CN102066939A

CN102066939A - 检测妇科病症的测定法

Info

Publication number: CN102066939A
Application number: CN2009801236216A
Authority: CN
Inventors: D.J.奥特利塔诺; T.A.埃德格尔; N.加特西奥斯; L.L.伊拉格
Original assignee: HealthLinx Ltd
Current assignee: HealthLinx Ltd
Priority date: 2008-04-23
Filing date: 2009-04-21
Publication date: 2011-05-18
Also published as: EP2281200A4; NZ588406A; GB2464647A; US20150025810A1; EP2281200A1; IL208506A; CO6311041A2; IL208506A0; KR101300694B1; CA2725442A1; AU2009240781B2; GB2464647B; RU2010147643A; HK1143207A1; WO2009129569A1; GB201002660D0; US20110033377A1; BRPI0911462A2; KR20100126258A; AU2009240781A1

Abstract

本发明通常涉及妇科病症的诊断和预测测定方法领域。更尤其是，本发明提供了一种测定法，该测定法可以确诊妇科癌症或其亚型、或癌症阶段或由其引起的并发症、或其它妇科病症(包括炎症性病症)的存在或患病危险。

Description

检测妇科病症的测定法

申请日期

本申请与澳大利亚专利申请2008902029(2008年4月23日申请)和澳大利亚专利申请2008905120(2008年10月1日申请)有关，并且要求其优先权，将其全部内容结合到本文中作为参考。

发明领域

本发明通常涉及妇科病症的诊断和预后性症状测定方法领域。更尤其是，本发明提供了一种测定方法，该测定方法可以诊断妇科癌症或其亚型、或癌症阶段或由其引起的并发症、或其它妇科病症(包括炎症性病症)的存在或患有上述疾病的风险。本发明的测定方法能够将病理结构整合，从而提供诊断和报告系统。

背景

在说明书的最后，按字母顺序汇总了作者在本说明书中所引证的出版物的目录的详细内容。

本说明书中对任何现有技术的引证不是、也不应该理解为是对该现有技术在任何国家构成普通常识的一部分的承认或任何形式的暗示。

卵巢癌是最致命性的妇科恶性肿瘤中的一种，并且是使女性死亡的第五个最常见病因。维持高致死率水平的一个最主要因素是缺乏在疾病初期能治疗阶段的早期检测方法。

在疾病的早期(阶段I和II)期间，癌瘤包含在卵巢之内(阶段I)或在骨盆的其它器官之内(阶段II)。阶段I疾病的检测可以在5年时具有80%以上的存活率，而对于阶段II，存活率下降到70%多。在其后面的阶段中，癌扩散到骨盆以外，到达腹部内层或淋巴结。此时，检测后的5年存活率降低到50%以内。最后该疾病的最晚期是阶段IV，此时发生癌转移至肝、肺或其它器官，存活率小于30%。

通常，初期阶段的卵巢癌是无症状的，并且大部分诊断是在已经确定疾病部位或向远端转移时做出的。尽管进行进攻性的减少细胞数的手术和基于铂的化疗，但对于临床上晚期卵巢癌的患者而言，5年存活率只有15至20%，而阶段I疾病的治愈率通常是90%以上(Holschneider and Berek, Semin Surg Oncol, 19(1):3-10, 2000)。这些统计提供了提高卵巢癌筛查和早期鉴别的主要基本原理。

在某种程度上，与卵巢癌有关的高死亡率是因为缺乏有效的早期检测方法。如果进行早期检测，可以显著地提高存活率。研究工作集中在在卵巢癌的第一信号方面评价女性的改进方式的开发，尤其是对于那些处于高风险的女性。然而，迄今为止，还不能鉴定恶变前的病变。尽管已经在卵巢癌的显著部分中鉴定了一些基因的变化，例如c-erb-B2、c-myc和p53，但这些变化中任何一个也不能诊断恶性肿瘤或预测肿瘤随着时间的推移而变化的特性(Veikkola等人Cancer Res 60(2):203-12, 2000; Berek等人Am J Obstet Gynecol, 164(4):1038-42, 1991; Cooper等人Clin Cancer Res. 8(10):3193-7, 2002; 和Di Blasio等人J Steroid Biochem Mol Biol. 53(1-6):375-9, 1995)。相反，高度危险的女性必须依赖遗传咨询和测试，以及血清CA125水平的测定和阴道超声波(Oehler and Caffier, Anticancer Res, 20(6D):5109-12, 2000; Santin等人Eur J Gynaecol Onco 20(3):177-81, 1999; 和Senger等人Science 219(4587):983-5, 1983)。然而，CA125对于检测初期阶段的疾病既不敏感也没有特异性。因此，CA125不适合于通常的筛查。人们只认为它在监控疾病的响应或发展是实用的，但不作为诊断或预测标志(Gadducci等人Anticancer Res 19(2B):1401-5, 1999)。

使用阴道超声波、多普勒和形态指数的筛查已经显示了一些令人鼓舞的结果，但是，目前单独使用它们还缺少一般人群筛查试验所需要的特异性(Karayiannakis等人Surgery 131(5):548-55, 2002和Lee等人Int J Oncol 17(1):149-52, 2000)。使用肿瘤标记物和超声波的组合多模式筛查获得了更高的敏感性和特异性。这种组合方法还是最具成本效率的潜在筛查策略(Karayiannakis等人2002 supra和Lee等人2000 supra)。然而，它在常规人群中的有效性也是有问题的。由此，还迫切需要开发用于疾病的早期检测的其它标记物。

人们认为，在与CA125的组合中，通过使用血清/血浆蛋白标记物，可以获得提高的特异性和敏感性。

Gorelik等人(Cancer Epidemiol，Biomarkers Prev 14(4):981-987，2005)使用了带有末级分类树分析的多重测定设计，以便区分卵巢癌和对照组。他们的多重设计使用了CA125与(尤其是)EGF和VEGF的组合，并且报道了在80-90%特异性下获得90-100%的改善的敏感性水平(与单独CA125标记物只获得70-80%相比较)。

同样地，Visintin等人(Clin Cancer Res 14(4):1065-1072，2008)报道了一项研究，在该研究中，使用了多重方法和ELISA，基于标记物组（panel）来测试健康对照物和卵巢癌患者。他们的选择标记物是CA125与瘦素、催乳素、骨桥蛋白、胰岛素样生长因子II和巨噬细胞抑制因子的组合。虽然没有一个生物标记物能够独自鉴别疾病和对照物，但该组合在95%的特异性下获得了84-98%敏感性(与单独CA125在相同特异性水平下只获得72%敏感性相比较)。

还需要开发对于妇科病症例如卵巢癌和由其引起的并发症的高灵敏度的测定方法，尤其是初期阶段的卵巢癌以及其它妇科病症，包括炎症病症。

概述

在整个说明书中，除非上下文另外需要，“包括”或其变体例如“包含”或“包括”应该理解为是表示包含所指出的要素或整数或要素或整数的组，但不排斥任何其它要素或整数或要素或整数的组。

本发明提供了检测和监控妇科病症例如妇科癌症的方法。术语“妇科病症”包括由妇科癌症引起的并发症以及炎症病症，例如子宫内膜异位。本方法尤其能够检测妇科病症的初期阶段、便于组织学检查和监控治疗方案。当应用于诊断有病症的女性时，本发明特别有用，但也可以同样地用于诊断无症状的女性和/或处于形成妇科病症的高风险中的女性。本发明方法的一个方面是蛋白质组学(proteomic)，在具体实施方案中，是多因子测定法(其中测定了两种或多种生物标记物或分析物的组合水平，生物标记物或分析物选自前梯度蛋白-2(AGR-2)，中期因子(midkine)，CA125，白细胞间介素-6(IL-6)，白细胞间介素-8(IL-8)，C-反应蛋白(CRP)，血清淀粉状蛋白A(SAA)和血清淀粉状蛋白P(SAP))。对这些生物标记物的提及，尤其是对AGR-2、中期因子(midkine)、CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP的提及，包括其任何衍生物或改良型，例如多晶型变体、截短形式、团聚体或复合形式以及其同系物。本发明的测定法尤其适合于整合为病理平台或结构。

在一个实施方案中，两种或多种生物标记物的浓度的相对变化(与对照物做比较)显示了妇科疾病症状或对治疗的响应水平。在另一个实施方案中，对该水平进行多变量分析，以便形成能够确定病症存在与否的概率指数的算法。在另一个方面，检测单独的AGR-2或中期因子(midkine)或与其它标记物(包括CA125)的组合的浓度水平改变是妇科病症的指症。提及的“改变”包括：组织或液体例如血浆中的生物标记物的浓度的升高或减少，这里是指相对于对照样品或阈值水平或标准正常值的数据库或按照算法分析。通常，该变化是生物标记物的浓度增加。

不只是蛋白质组学(proteomic)方法，但本发明扩展至遗传方法，以便测定编码上述生物标记物的基因的表达。

两种或多种生物标记物的生物标记物浓度(即水平)提供了生物标记物水平和患者的疾病状态之间的可测量关系。除了生物标记物的“水平”之外，本发明扩展至两种或多种标记物的比例作为输入数据，用于与对照物进行比较，或用于形成算法的多变量分析。通过筛查单独的AGR-2或中期因子(midkine)或与CA125的组合的浓度水平的改变，本发明扩展至妇科病症的检测。由此，单独的AGR-2或中期因子(midkine)或与CA125或其它生物标记物的组合的浓度水平改变指示了某种病症。或者，单独的AGR-2或中期因子(midkine)或与其它生物标记物的组合的水平可以用于多因子的运算方法。

选择的生物标记物还可以在组织的组织学评价中共同或单独使用，或用于监控治疗方案的效果。生物标记物还用于妇科癌症的亚型，或用于确定癌症的阶段，这可以影响所使用的抗癌症治疗的类型。由此，本发明扩展至治疗妇科癌症的个性化药物方法。本发明扩展至其它妇科病症，例如炎症性病症。

相应地，本发明的一个方面包括用于确定患者的妇科病症存在的测定法，该测定法包括：测定得自于患者的生物样品中AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种的浓度，其中AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种的水平发生改变预示患者具有妇科病症。还可以单独或与其它生物标记物组合来筛查AGR-2或中期因子(midkine)或CA125或它们的修饰形式或同系物形式的水平。如上所指出，术语“改变”是指浓度的提高或升高或浓度的减小或降低。试验可以在组织、组织液或血液(包括血浆或血清)中进行。

更尤其是，本发明提供了用于确定患者的妇科病症存在的测定法，该测定法包括：测定得自于患者的生物样品中的生物标记物的水平，其中生物标记物是CA125和选自AGR-2、中期因子(midkine)和CRP或其修饰形式或同系物形式中的至少一种，其中，相对于对照物，生物标记物的水平的变化指示患者是否存在病症。

在替代性实施方案中，本发明提供了确定患者的妇科病症存在的测定法，该测定法包括：测定得自于患者的生物样品中的生物标记物的浓度，生物标记物选自AGR-2、中期因子(midkine)和CA125或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或同系物形式中的至少一种，和中期因子(midkine)或AGR-2或其修饰形式或同系物形式中的至少一种；对浓度进行运算，其中这种运算得自于数据的第一知识库，其包括就病症来说处于已知状态的患者的相同生物标记物的水平，其中该运算提供具有或不具有病症的患者的概率指数。

由此，在一个实施方案中，基于采用生物标记物的水平与对照样品的比较，本发明提供了诊断规则。在另一个实施方案中，诊断规则基于统计和机械学习算法的应用。这种算法使用生物标记物和疾病状态之间的关系(在培训用数据(具有已知的疾病状态)中观察到的)，从而推断关联性，然后将其用于预示未知状态患者的状态。数据分析领域熟练的医师可以判明，可以使用培训用数据中的推断关联性的许多不同形式，不会实质上改变本发明。

在一个实施方案中，病症是癌症，例如卵巢癌症或由其引起的并发症。在另一个实施方案中，病症是妇科炎症性病症，例如但不局限于子宫内膜异位。

确定病症的“存在”包括确定具有病症的危险。方便地将“危险”理解为如下的描述：相对于不具有病症的患者，测定具有病症的概率指数。

由此，本发明包括：使用培训用数据的知识库，其包括具有妇科病症的患者的生物标记物水平，当输入数据的第二知识库(其包括具有未知妇科病症患者的相同生物标记物的浓度)时，提供预示妇科病症的性质或不存在病症的概率指数。

