CN113881673A - 用于预测肿瘤类型的标志物、试剂盒和装置 - Google Patents

用于预测肿瘤类型的标志物、试剂盒和装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及用于预测肿瘤类型的标志物，包括LAS基因的突变基因和/或表达产物，所述LAS基因包括LRP1基因、ACVR2A基因、SETBP1基因中的至少一种。本发明以LAS基因的突变基因和/或表达产物作为标志物，能够识别一类特殊类型的结直肠肿瘤类型，这种类型的结直肠癌患者临床表现相似，且直系家庭成员患癌风险高。本发明公开的标志物能够提高识别该类型结直肠癌患者的准确度，发现传统识别方法不易识别的该类型结直肠癌患者人群，扩大识别该类型结直肠癌患者的人群覆盖度，对结直肠癌患者的预防和治疗具有重要的意义。

Description

用于预测肿瘤类型的标志物、试剂盒和装置
技术领域
本发明涉及癌症领域，具体而言，涉及一种用于预测肿瘤类型的标志物、试剂盒和装置。
背景技术
结直肠癌(colorectal cancer，CRC)，又称为大肠癌、直肠癌、大肠直肠癌、大肠直肠癌、或肠癌，为源自结肠或直肠(为大肠的一部份)的癌症，是一种人类最常见的恶性肿瘤之一。大多数结直肠癌是由息肉引起，起始于异常的腺窝，后逐渐演变成息肉，最终发展为结肠直肠癌，整个过程可长达5-15年。结直肠癌的发生发展，可分为异常增生、原位肿瘤、恶性侵润、远端转移等数个病程阶段。目前，结直肠癌的诊治手段主要是通过对已确诊患者的手术切除、放疗、化疗和其他综合治疗，但由于此时癌症病灶被发现多已处于中晚期，癌细胞极易发生近处淋巴结转移和远端器官转移(如：肝脏或肺部等)，以致误诊率高，患者5年生存率低。
因而早期发现、早期干预对结直肠癌的治疗和预后极其重要。目前，结直肠癌的病因及发病机制并未阐明，仍缺乏有效的特异性检测标志物和有效的治疗药物。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的第一目的在于提供一种用于预测肿瘤类型的标志物，发明人发现了一种特殊类型的结直肠癌，这种类型的结直肠癌患者临床表现相似，直系家庭成员患癌风险高，并且和本发明公开的LAS基因高度相关，本发明公开的LAS基因包括LRP1基因、ACVR2A基因、SETBP1基因中的至少一种，以本发明的LAS基因的突变基因和/或表达产物作为标志物，能够提高识别该类型结直肠癌患者的准确度，发现传统识别方法不易识别的结直肠癌患者人群，扩大识别该类型结直肠癌患者的人群覆盖度，对结直肠癌患者的预防和治疗均具有重要的意义。
本发明的第二目的在于提供一种上述标志物在制备用于预测肿瘤类型的试剂盒或制备用于预测结直肠癌患者对免疫检查点抑制剂敏感性的试剂盒中的用途。
本发明的第三目的在于提供一种用于检测上述标志物的试剂在制备用于预测肿瘤类型试剂盒或制备用于预测结直肠癌患者对免疫检查点抑制剂敏感性的试剂盒中的用途。
本发明的第四目的在于提供一种用于预测肿瘤类型的试剂盒，包括用于检测上述标志物的试剂。
本发明的第五目的在于还提供了一种用于预测肿瘤类型的装置，包括：
数据获取模块：用于获取受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据，其中，所述LAS基因包括LRP1基因、ACVR2A基因、SETBP1基因中的至少一种；
肿瘤类型预测模块：用于根据受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据预测受试者的肿瘤类型。
本发明还涉及与上述方法相关的一种计算机可读存储介质，计算机存储介质用于存储计算机指令、程序、代码集或指令集，当其在计算机上运行时，使得计算机执行以实现上述用于预测肿瘤类型的全部步骤，全部步骤包括：
获取受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据，其中，LAS基因包括LRP1基因、ACVR2A基因、SETBP1基因中的至少一种；
