构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型的方法技术

本发明专利技术提出了构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型的方法，所述方法包括：分别测定已知患有感染性疾病受试者和已知患有非感染性疾病受试者的生物样本中宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值；分别将所述宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值输入训练器，以感染性疾病和非感染性疾病作为标记，进行训练，以便获得鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型。利用该机器学习模型可以准确鉴定感染性疾病和非感染性疾病，具有重要的科学研究和临床诊断价值。重要的科学研究和临床诊断价值。

【技术实现步骤摘要】
构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型的方法


[0001]本专利技术涉及医疗诊断领域。具体地，本专利技术涉及构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型的方法。

技术介绍

[0002]感染性疾病是指病原体、病原体的增殖和宿主组织对病原及其产生的毒素的反应对机体组织的入侵性疾病，是由感染引起的疾病。非感染性疾病是指不是由病原体感染引起的，而也能导致机体免疫系统激活而引起的疾病，如癌症、阿尔茨海默氏症和癫痫等。对呼吸道感染性疾病(如肺炎)的鉴别、中枢神经系统感染性疾病(如脑炎和脑膜炎)和非感染性疾病的鉴别诊断，尤其是全身细菌感染性疾病在重症监护室中占相当比例。临床症状不典型、进展快、危害严重，因此早期诊断显得尤为重要。故寻找能早期诊断、监测疗效且特异性高的实验室检测指标，对帮助临床及时、准确地早期诊断、早期有效治疗、降低病死率，同时避免滥用抗生素，减少细菌耐药性产生有重要的意义。
[0003]虽然临床对于感染性疾病和非感染性疾病的最终判断往往是基于多种因素(包括临床症状)综合考虑的结果，但是其诊断往往都需依赖于病原学的检测结果。目前临床常规病原检测方法以细菌/真菌培养、病毒PCR与免疫标志物为主，但分离培养阳性率偏低(15％
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20％)且周期过长(3
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5天)，分子检测与血清学检测存在检测目标固定单一等局限。对于微生物鉴定为阴性的样品来说，对感染性疾病和非感染性疾病的鉴别就变得更加困难。对于微生物鉴定为阳性的结果来说，微生物鉴定为阳性并不代表检出的微生物就是致病病原微生物，存在定植和感染的鉴别问题。
[0004]定殖微生物是指微生物(如细菌)存在于人体表面(如皮肤、口腔、肠道或气道)而不会引起人体疾病。病原体感染是指致病的病原体对宿主机体组织的入侵。对于微生物定植来说，各种微生物经常从不同环境落到人体，并能在一定部位定居和不断生长、繁殖后代。也即从临床标本中分离出微生物，但患者没有感染的相应临床症状及体征，一般不需要抗菌药物治疗。微生物定植需要黏附力、适宜的环境及一定的数量。对于病原体感染来说，病原体侵入人体后，进行生长繁殖释放毒性物质并引起机体病理反应的过程，也即从临床标本中分离出致病病原体，患者同时有感染的相应临床症状和体征，需要抗菌药物治疗。
[0005]微生物定植在一定的条件下会发展成病原体感染。微生物的致病力与机体的抵抗力相互“斗争”，当人体免疫力低下，或者服用一些免疫抑制剂后，微生物便有可乘之机，诱发感染。由于定植微生物的致病性是相对的，临床上无法通过患者的临床表现经验诊断至属或种，实验室亦无法单纯依赖培养鉴定技术确定其是感染性病原体还是定植微生物。如果仅仅根据微生物定植结果制定治疗方案就容易照成抗生素的过度使用，而且还可能会诱导微生物耐药。而如果错误的判断了病原体为定植微生物而没有或不足量的使用抗生素，病情可能发展迅猛，甚至导致生命难以挽回。因此，鉴别感染的微生物是定植还是感染是目前临床上感染治疗难点问题之一。
[0006]因此，鉴定感染性疾病和非感染性疾病的方法仍有待研究。

