Glyca的nmr测量的制作方法

Glyca的nmr测量的制作方法
【专利摘要】生物标志物和/或风险评价鉴定具有某些临床疾病状态(包括，例如，CHD、2型糖尿病、痴呆或全因死亡(ACD))的增加风险的患者，其使用NMR信号来以任意单位或定义单位(例如，μmol/L)测量“GlycA”的水平，这可以使用质子NMR谱的定义单峰区域来确定。GlycA测量值可以用作用于临床疾病状态的炎症生物标志物。用于GlycA的NMR信号可包括质子NMR谱的约2.080 ppm和1.845 ppm之间的信号的拟合区域。
【专利说明】GLYCA的NMR测量
[0001] 相关申请 本申请要求2012年6月8日提交的的美国临时申请系列号61/657, 315、2012年10月 9日提交的美国临时申请系列号61/711，47U2012年12月19日提交的美国临时申请系列 号61/739, 305和2013年3月14日提交的美国临时申请系列号13/830, 199的权益和优先 权，其内容如同在本文完整记载地通过引用并入此处。 发明领域
[0002] 本发明总体涉及体外生物样品的分析。本发明可特别适用于人血浆和血清的NMR 分析。
[0003] 发明背景 常规地，患者的冠心病（CHD)和/或冠状动脉疾病（CAD)的整体风险已经基于患者的 低密度脂蛋白（LDL)和高密度脂蛋白（HDL)的胆固醇含量（LDL-C、HDL-C)而非LDL和HDL 颗粒的数量的测量进行评价。LDL-C和HDL-C用于评价患者的CHD风险，并且可以作出治疗 决定以减少"坏"胆固醇（LDL-C)和/或增加"好"胆固醇（HDL-C)。
[0004] "C反应蛋白"(CRP)测试是一种血液测试，其测量血液样品中CRP蛋白的量。C反 应蛋白被认为测量患者体内的总体炎症水平。可以进行一种类型的CRP测试，被称为高灵 敏度CRP测试（hs-CRP)，以找出人是否具有患有心脏病发作的增加风险。
[0005]NMR波谱法已经用于同时测量极低密度脂蛋白（VLDL)、LDL和HDL作为来自体外血 浆或血清样品的VLDL、LDL和HDL颗粒子类。参见，美国专利号4, 933, 844和6, 617, 167， 其内容通过引用并入此处，如同在本文中完全记载。一般来说，为了评价血浆和/或血清样 品中的脂蛋白，通过对复合甲基信号包络（envelope)去卷积而推算NMR谱的化学位移区域 内的多个NMR谱衍生的信号的幅度，以得到子类浓度。所述子类由与NMR频率和脂蛋白直 径相关的许多（通常超过60)离散的贡献性子类信号代表。NMR评价可以询问NMR信号以 产生不同亚群的浓度，通常七十三个离散亚群，极低密度脂蛋白（VLDL)为27,LDL为20,且 HDL为26。这些亚群可进一步表征为与VLDULDL或HDL子类内的特定大小范围相关。
[0006] 在过去，"高级"脂蛋白测试实验对象组，诸如可得自LipoScience,Raleigh, N.C.的LIP0PR0FILE?脂蛋白测试，已经通常包括总高密度脂蛋白颗粒（HDL-P)测量（例 如，HDL-P数量）（其对所有HDL子类的浓度求和）和总低密度脂蛋白颗粒（LDL-P)测量 (其对所有LDL子类的浓度求和）（例如，LDL-P数量）。LDL-P和HDL-P数量代表以浓度单 位（诸如nmol/L)计的那些各自颗粒的浓度。
[0007] 炎症可以与许多不同的疾病状态（包括但不限于CHD)相关。还据信，炎症可 调节HDL功能性。参见，例如，Fogelman,WhenGoodCholesterolGoesBad,Nature Medicine，2004。糖蛋白的碳水化合物组分可以在蛋白分选、免疫和受体识别、炎症和其 他细胞过程中行使生物学功能。还可以存在结构变化和不同程度的糖基化。参见，Gates 等人，GlycoproteinAnalysisManual,综述，第 1 版，2004，SigmaAldrich,www. sigmaaldrich.com/img/assests/15402/Glyocprotein。上述参考文献的内容通过引用并 入此处,如同在本文中完整记载。