根据受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据预测受试者的肿瘤类型。
本发明还涉及与上述方法相关的一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；以及
存储装置，存储一个或多个程序，
当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述用于预测肿瘤类型的方法。
本发明公开的LAS基因包括LRP1基因、ACVR2A基因、SETBP1基因中的至少一种，以本发明的LAS基因的突变基因和/或表达产物作为标志物，能够识别一类特殊类型的结直肠肿瘤类型，这种类型的结直肠癌患者临床表现相似，通常呈现出高肿瘤突变负荷、微卫星高度不稳定、右结直肠偏好、家族患癌史、具有MMR/POLE引起的基因组突变谱等特征。本发明公开的标志物能够提高识别该类型结直肠癌患者的准确度，发现传统识别方法不易识别的该类型结直肠癌患者人群，扩大识别该类型结直肠癌患者的人群覆盖度，对结直肠癌患者的预防和治疗具有重要的意义。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1中168名患者共有突变基因分析示意图；
图2为本发明实施例1中ORI类型结直肠患者的临床特征分析示意图。
具体实施方式
现将详细地提供本发明实施方式的参考，其一个或多个实例描述于下文。提供每一实例作为解释而非限制本发明。实际上，对本领域技术人员而言，显而易见的是，可以对本发明进行多种修改和变化而不背离本发明的范围或精神。例如，作为一个实施方式的部分而说明或描述的特征可以用于另一实施方式中，来产生更进一步的实施方式。
因此，旨在本发明覆盖落入所附权利要求的范围及其等同范围中的此类修改和变化。本发明的其它对象、特征和方面公开于以下详细描述中或从中是显而易见的。本领域普通技术人员应理解本讨论仅是示例性实施方式的描述，而非意在限制本发明更广阔的方面。
本文使用的术语“标志物”或“生化标志物”指要用作分析患者实验样品的靶标的分子。这样的分子靶标的实例是核酸、蛋白或多肽。在本发明中用作标志物的蛋白或多肽预期包括蛋白的天然存在的变体以及蛋白或变体的片段，特别是免疫学上可检测的片段。免疫学上可检测的片段优选地包含标志物多肽的至少5、6、7、8、9、10、11、12、15或20个连续氨基酸。本领域的技术人员可认识到，由细胞释放的蛋白或存在于胞外基质中的蛋白可能受到损害(例如，在炎症过程中)，且可被降解或切割成这样的片段。某些标志物以无活性形式合成，其可以随后通过蛋白酶解来激活。如熟练的技术人员将明白的，蛋白或其片段也可以作为复合物的部分而存在。这样的复合物也可以用作本发明意义上的标志物。另外，或在替代方案中，标志物多肽或其变体可以携带翻译后修饰。翻译后修饰的非限制性实例是糖基化、酰化和/或磷酸化。
如本文，术语“引物”指寡核苷酸，无论其是在经纯化的限制性消化物中天然存在或是合成产生的，寡核苷酸当置于诱导与核酸链互补的引物延伸产物合成的条件下时(例如，存在核苷酸和诱导剂诸如DNA聚合酶和在合适的温度和pH下)，寡核苷酸能够作为合成的起始点而起作用。引物优选是单链的，以用于扩增的最大效率，但可选地也可以是双链的。如果是双链的，则在用于制备延伸产物前，首先将引物处理以分开其链。优选地，引物是寡脱氧核糖核苷酸。引物应足够长，以在诱导剂存在的情况下引发延伸产物的合成。引物的精确长度将取决于许多因素，包括温度、引物来源和方法的使用。例如，在一些实施方案中，引物范围为10-100或更多个核苷酸(例如10-300、15-250、15-200、15-150、15-100、15-90、20-80、20-70、20-60、20-50个核苷酸等)。
在本发明中，组织或癌症可以是来自哺乳动物并且是优选地来自人，虽然猴、猿、猫、狗、牛、马和兔也在本发明的范围内。
发明人通过研究发现了一类特殊类型结直肠癌患者，即ORI类型结直肠癌患者，该类型结直肠癌患者通常呈现出高肿瘤突变负荷、微卫星高度不稳定、右结直肠偏好、家族患癌史、具有MMR/POLE引起的基因组突变谱等特征。因此，传统方法可以通过检测相应的这些参数，来识别ORI类型结直肠癌患者，但检测这些参数，仅能发现部分ORI类型结直肠癌患者，且错误率较高。
