KR20180061144A - 면역 반응 예측 - Google Patents

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제시 코터리
저스틴 레보
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프리오바이오, 엘엘시
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Abstract

하나 이상의 활동 센서로부터 사용자의 활동을 기술하는 활동 데이터를 수집하고 활동 데이터를 사용하여 활동에 대한 면역 반응을 예측하기 위한 시스템, 방법 및 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 개시된다. 면역 반응 예측에는 인구 통계학적 사용자 데이터, 활동 데이터, 혈액 샘플 데이터, 개인 유전 정보를 기반으로 면역 반응 예측 모델을 생성, 개인화 및 정제하는 것이 포함될 수 있다.

Description

면역 반응 예측
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 전체적으로 본원에 참고로 인용된, "METHOD AND SYSTEM FOR CELL MOBILIZATION"이라는 제목의 2015년 7월 23일자로 출원된 미국가출원 제 62/195,837호의 우선권을 주장한다.
기술 분야
본 기술은 면역 요법에 관한 것이고, 보다 구체적으로는 혈구 가동화(blood cell mobilization)의 최적화에 관한 것이다.
줄기 세포, 혈액 전구 세포, 적혈구 및 모든 주요 유형의 백혈구와 같은 혈구는 운동에 의해 효과적으로 가동화될 수 있다. 따라서 운동은 다양한 방식으로 면역에 영향을 줄 수 있다. 예를 들어, 정기적으로 중등도 운동을 하면 사람이 소정의 질병, 특히 (감기같은) 상부 기도 관련 질병에 걸리는 것을 예방할 수 있다. 그러나 너무 많은 운동은 반대 효과를 가져와 면역력을 저하시킬 수 있다. 당 업계에서는 운동량이 얼마나 충분한 지, 운동이 적절한 때, 운동이 적절하지 않을 때, 특정 상황에 적합한 운동 유형 및 기타 운동-면역 관련 정보를 사람에게 알리는 것이 필요하다. 사람의 본질적 특성 및 정량화된 가변적 개인 특성에 기초하여 면역-영향 활동 권고를 개인화하는 것이 당 업계에 필요하다.
본 발명의 추가적인 특징 및 이점은 다음의 설명에서 제시될 것이고, 일부는 상세한 설명으로부터 명백해질 것이거나 본원에 개시된 원리의 실시에 의해 습득될 수 있다. 본 개시의 특징 및 이점은 첨부된 청구 범위에서 특별히 지적된 수단 및 조합에 의해 실현 및 획득될 수 있다. 본 명세서의 이들 및 다른 특징들은 이하의 설명 및 첨부된 청구 범위로부터 보다 완전히 명백해질 것이나, 또는 본원에서 설명된 원리의 실행에 의해 습득될 수 있다.
인구 통계학적 사용자 데이터, 활동 데이터, 혈액 샘플 데이터, 개인 유전 정보에 기초하여 면역 반응 예측 모델을 생성, 개인화 및 정련하기 위한 시스템, 방법 및 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 개시된다.
본 기술의 일부 실시예는 사용자 정보를 입력하고 사용자 정보에 기초하여 적어도 하나의 면역 관련 목표를 달성하기 위한 권장 기본 활동 요법을 생성하는데 사용될 수 있는 사용자 장치를 포함한다. 최소한 하나의 면역 관련 목표를 달성하기 위해 권장 기본 활동 요법은 네트워크 위치로부터 얻은, 또는, 메모리에 저장된 면역 반응 예측 모델을 사용하여 만들 수 있다. 사용자 장치는 또한 활동 센서와 결합될 수 있고 활동 센서로부터 사용자에 대한 활동 데이터를 수신할 수 있다. 활동 센서는 사용자 장치에 물리적으로 통합되거나 사용자 장치와 무선으로 결합될 수 있다. 사용자 장치는 또한 다양한 사용자 활동 데이터를 수집하는 복수의 활동 센서와 동시에 결합될 수 있다. 활동 센서는 심박수 모니터, 가속도계, 혈압 모니터, 외부 온도 모니터, 체온 모니터, 위치 추적 시스템, 압력 센서, 피부 전도 센서, 혈중 산소 레벨 센서, 혈당 모니터, 페이스 메이커, 등 중 하나 이상일 수 있다.
사용자 장치는 활동 데이터가 권장 기본 활동 요법으로부터 벗어나는 사용자 활동을 나타낼 때를 결정할 수 있고, 권장 기본 활동 요법으로부터 편차를 교정하기 위해 사용자 장치에 피드백을 제공할 수 있다. 사용자 장치는 권장 기본 활동 요법의 일부로서, 활동 유형, 노력 강도 및 노력 기간 중 하나 이상을 표시할 수 있다.
본 기술의 일부 실시예는 또한 사용자 장치로 하여금 사용자의 혈액 샘플 데이터 및/또는 개인 유전 정보를 불러들이고 혈액 샘플 데이터 및/또는 개인 유전 정보에 기초하여 권장 기본 활동 요법을 업데이트할 수 있도록 하기 위해 사용자 장치상에서 선택 가능한 인터페이스 요소를 디스플레이하는 사용자 장치를 포함한다. 사용자 장치는 또한 혈액 샘플 데이터 및/또는 개인 유전 정보에 기초하여 권장 기본 활동 요법을 개인화하여 하나 이상의 특정 혈구의 가동화를 증가시키는 업데이트된 활동 요법을 생성할 수 있다.
본 기술의 일부 실시예는 또한 활동이 예측컨데 면역 반응에 어떻게 영향을 미치는지에 관한 피드백을 사용자 장치에 제공하는 방법을 포함한다. 본 기술은 면역 반응에 관한 자기보고된 사용자 입력 데이터를 수신하는 방법을 포함할 수 있어서, 자기보고된 사용자 입력 데이터에 기초하여 권고된 기본 활동 요법을 생성할 수 있다. 권장 기본 활동 요법은 임상적으로 생성된 혈액 가동화 모델을 사용하고 혈액 가동화 모델에 사용자 정보를 입력하여 만들 수 있다.
본 기술의 일부 실시예는 활동 센서로부터 사용자에 대한 활동 데이터를 수신하는 단계, 활동 데이터가 권장 기본 활동 요법으로부터 소정의 임계도까지 벗어나는 활동을 나타내는 것으로 결정하는 단계, 및 권고된 기본 활동 요법으로부터의 편차에 관한 피드백을 사용자 장치에 제공하는 단계를 또한 포함한다.
또한, 본 기술은 개인 의료 정보, 혈액 샘플 데이터, 개인 유전 정보 등을 불러오기 위한 사용자의 동의를 수신하는 단계 및 수집된 정보를 사용하여 권장 기본 활동 요법을 개인화하는 단계를 포함하는 방법을 포함할 수 있다.
본 기술의 일부 실시예는 또한 특정 치료용 혈구를 가동화하여 헌혈자에게 프라이밍하는 방법을 포함한다. 이 방법은 임상적으로 생성된 혈액 가동화 모델에 사용자에 대한 자기-보고 정보를 입력하는 단계와, 하나 이상의 치료 혈구의 가동화를 증가시키기 위한 권장 기본 활동 요법을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 헌혈자를 프라이밍하는 단계는 사용자가 착용한 활동 센서로부터 활동 데이터를 수신하는 단계와, 사용자 활동이 권장 기본 활동도 영역으로부터 소정의 임계도까지 벗어나는 때를 결정하는 단계와, 권고된 기본 활동 요법으로부터의 편차를 교정하기 위해 사용자 장치에 대한 피드백을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
본 기술의 일부 실시예는 또한 예측된 혈액 가동화 반응을 디스플레이할 수 있는 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 이러한 실시예는 개인화된 면역 반응 모델을 생성하기 위해 통계적 집단에 대한 임상적으로 생성된 면역 반응 모델에 사용자 정보를 입력하는 단계, 개인화된 면역 반응 모델에 기초하여 사용자에 대한 혈액 가동화를 생성할 것으로 예측되는 활동을 식별하는 단계, 그리고 활동 및 예측된 혈액 가동화 반응을 표시하는 단계를 포함한다. 이들 실시예는 또한 사용자로부터 활동 데이터를 수신하고, 수신된 활동 데이터가 예측된 혈액 가동화 반응에 대해 예측된 예측 효과에 기초하여 사용자 인터페이스 요소를 수정하는 것을 포함할 수 있다. 또한, 혈액 샘플 데이터는 사용자 활동과 혈액 샘플 데이터에서 관찰된 실제 혈액 가동화 반응 사이의 상관 관계를 결정하는데 사용될 수 있으며 상관 관계는 개인화된 면역 반응 모델을 수정하고, 사용자 활동의 혈액 가동화 반응을 예측컨데 증가시킬 활동 변화를 결정하는데 사용될 수 있다. 마찬가지로, 혈액 샘플 데이터는 또한 사용자 활동과 면역 세포의 세포 표면 단백질 간의 예측된 상관 관계를 확인하는 데 사용될 수 있다.
본 개시 물의 상기 및 다른 장점들 및 특징들이 얻어질 수 있는 방식을 설명하기 위해, 앞서 간략하게 기술된 원리들의 보다 구체적인 설명이 첨부 도면에 예시된 특정 실시예들을 참조하여 제공될 것이다. 이들 도면은 단지 본 발명의 예시적인 실시예를 도시하고 그 범위를 제한하는 것으로 간주되어서는 안되며, 본 명세서의 원리는 첨부된 도면의 사용을 통해 추가적인 특이성 및 세부 사항으로 설명되고 설명된다.
도 1은 본 기술의 일부 실시예에 따라 활동이 그들의 면역 건강에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 표시하는 시스템을 도시한다.
도 2a-2e는 본 기술의 일부 실시예에 따른 면역 반응 정보를 디스플레이하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스의 예를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일부 실시예에 따라 면역 반응과 관련된 개인화된 정보를 사용자 장치에 제공하는 방법을 도시한다.
도 4는 분산된 복수의 사용자로부터의 데이터를 사용하여 임상적으로 생성된 면역 반응 예측 모듈을 정제하는 시스템을 도시한다.
도 5는 본 기술의 일부 실시예에 따라 활동 데이터, 사용자 정보 및 혈액 샘플 데이터를 사용하여 면역 반응 예측 모델을 개인화하는 시스템을 도시한다.
도 6은 본 기술의 일부 실시예에 따라 활동이 권장 기본 활동 요법에 따르거나 벗어나는 경우에 관한 피드백을 사용자 장치에 제공하는 방법을 도시한다.
도 7a-7e는 단기 면역 세포 가동화 곡선의 예를 도시한다.
도 8a-8d는 중기 면역 세포 가동화 곡선의 예를 도시한다.
도 9a 및 9b는 운동 강도 및 지속 시간 효과 세포 가동화의 예를 도시한다.
도 10은 본 기술의 일부 실시예에 따른 가동화 적층 기술을 도시한다.
도 11은 2 명의 피험자에 대한 면역 반응의 유의한 차이를 보여주는 일련의 차트를 예시한다.
도 12a 내지도 12d는 본 기술의 일부 실시예에 따라 혈액 샘플을 채취하기 위한 키트의 예를 도시한다.
도 13a 및 도 13b는, 예시적인 가능한 시스템 실시예를 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예가 아래에서 상세하게 설명된다. 특정 실시예가 논의되는 동안, 이는 단지 설명을 위한 것임을 이해해야 한다. 관련 기술 분야의 당 업자라면, 본 개시물의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다른 구성요소 및 구성이 사용될 수 있다는 것을 인식할 것이다.
