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摘要：本发明公开了一种支气管哮喘辅助诊断方法及系统，涉及分子诊断预测技术领域，包括定义实验组和对照组并分别提取实验组和对照组的RNA进行低温保存；将低温保存的RNA进行定量PCR分析并提取目标cDNA；采集实验组的临床数据并根据目标cDNA计算对应的生物标志物浓度；构建支气管哮喘预测模型，输出每位患者患有哮喘的预测风险概率值，并动态分类调整患者的治疗方案。通过精准提取和保存实验组与对照组的RNA样本，结合定量PCR分析获取显著变化的基因表达，进一步与生物标志物浓度结合，成功实现了哮喘相关炎症反应的动态监测，通过构建支气管哮喘预测模型，该发明能够准确评估患者的哮喘风险，并根据基因表达和生物标志物的综合分析提供个性化治疗方案。

主权项：1.一种支气管哮喘辅助诊断方法，其特征在于，包括：定义实验组和对照组并分别提取实验组和对照组的RNA进行低温保存；将低温保存的RNA进行定量PCR分析并提取目标cDNA；采集实验组的临床数据并根据目标cDNA计算对应的生物标志物浓度；构建支气管哮喘预测模型，输出每位患者患有哮喘的预测风险概率值，并动态分类调整患者的治疗方案；将所有数据存储至关系型数据库并进行管理；所述构建支气管哮喘预测模型，输出每位患者患有哮喘的预测风险概率值包括：将实验组中采集的临床数据以及提取的目标cDNA和生物标志物浓度整合为数据集；将数据集划分为训练集和测试集；使用CatBoost作为分类器模型，构建支气管哮喘预测模型并设定超参数；所述设定超参数包括设定迭代次数、学习率和决策树的深度；将训练集输入到支气管哮喘预测模型中，训练过程包括多次迭代，选择多分类交叉熵损失为损失函数，每次迭代通过梯度下降优化损失函数；支气管哮喘预测模型训练完成后，使用测试集对模型的性能进行评估；通过交叉验证以验证不同超参数组合对模型性能的影响，选择最优的超参数；使用支气管哮喘预测模型通过每棵决策树对患者的所有数据进行计算，得到哮喘风险初始预测概率Mi；根据数据集中提取的目标cDNA，构建基因表达部分，捕捉患者在基因层面的风险信号，公式为：其中，表示基因表达部分对第i位患者在哮喘风险的贡献值，表示第i位患者的NLRP3的相对表达量，表示第i位患者的IL-1β的相对表达量，表示第i位患者的Caspase-1的相对表达量；利用数据集中生物标志物浓度，构建生物标志物浓度部分，公式为：其中，表示生物标志物浓度部分对第i位患者在预测风险中的影响值，表示第i位患者的TNF-α的生物标志物浓度，表示第i位患者的IL-6的生物标志物浓度，表示第i位患者的IL-1β的生物标志物浓度；利用患者的临床数据构建临床数据部分，公式为：其中，表示临床数据部分对第i位患者的哮喘风险的贡献值，表示第i位患者的过敏病史，表示第i位患者的家族哮喘史，表示第i位患者的病史记录；构建最终风险概率公式，预测患者的哮喘风险概率，公式为：其中，表示第i位患者的哮喘风险最终预测概率值，表示Sigmoid函数；所述动态分类调整患者的治疗方案包括根据输出的每位患者患有哮喘的预测风险概率值，设定低风险概率阈值TA与高风险概率阈值TB，基于风险概率阈值对预测风险概率值进行分类；若，表示该患者为低风险哮喘患者，对低风险哮喘患者定期进行例行体检，包括呼吸功能检测和临床症状评估，确保哮喘风险持续处于低水平；若，表示该患者为中风险哮喘患者，对中风险哮喘患者进行轻度哮喘的药物治疗，包括使用低剂量吸入性类固醇控制炎症，并使用短效β2受体激动剂作为症状缓解药物；若，表示该患者为高风险哮喘患者，对高风险哮喘患者进行重度哮喘的药物治疗，包括高剂量吸入性类固醇与长效β2受体激动剂的联合使用，并引入全身性糖皮质激素控制急性发作期的哮喘症状；将低风险哮喘患者、中风险哮喘患者和高风险哮喘患者的分类按照从低到高排序；定期对每位患者进行采样并整合为新的数据集输入至支气管哮喘预测模型，输出新的预测风险概率值，实时掌握患者的病情趋势，动态调整治疗方案；当新的预测风险概率值与之前的预测风险概率值同属相同的分类结果时：若同属为低风险哮喘患者，则继续执行低风险哮喘患者的治疗方案；若同属为中风险哮喘患者，则继续执行中风险哮喘患者的治疗方案并动态监控患者的肺功能；若同属为高风险哮喘患者，则继续执行高风险哮喘患者的治疗方案并使用抗IgE单克隆抗体增强免疫调控；当新的预测风险概率值的分类结果高于之前的预测风险概率值的分类结果时：若为低风险升至中风险，则增加药物剂量；若为中风险升至高风险，则增加药物剂量，对患者采取住院治疗并增加采样频率；当新的预测风险概率值的分类结果低于之前的预测风险概率值的分类结果时：若为高风险降至中风险，则减少药物剂量并保持采样频率；若为中风险降至低风险，则减少药物使用频率并减少采样频率。

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百度查询： 长春中医药大学 一种支气管哮喘辅助诊断方法及系统