【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于臨床檢驗診斷，具體涉及用于預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的代謝生物標志物及其應用。
技術介紹
1、據統計，超過半數的老年人飽受甲狀腺疾病的困擾，其中亞臨床甲狀腺功能減退癥(subclinical?hypothyroidism，簡稱sch)以其高發病率成為老年群體中最常見的甲狀腺疾病類型。sch的特征在于促甲狀腺激素(tsh)水平超出正常范圍上限，而游離甲狀腺素(ft4)仍維持在正常區間，這一特殊的生理狀態使得老年患者的管理和治療尤為復雜。
2、隨著年齡的增長，下丘腦-垂體-甲狀腺軸的生理功能發生自然衰退，導致老年人群的甲狀腺功能與年輕成人存在顯著差異，進一步增加了sch的診斷與治療難度。尤為值得關注的是，sch與心血管疾病(cvd)之間存在著密切且復雜的聯系，cvd不僅是老年sch患者的主要并發癥，也是導致其生活質量下降甚至死亡的主要原因。因此，針對老年sch患者，精確評估其cvd風險，及時采取干預措施，對于改善患者預后具有重要意義。
3、然而，當前臨床實踐中，僅憑tsh水平及相關傳統危險因素進行風險分層尚顯不足，迫切需要探索新型、高效的生物學標志物，以實現對老年sch患者cvd風險的精準預測。代謝組學作為近年來興起的研究領域，通過全面分析生物體內小分子代謝物的變化，為疾病機制的解析和生物標志物的挖掘提供了強有力的工具。該技術能夠捕捉到生物體在疾病狀態下代謝途徑的微妙變化，為理解sch與cvd之間的關聯提供了新的視角。
4、在此背景下，機器學習技術的引入為代
5、具體而言，本研究將首先利用代謝組學技術對老年sch患者的生物樣本進行全面分析，篩選出潛在的代謝生物標志物；隨后，應用lasso-cox方法對這些標志物進行降維處理，構建預測風險評估模型，并計算每位患者的個體化風險評分。這一創新策略不僅有望為老年sch患者的cvd風險管理提供更為精準的工具，也為未來個性化醫療和精準健康管理開辟新的路徑。
技術實現思路
1、解決的技術問題：針對目前尚無明確有效的生物學標志物來預測老年sch發生cvd的風險，缺少有效液體診斷方法這一現狀，本專利技術提供一種用于預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的代謝生物標志物及其應用。
2、技術方案：用于預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的代謝生物標志物，所述標志物包括肌苷、花生四烯酸、精氨酸、苯丙氨酸和甘氨膽酸。
3、優選的，上述標志物由肌苷、花生四烯酸、精氨酸、苯丙氨酸和甘氨膽酸組成。
4、一種基于所述標志物的預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的診斷模型構建方法，包括以下步驟：①收集并分析樣品，涵蓋不同年齡段、性別及病程的老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者；②采用高效液相色譜質譜聯用技術，對每個血漿樣本進行全面代謝標志物的靶向與非靶向分析，構建代謝輪廓圖譜；③運用數據預處理技術優化代謝物數據，隨后結合臨床隨訪資料，采用機器學習算法構建預測模型；所述機器學習方法包括lasso-cox回歸、隨機森林或支持向量機；④通過交叉驗證、外部驗證等方法評估并優化模型性能。
5、上述構建方法得到的預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的診斷模型。
6、一種預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險診斷系統，包括：(1)獲取單元，用于獲取待測樣本的標志物信息；(2)檢測單元，用于將所述待測樣本的標志物信息作為機器學習模型的輸入特征，然后采用權利要求3所述方法訓練得到的預測模型獲得待測樣本的結果；所述結果為待測樣本的風險評分。
7、一種電子設備，包括：存儲器和處理器；所述存儲器，用于存儲計算機程序；所述處理器，用于執行計算機程序以應用所述的系統。
8、一種可執行的存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令在處理器上運行時，使得處理器執行所述的系統。
9、一種基于所述標志物組合的試劑盒，該試劑盒包含用于檢測肌苷、花生四烯酸、精氨酸、苯丙氨酸、甘氨膽酸以及輔助試劑。
10、一種基于所述診斷模型的遠程醫療服務系統，該系統包括服務器端和客戶端，服務器端存儲有診斷模型并具備數據處理能力，客戶端用于接收用戶上傳的待測樣本數據，服務器端根據接收到的數據運行診斷模型，生成風險評估報告，并通過網絡將報告發送回客戶端，實現遠程、實時的心血管疾病風險評估服務。
11、一種基于所述標志物組合的藥物研發方法，該方法利用這些標志物作為藥物作用靶點或療效評價指標，通過體外實驗、動物模型實驗和臨床試驗等階段，篩選并驗證針對老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者心血管疾病預防或治療的有效藥物候選物。
