[發明專利]基于代謝組學數據的穩定型冠心病預警方法及裝置

在審

• 申請號: 202110166437.2
• 申請日: 2021-02-05
• 公開（公告）號: CN112505199A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（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: 中國醫學科學院阜外醫院;中國醫學科學院藥物研究所
• 主分類號: G01N30/02
• 分類號: G01N30/02;G01N30/72;G01N30/88;G01N30/34;G01N30/86;G16H50/20;G16H50/30
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 侯天印;王天堯

本發明公開了一種基于代謝組學數據的穩定型冠心病預警方法及裝置，其中該方法包括：加載穩定型冠心病預警模型，其中，穩定型冠心病預警模型是預先根據正常冠狀動脈生物個體和穩定型冠心病生物個體的差異代謝物數據，對LightGBM模型進行機器學習得到的包含多種生物標志物的模型；根據穩定型冠心病預警模型，獲取待診斷生物個體對應每種生物標志物的指標值；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；根據判斷結果，輸出待診斷生物個體的穩定型冠心病預警信息。本發明能夠根據患者的代謝物數據對患者進行穩定型冠心病預警，實現無創預警。

技術領域

本發明涉及機器學習應用領域，尤其涉及一種基于代謝組學數據的穩定型冠心病預警方法及裝置。

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，是一種由基因和環境共同作用的代謝紊亂性疾病，已成為發達國家和發展中國家的首要致死原因之一。根據其臨床癥狀、動脈阻塞和心肌損傷程度，CAD可分為不同的類別：穩定型冠心病（stable coronary artery disease，SCAD）、不穩定心絞痛（unstable angina pectoris，UA）和急性心肌梗死（acute myocardial infarction，AMI），其中UA和AMI又被稱為穩定型冠心病（acute coronary syndrome，ACS）。動脈粥樣硬化屬于一種脂質驅動的動脈內膜炎癥性疾病，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，導致動脈內膜損傷，內膜皮上的單核細胞吞噬脂質成為泡沫細胞，形成粥樣硬化病變——脂質條紋，之后在多種生長因子、促炎癥介質的作用下，產生病變，形成纖維斑塊，當斑塊不穩定時發生破裂，從而引起急性血栓。由于冠心病的動態性和復雜性，炎性不穩定斑塊的形成、發展和移位的機制仍不清楚，因此識別CAD患者的冠狀動脈斑塊發生破裂的生物標志物對于預防其從穩定狀態轉變為不穩定狀態以及防止血栓形成至關重要。CAD的發生與肥胖、胰島素抵抗和糖尿病等代謝紊亂相關，因其代謝的復雜性使得冠心病的遺傳學研究一直未能成功發揮潛力。

代謝組學是繼基因組學、轉錄組學和蛋白質組學后出現的新的組學技術，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調控網絡，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量越來越多，數據量也日益龐大。因而，如何充分考慮穩定型冠心病患者的新陳代謝特征，確定一個根據代謝物數據對穩定型冠心病進行預警的模型，是目前亟待解決的技術問題。

發明內容

本發明實施例中提供了一種基于代謝組學數據的穩定型冠心病預警方法，用以解決現有技術無法實現基于代謝物數據對穩定型冠心病進行預警的技術問題，該方法包括：加載穩定型冠心病預警模型，其中，穩定型冠心病預警模型是預先根據正常冠狀動脈生物個體和穩定型冠心病生物個體的差異代謝物數據，對LightGBM模型進行機器學習得到的包含多種生物標志物的模型；根據穩定型冠心病預警模型，獲取待診斷生物個體對應每種生物標志物的指標值；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；根據判斷結果，輸出待診斷生物個體的穩定型冠心病預警信息。