【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于猫中慢性肾脏病的生物标志物和分类算法相关申请交叉引用本申请要求2018年01月19日提交的美国临时专利申请第62/619,681号和2018年07月14日提交的美国临时专利申请第62/698,046号的优先权，通过引用将其每一件的全部内容整体并入本文，并要求其优先权。
本申请当前公开的主题涉及测定猫科动物对患慢性肾脏病(CKD)的易感性的方法，以及预防和/或降低猫科动物对患CKD的风险的方法。
技术介绍
慢性肾脏病(chronickidneydisease，CKD)，也称为慢性肾病(chronicrenaldisease)或慢性肾衰竭(chronicrenalfailure)，是指在数月或数年期间内肾功能的逐渐丧失。CKD可能由多种状况和机制引起，并困扰人类和其他哺乳动物。CKD是衰老的猫科动物疾病和死亡的常见原因。重要的是尽早发现CKD，以便在发生重大损害之前开始治疗。对于患肾脏病的猫，国际肾脏兴趣协会(InternationalRenalInterestSociety，IRIS)已开发了一种在...
【技术保护点】
1.一种用于鉴定猫科动物患慢性肾脏病(CKD)的易感性的系统，所述系统包括：/n处理器；和/n存储代码的存储器，所述代码在由所述处理器执行时导致计算机系统：/n接收来自猫科动物的一种或多种生物标志物的至少一个输入电平和可选的猫科动物年龄的输入电平，其中一种或多种生物标志物中的至少一种包括与尿比重水平、肌酐水平、尿蛋白水平、血尿素氮(BUN)或尿素水平、白细胞计数(WBC)、尿液pH或它们的任何组合相关的信息；/n通过组织和/或修改每个输入电平来分析和转换一种或多种生物标志物中的至少一个输入电平以及可选的年龄的输入电平，以通过分类算法得出概率分数或分类标签，其中所述分类算法包...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180119 US 62/619,681;20180714 US 62/698,0461.一种用于鉴定猫科动物患慢性肾脏病(CKD)的易感性的系统，所述系统包括：
处理器；和
存储代码的存储器，所述代码在由所述处理器执行时导致计算机系统：
接收来自猫科动物的一种或多种生物标志物的至少一个输入电平和可选的猫科动物年龄的输入电平，其中一种或多种生物标志物中的至少一种包括与尿比重水平、肌酐水平、尿蛋白水平、血尿素氮(BUN)或尿素水平、白细胞计数(WBC)、尿液pH或它们的任何组合相关的信息；
通过组织和/或修改每个输入电平来分析和转换一种或多种生物标志物中的至少一个输入电平以及可选的年龄的输入电平，以通过分类算法得出概率分数或分类标签，其中所述分类算法包含从训练数据集开发的代码，所述训练数据集包括医学信息，所述医学信息与第一多个生物标志物以及可选的来自第一组样品猫科动物的年龄和第二多个生物标志物以及可选的来自第二组样品猫科动物的年龄均有关，其中使用训练算法开发所述分类算法；
其中所述分类算法是硬分类器或软分类器之一，所述硬分类器测定猫科动物是否有患慢性肾脏病风险的分类标签，所述软分类器测定猫科动物患慢性肾脏病的概率分数；
产生输出，其中所述输出是所述分类标签或所述概率分数；
根据所述输出测定或分类猫科动物是否有患慢性肾脏病的风险；并且
根据所述测定或分类确定个性化推荐。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述代码在由所述处理器执行时进一步导致所述系统在图形用户界面上显示测定或分类以及个性化推荐。
3.根据权利要求1所述的系统，所述系统还包括：
通信设备，用于传送和接收信息；其中：
经由所述通信设备从远程第二系统接收所述至少一个输入电平；和
所述代码在由所述处理器执行时进一步导致系统将测定或分类以及个性化推荐经由通信设备传送到远程第二系统。
4.一种用于鉴定猫科动物患慢性肾脏病(CKD)的易感性的系统，所述系统包括：
处理器；和
存储代码的存储器，所述代码在由所述处理器执行时导致计算机系统：
接收来自猫科动物的一种或多种生物标志物的至少一个输入电平和可选的猫科动物年龄的输入电平，其中一种或多种生物标志物中的至少一种包括尿比重水平、肌酐水平、尿蛋白水平、血尿素氮(BUN)或尿素水平、白细胞计数(WBC)、尿液pH或它们的任何组合；
通过组织和/或修改每个输入电平来分析和转换一种或多种生物标志物中的至少一个输入电平以及可选的年龄的输入电平，以通过分类算法得出概率分数或分类标签，其中所述分类算法包含从训练数据集开发的代码，所述训练数据集包括医学信息，所述医学信息与第一多个生物标志物以及可选的来自第一组样品猫科动物的年龄和第二多个生物标志物以及可选的来自第二组样品猫科动物的年龄均有关，其中使用训练算法开发所述分类算法；
其中所述分类算法是硬分类器或软分类器之一，所述硬分类器测定猫科动物是否有患慢性肾脏病风险的分类标签，所述软分类器测定猫科动物患慢性肾脏病的概率分数；
产生输出，其中所述输出是所述分类标签或所述概率分数；并且
基于所述输出确定饮食方案的个性化推荐和/或进一步监测所述一种或多种生物标志物。
