预测受试者患有糖尿病的可能性的标记物及其应用的制作方法

本申请涉及糖尿病检测领域，特别涉及一种预测受试者患有糖尿病的可能性的标记物及其应用。

背景技术：

1、糖尿病是世界四大非传染性疾病之一，近年来患病人数逐渐增多。目前，对于妊娠期糖尿病，口服葡萄糖耐量试验(oral glucose tolerance test，ogtt)是早起筛查是否患有糖尿病的主要方法，但该方法存在一些缺点。例如，进行ogtt需要至少8小时的隔夜禁食和5分钟内饮用含有75克葡萄糖的液体，但一些人(例如，孕妇)不能轻易应用隔夜禁食，对葡萄糖饮料难以耐受，可能会引起不良反应，包括恶心、呕吐、腹胀和头痛。此外，检测结果为正常的人也不得不进行ogtt，但是并没有获得任何临床益处。因此，鉴于目前筛选方法的缺陷，亟需一种更客观、更方便且无不良反应的糖尿病检测方法。

技术实现思路

1、根据本申请的一方面，提供标记物在制备用于预测受试者患有糖尿病的可能性的试剂、组合物或试剂盒中的应用。所述预测可以包括：基于来自所述受试者的样品，确定所述标记物的浓度，其中，所述标记物包括α-羟基丁酸(α-hydroxybutyric acid，α-hb)、1,5-脱水葡萄糖醇(1,5-anhydroglucitol，1,5-ag)、非对称性二甲基精氨酸(asymmetricdimethylarginine，adma)、胱氨酸、乙醇胺、牛磺酸、l-亮氨酸、l-色氨酸、羟赖氨酸、l-天冬氨酸中的至少一种；以及基于所述标记物的浓度，使用与所述标记物相关的预测模型预测所述受试者患有糖尿病的可能性。

2、在一些实施例中，所述糖尿病可以包括一型糖尿病、二型糖尿病或妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus，gdm)。

3、在一些实施例中，所述标记物可以包括α-hb。

4、在一些实施例中，所述标记物可以包括1,5-ag和adma。

5、在一些实施例中，所述标记物可以包括胱氨酸、乙醇胺、牛磺酸、l-亮氨酸、l-色氨酸和羟赖氨酸。

6、在一些实施例中，所述标记物可以包括α-hb、1,5-ag、胱氨酸、乙醇胺、牛磺酸和l-天冬氨酸。

7、在一些实施例中，基于所述标记物的浓度，使用与所述标记物相关的预测模型预测所述受试者患有糖尿病的可能性可以包括：所述标记物的浓度作为所述预测模型的输入，所述预测模型输出预测值；以及通过比较所述预测值和阈值，预测所述受试者患有糖尿病的可能性。

8、在一些实施例中，通过比较所述预测值和阈值预测所述受试者患有糖尿病的可能性可以包括：若所述预测值大于或等于所述阈值，预测所述受试者患有糖尿病的可能性较高；或若所述预测值小于所述阈值，预测所述受试者患有糖尿病的可能性较低。

9、在一些实施例中，所述预测模型还可以与所述受试者的年龄和bmi相关。

10、在一些实施例中，所述预测模型由公式

11、

12、表示，其中，p表示所述受试者为糖尿病的概率值，表示对数优势比，α-hb表示α-hb的浓度，单位为μmol/l。

13、在一些实施例中，所述预测模型由公式

14、

15、表示，其中，p表示所述受试者为糖尿病的概率值，表示对数优势比，1,5-ag和adma分别表示1,5-ag和adma的浓度，单位为μmol/l。

16、在一些实施例中，所述预测模型由公式

17、

18、表示，其中，p表示所述受试者为糖尿病的概率值，表示对数优势比，胱氨酸、乙醇胺、l-亮氨酸、l-色氨酸、羟赖氨酸和牛磺酸分别表示胱氨酸、乙醇胺、l-亮氨酸、l-色氨酸、羟赖氨酸和牛磺酸的浓度，单位为μmol/l。

19、在一些实施例中，所述预测模型由公式

20、

21、表示，其中，p表示所述受试者为糖尿病的概率值，表示对数优势比，1,5-ag、α-hb、牛磺酸、l-天冬氨酸、胱氨酸和乙醇胺分别表示1,5-ag、α-hb、牛磺酸、l-天冬氨酸、胱氨酸和乙醇胺的浓度，单位为μmol/l。

22、在一些实施例中，所述预测模型在验证集中auc值均大于0.7，在验证集中的敏感度和特异度均大于65％。

23、根据本申请的另一方面，还提供了用于预测受试者患有糖尿病的可能性的标记物，其特征在于，所述标记物包括α-hb、1,5-ag、adma、胱氨酸、乙醇胺、牛磺酸、l-亮氨酸、l-色氨酸、羟赖氨酸、l-天冬氨酸中的至少一个。

