G - Physics – 06 – N
Patent
G - Physics
06
N
G06N 3/12 (2006.01) G01N 24/00 (2006.01) G06F 19/00 (2006.01)
Patent
CA 2487836
A method of generating models with which to characterise selected aspects of the metabolic phenotype of subjects without dosing a test substance to those subjects or with which to predict, without dosing, the post-dose responses of subjects where those responses are dependent on metabolic phenotype, the method comprising: obtaining pre-dose data relating to a plurality of subjects before dosing with a dosing substance; obtaining post-dose data relating to the plurality of subjects after dosing with the dosing substance; and correlating inter-subject variation in the pre-dose data with inter-subject variation in the post-dose data, and generating a pre-to-post-dose predictive model on the basis of the observed correlation. The models may be used to determine selected aspects of the metabolic phenotype of a subject or to predict, without dosing, the post-dose responses of subjects. This is achieved by analysing data relating to the un-dosed subject in relation to a model describing the correlation of pre- dose and post-dose data relating to a plurality of subjects when dosed with a particular substance which challenges the biochemical transformation or pathway of interest; and generating, according to the predetermined criteria of the model, a numerical measure or classification describing the metabolic phenotype of the un-dosed subject.
L'invention concerne un procédé de production de modèles, qui permet de caractériser des aspects choisis du phénotype métabolique de sujets, sans tester ces sujets avec une dose d'une substance d'essai; ou de prédire, sans dosage, les réactions de sujets au post-dosage, lorsque ces réactions dépendent d'un phénotype métabolique. Le procédé consiste à: obtenir des données de prédosage se rapportant à une pluralité de sujets, avant dosage avec une substance de dosage; obtenir des données sur le post-dosage se rapportant à la pluralité de sujets, après dosage avec la substance de dosage; et corréler une variation des données de prédosage entre les sujets à une variation des données de post-dosage entre les sujets, et produire un modèle prédictif pré/post-dosage, sur la base de la corrélation observée. Les modèles peuvent être utilisés pour déterminer des aspects choisis du phénotype métabolique d'un sujet, ou pour prédire, sans dosage, les réactions de sujets au post-dosage. On obtient ce résultat, d'une part en analysant des données se rapportant au sujet non testé avec une dose, relativement à un modèle décrivant la corrélation de données de pré-dose et de post-dose se rapportant à une pluralité de sujets, lorsque ces derniers sont testés avec une dose d'une substance particulière qui mesure la transformation ou voie biochimique d'intérêt; d'autre part en produisant, selon les critères préétablis du modèle, une mesure ou classification numérique décrivant le phénotype métabolique du sujet non testé avec la dose.
Clayton Thomas Andrew
Everett Jeremy Ramsey
Lindon John Christopher
Nicholson Jeremy Kirk
Pfizer Inc.
Torys Llp
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1623129