测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法、应用及装置与流程

本发明涉及胰岛素耐受性检测技术领域，更具体地说，涉及一种测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法、应用及装置。

背景技术：

代谢综合征(msx)是胰岛素耐受性的一个特征表现，与体内脂肪过多和久坐的生活方式密切相关。它与西方肥胖症的增长密切相关，这种疾病会导致严重的健康问题，包括严重肥胖、ii型糖尿病、血脂异常、高血压、心脏病和中风。这种疾病一开始通常没有明显的症状，所以大多数人直到它开始从内部攻击宿主并带来严重的后果时才意识到自己患有这种疾病。

目前通常采用正血糖钳夹法来测量胰岛素耐受性，这种方法通过测量胰岛素输注后的葡萄糖输注率(gir)使葡萄糖水平回到胰岛素输注前的起始水平，测得的葡萄糖输注率是衡量系统胰岛素耐受性的指标。

然而，这种使用正血糖钳夹的方法昂贵、复杂且具有侵入性因此不适合任何常规活动，仅适用于科学研究工作，因而需要一种简易、低成本的测定胰岛素耐受性方法及装置。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法、应用及装置。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

构造一种测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，其中，该方法包括以下步骤：

第一步：测定一系列生物系统的胰岛素耐受性；

第二步：测定一系列生物系统样本的一种或多种血脂谱；

第三步：利用多变量分析确定胰岛素耐受性与一种或多种血脂谱的相关性；

第四步：选择胰岛素耐受性与一种或多种血脂之间的相关性。

本发明所述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，其中，所述样本来自哺乳动物。

本发明所述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，其中，所述样本包括组织或体液。

本发明所述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，其中，所述第一步中，采用正糖钳夹测定胰岛素耐受性。

本发明所述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，其中，所述第二步中，采用至少一种光谱技术、至少一种基于电迁移的技术或至少一种色谱技术来确定血脂谱。

一种测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法的应用，根据上述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，其特征在于，应用方法包括以下步骤：

第一步：测定生物系统样本中一种或多种血脂谱；

第二步：基于测定的一种或多种血脂谱，根据所述相关性来确定生物系统的胰岛素耐受性。

本发明所述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法的应用，其中，还包括方法：在一个或多个血脂谱中添加生物分子的信息。

一种测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法的应用，根据上述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，其中，应用包括：采用一种或多种血脂的特征来确定生物系统中胰岛素耐受性的水平。

一种测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法的应用，根据上述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，其中，应用包括：采用一种或多种血脂谱来设计在制药、营养保健、功能性食品、草药或营养应用中的干预策略。

一种测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的装置，根据上述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，其中，所述装置包括第一检测机构、第二检测机构和分析机构；

所述第一检测机构，用于测定一系列生物系统的胰岛素耐受性；

所述第二检测机构，用于测定一系列生物系统样本的一种或多种血脂谱；

所述分析机构，用于利用多变量分析确定胰岛素耐受性与一种或多种血脂谱的相关性。

本发明的有益效果在于：本发明提供了一种通过多变量分析方法确定生物系统的一种或多种血脂谱与生物系统的胰岛素耐受性之间的相关性，根据该相关性就可以实际应用中依据血脂的检测情况对生物系统的胰岛素耐受性进行测定，不仅简易且成本低。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图：

图1是本发明较佳实施例的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法流程图；

图2是本发明较佳实施例的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法的应用流程图；

图3是本发明实验的已测到的血脂谱与胰岛素耐受的相关性与根据血脂谱预测胰岛素耐受性之间关系图表；

图4是本发明实验的对单个组分的更深入的分析图表；

图5是本发明实验的草药干预的有效性分析图表；

图6是本发明实验的用pca方法分析处理对照组和不同批次药材治疗组之间的差异的分析图表。

具体实施方式

为了使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

本发明较佳实施例的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：

s01：测定一系列生物系统的胰岛素耐受性；

s02：测定一系列生物系统样本的一种或多种血脂谱；

s03：利用多变量分析确定胰岛素耐受性与一种或多种血脂谱的相关性；

s04：选择胰岛素耐受性与一种或多种血脂之间的相关性；

本发明提供了一种通过多变量分析方法确定生物系统的一种或多种血脂谱与生物系统的胰岛素耐受性之间的相关性，根据该相关性就可以实际应用中依据血脂的检测情况对生物系统的胰岛素耐受性进行测定，在疾病发展到不可逆转的阶段之前就可以进行测定，达到预防效果，不仅简易且成本低