本发明进一步包括用于检测患者卵巢癌症的测定法，该测定法包括：使源于患者的样品与两种或多种的AGR-2、中期因子(midkine)或CA125或其修饰形式或同系物形式的固定配体接触一段时间，并且是在AGR-2或中期因子(midkine)或CA125或其修饰形式或同系物形式与它的配体结合的条件下，这可以提供AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125或其修饰形式或同系物形式的浓度指示，其中AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种的浓度改变预示卵巢癌。

在一个替代性实施方案中，本发明包括用于检测患者卵巢癌的测定法，该测定法包括：使患者与针对下列（物质）的固定配体接触一段时间：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、SAA和/或SAP或其修饰形式或同系物形式中的至少一种，和单独的中期因子(midkine)和/或AGR-2或与CA125的组合或其修饰形式或同系物形式中的至少一种，并且是在生物标记物与配体能够充分结合的条件下，而后检测结合水平，这可以预示生物标记物的浓度，并对该浓度进行运算，这种运算是使用具有卵巢癌的患者的生物标记物水平产生的，从而提供患者具有或不具有卵巢癌的概率指数。

本发明的另一个方面涉及用于检测妇科病症的生物标记物的配体组（panel），该组（panel）包括针对下列（物质）的配体：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA或SAP或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA或SAP或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA或SAP或其修饰形式或同系物形式中的至少一种，和单独的中期因子(midkine)或AGR-2或与CA125的组合或其修饰形式或同系物形式中的至少一种。

尤其是，本发明提供了用于检测患者妇科病症的生物标记物的组（panel），该组（panel）包括与生物标记物特异性结合的试剂，生物标记物选自：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种；和CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或同系物形式中的至少一种，和单独的中期因子(midkine)或AGR-2或与CA125的组合或其修饰形式或同系物形式中的至少一种，以便测定两种或多种生物标记物的水平，而后对该水平进行分析，从而测定任何变化，例如生物标记物水平增加。

在一个实施方案中，将浓度与对照物或“正常”或“异常”值的数据库进行比较。在另一个实施方案中，对浓度进行运算(由包括与就该病症来说处于已知状态的患者的相同生物标记物的水平的数据的第一知识库产生)，其中该运算提供具有或不具有病症的患者的概率指数。

本发明的另一个方面包括用于确诊妇科病症存在或不存在的试剂盒，该试剂盒包括：包含组成部分[X]_n、Y和[Z]_m的物质的组合物，其中∶

X是生物标记物的配体，生物标记物选自CA125或其修饰形式或同系物形式，n是0或1；

Y是生物标记物的配体，当n是0时，生物标记物选自：AGR-2和/或中期因子(midkine)或其修饰形式或其同系物形式中的一种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或其同系物形式中的两种或多种，或当n是1时，生物标记物选自：IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或其同系物形式中的至少一种；和

Z是生物标记物的配体，生物标记物选自中期因子(midkine)和AGR-2或其修饰形式或同系物形式，m是0或1；

试剂盒进一步包含便于测定与配体结合的生物标记物浓度的试剂。在使用中，试剂盒便于测定生物标记物水平。可以将这些水平与对照物或值的数据库进行比较。在另一个实施方案中，对浓度进行运算(由包括与就该病症来说处于已知状态的患者的相同生物标记物的水平的数据的第一知识库产生)，其中该运算提供具有或不具有病症的患者的概率指数。

本发明进一步提供了标记物的组（panel），其包括[X]_n、[Y]_x和[Z]_m列表，其中∶

X是CA125或其修饰形式或同系物形式，n是0或1；

Y是选自IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或同系物形式的标记物，条件是，当n是0时，Y包括两种或多种标记物，其中x是0或1；和

Z是AGR-2或中期因子(midkine)和/或CA125或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种，m是0或1。

试剂盒和基于知识的计算机软件和硬件也构成本发明的一部分。

尤其是，本发明的测定法可以用于现有基于知识的结构或与病理服务有关的平台。例如，将测定结果通过通信网络(例如国际互连网)传输到处理系统，在处理系统中，保存并使用运算，以便产生预示的事后概率值，将该值译为疾病概率的指数，然后将该指数以诊断或预测报告形式发送到最终用户。

因此，该测定法可以是试剂盒的形式或基于计算机的系统形式，其包括检测生物标记物浓度所必需的试剂和计算机硬件和/或软件，从而便于测定和将报告传送给临床医师。

本发明的测定法可以整合到现有或新近发展的病理结构或平台系统中。例如，本发明包括使用户确定患者有关妇科癌或其亚型或癌阶段的状态的方法，该方法包括∶

(a) 通过通信网络以CA125和AGR-2、中期因子(midkine)、CRP、IL-6、IL-8、SAA和SAP中的一种或多种的水平或浓度的形式从用户处接收数据；

(b) 通过多变量分析处理患者数据，提供病情指数值；

(c) 按照病情指数值与预定值比较的结果确定患者的状态；和

(d) 经由通信网络将患者状态的指示传输给用户，当提及多变量分析时，其包括执行多变量分析功能的运算。

合适地，该方法通常进一步包括∶

(a) 使用户利用远端工作站测定数据；和

(b) 通过通信网络将数据从终端站传输至基站。

基站可以包括第一和第二处理系统，在这种情况下，该方法可以包括∶

(a) 将数据传输至第一处理系统；

(b) 将数据传输至第二处理系统；和

(c) 使第一处理系统执行多变量分析功能，以便产生病情指数值。

该方法还可以包括∶

(a) 将多变量分析功能的结果传输至第一处理系统；和

(b) 使第一处理系统确定患者的状态。

在这种情况下，该方法还包括下列中的至少一种∶

(a) 在通信网络和第一处理系统之间通过第一防火墙传输数据；和

(b) 在第一和第二处理系统之间通过第二防火墙传输数据。

第二处理系统可以与适合保存预测定数据和/或多变量分析功能的数据库连接，该方法包括∶

(a) 查询数据库，获得最低限度选择的预测定数据，或由数据库进入多变量分析功能；和

(b) 将选择的预测定数据与患者数据进行比较，或产生预示的概率指数。

第二处理系统可以与数据库连接，该方法包括∶在数据库中保存数据。

该方法还可以包括：使用户利用可靠排列来测定数据，组成部分的可靠排列能够测定生物标记物的水平，并且具有许多特征，这些特征各自位于相应编码的相应位置。在这种情况下，该方法典型地包括使基站∶

(a) 由数据确定编码；

(b) 确定表明各个特征在排列上的位置的布局；和

(c) 按照确定的布局和数据确定参数值。

该方法还可以包括使基站∶

(a) 确定支付信息，该支付信息代表用户的支付条款；和

(b) 在对支付信息测定的响应过程中执行比较操作。

本发明还提供了用于确定患者有关妇科癌或其亚型或癌阶段的状态的基站，该基站包括∶

(a) 保存方法；

(b) 处理系统，该处理系统适合于∶

(i) 通过通信网络从用户处接收患者数据，该数据包括患者的两种或多种生物标记物的水平或浓度，生物标记物选自AGR-2、中期因子(midkine)、CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP；

(ii) 执行算法功能，包括将数据与预测定数据进行比较；

(iii) 按照算法功能的结果(包括比较)，确定患者的状态；和

(c) 通过通信网络将患者状态的指示输出至用户。

处理系统可适合于从适合测定数据的远端工作站接收数据。

该处理系统可以包括∶

(a) 适合于下列的第一处理系统∶

(i) 接收数据；和

(ii) 按照多变量分析功能(包括比较数据)的结果，确定患者的状态；和

(b) 适合于下列的第二处理系统∶

(i) 从处理系统接收数据；和

(ii) 执行多变量分析功能，包括比较；和

(iii) 将结果传输至第一处理系统。

基站典型地包括∶

(a) 连接第一处理系统与通信网络的第一防火墙；和

(b) 连接第一和第二处理系统的第二防火墙。

处理系统可以与数据库连接，处理系统适合于将数据保存在数据库中。

本发明的又一个方面涉及用两种或多种生物标记物的水平来检测患者卵巢癌或其它妇科病症的用途，该生物标记物选自AGR-2、中期因子(midkine)、CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或同系物形式。

本发明的另一个方面提供了AGR-2或中期因子(midkine)或其修饰形式或同系物形式的水平在形成检测患者卵巢癌或其它妇科病症的测定法中的用途。

甚至本发明的另一个方面提供了AGR-2、中期因子(midkine)和CA125或其修饰形式或同系物形式的水平在形成检测患者卵巢癌或其它妇科病症的测定法中的用途。

附图的简要说明

图1是提供算法模型的图示，该算法产生患者具有或不具有妇科病症的概率指数。

图2是说明生物标记物数据的模型和验证的图示。

图3a和b是与病理平台连接的本发明测定法的略图，提供具有或不具有妇科癌的患者的疾病概率指数的报告。

图4和5是与病理平台连接的测定法的略图，提供报告，1.终端站；2.基站；3.客户服务(例如，简单对象存取协议(SOAP))；4.通信网络(例如国际互连网)；LIMS，实验室信息管理系统；测定法报告的例子示于图6中。

图6是通过图3所示测定法产生的报告的数据表示法。

图7是显示正常人卵巢部分中的免疫活性(ir)-AGR-2的免疫组织化学位置的照相表示法。正常卵巢上皮细胞(箭头)对ir-AGR-2始终显阴性(A,B)。在正常卵巢内的少量包涵囊肿表明具有不同胞质的细胞(箭头)偶尔对ir-AGR-2进行染色（D）。A、C的放大倍数是x 200，B、D的放大倍数是x400。

图8是显示从卵巢肿瘤得到的上皮细胞中ir-AGR-2的免疫组织化学位置的照相表示法。(A)子宫颈内的良性粘质肿瘤类型。几乎所有上皮细胞显示了强烈的颗粒状细胞质染色。细胞膜的基底和沿着细胞膜的染色尤其强烈。(B)浆液性界线肿瘤，其上皮细胞显示出具有不同强度的强烈的颗粒状染色。(C)发育良好的腺性模式的高度分化的1级子宫内膜肿瘤。在全部上皮细胞中，肿瘤显示出细胞群的强烈的颗粒状细胞质染色。在许多细胞中，沿着细胞/细胞膜和顶表面，染色明显更强烈。(D)高度分化的腺性模式的1级子宫内膜肿瘤。在腺体之内，肿瘤显示出稠密的颗粒状胞质染色，强度可变。(E)2级浆液性肿瘤。轮廊分明的免疫活性细胞的岛状物存在于大量负染色的、中等分化的肿瘤内。染色是颗粒状的，占据大部分细胞质，并且在顶端附近更密集地聚集。(F)显著分化不良的3级浆液性肿瘤，具有分散状的孤立细胞群，对ir-AGR-2显示出强烈的、稠密的颗粒状染色。(G)3级浆液性肿瘤部分，显示出残余性的、高度分化的、强烈免疫染色的腺体，接近分化不良的3级肿瘤。(H)浆液性3级癌瘤，具有乳头型，显示出乳头内层的肿瘤细胞的强烈细胞质免疫染色。(I); 3级明细胞癌，显示出典型的明细胞型。在肿瘤巢和索之内，有大量的胞质免疫染色的细胞。(C、E、G和I的放大倍数是x200，A、B、D、F和H的放大倍数是x400)。

图9是收集的人血浆样品的Western印迹的照相(使用亲合性纯化兔子抗AGR-2)(1:500)。从对照患者和确诊患有各种等级的浆液性、粘质和明细胞卵巢癌瘤的患者中获得孤立等离子体样品(每组3-6个)。收集每个组中的等量孤立等离子体样品，并使用多亲合性除去系统(Agilent)，耗尽上端六个血浆蛋白，以便浓缩残余的血浆蛋白并增强检测。然后使用抗AGR-2，使用化学发光检测，对每个组的12μg等量的贫化血浆蛋白进行Western印迹。在粘质和明细胞卵巢癌瘤血浆中，大约18 kDa的弱免疫活性类型(成熟型AGR-2)是明显的，但在对照血浆或源于浆液性卵巢癌患者的血浆中不明显，表明ir-AGR-2的不同表达和分泌与不同的卵巢肿瘤类型有关。许多高分子量免疫活性类型还用抗AGR-2抗体来标记。这些类型在来源于不同卵巢肿瘤类型的患者的血浆样品中类似地被不同地表达。

