RU2015144304A - Биомаркеры и способы прогнозирования преждевременных родов - Google Patents

Биомаркеры и способы прогнозирования преждевременных родов Download PDF

Info

Publication number
RU2015144304A
RU2015144304A RU2015144304A RU2015144304A RU2015144304A RU 2015144304 A RU2015144304 A RU 2015144304A RU 2015144304 A RU2015144304 A RU 2015144304A RU 2015144304 A RU2015144304 A RU 2015144304A RU 2015144304 A RU2015144304 A RU 2015144304A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
biomarkers
group
specified
beta
pregnant woman
Prior art date
Application number
RU2015144304A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2015144304A3 (ru
Inventor
Дерлин Эдвард ХИКОК
Джон Джей БОНИФЕЙС
Грегори Чарлз КРИТЧФИЛД
Трейси Кристин ФЛЕЙШЕР
Original Assignee
Сера Прогностикс, Инк.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=51538302&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=RU2015144304(A) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Сера Прогностикс, Инк. filed Critical Сера Прогностикс, Инк.
Publication of RU2015144304A publication Critical patent/RU2015144304A/ru
Publication of RU2015144304A3 publication Critical patent/RU2015144304A3/ru

Links

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
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/689—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids related to pregnancy or the gonads
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C07—ORGANIC CHEMISTRY
    • C07K—PEPTIDES
    • C07K4/00—Peptides having up to 20 amino acids in an undefined or only partially defined sequence; Derivatives thereof
    • C07K4/12—Peptides having up to 20 amino acids in an undefined or only partially defined sequence; Derivatives thereof from animals; from humans
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/36—Gynecology or obstetrics
    • G01N2800/368—Pregnancy complicated by disease or abnormalities of pregnancy, e.g. preeclampsia, preterm labour
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/52—Predicting or monitoring the response to treatment, e.g. for selection of therapy based on assay results in personalised medicine; Prognosis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/60—Complex ways of combining multiple protein biomarkers for diagnosis
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Pregnancy & Childbirth (AREA)
  • Gynecology & Obstetrics (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Reproductive Health (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Peptides Or Proteins (AREA)

Claims (79)

