(11) Lajstromszám: E (13) T2 EURÓPAI SZABADALOM SZÖVEGÉNEK FORDÍTÁSA

Átírás

1 !HU T2! (19) HU (11) Lajstromszám: E (13) T2 MAGYAR KÖZTÁRSASÁG Magyar Szabadalmi Hivatal EURÓPAI SZABADALOM SZÖVEGÉNEK FORDÍTÁSA (21) Magyar ügyszám: E (22) A bejelentés napja: (96) Az európai bejelentés bejelentési száma: EP (97) Az európai bejelentés közzétételi adatai: EP A (97) Az európai szabadalom megadásának meghirdetési adatai: EP B (1) Int. Cl.: G01N 33/74 (06.01) G01N 33/73 (06.01) (87) A nemzetközi közzétételi adatok: WO PCT/FI 0/00061 () Elsõbbségi adatok: FI (72) Feltalálók: SARNA, Seppo, FI Espoo (FI); TIUSANEN, Tapani, FI Vantaa (FI); SUOVANIEMI, Osmo, FI-0070 Helsinki (FI) (73) Jogosult: BIOHIT OYJ, Helsinki (FI) (74) Képviselõ: Lengyel Zsolt, DANUBIA Szabadalmi és Jogi Iroda Kft., Budapest (4) Eljárás a gyomornyálkahártya állapotának elõrejelzésére (7) Kivonat A találmány tárgyát képezi eljárás a gyomornyálkahártya állapotának vagy kóros állapotának meghatározására vagy elõre jelzésére úgy, hogy meghatározzák annak a valószínûségét, hogy egy alany gyomornyálkahártyája legalább egy gyomornyálkahártya-osztályba vagy ¹kategóriába tartozik. Az eljárásban meghatároznak speciális nyálkahártya-specifikus analitkoncentrációkat, például a pepszinogén¹i koncentrációját, a gasztrin¹17 koncentrációját, valamint egy Helicobacter pylori marker koncentrációját vagy jelenlétét az alanyban, és adatfeldolgozó eszközt alkalmaznak annak a valószínûségnek meghatározására, hogy az alany gyomornyálkahártyája legalább egy gyomornyálkahártyaosztályba vagy ¹kategóriába tartozik. HU T2 A leírás terjedelme 12 oldal (ezen belül 4 lap ábra) Az európai szabadalom ellen, megadásának az Európai Szabadalmi Közlönyben való meghirdetésétõl számított kilenc hónapon belül, felszólalást lehet benyújtani az Európai Szabadalmi Hivatalnál. (Európai Szabadalmi Egyezmény 99. cikk (1)) A fordítást a szabadalmas az 199. évi XXXIII. törvény 84/H. -a szerint nyújtotta be. A fordítás tartalmi helyességét a Magyar Szabadalmi Hivatal nem vizsgálta.

2 A találmány területe A találmány tárgyát képezi eljárás a gyomornyálkahártya állapotának vagy kóros állapotának meghatározására vagy elõre jelzésére úgy, hogy meghatározzuk annak a valószínûségét, hogy egy alany gyomornyálkahártyája legalább egy gyomornyálkahártya-osztályba vagy ¹kategóriába tartozik. Az eljárásban meghatározunk speciális nyálkahártya-specifikus analitkoncentrációkat, például a pepszinogén¹i koncentrációját, a gasztrin¹17 koncentrációját, valamint egy Helicobacter pylori marker koncentrációját vagy jelenlétét az alanyban, és adatfeldolgozó eszközt alkalmazunk annak a valószínûségnek meghatározására, hogy az alany gyomornyálkahártyája legalább egy gyomornyálkahártya-osztályba vagy ¹kategóriába tartozik A találmány háttere Bár új gyomorrákos esetek elõfordulása megszûnt az utóbbi években, a gyomorrák még mindig az egyik legelterjedtebb malignitás. Finnországban egy millió emberre körülbelül 0 új rákos esetet regisztrálnak. Az 0 évesnél idõsebb korosztályban 2 gyomorrákos esetet becsülnek, ami körülbelül három ezreléke a korcsoport populációnak ( Finnish Cancer Registry The Institute for Statistical and Epidemiological Cancer Research, 1993). Finnországon kívül gyakori a gyomorrák elõfordulása Izlandon, Dél-Amerikában és különösen Japánban és Kínában. A gyomorrák prognózisa rendszerint rossz, mivel nincsen specifikus kezelés. Jelenleg a gyomorrák sikeres kezelésének egyetlen lehetõsége korai kimutatása és operációval teljes eltávolítása. A gyomorrák nem szükségszerûen jár bármiféle tünettel korai fázisaiban. A tünetek késõi megjelenése természetesen késlelteti, hogy a páciens kezelést kapjon. Másrészt a gyomorrák korai fázisában tapasztalt klinikai tünetek gyakran nemspecifikusak. A gyomorrák elsõdleges diagnosztikai módszere jelenleg a gasztroszkópia és biopsziák, ezekkel társult sejt- és aspirációs citológia. Mivel rutingasztroszkópiákat tünetek kivizsgálása céljából végeznek, például fájdalom esetén a has felsõ részében vagy vérzés esetén a gasztrointesztinális traktusban, az így felismert szimptómákat mutató gyomorrák gyakran túlságosan elõrehaladt állapotban van és így nem operálható. Kísérleteket végeztek primer diagnosztika javítása területén is különbözõ immunológiai módszerekkel, de nem sikerült elegendõen specifikus immunológiai módszert kifejleszteni. A találmány szerinti megoldás kidolgozása során elsõdleges célként tûztük ki olyan eszközök keresését, amelyek alkalmasak az általános populációban olyan személyek könnyû azonosítására mérsékelt költséggel, akik kezdeti fázisú gyomorrákban szenvednek. Az ilyen személyeket azonosításuk után azonnal gasztroszkópiával kell vizsgálni. Ezzel egyidejûleg olyan személyeket is lehet azonosítani, akik premalignus gyomorrák-elváltozásokat mutatnak, amelyek követésére szükség van. A gyomorrákot számos különbözõ gyomorbetegség vagy kóros állapot (úgynevezett rákot