JP2022523110A - バイオマーカー分析に基づいて将来の皮膚傾向を視覚化するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

タンパク質バイオマーカー濃度情報に基づいて顔老化傾向の視覚化を生成するためのシステム、方法、およびデバイスが提供される。タンパク質バイオマーカー濃度情報は、免疫測定アナライザデバイスによって生成される。タンパク質バイオマーカー濃度情報は、つや肌、荒れた肌、非一様な肌の色、目元のしわ、紫外線による老化、弾力のなさ、または毛穴の拡張などの、1つまたは複数の顔老化傾向を予測するために使用される。クモの巣グラフまたは顔老化シミュレーションなどの視覚化が生成され提示される。

Description

本発明は、バイオマーカー分析に基づいて将来の皮膚傾向を視覚化するためのシステムおよび方法に関する。

関連出願の相互参照
本出願は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、2019年1月31日に出願された米国出願第16/264,181号の利益を主張する。

医療分野は現在、バイオマーカー分析システムの利用可能性が高まることによって向上している。このようなシステムは、外来患者設定または臨床設定において動作することができ、様々なタンパク質濃度の非侵襲性測定を実現することができる。したがって、これらのタンパク質濃度は、治療に関連する様々な目的に使用されてよい。

本概要は、発明を実施するための形態において以下でさらに説明する概念の抜粋を簡略化して紹介するために提供される。本概要は、特許請求される主題の主要な特徴を特定することを意図するものではなく、特許請求される主題の範囲の決定を支援するものとして使用されることを意図するものでもない。

いくつかの実施形態では、1つまたは複数の機械命令によってプログラムされる少なくとも1つのコンピュータプロセッサによって実装される顔老化視覚化を生成する方法が提供される。予測される顔老化傾向の少なくとも1つのインスタンス(instance)が、タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて判定される。予測される顔老化傾向を示す仮想表現が、電子ディスプレイ上に生成される。

いくつかの実施形態では、顔老化視覚化を生成するためのシステムが提供される。このシステムは、タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて予測される顔老化傾向の少なくとも1つのインスタンスを判定するための回路と、予測される顔老化傾向を示す仮想表現を電子ディスプレイ上に生成するための回路とを備える。

いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスが提供される。コンピューティングデバイスは、タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて予測される顔老化傾向の少なくとも1つのインスタンスを判定し、予測される顔老化傾向を示す仮想表現を電子ディスプレイ上に生成するように構成される。

上記の態様および本発明の付随する利点の多くは、以下の詳細な説明を添付の図面とともに参照することによってより良く理解されるようにより容易に諒解されよう。

本開示の様々な態様によるシステムの例示的な実施形態の様々な構成要素を示す高レベル概略図である。 本開示の様々な態様によるバイオマーカー分析システムの例示的な実施形態および傾向視覚化コンピューティングデバイスの例示的な実施形態のさらなる詳細を示すブロック図である。 本開示の様々な態様によって作成された仮想表現の例示的な実施形態の図である。 本開示の様々な態様による顔老化傾向の視覚化を提示する方法の例示的な実施形態を示すフローチャートである。 本開示の様々な態様によるタンパク質バイオマーカー濃度情報を取得するための手順の例示的な実施形態を示すフローチャートである。

医療分野は現在、バイオマーカー分析システムの利用可能性が高まることによって向上している。このようなシステムは、外来患者設定または臨床設定において動作することができ、様々なタンパク質濃度の非侵襲性測定を実現することができる。したがって、これらのタンパク質濃度は、治療に関連する様々な目的に使用されてよい。臨床試験によって、これらのバイオマーカー分析システムによって検出することができる特定のタンパク質が、老化の臨床的兆候ならびにスキンケア製品の様々な活性成分に対する反応性/非反応性に関連することが確認されている。たとえば、予備調査によってYKL40、TG3、LCN1、IDE、およびFLG2などのバイオマーカーが、老化の臨床的兆候、ならびにつや肌(shiny skin)、荒れた肌、非一様な肌の色、目元のしわ、紫外線による老化、弾力のなさ、毛穴の拡張、レチノールに対する反応性、およびプロキシレーンに対する反応性などの反応性と相関することがあることが示唆されている。