1. Панель выделенных биомаркеров, содержащая N биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63.
2. Панель по п. 1, где N представляет собой число, выбранное из группы, состоящей из чисел от 2 до 24.
3. Панель по п. 2, где указанная панель содержит по меньшей мере два выделенных биомаркера, выбранных из группы, состоящей из AFTECCVVASQLR, ELLESYIDGR, ITLPDFTGDLR, биомаркеров, представленных в таблице 50, и биомаркеров, представленных в таблице 52.
4. Панель по п. 2, где указанная панель включает липополисахарид-связывающий белок (LBP), протромбин (THRB), компонент C5 комплемента (С5 или CО5), плазминоген (PLMN) и гамма-цепь компонента С8 комплемента (C8G или CО8G).
5. Панель по п. 2, где указанная панель включает по меньшей мере два выделенных биомаркера, выбранных из группы, состоящей из липополисахарид-связывающего белка (LBP), протромбина (THRB), компонента C5 комплемента (С5 или CО5), плазминогена (PLMN) и гамма-цепи компонента С8 комплемента (C8G или CО8G).
6. Панель по п. 2, где указанная панель включает по меньшей мере два выделенных биомаркера, выбранных из группы, состоящей из липополисахарид-связывающего белка (LBP), протромбина (THRB), компонента комплемента С5 (С5 или СО5), плазминогена (PLMN), гамма-цепи компонента комплемента С8 (C8G или CО8G), B-цепи q-субкомпонента компонента 1 комплемента (C1QB), бета-цепи фибриногена (FIBB или FIB), С-реактивного белка (CRP), тяжелой цепи Н4 интер-альфа-ингибитора трипсина (ITIH4), хорионического соматомаммотропинового гормона (CSH), ангиотензиногена (ANG или ANGT), биомаркеров, представленных в таблице 51, и биомаркеров, представленных в таблице 53.
7. Способ определения вероятности преждевременных родов у беременной женщины, где способ включает обнаружение измеримого признака каждого из N биомаркеров, выбранных из биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63, в биологическом образце, полученном от указанной беременной женщины, и анализ указанного измеримого признака, чтобы определить вероятность преждевременных родов у указанной беременной женщины.
8. Способ по п. 7, где указанный измеримый признак включает фрагменты или производные каждого из указанных N биомаркеров, выбранных из биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63.
9. Способ по п. 7, где указанное обнаружение измеримого признака включает количественное определение каждого из N биомаркеров, выбранных из биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63, их комбинаций или участков и/или производных, в биологическом образце, полученном от указанной беременной женщины.
10. Способ по п. 9, дополнительно включающий вычисление вероятности преждевременных родов у указанной беременной женщины на основе указанного определенного количества каждого из N биомаркеров, выбранных из биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63.
11. Способ по п. 7, дополнительно включающий начальный этап обеспечения панели биомаркеров, включающей N биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63.
12. Способ по п. 7, дополнительно включающий начальный этап обеспечения биологического образца от беременной женщины.
13. Способ по п. 7, дополнительно включающий сообщение указанной вероятности лечащему врачу.
14. Способ по п. 13, где указанное сообщение информирует о решении о последующем лечении для указанной беременной женщины.
15. Способ по п. 7, где N представляет собой число, выбранное из группы, состоящей из чисел от 2 до 24.
16. Способ по п. 15, где указанные N биомаркеров включают по меньшей мере два из выделенных биомаркеров, выбранных из группы, состоящей из от AFTECCVVASQLR, ELLESYIDGR, ITLPDFTGDLR, биомаркеров, представленных в таблице 50, и биомаркеров, представленных в таблице 52.
17. Способ по п. 7, где указанный анализ включает использование прогностической модели.
18. Способ по п. 17, где указанный анализ включает сравнение указанного измеримого признака с эталонным признаком.
19. Способ по п. 18, где указанный анализ включает использование одного или нескольких методов, выбранных из группы, состоящей из модели линейного дискриминантного анализа, алгоритма машинной классификации методом опорных векторов, модели элиминации рекурсивных признаков, прогностического анализа на основе микрочиповой модели, модели логистической регрессии, модели множественной регрессии, модели выживаемости, алгоритма CART, гибкого древовидного алгоритма, алгоритма LART, алгоритма случайного леса, алгоритма MART, алгоритма машинного обучения, метода регрессии со штрафами и их комбинации.
20. Способ по п. 19, где указанный анализ включает логистическую регрессию.
21. Способ по п. 7, где указанная вероятность выражается в виде степени риска.
22. Способ по п. 7, где биологический образец выбирают из группы, состоящей из цельной крови, плазмы и сыворотки.
23. Способ по п. 22, где биологическим образцом является сыворотка.
24. Способ по п. 7, где указанное количественное определение включает масс-спектрометрию (MS).
25. Способ по п. 24, где указанная MS включает жидкостную хроматографию с масс-спектрометрией (LC-MS).
26. Способ по п. 24, где указанная MS включает мониторинг множественных реакций (MRM) или мониторинг выбранной реакции (SRM).