为了至少部分解决上述技术问题的至少一个，本发明的第一方面提供了一种用于预测肿瘤类型的标志物，包括LAS基因的突变和/或表达产物，其中，LAS基因包括LRP1基因、ACVR2A基因、SETBP1基因中的至少一种，通过对受试者的肿瘤组织进行上述基因的检测，可以预测受试者的肿瘤是否为ORI类型结肠肿瘤，提高识别ORI类型结直肠癌患者的准确度。
本发明的第二方面还涉及上述标志物在制备用于预测肿瘤类型的试剂、制备用于预测肿瘤类型的试剂盒或预测结直肠癌患者对免疫检查点抑制剂敏感性中的用途。
如本文所用，术语“免疫检查点”是指免疫系统中存在的一些抑制性信号通路。机体在正常情况下，免疫检查点可以通过调节自身免疫反应的强度来维持免疫耐受，然而机体在受到肿瘤侵袭时，免疫检查点的激活会抑制自身免疫，有利于肿瘤细胞的生长和逃逸。通过使用免疫检查点抑制剂，可以恢复机体正常的抗肿瘤免疫反应，从而控制和清除肿瘤。具体地，免疫检查点抑制剂可以为PD1抑制剂和/或PD-L1抑制剂。
在一些实施方案中，若LAS基因存在突变和/或LAS基因表达缺失，则预测结直肠癌患者对免疫检查点抑制剂敏感；若LAS基因不存在突变和/或LAS基因表达完整，则预测结直肠癌患者对免疫检查点抑制剂不敏感。
本发明的第三方面还提供了一种用于检测上述标志物的试剂在用于预测肿瘤类型试剂盒的制备中的用途。
本发明的第四方面还提供了一种用于预测肿瘤类型的试剂盒，包括用于检测上述标志物的试剂。
在一些实施方案中，用于检测上述标志物的试剂包括样品的核酸提取试剂，全基因组/外显子组测序试剂，LAS基因特异性引物和/或探针，和LAS基因表达水平的检测试剂中的至少一种。
在一些具体实施方案中，LAS基因表达水平的检测试剂包括LAS基因表达产物的特异性抗体。
在一些具体实施方案中，样品为受试者的肿瘤组织样本和/或血液样本，其中，血液样本为血液循环DNA样本。
在一些实施方案中，用于预测肿瘤类型的试剂盒还包括用于质量控制的参比试剂，用以判断肿瘤组织样本或血液样本是否满足质量要求；
优选的，参比试剂包括内参基因，以及用于特异性扩增内参基因的引物组合物；
优选的，内参基因为ACTIN基因；
优选的，引物组合物包括SEQ ID NO.1～6所示序列的引物；
SEQ ID NO.1：5’-CACACTGTGCCCATCTATGAGG-3’
SEQ ID NO.2：5’-CACGCTCGGTGAGGATCTTC-3’，
SEQ ID NO.3：5’-CACACTGTGCCCATCTATGAGG-3’，
SEQ ID NO.4：5’-TCGAAGTCCAGGGCAACATAGC-3’，
SEQ ID NO.5：5’-CACACTGTGCCCATCTATGAGG-3’，
SEQ ID NO.6：5’-AAGGCTGGAAGAGCGCCTCGGG-3’，
其中，引物对SEQ ID NO.1和SEQ ID NO.2用于扩增100bp的内参基因片段，引物对SEQ ID NO.3和SEQ ID NO.4用于扩增200bp的内参基因片段，引物对SEQ ID NO.5和SEQ IDNO.6用于扩增300bp的内参基因片段；当三组引物对均扩增到目的片段时，判定肿瘤组织样本或血液样本质量合格，避免因组织样品质量差引起的突变信息漏检，进而提高识别ORI类型结肠肿瘤的准确度，也提高预测ORI类型结直肠癌患者对免疫检查点抑制剂敏感性的准确性。
本发明的第五方面还提供了一种用于预测肿瘤类型的方法，包括：
S1:获取受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据，其中，LAS基因包括LRP1基因、ACVR2A基因、SETBP1基因中的至少一种；
S2:根据受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据预测受试者的肿瘤类型。
