乌司他丁对脓毒症肾损害保护效果的智能测定系统及方法与流程

本发明属于生物医药，尤其涉及一种乌司他丁对脓毒症肾损害保护效果的智能测定方法。

背景技术：

1、脓毒症(sepsis)是指由感染引起的全身性炎症反应综合症(systemicinflammatory response syndrome sirs)，并证实有细菌存在或高度可疑感染病灶者。它可由感染或非感染因素如创伤和化学物质引起。它是严重创(烧)伤、休克、外科大手术后常见的并发症。现代脓毒症的概念较为宽泛，是有全身性炎症反应表现的感染的统称。脓毒症、严重脓毒症、脓毒症性休克、以及多器官功能不全综合征(multiple organdysfunctionsyndrome,mods)是一动态的病理生理改变过程。其本质是机体对细菌感染做出的过度反应，引起大量细胞因子及化学趋化因子的释放，产生的大量氧自由基和细胞因子，对机体造成损伤，在机体启动致炎反应的同时也启动了抗炎反应，激活细胞因子级联反应，诱发其本身及其他炎症介质的分泌使炎症效应扩大，引起肾脏的一系列功能和器质的变化，对机体造成严重的影响，清除氧自由基和调节机体细胞因子水平将有利于提高脓毒症的治疗效果。同时脓毒症是引起arf的主要因素之一，早期发现和治疗脓毒症是预防arf发生的关键。

2、目前国外对脓毒症的实验研究多采用内毒素血症动物模型，且多局限短期用药。虽然抗菌素在治疗脓毒症中起着重要作用，但临床使用的抗生素正面临日益严重的细菌耐药问题，且抗菌素对细菌内毒素无直接的灭活作用，因脓毒症的持续存在，使炎症级联反应未能得到控制。肾功能衰竭是严重创伤或感染后造成脓毒症时出现最早、发病率最高的并发症，也是直接导致机体死亡的主要原因之一。

3、乌司他丁又称尿抑制素(ulinastafin，uti)，是最早用于治疗急性胰腺炎的一种蛋白酶抑制剂，近年来其脏器保护作用越来越受到广泛重视。uti的药理作用符合sirs、mods的一些主要治疗原则：减少组织、细胞的损伤；改善循环、改善组织灌注；抗炎、抑制过度炎症反应；具有稳定溶酶体膜，抑制溶酶体酶的释放，抑制心肌抑制因子(mdf)产生，清除氧自由基及抑制炎症介质释放的作用。uti可在早期同时降低脓毒症大鼠血浆tnf-α、il-6和il-10的含量，通过上调抗炎因子和下调促炎因子，调整促炎和抗炎双方力量，促使机体恢复内环境平衡，使机体的炎症和抗炎症反应处于一种低水平的平衡状态。尽管一系列报道都证实了uti对肾的保护作用，然而，其主要作用机理还不清楚。

4、现有技术存在的缺陷：

5、1)不明确的作用机理：现有的研究尚未完全揭示uti如何在分子、细胞和组织层面发挥保护作用，这限制了其在临床中的应用和发展。

6、2)数据准确性和一致性问题：在生物医学研究中，获取精确、一致和可重复的数据是一个持续存在的挑战，这影响了研究结果的可靠性和有效性。

7、3)实验操作的复杂性：手动实验操作不仅容易导致人为误差，而且效率较低。这导致实验结果的偏差，并限制了大规模、高通量研究的实施。

8、4)缺乏高度集成的系统：现有技术缺乏能够整合各个实验步骤、数据收集和分析的高度集成系统，这使得实验流程变得复杂和耗时。

9、现有技术急需解决的技术问题：

10、1)深入了解作用机理：深入研究和理解uti的具体作用机理是当前急需解决的关键问题，这将有助于开发更为有效和安全的治疗方案。

11、2)开发高精度测定技术：为了更为精确地量化生物标记物的含量，需要开发和完善高精度的测定技术和方法。

12、3)实现全自动化实验操作：研发能够执行全自动化实验操作的系统，将大大减少人为误差，提高实验的精确性和效率。

13、4)建立高度集成的实验系统：开发能够实现实验步骤、数据收集和分析一体化的高度集成系统，将简化实验流程，提高研究效率。

14、5)优化数据分析方法：发展先进的数据分析方法，例如机器学习和人工智能，以更为精确地解读和优化实验数据，从而提升研究质量。

15、通过解决上述缺陷和问题，有望推动uti相关研究的进展，并加速其在医学领域中的应用和发展。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提供了乌司他丁对脓毒症大鼠肾损害保护作用机理及智能化方法。

