用于生产个性化定制药物产品的系统和方法技术方案

一种用于为特定患者的确定最佳组合药物产品的系统和方法，其包括接收患者信息并基于所接收到的信息来确定最佳组合药物产品的处理器。一种能够基于所接收到的患者信息，来提供关于预测的事件、病变和随后的缓解病情、治疗或者干预病情的指南的系统。一种药物生产设备，其包含多个药物容器，每个药物容器都连接到药物分配通道。一种控制器，其控制通过每条通道的药物分配，且从所分配的药物生产组合药物产品。一种组合药物产品，其包括多个第一药物的分离单元，和多个第二药物的分离单元。一种透皮贴剂，其包括多个药物隔室，每个药物隔室包含一定量的药物产品，和用于控制从每个隔室中释放的药物的控制器。一种反馈环元件，其能够进行迭代来优化个性化剂量。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及用于为特定患者推荐或者给予最佳治疗方案和/或最佳药物选择、组合和剂量的系统、方法和装置，特别地，通过结合利用患者信息与可用的医学信息及其他相关信息和数据集来确定、预测或推荐最佳的药物或治疗方法。本专利技术进一步涉及组合药物产品、系统，也就是，递送组合药物产品的方法与设备，和用于容纳用在药物生产设备中的一定量的药物的设备。尽管还能预测到其他的用途，但特别地，本专利技术用于生产个性化定制的药物产品，并将结合这样的用途进行描述。
技术介绍
个体患者对药物和治疗具有独特的需求，可以是用于基本的健康(例如维生素或其它的补充剂，或基于个体风险因素使用的预防药物，例如已知的环境和遗传因素)，或用于预防或预防的目的，或用于治疗单一的或多种急性的疾病和/或通常复杂的疾病，有时是慢性病的治疗。医学的护理标准是用各种药物治疗患者，最通常的是以丸剂/片剂形式治疗门诊患者。通常，这会导致“药物负担”过高，有时被称为多重用药。通常伴随药物依从性差。在美国和其他国家，对药物和处方的医学健康相关的方案的依从性差，是公认的医疗问题。至少三分之一的药物相关的入院是由药物依从性差引起的，并且在美国，仅这些事件估计每年就将花费一千亿美元(PMID18183470.T Gen intern Med.2008.02; 23 (2):216-8.Medication Adherence After Myocardial Infarction:A Long Way Left To G0.ChoudhryNKj Winkelmayer WC.)。许多研究证明当慢性病患者不能按处方用药时，所述慢性病如糖尿病、高血压、心脏病或溃疡性结肠炎将恶化，这 不仅增加了个人的额外负担，而且还增加了医疗保健系统的额外负担。另外，预防性的治疗方案，如摄入他汀类药物来降低较高的胆固醇含量可以预防冠状动脉病，从而降低冠状动脉病的发病率和相关的费用。例如，具有高血压和冠状动脉疾病史(CAD)和先发心脏病发作/心肌梗死的成年患者通常可能会被处方以“标准”剂量的低剂量(Slmg)的阿司匹林、降低胆固醇的药物、^ -阻滞剂、ACE抑制剂和利尿剂例如氢氯噻嗪。另外的处方药物可包括地高辛、复合维生素和用于控制血糖以帮助控制并发症的药物，例如用于II型糖尿病的药物。已经证明，多种药物的处方(或多重用药)显著降低患者的依从性。参见例如，vanBruggen, R.“Refill adherence and polypharmacy among patients with type2diabetesin general practice.，，Pharmacoepidemiol and Drug Safety.18.11 (2009):983-91。许多老年患者面临许多或者有时特别多的单独处方的药物，从丸剂到滴眼剂，需要复杂的给药方案、分类和给药时间表。考虑到临床医师和医护人员时间有限，患者和家人/看护者学习所治疗或预防的疾病，和理解处方临床医师关于剂量、给药时间表的说明时，通常不是最佳的，即使基本处方信息写在药瓶上，许多患者也并不清楚药物是治疗什么病的，或如何最佳的用药或何时用药，例如当血压降低时怎么“维持”抗高血压。