專利名稱：無創(chuàng)性孕早期篩查生化指標質(zhì)控方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)臨床診斷領(lǐng)域涉及一種專門為無創(chuàng)性孕早期生化指標篩査 而建立的質(zhì)控方法。
背景技術(shù)：
產(chǎn)前篩查是通過簡便、經(jīng)濟和較少創(chuàng)傷的檢測方法，從孕婦群體中發(fā)現(xiàn)某些 懷疑有先天性缺陷和遺傳性疾病胎兒的高危孕婦，以便進一步明確診斷。無創(chuàng)性 孕早期出生缺陷篩查方法是指結(jié)合了孕婦的孕早期的背景風險、超聲波指標檢査 風險、母血清生化檢測風險等多項因素而計算出的染色體異常出生缺陷風險值。 該方法涉及大量數(shù)學(xué)模型建立及復(fù)雜數(shù)據(jù)計箅需要專業(yè)的風險評估篩查軟件完 成。為保證產(chǎn)前篩査實驗結(jié)果的質(zhì)量，需建立完善的質(zhì)量控制體系，以保證篩査 結(jié)果一段時間內(nèi)的準確有效。目前，國內(nèi)已知的篩査大都采用單獨的血清參數(shù)進 行風險評估，并且尚無有關(guān)血清參數(shù)質(zhì)控體系的相關(guān)內(nèi)容。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種無創(chuàng)性孕早期篩查生化指標質(zhì)控方法，該方法可 以清晰、準確地記錄并標繪每個受檢孕婦的生化指標中值倍數(shù)分布及實測數(shù)據(jù)與 相應(yīng)中位數(shù)的差異情況，為修正生化指標中位數(shù)值、修正中值倍數(shù)與對應(yīng)參數(shù)風 險的數(shù)學(xué)模型提供可靠的依據(jù)。
本發(fā)明所述的一種無創(chuàng)性孕早期篩查生化指標質(zhì)控方法，包括以下步驟
A. 通過前置孕母血清生化檢測程序，根據(jù)選定的懷孕周期確定合適的母血
清生化指標，所述選定的懷孕周期是第11至13孕周加6天的期間，所述合適 的母血清生化指標為游離e -人絨毛膜促性腺激素即e -hCG與妊娠相關(guān)血漿蛋 白A即PAPP-A;
B. 獲取輸入計算機的前述母血清生化指標的檢測值，以及受檢孕婦背景參數(shù)，所述受檢孕婦背景參數(shù)包括孕婦年齡、孕齡、既往史等；
C. 根據(jù)前述母血清生化指標的檢測值，計算中位數(shù)，由此計算母血清生化 指標的中值倍數(shù)即MoM值，并結(jié)合孕婦背景參數(shù)進行校正；
D. 讀取前述母血清生化指標的檢測值及校正后的MoM值，標繪于預(yù)設(shè)的 正常妊娠人群母血清指標分布模型圖上；
E. 重復(fù)步驟A至D，隨著受檢孕婦數(shù)據(jù)的積累，形成受檢人群母血清生化 指標的MoM分布圖和Log1Q (MoM)分布圖，建立受檢人群的母血清生化指標 的常態(tài)分布模型；
F. 對全部母血清生化指標檢測值進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，重新計算該指標的中位數(shù)， 重新計算MoM正常區(qū)間的第5及第95百分位數(shù)界值，并與期望值進行比較， 以作修正參考；
G. 當新增數(shù)據(jù)達到一定的數(shù)量后，將受檢數(shù)據(jù)分布與預(yù)設(shè)指標正態(tài)分布模 型的對比，如符合預(yù)設(shè)正態(tài)分布模型，則繼續(xù)使用該模型；如與預(yù)設(shè)正態(tài)分布模
型有偏差，則相應(yīng)調(diào)整正態(tài)分布模型，并通過實際妊娠結(jié)果對調(diào)整正態(tài)模型進行
校驗；所述一定數(shù)量的數(shù)據(jù)是指至少兩千例有效受檢數(shù)據(jù)；
H. 以該模型作為質(zhì)控標準，可對其他未使用本系統(tǒng)的孕早期篩查機構(gòu)提供 的母血清檢驗數(shù)據(jù)進行質(zhì)控；如果由其他孕早期篩査機構(gòu)送檢數(shù)據(jù)形成的相應(yīng)分 布模型與質(zhì)控系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)模型有較大偏差，則可判定其送檢數(shù)據(jù)存在一定問 題，可能是檢驗流程帶來的問題，或者是所使用的試劑盒靈敏度不夠帶來的問題。
