CN117561450A - 基于凝血能力的个性化治疗（cpt）系统 - Google Patents

基于凝血能力的个性化治疗（cpt）系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了用于对血液样品的凝血能力(clottability)进行建模的方法，其包括确定血液样品的凝血能力或由于免疫系统和血液凝固系统的生物活性对凝血能力的直接作用而提供具有已知凝血能力的血液样品；确定健康状况以及血栓形成和/或出血的风险因素并将其归因于已提供相应样品的供体；确定一种或更多种药物(包括抗炎剂、抗凝剂)对血液样品的药效学作用以及相应的治疗范围，以降低炎症和/或血栓形成和/或出血的风险；以及在对所述血液样品施用涉及药物(包括抗凝剂)的最有效治疗策略之后，对所述血液样品的凝血能力进行建模。

Description

基于凝血能力的个性化治疗(CPT)系统
技术领域
本发明提供了用于对血液样品的凝血能力(clottability)进行建模的方法，其包括确定血液样品的凝血能力或由于免疫系统和血液凝固系统的生物活性对凝血能力的直接作用而提供具有已知凝血能力的血液样品；确定健康状况以及血栓形成和/或出血的风险因素并将其归因于已提供相应样品的供体；确定药物(包括抗炎剂、抗凝剂)的药效学作用以及相应的治疗范围，以降低炎症和/或血栓形成和/或出血的风险；以及在施用涉及药物(包括抗凝剂)的最有效治疗策略之后，对所述血液样品的凝血能力进行建模。本发明还提供了用于为患有病理性炎症和/或由于免疫系统和/或血液凝固系统的不期望活动而导致血栓形成和/或出血风险增加的患者提供个性化药物治疗方案的方法，所述方法包括确定所述患者的血液样品的凝血能力或提供所述患者的已知的凝血能力值；以及基于本文中提供的凝血能力模型提供个性化药物治疗方案。这种个人健康状况评估和个性化治疗系统利用凝血能力作为主要参数之一，且不排除其他参数的贡献。
背景技术
用于治疗和/或预防血栓形成的药理学治疗是全世界最常用的处方药物之一。这些药物称为抗凝剂，并且是血液稀释剂，其通过延长凝血时间来防止和/或降低血液的凝固。这些药物用于心血管病症、癌症、卒中、败血症等的情况。
例如，维生素K拮抗剂属于最常用的处方抗血栓药物，已使用了超过50年(Zirlikand Bode2016)。这样的药物例如为氟茚二酮、华法林或香豆素。这些药物的剂量通常基于PT/INR(prothrombin time/international normalized ratio，凝血酶原时间/国际标准化比率)凝血测定。PT/INR是在接受药物一段时间的患者的血浆中确定的。该测定概括了维生素K拮抗剂的剂量，并且不提供任何关于个体水平差异、体内生化和生理特性或精确剂量要求的输出。
其他类型的抗凝剂是直接凝血酶抑制剂(direct thrombin inhibitor，DTI)，其可经口施用(例如达比加群)或通过静脉输注/注射(例如阿加曲班、水蛭素)。其可以是具有足够亲和力和特异性的靶向凝血因子凝血酶的小化学品、较大的肽或类肽化合物。由于吸收、分布、代谢和排泄，DTI的抑制作用每天都有波动，使得在药物摄入后药物浓度增加，不久达到峰值。血浆中的药物浓度通过肾和其他途径的药物消除而降低。此外，经口施用的直接FXa抑制剂(direct FXa inhibitor，DXaI)，例如利伐沙班、依度沙班、阿哌沙班、肝素或类肝素药物，是靶向凝血因子FXa的小化合物。然而，维生素K拮抗剂对延迟凝血的抑制作用比DTI和DXaI更持久或更持续时间更长。即使使用规定的药物剂量减缓了血浆中延长的凝血过程，治疗也是相当随意的，因为血栓形成仍然发生。此外，在过量使用抗血栓药物的情况下，出血事件也会增加。
另外，许多患者不仅仅接受单一抗凝治疗。大多数患者正在被开出许多其他药物类型的处方，例如抗血小板、抗炎、药物代谢调节剂、抗高血压、细胞转运调节剂等。所有这些药物间相互作用都很常见，并且在多药物治疗的药代动力学期间在每个时间点的净作用都是一个黑匣子。例如，与单一药物治疗相比，抗血小板和抗凝治疗的组合具有增加的出血风险；另一方面，单一药物治疗对某些个体造成了增加的血栓形成风险。作为常见抗血栓治疗方案的一个实例，当抗血小板/抗炎症(例如阿司匹林)与抗凝剂联合使用时，大出血的风险增加至少2倍。
因此，目前使用的用于治疗和/或预防血栓形成的抗凝药物处方的问题在于，抗凝管理是经验性的并且是从群体研究推断的。此外，采用常用处方方案的患者在接受抗凝治疗时仍然遭受危及生命的血栓形成或轻度至危及生命性质的出血。
精准医学是用于预防、诊断、治疗和监测疾病的方法，其包括患者的生物学、环境和生活方式的个体差异。患者生物标志物数据和诊断测定通过帮助医师确定患者的正确治疗并监测其疾病来推动医疗保健决策的做出。除此之外，精准医学中的生物标志物和伴随诊断通过促进临床试验设计和执行、加速药物开发以及为早期管线(pipeline)选择的设计提供信息来支持制药公司的管线。关键问题是可靠生物标志物的诊断的获得。
凝血能力生物标志物是一种新型生物标志物，其能够指示免疫系统和血液凝固系统二者的状态，因为这两个系统是彼此紧密结合的，例如在血液凝固系统的激活中可观察到由于自身免疫引起的慢性炎症的激活。抗凝剂可例示为本专利中所述的主要药物治疗类型之一，许多涉及免疫系统和血液凝固系统的疾病都能够利用这样的生物标志物作为参数，并结合其他参数，得出个性化的健康评估，从而得出具有降低的副作用和提高的治疗效力的个性化治疗方案，例如在单一和/或联合抗血栓治疗的情况下的出血和血栓形成。
因此，本领域需要提供患者特异性治疗选择以降低血栓形成和/或出血的风险，如抗血栓治疗的实例。
发明概述
本发明涉及用于对对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类的方法，所述方法包括以下步骤：
a)确定或检索输入数据，其中所述输入数据包括
i)凝血能力生物标志物，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在对象的血液样品中确定；和
ii)患者背景信息；
b)将所述输入数据与风险和/或状态参考模式进行比较，其中所述风险和/或状态参考模式是从至少两个参考对象获得的，其中至少一个所述参考对象先前具有炎性事件和/或凝血失调事件；和
c)基于(b)中获得的所述比较对所述对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类。
发明人出乎意料地发现，使用新的生物标志物、凝血能力以及测量该生物标志物来追踪抗凝治疗之前和之后的凝血或凝血酶活性提供了可能性以提供降低血栓形成和/或出血风险的患者特异性抗凝和抗出血治疗。正如上一节已经指出的，这种生物标志物是疾病期间免疫和血液凝固系统活跃程度的指标，将响应于对任一系统或两个系统产生作用的药物治疗。本专利主要例示了抗凝剂的使用及其对该生物标志物的药效学作用。因此，本发明提供了基于新的生物标志物的个性化计算解决方案，其通过规定个性化且精确的抗凝药物剂量，从而改善药物方案。此外，出乎意料地发现，凝血能力的测量可容易地应用于指导患者的个性化治疗，因为这种诊断测试可被自动化血液学仪器采用。
在另一个实施方案中，本发明涉及用于为患者提供个性化抗凝和抗出血治疗方案的方法，所述方法包括：
(a)确定所述患者的血液样品的凝血能力或提供所述患者的已知的凝血能力值；
(b)基于通过本发明的方法获得的凝血能力模型提供个性化的抗凝和抗出血治疗方案。
发明内容
尽管与本文中所述的方法和材料类似或等同的方法和材料可用于本发明的实践或测试，但是合适的方法和材料描述如下。本文中提及的所有出版物、专利申请、专利和其他参考文献均通过引用其整体并入。本文中讨论的出版物和申请仅出于其在本申请的提交日期之前的公开内容而提供。本文中的任何内容均不应被解释为承认本发明无权凭借在先发明而早于这样的公开内容。另外，材料、方法和实施例仅是举例说明性的而不旨在进行限制。
在冲突的情况下，以本说明书(包括定义)为准。在权利要求中，词语“包含/包括”不排除其他要素或步骤，并且单数形式不排除复数。单个单元可实现权利要求中记载的数个特征的功能。权利要求中的任何附图标记不应被解释为限制范围。如本文中所使用的，“和/或”应理解为意指其中之一或两者。
除非另有定义，本文中使用的所有技术和科学术语具有与本文主题所属领域的技术人员通常理解的相同含义。如本文中所使用的，本文中提供以下定义仅用于描述特定实施方案的目的，并且不旨在限制本发明的范围。
因此，本发明尤其涉及以下实施方案：
1.用于对对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类的方法，所述方法包括以下步骤：
a)确定或检索输入数据，其中所述输入数据包括
i)凝血能力生物标志物，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在对象的血液样品中确定；和
ii)患者背景信息；
b)将所述输入数据与风险和/或状态参考模式进行比较，其中所述风险和/或状态参考模式是从至少两个参考对象获得的，其中至少一个所述参考对象先前具有炎性事件和/或凝血失调事件；和
c)基于(b)中获得的所述比较对所述对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类。
2.实施方案1所述的方法，其中所述测定是基于凝块的纤维蛋白原测试和基于酶的纤维蛋白原测试的组合。
3.实施方案2所述的方法，其中所述基于酶的纤维蛋白原测试是不依赖于凝块的基于酶的纤维蛋白原测试。
4.实施方案2所述的方法，其中所述基于凝块的纤维蛋白原测试选自凝血酶原时间(PT)的测定、部分促凝血酶原激酶时间(PTT)的测定和Clauss测试。
5.实施方案2至4中任一项所述的方法，其中所述基于酶的纤维蛋白原测试涉及丝氨酸内肽酶的催化切割。
6.实施方案2至5中任一项所述的方法，其中所述基于酶的纤维蛋白原测试涉及通过蛇毒丝氨酸内肽酶对纤维蛋白原的催化切割，优选通过蛇毒蛋白A对纤维蛋白原的催化切割。
7.实施方案2至6中任一项所述的方法，其包括测量与所述样品中的纤维蛋白原水平成反比的丝氨酸内肽酶的蛋白水解活性。
8.实施方案1至7中任一项所述的方法，其中所述患者背景信息包含体重、性别、年龄和肾功能或由其组成。
9.实施方案1至8中任一项所述的方法，其中所述风险和/或状态参考模式是通过对参考对象的数据集进行训练而获得的机器学习模型，并且其中将所述输入数据与风险和/或状态参考模式进行比较包括将所述输入数据输入到所述机器学习模型中。
10.实施方案1至9中任一项所述的方法，其中对所述对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类是对对象的血栓形成和/或出血的风险和/或状态进行分类。
11.用于预测对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态的方法，所述方法包括以下步骤：
a)通过以下步骤确定风险和/或状态进展指标：
i)在第一时间点期间根据实施方案1至10中任一项所述的方法对对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类；和
ii)在第二时间点确定或检索所述对象的血液样品的凝血能力生物标志物，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在所述对象的血液样品中确定；和
b)将所述风险和/或状态进展指标与预测参考模式进行比较，其中所述预测参考模式是从至少两个参考对象获得的，其中至少一个所述参考对象先前具有炎性事件和/或凝血失调事件，并且其中所述参考对象的所述风险和/或状态进展是已知的；
c)基于(b)中获得的比较预测对象的所述风险和/或状态。
12.实施方案11所述的方法，其中所述预测参考模式是通过对参考对象的数据集进行训练而获得的机器学习模型，并且其中将所述风险和/或状态进展指标与预测参考模式进行比较包括将所述输入数据输入到所述机器学习模型中。
13.用于监测对象在治疗期间的炎性事件和/或凝血失调事件的治疗响应的方法，所述方法包括以下步骤：
a)通过以下步骤确定治疗进展指标：
i)在第一时间点根据实施方案1至10中任一项所述的方法对对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类；
ii)在至少一个第二时间点测定或检索所述对象的血液样品的凝血能力生物标志物，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在所述对象的血液样品中确定；和
iii)1.)抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝和/或抗凝化合物的施用时间点，其中所述施用时间点在所述第一时间点和所述第二时间点之间；优选所述抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝和/或抗凝化合物的施用时间点和施用量；和
2.)药效学响应，其中所述药效学响应至少基于所述第一时间点的所述凝血能力生物标志物、所述第二时间点的所述凝血能力生物标志物和所述施用时间点计算，其中所述药效学响应至少基于所述第一时间点的所述凝血能力生物标志物、所述第二时间点的所述凝血能力生物标志物、施用时间点和施用量计算；
b)将所述治疗进展指标与治疗响应参考模式进行比较，其中所述预测参考模式是从至少两个参考对象获得的，其中至少一个所述参考对象先前接受过使用抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物的治疗，并且其中所述参考对象的所述治疗响应是已知的；
c)基于(b)中获得的比较监测对象的治疗响应。
14.实施方案13所述的方法，其中所述治疗响应参考模式是通过对参考对象的数据集进行训练而获得的机器学习模型，并且其中将所述治疗进展指标与治疗响应参考模式进行比较包括将所述治疗进展指标输入到所述机器学习模型中。
15.抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物，其用于治疗根据实施方案1至10中任一项所述的方法被分类为处于炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态的对象、和/或根据实施方案11或12所述的方法被预测为预测发生炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态的对象。
16.用于在有需要的对象中降低炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或改善炎性事件和/或凝血失调事件的状态的治疗方法，所述方法包括以下步骤：
a)在监测根据实施方案13至14中任一项所述的方法的所述治疗响应期间，向有需要的对象施用治疗有效量的第一抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物；和
