CN113025713B - 用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的生物标志物的应用 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的生物标志物的应用。通过检测生物标志物的表达可以预测对顺铂和PARP抑制剂的治疗效果。

Description

用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的生物标志物 的应用

技术领域

本发明涉及一种用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的生物标志物的应用。

背景技术

癌症，是威胁人类健康的第二大杀手，全球每年有上百万人死于癌症。目前临床上治疗癌症主要以化疗为主。正确合理地应用抗肿瘤药物是提高肿瘤患者生存率和生活质量，降低死亡风险、复发率和药物不良发生率的重要手段，也是肿瘤综合治疗的重要组成部分，大部分抗肿瘤药物都具有明显毒副作用，可给人体造成伤害，对抗肿瘤药物的应用要谨慎合理。

患者个体对上述抗肿瘤药物的治疗效果在使用前是未知的，目前在临床上，医生通常会开出产生对于治疗疾病可能为最高成功率的第一线药物治疗，若第一治疗无效，则开出替代的药物治疗。第一线药物的成功率的预测尤为重要，因为第一治疗通常是最重要的并提供成功治疗的最佳时间，而且第一线药物选择失败会对患者个体带来严重的身心伤害。因此，如何提高针对患者个体的最有效的初始药物的选择成功率为迫切需要解决的问题。

HRD是肿瘤组织的一个常见特征，目前正广泛受到临床关注，因其与DNA交联剂(如铂类药物)以及聚ADP核糖聚合酶抑制剂(Poly ADP-ribose Polymerase inhibitors,PARPi)的敏感性有关。PARP抑制剂的作用机理是基于DNA修复损伤机制，通过抑制DNA修复蛋白结合，并使PARP从DNA缺口处解离，阻断后续的单链DNA修复过程。PARP抑制剂是第一种成功利用合成致死概念获得批准在临床使用的抗癌药物。在细胞内，如果PARP功能被抑制就会导致DNA单链断裂的积累，进而会导致DNA双链断裂。而如果细胞发生BRCA1/2基因突变或HRR通路其他基因突变，就会引起HRD，从而诱导肿瘤细胞凋亡。从作用机理而言，有同源重组缺陷(HRD)的肿瘤细胞对铂类药物或PARP抑制剂更敏感，如奥拉帕利。

由于目前HRD的检测费用太高，很多病人无法承担。另外，目前也有许多没有明显HRD的患者对铂类药物或PARP抑制剂治疗也有很好的药敏性。因此，有必要寻找新的可以预测肿瘤患者对铂类药物或PARP抑制剂的药敏性的方法。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术存在的缺点和不足，而提供一种用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的生物标志物的应用。

本发明的第一方面，提供一种用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的生物标志物的应用，所述生物标志物为第一基因集或第一基因集中的一种或多种基因所构成的子集或第一基因集的表达产物或第一基因集中的一种或多种基因所构成的子集的表达产物；

所述第一基因集为第二基因集、第三基因集、第四基因集、第五基因集、第六基因集、第七基因集、第八基因集、第九基因集、第十基因集、第十一基因集所构成的合集；

第二基因集为以下基因构成：C1QBP、TSR1、EIF5A、YWHAE、SENP3、NUP88、RNMTL1、EIF4A1、TIMM22、PELP1、EIF5AL1、DHX33、GEMIN4、PRPF8、PSMB6、CTDNEP1、WRAP53、MYBBP1A、PFN1、RPA1、PFAS、MED11、SCO1、GLOD4、SLC25A11、DVL2、DERL2、ELP5、PHF23、CNTROB、SMG6、PAFAH1B1、METTL16、TRAPPC1、VPS53、C17orf85、CLUH、SMYD4、RNF167、NEURL4、MIS12、MED31、RABEP1、PITPNA、SPAG7、AURKB、CRK、UBE2G1、ZZEF1、RPAIN、TXNDC17、DPH1、ANKFY1、EMC6、KIAA0753、FXR2、INPP5K、C17orf59、MINK1、CAMTA2、MPDU1、WDR81、POLR2A、ITGAE、SGSM2、STX8、NDEL1、ZNF232、CYB5D1、ARRB2、PLD2、CYB5D2、ACADVL、CTNS、TMEM107、LSMD1、CTC1、RNASEK、TAX1BP3、FAM57A、B9D1、C17orf97；

第三基因集为以下基因构成：C1QBP、EIF5A、TSR1、SENP3、EIF4A1、RNMTL1、NUP88、TIMM22、EIF5AL1、GEMIN4、PELP1、PSMB6、DHX33、YWHAE、PRPF8、WRAP53、CTDNEP1、PFN1、SCO1、MYBBP1A、PFAS、RPA1、GLOD4、MED11、DERL2、PHF23、PAFAH1B1、ELAC2、ELP5、SLC25A11、TRAPPC1、CNTROB、DVL2、METTL16、SMG6、CLUH、MED31、SMYD4、C17orf85、RNF167、VPS53、MIS12、SPAG7、PITPNA、RABEP1、EMC6、AURKB、NEURL4、DPH1、UBE2G1、TXNDC17、CRK、ZZEF1、RPAIN、KIAA0753、FXR2、MPDU1、ANKFY1、ITGAE、WDR81、INPP5K、C17orf59、MINK1、CAMTA2、POLR2A、STX8、NDEL1、CYB5D1、SGSM2、CTNS、LSMD1、TAX1BP3、ACADVL、ZNF232、CYB5D2、PLD2、ARRB2、TMEM107、RNASEK、CTC1、FAM57A、C17orf97；

第四基因集为以下基因构成：C1QBP、TSR1、EIF5A、SENP3、EIF4A1、RNMTL1、NUP88、TIMM22、PELP1、EIF5AL1、YWHAE、DHX33、PRPF8、GEMIN4、PSMB6、WRAP53、CTDNEP1、PFN1、SCO1、RPA1、GLOD4、MYBBP1A、PFAS、DERL2、MED11、CNTROB、PAFAH1B1、TRAPPC1、SLC25A11、PHF23、SMYD4、DVL2、ELP5、ELAC2、C17orf85、SMG6、METTL16、CLUH、VPS53、RNF167、SPAG7、MIS12、MED31、PITPNA、RABEP1、NEURL4、AURKB、DPH1、UBE2G1、CRK、TXNDC17、EMC6、ZZEF1、RPAIN、KIAA0753、FXR2、ANKFY1、MINK1、MPDU1、C17orf59、INPP5K、CAMTA2、COX10、ITGAE、WDR81、NDEL1、STX8、POLR2A、SGSM2、CYB5D1、ACADVL、LSMD1、PLD2、CYB5D2、ARRB2、CTNS、TAX1BP3、TMEM107、ZNF232、RNASEK、CTC1、SAT2、FAM57A、C17orf97；

第五基因集为以下基因构成：C1QBP、TSR1、EIF5A、SENP3、EIF4A1、NUP88、RNMTL1、TIMM22、PELP1、EIF5AL1、DHX33、GEMIN4、PSMB6、YWHAE、CTDNEP1、PRPF8、WRAP53、PFN1、SCO1、RPA1、GLOD4、MYBBP1A、DERL2、PFAS、MED11、CNTROB、TRAPPC1、PAFAH1B1、ELP5、DVL2、SLC25A11、PHF23、SMYD4、SMG6、C17orf85、ELAC2、METTL16、CLUH、RNF167、MIS12、SPAG7、VPS53、MED31、NEURL4、PITPNA、RABEP1、AURKB、DPH1、TXNDC17、UBE2G1、ZZEF1、RPAIN、CRK、EMC6、FXR2、KIAA0753、ANKFY1、MINK1、MPDU1、CAMTA2、C17orf59、INPP5K、ITGAE、COX10、STX8、WDR81、NDEL1、POLR2A、SGSM2、LSMD1、CYB5D1、TMEM107、ARRB2、ACADVL、CYB5D2、PLD2、ZNF232、TAX1BP3、CTNS、RNASEK、CTC1、SRR、FAM57A；

第六基因集为以下基因构成：C1QBP、TSR1、EIF5A、SENP3、YWHAE、NUP88、RNMTL1、EIF4A1、TIMM22、PELP1、EIF5AL1、GEMIN4、DHX33、PRPF8、PSMB6、CTDNEP1、WRAP53、MYBBP1A、PFN1、RPA1、PFAS、MED11、SCO1、GLOD4、SLC25A11、DVL2、DERL2、ELP5、CNTROB、PHF23、SMG6、PAFAH1B1、METTL16、TRAPPC1、VPS53、C17orf85、SMYD4、CLUH、NEURL4、RNF167、MIS12、MED31、RABEP1、PITPNA、SPAG7、AURKB、CRK、UBE2G1、ZZEF1、RPAIN、TXNDC17、DPH1、ANKFY1、EMC6、KIAA0753、FXR2、INPP5K、C17orf59、MINK1、CAMTA2、MPDU1、WDR81、ITGAE、POLR2A、SGSM2、STX8、NDEL1、ZNF232、CYB5D1、CTNS、ARRB2、PLD2、CYB5D2、ACADVL、TMEM107、LSMD1、CTC1、RNASEK、TAX1BP3、FAM57A、C17orf97；

第七基因集为以下基因构成：KHDRBS1、NUP88、YWHAE、HNRNPC、GEMIN4、RPA1、SFPQ、SNRNP40、EIF4A1、CCDC181、DHX33、CBFB、RUVBL1、PCGF6、RNMTL1、NLGN1、UBE2G1、TAF5、C1QBP、MYBBP1A、COL27A1、TSR1、DFNA5、RQCD1、SENP3、ILF2、VASH2、RCOR2、PAQR9、MCMBP、NFATC3、CACYBP、SCO1、LRFN5、LRRC8C、CCT8、HAUS6、WRAP53、TPST1、ELAC2、ANP32E、PFAS、S100A3、FAM129C、PELP1、ANKLE1、NCS1、SCML1、MEX3A、EIF5A、HMX2、CRK、CPSF6、NOLC1、FXR2、NAE1、OR10G7、CEP97、METTL16、TMEM39B、KPNA6、NPW、BUB3、CENPV、COX10、SSX2IP、SEMA6B、XRCC5、PRPF8、PPM1G、ZC3HC1、TMEM206、P2RX5、PITPNA、ZNF618、SMARCD1、FXN、LSM12、HOXA10、RPAIN、C10orf2、ANKFY1、RPF1、MPZL1、SLITRK3、TIMM22、NUDT21、KIF21B、BLMH、SH2B3、CEP170、ZNF124、WSCD1、PPRC1、SF3B3、CBX2、EBF1、ZCCHC18、THRAP3、CUTC、ITPRIPL1、USP13、NRF1、RNPS1、SERBP1、RP1-170O19.20、PRDX3、CLMP、PTGES3、TMPO、CNBP、USP10、NLGN2、ASGR1、BCAT1、KDELC1、SKP2、KLHL33、RRP1B、FSD1L、ITGAE、COPS3、CDC123、USP31、KIAA0020、SNRPF、TERT、CMTM3、FSCN1、GINS3、PLK1、RFWD3、TCP1、DNM1、PFDN2、MRPL42、PODXL、LECT2、C2orf44、OR4E2、SMNDC1、SCLY、PARP1、IL27RA、USP22、QTRTD1、SNRPD1、ELAVL1、NSMCE4A、SF3A3、DUSP9、CCDC50、HNRNPD、NR0B1、TDG、SARDH、VPS53、PRR3、PGD、ADD2、UBE2I、FBRSL1、RABEP1、PFN1、HNRNPK、STOML2、RBMX、KARS、AASS；