megelõzõ, precancerosis állapot) elõzheti meg, amely például krónikus atrópiás gasztritisz, anémia pernicióza, ventrikuláris fekély, gyomorpolipózis és a Ménétrier-betegség (megnagyobbodott hipertrófiás gasztritisz). Egyértelmûen azonosítható gyomornyálkahártya-elváltozás a diszplázia és az adenóma. Az említett kóros állapotokkal a rák kockázata körülbelül 4 -szörös mértékben társul. Kimutatták, hogy majdnem valamennyi betegség esetén a kockázat krónikus atrópiás gasztritiszen keresztül mediálódik. A krónikus gasztritisz a gyomornyálkahártya hosszan tartó gyulladásos állapotát jelenti. A betegség úgynevezett superficialis és atrófiás formáját lehet durván megkülönböztetni. A superficialis gasztritiszben a gyulladásos sejtinfiltráció a felszíni epitélium alatt koncentrálódik. Abban az esetben, ha a gyulladás továbbfejlõdik és bediffundál a speciális szekréciós gyomormirigyek közé, akkor krónikus atrófiás gasztritisznek hívjuk. Ilyen esetben a gyomornyálkahártya normál mirigyes struktúráját legalább részben metapláziás elváltozások helyettesítik. A gyomorrák relatív kockázata becslések szerint körülbelül 4 -ször nagyobb olyan páciensekben, akik atrópiás gasztritiszben szenvednek a gyomor corpus területén, a finn rákstatisztikák alapján számítva, egészséges nyálkahártyával rendelkezõ személyekhez viszonyítva. Továbbá a megbetegedés kockázata fennáll anémia pernicióza esetén, az intrinsic faktor hiánya és B12-vitamin felszívódásának zavara miatt. Sõt, az antrumterület súlyos atrófiája esetén a kockázat mértéke 18¹szoros. Ha atrófiáis elváltozások az antrum- és corpusterületen egyaránt megjelennek (pangasztritisz), a kockázat mértéke akár 90¹szeresére is növekedhet [Sipponen, P. és mtsai., Int. J. Cancer 3, (198)]. A Helicobacter pylori egy spirál alakú, Gram-negatív baktérium, amely a nyálkában fejlõdik a gyomornyálkahártya felszíni epitélsejtjeinek közvetlen szomszédságában és a sejtinterstitiumokban. A baktérium látszólag orálisan jut át egyik személyrõl a másikba. A baktérium gyomornyálkahártyára kifejtett hatása egy gyulladásos reakció, ami egy komplementen keresztül mediálódik erõs gyulladásos mediátoranyagok felszabadulásával. Az akut állapot után a gyulladás krónikus gasztritiszbe alakul. Krónikus gasztritiszben szenvedõ páciensekben 70 és 90% közötti arányban lehet Helicobacter pylori fertõzést kimutatni [Calam, J., Eur. J. Invest. 24, 01 (1994)]. Mivel a Helicobacter pylori fertõzés és a krónikus gasztritisz a gyomorban szorosan társul, megállapíthatjuk, hogy ez a bakteriális fertõzés az egyik etiológiai faktora lehet a gyomorrák kifejlõdésének. Emiatt lehetséges, hogy a Helicobacter pylori baktériumok elpusztítása a fertõzés kezdeti szakaszaiban megelõzheti krónikus gasztritisszel társult atrófia kifejlõdését, és így csökkenti a rák kockázatát és a gyomorfekélyek kockázatát. A WO 96/146 számú nemzetközi közzétételi iratban leírnak egy eljárást rák kockázatának kiszûrésére egy alany szérummintájában lévõ pepszinogén¹i- és gasztrin-17-analitok koncentrációjának meghatározá- 2

3 sával. Az említett közleményben leírtak szerint az így meghatározott koncentrációértékeket azután egy küszöbértékhez és egy referenciaértékhez hasonlítják az egyes analitok esetén. A szérumban mért pepszinogén¹i koncentrációja a pepszinogén¹i küszöbértéke alatt, kombinációban azzal, hogy a gasztrin¹17 koncentrációértéke a felsõ referencialimit fölött van, súlyos atrófiára utal a gyomor corpusterületén. A szérumban mért gasztrin-17-szintje a gasztrin¹17 küszöbértéke alatt, kombinációban azzal, hogy a pepszinogén¹i koncentrációértéke a pepszinogén¹i küszöbértéke fölött van, másrészt atrófiára utal a gyomor antrumterületén. Abban az esetben, ha a szérumban mért pepszinogén¹i a pepszinogén¹i küszöbértéke alatt van, és a gasztrin¹17 szintje referenciaértékének alsó határánál van, ez súlyos atrófiára utal az egész gyomorban, azaz atrófiás pangasztritisz van. A közölt találmány egy elõnyös megvalósítási módja szerint, az említett teszteket Helicobacter pylori ellenanyagokra végzett teszteléssel is lehet kombinálni. Az említett WO¹közlemény szerint, az eljárást ki lehet egészíteni egy úgynevezett fehérje-stimulációs teszttel, amely szerint egy vérmintát vesznek reggel éhgyomorra, azután a páciens fehérjében gazdag standard ételt fogyaszt, és vérmintákat vesznek 1 percenként 2 óra hosszáig. A maximális növekedés körülbelül perc elteltével látszik. Abban az esetben, ha az atrófia az antrumban található, erõsen csökkent mértékû választ kapunk ebben a tesztben. Ha az atrófia a corpusban van, a válasz mértéke normál vagy megnövekszik, míg a teljes nyálkahártya atrófiája csökkent mértékû válaszhoz vezet. A WO 00/6703 számú nemzetközi közzétételi iratban leírnak egy eljárást gyomorfekély kockázatának meghatározására szérumban lévõ pepszinogén¹i és szérumban lévõ gasztrin¹17 koncentrációjának meghatározásával. Az eljárás szerint, ha mind a szérumban mért