技术实现思路

[0007]本专利技术旨在至少在一定程度上解决现有技术中存在的技术问题。为此，本专利技术提出了构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型的方法、试剂在鉴定感染性疾病和非感染性疾病中的用途、构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型的装置、鉴定感染性疾病和非感染性疾病的系统、电子设备、可执行的存储介质和鉴定感染性病原体和定植性微生物的方法，具有重要的科学研究和临床诊断价值。
[0008]在本专利技术的第一方面，本专利技术提出了一种构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型的方法。根据本专利技术的实施例，所述方法包括：测定已知患有感染性疾病受试者和已知患有非感染性疾病受试者的生物样本中宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值；将获得的宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值输入训练器，以感染性疾病和非感染性疾病作为标记，构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型。
[0009]本申请的专利技术人研究发现，利用生物样本中的宿主基因、微生物丰度或者两者结合，可以准确地鉴定出生物样本中含有定植性微生物或者是感染性病原体，进而可以诊断出生物样本来源的受试者是否患有感染性疾病或者非感染性疾病。由于，基于已知患有感染性疾病受试者和已知患有非感染性疾病受试者的生物样本中宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值构建机器学习模型可以准确地用于鉴定感染性疾病和非感染性疾病。
[0010]在本专利技术的第二方面，本专利技术提出了试剂在鉴定感染性疾病和非感染性疾病中的用途。根据本专利技术的实施例，所述试剂用于检测待测生物样本中宿主基因的表达水平和/或微生物的丰度水平。
[0011]在本专利技术的第三方面，本专利技术提出了一种构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型的装置。根据本专利技术的实施例，所述装置包括：测定单元，所述测定单元用于测定已知患有感染性疾病受试者和已知患有非感染性疾病受试者的生物样本中宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值；训练单元，所述训练单元用于基于输入训练器中的由所述检测单元获得的宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值，以感染性疾病和非感染性疾病作为标记，构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型。
[0012]在本专利技术的第四方面，本专利技术提出了一种鉴定感染性疾病和非感染性疾病的系统。根据本专利技术的实施例，所述方法包括：检测单元，所述检测单元用于检测生物样本中宿主基因的表达量值和/或微生物的丰度值；分析单元，所述分析单元适于将所述宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值输入前述第一方面所述方法获得的机器学习模型中，进行分析，得到分析结果，基于所述分析结果，确定提供所述生物样本的受试者是否患有感染性疾病或非感染性疾病。
[0013]在本专利技术的第五方面，本专利技术提出了一种鉴定感染性病原体和定植微生物的方法。根据本专利技术的实施例，所述方法包括：检测待测生物样本中宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值；将所述宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值输入机器学习模型中，进行分析，得到分析结果；基于所述分析结果，确定提供所述待测生物样本中是否含有感染性病原体或定植微生物。
[0014]在本专利技术的第六方面，本专利技术提出了一种电子设备。根据本专利技术的实施例，所述电子设备包括：存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序以实现如前所第一方面所述方法或者第二方面所述用途中鉴定感染性疾病
和非感染性疾病的方法。
[0015]在本专利技术的第七方面，本专利技术提出了一种可执行的存储介质。根据本专利技术的实施例，所述存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在处理器上运行时，使得所述处理器执行如前述第一方面所述方法或者第二方面所述用途中鉴定感染性疾病和非感染性疾病的方法。
[0016]本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0017]本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型的方法，其特征在于，包括：测定已知患有感染性疾病受试者和已知患有非感染性疾病受试者的生物样本中宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值；将获得的宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值输入训练器，以感染性疾病和非感染性疾病作为标记，构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生物样本选自外周血、脑脊液、肺泡灌洗液、痰液、试子和实体组织中的至少一种。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值输入训练器之前，将所述宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值进行均一化处理，将所得均一化的宿主基因表达量值和/或均一化的微生物相对丰度值输入训练器。4.试剂在鉴定感染性疾病和非感染性疾病中的用途，其特征在于，所述试剂用于检测待测生物样本中宿主基因的表达水平和/或微生物的丰度水平。5.根据权利要求4所述的用途，其特征在于，所述鉴定感染性疾病和非感染性疾病的方法包括：利用所述试剂检测待测生物样本中宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值；将所述宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值输入机器学习模型中，进行分析，得到分析结果；基于所述分析结果，确定提供所述待测生物样本的受试者患有感染性疾病或非感染性疾病；其中，所述机器学习模型是通过权利要求1～3任一项所述构建鉴定感染性疾病和非感染性疾病的机器学习模型的方法获得的。6.根据权利要求5所述的用途，其特征在于，将所述宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值输入机器学习模型之前，将所述宿主基因表达量值和/或微生物相对丰度值进行均一化处理，将所得均一化的宿主基因表达量值和/或均一化的微生物相对丰度值输入机器学习模型；所述试剂选自多重PCR、实时定量PCR、杂交、荧光检测、核酸质谱检测和核酸测序所使用的试剂中的至少一种；所述生物样本选自外周血、脑脊液、肺泡灌洗液、痰液、试子和实体组织中的至少一种。7.根据权利要求1～3任一项所述方法或权利要求4～6任一项所述用途，其特征在于，所述感染性疾病为感染性脑炎，所述非感染性疾病为非感染性脑炎；所述宿主基因包括下列至少之一：MS4A4E、OPHN1、PLK3、ITGB7、NINJ2、STAT3、VRK1、TMEM147、REXO2、LCMT1、VPS54、POLE3、TESC、EMC3、RNF123、MZT2B、MALSU1、DHRS1、LPCAT4、EAPP、RASAL3、TGS1和RNA5S9；所述微生物包括下列至少之一：Enterobacter、Apibacter、Caedibacter、Alternaria、Gudongella、Drancourtella、Nitrincola、Cyphellophora、Acinetobacter、Propionicicella、Zhengella和Halorientalis；优选地，所述宿主基因至少包括MS4A4E和OPHN1的至少之一；
或者所述宿主基因至少包括MS4A4E和OPHN1的至少之一和/或下列至少之一：PLK3、ITGB7、NINJ2、STAT3、VRK1、TMEM147、REXO2、LCMT1、VPS54、POLE3、TESC、EMC3、RNF123、MZT2B、MALSU1、DHRS1、LPCAT4、EAPP、RASAL3、TGS1和RNA5S9；所述微生物至少包括Enterobacter；或者所述微生物至少包括Enterobacter和/或下列至少之一：Apibacter、Caedibacter、Alternaria、Gudongella、Drancourtella、Nitrincola、Cyphellophora、Acinetobacter、Propionicicella、Zhengella和Halorientalis。8.根据权利要求1～3任一项所述方法或权利要求4～6任一项所述用途，其特征在于，所述感染性疾病为感染性肺炎，所述非感染性疾病为非感染性肺炎；所述宿主基因包括下列至少之一：ABCB6、FNIP1、CFTRP2、COX6CP2、DNAL4、GDF5
‑
AS1、KLHL41、KRTAP9
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2、MIR1283
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2、MIR3689D2、MIR654、MRPS6、MTND4LP24、MTNR1A、PTGES3P4、RNA5SP360、RNU6
‑
1029P、RNU6
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1044P、RNU6
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1144P、RNU6
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1183P、RNU6
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120P、RNU6
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1312P、RNU6
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1314P、RNU6
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187P、RNU6
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493P、RNU6
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698P、RNU6
‑
743P、RNU6
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【专利技术属性】
技术研发人员：祝中一，麻锦敏，陈唯军，
申请(专利权)人：深圳华大基因股份有限公司，
类型：发明
国别省市：