[发明专利]使用miRNA生物标志物相对于多发性硬化诊断视神经脊髓炎在审

专利信息
申请号: 201580035523.2 申请日: 2015-06-24
公开(公告)号: CN106661623A 公开(公告)日: 2017-05-10
发明(设计)人: A·凯勒;J·基尔斯滕;C·F·施特勒尔;C·巴克斯;P·雷丁格;E·梅塞 申请(专利权)人: 西门子医疗有限公司
主分类号: C12Q1/68 分类号: C12Q1/68
代理公司: 北京市金杜律师事务所11256 代理人: 陈文平
地址: 德国*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 使用 mirna 生物 标志 相对于 多发性 硬化 诊断 视神经 脊髓炎
【说明书】:

技术领域

发明涉及诊断视神经脊髓炎的方法,特别是使用miRNA标志物区分性诊断视神经脊髓炎(NMO)与多发性硬化(MS)的方法。

背景技术

最近,分子诊断已经具有越来越高的重要性。分子诊断已经发现进入疾病的临床诊断(尤其是传染性病原的检测、基因组突变的检测、患病细胞的检测以及疾病易感性的风险因子的识别)。

特别是,通过测定组织中的基因表达,核酸分析展示了疾病的研究与诊断中非常有前景的新的可能性。

待检测的感兴趣的核酸包括基因组DNA、表达的mRNA和其他RNA,如微RNA(缩写为miRNA)。miRNA是具有各种各样生物学功能的一个新的小RNA类别(A.Keller等,Nat Methods.2011 8(10):841-3)。它们是在真核细胞中发现的短的(平均为20-24个核苷酸)核糖核酸(RNA)分子。在哺乳动物中已经识别出数百个不同种类的微RNA(即,数百个不同序列)。它们对于转录后的基因调控是重要的,而且结合到靶信使RNA转录物(mRNA)的互补序列上,这可以导致翻译抑制或靶降解以及基因沉默。因此它们也可以用作用于研究、诊断和治疗目的的生物学标志物。

视神经脊髓炎(NMO)是一种罕见的障碍,其在多个方面类似于多发性硬化(MS),但是需要不同的治疗过程。这两种疾病具有类似的症状,但是NMO患者不可以使用McDonald标准和磁共振断层成像进行诊断。而且,没有允许区分NMO与MS的经过验证的生物标志物。

诊断最初是通过寻找视神经炎和脊髓牵连的症状而同时排除由脑中的损伤所产生的症状的临床诊断,即,基于健康调查(既往病历)和神经检查。为了确认这种诊断,测定水通道蛋白-4抗体以及对头骨和脊柱进行磁共振成像是必要的,以及对于区分性诊断,腰椎穿刺、诱发电位和可能的肌电图/神经电图是必要的。

NMO与MS的可靠区分在疾病早期并不总是可能的。如果患者额外出现了指向牵连视神经之外的脑的症状,这会带来有疑问的诊断。另一种综合征——球后视神经炎——也可以影响视觉,但按照定义保持不牵涉脊髓。

多发性硬化(MS)是中枢神经系统的一种炎症性自身免疫性疾病,其中脑和脊髓的轴突周围的髓鞘受损,导致脱髓鞘和瘢痕形成以及广谱的临床体征和症状。MS可以分类为不同疾病亚型,包括复发/缓解型MS(RRMS)、继发进展型MS、原发进展型MS、进展复发型MS。复发-缓解亚型的特征在于不可预见的复发,接着是没有新的疾病活动迹象的数月到数年时间的相对平息期(缓解)。复发-缓解亚型通常以临床孤立综合征(CIS)开始。在CIS中,患者表明脱髓鞘的发作。通常,CIS标志着MS的发病。

多发性硬化的诊断通常包括分析不同的临床数据、成像数据和实验室数据。一些患者在接受疾病诊断之前在患有MS的情况下存活多年。

因此,对于有效、简单、可靠的NMO诊断测试,特别是可以区分NMO与MS的诊断测试,存在未被满足的需求。

定义

除非另有规定,本文使用的技术和科学术语具有与本发明所属领域内的普通技术人员所通常理解的相同的含义。

如本文所用,术语“视神经脊髓炎”或“NMO”涉及视神经和牵连的脊髓的复发性炎症性和脱髓鞘性疾病,并且意在包括疾病的所有临床阶段和亚型。其通常也称为德维克病。

如本文所用,术语“多发性硬化”或“MS”涉及神经系统的炎症性疾病,并且意在包括疾病的所有临床阶段和亚型,包括MS的临床孤立症状(CIS)、复发/缓解型MS(RRMS)、继发进展型MS、原发进展型MS和进展复发型MS。

如本文所用,术语“预测(疾病的)预后”意在同时包括预测经历给定治疗的患者的结果和预后未经治疗的患者。

在本发明的含义中,“预后”定义为疾病过程中达到的确定情况。这种疾病预后可以例如是临床情况,如“疾病复发”、“疾病缓解”、“治疗响应”、疾病阶段或等级,等等。

“风险”理解为受试者或患者发生或达到某个疾病结果的概率。在本发明的上下文中,术语“风险”并非意在带有任何关于患者健康的正面或负面涵义,而仅仅是指给定事件或情况出现或发生的概率或可能性。

术语“临床数据”涉及关于患者健康状态的全部可得数据和信息,包括但不限于年龄,性别,体重,更年期/激素状态,疾病发生学数据,既往病历数据,通过体外诊断方法如血液或尿液测试获得的数据,通过成像方法如x射线、计算机断层显像、MRI、PET、单光子发射计算机化断层显像、超声获得的数据,电生理学数据,遗传分析,基因表达分析,活检评估,术中发现。

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