生物标志物组合及其在预测ASD疾病中的应用的制作方法

本发明属于生物医药技术和诊断领域，具体涉及一种生物标志物组合及其在预测asd中的应用。

背景技术：

1、自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder,asd)是一种广泛性发病于婴幼儿时期的精神发育障碍性疾病，主要表现为社交沟通障碍、兴趣或活动范围狭窄以及重复刻板行为，并常伴有不同程度的精神发育迟滞、情绪不稳定、睡眠障碍等精神行为障碍。在这个谱系障碍中，儿童自闭症是儿童精神类疾病当中最为严重的一种。在过去的十年中，asd的诊断在全球范围内越来越流行。中国占世界人口的22％，截至2020年，中国asd患病率为0.7％，明显低于美国1.7％的患病率，造成这一差异的原因可能是遗传因素、环境因素和确诊手段等。

2、目前，常用的诊断asd的手段包括以下几个方面：精神障碍诊断与统计手册(dms-5)、孤独症诊断观察量表(ados)、孤独症行为量表(autism behavior checklist，abc)、儿童孤独症评定量表(childhoodautism rating scale，cars)、语言及智力筛查表及其他评判量表、脑电图、核磁共振成像等。尽管临床上会从多角度筛查疾病，但现有诊断手段存在的主要问题是诊断量表主观性强，容易造成漏诊误诊，且评估时间短导致有些患者的真实情况未能反映出来，此外，大多数患者通过脑电图、磁共振未能发现问题。因此，借助医学测试(如血液测试)探索出一种asd早期筛查诊断的分子标志物，显得尤为重要。

3、分子标志物一般是指可供客观测定和评价的一个普通生理或病理或治疗过程中的某种特征性的生化指标。血液测试可以提供血液中蛋白分子表达水平的变化情况，这不仅可以帮助我们筛查诊断早期的自闭症谱系障碍患者，也可以为研究自闭症谱系障碍的产生提供新的解决思路。自闭症谱系障碍的及时干预及时治疗，会有很好的收效。因此，发明一种新型、非侵入性、的用于自闭症谱系障碍的早期辅助诊断试剂盒，具有重大的社会经济意义以及临床应用前景。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供一种生物标志物组合及其在预测自闭症谱系障碍疾病中的应用。

2、本发明第一方面提供一种生物标志物组合在制备预测自闭症谱系障碍疾病的产品中的应用，其中，所述生物标志物组合由aldh2、arf5、atp6ap1、cd14、cdc37、col1a2、cybb、dst、f7、fah、fgb、glod4、gnpda2、hbe1、hmgcl、hspa1l、ighd、immt、itga6、mcam、mrc1、msl1、myl12b、nucb1、ogdh、pf4、pf4v1、pfn1、potej、procr、psma3、ptprg、rps3、scp2、tpi1、vasn、anxa5、asah1、cald1、cse1l、exoc1、fth1、gnpda1、hspa8、itgb1、mta2、olfm4、mapk1、rps27a、sod1、tpm1和ubc组成。

3、本发明所述的自闭症谱系障碍疾病可包括轻中度自闭症谱系障碍疾病和重度自闭症谱系障碍疾病。

4、本发明第二方面提供一种用于检测生物标志物组合的试剂组合，所述生物标志物组合由aldh2、arf5、atp6ap1、cd14、cdc37、col1a2、cybb、dst、f7、fah、fgb、glod4、gnpda2、hbe1、hmgcl、hspa1l、ighd、immt、itga6、mcam、mrc1、msl1、myl12b、nucb1、ogdh、pf4、pf4v1、pfn1、potej、procr、psma3、ptprg、rps3、scp2、tpi1、vasn、anxa5、asah1、cald1、cse1l、exoc1、fth1、gnpda1、hspa8、itgb1、mta2、olfm4、mapk1、rps27a、sod1、tpm1和ubc组成。

5、在某一较佳实施方案中，所述试剂组合用于检测所述生物标志物组合的表达水平。

6、在某一较佳实施方案中，所述试剂组合包括与所述生物标志物特异性结合的试剂，或者包括与编码所述生物标志物的核酸特异性杂交的生物分子试剂。

7、在某一较佳实施方案中，所述试剂组合包括用于基因组、转录组和/或蛋白质组测序的试剂。

8、在某一较佳实施方案中，所述表达水平为蛋白表达水平和/或mrna转录水平，和/或，所述生物分子试剂选自引物、探针和抗体中的一种或多种。

9、优选地，所述蛋白表达水平通过质谱、芯片例如蛋白质芯片或微流控芯片、数字式单分子免疫阵列、elisa、放射免疫测定法、免疫透射比浊法、免疫组织化学法和western印迹的方法中的一种或多种进行检测。

