一种干眼症患病风险的预测方法、系统和设备

本发明涉及智能医疗，更具体地，涉及一种干眼症患病风险的预测方法、系统、设备、计算机可读存储介质。

背景技术：

1、干眼症(dry eye disease，ded)是一种多因素眼表疾病，会导致眼部不适和视力障碍。干眼是眼科门诊中最常见的眼部疾病之一，其机制复杂、病程迁延反复，较难进行明确的诊断和根本性的治疗。我国的一项流行病学研究显示，在5-85岁的人群中，有31.40％的人口，即3.94亿人有干眼症状。随着视频终端技术的普及和环境因素的恶化，越来越多的外部危险因素会损害眼表，干眼症的患病率近年来有所增加，且发病年龄趋于年轻化。国际泪膜与眼表协会(tfos)干眼流行病学小组委员会(dews)报告回顾了国际主要流行病学研究，得出ded患病率在5％至50％之间的结论。他们的共识是，中度至重度干眼症的患病率接近该范围的下限，而轻度或阵发性干眼症的患病率接近上限。干眼症状严重影响了患者的生活质量以及学习工作效率，持续的角膜神经痛可造成13.7％的干眼患者抑郁，同时其对眼表的损害包括影响视力、增加眼表感染的风险，严重者甚至发展成角膜溃疡；此外重度干眼，特别是自身免疫性干眼还可能导致患者失明。

2、临床上自身免疫性重度干眼最常见的病因是干燥综合征(syndrome，ss)，干燥综合征是一种全身性自身免疫性外分泌腺体炎症，主要影响唾液腺和泪腺，表现为干眼(干燥性角结膜炎)和口干症。据统计，全球不同地区和人群ss患病率在0.05％至0.6％之间。ss被认为是一种多因素疾病，遗传因素在干燥综合征的发病中起到重要作用，免疫遗传学研究显示，干燥综合征发病与某些人类白细胞抗原hla基因频率相关联。hla是人类主要组织相容性复合体(mhc)编码的产物，与移植物相容性、免疫反应和免疫调节密切相关。hla是人类疾病易感性的主要免疫遗传成分，大量疾病与特定hla相关联，通过对患者人群和健康人群作hla分型后进行统计分析可以帮助我们对这一关联加以判别。随着分子水平免疫学和遗传学研究的不断深入，hla与自身免疫性疾病疾病的关系日益受到密切关注。多项研究表明hla突变会影响眼部疾病发生的风险。

3、但是，有很大一部分患者，即使没有报告自身免疫性疾病史，干眼的症状和体征也非常严重。临床上发现，外部因素的存在并不会导致100％发生干眼症的风险，排除外部危险因素，干眼症的症状和体征也存在显著的个体差异，患者对干眼治疗反应也各不相同。中重度干眼症与干燥综合征有相似之处，除了环境危险因素外，遗传易感性很可能在这两种疾病的发生和发展中发挥着重要作用。国际泪液与眼表协会指出遗传易感性在干眼病因研究中的重要性，多个研究证据支持干眼的免疫学基础和遗传倾向。在英国的一项女性双胞胎研究中，vehof等人研究了遗传因素对ded的诊断、症状和体征的影响，发现基因在ded中发挥着重要作用。此外，还有多项ded候选基因研究。这些研究报告了与促炎细胞因子基因(白细胞介素,肿瘤坏死因子等)、杀伤细胞免疫球蛋白样受体和人类白细胞抗原c基因型。

4、眼表的免疫炎症反应被认为是干眼病的关键机制之一，这取决于宿主的遗传背景。如前所述，人类白细胞抗原(hla)是参与免疫反应的最重要的遗传因素之一。但在进行全面的文献综述后，我们发现目前还没有研究探索干眼与hla基因多态性的关系。

技术实现思路

1、我们假设人群中的hla变异可能与中度至重度干眼症的发生有关，且中重度干眼症和干燥综合征可能有潜在的共同遗传背景。在此，我们报告了中国汉族中重度干眼患者和干燥综合征患者的hla等位基因频率，并比较了患者与健康个体的hla等位基因分布差异。

