[发明专利]生物标志物及其用于诊断阿尔茨海默病静默期的用途

权利要求书

1.阿尔茨海默病静默期的分子标识，其中所述分子标识包含选自表1A的生物标志物组的至少五种生物标志物。

2.根据权利要求1所述的阿尔茨海默病静默期的分子标识，其包含表10A、表10B、表10C或表10D的生物标志物。

3.一种诊断受试者中阿尔茨海默病静默期的方法，所述方法包括以下步骤：

a)通过测量先前从所述受试者获得的样品中选自表1A的生物标志物组的至少五种生物标志物的水平、量或浓度，来确定分子标识，

b)将在步骤a)中获得的所述分子标识与参考标识进行比较，和

c)基于所述分子标识与所述参考标识的相关性，诊断所述受试者为患有阿尔茨海默病静默期。

4.一种预测受试者中阿尔茨海默病静默期的进展的方法，所述方法包括以下步骤：

a)通过测量从所述受试者获得的样品中选自表1A的生物标志物组的至少五种生物标志物的水平、量或浓度，来确定分子标识，

b)将在步骤a)中获得的所述分子标识与参考标识进行比较，和

c)基于所述分子标识与所述参考标识的相关性，来预测阿尔茨海默病的进展。

5.一种确定对患有阿尔茨海默病静默期的受试者的个体化治疗过程的方法，所述方法包括以下步骤：

a)通过测量从所述受试者获得的样品中选自表1A的生物标志物组的至少五种生物标志物的水平、量或浓度，来确定分子标识，

b)将在步骤a)中获得的所述分子标识与参考标识进行比较，和

c)基于所述分子标识与所述参考标识的相关性，来确定对所述受试者的个体化治疗过程。

6.一种将受试者中的阿尔茨海默病静默期分级为所述静默期的不同级别，优选S1、S2或S3级的方法，所述方法包括以下步骤：

a)通过测量从所述受试者获得的样品中选自表1A的生物标志物组的至少五种生物标志物的水平、量或浓度，来确定分子标识，

b)将在步骤a)中获得的所述分子标识与参考标识进行比较，和

c)基于所述分子标识与所述参考标识的相关性，将所述受试者分级为阿尔茨海默病静默期的级别。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述分子标识包含选自表1A的生物标志物组的至少14种生物标志物。

8.根据权利要求3至7中任一项所述的方法，其中所述参考标识包含在先前从基本上健康的受试者获得的样品中测量的、优选在先前从基本上健康的受试者群体获得的样品中测量的相同的所述至少五种生物标志物的水平、量或浓度。

9.根据权利要求3至8中任一项所述的方法，其中步骤c)中的相关性通过将所述分子标识中和所述参考标识中所述至少五种生物标志物的水平、量或浓度的变化与表3的生物标志物变化谱进行比较来测量。

10.根据权利要求3至9中任一项所述的方法，其中所述分子标识包含表10A、表10B、表10C或表10D的生物标志物。

11.根据权利要求3至10中任一项所述的方法，其中步骤b)中的比较使用至少一种机器学习算法进行。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述至少一种机器学习算法选自人工神经网络(ANN)、感知器算法、深度神经网络、聚类算法、k最近邻算法(k-NN)、决策树算法、随机森林算法、线性回归算法、线性判别分析(LDA)算法、二次判别分析(QDA)算法、支持向量机(SVM)、贝叶斯算法、简单规则算法、聚类算法、元分类器算法、高斯混合模型(GMM)算法、最近质心算法、极端梯度提升(XG Boost)算法、线性混合效应模型算法及其组合。