用药混乱、用药不足和用药过量这些问题及其他问题可使药物依从性变差，从而影响临床结果，导致疾病进一步发展、病变进一步发展、临床需要增加、住院治疗增加、医疗保健费用增加以及发病率和死亡率增力口。据估计10%的入院治疗与用药错误和治疗依从性问题相关。药物基因组学涉及整个基因图谱，其测定药物性能和敏感性，而药物基因组学常用来确定在药物代谢和分布中的遗传差异的狭小图谱。药物基因组学的价值非常大。例如，基于临床试验和潜在的副作用的相关性，或者其它的与一个或多个基因或者基因变体相关的问题(如通过单核苷酸多态性(SNP)分析(其是可用的且是现在常见的)测序(费用更低且更常见)所确定的)，开处方的临床医师以及制药公司能够排除那些已知对药物反应为阴性的人。当然，这增加了药物可能成功用于特定人群的概率。药物基因组学和更便宜且更常用的基因分型将鉴别出许多新的疾病相关基因，并提供大量的新靶标；药物基因组学谱(有或者没有额外的患者的具体信息)将对患者进行分类，并且这些新靶标以及目前的靶标将被分成子集。据估计基因分型将鉴别出新的疾病相关基因，找出5，000 10，000新的潜在靶标。因为现在的靶标数量是大约500，主要由四个靶标类别组成，如G蛋白-偶联受体离子通道、核激素受体和核激素酶，这些新靶标将增加基因组学和医学的多样性。FDA已经批准了许多药物基 因组学信息写在标签中的药物。参见http://www.fda.gov/drugs/scienceresearch/researchareas/pharmacogenetics/ucm083378.htm。已经汇编了可查询数据库，且随着新研究的公开，内容在继续扩充，其包含各种药物和影响各种药物的特异基因，例如 PharmGkb 数据库(http:1Iwm.pharmgkb.0rg)。一些药物通过多种药理学的多态基因(包括，例如负责分解30多种不同类别的药物的肝酶CYP家族(细胞色素P450))来代谢，其他药物(和/或饮食摄入的各种维生素或者其它化合物)可以抑制或者诱导肝酶及其他基因/蛋白质。例如，摄入维生素K (其可以由包括绿叶蔬菜的饮食提供)能够与苄丙酮香豆素(香豆定)相互作用，葡萄柚的组分能够与多种处方药物相互作用。当处方里有这些药物时,应该考虑到这些组合和这些组合的各种效果，但是处方临床医师通常是不知道(不知道患者的遗传学)和/或没有被告知这些信息，也没有测定或计算各个患者的特性(从体重到肾功能)对多种药效的影响。每年，在美国和世界上其他国家中，这都可能导致出现药物毒性、用药过量，并导致许多药物相关的副作用、并发症、发病率和死亡率的增加。另外，基于患者的个体特性，基于遗传学、过敏反应史或者其他的因素，可能相对或者绝对地不是某些药物的适应症。例如，许多患者都被给予阿司匹林来降低心血管疾病(包括心脏病发作和中风)的风险。然而，最近发表的科学研究已经指出，未携带LPA基因的个体每日摄入阿司匹林后，发生心血管疾病的风险并不显著降低。如果临床医师知道了这些信息，就会选择不给没有携带LPA的患者处方阿司匹林(阿司匹林已知具有副作用和风险，包括胃炎和胃肠出血增加的风险)。除了药物剂量之外，药物的选择通常也很重要，可以通过许多特性了解药物的选择，从基因到年龄、肾功能等。一个例子是，基于基因，选择他汀类药物用于特定患者。例如，SLC01B1是影响许多他汀类药物的代谢作用和副作用的关键基因。了解他汀类药物相关的基因的药物基因组学可以，例如帮助和引导临床医师，确定选择哪种类型的他汀类药物，选择哪种剂量，患者可能受益。选择各种药物、组合和剂量来治疗高血压及其他急性疾病和慢性疾病与此类似。虽然药物都有常用剂量，但这些剂量往往不是理想的剂量，因为这些剂量并不能解释副作用发生的原因，也不能说明患者的个体特性(其可以影响药物选择和药物剂量)，包括但不限于，体重、体表面积(BSA)、体重指数(BMl)或者肥胖指数、无脂肪体重、体脂肪百分数、肾功能、基于患者的遗传学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：丹尼尔·L·克拉夫特，
申请(专利权)人：智能医学公司，丹尼尔·L·克拉夫特，
类型：
国别省市：