【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及药物性肝损伤预测，尤其是一种非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法。
技术介绍
1、药物性肾损伤(drug-induced kidney injury，dki)是药物不良反应的常见原因之一，肾脏因其特殊的生理结构，包括血流丰富、毛细血管表面积大促进与药物接触面积广以及高耗氧性，导致肾脏对药物的毒性反应非常敏感。由药物引起的急性肾损伤病例高达28.9％，其中60岁以上的患者占51％，另外，合并基础疾病的慢性肾脏病最为常见，约占20％。非甾体类抗炎药(nonsteroidal anti-inflammatory drug，nsaids)是最常用的解热镇痛药物，例如乙酰水杨酸、对乙酰氨基酚、双氯芬酸钠等，同时也是最易引起药物性肾损伤的药物种类之一。nsaids诱使药物性肾损伤的机制大多是其抑制环氧合酶活性引起血管收缩，肾血流量减少；或者是由于氧化磷酸化解偶联，导致缺钾，最终导致肾脏缺血性损伤；亦或是经过肾脏p450酶代谢后引发内质网应激，产生活性氧(ros)，临床上表现为急性肾损伤。其中，氧化应激介导肾损伤的早期发现仍是一大难点。氧化应激是由氧化还原系统的破坏引起的，其特征是活性氧的显着过量产生。活性氧有四种主要来源，包括nadph氧化酶、线粒体、一氧化氮合酶和黄嘌呤氧化酶。肾脏在急性肾损伤、慢性肾病、肾病综合征、代谢紊乱等各种病理刺激下，通过多种机制触发活性氧的产生。药物性肾损伤除引起急性肾衰竭外，还可引起急性间质性肾炎、急性肾炎综合征、肾病综合征、急性梗阻性肾病、慢性肾损害等。若能早期发现，及时处理，可以逆转。
2、深度学习(deep learning,dl)的发展为预测药物性肾损伤相关功能提供了机会。目前有一些基于对药物自身分子结构特点、体内体外实验数据等的结合开发的预测药物导致肾损伤的可能性预测模型，然而，这些基于表型数据开发的预测模型存在一些问题，包括：由于所选数据来源单一，针对性不强，无法预测未来开发能够避免药物性肾损伤的新药方向；靶向性不强，准确率较低，质量参差不一。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，目的是提高新的非甾体抗炎药开发效率、帮助开发与现有抗炎药可能的联合使用方案。
2、本专利技术采用的技术方案如下：
3、本专利技术提供一种非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，包括：
4、诱导多能干细胞分化肾脏类器官；
5、选定非甾体抗炎药的dki测试药物集；
6、将稳定培养的肾脏类器官进行培养传代然后接种到类器官培养孔中，用多个药物浓度梯度的所述dki测试药物集培养，获得对应的类器官样本，所述多个药物浓度梯度包括给药浓度为0的梯度；
7、在给药期间，按照设定的时间间隔采集各所述类器官样本的明场图像，经过预处理后获得基于时间序列的明场图像集；
8、在给药结束后，收集各类器官样本的培养上清，进行检测，获得检测指标，包括表示肾脏类器官细胞中脱氢酶活性的atp值、表示损伤程度的ldh浓度值、人肾损伤分子kim-1基因表达、表示氧化应激程度的荧光信息值；
9、统计分析不同类器官样本的检测指标的差异，结合各dki测试药物的性质，对对应的明场图像进行靶向药物dki机制的标记，将所述基于时间序列的明场图像集标记为两类：阳性，即有氧化应激介导dki风险，或阴性，即无氧化应激介导dki风险；
10、利用添加了标记的明场图像集训练神经网络模型，建立图像特征与靶向药物dki机制的关联关系，获得预测模型；
11、利用所述预测模型对待检测的未标记类器官明场图像进行预测，获得对应的靶向药物dki类别。
12、所述表示氧化应激程度的荧光信息值的获取，包括：
13、使用二氢乙锭染料对肾类器官样本染色，获得指示氧化应激的荧光图像，随机选取多个面积一致的视野进行荧光值定量，生成量化后的荧光数值dhe fluorescencevalue；
14、采用荧光探针二氯二氢二醋酸荧光素检测试剂盒追踪肾类器官样本中的活性氧，获得指示氧化应激的荧光图像，进行荧光值定量生成ros volume；
15、使用jc-1探针通过流式细胞术检测线粒体膜电位，生成荧光信号值fluorescenceexcitation，获得指示氧化应激的荧光图像，计算红、绿荧光的相对比例fluorescenceexcitation％，以衡量线粒体膜电位变化。
16、统计分析不同类器官样本的检测指标的差异，结合各dki测试药物的性质，对对应的明场图像进行标记，包括：
17、对比药物浓度为0和非0的类器官样本对应的检测质变的差异，获得atp值，ldh浓度值、kim-1基因表达、dhe fluorescence value、ros volume及fluorescence excitation(％)六个指标的变化情况，如果atp值显著降低，ldh浓度、kim-1基因表达以及dhefluorescence value、ros volume、fluorescence excitation(％)显著升高，则对相对应的明场图像进行标记，若所述六个指标中至少四个指标有显著变化p≤0.01，则标记为阳性，若所述六个指标中至少五个指标无变化p＞0.01，则标记为阴性。
