KR20210106545A - 바이오마커 분석을 기반으로 미래 피부 트렌드들을 시각화하기 위한 시스템들 및 방법들 - Google Patents
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Abstract
단백질 바이오마커 농도 정보(protein biomarker concentration information)를 기반으로, 안면 노화 트렌드(facial aging trends)들에 대한 시각화들(visualizations)을 생성하기 위한 시스템들, 방법들, 및 디바이스들이 제공된다. 단백질 바이오마커 농도 정보는 면역학적 검정(immunoassay) 분석기 디바이스에 의해 생성된다. 단백질 바이오마커 농도 정보는, 빛나는 피부, 거친 피부, 고르지 않은 피부 톤, 눈 주름들, 광-노화, 탄력 상실, 또는 확장된 모공들과 같은, 하나 이상의 안면 노화 트렌드들을 예측하는 데 사용된다. 스파이더 다이어그램(spider diagram) 또는 얼굴 노화 시뮬레이션(face aging simulation)과 같은, 시각화가 생성되고 표시된다.
Description
본 출원은, 그 전체가 참조로서 여기에 포함되는, 2019년 1월 31일에 출원된 미국 출원 제16/264,181호의 이익을 주장한다.
본 항목은, 아래의 상세한 설명에서 더 기술되는, 단순화된 형태의 개념들의 선택을 소개하기 위해 제공된다. 본 항목은 청구된 주제의 주요 특징들을 식별하기 위한 것이 아니며, 청구된 주제의 범위를 결정하는 데 도움을 주기 위한 것도 아니다.
일부 실시예들에서, 하나 이상의 기계 명령어들에 의해 프로그래밍된 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 구현되는 안면 노화(facial aging) 시각화(visualization)를 생성하는 방법이 제공된다. 예측된 안면 노화 트렌드(trend)의 적어도 하나의 인스턴스(instance)는 단백질 바이오마커 농도 정보(protein biomarker concentration information)의 수신을 기반으로, 결정된다. 예측된 안면 노화 트렌드를 나타내는 가상 표현(virtual representation)이 전자 디스플레이(electronic display) 상에 생성된다.
일부 실시예들에서, 안면 노화 시각화를 생성하기 위한 시스템이 제공된다. 시스템은, 단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 예측된 안면 노화 트렌드의 적어도 하나의 인스턴스를 결정하기 위한 회로, 및 예측된 안면 노화 트렌드를 나타내는 전자 디스플레이 상의 가상 표현을 생성하기 위한 회로를 포함한다.
일부 실시예들에서, 컴퓨팅 디바이스가 제공된다. 컴퓨팅 디바이스는, 단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 예측된 안면 노화 트렌드의 적어도 하나의 인스턴스를 결정하고, 예측된 안면 노화 트렌드를 나타내는 전자 디스플레이 상의 가상 표현을 생성하도록 구성된다.
본 발명에 대한 전술된 양태들 및 수반되는 많은 이점들은, 첨부된 도면과 관련하여 아래의 상세한 설명을 참조하여 더 잘 이해됨에 따라, 더 쉽게 인식될 것이다.
도 1은 본 개시의 다양한 양태들에 따른 시스템의 예시적인 실시예의 다양한 컴포넌트들을 도시하는 상위-레벨 개략도이다;
도 2는 본 개시의 다양한 양태들에 따른 바이오마커 분석 시스템의 예시적인 실시예 및 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스의 예시적인 실시예의 추가적인 세부 사항들을 도시하는 블록도이다;
도 3은 본 개시의 다양한 양태들에 따라 생성되는 가상 표현의 예시적인 실시예를 도시한다;
도 4는 본 개시의 다양한 양태들에 따른 안면 노화 트렌드들의 시각화를 표시하는 방법의 예시적인 실시예를 도시하는 흐름도이다; 그리고
도 5는 본 개시의 다양한 양태들에 따른 단백질 바이오마커 농도 정보를 획득하기 위한 절차의 예시적인 실시예를 도시하는 흐름도이다.
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도 4는 본 개시의 다양한 양태들에 따른 안면 노화 트렌드들의 시각화를 표시하는 방법의 예시적인 실시예를 도시하는 흐름도이다; 그리고
도 5는 본 개시의 다양한 양태들에 따른 단백질 바이오마커 농도 정보를 획득하기 위한 절차의 예시적인 실시예를 도시하는 흐름도이다.