これらの相関が示唆されているにもかかわらず、バイオマーカー分析システムは、生タンパク質濃度情報を提供するに過ぎず、これらの相関を使用していない。特に検出されたバイオマーカーに基づいて予測される将来の傾向に対処するために推奨されるスキンケア方法を判定する際に、バイオマーカー分析システムによって集められた情報の利用を向上させるためにバイオマーカー濃度情報に基づいて将来の皮膚傾向を視覚化するシステムおよび方法が望ましい。

図1は、本開示の様々な態様によるシステムの例示的な実施形態の様々な構成要素を示す高レベル概略図である。システムは、ユーザ90からサンプルを取得し、サンプルに基づいて皮膚傾向視覚化を生成するために使用される。図示のように、1つまたは複数のサンプリングディスク102、104を使用してユーザ90からサンプルが取得される。次いで、サンプリングディスク104は、タンパク質抽出デバイス208によって処理され、収集されたサンプルが試験カートリッジ108に取り付けられる。試験カートリッジ108は、免疫測定アナライザデバイス106に挿入される。免疫測定アナライザデバイス106は、様々な皮膚傾向に関連する様々なタンパク質バイオマーカーの濃度を判定する。次いで、タンパク質バイオマーカー濃度情報は、傾向視覚化コンピューティングデバイス110に提供され、傾向視覚化コンピューティングデバイス110は、タンパク質バイオマーカー濃度情報に基づいて皮膚傾向視覚化を生成し提示する。

図2は、本開示の様々な態様によるバイオマーカー分析システムの例示的な実施形態および傾向視覚化コンピューティングデバイスの例示的な実施形態のさらなる詳細を示すブロック図である。

いくつかの実施形態では、バイオマーカー分析システム202は、被験者から採取されたバイオマーカーを測定する1つまたは複数のデバイスを含む。いくつかの実施形態では、そのような採取が非常に迅速にかつ非侵襲的に行われ、したがって、バイオマーカー採取を外来患者臨床環境または小売環境において行うことができる。図示の実施形態では、バイオマーカー分析システム202は、サンプリングディスク204と、試験カートリッジ206と、タンパク質抽出デバイス208と、免疫測定アナライザデバイス210とを含む。

いくつかの実施形態では、サンプリングディスク204は、基板と接着剤とを備える。接着剤は、サンプリングディスク204を被験者の皮膚に取り外し可能に取り付けて、そこから皮膚細胞のサンプルを取得するのに適している。サンプリングディスク204について説明するが、いくつかの実施形態では、限定はしないが、矩形もしくはテープを含む別の形状の接着デバイスが使用されてもよい。いくつかの実施形態では、接着デバイスの代わりに、スワッブ、ワイプ、または皮膚細胞サンプルを収集するために使用できない別のデバイスが使用されてもよい。サンプリングディスク204として使用するのに適したデバイスの非限定的な一例には、CuDerm Corporationによって製造されたD-SQUAME(登録商標)サンプリングディスクがある。ただし、他のデバイスを使用することができる。

いくつかの実施形態では、タンパク質抽出デバイス208は、サンプリングディスク204からサンプルを取り出し、処理のために試験カートリッジ206に提供できる形態に転換するように構成される。いくつかの実施形態では、タンパク質抽出デバイス208は、サンプリングディスク204が緩衝液とともに配置されてもよい容器を含んでもよい。タンパク質抽出デバイス208は、容器を攪拌するか、遠心分離するか、または場合によっては処理し、それによって、収集された皮膚サンプルから得たタンパク質がサンプリングディスク204から解放され、緩衝液に溶解するためのデバイスも含み得る。

