[发明专利]肿瘤分子分型方法及装置、终端设备及可读存储介质

说明书

本发明提供了一种肿瘤分子分型方法及装置、终端设备及可读存储介质，其中，方法包括：获取多个肿瘤组织样本的测序数据，并计算拷贝数数值；筛选各肿瘤组织样本中发生变异的基因；对发生变异的基因进行无监督聚类得到多个样本类别；筛选各样本类别样本间基因拷贝数变异显著的基因并无监督聚类得到多个基因类别；基于拷贝数变异计算第一主成分，并通过回归分析确定第一主成分对患者预后的影响；根据第一主成分对患者预后的影响计算各肿瘤组织样本的拷贝数变异分值，并根据该值对各样本类别的样本进行分类，完成对肿瘤的分子分型。其基于每个基因的拷贝数变异进行分子分型，分辨率高、分型精准，且可以显著区分不同分子分型肿瘤患者的预后。

技术领域

本发明涉及生物医学技术领域，尤其涉及一种肿瘤分子分型方法及装置、终端设备及可读存储介质。

背景技术

肿瘤是人体中正在发育或成熟的正常细胞，在某些致瘤因素的作用下某些细胞群出现过度增殖或者异常分化而生成的局部肿块。与正常组织细胞相比，这些细胞的新陈代谢不符合正常规律，也不会正常死亡。这种不受约束的生长导致细胞形态和功能异常，从而破坏了正常组织器官的结构并影响其功能。肿瘤是一种由于基因改变导致的疾病。内部或者外部的致瘤因素诱发体细胞基因突变，而失常的基因引发一系列异常生物学途径，从而改变细胞形态与功能。研究表明肿瘤的发生是多基因，多步骤的复杂疾病。恶性肿瘤（癌症）已经成为严重威胁中国人群健康的主要公共卫生问题之一，根据最新的统计数据显示，恶性肿瘤死亡占居民全部死因的23.91％，且近十几年来恶性肿瘤的发病死亡均呈持续上升态势,每年恶性肿瘤所致的医疗花费超过2200亿，防控形势严峻。为了提肿瘤的诊疗水平及治愈率，基于基因组大数据和机器学习算法对肿瘤进行分子分型来推动精准医疗显得尤为重要。

胰腺癌在中国是一种较为高发且难治的癌症，据2015年的癌症统计数据显示，胰腺癌的发病率在癌症领域排名第9，死亡率排名第6。以胰腺癌为例，虽然目前存在针对胰腺癌的分子分型的技术方案，但均存在各种缺陷，包括分子分型与预后关系不紧密、不同分子分型的基因组特征与癌变机制不明确、分子分型无法与特定的治疗方案建立联系等。例如，一类技术方案为基于同源重组修复基因（Homologous Recombination Repair, HRR）是否突变将胰腺癌进行分子分型，但是该技术方案只能区分应用铂类化疗或PARP（poly(ADP-ribose) polymerase）抑制剂治疗患者的预后，对于接受其他治疗方式的胰腺癌患者的预后无法有效区分，可见该分子分型技术方案存在较大的局限性。还有一类技术方案为基于基因组大片段扩增和缺失对胰腺癌患者进行分子分型，但该技术用于进行分子分型的数据分辨率过低，无法获得精准的分子分型，且该结果与患者预后并不具有显著的相关性。再有一类技术方案为基于肿瘤组织的转录谱对胰腺癌患者进行分子分型，但该技术对肿瘤组织的质量要求较高，否则无法获取准确的转录谱数据，限制了该技术的临床应用，且该技术并不能区分所有分型之间的预后差异。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种肿瘤分子分型方法及装置、终端设备及可读存储介质，有效解决现有分子分型方法对肿瘤组织的质量要求较高、不能区分所有分型之间的预后差异等技术问题。

本发明提供的技术方案如下：

一方面，本发明提供了一种肿瘤分子分型方法，包括：

获取多个肿瘤组织样本的测序数据，并基于预先构建的覆盖深度基线计算各基因的拷贝数数值；

根据预设的拷贝数变异数阈值和计算得到的拷贝数数值筛选各肿瘤组织样本中发生变异的基因；

基于选定基因的拷贝数数值对肿瘤组织样本进行无监督聚类得到针对不同变异特征的多个样本类别；

筛选各样本类别样本间基因拷贝数变异达到预设差异的基因；

针对筛选得到的基因进一步进行无监督聚类得到针对不同变异特征的多个基因类别；