개시된 기술은 사람의 본질적 특성에 기초하고 정량화된 개인 특성에 기초한 면역 반응 모델을 개인화하기 위한 당 업계의 필요성을 다룬다. 개시된 기술은 또한 사용자의 활동이 면역 반응에 어떻게 영향을 미치는지 예측하고 혈액 샘플 데이터 활동에 기초한 면역 반응 모델을 개인화할 필요성을 제시한다. 공개된 기술은 또한 사용자에게 그들의 활동이 면역 반응에 예지적으로 영향을 줄 수 있는 방법을 알리는 필요성을 제시한다. 예를 들어, 사용자에게 알리는 것은, 면역력과 관련된 목표를 달성하기에 충분한 운동량, 면역 관련 목표를 달성하기에 운동이 적절한 경우, 운동이 면역 관련 목표에 해로울 수 있는 경우, 면역 관련 목표를 실현하기 위해 특정 상황에 적합한 운동의 유형, 및 기타 활동 관련 면역 정보를 사용자에게 알리는 것을 포함할 수 있다.
상기에서 설명한 바와 같이, 줄기 세포, 혈액 전구 세포, 적혈구 및 모든 주요 유형의 백혈구와 같은 혈구는 인간 활동을 통해 효과적으로 가동화될 수 있다. 본 기술의 일부 실시예는 심장 박동과 같은 기본 건강 및 운동 측정법에 대한 실시간 상관 관계를 통해 성숙한 면역 세포 및 면역 전구 세포의 순환을 제어하는 것을 포함한다. 어떤 상황에서는 순환 조절, 면역 세포 단백질 및 표면 구조의 변화 등을 간략하고 중등도에서 고강도 에어로빅 운동을 통해 얻을 수 있다. 예를 들어, 어떤 경우 운동 시간은 일부 가동화를 달성하기 위해 5분을 초과할 필요가 없다. 또한, 일부 경우에는 운동을 오래하면 백혈구와 줄기/전구 세포의 농도가 초기 농도 증가 후 더 빨리 감소할 수 있다. 또한 가벼운 걷기 또는 서있기를 포함한 거의 모든 활동에서 순환하는 면역계의 변화가 발생한다.
본 기술의 일부 실시예는 운동 후에 가동화를 관찰하고 임상 분석(가령, 사이토메트릭 애세이(cytometric assay))을 사용하여 효과를 정량화함으로써 면역 반응 예측 모델을 생성하는 것을 포함한다. 면역 반응은 혈구 가동화에 의해 크게 영향을 받는다. 따라서, 본 개시는 때때로, 가동화에 대한 변화를 예측하고, 가동화 모델을 개인화하고, 활동과 가동화 간의 상관 관계, 가동화 목표 등을 결정하는 것을 구체적으로 언급한다. 그러나, 본 개시의 이점을 갖는 당 업자는, 본 기술은 다른 면역 반응 인자에 대한 변화 예측, 다른 면역 반응 인자에 기초한 다른 면역 반응 모델 개인화, 활동 및 다른 면역 반응 인자 간 상관 관계, 다른 면역 반응 목표, 순환기 또는 세포의 조직 수준 조절, 면역 세포상 의 표면 단백질의 변화 등의 결정에 적용될 수 있다.
면역 반응 예측 모델은 다양한 집단, 예를 들어, 성별, 인종, 연령, 유전 그룹, 등에 대한 통계적 샘플에 대해 수행된 관찰에 기초할 수 있다. 이 기술은 활동 데이터 및 사용자 인구 통계학적 데이터를 조사하여 사용자에 대한 실제 면역 반응을 예측하기 위해 면역 반응 예측 모델을 사용하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 면역 세포 및 전구 세포의 가동화 및 제거율 변화, 면역 세포 단백질 및 표면 구조의 변화, 리보 핵산(RNA)의 발현 등은 활동 발휘 수준, 운동 심박수, 휴면 심박수, 휴면 심박수와 운동 심박수와의 차이, 운동 시간, 하루 중 시간, 나이 및 성별, 등과 같은 본질적인 물리적 매개 변수 등의 조합들을 검사함으로써, 그리고 검사된 데이터를 예측 모델에 적용함으로써 모두 예측될 수 있다.
본 기술의 일부 실시예는 신장, 체중, 성별 및 연령과 같은 개인 데이터와 결합된 인구통계 평균을 사용하여 주어진 활동에 대한 면역 반응의 일반적인 예측을 생성하는 것을 포함한다. 사용자의 가동화에 대한 예측은 실제 가동화의 데이터 포인트를 수집하고 다양한 변조의 영향에 대한 개인 간 변동을 설명함으로써 더욱 최적화될 수 있다. 보다 개인화된 가동화 모델을 달성하기 위해, 본 기술의 일부 실시예는 하나 이상의 채혈로부터 개인 유전 정보 및 혈액 분석 데이터를 얻고 분석하고, 아래 설명되는 바와 같이, 분석된 데이터를 이용하여 예측을 최적화하고, 결과를 정량화하는 등을 포함한다. 유사하게, 실제 사후 활동 혈액 채취로부터 관찰된 T 세포 및/또는 천연 킬러(NK) 세포의 회전 속도의 변화는 추가 데이터 포인트를 제공할 수 있다.
통계적 모집단에 대한 데이터를 수집한 후에, 면역 반응 예측 모델이 임상적 환경에서 생성될 수 있고, 동일하거나 유사한 모집단에 있는 다른 사람들에게 동일하거나 유사한 활동이 자신의 면역 반응에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 예측을 제공하는데 사용될 수 있다.
도 1은 임상적으로 생성된 면역-반응 예측 모델 및 실제 정량화된 사용자 혈액 샘플 데이터에 기초하여 활동이 사용자의 면역 건강에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 관한 정보를 사용자에게 제공하는 시스템(100)을 도시한다. 시스템(100)은 디스플레이(102), 프로세서(108), 메모리(110), 예측 엔진(106) 및 통신 인터페이스(114)를 갖는 장치(101)를 포함한다. 장치(101)는 또한 입력 장치와 연관된다. 예를 들어, 디스플레이(102)는 입력 장치 자체로서 작용하는 터치 감지 디스플레이를 포함할 수 있다.
메모리(110)는 프로세서(108)에 의해 실행될 때, 사용자 정보(예를 들어, 연령, 중량, 민족성, 건강 상태, 성별, 일주기 리듬 데이터, 등)를 수신하는데 사용될 수 있는 하나 이상의 사용자 인터페이스 요소(104a, 104b, ... 104n)를 장치(101)로 하여금 디스플레이하게 하는 명령어를 저장한다. 사용자 정보는 혈구 가동화와 상관 관계가 있다고 임상적으로 나타났거나 혈구 가동화를 변화시키는 것으로 입증된 요인과 관련될 수 있다.
일부 경우에, 사용자 정보는 의료 전문가(예를 들어, 의사, 임상의, 피트니스 전문가 등)의 기록으로부터 수신될 수 있다. 예를 들어, 사무실 방문 중에, 사용자 장치는 의료 전문가의 컴퓨터 시스템으로부터 장치(101)로 정보를 다운로드하는데 사용될 수 있다. 또한, 의료 전문가는 환자를 대신하여 장치(101)를 미리 로드할 수 있고 사용자가 면역 반응 추적을 위해 장치(101)의 이용을 시작할 것을 요청 또는 처방할 수 있다. 장치(101)를 사용하기 시작(가령, 활동 추적기 착용, 만보계 소지, 등)하는 것을 요구하거나 또는 처방할 수 있다. 유사하게, 환자는 의사 또는 임상의가 면역 반응 모델링 실체(아래에서보다 상세히 설명 됨)에게 사용자 정보(혈액 샘플 데이터, 개인 유전자 데이터, 등을 포함 - 아래에서 더 상세히 설명됨)를 공급하는 것을 승인할 수 있고, 면역 반응 모델링 실체는 사용자를 위해 장치를 맞춤화하고, 사용자와 계정을 설정하고, 사용자에 대한 활동 데이터를 저장하고, 혈액 샘플 분석 후 혈구 가동화를 추적할 수 있다.
시스템(100)은 또한 하나 이상의 임상적으로 생성된 면역 반응 예측 모델을 메모리(110)에 저장할 수 있거나, 통신 인터페이스(114)는 면역 반응 모델링 실체(116)로부터 네트워크(122)를 통해 하나 이상의 임상적으로-생성된 면역 반응 예측 모델을 요청할 수 있다. 또한, 예측 엔진(106)은 임상적으로 생성된 면역 반응 예측 모델에 기초하여 그리고 사용자에 대해 수신된 사용자 정보에 기초하여 프로세서(108)가 개인화된 면역 반응 모델을 생성하게 하도록 구성된다. 일부 실시예에서, 장치(101)는 통신 인터페이스(114)를 사용하여 사용자 정보를 면역 반응 모델링 실체(116)로 송신한다.
예측 엔진(106)은 또한 프로세서(108)로 하여금 개인화된 면역-반응 모델에 기초하여, 사용자에 대한 혈액 가동화 반응을 생성할 것으로 예측되는 활동을 식별하도록한다. 일부 경우에, 사용자 인터페이스 요소(118a, 118b, ... 118n)는 활동을 나타내고, 예측된 혈액 가동화 반응을 나타내며, 활동을 권장하도록 디스플레이될 수 있다. 프로세서(108)는 또한 장치(101)로 하여금 활동이 혈구의 가동화에 대해 가지고 있을 예측된 효과의 그래픽 표현을 디스플레이하게 할 수 있다. 휴대용 전자 장치 및 착용식 활동 추적 장치에 면역 반응 정보를 표시하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스의 예가 아래에 설명되어 있다.
장치(101)는 또한, 프로세서(108)와 결합되고 사용자 활동을 기술하는 활동 데이터를 사용자로부터 수신하도록 구성된 활동 추적기(activity tracker)(112)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 활동 추적기(112)는 심박수 모니터로부터의 데이터를 추적할 수 있다. 활동 추적기(112)는 장치(101) 내에 통합된 활동 센서로부터, 장치(101)(예를 들어, 스마트 시계)와 무선으로 결합된 활동 센서로부터, 통신 인터페이스(114) 등을 통해 네트워크 위치로부터, 등등과 같이, 활동 데이터를 수신할 수 있다. 센서는 이하에 설명되거나 본 개시의 이점을 갖는 당 업자에게 명백할 것이다.
예측 엔진(106)은 또한 프로세서(108)로 하여금, 개인화된 면역-반응 모델 및 사용자 활동 데이터에 기초하여 활동 데이터가 예측된 혈액 가동화 반응에 대해 가질 것으로 예측되는 예측 효과를 결정하게 한다. 일부 실시예에서, 예측 엔진(106)은 또한 프로세서(108)로 하여금, 개인화된 면역 반응 모델 상에서 수신된 활동 데이터 예측 효과에 기초하여 새로운 사용자 인터페이스 요소(도시 생략) 또는 하나 이상의 사용자 인터페이스 요소(118a, 118b, ... 118n)를 디스플레이하게 하도록 구성된다. 예를 들어, 활동 추적기(112)가 사용자가 미리 결정된 기간 동안 제안된 활동에 대해 최적의 심박수를 유지했다고 결정하면, 사용자 인터페이스 요소(118a)는 지정된 면역 관련 목표를 예측적으로 다루는 권장 활동으로 사용자가 어떻게 진행하고 있는지를 표시하는 업데이트를 사용자 장치 상에 디스플레이하도록 수정될 수 있다.
