[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

CN109385478A - 检测19-gcs的基因标记在制备用于诊断早期肺腺癌预后的产品中的应用 - Google Patents

检测19-gcs的基因标记在制备用于诊断早期肺腺癌预后的产品中的应用 Download PDF

Info

Publication number
CN109385478A
CN109385478A CN201811562197.2A CN201811562197A CN109385478A CN 109385478 A CN109385478 A CN 109385478A CN 201811562197 A CN201811562197 A CN 201811562197A CN 109385478 A CN109385478 A CN 109385478A
Authority
CN
China
Prior art keywords
gene
subject
genes
prognosis
lung
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811562197.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109385478B (zh
Inventor
安广宇
姚健楠
葛洋
刘健
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Chaoyang Hospital
Original Assignee
Beijing Chaoyang Hospital
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Chaoyang Hospital filed Critical Beijing Chaoyang Hospital
Priority to CN201811562197.2A priority Critical patent/CN109385478B/zh
Publication of CN109385478A publication Critical patent/CN109385478A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109385478B publication Critical patent/CN109385478B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • C12Q1/6886—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/118—Prognosis of disease development
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158—Expression markers

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

本发明公开了19‑GCS的基因标记在制备用于诊断早期肺腺癌预后的产品中的应用。本发明要求保护用于获得19‑GCS评分的产品在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用。19‑GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19‑GCS评分≥阈值的受试者为高风险，低风险的预后优于高风险。19‑GCS评分＝受试者肺部癌组织中8个正调控基因的丰度的和值‑受试者肺部癌组织中11个负调控基因的和值。8个正调控基因：ST14、RDH14、DARS、CTSL2、C16orf88、ARL6IP1、SLC6A10P、MEX3D。11个负调控基因：SERPINB6、FAM162B、PARK2、GPX3、HLA‑DQB1、HOXA2、LOC100128288、RPL13AP17、SETDB2、SLC5A4、LRP2BP。本发明对于早期肺癌的预后具有重大应用推广价值。

