CN104364788A - 预测前列腺癌风险及前列腺腺体体积的方法和装置 - Google Patents

预测前列腺癌风险及前列腺腺体体积的方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN104364788A
CN104364788A CN201380021939.XA CN201380021939A CN104364788A CN 104364788 A CN104364788 A CN 104364788A CN 201380021939 A CN201380021939 A CN 201380021939A CN 104364788 A CN104364788 A CN 104364788A
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
tpsa
fpsa
probability
prostate cancer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201380021939.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN104364788B (zh
Inventor
安德鲁·J·维克斯
彼得·T·斯卡尔迪诺
汉斯·利亚
文森特·林德
大卫·施泰因米勒
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Arctic Partners Oy AB
Claros Diagnostics Inc
Original Assignee
Arctic Partners Oy AB
Claros Diagnostics Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Arctic Partners Oy AB, Claros Diagnostics Inc filed Critical Arctic Partners Oy AB
Priority to CN201810035218.9A priority Critical patent/CN108108590A/zh
Publication of CN104364788A publication Critical patent/CN104364788A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104364788B publication Critical patent/CN104364788B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01L—CHEMICAL OR PHYSICAL LABORATORY APPARATUS FOR GENERAL USE
    • B01L3/00—Containers or dishes for laboratory use, e.g. laboratory glassware; Droppers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01L—CHEMICAL OR PHYSICAL LABORATORY APPARATUS FOR GENERAL USE
    • B01L3/00—Containers or dishes for laboratory use, e.g. laboratory glassware; Droppers
    • B01L3/50—Containers for the purpose of retaining a material to be analysed, e.g. test tubes
    • B01L3/502—Containers for the purpose of retaining a material to be analysed, e.g. test tubes with fluid transport, e.g. in multi-compartment structures
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01L—CHEMICAL OR PHYSICAL LABORATORY APPARATUS FOR GENERAL USE
    • B01L3/00—Containers or dishes for laboratory use, e.g. laboratory glassware; Droppers
    • B01L3/50—Containers for the purpose of retaining a material to be analysed, e.g. test tubes
    • B01L3/502—Containers for the purpose of retaining a material to be analysed, e.g. test tubes with fluid transport, e.g. in multi-compartment structures
    • B01L3/5027—Containers for the purpose of retaining a material to be analysed, e.g. test tubes with fluid transport, e.g. in multi-compartment structures by integrated microfluidic structures, i.e. dimensions of channels and chambers are such that surface tension forces are important, e.g. lab-on-a-chip
    • B01L3/502715—Containers for the purpose of retaining a material to be analysed, e.g. test tubes with fluid transport, e.g. in multi-compartment structures by integrated microfluidic structures, i.e. dimensions of channels and chambers are such that surface tension forces are important, e.g. lab-on-a-chip characterised by interfacing components, e.g. fluidic, electrical, optical or mechanical interfaces
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01L—CHEMICAL OR PHYSICAL LABORATORY APPARATUS FOR GENERAL USE
    • B01L3/00—Containers or dishes for laboratory use, e.g. laboratory glassware; Droppers
    • B01L3/50—Containers for the purpose of retaining a material to be analysed, e.g. test tubes
    • B01L3/502—Containers for the purpose of retaining a material to be analysed, e.g. test tubes with fluid transport, e.g. in multi-compartment structures
    • B01L3/5027—Containers for the purpose of retaining a material to be analysed, e.g. test tubes with fluid transport, e.g. in multi-compartment structures by integrated microfluidic structures, i.e. dimensions of channels and chambers are such that surface tension forces are important, e.g. lab-on-a-chip
    • B01L3/502761—Containers for the purpose of retaining a material to be analysed, e.g. test tubes with fluid transport, e.g. in multi-compartment structures by integrated microfluidic structures, i.e. dimensions of channels and chambers are such that surface tension forces are important, e.g. lab-on-a-chip specially adapted for handling suspended solids or molecules independently from the bulk fluid flow, e.g. for trapping or sorting beads, for physically stretching molecules
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • C12Q1/6886—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/543—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor with an insoluble carrier for immobilising immunochemicals
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/543—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor with an insoluble carrier for immobilising immunochemicals
    • G01N33/54366—Apparatus specially adapted for solid-phase testing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
    • G01N33/57407—Specifically defined cancers
    • G01N33/57434—Specifically defined cancers of prostate
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6893—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids related to diseases not provided for elsewhere
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/40—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for data related to laboratory analysis, e.g. patient specimen analysis
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01L—CHEMICAL OR PHYSICAL LABORATORY APPARATUS FOR GENERAL USE
    • B01L2300/00—Additional constructional details
    • B01L2300/06—Auxiliary integrated devices, integrated components
    • B01L2300/0627—Sensor or part of a sensor is integrated
    • B01L2300/0654—Lenses; Optical fibres
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01L—CHEMICAL OR PHYSICAL LABORATORY APPARATUS FOR GENERAL USE
    • B01L2300/00—Additional constructional details
    • B01L2300/08—Geometry, shape and general structure
    • B01L2300/0809—Geometry, shape and general structure rectangular shaped
    • B01L2300/0816—Cards, e.g. flat sample carriers usually with flow in two horizontal directions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01L—CHEMICAL OR PHYSICAL LABORATORY APPARATUS FOR GENERAL USE
    • B01L2300/00—Additional constructional details
    • B01L2300/08—Geometry, shape and general structure
    • B01L2300/0861—Configuration of multiple channels and/or chambers in a single devices
    • B01L2300/087—Multiple sequential chambers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01L—CHEMICAL OR PHYSICAL LABORATORY APPARATUS FOR GENERAL USE
    • B01L2400/00—Moving or stopping fluids
    • B01L2400/04—Moving fluids with specific forces or mechanical means
    • B01L2400/0475—Moving fluids with specific forces or mechanical means specific mechanical means and fluid pressure
    • B01L2400/0487—Moving fluids with specific forces or mechanical means specific mechanical means and fluid pressure fluid pressure, pneumatics
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/112—Disease subtyping, staging or classification
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158—Expression markers
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/16—Primer sets for multiplex assays
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2333/00—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
    • G01N2333/90—Enzymes; Proenzymes
    • G01N2333/914—Hydrolases (3)
    • G01N2333/948—Hydrolases (3) acting on peptide bonds (3.4)
    • G01N2333/95—Proteinases, i.e. endopeptidases (3.4.21-3.4.99)
    • G01N2333/964—Proteinases, i.e. endopeptidases (3.4.21-3.4.99) derived from animal tissue
    • G01N2333/96425—Proteinases, i.e. endopeptidases (3.4.21-3.4.99) derived from animal tissue from mammals
    • G01N2333/96427—Proteinases, i.e. endopeptidases (3.4.21-3.4.99) derived from animal tissue from mammals in general
    • G01N2333/9643—Proteinases, i.e. endopeptidases (3.4.21-3.4.99) derived from animal tissue from mammals in general with EC number
    • G01N2333/96433—Serine endopeptidases (3.4.21)
    • G01N2333/96441—Serine endopeptidases (3.4.21) with definite EC number
    • G01N2333/96455—Kallikrein (3.4.21.34; 3.4.21.35)

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Clinical Laboratory Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)

Abstract

本发明提供预测前列腺癌风险和/或前列腺腺体体积的方法和装置。更具体地，本发明涉及提供模型并且使用模型来预测前列腺癌风险和/或预测前列腺腺体体积的方法和装置。提供了至少部分地使用得自一组激肽释放酶指标的信息的预测前列腺癌风险和/或前列腺腺体体积的方法和装置。