图10是表10所描述的ROC曲线分析的图示(将示于表9中的CA125和生物标记物组（panel）进行比较，用模型样品亚组获得)。

图11是表12所描述的ROC曲线分析的图示(将示于表11中的CA125和生物标记物组（panel）进行比较，用验证样品亚组获得)。

图12是表14所描述的ROC曲线分析的图示(将示于表13中的CA125和生物标记物组（panel）进行比较，用全部样品组获得)。

图13是表17所描述的ROC曲线分析的图示(将示于表9中的CA125和生物标记物组（panel）进行比较，用模型样品亚组获得)。

图14是表18所描述的ROC曲线分析的图示(将示于表11中的CA125和生物标记物组（panel）进行比较，用验证样品亚组获得)。

图15是表19所描述的ROC曲线分析的图示(将示于表13中的CA125和生物标记物组（panel）进行比较，用全部样品组获得)。

图16是相对于正规样品的初期阶段卵巢癌患者中AGR-2的平均浓度+/-SEM的图示。

图17是相对于对照样品的初期阶段(阶段I/II)卵巢癌患者中AGR-2的平均血浆浓度+/-SEM的图示。

图18是初期阶段(阶段I/II)卵巢癌患者和健康对照中AGR-2和CA125的血浆浓度之间的相关性的图示。

图19是表21所描述的ROC曲线分析的图示(作为独立的CA125和AGR-2，并且作为两个标记物组（panel）)。

图20是相对于对照者的卵巢癌患者中AGR-2的血浆浓度的图示。该条形图表示61个对照物和46个卵巢癌血浆样品(所有病例)的平均±SEM，卵巢癌样品中的35个代表初期阶段(阶段I/II)疾病。*相对于对照物，P<0.05。

图21是相对于对照物的卵巢癌患者中AGR-2血浆浓度的平均±SEM(0，对照物；1，浆液性类型OVCA；2，子宫内膜癌；3，粘质性癌；4，mullerian混合型；5，明细胞)。

详细说明

在本说明书中使用的单数形式“一种（a）”、“一个（an）”和“该（the）”包括多个方面，除非上下文另外清楚地规定范围。由此，例如，对“一种生物标记物”的引证包括单个生物标记物以及两种或多种生物标记物；对“一种分析物”的引证包括单一分析物或两种或多种分析物；对“本发明”的引证包括本发明的一个和多个方面；等等。

在本申请中具体说明的各种范围中使用的数值，除非另外明确地表示，否则以近似值的形式陈述，就好象在陈述范围之内的最小和最大两个值之前加上词“大约”一样。用这样的方式，高于和低于陈述范围的微小变化可用于获得基本上相同的结果，如同在该范围之内的值。此外，公开的这些范围是连续范围形式，包括最小和最大值之间的每个值。另外，本发明扩展至两种或多种标记物的比例，该比例提供与卵巢癌发展或存在的危险水平有关的数值。

为了鉴定妇科病症，提供了快速有效的和灵敏的测定法。妇科病症包括癌，例如卵巢癌，或癌引起的并发症，或炎症性病症，例如子宫内膜异位。在一个具体实施方案中，该测定法能够进行卵巢癌的早期检测。不仅如此，由于该测定法可以在妇科疾病或其治疗或由其引起的任何并发症的任何阶段使用，所以本发明不只局限于卵巢癌的早期检测。

关于“妇科病症”的“癌”的引证包括卵巢癌以及卵巢癌的亚型，例如粘质性或子宫内膜卵巢癌，或卵巢癌的阶段，例如阶段I、II、III或IV。术语例如“卵巢癌”、“上皮细胞的卵巢癌”和“卵巢恶性肿瘤”在本文中可互换使用。当应用于诊断有症状的女性时，尤其可使用本发明，但也可以同样地用于诊断无症状的女性和/或处于形成妇科病症的高风险中的女性。

下面鉴定的是细胞因子或分析用的生物标记物，它们用于检测妇科病症，尤其是卵巢癌或由其引起的并发症，或妇科炎症性病症。这些统称为“生物标记物”或“妇科病症标记物“或“妇科病症的标记物”。

在一个实施方案中，生物标记物选自AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种。在另一个实施方案中，选自IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种。在另一个实施方案中，生物标记物选自CA125和IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的一种或多种。在又一个实施方案中，生物标记物包括任选的CA125，IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种，其中至少一种后面的生物标记物可以被中期因子(midkine)或AGR-2中的一或多种代替。尽管如此，本发明扩展至用另一种分析物替代任何一或多种生物标记物，这些分析物共同或独立地有助于妇科病症的检测。另外，对AGR-2、中期因子(midkine)、CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的任何一种或多种的引证包括其修饰形式或同系物形式。修饰形式包括衍生物、多态变体、截短形式(截短)和团聚或复合形式，或具有扩增组成部分的形式(例如，氨基酸扩增组成部分)。为了简便起见，对任何或一些或所有生物标记物的引证包括这种修饰和同系物形式。

由此，（复数个）生物标记物表示标记物组（panel），其包括列出[X]_n、[Y]_x和[Z]_m，其中∶

X是CA125，n是0或1；

Y是选自IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP的标记物，条件是，当n是0时，Y包括两种或多种标记物，其中x是0或1；和

Z是AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种，m是0或1。

相应地，本发明的一个方面提供了用于确定患者妇科病症存在的测定法，该测定法包括：测定得自于患者的生物样品中的生物标记物的浓度，生物标记物选自AGR-2、中期因子(midkine)、CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的至少一种，和中期因子(midkine)或AGR-2中的至少一种；其中生物标记物相对于对照物的水平变化提供妇科病症的存在的指示。

在替代性实施方案中，本发明包括确定患者的妇科病症存在的测定法，该测定法包括：测定得自于患者的生物样品中的生物标记物的浓度，生物标记物选自AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的至少一种，和中期因子(midkine)和/或AGR-2中的至少一种；对该水平进行运算，其中这种运算是由数据的第一知识库产生的，其包括就病症来说处于已知状态的患者的相同生物标记物的水平，其中该运算提供具有或不具有病症的患者的概率指数。对“运算”的引证是执行多变量分析功能的运算。

在一个替代性实施方案中，本发明包括用于确定患者妇科病症存在的测定法，该测定法包括：测定得自于患者的生物样品中的AGR-2的浓度，其中AGR-2的浓度改变指示患者具有妇科病症。按照该实施方案，可以单独筛查AGR-2的水平，或与其它生物标记物组合筛查。

在一个替代性实施方案中，本发明包括用于确定患者妇科病症存在的测定法，该测定法包括：测定得自于患者的生物样品中的中期因子(midkine)的浓度，其中中期因子(midkine)的浓度改变指示患者具有妇科病症。按照该实施方案，可以单独筛查中期因子(midkine)的水平，或与其它生物标记物组合筛查。

本发明的后面的三个方面可以进一步包括测定CA125的浓度。

在一个具体实施方案中，妇科病症是卵巢癌或由其引起的并发症，或卵巢癌的阶段，例如阶段I或II或III或IV。

在另一个实施方案中，本发明提供了用于确定患者卵巢癌存在的测定法，该测定法包括：测定得自于患者的生物样品中的生物标记物的水平，生物标记物选自AGR-2、中期因子(midkine)、CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的至少一种，和中期因子(midkine)或AGR-2中的至少一种；其中生物标记物的浓度变化指示卵巢癌的存在。

本发明的另一个方面包括用于确定患者卵巢癌存在的测定法，该测定法包括：测定得自于患者的生物样品中的生物标记物的水平，生物标记物选自AGR-2、中期因子(midkine)、CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的至少一种，和中期因子(midkine)或AGR-2中的至少一种；对该水平进行运算，该运算是由数据的第一知识库产生的，其包括就病症来说处于已知状态的患者的相同生物标记物的水平，其中该运算提供具有或不具有病症的患者的概率指数。

数据的第一知识库还可以源于许多患者。

在另一个实施方案中，本发明包括用于确定患者卵巢癌存在的测定法，该测定法包括：测定得自于患者的生物样品中的AGR-2或中期因子(midkine)的浓度，其中AGR-2或中期因子(midkine)的浓度改变指示患者具有卵巢癌。按照该实施方案，可以单独筛查AGR-2、中期因子(midkine)的水平，或与其它生物标记物组合筛查。水平“改变”是指AGR-2或中期因子(midkine)的浓度的提高或升高或浓度的减小或降低。

该方面还可以包括测定CA125的浓度。

相对于对照物，测定生物标记物的浓度或水平能够建立基于浓度的诊断规则。或者，诊断规则基于统计和机械学习算法的应用。这种算法使用生物标记物和疾病状态之间的关系(在培训数据(具有已知的疾病状态)中观察到的)，从而推断关联性，该关联性用于预示未知状态患者的状态。使用算法可以提供患者具有妇科病症的概率指数。该算法执行多变量分析功能。

由此，在一个实施方案中，本发明提供了基于应用统计和机器学习算法的诊断规则。这种算法使用生物标记物和疾病状态之间的关系(在培训数据(具有已知的疾病状态)中观察到的)，从而推断关联性，用于预示未知状态患者的状态。数据分析领域熟练的从业者可以判明，可以使用培训数据中的推断关联性的许多不同形式，而并不实质上改变本发明。

由此，本发明包括：使用培训数据的知识库(其包括得自于患有妇科病症的患者的生物标记物水平)，产生算法，当将其输入数据的第二知识库(其包括与具有未知妇科病症患者相同生物标记物的水平)时，提供预示妇科病症的性质的概率指数。

或者，AGR-2的水平改变预示妇科病症。

或者，中期因子(midkine)的水平改变预示妇科病症。

后两个方面还可以与CA125的改变水平组合。

“患者”通常是女人。然而，本发明可以扩展至兽用。由此，患者可以是非人雌性哺乳动物，例如牛、马、绵羊或非人灵长类动物。不仅如此，本发明尤其适用于检测女人的妇科癌症。

术语“培训数据”包括相对于对照物的生物标记物水平的知识。“对照”包括与没有妇科病症或病症治愈的患者的生物标记物水平进行比较，或可以是基于实验的统计上测定的水平。术语“水平”还包括生物标记物水平的比例。

“培训数据”还包括AGR-2和/或中期因子(midkine)中的一种或多种的浓度。数据可以包括关于AGR-2和/或中期因子(midkine)浓度增或减的信息。

本发明进一步包括用于检测患者妇科病症的生物标记物的组（panel），该组（panel）包括与生物标记物特异性结合的试剂，生物标记物选自：AGR-2、中期因子(midkine)和CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；和CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的至少一种，和中期因子(midkine)或AGR-2中的至少一种，以便测定两种或多种生物标记物的水平，而后对该水平进行运算，该运算是由数据的第一知识库产生的，其包括自就病症来说处于已知状态的患者的相同生物标记物的水平，其中该运算提供具有或不具有病症的患者的概率指数。

尤其是，本发明提供了用于检测妇科病症的生物标记物的配体组（panel），该组（panel）包括对于下列的配体：AGR-2、中期因子(midkine)或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA或SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA或SAP中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA或SAP中的至少一种和中期因子(midkine)或AGR-2中的至少一种。

在一个替代性实施方案中，本发明包括用于检测患者妇科病症的生物标记物组（panel），该组（panel）包括与生物标记物特异性结合的试剂，生物标记物选自AGR-2、中期因子(midkine)和CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的至少一种和中期因子(midkine)或AGR-2中的至少一种，从而测定两种或多种生物标记物的水平，其中生物标记物的水平变化预示妇科病症。

本文所涉及的生物标记物的组合包括两个生物标记物至九个生物标记物，例如2、3、4、5、6、7、8或9个生物标记物。生物标记物的水平或浓度提供输入的试验数据(本文指的是“数据的第二知识库”)。数据的第二知识库被认为与对照物相关联，或将其输入到运算中，该运算是由“数据的第一知识库”产生的，其包括具有已知妇科病症的患者的生物标记物水平的信息。数据的第二知识库得自于就妇科病症来说处于未知状态的患者。运算的计算结果是具有具体妇科病症或不具有病症的患者的概率或危险因数，本文指的是概率指数。

两种或多种生物标记物包括和包含：CA125，AGR-2；CA125，中期因子(midkine)；CA125，IL-6；CA125，IL-8；CA125，CRP；CA125，SAA；CA125，SAP；CA125；IL-6，IL-8；IL-6，CRP；IL-6，SAA；IL-6，SAP；IL-6；IL-6，中期因子(midkine)；IL-6，AGR-2；IL-8，CRP；IL-8，SAA；IL-8 SAP；IL-8；IL-8，中期因子(midkine)；IL-8，AGR-2；CRP，SAA；CRP，SAP；CRP；CRP，中期因子(midkine)；CRP，AGR-2；SAA，SAP；SAA；SAA，中期因子(midkine)；SAA，AGR-2；SAP；SAP，中期因子(midkine)；SAP，AGR-2；和中期因子(midkine)，AGR-2。此外，本发明扩展至数据的第二知识库，其包括两种或多种标记物的比例，例如，下列标记物的比例：CA125，IL-6；CA125，IL-8；CA125，CRP；CA125，SAA；CA125，SAP；CA125；CA125，中期因子(midkine)；CA125，AGR-2；IL-6，IL-8；IL-6，CRP；IL-6，SAA；IL-6，SAP；IL-6；IL-6，中期因子(midkine)；IL-6，AGR-2；IL-8，CRP；IL-8，SAA；IL-8 SAP；IL-8；IL-8，中期因子(midkine)；IL-8，AGR-2；CRP，SAA；CRP，SAP；CRP；CRP，中期因子(midkine)；CRP，AGR-2；SAA，SAP；SAA；SAA，中期因子(midkine)；SAA，AGR-2；SAP；SAP，中期因子(midkine)；SAP，AGR-2；和中期因子(midkine)，AGR-2。

