《基于多组学整合分析的胃癌早期诊断分子标志物筛选及临床验证》开题报告

《基于多组学整合分析的胃癌早期诊断分子标志物筛选及临床验证》开题报告

一、立题依据

研究背景

胃癌是我国高发恶性肿瘤，早期诊断率不足30%

现有肿瘤标志物（如CEA、CA19-9）灵敏度/特异度有限

多组学技术（基因组、转录组、蛋白组）为生物标志物发现提供新机遇

科学问题

如何通过多组学数据整合建立更可靠的早期诊断模型？

候选标志物在临床样本中的验证效能如何？

研究意义

理论意义：揭示胃癌发生发展的分子机制

应用价值：开发低成本、高准确度的诊断试剂盒

二、研究内容与方法

研究内容

胃癌组织/外周血多组学数据采集（n=150）

机器学习驱动的标志物筛选（LASSO回归、随机森林）

独立队列验证（前瞻性收集样本n=300）

技术路线

mermaid

复制

graph TD

A[临床样本收集] --> B[全外显子测序]

A --> C[RNA-seq]

A --> D[质谱蛋白组]

B & C & D --> E[数据整合分析]

E --> F[候选标志物确定]

F --> G[ELISA/数字PCR验证]

创新点

首次整合表观遗传修饰（甲基化）与蛋白糖基化特征

开发适用于基层医院的血清学检测方案

三、可行性分析

研究基础

合作医院已建立胃癌生物样本库（>2000例）

团队前期发表相关SCI论文5篇（IF>10）

条件保障

医学院中心实验室具备Illumina NovaSeq测序平台

获国家自然科学基金培育项目支持（50万元）

四、预期成果

学术产出

发现3-5个新型诊断标志物组合

发表SCI论文2-3篇（Q1区）

应用转化

申请发明专利1项

建立临床检测SOP流程

五、研究计划

时间节点 工作内容

2024.09-2025.02 样本收集与预处理

2025.03-2025.08 多组学数据生成

2025.09-2026.02 生物信息学分析

2026.03-2026.12 临床验证与成果总结

六、参考文献

Cancer Genome Atlas Research Network. (2014). Nature, 513(7517), 202-209.

Zhang et al. (2022). Multi-omics approaches in cancer research. Molecular Cancer, 21(1), 1-24.