本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)提供基于生物標(biāo)志物的腹膜后脂肪肉瘤分子分型方法、系統(tǒng)及設(shè)備,所述方法能夠基于KLF6、ECM2和LMNB2三個(gè)基因?qū)⒏鼓ず笾救饬龇譃槿齻€(gè)亞型,本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)能夠?yàn)楦鼓ず笾救饬龅姆肿臃中汀㈩A(yù)后以及設(shè)計(jì)靶向藥物奠定基礎(chǔ)。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專(zhuān)利技術(shù)屬于生物信息學(xué)領(lǐng)域,具體地,涉及基于生物標(biāo)志物的腹膜后脂肪肉瘤分子分型方法、系統(tǒng)及設(shè)備。
技術(shù)介紹
1、腹膜后脂肪肉瘤(rpls)是一種起源于腹膜后的軟組織肉瘤(sts),其發(fā)病隱匿,診斷和治療均面臨巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)手術(shù)切除一直被視為rpls的主要治療策略,但由于解剖結(jié)構(gòu)復(fù)雜及肉瘤生物學(xué)特性,實(shí)現(xiàn)顯微鏡下無(wú)邊緣切除極具困難,導(dǎo)致患者術(shù)后復(fù)發(fā)率高。在過(guò)去的十年中,科學(xué)家們嘗試通過(guò)個(gè)性化手術(shù)切除和新輔助/輔助治療來(lái)提高患者的術(shù)后生存率,但效果并不理想。值得注意的是,精準(zhǔn)醫(yī)學(xué),特別是腫瘤分子特征和標(biāo)記分子的挖掘極大地豐富了癌癥治療方法,并延長(zhǎng)了多種腫瘤的中位生存期。然而,對(duì)rpls分子圖譜的有限探索阻礙了其向精準(zhǔn)治療的發(fā)展。
2、在過(guò)去的二十年里,下一代測(cè)序技術(shù)的快速發(fā)展使腫瘤疾病的診斷和治療進(jìn)入了精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)時(shí)代。大量研究提出了不同腫瘤的分子分型策略,包括膀胱癌、前列腺癌、肺癌、乳腺癌和骨肉瘤。腫瘤的分子特征不僅為預(yù)后和不同治療方法的預(yù)測(cè)提供了有用的信息,還指導(dǎo)了整個(gè)治療過(guò)程中關(guān)鍵的臨床決策過(guò)程。然而,關(guān)于腹膜后脂肪肉瘤的分子特征知之甚少,這極大地限制了腹膜后脂肪肉瘤治療方法的發(fā)展。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為彌補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)的不足,本專(zhuān)利技術(shù)的目的在于提供一種基于生物標(biāo)志物的腹膜后脂肪肉瘤分子分型方法。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的,本專(zhuān)利技術(shù)采用如下技術(shù)方案:
3、本專(zhuān)利技術(shù)的第一方面提供一種腹膜后脂肪肉瘤分子分型方法。
4、進(jìn)一步,所述方法包括:</p>5、(1)獲取腹膜后脂肪肉瘤患者樣本的rna測(cè)序數(shù)據(jù)和臨床隨訪(fǎng)信息數(shù)據(jù);
6、(2)采用生存分析算法鑒定與總生存期和無(wú)病生存期相關(guān)的預(yù)后基因;具體地,構(gòu)建單因素cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型,對(duì)每個(gè)基因分別進(jìn)行回歸分析,篩選出p<0.05且具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的預(yù)后基因;
7、(3)采用加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)上述預(yù)后基因進(jìn)行功能聚類(lèi),形成多個(gè)模塊,對(duì)這些模塊進(jìn)行功能注釋?zhuān)b定出其中富集的主要信號(hào)通路;
8、(4)從上述形成的每個(gè)模塊中選擇前20個(gè)核心基因?yàn)榛A(chǔ),使用非負(fù)矩陣分解算法進(jìn)行共識(shí)無(wú)監(jiān)督聚類(lèi);具體地,使用上述鑒定的主要信號(hào)通路和預(yù)后基因的表達(dá)矩陣a,對(duì)表達(dá)矩陣a應(yīng)用非負(fù)矩陣分解算法,將其分解為兩個(gè)非負(fù)矩陣w和h,對(duì)矩陣a進(jìn)行重復(fù)因式分解,并對(duì)其輸出進(jìn)行聚合,得到腹膜后脂肪肉瘤樣本的一致聚類(lèi),從而將腹膜后脂肪肉瘤分為三個(gè)具有不同生物學(xué)特征和臨床特征的異質(zhì)性聚類(lèi)即三個(gè)分子分型,命名為腹膜后脂肪肉瘤s1亞型、腹膜后脂肪肉瘤s2亞型和腹膜后脂肪肉瘤s3亞型。