[0008] 在过去，人寿保险公司已经考虑关于潜在客户的各种信息，以鉴定是否为人投保 和以什么价格投保。一些公司用于预测用于此类分析的全因死亡风险的一种输入是总胆固 醇与HDL-C的比率。然而，据信这是全因死亡的相对较差的预测物。
[0009]概沭 本发明的实施方案基于血浆或血清样品的NMR谱的定义区域的去卷积鉴定被称为 "GlycA"的一种新型NMR衍生的生物标志物。
[0010] 本发明的实施方案基于血浆或血清样品的NMR谱的定义区域的去卷积鉴定被称 为"GlycB"的一种新型NMR衍生的生物标志物。
[0011] 本发明的实施方案提供了使用GlycA和（i)缬氨酸和（ii)至少一种脂蛋白子类 输入中的一种或两种的多参数风险评价和/或筛选。
[0012] 本发明的实施方案提供了使用GlycA和⑴缬氨酸和（ii)至少一种脂蛋白输入 (诸如HDL-P)中的一种或两种的多参数全因死亡风险评价和/或筛选。
[0013] 本发明的实施方案使用方程：HDL-P*缬氨酸/GlycA来评价体外生物样品来计算 全因死亡风险。
[0014] 计算机程序产品可包括计算机可读程序代码，其将转换因子应用于求和的洛伦兹 函数以生成以Mmol/L计的GlycA的测量值。
[0015] 计算机程序产品可包括计算机可读程序代码，其将GlycA测量值与具有相关程度 的CHD风险的测量值的预定范围进行比较。
[0016] 计算机程序产品可包括计算机可读程序代码，其生成具有GlycA测量值和与风险 评价的关联性的患者报道。
[0017] 可以配置提供测量值的计算机程序代码以便使用具有集中于约2. 00ppm的峰的 NMR信号评价体外血浆或血清患者样品的NMR谱。
[0018] 还其他实施方案涉及系统，所述系统包括：用于获取体外生物样品的至少一个 NMR谱的NMR波谱仪；和与NMR波谱仪通信的至少一个处理器，经配置以使用至少一个NMR 谱获得GlycA的NMR测量值的至少一个处理器。
[0019] 所述至少一个处理器可以被配置为：（i)获得体外血浆生物样品的拟合区域的复 合NMR谱；（ii)使用具有高密度脂蛋白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(极低 密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、定义蛋白信号分量和与至少一个GlycA峰区域相关的曲线 拟合函数的定义去卷积模型去卷积复合NMR谱；和（iii)电子求和函数的定义数量以生成 GlycA的NMR测量值。
[0020] 曲线拟合函数可以包含洛伦兹和/或其他合适的函数。
[0021] 可以配置所述至少一个处理器以便将转换因子应用于求和的NMR测量值以生成 以Mmol/L计的GlycA测量值。
[0022] 生物样品可以是血浆或血清样品。配置所述至少一个处理器以获得高密度脂蛋白 颗粒（HDL-P)的浓度测量值和低密度脂蛋白颗粒（LDL-P)的浓度测量值。
[0023] 配置所述至少一个处理器以生成总结各自的LDL-P、HDL-P和GlycA测量值的患 者报道。
[0024] 仍其他实施方案涉及患者报道，其包括多个脂蛋白测量值，包括以Mfflol/L和/或 任意单位计的GlycA的定量量度，和至少以下之一 ：（i)以浓度单位计的低密度脂蛋白颗 粒数量（LDL-P)和（ii)以浓度单位计的高密度脂蛋白颗粒（HDL-P)数量。
[0025] 患者报道还可以包括镁和/或缬氨酸的NMR量度中的至少一个。
[0026] 仍其他实施方案涉及NMR分析仪。NMR分析仪包括：NMR波谱仪；与波谱仪通信的 流探针；和与波谱仪通信的控制器，其经配置以获得与流探针中的流体样本的GlycA相关 的NMR谱的定义单峰区域的NMR信号且生成提供GlycA水平的患者报道。
