一种基于普通转录组测序方法的免疫相关生物标志物、试剂盒和免疫年龄预测模型

本发明属于生物医学检测领域，涉及一种生物标记物及试剂盒，具体来说是一种于普通转录组测序方法的免疫相关生物标志物、试剂盒和免疫年龄预测模型。

背景技术：

1、近年来，随着人口老龄化进程加快、社会压力不断增加及自然环境持续恶化等，衰老相关退行性变被认为是人类疾病和死亡的主要危险因素。作为复杂的退变进程，衰老极大地影响了免疫系统，导致免疫功能和亚型的改变，被称为免疫衰老(immunosenescence)。同时，老年人群的免疫系统炎症成分长期处于升高状态，这些变化都会影响人体对癌症、心血管疾病、神经退行性疾病和其他疾病的易感性。传统上，个体的实际年龄被视为时序年龄(chronological age,cage)，但免疫系统的生理衰老速度并不一定与时序年龄相匹配，导致不同个体之间存在免疫生理年龄(biological age,bage)差异。

2、外周血淋巴细胞(t细胞、b细胞和nk细胞)、树突状细胞和单核细胞等构成了多样化的外周血单个核细胞(pbmc)群。这些免疫细胞广泛参与并调控了免疫衰老相关进程。同时，免疫细胞的衰老也会加速整体衰老的过程。尽管在20世纪70年代就出现了免疫年龄的概念，然而对于免疫年龄的评估一直是一个具有挑战性的难题。传统方法通常依赖于体外组织和免疫细胞培养筛选得出的免疫衰老生物标志物，或依赖于个体免疫细胞的数量和比例，以预测个体的免疫状态和老化进程。尽管这些方法在一定程度上有其价值，但它们存在着局限性。研究表明，这些传统方法或缺乏以人群试验为基础的精准评估性能，或缺乏深入基因和信使核醣核酸(mrna)转录层面的免疫衰老变化评估，无法实现多角度、多维度地确定个体的免疫系统健康状况和衰老程度。

3、因此，当前的免疫年龄的测定方法有限，缺乏高度精确的工具，从更深入的基因和mrna变化角度，多方位地、多维度地精确评估免疫系统的年龄和健康状况。需要一种新的免疫衰老评估技术，基于基因群的表达情况，在评估免疫系统的健康和衰老时引入新的维度和深度，以实现更全面、更准确，同时简便易行的免疫系统年龄和健康程度评估。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述技术问题，本发明提供了一种于普通转录组测序方法的免疫相关生物标志物、试剂盒和免疫年龄预测模型，所述的这种基于普通转录组测序方法的免疫相关生物标志物、试剂盒和免疫年龄预测模型要解决现有技术中的生物标记物组无法实现从基因和转录层面确定个体的免疫年龄和免疫衰老程度的技术问题。

2、本发明提供了一种用于评估人体免疫状态或者免疫年龄测定的生物标志物，由sell基因、tmigd2基因、nosip基因、dennd2d基因、cct2基因、nsmce1基因、ccr7基因、s100a6基因、s100a4基因、lgals1基因、tspo基因中的任意两个或者两个以上的基因组成。

3、本发明还提供了上述的生物标记物在制备评估人体免疫状态或者免疫年龄测定的试剂盒中的应用。

4、本发明还提供了一种评估人体免疫状态或者免疫年龄测定的试剂盒，含有检测sell基因、tmigd2基因、nosip基因、dennd2d基因、cct2基因、nsmce1基因、ccr7基因、s100a6基因、s100a4基因、lgals1基因、tspo基因中的任意两个或者两个以上的基因的引物，检测sell基因的引物如seq id no.1～2所示；检测tmigd2基因的引物如seq id no.3～4所示；检测nosip基因的引物如seq id no.5～6所示；检测dennd2d基因的引物如seq id no.7～8所示；检测cct2基因的引物如seq id no.9～10所示；检测nsmce1基因的引物如seq idno.11～12所示；，检测ccr7基因的引物如seq id no.13～14所示；检测s100a6基因的引物如seq id no.15～16所示；检测s100a4基因的引物如seq id no.17～18所示；，检测lgals1基因的引物如seq id no.19～20所示；检测tspo基因的引物如seq id no.21～22所示。

