一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物及其应用

摘要

本发明公开了一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物及其应用。本发明的一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物，所述的急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物为LILRA1，NRGN，VPREB3，MT‑ND6，EMP2，IGHM和FFAR1。本发明所述的基因标志物在制备用于诊断和预测人急性淋巴细胞白血病复发和生存产品中的应用。本发明首次建立了基于七个基因标志物的预后风险评分系统，并在临床样本中证明了预后风险评分与急性淋巴细胞白血病患者的复发情况和生存时间的相关性。

说明书

技术领域

本发明涉及肿瘤基因检测技术领域，具体涉及一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物及其应用。

背景技术

急性淋巴细胞白血病是严重危害我国儿童和成人健康重大疾病，年发病率为0.69/10万，约占成人白血病的20％，占儿童血液病的72.6％，是儿童血液病中发病比率最高的疾病，占所有儿童常见癌症的25-30％(Kantarjian H等，2017，N Engl J Med，376(9):836-847)。导致ALL患者较差预后、甚至死亡的主要原因是复发，复发率为15％-20％(Liu S等，2013，Cancer Cell Int，13(1):107)，一旦复发，治愈率将不足40％。即使通过最新的治疗手段达到临床完全缓解，仍有5％的患者因复发而死亡。目前，针对急性淋巴细胞白血病的预测模型仍基于患者的免疫表型及临床病理特征(Chen Z等，2021，Aging(Albany NY)，13(11):15548-15568；Mao R等，2020，Front Oncol，10:1673；Zhang D等，2020，FrontOncol，10:1550)，对患者预后的预测能力和辅助临床治疗的能力有限。因此，基于急性淋巴细胞白血病的疾病进展机制，获取新的更精准的预后评价指标，并基于此制定个性化的临床治疗策略、个性化的治疗后护理以及开发新药，对改善患者预后具有重要意义。

近年来，大量证据表明肿瘤细胞与基质细胞或免疫细胞间的相互作用在急性淋巴细胞白血病的疾病进展中扮演了重要角色，包括调控并影响了肿瘤的恶性程度以及肿瘤细胞免疫逃逸等，例如，活化的机制细胞可以通过转移线粒体帮助急性淋巴细胞白血病细胞免受氧化应激(Burt R等，2019，Blood，134(17):1415-1429)。同时，也有研究表明免疫细胞和基质细胞在肿瘤微环境的占比能预测急性淋巴细胞白血病患者不良预后的发生情况。例如，PD1

在目前的研究中，芯片技术、新一代测序技术以及单细胞测序技术已经成为研究肿瘤异质性和复杂性的常用工具，为寻找治疗和预后相关的生物标志物提供了重要信息。基因表达分析可将同一肿瘤患者分成不同的亚型，并对各亚型患者预后进行评估分析。在基因表达相关分析的结果支持下，可为临床患者制定个性化的用药策略、治疗后护理策略，为研究人员提供新药研发的新思路，对解决急性淋巴细胞白血病不良预后这一临床难题具有重要意义。

针对急性淋巴细胞白血病预后不良的临床关键问题，缺乏一组免疫/基质细胞浸润基因标志物及其评价后的临床应用。

发明内容

本发明目的是针对目前急性淋巴细胞白血病预后不良及缺乏有效预测和临床个性化治疗依据的困境，本发明的目的在于提供一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物及其应用。

为达到上述目的，本发明采用了下列技术方案：本发明的一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物，所述的急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物为LILRA1，NRGN，VPREB3，MT-ND6，EMP2，IGHM和FFAR1。

本发明所述的基因标志物在制备用于诊断和预测人急性淋巴细胞白血病生存和复发产品中的应用。

进一步地，所述的产品通过实时荧光定量PCR、基因芯片，二代高通量测序，10xgenomics技术，Panomics或Nanostring技术来检测所述的靶基因的mRNA表达水平。

本发明的一种急性淋巴细胞白血病预后基因标签表达水平测量试剂盒，包括的基因标志物表达水平的定量检测，所述定量检测为通过实时荧光定量PCR、基因芯片，二代高通量测序，10xgenomics技术，Panomics或Nanostring技术定量检测所述基因的mRNA表达水平。