2、鉴于上述问题，本发明提供一种干眼症患病风险的预测方法，采集被试的核酸样本，从核酸样本中提取获得hla分型，基于hla分型判断被试患中重度干眼症的风险水平，从而有利于干眼症的未患病人群进行早预测早预防，对已经患有干眼症的人群可以早分类并进行对症治疗。

3、一种基于干眼症患病风险的预测方法，包括：

4、s101：获取被试者的dna测序数据；

5、s102：基于所述dna测序数据得到候选位点的基因型，如果被试者的任意一个候选位点的基因型是候选位点的风险基因型，则预测被试患非干燥综合征中重度干眼症和/或干燥综合征干眼症的风险高，否则预测被试患非干燥综合征中重度干眼症和/或干燥综合征干眼症的风险低，其中，非干燥综合征中重度干眼所述候选位点为hla-b，hla-b的所述风险基因型为b*40:01。

6、进一步，所述候选位点还包括hla-c，hla-c的所述风险基因型为c*07:02；

7、优选的，所述候选位点还包括hla-dq，hla-dq的所述风险基因型为dqb1*06:01；

8、优选的，所述候选位点还包括hla-dr，hla-dr的所述风险基因型为drb1*16:02；

9、优选的，所述候选位点还包括hla-c和hla-dq，hla-c的所述风险基因型为c*07:02，hla-dq的所述风险基因型为dqb1*06:01；

10、优选的，所述候选位点还包括hla-c和hla-dr，hla-c的所述风险基因型为c*07:02，hla-dr的所述风险基因型为drb1*16:02；

11、优选的，所述候选位点还包括hla-dq和hla-dr，hla-dq的所述风险基因型为dqb1*06:01，hla-dr的所述风险基因型为drb1*16:02；

12、优选的，所述候选位点还包括hla-c和hla-dq和hla-dr，hla-c的所述风险基因型为c*07:02，hla-dq的所述风险基因型为dqb1*06:01，hla-dr的所述风险基因型为drb1*16:02；

13、可选的，如果s102预测结果为被试患非干燥综合征中重度干眼症和/或干燥综合征干眼症的风险高，所述方法还包括步骤s103：基于所述dna测序数据得到候选干燥干眼位点的基因型，如果被试者的任意一个候选干燥干眼位点的基因型是候选干燥干眼位点的风险基因型，则预测被试患干燥综合征干眼症的风险高，否则预测被试患干燥综合征干眼症的风险低，所述候选干燥干眼位点为hla-c，所述候选干燥干眼位点的风险基因型为c*07:02；

14、优选的，所述候选干燥干眼位点还包括hla-dq，所述候选干燥干眼位点的风险基因型为dqb1*06:01；

15、优选的，所述候选干燥干眼位点还包括hla-dr，所述候选干燥干眼位点的风险基因型为drb1*16:02；

16、优选的，所述候选干燥干眼位点还包括hla-dq和hla-dr，hla-dq的所述候选干燥干眼位点的风险基因型为dqb1*06:01，hla-dr的所述候选干燥干眼位点的风险干燥干眼基因型为drb1*16:02；

17、优选的，所述方法还包括：获取被试的干眼风险相关特征，所述干眼风险相关特征包括下列的一种或几种：临床特征、问卷调查特征、标准化干眼测试特征的一种或几种，将所述候选位点的基因型和所述干眼风险相关特征输入分类器中进行分类，根据分类器的输出预测被试患非干燥综合征中重度干眼症或干燥综合征干眼症的风险；