18、所述非甾体抗炎药的dki测试药物集，包括安乃近、酚氨咖敏、萘普生、布洛芬、吲哚美辛、保泰松、双氯芬酸钠、对乙酰氨基酚、尼美舒利、塞来昔布。
19、所述神经网络模型为resnet50，其包括一阶段模块、二至五阶段模块、以及六阶段模块；所述一阶段模块用于通过卷积、正则化、re lu激活函数、最大池化对输入的图像进行计算；所述二至五阶段模块分别包括3、4、6、3个bottleneck结构，所述bottleneck结构包括卷积核依次为1×1、3×3、1×1的三层卷积层，用于通过不断卷积和池化后分别输出不同类别的特征图；所述六阶段模块用于将所述特征图展平为一维的特征向量，并使用softmax函数输出概率最大的类别。
20、所述预测模型的构建包括：
21、按比例将所述添加了标记的明场图像集划分训练集和测试集；
22、利用所述训练集进行模型训练和参数学习，训练过程中，通过不断的迭代和调节不同的超参数，根据梯度下降的方向寻找模型最优参数，得到最优参数下的模型；
23、利用所述测试集通过灵敏度、特异度以及准确率计算对所述最优参数下的模型的预测能力进行验证和评估。
24、所述诱导多能干细胞分化肾脏类器官，包括：
25、在预包被matrigel的孔板中接种人胚胎干细胞和人多能干细胞系，使用mtesr tm1培养基培养；
26、用另外本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，所述表示氧化应激程度的荧光信息值的获取，包括：
3.根据权利要求2所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，统计分析不同类器官样本的检测指标的差异，结合各DKI测试药物的性质，对对应的明场图像进行标记，包括：
4.根据权利要求1所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，所述非甾体抗炎药的DKI测试药物集，包括安乃近、酚氨咖敏、萘普生、布洛芬、吲哚美辛、保泰松、双氯芬酸钠、对乙酰氨基酚、尼美舒利、塞来昔布。
5.根据权利要求1所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，所述神经网络模型为ResNet50，其包括一阶段模块、二至五阶段模块、以及六阶段模块；所述一阶段模块用于通过卷积、正则化、Re LU激活函数、最大池化对输入的图像进行计算；所述二至五阶段模块分别包括3、4、6、3个Bottleneck结构，所述Bottl
6.根据权利要求1所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，所述预测模型的构建包括：
7.根据权利要求1所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，所述诱导多能干细胞分化肾脏类器官，包括：
8.根据权利要求7所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，所述将稳定培养的肾脏类器官进行培养传代，接种到类器官培养孔中，并用不同药物浓度的所述DKI测试药物集培养对应的类器官样本，包括：
9.根据权利要求8所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，所述按照设定的时间间隔采集各所述类器官样本的明场图像，包括：
10.根据权利要求1所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，对所述类器官样本的明场图像进行预处理，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，所述表示氧化应激程度的荧光信息值的获取，包括：
3.根据权利要求2所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，统计分析不同类器官样本的检测指标的差异，结合各dki测试药物的性质，对对应的明场图像进行标记，包括：
4.根据权利要求1所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，所述非甾体抗炎药的dki测试药物集，包括安乃近、酚氨咖敏、萘普生、布洛芬、吲哚美辛、保泰松、双氯芬酸钠、对乙酰氨基酚、尼美舒利、塞来昔布。
5.根据权利要求1所述的非甾体抗炎药诱导氧化应激导致肾损伤的预测方法，其特征在于，所述神经网络模型为resnet50，其包括一阶段模块、二至五阶段模块、以及六阶段模块；所述一阶段模块用于通过卷积、正则化、re lu激活函数、最大池化对输入的图像进行计算；所述二至五阶段模块分别包括3、4、6、3个bottleneck结构，所述bott...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾忠泽，于文龙，张娟，徐婷婷，
申请(专利权)人：江苏运动健康研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。