用于坏死性软组织感染诊断的分子标志物及其用途与模型

本发明属于临床检验诊断，涉及用于坏死性软组织感染诊断的分子标志物及其用途与模型。

背景技术：

1、坏死性软组织感染(necrotizing soft tissue infections，nsti)是一类迅速进展的致命性软组织感染，临床上主要根据细菌学差异将nsti分为多种微生物混合感染(i型)和单一微生物感染(ii型)两大类。nsti的人口发病率虽低(约为每年每10万人0.3到5例)，但nsti具有极高的致死率和致残率，给患者造成严重的身心损害，也给家庭和社会带来了沉重的负担。

2、早期诊断是nsti成功救治的前提，但由于nsti的临床症状不典型，导致误诊率高达71％。影像学及坏死性筋膜炎实验室风险指标(lrinec)评分虽对于nsti的诊断具有一定的价值，但其各自存在临床应用的局限性。迄今，如何早期识别nsti，区分坏死和非坏死性软组织感染仍是临床面临的突出难题。

3、因此，寻找快速且灵敏的诊断nsti的分子标志物并开发一种创新性、快捷简易的新型nsti诊断方法具有重要的临床意义和社会经济效益。

技术实现思路

1、本发明的首要目的是提供用于坏死性软组织感染诊断的分子标志物，以能够快捷、简便、灵敏、特异的用于坏死性软组织感染的早期诊断。

2、为实现此目的，在基础的实施方案中，本发明提供用于坏死性软组织感染诊断的分子标志物，所述的分子标志物选自硫酸雌酮(estrone sulfate，cas number：481-97-0)、3-羟基癸酸(3-hydroxydecanoic acid，cas number：14292-26-3，)、n-乳酰基-苯丙氨酸(n-lactoyl-phenylalanine，cas number：183241-73-8)中的一种或者多种的组合。

3、本发明的用于坏死性软组织感染诊断的分子标志物的筛选方法包括如下步骤：

4、(1)分别收集不同坏死性软组织感染患者及非坏死性软组织感染患者的血浆样本，以不同坏死性软组织感染患者及非坏死性软组织感染患者的血浆样本的组合分别作为开发队列和验证队列的分析样品；

5、(2)对每个分析样品进行非靶向代谢组学分析，得到各个血浆样本的原始代谢指纹图谱；

6、(3)对所获得的各血浆样本的原始代谢指纹图谱进行数据比对分析，得到坏死性软组织感染患者相对于非坏死性软组织感染患者的差异代谢物；

7、(4)筛选出坏死性软组织感染患者相对于非坏死性软组织感染患者表达上调的差异代谢物，将其中与皮肤软组织感染可能相关的差异代谢物进行诊断建模，最后得到区分坏死性软组织感染患者和非坏死性软组织感染患者的如上所述的分子标志物。

8、优选地，步骤(2)中，所述的非靶向代谢组学分析为一种全面分析生物样本中所有代谢物的技术，该技术不预先设定特定代谢物作为分析目标。通过这种方法，研究人员可以在不受限于特定化合物的前提下，获得广泛的代谢数据，从而帮助揭示生物体内的复杂代谢过程。非靶向代谢组学能够探测到未知的代谢物，为疾病机制研究、新生物标志物的发现及新药的开发提供信息。

9、优选地，步骤(2)中，所述的非靶向代谢组学分析采用lc-ms联用技术。

10、优选地，步骤(3)中，所述的数据比对分析包括数据前处理、数据质控、多元统计分析。

11、优选地，所述的数据前处理是在数据分析之前对数据进行的一系列操作，目的是清洗和转换原始数据，以提高数据质量，确保分析结果的准确性。这通常包括去除噪声、处理缺失值、规范化和数据归一化等步骤。

12、所述的数据质控是在数据收集和分析过程中进行的一系列操作，用于确保数据的准确性和一致性。这包括对数据采集方法的验证、检测数据中的异常值、比对参照标准等措施，以保证最终分析的质量和可靠性。

13、所述的多元统计分析是指运用统计方法同时分析多个变量之间的关系。这种分析能揭示变量之间是否存在相关性，比如因果关系、聚类关系等。多元统计分析的方法包括主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析等。

14、优选地，步骤(4)中，所述的诊断建模采用随机森林算法。

15、优选地，所述的随机森林算法随机抽取70％为训练集，30％为验证集。

16、在一种优选的实施方案中，本发明提供用于坏死性软组织感染诊断的分子标志物，其中所述的分子标志物来源于血浆代谢物。

17、本发明的第二个目的是提供如上所述的分子标志物用于制备诊断坏死性软组织感染的试剂和/或试剂盒的用途，以能够快捷、简便、灵敏、特异的用于坏死性软组织感染的早期诊断。

