ES2201672T3

ES2201672T3 - Utilizacion de sistemas de diagnostico en la administracion de cuidados.

Info

Publication number: ES2201672T3
Application number: ES99906714T
Authority: ES
Inventors: Emory V. Anderson; Jerome Lapointe; Ricardo Martinez; Gail Marzolf; Ronald Pong; Lynn Jones; Robert O. Hussa; Edward Nemec; Andrew Senyei; Duane D. Desieno
Original assignee: Adeza Biomedical Corp
Current assignee: Adeza Biomedical Corp
Priority date: 1998-02-03
Filing date: 1999-02-03
Publication date: 2004-03-16
Anticipated expiration: 2019-02-03
Also published as: US7270970B2; AU2655999A; DE69908302T2; US6936476B1; EP1293926A2; WO1999039298A9; HK1029849A1; EP1051687B1; US20040241752A1; DE69908302D1; US20060008923A1; US6867051B1; US6394952B1; ATE241825T1; JP2002502045A; JP3515520B2; EP1293926A3; WO1999039298A1; CA2319731C; EP1051687A1

Abstract

Una cabeza lectora para uso al determinar una cantidad de analito en una muestra incluyendo: una cabeza lectora (706) incluyendo: un cuerpo de cabeza lectora (1000); un diodo fotoemisor (1102, 1104); un primer haz de fibra óptica (1702, 1704) acoplado ópticamente al diodo fotoemisor; un fotodetector de luz (1106); un segundo haz de fibra óptica (1706) acoplado ópticamente al fotodetector; un agujero (1108) en el cuerpo de cabeza lectora; una pluralidad de extremos conductores de fibra óptica (1902, 1904, 1906) dispuestos en una distribución sigmoidal (figura 18) en el agujero, incluyendo una primera porción (1902, 1904) de los extremos conductores de fibra óptica conductores de fibra óptica del primer haz de fibra óptica, e incluyendo una segunda porción (1906) de los extremos conductores de fibra óptica conductores de fibra óptica del segundo haz de fibra óptica.

Description

Utilización de sistemas de diagnóstico en la administración de cuidados.

Campo de la invención

La presente invención se refiere a sistemas y métodos de usarlos que ayudan a proporcionar un diagnóstico médico o evaluación de riesgo para un paciente usando datos bioquímicos e históricos del paciente, incluyendo datos de pruebas de diagnóstico o ensayo de punto de asistencia, y procesando la información para dar una indicación de un estado médico o riesgo.

Antecedentes de la invención

Se conocen en la técnica varios sistemas similares.

EP-A-0 644 414, por ejemplo, describe un aparato que incluye lentes, un microscopio, una cámara de formación de imágenes y un convertidor A/D para captar imágenes de espécimen y al menos dos módulos de software para llevar a cabo determinación de parámetros y clasificación de parámetros.

También US-A-5 304 468 muestra un lector de reflectancia incluyendo uno o varios diodos; un fotodetector y un convertidor A/D. Software ejecutado en una CPU calcula por ejemplo el nivel de glucosa en la sangre en una tira de prueba aplicando algoritmos de ajuste de curvas. Sin embargo, ningún documento de la técnica anterior conocida sugiere utilizar una cabeza lectora que tiene haces de fibra óptica para transportar luz a y de la muestra representada.

Evaluación de datos de inmunoensayo

En ensayos inmunocromatográficos de diagnóstico, donde los resultados se determinan por un cambio de color o la producción de color, los resultados son detectados generalmente visualmente por el ojo humano. Como resultado de la percepción humana y del juicio que implica, hay una varianza significativa entre los que interpretan tales resultados de prueba en cuanto a si se ha producido un cambio de color u otra señal mensurable, y el grado de tal aparición. Además, implica una gran cantidad de subjetividad interpretar si los resultados del inmunoensayo son positivos o negativos. Esto es especialmente pronunciado donde el resultado está próximo a un valor umbral. La varianza se mejora más cuando se intenta cuantificar tales resultados del ensayo de la prueba. Los resultados exactos pueden ser críticos para ciertos ensayos de diagnóstico.

Es deseable desarrollar técnicas que sean de naturaleza objetiva, y que reduzcan el error asociado con la interpretación de resultados inmunocromatográficos y otros de la prueba de ensayo. Por lo tanto, un objeto de la invención es proporcionar sistemas, métodos, dispositivos e instrumentos para conocer objetivamente datos de pruebas bioquímicas y otras y utilizar tales datos para diagnóstico y evaluación de riesgo. También es objeto de la invención incorporar metodologías de soporte de decisión en tales sistemas y mejorar por ello sus capacidades de diagnóstico y evaluación de riesgo.

También es un objeto de la invención proporcionar sistemas y métodos para uso al detectar y medir los niveles de fibronectina fetal (fFN) en una muestra del paciente y usar tal información para diagnosticar y evaluar los riesgos de parto prematuro, rotura de la membrana fetal y otros trastornos y estados relacionados de interés durante el embarazo que pueden poner en peligro el embarazo o dañar al neonato, incluyendo, por ejemplo, infecciones genitales ascendentes tal como clamidia o virus herpes simple.

Resumen de la invención

La invención se refiere a una cabeza lectora como se expone en las reivindicaciones anexas 1 y 2, siendo dicha cabeza lectora parte del lector de reflectancia expuesto en las reivindicaciones anexas 3 a 27, incluyéndose a su vez dicho lector de reflectancia en uno de los sistemas de punto de asistencia expuestos en las reivindicaciones anexas 28 a 53. Este lector de reflectancia se puede usar de varias formas, como se expone en las reivindicaciones anexas 54 a 83.

Se facilitan por ello sistemas para diagnóstico médico o evaluación de riesgo para un paciente. Estos sistemas están diseñados para ser empleados en el punto de asistencia, tal como en salas de emergencia, quirófanos, laboratorios de hospitales y otros laboratorios clínicos, consultorios médicos, in situ, o en cualquier situación en la que se desee un resultado rápido y exacto. Los sistemas procesan datos del paciente, en particular datos de pruebas de diagnóstico o ensayos de punto de asistencia, incluyendo inmunoensayos, ensayos químicos, ensayos de ácido nucleico, ensayos colorimétricos, ensayos fluorométricos, ensayos quimiluminiscentes y bioluminiscentes, electrocardiogramas, rayos X y otras pruebas, y proporcionar una indicación de su estado médico o riesgo o ausencia.

Los sistemas incluyen un instrumento para leer o evaluar los datos de prueba y software para convertir los datos a información de diagnóstico o evaluación de riesgo. En algunas realizaciones, los sistemas incluyen un dispositivo de prueba, tal como una tira de prueba, encerrada opcionalmente en una carcasa, para analizar muestras del paciente y obtener datos del paciente. En realizaciones particulares, el dispositivo incluye una simbología, tal como un código de barras, que se utiliza para asociar información de identificación, tal como valor de intensidad, curvas estándar, información del paciente, información del reactivo y demás información, con el dispositivo de prueba. El lector en el sistema está adaptado opcionalmente para leer la simbología.

Además, los sistemas incluyen opcionalmente un sistema o sistemas de soporte de decisión, tal como una red neural, para evaluar los datos, y también para posterior evaluación de los datos, tal como por integración con otra información del paciente, incluyendo documentos e información en registros médicos. Todo los componentes de
software e instrumentos se incluyen preferiblemente en un paquete único. Alternativamente, el software se puede contener en un ordenador remoto de manera que los datos de prueba obtenidos en un punto de asistencia puedan ser enviados electrónicamente a un centro de tratamiento para evaluación.

La información del paciente incluye datos de pruebas físicas y bioquímicas, tal como inmunoensayos, y de otros procedimientos. La prueba se realiza en un paciente en el punto de asistencia y genera datos que pueden ser digitalizados, tal como por un lector electrónico de reflectancia o transmisión, que genera una señal de datos. La señal es procesada usando software empleando algoritmos de reducción de datos y ajuste de curvas, o un sistema de soporte de decisión, tal como una red neural entrenada, o sus combinaciones, para convertir la señal en datos, que se utiliza para contribuir al diagnóstico de un estado médico o determinación de un riesgo de enfermedad. Este resultado se puede introducir también en un segundo sistema de soporte de decisión, tal como una red neural, para afino o mejora de la evaluación.

En una realización concreta, estos sistemas se utilizan para detectar y medir niveles de un analito blanco en una muestra del paciente, analizar los datos resultantes, y proporcionar un diagnóstico o evaluación de riesgo. Los sistemas incluyen un dispositivo de ensayo en combinación con un lector, en particular un lector asistido por ordenador, preferiblemente un lector de reflectancia, y software de tratamiento de datos, empleando preferiblemente algoritmos de reducción de datos y ajuste de curvas, opcionalmente en combinación con una red neural entrenada, para determinar con precisión la presencia o concentración de analito en una muestra biológica. En una realización preferida, usar estos sistemas incluye los pasos de realizar un ensayo en una muestra del paciente, leer los datos usando un lector de reflectancia y procesar los datos de reflectancia usando software de tratamiento de datos. En una realización concreta, el ensayo es un inmunoensayo. El software preferido incluye software de tratamiento de datos que emplea algoritmos de reducción de datos y ajuste de curvas, opcionalmente en combinación con una red neural entrenada, para determinar la presencia o cantidad de analito en una muestra dada. Después, los datos obtenidos del lector se pueden procesar más por el sistema de diagnóstico médico para proporcionar como salida una evaluación de riesgo o diagnóstico de un estado médico. En realizaciones alternativas, la salida se puede usar como entrada a un sistema siguiente de soporte de decisión, tal como una red neural, que es entrenada para evaluar tales datos.

En una realización preferida, el dispositivo de ensayo es una tira de prueba de flujo lateral, preferiblemente, aunque no necesariamente, encerrada en una carcasa, diseñada para ser leída por el lector, y el ensayo es un inmunoensayo intercalado. Por ejemplo, en una realización del mismo, se pone una muestra del paciente en contacto con un anticuerpo para un analito blanco seleccionado indicativo de una enfermedad, trastorno o riesgo de padecerlo. El anticuerpo se marca preferiblemente por conjugación a un marcador físicamente detectable, y al contactar con la muestra conteniendo el analito blanco, forma un complejo. El complejo anticuerpo-analito se pone después en contacto con un segundo anticuerpo para el antígeno, que se inmoviliza en un soporte sólido. El segundo anticuerpo captura el complejo anticuerpo-analito para formar un complejo intercalado anticuerpo-analito-anticuerpo, y el complejo resultante, que se inmoviliza en el soporte sólido, es detectable en virtud del marcador. La tira de prueba se introduce después en un lector, donde se mide la señal del marcador en el complejo. Alternativamente, la tira de prueba se podría introducir en el lector antes de la adición de la muestra. Adicionalmente, la carcasa puede incluir una simbología, tal como un código de barras, que también es leída por el lector y contiene datos relacionados con el dispositivo de ensayo y/o serie de pruebas. La señal obtenida se trata usando software de tratamiento de datos, empleando preferiblemente algoritmos de reducción de datos y ajuste de curvas, opcionalmente en combinación con una red neural entrenada, para dar un resultado positivo o negativo, o una determinación cuantitativa de la concentración de analito en la muestra, que se correlaciona con un resultado indicativo de un riesgo o presencia de una enfermedad o trastorno. Este resultado se puede introducir opcionalmente en un sistema de soporte de decisión, y se procesa para proporcionar como salida una evaluación mejorada del riesgo de un estado médico. El procedimiento completo puede ser automatizado y/o controlado por ordenador.

En algunas realizaciones, el lector de reflectancia está adaptado para leer una simbología en el dispositivo de prueba. La simbología es preferiblemente un código de barras, que se puede leer de la misma manera que la tira de prueba en el dispositivo. En estas realizaciones, la cabeza lectora realiza una exploración a través de un código de barras de forma gradual. Los datos recogidos del código de barras se transforman en información de pico integrada y analizan como caracteres alfanuméricos, que se relacionan con información relacionada con el dispositivo concreto y/o prueba realizada u otra información, incluyendo información del paciente. Cualquier código de barras de entre los muchos conocidos en la industria. En las realizaciones preferidas, se utilizan los códigos de barras Code 39 (marca comercial de Interface Mechanism, Inc., Lynnwood, WA; véase, por ejemplo, la Patente de Estados Unidos número 4.379.224, la Patente de Estados Unidos número 4.438.327, la Patente de Estados Unidos número 4.511.259, o Code 128 (véase, por ejemplo, la Patente de Estados Unidos número 5.227.893).

En una realización concreta, el analito a detectar es fibronectina fetal (fFN) y el resultado obtenido es una indicación positiva o negativa de embarazo o el riesgo de algunos estados relacionados con el embarazo o estados relacionados con la fertilidad e infertilidad, incluyendo embarazo ectópico, parto prematuro, preeclampsia, parto inminente, inducción a término y rotura de la membrana fetal e infecciones de interés durante el embarazo que pueden poner en peligro el embarazo o dañar al neonato, incluyendo, por ejemplo, infecciones genitales ascendentes tal como clamidia o virus herpes simple. Así, aquí se facilita una prueba fFN rápida usando un dispositivo de prueba de flujo lateral.

Como mínimo, esta prueba proporciona la misma información clínicamente relevante que una prueba fFN ELISA (ensayo intercalado inmunoabsorbente enlazado por enzima (ELISA)) disponible hasta ahora, en considerablemente menos tiempo y en el punto de asistencia. El inmunoensayo fFN aquí facilitado permite al usuario analizar una muestra de escobillón cervicovaginal en aproximadamente 20 minutos. Cuando se lleva a la práctica como se describe en la presente memoria, se puede obtener información adicional, tal como una evaluación más exacta del riesgo o diagnóstico.

El sistema de la invención proporciona unos medios para detectar y cuantificar concentraciones de fFN en todo el embarazo y conocer el riesgo y detectar estados asociados. A causa de la sensibilidad de la combinación del lector y dispositivos aquí facilitados, la fFN se puede verificar en todo el embarazo, incluyendo los tiempos en que no es detectado por sistemas menos sensibles.

También se facilitan aquí el lector de reflectancia y el dispositivo de tira de prueba. También se facilitan aquí las redes neurales para evaluar los datos.

Utilizando estos sistemas, también se facilita un método para clasificar una imagen. El método incluye los pasos de reducir la imagen a un conjunto de parámetros derivados cuya imagen se puede reconstruir dentro de un grado predeterminado de tolerancia; introducir los parámetros derivados en una red neural de clasificación; y determinar la clasificación de la imagen en base a la salida de la red neural de clasificación. El método de reducir la imagen a un conjunto de parámetros derivados se logra definiendo una función matemática que contiene una pluralidad de parámetros representativos de la imagen; y optimizando los parámetros de la función usando una metodología que minimiza el error entre la imagen y una reconstrucción de la imagen usando la función.

En una realización alternativa, el método de reducir la imagen a un conjunto de parámetros derivados se logra introduciendo la imagen en una red neural entrenada, donde las entradas a la red representan la imagen, la capa oculta de la red es tal que el número de elementos ocultos es menor que el número de entradas a la red, y las salidas de la red representan reconstrucción de la imagen; y poniendo los parámetros derivados a los valores de salida de la red neural entrenada.

En otra realización alternativa, el método de reducir la imagen a un conjunto de parámetros derivados se logra definiendo una red neural en la que las entradas a la red son las coordenadas de un punto en la imagen, la capa oculta contiene una pluralidad de elementos, y la salida de la red representa la reconstrucción del punto asociado en la imagen; entrenando la red neural de manera que el error entre la salida de red y la imagen se minimice para todos los puntos en la imagen; y poniendo los parámetros derivados a los pesos de la capa oculta de la red neural entrenada.

También se facilitan las redes neurales y los sistemas informáticos utilizados en los métodos.

También se facilitan métodos para evaluar la validez de los resultados de diagnóstico de la prueba y un método para desarrollar controles para los ensayos. El método de desarrollar un control para cualquier sistema de ensayo incluye los pasos de analizar una pluralidad de series de prueba del ensayo y obtener resultados de las series de prueba; clasificar los resultados por tipo de resultado; e identificar una configuración representativa o predictiva de cada tipo de resultado. Cuando se realiza el ensayo, los resultados del mismo se comparan con la configuración representativa, y, si los resultados varían de la configuración, se pueden desechar. La configuración y clasificación se puede efectuar por cualquier sistema de soporte de decisión, incluyendo rutinas de ajuste de curvas y redes neurales. Por ejemplo, los datos de un ensayo se ajustan a una curva predeterminada en base a los resultados esperados para un número predeterminado de iteraciones. Si la curva para una serie particular del ensayo se desvía de un ajuste predeterminado aceptable, se rechazan los datos del ensayo. Los datos de curva se pueden generar para cualquier tipo de prueba y abarcarán típicamente al menos variables. Por ejemplo, para el ensayo fFN aquí facilitado se ha generado una curva o función para intensidad de la lectura frente a la distancia recorrida en la tira (en general normalizada) en base a numerosas series del ensayo. Para cualquier serie dada del ensayo, si la curva de intensidad frente a distancia varía una cantidad predeterminada seleccionada, indica que el ensayo no funcionó correctamente, y los resultados deberán ser desechados. Si los resultados concuerdan con la curva, este indica que el ensayo se ejecutó correctamente. Este tipo de ajuste de curva se puede realizar para cualquier ensayo o prueba y puede utilizar típicamente al menos dos y hasta cualquier número de variables o parámetros para generar la curva. Esto se puede generar y el paso de control se puede realizar usando una red neural u otro sistema de soporte de decisión.

Breve descripción de los dibujos

La figura 1A es una vista desde arriba de una tira de prueba de ensayo, tal como una tira de prueba de inmunoensayo.

La figura 1B es una vista lateral de la tira de prueba de ensayo de la figura 1A.

La figura 2A es una vista en perspectiva de un dispositivo de ensayo, incluyendo la tira de prueba de ensayo de la figura 1A y la figura 1B y conjunto de carcasa y mostrando un código de barras, que puede fijarse opcionalmente a la carcasa.

La figura 2B es una vista en perspectiva de una realización alternativa de un dispositivo de ensayo, incluyendo la tira de prueba de ensayo de la figura 1A y la figura 1B y un conjunto de carcasa y mostrando un código de barras, que puede fijarse opcionalmente a la carcasa.

La figura 3 es una vista en perspectiva del dispositivo de ensayo de la figura 2B mostrando los componentes individuales del dispositivo.

La figura 4 es una vista desde arriba de un conjunto de carcasa ejemplar para la tira de prueba de ensayo de las figuras 1A y 1B.

La figura 5 es una vista lateral del conjunto de carcasa de la figura 4.

La figura 6 es una vista desde arriba de una realización de un lector de ensayo y un dispositivo de ensayo, introducido en él, según una realización ejemplificativa del lector.

La figura 7 es una vista en perspectiva de porción del dispositivo de ensayo de la figura 2A mostrado introducido en una ranura de casete de una carcasa inferior y que se extiende a un conjunto de cabeza lectora dentro de una realización ejemplificativa de un lector de ensayo.

La figura 8 es una vista desde arriba de la carcasa inferior del lector de ensayo de la figura 7 con el dispositivo de ensayo introducido en ella y un motor paso a paso mostrado colocado con relación al dispositivo de ensayo tal como está cuando el dispositivo de ensayo está plenamente introducido en la ranura de casete del lector.

La figura 9 es una vista lateral de la carcasa inferior del dispositivo lector de la figura 7 con el dispositivo de ensayo de la figura 2A introducido completamente con el motor paso a paso mostrado colocado con relación al dispositivo de ensayo introducido completamente, con una cabeza lectora mostrada colocada en una posición bajada sobre un agujero de prueba del dispositivo de ensayo, y con una rueda de carro mostrada enganchada por el dispositivo de ensayo para bajar la cabeza lectora a su posición bajada.

La figura 10 es una vista lateral de un conjunto de cabeza lectora tal como se halla en el dispositivo lector de la figura 6.

La figura 11 es una vista lateral de una cabeza lectora del conjunto de cabeza lectora de la figura 10.

La figura 12 es una vista lateral en ángulo inverso del conjunto de cabeza lectora de la figura 10.

La figura 13 es una vista lateral en ángulo inverso de la cabeza lectora de la figura 11.

La figura 14 es una vista lateral del conjunto de cabeza lectora de la figura 10, que ha sido accionado para pivotar el conjunto de cabeza lectora a una posición elevada adecuada para introducción y extracción del dispositivo de ensayo a y del conjunto de cabeza lectora dentro del lector de ensayo.

La figura 15 es una vista de extremo de la cabeza lectora de la figura 11.

La figura 16 es una vista de extremo del conjunto de cabeza lectora de la figura 10.

La figura 17 es una vista cortada del conjunto de cabeza lectora de la figura 11, ilustrándose diodos fotoemisores primero y segundo, un fotodetector, haces de fibra óptica correspondientes y un agujero en su extremo inferior.

La figura 18 es una vista detallada parcial en sección transversal de una punta de cabeza lectora de la cabeza lectora de la figura 17 mostrando el agujero y extremos de fibras ópticas de los haces de fibra óptica de la figura 17.

La figura 19 es una vista detallada desde abajo del agujero de la cabeza lectora de las figuras 17 y 18 ilustrando una configuración sigmoidal para colocar fibras ópticas individuales (conductores de fibra óptica).

La figura 20 es una vista detallada de extremo del haz de fibra óptica correspondiente en el primer diodo fotoemisor de la figura 17 desde el que el haz de fibra óptica conduce luz procedente del primer diodo fotoemisor.

La figura 21 es un diagrama esquemático que ilustra un proceso por el que se analiza una tira de prueba de ensayo para determinar una cantidad de luz de fondo en un región de control de la tira de prueba de ensayo.

La figura 22 es un diagrama esquemático que ilustra un proceso por el que se analiza una tira de prueba de ensayo para determinar una cantidad de reflexión que resulta de una primera iluminación de una porción de control de la tira de prueba de ensayo.

La figura 23 es un diagrama esquemático que ilustra un proceso por el que se analiza una tira de prueba de ensayo para determinar una cantidad de reflexión que resulta de una segunda iluminación de una porción de control de la tira de prueba de ensayo.

La figura 24 es una vista lateral de una realización ejemplificativa del lector que está adaptado para leer un código de barras.

Y la figura 25 es un ejemplo de un código de barras según una realización ejemplificativa del dispositivo de ensayo.

Descripción detallada de las realizaciones preferidas Definiciones

A no ser que se defina de otro modo, todos los térmicos técnicos y científicos aquí usados tienen el mismo significado que el entendido por los expertos en la técnica a la que pertenece esta invención. Todas las patentes y publicaciones a las que se hace referencia aquí, a no ser que se observe lo contrario, se incorporan por referencia en su totalidad. En caso de que una definición en esta sección no sea coherente con las definiciones de otro lugar, prevalecerá la definición expuesta en esta sección.