Description

预测前列腺癌风险及前列腺腺体体积的方法和装置
技术领域
本发明涉及预测前列腺癌风险和/或前列腺腺体体积的方法和装置。更具体地，本发明涉及提供模型且使用模型预测前列腺癌风险和/或预测前列腺腺体体积的方法和装置。
背景技术
总前列腺特异性抗原(PSA，prostate-specific antigen)血液含量升高的大多数男性不患有前列腺癌，而前列腺特异性抗原(PSA)为美国男性活组织检查中最常见的触发物。因此，据估计美国每年有接近750,000例不必要的前列腺活组织检查。有相当多的证据表明，分别测量PSA的同功异型物，而不是在总PSA的单一测量中将它们组合在一起，可帮助预测前列腺癌的存在。这些数据包括示出了通过游离PSA、BPSA或-2proPSA来预测癌症的研究。实际上，常常单独地测量游离PSA，泌尿科医师依据总PSA及游离PSA与总PSA的比率得到结果，据估计每年测量出1千万例游离PSA。还有证据表明，hK2(使PSA从其原形式转化成活性形式的分子)提供前列腺风险的信息。然而，这些指标(marker)均不能独自构成前列腺活组织检查结果的良好预测因子。
已数次尝试构建前列腺癌的预测模型，最值得注意的是“前列腺癌预防试验风险计算器(Prostate Cancer Prevention Trial Risk Calculator)”、“Sunnybrook”及欧洲前列腺癌随机筛查试验(European Randomizedtrial of Screening for Prostate Cancer，ERSPC)风险计算器。这些模型的问题在于其或多或少都需要大量的临床检查，即，患者需要向泌尿科医师问诊。例如，ERSPC风险计算器需要关于前列腺体积的数据，而关于前列腺体积的数据是通过将超音波探针插入直肠来获得。因此，预测前列腺癌风险和/或前列腺腺体体积的新方法和装置将是有利的。
发明内容
提供了预测前列腺癌风险和/或前列腺腺体体积的方法和装置。更具体地，本发明涉及提供模型并且使用模型预测前列腺癌风险和/或预测前列腺腺体体积的方法和装置。在一些实施例中，至少部分地使用来自一组激肽释放酶指标的信息来提供预测前列腺癌风险和/或前列腺腺体体积的方法和装置。在一些情况下，本申请的主题涉及相关方法、特定问题的替代解决方案和/或系统和器件的多个不同用途。
本发明的一个目地是提供一种使用逻辑回归模型(logistic regressionmodel)获得事件几率的预测男性个体前列腺癌风险的方法。
在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机。该计算机包括被配置成接收多个血液指标的信息的输入接口，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值和总PSA(tPSA)值。该计算机还包括至少一个处理器，该处理器被编程，以至少部分基于所接收的信息评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括：确定tPSA的三次样条项，其中确定tPSA的三次样条项包括基于具有在2-5之间的第一内部节点(knot)和在5-8之间的第二内部节点的第一三次样条确定tPSA的三次样条项；确定fPSA的三次样条项，其中确定fPSA的三次样条项包含基于具有在0.25-1之间的第三内部节点和在1.0-2.0之间的第四内部节点的第二三次样条来确定fPSA的三次样条项；至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的三次样条项来确定tPSA的第一值；至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的三次样条项来确定fPSA的第二值；以及至少部分基于该第一值和该第二值确定前列腺癌相关事件的几率。该计算机还包括被配置成输出前列腺癌相关事件的几率的示值的输出接口。
在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的系统。该系统包括被配置成测量多个血液指标的值的检测器，其中该多个血液指标包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)、总PSA(tPSA)以及完整PSA(iPSA)。该系统还包括至少一个与该检测器电子通信的处理器。该至少一个处理器被编程，以至少部分基于fPSA、tPSA以及iPSA的测量值来评估逻辑回归模型，从而确定个体中高分级前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括：确定tPSA的三次样条项，其中确定tPSA的三次样条项包括基于具有在4-5之间的第一内部节点和在6-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的三次样条项；确定fPSA的三次样条项，其中确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0.25-1之间的第三内部节点和在1.0-2.0之间的第四内部节点的第二三次样条来确定fPSA的三次样条项；至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的三次样条项来确定tPSA的第一值；至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的三次样条项来确定fPSA的第二值；至少部分基于该第一值及该第二值来确定前列腺癌相关事件的几率；以及输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包括经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值和总PSA(tPSA)值。该方法还包括使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括确定tPSA的三次样条项，其中确定tPSA的三次样条项包括基于具有在2-5之间的第一内部节点和在5-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的三次样条项；确定fPSA的三次样条项，其中确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0.25-1之间的第三内部节点和在1.0-2.0之间的第四内部节点的第二三次样条确定fPSA的三次样条项；至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的三次样条项来确定tPSA的第一值；至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的三次样条项来确定fPSA的第二值；以及至少部分基于该第一值和该第二值来确定前列腺癌相关事件的几率。该方法还包括输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
在一组实施例中，提供一种编码有多条指令的计算机可读储存介质，该多条指令在被计算机执行时，执行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包括接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值和总PSA(tPSA)值，至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括：确定tPSA的三次样条项，其中确定tPSA的三次样条项包括基于具有在2-5之间的第一内部节点和在5-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的三次样条项；确定fPSA的三次样条项，其中确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0.25-1之间的第三内部节点和在1.0-2.0之间的第四内部节点的第二三次样条来确定fPSA的三次样条项；至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的三次样条项来确定tPSA的第一值；至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的三次样条项来确定fPSA的第二值；以及至少部分基于该第一值和该第二值来确定前列腺癌相关事件的几率。该方法还包括输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机。该计算机包括被配置成接收多个血液指标的信息的输入接口，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值。该计算机还包括至少一个处理器，该至少一个处理器被编程，以至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括至少部分基于tPSA值、iPSA值、hK2值及fPSA值与tPSA值的比率来确定前列腺癌相关事件的几率。该计算机还包括被配置成输出前列腺癌相关事件的几率的示值的输出接口。
在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包括：经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值；使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括至少部分基于tPSA值、iPSA值、hK2值以及fPSA值与tPSA值的比率来确定前列腺癌相关事件的几率，以及输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
在一组实施例中，提供一种编码有多条指令的计算机可读储存介质，该多条指令在被计算机执行时，执行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包括经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值，使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括至少部分基于tPSA值、iPSA值、hK2值以及fPSA值与tPSA值的比率来确定前列腺癌相关事件的几率，以及输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机。该计算机包括被配置成接收多个血液指标的信息的输入接口，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值。该计算机还包括至少一个处理器，该处理器被编程，以至少部分基于所接收的信息评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括：通过使tPSA值自乘为第一指数的幂来确定tPSA的非线性项，通过使fPSA值自乘为第二指数的幂来确定fPSA的非线性项，以及至少部分基于tPSA值、fPSA值、iPSA值、hK2值、tPSA的非线性项以及fPSA的非线性项来确定前列腺癌相关事件的几率。该计算机还包括被配置成输出前列腺癌相关事件的几率的示值的输出接口。
在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包括：经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值。该方法还包含使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括通过使tPSA值自乘为第一指数的幂来确定tPSA的非线性项，通过使fPSA值自乘为第二指数的幂来确定fPSA的非线性项，以及至少部分基于tPSA值、fPSA值、iPSA值、hK2值、tPSA的非线性项以及fPSA的非线性项来确定前列腺癌相关事件的几率。该方法还包括输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
在一组实施例中，提供一种编码有多条指令的计算机可读储存介质，该多条指令在被计算机执行时，执行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包括接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值。该方法还包括至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括通过使tPSA值自乘为第一指数的幂来确定tPSA的非线性项，通过使fPSA值自乘为第二指数的幂来确定fPSA的非线性项，以及至少部分基于tPSA值、fPSA值、iPSA值、hK2值、tPSA的非线性项以及fPSA的非线性项来确定前列腺癌相关事件的几率。该方法还包括输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机。该计算机包括被配置成接收多个血液指标的信息的输入接口，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值。该计算机还包括至少一个处理器，该至少一个处理器被编程，以至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括：确定tPSA的线性样条项，确定fPSA的线性样条项，至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的线性样条项来确定tPSA的第一值，至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的线性样条项来确定fPSA的第二值，以及至少部分基于该第一值和该第二值来确定前列腺癌相关事件的几率。该计算机还包括被配置成输出前列腺癌相关事件的几率的示值的输出接口。
在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包括经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值。该方法还包括使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包含：确定tPSA的线性样条项，确定fPSA的线性样条项，至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的线性样条项来确定tPSA的第一值，至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的线性样条项来确定fPSA的第二值，以及至少部分基于该第一值和该第二值来确定前列腺癌相关事件的几率。该方法还包括输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
在一组实施例中，计算机可读储存介质由多条指令编码，该多条指令在被计算机执行时，执行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包括接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值。该方法还包括至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括确定tPSA的线性样条项，确定fPSA的线性样条项，至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的线性样条项来确定tPSA的第一值，至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的线性样条项来确定fPSA的第二值，以及至少部分基于该第一值和该第二值来确定前列腺癌相关事件的几率。该方法还包括输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
在一组实施例中，提供了一种用于确定高分级癌症风险的系统。该系统包括被配置成接收多个血液指标的信息的输入接口，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及hK2值。该系统还包括至少一个处理器，该至少一个处理器被编程，以将所接收的值输入逻辑回归模型中，其中使用线性项和非线性项至少将该tPSA值和该fPSA值输入逻辑回归模型中，以及评估该逻辑回归模型以确定高分级癌症的风险。
在一组实施例中，提供一种用于确定个体中前列腺癌相关事件的几率的系统。该系统包括微流体样品分析仪，该微流体样品分析仪包括外壳和在该外壳中的开口，该开口被配置成容纳具有至少一个微流体通道的卡匣，其中该外壳包括被配置成与该卡匣上的配合组件接口，以检测该外壳内的卡匣的组件。该系统还包括位于该外壳内的压力控制系统，该压力控制系统被配置成对卡匣中的至少一个微流体通道加压，从而使样品通过该至少一个微流体通道。该系统还包括位于该外壳内的光学系统，该光学系统包括至少一个光源和与该光源隔开的至少一个检测器，其中该光源被配置成在卡匣插入样品分析仪中时使光通过该卡匣，并且其中该检测器位于该光源对面，以检测通过该卡匣的光的量。该系统包括与外壳相关联的用于至少输入个体年龄(age)的用户接口和与微流体样品分析仪电子通信的处理器，该处理器被编程，以至少部分基于从该至少一个检测器接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中评估该逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量，并且计算这些调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中该多个变量包括年龄以及从该检测器接收的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量。
在一组实施例中，提供一种用于确定个体中前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法涉及提供微流体样品分析仪，该微流体样品分析仪包括外壳，该外壳中被配置成容纳具有至少一个微流体通道的卡匣的开口，其中该外壳包括被配置成与该卡匣上的配合组件连接以检测该外壳内的卡匣的组件，以及位于该外壳内的压力控制系统，该压力控制系统被配置成对该卡匣中的至少一个微流体通道加压，从而使样品通过该至少一个微流体通道。该微流体样品分析仪还包括位于该外壳内的光学系统，该光学系统包括至少一个光源和与该光源隔开的至少一个检测器，其中该光源被配置成在卡匣插入该样品分析仪中时使光通过该卡匣，并且其中该检测器位于该光源对面，以检测通过该卡匣的光的量，以及与该外壳相关联的用于至少输入个体年龄的用户接口。该方法涉及使用该微流体样品分析仪来确定多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值以及完整PSA(iPSA)值，并且使用至少一个处理器至少部分基于该信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中评估该逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量，并且计算这些调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中该多个变量包括年龄以及从该检测器接收的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的群至少两个变量。
在一组实施例中，提供一种系统。该系统包括一种设备，该设备包括包含第一结合配体的第一分析区和包含第二结合配体的第二分析区，其中该第一结合配体适合于与游离前列腺特异性抗原(fPSA)、完整前列腺特异性抗原(iPSA)以及总PSA(tPSA)中的至少一个结合，并且其中该第二结合配体适合于与fPSA、iPSA及tPSA中的至少另一个结合。该系统包括与该第一分析区和第二分析区相关联的检测器和处理器，该处理器被编程，以至少部分基于从该检测器接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中评估该逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个，以产生调整变量，并且计算这些调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中该多个变量包括年龄以及从该检测器接收的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量。
在一组实施例中，提供一种方法。该方法包括将样品引入设备中，该器件包括包含第一结合配体的第一分析区以及包含第二结合配体的第二分析区，其中该第一结合配体适合于与游离前列腺特异性抗原(fPSA)、完整前列腺特异性抗原(iPSA)及总PSA(tPSA)中的至少一个结合，并且其中该第二结合配体适合于与fPSA、iPSA及tPSA中的至少另一个结合。该方法涉及使样品的fPSA、iPSA和/或tPSA中的任一个在第一分析区和第二分析区与第一结合配体和/或第二结合配体结合，使用与该第一分析区和第二分析区相关联的一个或多个检测器确定fPSA、iPSA和/或tPSA的特征，将fPSA、iPSA和/或tPSA的特征输入处理器，该处理器被编程，以至少部分基于从该至少一个检测器接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中评估该逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量，并且计算这些调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中该多个变量包括年龄以及从该检测器所接收的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量，及确定前列腺癌相关事件的几率。
在一组实施例中，提供一种设备。该设备包括微流体系统，该微流体系统包括：至少包括一个入口和一个出口的第一微流体通道；储存在该第一微流体通道中的第一试剂；覆盖该第一微流体通道入口的封口和覆盖该第一微流体通道出口的封口，以便该第一试剂储存于该第一微流体通道中；以及至少包括一个入口和一个出口的第二微流体通道。该器件还包括第一分析区、第二分析区以及第三分析区，这些分析区均包括抗iPSA特异性捕捉抗体、抗fPSA特异性捕捉抗体以及抗tPSA特异性捕捉抗体中的一个，其中该第一分析区、第二分析区以及第三分析区中的一个或多个与该第二微流体通道流体连通。该器件还包括可连接至微流体系统的流体连接器，其中该流体连接器包括流体路径，该流体路径包括流体路径入口和流体路径出口，其中在连接后，该流体路径入口连接至该第一微流体通道出口，以使该流体路径与该第一微流体通道之间流体连通，并且该流体路径出口连接至该第二微流体通道的入口，以使该流体路径与该第二微流体通道之间流体连通，其中该第一微流体通道和第二微流体通道在未经由该流体连接器连接的情况下彼此并未流体连通。该器件还包括与结合于抗PSA的抗体共轭的金属胶体来源。
在一组实施例中，提供一种使用用于预测男性个体前列腺癌风险的逻辑回归模型来获得事件几率的方法。该方法包括以下步骤：
a)提供逻辑回归模型，此模型是通过采用众多男性个体的数据的多变量逻辑回归而获得，所述数据包括所述众多男性个体中每一男性个体的前列腺癌状态的数据，和在该前列腺癌状态数据之前的数据，包含年龄；以及这些男性个体的血液样品的血液指标、总前列腺特异性抗原(tPSA)、游离PSA(fPSA)、完整PSA(iPSA)及可选的人类激肽释放酶2(hK2)的确定值，其中该逻辑回归模型采用下式产生：
log ( π 1 - π ) = Σ i = 1 j β i x i + c
其中，π为所述事件的几率，βi为变量xi分别相对于j个变量(包括年龄、tPSA、fPSA、iPSA及可选的hK2)的系数，从而获得所述逻辑回归模型；
b)提供男性个体的年龄(岁)；
c)分别确定所述男性个体的血液样品中的所述血液指标
i)tPSA，
ii)fPSA，
iii)iPSA，
iv)可选的hK2；
d)使用步骤b)所提供的所述年龄和步骤c)所确定的所述血液指标，采用所述逻辑回归模型如下获得所述男性个体的所述事件的所述几率：
i)定义所用公式： y = log ( π 1 - π ) , 以及
ii)以 π = ( e y 1 + e y ) 形式获得所述几率。
该方法的特征在于，在所述逻辑回归模型中，若tPSA≥15ng/ml、优选的是tPSA≥20ng/ml且最优选的是tPSA≥25ng/ml，则所述癌症风险仅基于tPSA。
本发明的另一目地为提供一种使用线性回归模型来预测前列腺腺体体积的方法。
本发明的实施例提供一种使用线性回归模型来预测前列腺腺体体积的方法，其中该方法包括以下步骤：
a)提供线性回归模型，此模型是通过采用众多男性个体的数据的线性回归而获得，所述数据包括所述众多男性个体中每一男性个体的以下数据
i)关于前列腺腺体体积的数据，及
ii)在关于前列腺腺体体积的数据之前的数据，包括年龄；以及所述男性个体的血液样品中的以下血液指标的确定值：总前列腺特异性抗原(tPSA)、游离PSA(fPSA)、完整PSA(iPSA)以及可选的人类激肽释放酶2(hK2)，其中所述线性回归模型采用下式产生：
其中V为前列腺腺体体积，βi为变量xi分别相对于j个变量(包括年龄、tPSA、fPSA、iPSA以及可选的hK2)的系数，从而获得所述线性回归模型；
b)提供男性个体的年龄(岁)；
c)分别确定所述男性个体的血液样品中的所述血液指标：tPSA、fPSA、iPSA及可选的hK2；
d)使用步骤b)所提供的所述年龄和步骤c)所确定的所述血液指标，采用所述线性回归模型获得所述男性个体的所述前列腺体积预测值。
该方法的特征在于，在所述线性回归模型中，若tPSA≥15ng/ml、优选的是tPSA≥20ng/ml且最优选的是tPSA≥25ng/ml，则所述癌症风险仅基于tPSA。
根据本发明的各种非限制性实施例在结合附图考虑时的下列详细描述，本发明的其它优势和新特征将变得明显。在本说明书和以引用方式并入的文献包括矛盾和/或不一致的公开的情况下，应以本说明书为准。若两个或两个以上以引用方式并入的文献包括相对于彼此矛盾和/或不一致的公开，则应以具有较新有效日期的文献为准。
附图说明
本发明的非限制性实施例将参照附图借助于示例进行描述，这些附图是示意性的并且不意在按比例绘制。在附图中，所例示的每个相同或几乎相同的组件通常由单个数字来表示。为了清楚，在例示对于使本领域的那些普通技术人员理解本发明不是必不可少的情况下，不用在每个附图中指标每个组件，也不用示出本发明的每个实施例的每个组件。在附图中：
图1例示根据本发明的一些实施例的用于确定阳性癌症活组织检查几率的方法的流程图；
图2例示根据本发明的一些实施例的用于有条件地选择逻辑回归模型的方法的流程图；
图3示出可实施本发明的一些实施例的计算机系统的示意图；
图4例示本发明的一些实施例可在其中使用的例示性网络环境；
图5是示出根据本发明的一些实施例的可作为样品分析仪的一部分的微流体系统和多种组件的方块图，该样品分析仪可用于确定一个或多个血液指标；
图6是根据本发明的一些实施例的可用于确定一个或多个血液指标的样品分析仪和卡匣的透视图；
图7是根据本发明的一些实施例的可用于确定一个或多个血液指标的包括流体连接器的卡匣的透视图；
图8是根据本发明的一些实施例的可用于确定一个或多个血液指标的流体连接器的装配分解视图；
图9是根据本发明的一些实施例的可用于确定一个或多个血液指标的卡匣的装配分解视图；
图10是根据本发明的一些实施例的可用于确定一个或多个血液指标的包括流体连接器的卡匣的示意图；
图11A是根据本发明的一些实施例的可用于确定一个或多个血液指标的卡匣的示意图；
图11B-图11F是根据一组实施例的可用于确定一个或多个血液指标的由多个组件形成的卡匣的示意图；
图12是根据本发明的一些实施例的可用于确定一个或多个血液指标的样品分析仪的一部分的示意图；
图13是示出根据本发明的一些实施例的可用于确定一个或多个血液指标的与多种不同组件相关联的样品分析仪的控制系统的方块图；
图14是根据本发明的一些实施例的示出可用于确定一个或多个血液指标的卡匣的微流体系统的示意图；以及
图15是根据本发明的一些实施例的示出一个或多个血液指标的确定的示出光密度测量值与时间的曲线图。
具体实施方式
如上所论述，预测前列腺癌的几率和/或前列腺腺体体积的许多传统技术至少部分基于对患者的临床检查(例如直肠指检或DRE)。本文所述的一些实施例涉及至少部分基于一组血液指标而无需临床检查便可确定前列腺癌的预测几率和/或前列腺腺体体积的方法和装置。如下文进一步详细论述的，活组织检查所提供的前列腺癌的预测几率和/或前列腺腺体体积是可用于帮助作出前列腺活组织检查相关判定的可靠量度。
一些实施例涉及一种计算机系统，该计算机系统包括至少一个被编程以评估前列腺癌风险的处理器，其中该前列腺癌风险至少部分基于多个血液指标的值来确定。在一些实施例中，计算机系统可作为具有一个或多个检测器的集成系统(例如，在分析仪和/或芯片/卡匣上)来实现，该一个或多个检测器确定本文所述的一个或多个血液指标的值。在其它实施例中，计算机系统可包括远离一个或多个检测器设置的计算机，并且可使用用户界面人工录入本文所述的一个或多个血液指标的值和/或可经由通信地耦接至网络(例如，因特网)的网络接口来接收这些值。计算机系统中的至少一个处理器可被编程，以在活组织检查后将所接收的输入数据应用于一个或多个模型，以便评估前列腺癌风险，如下文所更详细地论述。
根据本发明的一些实施例所用的模型有助于集成多个输入因素的信息。例如，输入因素可以是PSA、游离PSA与总PSA的比率和/或直肠指检(DRE，digital rectal exam)状态。继续以此为例，第一患者可具有3ng/ml的PSA、15％的游离PSA与总PSA比率及阴性DRE，第二患者可具有9.5ng/ml的PSA、50％的游离PSA与总PSA的比率及阴性DRE，且第三患者可具有1.5ng/ml的PSA、29％的游离PSA与总PSA比率及阳性DRE。对于第一患者，考虑到PSA为中等且DRE呈阴性，泌尿科医师可能想知道游离PSA与总PSA的低比率(然而并非极低)是否足以保证活组织检查。对于第二患者，高PSA值通常保证了即刻活组织检查(immediate biopsy)，但游离PSA与总PSA的极高比率可强烈不是PSA升高是良性的。对于第三患者，阳性DRE通常为非常令人担心的信号，但考虑到PSA低及游离PSA与总PSA的比率正常，不足以证明需要活组织检查。如根据上述所理解的是的，当这些因素被孤立地提供给医师时，可能难以确定何时需要活组织检查。另外，随着输入因素数目增加，基于不同输入因素的数值信息判定是否执行活组织检查变得甚至更复杂。
患者及临床医师，根据关于与活组织检查的风险、危害及不便相比他们如何评价癌症早期检查的差异，就他们将选择活组织检查的偏好而言不同。使用严格的判定规则(例如，若PSA>4ng/ml或游离PSA与总PSA的比率<15％，则执行活组织检查)或使用风险得分(例如，前列腺健康指数(PHI)得分29)来合并这些偏好往往是不实际的。例如，若男性不愿进行医药程序，则可能难以确定PSA和/或PHI得分多高会是“高到足以”保证活组织检查。
根据一些实施例，至少一个处理器被编程，以使用一个或多个统计模型处理多个输入数据，从而指导关于前列腺活组织检查的判定，而不是使用严格的判定规则。统计模型的输入数据可包括，但不限于，血液指标值、患者特征(例如，年龄)及其它合适的信息，从而确定发现前列腺癌活组织检查呈阳性的几率。该几率表示鉴于患者及临床医师偏好可用于指导活组织检查判定的可判断尺度。
图1例示本发明的一些实施例的方法的流程图。在动作110中，一个或多个血液指标值被至少一个处理器所接收，用于使用本文所述的一种或多种技术进行处理。如在下面更详细地描述的，可以以任意合适方式接收血液指标值(多个血液指标值)，所述方式包括，但不限于，从与网络连接的接口(该接口从远离处理器设置的器件接收(多个)值)或直接从测量血液指标值的一个或多个检测器(例如，在处理器与包括一个或多个检测器的测量器件集成在一起的实现方式中)经由本地输入接口(诸如，键盘、触控屏幕、麦克风或其它输入设备)接收。
响应于接收血液指标值，该方法进行至动作120，在此评估至少一种逻辑回归模型，以确定前列腺癌活组织检查呈阳性的几率，其中该几率至少部分基于所接收的血液指标值。如在下面进一步详细描述的，所接收的血液指标值以外的信息(例如，年龄、癌症分级等)可以任选地用作确定要使用的具体模型的因素和/或用作输入因素以便评估所选模型。
在确定癌症活组织检查呈阳性的几率后，该方法进行至动作130，在此向用户(例如，医师、患者)输出该几率，以指导是否需要活组织检查的判定过程。该几率可以以任何合适方式输出。例如，在一些实施例中，可以通过在设备的显示屏上显示表示几率的数值来输出该几率。在其它实施例中，可使用设备上的一个或多个灯或其它可视指示器来输出该几率。在其它实施例中，可使用音频输出、触觉输出、或音频输出、触觉输出以及视觉输出的某些组合来提供该几率。在一些实施例中，输出该几率包含发送信息至与网络连接的设备，以告知用户关于所确定的几率。例如，几率可由设置在远处的一个或多个处理器确定，且响应于在远处确定该几率，可使用一个或多个网络将几率指示发送至用户(例如，医师)的电子设备。根据本文所述的技术向用户提供输出的电子设备可以是任意合适设备，所述设备包括，但不限于，膝上型计算机、桌上型计算机或平板计算机、智能手机、寻呼机、个人数字助理以及电子显示器。
如上所论述的，一些实施例目的在于一种使用预测男性个体的前列腺癌风险和/或前列腺腺体体积的逻辑回归模型获得事件几率的方法。在一些实施例中，该方法涉及包括根据一个或多个激肽释放酶指标(即，总前列腺特异性抗原(tPSA)、游离PSA(fPSA)、完整PSA(iPSA)及人类激肽释放酶2(hK2))的信息。可使用任意合适逻辑回归模型，且本文所述的技术在这方面不受限制。在一些实施例中，根据方程式(I)确定事件的几率，再现如下：
其中，分对数(L)使用多个逻辑回归模型中的任意一个来确定。可根据本文所述的技术使用的九种不同类型的逻辑回归模型的非限制性实例包括：
1.简单模型(仅tPSA)
L＝β0+β1(Age)+β2(tPSA)
2.使用游离/总比率的四项分析模型
在此模型中，将游离PSA与总PSA的比率代入游离PSA项。
L = &beta; 0 + &beta; 1 ( Age ) + &beta; 2 ( tPSA ) + &beta; 3 ( fPSA tPSA ) + &beta; 4 ( iPSA ) + &beta; 5 ( hK 2 )
3.使用log(tPSA)和游离/总比率的四项分析模型
在此模型中，将tPSA的对数代入tPSA项，以说明此预测因素的增加的作用。
L = &beta; 0 + &beta; 1 ( Age ) + &beta; 2 ( log [ tPSA ] ) + &beta; 3 ( fPSA tPSA ) + &beta; 4 ( iPSA ) + &beta; 5 ( hK 2 )
4.多项式模型
在此模型中，包括tPSA和fPSA的其它非线性项。在下面提供的实例方程式中，tPSA的平方用于强调此项与前列腺癌风险的直接关系，且游离PSA/总PSA项的平方根用于反映此项与风险的逆相关(inverseassociation)。然而，应理解的是，一些实施例中还可包括更高阶(例如，三次)多项式项。
L = &beta; 0 + &beta; 1 ( Age ) + &beta; 2 ( tPSA ) + &beta; 3 ( fPSA ) + &beta; 4 ( iPSA ) + &beta; 5 ( hK 2 ) + &beta; 6 ( tPSA 2 ) + &beta; 7 ( fPSA tPSA )
5.所有四种分析的线性样条
在此模型中，添加在中位值处具有单个节点的线性样条。可使用以下方程式确定该样条：
若x<节点，则Sp1(x)＝x
若x≥节点，则Sp1(x)＝节点
若x<节点，则Sp2(x)＝0
若x≥节点，则Sp2(x)＝x-节点
其中，该模型表示为：
L = &beta; 0 + &beta; 1 ( Age ) + &beta; 2 ( tPSA ) + &beta; 3 ( fPSA ) + &beta; 4 ( iPSA ) + &beta; 5 ( hK 2 ) + &beta; 6 ( sp 1 [ tPSA ] ) + &beta; 7 ( sp 2 [ tPSA ] ) + &beta; 8 ( sp 1 [ fPSA ] ) + &beta; 9 ( sp 2 [ fPSA ] ) + &beta; 10 ( sp 1 [ iPSA ] ) + &beta; 11 ( sp 2 [ iPSA ] ) + &beta; 12 ( sp 1 [ hK 2 ] ) + &beta; 13 ( sp 2 [ h K 2 ] )
6.tPSA和fPSA的线性样条
在此模型中，仅包括tPSA和fPSA的线性样条，以减少变量的数目并且简化该模型。
L = &beta; 0 + &beta; 1 ( Age ) + &beta; 2 ( tPSA ) + &beta; 3 ( fPSA ) + &beta; 4 ( iPSA ) + &beta; 5 ( hK 2 ) + &beta; 6 ( sp 1 [ tPSA ] ) + &beta; 7 ( sp 2 [ tPSA ] ) + &beta; 8 ( sp 1 [ fPSA ] ) + &beta; 9 ( sp 2 [ fPSA ] )
7.所有四种分析的三次样条
在此模型中，包括各项的三次样条。在下面提供的实例中，描述具有四个节点的三次样条。然而，应理解的是，可替代地利用使用任易合适数目的节点的三次样条，包括，但不限于，五个节点、六个节点、七个节点及八个节点。可使用以下方程式确定样条：
sp [ x ] 1 = max ( [ x ] - knot 1,0 ) 3 - max ( [ x ] - knot 3,0 ) 3 knot 4 - knot 1 knot 4 - knot 3 + max ( [ x ] - knot 4,0 ) 3 kno 3 - knot 1 knot 4 - knot 3
sp [ x ] 2 = max ( [ x ] - knot 2 , 0 ) 3 - max ( [ x ] - knot 3,0 ) 3 knot 4 - knot 2 knot 4 - knot 3 + max ( [ x ] - knot 2 , 0 ) 3 kno 3 - knot 2 knot 4 - knot 3
其中，节点1和节点4是三次样条的外部节点，并且节点2和节点3是三次样条的内部节点。在一些实施例中，规定tPSA的内部节点在约2至约5之间和在约5至约8之间的范围内，规定fPSA的内部节点在约0.25至约1之间和在约1.0至约2.0之间的范围内，规定iPSA的内部节点在约0.2至约0.5之间和在约0.4至约0.8之间的范围内，以及规定hK2的内部节点在约0.02至约0.04之间和在约0.04至约0.08之间的范围内。例如，在一个实施例中，tPSA的内部节点使用值3.89和5.54，fPSA的内部节点使用值0.81和1.19，iPSA的内部节点使用值0.3和0.51，且kK2的内部节点使用值0.036和0.056。