いくつかの実施形態では、試験カートリッジ206は、ほぼクレジットカードのサイズであり、収集された皮膚サンプルから得たタンパク質を含む溶液の液滴(約30μl)が配置されてもよいインレットを含む。インレットは、1つまたは複数のマイクロ流体流路に結合されてもよく、溶液はマイクロ流体流路を通って自動的に流れる。いくつかの実施形態では、1つまたは複数のマイクロ流体流路内に抗体が沈着され得、サンプル内の抗原が抗体に反応し得る。この反応によって、抗体に結合された蛍光ビードが、測定中のタンパク質の濃度に応じて蛍光発光することがある。免疫測定アナライザデバイス210は、試験カートリッジ206を受け入れてもよく、サンプル内の当該のタンパク質の濃度を測定してもよい。いくつかの実施形態では、免疫測定アナライザデバイス210は、レーザ光を使用して、どの蛍光ビードが蛍光発光しているかを判定することによってタンパク質の濃度を測定してもよい。測定後、免疫測定アナライザデバイス210は、限定はしないが、タンパク質濃度をディスプレイ上に提示すること、タンパク質濃度を紙のレシート上に印刷すること、および判定されたタンパク質濃度を別のデバイスに電子的に送信することを含む、任意の適切な技法を使用して、判定されたタンパク質濃度をシステムの他の構成要素に提供してもよい。免疫測定アナライザデバイス210(およびそれに関連する試験カートリッジ206)の非限定的な一例は、NanoEnTek Inc.によって供給されるFREND(商標)Systemである。判定されたタンパク質濃度が電子的に送信されるいくつかの実施形態では、情報のプライバシーを保護するために電子送信が暗号化されならびに/または匿名化されてもよい。

傾向視覚化コンピューティングデバイス212は、バイオマーカー分析システム202からタンパク質濃度情報を受信し、タンパク質濃度情報に基づいて1つまたは複数の皮膚傾向を判定し、1つまたは複数の皮膚傾向に基づいて視覚化を提示するように構成されるコンピューティングデバイスである。いくつかの実施形態では、傾向視覚化コンピューティングデバイス212は、スマートフォンまたはタブレットコンピューティングデバイスなどのモバイルコンピューティングデバイスであってもよい。いくつかの実施形態では、傾向視覚化コンピューティングデバイス212は、デスクトップコンピューティングデバイスまたはラップトップコンピューティングデバイスであってもよい。いくつかの実施形態では、傾向視覚化コンピューティングデバイス212は、ユーザインターフェースを実現するように構成されたユーザコンピューティングデバイス、および計算機能(以下に記載する傾向判定エンジン214および/または傾向視覚化エンジン216の機能など)を実現するように構成された1つまたは複数のサーバコンピューティングデバイスなどの2つ以上のコンピューティングデバイスを含んでもよい。そのような実施形態では、ユーザコンピューティングデバイスおよび1つまたは複数のサーバコンピューティングデバイスは、有線技術(限定はしないが、イーサネット、USB、またはインターネットを含む)または無線技術(限定はしないが、WiFi、WiMAX、3G、4G、LTE、またはBluetoothを含む)などの、任意の適切な通信技術を介して通信してもよい。

図示のように、傾向視覚化コンピューティングデバイス212は、傾向判定エンジン214、傾向視覚化エンジン216、および表示デバイス218を含む。

いくつかの実施形態では、傾向判定エンジン214は、バイオマーカー分析システムからタンパク質バイオマーカー濃度情報を受信し、臨床的に決定された相関情報を使用して皮膚傾向を判定するように構成される。いくつかの実施形態では、傾向視覚化エンジン216は、傾向判定エンジン214によって判定された皮膚傾向に基づいて皮膚傾向の視覚的表現を生成するように構成される。いくつかの実施形態では、表示デバイス218を使用して、傾向視覚化エンジン216によって生成された皮膚傾向の仮想表現が提示される。いくつかの実施形態では、表示デバイス218は、タッチセンシティブディスプレイであってもよく、ユーザからユーザインターフェースへの入力を受け入れるために使用されてもよい。傾向視覚化コンピューティングデバイス212の構成要素の機能のさらなる詳細について以下に説明する。

一般に、本明細書で使用される「エンジン」という言葉は、ハードウェア命令またはソフトウェア命令において具現化された論理を指し、ハードウェア命令またはソフトウェア命令は、C、C++、COBOL、JAVA(登録商標)、PHP、Perl、HTML、CSS、JavaScript、VBScript、ASPX、Microsoft .NET(商標)、などのプログラミング言語で書くことができる。エンジンは、実行可能プログラムにコンパイルされてよく、またはインタープリタ型プログラミング言語で書かれてもよい。ソフトウェアエンジンは、他のエンジンから、またはそれ自体から呼び出し可能であってもよい。一般に、本明細書で説明するエンジンは、他のエンジンと結合され得るか、またはサブエンジンに分割され得る論理モジュールを指す。エンジンは、任意のタイプのコンピュータ可読媒体またはコンピュータ記憶デバイスの中に記憶され、1つまたは複数の汎用コンピュータの上に記憶されかつそれらによって実行され、したがって、エンジンまたはその機能性を提供するように構成された専用コンピュータを形成してもよい。

