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公开(公告)号：CN113736888B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202111161269.4
申请日：2021-09-30
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: C12Q1/6886
Abstract: 本发明提供了一种检测肺鳞癌抗氧化应激驱动通路相关基因突变的试剂、试剂盒和方法，本发明通过运用RNA测序、Lasso套索算法特征筛选抗氧化应激通路相关的基因，通过构建评分RiskScore，运用二分类logistic回归构建模型，并通过ROC曲线得到肺鳞癌中评分RiskScore的最佳截断值，可用于肺鳞癌中抗氧化应激通路相关基因(KEAP1、NFE2L2、CUL3)突变的预测；本发明通过利用各个基因组合得到的表达量来预测肺鳞癌特定驱动通路基因突变，经TCGA数据库验证，该方法具有灵敏度高、特异性好的优点，可以有效指导肺鳞癌患者的个体化治疗，为精准治疗和个体化治疗添加更多重要的希冀，提高临床获益。
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公开(公告)号：CN115354079A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211076209.7
申请日：2022-09-05
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: C12Q1/6886 , C12Q1/6851
Abstract: 本发明涉及一种用于检测EGFR靶向药物治疗适用性的试剂盒，属于生物医药技术领域。本发明提供一种用于检测EGFR靶向药物治疗适用性的试剂盒，其中包括检测ZNF263基因表达量的试剂，试剂通过检测ZNF263基因表达量的高低判断患者对EGFR靶向药物治疗的敏感性。本发明可用于在治疗前和治疗中判断肺腺癌患者是否适合采用EGFR靶向药物治疗方案，从而实现精准医疗，有效指导肺腺癌患者的个体化治疗，提高临床获益，同时避免不必要的医疗资源的浪费。本发明具有操作简单，经济实惠，准确性高、灵敏度和特异性好的优点。
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公开(公告)号：CN115261481A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211113982.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: C12Q1/6886 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一种检测肺腺癌铁死亡敏感性的试剂盒，其包括：用于从肺腺癌患者肿瘤组织中提取分离mRNA的mRNA提取分离系统；用于MAFF基因的mRNA表达量的MAFF基因检测系统；记载用于确定MAFF表达量高/低分界标准的数学模型载体，当肺腺癌患者肿瘤组织中MAFF表达量高于所述分界标准时，提示患者对铁死亡诱导剂药物治疗敏感；反之当低于所述分界标准时，提示患者对铁死亡诱导剂药物治疗不敏感、或者出现治疗抵抗。
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公开(公告)号：CN113736888A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111161269.4
申请日：2021-09-30
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: C12Q1/6886
Abstract: 本发明提供了一种检测肺鳞癌抗氧化应激驱动通路相关基因突变的试剂、试剂盒和方法，本发明通过运用RNA测序、Lasso套索算法特征筛选抗氧化应激通路相关的基因，通过构建评分RiskScore，运用二分类logistic回归构建模型，并通过ROC曲线得到肺鳞癌中评分RiskScore的最佳截断值，可用于肺鳞癌中抗氧化应激通路相关基因(KEAP1、NFE2L2、CUL3)突变的预测；本发明通过利用各个基因组合得到的表达量来预测肺鳞癌特定驱动通路基因突变，经TCGA数据库验证，该方法具有灵敏度高、特异性好的优点，可以有效指导肺鳞癌患者的个体化治疗，为精准治疗和个体化治疗添加更多重要的希冀，提高临床获益。
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公开(公告)号：CN114134228B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111175274.0
申请日：2021-10-09
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: C12Q1/6886 , G16B20/30
Abstract: 本发明提供一种评估PI3K/Akt/mTOR通路相关基因突变的试剂盒、系统、计算机可读储存介质及其应用，涉及医疗诊断技术领域。所述试剂盒包括检测KRT5、RPL21、NDUFB4、TK1、AQP1、NCLN、PGM1、SMARCA4、INPPL1、TIMM9、SMYD5、NDUFAF2、STMN3,FRAT2、P3H3、MORC4、TFAP2A、IRX2、RASL11A、SPINK5、PRR4、IRS4和CLDN6基因表达量或基因表达相关物质及其产物含量的试剂。所述系统包括数据采集模块、突变评估模块和输出模块。所述计算机可读储存介质包括完成上述系统的程序。本发明所述采用临床已有检测项目的基因作为检测对象，能够在较低检测成本的基础上对PI3K/Akt/mTOR通路相关基因突变进行较高准确度的预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116377077A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310510966.9
