JP2009535644A5 - - Google Patents

Claims (30)

1. 患者の疾患状況を評価する方法であって、
   症状陽性コホートにおける複数のバイオマーカーに関する第１のデータセットを得ることと、
   症状陰性コホートにおける複数のバイオマーカーに関する第２のデータセットを得ることと、
   該症状陽性コホート及び症状陰性コホート内の変動性の影響を最小にするように該第１のデータセット及び第２のデータセットを処理して、第１の処理データセット及び第２の処理データセットを生成することと、
   反復解析に従って、該第２の処理データセットと比較して該第１の処理データセットから少なくとも１つの情報として役立つデータを選択することによって、疾患状況モデルを生成することと、
   少なくとも１つの情報として役立つデータを、該疾患状況モデルに入力することと、
   該患者の該疾患状況を決定すること
   を含む方法。
2. 前記反復解析が、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットの間で観察される前記疾患状況の差異に関して、より情報として役立たないバイオマーカーを同定し、それを除くように構成される請求項１に記載の方法。
3. 前記第１のデータセット及び該第２のデータセットの処理が、
   該第１のデータセット及び該第２のデータセットを閾値と比較することと、
   比較の結果に従って、該閾値と比較された該第１のデータセット及び該第２のデータセットに関する複数の不連続な値を生成することと、
   該第１のデータセットの少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーに関する該不連続な値と該第２のデータセットの少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーに関する該不連続な値との間の差異に従って疾患状況を決定するための疾患状況モデルを生成すること
   を含む請求項１に記載の方法。
4. さらに、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットに関して上限が定められたバイオマーカーデータを生成することを含み、ここで、上限が定められたバイオマーカーデータは、
   上限の範囲内にある該第１のデータセットと該第２のデータセット；及び
   上限を超える該第１のデータセットと該第２のデータセットのための上限値
   を含む請求項３に記載の方法。
5. さらに、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットの少なくとも一方の中央値に従って前記上限を選択することを含む請求項４に記載の方法。
6. 前記疾患状況モデルが、少なくとも１つの従属変数及び少なくとも１つの独立変数を含み、
   前記疾患状況が従属変数であり、そして
   前記少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーが少なくとも１つの独立変数を含む請求項１に記載の方法。
7. ヒトの疾患状況を評価するためのシステムであって、
   症状陽性コホートにおける複数のバイオマーカーに関する第１のデータセットを受け取り；
   症状陰性コホートにおける複数のバイオマーカーに関する第２のデータセットを受け取り；
   該症状陽性コホート及び症状陰性コホート内の変動性の影響を最小にするように該第１のデータセット及び第２のデータセットを処理して、第１の処理データセット及び第２の処理データセットを生成し；
   反復解析に従って、該第２の処理データセットと比較して該第１の処理データセットから少なくとも１つの情報として役立つデータを選択することによって、疾患状況モデルを生成するように構成されるコンピューターシステムを含むシステム。
8. 前記コンピューターシステムがさらに、
   前記第１のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布と前記第２のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布とを比較し；
   該第１のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布と該第２のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布の間の最大差異に従って該バイオマーカーについての切点を選択する
   ように構成される請求項７に記載のシステム。
9. 前記コンピューターシステムがさらに、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットを前記切点と比較し；
   該切点と比較される各データが該切点を超えるかどうかに従って一揃いの不連続な値を含む切点データセットを生成する
   ように構成される請求項８に記載のシステム。
10. 前記反復解析が、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットの間で観察される前記疾患状況の差異に関して、より情報として役立たないバイオマーカーを同定し、それを除くように構成される請求項７に記載のシステム。
11. 前記コンピューターシステムがさらに、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットを閾値と比較し；
    比較の結果に従って、該閾値と比較された該第１のデータセット及び該第２のデータセットに関する複数の不連続な値を生成し；
    該第１のデータセットの少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーに関する該不連続な値と該第２のデータセットの少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーに関する該不連続な値との間の差異に従って前記疾患状況を決定するための疾患状況モデルを生成する
    ように構成される請求項７に記載のシステム。
12. 前記コンピューターシステムがさらに、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットに関して上限が定められたバイオマーカーデータを生成するように構成され、ここで、該上限が定められたバイオマーカーデータは、
    上限の範囲内にある第１のデータセット及び第２のデータセット；及び
    上限を超える第１のデータセット及び該第２のデータセットのための上限値
    を含む請求項１１に記載のシステム。
13. 前記コンピューターシステムがさらに、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットの少なくとも一方の中央値に従って前記上限を選択するように構成される請求項１２に記載のシステム。
14. 前記疾患状況モデルが、少なくとも１つの従属変数及び少なくとも１つの独立変数を含み、前記疾患状況が従属変数であり、前記少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーが少なくとも１つの独立変数を含む請求項７に記載のシステム。
