[发明专利]一种乳腺癌患者携带胚系致病变异的风险预测系统

说明书

本发明公开了一种乳腺癌患者携带胚系致病变异的风险预测系统，所述系统嵌入了利用深层神经网络使用乳腺癌患者的临床特征开发出来的评分模型，根据评分模型给出的评分，判断乳腺癌患者携带胚系致病变异的高低。与以前的评估模型相比，本发明的风险预测系统诊断效能高，可适于临床推广。

技术领域

本发明属于医学诊断领域，涉及一种乳腺癌患者携带胚系致病变异的风险预测系统。

背景技术

乳腺癌是目前世界上最常见的女性癌症。大约10％乳腺癌患者携带遗传性(胚系)致病变异，而在目前的临床实践中，所有这些携带者中只有不到10％被鉴定出来。BRCA1/2以及同源重组DNA修复所需的PALB2是遗传性乳腺癌和/或卵巢癌中最常见的突变基因。识别具有胚系致病变异(GPVs，germline pathogenic variants)的乳腺癌患者对于系统治疗策略和降低风险的干预措施非常重要。

长期以来，根据家族病史和临床特征(如发病年龄和肿瘤病理信息)对乳腺癌患者携带致病胚系变异的风险进行了评估。然而，突变状态的预测指标表现不佳。目前，使用它们限制了其在进行遗传癌症风险评估中的临床应用。有几项以胚系基因检测为重点的研究，这些研究按照NCCN标准进行，或者按照美国乳腺外科医师协会(ASBrS)的建议对所有乳腺癌患者进行。两项研究表明，目前的NCCN标准(2019年，v3)会遗漏相当一部分(近一半)的乳腺癌患者，这些患者具有可临床操作的致病变异。因此，2019年圣加伦国际共识指南指出，寻求识别具有较高危险的有害突变患者的基因检测算法可能会遗漏大量具有此类突变的患者。此外，与基于家族史或英国和美国卫生系统临床标准的检测相比，对所有乳腺癌患者的检测证明具有成本效益。最近一项基于医院的研究表明，将NCCN标准扩展到所有被诊断患有≤65岁的乳腺癌的女性，可使9种易感基因的敏感性从70％提高到90％，BRCA1/2的敏感性从87％提高到98％。然而，这种替代选择标准需要对79％的乳腺癌妇女进行检测，并且将特异性从53％降低到22％。妇女健康倡议(WHI)的另一项研究表明，即使在没有早期诊断、年龄或家族史的情况下，绝经后乳腺癌患者中致病胚系变异的患病率也可能高到足以保证检测的程度。

无论是为所有还是胃绝大多数乳癌患者进行检测，基因检测服务数量的增加以及对遗传咨询和管理的需求可能不是现有资源所能轻易满足的。在亚洲国家，这种情况会更加复杂。虽然有许多预测模型可用，但它们在亚洲人群中的适用性尚不确定。迫切需要一种对临床可操作基因中的GPVs进行高精度预测的模型。在阐明疾病的遗传因素和临床表型的分子病因学方面的最新进展为进一步根据遗传病因对人类疾病特征进行细分提供了机会。基因和表型之间精确的相关性将进一步提高分子诊断的特异性以及基因检测和临床基因组的临床应用。人工智能，特别是深度学习算法的进步，已经被用于处理庞大而复杂的基因组数据集，并导致近年来对医学研究和临床应用的兴趣迅速增加。本申请评估了3041名接受多基因检测的中国女性乳腺癌患者的多种癌症类型的家族史。通过深度学习，建立了基于表型的亚洲女性乳腺癌预测模型。

发明内容

为了解决现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种乳腺癌患者携带胚系致病变异的风险预测系统。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

根据本发明的一个方面，本发明提供了一种乳腺癌患者携带胚系致病变异的风险预测指标，所述指标包括以下指标的组合：年龄、个人癌症史、癌症家族史、病理特征。

进一步，所述年龄包括发病年龄、评估年龄。评估年龄指的是接受风险预测时的年龄。

进一步，所述个人癌症史包括所有癌症史、乳腺癌史、卵巢癌史、双边乳腺癌史。

进一步，所述癌症家族史包括所有癌症家族史、乳腺癌家族史、卵巢癌家族史、胰腺癌家族史、男性乳腺癌家族史。