En el sentido en que se usa aquí, prueba en punto de asistencia se refiere a prueba de diagnóstico en tiempo real que se puede hacer de forma rápida de manera que la prueba resultante se lleve a cabo más rápidamente que las pruebas comparables que no emplean este sistema. Por ejemplo, el inmunoensayo fFN ejemplificado se lleva a cabo en menos tiempo que el ensayo fFN ELISA (es decir, en menos de aproximadamente 3 a 4 horas, preferiblemente en menos de 1 hora, más preferiblemente en menos de media hora). Además, con el método y dispositivos facilitados aquí, se puede realizar rápidamente e in situ, tal como en un consultorio médico, en cama, en laboratorios de análisis, salas de emergencia u otros centros, en particular donde se requieren resultados rápidos y exactos. El paciente puede estar presente, pero tal presencia no se requiere. Los puntos de asistencia incluyen, aunque sin limitación: salas de emergencia, quirófanos, laboratorios de hospitales y otros laboratorios clínicos, consultorios médicos, in situ, o en cualquier situación en la que se desea un resultado rápido y exacto.

En el sentido en que se usa aquí, un anticuerpo anti-fFN es un anticuerpo que se une selectivamente con fFN. Tales anticuerpos son conocidos por los expertos en la materia y también pueden ser aislados fácilmente.

En el sentido en que se usa aquí, una tira de prueba se refiere a cualquier medio en el que se generan, graban o visualizan datos de prueba u otros datos del paciente, de manera que formen una imagen o se pueda generar una. Tales tiras, incluyen, aunque sin limitación, tiras de prueba inmunocromatográficas, tal como dispositivos de flujo lateral, películas de rayos X, tal como rayos X y películas producidas a partir de geles de secuenciación, EKG impresos, resultados MRI y otros medios que generan o a partir de los que se puede generar una imagen definida en la presente memoria. La tira está adaptada preferiblemente para ser explorada o leída por un lector, preferiblemente el lector aquí facilitado. Aunque se denomina "tira", puede ser de cualquier forma o geometría, incluyendo rectangular, tridimensional, circular, etc.

En el sentido en que se usa aquí, una configuración sigmoidal (también denominada aquí parecida a sigmoidal; véase, por ejemplo, la figura 19) con referencia a la fibra óptica se refiere a la configuración de iluminación en forma de S o en forma de serpiente seleccionada para maximizar la iluminación a través de las líneas en la tira de prueba. La configuración no es estrictamente una forma sigmoidal, pero se refiere a una configuración tal como la ilustrada en la figura 19, configuración que proporciona unos medios para añadir más área a cualquier lectura. Cualquier otra configuración que logre este resultado cae dentro de esta expresión.

En el sentido en que se usa aquí, los resultados cuantitativos son resultados que son valores absolutos o relativos; los resultados cualitativos son típicamente resultados de tipo negativo o positivo.

En el sentido en que se usa aquí, antígenos fetales restringidos se refiere a antígenos que están presentes en mujeres embarazadas únicamente, o en cantidades sustancialmente elevadas en comparación con mujeres no embarazadas en suero materno, plasma, orina, saliva, sudor, lágrimas y otros fluidos corporales.

En el sentido en que se usa aquí, fibronectina fetal es un antígeno fetal restringido hallado en placenta, fluido amniótico y tejido conectivo fetal. Difiere estructuralmente de las fibronectinas de adulto. La fibronectina fetal no está presente en cantidades significativas en plasma o suero materno. La fibronectina fetal puede ser capturada con un anticuerpo de unión general, tal como un anticuerpo antifibronectina, o un anticuerpo de antiantígeno fetal restringido, tal como anticuerpo de antifibronectina fetal.

En el sentido en que se usa aquí, un inmunoensayo se define como cualquier método que usa una unión preferencial de un antígeno con un segundo material, un compañero de unión, generalmente un anticuerpo u otra sustancia que tiene un sitio de unión de antígeno, que se une preferentemente con un epitope del antígeno fetal restringido. Unión preferencial, en el sentido en que se usa aquí, se refiere a unión entre compañeros de unión que es selectiva y en general específica, y demuestra una unión no específica de reacción cruzada inferior a 10%, preferiblemente menos de 5%. Los métodos de inmunoensayo aquí facilitados incluyen cualquier método conocido por los expertos en la materia, incluyendo, aunque sin limitación, intercalación, competición, aglutinación o precipitación, por ejemplo.

En el sentido en que se usa aquí, un soporte sólido se refiere al material al que está conectado el anticuerpo. Se puede usar varios materiales como el soporte sólido. Los materiales de soporte incluyen cualquier material que pueda actuar como un soporte para unión de las moléculas de interés. Tales materiales son conocidos por los expertos en esta técnica. Estos materiales incluyen, aunque sin limitación, polímeros orgánicos o inorgánicos, polímeros naturales y sintéticos, incluyendo, aunque sin limitación, agarosa, celulosa, nitrocelulosa, acetato de celulosa, otros derivados de celulosa, dextrano, derivados de dextrano y copolímeros de dextrano, otros polisacáridos, vidrio, geles de sílice, gelatina, polivinil pirrolidona, rayón, nylon, polietileno, polipropileno, polibutileno, policarbonato, poliésteres, poliamidas, polímeros de vinilo, alcoholes polivinílicos, copolímeros de poliestireno y poliestireno, poliestireno entrecruzado con divinilbenceno o análogos, resinas acrílicas, acrilatos y ácidos acrílicos, acrilamidas, poliacrilamidas, mezclas de poliacrilamida, copolímeros de vinilo y acrilamida, metacrilatos, derivados y copolímeros de metacrilato; otros polímeros y copolímeros con varios grupos funcionales, látex, caucho de butilo y otros cauchos sintéticos, silicio, vidrio, papel, esponjas naturales, proteína insoluble, surfactantes, glóbulos rojos, metales, metaloides, materiales magnéticos, u otros medios comercializados.

En el sentido en que se usa aquí, un lector se refiere a un instrumento para detectar y/o cuantificar datos, tal como en tiras de prueba. Los datos pueden ser visibles a simple vista, pero no es necesario que sean visibles.

En el sentido en que se usa aquí, un lector de reflectancia se refiere a un instrumento adaptado para leer una tira de prueba usando luz reflejada, incluyendo fluorescencia, o radiación electromagnética de cualquier longitud de onda. La reflectancia puede ser detectada usando un fotodetector u otro detector, tal como diodos de acoplamiento de carga (CCD). Un lector de reflectancia preferido, que se facilita y describe en la presente memoria, incluye una ranura de casete adaptada para recibir una tira de prueba, diodos fotoemisores, fibras ópticas, una cabeza detectora, incluyendo medios para colocar la cabeza detectora a lo largo de la tira de prueba, un circuito de control para leer la salida del fotodetector y controlar la operación de encendido y apagado de los diodos fotoemisores, un circuito de memoria para almacenar datos sin elaborar y/o tratados, y un fotodetector, tal como un detector de fototodiodo de silicio.

En el sentido en que se usa aquí, una cabeza detectora se refiere al conjunto que está adaptado para leer una tira de prueba usando luz reflejada u otra radiación electromagnética. Así, la cabeza detectora en el lector aquí facilitado se refiere a la parte del conjunto de cabeza detectora que randomiza los haces ópticos y dispone las fibras en el plano normal a la tira de prueba.

En el sentido en que se usa aquí, color se refiere a la distribución relativa de energía de radiación electromagnética dentro del espectro visible. El color se puede evaluar visualmente o utilizando equipo, tal como un detector fotosensible.

En el sentido en que se usa aquí, un cambio de color se refiere a un cambio de intensidad o tono de color o puede ser la aparición de color donde no existía color o la desaparición de color.

En el sentido en que se usa aquí, un sistema de soporte de decisión, también denominado "sistema de minería de datos" o "gestión de conocimiento en sistema de datos", es cualquier sistema, típicamente un sistema a base de ordenador, que puede ser entrenado en datos para clasificar los datos de entrada y después usarse con nuevos datos de entrada para hacer decisiones en base a los datos entrenados. Estos sistemas incluyen, aunque sin limitación, sistemas experto, lógica borrosa, análisis de regresión no lineal, análisis multivariante, clasificadores de árbol de decisiones, redes bayesianas y, como se ilustra aquí, redes neurales.

En el sentido en que se usa aquí, un proceso de aprendizaje automático adaptativo se refiere a cualquier sistema por el que se utilizan datos para generar una solución predictiva. Tales procesos incluyen los efectuados por sistemas expertos, redes neurales, y lógica borrosa.

En el sentido en que se usa aquí, un sistema experto es un sistema de soporte de decisión y solución de problemas a base de ordenador basado en el conocimiento de su tarea y reglas lógicas o procedimientos para usar el conocimiento. El conocimiento y la lógica se introducen en el ordenador a partir de la experiencia de especialistas humanos en el área de pericia.

En el sentido en que se usa aquí, una red neural, o red neural, es un modelo computacional paralelo compuesto de elementos de procesado adaptativo densamente interconectados. En la red neural, los elementos de procesado se configuran a una capa de entrada, una capa de salida y al menos una capa oculta. Las redes neurales adecuadas son conocidas por los expertos en esta técnica (véase; por ejemplo, las Patentes de Estados Unidos 5.251.626; 5.473.537; y 5.331.550, Baxt (1991) "Use of an Artificial Neural Network for the Diagnosis of Myocardial Infarction", Annals of Internal Medicine 115:843; Baxt (1992) "Improving the Accuracy of an Artificial Neural Network Using Multiple Differently Trained Networks", Neural Computation 4:772; Baxt (1992) "Analysis of the clinical variables that drive decision in an artificial neural network trained to identify the presence of myocardial infarction", Annals of Emergency Medicine 21:1439; y Baxt (1994) "Complexity, chaos and human physiology: the justification for non linear neural computational analysis", Cancer Letters 77:85).

En el sentido en que se usa aquí, un elemento de procesado, que también se puede denominar un perceptrón o una neurona artificial, es una unidad computacional que mapea datos de entrada de una pluralidad de entradas a una sola salida binaria según una función de transferencia. Cada elemento de procesado tiene un peso de entrada correspondiente a cada entrada que se multiplica con la señal recibida en dicha entrada para producir un valor de entrada ponderado. El elemento de procesado suma los valores de entrada ponderados de cada una de las entradas para generar una suma ponderada que se compara después con el umbral definido por la función de transferencia.

En el sentido en que se usa aquí, una función de transferencia, también denominada una función umbral o una función de activación, es una función matemática que crea una curva que define dos categorías distintas. Las funciones de transferencia pueden ser lineales, pero, como se utilizan en redes neurales, son más típicamente no lineales, incluyendo funciones cuadráticas, polinómicas o sigmoidales.

En el sentido en que se usa aquí, una imagen es una matriz multidimensional de puntos de datos, donde cada punto de datos está representado por un número, o un conjunto de números, y donde hay una relación entre puntos adyacentes en cada una de las dimensiones. Los valores de índice en cada dimensión representan típicamente una relación lineal, como posición o tiempo, pero sin limitación a estos tipos de relaciones. Una sola línea de exploración digitalizada de una trama de TV se consideraría una imagen bidimensional. En el caso de la realización preferida, una imagen se refiere a un conjunto unidimensional de pixels, que codifican la intensidad del color en la tira de prueba.

En el sentido en que se usa aquí, clasificar una imagen se refiere a asociar un objeto o estado con la imagen. Las imágenes de fruta se podrían clasificar en cuanto al tipo de fruta representado en la imagen. En el caso de la realización preferida, clasificar la imagen de tira de prueba se refiere a asociar el estado positivo o negativo con la imagen.

En el sentido en que se usa aquí, reconstruir una imagen se refiere a producir una imagen a partir de una función matemática. Cuando una imagen está representada por una función matemática, puede haber errores en la representación debidos a varios factores.

En el sentido en que se usa aquí, retropropagación, también denominada retroprop, es un método de entrenamiento para redes neurales para corregir errores entre la salida blanco y la salida real. La señal de error es realimentada mediante la capa de procesado de la red neural, produciendo cambios en los pesos de los elementos de procesado para aproximar más la salida real a la salida blanco.

En el sentido en que se usa aquí, Quickprop es un método de retropropagación propuesto, desarrollado y referido por Fahlman ("Fast Learning Variations in Back-Propagation: An Empirical Study", Proceedings in the 1988 Connectionist Models Summer School, Pittsburgh, 1988, D. Touretzky y otros, eds., pág. 38-51, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA; y, con Lebriere, "The Cascade-Correlation Learning Architecture", Advances in Neural Information Processing Systems 2, (Denver, 1989), D. Touretzky, ed., pág. 524-32, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA).

En el sentido en que se usa aquí, diagnóstico se refiere a un proceso predictivo en el que se evalúa la presencia, ausencia, gravedad o curso de tratamiento de una enfermedad, trastorno u otro estado médico. A los efectos de la invención, diagnóstico también incluirá procesos predictivos para determinar el resultado que resulta de un tratamiento.

En el sentido en que se usa aquí, riesgo se refiere a un proceso predictivo en el que se evalúa la probabilidad de un resultado particular.

En el sentido en que se usa aquí, un paciente o sujeto incluye cualquier mamífero para el que se contempla el diagnóstico. Los humanos son los sujetos preferidos.

En el sentido en que se usa aquí, datos de pruebas bioquímicas se refieren a datos de cualquier método analítico, que incluye, aunque sin limitación: inmunoensayos, bioensayos, incluyendo ensayos basados en ácido nucleico y proteína, cromatografía, datos de monitores, y formadores de imágenes; mediciones y también incluye datos relacionados con signos vitales y función corporal, tal como velocidad del pulso, temperatura, presión sanguínea, datos generados, por ejemplo, por EKG, ECG y EEG, monitores de biorritmos y otra información. El análisis puede evaluar, por ejemplo, analitos químicos, marcadores de suero, anticuerpos, proteína, ácidos nucleicos y otro material obtenido del paciente mediante una muestra. Aquí se ejemplifican inmunoensayos, pero no se pretende que tal ejemplificación limite el alcance previsto de la descripción, que es aplicable a cualquier tira de prueba y datos de prueba leídos por un instrumento, en particular un lector de reflectancia.

En el sentido en que se usa aquí, datos históricos del paciente se refieren a datos obtenidos de un paciente, tal como por formato de cuestionario, pero no incluyen típicamente datos de pruebas bioquímicas en el sentido en que se usa aquí, a excepción de en la medida en que tales datos son históricos, una solución deseada es la que genera un número o resultado por el que se puede generar un diagnóstico de un trastorno.

En el sentido en que se usa aquí, una serie se define como un grupo de pruebas que incluyen al menos una de una referencia positiva, control positivo, control negativo y cualquier número de muestras clínicas dentro de un período de 24 horas.

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En el sentido en que se usa aquí, simbología se refiere a un código, tal como un código de barras, que se graba o imprime en el dispositivo de prueba. La simbología es cualquier código conocido o diseñado por el usuario. Los símbolos están asociados con información almacenada en un ordenador remoto o memoria u otro dispositivo o medios. Por ejemplo, cada dispositivo de prueba puede ser identificado de forma única con una simbología codificada. Se contempla en la presente memoria que se pueda codificar información identificante y otra en el código de barras, que pueda ser leída por el lector cuando se lea la tira de prueba. Alternativamente, el código de barras u otra simbología se puede leer por cualquier dispositivo de lectura conocido por los expertos en la materia.

En el sentido en que se usa aquí, un código de barras es una simbología, típicamente un campo de barras oscuras y espacios reflectores alternos de varias anchuras, que está fijada o asociada con un elemento y proporciona información de identificación acerca del elemento. Se puede colocar códigos de barras sobre un fondo reflector, y el contraste entre las barras oscuras y los espacios reflectores, o la relación de reflectividad, permite que un detector óptico en un lector discierna las transiciones entre las barras y espacios en el símbolo. Los códigos de barras son explorados electroópticamente, usando típicamente un láser o LED, y generan una señal que se transmite a un ordenador asociado cuya memoria tiene almacenada digitalmente información de identificación asociada con el elemento. Por lo tanto, el elemento es identificado automáticamente por su código de barras y puede ser rastreado, o se puede añadir información adicional a la información almacenada asociada con el elemento codificado.

Varios formatos de código de barras están disponibles y se utilizan para diferentes efectos y se pueden adaptar para uso en los sistemas de la invención o se pueden idear otros nuevos, que pueden ser uni- o bidimensionales o más. Por ejemplo, existen varias simbologías de código de barras diferentes, estos simbologías incluyen códigos UPC/EAN, Code 39, Code 128, Codeabar, Interleaved 2 de 5 y otros muchos; códigos bidimensionales, tal como PDF 417, Code 49, Code 16K; códigos matriciales (Data Code, Code 1, Vericod); códigos gráficos; y otros conocidos por los expertos en la materia. Aquí se prefieren los códigos unidimensionales, tal como los conocidos Code 39 y Code 128, aunque los códigos bidimensionales (véase, por ejemplo, las Patentes de Estados Unidos números 5.243.655 y 5.304.786, también son adecuados para ser utilizados aquí.

El código de barras 39 proporciona un código de barras completamente alfanumérico para sistemas de entrada de datos. Este código de barras es especialmente efectivo en aplicaciones que usan datos alfanuméricos para identificación del elemento. La estructura de 39 permite imprimirlo mediante una amplia variedad de técnicas, incluyendo desviación, tipografía, impresoras de impacto de formación total, impresoras matriciales, y dispositivos impresores por impacto. Code 39 es el código de barras alfanumérico más ampliamente usado. Ha sido aceptado como un código estándar por muchas compañías e industrias. La especificación ANSI Draft MH 10.X-1981, titulada, "Specifications for Bar Code Symbols in Transport Packages & Unit Loads", describe tres simbologías diferentes de código de barras. El Code 39 se denomina código 3-de-9 en la especificación ANSI. Además, Depae MIL-STD-1189, de fecha 4 de enero de 1982, define 39 (llamado código 3 de 9) como la simbología estándar para marcar paquetes unitarios, envases exteriores, y documentos seleccionados.

Code 39 incluye 9 bits, de los que al menos tres siempre son 1. Code 39 se puede usar para codificar un conjunto de 43 caracteres, incluyendo caracteres alfanuméricos en mayúsculas y numéricos (0-9), así como siete caracteres especiales (-, ., , *, \textdollar, /, + y %). Los caracteres de inicio y fin siempre son un asterisco (*). El código usa barras estrechas y anchas junto con espacios estrechos y anchos, y la codificación para un solo carácter se hace a partir de una configuración de barras y espacios. La estructura de código es tres elementos anchos de un total de nueve elementos, donde un elemento es la zona ocupada por una barra o espacio). Los nueve elementos incluyen cinco barras y cuatro espacios.

En Code 128, cada carácter se construye de once barras y espacios, y los 128 caracteres ASCII, es decir, caracteres numéricos, caracteres en mayúsculas y minúsculas, códigos de puntuación y control están codificados. Hay tres conjuntos de caracteres diferentes a seleccionar de: un conjunto codifica todos los caracteres en mayúsculas y todos los caracteres de control ASCII; otro codifica todos los caracteres en mayúsculas y minúsculas; y el tercero codifica todos los caracteres numéricos. Mediante la utilización de caracteres especiales, es posible conmutar entre conjuntos de caracteres dentro de un símbolo de código único. Code 128 usa cuatro anchuras de barra y espacio diferentes. Cada carácter de datos codificado en un símbolo de Código 128 se hace de 11 módulos en blanco o negro. Se forman tres barras y tres espacios de los 11 módulos. Hay 106 combinaciones diferentes de tres barras/tres espacios. Las barras y los espacios pueden variar entre uno y cuatro módulos de ancho. El carácter de parada se hace de 13 módulos. El símbolo incluye una zona tranquila (10 x-dimensiones), un carácter de inicio, los datos codificados, un carácter de comprobación, el carácter de parada y una zona tranquila de salida (10 x-dimensiones) (véase, por ejemplo, la Patente de Estados Unidos número 5.262.625).

Los sistemas para generar y leer códigos de barras son fácilmente accesibles y son conocidos en la técnica.

Sistemas de evaluación de riesgo y diagnóstico de punto de asistencia

Aquí se facilitan sistemas para uso en el punto de asistencia para diagnosticar y evaluar ciertos riesgos médicos. Los sistemas están diseñados para uso in situ en el punto de asistencia, donde los pacientes son examinados y comprobados, y para operación lejos del lugar.

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Los sistemas están diseñados para aceptar entrada en forma de datos del paciente, incluyendo, aunque sin limitación, datos de pruebas bioquímicas, datos de pruebas físicas, datos históricos y otros datos así, y para procesar y enviar información, preferiblemente datos relativos a un diagnóstico médico o un indicador de riesgo de enfermedad. Los datos del paciente se pueden contener dentro del sistema, tal como registros médicos o historia, o se pueden introducir como una señal o imagen de una prueba o procedimiento médico, por ejemplo, datos de prueba de inmunoensayo, lectura de la presión sanguínea, ultrasonido, rayos X o MRI, o introducir de cualquier otra forma. Los datos de prueba específica pueden ser digitalizados, procesados e introducidos en el sistema experto de diagnóstico médico, donde se puede integrar con otra información del paciente. La salida del sistema es un índice de riesgo de enfermedad o diagnóstico médico.

En una realización preferida, el sistema incluye un lector, tal como un lector de reflectancia o transmisión, preferiblemente un lector de reflectancia, para leer datos del paciente, un dispositivo de prueba diseñado para ser leído en el lector, y software para análisis de los datos. En una realización ejemplificada del sistema, el lector es el lector de reflectancia aquí facilitado. También se facilitan un dispositivo de tira de prueba en una envuelta de plástico destinado a uso con el lector, incluyendo opcionalmente una simbología, tal como un código de barras de caracteres alfanuméricos u otro código legible por máquina, y software diseñado para análisis de los datos generados a partir de la tira de prueba.

El sistema se describe con referencia a una prueba ejemplar para fFN, pero se ha de entender que esta realización es ejemplar, y que el sistema, en particular el sistema con la cabeza lectora, se puede adaptar para cualquier ensayo adecuado.

Ensayos

Todo ensayo está destinado a usarse en los sistemas y métodos de la invención. Tales ensayos incluyen, aunque sin limitación, detección de ácido nucleico, incluyendo usar protocolos de amplificación y no amplificación, cualquier ensayo que se base en detección colorimétrica o espectrométrica, incluyendo detección fluorométrica, luminiscente, tal como creatina, hemoglobina, lípidos, ensayos iónicos, química de la sangre. Cualquier prueba que produzca una señal, o de la que se pueda generar una señal, que pueda ser detectada por un detector, tal como un fotodetector o un contador gamma, está destinado a usarse como parte de los sistemas aquí facilitados. Se pretende incluir cualquier longitud de onda.

Los inmunoensayos, incluyendo inmunoensayos competitivos y no competitivos, están entre los preferidos para la determinación de la presencia o cantidad de analito en una muestra del paciente, y se ejemplifican aquí. Se entiende que los inmunoensayos se ofrecen para ejemplificación, y que los métodos y sistemas aquí facilitados tienen amplia aplicabilidad a datos de prueba del paciente y otros datos de prueba.