具体地，待测样本可以是受试者肿瘤组织样本，也可以是血液循环核酸样本，优选地，采用受试者的肿瘤组织样本作为受试者待测样本。
在一些实施方案中，通过对受试者的肿瘤组织样本和对照组织样本进行全基因组测序和/或外显子组测序，比较肿瘤组织与对照组织的测序数据，得到基因组或外显子组的突变信息。进一步，通过和现有数据库和对照组织的突变信息的比较，可以对基因组或外显子组的突变信息中的假阳性突变或错误注释突变进行人工去除，以提高基因组或外显子组的突变信息的准确性。根据基因组或外显子组的突变信息获取根据LAS基因的突变信息，判断待测肿瘤是否存在LAS基因突变，进而可以判断预测待测肿瘤是否为ORI类型结肠肿瘤。
在一些实施方案中，对照组织是来自受试者的正常组织(非肿瘤组织)，例如血液组织，具体地，可以提取血液中分离的白细胞作为对照组织样本。
在一些实施方案中，测序是高通量测序，也称作二代测序(“NGS”)。二代测序在并行的测序过程中同时产生数千至数百万条序列。NGS区别于“Sanger测序”(一代测序)，后者是基于单个测序反应中的链终止产物的电泳分离。本发明的NGS的测序平台是商用可得的，包括但不限于Roche/454FLX、Illumina/Solexa Genome Analyzer和Applied BiosystemsSOLID system等。测序可以是全基因组测序，也可以覆盖基因组中部分基因或区域的测序。
外显子组测序是利用序列捕获技术将基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法，具有对常见和罕见变异高灵敏度，仅需对2％的基因组进行测序就能发现外显子区域的大部分疾病相关变异。
在一些具体实施方案中，为了准确获取基因的突变信息，突变的检测需要满足以下标准：
(1)对于点突变：
该点突变所在位置的测序覆盖深度>500次；包含该点突变的每个读段质量值>40，包含该点突变的每个读段上与该点突变相对应的碱基质量值>21；包含有该点突变的读段的条数≥5条；包含有该点突变的所有读段中正向的读段与反向的读段比例<1/6；和肿瘤组织的变异等位基因频率/对照组织的变异等位基因频率≥20；
(2)对于插入缺失(indel):
如果插入缺失中连续相同的碱基<5，则该插入缺失所在位置的测序覆盖深度>600次；包含该插入缺失的每个读段质量值>40；包含该插入缺失的每个读段上与该插入缺失突变相对应的碱基质量值>21；包含有该插入缺失的读段的条数≥5条；包含有该插入缺失的所有读段中正向的读长与反向的读长比例<1/6；肿瘤组织的变异等位基因频率/对照组织的变异等位基因频率≥20；
如果插入缺失中连续相同的碱基≥5且<7，则该插入缺失所在位置的测序覆盖深度>60次；包含该插入缺失的每个读段质量值>40；包含该插入缺失的每个读段上与该插入缺失突变相对应的碱基质量值>21；包含有该插入缺失的读段的条数≥5条；包含有该插入缺失的所有读段中正向的读长与反向的读长比例<1/6；肿瘤组织的变异等位基因频率/对照组织的变异等位基因频率>20；且肿瘤组织的变异等位基因频率≥10％；
如果插入缺失中连续相同的碱基≥7，则该插入缺失所在位置的测序覆盖深度>60次；包含该插入缺失的每个读段质量值>40；包含该插入缺失的每个读段上与该插入缺失突变相对应的碱基质量值>21；包含有该插入缺失的读段的条数≥5条；包含有该插入缺失的所有读段中正向的读长与反向的读长比例<1/6；肿瘤组织的变异等位基因频率/对照组织的变异等位基因频率>20；且肿瘤组织的变异等位基因频率≥20％。
在一些实施方案中，LAS基因的表达信息通过转录组测序、聚合酶链反应(PCR)或免疫测定检测获取。例如，转录组测序通过二代测序平台快速全面地获得某一物种特定细胞或组织在某一状态下的几乎所有的转录本及基因序列，用于研究基因表达量、基因功能、结构、可变剪接和新转录本预测等，从而确定LAS基因的表达水平。此外，根据LAS基因设计合适的引物，通过PCR如逆转录PCR测定LAS基因的转录表达水平，也可确定LAS基因的表达水平。进一步地，使用LAS蛋白特异性抗体，通过免疫测定例如免疫组化(IHC)、ELISA等方法也可测定LAS基因的蛋白表达水平。
