(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211204768.1 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 浙江省肿瘤医院 地址 310022 浙江省杭州市拱 墅区半山 东 路1号 (72)发明人 程向东　佟雅涵　徐志远　胡灿　 (74)专利代理 机构 北京国翰知识产权代理事务 所(普通合伙) 11696 专利代理师 吴胜平 (51)Int.Cl. G16H 30/20(2018.01) G16H 50/20(2018.01) G16B 20/00(2019.01) G16B 5/00(2019.01) G06V 10/25(2022.01)G06T 7/73(2017.01) (54)发明名称 预测胃癌错配修复基因缺陷的模型 (57)摘要 本发明涉及肿瘤 诊断技术领域， 具体涉及一 种预测胃癌错配修复基因缺陷的模 型， 该模型共 纳入3个临床指标(性别、 年龄、 肿瘤位置)和一个 放射组学标签， 仅应用了易于术前 获取的临床信 息和提取自CT图像的放射组学特征， 其预测效能 较好， 是一种可靠的、 无创的胃癌术前预测DNA错 配修复缺陷的方法， 便 于推广， 易于 应用。 权利要求书1页 说明书7页 附图4页 CN 115295126 A 2022.11.04 CN 115295126 A 1.一种预测胃癌错配修复基因缺陷的模型， 其特 征在于所述模型 是： Nomoscore=I ntercept*( ‑7.56566042486333)          +Age*0.12794864393 0096          +Location*(‑1.49110528477808)          +Sex*1.6476 6133092359          +Radscore*2.2 22778084257 75； 其中， Intercept取1； Age指年龄； Location指肿瘤 位置； Sex指性别； Radscore是提取自 增强CT图像的放 射组学标签。 2.根据权利要求1所述的模型， 其特 征在于： 模型的分界值 为‑0.9649085 。 3.根据权利要求1所述的模型， 其特征在于： 肿瘤位置在胃窦部时Location=0， 肿瘤位 置在胃体部时L ocation=1， 肿瘤位置在贲门时L ocation=2。 4.根据权利要求1所述的模型， 其特 征在于： 患者 为男性时Sex= 0， 患者为女性是Sex=1。 5.根据权利要求1所述的模型， 其特 征在于： Radscore=0.666*original_shape_M aximum2DDiameterColumn+( ‑0.283)*original_ firstorder_Median  +(‑0.747)， 其中 original_shape_Maximum2DDiameterColumn和original_firstorder_Median为基于 增强CT图像提取 出的放射组学特征。 6.权利要求1 ‑5任一项所述预测胃癌错配修复基因缺陷的模型的应用， 其特征在于应 用所述模型 预测患者胃癌错配修复基因缺陷。 7.根据权利要求6所述的应用， 其特 征在于： 所述应用具体包括： 1)获取胃癌 患者的临床信息； 2)获取胃癌 患者的增强CT图像， 从增强CT图像中提取 得到放射组学特征； 3)将临床信息和放射组学特征输入所述预测胃癌错配修复基因缺陷的模型， 输出 Radscore值； 4)依据Radscore值判断所述患者胃癌错配修复基因缺陷情况。 8.根据权利要求7所述的应用， 其特征在于： 步骤1)中， 所述临床信息包括性别、 年龄、 肿瘤位置数据。 9.根据权利 要求7或8所述的应用， 其特征在于： 步骤4)中， 依据Radscore值判断所述患 者胃癌错配修复基因缺陷情况 具体包括： 当Nomoscore≥ ‑0.9649085时病例判定为胃癌DNA错配修复缺陷， 当Nomoscore＜ ‑0.9649085时病例判定为无胃癌DNA错配修复缺陷。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115295126 A 2预测胃癌错配修复基因缺陷的模型 技术领域 [0001]本发明涉及肿瘤诊断技术领域， 更具体来说， 涉及胃癌DNA错配修复缺陷预测， 通 过结合放射组学特征和临床危险因素， 从而提供一种预测胃癌错配修复基因缺陷的模型。 背景技术 [0002]根据中国国家癌 症中心的统计数据， 2016年胃癌的发病率和死亡率在全国恶性肿 瘤中排名第三。 早期胃癌的症状隐匿， 常被忽视， 因此在中 国许多胃癌患者在诊断时已是局 部晚期。 自1993年在遗传性非息肉病性结直肠癌中发现微卫星不稳定性(microsatellite   instability,  MSI)以来， 在 膀胱癌、 肺癌等恶性肿瘤中也可检测到MSI。 越来越多的临床试 验证实MSI在胃癌(GC)的发生和预后中发挥着重要作用。 肿瘤错配修复状况已成为选择治 疗方法的重要决定因素。 癌症基因组图谱已经确定MSI 或DNA错配修复缺陷(dMMR)是GC的第 二分子亚型 的标志。 胃癌错配修复基因状态的检测对临床决策至关重要， 因为它 可以识别 不同治疗反应和预后的患者。 2021年 胃癌NCCN指南中建议， 所有初诊胃癌患者均应采用基 于聚合酶链反应(PCR)的分子检测或免疫组化(ICH)的DNA错配修复(MMR)蛋白检测。 但仍有 许多患者未检测。 DNA 错配修复缺陷的测试是昂贵的， 并且在不同的主要模态之 间的解释存 在观察者之间的差异。 如果能在术前预测错配修复基因在胃癌中的表达状态， 对于治疗方 案的选择、 预后的评估以及生活质量的提高都具有重要意义。 对于 GC患者来说， 开 发一种客 观、 广泛、 经济、 有效、 无创 、 前置的检测方法是非常重要的。 [0003]放射组学可以获得比传统CT图像更多的信息， 放射组学的兴起使影像学数据转化 为高维特征数据成为可能， 生物信息学从原始图像中提取的多种定量特征可以预测肿瘤潜 在的生物学行为。 近年来， 许多研究发现某些放射学特征具有诊断和预后价值。 在放射基因 组学领域， 其影像学特征与遗传特征密切相关。 预后差的肿瘤也往往具有较大 的肿瘤组织 基因组异质性。 放射基因组学是在放射组学基础上 的进一步发展， 它假设微观层面的基因 组异质性可以表现为肿瘤的异质性， 肿瘤微环境的变化可以表现在形态学特征和宏观图像 上。 因此， 放射组学的应用为解决传统活检方法的局限性提供了一条新的途径。 近年来， 基 于多变量值构建的射线组学列线图预测预后模型已被广泛接受， 它是一种简单易行的预测 预后的工具， 已成功辅助恶性肿瘤基因型的术前 预测。 [0004]本发明力图解决这些和本领域中的其 他待解决的需要。 发明内容 [0005]为解决上述背景技术中提及的至少一种技术问题， 本发明的目的旨在 提供一种预 测胃癌错配修复基因缺陷的模型， 模型仅应用了易于术前获取的临床信息和提取自CT图像 的放射组学特征， 其预测效能较好， 是一种可靠的、 无创的胃癌术前预测DNA错配修复缺陷 的模型， 便 于推广， 易于应用。 [0006]在一个方面， 本发明针对一种预测胃癌错配修复基因缺陷的模型， 是一种列线图 模型， 具体是说　明　书 1/7 页 3 CN 115295126 A 3