第八基因集为以下基因构成：YWHAE、HNRNPC、NUP88、GEMIN4、AURKB、EIF4A1、C1QBP、ANP32E、WRAP53、RPA1、RPL22L1、SLFN11、HNRNPA1、KIF14、KHDRBS1、SERBP1、UBE2G1、SNRNP40、TSR1、CWC22、HEATR1、DHX33、CAPRIN1、RNMTL1、SSRP1、PFAS、HMGA1、KIF18A、HAUS6、DERL2、NDC80、ECHDC1、NAP1L1、MYBBP1A、PELP1、PSIP1、KIF20B、HNRNPU、OR4E2、WDR43、CDC27、STOML2、FAM57A、PPP1CC、EXOSC3、KIF11、KIAA0753、FSCN1、EIF5A、AHCTF1、SEH1L、CCDC138、XRCC5、NAE1、ODC1、POLR1E、SLC16A1、BLMH、NUF2、NPM1、COX10、STAG1、RPF1、CCT4、NUP37、DSE、PCOLCE2、LBR、RBMX、MELK、MAP4K4、TMEM39B、SMC3、TMPO、PCGF6、C17orf85、RPL6、SRSF3、RUVBL1、HOXA2、ILF3、ARHGAP11A、SOGA2、HNRNPK、SENP3、TRIML2、ECT2、EXOSC9、THRAP3、METTL16、SKP2、TAF1A、DFNA5、NCL、FAM60A、CRLF3、MCMBP、ELP5、KIF15、TRA2B、ELAC2、THOC1、NCAPD2、E2F7、NUP133、CEP170、TTC27、FXR1、PODXL、HJURP、ELK3、SAAL1、ADPRM、CDC20、HTR7、SNRPF、TAF5、RFC5、SMCHD1、HMGA2、EXOSC8、SCO1、NUDT21、ARHGAP19、EMC6、KDM1A、FANCG、CAD、ELAVL1、SACS、TUBB6、METAP2、NRAS、KIAA1524、NOB1、PFN1、PRPF8、CENPF、NCAPG、CACYBP、USP13、WDR75、HDAC2、BUB1、PTBP1、TMEM206、LMNB1、SNX5、SYNCRIP、NEDD1、HSPD1、RIOK1、ASPM、XRN2、ARNTL2、RAN、NRBP1、OR6K6、HMGB1、RBBP8、YWHAQ、AXL、SNRPD1、HNRNPR、GINS3、TIMM22、SMARCD1、HNRNPD、AASS、HOXD10、PSMB6、RPP30、TYMS、BCAT1、TTK、SRPK1、KNSTRN、COPS3、ADA、GCFC2、TOMM20、SMU1、MYL6B、SSX2IP、TPRKB、NOC3L、PAFAH1B1、ANP32B、SENP1、COL27A1、CEP55、CDCA3、FEZ2、ORC2、CENPA、PRIM2、KIAA0020、CKAP4、APBA2、PNPT1、CKAP5、TAF1B、OLA1、POLR2A、MRPL19、MRPL42、NCS1、ITGAE、SLC25A3、YARS2、PPM1G、NOP58、NOP56、TCF3、CTDNEP1、CKS1B、G3BP1、B3GALNT2、DCAF15、MMS22L、COL13A1、GMPS、TMEM107、UTP20、PPP1R8、LMNB2、FBXO5、GABPB1、AGPAT5、KIAA0101、LYAR、BAG2、DIMT1、DHX57、ILF2、RPS6、DNMT1、IGFBP6、SMC4、BUB1B、SFPQ、BUD13、NLRP1、U2SURP、FOXF2、RPAP3、PHF23、USP1、KIF23、CENPE、COL4A6、ADAM17、CYP26B1、AKAP12、HAUS8、RRM2、P2RX5、RNF2、ANXA1、HSP90AB1、SF3A3、NASP、SLC35F2、CCAR1、PLS3、RPAIN、CBFB、SNRPE、RNF8、HNRNPH1、KCNH3、SOX7、RPL26、ESF1、UBASH3B、EIF5AL1、RPF2、ATL2、NACA、CSNK2A2、RRP1B、LIN9、R3HDM1、NUSAP1、CYB5D1、FXN、ZNF286A、CDC5L、C2orf44、PA2G4、KLHL29、GID4、NME7、KPNB1、UBE2E3、ST8SIA5、FXR2、ARL4C、CCDC77、TROAP、ATP1B3、CMTM3、DLGAP5、CCT8、BAZ1A、AGBL5、SPAST、DNM1L、KIF18B、NAV3、RCL1、LRRC8C、HOXD11、TBCE、RPP40、CERKL、KIF20A、PLAA、C16orf74、RPL10A、UBE3D、SPDL1、EMILIN3、ORC1、CCNA2、SGCB、CTPS1、RQCD1、RGS4、FZD2、SNAPC1、RACGAP1、HOXA3、EIF3M、HMSD、TRMT61B、RPL7L1、PWP1、C20orf27、FAM92A1、ITPRIP、MAPK12、FAM98B、DAW1、MRPS31、ZCCHC7、PCBP2、TUBB、CEP76、KDELC1、MIS12、NLE1、XPO1、IFIT5、CDCA2、C9orf41、PMS1、EIF3A、ADAMTS12、PTPN2、CENPN、SAFB、CRK、C16orf80、TERF1、TFAP4、HOXA10、SASS6、NKX6-1、TEX10、DNAJC8、MPHOSPH9、TARBP2、MSANTD3、NAA25、TOMM34、NUP160、RCC1、NLGN1、NEIL3、DDX31、NDUFAF7、CFL2、MSH6、NEK2、LSM2、IFT57、GLDC、FMNL2、TBC1D28、MATR3、RNF138、RPS7、HELLS、ATAD5、CDC123、SET、TTC26、NPM3、KIAA1432、FAM167A、PLK1、SF3B3、TERT、CCT6A、PTGES3、FERMT1、CNBP、FMNL1、NUP153、KPNA6、TUBA1C、HOXD9、CCDC59、ZFP42、EXTL2、CSNK2A1、NOLC1、MEMO1、TIPIN、UCK2、RTCA、GLOD4、DHX9、LLGL1、PCDH18、C19orf44、PIF1、SPANXN1、MED31、KRR1、FAM196B、PRIM1、TCOF1、PHF3、RABEP1、TCTN2、CEP97、ASCL3、HNRNPM、CHAC2、RPAP2、MTHFD1L、PRMT1、PAQR9、PRPSAP2、ITGA6、MRPS15、WDR3、C12orf10、PAX6、PM20D2、GART、PEMT、CEP78、ATF1、GPX8、ANLN、GEMIN5、CCT7、6-Sep、PSMG2、NCAPH、MAD2L1、NUP93、HACE1、TRMT6、ITGA4、AIDA、ALX1、LECT2、MAP7D3、SMKR1、TNFSF18、SOCS3、NUFIP1、HDGFRP2、HAUS1、ZNF639、STMN1、PTMA、GPR63、LPHN2、NPHP1、HOXD13、PSMB2、TFAM、PRDX6、PNLIP、HSF2、RCOR2、SUPT16H、ACTRT3、IGF2BP3、CAV1、CDC7、ANXA10、OR2T6、DHX36、AGTR1、LMLN、SUGT1、C12orf55、TRMT11、SGOL1、WLS、SLC6A15、SSR3、KATNA1、ANKFY1、C8orf74、PARP1、TNFRSF10D、TPX2、WDR66、CPSF3、SMC5、LARP4、DEPDC1、DENND2A、ANP32A、SLC23A2、RIC8B、DDX54、MAK16、CCDC50、LTV1、DUSP11、WDR18、TOP2A、ATXN7L2、OAF、DESI2、DPYD、DUSP7、CMSS1、COTL1、SSFA2、BCCIP、GRPEL1；

第九基因集为以下基因构成：ELFN1、DHX33、PFAS、SH2B3、SLPI、TM9SF2、TMEM59、EMC6、DOCK9、NUP88、PGAP3、CWC22、YWHAE、DAPP1、EPB41L4A、FANCA、HS6ST3、PELP1、RNF141、TMEM238、PLEKHF2、UBE2G1、EIF4A1、GEMIN4、SCEL、NLRP1、SMYD4、RNF223、PVRL4、CACNG4、PLEKHS1、CPNE7、ODC1、TMEM164、METTL16、CAPS、FAM174A、KMO、MIEN1、MYBBP1A、OVOL2、TAF5、ITGB6、EGLN3、LAMTOR3、CAMK2N1、ATP6AP2、EMC3、LMBRD2、RNF39、PCGF6、USP10、C6orf132、RPA1、SLC39A11、C1QBP、FXYD3、LIMK2、JUNB、ALDH3B2、RPAIN、PRELP、STEAP4、ATF2、C1orf116、PLA2G12A、CYP2J2、ARHGEF38、ASAH1、KIAA0753、MAP4K3、VMAC、WRAP53、FSCN1、SMIM5、TMPRSS13、IFNGR1、ZNF552、LAMP1、SCO1、YIPF1、TSR1、ANKFY1、CDS1、LRRN1、MB、OSTF1、SULT2B1、PPP3CA、RNF166、ARHGEF37、ARL6IP5、ARSH、CAPN8、CEP170、LIPH、PLEKHG6、SFXN1、TBXA2R、TMEM62、TSPAN1、UBE3D、PRKCH、EDC4、SEPP1、TNFSF15、MTO1、ZNF223、HSPD1、C2orf54、AAAS、EPN3、FYB、RNMTL1、TAOK3、CCDC120、DERL2、C5AR2、CACNG1、TERF2、AZGP1、SACS、TTI2、ZNF541、ABI2、CD63、CRK、EFNA1、FAAH、IRF6、KLC3、LYPD3、PRSS8、SCGB3A2、TMPRSS4、PSCA、PXMP4、S100A14、HERC3、TIMM22、LYPLAL1、CYP4B1、KCNK1、SLC17A9、MPZL2、SAYSD1、ANKRD22、HIST1H1T、S100A9、AIM1L、CYP4F12、HVCN1、SOGA2、GOLGA5、CPNE8、ERP27、AGFG2、BPIFB1、BPIFB2、CEACAM6、DUSP23、EPS15、GLB1、GPR19、MYH14、OR51I2、ORC2、PAPOLB、RAB25、RFC5、SELENBP1、SLC22A5、SLURP1、TNFRSF21、FXR2、PRPF8、CAD、CBFB、FMO5、PDE4DIP、PMS1、SP6、AURKB、DAAM1、DNAJB2、DOCK8、E2F7、ELAC2、FBXO32、FUT3、KRT7、NFATC3、NKX2-5、PI3、QRFPR、SDR16C5、TMEM45B、SEMA6B、TGM3、PCOLCE、PNKD、A2M、ASIP、CARD14、DUSP16、EXOSC9、FAM83A、GPR162、HM13、HRCT1、KCTD17、LRRIQ1、MAL2、MYO1D、PCDH1、SPG7、XRCC5、ZNF276、ZNF577、HIST1H4H、IL36RN、NAGK、PHF23、OR10H2、TCERG1、KLHDC4、PTK2B、ZDHHC24、PRDX3、TNS4、MACC1、KRT16、TMED3、STMND1、PAX2、GRHL1、PEX7、DBN1、EFEMP1、SAFB、PCDHGA8、CEACAM1、CHMP7、RIOK3；

