RU2015124008A - Способ прогноза для индивидуумов с раком предстательной железы - Google Patents
Способ прогноза для индивидуумов с раком предстательной железы Download PDFInfo
- Publication number
- RU2015124008A RU2015124008A RU2015124008A RU2015124008A RU2015124008A RU 2015124008 A RU2015124008 A RU 2015124008A RU 2015124008 A RU2015124008 A RU 2015124008A RU 2015124008 A RU2015124008 A RU 2015124008A RU 2015124008 A RU2015124008 A RU 2015124008A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- biomarkers
- category
- rsa
- combined value
- snppc
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims 33
- 206010060862 Prostate cancer Diseases 0.000 title claims 2
- 208000000236 Prostatic Neoplasms Diseases 0.000 title claims 2
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 claims 38
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims 17
- 239000003446 ligand Substances 0.000 claims 14
- 239000007790 solid phase Substances 0.000 claims 8
- 102100038358 Prostate-specific antigen Human genes 0.000 claims 7
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 claims 6
- 102100040896 Growth/differentiation factor 15 Human genes 0.000 claims 5
- 101710194460 Growth/differentiation factor 15 Proteins 0.000 claims 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 4
- 108700028369 Alleles Proteins 0.000 claims 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 claims 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims 1
- 238000004949 mass spectrometry Methods 0.000 claims 1
- 238000000816 matrix-assisted laser desorption--ionisation Methods 0.000 claims 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
- C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
- C12Q1/6886—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
- G16B40/20—Supervised data analysis
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/118—Prognosis of disease development
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/156—Polymorphic or mutational markers
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/16—Primer sets for multiplex assays
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Pathology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Zoology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Oncology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
Claims (43)
1. Способ на основе составленной с избыточностью комбинации данных для оценки необходимости активного лечения для индивидуума с диагнозом рак предстательной железы, включающий этапы:
1) получения у указанного индивидуума по меньшей мере одного биологического образца;
2) анализа в указанном биологическом образце категории SNP, ассоциированных с РСа, (SNPpc), посредством определения присутствия или отсутствия каждого из множества SNPpc;
3) комбинирования данных, относящихся к указанной категории SNPpc с получением комбинированного значения для SNPpc, где способ при получении комбинированного значения для SNPpc позволяет пренебречь подмножеством по меньшей мере из 5% SNPpc из категории SNPpc;
4) определения корреляции указанного комбинированного значения для SNPpc с вероятностью необходимости активного лечения для индивидуума посредством сравнения комбинированного значения для SNPpc с предопределенным пороговым значением, установленным с использованием контрольных образцов, где у индивидуумов, у которых получены контрольные образцы, известны необходимость активного лечения или отсутствие необходимости в активном лечении.
2. Способ по п. 1, где SNPpc включают по меньшей мере два из rs11672691, rs11704416, rs3863641, rs12130132, rs4245739, rs3771570, rs7611694, rs1894292, rs6869841, rs2018334, rs16896742, rs2273669, rs1933488, rs11135910, rs3850699, rs11568818, rs1270884, rs8008270, rs4643253, rs684232, rs11650494, rs7241993, rs6062509, rs1041449, rs2405942; rs12621278, rs9364554, rs10486567, rs6465657, rs2928679, rs6983561, rs16901979, rs16902094, rs12418451, rs4430796, rs11649743, rs2735839, rs9623117 и rs138213197.
3. Способ по п. 1, дополнительно включающий анализ в указанном биологическом образце категории биомаркеров РСа посредством определения присутствия или концентрации каждого из множества биомаркеров РСа из указанной категории биомаркеров РСа; комбинирование данных, относящихся к указанной категории биомаркеров РСа, с получением комбинированного значения для биомаркеров; комбинирование комбинированного значения для биомаркеров и комбинированного значения для SNPpc с получением общего комбинированного значения; и определение корреляции указанного общего комбинированного значения с вероятностью необходимости активного лечения для индивидуума посредством сравнения общего комбинированного значения с предопределенным значением, установленным с использованием контрольных образцов, где у индивидуумов, у которых получены контрольные образцы, известны необходимость активного лечения или отсутствие необходимости в активном лечении.
