一组诊断颈动脉体瘤的标志物及其应用制造技术

本发明专利技术属于生物医学领域，具体涉及一组诊断颈动脉体瘤的标志物及其应用。本发明专利技术所述血液代谢物包括衣康酸、磷酸乙醇胺、γ

【技术实现步骤摘要】
一组诊断颈动脉体瘤的标志物及其应用


[0001]本专利技术属于生物医学领域，具体涉及一组诊断颈动脉体瘤的标志物及其应用。

技术介绍

[0002]颈动脉体瘤（CBT）是位于颈动脉分叉处的一种罕见肿瘤，可侵犯颅神经和颈动脉，甚至造成脑缺血和卒中，导致严重后果。颈动脉体瘤的发病率约为30,000分之一，临床少见，诊治经验较为有限。
[0003]颈动脉体瘤通常表现为生长缓慢、无压痛的颈部肿块，由于临床症状细微而经常延误了诊断，多数患者因局部发现包块或压迫邻近血管、神经引起症状就诊。颈动脉体瘤诊断时应注意与其他颈部肿块区分，例如淋巴结炎、颈动脉瘤、唾液腺肿瘤、鳃裂囊肿和淋巴结转移、血管畸形、异位甲状腺、尤文氏肉瘤。
[0004]颈动脉体瘤病因尚不清楚。一般认为，非遗传性或散发颈动脉体瘤与慢性缺氧、长期居住于高原地区以及遗传因素有关。高原地区人群由于长期慢性缺氧刺激颈动脉体组织代偿性增生，是颈动脉体瘤发病的重要因素。颈动脉体瘤对放化疗不敏感，手术切除是目前唯一有效的治疗方法，但由于肿瘤富血供且局部解剖复杂，手术难度大，术中出血和神经血管损伤风险高，甚至发生卒中和死亡。目前为止，临床上尚无药物可以治疗颈动脉体瘤，颈动脉体瘤生物标志物的鉴定有助于揭示颈动脉体瘤可能的病理生理机制并发现潜在的治疗靶点。
[0005]代谢组学是基因组学、蛋白质组学和转录组学下游的新兴研究领域。人体中有40,000多种代谢物，其浓度可提供个体当前健康状况的快照。代谢组是由代谢产生的低分子量化合物（诸如代谢底物和产物、脂质、小肽、维生素和其它蛋白质辅助因子）的定量集合。代谢组处于转录组和蛋白质组的下游，因此从正常状态发生的任何变化都会被放大，并且在数值上更易于处理。

