JP6990185B2 - 感染検出及び識別システム並びに方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2016年1月28日に出願された、米国仮特許出願第62/288,091号に対する優先権の利益を主張し、その内容が全ての目的のために参照によって本明細書に組み込まれる。
を含み得て、式中、SDVMoは単球容積の標準偏差であり、WBCは白血球数であり、a、b、及びcは実数定数である。この関数の計算結果は、感染状態を評価するために使用される指標又はパラメータであってよい。関数から見出すことができるように、関数は定数及び数学的演算と共に変数としてパラメータSDVMo及びWBCのみを含むことができる。
を含み得て、式中、SDVMoは単球容積の標準偏差であり、NE%は白血球の好中球パーセントであり、a、b、及びcは実数定数である。この関数の計算結果は、感染状態を評価するために使用される指標又はパラメータであってよい。関数から見出すことができるように、関数は定数及び数学的演算と共に変数としてパラメータSDVMo及びNE%のみを含むことができる。
exp(-b×WBC)
を含む関数を含み得て、式中、WBCは、白血球数であり、bは、実数定数である。この関数は、また、本明細書に記載のいずれかの関数を含むことができる。
本発明は、例えば、以下を提供する。
(項目1)
個体から得られた血液サンプルに関連する感染状態を評価するための自動化された方法であって、
第1のモジュールを用いて、前記血液サンプルに関連する細胞数又は濃度を決定することと、
第2のモジュールを用いて、前記血液サンプルに関連する単球容積測定値を決定することと、
データ処理モジュールを用いて、前記血液サンプルに関連する前記感染状態を評価することと、を含み、
前記データ処理モジュールは、プロセッサ及び有形の非一時的コンピュータ可読媒体を備え、前記コンピュータ可読媒体は、前記プロセッサにより実行されるときに、前記プロセッサに、前記細胞数又は濃度並びに前記単球容積測定値を含む関数を用いてパラメータを計算することと、前記パラメータに基づいて前記血液サンプルに関連する前記感染状態を評価することとを行わせる、コンピュータアプリケーションでプログラムされる、自動化された方法。
(項目2)
前記細胞数又は濃度が、白血球数を含む、項目1に記載の自動化された方法。
(項目3)
前記細胞数又は濃度が、好中球濃度を含む、項目1に記載の自動化された方法。
(項目4)
前記単球容積測定値が、前記血液サンプルに関連する単球容積の標準偏差である、項目1に記載の自動化された方法。
(項目5)
前記関数が、
(数1)
を含み、式中、
SDVMoは単球容積の標準偏差であり、
WBCは、前記白血球数であり、
a、b、及びcは実数定数である、項目2に記載の自動化された方法。
(項目6)
感染状態を評価することが、0.85以上の受信者動作特性曲線における曲線下面積を含む、項目1に記載の自動化された方法。
(項目7)
感染状態を評価することが、0.80より大きい感染に対する特異度を含む、項目1に記載の自動化された方法。
(項目8)
感染状態を評価することが、0.80より大きい感染に対する感度を含む、項目1に記載の自動化された方法。
(項目9)
前記感染状態が敗血症状態である、項目1に記載の自動化された方法。
(項目10)
前記感染状態が、外科手術後感染状態である、項目1に記載の自動化された方法。
(項目11)
前記単球容積測定値を除いて、前記パラメータを計算することが、平均血球容積、血小板濃度、平均好中球容積、好中球容積の標準偏差、又は平均単球容積を用いることを含まない、項目1に記載の自動化された方法。
(項目12)
前記方法が、バイオマーカを使用することを含まない、項目1に記載の自動化された方法。
(項目13)
前記血液サンプルに関連する前記感染状態を評価することが、前記パラメータをカットオフと比較することを含む、項目1に記載の自動化された方法。
(項目14)
前記カットオフが、感染に対する特異度の値に対する、感染に対する感度の推定値を最大化することによって計算される、項目13に記載の自動化された方法。
(項目15)
前記パラメータが前記カットオフ未満であるときに、前記血液サンプル中に感染が存在しないことを評価することを更に含む、項目13に記載の自動化された方法。
(項目16)
前記パラメータが前記カットオフ以上であるときに、前記血液サンプル中に感染が存在することを評価することを更に含む、項目13に記載の自動化された方法。
(項目17)
前記カットオフが、0.91以上である、項目15に記載の自動化された方法。
(項目18)
前記個体が、全身性炎症反応症候群を有する、項目15に記載の自動化された方法。
(項目19)
前記感染状態を評価することが、前記個体が敗血症を有しないことを決定することを含む、項目18に記載の自動化された方法。
(項目20)
水力学的に集中した前記生体サンプルの流れを光学素子の細胞質問区域に送達することと、
電極アセンブリで、個々に前記細胞質問区域を通過する前記生体サンプルの細胞の電流(DC)インピーダンスを測定することと、を更に含み、
