【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及肺動脈風險評估，尤其涉及基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、肺動脈高壓(pah)是一種慢性、進行性心血管疾病，表現(xiàn)為肺動脈內(nèi)壓持續(xù)升高，導致右心室壓力負擔加重，最終可引發(fā)右心衰竭和死亡，盡管目前對pah的發(fā)病機制已有較多研究，仍然沒有完全明確其復雜的病理過程。現(xiàn)有的pah風險評估方法主要依賴于患者的臨床癥狀、影像學檢查(如超聲心動圖)和心導管檢查等。這些方法雖然在中晚期pah患者的診斷和評估中表現(xiàn)出較好的效果，但在疾病早期識別和預測方面存在諸多局限。
2、近年來的研究表明，免疫系統(tǒng)的異常激活和慢性炎癥反應是pah發(fā)病的重要機制之一，促炎性細胞因子(如i?l-6、tnf-α)在pah患者中顯著升高，提示免疫和炎癥失調(diào)在疾病進展中起到了關(guān)鍵作用，然而，目前的pah風險評估工具大多未能充分利用免疫和炎癥狀態(tài)的相關(guān)信息，無法全面反映這些生物標志物對pah發(fā)病和進展的影響。
3、此外，近年來腸道微生物群在心血管疾病中的重要性逐漸受到關(guān)注。腸道微生物群通過其代謝產(chǎn)物(如短鏈脂肪酸、吲哚類化合物和三甲胺-n-氧化物)對全身炎癥反應和免疫調(diào)節(jié)產(chǎn)生影響，多項研究表明，腸道微生物群的失調(diào)與多種心血管疾病之間存在潛在關(guān)聯(lián)，包括動脈粥樣硬化、高血壓和心力衰竭等。然而，在肺動脈高壓的風險評估領(lǐng)域，腸道微生物群的作用尚未被充分研究和應用。
4、現(xiàn)有技術(shù)中缺乏能夠?qū)⒛c道微生物群失調(diào)、免疫系統(tǒng)失衡和肺動脈高壓風險關(guān)聯(lián)起來的系統(tǒng)性方法；其次，目前的pah風險評估工具未能整合多維度的生物標志物數(shù)據(jù)
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供了基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)。
2、基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，包括：
3、腸道微生物群數(shù)據(jù)采集模塊：從患者的糞便樣本中提取腸道微生物dna數(shù)據(jù)，通過高通量測序技術(shù)對腸道微生物群進行定性分析，識別腸道微生物群相對豐度；
4、微生物代謝產(chǎn)物檢測模塊：檢測與肺動脈高壓相關(guān)的微生物代謝產(chǎn)物，包括短鏈脂肪酸(scfa)、三甲胺-n-氧化物(tmao)、吲哚代謝產(chǎn)物，基于血液、尿液樣本進行代謝物產(chǎn)物濃度分析，得到微生物群代謝濃度數(shù)據(jù)；
5、微生物群落失調(diào)評估模塊：基于微生物群相對豐度、微生物群代謝濃度數(shù)據(jù)，結(jié)合健康人群的腸道微生物群基線數(shù)據(jù)(微生物群相對豐度基線、微生物群代謝濃度基線)，利用機器學習算法評估目標患者腸道微生物群失調(diào)程度；
6、關(guān)聯(lián)分析模塊：通過構(gòu)建腸道微生物群失調(diào)程度與免疫系統(tǒng)、炎癥狀態(tài)之間的多維度關(guān)聯(lián)模型，識別微生物群失調(diào)程度對免疫系統(tǒng)、炎癥狀態(tài)的潛在影響，得到免疫和炎癥失調(diào)評分；
7、個性化風險預測模塊：基于免疫和炎癥失調(diào)評分轉(zhuǎn)換，提供未來一段時間內(nèi)的肺動脈高壓風險評分。
8、可選的，所述腸道微生物群數(shù)據(jù)采集模塊包括：
9、糞便樣本處理單元，收集并保存患者的糞便樣本，預處理去除大分子雜質(zhì)，并通過機械勻漿、離心、酶解處理破壞樣本中的細胞壁，釋放腸道微生物的dna；
10、dna提取單元，使用dna提取試劑盒(硅基膜法)從處理后的糞便樣本中提取腸道微生物的基因組dna，并確保高質(zhì)量的dna提取，避免環(huán)境dna污染；
11、高通量測序單元，用于對提取的腸道微生物dna進行擴增子測序或全基因組測序，擴增16s?rrna基因的特定區(qū)域(如v3-v4區(qū))用于微生物種類的定性分析；
12、數(shù)據(jù)處理與分析單元，將高通量測序生成的序列數(shù)據(jù)進行生物信息學處理，結(jié)合數(shù)據(jù)庫(greengenes微生物數(shù)據(jù)庫)進行物種分類、序列比對和豐度分析，計算微生物群的相對豐度，識別患者腸道中的優(yōu)勢微生物群和可能失調(diào)的微生物群落。
13、微生物相對豐度的計算公式：其中，ai表示第i個微生物群的相對豐度，si是測序得到的第i個微生物物種的有效序列數(shù)。
14、可選的，所述微生物代謝產(chǎn)物檢測模塊包括：
15、樣本采集單元：從患者的血液和尿液樣本中收集與肺動脈高壓相關(guān)的代謝物，樣本通過離心、過濾預處理，去除雜質(zhì)并保留有效代謝物；
16、短鏈脂肪酸檢測單元：通過氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對血液和尿液中的短鏈脂肪酸進行定量分析，得到短鏈脂肪酸的具體濃度；
17、三甲胺-n-氧化物檢測單元：使用液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對血液和尿液中的三甲胺-n-氧化物進行高靈敏度的檢測，通過與標準曲線比對，計算三甲胺-n-氧化物的濃度；
18、吲哚代謝產(chǎn)物檢測單元：利用超高效液相色譜和紫外檢測技術(shù)，結(jié)合定量標準化，檢測吲哚代謝物在血液和尿液中的濃度；
19、代謝物濃度數(shù)據(jù)處理單元：將檢測得到的代謝產(chǎn)物濃度數(shù)據(jù)進行標準化處理，生成短鏈脂肪酸、三甲胺-n-氧化物、吲哚類代謝產(chǎn)物的濃度數(shù)據(jù)，作為后續(xù)微生物群失調(diào)評估和肺動脈高壓風險評估的輸入。