図3は、本開示の様々な態様によって作成された仮想表現の例示的な実施形態の図である。この図には、1組の皮膚状態の可能性を示すクモの巣グラフ302が示されている。図示のように、クモの巣グラフ302は、つや、乾燥、目に見えるしみ、しわ/小じわ、見えないしみ/紫外線による老化、赤み、および毛穴についてのスケールを含む。各スケール上に点が配置され、各点が線304によって接続され、各スケールにおいて皮膚傾向がどの程度になることが予測されるかを示す。いくつかの実施形態では、点および線304は、所与の時点で検出される各皮膚状態の程度を示し、皮膚状態が時間の経過とともにどのように変化することが予測されるかをユーザが調べるのを可能にするように、スライダまたは他のユーザインターフェース要素が提供されてもよい。いくつかの実施形態では、点および線304は、各皮膚状態の変化率を示す。いくつかの実施形態では、視覚化は、様々な皮膚治療方法についての選択肢を含み、傾向視覚化エンジン216は、バイオマーカー濃度情報および選択された皮膚治療方法に基づいて傾向視覚化を更新してもよく、それによって、ユーザは様々な皮膚治療方法の効果を評価することができる。

図示のクモの巣グラフ302は、傾向視覚化または仮想表現の非限定的な例である。いくつかの実施形態では、他の種類の傾向視覚化または仮想表現が実現されてもよい。たとえば、いくつかの実施形態では、表における各皮膚状態の数値スケール(0～100のつや値、0～100の乾燥値など)を使用して同様の情報が提供されてもよい。別の例として、被験者の写真が取得されてもよく、仮想表現において写真フィルタを使用して、予測される皮膚傾向のうちの1つまたは複数に基づいて写真を変更してもよい。

図4は、本開示の様々な態様による顔老化傾向の視覚化を提示する方法の例示的な実施形態を示すフローチャートである。方法400は、開始ブロックから、手順ブロック402に進み、バイオマーカー分析システム202によって被験者についてタンパク質バイオマーカー濃度情報が取得される手順が実行される。バイオマーカー分析システム202の非限定的な例が図2に示されており、これについては上記で説明した。限定はしないが、図5に示し以下で説明する手順500を含む、任意の適切な手順を使用してタンパク質バイオマーカー濃度情報を収集してもよい。

次に、ブロック404において、傾向視覚化コンピューティングデバイス212の傾向判定エンジン214がタンパク質バイオマーカー濃度情報を受信する。いくつかの実施形態では、タンパク質バイオマーカー濃度情報は、傾向判定エンジン214によって、ネットワークを介してバイオマーカー分析システム202から受信される。ネットワークは、限定はしないが、Wi-Fiネットワーク、セルラーネットワーク(限定はしないが、3Gネットワーク、4Gネットワーク、5Gネットワーク、もしくはLTEネットワークを含む)、またはブルートゥース(登録商標)ネットワークを含む無線ネットワーク、限定はしないが、イーサネットネットワーク、USBネットワーク、もしくはファイアワイヤネットワークを含む有線ネットワーク、および/または任意の他のタイプのネットワークであってもよい。いくつかの実施形態では、タンパク質バイオマーカー濃度情報が、バイオマーカー分析システム202の表示デバイス(図示せず)によって表示されてもよく、タンパク質バイオマーカー濃度情報が、傾向視覚化コンピューティングデバイス212に関連付けられたインターフェースに手動で入力されてもよい。

ブロック406において、傾向判定エンジン214は、タンパク質バイオマーカー濃度情報に基づいて少なくとも1つの顔老化傾向を判定する。予備臨床試験によって、5つのバイオマーカー(FLG2、TG3、IDE、LCN1、およびYKL40)と老化の臨床的兆候との関連性が示唆されている。老化の様々な臨床的兆候に対するこれらのバイオマーカーの例示的な予測性能(ROC曲線)は次のように示される。