9、進(jìn)一步,所述三個(gè)分子分型是根據(jù)cophenetic系數(shù)、dispersion系數(shù)、和silhouette系數(shù)確定。
10、進(jìn)一步,所述腹膜后脂肪肉瘤患者rna測(cè)序數(shù)據(jù)和臨床信息數(shù)據(jù)的來(lái)源包括resar數(shù)據(jù)庫(kù)及實(shí)際臨床樣本。
11、進(jìn)一步,所述預(yù)后基因包括klf6、ecm2和lmnb2。
12、在一些實(shí)施例中,所述加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析法(wgcna)是利用基因表達(dá)數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建無(wú)維度網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)生物學(xué)方法。首先,構(gòu)建基因表達(dá)相似性矩陣,即計(jì)算兩個(gè)基因之間的皮爾森相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值,然后將基因表達(dá)矩陣轉(zhuǎn)換為鄰接矩陣,從指數(shù)級(jí)別強(qiáng)化相關(guān)性和分割弱相關(guān)性,接下來(lái)將鄰接矩陣轉(zhuǎn)換成拓?fù)渚仃嚕谕負(fù)渲丿B矩陣(topological?overlap?matrix,?tom),使用動(dòng)態(tài)剪切樹(shù)狀圖的方法對(duì)所有基因進(jìn)行層次聚類(lèi),將高度協(xié)同表達(dá)的基因歸為一個(gè)模塊。為觀(guān)察各個(gè)共表達(dá)模塊的功能,進(jìn)一步對(duì)這些模塊進(jìn)行功能注釋?zhuān)R(shí)別出其中富集的主要生物學(xué)通路和功能復(fù)合體。最后,對(duì)所識(shí)別出的關(guān)鍵模組及其代表性標(biāo)志物進(jìn)行了額外的數(shù)據(jù)集驗(yàn)證,包括在獨(dú)立隊(duì)列中的重復(fù)實(shí)驗(yàn),以確保發(fā)現(xiàn)結(jié)果的一致性和可靠性。
13、在一些實(shí)施例中,所述非負(fù)矩陣分解算法(nmf)是在矩陣中所有元素均為非負(fù)數(shù)約束條件之下的矩陣分解方法;其基本思想可以簡(jiǎn)單描述為:對(duì)于任意給定的一個(gè)非負(fù)矩陣a,nmf算法能夠?qū)ふ业揭粋€(gè)非負(fù)矩陣w和一個(gè)非負(fù)矩陣h,從而將一個(gè)非負(fù)的矩陣分解為左右兩個(gè)非負(fù)矩陣的乘積。
14、在一些實(shí)施例中,進(jìn)行nmf聚類(lèi)后,計(jì)算相應(yīng)的cophenetic、dispersion和silhouette值,然后根據(jù)上述指標(biāo)選出最優(yōu)亞型數(shù)目,以確保最佳分類(lèi)效果。cophenetic值衡量聚類(lèi)結(jié)果與原始距離之間的一致性,值越高表示聚類(lèi)效果越好。dispersion值衡量簇內(nèi)緊密度和簇間離散度,值越低表示分類(lèi)效果更佳。silhouette值綜合考慮樣本間相似度和差異度,值越大表示分類(lèi)清晰度更高。
15、進(jìn)一步,在本專(zhuān)利技術(shù)中,所述腹膜后脂肪肉瘤s1亞型、腹膜后脂肪肉瘤s2亞型及腹膜后脂肪肉瘤s3亞型存在以下臨床特征差異:
16、三個(gè)亞型的總生存時(shí)間差異顯著;其中,s2亞型總生存時(shí)間最長(zhǎng),預(yù)后最好,s3亞型總生存時(shí)間最短,預(yù)后最差;
17、三個(gè)亞型的腫瘤微環(huán)境評(píng)分差異顯著;其中,s2亞型的腫瘤微環(huán)境評(píng)分最高,s3亞型的腫瘤微環(huán)境最低;
18、三個(gè)亞型的腫瘤大小差異顯著;其中,s3亞型的腫瘤體積最小;
19、三個(gè)亞型的mdm2表達(dá)水平、ki67指數(shù)和fnclcc評(píng)分差異顯著;其中,s3亞型的mdm2表達(dá)水平最高,同時(shí)ki67指數(shù)和fnclcc評(píng)分也最高;
20、三個(gè)亞型的手術(shù)次數(shù)和病理亞型比例(ddls/wdls)差異顯著;其中s3亞型的手術(shù)次數(shù)最多,并且病理亞型比例最顯著。
21、進(jìn)一步,在本專(zhuān)利技術(shù)中,所述腹膜后脂肪肉瘤s1亞型、腹膜后脂肪肉瘤s2亞型及腹膜后脂肪肉瘤s3亞型存在以下生物學(xué)特征差異:
22、與健康組樣本相比,腹膜后脂肪肉瘤s1亞型差異基因主要富集在免疫相關(guān)通路,如“tnfα”、“il2-stat5”和“ifnα及ifnβ反應(yīng)”;
23、與健康組樣本相比,腹膜后脂肪肉瘤s2亞型差異基因主要富集在代謝相關(guān)通路,如“脂肪生成”和“膽汁酸代謝”;
24、與健康組樣本相比,腹膜后脂肪肉瘤s3亞型差異基因主要富集在增殖相關(guān)通路,如“有絲分裂紡錘體”和“g2m檢查點(diǎn)”。