本發(fā)明所述的無創(chuàng)性孕早期篩査生化指標質(zhì)控方法，可針對一定范圍內(nèi)受檢 人群進行質(zhì)量控制，對了解人群的生化指標特性，掌握特異性分布有積極意義； 通過本發(fā)明對無創(chuàng)性孕早期篩査的生化指標進行質(zhì)量控制，能優(yōu)化篩査評估系統(tǒng) 的準確性，提高篩查的檢出率。


圖1為血清標記中值倍數(shù)常態(tài)分布示意圖2為受檢數(shù)據(jù)在MoM正常區(qū)間(第5及第95百分位數(shù))的分布示意圖； 圖-3為由受檢數(shù)據(jù)建立的血清指標的log^ (MoM)常態(tài)分布模型。
具體實施方式
一、 無創(chuàng)性孕早期出生缺陷篩查中生化指標的確定在無創(chuàng)性孕早期出生缺陷篩查中，母血清生化指標為游離e-hCG和 PAPP-A，其中，PAPP-A:妊娠相關(guān)血漿蛋白A，主要是由由胎盤和蛻膜產(chǎn)生的大分子糖蛋 白，在懷孕期間，母血中PAPP-A濃度隨著孕期的增加而不斷升高，但是在21 三體和18及13三體患者中母血PAPP-A濃度明顯降低，MoM均值約為0.4。游離e-hCG:絨毛膜促性腺激素fl亞單位，正常妊娠情況下，母血中的游 離P-hCG水平隨孕周而下降，而在21三體中，游離P-hCG濃度顯著增高， MoM均值在2.0以上。產(chǎn)前篩查實驗所用的測量單位叫做中值倍數(shù)(Multiple of median, MOM)。游離e -hCG和PAPP-A的值隨孕婦年齡不同及孕周不同呈連續(xù)變化趨勢。二、 生化指標數(shù)學(xué)模型的建立利用游離P -hCG和PAPP-A作篩查指標，通過其MoM值能提供準確的病 者特異風險，這是因為，第一、在正常人群中，游離e-hCG和PAPP-A的中值 倍數(shù)及l(fā)og10 (MoM)呈常態(tài)分布；第二、標準誤差(standard deviation)會隨 懷孕期轉(zhuǎn)變；第三、21三體妊娠的游離P -hCG和PAPP-A MoM中位數(shù)與正常 妊娠的中位數(shù)成固定比例。由此建立游離e-hCG和PAPP-A的常態(tài)分布模型。 如圖1所示。三、 生化指標質(zhì)量控制過程 .在風險評估系統(tǒng)使用的過程中，隨著受檢孕婦數(shù)據(jù)的積累，孕婦的生化指標 數(shù)據(jù)會自動標繪于系統(tǒng)提供的MoM正常區(qū)間(第5及第95百分位數(shù))分布圖 上(圖2)。同時，在Log10 (MoM)分布圖上，會自動建立常態(tài)分布模型(圖 3)。此外，根據(jù)生化指標檢測值，將自動進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，重新計算中位數(shù)，第5 及第95百分位數(shù)界值，并與期望值進行比較，以作修正參考。表1受檢數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析表游萬g-鵬.分布—數(shù)重，百分位中位數(shù)9，百分位"全部受檢數(shù)據(jù)2380.4431.4774.87318.1°/。高于95th百分位，-'期望值0.37212.剛一以上表為例，統(tǒng)計結(jié)果表明受檢數(shù)據(jù)中位數(shù)與期望中位數(shù)差距較大，需要進行調(diào)整，調(diào)整前須剔除高危人群數(shù)據(jù)。假設(shè)上表所示238例受檢數(shù)據(jù)所代表的 受檢人群均為低危風險，并且通過實際結(jié)果追蹤確定篩查結(jié)果與實際妊娠結(jié)果相 同，則相應(yīng)調(diào)整中位數(shù)，使其有5%高于95^百分位，5%低于5^百分位。按上 表統(tǒng)計結(jié)果進行調(diào)整，應(yīng)將中位數(shù)調(diào)整為1.295， 5th百分位為0.405， 95"百分 位為3.787。調(diào)整后預(yù)設(shè)指標正態(tài)分布模型會根據(jù)調(diào)整值自動進行調(diào)整。基于本發(fā)明所述方法，已經(jīng)建立10萬人數(shù)據(jù)所統(tǒng)計建立的數(shù)據(jù)模型篩查引 擎，從而建立預(yù)設(shè)正常人群的檢測數(shù)據(jù)分布模型。使用基于本發(fā)明所述方法所建 立的計算機軟件進行篩査風險評估的人群數(shù)量已累積有2690人，檢測指標分布 基本符合預(yù)設(shè)分布模型，預(yù)計在受檢人群數(shù)量達到5000人左右時進行微調(diào)。