Description

检测19-GCS的基因标记在制备用于诊断早期肺腺癌预后的产 品中的应用
技术领域
本发明涉及检测19-GCS的基因标记在制备用于诊断早期肺腺癌预后的产品中的应用。
背景技术
肺腺癌(lung adenocarcinoma)是肺癌的一种，属于非小细胞癌。肺腺癌起源于支气管粘膜上皮，少数起源于大支气管的粘液腺，多数腺癌起源于较小的支气管，为周围型肺癌。肺腺癌早期一般没有明显的临床症状，往往在胸部X线检查时被发现，表现为圆形或椭圆形肿块。
手术切除是早期肺腺癌最主要治疗手段，也是目前临床治愈肺癌的唯一方法。肺癌手术分为根治性手术与姑息性手术，应当力争根治性切除，以期达到最佳、彻底的切除肿瘤，减少肿瘤转移和复发。
发明内容
本发明的目的是提供19-GCS的基因标记在制备用于诊断早期肺腺癌预后的产品中的应用。
本发明要求保护产品甲在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；所述产品甲为用于检测19个特异基因的产品；
本发明还保护所述产品甲和记载有方法甲-1的载体在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
方法甲-1包括如下步骤：
(1)检测受试者肺部癌组织中所述19个特异基因的丰度；
(2)获得19-GCS评分；
(3)19-GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19-GCS评分≥阈值的受试者为高风险，低风险的预后优于高风险。
本发明还保护所述产品甲和记载有方法甲-2的载体在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
方法甲-2包括如下步骤：
(1)检测受试者肺部癌组织中所述19个特异基因的丰度；
(2)获得19-GCS评分；19-GCS评分＝数值A减去数值B；数值A为受试者肺部癌组织中8个正调控基因的丰度的和值，数值B为受试者肺部癌组织中11个负调控基因的和值；
(3)19-GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19-GCS评分≥阈值的受试者为高风险，高风险的预后差，低风险的预后优。
本发明还要求保护产品乙在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；所述产品乙为用于检测受试者肺部癌组织中19个特异基因的丰度的产品。
本发明还保护所述产品乙和记载有方法乙-1的载体在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
方法乙-1包括如下步骤：
(1)检测受试者肺部癌组织中所述19个特异基因的丰度；
(2)获得19-GCS评分；
(3)19-GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19-GCS评分≥阈值的受试者为高风险，低风险的预后优于高风险。
本发明还保护所述的产品乙和记载有方法乙-2的载体在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
方法乙-2包括如下步骤：
(1)检测受试者肺部癌组织中所述19个特异基因的丰度；
(2)获得19-GCS评分；19-GCS评分＝数值A减去数值B；数值A为受试者肺部癌组织中8个正调控基因的丰度的和值，数值B为受试者肺部癌组织中11个负调控基因的和值；
(3)19-GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19-GCS评分≥阈值的受试者为高风险，高风险的预后差，低风险的预后优。
本发明还要求保护产品丙在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；所述产品丙为用于获得19-GCS评分的产品。
本发明还保护所述产品丙和记载有判断标准-1的载体在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；所述判断标准-1为：19-GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19-GCS评分≥阈值的受试者为高风险，低风险的预后优于高风险。