在替代性实施方案中，以AGR-2或中期因子(midkine)的形式监控单个生物标记物。此外，可以与一或多种其它标记物组合筛查AGR-2或中期因子(midkine)。CA125也可以按照本发明的该方面来测定。

与生物标记物“特异性结合”的试剂通常包括免疫交互作用的分子，例如，抗体或杂交衍生物，包括其重组体或修饰形式或其抗原结合片段。该试剂也可以是受体或其它配体。这些试剂帮助测定生物标记物的水平。有关水平的信息是运算的输入数据。

由此，本发明进一步提供了对下列的固定配体的组（panel）：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的至少一种和中期因子(midkine)和/或AGR-2中的至少一种。

X是生物标记物的配体，生物标记物选自CA125，n是0或1；

Y是生物标记物的配体，生物标记物选自下表，包括：当n是0时，生物标记物选自IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种，或当n是1时，生物标记物选自IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的至少一种；和

Z是生物标记物的配体，生物标记物选自中期因子(midkine)和AGR-2，和m是0或1；

该试剂盒进一步包括便于测定与配体结合的生物标记物的浓度的试剂。在使用中，试剂盒便于测定生物标记物。然后将该水平与对照物进行比较，或对其进行运算(由包括自就病症来说处于已知状态的患者的相同生物标记物的水平的数据的第一知识库产生)，其中该运算提供具有或不具有病症的患者的概率指数。

试剂盒或者可以包括检测单独的AGR-2或中期因子(midkine)的浓度或与CA125的组合的浓度的试剂。

本发明进一步提供了标记物的组（panel），其包括列表数据[X]_n、[Y]_x和[Z]_m，其中∶

X是CA125，n是0或1；

配体(例如，对每个生物标记物具有特异性的抗体)能够定量或定性检测或测定至少两种或多种生物标记物的水平。对“水平”的引证包括下列形式的浓度：重量/体积，活性/体积或单位/体积，或其它方便的表示式，以及水平的比例。

本发明进一步涉及用于检测患者卵巢癌症的测定法，该测定法包括：使来源于患者的样品和与下列结合的固定配体接触一段时间：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、SAA和/或SAP中的至少一种和中期因子(midkine)和/或AGR-2中的至少一种，并且接触是在足以使生物标记物与配体结合的条件下进行，而后检测结合水平，其表示生物标记物的浓度，其中生物标记物的水平变化预示卵巢癌。

在一个替代性实施方案中，本发明涉及用于检测患者卵巢癌的测定法，该测定法包括：使来源于患者的样品和与下列结合的固定配体接触一段时间：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、SAA和/或SAP中的至少一种和中期因子(midkine)和/或AGR-2中的至少一种，并且接触是在生物标记物与配体能够充分结合的条件下进行，而后检测结合水平，这可以预示生物标记物的浓度，并对该浓度进行运算，这种运算是使用具有卵巢癌的患者的生物标记物水平产生的，从而提供具有或不具有卵巢癌的患者的概率指数。

在另一个替代性实施方案中，本发明提供了用于检测患者卵巢癌症的测定法，该测定法包括：使来源于患者的样品与AGR-2或中期因子(midkine)的固定配体接触一段时间，并且接触是在能够使AGR-2或中期因子(midkine)与它的配体结合的条件下进行，其提供AGR-2或中期因子(midkine)的浓度的指示，或其中AGR-2或中期因子(midkine)的浓度改变预示卵巢癌症。该方面还可以与测定CA125的浓度进行组合。

“样品”通常是血液，血浆或血清，腹水，淋巴液，组织渗出液，粘液，尿或呼吸液体。或者，样品是正在进行组织学检验的组织样品。

通过鉴定存在于卵巢癌症患者中的标记物的水平，和用于鉴定哪些标记物和标记物组可有效用于鉴定卵巢癌症患者中所使用的统计方法，本领域普通技术人员基于本文公开的内容，可以鉴定能够提供优良选择性和灵敏性的组（panel）。提供鉴别性能的组（panel）的例子包括但不限于：生物标记物，包括CA125，AGR-2；CA125，中期因子(midkine)；CA125，IL-6；CA125，IL-8；CA125，CRP；CA125，SAA；CA125，SAP；CA125；CA125，中期因子；CA125，AGR-2；IL-6，IL-8；IL-6，CRP；IL-6，SAA；IL-6，SAP；IL-6；IL-6，中期因子(midkine)；IL-6，AGR-2；IL-8，CRP；IL-8，SAA；IL-8 SAP；IL-8；IL-8，中期因子(midkine)；IL-8，AGR-2；CRP，SAA；CRP，SAP；CRP；CRP，中期因子(midkine)；CRP，AGR-2；SAA，SAP；SAA；SAA，中期因子(midkine)；SAA，AGR-2；SAP，中期因子(midkine)；SAP，AGR-2；和中期因子(midkine)，AGR-2。组（panel）也可以包括上述生物标记物的配体。

组（panel）也可以包括单独的AGR-2，或其与一种或多种其它标记物的组合。

组（panel）也可以包括单独的中期因子(midkine)，或其与一种或多种其它标记物的组合。

如上所指出，“配体”或“结合剂”和类似术语是指能够特异性或基本上特异性地(有限的交叉反应性)与生物标记物上的表位结合的任何化合物、组合物或分子。“结合剂”通常具有单一特异性。不仅如此，本文也包括对于两种或多种生物标记物具有多重特异性的结合剂。结合剂(或配体)典型地是抗体，例如单克隆抗体，或其衍生物或类似物，还包括但不限于∶Fv片段；单链Fv(scFv)片段；Fab'片段；F(ab')2片段；人源化抗体和抗体片段；骆驼化（camelized）抗体和抗体片段；和上述的多价形式。视情况而定，还可以使用多价结合剂，包括但不限于∶单特异性或双特异性抗体；例如二硫化物稳定化的Fv片段，scFv串列[(scFv)₂片段]，二价二聚体，三聚体或四聚体，其典型地是共价连接的或者稳定化的(即亮氨酸拉链或螺旋稳定化)scFv片段。“结合剂”还包括本领域所描述的适体。

制备抗原-特异结合试剂(包括抗体和它们的衍生物和类似物和适体)的方法在本领域是众所周知的。多克隆抗体可以通过动物的免疫而产生。单克隆抗体可以按照标准(杂交瘤)方法制备。抗体衍生物和类似物(包括人源化抗体)可以如下制备：通过从编码单克隆抗体的DNA中分离DNA片段来进行重组，并且按照标准方法将合适的V区域亚克隆到合适的表达载体上。在文献中描述了噬菌体展示和适体技术，并且可以进行抗原-特异性结合试剂(具有亲合性非常低的交叉反应性)的体外纯系扩增。噬菌体展示试剂和系统可以商业上获得，并且包括重组噬菌体抗体系统(RPAS)(可从Amersham Pharmacia Biotech，Inc. of Piscataway，New Jersey商购)和pSKAN噬粒显示系统(可从MoBiTec，LLC of Marco Island，Florida商购)。适体技术例如(但不限于)描述在美国专利5,270,163、5,475,096、5,840,867和6,544,776中。

ECLIA、ELISA和Luminex LabMAP免疫测定是检测生物标记物水平的合适测定法的例子。在一个实施例中，第一个结合试剂/抗体与表面相连接，第二个结合试剂/抗体(包括可检测组)与第一个抗体结合。可检测组的例子包括，例如但不限于∶荧光色素，酶，结合第二个结合试剂的表位(例如，当第二个结合试剂/抗体是小鼠抗体时，其是通过荧光标记的抗小鼠抗体检测的)，例如，抗原或结合对的成员，例如生物素。表面可以是二维表面，例如，在典型的栅型排列(例如但不限于96孔平皿和二维微阵列)或非二维平面(如同包衣珠粒排列技术)的情况下，其中每个“类型”的珠粒用例如荧光色素(例如，描述在美国专利6,599,331, 6,592,822和6,268,222中的Luminex技术)或量子点技术(例如，如美国专利6,306,610所述的技术)进行标记。还可以认为这种测定法是实验室信息管理系统(LIMS)。

在珠粒型免疫测定中，可以使用Luminex LabMAP系统。LabMAP系统结合聚苯乙烯微球体，其被两种光谱不同的荧光色素内部染色。使用精确比例的这些荧光色素，形成由100个不同的微球体组(具有特异性光谱归属)组成的排列。每个微球体组可以在它的表面上具有不同的反应物。因为微球体组可以通过它们的光谱归属来加以区别，所以，可以将它们合并，使得可以在单一反应容器中同时测定高达100个不同的分析物。与报道分子连接的第三个荧光色素测定微球体表面出现的生物分子的相互作用。当微球体通过Luminex分析器中的两个独立的激光时，微球体在快速流动的液体流中独立地被探测(interrogated)。高速数字信号处理基于微球体的光谱归属将微球体分类，并且在几秒钟内定量每个样品表面上的反应。

本文使用的“免疫测定”是指免疫测定法，典型地(但不是专有地)是能够检测和测定目标生物标记物的夹心测定法，生物标记物是CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA、SAP、中期因子(midkine)和/或AGR-2中的一种。

由测定两个、三个或四个或五个或六个或七个或八个或九个标记物(CA125，AGR-2，中期因子(midkine)，IL-6，IL-8，CRP，SAA和/或SAP)的液体或组织水平的测定法所产生的数据可用于确定患者的妇科病症的可能性或进展。将包括两种或多种生物标记物水平的数据输入与对照物相比，或将其输入算法中，提供患者具有例如卵巢癌症的可能性的危险值。还可以监控治疗方式以及复发的可能性。

在本公开的上下文中，“液体”包括任何血液部分，例如血清或血浆，可以按照本文描述的方法对它们进行分析。对于测定具体生物标记物的血液水平，其是指可以测定血液水平的任何合适的血液部分，并且以存在于该部分中的值的形式报告数据。本文涉及的其它液体包括腹水，组织渗出液，尿，淋巴液，粘液和呼吸液体。

如上所述，提供了通过测定特异性鉴定的生物标记物的水平，并且在用第一知识库数据或与已知疾病患者的相同的生物标记物水平所产生的算法中使用这些水平作为第二知识库数据，来确诊妇科病症的方法。还提供的是检测临床前卵巢癌症的方法，包括测定患者样品中特异性鉴定的生物标记物的存在和/或速率。“速率”是指患者样品中的生物标记物的浓度随着时间推移的变化。

如上所指出，妇科病症包括癌症或其并发症。本文使用的术语“癌症”包括“妇科癌症”通常所包含的所有癌症。在一个实施方案中，妇科癌症包括但不限于：输卵管组织变形，卵巢浆液性界线肿瘤，浆液性恶性腺瘤，轻度粘质肿瘤和子宫内膜肿瘤。在一个具体实施方案中，妇科癌症是进行异常Mullerian上皮细胞分化的卵巢肿瘤。本文涉及的其它妇科病症包括炎症性病症，例如子宫内膜异位。

本文使用的术语“样品”是指包含希望检测的癌细胞的任何样品，包括但不限于：生物流体(包括血液，血浆，血清，腹水)，组织提取物，刚采收的细胞和在细胞培养物中培养的细胞的溶胞产物。在一个具体实施方案中，样品是妇科组织，血液，血清，血浆或腹水。

如上所指出，“患者”可以是怀疑具有妇科病症的任何哺乳动物，通常是人。患者可以称为病员，并且是怀疑具有妇科病症或处于形成妇科病症危险之中的雌性哺乳动物。术语“病症”还包括由其引起的并发症。

术语“对照样品”包括可用于建立第一知识库数据(得自于具有已知疾病状态的患者)的任何样品。

本发明方法可以用于妇科病症的诊断和分期，例如妇科癌症，包括卵巢癌症。本发明还可以用于监控病症的进展、监控具体治疗是否有效。尤其是，该方法可用于确认例如手术、化疗和/或放射治疗之后病症的病症的不存在或改善。该方法可以进一步用于监控化疗和异常组织再现。

