[发明专利]多肽芯片及帕金森病的诊断模型、诊断装置、应用

说明书

本发明涉及一种多肽芯片及帕金森病的诊断模型、诊断装置、应用。该多肽在制备用于诊断帕金森病的产品中的应用，所述多肽包括氨基酸序列如SEQID NO:1～SEQ ID NO:12所示的多肽中的至少两种。通过检测12种多肽中的至少两种的特征信号强度，利用特征信号就能够对早期帕金森病进行有效且可靠的诊断，提高了诊断的稳定性、灵敏度和特异性。

技术领域

本发明涉及分子免疫学领域，特别是涉及一种多肽芯片及帕金森病的诊断模型、诊断装置及应用。

背景技术

帕金森病是继阿尔茨海默病后的最常见的神经退行性疾病，65岁以上的人群大约有2％受到帕金森病的影响。目前，帕金森病的诊断主要是根据对疾病的基本运动指标的观察，由于患者的药物治疗史和病史，帕金森病在疾病的早期阶段有明显的误诊率。因此，开发客观、可靠且可重复测量的生物标志物显然是必要的。

目前公认的帕金森病生物标志物是脑脊髓液中的α-synuclein，该标志物的浓度在患者中普遍较低；但是，其敏感度和特异性只是中等水平。此外，目前蛋白标志物都是使用基于抗体的检测方法，这往往与相对较高的变异性有关，导致检测结果不稳定。

发明内容

为了避免与抗体相关的固有技术限制，本发明研究人员提出，使用肽段作为特征对帕金森病患者的检测结果更稳定，且具有更高的灵敏度和特异性。基于此，有必要提供多肽在制备用于诊断帕金森病的产品中的应用。

此外，还提供一种多肽芯片、帕金森病诊断模型的构建方法、帕金森病诊断模型、帕金森病的诊断装置、计算机设备、计算机存储介质和计算机程序产品。

多肽在制备用于诊断帕金森病的产品中的应用，所述多肽包括氨基酸序列如SEQID NO:1～SEQ ID NO:12所示的多肽中的至少两种。

上述多肽在制备用于诊断帕金森病的产品中的应用，通过检测所述的12种多肽中的至少两种的特征信号强度，利用特征信号就能够对早期帕金森病进行有效且可靠的诊断，提高了诊断的稳定性、灵敏度和特异性。

在其中一个实施例中，所述多肽包括氨基酸序列如SEQ ID NO:1～SEQ ID NO:12所示的多肽。

一种多肽芯片，包括固定在载体上的多肽，所述多肽为氨基酸序列如SEQ ID NO:1～SEQ ID NO:12所示的多肽中的至少两种。

在其中一个实施例中，所述多肽为氨基酸序列如SEQ ID NO:1～SEQ ID NO:12所示的多肽。

一种帕金森病诊断模型的构建方法，包括以下步骤：

获取患有帕金森病的和不患有帕金森病的个体的样本在多肽芯片上的检测数据，所述多肽芯片包括固定在载体上的多肽，所述多肽包括氨基酸序列如SEQ ID NO:1～SEQID NO:12所示的多肽中的至少两种；以及

利用所述检测数据与样本信息，通过机器学习的方法建立分类模型，其中，所述样本信息包括是否患帕金森病。

在其中一个实施例中，所述多肽包括氨基酸序列如SEQ ID NO:1～SEQ ID NO:12所示的多肽。

在其中一个实施例中，所述机器学习的方法包括如下任意一种方法：逻辑回归、随机森林、支持向量机和朴素贝叶斯。

在其中一个实施例中，所述机器学习的方法包括使用R语言中的glm函数建立逻辑回归模型。

在其中一个实施例中，所述样本包括血浆样本或血清样本。

在其中一个实施例中，所述检测数据是将所述多肽芯片上检测到的氨基酸序列如SEQ ID NO:1～SEQ ID NO:12所示的多肽中的至少两种多肽的特征信号强度经过对数转换得到的数据。