4. Способ по п. 3, включающий определение присутствия или концентрации по меньшей мере частично избыточных биомаркеров РСа, где по меньшей мере один, например, два биомаркера РСа выбраны из группы, состоящей из (i) PSA, (ii) общего PSA (tPSA), (iii) интактного PSA (iPSA), (iv) свободного PSA (fPSA) и (v) hK2.
5. Способ по п. 4, где способ при получении указанного комбинированного значения для биомаркеров позволяет пренебречь подмножеством по меньшей мере из одного из указанных биомаркеров РСа (i)-(v) из категории биомаркеров РСа, таким как подмножество из одного, двух, трех или четырех из указанных биомаркеров РСа (i)-(v).
6. Способ по п. 1, где способ при получении комбинированного значения для SNPpc позволяет пренебречь по меньшей мере 10%, например, 15%, например, 20%, например, 30% SNPpc из категории SNPpc.
7. Способ по п. 1, где указанные данные, относящиеся к указанной категории SNPpc, комбинируют в соответствии с предопределенным уравнением с получением указанного комбинированного значения для SNPpc.
8. Способ по п. 3, где указанные данные, относящиеся к указанной категории биомаркеров РСа, комбинируют в соответствии с предопределенным уравнением с получением указанного комбинированного значения для биомаркеров.
9. Способ по п. 3, где указанное комбинированное значение для биомаркеров и указанное комбинированное значение для SNPpc комбинируют в соответствии с предопределенным уравнением с получением указанного общего комбинированного значения.
10. Способ по п. 1, дополнительно включающий рекомендацию индивидууму активного лечения, если комбинированное значение для SNPpc или общее комбинированное значение превышают пороговое значение.
11. Способ по п. 3, дополнительно включающий анализ в указанном биологическом образце категории SNP, ассоциированных с концентрацией биомаркеров РСа, (SNPbm), посредством определения присутствия или отсутствия по меньшей мере одного SNPbm; посредством комбинации данных, относящихся к указанным SNPbm, с получением комбинированного значения для SNPbm и включения комбинированного значения для SNPbm в общее комбинированное значение.
12. Способ по п. 11, где SNPbm включает по меньшей мере один из rs3213764, rs1354774, rs1227732, rs2736098, rs401681, rs10788160, rs11067228, rs1363120, rs888663 и rs1054564.
13. Способ по п. 3, дополнительно включающий анализ в указанном биологическом образце категории SNP, ассоциированных с индексом массы тела указанного индивидуума, (SNPbmi), посредством определения присутствия или отсутствия по меньшей мере одного SNPbmi; посредством комбинации данных, относящихся к указанной категории SNPbmi, с получением комбинированного значения для SNPbmi и включением указанного комбинированного значения для SNPbmi в общее комбинированное значение.
14. Способ по п. 13, где SNPbmi включает по меньшей мере один из rs3817334, rs10767664, rs2241423, rs7359397, rs7190603, rs571312, rs29941, rs2287019, rs2815752, rs713586, rs2867125, rs9816226, rs10938397 и rs1558902.
15. Способ по п. 1, дополнительно включающий сбор у указанного индивидуума семейного анамнеза в отношении РСа, истории лечения и данных физического обследования; где указанный семейный анамнез, историю лечения и/или данные физического обследования включают в общее комбинированное значение.
16. Способ по п. 3, дополнительно включающий анализ дополнительной категории биомаркеров РСа посредством определения присутствия или концентрации одного или каждого из множества биомаркеров РСа из указанной дополнительной категории биомаркеров; комбинации данных, относящихся к указанной дополнительной категории биомаркеров РСа, с получением дополнительного комбинированного значения для биомаркеров для указанной дополнительной категории биомаркеров РСа и включением указанного дополнительного комбинированного значения для биомаркеров в общее комбинированное значение; где комбинация данных для получения дополнительного комбинированного значения для биомаркеров составлена с избыточностью, где дополнительная категория биомаркеров РСа содержит более одного биомаркера РСа.
