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阿尔茨海默病精准医学大数据研究平台的建设与应用

发布时间:2017-08-01 05:10

  本文关键词:阿尔茨海默病精准医学大数据研究平台的建设与应用


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【摘要】:目的:通过统一数据标准、规范数据上传流程,充分整合个体因素、环境因素、遗传因素、体液生物标记物、神经心理数据、神经影像数据、组学数据,筛选出基于中国人群老化、环境、遗传、体液标志物、影像标志物、神经心理测评等多项与AD发病相关的指标。建立标准规范、资源共享、高效利用的AD精准医学大数据研究平台,为借助构建多维AD风险预测模型,研究开发AD精准(个性化)技术体系、探索AD早期诊断与预测系统及转归网络(或通路)机制及其早期干预新型靶点,提供基础大数据和开放创新研究平台。方法:1、采集大样本AD病例队列及随访数据:基础设施建设包括统一应用支撑平台、服务器与虚拟化、存储与备份、一体化安全保障、数据中心统一管理等,实现AD数据的集中存储管理,支撑开展跨区域医疗业务;软件平台建设主要包括存储硬件、分析硬件、分析软件、挖掘软件、应用软件五个部分,提供基于Hadoop并行计算框架的大数据并行处理和挖掘平台;具体系统架构采用B/S结构、J2EE中SSH框架技术和业务分模块的构架设计理念,主要包括业务层、功能层、平台层和基础层。2、采集AD发病的关键危险因素:遗传因素主要包括淀粉样前体蛋白(APP)、早老素1基因(PS1)、早老素2基因(PS2)突变检测及载脂蛋白E基因(ApoE)基因亚型检测;个人基本因素主要包括基本情况、生活行为方式、膳食结构和营养状况、社会支持和社会负性事件、既往疾病、现病史、血管危险因素、职业接触、体格检查及辅助检查等;环境因素主要包括生活史、居住环境、职业及工作表现等;体液因素主要包括血常规、血脂、肝功生化、凝血五项、尿常规、大便常规、病毒系列、甲状腺功能、维生素B12、叶酸、癌胚抗原、梅毒抗体、HIV抗体、血Aβ 40、血Aβ 42、血tau蛋白、IL-1β、TNF-α、IL-6、尿AD相关神经丝蛋白(AD7c-NTP)以及脑脊液A β 40、A β 42、总蛋白(T-tau)、磷酸化蛋白(p-tau)、特异位点磷酸化(包括p-tau231、p-tau181);神经心理主要包括记忆障碍自评量表(AD8)、简易精神状态量表(MMSE)、记忆与执行筛查量表(MES)、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)、成套认知功能测验(词语流畅性、波斯顿命名、FOM、词语学习测验-12词中文版、词语学习测验-延迟回忆、词语学习训练再认、数字广度、轨迹测试及画钟测验)、神经精神量表-记录表(NPI) (询问家属或知情者)、日常生活能力量表(ADL)、临床痴呆评定量表(CDR)、Hachinski缺血量表(HIS)、老年抑郁量表(GDS)、汉密尔顿抑郁量表(HAMD)、淡漠症状评定量表(AES)、IQCODE、照顾者自我效能问卷;神经影像主要包括颅脑MRI平扫、弥散加权成像(DWI)、磁敏感加权成像(SWI)、弥散张量成像(DTI)、海马体积测定、磁共振波谱(1H-MRS)、功能磁共振(fMRI)以及脑电图(EEG)及多模态磁共振影像等;诊疗及随访数据主要包括主诉及症状、现病史、内科及神经内科专科查体结果、其它疾病史、药物使用史、外伤史等,随访内容同基线调查,包括调查问卷、成套神经心理评估,同时对患者诊疗效果、治疗方案(包括治疗药物、治疗时间、治疗效果等)、转归预后以及卫生经济学信息进行随访调查,并采集生物标本。采用主动随访与疾病监测网络相结合:在主动随访的同时,利用人群疾病监测网络(死因监测系统、慢病危险因素监测系统、医保系统、医院电子病历系统、区域健康信息系统等),动态追踪队列人群中的AD相关良、恶性疾病以及治疗、转移及生存状态等信息。3、采集AD生物样本资源数据:编制生物标本(脑脊液、血液、尿液、唾液等)采集、运输、储存操作过程,建立生物标本库;规范生物标本管理、查找、分离、分装等操作规程。标本冻存于-80℃冰箱保存,将其进行科学编号。在标本处理全程,应注意避免样本降解和污染。异地留取的标本,在填写详细的转送单后,按冷藏链转运流程进行转送。根据标本运输的时间、距离、气候、季节、方法、样本种类及数量进行调整,运输过程中要用适当材料进行包装隔离标本,并使用足够量的制冷剂以确保运输途中的制冷条件。4、AD精准医学的标准化研究:标准化体系的内容包括诊断标准化、流程标准化、数据标准化、管理标准化及技术标准化;标准体系建设的支撑功能主要指的是制定AD数据交换标准,包括数据基线格式、元数据核心标准、数据交换协议等,开发接口测试模块,进行互操作和一致性测试;制定AD服务数据和隐私保护标准,开发服务可信测试模块,开展平台的隐私保护水平、透明性和信任水平进行评测;制定AD数据性能测试标准,开发大数据性能测试模块,开展相关系统和平台的测试。