[发明专利]一种肺癌早期预警模型的创建方法

摘要

本发明公开了一种肺癌早期预警模型的创建方法，采用C5.0决策树和人工神经网络进行数据模型的创建模型，通过SPSS Clementine软件统计学分析处理，其特征在于，以500例1期肺癌患者和500例健康人为研究对象，证实外周血Ⅰ相代谢酶基因CYP1A1、Ⅱ相代谢酶基因GSTM1、GSTTl和mEH及DNA修复酶基因XRCCl的基因多态性与DNA甲基化水平与外周血pl6基因和RASSFIA基因启动子区甲基化水平及外周血全基因组端粒长度肺癌患癌危险度增加有关，上述指标组成比较准确的肺癌早期预警模型的分子标志群，有效建立ANN模型用于肺癌早期预警。

主权项

1.一种肺癌早期预警模型的创建方法，采用C5.0决策树和人工神经网络进行数据模型的创建模型，通过SPSS Clementine软件统计学分析处理，其特征在于，以500例1期肺癌患者和500例健康人为研究对象，采用以下步骤：步骤一：对肺癌患者与健康人分别进行外周血Ⅰ相代谢酶基因CYP1A1、Ⅱ相代谢酶基因GSTM1、GSTTl和mEH及DNA修复酶基因XRCCl的基因多态性与DNA甲基化水平的检测，并分别采用Fisher判别分析、决策树和ANN方法联合这些基因多态性建立肺癌分类模型，分别得到肺癌患者与健康人的外周血Ⅰ相代谢酶基因CYP1A1、Ⅱ相代谢酶基因GSTM1、GSTTl和mEH及DNA修复酶基因XRCCl的基因多态性与DNA甲基化水平对比模型，对比外周血Ⅰ相代谢酶基因CYP1A1、Ⅱ相代谢酶基因GSTM1、GSTTl和mEH及DNA修复酶基因XRCCl的基因多态性与DNA甲基化水平与肺癌的关系；步骤二：对肺癌患者与健康人分别进行外周血pl6基因和RASSFIA基因启动子区甲基化水平及外周血全基因组端粒长度的检测，同时，分别采用Fisher判别分析、决策树和ANN技术联合上述端粒分子标志建立肺癌判别模型，分别得到肺癌患者与健康人的外周血pl6基因和RASSFIA基因启动子区甲基化水平及外周血全基因组端粒长度对比模型，分析对比外周血pl6基因和RASSFIA基因启动子区甲基化水平及外周血全基因组端粒长度的改变与肺癌的关联；步骤三：应用SPSS Clementine软件统计分析软件，采用x2检验、秩和检验、Logistic回归分析等方法对基因多态、DNA甲基化水平和端粒相对长度的结果进行一般统计学分析处理，得出基因多态性、DNA甲基化及端粒相对长度变化与肺癌发生的关系，筛选可能用于肺癌早期判别模型的有效指标；步骤四：分别将肺癌患者与健康人的得到肺癌患者与健康人的外周血Ⅰ相代谢酶基因CYP1A1、Ⅱ相代谢酶基因GSTM1、GSTTl和mEH及DNA修复酶基因XRCCl的基因多态性与DNA甲基化水平与外周血pl6基因和RASSFIA基因启动子区甲基化水平及外周血全基因组端粒长度的整合对比作为构建肺癌早期预警模型的生物标志，得到外周血Ⅰ相代谢酶基因CYP1A1、Ⅱ相代谢酶基因GSTM1、GSTTl和mEH及DNA修复酶基因XRCCl的基因多态性与DNA甲基化水平与外周血pl6基因和RASSFIA基因启动子区甲基化水平及外周血全基因组端粒长度的共同变化与肺癌的关联；步骤五：将所创建的模型进行盲法预测，验证判别模型的优劣，最终建立可靠的肺癌早期智能化预警模型。