第十基因集为以下基因构成：SLFN11、HNRNPC、MYBBP1A、RPL22L1、UBE2G1、EIF4A1、NUP88、GEMIN4、PELP1、C1QBP、PFAS、LRRC8C、ELP5、SCO1、COL27A1、YWHAE、RNMTL1、DHX33、NAP1L1、WRAP53、EXOSC9、KCTD17、EIF5A、FEZ2、SERBP1、PFN1、ITGAE、ABI2、ADC、AXL、WDR75、APBA2、TSR1、MRPL19、TGFB1、ANXA2、SACS、COX10、PCOLCE2、TP53、ADARB1、NPM1、ITPRIP、B3GALNT2、ZNF618、C17orf85、SNRNP40、HOXD9、FXR2、HEATR1、MLTK、KIAA0020、PCOLCE、NCL、ODC1、GINS3、GPX8、CSGALNACT1、IL27RA、FSCN1、FXN、P2RX5、IGFBP6、NLGN2、ADCY7、SENP3、UBE2E3、DERL2、NOB1、TIMM22、PSMB6、RPS2、NOTCH1、HJURP、ILF2、CCT4、POLR2A、EMC6、ZNF469、TYW3、PTMA、EEF1B2、NRBP1、AASS、RP1-170O19.20、RPA1、KIFC3、ELAC2、RPF1、PSIP1、EIF5AL1、ANXA1、LAMC1、AURKB、PCGF6、STX8、SOGA2、CBFB、PSAT1、THOC1、GFPT2、PHF23、SLFN13、FOXF2、TYMS、CERCAM、OR4E2、AKR1B1、XRCC5、GALNT14、ADPRM、TUBB6、FNDC8、S100A2、CEP170、CCT8、CYP26B1、METAP1、HOXA2、SNRPF、NLRP1、METTL16、RPL26、BAX、RPL12、CEP128、ASB1、BAG2、RPS6、CCDC181、NOP58、HNRNPA1、KIAA0753、FOSL1、BLMH、RCL1、HSPD1、MOCOS、COPS7B、PGAM1、SYDE1、SPHK1、ANXA10、PKD2、SPAG7、DOCK10、CACYBP、CWC22、SUCLG2、FMNL1、ORC2、SNRPD1、SSX2IP、FERMT1、USB1、PRMT1、FOXL1、TAF1B、COL18A1、MFF、PAPPA、AHCTF1、PRDX6、MED11、KIF20B、MIER1、HTR7、NAV3、TERT、SOCS2、SMARCD3、CAD、TAF1A、RBM43、LLGL1、F2R、NOC3L、CKAP4、CTDNEP1、CPS1、KIF14、SCLY、ABCF2、PRPF8、KCNG1、DMRT2、PXDN、FLT1、DTWD1、ANP32E、RAB34、PRRX1、DHX30、NPM3、POLR1E、ELK3、FOCAD、MAPK12、YWHAQ、TTC27、CPNE8、CCDC102A、HNRNPU、CCL21、R3HDM1、RPS27L、TAX1BP3、ACADVL、PPM1M、SMOX、KIAA0101、IKBIP、SLFN12、MLKL、SHMT1、COPS3、PFKP、ZNF286B、GCFC2、MCL1、SLC4A7、TRIML2、SOCS3、UHRF2、CACNG6、SLFN12L、ZNF286A、IRF2、THAP4、SIX1、B3GNTL1、SMCHD1、CRK、MAT2B、GLI2、OTUD4、UCK2、NPHP1、CRLF3、METTL17、CDC20、MEMO1、TMA16、KIF7、RPL3、APOBEC3H、SNRPG、MRC2、C20orf27、HELB、UTP20、APOBEC3C、ELFN1、RRP1B、BEGAIN、EPHA2、WDR43、ARRB2、RIN1、PRKCDBP、E2F7、PRKD3、PTPN14、RPS9、GLDC、RPL17、SUPT16H、FAM131C、EIF4E2、RNF145、EIF3A、CHSY1、EYA4、BZW1、AGPAT4、NKX2-5、DDX31、THRAP3、TMEM206、LDHB、PON2、PIP5K1A、PPM1G、STOML2、HOXA10、FAM189B、SLC25A3、GRPEL1、MT2A、HAUS6、RQCD1、NOLC1、COL13A1、ANP32B、AKAP7、FAM57A、C12orf10、ERCC3、G3BP1、EXOC6B、YARS2、TWF1、DFNA5、NEIL2、CDC123、GTPBP4、AMOTL2、NFKB2、HOXD8、GID4、FAM101B、IL18R1、LSM6、PEMT、SHC1、NCOR1、RPSA、SNX5、SLC39A10、DESI2、ADAM17、PARP1、DIO2、RAB7L1、ALKBH5、DPY19L1、IFIT5、CCDC74B、SLC12A4、ENPP7、HOXD13、SFPQ、SSFA2、AC007040.11、KIF1C、FAM50B、NASP、PFDN2、HOXD10、KIAA1432、LPHN2、CSNK2A2、RCOR2、SFXN1、SERPIND1、ACTR2、RECK、CCT7、ZC3H15、ST6GALNAC4、TLR3、VAX2、PLCL2、ANTXR1、MITD1、CTGF、KLRB1、PMS1、IFNA1、WDR54、BUB1、EIF4H、RPL10A、SUGT1、LMNB2、OSGEPL1、HOXC8、MAK16、HNRNPH1、KCTD9、CLUAP1、HMGA1、MCMBP、MOB1A、ANAPC1、ZNF280C、NME7、ANKFY1；