在一些实施方案中，根据待测样本LAS基因的突变信息预测受试者的肿瘤类型具体包括：
S11:根据受试者待测样本的LAS基因的突变数据确定受试者的LAS基因是否存在突变；和/或根据LAS基因的表达数据确定LAS基因的表达水平是否异常；
S12:若受试者的LAS基因存在突变和/或LAS基因的表达水平异常，则预测受试者的肿瘤类型为目标类型结肠肿瘤。
具体地，目标类型结肠肿瘤即为本发明发现的ORI类型结肠肿瘤。LAS基因的突变是指影响LAS基因功能的突变，可以是编码区的非同义突变，也可以是非编码区的突变，突变位置不作具体限制；LAS基因的突变可以点突变，可以是移码突变，也可以是片段突变，还可以是拷贝数变异，基因重排，基因融合等，突变类型不作具体限制。其中，点突变可以是单核苷酸变异(SNV)，如单碱基取代、单碱基插入或单碱基缺失，片段突变可以是插入突变，截短突变或者基因重排突变中的至少一种，具体地，插入突变可以是短片段或长片段插入缺失。根据LAS基因是否存在突变，可以预测受试者的肿瘤类型是否为ORI类型结肠肿瘤，从而提高识别ORI类型结直肠癌患者的准确度。
LAS基因的表达水平可以通过LAS基因的表达量，LAS基因转录的核酸、LAS基因表达的蛋白进行评估，评估方式不作具体限制，根据LAS基因的表达水平是否异常，可以预测肿瘤类型是否为ORI类型结肠肿瘤，进而提高识别ORI类型结直肠癌患者的准确度。
在一些实施方案中，若受试者的LAS基因存在突变，则预测受试者的肿瘤类型为ORI类型结肠肿瘤具体包括：
若受试者的LAS基因存在突变，判断LAS基因的突变是否包括和LAS基因的表达相关的至少一种突变；
若LAS基因的突变包括和LAS基因的表达相关的至少一种突变，获取受试者待测样本的LAS基因的表达信息，根据LAS基因的表达信息预测受试者的肿瘤类型。
具体地，若待测肿瘤存在与LAS基因的表达相关的至少一种突变，则采用转录组测序、聚合酶链反应(PCR)或免疫测定等方式获取受试者待测样本的LAS基因的表达信息，进一步根据LAS基因的表达数据预测受试者的肿瘤类型。
LAS基因的表达水平是否异常可以根据LAS基因的表达量，LAS基因的转录核酸mRNA表达水平，或者LAS基因的蛋白表达水平来判断，通过LAS基因的蛋白表达水平是否异常可以进一步确认ORI类型结肠肿瘤，进而提高识别ORI类型结直肠癌患者的准确度。
本发明的第六方面还提供了一种用于预测肿瘤类型的装置，包括：
数据获取模块：用于获取受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据，其中，LAS基因包括LRP1基因、ACVR2A基因、SETBP1基因中的至少一种；
肿瘤类型预测模块：用于根据LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据预测受试者的肿瘤类型。
在一些实施方案中，肿瘤类型预测模块包括：
数据判断单元：根据受试者待测样本的LAS基因的突变数据判断受试者的LAS基因是否存在突变；和/或根据LAS基因的表达数据判断LAS基因的表达水平是否异常；
肿瘤类型预测单元：若受试者的LAS基因存在突变和/或LAS基因的表达水平异常，则预测受试者的肿瘤类型为ORI类型结肠肿瘤。
本发明还涉及一种计算机可读存储介质，计算机存储介质用于存储计算机指令、程序、代码集或指令集，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述预测肿瘤类型的方法。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本发明还涉及一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；以及
存储装置，存储一个或多个程序，
当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述用于预测肿瘤类型的方法。
可选的，电子设备还可以包括收发器。处理器和收发器相连，如通过总线相连。需要说明的是，实际应用中收发器不限于一个，该电子设备的结构并不构成对本申请实施例的限定。
