[发明专利]一种预测结肠癌预后的标志物及其应用

说明书

本发明属于基因技术和医学领域，具体涉及一种预测结肠癌预后的标志物及其应用。该预测结肠癌预后的标志物包括自噬相关的lncRNA和/或自噬相关的mRNA标志物，所述自噬相关的lncRNA为CASC9、PCAT6、AP006621.2、GS1‑124K5.4、MIR4435‑2HG、AL354993.2、AC048344.4、AC010973.2、AL590483.1、AL137782.1、STAG3L5P‑PVRIG2P‑PILRB、LINC00513、SNHG16和AP001554.1，所述自噬相关的mRNA为GRID1、DAPK1、RAB7A、PELP1、ULK3和WIPI2。该预测结肠癌预后的标志物可用于预测结肠癌预后风险和生存率，为病人预后及健康管理提供指导依据，实现个体化精准治疗。

技术领域

本发明属于基因技术和医学领域，具体涉及一种预测结肠癌预后的标志物及其应用。

背景技术

结肠癌是一种最常见的恶性上皮细胞肿瘤，是世界范围内死亡的主要原因之一。尽管在诊 断和治疗策略方面取得了进展，但结肠癌患者5年生存率仍然低于50％。因此，研究结肠癌的发病的基本分子机制，确定分子生物标志物，对结肠癌患者的生存评估仍然势在必行。

自噬是肌体内维持代谢平衡和细胞在代谢压力(如能量缺乏和饥饿)以及生理和病理条件(如 衰老、凋亡和癌症)下的主要分解代谢过程。自噬作用复杂，并且在各种类型的癌症中有所不 同，可发挥抑癌或促癌的作用。因此，使其成为潜在的癌症治疗靶点。近年来，许多研究都试图通过研究自噬路径寻找新的治疗癌症的潜在治疗靶点。此外，有研究证明自噬药物通过促 进癌细胞自噬性死亡(II型细胞死亡)抑制结肠癌的进展。例如，NVP-BEZ235处于第I/II阶 段临床试验中，可同时诱导结肠癌细胞凋亡和自噬。然而，先前的研究大多集中在研究自噬在 肿瘤形成中的作用，包括采用细胞系或动物模型中数量有限的自噬相关基因。因此，自噬相关 多基因系统性表达模式的预后价值尚未被评估。

基因分子标志物，是指基于一组基因的表达，通过机器学习建立数学模型，用于预测临床 上的具体目标如预后生存期率或转移率等。近年来基因表达检测手段已经相当成熟，包括高通 量的RNA测序，以及相对低通量的实时定量聚合酶链式反应(RT-qPCR)技术等。但是如何找 到一组优化的自噬相关并与预后总生存率相关的基因组合，并且整合临床信息，病理诊断结果 构建的数学模型，并能达到良好效果，未见报导。

Long non-coding RNAs(lncRNAs),参与多种生物过程，占了非编码RNA总量的80％。参 与多种类型的癌症，以多种方式调控肿瘤的发生和发展。现有的研究表明，lncRNAs是调节 自噬和肿瘤进展的重要调节因子。最近的报告也指出，lncRNAs可以通过调控自噬，影响结肠 癌患者的生存和肿瘤进程。然而，现有技术中，还没有自噬相关lncRNA和mRNA组合的风险评分模型及在此基础上进一步结合临床信息的诺莫图，通过对与预后相关的RNA表达水平 的检测和临床信息采集，预测结肠癌患者的生存。

近年来，使用列线图构建预测模型受到越来越多的关注，通过综合考虑多种预后指标，以 直观的图表来量化风险。已有多项研究报道，列线图预测模型对于乳腺癌、前列腺癌、胃癌和 非小细胞肺癌的预测预后能力较传统TNM分期有所提高。然而，目前尚缺乏有效实用的结肠癌术后患者的列线图预测模型。王峰报导构建了基于临床独立预后指标的线列图用于结肠癌预 后风险分层，可能原因为缺乏必要的手术相关信息以及重要的实验室基因检查结果但并未结合 非编码RNA和编码mRNA的表达变化等基因水平的独立预后指标，构建的列线图一致性指数C-index为0.768。但是由于RNA表达比蛋白质表达及其他临床预后特征出现更早，因此采 用RNA作为风险marker可以提高预测准确性，及早干预，改善预后。