[發(fā)明專利]基于代謝組學數(shù)據(jù)的急性冠脈綜合征預警方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110157589.6 | 申請日: | 2021-02-05 |
| 公開(公告)號: | CN112509704A | 公開(公告)日: | 2021-03-16 |
| 發(fā)明(設計)人: | 楊躍進;賀玖明;高杉杉;楊進剛;朱海波;呂藝偉;董超然;許靖 | 申請(專利權)人: | 中國醫(yī)學科學院阜外醫(yī)院;中國醫(yī)學科學院藥物研究所 |
| 主分類號: | G16H50/70 | 分類號: | G16H50/70;G01N30/06;G01N30/88;A61B5/00;G08B21/02 |
| 代理公司: | 北京三友知識產(chǎn)權代理有限公司 11127 | 代理人: | 侯天印;王天堯 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 代謝 數(shù)據(jù) 急性 綜合征 預警 方法 裝置 | ||
本發(fā)明公開了一種基于代謝組學數(shù)據(jù)的急性冠脈綜合征預警方法及裝置,其中該方法包括:獲取正常冠狀動脈生物個體和急性冠脈綜合征生物個體的代謝物數(shù)據(jù);篩選出差異代謝物數(shù)據(jù);根據(jù)差異代謝物數(shù)據(jù),對LightGBM模型進行機器學習,得到急性冠脈綜合征預警模型,該急性冠脈綜合征預警模型中包含:用于診斷急性冠脈綜合征的多種生物標志物;根據(jù)急性冠脈綜合征預警模型,獲取待診斷生物個體對應每種生物標志物的指標值,并判斷每種生物標志物的指標值是否超過預設正常取值范圍,根據(jù)判斷結果,輸出待診斷生物個體的急性冠脈綜合征預警信息。本發(fā)明能夠根據(jù)患者的代謝物數(shù)據(jù)對患者進行急性冠脈綜合征預警,實現(xiàn)無創(chuàng)預警。
技術領域
本發(fā)明涉及機器學習應用領域,尤其涉及一種基于代謝組學數(shù)據(jù)的急性冠脈綜合征預警方法及裝置。
背景技術
本部分旨在為權利要求書中陳述的本發(fā)明實施例提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現(xiàn)有技術。
冠心病(Coronary artery disease,CAD)又稱冠狀動脈粥樣硬化性心臟病,是一種由基因和環(huán)境共同作用的代謝紊亂性疾病,已成為發(fā)達國家和發(fā)展中國家的首要致死原因之一。根據(jù)其臨床癥狀、動脈阻塞和心肌損傷程度,CAD可分為不同的類別:穩(wěn)定型冠心病(stable coronary artery disease,sCAD)、不穩(wěn)定心絞痛(unstable angina pectoris,UA)和急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI),其中UA和AMI又被稱為急性冠脈綜合征(acute coronary syndrome,ACS)。ACS大多由于動脈粥樣硬化(Atherosclerosis,AS)斑塊破裂或侵蝕導致的突發(fā)性腔內(nèi)血栓形成引起。動脈粥樣硬化屬于一種脂質(zhì)驅(qū)動的動脈內(nèi)膜炎癥性疾病,由于高血脂、高膽固醇等危險因素使得氧化低密度脂蛋白(LDL)水平升高,導致動脈內(nèi)膜損傷,內(nèi)膜皮上的單核細胞吞噬脂質(zhì)成為泡沫細胞,形成粥樣硬化病變——脂質(zhì)條紋,之后在多種生長因子、促炎癥介質(zhì)的作用下,產(chǎn)生病變,形成纖維斑塊,當斑塊不穩(wěn)定時發(fā)生破裂,從而引起急性血栓。由于冠心病的動態(tài)性和復雜性,炎性不穩(wěn)定斑塊的形成、發(fā)展和移位的機制仍不清楚,因此識別ACS患者的冠狀動脈斑塊發(fā)生破裂的生物標志物對于預防其從穩(wěn)定狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)椴环€(wěn)定狀態(tài)以及防止血栓形成至關重要。
目前基因組學研究在鑒定影響膽固醇水平等主要危險因素的遺傳變異方面取得了很大的成功,但仍需要發(fā)現(xiàn)新的特異性易感基因、藥物作用靶點及預測 ACS 風險的生物標志物,來增加醫(yī)務人員對ACS病理機制的理解。現(xiàn)有冠心病診斷方法存在敏感性、特異性差、具有侵入性和有創(chuàng)性等缺點,難以實現(xiàn)ACS的早期診斷。
代謝組學是繼基因組學、轉(zhuǎn)錄組學和蛋白質(zhì)組學后出現(xiàn)的新的組學技術,已成為代謝過程研究、生物標志物識別以及揭示代謝機制的強有力工具,因此運用代謝組學手段深入挖掘冠心病的動態(tài)調(diào)控網(wǎng)絡,探索關鍵信號通路基礎,尋找分子標志物,建立冠心病的早期診療方法,對于降低冠心病的發(fā)生率和病死率具有重要意義。
隨著代謝組學分析儀器和分析方法的進步,從生物樣本中檢測到的代謝物數(shù)量越來越多,數(shù)據(jù)量也日益龐大。因而,如何充分考慮急性冠脈綜合征患者的新陳代謝特征,確定一個根據(jù)代謝物數(shù)據(jù)對急性冠脈綜合征進行預警的模型,是目前亟待解決的技術問題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實施例中提供了一種基于代謝組學數(shù)據(jù)的急性冠脈綜合征預警方法,用以解決現(xiàn)有技術無法實現(xiàn)基于代謝物數(shù)據(jù)對急性冠脈綜合征進行預警的技術問題,該方法包括:獲取正常冠狀動脈生物個體和急性冠脈綜合征生物個體的代謝物數(shù)據(jù);根據(jù)正常冠狀動脈生物個體和急性冠脈綜合征生物個體的代謝物數(shù)據(jù),篩選出差異代謝物數(shù)據(jù);根據(jù)差異代謝物數(shù)據(jù),對LightGBM模型進行機器學習,得到急性冠脈綜合征預警模型,其中,急性冠脈綜合征預警模型中包含:用于診斷急性冠脈綜合征的多種生物標志物;根據(jù)急性冠脈綜合征預警模型,獲取待診斷生物個體對應每種生物標志物的指標值,并判斷待診斷生物個體對應每種生物標志物的指標值是否超過預設正常取值范圍,根據(jù)判斷結果,輸出待診斷生物個體的急性冠脈綜合征預警信息。
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