本發(fā)明主要關于基因應用，特別是關于用于預測三陰性乳腺癌預后效果的標記基因及其應用。

背景技術：

1、三陰性乳腺癌(tnbc)占所有乳腺惡性腫瘤的15%～20%。tnbc細胞具有極強的攻擊性，缺乏激素和生長因子受體。由于雌激素受體、孕激素受體和人表皮生長因子受體2的缺失或低表達，tnbc對激素和內(nèi)分泌治療產(chǎn)生耐藥性。與其他乳腺癌癥形式相比，tnbc仍然是最具挑戰(zhàn)性的，因為它具有更廣泛的異質(zhì)性，遠處轉(zhuǎn)移和復發(fā)的風險更高，并且驗證的治療靶點不足。目前，化療被用作對抗tnbc的主要方法。隨著實體瘤免疫療法的發(fā)展和tnbc免疫原性的驗證，免疫療法越來越受到關注。為了改善tnbc人群的生存結果，免疫療法的預測性生物標志物具有挑戰(zhàn)性。此外，由于治療反應不佳，tnbc急需新的治療靶點和預測預后的生物標志物。

2、髓系細胞，尤其是巨噬細胞的積聚，是tnbc腫瘤微環(huán)境中的主要成分。巨噬細胞對tnbc的調(diào)節(jié)機制已經(jīng)得到了廣泛的探索。例如，hlf通過激活癌癥細胞-巨噬細胞通訊來調(diào)節(jié)tnbc的鐵死亡、進展和化療耐藥?；熍c巨噬細胞抑制相結合可誘導t細胞和b細胞的豐度以及tnbc的持久消退。otud5誘導的巨噬細胞中yap的去泛素化有助于m2表型并有利于tnbc的進展。到目前為止，很少有tnbc患者的巨噬細胞相關預后模型，且未在臨床實踐中應用。

3、前述背景技術知識的記載旨在幫助本領域普通技術人員理解與本發(fā)明較為接近的現(xiàn)有技術，同時便于對本技術發(fā)明構思及技術方案的理解，應當明確的是，在沒有明確的證據(jù)表明上述內(nèi)容在本專利申請的申請日前已公開的情況下，上述背景技術不應當用于評價本技術技術方案的新創(chuàng)性。

技術實現(xiàn)思路

1、為解決上述背景技術中提及的至少一種技術問題，本發(fā)明的目的旨在提供一種用于預測三陰性乳腺癌預后效果的標記基因及其應用，通過整合單細胞和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，建立一種新型巨噬細胞相關標記基因，能夠用于預測tnbc預后效果，可以更精準的預測tnbc患者的病理緩解或進展情況，可依據(jù)預測結果更變后續(xù)治療方案，可以顯著改善tnbc人群的生存結果。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術方案：

3、第一個方面，本發(fā)明提供了用于預測tnbc預后效果的標記基因，包括ctsd基因、ctsl基因、elk4基因、hspa8基因或xrcc4基因的至少一種。

4、第二個方面，本發(fā)明提供了用于預測tnbc預后效果的標記基因的應用，所述應用包括：預測tnbc預后效果、構建用于預測tnbc預后效果的風險評分模型、制備用于預測tnbc預后效果的試劑盒中的至少一種。

5、第三個方面，本發(fā)明提供了確定用于預測tnbc預后效果的標記基因的方法，包括：

6、將與tnbc巨噬細胞相關的差異表達轉(zhuǎn)錄因子和deg納入單變量cox回歸分析，獲得p≤0.05的基因為潛在標記基因；

7、在訓練集中，對回歸系數(shù)≠0的特征基因進行l(wèi)asso分析，在λ最小值=0.0267的情況下，確定標記基因。

8、作為對本發(fā)明技術方案的優(yōu)化，所述潛在標記基因包括：c12orf60、ctsd、ctsl、elk4、fcgr2a、folr2、hspa8和xrcc4。

9、作為對本發(fā)明技術方案的優(yōu)化，確定標記基因包括ctsd、ctsl、elk4、hspa8和xrcc4。

10、第四個方面，本發(fā)明提供了用于預測tnbc預后效果的試劑盒，所述試劑盒包含前述所述標記基因。

11、第五個方面，本發(fā)明提供了采用前述所述試劑盒預測tnbc預后效果的方法，包括如下步驟：

12、1)檢測獲得tnbc患者樣本中5個標記基因的基因表達值，所述標記基因包括：ctsd基因、ctsl基因、elk4基因、hspa8基因和xrcc4基因；

13、2)將步驟1)所得的樣本中各基因的基因表達所對應的基因表達值代入下述所述的風險評分模型：每個樣本的風險評分=0.8959575100676907*ctsd基因表達值+0.02107000891980921*ctsl基因表達值+(-0.64413818956012)*elk4基因表達值+0.307340530719732*hspa8基因表達值+1.31660312733179*xrcc4基因表達值，依據(jù)每個樣本的風險評分結果預測對應患者的預后效果。