予備試験によって、被験者がレチノールおよびプロキシレーンに反応する人か反応しない人であるかとバイオマーカーとの関連性も示唆されている。予備臨床試験によって、YKL40バイオマーカーおよびTG3バイオマーカーは、被験者がレチノールに反応して目の下のしわが改善することを示すこと、TG3バイオマーカーおよびLCN1バイオマーカーは、被験者がレチノールに反応して顔全体の色素異常が改善することを示すこと、YKL40バイオマーカーは、被験者がプロキシレーンに反応して紅皮症が改善することを示すことが示唆された。いくつかの実施形態では、傾向判定エンジン214は、臨床的に示唆されるこれらの関係のうちの1つまたは複数およびバイオマーカー濃度情報を使用して、バイオマーカー濃度情報に基づいて1つまたは複数の顔老化傾向を予測する。いくつかの実施形態では、傾向判定エンジン214は、バイオマーカー濃度情報に基づいて生涯老化傾向インジケータを更新してもよい。いくつかの実施形態では、この生涯老化傾向インジケータは、傾向視覚化コンピューティングデバイス212によって記憶されてもよい。いくつかの実施形態では、この生涯老化傾向インジケータは、クラウドサービスまたは他のサーバコンピューティングデバイスによって記憶されてもよい。いくつかの実施形態では、生涯老化傾向インジケータは後で、予測顔老化傾向への経時的な対処における進展を示すために提示されてもよい。

方法400は次いで、ブロック408に進み、傾向視覚化コンピューティングデバイス212の傾向視覚化エンジン216は、少なくとも1つの顔老化傾向に基づいて傾向視覚化を生成する。いくつかの実施形態では、傾向視覚化は仮想表現であり、「傾向視覚化」という用語と「仮想表現」という用語は、互換的に使用されてもよい。いくつかの実施形態では、傾向判定エンジン214は、バイオマーカー濃度情報が、1つまたは複数の顔老化傾向の存在を示す程度を判定してもよく、傾向視覚化エンジン216は、示された程度に基づいて傾向視覚化を生成してもよい。たとえば、バイオマーカー濃度情報が荒れた肌が進行している確率が60%であることを示す場合、傾向判定エンジン214は、傾向視覚化エンジン216に荒れた肌の60%確率を与え、傾向視覚化エンジン216は、荒れた肌の60%確率に基づいて傾向視覚化を生成する。いくつかの実施形態では、傾向判定エンジン214は、確率の代わりに1つまたは複数の顔老化傾向の有無を判定してもよく、顔老化傾向情報を1つまたは複数のバイナリ値として傾向視覚化エンジン216に与えてもよい。いくつかの実施形態では、1つまたは複数のスキンケア製品の使用に基づいてそれぞれに異なる傾向視覚化が生成されてもよい。たとえば、第1の傾向視覚化は、現在検出されている傾向を示すように生成されてもよく、第2の傾向視覚化は、指定されたスキンケア製品を塗布することによって傾向が経時的にどのように影響を受けるかを示すように生成されてもよい。

いくつかの実施形態では、傾向視覚化エンジン216は、傾向判定エンジン214から受信された確率に基づく視覚化を作成してもよい。たとえば、視覚化が、図3に示されるクモの巣グラフ302などのグラフ視覚化である場合、各皮膚傾向の確率はゼロ(クモの巣グラフ302の中心)から100(クモの巣グラフ302の外側縁部)までの値として示されてもよい。別の例として、視覚化が被験者の写真の操作バージョンである場合、確率は、写真に適用されるフィルタの強度を変更するか、またはフィルタによって示される変更が表すことが意図される時間を変更するために使用されてもよい。したがって、しわまたは小じわの出現する確率が60%であると判定された場合、フィルタが適用され、写真視覚化が提示され、5年後の予測される容貌を示すように表示されてもよく、一方、しわまたは小じわの出現する確率が30%であると判定された場合、フィルタが適用され、同様の写真視覚化が提示されるが、5年後ではなく10年後の予測される容貌を示すように表示される。これらの値は、例に過ぎず、いくつかの実施形態では異なる値または技法が使用されてもよい。

いくつかの実施形態では、傾向判定エンジン214によって2つ以上の皮膚傾向が判定されてもよく、傾向視覚化エンジン216は、すべての皮膚傾向の効果を示す組合せ傾向視覚化を生成してもよい。いくつかの実施形態では、傾向視覚化エンジン216は、検出された皮膚傾向ごとに別個の視覚化を生成してもよい。たとえば、図3に示すクモの巣グラフ302は、予測される複数の皮膚傾向を同時に視覚化する。別の例として、予測される傾向を示すようにフィルタが適用される写真視覚化では、一度に単一のフィルタを適用して予測される皮膚傾向を別々に示してもよい。また別の例として、複数のフィルタが順次写真に適用され、複数の皮膚傾向を同時に示してもよい。

