一种基于多模态MRI和基因分析的Wilson病脑损伤预测方法与流程

本发明涉及医疗，特别是涉及一种基于多模态mri和基因分析的wilson病脑损伤预测方法。

背景技术：

1、wilson病(wd)，亦称肝豆状核变性，是一种罕见的常染色体隐性遗传病，主要由atp7b基因突变引起，导致铜运输蛋白功能障碍；这种功能障碍阻碍了铜离子的正常代谢与排泄，导致铜在肝脏、大脑等关键器官中积累，最终引发严重的肝病和神经系统疾病；由于铜的积聚，患者可能出现行为和认知功能障碍、精神病性症状及运动协调障碍；

2、尽管wilson病的病程可通过药物和饮食调整得到有效控制，但其诊断挑战在于需要在临床症状显著之前进行早期识别和干预，当前，wilson病的诊断主要依靠临床症状、kayser-fleischer环的检查、血液和尿液中铜含量及其衍生生化指标的评估，然而，这些诊断手段在无症状或表现为轻微非特异性症状的早期阶段往往不敏感，导致诊断滞后；

3、此外，虽然传统的mri技术可用于评估脑部结构变化，但其对早期微小病变的灵敏度和特异性不足，常在临床症状显现后才能检测到显著的脑损伤，基于这些限制，无法满足对wd早期和无症状患者的有效监测和干预需求；

4、基于此，需一种基于多模态mri和基因分析的wilson病脑损伤预测方法。

技术实现思路

1、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种基于多模态mri和基因分析的wilson病脑损伤预测方法，包括以下步骤：s1、利用功能性磁共振成像(fmri)、扩散张量成像(dti)和三维t1加权成像(3d-t1wi)进行大脑结构和功能的综合扫描，应用成像算法自动检测并校正由于患者头部移动造成的影像扭曲，具体方法如下：

2、利用一组基于历史成像数据派生的头部动作参数，参数涉及头部的常见移动模式和幅度，用以设定检测阈值和校正策略；

3、在mri扫描过程中实时监控患者头部的位置和移动，使用快速成像序列捕捉头部状态，每个序列之间的时间间隔极短，以追踪快速移动，通过与预设参数的比较，识别出任何超出常规范围的头部移动；

4、检测到异常移动时，立即计算出必要的校正参数，包括调整mri扫描的角度、焦点及其它扫描参数，校正操作基于当前头部位置与预期扫描位置之间的偏差，并继续监控后续图像的质量；

5、s2、收集wd患者的atp7b基因突变数据，包括基因序列和表达水平，使用生物信息学工具预测基因突变对蛋白功能的具体影响，具体方法如下：

6、收集关于atp7b基因的突变数据，整合突变的位置、类型及其已知的临床表现与公共数据库中的相关蛋白质结构数据和功能注释，建立全面的数据集，使用已知基因突变与其对应蛋白质功能影响的数据训练循环神经网络模型，通过学习突变的生物化学特性与功能变化之间的复杂关系，优化其预测能力；

7、对未充分研究的atp7b基因突变进行功能影响预测，输出每个突变导致的蛋白质功能改变；

8、s3、收集并整合wd患者的基因表达数据和脑部mri影像数据，将基因表达模式与脑区网络功能特征相关联，构建一个多层网络，其中一层代表基因表达数据，另一层代表脑mri数据；通过分析两层数据之间的交互和联系，将基因表达模式与脑区网络功能特征相关联，识别出与wd病理过程相关联的关键生物标记物；

9、s4、整合前所获得的数据，通过构建预测模型预测wilson病患者的脑结构及功能异常，并对潜在病理生理机制进行深入分析，具体步骤如下：

10、利用s1、s2和s2中收集的多模态mri影像数据、基因突变数据及leipzig评分系统的临床数据，整合构建数据集，通过空间相关分析方法对跨采样点的基因表达和脑影像表型进行分析，以提取关键的影像组学和基因组学特征；

