【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物医学计算领域，尤其涉及一种胰岛细胞功能和胰岛素敏感性计算系统。
技术介绍
1、糖尿病是由遗传和环境因素共同引起的一组以高血糖为主要特征的疾病，是临床上常见的内分泌代谢病，也是全球最普遍的慢性非传染病之一。胰岛素抵抗(insulinresistance,ir)和胰岛细胞功能(beta cell function,bcf)的减退是糖尿病发生根本的病理改变。胰岛素不能有效地促进周围组织摄取葡萄糖及抑制肝脏葡萄糖输出，则称为ir或胰岛素敏感性(insulin sensitivity，si)下降。如果胰岛细胞能够产生足够的胰岛素代偿胰岛素抵抗，血糖可以维持正常水平；反之，如果胰岛功能不足以弥补胰岛素抵抗的缺陷，血糖就会增高并逐渐发展为糖尿病。
2、为了定量胰岛素敏感性和和胰岛细胞功能，cobelli研究团队开发了口服微小模型(oral minimal model,omm)，并使用saamii软件进行商业应用，如创新药开发中作为药效指标评估药物对患者的胰岛素敏感性和胰岛细胞功能影响。但该模型由于是个体模型，因此需要采集每个受试者至少11个时间点血样，得到完整的血糖、胰岛素及c肽-时间曲线，才能计算胰岛素敏感性和胰岛细胞功能，但临床上11个点的采样过多，给实际操作中带来很大困难。并且，个体模型在使用时，需要对每个受试者数据计算，因为有时个体差异大需要手动调整软件参数设置，通常不能批量进行，费时费力。
技术实现思路
1、鉴于上述的分析，本专利技术实施例旨在提供一种胰岛
2、本专利技术的目的主要是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术提供了一种胰岛细胞功能和胰岛素敏感性计算系统包括：
4、信息获取模块，用于获取待检测人体的基本信息、葡萄糖血浆浓度测定值、胰岛素血清浓度测定值和c肽血清浓度测定值；
5、测定曲线生成模块，用于基于多个所述葡萄糖血浆浓度测定值和多个所述c肽血清浓度测定值分别生成葡萄糖血浆浓度测定曲线和c肽血清浓度测定曲线；
6、群体非线性混合效应模型参数计算模块包括群体葡萄糖口服微小模型和群体c肽口服微小模型；其中，基于所述基本信息构建外源性葡萄糖输入速率以得到群体葡萄糖口服微小模型；群体葡萄糖口服微小模型用于拟合葡萄糖血浆浓度估计曲线并通过将葡萄糖血浆浓度估计曲线近似至葡萄糖血浆浓度测定曲线得到所述待检测人体的胰岛素敏感性；所述群体c肽口服微小模型用于得到胰岛细胞功能。
7、进一步的，所述基本信息包括待检测人体的体重和待检测人体的口服葡萄糖量。
8、进一步的，基于所述待检测人体的口服葡萄糖量使用如下公式计算得到零级吸收速率rin：
9、
10、其中，d为待检测人体的口服葡萄糖量；f为生物利用度；tabs为零级吸收时间；
11、基于所述待检测人体的体重和所述零级吸收速率rin得到外源性葡萄糖输入速率。
12、进一步的，使用如下公式得到外源性葡萄糖输入速率：
13、
14、其中，kel为一级消除速率；bw为待检测人体的体重；tabs为零级吸收时间；t为采样时间。
15、进一步的，所述群体葡萄糖口服微小模型结构如下：
16、
17、其中，si为待检测人体的胰岛素敏感性；q(t)为在采样时间t时的血浆葡萄糖量；clg为胰岛素低于浓度基准值时，胰岛素介导葡萄糖中央室清除率及非胰岛素介导的葡萄糖中央室清除率；cli为胰岛素高于浓度基准值时，胰岛素介导葡萄糖中央室清除率；g(t)为在采样时间t时的葡萄糖浓度；qb为葡萄糖量基础值；gb为葡萄糖浓度基础值；ra(t)为在采样时间t时外源性葡萄糖输入速率；kout为胰岛素外周组织房室消除速率；k’in为胰岛素从中央室到外周组织房室的分布速率与胰岛素消除葡萄糖的效应系数之乘积；i(t)为在采样时间t时的胰岛素血清浓度；ib为胰岛素血清浓度基础值；vg为葡萄糖分布体积。
18、进一步的，所述群体c肽口服微小模型用于拟合c肽血清浓度估计曲线，并将所述c肽血清浓度估计曲线近似至所述c肽血清浓度测定曲线得到所述待检测人体的胰岛细胞功能。
19、进一步的，所述群体c肽口服微小模型结构如下：
20、
21、其中，isr(t)为在采样时间t时高于基础值的c肽分泌速率；k01为c肽中央室的消除速率；k12为c肽从外周室到中央室的分布速率；k21为c肽从中央室到外周室的分泌速率；q1(t)为在采样时间t时c肽在中央室的量；q2(t)为在采样时间t时c肽在外周室的量；y(t)为在采样时间t时静态c肽分泌速率；k为葡萄糖刺激β细胞动态c肽分泌校正系数；g(t)为在采样时间t时葡萄糖浓度；α为胰岛素分泌时间延迟速率；β为葡萄糖高于促c肽分泌阈值时，葡萄糖浓度升高刺激β细胞的c肽分泌速率；h为促c肽分泌的葡萄糖浓度阈值；c1(t)为在采样时间t时c肽中央室浓度；v为c肽中央室分布体积；srb为c肽分泌速率基础值；cpb为c肽血清浓度基础值；gb为葡萄糖浓度基础值；为动态胰岛细胞功能；为静态胰岛细胞功能；为基础胰岛细胞功能；为总体胰岛细胞功能；△g为葡萄糖最高浓度与葡萄糖浓度基础值之差；g(t)为在采样时间t时葡萄糖浓度；t为采样时间。
