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[发明专利]疾病预后模型的制作方法、使用该模型的疾病预后预测方法、利用该模型的预后预测装置以及其程序·存储介质-CN200480010718.3有效
发明人：八桥弘;秋山昌范;松本武治 -专利权人：卫材株式会社;秋山昌范;八桥弘
申请日： 2004-04-23 - 公布日： 2006-05-24 - 主分类号： G01N33/48 文献下载
摘要：本发明涉及疾病预后预测模型，在使用计算机制作从规定疾病的临床化学检查值预测该疾病预后的模型时，向计算机中输入该疾病的多个临床化学检查实测值和预后的实测值，并利用数据采集程序对其进行处理，确定多个对上述疾病的预后产生影响的临床化学检查项目，而且，确定该多个项目对上述预后的优先程度，基于该优先程度确立规定多个临床化学检查项目和临床化学检查值范围与上述预后预测值的关系的判断程序，将该程序作为上述模型。
疾病预后模型制作方法使用预测方法利用装置及其程序存储介质

[发明专利]用来分析和优化用于癌症诊断的标记候选物的方法和计算机程序产品-CN200580039170.X无效
发明人：拉斐尔·马塞尔波利;克拉克·梅里尔·怀特黑德;蒂莫西·J.·费希尔 -专利权人：三路影像公司
申请日： 2005-09-22 - 公布日： 2007-10-24 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：提供用来评估和优化在建立对于患有疾病的病人的预后时使用的一个或多个标记的方法和计算机程序产品。更具体地说，所述方法包括步骤：用来系统地评估可从已经暴露于一个或多个生物标记的身体样本(如组织学切片)的图像抽取的多个特征，以便基于一个或多个抽取特征建立预后决定规则，从而决定规则产生是最佳地预测实际病人结果的预后因而，所述提供的方法和计算机程序产品产生最佳预测预后，以帮助临床医师开发用于有效病人护理管理的策略。
用来分析优化用于癌症诊断标记候选方法计算机程序产品

[发明专利]一种疾病康复评价系统-CN201611263250.X有效
发明人：王莹莹;蔡云鹏 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2019-03-15 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种疾病康复评价方法及系统，本发明通过筛选对疾病的不同预后结果产生影响的细胞因子，构建预后量表，来评价待测疾病样本的预后情况，具有应用性较强的优点。本发明的疾病康复评价方法可以应用于分子层面的疾病预后预测分析的相关理论研究，本发明的系统还又可以应用于临床的疾病预后分子层面的康复评价，对生物学及医学相关领域的分析具有重要意义。
一种疾病康复评价方法系统

[发明专利]表征病人的组织的方法-CN201180009372.5有效
发明人：内博伊沙·杜里奇;彼得·约翰·利特鲁普 -专利权人：戴尔菲纳斯医疗科技公司
申请日： 2011-02-14 - 公布日： 2013-01-09 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：一种用于表征病人的组织的方法包括：接收从所述组织与照射所述组织的声波之间的相互作用得到的声音数据；从所述声音数据产生所述组织的形态透视图，其中所述透视图代表所述组织的至少一种生物力学性质；确定所述透视图中的感兴趣区域的预后参数，其中所述预后参数包括所述生物力学性质；并分析所述预后参数以表征感兴趣区域。在一些实施方案中，所述方法还包括将造影剂引入到所述组织中；在引入所述造影剂之后产生所述组织的一组增强的形态透视图；从所述增强的形态透视图确定增强的预后参数；并分析所述增强的预后参数。
表征病人组织方法

[发明专利]基于免疫相关细胞对的黑素瘤预后预测方法及系统-CN202210886164.3在审
发明人：黄凯;龙芯蕊;李鸣嘉;赵爽;陈翔 -专利权人：中南大学湘雅医院
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于免疫相关细胞对的黑素瘤预后预测方法及系统，通过用免疫相关细胞对的免疫相关风险替代基因表达谱，结合剔除冗余特征的临床预后信息，从临床指标和免疫微环境两个层面建立预后预测模型，再以该预后预测模型进行预测相比现有技术，由于免疫相关细胞对的免疫相关风险在进行免疫微环境评估时，用相对大小代替绝对大小，能有效解决批次效应产生的误差，此外，本发明还从多个临床预后信息中筛选出非特征冗余的临床关键特征与所述免疫相关细胞对的免疫相关风险配合使用，能以最少的特征数据实现高准确率的预后预测，进一步减少预测的计算机资源消耗。
基于免疫相关细胞黑素瘤预后预测方法系统

