[发明专利]基于PCD相关基因组合构建的模型在制备预测结肠腺癌预后产品中的应用

权利要求书

1.基于PCD相关基因组合构建的模型在制备预测结肠腺癌预后产品中的应用。

2.根据权利要求1所述应用，其特征在于，所述PCD相关基因包括SPTBN2、DNAJC2、DRD4、SH3GL3、FOXS1、GSTM1、ISYNA1、NOL3、GPR27、PPARGC1A、RAB36、SEZ6L2、SERPINE1和TNNT1。

3.根据权利要求1所述应用，其特征在于，所述应用是通过检测所述PCD关键基因的表达水平，从而预测结肠腺癌预后和指导临床应用。

4.根据权利要求3所述应用，其特征在于，所述检测采用的试剂包括特异性扩增PCD相关基因的上下游引物或者特异性识别PCD关键基因的探针；所述上下游引物如SEQUENCELISTING所示；所述产品包括试剂盒和芯片。

5.一种预测结肠腺癌预后的产品，其特征在于，包括检测离体结肠腺癌组织样本中PCD相关基因：SPTBN2、DNAJC2、DRD4、SH3GL3、FOXS1、GSTM1、ISYNA1、NOL3、GPR27、PPARGC1A、RAB36、SEZ6L2、SERPINE1和TNNT1表达水平的试剂。

6.根据权利要求5所述预测结肠腺癌预后的产品，其特征在于，采用所述产品检测PCD相关基因的表达水平，使用风险评分公式进行风险评分，其中，n为PCD相关基因的数量，βi为PCD关键基因的系数，exp of mRNA为纳入风险评分系统的基因表达水平；所纳入组合的14个PCD相关基因：SPTBN2、DNAJC2、DRD4、SH3GL3、FOXS1、GSTM1、ISYNA1、NOL3、GPR27、PPARGC1A、RAB36、SEZ6L2、SERPINE1和TNNT1；预测结肠腺癌预后情况时，根据风险评分临界值(0.913)将患者分为高风险组和低风险组。

7.采用权利要求6所述的风险评分公式获得的预测结肠腺癌预后模型，其特征在于，该预测结肠腺癌预后模型为：风险评分＝(0.238×DRD4表达水平)+(0.034×TNNT1表达水平)+(0.019×SEZ6L2表达水平)+(0.020×ISYNA1表达水平)+(0.0125×DNAJC2表达水平)+(0.078×SPTBN2表达水平)+(2.437×SH3GL3表达水平)+(0.371×GPR27表达水平)+(0.004×SERPINE1表达水平)+(0.071×NOL3表达水平)+(0.257×FOXS1表达水平)+(0.089×GSTM1表达水平)+(-0.244×RAB36表达水平)+(-0.208×PPARGC1A表达水平)；当风险评分大于0.913时，患者为高风险患者；当风险评分小于0.913时，患者为低风险患者。

8.根据权利要求7所述的预测结肠腺癌预后模型，其特征在于，利用癌症基因组图谱(TCGA)数据库的COAD数据进行肿瘤和正常配对样本间的差异基因分析，并筛选出差异基因与程序性死亡相关基因交集作为候选基因集，依据经过LASSO-COX回归分析并逐步优化后，构建由SPTBN2、DNAJC2、DRD4、SH3GL3、FOXS1、GSTM1、ISYNA1、NOL3、GPR27、PPARGC1A、RAB36、SEZ6L2、SERPINE1和TNNT1，选择具有统计学意义的基因构建生存相关的线性分析评估模型，计算各个样本的风险值并取中位数为截断值，将样本分为高、低风险组。采用时间依赖的ROC曲线评估模型1、3、5年的生存期的预测能力，同时分析高、低组的生存曲线。对TCGA数据集依照风险值进行了差异基因重分析以及通路富集分析。

利用GEO数据库中GSE17536(n＝177)，GSE17537(n＝55)，GSE39582(n＝479)和GSE29623(n＝65)数据集作为验证数据集，验证该预后模型。接着利用单因素富集分析评估免疫细胞及功能在风险值水平上存在的差异，并预测了模型与免疫治疗间的影响。利用该模型并结合临床数据绘制列线图，评估患者的预后生存率并制定个性化治疗方案。