Евразийский сервер публикаций

Евразийская заявка на изобретение № 202090713

   Библиографические данные

(11) Номер патентного документа

202090713

(21) Номер евразийской заявки

202090713

(22) Дата подачи евразийской заявки

2020.04.10

(51) Индексы Международной патентной классификации

G01N 33/574 (2006.01)
G16H 50/70 (2006.01)

(43)(13) Дата публикации евразийской заявки, код вида документа

A2 2020.10.30 Бюллетень № 10  тит.лист, описание 
A3 2021.01.29 Бюллетень № 01  тит.лист, описание 

(31) Номер заявки, на основании которой испрашивается приоритет

2019111094

(32) Дата подачи заявки, на основании которой испрашивается приоритет

2019.04.12

(33) Код страны, идентифицирующий ведомство или организацию, которая присвоила номер заявки, на основании которой испрашивается приоритет

RU

(71) Сведения о заявителе(ях)

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) Сведения об изобретателе(ях)

Глыбочко Петр Витальевич, Свистунов Андрей Алексеевич, Фомин Виктор Викторович, Копылов Филипп Юрьевич, Секачева Марина Игоревна, Васильев Иван Алексеевич, Гитель Евгений Павлович, Рагимов Алигейдар Алекперович, Поддубская Елена Владимировна (RU)

(74) Сведения о представителе(ях)
или патентном поверенном

Куприянова О.И. (RU)

(54) Название изобретения

СПОСОБ СКРИНИНГОВОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ НАЛИЧИЯ РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ

   Реферат  [ENG]
(57) Изобретение относится к области медицины, а именно онкологии, и может быть использовано для скринингового определения вероятности наличия рака молочной железы или выявления данного онкологического заболевания на ранней стадии. Скрининговое определение вероятности наличия рака молочной железы основано на измерении уровня биомаркеров в образце биологической жидкости, полученном у субъекта: CYFRA.21.1, ApoA2, Ddimer, HE4, B2M, ApoA1, sVCAM.1, CA125, CA15.3, TTR, hsCRP, CEA, с последующей обработкой совокупности полученных данных с использованием по меньшей мере одной классификационной модели, обученной для определения вероятности наличия рака молочной железы.

 
Назад|  Новый поиск