一种基于敞开式离子源的甲状腺恶性肿瘤诊断系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于敞开式离子源的甲状腺恶性肿瘤诊断系统，该系统包括：(S1)、样品前处理试剂盒，所述试剂盒包括有机溶剂；(S2)、敞开式离子源联用质谱设备；(S3)、可选的，计算机模块和处理器，用于构建机器学习模型并获得待测样品结果。通过质谱分析的手段，能够给出恶性肿瘤的特征分子，极大的提高诊断效率。极大的提高诊断效率。极大的提高诊断效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于敞开式离子源的甲状腺恶性肿瘤诊断系统


[0001]本申请涉及一种计算机辅助诊断系统，尤其涉及一种基于敞开式离子源的恶性肿瘤诊断系统，特别是 涉及一种基于敞开式离子源的甲状腺恶性肿瘤诊断系统。

技术介绍

[0002]质谱法(简称质谱)是一种与光谱并列的谱学方法，通常意义上是指广泛应用于各个学科领域中通过制 备、分离、检测气相离子来鉴定化合物的一种专门技术。质谱和光谱、核磁共振等方法是并列关系，目前 很少有交叉领域。实际上，质谱和这些经典谱学方法之间的交叉，也是应该值得重视的研究领域。质谱仪 器一般由样品导入系统、离子源、质量分析器、检测器等部分组成。
[0003]目前质谱的检测对象主要是有机物和生命活性物质，需要用到一些比较特殊(相对于AES激发源)的电 离源。这些电离源可分为4类，即电子轰击电离(EI)、化学电离(CI)、解吸电离(DI)、喷雾电离(SI)。除外， 每种电离源都能够同时得到大量的正离子和负离子，而且分子离子的种类跟离子化过程中的媒介或基体有 关。比如，CI能够产生(M+H)
+
、(M+NH4)
+
、(M+Ag)
+
、(M+Cl)—等离子作为分子离子，也能够产生类似 的碎片离子。
[0004]2004年，首次报道了电喷雾解吸电离(DESI)对固体表面进行非破坏性检测的新型质谱分析方法。电喷 雾产生的带电液滴及离子直接打到被分析物的表面，吸附在表面的待测物受到带电离子的撞击从表面解吸 出来并被电离，然后通过质谱仪的采样锥进入质量分析器，获得的质谱图与常规电喷雾质谱图十分相似， 可以得到单个或多个电荷的分子离子。电喷雾解吸电离技术可视为电喷雾技术与解吸技术的结合，而又类 似于二次离子质谱。不同的是，解吸电离技术和二次离子质谱技术都是在真空条件下完成，而电喷雾解吸 电离过程是在大气压环境下完成。由于该方法无须样品预处理，能够对吸附在固体表面的爆炸物、色素、 蛋白质等在大气压下进行离子化，甚至能够对薄层色谱表面的分析物进行直接检测，从而实现了利用质谱 方法进行快速灵敏的测定。是一种新兴的离子源，其最大的优点是能够在大气压下对物质分子进行离子化， 从而实现了对待测物的灵敏、快速、高选择性在线监测。电喷雾解吸电离方法应用广泛，可用于极性化合 物、非极性化合物、高分子量化合物、低分子量化合物的测定。
[0005](恶性)肿瘤是人类最常见和最大的杀手。以甲状腺肿瘤为例，其是人体最常见的肿瘤之一。甲状腺 肿瘤主要包括：腺瘤、腺癌、恶性淋巴瘤、原发性肿瘤、转移性肿瘤。其中，腺瘤(adenoma)为腺上皮发生 的良性肿瘤，发育缓慢，形成局限性结节，表面呈息肉状或乳头状。腺癌(thyroidadenocarcinoma)是最常见 的甲状腺恶性肿瘤，有恶性程度较高的未分化癌及恶性程度较低的乳头状腺癌，以及中等恶性程度的滤泡 状腺癌、髓样癌等。初起多元症状，一般局部表现为甲状腺内出现渐进增大的结节、质地硬而固定、表面
[0006]现代社会中女性甲状腺癌发病率高，男女发病率比例为1：4左右，且发病以青壮年多见。早期甲状 腺癌多无明显症状和体征，通常在体检时通过甲状腺触诊和颈部超声检查而发现甲状腺肿块。随着高分辨 率超声检测技术的普及，甲状腺结节检出的比例越来越
高，并且甲状腺恶性肿瘤的发病率越来越高。但目 前超声分辨率较为低下，无法对甲状腺结节的良恶性进行区分，往往造成甲状腺结节的过度诊疗。
[0007]目前，有一些专利利用质谱法，对肿瘤比如甲状腺肿瘤的良恶性判定进行了研究和报道。
[0008]CN111965240A利用甲状腺癌患者和健康人的体液样本与纳米球材料混合，通过基质辅助激光解吸电 离飞行时间质谱(MALDI
‑
TOF
‑
MS)收集相关体液中的代谢分子信息，利用人工智能的分类算法，区分健康 人和甲状腺癌患者的代谢分子谱差异，并对其差异进行分类。
[0009]CN111292801A公开了一种蛋白质质谱结合深度学习评估甲状腺结节的方法，包括获取待测甲状腺组 织样本的蛋白质矩阵结果，将该蛋白质矩阵结果输入到深度学习模型中，输出该待测甲状腺组织样本的甲 状腺结节恶性概率。
