基于血液中生物标志物预测烟雾病的临床决策支持方法

本发明公开了一种基于血液中生物标志物识别烟雾病的临床决策支持方法，首先通过分析GEO数据库中的数据集确定了烟雾病患者和健康对照组之间的差异基因；再进一步分析了差异基因所富集的生物途径和疾病类型；而后通过LASSO和SVM‑RFE机器学习算法识别烟雾病相关的生物标志物，同时通过ROC曲线评价生物标志物的预测能力；最终筛选获得CFD、DKFZp434L192基因，基于数据集中两个基因的表达构建诺模图以预测普通人群中烟雾病高危人群；进一步收集临床样本，通过RT‑qPCR验证烟雾病患者全血中CFD、DKFZp434L192基因表达，解决了目前烟雾病没有高效的可识别病因的技术问题。本发明通过分析患者血液中特征基因的表达，迅速预测烟雾病的高危人群，为进行及时的干预与治疗提供决策支持。