CN115963268B - 一种用于结直肠癌早期诊断的血浆分泌蛋白组合及应用 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于结直肠癌早期诊断的血浆分泌蛋白组合及应用，本发明基于中国人群的血浆分泌蛋白表达谱，得到了用于结直肠癌早期诊断的血浆分泌蛋白组合，并基于血浆分泌蛋白组合建立了结直肠癌早期诊断模型，该模型能够较为准确的预测结直肠癌发病风险，有助于降低检测的成本，同时本发明使用了LassoLogistic回归模型，使模型纳入的变量数目大幅度降低，便于模型的应用推广。

Description

一种用于结直肠癌早期诊断的血浆分泌蛋白组合及应用
技术领域
本发明涉及生物信息技术领域，特别涉及一种用于结直肠癌早期诊断的血浆分泌蛋白组合及应用。
背景技术
结直肠癌是我国的高发恶性肿瘤，并且近年来我国的结直肠癌发病率正逐渐升高。筛查与早期诊断能够使结直肠癌诊治前移，降低结直肠癌疾病负荷。
传统的结直肠癌筛查与诊断模式为：粪便隐血初筛、初筛阳性者通过肠镜确诊。但是在传统的结直肠癌筛查与与诊断模式中，粪便隐血检测诊断结直肠癌的灵敏度不足，仅约40-73.8％。多靶点粪便DNA检测是基于KRAS基因突变状态、BMP3/NDRG4基因甲基化与粪便隐血联合检测的肠癌筛查试剂盒，其相较于粪便隐血，检测结直肠癌的灵敏度显著提升。但是粪便检测具有患者依从性差等因素，影响结直肠癌筛查项目的参与率。因此，亟需研发新的、更加准确的生物标志物用于结直肠癌的筛查与早期诊断。
血液标志物具有非侵袭性、患者依从性高等特点。目前已有某些研究报道特定的血液标志物在结直肠癌筛查与早期诊断中的价值，例如国外有研究者报道外周血Septin9甲基化可作为结直肠癌早期诊断的标志物，但是在中国人群中外周血Septin9甲基化对于结直肠癌早期诊断的价值接近粪便隐血检测。因此，有必要鉴定符合中国人群遗传特征的结直肠癌外周血早期诊断标志物。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种用于结直肠癌早期诊断的血浆分泌蛋白组合及应用。本发明提供了用于结直肠癌早期诊断的血浆分泌蛋白组合，并依据其结果建立并验证了一种用于结直肠癌早期诊断模型，便于早期筛查。
本发明的技术方案：一种用于结直肠癌早期诊断的血浆分泌蛋白组合，其特征在于：所述血浆分泌蛋白组合中的血浆分泌蛋白包括：FAP、Galectin-3、SHBG、CD106、CHI3L1、TROP1、HER3、Neurosin、AFP、CD31、Granzyme B、IL-17A和IL-5。
上述的用于结直肠癌早期诊断的血浆分泌蛋白组合在构建结直肠癌早期诊断模型中的应用。
前述的应用，所述结直肠癌早期诊断模型为Lasso Logistic回归模型。
前述的应用，所述Lasso Logistic回归模型的数学表达式如下：
结直肠癌发病风险评分＝∑(血浆分泌蛋白表达值×回归系数)。
前述的应用，所述回归系数见表1所示：
前述的应用，所述Lasso Logistic回归模型构建方法如下：
(1)收集结直肠癌患者与健康对照的血浆；(2)采用Luminex流式荧光检测法获得血浆分泌蛋白表达谱；(3)将结直肠癌患者与健康对照随机分为训练集与测试集，在训练集中建立Lasso Logistic回归模型，获得纳入模型的血浆分泌蛋白回归系数；(4)基于在训练集中建立的Lasso Logistic回归模型，在测试集中采用ROC曲线、灵敏度和特异度指标评估模型的预测准确性。与现有技术相比，本发明的创新点在于基于中国人群的血浆血浆分泌蛋白表达谱，得到了用于结直肠癌早期诊断的血浆分泌蛋白组合，并基于血浆分泌蛋白组合建立了结直肠癌早期诊断模型，该模型预测结直肠癌的ROC曲线下面积(area under theROC curve,AUC)为0.934，敏感度为0.935，特异度为0.889，能够有效地区分结直肠癌患者与健康对照。此外，本发明使用了Lasso Logistic回归模型，使模型纳入的变量数目大幅度降低，将有助于降低检测的成本及模型的应用推广。
附图说明
图1为本发明结直肠癌早期诊断模型建立流程示意图。
图2为Lasso Logistic回归模型中正则化参数λ与部分似然估计偏差关系图；
图3为模型在训练集的ROC曲线示意图。
图4为模型在测试集的ROC曲线示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明限制的依据。
实施例：基于血浆分泌蛋白表达谱的结直肠癌早期诊断模型构建及验证。
该实施例分为3个部分：收集血浆样本、Luminex流式荧光法检测血浆分泌蛋白、基于血浆分泌蛋白表达谱建立Lasso Logistic回归模型。该实施例的流程如图1所示。
(1)收集血浆样本；
采集160例结直肠癌患者与142例健康对照的5ml全血，置于含有EDTA抗凝剂的采血管内。采集完成后反复颠倒采血管，使EDTA抗凝剂与血液充分混匀。以3000rpm，4℃离心10min，上清液即为血浆。取2ml血浆置于EP管内，-80℃冰箱保存。
(2)Luminex流式荧光法检测血浆分泌蛋白；
检测试剂的准备：在样本检测前需待试剂升温至室温后根据试剂说明书进行仪器的校准验证，检测试剂校准品的配制，编码荧光微球清洗液的配制，编码荧光微球溶液的配制，检测抗体溶液配制，SAPE溶液配制等准备工作。