27. Способ по п. 26, где указанный MRM (или SRM) включает запланированный MRM (SRM).
28. Способ по п. 7, где указанное количественное определение включает анализ, в котором используется захватывающий агент.
29. Способ по п. 28, где указанный захватывающий агент выбирают из группы, состоящей из антитела, фрагмента антитела, связывающего белок реагента на основе нуклеиновой кислоты, низкомолекулярного соединения или их варианта.
30. Способ по п. 28, где указанный анализ выбирают из группы, состоящей из иммуноферментного анализа (EIA), твердофазного иммуноферментного анализа (ELISA) и радиоиммуноанализа (RIA).
31. Способ по п. 30, где указанное количественное определение дополнительно включает масс-спектрометрию (MS).
32. Способ по п. 31, где указанное количественное определение включает коиммунопреципитацию-масс-спектрометрию (co-IP MS).
33. Способ по п. 7, дополнительно включающий обнаружение измеримого признака для одного или нескольких показателей риска.
34. Способ по п. 7, где указанный анализ указанного измеримого признака первоначально включает прогнозирование гестационного срока на момент родов (GAB) до указанного определения вероятности преждевременных родов.
35. Способ по п. 34, где указанное прогнозирование GAB используется для определения вероятности преждевременных родов.
36. Способ по п. 33, где один или несколько показателей риска, выбранного из группы, состоящей из возраста, предшествующей беременности, истории предшествующих низкого веса при рождении или преждевременных родов, множественных спонтанных абортов во 2-м триместре, предшествующего аборта в первом триместре, семейных и наследственных факторов, истории бесплодия, отсутствия родов в анамнезе, плацентарных нарушений, шейных и маточных аномалий, кровотечения во время гестации, внутриутробного ограничения роста, воздействия диэтилстильбестрола период внутриутробного развития, многоплодной беременности, сексуальных отношений в детском возрасте, низкорослости, низкого веса перед беременностью/низкого индекса массы тела, диабета, гипертонии, гипотиреоза, астмы, уровня образования, курения и урогенитальных инфекций.
37. Способ определения вероятности преждевременных родов у беременной женщины, включающий: (а) определение в биологическом образце, полученном от указанной беременной женщины количества каждого из N биомаркеров, выбранных из биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63; (b) умножение указанного количества на заданный коэффициент, (с) определение вероятности преждевременных родов у указанной беременной женщины, включающее добавление указанных индивидуальных продуктов, чтобы получить общую степень риска, которая соответствует указанной вероятности.
38. Способ прогнозирования GAB, причем способ включает обнаружение измеримого признака каждого из N биомаркеров, выбранных из биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63, в биологическом образце, полученном от беременной женщины, и анализ указанного измеримого признака для прогнозирования GAB.
39. Способ по п. 38, где указанный измеримый признак включает фрагменты или производные каждого из указанных N биомаркеров, выбранных из биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63.
40. Способ по п. 38, где указанное обнаружение измеримого признака включает количественное определение каждого из N биомаркеров, выбранных из биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63, их комбинаций или участков и/или производных, в биологическом образце, полученном от указанной беременной женщины.
41. Способ по п. 40, дополнительно включающий вычисление вероятности преждевременных родов у указанной беременной женщины на основе указанного определенного количества каждого из N биомаркеров, выбранных из биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63.
42. Способ по п. 38, дополнительно включающий начальный этап обеспечения панели биомаркеров, включающей N биомаркеров, перечисленных в таблицах от 1 до 63.
43. Способ по п. 38, дополнительно включающий начальный этап обеспечения биологического образца от беременной женщины.
44. Способ по п. 38, дополнительно включающий сообщение указанной вероятности лечащему врачу.
45. Способ по п. 44, где указанное сообщение информирует о решении о последующем лечении для указанной беременной женщины.
46. Способ по п. 38, где N представляет собой число, выбранное из группы, состоящей из чисел от 2 до 24.
47. Способ по п. 46, где указанный N биомаркеров включают по меньшей мере два из выделенных биомаркеров, выбранных из группы, состоящей из AFTECCVVASQLR, ELLESYIDGR, ITLPDFTGDLR, биомаркеров, представленных в таблице 50, и биомаркеров, представленных в таблице 52.
48. Способ по п. 38, где указанный анализ включает использование прогностической модели.
49. Способ по п. 48, где указанный анализ включает сравнение указанного измеримого признака с эталонным признаком.
50. Способ по п. 49, где указанный анализ включает использование одного или нескольких методов, выбранных из группы, состоящей из модели линейного дискриминантного анализа, алгоритма машинной классификации методом опорных векторов, модели элиминации рекурсивных признаков, прогностического анализа на основе микрочиповой модели, модели логистической регрессии, модели множественной регрессии, модели выживаемости, алгоритма CART, гибкого древовидного алгоритма, алгоритма LART, алгоритма случайного леса, алгоритма MART, алгоритма машинного обучения, метода регрессии со штрафами и их комбинации.