18、优选的，所述临床特征包括年龄和/或性别；

19、优选的，所述问卷调查特征包括osdi和/或va；

20、优选的，标准化干眼测试特征包括下列的一种或几种：tmh、nibut、br、mgds、cfs；

21、优选的，所述候选位点和所述风险基因型的获取方法包括：

22、提取训练集中dna测序数据中靶向位点的cds序列，所述训练集包括非干燥综合征中重度干眼症患者组、干燥综合征干眼症患者组、轻度干眼症患者组和正常对照组；

23、比对所述靶向位点的cds序列与ipd-imgt/hla数据库，筛选出靶向位点上最佳比率对读长的亚型作为靶向位点的候选hla亚型；

24、按照所述靶向位点的所述候选hla亚型的占比对所述候选hla亚型进行排序，从所述候选hla亚型中筛选出排序靠前的n个分型，其中，n为自然数；对所述候选亚型进行聚类分析，得到聚类后候选hla分型；

25、取所述n个分型和所述聚类后候选hla分型的交集得到靶向位点的hla分型；

26、对训练集的所述靶向位点的hla分型进行统计差异检验，筛选出统计差异显著的所述候选位点和所述风险基因型；

27、优选的，所述最佳比率对读长是指所述靶向位点的cds序列和ipd-imgt/hla数据库相应序列的读长符合比率最高；

28、优选的，所述靶向位点的cds序列的获取方法包括：靶向人类mhc区域hla-a、hla-b、hla-c、hla-dqa1、hla-dqb1、hla-dpa1、hla-dpb1、hla-drb1、hla-drb3-5，构建测序文库；对所述测序文库进行hifi测序，获得hifi数据，hifi数据包括单基因测序深度大于d×的ccs读长，其中，d为自然数；拆分hifi数据，进行初级质量控制，过滤掉其他物种数据和非hla数据，提取得到所述cds序列；

29、优选的，d的值为100。

30、进一步，所述s102替换为s102’：基于所述dna测序数据得到候选位点的基因型，如果被试者的任意一个候选位点的基因型是候选位点的风险基因型，则预测被试患干燥综合征干眼症的风险高，否则预测被试患干燥综合征干眼症的风险低，其中，所述候选位点为hla-c，hla-c的所述风险基因型为c*07*02；

31、优选的，所述候选位点还包括hla-b，所述风险基因型为b*40:01；

32、优选的，所述候选位点还包括hla-dq，所述风险基因型为dqb1*06:01；

33、优选的，所述候选位点还包括hla-dr，所述风险基因型为drb1*16:02；

34、优选的，所述候选位点还包括hla-b和hla-dq，hla-b的所述风险基因型为b*40:01，hla-dq的所述风险基因型为dqb1*06:01；

35、优选的，所述候选位点还包括hla-b和hla-dr，hla-b的所述风险基因型为b*40:01，hla-dr的所述风险基因型为drb1*16:02；

36、优选的，所述候选位点还包括hla-dq和hla-dr，hla-dq的所述风险基因型为dqb1*06:01，hla-dr的所述风险基因型为drb1*16:02；

37、优选的，所述候选位点还包括hla-b和hla-dq和hla-dr，hla-b的所述风险基因型为b*40:01，hla-dq的所述风险基因型为dqb1*06:01，hla-dr的所述风险基因型为drb1*16:02。

38、进一步，所述s102替换为s102”：基于所述dna测序数据得到候选位点的基因型，如果被试者的任意一个候选位点的基因型是候选位点的风险基因型，则预测被试患干燥综合征干眼症的风险高，否则预测被试患干燥综合征干眼症的风险低，其中，所述候选位点为hla-dq，hla-dq的所述风险基因型为dqb1*06*01；

39、优选的，所述候选位点还包括hla-b，所述风险基因型为b*40:01；

40、优选的，所述候选位点还包括hla-c，所述风险基因型为c*07*02；

41、优选的，所述候选位点还包括hla-dr，所述风险基因型为drb1*16:02；

42、优选的，所述候选位点还包括hla-b和hla-c，hla-b的所述风险基因型为b*40:01，hla-c的所述风险基因型为c*07*02；

43、优选的，所述候选位点还包括hla-b和hla-dr，hla-b的所述风险基因型为b*40:01，hla-dr的所述风险基因型为drb1*16:02；

44、优选的，所述候选位点还包括hla-c和hla-dr，hla-c的所述风险基因型为c*07*02，hla-dr的所述风险基因型为drb1*16:02；

45、优选的，所述候选位点还包括hla-b和hla-c和hla-dr，hla-b的所述风险基因型为b*40:01，hla-c的所述风险基因型为c*07*02，hla-dr的所述风险基因型为drb1*16:02。

