[发明专利]一种组合标志物在制备胰腺癌预后判断试剂盒中的应用及其测定系统和方法有效

专利信息
申请号: 201611038981.4 申请日: 2016-11-24
公开(公告)号: CN108107216B 公开(公告)日: 2020-03-31
发明(设计)人: 赵玉沛;李梢;郭俊超;张鹏;周立 申请(专利权)人: 中国医学科学院北京协和医院;清华大学
主分类号: G01N33/68 分类号: G01N33/68;G01N33/574
代理公司: 北京金恒联合知识产权代理事务所 11324 代理人: 李强
地址: 100730 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 组合 标志 制备 胰腺癌 预后 判断 试剂盒 中的 应用 及其 测定 系统 方法
【权利要求书】:

1.检测一种组合标志物的表达水平的试剂在制备用于胰腺癌患者预后风险判断的组合物中的应用,其中该组合标志物是五个蛋白分子CAPN2,DVL1,FLNA,SHH,GLI1的组合,所述组合标志物由Risk score表征:

Risk score=(-0.023*CAPN2)+(-0.035*DVL1)+(0.052*FLNA)+(-0.043*GLI1)+(0.015*SHH)

上式中,CAPN2、DVL1、FLNA、SHH以及GLI1分别表示各蛋白的定量数值。

2.一种胰腺癌预后风险测定系统,其特征在于:该胰腺癌预后风险测定系统用来测定一种与胰腺癌预后相关的组合标志物,该组合标志物是五个蛋白分子CAPN2,DVL1,FLNA,SHH,GLI1的组合,所述胰腺癌预后风险测定系统包括:

免疫组化检测试剂盒(20),用于免疫染色上述五种蛋白分子CAPN2,DVL1,FLNA,SHH,GLI1的表达水平从而获取其在胰腺癌组织中的表达情况,

组织学积分计算单元(31),用于确定五种蛋白分子CAPN2、DVL1、FLNA、SHH以及GLI1的在组织中的表达水平,包括:

获取CAPN2、DVL1、FLNA、SHH以及GLI1各自的蛋白染色强度以及阳性细胞比例分数,

得到上述五种蛋白染色强度分别与阳性细胞比例分数的乘积,从而获得五种蛋白分子各自的表达水平的定量数值,

风险指数计算单元(32),用于根据上述五个蛋白的所述定量数值确定由Risk score表征的风险指数,其中:

Risk score=(-0.023*CAPN2)+(-0.035*DVL1)+(0.052*FLNA)+(-0.043*GLI1)+(0.015*SHH),

上式中,CAPN2、DVL1、FLNA、SHH以及GLI1分别表示各蛋白的所述定量数值,

所述组合标志物由Risk score表征。

3.根据权利要求2所述的胰腺癌预后风险测定系统,其特征在于所述免疫组化检测试剂盒包括:

试剂A:封闭液,为10%山羊血清;

试剂B:已稀释的即用型抗Calpain-2一抗;

试剂C:已稀释的即用型抗Dvl1一抗;

试剂D:已稀释的即用型抗FlnA一抗;

试剂E:已稀释的即用型抗shh一抗;

试剂F:已稀释的即用型抗Gli-1一抗;

试剂G:抗山羊生物素化二抗;

试剂H:链亲和素标记的HRP;

试剂I:20倍浓缩DAB底物溶液;

试剂J:20倍浓缩DAB底物缓冲溶液;

试剂K:20倍浓缩DAB显色溶液。

4.根据权利要求2或3所述的胰腺癌预后风险测定系统,其特征在于进一步包括:

一个成像装置,用于获取胰腺癌组织切片的显微图象;

一个阳性细胞图象识别单元,用于根据相应种类的阳性细胞的图像特征识别上述显微图象中的阳性细胞,该图像特征包括阳性细胞的着色强度、形状;

一个计数单元,用于计数所述阳性细胞的个数,该计数的结果被用于确定五种蛋白分子CAPN2、DVL1、FLNA、SHH以及GLI1的在组织中的表达水平。

5.一种胰腺癌预后风险确定装置(30),其特征在于包括:

组织学积分计算单元(31),用于确定五种蛋白分子CAPN2、DVL1、FLNA、SHH以及GLI1的在组织中的表达水平,包括:

获取CAPN2、DVL1、FLNA、SHH以及GLI1各自的蛋白染色强度以及阳性细胞比例分数,

得到上述五种蛋白染色强度分别与阳性细胞比例分数的乘积,从而获得五种蛋白分子各自的表达水平的定量数值

风险指数计算单元(32),用于根据上述五种蛋白的所述定量数值确定由Risk score表征的风险指数,其中:

Risk score=(-0.023*CAPN2)+(-0.035*DVL1)+(0.052*FLNA)+(-0.043*GLI1)+(0.015*SHH),

上式中,CAPN2、DVL1、FLNA、SHH以及GLI1分别表示各蛋白的所述定量数值。

6.根据权利要求5所述的胰腺癌预后风险确定装置(30),其特征在于进一步包括:

风险分层单元(33),基于风险指数及预设的阈值条件,将病理样本分成高风险或低风险组。

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