第十一基因集为以下基因构成：LRRC8C、MYBBP1A、EIF4A1、WRAP53、PELP1、C1QBP、TSR1、HNRNPC、DHX33、SLFN11、PFAS、SCO1、CCT4、NUP88、TYMS、SNRNP40、SERBP1、ELAC2、SOGA2、EIF5A、PFN1、KHDRBS1、GEMIN4、CPOX、POLR1E、PCOLCE2、ELP5、SENP3、PCGF6、ITPRIP、C2orf44、TOP3A、S100A3、KCTD17、DHX30、DFNA5、WDR82、FGF2、YBX1、CENPV、THOC1、ATXN7L2、COX10、RRP9、KIAA0020、PPM1G、SIX1、RAB7L1、SNRPF、MYL6B、COL27A1、PAQR9、YWHAE、SLC4A7、ZNF286A、ANP32B、COPS3、UBE2G1、EMP3、EXOSC9、BLMH、NLGN2、SHOX2、ABCF2、CLUH、SUPT16H、DYRK3、SCLY、SF3A3、STOML2、FSCN1、RCL1、RNMTL1、TERT、AASS、RUVBL1、SSRP1、ANKLE1、SFPQ、VIM、HSPA8、PODXL、CSF1、GINS3、GNL3、PHF23、EBNA1BP2、WDR75、RBMXL1、HOMER1、UBE2S、CAD、PIM2、USP14、MCMBP、DUSP7、PPRC1、SACS、TCOF1、CHSY1、SLC35G1、PDCD11、EIF5AL1、ORC1、AKR1B1、IKBIP、MRPS2、ELFN1、BCCIP、RECK、ANP32A、GNL2、PA2G4、RRP1B、AURKB、TRIM28、GFPT2、NOLC1、DLX1、FNDC8、FXN、PLAC8、METAP2、LLGL1、KARS、PSMA5、ULBP3、ILF3、SYDE1、HSPD1、C10orf2、GMEB1、PTGES3、HIP1、SH2B3、DDX21、KDELC1、TOE1、DNAJA1、THG1L、GRPEL1、NOC3L、RPA1、WDR3、ALKBH5、FLNA、NKX2-5、FOXF2、RAVER1、EXOSC3、BCAT1、HEATR1、TYW3、EIF3I、PLK1、GLI2、TAF5、P2RX5、OAF、NRG2、NAP1L1、NUDC、ANKRD33B、DDX20、PRDX6、MPP6、CCT8、IL27RA、NPM1、SEMA6B、HAUS6、TMEM158、USB1、IFIT5、KSR1、CCT7、CDC25A、PTBP1、GCSH、CMSS1、METTL16、RPF1、GRWD1、EXOSC2、GEMIN5、GLIPR2、NCS1、CDC20、CACYBP、SKP2、GMPS、NPM3、NKRF、PSMB6、NXN、CTDNEP1、C12orf45、RUVBL2、LEPRE1、DUSP9、CCDC181、BUB3、UTP11L、ANKFY1、ZNF286B、SNRPA、DHX9、NUP188、HNRNPA1、EIF3M、ST6GALNAC4、LRFN1、THRAP3、NASP、AXL、PGAM1、NOP56、HNRNPM、MRPS15、KCNG1、ACOT9、GMFG、SEH1L、LYAR、BATF3、PRPSAP2、BAX、PRDX3、CCT3、GID4、HAPLN1、TCP1、CTRL、GCKR、MOS、SLC25A3、TIMM22、CPNE8、LUZP1、SLC16A1、PRMT1、UCK2、NCL、ZEB2、NRBP1、PRG2、SRGN、SUPV3L1、EMC6、ACOT7、AK2、NOTCH1、FSD1、TGFB1、PHGDH、BRIX1、DENND6A、LPAR3、UTP20、RPL24、RPL29、SMNDC1、STIP1、SAP30、RCOR2、PRPF8、CHST2、PDHB、CCDC138、FOXL2、FAM216A、PPIH、WDR77、APOC1、CENPN、PSMB2、SSX2IP、CSGALNACT1、NOB1、RAB36、HNRNPD、AAAS、FOXL1、PLEKHO1、MLTK、PDE4A、RBM14、POLD1、CEP128、ANP32E、ODC1、TARBP2、NTMT1、TNIP3、UQCRH、PRKD3、NAA15、CHML、PPIF、RQCD1、SARDH、FNDC4、TOP1MT、FAM101B、PGF、CSNK2A2、DZIP1、STARD8、CALHM2、FXR2、WDR43、CLMP、ZCCHC24、PKD2、ADA、NOL6、STARD9、HOXA2、NFKB2、METTL17、RPAIN、ANXA10、TFAP4、PEMT、PTMA、GLIS1、HNRNPU、ST6GALNAC6、SOAT1、WDR54、E2F7、USP31、CSPG4、CLIP2、FBXO17、ALDH3A2、QRICH1、MLKL、BAG2、EMR1、DENND2A、ARNTL2、HSP90AB1、ABI2、EN2、ALDH1L2、MOV10、COLGALT1、NOP58、CRLF3、ARL13B、IL7R、PSAT1、VPRBP、MRPL4、SF3A1、DERL2、RPL22L1、MRPS22、POLR2A、NFATC3、PWP1、C20orf27、EIF2S3、YBX3、IGF2BP3、PHB2、SHMT1、LTBP4、OTUD4、SMCHD1、NOM1、SPATA5、RNF2、STRIP2、HOXA10、RPL26、KPNA6、CCDC88A、TAF1B、AKAP12、STRA6、PINX1、SMG6、PITX3、RBMX、CSRP2、SYMPK、TMEM39B、MAGEC2、CNTNAP1、ARRB2、SNRPD1、SF3B3、QKI、CACUL1、SLC6A8、UBASH3B、CWF19L1、CARM1、CCT6A、F2R、UTP14A、SLC25A11、RPL18、DDX1、XPO1、FAM92A1、NUDT1、LDLRAP1、DHODH、EXTL3、TKT、FAM9B、PDE12、POLRMT、MED11、SPHKAP、RFWD3、HMGA1、PSRC1、NLE1、KLHL15、PRPF4、KRI1、RP11-303E16.8、CLSPN、HELLS、FHL3、BNC2、GPC1、TUBB6、PTRF、C3orf72、RPS2、OGFOD1、IPO5、PRNP、NFE4、SLIRP、FAM189B、NT5DC2、EIF5A2、RCC1、ZFP64、ZC3HC1、ADSL、IFRD2、MAPK12、ATP8B2、CACHD1、RMDN2、HNRNPR、PNPT1、HNRNPK、KBTBD6、ZNF483、RHEBL1、MAD2L2、URB2、CRK、USP1、TEX10、CDCA2、CHAC2、REEP2、METTL12、KHSRP、GPATCH4、SLC41A1、ELAVL1、FANCE、LRFN5、NUAK1、MPST、TUBB、CCDC102A、LURAP1、C12orf10、HSPE1、HOXC8、ST3GAL2、QRFPR、ACTB、ANKRD13B、SOCS3、PSIP1、KIF14、CCDC8、EIF3A、LARP6、BMS1、APEX1、TRPV2、QARS、MED31、GDF11、EWSR1、HPRT1、KIF20B、HOXC5、PRR3、ANKS6、NUP93、MT1A、KYNU、TWF2、CCDC50、FXR1、NACA、VCAM1、ADM5、EIF2B3、SEC14L4、SPATA5L1、HBE1、HSPA4L、MAP2K4、SUSD5、SRM、HAPLN3、SFXN1、SKI、SLC38A5、TRIM62、ITGAE、MSN、DDX31、SAMD1、RP11-169K16.7、HOXA3、SNRPG、RPSA、CHST12、BAP1、FLT1、FGFR1、RELB、NOC2L、ISL2、RPL14、HOXA1、APOBEC3C、RSL1D1、HIGD1B、SRSF3、ECHS1、RPF2、MTHFD1、USP11、ASMTL、PPP1CC、RAB31、RABEP1、RPP30、SLC35B4、HEATR2、TUBA1C、BBIP1、IP6K1、OSBPL6、COPS2、TRIM16、RHOA、POLR1A、SMARCC1、TMEM206、TEAD4、CPNE7、DPH2、HMX3、PER1、HOXA4、KLHL21、PRMT5、TTYH2、S1PR3、FARSA、THOC6、ALAS1、WARS2、CDKL1、PFDN2、CSDC2、IFLTD1；

所述特定抗肿瘤药物为顺铂和/或一种或多种PARP抑制剂。

所述生物标志物为第十二基因集或第十二基因集中的一种或多种基因所构成的子集或第十二基因集的表达产物或第十二基因集中的一种或多种基因所构成的子集的表达产物；

所述第十二基因集为以下基因构成：MYBBP1A、UBE2G1、EIF4A1、NUP88、GEMIN4、PELP1、C1QBP、PFAS、SCO1、YWHAE、RNMTL1、DHX33、WRAP53、TSR1、FXR2、TIMM22、RPA1、METTL16、PRPF8、CRK、ANKFY1。

所述生物标志物为第十三基因集或第十三基因集中的一种或多种基因所构成的子集或第十三基因集的表达产物或第十三基因集中的一种或多种基因所构成的子集的表达产物；

所述第十三基因集为以下基因构成：PELP1、MYBBP1A、TSR1、DHX33、GEMIN4、WRAP53、C1QBP和NUP88。

所述生物标志物为第十三基因集或第十三基因集的表达产物。

本发明提供的第二方面，提供一种预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的方法，包括以下步骤：

获得来自受试者的包含癌细胞的生物学样品；

检测来自受试者的包含癌细胞的生物学样品中如上述的生物标志物的表达水平；

所述生物标志物的整体表达水平升高，指示肿瘤患者对特定肿瘤药物的敏感性为高敏感性的可能性升高；

所述特定抗肿瘤药物为顺铂和/或一种或多种PARP抑制剂。

进一步地，检测基因表达水平的方法具体采用基因芯片、PCR、免疫组织化学、ELISA中的一种或多种组合。

进一步地，还包括以下步骤：检测HR状态。

本发明提供的第三方面，提供检测如上述的生物标志物的表达水平的试剂在制备用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的试剂中的应用,所述特定抗肿瘤药物为顺铂和/或一种或多种PARP抑制剂。

本发明提供的第四方面，提供一种用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的生物芯片，其上设有用于检测如上述的生物标志物的表达水平的探针或探针阵列,所述特定抗肿瘤药物为顺铂和/或一种或多种PARP抑制剂。

本发明提供的第五方面，提供一种用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的试剂盒，其中包含有用于能特异性扩增如上述的生物标志物的PCR引物,所述特定抗肿瘤药物为顺铂和/或一种或多种PARP抑制剂。

本发明提供的第六方面，提供一种癌症的细胞模型，所述细胞模型中包含如上述的生物标志物，且细胞模型分为生物标志物的整体表达水平高于阈值的高表达组和生物标志物的整体表达水平低于阈值的低表达组。

一种筛选癌症药物的方法，包括以下步骤：

(1)建立如上述的癌症的细胞模型；

(2)用待筛选药物作用于步骤(1)所建立的细胞模型；

若待筛选药物作用后高表达组相比低表达组死亡率高，则为目标药物。

一种预测肿瘤患者对如上述的筛选癌症药物的方法所筛选的目标药物的敏感性的方法，包括以下步骤：

获得来自受试者的包含癌细胞的生物学样品；

检测来自受试者的包含癌细胞的生物学样品的如上述的生物标志物的表达水平。

本发明一种用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的生物标志物的应用。通过检测生物标志物的表达可以预测对顺铂和PARP抑制剂的治疗效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。

图1为PARP抑制剂/顺铂药物细胞系敏感性数据的数据预处理；(A)为通过CCLE和GDBC数据库绘制的泛肿瘤细胞系中药物敏感性(Z-scaled ln(IC50))的分布(n＝478、493、485、444)；(B)为经过线性回归去除组织特异性效应后的泛肿瘤细胞系药物敏感性(Z-scaled ln(IC50))分布(n＝478、493、485、444)；(C)为VST转化后的代表性基因的基础表达水平在泛癌细胞系中的分布；(D)VST转化的代表性基因基础表达水平经过线性回归去除组织特异性效应后泛癌细胞系的分布。

图2中，(A)为造血细胞系和非造血细胞系药物敏感性的比较(n＝478,493,485,444)；(B)为线性回归去除组织特异性(实现不同组织得的细胞系之间的可比性)后的造血细胞系和非造血细胞系药物敏感性的比较(n＝478,493,485,444)。

图3为通过WGCNA算法对来自GDBC的多种DNA损伤剂作用机制的分类。

图4为根据CCLE细胞系数据库计算出的每种药物的相应共表达基因模块；具体地，(A)olaparib-1，(B)rucaparib，(C)talazoparib，(D)顺铂，(E)olaparib；此处及以下附图说明中，olaparib-1和olaparib分别来自指代GDBC两个不同研究中心分别对olaparib进行检测的实验结果。

图5为根据Coexpedia建立的人类基因共表达网络计算出的每种药物的相应共表达基因模块；具体地，(A)olaparib，(B)olaparib-1，(C)rucaparib，(D)talazoparib，(E)顺铂。

图6为Z变换后的olaparib药物敏感性数据与基因表达水平的皮尔逊相关值分布。

图7为基于药物敏感性-基因表达相关值进行GSEA富集分析得到的KEGG通路(A)olaparib-1，(B)rucaparib，(C)talazoparib，(D)顺铂，(E)olaparib。

图8中，(A)多种肿瘤细胞系根据基因集整体表达水平分组后对应的顺铂lnIC₅₀值比较；(B)多种肿瘤细胞系根据基因集整体表达水平分组后对应的rucaparib的lnIC₅₀值比较。

图9中，(A)多种肿瘤细胞系根据基因集整体表达水平分组后对应的olaparib的lnIC₅₀值比较；(B)多种肿瘤细胞系根据基因集整体表达水平分组后对应的talazoparib的lnIC₅₀值比较；P值是用单边t检验计算的。

