一种胰腺癌相关的生物标志物、试剂盒和诊断系统

本发明涉及医药，具体涉及一种胰腺癌相关的生物标志物、试剂盒和诊断系统。

背景技术：

1、本发明背景技术中公开的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不必然被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

2、胰腺癌是最常见的，恶性程度极高的消化系统肿瘤之一，在欧美国家癌症相关死亡原因中高居第4位，中国国家癌症中心最新统计数据显示，胰腺癌位列中国城市男性恶性肿瘤发病率的第8位，居北京市和上海市人群恶性肿瘤死亡率的第5位，5年生存率低于5％，预计到2030年将成为致死率第二的肿瘤。胰腺癌临床分为i-iv期，由于胰腺癌患者早期缺乏典型的临床表现，肿瘤呈进行性生长并较早发生转移，使得临床上90％以上的患者确诊为胰腺癌时常属于中晚期。糖类蛋白抗原199(carbohydrate antigen199，ca199)、癌胚抗原(carcinoembryonic antigen，cea)、糖类蛋白抗原ca242(carbohydrate antigen242，ca242)和糖类蛋白抗原ca72-4(carbohydrate antigen72-4，ca72-4)是传统的胰腺癌生物标志物，对胰腺癌的早期诊断有重要意义，但这些传统的生物标志物特异性与灵敏度有限，临床上难以起到特异性诊断胰腺癌的作用，同时这几种标志物很难区分出胰腺炎与胰腺癌。

3、面对胰腺癌体外精准诊断的难题，寻找新型生物标志物可能是最有效的解决办法。而蛋白质组学是寻找生物标志物的最有效手段之一。蛋白质组学利用质谱等技术在人体样本，包括体液、细胞、组织中检测和鉴定其存在的蛋白质成分。当使用病人与健康人样品进行对照分析时，可以准确的鉴别出在两组人群中表达有差异的蛋白分子，从而有效识别出特异、灵敏的新型标志物用于疾病检测。随着蛋白质组学技术的进步，以及新的技术平台的出现，通过蛋白质组学技术寻找胰腺癌相关的新型标志物有望为胰腺癌的精准、高效的诊断提供更有效的方法。另一方面，通过在外周血中进行蛋白质组分析，寻找到胰腺癌病人血液中特异高表达的蛋白标志物分子，有助于实现胰腺癌的体外无创诊断，仅需要一些血液样品就能做到胰腺癌的精准预测与评估。

技术实现思路

1、针对现有技术中的不足之处，本发明的目的在于提供一种胰腺癌相关的生物标志物，通过检测该生物标志物可实现胰腺癌的精准、高效的诊断和预测。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种胰腺癌相关的生物标志物，所述生物标志物选自8种蛋白标志分子中的至少两种的组合，所述蛋白标志分子在胰腺癌人群与健康人群中差异表达，8种蛋白标志分子分别为：羧肽酶a1(cpa1，carboxypeptidase a1)、胰岛素样生长因子结合蛋白1(igfbp1，insulin like growth factor binding protein 1)、人整合素alpha 2(itga2，integrinalpha-2)、alpha-l岩藻糖苷酶(afu，alpha-l-fucosidase)、ⅰ型前胶原氨基端原肽(pinp，procollagen i n-terminal propeptide)、胰淀粉酶(pamy，pancreatic amylase)、c反应蛋白(crp，c-reactive protein)、磷脂酰乙醇胺结合蛋白1(pebp1，phosphatidylethanolamine binding protein 1)。

4、在一些实施例中，所述生物标志物中的一种蛋白标志分子为cpa1。

5、在一些实施例中，所述生物标志物包括afu和cpa1。

6、在一些实施例中，所述生物标志物的组合为afu,crp和cpa1。

7、优选地，所述生物标志物的组合为itga2,crp,pebp1,igfbp1,cpa1。

8、本发明还提供一种胰腺癌相关的试剂盒，所述试剂盒用于检测如上所述的生物标志物。

9、进一步地，所述试剂盒的检测对象包括血浆、血清、全血、分泌物及组织样本中的任意一种或多种的组合。

10、进一步地，所述试剂盒中的检测试剂中含有与靶向所述生物标志物的抗体、肽、核酸适体及其衍生物中的任意一种或多种的组合。

11、在一些实施例中，所述试剂盒为elisa试剂盒。

12、本发明还提供一种用于检测和识别胰腺癌的系统，所述系统包括数据分析模块，所述数据分析模块内置机器学习算法和基于所述机器学习算法建立的预测模型，用于分析如上所述的生物标志物在样本中的检测值，并根据所述检测值实现对胰腺癌的检测与评估。