在某些实施例中，tPSA的一个或多个内部节点可独立地在约3至约5之间、在约3至约6之间、在约2.5至约6之间、在约2.5至约6.5之间、在约5至约8之间、在约5.5至约8之间、在约5至约9之间、在约5至约10之间、在约1至约5之间、在约1至约4之间以及在约1至约3之间的范围内。其它范围也是可能的。
在某些实施例中，fPSA的一个或多个内部节点可独立地在约0.1至约1.0之间、在约0.1至约1.2之间、在约0.3至约0.8之间、在约0.4至约0.9之间、在约0.5至约1.2之间、在约0.7至约1.4之间、在约0.7至约0.9之间、在约1.1至约1.6之间、在约1.1至约1.2之间以及在约1.1至约2之间的范围内。其它范围也是可能的。
在某些实施例中，iPSA的一个或多个内部节点可独立地在约0.05至约0.5之间、在约0.1至约0.5之间、在约0.2至约0.5之间、在约0.1至约0.8之间、在约0.2至约0.8之间、在约0.4至约0.8之间、在约0.4至约1.0之间、在约0.3至约0.6之间、在约0.5至约1.0之间以及在约0.6至约0.8之间的范围内。其它范围也是可能的。
在某些实施例中，hK2的一个或多个内部节点可独立地在约0.01至约0.03之间、在约0.01至约0.04之间、在约0.01至约0.05之间、在约0.02至约0.05之间、在约0.02至约0.06之间、在约0.03至约0.05之间、在约0.4至约0.07之间、在约0.04至约1.0之间、在约0.5至约1.0之间以及在约0.6至约1.0之间的范围内。其它范围也是可能的。
如上面所论述，可使用结合了任意合适数目的内部节点(例如，三个、四个、五个、六个内部节点)的三次样条，并且为了说明而不是限制，仅提供包括两个内部节点的三次样条的实例。在包括超过两个内部节点的实施例中，节点可放置在上述范围中的一个或多个范围内，或这在一些其它合适范围中。例如，在一些实施例中，可规定节点，使得每一对相邻节点之间样条区段的长度基本上相等。
该模型可表示为：
L = &beta; 0 + &beta; 1 ( Age ) + &beta; 2 ( tPSA ) + &beta; 3 ( fPSA ) + &beta; 4 ( iPSA ) + &beta; 5 ( hK 2 ) + &beta; 6 ( sp 1 [ tPSA ] ) + &beta; 7 ( sp 2 [ tPSA ] ) + &beta; 8 ( sp 1 [ fPSA ] ) + &beta; 9 ( sp 2 [ fPSA ] ) + &beta; 10 ( sp 1 [ iPSA ] ) + &beta; 11 ( sp 2 [ iPSA ] ) + &beta; 12 ( sp 1 [ hK 2 ] ) + &beta; 13 ( sp 2 [ h K 2 ] )
8.tPSA及fPSA的三次样条
在此模型中，仅包括tPSA和fPSA的三次样条，以减少变量的数目并且简化该模型。
在某些实施例中，对于所有四种分析的三次样条模型，使用上述范围中的一个或多个范围来规定tPSA和fPSA的内部节点。例如，可规定tPSA的内部节点在约2至约5之间和在约5至约8之间的范围内，并且可规定fPSA的内部节点在约0.5至约1之间和在约1.0至约1.5之间的范围内。例如，在一个实施例中，tPSA的内部节点使用值3.89和5.54并且fPSA的内部节点使用值0.81和1.19。然而，应理解的是，可替代地使用其它值和/或范围。另外，应理解的是，如上文关于所有四种分析的三次样条模型所论述的，在一些实施例中，可替代地使用任意数目的节点(例如非四个节点)。
该模型可表示为：
L = &beta; 0 + &beta; 1 ( Age ) + &beta; 2 ( tPSA ) + &beta; 3 ( fPSA ) + &beta; 4 ( iPSA ) + &beta; 5 ( hK 2 ) + &beta; 6 ( sp 1 [ tPSA ] ) + &beta; 7 ( sp 2 [ tPSA ] ) + &beta; 8 ( sp 1 [ fPSA ] ) + &beta; 9 ( sp 2 [ fPSA ] )
9.tPSA和fPSA的年龄分层三次样条
在此模型中，数据集分两部分应用三次样条，以产生不同系数(β)，供年龄小于或大于/等于特定年龄(例如，年龄65)的患者使用。因此，在此模型中，两组患者使用相同表达式(使用不同系数值)。在下面的表1中提供了此模型可使用的不同系数的实例。
该模型可表示为：
若年龄<65：
L = &beta; 0 + &beta; 1 ( Age ) + &beta; 2 ( tPSA ) + &beta; 3 ( fPSA ) + &beta; 4 ( iPSA ) + &beta; 5 ( hK 2 ) + &beta; 6 ( sp 1 [ tPSA ] ) + &beta; 7 ( sp 2 [ tPSA ] ) + &beta; 8 ( sp 1 [ fPSA ] ) + &beta; 9 ( sp 2 [ fPSA ] )
若年龄≥65：
L = &beta; 0 + &beta; 1 ( Age ) + &beta; 2 ( tPSA ) + &beta; 3 ( fPSA ) + &beta; 4 ( iPSA ) + &beta; 5 ( hK 2 ) + &beta; 6 ( sp 1 [ tPSA ] ) + &beta; 7 ( sp 2 [ tPSA ] ) + &beta; 8 ( sp 1 [ fPSA ] ) + &beta; 9 ( sp 2 [ fPSA ] )
上述逻辑回归模型均包括多个输入因素，包括年龄以及总PSA(tPSA)、游离PSA(fPSA)、完整PSA(iPSA)以及人类激肽释放酶2(hK2)中一个或多个的血液指标值。在一些情况下，血液指标值为患者样品中血液指标的浓度。在上述逻辑回归模型中一些中，确定非线性项的线性样条或三次样条。应理解的是，可替代地使用高阶样条，因为本文所述的技术在这方面不受限制。
对于上述逻辑回归模型，各项乘以对应系数值(β)。可以任意合适方式确定该系数。例如，各模型可应用于包括患者信息、血清分析结果以及活组织检查结果的数据集。根据本文所述的技术，可确定各模型与预测癌症的数据集中的信息的最佳拟合，且可使用对应于最佳拟合结果的系数。下面在表1中示出了针对上述每一模型所确定的系数的实例。对于这些模型，输入以岁计的年龄并且以ng/mL测量各分析结果。
表1：上文所论述的九种线性回归模型中的每一种的例示性系数(β)。基于各模型与包括来自1420名个体的信息的数据集的最佳拟合来确定系数。
应理解的是，实施本文所述的技术时所用的特定系数可不同于表1中所述的那些系数，因为表1中的值仅为了例示而提供。另外，在一些实施例中，不同系数可用于不同患者群体和/或用于确定不同结果的几率。例如，不同系数可用于不同年龄范围的患者，如上文关于年龄分层三次样条模型所述。不同系数还可用于确定不同分级癌症活组织检查呈阳性的几率。例如，对于一个或多个模型，用于确定高分级癌症(例如，格里森得分(Gleason score)≥7)活组织检查呈阳性的几率的实施例可使用与用于确定低分级癌症活组织检查呈阳性的几率的实施例不同的系数。另外，可至少部分基于是否根据血清或根据血浆来确定一个或多个血液指标值来使用不同系数。
在一些实施例中，当一个或多个指标的值超过某一阈值时，可使用第一逻辑回归模型，且当该值低于该阈值时，可使用第二逻辑回归模型。图2例示根据本发明的一些实施例的基于阈值选择逻辑回归模型的方法。在动作210中，接收血液指标总PSA(tPSA)的值。虽然图2的例示性方法使用tPSA作为血液指标值，以确定使用何种逻辑回归模型，但应理解的是，可替代地使用任意其它血液指标值、血液指标值的组合或任何其它合适的信息。因此，在一些实施例中，至少一个处理器可被编程，以实施多个模型并且至少部分基于一个或多个输入值从多个模型中选择。
在接收tPSA的值后，该方法进行至动作212，在此至少部分基于所接收的tPSA值来选择逻辑回归模型。例如，在一种实现方式中，当tPSA的值≥15ng/ml，优选的是tPSA的值≥20ng/ml且最优选的是tPSA的值≥25ng/ml时，逻辑回归模型可单独基于tPSA(例如，可使用上述“简单模型(单独tPSA)”模型)。对于该实现方式，当tPSA值小于特定阈值(例如，小于15ng/ml)时，可选择一个或多个其它逻辑回归模型。
继续图2的方法，在已选择模型后，该方法进行至动作214，在此确定所选模型是否是完整模型(例如，包括所有四个激肽释放酶指标)或是局部模型(不包括激肽释放酶组中的所有指标)。若确定所选模型并非完整模型，则该方法进行至动作216，在此如上所述仅基于所接收的tPSA值来确定癌症几率。若确定所选模型为完整模型，则该方法进行至动作218，在此基于所选模型使用多个血液指标来确定癌症几率。不管所选的特定模型如何，在确定癌症几率后，该方法进行至动作220，在此如在上面结合图1所论述的，输出癌症几率。
在本发明的一些实施例中，获得所述几率的所述事件证明了对无症状男性个体或具有下泌尿道症状的男性个体进行的前列腺活组织检查处的前列腺癌。
在本发明的一些实施例中，获得所述几率的事件证明了对无症状男性个体或具有下泌尿道症状的男性个体进行的前列腺活组织检查处的高分级前列腺癌(即，格里森得分是7或7以上)。通常，前列腺癌的进程或前列腺癌状态定义为(i)格里森得分7或更高、(ii)格里森分级4+3或更高、或(iii)格里森得分8或更高。
在许多优选实施例中，众多男性个体的数据包含从包括以下项的群选择的一个或多个活组织检查数据：活组织检查的原因、活组织检查的年份、活组织检查核心的数目、阳性核心的数目、各核心中阳性的百分比以及其任何可能的组合。
如以上所讨论，在许多优选实施例中，在对于至少一个血液指标采用至多两个非线性项的逻辑回归模型中包括血液指标。在某些实施例中，在对于至少一个血液指标采用至多三个非线性项的逻辑回归模型中包括血液指标。在某些实施例中，在对于至少一个血液指标采用至多四个非线性项的逻辑回归模型中包括血液指标。在某些实施例中，在对于至少一个血液指标包括至多五个非线性项的逻辑回归模型中包括血液指标。
在一些实施例中，当在代表要获得的事件几率所针对的男性个体的目标群体中预期事件发生率不同于已用于获得逻辑回归模型的众多男性个体的事件发生率时，可根据方程式(II)通过定义再校准逻辑回归模型：
k = ( P / ( 1 - P ) p / ( 1 - p ) ) - - - ( II ) ,
其中，p是所述众多男性个体的所述数据中的事件发生率，且P是所述目标群体中的预期事件发生率，根据方程式(III)定义：
其中，π是该模型的原始几率，且根据方程式(IV)定义：
胜率再校准＝胜率×k   (IV)，及
根据式(V)获得再校准几率：
其中，π再校准是该事件的几率。
一些实施例目的在于使用线性回归模型预测前列腺腺体体积的方法和装置，其中，所述方法包含动作a)提供通过对众多男性个体的数据采用线性回归而获得的线性回归模型，对于所述众多男性个体中的每一男性个体，所述数据包含：(i)关于前列腺腺体体积的数据，及(ii)前面与前列腺腺体体积的数据有关的数据，包含年龄；以及根据所述男性个体的血液样品的血液指标(包括tPSA、fPSA、iPSA及可选的hK2)的确定值。所述线性回归模型可采用公式(VI)产生：
V = &Sigma; i = 1 j &beta; i x i + c - - - ( VI ) ,
其中，V是前列腺腺体体积，βi是变量xi分别对于j个变量(包含年龄、tPSA、fPSA、iPSA以及可选的hK2)的系数，以获得该线性回归模型。该方法还包含动作b)提供男性个体以岁计的年龄，c)根据所述男性个体的血液样品分别确定所述血液指标tPSA、fPSA、iPSA以及可选的hK2，以及d)使用步骤b)所提供的所述年龄及步骤c)所确定的所述血液指标，采用所述线性回归模型，以获得所述男性个体的所述前列腺体积预测值。在一些实施例中，在统计模型中，若tPSA≥15ng/ml、优选的是tPSA的值≥20ng/ml且最优选的是tPSA的值≥25ng/ml，则所述癌症风险基于单独的tPSA。
应理解的是，用于确定前列腺腺体体积的本发明的实施例可以使用包括但不限于用于在活组织检查后确定前列腺癌几率的上述模型的任意合适逻辑回归模型。
在一些实施例中，为提供逻辑回归模型或线性回归模型的步骤a)的数据(ii)及所述男性个体的血液指标的确定值包括人类激肽释放酶2。
在预测前列腺腺体体积的本发明的方法的许多优选实施例中，提供如通过经直肠超音波所限定的前列腺腺体体积。
在本发明的方法的许多优选实施例中，为提供逻辑回归模型或线性回归模型的所述众多男性个体中每一男性个体的数据还包括直肠指检(DRE)的结果，并且因此对男性个体执行DRE，并且使用分别采用逻辑回归模型或线性回归模型时所获得的结果以获得所述几率。在估计体积的第二值(即，小＝0，中等＝1且大＝2)存在或不存在的情况下，DRE的结果优选地表示为二进制值，即，正常＝0，且结节存在＝1。
在本发明的方法的一些优选实施例中，为获得模型，众多男性个体的数据仅包含tPSA含量升高(定义为年龄中值或更高)的男性个体的数据，且因此仅获得所述tPSA含量升高的男性个体的事件几率或前列腺体积预测值。
在本发明的方法的优选实施例中，用于获得模型的众多男性个体中每一男性个体的血液指标确定值以及因此为获得几率或前列腺腺体体积预测值所确定的那些血液指标是根据新鲜或冷冻的血清或血浆的血液样品(优选地，抗凝结的)确定。所有样品优选地属于相同种类，即，血清或血浆，且为新鲜的或冷冻的。
在本发明的方法的一些优选实施例中，提供了采用40至75岁的众多男性个体的数据的逻辑回归模型或线性回归模型；且因此获得40至75岁男性的事件几率或前列腺体积预测值。
在本发明的方法的一些优选实施例中，提供了逻辑回归模型或线性回归模型，其采用血液中的tPSA≥最高年龄三分之一、≥最高年龄四分之一、≥最高年龄五分之一或≥最高年龄十分之一的众多男性个体的数据，且因此分别获得血液中的tPSA≥最高年龄三分之一、≥最高年龄四分之一、≥最高年龄五分之一或≥最高年龄十分之一的男性个体的事件几率或前列腺体积预测值。例如，对于60岁的男性个体，相应总PSA值可以是：对于≥最高年龄三分之一，1.5ng/ml；对于≥最高年龄四分之一，1.9ng/ml；对于≥最高年龄五分之一，2.1ng/ml；及对于≥最高年龄十分之一，3ng/ml。
例示性计算机系统
图3中示出了可实施本文所述的一些或所有技术和/或用户交互作用的计算机系统300的示例性实施例。计算机系统300可包括一个或多个处理器310和一个或多个计算机可读永久储存介质(例如，内存320和一个或多个非易失性储存介质330)。处理器(多个处理器)310可以以任意合适方式控制数据写入内存320和非易失性储存设备330以及从内存320和非易失性储存设备330读取数据，因为本文所述的本发明的方面在这方面不受限制。
为执行本文所述的任意一项功能，处理器(多个处理器)310可执行储存在一个或多个计算机可读储存介质(例如，内存320)中的一条或多条指令(诸如，程序模块)，该计算机可读储存介质可充当储存由处理器310执行的指令的非暂时计算机可读储存介质。通常，程序模块包括执行具体任务或实施具体抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。实施例还可在分布式计算环境中实施，其中任务由经由通信网路链接的远程处理设备来执行。在分布式计算环境中，程序模块可位于包括内存储存设备的本地和远程计算机储存介质中。
计算机300可利用与一个或多个远程计算机的逻辑连接而操作在网络环境中。一个或多个远程计算机可包括个人计算机、服务器、路由器、网络PC、同级设备(peer device)或其它公共网络节点，并且通常包括上文关于计算机300的上述许多或所有组件。计算机300与一个或多个远程计算机之间的逻辑连接可包括，但不限于，局域网(LAN，local areanetwork)及广域网络(WAN,wide area network)，但还可包括其它网络。这些网络可基于任意合适技术并且可根据任意合适协议操作，并且可包括无线网络、有线网络或光纤网络。这些网络环境在办公室、企业广域计算机网络、内部网络及因特网中是常见的。
当在LAN网络环境中使用时，计算机300可通过网络接口或配接器连接至LAN。当在WAN网络环境中使用时，计算机300通常包括调制解调器或经WAN(诸如，因特网)建立通信的其它构件。在网络环境中，程序模块或其部分可储存在远程储存设备中。
本文所述用于评估前列腺癌风险和/或确定前列腺腺体体积的各种输入数据可由计算机300经由网络(例如，LAN、WAN或一些其它网络)从储存与输入数据相关的数据的一个或多个远程计算机或设备接收。一个或多个远程计算机/设备可对远程储存的数据进行分析，随后将分析结果作为输入数据发送至计算机300。或者，远程储存的数据可未经任何远程分析按照远程储存的原样发送至计算机300。另外，输入数据可由计算机300的用户使用可作为计算机300的组件被并入的许多输入接口(例如，输入接口340)的任意一个直接接收。
本文所述的各种输出数据(包括前列腺癌风险几率和/或前列腺腺体体积的输出数据)可以以可视方式提供至直接连接至计算机300的输出设备(例如显示器)上，或输出数据可提供至经由一个或多个有线或无线网络连接至计算机300的远程地设置的输出设备，因为本发明的实施例在这方面不受限制。除使用视觉呈现以外，还可以附加地或替代地提供本文所述的输出数据。例如，输出数据被提供至的计算机300或远程计算机可包括一个或多个输出接口，其包括但不限于扬声器和振动输出接口，用于提供输出示值。
应理解的是，虽然计算机300在图3中作为单个设备来例示，但在一些实施例中，计算机300可包含通信地耦接以执行本文所述的一些或所有功能的多个设备，且计算机300仅是根据本发明的实施例可使用的计算机的一个示例性实施例。例如，在一些实施例中，计算机300可集成进图5中所示的系统中和/或与该系统电子通信。
如上所述，在一些实施例中，计算机300可被包括在网络环境中，其中使用本文所述的一或多种技术将用于确定前列腺癌几率和/或前列腺腺体体积的关于一个或多个血液指标的信息从外部来源发送至计算机300用于分析。在图4中示出了根据本发明的一些实施例的示例性网络环境400。在网络环境400中，计算机300经由网络410连接至检测器420。如以上所讨论，网络410可以是任意合适类型的有线或无线网络，丙且可包括一个或多个局域网(LAN)或广域网(WAN)，诸如因特网。
检测器420可被配置成确定一个或多个血液指标的值，该一个或多个血液指标用于根据本文所述的一或多种技术确定前列腺癌几率和/或前列腺腺体体积。虽然检测器420在图4中作为单个检测器来例示，但应理解的是，检测器420可以以多个检测器来实施，其中每一检测器被配置成确定根据本文所述的一或多种技术使用的一个或多个所用血液指标值。以下更详细地提供检测器和检测系统的其它实例(例如图12)。
在一些实施例中，可储存与检测器420确定的血液指标的值对应的信息，随后将这些值发送至计算机300。在这些实施例中，与这些值对应的信息可本地地储存在通信地耦接至检测器420的本地储存器420中和/或储存在与网络连接的中央储存器440中。因此，当根据本文所述的一种或多种技术由计算机300接收与血液指标对应的值时，应理解的是，至少一些值可直接从检测器420或已储存这些值的一个或多个储存设备(例如，本地储存器430、中央储存器440)接收，因为实施例不受从何处接收这些值的限制。
其它系统和组件
如本文所述，在一些实施例中，系统可包括与分析仪电子通信的被编程以评估逻辑回归模型的处理器或计算机，用于确定前列腺癌相关事件的几率(例如，前列腺癌风险和/或前列腺腺体体积)。分析仪可被调适并配置成确定用于输入进逻辑回归模型中的一个或多个血液指标特征。在一些实施例中，分析仪是微流体样品分析仪；例如，该分析仪可被调适并配置成确定微流体器件/卡匣中所处理的样品。然而，应理解的是，还可使用其它类型的分析仪(例如，用于微孔ELISA型分析的分析仪)，且本文所述的系统在这方面不受限制。
在一组实施例中，这种系统的实例包括微流体样品分析仪，该微流体样品分析仪包括外壳、被配置成容纳具有至少一个微流体通道的卡匣的在该外壳中开口，其中该外壳包括被配置成与该卡匣上的配合组件连接以检测该外壳内的卡匣的组件。分析仪还可包括位于外壳内的压力控制系统，该压力控制系统被配置成对卡匣中的至少一个微流体通道加压，从而使样品通过至少一个微流体通道。光学系统位于该外壳内，该光学系统包括至少一个光源和与该光源隔开的至少一个检测器，其中该光源被配置成在卡匣插入样品分析仪中时使光通过该卡匣，并且其中该检测器位于该光源对面，以检测通过该卡匣的光的量。该系统还可包括用于至少输入用于输入进线性回归模型中的个体年龄和/或其它信息的与外壳相关联的用户接口。
在某些实施例中，处理器(或被调适成)与微流体样品分析仪电子通信。在一些情况下，处理器位于分析仪的外壳内。然而，在其它实施例中，处理器不包括在分析仪的外壳内，但可如本文所述的被电子构件访问。处理器被编程，以至少部分基于从至少一个检测器接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌事件的几率，其中评估该逻辑回归模型包括通过不同系数值调整(scale)多个变量中的每一个以产生调整变量并且计算这些调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中该多个变量包括年龄和在接收自该检测器的信息中所包括且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量。
确定个体中前列腺癌相关事件的几率的方法可包括(例如)提供微流体样品分析仪。微流体样品分析仪可包括外壳、被配置成容纳具有至少一个微流体通道的卡匣的在该外壳中的开口，其中该外壳包括被配置成与该卡匣上的配合组件连接以检测该外壳内的卡匣的组件。分析仪还可包括位于外壳内的压力控制系统，该压力控制系统被配置成对卡匣中的至少一个微流体通道加压，从而使样品通过至少一个微流体通道。光学系统位于该外壳内，该光学系统包括至少一个光源和与该光源隔开的至少一个检测器，其中该光源被配置成在卡匣插入样品分析仪中时使光通过该卡匣，并且其中该检测器位于该光源对面，以检测通过该卡匣的光的量。该分析仪还可包括与外壳相关联的用户接口，以至少输入个体年龄。该方法可涉及使用微流体样品分析仪确定多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括fPSA值、iPSA值、tPSA值及可选的hK2值。该方法还可涉及使用至少一个处理器至少部分基于该信息来评估逻辑回归模型以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中评估该逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量的每一个以产生调整变量并且计算这些调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中该多个变量包括年龄和在接收自该检测器的信息中所包括且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量。
在一组实施例中，系统的另一实例包括一种器件(例如，微流体卡匣)，该器件包括含有第一结合配体的第一分析区和含有第二结合配体的第二分析区。第一结合配体适合与fPSA、iPSA及tPSA中的至少一个结合，且第二结合配体适合与fPSA、iPSA及tPSA中的至少另一个结合。在一些实施例中，该器件包括第三分析区，该第三分析区包括适合与fPSA、iPSA及tPSA中的第三个结合的第三结合配体。可选地，该器件可包括第四分析区，该第四分析区包括适合与hK2结合的第四结合配体。该系统包括与第一分析区和第二分析区相关联的检测器，以及处理器，该处理器被编程，以至少部分基于从该检测器接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估该逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量并且计算这些调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中该多个变量包括年龄和在接收自该检测器的信息中所包括且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量。
在这种系统中确定前列腺癌相关事件的几率的方法可包括(例如)以下动作：将样品引入器件(例如，微流体卡匣)中，该器件包括含有第一结合配体的第一分析区和含有第二结合配体的第二分析区，其中该第一结合配体适合与fPSA、iPSA及tPSA中的至少一个结合，并且其中该第二结合配体适合与fPSA、iPSA及tPSA中的至少另一个结合。在一些实施例中，该器件包括第三分析区，该第三分析区包括适合与fPSA、iPSA及tPSA中的第三个结合的第三结合配体。可选地，该器件包括第四分析区，该第四分析区包括适合与hK2结合的第四结合配体。该方法可涉及使来自样品的fPSA、iPSA和/或tPSA中的任意一个在第一分析区和第二分析区至少与第一结合配体和/或第二结合配体结合，并且使用与第一分析区和第二分析区相关联的一个或多个检测器确定fPSA、iPSA和/或tPSA的特征。该方法涉及将fPSA、iPSA和/或tPSA的特征输入至处理器中，该处理器被编程，以至少部分基于从至少一个检测器接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中评估该逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量并且计算这些将调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中该多个变量包括年龄和接收自该检测器的信息中所包括且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量。因此，可确定前列腺癌相关事件的几率。
在某些实施例中，提供了用于确定血液指标(例如，fPSA、iPSA、tPSA和/或hK2)的器件。在一些情况下，该器件可允许(例如)在单个卡匣上同时确定血液指标。该器件可包括微流体系统，该微流体系统包括至少包括一个入口和一个出口的第一微流体通道，储存于该第一微流体通道中的第一试剂，以及为了将该第一试剂储存于该第一微流体通道中的覆盖该第一微流体通道入口的封口和覆盖该第一微流体通道出口的封口。该器件还可包括第二微流体通道，该第二微流体通道至少包括一个入口和一个出口、第一分析区、第二分析区以及第三分析区。各分析区可包括抗iPSA特异性捕捉抗体、抗fPSA特异性捕捉抗体以及抗tPSA特异性捕捉抗体(及可选的hK2特异性捕捉抗体)中的一个。第一分析区、第二分析区及第三分析区中的一个或多个可与第二微流体通道流体连通。该器件还包括可连接至微流体系统的流体连接器，其中该流体连接器包含流体路径，该流体路径包括流体路径入口和流体路径出口，其中在连接后，该流体路径入口连接至该第一微流体通道出口以使在该流体路径与该第一微流体通道之间流体连通，且该流体路径出口连接至该第二微流体通道的入口以使在该流体路径与该第二微流体通道之间流体连通。该第一微流体通道和第二微流体通道在未经由该流体连接器连接的情况下彼此并未流体连通。该器件可可选地包括与结合至抗PSA的抗体共轭的金属胶体来源。
在涉及本文所述的器件的一些实施例中，第一分析区、第二分析区以及第三分析区中的至少两个(或至少三个)与第二微流体通道流体连通。在某些情况下，第一分析区、第二分析区以及第三分析区(可可选的第四分析区)均与第二微流体通道流体连通。在一些情况下，第一分析区与第二微流体通道流体连通，且第二分析区与第三微流体通道流体连通。如本文所述，第二分析区和第三分析区(以及第二微流体通道和第三微流体通道)可(例如)在同一基板层上或在不同基板层上形成。另外，在一些实施例中，第三分析区与第四微流体通道流体连通。如本文所述，第三分析区和第四分析区(以及第三微流体通道和第四微流体通道)可(例如)在同一基板层上或在不同基板层上形成。在一些情况下，第一分析区、第二分析区及第三分析区(和可选的第四分析区)中的每一个在不同基板层中形成。在其它实施例中，第四分析区(其可包括例如抗hK2特异性捕捉抗体)在与包括第一分析区、第二分析区及第三分析区中的至少一个的基板层不同的基板层中形成。在一些这些实施例中，第一分析区、第二分析区及第三分析区在同一基板层中形成。
无论分析区是在不同基板层中形成或是在同一基板层中形成，在一些实施例中，例如。在使用器件之前，试剂可储存且密封于第一分析区、第二分析区和/或第三分析区(和可选的第四分析区)。试剂可包括(例如)抗iPSA特异性捕捉抗体、抗fPSA特异性捕捉抗体及抗tPSA特异性捕捉抗体(及可选的hK2特异性捕捉抗体)。在器件使用后(例如，在流体连接器连接至微流体系统后)，第一微流体通道可放置成与第一分析区、第二分析区以及第三分析区(和可选的第四分析区)中的一个或多个流体连通。例如，流体连接器可在连接至微流体系统后连接至第二微流体通道、第三微流体通道和/或第四微流体通道的一个或多个入口。下面更详细地描述器件配置的实例。
在本文所述的某些器件中，分析涉及使用识别iPSA、fPSA、tPSA及hK2中的一个或多个的检测抗体。例如，检测抗体可识别PSA和hK2，且随后阻断剂可用于干扰PSA，使得仅检测到hK2。例如，在一个特定实施例中，分析区可包括抗hK2捕捉抗体(其还可捕捉例如5-10％tPSA，且如本文所述在使用之前可储存于分析区中)，以及阻断tPSA的阻断剂抗体。抗hK2检测抗体(其也可检测tPSA)可用于检测hK2的结合量。不同分析区可包括(例如)捕捉fPSA和tPSA的抗tPSA捕捉抗体(其可如本文所述的，在使用之前储存在分析区中)。可使用两种不同检测抗体进行检测，例如具有一个波长的荧光标签的抗tPSA检测抗体和具有不同波长的荧光标签的抗fPSA检测抗体。不同分析区可包括例如抗fPSA捕捉抗体及视情况存在的抗iPSA捕捉抗体。可使用两种不同检测抗体进行检测，例如具有一个波长的荧光标签的抗fPSA检测抗体和具有不同波长的荧光标签的抗iPSA检测抗体。
然而，在其它实施例中，特异性捕捉抗体可用于物种的检测。如本文所述的，各个特异性捕捉抗体可位于不同分析区中。有利的是，特异性捕捉抗体的使用和/或捕捉抗体在不同分析区中的位置可允许使用相同检测抗体检测各个物种。在一些这样的实施例中，可使用相同波长确定各个物种。其可允许使用简化的检测器和/或光学组件进行检测。例如，在一些实施例中，如在下面更详细地描述的，检测涉及能够在特定波长下确定不透明材料在不同分析区的积聚。
例如，在一组实施例中，抗iPSA特异性捕捉抗体、抗fPSA特异性捕捉抗体及抗tPSA特异性捕捉抗体(和可选的hK2特异性捕捉抗体)可如本文所述可选地连同阴性和阳性对照物一起被包括在不同分析区中。可使用检测抗体(诸如，抗PSA和抗hK2的金标记的抗体)检测iPSA、fPSA、tPSA和/或hK2的每一个。然而，在其它实施例中，可使用金标记的抗体的混合物进行检测，诸如金指标的抗hK2抗体、金指标的抗PSA抗体和/或金指标的抗iPSA抗体。在该系统中，可使用同一波长确定各个物种，并且这允许使用简化的检测器和/或光学部件进行检测。
现描述可与本文中所提供的实施例组合使用的特定系统、器件及分析仪的实例。
图5示出根据一组实施例的微流体系统和可被包括的各种组件的方块图510。微流体系统可包括(例如)：与一个或多个组件以可操作的方式相关联的卡匣520，该一个或多个组件例如是流体流动源540，诸如泵(例如用于将一或多种流体引入卡匣中和/或用于控制流体流动速率)；可选的流体流动源540，诸如可被配置成施加正压力或真空这两者中的任一个的泵或真空装置(例如，用于移动/移除卡匣内/来自卡匣的一种或多种流体和/或用于控制流体流动速率)；阀门系统528(例如，用于致动一个或多个阀)；检测系统534(例如，用于检测一种或多种流体和/或过程)；和/或温度调节系统541(例如，加热和/或冷却卡匣的一个或多个区)。这些组件可在微流体器件外部或内部，并且可选地包括对组件或组件系统进行控制的一个或多个处理器。在某些实施例中，一个或多个这种组件和/或处理器与被配置成处理和/或分析卡匣中所含的样品的样品分析仪547相关联。处理器可可选地被编程，以评估如本文所述的线性回归模型。
一般而言，如本文中所用，与一个或多个其它组件“以可操作的方式相关联”的组件表明这些组件彼此直接连接、在彼此未连接或附接的情况下彼此直接物理接触、或彼此未直接连接或彼此未直接接触但机械、电(包括经由电磁信号穿过空间传输)或流体互连(例如，经由通道，诸如管道)，以便促使或允许组件如此关联，从而执行其预定功能。
图5中例示地示出的组件以及其它可选的组件(诸如，本文所述的那些组件)可与控制系统550以可操作的方式相关联。在一些实施例中，控制系统可通过使用微流体系统中所发生的一个或多个事件的反馈而用于控制流体和/或进行质量控制。例如，控制系统可被配置成接收来自一个或多个组件的输入信号、计算和/或控制各种参数、将一个或多个信号或信号图案与控制系统中预编程的信号相比较、和/或发送信号至一个或多个组件以调制流体流动和/或控制微流体系统的操作。如下文更详细地描述的，控制系统还可可选地与其它组件(诸如，用户接口554、识别系统556、外部通信单元558(例如，USB)和/或其它组件)相关联。
卡匣(例如，微流体器件)520中的用于执行所需分析的通道和/或组件可具有任何合适配置。在一组实施例中，例如，如下文更详细地描述的，卡匣520包含可用于进行化学和/或生物反应(例如，免疫分析)的储存试剂。卡匣可包括(例如)与可选的试剂储存区564流体连通的可选的试剂入口562。储存区可包括(例如)一个或多个通道和/或储集器，在一些实施例中，该一个或多个通道和/或储集器可部分地或完全地被流体(例如，液体和气体，包括不混溶试剂，诸如试剂溶液和洗液，可选地由不混溶流体分开，如本文中更详细地描述的)填充。卡匣还可包括可选的样品或试剂装载区566，诸如可用于使试剂储存区564与可选的分析区568连接的流体连接器。可包括用于检测样品组分的一个或多个区(例如，分析区)的分析区可与可选的废料区570流体连通并且耦接至出口572。在一些情况下，这些及其它器件特征可在卡匣的不同组件或层上或内部形成，如本文中更详细地描述。因此，应理解的是，卡匣可包括单个组件或在使用期间附接的多个组件，诸如本文所述的对象与附接流体连接器的组合。在一组实施例中，流体可沿附图中所示的箭头方向流动。在本文中提供了这些和其它组件的进一步描述和实例。
在一些实施例中，卡匣的区段571和577在样品引入卡匣之前彼此未流体连通。在一些情况下，区段571和577在第一次使用卡匣之前彼此未流体连通，其中在第一次使用时，使区段彼此流体连通。然而，在其它实施例中，区段571和577在第一次使用之前和/或样品引入卡匣之前彼此流体连通。卡匣的其它配置也是可能的。
如图5所例示的例示性实施例中所示，一个或多个流体流动源540(诸如，泵和/或真空装置或其它压力控制系统)、阀门系统528、检测系统534、温度调节系统541和/或其它组件可与试剂入口562、试剂储存区564、样品或试剂装载区566、反应区568、废料区570、出口572和/或卡匣520的其它区中的一个或多个以可操作的方式相关联。对卡匣的一个或多个区中的过程或事件的检测可产生可传输至控制系统550的信号或信号图案。基于控制系统所接收的信号，此反馈诸如通过控制泵、真空装置、阀门系统、检测系统、温度调节系统和/或其它组件中的一个或多个可用于操控微流体器件的这些区中每一个区内和/或之间的流体。
转向图6，例示了微流体样品分析仪600的一个实施例。如图6的例示性实施例中所示，分析仪包括外壳601，外壳601被配置成覆盖或保持分析仪的组件，下文中更详细地论述这些组件。外壳中的开口620被配置成容纳卡匣520。如下文更详细地陈述的，分析仪600还可包括位于外壳内的用户接口650，用户接口650被配置成使用户将信息输入至样品分析仪中。在此特定实施例中，用户接口650包括触控屏幕，但如下文所论述，用户接口可以以不同方式配置。
在一些实施例中，分析仪可包括：流体流动源(例如，真空系统)，其被配置成对卡匣加压；识别读取器，其被配置成读取与卡匣相关联的信息；及机械子系统，其包括被配置成与卡匣连接以检测外壳内的卡匣的组件。如上所述，外壳中的开口被配置成容纳卡匣。开口620可被配置成呈长槽状。开口可以此方式被配置成容纳大致卡状匣。应理解的是，在其它实施例中，开口可以不同方式成形并配置，因为本发明不受此限制。
如上所述，微流体样品分析仪600可被配置成容纳多种类型的卡匣520(例如，微流体器件)。图7至图11F例示了与分析仪600一起使用的卡匣520的各种例示性实施例。如所示，卡匣可大致呈卡状(即，与卡片钥匙类似)，具有大致硬板状结构。
卡匣520可被配置成包括流体连接器720，流体连接器720可卡入卡匣一端。在某些实施例中，流体连接器可用于将一或多种流体(例如样品或试剂)引入卡匣。
在一组实施例中，流体连接器用于在第一次使用期间使卡匣的两个(或两个以上)通道流体连接，这些通道在第一次使用之前未连接。例如，在第一次使用卡匣之前，卡匣可包括两个未流体连通的通道。在某些情况下，非连接通道会是有利的，诸如每一通道储存不同试剂。例如，第一通道可用于储存干燥试剂，而第二通道可用于储存湿润试剂。具有物理上彼此分离的通道可增强每一通道中所储存试剂的长期稳定性，例如防止以干燥形式储存的试剂被以湿润形式储存的试剂所产生的水分潮湿。在第一次使用时，通道可经由流体连接器连接以使卡匣的通道之间流体连通。例如，流体连接器可刺入覆盖卡匣入口和/或出口的封口以使流体连接器插入卡匣中。
如本文中所用，“在第一次使用卡匣之前”意指在市售后由预期的用户第一次使用卡匣之前的时间。第一次使用可包括用户操纵器件所需的任何步骤。例如，第一次使用可涉及以下一个或多个步骤，诸如刺入密封入口以将试剂引入卡匣、连接两个或两个以上通道以使通道之间流体连通、在分析样品之前准备器件(例如将试剂装载至器件中)、将样品装载于器件上、在器件的一个区中准备样品、与样品进行反应、检测样品等。在本上下文中，第一次使用不包括由卡匣制造商采取的制造或其它制备性或质量控制步骤。本领域的那些普通技术人员非常了解第一次使用在本上下文中的含义，且能够容易地确定本发明的卡匣是否已经历或未经历第一次使用。在一组实施例中，本发明的卡匣在第一次使用后(例如在分析完成后)可抛弃，且在第一次使用这些器件时尤其明显，这是因为在第一次使用后这些器件(例如用于进行第二分析)通常不可能再使用。
如图8所例示的例示性实施例中所示，流体连接器720可包括大致U形通道722或具有任何其它合适形状的通道，该通道可在连接至卡匣之前容纳流体和/或试剂(例如，流体样品和/或一或多种检测抗体)。通道722可置于形成连接器720的两个壳体组件之间。在一些实施例中，在流体连接器连接至卡匣之前，流体连接器可用于收集患者样品。例如，可使用刺血针或其它合适的仪器获得手指血液样品，随后可用流体连接器720收集并且通过毛细管作用装入通道722。在其它实施例中，流体连接器720可被配置成刺入患者手指以将样品收集在通道722中。在某些实施例中，流体连接器720在连接至卡匣之前不含样品(或试剂)，但在连接后仅允许卡匣的两个或更多个通道之间流体连通。在一个实施例中，使用毛细管形成U形通道。流体连接器还可包括其它通道配置，并且在一些实施例中，可包括多于一个可彼此流体连接或不连接的通道。
图9-图11F更详细地例示卡匣520的各种例示性实施例。如图9的装配分解图示例性示出的，卡匣520可包括卡匣本体704，卡匣本体704包括被配置成容纳样品或试剂且可供样品或试剂流动通过的至少一个通道706。卡匣本体704还可包括闩锁708，闩锁708位于一端且与流体连接器对准组件702互锁扣合。