图10中，(A)卵巢肿瘤细胞系根据基因集整体表达水平分组后对应的顺铂、olaparib、rucaparib、talazoparib的lnIC₅₀值比较(上图)、HR功能正常的卵巢肿瘤细胞系根据基因集整体表达水平分组后对应的顺铂、olaparib、rucaparib、talazoparib的lnIC₅₀值比较(下图)；(B)乳腺肿瘤细胞系根据基因集整体表达水平分组后对应的顺铂、olaparib、rucaparib、talazoparib的lnIC₅₀值比较(上图)、HR功能正常的乳腺肿瘤细胞系根据基因集整体表达水平分组后对应的顺铂、olaparib、rucaparib、talazoparib的lnIC₅₀值比较(下图)；P值是用单边t检验计算的。

图11为将HR功能正常的细胞系通过qPCR检测8个基因的表达水平，将它们分为高表达和低表达细胞系，并比较它们对parp抑制剂以及顺铂的药物敏感性；(A)qPCR结果将所有肿瘤细胞系分为基因集高表达组和低表达组；(B)克隆形成实验检测目的细胞系对抑制剂/顺铂的敏感性；红色标记：基因集表达低的细胞系；蓝色标记：基因集表达高的细胞系。

图12中，(A)PARP抑制剂/顺铂诱导高表达组而非低表达组细胞系中NPM从核仁向核质的易位；红色标记：基因集表达低的细胞系；蓝色标记：基因集表达高的细胞系；(B)ATM抑制剂可有效阻止高表达组细胞系(BT549)的NPM从核仁释放到核质中，而ATR和DNA-PK抑制剂无此效果。

图13为PARP抑制剂/顺铂对第十三基因集高表达或低表达的细胞系处理后的免疫荧光染色结果；免疫荧光染色表明，PARP抑制剂/顺铂对第十三基因集高表达或低表达的细胞系处理均可导致DNA损伤：顺铂/PARP抑制剂处理4小时后，出现了大量γH2AX foci；红色：第十三基因集低表达的细胞系；蓝色：第十三基因集高表达的细胞系。

图14为具有高基因表达的细胞系经PARP抑制剂/顺铂处理后核糖体蛋白的释放；ATM抑制剂可阻止BT549细胞的核糖体蛋白(RPL10a和RPL26)(BT549)从核糖体上解离。

图15为高表达组细胞系(即顺铂/PARP抑制剂敏感细胞系)中，敲低RPL11使细胞对顺铂/PARP抑制剂产生抗性。*用于指示shRPL11-1和CTRL之间的差异；#用来指示shRPL11-2和CTRL之间的差异。

图16为Western blot检测细胞系中RPL11的敲低效果。

图17为顺铂/PARP抑制剂作用于RPL11敲低与否的第十三基因集高表达细胞系的γH2AX和RAD51的免疫荧光染色比较，表明RPL11敲低对顺铂/PARP抑制剂造成的第十三基因集高表达的细胞系中的DNA双链损伤和HR修复均无影响。

图18为DNA修复试验结果，表明RPL11敲低对顺铂/PARP抑制剂处理后的第十三基因集高表达的细胞系的HR效率没有影响。

图19为RPL11敲低对顺铂/PARP抑制剂处理后低表达组细胞系的细胞存活的影响。

图20中，(A)第十三基因集的八个基因的敲低效率；(B)免疫荧光染色表明第十三基因集的八个基因的敲低只在具有第十三基因集高表达的细胞系中诱导核糖体应激；(C)集落形成试验表明，敲低第十三基因集后，具有第十三基因集高表达的细胞被赋予对PARP抑制剂/顺铂的抗性；红色：第十三基因集低表达的细胞系；蓝色：第十三基因集高表达的细胞系。

图21为通过第十三基因集和HR状态的联合检测对PARP抑制剂或顺铂的药敏性预测；(A)总体生存分析表明通过第十三基因集和HR状态的联合检测可以将TCGA顺铂治疗的患者分为4组(n＝84)；(B)通过基于HR状态的单变量Cox回归对第十三基因集低表达的TCGA顺铂治疗患者进行整体生存率分析(危险比＝4.082；95％CI 1.529-10.9；p＝0.0026；n＝42)；(C)通过基于HR状态的单变量Cox回归对第十三基因集低表达的TCGA顺铂治疗的患者的无进展生存分析(危险比＝2.031；95％CI 0.9434-4.373；p＝0.065；n＝42)；(D)通过基于HR状态的单变量Cox回归对第十三基因集低表达的TCGA顺铂治疗患者无病生存分析(危险比＝6.551；95％CI 1.813-23.67；p＝0.001；n＝24)；(E)用置换试验比较前述基因集与随机选择的8基因序列对HR正常患者总体生存的预测效果(p＝0.004)；(F)用置换试验比较前述基因集与随机选择的8基因序列对HR正常患者无进展生存的预测效果(p＝0.006)；(G)用置换试验比较前述基因集与随机选择的8基因序列对HR正常患者无病生存的预测效果(p＝0.024)；(H)通过基于第十三基因集总体表达的单变量Cox回归对来自Hennessy队列的顺铂治疗病人的总体生存分析(危险比＝4.39；95％CI 1.238-15.56；p＝0.013；n＝21)和(I)无进展生存分析(危险比＝3.815；95％CI 1.216-11.97；p＝0.012；n＝20)(该队列病人没有提供HR状态信息)。

图22为(A)TCGA中进行顺铂治疗的HR正常患者的基于第十三基因集的单因素Cox回归总体生存分析(危险比＝5.54；95％CI 1.16-26.43；p＝0.018；n＝21)；(B)TCGA中用顺铂治疗的HR正常患者的基于第十三基因集的单因素Cox回归无进展区间期分析(危险比＝3.412；95％CI 1.104-10.55；p＝0.026；n＝21)，p值以对数显示；(C)TCGA中用顺铂治疗的HR正常患者的基于第十三基因集的单因素Cox回归无病间期分析(危险比＝6.143；95％CI1.176-32.08；p＝0.016；n＝13)，p值以对数显示；(D)第十三基因集和HR状态的联合检测预测来自BcaPE的乳腺癌患者源性肿瘤细胞(PDTCs)对PARP抑制剂的体外药敏反应；虚线上方的值表示PDTCs对PARP抑制剂敏感；虚线下方的值表示对PDTCs对PARP抑制剂有抗性；圆形：第十三基因集表达预测敏感；三角形：第十三基因集表达预测耐药；红色表示分类偏差的PDTCs，蓝色表示具有药物特异性耐药机制的PDTCs，绿色表示通过HR状态校正的PDTC分类；(E-G)第十三基因集和HR状态的联合检测BcaPE在3个独立验证中预测了对乳腺癌PDX模型中PARP抑制剂的体内药敏反应；(H)第十三基因集预测卵巢PDX模型中对PARP抑制剂的体内药敏反应；(I)先通过第十三基因集检测筛选，然后进一步通过HR状态检测筛选的流程示意图。

图23为在PARP抑制剂/顺铂治疗期间，ATM通过平衡控制HR修复和核糖体应激两条途径对细胞命运的影响，(A-B)ATM抑制剂(Ku)对PARP抑制剂/顺铂诱导的核糖体应激的影响；(C)ATM抑制剂对第十三基因集低表达的细胞系中细胞HR功能的影响；(D)ATM抑制剂对第十三基因集高表达的细胞系中细胞HR功能的影响；(E-F)ATM抑制剂对PARP抑制剂/顺铂药物敏感性的影响；(G)确定PARP抑制剂/顺铂治疗期间细胞命运的新模型；红色：第十三基因集表达低的细胞系；蓝色：第十三基因集高表达的细胞系。

.具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

除非另外定义，本文所用的技术和科学术语具有本发明所述领域普通技术人员所通常理解的相同含义。

药物遗传学/基因组学是对参与个体对外来化合物或药物的应答的遗传因子/基因组因子的研究。可将对本发明的标志物的表达具有刺激作用或抑制作用的试剂或调节剂施用于个体以在患者中(预防性或治疗性)治疗癌症。理想地是还将个体的药物基因组学与所述治疗联合考虑。治疗的代谢的差异通过改变药理活性药物的剂量和血液浓度之间的关系可能导致严重的毒性或治疗失败。因此，了解个体的药物基因组学允许选择对于预防性治疗或治疗性治疗有效的试剂(例如，药物)。所述药物基因组学还可用来确定适当的剂量和治疗方案。因此，可在个体中确定本发明的标志物的表达水平，从而选择适于个体的治疗性治疗或预防性治疗的试剂。

当生物标志物在个体中指示异常进程、疾病或其他病症或作为异常进程、疾病或其他病症的标志时，该生物标志物与在个体中指示正常进程、无疾病或其他病症或作为正常进程、无疾病或其他病症的标志的生物标志物的表达水平或值相比较，通常被描述为过表达的或低表达的。“上调”、“上调的”、“高表达”、“高表达的”和其任何变化形式互换地用来指大于在健康或正常个体中通常检测到的生物标志物的值或水平(或值或水平的范围)的生物样品中的生物标志物的值或水平。该术语还可指大于在特定疾病的不同阶段可检测到的生物标志物的值或水平(或值或水平的范围)的生物样品中的生物标志物的值或水平。

“下调”、“下调的”、“低表达”、“低表达的”和其任何变化形式互换地用来指小于在健康或正常个体中通常检测到的生物标志物的值或水平(或值或水平的范围)的生物样品中的生物标志物的值或水平。该术语还可指小于在特定疾病的不同阶段可检测到的生物标志物的值或水平(或值或水平的范围)的生物样品中的生物标志物的值或水平。

在本文中，“高表达”、“高表达的”、“低表达”、“低表达的”为相对于“阈值”的表达，高于“阈值”的为“高表达”、“高表达的”，低于阈值的为低表达”、“低表达的”。一种方式，“阈值”可以基于患者数据集获得，所分析的患者数据集是源自于已经通过特定抗肿瘤药物治疗最终为有效/无效的癌症患者的肿瘤细胞组织样品，根据癌症患者的肿瘤细胞组织样品得到的表达谱计算相应的整体表达水平，统计分析确定“阈值”,“阈值”为区分通过特定抗肿瘤药物治疗有效/无效的的最优统计值或较优统计值；另一种方式，“阈值”可以基于患者数据集获得，所分析的患者数据集源自于已经通过特定抗肿瘤药物治疗最终为有效/无效的癌症患者的肿瘤细胞组织样品，并且剔除HR检测为缺陷的样品，统计分析确定“阈值”,“阈值”为区分通过特定抗肿瘤药物治疗有效/无效的的最优统计值或较优统计值。

如本文所用的，癌症包括但不限于，白血病、脑癌、前列腺癌、肝癌、卵巢癌、胃癌、结肠直肠癌、咽喉癌、乳癌、皮肤癌、黑色素瘤、肺癌、肉瘤、宫颈癌、睾丸癌、膀胱癌、内分泌系统癌、子宫内膜癌、食管癌、神经胶质瘤、淋巴瘤、神经母细胞瘤、骨肉瘤、胰腺癌、垂体肿瘤、肾癌等。