현재, 바이오마커 분석 시스템들의 가용성이 증가함에 따라, 의료 분야가 개선되고 있다. 외래 환자 또는 임상 환경에서 작동할 수 있는 이러한 시스템들은 다양한 단백질 농도들의 비침습적 측정을 제공할 수 있다. 그리고, 이러한 단백질 농도들은 다양한 치료 관련 목적들을 위해 사용될 수 있다. 임상 연구들을 통해, 이러한 바이오마커 분석 시스템들에 의해 검출될 수 있는 특정 단백질들이 노화의 임상 징후들뿐 아니라 스킨케어 제품들의 다양한 활성 성분들에 대한 반응성/비반응성과 관련이 있는 것으로 확인되었다. 예를 들어, 예비 연구들에서는, YKL40, TG3, LCN1, IDE, 및 FLG2와 같은 바이오마커들이 노화의 임상 징후들, 및 빛나는 피부, 거친 피부, 고르지 않은 피부 톤, 눈 주름들, 광-노화, 탄력 상실, 확장된 모공들, 레티놀(retinol)에 대한 반응성 및 프록시란(proxylane)에 대한 반응성과 같은 반응성과 상관 관계가 있을 수 있다는 것을 시사했다.
이러한 상관 관계들이 시사되었음에도 불구하고, 바이오마커 분석 시스템은 원시(raw) 단백질 농도 정보를 제공할 뿐, 이러한 상관 관계들을 사용하지 않는다. 바이오마커 분석 시스템에 의해 수집된 정보의 유용성을 개선하기 위해, 바이오마커 농도 정보를 기반으로 미래 피부 트렌드들을 시각화하는 시스템들 및 방법들이 특히 검출된 바이오마커들을 기반으로 예측되는 미래 트렌드들을 다루기 위한 권장 스킨케어 요법을 결정할 때, 요구된다.
도 1은 본 개시의 다양한 양태들에 따른 시스템의 예시적인 실시예의 다양한 컴포넌트들을 도시하는 상위-레벨 개략도이다. 시스템은 사용자(90)로부터 샘플(sample)을 획득하고, 샘플을 기반으로 피부 트렌드 시각화들을 생성하는 데 사용된다. 도시된 바와 같이, 하나 이상의 샘플링 디스크들(sampling disks)(102, 104)이 사용자(90)로부터 샘플을 획득하는 데 사용된다. 그리고, 샘플링 디스크(104)는 단백질 추출 디바이스(208)에 의해 처리되고, 수집된 샘플은 테스트 카트리지(test cartridge)(108)에 적용된다. 면역학적 검정(immunoassay) 분석기 디바이스(106)는 다양한 피부 트렌드들과 연관되는 다양한 단백질 바이오마커들의 농도들을 결정한다. 그리고, 단백질 바이오마커 농도 정보는, 단백질 바이오마커 농도 정보를 기반으로 피부 트렌드 시각화들을 생성하고 표시하는 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(110)에 제공된다.
도 2는 본 개시의 다양한 양태들에 따른 바이오마커 분석 시스템의 예시적인 실시예 및 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스의 예시적인 실시예의 추가적인 세부 사항들을 도시하는 블록도이다.
일부 실시예들에서, 바이오마커 분석 시스템(202)은 대상(subject)으로부터 샘플링된 바이오마커들의 측정치(measurement)를 제공하는 하나 이상의 디바이스들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 이러한 샘플링은 신속하고 비침습적으로 수행되고, 이에 따라, 바이오마커 샘플링이 외래 환자 임상 또는 소매(retail) 환경에서 발생하도록 허용한다. 도시된 실시예에서, 바이오마커 분석 시스템(202)은 샘플링 디스크(204), 테스트 카트리지(206), 단백질 추출 디바이스(208), 및 면역학적 검정 분석기 디바이스(210)를 포함한다.
일부 실시예들에서, 샘플링 디스크(204)는 기판(substrate) 및 접착제(adhesive)를 포함한다. 접착제는 대상의 피부에 샘플링 디스크(204)를 제거 가능하게 부착하고, 그로부터 피부 세포들의 샘플을 획득하는 데 적합하다. 샘플링 디스크(204)가 설명되지만, 일부 실시예들에서, 직사각형 또는 테이프(tape)를 포함하지만 이에 제한되지 않는 다른 형상의 접착 디바이스가 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 면봉(swab), 와이프(wipe), 또는 피부 세포 샘플을 수집하는 데 사용할 수 있는 다른 디바이스가 접착 디바이스 대신에 사용될 수 있다. 샘플링 디스크(204)로서 사용하기에 적합한 디바이스의 하나의 비제한적인 예로는, 다른 디바이스들이 사용될 수 있지만, 크덤 사(CuDerm Corporation)에서 생산되는 D-SQUAME® 샘플링 디스크가 있다.
