[发明专利]基于DNA甲基化的早期非小细胞肺癌复发模型构建方法

说明书

本发明涉及生物医学领域，公开了一种基于DNA甲基化的早期非小细胞肺癌复发模型构建方法，用以解决目前非小细胞肺癌复发模型对非小细胞肺癌复发预测不合理的问题。本发明针对甲基化位点，搜索并合并其中的相关性高的甲基化位点，形成相应的甲基化区间；再根据甲基化芯片的类型，挑选出能够被芯片探针检测的甲基化位点/区间作为训练数据建立包含1个甲基化区间和8个甲基化位点的甲基化风险得分模型，即为非小细胞肺癌复发模型；所述甲基化风险得分模型具有多个得分阈值，这些得分阈值可将甲基化风险得分模型计算出来的得分对应到高得分组、中得分组、低得分组中的一组。本发明适用于非小细胞肺癌复发预测。

技术领域

本发明涉及生物医学领域，特别涉及基于DNA甲基化的早期非小细胞肺癌复发模型构建方法。

背景技术

非小细胞肺癌是世界范围内的头号致死癌症。低剂量CT能够在人群中筛选出早期肺癌患者，对这些患者进行手术切除和术后辅助治疗，可以显著提高其整体生存率，但仍然有超过25％的早期(T2N0M0)患者会经历术后复发，而术后复发是预后较差的主要原因。考虑到肺癌存在广泛的异质性，在早期肺癌患者中精确识别其中的高复发人群是重要的科学问题。最新的美国国家综合癌症网络(National Comprehensive Cancer Network,NCCN)指南推荐6个高风险因素，包括肿瘤分化状态、楔形切除术和胸膜浸润等。然而，这些高风险因素的预测效能不足，亟须新的有效模型用于预测早期肺癌复发。

DNA甲基化是一种表观遗传学修饰，其信号改变与癌症的发生发展密切相关。Sandoval等人开发了一个基于HumanMethylation450芯片(后简称为450K)的非小细胞肺癌复发模型，用于预测I期非小细胞肺癌肺(non-small-cell lung cancer，NSCLC)患者的复发风险。该模型涉及5个基因，分别为HIST1H4F,PCDHGB6,NPBWR1,ALX1和HOXA9，这5个基因的甲基化程度用10个探针的beta值表示，分别为：cg10723962，cg22723502，cg12260798，cg16104915，cg12600174，cg18507379，cg18617005，cg26205771，cg07770968和cg14996220。对于一个基因对应多个探针的情况，用这些探针beta值的均值代表。在检测样本中，对于每一个基因，若其甲基化的beta值不小于0.4,认为其发生甲基化，否则认为该基因未发生甲基化。若该样本中这五个基因均未发生甲基化，或仅一个基因发生甲基化，认为该样本为低风险样本，否则为高风险样本。该非小细胞肺癌复发模型存在以下问题：

1.该模型在外部数据的效能不足。当把模型应用于目前常见癌症数据库(如TheCancer Genome Atlas)的早期肺腺癌样本中，基于该模型不具有区分生存的效能(P＝0.28)。

2.该模型的部分探针不能被简化亚硫酸氢盐测序(Reduced RepresentationBisulfite Sequencing,RRBS)所覆盖，即难以应用于RRBS检测平台。

3.该模型没有对阈值(0.4)附近的分类不清情况进行有效处理，如特定基因在第一个样本中的beta值是0.399，在第二个样本beta值是0.401，二者beta值差异不大(仅0.002)，但前者被认为是甲基化，而后者被认为是非甲基化，这显然是不合理的

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于DNA甲基化的早期非小细胞肺癌复发模型构建方法，用以解决目前非小细胞肺癌复发模型对非小细胞肺癌复发预测不合理的问题。

为解决上述问题，本发明采用的技术方案是：基于DNA甲基化的早期非小细胞肺癌复发模型构建方法，包括如下步骤：

步骤1：收集早期的非小细胞肺癌病例，并对病例患者的肿瘤以及癌旁正常组织提取DNA，并进行甲基化测序；

步骤2：对步骤1的测序数据，计算其甲基化位点的覆盖度和beta值；