Se conocen varios tipos diferentes de inmunoensayos usando varios protocolos y marcadores. Los inmunoensayos pueden ser homogéneos, es decir, realizarse en una fase única, o heterogéneos, donde el antígeno o anticuerpo está conectado a un soporte sólido insoluble en el que se lleva a cabo el ensayo. Se puede realizar ensayos intercalados o competitivos. Los pasos de reacción se pueden realizar simultánea o secuencialmente. Se puede realizar ensayos umbral, donde se saca una cantidad predeterminada de analito de la muestra usando un reactivo de captura antes de llevar a cabo el ensayo, y solamente se detectan niveles de analito superiores a la concentración especificada. Los formatos de ensayo incluyen, aunque sin limitación, por ejemplo, ensayos realizados en tubos de muestra, cavidades o en tiras de prueba inmunocromatográficas, así como inmunoensayos de formato de varilla de inmersión, flujo lateral o migratorios.

En los sistemas y métodos aquí facilitados se puede usar cualquier procedimiento de inmunoensayo conocido, en particular los que se pueden adaptar para uso en combinación con dispositivos de flujo lateral como se describe en la presente memoria.

Dispositivo de prueba

Se contempla aquí el uso de cualquier dispositivo que sea compatible para uso con un lector, preferiblemente un lector de reflectancia, para determinar el resultado de ensayo. Los dispositivos ejemplares incluyen tiras de prueba, tal como dispositivos de flujo lateral, contenidos preferiblemente dentro de una carcasa adaptada para uso con el lector.

En los sistemas aquí facilitados se contempla el uso de cualesquiera tiras de prueba que se pueden adaptar para uso en combinación con un lector. Tales dispositivos de tira de prueba, conocidos por los expertos en la materia (véase, por ejemplo, las Patentes de Estados Unidos números 5.658.801, 5.656.502, 5.591.645, 5.500.375, 5.252.459, 5.132.097 y otros muchos ejemplos), se pueden usar en sistemas descritos en la presente memoria, en particular en combinación con el lector aquí facilitado.

Estos dispositivos de prueba están destinados típicamente al uso con muestras biológicas, tal como, por ejemplo, aunque sin limitación, muestras de saliva, sangre, suero, fluido espinal cerebral y cervicovaginal. También se contemplan otras muestras biológicas, tal como muestras alimenticias, cuya contaminación se verifica, tal como por bacterias o insectos.

Los analitos blanco incluyen, aunque sin limitación, ácidos nucleicos, proteínas, péptidos, tales como antígenos de virus de la inmunodeficiencia humana (VIH), antígenos indicativos de infecciones bacterianas, tal como Salmonella y E. Coli, levadura o parásitos, apolipoproteia) y lipoproteina(a), antígenos ambientales, gonadotropina coriónica humana (hCG), E-3-G, interleucinas y otras citoquinas y proteínas inmunomodulatorias, tal como IL-6 e interferon, pequeños antígenos de partículas ribonucleares nucleares (snRNP), fFN y otros indicadores, tal como proteína de unión IGF-1, de anomalías relacionadas con el embarazo. Se conocen inmunoensayos y otras pruebas para tales antígenos (véase, por ejemplo, las Patentes de Estados Unidos números 4.919.889, 5.079.171, 5.096.830, 5.185.270, 5.223.440, 5.236.846, 5.281.522, 5.096.830 y 5.079.171; véase, también la Solicitud de Patente Internacional PCT número WO 93/09438 y la Patente de Estados Unidos número 5.516.702; la Solicitud de Patente Internacional PCT número WO 92/12426 y la Patente de Estados Unidos número 5.554.504; y véase también la Solicitud de Patente Internacional PCT número WO 94/17405 o EP A 0 680 607, y otras pruebas conocidas por los expertos en la materia.

Tira de prueba de inmunoensayo

En la presente memoria se contempla cualquier tira de prueba o medio adecuado para llevar a cabo un ensayo a condición de que la "tira" se pueda adaptar al uso con un lector como se describe aquí. Una realización preferida es una tira de prueba de inmunoensayo que incluye un sistema de membrana que define un recorrido de flujo de líquido.

Para llevar a cabo inmunoensayos, los dispositivos de inmunoensayo de prueba de flujo lateral están entre los preferidos aquí. En tales dispositivos, un sistema de membrana forma un solo recorrido de flujo de fluido a lo largo de la tira de prueba. El sistema de membrana incluye componentes que hacen de un soporte sólido para inmunorreacciones. Por ejemplo, se puede poner materiales porosos o bíbulos o absorbentes en una tira de tal manera que se solapen parcialmente, o se puede usar un solo material, para conducir líquido a lo largo de la tira. Los materiales de membrana se pueden soportar en un refuerzo, tal como un refuerzo de plástico. En una realización preferida, la tira de prueba incluye una compresa de fibra de vidrio, una tira de nitrocelulosa y una tira de papel de celulosa absorbente soportada en un refuerzo de plástico.

Los anticuerpos que reaccionan con el analito blanco y/o un sistema marcador detectable se inmovilizan en el soporte sólido. Los anticuerpos pueden unirse a la tira deprueba por adsorción, unión iónica, adsorción de van der Waals, unión electrostática, o por unión covalente, utilizando un agente de acoplamiento, tal como glutaraldehído. Por ejemplo, los anticuerpos se pueden aplicar a la compresa de conjugado y tira de nitrocelulosa usando métodos de dispensación estándar, tal como una bomba de jeringa, cepillo de aire, bomba de pistón cerámico o dispensador de gotas a demanda. En una realización preferida se utiliza un dispensador volumétrico de bomba de pistón cerámico para extender anticuerpos que se unen al analito de interés, incluyendo un conjugado de anticuerpos marcados, sobre una compresa de conjugado de fibra de vidrio y una tira de nitrocelulosa.

La tira de prueba se puede tratar o no de otro modo, por ejemplo, con azúcar, un polímero tal como polivinilpirrolidona u otro agente de liberación para facilitar la movilidad a lo largo de la tira de prueba, o con proteínas animales no inmunes solubles en agua, tal como albúminas, incluyendo proteínas bovinas (BSA), otras proteínas animales, poliamino ácidos solubles en agua, o caseína para bloquear sitios de unión no específicos.

Una tira de prueba de inmunoensayo ejemplar aquí facilitada se representa en las figuras 1A y 1B. La tira de prueba se describe con detalle en el Ejemplo 1. Esta tira de prueba se facilita a efectos de ejemplificación de los métodos y sistemas aquí facilitados y no se pretende limitar la aplicación a dispositivos de tira de prueba de inmunoensayo ni al dispositivo ejemplificado.

Carcasa de tira de prueba

La tira de prueba u otro medio se puede contener opcionalmente dentro de una carcasa adecuada para lectura, tal como para introducción en un lector, tal como el lector de reflectancia aquí facilitado. La carcasa se puede fabricar a partir de cualquier material adecuado, incluyendo plástico u otro material inerte que no interfiera con el procedimiento de ensayo. Un dispositivo de ensayo ejemplar, incluyendo un conjunto de tira de prueba y carcasa, se representa en las figuras 2A-5.

Si se desea para seguimiento e identificación, la carcasa de tira de prueba u otra porción de ella puede incluir una simbología identificadora o identificable, tal como un código de barras. El código de barras puede contener información que puede estar asociada con datos relacionados con el dispositivo de ensayo, datos del paciente, series de prueba, números de lote, información de calibración, y cualquier información.

Por ejemplo, información asociada con el dispositivo, tal como número de lote, fecha de caducidad, analito y valor de intensidad, o información relacionada con la prueba ejecutada, tal como la fecha, el valor de reflectancia u otra información, puede estar codificada y asociada, por ejemplo, en una base de datos con un código de barras impreso en el dispositivo. Se puede usar cualquier sistema de código de barras que proporcione el grosor y separación de líneas adecuados. Code 39 y Code 128 figuran entre los sistemas de códigos de barras adecuados para ser utilizados en los sistemas de la invención. Se puede usar o desarrollar otros sistemas de codificación unidimensionales o multidimensionales (es decir, bi- o tridimensionales).

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En una realización ejemplificativa se utiliza Code 39, y se ilustra un código de barras ejemplar en la figura 25. El código de barras contiene 11 caracteres alfanuméricos, incluyendo 2 caracteres alfabéticos y 9 numéricos. Los caracteres primero y último son asteriscos (*), como es estándar en el sistema Code 39. El número de lote se almacena como 1 código alfa y 4 códigos numéricos de manera que las quejas o preguntas sobre el producto se puedan vincular a un número de lote particular. En la realización ejemplificada, el primer carácter representa el mes de producción, el segundo es un dígito que representa el año de producción y los tres últimos son un valor de índice que indica el número de lote. Así, el número de lote "A8001" representa el primer dispositivo en un lote producido en enero de 1998. Los dos caracteres siguientes ("01") representan la identidad del analito como 2 cifras (00-99). Esto permite el uso de hasta 100 analitos diferentes con el sistema. Un valor de intensidad de reflectancia (00-99), que establece el umbral de referencia con el que se pueden comparar los controles y muestras del paciente, se almacena como los dos caracteres numéricos siguientes ("01"). Esto elimina la necesidad de realizar diariamente muestras líquidas de referencia. Las figuras 2A, 2B y 3 ilustran dispositivos de ensayo que incluyen opcionalmente códigos de barras, 216 y 316, respectivamente. En la realización ejemplificada, la fecha de caducidad de casete se almacena como 1 código alfa y 1 código numérico para evitar el uso de dispositivos caducados. En el ejemplo dado, un código de caducidad de "A9" representa una fecha de caducidad de enero de 1999. Se puede emplear fácilmente otros códigos y codificar otra información, según se desee.

Anticuerpos

Se contempla para uso en la invención cualesquiera anticuerpos, incluyendo anticuerpos policlonales o monoclonales, incluyendo animales, tal como roedores, humanizados, o cualquier fragmento de los mismos, tal como fragmentos Fab, que unen el analito de interés. Se puede usar anticuerpos monoclonales y policlonales. El anticuerpo se selecciona para el antígeno blanco particular.

Por ejemplo, para el ensayo ejemplificado se emplean anticuerpos de antifibronectina fetal. Se ha usado un anticuerpo monoclonal de antifibronectina fetal de ratón en un conjugado de anticuerpos marcados para detectar fibronectina fetal, y se ha usado un anticuerpo policlonal antirratón de cabra para unir fibronectina fetal para formar un complejo intercalado. En la realización ejemplificativa, un anticuerpo que se une al conjugado de anticuerpos marcados que no forma complejo con fibronectina fetal se inmoviliza en la tira de prueba y utiliza como un anticuerpo de control. Tales anticuerpos son conocidos por los expertos en la materia (véase, por ejemplo, las Patentes de Estados Unidos números 5.281.522; 4.894.326 y 5.243.029) y se explican a continuación.

Conjugación del anticuerpo a un marcador

Se puede usar un conjugado de anticuerpos conteniendo un marcador detectable para unir el analito de interés. El marcador detectable utilizado en el conjugado de anticuerpos puede ser cualquier marcador físico o químico, tal como marcadores fluorescentes, quimiluminiscentes, bioluminescentes, de radio y enzima, capaces de ser detectados, directa o indirectamente, en un soporte sólido usando un lector, preferiblemente un lector de reflectancia, y capaces de usarse para distinguir los reactivos a detectar de otros compuestos y materiales en el ensayo. Los marcadores de anticuerpos adecuados son conocidos por los expertos en la materia. Los marcadores incluyen, aunque sin limitación combinaciones de enzima-sustrato que producen color en reacción, partículas de color, tal como partículas de látex, marcadores de metal coloidal o metal o soluciones de carbono, marcadores fluorescentes, y sacos de liposoma o polímero, que son detectados debido a la acumulación del marcador. Un marcador preferido es una partícula de color látex, que es conocida y está disponible en el mercado. En una realización alternativa, se utiliza oro coloidal en el conjugado de anticuerpos marcados.

El marcador puede ser derivado para enlazar anticuerpos, tal como uniendo grupos funcionales, tal como grupos carboxilo, a la superficie de una partícula para permitir la unión covalente de anticuerpos. Se puede conjugar anticuerpos al marcador usando métodos de acoplamiento conocidos. Se puede usar agentes de acoplamiento tal como glutaraldehído o carbodiimida. Los marcadores se pueden unir o acoplar a los anticuerpos por unión química o física. En una realización preferida se utiliza un reactivo de acoplamiento de carbodiimida, 1-etil-3-(3-dimetilaminopropil)carbodiimida (EDAC), para enlazar anticuerpos a partículas de látex. Los reactivos de acoplamiento son conocidos por los expertos en esta técnica, y se puede usar cualquiera de tales agentes. Las partículas de látex están comercializadas y también son conocidas (véase, por ejemplo, las Patentes de Estados Unidos números 4.373.932, 4.436.826 y 4.716.123).

Medición de analitos

Aquí se contempla como objetivo el uso de cualquier analito que pueda ser detectado en cualquier ensayo, en particular ensayos colorimétricos, incluyendo inmunoensayos, y que pueda estar asociado con un trastorno. Los analitos adecuados son los que se pueden usar, junto con un compañero de unión específica, tal como un anticuerpo, o un competidor, tal como un análogo, en un ensayo. Los analitos pueden incluir, aunque sin limitación, proteínas, haptenos, inmunoglobulinas, enzimas, hormonas (por ejemplo, hCG, LH, E-3-G estrona-3-glucurónido y P-3-G (progestrona-3-glucurónido)), polinucleótidos, esteroides, lipoproteinas, medicamentos, antígenos bacterianos o virales, tal como Streptococcus, Neisseria y Clamidia, linfoquinas, citoquinas y análogos. Se describen varios analitos adecuados en la Patente de Estados Unidos número 5.686.315, que se incorpora a la presente memoria por referencia. Aunque se facilitan ejemplos para la determinación de fibronectina fetal en muestras cervicovaginales, los sistemas y métodos aquí facilitados no se limitan a la detección y medición de fibronectina fetal, sino que se aplican a cualquier prueba bioquímica, en especial aquellas para las que se puede desarrollar tiras de prueba o para las que se conocen tiras de prueba.

Medición de la fibronectina fetal

El sistema se usa en una realización ejemplificativa para diagnosticar o predecir estados tal como embarazo, incluyendo embarazo ectópico, preeclampsia, parto prematuro o parto inminente, rotura de la membrana fetal o infecciones de interés durante el embarazo que pueden poner en peligro el embarazo o dañar al neonato, incluyendo, por ejemplo, infecciones genitales ascendentes tal como clamidia o virus herpes simple. La fibronectina fetal es un antígeno fetal restringido que se encuentra en la placenta, el fluido amniótico y el tejido conectivo fetal. Dado que la fibronectina fetal está asociada estrictamente con el embarazo, la determinación de la presencia de fibronectina fetal en una muestra cervicovaginal es una indicación precoz altamente fiable de embarazo. Además, la ausencia de un antígeno fetal restringido en una muestra cervicovaginal durante las primeras 20 semanas de embarazo es un indicador de embarazo ectópico. Los embarazos ectópicos, que son una causa principal de mortalidad y mortalidad para mujeres, no se distinguen fácilmente de los embarazos normales usando métodos y pruebas estándar de determinación de embarazo. La determinación de nacimientos prematuros inminentes es crítica para incrementar la supervivencia neonatal de bebés prematuros. Se ha demostrado que la presencia de fibronectina fetal (fFN) en muestras de secreción cervicovaginal en pacientes después de la semana 12 de embarazo se asocia con un riesgo de parto inminente, incluyendo abortos espontáneos (12-20 semanas), parto prematuro (20-37 semanas), parto a término (37-40 semanas) y retrasado (después de 40 semanas), en mujeres embarazadas. Además, la presencia de fibronectina fetal en una muestra cervicovaginal proporciona un método para determinar un mayor riesgo de parto y rotura de la membrana fetal después de la semana 20 de embarazo. La detección de la rotura de la membrana amniótica es importante para distinguir el parto verdadero del falso, y cuando la rotura es pequeña y el volumen de líquido amniótico que escapa es pequeño, frecuentemente no se detecta la rotura. Los métodos y sistemas de la invención proporcionan unos medios de evaluar fiablemente el riesgo de cualquiera de estos estados. Un procedimiento de inmunoensayo para detectar fibronectina fetal se describe en el Ejemplo 2.

Tira de prueba para medir fFN y fibronectina celular

Se conocen métodos para medir los niveles de fibronectina fetal y fibronectina celular en muestras cervicovaginales (véase, las Patentes de Estados Unidos números 4.919.889, 5.079.171, 5.096.830, 5.185.270, 5.223.440, 5:236.846, 5.281.522, y 5.468.619), y se dispone de pruebas de diagnóstico para varios trastornos relacionados con el embarazo (véase, por ejemplo, las Patentes de Estados Unidos números 5.096.830 y 5.079.171) en las que los niveles de estriol en saliva se correlacionan con riesgos de parto prematuro; la Solicitud Internacional PCT número WO 93/09438 y la Patente de Estados Unidos número 5.516.702, que describe el uso de citoquinas como indicadores de riesgo de parto prematuro y de rotura de membrana). Otras pruebas que se puede incorporar a los sistemas aquí facilitados incluyen pruebas en las que el nivel de proteína de unión de datos de crecimiento semejante a insulina 1 (IGFBP-1) en una muestra de secreción vaginal, que resulta de la rotura de membranas fetales, se utiliza para detectar la rotura de las membranas fetales (véase la Solicitud de Patente Internacional PCT número WO 92/12426 y la Patente de Estados Unidos número 5.554.504; y véase también la Solicitud de Patente Internacional PCT número WO 94/17405 o EP A 0 680 607, que describe el uso de los niveles IGFBP-1 en muestras cervicovaginales de mujeres que se ha determinado que corren riesgo de parto prematuro como medios para determinar el riesgo de parto prematuro inminente). Dichos métodos se pueden adaptar para uso con las tiras de prueba y dispositivos de inmunoensayo descritos en la presente memoria. En particular, se facilita una tira de prueba de inmunoensayo para medir fFN en muestras cervicovaginales.

Anticuerpos para fibronectina fetal

Un anticuerpo que unirá el analito de interés se conjuga a un marcador detectable. El anticuerpo seleccionado dependerá de la prueba particular usada. Tales anticuerpos son fácilmente accesibles.

En una realización ejemplificativa, donde se ha de detectar fibronectina fetal, se puede usar un anticuerpo anti-fFN monoclonal de ratón (depositado en la American Type Culture Collection como número de acceso ATCC HB 9018; véase la Patente de Estados Unidos número 4.894.326; véase también las Patentes de Estados Unidos números 5.281.522 y 5.243.029), conjugado a partículas de látex conteniendo un colorante azul. En otra realización, se conjuga un anticuerpo policlonal de cabra a fibronectina humana a un marcador de oro coloidal.

En la realización, un anticuerpo que une el conjugado de anticuerpos marcados no complejado con fibronectina fetal se usa como un anticuerpo de control. Por ejemplo, donde el conjugado marcado incluye un anticuerpo monoclonal de antifibronectina fetal, se utiliza un anticuerpo policlonal IgG antirratón de cabra.

Los anticuerpos se pueden cultivar y purificar usando métodos conocidos por los expertos en la materia u obtenerse de fuentes públicamente disponibles. Por ejemplo, se puede usar el anticuerpo monoclonal FDC-6 (depositado en la American Type Culture Collection como número de acceso ATCC HB 9018; véase la Patente de Estados Unidos número 4.894.326; véase también Matsuura y otros. (1985) Proc. NatI. Acad. Sci. USA. 82:6517-6521; véase también las Patentes de Estados Unidos números 4.919.889, 5.096.830, 5.185.270, 5.223.440, 5.236.846, 5.281.522, 5.468.619 y 5.516.702), que se cultiva contra oncofibronectina fetal de molécula entera de una línea de células tumorales.

Procedimiento de ensayo de fibronectina fetal

El ensayo de fibronectina fetal se ofrece como ejemplar de los ensayos y su diseño para uso en los sistemas aquí facilitados.

Al realizar el ensayo, se obtiene una muestra cervicovaginal del paciente. La muestra puede incluir fluido y sólidos particulados, y, así, se puede filtrar antes de la aplicación a la tira de prueba de ensayo. La muestra se puede tomar del paciente usando un escobillón con punta fibrosa, un aspirador, dispositivo de aspiración o lavado, jeringa, o cualquier otro método conocido de extraer una muestra corporal, incluyendo métodos pasivos para recoger orina o saliva. En particular, la muestra se puede extraer a una solución tampón, y calentar opcionalmente, por ejemplo, a 37ºC, y filtrar. En la realización, donde se ha de detectar fibronectina fetal en una muestra, la muestra se obtiene de cerca del fórnix posterior, el ectocervix u os cervical externa usando un escobillón que tiene una punta de dacron u otra punta fibrosa.

Después se suministra un volumen de la muestra de prueba a la tira de prueba (figura 1) usando cualquier medio conocido para transportar una muestra biológica, por ejemplo, una pipeta de plástico estándar. El analito presente en la muestra se une al anticuerpo marcado y el complejo resultante migra a lo largo de la tira de prueba. Alternativamente, la muestra se puede premezclar con el conjugado marcado antes de aplicar la mezcla a la tira de prueba. Cuando el complejo anticuerpo-analito marcado encuentra una zona de detección de la tira de prueba, el anticuerpo inmovilizado en ella une el complejo para formar un complejo intercalado, formando por ello una franja de color.

El anticuerpo látex-conjugado no unido sigue migrando a una zona de control donde es capturado por un segundo anticuerpo inmovilizado u otro agente capaz de unir el conjugado, y por lo tanto forma una segunda franja de color debido a la acumulación de las perlas de látex conteniendo colorante.

Los resultados del ensayo son evaluados con el lector y software aquí facilitados. La prueba rápida proporciona aquí, como mínimo, la misma información clínicamente relevante que una prueba fFN ELISA (ensayo intercalado inmunoabsorbente enlazado con enzima (ELISA) véase, por ejemplo, la Patente de Estados Unidos número 5.281.522) hasta ahora disponible, pero considerablemente en menos tiempo y en el punto de asistencia. Este inmunoensayo fFN rápido permite al usuario analizar una muestra de escobillón cervicovaginal en aproximadamente 20 minutos. Al comparar la prueba fFN rápida de 20 minutos con los datos de fFN ELISA, se halló un coeficiente Kappa de 0,68 con un intervalo de confianza de 95% [0,62, 0,76] y una concordancia general de al menos aproximadamente 91,6%. Estos datos se obtuvieron usando un sistema incluyendo una tira de prueba de inmunoensayo en combinación con un lector de reflectancia y software de tratamiento de datos que emplea algoritmos de reducción de datos y ajuste de curvas o redes neurales, como se describe en la presente memoria. Así, los sistemas de la invención proporcionan resultados que son como mínimo comparables a los de ELISA; pero en general son superiores y más informativos.

Lector

Los lectores de reflectancia y otros lectores, incluyendo densitómetros y lectores de transmitancia, son conocidos por los expertos en la materia (véase, por ejemplo, las Patentes de Estados Unidos números 5.598.007, 5.132.097, 5.094.955, 4.267.261, 5.118:183, 5.661.563, 4.647.544, 4.197.088, 4.666.309, 5.457.313, 3.905.767, 5.198.369,
4.400.353). Cualquier lector que en combinación con software apropiado, como se describe en la presente memoria, se pueda usar para detectar imágenes y digitalizar imágenes, tal como simbologías, en particular códigos de barras o las líneas y franjas producidas en dispositivos de inmunoensayo cromotográfico o en geles u o sus imágenes fotográficas, tal como las líneas en geles de secuenciación DNA y RNA, rayos X, electrocardiogramas, y otro tales datos, está destinado a usarse aquí.