14、作為對本發(fā)明技術方案的優(yōu)化，所述樣本為腫瘤組織樣本。

15、作為對本發(fā)明技術方案的優(yōu)化，所述依據(jù)每個樣本的風險評分結果預測對應患者的預后效果具體包括：

16、風險評分>中位風險評分的患者被定義為高風險患者，風險評分≤中位風險評分的患者被定義為低風險患者；

17、與低風險患者相比，高風險患者具有更大的死亡或復發(fā)/進展風險；和/或

18、風險評分越高，預測患者治療后的生存率越高；和/或

19、更高的風險評分預示著患者的組織學分級更高，相應的t、n、m分期和/或病理分期處于更晚期階段；和/或

20、更高風險評分的患者更易對免疫療法有反應。

21、第六個方面，本發(fā)明提供了前述所述試劑盒的應用，包括：檢測獲得tnbc患者樣本中5個標記基因的基因表達值，將各基因表達值代入下述風險評分模型：每個樣本的風險評分=0.8959575100676907*ctsd基因表達值+0.02107000891980921*ctsl基因表達值+(-0.64413818956012)*elk4基因表達值+0.307340530719732*hspa8基因表達值+1.31660312733179*xrcc4基因表達值，獲得每個樣本所屬患者的風險評分，風險評分>中位風險評分的患者被定義為高風險患者，風險評分≤中位風險評分的患者被定義為低風險患者；

22、與低風險患者相比，高風險患者具有更大的死亡或復發(fā)/進展風險；和/或

23、風險評分越高，預測患者治療后的生存率越高；和/或

24、更高的風險評分預示著患者的組織學分級更高，相應的t、n、m分期和/或病理分期處于更晚期階段；和/或

25、更高風險評分的患者更易對免疫療法有反應。

26、依據(jù)模型所得的風險評分能夠很好地預測患者的一年生存率，對三年生存率的預測及對五年生存率的預測均能夠給出一定的參考。此外，更高的風險評分往往預示著患者的組織學分級更高，相應的t、n、m分期和/或病理分期處于更晚期階段，高危患者(其風險評分更高)更易對免疫療法有反應，因此前述模型可用于判斷患者是否易對免疫療法有反應，從而可用于免疫療法患者的前期篩查，更精準性的為患者提供合適的治療。

27、將與tnbc巨噬細胞相關的差異表達轉(zhuǎn)錄因子和deg納入單變量cox回歸分析。結果表明包括c12orf60、ctsd、ctsl、elk4、fcgr2a、folr2、hspa8和xrcc4等在內(nèi)的8個基因與tnbc預后顯著相關(p≤0.05)。我們將tcga?tnbc樣本隨機分為訓練基或測試集，在訓練集隊列中，對回歸系數(shù)≠0的特征基因進行l(wèi)asso分析，在λ最小值=0.0267的情況下，最終確定了五個特征基因，包括ctsd、ctsl、elk4、hspa8和xrcc4可作為用于預測tnbc預后效果的標記基因，進一步藉此構建了用于預測tnbc預后效果的風險評分模型，通過roc曲線驗證了所述風險評分模型具有較高的準確性和特異性。

28、本技術的有益效果為：

29、本發(fā)明提供了預測tnbc預后效果的基于巨噬細胞的5個標記基因，并且構建了包括所述標記基因的tnbc預后預測模型，模型高風險評分預測預后差。通過roc曲線驗證了所述預后預測模型具有較高的準確性和特異性，能夠?qū)⒏唢L險患者和低風險患者進行顯著區(qū)分，因此能夠用于預測tnbc預后效果。

30、模型可以可靠的預測tnbc患者的預后功效，生存分析表明，訓練隊列中高?；颊叩膐s時間顯著縮短，這種生存差異在測試和整個隊列中均能夠得到證實，在訓練、測試和整個隊列中，模型均能夠很好地預測患者的一年生存率(auc>0.9)。

31、本發(fā)明僅用五個標記基因即可完成對tnbc預后效果的預測，與現(xiàn)有技術相比可以更精準的預測tnbc患者的病理緩解或進展情況，可依據(jù)預測結果更變后續(xù)治療方案，可以顯著改善tnbc人群的生存結果?？衫幂^少基因達到穩(wěn)定且較好的預測效果，有利于篩選治療獲益較大化的患者，使患者更好獲益。