5、多种措施确保海量数据安全:研究安全评测关键技术,建立安全评测体系,借助安全评测工具,搭建覆盖AD数据、医疗云计算、医疗应用在内的安全评测平台,实现对AD数据全面的安全测试验证。在患者隐私保护、数据中心安全防护、安全管理制度、数据传输安全等方面做好安全保障。结果:1、AD精准医学大数据研究平台:开发完成多中心AD病例注册登记系统及其网络传输系统,该注册登记系统借助于山东省远程医学中心的远程网络资源优势,通过医院电子病历(EMR)、体检信息系统(PEIS)、医学影像存档与通讯系统(PACS)、实验室信息系统(LIS)、门诊系统、住院系统等,采集各医院入组的AD病例基本信息、临床信息、影像信息、实验室检测信息、治疗用药信息、生物标本信息以及病例随访信息。实时导入系统的二维结构化数据库中,并与生物标本组学(基因组学、代谢组学、表观遗传组学等)数据库自动连接,实现队列人群信息采集和追踪随访的自动化、网络化和实时化,满足多种操作系统下的远程数据访问。构建医疗数据及生物样本数据平台、随访数据平台以及健康数据平台。2、AD精准医学大数据研究平台的应用:建立AD流行病学网络系统,开展AD病因学流行病学研究,探索AD流行病学特点、分布和规律,为制定AD的公共卫生政策提供理论依据;建立AD精准医学统计分析体系,包括AD精准医学研究设计与统计分析方法体系、基于临床组学大数据的AD精准医学技术平台、基于大数据的统计分析体系;建立AD早期诊断与风险预测系统,包括预警体系和早期识别和风险预测模型;构建跨学科、跨专业、多领域的AD大数据集成平台,数据集中式存储在山东省AD数据中心,实现AD医疗健康数据互通共享;建立AD远程协作诊疗网络系统,构建区域三级医院跨地区、跨医院、跨专科的AD多学科疑难病综合诊疗(AD-MDT)服务平台,提高向基层边远地区延伸优质AD诊疗服务的可及性;构建AD网络医院,形成区域协同医疗服务机制(健康管理、疑难病会诊、转诊转院、预约诊疗、移动医疗和家庭监护等)。3、AD标准化研究及知识库:进行AD数据标准化研究,全国多中心AD精准医学研究平台依据建设规范,遵循统一业务流程,统一数据定义与编码,统一数据交换标准,形成统一的AD标准体系,具体包括基础标准、数据标准、技术规范、管理标准以及业务规范。建立AD精准医学相关技术标准与诊疗规范,从基本信息到临床诊疗,对其进行标准化.数据字典方面采用国家、行业、地方标准,最大程度地消除因对信息的命名、描述、分类和编码不一致造成的异构数据,确保不同医院各信息系统之间传输和交换信息具有一致性,提高信息处理速度;建设基于全链条精准数据的AD精准医学知识库,具体包含:穿戴设备数据主要指血压、血糖、脉搏、心率、血氧含量、体温、BMI等动态监测数据;健康档案数据包括基本信息、家族史、患病史、健康体检、生活环境、生活习惯等;医疗健康数据包括症状体征、生化检查、影像检查、病理检查、治疗方案等;生物样本数据主要指基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学;追踪随访数据包括诊疗效果、用药情况、转归预后等方面的数据。基于以上一一对应的AD精准数据,量化分值,最终形成AD精准医疗全局数据库。结论:本研究建立了AD精准医学大数据研究平台,整合个体因素、环境因素、遗传因素、体液生物标记物、神经心理数据、神经影像数据、组学数据,为构建具有时间演变特性的多维AD风险预测模型,实现疾病风险早期预警,为制定科学、合理的个性化健康管理方案提供依据,为医疗和健康管理服务提供技术支撑及基础大数据和开放创新研究平台。下一步将通过数据挖掘、处理与建模,实现对老年人群AD高危个体的早期筛查、识别以及疾病风险预测,从而实现早诊早治,改善患者的生活质量和预后;提高区域AD的防治水平,更早、更好地促进老龄人口的脑健康。同时,通过开展AD相关的遗传学、血清学等病因学研究,还能对AD的病因和发生机制研究提供线索,为进一步开展脑疾病的早期精准防治技术研究提供理论基础。
【关键词】:阿尔茨海默病 精准医学 大数据 信息共享
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R749.16
【目录】:
  • 中文摘要6-11
  • 英文摘要11-17
  • 符号说明17-21
  • 前言21-24
  • 方法24-38
  • 结果38-45
  • 讨论45-47
  • 结论47-48
  • 附图48-51
  • 附表51-61
  • 参考文献61-64
  • 致谢64-65
  • 攻读学位期间发表的学术论文目录65-66
  • 学位论文评阅及答辩情况66-67
  • 外文论文67-73
  • 综述73-79
  • 参考文献78-79

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 吴琼;;以临床数据仓库为核心的医院大数据平台构建[J];电脑知识与技术;2017年10期

2 苗保华;;活跃理论对老年慢性阻塞性肺疾病患者生活质量的影响[J];护理实践与研究;2017年07期



本文编号:602639

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