12、有益效果：1、本專利技術提供了通過建立老年sch及并發cvd人群隊列，采用高效液相色譜質譜聯用技術檢測得到研究隊列每個血漿樣本的代謝物信息，建立靶向代謝含量圖譜。對331例老年亞臨床甲狀腺功能減退癥人群的血漿樣本，使用高效液相色譜質譜聯用儀檢測19個代謝生物標志物，得到靶向代謝含量圖譜，該數據每行為代謝物信息，用于進一步的機器學習模型建立。2、本專利技術根據該代謝標志物的矩陣表達，結合臨床隨訪數據，使用機器學習lasso-cox構建模型，構建老年sch患者cvd風險的臨床預測模型，指導老年sch精準化診療。3、本專利技術還提供了一種含有上述適合于預測老年sch發生cvd風險的診斷標志物試劑盒，可用于預測老年sch發生cvd風險。
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1.用于預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的代謝生物標志物，其特征在于，所述標志物包括肌苷、花生四烯酸、精氨酸、苯丙氨酸和甘氨膽酸。
2.根據權利要求1所述用于預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的代謝生物標志物，其特征在于，所述標志物由肌苷、花生四烯酸、精氨酸、苯丙氨酸和甘氨膽酸組成。
3.一種基于權利要求1或2所述標志物的預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的診斷模型構建方法，其特征在于，包括以下步驟：①收集并分析樣品，涵蓋不同年齡段、性別及病程的老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者；②采用高效液相色譜質譜聯用技術，對每個血漿樣本進行全面代謝標志物的靶向與非靶向分析，構建代謝輪廓圖譜；③運用數據預處理技術優化代謝物數據，隨后結合臨床隨訪資料，采用機器學習算法構建預測模型；所述機器學習方法包括Lasso-Cox回歸、隨機森林或支持向量機；④通過交叉驗證、外部驗證等方法評估并優化模型性能。
4.權利要求3所述構建方法得到的預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的診斷模型。
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6.一種電子設備，其特征在于，包括：存儲器和處理器；所述存儲器，用于存儲計算機程序；所述處理器，用于執行計算機程序以應用如權利要求5所述的系統。
7.一種可執行的存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令在處理器上運行時，使得處理器執行如權利要求5所述的系統。
8.一種基于權利要求1所述標志物組合的試劑盒，其特征在于，該試劑盒包含用于檢測肌苷、花生四烯酸、精氨酸、苯丙氨酸、甘氨膽酸以及輔助試劑。
9.一種基于權利要求4所述診斷模型的遠程醫療服務系統，其特征在于，該系統包括服務器端和客戶端，服務器端存儲有診斷模型并具備數據處理能力，客戶端用于接收用戶上傳的待測樣本數據，服務器端根據接收到的數據運行診斷模型，生成風險評估報告，并通過網絡將報告發送回客戶端，實現遠程、實時的心血管疾病風險評估服務。
10.一種基于權利要求1所述標志物組合的藥物研發方法，其特征在于，該方法利用這些標志物作為藥物作用靶點或療效評價指標，通過體外實驗、動物模型實驗和臨床試驗等階段，篩選并驗證針對老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者心血管疾病預防或治療的有效藥物候選物。
...【技術特征摘要】
1.用于預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的代謝生物標志物，其特征在于，所述標志物包括肌苷、花生四烯酸、精氨酸、苯丙氨酸和甘氨膽酸。
2.根據權利要求1所述用于預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的代謝生物標志物，其特征在于，所述標志物由肌苷、花生四烯酸、精氨酸、苯丙氨酸和甘氨膽酸組成。
3.一種基于權利要求1或2所述標志物的預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的診斷模型構建方法，其特征在于，包括以下步驟：①收集并分析樣品，涵蓋不同年齡段、性別及病程的老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者；②采用高效液相色譜質譜聯用技術，對每個血漿樣本進行全面代謝標志物的靶向與非靶向分析，構建代謝輪廓圖譜；③運用數據預處理技術優化代謝物數據，隨后結合臨床隨訪資料，采用機器學習算法構建預測模型；所述機器學習方法包括lasso-cox回歸、隨機森林或支持向量機；④通過交叉驗證、外部驗證等方法評估并優化模型性能。
4.權利要求3所述構建方法得到的預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險的診斷模型。
5.一種預測老年亞臨床甲狀腺功能減退癥患者發生心血管疾病風險診斷系統，其特征在于，包括：（1）獲取單元，用于獲取待測樣本的標志物信息；（2）檢測單元，用于將所述待測樣本的標志物...
【專利技術屬性】
技術研發人員：孫宇，王艷，剛強，徐書杭，周慧，陸小凡，
申請(專利權)人：南京鼓樓醫院集團宿遷醫院有限公司，
類型：發明
國別省市：
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