pepszinogén¹i, mind a gasztrin¹17 értéke magas, a megfelelõ referenciaértékek felsõ határa fölött van, vagy a szérumban mért pepszinogén-i-érték referenciaértékének felsõ határa fölött van, kombinációban azzal, hogy a gasztrin-17-érték a referenciatartományban van vagy küszöbértéke alatt, akkor ez gyomorfekély fokozott kockázatára utal. A WO 02/084 számú nemzetközi közzétételi iratban eljárásokat közölnek a gyomornyálkahártya állapotának leírására, pepszinogén¹i¹, gasztrin-17- és Helicobacter pylori fertõzésre utaló marker koncentrációjának meghatározásával, és ezt az említett markerek küszöbértékéhez viszonyítják abból a célból, hogy adatfeldolgozó eszközök alkalmazásával a tesztelt alanyra specifikus összehasonlító eredmények kombinációjához jussanak. A WO 04/ számú nemzetközi közzétételi iratban egy eljárást közölnek gyomorsavval összefüggõ betegségek, például Barrettszindróma (veleszületett rövid nyelõcsõ) kockázatának kimutatására, pepszinogén¹i, éhgyomorra vizsgált gasztrin-17- és Helicobacter pylori fertõzésre utaló marker koncentrációjának meghatározásával, és ezt az említett markerek küszöbértékéhez viszonyították Szakember számára ismertek módszerek a különbözõ analitok koncentrációjának mérésére, és kereskedelmi forgalomban rendelkezésre állnak reagenskészletek is erre a célra. Néhány szemléltetõ módszert az említett meghatározások végrehajtására leírnak a WO 96/146 számú nemzetközi közzétételi iratban is. A találmány összefoglalása A találmány szerinti megoldás kidolgozása során célul tûztük ki eljárás kidolgozását a gyomornyálkahártya állapotának meghatározására vagy elõre jelzésére egy alanyban úgy, hogy meghatározzuk annak a valószínûségét, hogy az alanyban a gyomornyálkahártya legalább egy gyomornyálkahártya-osztályba tartozik, az eljárás alábbiakat tartalmaz: mérjük az alanytól vett mintában a pepszinogén¹i- (PGI) és gasztrin-17- (G 17) analitok koncentrációit, valamint meghatározzuk egy Helicobacter pylori marker jelenlétét vagy koncentrációját, az így kapott adatokat bevisszük egy adatfeldolgozó rendszerbe, amely operációs rendszert, adatbázist, és adatátviteli és adatfeldolgozó eszközt tartalmaz, amely adatfeldolgozó rendszer a gyomornyálkahártya legalább egy gyomornyálkahártya-osztályba amely gyomornyálkahártyaosztály az alábbiak által alkotott csoportból van kiválasztva: normál (N), atrófiás antrumot (A), atrófiás antrumot és corpust (AC), atrófiás corpust (C) mutató, és superficialis vagy nem atrófiás gasztritiszes (S) való tartozása valószínûségnek a bevitt adatokra, valamint az adatbázisban lévõ, elõre definiált klinikai adatokra amely elõre definiált klinikai adatok egy referenciapopuláció-csoportból gasztroszkopikus vizsgálattal, és a PGI- és G 17-analitok és Helicobacter pylori markernek a referenciapopuláció-csoportban való meghatározásával kapott adatokat tartalmaznak alapozva történõ meghatározására alkalmasan van kialakítva, ahol az adatfeldolgozó rendszerrel így elõállított információ az alany gyomornyálkahártyájának állapotára utal. A találmány szerint elõállított információkat tehát a gyomornyálkahártya állapotának meghatározására vagy elõrejelzésére lehet alkalmazni az alanyban. A találmány tárgyát képezi készlet és egy számítógépes program-termék is, speciálisan a találmány szerinti eljárásban történõ alkalmazásra. A találmány szerinti készlet eszközt tartalmaz a pepszinogén¹i és gasztrin¹17 koncentrációjának, és egy Helicobacter pylori marker koncentrációjának vagy jelenlétének mintából való meghatározására, valamint számítógép által olvasható hordozón megvalósított, gyomornyálkahártya-osztály amely gyomornyálkahártya-osztály az alábbiak által alkotott csoportból van kiválasztva: normál (N), atrófiás antrumot (A), atrófiás corpust és antrumot (AC), atrófiás corpust (C) mutató, és superficialis vagy nem atrófiás gasztritiszes (S) valószínûségének az analitok és/vagy marker mért értékeire, valamint egy adatbázisban lévõ, elõre definiált klinikai adatokra amely elõre definiált klinikai adatok 3

4 egy referenciapopuláció-csoportból gasztroszkopikus vizsgálattal, és a PGI- és G 17-analitok és Helicobacter pylori markernek a referenciapopuláció-csoportban való meghatározásával kapott adatokat tartalmaznak alapozva történõ meghatározására, és az említett meghatározásra és adott esetben más bevitt adatokra adott válaszként információk biztosítására amikor számítógépen van futtatva alkalmasan kialakított számítógépes kódeszközt tartalmazó számítógépes program-terméket tartalmaz. A találmány szerinti programtermék számítógép által olvasható hordozón van megvalósítva, amely gyomornyálkahártya-osztály valószínûségének a PI¹ és G 17-analitok és Helicobacter pylori marker mért értékeire, valamint egy adatbázisban lévõ, elõre definiált klinikai adatokra alapozva történõ meghatározására, és az említett meghatározásra és adott esetben más bevitt adatokra adott válaszként információk biztosítására amikor