13、进一步地，所述系统还包括检测模块、输入模块和输出模块，所述检测模块用于检测所述生物标志物在样本中浓度值，所述输入模块用于将所述浓度值输入所述数据分析模块，所述输出模块用于所述数据分析模块的检测与评估的结果。

14、本发明的有益效果在于：

15、本发明提供了一种胰腺癌相关的生物标志物及通过检测所述生物标志物以诊断胰腺癌的试剂盒和诊断系统。所述生物标志物包括在胰腺癌人群与健康人群中的表达存在显著差异的8种蛋白标志分子，通过检测和分析该生物标志物，可以为临床胰腺疾病的诊断提供新的方法，为胰腺疾病的术前评估和药物选择提供新的手段，为胰腺疾病的治疗方案优化提供新的工具；该诊断系统内置针对该生物标志物的机器学习算法和预测模型，可以大大提高对胰腺癌的检测和评估的准确性。

16、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

1.一种胰腺癌相关的生物标志物，其特征在于，所述生物标志物选自8种蛋白标志分子中的至少两种的组合，所述蛋白标志分子在胰腺癌人群与健康人群中差异表达，8种蛋白标志分子分别为：羧肽酶a1(cpa1，carboxypeptidase a1)、胰岛素样生长因子结合蛋白1(igfbp1，insulin like growth factor binding protein 1)、人整合素alpha 2(itga2，integrin alpha-2)、alpha-l岩藻糖苷酶(afu，alpha-l-fucosidase)、ⅰ型前胶原氨基端原肽(pinp，procollagen i n-terminal propeptide)、胰淀粉酶(pamy，pancreaticamylase)、c反应蛋白(crp，c-reactive protein)、磷脂酰乙醇胺结合蛋白1(pebp1，phosphatidylethanolamine binding protein 1)。

2.如权利要求1所述的胰腺癌相关的生物标志物，其特征在于，所述生物标志物中的一种蛋白标志分子为cpa1。

3.如权利要求2所述的胰腺癌相关的生物标志物，其特征在于，所述生物标志物包括afu和cpa1。

4.如权利要求3所述的胰腺癌相关的生物标志物，其特征在于，所述生物标志物的组合为afu,crp和cpa1。

5.如权利要求2所述的胰腺癌相关的生物标志物，其特征在于，所述生物标志物的组合为itga2,crp,pebp1,igfbp1,cpa1。

6.一种胰腺癌相关的试剂盒，其特征在于，所述试剂盒用于检测如权利要求1-5中任一项所述的生物标志物。

7.如权利要求6所述的胰腺癌相关的试剂盒，其特征在于，所述试剂盒的检测对象包括血浆、血清、全血、分泌物及组织样本中的任意一种或多种的组合。

8.如权利要求6所述的胰腺癌相关的试剂盒，其特征在于，所述试剂盒中的检测试剂中含有与靶向所述生物标志物的抗体、肽、核酸适体及其衍生物中的任意一种或多种的组合。

9.一种用于检测与识别胰腺癌的系统，其特征在于，所述系统包括数据分析模块，所述数据分析模块内置机器学习算法和基于所述机器学习算法建立的预测模型，用于分析如权利要求1-5中任一项所述的生物标志物在样本中的检测值，并根据所述检测值实现对胰腺癌的检测与评估。

10.如权利要求9所述的用于检测与识别胰腺癌的系统，其特征在于，所述系统还包括检测模块、输入模块和输出模块，所述检测模块用于检测所述生物标志物在样本中浓度值，所述输入模块用于将所述浓度值输入所述数据分析模块，所述输出模块用于所述数据分析模块的检测与评估的结果。