一种阿尔茨海默病阴虚证血液MicroRNA生物标记物及其应用

本发明涉及临床检验诊断应用领域，具体涉及一种阿尔茨海默病阴虚证血液micro rna生物标记物及其应用。

背景技术：

1、阿尔茨海默病(alzheimer’s disease，ad)是最常见的痴呆类型，其起病隐匿、早期诊断困难，导致认知障碍、精神行为问题和社会及生活功能丧失，给公共卫生系统带来了沉重的经济和社会负担。

2、阴虚证是指人体阴液亏少，其滋润、濡养等功能减退，或阴不制阳，阳气偏亢，以口咽干燥、五心烦热、潮热盗汗等为主要表现的虚热证。中医认为，阿尔茨海默病属于“痴呆病”，多为年老心肝脾肾亏虚，运化精微无力，痰浊瘀血火毒内生，髓减脑消，神明失养，神机失用，而现痴呆。对老年痴呆古代中医文献整理发现，虚证是老年痴呆的主要病机，尤以“阴虚”最多。对ad患者患者进行体质和证型统计也发现，阴虚证是ad的主要证型。

3、microrna是一类短的非编码rna分子，长19-24个核苷酸，在基因表达的表观遗传调控中发挥关键作用，能在血液中稳定表达。单个mirna可以靶向数百个mrna，并影响通常参与功能性相互作用途径的许多基因的表达

4、目前对于阿尔兹海默病阴虚证的评估方法研究较少，ady证诊断技术规范尚未形成，现有的评估方法存在主观因素多、客观指标少、辨证结果个体差异大等问题，影响中医临床、科研工作的开展。基于血清microrna，寻找并发现ady的血液生物标记物，能为揭示ad中医核心病机及辨证论治提供依据，对培养优秀中医临床人才，提高中医临床疗效提供有力支撑。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种ady血液micro rna生物标记物及其应用。本发明使用高通量测序技术，确定ady和adny患者的血清差异micro rna，结合机器学习算法构建诊断模型，确定ady的血液micro rna生物标记物。

2、为了实现上述发明目的，本发明提供以下技术方案。

3、本发明公开了一种阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断标志物，其特征在于：该标志物为：hsa-mir-21-5p、hsa-mir-3613-5p、hsa-mir-548ap-3p、hsa-mir-101-3p中一种或几种的组合。

4、进一步地，所述的阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断标志物在制备阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断产品中的应用。

5、本发明还公开了检测上述所述阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断标志物的物质在制备阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断产品中的应用。

6、进一步地，所述的物质为用于检测选自血液中诊断标志物含量的物质。

7、本发明还公开了一种阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断试剂盒，其特征在于：该试剂盒包含有用于检测上述中所述阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断标志物的物质。

8、进一步地，该试剂盒还包含记载有模型的载体或者负载有模型的装置。

9、本发明还公开了一种阿尔茨海默病阴虚证诊断模型的构建方法，其特征在于：包含以下步骤：

10、以血液高通量测序检测确定阿尔茨海默病阴虚证和非阴虚证中含量存在差异的四种代谢物hsa-mir-21-5p、hsa-mir-3613-5p、hsa-mir-548ap-3p、hsa-mir-101-3p中一种或几种的组合作为预测因子，用五种机器学习模型对发现集的差异代谢物数据构建预测模型。

11、进一步地，所述五种机器学习模型为朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、xgboost和逻辑回归。

12、与现有技术比，本发明的有益效果如下。

13、现有技术针对ady没有规范的诊断技术，且评估方法研究较少，严重影响中医临床、科研工作的开展。本发明首次针对阿尔茨海默病阴虚证与非阴虚证患者，将高通量测序技术与机器学习算法结合，确定血液micro rna生物标记物，建立血液样本诊断模型。本发明的生物标志物筛选方法操作性强，模型构建方法简便，所获得的诊断模型效果优秀，灵敏度高，特异性优良，适用于ady早期诊断。本发明只需通过取血检测即可完成诊断，无需额外的组织样本采集，极大地降低了创伤风险。本发明所公开的模型针对ady和adny患者，诊断过程简洁迅速，有利于及时治疗，具有很高的临床应用和推广价值。

技术特征：

1.一种阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断标志物，其特征在于：该标志物为：hsa-mir-21-5p、hsa-mir-3613-5p、hsa-mir-548ap-3p、hsa-mir-101-3p中一种或几种的组合。

2.权利要求1所述的阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断标志物在制备阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断产品中的应用。

3.检测权利要求1所述阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断标志物的物质在制备阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断产品中的应用。

4.根据权利要求3所述的应用，其特征在于：所述的物质为用于检测选自血液中诊断标志物含量的物质。

5.一种阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断试剂盒，其特征在于：该试剂盒包含有用于检测权利要求1中所述阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断标志物的物质。

6.根据权利要求5所述的阿尔茨海默病阴虚证早期辅助诊断试剂盒，其特征在于：该试剂盒还包含记载有模型的载体或者负载有模型的装置。

7.一种阿尔茨海默病阴虚证诊断模型的构建方法，其特征在于：包含以下步骤：

8.根据权利要求7所述的构建方法，其特征在于：所述五种机器学习模型为朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、xgboost和逻辑回归。

技术总结本发明公开了一种阿尔茨海默病阴虚证(Alzheimer's Disease Yin Deficiency Syndrome,ADY)血液Micro RNA生物标记物及其应用，具体涉及临床检验诊断应用领域。使用高通量测序技术结合机器学习算法构建诊断模型，探索ADY与阿尔茨海默病非阴虚证(Alzheimer's Disease Not‑Yin Deficiency Syndrome,ADNY)患者的血清差异Micro RNA，确定ADY的血液Micro RNA生物标记物。本发明的生物标志物筛选方法操作性强，模型构建方法简便，所获得的诊断模型效果优秀，灵敏度高，特异性优良，适用于ADY早期诊断，具有很高的临床应用和推广价值。技术研发人员：战丽彬,陈正元,路童,朱连连,王琪格受保护的技术使用者：辽宁中医药大学技术研发日：技术公布日：2024/11/18