számítógépen van futtatva alkalmasan kialakított számítógépes kódeszközt tartalmaz. A találmány részletes leírása A találmány szerinti megoldásban, a valószínûség egy gyomornyálkahártya-osztályra kifejezés annak a valószínûségét jelenti, hogy a tesztelendõ alany gyomornyálkahártyája egy gyomornyálkahártya-osztályba tartozik. Egy alany gyomornyálkahártya-osztálya kifejezés egy alany gyomornyálkahártyájára utal, ami az alábbiak szerint van osztályozva: normál (N), superficialis vagy nem atrófiás gasztritiszt (S), atrófiás corpust (C), atrófiás antrumot (A), vagy atrófiás corpust + antrumot (AC) mutató nyálkahártya, sorrendben. A találmány szerinti megoldás lehetõvé teszi annak a valószínûségnek meghatározását, hogy az alany gyomra legalább egy vagy több osztályba tartozik az említettek közül, és/vagy az osztályok számának valószínûségi eloszlását. A találmány szerinti megoldásban a klinikai adatbázis gasztroszkopikus vizsgálatokból és biopsziából származó olyan adatokat tartalmaz, amelyek megfelelnek nyálkahártya-specifikus analitok és/vagy markerek koncentrációinak, adott esetben más bevitt adatoknak és információknak különbözõ osztályokra vonatkozóan, elõrejelzés céljából. A valószínûségeket elõnyösen statisztikai módszer alkalmazásával határozzuk meg, és az elõnyös statisztikai módszer az osztályba sorolás valószínûségeinek számítására a multinominális logisztikus regressziós módszer. Az adatbázisban lévõ, elõre definiált klinikai adatok egy referenciapopuláció-csoportból származtak, amikhez gasztroszkopikus vizsgálattal, és a PGI- és G 17-analitok, és Helicobacter pylori marker meghatározásával jutottunk a referenciapopuláció-csoportban. A találmány szerinti megoldásban Helicobacter pylori marker Helicobacter pylori ellenanyag, amelynek koncentrációját egy mintában mérjük, vagy Helicobacter pylori antigén, amelynek jelenlétét meghatározzuk a mintában. A gasztrinértéket, amit mérünk, a stimulált gasztrin- 17-érték (G 17s), vagy az éhgyomorra vett mintából mért (alap) gasztrin¹17 és a stimulált gasztrin¹ A találmány egy elõnyös megvalósítási módja szerint, továbbá a pepszinogén¹ii (PGII) analit koncentrációját mérjük, és a PGI/PGII arányt alkalmazzuk a statisztikai számításokban. A találmány szerinti megoldásban az analitokat egy testfolyadékban mérjük, például teljes vérszérumban, vizeletben, nyálban vagy könnyfolyadékmintában, különösen szérummintában. A találmány egy elõnyös megvalósítási módja szerint, az elõállított információ elõnyösen legalább egy gyomornyálkaosztály valószínûségére utal, ahol ebben a valószínûségben bekövetkezett változás mértékének becslését lehet alkalmazni olyan információk biztosítására, ami a gyomornyálkahártya állapotának változására utal. Az adatfeldolgozó eszközök egy képmegjelenítõ berendezést ( display ) tartalmaz, amelyen az elõállított információ megjelenik. A találmány szerinti megoldásban alkalmazott, gyomornyálkahártya osztályozására szolgáló, alapvetõ statisztikai módszer klinikai adatokon futtatott, sztochasztikus multinominális logisztikus regressziós analízisre (MLR) alapul. A sztochasztikus változat elõnye az egyszerû determinisztikus megközelítéshez (ahol egy érték egyszerûbb küszöbérték-analízisre alapul) képest az, hogy arra a tényre alapul, hogy a sztochasztikus modellek a bizonytalanságot a probléma egy fontos aspektusának tekintik. Ez azt jelenti, hogy a sztochasztikus megközelítés kevésbé érzéketlen különféle hibatípusokra és randomvariációkra, amelyek egy komplex folyamatban, mint ebben is fennállnak, és nyilvánvalóan elõnyösen alkalmazható eljárás. A logisztikus regressziót elõnyben részesítjük a lineárishoz képest, mert megoldja a klasszikus regressziós közelítésekkel kapcsolatban felmerülõ problémákat, azaz hibatényezõk heteroszkedaszticitását, normál elosztási követelményeket és negatív (vagy >1) valószínûségeket. Ez azt jelenti, hogy a logisztikus regresszió gyakran elõnyös, mert nem szükséges, hogy lineáris összefüggés legyen a függõ és független változók között, amely eset a legtöbb klinikai vizsgálatban elõfordul, ahol az összefüggés tipikusan egy S alakú görbét követ. Multinominális logisztikus regressziót alkalmazunk, ahol számos függõ változó van, a találmány szerinti gyomornyálkahártya-osztályok esetén. Egy általános multinominális logisztikus regressziós modellt az alábbiakban bemutatunk: ln(p/1 P)=BX+E ahol P jelentése (n x 1) vektor, amely a válaszváltozót (osztály valószínûsége) tartalmazza; B jelentése (q x 1) vektor, amely a modellparamétereket tartalmazza; X jelentése (n x q) mátrix, amely a q¹faktorokat tartalmazza; E jelentése (n x 1) vektor, amely a zajtényezõket tartalmazza, ahol n jelentése az osztályok száma, és q jelentése a paraméterek száma. 4

