[发明专利]一种建立胃癌的风险预测模型的方法

说明书

本发明涉及肿瘤的分子生物学技术领域，涉及一种建立预测胃癌风险的预测模型的方法，本发明从采集的生物学样本中测定多个单核苷酸多态性（SNP）位点，建立预测胃癌风险的预测模型，通过建立的模型对单核苷酸多态性（SNP）位点比较分析判定预测人群罹患胃癌的风险以及从受试者胃癌诊断的角度上预测与胃癌发生风险的相关性。本发明通过建立的预测模型法可从受试者采集的生物学样本中，通过对照分析正常人群和胃癌病人并根据基因变异的频率将具统计显著性的单核苷酸变异进行分析，并从受试者胃癌诊断的角度上判定与胃癌发生风险的相关性，从而提高早期诊断率，改善临床结果；所述风险预测模型适用于预测人群罹患胃癌的风险。

技术领域

本发明涉及肿瘤的分子生物学技术领域，涉及一种建立预测胃癌风险的预测模型的方法，本发明从采集的生物学样本中测定多个单核苷酸多态性（SNP）位点，建立预测胃癌风险的预测模型，通过建立的模型对单核苷酸多态性（SNP）位点比较分析判定预测人群罹患胃癌的风险以及从受试者胃癌诊断的角度上预测与胃癌发生风险的相关性。

背景技术

据报道，胃癌已成为我国癌症第二大死因，每年新增胃癌病例及死亡病例占全球的40%以上。现有技术公开了胃癌被视为具有几种流行病学和组织病理学特征的单一的异质性疾病。临床实践中胃癌的诊断主要依据病理活检进行确诊，临床早期诊断通常通过胃镜取活检样本的方法，并综合临床参数如肿瘤指标等；临床实践显示，胃癌的诊断时间的早晚会对患者的预后生存产生明显差异，根据TMN分期，I 期的五年生存率为 90％或以上，而IV 期的五年生存率小于 20％，证实了诊断时间的不同期间的差异巨大。

目前临床上胃癌的早期诊断方法主要依靠病理学检查及辅助诊断技术如脱落细胞学检查、肿瘤标志物以及组织活检；肿瘤标志物在近年来已经被广泛应用，在胃癌的早期诊断及预后复发等方面发挥了其有益优势，但其在鉴别良恶性疾病、肿瘤的来源等多个方面上存在有一定的局限性；组织活检方式具有较高的灵敏度和特异度，但该方式是极具创伤性的诊断方法，难以广泛运用于患者的早期筛查。因此，寻找非侵入性、便捷而敏感的早期诊断方法对提高胃癌患者长期生存率有着重要的意义。

基于现有技术存在的缺陷，本申请的发明人拟提供一种建立胃癌的风险预测模型的方法，本申请依据单核苷酸多态性（SNP）可改变癌基因的转录表达和蛋白功能，影响肿瘤的发生发展的研究基础，通过分析影响胃癌发生相关的多个单核苷酸多态性位点，进行基因分型，建立预测胃癌风险的模型；采用建立的模型可以提高胃癌的早期诊断率，同时，根据功能研究以及生存分析预测高危人群罹患胃癌的风险。

发明内容

本发明的目的在于提供一种新型的高危人群罹患胃癌风险的预测工具，具体涉及一种建立预测胃癌风险的预测模型的方法，尤其是基于胃癌患者的单核苷酸多态性的新型风险预测模型的建立方法。

为了实现上述目的，本发明提供一种建立预测胃癌风险的预测模型的方法，本发明从采集的生物学样本中测定多个单核苷酸多态性（SNP）位点，建立预测胃癌风险的预测模型，通过建立的模型对单核苷酸多态性（SNP）位点比较分析判定预测人群罹患胃癌的风险以及从受试者胃癌诊断的角度上预测与胃癌发生风险的相关性。

本发明中，通过分析影响胃癌发生相关的多个单核苷酸多态性位点，在大量样本的研究对象中进行基因分型，进行胃癌风险的预测模型的建立。

本发明中，从受试者采集的生物学样本中，测定多个单核苷酸多态性位点，从受试者胃癌诊断的角度上判定与胃癌发生风险的相关性。

具体的，本发明的一种建立预测胃癌风险的预测模型的方法，其包括步骤：

1） 采集生物学样本，

包括采集正常人和胃癌患者外周血样本，分离DNA，进行基因分型，将包含单核苷酸多态性（SNP）位点SNP位点区域的 DNA扩增，将特异的延伸引物与 PCR产物进行单碱基延伸反应，通过检测延伸产物分子量的大小，对SNP作分型检测；