10、本发明第三方面提供一种生物标志物组合，所述生物标志物组合由aldh2、arf5、atp6ap1、cd14、cdc37、col1a2、cybb、dst、f7、fah、fgb、glod4、gnpda2、hbe1、hmgcl、hspa1l、ighd、immt、itga6、mcam、mrc1、msl1、myl12b、nucb1、ogdh、pf4、pf4v1、pfn1、potej、procr、psma3、ptprg、rps3、scp2、tpi1、vasn、anxa5、asah1、cald1、cse1l、exoc1、fth1、gnpda1、hspa8、itgb1、mta2、olfm4、mapk1、rps27a、sod1、tpm1和ubc组成。

11、本发明第四方面提供一种试剂盒，所述试剂盒包含如本发明第二方面所述的试剂组合和/或如本发明第三方面所述的生物标志物组合。

12、本发明第五方面提供一种构建自闭症谱系障碍疾病预测模型的方法，所述方法包括：将样本中的生物标志物组合对应的蛋白表达数据输入含逻辑回归模型的r语言caret包中进行机器学习，得到自闭症谱系障碍疾病预测模型；

13、所述生物标志物组合由aldh2、arf5、atp6ap1、cd14、cdc37、col1a2、cybb、dst、f7、fah、fgb、glod4、gnpda2、hbe1、hmgcl、hspa1l、ighd、immt、itga6、mcam、mrc1、msl1、myl12b、nucb1、ogdh、pf4、pf4v1、pfn1、potej、procr、psma3、ptprg、rps3、scp2、tpi1、vasn、anxa5、asah1、cald1、cse1l、exoc1、fth1、gnpda1、hspa8、itgb1、mta2、olfm4、mapk1、rps27a、sod1、tpm1和ubc组成。

14、在某一较佳实施方案中，所述样本为体液外泌体。

15、在某一较佳实施方案中，所述样本来自血液、尿液、唾液或脑脊液。

16、优选地，所述血液为血清或血浆。

17、在某一较佳实施方案中，在进行机器学习前，所述样本经dia方式采集所述蛋白质表达数据，并通过firmiana软件进行肽段匹配。

18、在某一较佳实施方案中，所述样本来自包括自闭症谱系障碍疾病患者和健康人。

19、在某一较佳实施方案中，将所述生物标志物组合对应的蛋白的fot作为蛋白质表达数据输入逻辑回归模型的r语言caret包中进行机器学习。

20、在某一较佳实施方案中，输入逻辑回归模型的蛋白表达数据满足：样本中所述生物标志物组合对应的蛋白表达为健康人的相应蛋白表达1.5或1.5以上，且t-test检验p值小于0.05。

21、在某一较佳实施方案中，所述肽段匹配利用uniprot人类蛋白质数据库。

22、在某一较佳实施方案中，在进行机器学习前，对所述样本进行分组，得到建模组样本和验证组样本，建模组样本用于自闭症谱系障碍疾病预测模型构建，验证组样本用于验证所述自闭症谱系障碍疾病预测模型。

23、在某一较佳实施方案中，输入逻辑回归模型的蛋白表达数据为蛋白丰度大于或大于等于30％。

24、在某一较佳实施方案中，采用验证组样本进行验证的步骤包括：计算样本中生物标志物组合的蛋白表达数据的特异性曲线的线下面积、灵敏度和特异性；并根据所述线下面积、灵敏度和特异性判断预测模型的准确性。

25、在某一较佳实施方案中，所述方法中还包括判断样本是否患自闭症谱系障碍疾病，当预测样本为自闭症谱系障碍疾病的概率大于或大于等于0.5，则判断为患病，当预测样本为不患自闭症谱系障碍的概率大于或大于等于0.5，则判断为正常。

26、在本发明一较佳实施方案中，所述蛋白质表达数据通过lc-ms技术得到，使用dia检测方式采集。

27、优选地，所述dia检测方式采集的数据经firmiana软件进行肽段匹配。更优选地，所述肽段匹配的数据库为uniprot人类蛋白质数据库。

28、在某一较佳实施方案中，将所述生物标志物组合对应的蛋白的fot作为蛋白质表达数据输入逻辑回归模型的r语言caret包中进行机器学习。

29、进一步优选地，采用firmiana处理后的蛋白质表达数据：使用无标签的基于强度的绝对定量(ibaq)方法进行蛋白质定量，计算各蛋白质的fot(fraction of total，定义为该蛋白质的ibaq(intensity-based absolute-protein-quantification)除以样品中所有已鉴定蛋白质的总ibaq)，并将各蛋白的fot作为蛋白质表达数据输入逻辑回归模型。

