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龙图腾网获悉成都市第六人民医院(成都市全科医学中心)申请的专利一种预测非小细胞肺癌免疫治疗疗效的早期预测评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116312807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310298714.4，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种预测非小细胞肺癌免疫治疗疗效的早期预测评估方法是由李晓华;白义凤;赵芷婧;曾雪峰;李伟铭设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种预测非小细胞肺癌免疫治疗疗效的早期预测评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种预测非小细胞肺癌免疫治疗疗效的早期预测评估方法，包括包括如下步骤：筛选出敏感性最好的肺癌免疫治疗疗效、预后及不良反应评估相关的生物标志物；将初筛得到的基因差异表达基因进行至少两次筛选；在标本的DNA、RNA和蛋白质三个水平筛选差异表达的基因，找到共同的候选基因；选择敏感性最好的肺癌免疫治疗疗效、预后及不良反应评估相关的生物标志物2个。本发明应用新一代的基因测序、多组学及生物信息学分析工具和文献挖掘方法筛选出敏感性较好的肺癌免疫治疗疗效、预后及不良反应评估相关的生物标志物。

本发明授权一种预测非小细胞肺癌免疫治疗疗效的早期预测评估方法在权利要求书中公布了：1.一种非小细胞肺癌免疫治疗生物标记物筛选方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：筛选出敏感性最好的肺癌免疫治疗疗效、预后及不良反应评估相关的生物标志物； 选择6项接受免疫检查点抑制剂治疗的非小细胞肺癌队列，分别为YeonKimet.al,Hwanget.al,Rizviet.al,Miaoet.al,Samsteinet.al和Pratet.al； 所述Hwanget.al,Pratet.al和YeonKimet.al队列中包含表达数据和临床预后数据； 所述Rizviet.al,Miaoet.al和Samsteinet.al队列中包含突变数据和临床预后数据； 对于表达数据，根据每个基因的中位值将其分别高表达组和低表达组； 对于突变数据，根据maftoolsR包中对非同义突变的定义，将每个基因的非同义突变状态根据突变型和野生型分组； 对于拷贝数变异数据，将非小细胞肺癌患者分为扩增组和非扩增组或缺失组和非缺失组； 使用单因素cox回归模型来分析每个基因，对非小细胞肺癌患者预后的影响； 对于免疫治疗不良反应数据，从FAERS数据库中获取了从2015年到2021年所有接受过抗PD1PD-L1治疗的非小细胞患者的不良事件报告，并根据已有的免疫相关的不良反应指南将不良事件归类，计算irAEROR，作为衡量免疫治疗引起的irAEs量的指标； 通过对这些基因的基因富集分析，选出与ROR高度相关的单因素后再添加因素构建双变量回归模型，采用Spearman相关性分析找出免疫治疗不良反应与候选基因的相关性； S2：通过生物信息学分析工具，将初筛得到的基因差异表达基因进行至少两次筛选，进一步选择更适合的候选基因进行多组学测序，从而筛选出最终候选标志物； S3：应用多组学筛查技术在40例非小细胞肺癌肿瘤组织标本的DNA、RNA和蛋白质三个水平筛选差异表达的基因，找到共同的候选基因10余个； S4：进行文献复习，并利用生物信息学工具进行分析，最终选择敏感性最好的肺癌免疫治疗疗效、预后及不良反应评估相关的生物标志物3个； S5：对具有潜在阳性价值的所述3个生物标志物进行后期实验室及临床多中心的临床验证； S6：建立一种非小细胞肺癌免疫治疗高特异性和敏感性且安全无创的早期预测及预后评估bio-marker； 筛选出非小细胞肺癌免疫治疗预测标志物1，预测非小细胞肺癌免疫治疗预后及不良反应相关的生物标志物为CD266； 筛选出非小细胞肺癌免疫治疗预测标志物2，预测非小细胞肺癌免疫治疗疗效及预后相关的生物标记物为DNMT3A； S7：建立一种非小细胞肺癌免疫治疗高特异性和敏感性且安全无创的早期预测及预后评估体系。

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