本发明的一组针对所述的基因标志物的表达水平的定量检测在制备用于诊断和预测人急性淋巴细胞白血病生存和复发中的应用。

本发明的所述的基因标志物在制备用于诊断和预测急性淋巴细胞白血病患者总复发率和总生存率产品中的应用。

本发明的所述的基因标志物在制备用于预测急性淋巴细胞白血病患者肿瘤微环境和个性化诊疗产品中的应用。

本发明的一种改善癌症患者预后的方法，包括急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫/基质细胞浸润基因标志物LILRA1，NRGN，VPREB3，MT-ND6，EMP2，IGHM，FFAR1的基因表达，抑制或促进LILRA1，NRGN，VPREB3，MT-ND6，EMP2，IGHM，FFAR1相关免疫/基质细胞浸润，停用LILRA1，NRGN，VPREB3，MT-ND6，EMP2，IGHM，FFAR1介导的耐药性药物使用。

本发明的一项用于评价急性淋巴细胞白血病预后的七种基因标志物的评分系统，包括所述的七种基因标志物，七个急性淋巴细胞白血病预后相关基因和对其在临床样本中表达水平的检测，然后通过计算风险评分结合临床其他因素来预测临床预后，风险值＝ExpLILRA1×0.001077+ExpNRGN×0.000137+ExpVPREB3×0.000019+ExpMT-ND6×0.000005+ExpEMP2×0.000259+ExpIGHM×0.000003+ExpFFAR1×0.000133，其他临床因素为年龄、性别、免疫分型或种族。

本发明的所述的风险值、患者年龄、性别、免疫分型、种族临床数据在内集成的预后预测系统在用于预测急性淋巴细胞白血病预后的在线平台或用于预测急性淋巴细胞白血病预后的软件中的应用。

有益效果：本发明通过使用多个转录组数据找到预测急性淋巴细胞白血病患者预后及生存情况的一组7个免疫/基质细胞浸润基因标志物，首次建立了基于七个基因生物标志物的预后风险评分系统，构建基于七个基因生物标志物和其他临床因素的预后预测体系，并在多个临床样本中证明了该预后风险评分系统和预测体系对急性淋巴细胞白血病患者预后及生存情况预测的精准性。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

(1)可解决当下急性淋巴细胞白血病临床难以预测患者预后，导致临床医生难以判断个性化合理用药及护理的难题，为医师及患者精准有效地预测各类急性淋巴细胞白血病患者的预后及生存情况提供检测方案。

(2)协助对肿瘤微环境中免疫细胞、基质细胞浸润情况的判断，为肿瘤微环境免疫浸润相关治疗提供依据，例如：依据预测结果抑制特定免疫细胞浸润改善患者预后。

(3)本发明利用来自多个国家多家医院的多种类型白血病患者数据集验证并证实了构建的风险值和相应预测系统的精准性，相较于过去的预测系统，准确性及对各类白血病患者(包括：不同年龄、不同性别、不同免疫分型)的适用性更广。

(4)本发明搭建的基于7个急性淋巴细胞白血病预后相关基因和其他临床因素的预后体系软件和预测平台，使临床医生更方便且精准在患者入院初期获得常规治疗手段后患者的预后情况，方便在治疗初期就制定更为个性化且避免复发或死亡的更有效的治疗及护理策略。

附图说明

附图说明缩写说明：

KM：Kaplan–Meier乘积极限法；GO：Gene Ontology基因本体功能富集分析；KEGG：Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes京都基因和基因组百科全书富集分析；LASSO：最小绝对收缩和选择算子；TCGA：癌症基因组图谱数据库；ROC：受试者工作特征曲线；AUC：曲线下面积；cBioPortal:cBio Cancer Genomics Portal cBio癌症基因组学门户；GEO:Gene Expression Omnibus基因表达汇编；t-SNE：t-分布随机邻域嵌入。

图1为本发明的免疫细胞和基质细胞浸润评分与急性淋巴细胞白血病患者预后相关性检测图。

图1A为本发明的免疫细胞和基质细胞浸润评分在不同免疫分型急性淋巴细胞白血病(B细胞型、T细胞型、混合型)患者中的差异情况，不同免疫分型的白血病患者的免疫细胞和基质细胞浸润评分均存在显著性差异(ns无显著性差异，*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001，****p<0.0001)。

图1B为本发明的高、低免疫细胞和基质细胞浸润评分患者组的KM生存分析图，相较于低免疫细胞和基质细胞浸润组，高免疫细胞和基质细胞浸润组患者总生存时间显著降低(ns无显著性差异，*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001，****p<0.0001)。

