專(zhuān)利名稱(chēng)：基于生物芯片的抗抑郁藥物療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)及其應(yīng)用的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及生物芯片，特別涉及基于生物芯片的抗抑郁藥物療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)背景技術(shù) 抑郁癥(Major depression disorder,MDD)是以持續(xù)情感低落或興趣減退為主要臨床特征的心境障礙，據(jù)WHO傷殘調(diào)整年計(jì)算，其所致傷殘高居人類(lèi)疾病第二位，終生患病率高達(dá)15% -17%,15% -25%患者最終自殺成功，并且多數(shù)患者為反復(fù)發(fā)作病程，因此臨床治療高度強(qiáng)調(diào)了規(guī)范、全程甚至終生抗抑郁劑應(yīng)用的重要性。自80年代選擇性5-HT再攝取抑制劑(SSRIs)問(wèn)世以來(lái)，各種新型抗抑郁劑以其臨床總體安全性和耐受性較好而得到臨床廣泛應(yīng)用，然而十分遺憾的是，抗抑郁劑治療存在十分顯著的個(gè)體差異，部分患者出現(xiàn)嚴(yán)重不良反應(yīng)，30-40%患者治療無(wú)顯效，20%成為難治性抑郁；而且，抗抑郁劑治療后即刻導(dǎo)致突觸間隙5-HT/NE增高，而臨床起效通常需2-3周，充分顯效需4-6周，部分患者因不良反應(yīng)提早終止使用，造成早期復(fù)發(fā)率增加，期間自殺風(fēng)險(xiǎn)顯著提高，抗抑郁劑治療的起效延遲和個(gè)體差異明顯造成療效早期預(yù)測(cè)困難，這已成為極為普遍而突出的臨床問(wèn)題。目前，臨床上尚無(wú)一種方法可以對(duì)抗抑郁劑治療效應(yīng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，因此，研究出一種可以對(duì)抑郁癥的“基因-環(huán)境-藥物療效”整體模型的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)的方法成了擺在我們面前迫切需要解決的重大課題。模糊數(shù)學(xué)，是一種研究和處理模糊性現(xiàn)象的數(shù)學(xué)理論和方法。隨著數(shù)學(xué)探討的深入，人們先后嘗試著用模糊理論解決現(xiàn)實(shí)中的問(wèn)題，出現(xiàn)了模糊技術(shù)。四十多年來(lái)，它發(fā)展非常迅速，其理論和應(yīng)用已涉及自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)和思維科學(xué)等諸多領(lǐng)域。盡管引起爭(zhēng)論的理論問(wèn)題尚沒(méi)有解決，但其成功的應(yīng)用引起了人們的廣泛重視。模糊技術(shù)一直沿著“少爭(zhēng)論、多實(shí)踐”的路線(xiàn)在發(fā)展。目前在國(guó)外，很多國(guó)家正在致力于這一領(lǐng)域的研究與臨床應(yīng)用。最近十多年來(lái)，模糊推理研究已經(jīng)在醫(yī)學(xué)發(fā)展前沿得到了足夠重視，并發(fā)揮了重要的作用，但在抗抑郁藥物療效評(píng)估領(lǐng)域尚未出現(xiàn)類(lèi)似應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明目的本發(fā)明的目的在于本發(fā)明將利用計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)將模糊推理系統(tǒng)方法及數(shù)學(xué)模型固化下來(lái)，為抗抑郁劑的臨床應(yīng)用和療效評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)提供依據(jù)，并可根據(jù)實(shí)際病例的治療結(jié)果對(duì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化。技術(shù)方案基于生物芯片的抗抑郁藥物療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于包括生物芯片，療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)。所述的生物芯片含有載體與生物探針，所述的生物探針含有序列為Seq NO :1-66,所述的序列末端經(jīng)熒光標(biāo)記修飾。所述的療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)庫(kù)管理模塊、病例管理模塊、學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊以及療效評(píng)估模塊。所述的學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊，具體為這多個(gè)層中的權(quán)重統(tǒng)一放在一個(gè)向量中Wi = {wn, A , WnJ其中n即為文中所涉及到的所有權(quán)重的總數(shù)，i代表第i組權(quán)重，因此上面的Wi即為一組完整的權(quán)重；這樣的權(quán)重用計(jì)算機(jī)隨機(jī)生成，其中的每一個(gè)數(shù)都在
之間即可，總共生成20個(gè)這樣的完整權(quán)重，即Wi = {wn，A，wni}，i = 1，2，A，20 ;將已有的病人數(shù)據(jù)按服藥類(lèi)型分成兩組，一組是服用SSRI類(lèi)藥物的病人，一組是服用SNRI類(lèi)藥物的病人；對(duì)兩類(lèi)病人數(shù)據(jù)分別提取30個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化，分別得到對(duì)應(yīng)SSRI類(lèi)藥物的模型權(quán)重體系和對(duì)應(yīng)SNRI類(lèi)藥物的模型權(quán)重體系；并將剩下的病人數(shù)據(jù)作為檢測(cè)數(shù)據(jù)，檢查模型構(gòu)建的合理性；算法如下首先偏差定義如下
權(quán)利要求
