hbv肝硬化不同阶段血清代谢物组的研究

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1、重庆医科大学博士学位论文HBV肝硬化不同阶段血清代谢物组的研究姓名：齐素文申请学位级别：博士专业：临床检验诊断学指导教师：涂植光；戴勇201205HBV肝硬化患者不同阶段血清代谢物组的研究摘要HBV感染导致的肝硬化是一种常见的慢性肝病，其致病机制尚未完全阐明。早期肝硬化患者由于肝脏的代偿作用，可无症状或症状轻微，进入失代偿阶段，临床表现方明显，但肝脏功能出现不可逆转的损伤。本病目前无特效治疗，关键在于早期诊断。目前肝硬化的诊断主要依靠超声影像，由肝穿刺进行确诊。超声诊断的灵敏度较低，而肝穿刺对患者的肝脏有损伤

2、，存在风险，不易推广，很多患者直至进入肝硬化失代偿期才被确诊。本研究应用1H核磁共振(NMR)技术，结合模式识别分析方法限)，包括主成分分析法if'CA)、偏最d、----乘判别分析(PLS-DA)并I]i-F．交偏最小二乘判别分析(OPLS．DA)对HBV肝硬化不同阶段血清中的代谢物组进行研究，筛查特异性生物标志物，分析HBV肝硬化致病机制，构建HBV肝硬化血清代谢组学诊断模型，并用临床样本验证模型的准确性。以探索无创性肝硬化早期诊断方法。第一部分比较I-IBV肝硬化患者与酒精性肝硬化患者血清代谢物组差异目

3、的比较HBV肝硬化患者与酒精性肝硬化血清代谢物组之间的差异，寻找特异性代谢生物标志物，建立诊断模型。方法收集20例健康对照(对照组)、21例HBV肝硬化患者(HBV

4、

5、Iq：硬化N)5Fn20例酒精性肝硬化患者(酒精肝硬化组)血清，采用核磁共振(NMR)方法检测血清中代谢物，应用主成分分析(PCA)矛11偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘法一判别分析(OPLS．DA)对NMR谱数据进行模式识别分析，用传统分析方法验证表达差异的代谢物质。结果OPLS-DA模型能显著区分船V肝硬化组与对照组，模型

6、质量参数R2X=36．4％，R2Y-91．5％，Q2Y=o．887；模型能显著区分酒精肝硬化组与对照组，模型质量参数为R2x=44．5％，R2Y=92．6％，Q2Y=0．903；模型亦能清楚区分船V肝硬化组和酒精肝硬化组，模型质量参数RZX=33．8％，R2Y=87．3％，Q2Y=O．826。5种代谢物质，肌酸、乙酰乙酸、异丁酸盐、谷氨酸盐和谷氨酰胺是区分HBV肝硬化和酒精性肝硬化的分子生物标志物，酶联免疫吸附试验(ELISA)和高效液相色谱(HPLC)方法检测5种物质的表达水平与NMR结果一致。结论NMR血

7、清代谢组学分析联合模式识别方法能区分HBV肝硬化患者与酒精性肝硬化患者，筛查得到的生物标志物有助于研究Iql3V肝硬化和酒精性肝硬化的发病机制与预后隋况。关键词：HBV肝硬化；酒精陛肝硬化；1H．核磁共振；模式识别分析：正交偏最小二乘法一判别分析第二部分HBV肝硬化患者代偿期和失代偿期血清代谢物组的研究目的比较HBV肝硬化患者代偿期和失代偿期血清的代谢物组，寻找区分两个阶段的关键生物标志物，构建HBV肝硬化患者血清代谢组学诊断模型。方法收集30例HBV肝硬化患者代偿期(代偿组)和30例肝硬化患者失代偿期(失代

8、偿组)血清，采用1H-核磁共振(NMR)方法检测血清中代谢物，得到血清样本的核磁图谱。应用主成分分析(PEA)、偏最小二乘判别分析(PLS．DA)和正交偏最小二乘法．判别分析6(OPLS．DA)对NMR谱数据进行模式识别分析，用20个临床样本对模型准确度进行前瞻性验证。结果OPLS．DA模型能显著区分HBV肝硬化代偿期和失代偿期患者，模型质量参数R2X=24．6％，R2Y-78．4％，Q2Y=O．598。与代偿期患者相比，失代偿期患者血清中16种代谢物水平异常。20个临床样本验证显示模型的预测准确度为85％(

9、17／20)。结论NMR血清代谢组学技术联合模式识别方法能有效区分HBV肝硬化代偿期和失代偿期患者，表达差异的分子生物标志物有助于研究HBV肝硬化病情的进展，NMR分析的OPLS-DA诊断模型有望成为一种新的方法，用于鉴别诊断H13V肝硬化代偿期和失代偿期。关键词：HBV肝硬化；代偿期；失代偿期；1H-核磁共振；模式识别分析第三部分HBV肝硬化失代偿期并发轻微肝性脑病患者血清代谢物组的研究目的检测轻微肝性脑病(MI-m)患者血清中的代谢物组，初步建立MHE诊断模型。方法采用核磁共振(NMR)方法检测25例肝硬

10、化失代偿期患者(失代偿组)矛1325例轻微肝性脑病患者(MI-IE组)血清中的代谢物，应用主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-nq和正交偏最,j,--乘法一判别分析(OPLS．DA)对NMR谱数据进行模式识别分析，用10例临床标本前瞻性的验证模型诊断MHE的可行性。结果OPLS．DA模型显示，肝硬化组和MHE组标本可被区分开，模型质量参数R2X=30．4％，R2y重庆医科大学博士研究生