图2为本发明中高、低免疫细胞和基质细胞浸润评分患者组间差异基因图。

图2A为本发明中本发明中高、低免疫细胞和基质细胞浸润评分患者组间差异基因的提取热图。

图2B为本发明中高、低免疫细胞和基质细胞浸润评分患者组间差异基因的取交集基因结果图。

图3为本发明的高、低免疫细胞和基质细胞浸润评分患者组间的差异基因的交集基因的富集分析结果图。

图3A为本发明的高、低免疫细胞和基质细胞浸润评分患者组间的差异基因的交集基因的GO富集分析结果图。

图3B为本发明的高、低免疫细胞和基质细胞浸润评分患者组间的差异基因的交集基因的KEGG富集分析结果图。

图4为本发明的筛选一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫/基质细胞浸润基因标志物过程中的算法结果图，(左)为依据对数序列生成的系数剖面图，(右)为LASSO模型中使用最小准则十倍交叉验证的最优参数选择，对对数值绘制的二项偏差曲线。

图5为本发明的一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫/基质细胞浸润基因标志物(LILRA1，NRGN，VPREB3，MT-ND6，EMP2，IGHM，FFAR1)，依据每个基因标志物绘制的KM生存曲线，每个标志物的表达差异组之间均存在显著的生存时间差异(ns无显著性差异，*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001，****p<0.0001)。

图6为本发明的一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫/基质细胞浸润基因标志物的基因表达情况及基因间相互作用示意图。

图6A为本发明的一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物在TCGA数据集的急性淋巴细胞白血病患者和正常人骨髓微环境中表达差异示意图。

图6B为本发明的一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物在cBioPortal数据库中的三个急性淋巴细胞白血病数据集(St Jude,NatGenet 2013；St Jude,Nat Genet 2015；St Jude,Nat Genet 2016；and TARGET,2018)中的遗传学改变情况，LILRA1、NRGN、VPREB3、EMP2、FFAR1基因在急性淋巴细胞白血病群体中被发现存在增强或删失的遗传学改变，发生频率为0.4％～1.8％。

图6C为本发明的一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物间相互作用示意图。

图7为本发明的基于一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物的预后风险值在训练集与验证集中预测灵敏度检验示意图。

图7A为本发明的基于一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物的预后风险值在训练集与验证集中KM生存曲线分析结果示意图，训练集与验证集中高风险患者群体的生存时间均显著低于低风险患者群体(ns无显著性差异，*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001，****p<0.0001)。

图7B为本发明的基于一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物的预后风险值在训练集与验证集中预测生存时间的1、3、5年的ROC曲线分析结果示意图，该风险值在训练集和验证集1、3、5年的预测时间点均有良好的预测精准度。

图7C为本发明的基于一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物的预后风险值相较于其他临床因素与患者临床生存情况相关性的单因素Cox回归分析结果图，该风险值相较于其他临床因素与患者生存情况的相关性最强(HR＝5.915，95％CI：3.208～10.907，p<0.001)。

图7D为本发明的基于一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物的预后风险值在考虑到其他临床因素后与临床生存情况相关性的多因素Cox回归分析结果图，该风险值在考虑到其他临床因素后，仍独立且显著的与患者生存情况相关(HR＝2.527，95％CI：1.052～6.070，p＝0.038)。

图8为本发明的基于一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物的预后风险值在GEO数据库中的两个外部验证集(GSE135676和GSE50999)中对急性淋巴细胞白血病复发率的预测结果示意图。

图9为本发明的一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物在特定类型细胞中的表达情况分析结果图。

图9A为GEO数据集GSE134759中参与者各种类型细胞分布情况鉴定后示意图。

图9B为GEO数据集GSE134759中参与者各种类型细胞分布情况鉴定依据(生物标志物)示意图。

图9C为GEO数据集GSE134759中患者和正常人骨髓组织中各种类型细胞浸润情况示意图。

图9D为本发明的一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物在各类型细胞中的表达情况示意图。

图10为本发明的一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物对应患者的特定类型细胞浸润情况分析图。

图10A为本发明的基于一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物的预后风险值高、低患者群体中各类型细胞浸润差异示意图(ns无显著性差异，*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001，****p<0.0001)。

图10B为差异细胞类型与患者生存时间的KM生存分析结果，高DC细胞和NK细胞浸润的急性淋巴细胞白血病患者生存时间显著短于低浸润的患者，而高造血干细胞和祖细胞浸润的急性淋巴细胞白血病患者生存时间显著高于低浸润患者(ns无显著性差异，*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001，****p<0.0001)。