本发明还保护所述产品丙和记载有判断标准-2的载体在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；所述判断标准-2为：19-GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19-GCS评分≥阈值的受试者为高风险，高风险的预后差，低风险的预后优。
本发明还保护一种系统，其用途为对早期肺腺癌患者进行预后；所述系统为系统甲或系统乙或系统丙。
所述系统甲包括所述产品甲。所述系统甲还包括加载有所述方法甲-1或所述方法甲-2的载体。
所述系统乙包括所述产品乙。所述系统乙还包括加载有所述方法乙-1或所述方法乙-2的载体。
所述系统丙包括所述产品丙。所述系统丙还包括加载有所述判断标准-1或所述判断标准-2的载体。
19-GCS评分＝数值A减去数值B；数值A为受试者肺部癌组织中8个正调控基因的丰度的和值，数值B为受试者肺部癌组织中11个负调控基因的和值。
19个特异基因为如下19个基因：ST14基因、RDH14基因、DARS基因、CTSL2基因、C16orf88基因、ARL6IP1基因、SLC6A10P基因、MEX3D基因、SERPINB6基因、FAM162B基因、PARK2基因、GPX3基因、HLA-DQB1基因、HOXA2基因、LOC100128288基因、RPL13AP17基因、SETDB2基因、SLC5A4基因、LRP2BP基因。
8个正调控基因为如下8个基因：ST14基因、RDH14基因、DARS基因、CTSL2基因、C16orf88基因、ARL6IP1基因、SLC6A10P基因、MEX3D基因。
11个负调控基因为如下11个基因：SERPINB6基因、FAM162B基因、PARK2基因、GPX3基因、HLA-DQB1基因、HOXA2基因、LOC100128288基因、RPL13AP17基因、SETDB2基因、SLC5A4基因、LRP2BP基因。
以上任一所述系统为试剂盒或检测平台。
以上任一所述受试者为早期肺腺癌患者。
所述早期肺腺癌为I期肺腺癌。
以上任一所述阈值为53.41。
以上任一所述肺部癌组织中19个特异基因的丰度具体可为：肺部癌组织RNA中19个特异基因的丰度。
以上任一所述丰度具体可为：以受试者肺部癌组织的RNA为样本，通过illuminaHiseq平台用NGS技术进行高通量测序得到的原始值用配套软件进行标准化后的数值。
所述预后为(a)和/或(b)：
(a)低风险的患者的术后生存率高于高风险的患者；
(b)低风险的患者的术后新发肿瘤风险低于高风险的患者。
所述低风险的预后优于高风险体现为(a)和/或(b)：
(a)低风险的患者的术后生存率高于高风险的患者；
(b)低风险的患者的术后新发肿瘤风险低于高风险的患者。
所述预后优体现为(a)和/或(b)：
(a)术后生存率高；
(b)术后新发肿瘤风险低。
所述预后差体现为(a)和/或(b)：
(a)术后生存率低；
(b)术后新发肿瘤风险高。
所述生存率为术后1年生存率或术后2年生存率或术后3年生存率或术后5年生存率。
本发明对于早期肺腺癌的预后具有重大应用推广价值。
附图说明
图1为19-GCS的高风险组和低风险组在每一个训练集中的无复发生存率的Kaplan-Meier曲线(第1组至第6组)。
图2为19-GCS的高风险组和低风险组在每一个训练集中的无复发生存率的Kaplan-Meier曲线(第7组至第10组)。
图3为19-GCS的高风险组和低风险组在每一个测试集中的无复发生存率的Kaplan-Meier曲线(第1组至第6组)。
图4为19-GCS的高风险组和低风险组在每一个测试集中的无复发生存率的Kaplan-Meier曲线(第7组至第10组)。
图5为19-GCS的高风险组和低风险组在总病例集中的无复发生存率的Kaplan-Meier曲线。
图6为19-GCS的高风险组和低风险组在总病例集中的总生存率的Kaplan-Meier曲线。
图7为Okayama收集的病例库中19-GCS的高风险组和低风险组的无复发生存率和总生存率的Kaplan-Meier曲线。