适用于筛选一般健康的人、具有一种或多种代谢综合征症状的人、代谢综合征或任何相关疾病的高发人群，尤其是在诸如糖耐量受损试验、空腹血糖水平试验等方面效果显著；

其中，生物系统可以是许多不同的生物系统或一个特定生物系统的若干不同条件；这一系列生物系统最好包括至少两个生物系统或至少一个生物系统的两个不同条件，最好是生物系统的数量在5到100之间。

其中，测定血脂谱时，可以根据性别、年龄类别等方式进行分类别进行测定；

其中，多变量分析技术是一种本领域中的常规技术手段，更佳的，为了从数据中提取最大值，还可以采用多元分析工具与其他统计和信息学方法一起使用的方式；

一种或多种血脂谱可含有或不含有特定的脂蛋白组分或其特征，例如高密度脂蛋白(hdl)、极低密度脂蛋白(vldl)和低密度脂蛋白(ldl)；

适合测定的血脂包括极性和非极性血脂，如游离脂肪酸、甘油二酯和甘油三酯、甾醇类甾醇、食用菌甾醇、β-谷甾醇、胆固醇和胆固醇酯、花生四烯酸、前列腺素、甾体、类异戊烯类、藿烷类、脂质过氧化物、肌霉酸、醚类脂质、磷脂、赖氨酸磷脂酰胆碱、磷脂酰胆碱、鞘磷脂髓鞘、磷脂酰甘油、磷脂酰肌醇和磷脂酰丝氨酸、胆汁酸、神经酰胺和糖脂如糖脂和甘油糖脂等；

较佳的是从含有(神经)鞘磷脂的组团中选择一种或多种血脂。

优选的，样本来自哺乳动物，如人类和动物，最好是从人体获得的样本以用于测定和干预的目的，动物样本更适合于测试和设计新的干预措施或研究与代谢综合征相关的不同表型或其他生物学相关参数。

优选的，样本包括组织或体液，样本最好采用体液；合适的身体样本包括血液、尿液、唾液或特殊情况下的脑脊液(csf)等。

优选的，s01中，采用正糖钳夹测定胰岛素耐受性，也可以使用其他已知的方法来测定生物系统的胰岛素耐受性，基于该种等同替换的方式均属于本申请保护范围。

优选的，s02中，采用至少一种光谱技术、至少一种基于电迁移的技术或至少一种色谱技术来确定血脂谱；较佳的是使用液相色谱与质谱联用或气相色谱与质谱联用或火焰电离检测联用或液相色谱-质谱联用技术(lcms)。

一种测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法的应用，根据上述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，如图2所示，应用方法包括以下步骤：

s11：测定生物系统样本中一种或多种血脂谱；

s12：基于测定的一种或多种血脂谱，根据相关性来确定生物系统的胰岛素耐受性。

优选的，步骤s11在多个时间点重复；

优选的，还包括方法：在一个或多个血脂谱中添加生物分子的信息，如基因、转录、蛋白质、代谢物和(微量)元素等。

一种测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法的应用，根据上述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，应用包括：采用一种或多种血脂的特征来确定生物系统中胰岛素耐受性的水平；最好是测定的样本包括体液或组织。

一种测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法的应用，根据上述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，应用包括：采用一种或多种血脂谱来设计在制药、营养保健、功能性食品、草药或营养应用中的干预策略。

一种测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的装置，根据上述的测定与胰岛素耐受性相关的血脂谱的方法，装置包括第一检测机构、第二检测机构和分析机构；

第一检测机构，用于测定一系列生物系统的胰岛素耐受性；

第二检测机构，用于测定一系列生物系统样本的一种或多种血脂谱；

分析机构，用于利用多变量分析确定胰岛素耐受性与一种或多种血脂谱的相关性。

实验数据：

在使用apoe3leiden转基因小鼠模型的实验中，通过s01-s03步骤说明用血脂来测量胰岛素耐受性的可行性，该小鼠模型已被使用一种特殊的饮食制度来诱导胰岛素耐受性。

apoe*3leiden(e3l)转基因小鼠血浆胆固醇和甘油三酯水平升高，主要在于vldl/ldl脂蛋白部分。已有大量研究表明，与野生型小鼠相比，e3l小鼠对蔗糖、脂肪和胆固醇喂养的反应更强烈，对血浆vldl和乳糜微粒水平的影响也更明显。此外，e3l小鼠对高脂诱导的胰岛素抵抗也很敏感。雄性小鼠用于作为一种基于胰岛素耐受性的早发型ii型糖尿病模型。雄性杂合子e3l小鼠来自spf种畜，实验期间在洁净的常规动物室内(相对湿度50-60％，温度21度，光照周期上午6时至下午6时)饲养。随机给小鼠提供食物和酸化后的自来水，用正糖钳技术分析测定高脂高热量饮食对apoe*3leiden小鼠胰岛素敏感性的影响。