본 기술의 일부 실시예는 또한 하나 이상의 채혈로부터 정량화된 혈액 샘플 데이터에 기초하여 개인화된 면역-반응 모델을 변형시키는 것을 포함한다. 예를 들어, 사용자는 활동 추적기(112)에 의해 관찰된 활동 후 혈액 샘플을 제공할 수 있다. 혈액 샘플 분석 실체(124)에 의해 혈액 샘플이 분석될 수 있고(예를 들어, 세포 계측 분석을 이용하여), 통신 인터페이스(114)가 혈액 샘플 데이터를 다운로드할 수 있다는 메시지를 수신할 수 있다. 메시지를 수신한 후, 프로세서(108)는 사용자가 자신을 인증하고 혈액 샘플 데이터의 다운로드에 동의를 제공할 것을 요구하는 사용자 인터페이스 요소(120)를 디스플레이하게 할 수 있다. 사용자가 자신을 인증하고 동의를 한 후에, 프로세서(108)는 통신 인터페이스(114)로 하여금 네트워크(122)를 통해 혈액 샘플 분석 실체(124)로부터 혈액 샘플 데이터를 다운로드하게한다.
예측 엔진(106)은 또한 프로세서(108)로 하여금, 혈액 샘플 데이터에 기초하여, 사용자 활동과, 혈액 샘플 데이터에서 관찰된 실제 혈액 가동화 반응 사이의 상관 관계를 결정하도록한다. 상관 관계가 관찰된 후, 예측 엔진은 사용자 활동과 실제 혈액 가동화 반응 사이의 상관 관계를 기반으로 개인화된 면역 반응 모델을 수정할 수 있다. 혈액 샘플 데이터, 활동 데이터, 및 혈액 샘플 데이터에서 관찰된 사용자 활동과 실제 혈액 가동화 반응 간의 상관 관계는 추후의 분석, 기계 학습 등을 위해 메모리에 저장될 수 있다.
몇몇 경우에, 다수의 접속된 장치가 사용자 데이터를 수신하고, 활동을 추적하고, 사용자 피드백을 제공하는데 사용될 수 있다. 또한, 피드백은 상이한 시간 간격을 가질 수 있다. 예를 들어, 사용자 장치는 즉각적인 피드백 대신 또는 이에 덧붙여, 말기보고(end-of-day reporting), 주말보고 등을 위해 구성될 수 있다. 또한 사용자의 동의로, 피드백을 제 3 자에게 전달할 수 있다(예 : 의사, 고용주, 보험료 납부자 등).
또한, 도 2a-2e는 본 발명의 일부 실시예에 따른 휴대용 전자 장치 및 착용 식 활동 추적 장치에 면역 반응 정보를 표시하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스의 예를 도시한다.
도 3은 본 기술의 일부 실시예에 따라 사용자에게 면역 반응과 관련된 개인화된 정보를 제공하는 방법(300)을 도시한다. 방법(300)은 장치에서 통계적 모집단(302)에 대한 임상적으로 생성된 면역 반응 예측 모델을 수신하고 장치의 디스플레이 상에 사용자 정보(304)를 수신하기 위한 사용자 인터페이스를 디스플레이하는 단계를 포함한다. 다음으로, 방법(300)은 임상적으로 생성된 면역 반응 예측 모델 및 사용자 정보(306)에 기초하여 개인화된 면역 반응 모델을 생성하는 것을 포함한다. 또한, 방법(300)은 개인화된 면역 반응 모델을 사용하여, 통계적 모집단에서 사용자의 혈액 가동화 반응을 생산하기 위해 임상적-생성 면역 반응 예측 모델에 의해 예측되는 활동을 식별(308)하는 것을 포함한다. 또한, 방법(300)은 활동 및 예측된 혈액 가동화 반응(310)을 나타내는 하나 이상의 사용자 인터페이스 요소를 표시하는 것을 포함한다.
다음으로, 방법(300)은 사용자 활동을 기술하는 활동 센서로부터 활동 데이터를 수신하는 장치(312)를 포함한다. 예를 들어, 장치는 하나 이상의 활동 센서 자체를 포함할 수 있고, 또는 다른 활동 추적 장치의 활동 센서로부터 활동 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 방법(300)은 개인화된 면역-반응 모델 및 활동 데이터에 기초하여 활동 데이터가 혈액 가동화 반응에 대해 갖는 예측 효과를 결정(314)하는 단계를 포함한다. 다음으로, 방법(300)은 예측된 효과를 사용자 인터페이스 요소로서 디스플레이(316)하는 것을 포함할 수 있다.
방법(300)은, 개인화된 면역 반응 모델을 형성하기 위해 임상적으로 생성된 면역 반응 모델에 사용자 정보를 적용하는 것 이외에, 사용자로부터 혈액 샘플 데이터를 수신(318)하여 실제 세포 가동화 데이터를 사용하여 개인화된 면역 반응 모델을 수정하는 단계를 또한 포함할 수 있다. 예를 들어, 혈액 샘플 데이터는 사용자로부터의 기준 혈액 샘플과, 사용자가 사용자 활동을 수행한 후에 사용자로부터 얻은 혈액 샘플로부터 도출될 수 있다. 방법(300)은 또한 혈액 샘플 데이터에 기초하여, 사용자 활동과, 혈액 샘플 데이터에서 관찰된 실제 혈액 가동화 반응 사이의 상관 관계를 결정(320)하고, 사용자 활동 및 실제 혈액 가동화 반응 사이의 상관 관계에 기초하여 개인화된 면역 반응 모델을 수정(322)하는 단계를 포함할 수 있다.
키, 몸무게, 성별 또는 연령과 같은 개인 데이터와 결합된 인구통계 평균을 사용하여, 주어진 활동에 대한 가동화의 일반적인 예측이 가능하다. 그러나 사용자의 면역 반응 예측은 다양한 가동화 조절의 효과에 상당한 개인 간 변동이 있기 때문에 실제 가동화 데이터를 수집하여 최적화할 수 있다.
사용자 활동 데이터와, 활동에 뒤 따르는 실제 혈액 가동화 반응에 기초하여 사용자의 개인화된 면역 반응 모델을 변경하는 것 이외에도, 본 기술의 일부 실시예는 사용자 데이터 및 혈액 샘플 데이터를 사용하여 면역 반응 예측 모델을 수정하는 데 동의하는 분산된 사용자 기지를 이용하는 면역 반응 모델링 학습 엔진을 포함한다.
도 4는 분산된 복수의 사용자로부터의 데이터를 사용하여 임상적으로 생성된 면역 반응 예측 모듈을 정제하는 시스템(400)을 도시한다. 사용자는 개인 정보, 활동 데이터 및 혈액 샘플 데이터를 공유하도록 선택할 수 있으며 공유 데이터를 사용하여 새로운 통찰력을 확인하고 임상적으로 생성된 면역 반응 모델을 개선할 수 있다.
시스템(400)은 초기에 면역 반응 모델을 생성하고 사용자 피드백에 기초하여 면역 반응 모델을 더 정제하기 위해 참가자의 통계적 모집단에 대한 임상 관찰을 이용하는 면역 반응 모델링 실체(404)를 포함한다. 면역 반응 모델링 실체(404)는 하나 이상의 네트워크(410)를 통해 면역 반응 모델링 실체(404)에 연결된 복수의 사용자 장치(402a, 402b, ..., 402n)에 임상적으로 생성된 면역 반응 모델을 분배할 수 있다. 복수의 사용자 장치(402a, 402b, ..., 402n) 각각은 하나 이상의 혈액 샘플 분석 실체, 개인 유전 정보 등으로부터 사용자 정보, 활동 데이터 및 혈액 샘플 데이터를 수집할 수 있다. 또한, 복수의 사용자 장치들(402a, 402b, ..., 402n) 각각은 수집된 데이터를 사용하여 특정 사용자에 대한 예측된 면역 반응 모델을 개인화할 수 있다. 또한, 복수의 사용자 장치들(402a, 402b, ..., 402n) 각각은 혈액 샘플 데이터를 사용하여 특정 사용자에 대해 예측된 면역 반응 모델을 정제할 수 있다.
또한, 자신의 개인 면역 반응 정보를 공유하도록 동의한 사용자는 정보를 면역 반응 모델링 실체(404)로 다시 전송할 수 있다. 면역 반응 모델링 실체(404)는 또한 면역 반응 예측 모델 학습 엔진(406)을 포함하여, 분산된 사용자 기반의 개인 면역 반응 정보를 사용하여 초기 면역 반응 예측 모델을 정제할 수 있다. 예를 들어, 통계적 모집단은 면역 반응 모델링 실체(404)와 연관된 임상의가 모인 정보가 정확하다고 확신할 때 수집된 개인 면역 반응 정보를 포함하도록 확장될 수 있다. 또한, 기계 학습 알고리즘을 사용하여, 수집된 사용자 정보, 활동 데이터, 혈액 샘플 데이터, 개인 유전 데이터 등을 기반으로 면역 반응 예측 모델을 정제할 수 있다.
상기 이외에, 본 기술의 일부 실시예는 통계적 모집단의 임상 관찰에 기초하여 사용자에게(예를 들어, 하나 이상의 면역 관련 효과를 표적으로하기 위해) 기본 권장 활동 요법을 생성하는 것을 포함한다. 예를 들어, 사용자는 면역 관련 목표(예 : 바이러스 감염 퇴치를 위한 백혈구의 가동화)와 사용자 정보 및 면역 반응 예측 모델을 입력하고, 지정된 목표를 달성하기 위해 관찰된 기본 권장 활동 요법을 만들고 표시할 수 있다. 또한 활동 센서는 사용자의 활동을 설명하는 활동 데이터를 수신할 수 있으며 사용자의 활동이 면역 관련 목표 목표를 달성하는지 여부를 사용자에게 피드백할 수 있다.
도 5는 본 기술의 일부 실시예에 따라 활동 데이터, 사용자 정보 및 혈액 샘플 데이터를 사용하여 면역 반응 예측 모델을 개인화하는 시스템(500)을 도시한다. 시스템(500)은 하나 이상의 활동 센서(502), 프로세서(504) 및 메모리(506)를 포함하는 활동 추적 장치(501)를 포함한다. 활동 추적 장치(501)는 또한 활동 추적 장치(501)로부터 정보를 전송하고, 다른 소스로부터 정보를 수신하기 위한 통신 인터페이스(508)를 또한 포함할 수 있다.
활동 센서(502)는 심박수 모니터, 가속도계, 혈압 모니터, 외부 온도 모니터, 체온 모니터, 위치 추적 시스템, 압력 센서, 피부 전도 센서, 혈중 산소 레벨 센서, 비-침습성 글루코스 모니터, 및 그 외에 본 개시의 이점을 갖는 당 업자에게 자명한 다양한 다른 센서를 포함할 수 있다.
활동 센서(502)는 사용자로부터 활동 데이터를 수신하고 활동 센서(502)는 프로세서(504) 및 메모리(506)와 결합될 수 있다. 메모리(506)는 프로세서에 의해 실행될 때 활동 추적 장치(501)로 하여금, 사용자 활동이 혈구 가동화에 미칠, 예측되는 영향에 대해 사용자에게 피드백을 제공한다. 활동 추적 장치(501)는 활동이 어떻게 혈구의 가동화에 영향을 미치는지를 설명하는 면역 반응 예측 모델을 사용하여 수집된 활동 데이터를 처리할 수 있다. 활동 추적 장치(501)는 면역 반응 예측 모델을 (예를 들어, 메모리(506)에) 저장할 수 있다. 또한, 활동 추적 장치(510)는 다른 소스, 예를 들어 네트워크 위치로부터, 면역-반응 예측 모델을 (예를 들어, 통신 인터페이스(508)를 통해) 획득할 수 있다.