样本与编码荧光微球孵育：取已处理好的血浆样本或者校准品加入96孔板(每孔50μL)，然后将已配制的编码荧光微球溶液振荡30s后吸取50μL于每个微孔中，用锡箔纸密封96孔板避光置于微孔板恒温振荡器，800rpm振荡孵育2h。
孔板清洗：将孵育完成的96孔板置于合适的磁力架上静置1min，然后用排枪将96孔板的上清液吸掉，将96孔板从磁力架上取下并随后加入100μL清洗缓冲液，并手动水平振荡10s，然后置于合适的磁力架上静置1min，再用排枪将96孔板的上清液吸掉，将上述清洗过程重复一次即可(总共清洗3次)。
检测抗体孵育：向已清洗干净的96孔板加入生物素化检测抗体(每孔50μL)，然后用锡箔纸密封96孔板避光置于微孔板恒温振荡器，800rpm振荡孵育1h。再次孔板清洗，步骤如上所述。
SAPE孵育：向已清洗干净的96孔板加入SAPE(每孔50μL)，然后用锡箔纸密封96孔板避光置于微孔板恒温振荡器，800rpm振荡孵育0.5h。再次孔板清洗，步骤如上所述。
荧光检测：向已清洗干净的96孔板加入Wash buffer(每孔100μL)，然后将96孔板置于微孔板恒温振荡器，800rpm振荡孵育2min。然后使用Luminex200进行荧光信号检测，获得血浆分泌蛋白表达谱。
(3)基于血浆分泌蛋白表达谱建立Lasso Logistic回归模型；
在获得血浆分泌蛋白表达谱后，我们将所有样本按照70％、30％的比例随机分为训练集、测试集，并在训练集中构建Lasso Logistic回归模型，然后在训练集和测试集中采用AUC、灵敏度、特异度等指标评估模型的预测准确性。所使用的软件为R语言程序的glmnet包。Lasso Logistic回归模型与传统的Logistic回归模型相比，最大的不同在于LassoLogistic回归模型引入了回归系数的正则化参数λ。通过调整参数λ值，可以使得某些变量的回归系数等于0(使除了表2所示血浆分泌蛋白之外的其他血浆分泌蛋白的回归系数等于0)，达到了变量筛选的目的，有利于模型的应用推广。
最优的λ值是根据在训练集中采用20折交叉验证的方法确定的，在该λ取值时Lasso Logistic回归模型的部分似然估计偏差最小，见图2，并得出在该λ取值时78个血浆分泌蛋白的回归系数等于0，13个血浆分泌蛋白的回归系数不为0，这13个血浆分泌蛋白及其回归系数见表2。
每个血浆分泌蛋白表达值的回归系数值表示该血浆分泌蛋白的表达量每变化1个单位，受试者的结直肠癌发病风险评分的改变值。若回归系数为正数，则表示该血浆分泌蛋白表达值升高时结直肠癌发病风险增加；类似的，若回归系数为负数，则表示该血浆分泌蛋白表达值升高时结直肠癌发病风险降低。结直肠癌发病风险评分的数学计算公式为：
结直肠癌发病风险评分(Lasso_Logistic_Score)＝∑(血浆分泌蛋白表达值×回归系数)。
在训练集中采用Lasso Logistic回归模型构建结直肠癌发病风险预测模型后，该模型在训练集中的AUC为0.940，敏感度为0.974，特异度为0.825，如图3所示。将上述模型应用至测试集中，该模型在测试集中的AUC为0.934，敏感度为0.935，特异度为0.889，如图4所示。以上结果表明了本发明的方法以及构建的模型能够较为准确的预测结直肠癌发病风险。
综上所述，本发明基于中国人群的血浆分泌蛋白表达谱，得到了用于结直肠癌早期诊断的血浆分泌蛋白组合，并基于血浆分泌蛋白组合建立了结直肠癌早期诊断模型，该模型能够较为准确的预测结直肠癌发病风险，有助于降低检测的成本，同时本发明使用了Lasso Logistic回归模型，使模型纳入的变量数目大幅度降低，便于模型的应用推广。
以上所述了本发明的一个实施例，本领域的普通技术人员可以理解，应当指出，在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例、方法学、模型进行多种变化、修改、替换和补充，这些变化、修改、替换和补充也应该视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种用于结直肠癌早期诊断的血浆分泌蛋白组合在构建结直肠癌早期诊断模型中的应用，其特征在于：所述血浆分泌蛋白组合中的血浆分泌蛋白由以下组成：FAP、Galectin-3、SHBG、CD106、CHI3L1、TROP1、HER3、Neurosin、AFP、CD31、Granzyme B、IL-17A和IL-5；
所述结直肠癌早期诊断模型为Lasso Logistic回归模型，所述Lasso Logistic回归模型的数学表达式如下：
结直肠癌发病风险评分=∑(血浆分泌蛋白表达值×回归系数)；
所述回归系数如下：
FAP的回归系数是1.85*10-5；
Galectin-3的回归系数是1.06*10-4；
SHBG的回归系数是6.63*10-9；
CD106的回归系数是1.33*10-7；
CHI3L1的回归系数是2.31*10-7；
TROP1的回归系数是-6.95*10-6；
HER3的回归系数是-3.20*10-6；
Neurosin的回归系数是-9.13*10-6；
AFP的回归系数是-3.80*10-5；
CD31的回归系数是-2.71*10-6；
Granzyme B的回归系数是 -1.83*10-3；
IL-17A的回归系数是9.36*10-3；
IL-5的回归系数是-5.30*10-3。
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