일부 실시예들에서, 단백질 추출 디바이스(208)는 샘플링 디스크들(204)로부터 샘플들을 제거하고, 이들을 처리를 위해 테스트 카트리지(206)에 제공될 수 있는 형태로 변환하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 단백질 추출 디바이스(208)는, 샘플링 디스크(204)가 버퍼 용액(buffer solution)과 함께 배치될 수 있는 컨테이너(container)를 포함할 수 있다. 또한, 단백질 추출 디바이스(208)는, 수집된 피부 샘플로부터의 단백질들이 샘플링 디스크(204)로부터 방출되고 버퍼 용액 내에 용해되도록, 컨테이너를 교반(agitating), 원심분리(centrifuging), 또는 다른 처리를 위한 디바이스를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 테스트 카트리지(206)는 대략 신용 카드의 크기이고, 수집된 피부 샘플로부터의 단백질들을 포함하는 용액의 액적(droplet)(대략 30 μl)이 배치될 수 있는 입구를 포함한다. 입구는, 용액이 자동으로 흐르는 하나 이상의 미세유체 채널들(microfluidic channels)에 결합될 수 있다. 일부 실시예들에서, 항체들(antibodies)이 하나 이상의 미세유체 채널들 내에 있을 수 있고, 샘플 내의 항원들(antigens)이 항체들과 반응할 수 있다. 이러한 반응은, 항체들과 연관된 형광 비드들(fluorescent beads)이 측정되는 단백질들의 농도들에 따라 형광을 발하게 할 수 있다. 면역학적 검정 분석기 디바이스(210)는 테스트 카트리지(206)를 수용할 수 있고, 샘플 내의 관심 단백질들의 농도들을 측정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 면역학적 검정 분석기 디바이스(210)는, 어떤 형광 비드들이 형광을 발하고 있는지를 결정하기 위해, 레이저 광을 사용함으로써, 그렇게 할 수 있다. 일단 측정되면, 면역학적 검정 분석기 디바이스(210)는 디스플레이에 단백질 농도들을 표시하고, 종이 영수증(paper receipt)에 단백질 농도들을 인쇄하고, 다른 디바이스에 결정된 단백질 농도들을 전자적으로 전송하는 것을 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의의 적절한 기술을 사용하여, 결정된 단백질 농도들을 시스템의 다른 컴포넌트들에 제공할 수 있다. 면역학적 검정 분석기 디바이스(210)(및 이에 연관된 테스트 카트리지들(206))의 하나의 비제한적인 예로는, 나노엔텍 사(NanoEnTek Inc.)에 의해 제공되는 FREND?? 시스템이 있다. 일부 실시예들에서, 결정된 단백질 농도들이 전자적으로 전송되고, 전자 전송은 정보의 프라이버시(privacy)를 보호하기 위해, 암호화 및/또는 익명화될 수 있다.
트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)는, 바이오마커 분석 시스템(202)으로부터 단백질 농도 정보를 수신하고, 단백질 농도 정보를 기반으로 하나 이상의 피부 트렌드들을 결정하며, 하나 이상의 피부 트렌드들을 기반으로 시각화들을 표시하도록 구성되는 컴퓨팅 디바이스이다. 일부 실시예들에서, 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)는 스마트폰(smartphone) 또는 태블릿(tablet) 컴퓨팅 디바이스와 같은 모바일(mobile) 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 일부 실시예들에서, 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)는 데스크탑(desktop) 컴퓨팅 디바이스 또는 랩탑(laptop) 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 일부 실시예들에서, 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)는, 사용자 인터페이스(user interface)를 제공하도록 구성되는 사용자 컴퓨팅 디바이스, 및 계산 기능(computational functionality)(예컨대, 후술되는 트렌드 결정 엔진(214) 및/또는 트렌드 시각화 엔진(216)의 기능)을 제공하도록 구성되는 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스들과 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 이러한 실시예들에서, 사용자 컴퓨팅 디바이스 및 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스들은, 유선 기술(이더넷(Ethernet), USB, 또는 인터넷(Internet)을 포함하지만 이에 제한되지 않음), 또는 무선 기술(와이파이(WiFi), 와이맥스(WiMAX), 3G, 4G, LTE, 또는 블루투스(Bluetooth)를 포함하지만 이에 제한되지 않음)과 같은 임의의 적합한 통신 기술 또는 기술들을 통해 통신할 수 있다.
도시된 바와 같이, 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)는 트렌드 결정 엔진(214), 트렌드 시각화 엔진(216), 및 디스플레이 디바이스(218)를 포함한다.