[0027] 控制器可包括至少一个本地或远程的处理器或与至少一个本地或远程的处理器 通信，其中，所述至少一个处理器被配置成：（i)获得体外血浆生物样品的拟合区域的复合NMR谱；（ii)使用具有高密度脂蛋白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(极低密 度脂蛋白）/乳糜微粒分量、定义蛋白信号分量和应用至至少一个GlycA峰区域的曲线拟合 函数（例如，重叠的洛伦兹函数）的定义去卷积模型去卷积复合NMR谱；和（iii)电子求和 定义数量的应用的洛伦兹函数以生成GlycA水平。
[0028] 可以配置所述至少一个处理器以便将转换因子应用于求和的NMR测量值以生成 以Mmol/L计的GlycA测量值。
[0029] 在一些实施方案中，可以测定与GlycA相关的质子NMR谱的定义峰区域中NMR信 号的NMR量度。GlycA信号测量值可以用作用于评价CHD风险的炎症生物标志物。
[0030] 用于GlycA的NMR信号可包括在血浆或血清的质子NMR谱的约2. 080ppm和1.845 ppm之间的N-乙酰基糖化蛋白相关的信号（通常在47°C+/_ 0.2)。
[0031] 可以配置所述至少一个处理器以便将GlycA测量值用作定义的全因死亡风险比 的分母，以生成与全因死亡的风险相关的风险预测物。
[0032] 据信，人血浆GlycA是比hs-CRP更独立且更强的CHD/心脏病发作风险的炎症生 物标志物，特别是当针对其他混杂因素（例如，收缩压、年龄、性别、BMI、糖尿病和吸烟）调 整风险相关性时。
[0033] 患者的具有或发生CHD和/或心脏病发作的风险可以使用多个NMR衍生的测量值 (包括LDL-P、HDL-P和GlycA)进行评价。
[0034] 本发明的实施方案可以使用比率：（缬氨酸*HDL_P)/GlycA生成包括缬氨酸、 HDL-P和GlycA的计算比率的患者报道。
[0035] 所述方法可以包括从生物样品的NMR谱电子计算LDL-P和HDL-P，并且所述测定步 骤可以包括当GlycA和LDL-P高于各自群体标准且HDL-P低于群体标准时鉴定CHD的增加 风险。
[0036] -些实施方案涉及评价或预测人的全因死亡风险的方法。所述方法包括：（a) 电子计算以下中的至少一个的测量值的比率：缬氨酸/GlycA、HDL-P/GlycA或（缬氨酸 *HDL-P)/GlycA;和（b)评价人是否相对于群体具有全因死亡的增加风险，其中当计算的 比率在群体的第一三分位数、四分位数或五分位数中时，各人具有相对于群体增加的风险。 所述计算可以使用（缬氨酸*HDL-P)/GlycA的比率实施。
[0037] 其他实施方案涉及定量生物样品中代谢物A的水平的方法。所述方法包括去卷积 具有与脂蛋白相关信号的质子NMR谱的定义代谢物A峰区域和与代谢物A相关的单峰；将 多个曲线拟合函数应用至代谢物A的峰区域；和使用应用的曲线拟合函数测量代谢物A的 水平。
[0038] 仍其他实施方案涉及定量生物样品中缬氨酸的方法。所述方法包括：使用脂蛋白 和蛋白分量的去卷积模型去卷积NMR谱；鉴定〇. 90-1. 01ppm之间的区域中的多重峰信号； 和计算生物样品中缬氨酸的水平。
[0039] 所述方法可以包括，在去卷积步骤之前，使用获取的NMR谱应用质量控制预分析 分析。
[0040] 本发明的额外方面涉及测量GlycB的方法。所述方法包括：（i)电子获得受试者 的生物样品的拟合区域的复合NMR谱；（ii)使用具有高密度脂蛋白（HDL)分量、低密度脂 蛋白（LDL)分量、VLDL(极低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、和与至少一个GlycB峰区域相 关的多个曲线拟合函数的定义去卷积模型电子去卷积复合NMR谱；和（iii)使用曲线拟合 函数电子生成GlycB的量度。
[0041] 可以配置所述方法、计算机产品或系统以生成GlycA/GlycB或GlycB/GlycA的比 率。