15. ヒトの疾患状況を評価する方法をコンピューターに実行させるように構成されるコンピュータープログラムであって、該方法が、
    症状陽性コホートにおける複数のバイオマーカーに関する第１のデータセットを得ることと；
    症状陰性コホートにおける複数のバイオマーカーに関する第２のデータセットを得ることと；
    該症状陽性コホート及び症状陰性コホート内の変動性の影響を最小にするように該第１のデータセット及び第２のデータセットを処理して、第１の処理データセット及び第２の処理データセットを生成することと；
    反復解析に従って、該第２の処理データセットと比較して該第１の処理データセットから少なくとも１つの情報として役立つデータを選択することによって、疾患状況モデルを生成すること
    を含む、コンピュータープログラム。
16. 前記方法がさらに、
    前記第１のデータセットにおけるバイオマーカー累積度数分布と前記第２のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布とを比較することと；
    該第１のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布と該第２のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布の最大差異に従って該バイオマーカーについての切点を選択すること
    を含む請求項１５に記載のコンピュータープログラム。
17. 前記方法がさらに、
    前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットを前記切点と比較することと；
    該切点と比較される各データが該切点を超えるかどうかに従って一揃いの不連続な値を含む切点データセットを生成すること
    を含む請求項１６に記載のコンピュータープログラム。
18. 前記反復解析が、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットの間で観察される前記疾患状況の差異に関して、より情報として役立たないバイオマーカーを同定し、それを除くように構成される請求項１５に記載のコンピュータープログラム。
19. 前記方法がさらに、
    前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットを閾値と比較することと；
    比較の結果に従って、該閾値と比較された該第１のデータセットと該第２のデータセットに関する複数の不連続な値を生成することと；
    該第１のデータセットの少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーに関する該不連続な値と該第２のデータセットの少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーに関する該不連続な値との間の差異に従って前記疾患状況を決定するための疾患状況モデルを自動的に生成することと
    を含む請求項１５に記載のコンピュータープログラム。
20. 前記方法がさらに、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットに関して上限が定められたバイオマーカーデータを生成することを含み、ここで、該上限が定められたバイオマーカーデータは、
    上限の範囲内にある該第１のデータセット及び第２のデータセット；及び
    上限を超える第１のデータセット及び第２のデータセットのための上限値
    を含む請求項１９に記載のコンピュータープログラム。
21. 前記方法がさらに、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットの少なくとも一方の中央値に従って前記上限を選択することを含む請求項２０に記載のコンピュータープログラム。
22. 前記疾患状況モデルが、少なくとも１つの従属変数及び少なくとも１つの独立変数を含み、
    前記疾患状況が従属変数であり、
    前記少なくとも１つの情報として役立つバイオマーカーが少なくとも１つの独立変数を含む請求項１５に記載のコンピュータープログラム。
23. 前記第1の処理データセット及び前記第２の処理データセットは、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットの範囲を狭くして、狭い範囲の第１の処理データセット及び狭い範囲の第２の処理データセットを作製することによって生成され、前記疾患状況モデルは、該狭い範囲の第１の処理データセットと該狭い範囲の第２の処理データセットを比較することによって生成される、請求項１に記載の方法。
24. 前記第１の処理データセットおよび第２の処理データセットは、前記第１のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布と前記第２のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布とを比較して、該第１のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布と該第２のデータセットにおけるバイオマーカーの累積度数分布の間の最大差異に従って該バイオマーカーについての切点を選択することによって作製される、請求項１に記載の方法。
25. 前記コンピューターシステムがさらに、
    狭い範囲の前記第１のデータセット及び狭い範囲の前記第２のデータセットを生成して、狭い範囲の第１の処理データセット及び狭い範囲の第２の処理データセットを作製し、
    該狭い範囲の第１の処理データセットと該狭い範囲の第２の処理データセットを比較することによって疾患状況モデルを自動的に生成する
    ように構成される請求項７に記載のシステム。
26. 前記方法が、
    狭い範囲の前記第１のデータセット及び狭い範囲の前記第２のデータセットを生成して、狭い範囲の第１の処理データセット及び狭い範囲の第２の処理データセットを作製することと、
    該狭い範囲の第１の処理データセットと該狭い範囲の第２の処理データセットを比較することによって疾患状況モデルを自動的に生成すること
    を含む請求項１５に記載のコンピュータープログラム。
27. 前記狭い範囲の第１の処理データセット及び狭い範囲の第２の処理データセットを生成することは、前記第１のデータセットおよび前記第２のデータセットを分数指数で累乗することを含む、請求項２３に記載の方法。
28. 前記第１の処理データおよび前記第２の処理データを前記切点と比較することと、
    該切点と比較される各データが該切点を超えるかどうかに従って一揃いの不連続な値を含む切点データセットを生成すること
    を含む請求項２４に記載の方法。
29. 前記コンピューターシステムが、前記第１のデータセットおよび前記第２のデータセットを分数指数で累乗することによって前記狭い範囲の第１の処理データセット及び狭い範囲の第２の処理データセットを生成するように構成される請求項２５に記載のシステム。
30. 前記狭い範囲の第１の処理データセット及び狭い範囲の第２の処理データセットを生成することが、前記バイオマーカーデータを分数指数で累乗することを含む請求項２６に記載のコンピュータープログラム。