CN106716134A - 确定早产风险的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用于在妊娠个体中确定早产(PTB)风险的方法。所述方法包括在从所述妊娠个体获得的生物样品中测量生物标志物AFP和游离的hCGβ以及选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、Ue3和sP‑选择素的至少一种生物标志物的水平和任选的宫颈长度,或生物标志物AFP和游离的hCGβ的水平和宫颈长度,并确定所述妊娠个体发生PTB的相对风险。本发明还涉及用于预测PTB风险的试剂盒、装置和系统。
Description
背景技术
早产每年影响超过1百万婴儿,并且在世界范围内是婴儿死亡和儿童中的长期神经残疾的主导原因。早产的普遍接受的定义是婴儿在妊娠的37周之前分娩。婴儿出生得越早,残疾的风险越高,这是因为在子宫内可用于发育的时间缩短。由早产引起的医学状况包括呼吸困难、喂养困难、脑瘫、发育迟缓、视力问题和听力受损。尽管在早产儿护理中已取得显著进展,但早产的发生率尚未显著降低。早产的早期检测可以降低这种病症的发生率。几项研究已显示出某些生物标志物与早产风险的关联性。然而,这些生物标志物的有效性尚不足以在临床背景中可靠地预测早产。
发明概述
本说明书提供了一种用于在妊娠个体中确定早产(PTB)风险的方法。所述方法包括在从所述妊娠个体获得的生物样品中测量生物标志物AFP和游离hCGβ的水平,并确定从选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、uE3和sP-选择素的生物标志物的水平和所述妊娠个体的宫颈长度中选择的至少一种其他测量值;以及确定所述妊娠个体发生PTB的风险。
在一个实施方式中,所述方法包括测量生物标志物AFP和游离hCGβ的水平,并确定从选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、uE3和sP-选择素的生物标志物的水平中选择的至少一种其他测量值。在特定实施方式中,所述生物标志物选自FSTL3和激活素A。
在另一个实施方式中,所述方法包括测量生物标志物AFP和游离hCGβ的水平,并确定所述妊娠个体的宫颈长度。
PTB风险的确定可以通过使用在寻找标志物中建立的模型或包括下列模型信息的函数来进行:标志物水平与似然性之间的依存度,和/或直接或间接地使用关联结构或其一部分的信息和似然性。
在一个实施方式中,风险的确定包括在源自于一组参比数据的分布参数的基础上使用多变量分析来推导PTB的似然比。
在一个实施方式中,所述早产风险是相对风险。
在一个实施方式中,所述生物样品选自全血、血浆、血清、尿液、阴道宫颈物质以及全血、血浆、血清、尿液或阴道宫颈物质的级分。
在一个实施方式中,所述生物样品在第11至13周期间获得。在另一个实施方式中,所述生物样品在第14至16周期间获得。在又一个实施方式中,所述生物样品在第17-20周期间获得。
在一个实施方式中,所述早产的胎龄小于34周。
还提供了一种用于确定早产(PTB)风险的体外试剂盒,其包括用于测定来自于所述妊娠个体的生物样品中的生物标志物AFP和游离hCGβ,以及选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物的构件(means)。
还提供了一种用于在妊娠个体中预测早产(PTB)风险的装置。所述装置包含:数据输入构件,其用于输入所述妊娠个体的生物样品中的生物标志物AFP和游离hCGβ,以及选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、Ue3、sP-选择素和宫颈长度的至少一种生物标志物的测量值,或者用于输入生物标志物AFP和游离hCGβ的测量值以及生物物理标志物宫颈长度的测量值;以及
计算构件,其用于使用所述生物标志物的输入的水平来确定PTB的风险。
在下文中,将在详细描述的帮助下并参考一些工作例对本发明进行进一步描述。
附图简述
图1示出了AFP、fhCGβ和FSTL3的筛查性能。早产<37周
图2描述了AFP、fhCGβ和PlGF-2的筛查性能。早产<37周
图3描述了AFP、fhCGβ和sTNFR1的筛查性能。早产<37周
图4描述了AFP、fhCGβ和FSTL3的筛查性能。早产,GA=34-36周
图5描述了AFP、fhCGβ和PlGF-2的筛查性能。早产,GA=34-36周
图6描述了AFP、fhCGβ和sTNFR1的筛查性能。早产,GA=34-36周
图7描述了AFP、fhCGβ和FSTL3的筛查性能。过早早产,GA<34周
图8描述了AFP、fhCGβ和PlGF-2的筛查性能。过早早产,GA<34周
图9描述了AFP、fhCGβ和sTNFR1的筛查性能。过早早产,GA<34周
图10描述了AFP、fhCGβ和激活素A的筛查性能。过早早产,GA<34周
图11描述了AFP、fhCGβ和宫颈长度在所有早产妊娠(包括自发早产和胎膜早破(PROM))中的筛查性能。
图12描述了AFP、fhCGβ和宫颈长度在所有自发早产妊娠中的筛查性能。
图13描述了AFP、fhCGβ和sP-选择素的筛查性能。极早早产,GA<29周
图14描述了AFP、fhCGβ和uE3的筛查性能。极早早产,GA<29周
详细描述