權(quán)利要求
1、一種無創(chuàng)性孕早期篩查生化指標質(zhì)控方法，其特征在于，包括以下步驟A. 通過前置孕母血清生化檢測程序，根據(jù)選定的懷孕周期確定合適的母血清生化指標，所述選定的懷孕周期是第11至13孕周加6天的期間，所述合適的母血清生化指標為游離β-人絨毛膜促性腺激素即β-hCG與妊娠相關(guān)血漿蛋白A即PAPP-A；B. 獲取輸入計算機的前述母血清生化指標的檢測值，以及受檢孕婦背景參數(shù)，所述受檢孕婦背景參數(shù)包括孕婦年齡、孕齡、既往史等；C. 根據(jù)前述母血清生化指標的檢測值，計算中位數(shù)，由此計算母血清生化指標的中值倍數(shù)即MoM值，并結(jié)合孕婦背景參數(shù)進行校正；D. 讀取前述母血清生化指標的檢測值及校正后的MoM值，標繪于預(yù)設(shè)的正常妊娠人群母血清指標分布模型圖上；E. 重復(fù)步驟A至D，隨著受檢孕婦數(shù)據(jù)的積累，形成受檢人群母血清生化指標的MoM分布圖和Log10(MoM)分布圖，建立受檢人群的母血清生化指標的常態(tài)分布模型；F. 對全部母血清生化指標檢測值進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，重新計算該指標的中位數(shù)，重新計算MoM正常區(qū)間的第5及第95百分位數(shù)界值，并與期望值進行比較，以作修正參考；G. 當新增數(shù)據(jù)達到一定的數(shù)量后，將受檢數(shù)據(jù)分布與預(yù)設(shè)指標正態(tài)分布模型的對比，如符合預(yù)設(shè)正態(tài)分布模型，則繼續(xù)使用該模型；如與預(yù)設(shè)正態(tài)分布模型有偏差，則相應(yīng)調(diào)整正態(tài)分布模型，并通過實際妊娠結(jié)果對調(diào)整正態(tài)模型進行校驗；所述一定數(shù)量的數(shù)據(jù)是指至少兩千例有效受檢數(shù)據(jù)；H. 以該模型作為質(zhì)控標準，可對其他未使用本系統(tǒng)的孕早期篩查機構(gòu)提供的母血清檢驗數(shù)據(jù)進行質(zhì)控；如果由其他孕早期篩查機構(gòu)送檢數(shù)據(jù)形成的相應(yīng)分布模型與質(zhì)控系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)模型有較大偏差，則可判定其送檢數(shù)據(jù)存在一定問題，可能是檢驗流程帶來的問題，或者是所使用的試劑盒靈敏度不夠帶來的問題。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種專門為無創(chuàng)性孕早期生化指標篩查而建立的質(zhì)控方法。本發(fā)明所述的質(zhì)控方法包括通過前置孕母血清生化檢測程序，根據(jù)選定的懷孕周期確定合適的母血清生化指標；獲取輸入計算機的前述母血清生化指標的檢測值以及受檢孕婦背景參數(shù)；讀取前述母血清生化指標的檢測值及校正后的MoM值，標繪于預(yù)設(shè)的正常妊娠人群母血清指標分布模型圖上；形成受檢人群母血清生化指標的MoM分布圖和Log₁₀(MoM)分布圖，建立受檢人群的母血清生化指標的常態(tài)分布模型；以該模型作為質(zhì)控標準進行質(zhì)控。本發(fā)明可針對一定范圍內(nèi)受檢人群進行無創(chuàng)性孕早期篩查的生化指標的質(zhì)量控制，能優(yōu)化篩查評估系統(tǒng)的準確性，提高篩查的檢出率。
文檔編號G06F19/00GK101533030SQ20081002674
公開日2009年9月16日 申請日期2008年3月11日 優(yōu)先權(quán)日2008年3月11日
發(fā)明者周大海, 孫筱放 申請人:廣州醫(yī)學(xué)院