卡匣520还可包括顶部覆盖物710和底部覆盖物712，顶部覆盖物710和底部覆盖物712可例如由透明材料制成。在一些实施例中，覆盖物可呈生物兼容性黏合剂形式并且可由例如聚合物(例如，聚乙烯(PE)、环状烯烃共聚物(COC)、聚氯乙烯(PVC))或无机材料制成。在一些情况下，一个或多个覆盖物呈黏合膜(例如，胶带)形式。在一些应用中，选择覆盖物的材料和尺寸以使得覆盖物基本上不透水蒸汽。在其它实施例中，覆盖物可无黏合性，但可通过直接施加热量、激光能量或超超声波量而热结合至微流体基质。可使用一个或多个覆盖物密封(例如通过将黏合剂放在入口和/或出口上)卡匣的通道的任何入口和/或出口。在一些情况下，覆盖物实质上将一或多种所储存的试剂密封于卡匣中。
如图所示，卡匣本体704可包括耦接至在卡匣本体704中的通道706的一个或多个端口714。这些端口714可被配置成当流体连接器720耦接至卡匣520以使卡匣本体704中的通道706与流体连接器720中的通道722流体连接时与流体连接器720中的大致U形的通道722对准。在某些实施例中，大致U形的通道722还可流体连接至通道707，从而耦接通道706和707。如所示，覆盖物716可被设置在端口714上并且覆盖物716可被配置成分块或以其它方式打开(例如，通过连接器720或通过其它构件)，从而流体连接两个通道706和722。另外，可设置覆盖物718覆盖卡匣本体704中的端口719(例如，真空端口)。如下文进一步详细阐述的，端口719可被配置成使流体流动源540与通道706流体连接，从而使样品通过卡匣。端口719上的覆盖物718可被配置成被刺穿或以其它方式打开，使通道706与流体流动源540流体连接。
卡匣本体704可可选地包括包括吸收材料717(例如废料吸收垫)的液体围阻区，例如废料区。在一些实施例中，液体围阻区包括捕获卡匣中流动的一种或多种液体的区，同时允许卡匣中的气体或其它流体通过该区。在一些实施例中，这可通过将一或多种吸收材料放置在液体围阻区以便吸收液体来实现。此配置可用于从流体流移除气泡和/或用于分离疏水性液体与亲水性液体。在某些实施例中，液体围阻区防止液体通过该区。在一些这样的情况中，液体围阻区可通过实质上捕获卡匣中的所有液体而充当废料区，从而防止液体流出卡匣(例如，同时允许气体自卡匣出口逸出)。例如，在卡匣中的样品和/或试剂已在样品分析期间通过通道706后，废料区可用于储存该样品和/或试剂。当卡匣用作诊断工具时，这些和其它设置会是有用的，因为液体围阻区可防止用户暴露于卡匣中的潜在有害流体。
图10中例示的卡匣520的示意图示出一个实施例，其中卡匣520包括第一通道706和与该第一通道706隔开的第二通道707。在一个实施例中，通道706、707的最大横截面尺寸介于约50微米至约500微米的范围内，但可使用其它通道尺寸和配置，如下文更详细地描述。
第一通道706可包括一个或多个用于分析样品的分析区709。例如，在一个示例性实施例中，通道706包括在样品分析期间利用的(例如，串联或并联连接的)四个分析区709。如本文中所述，每一个分析区可适合检测iPSA、fPSA、tPSA和/或hK2中的一个或多个。
在某些实施例中，一个或多个分析区呈曲流区(例如，涉及曲流通道的区)形式。曲流区可(例如)由至少0.25mm2、至少0.5mm2、至少0.75mm2或至少1.0mm2的面积来界定，其中该曲流区面积的至少25％、50％或75％包含光学检测途径。可测量穿过曲流区的一个以上邻近区段的单个信号的检测器可邻近于曲流区放置。在一些情况下，通道706与串联连接的至少两个曲流区流体连接。
如本文中所述，在第一次使用卡匣之前，第一通道706和/或第二通道707可用于储存用于处理和分析样品的一种或多种试剂(例如，iPSA、fPSA、tPSA和/或hK2的捕捉抗体)。在一些实施例中，干燥试剂储存于卡匣的一个通道或区段中，而湿润试剂储存于卡匣的第二通道或区段中。或者，卡匣的两个隔开的区段或通道可含有干燥试剂和/或湿润试剂。试剂可以以液体、气体、凝胶、多个粒子或膜形式储存和/或放置。试剂可放置在卡匣的任何合适部分，包括，但不限于，在通道中、在储集器中、在表面上、以及在膜中或膜上，其可可选地是试剂储存区的一部分。试剂可以任何合适方式与卡匣(或卡匣的组件)相关联。例如，试剂可被交键(例如，以共价或离子方式)、吸收或吸附(物理吸附)于卡匣内的表面上。在一个特定实施例中，通道(例如，流体连接器的流体路径或卡匣的通道)的全部或一部分用抗凝剂(例如肝素)涂布。在一些情况下，在第一次使用之前和/或在将样品引入卡匣之前，液体包含在卡匣的通道或储集器内。
在一些实施例中，所储存的试剂可包括以线性次序放置的流体塞，使得在使用期间，随着流体流动至分析区，以预定顺序递送这些试剂。例如，被设计成执行分析的卡匣可依次包括冲洗流体、经标记的抗体流体、冲洗流体及扩增流体，所有流体均储存在卡匣中。当储存流体时，这些流体可通过实质上不混溶的分离流体(例如，气体，诸如空气)而保持分离，使得在接触时彼此正常反应的流体试剂可储存在公共通道中。
试剂可储存在卡匣中不同的时间量。例如，可将试剂储存1小时以上、6小时以上、12小时以上、1天以上、1周以上、1个月以上、3个月以上、6个月以上、1年以上或2年以上。可选地，为延长储存时间，可以以合适方式处理卡匣。例如，含有被储存的试剂的卡匣可被真空密封、在黑暗环境中储存、和/或在低温下储存(例如，低于0℃)。储存时间长度取决于一种或多种因素，诸如，所用的特定试剂、所储存的试剂的形式(例如，湿润或干燥)、用于形成基板和覆盖层的尺寸和材料、黏合基板和覆盖层的方法、以及如何整体处理或储存卡匣。将试剂(例如，液体或干燥试剂)储存在通道中可涉及在第一次使用之前或在器件包装期间密封通道的入口和出口。
如图10和图11A-图11F中所示的示例性实施例所例示，通道706和707可彼此未流体连通，直至流体连接器720耦接至卡匣520为止。换言之，在一些实施例中，两个通道在第一次使用之前和/或在样品引入卡匣之前彼此未流体连通。具体地，如所例示的，连接器720的大致U形通道722可使第一通道706与第二通道707流体连接，使得第二通道707中的试剂可通过U形通道522并且选择性地进入第一通道706中的分析区709中。在其它实施例中，两个通道706和707在第一次使用之前和/或在样品引入卡匣之前彼此流体连通，但流体连接器在第一次使用时进一步连接两个通道(例如，形成死循环系统)。
在一些实施例中，本文所述的卡匣可包括另一微流体通道，但这些卡匣不限于微流体系统并且可与其它类型的流体系统有关。作为微流体的卡匣、器件、装置或系统可包括(例如)至少一个流体通道，该流体通道具有小于1mm的最大横截面尺寸和至少3:1的长度与最大横截面尺寸的比率。
垂直于流体流动方向来测量通道的横截面尺寸(例如，直径)。本文所述卡匣的组件中的大多数流体通道具有小于2mm的最大横截面尺寸，并且在一些情况下，小于1mm。在一组实施例中，卡匣的所有流体通道为微流体通道或具有至多2mm或1mm的最大横截面尺寸。在另一组实施例中，通道的最大横截面尺寸小于500微米、小于200微米、小于100微米、小于50微米或小于25微米。在一些情况下，可选择通道的尺寸，使得流体可自由流过对象或基板。还可选择通道的尺寸，例如以允许通道中的流体具有特定容积流率或线性流率。当然，通道数目和通道形状可通过本领域的普通技术人员已知的任何合适方法来改变。在一些情况下，可使用一个以上通道或毛细管。
通道可包括对象(例如，卡匣)上或内部的至少部分引导流体流动的特征。通道可具有任意合适的横截面形状(圆形、椭圆形、三角形、不规则形、正方形或矩形等)且可被覆盖或不被覆盖。在被完全覆盖的实施例中，通道的至少一部分可具有完全封闭的横截面，或整个通道除其入口和出口之外可沿其整个长度被完全封闭。通道还可具有至少2:1、更通常地至少3:1、5:1或10:1或大于10:1的纵横比(长度与平均横截面尺寸的比率)。
本文所述的卡匣可包括位于卡匣的一侧或两侧(或卡匣基板层)的通道或通道区段。在一些情况下，通道在卡匣的表面中形成。通道区段可通过通过卡匣的中间通道连接。在一些实施例中，在由最终用户第一次使用之前，通道区段用于将试剂储存在器件中。通道区段的特殊几何形状和通道区段在卡匣内的位置可使流体试剂在未混合的情况下、甚至在卡匣的日常操作期间(诸如，在卡匣运送期间)以及在卡匣经受物理冲击或振动时被储存较长时间。
在某些实施例中，卡匣包括在卡匣的与一连串流体通道相对的一侧上制造的光学元件。“光学元件”用于指在对象或卡匣上或内部形成或安置的特征，相对于不存在该元件时入射在对象或卡匣上的光，该特征被提供并且用于改变入射电磁辐射的方向(例如，经由折射或反射)、焦点、极化和/或其它性质。例如，光学组件可包含在卡匣内部或上形成或安置的透镜(例如，凹透镜或凸透镜)、反射镜、光栅、凹槽或其它特征。然而，本身不存在独特特征的卡匣不会构成光学元件，即使与卡匣相互作用时可改变入射光的一种或多种性质。光学元件可引导入射光通过卡匣，使得大部分光分散离开卡匣的特定区域，诸如，流体通道之间的中间部分。通过减少入射在这些中间部分上的光的量，可在使用某些光学检测系统时减少检测信号中的噪声的量。在一些实施例中，光学元件包含在卡匣表面上或内部形成的三角形凹槽。可选择三角形凹槽的拔模角(draft angle)，使得垂直于卡匣表面的入射光以取决于外部介质(例如，空气)和卡匣材料的折射率的某一角度改变方向。在一些实施例中，一个或多个光学元件安置在分析区的曲流区的相邻区段之间。
卡匣或其一部分可由适合于形成通道或其它组件的任何材料制造。材料的非限制性实例包括聚合物(例如，聚乙烯、聚苯乙烯、聚甲基丙烯酸甲酯、聚碳酸酯、聚(二甲基硅氧烷)、PVC、PTFE、PET及环烯烃共聚物)、玻璃、石英及硅。形成卡匣和任何关联组件(例如，覆盖物)的材料可以是坚硬的或柔性的。本领域的技术人员可容易地基于以下因素选择合适材料，例如，材料刚性、材料的对通过材料的流体的惰性(例如，不被该流体降解)、材料在特定器件的使用温度下的稳固性、材料的透明度/不透光性(例如，在紫外光和可见光区)、和/或用于制造材料中的特征的方法。例如，对于注射成型或其它挤出对象，所用材料可包括热塑性材料(例如，聚丙烯、聚碳酸酯、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯、耐纶6)、弹性体(例如，聚异戊二烯、异丁烯-异戊二烯、腈、氯丁橡胶、乙烯-丙烯、海波纶、聚硅氧)、热固性材料(例如，环氧化物、不饱和聚酯、酚醛树脂)或其组合。如下文更详细地描述的，例如基于上文和此处所述的那些因素，包括两个或两个以上组件或层的卡匣可以以不同材料来形成，使得组件适合每一组件的主要功能。
在一些实施例中，选择卡匣和/或覆盖物的材料和尺寸(例如，厚度)，以使其实质上不透水蒸汽。例如，被设计成储存一种或多种流体的卡匣在第一次使用之前可包括包含已知为提供高蒸汽障壁的材料(诸如，金属箔、某些聚合物、某些陶瓷及其组合)的覆盖物。下文提供具有低水蒸汽渗透性的材料的实例。在其它情况下，至少部分基于卡匣的形状和/或配置来选择材料。例如，某些材料可用于形成平面器件，而其它材料更适合于形成弯曲或不规则形状的器件。
在一些情况下，卡匣包含两种或两种以上材料的组合，诸如上文列举的材料。例如，卡匣的通道可用聚苯乙烯或其它聚合物(例如，通过注射成型)形成并且生物兼容性胶带可用于密封通道。生物兼容性胶带或柔性材料可包括已知为改善蒸汽障壁性质的材料(例如，金属箔、聚合物或已知为具有高蒸汽障壁的其它材料)，且可可选地通过刺穿或剥离胶带允许接近入口及出口。多种方法可用于密封微流体通道或通道的一部分，或用于接合器件的多个层，多种方法包括，但不限于，使用黏合剂、使用胶带、胶黏、黏结、层压材料、或通过机械方法(例如，夹紧、锁扣机构等)。
在一些情况下，卡匣包含安装在一起的两个或两个以上分离组件(例如，层或卡匣)的组合。在卡匣的不同组件上或内部可包括独立通道网(诸如，图5的区段571和577)，这些通道网在第一次使用之前可可选地包括储存于其中的试剂。分离组件可安装在一起或通过任何合适方法(诸如，通过本文所述的方法)彼此以其它方式相关联，例如以形成单个(复合)卡匣。在一些实施例中，两个或两个以上通道网置于卡匣的不同组件或层中并且在第一次使用前未流体连接，但在第一次使用时流体连接，例如通过使用流体连接器而流体连接。在其它实施例中，两个或两个以上通道网在第一次使用前流体连接。
有利的是，形成复合卡匣的不同组件或层中的每一个可视组件或层的设计功能而个别定制。例如，在一组实施例中，复合卡匣的一个组件可经定制用于储存湿润试剂。在一些这些实施例中，该组件可用具有相对较低蒸汽渗透性的材料形成。附加地或替代地，例如根据流体的储存量，可使得卡匣储存区的横截面尺寸大于不用于储存液体的其它组件的通道或区。用于形成卡匣的材料可与适于形成较大横截面尺寸的制造技术兼容。相比之下，在一些实施例中，可被定制成检测分析物的第二组件可包括具有较小横截面尺寸的通道部分。对于给定体积的流体，较小横截面尺寸会是有用的，例如，在某些实施例中，使通道中流动的流体与结合于通道表面的分析物接触时间更长。附加地或替代地，第二组件的通道部分的表面粗糙度低于(例如，增加检测期间的信号噪声比)另一组件的通道部分。在某些实施例中，第二组件的通道部分的较小横截面尺寸或较低表面粗糙度可能需要与形成卡匣的不同组件所用的技术和工具不同的特定制造技术或制造工具。此外，在一些特定实施例中，第二组件所用的材料可针对蛋白质附着和检测来被充分表征。因此，有利的会是在卡匣的不同组件上形成用于不同目的的不同通道部分，不同组件之后可接合在一起，随后由预期的用户使用。下文提供其它优势、组件特征及实例。
图11B-图11E示出一种器件，该器件可包括组合成形成单个卡匣的多个组件或层520B和520C。如这些例示性实施例中所示，组件520B可包括第一面521A和第二面521B。组件520C可包括第一面522A和第二面522B。在一些实施例中，本文所述的器件组件或部件(诸如，通道或其它实体)可在组件第一面处、上方或内部、组件第二面处、上方或内部和/或穿过组件形成。例如，如图11C例示性示出的，组件520C可包括具有入口和出口的通道706，且可用第一材料形成。通道706可具有如本文中所述的任何合适配置并且可包括(例如)一个或多个试剂储存区、分析区、液体围阻区、混合区等。在一些实施例中，未形成贯穿组件520B的整个厚度的通道706。即，可在组件一面处或内部形成通道。通道706可可选地由如本文中所述的覆盖物(诸如，胶带(未示出)、卡匣的另一组件或层、或其它合适组件)封闭。在其它实施例中，形成贯穿组件520B的整个厚度的通道706并且在卡匣的两面需要覆盖物来封闭通道。如本文中所述，不同层或组件可包括用于确定样品内的物种的不同分析区。例如，iPSA、fPSA、tPSA和/或hK2的捕捉抗体可置于不同分析区中、可选地置于卡匣的不同组件或层(诸如，示出的组件或层)中。
组件520B可包括具有入口和出口的通道707并且可用第二材料形成，该第二材料可与第一材料相同或不同。通道707还可具有如本文中所述的任何合适配置，且可或可不贯穿组件520C的整个厚度形成。通道707可由一种或多种覆盖物封闭。在一些情况下，覆盖物不是包括一个或多个流体通道的组件，诸如组件520C。例如，覆盖物可以是生物兼容性胶带或置于组件520B和520C之间的其它表面。在其它实施例中，通道707可实质上由组件520C封闭。即，当组件520B和520C彼此直接相邻置放时，组件520C的表面522A可形成通道707的一部分。
如图11D和图11E例示性地示出的，组件520B和520C可基本上平坦的且可彼此上下放置。然而，形成卡匣的两个或两个以上组件通常可相对于彼此以任何合适的配置放置。在一些情况下，组件彼此相邻放置(例如，并排、彼此上下放置)。第一组件可完全重迭或组件的仅一部分可彼此重迭。例如，如图11D和图11E例示性示出的，组件520C可比组件520B延伸得更远，使得组件520C的一部分不被组件520B重迭或覆盖。在一些情况下，当组件520C是实质上透明的且需要光穿过组件的一部分(例如，反应区、分析区或检测区)时，且当组件520B不透明或透明度小于组件520C时，此配置会是有利的。
此外，第一组件和第二组件可包括任意合适的形状和/或配置。例如，在一些实施例中，第一组件包括与第二组件的特征互补的特征，以便在第一组件与第二组件之间形成非流体连接。例如，互补特征在装配期间可有助于第一组件与第二组件对准。
在一些实施例中，第一组件和第二组件彼此可连成整体。如本文中所用，当提及两个或两个以上对象时，术语“连成整体”意指对象在正常使用过程中未彼此分离，例如不可人工分离；分离至少需要使用工具，和/或通过对至少一个组件造成破坏，例如通过断裂、剥离或分离经由黏合剂或工具固定在一起的组件。连成整体的组件在正常使用过程中可彼此不可逆地附接。例如，组件520B及520C可通过使用黏合剂或通过其它黏结方法连成整体。在其它实施例中，卡匣的两个或两个以上组件可彼此可逆地附接。
如本文中所述，在一些实施例中，形成复合卡匣的至少第一组件和第二组件可用不同材料形成。系统可被设计成使得第一组件包括有助于或增强第一组件的一种或多种功能的第一材料。例如，若第一组件被设计成在用户第一次使用之前储存液体试剂(例如，储存在组件的通道中)(例如，至少一天、一周、一个月或一年)，则可选择具有相对较低蒸汽渗透性的第一材料，以便减少所储存液体随时间的蒸发量。然而应理解的是，在一些实施例中，相同材料可用于卡匣的多个组件(例如，层)。例如，卡匣的第一组件和第二组件可用具有低水蒸汽渗透性的材料形成。
在某些实施例中，卡匣的第一组件和第二组件具有不同的光学透明度。例如，第一组件可实质上不透明，而第二组件可实质上透明。实质上透明的组件可适用于对该组件内所含的样品或分析物的光学检测。
在一组实施例中，形成卡匣的组件(例如，第一组件或第二组件)所用的材料对于波长在400nm与800nm之间的光(例如，可见光区中的光)具有大于90％的光学透射率。可测量厚度为(例如)约2mm(或在其它实施例中，约1mm或约0.1mm)的材料的光学透射率。在一些情况下，对于波长在400nm与800nm之间的光，光学透射率大于80％、大于85％、大于88％、大于92％、大于94％或大于96％。器件的另一组件可用对于波长在400nm与800nm之间的光具有小于96％、小于94％、小于92％、小于90％、小于85％、小于80％、小于50％、小于30％或小于10％的光学透射率的材料形成。
如本文中所述，在一些实施例中，在用户第一次使用之前，卡匣的第一组件的通道与卡匣的第二组件的通道未流体连通。例如，即使在两个组件配合后，如图11D例示性示出，通道706和707彼此未流体连通。然而，卡匣还可包括其它部件或组件，例如流体连接器对准元件702(图11E)，这些其它部件或组件可附接至第一组件520B和/或第二组件520C或卡匣的其它部分。如本文中所述，流体连接器对准元件可被配置成接收流体连接器720并与其配合，该流体连接器可分别使第一组件的通道706与第二组件的通道707之间流体连通。例如，流体连接器可包括流体路径(包括流体路径入口和流体路径出口)，其中该流体路径入口可与通道706的出口流体连通且该流体路径出口可与通道707的入口流体连接(或反之亦然)。流体连接器的流体路径可具有适用于连接通道的任何合适长度(例如，至少1cm、至少2cm、至少3cm、至少5cm)。流体连接器随同卡匣一起可为套组的一部分，且被包装成使得流体连接器未使通道706与707流体连接。
流体连接器相对于卡匣或卡匣的组件可具有任何合适的配置。如图11E例示性示出的，在流体连接器与卡匣连接后，流体连接器可置于组件(例如，组件520B)的与另一组件(例如，组件520C)相对的一侧。在其它实施例中，流体连接器可位于卡匣的两个组件之间。例如，流体连接器可以是位于卡匣的两个组件之间(例如，夹在之间)的组件或层。其它配置也是可能的。
虽然本文中的大部分描述是针对具有包括通道网的一个或多个的组件或层的卡匣，但在其它实施例中，卡匣可包括多于2个、多于3个或多于4个的这些组件或层。例如，如图11F例示性示出的，卡匣可包括组件520B、520C、520D以及520E，每个组件包括至少一个通道或通道网。在一些情况下，一个或多个组件(例如，2个、3个或所有组件)的通道在第一次使用之前可未流体连接，但在第一次使用时可(例如)通过使用流体连接器来流体连接。在其它实施例中，一个或多个组件(例如，2个、3个或所有组件)的通道在第一次使用之前流体连接。
如本文中所述，卡匣的每一组件或层可被设计成具有与卡匣的另一组件功能不同的特定功能。在其它实施例中，两个或更多组件可具有相同功能。例如，如图11F的例示性实施例中所示，组件520C、520D及520E中的每一个可具有串联连接的一个或多个分析区709。在流体连接器722连接至复合卡匣后，样品(或多个样品)的一部分可引入组件520C、520D及520E中的每一个的通道网中进行多个分析。例如，每一个分析区可包括用于检测iPSA、fPSA、tPSA和/或hK2中的一个或多个的一个或多个结合配体(例如，iPSA、fPSA、tPSA和/或hK2的捕捉抗体)。如本文中所述，在一些实施例中，使用特异性捕捉抗体和/或在不同分析区分离捕捉抗体可允许使用相同检测抗体检测每一种物种。在一些这样的实施例中，可使用同一波长确定每一种物种。这可允许使用简化的检测器和/或光学组件进行检测。例如，在一些实施例中，检测涉及能够在特定波长下确定不透明材料在不同分析区的积聚。
在一些实施例中，卡匣的至少第一组件和第二组件可以是用于确定特定化学或生物条件的器件或套组的一部分。器件或套组可包括(例如)以第一材料制成的包含第一通道的第一组件，该第一通道包括入口、出口及第一入口与出口之间具有大于200微米的横截面尺寸的至少一个部分。器件或套组还可包括以第二材料制成的包含第二通道的第二组件，该第二通道包括入口、出口及第二入口与出口之间具有小于200微米的横截面尺寸的至少一个部分。在一些情况下，包装器件或套组，使得第一组件和第二组件彼此连接。例如，第一组件和第二组件可彼此连成整体。在其它实施例中，第一组件和第二组件彼此可逆地附接。器件或套组还可包括用于将第一通道和第二通道流体连接的流体连接器，该流体连接器包含流体路径，流体路径包括流体路径入口和流体路径出口，其中该流体路径入口可与第一通道的出口流体连接并且该流体路径出口可与第二通道的入口流体连接。在一些实施例中，包装器件或套组，使得流体连接器在包装中未使第一通道和第二通道流体连接。在预期的用户第一次使用器件时，可使用流体连接器使第一通道和第二通道彼此流体连通。
本文所述的卡匣可具有适用于进行分析(诸如，化学和/或生物反应或其它过程)的任何体积。卡匣的整个体积包括(例如)任何试剂储存区、分析区、液体围阻区、废料区以及任何流体连接器、以及与其关联的流体通道。在一些实施例中，使用少量试剂和样品并且流体器件的整个体积是(例如)小于10mL、5mL、1mL、500μL、250μL、100μL、50μL、25μL、10μL、5μL或1μL。
本文所述的卡匣可以是便携式的，并且在一些实施例中，是手持式的。卡匣的长度和/或宽度可以(例如)小于或等于20cm、15cm、10cm、8cm、6cm或5cm。卡匣的厚度可以(例如)小于或等于5cm、3cm、2cm、1cm、8mm、5mm、3mm、2mm或1mm。有利的是，便携式器件可适合在定点照护配置(point-of-care settings)中使用。
应理解的是，本文所述的卡匣和其相应组件是例示性的并且卡匣和组件的其它配置和/或类型能够与本文所述的系统和方法一起使用。
本文所述的方法和系统可涉及多种不同类型的分析并且可用于确定多种不同样品。在一些情况下，分析涉及化学和/或生物反应。在一些实施例中，化学和/或生物反应涉及结合。不同类型的结合可发生在本文所述的卡匣中。结合可涉及相应分子对(例如，结合配体)之间显示出相互亲和能力或结合能力的相互作用，通常为特异性或非特异性结合或相互作用，包括生物化学、生理学和/或药物相互作用。生物结合定义为分子对(例如，结合配体)之间存在的一类相互作用，这些分子包括蛋白质、核酸、醣蛋白、碳水化合物、激素等。具体实例包括抗体/抗原、抗体片段/抗原、抗体/半抗原、抗体片段/半抗原、酶/受质、酶/抑制剂、酶/辅因子、结合蛋白/受质、载体蛋白/受质、凝集素/碳水化合物、受体/激素、受体/效应因子、核酸互补股、蛋白质/核酸抑制剂/诱导剂、配位体/细胞表面受体、病毒/配位体等。结合还可发生在蛋白质或其它组分与细胞之间。此外，本文所述的器件可用于其它流体分析(其可能或可能不涉及结合和/或反应)，诸如检测组分、浓度等。
在一些情况下，在卡匣中可发生非均相反应(或分析)；例如，结合配体可与通道表面缔合，且互补结合配体可在液相中存在。还可进行其它固相分析，其涉及蛋白质或其它生物分子(例如DNA、RNA、碳水化合物)或非天然存在的分子之间的亲和反应。可在卡匣中进行的典型反应的非限制性实例包括化学反应、酶促反应、基于免疫的反应(例如，抗原-抗体)及基于细胞的反应。
典型样品流体包括生理流体，诸如人类或动物全血、血清、血浆、精液、眼泪、尿液、汗液、唾液、脑脊髓液、阴道分泌物；用于研究的活体外流体或环境流体，诸如疑由分析物污染的水性液体。
在一些实施例中，可用于确定样品分析物的一或多种试剂(例如，待确定的分析物的结合配体)在第一次使用之前储存于卡匣的通道或腔室中以便进行特异性测试或分析。在分析抗原的情况下，相应抗体或适体可以是与微流体通道表面缔合的结合配体。若抗体为分析物，则适当的抗原或适体可以是与表面缔合的结合配体。在确定疾病病状时，优选的是将抗原放置表面上和测试个体中已产生的抗体。应理解的是，当本文中提及抗体时，抗体片段可与抗体组合使用或代替抗体使用。
在一些实施例中，卡匣被调适并设置成进行分析，该分析涉及在微流体通道区上积聚不透明材料、将该区暴露于光以及确定光穿过不透明材料的透射率。不透明材料可包括干扰一个或多个波长的光的透射率的物质。不透明材料不仅折射光，而且通过(例如)吸收或反射光来减少穿过材料的透射量。不同的不透明材料或不同量的不透明材料可使得照射不透明材料的光的透射率小于例如90％、80％、70％、60％、50％、40％、30％、20％、10％或1％。不透明材料的实例包括金属(例如，元素金属)的分子层、陶瓷层、聚合物层及不透明物质(例如，染料)层。在一些情况下，不透明材料可以是能够被无电沉积的金属。这些金属可包括(例如)银、铜、镍、钴、钯以及铂。
在通道中形成的不透明材料可包括一起形成不透明层的一系列非连续独立粒子，但在一个实施例中，是呈现大体平坦形状的连续材料。不透明材料可具有(例如)大于或等于1微米、大于或等于5微米、大于10微米、大于或等于25微米、或大于或等于50微米的尺寸(例如，宽度或长度)。在一些情况下，不透明材料跨越含有不透明材料的通道(例如，分析区)的宽度。不透明层可具有(例如)小于或等于10微米、小于或等于5微米、小于或等于1微米、小于或等于100纳米或小于或等于10纳米的厚度。即使在这些较小厚度下，仍能获得可检测的透射率变化。与不形成不透明层的技术相比，不透明层可增加分析灵敏性。
在一组实施例中，本文所述的卡匣用于进行免疫分析(例如，用于确定tPSA、iPSA、fPSA和/或hK2)，并且可选地使用银增强信号放大。在该免疫分析中，在分析区传递含有欲检测的血液指标的样品后，可在血液指标与相应结合配体之间发生结合。在使用之前可可选地储存在器件通道中的一种或多种试剂可随后流经此结合配对复合物。所储存的试剂中的一种可包括含有结合至欲检测的抗原的一种或多种金属胶体的溶液。例如，可使用金标记的抗体——抗PSA及抗hK2抗体——检测iPSA、fPSA、tPSA和/或hK2中的每一个。在另一实例中，可使用金标记的抗体(诸如，金标记的抗hK2抗体、金标记的抗PSA抗体和/或金标记的抗iPSA抗体)的混合物进行检测。这些试剂可(例如)在使用之前储存在卡匣中。金属胶体可提供用于在一个或多个分析区的表面上沉积诸如金属(例如，银)的不透明材料层的催化表面。金属层可通过使用两组分系统来形成：金属前驱体(例如，银盐的溶液)及还原剂(例如，氢醌、氯代氢醌、连苯三酚、米吐尔(metol)、4-胺基苯酚及菲尼酮(phenidone))，它们在使用之前可可选地储存在不同通道中。
当向系统施加正压差或负压差时，可将银盐和还原性溶液混合(例如在通道交叉点处混合)，且随后流经分析区。因此，若分析区中发生抗体-抗原结合，则由于存在与抗体-抗原复合物缔合的催化性金属胶体，故金属前驱体溶液流经该区可导致不透明层(诸如银层)形成。不透明层可包括干扰一个或多个波长的光的透射率的物质。在通道中形成的不透明层可用光学方法检测，例如，通过测量与不包括抗体或抗原的一部分区域相比穿过一部分分析区(例如，螺旋形通道区)的透光率减小。替代地，随着膜在分析区中形成，可通过测量透光率随时间的变化来获得信号。与不形成不透明层的技术相比，不透明层可增加分析灵敏性。另外，产生光信号(例如，吸光度、荧光、辉光或闪光型化学发光、电化学发光)、电信号(例如，由无电过程形成的金属结构的电阻或电导率)或磁信号(例如，磁性珠粒)的各种放大化学反应可用于检测器检测信号。
各种类型的流体可与本文所述的卡匣一起使用。如本文所述，流体可在第一次使用时引入卡匣中，和/或在第一次使用之前储存在卡匣内。流体包括液体，诸如，溶剂、溶液及悬浮液。流体还包括气体和气体混合物。当卡匣中含有多种流体时，可通过最好实质上不混溶于前两种流体中的每一种的另一流体将这些流体分开。例如，若通道含有两种不同水溶液，则第三流体的分离塞(separation plug)可实质上不混溶于两种水溶液中。当欲保持水溶液分离时，可用作隔离物的实质上不混溶流体可包括气体(诸如，空气或氮气)或与水性流体实质上不混溶的疏水性流体。还可基于流体与相邻流体的反应性选择流体。例如，诸如氮气的惰性气体可用于一些实施例中且可有助于保藏和/或稳定任何相邻流体。用于分离水溶液的实质上不混溶的液体的实例是全氟萘烷。还可基于其它因素选择隔离流体，包括隔离流体对相邻流体塞表面张力可具有的任何影响。优选的会是，使任何流体塞内的表面张力最大，以促进流体塞在不同环境条件(诸如，震动、冲击及温度变化)下保持单一连续单元形式。隔离流体对将供应流体的分析区也可呈惰性。例如，若分析区包括生物结合配体，则诸如空气或氮气的隔离流体对结合配体可具有很小的影响或无影响。使用气体(例如，空气)作为隔离流体也可在流体器件的通道内提供膨胀空间，以便器件中所含的液体将由于变化，诸如温度(包括，冷冻)或压力变动，而膨胀或收缩。
微流体样品分析仪可包括流体流动源(例如，压力控制系统)，该流体流动源可与通道706、707、722流体连接来对通道加压以使样品和/或其它试剂通过通道。具体地，流体流动源可被配置成使样品和/或试剂首先从大致U形的通道722移至第一通道706中。流体流动源还可用于使第二通道707中的试剂通过大致U形的通道722并且进入第一通道706中。在样品和试剂通过分析区709且被分析后，流体流动源540可被配置成使流体移至卡匣的吸收材料717中。在一个实施例中，流体流动源是真空系统。然而，应理解的是，可使用其它流体流动源，诸如阀、泵和/或其它组件。
如本文所述，在一些实施例中，真空源可用于驱动流体流动。真空源可包括泵，诸如电磁操作型隔膜泵。在其它实施例中，可经由使用其它类型的泵或流体流动源来驱动/控制流体流动。例如，在一个实施例中，可使用注射泵，通过向外拉注射器柱塞而形成真空。在其它实施例中，向卡匣的一个或多个入口施加正压力来提供流体流动源。
在一些实施例中，当在卡匣的入口和出口之间施加大致恒定的非零压降(即，ΔP)时，发生流体流动。在一组实施例中，当在卡匣的入口和出口之间施加大致恒定的非零压降(即，ΔP)时，进行整个分析。大致恒定的非零压降可(例如)通过在入口处施加正压力或在出口处施加减压(例如，真空)来实现。在一些情况下，当不发生流体流动时，大致恒定的非零压降主要通过毛细管力和/或不使用致动阀(例如，不改变卡匣流体路径通道的横截面积)来实现。在一些实施例中，在整个分析基本上在卡匣中进行时，大致恒定的非零压降可分别在例如分析区入口(其可连接至流体连接器)和分析区下游出口(例如液体围阻区的下游出口)之间存在。
在一个实施例中，真空源被配置成使通道加压至约-60kPa(约2/3大气压)。在另一实施例中，真空源被配置成使通道加压至约-30kPa。在某些实施例中，真空源被配置成使通道加压至例如-100kPa与-70kPa之间、-70kPa与-50kPa之间、-50kPa与-20kPa之间、或-20kPa与-1kPa之间。
在卡匣置于分析仪内之后，流体流动源可耦接至卡匣以确保液体密封连接。如上所述，卡匣可包括被配置成使通道706和通道707(若流体连接至706)与流体流动源耦接的端口。在一个实施例中，密封件或O形环置于端口周围且线性螺线管可置于O形环上方以便按压O形环且使O形环密封卡匣本体。例如，如图11A所例示的例示性实施例中所示，除端口719之外，可存在两个排气端口715和混合端口713。各端口与歧管之间的接口可以是独立的(例如歧管内可不存在流体连接)。
在一个实施例中，当启动流体流动源时，可对卡匣中的通道706、707加压(例如，至约-30kPa)，将通道内的流体(流体样品和试剂)驱向出口。在包括排气端口715和混合端口713的一个实施例中，首先可打开经由歧管连接至端口713的排气阀，这使得混合端口713下游的所有试剂向出口移动，但不使混合端口713上游的试剂移动。在关闭排气阀后，混合端口713上游的试剂向混合端口移动且随后移至出口。例如，流体可连续地储存于混合端口上游通道中，且在关闭沿着通道安置的排气阀后，流体可继续向通道出口流动。在一些情况下，流体可储存于各个相交通道中，并且在关闭排气阀后，流体将一起向交会点流动。这组实施例可用于(例如)在流体汇流时使流体可控制地混合。流体的传递时机和传递体积可(例如)通过排气阀致动的时机来控制。
有利的是，可操作排气阀而不使排气阀所操作的微流体通道横截面收缩，而使用现有技术的某些阀可发生收缩。该操作方式可有效防止阀渗漏。此外，由于可使用排气阀，因此本文所述的一些系统和方法不需要使用某些内阀，这些内阀可能因(例如)其费用高、制造复杂、易碎性、与混合气体和液体系统的兼容性有限、和/或在微流体系统中的不可靠性而有问题。
应理解的是，虽然描述排气阀，但其它类型的阀门机构可与本文所述的系统和方法一起使用。可与阀以可操作的方式关联的阀门机构的非限制性实例包括隔膜阀、球阀、闸阀、蝶形阀、球形阀、针形阀、夹管阀、提升阀或夹管阀。阀门机构可由任何合适的构件(包括螺线管、发动机)、通过手动、通过电子致动、或通过液压/气压来致动。
如前文所提及，卡匣中的所有液体(样品和试剂)可移入包括吸收材料717的液体围阻区中。在一个实施例中，吸收材料仅吸收液体，使得气体可经由出口流出卡匣。
多种确定(例如，测量、量化、检测及鉴定)技术可用于(例如)分析样品组分或与本文所述的微流体系统或卡匣相关联的其它组分或条件。确定技术可包括基于光学的技术，诸如光透射、光吸收、光散射、光反射以及视觉技术。确定技术还可包括发光技术，诸如光致发光(例如，荧光)、化学发光、生物发光和/或电化学发光。在其它实施例中，确定技术可测量电导率或电阻。因此，分析仪可被配置成包括这些和其它合适的检测系统。
不同光学检测技术提供用于确定反应(例如分析)结果的许多选择。在一些实施例中，透射率或吸光度的测量意谓光可在与从光源发射波长相同的波长下被检测。虽然光源可以是以单一波长发射的窄带光源，但由于多种不透明材料可有效阻断宽范围的波长，因此光源还可以是发射多种波长的宽光谱光源。在一些实施例中，系统可使用最少的光学设备(例如，简化的光学检测器)进行操作。例如，确定设备可不含光电倍增器，可不含波长选择器，诸如光栅、棱镜或滤光器，可不含引导或聚焦光的设备，诸如准直仪(columnator)，或可不含放大光学系统(例如，透镜)。消除或减少这些特征可使得设备不太昂贵、更稳固。
图12例示可置于分析仪外壳中的例示性光学系统800。如在此实施例中例示性示出，光学系统包括至少一个第一光源882和与该第一光源隔开的检测器884。第一光源882可被配置成，在卡匣插入分析仪中时，使光通过卡匣的第一分析区。第一检测器884可置于第一光源882对面，以便检测通过卡匣520的第一分析区的光的量。应理解的是，在其它实施例中，光源和检测器的数目可变化，因为本发明不受此限制。如上所述，卡匣520可包括多个分析区709，且卡匣520可置于分析仪内，使得各分析区与光源和相应检测器对准。在一些实施例中，光源包括可有助于将来自光源的光引向卡匣分析区内的特定区的光学孔。
在一个实施例中，光源为发光二极管(LED)或激光二极管。例如，可使用在654nm发射的InGaAlP红色半导体激光二极管。还可使用其它光源。光源可置于巢套(nest)或外壳内。巢套或外壳可包括可有助于校准光的窄孔或薄壁管。光源可置于卡匣被插入分析仪中的位置的上方，使得光源向下照射在卡匣顶面上。光源相对于卡匣的其它合适配置也是可能的。
应理解的是，光源的波长可变化，因为本发明不受此限制。例如，在一个实施例中，光源的波长是约670nm，而在另一实施例中，光源的波长是约650nm。应理解的是，在一个实施例中，各光源的波长可不同，使得卡匣的各分析区接收不同的光波长。然而，在其它实施例中，各光源的波长可相同，使得卡匣的各分析区接收相同的光波长。相同波长和不同波长的光源的组合也是可能的。
如所提及的，检测器884可与光源882隔开且位于光源882下方，以检测通过卡匣的光的量。在一个实施例中，一个或多个检测器是光检测器(例如，光电二极管)。在某些实施例中，光检测器可以是能够检测由光源发射的光的透射率的任何合适器件。一种类型的光检测器是光学集成电路(IC)，包括在700nm处具有峰值灵敏度的光电二极管、放大器及电压调节器。检测器可置于可包括窄孔或薄壁管的巢套或外壳内，以确保检测器884测量仅来自分析区709中心的光。若光源经脉冲调制，则光检测器可包括滤光器，以去除不具所选频率的光的影响。当同时检测多个信号和相邻信号时，每个分析区(例如，检测区)所用的光源可以以与其相邻光源的频率显著不同的频率进行调制。在此配置中，各检测器可被配置成(例如，使用软件)选择其属性光源，从而避免干涉光形成相邻光对。
本申请人已认识到透过卡匣分析区的光的量不仅可用于确定与样品有关的信息，而且可用于确定与在卡匣的流体系统中存在的特定过程有关的信息(例如，试剂混合、流动速率等)。在一些情况下，穿过区的光的测量值可用作反馈，以控制系统中的流体流动。在某些实施例中，可确定卡匣操作中的质量控制或异常。例如，自分析区反馈至控制系统可用于确定微流体系统中已发生的异常，并且控制系统可将信号发送至一个或多个组件，以使系统全部或部分关闭。因此，可使用本文所述的系统和方法控制微流体系统中进行的过程的质量。
应认识到，澄清液体(诸如，水)可允许来自光源882的大量光透射穿过分析区709并且到达检测器884。与澄清液体存在时相比，分析区709内的空气可导致更少的光透射穿过分析区709，这是因为更多光会在通道内散射。当血液样品处于分析区709中时，由于血细胞使光散射并且还由于光吸收，因此明显更少的光量穿过以到达检测器884。在一个实施例中，银与结合至分析区内的表面的样品组分缔合，且随着银在分析区内的累积，透射穿过分析区709的光愈来愈少。
认识到，测量在各检测器884检测的光的量使得用户可在特定时间点确定特定分析区709中存在何种试剂。还认识到，通过测量使用各检测器884检测的光的量，可测量各分析区709中所沉积的银的量。此量可对应于在反应期间捕捉的分析物的量，从而可测量样品中分析物的浓度。
如上所述，本申请人已认识到，出于多种质量控制原因，可使用光学系统880。首先，样品到达分析区所花费的时间可用于确定系统是否存在渗漏或堵塞，其中光学系统检测通过分析区的光。同样，当预期样品具有某一体积(例如，约10微升)时，存在与样品通过通道和分析区相关联的预期流动时间。若样品超出预期流动时间范围，则可表示进行分析的样品不足和/或错误类型的样品装入分析仪中。另外，可基于样品类型(例如，血清、血液、尿液等)确定结果的预期范围，且若样品在预期范围之外，则可能是错误的指示。
在一个实施例中，分析仪包括置于外壳内的温度调节系统，该温度调节系统可被配置成调节分析仪内的温度。对于特定样品分析，样品可能需要保持在特定温度范围内。例如，在一个实施例中，需要使分析仪内的温度维持在约37℃。因此，在一个实施例中，温度调节系统包括被配置成加热卡匣的加热器。在一个实施例中，加热器为电阻加热器，其可置于分析仪中卡匣所处位置的底面上。在一个实施例中，温度调节系统还包括热敏电阻以测量卡匣的温度，并且可提供控制电路以控制温度。
