[发明专利]利用测量分析物改善疾病诊断的系统和方法在审
| 申请号： | 201880065502.9 | 申请日： | 2018-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN111263965A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 格莱娜·克拉西克;基思·林根费尔特 | 申请（专利权）人： | 欧特雷瑟斯有限公司 |
| 主分类号： | G16H10/40 | 分类号： | G16H10/40;G16H50/30;G16H50/20 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 谢攀;刘继富 |
| 地址： | 美国马*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 利用 测量 分析 改善 疾病诊断 系统 方法 | ||
1.一种用于诊断疾病的计算机实现的方法，包括以下步骤：
(a)接收来自第一患者样本的一个或更多个第一生物标记物的第一组浓度值，其中，所述第一患者样本包括非疾病诊断；
(b)接收来自第二患者样本的一个或更多个第一生物标记物的第二组浓度值，其中，所述第二患者样本包括疾病诊断；
(c)根据第一组浓度值计算第一组邻近度评分，并根据第二组浓度值计算第二组邻近度评分；以及
(d)根据第一组浓度值和第二组浓度值以及第一组邻近度评分值和第二组邻近度评分值，计算第一生物标记物与疾病诊断的相关性，其中所述相关性是简单回归、ROC曲线面积最大化、拓扑稳定性或空间邻近度分析之一。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，针对多达五种生物标记物重复步骤(a)-(d)。
3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述相关性将简单回归、ROC曲线面积最大化、拓扑稳定性和空间邻近度分析中的两个或更多个进行组合。
4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述第一患者样本和所述第二患者样本包括血液样本、尿液样本或组织样本中的至少一种。
5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，诊断的疾病是前列腺癌、乳腺癌、肺癌或卵巢癌之一。
6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法，其中，诊断的疾病是基于格里森评分的前列腺癌、乳腺癌、肺癌或卵巢癌的分期。
7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，其中，所述第一患者样本和所述第二患者样本包括癌症分期数据，并且其中，所述癌症分期数据被分类为多个二进制组。
8.根据权利要求7所述的计算机实现的方法，其中，对所述二进制组中的每一个进行评分。
9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述生物标记物选自细胞因子的功能组，并且其中细胞因子的功能是以下中的至少三种：促炎、抗炎、抗肿瘤发生、细胞凋亡和血管化。
10.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述第一生物标记物是VEGF。
11.一种非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质存储有程序，所述程序促使计算机执行包括以下的操作：
(a)接收来自第一患者样本的一个或更多个第一生物标记物的第一组浓度值，其中，所述第一患者样本包括非疾病诊断；
(b)接收来自第二患者样本的一个或更多个第一生物标记物的第二组浓度值，其中，所述第二患者样本包括疾病诊断；
(c)根据第一组浓度值计算第一组邻近度评分，并根据第二组浓度值计算第二组邻近度评分；以及
(d)根据第一组浓度值和第二组浓度值以及第一组邻近度评分值和第二组邻近度值，计算第一生物标记物与疾病诊断的相关性，其中该相关性是简单回归、ROC曲线面积最大化、拓扑稳定性或空间邻近度分析之一。
12.根据权利要求11所述的非暂时性计算机可读介质，其中，针对多达五种生物标记重复步骤(a)-(d)。
13.根据权利要求11所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述相关性将简单回归、ROC曲线面积最大化、拓扑稳定性和空间邻近度分析中的两个或更多个进行组合。
14.根据权利要求11所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述第一患者样本和所述第二患者样本包括血液样本、尿液样本或组织样本中的至少一种。
15.根据权利要求11所述的非暂时性计算机可读介质，其中，诊断的疾病是前列腺癌、乳腺癌、肺癌或卵巢癌之一。
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