生物标志物组合在制备预测帕金森病的产品中的应用的制作方法

本发明属于生物医药技术和诊断领域，具体涉及一种生物标志物组合在制备预测或诊断帕金森病的产品中的应用。

背景技术：

1、帕金森病（parkinson’sdisease，pd）是中老年人常见的一种神经系统变性疾病，也是中老年人最常见的锥体外系疾病。pd影响超过1％的人口，是仅次于阿尔茨海默氏症的第二大神经退行性疾病。随着预期寿命的延长，到2030年患病人数可能从600万人增加到1200万人。65岁以上人群患病率为1000/10万，随年龄增高，男性稍多于女性。pd的临床表现主要为运动迟缓、静止性震颤、肌肉强直、步态姿势异常、抑郁等症状，其发病机制迄今不明。

2、目前，常用的pd诊断手段包括以下几个方面：成像生物标志物（如分子成像、经颅超声检查、磁共振成像）、心理情感报告、嗅觉视力障碍评估和生化生物标志物等。成像生物标志物具有无创、安全等优势，但是更多是提供解剖图像技术，不能尽早的发现脑部组织病变；心理情感报告、嗅觉视力障碍等评估手段不具有诊断特异性且标志物重现性较低，但可以结合神经影像学确证疾病；目前临床上开发了大量的生化生物标志物（例如dj-1、α-突触核蛋白、神经丝轻链、溶酶体酶等）用于早期pd检测，这些生化生物标志物还需要进一步的研究确认，为精准医疗提供方案。

3、尽管在pd患者管理和临床研究方面付出了艰巨的努力，但在诊断、跟踪疾病进展和改善预后等方面的技术并不理想。目前，pd治疗的重大局限在于多数主要症状出现晚，大多数患者往往在发病的中后期才被确诊，现有的治疗手段以药物干预为主，但药物干预只能减轻pd症状，不能完全根治。因此，迫切需要具有高敏感性和高特异性的可用于早期诊断、检测疾病进展的生物标志物变得尤为重要。

技术实现思路

1、本发明为了解决上述技术问题，提供了一种生物标志物组合在制备预测或诊断帕金森病的产品中的应用。

2、本发明第一方面提供一种生物标志物组合在制备预测或诊断帕金森病的产品中的应用，其中，所述生物标志物组合由cdc42、prkcsh、klk6、h6pd、saa1、kiaa1244、apod、pebp4、lmnb1、itih1、kng1、pdgfc、mnda、cnn2、dsc3、fcn3、prdx1、psmb5、marcks、afm、itih2、gpx3、serpinc1、serpina6、pon1、gns、ctsl、clec3b、cd55、orm1和gapdh组成。

3、本发明第二方面提供一种用于检测生物标志物组合的试剂，所述生物标志物组合由cdc42、prkcsh、klk6、h6pd、saa1、kiaa1244、apod、pebp4、lmnb1、itih1、kng1、pdgfc、mnda、cnn2、dsc3、fcn3、prdx1、psmb5、marcks、afm、itih2、gpx3、serpinc1、serpina6、pon1、gns、ctsl、clec3b、cd55、orm1和gapdh组成。

4、在某一较佳实施方案中，所述试剂用于检测所述生物标志物组合的表达水平。

5、在某一较佳实施方案中，所述试剂为与所述生物标志物特异性结合的试剂，或者为与编码所述生物标志物的核酸特异性杂交的生物分子试剂。

6、在某一较佳实施方案中，所述试剂为用于基因组、转录组和/或蛋白质组测序的试剂。

7、在某一较佳实施方案中，所述表达水平为蛋白表达水平和/或mrna转录水平，和/或，所述生物分子试剂选自引物、探针和抗体中的一种或多种。

8、本发明第三方面提供一种生物标志物组合，所述生物标志物组合由cdc42、prkcsh、klk6、h6pd、saa1、kiaa1244、apod、pebp4、lmnb1、itih1、kng1、pdgfc、mnda、cnn2、dsc3、fcn3、prdx1、psmb5、marcks、afm、itih2、gpx3、serpinc1、serpina6、pon1、gns、ctsl、clec3b、cd55、orm1和gapdh组成。

9、本发明第四方面提供一种试剂盒，所述试剂盒包含如本发明第二方面所述的试剂和/或如本发明第三方面所述的生物标志物组合。

10、本发明第五方面提供一种构建帕金森病预测模型的方法，所述方法包括：将样本中的生物标志物组合对应的蛋白表达量数据输入含广义线性回归模型的caret r包中进行机器学习，得到帕金森病预测模型；

11、所述生物标志物组合由cdc42、prkcsh、klk6、h6pd、saa1、kiaa1244、apod、pebp4、lmnb1、itih1、kng1、pdgfc、mnda、cnn2、dsc3、fcn3、prdx1、psmb5、marcks、afm、itih2、gpx3、serpinc1、serpina6、pon1、gns、ctsl、clec3b、cd55、orm1和gapdh组成。

12、本发明所述的caret r包的代码为开源的。

13、在某一较佳实施方案中，所述样本包括但不限于帕金森病患者的体液外泌体，例如唾液、血液（血清或血浆）、尿液和脑脊液等。

14、在一具体实施方案中，所述广义线性回归模型的参数为：采用向后回归的方法筛选标志物，并利用r包caret的train功能进行模型训练和predict函数进行预测。优选地，所述广义线性回归模型的r包包括：predict.model = train(formula, data= train_data,method = "glm", family='binomial') (formula：模型公式，输入的分子组合；train_data：训练集）；预测代码：predict( predict.model, test_data)（predict.model：训练集得到的预测模型，test_data：内部或者外部验证集）。