El lector aquí facilitado, en particular en combinación con el software aquí facilitado, se prefiere para uso en los sistemas de diagnóstico de punto de asistencia.

En una realización ejemplificada, se aplica una muestra a una tira de prueba de inmunoensayo de diagnóstico, y se producen bandas de color u oscuras. La intensidad del color reflejado por el de marcador de color en la región de prueba (o zona de detección) de la tira de prueba es, para los rangos de concentración de interés, directamente proporcional o está correlacionada de otro modo con una cantidad de analito presente en la muestra que se comprueba.

La intensidad de color producida se lee, según la presente realización, usando un dispositivo lector, por ejemplo, un lector de reflectancia, adaptado para leer la tira de prueba. La intensidad del color reflejado por el marcador de color en la región de prueba (o zona de detección) de la tira de prueba es directamente proporcional a la cantidad de analito presente en la muestra que se comprueba. En otros términos, una línea de color más oscuro en la región de prueba indica una mayor cantidad de analito, mientras que una línea de color más claro en la región de prueba indica una cantidad más pequeña de analito. Según la presente realización, la intensidad de color producido, es decir, la oscuridad o claridad de la línea de color, se lee usando un dispositivo lector, por ejemplo, un lector de reflectancia, adaptado para leer la tira de prueba. Una medición de reflectancia obtenida por el dispositivo lector está correlacionada, según la presente realización, con la presencia y/o cantidad de analito presente en la muestra como se describe más adelante. El lector toma una pluralidad de lecturas a lo largo de la tira, y obtiene datos que se utilizan para generar resultados que son una indicación de la presencia y/o cantidad de analito presente en la muestra como se describe más adelante. El sistema también correlaciona tales datos con la presencia de un trastorno, estado o su riesgo.

Opcionalmente, además de leer la tira de prueba, el lector puede estar adaptado para leer una simbología, tal como un código de barras, que está presente en la tira de prueba o carcasa y codifica información relativa al dispositivo de tira de prueba y/o resultado de prueba y/o paciente, y/o reactivo u otra información deseada. La información asociada se almacena típicamente en una base de datos de ordenador remoto, pero se puede guardar manualmente. En otras realizaciones, la simbología se puede imprimir cuando se utiliza el dispositivo y se codifica la información en él.

Con referencia a la figura 6, se representa una realización ejemplificativa del dispositivo lector 600 con un dispositivo de inmunoensayo 200, como se representa en la figura 2A, introducido en una ranura de casete 602. La ranura de casete 602 está adaptada para recibir el dispositivo de inmunoensayo 200, y un conjunto de cabeza lectora (no representado) soportado dentro del dispositivo lector 600 está adaptado para leer la tira de prueba de inmunoensayo, y opcionalmente una simbología, ejemplificada como un código de barras, en el dispositivo de inmunoensayo. Tal lectura se lleva a cabo explorando una cabeza lectora (no representada) a través del dispositivo, incluyendo una ventana de prueba 214 en el dispositivo de inmunoensayo 200 y una simbología, tal como el código de barras ejemplificado 216, si está presente, y dirigiendo luz en el proceso sobre el código de barras y/o una porción de prueba y una porción de control de la tira de prueba de inmunoensayo. La cantidad de tal luz retrorreflejada del código de barras y/o la porción de prueba y la porción de control de la tira de prueba de inmunoensayo se mide cuando la cabeza lectora realiza una exploración a través del dispositivo.

También se muestra un teclado de entrada de datos 604, incluyendo diez teclas de dígito (también marcadas con letras del alfabeto, tal como suele suceder con los teclados de los teléfonos), una tecla de borrado, una tecla espaciadora, una tecla de escape, una tecla de imprimir, tecla de introducción, y teclas de flecha arriba, abajo, izquierda y derecha, caracteres adicionales tal como , o . o /, y cualesquiera otros que desee el usuario. El teclado de entrada de datos 604 puede ser utilizado por un operador del dispositivo lector 600 para introducir información de identificación, para introducir parámetros de prueba de control, para iniciar y terminar la prueba, y análogos. Una unidad de procesado (no representada) alojada dentro del dispositivo lector 600 es sensible al teclado y realiza funciones de análisis de datos, como se describe más adelante, según modificaciones realizadas en un procesador en la unidad de procesado por un subsistema de software apropiado.

También se muestra en la figura 6 una pantalla de cristal líquido 606. La pantalla de cristal líquido 606 recibe datos de salida de la unidad de procesado y los visualiza para el operador del dispositivo lector 600, incluyendo visualizar los resultados de pruebas, mensajes de error, instrucciones, información sobre localización de averías, y análogos.

Con referencia a continuación a la figura 7, se representa una vista en perspectiva de una carcasa inferior 702 de una realización de un dispositivo lector de inmunoensayo 600 de la figura 6 con un conjunto de cabeza lectora 704 situada en él y el dispositivo de inmunoensayo 200 introducido en la ranura de casete 602 en un borde delantero de la carcasa inferior 702. La ranura de casete 602 situada en el borde delantero de la carcasa inferior 702 proporciona un agujero mediante el que el dispositivo de inmunoensayo 200 se introduce y guía al dispositivo lector 600 para medir la luz reflejada de una tira de prueba de inmunoensayo. En algunas realizaciones del lector, el lector está adaptado además para leer una simbología, tal como un código de barras, impreso, grabado o fijado de otro modo a la tira de prueba o al dispositivo.

Cuando se introduce el dispositivo de inmunoensayo 200 en la ranura de casete 602 de la carcasa inferior, se coloca una cabeza lectora 706 en el conjunto de cabeza lectora 704 directamente encima del dispositivo 200, de tal manera que los ejes longitudinales (o principales) de fibras ópticas dentro de la cabeza lectora 706 sean normales a una superficie del dispositivo, incluyendo la tira de prueba y opcionalmente una simbología que está impresa, grabada o fijada de otro modo en el dispositivo.

Alternativamente, la cabeza lectora 706 puede estar fija, al menos rotacionalmente, y el dispositivo de inmunoensayo 200 se puede mover a posición después de la introducción en la ranura de casete 602, de tal manera que los ejes longitudinales (o principales) de las fibras ópticas dentro de la cabeza lectora 706 sean normales a una superficie del dispositivo a leer por el lector.

Con referencia a continuación a la figura 8, se representa una vista desde arriba de la carcasa inferior 702, el dispositivo de inmunoensayo 200, la ranura de casete 602, y un motor paso a paso 802. Como se puede ver, después de la introducción en la carcasa inferior 702, el dispositivo de inmunoensayo 200 está colocado en alineación con el motor paso a paso 802, que es parte del conjunto de cabeza lectora. El motor paso a paso se utiliza para explorar la cabeza lectora 706 a través de la simbología, tal como el código de barras ejemplificado 216 y/o ventana de prueba 214 del dispositivo de inmunoensayo 200.

Una realización del dispositivo lector se representa en la figura 9. Se muestran la carcasa inferior 702, el dispositivo de inmunoensayo 200, el motor paso a paso 802, una rueda de accionador 902, la cabeza lectora 706, y articulaciones para mover la cabeza lectora 706 paralela a un eje principal del dispositivo de inmunoensayo 200 para explorar la cabeza lectora 706 a través de la simbología (código de barras) 216 y/o la ventana de prueba 214 del dispositivo de inmunoensayo 200.

Para leer la tira de prueba de inmunoensayo, la cabeza lectora se pone dentro de una distancia uniforme de aproximadamente 0,254 mm (0,010 pulgadas) de la tira de prueba. Cuando el dispositivo de inmunoensayo 200 se desliza a la ranura de casete 602, la rueda de accionador 902 y un muelle de accionador (no representado) colaboran para poner la cabeza lectora 706 dentro de aproximadamente 0,254 mm (0,010 pulgadas) de la tira de prueba de inmunoensayo dentro de la carcasa 202 del dispositivo de inmunoensayo 200. Para mover la cabeza lectora 706 a posición dentro de 0,254 mm (0,010 pulgadas) de la tira de prueba de inmunoensayo, la cabeza lectora 706 se pivota junto con una porción del conjunto de cabeza lectora. Antes de ponerse en posición dentro de 0,254 mm (0,010 pulgadas) de la tira de prueba de inmunoensayo, mientras el dispositivo de inmunoensayo 200 está siendo introducido o sacado del dispositivo lector de inmunoensayo 600, la cabeza lectora 706 asume una posición retirada, es decir, una posición elevada, de manera que el dispositivo de inmunoensayo 200 se pueda introducir o sacar del dispositivo lector de inmunoensayo 600 sin aplastar la cabeza lectora 706 al dispositivo de inmunoensayo 200.

Cuando se introduce el dispositivo de inmunoensayo 200 en la ranura de casete 602, contacta la rueda de accionador 902 y hace que un conjunto de carro del conjunto de cabeza lectora se baje de la posición retirada de manera que la cabeza lectora 706 esté dentro de 0,254 mm (0,010 pulgadas) de la tira de prueba de inmunoensayo.

La introducción del dispositivo de inmunoensayo 200 hace que la rueda de accionador suba aplicando presión al muelle de accionador, bajando el conjunto de carro de la posición retirada.

El dispositivo de inmunoensayo 200 se empuja a la ranura de casete 602 hasta que encuentra un tope. Una vez introducido, el dispositivo de inmunoensayo 200, la rueda de accionador 902, y el muelle de accionador permanecen fijos en posición, mientras la cabeza lectora 706 es pasada a través de la ventana de prueba 214 del dispositivo de inmunoensayo 200 por el motor paso a paso 802. En otros términos, solamente la cabeza lectora 706 se mueve durante la exploración de la tira de prueba de inmunoensayo.

Alternativamente, el dispositivo de inmunoensayo 200 se empuja a la ranura de casete 602 hasta que encuentra el tope. Una vez introducido, el dispositivo de inmunoensayo 200 se puede girar hasta dentro de 0,254 mm (0,010 pulgadas) de la cabeza lectora 706 elevando suavemente el dispositivo de inmunoensayo 200. Elevando suavemente el dispositivo de inmunoensayo 200, se pivota una base del conjunto de cabeza lectora hacia el conjunto de carro y la cabeza lectora 706, colocando la tira de prueba de inmunoensayo dentro de 0,254 mm (0,010 pulgadas) de la cabeza lectora 706. La cabeza lectora 706 es pasada después a través de la ventana de prueba 214 de la tira de prueba de inmunoensayo por el motor paso a paso 802. En otros términos, según esta alternativa, solamente la cabeza lectora 706 se mueve durante la exploración de la tira de prueba de inmunoensayo y, la cabeza lectora 706 se mueve solamente durante la exploración de la tira de prueba de inmunoensayo.

Antes de la introducción del dispositivo de inmunoensayo 200 en la ranura de casete 602, y antes de explorar, la cabeza lectora 706 está colocada en un punto que la colocaría aproximadamente en la mitad a través (en el medio) de la ventana de prueba 214 del dispositivo de inmunoensayo 200. Después de la introducción del dispositivo 200 en el lector 600, cuando un operador pulsa una tecla de exploración en el teclado (véase la figura 6), la cabeza lectora 706 se desplaza desde esta posición hacia el motor paso a paso 802 hasta que se activa un microconmutador. Una vez que se activa el microconmutador, se dice que la cabeza lectora 706 está en una posición "inicial" desde la que comienza la exploración de la tira de prueba. Una vez que comienza la exploración, la cabeza lectora 706 avanza desde la posición inicial a través de la ventana de prueba 214. Así, la cabeza lectora 706 explora en una dirección que se aleja del motor paso a paso hacia la ranura de casete 602 o a la izquierda, como se ilustra en la figura 9. El recorrido total de la cabeza lectora 706 durante la exploración de la tira de prueba de inmunoensayo es 11,48 mm (0,452 pulgadas), que se logra en pasos de 0,05 mm (0,002 pulgada), que son 226. Se toma un conjunto de lecturas por paso, incluyendo cada conjunto de lecturas una lectura oscura, una primera lectura clara y una segunda lectura clara.

Con referencia a continuación a la figura 10, se representa el conjunto de cabeza lectora 1000. Se muestran el muelle de accionador 1002, el accionador 1004, la base 1006, el motor paso a paso 802, la rueda de accionador 902, un brazo de rotor 1008, y la cabeza lectora 706. También se representa un punto de pivote 1010 en el que el conjunto de carro 1012, incluyendo la cabeza lectora 706, el motor paso a paso 802, la rueda de accionador 902, el muelle de accionador, 1002, y el brazo de rotor 1008 pivotan para asumir una posición elevada para introducción y extracción del dispositivo de inmunoensayo 200 del dispositivo lector 600 y asumir una posición bajada para explorar la cabeza lectora 706 a través de la ventana de prueba 214 del dispositivo de inmunoensayo 200.

Con referencia a continuación a la figura 11, se muestra una vista lateral de la cabeza lectora 706 del conjunto de cabeza lectora de la figura 10. Se muestra un primer diodo fotoemisor (LED) 1102, un segundo diodo fotoemisor (LED) 1104, un fotodetector 1106, un agujero de cabeza lectora 1108, y agujeros de montaje 1110.

Con referencia a continuación a la figura 12 se representa una vista lateral en ángulo inverso del conjunto de cabeza lectora 1000 de la figura 10. Se muestran el motor paso a paso 802, la base 1006, los agujeros de montaje 1202, y un soporte de conjunto 1204 en el que está montada la cabeza lectora 706.

Con referencia a continuación a la figura 13 se representa una vista lateral en ángulo inverso de la cabeza lectora 706 de la figura 11. Se ven los agujeros de montaje 1110, y el agujero de cabeza lectora 1108.

Con referencia a continuación a la figura 14, se muestra una vista lateral del conjunto de cabeza lectora 1000 de la figura 10 que ha asumido una posición retirada. Se muestran el muelle de accionador 1002, el brazo de accionador 1004, el motor paso a paso 802, la cabeza lectora 706, el soporte de cabeza lectora 1204, el pivote 1010 en que giran tales elementos, y una base 1006 con relación a la que giran tales elementos.

Como se puede ver, el brazo de accionador 1004, el muelle de accionador 1002, el motor paso a paso 802, la cabeza lectora 706, el soporte de montaje de cabeza lectora 1204 y mecanismos usados para soportar y explorar la cabeza lectora 706 están diseñados de manera que la tira de prueba 100 en el dispositivo 200 esté colocada dentro de 0,254 mm (0,010 pulgadas) del agujero 1108 de la cabeza lectora. Se puede emplear con la presente realización cualquier diseño adecuado para efectuarlo.

En el ejemplo ilustrado, el brazo de accionador 1004, el muelle de accionador 1002, el motor paso a paso 802, la cabeza lectora 706, el soporte de montaje de cabeza lectora 1204 y los mecanismos usados para soportar y explorar la cabeza lectora 706 se representan girados en el pivote 1010 tal como sería el caso, según la variación representada, cuando el dispositivo de inmunoensayo 200 se ha quitado del dispositivo lector 600 y/o cuando el dispositivo de inmunoensayo 200 se está introduciendo o sacando del dispositivo lector 600.

Con referencia a continuación a la figura 15, se representa una vista lateral de la cabeza lectora 706 de la figura 11. Se muestran el agujero 1108 y el primer diodo fotoemisor 1102.

Con referencia a continuación a la figura 16, se representa una vista de extremo del conjunto de cabeza lectora 1000 de la figura 10. Se muestra el motor paso a paso 802, la base 1006, y el brazo de accionador 1004.

En realizaciones alternativas, el lector está adaptado para leer una simbología, tal como un código de barras. Una realización ejemplificativa de un lector así adaptado se representa en la figura 24. En esta realización, cuando se introduce el casete de dispositivo 2402 en el lector, asienta en una etapa de muelle 2404. Antes de la introducción del dispositivo 300 (como se representa en la figura 2B) en la ranura de casete 602, y antes de la exploración, la cabeza lectora 2406 se coloca en un punto que la colocaría a aproximadamente 3,17 mm (0,125 pulgadas) del borde delantero del dispositivo cuando se introduce en el lector.

Como se representa en la figura 2B, el dispositivo incluye rebordes de guía 318 a ambos lados del código de barras a lo largo de los bordes externos de la superficie superior del dispositivo. La cabeza lectora 2406 es desplazada por el eje 2408 del motor paso a paso 2414 y explora en una dirección que se aleja del motor paso a paso aproximándose a la ranura de casete 2412. Cuando la cabeza lectora 2406 se mueve a lo largo del dispositivo encima del código de barras 2410, los rebordes de guía 2412 contactan el conjunto de cabeza lectora y actúan para comprimir 3º la etapa de muelle 2404 para mantener la cabeza lectora 2406 a una distancia de 0,254 mm (0,010 pulgadas) encima del código de barras 2410 cuando se lee el código de barras 2410. Después de leer el código de barras 2410, el conjunto de cabeza lectora 2406 sale de los rebordes de guía 2412, la etapa de muelle 2404 vuelve a una posición de nivel (0º), y la cabeza lectora 2406 se reposiciona a una distancia de 0,254 mm (0,010 pulgadas) para leer la tira de prueba. Al leer una simbología, tal como un código de barras, el lector se desplaza en pasos de entre aproximadamente 0,05-0,20 mm (0,002-0,008 pulgadas) a una resolución de exploración de aproximadamente 125-500 pasos por pulgada, preferiblemente de aproximadamente 250 pasos por 2,54 cm (1 pulgada). Se toma un conjunto de lecturas por paso, incluyendo cada conjunto de lecturas una lectura oscura, una primera lectura clara y una segunda lectura clara.

Independientemente de si se utiliza una de estas alternativas, o se utiliza cualquiera de sus numerosas variaciones o cualquiera de otras muchas realizaciones posibles que los expertos pueden producir fácilmente para colocar la cabeza lectora dentro de una distancia preestablecida, por ejemplo, 0,254 mm (0,010 pulgadas), de la simbología de tira de prueba, tal como un código de barras, se emplea preferiblemente un mecanismo adecuado para efectuar tal colocación.

Con referencia a continuación a la figura 17, se muestra una vista lateral parcial en sección transversal de una realización ejemplificativa de la cabeza lectora. Se muestran un primer diodo fotoemisor 1102, un segundo diodo fotoemisor 1104 y un fotodetector 1106. También se representa un agujero 1108 y los agujeros de montaje 1110. Se muestran haces primero y segundo de fibra óptica 1702, 1704 acoplados entre cada uno de los LEDs 1102, 1104 y el agujero 1108. Igualmente, un tercer haz de fibra óptica 1706 se representa acoplado entre el agujero 1108 y el fotodetector 1106. Los haces primero y segundo de fibra óptica 1702, 1704 conducen luz desde los LEDs primero y segundo 1102, 1104, respectivamente, al agujero 1108. El tercer haz de fibra óptica 1706 conduce luz desde el agujero 1108 al fotodetector 1106. En respuesta a tal luz, el fotodetector genera una señal de reflexión, por ejemplo, un voltaje indicativo de una cantidad de luz reflejada. La señal eléctrica se puede procesar después y convertir en una señal digital utilizando cualquier método comúnmente conocido por los expertos en la materia.

Con referencia a continuación a la figura 18, se muestra una vista detallada en sección transversal parcial del agujero 1108 de la figura 17. También se muestran fibras ópticas individuales 1802, 1804, 1806 de los haces de fibra óptica 1702, 1704, 1706 de la figura 17, colocados dentro del agujero 1108 para transmitir luz 1808 desde el agujero 1108 sobre la simbología (código de barras ejemplificado) y/o la tira de prueba 100 y para recibir luz reflejada 1808 del código de barras y/o la tira de prueba 100 que entra en el agujero 1108. (La luz transmitida y reflejada 1808 se representa con una flecha). Como se puede ver, hay un intervalo 1810 entre el agujero 1108 y el código de barras y/o la tira de prueba 100. El intervalo 1810 tiene preferiblemente una anchura de aproximadamente 0,254 mm (0,010 pulgadas), que se mantiene cuando la cabeza lectora 706 realiza una exploración a través del código de barras y/o la ventana de prueba 214 de la tira de prueba 100.

Con referencia a continuación a la figura 19, se representa una vista desde abajo de extremos individuales de fibra óptica 1902, 1904, 1906 colocados en el agujero 1108 de la cabeza lectora 706 de la figura 10 para maximizar la distribución de luz emitida por las fibras ópticas individuales (conductores de fibra óptica), y además para maximizar la uniformidad de luz recibida en conductores individuales de fibra óptica. Con sombreado diagonal inclinado desde la parte inferior izquierda a la parte superior derecha se muestran extremos conductores individuales de fibra óptica 1902 del primer haz de fibra óptica 1702. Estos extremos conductores individuales de fibra óptica 1902 transportan luz emitida desde el primer diodo fotoemisor del primer haz de fibra óptica a través del agujero 1108 de la cabeza lectora 706. Igualmente, los extremos conductores de fibra óptica 1904 del segundo haz de fibra óptica 1704 se indican con sombreado desde una parte superior izquierda a la parte inferior derecha. Estos extremos conductores individuales de fibra óptica transportan luz emitida desde el segundo diodo fotoemisor al agujero 1108 de la cabeza lectora 706. Los extremos conductores individuales de fibra óptica 1906 del tercer haz de fibra óptica 1706 se representan sin sombreado. El tercer haz de fibra óptica 1706 lleva al fotodetector la luz que entra en el agujero 1108.

Empleando la disposición especialmente ventajosa de los extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906 en el agujero 1108, se logra emisiones uniformes de distribución y recepción de luz. Se dice que tal disposición es una disposición "sigmoidal" (en forma de S o sinuosa) o una distribución "sigmoidal". Una característica importante de la presente realización es que las fibras ópticas en cada uno de los tres grupos están dispuestas junto con fibras ópticas de los grupos restantes en una configuración de forma sigmoidal (o en forma de S) con tres columnas de trece fibras ópticas cada una. Se pretende aquí una disposición que logra esta característica.

Para lograr la disposición sigmoidal de los extremos conductores de fibra óptica mostrados, se colocan 39 conductores de fibra óptica dentro del agujero 1108. A continuación, se emplea un conjunto sujetador hecho de un canal en forma de "U", y un sujetador en forma de "I" colocado en el lado abierto de la "U". Los conductores de fibra óptica, cuyas porciones sobresalen del agujero 1108, están colocados entre el canal en forma de "U" y el sujetador en forma de "I" y el sujetador en forma de "I" les aplica una fuerza de compresión, manteniendo firmemente en posición las porciones sobresalientes de los conductores de fibra óptica. Después se vierte una resina a la cabeza lectora 706 de manera que se interponga entre y alrededor de los conductores de fibra óptica en el agujero 1108. Una vez que fragua la resina, se quita el conjunto sujetador, y se recortan las porciones sobresalientes de los conductores de fibra óptica a nivel con el agujero 1108, para definir una superficie plana de extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906 en el agujero 1108. Esta superficie plana se sujeta paralela a un plano en una superficie superior de la tira de prueba de inmunoensayo 100 durante la exploración de la tira de prueba de inmunoensayo.