[0042] 本发明的其他特征、优势和细节将由本领域普通技术人员从阅读随后的优选实施 方案的图和详述后理解到，此类描述仅说明本发明。关于一个实施方案描述的特征可与其 它实施方案合并，尽管对此没有具体讨论。就是说，值得注意的是，关于一个实施方案描述 的本发明的方面可并入不同的实施方案中，尽管相对于其没有具体描述。就是说，所有实施 方案和/或任何实施方案的特征可以任何方式和/或组合进行组合。 申请人:保留改变任何 原始提交的权利要求或者相应地提交任何新的权利要求的权利，包括能够修改任何原始提 交的权利要求来从属于和/或合并任何其他权利要求的任何特征的权利，尽管最初没有以 那种方式要求保护。本发明的前述和其他方面在以下阐述的说明书中详细解释。
[0043] 如同本领域技术人员鉴于本公开将理解的那样，本发明的实施方案可包括方法、 系统、装置和/或计算机程序产品或其组合。
[0044]附图简沭 图1是NMR谱，其显示根据本发明的实施方案的示例性血浆NMR谱的炎症标志物（分 别来自糖基化急性期蛋白GlycA和GlycB的N-乙酰基甲基信号）。
[0045] 图2A和2B是N-乙酰基糖基化蛋白的碳水化合物部分的化学结构的示意图，其显 示产生GlycANMR信号的CH3基团。
[0046] 图3A和3B是N-乙酰基神经氨酸（也称为唾液酸）修饰的糖蛋白的碳水化合物 部分的化学结构的示意图，其显示产生GlycBNMR信号的CH3基团。
[0047] 图4A是根据本发明的实施方案的含有来自血浆脂蛋白的信号包络和基本GlycA 和GlycB信号的血浆NMR谱的扩展。
[0048] 图4B和4C是图4A中显示的NMR谱区的图，其说明根据本发明的实施方案得到用 于测量GlycA和GlycB的NMR信号的去卷积模型。
[0049] 图5A-?是GlycA/BNMR谱区，其说明对于具有高TG(甘油三酯）的样品的来自 脂蛋白信号（特别来自VLDL/乳糜）的谱重叠。
[0050] 图6A是根据去卷积（例如，"拟合"）模型中使用的蛋白分量的GlycA浓度的不同 量度的表格。
[0051] 图6B-6D说明根据本发明的实施方案使用具有不同蛋白分量（图6A中表格中的 的去卷积模型的相同血浆样品的GlycA和GlycB"拟合"（去卷积）。
[0052] 图7A是根据本发明的实施方案的N-乙酰基葡糖胺的10 mmol/L参考样品的去卷 积的示意屏幕截图，其用于生成将GlycA和GlycB信号区域与糖蛋白N-乙酰基甲基浓度相 关的转换因子。
[0053] 图7B是根据本发明的实施方案的GlycA/B去卷积模型中的分量的表格。
[0054] 图7C是NMR谱，其显示根据本发明的实施方案的以典型正常（低）浓度存在于样 品中的代谢物A。
[0055] 图7D是NMR谱，其显示根据本发明的实施方案的以升高（高）浓度存在于样品中 的代谢物A。
[0056] 图8A和8B是两个不同群体的NMR测量的GlycA水平（以甲基浓度单位计）的分 布图。图8A来自表面健康的男性和女性的MESA研究。图8B来自具有类风湿性关节炎的 女性的研究。
[0057] 图9是根据本发明的实施方案的hs-CRP和NMR测量的GlycA和NMR测量的缬氨 酸水平与MESA(n=5680)中各种疾病结果的前瞻性关联的图表。
[0058] 图IOA是含有来自脂蛋白和支链氨基酸的甲基信号的血浆NMR谱的区域。
[0059] 图IOB是根据本发明的实施方案使用四个缬氨酸信号（两个双峰）来计算缬氨酸 的NMR量度的拟合函数/去卷积模型的实例。
[0060] 图11是根据本发明的实施方案的通过NMR测量的GlycA四分位数（以"NMR信号 区域单位"计）的MESA受试者的特征的图表。
[0061] 图12是显示根据本发明的实施方案的hsCRP、纤维蛋白原和GlycA与MESA中将来 CHD事件的独立关联的图表。
[0062] 图13是根据本发明的实施方案当添加至包括8个协变量的基础预测模型时各种 参数（包括脂质、脂蛋白、炎症标志物和GlycA)与MESA(345个死亡，N=5607)中全因死亡 的关联的各种统计评价的表。