b)如果对所述第一抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物的根据实施方案13至14中任一项所述的方法的所述治疗响应是不充分的，则向有需要的对象施用第二抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物，并且如果对所述第一抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物的根据实施方案13至14中任一项所述的方法的所述治疗响应是充分的，则继续进行使用所述第一抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物的治疗，以在所述有需要的对象中降低炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或改善炎性事件和/或凝血失调事件的状态。
17.实施方案13至14中任一项所述的方法、实施方案15所述应用的化合物或实施方案16所述的治疗方法，其中所述化合物是选自以下的化合物：维生素K拮抗剂，特别是氟茚二酮、华法林或香豆素；直接凝血酶抑制剂，特别是达比加群、阿加曲班或水蛭素；和直接FXa抑制剂，特别是利伐沙班、依度沙班、阿哌沙班、肝素或类肝素药物。
18.实施方案13至14中任一项所述的方法、实施方案15所述应用的化合物或实施方案16所述的治疗方法，其中所述化合物是选自以下的化合物：非甾体抗炎药物、皮质类固醇、雷帕霉素、高密度脂蛋白、提高HDL胆固醇的化合物、Rho激酶抑制剂、抗疟剂、对乙酰氨基酚、糖皮质激素、类固醇、β-激动剂、抗胆碱能剂、黄嘌呤衍生物、柳氮磺吡啶、青霉胺、抗血管生成剂、氨苯砜、补骨脂素、抗TNF剂、抗IL-1剂和他汀类。
19.实施方案13至14中任一项所述的方法、实施方案15所述应用的化合物或实施方案16所述的治疗方法，其中所述化合物是选自以下的化合物：不可逆环氧合酶抑制剂、腺苷二磷酸(ADP)受体抑制剂、磷酸二酯酶抑制剂、蛋白酶激活受体-1(PAR-1)拮抗剂、糖蛋白IIB/IIIA抑制剂、腺苷再摄取抑制剂、双嘧达莫、血栓素抑制剂和血栓素受体拮抗剂。
20.实施方案13至14中任一项所述的方法、实施方案15所述应用的化合物或实施方案16所述的治疗方法，其中所述化合物是促进凝血和/或降低出血的凝血因子，优选是选自以下的化合物：FVIII浓缩物、Alphanate、Humate-P、NovoSeven、Eloctate、Feiba、凝血酶原复合物、Hemlibra和氨甲环酸。
21.存储设备，其包括用于执行根据实施方案1至14、17至20中任一项所述的方法的计算机可读程序指令。
22.服务器，其包括实施方案21所述的存储设备、用于执行所述计算机可读程序指令的至少一个处理设备、和用于接收输入数据的网络连接。
23.用于分类、预测和/或监测治疗响应的系统，所述系统包括：
a)测量装置，其包括用于接收血液样品的容器和用于确定凝血能力生物标志物的试剂，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在所述血液样品中确定；
b)用于执行计算机可读程序指令的处理设备，其包括实施方案21所述的存储设备和/或到服务器的网络连接，其中所述服务器是根据实施方案22所述的服务器；和
c)输入和/或检索可能性，其中所述输入和/或检索可能性使得所述服务器和/或所述处理设备能够访问患者背景信息。
因此，在一个实施方案中，本发明涉及用于对对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类的方法，所述方法包括以下步骤：a)确定或检索输入数据，其中所述输入数据包括i)凝血能力生物标志物，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在对象的血液样品中确定；和ii)患者背景信息；b)将所述输入数据与风险和/或状态参考模式进行比较，其中所述风险和/或状态参考模式是从至少两个参考对象获得的，其中至少一个所述参考对象先前具有炎性事件和/或凝血失调事件；和c)基于(b)中获得的所述比较对所述对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类。
如本文中所使用的，术语“对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态”是指指示在免疫系统、血小板系统和/或凝血系统失调时发生的事件的任何测量或类别。在一些实施方案中，本文中所述的对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态是指示选自以下的至少一种的风险和/或状态的类别或测量：急性炎症、慢性低度炎症、心血管事件和出血。在一些实施方案中，本文中所述的对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态是指示选自以下的至少一种的风险和/或状态的类别或测量：血栓形成、卒中、心绞痛、心肌梗死出血。在一些实施方案中，本文中所述的血栓形成是血栓栓塞性疾病或静脉血栓形成。
如本文中所使用的，术语“凝血能力生物标志物”是指通过至少两种不同的测定来确定并指示凝血能力的生物标志物。在一些实施方案中，确定本文中所述的凝血能力生物标志物的测定中的至少一种是基于酶的纤维蛋白原测试，优选地，基于酶的纤维蛋白原测试涉及丝氨酸内肽酶的催化切割和/或蛇毒丝氨酸内肽酶，优选蛇毒蛋白A，对纤维蛋白原的催化切割。
如本文中所使用的，术语“患者背景信息”是指不是凝血能力生物标志物的任何患者信息。在一些实施方案中，患者背景信息是选自以下的至少一种、至少两种、至少三种或至少四种：疾病史、疫苗接种状态、肝功能、身高、BMI、感染状态、治疗史、遗传类型、代谢者类型、当前治疗、体重、性别、年龄、血压和肾功能。在一些实施方案中，患者背景信息是性别、年龄和肾功能。如本文中所使用的，术语“健康状况”也可被理解为患者背景信息。
如本文中所使用的，术语“参考模式”是指对于可从参考对象获得的输入数据的分类有用的参考。因此，参考模式至少可以是阈值、分类函数、模型或一组权重。在一些实施方案中，本文中所述的参考模式是经过训练的机器学习模型。
如本文中所使用的，术语“参考对象”是指多个对象，其用作参考的参数是已知的。在一些实施方案中，本文中所述的参考对象包括健康对象和患病对象。在一些实施方案中，本文中所述的参考对象由患病对象组成。在一些实施方案中，本文中所述的参考对象是临床研究例如群体研究的一部分。
发明人发现，与患者背景信息相结合的凝血能力生物标志物提供了对对象的状态和/或风险进行分类的有效方式，并且可改善和个性化诊断、监测和/或治疗。
在某些实施方案中，本发明涉及用于对血液样品的凝血能力进行建模的方法，所述方法包括以下步骤：确定血液样品的凝血能力或提供具有已知凝血能力的血液样品，其中所述凝血能力通过至少两种不同的测定来测定和/或提供；确定健康状况以及血栓形成和/或出血的风险因素并将其归因于已提供相应样品的供体；确定一种或更多种药物和/或多药物施用的药效学作用，其中所述药物和/或多药物施用包含抗炎、抗血小板和/或抗凝治疗或由其组成；以及对血液样品相应的治疗范围以降低风险；以及在对血液样品施用最有效药物之后，对所述血液样品的凝血能力进行建模。
如本文中所使用的，术语“血栓形成”是指血管内血凝块的形成，阻碍血液流动。血栓形成可发生在静脉(静脉血栓形成)和动脉(动脉血栓形成)中。如本文中所使用的，术语“出血”是指血液从循环系统的血管外渗。出血通常在给定时间之后通过血液凝固而停止。然而，如本文中所使用的，“出血”涉及由于血凝块形成受损，特别是由于纤维蛋白原浓度降低和/或抑制凝血的因子的过量存在而导致的过度出血。
如本文中所使用的，术语“凝血能力”涉及定量(数字)或定性的值，其指示血液凝固的能力，优选在预定时间内、优选在特定条件下血液凝固的能力。
血凝块由纤维蛋白(纤维蛋白原的活化聚合形式)与血小板一起形成。通过蛋白酶凝血酶进行激活，其从纤维蛋白原形成纤维状、非球状蛋白质纤维蛋白。凝血途径的活性可通过在血液中非细胞和细胞成分的参与下通过内在和外在途径被激活的凝血酶的活性来指示。取决于条件，这种凝血酶活性通过将纤维蛋白原转化为纤维蛋白和纤维蛋白衍生分子来留下其标记。在此过程中，形成多种尺寸和复杂性的小的可溶性和不溶性聚合物。这些复合物和多种纤维蛋白衍生的分子或复合物是体内凝血酶生成的标志，它们在血液中的存在增加了血液的凝血能力或凝结能力，因此它们被称为促凝因子。目前这样的促凝因子(包括可溶性纤维蛋白)的检测方法难以进行并且不能产生令人满意的结果。具有较高浓度这样的促凝因子的血浆与不含这样的促凝因子的相同血浆相比能够以更高的速率凝结。因此，从体内凝血酶激活或生成可忽略不计的对象中采集的血浆样品含有可忽略不计的促凝因子，这是一种理想的状况，但很少出现这种情况。当在采样之前几小时从经历急性炎症(例如内毒素中毒)的同一对象中取出血浆时，总纤维蛋白原的一部分转化为这些促凝因子，并且血浆的凝血能力增加。
这些分子和复合物一旦形成，将通过称为纤维蛋白溶解的蛋白质降解过程被进一步加工。由于纤维蛋白溶解，这些纤维蛋白衍生物被进一步加工，产生多种完整性的降解产物，称为纤维蛋白降解产物(fibrin-degradation product，FDP)。这些FDP对纤维蛋白聚合或凝块形成效率表现出不同的作用。从纤维蛋白溶解的早期到晚期，这些FDP分别对凝血产生从高度到很小的抑制作用。多种形式的D-二聚体是这种后期纤维蛋白溶解的产物。这些抑制纤维蛋白聚合的因子称为抗凝因子；其在凝血反应中的存在会减慢凝血速度。当凝血酶活性降低时，纤维蛋白溶解活性更加显著。
如本文中所使用的，术语“凝血能力”是对血浆中这些促凝因子和抗凝因子的测量。其基于一项或更多项体外测试，由于凝血酶对纤维蛋白(原)的近期或新鲜活性，能够反映这些因子的体内存在。技术人员熟知该术语代表任何形式、尺寸和修饰的纤维蛋白和纤维蛋白原。这些因子在基于凝块的测定(例如Clauss或其他CCT)中的一般影响是不同程度的加速(高凝血能力)或减速(低凝血能力)。
技术人员知道，血凝块自然地出现在伤口部位以防止渗漏。然而，本领域技术人员还知道，在没有生理需要的情况下可发生凝血，这潜在地导致血液流动性降低并因此导致血栓形成。然而，凝血也可减少甚至消失，导致在血管破裂的情况下持续出血。因此，技术人员知道，血液凝固的生理学重要过程可在患者中发生积极或消极的改变。
如本文中所使用的，术语“对凝血能力进行建模”是指计算/估计尚未通过使用一种或更多种生化测定(如上文所定义)来确定凝血能力(如上文所定义)的血液样品的凝血能力的过程。因此，经建模的凝血能力可用于预测血液样品的预期凝血能力，例如在使用抗凝剂的治疗时。因此，其可用于确定需要抗凝治疗的患者的最佳治疗，以降低由于相对于凝血能力是生理学上可接受的状态下降低或增加的凝血能力而发生凝块的情况下上述定义的血栓形成和出血的作用的风险。
在第一步中，本发明的方法包括确定血液样品的凝血能力或提供具有已知凝血能力的样品的步骤。如上文所定义的凝血能力可使用血液样品或基于凝血能力已知的样品来确定。本文中所使用的“血液样品”可获自哺乳动物，例如人，但也可获自马、牛、羊、猪、灵长类动物、狗或小鼠。
公认的是，凝血能力及其心血管后果(例如出血和血栓形成)涉及炎症和凝血(包括血小板)系统。因此，影响抗炎、抗凝和抗血小板化合物的药物的影响可如本文中所述进行建模。
如本文中所使用的，术语“抗炎治疗”是指用于治疗炎性疾病或与其相关的症状的治疗剂。在一些实施方案中，本文中所述的抗炎化合物是选自以下的至少一种化合物：非甾体抗炎药物(NSAID(non-steroidal anti-inflammatory drug)；例如阿司匹林、布洛芬、萘普生、水杨酸甲酯、二氟尼柳、吲哚美辛、舒林酸、双氯芬酸、酮洛芬、酮咯酸、卡洛芬、非诺洛芬、甲芬那酸、吡罗昔康、美洛昔康、甲氨蝶呤、塞来考昔、伐地考昔、帕瑞昔布、依托考昔和尼美舒利)、皮质类固醇(例如泼尼松、倍他米松、布地奈德、可的松、地塞米松、氢化可的松、甲泼尼龙、泼尼松龙、曲安西龙和氟替卡松)、雷帕霉素、高密度脂蛋白(high densitylipoprotein，HDL)和提高HDL胆固醇的化合物、Rho激酶抑制剂、抗疟剂(例如羟氯喹和氯喹)、对乙酰氨基酚、糖皮质激素、类固醇、β-激动剂、抗胆碱能药剂、黄嘌呤衍生物(例如甲基黄嘌呤)、柳氮磺吡啶、青霉胺、抗血管生成剂、氨苯砜、补骨脂素、抗TNF剂、抗IL-1剂和他汀类，优选英夫利昔单抗、阿达木单抗、聚乙二醇赛妥珠单抗、戈利木单抗、依那西普、姜黄素、IL-1RA、卡那单抗、别嘌呤醇、秋水仙碱、己酮可可碱和奥昔嘌呤醇。在某些实施方案中，抗炎治疗是用于治疗炎性疾病或与其相关的症状的治疗剂，其中抗炎作用通过抑制和/或降低血小板功能来实现。
如本文中所使用的，术语“抗血小板治疗”是指减少或抑制血小板聚集的治疗剂。在一些实施方案中，本文中所述的抗血小板治疗是选自以下的至少一种化合物：不可逆环氧合酶抑制剂、腺苷二磷酸(adenosine diphosphate，ADP)受体抑制剂、磷酸二酯酶抑制剂、蛋白酶激活受体-1(protease-activated receptor-1，PAR-1)拮抗剂、糖蛋白IIB/IIIA抑制剂、腺苷再摄取抑制剂、双嘧达莫、血栓素抑制剂和血栓素受体拮抗剂。在一些实施方案中，本文中所述的抗血小板治疗是选自以下的至少一种化合物：特鲁曲班、沃拉帕沙、西洛他唑、阿司匹林、三氟柳、坎格瑞洛、氯吡格雷、普拉格雷、替格瑞洛、噻氯匹定、阿昔单抗、依替巴肽和替罗非班。
如本文中所使用的，术语“抗凝治疗”是指包含任何抗凝化合物或由任何抗凝化合物组成的药物。在一些实施方案中，本文中所述的抗炎化合物是选自以下的至少一种化合物：维生素K拮抗剂、香豆素、直接凝血酶抑制剂、直接FXa抑制剂、肝素和类肝素药物。在一些实施方案中，本文中所述的抗炎化合物是选自以下的至少一种化合物：氟茚二酮、华法林、达比加群、阿加曲班、水蛭素、利伐沙班、依度沙班和阿哌沙班。
本文中所述的术语“药效学作用”或“药效学响应”是指药物治疗对血液凝固系统或免疫系统和血液凝固系统的可测量的作用以及这样的作用的生理后果。这样的药物诱导作用的实例可在实施例5、6、7和8中找到。在一些实施方案中，“药效学作用”或“药效学响应”来源于本文中所述的凝血能力生物标志物或凝血能力生物标志物的变化。
在某些实施方案中，本发明涉及用于对血液样品的凝血能力进行建模的方法，所述方法包括以下步骤：确定血液样品的凝血能力或提供具有已知凝血能力的血液样品；确定健康状况以及血栓形成和/或出血的风险因素并将其归因于已提供相应样品的供体；确定一种或更多种抗凝剂对血液样品的药效学作用以及相应的治疗范围以降低风险；以及在对血液样品施用最有效抗凝剂之后，对所述血液样品的凝血能力进行建模。