5 A modellek megalkotása elõtt kiszámítottuk a B j -koefficienseket legnagyobb valószínûség módszerének alkalmazásával a különbözõ osztályokra, az adatbázisban lévõ klinikai adatokból. Mivel a gyomornyálkahártya-osztályok elõre definiáltak, a független változók egyes kombinációi különbözõ B j -koefficienseket generálnak. Ezért modellalapú, valószínûségek becslésére szolgáló módszerhez számos modellre van szükség, amelyek lefedik a bevitt adatok összes lehetséges kombinációját. Ha a kombináció korlátozott, és az adatbázis statisztikusan elég nagy, ezt tekintjük a kiválasztott, elõnyösen alkalmazott módszernek számítástechnikai egyszerûsége miatt. Ha az adatbázis statisztikusan kicsi és nyilvánvalóan egyértelmû kiegyensúlyozatlanság van a rendelkezésre álló adatok között a különbözõ osztályokra, paraméterek kombinációja jobb becsléseket adhat, mint mások. Két variációt mutatunk itt be a modellalapú módszer lehetséges módosítására. Egy iteratív módszer valamennyi bevitt paramétert felhasznál az elsõ valószínûségi becslésekhez. A kimeneteltõl függõen, automatikusan a bevitt paraméterekbõl kialakított alkészletet alkalmaz a valószínûség becslésére szolgáló új számításhoz. Másrészt, egy permutatív módszer a különbözõ összes modellpermutációt felhasználja a valószínûségi becslések számításához, hogy a megtalálja a bevitt paraméterekhez tartozó legvalószínûbb osztályt. Ha az adatbázis statisztikusan kicsi vagy természete dinamikus, és az adatfeldolgozó rendszer elég gyors, a valószínûség becslését a legnagyobb valószínûség módszerének alkalmazásával lehet számítani a bevitt adatok felhasználásával, valós idõben. Akár a modellparaméterek, vagy különösen az adatbázis elhelyezhetõ attól az adatfeldolgozó rendszertõl távol is, amely a valószínûségek számítására szolgál a bevitt adatok alapján. Távol elhelyezett adatbázis esetén praktikus egy adatbázisszervert felállítani olyan szerveralapú alkalmazással, amely minden alkalommal újrafuttatja a modelleket, ha friss klinikai adatokat viszünk be a klinikai adatbázisba. A távoli kliens-alkalmazás, ahol paraméterek bevitele történik, átveszi a modellparamétereket a távoli adatbázisszerverrõl a valószínûségi számításokhoz. Nyilvánvaló, hogy az internettechnológia kényelmes információs utat biztosít az adatok átvitelére a kliens- és a szerverrendszerek között. A találmány szerinti megoldásban a folyamatos valószínûség értéke mint paraméter biztosít eszközt a kérdéses osztályok állapotában bekövetkezett változás kimutatására. Azzal, hogy újra mintát veszünk a pácienstõl egy késõbbi idõpontban, információhoz jutunk a valószínûség idõbeli alakulásáról, ami jobb diagnózist tesz lehetõvé vagy javaslatot kezelésre vagy további vizsgálatokra és/vagy tesztekre, az így kapott eredmények alapján. A klinikai adatokat úgy gyûjtjük, hogy pácienseket vizsgálunk, és páciensek gyomrát osztályozzuk különbözõ csoportokra, ahol a gyomornyálkahártya osztályai N=normál antrum, S=superficialis, C=atrófiás corpust mutató, A=atrófiás antrumot mutató, AC=atrófiás corpust+antrumot mutató, gasztroszkópiás és biopsziás vizsgálatokra alapozva. Azután statisztikai program-futtatást végzünk a különbözõ modellekhez tartozó konstansok keresése céljából. Egy modellalapú alkalmazási program az elõre definiált modelleket használja a különbözõ osztályok (N, S, C, A, AC) valószínûségeinek számítására a bevitt paraméterek alapján. Ha az eredmény nem normál esetre utal jelen lévõ helicobacter-fertõzéssel, akkor megkezdõdik a kezelés. Egy bizonyos idõ (például 3 hónap) után új vizsgálatot lehet végezni. A korábbi idõponthoz tartozó valószínûségi eloszláshoz való hasonlítással egy kezelés eredményét lehet elõre jelezni. A javasolt diagnózist a legnagyobb valószínûség módszerével meghatározott, legvalószínûbb nyálkahártyaosztály alapján adjuk meg, amelyben a mért vizsgálati értékeket alkalmazzuk. A megjelenített, legvalószínûbb eset diagnózisa soha nem 0%-osan valószínû, inkább kicsit kisebb mértékben, de még mindig jobban, mint bármilyen más lehetõség. Tulajdonképpen a sztochasztikus változat megmutatja ezeket a valószínûségeket minden gyomornyálkahártyaosztályra, a különbségek bemutatása céljából. Tehát könnyen látható, milyen valószínûség tartozik egészséges értékekhez az abnormálissal szemben. A valószínûségi eloszlás fontos információt nyújt az orvosoknak, nemcsak diagnózis javaslatához, hanem újrateszteléshez vagy további vizsgálatokhoz ad vezérfonalat. Mivel a bemutatott sztochasztikus módszerrel állapíthatjuk meg a legvalószínûbb gyomornyálkahártyaosztályt, jóval kedvezõbb lehetõség, mint a determinisztikus modell. Mihelyt elvégeztük a kezelést, például Helicobacter pylori elleni terápiát, vérmintát könnyen lehet venni 3 6 hónap múlva, és egyszerû és nem költséges szerológiai vizsgálati eljárásokat lehet végezni. A vizsgálati értékek, és különösen az elõre jelzett valószínûségek követésével egy lehetséges gyógyulást lehet kimutatni úgy, hogy a valószínûségeket ábrázoljuk az idõ függvényében, vagy matematikai módszer alkalmazásával az idõben felvett sorozatokon, az állapot változásának elõrejelzésére. A találmány egy elõnyös megvalósítási módja szerint, a legvalószínûbb nyálkahártyaosztály meghatározását a legnagyobb valószínûség módszerével lehet végezni, egyidejûleg a meglévõ adatbázison, vagy elõzõleg kiszámított multinominális regressziós modellek alkalmazásával, amelyet korábban futtattak egy klinikai adatbázison. A találmány egy elõnyös megvalósítási módja szerint, méréssorozatokat valószínûségi osztályozással kombinálunk, ami lehetõvé teszi, hogy változást tükrözõ információkat, például a gyomornyálkahártya gyógyulását jelezhessünk elõre. A gyomornyálkahártya állapotában egy bizonyos idõ alatt bekövetkezett változás meghatározására, egy

