Евразийский сервер публикаций

Евразийский патент № 037176

   Библиографические данные
(11)037176    (13) B1
(21)201900374

 A ]   B ]   C ]   D ]   E ]   F ]   G ]   H ] 

Текущий раздел:      


Документ опубликован 2021.02.15
Текущий бюллетень: 2021-02  
Все публикации: 037176  
Реестр евразийского патента: 037176  

(22)2019.08.16
(51) G16H 50/00 (2006.01)
G01N 33/574(2006.01)
(43)A2 2020.02.28 Бюллетень № 02  тит.лист, описание 
A3 2020.04.30 Бюллетень № 04  тит.лист, описание 
(45)B1 2021.02.15 Бюллетень № 02  тит.лист, описание 
(31)2018129996
(32)2018.08.17
(33)RU
(71)ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ПЕРВЫЙ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ И.М. СЕЧЕНОВА МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ (СЕЧЕНОВСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) (ФГАОУ ВО ПЕРВЫЙ МГМУ ИМ. И.М. СЕЧЕНОВА МИНЗДРАВА РОССИИ (СЕЧЕНОВСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)) (RU)
(72)Глыбочко Петр Витальевич, Свистунов Андрей Алексеевич, Фомин Виктор Викторович, Копылов Филипп Юрьевич, Секачева Марина Игоревна, Царьков Петр Владимирович, Егоров Алексей Викторович, Гитель Евгений Павлович, Рагимов Алигейдар Алекперович (RU)
(73)ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ПЕРВЫЙ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ И.М. СЕЧЕНОВА МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ (СЕЧЕНОВСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) (ФГАОУ ВО ПЕРВЫЙ МГМУ ИМ. И.М. СЕЧЕНОВА МИНЗДРАВА РОССИИ (СЕЧЕНОВСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)) (RU)
(74)Куприянова О.И. (RU)
(54)СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ СКРИНИНГОВОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ НАЛИЧИЯ КОЛОРЕКТАЛЬНОГО РАКА
   Формула 
(57) 1. Способ скринингового определения вероятности наличия колоректального рака, включающий измерение уровня биомаркеров в образце биологической жидкости, полученном у субъекта: АроА2, В2М, CYFRA.21.1, Ddimer, HE4, hsCRP, TTR, CEA, sVCAM.1, ApoA1, CA19.9, CA125, с последующей обработкой совокупности полученных значений биомаркеров с использованием по меньшей мере одной классификационной модели, обученной для определения высокой или низкой вероятности наличия колоректального рака.
2. Способ по п.1, характеризующийся тем, что в качестве классификационных моделей используют метод "случайного леса" (random forest), и/или линейный дискриминантный анализ, и/или метод опорных векторов.
3. Способ по п.1, характеризующийся тем, что обученную классификационную модель получают посредством реализации следующих шагов:
формируют обучающую и тестовую выборку записей субъектов с измеренными значениями биомаркеров АроА2, В2М, CYFRA.21.1, Ddimer, HE4, hsCRP, TTR, CEA, sVCAM.1, ApoA1, CA19.9, CA125, включающие записи о пациентах разного пола и возраста;
обучают классификационную модель выявлению заданной патологии, используя записи обучающей и тестовой выборки;
сохраняют связи и веса обученной классификационной модели, для последующего определения вероятности наличия колоректального рака по итогам обработки измеренных данных биомаркеров субъекта.
4. Способ по п.3, характеризующийся тем, что при формировании обучающей и тестовой выборки включают записи субъектов с выявленной патологией - наличие колоректального рака и отсутствие колоректального рака.
5. Система скринингового определения вероятности наличия колоректального рака, включающая
модуль ввода измеренных значений биомаркеров субъекта;
модуль хранения данных, выполненный с возможностью хранения обучающей и тестовой выборки классификационной модели, связей и весов обученной классификационной модели, записей субъектов с измеренными значениями биомаркеров АроА2, В2М, CYFRA.21.1, Ddimer, HE4, hsCRP, TTR, CEA, sVCAM.1, ApoA1, CA19.9, CA125, включающие записи о пациентах разного пола и возраста;
модуль обученной классификационной модели, выполненный с возможностью построения и обучения по меньшей мере одной классификационной модели для определения наличия заданной патологии по упомянутым маркерам, взятым из модуля хранения данных;
модуль диагностики, выполненный с возможностью обработки введенных значений биомаркеров субъекта с использованием по меньшей мере одной обученной классификационной модели;
модуль вывода данных, выполненный с возможностью получения данных о высокой или низкой вероятности наличия колоректального рака.