大肠癌组织BRAF V600E突变近红外光谱检测方法的研究

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大肠癌(colorectal cancer,CRC)发生B型快速加速纤维肉瘤(B-type rapidly accelerated fibrosarcoma,BRAF)基因突变时,其治疗更加困难。BRAF基因突变多涉及位于第600位密码子上的缬氨酸(valine,V)被谷氨酸(glutamic acid,E)替代,该类突变称为BRAF V600E突变。目前,临床检测CRC组织BRAF V600E突变的常用方法包括免疫组织化学(immunohistochemistry,IHC)结合显微镜检查、聚合酶链式反应(polymerase chain reaction,PCR)和基因测序,但这些方法都存在其固有的局限性。本文采用近红外光谱法(near-infrared spectroscopy,NIRS)结合化学计量学技术,基于CRC组织BRAF V600E野生型与突变型的氨基酸差异,为临床提供一种标本无损、灵敏、耐用、简便、快速和低成本的CRC组织BRAF V600E突变辅助诊断方法。这项工作可以扩大NIRS在癌症基因突变辅助诊断中的应用。目的:建立一种标本无损、灵敏、耐用、简便、快速和低成本的CRC组织BRAF V600E突变近红外(near-infrared,NIR)光谱辅助诊断方法。方法:1.CRC组织切片样品的收集与NIR光谱测量收集CRC的BRAF V600E野生型与突变型石蜡切片、脱蜡切片、苏木素-伊红(Hematoxylin-eosin,HE)染色切片各104片,以扫描范围12000-4000 cm-1、分辨率8 cm-1和扫描次数64次测量共312个样品的近红外透反射光谱(near-infrared transflectance spectra,NIRTFS)。2.基于石蜡切片建立并验证检测CRC组织BRAF V600E突变的模型基于104片石蜡切片的NIRTFS,建立并验证检测CRC组织BRAF V600E突变的对向传播人工神经网络(counter propagation artificial neural network,CP-ANN)模型。3.基于脱蜡切片建立并验证检测CRC组织BRAF V600E突变的模型基于104片脱蜡切片的NIRTFS,建立并验证检测CRC组织BRAF V600E突变的CP-ANN模型。4.基于HE染色切片建立并验证检测CRC组织BRAF V600E突变的模型基于104片HE染色切片的NIRTFS,建立并验证检测CRC组织BRAF V600E突变的CP-ANN模型。5.基于脱蜡切片和石蜡切片建立检测CRC组织BRAF V600E突变的模型基于40片脱蜡切片和40片石蜡切片的NIRTFS,建立检测CRC组织BRAF V600E突变的CP-ANN模型。6.基于脱蜡切片和HE染色切片建立检测CRC组织BRAF V600E突变的模型基于40片脱蜡切片和40片HE染色切片的NIRTFS,建立检测CRC组织BRAF V600E突变的CP-ANN模型。结果:1.基于石蜡切片的NIRTFS,所建CP-ANN模型的校正正判率(classification accuracy of calibration,CAC)、交叉验证正判率(classification accuracy of cross validation,CACV)和验证正判率(classification accuracy of validation,CAV)分别为98.0%、95.0%和94.4%;临床诊断的灵敏度、特异度和准确度分别为100.0%、87.5%和93.8%。2.基于脱蜡切片的NIRTFS,所建CP-ANN模型的CAC、CACV和CAV分别为97.0%、92.0%和94.4%;临床诊断的灵敏度、特异度和准确度分别为100.0%、95.0%和97.5%。3.基于HE染色切片的NIRTFS,所建CP-ANN模型的CAC、CACV和CAV分别为95.0%、88.0%和93.1%;临床诊断的灵敏度、特异度和准确度分别为100.0%、82.5%和91.3%。4.基于脱蜡切片和石蜡切片的NIRTFS,所建CP-ANN模型的CAC和CACV均为97.0%,临床诊断的灵敏度、特异度和准确度分别为100.0%、92.5%和96.3%。5.基于脱蜡切片和HE染色切片的NIRTFS,所建CP-ANN模型的CAC和CACV分别为95.0%和90.0%;临床诊断的灵敏度、特异度和准确度分别为100.0%、85.0%和92.5%。结论:1.基于石蜡切片、脱蜡切片、HE染色切片的NIRTFS建立的三个CP-ANN模型均具有较好的模型性能和临床诊断性能。由于石蜡切片是最常见的病理标本储存形式,因此石蜡切片是最宜用作临床辅助诊断的样品。2.基于脱蜡切片和石蜡切片、脱蜡切片和HE染色切片的NIRTFS建立的两个CP-ANN模型均具有较好的模型性能和临床诊断性能,证明所建CRC组织BRAF V600E突变NIR光谱检测方法是基于野生型与突变型的本质差异(即V与E的差异),而不是样品类型(即石蜡切片、脱蜡切片与HE染色切片的差异)进行识别。
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