일부 실시예들에서, 트렌드 결정 엔진(214)은 바이오마커 분석 시스템으로부터 단백질 바이오마커 농도 정보를 수신하고, 임상적으로 결정된 상관 관계 정보를 사용하여 피부 트렌드들을 결정하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 트렌드 시각화 엔진(216)은 트렌드 결정 엔진(214)에 의해 결정되는 피부 트렌드들을 기반으로, 피부 트렌드들에 대한 가상 표현들을 생성하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 디스플레이 디바이스(218)는 트렌드 시각화 엔진(216)에 의해 생성되는 피부 트렌드들에 대한 가상 표현들을 표시하는 데 사용된다. 일부 실시예들에서, 디스플레이 디바이스(218)는 터치-감지 디스플레이일 수 있고, 또한, 사용자로부터 사용자 인터페이스로의 입력을 수용하는 데 사용될 수 있다. 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)의 컴포넌트들의 기능에 대한 추가적인 세부 사항들은 아래에 제공된다.
일반적으로, 여기에 사용되는 것과 같은 “엔진”이라는 단어는 C, C++, COBOL, JAVATM, PHP, Perl, HTML, CSS, JavaScript, VBScript, ASPX, Microsoft .NETTM 등과 같은 프로그래밍 언어로 작성될 수 있는 하드웨어 또는 소프트웨어 명령어들로 구현된 로직(logic)을 나타낸다. 엔진은 실행 가능한 프로그램들로 컴파일되거나, 해석된 프로그래밍 언어들로 작성될 수 있다. 소프트웨어 엔진들은 다른 엔진들이나 그 자체에서 호출할 수 있다. 일반적으로, 여기에 설명되는 엔진들은 다른 엔진들과 병합되거나 서브-엔진들로 분할될 수 있는 로지컬 모듈들을 나타낸다. 엔진들은 임의의 유형의 컴퓨터 판독 가능 매체 또는 컴퓨터 저장 디바이스에 저장될 수 있고, 하나 이상의 범용 컴퓨터들에서 저장되고 실행될 수 있으며, 이에 따라, 엔진 또는 그의 기능을 제공하도록 구성되는 특수 목적 컴퓨터를 생성할 수 있다.
도 3은 본 개시의 다양한 양태들에 따라 생성되는 가상 표현의 예시적인 실시예를 도시하고 있다. 도면에서, 피부 상태들의 세트에 대한 가능성을 예시하는 스파이더 다이어그램(spider diagram)(302)이 도시되어 있다. 도시된 바와 같이, 스파이더 다이어그램(302)은 윤기(shininess), 탈수(dehydration), 눈에 보이는 점들(visible spots), 주름들(wrinkles)/잔주름들(fine lines), 눈에 보이지 않는 점들(invisible spots)/광-노화(phot-aging), 발적(redness), 및 모공들(pores)에 대한 스케일들(scales)을 포함한다. 점(dot)이 각 스케일에 배치되고, 점들은 각 스케일을 따라 피부 트렌드들이 확장될 것으로 예측되는 정도를 설명하기 위해, 선(304)으로 연결된다. 일부 실시예들에서, 점들 및 선(304)은 주어진 시점에서 검출되는 각 피부 상태의 양을 나타내고, 사용자가 피부 상태들이 시간이 지남에 따라 어떻게 변할 것으로 예측되는지 탐색하도록, 슬라이더(slider) 또는 다른 사용자 인터페이스 엘리먼트가 제공될 수 있다. 일부 실시예들에서, 점들 및 선(304)은 각 피부 상태의 변화율을 나타낸다. 일부 실시예들에서, 시각화는 다양한 피부 치료 요법들에 대한 선택들을 포함할 수 있고, 사용자가 다양한 피부 치료 요법들의 효과들을 평가할 수 있도록, 트렌드 시각화 엔진(216)은, 바이오마커 농도 정보 및 선택된 피부 치료 요법을 기반으로, 트렌드 시각화를 업데이트할 수 있다.
도시된 스파이더 다이어그램(302)은 트렌드 시각화 또는 가상 표현의 비제한적인 예이다. 일부 실시예들에서, 다른 유형들의 트렌드 시각화들 또는 가상 표현들이 제공될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 유사한 정보가 표의 각 피부 상태에 대한 수치 스케일들을 사용하여 제공될 수 있다(예컨대, 0 내지 100의 윤기 값, 0 내지 100의 탈수 값 등). 다른 예로, 대상의 사진(photo)이 획득될 수 있고, 가상 표현은 예측된 피부 트렌드들 중 하나 이상을 기반으로 사진을 변경하기 위해 사진 필터를 사용할 수 있다.