처리된 활동 데이터는 미가공 데이터(예를 들어, 심장 박동수, 운동 시간 등), 하나 이상의 차트 등으로 사용자에게 제시될 수 있다. 또한, 가동화 예측 모델은 추가로 하나 이상의 권장 기준 활동 요법을 생성하는데 사용될 수 있고, 처리된 활동 데이터는 권장 기본 활동 요법과 비교될 수 있다. 예를 들어, 임상적 환경에서 면역 반응 예측 모델을 생성할 때, 특정 활동(예 : 규정된 수준에서, 정의된 증분으로, 정의된 기간 동안 실행)은 특정 혈구를 다른 활동보다 효과적으로 가동화하기 위해 결정될 수 있다. 이 특정 활동은 권장 기본 활동 요법으로 사용될 수 있다. 다음으로, 활동 센서로부터의 처리된 활동 데이터는 권장 기본 활동 요법과 비교될 수 있고, 활동 추적 장치(501)는 운동 요법과의 순응 또는 편차에 관한 피드백을 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 활동 추적 장치(201)는 사용자 활동 데이터가 권장 기본 활동 요법으로부터 소정의 임계 편차 퍼센트(예를 들어, 20 %)를 나타낼 때 통지를 표시하거나 청각 또는 촉각 경보를 발생시키도록 구성될 수 있다.
활동 추적 장치(501)는 또한 디스플레이(510)를 포함할 수 있다. 디스플레이(510)는 또한 사용자 입력과 연관될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(510)는, 터치 제스처를 수용할 수 있고 사용자 입력으로서 가상 키보드를 디스플레이할 수 있는 터치 감지 디스플레이일 수 있다. 또한, 사용자 입력은 키보드, 토글 버튼, 마이크로폰 및 음성 인식 소프트웨어, 및 그외 본 개시의 이점을 갖는 당 업자에게 자명한 다양한 다른 사용자 입력 장치들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
디스플레이(510)는, 사용자에게 정보를 제시하고 사용자가 정보를 입력할 수 있게 하는 인터페이스 요소를 사용자에게 제공하기 위한, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공할 수 있다. 예를 들어, GUI는 사용자가 나이, 체중, 인종, 건강 상태, 성별, 일주기 리듬 데이터 등을 입력할 수 있게 하는 인터페이스 요소를 포함할 수 있다. GUI는 또한 사용자가 면역 관련 가동화 목표를 입력할 수 있게 하기 위한, 그리고, 활동 추적기가 사용자의 혈액 샘플 데이터 또는 개인 유전 정보 등을 획득할 수 있도록 동의를 요청할 수 있게 하기 위한, 인터페이스 요소를 포함할 수 있다. 사용자 정보는 다양한 다른 출처에서 파생될 수도 있다. 예를 들어, 특정 유전 정보는 사용자의 자기보고 민족성과 상관되거나 추론될 수 있다. 또한, 일부 실시예에서, 활동 추적 장치(501)는 카메라를 포함하고 사용자의 신체적 특징(예를 들어, 피부 색조, 눈 색깔 등)을 포착할 수 있으며, 활동 추적 장치(501)는 이러한 특징으로부터 특정 유전 정보를 상관시키거나 추론할 수 있다.
이용자가 활동 추적 장치(501)가 이용자의 혈액 샘플 데이터 또는 개인 유전 정보를 얻는 것에 동의하는 경우, 활동 추적 장치(501)는 하나 또는 혈액 샘플 데이터 저장소(514), 혈액 수집 및 분석 실체, 개인 유전자 데이터 저장소(516) 등으로부터 통신 인터페이스(508)를 거쳐 네트워크(512)를 통해 정보를 요청할 수 있다.
혈액 샘플 데이터는 다양한 방식으로 도출될 수 있다. 예를 들어, 본 기술의 일부 실시예는 사용자가 특정 활동을 수행한 후에 혈액 샘플 데이터를 사용자로부터 추출하고 그 결과(예를 들어, 혈구 수준, 혈구 유형 등)를 통계 모집단에 대해 수집된 데이터와 비교하는 것을 포함한다. 혈액 샘플 데이터는, 기본 혈액 분석을 분석하고 그 결과를, 사용자가 지정된 활동을 수행한 후 사용자로부터 얻은 혈액 샘플의 분석에 비교함으로써 도출될 수 있다.
본 기술의 일부 실시예에서, 활동 추적 장치(501)는 사용자 정보, 혈액 샘플 결과, 개인 유전 정보 등을 이용하여 특정 사용자 특성에 대한 가동화 예측 모델을 개인화할 수 있다. 활동 추적 장치(501)는 또한 사용자가 특정한 면역 관련 가동화 목표를 입력하는 것에 응답하여 면역-반응 예측 모델을 정제할 수 있다. 예를 들어, 면역 반응 예측 모델은 기본 면역(예 : 일반적인 바이러스 감염 퇴치)을 위한 선택된 혈구의 가동화, 화학 요법 치료 후 백혈구 가동화, 백신 접종 효과 향상을 위해 백신 접종 후 특정 혈구의 자극, 등을 최적화하도록 정제될 수 있다. 또한, 일부 실시예에서, 활동 추적 장치(501)는 면역 반응 예측 모델 및/또는 활동 요법을 최적화하여 하나 이상의 특정 가동화 특성을 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 활동 추적 장치(501)는, 가동화 적층 효과를 최적화하거나 면역 시스템의 기능에 부정적으로 영향을 미치는 변경(예를 들어, 아래에서 설명하는 소위 초과 훈련 효과)을 회피하는, 개인화된 활동 요법을 생성할 수 있다. 면역 반응 예측 모델과 활동 요법의 생성과 개선은 아래에서 더 자세하게 설명된다.
시스템(500)은 또한 가동화 예측 모델, 권장된 활동 요법 등을 더 개인화하기 위해 추가 활동 데이터를 수집하기 위한 하나 이상의 추가 활동 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 추가 활동 센서는 사용자의 두부, 흉부, 허벅지, 발목, 등에 부착되는 가속도계, 심박수 모니터, 압력 센서, 등을 포함할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 시스템(500)은 사용자의 발을 통해 가해진 힘을 측정하기 위한 발 힘 측정 센서(522a, 522b, ..., 522n)를 포함하는 신발 삽입물(shoe insert)(520)을 포함할 수 있다. 신발 삽입물(520)은 활동 추적 장치(501)에 힘 측정 데이터를 전송하기 위한 무선 통신 인터페이스(524)를 또한 포함할 수 있다. 유사하게, 시스템(500)은 사용자의 발을 통해 가해지는 힘을 측정하기 위한 손 힘 측정 센서들(528a, 528b, ..., 528n)을 포함하는 장갑(526)을 포함할 수 있다. 장갑(526)은 또한 힘 측정 데이터를 활동 추적 장치(501)에 송신하기 위한 무선 통신 인터페이스(530)를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 시스템(500)은 또한 혈액 수집 장치, 혈액 보존 및 저장 유닛, 실험실로의 선적을 위한 포장 등을 포함하는 혈액 수집 키트(532)를 포함한다.
도 6은 본 기술의 일부 실시예에 따라 활동이 언제 권장 기본 활동 요법과 일치하거나 벗어나는 지에 관한 피드백을 사용자에게 제공하는 방법(600)을 도시한다. 방법(600)은 집단의 샘플에 대한 임상 데이터로부터 혈액 가동화 모델을 생성하는 단계(602), 자기보고된 사용자 입력 데이터를 수신하는 단계(604), 하나 이상의 사용자의 가동화 목표들 중 하나 이상을 수신하는 단계(606) 및 자기보고된 사용자 입력 데이터에 기초한 권장 기본 활동 요법을 생성하는 단계(608)를 포함한다.
다음으로, 방법(600)은 혈액 샘플 분석 데이터를 불러오도록 사용자 동의를 수신(610)하고, 혈액 분석 데이터 및/또는 개인 유전 정보를 불러오고(612), 사용자의 가동화 목표를 지향하는 업데이트된 활동 요법을 생성하기 위해 혈액 샘플 분석 데이터에 기초하여 권장기본 활동 요법을 개인화(614)하는 단계를 포함한다.
마지막으로, 방법(600)은 활동 센서로부터 사용자에 대한 사용자 활동 데이터를 수신하는 단계(616)와, 활동 데이터가 업데이트된 활동 요법과 일치하거나 사전 결정된 임계 등급까지 벗어나는 활동을 나타내는 것을 결정하는 단계(618)와, 사용자에게 피드백을 제공하는 단계(620)를 포함한다. 예를 들어, 피드백은 통지의 전송, 텍스트 메시지, 청각 또는 촉각 경보 등의 생성을 포함할 수 있으며, 이는 업데이트된 활동 요법으로부터의 적합성 또는 편차를 표시한다.
본 기술의 일부 실시예에 따르면, 예측된 면역 반응 모델, 수집된 활동 데이터 및 혈액 샘플 데이터를 이용하는 시스템은 또한 신체 전체에서, 또는 보다 일반적으로는 면역계 전체에서, 특정 면역 세포의 분포에 영향을 미치기 위해, 특정 면역 기능을 목표로하기 위해, 그리고 적층 효과를 정밀하게 (시간)측정하기 위해, 사용될 수 있다(자세한 내용은 아래에서 설명 함). 또한, 본 기술의 일부 실시예는 T- 세포 자동 반응성의 완화 또는 피크 독감 계절 동안 면역 억제의 예방과 같은 특정 건강 목표를 갖는 면역 조절 프로토콜을 포함하는 면역 건강 프로그램을 포함한다. 이러한 프로그램은 또한 조혈 전구 세포 또는 적혈구와 같은 기증 또는 뱅킹에 사용되는 세포 유형의 증가를 달성하도록 구성될 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 기술의 일부 실시예는 면역 반응 예측을 생성, 정제, 개인화하는 것을 포함한다. 그러한 예측을 할 때 고려해야할 고려 사항은 활동을 추적하는 방법을 이해하는 것을 포함한다. 예를 들어, 달리기와 같은, 주어진 활동의 경우, 세포 유형의 즉각적인(2 ~ 20 분) 가동화는 분당 박동수(BPM)의 심박수와 다소 관련이 있으며, 심박수가 클수록 대부분의 세포 유형의 가동화가 크다. 일부 상황에서, 심박수가 단기 가동화(운동 후 최대 1 시간)를 예측하는 기본 매개 변수를 제공할 수 있다. 따라서, 본 기술의 많은 실시예는 심박수 모니터링의 구성요소를 포함한다.
일부 경우에 있어서, 심박수는, 가령, 긴 휴식 상태(예 : 1 시간 미만)에서 중간 정도의 활동 상태로 전환할 때, 가동화의 정확한 유일한 예측 인자이다. 운동 기간이 길수록 순환 면역계 변화의 복잡하고 개별화된 패턴이 나타난다. 어떤 경우에는 현재의 심장 박동수만을 사용하는 현재의 가동화를 예측하는 모델은 일부 상황에서 일반화된 말초 면역계의 변화조차도 정확하게 예측하지 못한다. 가동화는 다양한 가동화 상태 세트를 만들기 위해 협조적으로 또는 개별적으로 작용할 수 있는, 물리적 및 생화학적 신호를 비롯한, 일련의 생리적 요인들의 어레이에 의해 영향을 받는다. 심장 박동수와 같은 척도는 일부 활동에서는 일부 지점에서 일부 세포 유형의 가동화와 잘 연관될 수 있지만, 다른 활동의 경우 그러하지 않으며, 때로는 가동화를 포괄적으로 예측하기 위해 보다 복잡한 알고리즘을 필요로하는 경우가 있다.