11、采用递归神经网络来处理和分析集成的数据，通过递归神经网络捕捉数据中复杂的非线性关系，并从中识别出预测wilson病脑损伤的生物标记物。

12、进一步的，在所述s1中获得的多模态mri数据包括功能性磁共振成像(fmri)数据，在此基础上进行时间序列分析，以识别静息态下脑功能网络的活动模式，具体脑区包括基底神经节、丘脑和小脑，这些脑区与wd患者的神经精神症状密切相关，计算功能连接矩阵，分析不同脑区之间的功能耦合强度，识别功能连接异常的脑区对，具体包括基底神经节与前额叶皮层的异常连接；再应用图论分析方法，评估脑功能网络的小世界属性，包括网络效率、模块化程度和节点中心性，以量化wd患者脑功能网络的异常程度，比较wd患者与健康对照者的脑功能网络特性，揭示wd患者脑功能网络的特异性改变。

13、进一步的，在所述s1中利用的扩散张量成像(dti)数据，对此dti数据进行纤维追踪，构建脑白质结构网络，具体脑区包括胼胝体、内囊和丘脑，通过分析结构网络的拓扑属性，包括路径长度、聚类系数和全局效率，识别结构网络中异常连接的脑区，具体包括与wd患者认知和运动功能障碍相关的区域，通过比较wd患者与健康对照者的脑结构网络属性，揭示wd患者脑结构网络的特异性改变。

14、进一步的，利用所述s1和所述s3中获得的多模态mri数据和基因数据，执行如下分析和预测过程：

15、结合从所述s1中获得的功能性磁共振成像(fmri)和扩散张量成像(dti)数据，以及所述s3中收集的atp7b基因突变数据，利用统计和机器学习技术，以识别与特定基因突变相关联的脑影像表型特征，使用机器学习算法构建预测模型，将基因型数据作为输入，预测与wilson病相关的脑影像表型，揭示基因表达如何影响脑结构和功能的改变。

16、进一步的，结合从所述s1中获得的mri数据，所述s2中的基因突变数据，以及从临床实践中获得的leipzig评分和其他相关的临床表现及实验室检查结果，建立综合诊断模型，通过roc曲线分析和敏感度－特异度分析，优化诊断模型的阈值设定，平衡诊断的敏感性和特异性。

17、进一步的，在所述s1步骤中，对wilson病患者在排铜治疗前后进行多次磁共振脑成像扫描，监测治疗对患者大脑功能和结构的具体影响，具体包括如下步骤：

18、定期执行功能性磁共振成像(fmri)、扩散张量成像(dti)和三维t1加权成像(3d-t1wi)，以捕捉治疗前后的脑结构和功能的变化，分析治疗前后的mri数据，包括脑区体积、功能连接和结构网络属性的影响，通过分析治疗前后脑网络属性的变化，评估治疗对脑功能恢复的影响，具体包括排铜治疗对脑功能网络异常的改善作用，结合临床症状和实验室检查结果，综合评估治疗效果。

19、进一步的，所述s4步骤中进一步包括长期随访数据的收集和分析，具体步骤如下：定期收集wilson病患者的临床症状、实验室检查结果和多模态脑影像学数据，包括临床症状、实验室检查结果和脑影像学变化，构建多维度的预后评估指标，使用生存分析方法，构建预后预测模型，预测患者的疾病进展速度和生存期，通过外部验证和敏感性分析，评估预后模型的稳定性和可靠性。

20、进一步的，所述s2步骤中的基因突变分析具体包括对atp7b基因中常见的错义突变、无义突变和剪接位点突变进行测序，通过高通量测序技术鉴定新的或已知的致病基因突变，并使用生物信息学工具进行突变的功能预测，分析这些基因突变对蛋白功能的影响。

21、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

22、一、本发明通过结合多模态磁共振成像和基因分析，能够显著提高wilson病的早期诊断能力，多模态mri技术使得医生能够在微观层面观察大脑结构和功能的细微变化，此外，再结合atp7b基因突变的检测，能够在遗传层面确认疾病的存在，即使在症状尚未明显之前，便捕捉到脑部微小结构和功能的变化，从而实现对无症状或轻微症状患者的有效识别，特别适用于那些表现不典型或遗传背景复杂的病例，可以大大提前诊断时点，为患者提供及时的干预措施；

23、二、本发明通过精确分析患者的基因突变特征及其与脑部影像表型之间的相关性，不仅能预测疾病的进展，还能辅助医生为每位患者制定更为个性化的治疗方案，通过利用机器学习技术分析大量数据后，能够识别出哪些基因突变与脑功能恢复和治疗反应密切相关，从而指导使用特定药物和治疗手段，实现精准医疗，通过监测治疗前后患者的脑功能和结构变化，能够有效评估治疗效果。