[发明专利]一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法

说明书

本发明涉及临床医学精神病检测技术领域，具体的讲是一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法，数据获取模块获取检测数据集，数据提取模块将其分为预测模型数据集和辅助模型数据集，双相障碍发病风险预测模型对预测模型数据集进行，获得双相障碍发病风险预测概率值，双相障碍辅助诊断模型对辅助模型数据集进行处理，获得双相障碍辅助诊断概率值，通过两个概率值可以明确的看到患者罹患双相障碍的概率，极大的避免了误诊的发生，医生可以利用本发明在较短的时间内确定适合的治疗方案，从而缩短了诊疗时间，提高了工作效率与诊疗方案的准确性；同时作为病患或者病患家属也可以利用本发明对自身或者病患进行自我判断，从而改善疾病的预后。

技术领域

本发明涉及临床医学精神病检测技术领域，具体的讲是一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法。

背景技术

精神障碍是由于大脑活动紊乱所造成的中枢神经系统功能失调，临床表现为认知、情感、意志及行为等的异常。随着社会的发展，竞争机制与日剧增，各类精神卫生问题将更加突出。精神疾病已成为严重且耗资巨大的全球性公共卫生问题，影响着不同年龄、不同文化、不同社会经济地位的人群。

双相障碍是一类比较常见且严重的重性精神疾病，以情绪高低起伏为主要特征，具有慢性反复发作的特点。双相障碍患者的情绪状态主要包括(轻)躁狂发作期、抑郁发作期、混合状态发作期、环性情感期和缓解期。因绝大多数双相障碍患者首发为抑郁状态，且患者约70％的发作时间都表现为抑郁，并且处于躁狂期的时间很短，双相障碍不易被医生和患者识别。并且双相障碍抑郁发作期临床表现与抑郁症有很多相似性，在不能明确躁狂发作或混合发作的前提下，诊断双相障碍较为困难。目前临床实践中精神科医师主要依靠主观性较强的临床访谈进行诊断，容易误诊为单纯的抑郁症，这不仅会延误治疗，而且由于不当使用抗抑郁剂还有可能导致患者从抑郁发作转向躁狂发作，造成巨大的医疗资源浪费和家庭生活负担。如何早期识别并预测双相障碍发生成为了精神医学的重点难题。

目前双相障碍早期诊断的生物学标记物研究主要集中于血液学、遗传学、影像学等基础研究，且结果不一致，导致这些研究在实际临床应用中尚有距离。

在研究中发现，BDNF(脑源性神经营养因子)在抑郁障碍和双相障碍存在不同表达，这可能与表观遗传学和蛋白表达等因素有关，基于该点，设计一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法及系统是十分有必要的。

发明内容

本发明突破了现有技术的难题，设计了一种通过检测抑郁发作患者的BDNF可以预测双相障碍发病风险、辅助诊断双相障碍得病概率达到早期识别双相障碍的方法及系统。

为了达到上述目的，本发明设计了一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法，其特征在于：按如下步骤进行：

S1数据获取模块从外部获取检测数据集；

S2数据提取模块将检测数据集进行分类，分为预测模型数据集和辅助模型数据集；

S3双相障碍发病风险预测模型获取预测模型数据集，并进行数据处理，获得双相障碍发病风险预测概率值；

S4双相障碍辅助诊断模型获取辅助模型数据集，并进行数据处理，获得双相障碍辅助诊断概率值；

S5结果显示模块获取双相障碍发病风险预测概率值、双相障碍辅助诊断概率值进行显示。

进一步的，S1中获取的检测数据集包括年龄、血浆mRNA(信使RNA)水平、BDNF水平、mBDNF(成熟型脑源性神经营养因子)水平、proBDNF(脑源性神经营养因子前体)水平。

进一步的，S2中预测模型数据集包括年龄、BDNF水平、血浆mRNA水平；辅助模型数据集包括年龄、mBDNF水平、proBDNF水平。

进一步的，S3中双相障碍发病风险预测模型进行的数据处理的具体方法如下：