1.基于生物芯片的抗抑郁藥物療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于包括生物芯片，療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于生物芯片的抗抑郁藥物療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于所述的生物芯片含有載體與生物探針，所述的生物探針含有序列為SeqNO :1_66，所述的序列末端經(jīng)突光標(biāo)記修飾。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于生物芯片的抗抑郁藥物療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于所述的療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)庫(kù)管理模塊、病例管理模塊、學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊以及療效評(píng)估模塊。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于生物芯片的抗抑郁藥物療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊，具體為 這多個(gè)層中的權(quán)重統(tǒng)一放在一個(gè)向量中Wi = {wu, A , WnJ 其中η即為文中所涉及到的所有權(quán)重的總數(shù)，i代表第i組權(quán)重，因此上面的Wi即為一組完整的權(quán)重；這樣的權(quán)重用計(jì)算機(jī)隨機(jī)生成，其中的每一個(gè)數(shù)都在
之間即可，總共生成20個(gè)這樣的完整權(quán)重，即Wi = {wn，A , wni}, i = 1，2，Λ，20 ; 將已有的病人數(shù)據(jù)按服藥類(lèi)型分成兩組，一組是服用SSRI類(lèi)藥物的病人，一組是服用SNRI類(lèi)藥物的病人；對(duì)兩類(lèi)病人數(shù)據(jù)分別提取30個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化，分別得到對(duì)應(yīng)SSRI類(lèi)藥物的模型權(quán)重體系和對(duì)應(yīng)SNRI類(lèi)藥物的模型權(quán)重體系；并將剩下的病人數(shù)據(jù)作為檢測(cè)數(shù)據(jù)，檢查模型構(gòu)建的合理性；算法如下 首先偏差定義如下，
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于生物芯片的抗抑郁藥物療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于所述的療效評(píng)估模塊含有模糊推理計(jì)算方法，具體為 A、模糊化算法的選取 先由醫(yī)院的專(zhuān)家對(duì)各個(gè)指標(biāo)和療效直接的關(guān)系建立模糊規(guī)則表，之后選取合適的經(jīng)典函數(shù)模型，再通過(guò)具體數(shù)據(jù)的模糊統(tǒng)計(jì)的模擬運(yùn)算校正參數(shù)，得到較為符合實(shí)際情況的結(jié)果；比如，對(duì)于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，if負(fù)性事件分較高，then療效較差。我們相對(duì)應(yīng)的選取分段線(xiàn)性函數(shù)來(lái)模擬這一模糊規(guī)則，通過(guò)已有病例數(shù)據(jù)的模糊統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，最終構(gòu)建負(fù)性事件分對(duì)療效的隸屬函數(shù)為
6.一種基于生物芯片的抗抑郁藥物療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)的應(yīng)用，其特征在于按如下步驟實(shí)現(xiàn) A、臨床患者的入組評(píng)估和數(shù)據(jù)采集對(duì)符合入組標(biāo)準(zhǔn)和排除標(biāo)準(zhǔn)的患者進(jìn)行入組評(píng)估和采集相關(guān)臨床資料，并將上述患者分為SSRI藥物治療組和SNRI藥物治療組； B、藥物基因組學(xué)研究通過(guò)遺傳標(biāo)記篩選出與抗抑郁藥物療效相關(guān)的易感基因單核苷酸多態(tài)性位點(diǎn)； C、根據(jù)步驟(B)的易感基因單核苷酸多態(tài)性位點(diǎn)(SNP)設(shè)計(jì)探針，所述的生物探針含有序列為Seq NO : 1_66，所述的探針為一對(duì)寡核苷酸序列標(biāo)簽探針即野生型標(biāo)簽探針和突變型標(biāo)簽探針； D、建立依據(jù)步驟(C)獲得探針的生物芯片 E、將患者的基因組DNA擴(kuò)增產(chǎn)物ssDNA與生物芯片中野生和突變型標(biāo)簽探針雜交，并進(jìn)行檢測(cè)；F、將步驟(A)獲得患者數(shù)據(jù)和步驟(E)獲得檢測(cè)數(shù)據(jù)一同輸入療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)管理模塊、病例管理模塊，后通過(guò)療效評(píng)估模塊，分別對(duì)病人服用SSRI類(lèi)藥物的療效情況和SNRI類(lèi)藥物的療效情況進(jìn)行評(píng)估，最終預(yù)測(cè)病人服用哪一類(lèi)藥物的效果更好；當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)達(dá)到一定規(guī)模，還可以通過(guò)學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊，對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化。
全文摘要
本發(fā)明涉及生物芯片，特別涉及基于生物芯片的抗抑郁藥物療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)；基于生物芯片的抗抑郁藥物療效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于由生物芯片，學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊，療效評(píng)估模塊，數(shù)據(jù)庫(kù)管理模塊和病例管理模塊構(gòu)成。具有不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化的能力，它的應(yīng)用和推廣將為抑郁癥的臨床治療效應(yīng)預(yù)測(cè)提供一個(gè)明確便利的手段，并產(chǎn)生深遠(yuǎn)的社會(huì)影響。
文檔編號(hào)G06F19/10GK102634450SQ20121005134
公開(kāi)日2012年8月15日 申請(qǐng)日期2012年3月1日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月1日
發(fā)明者史艷艷, 張志珺, 徐治, 李 東, 李剛, 浦夢(mèng)佳, 耿磊鈺, 花小健, 韓正忠 申請(qǐng)人:東南大學(xué)