[发明专利]一种基于aGVHD biomarker的风险分层及监测方法

权利要求书

1.一种基于aGVHD biomarker的风险分层及监测方法，其特征在于：包括以下步骤，

S1：aGVHD biomarker指标监测及病人群体分组；动态监测多中心病人群体重要时间点的aGVHD biomarker指标，并根据HSCT后100天内是否发生aGVHD进行分组，一个病人选取一条数据，形成模型训练集；

S2：模型训练；将所述S1得到的模型训练集随机分组；将病人aGVHD biomarker指标与临床症状进行关联，采用机器学习领域先进的堆叠技术、逻辑回归技术，建立重度综合、肠道aGVHD机器学习模型，采用多模型融合方式，对病人重度综合、肠道aGVHD进行风险评分；

S3：重度综合、肠道aGVHD风险分层；将所述S2中的风险评分结果对病人进行风险分层，其中HSCT后100天重度综合aGVHD累计发生率为：0.0％～8.2％(低风险)、12.9％～30.6％(中风险)、36.8％～71.7％(高风险)，HSCT后100天重度肠道aGVHD累计发生率分别为：0.0％～7.7％(低风险)，7.9％～29.1％(中风险)，34.0％～66.1％(高风险)；

S4：动态监测病人风险分层变化及趋势；可动态监测不同时间点病人的aGVHDbiomarker指标、风险状态及变化趋势，为临床决策提供参考。

2.根据权利要求1所述的一种基于aGVHD biomarker的风险分层及监测方法，其特征在于：所述aGVHD biomarker指标包括sST2、REG3α、IL-6、IL-8和TNFR1中的一项或多项。

3.根据权利要求1所述的一种基于aGVHD biomarker的风险分层及监测方法，其特征在于：所述S1中，动态监测多中心病人群体中人群数量为250例以上，其中重度肠道占10％～15％，重度综合占20％～25％。

4.根据权利要求1所述的一种基于aGVHD biomarker的风险分层及监测方法，其特征在于：所述S1中，发生aGVHD组病人取aGVHD发生时的aGVHD biomarker指标，未发生aGVHD组按与发生aGVHD组biomarker测量时间分布相同原则筛选监测到的aGVHD biomarker指标。