本发明涉及用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的生物标志物的应用，其特征在于：所述生物标志物为第一基因集或第一基因集中的一种或多种基因所构成的子集或第一基因集的表达产物或第一基因集中的一种或多种基因所构成的子集的表达产物；

所述第一基因集为第二基因集、第三基因集、第四基因集、第五基因集、第六基因集、第七基因集、第八基因集、第九基因集、第十基因集、第十一基因集所构成的合集。

第二基因集、第三基因集、第四基因集、第五基因集、第六基因集的基因为如表1所列基因构成，是对每个药物(顺铂和多种PARP抑制剂)通过WGCNA算法获得的与药敏性最负相关的共表达基因子网络。第七基因集、第八基因集、第九基因集、第十基因集、第十一基因集分别如表2-6所列基因构成，是对每个药物(顺铂和多种PARP抑制剂)通过计算基因表达水平与药敏性的皮尔逊相关性，得到的与药敏性最负相关的表达基因。

所述特定抗肿瘤药物为顺铂和/或一种或多种PARP抑制剂。

优选地，所述生物标志物为第十二基因集或第十二基因集中的一种或多种基因所构成的子集或第十二基因集的表达产物或第十二基因集中的一种或多种基因所构成的子集的表达产物；

所述第十二基因集为以下基因构成：MYBBP1A(GeneID:10514)、UBE2G1(GeneID:7326)、EIF4A1(GeneID:1973)、NUP88(GeneID:4927)、GEMIN4(GeneID:50628)、PELP1(GeneID:27043)、C1QBP(GeneID:708)、PFAS(GeneID:5198)、SCO1(GeneID:6341)、YWHAE(GeneID:7531)、RNMTL1(also known as MRM3)(GeneID:55178)、DHX33(GeneID:56919)、WRAP53(GeneID:55135)、TSR1(GeneID:55720)、FXR2(GeneID:9513)、TIMM22(GeneID:29928)、RPA1(GeneID:6117)、METTL16(GeneID:79066)、PRPF8(GeneID:10594)、CRK(GeneID:1398)、ANKFY1(GeneID:51479)。所述第十二基因集为通过对第二基因集、第三基因集、第四基因集、第五基因集、第六基因集、第七基因集、第八基因集、第九基因集、第十基因集、第十一基因集进行交集获得。

优选地，所述生物标志物为第十三基因集或第十三基因集中的一种或多种基因所构成的子集或第十三基因集的表达产物或第十三基因集中的一种或多种基因所构成的子集的表达产物；

所述第十三基因集为以下基因构成：PELP1、MYBBP1A、TSR1、DHX33、GEMIN4、WRAP53、C1QBP和NUP88。所述第十三基因集为对第十二基因集进一步筛选得到的，在一些实施例中，对第十三基因集进行进一步验证，确定第十三基因集用于预测肿瘤对顺铂和PARP抑制剂的敏感性的准确率非常高。第一基因集中的每个基因都与第十三个基因集以及与特定抗肿瘤药物的药敏性数据具有较强的相关性，因此其中的一种或多种基因所构成的基因集可能具有与第十三基因集类似的药敏性预测潜能。

本发明还提供一种预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的方法，包括以下步骤：

获得来自受试者的包含癌细胞的生物学样品；

检测来自受试者的包含癌细胞的生物学样品中如上述的生物标志物的表达水平；

所述生物标志物的整体表达水平升高，指示肿瘤患者对特定肿瘤药物的敏感性为高敏感性的可能性升高；

所述特定抗肿瘤药物为顺铂和/或一种或多种PARP抑制剂。

生物标志物的整体表达水平可以通过本领域技术人员可以获知的所有的评估方法，在本发明的一些实施例中，具体采用PCA评分量化第十三基因集。

进一步地，本发明提出了将本发明提供的生物标志物与HR状态的联合检测的方法，本发明提供的生物标志物的检测可以与临床HR状态检测兼容，具有更广泛的临床应用潜力，HR状态的检测相关步骤可以为目前已知的所有HR状态检测方法，包括COSMICmutation signature 3，HR score，HR相关基因突变情况检测等。由于本发明提供的生物标志物测试比HR测试更便宜省时，所以先检查本发明提供的生物标志物会更快，更优成本效益。

在上述大量的开创性研究的基础上，本领域技术人员根据所属技术领域所有的普通技术知识和常规实验手段，可以直接得到以本发明提供的生物标志物作为检测目标的诊断试剂(PCR引物和探针)及试剂盒、设有用于检测相关基因集中的一种或多种基因的表达水平的探针或探针阵列的生物芯片以及其它常见的诊断产品。

在上述大量的开创性研究的基础上，本领域技术人员根据所属技术领域所有的普通技术知识和常规实验手段，可以直接得到以本发明提供的生物标志物为高表达的癌症的细胞模型，通过细胞模型可以筛选出与顺铂和PARP抑制剂同一药物作用机制的抗肿瘤药物(可以为目前已知的所有具有抗肿瘤药效的药物和未知的具有抗肿瘤药效的新药)，基于此方法可以扩展本发明药敏性预测的所针对的药物范围。

进一步的，该癌症的细胞模型可以用于筛选癌症药物，通过与正常细胞的药物作用后的细胞存活量的对比可以筛选出具有一定DNA损伤作用的药物。本发明所提出的癌症的细胞模型可以为通过对相关基因集的表达水平的检测筛选出的，也可以采用本领域技术人员所知晓的常规方法对细胞中相关基因集的表达水平的提高。

实施例一、顺铂和所有PARP抑制剂的共同作用机制

为了研究DNA损伤治疗剂的不同作用机制，进行大数据分析。从癌症药物敏感性基因组学(GDSC)中获得人类癌细胞系的药物敏感性数据(ln(IC50)，从癌症细胞系百科全书(CCLE)获得细胞系RNA-seq数据，从RNA-seq数据中仅选择编码基因。排除了无法识别的基因以及所有样品的表达均为零的基因。对于具有多个记录的基因，我们计算了其多个记录的表达水平的总和作为其表达水平，用于随后的加权相关网络分析(WGCNA)和Pearson相关分析。在进行下游分析之前，对剩余基因的RNAseq数据通过DESeq2的方差稳定转化(VST)函数进行VST转化。使用基于组织来源以及癌症亚型注释(“ccle_primary_site”，“ccle_primary_hist”，“ccle_hist_subtype_1”)的线性回归去除药物敏感性数据和VST转化的基因表达数据的组织特异性。然后将药物敏感性数据进行Z变换。

随机选择10种DNA损伤治疗剂(顺铂(cisplatin)、奥拉帕尼(olaparib)、rucaparib、他唑帕尼(talazoparib)、替莫唑胺(temozolomide)、依托泊苷(Etoposide)、5-FU、JQ12、丝裂霉素C(Mitomycin-C)、博来霉素(Bleomycin))。这些数据集中，有两个关于olaparib的数据集，分别来自于两个研究中心(马萨诸塞州总医院和维康桑格研究所)。如图1A，B所示，细胞系药物敏感性形成了偏态分布，部分经VST转化的基础基因表达形成了双峰分布(图1C)，这可以归因于来源组织和组织学亚型的不同(图2)。通过使用线性回归模型消除这些影响，建立了药物敏感性(图1B)和基础基因表达(图1D)的标准化分布。然后，进行了WGCNA以鉴定与这些药物敏感性数据(ln(IC50))相关的共表达的基因模块(图4)。与药物敏感性数据最负相关的共表达基因模块构成了药物“签名”。根据这些药物的“签名”，将10种DNA损伤治疗剂分为4个不同的组(图3)。多种大核糖体蛋白和小核糖体蛋白富含于5-氟尿嘧啶(5-FU)的模块化内基因枢纽中，表明该药物是核糖体的直接毒物。可以发现顺铂和所有这三种PARP抑制剂(奥拉帕尼，鲁卡帕里布和他拉唑帕尼)均被归为同一组(红色组)(图3、表1)，表明这些药物可能通过共同的机制起作用。进一步，通过GEO人体组织芯片计算得到了类似的共表达基因集，表明通过细胞系数据进行分析得到的结果与体内数据是类似的。这些结果共同表明，PARP抑制剂和顺铂具有共同的作用机制。

表1顺铂和PARP抑制剂的签名模块基因(signature gene modules)

表1中的5组不同药物的签名模块基因分别构成上述的第二基因集、第三基因集、第四基因集、第五基因集、第六基因集。

实施例2：核糖体的生物发生与细胞对PARP抑制剂/顺铂的敏感性相关性

为了得到可预测PARP抑制剂和顺铂敏感性的生物学途径，对WGCNA衍生的这些药物的特征模块中的基因进行了GO富集分析。通过WGCNA R软件包使用预处理后的编码基因表达水平构建了有符号的共表达网络。计算了每个基因模块的本征基因与预处理后的药物敏感性(ln(IC50))之间的皮尔逊相关系数。与IC50最负相关的共表达基因模块构成药物的“签名”。这些WGCNA衍生的药物特征模块中的基因通过基因本体分析和可视化工具(Gorilla)进行GO富集分析。确定的生物学过程，分子功能和细胞成分GO术语包括rRNA加工(p＝4.48E^-4)，RNA结合(p＝2.76E^-5)和核仁(p＝6.54E^-4)，表明参与核糖体生物发生的核仁基因富含PARP抑制剂和顺铂的药物特征模块。

通过皮尔逊的相关性分析，进一步将基因表达水平与PARP抑制剂和顺铂的敏感性数据相关联(图6，表2-6)。皮尔逊细胞系数据的相关性分析过程如下：计算数据预处理后药物敏感性(ln(IC50))和基因表达水平之间的皮尔逊相关系数，然后进行Z变换。错误发现率(FDR)通过qvalue R package计算出的p值进行估算。通过Webgestalt使用GSEA的通路注释对药物敏感性与基因表达的相关性进行了基因集富集分析。通过对药物敏感性-基因表达相关性进行GSEA分析，确定了这些药物的最主要的与药物敏感性负相关的富集途径，并且对多个不同PARP inhibitor以及顺铂的分析结果高度一致，表明它们都是与RNA代谢相关的途径(图7)。结果表明，核糖体合成是预测细胞对PARP抑制剂/顺铂药物反应的潜在通路。表2-6中所列基因分别构成了上述的第七基因集、第八基因集、第九基因集、第十基因集、第十一基因集。