5、进一步的，还包括对所述生物标记物进行pcr检测所用试剂。

6、本发明还提供了一种用于检测上述的生物标记物的引物，其基因序列如seq idno.1～22所示。

7、本发明还提供了检测上述的生物标记物的引物或探针在制备用于评估人体免疫状态或者免疫年龄测定测定的试剂盒中的用途，生物标记物为：sell基因、tmigd2基因、nosip基因、dennd2d基因、cct2基因、nsmce1基因、ccr7基因、s100a6基因、s100a4基因、lgals1基因、tspo基因中的任意两种或者两种以上的组合。

8、本发明还提供了一种免疫年龄测定模型的构建方法，具体步骤如下：

9、步骤1，构建一个多元线性回归模型作为免疫年龄预测模型，具体模型公式为：

10、免疫年龄＝β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3+β4*x4+β5*x5+β6*x6+β7*x7+β8*x8+β9*x9+β10*x10+β11*x11；

11、式中，x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9、x10、x11依次分别为sell基因的表达量、tmigd2基因的表达量、nosip基因的表达量、dennd2d基因的表达量、cct2基因的表达量、nsmce1基因的表达量、ccr7基因的表达量、s100a6基因的表达量、s100a4基因的表达量、lgals1基因的表达量、tspo基因的表达量；

12、式中，β0、β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7、β8、β9、β10、β11依次分别为截距项、sell基因的回归系数、tmigd2基因的回归系数、nosip基因的回归系数、dennd2d基因的回归系数、cct2基因的回归系数、nsmce1基因的回归系数、ccr7基因的回归系数、s100a6基因的回归系数、s100a4基因的回归系数、lgals1基因的回归系数、tspo基因的回归系数；

13、步骤2，从sell基因、tmigd2基因、nosip基因、dennd2d基因、cct2基因、nsmce1基因、ccr7基因、s100a6基因、s100a4基因、lgals1基因、tspo基因中，选取多种基因定义为目标基因，其它基因定义为非目标基因；

14、获取全年龄段健康人群的外周血样本作为训练样本，检测出各种目标基因在每个训练样本中的表达量；

15、步骤3，构建一个目标基因表达矩阵，目标基因表达矩阵中的每一行代表一种目标基因，目标基因表达矩阵中的每一列代表一个训练样本，目标基因表达矩阵中的每个阵元包含有该阵元所属列的训练样本的样本来源人年龄信息及该阵元所属行的目标基因在该阵元所属列的训练样本中的表达量；

16、步骤4，将步骤1构建的免疫年龄预测模型中的所有非目标基因的表达量设定为0，再根据目标基因表达矩阵中的数据，采用最小二乘法对免疫年龄预测模型进行拟合，求解出免疫年龄预测模型中的截距项β0和各个目标基因的回归系数的值，从而得到训练好的免疫年龄预测模型；

17、步骤5，利用训练好的免疫年龄预测模型，对目标用户的免疫年龄进行预测，具体预测方法为：

18、先获取目标用户的外周血样本，并从目标用户外周血样本中检测出各种目标基因在该样本中的表达量；

19、再将各种目标基因在目标用户外周血样本中的表达量输入训练好的免疫年龄预测模型，利用免疫年龄预测模型预测出目标用户的免疫年龄。

20、进一步的，步骤5中，利用免疫年龄预测模型预测出目标用户的免疫年龄后，将目标用户实际年龄减去预测出的目标用户免疫年龄；

21、如果得到的年龄差值小于-2.5岁，则将目标用户的免疫状态标记为免疫衰老加速；

22、如果得到的年龄差值大于2.5岁，则将目标用户的免疫状态标记为免疫衰老减速；

23、如果得到的年龄差值大于等于-2.5岁并且小于等于2.5岁，则将目标用户的免疫状态标记为免疫状态正常。

24、进一步的，将sell基因、tmigd2基因、nosip基因、dennd2d基因、cct2基因、nsmce1基因、ccr7基因、s100a6基因、s100a4基因、lgals1基因、tspo基因全部选取为目标基因。