[发明专利]基于基因的算法型癌症预后-CN200680016409.6无效
发明人： C·索蒂里乌;M·德洛伦齐;M·皮卡特 -专利权人：布鲁塞尔自由大学
申请日： 2006-05-15 - 公布日： 2009-01-28 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及用于肿瘤样品中的预后确定的方法和系统，所述预后确定通过测量肿瘤样品中的基因表达并应用基因表达等级指数(gene－expression grade index，GGI)或复发得分(relapsescore，RS)以产生数值风险得分(numerical risk score)来进行。
基于基因算法癌症预后

[发明专利]一种乳腺癌预后的标记物及应用-CN202011640587.4在审
发明人：张岩;吴琼;张梦燕;郭晨宇 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： C12Q1/6886 文献下载
摘要：本发明公开一种评估乳腺癌预后的标记物及应用，属于生物技术领域。本发明的目的是为了寻找有效评估乳腺癌预后的标记物。本发明整合TCGA和GEO以及基于测序技术自主产生的全基因组水平的DNA甲基化数据，揭示出肿瘤中心相比肿瘤边缘处于乏氧状态，生存分析发现CpG位点cg15190451的HR小于1，表明乳腺癌进展风险随甲基化水平升高而降低，水平越高患者预后越好，提示cg15190451所在基因SLC16A5甲基化水平可以判断乳腺癌预后效果。基于SLC16A5表达水平在HER2阳性乳腺癌样本中经过对乏氧标记的验证得到乳腺癌预后标记物，能提高乳腺癌预后评估效能，节约成本，适于推广应用，具有较好的应用前景。
一种乳腺癌预后标记应用

[发明专利]深度机器学习所生成的乳腺癌预后的概率识别模型-CN201811265590.5在审
发明人：张培森 -专利权人：张培森
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：发明的技术领域：乳腺癌预后的识别模型以计算临床预后及辅助化疗是否值得进行，服务于精准治疗。应用自主发展的深度机器学习数据挖掘算法，我发展了癌症预后的概率识别模型。“70基因标签”是第一个也是到目前为止唯一的美国FDA批准的乳腺癌预后的检测。我的深度机器学习产生的7个基因“乳腺癌预后的概率识别模型”，识别能力已经超过了“70基因标签”的能力。
深度机器学习生成乳腺癌预后概率识别模型

[发明专利]迁移学习辅助预测系统及方法-CN201911025698.1有效
发明人：高嘉鸿;陈尚文;沈伟志;吴国祯 -专利权人：台湾中国医药大学附设医院
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：小样本资料扩充模组用以将一影像资料进行资料扩充处理，以产生影像资料的复数个切片影像；分析模组通过使用一口咽/下咽癌预后预测模型来预测一治疗反应事件是否会发生。口咽/下咽癌预后预测模型的基本架构与一子宫颈癌预后预测模型的基本架构可以完全相同。所述子宫颈癌预后预测模型是通过深度学习方法建构并且经过训练得到优良的预测效果，再以迁移学习技术转换为口咽/下咽癌预后预测模型。
迁移学习辅助预测系统方法

[发明专利]预测癌症预后的方法及其组合物-CN202080033495.1在审
发明人：韩元湜;李韩标;朴仁爱;柳汉硕;安世铉;李宗源;李赛星;李熙真;金爱利;金廷烈;尹晟老;金渲;权善荣;金旻秀;曹正熙 -专利权人：株式会社递希真
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： C12Q1/6886 文献下载
摘要：本发明涉及预测癌症预后的方法及用于其的组合物。更具体地，本发明涉及预测乳腺癌预后和预测化疗治疗效果的组合物及方法。本发明提供了可用于预测癌症患者是否更有可能对化疗治疗产生积极反应的基因表达信息。
预测癌症预后方法及其组合

[发明专利]用于辅助诊断和/或监测乳腺癌进展的方法和组合物-CN201080042287.4有效
发明人： V·瓦拉达恩;S·卡玛拉卡兰;J·B·希克斯 -专利权人：皇家飞利浦电子股份有限公司;冷泉港实验室
申请日： 2010-09-15 - 公布日： 2012-09-12 - 主分类号： C12Q1/68 文献下载
摘要：更具体地，所述方法涉及鉴定使用多种统计学方法产生的一或多种表观遗传学标记物，以便指出一或多个基因组基因座处的甲基化状态差异的预后意义，并预测所分析的样品在治疗后具有好的预后还是差的预后。
用于辅助诊断监测乳腺癌进展方法组合

