[发明专利]早期胃癌预后差异基因与复发预测模型

说明书

本申请涉及早期胃癌复发预测模型的建立，通过利用GSE130823和GSE55696两批基因芯片转录组数据共筛选出25个潜在的与早期胃癌复发相关的基因，并建立了以AREG、LOC100507520、MMD、CH3L1、FOS、CCL20、CXCR2、BATF3这8个基因为基础的复发预测模型。本模型具有极佳的敏感性，即所有预测为未复发的患者均未复发，对于临床的提示意义是可以据此调整这部分患者的复查随诊频率。

技术领域

本申请涉及生物诊断领域，具体涉及早期胃癌（Early gastric cancer，EGC）预后的差异基因，并建立复发预测模型。

背景技术

胃癌是对人类身体健康造成重大影响的常见的肿瘤之一。许多研究表明，胃癌的进展遵循一个清晰的多阶段逐级演变过程:由起始的炎症与萎缩，进展至癌前病变(包括LGIN和HGIN)，再至早期胃癌，并进一步演变为进展期胃癌(Advanced gastric cancer，AGC)。早期胃癌是指伴或不伴淋巴结转移、病变仅局限于胃粘膜层或粘膜下层的胃癌。由于早期胃癌患者整体生存期较长，临床上另一个关注的预后指标为肿瘤的复发。EGC患者在接受ESD治疗后5年复发率在3%-9%之间。复发风险的判断与预测直接决定了不同患者后续的随访方案。因此一个高效准确的复发预测模型能够有效指导临床医生构建个体化的患者随访方案，具有较强的临床价值。

与EGC患者复发相关的风险因素主要包括肿瘤病变情况(如病变组织的大小、病理分型、肿瘤浸润深度等)和内镜及手术操作情况(如操作期间出血量、病变切除完整性等)。肿瘤病变大于20mm的患者更容易出现复发。与肿瘤组织分化程度高的患者相比，分化程度低的患者拥有更高的复发风险。手术或操作时间较短、术中出血情况较好、病变完整切除的患者有相对更低的复发概率。此外，高龄、合并幽门螺旋杆菌（Hp)的感染均为EGC患者出现异时性复发的独立风险因素。关于早期胃癌复发的研究多为临床病理因素方面的研究，基因层面研究较少，且缺乏精确的肿瘤复发预测模型。

据此，本研究利用 EGC 标本的全转录组数据，筛选出在肿瘤演变过程中（胃炎→LGIN→HGIN→EGC）呈现单调递增或递减的表达具有显著差异变化的基因——即mcDEGs，并以复发为结局，通过聚类分析、基于多因素COX回归构建的风险评分和决策树分析三种方法构建三种肿瘤复发预测模型，并前瞻性收集患者样本，检测相应基因表达，验证模型的预测效能，同时进一步探讨模型在临床随访和个体化治疗中的应用价值。

发明内容

本研究首先从两组基因芯片转录组数据（GSE130823和GSE55696）中筛选出在胃炎/对照组织→低级别上皮内瘤变（Low-grade intraepithelial neoplasia，LGIN）→高级别上皮内瘤变（High-grade intraepithelial neoplasia，HGIN）→EGC中表达呈现单调变化的差异表达基因（Monotonically changing differentially expressed genes，mcDEGs），并通过 T 检验和单因素COX回归分析两种方法筛选出潜在与肿瘤复发相关的mcDEGs。再以包含预后数据的外部数据集GSE62254中I/II期患者作为训练集，筛选所得的mcDEGs作为训练变量，预测的结局为肿瘤复发情况，构建出基于决策树算法的复发预测模型。并进一步前瞻性收集 16 名 HGIN或EGC患者作为验证集（4 名复发，12 名未复发），通过实时定量聚合酶链反应（Quantitative real-time polymerase chain reaction，qRT-PCR）检测相应mcDEGs的表达量，作为测试集输入模型中，检验模型的预测效能（敏感性、特异性等）。