ブロック410において、傾向視覚化コンピューティングデバイス212は、傾向視覚化を傾向視覚化コンピューティングデバイス212の表示デバイス218上に提示する。いくつかの実施形態では、傾向視覚化コンピューティングデバイス212は、代わりに、傾向視覚化を提示または記憶できるように別のコンピューティングデバイスに送信してもよい。たとえば、傾向視覚化コンピューティングデバイス212がサーバコンピューティングデバイスである場合、傾向視覚化コンピューティングデバイス212は、傾向視覚化を生成し、提示できるようにモバイルコンピューティングデバイスまたはデスクトップコンピューティングデバイスに送信してもよい。いくつかの実施形態では、デバイス間の傾向視覚化の送信は、暗号化されならびに/または匿名化されてもよい。

方法400は、終了ブロックへ進み、終了する。

図5は、本開示の様々な態様によるタンパク質バイオマーカー濃度情報を取得するための手順の例示的な実施形態を示すフローチャートである。手順502は、被験者についてのタンパク質バイオマーカー濃度情報を取得するための図4のブロック402での使用に適した手順の非限定的な例である。

手順500は、開始ブロックから、ブロック502に進み、サンプリングディスク204を使用して被験者からサンプルが取得される。いくつかの実施形態では、サンプリングディスク204は、接着剤を介して被験者の皮膚に取り付けられてもよい。いくつかの実施形態では、サンプリングディスク204は、汗、皮脂、およびその他の皮膚分泌物などの物質を吸収してもよい。いくつかの実施形態では、サンプリングディスク204の接着剤は、被験者の皮膚から皮膚細胞を収集してもよい。いくつかの実施形態では、サンプリングディスク204は、皮膚上に配置され、皮膚から複数回取り外されて皮膚サンプルを収集してもよい。いくつかの実施形態では、サンプリングディスク204上に重量または圧力が加えられてもよく、ならびに/またはサンプリングディスク204が特定の時間、所定の位置に放置されて、一定のサンプルを取得してもよい。

次に、ブロック504において、タンパク質抽出デバイス210は、タンパク質をサンプリングディスクから溶液に抽出する。いくつかの実施形態では、タンパク質抽出デバイス210は、サンプリングディスクに溶液を加えて、皮膚細胞、皮膚分泌物、または採取された他の物質を溶液に溶解させてもよい。いくつかの実施形態では、サンプリングディスク204は、緩衝液中に配置されてもよく、次いで振動させて皮膚サンプルを溶液中に溶解させてもよい。

ブロック506において、溶液を試験カートリッジ206上に堆積させる。いくつかの実施形態では、サンプリングディスクから得たタンパク質を含むタンパク質抽出デバイス210によって形成された溶液の液滴が、試験カートリッジ206のインレットに配置される。ブロック508において、免疫測定アナライザデバイス208によって試験カートリッジ206上でプロテオーム分析が実行され、タンパク質バイオマーカー濃度情報が生成される。いくつかの実施形態では、試験カートリッジ206が免疫測定アナライザデバイス208に挿入され、免疫測定アナライザデバイス208は、レーザ光を使用して蛍光ビードを測定し、それによって、皮膚サンプル中のタンパク質バイオマーカーの濃度を判定する。次いで、プロシージャ500は、終了ブロックへ進み、終了する。タンパク質バイオマーカー濃度情報は、タンパク質バイオマーカー濃度情報を将来の傾向の予測および/または視覚化のために使用するのを可能にするために(または何らかの他の目的で)、免疫測定アナライザデバイス208の画面上に表示されてもよく、電子的に別のデバイスに送信されてもよく、または何らかの他の方法で別のデバイスに提供されてもよい。別のデバイスに電子的に送信する場合、送信は、暗号化されならびに/または匿名化されてもよい。

例示的実施形態を説明し、記載したが、当然のことながら、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、そこで様々な変更が行われ得ることを諒解されたい。