2、本发明是这样实现的，一种乌司他丁对脓毒症肾损害保护效果的智能测定系统，所述系统包括：

3、机器人辅助手术系统，用于采用盲肠结扎穿孔法制作动物模型；

4、自动化elisa分析仪，配合双抗体夹心酶联免疫吸附法，用于测定血浆il-6、tnf-α、il-10的含量；

5、机器学习算法模块，用于优化elisa分析结果的解读，准确地量化血浆中的il-6、tnf-α、il-10的含量；

6、自动化的组织均质器，用于将肾组织匀浆；

7、自动化的mda检测系统，用于测定血浆中mda含量；

8、自动化的酶活性测试设备和数据分析软件，采用黄嘌呤氧化酶法测定血浆、肾组织中的sod活力；

9、自动化的组织处理和mpo测定系统，用于测定肾组织mpo。

10、其中，所述机器学习算法模块包括但不限于神经网络、决策树、支持向量机、随机森林或梯度提升方法。

11、其中，所述机器人辅助手术系统包括用于辅助执行手术的机器人装置，以及用于控制该机器人装置的控制系统。

12、其中，所述自动化的酶活性测试设备和数据分析软件用于对血浆和肾组织中的sod活力进行定量分析。

13、其中，所述自动化的组织处理和mpo测定系统用于对肾组织中mpo的活性进行定量分析。

14、进一步，机器学习算法模块包括：

15、数据预处理模块，用于进行数据清洗、标准化和归一化，以处理不完整、不准确和不一致的数据；

16、特征工程模块，用于进行特征选择和特征提取，以构建更好地代表底层模式的新特征；

17、机器学习算法模块，具体为神经网络模型，用于训练和应用于elisa分析数据，以准确地量化血浆中的il-6、tnf-α、il-10的含量；

18、模型评估模块，用于利用混淆矩阵、roc曲线、准确率、召回率等指标评估模型的准确性和可靠性；

19、结果解释模块，用于根据模型输出解读elisa分析结果，并准确量化il-6、tnf-α、il-10的含量。

20、进一步，所述的机器学习算法模块进一步包括：

21、神经网络结构设计子模块，用于确定多层前馈神经网络的输入层、隐藏层和输出层的神经元数量；

22、训练数据准备子模块，用于将elisa分析结果作为输入特征，il-6、tnf-α、il-10的含量作为输出目标；

23、神经网络训练子模块，用于使用梯度下降等优化算法调整网络权重，最小化预测误差；

24、验证与测试子模块，用于使用验证集进行模型选择，避免过拟合，并用测试集评估模型的泛化能力。

25、本发明的另一目的在于提供一种乌司他丁对脓毒症肾损害保护效果的智能测定方法，包括以下步骤：

26、步骤一，利用机器人辅助手术系统采用盲肠结扎穿孔法制作动物模型；

27、步骤二，利用自动化elisa分析仪采用双抗体夹心酶联免疫吸附法测定血浆il-6、tnf-α、il-10的含量，通过机器学习算法，优化分析结果的解读，准确地量化血浆中的il-6、tnf-α、il-10的含量；

28、步骤三，利用自动化的组织均质器将肾组织匀浆，利用自动化的mda检测系统测定血浆中mda含量；

29、步骤四，利用自动化的酶活性测试设备和数据分析软件采用黄嘌呤氧化酶法测定血浆、肾组织中的sod活力；

30、步骤五，利用自动化的组织处理和mpo测定系统测定肾组织mpo。

31、进一步，所述步骤一具体包括：

32、在麻醉下进行手术，打开大鼠的腹部，找到盲肠；

33、使用线进行结扎，且不能完全阻断血液供应；

34、在结扎的部位穿孔，使得肠内容物可以逸出，引发腹腔感染和脓毒症。

35、进一步，所述步骤二具体包括：

36、从大鼠中提取血液样本，并离心以得到血浆；

37、使用特定的il-6、tnf-α、il-10抗体，通过酶联免疫吸附法(elisa)进行测定；

38、根据elisa试剂盒提供的指南进行操作，并用设备读取结果。

39、进一步，所述步骤三具体包括：

40、提取大鼠肾组织样本，并使用适当的缓冲液制备匀浆；

41、通过离心，取上清液进行测定；

42、使用mda测定试剂盒，根据试剂盒的说明进行操作。

43、进一步，所述步骤四具体包括：

44、提取大鼠血浆和肾组织样本；

45、使用黄嘌呤氧化酶法进行测定，根据试剂盒的说明进行操作。

46、进一步，所述步骤五具体包括：

47、提取大鼠肾组织样本，并使用适当的缓冲液制备匀浆；

48、通过离心，取上清液进行测定；

49、使用mpo测定试剂盒，根据试剂盒的说明进行操作。

50、本发明的另一目的在于提供一种乌司他丁对脓毒症肾损害保护效果的智能测定方法的乌司他丁对脓毒症大鼠肾损害保护作用机理的探究系统，该系统包括：

51、动物模型构建模块，用于利用机器人辅助手术系统采用盲肠结扎穿孔法制作动物模型；

52、血浆il-6、tnf-α、il-10含量测定模块，用于利用自动化elisa分析仪采用双抗体夹心酶联免疫吸附法测定血浆il-6、tnf-α、il-10的含量，通过机器学习算法，优化分析结果的解读，准确地量化血浆中的il-6、tnf-α、il-10的含量；