51. Способ по п. 50, где указанный анализ включает алгоритм случайного леса.
52. Способ по п. 38, где указанная вероятность выражается в виде степени риска.
53. Способ по п. 38, где биологический образец выбирают из группы, состоящей из цельной крови, плазмы и сыворотки.
54. Способ по п. 53, где биологическим образцом является сыворотка.
55. Способ по п. 38, где указанное количественное определение включает масс-спектрометрию (MS).
56. Способ по п. 55, где указанная MS включает жидкостную хроматографию с масс-спектрометрией (LC-MS).
57. Способ по п. 55, где указанная MS включает мониторинг множественных реакций (MRM) или мониторинг выбранной реакции (SRM).
58. Способ по п. 57, где указанный MRM (или SRM) включает запланированный MRM (SRM).
59. Способ по п. 38, где указанное количественное определение включает анализ, в котором используется захватывающий агент.
60. Способ по п. 59, где указанный захватывающий агент выбирают из группы, состоящей из антитела, фрагмента антитела, связывающего белок реагента на основе нуклеиновой кислоты, низкомолекулярного соединения или их варианта.
61. Способ по п. 59, где указанный анализ выбирают из группы, состоящей из иммуноферментного анализа (EIA), твердофазного иммуноферментного анализа (ELISA) и радиоиммуноанализа (RIA).
62. Способ по п. 61, где указанное количественное определение дополнительно включает масс-спектрометрию (MS).
63. Способ по п. 62, где указанное количественное определение включает коиммунопреципитацию-масс-спектрометрию (co-IP MS).
64. Способ по п. 38, дополнительно включающий обнаружение измеримого признака для одного или нескольких показателей риска.
65. Способ по п. 64, где один или несколько показателей риска выбирают из группы, состоящей из возраста, предшествующей беременности, истории предшествующих низкого веса при рождении или преждевременных родов, множественных спонтанных абортов во 2-м триместре, предшествующего аборта в первом триместре, семейных и наследственных факторов, истории бесплодия, отсутствия родов в анамнезе, плацентарных нарушений, шейных и маточных аномалий, кровотечения во время гестации, внутриутробного ограничения роста, воздействия диэтилстильбестрола период внутриутробного развития, многоплодной беременности, сексуальных отношений в детском возрасте, низкорослости, низкого веса перед беременностью/низкого индекса массы тела, диабета, гипертонии, гипотиреоза, астмы, уровня образования, курения и урогенитальных инфекций.
66. Способ прогнозирования GAB, причем способ включает: (а) определение в биологическом образце, полученном от указанной беременной женщины, количества каждого из N биомаркеров, выбранных из биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63; (b) умножение указанного количества на заданный коэффициент и/или определение превышения указанным количеством заданного коэффициента, (с) определение прогнозируемого GAB у указанной беременной женщины, включая добавление указанных индивидуальных продуктов, чтобы получить общую степень риска, которая соответствует указанному прогнозируемому GAB.
67. Способ прогнозирования времени до родов у беременной женщины, включающий: (а) получение биологического образца от указанной беременной женщины; (b) количественное определение каждого из N биомаркеров, выбранных из биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63, в указанном биологическом образце; (с) умножение количества на заданный коэффициент и/или определение превышения количеством заданного коэффициента; (d) определение прогнозируемого GAB у беременной женщины, включая добавление индивидуальных продуктов, чтобы получить общую степень риска, которая соответствует прогнозируемому GAB; и (е) вычитание оценочного гестационного срока (GA) на момент получения биологического образца из прогнозируемого GAB, чтобы спрогнозировать время до родов у указанной беременной женщины.
68. Способ определения вероятности родов в срок у беременной женщины, причем способ включает обнаружение измеримого признака каждого из N биомаркеров, выбранных из биомаркеров, перечисленных в таблицах 1-63, в биологическом образце, полученном от указанной беременной женщины, и анализ указанного измеримого признака, чтобы определить вероятность родов в срок у указанной беременной женщины.
69. Панель по п. 2, где панель включает по меньшей мере два из выделенных биомаркеров, выбранных из группы, состоящей из FLNWIK, FGFGGSTDSGPIR, LLELTGPK, VEHSDLSFSK, IEGNLIFDPNNYLPK, ALVLELAK, TQILEWAAER, DVLLLVHNLPQNLPGYFWYK, SEPRPGVLLR, ITQDAQLK, ALDLSLK, WWGGQPLWITATK и LSETNR.
70. Панель по п. 2, где панель включает альфа-1B-гликопротеин (A1BG), содержащий дизинтегриновый и металлопротеиназный домен белок 12 (ADA12), аполипопротеин В-100 (APOB), бета-2-микроглобулин (B2MG), CCAAT/энхансер-связывающий белок альфа/бета (пептид HP8), кортикостероид-связывающий глобулин (CBG), компонент С6 комплемента, эндоглин (EGLN), член 2 из семейства эктонуклеотид-пирофосфатаз/фосфодиэстераз (ENPP2), фактор свертывания VII (FA7), гиалуронан-связывающий белок 2 (HABP2), специфичный для беременности бета-1-гликопротеин 9 (PSG9), бета-Е-цепь ингибина (INHBE).