[0063] 图14是NMR测量的GlycA(NMR信号区域单位相比于CRP(mg/dL))的图，其显示 根据本发明的实施方案基于MESA数据的hsCRP值〈5和> 5mg/dL的线性回归。
[0064] 图15A是根据本发明的实施方案的通过LDL-P、HDL_P和GlycA的五分位数的平均 颈动脉IMT(微米）的图。
[0065] 图15B是根据本发明的实施方案的通过LDL-P/HDL-P*GlycA构成的风险指数的五 分位数的平均颈动脉IMT的图。
[0066] 图16是根据本发明的实施方案的不同脂蛋白参数的示意图。
[0067] 图17是根据本发明的实施方案使用的用于分析临床疾病状态和/或风险的系统 (包括GlycA评价模块和/或电路）的示意图。
[0068] 图18是根据本发明的实施方案的NMR波谱设备的示意图。
[0069]图19是根据本发明的实施方案的数据处理系统的示意图。
[0070] 图20是根据本发明的实施方案的可以用于计算GlycA的NMR量度的示例性操作 的流程图。
[0071] 图21A是根据本发明的实施方案的可以用于评价临床疾病状态（包括，仅通过实 例的方式，CHD风险）的示例性操作的流程图。
[0072] 图21B是根据本发明的实施方案的可以用于评价全因死亡的风险的示例性操作 的流程图。
[0073] 图22A是根据本发明的实施方案的包括GlycA测量值的患者报道的实例。
[0074] 图22B是根据本发明的实施方案的具有GlycA测量值和紧密间隔的相应风险概述 的患者报道的实例。
[0075] 图22C- 22E是根据本发明的实施方案的患者报道的其他实例。
[0076] 图23A是根据本发明的实施方案的GlycA相对于时间的图的预示性实例，其可以 监测变化来评价患者的风险状况和/或一种或多种临床疾病状态，状态变化，和/或治疗的 临床疗效，或者甚至用于临床试验或与计划治疗矛盾等。
[0077] 图23B说明根据本发明的实施方案的计算的ACD风险比相对于时间的图的预示性 实例，其可以被监测以评价健康状况或健康状况的变化（或风险变化）。
[0078] 图24是根据本发明的实施方案的来自针对年龄、性别、种族、吸烟、收缩压、高血 压药物、体重指数、糖尿病和LDL-P调整的逻辑回归分析的表格，其说明全因死亡预测。
[0079] 图25A是根据本发明的一些实施方案的风险比相对于（HDL-P*缬氨酸/GlycA)的 五分位数的图。
[0080] 图25B是根据本发明的实施方案的对于GlycA和每种参数的五分位数中的 (HDL-P*缬氨酸）调整死亡率的三维图。
[0081] 图26A是根据本发明的实施方案的NMR缬氨酸测试方案的流程图。
[0082] 图26B是根据本发明的实施方案的可以在获得生物样品的NMR信号之前使用的示 例性预分析处理的流程图。
[0083] 图26C是根据本发明的实施方案的可以用于使用NMR评价缬氨酸的操作的流程 图。本发明的前述和其他目的和方面在下面记载的说明书中进行详细解释。
[0084] 本发明实施方案的详沭 本发明现参考其中显示本发明实施方案的附图在下文中更充分地进行描述。然而，本 发明可以不同形式体现，并且不应视为对本文记载的实施方案的限制；反而，提供这些实施 方案使得本公开将是充分和完整的，并将把本发明的范围充分传达给本领域技术人员。
[0085] 类似数字自始至终是指类似要素。在图中，为了清晰起见，可夸大某些线、层、元 件、要素或特征的粗度。虚线说明任选的特征或操作，除非另有规定。