15、优选地，检验的样本为帕金森病患者的唾液。

16、在某一较佳实施方案中，在进行机器学习前，所述样本经dda方式采集所述蛋白表达量数据，并通过firmiana软件进行肽段匹配。

17、在某一较佳实施方案中，所述样本包括帕金森病患者和健康人。

18、在某一较佳实施方案中，输入广义线性回归模型的蛋白表达量数据满足：样本中所述生物标志物组合对应的蛋白表达量为健康人的相应蛋白表达量的1.5倍或1.5倍以上，且t-test检验p值小于0.05。

19、在某一较佳实施方案中，所述肽段匹配利用uniprot人类蛋白质数据库。

20、在某一较佳实施方案中，在进行机器学习前，对所述样本进行分组，得到建模组样本和验证组样本。

21、所述建模组样本用于帕金森病预测模型构建，所述验证组样本用于验证所述帕金森病预测模型。

22、在某一较佳实施方案中，输入广义线性回归模型的蛋白量表达数据为蛋白频度大于或大于等于30%。

23、在某一较佳实施方案中，采用验证组样本进行验证的步骤包括：计算样本中生物标志物组合的蛋白表达量数据的特异性曲线的线下面积、灵敏度和特异性；并根据所述线下面积、灵敏度和特异性判断预测模型的准确性。

24、在某一较佳实施方案中，所述方法中还包括判断样本是否患帕金森病，当概率大于或大于等于0.5，则判断为样本患帕金森病；当概率小于0.5，则判断样本不患帕金森病。

25、在本发明一较佳实施方案中，所述蛋白表达量数据通过lc-ms技术得到，使用dda（data-dependent acquisition，数据依赖性）检测方式采集。

26、优选地，所述dda检测方式采集的数据经firmiana软件进行肽段匹配。更优选地，所述肽段匹配的数据库为uniprot人类蛋白质数据库。

27、进一步优选地，采用firmiana处理后的蛋白表达量数据：使用无标签的基于强度的绝对定量（ibaq）方法进行蛋白质定量，计算各蛋白质的fot（fraction of total，定义为该蛋白质的ibaq（intensity-based absolute-protein-quantification）除以样品中所有已鉴定蛋白质的总ibaq），并将各蛋白的fot作为蛋白表达量数据输入广义线性回归模型 。

28、本发明第六方面提供一种帕金森病的预测模型，所述预测模型通过如本发明第五方面所述的方法构建获得。

29、本发明第七方面提供一种针对帕金森病的预测系统，所述预测系统包括分析判断模块，所述分析判断模块中含有如本发明第六方面所述的预测模型，用于输出样本是否患帕金森病的预测结果；

30、其中，所述生物标志物组合由cdc42、prkcsh、klk6、h6pd、saa1、kiaa1244、apod、pebp4、lmnb1、itih1、kng1、pdgfc、mnda、cnn2、dsc3、fcn3、prdx1、psmb5、marcks、afm、itih2、gpx3、serpinc1、serpina6、pon1、gns、ctsl、clec3b、cd55、orm1和gapdh组成。

31、在某一较佳实施方案中，所述检测模块检测待测样本中的生物标志物组合对应的蛋白表达水平，并将表达水平数据传输至所述分析判断模块。

32、本发明第八方面提供一种预测帕金森病的方法，通过如本发明第二方面所述的试剂、如本发明第三方面所述的生物标志物组合、如本发明第四方面所述的试剂盒、如本发明第六方面所述的预测模型或如本发明第七方面所述的预测系统对样本进行预测。

33、本发明第九方面提供一种如本发明第二方面所述的试剂、如本发明第三方面所述的生物标志物组合、如本发明第四方面所述的试剂盒、如本发明第六方面所述的预测模型或如本发明第七方面所述的预测系统在帕金森病预测中的应用。

34、本发明第十方面提供一种如本发明第二方面所述的试剂在制备预测或诊断帕金森病的试剂盒中的应用；其中，所述生物标志物组合由cdc42、prkcsh、klk6、h6pd、saa1、kiaa1244、apod、pebp4、lmnb1、itih1、kng1、pdgfc、mnda、cnn2、dsc3、fcn3、prdx1、psmb5、marcks、afm、itih2、gpx3、serpinc1、serpina6、pon1、gns、ctsl、clec3b、cd55、orm1和gapdh组成。

35、本发明第十一方面提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，可实现如本发明第八方面所述的方法的步骤，或实现如本发明第六方面所述的预测模型或如本发明第七方面所述的预测系统的功能。

36、本发明第十二方面提供一种电子设备，其包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实现如本发明第八方面所述的方法的步骤，或实现如本发明第六方面所述的预测模型或如本发明第七方面所述的预测系统的功能。

37、在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。

38、本发明所用试剂和原料均市售可得。

39、本发明的积极进步效果在于：

40、通过实验发现本发明提供的31种蛋白生物标志物在帕金森病患者的唾液样本中的表达水平存在显著变化，因此本发明中提供的这些蛋白生物标志物组合可以作为帕金森病患者的风险预估与检测，具有高灵敏度和高特异性的优点，为帕金森病患者早期筛查诊断、干预治疗等提供有利的技术支持。基于帕金森病患者的唾液蛋白生物标志物研制相应的辅助早期诊断试剂盒，具有广泛的科研价值并为早期临床诊断、干预治疗等提供了巨大的便利。