在一个实施方案中，本发明涉及监控患者的妇科病症的进展的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 测定下列的水平：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA、SAP、中期因子(midkine)和/或AGR-2生物标记物中的两种或多种；或单独的AGR-2或中期因子(midkine)，并且对该水平进行运算，以便提供具有妇科病症的患者概率指数；和

(c) 在后面的时间点重复步骤(a)和(b)，并且将步骤(b)的结果与步骤(c)的结果进行比较，其中概率指数的差别预示患者病症的进展。

在一个替代性实施方案中，本发明涉及监控患者的妇科病症的进展的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 测定下列的水平：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA、SAP、中期因子(midkine)和/或AGR-2生物标记物中的两种或多种；或单独的AGR-2或中期因子(midkine)，并且将该水平与对照物进行比较，其中该水平的变化提供具有妇科病症的患者概率指数；和

尤其是，在后面的时点中，疾病症状的概率指数升高可以表示病症正在发展，并且该治疗(如果合适的话)不是有效的。与此相反，在后面的时点中，概率指数的减小可以表示病症正在复原，并且该治疗(如果合适的话)是有效的。

在另一个实施方案中，提供了确定患者的妇科癌症是否为良性的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 测定下列的水平：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA、SAP、中期因子(midkine)和/或AGR-2生物标记物中的两种或多种，或单独的AGR-2或中期因子(midkine)，并且对该水平进行运算，以便提供患者具有妇科癌症的概率指数；和

(c) 监控随时间变化的概率指数，如果指数随着时间的推移而降低，表示癌症是良性的。

在进一步实施方案中，提供了确定患者妇科癌症是否为良性的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 测定下列的两种或多种的水平：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA、SAP、中期因子(midkine)和/或AGR-2生物标记物，或单独的AGR - 2或中期因子(midkine)，并且将该水平与对照物进行比较，其中该水平的变化提供具有妇科癌症患者的概率指数；和

在本发明的一个实施方案中，提供了区分非侵入性和侵入性妇科癌症的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 测定下列的两种或多种的水平：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA、SAP、中期因子(midkine)和/或AGR-2生物标记物，或单独的AGR - 2或中期因子(midkine)；和

(c) 比较随时间变化的概率指数，并且对该水平进行运算，以便提供具有妇科病症患者的概率指数，其中指数升高表示癌症是侵入性的。

在本发明的进一步实施方案中，提供了区分非侵入性和侵入性妇科癌症的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(c) 比较随时间变化的概率指数，并且将该水平与对照物进行比较，其中水平的变化提供具有妇科癌症患者的概率指数。

在另一个实施方案中，本发明涉及确定患者形成妇科肿瘤的潜在危险的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 测定下列的两种或多种的水平：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA、SAP、中期因子(midkine)和/或AGR-2生物标记物，或单独的AGR - 2或中期因子(midkine)，并且对该水平进行运算，以便提供具有妇科病症患者的概率指数；和

(c) 比较随时间变化的概率指数，其中指数减小表示患者形成妇科肿瘤的危险低。

在进一步实施方案中，本发明涉及确定患者形成妇科肿瘤的潜在危险的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

就测定单独的AGR-2或中期因子(midkine)的浓度而论，认为AGR-2或中期因子(midkine)中的一种或多种的浓度改变(即增或减)是提高疾病症状存在的概率指数。该方面还可以与测定CA125的浓度进行组合。

如上所指出，抗体可以用于许多免疫测定中的任一项，这种免疫测定依赖于生物标记物的抗原定子和抗体之间的结合相互作用。这种测定法的例子是放射免疫测定，酶免疫分析(例如ECLIA，ELISA)，免疫荧光，免测沉淀，乳液凝集，血凝反应和组织化学试验。抗体可以用于检测和测定样品中的生物标记物的水平，以便确定其在癌症中的作用和确诊癌症。

尤其是，本发明的抗体还可以用于免疫组织化学的分析，例如，在细胞和亚细胞水平条件下，检测生物标记物，将其定位至具体细胞和组织，和具体亚细胞位置，并且测定表达的水平。

使用光和电子显微术来定位抗原的本领域已知的细胞化学技术可以用于检测生物标记物。通常，本发明的抗体可以用可检测的物质标记，并且可以基于可检测物质的存在，将生物标记物蛋白定位在组织和细胞中。可检测物质的例子包括但不局限于下列∶放射性同位素(例如³H，¹⁴C，³⁵S，¹²⁵I，¹³¹I)，荧光标记物(例如FITC，若丹明，镧系磷光体)，荧光标记物，例如鲁米诺；酶催标记物(例如辣根过氧化酶，β-半乳糖苷酶，荧光素酶，碱性磷酸酶，乙酰胆碱酯酶)，生物素基(可以通过明显的抗生物素蛋白(例如包含可通过光学或量热法检测的荧光标记物或酶活性的抗生蛋白链菌素)检测)，通过二级指示器辨别的预先确定的多肽表位(例如亮氨酸拉链对序列，二抗的结合位点，金属结合区域；附加表位)。在一些实施方案中，标记物通过各种长度的间隔臂相连接，以便降低潜在的空间位阻。抗体还可以与容易用电子显微术显像的电子稠密物质连接，例如铁蛋白或胶体金。

抗体或样品可以固定在能够固定细胞、抗体等等的载体或固体支撑物上。例如，载体或支撑物可以是硝化纤维，或玻璃，聚丙烯酰胺，辉长岩和磁铁。支撑物材料可以具有任何合适的构型，包括球形(例如珠粒)，柱形(例如试管或孔的内表面，或棒的外表面)，或平面(例如薄片，试验片条)。还可以使用间接法，在这种方法中，通过引入第二个抗体来扩增原来的抗原抗体反应，其中第二个抗体对于针对生物标记物蛋白具有反应性的抗体具有特异性。例如，如果针对生物标记物蛋白具有特异性的抗体是兔IgG抗体，那么第二个抗体可以是用本文所描述的可检测物质标记的山羊抗兔γ-球蛋白。

如果放射性标记物用作可检测的物质，则生物标记物可以通过自射线照相术来定位。利用各种光学法或通过统计颗粒来测定放射自显影照片中的颗粒密度，可以测定自动射线照相术的结果。

针对生物标记物蛋白的标记抗体可以用于定位进行手术患者的肿瘤组织，即成像。典型地，对于体内应用，用放射性标记物(例如碘-123，碘-125，碘-131，镓-67，锝-99和铟-111)标记抗体。可以用合适的载体将标记的抗体制剂在几小时至四天的时间静脉内给予患者，而后进行组织成像。在这期间，未结合的部分从患者中清除，只有残留的抗体是与肿瘤组织缔合的那些抗体。使用合适的γ照相机来检测同位素的存在。标记的组织可以与患者身体上的已知的标记物相关联，以便外科医生精确定位肿瘤的位置。

相应地，在另一个实施方案中，本发明提供了检测患者癌症的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 使样品与抗体接触，其中抗体与AGR-2、中期因子(midkine)、CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP生物标记物结合，以便测定两种或多种生物标记物的水平或单独的AGR-2或中期因子(midkine)的水平或其与CA125的组合的水平，并对该水平进行运算，以便提供具有妇科病症患者的概率指数；和

(c) 基于该概率指数，判断患者具有癌症的危险。

或者，本发明提供了检测患者癌症的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 使样品与抗体接触，其中抗体与AGR-2、中期因子(midkine)、CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP生物标记物结合，以便测定两种或多种生物标记物的水平或单独的AGR-2或中期因子(midkine)的水平或其与CA125的组合的水平，并将该水平与对照物进行比较，其中水平变化可以提供具有妇科病症患者的概率指数；和

(c) 基于该概率指数，判断患者具有癌症的危险。

本文所描述的本发明方法还可以使用微阵列来进行，例如寡核苷酸阵列，cDNA阵列，基因组DNA阵列，或组织阵列。优选，阵列是组织微阵列。

在一个实施方案中，本发明方法包括：检测编码生物标记物的核苷酸分子的表达，并基于表达水平来测定生物标记物的水平。本领域技术人员可以构建核苷酸探针，用于检测样品中编码生物标记物的mRNA序列。合适的探针包括：核苷酸分子，其基于编码生物标记物区域的至少五个连续氨基酸的核苷酸序列，优选它们包含15至30个核苷酸。核苷酸探针可以用可检测的物质标记，例如可以提供合适信号并具有足够半衰期的放射性标记物，例如³²P、³H、⁴⁴C等等。可以使用的其它可检测的物质包括抗原，其是通过具体标记的抗体、荧光化合物、酶、对标记抗原特异性的抗体和荧光化合物来加以辨别的。考虑杂交速率、探针与所检测核苷酸的结合、和可用于杂交的核苷酸的数量，可以选择合适的标记物。标记的探针在通常描述在下列这种的固体载体例如硝化纤维素过滤器或尼龙膜上杂交为核苷酸：Sambrook等人Molecular Cloning, A Laboratory Manual.(2nd ed.), 1989。核苷酸探针可以用于检测编码生物标记物的基因，优选在人细胞中。核苷酸探针还可有效用于诊断涉及生物标记物的病症、监控这种病症的发展或监控治疗方法。在一个实施方案中，探针用于诊断妇科癌症例如卵巢癌症和监控其发展。

探针可以用于杂交技术，检测编码生物标记物蛋白的基因的表达。该技术通常包括：在有利于探针特异性退火为核苷酸中的互补序列的条件下，使从患者或其它细胞源得到的样品所获得的核苷酸(例如mRNA)与探针接触，并进行培养。培养之后，除去没有退火的核苷酸，并检测已经与探针杂交的核苷酸(如果有的话)的存在。

mRNA的检测可以包括：将mRNA转化为cDNA，和/或，使用扩增方法，例如聚合酶链式反应(PCR)，将特异基因序列扩增，而后使用本领域技术人员已知的技术来分析扩增的分子。本领域技术人员可以常规地设计合适的引物。

本文描述的杂交和扩增技术可以用于测定编码生物标记物的基因表达的定性和定量方面。例如，可以从已知表达编码生物标记物的基因的细胞类型或组织中分离RNA，并且使用本文引证的杂交(例如标准Northern分析)或PCR技术对其进行试验。该技术可以用于检测转录物大小的差别，这种差别可能是由于正常或异常改变剪接造成的。该技术可以用于检测全长和/或改变剪接转录物(在正常个体(相对于显示癌症症状的那些个体)中检测到的，包括生物标记物蛋白或基因)的水平之间的量的差别。

在上述方法中，可以原位使用引物和探针，即，直接在由活检或切除术所获得的患者组织的组织切片(固定和/或冷冻)上使用。

相应地，本发明提供了检测患者癌症的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 从样品的生物标记物基因或其部分中提取包含mRNA的核苷酸分子；

(c) 使用聚合酶链式反应将提取的mRNA扩增；

(d) 测定编码生物标记物的mRNA的水平；和

(e) 对两种或多种生物标记物的水平进行运算，提供具有癌症患者的概率指数。

生物标记物mRNA选自编码AGR-2、中期因子(midkine)、CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种的mRNA。

通过使用预先包装的诊断试剂盒(其包含进行本发明任何方法的必要的试剂)，可以进行本文所描述方法。例如，试剂盒可以包含至少一种本文所描述的特异性核苷酸或抗体，可以合适地使用它们，例如，在临床环境中，筛查和诊断患者，筛查和鉴定那些显示出形成癌症倾向的个体。该试剂盒还可以包含在聚合酶链式反应中用于扩增编码生物标记物的核苷酸的核苷酸引物。该试剂盒还可以包含用于本发明方法的核苷酸、酶和缓冲液以及电泳标记物，例如200 bp梯状链。试剂盒还包含进行本发明方法的详细说明书。

本发明进一步提供了基于运算的筛查测定法，以便筛查患者的样品。通常，基于两种或多种生物标记物的水平(或编码两种或多种生物标记物的基因的表达水平)来收集输入数据，并且对其进行运算，以便评价水平的任何升高或降低的统计显著性，然后将该信息作为输出数据。用于评价输入数据的计算机软件和硬件包括在本发明范围内。

本发明的另一个方面涉及治疗患有妇科病症例如卵巢癌症的患者的方法，该方法包括：对患者进行诊断测定，以便测定患者具有病症的概率指数，生物标记物选自：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的至少一种，和中期因子(midkine)和/或AGR-2中的至少一种；如果患者具有病症的危险，那么对患者进行手术切除术、化疗和/或放射治疗；而后监控概率指数随着时间推移的变化。