[0086] 本文使用的术语用于仅描述特定实施方案的目的，而不是意在限制本发明。如本 文所使用的单数形式"一（a)"、"一（an)"和"该"意在同样包括复数形式，除非上下文另 外清楚地指明。将进一步理解，当用于本说明书时，术语"包含（comprises)"和/或"包括 (comprising)"指定存在所述特征、整数、步骤、操作、要素和/或元件，但是不排除存在或 增加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、要素、元件和/或其组。如本文所使用的术语 "和/或"包括一个或多个相关列举项的任何和所有组合。如本文所使用的短语诸如"X和 Y之间"和"约X和Y之间"应解释为包括X和Y。如本文所使用的短语诸如"约X和Y之 间"意指"约X和约Y之间"。如本文所使用的短语诸如"约X至Y"意指"约X至约Y"。 [0087] 除非另外定义，否则本文使用的所有术语（包括技术和科学术语）具有与本发明 所属领域的普通技术人员通常理解的相同含义。应该进一步理解，术语，诸如在常用字典中 定义的那些术语，应解释为具有与其在说明书和相关领域的情况下的含义一致的含义，并 且不应以理想化或过于正式的意义来解释，除非本文明确地如此定义。为了简洁和/或清 楚，可以不详细描述众所周知的函数或结构。
[0088] 将理解的是，尽管术语第一、第二等可在本文中用来描述各种要素、元件、区域、层 和/或部分，但是这些要素、元件、区域、层和/或部分不应受这些术语限制。这些术语仅 用于将一个要素、元件、区域、层或部分与另一区域、层或部分区分。因此，下面讨论的第一 要素、元件、区域、层或部分在不脱离本发明的教导的情况下可以被称为第二要素、元件、区 域、层或部分。操作（或步骤）的顺序不限于权利要求或附图中呈现的顺序，除非特别另外 指明。
[0089] 术语"编程地"意指使用计算机程序和/或软件、处理器或ASIC引导的操作来实 施。术语"电子的"及其衍生词是指使用具有电路和/或模块的设备而非经由心理步骤实 施的自动化或半自动化的操作，并且通常是指编程实施的操作。术语"自动化的"和"自动 的"是指可以实施所述操作，而手工劳动或输入极少或没有手工劳动或输入。术语"半自动 的"是指允许操作者进行一些输入或活动，但电子地，通常编程地进行计算和信号获取以及 离子化成分的浓度的计算，而不需要手动输入。术语"约"是指指定值或数的+/- 10%(平 均值或平均数）。
[0090] 术语"CAD"和"CHD"可互换使用以对应于患者或受试者分别发生或具有冠状动脉 疾病和/或冠心病的风险。术语心血管疾病（CVD)是指一种组合结果，其通常为CHD加上 中风。
[0091] 术语"全因死亡"是指死于任何原因，由于疾病诸如CHD或癌症，或意外，或自然原 因诸如年老。
[0092]术语"GlycA"是指衍生自来自含有N-乙酰基葡糖胺和/或N-乙酰半乳糖胺部分 的急性期反应物糖蛋白的碳水化合物部分（更具体地来自2-NAcGlc和2-NAcGal甲基的质 子）的复合NMR信号的量度的新的生物标志物。GlycA信号集中于约47摄氏度的血浆NMR 谱中的约2. 00ppm。峰位置独立于波谱仪场（spectrometerfield),但可以根据生物样 品的分析温度而变化。因此，如果测试样品的温度变化，则GlycA峰区域可以变化。GlycA NMR信号可以包括在定义峰区域的NMR信号子集，以便仅包括临床相关信号贡献，并且可以 排除蛋白对该区域信号的贡献，这将在下面进一步讨论。
[0093] 术语"GlycB"是指衍生自来自含有N-乙酰神经氨酸（唾液酸）部分的急性期反 应物糖蛋白的碳水化合物部分（更具体地来自5-N-乙酰基甲基的质子）的复合NMR信号 的量度的新的生物标志物。GlycB信号集中于约47摄氏度的血浆NMR谱中的约2. 04ppm。 峰位置独立于波谱仪场（spectrometerfield)，但可以根据生物样品的分析温度而变化。 因此，如果测试样品的温度变化，则GlycB峰区域可以变化。
[0094] 如本文所使用，化学位移位置（ppm)是指内部涉及2. 519ppm的CaEDTA信号的 NMR谱。因此，本文讨论和/或要求保护的所示峰位置可以根据如何如本领域技术人员众所 周知地生成或涉及化学位移而变化。因此，为了清楚起见，所述和/或要求保护的峰位置中 的某些在其他相应的化学位移中具有等量不同的峰位置，如本领域技术人员所众所周知。