技术实现思路

[0006]本专利技术通过对来自颈动脉体瘤患者和健康对照的血浆进行了靶向代谢质谱分析，确定了颈动脉体瘤新型的术前筛查及诊断生物标志物。
[0007]具体地，本专利技术提供以下技术方案：本专利技术提供了颈动脉体瘤（CBT）诊断模型的构建方法，所述方法包括以下步骤：1）收集颈动脉体瘤患者和健康对照的血液代谢物的浓度检测结果，所述血液代谢物包括以下1种、2种、3种或4种：衣康酸、磷酸乙醇胺、γ
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羧基
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谷氨酸、磷酸胆碱；2）根据步骤1）收集的信息构建诊断模型；或者，所述方法包括以下步骤：1）收集受试者的血液或血浆，检测血液代谢物的浓度，所述血液代谢物包括以下1种、2种、3种或4种：衣康酸、磷酸乙醇胺、γ
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羧基
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谷氨酸、磷酸胆碱；2）对受试者进行临床诊断，并将受试者分为颈动脉体瘤患者组和健康对照组；
[0008]3）根据步骤1）的检测结果以及步骤2）的诊断结果构建诊断模型。
[0009]优选地，所述血液代谢物包括衣康酸、磷酸乙醇胺和磷酸胆碱。
[0010]优选地，所述血液代谢物是衣康酸、磷酸乙醇胺和磷酸胆碱的组合。
[0011]术语“受试者”或“疑似患者”可以互换地使用。该术语包括但不限于人、非人类动物。该术语不指示具体的年龄或性别，因此，预期涵盖成体和新生的受试者以及胎儿，无论性别。
[0012]优选地，所述构建诊断模型的方法包括但不限于分类与逻辑回归（Logistic Regression）、k
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最近邻算法（K
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Nearest Neighbor，kNN）、朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、决策树（Decision Tree，DT）、随机森林（Random Forests，RF）、回归树（Classificationand Regression Trees，CART）、梯度提升决策树（Gradient Boosting DecisionTree，GBDT）、xgboost（eXtreme Gradient Boosting）、轻量级梯度提升机器（LightGradient Boosting Machine，LightGBM）、梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）、LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）等。
[0013]优选地，所述检测血液代谢物的浓度所使用的方法包括：核磁共振波谱技术（Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy）、质谱法（Mass spectrometry）、色谱法（chromatography）、傅里叶变换离子回旋共振（Fourier
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transform ion cyclotron resonance）、离子迁移率光谱（ion
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mobility spectrometry）、电化学检测（electrochemical detection）、拉曼光谱（Raman spectroscopy）或放射性标签（radiolabel）中的一种或多种。
[0014]优选地，所述临床诊断的方法包括CT（Computed Tomography，即电子计算机断层扫描）检查、数字减影血管造影（DSA）、磁共振成像（MRI）、磁共振血管造影（MRA）、组织病理检查。
[0015]具体地，所述CT检查包括颈部平扫、颈部增强及头颈部CT血管成像（CT angiography，CTA）。
[0016]具体地，本专利技术通过CTA方法进行了诊断。
[0017]优选地，所述收集颈动脉体瘤患者和健康对照的血液或血浆的方法是本领域所常规使用的。
[0018]本文所用，术语“健康对照”是指由医生基于定性或定量测试结果诊断为未患有颈动脉体瘤的受试者或受试者组，所述方法包括本专利技术所述临床诊断的方法。
[0019]另一方面，本专利技术提供了检测血液代谢物的试剂在制备颈动脉体瘤诊断产品中的应用，所述血液代谢物包括以下1种、2种、3种或4种：衣康酸、磷酸乙醇胺、γ
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谷氨酸、磷酸胆碱。
[0020]优选地，所述血液代谢物包括衣康酸、磷酸乙醇胺和磷酸胆碱。
[0021]优选地，所述检测血液代谢物的试剂是检测血液代谢物的浓度（丰度）的试剂。
[0022]优选地，所述检测血液代谢物的试剂包括以下方法中所使用的试剂：核磁共振波谱技术（Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy）、质谱法（Mass spectrometry）、色谱法（chromatography）、傅里叶变换离子回旋共振（Fourier
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transform ion cyclotron reson本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.颈动脉体瘤诊断模型的构建方法，所述方法包括以下步骤：1）收集颈动脉体瘤患者和健康对照的血液代谢物的浓度检测结果，所述血液代谢物包括以下1种、2种、3种或4种：衣康酸、磷酸乙醇胺、γ
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羧基
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谷氨酸、磷酸胆碱；2）根据步骤1）收集的信息构建诊断模型；或者，所述方法包括以下步骤：1）收集受试者的血液或血浆，检测血液代谢物的浓度，所述血液代谢物包括以下1种、2种、3种或4种：衣康酸、磷酸乙醇胺、γ
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羧基
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谷氨酸、磷酸胆碱；2）对受试者进行临床诊断，并将受试者分为颈动脉体瘤患者组和健康对照组；3）根据步骤1）的检测结果以及步骤2）的诊断结果构建诊断模型。2.如权利要求1所述构建方法，所述血液代谢物包括衣康酸、磷酸乙醇胺和磷酸胆碱。3.如权利要求1所述构建方法，所述构建诊断模型的方法包括但不限于分类与逻辑回归、k
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最近邻算法、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、回归树、梯度提升决策树、xgboost、轻量级梯度提升机器、梯度提升机、LASSO、卷积神经网络。4.如权利要求1所述构建方法，所述检测血液代谢物的浓度所使用的方法包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建强，吕彦泽，郑月宏，
申请(专利权)人：中国医学科学院北京协和医院，
类型：发明
国别省市：