17. Способ по п. 16, где дополнительная категория биомаркеров РСа содержит биомаркер MIC-1 и необязательно другие родственные MIC-1 биомаркеры или биомаркер MSMB и необязательно другие родственные MSMB биомаркеры.
18. Способ по п. 1, где указанный биологический образец представляет собой образец крови.
19. Способ по п. 11, где общее комбинированное значение рассчитывают способом, в котором используют неаддитивный эффект SNPbm и соответствующей концентрации биомаркеров РСа.
20. Способ по п. 1, где определение присутствия или отсутствия указанных SNP проводят с использованием масс-спектрометрии MALDI.
21. Способ по п. 10, где определение присутствия или концентрации указанных биомаркеров РСа проводят с использованием технологии микропанелей.
22. Способ по любому из пп. 1-21, где определение присутствия или отсутствия SNP включает определение количества аллелей указанного SNP.
23. Устройство для анализа для проведения этапа 2 по п. 1, содержащее твердую фазу с категорией иммобилизованных на ней лигандов, которая специфически связывается с SNPpc и включает множество различных лигандов, специфически связывающихся с каждым из множества SNPpc, таких как по меньшей мере один из rs11672691, rs11704416, rs3863641, rs12130132, rs4245739, rs3771570, rs7611694, rs1894292, rs6869841, rs2018334, rs16896742, rs2273669, rs1933488, rs11135910, rs3850699, rs11568818, rs1270884, rs8008270, rs4643253, rs684232, rs11650494, rs7241993, rs6062509, rs1041449 или rs2405942, rs12621278, rs9364554, rs10486567, rs6465657, rs2928679, rs6983561, rs16901979, rs16902094, rs12418451, rs4430796, rs11649743, rs2735839, rs9623117 и rs138213197.
24. Устройство для анализа по п. 23 для проведения способа по п. 3, где твердая фаза дополнительно содержит вторую категорию иммобилизованных лигандов, которая специфически связывается с биомаркером РСа, и включает множество различных лигандов, специфически связывающихся с каждым из множества биомаркеров РСа, таких как по меньшей мере один из PSA, iPSA, tPSA, fPSA и hK2 и необязательно MSMB и/или MIC-1.
25. Устройство для анализа по п. 23 для проведения способа по п. 11, где твердая фаза дополнительно содержит третью категорию иммобилизованных лигандов, которая специфически связывается с SNPbm, такими как по меньшей мере один из rs1227732, rs3213764, rs1354774, rs2736098, rs401681, rs10788160, rs11067228, rs1363120, rs888663 и rs1054564.
26. Устройство для анализа по любому из пп. 23-25 для проведения способа по п. 13, где твердая фаза дополнительно содержит четвертую категорию иммобилизованных лигандов, которая специфически связывается с SNPbmi, такими как по меньшей мере один из rs3817334, rs10767664, rs2241423, rs7359397, rs7190603, rs571312, rs29941, rs2287019, rs2815752, rs713586, rs2867125, rs9816226, rs10938397 и rs1558902.
27. Набор для тестирования для проведения этапа 2 по п. 1, содержащий устройство для анализа по п. 23 и категорию детектирующих молекул, способных к детекции SNPpc, таких как по меньшей мере один из rs11672691, rs11704416, rs3863641, rs12130132, rs4245739, rs3771570, rs7611694, rs1894292, rs6869841, rs2018334, rs16896742, rs2273669, rs1933488, rs11135910, rs3850699, rs11568818, rs1270884, rs8008270, rs4643253, rs684232, rs11650494, rs7241993, rs6062509, rs1041449 или rs2405942, rs12621278, rs9364554, rs10486567, rs6465657, rs2928679, rs6983561, rs16901979, rs16902094, rs12418451, rs4430796, rs11649743, rs2735839, rs9623117 и rs138213197.