본 기술의 일부 실시예는 또한 상이한 유형의 노력이 상이한 정도의 생리적 변화를 유도할 수 있기 때문에 특정한 단기간 가동화 목표를 달성하기 위한 운동 양식의 선택을 포함한다. 더욱이, 운동의 다양한 생리적 효과가 다른 시간 동안 지속되고 세포 집단에 다르게 영향을 미치기 때문에, 특정 중기- 및 장기- 가동화 목표를 달성하기 위한 운동 프로그램을 맞춤화할 수 있다.
심박수와 가동화(mobilization) 사이의 상관 관계를 형성할 때 다양한 요인이 고려된다. 예를 들어, 일부 경우에는 가동화가 심박수를 증가없이 또는 심박수 증가와 불균형된 크기로 유도되기 때문에 혐기성 운동이 고려된다. 이것은 상응하는 심박수 증가없이 높은 근육 운동, 체내에서 용해 신호 인자의 변화와, 변화를 일으키지 않고 혈류와 압력을 변화시키는 신체 위치의 물리적 변화와 같은 많은 메커니즘을 통해 발생할 수 있다. 일부 예에서는 체중 조절과 같은 집중적인 혐기성 운동이 가동화의 증가로 이어질 수 있다.
다른 경우에, 운동없이 혈류를 물리적으로 변화시킴으로써 가동화의 변화를 초래할 수 있다. 서서 일어서거나, 심장 위로 다리를 기대거나, 물구나무서기와 같이 완전히 뒤집는 것과 같은 다양한 활동으로 인해 혈액 흐름의 변화를 유도할 수 있다. 심박수 상승이 없는 가동화의 다른 예로는 가벼운 근육의 외상으로 인한 사이토카인 방출을 유도할 수 있는 스트레칭 또는 마사지가 있다. 이러한 모든 움직임 변화는 (예를 들어, 가속도계를 사용하여) 검출될 수 있고, 일일 가동화 경향의 정확성을 향상시키기 위해 시스템에 프로그램될 수 있다.
심박수에 대한 가동화 비례로부터의 편차는 운동 후에 발생할 수 있는 억제 및 반동 가동화다. 예를 들어, 20 분 동안 뛰었을 때 심장 박동수는 기준선으로 빠르게 되돌아간다. 이와 동시에 말초 혈구 수치는 즉각적인 최고치 수준에서 떨어지고 일부 세포 집단의 말초 혈류 수치는 짧은 기간 동안 심지어 기저선 아래로 억제된다. 이 억압 후에, 억압된 세포 유형의 수는 수 시간에 걸쳐 상승하고 기본을 능가한다. 이 기간 동안 심장 박동수는 일정하게 유지된다. 따라서 순환 세포 수를 정확히 예측하기 위해 예측 엔진은 과거의 심박동 및 운동 정보를 사용한다.
심박수의 측정은 사용된 장치에 의존한다. 따라서, 본 기술의 일부 실시예는 펄스 모니터링 장치로부터의 심박수 측정치와 가속도계 데이터로부터 계산된 운동량 측정치를 결합하여 측정된 데이터의 신뢰도 및 결과적 가동화 예측을 증가시키는 것을 포함한다. 생리적 변화를 측정하는 기술이 향상됨에 따라 예측 모델을 업데이트하여 결과의 정밀도 및 정확성을 향상시킬 수 있다.
면역 반응을 예측하는 것은 또한 운동으로 인한 혈액의 심혈관 건강 및/또는 산소 운반 능력의 변화를 설명하는 것을 포함할 수 있다. 규칙적인 운동은 주어진 수준의 육체 노동 산출량에 비해 심장 박동수의 증가에 많은 영향을 미친다. 일반적으로 증가된 심장 강도 및 출력, 혈액의 단위 부피당 적혈구 수 증가, 적혈구 당 헤모글로빈 증가와 같은 생리학적 변화는 일정량의 근육 수련을 위한 심장 박동수 변화를 초래한다. 사용자가 규칙적인 신체 활동에 참여한다는 것을 감안할 때 이러한 변화에 대한 설명은 가동화와 심박수 증가의 정확한 상관 관계에 중요하다. 마찬가지로, 휴식하는 심박수의 변화에 대한 설명은 시간의 경과에 따라 사람의 체력 변화 수준에 따라 보상될 수 있다.
혈액 시스템 적합성에 대한 설명은 센서-기반, 프람프트-기반 및 생물학적 샘플-기반 방법을 사용하여 달성될 수 있다. 휴식 중 심박수, 평평한 지면에서의 100m 스프린트와 같은 정량화된 운동 중 심장 박동수, 또는 평지에서 1마일을 달리기 위해 요구되는 시간의 모니터링은 혈액 시스템 적합성을 정량화하는 센서 기반 방법의 예다. 사용자에게 러닝 머신을 이용하여 최대 속도로 1마일을 달린 다음, 필요한 시간을 입력할 것을 프롬프트로 제시하는 것이 프람프트-기반 정량화의 한 예다. 제출된 샘플 또는 외부 실험실을 통해 기준 헤마토크리트 및 헤모글로빈 수를 얻는 것이 생물학적 샘플 기반 방법의 예다.
일부 실시예는 또한 실시간으로 가동화를 예측하기 위해 데이터를 수집하는 것을 포함한다. 많은 운동 시나리오에서 심박수는 가동화를 예측하기 위한 핵심 매개 변수를 제공한다. 결과적으로, 심박수를 측정할 수 있는 피트니스 추적 장치가 이 시스템의 주요 구성요소가 될 수 있다. 가동화의 변화가 심박수의 작은 변화에서 발생할 수 있고 1 분 이내에 발생할 수 있기 때문에 정확한 시간 해상도로 심박수를 정확하게 측정하는 것이 중요하다. 단일 계단 비행과 같은 일상적인 가동화 시나리오는 심장 박동수를 증가시키고 순환 및 상주하는 면역 세포 수준의 측정 가능한 변화를 가져 오며 소정의 시간 동안 시스템 예측을 변경한다. 결과적으로, 어떤 경우에는, 심박수 모니터는 하루 종일 착용이 사용자에게 과도한 부담이 되지 않는 폼 팩터를 갖는다. 피부 반사율로 심박수를 측정하는 시계 폼 팩터가 이 특성에 이상적이다. 물리 기반의 운동량 측정(아래에서 설명 함)을 사용하는 것 외에도 심장의 전기 활동을 감지하는 흉부 스트랩 모니터가 이러한 유형의 운동에 더 적합할 수 있다. 이 시스템은 또한 복수의 심박수 모니터뿐만 아니라 다른 측정을 또한 통합하여, 모든 심박수 데이터에 대한 신뢰도를 교차 검증하고 향상시킬 수 있다.
일부 실시예는 또한 물리 기반 운동 측정을 사용하는 것을 포함한다. 예를 들어, 많은 일상적인 가동화 시나리오는 가속도계 및 GPS(Global Positioning System)와 함께 심장 박동 모니터를 사용하여 더 잘 예측할 수 있다. 가속도계는 입력된 무게와 함께 이동 중에 소비되는 에너지를 계산하는 데 사용할 수 있다. GPS는 이동 속도에 대한 추가 데이터를 제공할 수 있다. 이러한 데이터를 결합하면 평평한 지면이나 경사에서 걷기 또는 달리기, 자전거 타기 또는 계단 오르기 등의 활동으로 인한 행위가 쉽게 파악될 수 있고, 비활동 기간 역시 파악할 수 있다. 가장 일반적인 피트니스 활동을 자동으로 식별하고 추적함으로써, 운동 데이터의 자동 수집은 하루 종일 정보를 입력할 필요성을 줄일 수 있다.
일부 실시예는 또한 웨이트 트레이닝 동안 가동화를 예측하는 것을 포함한다. 이러한 유형의 운동을 위해서는 두 가지 보완적 트랙을 제안할 수 있다. 첫 번째 트랙에서, 예상되는 수준의 근육 피로 및 혐기성 호흡을 유도하는 표준화된 루틴이 수행된다. 이를 심장 박동 모니터와 병행하여, 합리적으로 정확한 가동화 프로파일을 얻을 수 있다. 제 2의 예시적인 트랙은 피부 전도, 혈압, 물리적 측정, 압력 센서 및/또는 향상된 가속도계 알고리즘과 같은 측정을 통해 운동을 구체적으로 추적하기 위한 추가 센서를 통합한다.
일부 실시예는 또한 보다 정확하게 예측하기 위해 주관적 경험을 결합하는 것을 포함한다. 예를 들어, 정량화된 데이터 수집 외에도 "피곤함", "통증" 및 "피로감"과 같은 노력의 주관적인 기술자는 객관적 측정과 결합하여 보다 완전한 노력의 그림을 얻을 수 있다. 이러한 주관적 경험에 생리적인 상관 관계가 있다는 것을 감안할 때, 사용자에게 이러한 요인에 대한 측정을 제공할 것으로 프람프트로 요청하면 가동화 예측을 향상시킬 수 있다. 이것은 1 내지 10까지의 등급으로 이러한 주관적 기술어를 사용자에게 등급화하도록 요청하는 피트니스 추적기 상의 또는 응용프로그램의 운동후 질문만큼 간단할 수 있다.
면역 반응을 예측하는 것은 또한 활동 전, 활동 중 및 후에 일정 기간 동안 세포 가동화를 검사하는 것을 포함할 수 있다. 가동화는 적어도 두 가지 시간 척도(단기 및 중기)에서 발생한다. 단기 가동화는 운동 기간이 끝난 후 20-40 분 사이의 세포 수의 초기 변화를 포함한다. 중기 가동화는 운동 후 단기와 최대 12 시간 사이에 발생하는 효과를 설명한다. 12 시간 이상 지속되는 효과는 논의 용도의 면역계 조정으로 불릴 수 있으며, 저장된 면역 세포에 의한 일시적인 순환 점유가 아닌 말초 면역계의 지속적인 변화를 반영한다.
예측 모델에 대한 하나의 가능한 데이터 세트는, 심장 박동 모니터, 가속도계 및 GPS 데이터로부터 연산된 운동량의 실시간 측정과 조합된 (가령, 연령, 체중, 등과 같은) 사용자에 의해 입력된 개인 정보를 이용하여, 실시간으로 연산되는 운동량, 또는, 사용자가 선택한 후 동일한 센서를 사용하여 모니터링되는 사전 설정 루틴일 수 있다.
대부분의 면역 세포 가동화 곡선의 형태를 기술하기 위해, 단기 및 중기 가동화는 각각 4가지 및 3가지 특성으로 기술될 수 있다. 또한, 도 7A-7E는 단기 면역 세포 가동화 곡선의 예를 도시한다. 면역 세포 가동화 곡선은 최대 반-증가 시간, 가동화 붕괴 반감기, 최대 가동화 크기 및 최대 가동화 기간을 포함한다.(A) 최대 반 가동화와 (B) 가동화의 붕괴에 대한 시간 척도는 얼마나 빨리 세포 집단이 가동화될 것인지, 그리고 운동 중단 후 얼마 동안 세포가 주어진 정도의 가동화에 머무를 것인지에 관한 예측을 가능하게 한다. 최대 가동화(C)는 개인마다, 그리고 세포 부분 집합간에 다양하다. 주어진 가동화에 있어서, 이 최대치는 운동량에 크게 관련되어있다. 그러나, 최근의 이전 운동은 가동화 효과의 강력한 수정자이다. 마지막으로, 개인의 세포가 최대 가동화(maximum mobilization) 시간(D)에 머무르는 시간은 사람마다 다르며, 운동량 입력과 가동화 출력 사이의 상관 관계(E)에 큰 영향을 미친다. 이 네 가지 매개 변수를 사용하여, 짧은 가동화에 대한 대부분 개인의 가동화 반응을 포괄하는, 폭넓은 어레이의 단기 가동화 곡선이 지정될 수 있다.