前記第2のモジュールが、前記血液サンプルの細胞の前記DCインピーダンス測定値に基づいて前記単球容積測定値を決定する、項目1に記載の自動化された方法。
(項目21)
前記パラメータに基づいて前記血液サンプルに対する感染表示を割り当てることを更に含む、項目1に記載の自動化された方法。
(項目22)
前記感染状態を出力することを更に含む、項目1に記載の自動化された方法。
(項目23)
個体から得られた血液サンプルに関連する敗血症状態を評価するための自動化された方法であって、
モジュールを用いて、前記血液サンプルに関連する細胞数又は濃度を決定することと、
データ処理モジュールを用いて、前記血液サンプルに関連する前記敗血症状態を評価することと、を含み、
前記データ処理モジュールは、プロセッサ及び有形の非一時的コンピュータ可読媒体を備え、前記コンピュータ可読媒体は、前記プロセッサにより実行されるときに、前記プロセッサに、前記細胞数又は濃度を含む関数を用いてパラメータを計算することと、前記パラメータに基づいて前記血液サンプルに関連する前記敗血症状態を評価することとを行わせる、コンピュータアプリケーションでプログラムされる、自動化された方法。
(項目24)
前記細胞数又は濃度が、白血球数を含む、項目23に記載の自動化された方法。
(項目25)
前記細胞数又は濃度が、好中球濃度を含む、項目23に記載の自動化された方法。
(項目26)
前記関数が、
exp(-b×WBC)
を含み、式中、
WBCは、前記白血球数であり、
bは、実数定数である、項目24に記載の自動化された方法。
(項目27)
前記敗血症状態を評価することが、0.80より大きい敗血症に対する特異度及び0.80より大きい敗血症に対する感度を含む、項目23に記載の自動化された方法。
(項目28)
前記関数が、前記血液サンプルに関連する単球容積測定値を更に含む、項目23に記載の自動化された方法。
(項目29)
前記単球容積測定値が、前記血液サンプルに関連する単球容積の標準偏差を含む、項目23に記載の自動化された方法。
(項目30)
個体から得られた血液サンプルに関連する感染状態を評価するための自動化されたシステムであって、
前記血液サンプルの細胞数又は濃度を決定するように構成された第1のモジュールと、
第2のモジュールであって、
個々に細胞質問区域を通過する前記血液サンプルの細胞の直流(DC)インピーダンスを測定するように構成された電極アセンブリを備える第2のモジュールと、
前記第1のモジュール及び前記第2のモジュールと接続しているデータ処理モジュールであって、前記データ処理モジュールは、プロセッサ及び有形の非一時的コンピュータ可読媒体を備え、前記有形の非一時的コンピュータ可読媒体は、前記プロセッサにより実行されるときに、前記プロセッサに、前記細胞数又は濃度並びに単球容積測定値を含む関数を用いてパラメータを計算することと、前記パラメータに基づいて前記血液サンプルに関連する前記感染状態を評価することとを行わせる、コンピュータアプリケーションでプログラムされる、データ処理モジュールと、を備え、
前記生体サンプルの前記細胞の前記DCインピーダンス測定値を用いて、前記単球容積測定値が決定される、自動化されたシステム。
(項目31)
前記細胞数又は濃度が、白血球数を含む、項目30に記載の自動化されたシステム。
(項目32)
前記細胞数又は濃度が、好中球濃度を含む、項目30に記載の自動化されたシステム。
(項目33)
前記単球容積測定値が、前記血液サンプルに関連する単球容積の標準偏差である、項目30に記載の自動化されたシステム。
(項目34)
前記コンピュータアプリケーションは、更に、前記プロセッサに、前記パラメータをカットオフ値と比較することを行わせ、
前記パラメータが前記カットオフ値以上である場合に、前記プロセッサは、前記血液サンプルが感染を含むことを評価し、
前記パラメータが前記カットオフ値未満である場合に、前記プロセッサは、前記血液サンプルが前記感染を含まないことを評価する、項目30に記載の自動化されたシステム。
(項目35)
前記感染状態が敗血症状態である、項目30に記載の自動化されたシステム。
(項目36)
前記感染状態が、0.85以上の受信者動作特性曲線における曲線下面積を有する、項目30に記載の自動化されたシステム。
(項目37)
前記感染状態が、0.80より大きい前記感染に対する感度及び0.80より大きい前記感染に対する特異度を有する、項目30に記載の自動化されたシステム。
(項目38)
前記感染状態が、0.84より大きい感染に対する感度及び0.80より大きい前記感染に対する特異度を有する、項目30に記載の自動化されたシステム。
(項目39)
個体から得られた血液サンプルに関連する前記感染状態を評価するための自動化されたシステムであって、
開口を通して前記血液サンプルの移動を受容及び方向付けるように構成された導管と、
前記血液サンプルが前記開口を通って移動する際に電流を前記血液サンプルに通し、前記電流に関するデータを収集するように構成された電流測定装置と、を備え、
前記システムは、前記電流に関する前記データ及び前記血液サンプルに関連する細胞数又は濃度に基づいて前記感染状態を評価するように構成されている、自動化されたシステム。
(項目40)
