多因素活性监测制造技术

将来自对指示各种疾病状态的酶敏感的活性传感器的数据与来自包括电子医疗记录的其他来源的数据和包括分子诊断测试的临床数据组合。可以分析汇集的数据以识别指示某些结局的模式，所述结局包括疾病的发展、疾病的进展或对患者的给定治疗的可能治疗功效。或对患者的给定治疗的可能治疗功效。或对患者的给定治疗的可能治疗功效。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】多因素活性监测


[0001]本专利技术涉及包含非侵入性活性传感器(activity sensor)的多因素个性化药物。

技术介绍

[0002]目前检测或诊断疾病如癌症的方法涉及如获得组织活检并在显微镜下检查细胞或测序DNA以检测疾病的遗传标志物的技术。早期检测是有利的，因为通过早期干预，一些治疗将具有更大的成功机会。例如，对于癌症，可以通过手术切除肿瘤，并且如果在癌症转移之前检测到癌症，则患者可以进入完全缓解。
[0003]不幸的是，现有的疾病检测的方法并不总是在疾病发作时检测到疾病。例如，虽然x射线乳腺图像代表了相对于人工检查的进步，因为x射线可以检测到物理检查不能检测到的肿瘤。然而，此类测试需要肿瘤已经发展到一定程度才能进行检测。液体活检代表了一种潜在的用于疾病检测的方法。在液体活检中，获取血液样本并筛选肿瘤DNA的小片段。不幸是，x射线乳腺图像、组织样本的显微镜检查和液体活检仅检测已经发展到一定程度的疾病，并且不总是如在医学上最有益的尽早检测疾病。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供酶活性的非侵入性检测，以用作指示各种健康风险、诊断、预后以及治疗易感性和应答的合成生物标志物。如由工程化的传感器所报告的各种酶的差异表达可以与包括其他临床测定数据(例如，基因组信息、蛋白质组信息和表观遗传学信息)和来自电子医疗记录(EMR)的数据的额外信息源组合，以非侵入性地提供各种诊断和预后数据点。可以分析额外的数据点(包括合并症、DNA甲基化和端粒信息)以及相关的已知结局(outcome)信息，以便识别与各种结局相关的数据模式。可以识别指示癌症或其他疾病的存在或发展癌症或其他疾病的增加的风险的数据模式。模式可能与其他结局相关，如疾病进展和治疗敏感性以及应答(包括定位的免疫系统活性和免疫治疗应答)。
[0005]本专利技术的系统和方法特别适合于识别患者数据和结局之间的新的诊断和预后联系。因此，对所有血清蛋白酶敏感的工程化的传感器可以用于梳理差异表达与疾病之间的新联系。除了一般的酶表达信息(例如，血清蛋白酶)之外，如肿瘤定位的活性传感器的靶向活性传感器可以与对例如免疫学酶敏感的可切割的报告物一起使用，以检测免疫应答，包括诱导的免疫治疗应答。从一般酶信息、基因组、蛋白质组学、表观遗传学、EMR和其他来源获得的额外深度数据为识别指示疾病风险、疾病进展和预测的或实际的治疗应答的模式提供了新的机会。
[0006]在本专利技术的多因素系统和方法中预期的额外数据来源包括分子诊断信息和EMR数据。相关分子诊断数据可以包括患者DNA序列、DNA甲基化数据、RNA分析、通过基因表达谱分析的表观遗传学、蛋白质分析。EMR数据可以包括患者医疗史、保险索赔模式、家族史、人口统计信息或从患者的电子医疗记录中获得的任何其他信息。来自任何数据来源的信息都可以与活性传感器信息组合，以确定疾病风险、跟踪疾病进展或治疗功效，或基于相似患者的
预测的结局开发个性化的治疗疗程。
[0007]在某些实施方案中，多重的活性传感器信息可以与分子诊断信息、EMR数据和已知结局组合以训练机器学习算法来识别患者特征与某些结局之间的相关性或模式(例如，疾病的发展、疾病的进展或对各种治疗的应答)。在训练此类算法之后，可以针对相似的模式分析患者数据，以便诊断疾病或识别最有可能成功的个性化治疗计划。
[0008]机器学习和人工智能系统提供了识别数据中的模式和相关性的益处，这些模式和相关性通常会逃过人类的检测。因此，当提供更多的数据用于分析时，可以识别更多和更紧密的相关性。在医学诊断、预后和治疗的背景下，患者数据与疾病风险、结局和治疗结果之间的新的相关性可以减少治疗时间，导致更早的诊断，并挽救生命。通过将经由靶向的或一般的活性传感器提供的大量信息与来自分子诊断测定的现有患者数据和EMR信息组合，本专利技术的系统和方法代表了相对于现有诊断技术的进步。
[0009]活性传感器充当合成生物标志物，所述生物标志物可以被编程以通过工程化活性传感器中的酶特异性切割位点来提供特异性靶组织中任何酶水平的非侵入性报告。例如，活性传感器可以是连接至作为可切割的分析物的四个或更多个多肽报告物的多臂聚乙二醇(PEG)骨架。可切割的接头对不同的酶是特异性的，所述酶的活性是待监测的病况的特征(例如，癌性组织中的某个阶段或进展或免疫应答)。当施用于患者时，活性传感器定位于靶组织，在靶组织中它们被酶切割以释放可检测的分析物。在患者样本(如尿液样本)中检测分析物。检测到的分析物用作组织中哪些酶是活性的报告，从而用作相关状况或活性的报告。
