一种基于Cox比例风险模型与年龄校准的血浆代谢风险偏离评估系统及存储介质

本技术涉及代谢组学与生物信息处理领域，具体涉及一种基于cox比例风险模型与年龄校准的血浆代谢风险偏离评估系统及存储介质。

背景技术：

1、衰老是机体功能随时间逐步衰退的复杂生物学过程。基于代谢组学的衰老时钟通过分析血液等生物样本中的代谢物谱，利用统计模型建立代谢模式与时序年龄或健康结局之间的关联，可用于评估个体衰老状态。

2、现有技术中，代谢年龄时钟普遍以时序年龄为建模目标，通过机器学习方法拟合血浆代谢特征与时序年龄的关系，输出代谢年龄和代谢年龄加速度。代谢年龄反映的是受试者当前代谢状态与时序年龄的拟合关系，表示代谢状态在人群年龄分布中的相对位置。但以时序年龄为建模目标的代谢年龄评估方法在临床应用中存在不足。

3、在生存分析领域，cox比例风险模型已被用于个体风险评分计算。该方法以随访时间和随访事件标识为因变量，以代谢标志物数据为协变量，拟合比例风险模型，输出个体的代谢物驱动线性预测得分。现有研究已报道了多种与死亡风险相关的血浆代谢标志物，涵盖氨基酸、脂质、糖代谢产物等不同代谢通路。

4、在代谢标志物研究方面，已有文献报道了酚类微生物共代谢物、硫酸酯共轭物、脂质类及维生素类代谢物与机体健康状态的关联。例如，肠道微生物来源的酚类代谢物已被发现与心血管疾病和慢性肾病相关；硫酸酯共轭物参与了神经递质代谢和外源性物质解毒过程；特定脂质代谢物已被报道与炎症、胰岛素抵抗及细胞衰老相关。

5、然而，现有技术以时序年龄为建模目标，其核心矛盾在于：模型对时序年龄的拟合精度越高，其输出指标在预测个体未来健康结局时能够提供的独立于时序年龄的增量信息反而越有限，导致代谢年龄评估指标难以真正反映个体的系统性风险水平。

6、因此，亟须一种能够基于随访结局相关代谢信号，并通过时序年龄校准降低年龄相关系统性差异的方法，以支持不同年龄受试者之间风险相关代谢状态的辅助比较。

技术实现思路

1、本技术提供一种基于cox比例风险模型与年龄校准的血浆代谢风险偏离评估系统及存储介质，以解决现有代谢年龄评估方法主要围绕时序年龄拟合、难以在同龄参考框架下表征风险相关代谢差异的技术问题。

2、本技术提供一种基于cox比例风险模型与年龄校准的血浆代谢风险偏离评估系统，具体包括数据获取模块，线性预测得分计算模块，时序年龄校准模块，偏离指标计算模块以及评估结果生成模块。

3、所述数据获取模块用于获取受试者的血浆样本中代谢标志物数据，以及所述受试者的时序年龄；所述线性预测得分计算模块是将所述代谢标志物数据输入至一已预训练的cox比例风险模型，计算所述受试者的代谢物驱动线性预测得分，所述代谢物驱动线性预测得分是通过所述已预训练的cox比例风险模型以完整随访时间及删失信息为结局、以所述代谢标志物数据为协变量进行拟合后输出的线性评分得分；所述时序年龄校准模块是基于所述受试者的时序年龄，通过年龄校准函数计算参考人群同一时序年龄下的年龄预期得分；所述偏离指标计算模块是根据所述代谢物驱动线性预测得分相对于所述年龄预期得分的偏离，生成年龄校准代谢风险偏离指标；所述评估结果生成模块是基于所述年龄校准代谢风险偏离指标生成体外检测数据的辅助评估结果。

4、进一步地，所述cox比例风险模型还包括预训练模块，用于对所述cox比例风险模型进行预训练，具体包括：

5、获取训练数据集，所述训练数据集包含两个以上的训练样本，每个所述训练样本均包含代谢标志物数据、时序年龄、随访时间以及随访事件标识；所述随访事件标识用于指示所述训练样本在对应随访时间内是否发生预设结局事件；以所述代谢标志物数据为协变量，以所述随访时间和所述随访事件标识为因变量，拟合cox比例风险模型，估计得到偏回归系数向量，所述偏回归系数向量的维度与所述代谢标志物数据中代谢标志物的数量相同；采用l2正则化约束所述偏回归系数向量的范数；采用五折交叉验证评估所述cox比例风险模型的一致性指数，根据所述一致性指数确认所述偏回归系数向量的估计稳定后，将所述偏回归系数向量存储为所述cox比例风险模型的参数。

6、进一步地，所述拟合cox比例风险模型的公式为：

7、

8、其中，表示所述受试者x在时间t的风险函数，表示基础风险函数，n表示代谢标志物数据中代谢标志物的数量，表示第n个代谢标志物的标准化特征值，表示第n个代谢标志物的偏回归系数。

