氯沙坦治疗原发性高血压的剂量预测方法及系统

本发明涉及分子生物学检测，特别地，涉及基因检测；具体而言，涉及一种氯沙坦治疗原发性高血压的剂量预测方法及系统。背景技术：1、《中国心血管病报告2018》数据显示：中国心血管病患病人数2.9亿，其中18岁及以上居民高血压患病率为27.9％，高达2.7亿。目前，高血压的药物治疗主要遵循指南用药，《国家基层高血压防治管理指南2020版》推荐选用证据明确、可改善预后的五大类降压药物，即血管紧张素转化酶抑制剂、血管紧张素受体拮抗剂、β受体阻滞剂、钙离子通道阻滞剂和利尿剂。氯沙坦是是全球第一个治疗高血压的血管紧张素受体拮抗剂，也是最为常用的血管紧张素受体拮抗剂，常被选择用于治疗原发性高血压。2、在临床实践中，对于是否对原发性高血压患者使用氯沙坦，目前还是全凭临床医生的经验。氯沙坦的起始给药剂量一般也是按照说明书的推荐，使用每次50mg，每天一次的给药方案，然后再根据血压控制情况调整给药剂量。并且对所有高血压患者都是采用单一同样剂量给药。3、传统的对所有高血压患者采用单一同样剂量的给药方法，使需要高剂量的患者花费大量时间增加剂量，而且增加剂量的过程中患者血压控制不佳，容易发生心脑血管并发症，也使需要低剂量的患者在使用统一剂量后出现血压过低、眩晕等不良反应，影响患者的治疗体验和治疗结果。4、因此，当前亟需开发一种能够快速确定原发性高血压患者需要氯沙坦剂量的方法，提高确定患者最合适剂量的效率，缩短血压达标时间，降低药物不良反应发生率。技术实现思路1、鉴于此，本发明的目的在于提供一种氯沙坦治疗原发性高血压的剂量预测方法及系统，通过检测患者氯沙坦相关药物基因的snp位点的基因型，对各snp位点基因型进行组合分析，结合患者的氯沙坦相关病理生理指标，使用剂量预测公式预测患者是否适合使用氯沙坦和需要使用的剂量，并为患者选择适合的初始用量，提高确定患者最合适剂量的效率，对个体患者所需氯沙坦剂量进行精准性指导，从而缩短血压达标时间，降低药物不良反应发生率。2、本发明提供氯沙坦治疗原发性高血压的剂量预测方法，包括以下步骤：3、s1、确定患者的氯沙坦选用相关snp评分s，包括以下步骤：4、s11、通过检索文献，选择对氯沙坦药物作用影响大的相关基因位点；5、所述对氯沙坦药物作用影响大的基因位点包括：6、在亚洲人群中突变率高、与氯沙坦临床治疗相关性大的camk1d基因位点rs10752271、rs10737062，stk39基因位点rs6749447，agtr1基因位点rs5186、rs12721226，nphs1基因位点rs3814995和abcb1 rs1045642共7个基因snp位点；7、s12、采用基因测序检测s11步骤选择的各snp位点的基因型；8、s13、分析文献资料，根据所述snp位点对氯沙坦降压治疗的影响，确定基因snp位点的权重wsi，确定各snp位点的不同基因型的选用评分si，如表1所示：9、表1氯沙坦选用相关snp位点的选用评分s和权重ws10、11、12、s14、计算个体患者的选用相关snp评分s：13、s＝∑si*wsi(1)14、式(1)中，∑为求和公式，i为氯沙坦对应的选用基因snp位点的个数，si为氯沙坦对应的第i个选用基因snp位点检测结果的选用评分，wsi为氯沙坦对应的第i个选用基因snp位点的权重；15、s2、确定患者的氯沙坦选用相关病生理评分p，包括以下步骤：16、s21、根据氯沙坦的临床应用特征，选择患者的肝功能child-pugh评分和妊娠状态两个病生理指标；17、s22、查阅药品说明书和文献资料，确定所述两个病生理指标的选用评分p和权重wp，如表2所示：18、表2氯沙坦选用相关病生理指标的选用评分p和权重wp19、20、s23、计算个体患者