图8为Shedden收集的病例库中19-GCS的高风险组和低风险组的无进展生存率的Kaplan-Meier曲线。
图9为Tang收集的病例库中19-GCS的高风险组和低风险组的总生存率的Kaplan-Meier曲线。
图10为根据初次治疗效果分组比较19-GCS评分。
图11为根据初次治疗后是否有新发肿瘤分组比较19-GCS评分。
图12为根据新发肿瘤类型分组比较19-GCS评分。
图13为根据随访治疗效果分组比较19-GCS评分。
图14为实施例2中随访5年新发肿瘤的比率统计结果。
图15为实施例2中随访5年总生存率统计的结果。
具体实施方式
以下的实施例便于更好地理解本发明，但并不限定本发明。下述实施例中的实验方法，如无特殊说明，均为常规方法。下述实施例中所用的试验材料，如无特殊说明，均为自常规生化试剂商店购买得到的。以下实施例中的定量试验，均设置三次重复实验，结果取平均值。
实施例1、19-GCS诊断早期肺腺癌的方法的建立
收集美国肿瘤数据库(TCGA数据库)中早期肺腺癌相关基因数据、已发表文献中早期肺腺癌相关基因数据以及临床发现的早期肺腺癌相关基因数据。共获得了与17334个早期肺腺癌相关基因。
将TCGA数据库中I期肺腺癌的275例患者的样本信息随机抽取35％作为测试集(test sets，n＝97)，65％作为训练集(training sets，n＝178)，共随机分配了不同的10组测试集和训练集，将每一组中的每一个基因的表达分为高表达(top 25％expression)和低表达(bottom 25％expression)，通过Cox分析计算出每组中每一个基因与RFS预后相关的P值，取有统计学意义即与RFS相关的基因，在这10组训练集中得到了最少541个、最多1696个有意义的基因，其中有19个基因在这10组有意义的基因中共同存在。
将获得的19个基因的组合命名为19-GCS(19gene consensus signature)基因标记。
正调控基因为8个，物种均为Homo sapiens(human)，具体信息见表1。负调控基因为11个，物种均为Homo sapiens(human)，具体信息见表2。
表1
表2
将8个正调控基因的丰度(illuminaHiseq平台用NGS技术进行高通量测序得到的原始值用配套软件进行标准化后的数值)相加，得到数值A。将11个负调控基因的丰度(illuminaHiseq平台用NGS技术进行高通量测序得到的原始值用配套软件进行标准化后的数值)相加，得到数值B。用数值A减去数值B，得到19-GCS评分。
19-GCS评分在每一组训练集中的无复发生存率的Kaplan-Meier曲线见图1和图2，相关数据见表1。19-GCS评分在每一组测试集中的无复发生存率的Kaplan-Meier曲线见图3和图4，相关数据见表2。图1、图2、图3和图4中，实线线条代表基于19-GCS评分划分的低风险组，虚线线条代表基于19-GCS评分划分的高风险组。结果表明，19-GCS高风险和低风险组在每一组训练集和测试集中的无复发生存率的Kaplan-Meier曲线，均有统计学差异。
表1
表2
计算19-GCS基因标记的评分，热图显示了随着评分的增高，风险也随着评分的增高而增高，I期肺腺癌的275例患者中235例为低风险病例，40例为高风险病例，但高风险病例区的复发率要明显高于低风险区。19-GCS的高风险组和低风险组的无复发生存率(RFS)的Kaplan-Meier曲线见图5。19-GCS的高风险组和低风险组的总生存率(OS)的Kaplan-Meier曲线见图6。19-GCS的高风险组和低风险组在整个I期肺腺癌患者中的OS和RFS均有差异，且分别适用于肺腺癌IA期和肺腺癌IB期，同正常组织相比，肿瘤组织的19-GCS评分明显增加。
多因素分析提示19-GCS是OS和RFS的独立预后因子。
从NCBI GEO的几个数据库分别获取各个基因信息以及样本信息，验证19-GCS的实用性，见图7、图8和图9。图7、图8和图9中，Low-Risk代表低风险组，High-Risk代表高风险组。19-GCS同样有预后价值，Kaplan-Meier曲线显示高风险和低风险组的OS和RFS均有显著差异。