30、本发明第六方面提供一种自闭症谱系障碍疾病的预测模型，所述预测模型通过如本发明第五方面所述的方法构建获得。

31、本发明第七方面提供一种针对自闭症谱系障碍疾病的预测系统，所述预测系统包括分析判断模块，所述分析判断模块中含有如本发明第五方面所述的预测模型，用于判断本是否患自闭症谱系障碍疾病的概率；

32、其中，所述生物标志物组合由acadvl、acta1、acta2、actc1、ap2a2、arhgef6、blvrb、calr、cfhr3、cfhr4、esd、clip1、cope、bag2、csn1s1、dbi、ddr1、eif5b、fbn1、fth1、glud2、gosr2、h2ac21、h2ax、hrnr、kank2、mat2b、mcm2、ppib、psme1、qsox1、mmrn2、ranbp2、serpinb3、sparc、sod1、supt16h、synm、tubb2a、tubb2b、tubb4a、usp14、txnrd1和utrn组成。

33、在某一较佳实施方案中，所述预测系统包括还包括输出模块和/或检测模块，所述输出模块输出所述分析判断模块的判断结果所述检测模块检测待测样本中的生物标志物组合对应的蛋白表达水平，并将表达水平数据传输至所述分析判断模块。

34、本发明第八方面提供一种预测自闭症谱系障碍疾病的方法，过如本发明第二方面所述的试剂组合、如本发明第三方面所述的生物标志物组合、如本发明第四方面所述的试剂盒、如本发明第六方面所述的预测模型或如本发明第七方面所述的预测系统对样本进行预测。

35、本发明第九方面提供一种如本发明第二方面所述的试剂组合、如本发明第三方面所述的生物标志物组合、如本发明第四方面所述的试剂盒、如本发明第六方面所述的预测模型或如本发明第七方面所述的预测系统在自闭症谱系障碍疾病预测中的应用。

36、本发明第十方面提供如本发明第二方面所述的试剂组合在制备预测或诊断自闭症谱系障碍疾病的试剂盒中的应用；其中，所述生物标志物组合由aldh2、arf5、atp6ap1、cd14、cdc37、col1a2、cybb、dst、f7、fah、fgb、glod4、gnpda2、hbe1、hmgcl、hspa1l、ighd、immt、itga6、mcam、mrc1、msl1、myl12b、nucb1、ogdh、pf4、pf4v1、pfn1、potej、procr、psma3、ptprg、rps3、scp2、tpi1、vasn、anxa5、asah1、cald1、cse1l、exoc1、fth1、gnpda1、hspa8、itgb1、mta2、olfm4、mapk1、rps27a、sod1、tpm1和ubc组成。

37、本发明第十一方面提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，可实现如本发明第八方面所述的方法的步骤，或实现如本发明第六方面所述的预测模型或如本发明第七方面所述的预测系统的功能。

38、本发明第十二方面提供一种电子设备，其包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实现如本发明第八方面所述的方法的步骤，或实现如本发明第六方面所述的预测模型或如本发明第七方面所述的预测系统的功能。

39、分子标志物一般是指可供客观测定和评价的一个普通生理或病理或治疗过程中的某种特征性的生化指标。血液测试可以提供血液中蛋白分子表达水平的变化情况，这不仅可以帮助我们筛查诊断早期的自闭症谱系障碍患者，也可以为研究自闭症谱系障碍的产生提供新的解决思路。自闭症谱系障碍的及时干预及时治疗，会有很好的收效。因此，发明一种新型、非侵入性、的用于自闭症谱系障碍的早期辅助诊断试剂盒，具有重大的社会经济意义以及临床应用前景。

40、本发明人通过研究自闭症谱系障碍患者及与其条件相似的正常人的血浆样本中蛋白分子表达水平变化趋势，分析出可应用于临床诊断自闭症谱系障碍的血浆生物标志物，为自闭症谱系障碍患者早期筛查诊治及干预治疗提供可能。

41、在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。

42、本发明所用试剂和原料均市售可得。

43、本发明的积极进步效果在于：

44、本发明提供的52种蛋白生物标志物通过实验发现在自闭症谱系障碍患者的血液样本中的表达水平存在显著变化，因此本发明中提供的这52种生物标志物可以作为自闭症谱系障碍患者的风险预估与检测，具有高灵敏度和高特异性的优点，为自闭症谱系障碍患者早期筛查诊断、干预治疗等提供有利的技术支持。

45、基于自闭症谱系障碍患者的血浆蛋白分子标志物研制相应的辅助早期诊断试剂盒，具有广泛的科研价值并为早期临床诊断、干预治疗等提供了巨大的便利。