G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 19/00 (2006.01)
Patent
CA 2624970
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 seminal vesicle involvement, surgical margin involvement, lymph node status, androgen receptor (AR) staining index of tumor, a morphometric measurement of epithelial nuclei, and at least one morphometric measurement of stroma. In another embodiment, a model that predicts clinical failure post prostatectomy is provided, wherein the model is based on features including biopsy Gleason score, lymph node involvement, prostatectomy Gleason score, a morphometric measurement of epithelial cytoplasm, a morphometric measurement of epithelial nuclei, a morphometric measurement of stroma, and intensity of androgen receptor (AR) in racemase (AMACR)-positive epithelial cells.
L'invention concerne des méthodes et des systèmes dans lesquels des renseignements cliniques, des renseignements moléculaires et des renseignements morphométriques générés par ordinateur sont utilisés dans un modèle de prévision destiné à la prévision de l'occurrence (de la récurrence, par exemple) d'un état pathologique, tel que le cancer. Un mode de réalisation de l'invention concerne un modèle permettant de prévoir la récurrence d'un cancer de la prostate, ce modèle reposant sur des caractéristiques telles que l'état de la vésicule séminale, la marge chirurgicale, l'état des ganglions lymphatiques, l'indice de coloration des récepteurs des androgènes d'une tumeur, une mesure morphométrique des noyaux épithéliaux, et au moins une mesure morphométrique du stroma. Un autre mode de réalisation de l'invention concerne un modèle permettant de prévoir un échec clinique après une prostatectomie, ce modèle reposant sur des caractéristiques telles que le score de Gleason à la biopsie, l'état des ganglions lymphatiques, le score de Gleason sur une prostatectomie, une mesure morphométrique du cytoplasme de l'épithélium, une mesure morphométrique des noyaux épithéliaux, une mesure morphométrique du stroma, et l'intensité des récepteurs des androgènes dans des cellules épithéliales racémase-positives (AMACR).
Saidi Olivier
Teverovskiy Mikhail
Verbel David A.
Aureon Laboratories Inc.
Ridout & Maybee Llp
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1884117