[发明专利]抗精神病药物疗效预测相关的甲基化生物标记

权利要求书

1.一种构建基于甲基化生物标记的抗精神病药物疗效预测模型的方法，所述方法包括：

1）获取患者的抗精神病药物治疗病历数据以及基因甲基化数据；

2）基于所述患者的抗精神病药物治疗病历数据与基因甲基化数据，获取与患者PANSS评分改善相关的特征；

3）将所述PANSS评分改善相关的特征输入预测模型进行训练，建立抗精神病药物疗效预测模型；

4）使用偏相关分析，将年龄、性别、所使用的抗精神病药物种类作为控制变量，将患者6周末随访点的PANSS减分率作为因变量，预测模型所获得的靶探针多甲基化评分（tPMS）作为自变量，以拟合患者最终的抗精神病药物治疗响应分数；

其中，所述基因甲基化数据包括：cg00080972、cg01955137、cg02136620、cg05457628、cg06118287、cg08058472、cg09060608、cg14820908、cg19626725、cg20199595、cg21226059、cg22764044、cg25658438和cg26516362；

所述抗精神病药物为奥氮平、利培酮或阿立哌唑；

所述方法还包括以患者治疗开始后的6周末PANSS减分率以50%为标准，将患者分为响应不良患者和响应良好患者，其中PANSS减分率小于50%的患者为对抗精神病药物的治疗响应不良患者，而PANSS减分率大于50%或等于50%的患者为对抗精神病药物治疗响应良好患者。

2.根据权利要求1的方法，所述患者为处于精神分裂症急性发作期，开始治疗前的阳性与阴性症状量表分数符合“在7个阳性症状中，分数大于或等于4分的症状的数量大于或等于3个”的患者。

3.根据权利要求1或2的方法，所述PANSS评分改善相关的特征包括：患者阳性与阴性症状量表基线评分、患者治疗后6周末的阳性与阴性症状量表评分、性别、年龄、患者所使用的抗精神病药物、基因甲基化数据和/或患者的分类，其中所述患者的分类是指将患者分为响应不良患者和响应良好患者。

4.根据权利要求1或2的方法，在3）中，所述预测模型为随机森林模型或支持向量机模型。

5.一种基于甲基化生物标记的抗精神病药物疗效预测系统，所述系统包括：

病例数据单元，被配置用于获取患者病例数据以及基因甲基化数据；

预处理单元，被配置用于根据患者病例数据与基因甲基化数据进行筛选，获取与患者PANSS评分改善相关的特征；

模型建立单元，被配置用于将筛选后的特征输入预测模型进行训练，建立抗精神病药物疗效预测模型；

预测单元，被配置用于使用偏相关分析，将年龄、性别、所使用的抗精神病药物种类作为控制变量，将患者6周末随访点的PANSS减分率作为因变量，预测模型所获得的靶探针多甲基化评分（tPMS）作为自变量，以拟合患者最终的抗精神病药物治疗响应分数；

其中，所述基因甲基化数据包括：cg00080972、cg01955137、cg02136620、cg05457628、cg06118287、cg08058472、cg09060608、cg14820908、cg19626725、cg20199595、cg21226059、cg22764044、cg25658438和cg26516362；

所述抗精神病药物为奥氮平、利培酮或阿立哌唑；

所述系统还包括以患者治疗开始后的6周末PANSS减分率以50%为标准，将患者分为响应不良患者和响应良好患者，其中PANSS减分率小于50%的患者为对抗精神病药物的治疗响应不良患者，而PANSS减分率大于50%或等于50%的患者为对抗精神病药物治疗响应良好患者。