Ventajosamente, creando esta superficie plana de extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906, todos los conductores de fibra óptica asociados tienen ejes longitudinales que son sustancialmente paralelos entre sí y normales al plano definido por los extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906. Como resultado, se logra una transferencia muy eficiente de luz a y desde los extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906.

Una vez que los extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906 se colocan en la resina y recortan, como se ha descrito anteriormente, se comprueban los conductores individuales de fibra óptica proyectando luz individualmente a través de los conductores de fibra óptica hacia los extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906, para localizar el extremo conductor de fibra óptica asociado con el conductor de fibra óptica particular que se comprueba. Esta determinación se hace observando cuál de los extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906 se "ilumina" cuando se transmite luz por el conductor de fibra óptica particular. Cuando se identifican los conductores de fibra óptica asociados con los extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906, los conductores de fibra óptica se asignan a uno de los haces de fibra óptica primero, segundo y tercero, para lograr, por ejemplo, la distribución sigmoidal de los extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906 ilustrados en la figura 19.

Ventajosamente, efectuando la distribución sigmoidal de los extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906 asociados con conductores de fibra óptica de cada uno de los haces de fibra óptica primero, segundo y tercero, se logra una distribución uniforme de luz emitida del agujero 1108, y una distribución uniforme de luz retrorreflejada al agujero 1108.

Con referencia a continuación a la figura 20, se representa una vista en sección transversal de un primer haz de fibra óptica 1702 con elementos individuales de fibra óptica 2002 seleccionados para efectuar la distribución sigmoidal de la figura 19. Como se puede ver, 13 elementos individuales de fibra óptica están presentes en el haz de fibra óptica 1702, que es el mismo número de extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906 ilustrados en la figura 19 para cada uno de los tres haces de fibra óptica 1702, 1704, 1706. El haz de fibra óptica 1702 representado en la figura 17 lleva la luz del primer diodo fotoemisor al agujero 1108 de la cabeza lectora 706. Las vistas en sección transversal de los haces de fibra óptica segundo y tercero son similares a las representadas en la figura 20.

Con referencia a continuación a las figuras 21, 22 y 23, se representan tres vistas esquemáticas que ilustran un proceso para leer resultados de la prueba de tira de prueba de inmunoensayo 100, ilustrándose encima la región de control 2102 y la región de detección 2104. En el ejemplo representado, se detectan partículas azules de látex en la región de prueba y la región de control en un soporte de nitrocelulosa. También se ilustran el agujero 1108 de la cabeza lectora 706 en un modo de lectura oscura (figura 21), un primer modo de lectura clara (figura 22) y un segundo modo de lectura clara (figura 23).

El conjunto de cabeza lectora (descrito anteriormente) incluye el primer diodo fotoemisor (que en este ejemplo es un LED azul), el segundo LED (que en este ejemplo es un LED ámbar), un detector de fototodiodo de silicio, y fibras ópticas dispuestas con extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906 en la distribución sigmoidal en el agujero 1108 (por ejemplo, 0,05 mm (0,002 pulgadas de ancho)), que está situado en la parte inferior (o punta) de la cabeza lectora 706 en un punto más próximo a la tira de prueba de inmunoensayo, cuando el dispositivo de inmunoensayo se introduce en el dispositivo lector de inmunoensayo. Se entiende que la selección de LEDs dependerá de la señal producida en la prueba; se contemplan aquí todas las longitudes de onda electromagnética detectables, preferiblemente luz visible. También se contempla aquí fluorescencia y otros medios marcadores.

El LED azul y el LED ámbar emiten luz de longitudes de onda especificadas (\lambda_{1} y \lambda_{2}, respectivamente). Se deberá entender que se puede seleccionar cualesquiera longitudes de onda adecuadas. Tal selección depende del ensayo particular con el que se emplea el dispositivo lector de inmunoensayo. Las longitudes de onda seleccionadas se seleccionan para permitir la extracción de efectos del fondo de la tira de prueba de inmunoensayo o simbología, por ejemplo, código de barras, de las lecturas de reflectancia, y para optimizar una lectura de una reducción de reflectancia asociada con el marcador acumulado en las regiones de reacción de la tira de prueba de inmunoensayo.

En una realización ejemplificativa, donde se detectan partículas azules de látex en un soporte de nitrocelulosa, el primer diodo fotoemisor (LED,), es decir, el LED azul, emite luz que tiene una longitud de onda de 430 nm (azul) al primer haz de fibra óptica 1702. Se puede usar las mismas longitudes de onda para leer una simbología, tal como un código de barras, asociada con el dispositivo de ensayo. El primer haz de fibra óptica 1702 transmite luz azul al agujero 1108 en la cabeza lectora 706 donde se emite en una orientación normal a un plano en la superficie superior de la simbología (código de barras ejemplificado) o tira de prueba. Un segundo diodo fotoemisor (LED_{2}), es decir, el LED ámbar, emite luz con una longitud de onda de 595 nm (ámbar) a un segundo haz de fibra óptica 1704. El segundo haz de fibra óptica 1704 transmite la luz ámbar al agujero en la cabeza lectora 706 donde se emite a una orientación normal al plano en la superficie superior del código de barras o tira de prueba.

En el agujero, los extremos conductores individuales de fibra óptica 1902, 1904 de los haces primero y segundo de fibra óptica 1702, 1704, junto con los extremos conductores individuales de fibra óptica 1906 del tercer haz de fibra óptica 1706 están dispuestos en tres grupos de trece fibras ópticas cada uno: el primer grupo del primer haz de fibra óptica 1702, que transmite luz emitida por el LED azul al agujero 1108; el segundo grupo del segundo haz de fibra óptica 1704, que transmite luz emitida por el LED ámbar al agujero 1108; y el tercer grupo, que transmite luz reflejada recibida en el agujero 1108 mediante el tercer haz de fibra óptica 1706 al fotodetector. Cada una de las treinta y nueve fibras (trece en cada uno de los tres grupos) incluye respectivos extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906 dispuestos en la distribución sigmoidal (o configuración) (véase la figura 19) en el agujero 1108 de tal manera que los extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906 sean coplanares al agujero y estén en el plano paralelo al plano en la superficie superior del código de barras o tira de prueba, cuando la cabeza lectora 706 esté colocada para tomar mediciones del código de barras o tira de prueba 100.

En los extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906, cada fibra óptica (o conductor) tiene un eje longitudinal que es normal al plano en la superficie superior del código de barras o tira de prueba. Como resultado, la luz emitida de los extremos conductores de fibra óptica 1902 y 1904 se dirige en una dirección sustancialmente normal a este plano superficial. Las fibras ópticas en cada uno de los tres grupos están dispuestas junto con fibras ópticas de los grupos restantes en una configuración sigmoidal (o en forma de "S") con tres columnas de trece fibras cada uno.

Cuando el dispositivo de inmunoensayo se introduce en la ranura de casete en la parte delantera del dispositivo lector de inmunoensayo 600, la cabeza lectora 706 se coloca directamente sobre el código de barras o agujero de prueba del dispositivo de ensayo de tal manera que los ejes longitudinales de las fibras ópticas en sus extremos 1902, 1904, 1906 en el agujero sean normales a un plano en la superficie de la tira de prueba de inmunoensayo y los extremos 1902, 1904, 1906 de las fibras a una distancia de aproximadamente 0,254 mm (0,010 pulgadas). La luz del primer LED y el segundo LED se transmite por las fibras sobre el código de barras o tira de prueba de ensayo a un ángulo normal a la superficie superior del dispositivo de inmunoensayo, y la luz se refleja normalmente de nuevo de la tira en los extremos 1902, 1904, 1906. Esta luz reflejada se transmite por las fibras del tercer haz de fibra óptica al fotodetector.

La cabeza lectora 706 toma tres lecturas de reflectancia separadas (figuras 21, 22 y 23, respectivamente) de cada posición en la que lee en la tira de prueba de inmunoensayo. Tales mediciones se hacen leyendo una salida del fotodetector (que es un voltaje) controlando al mismo tiempo los LEDs primero y segundo.

La primera lectura se utiliza para determinar una cantidad de luz ambiente (o fondo) que escapa al dispositivo de inmunoensayo (por ejemplo, luz que escapa por la entrada de la ranura de casete, o luz reflejada/transmitida al lector mediante la carcasa del dispositivo de inmunoensayo, que puede ser, por ejemplo, plástico blanco. La primera lectura es una lectura "oscura" tomada con el LED azul y el LED ámbar desactivados. Esta lectura oscura (que es un voltaje en el fotodetector) se digitaliza de manera convencional usando un convertidor analógico a digital, y se puede restar por la unidad de procesado de otras lecturas de "luz" realizadas en respuesta a iluminación de LED azul e iluminación de LED ámbar para corregir este escape de luz.

La segunda lectura, usada para determinar niveles de reflexiones de luz asociados con el fondo del código de barras o la tira de prueba de ensayo propiamente dicha, se toma con el LED azul activado y el LED ámbar desactivado.

La tercera lectura, usada para detectar el código de barras o la presencia del marcador en la tira de prueba de ensayo, se toma con el LED ámbar activado y el LED azul desactivado.

Un circuito de control (incluyendo la unidad de procesado, que incluye un procesador, tal como un microprocesador) recibe la salida digitalizada del fotodetector para las tres lecturas, controla la operación de encendido y apagado de el LED azul y el LED ámbar, controla cuándo se toman lecturas de fotodetección, y controla la posición de la cabeza lectora 706 controlando el motor paso a paso. Un circuito de memoria guarda datos sin elaborar y/o tratados (es decir, lecturas del fotodetector). Los datos también pueden ser visualizados ante el operador mediante la pantalla LCD del dispositivo lector de inmunoensayo 600.

Después de colocarla encima de la carcasa, la cabeza lectora 706 es desplazada (explorada) a través del código de barras y/o tira de prueba por el motor paso a paso bajo el control del circuito de control para permitir que la cabeza lectora 706 explore la superficie expuesta del código de barras y/o tira de prueba de ensayo (incluyendo las zonas de detección y control mediante la ventana de prueba 214 en el dispositivo de inmunoensayo). Como se ha indicado anteriormente, en una realización preferida, la distancia entre la cabeza lectora 706 y el código de barras o tira de prueba de ensayo 100 es aproximadamente 0,25 mm (0,010 pulgadas). Las distancias exactas para cualquier sistema se pueden determinar empíricamente y variarán entre sistemas e incluso entre sistemas similares.

La cabeza lectora 706 está conectada deslizantemente a un carril (por ejemplo, varillas de guía), y está acoplada a un engranaje sinfín o roscado por el motor paso a paso.

Bajo el control del circuito de control, el motor paso a paso mueve la cabeza lectora 706 a lo largo del carril en pasos pequeños. En cada paso, el circuito de control toma las tres lecturas descritas anteriormente ("oscura", LED azul iluminado, LED ámbar iluminado). El circuito de control mueve la cabeza lectora 706 de tal manera que los extremos conductores de fibra óptica 1902, 1904, 1906 pasen directamente por encima y normales a la superficie expuesta del código de barras y/o tira de prueba en una secuencia de pasos pequeños. Como se ha explicado anteriormente, durante cada paso se toma y graba una secuencia de lecturas "oscura", LED azul y LED ámbar.

Los datos sin elaborar leídos del fotodetector son procesados después por el circuito de control para discernir la simbología, tal como una configuración de código de barras, para proporcionar información relativa al dispositivo de ensayo y/o series de prueba y/o reactivos y/o paciente y/o para leer la tira de prueba para determinar la presencia o concentración de analito en la muestra.

En una realización preferida, al leer la tira de prueba, dado que cada una de las franjas de detección y control de látex tienen aproximadamente 0,50 mm (0,020 pulgadas) de ancho, y dado que cada paso de la cabeza detectora tiene aproximadamente 0,050 mm (0,002 pulgada) de largo, habrá aproximadamente 10 pasos dentro de cada franja, es decir, dentro de la región de prueba y la región de control. Así, habrá 10 conjuntos de tres lecturas (es decir, oscura, LED azul y LED ámbar) en la región de prueba y 10 conjuntos de tres lecturas (es decir, oscura, LED azul y LED ámbar) en la región de control. El resto de los conjuntos de lectura no se hará sobre la región de prueba o la región de control.

En una realización preferida, cuando el dispositivo de ensayo se introduce en la ranura de casete del dispositivo lector 600, la cabeza lectora 706 se coloca encima del código de barras o tira de prueba, y el circuito de control mueve después la cabeza a una posición inicial (de inicio). El circuito de control mueve (explora) la cabeza a través de la superficie expuesta del código de barras o tira de prueba, incluyendo la región de prueba y la región de control de la tira, en pequeños incrementos. En cada paso, el circuito de control toma la primera lectura (figura 21) de la salida del fotodetector con el LED azul y el LED ámbar, ambos apagados, toma la segunda lectura (figura 22) con el LED azul activado y el LED ámbar desactivado, y toma una tercera lectura (figura 23) con el LED azul desactivado y el LED ámbar activado. El circuito de control mueve después la cabeza lectora 706 controlando el motor paso a paso y repite las tres lecturas en su nueva posición. Para la tira de prueba, este proceso se repite para cada uno de los 226 pasos (11,48 mm (0,452 pulgada) a 0,05 mm (0,002 pulgada)/paso) hasta que se lee la superficie de la tira de prueba de ensayo. Donde se lee un código de barras, la longitud del código de barras es típicamente aproximadamente 25,4 mm (1 pulgada), y se utiliza un tamaño de paso de aproximadamente 0,05-0,20 mm (0,002-0,008 pulgada); así se realizan entre aproximadamente 125-500 pasos.

Los datos de reflectancia sin elaborar son analizados después por el circuito de control según control de software apropiado para identificar la simbología, tal como un código de barras o determinar la presencia o concentración del analito en la muestra. Donde el lector se utiliza para leer un código de barras asociado con el dispositivo de prueba, los datos recogidos del código de barras se transforman en información de pico integrada y analizan como caracteres alfanuméricos para proporcionar información acerca del dispositivo de ensayo y/o series de prueba. Donde el lector se utiliza para detectar un analito, los datos recogidos de la tira de prueba se comparan con un umbral o valor de referencia de reflectancia para determinar la presencia o concentración del analito. La salida se puede visualizar mediante una interface de operador, o se puede enviar a otro ordenador o aparato.

Sistemas de análisis de datos y soporte de decisión

Los sistemas de la invención incluyen software para análisis de datos. El análisis de datos incluye algoritmos o metodología para obtener información relevante para el diagnóstico de los datos sin elaborar. En la presente memoria se contemplan algoritmos simples así como sistemas de soporte de decisión, en particular redes neurales.

En realizaciones particulares, la metodología de análisis de datos incluye, algunos o todos los pasos siguientes: (1) corregir opcionalmente las lecturas de reflectancia para corregir el escape de luz; (2) reducir los datos de reflectancia sin elaborar utilizando una fórmula raciométrica; (3) generar una imagen de los datos de prueba representando los datos reducidos; (4) expresar esta imagen como una función matemática polinómica, por ejemplo, utilizando una combinación de una imagen plana o parabólica para representar la línea base y dos curvas gaussianas para representar los picos; (5) usar un algoritmo de ajuste de curvas para generar parámetros para definir la imagen; (6) optimizar la reconstrucción de la imagen y producir una imagen ajustada; (7) comparar la imagen explorada e imagen ajustada resolviendo la regresión lineal mediante las curvas; (8) validar los parámetros obtenidos del ajuste de curvas y las alturas máximas obtenidas; y (9) clasificar el resultado validado como positivo o negativo comparando las alturas máximas de una muestra clínica con muestras de referencia. El método puede incluir además: (10) usar el resultado de prueba con otra información del paciente en un sistema de soporte de decisión para generar un diagnóstico médico o evaluación de riesgo.

En realizaciones alternativas, los parámetros usados para definir la imagen, como en (5) anterior, y para clasificar la muestra, como en (9) anterior, se pueden generar usando redes neurales entrenadas.

Reducción de datos

En una realización ejemplificativa, los datos de reflectancia sin elaborar obtenidos del instrumento se almacenan como una matriz de puntos conteniendo un número de filas (n) correspondiente al número de puntos en los que se tomaron lecturas a lo largo de la tira de prueba, y un número de columnas (m) correspondiente a las lecturas de reflectancia tomadas en cada punto, incluyendo lecturas de fondo u oscuras y lecturas a diferentes longitudes de onda. Si es necesario, las lecturas de reflectancia son procesadas restando primero la lectura oscura tomada en el paso correspondiente para corregir el escape de luz, que es típicamente despreciable. Las lecturas de reflectancia corregidas son introducidas después en un algoritmo raciométrico, que quita ruido de la membrana y normaliza datos entre tiras de prueba:

f(y) = [(R_{\lambda1}/R_{max/\lambda1} * R_{max/\lambda2}/R_{\lambda2})].

El algoritmo se basa en la relación de lecturas a los diferentes longitudes de onda y calcula un conjunto reducido de datos (1 x n), que se utiliza para generar una curva a partir de los datos de reflectancia originales. Al procesar los datos, se genera una nueva columna de datos reducidos utilizando la fórmula raciométrica.

Al leer una tira de prueba de ensayo, como se ha descrito anteriormente, el tamaño de la matriz es 4 x 226, donde 4 es el número de columnas de datos recogidos y 226 es el número de pasos, o lecturas, tomadas a lo largo de la tira de prueba. La primera columna contiene información acerca de la posición en la tira de prueba de la que se obtienen los datos; la segunda columna es la reflectancia en la ausencia de iluminación por el instrumento (lectura oscura); la tercera columna es la reflectancia cuando la tira de prueba se ilumina a la primera longitud de onda (por ejemplo 430 nm); y la cuarta columna es la reflectancia cuando la tira de prueba se ilumina a la segunda longitud de onda (por ejemplo 595 nm). La información en la segunda columna es por lo general cero, a no ser que se haya producido una interrupción de luz con el instrumento. Los valores de reflectancia en las columnas tercera y cuarta son preferiblemente del rango de 3.000-24.000.

Donde se lee un código de barras, se realizan entre aproximadamente 125-500 pasos al leer el código de barras, por lo tanto, el tamaño de matriz sería entre 4 x 125 y 4 x 500.

En la realización preferida descrita aquí, la fórmula raciométrica sería como sigue:

f(y) = [(R_{430nm}/R_{max/430nm} * R_{max/595nm}/R_{595nm})]-1

El algoritmo calcula una relación de reflectancia para cada paso, que genera una quinta columna de datos. La información contenida en las columnas primera, tercera y cuarta se puede convertir a una imagen representando la primera columna (valor x) contra la quinta columna (valor y). Así, la matriz de datos originales se ha convertido a una imagen bidimensional, o una matriz del tamaño 1 x 226. La relación de reflectancia se representa después en función de cada paso. Al leer una tira de prueba de ensayo, como se ha descrito anteriormente, el resultado es un gráfico de dos picos, teniendo lugar los picos en las dos franjas, correspondientes a las zonas de detección y control. Los datos de reflectancia pueden ser procesados después adicionalmente para obtener una determinación exacta de la concentración de analito en la muestra del paciente.

Donde se lee un código de barras, se produce un gráfico que corresponde a la configuración de reflectancia del código de barras. Después se realiza concordancia de configuración usando cualquiera de un número de métodos comúnmente conocidos por los expertos en la materia para identificar el código de barras y asociarlo con la serie de ensayo particular.

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Generar y validar imágenes

La imagen creada por un gráfico de los datos obtenidos por la lectura de una tira de prueba de ensayo, como se ha descrito anteriormente, tiene tres componentes básicos: una línea base o fondo que es plano o parabólico; un pico correspondiente a la zona de detección que es gaussiana; y otro pico correspondiente a una zona de control que también es gaussiana.

El componente parabólico se puede definir usando 3 variables:

f(y) = Ax^{2} + Bx + C.

Cada una de las curvas gaussianas se puede definir usando 3 variables:

f(y) = Área * [exp^{-(x-\mu) (x-\mu)/2\sigma*\sigma}]/(\sigma(2\pi)^{1/2})

donde

Área = área contenida dentro de la gaussiana;

\mu = valor x de posición central; y

\sigma = anchura.

Se puede generar un segundo gráfico a partir de las tres curvas de componente, usando 9 variables. Este proceso se realiza usando un algoritmo de ajuste de curvas. Tales algoritmos son conocidos por los expertos en la materia, y se puede usar cualquier algoritmo. Alternativamente, los 9 parámetros se pueden obtener usando redes neurales, como se describe más adelante. A partir de los parámetros generados de la función de ajuste de curva, se utiliza una función de mostrar ajuste para generar una imagen a partir de los datos ajustados. Por ejemplo, en la realización preferida, se utiliza una función de mostrar ajuste para generar una matriz de 1 x 226 que representa la curva ajustada definida por los 9 parámetros.

La imagen ajustada se compara después con la imagen explorada original, que se produce representando los 1 x 226 puntos de datos como se ha explicado anteriormente, para medir el rendimiento de la función de ajuste de curva. Esto se lleva a cabo representando la imagen ajustada contra la imagen explorada y resolviendo la regresión lineal mediante estos valores. La imagen ajustada se compara después con la imagen original representando la imagen ajustada contra la imagen explorada y resolviendo la regresión lineal mediante los valores. El ajuste debe cumplir criterios de validación predeterminados, que se determinan empíricamente, como se explica a continuación. Una concordancia exacta entre la imagen explorada y ajustada produciría una línea con pendiente = 1 y r-cuadrado (r^{2}) = 1.

Una vez que las curvas han sido ajustadas, la altura máxima de la curva en la zona de detección se determina restando la línea base parabólica de la altura máxima. La altura máxima se compara después con la de una muestra ejecutada previamente de concentración de analito conocida. Si la altura máxima de la muestra clínica es mayor que la altura máxima de la muestra de referencia, el resultado de prueba es positivo. Si no, se devuelve un resultado de prueba negativo. La altura máxima de la curva que representa la zona de control también se puede verificar para determinar si cumple una altura mínima requerida, para comprobar que el sistema está funcionando.

Alternativamente, las zonas pico se pueden calcular y comparar para obtener una determinación de concentración de analito en la muestra. El gráfico puede ser analizado matemáticamente, con un cálculo sigmoidal a través del fondo y un cálculo gaussiano para integrar el área debajo de cada uno de los dos picos. La concentración de analito se determina después en base a la relación del área integrada debajo de cada uno de los dos picos.

Métodos para reducir la imagen a parámetros

Las imágenes o grandes conjuntos de datos no se prestan fácilmente al desarrollo y entrenamiento de análisis de red neural. Para grandes conjuntos de datos, se debe reducir el número de entradas requerido para entrenamiento de red neural. Para hacerlo, se hacen supuestos con respecto a los tipos de datos que se puede omitir. Como resultado de la pérdida de información, el rendimiento de redes neurales entrenadas después dependerá de la validez de los supuestos realizados. Un método para la reducción de datos que reduce la dimensionalidad con pérdida de información mínima o nula evitará este problema. La base de datos reducida puede ser validada usándola para reconstruir el conjunto de datos original. Con pérdida de información mínima o nula, las redes entrenadas después producirán un rendimiento más alto que las redes que se entrenan con menos datos completos. Se facilitan aquí métodos para reducir la dimensionalidad con mínima pérdida de información. Dichos métodos son directamente aplicables a las imágenes que se generan y datos generados de las tiras de prueba descritos en la presente memoria y también son aplicables en general a todas las imágenes y grandes conjuntos de datos.

