一种基于细胞转录组数据进行临床免疫监测的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于细胞转录组数据进行临床免疫监测的方法，包括以下步骤：利用现有的人体免疫细胞转录组数据作为训练集进行机器学习，得到免疫监测算法模型；对有免疫监测需求的个体收集其富含免疫细胞的体液样本，获得个体转录组数据；利用免疫监测算法模型对个体转录组数据进行分析，获得该个体的免疫监测数据，并结合其与健康人群的基准值比较以及其他临床检验数据和临床症状，获得该个体的单次临床免疫监测报告。本发明专利技术采用分子生物学的细胞转录组数据为基础数据，采用机器学习形成免疫监测算法模型，作为该智能免疫监测系统的核心数据处理模块，彻底改变了临床免疫监测的形式，降低了样本使用量，灵活性强。

【技术实现步骤摘要】
一种基于细胞转录组数据进行临床免疫监测的方法
本专利技术涉及免疫监测
，具体涉及一种基于细胞转录组数据进行临床免疫监测的方法。
技术介绍
人体体液(比如外周循环血)中的免疫细胞由淋巴细胞(如T淋巴细胞、B淋巴细胞和自然杀伤/NK细胞)、单核细胞(Monocytes)、巨噬细胞(Macrophages)和树突状细胞(DCs)等多种细胞亚群组成，在正常生理情况下特定体液中每个亚群细胞的数量都相对稳定，有独特的形态学特点、分子生物学特点和特定的转录表达谱。在目前的临床检验工作中，最常用的血液免疫细胞分析手段是血细胞分析仪，其工作原理是通过体积测量、电导检测、激光散射分析、化学染色等技术分析不同种类血细胞的物理化学特点，比如直径、体积、表面特征、电阻率，光散射脉冲次数、内部颗粒结构等等。常规的血细胞分析仪包括半自动和全自动的三分类(或五分类)血液分析仪，可将白细胞分为淋巴细胞、单核细胞、粒细胞(中性细胞、嗜酸性细胞、嗜碱性细胞)共3(或5)类细胞亚群。因为这类分析设备主要是根据细胞体积大小对免疫细胞进行粗略的分群，给出的自动分析报本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于细胞转录组数据进行临床免疫监测的方法，该方法采用富含免疫细胞的体液样本进行检测，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS10、利用现有的人体免疫细胞转录组数据和免疫细胞丰度数据作为训练集进行机器学习，得到免疫监测算法模型，该免疫监测算法模型包括多种免疫细胞亚群评分值，以体现各个免疫细胞亚群活性状态，以及整个免疫系统的多样化程度、和协调/紊乱程度；/nS20、对有免疫监测需求的个体收集其富含免疫细胞的体液样本，去除无核成分后抽提mRNA，获得个体转录组数据；/nS30、利用免疫监测算法模型对个体转录组数据进行分析，获得该个体的免疫监测数据，与健康人群的基准值比较，结合其他临床检验数据...

【技术特征摘要】
1.一种基于细胞转录组数据进行临床免疫监测的方法，该方法采用富含免疫细胞的体液样本进行检测，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S10、利用现有的人体免疫细胞转录组数据和免疫细胞丰度数据作为训练集进行机器学习，得到免疫监测算法模型，该免疫监测算法模型包括多种免疫细胞亚群评分值，以体现各个免疫细胞亚群活性状态，以及整个免疫系统的多样化程度、和协调/紊乱程度；
S20、对有免疫监测需求的个体收集其富含免疫细胞的体液样本，去除无核成分后抽提mRNA，获得个体转录组数据；
S30、利用免疫监测算法模型对个体转录组数据进行分析，获得该个体的免疫监测数据，与健康人群的基准值比较，结合其他临床检验数据和临床症状，获得该个体的单次临床免疫监测报告。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
步骤S40、通过对同一个体不同时间点不同阶段的多次临床免疫监测报告，描绘出代表相应多种免疫细胞亚群动态变化的监测曲线，与健康人群的基准线比较，结合该个体的健康史、疾病史和治疗史，获取随时间发展变化的多次连续临床免疫监测报告。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S10中，从多种机器学习算法的训练结果中筛选出平均排名最高的3-5种算法，再利用这3-5种算法分别分析每一个转录组特征，使用3-5倍交叉验证和平衡准确性度量，直到使用与发现队列同样来源但相对独立的验证集进行测试后得到的评估准确度在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张喜，
申请(专利权)人：深圳市恒泰生命科学技术发展有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44