预测缺血性脑卒中患者不良预后的生物标志物组、试剂盒和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种预测缺血性脑卒中患者不良预后的生物标志物、试剂盒和系统，涉及分子诊断技术领域。本发明专利技术公开的生物标志物组包括蛋白标志物组和单核苷酸多态性(SNP)标志物组。利用本发明专利技术提供的生物标志物组、试剂盒和系统可以更好的预测缺血性脑卒中患者病后3个月死亡或严重残疾的发生风险，以便及早识别出缺血性脑卒中不良预后的高风险患者，并指导医生采取相应的治疗和护理措施来预防缺血性脑卒中患者病后死亡或严重残疾的发生，具有重要的临床和公共卫生意义。的临床和公共卫生意义。的临床和公共卫生意义。

【技术实现步骤摘要】
预测缺血性脑卒中患者不良预后的生物标志物组、试剂盒和系统


[0001]本专利技术涉及分子诊断
，具体而言，涉及一种预测缺血性脑卒中患者不良预后的生物标志物、试剂盒和系统。

技术介绍

[0002]脑卒中是我国成人致死和致残的主要原因。2016年全球疾病负担研究显示，我国25岁以上人群的脑卒中终生发病风险为39.3％，位居全球首位。近年来，中国的脑卒中(尤其是缺血性脑卒中)负担日渐加重，成为我国的重大公共卫生问题，给患者、家庭乃至整个社会带来了巨大的经济负担。
[0003]缺血性脑卒中是一种复杂病症，由多种病理生理学途径共同参与，常见的病后不良预后主要包括死亡、残疾和脑卒中再发等。目前已知的缺血性脑卒中不良预后的传统危险因素包括性别、年龄、吸烟、高血压等。研究表明，相比较于单独的传统因素，多种传统因素的组合可能在缺血性脑卒中患者不良预后的预测方面可以发挥更好的预测效能。由于这些传统危险因素只能解释部分不良预后的发生，所以基于传统危险因素所构建的预测模型对于缺血性脑卒中患者不良预后的预测能力也还存在着一定的改善空间。因此，寻找与缺血性脑卒中患者预后有关的蛋白标志物和遗传标志物，或可构建涵盖多个病理生理学途径的改善型预测模型，可以进一步提高对不良预后的预测和早期识别具有高风险患者的能力，有助于不良预后的早发现和早干预。
[0004]鉴于此，特提出本专利技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供预测缺血性脑卒中患者不良预后的生物标志物组、试剂盒和系统。通过本专利技术提供的生物标志物组、试剂盒和系统可以更好的预测缺血性脑卒中患者病后3个月的不良结局发生风险，以便及早识别出缺血性脑卒中不良预后的高风险患者，并指导医生采取相应的治疗和护理措施来预防缺血性脑卒中患者不良预后的发生，具有重要的临床和公共卫生意义。
[0006]本专利技术是这样实现的：
[0007]一方面，本专利技术提供一种用于预测缺血性脑卒中患者不良预后的生物标志物组，该生物标志物组适用于与传统因素联合以预测缺血性脑卒中患者不良预后，所述生物标志物组包括蛋白标志物组和SNP标志物组；
[0008]所述蛋白标志物组包括如下蛋白：肝细胞生长因子(HGF)、半乳糖凝集素3(Galectin
‑
3)、高敏C反应蛋白(hsCRP)、S100钙结合蛋白A8/A9复合物蛋白(S100A8/A9)、Netrin
‑
1、骨调素(Osteopontin)、趋化因子配体21(CCL21)和血管生成素样蛋白4(ANGPTL4)；
[0009]所述SNP标志物组包括如下SNP：rs12248560、rs17346334、rs2149041、rs4244285、
rs429358、rs465401、rs5745695和rs704；
[0010]所述传统危险因素包括：性别、年龄、吸烟情况、收缩压、NIHSS评分、糖尿病史以及低密度脂蛋白胆固醇(LDL
‑
C)浓度水平。
[0011]所述蛋白标志物组均在缺血性脑卒中发生发展的可能病理机制中发挥关键作用。另一方面，在临床研究中也表明这些生物标志物在预测缺血性脑卒中患者的不良预后发生风险方面具有潜在的预测价值。
[0012]SNP标志物组与缺血性脑卒中患者不良预后之间的关联尚不十分明确，但这些SNP所属基因可能与缺血性脑卒中病理相关的功能或通路有关。间接地表明这些SNP可能在缺血性脑卒中的发生发展乃至预后中可能发挥了至关重要的作用。
[0013]本专利技术首次公开上述蛋白标志物组和SNP标志物组可用于缺血性脑卒中患者不良预后的预测，联合传统危险因素，可以更好的预测缺血性脑卒中患者病后3个月的不良结局发生风险，以便及早识别出缺血性脑卒中不良预后的高风险患者，指导医生采取相应的治疗和护理措施来预防缺血性脑卒中患者不良预后的发生，具有重要的临床和公共卫生意义。
[0014]可选地，在一些实施方案中，所述不良预后是指缺血性脑卒中患者病后3个月死亡或严重残疾的风险。
[0015]另一方面，本专利技术提供一种用于预测缺血性脑卒中患者不良预后的检测试剂盒，其包括检测如上所述的生物标志物组的检测试剂，所述检测试剂包括所述检测蛋白标志物组的第一检测试剂，和检测所述SNP标志物组基因型的第二检测试剂。
[0016]基于本领域已知的技术，本领域技术人员可以很容易地获得检测上述蛋白标志物组蛋白浓度和SNP标志物组基因型的试剂。例如ELISA试剂，以及相应的蛋白抗体；又例如适用于SNPscan
TM
多重SNP分型、通过直接测序法(PCR
‑
测序法)、Taqman
‑
MGB探针SNP分型、PCR
‑
RFLP酶切SNP分型、PCR
‑
LDR连接酶检测SNP分型、Multiplex SNaPshot SNP分型、Sequenom MassArray SNP分型、以及KASP SNP分型等技术平台检测SNP基因型的试剂等。
[0017]可选地，在一些实施方案中，所述不良预后是指缺血性脑卒中患者病后3个月死亡或严重残疾的风险。