도 4는 본 개시의 다양한 양태들에 따른 안면 노화 트렌드들의 시각화를 표시하는 방법의 예시적인 실시예를 도시하는 흐름도이다. 시작 블록으로부터, 방법(400)은 절차 블록(402)으로 진행하고, 여기서, 단백질 바이오마커 농도 정보가 바이오마커 분석 시스템(202)에 의해 대상에 대해 획득되는 절차가 실행된다. 바이오마커 분석 시스템(202)의 비제한적인 예가 도 2에 도시되어 있으며, 상술되었다. 도 5에 도시되고 후술되는 절차(500)를 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의의 적합한 절차가 단백질 바이오마커 농도 정보를 수집하는 데 사용될 수 있다.
다음으로, 블록(404)에서, 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)의 트렌드 결정 엔진(214)은 단백질 바이오마커 농도 정보를 수신한다. 일부 실시예들에서, 단백질 바이오마커 농도 정보는 네트워크를 통해 트렌드 결정 엔진(214)에 의해 바이오마커 분석 시스템(202)으로부터 수신된다. 네트워크는, 와이파이 네트워크, 셀룰러(cellular) 네트워크(3G 네트워크, 4G 네트워크, 5G 네트워크, 또는 LTE 네트워크를 포함하지만 이에 제한되지 않음) 또는 블루투스 네트워크를 포함하지만 이에 제한되지 않는 무선 네트워크, 이더넷 네트워크, USB 네트워크 또는 파이어와이어(FireWire) 네트워크를 포함하지만 이에 제한되지 않는 유선 네트워크, 및/또는 임의의 다른 유형의 네트워크일 수 있다. 일부 실시예들에서, 단백질 바이오마커 농도 정보는 바이오마커 분석 시스템(202)의 디스플레이 디바이스(도시되지 않음)에 의해 디스플레이될 수 있고, 단백질 바이오마커 농도 정보는 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)와 연관되는 인터페이스에 수동으로 입력될 수 있다.
블록(406)에서, 트렌드 결정 엔진(214)은 단백질 바이오마커 농도 정보를 기반으로, 적어도 하나의 안면 노화 트렌드를 결정한다. 예비 임상 연구들에서는, 다섯 가지의 바이오마커들(FLG2, TG3, IDE, LCN1, 및 YKL40)과 노화의 임상 징후들 사이의 연관성을 시사했다. 노화의 다양한 임상 징후들에 대한 이러한 바이오마커들의 예시적 예측 성능들(ROC 곡선들)은 아래와 같다.
또한, 예비 연구들은 바이오마커들과 대상이 레티놀 및 프록시란에 대한 반응자(responder)인지 또는 무반응자(non-responder)인지 사이의 연관성을 시사했다. 예비 임상 연구들은, YKL40 및 TG3 바이오마커들이 대상이 눈 밑 주름들의 개선을 위해 레티놀에 반응할 것임을 나타내고, TG3 및 LCN1 바이오마커들이 대상이 전체 얼굴 이색증(dyschromia)의 개선을 위해 레티놀에 반응할 것임을 나타내며, YKL 40 바이오마커가 대상이 전신홍색증(erythrosis)의 개선을 위해 프록시란에 반응할 것임을 나타낸다는 것을 시사했다. 일부 실시예들에서, 트렌드 결정 엔진(214)은 바이오마커 농도 정보를 기반으로 하나 이상의 안면 노화 트렌드들을 예측하기 위해, 이러한 임상적으로 시사된 관계들 중 하나 이상과 바이오마커 농도 정보를 사용한다. 일부 실시예들에서, 트렌드 결정 엔진(214)은 바이오마커 농도 정보를 기반으로, 평생 노화(life-time aging) 트렌드 인디케이터(indicator)를 업데이트할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 평생 노화 트렌드 인디케이터는 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)에 의해 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 평생 노화 트렌드 인디케이터는 클라우드 서비스 또는 다른 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 평생 노화 트렌드 인디케이터는 시간이 지남에 따라 예측된 안면 노화 트렌드들을 다루는 진행 상황을 보여주기 위해 나중에 표시될 수 있다.