[0010]CN104007165A公开了一种筛选甲状腺癌的唾液蛋白质组决策树诊断模型及构建方法，包括以下步骤： 收集甲状腺癌、良性结节性甲状腺肿患者和健康者的唾液，静置、离心处理等，并与NP20芯片结合；采 用PBSⅡ型蛋白质芯片阅读仪检测芯片，采用Proteinchip Software3.2.1分析软件自动采集数据；生物信息 学统计分析。
[0011]CN104007217A公开了一种筛选甲状腺癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型及其构建方法，该筛选甲状腺 癌血清蛋白质指纹图谱诊断模型的构建方法包括以下步骤：血清样品的收集、处理、保存及与蛋白质芯片 的结合，收集甲状腺癌患者和健康者的血清样本，预处理，并与CM10芯片结合；仪器校正及数据的采集： 采用PBSⅡ型蛋白质芯片阅读仪检测芯片，采用ProteinchipSoftware3.2.1分析软件自动采集数据；生物信 息学统计分析，得到筛选甲状腺癌血清早期诊断的特异性蛋白质标记物并构建诊断模型。
[0012]CN103175935A提供一种用于鉴别乳头状甲状腺癌、良性甲状腺肿和正常人的血液小分子代谢物特征 谱图及其制作方法。所述的小分子代谢物为2个血液代谢标志物，即棕榈酰卡尼汀和卡尼汀，它们的分子 量分别为400.2634和161.20，质谱上检测到的对应离子分别是404.5532和160.7866。
[0013]KR1020110001647A为早期诊断和预测甲状腺乳头状癌，提供了一种含有3
‑
吲哚乙腈的标记物。组成： 其通过检测生物样品中3
‑
吲哚乙腈的浓度差异来诊断甲状腺乳头状癌。器官样本是血液，血清，垂体液， 唾液，尿液或粪便，通过液相色谱/质谱仪，气相色谱/质谱仪或腱质谱仪检测3
‑
吲哚乙腈浓度的差异。
[0014]然而，尚未发现关于使用敞开式离子源联用质谱对恶性肿瘤进行辅助诊断的报道。
[0015]此外，当前机器学习在临床医学诊断领域的应用越来越多，特别是基于包括甲状腺恶性肿瘤等恶性肿 瘤这种高发性疾病的研究越来越多。文献1
‑
文献24列出了诊断甲状腺肿瘤(结节)良恶性判定的机器学 习方法。
[0016]比如方法学文献1发表在2019年的《Lancet Oncology》上，通过回顾性、多中心诊断研究，实现了 基于深度学习算法分析超声图像的甲状腺癌良恶性判断方法。
[0017]比如综述性文献2发表在2017年的《中国癌症杂志》上，系统综述了机器学习在甲状腺肿瘤超声诊 断、细胞学诊断中具有较好的应用。然而，超声和细胞学诊断都是以图像为基础。
[0018]上述两篇典型文献提出了基于机器学习图像识别技术的甲状腺肿瘤良恶性判定方法。然而，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于敞开式离子源的甲状腺恶性肿瘤诊断系统，其包括以下部分：(S1)、样品前处理试剂盒，所述试剂盒包括有机溶剂；(S2)、敞开式离子源联用质谱设备；(S3)、可选的，计算机模块和处理器，用于构建机器学习模型并获得待测样品结果。2.权利要求1所述的恶性肿瘤诊断系统，其中所述的恶性肿瘤还选自肺癌、乳腺癌、前列腺癌等术前常用穿刺液进行明确诊断的恶性肿瘤。3.权利要求1所述的恶性肿瘤诊断系统，其中所述试剂盒包括穿刺液和有机溶剂、穿刺液保存液和有机溶剂、或穿刺液保存液的上清液和有机溶剂，优选穿刺液、穿刺液保存液或穿刺液保存液的上清液与有机溶剂的体积比为1:1
‑
5。4.权利要求3所述的恶性肿瘤诊断系统，其中穿刺液保存液为液基细胞保存液，优选美国BD公司液基细胞保存液。5.权利要求1
‑
3任一项所述的恶性肿瘤诊断系统，其中所述的有机溶剂为低级醇和C≦10的短链羧酸的组合，其中所述的低级醇优选甲醇、乙醇、丙醇、异丙醇、丙二醇，最优选乙醇；C≦10的短链羧酸优选甲酸、乙酸、丙酸、丁酸、戊酸，最优选甲酸。6.权利要求4所述的恶性肿瘤诊断系统，其中所述C≦10的短链羧酸占有机溶剂的0.05
‑
10vol％，优选0.1
‑
1vol％，最优选0.35vol％。7.权利要求1所述的恶性肿瘤诊断系统，其中所述的敞开式离子源联用质谱设备为探针电喷雾离子源联用质谱；优选PESI或DCBI。8.权利要求1或2所述的甲状腺恶性肿瘤诊断系统，所述计算机模块和处理器预置用于处理质谱检测结果的机器学习软件，其支持处理向量机模型(SVM)或者随机森林(RF)模型；优选eMSTA solution软件。9.一种用于基于敞开式离子源甲状腺恶性肿瘤诊断的样品前处理方法，其包括以...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓东，陈振贺，曹磊，钟定荣，李洁，王也，
申请(专利权)人：中日友好医院，
类型：发明
国别省市：