态的各项诊断评价指标，采用广义逻辑回归算法来建立模型，通过对训练样本的训练预测，建立诊断模型，确定出联合因子：

联合因子＝4.6722+1.3278×H1+0.8830×H2+1.3649×H3-2.4538×H4+2.2384×H5-1.2477×H6+1.4122×H7+2.8573×H8

其中：

H1为LMIEQNTKSPLFMGKVVNPTQK(SERPINA1)的丰度与混合液的比值，

H2为TDEKKKRKSNQLKEIRRTELKRYY(NCOA7)的丰度与混合液的比值，

H3为KVSFLSALEEYTKKLNT(Apolipoprotein A-I)的丰度与混合液的比值，

H4为WDLDPEVRPTSAVAA(Apolipoprotein C-III)的丰度与混合液的比值，

H5为LSYFVELGTQPATQ(APOA2)的丰度与混合液的比值，

H6为TDQVLSVLKGEE(Apolipoprotein C-II)的丰度与混合液的比值，

H7为SSKITHRIHWESASLLR(C3)的丰度与混合液的比值，

H8为LKaceNGEPLLTRDRIQIEQGTpLNITIV(CNTN4)的丰度与混合液的比值；

测试集选用的是训练集以外的样本作为测试集进行验证。

2.根据权利要求1所述的一种基于血清肽的胰腺癌诊断模型的建立方法，其特征在于：步骤b)中所述非胰腺癌人群包括慢性胰腺炎人群和胰腺健康人群。

3.根据权利要求1所述的一种基于血清肽的胰腺癌诊断模型的建立方法，其特征在于：步骤c)中所述的血清非靶向肽组学研究技术包括：采用方差分析、Lasso回归模型、逐步回归模型和逻辑回归人工智能模式识别技术对胰腺癌人群和非胰腺癌人群的血清肽信号进行多维数据分析，得到最优差异血清肽信号，作为潜在的诊断胰腺癌的生物标志物。

4.根据权利要求1所述的一种基于血清肽的胰腺癌诊断模型的建立方法，其特征在于：所述生物标志物为以下8种差异性血清肽：

“LMIEQNTKSPLFMGKVVNPTQK(SERPINA1)”、

“TDEKKKRKSNQLKEIRRTELKRYY(NCOA7)”、

“KVSFLSALEEYTKKLNT(Apolipoprotein A-I)”、

“TDQVLSVLKGEE(Apolipoprotein C-II)”、

“WDLDPEVRPTSAVAA(Apolipoprotein C-III)”、

“LSYFVELGTQPATQ(APOA2)”、

“SSKITHRIHWESASLLR(C3)”、

“LKaceNGEPLLTRDRIQIEQGTpLNITIV(CNTN4)”。

5.根据权利要求1所述的一种基于血清肽的胰腺癌诊断模型的建立方法，其特征在于：步骤a)中液相-串联质谱联用检测方法包括以下步骤：首先利用液相系统将血清中的血清肽进行色谱分离，其次利用串联的高分辨质谱系统在正离子模式下以全扫描检测的方式检测肽信号的丰度；再通过二级质谱的谱图比对分析，确定血清肽的氨基酸序列。