[发明专利]一组用于预测乳腺癌新辅助化疗敏感性的基因标签及应用

说明书

本发明属于肿瘤基因检测技术领域，具体涉及一组用于预测乳腺癌紫杉醇和蒽环新辅助化疗敏感性的基因标签及其应用。在本发明中，基于LASSO逻辑回归获得与乳腺癌新辅助化疗敏感性相关的25个基因构成的基因标签，计算预测包含基因表达量的评分可以准确地预测乳腺癌患者使用紫杉醇和蒽环新辅助化疗的敏感性，预测患者对治疗的反应，甄别患者是否从化疗中获益，从而指导乳腺癌新辅助化疗方案的选择，避免过度治疗，并降低医疗成本。

技术领域

本发明属于肿瘤基因检测技术领域，具体涉及一组用于预测乳腺癌紫杉醇和蒽环新辅助化疗敏感性的由25个基因表达量所构成的基因标签及其应用。

背景技术

2020年全球最新癌症数据显示，乳腺癌取代肺癌成为全球第一大癌，发病率全球第一，死亡率位居女性癌症死亡的首位，严重威胁女性生命健康(International Agencyfor Research on Cancer:latest global cancer data:cancer burden rises to19.3million new cases and 10.0million cancer deaths in 2020,2020)。乳腺癌是一种生物学特征高度异质性的恶性肿瘤，根据分子分型不同具有不同的临床特征、治疗反应和预后(Rouzier R,Perou CM,Symmans WF,et al:breast cancer molecular subtypesrespond differently to preoperative chemotherapy.clin cancer res 11:5678-85,2005)。预测乳腺癌的治疗敏感性，选择最有效的治疗方法以避免过度治疗，是乳腺癌精准治疗的基础。

评价新辅助化疗的敏感性是临床实践中一项重要任务。新辅助化疗后获得病理完全缓解(pCR)的患者比残留疾病(RD)患者表现出更好的长期无病生存能力(Hess KR,Anderson K,Symmans WF,et al:Pharmacogenomic predictor of sensitivity topreoperative chemotherapy with paclitaxel and fluorouracil,doxorubicin,andcyclophosphamide in breast cancer.J Clin Oncol 24:4236-44,2006)。以紫杉醇和蒽环为基础的新辅助化疗是乳腺癌的标准治疗方案，但文献报道不同的乳腺癌患者使用该方案的pCR率仅为6％-30％(Gonzalez-Angulo AM,Iwamoto T,Liu S,et al:Geneexpression,molecular class changes,and pathway analysis after neoadjuvantsystemic therapy for breast cancer.Clin Cancer Res 18:1109-19,2012)。识别哪些患者会获得pCR从治疗中受益，哪些患者治疗获益的可能性很低或没有，使他们规避该方案化疗的毒性，更早地应用替代方法非常重要。

文献已报道有多种生物标志物可以预测化疗疗效，但多数只能预测对单个药物的敏感性。国外有学者开发出多基因生物标志物(基因标签)如Oncotype Dx,MammaPrint,PAM50,EndoPredict,Genomic Grade Index(GGI)来预测联合化疗是否可减少患者复发风险(Kwa M,Makris A,Esteva FJ:Clinical utility of gene-expression signatures inearly stage breast cancer.Nat Rev Clin Oncol 14:595-610,2017)。但这些方法预测化疗疗效不理想，临床应用价值低。其中仅Oncotype Dx基因标签被美国国家综合癌症网络(NCCN)乳腺癌小组推荐用于淋巴结阴性乳腺癌以识别哪些患者需给予辅助化疗来降低复发风险。但迄今为止，还没有开发出临床可用的预测乳腺癌新辅助化疗效果，即预测能否获得病理完全缓解(pCR))，用于指导乳腺癌患者选择化疗方案的基因标签。

发明内容