本发明涉及用于在妊娠个体中确定早产(PTB)风险的方法、试剂盒和装置。具体来说,提供了一种用于在妊娠个体中确定早产(PTB)风险的方法,所述方法包括在从所述妊娠个体获得的生物样品中测量生物标志物AFP和游离hCGβ的水平,并确定从选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、Ue3、sP-选择素的生物标志物的水平和妊娠个体的宫颈长度中选择的至少一个其他测量值;以及使用该信息来确定所述妊娠个体发生PTB的风险。本文中的实例证实,通过进一步组合下列标志物之一,AFP和fhCGβ用于确定PTB风险的预测能力被显著提高:FSTL3,sTNFR1,PlGF-2,激活素A,uE3和sP-选择素,和/或宫颈长度的测量值。对于早期PTB的预测来说尤为如此,其中AFP与fhCGβ的组合以1%的假阳性率(FPR)检测14%的PTB病例,而AFP和fhCGβ与FSTL3、sTNFR1或激活素A任一者在一起的组合以1%FPR检测100%的早期PTB病例。
以前的研究已显示AFT和fhCGβ可用于预测PTB。Spencer,K.Prenatal Diagnosis2000;20:652-656显示,在14-18周时测量到的高的血清甲胎蛋白(AFP)水平与低或高的游离β-人绒毛膜促性腺激素(游离hCGβ)水平一起,指示了提高的早产(PTB)风险。Smith等,Journal of Epidemiology 2006;35:1169-1177显示,在以前未生育过的女性中,自发早产的风险与大量母体特征相关,并与孕中期母体血清的胎盘来源蛋白的水平相关。高的hCG水平、母体年龄<20岁和两次或更多次以前的流产,与中度或轻度早产相比更强烈地与极早早产相关。然而,使用母体特征和孕中期血清筛查结果的模型对自发早产没有预测能力,所述预测能力允许有用的基于群体的筛查。
本文中描述的技术允许用户使用从妊娠个体获得的生物样品例如血清、血浆或阴道宫颈物质,可靠地预测PTB,包括早期PTB(在妊娠34周之前分娩)。所述样品可以在妊娠的中期或后期,例如在第14-16周期间获得。
用于在妊娠个体中确定早产风险的方法包括使用来自于所述妊娠个体的生物样品。所述生物样品可以是含有所选生物化学标志物的任何体液或组织样品。生物样品的选择通常可以取决于特定临床实验室中可用于测试标志物水平的测定法格式。例如,一些测定法格式缺少测定全血所需的灵敏度,使得临床实验室选择测试血液的级分例如血清或使用干血。此外,已例如通过冷冻或干燥进行保存的样品(例如采取血卡格式)适合用于本文描述的方法中。可用于本文中描述的方法的示例性生物样品包括血液、纯化的血液制品(例如血清、血浆等)、尿液、羊水、绒毛膜绒毛活检样品、胎盘活检样品和阴道宫颈物质例如宫颈拭子或液体。这意味着所述方法在所述妊娠女性的身体之外进行(体外)。
在某些实施方式中,生物样品选自全血、血浆、血清和阴道宫颈物质,或者生物样品从全血、血浆、血清或阴道宫颈物质的级分获得。
用于确定样品中多肽和其他生物标志物的水平的典型测定法格式包括使用对照多肽,特别是当对这些多肽的水平进行定量时。可商购的蛋白质和其他生物标志物可以在测量生物化学标志物的水平的测定法中用作标准品。可选地,用于在例如原核和真核系统中表达蛋白质和用于合成多肽的方法是公知的。全长蛋白质及其片段可以作为标准品用于从妊娠个体获得的样品中的生物标志物的定量测定。
为了确定生物化学标志物的量是高于还是低于正常,测定来自于相关群体的生物样品中存在的生物化学标志物的正常量。所述相关群体可以在能够影响标志物的正常(未受影响的)量的任何特征的基础上定义。为了确定PTB风险,可以在低早产风险的基础上建立所述相关群体。一旦知道正常标志物量之后,可以将测定到的标志物量进行比较,并使用标准的统计方法确定差异的显著性。当在所述测定到的标志物量与正常标志物量之间存在统计显著差异时,所述测试的个体存在显著的早产风险。
样品中存在的生物化学标志物的水平可以使用适用于测量生物样品中的蛋白质的任何测定法格式来确定。常用于此目的的测定法格式是免疫测定法,包括例如酶免疫测定法(EIA)例如酶放大免疫测定技术(EMIT)、酶联免疫吸附测定法(ELISA)、IgM抗体捕获ELISA(MAC ELISA)和微粒酶免疫测定法(MEIA),毛细管电泳免疫测定法(CEIA),放射免疫测定法(RIA),免疫放射测定法(IRMA),荧光偏振免疫测定法(FPIA),解离增强镧系元素荧光免疫测定法(DELFIA)和化学发光测定法(CL)。生物样品中存在的生物化学标志物的量也可以通过质谱术来测量,例如通过使用标记或未标记的蛋白质的相对或绝对定量质谱术。
宫颈长度按照当前的临床最佳实践来测量。宫颈长度可以例如通过经腹超声和/或经阴道超声来测量。宫颈的正常长度为3至5cm,而更短的长度提示了提高的PTB风险。
正如在本文中描述的,早产的风险可以在生物标志物AFP和游离hCGβ以及选自FSTL3、sTNFR1、PlGF-2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物化学标志物的量的基础上,任选地与测量生物物理标志物宫颈长度一起来确定,或测量生物化学标志物AFP和游离hCGβ以及宫颈长度来确定,所述生物化学标志物存在于从所述个体获取的生物样品中。当按照本文中描述的方法、试剂盒和装置确定早产风险时,也可以使用另外的生物化学标志物、生物物理标志物、患者历史参数、患者人口学参数和/或生物物理测量值。
生物化学或生物物理标志物在本文中也被合称为“生物标志物”。