第二个检测的生物标记物可以与第一个检测的生物标记物相同或不同。

本发明进一步提供了两种或多种生物标记物的水平在形成用于诊断测定的概率指数中的用途，该诊断测定法用于检测患者卵巢癌症，生物标记物选自CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP。

本发明的另一个方面提供了两种或多种生物标记物在形成用于诊断测定法的运算中的用途，该诊断测定法用于检测患者卵巢癌症，生物标记物选自CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP。

本发明的另一个方面提供了AGR-2的水平在形成检测患者卵巢癌或其它妇科症状的测定法中的用途。

本发明的测定法可以整合到现有或新近发展的病理结构或平台系统中。例如，本发明涉及使用户确定患者有关妇科癌症或其亚型或癌症阶段的状态的方法，该方法包括∶

(a) 通过通信网络接收用户的CA125和AGR-2、中期因子(midkine)、CRP、IL-6、IL-8、SAA和SAP中的一种或多种的水平或浓度形式的数据；

(b) 通过运算处理患者数据，提供病情指数值；

(c) 按照病情指数值与预定值比较的结果确定患者的状态；和

(d) 通过通信网络将患者状态的指示传输至用户。

合适地，该方法通常进一步包括∶

(a) 使用户利用远终端工作站测定数据；和

(b) 通过通信网络将数据从终端站传输至基站。

(a) 将数据传输至第一处理系统；

(b) 将数据传输至第二处理系统；和

(c) 使第一处理系统执行算法的功能，以便产生病情指数值。

该方法还可以包括∶

(a) 将算法功能的结果传输至第一处理系统；和

(b) 使第一处理系统确定患者的状态。

在这种情况下，该方法还包括下列中的至少一种∶

(b) 在第一和第二处理系统之间通过第二防火墙传输数据。

第二处理系统可以与适合保存预测定数据和/或运算的数据库连接，该方法包括∶

(a) 查询数据库，获得最低限度选择的预测定数据，或使从数据库进入算法；和

(a) 由数据确定编码；

(b) 确定表示各个特征在排列上的位置的布局(layout)；和

(c) 按照确定的布局和数据确定参数值。

该方法还可以包括使基站∶

(a) 确定支付信息，支付信息代表用户的支付条款；和

(b) 在对支付信息测定的响应过程中进行比较。

(a) 保存方法；

(b) 处理系统，处理系统适合于∶

(ii) 执行算法功能，包括将该数据与预测定数据进行比较；

(iii) 按照算法功能的结果(包括比较)，确定患者的状态；和

(c) 通过通信网络将患者状态的指示输出至用户。

处理系统可适合于从适合测定数据的远终端工作站接收数据。

该处理系统可以包括∶

(a) 适合于下列的第一处理系统∶

(i) 接收数据；和

(ii) 按照算法功能的结果(包括比较数据)，确定患者的状态；和

(b) 适合于下列的第二处理系统∶

(i) 从处理系统接收数据；和

(ii) 执行算法的功能，包括比较；和

(iii) 将结果传输至第一处理系统。

基站典型地包括∶

(a) 连接第一处理系统与通信网络的第一防火墙；和

(b) 连接第一和第二处理系统的第二防火墙。

该处理系统可以与数据库连接，该处理系统适合于在数据库中保存数据。

上面列出的对“算法”或“算法功能”的引证包括多变量分析功能的运行。除了上述那些之外，可以实施大量不同结构和平台。应理解，可以使用适合于实施本发明的任何结构形式。然而，一种有利的技术是使用分布式体系结构。尤其是，可以在相应的地理位置提供许多终端站1(图3)。通过降低数据带宽成本和需求，以及在一个基站拥挤或出现错误的情况下，保证其它终端站1可以接替，这样就可以提高系统的效率。这还可以使负载分摊，等等，以便保证任何时间都可以进入系统。

在这种情况下，需要保证基站2包含相同信息和信号，从而可以使用不同的终端站1。

还应该理解，在一个实施例中，终端站1可以是手持式装置，例如PDAs、移动式电话，等等，其能够通过通信网络4例如国际互连网将患者数据传输至基站，并接收报告。

在上述方面，术语“数据”是指生物标记物的水平或浓度。“通信网络”包括国际互连网。当使用服务器时，它通常是客户服务器，或更尤其是简单对象应用协议(SOAP)。

发布患者描绘妇科癌症的可能性的报告。这种报告的例子提供于图6中。

通过下列非限制性实施例，进一步描述本发明。下面提供了与这些实施例有关的原料和方法。

用于IL-6和IL-8测定法的多重ELISA测定法是从Biorad得到的。测定血清淀粉状蛋白A、血清淀粉状蛋白P和C反应蛋白的心血管组（panel）2测定法(CVD2)是从Lincoplex得到的。另外，在所有样品上进行CA125测定法，使用Roche测定试剂盒，在Roche分析器平台上进行。Roche测定法是电化学发光免疫测定“ECLIA”，其中生物标记物/两种标记的抗体夹心与微粒连接。用磁力将微粒收集到电极的表面上。将电压施加到电极上，引起化学发光发射，将其用光电倍增器测定。

在常规96孔平皿中，用标准夹心ELISA技术测定中期因子(midkine)和AGR2。

使用亲合性纯化的兔子抗AGR-2抗体，进行免疫活性的(ir)-AGR-2的免疫组织化学定位(Liu等人Cancer Res 65(9):3796-3805, 2005)。将抗体在包含0.5% v/v Tween-20和3% w/v脱脂奶粉的Tris-缓冲的盐水中稀释(1:500)，并在室温下用再水合的石蜡烃部分培养两个小时。然后将该部分用生物素-连接的抗兔IgG培养，而后用抗生蛋白链菌素-HRP试剂培养，并使用二氨基联苯胺作为色原使ir-AGR-2显像。用苏木精将该部分对比染色，而后目视检验。

从代表渠道I至IV的各个医院或医务所、从诊断患有卵巢癌症的女性中获得血浆样品。从相同渠道、从健康个体获得对照血浆样品。将所有的样品(当得到时)在-80℃下冷冻保存，直到处理为止。还需要从诊断患有子宫内膜异位的女性中获得其它对照血浆样品。

实施例1

生物标记物的选择

选择下列生物标记物用于组（panel）中的内含物(有或者没有CA125)：IL-6，IL-8，CRP，SAA和SAP。其它的生物标记物包括中期因子(midkine)和AGR-2。

实施例2

概率指数的测定

图1提供了形成诊断测定法中所使用的算法的模型的图示。对生物标记物浓度(得自于已知疾病状态的患者)形式的培训数据进行多变量分析，产生算法。实质上，测定法是基于应用统计和机器学习算法的诊断规则。这种算法使用生物标记物和疾病状态之间的关系(在培训数据(具有已知的疾病状态)中观察到的)，从而推断关联性，将其用于预示未知状态患者的状态。数据分析领域熟练的从业者可以判明，可以使用培训数据中的许多不同形式的推断关联性，而不实质上改变本发明。

培训数据中的两种或多种生物标记物的生物标记物浓度(即水平)能够形成算法，其提供生物标记物水平和患者的疾病状态之间的可测量关系。除了生物标记物的“水平”之外，本发明扩展至两种或多种标记物的比例作为输入数据，用于形成算法的多变量分析。

然后将生物标记物浓度(得自于未知状态的患者)形式的试验数据插入到算法中，提供患者是否具有妇科病症的概率指数。

实施例3

测定法的开展

使用Roche CA125 II试剂盒并使用Roche E170模块分析器，执行CA125测定法。使用35U/ml的截止值。

基于产物插入数据，CA125测定法所希望的性能指标示于表1中。

表1

截止值(U/mL)	灵敏性	特异性
			65	79%	82%
150*	69%	93%
			190	63%	95%

*最佳临床值的水平(如Roche CA125 II试剂盒所定义)。

使用多重珠粒测定法，在Biorad Bioplex 100仪器上，进行生物标记物组（panel）测定。样品包括浆液性(64%)、粘质性(7%)、子宫内膜(10%)和mullerian(4%)类型。

基于病理，癌症样品库包括阶段I至IV的卵巢癌症。

进行统计分析，比较常规CA125测定法和生物标记物测定法的灵敏性和特异性。

该分析使用随机选择的样品组，产生算法模型。通过预测第二个独立样本组，验证所产生模型的性能。这可以提供模型和验证样品组两者的灵敏性和特异性。进行ROC曲线分析旨在比较生物标记物和CA125结果之间的统计显著性。

模型构造和验证策略示于图2中。结果示于表2中。

表2

所有阶段	CA125	生物标记物
			诊断效率	90.70%	94.00%
AUC	0.960	0.982*
			引导指令限制	0.924-0.988	0.966-0.994
灵敏性	92.6%	91.2%
			特异性	89.6%	95.7%

* 5%水平的统计显著性(尾部面积概率=0.012)

然后比较阶段I和II卵巢癌症，结果示于表3中。

表3

只有阶段I和II	CA125	生物标记物
			诊断效率	89.50%	92.8%
AUC	0.933	0.984
			灵敏性	89.20%	89.2%
特异性	89.60%	93.9%

所有癌症的比较示于表4中。

表4

所有癌症	CA125	生物标记物
			诊断效率	92.0%	95.3%
AUC	0.951	0.988
			灵敏性	91.4%	92.1%
特异性	92.5%	97.6%

与常规CA125测定法比较，分析证实了生物标记物测定法的更高水平的性能。当考虑所有的卵巢癌症或只考虑归类为初期阶段(阶段I和II)的卵巢癌症时，存在这种升高的性能水平。

实施例4

诊断测定法

将包含血浆的样品在冰上解冻，旋转30秒，然后在14,000g下离心5分钟。然后在测定缓冲液中稀释血浆，从1:3至1:40,000。

总计149个卵巢癌症样品，212个对照样品(包括57个子宫内膜异位样品)交付试验。用常规方法将卵巢癌症，按照它们的疾病发展阶段分类。为了分析目的，将所有阶段I和阶段II样品表示为初期阶段，阶段III和IV样品表示为晚期疾病。

全部卵巢癌症组的阶段分解示于表5中。

表5

	阶段I	阶段II	阶段III	阶段IV
					样品数	28	62	46	8

样品组的疾病类型诊断列明于表6中。

表6

	浆液性	明细胞	粘质性	其它
					样品数	97	12	11	29

对于单独的分析物(其表明它们在检测卵巢癌症中的独立诊断性能)，制出ROC曲线。结果示于表7中。

表7

分析物质标记物	曲线下的ROC图面积
		CA125	0.9600
CRP	0.8491
		SAA	0.7887
IL-6	0.7089
		SAP	0.5810
IL-8	0.6954

此外，鉴定出CRP和SAP的比例可以产生提高的性能(与单独的个别标记物相比)。这种比例将关系到相对于CRP的SAP浓度与疾病状态，其中先前没有证据表明SAP浓度与卵巢癌症有关。

实施例5

模型

初次分析使用weka软件，评价标记物的不同组合对于所有疾病和对照样品的鉴别能力。通过将数据组分为两个随机选择的组来进行这种分析。然后将一个组用作模型组，以便建立模型，而第二个数据组作为验证组，以便用独立数据测定模型的性能。补充分析检验了初期阶段(阶段I和II)患者的鉴别(只包括初期阶段患者和在验证组内的对照物)。就一切情况而论，相对于单独CA125测定法的性能，评价标记物组的性能。

然后使用logitboost算法模型独立地分析运行最好的标记物组合。下面详述这种分析的结果。

用“所有阶段癌症”和用“初期阶段癌症”对标记物组合的分析概括在下面表8中。测试标记物的三个组合，提供验证组的结果和组合的模型与验证(表示为“所有的数据”)的结果，与单独的CA125进行比较。能够看出，对于所有三个模型，ROC图的曲线下的面积大于单独CA125的面积，表现出更大的诊断应用性。ROC曲线的分析发现，在所有的数据组(一个数据组除外)中，这种提高的诊断应用性是统计上显著的。

表8

在上述表中，“CRP:SAP”是指CRP除以SAP；“SAA:SAP”是指SAA除以SAP。

已经证明的是，在卵巢癌症的常规“黄金标准”诊断测定法中，通过CA125与其它标记物的组合，CA125的诊断效率获得提高。

性能比CA125提高的标记物的三个组合不但在所有阶段卵巢癌症的诊断中、而且这些标记物组合中的两个在检测初期阶段疾病中统计上比CA125更好(这是患者存活的重要因素)。

