本發(fā)明涉及分子生物醫(yī)學，特別是涉及一種基于多組學測序的結直腸癌早期篩查方法。

背景技術：

1、結直腸癌是全球范圍內(nèi)常見的惡性腫瘤之一，其發(fā)病率和死亡率均居高不下。據(jù)世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)，結直腸癌每年導致數(shù)百萬人死亡。由于早期結直腸癌通常缺乏明顯的癥狀，許多患者在確診時已經(jīng)處于晚期階段，這極大地影響了治療的效果。因此，早期發(fā)現(xiàn)并干預結直腸癌對于提高患者的生存率至關重要。

2、傳統(tǒng)的結直腸癌篩查方法主要包括大便隱血試驗和結腸鏡檢查。大便隱血試驗雖然操作簡便，但其靈敏度和特異性相對較低，容易出現(xiàn)漏診或誤診。而結腸鏡檢查雖然準確度較高，但由于其侵入性，患者接受度較低，且成本較高。隨著醫(yī)學影像技術的發(fā)展，如ct結腸成像和磁共振結腸成像，提供了非侵入性的結直腸癌檢測手段。然而，這些技術同樣存在成本高、設備要求高、對患者的輻射暴露等問題。

技術實現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的是提供一種基于多組學測序的結直腸癌早期篩查方法，通過構建結直腸腫瘤早期篩查模型，實現(xiàn)一種無創(chuàng)、成本效益高的結直腸癌檢測方法，降低測序的經(jīng)濟成本，提升檢測的準確性和敏感度。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

3、一種基于多組學測序的結直腸癌早期篩查方法，包括：

4、收集待測血漿樣本；

5、對所述待測血漿樣本進行dna甲基化測序，得到待測測序數(shù)據(jù)；

6、將所述待測測序數(shù)據(jù)輸入到訓練完成的結直腸腫瘤早期篩查模型中進行分類，得到目標篩查結果。

7、所述結直腸腫瘤早期篩查模型的訓練過程包括：

8、收集結直腸癌患者的結直腸癌組織和鄰近正常組織樣本，對所述結直腸癌組織和所述鄰近正常組織樣本進行基因組dna提取和dna甲基化測序，得到原始測序數(shù)據(jù)；

9、對所述原始測序數(shù)據(jù)依次進行質(zhì)量控制和人類參考基因組比對，得到序列對應關系；

10、將所述人類參考基因組劃分為若干個cpg島區(qū)域，并分析每個所述cpg島區(qū)域內(nèi)不同單倍體的甲基化程度，得到參考甲基化數(shù)據(jù)；

11、根據(jù)所述序列對應關系，利用所述參考甲基化數(shù)據(jù)和所述原始測序數(shù)據(jù)benjaminiand-hochberg多重檢驗校正后的p值進行甲基化程度差異分析，得到腫瘤特異性區(qū)域；

12、收集結直腸癌患者和健康人的血漿樣本，并對所述血漿樣本進行cfdna提取和甲基化測序，得到血漿cfdna測序數(shù)據(jù)；

13、對所述血漿cfdna測序數(shù)據(jù)依次進行質(zhì)量控制和人類參考基因組比對，得到坐標確定測序數(shù)據(jù)；

14、統(tǒng)計所述坐標確定測序數(shù)據(jù)在所述腫瘤特異性區(qū)域的甲基化程度，得到甲基化特征集合；

15、獲取所述坐標確定測序數(shù)據(jù)全部讀段數(shù)據(jù)在參考基因組上的坐標，將所述讀段數(shù)據(jù)3'端在所述人類參考基因組上的p個堿基作為第一堿基片段，并計算所述第一堿基片段的占比，得到末端基序特征；

16、將所述讀段數(shù)據(jù)3'端在所述人類參考基因組上游q個堿基和下游q個堿基作為第二堿基片段，并計算所述第二堿基片段的占比，得到斷點基序特征；

17、將所述甲基化特征集合、所述末端基序特征以及所述斷點基序特征合并為初始特征值；

18、將所述初始特征值作為輸入數(shù)據(jù)，將患病情況作為輸出結果，對預設計的集成機器學習分類器進行訓練，得到所述結直腸腫瘤早期篩查模型。

19、優(yōu)選地，所述單倍體包括：mm、mhl、chalm、pdr以及entropy中的任意一個或多個。

20、優(yōu)選地，所述p為4到10之間的任一整數(shù)；所述q為2到5之間的任一整數(shù)。

21、優(yōu)選地，所述集成機器學習分類器包括：第一層和第二層；所述第一層包括：支持向量機、隨機森林、xgboost以及catboost；所述第二層包括：邏輯回歸網(wǎng)絡。

22、本發(fā)明公開了以下技術效果：

23、本發(fā)明提供了一種基于多組學測序的結直腸癌早期篩查方法，通過構建結直腸腫瘤早期篩查模型，解決了現(xiàn)有技術準確率較低、成本高、存在輻射等缺陷，實現(xiàn)了一種無創(chuàng)、成本效益高的結直腸癌檢測方法。

技術特征：

1.一種基于多組學測序的結直腸癌早期篩查方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于多組學測序的結直腸癌早期篩查方法，其特征在于，所述單倍體包括：mm、mhl、chalm、pdr以及entropy中的任意一個或多個。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于多組學測序的結直腸癌早期篩查方法，其特征在于，所述p為4到10之間的任一整數(shù)；所述q為2到5之間的任一整數(shù)。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于多組學測序的結直腸癌早期篩查方法，其特征在于，所述集成機器學習分類器包括：第一層和第二層；所述第一層包括：支持向量機、隨機森林、xgboost以及catboost；所述第二層包括：邏輯回歸網(wǎng)絡。

技術總結
本發(fā)明屬于分子生物醫(yī)學技術領域，提供了一種基于多組學測序的結直腸癌早期篩查方法，包括：待測血漿樣本收集、待測測序數(shù)據(jù)收集以及結直腸腫瘤早期篩查模型分類；結直腸腫瘤早期篩查模型的訓練過程包括：原始測序數(shù)據(jù)獲取、質(zhì)量控制和人類參考基因組比對、參考甲基化數(shù)據(jù)獲取、腫瘤特異性區(qū)域篩選、血漿cfDNA測序數(shù)據(jù)獲取、坐標確定測序數(shù)據(jù)獲取、甲基化特征集合篩選、末端基序特征篩選、斷點基序特征篩選、特征合并以及模型訓練。本發(fā)明通過構建結直腸腫瘤早期篩查模型，實現(xiàn)了一種無創(chuàng)、成本效益高的結直腸癌檢測方法，降低了測序的經(jīng)濟成本，顯著提升了檢測的準確性和敏感度。

技術研發(fā)人員：戴勝,呂一鳴,王飛,陳奕奕,賈茜雅,谷紅倉
受保護的技術使用者：浙江大學醫(yī)學院附屬邵逸夫醫(yī)院
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/9