申请/专利权人：广州市第一人民医院(广州消化疾病中心、广州医科大学附属市一人民医院、华南理工大学附属第二医院)

申请日：2023-11-08

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117747098A

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;C12Q1/6886;G01N33/574;G16H50/70;G16B20/00;G16B40/00;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.03.22#公开

摘要：本发明提供了用于前列腺癌RP后BCR预测的模型、其构建方法和应用。本发明对前列腺癌的发生、发展机制进行了深入研究，基于对前列腺癌患者体内多项生物标志物的分析，构建了能够用于系统评价前列腺癌患者生化复发风险的可量化模型BCRSCR，能够更加精准地对原发性前列腺癌患者RP后BCR进行危险分层和预后预测，以便于精准识别高风险BCR患者，避免因判断错误而导致的治疗不足或过度治疗；同时本发明所提供的BCRSCR需要检测的基因数量显著减少，大大简化了临床检测的过程，可有效避免医疗资源的浪费。本发明的BCRSCR对于填补实现前列腺癌精准预后评估空白，更好地实现前列腺癌患者的个体化精准治疗具有重要的现实意义，具有极高的社会价值和市场应用前景。

主权项：1.一种对前列腺癌患者生化复发进行评估的BCRSCR模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取带有前列腺癌患者转录组学和临床信息数据的队列，将所述队列根据如下标准筛选纳入样本：a.原发前列腺癌组织；b.带有RNA测序信息；c.接受过前列腺癌根治术；d.术后随访时间≥30天；将筛选纳入的样本按照随访时间和地区人群信息分为长期队列、5年队列和国内队列；2使用单因素Cox分析从长期队列的交集基因中筛选出与前列腺癌BCR相关的潜在基因，所述潜在基因需同时满足如下条件：1至少在6个队列中HazardRatio值同时大于或小于1；2p＜0.05；随后，依次将长期队列中的一个作为训练集，其余队列作为验证集，并基于10折交叉验证，分别计算不同训练集构成情况下的整体预后模型的平均C指数，并将平均C指数最高时的训练集作为最终构建前列腺癌BCRSCR模型时的训练集；3基于步骤2筛选得到的潜在基因以及平均C指数最高时的训练集，使用10种机器学习算法将潜在基因整合成101种算法组合来拟合基于10折交叉验证的预后模型，并分别计算每种预后模型在各个长期队列中的C指数，以此筛选出C指数最高且具有最佳预测性能的算法组合，获得平均C指数最高的两种算法组合；以该两种算法组合筛选得到的基因取交集所获得的基因种类即为目标基因，分别为ATAD1、MDK、SLC15A2、PITPNC1、PPFIA2、CDK6、COL10A1、SH3RF2和BMP6；4基于步骤3得到的目标基因，使用predict函数为每个样本进行打分，按照如下公式进行BCRSCR的计算：BCRSCR＝predictfit,newdata＝data$predicted；其中fit是已经训练好的模型；newdata表示一个数据框或矩阵；data的数据格式为：a.行名为样本名；b.列名为BCRSCR模型中的目标基因及其表达量。

全文数据：

权利要求：

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