AR129568A1 - Sistemas y métodos para el perfilado dinámico de raman de enfermedades y trastornos biológicos y métodos de ingeniería de características de estos - Google Patents

Abstract

La presente divulgación proporciona métodos y sistemas para predecir el estado de diagnóstico de un sujeto con respecto a una enfermedad o trastorno. El método puede comprender exponer una muestra biológica del sujeto a un láser, adquirir una pluralidad de espectros Raman de la muestra biológica expuesta, procesar la pluralidad de espectros Raman para generar un mapa espacial de la pluralidad de espectros Raman y predecir el estado de diagnóstico de un sujeto con respecto a la enfermedad o trastorno en función, al menos en parte, del mapa espacial de la pluralidad de espectros Raman. El análisis puede comprender la determinación de la dinámica temporal de los procesos biológicos subyacentes. Reivindicación 1: Un método para predecir el estado de diagnóstico de un sujeto con respecto a una enfermedad o trastorno, que comprende: (a) exponer una muestra biológica de un sujeto a una fuente de luz; (b) adquirir una pluralidad de espectros Raman de la muestra biológica; (c) procesar la pluralidad de espectros Raman para generar un mapa espacial de la pluralidad de espectros Raman; y (d) predecir el estado de diagnóstico del sujeto con respecto a la enfermedad o trastorno en función, al menos en parte, del mapa espacial de la pluralidad de espectros Raman. Reivindicación 23: Un dispositivo que comprende uno o más procesadores y una memoria que almacena uno o más programas para ser ejecutados mediante uno o más procesadores, el uno o más programas que comprenden instrucciones para: (a) tomar muestras de cada posición respectiva en una pluralidad de posiciones a lo largo de una línea de referencia en una muestra biológica de un sujeto asociado con una firma de Raman del sujeto, para obtener una pluralidad de espectros de Raman, en donde cada espectro de Raman en la pluralidad de espectros de Raman corresponde con una posición diferente en la pluralidad de posiciones, y cada posición en la pluralidad de posiciones representa un período de crecimiento diferente de la muestra biológica asociada con la firma de Raman; (b) analizar cada una de las pluralidades del espectro Raman a través de una línea de referencia en la muestra biológica, de esta manera se obtiene un primer conjunto de datos; (c) derivar un segundo conjunto de datos respectivo de la pluralidad de medidas de espectro Raman correspondiente, cada característica respectiva en el conjunto de características que es determinado por la variación secuencial del espectro Raman; y (d) procesar las características con la utilización de un modelo entrenado para predecir el estado de diagnóstico de un sujeto con respecto a la enfermedad o al trastorno asociado con la firma Raman. Reivindicación 46: Un medio de almacenamiento legible por computadora no transitorio y uno o más programas de computadora integrados en el para clasificación, el uno o más programas de computadora que comprenden instrucciones que, cuando son ejecutadas por el sistema de computadora, provocan que el sistema de computadora realice un método que comprende: (a) tomar muestras de cada posición respectiva en una pluralidad de posiciones a lo largo de una línea de referencia en una muestra biológica de un sujeto asociado con una firma de Raman del sujeto, para obtener una pluralidad de espectros de Raman, en donde cada espectro de Raman en la pluralidad de espectros de Raman corresponde con una posición diferente en la pluralidad de posiciones, y cada posición en la pluralidad de posiciones representa un período de crecimiento diferente de la muestra biológica asociada con la firma de Raman; (b) analizar cada una de las pluralidades del espectro Raman a través de una línea de referencia en la muestra biológica, de esta manera se obtiene un primer conjunto de datos; (c) derivar un segundo conjunto de datos respectivo de la pluralidad de medidas de espectro Raman correspondiente, cada característica respectiva en el conjunto de características que es determinado por la variación secuencial del espectro Raman; y (d) procesar las características con la utilización de un modelo entrenado para predecir el estado de diagnóstico de un sujeto con respecto a la enfermedad o al trastorno asociado con la firma Raman. Reivindicación 69: Un método para entrenar un modelo, que comprende: en un sistema informático que tiene uno o más procesadores, y memoria que almacena uno o más programas para su ejecución por el uno o más procesadores: (a) para cada sujeto de formación respectivo de una pluralidad de sujetos de formación, en el que un primer subconjunto de sujetos de formación de la pluralidad de sujetos de formación tiene un primer estado de diagnóstico correspondiente a tener una primera condición biológica asociada a una firma Raman y un segundo subconjunto de sujetos de formación de la pluralidad de sujetos de formación tiene un segundo estado de diagnóstico correspondiente a no tener la primera condición biológica asociada a la firma Raman: (i) tomar muestras de cada posición respectiva en una pluralidad de posiciones a lo largo de una línea de referencia en una muestra biológica del sujeto asociado con una firma de Raman del sujeto, para obtener una pluralidad de espectros de Raman, en donde cada espectro de Raman en la pluralidad de espectros de Raman corresponde con una posición diferente en la pluralidad de posiciones, y cada posición en la pluralidad de posiciones representa un período de crecimiento diferente de la muestra biológica asociada con la firma de Raman; (ii) analizar cada espectro Raman a través de una línea de referencia en la muestra biológica, de esta manera se obtiene un primer conjunto de datos; y (iii) derivar un segundo conjunto de datos respectivo de la pluralidad de espectros Raman correspondiente, cada característica respectiva en el conjunto de características que es determinado por la variación secuencial del espectro Raman; y (b) entrenar un modelo no entrenado o parcialmente no entrenado con (i) el correspondiente conjunto de características de cada segundo conjunto de datos respectivo de cada sujeto de entrenamiento de la pluralidad de sujetos de entrenamiento y (ii) el correspondiente estado diagnóstico de cada sujeto de entrenamiento de la pluralidad de sujetos de entrenamiento, seleccionado entre el primer estado diagnóstico y el segundo estado diagnóstico, para así obtener un modelo entrenado que proporciona una indicación sobre si un sujeto de prueba tiene la primera condición biológica asociada con la firma Raman basada en valores para características en un conjunto de características adquiridas de una muestra biológica asociada con la firma Raman del sujeto de prueba.