免疫年龄预测的生物标志物、方法、系统、介质、电子设备及诊断试剂盒

本技术属于生物检测，涉及一种预测模型，特别是涉及一种免疫年龄预测的生物标志物、方法、系统、介质、电子设备及诊断试剂盒。

背景技术：

1、近年来，人口老龄化已逐渐成为社会关注的焦点，而衰老与感染性疾病、心血管疾病、神经退行性疾病、自身免疫失调性疾病、肿瘤等疾病的发生率升高直接相关。衰老是个复杂的过程，表现为生理结构完整性的逐渐丧失和机能适应性的衰退，导致机体功能损害和死亡易感性增加。研究表明，免疫衰老，即机体免疫功能的衰退，是人类衰老过程中最明显的表现。免疫衰老主要表现为个体免疫系统随年龄增长对病毒、微生物入侵的抵抗力逐渐降低；抗肿瘤能力、清除衰老细胞能力下降并导致多种疾病发生。在老年人群中，免疫系统炎症成分长期处于升高状态，并与癌症、心血管疾病、神经退行性疾病和其他疾病的发病率增加有关。值得关注的是，在同一实际年龄下不同人群免疫系统的真实衰老速程度不尽相同。了解和评估个体的免疫衰老年龄对于老体管理健康、预防疾病和提升生命质量都有非常重要的意义。

2、目前，尚未建立公认的个体免疫衰老年龄预测方法。传统技术包括血液中各种细胞的计数、血清中细胞因子以及抗体水平、淋巴细胞亚群分布等，已经广泛应用在研究分析免疫系统的发展和功能，但这些技术都只能部分或宏观意义上指示个体免疫衰老状态的失调，不能预测其免疫年龄。

技术实现思路

1、本技术的目的在于提供一种免疫年龄预测的生物标志物、方法、系统、介质、电子设备及诊断试剂盒，用于解决上述背景技术中所指出的问题。

2、第一方面，本技术提供一种用于评估机体免疫状态或者免疫年龄的生物标志物组合物，包括外周血单个核细胞的如下基因标记物：

3、cd8+幼稚t细胞cd8_naive_lef1中的sox4和plp2；

4、cd8+效应记忆t细胞cd8_tem_znf683中的trim5,dbn1,set,cbr4,tp53,nolc1,fcgrt,herc6,lztfl1,ccr9,rbm18和c11orf49；

5、cd8+效应记忆t细胞cd8_tem_cmc1中的ccnh；

6、cd4+幼稚t细胞cd4_naive_ccr7中的sox4,plp2,s100a4,ociad2,id2和selenom；

7、cd4+中央记忆t细胞cd4_tcm_aqp3中的svip,plp2和bcl2。

8、本技术中，提供了一种用于评估机体免疫状态或者免疫年龄的生物标志物组合物，通过该生物标志物组合物的表达量能够预测出用户的评估机体免疫状态或者免疫年龄，从而解决现有技术中暂无有效方法可以预测用户评估机体免疫状态或者免疫年龄的技术问题。

9、在第一方面的一种实现方式中，提供了上述的生物标志物组合物用于制备诊断或检测机体免疫状态或者免疫年龄的试剂盒中的用途。

10、本发明还提供了上述的一种检测机体免疫状态或者免疫年龄的诊断试剂盒，所述试剂盒包含用于检测上述的一组生物标志物表达水平的试剂，所述生物标志物为如下的外周血单个核细胞的基因标记物：

11、cd8+幼稚t细胞cd8_naive_lef1中的sox4和plp2；

12、cd8+效应记忆t细胞cd8_tem_znf683中的trim5,dbn1,set,cbr4,tp53,nolc1,fcgrt,herc6,lztfl1,ccr9,rbm18和c11orf49；

13、cd8+效应记忆t细胞cd8_tem_cmc1中的ccnh；

14、cd4+幼稚t细胞cd4_naive_ccr7中的sox4,plp2,s100a4,ociad2,id2和selenom；cd4+中央记忆t细胞cd4_tcm_aqp3中的svip,plp2和bcl2。