다음으로, 방법(400)은 블록(408)로 진행하고, 여기서, 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)의 트렌드 시각화 엔진(216)이 적어도 하나의 안면 노화 트렌드를 기반으로, 트렌드 시각화를 생성한다. 일부 실시예들에서, 트렌드 시각화는 가상 표현이고, “트렌드 시각화” 및 “가상 표현”이라는 용어들은 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 트렌드 결정 엔진(214)은, 바이오마커 농도 정보가 하나 이상의 안면 노화 트렌드들의 존재(presence)를 나타내는 정도를 결정할 수 있고, 트렌드 시각화 엔진(216)은 나타나는 정도들을 기반으로, 트렌드 시각화를 생성할 수 있다. 예를 들어, 바이오마커 농도 정보가 60% 확률의 거친 피부 성장을 나타내는 경우, 트렌드 결정 엔진(214)은 트렌드 시각화 엔진(216)에 60% 확률의 거친 피부를 제공할 것이고, 트렌드 시각화 엔진(216)은 60% 확률의 거친 피부를 기반으로, 트렌드 시각화를 생성한다. 일부 실시예들에서, 트렌드 결정 엔진(214)은 확률 대신에 하나 이상의 안면 노화 트렌드들의 존재 또는 부재(absence)를 결정할 수 있으며, 트렌드 시각화 엔진(216)에 하나 이상의 바이너리 값들로 안면 노화 트렌드 정보를 제공할 수 있다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 스킨케어 제품들의 사용을 기반으로, 상이한 트렌드 시각화들이 생성될 수 있다. 예를 들어, 제1 트렌드 시각화는 현재 검출된 트렌드를 보여주기 위해 생성될 수 있고, 제2 트렌드 시각화는 시간이 지남에 따라 특정 스킨케어의 적용에 의해 트렌드가 어떻게 영향을 받을 지를 보여주기 위해 생성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 트렌드 시각화 엔진(216)은, 트렌드 결정 엔진(214)으로부터 수신되는 확률들을 기반으로 하는 시각화를 생성할 수 있다. 예를 들어, 시각화가 도 3에 도시된 스파이더 다이어그램(302)과 같은 그래프 시각화인 경우, 각 피부 트렌드의 확률은 0(스파이더 다이어그램(302)의 중심)에서 100(스파이더 다이어그램(302)의 바깥쪽 가장자리)까지의 값으로 표시될 수 있다. 다른 예로, 시각화가 대상의 사진의 조작된 버전(manipulated version)인 경우, 확률은 사진에 적용되는 필터의 강도를 변경하거나, 필터가 나타내는 변화가 나타나는 시간의 양을 변경하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 60% 확률의 주름들 또는 잔주름들 모습(appearance)이 결정되면, 필터가 적용되고, 5년 후의 예측된 모습을 보여주는 인디케이션으로, 사진 시각화가 표시될 수 있는 한편, 30% 확률의 주름들 또는 잔주름들 모습(appearance)이 결정되면, 필터가 적용되고, 유사하지만 5년 대신에 10년 후의 예측된 모습을 보여주는 인디케이션으로, 사진 시각화가 표시될 수 있다. 이러한 값들은 예시들일 뿐이며, 일부 실시예들에서, 상이한 값들 또는 기술들이 사용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 하나 이상의 피부 트렌드가 트렌드 결정 엔진(214)에 의해 결정될 수 있고, 트렌드 시각화 엔진(216)은 모든 피부 트렌드들의 영향들을 보여주는 조합된 피부 시각화를 생성할 수 있다. 일부 실시예들에서, 트렌드 시각화 엔진(216)은 각 검출된 피부 트렌드에 대해 별도의 시각화들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 스파이더 다이어그램(302)은 다수의 예측된 피부 트렌드들을 동시에 시각화한다. 다른 예로, 예측된 트렌드들을 보여주기 위해 필터들이 적용되는 사진 시각화는 예측된 피부 트렌드들을 별도로 나타내기 위해 한 번에 하나의 필터를 적용할 수 있다. 또 다른 예로, 다수의 피부 트렌드들을 동시에 예시하기 위해, 다수의 필터들이 사진에 순차적으로 적용될 수 있다.
블록(410)에서, 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)는 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(218)의 디스플레이 디바이스(218)에 트렌드 시각화를 표시한다. 대신에, 일부 실시예들에서, 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)는 표시(presentation) 또는 저장을 위해 다른 컴퓨팅 디바이스에 트렌드 시각화를 전송할 수 있다. 예를 들어, 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)가 서버 컴퓨팅 디바이스인 경우, 트렌드 시각화 컴퓨팅 디바이스(212)는 트렌드 시각화를 생성하여, 표시를 위해 모바일 컴퓨팅 디바이스 또는 데스크탑 컴퓨팅 디바이스에 전송할 수 있다. 일부 실시예들에서, 디바이스들 사이에서의 트렌드 시각화의 전송은 암호화 및/또는 익명화될 수 있다.
다음으로, 방법(400)은 종료 블록으로 진행하여, 종료된다.
도 5는 본 개시의 다양한 양태들에 따른 단백질 바이오마커 농도 정보를 획득하기 위한 절차의 예시적인 실시예를 도시하는 흐름도이다. 절차(502)는 대상에 대해 단백질 바이오마커 농도 정보를 획득하기 위해 도 4의 블록(402)에서 사용하기에 적합한 절차의 비제한적인 예이다.
시작 블록으로부터, 절차(500)는 블록(502)으로 진행하고, 여기서, 샘플이 샘플링 디스크(204)를 사용하여 대상으로부터 획득된다. 일부 실시예들에서, 샘플링 디스크(204)는 접착제를 통해 대상의 피부에 부착될 수 있다. 일부 실시예들에서, 샘플링 디스크(204)는 땀, 피지, 및 다른 피부 분비물들과 같은 물질들을 흡수할 수 있다. 일부 실시예들에서, 샘플링 디스크(204)의 접착제는 대상의 피부로부터 피부 세포들을 수집할 수 있다. 일부 실시예들에서, 샘플링 디스크(204)는 피부 샘플을 수집하기 위해, 여러 번 피부에 배치되고 피부에서 제거될 수 있다. 일부 실시예들에서, 일관된 샘플을 획득하기 위해, 샘플링 디스크(204)의 상단에 무게 또는 압력이 가해질 수 있고/있거나, 샘플링 디스크(204)가 특정 시간 동안 제자리에 남아 있을 수 있다.
다음으로, 블록(504)에서, 단백질 추출 디바이스(210)는 샘플링 디스크로부터 용액으로 단백질들을 추출한다. 일부 실시예들에서, 단백질 추출 디바이스(210)는 피부 세포들, 피부 분비물들, 또는 다른 샘플링 물질을 용액으로 용해시키기 위해, 샘플링 디스크에 용액을 적용할 수 있다. 일부 실시예들에서, 샘플링 디스크(204)는 버퍼 용액 내에 배치된 다음, 피부 샘플이 용액 내에 용해되도록 흔들어질 수 있다.
블록(506)에서, 용액이 테스트 카트리지(206)에 놓인다. 일부 실시예들에서, 샘플링 디스크로부터의 단백질들을 포함하는 단백질 추출 디바이스(210)에 의해 생성되는 용액의 액적이 테스트 카트리지(206)의 입구에 위치된다. 블록(508)에서, 단백질 바이오마커 농도 정보를 생성하기 위해, 단백체(proteomic) 분석이 면역학적 검정 분석기 디바이스(208)에 의해 테스트 카트리지(206)에서 수행된다. 일부 실시예들에서, 테스트 카트리지(206)는, 형광 비드들을 측정하는 데 레이저 광을 사용하고, 이로써 피부 샘플에서 단백질 바이오마커들의 농도들을 결정하는 면역학적 검정 분석기 디바이스(208) 내에 삽입된다. 다음으로, 절차(500)는 종료 블록으로 진행하여, 종료된다. 단백질 바이오마커 농도 정보는 면역학적 검정 분석기 디바이스(208)의 스크린 상에 디스플레이되거나, 다른 디바이스에 전자적으로 전송되거나, 또는 단백질 바이오마커 농도 정보가 미래 트렌드들을 예측 및/또는 시각화(또는 임의의 다른 목적)를 위해 사용되도록, 어떤 다른 방식으로 다른 디바이스에 제공될 수 있다. 다른 디바이스에 전자적으로 전송되는 경우, 전송은 암호화 및/또는 익명화될 수 있다.
예시적인 실시예들이 도시되고 설명되었지만, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양한 변경들이 이루어질 수 있음이 이해될 것이다.
Claims (15)
- 하나 이상의 기계 명령어들에 의해 프로그래밍된 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 구현되는 안면 노화(facial aging) 시각화(visualization)를 생성하는 방법에 있어서,
상기 방법은,
단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 예측된 안면 노화 트렌드(trend)의 적어도 하나의 인스턴스(instance)를 결정하는 단계; 및
상기 예측된 안면 노화 트렌드를 나타내는 전자 디스플레이 상의 가상 표현(virtual representation)을 생성하는 단계
를 포함하는,
방법.
- 제1 항에 있어서,
단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 평생 노화(life-time aging) 트렌드 인디케이터(indicator)를 업데이트하는 단계
를 더 포함하는,
방법.
