G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 19/00 (2006.01)
Patent
CA 2679436
Methods and systems are provided that use clinical information, molecular information and computer-generated morphometric information in a predictive model for predicting the occurrence (e.g., recurrence) of a medical condition, for example, cancer. In an embodiment, a model that predicts prostate cancer recurrence is provided, where the model is based on features including one or more (e.g., all) of biopsy Gleason score, seminal vesicle invasion, extracapsular extension, preoperative PSA, dominant prostatectomy Gleason grade, the relative area of AR+ epithelial nuclei, a morphometric measurement of epithelial nuclei, and a morphometric measurement of epithelial cytoplasm. In another embodiment, a model that predicts clinical failure post-prostatectomy is provided, wherein the model is based on features including one or more (e.g., all) of dominant prostatectomy Gleason grade, lymph node invasion status, one or more morphometric measurements of lumen, a morphometric measurement of cytoplasm, and average intensity of AR in AR+/AMACR- epithelial nuclei.
La présente invention concerne des procédés et des systèmes qui utilisent des informations cliniques, des informations moléculaires et des informations morphométriques générées par ordinateur dans un modèle prédictif afin de prévoir la survenue (par exemple, la récurrence) d'un état médical, par exemple un cancer. Dans un mode de réalisation, un modèle qui prédit la récurrence du cancer de la prostate est proposé, dans lequel le modèle est basé sur des caractéristiques comprenant un ou plusieurs (par exemple, tous) du score de Gleason de la biopsie, de l'invasion de la vésicule séminale, de l'extension extracapsulaire, de l'APS pré-opératoire, le grade de Gleason dominant de la prostatectomie, la surface relative de noyaux épithéliaux AR+, une mesure morphométrique des noyaux épithéliaux, et une mesure morphométrique du cytoplasme épithélial. Dans un autre mode de réalisation, un modèle qui prédit l'échec clinique post-prostatectomie est proposé, dans lequel le modèle est basé sur des caractéristiques comprenant un ou plusieurs (par exemple, tous) du grade de Gleason dominant de la prostatectomie, du statut d'invasion des nAEuds lymphatiques, une ou plusieurs mesures morphométriques d'une lumière, une mesure morphométriquedu cytoplasme, et une intensité moyenne d'Ar dans des noyaux épithémiaux AR+/AMACR.
Saidi Olivier
Teverovskiy Mikhail
Verbel David A.
Aureon Laboratories Inc.
Ridout & Maybee Llp
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1824677