46、进一步，所述s102替换为s102”’：基于所述dna测序数据得到候选位点的基因型，如果被试者的任意一个候选位点的基因型是候选位点的风险基因型，则预测被试患干燥综合征干眼症的风险高，否则预测被试患干燥综合征干眼症的风险低，其中，所述候选位点为hla-dr，hla-dr的所述风险基因型为drb1*16*02；

47、优选的，所述候选位点还包括hla-b，所述风险基因型为b*40:01；

48、优选的，所述候选位点还包括hla-c，所述风险基因型为c*07*02；

49、优选的，所述候选位点还包括hla-dq，所述风险基因型为dqb1*06*01；

50、优选的，所述候选位点还包括hla-b和hla-c，hla-b的所述风险基因型为b*40:01，hla-c的所述风险基因型为c*07*02；

51、优选的，所述候选位点还包括hla-b和hla-dq，hla-b的所述风险基因型为b*40:01，hla-dq的所述风险基因型为dqb1*06*01；

52、优选的，所述候选位点还包括hla-c和hla-dq，hla-c的所述风险基因型为c*07*02，hla-dq的所述风险基因型为dqb1*06*01；

53、优选的，所述候选位点还包括hla-b和hla-c和hla-dq，hla-b的所述风险基因型为b*40:01，hla-c的所述风险基因型为c*07*02，hla-dq的所述风险基因型为dqb1*06*01。

54、一种用于检测干眼症的hla风险基因型的检测试剂盒，所述试剂盒包括用于检测干眼症相关hla风险基因型的pcr扩增的引物，所述试剂盒是用于检测以下任意一种或几种hla风险基因型的试剂盒：hla-b*40:01,hla-c*07:02,hla-dqb1*06:01,hla-drb1*16:02,

55、1.优选的，所述引物包括多重pcr扩增的引物：seq no.1-8；

56、2.优选的，所述试剂盒还包括以下探针：seq no.9-12；

57、优选的，每对hla亚型上游和下游引物的浓度比值为1:40，每对引物上游引物的tm值比下游引物的tm值高4-8℃。

58、上述的hla亚型检测试剂盒检测干眼症中的应用。

59、一种干眼症患病风险的预测系统，所述系统包括：

60、获取单元：用于获取被试者的dna测序数据；

61、预测单元：用于基于所述dna测序数据得到候选位点的基因型，如果被试者的候选位点的基因型是候选位点的风险基因型，则预测被试患非干燥综合征中重度干眼症和/或干燥综合征干眼症的风险高，否则预测被试患非干燥综合征中重度干眼症和/或干燥综合征干眼症的风险低，其中，所述候选位点为hla-b，hla-b的所述风险基因型为b*40:01。

62、一种干眼症患病风险的预测设备，包括：存储器与处理器，所述存储器用于存储程序指令；所述处理器用于调用程序指令，当程序指令被执行时实现任意一项上述的一种干眼症患病风险的预测方法。

63、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任意一项上述的一种干眼症患病风险的预测方法。

64、本技术的优势：

65、1、本技术基于hla基因分型可以前瞻性的预测个体未来患非干燥综合征中重度干眼症或干燥综合征干眼症的风险，有利于个体在疾病发展的早期阶段采取预防和干预措施，从而减缓疾病的进展或防止其发生。

66、2、本技术基于hla基因分型可以前瞻性的预测个体未来患干燥综合征干眼症的风险，有利于个体在疾病发展的早期阶段采取预防和干预措施，从而减缓疾病的进展或防止其发生。

67、3、本技术通过对收集的患者数据进行机器学习建模，得到用于疾病预测的模型，可用于临床的快速预测和分类干眼症。