71. Панель по п. 2, где указанная панель включает по меньшей мере два выделенных биомаркера, выбранных из группы, состоящей из альфа-1B-гликопротеина (A1BG), содержащего дизинтегриновый и металлопротеиназный домен белка 12 (ADA12), аполипопротеина В-100 (APOB), бета-2-микроглобулина (B2MG), CCAAT/энхансер-связывающего белка альфа/бета (пептида HP8), кортикостероид-связывающего глобулина (CBG), компонента С6 комплемента, эндоглина (EGLN), члена 2 из семейства эктонуклеотид-пирофосфатаз/фосфодиэстераз (ENPP2), фактора свертывания VII (FA7), гиалуронан-связывающего белка 2 (HABP2), специфичного для беременности бета-1-гликопротеина 9 (PSG9), бета-Е-цепи ингибина (INHBE).
72. Способ по п. 38, где указанные биомаркеры включают по меньшей мере два выделенных биомаркера, выбранных из группы, состоящей из FLNWIK, FGFGGSTDSGPIR, LLELTGPK, VEHSDLSFSK, IEGNLIFDPNNYLPK, ALVLELAK, TQILEWAAER, DVLLLVHNLPQNLPGYFWYK, SEPRPGVLLR, ITQDAQLK, ALDLSLK, WWGGQPLWITATK и LSETNR.
73. Способ по п. 66, где указанные биомаркеры включают по меньшей мере два выделенных биомаркера, выбранных из группы, состоящей из FLNWIK, FGFGGSTDSGPIR, LLELTGPK, VEHSDLSFSK, IEGNLIFDPNNYLPK, ALVLELAK, TQILEWAAER, DVLLLVHNLPQNLPGYFWYK, SEPRPGVLLR, ITQDAQLK, ALDLSLK, WWGGQPLWITATK и LSETNR.
74. Способ по п. 67, где указанные биомаркеры включают по меньшей мере два выделенных биомаркера, выбранных из группы, состоящей из FLNWIK, FGFGGSTDSGPIR, LLELTGPK, VEHSDLSFSK, IEGNLIFDPNNYLPK, ALVLELAK, TQILEWAAER, DVLLLVHNLPQNLPGYFWYK, SEPRPGVLLR, ITQDAQLK, ALDLSLK, WWGGQPLWITATK и LSETNR.
75. Способ по п. 68, где указанные биомаркеры включают по меньшей мере два выделенных биомаркера, выбранных из группы, состоящей из FLNWIK, FGFGGSTDSGPIR, LLELTGPK, VEHSDLSFSK, IEGNLIFDPNNYLPK, ALVLELAK, TQILEWAAER, DVLLLVHNLPQNLPGYFWYK, SEPRPGVLLR, ITQDAQLK, ALDLSLK, WWGGQPLWITATK и LSETNR.
76. Способ по п. 38, где указанные биомаркеры включают по меньшей мере два выделенных биомаркера, выбранных из группы, состоящей из альфа-1B-гликопротеина (A1BG), содержащего дизинтегриновый и металлопротеиназный домен белка 12 (ADA12), аполипопротеина В-100 (APOB), бета-2-микроглобулина (B2MG), CCAAT/энхансер-связывающего белка альфа/бета (пептида HP8), кортикостероид-связывающего глобулина (CBG), компонента С6 комплемента, эндоглина (EGLN), члена 2 из семейства эктонуклеотид-пирофосфатаз/фосфодиэстераз (ENPP2), фактора свертывания VII (FA7), гиалуронан-связывающего белка 2 (HABP2), специфичного для беременности бета-1-гликопротеина 9 (PSG9), бета-Е-цепи ингибина (INHBE).
77. Способ по п. 66, где указанные биомаркеры включают по меньшей мере два выделенных биомаркера, выбранных из группы, состоящей из альфа-1B-гликопротеина (A1BG), содержащего дизинтегриновый и металлопротеиназный домен белка 12 (ADA12), аполипопротеина В-100 (APOB), бета-2-микроглобулина (B2MG), CCAAT/энхансер-связывающего белка альфа/бета (пептида HP8), кортикостероид-связывающего глобулина (CBG), компонента С6 комплемента, эндоглина (EGLN), члена 2 из семейства эктонуклеотид-пирофосфатаз/фосфодиэстераз (ENPP2), фактора свертывания VII (FA7), гиалуронан-связывающего белка 2 (HABP2), специфичного для беременности бета-1-гликопротеина 9 (PSG9), бета-Е-цепи ингибина (INHBE).
78. Способ по п. 67, где указанные биомаркеры включают по меньшей мере два выделенных биомаркера, выбранных из группы, состоящей из альфа-1B-гликопротеина (A1BG), содержащего дизинтегриновый и металлопротеиназный домен белка 12 (ADA12), аполипопротеина В-100 (APOB), бета-2-микроглобулина (B2MG), CCAAT/энхансер-связывающего белка альфа/бета (пептида HP8), кортикостероид-связывающего глобулина (CBG), компонента С6 комплемента, эндоглина (EGLN), члена 2 из семейства эктонуклеотид-пирофосфатаз/фосфодиэстераз (ENPP2), фактора свертывания VII (FA7), гиалуронан-связывающего белка 2 (HABP2), специфичного для беременности бета-1-гликопротеина 9 (PSG9), бета-Е-цепи ингибина (INHBE).
79. Способ по п. 68, где указанные биомаркеры включают по меньшей мере два выделенных биомаркера, выбранных из группы, состоящей из альфа-1B-гликопротеина (A1BG), содержащего дизинтегриновый и металлопротеиназный домен белка 12 (ADA12), аполипопротеина В-100 (APOB), бета-2-микроглобулина (B2MG), CCAAT/энхансер-связывающего белка альфа/бета (пептида HP8), кортикостероид-связывающего глобулина (CBG), компонента С6 комплемента, эндоглина (EGLN), члена 2 из семейства эктонуклеотид-пирофосфатаз/фосфодиэстераз (ENPP2), фактора свертывания VII (FA7), гиалуронан-связывающего белка 2 (HABP2), специфичного для беременности бета-1-гликопротеина 9 (PSG9), бета-Е-цепи ингибина (INHBE).
RU2015144304A 2013-03-15 2014-03-14 Биомаркеры и способы прогнозирования преждевременных родов RU2015144304A (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201361798504P 2013-03-15 2013-03-15
US61/798,504 2013-03-15
US201361919586P 2013-12-20 2013-12-20
US61/919,586 2013-12-20
PCT/US2014/028412 WO2014144129A2 (en) 2013-03-15 2014-03-14 Biomarkers and methods for predicting preterm birth