确定凝血能力的一种方法是基于血液样品中的纤维蛋白原浓度。所确定的纤维蛋白原浓度可与已知的纤维蛋白原浓度相关，以确定血液样品是否是正常凝血能力的、高凝血能力的或低凝血能力的。在本发明中，“确定凝血能力”的一种方法涉及使用至少两种测定来确定纤维蛋白原浓度并确定至少两种测定结果之间的差异。在这方面，发明人出乎意料地发现，由上述得到的凝血能力可用作健康状态评估和供体遭受血栓形成或出血的风险的指标，这分别取决于高凝血能力的或低凝血能力的状态。在这方面，出乎意料地发现，对于健康供体，作为通过至少两种测定、优选在不同时间点测定的纤维蛋白原浓度差异而得到的凝血能力可以是≥-0.5至≤0.5。因此，在一般群体中，发现如果两次或更多次测试得出相似的纤维蛋白原浓度，即低方差，则发生血栓或出血的风险较低，因此供体是健康的，其具有降低的免疫系统和血液凝固系统的激活。另一方面，如果来自至少两种测定的结果差异达到所测定的纤维蛋白原浓度的差异维持在远>0.5的程度，则发生血栓形成的风险增加，如所附实施例和图1中所示。当凝血能力低于安全区间时，发生出血的风险增加。
凝血能力值可发生变化，并因此由于生理过程和/或药物而呈动态变化。因此，应定期监测凝血能力。本发明提供了用于在治疗前对凝血能力进行建模的方法，并且因此可减少治疗前后对凝血能力的经验监测。同时，本发明的方法可导致更快速和准确的治疗决策，并且可因此降低血栓形成和/或出血的风险。
本发明的方法还包括基于反映免疫系统和血液凝固系统的活性或激活的凝血能力建模来确定健康状况并将其归因于供体的步骤。公知的是，免疫系统的慢性激活与疾病(例如癌症和其他非传染性疾病)以及感染(例如HIV感染)有关。
此外，本发明的方法包括确定一种或更多种抗凝剂的药效学作用以及相应的治疗范围以降低血栓形成和/或出血风险的步骤。为了降低血栓形成和/或出血的风险，确定一种或更多种抗凝剂的药效学作用。示例性地，降低凝血酶活化并因此也降低凝血能力，例如从高凝血能力状态到正常凝血能力状态，使血栓形成的风险最小化。在这种情况下，出血风险增加的一个实例是抗凝剂用药过量，以及在某种程度上抗凝因子的过量产生。
在本发明中，优选的抗凝剂可选自：维生素K拮抗剂，特别是氟茚二酮、华法林或其他香豆素；直接凝血酶抑制剂，特别是达比加群、阿加曲班或水蛭素；和直接FXa抑制剂，特别是利伐沙班、依度沙班、阿哌沙班、肝素或类肝素药物。抗凝剂是用于降低血液凝固风险的药物，特别是用于预防患有心房颤动、瓣膜性心脏病和/或人工心脏瓣膜的个体中的血栓形成、肺栓塞、卒中。抗凝剂可例如经口、静脉内、皮下、肠胃外、动脉内或表面施用。优选地，抗凝剂可经口或静脉内施用。有不同类型的抗凝剂作用于导致血凝块形成的生理过程的不同部分。特别地，“维生素K拮抗剂”是天然或合成的化合物、其类似物或衍生物，其抑制维生素K环氧化物还原酶并因此抑制维生素K的再生，维生素K是血液凝固级联中的重要辅助因子。此外，“直接凝血酶抑制剂”通过直接抑制负责血液凝固的凝血酶来充当抗凝剂。例如，达比加群抑制共同凝血途径中的凝血酶，防止纤维蛋白原形成纤维蛋白。“直接FXa抑制剂”与Xa因子直接结合，抑制其凝血作用。然而，本发明中使用的抗凝剂的类型没有特别限制。
本发明的方法还包括在施用最有效的抗凝剂之后对凝血能力进行建模的步骤。如本文中所使用的，术语“施用之后”是指当施用于患者时被确定为最有效的抗凝剂的理论作用。在本发明中，“最有效”是指确定产生最有利的生理效应的抗凝剂或抗凝剂组合。最有利的生理效应可与凝血能力的降低或提高有关，但也可包括诸如安全性和/或多药物使用等因素。示例性地，在施用最有效的抗凝剂之后，如果凝血能力降低，则患者可不再处于高凝血能力状态，或者如果凝血能力提高，则患者可不再处于低凝血能力状态。
在另一个实施方案中，本发明涉及本发明的方法，其中确定凝血能力包括基于凝块的纤维蛋白原测试和基于酶的纤维蛋白原测试的组合。
在某些实施方案中，本发明涉及本发明的方法，其中测定是基于凝块的纤维蛋白原测试和基于酶的纤维蛋白原测试的组合。
在公开WO2019/068940中公开了这两种测试的实例。如本文中所使用的，术语“基于凝块的纤维蛋白原测试”是指通过评价纤维蛋白原转化为纤维蛋白的凝固过程，基于凝块形成所需的时间对纤维蛋白原活性的具体测定。
在本发明中，术语“基于凝块的纤维蛋白原测试”包括与能够产生关于纤维蛋白原浓度的插值的凝血反应相关的所有测试。如本文中使用的基于凝块的纤维蛋白原测试的实例包括凝血酶原时间测试(PT)、部分促凝血酶原激酶时间测试(PTT)和Clauss测试(CCT)。如本文中所使用的，术语“基于酶的纤维蛋白原测试”是指通过利用酶和人工底物基于竞争动力学数据确定血液中的纤维蛋白原浓度的测试。“酶”可选自肽酶、蛋白酶、脂肪酶、果胶酶、淀粉酶或异构酶。优选地，本发明的基于酶的纤维蛋白原测试中使用的酶是蛋白酶。基于酶的纤维蛋白原测试的实例是利用选择性地切割纤维蛋白原的蛋白酶的真实纤维蛋白原测试(true fibrinogen test，TFT)。
在这方面，本发明至少部分基于这样的发现：为了确定血液样品的凝血能力，包括基于凝块的纤维蛋白原测试和基于酶的纤维蛋白原测试的测定的组合使用可以是有效确定凝血能力的基础。示例性地，图3示出了在不同时间点从基于凝块的纤维蛋白原测试和基于酶的纤维蛋白原测试获得的血浆纤维蛋白原浓度与患有急性炎症的健康个体中衍生凝血能力之间的关系。
在本发明中，基于酶的纤维蛋白原测试可以是不依赖于凝块的基于酶的纤维蛋白原测试。
在某些实施方案中，本发明涉及本发明的方法，其中基于酶的纤维蛋白原测试是不依赖于凝块的基于酶的纤维蛋白原测试。
术语“不依赖于凝块”是指基于酶的纤维蛋白原测试，其不检测促凝因子和/或抗凝因子。如本文中所使用的，术语“促凝因子”是指凝血级联中增强凝结效率的物质。特别地，促凝因子大多是来自纤维蛋白原的可溶性纤维蛋白衍生物或凝血酶产生的中间体，以及早期纤维蛋白溶解产生的一些纤维蛋白降解产物(fibrin degradation product，FDP)。“抗凝因子”是指凝血级联中通过降低凝块形成效率而具有相反作用的物质。其中，抗凝因子大多是后期的FDP。
在本发明中，进一步优选地，基于凝块的纤维蛋白原测试选自凝血酶原时间(PT)的测定、部分促凝血酶原激酶时间(PTT)的测定和Clauss测试。
特别地，PT测试间接测量源自凝血酶原时间(以秒为单位)的纤维蛋白原。通过计算含有一系列已知纤维蛋白原浓度标准品的血浆的凝血酶原时间并针对纤维蛋白原值绘制光学变化来进行校准。光学变化被转换为纤维蛋白原值(Mackie et al.2003)。
PT常与可评价凝血因子的数量和功能的aPTT(activated partialthromboplastin time，活化部分促凝血酶原激酶时间)测试结合使用。术语“部分促凝血酶原激酶时间”或“PTT”是指确定血液凝固所需时间的血液测试。这些测试用于诊断无法解释的出血或血凝块。
血浆中的纤维蛋白原也可通过进行Clauss测试来测量(Undas A,2017)。如本文中所使用的，术语“Clauss测试”或“CCT”是指在高浓度的凝血酶下进行凝血的稀释的血浆样品的诊断测试。
在另一个实施方案中，本发明涉及一种方法，其中基于酶的纤维蛋白原测试涉及丝氨酸内肽酶的催化切割。如本文中所使用的，术语“催化切割”是指通过将降解蛋白质的丝氨酸内肽酶添加到肽中对蛋白水解的化学反应速率的改变。“丝氨酸内肽酶”是一种酶，其中丝氨酸充当内肽酶活性位点处的亲核氨基酸。“活性位点”是底物分子结合并发生化学反应的酶的区域。本发明还涉及一种方法，其中基于酶的纤维蛋白原测试涉及通过蛇毒丝氨酸内肽酶对纤维蛋白原的催化切割，优选通过蛇毒蛋白A对纤维蛋白原的催化切割。本发明还涉及本发明的方法，其包括测量与所述样品中的纤维蛋白原水平成反比的丝氨酸内肽酶的蛋白水解活性。丝氨酸内肽酶以与凝血酶类似的方式起作用，即通过激活纤维蛋白原并诱导血液凝结过程。因此，该反应涉及纤维蛋白原转化为纤维蛋白。在本发明中，“成反比”是指一个变量减少而另一变量增加的现象。变量是指丝氨酸内肽酶存在下的蛋白水解活性值或纤维蛋白原水平。
特别地，本发明至少部分基于使用不依赖于凝块的基于酶的纤维蛋白原测试，并且其中所使用的酶蛇毒蛋白A通过蛋白水解活性切割纤维蛋白原，形成纤维蛋白并引起血纤肽A的释放。在相同的反应中，蛇毒蛋白A也会切割合成底物。因此，不依赖凝块的纤维蛋白原测试基于蛇毒蛋白A切割的底物竞争来确定纤维蛋白原的浓度。
在某些实施方案中，本发明涉及本发明的方法，其中患者背景信息包括体重、性别、年龄和肾功能或由体重、性别、年龄和肾功能组成。
发明人发现体重、性别、年龄和肾功能对于补充凝血能力标志物的信息特别有用，并且可用于本文中所述的分类、预测、监测和/或治疗。
在某些实施方案中，本发明涉及本发明的方法，其中风险和/或状态参考模式是通过对参考对象的数据集进行训练而获得的机器学习模型，并且其中将输入数据与风险和/或状态参考模式进行比较包括将输入数据输入到机器学习模型中。
在某些实施方案中，本发明涉及本发明的方法，其中对对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类是对对象的血栓形成和/或出血的风险和/或状态进行分类。
发明人发现本文中所述的分类、预测、监测和/或治疗在血栓形成和/或出血的情况下特别有用。
在某些实施方案中，本发明涉及用于预测对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态的方法，所述方法包括以下步骤：a)通过以下步骤确定风险和/或状态进展指标：i)在第一时间点期间根据本发明的方法对对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类；和ii)在第二时间点确定或检索所述对象的血液样品的凝血能力生物标志物，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在所述对象的血液样品中确定；和b)将所述风险和/或状态进展指标与预测参考模式进行比较，其中所述预测参考模式是从至少两个参考对象获得的，其中至少一个所述参考对象先前具有炎性事件和/或凝血失调事件，并且其中所述参考对象的所述风险和/或状态进展是已知的；c)基于(b)中获得的比较预测对象的所述风险和/或状态。
发明人发现，凝血能力生物标志物随时间的进展，特别是包含CCT和TFT或由CCT和TFT组成的凝血能力生物标志物，可用于通过将至少2个、至少3个、至少4个、至少5个或至少6个时间点上的凝血能力生物标志物与来自群体研究的参考模式进行比较来预测炎性事件和/或凝血失调事件(例如血栓形成和/或出血)的未来发展。
在某些实施方案中，本发明涉及本发明的方法，其中预测参考模式是通过对参考对象的数据集进行训练而获得的机器学习模型，并且其中将所述风险和/或状态进展指标与预测参考模式进行比较包括将所述输入数据输入到所述机器学习模型中。
在某些实施方案中，本发明涉及用于监测对象在治疗期间的炎性事件和/或凝血失调事件的治疗响应的方法，所述方法包括以下步骤：a)通过以下步骤确定治疗进展指标：i)在第一时间点根据本发明的方法对对象的血栓形成和/或出血的风险和/或状态进行分类；ii)在至少一个第二时间点测定或检索所述对象的血液样品的凝血能力生物标志物，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在所述对象的血液样品中确定；和iii)1.)抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝和/或抗凝化合物的施用时间点，其中所述施用时间点在所述第一时间点和所述第二时间点之间；优选所述抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝和/或抗凝化合物的施用时间点和施用量；和2.)药效学响应，其中所述药效学响应至少基于所述第一时间点的所述凝血能力生物标志物、所述第二时间点的所述凝血能力生物标志物和所述施用时间点计算，其中所述药效学响应至少基于所述第一时间点的所述凝血能力生物标志物、所述第二时间点的所述凝血能力生物标志物、施用时间点和施用量计算；b)将所述治疗进展指标与治疗响应参考模式进行比较，其中所述预测参考模式是从至少两个参考对象获得的，其中至少一个所述参考对象先前接受过使用抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物的治疗，并且其中所述参考对象的所述治疗响应是已知的；c)基于(b)中获得的比较监测对象的治疗响应。
因此，本文中所述的方法可用于监测治疗响应。该监测可用于修改治疗方案、治疗剂量和/或治疗化合物。此外，监测可用于确定药物间相互作用以及个体药代动力学和药效学。
因此，本文中所述的监测方法可支持个性化治疗决策。
在某些实施方案中，本发明涉及本发明的方法，其中所述治疗响应参考模式是通过对参考对象的数据集进行训练而获得的机器学习模型，并且其中将所述治疗进展指标与治疗响应参考模式进行比较包括将所述治疗进展指标输入到所述机器学习模型中。
在另一个实施方案中，本发明涉及用于为患者提供个性化抗凝治疗方案的方法，所述方法包括(a)确定所述患者的样品的凝血能力或提供所述患者的已知的凝血能力值；(b)基于通过本发明的方法获得的凝血能力模型提供个性化抗凝治疗方案。如本文中所使用的，术语“个性化抗凝治疗方案”是指指定应用一组单位剂量的临床干预的剂量、时间表和/或持续时间的计划，所述单位剂量通常相隔一段时间单独施用于对象。如本文中所使用的，术语“治疗”是指试图改变被治疗个体的自然病程的临床干预，并且可为了预防或在临床病理过程期间进行。期望的治疗作用包括但不限于缓解症状、减少由血栓形成引起的任何直接或间接病理后果或者预防至少一种疾病的发生或复发，例如血栓形成、心血管疾病、癌症、卒中或败血症。如本文中所使用的，术语“患者”是指患有疾病，优选血栓形成和/或出血的哺乳动物对象，特别是人对象，其可能受益于抗凝治疗或改变的抗凝治疗。个性化抗凝治疗涉及患者的生理参数和状况、药理学和临床治疗信息以及生物标志物信息，其中术语生物标志物是指凝血能力。生理参数和状况的实例是患者的年龄、体重和性别。
在本发明的一个优选实施方案中，患者的个性化抗凝治疗方案是这样的：如果所述对象正在进行的抗凝治疗不足以降低血栓形成和/或出血的归因危险因素，则使用本发明中确定的最有效抗凝剂进行进一步治疗。
在本发明的一个优选实施方案中，患者的个性化抗凝治疗方案是这样的：如果所述对象正在进行的抗凝治疗将本发明中确定的凝血能力降低到预定的凝血能力区间以下，则在本发明中确定的最有效的抗凝剂用于进一步治疗。优选地，“预定的凝血能力区间”是指其中由于疾病引起的体内凝血酶生成降低至血栓形成和/或出血的风险是最小的程度的凝血能力状态。基于使用本发明的方法建模的凝血能力以及因此最有效的抗凝治疗，可改变当前的治疗以减轻这种作用(实施例3)。
在某些实施方案中，本发明涉及本发明的方法、本发明应用的化合物或本发明的治疗方法，其中所述化合物是选自以下的化合物：维生素K拮抗剂，特别是氟茚二酮、华法林或香豆素；直接凝血酶抑制剂，特别是达比加群、阿加曲班或水蛭素；和直接FXa抑制剂，特别是利伐沙班、依度沙班、阿哌沙班、肝素或类肝素药物。
