[发明专利]血流动力学异常动脉导管未闭的模型构建及预测方法

说明书

本发明涉及医学预测技术领域，具体涉及一种血流动力学异常动脉导管未闭的模型构建及预测方法，该模型构建方法包括：获取患有动脉导管未闭的新生儿病例作为新生儿样本；获取新生儿样本出生后预设时间内的临床特征；对新生儿样本进行临床外显子测序数据分析，筛选出血流动力学异常动脉导管未闭风险基因集；根据临床特征和血流动力学异常动脉导管未闭风险基因集，得出模型训练集；对模型训练集的数据使用多元逻辑回归构建预测模型。该方法能够构建简单有效、个体化强且便于实操的预测模型，有利于高危人群的早期识别和治疗决策，同时结合了遗传背景，使血流动力学异常动脉导管未闭风险较高的新生儿更受益于早期个体化的精准管理。

技术领域

本发明涉及医学预测技术领域，具体涉及一种血流动力学异常动脉导管未闭的模型构建及预测方法。

背景技术

动脉导管未闭(patent ductus arteriosus，PDA)位于主动脉和肺动脉之间，在出生后的前三天属于健康新生儿的生理性分流。相反，若在出生72小时后PDA仍持续存在，根据其从左向右分流程度可能会产生临床不良结局。当分流造成明显血流动力学改变时，我们称之为血流动力学异常动脉导管未闭(hemodynamically significant PDA，hsPDA)。在胎龄为23-28周和胎龄32周的新生儿中，hsPDA的患病比例分别可达60.1％和36％。过去的几十年中，有研究表明hsPDA与肺动脉高压(PVL)、支气管肺发育不良(BPD)、脑室出血(IVH)、脑室周围白质软化(PVL)、坏死性小肠结肠炎(NEC)、早产儿视网膜病变(ROP)甚至死亡相关。此外，hsPDA可能也与1-3岁时出现不良神经发育结局相关。因此，对hsPDA进行及时干预是必要的。

在临床实践中，hsPDA的诊断主要依靠经胸超声心动图和临床特征结合。hsPDA不仅与导管直径相关，还取决于导管分流大小以及心肌对于这种左向右分流的适应能力。上述这些特征均可通过新生儿功能超声心动图进行评估。然而进行超声心动图检查时也存在一定局限性，会受到诊疗环境的影响。除此之外，为确保获得可靠的血流动力学信息，新生儿科医生需要经过系统的培训获得资质。总之，hsPDA的诊断对医院水平和医生资质都有很高的要求。

目前，缺乏hsPDA的预测模型，仅有一项研究利用机器学的方法筛选围产期特征构建模型。该研究主要目的在于说明机器学习有利于hsPDA的预测，并比较了多种机器学习方法对该疾病预测的效果，但所构建的模型中涉及的临床特征较多，并未形成简单且便于临床上使用的最终模型。此外，该研究的对象仅针对于极低出生体重儿，较为局限。

因此，目前对血流动力学异常动脉导管未闭的预测诊断，较为复杂且操作繁琐，不便于临床操作评估。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种血流动力学异常动脉导管未闭的模型构建及预测方法，以解决现有技术中目前对血流动力学异常动脉导管未闭的预测诊断，较为复杂且操作繁琐，不便于临床操作评估的问题。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种血流动力学异常动脉导管未闭的模型构建方法，包括：

获取患有动脉导管未闭的新生儿病例作为新生儿样本；

获取所述新生儿样本出生后预设时间内的临床特征；

对所述新生儿样本进行临床外显子测序数据分析，筛选出血流动力学异常动脉导管未闭风险基因集；

根据所述临床特征和所述血流动力学异常动脉导管未闭风险基因集，得出模型训练集；

对所述模型训练集的数据使用多元逻辑回归构建预测模型。

优选的，所述对所述新生儿样本进行临床外显子测序数据分析，筛选出血流动力学异常动脉导管未闭风险基因集，包括：

对所述新生儿样本进行外周血基因检测，得出临床外显子测序结果；

根据所述临床外显子测序结果，进行罕见变异关联分析；