用Wilcox test and the FDR correction来比较与高风险和低风险的相关差异基因，选取FDR<0.01为标准，共筛选出777个基因，通过KEGG，WikiPathways和Reactome通路富集分析，提示7个特异相关的通路，分别为：complement and coagulation cascades通路(KEGG；Reactome),muscle contraction通路和cardiac conduction通路(Reactome),gastric cancer通路(WikiPathways),而cell cycle/proliferation通路、immunesurveillance/response通路和DNA damage/repair通路是KEGG、Reactome与WikiPathways所共同包含的。Proliferation通路是肿瘤形成和细胞周期、增殖相关通路里最重要的通路之一，对Hallmark-50G2/M pathway的基因表达分析，19-GCS风险评分和正常组织、肿瘤组织低风险、高风险组成具有相关性，从正常组织到肿瘤低风险到高风险组，Cyclin D(G1/S期的checkpoint)的表达逐渐下降，CyclinesE/A/B(促进细胞向S期和G2/M期转化)的表达逐渐增高，19-GCS评分与在临床应用的增殖指标Ki-67和PCNA的表达正相关。免疫介导的肿瘤细胞杀伤通常通过抗原呈递和随后的CD4+辅助性T细胞和CD8+细胞毒性T细胞这些特定的免疫细胞来引导浸润。CD4+T细胞通过检测主要组织相容性复合物(MHC)II类呈现的抗原而被激活，而CD8+T细胞在检测到MHC I类呈现的抗原后启动细胞破坏。随着19-GCS风险评分的增加，MHC亚单位基因表达的逐渐减少，并导致在高危肿瘤中的表达几乎完全缺乏。同正常组织、低危肿瘤相比，在高危肿瘤中，抗原呈递明显缺失。同正常组织、低危肿瘤相比，在高危肿瘤中，包括T细胞、CD8+T细胞和其他类型的肿瘤浸润免疫细胞的表达显著降低。免疫相关和细胞增殖相关基因分析、通路分析提示，19-GCS高风险组加速了细胞增殖，促进了免疫逃逸。
PD：疾病进展(progressive disease)，靶病灶最大径之和至少增加≥20％，或出现新病灶。SD：疾病稳定(stable disease)，靶病灶最大径之和缩小未达PR，或增大未达PD。PR：部分缓解(partial response)，靶病灶最大径之和减少≥30％，至少维持4周。CR：完全缓解(complete response)，所有靶病灶消失，无新病灶出现，且肿瘤标志物正常，至少维持4周。采用19-GCS评分预测I期肺腺癌患者首次和后续治疗的疗效，19-GCS高风险与首次和后续治疗中的SD和PD相关，PD的患者较CR/PR/SD的患者19-GCS评分更高，复发的患者19-GCS评分更高，且远处转移较局部复发的风险评分更高。结果见图10至图13。
实施例2、基于19-GCS评分对早期肺腺癌进行预后
95例I期肺腺癌患者(医院已确诊)，均为知情同意的志愿者。
1、取患者手术获得的肺部癌组织，术后立刻冻存于-80度液氮中保存。
2、提取组织的RNA，检测RNA中表1和表2中涉及的19个基因的丰度(illuminaHiseq平台用NGS技术进行高通量测序得到的原始值用配套软件进行标准化后的评分)。
将8个正调控基因的丰度相加，得到数值A。将11个负调控基因的丰度相加，得到数值B。用数值A减去数值B，得到19-GCS评分。
基于19-GCS评分，将53.41作为阈值，大于等于该阈值划分入高风险组(High-Risk)，小于该阈值划分入低风险组(Low-Risk)。95例I期肺腺癌患者，72例划分入低风险组，23例划分入高风险组。
对各个患者进行术后长期随访。
术后5年内新发肿瘤的比率统计结果见图14。术后1年内，高风险组患者术后发生新发肿瘤的比率为25.5％，低风险组患者术后发生新发肿瘤的比率为4.6％。术后2年内，高风险组患者术后发生新发肿瘤的比率为67.0％，低风险组患者术后发生新发肿瘤的比率为23.6％。
术后5年内总生存率统计的结果见图15。术后5年，高风险组患者的总生存率为11.1％，低风险组患者的总生存率为45.0％。