[发明专利]一种浆液性卵巢癌预后标志物模型的建立和验证方法-CN202211153210.5在审
发明人：李红东;罗凤媛;洪贵妮 -专利权人：赣南医学院
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种浆液性卵巢癌预后标志物模型的建立和验证方法，将不同平台的样本合并为训练集，采用基于样本内基因相对表达秩序关系的方法形成基因对矩阵，利用Cox回归模型得到预后显著相关基因对，再通过正向选择、贪婪算法、测试筛选出一组基因对作为浆液性卵巢癌预后标志物模型，在其他不同平台的样本测试集和样本验证集中得到验证。这种方法基于基因间相对秩序关系，可以在个体化水平上应用于不同实验室的独立临床样本，准确预测诊断癌症的发生发展过程，避免了预后标志在风险分层时阈值选择所受的系统偏差和实验室批次效应影响，综合考虑了浆液性卵巢癌发生发展过程中各种基因对预后产生的影响，具备浆液性卵巢癌患者预后的临床应用价值。
一种浆液卵巢癌预后标志模型建立验证方法

[发明专利]一种用于预测癌症病人预后相关的蛋白质对的方法-CN201510598608.3有效
发明人：张际峰;芮存芳 -专利权人：淮南师范学院
申请日： 2015-09-18 - 公布日： 2017-06-09 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于预测癌症病人预后相关的蛋白质对的方法，属于癌症预后及治疗领域。本发明的步骤为(1)从GEO数据库中下载与癌症对应的基因芯片数据，同时找出该数据的原始文件中的生存相关的数据；(2)预测与癌症病人预后相关的基因；(3)利用该基因从蛋白质互作对数据库中过滤出与癌症病人预后相关的蛋白质互作对本发明方法的应用利用预测与癌症预后相关的蛋白质互作对设计治疗该癌症的药物，该药物在蛋白质互作对中产生竞争性作用，从而破坏原有的蛋白质互作对。本发明的方法是一种更为精确的预测癌症的预后相关的蛋白质对的方法，且其更有助于从细胞内干扰蛋白质相互作用的角度设计癌症治疗的药物。
一种用于预测癌症病人预后相关蛋白质对方法

[发明专利]标志物的应用-CN202210018328.0在审
发明人：陈文标;戴勇;汤冬娥;候显良;徐慧旋;郑凤屏;张丰 -专利权人：深圳市龙华区人民医院
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： C12Q1/6886 文献下载
摘要：本发明提供了基因组合作为标志物在制备预测肿瘤、预测肿瘤分期和/或肿瘤预后的产品中的应用。本发明获得的基因组合——3‑PPI‑Mod(3NM)在两个独立的数据集中得到了验证，Kaplan‑Meier曲线显示被归类为高危患者的总生存率时间明显短于被归类为低危患者；并且3‑PPI‑Mod的预后显著性要好于18‑基因的预后显著性，显示出比单独由基因表达产生的特征更好的预后价值。这些结果表明，3‑PPI‑Mod在高临床等级的肿瘤外泌体中高表达，可作为肝细胞癌的预后和预测性生物标记物。
标志应用

[发明专利]一种基于DDR和ICD基因表达的肝癌预后模型及其构建方法和应用-CN202210481679.5在审
发明人：李家平;张晓凯;温杰 -专利权人：中山大学附属第一医院
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于DDR和ICD基因表达的肝癌预后模型的构建方法，包括以下步骤：步骤一：获取多个肝癌患者的转录谱表达数据；步骤二：基于所述多个肝癌患者的转录谱表达数据，筛选候选基因；步骤三：基于所述候选基因，通过单因素Cox回归分析，确定生存期有关的预后基因；步骤四：通过LASSO Cox回归分析对所述与生存期相关的基因进行筛选；步骤五：基于上述训练数据集，评估风险评分模型的预测性能。本发明所构建的肝癌预后模型基于DNA损伤修复基因（DDR）和免疫原性细胞死亡相关基因（ICD），这建立在当期临床肝癌化疗一线用药的基础上，对肝癌的治疗反应及预后产生显著影响。
一种基于 ddr icd 基因表达肝癌预后模型及其构建方法应用

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