正如本文中所述,进行临床群体的统计分析,揭示出生物化学标志物AFP和游离hCGβ以及选自FSTL3、TNFR1、PlGF-2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物和任选的宫颈长度测量值中的每一者,或测量生物化学标志物AFP和游离hCGβ以及宫颈长度,这对于以临床上可接受的检测和假阳性率确定早产风险来说是明显有效的。当在本文中使用时,“检测%”是用百分率表示的具有阳性结果的受影响(例如PTB阳性)个体的比例。“假阳性检测%”是用百分率表示的具有阳性结果的未受影响个体的比例。标志物或其组合的预测能力通常根据对于给定假阳性率来说的检测率来表示。
为了改善风险评估,在某些实施方案中,许多与风险相关的因素可以与个体的生物化学标志物水平的评估相结合进行考虑。例如,用于预测PTB风险的算法可以包含一种或多种另外的生物化学标志物、患者历史参数、患者人口学参数和/或患者生物物理测量值。在某些实例中,患者历史参数可以包括经产数、吸烟史、过去的医学状况和早产家族史。在某些实例中,患者人口学参数可以包括年龄、种族、当前药物和素食。在某些实例中,患者生物物理测量值可以包括宫颈长度、体重、体重指数(BMI)、血压、心率、胆固醇水平、甘油三酯水平、医学状况和胎龄。
在某些情况下,可以不止一次从妊娠个体收集生物样品,例如,当患者进行例行产前检查时,监测由前设风险、症状的出现和/或其他因素造成的早产发生。本文中描述的用于确定早产风险的方法也可用于监测正经历早产疗法或治疗的妊娠个体。如果需要,可以在家庭环境中进行生物化学和/或生物物理标志物的测试,例如通过使用家庭用的试纸生物化学测试格式和用于解释结果的个人计算机装置。
本公开是基于多项研究,其中“提高的早产风险”意味着妊娠个体将会经历早产、包括早期早产的似然性,在比不经历早产的妊娠个体的对照组中更高的水平上。
以前发表的研究显示,提高的AFP水平(MoM>2.0)和提高或降低的游离hCGβ(MoM>2.0或<0.5)指示了发生早期早产的较高风险。
缩写词“AFP”意味着甲胎蛋白。
缩写词“hCGβ”意味着人绒毛膜促性腺激素的β亚基。
缩写词“FSTL3”意味着卵泡抑素类肽3。
缩写词“sTNFR1”意味着可溶性肿瘤坏死因子受体1。
缩写词“PlGF-2”意味着胎盘生长因子的同工型2。
缩写词“uE3”意味着未结合的雌三醇。
缩写词“sP-选择素”意味着可溶性P-选择素。
激活素A是由许多组织产生的糖蛋白激素,但是在正常妊娠中主要来源是胎盘。
所述生物化学标志物可以使用公知的蛋白质检测方法例如可商购的免疫测定试剂盒来测量。
用于在妊娠个体中确定早产风险的方法包括确定生物标志物AFP和游离hCGβ以及选自FSTL3、sTNFR1、PlGF-2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物的量,并任选地测量宫颈长度;或确定生物标志物AFP和游离hCGβ的量并测量宫颈长度。筛查性能得到改善,正如由相对于仅使用AFP和游离hCGβ的实验室测试来说提高的检测率和较低的假阳性率所反映的。
标志物AFP和游离hCGβ以及选自FSTL3、sTNFR1、PlGF-2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物的检测,可以与用于评估早产风险的任何其他适合的生物化学标志物或其他指示物相组合。
生物化学标志物AFP和游离hCGβ以及选自FSTL3、sTNFR1、PlGF-2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物的检测,也可以与用于评估早产风险的任何适合的生物物理标志物相组合。这些生物物理标志物是例如宫颈长度、血压和脉搏。
此外,生物化学标志物AFP和游离hCGβ的检测和生物物理标志物宫颈长度的测量,可以与任何其他适合的生物化学或生物物理标志物相组合。
当在本文中使用时,“母体历史因素”是指预期对所测量的生物化学和生物物理标志物水平具有影响的一组母体特征。在不良妊娠结果筛查领域中,普遍接受的母体历史至少包含母体年龄、孕周、种族起源、在妊娠期间吸烟、受孕方法、医疗史、药物、经产数、孕产史和BMI。为了提高风险计算的可靠性,可以将这些因素包含在算法中。母体历史的包含提高了妊娠期间筛查的检测率。为了确定可以在算法中使用的因素,从生物化学标志物与不良妊娠结果的关系已被确定的群体收集母体历史。收集通常是基于由个体自身完成的调查问卷,其一般由健康护理专业人员与患者一起进行审查。当为个体评估风险时,从她收集相同的特征,并在进行风险确定时将其考虑在内。收集或测量的母体体重和身高可以被转变成以Kg/m2为单位的体重指数(BMI)。
下面的实施例包括与使用生物标志物确定PTB风险相关的临床研究的统计分析的描述。妊娠个体具有早产风险的风险可以基于在患者群体研究中收集的临床数据,使用统计分析从生物化学标志物水平来确定。存在多种统计方法用于组合表征妊娠个体的参数例如生物化学标志物和/或生物物理标志物的水平,以获得风险估算。似然性方法(Palomaki和Haddow,Am.J.Obstet.Gynecol.156,460-3(1987))、线性判别函数方法(Norgarrd-Pedersen等,Clin.Genet.37,35-43(1990))和多重逻辑回归分析常用于此目的。
因此,本文中描述的用于确定风险的方法可以基于使用公知的统计方法,其中使用截止值或MoM来确定风险。应该理解,也可以采用等同的公知统计方法来评估医学状况的风险。