Claims (10)

1.产品甲在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
所述产品甲为用于检测19个特异基因的产品；
所述19个特异基因为如下19个基因：ST14基因、RDH14基因、DARS基因、CTSL2基因、C16orf88基因、ARL6IP1基因、SLC6A10P基因、MEX3D基因、SERPINB6基因、FAM162B基因、PARK2基因、GPX3基因、HLA-DQB1基因、HOXA2基因、LOC100128288基因、RPL13AP17基因、SETDB2基因、SLC5A4基因、LRP2BP基因。
2.产品乙在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
所述产品乙为用于检测受试者肺部癌组织中19个特异基因的丰度的产品；
所述受试者为早期肺腺癌患者；
所述19个特异基因为如下19个基因：ST14基因、RDH14基因、DARS基因、CTSL2基因、C16orf88基因、ARL6IP1基因、SLC6A10P基因、MEX3D基因、SERPINB6基因、FAM162B基因、PARK2基因、GPX3基因、HLA-DQB1基因、HOXA2基因、LOC100128288基因、RPL13AP17基因、SETDB2基因、SLC5A4基因、LRP2BP基因。
3.产品丙在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
所述产品丙为用于获得19-GCS评分的产品；19-GCS评分＝数值A减去数值B；数值A为受试者肺部癌组织中8个正调控基因的丰度的和值，数值B为受试者肺部癌组织中11个负调控基因的和值；
所述受试者为早期肺腺癌患者；
所述8个正调控基因为如下8个基因：ST14基因、RDH14基因、DARS基因、CTSL2基因、C16orf88基因、ARL6IP1基因、SLC6A10P基因、MEX3D基因；
所述11个负调控基因为如下11个基因：SERPINB6基因、FAM162B基因、PARK2基因、GPX3基因、HLA-DQB1基因、HOXA2基因、LOC100128288基因、RPL13AP17基因、SETDB2基因、SLC5A4基因、LRP2BP基因。
4.权利要求1中所述的产品甲和记载有方法甲-1的载体在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
方法甲-1包括如下步骤：
(1)检测受试者肺部癌组织中所述19个特异基因的丰度；
(2)获得19-GCS评分；19-GCS评分＝数值A减去数值B；数值A为受试者肺部癌组织中8个正调控基因的丰度的和值，数值B为受试者肺部癌组织中11个负调控基因的和值；
(3)19-GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19-GCS评分≥阈值的受试者为高风险，低风险的预后优于高风险；
所述受试者为早期肺腺癌患者；
所述8个正调控基因为如下8个基因：ST14基因、RDH14基因、DARS基因、CTSL2基因、C16orf88基因、ARL6IP1基因、SLC6A10P基因、MEX3D基因；
所述11个负调控基因为如下11个基因：SERPINB6基因、FAM162B基因、PARK2基因、GPX3基因、HLA-DQB1基因、HOXA2基因、LOC100128288基因、RPL13AP17基因、SETDB2基因、SLC5A4基因、LRP2BP基因。
5.权利要求2中所述的产品乙和记载有方法乙-1的载体在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
方法乙-1包括如下步骤：
(1)检测受试者肺部癌组织中所述19个特异基因的丰度；
(2)获得19-GCS评分；19-GCS评分＝数值A减去数值B；数值A为受试者肺部癌组织中8个正调控基因的丰度的和值，数值B为受试者肺部癌组织中11个负调控基因的和值；
(3)19-GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19-GCS评分≥阈值的受试者为高风险，低风险的预后优于高风险；
所述8个正调控基因为如下8个基因：ST14基因、RDH14基因、DARS基因、CTSL2基因、C16orf88基因、ARL6IP1基因、SLC6A10P基因、MEX3D基因；
所述11个负调控基因为如下11个基因：SERPINB6基因、FAM162B基因、PARK2基因、GPX3基因、HLA-DQB1基因、HOXA2基因、LOC100128288基因、RPL13AP17基因、SETDB2基因、SLC5A4基因、LRP2BP基因。
6.权利要求3中所述的产品丙和记载有判断标准-1的载体在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
所述判断标准-1为：19-GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19-GCS评分≥阈值的受试者为高风险，低风险的预后优于高风险。
7.权利要求1中所述的产品甲和记载有方法甲-2的载体在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
方法甲-2包括如下步骤：
(1)检测受试者肺部癌组织中所述19个特异基因的丰度；
(2)获得19-GCS评分；19-GCS评分＝数值A减去数值B；数值A为受试者肺部癌组织中8个正调控基因的丰度的和值，数值B为受试者肺部癌组织中11个负调控基因的和值；
(3)19-GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19-GCS评分≥阈值的受试者为高风险，高风险的预后差，低风险的预后优；
所述受试者为早期肺腺癌患者；
所述8个正调控基因为如下8个基因：ST14基因、RDH14基因、DARS基因、CTSL2基因、C16orf88基因、ARL6IP1基因、SLC6A10P基因、MEX3D基因；
所述11个负调控基因为如下11个基因：SERPINB6基因、FAM162B基因、PARK2基因、GPX3基因、HLA-DQB1基因、HOXA2基因、LOC100128288基因、RPL13AP17基因、SETDB2基因、SLC5A4基因、LRP2BP基因。
8.权利要求2中所述的产品乙和记载有方法乙-2的载体在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
方法乙-2包括如下步骤：
(1)检测受试者肺部癌组织中所述19个特异基因的丰度；
(2)获得19-GCS评分；19-GCS评分＝数值A减去数值B；数值A为受试者肺部癌组织中8个正调控基因的丰度的和值，数值B为受试者肺部癌组织中11个负调控基因的和值；
(3)19-GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19-GCS评分≥阈值的受试者为高风险，高风险的预后差，低风险的预后优；
所述8个正调控基因为如下8个基因：ST14基因、RDH14基因、DARS基因、CTSL2基因、C16orf88基因、ARL6IP1基因、SLC6A10P基因、MEX3D基因；
所述11个负调控基因为如下11个基因：SERPINB6基因、FAM162B基因、PARK2基因、GPX3基因、HLA-DQB1基因、HOXA2基因、LOC100128288基因、RPL13AP17基因、SETDB2基因、SLC5A4基因、LRP2BP基因。
9.权利要求3中所述的产品丙和记载有判断标准-2的载体在制备对早期肺腺癌患者进行预后的系统中的应用；
所述判断标准-2为：19-GCS评分﹤阈值的受试者为低风险，19-GCS评分≥阈值的受试者为高风险，高风险的预后差，低风险的预后优。
10.一种系统，其用途为对早期肺腺癌患者进行预后；
所述系统为系统甲或系统乙或系统丙；
所述系统甲包括权利要求1中所述的产品甲；
所述系统乙包括权利要求2中所述的产品乙；
所述系统丙包括权利要求3中所述的产品丙。
CN201811562197.2A 2018-12-20 2018-12-20 检测19-gcs的基因标记在制备用于诊断早期肺腺癌预后的产品中的应用 Active CN109385478B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811562197.2A CN109385478B (zh) 2018-12-20 2018-12-20 检测19-gcs的基因标记在制备用于诊断早期肺腺癌预后的产品中的应用