9、进一步地，所述代谢物驱动线性预测得分的计算公式为：

10、

11、其中，表示代谢物驱动线性预测得分，表示第n个代谢标志物的标准化特征值，表示第n个代谢标志物的偏回归系数。

12、进一步地，所述年龄校准代谢风险偏离指标的计算公式为：

13、

14、

15、其中，表示线性风险评分值，表示年龄斜率，表示时序年龄，表示截距，表示残差，表示年龄预期得分，表示年龄校准代谢风险偏离指标，所述年龄校准代谢风险偏离指标大于0表示所述受试者的代谢状态偏离程度高于其年龄预期水平，所述年龄校准代谢风险偏离指标小于0表示所述受试者的代谢状态偏离程度低于其年龄预期水平。

16、进一步地，所述系统还包括数据预处理模块，所述数据预处理模块是对代谢标志物数据进行基质辅助激光解析电离飞行时间质谱检测，对检测后的代谢标志物数据进行预处理，所述预处理包括依次执行的谱图平滑、基线校正、峰检测、峰对齐、批次校正、对数变换以及标准化。

17、进一步地，所述评估结果生成模块用于获取所述年龄校准代谢风险偏离指标相对于预设参考区间的分布位置，根据所述分布位置分别映射至虚弱状态等级、体重代谢状态等级和心血管健康状态等级中的至少一种，输出所述受试者的辅助参考信息。

18、进一步地，所述评估结果生成模块用于基于训练参考数据构建多病共存数量与年龄校准代谢风险偏离指标之间的参考函数；获取所述受试者的确诊慢性病种类数量，将所述确诊慢性病种类数量输入所述参考函数，得到对应的多病共存参考偏离值；当所述年龄校准代谢风险偏离指标高于所述多病共存参考偏离值达到预设阈值时，输出风险相关辅助提示。

19、进一步地，所述代谢标志物数据包括3-甲基吲哚、4-羟基苯甲酸、水杨酸、2,6-二羟基苯甲酸、吲哚乙酸、3,4-二羟基苦杏仁酸、香草酸、苯酚硫酸酯、4-乙基苯酚硫酸酯、多巴胺-3-o-硫酸酯、对甲酚硫酸酯、香草酸-4-o-硫酸酯、3-羟基苯甲酸-3-o-硫酸酯、4-甲基儿茶酚-1-硫酸酯、阿魏酸-4-o-硫酸酯、磷酸胆碱、癸二酸、2-羟基癸二酸、(r)-3-羟基十四酸、神经酰胺、亚油酸、2-羟基硬脂酸、二十烷二酸、油酸酰胺、维生素a以及11'-羧基-γ-色酚。

20、本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中，该计算机可执行指令被处理器执行时使得该处理器执行如下步骤：

21、数据获取模块获取受试者的血浆样本中代谢标志物数据，以及所述受试者的时序年龄；线性预测得分计算模块将所述代谢标志物数据输入至一已预训练的cox比例风险模型，计算所述受试者的代谢物驱动线性预测得分，所述代谢物驱动线性预测得分是通过所述已预训练的cox比例风险模型以完整随访时间及删失信息为结局、以所述代谢标志物数据为协变量进行拟合后输出的线性评分得分；其中，所述时序年龄不作为协变量纳入所述cox比例风险模型；时序年龄校准模块基于所述受试者的时序年龄，通过年龄校准函数计算参考人群同一时序年龄下的年龄预期得分；偏离指标计算模块根据所述代谢物驱动线性预测得分相对于所述年龄预期得分的偏离生成年龄校准代谢风险偏离指标；评估结果生成模块基于所述年龄校准代谢风险偏离指标生成体外检测数据的辅助评估结果。

22、本技术提供一种基于cox比例风险模型与年龄校准的血浆代谢风险偏离评估系统及存储介质，通过以完整随访时间及删失信息为结局、以代谢标志物数据为协变量拟合cox比例风险模型，计算受试者的代谢物驱动线性预测得分，直接以系统性风险为预测对象，克服了现有代谢年龄时钟以时序年龄为拟合目标导致的独立信息有限的问题；并基于时序年龄计算受试者中同一时序年龄下的预期得分，生成年龄校准代谢风险偏离指标。该系统通过将时序年龄排除于cox比例风险模型的协变量之外，避免了时序年龄与代谢标志物在模型拟合中的共线性干扰，使代谢物驱动线性预测得分能够更纯粹地反映代谢标志物与健康结局事件的关联；在此基础上，将代谢物驱动线性预测得分相对于年龄预期得分的偏离作为年龄校准代谢风险偏离指标，有效降低了代谢物驱动线性预测得分中与时序年龄相关的系统性差异，使不同年龄受试者的风险相关代谢状态能够在统一参考框架下进行比较；同时实现了从血浆代谢标志物数据输入到辅助评估结果输出的完整处理链路，可用于体外检测数据的辅助评估、风险相关分层及健康管理参考。