在一个实施例中，如果需要的话，分析仪内空气的被动流动可用于冷却分析仪内的空气。可可选地在分析仪中提供风扇来降低分析仪内的温度。在一些实施例中，温度调节系统可包括分析仪内的帕尔帖(Peltier)热电加热器和/或冷却器。
在某些实施例中，使用包括一个或多个识别符的识别系统并且该识别系统关联于与卡匣和/或分析仪相关联的一种或多种组分或材料。如下文较详细地描述的，“识别符”本身可被“编码有”与组分(包括识别符)有关的信息(即，诸如使用信息携带、储存、产生或输送设备诸如射频识别(RFID)标签或条形码携带或含有信息)，或可以本身未编码有与组分有关的信息，而是可仅与(例如)计算机或计算机可读介质上的数据库中所含的信息(例如，有关用户和/或欲分析样品的信息)相关联。在后一情形中，对这样的识别符的检测可触发从数据库检索和使用相关信息。
“编码有”与组分有关的信息的识别符不一定需要编码有与组分关于的整套信息编码。例如，在某些实施例中，识别符可编码有仅足以实现对卡匣的唯一识别的信息编码(例如，关于序列号、零件号等)，而关于卡匣的其它信息(例如，类型、用途(例如，分析类型)、所有权、地点、位置、连接性、内容等)可远程储存且仅与识别符相关联。
“与卡匣、材料或组件等有关的信息”或“与卡匣、材料或组件等相关联的信息”是与卡匣、材料或组件的识别、位置或地点、或卡匣、材料或组件的内容的识别、位置或地点有关的信息，且可另外包括与卡匣、材料、组件或内容的性质、状态或组成有关的信息。“与卡匣、材料或组件或其内容有关”的信息或“与卡匣、材料或组件或其内容相关联的信息”可包括识别卡匣、材料或组件或其内容并且使卡匣、材料、组件或其内容与其它相区别的信息。例如，“与卡匣、材料或组件或其内容有关的信息”或“与卡匣、材料或组件或其内容相关联的信息”可指表明以下内容的信息：卡匣、材料或组件或其内容的类型或实质、其所安置或将安置在何处、其如何或应如何放置、卡匣、材料或组件或其内容的功能或目的、卡匣、材料或组件或其内容如何与系统的其它组件连接、卡匣、材料或组件或其内容的批号、产地、校正信息、失效期、目的地、制造商或所有权、卡匣中所进行的分析的类型、有关是否已使用/分析卡匣的信息等。
可在本发明的情形中使用的识别符的非限制性实例包括射频识别(RFID，radio frequency identification)标签、条形码、序列号、颜色卷标、荧光或光学卷标(例如，使用量子点)、化合物、无线卷标、磁性卷标。
在一个实施例中，识别读取器是被配置成读取与卡匣相关联的RFID识别符的RFID读取器。例如，在一个实施例中，分析仪包括被配置成从插入分析仪中的卡匣读取信息的RFID模块和天线。在另一实施例中，识别读取器是被配置成读取与卡匣相关联的条形码的条形码读取器。在卡匣插入分析仪中后，识别读取器可从卡匣读取信息。卡匣上的识别符可包括一种或多种类型的信息，诸如，卡匣类型、欲进行的分析的类型、批号、有关是否已使用/分析卡匣的信息、以及本文所述的其它信息。读取器还可被配置成读取由一群卡匣提供的信息，诸如一盒卡匣中的信息，诸如(但不限于)校正信息、失效期以及该批次特有的任何其它信息。可可选地向用户显示所识别的信息，例如以确认正确的卡匣和/或所进行分析的类型。
在一些情况下，识别读取器可经由通信路径与控制系统集成。识别读取器与控制系统之间的通信可沿着硬布线网络发生或可无线传输。在一个实施例中，控制系统可被编程，以识别特定识别符(例如，与关于卡匣类型、制造商、欲进行的分析等信息相关联的卡匣的特定识别符)，表明卡匣宜连接或插入特定类型的分析仪内。
在一个实施例中，数据库中含有与预先确定或被编程的信息相关联的卡匣的识别符，该数据库关于系统或卡匣用于特定目的、用户或产物、或特定反应条件、样品类型、试剂、用户等。若检测到不正确的匹配或识别符已无效，则可中断过程或使系统不可操作直至已通知用户或被用户确认。
在一些实施例中，来自识别符或与识别符相关联的信息可储存于(例如)计算机内存中或计算机可读介质上，用于将来参考和保存记录的目的。例如，某些控制系统可采用来自识别符或与识别符相关的信息，以识别哪个组件(例如，卡匣)或卡匣类型在具体分析中被使用、日期、时间及使用持续时间、使用条件等。可使用该信息，例如以确定分析仪的一个或多个组件是否应清洁或置换。可选地，控制系统或任何其它合适的系统能够根据所收集的信息(包括通过识别符编码或与识别符相关联的信息)产生报告，该报告可用于提供符合监管标准的证明或质量控制的验证。
还可使用识别符编码或与识别符相关联的信息，例如以确定与识别符相关联的组件(例如，卡匣)是否是真实或伪造的。在一些实施例中，确定处存在伪造组件导致系统闭锁。在一个实例中，识别符可包含唯一识别码。在此实例中，若检测到外来或不匹配的识别码(或无识别码)，则过程控制软件或分析仪将不允许系统启动(例如，可使系统失能)。
在某些实施例中，根据识别符获得或与识别符相关联的信息可用于验证购买卡匣和/或分析仪的消费者或进行生物、化学或药物制程的人的身分。在一些情况下，根据识别符获得的或者与识别符相关联的信息用作收集数据以便系统故障检修的过程的一部分。识别符还可包含以下信息或与以下信息相关联，诸如批次历史、装配过程以及仪器配置图(P和ID)、故障检修历史等。在一些情况下，系统故障检修可经由远程访问或包括使用诊断软件来实现。
在一个实施例中，分析仪包括用户接口，用户接口可置于外壳内且被配置成便用户将信息输入至样品分析仪中。在一个实施例中，用户接口是触控屏幕。
触控屏幕可通过分析仪的操作、为分析仪的用户提供文本和/或图形指令来指导用户。触控屏幕用户接口可(例如)指导用户将卡匣插入分析仪中。随后可指导用户将患者姓名或其它患者识别源/编号输入至分析仪中(例如，年龄、DRE检查结果等)。应理解的是，可将患者信息(诸如，姓名、出生日期和/或患者ID号)输入触控屏幕用户接口中，以识别患者。触控屏幕可指示完成样品分析所剩余时间的量。触控屏幕用户接口可随后示出样品分析的结果以及患者姓名或其它识别信息。
在另一实施例中，用户界面可以以不同方式配置，诸如使用LCD显示器及单按钮滚动菜单。在另一实施例中，用户接口可仅包括启动按钮以启用分析仪。在其它实施例中，分开的独立设备(诸如，智能型手机或移动计算机)的用户接口可用于与分析仪接口。
上述分析仪可以以多种方式使用以处理并分析在分析仪内放置的样品。在一个特定实施例中，在被配置成与卡匣连接的机械组件指示卡匣正确装载在分析仪中后，识别读取器读取并且识别与卡匣相关联的信息。分析仪可被配置成将信息与控制系统中所储存的数据相比较，以确保其具有此特定样品的校正信息。在分析仪不具有适当校正信息的情况下，分析仪可向用户输出请求，以上传所需的特定信息。分析仪还可被配置成审查与卡匣相关联的失效期信息，并且若失效期已过，则取消分析。
在一个实施例中，在分析仪已确定卡匣可被分析后，流体流动源(诸如，真空歧管)可被配置成接触卡匣，以确保真空端口和排气端口周围气密密封。在一个实施例中，光学系统可采用初始测量以获得参考读数。在光源启用和停用的两种情况下均可采用这种参考读数。
为了开始移动样品，可启用真空系统，这会迅速改变一个或多个通道内的压力(例如，减小至约-30kPa)。通道内压力的这种减小可驱使样品进入通道且穿过分析区709A-709D中的每一个(参见图10)。在样品到达最终分析区709D后，样品可继续流入液体围阻区717中。
在一组特定实施例中，微流体样品分析仪用于测量血液样品中iPSA、fPSA、tPSA和/或hK2的含量。在一些实施例中，可利用三个、四个、五个、六个或六个以上分析区(例如，分析区709A-709D)分析样品。例如，在第一分析区中，可使用阻断蛋白(诸如，牛血清白蛋白)阻断通道壁，使得血液样品中很少或无蛋白质附着于分析区壁(除了或许可洗去的一些非特异性结合之外)。此第一分析区可充当阴性对照。
在第二分析区中，通道壁可涂有预先确定的大量前列腺特异性抗原(PSA)，以便充当高级或阳性对照。随着血液样品通过第二分析区，血液中很少或无PSA蛋白可结合于通道壁。样品中金共轭的检测抗体可从流体连接管722内部溶解或可从任何其它合适的地点流出。这些抗体仍可能不与样品中的PSA结合，且因此其可能结合于通道壁上的PSA，以充当高级或阳性对照。
在第三分析区中，通道壁可涂有iPSA的捕捉抗体(例如，抗iPSA抗体)，该捕捉抗体可结合于PSA蛋白上与金共轭的信号抗体不同的抗原决定基。随着血液样品流经第三分析区，血液样品中的iPSA蛋白可以以与血液中这些蛋白质的浓度成比例的方式结合于抗iPSA抗体。
在第四分析区中，通道壁可涂有fPSA的捕捉抗体(例如，抗fPSA抗体)，该捕捉抗体可结合于PSA蛋白上与金共轭的信号抗体不同的抗原决定基。随着血液样品流经第四分析区，血液样品中的fPSA蛋白可以以与血液中这些蛋白质的浓度成比例的方式结合于抗fPSA抗体。
在第五分析区中，通道壁可涂有tPSA的捕捉抗体(例如，抗tPSA抗体)，该捕捉抗体可结合于PSA蛋白上与金共轭的信号抗体不同的抗原决定基。随着血液样品流经第五分析区，血液样品中的tPSA蛋白可以以与血液中这些蛋白质的浓度成比例的方式结合于抗tPSA抗体。
可选地，在第六分析区中，通道壁可涂有hK2的捕捉抗体(例如，抗hK2抗体)，该捕捉抗体可结合于蛋白质上与金共轭的信号抗体不同的抗原决定基。随着血液样品流经第六分析区，血液样品中的hK2蛋白可以以与血液中这些蛋白质的浓度成比例的方式结合于抗hK2抗体。
抗PSA和抗hK2的检测抗体(诸如金标记的抗体)可用于检测iPSA、fPSA、tPSA和/或hK2中的每一个。然而，在其它实施例中，金标记的抗体的混合物(诸如，金标记的抗hK2抗体、金标记的抗PSA抗体和/或金标记的抗iPSA抗体)可用于检测。在一些实施例中，样品中金共轭的检测抗体可从流体连接管722内部溶解或可从任何其它合适的地点流出。
在一些情况下，分析区的测量值可不仅用于确定样品中分析物的浓度，而且还用作对照。例如，可在扩增早期确立阈值测量值。高于此值(或低于此值)的测量值可表示分析物浓度在分析所需范围之外。此技术可用于识别例如在分析期间是否发生高剂量钩状效应(High Dose HookEffect)，即，此时极高浓度分析物得出人为较低读数。
在其它实施例中，可提供许多不同分析区，并且分析可可选地包括多于一个的实际测试样品的分析区。其它分析区可用于测量其它分析物，以使得系统可使用单个样品同时进行多路分析。
在一个特定实施例中，10微升血液样品流经四个分析区花费约八分钟。当通道内的压力为约-30kPa时，可推测此分析开始。在此期间，光学系统测量每一分析区的光透射率，且在一个实施例中，此数据可每隔约0.1秒传输至控制系统。使用参考值，可使用下式换算这些测量值：
透射率＝(l-ld)/(lr-ld)  (1)
其中：
l＝在给定时间点透射光穿过分析区的强度
ld＝在光源关闭时，透射光穿过分析区的强度
lr＝参考强度(即，在启用光源时或在分析开始之前通道中仅为空气时，分析区的透射光强度)
及
光密度＝-log(透射率)  (2)
因此，使用这些式可计算分析区的光密度。
图13是根据一个实施例的例示控制系统550(参见图12)可如何与多种不同组件以可操作的方式相关联的方块图900。本文所述的控制系统可以使用处理器以许多方式实施，诸如使用专用硬件或固件，该处理器使用微码或软件被编程以执行上文列举的功能或上述的任何合适组合。控制系统可控制单个分析(例如，生物、生物化学或化学反应)或多个(分开的或互相联系的)分析的一个或多个操作。例如，控制系统可置于分析仪外壳内且可被配置成与识别读取器、用户接口、流体流动源、光学系统和/或温度调节系统通信以分析卡匣中的样品。
在一个实施例中，控制系统包括至少两个处理器，包括控制并且监测与卡匣直接连接的所有子系统的实时处理器。在一个实施例中，在特定时间间隔(例如，每隔0.1秒)下，此处理器与更高级的第二处理器通信并且指导分析仪操作(例如，确定何时开始分析样品并且解译结果)，该更高级的第二处理器经由用户接口和/或通信子系统(在下面描述)与用户通信。在一个实施例中，这两个处理器之间经由串行通信总线进行通信。应理解的是，在另一实施例中，分析仪可仅包括一个处理器或两个以上处理器，因为本发明不受此限制。
在一个实施例中，分析仪能够与外部设备连接并且可(例如)包括与一个或多个外部通信单元连接的端口。外部通信可(例如)经由USB通信来实现。例如，如图13中所示，分析仪可将样品分析结果输出至USB打印机901或计算机902。另外，由实时处理器产生的数据流可输出至计算机或USB记忆条904。在一些实施例中，计算机还可通过USB连接直接控制分析仪。另外，其它类型的通信选则是可用的，因为本发明在这方面不受限制。例如，以太网络、蓝牙和/或WI-FI与分析仪的通信可经由处理器建立。
可使用计算机实施的控制系统实施本文所述的计算方法、步骤、仿真、算法、系统及系统组件，诸如下述计算机实施的系统的各种实施例。本文所述的方法、步骤、系统及系统组件在其实施中不受限于本文所述的任何特定计算机系统，因为可以使用许多其它不同机器。
计算机实施的控制系统可以是样品分析仪的一部分或与样品分析仪以可操作的方式相关联，并且在一些实施例中，如上所述，被配置成和/或被编程，以控制并调节样品分析仪的操作参数以及分析并且计算值。在一些实施例中，计算机实施的控制系统可发送并且接收参考信号，以设置和/或控制样品分析仪和可选地存在的其它系统装置的操作参数。在其它实施例中，计算机实施的系统可与样品分析仪分开和/或定位于样品分析仪远处，且可被配置成经由间接和/或便携式装置，诸如经由便携式电子数据储存设备(诸如，磁盘)，或经由通过计算机网络(诸如，因特网或本地内部网络)通信，从一个或多个远程样品分析仪装置接收数据。
如下文更详细地描述的，计算机实施的控制系统可包括若干已知组件和电路，包括处理单元(即，处理器)、存储系统、输入输出设备和接口(例如，互连机构)以及其它组件，诸如传输电路(例如，一条或多条总线)、视频和音频数据输入/输出(I/O)子系统、专用硬件以及其它组件和电路。另外，计算机系统可为多处理器计算机系统或可包括经计算机网络连接的多个计算机。
计算机实施的控制系统可包括处理器，例如市售处理器，诸如可购自Intel的x86、Celeron及Pentium系列处理器、来自AMD及Cyrix的类似设备、可购自Motorola的680X0系列微处理器、来自IBM的PowerPC微处理器以及ARM处理器中的一个。许多其它处理器是可用的，且计算机系统不限于特定处理器。
处理器通常执行称为操作系统的程序，操作系统实例有WindowsNT、Windows95或98、Windows 7、Windows 8、UNIX、Linux、DOS、VMS、MacOS及OSX以及iOS，操作系统控制其它计算机程序的执行且提供调度、排除故障、输入/输出控制、报告(accounting)、编译、储存分配、数据管理及存储管理、通信控制以及相关服务。处理器和操作系统一起限定以高级程序设计语言编写的应用程序的计算机平台。计算机实施的控制系统不限于特定计算机平台。
计算机实施的控制系统可包括存储器系统，存储器系统通常包括计算机可读取并可写入的非易失性记录介质，其实例有磁盘、光盘、闪存及磁带。该记录介质可以是可移动的，例如软盘、读/写CD或记忆条，或者可以是永久的，例如硬盘驱动器。
该记录介质通常以二进制形式(即，翻译为1和0的序列的形式)储存信号。盘(例如，磁盘或光盘)具有许多轨道，在轨道上可通常以二进制形式(即，翻译为1及0的序列的形式)储存这些信号。这些信号可定义欲由微处理器执行的软件程序(例如，应用程序)或欲由应用程序处理的信息。
计算机实施的控制系统的存储器系统还可包括集成电路内存元件，其通常是易失性随机存取存储器，诸如动态随机存储器(DRAM，dynamicrandom access memory)或静态存储器(SRAM，static memory)。在操作中，处理器通常使从非易失性记录介质读取的程序和数据进入集成电路内存元件中，这通常使得处理器存取程序指令和数据通常比非易失性记录介质更快。
处理器一般根据程序指令操控集成电路内存元件内的数据，且接着在处理完成后，将所操控的数据拷贝至非易失性记录介质。已知有多种机构用于管理非易失性记录介质与集成电路内存元件之间的数据输送，且与图13有关的实施上述方法、步骤、系统以及系统元件的计算机实施的控制系统并不局限于此。计算机实施的控制系统不限于特定存储器系统。
上述这种存储器系统的至少一部分可用于储存上述一个或多个数据结构(例如，查找表)或方程式。例如，非易失性记录介质的至少一部分可储存包括一种或多种这些数据结构的数据库的至少一部分。这种数据库可为多种类型数据库中的任一个，例如文件系统包括数据被组织成由定界符分隔的数据单元的一个或多个平坦文件数据结构、数据被组织成储存于表中的数据单元的关系数据库、数据被组织成作为对象储存的数据单元的对象导向数据库、另一类型的数据库或其任何组合。
计算机实施的控制系统可包括视频和音频数据I/O子系统。子系统的音频部分可包括模拟/数字(A/D)转换器，该转换器接收模拟音频信息且将其转换成数字信息。可使用已知压缩系统压缩数字信息以储存于硬盘上以供在其他时间使用。I/O子系统的典型视频部分可包括视频图像压缩器/解压缩器，其中的许多是本领域中已知的。该压缩器/解压缩器将模拟视频信息转换成经压缩的数字信息，且反之亦然。经压缩的数字信息可储存在硬盘上以供在以后的时间使用。
计算机实施的控制系统可包括一个或多个输出设备。输出设备实例包括阴极射线管(CRT，cathode ray tube)显示器、液晶显示器(LCD，liquidcrystal display)及其它视频输出设备、打印机、通信设备(诸如，调制解调器或网络接口)、储存设备(诸如，盘或磁带)及音频输出设备(诸如，扬声器)。
计算机实施的控制系统还可包括一个或多个输入设备。输入设备实例包括键盘、小键盘、追踪球、鼠标、笔和输入板、诸如上述通信设备以及数据输入设备(诸如，音频和视频摄取设备和传感器)。计算机实施的控制系统不限于本文所述的特定输入或输出设备。
应理解的是，一种或多种任何类型的计算机实施的控制系统可用于实施本文所述的各种实施例。本发明的方面可在软件、硬件或固件或其任何组合中实施。计算机实施的控制系统可包括经专门编程的专用硬件，例如专用集成电路(ASIC，appliacation-specific integrated circuit)。该专用硬件可被配置成作为上述计算机实施的控制系统的一部分或作为独立组件实施上述一种或多种方法、步骤、仿真、算法、系统及系统组件。
计算机实施的控制系统及其组件可使用一种或多种合适计算机程序设计语言的任一个来编程。这些语言可包括过程程序设计语言，例如C、Pascal、Fortran及BASIC；对象导向式语言，例如C++、Java及Eiffel；及其它语言，诸如脚本语言或甚至汇编语言。
该方法、步骤、仿真、算法、系统及系统组件可使用多种合适的程序设计语言中的任一种来实施，包括可由这种计算机系统执行的过程程序设计语言、对象导向式语言、其它语言及其组合。这些方法、步骤、仿真、算法、系统及系统组件可作为计算机程序的模块来实施或可作为单独的计算机程序来分别实施。这些模块和程序可在单独的计算机上执行。
这种方法、步骤、仿真、算法、系统及系统组件可分别地或组合地实施为切实现为在计算机可读介质(例如，非易失性记录介质、集成电路内存元件或其组合)上的计算机可读信号的计算机程序产品。对于这种方法、步骤、仿真、算法、系统或系统组件中的每一个，这种计算机程序产品可包含在计算机可读介质上切实体现的定义指令的计算机可读信号作为例如一种或多种程序的一部分，由于由计算机执行，故这些计算机可读信号指示计算机执行方法、步骤、仿真、算法、系统或系统组件。
应理解的是，可形成具有一个或多个上述特征的各种实施例。上述方面和特征可以任何合适的组合来使用，因为本发明在这方面不受限制。还应理解的是，附图例示了可并入各种实施例的各种组件和特征。为了简化，一些附图可例示一种以上可选特征或组件。然而，本发明不限于附图中所公开的特定实施例。应认识到，本发明涵盖可包括任一图形中所例示的仅一部分组件的实施例，和/或还可涵盖将多个不同图形中所例示的组件组合的实施例。
其它优选实施例
应理解，本发明的方法可以以各种实施例的形式并入，本文中仅公开其中几个。对本领域的技术人员很明显的是，存在其它实施例且不悖离本发明的精神。因此，所述实施例是例示性的并且不应视为是限制性的。
实例
实例1
研究
已使用统计模型执行了总共七项单独的研究。这些研究包含总共7,647名PSA升高的男性，其中2,270名患有癌症，其中五项研究构成外部验证。另外，这些研究经系统地设计，以覆盖各种各样的临床情形。或许最重要的是，一项研究包括自然历史方法。由于活组织检查结果为替代终点(surrogate endpoint)——关键并非男性是否患有前列腺癌，而是其是否处于将影响其生活的前列腺癌风险中，理想的研究应从患者采血，接着在不存在进一步筛查的情况下追踪患者几年以确定前列腺癌结果。我们已非常幸运地得以进行该研究[Vickers,A.J.,等人,Cancer EpidemiolBiomarkers Prey,2011.20(2):p.255-61]。
马尔默饮食(Diet)和癌症群组是识别癌症死亡率饮食风险因素的基于大群体的研究的一部分，其中11,063名在瑞典马尔默市(Sweden)生活且出生于1923年至1945年间的男性提供EDTA抗凝结血液样品1991-1996。经由瑞典癌症登记处查证结果。根据2008年分析的存档血液样品获得指标值，这些血液样品先前已验证为从所储存的血液获得精确激肽释放酶测量值。[Ulmert,D.,等人,Clin.Chem.,2006.52(2):第235-9页]。PSA测试等级极低，几乎所有个案均进行临床诊断。因此，该研究追踪PSA升高的男性的前列腺癌“自然史”。在792名具有3ng/mlPSA基线的男性中，474名男性随后在11年的中位追踪中经诊断患有前列腺癌。就预测任何癌症和晚期癌症(T3或T4期、或转移性)(确切而言，那些癌症很可能致死)而言，四种激肽释放酶群组统计模型的预测性辨别明显高于PSA。如先前研究中所发现，根据模型，约50％男性具有小于20％的前列腺癌风险。我们根据模型估计每1000名PSA升高的男性仅13名男性的风险<20％，然而在五年内诊断出患有癌症；仅1名男性在诊断时患有晚期癌症。
马尔默群组证明我们的预测模型的若干重要特征。第一，其构成外部验证。第二，其示出，该模型预测临床上诊断出的癌症，根据定义不构成过度诊断。第三，研究表明，模型遗漏的癌症是被视为过度诊断的那些癌症：我们的活组织检查研究数据表明该群组归类为低风险：每1000名男性中约60名男性患有活组织检查可检测的癌症；马尔默群组数据表明其中不到1/4在5年追踪后将变得临床上显而易见。第四，其证明，该模型非常强有力地预测很可能缩短男性生命的侵袭性癌症的种类。最后，数据表明临床使用模型不会在延迟诊断方面导致重要的危害，因为根据模型每1000名男性中仅1名男性具有低前列腺癌风险，但随后诊断出患有晚期癌症。表2中给出关于我们的模型的我们的研究的概述。
简言的，我们的初步研究可概述如下：
1.血液中的多种激肽释放酶形式(总PSA、游离PSA、完整PSA及hK2)可预测总PSA升高的男性的前列腺活组织检查结果。
2.使用单个训练集(training set)构建基于四种激肽释放酶的统计预测模型。
3.这将新指标的信息与临床检查结合，以给出预测的癌症几率。
4.在构成外部验证的五项单独研究中，研究组(panel)已涉及总计逾7,500名男性，经诊断具有将近2250名癌症患者。
5.该模型对前列腺癌具有高辨别率，比只基于标准预测因子(总PSA、年龄及直肠指检)的统计模型，具有高得多的AUC。
6.根据判定分析，与替代性策略(诸如，对所有男性进行活组织检查)相比，使用四种激肽释放酶统计预测模型确定转诊为前列腺活组织检查将改良临床结果。
7.该模型在以下不同临床配置范围内具有价值：有和无先前筛查；有和无先前活组织检查；在转诊为活组织检查之前有和无临床检查。
表2.研究概述
*在诊断时为T3/T4或转移性
8.对未经筛查的纵向追踪的男性存档血液应用模型证明PSA升高但根据统计模型处于低风险的男性在随后5至10年极不可能患上侵袭性癌症。相反地，临床上诊断出的侵袭性癌症常见于根据该模型具有高风险的男性中。
用于此实例的说明性模型：
年龄：录入岁数
tPSA：录入总PSA(ng/ml)
fPSA：录入游离PSA(ng/ml)
iPSA：录入完整PSA(ng/ml)
hK2：录入hK2(ng/ml)
若tPSA≥25，则使用：L＝0.0733628×tPSA-1.377984
前列腺癌风险＝exp(L)/[1+exp(L)]
若tPSA<25，则使用以下两个方程式中的一个，一个并入临床信息且另一个不并入临床信息：
三次样条变量确定如下：
Spline1_tPSA
＝-(162-4.4503)/(162-3)x(tPSA-3)^3+max(tPSA-4.4503,0)^3
Spline2_tPSA
＝-(162-6.4406)/(162-3)x(tPSA-3)^3+max(tPSA-6.4406,0)^3
若fPSA<11.8，则Spline1_fPSA
＝-(11.8-0.84)/(11.8-0.25)x(fPSA-0.25)^3+max(fPSA-0.84,0)^3
若fPSA>11.8，则Splinel_fPSA
＝(11.8-0.84)x(0.84—0.25)x(11.8+0.84+0.25-3x fPSA)
若fPSA<11.8，则Spline2_fPSA
＝-(11.8-1.29)/(11.8-0.25)x(fPSA-0.25)^3+max(fPSA-1.29,0)^3
若fPSA>11.8，则Spline2_fPSA
＝(11.8-1.29)x(1.29-0.25)x(11.8+1.29+0.25-3x fPSA)
对于实验室模型：
定义如下：
xl＝0.0846726x tPSA+-.0211959x Spline1_tPSA+.0092731xSpline2_tPSA
x2＝-3.717517x fPSA-0.6000171x Spline1_fPSA+0.275367xSpline2_fPSA
x3＝3.968052x iPSA
x4＝4.508231x hK2
则：
L＝-1.735529+0.0172287×年龄+x1+x2+x3+x4
前列腺癌风险＝exp(L)/[1+exp(L)]
在无任何临床信息时，这给出了前列腺癌风险。我们假设，若此风险较高，则临床医师将向患者提出临床检查和直肠指检。接着，在DRE编码为0或1的情况下，运行以下模型两次，以分别根据DRE是正常或是异常给出风险。
定义如下：
xl＝0.0637121x tPSA-0.0199247x Spline1_PSA+0.0087081xSpline2_tPSA
x2＝-3.460508x fPSA-0.4361686x Spline1_fPSA+0.1801519xSpline2_fPSA
x3＝4.014925x iPSA
x4＝3.523849x hK2
若DRE呈阳性，则风险为：
L＝-1.373544+0.9661025+0.0070077×年龄+xl+x2+x3+x4
对于DRE阴性：
L＝-1.373544+0.0070077×年龄+x1+x2+x3+x4
确定风险为：
前列腺癌风险＝exp(L)/[1+exp(L)]
关于在校准：
在校准可用于先前活组织检查呈阴性的男性，但再校准还可用于事件率与(先前未筛查的)鹿特丹群组中所观测的事件率(29％)显著不同的其它情况。
定义如下：
胜率_癌症＝Pr(癌症)/(1-(Pr(癌症))
胜率_预测＝预测的癌症风险/(1-预测的癌症风险)，则：
贝氏_因子＝胜率_癌症/胜率_预测
y_adj＝y+log(贝氏因子)
再校准的前列腺癌风险＝exp(y_adj)/[1+exp(y_adj)
实例2(预示性)
这是预示性实例，描述使用卡匣和分析仪进行分析，以通过将银无电沉积于与样品缔合的金粒子上来检测样品中的iPSA、fPSA、tPSA及hK2。图14包括此实例中所用卡匣的微流体系统1500的示意图。该卡匣具有与图7中所示的卡匣520类似的形状。
微流体系统包括分析区1510A-1510F、废料围阻区1512及出口1514。分析区包括50微米深、120微米宽并且总长175mm的微流体通道。微流体系统还包括微流体通道1516和通道分支1518和1520(分别具有入口1519和1521)。通道分支1518和1520为350微米深并且500微米宽。通道1516由子通道1515形成，子通道为350微米深并且500微米宽，位于卡匣的交错面，由直径约500微米的通孔1517连接。虽然图14示出试剂储存于卡匣的单个面上，但在其它实施例中，试剂储存于卡匣的两面上。通道1516总长390mm，且分支1518和1520均为360mm长。在密封通道之前，使抗PSA和抗hK2捕获抗体附着于分析区1510和1511区段中的微流体系统表面，如下文更详细地描述的。
在第一次使用前，微流体系统装载有在卡匣中储存的液体试剂。使用吸管将一连串7个洗涤塞(wash plug)1523-1529(水或缓冲液，各约2微升)装载至使用通孔的通道1516的子通道1515中。每一洗涤塞由空气塞隔开。使用吸管将含有银盐溶液的流体1528经由端口1519装载至分支通道中。将含有还原性溶液的流体1530经由端口1521装载至分支通道1520中。所示的每一液体由空气塞与另一液体隔开。端口1514、1519、1521、1536、1539及1540由可易于移除或刺穿的胶带密封。照此，使液体在第一次使用之前储存于微流体系统中。
在第一次使用时，用户剥落覆盖端口开口的胶带而将端口1514、1519、1521、1536、1539及1540开启。将含有用胶体金标记的冻干的抗PSA和抗hK2抗体并且添加10微升样品血液(1522)的管1544连接至端口1539和1540。该管为具有图7所示的形状和配置的流体连接器的一部分。其在分析区1510与通道1516之间形成流体连接，否则分析区1510与通道1516在第一次使用之前未连接且彼此未流体连通。
将包括微流体系统1500的卡匣插入分析仪的开口中。分析仪的外壳包括置于外壳内且被配置成与卡匣上的凸轮表面啮合的臂。该臂至少部分延伸至外壳的开口中，因此当卡匣插入开口中时，从开口推开该臂至第二位置，使得卡匣进入开口。在臂与卡匣向内凸轮的表面啮合后，将卡匣安置且保持在分析仪的外壳内，且弹簧的偏移防止卡匣从分析仪中滑出。分析仪通过位置传感器感测卡匣的插入。
置于分析仪外壳内的识别读取器(RFID读取器)用于读取卡匣上包括批次识别信息的RFID卷标。分析仪使用此识别符与分析仪中所储存的批次信息(例如，校正信息、卡匣的失效期、对卡匣是新的的验证及卡匣中欲进行的分析的类型)匹配。提示用户使用触控屏幕将有关患者(从该患者获取样品)的信息输入分析仪中。在用户验证有关卡匣的信息后，控制系统开始分析。
控制系统包括进行分析的编程指令。为了开始分析，发送信号至控制真空系统的电子设备，真空系统是分析仪的一部分并且用于提供流体流动。由螺线管将具有O形环的歧管压向卡匣表面。歧管上的一个端口(通过O形环)密封卡匣的微流体系统的端口1536。歧管上的这个端口通过管连接至对大气开放的简单电磁阀。歧管上的另一真空端口(通过O形环)密封卡匣的微流体系统的端口1514。约-30kPa的真空施加于端口1514。在整个分析中，包括位于端口1540与1514之间的分析区1510的通道具有约-30kPa的大致恒定非零压降。样品1522沿箭头538方向流动至分析区1510A-1510H中的每一个中。如下文更详细地描述的，随着流体流经分析区，样品1522中的PSA和hK2蛋白被固定于分析区壁上的抗PSA抗体和抗hK2抗体捕捉。样品花费约7-8分钟通过分析区，随后剩余样品被截获在废料围阻区1512中。
开始分析还涉及控制系统发送信号至光学检测器以开始检测，光学检测器邻近分析区1510中的每一个进行安置。与分析区相关联的每一检测器记录光穿过分析区通道的透射率。随着样品通过每一分析区，产生波峰。由检测器测量的波峰(和波谷)是(或转化为)发送至控制系统的信号，控制系统将测量信号与预编程至控制系统中的参考信号或值相比较。控制系统包括预编程的指令表，以至少部分基于信号/值的比较向微流体系统提供反馈。
在图14的设备1500的第一分析区1510-A中，此分析区的通道壁在第一次使用之前(例如，在密封器件之前)用阻断蛋白(牛血清白蛋白)阻断。血液样品中很少或无蛋白质附着于分析区1510-A的壁(除了或许可洗去的一些非特异性结合之外)。该第一分析区充当阴性对照。
在第二分析区1510-B中，此分析区的通道壁在第一次使用之前(例如，在密封器件之前)涂有预先确定的大量前列腺特异性抗原(PSA)以充当高级或阳性对照。随着血液样品流经第二分析区1510-B，血液中很少或无PSA蛋白结合于通道壁。样品中金共轭的信号抗体仍可能不与样品中的PSA结合，且因此，其可能结合于通道壁上的PSA以充当高级或阳性对照。
在第三分析区1510-C中，此分析区的通道壁涂有捕捉抗体——抗iPSA抗体，该抗体结合于iPSA蛋白上与金共轭的信号抗体不同的抗原决定基。这些壁在第一次使用之前(例如，在密封器件之前)被涂布。随着血液样品在使用期间流经第四分析区，血液样品中的iPSA蛋白以与血液中这些蛋白质的浓度成比例的方式结合于抗iPSA抗体。由于包括iPSA的样品还包括与iPSA偶合的金标记的抗iPSA抗体，故分析区壁上捕捉的iPSA形成夹心免疫复合物。
在第四分析区1510-D中，此分析区的通道壁涂有捕捉抗体——抗fPSA抗体，该抗体结合于fPSA蛋白上与金共轭的信号抗体不同的抗原决定基。这些壁在第一次使用之前(例如，在密封器件之前)被涂布。随着血液样品在使用期间流经第四分析区，血液样品中的fPSA蛋白以与血液中这些蛋白质的浓度成比例的方式结合于抗fPSA抗体。由于包括fPSA的样品还包括与fPSA偶合的金标记的抗fPSA抗体，故分析区壁上捕捉的fPSA形成夹心免疫复合物。
在第五分析区1510-E中，此分析区的通道壁涂有捕捉抗体——抗tPSA抗体，该抗体结合于tPSA蛋白上与金共轭的信号抗体不同的抗原决定基。这些壁在第一次使用之前(例如，在密封器件之前)被涂布。随着血液样品在使用期间流经第五分析区，血液样品中的tPSA蛋白可以与血液中这些蛋白质的浓度成比例的方式结合于抗tPSA抗体。由于包括tPSA的样品还包括与tPSA偶合的金标记的抗tPSA抗体，故分析区壁上捕捉的tPSA形成夹心免疫复合物。
虽然可使用金标记的抗iPSA、抗fPSA及抗tPSA抗体，但在其它实施例中，可使用结合于任何PSA蛋白的金标记的抗PSA抗体进行检测。
第一、第二、第三、第四及第五分析区在单个基板层上形成。第六(1510-F)、第七(1510-G)及第八(1510-H)分析区在另一基板层(1511)上形成。
在第六分析区1510-F中，此分析区的通道壁涂有捕捉抗体——抗hK2抗体，该抗体结合于hK2蛋白上与金共轭的信号抗体不同的抗原决定基。这些壁在第一次使用之前(例如，在密封器件之前)被涂布。随着血液样品在使用期间流经第六分析区，血液样品中的hK2蛋白可以与血液中这些蛋白质的浓度成比例的方式结合于抗hK2抗体。由于包括hK2的样品还包括与hK2偶合的金标记的抗hK2抗体，故分析区壁上捕捉的hK2形成夹心免疫复合物。
第七分析区1510-G可如上文关于分析区1510-A所述用作阴性对照。第八分析区1510-H可如上文关于分析区1510-B所述用作高级或阳性对照。
可选地，第九分析区(未示出)可用作低级对照。在该实施例中，此分析区的通道壁可在第一次使用之前(例如，在密封器件之前)涂有预先确定的少量PSA以充当低级对照。随着血液样品流经此分析区，样品中很少或无PSA蛋白结合于通道壁。样品中金共轭的信号抗体可结合于通道壁上的PSA以充当低级对照。
洗涤流体1523-1529跟随样品沿箭头1538方向通过分析区1510流向废料围阻区1512。随着洗涤流体流经分析区，其洗掉剩余未结合的样品组分。每一洗涤塞清洁分析区的通道，提供逐步更彻底的清洁。最后的洗涤流体1529(水)洗掉可与银盐(例如，氯化物、磷酸盐、迭氮化物)反应的盐。
如图15所例示的曲线图中所示，当洗涤流体流经分析区时，与分析区相关联的每一检测器测量波峰和波谷的图案1620。波谷对应于洗涤塞(其为澄清液并且因此提供最大光透射率)。每个塞之间的波峰表示每个澄清液塞之间的空气。由于分析包括7个洗涤塞，故曲线图1600中存在7个波谷及7个波峰。第一波谷1622一般不如其它波谷1624深，因为第一洗涤塞常常捕获通道中留下的血细胞且因此并非是完全澄清的。
最后的空气波峰1628比先前的波峰长得多，因为后面不存在洗涤塞。当检测器检测此空气波峰的长度时，一个或多个信号发送至控制系统，控制系统将此波峰的时间长度与具有特定长度的预置参考信号或输入值相比较。若所测量波峰的时间长度与参考信号相比足够长，则控制系统发送信号至控制排气阀1536的电子设备，以便致动该阀并且开始混合流体1528和1530。(注意：空气波峰1628的信号可与指示如下的信号组合：1)波峰强度；2)此波峰随时间而变的位置，和/或3)指示特定强度的一系列波峰1620已通过的一个或多个信号。以此方式，控制系统(例如)使用信号图案区分空气波峰1628与其它长持续时间的波峰，诸如来自样品的波峰1610。)
再参照图14，为了开始混合，关闭由歧管连接至排气端口1536的螺线管。由于保持真空且无空气可经由排气阀1536进入，故空气经由端口1519和1521(其是打开的)进入设备。这迫使排气阀1536上游两个储存通道中的两个流体1528和1530大致同时移向出口1514。这些试剂在通道交叉点处混合形成黏度约1×10-3Pa·s的扩增试剂(反应性银溶液)。流体1528和1530的体积比率是约1:1。扩增试剂继续通过下游储存通道、通过管1544、通过分析区1510，并且随后流入废料围阻区1512。在设定量的时间(12秒)之后，分析仪再打开排气阀1536，使得空气流经排气阀1536(而是不排气端口)。由此在设备上游储存通道1518和1520中留下一些试剂。此还产生单个混合扩增试剂塞。排气阀关闭12秒产生约50μL的扩增塞。(代替简单定时，触发排气阀再打开的另一方式是当扩增试剂第一次进入分析区时检测扩增试剂。)
由于混合扩增试剂仅稳定几分钟(一般小于10分钟)，故混合不到一分钟后就在分析区1510中使用。扩增试剂为澄清液，因此当其进入分析区时，光学密度处于最低。随着扩增试剂通过分析区，银沉积于所捕捉的金粒子上，增加胶体尺寸，从而扩增信号。(如上所述，金粒子可存在于低级和高级阳性对照分析区中，且在一定程度上PSA和hK2存在于样品中、存在于测试分析区中。)银可随后沉积在已沉积的银的顶部上，使得愈来愈多银沉积在分析区中。所沉积的银最终降低了光穿过分析区的透射率。透射光的减少与银的沉积量成比例并且可与通道壁上所捕捉的金胶体的量有关。在无银沉积的分析区(例如，阴性对照，或当样品不含目标蛋白时的测试区)中，光学密度未增加(或增加最小)。在银沉积显著的分析区中，光学密度增加的图案的斜率和最终等级较高。分析仪在测试区中的扩增期间监测此光学密度的图案，以确定样品中分析物的浓度。在一个测试版本中，在扩增的最初三分钟内监测图案。记录每一分析区中随时间而变的光学密度且以图14中的曲线1640-1647示出。这些曲线对应于分析区中产生的信号。在三分钟扩增后，分析仪停止测试。不再记录光学测量值并且使歧管脱离器件。
使用(例如，在分析仪内的)计算机根据曲线确定血液指标(例如，iPSA、fPSA、tPSA和/或hK2)的值(例如，浓度)。将值发送至处理器(其与分析仪电子通信)，该处理器被编程，以至少部分基于所接收的值评估逻辑回归模型(例如，如本文所述)，从而确定患者前列腺癌风险的几率、所估算前列腺腺体体积的示值和/或患者前列腺癌活组织检查呈阳性的概率示值。
测试结果显示在分析仪屏幕上并且传送至打印机、计算机或用户所选的任何输出装置。用户可从分析仪将器件移除并且抛弃。分析中所用的样品和所有试剂保留在器件中。分析仪准备用于另一测试。
此预示性实例示出，可在单个微流体系统中使用控制卡匣中的流体流动的分析仪并通过使用来自一个或多个测量信号的反馈调节流体流动来进行对含有iPSA、fPSA、tPSA和/或hK2的样品的分析。此预示性实例还示出该分析的结果可用于确定患者前列腺癌风险的几率、所估算前列腺腺体体积的示值、和/或患者前列腺癌活组织检查呈阳性的概率示值。

