G - Physics – 01 – N
Patent
G - Physics
01
N
G01N 33/574 (2006.01) G01N 33/68 (2006.01)
Patent
CA 2718113
Methods using mass spectral data analysis and a classification algorithm provide an ability to determine whether a head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) patient is likely to benefit from a drug targeting an epidermal growth factor receptor pathway, including small molecule epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors (EGFR- TKIs) and monoclonal antibody EGFR inhibitors. The method includes the steps of a) obtaining a mass spectrum from a blood-based sample from the patient; b) performing one or more predefined pre-processing steps on the mass spectrum obtained in step a); c) obtaining integrated intensity values of selected features in said spectrum at one or more predefined m/z ranges after the pre-processing steps on the mass spectrum in step b) have been performed; and d) using the values obtained in step c) in a classification algorithm using a training set comprising class-labeled spectra produced from blood-based samples from other patients to identify the patient as being either likely or not likely to benefit from treatment with the said drug.
L'invention porte sur des méthodes utilisant une analyse de données de spectroscopie de masse et un algorithme de classification permettant de déterminer si un patient souffrant d'un carcinome des cellules squameuses de la tête et du cou (HNSCC) est susceptible de bénéficier d'un médicament ciblant le mécanisme du récepteur de l'EGFR (récepteur du facteur de croissance épidermique) tel que des inhibiteurs de la tyrosine kinase du récepteur de l'EGFR- TKIs (récepteur du facteur de croissance épidermique à petites molécules) et les inhibiteurs de l'anticorps monoclonal anti-EGFR. La méthode comporte les étapes suivantes: a) obtention du spectre de masse d'un échantillon sanguin du patient; b) exécution d'une ou plusieurs étapes prédéfinies de prétraitement sur le spectre de masse obtenu en a; c) obtention des valeurs intégrées des intensités d'une ou plusieurs plages m/z après exécution des étapes de prétraitement du spectre de masse effectues en b; et d) utilisation des valeurs obtenues en c dans un algorithme de classification utilisant une base d'apprentissage comprenant des spectres marqués par classe obtenus à partir d'échantillons sanguins d'autres patients, pour identifier le patient comme étant susceptible ou non de bénéficier d'un traitement par ledit médicament.
Grigorieva Julia
Roeder Heinrich
Tsypin Maxim
Biodesix Inc.
Smart & Biggar
LandOfFree
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