도 8A-8D는 중기 면역 세포 가동화 곡선의 예를 도시한다. 하나의 프로그래밍 모델에서 중기 가동화(단일 활동 세션의 경우)은 위의 그림과 같이 최소 세 가지 특성으로 설명될 수 있다: 즉각적인 억제 강도, 2차 강도 및 2차 지속 시간. (A) 즉각적인 억제 강도는 달리기와 같은 운동 후 10-30 분 내에 세포 수와 기준 세포 수 간의 차이를 기술한다. 세포 수는 기준치를 밑돌거나 기준치 위에서 유지될 수 있다. (B) 2차 강도는 운동 후 억제에 이어지는 세포 수가 다시 반등되는 지점이다. (C) 2 차 지속 시간은 반등 후에 세포 수가 상승된 상태로 유지되는 시간의 양이다. 이 기간은 종종 상당한 시간 동안 지속된다. (D) 이러한 세 가지 특성을 결합하여 여러 세포 유형의 중기 가동화를 기술할 수 있다.
선택 그룹의 입력은 운동 강도, 운동 지속 기간, 개인 특성 및 세포 유형을 포함하여 주어진 개체에 대한 주어진 세포 유형의 가동화에 있어서 양적 및 질적 차이의 많은 부분을 기술할 수 있다.
운동 강도는 세포 가동화에 중요한 인자 일 수 있다. 예를 들어, 러닝 머신에서 달릴 때, 속도 및 경사도를 높이면 강도가 증가한다. 각 사람은 주어진 운동 양식에 대해 최대 운동 강도를 가진다. 또한, 운동 기간은 세포 가동화에 중요한 요소가 될 수 있다. 2 분 동안 최대 강도로 운동하는 것은 20 분 동안 최대 강도로 운동하는 것과 질적 및 양적 차이가 있다. 운동 강도가 운동 기간 동안 반드시 일정하지는 않다. 심박수 추적은 부분적으로 이 입력을 미세 조정하는 데 사용될 수 있다. 세포 유형은 각 세포 유형이 다른 단기 및 중기 가동화 프로파일을 갖기 때문에 세포 가동화에 중요한 요소다. 또한 개인의 특성(나이, 체중, 건강 상태, 24 시간 리듬 등)은 많은 세포 유형의 가동화에 영향을 미친다.
또한, 운동 강도 및 지속 시간은 가동화 곡선의 단기 및 중기 특성 모두에 영향을 줄 수 있다. 도 9A 및 9B는 운동 강도 및 지속 시간이 세포 가동화에 미치는 영향의 예를 도시한다. 일반적으로, 약한 운동은 지속시간에 관계없이 낮은 단기 가동화를 일으키는 것으로 보인다. 그러나 보다 긴 지속시간의 운동은 중기 가동화에 비선형 효과가 있다. 최대 운동시 2 분 달리기는 일반적으로 단일 가동화 스파이크를 생성하지만, 강한 운동으로 20 분 달리기는 스파이크, 억제, 및 운동 후 수시간 이어지는 반등 가동화를 생성할 수 있다.
부가적으로, 본 기술의 일부 실시예는 후속 운동 기간을 추가하여 가동화를 "적층(stack)"시키고, 이에 따라 가동화의 전체 비선형 이득을 위해 중기 가동화의 상승을 단기 가동화와 결합시킨다. 도 10은 본 기술의 일부 실시예에 따른 가동화 적층 기술을 도시한다. 적층 효과는 세포를 기증할 때와 같이 여러 가지 방법으로 사용할 수 있다. 중요한 것은 가동화 적층 효과를 사용하는 일반화된 또는 개별화된 컴퓨터 기반 가동화 프로그램을 사용하여 기본 또는 단일 가동화까지도 특정 애플리케이션에 충분한 수준으로 존재하지 않는 세포를 포착할 수 있다는 것이다. 간엽(mesenchymal) 줄기 세포는 나이와 건강 상태와 같은 다른 변수에 따라 이 범주에 맞는 중요한 세포 유형이다.
또한, 중기 가동화시기는 세포 유형에 따라 다양하기 때문에, 어떤 경우에는 한 세포 유형의 가동화의 강화가 실제로 다른 세포 유형의 가동화를 억제할 수 있다. 따라서, 본 기술의 일부 실시예는 하나 이상의 원하는 세포 유형의 가동화를 전략적으로 강화시키는 것을 포함한다. 어떤 경우에는 가동화된한 세포 유형이 다른 세포 유형을 직접적으로 억압하지 못하며 그 영향은 다양한 정도로 동시에 발생할 수 있다.
전술한 바와 같이, 개인화된 혈구 카운트를 얻기 위한 실제 혈액 샘플 데이터는 면역 반응의 예측을 최적화한다. 무화과. 도 11은 2 명의 피험자에 대한 면역 반응의 유의한 차이를 보여주는 일련의 차트를 예시한다. 도 11은 전체 백혈구 및 3가지 종류의 세포 부분 집합(CD34 + 세포, 단구 및 NK 세포)의 상대적 가동화를 나타내며, 이는 동일한 루틴을 수행하는 2 명의 개체에서 수치화된다. CD34 + 세포와 NK 세포의 가동화는 가벼운 운동 후에 비교적 유사하지만, 단구 세포에 대한 가벼운 운동의 효과는 상당히 다르다. 더 놀랍게도, 반전의 효과는 모든 경우에 다르며, 심지어 두 피험자에서 반대 방향으로 전체 CD45 세포 수를 이동시킨다.
가능한 많은 실시예가 혈액 샘플링이다. 예를 들어, 혈액은 사용자 또는 의료 전문가에 의해 수집된 후 배송, 낙하 또는 내부 분석될 수 있다. 일부 혈액 샘플링 고려 사항은 성능을 향상시킬 수 있다.
하나의 혈액 샘플링 고려 사항은 샘플링이 지시 및/또는 추적되기 전에 사용자의 활동을 포함한다. 예를 들어, 사용자는 어떤 유의한 운동을 하기 전에, 아침 30분 내지 60 분 동안 계속되는 앉아있는 기간을 지나면, 혈액 샘플 채취를 지시받을 수 있다. 이 예를 확장하면 사용자는 미리 결정된 기간 동안 운동을 하체혈체혈추가 샘플을 제공하도록 지시받을 수 있다. 다른 예로서, 실시간 심박수 및 모션 모니터링은 사용자가 클리닉 내 채혈 프로토콜 전에 유의한 면역계 변화를 거치지 않았음을 확인하는 데 사용된다.
또 다른 혈액 샘플링 고려 사항은 정확한 열거 및 면역 표현형(immunophenotyping)을 허용하는 방식으로 보존되는 혈구를 포함한다. 예를 들어, 혈액은 추출 직후 분석할 수 있다. 즉각적인 분석이 수행되지 않을 때, 본 발명의 기술은 세포 수 및 표면 면역 표현형을 보존하는 방법을 포함할 수 있다(예를 들어, 운송을 위해 보다 긴 시간 동안 혈액의 화학적 보존을 포함하는 방법).
또 다른 혈액 샘플링 고려 사항은 샘플 혈액의 양이 정확하게 결정되는 것을 포함한다. 신뢰할 수 있는 가동화 카운트를 얻으려면 초기 혈액량을 읽는 것이 중요할 수 있다. 일부 실시예에서, 이는 예를 들어, 다른 시약과 혼합하기 전에 정의된 양의 혈액을 측정하는 장치로 달성될 수 있다. 다른 예로서, 혈액은 혈액량을 변화시키지 않는 첨가제로 보존될 수 있어, 분석시에 체적 결정이 일어날 수 있게한다.
또 다른 혈액 샘플링 고려 사항은 혈액이 임의의 큰 분해를 겪지 않도록 방지하는 것을 포함한다. 응고, 면역 세포의 활성화, 세포 사멸 또는 혈액의 물리적 구성에 대한 중대한 변화는 세포의 최종 분석을 변경할 수 있다.
혈액 샘플은 다양한 방식으로 수집될 수 있다. 예를 들어, 혈액은 손가락 단자(finger prick)로부터 수집되는 에틸렌디아민사아세트산(EDTA)이 함유된 튜브에서 정맥 천자를 통해 수집할 수 있다. 채혈의 타이밍도 고려될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 최소 30 분 동안 앉아있을 때 기준 혈액 샘플을 채취할 수 있다. 기본은 이전 활동으로 인해 영향을 받을 수 있으므로 이전 활동을 고려할 수 없는 경우 보다 오랜 기간 동안 활동하지 않는 것이 좋다. 운동 가동화 혈액 샘플은 달리기, 미용 체조, 혐기성 운동과 같이 가동화와 함께 심장 박동수 증가를 통상적으로 이끄는 임의의 양의 임의의 활동 후 취해질 수 있다. 대체 가동화 혈액 샘플은 스트레칭, 역전, 마사지 또는 심장 박동을 증가시키지 않으면서 가동화를 전형적으로 변화시키는 임의의 활동 후 취할 수 있다. 휴식 혈액 샘플은 가동화 후 사용자가 앉아서 휴식을 취하는 동안 취할 수 있다. 어떤 경우에는 휴식 혈액 샘플은 가동화 후 수 시간이 걸릴 수 있다.
일부 실시예는 병원 내 혈액 제어 프로토콜 및 가동화 분석을 포함하며, 이 경우 기준선에 대해 적절한 시간 동안 사용자가 휴식하고 있음을 확인받을 수 있고, 사용자의 운동이 유사하게 제어될 수 있으며(가령, 지정된 속도 및 경사로 설정된 러닝 머신으로), 혈액 샘플이 이러한 운동 중 그리고 운동 후 정밀한 시점에서 취하여진다. 또한, 본 기술의 일부 실시예는 집에서의 혈액 채취, 선적을 위한 안정화된 혈액 샘플의 준비, 혈액 샘플링의 최적화를 위한 키트를 포함한다.
도 12a 내지 도 12c는 본 기술의 일부 실시예에 따라 혈액 샘플을 채취하기 위한 키트의 예를 도시한다. 일부 실시예에서, 다공성의 가용성 플러그는 혈액이 모세관으로 일정하게 흐르게 하는 것을 돕는다. 이 플러그는 혈액이 도달하면 튜브 내의 압력을 증가시켜 샘플링 장치에 혈액의 정확한 양이 추출되었음을 알려준다. 샘플 튜브의 기포/공기 최소화는 적절한 가동화 측정에 중요할 수 있다. 따라서, 본 기술의 일부 실시예는 채혈 후 모세관의 이미징을 통해 제공된 샘플 내에서 기포 및 누락된 혈액을 검출하는 것을 포함한다. 예를 들어, 사용자는 키트에 제공된 지정된 배경에 모세관을 놓고, 제공된 소프트웨어 프로그램을 통해 이미지를 얻을 수 있다.
도 12d는 본 기술의 일부 실시예에 따른 채혈 장치를 도시한다. 채혈 장치는 20-100ul의 전혈 보유 용량을 갖는 모세 혈관을 수용하는 모세 혈관 포트를 포함할 수 있다. 채혈 장치는 또한 (피부를 열기 위한) 란셋 및 혈액을 채취하기 위한 제어형 석션을 구동할 수 있는 분리된 또는 조합된 트리거(버튼 1,2)를 포함할 수 있다. 어떤 경우에는, 광 센서(3) 및/또는 압력 센서(4)가 충분한 혈액이 모세관으로 흡입되었는지를 결정하고, 성공적인 체혈을 나타내는 시각 및/또는 청각 신호를 제공한다.