24、根据本申请的再一方面，还提供了预测模型在制备用于预测受试者患有糖尿病的可能性的试剂、组合物或试剂盒中的应用。所述预测模型与预测受试者患有糖尿病的可能性的标记物相关，其中，所述标记物包括α-hb、1,5-ag、adma、胱氨酸、乙醇胺、牛磺酸、l-亮氨酸、l-色氨酸、羟赖氨酸、l-天冬氨酸中的至少一个；所述预测模型的输入为所述标记物的浓度，所述预测模型的输出为预测值，将所述预测值与阈值比较，预测所述受试者患有糖尿病的可能性。

25、根据本申请的再一方面，提供了一种用于治疗糖尿病的方法。所述方法可以包括：基于来自受试者的样品，确定标记物的浓度，其中，所述标记物包括α-hb、1,5-ag、adma、胱氨酸、乙醇胺、牛磺酸、l-亮氨酸、l-色氨酸、羟赖氨酸、l-天冬氨酸中的至少一种；基于所述标记物的浓度，使用与所述标记物相关的预测模型预测所述受试者患有糖尿病的可能性；以及若预测结果为所述受试者患有糖尿病，对所述受试者施用治疗糖尿病的药物。

26、根据本申请的再一方面，提供了一种用于预测受试者患有糖尿病的可能性的系统。所述系统可以包括获取模块，用于获取受试者样品的标记物的浓度，其中，所述标记物包括α-hb、1,5-ag、adma、胱氨酸、乙醇胺、牛磺酸、l-亮氨酸、l-色氨酸、羟赖氨酸、l-天冬氨酸中的至少一种；训练模块，用于利用训练集训练初始模型获得预测模型，所述预测模型与所述标记物相关；以及预测模块，用于基于所述标记物的浓度，使用预测模型预测所述受试者患有糖尿病的可能性。

技术特征：

1.标记物在制备用于预测受试者患有妊娠期糖尿病的可能性的试剂、组合物或试剂盒中的应用，其特征在于，所述预测包括：

2.根据权利要求1所述的应用，其中，所述标记物包括α-羟基丁酸。

3.根据权利要求1所述的应用，其中，所述标记物包括1,5-脱水葡萄糖醇和非对称性二甲基精氨酸。

4.根据权利要求1所述的应用，其中，所述标记物包括胱氨酸、乙醇胺、牛磺酸、l-亮氨酸、l-色氨酸和羟赖氨酸。

5.根据权利要求1所述的应用，其中，所述标记物包括α-羟基丁酸、1,5-脱水葡萄糖醇、胱氨酸、乙醇胺、牛磺酸和l-天冬氨酸。

6.根据权利要求1所述的应用，其中，所述预测模型为逻辑回归模型、支持向量机模型、贝叶斯分类器、k-最近邻模型和决策树模型中的一种或多种的组合。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的应用，其中，基于所述标记物的浓度，使用与所述标记物相关的预测模型预测所述受试者患有糖尿病的可能性包括：

8.根据权利要求7所述的应用，其中，通过比较所述预测值和阈值预测所述受试者患有糖尿病的可能性包括：

9.根据权利要求1-6中任一项所述的应用，其中，所述预测模型还与所述受试者的年龄和bmi相关。

10.预测模型在制备用于预测受试者患有妊娠期糖尿病的可能性的试剂、组合物或试剂盒中的应用，其特征在于，

11.根据权利要求10所述的应用，其中，所述预测模型为逻辑回归模型、支持向量机模型、贝叶斯分类器、k-最近邻模型和决策树模型中的一种或多种的组合。

12.根据权利要求10所述的应用，其中，所述预测模型还与所述受试者的年龄和bmi相关。

13.一种用于预测受试者患有妊娠期糖尿病的可能性的系统，包括：

技术总结
本申请提供了预测受试者患有糖尿病的可能性的标记物及其应用。所述标记物由α‑羟基丁酸、1,5‑脱水葡萄糖醇、非对称性二甲基精氨酸、胱氨酸、乙醇胺、牛磺酸、L‑亮氨酸、L‑色氨酸、羟赖氨酸、L‑天冬氨酸中的至少一种组成。可以基于所述标志物的浓度，使用与所述标记物相关的预测模型预测所述受试者患有糖尿病的可能性。

技术研发人员：成晓亮,李美娟,周岳,张伟,郑可嘉
受保护的技术使用者：江苏品生医疗科技集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24