表2基因表达水平与Olaparib的敏感性数据

表3基因表达水平与olaparib-1的敏感性数据

表4基因表达水平与talazoparib的敏感性数据

表5基因表达水平与Talazoparib的敏感性数据

表6基因表达水平与cisplatin的敏感性数据

实施例3：通过相关基因集预测细胞系对顺铂和PARP抑制剂的反应

基于上述实施例的研究分析，核糖体合成途径是对PARP抑制剂/顺铂反应的潜在预测指标。因此，基于这种药物机制，我们开发了一种新策略来选择代表性基因作为细胞对PARP抑制剂/顺铂敏感性的生物标志物。我们的假说是参与核糖体合成的药物靶标子网络具有预测药物敏感性的潜力。药物签名模块可能代表药物治疗靶向的生物过程，与对这些药物的敏感性负相关的基因可能代表药物靶基因。因此，我们获取多个PARP inhibitor以及顺铂的药物签名模块基因以及它们各自与敏感性负相关的基因(FDR<0.05)；通过取交集获得21个候选基因(MYBBP1A、UBE2G1、EIF4A1、NUP88、GEMIN4、PELP1、C1QBP、PFAS、SCO1、YWHAE、RNMTL1、DHX33、WRAP53、TSR1、FXR2、TIMM22、RPA1、METTL16、PRPF8、CRK、ANKFY1)，其中有8个基因(MYBBP1A,NUP88,GEMIN4,PELP1,DHX33,C1QBP,WRAP53和TSR1)参与核糖体合成。因此，我们认为这8个基因构成了PARP抑制剂和顺铂的参与核糖体合成的药物靶标共表达子网络，从而具有预测细胞对PARP抑制剂/顺铂敏感性的潜力，这8个基因构成了第十三基因集。

癌细胞系的药物敏感性数据可从GDSC数据库中下载，第十三基因集中所有基因的表达水平可从CCLE数据库中获得。PCA得分(评分方法具体可参考文献如下：Marchion,D.C.,et al.BAD Phosphorylation Determines Ovarian Cancer Chemosensitivity andPatient Survival.Clin Cancer Res 17,6356-6366(2011).)是根据第十三基因集中基因的表达计算得出的用以评估基因集在细胞中的整体表达水平，从而用来预测这些细胞系的敏感性(基于中位数截止值的“高”与“低”)。细胞系的HR状态由Ghandi等人发表(Ghandi,M.,et al.Next-generation characterization of the Cancer Cell LineEncyclopedia.Nature 569,503-508(2019).)的COSMIC突变特征3的水平确定。具有HR缺陷特征水平的乳腺癌细胞系低于前四分之一的量化的所有乳腺癌细胞系HR缺陷特征水平(95.46113286)被定义为正常HR功能组。HR缺陷特征水平低于所有卵巢癌细胞系的前三分之一的量化的所有卵巢癌细胞系HR缺陷特征水平(115.8824107)被定义为正常HR功能组。为了对来自所有肿瘤类型的细胞系进行综合分析，如上所述，通过线性回归模型消除了基因表达和药物敏感性数据的组织特异性差异。使用单侧t检验计算P值。

利用PCA评分来量化该共表达第十三基因集的总体表达水平。在所有检查的药物和肿瘤类型中，大多数情况下，第十三基因集高表达细胞系中的ln(IC50)中值较低(73个中的57个；图8和图9)。对于卵巢癌细胞系，除了Rucaparib以外，与低表达组相比，高表达组的ln(IC50)值没有显着降低(图10A上图)。这可能部分是由其中一些细胞系中现有的HR缺陷引起的，从而影响了结果。为了排除这些混杂因素，通过根据COSMIC mutation signature3(HR mutation signature)的水平筛选出HR野生型细胞系。当与低表达组相比时，高表达组的他拉唑帕拉，Rucaparib和顺铂的ln(IC50)值均显着降低(图10A下图)。对于乳腺癌细胞系，除olaparib外，所有基因水平高的细胞系中所有药物的ln(IC50)值均显着降低(图10B上图)。筛选出HR野生型细胞系后，第十三基因集可准确预测细胞对PARP抑制剂/顺铂的敏感性(图10B下图)。

实施例4：细胞实验验证第十三基因集的预测性

在3种癌症(卵巢癌、乳腺癌和结直肠癌)中选取11株HR正常的肿瘤细胞系(HEK293T,OV90,HCT116,HT29,ZR75-30,HCC1954和BT549从美国典型培养物保藏中心(ATCC)购买，OVKATE从JCRB Cell Bank购买，OV56,A2780 and IGROV1从Sigma购买，COLO678从Leibniz Institute DSMZ.购买)，使用qPCR评估基因表达。

免疫荧光染色过程如下：用50μM顺铂(397Sigma，P4394)，100μMolaparib(LCLaboratories，O-9201)，10μMDNA-PK抑制剂AZD7648(ChemScene，CS-0091859)，10nM ATM抑制剂KU55933处理盖玻片上培养的指示细胞(Abcam，ab120637)或10μMATR抑制剂VX970(Selleckchem，S7102)处理6小时。用PBS洗涤一次后，将细胞在3％多聚甲醛中固定15分钟，并在室温下在0.5％triton X-100溶液中透化5分钟。然后将细胞用5％山羊血清封闭，并与所示的第一NPM1(Invitrogen，32-5200)或γH2AX(CST，9718S)抗体在4℃孵育过夜。随后，将样品洗涤并与Alexa Flour标记的二抗孵育60分钟。进行DAPI染色以可视化核DNA。将盖玻片用防褪色溶液固定在载玻片上，并使用Nikon ECLIPSE E800荧光显微镜观察。

核糖体分级过程如下：将BT549细胞以90％的密度接种到15cm培养皿中。用50μM顺铂，100μMolaparib或10nM ATM抑制剂KU55933处理细胞6小时，用冰冷的PBS洗涤3次，然后轻轻刮入1.5mL缓冲液A(250mM蔗糖，250mM KCl，5mM MgCl2，50mM Tris-HCl，pH 7.5，并补充1x蛋白酶抑制剂，PMSF，NaF，β-甘油磷酸酯，抑肽酶。加入IGEPAL-30至终浓度为0.7％(v/v)，并在冰浴中混合孵育20分钟。分离出5％的裂解液，并储存以用于全细胞提取物的输入。将剩余的裂解物在12,500RCF下离心10分钟。用缓冲液A平衡裂解物的蛋白质浓度，并用3MKCl将KCl水平调节至500mM。将裂解物上样到聚丙烯试管(Beckman Coulter，328874)中的2.5mL蔗糖垫层(1M蔗糖，0.5M KCl，5mM MgCl2和50mM Tris-HCl pH 7.5)中。使用SW60Ti转子在Beckman犁刀超速离心机(Optima L-80XP)中以45,000rpm将试管离心4小时。旋转后，将核糖体沉淀重悬于1X上样缓冲液中。样品用于蛋白质印迹法以检测RPL10a(Abcam，ab174318)和RPL26(Sigma-Aldrich，HPA030449)的表达。GAPDH(CST，2118S)被用作参照。

γH2AX和RAD51病灶的定量：在盖玻片上培养的指示细胞以2Gy辐射，然后释放到新鲜培养基中，并在细胞培养箱中培养8小时。然后将细胞固定并如上所述用小鼠单克隆抗γH2AX(Millipore，05-636)抗体和兔单克隆抗RAD51(Abcam，ab133534)抗体染色。通过ImageJ软件进行定量分析。

根据qPCR结果，每种癌症类型的细胞系分为高表达组和低表达组(图11A)。进一步证实了第十三基因集的高表达预示着在HR常的细胞中对PARP抑制剂/顺铂的易感性(图11B)。

核糖体应激可以通过核仁完整性的破坏来评估，核仁完整性的破坏会导致核磷脂(NPM)从核仁向核质的移位。进一步评估这些药物对具有第十三基因集高表达和低表达的细胞系中核仁完整性的影响。免疫荧光染色表明，在基因集高表达的细胞系中，PARP抑制剂/顺铂引起NPM从核仁到核质的显着移位，而在基因集低表达的细胞中则不会发生(图12A)。这些结果表明，奥拉帕尼/顺铂在具有第十三基因集较高表达的细胞系中引起更严重的核糖体合成应激。

进一步检查了由PARP抑制剂/顺铂引起的核糖体合成应激是否取决于DNA损伤信号。免疫荧光染色表明，在基因表达水平高或低的细胞系中，奥拉帕尼/顺铂均在药物处理4小时后诱导γH2AX foxi(图13)。另外，在具有高基因表达的细胞系中，经PARP抑制剂/顺铂处理后，ATM抑制剂而不是ATR和DNA-PK抑制剂有效地阻断了NPM的释放。ATM抑制剂还显着阻止了第十三基因集高表达的细胞系中核糖体结合的核糖体蛋白(RPL10a和RPL26)的大量减少(图14)。这些结果表明，PARP抑制剂/顺铂在具有第十三基因集高表达水平的HR正常细胞系中诱导了DNA损伤信号激活的核糖体合成应激。

核糖体合成应激导致RPL11(RPL11)的亚基释放，从而诱导凋亡。因此，检测了RPL11(RPL11)在第十三基因集高表达细胞和第十三基因集低表达细胞中药物诱导的细胞死亡中的作用。使用shRNA的RPL11敲低对第十三基因集高表达的细胞中的HR功能没有任何明显的影响(图17、图18)，在基因集高表达但不是低表达的细胞中赋予了对这些药物的抗性(图15，图16，图19)。这些结果支持以下假设：核糖体合成应激途径是具有第十三基因集高表达的HR正常细胞中PARP抑制剂/顺铂诱导的细胞凋亡的主要途径。

总而言之，这些结果表明，具有第十三基因集高表达水平的肿瘤细胞，当通过PARP抑制剂/顺铂导致的大量DNA损伤时，会通过独立于HR途径的核糖体应激途径死亡。

实施例5：PARP抑制剂/顺铂通过抑制第十三基因集基因触发核糖体应激

前述分析提示第十三基因集8个基因构成了PARP抑制剂和顺铂的参与核糖体合成的药物靶标共表达子网络，因此我们推测PARP抑制剂和顺铂是通过抑制第十三基因集所包含基因触发核糖体应激。第十三基因集中8个基因的产物代表参与核糖体合成的多个弱连接功能模块，细胞蛋白质网络进化出分散的结构，以防止对单个模块的攻击破坏整个系统，因此，它需要同时针对参与特定生物学过程(如核糖体合成)的多个弱连接模块，以破坏该过程或破坏核糖体合成。可能需要由PARP抑制剂/顺铂诱导的对整个第十三基因集(即参与核糖体合成的药物靶标共表达子网络)累积抑制作用，而非单个基因，才能引起核糖体应激。