본 기술의 일부 실시예는 키트에 의해 캡쳐된 기준 판독이 실제 기본값임을 보장하는 것을 포함한다. 질병 및 특정 약물은 소프트웨어 프로그램에서 사용되는 기준 판독 값의 정확성을 떨어뜨릴 만큼 면역계를 충분히 변화시킬 수 있다. 따라서, 본 기술의 일부 실시예는 적절한 기본이 구축되는 것을 보장하는 방법을 포함한다. 예를 들어, 적절한 기본을 확보하려면 환자에게 아픈 후에 얼마나 오래 기다려야하는지, 피를 뽑기 전에 아픈 사람에게 노출된 후 얼마나 오래 기다려야 하는지를 고객에게 알리는 과정을 포함할 수 있다. 적절한 기본의 보장은 제출된 샘플에 대한 폴리메라아제 연쇄 반응(PCR) 분석을 사용함으로써, 공통 바이러스 데옥시리보핵산(DNA) 또는 리보 핵산(RNA)을 측정하고, 표준에서 벗어나는 T 세포 마커 및 상대적 WBC 수준을 측정하여, 여러날 경과를 통해 사용자에 의해 제공되는 복수의 기준 혈액 샘플을 분석하고, 휴지 심박수, 피부 온도, 등과 같은 피트니스 추적기로부터 생리학적 측정치를 이용하여, 사용자가 정상 건강 기준치를 벗어난 상태에 있을 때를 식별하는 과정을 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 기술의 일 실시형태는 다양한 소스로부터 이용 가능한 데이터의 수집 및 사용이다. 본 개시는 일부 경우에, 이러한 수집된 데이터가 특정 인물을 접촉하거나 특정하기 위해 독자적으로 식별하거나 사용될 수 있는 개인 정보 데이터를 포함할 수 있음을 고려한다. 이러한 개인 정보 데이터는 인구 통계학적 데이터, 위치 기반 데이터, 전화 번호, 이메일 주소, 트위터 ID, 집 주소 또는 임의의 다른 식별 정보를 포함할 수 있다.
본 개시는 이러한 개인 정보 데이터의 수집, 분석, 공개, 전송, 저장 또는 다른 사용을 담당하는 개체가 잘 확립된 개인 정보 보호 정책 및/또는 개인 정보 보호 관행을 준수할 것을 추가로 고려한다. 특히 그러한 개체는 개인 정보 데이터를 개인적이고 안전하게 유지하기 위한 업계 또는 정부 요구 사항을 충족하거나 넘어서는 것으로 일반적으로 인식되는 개인 정보 보호 정책 및 관행을 구현하여야하고 일관성있게 사용해야한다. 예를 들어, 사용자의 개인 정보는 합법적이고 합당한 용도로 수집되어 합법적인 용도 이외의 방법으로 공유되거나 판매되지 않아야한다. 또한 이러한 수집은 사용자의 동의 알림을 받은 후에만 이루어져야한다. 또한 그러한 개체는 그러한 개인 정보 데이터에 대한 액세스를 보호 및 보안화하기 위해, 그리고 개인 정보 데이터에 액세스하는 다른 사람들이 개인 정보 보호 정책 및 절차를 준수하도록 하기 위해, 필요한 조치를 취할 것이다. 또한, 그러한 개체는 널리 받아 들여지는 개인 정보 보호 정책 및 관행에 대한 준수 여부를 인증하기 위해 제 3 자의 평가를 받을 수 있다.
전술한 내용에도 불구하고, 본 발명은 또한 사용자가 개인 정보 데이터의 사용 또는 액세스를 선택적으로 차단하는 실시예를 고려한다. 즉, 본 개시는 그러한 개인 정보 데이터에 대한 액세스를 방지 또는 차단하기 위해 하드웨어 및/또는 소프트웨어 요소가 제공될 수 있음을 고려한다. 예를 들어, 광고 전달 서비스의 경우, 본 기술은 사용자가 서비스 등록 동안 개인 정보 데이터 수집에 참여하는 것을 "수락" 또는 "배제"하도록 선택할 수 있도록 구성될 수 있다.
따라서, 본 개시가 하나 이상의 다양한 개시된 실시예를 구현하기 위해 개인 정보 데이터의 사용을 광범위하게 다루지만, 본 개시는 또한 그러한 개인 정보 데이터를 액세스할 필요없이 다양한 실시예가 또한 구현될 수 있음을 또한 고려한다. 즉, 본 기술의 다양한 실시예들은 그러한 개인 정보 데이터의 전부 또는 일부가 없다고 하여 동작불능 상태에 빠지지 않는다. 예를 들어, 비-개인 정보 데이터나 최소한의 개인 정보(예: 사용자와 연결된 장치에서 요청한 콘텐츠, 콘텐트 제공 서비스에 가용한 다른 비-개인 정보, 또는 공개적으로 사용가능한 정보)에 기초하여 선호도를 유추함으로써 사용자에게 선택 및 전달될 수 있다.
도 13a 및 도 13b는, 예시적인 가능한 시스템 실시예를 도시한다. 보다 적절한 실시예는 본 기술을 실시할 때 당 업자에게 명백할 것이다. 당 업자는 또한 다른 시스템 실시예가 가능하다는 것을 용이하게 이해할 것이다.
도 13a는 시스템의 구성요소들이 버스(1305)를 이용하여 서로 전기적으로 연결된 상태인 종래의 시스템 버스 컴퓨팅 시스템 구조(1300)를 도시한다. 예시적인 시스템(1300)은 프로세싱 유닛(CPU 또는 프로세서)(1310)과, 읽기 전용 메모리(ROM)(1320) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1325)와 같은 시스템 메모리(1315)를 포함하는 다양한 시스템 구성요소들을 프로세서(1310)에 연결하는 시스템 버스(1305)를 포함한다. 시스템(1300)은, 프로세서(1310)와 직접 연결되거나 근접하여 위치하거나 또는 일부분으로 통합되는 고속 메모리의 캐시를 포함할 수 있다. 시스템(1300)은 프로세서(1310)에 의한 빠른 액세스를 위해 메모리(1315) 및/또는 저장 장치(1330)로부터 캐시(1312)로 데이터를 복사할 수 있다. 이러한 방식으로, 캐시는 데이터를 기다리는 동안 프로세서(1310) 지연을 방지하는 성능 부스트를 제공할 수 있다. 이들 및 다른 모듈들은 프로세서(1310)를 제어하여 다양한 동작을 수행하도록 제어하거나 구성될 수 있다. 다른 시스템 메모리(1315)가 또한 이용 가능할 수 있다. 메모리(1315)는 상이한 성능 특성을 갖는 다수의 상이한 타입의 메모리를 포함할 수 있다. 프로세서(1310)는, 소프트웨어 명령어가 실제 프로세서 설계에 포함되는 전용 프로세서 및 프로세서(1310)를 제어하도록 구성되는, 저장 장치(1330)에 저장된 모듈 1(1332), 모듈 2(1334) 및 모듈 3(1336)과 같은 임의의 범용 프로세서 및 하드웨어 모듈 또는 소프트웨어 모듈을 포함할 수 있다. 프로세서(1310)는 본질적으로 다중 코어 또는 프로세서, 버스, 메모리 제어기, 캐시 등을 포함하는 완전 독립형 컴퓨팅 시스템 일 수 있다. 멀티 코어 프로세서는 대칭 또는 비대칭 일 수 있다.
컴퓨팅 장치(1300)와의 사용자 상호 작용을 가능하게 하기 위해, 입력 장치(1345)는 스피치용 마이크로폰, 제스처 또는 그래픽 입력을 위한 터치 감지 스크린, 키보드, 마우스, 모션 입력, 스피치 등과 같은 임의의 수의 입력 메커니즘을 나타낼 수 있다. 출력 장치(1335)는 또한 당 업자에게 공지된 다수의 출력 메카니즘 중 하나 이상일 수 있다. 일부 예들에서, 멀티 모드 시스템은 사용자가 컴퓨팅 장치(1300)와 통신하기 위해 여러 유형의 입력을 제공할 수 있게 해준다. 통신 인터페이스(1340)는 일반적으로 사용자 입력 및 시스템 출력을 통제 및 관리할 수 있다. 특정 하드웨어 배치에 대한 운영 상의 제한이 없으므로 여기에 있는 기본 기능은 개선된 하드웨어 또는 펌웨어 배열이 개발됨에 따라 쉽게 대체될 수 있다.
저장 장치(1330)는 비-휘발성 메모리이고, 자기 카세트, 플래시 메모리 카드, 고체 상태 메모리 장치, 디지털 다용도 디스크, 카트리지, 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1325), 읽기 전용 메모리(ROM)(1320), 및 이들의 조합과 같이, 컴퓨터에 의해 액세스가능한 데이터를 저장할 수 있는 하드 디스크 또는 기타 유형의 컴퓨터 판독가능 매체일 수 있다.
저장 장치(1330)는 프로세서(1310)를 제어하기 위한 소프트웨어 모듈(1332, 1334, 1336)을 포함할 수 있다. 다른 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈이 고려된다. 저장 장치(1330)는 시스템 버스(1305)에 접속될 수 있다. 일 실시형태에서, 특정 기능을 수행하는 하드웨어 모듈은 기능 수행을 위해 프로세서(1310), 버스(1305), 디스플레이(1335), 등과 같은 필요한 하드웨어 구성요소와 관련하여 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 소프트웨어 구성요소를 포함할 수 있다.
도 13B는 설명된 방법을 실행하고 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 생성 및 디스플레이하는데 사용될 수 있는 칩셋 아키텍처를 갖는 컴퓨터 시스템(1350)을 도시한다. 컴퓨터 시스템(1350)은 개시된 기술을 구현하는데 사용될 수 있는 컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어의 예이다. 시스템(1350)은 식별된 계산을 수행하도록 구성된 소프트웨어, 펌웨어 및 하드웨어를 실행할 수 있는 임의의 수의 물리적 및/또는 논리적으로 구별되는 자원을 나타내는 프로세서(1355)를 포함할 수 있다. 프로세서(1355)는 프로세서(1355)의 입력 및 출력을 제어할 수 있는 칩셋(1360)과 통신할 수 있다. 본 예에서, 칩셋(1360)은디스플레이와 같은 출력부(1365)에 정보를 출력하고, 예를 들어, 자기 매체 및 고체 상태 매체를 포함할 수 있는 저장 장치(1370)에 정보를 판독 및 기록할 수 있다. 칩셋(136)은 또한 RAM(1375)에서 정보를 판독 및 기록할 수 있다. 다양한 사용자 인터페이스 구성요소(1385)와 인터페이싱을 위한 브리지(1380)가 칩셋(1360)과의 인터페이싱을 위해 제공될 수 있다. 이러한 사용자 인터페이스 구성요소(1385)는 키보드, 마이크로폰, 터치 검출 및 처리 회로, 마우스와 같은 포인팅 장치, 등을 포함할 수 있다. 일반적으로, 시스템(1350)으로의 입력은 기계적으로 발생되거나 및/또는 사람에 의해 생성되는, 다양한 소스로부터 나타날 수 있다.
칩셋(1360)은 또한 상이한 물리적 인터페이스를 가질 수 있는 하나 이상의 통신 인터페이스(1390)와 인터페이스할 수 있다. 이러한 통신 인터페이스는 유선 및 무선 로컬 영역 네트워크, 광대역 무선 네트워크 및 개인 영역 네트워크를 위한 인터페이스를 포함할 수 있다. 본 명세서에 개시된 GUI를 생성하고, 디스플레이하고, 사용하는 방법의 일부 애플리케이션은 물리적 인터페이스를 통해 주문된 데이터 세트의 수신을 포함할 수 있고, 또는, 저장 장치(1370 또는 1375)에 저장된 데이터를 분석하는 프로세서(1355)에 의해 기계 자체에 의해 생성될 수 있다. 더욱이, 기계는 사용자 인터페이스 구성요소(1385)를 통해 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있고, 프로세서(1355)를 사용하여 이들 입력을 해석함으로써 브라우징 기능과 같은 적절한 기능을 실행할 수 있다.