在某些实施方案中，本发明涉及本发明的方法、本发明应用的化合物或本发明的治疗方法，其中所述化合物是选自以下的化合物：非甾体抗炎药物、皮质类固醇、雷帕霉素、高密度脂蛋白、提高HDL胆固醇的化合物、Rho激酶抑制剂、抗疟剂、对乙酰氨基酚、糖皮质激素、类固醇、β-激动剂、抗胆碱能剂、黄嘌呤衍生物、柳氮磺吡啶、青霉胺、抗血管生成剂、氨苯砜、补骨脂素、抗TNF剂、抗IL-1剂和他汀类。
在某些实施方案中，本发明涉及本发明的方法、本发明应用的化合物或本发明的治疗方法，其中所述化合物是选自以下的化合物：不可逆环氧合酶抑制剂、腺苷二磷酸(ADP)受体抑制剂、磷酸二酯酶抑制剂、蛋白酶激活受体-1(PAR-1)拮抗剂、糖蛋白IIB/IIIA抑制剂、腺苷再摄取抑制剂、双嘧达莫、血栓素抑制剂和血栓素受体拮抗剂。
在某些实施方案中，本发明涉及本发明的方法、本发明应用的化合物或本发明的治疗方法，其中所述化合物是促进凝血和/或降低出血的凝血因子，优选是选自以下的化合物：FVIII浓缩物、Alphanate、Humate-P、NovoSeven、Eloctate、Feiba、凝血酶原复合物、Hemlibra和氨甲环酸。
在某些实施方案中，本发明涉及存储设备，其包括用于执行根据本发明的方法的计算机可读程序指令。
如本文中所使用的，术语“存储设备”是指可保留并存储指令以供指令执行设备使用的任何有形设备。
在一些实施方案中，本文中所述的存储设备是选自以下的至少一种：电子存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备、其任意合适的组合。
存储设备的更具体实例的非详尽列表包括以下：便携式计算机软盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备例如其上记录有指令的穿孔卡或凹槽中的凸起结构，以及前述的任意合适的组合。本文中所使用的存储设备不应被解释为瞬态信号本身，例如无线电波或其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输介质传播的电磁波(例如，通过光纤电缆传输的光脉冲)、或通过电线传输的电信号。
本文中所述的计算机可读指令可从计算机可读存储介质下载到相应的计算/处理设备或者经由网络下载到外部计算机或外部存储设备。
用于执行本发明的操作的计算机可读程序指令可以是汇编指令、指令集架构(instruction-set-architecture，ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据或源代码或者以一种或更多种编程语言的任意组合编写的目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言，例如Smalltalk、C++等，以及常规过程编程语言，例如“C”编程语言或类似编程语言。
计算机可读指令可完全在用户计算机上执行、部分在用户计算机上作为独立软件包执行、部分在用户计算机上执行、部分在远程计算机上执行或者完全在远程计算机或服务器上执行。
在某些实施方案中，本发明涉及服务器，其包括本发明的存储设备、用于执行计算机可读程序指令的至少一个处理设备、和用于接收输入数据的网络连接。
如本文中所使用的，术语“网络连接”是指数据网络的通信信道。通信信道可以允许至少两个计算系统彼此传送数据。在一些实施方案中，数据网络选自互联网、局域网、广域网和无线网络。所述网络可包括铜传输电缆、光传输光纤、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配器卡或网络接口从网络接收计算机可读程序指令并且转发计算机可读程序指令以存储在相应计算/处理设备内的计算机可读存储介质中。
服务器可通过任何类型的网络连接到用于获取血管图像的装置，包括局域网(local area network，LAN)或广域网(wide area network，WAN)，或者可连接到外部计算机(例如，使用互联网服务提供商通过互联网)。在一些实施方案中，包括例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或可编程逻辑阵列(programmable logic array，PLA)的电子电路可通过利用计算机可读程序指令的状态信息来执行计算机可读指令以个性化电子电路，以便执行本发明的实施方案。
在某些实施方案中，本发明涉及用于分类、预测和/或监测治疗响应的系统，所述系统包括：a)测量装置，其包括用于接收血液样品的容器和用于确定凝血能力生物标志物的试剂，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在所述血液样品中确定；b)用于执行计算机可读程序指令的处理设备，其包括本发明的存储设备和/或到服务器的网络连接，其中所述服务器是根据本发明的服务器；和c)输入和/或检索可能性，其中所述输入和/或检索可能性使得所述服务器和/或所述处理设备能够访问患者背景信息。
在另一个实施方案中，本发明涉及安装有软件的计算机系统，该软件能够基于通过本发明的方法或其部分获得的凝血能力模型和作为输入数据的凝血能力值来提供个性化抗凝治疗方案，优选地其中所述计算机系统包括计算个性化药效学值。如本文中所使用的，“计算机系统”可采用硬件实施方案、软件实施方案(包括固件、常驻软件、微代码或其他)或组合软件和硬件方面的实施方案的形式，其在本文中都可被普遍称为电路、引擎、模块或系统。此外，本公开内容的方面可采取体现在其上体现有计算机可读程序代码的一个或更多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式。程序源代码可完全在用户计算机上执行、部分在用户计算机上作为独立软件包执行、部分在用户计算机上执行、部分在远程计算机上执行或者完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种情况下，远程计算机可通过任何类型的网络连接到用户的计算机，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，或者可通过互联网连接到外部计算机。本发明的计算或建模的子集还可以以物联网(internet of thing，IoT)的形式进行。
“安装的软件”可由计算机系统执行，其中本文中的软件可选自NONMEMTM、CertaraPhoenixTM PK/PD软件、DoseMe、TDMx、InsightRx、BIOiSIM、Tucuxi等。如本文中所使用的，术语“输入数据”是指使用本发明的方法的凝血能力。因此，术语“输入数据”是指从生物标志物的诊断中单独获得的或与其他数据(例如患者背景数据)组合获得的凝血能力信息。实施例3描述了用于设计个性化抗凝治疗系统的三个模块，其中模块1是患者信息系统，其需要手动或自动获得输入。模块2使用CCT和TFT测试确定纤维蛋白原水平，以生成有关纤维蛋白原水平、凝血能力状态、凝血酶和/或纤维蛋白溶解活性的统计估计。模块3可发出有关药物间相互作用的警告并提供个性化的抗凝治疗方案。计算机系统或软件可执行本发明的全部或部分方法。通常来说，本文中所述的模块是指可与其他模块组合或划分为子模块的逻辑模块，而不管其物理组织或存储如何。
因此，本发明至少部分地基于以下出乎意料的发现：计算机系统可能能够基于作为输入数据的凝血能力模型和凝血能力值来提供个性化抗凝治疗方案。所确定的个性化抗凝治疗方案可以是输出数据，提供关于精确和个性化抗凝剂量的管理指导，以降低血栓形成和/或出血的风险和发生。
除非另有说明，本文中所述的一般方法和技术可根据本领域公知的常规方法以及如本说明书通篇引用和讨论的多种一般性和更具体的参考文献中描述的进行。参见，例如，WO2019/068940、Mackie et al.2002、Mackie et al.2003、Undas A.2017、Zirlik andBonde 2016、Kajy and Ramappa 2009、Adeboyeje et al.2017、Ordi-Ros et al.2019、Harter et al.2015、Hempenius et al.2021、Brown et al.2020、Hori et al.2013、Koverech et al.2018。
尽管在附图和前面的描述中详细示出和描述了本发明的方面，但是这样的示出和描述应被认为是说明性或示例性的而不是限制性的。应当理解，普通技术人员可在所附权利要求书的范围和精神内做出改变和修改。特别地，本发明涵盖具有来自上文和下文描述的不同实施方案的特征的任意组合的另外的实施方案。本发明还涵盖单独在附图中示出的所有其他特征，尽管它们可能没有在之前或之后的描述中描述。此外，附图和说明书中描述的实施方案的单个替代方案及其特征的单个替代方案可从本发明的其他方面的主题中排除。
在整个说明书中，除非上下文另有要求，词语“包括”、“包含”将被理解为暗示包括规定的步骤或要素或者步骤或要素的组，但不排除任何其他步骤或要素或者步骤或要素的组。
术语“包括”和“包含”同义使用。“优选”意指一系列选项中的一个选项，不排除其他选项。“例如”表示一个实例，但不限于所提到的实例。“由……组成”意指包括并限于短语“由……组成”之后的任何内容。
附图说明
图1：在健康对象(A)和患有慢性高凝血能力患者(B)中，在不同时间点从CCT(正方形)和TFT(三角形)测试获得的已确定血浆纤维蛋白原浓度与衍生凝血能力(球形和实线)之间的比较。健康对象(A)具有在0和0.3之间波动的正常凝血能力，而患者(B)则表现出在该时间段内在1.7和2.5之间波动的高的凝血能力(高凝血能力)。
图2：新的经口抗凝剂(例如利伐沙班)的典型PK(药代动力学)模型实例。Y轴表示药物浓度，而X轴表示时间进展。在服用经口抗凝剂之后不久，抗凝剂的血浆峰值浓度就达到峰值水平。每个“峰”到“谷”阶段均分为三个阶段(顶部、中部和底部)，并用三个括号进行划界。
图3：在第0天之前出现急性炎症的健康对象中，在不同时间点从CCT(正方形)和TFT(三角形)测试获得的血浆纤维蛋白原浓度与衍生凝血能力(球形和实线)之间的比较。四天内的凝血能力为1.2至-0.6。两天内凝血能力降低，表明凝血酶无活性以及随后的产生高浓度抗凝因子(例如FDP)的纤维蛋白溶解的活化提高，从而干扰CCT测试。
图4：药代动力学模型实例，示出了剂量调整(由X轴下方的水平箭头条标记)之前抗凝剂的PK曲线。Y轴表示药物浓度，X轴表示时间进程。基于凝血能力测试，凝血途径仍然比应有的更加活跃，并且表现出高凝血能力。为了降低高凝血能力，模块2基于药效学(PD)模型计算所需的降低和新的治疗范围。PD模型建议调整治疗范围(由两条“最大”和“最小”虚线划分)以实现理想的凝血能力。“最大”和“最小”之间的新治疗范围叠加到模拟PK曲线上，其中在指定时间采用新调整的治疗方案(垂直实线箭头表示新方案的开始)。
图5：通过CCT和TFT在2个不同群体中确定纤维蛋白(原)：健康对照与肝疾病患者。
以下是本发明的方法和组合物的实例。应当理解，考虑到以上提供的一般描述，可实践多种其他实施方案。
通过以下举例说明性非限制性实施例另外描述了本发明的方面，这些实施例提供了对本发明的实施例及其许多优点的更好理解。包括以下实施例以表明本发明的优选实施方案。本领域技术人员应当理解，随后的实施例中公开的技术代表本发明中使用的技术，在本发明的实践中发挥良好作用，因此可被认为构成其实践的优选模式。然而，本领域技术人员应当理解，根据本公开内容，在不背离本发明的精神和范围的情况下可对所公开的具体实施方案进行许多改变，并且仍然获得相同或相似的结果。本文中引用了一些文献，包括专利申请、制造商手册和科学出版物。这些文献的公开内容虽然不认为与本发明的专利性相关，但其全部内容通过引用并入本文。更具体地，所有参考文献均通过引用并入，其程度如同每个单独的文献被具体且单独地指示通过引用并入一样。
具体实施方式
实施例1
为了确定血液的凝血能力，使用(a)基于凝块的和(b)基于酶的纤维蛋白原测试进行组合的凝血能力测定。该测定提供的信息是通过测量血浆中的纤维蛋白原浓度来确定血液是正常凝血能力、高凝血能力或低凝血能力。
为了估计凝血动力学，从基于酶的纤维蛋白原测定获得的浓度减去通过基于凝块的测定获得的纤维蛋白原浓度。因此，凝血能力是通过从TFT(真实纤维蛋白原测试)值中减去CCT(基于凝块的Clauss纤维蛋白原测试)值来确定的(凝血能力＝CCT-TFT)。示例性地，减去所获得的测试浓度后的高值表明大量的促凝因子并因此提高的凝血酶活性。因此，体内凝血酶活化越大，从凝血能力测试中获得的值就越高。这导致发现高值与提高的凝血能力相关。
a)基于凝块的纤维蛋白原测试
Mackie et al.(2002)描述了基于凝块的纤维蛋白原测试。根据本发明，可进行任何以下测试，其选自测试即CCT(基于凝块的Clauss纤维蛋白原测试)、PT(凝血酶原时间衍生的纤维蛋白原测试)或PTT(部分促凝血酶原激酶时间的测定)或任何其他基于凝块的测试，以获得纤维蛋白原水平。
技术人员知道如何进行CCT测试。因此，作为一个实例，可使用来自Siemens的Multifibren-U和/或来自IL/Werfen的HemosIL Fibrinogen-C。此外，已知CCT测试可显示比实际浓度更高的纤维蛋白原浓度，这是由于凝血酶活性导致的促凝因子增强了凝血效率。
除使用个人的血浆之外，CCT测试的基本试剂可以是：
-丝氨酸蛋白酶(例如凝血酶)，
-延长聚合时间的试剂(例如Gly-Pro-Arg-Pro或Gly-Pro-Arg-Pro-Ala或类似物)，
-肝素中和剂(例如聚凝胺)。
作为一个实例，可在本发明的范围内使用的另一种基于凝块的纤维蛋白原测试是PT测试(例如来自IL/Werfen的PT-纤维蛋白原测试)或PTT测试。PT测试基于散射光或光密度的变化，其中所选试剂的商业可用性和成分以及执行测定的方案可以是可变的和可调整的。
除使用个人的血浆之外，PT或PTT测试的基本试剂可以是：
-促凝血酶原激酶试剂(如兔脑促凝血酶原激酶)，
肝素中和剂(例如聚凝胺)。
b)不依赖于凝块的酶纤维蛋白原测试
WO2019/068940中描述了不依赖于凝块的基于酶的纤维蛋白原测试。即使在存在天然和生理干扰因素的情况下，纤维蛋白原测试也特异性地确定纤维蛋白原浓度，其中因素可以是促凝血和/或抗凝血的。使用TFT测试进行测定，例如来自Pentapharm的Pefakit纤维蛋白原测试。
除使用个人的血浆之外，必要的试剂可以是：
-丝氨酸内肽酶(蛇毒蛋白A，例如巴曲酶(batroxobin))，
肽底物(例如Pefachrom TH Tos-Gly-Pro-Arg-pNA)，
聚合抑制剂(例如Pefabloc FG Gly-Pro-Arg-Pro)，
非特异性蛋白酶活性抑制剂(例如Pefabloc SC AEBSF、抑肽酶)，
螯合剂(例如EDTA)。
纤维蛋白原可通过蛇毒中的类凝血酶丝氨酸内肽酶的催化切割而被活化。该测定通过竞争性酶动力学测定血浆样品中的纤维蛋白原浓度。
实施例2
凝血能力测试可提供凝血酶产生的指示。采用结合患者数据和新的生物标志物的方法可帮助管理抗凝治疗。对健康个体和接受抗凝治疗的患者进行了三项临床研究。
a)临床研究A：计算炎症水平降低的健康群体的凝血能力值