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2015144304A true RU2015144304A (ru) 2017-04-21
RU2015144304A3 RU2015144304A3 (ru) 2018-03-26

Family

ID=51538302

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015144304A RU2015144304A (ru) 2013-03-15 2014-03-14 Биомаркеры и способы прогнозирования преждевременных родов

Country Status (10)

Country Link
US (4) US20140287950A1 (ru)
EP (2) EP3800470A1 (ru)
JP (5) JP2016518589A (ru)
CN (2) CN112213500A (ru)
AU (3) AU2014227891A1 (ru)
BR (1) BR112015023706A2 (ru)
CA (2) CA3209974A1 (ru)
ES (1) ES2836127T3 (ru)
RU (1) RU2015144304A (ru)
WO (1) WO2014144129A2 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2743880C1 (ru) * 2020-08-06 2021-03-01 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта" Способ прогнозирования преждевременных родов при многоплодии

Families Citing this family (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10928402B2 (en) 2012-12-28 2021-02-23 Nx Prenatal Inc. Treatment of spontaneous preterm birth
CA2936077C (en) * 2014-01-06 2020-06-30 Expression Pathology, Inc. Srm assay for pd-l1
KR20180029046A (ko) 2015-06-19 2018-03-19 세라 프로그노스틱스 인코포레이티드 조산 예측용 바이오마커 쌍
JP2019505815A (ja) * 2015-12-04 2019-02-28 エヌエックス・プリネイタル・インコーポレイテッドＮＸ Ｐｒｅｎａｔａｌ Ｉｎｃ． 自然早産リスクを層別化するための循環マイクロ粒子の使用
AU2017213653A1 (en) * 2016-02-05 2018-08-23 The Regents Of The University Of California Tools for predicting the risk of preterm birth
WO2017155894A1 (en) 2016-03-07 2017-09-14 Cfgenome, Llc Noninvasive molecular controls
US11293931B2 (en) 2016-05-05 2022-04-05 Indiana University Research And Technology Corporation Quantitative profiling of progesterone metabolites for the prediction of spontaneous preterm delivery
WO2017192668A1 (en) * 2016-05-05 2017-11-09 Indiana University Research & Technology Corporation Quantitative profiling of progesterone metabolites for the prediction of spontaneous preterm delivery
US20180143202A1 (en) * 2016-08-05 2018-05-24 Sera Prognostics, Inc. Biomarkers for predicting preterm birth in a pregnant female exposed to progestogens
KR20190046825A (ko) * 2016-08-05 2019-05-07 세라 프로그노스틱스 인코포레이티드 조기 양막 파열 대 특발성 자연 진통으로 인한 조산 예측용 바이오마커
JP2018140172A (ja) * 2017-02-28 2018-09-13 株式会社Ｎｔｔドコモ データ収集装置及びデータ収集方法
US11662351B2 (en) 2017-08-18 2023-05-30 Sera Prognostics, Inc. Pregnancy clock proteins for predicting due date and time to birth
CN111542619A (zh) * 2017-10-30 2020-08-14 卡门提克斯私人有限公司 早产的生物标记
RU2670672C1 (ru) * 2017-11-08 2018-10-24 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России) Способ прогнозирования преждевременных родов в сроке гестации 24-34 недели
CN111989090A (zh) * 2018-01-31 2020-11-24 Nx产前公司 循环微粒的分层自发性早产风险的用途
CN108918886A (zh) * 2018-06-26 2018-11-30 连云港市妇幼保健院(连云港市第三人民医院) 一种早产诊断用生物标志物及其应用
CN113396332A (zh) * 2018-09-21 2021-09-14 斯坦福大学托管董事会 评价妊娠进展和早产流产以进行临床干预的方法及其应用
CA3124498A1 (en) * 2018-12-20 2020-06-25 Parkland Center For Clinical Innovation Lightweight clinical pregnancy preterm birth predictive system and method
KR102265430B1 (ko) * 2019-08-20 2021-06-15 주식회사 케어젠 피부 상태 개선 활성을 갖는 펩타이드 및 이의 용도
CN113533547A (zh) * 2020-04-20 2021-10-22 复旦大学 一种补体蛋白c1r表达量的测量方法
US11266376B2 (en) * 2020-06-19 2022-03-08 Ultrasound Ai Inc. Premature birth prediction
KR102339013B1 (ko) * 2020-11-16 2021-12-14 주식회사 옵티바이오 양수 검체 내 mmp-8 정량화가 가능한 체외 진단 키트
CN112256422B (zh) * 2020-11-17 2023-08-04 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于q学习的异构平台任务调度方法及系统
AU2021400488A1 (en) 2020-12-14 2023-06-22 Regeneron Pharmaceuticals, Inc. Methods of treating metabolic disorders and cardiovascular disease with inhibin subunit beta e (inhbe) inhibitors
CN112899360A (zh) * 2021-02-02 2021-06-04 北京航空航天大学 一种检测特雷彻·柯林斯综合征发生概率的组合物的应用方法
CN113267587B (zh) * 2021-05-27 2023-11-10 杭州广科安德生物科技有限公司 测定pro-SFTPB标准物质含量的特征肽段及方法
WO2023023475A1 (en) * 2021-08-17 2023-02-23 Birth Model, Inc. Predicting time to vaginal delivery
CN114702548B (zh) * 2022-03-11 2023-08-04 湖南源品细胞生物科技有限公司 一种促进间充质干细胞生长的多肽组合物及其培养基和应用
KR20230145829A (ko) * 2022-04-11 2023-10-18 의료법인 성광의료재단 기계학습을 이용한 고위험 임신 질환 예측을 위한 질량 스펙트럼 분석 방법
CN115344846A (zh) * 2022-07-29 2022-11-15 贵州电网有限责任公司 一种指纹检索模型及验证方法
CN116904587B (zh) * 2023-09-13 2023-12-05 天津云检医学检验所有限公司 一种用于预测早产的生物标志物组、预测模型及试剂盒