的选用相关病生理评分p：21、p＝∏ph*wph(2)22、式(2)中，∏为求积公式，h为氯沙坦对应的病生理指标的个数，ph为氯沙坦对应的第h个病生理指标检测结果的选用评分，wsh为氯沙坦对应的第h个基因snp位点的权重；23、s3、确定患者的氯沙坦剂量相关snp评分n，包括以下步骤：24、s31、通过检索文献，选择在亚洲人群中突变率高、与氯沙坦使用剂量相关性较大的cyp2c9基因位点rs1057910、rs1799853、rs182132442、rs1057911、rs1326630788，abcb1rs2032582和urat1 rs3825016共7个基因snp位点；25、s32、采用基因测序检测s31步骤选择的各snp位点的基因型；26、s33、基因snp位点评分和权重确定：分析文献资料，根据所述snp位点对氯沙坦使用剂量的影响，确定各snp位点的不同基因型的剂量评分n，根据文献资料确定各snp位点的权重wn，如表3所示：27、表3氯沙坦剂量相关snp位点的评分n和权重wn28、29、30、s34、计算个体患者的剂量相关snp评分n：31、n＝∑nk*wnk(3)32、式(3)中，∑为求和公式，k为氯沙坦对应的剂量基因snp位点的个数，nk为氯沙坦对应的第k个剂量基因snp位点检测结果的评分，wnk为氯沙坦对应的第k个剂量基因snp位点的权重；33、s4、确定患者的氯沙坦剂量相关病生理评分g，包括以下步骤：34、s41、根据氯沙坦的临床应用特征，选择患者的肝功能损害史一个病生理指标；35、s42、查阅药品说明书和文献资料，确定所述一个病生理指标的选用评分g和权重wg，如表4所示：36、表4氯沙坦剂量相关病生理指标的评分g和权重wg37、38、s43、计算个体患者的剂量相关病生理指标评分g：39、g＝＝∑gj*wgj(4)40、式(4)中，∑为求和公式，j为氯沙坦对应的剂量相关病生理指标的个数，gj为氯沙坦对应的第j个剂量相关病生理指标检测结果的评分，wgj为氯沙坦对应的第j个剂量相关病生理指标的权重；41、s5、根据各snp基因位点和病生理指标对氯沙坦使用剂量的影响，计算个体患者的氯沙坦使用剂量d(mg)，计算表达式为：42、d(mg)＝max(s，0)/s*p*(max(n，0)/n+1)*(50-25*g)。43、当计算的氯沙坦使用剂量d(mg)为0时，不对患者使用氯沙坦，选用其他降压药物；44、当计算的氯沙坦使用剂量d(mg)≤50时，对患者使用氯沙坦，剂量方案为一天一次，一次d mg；45、当计算的氯沙坦使用剂量d(mg)＞50时，对患者使用氯沙坦，剂量方案为一天两次，一次d/2mg。46、进一步地，所述s12步骤的采用基因测序检测s11步骤选择的各snp位点的基因型的方法包括：设计检测所用的引物序列如下：47、48、进一步地，所述s32步骤的采用基因测序检测s31步骤选择的各snp位点的基因型的方法包括：设计检测所用的引物序列如下：49、50、进一步地，所述s5步骤的计算个体患者的氯沙坦使用剂量d(mg)之后的处理方法包括：51、当计算的氯沙坦使用剂量d(mg)为0时，不对患者使用氯沙坦，选用其他降压药物；52、当计算的氯沙坦使用剂量d(mg)≤50时，对患者使用氯沙坦，剂量方案为一天一次，一次d mg；53、当计算的氯沙坦使用剂量d(mg)＞50时，对患者使用氯沙坦，剂量方案为一天两次，一次d/2mg。54、进一步地，所述s5步骤的计算个体患者的氯沙坦使用剂量d(mg)的方式为：在excel中建立氯沙坦使用剂量的预测公式。