【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
1、在过去的几十年里，β-淀粉样蛋白(aβ)聚集体一直是研究关于阿尔茨海默病的疾病修饰疗法的临床试验中最常见的目标。若干基于抗aβ聚集体单克隆抗体的疗法报告了淀粉样蛋白相关成像异常(aria)。通过大脑的磁共振成像(mri)已识别出两种aria类型。在t2加权液体衰减反转恢复(flair)图像上表现为高信号强度的aria-e表明血管源性水肿、脑沟积液和脑回肿胀。在t2*加权梯度回波序列上表现为低信号强度的aria-h被认为代表含铁血黄素沉着症和微出血。aria-e是暂时性的，并且通常会在几个月内消退，而aria-h在随后的mri中仍保持可见。通过显示良好相关性的各种放射学量表进行评定，大多数aria-e事件的严重程度为轻度至中度，并且通常与症状无关。
2、疗法相关aria的风险似乎具有剂量依赖性，并且在apoeε4携带者中会增加。为了降低aria的风险，若干抗淀粉样蛋白临床试验实施了向目标剂量的剂量递增方案，以及常规脑部mri监测。据报道，各种抗淀粉样蛋白临床试验中疗法相关aria事件的发生率在10％-42％的范围内，其中apoeε4等位基因携带者的发生率最高。自发性aria事件在安慰剂组(例如＜3％aria-e)和抗淀粉样蛋白临床试验的背景之外很少见。后者的一个实例是脑淀粉样血管病相关炎症(caa-ri)中发生的aria样事件，脑淀粉样血管病相关炎症是一种针对血管aβ聚集体的罕见自身免疫反应。在临床实践中，由于mri监测要求，aria可能成为阿尔茨海默病患者和医疗保健系统的沉重负担。此外，aria可能会
3、因此，能够生成对疗法相关aria事件和其严重程度的预测将是有利的。
技术实现思路
1、在一些实施例中，提供了一种计算机实现方法。该方法包括提供给或被考虑提供给受试者的在治疗中的活性成分的剂量。该方法进一步包括基于活性成分的剂量预测局部β淀粉样蛋白的水平，并基于局部β淀粉样蛋白的经预测的去除来预测t2加权液体衰减反转恢复(flair)图像上表现为高信号强度的淀粉样蛋白相关成像异常(aria)(aria-e)的严重程度，其中预测aria-e的严重程度包括预测血管壁紊乱的程度。该方法进一步包括输出与经预测的aria-e严重程度相对应的结果。
2、活性成分可以包括抗淀粉样蛋白单克隆抗体。
3、该方法可以包括使用药代动力学模型来预测在治疗中的活性成分在血浆中的浓度的时间过程，其中对局部β淀粉样蛋白的预测基于活性成分在经预测的时间过程中的至少一个经预测的浓度。
4、预测局部β淀粉样蛋白的水平可以包括估计局部β淀粉样蛋白的基线水平；基于活性成分的剂量和局部β淀粉样蛋白的基线水平来计算局部β淀粉样蛋白的去除率；以及基于局部β淀粉样蛋白的计算出的去除率来预测局部β淀粉样蛋白的水平。
5、预测局部β淀粉样蛋白的水平可以包括对药效动力学微分方程进行求解，该药效动力学微分方程假设β淀粉样蛋白的改变率与受试者中活性成分的浓度与局部β淀粉样蛋白水平之间的乘积成比例。
6、预测血管壁紊乱的水平可以包括对包括局部β淀粉样蛋白的水平的微分方程进行求解。
7、预测aria-e的严重程度可以包括对代数方程进行求解，该代数方程假设血管壁紊乱的水平与巴克霍夫总评分(bgts)之间的非线性关系。
8、该方法可以包括基于aria的经预测的严重程度来识别用于监测aria事件的潜在调度，其中结果表征该潜在调度。
9、该方法可以包括基于aria的经预测的严重程度来识别对用于受试者的活性成分的剂量的潜在建议，其中结果表征潜在建议剂量。
10、在一些实施例中，该系统包括包含指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令在所述一个或多个数据处理器上被执行时使所述一个或多个数据处理器执行本文公开的一种或多种方法的部分或全部和/或本文公开的一种或多种过程的部分或全部。本公开的一些实施例包括一种有形地体现在非暂时性机器可读存储介质中的计算机程序产品，其包括指令，该指令被配置为使一个或多个数据处理器进行本文公开的一种或多种方法的部分或全部和/或本文公开的一种或多种过程的部分或全部。