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4710475A (en) * 1986-05-12 1987-12-01 Mayo Medical Resources Method for the determination of the imminence of labor
CA2455647A1 (en) * 2001-07-27 2003-02-13 Hartmut M. Hanauske-Abel Enhancing organ maturity in neonates and predicting their duration of intensive care
JP4624977B2 (ja) * 2003-01-17 2011-02-02 ザ チャイニーズ ユニバーシティ オブ ホンコン 妊娠障害診断マーカーとしての血中ｍＲＮＡ
JP2008500952A (ja) * 2003-07-15 2008-01-17 ジェノバ・リミテッド 心臓血管障害で減少する分泌ポリペプチド種
AU2004276791B2 (en) * 2003-09-23 2010-07-01 Beth Israel Deaconess Medical Center Screening for gestational disorders
ATE496142T1 (de) * 2004-03-23 2011-02-15 Oncotherapy Science Inc Verfahren zur diagnose von nicht-kleinzelligem lungenkrebs
EP2175277B1 (en) * 2004-05-19 2013-09-04 Københavns Universitet ADAM12 as marker for 2nd trimester Down Syndrome
EP1799861A2 (en) * 2004-09-20 2007-06-27 Proteogenix, Inc. Diagnosis of fetal aneuploidy
US7790463B2 (en) * 2006-02-02 2010-09-07 Yale University Methods of determining whether a pregnant woman is at risk of developing preeclampsia
US20100159486A1 (en) * 2006-11-01 2010-06-24 George Mason Intellectual Properties, Inc. Biomarkers for neurological conditions
GB0705321D0 (en) * 2007-03-20 2007-04-25 Novocellus Ltd Method
WO2008146100A1 (en) * 2007-06-01 2008-12-04 INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) Method for absolute quantification of polypeptides
US10247736B2 (en) * 2007-07-20 2019-04-02 Brigham Young University Identification and quantification of biomarkers for evaluating the risk of preterm birth
AU2008310669A1 (en) * 2007-10-10 2009-04-16 Bg Medicine, Inc. Methods for detecting major adverse cardiovascular and cerebrovascular events
US20100017143A1 (en) * 2008-01-30 2010-01-21 Proteogenix, Inc. Gestational age dependent proteomic changes of human maternal serum for monitoring maternal and fetal health
US20110171645A1 (en) * 2008-04-09 2011-07-14 The University Of British Columbia Methods of diagnosing acute cardiac allograft rejection
US20100029006A1 (en) * 2008-08-04 2010-02-04 Rosenblatt Kevin P Multiplexed diagnostic test for preterm labor
CN102460176B (zh) * 2009-05-21 2014-09-24 李荣秀 差异多肽检测方法及其应用
KR20120101038A (ko) * 2009-10-30 2012-09-12 프로메테우스 레버러터리스 인코포레이티드 과민성대장증후군을 진단하는 방법
CN101930007B (zh) * 2010-07-30 2015-01-21 北京热景生物技术有限公司 一种孕妇早产检测的上转发光快速定量试剂盒
US10557856B2 (en) * 2010-09-24 2020-02-11 University Of Pittsburgh-Of The Commonwealth System Of Higher Education Biomarkers of renal injury
AU2011340630B2 (en) * 2010-12-06 2017-01-19 Mycartis Nv Biomarkers and parameters for hypertensive disorders of pregnancy

