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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种阿尔兹海默症诊断标志物的筛选方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119495355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411542757.3，技术领域涉及：G16B20/20；该发明授权一种阿尔兹海默症诊断标志物的筛选方法和系统是由王艳青;高金杨;李昭呈;董雨欣;郭桦设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种阿尔兹海默症诊断标志物的筛选方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生物医药和数据分析领域，尤其涉及一种阿尔兹海默症诊断标志物的筛选方法和系统。本发明提供了一种阿尔兹海默症诊断标志物的筛选方法和系统，基于汇总数据的孟德尔随机化SMR分析，结合多组学风险基因甲基化、表达以及蛋白质丰度信息研究方法，寻找AD病理中的关键基因，并揭示它们在AD发病中的调控机制。本发明所提供的方法和系统，进一步精确了AD的诊断标志物及治疗靶点，加深对于AD疾病中分子机制的理解，寻找新的治疗靶点，为个体化治疗提供创新的策略和工具，最终改善患者的生活质量。

本发明授权一种阿尔兹海默症诊断标志物的筛选方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种阿尔兹海默症诊断标志物的筛选方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 1获取与阿尔兹海默症相关的遗传性状变异位点的GWAS数据；同时获取健康人群的多组学遗传信息数据，所述多组学遗传信息数据包括基因甲基化组学遗传信息数据、基因表达组学遗传信息数据和蛋白质丰度组学遗传信息数据； 其中，基因甲基化组学遗传信息数据的样本为第一批健康人群的全血样本；基因表达组学遗传信息数据的样本为第二批健康人群的血液和外周血单核细胞样本；蛋白质丰度组学遗传信息数据的样本为第三批健康人群的血浆蛋白； 2基于汇总数据的孟德尔随机化对GWAS数据以及多组学遗传信息数据进行分析，获取基因甲基化组学标志物、基因表达组学标志物以及蛋白质丰度组学标志物； 获取基因甲基化组学标志物的方法包括： 以基因甲基化组学遗传信息数据为暴露因素，以GWAS数据为结局因素，进行基于汇总数据的孟德尔随机化分析获取P-value值； 采用HEIDI测试获取HEIDI0.01的暴露因素； 使用Benjamini-Hochberg方法调整假设检验标准值P-value，获取错误发现率矫正后的FDR-correctedP-value0.05的暴露因素； 筛选FDR-correctedP-value0.05且HEIDI0.01的暴露因素为基因甲基化组学标志物； 获取基因表达组学标志物的方法包括： 以基因表达组学遗传信息数据为暴露因素，以GWAS数据为结局因素，进行基于汇总数据的孟德尔随机化分析获取假设检验标准值P-value值； 采用HEIDI测试获取HEIDI0.01的暴露因素； 使用Benjamini-Hochberg方法调整假设检验标准值P-value，获取错误发现率矫正后的FDR-correctedP-value0.05的暴露因素； 筛选FDR-correctedP-value0.05且HEIDI0.01的暴露因素为基因表达组学标志物； 基于汇总数据的孟德尔随机化对GWAS数据以及蛋白质丰度组学遗传信息数据进行分析，获取蛋白质丰度组学标志物的方法包括： 以蛋白质丰度组学遗传信息数据为暴露因素，以GWAS数据为结局因素，进行基于汇总数据的孟德尔随机化分析获取假设检验标准值P-value值； 采用HEIDI测试获取HEIDI0.01的暴露因素； 使用Benjamini-Hochberg方法调整假设检验标准值P-value，获取错误发现率矫正后的FDR-correctedP-value0.05的暴露因素； 筛选FDR-correctedP-value0.05且HEIDI0.01的暴露因素为蛋白质丰度组学标志物； 3对步骤2中获取的各组学标志物进行分级分析，获取阿尔兹海默症诊断标志物； 所述获取阿尔兹海默症诊断标志物的方法包括： 蛋白质丰度组学标志物、基因甲基化组学标志物以及基因表达组学标志物中相同的标志物为第一梯队标志物； 蛋白质丰度组学标志物以及基因甲基化组学标志物中相同的标志物或蛋白质丰度组学标志物以及基因表达组学标志物中相同的标志物为第二梯队标志物。

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