似然性方法的基本原理在于,对于“未受影响”和“受影响的”组来说,参数(例如生物化学标志物的水平)的群体分布是已知的。因此,对于任何给定参数(例如标志物的量)来说,可以计算“未受影响”和“受影响的”组的隶属度的似然性。所述“似然比”是使用“未受影响”和“受影响的”群体分布计算的高度的比率,并且是相对于现有风险来说早产风险提高的表示。具有PTB的似然性可以使用多变量逻辑回归模型直接建模,或者所述似然性可以通过首先为所述分布建立模型来建模。分布可以使用多变量高斯分布或它们的组合来建模。在当前的染色体异常筛查实践中,将生物化学标志物值与中位数值进行参比,以产生调整过的中位数的倍数(MoM)值,用于对多种因素例如测定法、孕期、母体体重、吸烟状态等进行标准化。这样做是例如因为个体身体中生物化学标志物的量随着孕期而变,为了可视化受影响群体中生物标志物值的效果,将所述标志物值用未受影响的群体的平均值或中位数作为胎龄的函数进行归一化。样品的MoM值是生物化学标志物值与相同胎龄(或其他参数)的群体的中位数值之比。因此,使用两种或更多种生物化学标志物计算风险首先需要为每种标志物定义个体的似然比(首先为一种或多种因素例如一种或多种生物物理标志物、母体历史参数、母体人口学参数和/或母体生物物理测量值进行校正),然后组合在一起(例如相乘)。在某些实施方案中,在计算中引入另外的因子以说明两种或更多种个体生物化学标志物的信息的重叠程度(相关性)。例如,可以使用r-值来表示参数例如我们的实例中的两种个体生物化学标志物之间的相关性。在可选的个性化方法中,应该理解,生物标志物水平与相应的预定对照水平的比较涵盖了两种或更多种生物标志物水平的组合的多维表述的比较。
本文中描述的用于在妊娠个体中确定早产风险的方法,可以使用在妊娠中期或后期从所述女性获得的样品来实践。在特定实施方式中,所述样品在妊娠前期例如第11至13周期间获得。在另一个特定实施方式中,所述样品在妊娠中期例如第14至16周期间获得。在另一个特定实施方式中,在胎龄为17-20周期间获得。在一个实施方式中,在妊娠的一个或多个阶段从所述女性获得一个或多个样品。
任选地,可以在妊娠的前期或中期获得一个样品,并在较晚的阶段例如妊娠后期获得另一个样品。在妊娠前期或中期检测高的早产风险的能力给健康护理提供者提供了更多时间,以便为妊娠女性提供预防策略。通常希望在妊娠早期完成风险评估,以便为预防或延迟早产的措施留出时间。
生物物理标志物例如宫颈长度,在与上述生物化学标志物相同的妊娠阶段进行测量。
通常,从生物化学或生物物理标志物(在本文中也合称为生物标志物)水平的测量获得的结果,使用在计算机上运行的算法来处理。当在计算机上执行时,计算机程序引起所述计算机进行用于在妊娠个体中确定早产或早期早产的风险的过程。所述过程可以包括输入测量值以检索生物标志物水平,其中所述生物标志物水平中的每种生物标志物水平对应于使用体外诊断试剂盒测试的生物化学标志物或测量到的或以其他方式获得的生物物理标志物,并且其中所述检索的生物标志物水平包含生物标志物AFP和游离hCGβ以及选自FSTL3、sTNFR1、PlGF-2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物,和任选的宫颈长度的测量值;或者其中所述检索的生物标志物水平包含生物标志物AFP、游离hCGβ和宫颈长度;计算对应于所述妊娠个体发生PTB的相对风险的风险评估分值,其中所述风险评估分值是部分基于所述生物标志物水平与相应的预定对照水平、值的比率或截止值的比较。
所述计算机程序可以包括输入通过确定受试者的一种或多种生物物理标志物而获得的至少一种生物标志物的测量值;将受试者的所述一种或多种生物物理标志物与对照受试者中的相同生物物理标志物进行比较,其中相对于对照,所述受试者中所述一种或多种生物物理标志物的测量值的增加或降低指示了早产风险的提高,并在所述比较的一种或多种生物化学标志物和比较的一种或多种生物物理标志物的结果的基础上,确定早产风险的定量估算值。在特定实施方式中,所述生物物理标志物可以选自宫颈长度、血压和脉搏。
在所述计算机程序中,所述过程还可以包括确定早产风险的定量估算值,其包括使用多变量分析确定早产的似然性,并且其中所述多变量分析包括使用源自于一组对照参比数据的生物化学标志物水平和分布参数。所述多变量分析可以是多变量高斯分析。
因此,本公开提供了用于在妊娠个体中确定早产(PTB)风险的方法,所述方法包括:
测量来自于所述妊娠个体的生物化学标志物和任选的生物物理标志物,所述测量通过下述方式进行:a)在从所述妊娠个体获得的生物样品中,测量生物标志物AFP和游离hCGβ以及选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、uE3和sP-选择素的至少一种生物标志物的水平;或b)在从所述妊娠个体获得的生物样品中,测量生物标志物AFP和游离hCGβ的水平,并测量所述妊娠个体的宫颈长度;以及使用所述测量到的生物标志物来确定所述妊娠个体发生PTB的风险。
妊娠个体具有早产风险的风险可以基于在患者群体研究中收集的临床数据,使用统计分析从生物化学或生物物理标志物水平来确定。存在多种统计方法用于组合表征妊娠个体的参数例如生物化学标志物和/或生物物理标志物的水平,以获得风险估算。似然性方法(Palomaki和Haddow,Am.J.Obstet.Gynecol.156,460-3(1987))、线性判别函数方法(Norgarrd-Pedersen等,Clin.Genet.37,35-43(1990))和多重逻辑回归分析常用于此目的。