예시적인 시스템(1300 및 1350)은 둘 이상의 프로세서(1310)를 가질 수 있고, 또는, 더 큰 처리 능력을 제공하기 위해 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치의 그룹 또는 클러스터의 일부일 수 있다.
설명의 명료 함을 위해, 일부 예에서, 본 기술은 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 또는 소프트웨어로 구현된 방법에서 디바이스, 디바이스 구성요소, 단계 또는 루틴을 포함하는 기능 블록을 포함하는 개별 기능 블록을 포함하는 것으로 제시될 수 있다.
일부 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 장치, 매체 및 메모리는 비트 스트림 등을 포함하는 케이블 또는 무선 신호를 포함할 수 있다. 그러나, 언급될 때, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 에너지, 캐리어 신호, 전자기파 및 신호 그 자체와 같은 매체를 명시적으로 배제한다.
상술한 예에 따른 방법은 컴퓨터 판독가능 매체에 저장되거나 그렇지 않으면 컴퓨터 판독가능 매체로부터 이용 가능한 컴퓨터 실행 가능 명령을 사용하여 구현될 수 있다. 이러한 명령들은, 예를 들어, 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터 또는 특정 목적 처리 장치가 특정 기능 또는 기능 그룹을 수행하게 하거나 구성하는 명령 및 데이터를 포함할 수 있다. 사용된 컴퓨터 자원의 일부는 네트워크를 통해 액세스할 수 있다. 컴퓨터 실행 가능 명령어는 예를 들어 바이너리, 어셈블리 언어, 펌웨어 또는 소스 코드와 같은 중간 포맷 명령어 일 수 있다. 명령, 사용된 정보 및/또는 설명된 예에 따른 방법 중에 생성된 정보를 저장하는 데 사용될 수 있는 컴퓨터 판독 가능 매체의 예는 자기 또는 광학 디스크, 플래시 메모리, 비-휘발성 메모리를 구비한 USB 장치, 네트워크화된 저장 장치, 등등을 포함한다.
이러한 개시에 따른 방법을 구현하는 장치는 하드웨어, 펌웨어 및/또는 소프트웨어를 포함할 수 있고, 다양한 폼 팩터 중 임의의 것을 취할 수 있다. 이러한 폼 팩터의 일반적인 예로는 랩톱, 스마트 폰, 소형 폼 팩터 개인용 컴퓨터, 개인용 정보 단말기 등이 있다. 여기에 설명된 기능은 또한 주변 장치 또는 애드-인 카드에 구현될 수 있다. 이러한 기능성은 또 다른 예로서 단일 장치에서 실행되는 상이한 프로세스들 또는 상이한 칩 간에 일 회로 보드 상에서 구현될 수 있다.
명령들, 그러한 명령들을 전달하기 위한 매체, 그것들을 실행하기 위한 컴퓨팅 리소스, 및 그러한 컴퓨팅 리소스를 지원하기 위한 다른 구조들은 본 개시들에서 설명된 기능들을 제공하기 위한 수단이다.
다양한 실시예 및 다른 정보가 첨부된 청구 범위의 범주 내에서 양상을 설명하기 위해 사용되었지만, 청구 범위의 제한은 그러한 예에서 특정 특징 또는 배열에 기초하여 함축되어져야하며, 당 업자는 이 예제를 사용하여 다양한 구현을 유도한다. 또한, 비록 일부 주제가 구조적 특징 및/또는 방법 단계의 예와 관련하여 특정한 언어로 기술되었을지라도, 첨부된 청구 범위에서 규정된 주제가 반드시 이러한 설명된 특징 또는 행위에 제한되는 것은 아니라는 것을 이해해야 한다. 예를 들어, 이러한 기능은 여기에서 확인된 것과 다른 구성요소로 다르게 배포되거나 수행될 수 있다. 오히려, 설명된 특징 및 단계는 첨부된 청구 범위의 범주 내에 있는 시스템 및 방법의 구성요소의 예로서 개시된다.

Claims (15)

  1. 사용자 입력과 연결된 디스플레이와,
    프로세서, 통신 인터페이스, 및 메모리와 연결된 활동 센서를 포함하는 장치에 있어서,
    상기 메모리를 명령어를 저장하고, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 명령어에 의해 상기 장치는,
    사용자 입력을 통해 자기보고된 사용자 정보를 수신하고;
    자기보고된 사용자 정보에 기초하여, 적어도 하나의 면역 관련 목표를 달성하기 위한 권장 기본 활동 요법을 생성하며,
    권장 기본 활동 요법을 디스플레이하고,
    상기 활동 센서로부터 상기 사용자에 대한 활동 데이터를 수신하며,
    상기 활동 데이터가 상기 권장 기본 활동 요법으로부터 소정의 임계도까지 벗어나는 사용자 활동을 나타낼 때를 결정하고,
    권장 기본 활동 요법과의 편차를 교정하기 위해 사용자에게 피드백을 제공하는, 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 명령어에 의해 상기 장치는,
    사용자 입력을 통해 사용자로부터, 네트워크 위치로부터 사용자 혈액 샘플 데이터에 대한 액세스를 위한 사용자 허가를 수신하고,
    상기 통신 인터페이스를 사용하여, 상기 네트워크 위치로부터 혈액 샘플 데이터를 불러오며,
    상기 혈액 샘플 데이터를 바탕으로 권장 기본 활동 요법을 업데이트하는, 장치.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 명령어에 의해 상기 장치는,
    하나 이상의 특정 혈구의 가동화를 증가시키는 업데이트된 활동 요법을 생성하기 위해 상기 혈액 샘플 데이터에 기초하여 상기 권장 기본 활동 요법을 개인화하는, 장치.
  4. 제 2 항에 있어서, 상기 혈액 샘플 데이터는 일정 기간에 걸쳐 수행된 다수의 채혈을 위한 데이터를 포함하고, 상기 명령어에 의해 상기 장치는, 상기 혈액 샘플 데이터에 기초하여 상기 권장 기본 활동 계획을 업데이트하여, 혈구 가동화에 가동화 적층 효과를 증가시키는 업데이트된 활동 요법을 생성하는, 장치.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 명령어에 의해 상기 장치는, 상기 메모리에 저장된 가동화 예측 모델에 상기 자기보고된 사용자 정보를 입력함으로써 적어도 하나의 면역 관련 목표를 달성하기 위한 권장 기본 활동 요법을 생성하는, 장치.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 명령어에 의해 또한 상기 통신 인터페이스는,
    상기 자기보고된 사용자 정보를 가동화 예측 모델에 입력함으로써 적어도 하나의 면역 관련 목표를 달성하기 위한 권장 기본 활동 요법을 생성하기 위한 프로그램을 포함하는 네트워크 위치로 상기 자기보고된 사용자 정보를 전송하고,
    네트워크 위치로부터 상기 권장 기본 활동 요법을 수신하는, 장치.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 명령어에 의해 상기 장치는,
    상기 권장 기본 활동 요법의 일부로서, 활동 유형, 운동 강도 및 운동 지속 시간 중 하나 이상을 디스플레이하는, 장치.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 활동 센서는 심박수 모니터, 가속도계, 혈압 모니터, 외부 온도 모니터, 체온 모니터, 위치 추적 시스템, 압력 센서, 피부 전도 센서 및 혈중 산소 레벨 센서 중 하나 이상을 포함하는, 장치.
  9. 제 1 항에 있어서, 상기 명령어에 의해 상기 장치는,
    상기 통신 인터페이스를 통해 네트워크 위치로부터의 개인 유전 정보에 액세스하도록 사용자가 요청할 수 있게 하는 인터페이스 요소를 디스플레이하고,
    상기 통신 인터페이스를 통해 네트워크 위치로부터 개인 유전 정보를 수신하며,
    상기 자기보고된 사용자 정보는 단순 뉴클레오티드 다형 데이터 및 전체 유전자 시퀀싱 데이터 중 하나 이상을 포함하는 개인 유전 정보를 포함하는, 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    장갑을 더 포함하며, 상기 장갑은
    힘 측정 데이터를 수집하기 위한 압력 센서와,
    상기 힘 측정 데이터를 전송하기 위한 무선 통신 인터페이스를 포함하되,
    상기 통신 인터페이스는 또한 상기 장갑의 무선 통신 인터페이스로부터 힘 측정 데이터를 수신하도록 구성되고,
    상기 명령어에 의해 상기 장치는, 상기 힘 측정 데이터를 사용하여, 상기 활동 데이터가 기저선 활동 요법(baseline activity regimen)으로부터 소정의 임계도까지 벗어나는 사용자 활동을 나타낼 때를 결정하는, 장치.
  11. 제 1 항에 있어서,
    신발 삽입물을 더 포함하며, 상기 신발 삽입물은,
    힘 측정 데이터를 수집하기 위한 압력 센서와,
    상기 힘 측정 데이터를 전송하기 위한 무선 통신 인터페이스를 포함하고,
    상기 통신 인터페이스는 상기 신발 삽입물의 무선 통신 인터페이스로부터 힘 측정 데이터를 수신하고,
    상기 명령어에 의해 상기 장치는, 상기 힘 측정 데이터를 사용하여, 상기 활동 데이터가 기저선 활동 요법(baseline activity regimen)으로부터 소정의 임계도까지 벗어나는 사용자 활동을 나타낼 때를 결정하는, 장치.
  12. 제 1 항에 있어서,
    채혈 장치와, 혈액 보존 및 저장 유닛을 포함하는 채혈 키트를 더 포함하고,
    상기 채혈 키트는 권장 기본 활동 요법 수행 후 사용자의 혈액을 채혈하도록 구성되고, 혈액 분석 실체에 채혈된 혈액 샘플을 보내도록 구성되며,
    상기 통신 인터페이스는 혈액 분석 실체와 연관된 네트워크 위치로부터 혈액 분석 결과 세트를 수신하도록 추가로 구성되고,
    상기 명령어에 의해 상기 장치는 상기 혈액 분석 결과들을 사용하여 상기 권장 기본 활동 요법을 업데이트하는, 장치.
  13. 프로세서, 통신 인터페이스, 및 메모리와 연결된 활동 센서를 포함하는 장치에 있어서,
    상기 메모리를 명령어를 저장하고, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 명령어에 의해 상기 장치는,
    적어도 하나의 면역 관련 목표를 달성하기 위해 권장 기본 활동 요법을 생성하고,
    상기 활동 센서로부터 사용자의 활동 데이터를 수신하며,
    상기 활동 데이터가 상기 권장 기본 활동 요법으로부터 기결정된 임계도까지 벗어나는 사용자 활동을 나타낼 때를 결정하고,
    권장 기본 활동 요법과의 편차를 교정하기 위해 사용자에게 피드백을 제공하는, 장치.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 통신 인터페이스는 자기보고된 사용자 정보를 수신하도록 구성되고, 상기 권장 기본 활동 요법은 상기 자기보고된 사용자 정보를 인자로 사용하여 생성되는, 장치.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 프로세서와 결합된 디스플레이를 더 포함하고, 상기 메모리는 명령어를 더 저장하며, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 명령어에 의해 상기 디스플레이는,
    권장 기본 활동 요법의 표시 및 활동 데이터의 표시를 디스플레이하고,
    권장 기본 활동 요법으로부터의 편차를 교정하기 위해 사용자에게 피드백을 제공하기 위한 피드백 요소를 디스플레이하는, 장치.
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