6 késõbbi idõpontban megismételjük a legalább egy gyomornyálkahártya-osztály valószínûségének meghatározását, és összehasonlítjuk az így kapott valószínûségeket abból a célból, hogy megbecsüljük a valószínûségekben bekövetkezett változást és információt biztosítsunk a gyomornyálkahártya-állapot változásáról. Az elõállított információt elõnyösen diagnózis felállítására vagy kezelési javaslathoz vagy további vizsgálatok és/vagy tesztek elvégzéséhez használjuk. Az alábbi példákkal a találmány szerinti megoldást kívánjuk szemléltetni, anélkül, hogy azt bármilyen módon korlátoznánk. A mért analitok pepszinogén¹i, gasztrin¹17 és Helicobacter pylorira specifikus ellenanyagok. Az egyes gyomornyálkahártya-kategóriák valószínûségeit multinominális logisztikus regresszióval határoztuk meg. Megfelelõ diagnózist is adtunk az egyes mintákhoz, további vizsgálati és kezelési javaslatokkal, ahol ez helyénvaló. 1. példa Az alábbi analitkoncentrációkat mértük egy páciens mintájában. Pepszinogén-I 7, g/l Gasztrin¹17 (poszpr.) 49,9 pmol/l H. pylori IgG 16,EIU A meghatározott koncentrációkra alapozva, az alábbi valószínûségeket számítottuk. Valószínûségek: Normál 0,2% Atrófiás antrum 0% Atrófiás antrum és corpus 19% Atrófiás corpus 66,7% Nem atrófiás gasztritisz 13,8% A számított valószínûségekre alapozva atrófiás corpus diagnózisa javasolt. Ilyen diagnózis az alábbiakkal társul: 1. Gyomorrák fokozott kockázata (X kockázati faktor). 2. Gyomorfekély-betegség (nyombél vagy gyomor) nem valószínû. 3. Helicobacter pylori fertõzés. 2. példa Az alábbi analitkoncentrációkat mértük egy páciens mintájában. Pepszinogén-I 87, g/l Gasztrin-17 0,3 pmol/l H. pylori IgG 12,EIU A meghatározott koncentrációkra alapozva, az alábbi valószínûségeket számítottuk. Valószínûségek: Normál 84,% Atrófiás antrum 6,2% Atrófiás antrum és corpus 0% Atrófiás corpusz 0,1% Nem atrófiás gasztritisz 8,9% A számított valószínûségekre alapozva normál nyálkahártya diagnózisa javasolt. Ilyen diagnózis az alábbiakkal társul: Gyomorrák nagyon alacsony kockázata. 2. Gyomorfekély nagyon alacsony kockázata. 3. Helicobacter pylori fertõzés nincs. 3. példa Az alábbi analitkoncentrációkat mértük egy páciens mintájában. Pepszinogén-I 7 g/l Pepszinogén-II 3 g/l (PGI/PGII: 2,3) Gasztrin-17 pmol/l H. pylori IgG 48 EIU A meghatározott koncentrációkra alapozva, az alábbi valószínûségeket számítottuk. Valószínûségek: Normál 2,6% Atrófiás antrum 1,9% Atrófiás antrum és corpus 16,1% Atrófiás corpusz 73,% Nem atrófiás gasztritisz,6% A számított valószínûségekre alapozva atrófiás corpus gasztritisz diagnózisa javasolt. Ilyen diagnózis az alábbiakkal társul: 1. Gyomorrák fokozott kockázata (X kockázati faktor). 2. Gyomorfekély-betegség (nyombél vagy gyomor) nem valószínû. 3. Helicobacter pylori fertõzés. 4. példa Az alábbi analitkoncentrációkat mértük egy páciens mintájában. Pepszinogén-I 11, g/l Pepszinogén-II 1,6 g/l (PGI/PGII: 7,1) Gasztrin-17 33,1 pmol/l H. pylori IgG 26,9 EIU A meghatározott koncentrációkra alapozva, az alábbi valószínûségeket számítottuk. Valószínûségek: Normál 2,6% Atrófiás antrum 6,9% Atrófiás antrum és corpus,% Atrófiás corpusz 49,3% Nem atrófiás gasztritisz 12,4% A számított valószínûségekre alapozva atrófiás corpus gasztritisz diagnózisa javasolt. Ilyen diagnózis az alábbiakkal társul: 1. Gyomorrák fokozott kockázata (X kockázati faktor). 2. Gyomorfekély-betegség (nyombél vagy gyomor) nem valószínû. 3. Helicobacter pylori fertõzés nincs atrófiás gasztritisz valószínûleg autoimmun eredetû.. példa Az alábbi analitkoncentrációkat mértük egy páciens mintájában. Pepszinogén-I 14,2 g/l Pepszinogén-II 1,7 g/l (PGI/PGII:8,3) Gasztrin-17 21,7 pmol/l H. pylori IgG 27,EIU 6