包括在这些分析中的一个标记物是SAP，可以使用与两个急性期炎症标记物(CRP和SAA)比例组合。先前，SAP或它与其它标记物的比例尚未与卵巢癌症相联系。

实施例6

将测定法整合到病理平台中

生物标记物的组合的水平或浓度能够产生预示的事后概率值，即，样品来自于卵巢癌症女性的可能性。该生物标记物的水平或浓度最终提供源自于有或者没有卵巢癌症患者的样品的患者样品的概率指数。设计多标记物诊断测定法，从而对用于测定生物标记物的水平或浓度的各种病理平台进行充分补偿。这种平台可以称为实验室信息管理系统(LIMS)。将生物标记物的水平或浓度数据合适地转入集中处理服务中，以便通过多变量分类算法来产生预示的概率指数。给临床医师制出可表示卵巢癌症的可能性的报告。图6提供了报告的一个例子。图3a和b和图4和5提供了将测定法整合到LIMS中的略图。服务器通常是客户服务器，例如简单对象应用协议(SOAP)。

就图3a和b而论，用户获得关于生物标记物的水平或浓度的数据。选择AGR-2、中期因子(midkine)、CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种。终端站1产生可传递形式的数据。通过通信网络4和客户服务(例如SOAP)3将数据转入基站2。

然后处理系统产生存在或不存在疾病的概率指数和可能性的指示。然后将这种信息转入终端站1中。然后发布报告(参见例如，图6)。在图4和5中表示了该流程图。

实施例7

前梯度-2(AGR-2)

前梯度2(AGR-2)是先前在爪蟾(Aberger等人，Mech Dev 72(1-2):115-130，1998)中描述的粘腺基因XAG-2的人类同系物，已经证明这种基因是涉及细胞分化和进展的关键因素。在一些人乳腺癌细胞系中，已经证明，AGR-2的mRNA转录物与雌激素受体(ER)共同表达，说明AGR-2可以在激素响应性乳腺癌的分化中起一定作用(Thompson和Weigel，Biochem Biophys Res Commun 251(1):111-116，1998)。

尽管AGR-2基因包括可表明蛋白分泌的信号序列，并且已经证明当在非洲蟾蜍卵细胞中表达时可以分泌XAG-2同系物(Aberger等人，1998，上文)，但目前无证据表明AGR-2分泌到正常人或人癌症患者的循环中。

使用针对人AGR-2产生的兔子多克隆抗血清(Liu等人，2005，上文)，通过免疫组织化学染色表明，在正常人卵巢的上皮细胞中完全不存在免疫活性的(ir)-AGR-2，而卵巢癌瘤患者的卵巢上皮细胞显示了变化强度的不同胞质的颗粒状ir-AGR-2染色。在检验的所有正常卵巢组织中(n=5)，在表面上皮细胞中没有检测到ir-AGR-2，然而，不多的细胞内层包涵囊肿对ir-AGR-2显示了阳性染色。检验了包含良性囊肿的五个卵巢样品系列(两个粘质性的，三个浆液性的)，粘质性囊肿尤其显示了几乎所有柱状上皮细胞的强烈的ir-AGR-2染色。在浆液性良性囊肿的分散分化的上皮细胞中，观察到较弱的ir-AGR-2染色。在界线浆液性卵巢肿瘤(n=5)中，大约50%的表面上皮细胞通常对AGR-2免疫染色，并且这种染色主要在肿瘤的复杂腺性区域内可以看到。五个1级子宫内膜肿瘤中的四个在大部分上皮细胞中显示了强的ir-AGR-2染色，而第五个病例只限于大约10%的上皮细胞显示了ir-AGR-2染色。在显示相对差的细胞分化和少量腺形成的三个2级浆液性卵巢癌瘤的病例中，在分散细胞中检测到ir-AGR-2(主要地在更加分化的区域内)。更加分化的乳头类型的两个其它2级浆液性肿瘤似乎显示了更大的ir-AGR-2免疫染色，具有50%以上的上皮细胞阳性染色。在检验的四个3级浆液性肿瘤当中，一个肿瘤没有显示ir-AGR-2染色，而其余的肿瘤在分散的细胞中显示了不同的ir-AGR-2，显著地遍及肿瘤的更加分化的区域。其它的3级明细胞癌显示了强烈的ir-AGR-2染色，与相应的3级浆液性肿瘤相比，这种染色存在于显著更大比例的细胞中。

总的说来，从各种型式和等级的卵巢癌瘤得到的上皮细胞的免疫染色表明，可以在几乎100%的卵巢癌瘤组织中检测到ir-AGR-2，但在正常人卵巢的上皮细胞中不存在。此外，在粘质性、子宫内膜和明细胞以及浆液性卵巢上皮细胞肿瘤中检测的显著的ir-AGR-2染色说明，AGR-2可以充当能够定义多类型上皮细胞卵巢肿瘤的有效的生物标记物。此外，所提供的数据说明，尽管在不同等级的卵巢肿瘤中可以表明ir-AGR-2，但在显示更高分化的细胞的低级肿瘤中，免疫染色似乎更加普遍。结果示于图7至8中。

研究表明，存在循环在卵巢癌症患者的亚组的血浆中的公认的ir-AGR-2物种(图9)。从对照、浆液性、粘质性和明细胞卵巢癌症患者(每组3-6个)中获得个别患者的血浆，并集中。然后使用Agilent多重亲合性除去系统，对集中的血浆样品进行顶端六个血浆蛋白的亲合性消耗，以便浓缩残留的血浆蛋白，并增加检测低丰度蛋白例如AGR-2的概率。使用兔子抗AGR-2，对等量的12μg贫化血浆蛋白(得自于每个集中池)进行Western印迹，并利用Lieu等人(2005，上文)所描述的化学发光检测法来显像。从粘质性和明细胞卵巢癌症患者获得的血浆显示了大约18 kDa的弱免疫活性类型，这与成熟型AGR-2质量一致，而对照患者和从浆液性卵巢癌症患者获得的血浆显示没有可检测的ir-AGR-2(图9)。更高表观分子量的其它免疫活性类型也似乎以不同的和肿瘤特异性方式表达。

总体来说，这些数据表明，ir-AGR-2是由卵巢肿瘤产生的，并且分泌到循环中。组织表达和可检测的ir-AGR-2的水平的差别说明，AGR-2是区别表达的，并且由不同的卵巢肿瘤类型分泌。不仅如此，有人建议，ir-AGR-2浓度的任何变化(即，增或减)预示妇科病症。

实施例8

使用标记物CA125、血清淀粉状蛋白-A、IL-8和中期因子(midkine)

从只具有阶段I、II和III水平疾病的个体获得血浆样品。所有具有水平IV疾病的患者被忽略，因为他们是不能获得阶段数据的那些患者。也测定了与年龄相匹配的对照物。

为了生物标记物组（panel）分析的目的，将所有的患者和对照物随机分配给模型或验证数据子组。

模型组包括74个疾病和96个对照物。这些当中，7个疾病样品是阴性(通过CA125测定法)，具有比35U/ml低的值。对照物当中，在CA125测定法中，4个得到假阳性结果(例如值>/=35U/ml)。

使用weka软件中的logitboost模板，建立模型。在这种模型中，对于卵巢癌症，只有1个对照样品得到假阳性结果，而3个疾病样品不实地被归属为阴性(表9)。

表9

诊断试验	假阴性	假阳性	真阴性	真阳性	灵敏性	特异性	诊断效率
								CA125	7	4	92	67	90.5%	95.8%	93.15%
CA125/SAA/IL8/MK	3	1	95	71	95.9%	99.0%	97.45%

通过测试CA125试验和生物标记物组（panel）结果(阳性预测值)的ROC曲线之间的显著差别，进行进一步的分析。在P=0.004的水平，ROC曲线显著地不同，表明生物标记物组（panel）比单独的CA125结果的性能优越(图10和表10)。

表10

为了验证生物标记物组（panel）的性能，用模型算法测试第二个样品子组，验证组。将使用标记物组（panel）对每个样品正确分类的能力在灵敏性和特异性测定数据(与单独的CA125一起)两方面进行了评定，也在ROC分析方面进行了评定。

模型的验证样品子组只包括阶段I、II和III疾病水平和健康的对照物。不包括阶段IV或非阶段样品。使总计58个疾病和113个对照样品通过模型算法操作(表11和12和图11)。

表11

诊断试验	假阴性	假阳性	真阴性	真阳性	灵敏性	特异性	诊断效率
								CA125	4	12	101	54	93.1%	89.4%	91.25%
CA125/SAA/IL8/MK	3	6	107	55	94.8%	94.7%	94.75%

表12

最后，利用模型和验证结果两者的结合，通过模型比较所有样品的全部结果，与CA125进行比较。

由此，全部疾病人口是132个，我们的全部对照人口是209个个体(表13和14和图12)。

表13

诊断试验	假阴性	假阳性	真阴性	真阳性	灵敏性	特异性	诊断效率
								CA125	11	16	193	121	91.7%	92.3%	92.0%

CA125/SAA/IL8/MK

6

7

202

126

95.5%

96.7%

96.1%

当比较ROC曲线时，发现在诊断卵巢癌症方面比单独的CA125有显著的提高。

表14

可以执行替代性算法模型，例如bayesNET、NBTree或AdaBoostM1。参见表15和16。

表15

对于模型样品

模型	灵敏性	特异性	诊断效率	曲线下的面积
					CA125	90.5%	95.8%	93.15%	0.937
bayesNET	91.9%	99.0%	95.45%	0.982
					NBTree	93.2%	99.0%	96.1%	0.961
AdaBoostM1	91.9%	99.0%	95.45%	0.991

表16

对于验证样品

模型	灵敏性	特异性	诊断效率	曲线下的面积
					CA125	93.1%	89.4%	91.25%	0.956
bayesNET	96.6%	91.2%	93.9%	0.975
					NBTree	93.1%	95.6%	94.35%	0.963
AdaBoostM1	93.1%	95.6%	94.35%	0.970

作为上述的一个例子，用于AdaBoostM1算法模型的与CA125比较的ROC曲线图如下所示(表17至19；图13至15)。

表17

模型组分析

表18

表19

实施例9

AGR-2

在为检测AGR-2形成的ELISA中，与16个女性对照血浆样品一起测定十四个卵巢癌症样品(只有阶段I和II)。

结果表明，与对照样品相比较，在初期阶段卵巢癌症患者的血浆中，AGR-2浓度升高(图16)。

此外，当按照阶段(即阶段I和阶段II疾病)分开疾病组时，出现当疾病发展时循环血浆AGR-2的浓度持续升高的指示(图17)。

相关分析表明，在AGR-2和CA125之间没有直接相关性，即线性关系，具有0.27的计算相关系数。

使用AGR-2提高诊断的能力是通过使用weka软件的logitboost模型测定的。使用两个标记物CA125和AGR-2建立模型。

为了分析目的，单独的CA125分析是基于35个单位临床切分点(表20)。

表20

诊断试验	假阴性	假阳性	真阴性	真阳性	灵敏性	特异性	诊断效率
								CA125	3	12	2	13	85.7%	81.25%	83.5%
CA125/AGR-2组（panel）	1	14	0	15	100%	93.75%	96.7%
								CA125/AGR-2/MK组（panel）	0	14	0	16	100%	100%	100%

通过单独的CA125和AGR-2的ROC图分析，以及模型CA125/AGR-2组合所测定的事后概率值，进行临床潜力的进一步评价。

ROC结果表明，与CA125(在卵巢癌症诊断试验中所了解的标准)相比，模型CA125/AGR-2提供了优良的临床诊断性能(表21；图19)。

表21

执行进一步的模型，以便检验CA125、AGR-2和中期因子(midkine)相结合时的应用性。在这种情况下，结果是100%灵敏性，获得100%特异性，没有假阳性或假阴性，因而ROC值是1.000。

测定第二组样品，其包括61个对照物和46个卵巢癌症(阶段I-III)患者血浆样品。结果证明，在初期阶段卵巢癌症患者中，AGR-2的血浆水平升高，而直至疾病的晚期，仍然保持升高。在所有卵巢癌症样品以及初期阶段样品中，AGR2的变化显示了与对照物显著地不同(Kruskal-Wallis非参数ANOVA，而后进行Dunn's多次对比检验)(图20)。

按照疾病类型的血浆AGR-2分析(图21)表明，尽管通常认为CA125更适合用于诊断浆液性类型、并且对于其它形式的OVCA疾病缺少良好的诊断应用性，但AGR-2在其它形式的疾病中显示了最大的升高。