- 제1 항 또는 제2 항에 있어서,
단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 상기 예측된 안면 노화의 상기 적어도 하나의 인스턴스를 결정하는 단계는,
FLG2 바이오마커, TG3 바이오마커, IDE 바이오마커, LCN1 바이오마커, 및YKL40 바이오마커 중 적어도 하나의 농도에 대한 정보, 또는 존재(presence) 또는 부재(absence)를 나타내는 정보의 수신을 기반으로, 상기 예측된 안면 노화 트렌드의 상기 적어도 하나의 인스턴스를 결정하는 단계
를 포함하는,
방법.
- 제1 항 내지 제3 항 중 어느 한 항에 있어서,
면역학적 검정(immunoassay) 분석기 디바이스로부터 단백질 바이오마커 농도 정보를 나타내는 하나 이상의 입력들을 수신하는 단계
를 더 포함하는,
방법.
- 제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 상기 예측된 안면 노화 트렌드의 상기 적어도 하나의 인스턴스를 결정하는 단계는,
상기 단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 빛나는 피부, 거친 피부, 고르지 않은 피부 톤, 눈 주름들, 광-노화, 탄력 상실, 또는 확장된 모공들의 적어도 하나의 인스턴스를 결정하는 단계
를 포함하는,
방법.
- 제1 항 내지 제5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 예측된 안면 노화 트렌드를 나타내는 전자 디스플레이 상의 상기 가상 표현을 생성하는 단계는,
스파이더 다이어그램(spider diagram) 또는 얼굴 노화 시뮬레이션(face aging simulation)을 생성하는 단계
를 포함하는,
방법.
- 제1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 방법은,
하나 이상의 설문지 응답들(questionnaire responses)을 수신하는 단계
를 더 포함하고,
예측된 안면 노화 트렌드의 적어도 하나의 인스턴스의 결정은,
상기 하나 이상의 설문지 응답들을 더 기반으로 하는,
방법.
- 안면 노화 시각화를 생성하기 위한 시스템에 있어서,
상기 시스템은,
단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 예측된 안면 노화 트렌드의 적어도 하나의 인스턴스를 결정하기 위한 회로; 및
상기 예측된 안면 노화 트렌드를 나타내는 전자 디스플레이 상의 가상 표현을 생성하기 위한 회로
를 포함하는,
시스템.
- 제8 항에 있어서,
단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 평생 노화 트렌드 인디케이터를 업데이트하기 위한 회로
를 더 포함하는,
시스템.
- 제8 항 또는 제9 항에 있어서,
단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 상기 예측된 안면 노화 트렌드의 적어도 하나의 인스턴스를 결정하기 위한 상기 회로는,
FLG2 바이오마커, TG3 바이오마커, IDE 바이오마커, LCN1 바이오마커, 및 YKL40 바이오마커 중 적어도 하나의 농도에 대한 정보, 또는 존재 또는 부재를 나타내는 정보의 수신을 기반으로, 상기 예측된 안면 노화 트렌드의 상기 적어도 하나의 인스턴스를 결정하기 위한 회로
를 포함하는,
시스템.
- 제8 항 내지 제10 항 중 어느 한 항에 있어서,
면역학적 검정 분석기 디바이스로부터 단백질 바이오마커 농도 정보를 나타내는 하나 이상의 입력들을 수신하기 위한 회로
를 더 포함하는,
시스템.
- 제8 항 내지 제11 항 중 어느 한 항에 있어서,
단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 예측된 안면 노화 트렌드의 적어도 하나의 인스턴스를 결정하기 위한 상기 회로는,
단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 빛나는 피부, 거친 피부, 고르지 않은 피부 톤, 눈 주름들, 광-노화, 탄력 상실, 또는 확장된 모공들의 적어도 하나의 인스턴스를 결정하기 위한 회로
를 포함하는,
시스템.
- 제8 항 내지 제12 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 예측된 안면 노화 트렌드를 나타내는 상기 가상 표현을 생성하기 위한 상기 회로는,
스파이더 다이어그램 또는 얼굴 노화 시뮬레이션을 생성하기 위한 회로
를 포함하는,
시스템.
- 제8 항 내지 제13 항 중 어느 한 항에 있어서,
하나 이상의 설문지 응답들을 수신하기 위한 회로
를 더 포함하고,
단백질 바이오마커 농도 정보의 수신을 기반으로, 상기 예측된 안면 노화 트렌드의 적어도 하나의 인스턴스를 결정하기 위한 상기 회로는,
상기 예측된 안면 노화 트렌드의 상기 적어도 하나의 인스턴스의 결정을, 상기 하나 이상의 설문지 응답들을 더 기반으로 하도록 구성되는,
시스템.
- 제1 항 내지 제7 항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하도록 구성되는 컴퓨팅 디바이스.
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