[發明專利]基于代謝組學識別心血管亞臨床期不同狀態人群的模型構建方法

在審

• 申請號: 201810336523.1
• 申請日: 2018-04-16
• 公開（公告）號: CN108597611A
• 公開（公告）日: 2018-09-28
• 發明（設計）人: 鐘秋安;易艷珊;毛寶玉;農青嬌;潘雪;蒙柳仁
• 申請（專利權）人: 廣西醫科大學
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50
• 代理公司: 廣西南寧公平知識產權代理有限公司 45104
• 代理人: 楊立華

本發明公開了一種基于代謝組學識別心血管亞臨床期不同狀態人群的模型構建方法，采用代謝組學方法分析心血管疾病亞臨床期不同狀態人群之間的差異代謝物，建立3個Logistic回歸模型鑒別各個不同狀態的人群；差異代謝物包括蔗糖、尿酸、色氨酸、來蘇糖酸1，4?內酯、磷酸甲酯。本發明實施方便，僅需要對少數有限的差異代謝物進行分析比較，即可有效識別個體的心血管亞臨床期狀態，鑒別心血管疾病高危人群，有利于針對心血管疾病高危人群進行個體化干預，提高心血管疾病防治工作的效率。

技術領域

本發明屬于疾病研究統計模型技術領域，尤其涉及一種基于代謝組學識別心血管亞臨床期不同狀態人群的模型構建方法。

背景技術

心血管疾病(Cardiovascular diseases，CVD)包括冠心病，腦血管疾病，風濕性心臟病和其他疾病。據世界衛生組織統計，每年有1770萬人因心血管疾病死亡，占全球死亡人數的31％。目前，弗明翰風險評分(Framingham risk score，FRS)能夠綜合多個危險因素有效評估個體未來心血管疾病的發生風險。心血管疾病大多由動脈粥樣硬化引起，動脈粥樣硬化早期病理發展的始發因素是血管內皮功能受損，目前評估血管內皮功能的有效技術手段是測定肱動脈內皮依賴性血流介導的血管舒張功能(Flow-mediated dilation，FMD)，FMD減弱反映血管內皮功能受損。在高風險人群中，同時存在血管內皮功能受損和正常的兩類群體；而在正常風險人群中，亦同時存在血管內皮功能受損和正常的兩類群體。針對心血管疾病亞臨床期不同狀態的人群應采取個體化干預措施，例如針對高風險但血管內皮功能正常人群，可建議減少藥物服用量，而針對正常風險但血管內皮功能受損人群，應建議服用相應的藥物。但是，現有技術識別心血管疾病亞臨床期不同狀態人群要通過評估心血管疾病風險和血管內皮功能兩種手段才能實現，仍缺乏一種較為簡單高效的方法評估個體的心血管狀態。

代謝組學是在基因組學、轉錄組學和蛋白質組學發展之后興起的一門學科，在疾病診斷、藥物毒理學研究、植物功能基因組、食品營養等領域有廣泛應用，應用代謝組學技術可以獲取許多內源化合物的定量和定性信息。分析不同人群體內代謝物的差異，可以更好地認識疾病的本質，找出疾病相關因子或識別高危人群。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種簡單、高效、準確的基于代謝組學識別心血管亞臨床期不同狀態人群的模型構建方法。

為解決上述技術問題，本發明采用以下技術方案：

基于代謝組學識別心血管亞臨床期不同狀態人群的模型構建方法，采用代謝組學方法分析心血管疾病亞臨床期不同狀態人群之間的差異代謝物，建立3個Logistic回歸模型鑒別各個不同狀態的人群；差異代謝物包括蔗糖、尿酸、色氨酸、來蘇糖酸1，4-內酯、磷酸甲酯；不同狀態人群包括A-D組，A組為心血管病正常風險且內皮功能正常人群，B組為心血管病高風險但內皮功能正常人群，C組為心血管病正常風險但內皮功能受損人群，D組為心血管病高風險且內皮功能受損人群。

3個Logistic回歸模型分別為模型1、模型2、模型3，其中：

模型1是以A組、B組、C組、D組人群為分析對象，根據A組與其余3組的差異代謝物分析結果建立Logistic回歸模型，其方程式為：

logitP₁＝-33.976-0.049X₁+0.088X₂-1.857·lnX₃

式中，因變量Y₁賦值為“A組＝0，B組＝1，C組＝1，D組＝1”，自變量為X₁(年齡)、X₂(性別，賦值為“1＝男，2＝女”)和X₃(蔗糖，Sucrose)；

模型2是以B組、C組和D組人群為分析對象，根據B組與C、D兩組的差異代謝物分析結果建立Logistic回歸模型，其方程式為：