22、进一步的，所述群体非线性混合效应模型参数计算模块基于所述待检测人体的基本信息、葡萄糖血浆浓度测定值、胰岛素血清浓度测定值，使用nonmem软件，选择focei算法拟合得到所述葡萄糖血浆浓度估计曲线和所述c肽血清浓度估计曲线。
23、进一步的，所述葡萄糖血浆浓度测定值包括空腹和餐后4个采样时间采集的葡萄糖浓度值；
24、所述胰岛素血清浓度测定值包括空腹和餐后4个采样时间采集的胰岛素分泌浓度值；
25、所述c肽血清浓度测定值包括空腹和餐后4个采样时间采集的c肽血清浓度值。
26、进一步的，所述餐后4个采样时间为餐后30分、餐后60分、餐后90分、餐后120分、餐后150分和餐后180分的任意4个时间点。
27、与现有技术相比，本专利技术至少可实现如下有益效果之一：
28、1、本专利技术通过构建群体葡萄糖口服微小模型中的外源性葡萄糖输入速率，相比于现有技术的葡萄糖口服微小模型中需要7个参数拟合葡萄糖在胃肠道吸收的速率曲线，本专利技术仅使用3个参数(一级消除速率kel、零级吸收时间tabs和生物利用度f)即可拟合葡萄糖在胃肠道吸收的速率曲线，降低葡萄糖口服微小模型计算难度，提高模型计算效率。
29、2、本专利技术使用的群体非线性混合效应模型相比于现有技术使用11个采样点得到待检测人体的完整的葡萄糖血浆浓度估计曲线和c肽血清浓度估计曲线，仅使用5个采样点即可模拟出两条曲线，减轻实际操作难度。
30、3、本本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种胰岛细胞功能和胰岛素敏感性计算系统，包括：
2.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述基本信息包括待检测人体的体重和待检测人体的口服葡萄糖量。
3.根据权利要求2所述系统，其特征在于，基于所述待检测人体的口服葡萄糖量使用如下公式计算得到零级吸收速率Rin：
4.根据权利要求3所述系统，其特征在于，使用如下公式得到外源性葡萄糖输入速率：
5.根据权利要求2-4任一项所述系统，其特征在于，所述群体葡萄糖口服微小模型结构如下：
6.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述群体C肽口服微小模型用于拟合C肽血清浓度估计曲线，并将所述C肽血清浓度估计曲线近似至所述C肽血清浓度测定曲线得到所述待检测人体的胰岛细胞功能。
7.根据权利要求6所述系统，其特征在于，所述群体C肽口服微小模型结构如下：
8.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述群体非线性混合效应模型参数计算模块基于所述待检测人体的基本信息、葡萄糖血浆浓度测定值、胰岛素血清浓度测定值，使用NONMEM软件，选择FOCEI算法拟合得到所述葡萄糖
9.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述葡萄糖血浆浓度测定值包括空腹和餐后4个采样时间采集的葡萄糖浓度值；
10.根据权利要求9所述系统，其特征在于，所述餐后4个采样时间为餐后30分、餐后60分、餐后90分、餐后120分、餐后150分和餐后180分的任意4个时间点。
...【技术特征摘要】
1.一种胰岛细胞功能和胰岛素敏感性计算系统，包括：
2.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述基本信息包括待检测人体的体重和待检测人体的口服葡萄糖量。
3.根据权利要求2所述系统，其特征在于，基于所述待检测人体的口服葡萄糖量使用如下公式计算得到零级吸收速率rin：
4.根据权利要求3所述系统，其特征在于，使用如下公式得到外源性葡萄糖输入速率：
5.根据权利要求2-4任一项所述系统，其特征在于，所述群体葡萄糖口服微小模型结构如下：
6.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述群体c肽口服微小模型用于拟合c肽血清浓度估计曲线，并将所述c肽血清浓度估计曲线近似至所述c肽血清浓度测定曲线得到所述待检测人体的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘东阳，刘旭，蒋牧含，
申请(专利权)人：北京大学第三医院北京大学第三临床医学院，
类型：发明
国别省市：
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