PTB风险的确定可以通过使用在寻找标志物中建立的模型或包括下列模型信息的函数来进行:标志物水平与似然性之间的依存度,和/或直接或间接地使用关联结构或其一部分的信息和似然性。关联结构可以例如通过将似然性表示成标志物的比率或乘积的函数来使用。所述模型的信息也可以表示成例如决策树的格式。风险的确定可以包括在源自于一组参比数据的参数分布的基础上使用多变量分析来推导所述似然比。
从所述测量到的标志物水平计算风险,可以基于在受影响和未受影响的妊娠中的标志物水平上观察到的相对频率分布。在所述计算中可以使用任何已知的统计技术。
风险的估算值可以由似然比乘以PTB背景风险构成。所述估算的风险在与预定的风险截止值进行比较的基础上被分类为筛查阳性或筛查阴性。所述风险截止值的值可以被改变,以改变检测率和假阳性率。
本公开不限于使用特定的统计方法、模型或函数,而是涵盖了几种不同的确定方法。本发明的风险评估是基于使用所公开的显示出以可靠方式预测PTB的生物标志物。
正如在本文中公开的,早产的风险可以在下述量的基础上确定:生物化学标志物AFP和游离hCGβ以及选自FSTL3、sTNFR1、PlGF-2、激活素A、Ue3和sP-选择素、有利情况下选自FSTL3和激活素A的至少一种生物化学标志物,任选地与生物物理标志物宫颈长度一起;或生物化学标志物AFP和游离hCGβ以及宫颈长度,所述生物化学标志物存在于从所述个体获取的生物样品中。当按照本文公开的方法、试剂盒和装置确定早产风险时,也可以使用另外的生物化学标志物、生物物理标志物、患者历史参数、患者人口学参数和/或生物物理测量值。
为了改进风险评估,在某些实施方案中,可以考虑将许多与风险相关的因素与个体的生物化学标志物水平的评估相组合。例如,用于预测PTB风险的算法可以包括一种或多种另外的生物化学标志物、患者历史参数、患者人口学参数和/或患者生物物理测量值。在某些实例中,患者历史参数可以包括经产数、吸烟史、过去的医学状况和早产的家族史。在某些实例中,患者人口学参数可以包括年龄、种族、当前药物和素食。在某些实例中,患者生物物理测量值可以包括宫颈长度、体重、体重指数(BMI)、血压、心率、胆固醇水平、甘油三酯水平、医学状况和胎龄。
本文描述的方法可以使用用于评估早产风险的试剂盒或商业化包装来利用。根据一个实施方式,一种用于确定早产(PTB)风险的体外试剂盒包含用于测定或检测生物标志物AFP、游离hCGβ和选自FSTL3、sTNFR1、PlGF-2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物的构件,例如试剂。
根据另一个实施方式,一种用于确定早产(PTB)风险的体外试剂盒包含用于测定或检测生物标志物AFP、游离hCGβ和选自FSTL3和激活素A的至少一种生物标志物的构件,例如试剂。
在各种不同的其他实施方式中,风险评估还包括宫颈长度的测量。
在某些实施方式中,对于每种测量的生物标志物,鉴定测量到的水平与相应的预定对照水平之间的差异;并且对所述鉴定做出响应,确定所述妊娠个体发生PTB的相对风险。
在某些实施方式中,测量到的水平与相应的预定对照水平之间的差异可以包含阈值和百分率差异中的至少一者。
在某些实施方式中,可以计算生物化学标志物的测量水平之间的比率或其他依存性。
在所述方法的某些实施方式中,在妊娠个体中确定早产风险还包括使用母体历史因素。
根据另一个实施方式,一种用于确定早产(PTB)风险的体外试剂盒包含用于测定或检测生物标志物AFP和游离hCGβ的构件,例如试剂。所述风险评估还包括宫颈长度的测量。
用于测定或检测本文中描述的生物标志物的试剂可以是例如可检测的结合配偶体。在另一个特定实施方式中,试剂盒还可以提供在测定中使用所述可检测的结合配偶体的说明书。试剂体积、温育时间、反应条件等,可以提供在所述说明书中。这些试剂盒还可以包括用于检测来自于妊娠个体的生物样品中生物化学标志物的量的一种或多种试剂,其中所述生物化学标志物是AFP、游离hCGβ和选自FSTL3、sTNFR1、PlGF-2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物。可选地,这些试剂盒包括用于测定或检测来自于妊娠个体的生物样品中生物化学标志物的量的一种或多种试剂,其中所述生物化学标志物是AFP、游离hCGβ。在某些实施方案中,所述试剂盒可以包含下列一者或多者:用于执行所述测试的包被板、校准物、说明书,以及用于分析与特定妊娠个体相关的生物标志物水平测量结果的软件。
另一方面,本文中提供了一种用于确定早产(PTB)风险的体外试剂盒,其包含用于测定来自于妊娠个体的生物样品中的生物标志物AFP、游离hCGβ和选自FSTL3、sTNFR1、PlGF-2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物的构件,通常为一个或多个测试板;或提供了一种用于确定早产(PTB)风险的体外试剂盒,其包含用于测定来自于妊娠个体的生物样品中的生物标志物AFP、游离hCGβ的构件,通常为一个或多个测试板。
另一方面,本文中提供了用于预测早产(PTB)风险的装置,其包含:
数据输入构件,其用于输入所述妊娠个体的生物样品中的生物标志物AFP和游离hCGβ,以及选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物的测量值;或生物标志物AFP和游离hCGβ的测量值以及生物物理标志物宫颈长度的测量值;以及
计算构件,其用于使用所述生物标志物的输入的水平来确定PTB的风险。
所述计算构件可以被安排成通过在源自于一组参比数据的分布参数的基础上使用多变量分析推导PTB的似然比,来确定PTB的风险。
