Способ применения информации о сложной группе биомаркеров для диагностики злокачественной опухоли легкого у субъекта и диагностический набор и вычислительная система с её использованием.

1. Способ диагностирования злокачественной опухоли легкого у субъекта с использованием сложной группы биомаркеров, предусматривающий следующие стадии:
ki
ki
i
k
k
(a) вычислительная система (1), получающая модель М для диагностирования злокачественной опухоли легкого, причем модель М устанавливают с использованием (i) данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров в сложной группе биомаркеров, измеренных из биологических образцов выборки, состоящей из пациентов со злокачественной опухолью легкого и людей без злокачественной опухоли легкого, или их обработанных данных B, где k представляет собой индекс для отдельных биомаркеров, и i представляет собой индекс для отдельных биологических образцов выборки, или (ii) данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров или их обработанных данных B и возрастов возраст выборки, и затем (2) получающая данные уровня экспрессии отдельных биомаркеров, измеренные из биологического образца субъекта или их обработанные данные B, или данные уровня экспрессии отдельных биомаркеров или их обработанные данные В и возрасты возраст субъекта; и
(b) вычислительная система, определяющая, обнаружена ли злокачественная опухоль легкого у субъекта, с использованием полученных данных субъекта путем обращения к модели М;
причем сложная группа биомаркеров включает в себя СЕА, НЕ4, АроА2, TTR, sVCAM-1 и RANTES.
ki
i
2. Способ по п. 1, при котором модель М для диагностирования злокачественной опухоли легкого представляет собой бинарный классификатор, выведенный с использованием В и возраст.
3. Способ по п. 2, при котором модель М для диагностирования злокачественной опухоли легкого представляет собой логистическую регрессионную модель, которая следует уравнению модели:
1
7
где α, β, …, β обозначают коэффициенты регрессии, и
i
∈ обозначает остаточное значение.
4. Способ по п. 1, при котором отдельные биомаркеры в сложной группе биомаркеров выбирают путем проведения следующих стадий:
n
1
ns
ns
возраст,s
s
1
(a1) вторая вычислительная система, получающая (i) данные уровня экспрессии отдельных биомаркеров х, принадлежащих к первому набору биомаркеров S от субъекта s, принадлежащего ко второй выборке, или их обработанные данные x, или обработанные данные x и данные возраста x второй выборки и (ii) данные y о том, была ли обнаружена злокачественная опухоль легкого, причем первый набор биомаркеров S дополнительно включает в себя дополнительные отдельные биомаркеры в дополнение к СЕА, НЕ4, АроА2, TTR, sVCAM-1 и RANTES;
1
s
ns
ns
(а2) вторая вычислительная система, рассчитывающая р-значение для отдельных биомаркеров, принадлежащих к первому набору биомаркеров S, путем проведения по меньшей мере одного из следующего: (i) критерий хи-квадрат при нулевой гипотезе, что y и x являются независимыми друг от друга, и (ii) t-критерий Стьюдента при нулевой гипотезе, что истинное значение различия составляет 0 между средним значением x субъектов, у которых диагностируют злокачественную опухоль легкого, и этим показателем субъектов, у которых ее не диагностируют;
2
(а3) вторая вычислительная система, получающая второй набор биомаркеров S, состоящий из отдельных биомаркеров с р-значениями, меньшими чем заданный уровень значимости, путем сравнения соответствующих р-значений, рассчитанных на стадии (а2), с заданным уровнем значимости;
2
(а4) вторая вычислительная система, получающая расчетные значения  отдельных биомаркеров , принадлежащих ко второму набору биомаркеров S, соответственно, для субъектов, у которых диагностируют злокачественную опухоль легкого, и субъектов, у которых ее не диагностируют, посредством уравнения модели регрессии:
(а5) вторая вычислительная система, получающая остаточные значения , относящиеся к отдельным биомаркерам , соответственно, для субъектов, у которых диагностируют злокачественную опухоль легкого, и субъектов, у которых ее не диагностируют;
2
(а6) вторая вычислительная система, рассчитывающая р-значения для отдельных биомаркеров, принадлежащих к S, путем проведения t-критерия Стьюдента при нулевой гипотезе, что истинное значение различия составляет 0 между средним остаточных значений субъектов, у которых диагностируют злокачественную опухоль легкого, и этим показателем субъектов, у которых ее не диагностируют; и
(а7) вторая вычислительная система, выбирающая отдельные биомаркеры с р-значениями, меньшими чем заданный уровень значимости, путем сравнения р-значений, рассчитанных на стадии (а6), и заданного уровня значимости.