11、已采用的术语和表达被用作描述性而非限制性的术语，并且在使用此类术语和表达时，无意排除所示出和描述的特征或其部分的任何等同物。然而应当认识到，在所要求保护的系统和方法的范围内，各种修改是可能的。因此，应当理解，尽管已通过实例和任选特征具体地公开了所要求保护的本专利技术系统和方法，但是本领域技术人员应当认识到本文所公开的概念的修改和变化，并且认为此类修改和变化在由所附权利要求限定的系统和方法的范围内。
12、本
技术实现思路
并非旨在识别所要求保护的主题的关键或基本特征，也不旨在单独使用以确定所要求保护的主题的范围。提及这些说明性实例并非为了限制或限定本公开，而是为了提供实例以帮助理解本公开。在具体实施方式中讨论了附加的实施例和实例，并且在其中提供了进一步的描述。应当通过参考本公开的整个说明书的适当部分、任何或所有附图以及每项权利要求来理解主题。
13、参考以下说明书、权利要求和附图，前述内容连同其他特征和实施例将变得更加清楚。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种计算机实现方法，其包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述活性成分包括抗淀粉样蛋白单克隆抗体。
3.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括使用药代动力学模型来预测在所述治疗中的活性成分在血浆中的浓度的时间过程，其中对所述局部β淀粉样蛋白的所述预测基于所述活性成分在经预测的时间过程中的至少一个经预测的浓度。
4.根据权利要求1所述的方法，其中预测局部β淀粉样蛋白的所述水平包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中预测局部β淀粉样蛋白的所述水平包括对药效动力学微分方程进行求解，所述药效动力学微分方程假设β淀粉样蛋白的改变率与所述受试者中所述活性成分的浓度与局部β淀粉样蛋白水平之间的乘积成比例。
6.根据权利要求1所述的方法，其中预测血管壁紊乱的水平包括对包括局部β淀粉样蛋白的所述水平的微分方程进行求解。
7.根据权利要求1所述的方法，其中预测ARIA-E的所述严重程度包括对代数方程进行求解，所述代数方程假设血管壁紊乱的水平与巴克霍夫总评分(BGTS)之间的非线性关系。
8.根据权利要求1
9.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：
10.一种系统，其包括：
11.一种有形地体现在非暂时性机器可读存储介质中的计算机程序产品，其包括指令，所述指令被配置成使一个或多个数据处理器进行本文所公开的一种或多种方法的一部分或全部。
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种计算机实现方法，其包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述活性成分包括抗淀粉样蛋白单克隆抗体。
3.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括使用药代动力学模型来预测在所述治疗中的活性成分在血浆中的浓度的时间过程，其中对所述局部β淀粉样蛋白的所述预测基于所述活性成分在经预测的时间过程中的至少一个经预测的浓度。
4.根据权利要求1所述的方法，其中预测局部β淀粉样蛋白的所述水平包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中预测局部β淀粉样蛋白的所述水平包括对药效动力学微分方程进行求解，所述药效动力学微分方程假设β淀粉样蛋白的改变率与所述受试者中所述活性成分的浓度与局部β淀粉样蛋白水平之间的...
【专利技术属性】
技术研发人员：R·阿尔迪亚，H·P·格林，N·A·马泽尔，
申请(专利权)人：豪夫迈·罗氏有限公司，
类型：发明
国别省市：
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