本發(fā)明屬于胰腺導管腺癌預測領域，尤其涉及一種基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、本部分的陳述僅僅是提供了與本發(fā)明相關的背景技術信息，不必然構成在先技術。

2、由于胰腺的解剖位置隱蔽、早期病變難以發(fā)現(xiàn)，且大部分pdac(胰腺導管腺癌)缺乏明確的癥狀，能夠用于診斷的生物標志物也很少，導致大約80-85％的患者在診斷時就已經不能切除或轉移。即使是一小部分確診為局部可切除腫瘤的患者，其預后仍很差，5年生存率僅為20％。pdac(胰腺導管腺癌)的病因復雜，菌群可能也與其發(fā)病有關，例如口腔?，F(xiàn)有的研究表明，健康對照者和胰腺癌患者的口腔微生物組成不同，但口腔菌群和胰腺菌群之間的關系不明確，也未聯(lián)合胰腺部位本身的菌群確定出預測pdac的生物標志物組合，導致無法基于口腔菌群定量預測出胰腺導管腺癌患病概率，并且無法為醫(yī)生提供更加量化的精確決策性建議。

技術實現(xiàn)思路

1、為了解決上述背景技術中存在的技術問題，本發(fā)明提供一種基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法及系統(tǒng)，其能夠為醫(yī)生提供更加量化的精確決策性建議。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案：

3、本發(fā)明的第一個方面提供一種基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法。

4、一種基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法，其包括：

5、獲取待測者的潛在診斷胰腺導管腺癌的生物標記物集合中各個生物標記物的相對豐度信息；

6、利用所述生物標記物集合中各個生物標記物的相對豐度信息及預先訓練的多元統(tǒng)計模型，得到患胰腺導管腺癌的概率值；

7、其中，通過對胰腺導管腺癌患者群和胰腺良性疾病患者群的唾液、十二指腸液和胰腺組織樣本進行微生物組間差異分析，將其中的差異菌取交集，得到潛在診斷胰腺導管腺癌的生物標記物集合；

8、在所述多元統(tǒng)計模型的訓練中，訓練樣本由所述生物標記物集合中的各個生物標記物的相對豐度信息及其對應屬性標簽構成；所述屬性標簽包括胰腺導管腺癌患者及胰腺良性疾病患者。

9、本發(fā)明的第二個方面提供一種基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測系統(tǒng)。

10、一種基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測系統(tǒng)，其包括：

11、相對豐度信息獲取模塊，其用于獲取待測者的潛在診斷胰腺導管腺癌的生物標記物集合中各個生物標記物的相對豐度信息；

12、胰腺導管腺癌預測模塊，其用于利用所述生物標記物集合中各個生物標記物的相對豐度信息及預先訓練的多元統(tǒng)計模型，得到患胰腺導管腺癌的概率值；

13、其中，通過對胰腺導管腺癌患者群和胰腺良性疾病患者群的唾液、十二指腸液和胰腺組織樣本進行微生物組間差異分析，將其中的差異菌取交集，得到潛在診斷胰腺導管腺癌的生物標記物集合；

14、在所述多元統(tǒng)計模型的訓練中，訓練樣本由所述生物標記物集合中的各個生物標記物的相對豐度信息及其對應屬性標簽構成；所述屬性標簽包括胰腺導管腺癌患者及胰腺良性疾病患者。

15、本發(fā)明的第三個方面提供一種計算機可讀存儲介質。

16、一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述所述的基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法中的步驟。

17、本發(fā)明的第四個方面提供一種計算機設備。

18、一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如上述所述的基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法中的步驟。

19、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

20、(1)本發(fā)明利用潛在診斷胰腺導管腺癌的生物標記物集合中各個生物標記物的相對豐度信息及多元統(tǒng)計模型，預測患胰腺導管腺癌的概率值，構建出口腔菌群和胰腺菌群之間的關系，實現(xiàn)了聯(lián)合胰腺部位本身的菌群確定出預測胰腺導管腺癌的生物標志物組合，基于口腔菌群定量預測出胰腺導管腺癌患病概率，能夠為醫(yī)生提供更加量化的精確決策性建議，以輔助醫(yī)生為診斷胰腺導管腺癌結果提供數(shù)據(jù)支撐。

21、(2)本發(fā)明公開的生物標志物具有較高的準確度和特異性，具有良好的開發(fā)為診斷方法的前景，從而為pdac的患病風險評估、診斷、早期診斷，尋找潛在藥物靶點提供依據(jù)；基于口腔菌群的pdac生物標志物組合作為檢測靶點或檢測目標在制備檢測試劑盒中的應用；基于口腔菌群的pdac生物標志物組合作為靶點在篩選治療和/或者預防pdac的藥物中的應用；生物標志物組合相對豐度的變化為確定候選藥物是否有效提供依據(jù)。

22、本發(fā)明附加方面的優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

技術特征：

1.一種基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法，其特征在于，包括：

2.如權利要求1所述的基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法，其特征在于，將患胰腺導管腺癌的概率值與預設概率閾值進行比較，若前者大于后者，則預測相應待測者為胰腺導管腺癌患者；否則，預測相應待測者為胰腺良性疾病患者。

3.如權利要求1所述的基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法，其特征在于，所述多元統(tǒng)計模型為rf模型。

4.如權利要求1所述的基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法，其特征在于，所述生物標記物集合中各個生物標記物的相對豐度信息由測序方法得到。

5.如權利要求1所述的基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法，其特征在于，所述生物標記物集合由如下生物標記物構成：

6.一種基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

7.如權利要求6所述的基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測系統(tǒng)，其特征在于，在所述胰腺導管腺癌預測模塊中，將患胰腺導管腺癌的概率值與預設概率閾值進行比較，若前者大于后者，則預測相應待測者為胰腺導管腺癌患者；否則，預測相應待測者為胰腺良性疾病患者。

8.如權利要求6所述的基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法，其特征在于，所述多元統(tǒng)計模型為rf模型。

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1-5中任一項所述的基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法中的步驟。

10.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如權利要求1-5中任一項所述的基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法中的步驟。

技術總結
本發(fā)明屬于胰腺導管腺癌預測領域，提供了一種基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法及系統(tǒng)。其中，基于口腔菌群的胰腺導管腺癌預測方法包括獲取待測者的潛在診斷胰腺導管腺癌的生物標記物集合中各個生物標記物的相對豐度信息；利用所述生物標記物集合中各個生物標記物的相對豐度信息及預先訓練的多元統(tǒng)計模型，得到患胰腺導管腺癌的概率值；其中，通過對胰腺導管腺癌患者群和胰腺良性疾病患者群的唾液、十二指腸液和胰腺組織樣本進行微生物組間差異分析，將其中的差異菌取交集，得到潛在診斷胰腺導管腺癌的生物標記物集合。

技術研發(fā)人員：李真,朱逸清,梁瀟,李理想,馮強,支夢凡,張國明,陳昶旭,王逸凡,鐘寧
受保護的技術使用者：山東大學齊魯醫(yī)院
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/10/21