Claims (58)

1.一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机，所述计算机包括：
输入接口，所述输入接口被配置成接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值和总PSA(tPSA)值；
至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程，以至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
确定tPSA的三次样条项，其中，确定tPSA的三次样条项包括基于具有在2-5之间的第一内部节点和在5-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的所述三次样条项；
确定fPSA的三次样条项，其中，确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0.25-1之间的第三内部节点和在1.0-2.0之间的第四内部节点的第二三次样条来确定fPSA的所述三次样条项；
至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的所述三次样条项来确定tPSA的第一值；
至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的所述三次样条项来确定fPSA的第二值；以及
至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及
输出接口，所述输出接口被配置成输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
2.一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的系统，所述系统包括：
检测器，所述检测器被配置成测量多个血液指标的值，其中，所述多个血液指标包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)、总PSA(tPSA)以及完整PSA(iPSA)；及
至少一个处理器，所述至少一个处理器与所述检测器电子通信，所述处理器被编程，以至少部分基于fPSA、tPSA以及iPSA的测量值来评估逻辑回归模型，从而确定个体中高分级前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
确定tPSA的三次样条项，其中，确定tPSA的三次样条项包括基于具有在4-5之间的第一内部节点和在6-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的所述三次样条项；
确定fPSA的三次样条项，其中，确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0.25-1之间的第三内部节点和在1.0-2.0之间的第四内部节点的第二三次样条来确定fPSA的所述三次样条项；
至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的所述三次样条项来确定tPSA的第一值；
至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的所述三次样条项来确定fPSA的第二值；
至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及
输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
3.根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，tPSA的所述三次样条项包括第一三次样条项和第二三次样条项，其中，fPSA的所述三次样条项包括第三三次样条项和第四三次样条项；
其中，确定所述第一值包括通过第一系数调整所接收的tPSA值，通过第二系数值调整所述第一三次样条项，并且通过第三系数值调整所述第二三次样条项，以产生经调整的tPSA值并且计算所述经调整的tPSA值的总和；以及
其中，确定所述第二值包括通过第四系数调整所接收的fPSA值，通过第五系数值调整所述第三三次样条项，及通过第六系数值调整所述第四三次样条项，以产生经调整的fPSA值并且计算所述经调整的fPSA值的总和。
4.根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，所述多个血液指标的信息还包括完整PSA(iPSA)值和人类激肽释放酶2(hK2)值，并且其中，确定所述前列腺癌相关事件的几率还至少部分基于所述iPSA值和所述hK2值。
5.根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，规定所述第一内部节点是3.89，规定所述第二内部节点是5.54，规定所述第三内部节点是0.81，并且规定所述第四内部节点是1.19。
6.根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，所述输入接口包括网络接口，并且其中，所述网络接口被配置成经由至少一个网络接收所述多个血液指标的信息。
7.根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，所述输入接口还被配置成接收患者信息，其中，所述患者信息包括年龄信息，并且其中，确定所述前列腺癌相关事件的几率还至少部分基于所述年龄信息。
8.根据权利要求7所述的计算机或系统，其中，确定所述前列腺癌相关事件的几率至少部分基于所述年龄信息，包含：
将所述年龄信息与阈值相比较；
当所述年龄信息高于所述阈值时，选择第一组系数，并且当所述年龄信息低于所述阈值时，选择第二组系数；以及
其中，确定所述前列腺癌相关事件的几率还至少部分基于所选择的第一组系数或第二组系数。
9.根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，还包括：
检测模块，所述检测模块被配置成测量所述多个血液指标中的至少一个第一血液指标的信息，其中，所述检测模块被配置成在测量所述至少一个第一血液指标的信息后，经由所述输入接口向所述至少一个处理器提供所述至少一个第一血液指标的信息。
10.根据权利要求9所述的计算机或系统，其中，所述输入接口被配置成经由网络从与网络连接的源接收所述多个血液指标中的至少一个第二血液指标。
11.根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，所述计算机还包括输出接口，并且其中，输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值包括经由所述输出接口输出所述示值。
12.根据权利要求11所述的计算机或系统，其中，所述输出接口包括显示器接口，并且其中，输出所述示值包括在所述显示器上提供所述几率的数字示值。
13.根据权利要求11所述的计算机或系统，其中，所述输出接口包括扬声器接口，并且其中，输出所述示值包括经由所述扬声器提供所述几率的音频示值。
14.根据权利要求11所述的计算机或系统，其中，所述输出接口包括至少一个光源，并且其中，输出所述示值包括开启所述至少一个光源。
15.根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值包括输出所估算的前列腺腺体体积的示值。
16.根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值包括输出前列腺癌活组织检查呈阳性的概率的示值。
17.一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，所述方法包括：
经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值和总PSA(tPSA)值；
使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
确定tPSA的三次样条项，其中，确定tPSA的三次样条项包括基于具有在2-5之间的第一内部节点和在5-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的所述三次样条项；
确定fPSA的三次样条项，其中，确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0.25-1之间的第三内部节点和在1.0-2.0之间的第四内部节点的第二三次样条来确定fPSA的所述三次样条项；
至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的所述三次样条项来确定tPSA的第一值；
至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的所述三次样条项来确定fPSA的第二值；以及
至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及
输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
18.一种编码有多条指令的计算机可读储存介质，所述多条指令在被计算机执行时，执行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，其中，所述方法包括：
接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值和总PSA(tPSA)值；
至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
确定tPSA的三次样条项，其中，确定tPSA的三次样条项包括基于具有在2-5之间的第一内部节点和在5-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的所述三次样条项；
确定fPSA的三次样条项，其中，确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0.25-1之间的第三内部节点和在1.0-2.0之间的第四内部节点的第二三次样条来确定fPSA的所述三次样条项；
至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的所述三次样条项来确定tPSA的第一值；
至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的所述三次样条项来确定fPSA的第二值；以及
至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及
输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
19.一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机，所述计算机包括：
输入接口，所述输入接口被配置成接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值；
至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程，以至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
至少部分基于所述tPSA值、所述iPSA值、所述hK2值以及所述fPSA值与所述tPSA值的比率来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及
输出接口，所述输出接口被配置成输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
20.根据权利要求19所述的计算机，其中，确定所述前列腺癌相关事件的几率包括：
通过第一系数值调整所述tPSA值、通过第二系数值调整所述iPSA值、通过第三系数值调整所述kK2值、以及通过第四系数值调整所述fPSA值与所述tPSA值的比率，以产生调整值；
计算所述调整值的总和；以及
至少部分基于所述调整值来确定所述前列腺癌相关事件的几率。
21.根据权利要求19所述的计算机，其中，评估所述逻辑回归模型还包括确定所述tPSA值的对数，并且其中，至少部分基于所述tPSA值确定所述前列腺癌相关事件的几率包括至少部分基于所述tPSA值的对数来确定所述前列腺癌相关事件的几率。
22.一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，所述方法包括：
经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值；
使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
至少部分基于所述tPSA值、所述iPSA值、所述hK2值以及所述fPSA值与所述tPSA值的比率来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及
输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
23.一种编码有多条指令的计算机可读储存介质，所述多条指令在被计算机执行时，执行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，其中，所述方法包括：
接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值；
至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
至少部分基于所述tPSA值、所述iPSA值、所述hK2值以及所述fPSA值与所述tPSA值的比率来确定所述前列腺癌相关事件的几率；及
输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
24.根据权利要求19所述的计算机，其中，确定所述前列腺癌相关事件的机率包括：
通过第一系数值调整所述tPSA值的对数、通过第二系数值调整所述iPSA值、通过第三系数值调整所述kK2值、以及通过第四系数值调整所述fPSA与所述tPSA值的比率，以产生调整值；
计算所述调整值的总和；以及
至少部分基于所述调整值来确定所述前列腺癌相关事件的机率。
25.一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机，所述计算机包括：
输入接口，所述输入接口被配置成接收多个血液指标的信息，其中所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值；
至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程，以至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
通过使所述tPSA值自乘为第一指数的幂来确定tPSA的非线性项；
通过使所述fPSA值自乘为第二指数的幂来确定fPSA的非线性项；以及
至少部分基于所述tPSA值、所述fPSA值、所述iPSA值、所述hK2值、tPSA的非线性项以及fPSA的非线性项来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及
输出接口，所述输出接口被配置成输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
26.根据权利要求25所述的计算机，其中，确定所述前列腺癌相关事件的几率包括：
通过第一系数值调整所述tPSA值、通过第二系数值调整所述fPSA值、通过第三系数值调整所述iPSA值、通过第四系数值调整所述kK2值、通过第五系数值调整tPSA的非线性项、以及通过第六系数值调整fPSA的非线性项，以产生调整值；
计算所述调整值的总和；以及
至少部分基于所述调整值来确定所述前列腺癌相关事件的几率。
27.根据权利要求25所述的计算机，其中，所述第一指数为2并且所述第二指数为1/2。
28.一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，所述方法包括：
经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值；
使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
通过使所述tPSA值自乘为第一指数的幂来确定tPSA的非线性项；
通过使所述fPSA值自乘为第二指数的幂来确定fPSA的非线性项；以及
至少部分基于所述tPSA值、所述fPSA值、所述iPSA值、所述hK2值、tPSA的非线性项以及fPSA的非线性项来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及
输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
29.一种编码有多条指令的计算机可读储存介质，所述多条指令在被计算机执行时，执行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，其中，所述方法包括：
接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值；
至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
通过使所述tPSA值自乘为第一指数的幂来确定tPSA的非线性项；
通过使所述fPSA值自乘为第二指数的幂来确定fPSA的非线性项；以及
至少部分基于所述tPSA值、所述fPSA值、所述iPSA值、所述hK2值、tPSA的非线性项以及fPSA的非线性项来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及
输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
30.一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机，所述计算机包括：
输入接口，所述输入接口被配置成接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、以及总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值；
至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程，以至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
确定tPSA的线性样条项；
确定fPSA的线性样条项；
至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的线性样条项来确定tPSA的第一值；
至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的线性样条项来确定fPSA的第二值；以及
至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及
输出接口，所述输出接口被配置成输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
31.根据权利要求30所述的计算机，其中，tPSA的线性样条项包括第一线性样条项和第二线性样条项，其中，fPSA的线性样条项包括第三线性样条项和第四线性样条项；
其中，确定所述第一值包括通过第一系数值调整所接收的tPSA值、通过第二系数值调整所述第一线性样条项、以及通过第三系数值调整所述第二线性样条项以产生调整的tPSA值，并且计算所述调整的tPSA值的总和；及
其中，确定所述第二值包括通过第四系数调整所接收的fPSA值、通过第五系数值调整所述第三线性样条项、以及通过第六系数值调整所述第四线性样条项以产生经调整的fPSA值，并且计算所述经调整的fPSA值的总和。
32.根据权利要求30所述的计算机，其中，评估所述逻辑回归模型还包含：
确定iPSA的线性样条项；
确定hK2的线性样条项；及
其中，确定所述前列腺癌相关事件的几率还至少部分基于iPSA的线性样条项和hK2的线性样条项。
33.一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，所述方法包括：
经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值；
使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
确定tPSA的线性样条项；
确定fPSA的线性样条项；
至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的线性样条项来确定tPSA的第一值；
至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的线性样条项来确定fPSA的第二值；以及
至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及
输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
34.一种编码有多条指令的计算机可读储存介质，所述多条指令在被计算机执行时，执行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，其中，所述方法包括：
接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值；
至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括：
确定tPSA的线性样条项；
确定fPSA的线性样条项；
至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的线性样条项来确定tPSA的第一值；
至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的线性样条项来确定fPSA的第二值；以及
至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及
输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
35.一种用于确定高分级癌症风险的系统，所述系统包括：
输入接口，所述输入接口被配置成接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及hK2值；及
至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程，以：
将所接收的值输入逻辑回归模型中，其中，使用线性项和非线性项至少将所述tPSA值和所述fPSA值输入所述逻辑回归模型中；以及
评估所述逻辑回归模型，以确定所述高分级癌症风险。
36.一种用于确定个体中前列腺癌相关事件的几率的系统，所述系统包括：
微流体样品分析仪，所述微流体样品分析仪包括：
外壳；
在所述外壳中的开口，所述开口被配置成容纳具有至少一个微流体通道的卡匣，其中，所述外壳包括被配置成与所述卡匣上的配合组件连接以检测所述外壳内的卡匣的组件；
位于所述外壳内的压力控制系统，所述压力控制系统被配置成对所述卡匣中的所述至少一个微流体通道加压，从而使所述样品移动通过所述至少一个微流体通道；以及
位于所述外壳内的光学系统，所述光学系统包括至少一个光源和与所述光源隔开的至少一个检测器，其中，所述光源被配置成在所述卡匣插入所述样品分析仪中时使光通过所述卡匣，并且其中，所述检测器位于所述光源对面，以检测通过所述卡匣的光的量；
与所述外壳相关联的用户接口，所述用户接口用于至少输入个体年龄；以及
与所述微流体样品分析仪电子通信的处理器，所述处理器被编程，以至少部分基于从所述至少一个检测器接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量，并且计算所述调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，所述多个变量包括年龄以及从所述检测器接收的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量。
37.一种用于确定个体中前列腺癌相关事件的几率的方法，所述方法包括：
提供微流体样品分析仪，所述微流体样品分析仪包括：
外壳；
在所述外壳中的开口，所述开口被配置成容纳具有至少一个微流体通道的卡匣，其中，所述外壳包括被配置成与所述卡匣上的配合组件连接以检测所述外壳内的卡匣的组件；
位于所述外壳内的压力控制系统，所述压力控制系统被配置成对所述卡匣中的所述至少一个微流体通道加压，从而使所述样品移动通过所述至少一个微流体通道；
位于所述外壳内的光学系统，所述光学系统包括至少一个光源和与所述光源隔开的至少一个检测器，其中，所述光源被配置成在所述卡匣插入所述样品分析仪中时使光通过所述卡匣，并且其中，所述检测器位于所述光源对面，以检测通过所述卡匣的光的量；以及
与所述外壳相关联的用户接口，所述用户接口用于至少输入个体年龄；
使用所述微流体样品分析仪来确定多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原(fPSA)值、总PSA(tPSA)值以及完整PSA(iPSA)值；以及
使用至少一个处理器至少部分基于所述信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量，并且计算所述调整变量的值的总和，以产生所述个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，所述多个变量包括年龄以及从所述检测器接收的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量。
38.一种系统，所述系统包括：
设备，所述设备包括：
包含第一结合配体的第一分析区；以及
包含第二结合配体的第二分析区，
其中，所述第一结合配体适合于与游离前列腺特异性抗原(fPSA)、完整前列腺特异性抗原(iPSA)以及总PSA(tPSA)中的至少一个结合，以及
其中，所述第二结合配体适合于与fPSA、iPSA及tPSA中的至少另一个结合，以及
检测器，所述检测器与所述第一分析区和所述第二分析区相关联；以及
处理器，所述处理器被编程，以至少部分基于从所述检测器接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量，并且计算所述调整变量的值的总和，以产生所述个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，所述多个变量包括年龄以及从所述检测器接收的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量。
39.一种方法，所述方法包括：
将样品引入设备中，所述设备包括：
包含第一结合配体的第一分析区；以及
包含第二结合配体的第二分析区，
其中，所述第一结合配体适合于与游离前列腺特异性抗原(fPSA)、完整前列腺特异性抗原(iPSA)以及总PSA(tPSA)中的至少一个结合，以及
其中，所述第二结合配体适合于与fPSA、iPSA及tPSA中的至少另一个结合，以及
使所述样品的fPSA、iPSA和/或tPSA中的任一个在所述第一分析区和所述第二分析区与所述第一结合配体和/或所述第二结合配体结合；
使用与所述第一分析区和所述第二分析区相关联的一个或多个检测器确定fPSA、iPSA和/或tPSA的特征；
将fPSA、iPSA和/或tPSA的特征输入处理器，所述处理器被编程，以至少部分基于从所述至少一个检测器接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量，并且计算所述调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，所述多个变量包括年龄以及从所述检测器接收的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量；以及
确定所述前列腺癌相关事件的几率。
40.一种设备，所述设备包括：
微流体系统，所述微流体系统包括：
至少包括一个入口和一个出口的第一微流体通道；
储存在所述第一微流体通道中的第一试剂；
覆盖所述第一微流体通道入口的封口和覆盖所述第一微流体通道出口的封口，所述封口用于将所述第一试剂储存在所述第一微流体通道中；
至少包括一个入口和一个出口的第二微流体通道；
第一分析区、第二分析区以及第三分析区，所述分析区均包括抗iPSA特异性捕捉抗体、抗fPSA特异性捕捉抗体以及抗tPSA特异性捕捉抗体中的一个；
其中所述第一分析区、第二分析区以及第三分析区中的一个或多个与所述第二微流体通道流体连通；
可连接至所述微流体系统的流体连接器，其中，所述流体连接器包括流体路径，所述流体路径包括流体路径入口和流体路径出口，其中，在连接后，所述流体路径入口连接至所述第一微流体通道出口，以使所述流体路径与所述第一微流体通道之间流体连通，并且所述流体路径出口连接至所述第二微流体通道入口，以使所述流体路径与所述第二微流体通道之间流体连通，
其中，所述第一微流体通道和第二微流体通道在未经由所述流体连接器连接的情况下彼此并未流体连通；及
与结合于抗PSA的抗体共轭的金属胶体来源。
41.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一结合配体与所述第二结合配体相同。
42.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述设备包含适合于与疾病或病状的第一生物指标特异性结合的第三结合配体。
43.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述设备包含适合于与疾病或病状的第二生物指标特异性结合的第四结合配体。
44.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一结合配体与所述第二结合配体不同。
45.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一结合配体适合于与疾病或病状的第一生物指标特异性结合。
46.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第二结合配体适合于与疾病或病状的第二生物指标特异性结合。
47.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述设备包含与结合于疾病或病状的第一生物指标和/或第二生物指标(例如，fPSA、iPSA及tPSA中的至少一个)的抗体共轭的金属胶体。
48.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述设备包含第三分析区(或第四分析区)，所述第三分析区(或第四分析区)包含适合于与hK2结合的结合配体(例如，抗hk2特异性捕获抗体)。
49.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一分析区和所述第二分析区位于：1)独立的卡匣上；或2)同一卡匣上。
50.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一分析区、所述第二分析区以及所述第三分析区中的至少两个与所述第二微流体通道流体连通。
51.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一分析区、所述第二分析区以及所述第三分析区中的每一个与所述第二微流体通道流体连通。
52.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一分析区与所述第二微流体通道流体连通，并且所述第二分析区与第三微流体通道流体连通。
53.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述流体连接器在连接至所述微流体系统时连接至所述第三微流体通道的入口。
54.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第三分析区与第四微流体通道流体连通。
55.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述流体连接器在连接至所述微流体系统时连接至所述第四微流体通道的入口。
56.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一分析区和所述第二分析区是在不同基板层中形成。
57.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一分析区、所述第二分析区以及所述第三分析区是在不同基板层中形成。
58.根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第四分析区是在与包括所述第一分析区、所述第二分析区以及所述第三分析区中的至少一个的基板层不同的基板层中形成。
CN201380021939.XA 2012-03-05 2013-03-05 预测前列腺癌风险及前列腺腺体体积的装置 Active CN104364788B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810035218.9A CN108108590A (zh) 2012-03-05 2013-03-05 分析系统和方法