实施例10

中期因子(midkine)与CA125

从只具有阶段I、II和III水平疾病的个体获得血浆样品。所有具有水平IV疾病的患者被忽略，因为他们是不能获得阶段数据的那些患者。也测定了与年龄相匹配的对照组。

模型组包括74个疾病和96个对照物。这些当中，7个疾病样品是阴性(通过CA125试验)，具有比35U/ml低的值。对照物当中，在CA125试验中，4个得到假阳性结果(例如值>/=35U/ml)。

使用weka软件中的logitboost模型方法，建立模型。在这种模型中，对于卵巢癌症，只有1个对照样品得到假阳性结果，3个疾病样品不实地归属为阴性(表22)。

表22

对于模型组

诊断试验	假阴性	假阳性	真阴性	真阳性	灵敏性	特异性	诊断效率
								CA125	7	4	92	67	90.5%	95.8%	93.15%
CA125/MK	5	1	95	69	93.2%	99.0%	96.1%

通过测试CA125试验和生物标记物组（panel）结果(阳性预测值)的ROC曲线之间的显著差别，进行进一步的分析。在P=0.004的水平，ROC曲线显著地不同，表明生物标记物组（panel）比单独的CA125结果的性能优越(图21)。

对于验证组

为了验证生物标记物组（panel）的性能，用模型算法测定第二个样品子组，验证组。根据标记物组的灵敏性和特异性两者的数据(以及单独的CA125的数据)以及根据ROC分析，评价使用标记物组（panel）将每个样品正确分类的能力。

模型的验证样品子组只包括阶段I、II和III疾病水平和健康的对照物。不包括阶段IV或非阶段样品。使总计58个疾病和113个对照样品通过模型算法操作(表23)。

表23

诊断试验	假阴性	假阳性	真阴性	真阳性	灵敏性	特异性	诊断效率
								CA125	4	12	191	54	93.1%	89.4%	91.25%
CA125/MK	7	6	107	51	87.9%	94.7%	91.3%

组合模型+验证组

最后，利用模型和验证结果两者的组合，通过模型比较所有样品的全部结果，与CA125进行比较(表24)。

由此，全部疾病人口是132个，全部对照人口是209个个体。

表24

诊断试验	假阴性	假阳性	真阴性	真阳性	灵敏性	特异性	诊断效率
								CA125	11	16	193	121	91.7%	92.3%	92.0%
CA125/MK	12	7	202	120	90.9%	96.7%	93.8%

本领域技术人员可以理解，可以对本文所描述的发明进行不同于具体描述内容的改变和改进。应该理解，本发明包括所有这种改变和改进。本发明也包括在该说明书中单独或共同引证或表明的所有步骤、特征、组合物和化合物，以及所述步骤或特征的任何两个或多个的任何和所有组合。

参考书目

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Claims

1.使用户确定患者有关妇科癌或其亚型或癌阶段的状态的方法，该方法包括∶

(a) 通过通信网络从用户处接收CA125和AGR-2、中期因子(midkine)、CRP、IL-6、IL-8、SAA和SAP中的一种或多种的水平或浓度形式的数据；

(b) 通过多变量分析处理患者数据，提供病情指数值；

(c) 按照病情指数值与预定值比较的结果确定患者的状态；和

(d) 通过通信网络将患者状态的指示传输至用户。

2.权利要求1的方法，其中该方法进一步包括∶

(a) 使用户利用远端工作站测定数据；和

(b) 通过通信网络将数据从终端站传输至基站。

3.权利要求1或2的方法，其中基站包括第一和第二处理系统，其中该方法包括∶

(a) 将数据传输至第一处理系统；

(b) 将数据传输至第二处理系统；和

4.权利要求1或2或3的方法，其中该方法进一步包括∶

(a) 将多变量分析的结果传输至第一处理系统；和

(b) 使第一处理系统测定患者的状态。

5.权利要求4的方法，其中该方法包括下列中的至少一个∶

(b) 在第一和第二处理系统之间通过第二防火墙传输数据。

6.权利要求5的方法，其中第二处理系统与适合于保存预定数据和/或多变量分析功能的数据库连接，该方法包括∶

(a) 查询数据库，获得最低限度选择的预测定数据，或由数据库进入算法；和

(b) 将选择的预定数据与患者数据进行比较，或产生预示的概率指数。

7.用于确定患者的妇科病症存在的测定法，所述测定法包括：测定得自于所述患者的生物样品中的生物标记物的水平，其中所述生物标记物是CA125和选自AGR-2、中期因子(midkine)和CRP或其修饰形式或同系物形式中的至少一种，其中生物标记物相对于对照物的水平变化是具有或不具有病症的患者存在的指示。

8.权利要求7的测定法，进一步包括测定生物标记物的水平，该生物标记物选自CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种和CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的至少一种，和中期因子(midkine)或AGR-2或其修饰形式或同系物形式中的至少一种；其中生物标记物相对于对照物的水平变化提供具有或不具有病症的患者的概率指数。

9.权利要求7或8的测定法，其中对生物标记物水平执行多变量分析算法，该算法是由数据的第一知识库产生的，其包括自就病症来说处于已知状态的患者的相同生物标记物的水平，其中该算法提供具有或不具有病症的患者的概率指数。

10.权利要求7至9的任一项的测定法，其中患者是人。

11.权利要求10的测定法，其中妇科病症是卵巢癌症或其阶段或由其引起的并发症或炎症病症。

12.权利要求11的测定法，其中生物标记物水平是通过监控生物标记物与固定配体的结合来确定的。

13.权利要求12的测定法，其中配体是抗体或其衍生物、杂交物或抗原结合片段。

14.权利要求13的测定法，其中生物标记物与抗体的结合是通过ELISA、ECLIA或其它免疫测定检测系统来检测的。

15.权利要求7至14的任一项的测定法，其在治疗干预之前、期间或之后进行。

16.用于检测患者妇科病症的生物标记物的配体组（panel），所述组（panel）包括与CA125和生物标记物AGR-2、中期因子(midkine)和/或CRP或其修饰形式或同系物形式中的一种或多种特异性结合的试剂；其中生物标记物水平的变化预示患者具有或不具有妇科病症。

17.权利要求16的组（panel），进一步包括与生物标记物特异性结合的试剂，生物标记物选自CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的两种或多种；和CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP中的至少一种和中期因子(midkine)和AGR-2或其修饰形式或同系物形式中的至少一种；其中生物标记物相对于对照物的水平变化提供具有或不具有病症的患者的概率指数。

18.权利要求16或17的组（panel），其中对生物标记物水平进行多变量分析，该多变量分析是由数据的第一知识库产生的，其包括自就病症来说处于已知状态的患者的相同生物标记物的水平，其中该算法提供具有或不具有病症的患者的概率指数。

19.权利要求16至18的任一项的组（panel），其中将试剂固定到固体载体上。

20.权利要求16至19的任一项的组（panel），其中试剂是抗体或其衍生物、杂交物或抗原结合片段。

21.试剂盒，其包含物质的组合物，物质包括组成部分[X]_n、Y和[Z]_m，其中∶

X是生物标记物的配体，生物标记物选自CA125或其修饰形式或同系物形式，和n是0或1；

Y是生物标记物的配体，生物标记物选自包含下述项目的表：当n是0时，为IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种，或当n是1时，为IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或同系物形式中的至少一种；和

Z是生物标记物的配体，生物标记物选自中期因子(midkine)和AGR-2或其修饰形式或同系物形式，和m是0或1，

该试剂盒进一步包含便于测定与配体结合的生物标记物浓度的试剂，其中在使用过程中，对该水平执行算法，该算法是由数据的第一知识库产生的，其包括自就病症来说处于已知状态的患者的相同生物标记物的水平，其中该算法提供具有或不具有病症的患者的概率指数。

22.标记物的组（panel），其包括目录[X]_n、[Y]_x和[Z]_m，其中∶

X是CA125或其修饰形式或同系物形式，和n是0或1；

Y是选自IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或同系物形式的标记物，条件是，当n是0时，Y包括标记物的两种或多种，其中x是0或1；和

Z是AGR-2和中期因子(midkine)和/或CA125或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种，和m是0或1。

23.权利要求21或22的试剂盒或组（panel），其中配体固定到固体载体上。

24.权利要求23的试剂盒或组（panel），其中配体是抗体或其衍生物、杂交物或抗原结合片段。

25.权利要求23的试剂盒或组（panel），其中便于检测的试剂包括生物标记物的标记的抗体。

26.权利要求23的试剂盒或组（panel），其中配体是抗体或其衍生物、杂交物或抗原结合片段。

27.两种或多种生物标记物的水平在形成用于检测患者卵巢癌症的诊断测定法的算法中的用途，生物标记物选自CA125、AGR-2、中期因子(midkine)、IL-6、IL-8、CRP、SAA和SAP或其修饰形式或同系物形式。

28.AGR-2、中期因子(midkine)和CA125或其修饰形式或同系物形式的两种或多种的水平在形成检测患者卵巢癌症或其它妇科病症的测定法中的用途。

29.培训数据的知识库产生算法的用途，当将其输入数据的第二知识库时，提供预示妇科病症的性质的概率指数，其中培训数据的知识库包括得自于患有妇科病症的患者的生物标记物水平，数据的第二知识库包括与具有未知妇科病症患者相同生物标记物的水平。

30.权利要求27或28或29的用途，其中患者是妇女。

31.监控患者的妇科病症的发展的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 测定下列的水平：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA、SAP、中期因子(midkine)和/或AGR-2生物标记物中的两种或多种；并且将该水平与对照物或对照物数据库进行比较，以便提供具有妇科病症患者的概率指数；和

(c) 在后面的时间点重复步骤(a)和(b)，并且将步骤(b)的结果与步骤(c)的结果进行比较，其中概率指数的差别预示患者病症的发展。

32.确定患者妇科癌症是否为良性的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 测定下列的水平：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA、SAP、中期因子(midkine)和/或AGR-2生物标记物或其修饰形式或同系物形式中的两种或多种，并且将该水平与对照物或对照物数据库进行比较，以便提供具有妇科癌症患者的概率指数；和

(c) 监控随时间变化的概率指数，其中指数随着时间的推移而降低时，表示癌症是良性的。

33.区分非侵入性和侵入性妇科癌症的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 测定下列的水平：两种或多种的AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA、SAP、中期因子(midkine)和/或AGR-2生物标记物或其修饰形式或同系物形式，并且将该水平与对照物或对照物数据库进行比较，以便提供具有侵入性或非侵入性妇科癌症患者的概率指数；和

(c) 比较随时间变化的概率指数，其中指数升高时，表示癌症是侵入性的。

34.确定患者形成妇科肿瘤的潜在危险的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 测定下列的水平：两种或多种的AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA、SAP、中期因子(midkine)和/或AGR-2生物标记物或其修饰形式或同系物形式，并且将该水平与对照物或对照物数据库进行比较，以便提供具有妇科癌症患者的概率指数；和

(c) 比较随时间变化的概率指数，其中指数减小时，表示患者形成妇科肿瘤的危险低。

35.检测患者癌症的方法，包括∶

(a) 提供患者的样品；

(b) 使样品与抗体接触，其中抗体与AGR-2、中期因子(midkine)、CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP生物标记物或其修饰形式或同系物形式结合，以便测定两种或多种生物标记物的水平，并将该水平与对照物或对照物数据库进行比较，提供具有妇科病症患者的概率指数；和

(c) 基于概率指数，判断患者具有癌症的危险。

36.权利要求31至35的任一项的方法，其中对生物标记物水平执行算法，提供概率指数。

37.权利要求31至36的任一项的方法，其中患者是人。

38.权利要求37的方法，其中病症是卵巢癌症或由其引起的并发症或炎症性癌症。

39.治疗患有妇科病症的患者的方法，该方法包括：对患者执行诊断测定法，以便测定具有病症患者的概率指数，生物标记物选自：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；和CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的至少一种和中期因子(midkine)和/或AGR-2或其修饰形式或同系物形式中的至少一种；并且如果患者具有病症的危险，那么对患者进行手术切除术、化疗和/或放射治疗；而后监控概率指数随着时间推移所产生的变化。

40.治疗患有卵巢癌症的患者的方法，该方法包括：对患者执行诊断测定法，以便测定具有癌症患者的概率指数，生物标记物选自：AGR-2、中期因子(midkine)和/或CA125中的两种或多种；CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的两种或多种；或CA125、IL-6、IL-8、CRP、SAA和/或SAP中的至少一种和中期因子(midkine)和/或AGR-2或其修饰形式或同系物中的至少一种；如果患者具有病症的危险，那么对患者进行手术切除术、化疗和/或放射治疗；而后监控随时间变化的概率指数。