Métodos para optimizar la imagen reconstruida

Los parámetros para una función matemática destinada reproducir o aproximar la imagen explorada son efectivos para determinar la concentración del compuesto que se comprueba y proporcionar por ello unos medios para clasificar la muestra que se comprueba. El examen de los datos, por ejemplo, de la prueba fFN aquí facilitada demuestra que se puede construir una imagen explorada a partir de tres elementos básicos. Hay una densidad de fondo, denominada aquí la densidad de línea base. En la línea base se superponen los dos picos. El primer pico se denomina el pico de control y el segundo es el pico de prueba. Puesto que la forma de estos picos es muy parecida a una curva normal, se supuso que los picos tenían una forma gaussiana. Una característica de la "curva normal" que se puede explotar es que el área debajo de la curva siempre es 1,0. Modificando la fórmula, la altura de un pico se puede determinar a partir de un parámetro de función único.

Al analizar una imagen, la función de densidad de pico usada es:

Densidad de pico = Altura * EXP(-Z*Z)

donde Z = (X - Pos) * S,

X = Número de pixels,

Pos = Número de pixel del centro de pico,

S = Extensión o anchura del pico, y

Altura = Altura del pico.

Esta función contiene tres parámetros, Altura, S y Pos. Cuando los tres parámetros se establezcan correctamente, esta función concordará estrechamente con uno de los picos en la imagen de tira de prueba. Con dos picos en la imagen, esta función también se puede utilizar para estimar el segundo pico. Con dos picos, hay hasta ahora seis parámetros que se deben optimizar. La finalidad de la optimización será cambiar los parámetros anteriores para reconstruir la imagen lo más exactamente que sea posible.

Para reconstruir la imagen por completo, también debe ser estimada la línea base de la imagen. El examen de imágenes exploradas demostró que la línea base tenía una curva ligera. Utilizando una función de forma parabólica o cuadrática, se estima la densidad de línea base. La función para la base densidad es:

Densidad base = X * X * Curva + X * Pendiente + Desviación.

Así, la imagen se puede reconstruir con precisión combinando estas tres funciones en la suma siguiente,

Densidad de imagen = Densidad base + Densidad de Pico de Control + Densidad de Pico de Prueba.

Esto da lugar a un total de nueve parámetros que se deben optimizar para una reconstrucción exacta de la imagen.

El problema básico de intentar encajar esta función compleja en la imagen de tira de prueba es que no hay medios simples para hallar los valores óptimos para los parámetros de función como los hay para la regresión lineal. Hay muchas técnicas numéricas que se puede usar para optimizar los parámetros de la función de densidad de imagen anterior, por ejemplo, el método del símplex en declive (véase, "Numerical Recipes in C", Segunda edición, Cambridge University Press, 1992).

El método básico de optimización usa un acercamiento iterativo para optimizar los parámetros de función en base a una función de costo definido. Aquí la función de costo se define como la suma de los cuadrados de las diferencias entre la imagen original y la imagen reconstruida para cada pixel en la imagen explorada. El método del símplex en declive usa un símplex para llevar a cabo esta optimización. Un símplex es una figura geométrica en N dimensiones conteniendo N + 1 puntos. Para la función de densidad de imagen antes definida, N tiene el valor 9. En dos dimensiones, por ejemplo, un símplex contendrá 3 puntos, con líneas que conectan cada par de puntos. Este símplex se denomina un triángulo. A medida que aumenta la dimensión, también aumenta la complejidad del símplex. En tres dimensiones un símplex es un tetraedro. Esto implica que si hay N parámetros a optimizar, se debe mantener N + 1 soluciones. Esto se traduce en N^{2} + N posiciones de almacenamiento que se requieren para ejecutar el algoritmo.

Para ejemplificación, el problema de optimización de 2 parámetros es como sigue. El símplex, un triángulo, se forma a partir de tres puntos o tres conjuntos diferentes de valores para los parámetros. Estos tres puntos (llámense soluciones A, B y C) se generan de la forma siguiente. Comenzando con un grupo inicial de parámetros (solución A), cada parámetro es perturbado una cantidad pequeña (típicamente 0,01). Cuando se cambia el primero de los dos parámetros, se genera la solución B. Cuando se perturba el segundo parámetro, se genera la solución C. Las tres soluciones deben evaluarse para determinar el valor de función de error de cada una.

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Supóngase que la solución A tiene el valor de función de error más alto. El algoritmo del símplex intenta hacer una mejora tomando un nuevo punto (solución, o conjunto de parámetros), que disminuye el valor de función de error. Esta operación básica se denomina una reflexión. Se hacen tres intentos de mejorar la solución. La primera reflexión normal toma su nuevo conjunto de parámetros formando una línea desde el punto A a la media de los puntos restantes. La línea se extiende después mediante el punto medio una distancia igual. Este nuevo punto es el punto de reflexión. Reflexión es el término correcto puesto que si se colocase un espejo en la línea entre B y C, el nuevo punto correspondería exactamente a la reflexión de A en el espejo.

Si el nuevo valor de función de error para la reflexión normal es mejor que la mejor solución corriente, se intenta una reflexión de expansión. En este caso la línea desde A se extiende el Factor de Elevación (típicamente 1,50) mediante el punto medio. Esta operación hace el símplex más grande. El punto que dio el mejor valor de función de error (la reflexión normal de A o la reflexión de expansión de A) se retienen como el nuevo punto A.

Si el nuevo valor de función de error para la reflexión normal todavía es la peor solución, se intenta una reflexión de contracción. En este caso la línea de un se extiende por el Factor de Descenso (típicamente 0,75) mediante el punto medio. Esta operación hace el símplex más pequeño. Si esta solución es mejor que el valor original de función de error para el punto A, el punto de reflexión se retiene como punto A. Si no se produce ninguna mejora en la solución A, todo el símplex se contrae desplazando cada punto hacia el punto con el mejor valor de función de error por la fracción especificada por el Factor de Contracción (típicamente 0,95). Estas operaciones de reflexión continúan hasta que la diferencia entre las soluciones mejor y peor cae por debajo de la Tolerancia de Reinicio (típicamente 1,0E-9).

Método alternativo 1 para reducir la imagen a parámetros usando una red neural

Se puede usar una red neural como alternativa a una función matemática polinómica al objeto de generar parámetros que se puede usar para reconstruir una imagen. La arquitectura básica de la red neural contiene al menos tres capas de procesado. Durante el proceso de entrenamiento, se presenta a la red una secuencia de imágenes ejemplo para entrenar. El entrenamiento continúa de manera que el error entre cada imagen y su reconstrucción se minimice a través del conjunto de imágenes usadas para entrenar. La imagen, o una subsección de la imagen, se presenta a la capa de entrada de la red. La capa media, o capa oculta, de la red contiene un número de elementos de procesado que es mucho menor que el número de entradas en la capa de entrada. La capa de salida contiene el mismo número de elementos de procesado que la capa de entrada. La capa de salida de la red representará la imagen reconstruida que se presenta a la capa de entrada.

Una arquitectura alternativa contiene un número impar de capas ocultas, conteniendo la capa oculta media un número de elementos de procesado mucho menor que las capas de entrada y salida. En cada capa de la red, cada elemento de procesado está conectado a cada una de las salidas de elemento de procesado de la capa anterior.

El elemento de procesado utilizado en la red genera típicamente una suma ponderada de las entradas al elemento de procesado, aplicándose una función de transferencia a la suma ponderada para generar la salida del elemento de procesado. La función de transferencia es cualquier función usada normalmente en una red neural, incluyendo la función sigmoide, o la función de tangente hiperbólica.

La red neural puede ser entrenada usando cualquier regla estándar de entrenamiento de red neural, incluyendo la regla de aprendizaje de retropropagación. En cada paso del proceso de entrenamiento, se presenta una imagen de entrenamiento a las entradas de la red neural. También se ha de presentar la misma imagen a las salidas de la red como la salida deseada, o blanco, de la red. A medida que prosigue el aprendizaje, disminuye el error entre las salidas de la red neural y las salidas deseadas de la red.

Para que disminuya el error, la capa oculta medida de la red neural genera una representación muy reducida de la imagen introducida que contiene información suficiente para reconstruir la imagen. Por lo tanto, esta representación reducida también contiene la información necesaria para clasificar la imagen.

Una vez entrenada, se presenta una nueva imagen a las entradas de la red neural. Las salidas de la capa oculta media se utilizan después como las entradas a los medios de clasificación para procesado adicional.

Método alternativo 2 para reducir la imagen a parámetros utilizando una red neural

Un segundo método alternativo para reducir una imagen a parámetros útiles es sustituir la red neural directamente en lugar de la función matemática polinómica. Aquí, las entradas de la red neural son las coordenadas del pixel en la imagen que se examina. La salida deseada de la red es el valor de densidad del pixel asociado.

La arquitectura de esta red neural es sustancialmente más pequeña que la arquitectura descrita en el primer método alternativo. Aquí los pesos de la red neural son los parámetros a usar por el clasificador. Los tipos de elementos de procesado utilizados en esta arquitectura incluyen el tipo de función base radial, y se podría tomar medidas para permitir una mezcla de tipos de elementos de procesado en la capa oculta de la red neural. La arquitectura se desarrolla para proporcionar el menor número posible de pesos mientras que todavía es capaz de reconstruir la imagen.

\newpage

En esta alternativa, la red neural es entrenada solamente en la imagen bajo consideración. Así, cada vez que se verifique una muestra, la red sería reentrenada. Los pesos de la red entrenada se utilizan como entradas a los medios de clasificación.

Validación de ensayo Método para clasificar la imagen a partir de los parámetros

Una vez estimados los parámetros, los parámetros generados a partir del proceso de reconstrucción de imagen junto con varios parámetros fácilmente calculados a partir de la imagen explorada se utilizan para clasificar la muestra. Se utilizan, además, los parámetros de imagen de varias exploraciones de referencia. El proceso de clasificación incorpora dos pasos. El primero es un paso de validación para determinar si la muestra bajo consideración debería ser rechazada o clasificada. El resultado validado se clasifica después como positivo o negativo como se ha descrito anteriormente.

Para garantizar la exactitud de un resultado de prueba, el sistema hace que el resultado deba ser validado. Se utilizan protocolos de validación para confirmar que todos los componentes de un sistema operan apropiadamente y que los datos recibidos del sistema son significativos. Además, en sistemas donde los datos sin elaborar de instrumentos son manipulados por software, también se deberá validar el funcionamiento apropiado de dicho software.

La validación del software de análisis de datos se puede realizar de alguna de varias formas. Se puede comprobar típicamente una muestra conocida (por ejemplo, referencia, control positivo, control negativo) en el sistema para confirmar que se obtiene el resultado esperado. Alternativamente, se puede almacenar en memoria datos sin elaborar conocidos y ser tratados por el software de análisis de datos para confirmar que se obtiene el resultado esperado. Tales protocolos de validación garantizan que el software está funcionando correctamente antes de evaluar una muestra clínica de interés en dicho sistema.

La validación de los sistemas de prueba también se puede realizar durante la evaluación de una muestra clínica que es analizada por dicho sistema. Estos tipos de protocolos de validación pueden evaluar componentes del sistema, individualmente o juntos. Cuando no se logran los criterios establecidos por los protocolos de validación de ensayo, se obtiene un resultado no válido, y el usuario será consciente del mal funcionamiento del sistema. Tales procesos garantizan que solamente se presenten al usuario resultados exactos de la prueba.

En una realización ejemplificativa, por ejemplo, los datos son validados por varios métodos. En primer lugar, se verifica la plenitud de los datos verificando que el tamaño de la matriz es m x n, donde m es el número de columnas de datos recogidos (por ejemplo, posición en varilla de inmersión, lectura oscura, reflectancia en \lambda_{1} y reflectancia en \lambda_{2}) y n es el número de pasos, o lecturas, tomados a lo largo de la tira de prueba. Por ejemplo, en la realización preferida, la matriz debe ser de un tamaño exacto de 4 x 226.

El grado de desarrollo de color en la línea de control también se puede usar para validar que cada ensayo se ejecutó correctamente. Por ejemplo, la cuantificación de la altura máxima de control, o área, se puede usar como criterio de validación de ensayo. Se podría imponer específicamente un criterio de validación de ensayo de tal manera que solamente sean válidas las exploraciones que produzcan una altura máxima de control mayor o igual que un valor especificado, determinado empíricamente para el ensayo en cuestión; de otro modo la exploración es rechazada. Por ejemplo, en una realización concreta, donde se detecta fFN en una tira de prueba de inmunoensayo, como se describe en la presente memoria, la altura máxima de control debe ser mayor que 0,05 unidades de intensidad.

Método para generar controles para ensayos y los controles resultantes

Se facilita aquí un método para generar controles y los controles resultantes. Este método se basa en la observación de que algunos sistemas generan datos que están especialmente adaptados para ser modelados (es decir, ajustados). El análisis empírico determinará la construcción de un algoritmo de tal manera que los datos válidos sean modelados con precisión, mientras que los datos no válidos sean difíciles de modelar. Por ejemplo, si se sabe que una exploración realizada por el lector (intensidad frente a distancia a lo largo de la tira) debe ser relativamente plana a excepción de dos picos normalmente distribuidos en la región central, se ha hallado que la curva se compone de una función lineal, o parabólica, para estimar la línea base, una primera función gaussiana para estimar uno de los picos, y una segunda función gaussiana para estimar el otro pico. Tal función compuesta ajustaría fácilmente exploraciones generadas durante el funcionamiento normal, pero no ajustaría bien exploraciones generadas durante la operación anormal. Bajo estos tipos de condiciones, la comparación de la imagen ajustada con la imagen original puede servir como otro criterio para validación de ensayo.

Más específicamente, si se resolviese la regresión lineal de la imagen ajustada frente a la original, el valor de
r-cuadrado y la pendiente de la regresión lineal pueden servir como criterios de validación de ensayo. Así, en base a datos empíricos históricos obtenidos de otras actuaciones en muestras similares, los límites superior e inferior de la raíz cuadrada y la pendiente se establecerían de tal manera que se rechacen las exploraciones que no encajen dentro de los límites dentro de un número especificado de intentos de optimizar el ajuste. Por ejemplo, los criterios de validación de ensayo podrían incluir un requisito de que r-cuadrado sea mayor o igual que 0,97. El valor particular depende de la prueba y lo determinará el personal médico experto. Además, otros criterios de validación de ensayo podrían incluir un requisito de que la pendiente de la regresión lineal deberá ser entre 0,98 y 1,10, inclusive. De nuevo, los detalles de cada determinación son una función de la prueba, el tipo de datos y resultados, y la tolerancia y cantidad de variación.

Este método es ventajoso porque proporciona una validación interna, en contraposición con otros controles, que generalmente implican comparación de resultados contra un rango previamente establecido, o contra otras muestras de prueba, tal como controles positivos o negativos o muestras de referencia. Se basa en el concepto de que cualquier ensayo se puede controlar en base a los resultados esperados.

Por ejemplo, usando el ensayo ejemplificado aquí, donde se detecta fFN en el inmunoensayo, en base al rendimiento repetido del ensayo, se ha hallado que los datos de reflectancia esperados se pueden modelar fácilmente por una curva compuesta de una función parabólica y dos gaussianas. Por lo tanto, en cualquier tiempo en que se ponga en funcionamiento el ensayo, los datos resultantes deberán ser modelados (ajustados) por la misma curva compuesta. Conociendo esto, es posible identificar exploraciones, que deberán ser clasificadas como no válidas, aunque los controles positivo y negativo mostrasen que el ensayo funcionó. Tales exploraciones (series de ensayos), por ejemplo, si requiriesen una línea base sigmoidal, en vez de parabólica, no se ajustarían fácilmente (modelarían) con la función compuesta, y se clasificarían como no válidas. El fallo de ajuste, por ejemplo, podría reflejar defectos en la tira de prueba, o cambios del entorno durante la realización, etc, que afectarían a la realización, pero no podrían afectar a los controles positivo y negativo.

Si se cumplen los criterios de validación de ensayo, el resultado se puede interpretar como positivo o negativo comparando la intensidad del pico de prueba de la muestra clínica con la intensidad del pico de prueba de la referencia positiva. Una prueba es positiva si la intensidad del pico de prueba de la muestra clínica es mayor o igual que la intensidad del pico de prueba de la referencia positiva. Una prueba es negativa si la intensidad de la muestra clínica es inferior a la intensidad del pico de prueba de la referencia positiva. Al calcular la intensidad, se puede usar la altura máxima o área de pico.

Método alternativo para clasificar la imagen usando una red neural

En base a los datos disponibles generados de exploraciones, se identificaron todas variables posibles que se podría usar para mejorar la capacidad de clasificar la muestra. Las series de entrenamiento iniciales usaron los parámetros generados a partir del proceso de reconstrucción de imagen junto con varios parámetros fácilmente calculados a partir de la imagen explorada. Tal parámetro es el área bajo un pico. Se puede calcular a partir de parámetros originales de la siguiente manera:

Área = raíz cuadrada (\pi) * Altura / S, donde S es la extensión o anchura del pico. Una variable sigma, relacionada con la distribución normal también puede ser calculada a partir de los parámetros por:

Sigma = 1 / (raíz cuadrada (2) * S).

Además, también se usaron los parámetros de imagen de una exploración de calibración (referencia fFN positiva). Lo que sigue es una lista de las variables que están disponibles para uso por la red neural.

1.: Término cuadrado de línea base de muestra

2.: Término lineal de línea base de muestra

3.: Desviación de línea base de muestra

4.: Posición de pico de control de muestra

5.: Sigma de pico de control de muestra

6.: Área de pico de control de muestra

7.: Posición de pico de prueba de muestra

8.: Sigma de pico de prueba de muestra

9.: Área de pico de prueba de muestra

10.: Altura de pico de prueba de muestra

11.: Altura de pico de control de muestra

12.: Valor estimado de línea base de muestra entre los picos

13.: Relación de área de prueba a área de control de muestra

14.: Relación de altura de prueba a altura de control de muestra

15.: Término cuadrado de línea base de calibrador

16.: Término lineal de línea base de calibrador

17.: Desviación de línea base de calibrador

18.: Posición de pico de control de calibrador

19.: Sigma de pico de control de calibrador

20.: Área de pico de control de calibrador

21.: Posición de pico de prueba de calibrador

22.: Sigma de pico de prueba de calibrador

23.: Área de pico de prueba de calibrador

24.: Altura de pico de prueba de calibrador

25.: Altura de pico de control de calibrador

26.: Valor estimado de línea base de calibrador entre los picos

27.: Relación de área de prueba a área de control de calibrador

28.: Relación de altura de prueba a altura de control de calibrador

También se añadieron cuatro variables de predicción. En estas variables el valor de tira de calibración se compara con el valor de tira muestra y se utiliza +1 ó -1 dependiendo de la comparación. Las variables adicionales son:

Predictor de área de prueba

Predictor de relación de área

Predictor de altura de prueba

Predictor de relación de altura.

La salida deseada o blanco de la red neural era una clasificación de la concentración de la muestra. Si la concentración de la muestra fuese mayor o igual a 50 ng/ml, la salida deseada se establecería a 1,0. La salida deseada se estableció de otro modo a 0. Se utilizó un análisis de sensibilidad de las series de entrenamiento asociadas para indicar qué variables eran importantes para la tarea de predicción. Se utilizó producto de software ThinksPro de
Logical Designs Consulting para entrenar las redes y realizar el análisis de sensibilidad. Se podría usar alternativamente un proceso de selección de variable basado en algoritmos genéticos o algún otro método para seleccionar el mejor subconjunto de variables de esta lista. Véase por ejemplo, la Solicitud de Estados Unidos, en tramitación, número de serie 08/912.133 (Publicación nº US-2001-023419-A1) que describe un proceso adecuado de selección de variable.

Usando el conjunto reducido de variables, se entrenan una o varias redes para estimar la clasificación de la muestra. Si se utiliza más de una red, las salidas de cada red se promedian para dar un resultado consensuado.

En otra realización, las nueve variables pueden ser alimentadas opcionalmente mediante una red neural previamente entrenada para obtener un resultado de prueba. Por ejemplo, las redes pueden ser entrenadas con datos para los que se conocen los resultados de la prueba ELISA. Alternativamente, se puede usar variables distintas de las nueve descritas anteriormente para entrenar la red neural. Las redes no se pueden usar solamente para devolver resultados positivos o negativos, sino también para determinar si el ensayo propiamente dicho es válido para cualquier serie particular.

La reducción de datos para entrada a redes neurales se puede realizar por una red neural propiamente dicha. Un ejemplo de tal red es una red con una arquitectura de reloj de arena con capas de entrada, salida y tres ocultas, donde las capas de entrada y salida contienen n nodos, conteniendo las capas ocultas primera y tercera menos de n nodos, y conteniendo la segunda capa oculta cinco nodos. Si se entrenasen de manera que la capa de salida concordase exactamente con la capa de entrada, tales redes reducirían el conjunto de datos originales de n elementos a cinco elementos, y también retendrían la capacidad de reconstruir el conjunto de datos original de n elementos a partir de estos cinco elementos.

Análisis adicional usando sistemas de soporte de decisión

La salida del paso de análisis de datos proporciona una evaluación de los datos sin elaborar de pruebas bioquímicas que mide el lector u otro instrumento. Tales datos puede considerarse después tal cual, pero se pueden introducir también en un sistema de soporte de decisión, en particular una red neural, que ha sido entrenada para evaluar los datos particulares y enfermedad. Por ejemplo, la Solicitud de Estados Unidos, en tramitación, número de serie 08/912, 133 (Publicación nº US-2001-0023419-A1) así como la Solicitud de Patente Internacional PCT publicada número WO 97/29447 proporcionan redes neurales y métodos para desarrollar redes neurales para diagnóstico de trastornos que se pueden usar en los sistemas aquí facilitados.

La exactitud de datos de pruebas bioquímicas se mejora cuando se utilizan en estas redes neurales. Se contempla así la introducción de tales redes neurales en los sistemas de la invención.

Brevemente, en los métodos descritos en estas solicitudes, los datos del paciente o información, típicamente la historia o los datos clínicos del paciente, son analizados por los sistemas de soporte de decisión para identificar variables importantes o relevantes y los sistemas de soporte de decisión se entrenan en los datos del paciente. Los datos del paciente se incrementan con los datos de pruebas bioquímicas o resultados para refinar el rendimiento. Los sistemas de soporte de decisión resultantes se emplean para evaluar valores de observación específicos y datos de prueba para guiar el desarrollo de pruebas bioquímicas u otras de diagnóstico, para evaluar un transcurso de tratamiento, para identificar nuevas pruebas de diagnóstico y marcadores de enfermedad, para identificar terapias útiles, y para proporcionar la funcionalidad de soporte de decisión para la prueba. También se facilitan aquí métodos para la identificación de variables de entrada importantes para unas pruebas de diagnóstico médico para uso al entrenar los sistemas de soporte de decisión para guiar el desarrollo de las pruebas, para mejorar la sensibilidad y especificidad de tales pruebas, y para seleccionar pruebas de diagnóstico que mejoran el diagnóstico general de, o el potencial para, un estado de enfermedad y que permiten evaluar la efectividad de un protocolo terapéutico seleccionado. Los métodos para identificación se pueden aplicar en cualquier campo en el que se utilicen estadísticas para determinar resultados. También se facilita un método para evaluar la efectividad de cualquier prueba de diagnóstico dada.