临床研究A在健康个体(n＝9)中进行。收集血浆样品用于测量凝血能力并确定CRP(C-reactive protein，C反应蛋白)水平。获得低CRP水平的这些个体的健康状况得到确认，表明降低的炎症水平，这可与凝血途径的活性间接相关。然而，高水平的CRP表明存在急性炎症。
CRP(C反应蛋白)测定
CRP测定利用抗体-抗原结合，其中CRP是常见的炎性生物标志物并且可通过ELISA来测量。在免疫反应之后，生物标志物可诱导组织因子(tissue factor，TF)的表达，其可进一步激活凝血级联。该测定还可检查个体的健康状况，如其在临床研究中所使用的那样。健康个体的正常凝血能力为-0.5至0.5。这些低值表明与降低的炎症相关的低凝血途径活性(图1A)。
结果
示例性地，在临床研究A中，测量的CRP水平在21至300ng/mL之间波动。这些值低于5,000ng/mL的参考水平。测定的凝血能力值(n＝9)为-0.3至0.3表明炎症降低。而CRP值>7,000ng/mL的血浆显示出1.7的凝血能力，并用作指示炎症升高的对照。
这项研究表明，健康群体的凝血能力范围大多在-0.5到0.5之间(0.2的扩大是包含了可能的误差)。该凝血能力范围表示正常的凝血能力，即值≥-0.5且≤0.5，其中约“0”(零)的低波动表示低凝血途径活性并且与降低的炎症相关(图1A)。
b)临床研究B：计算健康群体的凝血能力值
为了进一步确认健康群体的凝血能力值，进行了临床研究B。因此，在临床研究中，纳入了自称健康个体的随机群体(n＝36)及其血浆样品，以测量凝血能力值并确定凝血状态(高凝血能力、低凝血能力或正常凝血能力)。
结果
临床研究测试个体的测定凝血能力在-1.1和1.5之间波动。一半(50％)的测试群体具有≥-0.5至≤0.5的正常凝血能力值，而另一半包含了在-0.5至0.5范围之外的值。然而，28％的群体的凝血能力值为-1.5至-0.5，22％的群体的凝血能力值为0.5至1.5。
负凝血能力(negative clottability，值>-1.5且<-0.5)或低凝血能力(占群体的28％)揭示了抑制凝块形成的纤维蛋白溶解诱导的纤维蛋白降解产物(FDP)或纤维蛋白衍生的抗凝因子的产生。这也表明凝血途径在较早的时间点被激活。一旦这些抗凝因子被进一步加工到后期，它们就可失去在凝血过程中的负作用。
另一方面，正凝血能力(positive clottability，值>0.5且<1.5)或高凝血能力(占群体的22％)表明由于凝血途径的激活，有显著更多的促凝因子。这项研究为健康群体提供了初步参考范围。由于个体体内的凝血能力会在数小时内发生变化。因此，为了能够创建更准确的个体计算模型并将该模型与数据库中的群体模型进行比较，可在不同时间点多次进行凝血能力测试。
c)临床研究C：
计算接受抗凝治疗的患者的凝血能力值
临床研究C的启动是为了研究针对血栓形成的现代抗凝治疗，从而通过测量凝血途径的活性来评价治疗的效率。使用凝血能力测试(CCT和TFT)和D-二聚体测试对19例患者的血浆样品进行了测试，以研究凝血途径活性。这些患者接受多种抗凝药物，如利伐沙班、阿哌沙班、依度沙班、达比加群或阿加曲班，并确定了每个个体的药物浓度。该研究的目的是通过凝血测试和D-二聚体测试二者来检查与血浆中确定的药物浓度有关的凝血途径的活性。
凝血因子测定：D-二聚体(DD)测定
D-二聚体测定是基于抗体-抗原结合技术的免疫测定。D-二聚体是来源于纤维蛋白的蛋白水解降解的抗原。该测定是间接指示凝血酶或凝血途径激活的体外诊断测试。在纤维蛋白溶解期间，血凝块被蛋白水解降解，导致纤维蛋白衍生中间体的形成，例如纤维蛋白降解产物(FDP)和D-二聚体(DD)。DD浓度可间接指示体内凝血酶活性，这可提前数小时至数天发生。通过D-二聚体测定，多种血浆成分(如人抗小鼠抗体和FDP)会产生干扰。血栓形成或高的体内凝血酶活性导致高DD值。因此，DD测定大多用于验证患者是否正在经历血栓形成。
结果
血浆中抗凝剂的药代动力学(PK)通常表现出药物浓度急剧上升达到峰值水平，因此在摄入抗凝药物之后短时间内达到峰值浓度。血浆中的药物浓度从峰(顶部)浓度缓慢降低至谷(底部)浓度，非常接近最低可检测浓度(图2)。药代动力学(PK)曲线与药物浓度相关，其通过将峰至谷浓度等分为三个部分，将药物浓度分为三个水平(顶部、中部和底部)(图2、表1)。
DD测试可示出阴性值(negative value)和阳性值(positive value)，其中低于500的值被分类为阴性值，而大于500的值被分类为阳性值。501-1,500的值表示为“+”，指示弱阳性。而中等阳性(表示为“++”)的值为1,501-2,500，强阳性(表示为“+++”)的值大于2,501(表1)。
此外，凝血能力测试和DD测试的结果之间存在相关性，即使它们检测的是不同的分析物。约60％的患者在接受抗凝剂治疗时表现出阳性DD值，表明凝血途径的激活。另外，DD测试结果的阴性值并不表明凝血途径无活性，因为如果采血时间不是在DD峰值期或不在正确的时间，测量将导致阴性结果。事实上，ID NO：11、12、13、16、18和19的患者基于凝血能力测试显示出凝血途径激活，而DD测试的值为阴性。这表明发生这种情况是因为D-二聚体在凝血途径激活之后的较晚时间点形成。与DD类似，根据健康状况和抗凝治疗，凝血能力生物标志物在不同时间段内的个体内是动态的。与DD相比，凝血能力可在较早的时间点进行测量，从而更快地得到结果。进行临床研究C的目的是评价当患者在一个单个时间点接受抗凝剂治疗时与DD测试直接比较的凝血能力测试。研究证实，需要分别优化抗凝剂剂量，以降低治疗无效的风险。因此，凝血能力测试可用于实现个性化监测和治疗调整，从而实现有效的治疗。
表1：临床研究C(19名个体(ID)参与)的结果，其比较了施用抗凝剂之后的PK曲线、测量的凝血能力和D-二聚体值。
基于表1，所有测试样品中约60％表现出凝血能力>1.5，且这些样品中约40％的凝血能力在临床研究B的健康群体范围内。PK曲线越高(顶部)因此药物浓度越大，对凝血途径的抑制越强。底部的PK曲线意味着血浆中的药物浓度接近最低点，这种情况抑制凝血途径激活的能力较差。高凝血能力值意味着凝血途径的高度激活。示例性地，接受阿哌沙班的IDNO：3和4的患者的血浆样品具有处于底部阶段的PK曲线并且凝血能力值大于1.5，因此与健康群体的血浆相比，血浆是高凝血能力的。这意味着对于这两例患者，凝血途径被激活。这些患者的高DD水平证实了凝血途径的激活和随后的纤维蛋白溶解。这表明，个性化药物治疗调整剂量的重要性，因为如实例中所示，特别是对于这两例患者，需要降低凝血途径激活。
在另一个实例中，患者组接受了抗凝剂利伐沙班。ID NO：15、16和19的患者的血液样品在顶部和底部阶段的PK曲线上显示高凝血能力(凝血能力>1.5)，这表明高的凝血途径活性。ID NO：17和18的患者的血浆样品是正常凝血能力的(参见临床研究A)，表明在采血和抗凝治疗方案时低水平的体内凝血途径活性。在接受依度沙班、达比加群和阿加曲班治疗的患者中观察到了一致的结果。
实施例3
CPT系统的概念
CPT(clottability-based personalized treatment，基于凝血能力的个性化治疗)系统是新的凝血能力生物标志物引导的抗凝管理系统。这样的CPT系统的示例是：
1.基于网络的应用程序，其接受手动输入系统的信息(包括凝血能力数据)并生成计算结果列表。
2.安装到任何操作系统(例如loT等)的计算设备上的应用程序，其接受信息(包括凝血能力数据)，其中该信息可手动输入到系统中并产生计算结果列表。
3.与能够使用血液样本测量凝血能力和其他生物标志物的设备相结合的系统(例如loT等)。设备产生的数据自动传输到内置计算系统中，或通过有线或无线连接传输到电脑系统。通过提供个性化和优化的抗凝治疗方案生成结果列表来指导医师或临床医师。
4.具有部分或全部如3.中描述的功能的计算机系统，这些功能可传输到USB棒中。
为了进行健康和风险评估，需要使用药效(PD)和药代动力学(PK)模型进行模拟和计算。这样的参数和信息的实例是：
1.分别从凝血能力测试以及每个测试、CCT和TFT的信息中获得的生物标志物信息，
2.患者的生理参数，例如年龄、性别、生理状况(例如血压、肾功能)或疾病，
3.抗凝、抗血小板、抗癌、抗炎药物的药理及临床治疗信息。
CPT计算机系统可由三个内置模块组成。另外，扩展这样的CPT系统的隔室的实例可以是用于患者的远程设备(例如IoT设备)，其允许用于例如血压数据传输或重要参数的其他数据的传输的参数。该系统可告知从业人员有关患者的任何异常健康事件。这种远程系统还可具有进行凝血能力测试的内置隔室，提供健康状况和风险、PD/PK模型或抗凝治疗方案的测试分析。然后可将结果传输到服务器。
此外，CPT系统内置计算模型可通过机器学习方法或传统方法来创建，例如技术人员公知的基于贝叶斯的系统和/或任何统计PK建模程序。
模块1
模块1被描述为患者的信息系统，其需要手动或自动获取输入。因此，该模块被设计为信息的入口点，通过自动获取生成的患者信息或其他计算机系统(例如绘图系统)记录的信息。模块1还被设计作为患者的信息存储系统，从模块2和3获得的信息以及计算和模型存储在该模块1中。因此，模块在模块和电子医疗记录系统之间协作和交换信息。模块1还设计用于访问现有电子健康/医疗记录系统或与之交互，使得可安全地交换患者来源的信息。模块1的另一个关键功能是患者数据库的管理系统，例如预约就诊、会诊或采血等。这可提醒患者服药和预约看医生。/>
模块2
模块2从模块1获取信息，通过计算分析产生建模的凝血能力数据，并通过计算模型产生个性化的治疗范围。该模块可基于一段时间内的个体凝血能力信息来模拟凝血能力模型。为了生成用于健康和风险评估的数学模型，根据群体概况对个体凝血能力数据进行评级和统计建模。药效学作用的个体基础值、个体内和个体间变化可基于至少两种不同的凝血能力测定(参见实施例9)的凝血能力读数的组合(例如减法或除法)来确定。
凝血能力条件表明与凝血途径和免疫反应有关的任何活性，因此可对血栓形成和出血进行健康状况和风险评估。健康状况和风险评估可基于群体研究进行统计计算。从患者处获取的数据可提供有关健康状况的信息，例如可以是：
-波动的凝血酶和纤维蛋白溶解活性，
-从凝血能力测试获得的凝血能力状态。
关于血栓形成和/或出血的风险评估研究中的计算分析以及统计分析可在模块2内进行。从模块1获取的数据可在模块2中进行分析，以便通过使用例如以下的信息研究个体的健康状况，例如：
-凝血酶和纤维蛋白溶解活性，
-从凝血能力测试获得的凝血能力状态，
-群体研究，
-从CCT和TFT测试中获得的已确定的纤维蛋白原水平，
-抗凝药物(单独或与其他药物一起)摄入期间的PK和PD曲线模拟和调整，
计算的血浆药物浓度。
例如，如果患者仅服用一种抗凝药物，则模块2能够计算这种具有规定浓度和治疗方案的抗凝药物是否改善了凝血能力状态。如果患者一次服用多种药物，例如抗血小板、抗炎和/或抗凝药物，模块2可以能够建议逐步降低高凝血能力以及对于新药物处方的抗凝药物浓度调整。在该模块内，可生成多种药物方案以确保正在进行的治疗的有效性。然后，需要另外的凝血能力数据来计算以下抗凝剂剂量水平。另一个实例是，如果患者在使用抗凝剂治疗期间患有凝血因子缺乏症(获得性或遗传性)，系统可警告用户并根据情况建议减少治疗范围或使用逐步方法。
结果
图3示出了健康个体在第0天之前出现急性炎症和凝血酶活性升高，这在第2天之前减弱。然而，主要由纤溶酶活性介导的纤维蛋白溶解活性在第2天之前升高。因此，主要存在抗凝因子(例如FDP)会影响CCT测试的凝血过程。因此，模块2的一个特征是基于凝血能力数据生成体内纤维蛋白溶解活性的模型。
模块2计算了预计可将凝血能力调整至可接受水平的抗凝剂或一系列抗凝剂的血浆浓度。该浓度范围包含最小和最大药物浓度，或其他适合描述个体药物暴露和凝血能力调整之间关系的PK参数，是基于接受抗凝剂治疗的患者的临床数据生成的数学和/或统计模型计算的。在这个浓度范围内，患者将得到安全且高效的治疗。该方法适用于已接受抗凝治疗的患者。根据临床研究，服用利伐沙班的ID NO：15、16和19的患者在PK分别处于顶部和底部水平时表现出高凝血能力。然而，ID NO：17和18的患者的凝血能力数据显示，在摄入相同剂量的利伐沙班后，治疗有效并且凝血能力值正常。如图4的实例所示，可针对ID NO：15、16和19的患者单独调整利伐沙班治疗方案和剂量。在完成这些患者(ID NO：15、16和19)的治疗调整后，凝血能力应当如ID NO：17和18的患者所例示的那样被改善。相同的原则可适用于服用阿哌沙班(表1，ID NO：1至4)或任何其他抗凝剂的患者。
CPT系统中包含每种抗凝剂的安全阈值。模块2获取模块1中存储的患者详细信息，并分析与其他处方药物(例如抗血小板药物)的相互作用对不良事件风险的影响，并推荐抗凝方案调整的逐步方法。为了说明安全性特征之一，建议仅需要抗凝治疗的患者接受接近该抗凝剂安全阈值的药物治疗浓度。该系统能够警告用户并推荐与其他药物(例如炎症或抗炎症调节剂)组合的较低且更安全的剂量。因此，CPT系统使多种药物能够实现更安全且有效的治疗。
模块3
PK建模是模块3的一个关键特征，其集成了模块2执行的计算和统计分析的结果以及与通过为个体定制最佳抗凝治疗方案并提供模拟治疗方案来个性化PK模拟模型相关的参数。已经有多种现有软件用于PK建模以及个性化剂量和治疗方案，以提供有关疾病和药物的数据。然而，目前的CPT系统能够将抗凝剂的目标治疗效果转化为其PK浓度，并根据模块1中包含的参数推荐个性化药物剂量和方案。模块3的另一个功能是能够分析个性化和标准的一刀切的剂量学之间的差距。其还可计算由于差距而产生的风险，这使用户理解并管理可能的风险。此外，当患者接受例如P-糖蛋白抑制剂或诱导剂时，模块3可发出关于药物间相互作用的警告并产生个性化PK的修正模拟。CPT系统能够模拟PK，同时考虑影响个体抗凝剂PK的代谢酶中可能的遗传变异。
结果
示例性地，PK模型可受到药物间相互作用的影响。经口施用抗凝剂的药物吸收受P-糖蛋白诱导剂(如利福平)和抑制剂(如维拉帕米)的影响，并可影响药物的PK曲线。在利福平与抗凝药物达比加群共施用的情况下，达比加群的最大血浆浓度可降低约67％，这可显著影响抗凝治疗效力。药物间相互作用的另一个实例是细胞色素P450抑制剂与经口抗凝剂的共施用。由于PK模型受到药物间相互作用和许多其他参数的影响，模块3考虑了所有这些因素，并推荐药物剂量和治疗方案、药物间相互作用的警告和风险、以及采取逐步方法将凝血能力降低至目标间隔的可能性，以降低血栓形成和/或出血的风险。
实施例4：
肝疾病是血液凝固系统的一个有趣的研究模型，因为肝产生大多数凝血因子，包括促凝因子和抗凝因子以及其他涉及纤维蛋白溶解的蛋白质。随着肝疾病的进展，由于这些因子的重新平衡，血液凝固系统正在经历显著的变化，因此典型的凝血实验室参数无法提供对血液凝固系统的深入了解。这些目前的实验室参数无法预测这样的患者的血栓形成和/或出血风险。因此，需要新的诊断来进行这样的预测。本实施例表明了在评估血栓形成和出血风险中凝血能力参数的用途。