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2743880C1 (ru) * 2020-08-06 2021-03-01 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта" Способ прогнозирования преждевременных родов при многоплодии

Also Published As

Publication number Publication date
ES2836127T3 (es) 2021-06-24
WO2014144129A3 (en) 2015-02-05
JP2020193989A (ja) 2020-12-03
CA3209974A1 (en) 2014-09-18
CN106574919B (zh) 2020-11-03
AU2020201701A1 (en) 2020-03-26
BR112015023706A2 (pt) 2017-07-18
AU2022221445A1 (en) 2022-09-22
WO2014144129A2 (en) 2014-09-18
US20140287950A1 (en) 2014-09-25
EP2972308A2 (en) 2016-01-20
JP2018193402A (ja) 2018-12-06
US20190376978A1 (en) 2019-12-12
JP7412790B2 (ja) 2024-01-15
JP2023164722A (ja) 2023-11-10
RU2015144304A3 (ru) 2018-03-26
US20220178938A1 (en) 2022-06-09
CA2907120A1 (en) 2014-09-18
CN112213500A (zh) 2021-01-12
JP2016518589A (ja) 2016-06-23
CA2907120C (en) 2023-10-17
AU2014227891A1 (en) 2015-10-08
EP2972308A4 (en) 2016-10-26
JP2022069504A (ja) 2022-05-11
AU2020201701B2 (en) 2022-05-26
EP2972308B9 (en) 2021-01-20
EP3800470A1 (en) 2021-04-07
CN106574919A (zh) 2017-04-19
EP2972308B1 (en) 2020-09-16
US20170146548A1 (en) 2017-05-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2015144304A (ru) Биомаркеры и способы прогнозирования преждевременных родов
JP2016518589A5 (ru)
US11987846B2 (en) Biomarker pairs for predicting preterm birth
Contro et al. Cell-free fetal DNA for the prediction of pre-eclampsia at the first and second trimesters: a systematic review and meta-analysis
Kar Role of biomarkers in early detection of preeclampsia
Cohen et al. Predictive value of combined serum biomarkers for adverse pregnancy outcomes
Jannesari et al. Level of high sensitive C-reactive protein and procalcitonin in pregnant women with mild and severe preeclampsia
De Villiers et al. Placental protein-13 (PP13) in combination with PAPP-A and free leptin index (fLI) in first trimester maternal serum screening for severe and early preeclampsia
Raio et al. Ultra-high sensitive C-reactive protein during normal pregnancy and in preeclampsia: a pilot study
EP3189336B1 (en) Method for determining risk of pre-eclampsia
NL2019067B1 (en) Markers and their ratio to determine the risk for early-onset preeclampsia
US20230408530A1 (en) Pregnancy clock proteins for predicting due date and time to birth
Kim et al. Serum biomarkers for predicting pregnancy outcome in women undergoing IVF: human chorionic gonadotropin, progesterone, and inhibin A level at 11 days post-ET
Nikuei et al. Accuracy of soluble endoglin for diagnosis of preeclampsia and its severity
Aggarwal et al. A longitudinal analysis of angiotensin II type 1 receptor antibody and angiogenic markers in pregnancy
Ornaghi et al. Immunohistochemical expression of Annexin A5 in preeclamptic placentas
KR20210100575A (ko) 조산 예측을 위한 진단용 단백질 마커 및 진단 방법
Rowson et al. Stability of placental growth factor, soluble fms-like tyrosine kinase 1, and soluble fms-like tyrosine kinase 1 e15a in human serum and plasma
US11255861B2 (en) Method for determining the risk of preterm birth
Hansen et al. Investigation on the ability of first trimester glycodelin and angiopoietin-2 to predict small-for-gestational age pregnancies at delivery
Khawaja et al. Association between pre-eclampsia and high D-dimer levels
Beernink et al. Early pregnancy biomarker discovery study for spontaneous preterm birth
Gautam et al. Evaluation of the variations and potential clinical use of second trimester serum markers for the detection of pre-eclampsia
Kim et al. The association of maternal serum biomarkers and birth weight in twin pregnancy: a retrospective cohort study
Wang et al. Predictive values of multiple serum biomarkers in women with suspected preeclampsia: a prospective study

Legal Events

Date Code Title Description
FA92 Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted)

Effective date: 20200730