[发明专利]一种肺癌中PKM2与癌细胞PD-L1相关性的判断方法

说明书

本发明公开了一种肺癌中PKM2与癌细胞PD‑L1相关性的判断方法，包括如下步骤：步骤100、获取病人肿瘤组织样本；步骤200、基于多种方式评价PKM2和PD‑L1之间的相关性，具备包括：利用TCGA肺腺癌数据集基于mRNA表达评估PKM2和PD‑L1之间的相关性；比较PKM2低表达组和高表达组的PD‑L1的表达差异；通过免疫组化方法评估原发性肺腺癌组织标本中PKM2和PD‑L1蛋白表达的相关性；步骤300、基于上述方式对PKM2和PD‑L1之间相关性的评价，对评价结果进行统计分析；本发明通过多种方式从多个角度对PKM2和PD‑L1之间的相关性进行判断，并且基于比对结果进行分析，从而准确论证PKM2和PD‑L1之间的影响关系。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，具体涉及一种肺癌中PKM2与癌细胞PD-L1相关性的判断方法。

背景技术

非小细胞肺癌(NSCLC)占肺癌病例的85％以上，其中约三分之二的NSCLC患者表现为晚期。虽然对NSCLC的分子靶向治疗改善了突变可顺应性患者的临床疗效，但只有一小部分患者存在这些突变，经常出现对靶向治疗的获得性耐药。因此，寻找新的有效的非小细胞肺癌治疗靶点仍然是一个未被满足的需求。PKM2(糖酵解丙酮酸激酶的同工酶)在调节代谢活动中扮演着重要角色。除了作为代谢酶的已知作用外，PKM2还可在癌症的发展和进展中作为信号调制器。

PKM2的高表达参与了CD44+A549肺腺癌干细胞的细胞增殖和肿瘤形成。更重要的是，PKM2表达增强有助于CD44+A549肺腺癌干细胞的应激抵抗和治疗抵抗，提示PKM2是肺腺癌的潜在靶点治疗。然而现有的研究存在一些局限性：队列比较小，且对于该样本数据没有剔除相关的异常数据，而且后续的比对分析中也没有涉及对异常数据的纯化处理。此外，现有技术是对无复发生存率进行了单因素分析，而不是对总生存率进行了多因素分析，而且上述因素的分析是直接依据表达水平进行的定性分析，没有直观的数据支撑，这使得本就说服力不足的比对结果无法支持所得出的结论。因此，PKM2表达在肺腺癌患者中的预后影响尚不清楚。

发明内容

本发明的目的在于提供一种肺癌中PKM2与癌细胞PD-L1相关性的判断方法，以解决现有技术中无法将表达水平进行数据化以及对数据中的异常数据进行纯化的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：

一种肺癌中PKM2与癌细胞PD-L1相关性的判断方法，包括如下步骤：

步骤100、获取多个病人的肿瘤组织样本组成队列，并剔除异常肿瘤组织样本；

步骤200、基于多种方式评价PKM2和PD-L1之间的相关性，具备包括：

利用TCGA肺腺癌数据集基于mRNA表达评估PKM2和PD-L1之间的相关性；

比较PKM2低表达组和高表达组的PD-L1的表达差异；

通过免疫组化方法评估原发性肺腺癌组织标本中PKM2和PD-L1蛋白表达的相关性；

步骤300、基于上述方式对PKM2和PD-L1之间相关性的评价，对评价结果进行统计分析。

进一步地，在步骤200中，从TCGA中筛选有关mRNA表达、突变状态和生存时间的数据；

基于RNA-Seq-V2-RSEM检测mRNA表达，并以mRNA表达为基础的生存分析的高/低PKM2的临界值由cutofffinder确定；

对于PD-L1基因，根据IHC检测PD-L1表达阳性率记录PD-L1高/低组的截止值，然后检查其与生存率的关系；

采用Mann-Whitney检验比较高PKM2肿瘤和低PKM2肿瘤的PD-L1水平。