其中，处理器可以是CPU，通用处理器，DSP，ASIC，FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线可以是PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。存储器802可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
需要说明的是，诊断的理想场景是这样的情形，其中单一事件或过程会造成各种疾病，例如，在感染性疾病中。在所有其它情况下，正确的诊断可能非常困难，尤其当疾病的病因学不能完全理解时，如在许多癌症类型的情况下。如熟练的技术人员将明白的，对于给定的多因子病，没有生化标志物的诊断是100％特异性且同100％灵敏度。相反地，可使用生化标志物(例如，FGFR4点突变、TP53基因突变和/或KMT2C基因突变)来以某种可能性或预测值评估例如疾病的存在与否或严重性。因此，在常规的临床诊断中，通常综合考虑各种临床症状和生物学标志物来诊断、治疗和控制潜在的疾病。
下面将结合实施例对本发明的实施方案进行详细描述。
实施例1
本发明针对168名晚期结直肠癌患者的临床特征和有家族史癌症相关的共突变基因进行研究，具体结果如下。
1)患者表征
入组标准：1)晚期结直肠癌(III/IV期)；2)有知情同意书；3)同意进行450个肿瘤基因深度测序检测。具体地，168患者的临床特征如表1所示。
表1
Figure BDA0003301238810000141
Figure BDA0003301238810000151
2)、与家族癌症史相关的共突变基因
如图1所示，针对168名患者的共突变基因进行统计分析，发现了8组共突变基因，但仅有第二组共突变基因，即LAS基因，与家族癌症史是显著相关的。
3)、ORI类型结直肠癌患者的临床特征
将具有LAS基因突变的结直肠癌患者定义为ORI类型结直肠癌患者，根据图2可知，ORI类型结直肠癌患者显著具有更多家族性癌症、更多右结直肠癌、更高的肿瘤突变负荷、多数为微卫星高度不稳定。
进一步，本实施例提供了一种预测肿瘤类型的方法，包括：
收集来自患者的石蜡包埋肿瘤组织切片的待测样品或者血液循环DNA样品，并分别提取50-250ng DNA，并构建文库；对同一患者血液中分离的白细胞同样提取50-250ngDNA，并构建文库；
针对包括LAS基因的常见癌症相关基因集合，设计引物，并对靶向基因组区域进行定向PCR扩增，PCR循环数由初始上样量确定，参见表二，经过约5～9个PCR循环后，使用Qubit dsDNA HS Assay Kit测定样本DNA文库的浓度；使用LabChip GX Touch对文库进行质控，主峰应在200～700bp范围内，且无明显小片段和大片段杂峰，使用Illumina Novaseq6000测序列仪，产生序列读数，获取肿瘤组织样品或血液循环DNA样品的测序数据；通过检查测序覆盖率和均匀性来检查和控制数据质量，并通过生物信息学流程来检测SNV，短片段和长片段插入缺失，拷贝数变异，基因重排等基因突变信息；
表二
DNA量(ng) 引物浓度(μM) PCR循环数
50 15 9
250 15 6
500 15 5
将所有检测到的突变与临床注释特异性基因组变化数据库以及血液白细胞样本的体细胞突变进行比较，去除假阳性或错误临床注释，得到所有靶向基因集合的基因突变数据，从而得到患者的LAS基因突变数据；
根据患者的LAS基因突变数据预测患者的肿瘤是否属于ORI类型结肠肿瘤：若患者LAS基因存在突变，判断患者的肿瘤属于ORI类型结肠肿瘤，患者为ORI类型结直肠癌患者。
本实施例根据以上方法鉴定出6名ORI类型结直肠肿瘤患者，具体为：
患者1：具有三个基因的突变，LRP1:c.8437+9C>T，SETBP1:p.R627H，ACVR2A:p.A466T。该患者具有高TMB、MSI-H、家族肿瘤史的特征。