[0018]可选地，在一些实施方案中，所述试剂盒的检测样本为血浆或血清或DNA。
[0019]另一方面，本专利技术提供检测试剂在制备用于预测缺血性脑卒中患者不良预后的检测试剂盒中的应用，所述检测试剂包括检测蛋白标志物组中蛋白浓度的第一检测试剂，和检测SNP标志物组中SNP基因型的第二检测试剂；
[0020]所述蛋白标志物组包括如下蛋白：HGF、Galectin
‑
3、hsCRP、S100A8/A9、Netrin
‑
1、Osteopontin、CCL21和ANGPTL4；
[0021]所述SNP标志物组包括如下SNP：rs12248560、rs17346334、rs2149041、rs4244285、rs429358、rs465401、rs5745695和rs704。
[0022]另一方面，本专利技术提供一种预测缺血性脑卒中患者不良预后的系统，所述系统包括信息获取模块、计算模块和预测模块；
[0023]所述信息获取模块，用于执行获取待预测缺血性脑卒中患者传统危险因素信息和所述的基础信息的操作；
[0024]所述基础信息包括所述传统危险因素信息、蛋白标志物信息、以及SNP标志物信
息；
[0025]其中，所述传统危险因素信息包括如下指标的信息：性别、年龄、吸烟情况、收缩压、NIHSS评分、糖尿病史以及低密度脂蛋白胆固醇(LDL
‑
C)浓度水平，
[0026]所述蛋白标志物信息包括如下蛋白的浓度水平信息：HGF、Galectin
‑
3、hsCRP、S100A8/A9、Netrin
‑
1、Osteopontin、CCL21和ANGPTL4，
[0027]所述SNP标志物信息包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于预测缺血性脑卒中患者不良预后的生物标志物组，该生物标志物组适用于与传统危险因素联合以预测缺血性脑卒中患者不良预后，其特征在于，所述生物标志物组包括蛋白标志物组和SNP标志物组；所述蛋白标志物组包括如下蛋白：HGF、Galectin
‑
3、hsCRP、S100A8/A9、Netrin
‑
1、Osteopontin、CCL21和ANGPTL4；所述SNP标志物包括如下SNP：rs12248560、rs17346334、rs2149041、rs4244285、rs429358、rs465401、rs5745695和rs704；所述传统危险因素包括：性别、年龄、吸烟情况、收缩压、NIHSS评分、糖尿病史以及LDL
‑
C浓度。2.根据权利要求1所述的生物标志物组，其特征在于，所述不良预后是指缺血性脑卒中患者病后3个月死亡或严重残疾的风险。3.一种用于预测缺血性脑卒中患者不良预后的检测试剂盒，其特征在于，其包括检测如权利要求1所述的生物标志物组的检测试剂，所述检测试剂包括所述检测蛋白标志物组的第一检测试剂，和检测所述SNP标志物组基因型的第二检测试剂。4.根据权利要求3所述的试剂盒，其特征在于，所述试剂盒的检测样本为血浆或血清或DNA。5.检测试剂在制备用于预测缺血性脑卒中患者不良预后的检测试剂盒中的应用，其特征在于，所述检测试剂包括检测蛋白标志物组中蛋白浓度的第一检测试剂和检测SNP标志物组基因型的第二检测试剂；所述蛋白标志物组包括如下蛋白：HGF、Galectin
‑
3、hsCRP、S100A8/A9、Netrin
‑
1、Osteopontin、CCL21和ANGPTL4；所述SNP标志物组包括如下SNP：rs12248560、rs17346334、rs2149041、rs4244285、rs429358、rs465401、rs5745695和rs704。6.一种预测缺血性脑卒中患者不良预后的系统，其特征在于，所述系统包括信息获取模块、计算模块和预测模块；所述信息获取模块，用于执行获取待预测缺血性脑卒中患者的基础信息的操作；所述基础信息包括传统危险因素信息、蛋白标志物信息、以及SNP标志物信息；其中，所述传统危险因素信息包括如下指标的信息：性别、年龄、吸烟情况、收缩压、NIHSS评分、糖尿病史以及LDL
‑
C浓度水平；所述蛋白标志物信息包括如下蛋白的浓度水平信息：HGF、Galectin
‑
3、hsCRP、S100A8/A9、Netrin
‑
1、Osteopontin、CCL21和ANGPTL4；所述SNP标志物信息包括如下SNP的基因型信息：rs12248560、rs17346334、rs2149041、rs4244285、rs429358、rs465401、rs5745695和rs704；所述计算模块，用于执行基于所述基础信息计算传统危险因素评分(TRS)、生物标志物评分(BMS)和遗传风险评分(GRS)的操作；所述预测模块，用于执行基于所述传统危险因素评分、所述生物标志物评分和遗传风险评分预测缺血性脑卒中患者的不良预后风险情况。7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，计算所述TRS的公式如下：TRS＝
‑
4.8340+0.0964
×
A1+0.6782
×
A2
‑
0.2524
×
A3+0.00707
×
A4+0.2893
×
A5+
0.2554
×
A6+0.1292
×
A7；其中，若性别为女性，则A1＝0，若性别为男性，则A1＝1，若年龄<65岁，则A2＝0，若年龄≥...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱正保，张凯欣，郭道遐，仲崇科，车碧众，郑小巍，张永红，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：