18、为实现此目的，在基础的实施方案中，本发明提供如上所述的分子标志物用于制备诊断坏死性软组织感染的试剂和/或试剂盒的用途。

19、本发明的第三个目的是提供一种基于如上所述的分子标志物的坏死性软组织感染诊断模型的构建方法，以能够快捷、简便、灵敏、特异的用于坏死性软组织感染的早期诊断。

20、为实现此目的，在基础的实施方案中，本发明提供一种基于如上所述的分子标志物的坏死性软组织感染诊断模型的构建方法，所述的构建方法包括如下步骤：

21、(1)分别收集不同坏死性软组织感染患者及非坏死性软组织感染患者的血浆样本，以不同坏死性软组织感染患者及非坏死性软组织感染患者的血浆样本的组合分别作为开发队列和验证队列的分析样品；

22、(2)对每个分析样品进行非靶向代谢组学分析，得到各个血浆样本的原始代谢指纹图谱；

23、(3)对所获得的各血浆样本的原始代谢指纹图谱进行数据比对分析，得到坏死性软组织感染患者相对于非坏死性软组织感染患者的差异代谢物；

24、(4)筛选出坏死性软组织感染患者相对于非坏死性软组织感染患者表达上调的差异代谢物，将其中与皮肤软组织感染可能相关的差异代谢物进行诊断建模，最后得到区分坏死性软组织感染患者和非坏死性软组织感染患者的如上所述的分子标志物。

25、在一种优选的实施方案中，本发明提供一种基于如上所述的分子标志物的坏死性软组织感染诊断模型的构建方法，其中步骤(2)中，所述的非靶向代谢组学分析为一种全面分析生物样本中所有代谢物的技术，该技术不预先设定特定代谢物作为分析目标。通过这种方法，研究人员可以在不受限于特定化合物的前提下，获得广泛的代谢数据，从而帮助揭示生物体内的复杂代谢过程。非靶向代谢组学能够探测到未知的代谢物，为疾病机制研究、新生物标志物的发现及新药的开发提供信息。

26、在一种优选的实施方案中，本发明提供一种基于如上所述的分子标志物的坏死性软组织感染诊断模型的构建方法，其中步骤(2)中，所述的非靶向代谢组学分析采用lc-ms联用技术。

27、在一种优选的实施方案中，本发明提供一种基于如上所述的分子标志物的坏死性软组织感染诊断模型的构建方法，其中步骤(3)中，所述的数据比对分析包括数据前处理、数据质控、多元统计分析。

28、在一种优选的实施方案中，本发明提供一种基于如上所述的分子标志物的坏死性软组织感染诊断模型的构建方法，其中：

29、所述的数据前处理是在数据分析之前对数据进行的一系列操作，目的是清洗和转换原始数据，以提高数据质量，确保分析结果的准确性。这通常包括去除噪声、处理缺失值、规范化和数据归一化等步骤。

30、所述的数据质控是在数据收集和分析过程中进行的一系列操作，用于确保数据的准确性和一致性。这包括对数据采集方法的验证、检测数据中的异常值、比对参照标准等措施，以保证最终分析的质量和可靠性。

31、所述的多元统计分析是指运用统计方法同时分析多个变量之间的关系。这种分析能揭示变量之间是否存在相关性，比如因果关系、聚类关系等。多元统计分析的方法包括主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析等。

32、在一种优选的实施方案中，本发明提供一种基于如上所述的分子标志物的坏死性软组织感染诊断模型的构建方法，其中步骤(4)中，所述的诊断建模采用随机森林算法。

33、在一种优选的实施方案中，本发明提供一种基于如上所述的分子标志物的坏死性软组织感染诊断模型的构建方法，其中所述的随机森林算法随机抽取70％为训练集，30％为验证集。

34、本发明的有益效果在于，利用本发明的分子标志物、用途、构建方法，能够快捷、简便、灵敏、特异的用于坏死性软组织感染的早期诊断。

35、本发明的分子标志物对于nsti诊断具有较好的灵敏性和特异性，且对于区分坏死性软组织感染与非坏死性软组织感染具有较好的灵敏性和特异性，可用于nsti无创诊断，对于明确诊断后的及时治疗和改善患者临床预后，提高患者的生存率和生活质量具有重要意义。

36、本发明对开发队列(12例非nsti患者和28例nsti感染患者)和验证队列(14例非nsti患者和18例nsti感染患者)的血浆样本进行分析，使用液相色谱质谱联用技术(lc-ms)分别获得了正负离子模式下小分子代谢物的指纹图谱，经过对非nsti及nsti患者的小分子代谢物的指纹图谱进行于单变量和多变量分析筛选出差异代谢物，再将同时存在于开发队列和验证队列中表达上调且与皮肤软组织相关的差异代谢物作为nsti的诊断分子标志物，该分子标志物具有较高的临床使用和推广价值。

37、本发明采用血浆非靶代谢组学技术联合机器学习对非nsti和nsti患者代谢数据进行分析，得到适合于nsti患者的诊断分子标志物和诊断模型。本发明的诊断分子标志物筛选方法可操作性强，模型构建方法简单，所得诊断模型效果较好，灵敏度高，特异性好，适合于nsti的诊断。且本发明仅通过取血检测就能实现诊断，无需额外采集组织样本培养或者无需手术探查等有创检查。本发明涉及的分子标志物对nsti和非nsti患者的代谢组数据分类好，可准确区分nsti和非nsti患者，具有很好的临床使用和推广价值。