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261606554P 2012-03-05 2012-03-05
US61/606,554 2012-03-05
FI20125238 2012-03-05
FI20125238 2012-03-05
PCT/US2013/028978 WO2013134179A2 (en) 2012-03-05 2013-03-05 Methods and apparatuses for predicting risk of prostate cancer and prostate gland volume

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810035218.9A Division CN108108590A (zh) 2012-03-05 2013-03-05 分析系统和方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104364788A true CN104364788A (zh) 2015-02-18
CN104364788B CN104364788B (zh) 2018-02-06

Family

ID=49117494

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201380021939.XA Active CN104364788B (zh) 2012-03-05 2013-03-05 预测前列腺癌风险及前列腺腺体体积的装置
CN201810035218.9A Pending CN108108590A (zh) 2012-03-05 2013-03-05 分析系统和方法

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810035218.9A Pending CN108108590A (zh) 2012-03-05 2013-03-05 分析系统和方法

Country Status (23)

Country Link
US (4) US9672329B2 (zh)
EP (2) EP2823427B1 (zh)
JP (2) JP6308954B2 (zh)
KR (2) KR101933752B1 (zh)
CN (2) CN104364788B (zh)
AU (3) AU2013230167B2 (zh)
BR (1) BR112014021776B1 (zh)
CA (1) CA2866007C (zh)
CL (1) CL2014002347A1 (zh)
CO (1) CO7160023A2 (zh)
DK (1) DK3312749T3 (zh)
EA (2) EA036387B1 (zh)
FI (1) FI3312749T3 (zh)
HK (1) HK1206837A1 (zh)
IL (1) IL234462B (zh)
MX (2) MX362555B (zh)
MY (2) MY193914A (zh)
PE (1) PE20150333A1 (zh)
PL (1) PL2823427T3 (zh)
PT (1) PT3312749T (zh)
SG (2) SG11201406213WA (zh)
TW (2) TWI596494B (zh)
WO (1) WO2013134179A2 (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105232060A (zh) * 2015-08-31 2016-01-13 陈琼 基于独立风险因子组合筛查的预警系统
CN105893782A (zh) * 2016-05-26 2016-08-24 江苏省人民医院 前列腺癌风险预测装置
CN107406510A (zh) * 2015-03-27 2017-11-28 欧普科诊断有限责任公司 前列腺抗原标准品及其用途
CN107530412A (zh) * 2015-04-29 2018-01-02 欧普科诊断有限责任公司 用于主动监控前列腺癌的组合物和方法
CN112450982A (zh) * 2020-12-09 2021-03-09 上海市闵行区中心医院 一种通过b超表现预测前列腺癌的定性和数据评分系统

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2687620T3 (es) 2007-05-04 2018-10-26 Opko Diagnostics, Llc Dispositivo y método para análisis en sistemas microfluídicos
ES2812260T3 (es) 2009-02-02 2021-03-16 Opko Diagnostics Llc Estructuras para controlar la interacción de luz con dispositivos microfluídicos
EP2823427B1 (en) * 2012-03-05 2020-12-16 OY Arctic Partners AB Computer systems, methods and computer readable storage medium for predicting risk of prostate gland volume
EP2906928A4 (en) 2012-10-15 2016-11-09 Nanocellect Biomedical Inc SYSTEMS, APPARATUS AND METHODS FOR SORTING PARTICLES
SG11201608035UA (en) * 2014-03-28 2016-10-28 Opko Diagnostics Llc Compositions and methods related to diagnosis of prostate cancer
US9927447B2 (en) * 2014-06-16 2018-03-27 Southern Methodist Univerisity Composition, device and imaging system for analysis using chemiluminescent probes
US10564148B2 (en) 2014-09-24 2020-02-18 Triad National Security, Llc Multi-organ media compositions and methods of their use
JP6475069B2 (ja) * 2015-04-23 2019-02-27 アズビル株式会社 粒子検出装置及び粒子の検出方法
EP3361951B1 (en) 2015-10-16 2021-06-02 Opko Diagnostics, LLC Articles and methods for preparing a surface for obtaining a patient sample
CA3005084A1 (en) 2015-12-11 2017-06-15 Opko Diagnostics, Llc Fluidic systems involving incubation of samples and/or reagents
PL3397387T3 (pl) 2015-12-29 2021-11-22 Opko Diagnostics, Llc Urządzenie do zbierania płynów i związane z nim metody
USD810084S1 (en) * 2016-03-23 2018-02-13 Formfox, Inc. Mobile scanner
AU2017292906B2 (en) * 2016-07-06 2021-08-26 Global Life Sciences Solutions Canada Ulc Smart microfluidic mixing instrument and cartridges
IL253067B (en) * 2017-06-21 2022-01-01 Gyntools Ltd Test devices and test fixture for use with them
US11346850B2 (en) 2017-06-21 2022-05-31 Gyntools Ltd Assay system including assay apparatus and handheld single use assay devices for use therewith
WO2019035805A1 (en) * 2017-08-14 2019-02-21 Opko Diagnostics, Llc MULTIPLEX ASSAYS TO EVALUATE PROSTATE CANCER CONDITION
DE202017006951U1 (de) 2017-08-14 2019-02-07 Opko Diagnostics, Llc Multiplex-Assays zur Beurteilung des Prostatakrebsstatus
US10393667B2 (en) * 2017-12-21 2019-08-27 International Business Machines Corporation Analysis using optical sensors and signal enhancing agents
US20210208146A1 (en) * 2018-05-16 2021-07-08 Opko Diagnostics, Llc Methods for detecting prostate cancer pathology associated with adverse outcomes
CN108985216B (zh) * 2018-07-10 2022-01-25 常州大学 一种基于多元logistic回归特征融合的行人头部检测方法
CN109374891B (zh) * 2018-11-07 2023-04-07 国家纳米科学中心 基于热泳细胞外囊泡检测的前列腺癌检测系统及方法
WO2020205204A1 (en) 2019-04-03 2020-10-08 Opko Diagnostics, Llc Methods for the detection of prostate cancer
IL267301A (en) 2019-06-12 2019-11-28 Gyntools Ltd A test device and hand-held sample collection tools for it
WO2021084528A1 (en) 2019-10-30 2021-05-06 Gyntools Ltd Assay system including assay apparatus and handheld single use assay devices for use therewith
USD937266S1 (en) * 2020-02-25 2021-11-30 Amazon Technologies, Inc. Pedestal scanner
CN111563891B (zh) * 2020-05-09 2023-09-26 吾征智能技术(北京)有限公司 基于颜色认知的疾病预测系统
USD962239S1 (en) 2020-08-20 2022-08-30 Amazon Technologies, Inc. Pedestal scanner
US11896372B2 (en) * 2021-05-18 2024-02-13 Matthew Hummer Device for reading, processing and transmitting test result data for pathogens or viruses in fluid test samples

