专利名称：无创性孕早期筛查生化指标质控方法
技术领域：
本发明属于医学临床诊断领域涉及一种专门为无创性孕早期生化指标筛査 而建立的质控方法。
背景技术：
产前筛查是通过简便、经济和较少创伤的检测方法，从孕妇群体中发现某些 怀疑有先天性缺陷和遗传性疾病胎儿的高危孕妇，以便进一步明确诊断。无创性 孕早期出生缺陷筛查方法是指结合了孕妇的孕早期的背景风险、超声波指标检査 风险、母血清生化检测风险等多项因素而计算出的染色体异常出生缺陷风险值。 该方法涉及大量数学模型建立及复杂数据计箅需要专业的风险评估筛查软件完 成。为保证产前筛査实验结果的质量，需建立完善的质量控制体系，以保证筛査 结果一段时间内的准确有效。目前，国内已知的筛査大都采用单独的血清参数进 行风险评估，并且尚无有关血清参数质控体系的相关内容。
发明内容
本发明的目的在于提供一种无创性孕早期筛查生化指标质控方法，该方法可 以清晰、准确地记录并标绘每个受检孕妇的生化指标中值倍数分布及实测数据与 相应中位数的差异情况，为修正生化指标中位数值、修正中值倍数与对应参数风 险的数学模型提供可靠的依据。
本发明所述的一种无创性孕早期筛查生化指标质控方法，包括以下步骤
A. 通过前置孕母血清生化检测程序，根据选定的怀孕周期确定合适的母血
清生化指标，所述选定的怀孕周期是第11至13孕周加6天的期间，所述合适 的母血清生化指标为游离e -人绒毛膜促性腺激素即e -hCG与妊娠相关血浆蛋 白A即PAPP-A;
B. 获取输入计算机的前述母血清生化指标的检测值，以及受检孕妇背景参数，所述受检孕妇背景参数包括孕妇年龄、孕龄、既往史等；
C. 根据前述母血清生化指标的检测值，计算中位数，由此计算母血清生化 指标的中值倍数即MoM值，并结合孕妇背景参数进行校正；
D. 读取前述母血清生化指标的检测值及校正后的MoM值，标绘于预设的 正常妊娠人群母血清指标分布模型图上；
E. 重复步骤A至D，随着受检孕妇数据的积累，形成受检人群母血清生化 指标的MoM分布图和Log1Q (MoM)分布图，建立受检人群的母血清生化指标 的常态分布模型；
F. 对全部母血清生化指标检测值进行数据统计，重新计算该指标的中位数， 重新计算MoM正常区间的第5及第95百分位数界值，并与期望值进行比较， 以作修正参考；
G. 当新增数据达到一定的数量后，将受检数据分布与预设指标正态分布模 型的对比，如符合预设正态分布模型，则继续使用该模型；如与预设正态分布模
型有偏差，则相应调整正态分布模型，并通过实际妊娠结果对调整正态模型进行
校验；所述一定数量的数据是指至少两千例有效受检数据；
H. 以该模型作为质控标准，可对其他未使用本系统的孕早期筛查机构提供 的母血清检验数据进行质控；如果由其他孕早期筛査机构送检数据形成的相应分 布模型与质控系统中的数据模型有较大偏差，则可判定其送检数据存在一定问 题，可能是检验流程带来的问题，或者是所使用的试剂盒灵敏度不够带来的问题。
本发明所述的无创性孕早期筛査生化指标质控方法，可针对一定范围内受检 人群进行质量控制，对了解人群的生化指标特性，掌握特异性分布有积极意义； 通过本发明对无创性孕早期筛査的生化指标进行质量控制，能优化筛査评估系统 的准确性，提高筛查的检出率。
图1为血清标记中值倍数常态分布示意图2为受检数据在MoM正常区间(第5及第95百分位数)的分布示意图； 图-3为由受检数据建立的血清指标的log^ (MoM)常态分布模型。
具体实施方式
一、 无创性孕早期出生缺陷筛查中生化指标的确定在无创性孕早期出生缺陷筛查中，母血清生化指标为游离e-hCG和 PAPP-A，其中，PAPP-A:妊娠相关血浆蛋白A，主要是由由胎盘和蜕膜产生的大分子糖蛋 白，在怀孕期间，母血中PAPP-A浓度随着孕期的增加而不断升高，但是在21 三体和18及13三体患者中母血PAPP-A浓度明显降低，MoM均值约为0.4。游离e-hCG:绒毛膜促性腺激素fl亚单位，正常妊娠情况下，母血中的游 离P-hCG水平随孕周而下降，而在21三体中，游离P-hCG浓度显著增高， MoM均值在2.0以上。产前筛查实验所用的测量单位叫做中值倍数(Multiple of median, MOM)。游离e -hCG和PAPP-A的值随孕妇年龄不同及孕周不同呈连续变化趋势。二、 生化指标数学模型的建立利用游离P -hCG和PAPP-A作筛查指标，通过其MoM值能提供准确的病 者特异风险，这是因为，第一、在正常人群中，游离e-hCG和PAPP-A的中值 倍数及log10 (MoM)呈常态分布；第二、标准误差(standard deviation)会随 怀孕期转变；第三、21三体妊娠的游离P -hCG和PAPP-A MoM中位数与正常 妊娠的中位数成固定比例。由此建立游离e-hCG和PAPP-A的常态分布模型。 如图1所示。三、 生化指标质量控制过程 .在风险评估系统使用的过程中，随着受检孕妇数据的积累，孕妇的生化指标 数据会自动标绘于系统提供的MoM正常区间(第5及第95百分位数)分布图 上(图2)。同时，在Log10 (MoM)分布图上，会自动建立常态分布模型(图 3)。此外，根据生化指标检测值，将自动进行数据统计，重新计算中位数，第5 及第95百分位数界值，并与期望值进行比较，以作修正参考。表1受检数据统计分析表游萬g-鹏.分布—数重，百分位中位数9，百分位"全部受检数据2380.4431.4774.87318.1°/。高于95th百分位，-'期望值0.37212.刚一以上表为例，统计结果表明受检数据中位数与期望中位数差距较大，需要进行调整，调整前须剔除高危人群数据。假设上表所示238例受检数据所代表的 受检人群均为低危风险，并且通过实际结果追踪确定筛查结果与实际妊娠结果相 同，则相应调整中位数，使其有5%高于95^百分位，5%低于5^百分位。按上 表统计结果进行调整，应将中位数调整为1.295， 5th百分位为0.405， 95"百分 位为3.787。调整后预设指标正态分布模型会根据调整值自动进行调整。基于本发明所述方法，已经建立10万人数据所统计建立的数据模型筛查引 擎，从而建立预设正常人群的检测数据分布模型。使用基于本发明所述方法所建 立的计算机软件进行筛査风险评估的人群数量已累积有2690人，检测指标分布 基本符合预设分布模型，预计在受检人群数量达到5000人左右时进行微调。
权利要求
1、一种无创性孕早期筛查生化指标质控方法，其特征在于，包括以下步骤A. 通过前置孕母血清生化检测程序，根据选定的怀孕周期确定合适的母血清生化指标，所述选定的怀孕周期是第11至13孕周加6天的期间，所述合适的母血清生化指标为游离β-人绒毛膜促性腺激素即β-hCG与妊娠相关血浆蛋白A即PAPP-A；B. 获取输入计算机的前述母血清生化指标的检测值，以及受检孕妇背景参数，所述受检孕妇背景参数包括孕妇年龄、孕龄、既往史等；C. 根据前述母血清生化指标的检测值，计算中位数，由此计算母血清生化指标的中值倍数即MoM值，并结合孕妇背景参数进行校正；D. 读取前述母血清生化指标的检测值及校正后的MoM值，标绘于预设的正常妊娠人群母血清指标分布模型图上；E. 重复步骤A至D，随着受检孕妇数据的积累，形成受检人群母血清生化指标的MoM分布图和Log10(MoM)分布图，建立受检人群的母血清生化指标的常态分布模型；F. 对全部母血清生化指标检测值进行数据统计，重新计算该指标的中位数，重新计算MoM正常区间的第5及第95百分位数界值，并与期望值进行比较，以作修正参考；G. 当新增数据达到一定的数量后，将受检数据分布与预设指标正态分布模型的对比，如符合预设正态分布模型，则继续使用该模型；如与预设正态分布模型有偏差，则相应调整正态分布模型，并通过实际妊娠结果对调整正态模型进行校验；所述一定数量的数据是指至少两千例有效受检数据；H. 以该模型作为质控标准，可对其他未使用本系统的孕早期筛查机构提供的母血清检验数据进行质控；如果由其他孕早期筛查机构送检数据形成的相应分布模型与质控系统中的数据模型有较大偏差，则可判定其送检数据存在一定问题，可能是检验流程带来的问题，或者是所使用的试剂盒灵敏度不够带来的问题。
全文摘要
本发明涉及一种专门为无创性孕早期生化指标筛查而建立的质控方法。本发明所述的质控方法包括通过前置孕母血清生化检测程序，根据选定的怀孕周期确定合适的母血清生化指标；获取输入计算机的前述母血清生化指标的检测值以及受检孕妇背景参数；读取前述母血清生化指标的检测值及校正后的MoM值，标绘于预设的正常妊娠人群母血清指标分布模型图上；形成受检人群母血清生化指标的MoM分布图和Log<sub>10</sub>(MoM)分布图，建立受检人群的母血清生化指标的常态分布模型；以该模型作为质控标准进行质控。本发明可针对一定范围内受检人群进行无创性孕早期筛查的生化指标的质量控制，能优化筛查评估系统的准确性，提高筛查的检出率。
文档编号G06F19/00GK101533030SQ20081002674
公开日2009年9月16日 申请日期2008年3月11日 优先权日2008年3月11日
发明者周大海, 孙筱放 申请人:广州医学院