另一方面,本文中提供了一种用于预测早产(PTB)风险的试剂盒,其包含:
用于确定早产(PTB)风险的体外试剂盒,其包含用于生物标志物AFP和游离hCGβ以及选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物的一个或多个测试板;
或用于确定早产(PTB)风险的体外试剂盒,其包含用于生物标志物AFP、游离hCGβ和测量宫颈长度的测试板;
其上储存有指令的非暂时性计算机可读介质,其中所述指令当被处理器执行时,引起所述处理器:
检索所述生物标志物水平,其中所述生物标志物水平中的每种生物标志物水平对应于使用体外诊断试剂盒测试的生物化学标志物,并且其中所述检索的生物标志物水平包含生物标志物AFP、游离hCGβ和选自FSTL3、sTNFR1、PlGF-2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物,以及宫颈长度测量结果;或者其中所述检索的生物标志物水平包含生物标志物AFP、游离hCGβ和宫颈长度测量的测量值。
所述试剂盒可用于确定对应于所述妊娠个体发生PTB的相对风险的风险评估分值,其中所述风险评估分值是部分基于所述生物标志物水平与相应的预定对照水平或截止值的比较。
所述装置或系统可以包含其上储存有指令的非暂时性计算机可读介质,其中所述指令当被处理器执行时,引起所述处理器:检索所述生物标志物水平,其中所述生物标志物水平中的每种生物标志物水平对应于使用体外诊断试剂盒测试的生物化学标志物,并且其中所述检索的生物标志物水平包含生物标志物AFP、游离hCGβ和选自FSTL3、sTNFR1、PlGF-2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物;或者包含选自AFP和游离hCGβ的生物标志物。此外或可选地,所述提到的生物标志物的筛查性能可以通过将它们与宫颈长度测量值相组合来提高。所述装置还包括对应于所述妊娠个体的PTB相对风险的风险评估分值的计算,其中所述风险评估分值是部分基于所述生物标志物水平与相应的预定对照水平或截止值的比较。
本公开不限于使用特定的统计方法、模型或函数,而是涵盖几种不同的确定方法。所公开的风险评估方法是基于使用所公开的显示出以可靠方式预测PTB的生物标志物。
实施例1
结果
早产中母体标志物的检查
血清样品来自于第14-16周。运行免疫测定法或商品化ELISA(激活素A)。通过使用所有显著的背景因素将浓度归一化,将结果转变成MoM值。使用ROC图(接受者工作特征图)分析标志物组合预测早产的性能。图1-10源自于这个样品组。通过在固定的(1%或5%)假阳性率(FPR)(1-特异性)(计算形式为:5%假阳性率(1-0.95=0.05),1=100%,特异性=95%,FPR=5%)下比较检测率(灵敏度),来进行比较。AFP和fhCGB使用来自于PerkinElmer的双功能试剂盒(B067-101)测量。所使用的FSTL-3、sTNFR1、激活素A测定法是使用来自于R&D Systems的商品化抗体和抗原在DELFIA技术上开发的定制的研究测定法。PlGF-2测定法是使用定制抗体(AbD Serotec)和商品化抗原(R&D Systems)在DELFIA技术上开发的定制的研究测定法。
表1
表2
表3
表4
实施例2
早产中母体标志物的检查
第16周的血清样品来自于以前有过早产的高风险女性,测量AFP和游离hCGβ以及宫颈长度。通过使用所有显著的背景因素将浓度归一化,将生物化学结果转变成MoM值。在这项性能分析中,宫颈长度以相似的方式进行分析。通常将低百分位数的截止值用于宫颈长度以确定高风险妊娠。使用ROC图分析标志物组合预测早产的性能(图11-12)。通过在固定的(5%)假阳性率(FPR)(1-特异性)下比较检测率(灵敏度),来进行比较。
AFP和fhCGB使用来自于PerkinElmer的双功能试剂盒(B067-101)测量。
表5:ROC图告知了使用一定的假阳性率能够鉴定到多大比例的随后受到PTB影响的妊娠。这意味着如果检测率为0.75(=75%)并且使用的假阳性率为1-0.95(=5%),则跟踪筛查群体中所有妊娠的5%,将鉴定到所有PTB妊娠的75%。
自发早产GA<37周 | DR@5%FPR |
AFP+fhCGβ | 50 |
AFP+fhCGβ+宫颈长度 | 100 |
所有早产GA<37周 | DR@5%FPR |
AFP+fhCGβ | 30 |
AFP+fhCGβ+宫颈长度 | 75 |
实施例3
早产中母体标志物的检查
血清样品为第18-22周和第14-16周样品,与sP-选择素或uE3(未结合的雌三醇)一起测量AFP和游离hCGβ。通过使用所有显著的背景因素将浓度归一化,将结果转变成MoM值。使用ROC图分析标志物组合预测早产的性能。通过在固定的(5%和10%)假阳性率(FPR)(1-特异性)下比较ROC图的曲线下面积和检测率(灵敏度)(图13-14),来进行比较。(ROC意味着接受者工作特征图;AUC意味着曲线下面积)。
AFP和fhCGB使用来自于PerkinElmer的双功能试剂盒(B067-101)测量。uE3使用来自于PerkinElmer的试剂盒B083-301测量。所使用的sP-选择素测定法是使用来自于R&DSystems的商品化抗体和抗原在DELFIA技术上开发的定制的研究测定法。
表6:在第18-22周从433位对照获取的样品和87例中度、42例过早和49例极早PTB样品。
表7:在第14-16周从27位对照获取的样品和14例极早(在GA第28周之前分娩)PTB样品