25、本发明还提供了一种免疫年龄预测系统，该系统包括：

26、数据获取模块，用于获取目标数据；所述目标数据为人外周血中的目标基因表达量；所述的目标基因为sell基因、tmigd2基因、nosip基因、dennd2d基因、cct2基因、nsmce1基因、ccr7基因、s100a6基因、s100a4基因、lgals1基因、tspo基因中的任意两种或者两种以上的组合。

27、预测模块，将各种目标基因在目标用户外周血样本中的表达量输入训练好的免疫年龄预测模型，利用免疫年龄预测模型预测出目标用户的免疫年龄。

28、进一步的，该系统还包括：

29、评估模块，利用免疫年龄预测模型预测出目标用户的免疫年龄后，将目标用户实际年龄减去预测出的目标用户免疫年龄；

30、如果得到的年龄差值小于-2.5岁，则将目标用户的免疫状态标记为免疫衰老加速；

31、如果得到的年龄差值大于2.5岁，则将目标用户的免疫状态标记为免疫衰老减速；

32、如果得到的年龄差值大于等于-2.5岁并且小于等于2.5岁，则将目标用户的免疫状态标记为免疫状态正常。

33、本发明标记基因的选择是通过对跨全生命周期年龄段的29位健康受试者(0岁-90岁)的外周血单个核细胞标本进行仔细的系统性检测和普通转录组测序筛选而得到的。通过对全生命周期年龄段的29位受试者的外周血单个核细胞进行普通转录组测序筛查工作，我们鉴定出一组基因，这些基因的表达方式随年龄有单调增加或单调减少的趋势，同年龄改变有很大的相关性。其中有138个增龄上调基因，和933个增龄下调基因。通过单细胞转录组学联合分析表明，有4个双组学共享的增龄上调基因：s100a6基因、lgals1基因、s100a4基因、tspo基因，7个双组学共享的增龄下调基因：sell基因、tmigd2基因、nosip基因、dennd2d基因、cct2基因、nsmce1基因、ccr7基因。

34、本发明通过有效量化人体免疫系统的真实衰老速率，提供更准确的免疫系统健康评估，判断免疫系统的早期衰弱，为制定个性化的降低老年人患病和死亡风险的干预措施提供科学依据，有助于促进人类健康老龄化进程。

35、本发明通过线性回归模型拟合分析表明，检测基因群中两个或两个以上基因的表达情况变化可用于测量和评估免疫衰老程度，同时能够区分免疫衰老加速(免疫早衰)和免疫衰老减速(免疫逆龄)。上述的基因群用于制备全生命周期人群免疫衰老状态评估和免疫年龄测定的检测试剂盒，其主要是检测该基因群中的基因表达量变化，对个体的免疫衰老状态做出准确评估，同时可以对个体免疫年龄测定做出重要的指导。

36、本发明通过本发明公开的基因群，对其11个基因中的1个或两个及以上进行检测，依据基因表达水平，构建了多元线性回归模型，用于计算个体的免疫年龄，可以从转录层面准确评估个体的免疫衰老状态，避免了繁琐的统计学分析。

37、本发明基因群检测结果不仅能够准确评估免疫系统的状态，还能够将实际年龄与免疫年龄进行比较，从而确定免疫衰老的速度和程度。与传统方法相比，免疫年龄评估提供了更为精确和全面的信息，有助于预测个体可能面临的免疫相关风险，判断个体属于免疫衰老加速还是免疫衰老减速，为制定个性化的降低老年人患病和死亡风险的干预措施提供科学依据，有助于促进人类健康老龄化进程。本发明试剂盒可以为个体免疫年龄评估进行快速、便捷、高效的检测，同时成本效益高。最后，标记基因表中所列基因可以作为潜在的免疫衰老干预靶点，在未来免疫衰老的治疗研究方面具有重大意义。

38、本发明和已有技术相比，其技术进步是显著的。本发明的基于普通转录组测序方法的生物标志物、试剂盒和预测模型，通过对多个基因表达方式的鉴定，方法简便、准确性强，且成本较低，可广泛应用于免疫早衰、免疫逆龄的诊断和评估，尤其对于个体免疫健康和免疫衰老状况的准确检测和判定具有显著的应用潜力，为评估人体免疫系统的真实衰老速率提供了新的途径，有助于老年人群的健康增龄管理。