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811562197.2A CN109385478B (zh) 2018-12-20 2018-12-20 检测19-gcs的基因标记在制备用于诊断早期肺腺癌预后的产品中的应用

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109385478A true CN109385478A (zh) 2019-02-26
CN109385478B CN109385478B (zh) 2021-08-03

Family

ID=65430655

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811562197.2A Active CN109385478B (zh) 2018-12-20 2018-12-20 检测19-gcs的基因标记在制备用于诊断早期肺腺癌预后的产品中的应用

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109385478B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111394456A (zh) * 2020-03-19 2020-07-10 中国医学科学院肿瘤医院 早期肺腺癌患者预后评估系统及其应用
CN113436741A (zh) * 2021-07-16 2021-09-24 四川大学华西医院 基于组织特异增强子区域dna甲基化的肺癌复发预测方法
CN113755595A (zh) * 2021-09-29 2021-12-07 首都医科大学附属北京朝阳医院 10基因作为靶标物在开发用于对食管鳞癌患者进行预后的产品中的应用

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007081720A2 (en) * 2006-01-05 2007-07-19 The Ohio State University Research Foundation Microrna-based methods and compositions for the diagnosis, prognosis and treatment of lung cancer
CN102539758A (zh) * 2011-12-26 2012-07-04 中南大学 一种人肺腺癌蛋白质标志物Flotillin-1的应用方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007081720A2 (en) * 2006-01-05 2007-07-19 The Ohio State University Research Foundation Microrna-based methods and compositions for the diagnosis, prognosis and treatment of lung cancer
CN103993082A (zh) * 2006-01-05 2014-08-20 俄亥俄州立大学研究基金会 用于肺癌的诊断、预后和治疗的基于微小rna 的方法和组合物
CN102539758A (zh) * 2011-12-26 2012-07-04 中南大学 一种人肺腺癌蛋白质标志物Flotillin-1的应用方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ELENA MARTÍNEZ-TERROBA 等: "A novel protein-based prognostic signature improves risk stratification to guide clinical management in early-stage lung adenocarcinoma patients", 《J PATHOL.》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111394456A (zh) * 2020-03-19 2020-07-10 中国医学科学院肿瘤医院 早期肺腺癌患者预后评估系统及其应用
CN111394456B (zh) * 2020-03-19 2022-12-02 中国医学科学院肿瘤医院 早期肺腺癌患者预后评估系统及其应用
CN113436741A (zh) * 2021-07-16 2021-09-24 四川大学华西医院 基于组织特异增强子区域dna甲基化的肺癌复发预测方法
CN113436741B (zh) * 2021-07-16 2023-02-28 四川大学华西医院 基于组织特异增强子区域dna甲基化的肺癌复发预测方法
CN113755595A (zh) * 2021-09-29 2021-12-07 首都医科大学附属北京朝阳医院 10基因作为靶标物在开发用于对食管鳞癌患者进行预后的产品中的应用
CN113755595B (zh) * 2021-09-29 2023-08-08 首都医科大学附属北京朝阳医院 10基因作为靶标物在开发用于对食管鳞癌患者进行预后的产品中的应用