Claims (11)
1.一种用于在妊娠个体中确定早产(PTB)风险的方法,所述方法包括:
(i)在从所述妊娠个体获得的生物样品中测量生物标志物AFP和游离的hCGβ的水平,并且
(ii)确定从选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、uE3和sP-选择素的生物标志物的水平和所述妊娠个体的宫颈长度中选择的至少一种其他测量值;以及
(iii)确定所述妊娠个体发生PTB的风险。
2.根据权利要求1所述的方法,其中确定选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、Ue3和sP-选择素的生物标志物的水平。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中确定选自FSTL3和激活素A的生物标志物的水平。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其中确定所述妊娠个体的宫颈长度。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其中所述生物样品选自全血、血浆、血清、尿液、阴道宫颈物质,以及全血、血浆、血清、尿液或阴道宫颈物质的级分。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其中所述生物样品在第11至13周期间获得。
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其中所述生物样品在第14至16周期间获得。
8.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其中所述生物样品在第17-20周期间获得。
9.根据权利要求1至8任一项所述的方法,其中所述早产的胎龄小于34周。
10.一种用于确定早产(PTB)风险的体外试剂盒,其包含用于测定来自于妊娠个体的生物样品中的生物标志物AFP和游离hCGβ,以及选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物的构件。
11.一种用于在妊娠个体中预测早产(PTB)风险的装置,所述装置包含:
(a)数据输入构件,其用于输入所述妊娠个体的生物样品中的生物标志物AFP和游离hCGβ,以及选自FSTL3、sTNR1、PlGF2、激活素A、Ue3和sP-选择素的至少一种生物标志物的测量值;或者用于输入生物标志物AFP和游离hCGβ的测量值以及生物物理标志物宫颈长度的测量值;以及
(b)计算构件,其用于使用所述生物标志物的输入的水平来确定PTB的风险。
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---|---|---|---|---|
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1922490A (zh) * | 2004-02-19 | 2007-02-28 | 耶鲁大学 | 使用蛋白质组学技术鉴定癌症蛋白生物标志物的方法 |
CN103109192A (zh) * | 2010-06-18 | 2013-05-15 | 塞尚公司 | 用于妊娠性高血压和先兆子痫的预后和风险评估的标志物 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4208479A (en) * | 1977-07-14 | 1980-06-17 | Syva Company | Label modified immunoassays |
US5545616A (en) * | 1994-09-22 | 1996-08-13 | Genentech, Inc. | Method for predicting and/or preventing preterm labor |
US20030027234A1 (en) * | 2001-07-30 | 2003-02-06 | Pandian Murugan R. | Methods for detecting Down's syndrome |
US20080090258A1 (en) * | 2006-06-28 | 2008-04-17 | University Of Pittsburgh -Of The Commonwealth System Of Higher Education | Method and composition for diagnosing endometrial cancer |
EP2245180B1 (en) | 2008-01-25 | 2014-06-18 | PerkinElmer Health Sciences, Inc. | Methods for determining the risk of prenatal complications |
WO2009152601A1 (en) | 2008-06-16 | 2009-12-23 | Prenagen Inc. | Use of follistatin-related gene (flrg) as a marker for identifying a fetal abnormality |