Así, tales redes neurales u otros sistemas de soporte de decisión se incluirán en los sistemas aquí facilitados como medios de mejorar el rendimiento de los datos de pruebas bioquímicas.

Los ejemplos siguientes se incluyen con fines ilustrativos solamente y no tienen la finalidad de limitar el alcance de la invención.

Ejemplo 1 Tira de prueba de inmunoensayo A. La tira de prueba

La tira de prueba 100 incluye un sistema de membrana incluyendo tres componentes: un elemento poroso o bíbulo 102; una compresa de conjugado 108; y una compresa absorbente 110. El sistema de membrana puede estar montado en un sustrato o refuerzo 112, con la compresa de conjugado 108 y la compresa absorbente 110 solapando ligeramente el elemento poroso o bíbulo 102, que está interpuesto entremedio. Como se puede ver, la compresa de conjugado 108 solapa el elemento poroso o bíbulo 102 de manera que una muestra de fluido colocada sobre la compresa de conjugado 108 se comunique desde la compresa de conjugado 108 al elemento poroso o bíbulo 102. Igualmente, la compresa absorbente 110 se solapa con el elemento poroso o bíbulo 102 de manera que muestras de fluido introducidas en el elemento poroso o bíbulo 102 de la compresa de conjugado 108 se puedan transmitir después a la compresa absorbente 110. Así, la compresa de conjugado 108, la compresa absorbente 110 y el elemento poroso o bíbulo 102 están en comunicación de fluido entre sí, haciendo cualquier muestra de fluido colocada en la compresa de conjugado 108 capaz de propagarse mediante la compresa de conjugado 108 al elemento poroso o bíbulo 102 y después a la compresa absorbente 110.

El elemento poroso o bíbulo es capaz de transportar una muestra líquida a lo largo de la tira de prueba y sirve como el soporte sólido en que se producen las inmunorreacciones. Los anticuerpos que reaccionan con el analito blanco y/o marcador se inmovilizan en el soporte sólido. Los soportes sólidos posibles incluyen papel y derivados de celulosa, tal como ésteres y éteres de celulosa, materiales poliméricos naturales y sintéticos, tales como polímeros de vinilo y derivados parcialmente hidrolizados, policondensados, copolímeros y materiales inorgánicos. Un soporte sólido preferido es una membrana de nitrocelulosa.

El elemento poroso o bíbulo contiene dos zonas distintas, una zona de detección 104 y una zona de control 106, en las que se inmovilizan dos anticuerpos diferentes. La zona de detección contiene un anticuerpo de captura inmovilizado que une el analito de interés, mientras que la zona de control contiene un anticuerpo inmovilizado u otro componente, tal como un antígeno, que une el conjugado de anticuerpos marcados (explicados a continuación) que no se han unido a analito.

El sistema de membrana también incluye una compresa de conjugado 108, que sirve como un componente de aplicación de muestra, y que incluye un anticuerpo para el analito, que se conjuga a un marcador detectable. La compresa de conjugado está en comunicación de fluido con el elemento poroso o bíbulo 102. El conjugado de anticuerpos marcados está unido difusamente a la compresa de conjugado y resulta móvil después de la aplicación de la muestra líquida y se mueve a lo largo de la tira de prueba. La compresa de conjugado se hace de un material poroso, tal como fibra de vidrio. La compresa de conjugado también puede hacer de un filtro previo para la muestra.

El sistema de membrana también puede incluir una compresa absorbente 110, que también está en comunicación de fluido con el elemento poroso o bíbulo, y que sirve para aspirar líquido continuamente mediante el dispositivo. La tira absorbente se puede hacer de un material tal como papel de celulosa u otro material conocido por los expertos en la materia.

Con referencia a la figura 2A, que ilustra un dispositivo ejemplar de inmunoensayo, incluyendo una tira de prueba y conjunto de carcasa 200, la carcasa 202 rodea en general la tira de prueba 100 (figuras 1A y 1B) e incluye un agujero mediante el que se aplica la muestra de prueba 204, así como un agujero encima de las zonas de detección y control 206 que permite medir la cantidad de marcador por el lector, que se correlaciona con la cantidad de analito en la muestra de prueba. La carcasa 202 incluye en su superficie superior 208 un extremo aplanado 210, usado para agarrar la carcasa 202, una ventana de aplicación 204 (o ventana de muestra) mediante la que se aplica una muestra a una compresa de conjugado 108 de una tira de prueba de inmunoensayo dentro de la carcasa 202. La carcasa 202 también incluye una ventana de prueba 214 mediante la que se ve el resultado de prueba del inmunoensayo. Según las realizaciones mostradas, no se monta material de ventana dentro de la ventana de prueba 214 (o la ventana de muestra 212). Así, un recorrido óptico desde fuera de la carcasa 202 a través de la ventana de prueba 214 a la tira de prueba de inmunoensayo no se oscurece ni siquiera por un material transparente. Otras realizaciones alternativas pueden incluir un material ópticamente transparente (transparente a longitudes de onda emitidas por luz emitida de dispositivos descritos en la presente memoria), sin embargo, eso no se prefiere. Además, como se representa en la figura 2A y la figura 2B, la carcasa puede incluir una simbología, ejemplificada como un código de barras 216 o 316 que puede ser leído por el lector o un dispositivo de lectura separado y asociado con información de identificación perteneciente al dispositivo concreto y/o series de prueba u otra información.

Una realización alternativa del dispositivo de prueba se representa en la figura 2B. Los componentes del dispositivo se representan en la figura 3 e incluyen los elementos superior e inferior 302 y 320 de la carcasa y la tira de prueba 100. También se muestran el orificio de aplicación de muestra 304, la ventana de prueba 314, y el código de barras incluido opcionalmente 316.

Con referencia a continuación a la figura 4, se representa una vista desde arriba de la carcasa de tira de prueba de inmunoensayo 202 de la figura 2A. Se muestran la ventana de muestra 212, y la ventana de prueba 214, y la porción de agarre ampliada 210. También se muestran estructuras 402 para sujetar el conjunto de prueba de inmunoensayo dentro de la carcasa 202 y estructuras 404 para fijar las mitades superior e inferior de la carcasa 202 una a otra.

Con referencia a continuación a la figura 5, se representa una vista lateral en sección transversal del conjunto de la carcasa 202 para la tira de prueba de inmunoensayo 100. Se muestran la ventana de muestra 212, la ventana de prueba 214, y las estructuras 402 para sujetar el conjunto de tira de prueba de inmunoensayo en posición dentro de la carcasa 202. Como se puede ver, una mitad superior 502 de la carcasa 202 está acoplada con una mitad inferior 504 de la carcasa 202. La tira de prueba de inmunoensayo está intercalada entre las mitades superior e inferior 502 y 504 de la carcasa 202 y está fijada en posición por las estructuras 402 de la mitad superior 502. La tira de prueba de inmunoensayo está colocada de manera que se pueda ver a través de la ventana de prueba 214 cuando el conjunto de tira de prueba de inmunoensayo está fijado dentro de la carcasa y la compresa de conjugado está colocada de manera que pueda ser contactada a través de la ventana de muestra 212. Estos dispositivos están especialmente adaptados para uso con el lector de reflectancia aquí facilitado.

B. Marcador de látex de color y ensayos usando el marcador de látex

La tira de prueba de inmunoensayo incluye un sistema de membrana soportado en un refuerzo de plástico. El sistema de membrana se forma a partir de tres materiales parcialmente solapados: una compresa de conjugado hecha de fibra de vidrio Whatman (F075-07S, 2,4 cm de longitud) tratada con alcohol polivinílico (PVA), una tira de nitrocelulosa suministrada por Sartorius (8 \mum, 3,3 cm de longitud) y una compresa absorbente hecha de papel de celulosa Whatman C7218 (1,65 cm de longitud). Estos tres materiales están en comunicación de fluido entre sí. La compresa de conjugado y la nitrocelulosa se solapan 1 mm y la nitrocelulosa y compresa absorbente se solapan 4 mm. Los materiales de membrana están laminados a mano y unidos a una tarjeta de membrana, que se corta usando una cuchilla de guillotina por compresión Azco, usando una membrana de adhesivo G&L.

La compresa de conjugado contiene un anticuerpo anti-fFN monoclonal de ratón (FDC-6 o A137) conjugado a partículas de látex conteniendo un colorante azul. La compresa de conjugado hace de un filtro previo para la muestra en la que el mucus de la muestra queda atrás en la compresa de conjugado después de realizar el ensayo.

Las partículas de látex, que se polimerizan a partir de estireno y ácido acrílico, pueden ser cualesquiera partículas de látex adecuadas (tal como las que se puede adquirir de Bangs Laboratories). Las partículas se polimerizan en una solución acuosa con un surfactante añadido. Las partículas se marcan internamente con colorante azul hinchando las partículas en disolvente orgánico y añadiendo el colorante. Las partículas se colocan después en un disolvente acuoso, que encoge las partículas y atrapa el colorante. El colorante es un colorante azul orgánico soluble. Grupos carboxilo se unen covalentemente a la superficie de la perla para acoplar al anticuerpo. Las partículas (Bangs Uniform Microsphere Stock D0004031 CB) se suministran como una suspensión acuosa a 2,5-10% conteniendo surfactante y tienen un diámetro medio de 0,40 \mum, con una desviación estándar de 0,4 \mum, y un área superficial de 1,405e + 13 \mum^{2}/g.

Los anticuerpos se conjugan a las partículas de látex en un proceso de conjugación covalente monoetápica usando EDAC, un reactivo de acoplamiento de carbodiimida. El conjugado se caracteriza como aproximadamente 1% sólidos; 50 \mug/mg de perlas de proteína unida total (Perla BCA); y más de 50%, preferiblemente más de 80% de proteína unida covalente (Tris-SDS + Perla BCA).

El anticuerpo conjugado a las partículas de látex es anticuerpo monoclonal de ratón específico para fibronectina fetal. El anticuerpo (FDC-6 o A137 monoclonal, depositado en the American Type Culture Collection como número de acceso ATCC HB 9018 (véase la Patente de Estados Unidos número 4.894.326) se cultiva contra oncofibronectina fetal de molécula entera de una línea de células tumorales. El anticuerpo se produce como ascitis y se purifica con Proteína G y dializa a solución tampón PBS.

La tira de nitrocelulosa contiene dos zonas distintas, una zona de detección y una zona de control, en las que se inmovilizan dos anticuerpos diferentes. La zona de detección contiene anticuerpo antifibronectina policlonal inmovilizado como un anticuerpo de captura, mientras que la zona de control contiene anticuerpo policlonal antirratón de cabra inmovilizado. El anticuerpo policlonal antifibronectina se produce en cabras. El antisuero se obtiene de una fuente comercial y se purifica mediante el uso de una columna de fibronectina que se hace uniendo fibronectina purificada (antígeno) a una resina. El antisuero se pasa por una columna que contiene la resina. Después de lavar el material no unido, se eluye el anticuerpo mediante glicina de pH bajo. Después se dializa el anticuerpo purificado. El anticuerpo IgG antirratón de cabra purificado (GAMGG) inmovilizado en la zona de control se obtiene de una fuente comercial (por ejemplo, Biosource) o se puede preparar, si se desea, por ejemplo, pasando el suero mediante una columna de IgG de ratón, que une el anticuerpo, y eluyendo después el anticuerpo usando glicina, o por otro método adecuado.

Los anticuerpos se aplican a la compresa de conjugado y tira de nitrocelulosa usando un IVEK Linear Striper, que es un dispensador volumétrico de bomba de pistón cerámico. El anticuerpo de captura policlonal antifibronectina se aplica en 1 x Solución tampón marcadora P/N 00387, que contiene citrato, fosfato y NaCl, a una concentración de anticuerpo de 1 mg/ml y una velocidad de extracción de 1 \muI/segundo. La posición de la línea de prueba es aproximadamente 37-40 mm, preferiblemente 38-39 mm, de la parte inferior de la tira. El anticuerpo de control se aplica en un 1 x Solución tampón marcadora P/N 00387 a una concentración de 0,5 mg/ml y una velocidad de extracción 1 \mul/segundo. La posición de la línea de control es aproximadamente 43-46 mm, preferiblemente 44,5-45,5 mm, de la parte inferior de la tira. Las dimensiones de las franjas de anticuerpo son aproximadamente 8,1 mm (ancho) x 0,5-1,0 mm (alto), o de cualquier otro tamaño adecuado. La tira de nitrocelulosa no se trata de otro modo después de la aplicación de los anticuerpos de captura y control para bloquear sitios de unión no específicos.

Las franjas de detección y control se aplican a la tira y secan después durante al menos 24 horas a RT, después de lo que el conjugado se extiende sobre la tira. El conjugado se mezcla en un diluyente conteniendo 20% sacarosa, 0,2% BSA, 0,05% TW20 y 0,05% acida de sodio en 100 mM Tris. Después de la aplicación del conjugado, la tira se seca, preferiblemente durante 30 minutos a 37ºC, o al menos 24 horas a RT, o su equivalente.

La tira de prueba se contiene dentro de una carcasa, que incluye un elemento inferior y un elemento superior con agujeros que incluyen una abertura circular encima del área de la compresa de conjugado, mediante la que se aplica la muestra de prueba, y un agujero rectilíneo encima de las zonas de detección y control. El agujero circular de aplicación está en contacto con la tira de prueba. El conjugado de látex se coloca ligeramente hacia abajo del agujero de aplicación de muestra. Los elementos superior e inferior se acoplan juntos para intercalar la tira de prueba. La tira de prueba se confina no extraiblemente en la carcasa, y no se pretende que el dispositivo sea reutilizable. El elemento superior está configurado para uso con un lector que mide la cantidad de marcador que es indicativa de la cantidad de fibronectina fetal en la muestra de prueba.

C. Marcador de oro coloidal y ensayos usando marcador de oro coloidal

En una realización alternativa, se utiliza oro coloidal para marcar el anticuerpo. La configuración de tira de prueba es parecida a la descrita en el Ejemplo 1a para la realización de partícula de látex, con las modificaciones siguientes.

En el ensayo de oro coloidal, un anticuerpo policlonal de cabra para fibronectina de adulto humano y fetal está presente en la compresa de conjugado, anticuerpo antifibronectina fetal monoclonal de ratón inmovilizado (específico de la región III CS de fibronectina fetal) está presente en la zona de detección de la tira de prueba de nitrocelulosa, y fibronectina de adulto humano inmovilizada está presente en la zona de control.

Los anticuerpos antifibronectina (policlonales) se marcan con oro coloidal adsorbiendo pasivamente anticuerpos antifibronectina sobre oro coloidal. Esta preparación se trata después con una solución conteniendo proteína y polivinil pirrolidona (PVP) para recubrir las partículas de oro coloidal. Este método se describe en Geoghegan y Ackerman, Journal of Histochemistry and Cytochemistry, 25(11): 1187-1200 (1977).

Ejemplo 2 Procedimiento de inmunoensayo A. Marcador de látex de color

Al realizar el ensayo, la muestra se extrae de un escobillón a una solución tampón de transferencia de antiproteasa (0,05 M Tris solución tampón, pH 7,4, 1% BSA, 5 mM EDTA, 1 mM fluoruro de fenilmetilsulfonilo (PMSF), y 500 Unidades Kallikrein /ml de Aprotinina), calienta durante 15 minutos a 37ºC y filtra mediante un filtro de émbolo de poro grande (25 \mu). Después se suministra un volumen de 200 \mul de muestra de prueba a la compresa de conjugado en la zona de aplicación usando una pipeta de plástico estándar. La fFN en la muestra se unirá al anticuerpo monoclonal marcado y el complejo resultante migra a la tira de nitrocelulosa. Cuando el complejo encuentra la zona de detección, el anticuerpo antiFN inmovilizado une el complejo, formando por ello una franja de color debido a la acumulación de las perlas de látex conteniendo colorante. El anticuerpo antifFN conjugado a látex no unido sigue migrando a la zona de control donde es capturado por el anticuerpo antirratón de cabra inmovilizado y por lo tanto forma una franja de color debido a la acumulación de las perlas de látex conteniendo colorante. El tiempo de reacción es 20 minutos.

B. Marcador de oro coloidal

El procedimiento de ensayo de tira de prueba es parecido al descrito en el Ejemplo 2a para la realización de partícula de látex, con las modificaciones siguientes. La solución tampón utilizada para extraer la muestra es Tris-acetato y una matriz de proteína (4% PSA y 4% PVP).

Fibronectina fetal y fibronectina de adulto humano en la muestra se unen con el conjugado de anticuerpo antifibronectina marcado en la compresa de conjugado. El complejo marcado de fibronectina fetal-antifibronectina y los completos de fibronectina de adulto humano-antifibronectina, y el conjugado de antifibronectina marcado no unido migran a la tira de nitrocelulosa, donde encuentran la región de detección, incluyendo anticuerpo antifibronectina fetal monoclonal inmovilizado.

En la región de detección, el anticuerpo de captura de antifibronectina fetal inmovilizado se une con el complejo de fibronectina fetal-fibronectina, por lo que un marcador de oro forma una franja de color debido a concentración del marcador de oro. La cantidad de marcador de oro unido a la región de prueba está correlacionada con la cantidad de fibronectina fetal en la muestra.

El conjugado de anticuerpo antifibronectina marcado no unido y el completo de fibronectina de adulto humano-antifibronectina pasan después a la región de control de la tira de prueba de inmunoensayo, que incluye fibronectina de adulto humano inmovilizada. Allí, el conjugado de anticuerpos no unido se une a la fibronectina de adulto humano inmovilizada, donde el marcador de oro forma una segunda franja de color. La presencia de una franja de color indica que los resultados del ensayo son válidos, mientras que la ausencia de esta franja indica que los resultados son no válidos, es decir, que la muestra no llegó a la región de control, y así no se puede suponer una lectura buena en la región de prueba. Los complejos de fibronectina de adulto humano-antifibronectina formados no se unen con las zonas de detección o control.

Ejemplo 3 Operación del lector de reflectancia

La tira de prueba se lee usando el lector de reflectancia ejemplificado aquí. Este lector (descrito anteriormente) está adaptado para leer una tira de prueba inmunocromatográfica soportada dentro de la carcasa. El lector de reflectancia incluye una ranura de casete para recibir la carcasa de tira de prueba, y un conjunto de cabeza detectora para leer la tira de prueba soportada dentro de la carcasa de tira de prueba usando luz reflejada. El conjunto de cabeza detectora incluye un primer diodo fotoemisor (LED_{1}), un segundo LED (LED_{2}), un detector de fototodiodo de silicio, y 39 fibras ópticas dispuestas aleatoriamente en una hendidura estrecha (por ejemplo, 0,50 mm (0,020 pulgada) de ancho) situada en la parte inferior del conjunto de cabeza detectora. El LED_{1} emite luz con una longitud de onda de 430 nm (azul), y el LED_{2} emite luz con una longitud de onda de 595 nm (ámbar). Las fibras ópticas están dispuestas en tres grupos de 13 fibras ópticas cada uno: el primer grupo transmite luz emitida por el LED_{1} a la hendidura; el segundo grupo transmite luz emitida por el LED_{2} a la hendidura; y el tercer grupo transmite luz reflejada recibida en la hendidura al fotodetector. Cada una de las 39 fibras incluye un extremo dispuesto aleatoriamente dentro de un plano situado en la hendidura de tal manera que los extremos sean coplanares, siendo el plano normal a la tira de prueba cuando el conjunto de cabeza detectora está colocado (como se describe más adelante) para tomar lecturas de reflectancia. Las fibras ópticas en cada uno de los tres grupos están dispuestas aleatoriamente dentro del plano con respecto a las fibras de los otros dos grupos.

La anchura de hendidura se selecciona de manera que sea lo más estrecha que sea posible, dictándose el mínimo práctico por la disponibilidad de fibras ópticas de diámetro pequeño. La anchura máxima de la hendidura no debería ser superior a aproximadamente 90% de la anchura de la franja de color, de otro modo se leerá el fondo de la tira, además de la franja de color, y se detectará menos color, a no ser que la hendidura, o agujero, se coloque directamente encima de la franja de color.

Cuando se introduce la carcasa en la ranura de casete del lector, un mecanismo de muelle gira la cabeza detectora directamente sobre el segundo agujero de la carcasa de tal manera que el plano definido por las fibras ópticas sea normal a la superficie de la tira de nitrocelulosa a una distancia de aproximadamente 0,25 mm (0,010 pulgada). La luz de LED_{1} y del LED_{2} se puede transmitir por las fibras sobre la tira de nitrocelulosa a un ángulo normal, y la luz reflejada normalmente de la tira puede ser transmitida por las fibras al fotodetector.

La cabeza detectora toma tres lecturas de reflectancia separadas de cada porción de la tira de nitrocelulosa leyendo la salida del fotosensor a la vez que controla el LED_{1} y el LED_{2}. La primera lectura, usada para determinar la cantidad de luz ambiente que sale al lector (por ejemplo, luz que sale por la entrada de ranura, o la luz reflejada al lector mediante el plástico blanco de la carcasa), es una lectura oscura tomada con el LED_{1} y el LED_{2} desactivados. El recuento de lecturas oscuras se resta de las otras dos lecturas para corregir el escape de luz. La segunda lectura, usada para determinar reflexiones de fondo asociadas con la nitrocelulosa, se toma con el LED_{1} activado y el LED_{2} desactivado. La tercera lectura, usada para detectar la presencia del marcador de látex en la tira de prueba, se toma con LED_{2} activado y el LED_{1} desactivado. Un circuito de control lee la salida del fotodetector y controla la operación de encendido y apagado del LED_{1} y el LED_{2}. Un circuito de memoria guarda los datos sin elaborar y/o tratados. Los datos también pueden ser visualizados para el operador mediante una interface apropiada (por ejemplo, una matriz de caracteres alfanuméricos).

Después de ser colocada encima de la carcasa por el mecanismo de muelle, la cabeza detectora se puede mover deslizantemente a través de la tira de prueba para permitir que la cabeza explore toda la superficie expuesta de la tira de nitrocelulosa (incluyendo las zonas de detección y control). En la realización preferida, esta distancia es aproximadamente 11,48 mm ((0,452 pulgada). La cabeza está conectada deslizantemente a un carril (por ejemplo, varillas de guía), y está acoplada a un engranaje sinfín o roscado movido por un motor paso a paso. Bajo el control del circuito de control, el motor paso a paso mueve la cabeza a lo largo del carril en pasos pequeños (por ejemplo, 0,05 mm (0,002 pulgada)/paso). En cada paso, el circuito de control toma tres lecturas como se ha descrito anteriormente. Así, el circuito de control mueve la cabeza de tal manera que las fibras ópticas pasen directamente por encima y normales a la superficie expuesta de la tira de nitrocelulosa en una secuencia de pasos pequeños, y toma una secuencia de lecturas oscura, LED_{1} y LED_{2} en cada paso. El circuito de control procesa después los datos leídos del fotodetector en cada secuencia de tres lecturas para determinar la presencia o concentración de fFN.

Dado que cada una de las franjas de detección y control de látex tiene aproximadamente 0,50 mm (0,020 pulgadas) de ancho, y puesto que cada paso de la cabeza detectora tiene aproximadamente 0,050 mm (0,002 pulgada) de largo, habrá aproximadamente 10 pasos dentro de cada franja. Así, habrá 10 conjuntos de tres lecturas (es decir, oscura, LED_{1} y LED_{2}) en cada una de las franjas, y el resto de los conjuntos de lectura no se realizará sobre ninguna franja.

El circuito de control procesa las lecturas del LED_{1} y LED_{2} restando primero la "lectura oscura" tomada en el paso correspondiente para corregir el escape de luz. Las lecturas corregidas de LED_{1} y LED_{2} se introducen después en un algoritmo raciométrico para determinar la concentración de fFN. El algoritmo se basa en la relación de lecturas en las zonas de detección y control. Si una muestra incluye una concentración alta de fFN, las lecturas de látex en la zona de detección serán relativamente altas y las lecturas en la zona de control serán bajas. Sin embargo, si la muestra incluye una concentración baja de fFN, las lecturas de látex en la zona de detección serán relativamente bajas y las lecturas en la zona de control serán altas. El algoritmo calcula una relación de reflectancia para cada paso que es igual a (recuento ámbar-recuento oscuro)/(recuento azul-recuento oscuro). En general, el escape de luz es tan mínimo que este paso se puede omitir. Si la relación de reflectancia se representa en función de los pasos, el resultado será un gráfico de dos picos, teniendo lugar los picos en las dos franjas. El gráfico es analizado matemáticamente, con un cálculo sigmoidal a través del fondo y un cálculo gaussiano para integrar el área debajo de cada uno de los dos picos. La concentración fFN se determina después en base a la relación del área integrada debajo de cada uno de los dos picos.

En la operación, cuando se introduce la carcasa de tira de prueba en la ranura de casete del lector, la cabeza detectora gira sobre la tira de nitrocelulosa expuesta, y el circuito de control mueve después la cabeza a una posición inicial. El circuito de control mueve la cabeza a través de la superficie expuesta de la tira de nitrocelulosa, incluyendo las zonas de detección y control, en pequeños incrementos de 0,05 mm (0,002 pulgada) cada uno. En cada paso, el circuito de control toma una primera lectura de la salida del fotodetector con el LED_{1} y el LED_{2} apagados, toma una segunda lectura con el LED_{1} activado y el LED_{2} desactivado, y toma una tercera lectura con el LED_{1} desactivado y el LED_{2} activado. El circuito de control mueve después la cabeza detectora y repite las tres lecturas. Este proceso se repite para cada uno de los 226 pasos (11,48 mm (0,452 pulgada) a 0,05 mm (0,002 pulgada)/paso) hasta que se lee toda la superficie. El circuito de control puede analizar después los datos sin elaborar para determinar la presencia o concentración de fFN. Los valores de salida se pueden visualizar mediante una interface de operador, o pueden ser enviados a otro ordenador o aparato.

Puesto que las modificaciones serán evidentes a los expertos en esta técnica, se pretende que esta invención se limite solamente por el alcance de las reivindicaciones anexas.

Claims

1. Una cabeza lectora para uso al determinar una cantidad de analito en una muestra incluyendo:

una cabeza lectora (706) incluyendo:

un cuerpo de cabeza lectora (1000);

un diodo fotoemisor (1102, 1104);

un primer haz de fibra óptica (1702, 1704) acoplado ópticamente al diodo fotoemisor;

un fotodetector de luz (1106);

un segundo haz de fibra óptica (1706) acoplado ópticamente al fotodetector;

un agujero (1108) en el cuerpo de cabeza lectora;

una pluralidad de extremos conductores de fibra óptica (1902, 1904, 1906) dispuestos en una distribución sigmoidal (figura 18) en el agujero, incluyendo una primera porción (1902, 1904) de los extremos conductores de fibra óptica conductores de fibra óptica del primer haz de fibra óptica, e incluyendo una segunda porción (1906) de los extremos conductores de fibra óptica conductores de fibra óptica del segundo haz de fibra óptica.

2. La cabeza lectora de la reivindicación 1, donde la pluralidad de extremos conductores de fibra óptica están dispuestos además en una relación sustancialmente coplanar.

3. Un lector de reflectancia (600), incluyendo la cabeza lectora de la reivindicación 1.

4. El lector de la reivindicación 3, que está adaptado para leer una tira de prueba de ensayo (200).

5. El lector de la reivindicación 3, incluyendo además software para correlacionar una lectura de reflectancia con un parámetro de diagnóstico.

6. El lector de la reivindicación 5, donde el software incluye un sistema de soporte de decisión.

7. El lector de la reivindicación 6, donde el software incluye una red neural.

8. El lector de la reivindicación 3, donde la pluralidad de extremos conductores de fibra óptica están dispuestos además en una relación sustancialmente coplanar.

9. El lector de la reivindicación 3 incluyendo además:

otro diodo fotoemisor (1104);

un tercer haz de fibra óptica (1704) acoplado ópticamente al otro diodo fotoemisor;

una tercera porción de los extremos conductores de fibra óptica (1904) incluyendo conductores de fibra óptica del tercer haz de fibra óptica.

10. El lector de la reivindicación 9, incluyendo un agente de unión entre y alrededor de los conductores de fibra óptica en los extremos conductores de fibra óptica, donde el agente de unión mantiene los extremos conductores de fibra óptica en dicha distribución sigmoidal.

11. El lector de la reivindicación 10, donde dicho diodo fotoemisor está adaptado para emitir luz de una primera longitud de onda, y donde dicho otro diodo fotoemisor está adaptado para emitir luz de una segunda longitud de onda.

12. El lector de la reivindicación 4, donde el ensayo es un inmunoensayo.

13. El lector de la reivindicación 4, donde el lector está adaptado para leer una tira de prueba de ensayo y una simbología que está impresa, grabada o fijada en la tira de prueba.

14. El lector de reflectancia de la reivindicación 3 donde:

el primer haz de fibra óptica acoplado ópticamente al diodo fotoemisor está adaptado para transmitir luz desde el diodo fotoemisor;

el fotodetector está adaptado para generar una señal de reflexión en respuesta a luz reflejada;

el segundo haz de fibra óptica acoplado ópticamente al fotodetector de luz está adaptado para transmitir una cantidad de luz reflejada al fotodetector; y

la pluralidad de extremos conductores de fibra óptica están dispuestos en una distribución sigmoidal en el agujero, incluyendo una primera porción de los extremos conductores de fibra óptica conductores de fibra óptica del primer haz de fibra óptica, e incluyendo una segunda porción de los extremos conductores de fibra óptica conductores de fibra óptica del segundo haz de fibra óptica, estando dispuestos, además, la pluralidad de extremos conductores de fibra óptica en una relación sustancialmente coplanar.

15. El lector de la reivindicación 14, incluyendo además:

una carcasa de lector incluyendo:

un cuerpo de carcasa; y

una ranura de casete adaptada para recibir un dispositivo de prueba para medir el analito.

16. El lector de la reivindicación 14, para uso al determinar la cantidad de analito en la muestra.

17. El lector de la reivindicación 16, donde la muestra es una muestra de inmunoensayo.

18. El lector de la reivindicación 14, incluyendo además:

una unidad de control incluyendo un procesador modificado con un subsistema de software.

19. El lector de la reivindicación 15, incluyendo además:

20. El lector de la reivindicación 18, donde dicho procesador incluye medios para detectar una señal de reflectancia y para generar una señal de salida indicativa de una cantidad de analito en respuesta a ella.

21. El lector de la reivindicación 19, donde el software incluye un sistema de soporte de decisión.

22. El lector de la reivindicación 21, donde el sistema de soporte de decisión es una red neural.

23. El lector de reflectancia de la reivindicación 3, donde la cabeza lectora incluye además

dos diodos fotoemisores;

un primer haz de fibra óptica acoplado ópticamente al primer diodo fotoemisor;

un segundo haz de fibra óptica acoplado ópticamente al segundo diodo fotoemisor;

un fotodetector;

un tercer haz de fibra óptica acoplado ópticamente al fotodetector;

un agujero en el cuerpo de cabeza lectora;

una pluralidad de extremos conductores de fibra óptica dispuestos en una distribución sigmoidal en el agujero, incluyendo una primera porción de los extremos conductores de fibra óptica conductores de fibra óptica del primer haz de fibra óptica, e incluyendo una segunda porción de los extremos conductores de fibra óptica conductores de fibra óptica del segundo haz de fibra óptica, e incluyendo una tercera porción de los extremos conductores de fibra óptica conductores de fibra óptica del tercer haz de fibra óptica.

24. El lector de la reivindicación 23 que está adaptado para leer una simbología en un dispositivo de prueba introducido en el lector.

25. El lector de la reivindicación 24, donde la altura de la cabeza lectora con relación al dispositivo de prueba se puede regular.

26. El lector de la reivindicación 24, incluyendo además software para decodificar la simbología.

27. El lector de la reivindicación 24, donde la simbología es un código de barras.

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28. Un sistema de punto de asistencia para determinar resultados de una prueba de diagnóstico o evaluación de riesgo, incluyendo:

una prueba de punto de asistencia;

el lector de la reivindicación 3 para leer datos de la prueba; y

software programado para analizar los datos de la prueba.

29. El sistema de la reivindicación 28, donde el sistema también incluye una carcasa de lector incluyendo:

un cuerpo de carcasa; y

una ranura de casete adaptada para recibir un dispositivo de prueba.

30. El sistema de la reivindicación 29, donde el lector incluye además:

una unidad de control incluyendo un procesador modificado con un subsistema de software, donde el software es para analizar los datos producidos en la prueba.

31. El sistema de la reivindicación 28, donde el lector incluye:

32. El sistema de la reivindicación 28, donde la prueba es un inmunoensayo.

33. El sistema de la reivindicación 28, donde la prueba evalúa el riesgo de tener un estado o diagnostica el estado.

34. El sistema de la reivindicación 33, donde el estado es un trastorno relacionado con la infertilidad, un trastorno neurológico, un trastorno cardiovascular, un trastorno inflamatorio, una infección viral o bacteriana, un trastorno hormonal, un trastorno metabólico o una enfermedad genética.

35. El sistema de la reivindicación 28, donde los resultados de la prueba son cualitativos.

36. El sistema de la reivindicación 28, donde los resultados de la prueba son cuantitativos.

37. El sistema de la reivindicación 28, donde:

la prueba es un inmunoensayo realizado en una tira de prueba, donde los resultados del inmunoensayo son detectables por un cambio en color u otra propiedad que puede ser detectada usando un lector de reflectancia; y el lector es un lector de reflectancia.

38. El sistema de la reivindicación 37, donde la tira de prueba de inmunoensayo incluye:

(a) una compresa de conjugado que sirve de un componente de aplicación de muestra;

(b) un elemento poroso o bíbulo que es capaz de transportar una muestra líquida a lo largo de la tira de prueba y sirve como el soporte sólido en el que se producen las inmunorreacciones; y

(c) una compresa absorbente, que sirve para aspirar líquido continuamente a través del dispositivo, donde:

los materiales del sistema de membrana forman un solo recorrido de flujo de fluido y la tira de prueba está diseñada para ser leída por el lector.

39. El sistema de la reivindicación 38, donde el elemento poroso o bíbulo incluye un anticuerpo de captura inmovilizado que une al analito de interés en una zona de detección.

40. El sistema de la reivindicación 38, donde:

la compresa de conjugado incluye un anticuerpo unido difusamente a ella; y

el anticuerpo está marcado con un marcador detectable colorimétrica o fluorométricamente.

41. El sistema de la reivindicación 28, donde el lector es un lector de reflectancia.

42. El sistema de la reivindicación 41, donde la prueba incluye una tira de prueba que presenta los resultados de la prueba y el lector de reflectancia incluye:

software de tratamiento de datos que emplea algoritmos de reducción de datos y ajuste de curvas que convierten la señal de reflectancia obtenida de la lectura de la tira de prueba en una determinación de la presencia de un analito en una muestra.

43. Un sistema de punto de asistencia para determinar resultados de una prueba de diagnóstico o evaluación de riesgo, incluyendo:

una prueba de punto de asistencia;

el lector de la reivindicación 3 para leer datos de la prueba; y

software incluyendo algoritmos de reducción de datos y ajuste de curvas para analizar los datos de la prueba.

44. El sistema de la reivindicación 33, donde el estado está relacionado con el embarazo o se refiere al estado de fertilidad.

45. El sistema de la reivindicación 43, donde la prueba de punto de asistencia incluye una tira de prueba que visualiza resultados de la prueba, y el lector está adaptado para leer la tira.

46. El sistema de la reivindicación 44, donde el inmunoensayo detecta fibronectina fetal (fFN) en una muestra.

47. El sistema de la reivindicación 45, donde la tira de prueba incluye además una simbología.

48. El sistema de la reivindicación 47, donde la simbología incluye información asociada con la realización o los resultados de la prueba.

49. El sistema de la reivindicación 47, donde la simbología es un código de barras.

50. El sistema de la reivindicación 47, incluyendo además un lector para leer la simbología.

51. El sistema de la reivindicación 47, donde el lector para analizar datos de la prueba también está adaptado para leer la simbología en la tira de prueba.

52. El sistema de la reivindicación 47, incluyendo además software para decodificar la simbología.

53. El sistema de la reivindicación 51, donde la adaptación permite al lector regular la altura del lector con relación a la tira de prueba.

54. Uso del lector de la reivindicación 3 para leer la superficie de una tira de prueba incluyendo una imagen, incluyendo:

explorar una cabeza lectora en un lector de reflectancia a una primera posición sobre la superficie incluyendo la imagen;

determinar una primera cantidad de luz reflejada de la superficie incluyendo la imagen;

iluminar la superficie con luz de una primera longitud de onda, y determinar una segunda cantidad de luz reflejada de la superficie;

iluminar la superficie con luz de una segunda longitud de onda, y determinar una tercera cantidad de luz reflejada de la superficie; y

determinar un parámetro correlacionado con la intensidad o forma de la imagen.

55. El uso de la reivindicación 54, donde el parámetro es la cantidad de un analito en una muestra, que es una función de la primera cantidad de luz reflejada, la segunda cantidad de luz reflejada, y la tercera cantidad de luz reflejada.

56. El uso de la reivindicación 54, donde el uso es para determinar una cantidad de un analito en una muestra correlacionando la lectura con la cantidad de analito en la muestra.

57. El uso de la reivindicación 54, donde la superficie incluye una tira de prueba de ensayo.

58. El uso de la reivindicación 54, donde dicha primera longitud de onda se selecciona de manera que se refleje de forma sustancialmente igual de todas las regiones de la tira de prueba, por lo que dicha segunda cantidad de luz es indicativa de una región de prueba de la tira de prueba.

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59. El uso de la reivindicación 54, donde dicha segunda longitud de onda se selecciona de manera que se refleje sustancialmente de forma óptima de la región de prueba de una tira de prueba, por lo que dicha tercera cantidad de luz es indicativa de una cantidad de un marcador a la región de prueba.

60. El uso de la reivindicación 55, donde el analito es fibronectina fetal.

61. El uso de la reivindicación 54, donde la tira de prueba incluye una tira de prueba de inmunoensayo.

62. El uso de la reivindicación 57, donde la tira de prueba de ensayo incluye una simbología que está asociada con datos que resultan del ensayo, sus resultados, reactivos o muestra de prueba, y el método incluye además leer la simbología.

63. Uso del lector de reflectancia de la reivindicación 3 para determinar resultados de un inmunoensayo, incluyendo:

(a) analizar en una muestra del paciente la presencia de un analito blanco indicativo de un estado o riesgo de tener el estado reaccionando la muestra con anticuerpos específicos para el analito en un ensayo intercalado realizado en una tira de prueba en la que uno de los anticuerpos está marcado con un marcador detectable colorimétricamente;

(b) detectar la señal producida por el marcador en dicho lector de reflectancia, donde la señal es indicativa de la presencia del analito; y

(c) procesar los datos obtenidos de la señal de reflectancia usando software de tratamiento de datos que emplea algoritmos de reducción de datos y ajuste de curvas y/o una red neural entrenada para convertir la señal de reflectancia obtenida por la lectura de la tira de prueba a un resultado indicativo de la presencia o ausencia o un concentración umbral de analito en una muestra.

64. El uso de la reivindicación 63, donde los resultados son cualitativos.

65. El uso de la reivindicación 63, donde los resultados son cuantitativos.

66. El uso de la reivindicación 63, donde los datos se introducen en una red neural entrenada para evaluar el riesgo relacionado con el estado o para diagnosticarlo.

67. El uso de la reivindicación 66, donde el analito es fibronectina fetal (fFN).

68. El uso de la reivindicación 67, donde el estado está relacionado con el embarazo o el inmunoensayo se refiere al estado de fertilidad.

69. El uso de la reivindicación 67, donde el estado es un trastorno relacionado con la infertilidad.

70. El uso de la reivindicación 67 que evalúa el riesgo de embarazo ectópico, preeclampsia, infertilidad, parto prematuro, parto inminente, inducción a término, rotura de la membrana fetal o infecciones de interés durante el embarazo que pueden poner en peligro el embarazo o dañar al neonato, incluyendo infecciones genitales ascendentes tal como clamidia o virus herpes simple.

71. Uso del lector de reflectancia de la reivindicación 3 para determinar un riesgo o identificar un estado asociado con la presencia de fibronectina fetal (fFN) en una muestra cervicovaginal, incluyendo:

obtener una muestra cervicovaginal y reaccionarla con un anticuerpo en un dispositivo de prueba de flujo lateral para producir una franja en el dispositivo de prueba indicativa de la presencia de fFN en la muestra;

leer el resultado con dicho lector de reflectancia explorando la cabeza lectora a una primera posición sobre el dispositivo de prueba;

determinar la cantidad de FFN en la muestra.

72. El uso de la reivindicación 71, incluyendo además correlacionar la cantidad de fFN con el riesgo de desarrollar un estado relacionado con el embarazo, con la presencia del estado, o con el estado de fertilidad.

73. El uso de la reivindicación 72, donde el estado se selecciona a partir del grupo que consta de embarazo ectópico, infertilidad, parto prematuro, preeclampsia, parto inminente, inducción a término y rotura de la membrana fetal e infecciones de interés durante el embarazo que pueden poner en peligro el embarazo o dañar al neonato, incluyendo infecciones genitales ascendentes tal como clamidia o virus herpes simple.

74. Uso del lector de reflectancia de la reivindicación 3 para determinar resultados de una tira de prueba, incluyendo:

(a) explorar la tira de prueba en dicho lector de reflectancia para obtener una señal de imagen explorada, donde la señal de reflectancia obtenida de la lectura de la tira de prueba es indicativa de la presencia de un analito;

(b) procesar los datos obtenidos de la señal de reflectancia usando software de tratamiento de datos que emplea algoritmos de reducción de datos y ajuste de curvas y/o una red neural entrenada para convertir la señal de reflectancia obtenida por la lectura de la tira de prueba a un resultado indicativo de los resultados de la prueba, presencia o ausencia o una concentración umbral de analito en la muestra, mediante un proceso que incluye:

reducir la imagen a un conjunto de parámetros derivados que se pueden usar para reconstruir la imagen dentro de un grado de tolerancia especificado;

introducir los parámetros derivados en unos medios de clasificación; y

determinar la clasificación de la imagen en base a la salida de los medios de clasificación.

75. El uso de la reivindicación 74, donde los medios de clasificación son una red neural.

76. El uso de la reivindicación 74, donde los medios de reducir la imagen a un conjunto de parámetros derivados incluye:

definir una función matemática conteniendo una pluralidad de parámetros representativos de la imagen; y

optimizar los parámetros de la función matemática usando una técnica numérica que minimiza el error entre la imagen y una reconstrucción de la imagen usando la función matemática.

77. El uso de la reivindicación 74, donde los medios de reducir la imagen a un conjunto de parámetros derivados incluye:

introducir la imagen a una red neural entrenada, donde las entradas a la red representan la imagen, la red incluye una capa oculta donde el número de elementos ocultos es menor que el número de entradas a la red, y las salidas de la red representan la reconstrucción de la imagen; y

establecer los parámetros derivados a los valores de salida de la red neural entrenada.

78. El uso de la reivindicación 74, donde los medios de reducir la imagen a un conjunto de parámetros derivados incluye:

definir una red neural donde las entradas a la red son las coordenadas de un punto en la imagen, una capa oculta contiene una pluralidad de elementos, y la salida de la red representa la reconstrucción del punto asociado en la imagen;

entrenar la red neural de manera que el error entre la salida de red y la imagen se minimice para todos los puntos en la imagen; y

poner los parámetros derivados a los pesos de la capa oculta de la red neural entrenada.

79. El uso de la reivindicación 74, donde el proceso de procesar datos incluye:

(i) reducir los datos de reflectancia sin elaborar;

(ii) representar los datos reducidos para generar una segunda imagen de los datos;

(iii) expresar la segunda imagen como una función matemática polinómica para generar parámetros que definen esta imagen; y

(iv) comparar los parámetros con parámetros generados a partir de una muestra de referencia, por lo que se obtiene un resultado positivo, negativo o cuantitativo.

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80. El uso de la reivindicación 74, donde el proceso de procesar datos incluye,

(i) corregir opcionalmente las lecturas de reflectancia para corregir el escape de luz;

(ii) reducir los datos de reflectancia sin elaborar usando una fórmula raciométrica;

(iii) generar una segunda imagen de los datos de prueba representando los datos reducidos;

(iv) expresar la segunda imagen como una función matemática polinómica, y generar parámetros que definen la imagen;

(v) comparar la imagen explorada y segunda imagen resolviendo la regresión lineal mediante las curvas;

(vi) validar los parámetros obtenidos de los resultados de ajuste de curvas para obtener un resultado validado; y

(vii) clasificar el resultado validado como positivo o negativo comparando las alturas máximas de una muestra clínica con muestras de referencia.

81. El uso de la reivindicación 80, donde el proceso de procesar datos incluye además:

(viii) introducir el resultado validado en un sistema de soporte de decisión para generar un diagnóstico médico o evaluación de riesgo.

82. El uso de la reivindicación 74, donde el proceso de procesar datos incluye además:

introducir un resultado validado en un sistema de soporte de decisión para generar un diagnóstico médico o evaluación de riesgo.

83. El uso de la reivindicación 74, donde el paso (b), el proceso de procesar datos, incluye:

(i) reducir los datos de reflectancia sin elaborar;

(iii) expresar la segunda imagen como una función matemática polinómica para generar parámetros que definen esta imagen;

(iv) validar los parámetros obtenidos, donde la validación se lleva a cabo ajustando los datos obtenidos del ensayo en una función matemática predeterminada en base a los resultados esperados para el ensayo particular; y

aceptar o rechazar los datos en base a la calidad del ajuste entre datos reales y esperados; y

(v) comparar los parámetros con parámetros generados a partir de una muestra de referencia, por lo que se obtiene un resultado positivo, negativo o cuantitativo.