[发明专利]一种通过血液样本判断肺结节良恶性的方法在审
| 申请号： | 201810759269.6 | 申请日： | 2018-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN108949979A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 温媛;周衍庆;陈实富;张实唯 | 申请（专利权）人： | 深圳市海普洛斯生物科技有限公司 |
| 主分类号： | C12Q1/6886 | 分类号： | C12Q1/6886 |
| 代理公司： | 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) 11411 | 代理人： | 陈剑聪 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区高*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种通过血液样本判断肺结节良恶性的方法，其是使用cfDNA多基因变异结合机器学习来判定，包括对肺结节患者外周血cfDNA进行文库构建，并采用肺癌相关18个基因捕获探针对cfDNA进行杂交捕获，使用测序仪进行测序，分析每个基因的累计突变频率，使用逻辑回归的模型判断样本的良恶性。本发明能够高灵敏度、高特异性的区分肺部结节患者的良恶性，避免了人工读取CT影像学的经验错误，避免了肺癌的漏检以及良性结节患者穿刺或者手术取样活检的痛苦。 | ||
| 搜索关键词： | 肺结节 血液样本 肺癌 肺部结节 高灵敏度 基因捕获 机器学习 良性结节 逻辑回归 模型判断 取样活检 人工读取 突变频率 文库构建 杂交捕获 穿刺 测序仪 多基因 外周血 测序 漏检 判定 样本 基因 痛苦 分析 | ||
【主权项】：
1.一种通过血液样本判断肺结节良恶性的方法，其特征在于，其是使用cfDNA多基因变异结合机器学习来判定，包括如下步骤：S1.对肺结节患者外周血cfDNA进行文库构建；S2.采用肺癌相关18个基因捕获探针对cfDNA进行杂交捕获，该18个基因分别为STAT3、DDR2、STAT3、ERBB3、SOD2、RAF1、ERBB4、AKT1、SLIT1、NTRK1、DDR2、KEAP1、NOTCH1、TSC2、JAK2、JAK2、EGFR和ATM；S3.使用测序仪进行测序，对测序数据进行数据分析，分析每个基因的累计突变频率，使用逻辑回归的模型判断样本的良恶性。
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