28. Набор для тестирования по п. 27, содержащий устройство для анализа по п. 24 и вторую категорию детектирующих молекул, способных к детекции биомаркеров РСа, таких как по меньшей мере один из PSA, iPSA, tPSA, fPSA и hK2 и необязательно MSMB и/или MIC-1.
29. Набор для тестирования по п. 27, содержащий устройство для анализа по п. 25 и третью категорию детектирующих молекул, способных к детекции SNPbm, таких как по меньшей мере один из rs1227732, rs3213764, rs1354774, rs2736098, rs401681, rs10788160, rs11067228, rs1363120, rs888663 и rs1054564.
30. Набор для тестирования по любому из пп. 27-29, содержащий устройство для анализа по п. 26 и четвертую категорию детектирующих молекул, способных к детекции SNPbmi, таких как по меньшей мере один из rs3817334, rs10767664, rs2241423, rs7359397, rs7190603, rs571312, rs29941, rs2287019, rs2815752, rs713586, rs2867125, rs9816226, rs10938397 и rs1558902.
31. Устройство для анализа, содержащее твердую фазу с иммобилизованной на ней категории лигандов, которая специфически связывается с SNPpc и включает множество различных лигандов, специфически связывающихся с каждым из множества различных SNPpc, выбранных по меньшей мере из одного из rs11672691, rs11704416, rs3863641, rs12130132, rs4245739, rs3771570, rs7611694, rs1894292, rs6869841, rs2018334, rs16896742, rs2273669, rs1933488, rs11135910, rs3850699, rs11568818, rs1270884, rs8008270, rs4643253, rs684232, rs11650494, rs7241993, rs6062509, rs1041449 или rs2405942, rs12621278, rs9364554, rs10486567, rs6465657, rs2928679, rs6983561, rs16901979, rs16902094, rs12418451, rs4430796, rs11649743, rs2735839, rs9623117 и rs138213197.
32. Устройство для анализа по п. 31, где твердая фаза дополнительно содержит вторую категорию иммобилизованных лигандов, которая специфически связывается с биомаркерами РСа и включает множество различных лигандов, специфически связывающихся с каждым из множества различных биомаркеров РСа, выбранных по меньшей мере из одного из PSA, iPSA, tPSA, fPSA и hK2 и необязательно MSMB и/или MIC-1.
33. Устройство для анализа по п. 31, где твердая фаза дополнительно содержит третью категорию иммобилизованных лигандов, которая специфически связывается с SNPbm и включает один или множество различных лигандов, специфически связывающихся с одним или каждым из множества из SNPbm, выбранных по меньшей мере из одного из rs1227732, rs3213764, rs1354774, rs2736098, rs401681, rs10788160, rs11067228, rs1363120, rs888663 и rs1054564.
34. Устройство для анализа по любому из пп. 31-33, где твердая фаза дополнительно содержит четвертую категорию иммобилизованных лигандов, которая специфически связывается с SNPbmi и включает один или множество различных лигандов, специфически связывающихся с одним или каждым из множества различных SNPbmi, выбранных по меньшей мере из одного из rs3817334, rs10767664, rs2241423, rs7359397, rs7190603, rs571312, rs29941, rs2287019, rs2815752, rs713586, rs2867125, rs9816226, rs10938397 и rs1558902.
35. Компьютерный программный продукт, непосредственно загружаемый во внутреннюю память цифрового компьютера, характеризующийся тем, что указанный продукт содержит средства программного кода для выполнения по меньшей мере этапов 3 и 4 по п. 1, таких как этапы 1-4 по п. 1.
36. Компьютерный программный продукт по п. 35, дополнительно включающий средства программного кода для проведения способа по п. 3.
37. Компьютерный программный продукт по п. 35, дополнительно включающий средства программного кода для проведения способа по п. 11.
38. Компьютерный программный продукт по любому из пп. 35-37, дополнительно включающий средства программного кода для проведения способа по п. 13.