步骤s01中，使用高脂高热量(hfhc)饮食诱导胰岛素耐受性后，从apoe*3leiden小鼠中采取血浆，通过每只小鼠的血糖调节钳分析测定胰岛素耐受性。

在步骤s02中，通过血脂分析方法以最广泛的方式分析血脂，血脂分析方法可以用各种与气相色谱分析技术,但最好使用质谱或火焰离子化检测或液相色谱与质谱(lc/ms)或任何组合的提到的方法或其他方法能够分析和量化的血脂。在这个例子中，选择了lc/ms配置。

步骤s03中，选择多元回归方法，经正交信号校正(osc)后，偏最小二乘法(pls)确定哪些成分最适合预测胰岛素耐受性。

结果如图3所示，显示了脂质法预测的胰岛素耐受值与通过正糖钳技术分析测量的观察到的胰岛素耐受性之间的相关性，附图中x轴为已测到的血脂谱与胰岛素耐受的相关性，数字是统计学定的相对量，y轴为根据血脂谱预测胰岛素耐受性，数字是统计学定的相对量。相关性非常高，说明脂质分子在胰岛素抵抗方面的信息含量很高。通过检查偏最小二乘回归法(pls)中权重因子最高的组分，可以获得对单个组分的更深入的分析图表，参见图4，附图中x轴为液相色谱质谱测定血脂分子量排序，单位为分子量，y轴为偏最小二乘回归法测定血脂成分有效性的重量因子，其中0为无效，大于0表示血脂成分与胰岛素敏感性成正比，小于0表示血脂成分与胰岛素敏感性成反比；

本发明的另一实例通过使用基于血脂或基于血脂与其他生化成分结合的纵向和多级信息来测量胰岛素耐受性：

服用了高糖饮料后，在3小时内测量5次血糖水平，测量身体在服用了高糖饮料后是否能够适当处理过量糖分的能力。

这种反映系统动态平衡失调或变化的纵向、时间分辨或时间数据，可以通过测量不同时间点的血脂谱而获得以判断系统是否受到干扰。

采样的频率可以在几秒到几分钟的时间范围内，具体取决于实际使用的干扰因子，例如在有或无化学品、营养物或其特殊变体、草药、药物等干扰系统的情况下。

图5中给出了一个草药干预的例子，使用如上所述的apoe3leiden转基因小鼠模型，使用草药干预揭示基于指示胰岛素耐受性的血脂谱的剂量-反应分布，采用偏最小二乘法(pls)批处理干预的时间效应；附图中，x轴表示药晶对动物的干预时间，单位为周；y轴表示采用偏最小二乘回归法对不同生产药品批次有效性的评分，0表示无效，大于0表示药材批次与有效性成正比，小于0表示药材批次与有效性成反比；

对偏最小二乘法得分进行主成分分析，血脂谱上的治疗效果如图6所示，该图是用pca方法分析处理对照组和不同批次药材治疗组之间的差异的分析方法，pc1(x轴)和pc2(y轴)分别是两种最大变量方向的分析，单位为％；

注：pca：主成分分析(pca)是一种统计过程，它使用正交变换将一组可能相关变量的观测值(每个实体具有不同的数值)转换为一组称为主成分的线性不相关变量的值。这种转换的定义方式是，第一主成分具有最大的可能方差(即，尽可能多地解释数据中的可变性)，并且在其与前面的成分正交的约束下，每个随后的成分依次具有最大的可能方差。得到的向量(每个向量是变量的线性组合，包含n个观测值)是不相关的正交基集。主成分分析对原始变量的相对尺度变化敏感。

需要说明的是，为保证科研的严谨性和真实性，图3-图6均为实际实验直接得到的实验数据，是由分析软件直接生成的图表。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。