5. Способ по п. 1, при котором на стадиях (а) и (b) обработанные данные получают путем логарифмического преобразования данных измерений, по меньшей мере частично.
6. Набор для диагностики злокачественной опухоли легкого для диагностирования злокачественной опухоли легкого у субъекта с использованием сложной группы биомаркеров, содержащий следующее:
антитела, которые специфически связываются с раково-эмбриональным антигеном (СЕА), белком 4 эпидидимиса человека (НЕ4), аполипопротеином А-II (АроА2), транстиретином (TTR), растворимой молекулой адгезии сосудистого эндотелия 1 типа (sVCAM-1) и RANTES {экспрессируемый и секретируемый нормальными Т-клетками при активации, регулируемый при активации; лиганд 5 хемокина (мотива С-С)} в качестве отдельных биомаркеров в сложной группе биомаркеров.
ki
ki
i
k
k
7. Набор для диагностики злокачественной опухоли легкого по п. 6, который используют для определения, обнаружена ли злокачественная опухоль легкого у субъекта, путем обращения к модели М для диагностирования злокачественной опухоли легкого, полученной путем (1) использования (i) данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров, измеренных из биологических образцов выборки, состоящей из пациентов со злокачественной опухолью легкого и людей без злокачественной опухоли легкого, или их обработанных данных В, где k представляет собой индекс для отдельных биомаркеров, и i представляет собой индекс для отдельных биологических образцов выборки, или (ii) данных экспрессии отдельных биомаркеров или их обработанных данных В и возрастов возраст выборки путем (2) ввода в модель М данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров, измеренных из биологического образца субъекта или их обработанных данных В, или данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров или их обработанных данных В и возрастов возраст субъекта.
8. Набор для диагностики злокачественной опухоли легкого для диагностирования злокачественной опухоли легкого у субъекта с использованием сложной группы биомаркеров, содержащий следующее:
по меньшей мере шесть рецепторных сайтов; и
шесть или больше антител, соответствующих биомаркерам, которые расположены по меньшей мере на шести рецепторных сайтах, соответственно, и специфически связываются с отдельными биомаркерами в сложной группе биомаркеров;
ki
ki
i
k
k
причем шесть или больше антител включают в себя антитела, которые специфически связываются с отдельными биомаркерами СЕА, НЕ4, АроА2, TTR, sVCAM-1 и RANTES, соответственно, и набор для диагностики злокачественной опухоли легкого используют для определения, обнаружена ли злокачественная опухоль легкого у субъекта, путем обращения к модели М для диагностирования злокачественной опухоли легкого, полученной путем (1) использования (i) данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров, измеренных из биологических образцов выборки, состоящей из пациентов со злокачественной опухолью легкого и людей без злокачественной опухоли легкого, или их обработанных данных В, где k представляет собой индекс для отдельных биомаркеров, и i представляет собой индекс для отдельных биологических образцов выборки, или (ii) данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров или их обработанных данных В и возрастов возраст выборки путем (2) ввода в модель М данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров, измеренных из биологического образца субъекта или их обработанных данных В, или данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров или их обработанных данных В и возрастов возраст субъекта.