39. Устройство, содержащее устройство для анализа по п. 31 и компьютерный программный продукт по п. 35, или устройство для анализа по п. 32 и компьютерный программный продукт по п. 36, или устройство для анализа по п. 33 и компьютерный программный продукт по п. 37, или устройство для анализа по п. 34 и компьютерный программный продукт по п. 38.
Applications Claiming Priority (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| SE1251310-7 | 2012-11-20 | ||
| SE1251310 | 2012-11-20 | ||
| SE1350602 | 2013-05-16 | ||
| SE1350602-7 | 2013-05-16 | ||
| PCT/EP2013/074270 WO2014079874A1 (en) | 2012-11-20 | 2013-11-20 | Prognostic method for individuals with prostate cancer |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2015124008A true RU2015124008A (ru) | 2017-01-10 |
| RU2669809C2 RU2669809C2 (ru) | 2018-10-16 |
Family
ID=49713059
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2015124008A RU2669809C2 (ru) | 2012-11-20 | 2013-11-20 | Способ прогноза для индивидуумов с раком предстательной железы |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US10428385B2 (ru) |
| EP (1) | EP2922970B1 (ru) |
| JP (1) | JP2016508026A (ru) |
| AU (1) | AU2013349721B2 (ru) |
| CA (1) | CA2891394C (ru) |
| ES (1) | ES2694409T3 (ru) |
| RU (1) | RU2669809C2 (ru) |
| WO (1) | WO2014079874A1 (ru) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20150110477A (ko) | 2012-11-20 | 2015-10-02 | 파디아 에이비 | 공격적인 전립선 암의 존재 또는 부존재를 나타내는 방법 |
| CA3134289A1 (en) * | 2014-03-11 | 2015-09-17 | Phadia Ab | Method for detecting a solid tumor cancer |
| CN114740202A (zh) | 2014-03-28 | 2022-07-12 | 欧普科诊断有限责任公司 | 与前列腺癌的诊断有关的组合物和方法 |
| WO2016160545A1 (en) | 2015-03-27 | 2016-10-06 | Opko Diagnostics, Llc | Prostate antigen standards and uses thereof |
| EP3247387A4 (en) * | 2015-04-29 | 2018-09-12 | Opko Diagnostics, LLC | Compositions and methods for active surveillance of prostate cancer |
| JP6570929B2 (ja) * | 2015-09-08 | 2019-09-04 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 特性推定モデル生成装置および方法、解析対象の特性推定装置および方法 |
| CN110382718A (zh) * | 2017-02-01 | 2019-10-25 | 法迪亚股份有限公司 | 用于指示具有特定特征的个体中的前列腺癌的存在或不存在的方法 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6582908B2 (en) * | 1990-12-06 | 2003-06-24 | Affymetrix, Inc. | Oligonucleotides |
| CN102317470A (zh) * | 2007-02-07 | 2012-01-11 | 解码遗传学私营有限责任公司 | 促进前列腺癌风险的遗传性变型 |
| WO2012031207A2 (en) * | 2010-09-03 | 2012-03-08 | Wake Forest University Health Sciences | Methods and compositions for correlating genetic markers with prostate cancer risk |
| US20120202888A1 (en) | 2010-10-08 | 2012-08-09 | The Brigham And Women's Hospital, Inc. | Biomarkers of prostate cancer and predicting mortality |
| US20120150032A1 (en) * | 2010-12-13 | 2012-06-14 | Julius Gudmundsson | Sequence Variants Associated with Prostate Specific Antigen Levels |
| EP2850432A2 (en) | 2012-05-16 | 2015-03-25 | Phadia AB | Method for indicating the presence or non-presence of prostate cancer |
| KR20150110477A (ko) | 2012-11-20 | 2015-10-02 | 파디아 에이비 | 공격적인 전립선 암의 존재 또는 부존재를 나타내는 방법 |
-
2013
- 2013-11-20 AU AU2013349721A patent/AU2013349721B2/en active Active
- 2013-11-20 US US14/443,974 patent/US10428385B2/en active Active
- 2013-11-20 JP JP2015542310A patent/JP2016508026A/ja active Pending
- 2013-11-20 CA CA2891394A patent/CA2891394C/en active Active
- 2013-11-20 ES ES13799501.5T patent/ES2694409T3/es active Active