申请日：2023-05-09
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: C12Q1/6886 , G16H20/10 , G16B50/00 , G16B20/30
Abstract: 本发明提供了一种预测含铂类新辅助治疗对中晚期肿瘤患者适用性的试剂盒及系统，属于生物医药技术领域。本发明提供了肿瘤组织中分子标记的RNA表达量的定量检测试剂在制备预测含铂类新辅助治疗对中晚期肿瘤患者适用性的试剂盒的应用，其特征在于，所述分子标记包括CD24、D9、DUSP23、KRT19、LRRK2、MAL2、PERP、SPINT2、TACSTD2、TSPAN13、C8orf4、FMO5、CAPN8、MDK、SLC20A1、SPINK13、TANC2、CLDN3、RGMB、S100P、MUC4、C19和f33中的一种或多种。本发明根据肿瘤组织中CD24等分子标记的基因表达量预测中晚期肿瘤患者是否可以从含铂类新辅助治疗中受益，为个性化肿瘤治疗提供判断依据，有助于提高中晚期肿瘤患者的生存率。
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公开(公告)号：CN115678998A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211439309.1
申请日：2022-11-17
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: C12Q1/6886 , C12N15/113 , C12Q1/6869 , G16B20/50
Abstract: 本发明公开了一种检测肺腺癌EGFR突变的miRNA标志物、试剂盒及方法。所述的miRNA标志物由miR‑10a‑5p、miR‑10b‑5p、miR‑34a‑5p、miR‑181a‑5p、miR‑203a‑3p、miR‑30e‑3p、miR‑542‑3p和miR‑4772‑3p组成。本发明通过运用limma包筛选与肺腺癌EGFR突变密切相关的差异miRNA，通过Lasso回归和logistic回归构建上述miRNA组合物的评分Score，可用于肺腺癌EGFR突变的检测。本发明的检测方法具有灵敏度、特异度高的特点，同时性价比高，能够简便、快速地为临床上EGFR‑TKI治疗提供科学的指导。
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公开(公告)号：CN113789396A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111078574.7
申请日：2021-09-15
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明公开了一种用于检测食管癌患者特定肠道菌群占比的基因组合物及其应用。本发明的基因组合物包括基因SNX3、AKIRIN2、TMEM87B、STEAP3、PPME1、LGALS7B、ARFRP1、STX11、RP11‑295P9.3和RP11‑434D12.1。本发明运用LASSO回归(套索回归)和二分类Logistic回归筛选与肠道菌群占比相关的基因，并构建评分Score，通过ROC曲线分析得到食管癌中对应评分的截断值，可用于食管癌患者相关肠道菌群的占比的推测。本发明基于基因组合物构建的评分模型经验证，具有准确性高，特异性好的优点，有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN115521983A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211232114.X
申请日：2022-10-10
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: C12Q1/6886 , G16B20/00
Abstract: 本发明提供了一种检测实体肿瘤细胞对铁死亡诱导剂(erastin,RSL3,ML210,ML162)敏感度的组合物及其应用，所述组合物由检测相关基因表达量的试剂组成。本发明运用RNA测序、套索分析(LASSO)筛选出与铁死亡诱导剂敏感性显著相关的基因，并利用逻辑(Logistic)回归构建评分Predictive value，通过受试者工作曲线(ROC)分析得到实体肿瘤细胞中Predictive value相应的最佳界值，可用于预测实体肿瘤细胞对常用铁死亡药物的敏感度。该发明通过利用基因组合物表达量来预测实体肿瘤细胞对常用铁死亡药物的敏感度，具有灵敏度高，特异性好的优点，有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN115341022A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210953535.5
申请日：2022-08-10
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: C12Q1/6876 , C12Q1/6869 , G16B25/10 , G16B40/20
Abstract: 本发明公开了一种检测实体肿瘤细胞铁死亡评分的试剂盒。该试剂盒包括检测一组miRNA的表达量的试剂和说明书。本发明利用R语言gsva函数计算出740种实体肿瘤细胞的铁死亡评分，进而运用miRNA测序、套索算法筛选出与铁死亡评分显著相关的miRNA，并利用二分类逻辑回归分析构建评分Score，通过受试者工作曲线(ROC)分析得到Score相应的最佳界值，可用于预测实体肿瘤细胞的铁死亡评分。该发明通过利用miRNA组合物的表达量来实现对实体肿瘤细胞铁死亡评分的预测，解决了GSVA算法对单个或者数量较少的样本适用性较差的问题，经验证发现该检测方法具有灵敏度高，特异性好的优点。
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