这种新的生物标志物凝血能力由几个关键组分构成：CCT、TFT和CCT:TFT。诊断方法TFT是重要的，因为其给出血液样品中真实纤维蛋白原水平的测量。它的特异性如此之高，以至于它不能测量任何与纤维蛋白原非常相似的分子，例如通过凝血酶的作用从纤维蛋白原中去除血纤肽Aa而生成的新鲜纤维蛋白衍生物，即所谓的体内凝血酶生成。
另一方面，CCT给出了关于采血时患者的指标的混合。这些指标包括纤维蛋白原和纤维蛋白衍生物的量。由于创伤或疾病诱导的体内凝血酶生成，这些纤维蛋白衍生物存在于血液中。从凝血酶对纤维蛋白原的最初作用以及随后通过纤维蛋白溶解系统的修饰和分解起，这些衍生物以多种动态方式存在，因为不同的种类在不同时间生成、进化、转化、降解。这些衍生物对CCT所依赖的凝血反应发挥不同的作用：增强凝血(例如可溶性纤维蛋白复合物)、抑制凝血(例如某些FDP)或中性作用(例如DD)。因此，CCT是测量纤维蛋白原和纤维蛋白衍生物的方法。CCT能够对体内凝血酶的快速生成做出相应，而DD则无法做到这一点。另外，与DD的不适当的长半衰期相比，通过CCT可检测到的纤维蛋白衍生物具有非常适当的半衰期。
通过确定CCT和TFT之间的关系，可容易地测量这些衍生物的总作用。为了简单起见，本专利主要例示了简单算术的关系，例如TFT减去CCT。当CCT的值大于TFT时(例如图1B)，这表明这些衍生物发挥的总作用是增强凝血反应，并且主要衍生物是例如可溶性纤维蛋白复合物。因此，关于体内凝血酶生成的最重要信息嵌入在CCT中。因此，CCT的值代表了健康状况。
表2：测量了慢性肝疾病患者临床样品的多个参数，例如因子V水平(正常水平的百分比)以及其他纤维蛋白(原)和衍生物(例如DD)。
收集慢性肝疾病血浆样品并分析因子V和DD。还使用CCT和TFT测量样品。测定因子V(一种促凝因子)来估计肝功能水平。这些患者表现出异常的标准凝血实验室参数，例如延长的PT和aPTT，尽管通过标准CCT测定的纤维蛋白(原)水平正常。事实上，与正常人相比，这些患者的因子V平均约为50％，这些患者已处于肝疾病晚期。这些患者的平均TFT约为2，这从统计学上看显著低于平均值2.8(图5)。在这种疾病状况下，血栓形成和出血的风险不应与没有肝问题、促凝因子和抗凝因子水平二者没有降低的患者归为同一类别。这样的肝疾病患者的血栓形成的风险较高。例如，肝疾病患者的CCT为4，TFT为2，因此凝血能力(或CCT:TFT)为+2。该患者的血栓形成风险比无肝疾病的患者更高，该无肝疾病的患者的CCT为5，TFT为3，CCT:TFT为+2。因此，除了真实纤维蛋白原水平之外，TFT还能够强有力地表明促凝因子和抗凝因子如何重新平衡，如此处的肝疾病所例示。能够预测风险的算法是通过许多临床病例的机器学习或其他数学手段创建的。
健康群体的TFT纤维蛋白原水平分布在2.3至3.4之间，平均值为2.7(图5中的对照组)。只有在严重肝疾病群体中，TFT纤维蛋白原才会低于正常水平(图5中的肝组)。因此，与反映疾病情况和病理性体内凝血酶生成的CCT不同，任何个体(无论健康还是患病)的TFT值都将分布在图5所示的这2个群体中。这一点由一组接受抗凝剂治疗的患者进一步证实(表1)，其TFT值在1.9和3.2之间。由于TFT缺乏显示个体快速动态体内凝血酶生成的功能，为了清楚和简单起见，进一步的实例仅通过CCT值的变化来示出药物治疗对高凝血能力逆转或降低的作用。另一个重要的一点是，低于50％肝功能的个体(ID 6)永远不能产生高于正常水平(例如大于4g/L)的纤维蛋白原(表2)。因此，CCT不仅仅反映纤维蛋白原水平，它是体内凝血酶生成产生的纤维蛋白衍生物的指标。
使用生物标志物凝血能力，特别是CCT组分，对于揭示潜在的疾病状况和药理学干预的作用至关重要。CCT组分是唯一揭示病理性体内凝血酶生成的生物标志物成分，这是许多疾病中高凝血能力或高凝性的根本原因，因为CCT能够检测纤维蛋白衍生物的生成。因此，当一项临床研究设计为测量在已知干扰血液凝固系统的药理学干预后CCT的总体趋势时，该研究能够表明CCT(凝血能力生物标志物的动态组分)是否可普及其作为生物标志物来监测疾病和药物治疗进展的效用。
实施例5：
为了研究抗凝剂对CCT的影响，进行了临床研究并收集和分析临床数据以示出CCT在通过药理学干预指示血液凝固系统抑制方面的临床效用。根据医学研究伦理标准进行了数项研究，以得出CCT在调节疾病引起的高凝性或高凝血能力方面的这样的临床效用。
首先，对健康群体进行抗凝研究表明，健康个体几乎没有纤维蛋白衍生物或不存在高凝血能力，CCT值正常，并且健康个体减少纤维蛋白衍生物的抗凝治疗不会显著改变CCT值。在该研究中，对6名年龄在18-50岁之间的健康志愿者进行利伐沙班研究。他们满足了正常的生命体征以及感染、血液学和凝血的实验室筛查测试的标准，并且体格检查未见异常。给予他们每日两次15mg利伐沙班，持续2.5天。选择每日两次15mg的剂量是因为这是急性静脉血栓栓塞(venous thromboembolism，VTE)初始治疗的最高批准剂量。阿哌沙班研究是对另外6名健康志愿者进行的，其健康状况要求与利伐沙班研究相同。这6名志愿者给予每日两次10mg阿哌沙班，持续3.5天。在摄入抗凝剂之前和最后一次摄入之后3小时抽取血液样品。纤维蛋白原的测量重复两次。
在利伐沙班研究中，CCT从利伐沙班治疗前的平均值2.75(标准差0.92)变为治疗后的平均值2.64(标准差0.93)。-0.11的差异没有统计学意义。阿哌沙班治疗前后CCT的变化从平均值2.56(标准差0.36)到平均值2.38(标准差0.25)。-0.18的差异也不具有统计显著性。这些个体的CCT值通常在健康值范围内，表明他们通常不存在异常量的纤维蛋白衍生物，其由病理性体内凝血酶生成产生，会导致高凝血能力，例如严重的COVID-19患者可具有大于6.0的CCT值高凝血能力以及血栓形成。换句话说，志愿者是健康的，并且由于其正常的CCT值而没有高凝血能力。另外，即使他们的血液凝固系统受到高度抑制，他们的CCT值也没有显著变化。这些研究结论性地表明，健康个体中通常不存在病理性体内凝血酶生成，并且如CCT所揭示的，在这样的健康个体中对血液凝固系统的高剂量药理学抑制产生不显著的凝血能力变化。
其次，对患有血栓形成的患者进行抗凝研究，表明了高纤维蛋白衍生物或高凝血能力的患者可通过抑制血液凝固系统得到帮助，同时CCT揭示纤维蛋白衍生物也随之减少。该研究通过CCT值的降低与生理功能的改善的相关性来揭示治疗效力。
本研究纳入了70例具有完整临床记录并经CT或MRI验证诊断为急性脑梗死(acutecerebral infarction，ACI)的患者。他们必须是首次ACI患者，发病时间小于72小时，脑梗死病因为心源性，无肾功能异常，无出血史及止血异常。
这70例患者被分为2组，对照组35例，观察组35例。对照组患者接受利伐沙班(抗凝药)治疗，观察组患者接受利伐沙班联合奥扎格雷钠(sodium ozagrel，抗血小板药)治疗。奥扎格雷钠通过特异性抑制血栓素(TX)合成酶来抑制血小板活化和聚集。由于奥扎格雷对血小板活化的抑制作用，血小板不再成为凝血酶生成的主要脂质表面。
70例患者除富氧供氧等标准治疗外，均用阿司匹林100mg/片/天进行治疗。另外，对照组和观察组均给予利伐沙班15mg/片/天。在利伐沙班的基础上，观察组每日静脉注射80mg奥扎格雷钠在500mL葡萄糖(5％)中的溶液。每个人都接受了两周的治疗。两组的平均年龄和范围非常相似(40-70岁)。
治疗2周后，比较两组的临床效力(神经学评估)、凝血实验室检查(仅示出CCT)和GCS评分。根据NIH卒中量表(NIH stroke scale，NIHSS)进行神经学评估。当NIHSS评分降至≥90％时，残疾分级为0级，治疗高度有效。当NIHSS评分降低至46％至89％时，残疾分级为1至3级，治疗被认为是有效的。当分数低于46％时，治疗无效。神经学评价结果总结于表3中。
表3：基于NIHSS的神经学评估。这两组之间的差异具有统计学意义(P＝0.026)，这意味着观察组患者在神经评估方面总体表现更好。
组 n 高度有效 有效 无效 总有效
观察组 35 23(65.7％) 10(28.6％) 2(5.7％) 33(94.3％)
对照组 35 16(45.7％) 8(22.9％) 11(31.4％) 24(68.6％)
对所有对象在治疗前和治疗后均进行基于满分15分的格拉斯哥昏迷评分(Glasgow coma score，GCS)评分系统的昏迷评估。昏迷的程度越轻，以越高的分数来体现。表4总结了基于GCS的恢复以及CCT结果。
表4：不同处理组在治疗前后2个不同时间点的CCT值和GCS评分。两组开始时GCS评分相似，处理后两组GCS评分均有显著改善(P<0.05)。T1时观察组和对照组的GCS评分有显著性差异(P<0.01)。
两种不同处理后CCT值显著降低。观察组与对照组相比显著降低，P值<0.01。CCT值降低的程度与治疗方法密切相关。尽管两种治疗方法都能改善患者的预后，但血液凝固系统的抑制越多，例如联合使用抗凝剂(利伐沙班)和抗血小板剂(奥扎格雷)，就能更好地控制高凝血能力，从而使卒中后患者的功能恢复得更好。CCT值的普遍大幅降低意味着卒中前后期间激活的体内凝血酶生成过程的降低。由于药物治疗的影响，体内凝血酶的产生受到抑制，产生的促凝血纤维蛋白衍生物较少，并且更多的促凝血纤维蛋白衍生物通过纤维蛋白溶解系统转化为抗凝血纤维蛋白衍生物。这些抗凝血纤维蛋白衍生物，如早期FDP所示，在所有基于凝块的检测中发挥其抗凝血活性，例如CCT以及PT、aPTT和TT等。事实上，本研究反映了CCT值的变化，所有这些基于凝块的测定也是如此；由于这些抗凝因子的抗凝血活性，治疗后其时间显著延长。这些基于凝块的测定的延长时间与治疗类型密切相关，与对照组相比，观察组的平均结果更长(P<0.01)。
上述两项在健康志愿者和卒中患者中进行的临床研究表明，新的生物标志物CCT与体内凝血酶的生成相关，其用于监测由高凝血能力疾病和药物干预引起的凝血能力变化的应用是有效的。CCT值受在许多疾病(如心血管疾病、卒中、癌症、炎性疾病等)中活跃的病理性体内凝血酶生成所产生的纤维蛋白衍生物的种类和数量影响很大。主要由CCT反映的凝血能力是一种强大且新颖的生物标志物，将在健康和基于价值的数字医疗保健领域具有重要应用。
这项针对卒中患者的研究与已发表的临床研究一致，其中联合的抗血小板和抗凝治疗会因过度抑制血液凝固系统而增加出血风险。
实施例6：
在本实施例中，共采集了42名年龄在35-86岁之间(平均年龄60.5±25.5)的患者的血液以研究VKA抗凝治疗期间血液学参数的变化。这些患者接受VKA抗凝治疗以降低血栓形成风险。招募这些患者以研究VKA抗凝剂剂量的变化以及这种变化对凝血参数(包括CCT值)的影响的变化。剂量改变前后采集患者血液样品进行凝血参数评估。每位患者的剂量变化或调整均稳定维持至少一个月，然后才被要求返回给予血样并接受进一步的医疗咨询。基于个体的PT-INR(前，T0)和PT-INR(后，T1)的变化，基本上有2组，“降低”组(n＝20，表5)和“升高”组(n＝22，表6)。测量了数个参数以深入了解其血液凝固系统的活性，例如CCT、DD和可溶性纤维蛋白单体(fibrin monomer，FM，一种指示体内凝血酶生成的测定)。
表5：在新的VKA剂量调整>1个月之后，PT-INR显示出“降低”的组的凝血参数。T0表示VKA剂量调整前的时间，T1表示调整后的时间。所有值均表示为均值±标准差。
时间 PT(s) INR CCT DD(mg/L) FM(mg/L)
T0 25.2±3.5 2.37±0.44 2.25±0.58 0.30±0.17 4.19±1.14
T1 21.8±3.2 1.87±0.34 3.11±0.59 0.71±0.30 16.9±7.39
均值差异(T1-T0) -3.4 -0.50 0.86 0.41 12.71
P <0.01 <0.01 <0.01 <0.01 <0.01
表6：在新的VKA剂量调整>1个月之后，PT-INR显示出“升高”的组的凝血参数。T0表示VKA剂量调整前的时间，T1表示调整后的时间。所有值均表示为均值±标准差。
时间 PT(s) INR CCT DD(mg/L) FM(mg/L)
T0 22.3±3.3 1.97±0.37 2.38±0.45 0.40±0.37 4.87±2.00
T1 26.1±2.7 2.39±0.32 2.35±0.53 0.43±0.4 4.65±1.42
均值差异(T1-T0) 3.8 0.42 -0.03 0.03 -0.22
P <0.01 <0.01 0.787 0.589 0.231
表7：4组对象的基于其PT-INR值的凝血参数。3个不同的PT-INR组是表5和表6中的相同患者。每个组都有在T0和T1获得的2个不同的数据集。基于PT-INR，84个数据集落入3组之一。“健康”组表示30名健康志愿者，年龄40-78岁(平均年龄59±19岁)，生理功能正常，且未接受任何药物治疗。
表7的数据表明，如CCT、DD和FM所示，PT-INR值越低，体内凝血酶生成越高
实施例7：
这又是抗凝治疗如何降低病理性体内凝血酶生成并同时降低通过CCT可检测到的纤维蛋白衍生物的另一个实例。这个实例是一种高度流行(>10％)的进行性慢性疾病，具有强烈的免疫系统和血液凝固系统临床表现。慢性阻塞性肺疾病(Chronic obstructivepulmonary disease，COPD)是一种影响呼吸功能并伴有高血栓形成风险的炎性肺疾病。在本实施例中，研究对象是70名被诊断患有COPD并发展为COPD急性加重(acuteexacerbation form of COPD，AECOPD)的患者。其中32例AECOPD患者在抗感染、扩张支气管、化痰、氧治疗等标准AECOPD治疗基础上，未接受任何另外的治疗，其余38例则接受低分子肝素钙(low molecular weight heparin calcium，LMWH，每12小时4100IU抗FXa/注射一次，持续10天)治疗。
基于数个参数评价治疗效力：肺功能、血气分析和凝血参数。所有这些信息都是在LMWH抗凝治疗之前和之后获得的，对照组也是如此。肺功能通过多种方法测量，例如FEV1(吸入支气管扩张剂之后1秒内用力呼气量的测量)和FVC(用力肺活量，以及以％表示的FEV/FVC的比率，其作为呼吸性能的临床体征)。血气分析是通过测量血氧饱和度(SO2)、氧分压(PO2)和二氧化碳分压(PCO2)来获得的。测量了数个凝血参数；它们是CCT、DD、PT-INR。
如同先前的实施例，本研究重点关注凝血能力生物标志物CCT的动态部分，CCT是体内凝血酶生成的强效且反应积极的生物标志物。本研究将DD作为凝血酶活性的补充指标，尽管不如CCT那样特异和敏感。
治疗开始前，治疗组和未治疗组患者肺功能、血气饱和度这2项临床指标均未显示出显著性差异(均P>0.05，表8)。治疗后，两组的两项指标均有显著改善(P<0.01，表8)。与未治疗对照相比，抗凝治疗进一步显著改善了临床恢复指标(P<0.01，表8)。这有力地表明了针对血液凝固系统的抗凝剂在治疗AECOPD中的益处。抗凝剂的使用带来了凝血参数的变化，如表9所示。