患者2：具有两个基因的突变，LRP1:p.R2440W，ACVR2A:p.K437Rfs*5。该患者具有高TMB、MSI-H、家族肿瘤史的特征。
患者3:具有两个基因的突变，ACVR2A:P.K437Rfs*5，SETBP1:p.R727W；该患者具有高TMB、MSI-H、家族肿瘤史的特征。
患者4：具有一个基因的突变，LRP1:p.R3511H；该患者具有高TMB、MSI-H、家族肿瘤史的特征。
患者5：具有一个基因的突变，ACVR2A:p.K437Efs*19；该患者具有高TMB、MSI-H、家族肿瘤史的特征。
患者6：具有一个基因的突变，SETBP1:p.V1280M；该患者具有高TMB、MSI-H、家族肿瘤史的特征。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.用于预测肿瘤类型的标志物，其特征在于，包括LAS基因的突变基因和/或表达产物，所述LAS基因包括LRP1基因、ACVR2A基因、SETBP1基因中的至少一种。
2.根据权利要求1所述的标志物在制备用于预测肿瘤类型的试剂盒中的用途。
3.用于检测权利要求1所述的标志物的试剂在制备用于预测肿瘤类型的试剂盒中的用途。
4.一种用于预测肿瘤类型的试剂盒，其特征在于，包括用于检测权利要求1所述的标志物的试剂。
5.根据权利要求4所述的试剂盒，其特征在于，所述试剂盒还包括核酸提取试剂、PCR试剂、基因组和/或转录组测序试剂、LAS基因特异性引物或探针、LAS基因表达产物的特异性抗体中的至少一种。
6.根据权利要求1所述的标志物、权利要求2或3所述的用途、或者权利要求4或5所述的试剂盒，其特征在于，所述肿瘤为结直肠癌肿瘤。
7.一种用于预测肿瘤类型的装置，其特征在于，包括：
数据获取模块：用于获取受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据，其中，所述LAS基因包括LRP1基因、ACVR2A基因、SETBP1基因中的至少一种；
肿瘤类型预测模块：用于根据受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据预测受试者的肿瘤类型。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述肿瘤类型预测模块具体包括：
数据判断单元：根据受试者待测样本的LAS基因的突变数据判断受试者的LAS基因是否存在突变；和/或根据LAS基因的表达数据判断LAS基因的表达水平是否异常；
肿瘤类型预测单元：若受试者的LAS基因存在突变和/或LAS基因的表达水平异常，则预测受试者的肿瘤类型为目标类型结肠肿瘤。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质用于存储计算机指令、程序、代码集或指令集，当其在计算机上运行时，使得计算机执行以实现预测肿瘤类型的全部步骤，所述全部步骤包括：
获取受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据，其中，所述LAS基因包括LRP1基因、ACVR2A基因、SETBP1基因中的至少一种；
根据受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据预测受试者的肿瘤类型。
10.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；以及
存储装置，存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现预测肿瘤类型的全部步骤，所述全部步骤包括：
获取受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据，其中，所述LAS基因包括LRP1基因、ACVR2A基因、SETBP1基因中的至少一种；
根据受试者待测样本的LAS基因的突变数据和/或LAS基因的表达数据预测受试者的肿瘤类型。
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