5.根据权利要求1所述的系统，其中所述代码在由所述处理器执行时进一步导致所述系统在图形用户界面上显示输出和个性化推荐。
6.根据权利要求1所述的系统，所述系统还包括：
通信设备，用于传送和接收信息；其中：
经由所述通信设备从远程第二系统接收所述至少一个输入电平；和
所述代码在由所述处理器执行时进一步导致所述系统经由通信设备将图形用户界面上的输出和个性化推荐传送到远程第二系统。
7.一种鉴定猫科动物患慢性肾脏病(CDK)的易感性的方法，所述方法包括以下步骤：
接收来自猫科动物的一种或多种生物标志物的至少一个输入电平和可选的猫科动物年龄的输入电平，其中一种或多种生物标志物中的至少一种包括与尿比重水平、肌酐水平、尿蛋白水平、血尿素氮(BUN)或尿素水平、白细胞计数(WBC)、尿液pH或它们的任何组合相关的信息；
通过组织和/或修改每个输入电平来分析和转换一种或多种生物标志物中的至少一个输入电平以及可选的年龄的输入电平，以通过分类算法得出概率分数或分类标签，其中所述分类算法包含从训练数据集开发的代码，所述训练数据集包括医学信息，所述医学信息与第一多个生物标志物以及可选的来自第一组样品猫科动物的年龄和第二多个生物标志物以及可选的来自第二组样品猫科动物的年龄均有关，其中使用训练算法开发所述分类算法；
其中所述分类算法是硬分类器或软分类器之一，所述硬分类器测定猫科动物是否有患慢性肾脏病风险的分类标签，所述软分类器测定猫科动物患慢性肾脏病的概率分数；
产生输出，其中所述输出是所述分类标签或所述概率分数；
根据所述输出测定或分类猫科动物是否有患慢性肾脏病的风险；以及
根据所述测定或分类确定个性化推荐。
8.根据权利要求7所述的方法，所述方法进一步包括在图形用户界面上显示测定或分类以及个性化推荐的步骤。
9.根据权利要求7所述的方法，其中经由通信设备从远程第二系统接收所述至少一个输入电平；并且还包括以下步骤：
经由通信设备将测定或分类以及个性化推荐传送到远程第二系统。
10.一种降低猫科动物患慢性肾脏病(CDK)的风险的方法，所述方法包括以下步骤：
接收来自猫科动物的一种或多种生物标志物的至少一个输入电平和可选的猫科动物年龄的输入电平，其中一种或多种生物标志物中的至少一种包括与尿比重水平、肌酐水平、尿蛋白水平、血尿素氮(BUN)或尿素水平、白细胞计数(WBC)、尿液pH或它们的任何组合相关的信息；
通过组织和/或修改每个输入电平来分析和转换一种或多种生物标志物中的至少一个输入电平以及可选的年龄的输入电平，以通过分类算法得出概率分数或分类标签，其中所述分类算法包含从训练数据集开发的代码，所述训练数据集包括医学信息，所述医学信息与第一多个生物标志物以及可选的来自第一组样品猫科动物的年龄和第二多个生物标志物以及可选的来自第二组样品猫科动物的年龄均有关，其中使用训练算法开发所述分类算法；
其中所述分类算法是硬分类器或软分类器之一，所述硬分类器测定猫科动物是否有患慢性肾脏病风险的分类标签，所述软分类器测定猫科动物患慢性肾脏病的概率分数；
产生输出，其中所述输出是所述分类标签或所述概率分数；以及
基于所述输出确定饮食方案的个性化推荐和/或进一步监测一种或多种生物标志物。
11.根据权利要求10所述的方法，所述方法进一步包括在图形用户界面上显示所述输出和个性化推荐的步骤。
12.根据权利要求10所述的方法，其中经由通信设备从远程第二系统接收所述至少一个输入电平；并且还包括以下步骤：
经由通信设备将图形用户界面上的输出和个性化推荐传送到远程第二系统。
13.一种非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质存储指令，所述指令在由处理器执行时导致计算机系统执行根据权利要求7至12中任一项权利要求所述的方法的步骤。
14.根据上述权利要求中任一项权利要求所述的系统、非暂时性计算机可读介质或方法，其中在一种或多种生物标志物和可选的年龄的监督下，使用监督训练算法来开发所述分类算法。
15.根据上述权利要求中任一项权利要求所述的系统、非暂时性计算机可读介质或方法，其中使用无监督训练算法开发所述分类算法。
16.根据上述权利要求中任一项权利要求所述的系统、非暂时性计算机可读介质或方法，其中所述至少一个输入电平包括在不同的时间点测量的一种或多种生物标志物的顺序测量。
17.根据上述权利要求中任一项权利要求所述的系统、非暂时性计算机可读介质或方法，其中所述第一组样本猫科动物已经被诊断患有慢性肾脏病，并且第二组样本猫科动物还没有被诊断患有慢性肾脏病。
18.根据上述权利要求中任一项权利要求所述的系统、非暂时性计算机可读介质或方法，其中所述训练数据集被分层为2折或更多折以交叉验证。
19.根据上述权利要求中任一项权利要求所述的系统、非暂时性计算机可读介质或方法，其中所述训练数据集由一组纳入标准和/或排除标准过滤。
20.根据上述权利要求中任一项权利要求所述的系统、非暂时性计算机可读介质或方法，其中所述训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：R·布拉德利，L·塔格科波洛斯，V·比乌尔治，A·弗吉耶，S·德尔莫特，
申请(专利权)人：马斯公司，
类型：发明
国别省市：美国;US
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。