- 2013-11-20 RU RU2015124008A patent/RU2669809C2/ru active
- 2013-11-20 EP EP13799501.5A patent/EP2922970B1/en active Active
- 2013-11-20 WO PCT/EP2013/074270 patent/WO2014079874A1/en active Application Filing
-
2019
- 2019-09-19 US US16/575,940 patent/US20200010912A1/en not_active Abandoned
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| AU2013349721B2 (en) | 2019-03-28 |
| CA2891394C (en) | 2023-03-14 |
| AU2013349721A1 (en) | 2015-05-28 |
| CA2891394A1 (en) | 2014-05-30 |
| WO2014079874A1 (en) | 2014-05-30 |
| US20200010912A1 (en) | 2020-01-09 |
| ES2694409T3 (es) | 2018-12-20 |
| JP2016508026A (ja) | 2016-03-17 |
| EP2922970A1 (en) | 2015-09-30 |
| US10428385B2 (en) | 2019-10-01 |
| RU2669809C2 (ru) | 2018-10-16 |
| US20150284804A1 (en) | 2015-10-08 |
| EP2922970B1 (en) | 2018-08-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2015124054A (ru) | Способ выявления присутствия или отсутствия агрессивного рака предстательной железы | |
| RU2015124008A (ru) | Способ прогноза для индивидуумов с раком предстательной железы | |
| Biswas et al. | A clonal expression biomarker associates with lung cancer mortality | |
| Azad et al. | Metabolomics technology and bioinformatics for precision medicine | |
| Comes et al. | Proteomics for blood biomarker exploration of severe mental illness: pitfalls of the past and potential for the future | |
| Sandhu et al. | Panomics for precision medicine | |
| Simon | Clinical trial designs for evaluating the medical utility of prognostic and predictive biomarkers in oncology | |
| Jayawardana et al. | Determination of prognosis in metastatic melanoma through integration of clinico‐pathologic, mutation, mRNA, microRNA, and protein information | |
| CN113930506B (zh) | 一种预测肝细胞癌预后和治疗抵抗的谷氨酰胺代谢基因标签评分系统 | |
| CA2863393C (en) | A multi-biomarker-based outcome risk stratification model for pediatric septic shock | |
| Liu et al. | Using tree analysis pattern and SELDI-TOF-MS to discriminate transitional cell carcinoma of the bladder cancer from noncancer patients | |
| EA025926B1 (ru) | Молекулярно-диагностический тест на рак | |
| WO2010019921A2 (en) | Biomarkers for diagnosis and treatment of chronic lymphocytic leukemia | |
| CA3039260A1 (en) | Protein biomarker panels for detecting colorectal cancer and advanced adenoma | |
| JP2015524052A (ja) | 前立腺癌の存在または不存在の提示方法 | |
| Brand et al. | Identification of two novel mammographic density loci at 6Q25. 1 | |
| JP2016508026A5 (ru) | ||
| CN113444798A (zh) | 肾癌生存风险生物标志物群及诊断产品和应用 | |
| Yao et al. | Potential role of a three-gene signature in predicting diagnosis in patients with myocardial infarction | |
| FI3577237T3 (fi) | Menetelmä eturauhassyövän läsnäolon tai puuttumisen osoittamiseksi henkilöillä, joilla on tiettyjä ominaisuuksia | |
| Roder et al. | Robust identification of molecular phenotypes using semi-supervised learning | |
| JP2020505928A5 (ru) | ||
| Garrisi et al. | SELDI-TOF serum proteomics and breast cancer: which perspective? | |
| Uccella et al. | Bcl-6 protein expression, and not the germinal centre immunophenotype, predicts favourable prognosis in a series of primary nodal diffuse large B-cell lymphomas: a single centre experience | |
| Sun et al. | Identification of candidate biomarkers for hepatocellular carcinoma through pre-cancerous expression analysis in an HBx transgenic mouse |