独占的所有権または特権が主張される本発明の実施形態は、次のように定義される。

90 ユーザ
102、104 サンプリングディスク
106 免疫測定アナライザデバイス
108 試験カートリッジ
110 傾向視覚化コンピューティングデバイス
202 バイオマーカー分析システム
204 サンプリングディスク
206 試験カートリッジ
208 タンパク質抽出デバイス
210 免疫測定アナライザデバイス
212 傾向視覚化コンピューティングデバイス
214 傾向判定エンジン
216 傾向視覚化エンジン
218 表示デバイス
302 クモの巣グラフ
304 線

Claims (15)

1つまたは複数の機械命令によってプログラムされる少なくとも1つのコンピュータプロセッサによって実装される顔老化視覚化を生成する方法であって、
タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて、予測される顔老化傾向の少なくとも1つのインスタンスを判定するステップと、
前記予測される顔老化傾向を示す仮想表現を電子ディスプレイ上に生成するステップとを含む方法。

タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて、生涯老化傾向インジケータを更新するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。

タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて、前記予測される顔老化傾向の前記少なくとも1つのインスタンスを判定するステップは、FLG2バイオマーカー、TG3バイオマーカー、IDEバイオマーカー、LCN1バイオマーカー、およびYKL40バイオマーカーのうちの少なくとも1つの、濃度に関する情報または有無を示す情報を受信したことに基づいて、前記予測される顔老化傾向の前記少なくとも1つのインスタンスを判定するステップを含む、請求項1または2に記載の方法。

タンパク質バイオマーカー濃度情報を示す1つまたは複数の入力を免疫測定アナライザデバイスから受信するステップをさらに含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。

タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて、前記予測される顔老化傾向の前記少なくとも1つのインスタンスを判定するステップは、前記タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて、つや肌、荒れた肌、非一様な肌の色、目元のしわ、紫外線による老化、弾力のなさ、または毛穴の拡張の少なくとも1つのインスタンスを判定するステップを含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。

前記予測される顔老化傾向を示す前記仮想表現を電子ディスプレイ上に生成するステップは、クモの巣グラフまたは顔老化シミュレーションを生成するステップを含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。

前記方法は、1つまたは複数のアンケート応答を受信するステップをさらに含み、予測される顔老化傾向の少なくとも1つのインスタンスの前記判定は、前記1つまたは複数のアンケート応答にさらに基づく、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。

顔老化視覚化を生成するためのシステムであって、
タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて、予測される顔老化傾向の少なくとも1つのインスタンスを判定するための回路と、
前記予測される顔老化傾向を示す仮想表現を電子ディスプレイ上に生成するための回路とを備えるシステム。

タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて、生涯老化傾向インジケータを更新するための回路をさらに備える、請求項8に記載のシステム。

タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて、前記予測される顔老化傾向の少なくとも1つのインスタンスを判定するための前記回路は、FLG2バイオマーカー、TG3バイオマーカー、IDEバイオマーカー、LCN1バイオマーカー、およびYKL40バイオマーカーのうちの少なくとも1つの、濃度に関する情報または有無を示す情報を受信したことに基づいて、前記予測される顔老化傾向の前記少なくとも1つのインスタンスを判定するための回路を含む、請求項8または9に記載のシステム。

タンパク質バイオマーカー濃度情報を示す1つまたは複数の入力を免疫測定アナライザデバイスから受信するための回路をさらに備える、請求項8から10のいずれか一項に記載のシステム。

タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて、予測される顔老化傾向の少なくとも1つのインスタンスを判定するための前記回路は、タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて、つや肌、荒れた肌、非一様な肌の色、目元のしわ、紫外線による老化、弾力のなさ、または毛穴の拡張の発現の少なくとも1つのインスタンスを判定するための回路を含む、請求項8から11のいずれか一項に記載のシステム。

前記予測される顔老化傾向を示す前記仮想表現を生成するための前記回路は、クモの巣グラフまたは顔老化シミュレーションを生成するための回路を含む、請求項8から12のいずれか一項に記載のシステム。

1つまたは複数のアンケート応答を受信するための回路をさらに備え、タンパク質バイオマーカー濃度情報を受信したことに基づいて、前記予測される顔老化傾向の少なくとも1つのインスタンスを判定するための前記回路は、前記予測される顔老化傾向の前記少なくとも1つのインスタンスの前記判定を、前記1つまたは複数のアンケート応答にさらに基づかせるように構成される、請求項8から13のいずれか一項に記載のシステム。

請求項1から7のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されたコンピューティングデバイス。

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