53、mda含量测定模块，用于利用自动化的组织均质器将肾组织匀浆，利用自动化的mda检测系统测定血浆中mda含量；

54、sod活力测定模块，用于利用自动化的酶活性测试设备和数据分析软件采用黄嘌呤氧化酶法测定血浆、肾组织中的sod活力；

55、肾组织mpo测定模块，用于利用自动化的组织处理和mpo测定系统测定肾组织mpo。

56、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

57、第一，针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本发明的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本发明技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：

58、本发明采用大鼠clp模型，通过实验的方法，应用uti干预，了解脓毒症细胞因子、氧自由基的释放规律，观察uti对脓毒症促炎、抗炎细胞因子、氧自由基的作用，对肾组织病理变化影响，测定肾组织损伤的相关指标及血浆中脂质过氧化产物的含量，探讨脓毒症后肾损害的发病机理以及uti对肾的保护机制，为临床工作提供理论依据。

59、第二，以下是本发明每一步的技术进步及积极效果：

60、步骤一：使用机器人辅助手术系统，可以大大提高手术的精确性和重复性，减少人为误差，并降低由于手术技术差异导致的实验变异。这样，可以确保每个动物模型都严格按照相同的条件制作，从而提高实验的可靠性。

61、步骤二：通过使用自动化的elisa分析仪，可以实现高通量样品处理，大大提高实验效率。而且，机器操作可以减少人为误差，提高测定结果的准确性和一致性。利用机器学习算法，可以更准确地分析和解释实验结果，提高数据的价值。

62、步骤三：使用自动化的组织均质器可以提高样本处理的一致性和效率，减少由于手工操作引起的差异。自动化的mda检测系统可以提高测定的精确性和一致性，减少实验误差，确保数据的可靠性。

63、步骤四：自动化的酶活性测试设备和数据分析软件可以提高sod活性测定的准确性和一致性，减少实验误差。这样可以提高实验结果的可靠性，更准确地反映大鼠肾损伤的程度和抗氧化防御系统的状态。

64、步骤五：使用自动化的组织处理和mpo测定系统可以提高实验的准确性和效率，减少实验误差，并使得大量样品的处理成为。这样，可以更准确地评估肾组织中的炎症状况，为后续的研究提供更准确的数据。

65、综上，每个步骤中的改进都可以为实验提供更准确、更一致的结果，提高实验效率，减少实验误差，并且使得大规模样本的处理成为。这些改进都有助于提高研究的质量和产出。

66、第三，本发明为了解决在脓毒症肾损害情境下，对乌司他丁的保护效果进行更为精确和高效的测定。通过整合自动化设备和机器学习算法模块，该系统能够在生物医学研究中为乌司他丁提供实证支持，尤其是在探索其对脓毒症肾损害的保护效果时。

67、该方案解决的核心技术问题包括：

68、1)实验操作的精确性和一致性：机器人辅助手术系统能保证每一次的实验操作都遵循相同的标准和准确性。

69、2)生物标记物的准确测定：自动化elisa分析仪和相关设备，能更为精确地测定血浆和组织中的各种生物标记物。

70、3)数据解读的准确性：通过机器学习算法模块，可以优化elisa分析结果的解读，更为准确地量化血浆中的il-6、tnf-α、il-10的含量。

71、4)过程自动化和优化：整个系统的自动化和智能化设计，能够减少人工误差，提高实验效率。

72、该方案获得的显著技术进步主要包括：

73、1)提高测定精确性：采用先进的自动化技术和机器学习算法，可以实现更高精度的生物标记物测定，降低了由于人为因素导致的误差。

74、2)加快研究进程：自动化和智能化的设计大大加快了实验的进程，使得研究人员可以更快地获得并分析数据。

75、3)拓宽应用领域：该系统不仅可以用于研究乌司他丁对脓毒症肾损害的保护效果，还可以扩展到其他药物和疾病模型的研究。

76、4)实现个性化医疗：通过精确测定和数据分析，有助于未来实现更为个性化和精确的医疗治疗方案。

77、总之，该发明通过集成各种自动化设备和先进算法，实现了对乌司他丁在脓毒症肾损害中的保护效果的高效、准确测定，具有很高的科研和应用价值。