表8：使用抑制凝血因子Xa(FXa)的LMWH抗凝剂治疗或不使用抗凝剂(对照)治疗的AECOPD患者的肺功能和血气的比较分析。两种治疗均实现了肺功能和血气饱和度的显著临床恢复(P<0.01)。与对照治疗相比，LMWH治疗进一步促进了这两个区域的显著临床恢复(P<0.01)。
抗凝剂LMWH的使用对血液凝固系统产生了强烈影响，并且通过生物标志物CCT可清楚地看到这样的作用(表9)。治疗之前，两组的凝血参数，特别是CCT和DD未示出显著性差异(均P>0.05，表9)。仅在LMWH治疗组中，治疗前后这些参数才出现显著性差异(所有P<0.01，表9)。这与治疗前后的对照组形成对比，其中所有参数均保持非统计显著性(所有P>0.05，表9)。这些凝血参数表明，对凝血因子FXa的强烈抑制总体上抑制了这38名AECOPD患者的血液凝固系统。与卒中(实施例5)类似，通过抗血栓药降低病理性体内凝血酶生成为治疗的患者带来更好的临床恢复。这种抑制作用导致体内凝血酶生成降低，并促进了纤维蛋白溶解过程，表现为CCT降低以及如PT和PT-INR增加所示出的凝血速率降低。因此，在本实施例中，证明了CCT和病理性体内凝血酶生成之间的强相关性。CCT/凝血生物标志物在许多高凝血能力疾病中的应用得到进一步证实。尽管AECOPD标准治疗对AECOPD有效(表8，对照治疗)，但通过LMWH或抗凝剂的补充治疗来停止凝血途径激活或体内凝血酶生成并鼓励抗凝血途径的激活(如纤维蛋白溶解)可大大改善临床康复。
表9：AECOPD患者接受不同治疗后的凝血参数对比分析。
APTT凝血测试包含在凝血测试组中，但由于LMWH对aPTT测定的抑制作用，其有用性受到限制。由于可能对aPTT数据产生复合作用，特别是从LMWH治疗患者获得的数据，aPTT结果未包含在表9中。简而言之，对照治疗也没有显著改变aPTT结果。
与实施例5中对卒中的抗血栓治疗不同，该研究在使用和不使用抗凝剂的标准AECOPD治疗之间进行了比较研究。另外，这项针对AECOPD患者的研究在未接受抗血小板治疗的情况下进行。
对含有健康对照、稳定COPD对照和AECOPD个体的不同群体关于CCT和DD水平进行的比较研究表明，进入疾病活动期或突发的AECOPD群体显示出CCT的显著升高，这表明免疫系统和血液凝固系统被激活(表8)
这些实施例代表群体研究，这意味着这些研究旨在得出有关总的人群体的结论。
实施例8：
除了血友病患者标准使用凝血剂外，由于获得性凝血因子缺乏症的增加，凝血因子等凝血剂的使用也越来越频繁。也有接受抗凝治疗的患者出现出血的情况，施用凝血剂和/或旁路剂(by-passing agent，BPA)来止住出血。这些凝血剂，例如补充特定缺乏的凝血因子(如FVIII)的凝血剂或提高凝血效率的试剂(BPA)(如Hemlibra和NovoSeven)，增加了血栓形成的风险。尽管血友病患者的生活质量因可用的治疗而有所改善，但许多人仍然患有出血和因频繁出血而引起的慢性病。
施用过多或过少的这些凝固剂是治疗失败的主要原因。需要这样的凝血剂的个体化剂量策略来优化治疗。目前所有这些凝血剂的伪药效学(pseudo-pharmacodynamic，PD)响应主要通过经典凝血测试(例如PT和aPTT)来监测，但它们并不适合许多当前和未来的治疗剂。这些体外诊断测试只能提供治疗剂的药代动力学(PK)；如果患者接受过多或过少的治疗剂或药物，它们无法提供见解，并且不足以显示出一刀切治疗的效力。此外，这些测试无法提供有关凝血酶体内基线活性的任何见解。另外，大多数这些测定都是在不存在许多其他全血成分(如细胞和亚细胞成分)的情况下进行的。在这种情况下，人工刺激凝血反应以检查这些测定中的凝血效率。这种体外数据反映体内情况的假设已经失败，因为血液凝固涉及全血，而不仅仅是血液的子部分。由于没有良好的方法来评估治疗效力，最普遍接受的临床终点是出血和其他不良事件的评分。
另一个问题是不同个体中BPA治疗的药代动力学(PK)存在差异。接受相同剂量BPA的个体具有不同的PK，因此由于个体间差异，一些个体需要比其他个体更频繁地施用BPA。
这些治疗(包括基因治疗)的另外的问题是，接受者经常会产生针对这些药剂或药物的抑制剂或抗体(中和或非中和)，并对个体的PK和PD产生不同的影响。在先天性甲型血友病(congenital hemophilia A，CHA)的实例中，约30％的患者出现中和抗体，这些抗体会降低因子VIII(FVIII)治疗的有效性，而因子VIII(FVIII)治疗仍然是金标准治疗并且取决于中和活性，外源性FVIII在PK浓度范围内不能产生完全的治疗活性。其余约70％没有中和抗体的CHA患者可具有非中和抗体，这会极大地影响FVIII替代治疗期间FVIII的PK和可用性。开发了免疫耐受诱导(ITI)的方法，其通过在ITI期间施用高剂量FVIII，和通常包括其他BPA，如FVII、rFVIIa和活化凝血酶原复合物浓缩物(activated prothrombin complexconcentrate，aPCC))，并在克服这些抑制剂方面取得了高的有效性。因为血栓风险增加，使用这些BPA(包括Hemlibra和其他)与不良事件相关，并且没有可用的测试或工具来监测这种治疗过程和不良作用。需要关键的监测方法来了解患者在ITI治疗前后是否存在抑制剂问题以及严重程度。在ITI治疗期间，需要进行监测以指导个体治疗方案，从而将出血和血栓形成风险最小化。ITI后仍需进行监测，以便长期确定治疗后患者是否保持稳定，因为抑制剂复发是已知的。这种监测诊断缺乏非中和抗体且对其不敏感。与在特定时间使用可忽略不计的抑制剂的CHA患者相比，仅使用非中和抑制剂的CHA患者由于FVIII的半衰期较短而具有非常不同的PK。另外，尚不确定这些患者在其谷水平附近是否能得到足够的保护。因此，除了现有可用测试之外，还需要一个革命性的监测测试系统，以显示FVIII治疗在整个药物PK在个体中的效力。
由于已证明血管性血友病因子(von Willebrand factor，VWF)的水平因个体而异，并且该因子影响FVIII的稳定性，因此除了采血时的PD测定外，还必须在个体中测定外源性FVIII的PK。除了上述因素之外，该因子还为FVIII正常功能的可用性增加了另外的复杂性。除了B型和C型血友病患者之外，对个体CHA进行许多不同的测试和测量将需要大量资源。
最后但并非最不重要的是，血友病患者还因纤维蛋白凝块上的凝血酶可激活纤维蛋白溶解抑制剂(TAFI)低而遭受纤维蛋白溶解失调的困扰。因此，依赖PK或仅基于PK的治疗范围的个性化治疗不足以完全消除出血。
由于血友病患者的出血问题并不能通过这些凝血剂或BPA(这里统称为药物)的治疗完全解决，因此需要个体化的给药方案来优化治疗并降低出血的发生率。在出血的情况下，这些接受其中一些药物治疗的患者会面临血栓并发症。为了实现个性化治疗，需要个体在其生命的不同阶段确定最优化的治疗方法和范围，从而进一步提高其生活质量，并减少住院和医疗费用。
确定这些凝血剂或BPA的药代动力学(PK)的现有方法被广泛采用，例如基于凝块的测定(如aPTT和显色测试)。这种单独的PK测定是不充分的，因为该信息仅反映了药物浓度，并且不能告知该药物治疗在其PK的所有时间点是否足以保护患者免于出血或诱发血栓形成。例如，谷水平的药物浓度对于不同的血友病患者可具有非常不同的效力。另外，现有的FVIII抑制剂测试尚未标准化，并且不足以告知抑制剂对药物治疗的作用，特别是那些不干扰测试的非中和抑制剂。
由于目前可用的诊断不足，目前血友病的治疗尚未针对所有血友病患者进行优化。目前，没有生物标志物用于监测治疗的PD作用，以便在突破性出血和其他出血发生之前可个体地优化血友病治疗。当可相应地测量和调整经个体优化的治疗方法和特定单一或混合治疗的范围时，所有这些痛苦和折磨都可避免，而不必等到灾难性事件的出现。
本发明找到了解决上述困境的方法，其中将新的生物标志物与计算算法相结合，该算法能够计算血友病患者个体患者在药物治疗过程中血栓形成和出血的风险，无论是否确定不同治疗方法期间的个体PK。
凝血途径的活性可通过血液中非细胞和细胞成分的参与，通过内在和外在途径被激活的凝血酶的活性来指示。这种凝血酶活性通过将纤维蛋白原转化为纤维蛋白而留下其标记，而纤维蛋白衍生分子取决于条件能够形成多种尺寸和复杂性的小的可溶性和不溶性聚合物。这些复杂且多样的纤维蛋白衍生分子或衍生物是体内凝血酶生成的迹象，它们可以是促凝因子(例如可溶性纤维蛋白)，也可以是抗凝因子(参见其他部分的解释)。部分凝血能力生物标志物CCT是这些衍生物以及纤维蛋白原水平的有力指标。CCT的动态变化反映了血液凝固系统如何响应某些诱导剂或治疗，例如BPA等药物。诱导剂可以是例如免疫原、病原体、撕裂和损伤，它们可激活免疫系统和血液凝固系统二者。这些诱导剂的实例有病毒感染、组织磨损和心血管疾病。通过跟踪和计算这些纤维蛋白衍生物相对于纤维蛋白原的出现和相对丰度，可计算出血栓形成和出血的风险的预测。这可在药物或ITI治疗期间完成。基于这种方法，每个血友病患者都将接受定制和优化的治疗，而医疗保健提供者将不再依赖直觉。
血友病患者依靠频繁的药物治疗来恢复正常的凝血功能。治疗频率通常取决于该个体的理论药物PK或实际测量的PK。PK可以是1周至1年，具体取决于药物的种类。在此，举例说明了使用本专利中描述的系统监测的药物治疗的实例，以简要解释这种组合的生物标志物和计算系统如何能够为医疗保健提供者和患者提供更好的信息和决策。
在药物治疗前后检测血液样品，这里以标准剂量的FVIII(1周的PK)为例。治疗前进行了几次测量，许多测量值沿着药物PK分布。计算每个时间点的凝血能力生物标志物。为了说明本发明如何能够解决当前血友病治疗中的问题，对代表3个不同患者的3种情况，不使用FVIII-抑制剂(S1)、使用中和性FVIII-抑制剂(S2)和使用非中和性FVIII-抑制剂(S3)，进行与上述相同的处理。在S1中，治疗前凝血能力在零附近上下波动至略低于零。治疗后，凝血能力立即增加，并在同一水平附近波动一两天，然后慢慢波动至零。治疗后，患者S1的血液凝固系统立即恢复。由于免疫和血液凝固系统的基础活动，促凝纤维蛋白衍生物动态生成和退化，从而导致凝血能力波动。在PK结束时，如果没有外在途径的激活，在S1中药物会缓慢消耗或代谢，并且凝血能力下降并在零附近波动。S1的凝血能力的变化远离血栓形成和出血的阈值。
在S2接受处理之前，凝血能力与S1一样在零附近波动。治疗后，由于高免疫激活诱导的促凝纤维蛋白衍生物以及血液凝固系统的短暂恢复，凝血能力迅速增加或急剧增加。由于存在中和抗体，该药物很快就会失效，然后由于与纤维蛋白原相关的抗凝因子(例如FDP)高得多的比率，凝血能力会大幅下降。与正常情况相比，这种凝血能力相对较快地逆转为负区是由于纤维蛋白衍生物上的低水平TAFI。如果没有外在途径的激活，由于纤维蛋白溶解加速，这些纤维蛋白衍生物完全降解，并且从第3天到理论第7天(对于S2)，凝血能力恢复并在零和零以下水平平稳波动。因此，通过这样的发明，医疗保健提供者可容易地深入了解S2的这种治疗，并且可容易地决定替代治疗，例如使用Hemlibra或NovoSeven。
S3的情况比S2温和得多。非中和抗体将这样的治疗的PK缩短至第5天，尽管FVIII药物仍可参与凝血途径。因此，从第5天到第7天，患者S3的系统中没有足够的FVIII，并且如果没有外在途径的激活，则在此期间凝血能力在零和零以下水平平稳波动。
所有这些情况(S1-S3)都假设在群体PK过程期间外源途径激活可以忽略不计。事实上，这几乎不是真的。由于日常的生理和身体活动，每个人通常都存在感染、炎症、组织损伤等内在和外在途径的触发剂或诱导剂。当这些诱导剂在FVIII耗尽时大量存在时，通过外在途径在体内产生凝血酶，这将产生一种状态，其中大多数促凝纤维蛋白衍生物快速转化为抗凝纤维蛋白衍生物。这种现象反映为凝血曲线波动进一步低于零，并且是一种给患者带来更高出血风险的情况，如表10的实例所示。
表10：血友病患者的一些病例及其凝血参数。病例2由于使用NovoSeven(FVII)治疗而出现异常低的PT
病例 血友病 年龄 TT(s) PT(s) APTT(s) CCT
1 A 20 18.6 12.5 61.2 1.98
2 A 56 18.8 6.8 64.8 1.86
3 B 49 17.3 12.3 134.9 2.25
4 A 57 n.a. 12 82.4 1.66
5 A 21 18.8 13.5 65.7 1.96
6 A 7 17.1 13.4 123.2 2.29
表10中列出的所有血友病患者均为重症血友病患者。B型血友病比A型血友病罕见得多，该表代表了血友病群体的凝血参数。这里的所有病例都具有正常的外在途径(病例2除外，由于FVII治疗)，而由于功能性FVIII和FIX(凝血因子9)的缺乏，其内在途径表现出功能障碍。病例4患有高血压，因出血问题入院。这种罕见遗传病的单个CCT数据低于平均TFT值2.7(参见示例4)。因此，当这些患者所需的凝血因子耗尽时，其凝血能力曲线很可能波动在零以下或进一步低于零。先前的研究表明，持久的低剂量凝血酶的输注模拟了血液凝固系统的持续激活，会导致出血表型。因此，具有低效的内在途径(FVIII水平<0.1％且APTT时间长)、纤维蛋白溶解增强和负凝血能力的该患者(病例4)为高出血风险奠定了基础。高FDP值(16.33ug/mL；参考范围0-5ug/mL)证实了凝血能力为负值的原因(1.66-2.7＝-1)。
因此，这种基于凝血能力生物标志物的革命性计算方法除了血栓形成和出血风险评估之外，还为所有血友病类型患者的药物治疗提供信息丰富且容易的监测。主要基于凝血能力生物标志物并辅以其他测量，例如表10中列出的那些(对于血友病患者，其他疾病可以是不同的)的这种计算方法是评估血栓形成和出血倾向的新方法。这绝对适用于抗血栓治疗，如上面的实施例和正文所示，因为抗血栓药物如抗凝剂会抑制凝血途径(例如FXa和FIIa)，并且当抑制更强且凝血能力保持更负时，这为高出血风险创造了条件。
实施例9：
目前大多数生物标志物都具有个体内数量差异的特点，使得不同个体之间的比较变得复杂。例如，在A人身上发现的生物标志物A是免疫系统的生物标志物。发现生物标志物A在一天或一周内出现定量变化，但A人完全健康且正常。但对于患有涉及免疫系统的慢性疾病的B人来说，发现生物标志物A在不同时间以宽的数量范围出现；有时，B人的生物标志物A水平与A相同，有时则不同。由于数量上存在宽泛的差异，生物标志物通常以二元分类，例如真/假、健康/患病等。
采用这种数据量化的数学方法，会丢失大量有关免疫系统的信息。完全健康且正常的A人，可能有一些轻微的免疫活动，但此信息会丢失，因为定量变化仍在定义健康/患病的截止值内。此外，无法确定A人和B人的生物标志物A的基础水平，这可能彼此非常不同。在没有基础值的情况下，就不可能测量或定义A人和B人的数值波动的生物学意义。一般实践是获取尽可能多的代表A人状况的人并测量他们的生物标志物A水平。通过获得统计上有意义的平均值，该值被假定为每个人(甚至B人)的基础值。这不是一个正确的假设，并且永远不能用于估计每个个体的免疫系统活性。