9. Вычислительная система для диагностирования злокачественной опухоли легкого с использованием сложной группы биомаркеров, содержащая следующее:
ki
ki
i
k
k
(а) коммуникационная часть для (1) получения модели М для диагностирования злокачественной опухоли легкого, причем модель М сконструирована с использованием (i) данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров в сложной группе биомаркеров, измеренных из биологических образцов выборки, состоящей из пациентов со злокачественной опухолью легкого и людей без злокачественной опухоли легкого, или их обработанных данных В, где k представляет собой индекс для отдельных биомаркеров, и i представляет собой индекс для отдельных биологических образцов выборки, или (ii) данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров или их обработанных данных В и возрастов возраст выборки, и затем (2) получения данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров, измеренных из биологического образца субъекта, или их обработанных данных В, или данных уровня экспрессии отдельных биомаркеров или их обработанных данных В и возрастов возраст субъекта; и
(b) процессор для определения, обнаружена ли злокачественная опухоль легкого у субъекта, с использованием полученных данных субъекта путем обращения к модели М;
причем сложная группа биомаркеров для диагностирования злокачественной опухоли легкого включает в себя отдельные биомаркеры СЕА, НЕ4, АроА2, TTR, sVCAM-1 hRANTES.
ki
i
10. Вычислительная система по п. 9, в которой модель М для диагностирования злокачественной опухоли легкого представляет собой бинарный классификатор, выведенный из В и возраст.
11. Вычислительная система по п. 10, в которой модель М для диагностирования злокачественной опухоли легкого представляет собой логистическую регрессионную модель, которая следует уравнению модели:
1
7
где α, β, …, β обозначают коэффициенты регрессии, и
i
∈ обозначает остаточное значение.
12. Вычислительная система по п. 9, в которой биомаркеры выбраны с помощью проведения следующих стадий:
n
1
ns
ns
возраст,s
s
1
1
s
ns
ns
2
2
процессор, получающий (i) данные уровня экспрессии отдельных биомаркеров х, принадлежащих к первому набору биомаркеров S, от субъекта s, принадлежащего ко второй выборке, или их обработанные данные x или обработанные данные x и данные возраста х второй выборки и (ii) данные y о том, обнаружена ли злокачественная опухоль легкого, причем первый набор биомаркеров S дополнительно включает в себя дополнительные отдельные биомаркеры в дополнение к СЕА, НЕ4, АроА2, TTR, sVCAM-1 и RANTES; рассчитывающий соответствующие р-значения для отдельных биомаркеров, принадлежащих к первому набору биомаркеров S, путем проведения по меньшей мере одного из следующего: (i) критерий хи-квадрат при нулевой гипотезе, что y и х являются независимыми друг от друга и (ii) t-критерий Стьюдента при нулевой гипотезе, что истинное значение различия составляет 0 между средним значением x субъектов, у которых диагностируют злокачественную опухоль легкого, и этим показателем субъектов, у которых ее не диагностируют; получающий второй набор биомаркеров S, состоящий из отдельных биомаркеров с р-значениями, меньшими чем заданный уровень значимости, путем сравнения соответствующих р-значений, рассчитанных на стадии (а2), с заданным уровнем значимости; получающий расчетные значения  отдельных биомаркеров , принадлежащих ко второму набору биомаркеров S, соответственно, для субъектов, у которых диагностируют злокачественную опухоль легкого, и субъектов, у которых ее не диагностируют, из уравнения модели регрессии:
получающий остаточные значения  в отношении отдельных биомаркеров , соответственно, для субъектов, у которых диагностируют злокачественную опухоль легкого, и субъектов, у которых ее не диагностируют;
2
рассчитывающий р-значения для отдельных биомаркеров, принадлежащих к S, путем проведения t-критерия Стьюдента при нулевой гипотезе, что истинное значение различия составляет 0 между средним остаточных значений субъектов, у которых диагностируют злокачественную опухоль легкого, и этим показателем субъектов, у которых ее не диагностируют; и
выбирающий отдельные биомаркеры с р-значениями, меньшими чем заданный уровень значимости, путем сравнения рассчитанных р-значений и заданного уровня значимости.
13. Вычислительная система по п. 9, в которой обработанные данные получены с помощью логарифмического преобразования данных измерений, по меньшей мере частично.