[发明专利]一种基于KRAS突变结肠癌基因的预后模型的建立方法

说明书

本发明公开了一种基于KRAS突变结肠癌基因的预后模型的建立方法，属于预后模型的技术领域，包括以下步骤：S1：数据采集与预处理：获取样本的矩阵数据及相应的临床信息；S2：预后模型构建：基于获取的数据，进行单因素Cox分析，采用LASSO‑COX回归建立预后模型；S3：KRAS突变状态预测：使用随机森林算法对GEO队列中的KRAS突变状态进行估计；S4：预后模型评估：分别使用内部验证和外部验证对建立的预后模型进行评估。本发明能够建立一个KRAS突变结肠癌的预后模型，特别是在KRAS突变的COAD中，该模型在多个队列中都有很好的表现。

技术领域

本发明是关于预后模型的技术领域，特别是关于一种基于KRAS突变结肠癌基因的预后模型的建立方法。

背景技术

结肠癌是一种常见的恶性肿瘤，根据国际癌症研究机构(International Agencyfor Research on cancer,IARC)报告的癌症统计数据，2020年全球CRC 新发病例超过190万，死亡病例90万，CRC已成为全球癌症死亡的第二大原因。目前，粪便潜血检查 (FOBT)、粪便免疫化学检查(FIT)、软性乙状结肠镜检查(FS)等方法已被开发用于早期诊断，有助于提高结直肠癌的预后。即便如此，许多结直肠癌患者在晚期才被诊断出来。因此，CRC患者的预后仍然较差。

Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因(KRAS)突变是多种肿瘤发生的驱动因素。 KRAS基因突变占所有结肠病例的40％，其作为结肠癌分子靶向治疗药物—西妥昔单抗选择的重要治疗预测标志物；然而，KRAS基因突变是否能作为结肠癌的预后标志物？肿瘤学界仍然争论不休；一些回顾性资料支持KRAS 突变可能预示结肠癌患者预后不良；而另一些研究则不支持这种观点，认为单一KRAS突变指标无法预测结肠癌患者的预后，联合p53基因异常或微卫星稳定患者才有预后价值。

到目前为止，没有证据证明KRAS突变能够作为结肠癌的预后因素，本发明通过建立基于KRAS突变结肠癌基因的预后模型，进一步通过建立36个基因的表达检测把KRAS突变结肠癌分为低危和高危，有利于区别对待(治疗)。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于KRAS突变结肠癌基因的预后模型的建立方法，其能够建立一个KRAS突变结肠癌的预后模型，特别是在KRAS突变的COAD中，该模型在多个队列中都有很好的表现。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于KRAS突变结肠癌基因的预后模型的建立方法，包括以下步骤：

S1：数据采集与预处理：获取样本的矩阵数据及相应的临床信息；

S2：预后模型构建：基于获取的数据，进行单因素Cox分析，采用 LASSO-COX回归建立预后模型；

S3：KRAS突变状态预测：使用随机森林算法对GEO队列中的KRAS突变状态进行估计；

S4：预后模型评估：分别使用内部验证和外部验证对建立的预后模型进行评估。

在本发明的一实施方式中，所述矩阵数据共包括5个COAD数据集，分别为3个微阵列数据集和2个RNA-seq数据集；3个微阵列数据集分别为 GSE41258数据集、GSE39582数据集和GSE17536数据集；2个RNA-seq数据集包括TCGA-COAD队列和CPTAC-COAD队列。

在本发明的一实施方式中，步骤S2包括以下具体的步骤：

S201：将GSE39582中的KRAS突变样本随机化到训练集和测试集；

S202：采用最小绝对收缩和选择算子建立预后模型，并利用训练集中的“glmnet”R包采用LASSO-COX回归建立预后模型；