在本实施例中找到了规避生物医学研究中这样的问题的数学方法。至少有两种方法可克服现有生物标志物的问题。这里的主要目标是获取有关凝血系统和/或免疫系统的信息，主要是关于它们何时以及活跃和不活跃的程度。这两种方法代表了指示系统活性的两种不同方式。当血液凝固系统被激活时，产生的关键酶是凝血酶。凝血酶将纤维蛋白原转化为参与形成纤维蛋白凝块的纤维蛋白衍生物。凝血酶还激活许多细胞，包括许多免疫细胞、内皮细胞、血小板等。此外，当免疫系统被激活时，免疫细胞和血小板激活凝血途径，产生更多凝血酶。CCT是纤维蛋白原和纤维蛋白衍生物的定量表达，而TFT仅是纤维蛋白原的定量表达。第一种方法是用TFT减去CCT，所得值(凝血能力)代表纤维蛋白衍生物的定量表示，纤维蛋白衍生物本质上可以是促凝的，也可以是抗凝的。如果大多数纤维蛋白衍生物是促凝的，则这意味着最近产生的凝血酶和大多数新鲜的促凝纤维蛋白衍生物尚未经过纤维蛋白溶解处理。几个小时后，如果凝血酶不再产生或维持，大多数这些纤维蛋白衍生物会在短时间内变得抗凝并变成中性。当个体有多种凝血能力并根据时间绘制时，它是免疫系统和血液凝固系统随时间的简单可视化。
第二种方法是CCT/TFT-1。该值代表纤维蛋白衍生物和纤维蛋白原之间的比率。这两个示例性计算解决了将生物标志物转化为临床和生物学意义时的基础值、个体内和个体间差异的问题。
凝血能力生物标志物可与其他现有标志物(以及其他临床分类，例如心脏病或高血压或糖尿病，其被包括或输入到模块1中)组合，以在诊断、预后和监测方面提供大大改进的性能。这些参数可组合起来以增强机器学习或人工智能。
从这两个示例性算术计算获得的凝血能力生物标志物的数字表示是体内凝血酶生成和纤维蛋白溶解的有力指示。换句话说，凝血能力生物标志物的值越大，体内产生的凝血酶越多。通常，当存在身体损伤或免疫激活时，凝血酶会在体内短暂产生。但在某些情况下，如肥胖、糖尿病等，凝血酶会长期产生，这反映在凝血能力的纵向测量中。数值越高且数值维持在高值的时间越长，健康状况越差。健康状况和血栓形成风险的评级基于反映适当群体的统计模型。例如，当体内凝血酶生成的活性对于个体来说长期处于高致病性时，算法会将该数据与具有已知血栓形成风险的适当代表性群体进行匹配。健康状况的反映和评级取决于此人距血栓形成风险的距离以及凝血能力的幅度和频率(图1和3)。纤维蛋白溶解的激活和过程反映在凝血能力数据中，是建模为血栓形成风险的重要参数；凝血能力增加后，纤维蛋白溶解越活跃，血栓形成的风险就越小。出血风险计算的实例在实施例8中给出。
本发明还涉及以下实施方案：
1.用于对血液样品的凝血能力进行建模的方法，所述方法包括以下步骤：
(a)确定血液样品的凝血能力或提供具有已知凝血能力的血液样品；
(b)确定健康状况以及血栓形成和/或出血的风险因素并将其归因于已提供相应样品的供体；
(c)确定一种或更多种抗凝剂和/或包含抗凝治疗的多药物施用对血液样品的药效学作用以及相应的治疗范围，以降低(b)中确定的风险；和
(d)在向所述血液样品施用(c)中确定的最有效的抗凝剂之后，对所述血液样品的凝血能力进行建模。
2.实施方案1中所述的方法，其中确定凝血能力包括基于凝块的纤维蛋白原测试和基于酶的纤维蛋白原测试的组合。
3.实施方案2所述的方法，其中基于酶的纤维蛋白原测试是不依赖于凝块的基于酶的纤维蛋白原测试。
4.实施方案2所述的方法，其中所述基于凝块的纤维蛋白原测试选自凝血酶原时间(PT)的测定、部分促凝血酶原激酶时间(PTT)的测定和Clauss测试。
5.实施方案2至4中任一项所述的方法，其中所述基于酶的纤维蛋白原测试涉及丝氨酸内肽酶的催化切割。
6.实施方案2至5中任一项所述的方法，其中所述基于酶的纤维蛋白原测试涉及通过蛇毒丝氨酸内肽酶对纤维蛋白原的催化切割，优选通过蛇毒蛋白A对纤维蛋白原的催化切割。
7.实施方案2至6中任一项的方法，其包括测量与所述样品中的纤维蛋白原水平成反比的丝氨酸内肽酶的蛋白水解活性。
8.用于为患者提供个性化抗凝治疗方案的方法，所述方法包括
(a)确定所述患者的血液样品的凝血能力或提供所述患者的已知的凝血能力值；
(b)基于通过实施方案1所述的方法获得的凝血能力模型提供个性化抗凝治疗方案。
9.实施方案8所述的方法，其中如果所述患者正在进行的抗凝治疗不足以降低血栓形成和/或出血的归因危险因素，则使用实施方案1中的最有效的抗凝剂进行进一步治疗。
10.实施方案8所述的方法，其中如果所述患者正在进行的抗凝治疗将实施方案1中建模的凝血能力降低到预定阈值以下，则使用实施方案1中的最有效的抗凝剂进行进一步治疗。
11.实施方案1至10中任一项所述的方法，其中所述抗凝剂选自：维生素K拮抗剂，特别是氟茚二酮、华法林或香豆素；直接凝血酶抑制剂，特别是达比加群、阿加曲班或水蛭素；和直接FXa抑制剂，特别是利伐沙班、依度沙班、阿哌沙班、肝素或类肝素药物。
12.计算机系统或软件，其能够基于通过实施方案1所述的方法获得的凝血能力模型和作为输入数据的凝血能力值来提供个性化抗凝治疗方案，其中所述计算机系统提供健康状况、风险评估和/或个性化抗凝治疗方案。
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Claims (23)

1.用于对对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类的方法，所述方法包括以下步骤：
a)确定或检索输入数据，其中所述输入数据包括
i)凝血能力生物标志物，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在对象的血液样品中确定；和
ii)患者背景信息；
b)将所述输入数据与风险和/或状态参考模式进行比较，其中所述风险和/或状态参考模式是从至少两个参考对象获得的，其中至少一个所述参考对象先前具有炎性事件和/或凝血失调事件；和
c)基于(b)中获得的所述比较对所述对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类。
2.权利要求1所述的方法，其中所述测定是基于凝块的纤维蛋白原测试和基于酶的纤维蛋白原测试的组合。
3.权利要求2所述的方法，其中所述基于酶的纤维蛋白原测试是不依赖于凝块的基于酶的纤维蛋白原测试。
4.权利要求2所述的方法，其中所述基于凝块的纤维蛋白原测试选自凝血酶原时间(PT)的测定、部分促凝血酶原激酶时间(PTT)的测定和Clauss测试。
5.权利要求2至4中任一项所述的方法，其中所述基于酶的纤维蛋白原测试涉及丝氨酸内肽酶的催化切割。
6.权利要求2至5中任一项所述的方法，其中所述基于酶的纤维蛋白原测试涉及通过蛇毒丝氨酸内肽酶对纤维蛋白原的催化切割，优选通过蛇毒蛋白A对纤维蛋白原的催化切割。
7.权利要求2至6中任一项所述的方法，其包括测量与所述样品中的纤维蛋白原水平成反比的丝氨酸内肽酶的蛋白水解活性。
8.权利要求1至7中任一项所述的方法，其中所述患者背景信息包含体重、性别、年龄和肾功能或由其组成。
9.权利要求1至8中任一项所述的方法，其中所述风险和/或状态参考模式是通过对参考对象的数据集进行训练而获得的机器学习模型，并且其中将所述输入数据与风险和/或状态参考模式进行比较包括将所述输入数据输入到所述机器学习模型中。
10.权利要求1至9中任一项所述的方法，其中对所述对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类是对对象的血栓形成和/或出血的风险和/或状态进行分类。
11.用于预测对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态的方法，所述方法包括以下步骤：
a)通过以下步骤确定风险和/或状态进展指标：
i)在第一时间点期间根据权利要求1至10中任一项所述的方法对对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类；和
ii)在第二时间点确定或检索所述对象的血液样品的凝血能力生物标志物，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在所述对象的血液样品中确定；和
b)将所述风险和/或状态进展指标与预测参考模式进行比较，其中所述预测参考模式是从至少两个参考对象获得的，其中至少一个所述参考对象先前具有炎性事件和/或凝血失调事件，并且其中所述参考对象的所述风险和/或状态进展是已知的；
c)基于(b)中获得的比较预测对象的所述风险和/或状态。
12.权利要求11所述的方法，其中所述预测参考模式是通过对参考对象的数据集进行训练而获得的机器学习模型，并且其中将所述风险和/或状态进展指标与预测参考模式进行比较包括将所述输入数据输入到所述机器学习模型中。
13.用于监测对象在治疗期间的炎性事件和/或凝血失调事件的治疗响应的方法，所述方法包括以下步骤：
a)通过以下步骤确定治疗进展指标：
i)在第一时间点根据权利要求1至10中任一项所述的方法对对象的炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态进行分类；
ii)在至少一个第二时间点测定或检索所述对象的血液样品的凝血能力生物标志物，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在所述对象的血液样品中确定；和
iii)1.)抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝和/或抗凝化合物的施用时间点，其中所述施用时间点在所述第一时间点和所述第二时间点之间；优选所述抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝和/或抗凝化合物的施用时间点和施用量；和
2.)药效学响应，其中所述药效学响应至少基于所述第一时间点的所述凝血能力生物标志物、所述第二时间点的所述凝血能力生物标志物和所述施用时间点计算，其中所述药效学响应至少基于所述第一时间点的所述凝血能力生物标志物、所述第二时间点的所述凝血能力生物标志物、施用时间点和施用量计算；
b)将所述治疗进展指标与治疗响应参考模式进行比较，其中所述预测参考模式是从至少两个参考对象获得的，其中至少一个所述参考对象先前接受过使用抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物的治疗，并且其中所述参考对象的所述治疗响应是已知的；
c)基于(b)中获得的比较监测对象的治疗响应。
14.权利要求13所述的方法，其中所述治疗响应参考模式是通过对参考对象的数据集进行训练而获得的机器学习模型，并且其中将所述治疗进展指标与治疗响应参考模式进行比较包括将所述治疗进展指标输入到所述机器学习模型中。
15.抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物，其用于治疗根据权利要求1至10中任一项所述的方法被分类为处于炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态的对象、和/或根据权利要求11或12所述的方法被预测为预测发生炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或状态的对象。
16.用于在有需要的对象中降低炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或改善炎性事件和/或凝血失调事件的状态的治疗方法，所述方法包括以下步骤：
a)在监测根据权利要求13至14中任一项所述的方法的所述治疗响应期间，向有需要的对象施用治疗有效量的第一抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物；和
b)如果对所述第一抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物的根据权利要求13至14中任一项所述的方法的所述治疗响应是不充分的，则向有需要的对象施用第二抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物，并且如果对所述第一抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物的根据权利要求13至14中任一项所述的方法的所述治疗响应是充分的，则继续进行使用所述第一抗炎化合物、抗血小板化合物、抗凝化合物和/或促凝化合物的治疗，以在所述有需要的对象中降低炎性事件和/或凝血失调事件的风险和/或改善炎性事件和/或凝血失调事件的状态。
17.权利要求13至14中任一项所述的方法、权利要求15所述应用的化合物或权利要求16所述的治疗方法，其中所述化合物是选自以下的化合物：维生素K拮抗剂，特别是氟茚二酮、华法林或香豆素；直接凝血酶抑制剂，特别是达比加群、阿加曲班或水蛭素；和直接FXa抑制剂，特别是利伐沙班、依度沙班、阿哌沙班、肝素或类肝素药物。
18.权利要求13至14中任一项所述的方法、权利要求15所述应用的化合物或权利要求16所述的治疗方法，其中所述化合物是选自以下的化合物：非甾体抗炎药物、皮质类固醇、雷帕霉素、高密度脂蛋白、提高HDL胆固醇的化合物、Rho激酶抑制剂、抗疟剂、对乙酰氨基酚、糖皮质激素、类固醇、β-激动剂、抗胆碱能剂、黄嘌呤衍生物、柳氮磺吡啶、青霉胺、抗血管生成剂、氨苯砜、补骨脂素、抗TNF剂、抗IL-1剂和他汀类。
19.权利要求13至14中任一项所述的方法、权利要求15所述应用的化合物或权利要求16所述的治疗方法，其中所述化合物是选自以下的化合物：不可逆环氧合酶抑制剂、腺苷二磷酸(ADP)受体抑制剂、磷酸二酯酶抑制剂、蛋白酶激活受体-1(PAR-1)拮抗剂、糖蛋白IIB/IIIA抑制剂、腺苷再摄取抑制剂、双嘧达莫、血栓素抑制剂和血栓素受体拮抗剂。
20.权利要求13至14中任一项所述的方法、权利要求15所述应用的化合物或权利要求16所述的治疗方法，其中所述化合物是促进凝血和/或降低出血的凝血因子，优选是选自以下的化合物：FVIII浓缩物、Alphanate、Humate-P、NovoSeven、Eloctate、Feiba、凝血酶原复合物、Hemlibra和氨甲环酸。
21.存储设备，其包括用于执行根据权利要求1至14、17至20中任一项所述的方法的计算机可读程序指令。
22.服务器，其包括权利要求21所述的存储设备、用于执行所述计算机可读程序指令的至少一个处理设备、和用于接收输入数据的网络连接。
23.用于分类、预测和/或监测治疗响应的系统，所述系统包括：
a)测量装置，其包括用于接收血液样品的容器和用于确定凝血能力生物标志物的试剂，其中所述凝血能力生物标志物通过至少两种不同的测定在所述血液样品中确定；
b)用于执行计算机可读程序指令的处理设备，其包括权利要求21所述的存储设备和/或到服务器的网络连接，其中所述服务器是根据权利要求22所述的服务器；和
c)输入和/或检索可能性，其中所述输入和/或检索可能性使得所述服务器和/或所述处理设备能够访问患者背景信息。
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