25、本專(zhuān)利技術(shù)的第二方面提供了一種基于生物標(biāo)志物的腹膜后脂肪肉瘤分子分型的方法。
26、進(jìn)一步,所述方法包括如下步驟:
27、(1)獲取數(shù)據(jù):獲取待測(cè)腹膜后脂肪肉瘤患者樣本中klf6、ecm2和lmnb2三個(gè)基因的表達(dá)值;
28、(2)處理數(shù)據(jù):比較待測(cè)腹膜后脂肪肉瘤患者樣本中klf6、ecm2和lmnb2三個(gè)基因的表達(dá)值大小;
29、(3)輸出結(jié)果:若待測(cè)腹膜后脂肪肉瘤患者樣本中klf6表達(dá)值最高,則輸出患者為腹膜后脂肪肉瘤s1亞型;若待測(cè)腹膜后脂肪肉瘤患者樣本中ecm2表達(dá)值最高,則輸出患者為腹膜后脂肪肉瘤s2亞型;若待測(cè)腹膜后脂肪肉瘤患者樣本中l(wèi)mnb2表達(dá)值最高,則輸出患者為腹膜后脂肪肉瘤s3亞型。
...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種腹膜后脂肪肉瘤分子分型方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟(1)中,所述腹膜后脂肪肉瘤患者RNA測(cè)序數(shù)據(jù)和臨床信息數(shù)據(jù)的來(lái)源包括RESAR數(shù)據(jù)庫(kù)及實(shí)際臨床樣本;
3.一種基于生物標(biāo)志物的腹膜后脂肪肉瘤分子分型的方法,其特征在于,所述方法包括如下步驟:
4.一種基于生物標(biāo)志物的腹膜后脂肪肉瘤分子分型系統(tǒng),其特征在于,所述系統(tǒng)包括:
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法或權(quán)利要求4所述的系統(tǒng),其特征在于,所述患者包括人和/或哺乳動(dòng)物;
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法或權(quán)利要求3所述的基于生物標(biāo)志物的腹膜后脂肪肉瘤分子分型的方法或權(quán)利要求4所述的系統(tǒng),其特征在于,所述腹膜后脂肪肉瘤S1亞型、腹膜后脂肪肉瘤S2亞型及腹膜后脂肪肉瘤S3亞型存在以下臨床特征差異:
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法或權(quán)利要求3所述的基于生物標(biāo)志物的腹膜后脂肪肉瘤分子分型的方法或權(quán)利要求4所述的系統(tǒng),其特征在于,所述腹膜后脂肪肉瘤S1亞型、腹膜后脂肪肉瘤S2亞型及腹膜后脂肪肉瘤S3亞型存在以下生物學(xué)特征差異:
8.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備,其特征在于,所述設(shè)備包括:
9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其特征在于,所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1所述的方法或權(quán)利要求3所述的基于生物標(biāo)志物的腹膜后脂肪肉瘤分子分型的方法。
10.生物標(biāo)志物在用于制備腹膜后脂肪肉瘤分子分型的產(chǎn)品中的應(yīng)用,其特征在于,所述腹膜后脂肪肉瘤分子分型包括腹膜后脂肪肉瘤S1亞型、腹膜后脂肪肉瘤S2亞型及腹膜后脂肪肉瘤S3亞型;
...
【技術(shù)特征摘要】
1.一種腹膜后脂肪肉瘤分子分型方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟(1)中,所述腹膜后脂肪肉瘤患者rna測(cè)序數(shù)據(jù)和臨床信息數(shù)據(jù)的來(lái)源包括resar數(shù)據(jù)庫(kù)及實(shí)際臨床樣本;
3.一種基于生物標(biāo)志物的腹膜后脂肪肉瘤分子分型的方法,其特征在于,所述方法包括如下步驟:
4.一種基于生物標(biāo)志物的腹膜后脂肪肉瘤分子分型系統(tǒng),其特征在于,所述系統(tǒng)包括:
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法或權(quán)利要求4所述的系統(tǒng),其特征在于,所述患者包括人和/或哺乳動(dòng)物;
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法或權(quán)利要求3所述的基于生物標(biāo)志物的腹膜后脂肪肉瘤分子分型的方法或權(quán)利要求4所述的系統(tǒng),其特征在于,所述腹膜后脂肪肉瘤s1亞型、腹膜后脂肪肉瘤s2亞型及腹膜后脂肪肉...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員:閔力,李向冀,肖萌萌,卜凡欽,馬世祥,羅成華,
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人:北京大學(xué)人民醫(yī)院,
類(lèi)型:發(fā)明
國(guó)別省市:
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