图11为本发明的基于一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物和其他临床因素的预测体系构建及预后评价示意图。

图11A为本发明的预测体系的列线图。

图11B为本发明的预测体系在训练集中预测能力评价结果示意图(左)校准测试结果，(右)校准曲线。

图11C为本发明的预测喜提在验证集中预测能力评价结果示意图(左)校准测试结果，(右)校准曲线。

图12为本发明的基于一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物和其他临床因素的预测系统的在线平台网页示意图。链接为：https://yuwenliang6666.shinyapps.io/DynNomapp/。

具体实施方式

以下通过试验例进一步说明本发明。应该理解的是，这些试验例是本发明的阐释和举例，并不以任何形式限制本发明的范围。下述试验例中的试验方法，如无特殊说明，均为常规方法。下述试验例中所用的试验材料，如无特殊说明，均为从常规生化试剂公司购买得到的。

试验例

本发明的一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫/基质细胞浸润基因标志物，所述的急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物为LILRA1，NRGN，VPREB3，MT-ND6，EMP2，IGHM和FFAR1。

本发明所述的基因标志物在制备用于诊断和预测人急性淋巴细胞白血病生存和复发产品中的应用。

所述的产品通过实时荧光定量PCR、基因芯片，二代高通量测序，10xgenomics技术，Panomics或Nanostring技术来检测所述的靶基因的mRNA表达水平。

本发明的一种急性淋巴细胞白血病预后基因标签表达水平测量试剂盒，包括的基因标志物表达水平的定量检测，所述定量检测为通过实时荧光定量PCR、基因芯片，二代高通量测序，10xgenomics技术，Panomics或Nanostring技术定量检测所述基因的mRNA表达水平。

本发明的一组针对所述的基因标志物的表达水平的定量检测在制备用于诊断和预测人急性淋巴细胞白血病生存和复发中的应用。

本发明的所述的基因标志物在制备用于诊断和预测急性淋巴细胞白血病患者总复发率和总生存率产品中的应用。

本发明的所述的基因标志物在制备用于预测急性淋巴细胞白血病患者肿瘤微环境和个性化诊疗产品中的应用。

本发明的一种改善癌症患者预后的方法，包括急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫/基质细胞浸润基因标志物LILRA1，NRGN，VPREB3，MT-ND6，EMP2，IGHM，FFAR1的基因表达，抑制或促进LILRA1，NRGN，VPREB3，MT-ND6，EMP2，IGHM，FFAR1相关免疫/基质细胞浸润，停用LILRA1，NRGN，VPREB3，MT-ND6，EMP2，IGHM，FFAR1介导的耐药性药物使用。

本发明的一项用于评价急性淋巴细胞白血病预后的七种基因标志物的评分系统，包括所述的七种基因标志物，七个急性淋巴细胞白血病预后相关基因和对其在临床样本中表达水平的检测，然后通过计算风险评分结合临床其他因素来预测临床预后，风险值＝ExpLILRA1×0.001077+ExpNRGN×0.000137+ExpVPREB3×0.000019+ExpMT-ND6×0.000005+ExpEMP2×0.000259+ExpIGHM×0.000003+ExpFFAR1×0.000133，其他临床因素为年龄、性别、免疫分型或种族。

本发明的所述的风险值、患者年龄、性别、免疫分型、种族临床数据在内集成的预后预测系统在用于预测急性淋巴细胞白血病预后的在线平台或用于预测急性淋巴细胞白血病预后的软件中的应用。

试验例1

急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫/基质细胞浸润差异与预后的相关性。

(I)免疫/基质细胞浸润情况计算

本发明首先利用R语言的estimate包对TCGA(n＝394)和TARGET(n＝43)数据库中急性淋巴细胞白血病患者的数据集进行了免疫细胞、基质细胞和肿瘤纯度计算。结果显示，训练集患者中，免疫细胞浸润评分范围为524.82～3304.62，基质细胞浸润评分范围为-2316.13～-362.69，不同免疫分型的急性淋巴细胞白血病数据集间免疫细胞(p<0.0001)和基质细胞浸润程度(p<0.0001)均存在显著性差异(图1A)，作为免疫细胞的恶性血液瘤，急性淋巴细胞白血病不同免疫分型是判断预后情况的重要临床依据，故免疫细胞和基质细胞浸润在不同免疫分型急性淋巴细胞白血病患者群体间差异是导致预后差异的重要因素之一。