为验证该假说，我们检测了在卵巢癌和结直肠癌细胞系中同时敲低第十三基因集八个基因的效果。敲低第十三基因集的八个基因在先前表达高的细胞系中诱导了核糖体应激，但在基因表达低的细胞系中不引起核糖体应激(图20A、B)。另外，敲低八个基因后，先前第十三基因集为高表达的细胞系在敲低第十三基因集中8个基因的表达水平形成第十三基因集为低表达的细胞系后，对PARP抑制剂/顺铂的耐药性更高(图20C)。

实施例6：第十三基因集表达水平和HR功能的联合检测预测临床对PARP抑制剂和Cisplatin的药敏性

以下内容的结果表明第十三基因集和HR功能两者的联合检测分析可以准确预测对PARP抑制剂/顺铂的敏感性。

基因集表达水平和HR功能的结合预测临床对PARP抑制剂和Cisplatin的药敏性的方法，可以为以下两种：

第一种，先检测HR功能，筛选出HR缺陷的病人；再对剩余的HR正常的病人检测第十三基因集或其子集的表达，从中筛选敏感的病人。由于现有的HR功能检测无法筛选出具有药敏性的HR正常病人，因此，本方法可以解决该问题。

第二种，如图22I所示，先对病人检测第十三基因集或其子集的表达，筛选出第十三基因集或其子集的整体表达水平为高表达的患者，然后可以利用HR状态进一步从其余的第十三基因集或其子集的整体表达水平低表达的患者中选择应答者。

上述两种联合检测的方式是等效的，但是由于第十三基因集表达水平检测相比HR功能检测成本更低、时间更短，因此更推荐第二种方法。

因此，除了传统已知对PARP抑制剂/顺铂治疗有反应的HR缺陷患者外，第十三基因集还可用于从其余的HR正常患者中选择响应者。另一种方法是先筛选出所有第十三基因集高表达的患者作为潜在应答者，然后可以利用HR状态进一步从其余的第十三基因集低表达的患者中选择应答者(图22I)

首先检查了HR状态和第十三基因集对预测患者对顺铂反应的影响。对来自TCGA的顺铂治疗的卵巢癌患者进行了总生存期(OS)分析。HR状况由COSMIC mutation signature3指示。如所预期的，患者可大致分为四组：只有HR正常且第十三基因集表达低的患者对顺铂耐药，而其他三组的患者则是潜在的反应者(图21A)。HR状态可用于预测基因集表达低的患者的反应(危险比＝4.082；95％CI 1.529-10.9；p＝0.0026，n＝42)(图21B)。最重要的是，该第十三基因集可用于预测HR正常患者的反应(危险比＝5.54；95％CI1.16-26.43；p＝0.018，n＝21)(图21A)。我们进一步对这些患者进行了无进展间期(PFI)和无病间期(DFI)。同样，HR状态是基因集表达低的患者的指标(PFI：危险比＝2.031，95％CI 0.9434-4.373，p＝0.065，n＝42；DFI：危险比＝6.551，95％CI 1.813-23.67，p＝0.001，n＝24)(图21C-D)，而第十三基因集可准确预测HR正常患者的反应(PFI：危险比＝3.412，95％CI 1.104-10.55，p＝0.026，n＝21；DFI：危险比＝6.143，95％CI 1.176-32.08，p＝0.016，n＝13)(图22B-C)。通过随机选择1000个包含8个随机基因的基因集进行置换试验，与前述第十三基因集对具有正常HR功能的患者生存预测的性能(危险比)进行比较(OS的p＝0.004；PFI的p＝0.006；p＝0.024DFI)(图21E-F)。置换实验结果表明，在HR正常的患者中，第十三基因集的表达确实较随机选择的基因集可以更加有效地对顺铂的反应进行预测。我们还找到另一组来自Hennessy的顺铂治疗的卵巢癌患者数据。尽管这些患者的HR状态尚不清楚，但第十三基因集高表达的患者仍比低表达的患者敏感得多(OS：危险比＝4.391，95％CI 1.238-15.56，p＝0.013，n＝21；PFS：危险比＝3.815，95％CI 2331.216-11.97，p＝0.012，n＝20)(图21H-I)。这些结果表明基因集高表达的患者是顺铂的敏感者。

从BCaPE数据库预测一组乳腺癌的PTDC对PARP抑制剂(talazoparib/olaparib)的体内外药敏反应。选择所有第十三基因集高表达或HR缺陷的PTDC作为PARP敏感的PTDCs。这种方法成功地识别了所有talazoparib敏感的PTDCs，其中HCI010和STG195的第十三基因集表达水平虽然较低，但是由于存在体细胞的BRCA突变和BRIP1突变，通过检查HR状态可以预测它们是敏感模型(图22D，G)。在验证离体反应时，第十三基因集的检测仅将导致1个偏差数据(VHIO244)(图22D)。此外，通过第十三基因集的检测对四个PDX小鼠模型talazoparib药物敏感性预测结果被体内实验所证实。通过第十三基因集的检测对六个PDX小鼠模型olapatib药物敏感性预测结果也被体内实验所证实。在一项针对olaparib的独立研究中，PDX小鼠模型的体内实验还证明了第十三基因集对HCI006，HCI001和HCI010的olaparib药敏反应的预测结果。尽管在3次独立的体内药敏性验证模型以及之前的体外药敏性验证模型中导致2两个偏差的样本(VHI0179和STG139)，这些偏差可能是由药物特异性耐药机制引起的(图22D-F)。具体而言，被预测对PARP抑制剂敏感的VHIO179，对olaparib敏感(图22F)，但对talazoparib耐药(图22D-E)。被预测对PARP抑制剂敏感的STG139，对talazoparib敏感(图22D)，但对olaparib耐药(图22F)。总之，除了两个具有药物特异性耐药机制的模型外，本发明的模型在离体实验验证中预测了这些PTDC对PARP抑制剂的反应，准确度为93.8％(16个中的15个)(图22D)，并且在3个独立的体内验证中具有100％的准确性(图22F-H)。

我们还获得了另一组卵巢癌的PTDC，其中在PDX小鼠模型中已验证了5种PTDC对niraparib的体内药敏反应。相关第十三基因集预测了这些模型对niraparib的体内药敏反应具有100％的准确性，包括对niraparib(PH039和PH087)敏感的两组HR正常模型(图22H)。这两个抗药性模型PH095和PH080据报道分别包含BRCA2突变和CDK12突变，这表明HR基因突变检测HR状态并不一定是可靠的。但是，所有抗药性模型均为第十三基因集低表达的(图22H)，从而证明该第十三基因集是对niraparib药物反应的可靠指标。

综上所述，HR状态和第十三基因集的联合检查相比HR状态检测可更有效筛选对顺铂/PARP抑制剂有药敏性的患者。

实施例7：PARP抑制剂/顺铂治疗期间ATM同时诱导核糖体应激以及HR修复通路对细胞命运的影响

我们的研究证实依赖ATM的核糖体应激是PARP抑制剂/顺铂在具有第十三基因集高表达的癌细胞中诱导细胞死亡的重要途径。另一方面，缺乏ATM的细胞会表现出严重的HR修复缺陷。因此，许多研究尝试研究ATM突变造成的对PARP抑制剂/顺铂的潜在合成杀伤力。但是，许多矛盾的结果引起了人们对ATM在HR修复中的作用的怀疑。本实施例的研究表明，在PARP抑制剂/顺铂治疗期间，ATM可能对细胞存活产生两种相反的作用：一种是ATM激活的HR修复促进细胞存活，另一种是ATM诱导的核糖体应激促使细胞凋亡(图23G)，ATM信号的激活会导致两条途径的博弈，二者最终博弈的结果决定细胞的命运，因此，这也解释了为何基因集表达水平和HR功能的联合检测可以准确的筛选出绝大多数对药物敏感的病人。

本实施例利用ATM抑制剂来测试ATM信号在PARP抑制剂/顺铂治疗过程中的作用。结果表明，中等剂量的ATM抑制剂(5μM)对细胞HR修复没有明显影响(图23D)，并有效抑制了PARP抑制剂/顺铂诱导的核糖体应激(图23A-B)。因此，这种中等剂量的ATM抑制剂确实赋予了具有第十三基因集高表达的细胞系对PARP抑制剂/顺铂的抗性(图23F)。

另一方面，高剂量的ATM抑制剂(10μM)既阻断了核糖体应激并显著破坏了细胞的HR修复(图23A-D)，在具有第十三基因集高表达的细胞中相较中等剂量的ATM抑制剂(5μM)导致更多的细胞死亡(图23F)。这暗示细胞死亡是由HR修复缺陷引起的，尽管它仍可能通过对核糖体应激的抑制赋予了这些细胞对PARP抑制剂/顺铂的轻度抗性，(图23F)。相反，高水平的ATM抑制剂(10μM)会严重破坏第十三基因集低表达细胞系中的HR修复(图23C)，从而使这些原本抵抗的细胞变得对PARP抑制剂/顺铂敏感(图23E)。

因此，这些结果进一步表明，第十三基因集是PARP抑制剂/顺铂治疗期间除HR状态外另一个影响细胞存活的重要因素，并且ATM信号通过同时控制HR修复和核糖体应激来平衡细胞命运。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (6)

1.一种生物标志物在制备用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的产品的应用，其特征在于：所述生物标志物为第十三基因集或第十三基因集的表达产物；

所述第十三基因集为以下基因构成：PELP1、MYBBP1A、TSR1、DHX33、GEMIN4、WRAP53、C1QBP和NUP88。

2.检测如权利要求1所述的生物标志物的表达水平的试剂在制备用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的试剂中的应用, 所述特定抗肿瘤药物为顺铂和/或一种或多种PARP抑制剂。

3.一种用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的生物芯片，其特征在于：其上设有用于检测如权利要求1所述的生物标志物的表达水平的探针或探针阵列, 所述特定抗肿瘤药物为顺铂和/或一种或多种PARP抑制剂。

4.一种用于预测肿瘤患者对特定抗肿瘤药物的敏感性的试剂盒，其特征在于：其中包含有用于能特异性扩增如权利要求1所述的生物标志物的PCR引物, 所述特定抗肿瘤药物为顺铂和/或一种或多种PARP抑制剂。

5.一种癌症的细胞模型，其特征在于：所述细胞模型中包含如权利要求1所述的生物标志物，且细胞模型分为生物标志物的整体表达水平高于阈值的高表达组和生物标志物的整体表达水平低于阈值的低表达组。

6.一种筛选癌症药物的方法，包括以下步骤：

（1）建立如权利要求5所述的癌症的细胞模型；

（2）用待筛选药物作用于步骤（1）所建立的细胞模型；

若待筛选药物作用后高表达组相比低表达组死亡率高，则为目标药物。

Images