15、第二方面，本技术提供一种用户免疫年龄预测模型的构建方法，其特征在于，该方法的具体步骤如下：

16、步骤1，选取多种免疫细胞亚群作为目标亚群，并在每种目标亚群中选取至少一种免疫细胞亚群基因作为目标基因；

17、获取全年龄段健康人群的外周血样本作为训练样本，从每个训练样本中检测出各种目标基因在该训练样本中的平均表达量；

18、目标基因在训练样本中的平均表达量是指，训练样本中的目标基因在所属目标亚群的单体细胞中的表达量的平均值；

19、步骤2，为每个训练样本设定一个唯一的样本编号，并构建一个样本年龄列表a，样本年龄列表a中的每条记录代表一个训练样本，样本年龄列表a中的每条记录包含有该记录所代表的训练样本的样本编号及训练样本来源人的年龄；

20、构建一个基因表达矩阵b，基因表达矩阵b中的每一行代表一种目标基因，基因表达矩阵b中的每一列代表一个训练样本，基因表达矩阵b中的每个阵元包含有该阵元所属列的训练样本的样本编号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平均表达量；

21、步骤3，将样本年龄列表a与基因表达矩阵b通过训练样本的样本编号相互关联；

22、步骤4，构建一个随机森林模型作为免疫年龄预测模型；

23、步骤5，以目标基因在外周血样本中的平均表达量为输入，以外周血样本来源人的年龄为输出，利用样本年龄列表a及基因表达矩阵b中的数据，对步骤4构建的免疫年龄预测模型进行训练，得到训练好的免疫年龄预测模型；

24、步骤6，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：

25、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平均表达量；目标基因在目标用户外周血样本中的平均表达量是指，目标用户外周血样本中的目标基因在所属目标亚群的单体细胞中的表达量的平均值；

26、再将各种目标基因在目标用户外周血样本中的平均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。

27、进一步的，所述目标亚群包括：cd8+幼稚t细胞、cd8+效应记忆t细胞、cd8+效应记忆t细胞、cd4+幼稚t细胞及cd4+中央记忆t细胞。

28、进一步的，所述目标基因包括：

29、cd8+幼稚t细胞cd8_naive_lef1中的sox4和plp2；

30、cd8+效应记忆t细胞cd8_tem_znf683中的trim5,dbn1,set,cbr4,tp53,nolc1,fcgrt,herc6,lztfl1,ccr9,rbm18和c11orf49；

31、cd8+效应记忆t细胞cd8_tem_cmc1中的ccnh；

32、cd4+幼稚t细胞cd4_naive_ccr7中的sox4,plp2,s100a4,ociad2,id2和selenom；

33、cd4+中央记忆t细胞cd4_tcm_aqp3中的svip,plp2和bcl2。

34、第三方面，本技术提供一种基于上述方法构建的用户免疫年龄预测模型的用户免疫年龄预测系统，其特征在于，该系统包括：

35、数据获取模块，用于获取目标数据；所述目标数据为从目标用户外周血样本中检测出的各种目标基因在该样本中的平均表达量；目标基因在目标用户外周血样本中的平均表达量是指，目标用户外周血样本中的目标基因在所属目标亚群的单体细胞中的表达量的平均值；

36、预测模块，用于将所述目标数据输入至训练好的免疫年龄预测模型，以使所述训练好的免疫年龄预测模型基于所述目标数据预测出目标用户的免疫年龄。

37、第四方面，本技术提供一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储包含有上述方法构建的免疫年龄预测模型的计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备利用免疫年龄预测模型来预测出的目标用户免疫年龄。

38、第五方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有包含有上述方法构建的免疫年龄预测模型的计算机程序。

39、如上所述，本技术所述的免疫年龄预测的生物标志物、方法、系统、介质、电子设备及诊断试剂盒，具有以下有益效果：

40、与现有技术相比，本技术提供了一种免疫年龄预测的生物标志物、方法、系统、介质、电子设备及诊断试剂盒，能够预测出用户的免疫年龄，同时，还能够推断用户个体免疫稳态是否失衡，有效解决了现有技术中暂无有效方法可以反映人体免疫系统的分子年龄的技术问题。