7 A meghatározott koncentrációkra alapozva, az alábbi valószínûségeket számítottuk. Valószínûségek: Normál 38,2% Atrófiás antrum 7,% Atrófiás antrum és corpus,7% Atrófiás corpusz 33,1% Nem atrófiás gasztritisz 1,2% A számított valószínûségekre alapozva normál nyálkahártya diagnózisa javasolt. Ilyen diagnózis az alábbiakkal társul: 1. Gyomorrák nagyon alacsony kockázata. 2. Gyomorfekély nagyon alacsony kockázata. 3. Helicobacter pylori fertõzés nincs. 6. példa Az alábbi analitkoncentrációkat mértük egy páciens mintájában. Pepszinogén-I 14,7 g/l Pepszinogén-II 2,2 g/l (PGI/PGII: 6,6) Gasztrin-17 24,2 pmol/l H. pylori IgG 2,7 EIU A meghatározott koncentrációkra alapozva, az alábbi valószínûségeket számítottuk. Valószínûségek: Normál,6% Atrófiás antrum 6,2% Atrófiás antrum és corpus 6,3% Atrófiás corpusz 42,9% Nem atrófiás gasztritisz 13,9% A számított valószínûségekre alapozva atrófiás corpus gasztritisz diagnózisa javasolt. Ilyen diagnózis az alábbiakkal társul: 1. Gyomorrák fokozott kockázata (X kockázati faktor). 2. Gyomorfekély-betegség (nyombél vagy gyomor) nem valószínû. 3. Helicobacter pylori fertõzés nincs atrófiás gasztritisz valószínûleg autoimmun eredetû. A referenciamódszerrel, például gasztroszkópiával és biopsziával való egyezés a gyomornyálkahártya-osztálytól és az alkalmazott modelltõl függ. Az egyezés egészében véve PGI, PGII, G17st és Hpab alkalmazásával 80,2%. Az N¹osztályra, normál egészséges nyálkahártyára az egyezés egészében véve 90,8%. Atrópiás corpusra (C) és nem atrópiás gasztritiszre (S) az eredmény 8,% és 74,0%, sorrendben. A megfelelõ értékek az A¹ és AC¹osztályra valamivel alacsonyabbak, mivel ezeket az osztályokat sokkal nehezebb elõre jelezni. Azt is kimutattuk tesztekben, hogy az így elõre jelzett, legmagasabb valószínûségû osztály megegyezett ugyanazzal a gasztritiszosztállyal, amit gasztroszkópiával találtunk, az esetek sokkal magasabb százalékos arányában. Például, ha a legvalószínûbb osztályt 6%¹os valószínûséggel jeleztük elõre, ugyanezt az osztályt találtuk gasztroszkópiával is, az esetek 90%- ában. Tehát, ha a legvalószínûbb osztályt 90%-nál nagyobb valószínûséggel jelezzük elõre, akkor ez gyakorlatilag egy az egyben megfelel a gasztroszkópia és a biopszia eredményének Az ábrák rövid leírása Az 1. ábrán bemutatjuk a valószínûségi osztályozást az 1. példában bemutatott páciensre, ahol az elsõ vizsgálat eredményei megfelelnek az 1. példában kapott PGI- és G17-értékeknek, ezt az idõ függvényében ábrázoljuk a különbözõ osztályokra (N, A, AC, C, S). Öt vizsgálati eljárássorozatot végeztünk két éves idõtartam alatt. A pácienseket Helicobacter ellen kezeltük. Lehet látni, hogy kezelés esetén a corpus gasztritisz valószínûsége csökken, 3 hónap után a valószínûség 70%-ról 0%¹ra csökken, és 8 hónap után körülbelül 33%¹ra. A corpus és antrum gasztritisz valószínûsége szintén lecsökkent %-ról körülbelül %¹ra ugyanennyi idõ alatt. Normál egészséges nyálkahártya valószínûsége ez alatt szinte 0%¹ról majdnem %¹ra növekedett. A 2. ábrán grafikusan szemléltetünk egy valószínûségi térképet, melyet kvantitatív valószínûségi értékekbõl állítottunk elõ különbözõ gyomornyálkahártya-osztályokra. Három kvantitatív markerérték esetén, az egyes pontok a térben megfelelnek a legvalószínûbb osztálynak és valószínûségi értéküknek. Az itt bemutatott 2. ábrán az az eset van feltüntetve, ahol G 17 3 pmol/l¹re van állítva; a térkép kétdimenziós ábrázolása látható, a tengelyeken PGI-vel és HP¹ab-vel. Az ábrán látható, hogy az osztályok közül (A, AC, C, S, N) melyik a legvalószínûbb úgy, hogy beillesztjük a mért értékeket PGI¹re és Hpab¹re a koordinátarendszerbe. Ha a pont messze helyezkedik el más osztályoknak megfelelõ régiótól (A, AC, C, S, N), nagy a valószínûsége, hogy ebbe az osztályba tartozik; ha a pont közel helyezkedik el egy másik régió határához, akkor az eredmény bizonytalanabb, és egy másik lehetséges osztály elõfordulását is tekintetbe kell vennünk. Ha a HP¹eredmény (negatív vagy pozitív) ismert szerológiai vagy más tesztekbõl, akkor két térképet lehet létrehozni, az egyiket HP( )¹ra (3. ábra), és egy másikat HP(+)¹ra (4. ábra), ami praktikus segítséget nyújt az osztályozáshoz. Ebben az esetben a tengelyek nyilvánvalóan PGI és G 17. Általában a legvalószínûbb osztályok bemutatása a térképen nemcsak praktikus lehetõséget nyújt az osztályozás dokumentálására, hanem egy vizuális segítséget is ad, ha egy adatfeldolgozó rendszeren futtatjuk és megjelenítjük, például ha különbözõ pácienscsoportokból (például nem dohányzók dohányzók, nõk férfiak, kezeltek nem kezeltek) vett mintákat ábrázolunk ugyanazon 7

8 a térképen. Ilyen vizuális segítség könnyen alkalmazható eszközt biztosít csoportok egymással történõ összehasonlítására. SZABADALMI IGÉNYPONTOK 1. Eljárás a gyomornyálkahártya állapotának meghatározására vagy elõrejelzésére egy alanyban úgy, hogy meghatározzuk az alanyban a gyomornyálkahártya legalább egy gyomornyálkahártya-osztályba tartozásának valószínûségét, amely eljárás tartalmazza a következõket: mérjük az alanytól vett mintában a pepszinogén¹i- (PGI) és gasztrin-17- (G 17) analitok koncentrációit, valamint meghatározzuk egy Helicobacter pylori marker jelenlétét vagy koncentrációját, az így kapott adatokat bevisszük egy adatfeldolgozó rendszerbe, amely operációs rendszert, adatbázist, és adatátviteli és adatfeldolgozó eszközt tartalmaz, amely adatfeldolgozó rendszer a gyomornyálkahártya legalább egy gyomornyálkahártya-osztályba amely gyomornyálkahártyaosztály az alábbiak által