[发明专利]一种基于血清代谢指纹自体免疫疾病模型的构建方法

说明书

本发明公开了基于血清代谢指纹自体免疫疾病模型的构建方法，涉及基质辅助激光解吸电离质谱技术、生物样本代谢分子分析以及机器学习技术领域，步骤为：使用纳米辅助的激光解析电离质谱技术，对自体免疫疾病的血清代谢指纹进行检测和提取；基于血清代谢指纹图谱，采用机器学习算法构建针对自体免疫疾病的模型；筛选得到代谢生物标志物。本发明采用机器学习方法基于血清代谢指纹成功构建了自体免疫疾病模型。通过一种纳米辅助的激光解析电离质谱(nano‑assisted LDI MS)有效克服了核磁共振技术和传统质谱技术(GC/LC‑MS)等的缺陷，有效实现自体免疫疾病血清低分子量段代谢指纹快速、高通量、高灵敏度检测。

技术领域

本发明涉及基质辅助激光解吸电离质谱技术、生物样本代谢分子分析以及机器学习技术领域，尤其涉及一种基于血清代谢指纹自体免疫疾病模型的构建方法。

背景技术

生物标志物(蛋白质、核酸、代谢物等)检测因其无创等特点，在体外诊断中发挥越来越重要的作用。与功能受表观遗传调控的基因和翻译后修饰的蛋白质不同，代谢物是生化活性的直接标志，更易与表型相关联。因此，代谢物分析，或代谢组学，已经成为一种强有力的工具，被逐渐用于体外诊断。特别是对于自体免疫疾病，由于机体免疫系统紊乱，表现出与健康人不同的代谢模式。与此同时，自体免疫疾病通常在机体的多个器官均有累积，其特定的代谢模式可通过血清进行反馈。

因此，设计和构建一种先进的代谢检测方法用于提取自体免疫疾病中的血清代谢指纹，对于构建自体免疫疾病模型以及获取对应的代谢生物标志物面板具有重要作用。

目前用于自体免疫疾病血清代谢指纹检测的方法包括核磁共振技术和质谱技术两大类。其中，核磁共振技术由于检测灵敏度有限，且其信号与噪声重叠导致其代谢信号难以量化，因此在血清代谢指纹的检测和提取中受到限制。质谱技术方面，最常见的有气相色谱-质谱联用(GC-MS)和液相-色谱质谱联用(LC-MS)。这两种质谱技术在血清代谢指纹的检测中需要对样品进行除盐、除蛋白、衍生化、浓缩等复杂的预处理步骤之后，才可以实现代谢物的检测。GC/LC-MS针对单个样品的预处理时间非常长，所需要的血清样本量也较高，复杂的预处理步骤还需要增加试剂等费用。因此，GC/LC-MS难以有效实现自体免疫疾病的血清代谢指纹提取。近年来新型的激光解吸/电离质谱(LDI-MS)将待测物与基质材料相混合形成共结晶，通过激光照射结晶，基质将激光能量高效传递给待测物分子使其分子离子化后便于被后续质谱分析。MALDI MS具有分析快速、灵敏度高、高通量、样本处理简便，容忍度高等优势。但其使用的传统基质如芥子酸(3,5-二甲氧基-4-羟基肉桂酸SA)，龙胆酸(2,5-二羟基苯甲酸DHB)，α-氰基-4-羟基肉桂酸(CHCA)等有机小分子和待测物形成的共结晶相均一度差，无法实现对目标分子的有效萃取，影响质谱图质量；并且有机基质结构不稳定，在吸收激光能量后易碎发生碎裂，产生许多碎片离子峰，对生物小分子(m/z＜1000)的质谱分析造成极大干扰。

现有的技术主要缺陷如下：

1、现有的核磁共振技术由于低灵敏度等原因无法满足自体免疫疾病血清代谢指纹的检测；

2、传统的质谱技术虽然具有高灵敏度，但面临着预处理步骤复杂、血清样本消耗量高、检测成本高等问题，无法实现良好的血清代谢指纹提取；

3、基于有机基质的LDI-MS无法实现低分子量端(m/z400)代谢小分子的检测；

4、基于纳米材料的LDI-MS尚未能实现自体免疫疾病的血清代谢指纹的检测和提取。

目前，基于纳米材料的LDI MS在实际样本的检测中表现出独特的优势，有望实现自体免疫疾病的血清代谢指纹提取，并进一步构建得到自体免疫疾病模型。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种有效实现自体免疫疾病血清低分子量段代谢的快速、高通量、高灵敏度检测的疾病模型。

发明内容