前記細胞数又は濃度が、白血球数を含む、項目39に記載の自動化されたシステム。
(項目41)
前記細胞数又は濃度が、好中球濃度を含む、項目39に記載の自動化されたシステム。
(項目42)
前記血液サンプルの前記細胞数又は濃度を決定するように構成されたモジュールを更に備える、項目39に記載の自動化されたシステム。
(項目43)
前記自動化されたシステムが、前記電流に基づいて前記単球容積の標準偏差を決定するように構成されている、項目39に記載の自動化されたシステム。
(項目44)
個体から得られた血液サンプルとの感染状態の関連を評価するための自動化されたシステムであって、
前記サンプルが開口を通過する際に前記血液サンプルに対する電流データを得るためのトランスデューサと、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行されるとき、前記システムに、
前記血液サンプルに関連する前記電流データ並びに細胞数又は濃度を使用し、前記血液サンプルに関連する前記感染状態を評価することと、
前記血液サンプルの前記評価された感染状態に関する情報を前記プロセッサから出力することと
を行わせるように構成されたコンピュータアプリケーションを備える記憶媒体と、を備える、自動化されたシステム。
(項目45)
前記細胞数又は濃度が、白血球数を含む、項目44に記載の自動化されたシステム。
(項目46)
前記細胞数又は濃度が、好中球濃度を含む、項目44に記載の自動化されたシステム。
(項目47)
前記血液サンプルの前記細胞数又は濃度を決定するように構成されたモジュールを更に備える、項目44に記載の自動化されたシステム。
(項目48)
前記コンピュータアプリケーションが、前記電流データから前記血液サンプルに関連する単球容積の標準偏差を決定するように更に構成されている、項目44に記載の自動化されたシステム。
Claims (19)
- 個体から得られた血液サンプルに関連する感染状態を評価するための自動化された方法であって、
第1のモジュールを用いて、前記血液サンプルに関連する細胞数又は濃度を決定することと、
第2のモジュールを用いて、前記血液サンプルに関連する単球容積の標準偏差を決定することと、
データ処理モジュールを用いて、前記血液サンプルに関連する前記感染状態を評価することと、を含み、
前記データ処理モジュールは、プロセッサ及び有形の非一時的コンピュータ可読媒体を備え、前記コンピュータ可読媒体は、前記プロセッサにより実行されるときに、前記プロセッサに、
- 前記細胞数又は濃度が、白血球数を含む、請求項1に記載の自動化された方法。
- 前記細胞数又は濃度が、好中球濃度を含む、請求項1に記載の自動化された方法。
- 感染状態を評価することが、0.85以上の受信者動作特性曲線における曲線下面積を含む、請求項1に記載の自動化された方法。
- 感染状態を評価することが、0.80より大きい感染に対する特異度を含む、請求項1に記載の自動化された方法。
- 感染状態を評価することが、0.80より大きい感染に対する感度を含む、請求項1に記載の自動化された方法。
- 前記感染状態が敗血症状態である、請求項1に記載の自動化された方法。
- 前記感染状態が、外科手術後感染状態である、請求項1に記載の自動化された方法。
- 前記方法が、生体分子の含有量、すなわち狭義のバイオマーカを定量することを含まない、請求項1に記載の自動化された方法。
- 前記血液サンプルに関連する前記感染状態を評価することが、前記パラメータをカットオフと比較することを含む、請求項1に記載の自動化された方法。
- 前記カットオフが、感染に対する特異度の値に対する、感染に対する感度の推定値を最大化することによって計算される、請求項10に記載の自動化された方法。
- 前記パラメータが前記カットオフ未満であるときに、前記血液サンプル中に感染が存在しないことを評価することを更に含む、請求項10に記載の自動化された方法。
- 前記パラメータが前記カットオフ以上であるときに、前記血液サンプル中に感染が存在することを評価することを更に含む、請求項10に記載の自動化された方法。
- 前記カットオフが、0.91以上である、請求項12に記載の自動化された方法。
- 前記個体が、全身性炎症反応症候群を有する、請求項12に記載の自動化された方法。
- 前記感染状態を評価することが、前記個体が敗血症を有しないことを決定することを含む、請求項15に記載の自動化された方法。
- 水力学的に集中した前記血液サンプルの流れを光学素子の細胞質問区域に送達することと、
電極アセンブリで、個々に前記細胞質問区域を通過する前記血液サンプルの細胞の電流(DC)インピーダンスを測定することと、を更に含み、
前記第2のモジュールが、前記血液サンプルの細胞の前記DCインピーダンス測定値に基づいて前記単球容積の標準偏差を決定する、請求項1に記載の自動化された方法。 - 前記パラメータに基づいて前記血液サンプルに対する感染表示を割り当てることを更に含む、請求項1に記載の自動化された方法。
- 前記感染状態を出力することを更に含む、請求項1に記載の自動化された方法。
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