[发明专利]用于儿童肥胖症的预测系统

说明书

本发明公开了一种用于儿童肥胖症的预测系统，包括：数据样本采集模块，采集出生体重不同的儿童的代谢类型数据，形成不同层组的基线样本；模型因子提取模块，用于从各层组的基线样本的代谢类型数据中，进行组学特征检验，提取和分析出分别与宫内因素和/或后天因素相关的区分肥胖不同亚型的脂肪因子标志物和特征数据；模型预测构建模块，根据筛选出的脂肪因子标志物和特征数据转换为肥胖结果及其不同的代谢亚型转规结果生成风险预测模型。本发明所公开的一种预测系统有助于为临床医生对儿童肥胖病的治疗和预后判断。

技术领域

本发明属于医学诊断辅助领域，具体涉及一种用于儿童肥胖症的预测系统。

背景技术

当前肥胖的流行已经成为全球性的公共卫生危机，不仅在发达国家超重肥胖率超过40％；在我国成人超重/肥胖人数也突破2亿。肥胖是2型糖尿病(T2DM)、高血压、代谢综合征(MS)等许多心血管代谢疾病最主要的危险因素。目前中国不仅是全世界肥胖人数最多的国家，也是糖尿病患者人数最多的国家，预计到2045年糖尿病人数将达到1.5亿。更值得担忧的是，肥胖已呈快速低龄化流行趋势。过去30年我国学龄儿童的肥胖率增加了13倍，增幅远高于成人，超重、肥胖儿童已接近3500万；许多成人慢性病如高血压、T2DM、MS及脂肪肝等在儿童青少年已为常见；以前期开展的北京儿童青少年代谢综合征研究(BCAMS)，基于2万学龄儿童的流行病学调查数据显示，北京地区肥胖儿童青少年中MS已接近30％。儿童肥胖具有轨迹效应，代谢异常的年龄发生愈早，持续到成人期几率就愈高，导致成人慢性病的提早。儿童肥胖还影响青春期发育、骨骼健康，对心理、行为、认知及智力产生深远的不良影响，防治肥胖刻不容缓。

研究发现，儿童肥胖具有很高的代谢异质性，21-65％的肥胖儿童虽然体质指数(BMI)达到肥胖标准，却并未伴随高血压、高血糖、高血脂或胰岛素抵抗等代谢异常，即存在“代谢健康型肥胖(metabolically healthy obesity,MHO)”，研究显示MHO较代谢异常型肥胖(metabolically unhealthy obesity,MUO)心血管疾病风险低，全因死亡风险显著下降，与体重正常代谢健康(metabolically healthy normal weight，MHNW)的儿童相比，MHO并不增加2型糖尿病风险。此外，并不是所有正常体重的人都能免受代谢疾病的影响；研究表明约30％体重正常的人也会出现通常在肥胖患者才表现的心血管代谢异常，即所谓的“正常体重的代谢性肥胖”(metabolically obese normal weight，MONW)，其远期心血管代谢疾病风险甚至远高于MHO。

从儿童甚至更早的发育窗口阶段，及早识别出更具风险的高危儿童并对其针对性干预，不仅可以及时干预儿童的代谢异常，而且对于防止成人肥胖和糖尿病等代谢性疾病的发生至关重要。

发明内容

基于现有技术的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种用于儿童肥胖症的预测系统，以解决现有的方法无法有效对儿童肥胖的预后判断的技术问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种用于儿童肥胖症的预测系统，包括：

数据样本采集模块，采集出生体重不同的儿童的代谢类型数据，形成不同层组的基线样本；

模型因子提取模块，用于从各层组的基线样本的代谢类型数据中，进行组学特征检验，提取和分析出分别与宫内因素和/或后天因素相关的区分肥胖不同亚型的脂肪因子标志物和特征数据；

模型预测构建模块，根据筛选出的脂肪因子标志物转换为肥胖结局及其不同的代谢亚型转规结局生成风险预测模型。

进一步地，根据不同的体重组及代谢亚型，将采集的代谢类型数据分为代谢健康型肥胖组数据、代谢异常型肥胖组数据和代谢健康型正常体重组数据，并建立各层组的基线样本。

进一步地，所述风险预测模型根据如下公式预测儿童肥胖随后发生代谢病疾病的概率性：