55、本发明还提供氯沙坦治疗原发性高血压的剂量预测系统，执行如上述所述的氯沙坦治疗原发性高血压的剂量预测方法，包括：56、氯沙坦选用相关snp评分模块：用于确定患者的氯沙坦选用相关snp评分s；57、氯沙坦选用相关病生理评分模块：用于确定患者的氯沙坦选用相关病生理评分p；58、氯沙坦剂量相关snp评分模块：用于确定患者的氯沙坦剂量相关snp评分n；59、氯沙坦剂量相关病生理评分模块：用于确定患者的氯沙坦剂量相关病生理评分g；60、计算氯沙坦使用剂量模块：用于根据各snp基因位点和病生理指标对氯沙坦使用剂量的影响，计算个体患者的氯沙坦使用剂量d(mg)。61、进一步地，所述氯沙坦选用相关snp评分模块包括：62、选择药物作用相关基因位点单元：用于通过检索文献，选择对氯沙坦药物作用影响大的相关基因位点；所述对氯沙坦药物作用影响大的基因位点包括：在亚洲人群中突变率高、与氯沙坦临床治疗相关性大的camk1d基因位点rs10752271、rs10737062，stk39基因位点rs6749447，agtr1基因位点rs5186、rs12721226，nphs1基因位点rs3814995和abcb1rs1045642共7个基因snp位点；63、检测各snp位点的基因型单元：用于采用基因测序检测s11步骤选择的各snp位点的基因型；64、确定权重和选用评分单元：用于分析文献资料，根据所述snp位点对氯沙坦降压治疗的影响，确定基因snp位点的权重wsi，确定各snp位点的不同基因型的选用评分si；65、计算选用相关snp评分s单元：用于计算个体患者的选用相关snp评分s。66、进一步地，所述氯沙坦选用相关病生理评分模块包括：67、选择病生理指标单元：用于根据氯沙坦的临床应用特征，选择患者的肝功能child-pugh评分和妊娠状态两个病生理指标；68、确定病生理指标选用评分和权重单元：用于通过查阅药品说明书和文献资料，确定所述两个病生理指标的选用评分p和权重wp；69、计算选用相关病生理评分单元：用于计算个体患者的选用相关病生理评分p。70、进一步地，所述氯沙坦剂量相关snp评分模块包括：71、选择使用剂量相关基因位点单元：用于通过检索文献，选择在亚洲人群中突变率高、与氯沙坦使用剂量相关性较大的cyp2c9基因位点rs1057910、rs1799853、rs182132442、rs1057911、rs1326630788，abcb1 rs2032582和urat1 rs3825016共7个基因snp位点；72、检测各snp位点基因型单元：用于采用基因测序检测s31步骤选择的各snp位点的基因型；73、确定基因snp位点评分和权重单元：用于通过分析文献资料，根据所述snp位点对氯沙坦使用剂量的影响，确定各snp位点的不同基因型的剂量评分n，根据文献资料确定各snp位点的权重wn；74、计算剂量相关snp评分单元：用于计算个体患者的剂量相关snp评分n。75、进一步地，所述氯沙坦剂量相关病生理评分模块包括：76、选择病生理指标单元：用于根据氯沙坦的临床应用特征，选择患者的肝功能损害史一个病生理指标；77、确定病生理指标选用评分和权重单元：用于通过查阅药品说明书和文献资料，确定所述一个病生理指标的选用评分g和权重wg；78、计算剂量相关病生理指标评分单元：用于计算个体患者的剂量相关病生理指标评分g。79、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：80、本发明提供的氯沙坦治疗原发性高血压的剂量预测方法及系统通过检测患者氯沙坦相关药物基因的snp位点的基因型，对各位点基因型进行组合分析，结合患者的氯沙坦相关病理生理指标，使用剂量预测公式预测患者是否适合使用氯沙坦和需要使用的剂量，有效提高了确定患者最合适剂量的效率，可对个体患者所需氯沙坦剂量进行精准性指导，缩短了血压达标时间，有效降低了药物不良反应发生率。