一种预测三阴乳腺癌临床预后复发风险的标志物及模型

摘要

本发明涉及一种预测三阴乳腺癌临床预后复发风险的标志物及模型，所述标志物包括以下基因中的一种或两种以上的组合：ALAS2、AREG、ATM、BMPR1A、CLDN15、KRT33B、MSMB、MTDH、MYBPC1、NF1、NF2、NTRK3、PAX8、PLEK2、SLC5A5、TRADD。本发明以复发率作为目标变量与机器学习方法建立模型的目标函数，基于关联系数分层的迭代线性回归算法，利用三阴乳腺癌切片的全转录组数据，建立准确的临床预后复发风险预测模型。利用该模型可以在三阴乳腺癌患者进行治疗之前提前评估临床预后复发风险，并有利于指导对三阴乳腺癌患者制定术后治疗方案。