[0010]因为酶在感兴趣的生理状态(如疾病阶段或疾病进展程度)下差异表达，所以对样本的分析提供了对器官、身体隔室、体液或组织的生理状态(例如，疾病阶段或状况)的非侵入性测试。载体结构优选地包含多个分子亚基，并且可以是例如多臂聚乙二醇(PEG)聚合物、脂质纳米颗粒或树枝状大分子。可检测的分析物可以是例如被蛋白酶切割的多肽，所述蛋白酶在规定的生理状态下(例如，受疾病的影响)在组织或器官中差异表达。因为载体结构和可检测的分析物是生物相容性的分子结构，其定位于靶组织并被疾病相关酶切割以释放样本中可检测的分析物，所以本公开内容的组合物提供了用于检测和表征器官或组织的疾病状态或阶段的非侵入性方法。因为组合物提供了通过酶促活性作为可检测的分析物释放的底物，所以对样本中分析物的定量检测提供了对器官或组织中酶活性速率的测量。因此，本公开内容的方法和组合物提供了用于测量靶器官或组织中疾病或病况的进展阶段和进展速率两者的非侵入性技术。
[0011]此外，活性传感器可以包含分子结构，以影响传感器在体内的转运，或颗粒的酶促切割或其他代谢降解的定时。分子结构可以用作调节结构域、额外的分子亚基或接头，其通过身体作用以在受控的定时下将活性传感器定位到靶组织。例如，通过保护活性传感器免于过早切割和不加区别的水解，保护颗粒免于免疫检测和清除，或者通过将颗粒靶向特定的组织或细胞类型，调节结构域可以调节颗粒的命运。通过在核心载体聚合物中包含额外的分子结构，可以影响转运，例如，通过增加PEG骨架的大小以减缓体内颗粒的降解。
[0012]在某些实施方案中，本专利技术的活性传感器和数据分析方法可以应用于免疫肿瘤学(I
‑
O)治疗以预测或观察患者的I
‑
O药物应答。通过提供关于个体患者的更详细和相关的信息，可以在试验中的应答者和非应答者之间识别新的模式，并且经由活性传感器获得的信
息可以与EMR数据和分子诊断信息组合，以用于在临床试验期间更好的患者分层，并且可以帮助识别将受益于特定治疗的患者亚群。因此，本专利技术的系统和方法可以支持先前基于对与应答性或不良影响相关的患者特征的有限理解可能会被丢弃的有用疗法的审核批准。
[0013]如本文所述，活性传感器可以包含对不同酶敏感的各种不同的可切割的报告物。此外，可以同时施用和分析许多不同的活性传感器。报告物分子可以是彼此可区分的，使得可以完成多种蛋白酶活性的多重分析，描绘比以前使用的天然生物标志物可能做本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种为患者提供个性化治疗的方法，其包括：向患者施用活性传感器混合物；分析从施用所述活性传感器混合物获得的结果；访问从至少一个其他来源获得的数据；以及基于对来自活性传感器混合物施用的结果和从所述至少一个其他来源获得的所述数据的分析，确定用于所述患者的个性化治疗疗程。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述活性传感器混合物包括多个活性传感器，每个所述活性传感器包括：载体，所述载体包括一个或多个分子亚基；和多个可检测的报告物，每个所述报告物通过含有酶的切割位点的可切割接头与所述载体连接，其中所述活性传感器通过在被一种或多种酶切割时释放所述报告物来报告所述一种或多种酶的活性。3.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定步骤包括诊断疾病。4.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定步骤包括识别疾病进展中的阶段。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定步骤包括预测对治疗性治疗的应答。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个其他来源包括电子医疗记录(EMR)。7.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个其他来源包括分子诊断数据。8.根据权利要求7所述的方法，其中所述分子诊断数据选自核酸序列信息、表观遗传学信息、DNA甲基化和RNA表达数据。9.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个其他来源包括合并症信息。10.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定步骤包括识别来自所述活性传感器混合物施用的结果和从所述至少一个其他来源获得的指示结局的数据中的模式。11.根据权利要求10所述的方法，其中通过对具有已知结局的患者的数据进行机器学习分析来识别所述模式。12.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹姆斯，
申请(专利权)人：格里姆普斯生物股份有限公司，
类型：发明
国别省市：