Also Published As

Publication number Publication date
CN109385478B (zh) 2021-08-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Levine et al. Gene expression profiling of peritoneal metastases from appendiceal and colon cancer demonstrates unique biologic signatures and predicts patient outcomes
Watson et al. Gene expression profiling reveals unique molecular subtypes of neurofibromatosis type I‐associated and sporadic malignant peripheral nerve sheath tumors
CN109385478A (zh) 检测19-gcs的基因标记在制备用于诊断早期肺腺癌预后的产品中的应用
Zhao et al. A gene expression signature‐based nomogram model in prediction of breast cancer bone metastases
Wang et al. Tumor mutation burden as a biomarker in resected gastric cancer via its association with immune infiltration and hypoxia
CN108277283A (zh) lncRNA组合在制备预测肾透明细胞癌预后及分子靶向药物治疗敏感性的产品中的应用
CN105574365B (zh) 高通量测序突变检测结果的统计学验证方法
Li et al. Genome‐scale analysis to identify prognostic markers and predict the survival of lung adenocarcinoma
Zhao et al. EGFR-mutant lung adenocarcinoma harboring co-mutational tumor suppressor genes predicts poor prognosis
Feng et al. Cuproptosis facilitates immune activation but promotes immune escape, and a machine learning–based cuproptosis‐related signature is identified for predicting prognosis and immunotherapy response of gliomas
CN103757709A (zh) 乳腺癌相关基因的捕获及其探针的制备方法及应用
Liu et al. Detection of Folliculin Gene Mutations in Two Chinese Families with Birt‐Hogg‐Dube Syndrome
CN112530581B (zh) 一种前列腺癌患者的免疫分子分类系统及其应用
Ruan et al. Integrative analysis of single-cell and bulk multi-omics data to reveal subtype-specific characteristics and therapeutic strategies in clear cell renal cell carcinoma patients
EP3478855A1 (en) Use of the expression of specific genes for the prognosis of patients with triple negative breast cancer
CN114350812A (zh) 与奥西替尼耐药性相关的NSCLC-free RNA-3及其应用
CN111748626A (zh) 用于预测食管鳞癌患者新辅助放化疗的疗效和预后的系统及其应用
Wang et al. Prognostic Potential of CCT5 in Hepatocellular Carcinoma
Chen et al. Age-related genes affecting the immune cell infiltration in ulcerative colitis revealed by weighted correlation network analysis and machine learning.
Wang et al. Association between the Interleukin-10-1082 G/A polymorphism and risk of hepatocellular carcinoma
Wang et al. RPN1: a pan-cancer biomarker and disulfidptosis regulator
Wang et al. Identifying gene signature for the detection of ovarian cancer based on the achieved related genes
CN114990222B (zh) 低级别胶质瘤患者总生存期预测模型
Huang et al. Spectrum of pathogenic germline mutations in Chinese lung cancer patients through next-generation sequencing
Kwon et al. P14. 11 Optimal Combination of Biomarkers to Improve the Predictive Value of Immunotherapeutic Response in Non-Small Cell Lung Cancer

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant