公开/公告号CN115240848A
专利类型发明专利
公开/公告日2022-10-25
原文格式PDF
申请/专利权人 中国医科大学附属第一医院;
申请/专利号CN202110433337.1
申请日2021-04-22
分类号G16H50/30(2018.01);G16H50/20(2018.01);G16H50/70(2018.01);
代理机构沈阳晨创科技专利代理有限责任公司 21001;
代理人张晨
地址 110001 辽宁省沈阳市和平区南京北街155号
入库时间 2023-06-19 17:25:42
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2022-11-11
实质审查的生效 IPC(主分类):G16H50/30 专利申请号:2021104333371 申请日:20210422
实质审查的生效
技术领域
本发明涉及临床医学技术领域，尤其涉及一种基于血清褪黑素水平的骨质疏松预测模型的建立方法与应用。
背景技术
骨质疏松症(OP)是一种进行性全身性的骨骼疾病，它的特点是骨量减少和骨微结构恶化，这两者都会导致脆性骨折的风险增加，尤其是髋部和脊柱骨折的风险增加，这在绝经后妇女中较为常见。OP如果并发脆性骨折则常常需要手术，而治疗及其护理需要大量的人力和财力，术后可能导致瘫痪或死亡，这会给其家庭和社会带来沉重的负担。骨质疏松的早期发现并对其进行有效治疗可以将原发性脆性骨折的风险降低大约一半。目前，诊断骨质疏松症是通过双能X线骨密度仪(DXA)进行的骨矿物质密度(BMD)测量，世界卫生组织(WHO)的标准将骨质疏松症定义为健康年轻个体的任何部位的BMD值均比正常值低2.5个标准差或更多。但此方法易受被测部位骨质增生、骨折、骨外组织钙化和位置旋转等影响。而BTMs敏感性较差，也易受到饮食和药物影响，临床应用受到极大限制，往往造成骨质疏松症的误诊。因此，精准标记物的确定以及骨质疏松预测模型的有效建立，是有效防治骨质疏松的关键。
既往研究发现，骨代谢的调节需要体内部分激素的调控，包括甲状旁腺素、降钙素、维生素D、雌激素等，主要作用于肠道、肾脏、骨骼，通过调节成骨与破骨的动态平衡，维持骨骼的健康。其中小剂量的甲状旁腺素可促进成骨。降钙素通过抑制破骨细胞的活性和数量，直接抑制骨质吸收。维生素D可刺激成骨细胞分泌胶原，促进骨生成。而雌激素一方面可以抑制破骨细胞活性，另一方面直接作用于成骨细胞，使骨量增加，维持骨形成与吸收的耦联。上述激素虽然可以调节骨代谢，但对于骨质疏松的诊断缺乏敏感性，不能进行精确的诊断。因此，为有效防治骨质疏松，需要找出新的精准标记物。一些研究发现绝经后妇女体内褪黑素水平明显低于青少年女性，而绝经后妇女易患骨质疏松，表明褪黑素可能与骨密度存在密切的联系。
目前，现有的预测模型包括骨质疏松症自我评估工具(OSTA)以及BFH-OST等。这些预测模型主要基于患者的年龄，身高，体重指数，绝经时间等信息间接的评估患者骨量的变化，并没有加入能反应骨代谢的相应指标，因此对骨质疏松的预测准确性相对较低。有研究报道表明，既往骨质疏松预测模型在鉴定绝经后骨质疏松症的有效性时，结果差强人意。因此，需要为绝经后妇女开发一种新的筛查工具，以评估骨质疏松症的风险。
因此，需要研发新的骨质疏松预筛查工具，以便更好地识别骨质疏松症风险的患者，对其进行预警以及指导用药。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明结合褪黑素改善绝经后妇女的骨量降低，将褪黑素作为骨质疏松预测模型中敏感性的指标，依据褪黑素与骨密度的关系为骨质疏松症开发一种新的预测模型，为绝经后女性人群中患骨质疏松症风险提出预警并指导治疗。
为实现上述目的，本申请的技术方案如下：
一种基于血清褪黑素水平与骨转换指标的新型骨质疏松预测模型的建立方法，该方法具体步骤如下：
1)建模人群的资格标准筛查；
2)确认建模人群人口统计学变量信息以及BMD测量，计算T评分值；
3)对建模人群的骨骼健康根据WHO的诊断进行分类；
4)检测建模人群的血清褪黑激素水平与骨转换指标；
5)新型骨质疏松预测模型的建立并获得判别函数。
所述步骤1)的资格标准为：年龄在55-65岁之间的绝经妇女；排除正在服用激素或最近三个月内使用治疗骨质疏松的药物、糖尿病、不受控制的高血压、肝肾疾病、甲状旁腺亢进、癌症、严重的睡眠呼吸暂停、慢性阻塞性肺疾病人群。
所述步骤2)中统计学变量信息包括但不限于年龄、体重、身高和体重指数(BMI)；所述BMD测量为髋部和脊柱进行DXA BMD测量。
所述步骤3)具体为：-1 所述步骤4)中骨转换指标包括血清VitD、β-Cross、Osteo、PTH、T-P1NP、E2水平。 所述步骤5)具体为：通过单样本K-S检验对受试者的年龄、身高、体重、BMI、褪黑素、β-Cross、E2、Osteo、PTH、TP1NP、VitD进行正态性检验。对于褪黑素数据过低情况，利用0.9进行填充；不符合正态性分布的指标进行取以自然数e为底数的对数变换，对仍不符合正态性检验的指标进行平方根变换，变换后的数据初步满足后续判别分析统计过程的数据要求。对符合正太性检验的指标进行方差同质性检验，并筛选出组间有差异的指标，并以变换后的变量为自变量，进行逐步判别分析结果。 所述判别函数为逐步法贝叶斯判别函数，分别如下： Y Y Y 其中，Y 本申请所述方法建立的骨质疏松预测模型在制备预测骨质疏松模型中的应用。 相对于现有技术，本发明优点如下： 1、本模型只需要抽血即可完成对骨量减少、骨质疏松的预测，避免人群受到影响学的辐射及被侧部位骨质增生、骨折、骨外组织钙化和位置旋转的影响。 2、本模型在现有模型的基础上，增加与骨密度密切相关的褪黑素指标，大大的提高了模型的准确性。 3、本模型在现有模型的基础上，增加骨转换指标，对骨质疏松风险预测模型进行完善，提高了准确性，增加其实用性。 4、本模型构建采用的指标均是经过临床试验及统计分析所获得的数据，更具有说服力及代表性。 附图说明 图1：血清褪黑素水平与骨密度的关系图； 图2：血中骨转换标记物E2水平的变化图； 图3：血中骨转换标记物Osteo水平的变化图； 图4：血中骨转换标记物PTH水平的变化图； 图5：血中骨转换标记物T-P1NP水平的变化图； 图6：血中骨转换标记物VitD水平的变化图。 图7：血中骨转换标记物β-Cross水平的变化图。 具体实施方式 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。 需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。 实施例 本实施例提供了一种基于血清褪黑素水平与骨转换指标的新型骨质疏松预测模型的建立方法，具体如下： 1)建模人群的资格标准筛查； 本研究得到了中国医科大学附属地第一医院伦理审查委员会的批准。采取了几种招募方式，包括在城市内刊登广告，分发传单并利用网络等手段。对此研究感兴趣的妇女可以拨打专项研究电话，对来电的妇女进行采访。通过最初的电话采访，对潜在参与者进行了资格标准的筛查。纳入标准包括年龄在55-65岁之间的绝经妇女。如果满足初步的入选标准，则访谈将继续进行有关入选标准的询问。排除标准包括当前正在服用激素或最近三个月内使用治疗骨质疏松的药物，糖尿病，不受控制的高血压，肝肾疾病，甲状旁腺亢进，癌症，严重的睡眠呼吸暂停，慢性阻塞性肺疾病等。邀请那些被认为有资格参加的绝经妇女安排初次访问中国医科大学附属第一医院骨科护理中心，向潜在的参与者发放一个包含有关首次访问信息以及研究试验的知情同意书的副本。 2)确认建模人群人口统计学变量信息以及BMD测量，计算T评分值； 所有妇女来自中国医科大学附属第一医院，对髋部和脊柱进行DXABMD测量，并要求他们在经过培训的访问员的帮助下填写调查表。受试者使用结构化表格提供了有关人口统计学变量等信息，包括年龄，体重，身高，体重指数(BMI)等信息。使用测距仪测量身高，并使用不带鞋的电子天平(精度，0.1kg)测量体重。髋部和腰椎(L1-L4)BMD使用双能X线(MEDILINK)进行测量。对于腰椎和髋部BMD的所有测量，体内短期可重复性值均<1％。使用中国年轻女性的平均值来计算T值：L1-L4 BMD 0.967±0.11g/cm 3)对建模人群的骨骼健康根据WHO的诊断进行分类； 要求满足入选的参与者了解参加研究并签署知情同意后，对参与者的骨骼健康根据WHO和NOF的诊断进行分类。将T评分>-1并<1的女性纳入正常组，将T评分<-1并>-2.5的女性纳入骨量减少组，将T评分<-2.5的女性纳入骨质疏松组。 4)检测建模人群的血清褪黑激素水平与骨转换指标； 参与者需要禁食。通过静脉穿刺获得血液。使样品在室温下静置至少30分钟，然后在4000g离心10分钟。从分离的凝胶中取出血清，等分，并在-20℃下保存直至使用。 通过收集的血液样本测量每位参与者的白天血清褪黑激素水平。根据生产商的说明，使用液相色谱串联质谱法(SCIEX 6500 QTRAP，USA)分析血清样品。根据制造商的说明为该测定法生成标准曲线，并计算褪黑激素水平(以pg/mL为单位)。 为了明确绝经后妇女体内褪黑素与骨密度的关系，通过液相色谱串联质谱法分析血清样品，图1表明了在清晨6:00，绝经后骨量正常的妇女体内褪黑素的水平在1.99至148pg/mL(平均24.41pg/mL)，绝经后骨量减少的妇女体内褪黑素的水平在0.9至63.9pg/mL(平均13.46pg/mL)，绝经后骨质疏松的妇女体内褪黑素的水平在0.9至42.28pg/mL(平均7.06pg/mL)，从散点图可以看出褪黑素水平随着骨量的减少呈明显降低的趋势。图1血中褪黑素水平随着骨密度的降低而降低。通过早晨6点收集血液样本并通过液相色谱串联质谱法对血清样品褪黑素含量进行测量，散点图中的每个点表示个体的血液褪黑素水平。结果表明血中褪黑素含量与骨密度存在密切相关。 通过收集的血液样本测量每位参与者的白天血清VitD、β-Cross、Osteo、PTH、T-P1NP、E2水平。根据生产商的说明，使用化学免疫发光法分析血清样品。根据制造商的说明为该测定法生成标准曲线，并计算血液中VitD、β-Cross、Osteoc、PTH、T-P1NP、E2水平(以pg/mL为单位)。 为了明确绝经后妇女体内褪黑素与骨转换标记物的关系，通过化学免疫发光法分析血清样品，图2-图7表明了，绝经后骨质疏松妇女体内β-Cross、E2及Osteo呈明显降低趋势；而PTH、VitD及T-P1NP在骨质疏松患者体内成明显增高的趋势。 图2-图7为血中骨转换标记物水平的变化情况。通过早晨6点收集血液样本并通过化学免疫发光法对血清样品褪黑素含量进行测量，散点图中的每个点表示个体的血液骨转换标记物水平。结果表明血中雌激素水平、TPINP及PTH含量与骨密度存在密切相关。 5)骨质疏松预测模型的建立并获得判别函数。 通过单样本K-S检验对受试者的年龄、身高、体重、BMI、褪黑素、β-Cross、E2、Osteo、PTH、T-P1NP、VitD进行正态性检验。对于仪器无法测量的褪黑素数据(过低)，利用0.9进行填充。对上述不符合正态性分布的指标进行取以自然数e为底数的对数变换，对仍不符合正态性检验的指标进行平方根变换，这些变换后的数据初步满足后续判别分析等统计过程的数据要求。 结果发现褪黑素、E2、PTH、VitD不服从正态分布，首先对上述四个变量进行取以自然数e为底数的对数变换(b)。取对数后，logPTH、logVitD服从正态分布，log褪黑素、logE2依然不服从正态分布。进一步对褪黑素和E2进行平方根变换，两变量变换后近似服从正态分布(c)，对于BMI，虽然从文献来看，应该服从正态分布，但这里我们的数据并不服从，所以同样进行取以e为底数的对数变换(d)，这些变换后的数据初步满足后续判别分析等统计过程的数据要求。 接下来对上述符合正太性检验的指标进行方差同质性检验，并筛选出组间有差异的指标，并以变换后的变量为自变量，进行逐步判别分析结果。最后通过判别分析获得判别函数，并得到判别准确率。 首先对受试者的年龄、BMI、melatonin、VitD、β-Cross、Osteo、PTH、T-P1NP、E2、sqrMel、sqrE2、logPTH、log VitD、logBMI等信息进行描述性统计，如表1所示。其次，对上述数据进行方差同质性检验，如表2所示，结果表明上述指标变换后的变量方差是齐的。接下来，对其进行方差的分析，结果发现组间有差异的变量包括：BMI、logBMI、褪黑素、sqr褪黑素、E2、sqr(E2)、PTH、logPTH、T-P1NP。而年龄、β-Cross、Osteo、VitD、log VitD组间无差异。 以变换后的变量为自变量做全变量判别分析，并进行分类交叉的验证。结果表明，全变量判别分析的准确率为69.9％，逐步回归判别方法(进入概率0.1，剔除概率0.2)的准确率为72.8％。对于三组判别来说，准确率比较高。显著的五个变量包括：logBMI、褪黑素、sqr(褪黑素)、sqr(E2)、logPTH、T-P1NP。 逐步法贝叶斯判别函数(Y1为骨量正常、Y2为骨量减少、Y3为骨质疏松)分别为： Y1＝197.68*logBMI+0.083*TP1NP+3.159*sqrMel+1.427*sqrE2+20.274*logPTH-372.586 Y2＝194.095*logBMI+0.108*TP1NP+2.562*sqrMel+1.633*sqrE2+19.248*logPTH-357.818 Y3＝189.984*logBMI+0.094*TP1NP+2.021*sqrMel+0.893*sqrE2+21.008*logPTH-343.890 根据上面的判别函数以及个体的测量指标，能够计算出个体为骨量正常、骨量减少及骨质疏松的相应概率。通过留一校验法对模型的外推性进一步分析。发现全变量判别分析的准确率为63.1％，逐步回归判别方法(进入概率0.1，剔除概率0.2)的准确率为67.0％，说明模型外推性较好(一般3类随机分类的准确率为33％)，具有良好的应用价值。 表1
表2 方差同质性检验
本申请通过液相色谱串联质谱法绝经后妇女人群中同样存在这骨量正常，骨量减少，骨质疏松的患者血液中褪黑素水平，首次发现褪黑素与骨密度存在明显的正相关。同时，在此基础上联合骨转换指标建立新型骨质疏松预测模型。 既往骨质疏松预测模型只是根据患者的年龄，身高，体重，体重指数，绝经时间等基本信息进行预测与判断，准确性相对较低，本申请在此基础上，根据血液中褪黑素水平与骨密度的关系，并联合上述相关的骨转换指标建立新型骨质疏松风险预测模型，并进行交叉验证，其准确性达到67％，大大提高了预测的精准性。其中褪黑素指标在模型中的应用效率达到53％，起到关键的作用。
机译： 骨密度改善食物成分，骨密度改善剂，前体成骨细胞增生食物成分，骨分化促进食物成分，骨增强食物成分，骨质疏松成因，成骨剂，成骨剂，成骨剂，成骨剂骨质疏松剂，骨密度改善剂的制备方法，前体成骨细胞增殖剂的制备方法，骨分化促进剂的制备方法，增强剂的制备方法和抗骨质疏松剂的制备方法
机译： 高炉水平放样预测模型的学习方法，高炉水平放样预测模型，高炉水平放样的预测方法，高炉操作指导方法，高炉出粉率控制方法方法，高炉操作方法和高炉水平放料速度预测模型的学习装置
机译： 一种新型蛋白质及其生产方法，预防或治疗骨质疏松症，骨质减少和骨代谢异常的药物