US20100304978A1 (en) * | 2009-01-26 | 2010-12-02 | David Xingfei Deng | Methods and compositions for identifying a fetal cell |
EP2443230B1 (en) * | 2009-06-18 | 2017-07-26 | Takara Bio Europe AB | 3D CULTURING SYSTEMS FOR GROWTH AND DIFFERENTIATION OF HUMAN PLURIPOTENT STEM (hPS) CELLS |
WO2011068956A2 (en) | 2009-12-02 | 2011-06-09 | The General Hospital Corporation | Follistatin-like 3 (fstl3) levels in gestational diabetes |
WO2012174282A2 (en) * | 2011-06-16 | 2012-12-20 | Caris Life Sciences Luxembourg Holdings, S.A.R.L. | Biomarker compositions and methods |
US20140113876A1 (en) * | 2012-09-21 | 2014-04-24 | Ultragenyx Pharmaceutical Inc. | Biomarkers for assessing treatment of sialic acid deficiency diseases and conditions |
US20140324460A1 (en) * | 2012-09-26 | 2014-10-30 | Health Diagnostic Laboratory, Inc. | Method for determining and managing total cardiodiabetes risk |
US20140186332A1 (en) * | 2012-12-28 | 2014-07-03 | NX Pharmagen | Biomarkers of preterm birth |
WO2015031694A2 (en) * | 2013-08-28 | 2015-03-05 | Caris Science, Inc. | Oligonucleotide probes and uses thereof |
EP3143409A2 (en) | 2014-05-16 | 2017-03-22 | Cézanne S.A.S. | Early placenta insulin-like peptide (pro-epil) |
-
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1922490A (zh) * | 2004-02-19 | 2007-02-28 | 耶鲁大学 | 使用蛋白质组学技术鉴定癌症蛋白生物标志物的方法 |
CN103109192A (zh) * | 2010-06-18 | 2013-05-15 | 塞尚公司 | 用于妊娠性高血压和先兆子痫的预后和风险评估的标志物 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
ANTONIO FARINA 等: "Total activin A in maternal blood as a marker of preterm delivery in low-risk asymptomatic patients", 《PRENATAL DIAGNOSIS》 * |
JOHN D. YEAST 等: "Biochemical Markers for the Prediction of Preterm Delivery", 《CLIN PERINATOL》 * |
KEVIN SPENCER: "Second-trimester prenatal screening for Down syndrome and the relationship of maternal serum biochemical markers to pregnancy complications with adverse outcome", 《PRENATAL DIAGNOSIS》 * |
LAURA L. JELLIFFE-PAWLOWSKI 等: "Second trimester serum predictors of preterm birth in a population-based sample of low-risk pregnancies", 《PRENATAL DIAGNOSIS》 * |
马美芬和陈伟彬: "检测肿瘤坏死因子及可溶性肿瘤坏死因子受体在预测孕妇发生感染性早产的临床意义", 《中华医院感染学杂志》 * |
Also Published As
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US10444247B2 (en) | 2019-10-15 |
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WO2016042202A1 (en) | 2016-03-24 |
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