[发明专利]一种肺鳞癌筛查用微小RNA的优选方法

说明书

本发明公开一种肺鳞癌筛查用微小RNA的优选方法，该方法是基于不同的数据库构建不同的肺鳞癌相关微小RNA数据集；分别对不同的数据集进行l og2(x+1)对数标准化；对标准化后的数据集计算标准化均数差(SMD)，并对SMD建立效应模型获取；根据SMD结果选取差异表达微小RNA分子(DER)；对DER进行验证其可靠性；对确认的DER运用发现队列，并挑选出最优的生物标志物组合；对最优的生物标志物组合进行AUC、灵敏度和特异度对比。该方法具有简便，筛查准确度高，相对无创，并且成本低的特点。

技术领域

本发明属于生物和分子诊断技术领域，具体涉及一种肺鳞癌筛查用微小RNA的优选方法。

背景技术

肺癌是发病率和死亡率最高的癌症种类之一，分为非小细胞肺癌和小细胞肺癌，其中约有85％为非小细胞肺癌(NSCLC)，又以肺鳞癌(LUSC)是最常见的非小细胞肺癌类型之一。肺鳞癌又称肺鳞状上皮细胞癌，常见于具有吸烟史的中老龄男性患者，由支气管黏膜柱状上皮细胞化生后形成的，主要发病于中心气道，具有生长缓慢的特点，对筛查具有一定的难度。

目前术前纤支镜、剖胸探查和放射成像已用于肺鳞癌的诊断，但这些侵入性诊断技术对患者的依从性较差，且价格昂贵，难以用于广谱人群的肿瘤筛查。开发非侵入性、准确性高的生物标志物和筛查手段，促进肺鳞癌的检测和诊断显得尤为重要。近年来，免疫治疗在临床实践中取得可喜的成果，如肿瘤标志物CA125、肿瘤标志物SCC、肿瘤标志物CEA等手段，但这些手段存在阳性率低，特异性不高，敏感度对肺鳞癌较低，如何提高非小细胞肺癌患者在免疫治疗的准确性、特异性和敏感度，如何选择最有可能从免疫治疗获益的患者是当前面临的主要挑战。

鉴于此，探索和研究肺鳞癌筛查的微小RNA，建立相对准确的检测/预测模型，以期提高筛选免疫治疗中获益的肺鳞癌患者的准确性，有助于促进靶向药物的开发和未来肺鳞癌的临床治疗。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述技术问题，提供一种肺鳞癌筛查用微小RNA的优选方法，采用本发明标志物可为肺鳞癌制定治疗方案和预后判断提供新的依据，以提高患者的临床预后。为实现本发明目的所使用的技术方案为：

一种肺鳞癌筛查用微小RNA的优选方法，包括以下步骤：

(1)基于不同的数据库构建不同的肺鳞癌相关微小RNA数据集；

(2)分别对不同的数据集进行log2(x+1)对数标准化；

(3)对标准化后的数据集计算标准化均数差(SMD)，并对SMD建立效应模型获取；

(4)根据SMD结果选取差异表达微小RNA分子(DER)；

(5)对DER进行验证其可靠性；

(6)对确认的DER运用发现队列，并挑选出最优的生物标志物组合；

(7)对最优的生物标志物组合进行AUC、灵敏度和特异度对比。

优选地，在步骤(1)中，所述数据库包括但不限于GEO、TCGA、Oncomine数据库。

优选地，在步骤(1)中，所述微小RNA数据集在数据库内采取检索后，纳入标准为：a、研究物种是人，b、微小RNA微阵列数据集，c、肺鳞癌亚型明确；排除标准为：a、数据集之间存在重复样本，b、微小RNA表达数据不全或不可获取。

优选地，在步骤(3)中，所述SMD建立效应模型获取，其中，异质性检验所得的I²值不大于50％时，选用固定效应模型；I²值大于50％时，选用随机效应模型。

优选地，在步骤(4)中，DER须满足以下任一点：(1)SMD0且95％置信区间不包含0；(2)SMD0且95％置信区间不包含0。