[发明专利]使用分类系统及其试剂盒识别和诊断肺部疾病的方法

权利要求书

1.测定受试者生物流体样品中至少四个生物标记物表达水平的工具用于制造试剂盒的用途，所述试剂盒用于所述受试者的生理表征，所述至少四个生物标记物选自：白血病抑制因子(LIF)、单核细胞趋化蛋白1(MCP-1)、IL-9、IL-16、血小板衍生生长因子亚基B同源二聚体(PDGFBB)、正常T细胞表达分泌的活性调节蛋白(RANTES)和可溶性Fas配体(sFasL)；

所述表征使用分类系统根据所述生物标记物测定值对所述样品分类；

所述分类系统是机器学习系统，具有至少一株分类和回归树；

所述机器学习系统包含随机森林或AdaBoost；

对样品的所述分类与非小细胞肺癌相关。

2.测定受试者生物流体样品中至少四个生物标记物表达水平的工具用于制造试剂盒的用途，所述试剂盒用于诊断肺部疾病，所述至少四个生物标记物选自：白血病抑制因子(LIF)、单核细胞趋化蛋白1(MCP-1)、IL-9、IL-16、血小板衍生生长因子亚基B同源二聚体(PDGFBB)、正常T细胞表达分泌的活性调节蛋白(RANTES)和可溶性Fas配体(sFasL)；

所述生物标记物是帮助区分反应性气道疾病和非小细胞肺癌的指示的多个生物标记物、表征反应性气道疾病的多个生物标记物，和表征非小细胞肺癌的多个生物标记物；

其中所述多个生物标记物是不同的；

所述诊断使用分类系统根据所述生物标记物测定值对所述样品分类，其中，

所述分类系统是机器学习系统，具有至少一株分类和回归树；

所述机器学习系统包含随机森林或AdaBoost；并且

所述诊断确定所述受试者患有非小细胞肺癌。

3.根据权利要求1或2所述的用途，所述机器学习系统是随机森林集合。

4.根据权利要求1或2所述的用途，其中所述机器学习系统是AdaBoost集合。

5.根据权利要求1或2所述的用途，所述工具检测受试者生物流体样品中所述生物标记物中六个的表达水平。

6.根据权利要求1或2所述的用途，所述生物标记物是多肽。

7.根据权利要求1或2所述的用途，所述生物流体是血浆。

8.根据权利要求1或2所述的用途，所述生物流体是血清。

9.根据权利要求1或2所述的用途，所述受试者是哺乳动物。

10.根据权利要求1或2所述的用途，所述受试者是人。

11.根据权利要求1或2所述的用途，所述受试者是男性。

12.根据权利要求1或2所述的用途，所述受试者是女性。

13.根据权利要求1或2所述的用途，包括用免疫测定来确定所述表达水平。

14.根据权利要求1或2所述的用途，包括用定量多重免疫测定来确定所述表达水平。

15.根据权利要求1或2所述的用途，所述受试者表现出一种或多种非小细胞肺癌的症状。