alkotott csoportból van kiválasztva: normál (N), atrófiás antrumot (A), atrófiás antrumot és corpust (AC), atrófiás corpust (C) mutató, és superficialis vagy nem atrófiás gasztritiszes (S) való tartozása valószínûségnek a bevitt adatokra, valamint az adatbázisban lévõ, elõre definiált klinikai adatokra amely elõre definiált klinikai adatok egy referenciapopuláció-csoportból gasztroszkopikus vizsgálattal, és a PGI- és G 17-analitok és Helicobacter pylori markernek a referenciapopuláció-csoportban való meghatározásával kapott adatokat tartalmaznak alapozva történõ meghatározására alkalmasan van kialakítva, ahol az adatfeldolgozó rendszerrel így elõállított információ az alany gyomornyálkahártyájának állapotára utal. 2. Az 1. igénypont szerinti eljárás a gyomornyálkahártya-állapot változásának meghatározására, amely eljárásban megismételjük a legalább egy gyomornyálkahártya-osztály valószínûségének meghatározását, és összehasonlítjuk az így kapott valószínûséget a korábban meghatározott valószínûségekkel annak érdekében, hogy információt biztosítsunk a gyomornyálkahártya-állapot változásáról. 3. Az elõzõ igénypontok bármelyike szerinti eljárás, ahol a valószínûségeket osztályozási valószínûségek számítására szolgáló statisztikai módszer alkalmazásával határozzuk meg. 4. A 3. igénypont szerinti eljárás, ahol az osztályozási valószínûségek számítására szolgáló statisztikai módszer multinominális logisztikus regressziós módszer (MLR).. Az elõzõ igénypontok bármelyike szerinti eljárás, ahol az eljárás tartalmaz egy további lépést is, amelyben az elõállított információt diagnózis felállítására és/vagy további kezelések vagy vizsgálatok javaslására alkalmazzuk Az elõzõ igénypontok bármelyike szerinti eljárás, ahol a Helicobacter pylori marker egy Helicobacter pylorira specifikus ellenanyag, amelynek koncentrációját mérjük a mintában. 7. Az elõzõ igénypontok bármelyike szerinti eljárás, ahol a Helicobacter pylori marker egy Helicobacter pyloriból származó antigén, amelynek jelenlétét meghatározzuk a mintában. 8. Az elõzõ igénypontok bármelyike szerinti eljárás, ahol a mért gasztrinérték a stimulált gasztrin-17-érték (G 17¹st), vagy mind a gasztrin-17¹, mind a stimulált gasztrin-17-érték. 9. Az elõzõ igénypontok bármelyike szerinti eljárás, ahol a pepszinogén-ii- (PGII) analit koncentrációját is mérjük, és a PGI/PGII arányt alkalmazzuk a statisztikai számításban.. Az 1. igénypont szerinti eljárás, ahol az analitokat testfolyadékból mérjük, például szérumból, teljes vérbõl, vizeletbõl, nyálból vagy könnyfolyadékmintából, különösen szérummintából. 11. Az elõzõ igénypontok bármelyike szerinti eljárás, ahol az adatfeldolgozó eszköz képmegjelenítõ berendezést tartalmaz, és az elõállított információ megjelenik a képmegjelenítõ berendezésen. 12. Készlet, amely eszközt tartalmaz a pepszinogén¹i és gasztrin¹17 koncentrációjának, és egy Helicobacter pylori marker koncentrációjának vagy jelenlétének mintából való meghatározására, valamint számítógép által olvasható hordozón megvalósított, gyomornyálkahártya-osztály amely gyomornyálkahártya-osztály az alábbiak által alkotott csoportból van kiválasztva: normál (N), atrófiás antrumot (A), atrófiás corpust és antrumot (AC), atrófiás corpust (C) mutató, és superficialis vagy nem atrófiás gasztritiszes (S) valószínûségének az analitok és/vagy marker mért értékeire, valamint egy adatbázisban lévõ, elõre definiált klinikai adatokra amely elõre definiált klinikai adatok egy referenciapopuláció-csoportból gasztroszkopikus vizsgálattal, és a PGIés G 17-analitok és Helicobacter pylori markernek a referenciapopuláció-csoportban való meghatározásával kapott adatokat tartalmaznak alapozva történõ meghatározására, és az említett meghatározásra és adott esetben más bevitt adatokra adott válaszként információk biztosítására amikor számítógépen van futtatva alkalmasan kialakított számítógépes kódeszközt tartalmazó számítógépes program-terméket tartalmaz. 13. Számítógép által olvasható hordozón megvalósított számítógépes program-termék, amely gyomornyálkahártya-osztály amely gyomornyálkahártya-osztály az alábbiak által alkotott csoportból van kiválasztva: normál (N), atrófiás antrumot (A), atrófiás corpust és antrumot (AC), atrófiás corpust (C) mutató, és superficialis vagy nem atrófiás gasztritiszes (S) valószínûségének a PI¹ és G 17-analitok és Helicobacter pylori marker mért értékeire, valamint egy adatbázisban lévõ, elõre definiált klinikai adatokra alapozva történõ meghatározására, és az említett meghatározásra és adott esetben más bevitt adatokra adott válaszként információk biztosítására amikor számítógépen van futtatva alkalmasan kialakított számítógépes kódeszközt tartalmaz. 8

9 HU T2 Int. Cl.: G01N 33/74 9

10 HU T2 Int. Cl.: G01N 33/74

11 HU T2 Int. Cl.: G01N 33/74 11

12 HU T2 Int. Cl.: G01N 33/74 Kiadja a Magyar Szabadalmi Hivatal, Budapest Felelõs vezetõ: Törõcsik Zsuzsanna Windor Bt., Budapest