(II)免疫细胞或基质细胞浸润的预后相关性检测

依据以免疫/基质细胞浸润评分的中位值，将急性淋巴细胞白血病患者群体分组高、低浸润程度组，利用KM生存分析对高、低免疫细胞或基质细胞组分别进行生存分析，结果发现高免疫细胞浸润组(p＝0.015)和高基质细胞浸润组(p＝0.003)的总生存时间均显著低于低浸润组(图1B)。进一步证实免疫细胞或基质细胞浸润情况是影响急性淋巴细胞白血病患者的关键预后因素。

试验例2

急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润差异基因筛选。

(I)免疫细胞或基质细胞浸润相关差异基因鉴定

本发明首先检测了免疫细胞或基质细胞浸润的预后相关性。在基于免疫细胞或基质细胞浸润情况的高、低患者组，利用R语言limma包分别计算差异基因，设定取值|FC|>2且p<0.05的基因(图2A)，再利用自定义Python脚本获取免疫细胞或基质细胞浸润情况相关差异基因的交集基因，最终共得到335个交集基因(图2B)，且KM生存分析证实全部335个基因均与急性淋巴细胞白血病的总生存率存在显著相关性(p<0.05)。

(II)免疫/基质细胞浸润相关差异基因生物学功能鉴定

本发明利用Cytoscape软件中的ClueGO插件对鉴定得到的免疫细胞或基质细胞浸润相关差异基因进行GO和KEGG分析，结果显示鉴定到的335个差异基因主要影响激活免疫反应的细胞表面受体信号通路、主要组织相容性复合体蛋白复合物以及免疫受体活动等(图3A-B)。

试验例3

一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物筛选。

(I)预后显著相关基因筛选

本发明首先计算并鉴定出同时与急性淋巴细胞白血病预后以及免疫细胞或基质细胞浸润情况相关的差异基因集(n＝335)。基于该基因集，先利用单因素Cox回归分析计算单个基因的预后相关性，提出不显著相关基因后，共有317个基因纳入下一步分析，再利用LASSO和多因素Cox回归分析计算多基因因素预后相关性最强的基因组(图4)，最终筛选出一组预后显著相关基因，为LILRA1，NRGN，VPREB3，MT-ND6，EMP2，IGHM，FFAR1。并基于多因素Cox回归结果得到的7个基因的表达系数，构建风险值的计算公式，风险值＝Exp

(II)预后显著相关基因表达量及基因间相互作用鉴定

本发明筛选得到一组免疫/基质细胞浸润相关的预后基因，且证实这一组基因均单独与患者生存时间显著相关(图5)。基于TCGA正常受试者骨髓样品和急性淋巴细胞白血病患者的骨髓样品的基因组测序结果，鉴定以上7个免疫细胞或基质细胞浸润相关的预后基因在正常组织和患者组织中的表达差异，结果表明7个免疫/基质细胞浸润相关的预后基因在肿瘤组织和正常组织中均有表达，且表达量足以用于临床诊断(图6A)。然后，本研究基于cBioPortal数据库中的三个急性淋巴细胞白血病数据集(St Jude,Nat Genet 2013；StJude,Nat Genet 2015；St Jude,Nat Genet 2016；and TARGET,2018)，对以上7个免疫细胞或基质细胞浸润相关的预后基因的基因突变情况进行调查，结果发现LILRA1、NRGN、VPREB3、EMP2、FFAR1基因在急性淋巴细胞白血病群体中存在遗传学改变，包括增强和删失，发生频率为0.4％～1.8％(图6B)。而后，本研究利用STRING数据库分析7个免疫/基质细胞浸润相关的预后基因之间的相互作用，证明这一组基因间存在紧密联系(图6C)。

试验例4

一项用于评价急性淋巴细胞白血病患者预后的基于七种基因标志物的风险值预后预测能力测试及验证。

本发明首先利用构建的风险值的计算公式计算TCGA(训练集，n＝394)、TARGET(验证集，n＝43)和GEO(外部验证集，n＝240)数据库中急性淋巴细胞白血病患者的风险值。然后将各数据集通过中位值分为高风险组和低风险组，利用KM生存分析对训练集和验证集数据中的高风险组和低风险组做生存分析，结果显示训练集和验证集中高风险组总生存时间均显著低于低风险组(图7A)，同时时间依赖的ROC曲线进一步证实该生存曲线适用于训练集合验证集患者1、3、5年的生存预测(图7B)。进一步，本发明引入更多临床预后相关因素，包括：免疫分型、年龄、性别、种族、肿瘤纯度，单因素和多因素Cox回归分析证实，在多因素中由七种基因标志物组成的评分系统仍然与急性淋巴细胞白血病患者总生存独立显著相关(图7C-D)。此外，对外部验证集的数据集进行中位值划分高、低风险组后，证实在GSE135676和GSE50999的急性淋巴细胞白血病患者群体中该风险值与复发率相关，风险值较高组复发率高于风险值较低组(图8)。