20、可選的，所述微生物群落失調(diào)評估模塊具體包括：
21、數(shù)據(jù)獲取單元：接收目標患者的微生物群相對豐度數(shù)據(jù)和微生物代謝產(chǎn)物濃度數(shù)據(jù)，導入健康人群的腸道微生物群基線數(shù)據(jù)，基線數(shù)據(jù)包括微生物群相對豐度基線和代謝產(chǎn)物濃度基線，對基線數(shù)據(jù)進行標準化處理，確保不同來源數(shù)據(jù)具有一致的尺度和可比性；
22、差異計算單元：用于計算目標患者與健康基線之間的差異，基于公式：其中，di是目標患者第i個微生物群相對豐度與健康基線的相對偏差，αci是目標患者第i個代謝產(chǎn)物濃度與健康基線的相對偏差，ai和bi分別是目標患者和健康人群第i個微生物物種的相對豐度，ci和分別是目標患者和健康基線的代謝物濃度；
23、特征提取單元：基于目標患者與健康人群之間的差異數(shù)據(jù)，提取用于評估微生物群失調(diào)程度的關(guān)鍵特征，包括微生物相對豐度的偏差、代謝產(chǎn)物濃度的偏差；
24、稀疏回歸模型單元：利用稀疏回歸模型對提取的特征進行評估，引入正則化項，自動選擇影響失調(diào)程度的關(guān)鍵微生物群和代謝產(chǎn)物特征，同時抑制噪聲和不相關(guān)的特征，模型訓練過程通過健康基線數(shù)據(jù)和已知失調(diào)患者數(shù)據(jù)集進行，以優(yōu)化模型的預測能力；
25、失調(diào)評分單元：根據(jù)稀疏回歸模型的輸出結(jié)果，生成目標患者的腸道微生物群失調(diào)評分，該評分根據(jù)微生物相對豐度與代謝產(chǎn)物偏差的加權(quán)貢獻生成，用于量化腸道微生物群的整體失調(diào)程度，并為后續(xù)的肺動脈高壓風險評估提供關(guān)鍵輸入。
26、可選的，所述稀疏回歸模型基于lasso回歸對提取的特征進行分析，lasso回歸具有自動篩選關(guān)鍵特征能力；
27、在模型訓練過程中，將歷史健康人群和已知腸道失調(diào)患者的數(shù)據(jù)作為訓練集，幫助模型學習識別關(guān)鍵的微生物和代謝物變化，根據(jù)患者的微生物群相對豐度偏差和代謝產(chǎn)物濃度偏差，確定與失調(diào)程度相關(guān)的特征，lasso回歸對每個特征賦予對應權(quán)重。
28、可選的，所述lasso回歸表示為：其中，lasso引入正則化項，約束回歸系數(shù)βi。
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【技術(shù)保護點】
1.基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述腸道微生物群數(shù)據(jù)采集模塊包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述微生物代謝產(chǎn)物檢測模塊包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述微生物群落失調(diào)評估模塊具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述稀疏回歸模型基于Lasso回歸對提取的特征進行分析，Lasso回歸具有自動篩選關(guān)鍵特征能力；
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述Lasso回歸表示為：其中，Lasso引入正則化項，約束回歸系數(shù)βi。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述Lasso引入正則化項，約束回歸系數(shù)βi表示為：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述多元線性回歸模型表示為：其中，Ij是患者的第j個免疫或炎癥標志物濃度，γ0是模型的常數(shù)項，γi是與第i個微生物失調(diào)特征Di相關(guān)的回歸系數(shù)，∈是誤差項，用于捕捉模型未解釋的波動；
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述個性化風險預測模塊基于映射轉(zhuǎn)換模型將免疫和炎癥失調(diào)評分轉(zhuǎn)換為肺動脈高壓風險評分，表示為：RPAH＝α0+α1·Simmune，其中，RPAH是預測的未來肺動脈高壓風險評分，α0是常數(shù)項，表示基線風險，α1是映射的回歸系數(shù)，表示免疫和炎癥失調(diào)對肺動脈高壓風險的影響強度。
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述腸道微生物群數(shù)據(jù)采集模塊包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述微生物代謝產(chǎn)物檢測模塊包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述微生物群落失調(diào)評估模塊具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述稀疏回歸模型基于lasso回歸對提取的特征進行分析，lasso回歸具有自動篩選關(guān)鍵特征能力；
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺動脈高壓風險評估系統(tǒng)，其特征在于，所述lasso回歸表示為：其中，lasso引入正則化項，約束回歸系數(shù)βi。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于數(shù)據(jù)處理的肺...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：鄭璇，鄧曉嫻，張剛成，劉心甜，黎楓，顏夢歡，
申請(專利權(quán))人：武漢大學中南醫(yī)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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