Family Cites Families (257)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3735640A (en) 1972-03-10 1973-05-29 L Chizhov Apparatus for injecting a sample into a gas chromatograph
US4318994A (en) 1979-08-30 1982-03-09 Mcdonnell Douglas Corporation Enterobacteriaceae species biochemical test card
US4517302A (en) 1982-11-15 1985-05-14 Technicon Instruments Corporation Continuous flow metering apparatus
CA1211157A (en) 1982-11-22 1986-09-09 Richard L. Columbus Capillary transport device having means for increasing the viscosity of the transported liquid
US4963498A (en) 1985-08-05 1990-10-16 Biotrack Capillary flow device
US4918025A (en) 1987-03-03 1990-04-17 Pb Diagnostic Systems, Inc. Self contained immunoassay element
US4871233A (en) 1987-05-12 1989-10-03 Sheiman David M Thin plate prism and stereoscopic system
US5051237A (en) 1988-06-23 1991-09-24 P B Diagnostic Systems, Inc. Liquid transport system
JPH02176466A (ja) 1988-12-27 1990-07-09 Mochida Pharmaceut Co Ltd 液性試料中の特定物質の測定方法および測定器具
US5286454A (en) 1989-04-26 1994-02-15 Nilsson Sven Erik Cuvette
US5234813A (en) 1989-05-17 1993-08-10 Actimed Laboratories, Inc. Method and device for metering of fluid samples and detection of analytes therein
GB8915512D0 (en) 1989-07-06 1989-08-23 Sec Dep For Health Silver enhanced gold-labelled immuno assay method
JPH03223674A (ja) 1989-11-30 1991-10-02 Mochida Pharmaceut Co Ltd 反応容器
US6176962B1 (en) 1990-02-28 2001-01-23 Aclara Biosciences, Inc. Methods for fabricating enclosed microchannel structures
SE470347B (sv) 1990-05-10 1994-01-31 Pharmacia Lkb Biotech Mikrostruktur för vätskeflödessystem och förfarande för tillverkning av ett sådant system
SE9002480D0 (sv) 1990-07-23 1990-07-23 Hans Lilja Assay of free and complexed prostate-specific antigen
DE59104604D1 (de) 1990-11-26 1995-03-23 Ciba Geigy Ag Detektorzelle.
US5268147A (en) 1992-02-26 1993-12-07 Miles, Inc. Reversible direction capsule chemistry sample liquid analysis system and method
US5637469A (en) 1992-05-01 1997-06-10 Trustees Of The University Of Pennsylvania Methods and apparatus for the detection of an analyte utilizing mesoscale flow systems
US5304487A (en) 1992-05-01 1994-04-19 Trustees Of The University Of Pennsylvania Fluid handling in mesoscale analytical devices
US5726026A (en) 1992-05-01 1998-03-10 Trustees Of The University Of Pennsylvania Mesoscale sample preparation device and systems for determination and processing of analytes
US5486335A (en) 1992-05-01 1996-01-23 Trustees Of The University Of Pennsylvania Analysis based on flow restriction
US5296375A (en) 1992-05-01 1994-03-22 Trustees Of The University Of Pennsylvania Mesoscale sperm handling devices
US6019944A (en) 1992-05-21 2000-02-01 Biosite Diagnostics, Inc. Diagnostic devices and apparatus for the controlled movement of reagents without membranes
US5516639A (en) 1993-07-22 1996-05-14 Mayo Foundation For Medical Education And Research Antibodies specific for human prostate glandular kallkrein
CA2105515A1 (en) 1993-09-03 1995-03-04 Carlos A. Santizo Lescaille Visual immunoassay method for the detection of ligands, based on the use of opaque plastic supports
WO1995011621A1 (en) 1993-10-28 1995-05-04 I-Stat Corporation Fluid sample collection and introduction device
US6638482B1 (en) 1993-11-01 2003-10-28 Nanogen, Inc. Reconfigurable detection and analysis apparatus and method
US20040077074A1 (en) 1993-11-01 2004-04-22 Nanogen, Inc. Multi-chambered analysis device
US5478751A (en) 1993-12-29 1995-12-26 Abbott Laboratories Self-venting immunodiagnositic devices and methods of performing assays
US5599677A (en) 1993-12-29 1997-02-04 Abbott Laboratories Immunoassays for prostate specific antigen
US6037127A (en) 1994-03-31 2000-03-14 E. I. Du Pont De Nemours And Company Method for detection of non-denatured nucleic acid fragments
US5580523A (en) 1994-04-01 1996-12-03 Bard; Allen J. Integrated chemical synthesizers
US5571410A (en) 1994-10-19 1996-11-05 Hewlett Packard Company Fully integrated miniaturized planar liquid sample handling and analysis device
US5504011A (en) 1994-10-21 1996-04-02 International Technidyne Corporation Portable test apparatus and associated method of performing a blood coagulation test
US5603351A (en) 1995-06-07 1997-02-18 David Sarnoff Research Center, Inc. Method and system for inhibiting cross-contamination in fluids of combinatorial chemistry device
US5585069A (en) 1994-11-10 1996-12-17 David Sarnoff Research Center, Inc. Partitioned microelectronic and fluidic device array for clinical diagnostics and chemical synthesis
WO1996015269A2 (en) 1994-11-14 1996-05-23 Trustees Of The University Of Pennsylvania Mesoscale polynucleotide amplification devices
CA2181190C (en) 1994-11-14 2001-02-06 Peter Wilding Mesoscale sample preparation device and systems for determination and processing of analytes
US5731212A (en) 1994-12-20 1998-03-24 International Technidyne Corporation Test apparatus and method for testing cuvette accommodated samples
GB9502112D0 (en) 1995-02-03 1995-03-22 British Biocell Int Assay device and method
US5614372A (en) 1995-02-24 1997-03-25 Lilja; Hans Early detection of prostate cancer (CAP) by employing prostate specific antigen (PSA) and human glandular kallikrein (hGK-1)
CA2704228C (en) * 1995-03-10 2013-10-22 Meso Scale Technologies, Llc Multi-array, multi-specific electrochemiluminescence testing
US6207369B1 (en) 1995-03-10 2001-03-27 Meso Scale Technologies, Llc Multi-array, multi-specific electrochemiluminescence testing
US6673533B1 (en) 1995-03-10 2004-01-06 Meso Scale Technologies, Llc. Multi-array multi-specific electrochemiluminescence testing
US6143247A (en) 1996-12-20 2000-11-07 Gamera Bioscience Inc. Affinity binding-based system for detecting particulates in a fluid
US5856174A (en) 1995-06-29 1999-01-05 Affymetrix, Inc. Integrated nucleic acid diagnostic device
US6168948B1 (en) 1995-06-29 2001-01-02 Affymetrix, Inc. Miniaturized genetic analysis systems and methods
EP0843817A1 (en) 1995-08-03 1998-05-27 Akzo Nobel N.V. Diagnostic device
US6709869B2 (en) 1995-12-18 2004-03-23 Tecan Trading Ag Devices and methods for using centripetal acceleration to drive fluid movement in a microfluidics system
WO1997039351A1 (en) 1996-04-12 1997-10-23 Carter Herbert B Novel methods for the prediction and early detection of prostatic adenocarcinoma
US6399023B1 (en) 1996-04-16 2002-06-04 Caliper Technologies Corp. Analytical system and method
US5885470A (en) 1997-04-14 1999-03-23 Caliper Technologies Corporation Controlled fluid transport in microfabricated polymeric substrates
US5942443A (en) 1996-06-28 1999-08-24 Caliper Technologies Corporation High throughput screening assay systems in microscale fluidic devices
EP1021554B1 (en) 1996-04-25 2007-03-21 Genicon Sciences Corporation Analyte assay using particulate labels
US6586193B2 (en) 1996-04-25 2003-07-01 Genicon Sciences Corporation Analyte assay using particulate labels
CN1329729C (zh) 1996-06-28 2007-08-01 卡钳生命科学股份有限公司 微流体系统
US6429025B1 (en) 1996-06-28 2002-08-06 Caliper Technologies Corp. High-throughput screening assay systems in microscale fluidic devices
US6074827A (en) 1996-07-30 2000-06-13 Aclara Biosciences, Inc. Microfluidic method for nucleic acid purification and processing
US5840501A (en) 1996-10-25 1998-11-24 Bayer Corporation Determination of cPSA
US5923481A (en) 1996-11-27 1999-07-13 The Regents Of The University Of California Microlens frames for laser diode arrays
US5945289A (en) 1996-12-20 1999-08-31 Lehrer; Steven Method for detecting prostate cancer by apolipoprotein E (Apo-E) genotyping
JP3618511B2 (ja) 1997-04-14 2005-02-09 オリンパス株式会社 微小流路素子
US6632619B1 (en) 1997-05-16 2003-10-14 The Governors Of The University Of Alberta Microfluidic system and methods of use
US6524790B1 (en) 1997-06-09 2003-02-25 Caliper Technologies Corp. Apparatus and methods for correcting for variable velocity in microfluidic systems
US6375871B1 (en) 1998-06-18 2002-04-23 3M Innovative Properties Company Methods of manufacturing microfluidic articles
US5876675A (en) 1997-08-05 1999-03-02 Caliper Technologies Corp. Microfluidic devices and systems
US20020092767A1 (en) 1997-09-19 2002-07-18 Aclara Biosciences, Inc. Multiple array microfluidic device units
US6136272A (en) 1997-09-26 2000-10-24 University Of Washington Device for rapidly joining and splitting fluid layers
US5842787A (en) 1997-10-09 1998-12-01 Caliper Technologies Corporation Microfluidic systems incorporating varied channel dimensions
WO1999026071A1 (de) 1997-11-19 1999-05-27 Abion Beteiligungs- Und Verwaltungs-Gesellschaft Mbh Mehrkanalsystem zur durchführung chemischer, biologischer und/oder biochemischer analyseverfahren
DE59915078D1 (zh) 1998-02-05 2009-10-22 Novartis Ag
US6251343B1 (en) 1998-02-24 2001-06-26 Caliper Technologies Corp. Microfluidic devices and systems incorporating cover layers
US6100541A (en) 1998-02-24 2000-08-08 Caliper Technologies Corporation Microfluidic devices and systems incorporating integrated optical elements
US6209928B1 (en) 1998-06-04 2001-04-03 The Regents Of The University Of California Microfluidic interconnects
US7087148B1 (en) 1998-06-23 2006-08-08 Clinical Micro Sensors, Inc. Binding acceleration techniques for the detection of analytes
FR2780791B1 (fr) 1998-07-03 2000-09-01 Bio Merieux Methode de depistage ou de diagnostic d'un adenocarcinome ou d'une pathologie benigne de la prostate et procede de mise en oeuvre
US6794197B1 (en) 1998-07-14 2004-09-21 Zyomyx, Inc. Microdevice and method for detecting a characteristic of a fluid
US6333200B1 (en) 1998-07-27 2001-12-25 University Of Delaware Miniaturized immunosensor assembled from colloidal particles between micropatterned electrodes
US6759662B1 (en) 1998-07-28 2004-07-06 Ce Resources Pte. Ltd. Optical detection system
US6103199A (en) 1998-09-15 2000-08-15 Aclara Biosciences, Inc. Capillary electroflow apparatus and method
EP1125129A1 (en) 1998-10-13 2001-08-22 Biomicro Systems, Inc. Fluid circuit components based upon passive fluid dynamics
US6146489A (en) 1998-11-19 2000-11-14 General Electric Company Method and apparatus for depositing scintillator material on radiation imager
US6416642B1 (en) 1999-01-21 2002-07-09 Caliper Technologies Corp. Method and apparatus for continuous liquid flow in microscale channels using pressure injection, wicking, and electrokinetic injection
US20020019059A1 (en) 1999-01-28 2002-02-14 Calvin Y.H. Chow Devices, systems and methods for time domain multiplexing of reagents
US6585939B1 (en) 1999-02-26 2003-07-01 Orchid Biosciences, Inc. Microstructures for use in biological assays and reactions
US6297020B1 (en) 1999-03-01 2001-10-02 Bayer Corporation Device for carrying out lateral-flow assays involving more than one analyte
US6319476B1 (en) 1999-03-02 2001-11-20 Perseptive Biosystems, Inc. Microfluidic connector
US6326083B1 (en) 1999-03-08 2001-12-04 Calipher Technologies Corp. Surface coating for microfluidic devices that incorporate a biopolymer resistant moiety
US6558945B1 (en) 1999-03-08 2003-05-06 Aclara Biosciences, Inc. Method and device for rapid color detection
JP2000323241A (ja) 1999-05-12 2000-11-24 Honda Tsushin Kogyo Co Ltd コネクタ
EP1054259A1 (en) 1999-05-19 2000-11-22 Remacle, José Method for the identification of a target compound
US6771376B2 (en) 1999-07-05 2004-08-03 Novartis Ag Sensor platform, apparatus incorporating the platform, and process using the platform
WO2001007506A2 (en) 1999-07-23 2001-02-01 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Microfabricated devices and method of manufacturing the same
US6495104B1 (en) 1999-08-19 2002-12-17 Caliper Technologies Corp. Indicator components for microfluidic systems
US6858185B1 (en) 1999-08-25 2005-02-22 Caliper Life Sciences, Inc. Dilutions in high throughput systems with a single vacuum source
US6906797B1 (en) 1999-09-13 2005-06-14 Aclara Biosciences, Inc. Side light activated microfluid channels
US6136549A (en) * 1999-10-15 2000-10-24 Feistel; Christopher C. systems and methods for performing magnetic chromatography assays
US8111401B2 (en) 1999-11-05 2012-02-07 Robert Magnusson Guided-mode resonance sensors employing angular, spectral, modal, and polarization diversity for high-precision sensing in compact formats
US6361958B1 (en) 1999-11-12 2002-03-26 Motorola, Inc. Biochannel assay for hybridization with biomaterial
DE60030882T2 (de) 2000-01-06 2007-04-05 Caliper Life Sciences, Inc., Mountain View Vorrichtungen und verfahren für hochdurchsatz-probenentnahme und analyse
EP1263533B1 (en) 2000-03-14 2010-03-03 Micronics, Inc. Microfluidic analysis cartridge
US6358387B1 (en) 2000-03-27 2002-03-19 Caliper Technologies Corporation Ultra high throughput microfluidic analytical systems and methods
US20050118073A1 (en) 2003-11-26 2005-06-02 Fluidigm Corporation Devices and methods for holding microfluidic devices
WO2001079529A1 (en) 2000-04-17 2001-10-25 Purdue Research Foundation Biosensor and related method
WO2001086249A2 (en) 2000-05-11 2001-11-15 Caliper Technologies Corp. Microfluidic devices and methods to regulate hydrodynamic and electrical resistance utilizing bulk viscosity enhancers
US6557427B2 (en) 2000-05-24 2003-05-06 Micronics, Inc. Capillaries for fluid movement within microfluidic channels
US20010048637A1 (en) 2000-05-24 2001-12-06 Weigl Bernhard H. Microfluidic system and method
US7262838B2 (en) 2001-06-29 2007-08-28 Honeywell International Inc. Optical detection system for flow cytometry
US8329118B2 (en) 2004-09-02 2012-12-11 Honeywell International Inc. Method and apparatus for determining one or more operating parameters for a microfluidic circuit
US20030118486A1 (en) 2000-07-03 2003-06-26 Xeotron Corporation Fluidic methods and devices for parallel chemical reactions
FR2811403B1 (fr) 2000-07-05 2002-08-16 Commissariat Energie Atomique Raccordement d'un micro-tube a une structure
US20020142618A1 (en) 2000-08-04 2002-10-03 Caliper Technologies Corp. Control of operation conditions within fluidic systems
WO2002014926A2 (en) 2000-08-15 2002-02-21 Nanostream, Inc. Optical devices with fluidic systems
US6610499B1 (en) 2000-08-31 2003-08-26 The Regents Of The University Of California Capillary array and related methods
GB2366529A (en) 2000-09-11 2002-03-13 Univ Sheffield Fluidic control valve for an assembly containing a plurality of microreactors
AU1342302A (en) 2000-09-18 2002-03-26 Harvard College Method and apparatus for gradient generation
FI20002127A0 (fi) * 2000-09-27 2000-09-27 Artic Partners Oy Ab Uusi vasta-aine, immunomääritys ja menetelmä eturauhassyövän havaitsemiseksi
US6780584B1 (en) 2000-09-27 2004-08-24 Nanogen, Inc. Electronic systems and component devices for macroscopic and microscopic molecular biological reactions, analyses and diagnostics
US6934836B2 (en) 2000-10-06 2005-08-23 Protasis Corporation Fluid separation conduit cartridge with encryption capability
WO2002030562A1 (en) * 2000-10-10 2002-04-18 Aviva Biosciences Corporation An integrated biochip system for sample preparation and analysis
US6536477B1 (en) 2000-10-12 2003-03-25 Nanostream, Inc. Fluidic couplers and modular microfluidic systems
US6827095B2 (en) 2000-10-12 2004-12-07 Nanostream, Inc. Modular microfluidic systems
JP2004536278A (ja) 2000-11-20 2004-12-02 イースタン・ヴァージニア・メディカル・スクール 前立腺特異的膜抗原、その他の前立腺マーカーの定量的検出方法及び装置
JP2002236131A (ja) 2000-12-08 2002-08-23 Minolta Co Ltd マイクロチップ
AU2002246811A1 (en) 2000-12-29 2002-08-06 Chromagen, Inc. Scanning spectrophotometer for high throughput fluorescence detection
US6878755B2 (en) 2001-01-22 2005-04-12 Microgen Systems, Inc. Automated microfabrication-based biodetector
AU2002306486A1 (en) 2001-02-09 2002-08-28 Microchem Solutions Method and apparatus for sample injection in microfabricated devices
WO2002068932A2 (en) 2001-02-23 2002-09-06 Genicon Sciences Corporation Methods for providing extended dynamic range in analyte assays
US6949377B2 (en) 2001-03-05 2005-09-27 Ho Winston Z Chemiluminescence-based microfluidic biochip
DE10111457B4 (de) 2001-03-09 2006-12-14 Siemens Ag Diagnoseeinrichtung
US7859660B2 (en) 2001-03-20 2010-12-28 Kaiser Optical Systems Laser indication light configuration
US6742661B1 (en) 2001-04-03 2004-06-01 Micronics, Inc. Well-plate microfluidics
US6418968B1 (en) 2001-04-20 2002-07-16 Nanostream, Inc. Porous microfluidic valves
US6729352B2 (en) 2001-06-07 2004-05-04 Nanostream, Inc. Microfluidic synthesis devices and methods
KR100425536B1 (ko) 2001-07-16 2004-03-30 학교법인 포항공과대학교 유체 마이크로칩용 브레드보드
KR100413535B1 (ko) 2001-07-18 2003-12-31 학교법인 포항공과대학교 랩온어칩을 위한 흡광검출 시스템
US7019831B2 (en) 2001-08-24 2006-03-28 Applera Corporation Separation device substrate including non-fluorescent quencher dye
US7218810B2 (en) 2001-09-27 2007-05-15 Bio-Rad Laboratories, Inc. Biochemical assay detection in a liquid receptacle using a fiber optic exciter
US6841096B2 (en) 2001-10-08 2005-01-11 California Institute Of Technology Microfabricated lenses, methods of manufacture thereof, and applications therefor
US7094379B2 (en) 2001-10-24 2006-08-22 Commissariat A L'energie Atomique Device for parallel and synchronous injection for sequential injection of different reagents
US20030138969A1 (en) 2002-01-24 2003-07-24 Jakobsen Mogens Havsteen Closed substrate platforms suitable for analysis of biomolecules
JP2005514224A (ja) 2001-10-26 2005-05-19 アクララ バイオサイエンシーズ， インコーポレイテッド ミクロ流体基材の射出成形ミクロ複製のためのシステムおよび方法
JP4191608B2 (ja) 2001-12-05 2008-12-03 ユニヴァーシティ オブ ワシントン 固相アフィニティー結合アッセイのための、微小流体デバイスおよび表面修飾プロセス
WO2003054513A2 (en) 2001-12-20 2003-07-03 Radius Biosciences Centrifugal array processing device
US6982787B1 (en) 2002-01-02 2006-01-03 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Modification of the degree of liquid contact with a solid by control of surface and micro-channel capillary geometry
US20030235816A1 (en) 2002-03-14 2003-12-25 Baylor College Of Medicine (By Slawin And Shariat) Method to determine outcome for patients with prostatic disease
DE10213272A1 (de) 2002-03-25 2003-10-23 Evotec Ag Vorrichtung und Verfahren zur Leitungsankopplung an fluidische Mikrosysteme
US7524462B2 (en) 2002-03-29 2009-04-28 Agilent Technologies, Inc. Capillary flow for a heterogenous assay in a micro-channel environment
US7611616B2 (en) 2002-05-07 2009-11-03 Microfabrica Inc. Mesoscale and microscale device fabrication methods using split structures and alignment elements
WO2003100425A1 (fr) * 2002-05-28 2003-12-04 Jokoh Co.,Ltd Dispositif de determination quantitative/lecture de bande de test de procede de chromatographie immunologique
JP4423189B2 (ja) 2002-05-31 2010-03-03 ユィロス・パテント・アクチボラグ 表面プラズモン共鳴に基づく検出装置
DE10227962B4 (de) 2002-06-22 2005-12-15 Lavision Biotec Gmbh Grundkörper für einen Bio-Chip, Anordnung zum Auslesen und Vorrichtung zur Hybridisierung
US7244961B2 (en) 2002-08-02 2007-07-17 Silicon Valley Scientific Integrated system with modular microfluidic components
CN100558909C (zh) 2002-08-06 2009-11-11 约翰霍普金斯大学 用于检测卵巢癌的生物标记的用途
AU2003264734A1 (en) 2002-09-06 2004-03-29 Epigem Limited Modular microfluidic system
US6878271B2 (en) 2002-09-09 2005-04-12 Cytonome, Inc. Implementation of microfluidic components in a microfluidic system
SE524730C2 (sv) 2002-11-20 2004-09-21 Boule Medical Ab Blodprovsapparat
US20040115794A1 (en) * 2002-12-12 2004-06-17 Affymetrix, Inc. Methods for detecting transcriptional factor binding sites
CN102620959B (zh) 2002-12-26 2015-12-16 梅索磅秤技术有限公司 检定盒及其使用方法
US20050221281A1 (en) 2003-01-08 2005-10-06 Ho Winston Z Self-contained microfluidic biochip and apparatus
US6832787B1 (en) 2003-01-24 2004-12-21 Sandia National Laboratories Edge compression manifold apparatus
US7046357B2 (en) 2003-01-30 2006-05-16 Ciphergen Biosystems, Inc. Apparatus for microfluidic processing and reading of biochip arrays
DE10315074A1 (de) 2003-04-02 2004-10-14 Clondiag Chip Technologies Gmbh Vorrichtung zur Vervielfältigung und zum Nachweis von Nukleinsäuren
US7011793B2 (en) 2003-05-15 2006-03-14 Kionix, Inc. Reconfigurable modular microfluidic system and method of fabrication
US7262845B2 (en) 2003-05-27 2007-08-28 Wayne State University Diffractive imaging spectrometer
US7435381B2 (en) 2003-05-29 2008-10-14 Siemens Healthcare Diagnostics Inc. Packaging of microfluidic devices
EP1494007B8 (de) 2003-06-30 2014-09-24 Tecan Trading AG Vorrichtung und Verfahren zum Analysieren von Proben
US7461048B2 (en) 2003-07-21 2008-12-02 Aureon Laboratories, Inc. Systems and methods for treating, diagnosing and predicting the occurrence of a medical condition
US7357898B2 (en) 2003-07-31 2008-04-15 Agency For Science, Technology And Research Microfluidics packages and methods of using same
US20060269971A1 (en) 2003-09-26 2006-11-30 Mount Sinai Hospital Methods for detecting prostate cancer
US20050118061A1 (en) 2003-11-28 2005-06-02 Sysmex Corporation Analyzer, assay cartridge and analyzing method
US20080107565A1 (en) 2003-12-10 2008-05-08 The Provost Fellows And Scholars Of The College Of The Holy And Undivided Trinity Of Queen Elizabeth Modular Biochip Assembly
US20050148063A1 (en) 2003-12-24 2005-07-07 Cracauer Raymond F. Disposable reaction vessel with integrated optical elements
US7736890B2 (en) 2003-12-31 2010-06-15 President And Fellows Of Harvard College Assay device and method
US8030057B2 (en) 2004-01-26 2011-10-04 President And Fellows Of Harvard College Fluid delivery system and method
PL1776181T3 (pl) 2004-01-26 2014-03-31 Harvard College Układ i sposób doprowadzania płynów
US8101431B2 (en) 2004-02-27 2012-01-24 Board Of Regents, The University Of Texas System Integration of fluids and reagents into self-contained cartridges containing sensor elements and reagent delivery systems
DK1722670T3 (da) 2004-03-06 2014-01-06 Hoffmann La Roche Kropsfluidum-prøveudtagningsapparat
TW200538734A (en) * 2004-03-12 2005-12-01 Aureon Biosciences Corp Systems and methods for treating, diagnosing and predicting the occurrence of a medical condition
US8852862B2 (en) 2004-05-03 2014-10-07 Handylab, Inc. Method for processing polynucleotide-containing samples
CA2564208A1 (en) 2004-05-11 2005-11-24 Baylor College Of Medicine Method to predict prostate cancer
US20060154276A1 (en) 2004-05-13 2006-07-13 Prometheus Laboratories Inc. Methods of diagnosing inflammatory bowel disease
WO2005116614A1 (en) 2004-05-24 2005-12-08 Nanostream, Inc. Capillary multi-channel optical flow cell
US7655470B2 (en) 2004-10-29 2010-02-02 University Of Chicago Method for manipulating a plurality of plugs and performing reactions therein in microfluidic systems
EP1611954A1 (en) 2004-07-03 2006-01-04 Roche Diagnostics GmbH Liquid reservoir connector
WO2006009514A1 (en) 2004-07-20 2006-01-26 Agency For Science, Technology And Research Variable focus microlens
JP4370214B2 (ja) 2004-07-29 2009-11-25 アルプス電気株式会社 検査用プレートと、前記検査用プレートを用いた検査方法
US8173433B2 (en) 2004-08-02 2012-05-08 Vermillion, Inc. Platelet biomarkers for cancer
WO2006018044A1 (en) 2004-08-18 2006-02-23 Agilent Technologies, Inc. Microfluidic assembly with coupled microfluidic devices
WO2006034032A2 (en) 2004-09-17 2006-03-30 The Johns Hopkins University Biomarkers for breast cancer
WO2006098772A2 (en) 2004-10-13 2006-09-21 U.S. Genomics, Inc. Systems and methods for measurement optimization
EP1526372A3 (en) 2004-11-02 2005-05-04 Agilent Technologies, Inc. Microfluidic system with adjustment for an optical detection
GB0426082D0 (en) 2004-11-26 2004-12-29 Norchip As A device for carrying out biological assays
US8663600B2 (en) * 2005-02-17 2014-03-04 Diaprost Ab Diagnosis of prostate cancer
US20060227328A1 (en) 2005-04-08 2006-10-12 Vanwiggeren Gregory D Light-sensing system that uses light guides
AU2006236410B2 (en) 2005-04-19 2012-11-01 President And Fellows Of Harvard College Fluidic structures including meandering and wide channels
JP2006308428A (ja) 2005-04-28 2006-11-09 Hitachi High-Technologies Corp 核酸分析方法、核酸分析装置および核酸分析用カートリッジ
WO2006122312A2 (en) * 2005-05-11 2006-11-16 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Methods of testing using a microfluidic cassette
EP1888235A1 (en) 2005-06-06 2008-02-20 Decision Biomarkers Incorporated Assays based on liquid flow over arrays
JP2007017354A (ja) 2005-07-08 2007-01-25 Sumitomo Bakelite Co Ltd 化学反応検出システム
TW200712487A (en) 2005-08-02 2007-04-01 3M Innovative Properties Co Apparatus and method for detecting an analyte
US20070048189A1 (en) 2005-08-26 2007-03-01 Applera Corporation Fluid processing device, system, kit, and method
US20070065954A1 (en) 2005-09-15 2007-03-22 Minoru Taya Surface plasmon resonance biosensor system for detection of antigens and method for determining the presence of antigens
CN101278186A (zh) 2005-10-03 2008-10-01 皇家飞利浦电子股份有限公司 提高灵敏度的生物传感器
DE102005048236A1 (de) 2005-10-07 2007-04-12 Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg Vorrichtung und Verfahren zur Bestimmung der Volumenanteile der Phasen in einer Suspension
EP1938086A1 (en) 2005-10-12 2008-07-02 Koninklijke Philips Electronics N.V. All polymer optical waveguide sensor
EP1946830B1 (en) 2005-11-07 2019-04-03 Konica Minolta Medical & Graphic, Inc. Microreactor
WO2007060523A1 (en) 2005-11-22 2007-05-31 Mycrolab P/L Microfluidic structures
WO2007076023A2 (en) 2005-12-21 2007-07-05 Meso Scale Technologies, Llc Assay modules having assay reagents and methods of making and using same
DE102005062174C5 (de) 2005-12-23 2010-05-06 INSTITUT FüR MIKROTECHNIK MAINZ GMBH Meßchip
WO2007077218A1 (en) 2006-01-03 2007-07-12 Inverness Medical Switzerland Gmbh An optical system; an optical chip for an optical system and a method of using an optical chip for an analytical operation
US7515261B2 (en) 2006-03-06 2009-04-07 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Capillary based optical measurement system
EP2674435A3 (en) 2006-03-24 2014-04-30 Phenomenome Discoveries Inc. Biomarkers useful for diagnosing prostate cancer, and methods thereof
US7598091B2 (en) 2006-04-04 2009-10-06 Micropoint Bioscience, Inc. Micromachined diagnostic device with controlled flow of fluid and reaction
US20120141376A1 (en) * 2006-07-03 2012-06-07 Richard Einstein Prostate specific transcripts and the use thereof for prostate cancer therapeutics and diagnostics
US20080085219A1 (en) 2006-10-05 2008-04-10 Beebe David J Microfluidic platform and method
KR20080043106A (ko) 2006-11-13 2008-05-16 삼성전자주식회사 광학렌즈 및 그 제조방법
EP1944084B1 (de) 2006-12-08 2010-05-26 ibidi GmbH Ventilvorrichtung für ein Mikrofluidsystem
CN1973778A (zh) 2006-12-08 2007-06-06 南京大学 胃癌术后严重并发症风险度的预测方法
JP2008263959A (ja) 2007-03-23 2008-11-06 Toshiba Corp 核酸検出カセット及び核酸検出装置
US8524174B2 (en) 2007-03-26 2013-09-03 Agency For Science, Technology And Research Fluid cartridge, pump and fluid valve arrangement
US7863037B1 (en) 2007-04-04 2011-01-04 Maven Technologies, Llc Ligand binding assays on microarrays in closed multiwell plates
ES2404067T3 (es) 2007-05-03 2013-05-23 Clondiag Gmbh Análisis
ES2687620T3 (es) 2007-05-04 2018-10-26 Opko Diagnostics, Llc Dispositivo y método para análisis en sistemas microfluídicos
EP2156184B1 (en) * 2007-05-08 2013-11-27 Picobella, LLC Methods for diagnosing and treating prostate and lung cancer
EP2160604A4 (en) 2007-05-18 2014-08-27 Axela Inc CHEMICAL REACTION DEVICE HAVING INTEGRATED OPTICAL AND FLUID CONTROL ELEMENTS
US7799558B1 (en) 2007-05-22 2010-09-21 Dultz Shane C Ligand binding assays on microarrays in closed multiwell plates
CN101329343A (zh) * 2007-06-19 2008-12-24 天津迪爱盟生物技术有限公司 新一代早期诊断前列腺癌试剂盒及其制备方法和检测方法
US20090087860A1 (en) 2007-08-24 2009-04-02 Todd John A Highly sensitive system and methods for analysis of prostate specific antigen (psa)
US7952705B2 (en) 2007-08-24 2011-05-31 Dynamic Throughput Inc. Integrated microfluidic optical device for sub-micro liter liquid sample microspectroscopy
FR2921648A1 (fr) 2007-09-28 2009-04-03 Commissariat Energie Atomique Procede de fabrication d'un composant microfluidique comportant au moins un microcanal rempli de nanostructures.
US7763856B2 (en) 2008-01-31 2010-07-27 Palo Alto Research Center Incorporated Producing time variation in emanating light
US7817254B2 (en) 2008-01-30 2010-10-19 Palo Alto Research Center Incorporated Obtaining information from time variation of sensing results
US20110065605A1 (en) * 2008-05-14 2011-03-17 Eth Zurich Method for biomarker and drug-target discovery for prostate cancer diagnosis and treatment as well as biomarker assays determined therewith
US8039270B2 (en) 2008-05-22 2011-10-18 Maven Technologies, Llc Apparatus and method for performing ligand binding assays on microarrays in multiwell plates
FR2934698B1 (fr) * 2008-08-01 2011-11-18 Commissariat Energie Atomique Procede de prediction pour le pronostic ou le diagnostic ou la reponse therapeutique d'une maladie et notamment du cancer de la prostate et dispositif permettant la mise en oeuvre du procede.
EP2163306A1 (en) 2008-09-12 2010-03-17 F. Hoffmann-la Roche AG Multi-well plate with tailored chambers
US8386187B2 (en) 2008-10-20 2013-02-26 Liposcience, Inc. Lipoprotein insulin resistance indexes and related methods, systems and computer programs for generating same
WO2010065940A1 (en) * 2008-12-04 2010-06-10 The Regents Of The University Of California Materials and methods for determining diagnosis and prognosis of prostate cancer
EP2376226B1 (en) 2008-12-18 2018-09-12 Opko Diagnostics, LLC Improved reagent storage in microfluidic systems and related articles and methods
US20100168621A1 (en) 2008-12-23 2010-07-01 Neville Thomas B Methods and systems for prostate health monitoring
US20120022793A1 (en) 2009-01-19 2012-01-26 Miraculins, Inc. Biomarkers for the diagnosis of prostate cancer in a non-hypertensive population
ES2812260T3 (es) 2009-02-02 2021-03-16 Opko Diagnostics Llc Estructuras para controlar la interacción de luz con dispositivos microfluídicos
KR101563689B1 (ko) 2009-03-13 2015-11-09 삼성전자주식회사 튜브 연결용 부속품 및 이를 구비한 미세유동 시스템
JP2010243406A (ja) * 2009-04-08 2010-10-28 F Hoffmann La Roche Ag Ａｆｐおよびｐｉｖｋａ−ｉｉの測定値を特徴値とした識別関数を利用する、肝臓癌および慢性肝疾患の病態進行度の検出方法
AU2010242792B2 (en) * 2009-05-01 2015-06-11 Genomic Health Inc. Gene expression profile algorithm and test for likelihood of recurrence of colorectal cancer and response to chemotherapy
CA3016967C (en) 2010-04-16 2021-08-31 Opko Diagnostics, Llc Systems and devices for analysis of samples
WO2012170776A2 (en) 2011-06-09 2012-12-13 Quanterix Corporation Methods of determining a patient's prognosis for recurrence of prostate cancer and/or determining a course of treatment for prostate cancer following a radical prostatectomy
US20150044666A1 (en) 2012-01-13 2015-02-12 Iris International Inc. Non-equilibrium two-site assays for linear, ultrasensitive analyte detection
EP2823427B1 (en) 2012-03-05 2020-12-16 OY Arctic Partners AB Computer systems, methods and computer readable storage medium for predicting risk of prostate gland volume
JP2015524052A (ja) 2012-05-16 2015-08-20 ファディア・アクチボラゲットＰｈａｄｉａ ＡＢ 前立腺癌の存在または不存在の提示方法
AU2013349801B2 (en) 2012-11-20 2019-03-07 Phadia Ab Method for indicating a presence or non-presence of aggressive prostate cancer
US20170089904A1 (en) 2014-03-28 2017-03-30 Opko Diagnostics, Llc Compositions and methods for active surveillance of prostate cancer
SG11201608035UA (en) 2014-03-28 2016-10-28 Opko Diagnostics Llc Compositions and methods related to diagnosis of prostate cancer
CN107406510B (zh) 2015-03-27 2022-02-18 欧普科诊断有限责任公司 前列腺抗原标准品及其用途
AU2016254127B2 (en) 2015-04-29 2022-05-26 Opko Diagnostics, Llc Compositions and methods for active surveillance of prostate cancer

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107406510A (zh) * 2015-03-27 2017-11-28 欧普科诊断有限责任公司 前列腺抗原标准品及其用途
CN107406510B (zh) * 2015-03-27 2022-02-18 欧普科诊断有限责任公司 前列腺抗原标准品及其用途
CN107530412A (zh) * 2015-04-29 2018-01-02 欧普科诊断有限责任公司 用于主动监控前列腺癌的组合物和方法
CN105232060A (zh) * 2015-08-31 2016-01-13 陈琼 基于独立风险因子组合筛查的预警系统
CN105893782A (zh) * 2016-05-26 2016-08-24 江苏省人民医院 前列腺癌风险预测装置
CN112450982A (zh) * 2020-12-09 2021-03-09 上海市闵行区中心医院 一种通过b超表现预测前列腺癌的定性和数据评分系统
CN112450982B (zh) * 2020-12-09 2023-03-28 上海市闵行区中心医院 一种通过b超表现预测前列腺癌的定性和数据评分系统

Also Published As

Publication number Publication date
EA201890925A2 (ru) 2018-09-28
TWI596494B (zh) 2017-08-21
CA2866007A1 (en) 2013-09-12
CN108108590A (zh) 2018-06-01
CL2014002347A1 (es) 2015-03-27
MX362555B (es) 2019-01-24
JP6308954B2 (ja) 2018-04-11
WO2013134179A2 (en) 2013-09-12
DK3312749T3 (da) 2024-06-03
KR101933752B1 (ko) 2018-12-28
EP3312749B1 (en) 2024-05-01
EP2823427A2 (en) 2015-01-14
HK1206837A1 (zh) 2016-01-15
EA201400984A2 (ru) 2015-04-30
BR112014021776B1 (pt) 2022-08-09
MY171654A (en) 2019-10-22
JP2015512050A (ja) 2015-04-23
MY193914A (en) 2022-11-01
PT3312749T (pt) 2024-06-04
KR20140140068A (ko) 2014-12-08
AU2020203006A1 (en) 2020-05-28
US9672329B2 (en) 2017-06-06
AU2013230167B2 (en) 2018-05-24
FI3312749T3 (fi) 2024-05-31
JP2018109644A (ja) 2018-07-12
PL2823427T3 (pl) 2021-07-12
AU2013230167A1 (en) 2014-09-25
US20170168060A1 (en) 2017-06-15
EP3312749A1 (en) 2018-04-25
CA2866007C (en) 2023-01-03
TW201401094A (zh) 2014-01-01
US20170091379A1 (en) 2017-03-30
US20130273643A1 (en) 2013-10-17
US20170091380A1 (en) 2017-03-30
TWI638277B (zh) 2018-10-11
SG10201607357YA (en) 2016-10-28
BR112014021776A2 (pt) 2021-09-08
PE20150333A1 (es) 2015-03-25
TW201732663A (zh) 2017-09-16
US10672503B2 (en) 2020-06-02
EP2823427B1 (en) 2020-12-16
EA030682B1 (ru) 2018-09-28
AU2020203006B2 (en) 2021-04-22
MX2019000711A (es) 2022-12-13
JP6611844B2 (ja) 2019-11-27
KR102150771B1 (ko) 2020-09-01
AU2018203269B2 (en) 2020-02-27
SG11201406213WA (en) 2014-11-27
CN104364788B (zh) 2018-02-06
IL234462B (en) 2022-05-01
EA201890925A3 (ru) 2019-01-31
EA036387B1 (ru) 2020-11-03
AU2018203269A1 (en) 2018-05-31
AU2018203269C1 (en) 2021-07-08
KR20180030920A (ko) 2018-03-26
MX2014010608A (es) 2015-05-11
CO7160023A2 (es) 2015-01-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
AU2020203006B2 (en) Methods and apparatuses for predicting risk of prostate cancer and prostate gland volume
JP6904932B2 (ja) 試料の分析のためのシステムおよびデバイス
JP2020073885A (ja) 前立腺癌のリスク及び前立腺容積を予測する方法及び装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 1206837

Country of ref document: HK

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: GR

Ref document number: 1206837

Country of ref document: HK