试验例5

一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物与实际细胞浸润。

本发明首先筛选得到一组免疫细胞或基质细胞浸润相关的预后基因，并利用7个预后基因构筑的风险值计算公式，计算并将TCGA数据集中的急性淋巴细胞白血病患者分成高、低风险组。后对GEO数据库中急性淋巴细胞白血病单细胞转录组数据集GSE134759和进行了鉴定分析(图9A-B)，明确该数据集中所包含的全部参与者骨髓中各类细胞的具体数目(图9C)，随后鉴定一组免疫细胞或基质细胞浸润相关的预后基因在各个细胞中的具体表达量，阐明7个免疫细胞或基质细胞浸润相关的预后基因在各种细胞中的基因表达情况(图9D)。

随后，基于CIBERSORTx中的反卷积算法，利用单细胞转录组数据集构筑急性淋巴细胞白血病骨髓微环境细胞参考集，并依据参考集计算TCGA数据集中的每个患者的免疫细胞或基质细胞浸润比例，并计算高、低风险组患者群体间免疫/基质细胞的浸润差异，结果发现高风险组患者(对应低生存时间和高复发率)的DC和NK细胞显著高于低风险组，而造血干细胞和祖细胞显著低于低风险组(图10A)，且KM生存分析进一步证实高DC和NK细胞浸润患者的总生存率显著低于低DC和NK细胞浸润，高造血干细胞和祖细胞比例患者的总生存率显著高于低造血干细胞和祖细胞比例患者(图10B)。

试验例6

基于一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫/基质细胞浸润基因标志物和临床特征的预后预测体系构建

(I)临床预后预测列线图构建

本发明首先筛选得到一组免疫细胞或基质细胞浸润相关的预后基因，并利用预后基因构筑的风险值计算公式。基于风险值、免疫分型、年龄、种族和性别构建急性淋巴细胞白血病的临床预后预测列线图(图11A)。

(II)临床预后预测列线图预测能力验证

本发明构建的列线图，利用TCGA(训练集，n＝394)和TARGET(验证集，n＝43)的数据集，通过校准测试、ROC曲线、C指数、校准图证实该连线图再训练集(图11B)和验证集(图11C)患者群体均具备有效且精准的1、3、5年生存时间预测能力。

试验例7

基于一组急性淋巴细胞白血病预后相关的免疫细胞或基质细胞浸润基因标志物和临床特征的在线预后预测平台搭建。

本发明先筛选得到一组免疫细胞或基质细胞浸润相关的预后基因，并利用预后基因计算风险值，再结合患者免疫分型、年龄、种族和性别，基于R语言shiny包对成功搭建急性淋巴细胞白血病在线个性化预后预测平台(图12)，https://yuwenliang6666.shinyapps.io/DynNomapp/。

试验例8

检测临床急性淋巴细胞白血病患者的预后效果

采集临床接受的淋巴细胞白血病患者骨髓样品，并提取RNA，肿瘤组织可包括新鲜活检组织，术后组织，固定后的组织和石蜡包埋的组织。然后用本发明开发的预测试剂盒与相因的仪器定量检测所述预后评分系统七个基因的表达水平，将基因的表达水平输入本发明建立的预后评分公式：

计算出风险值后，结合其他临床信息，临床医生可通过手动比对列线图、分析软件或在线预测平台预测患者预后情况，比如5年生存率，并可根据分值预测病人的特定免疫/基质细胞在肿瘤微环境的浸润情况，判断患者是否可纳入肿瘤免疫微环境治疗用药的候选人群。

目前本发明基于现有数据集，构建并成功在多个数据集中验证预后风险值和预测系统，同时，已开始开展前瞻性研究进一步完善预测体系。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述试验例的限制，上述试验例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，本发明要求保护范围由所附的权利要求书、说明书及其等效物界定。