[0095] 术语"生物样品"是指人或动物的体外血液、血浆、血清、CSF、唾液、灌洗液、痰液或 组织样品。本发明的实施方案可特别适于评价人血浆或血清生物样品。血浆或血清样品可 以禁食或非禁食的。GlycA和GlycB没有在尿中发现，并且最适于在血浆或血清样品中评 价。
[0096] 术语"群体标准（populationnorm) "和"标准（standard) "是指一项或多项大研 究定义的值，诸如弗雷明汉后代研究（FraminghamOffspringStudy)或动脉粥样硬化的多 种族研究（MESA)或样品足够大足以代表一般群体的其他研究。然而，本发明不限于MESA 中的群体值，因为本定义的正常和风险群体值或水平可随时间变化。因此，可以提供与来自 定义群体的值相关的参考范围，并用于评价升高或降低的水平和/或具有临床疾病状态的 风险。
[0097] 术语"患者"被广泛使用并且是指为测试或分析提供生物样品的个体。
[0098] 术语"临床疾病状态"意指处于风险的医学状况，其可表明医疗干预、治疗、治疗调 整或某种治疗（例如，药物）的排除和/或监测是适当的。临床疾病状态的可能性的鉴定 可以允许临床医生相应地治疗、延缓或抑制状况的发作。临床疾病状态的实例包括，但不限 于，CHD、CVD、中风、2型糖尿病、前驱糖尿病、痴呆、阿尔茨海默氏症、癌症、关节炎、类风湿性 关节炎（RA)、肾病、肺病、COPD(慢性阻塞性肺病）、周围血管疾病、充血性心脏衰竭、器官移 植物反应、和/或与免疫缺陷，蛋白分选、免疫和受体识别、炎症、致病性、转移和其他细胞 过程的生物功能异常相关的医学状况。
[0099] 术语"HDL-P"是指求和定义HDL子类的浓度的高密度脂蛋白颗粒（HDL-P)测量值 (例如，HDL-P数）。HDL-P可以包括求和大小范围在约7nm至约14nm之间的所有HDL子 类（大、中和小）的浓度（Mmol/L)的总高密度脂蛋白颗粒（HDL-P)测量值。在一些实施方 案中，HDL-P测量值可以采用所示大小范围的HDL子类的所选组合。
[0100] 如本领域技术人员所知，缬氨酸为具有化学式HO2CCH(NH2)CH(CH3)2的α-氨基 酸。当通过NMR测量时，值可以是无单位的。缬氨酸测量值可以乘以定义转化系数以便将 值转化为Mmol/L浓度单位。当前缬氨酸实施方案具有2271的转化系数，以便以μM单位 报道缬氨酸；然而，该值可以变化±10%，而不会显著过度影响报道值。
[0101] 本发明的实施方案使用生物样品的GlycA的NMR定量量度与缬氨酸和/或至少一 种脂蛋白子类的量度来筛选和/或鉴定受试者的健康风险的可能性，诸如，但不限于，受试 者的全因死亡的风险的预测物。
[0102] GlycA可以由血浆NMR谱中集中于约2. 00ppm(在47摄氏度+/- 0.2)的单峰区 域来代表。峰区域位置可以随温度变化。
[0103] 据信，GlycA和/或GlycB响应于总体蛋白糖基化水平，并且可以反映总体炎症状 态。可以如标准筛选试验进行GlycA的NMR量度，单独或与其他定义的分析物的量度组合， 或GlycA/GlycB的比率（或反之亦然），以鉴定处于风险的个体或受试者。
[0104]GlycA，就其本身而言，可以指示可以就临床疾病状态而言非特异性的总体炎症量 度，但该值，特别是当与其他定义的患者特异性参数组合时，仍可以比常规总胆固醇（TC)/ HDL-C比率是更好的全因死亡的预测物。参见，例如，下面关于图24和25A/25B的讨论，例 如。
[0105]GlycA具有与死亡的正相关。为了评价全因死亡的风险，可以使用体外生物样品评 价其他参数（相同生物样品用于评价GlycA或不同的生物样品）。一个或多个其他参数可 以具有与死亡的负相关。因此，本发明的实施方案采用多参数风险方程和/或包括GlycA 的全因死亡（ACD)风险比，和具有与死亡的负相关的至少一个参数，诸如，例如缬氨酸和/ 或HDL-P。在本实施方案中，风险评价方程可以包含HDL-P/GlycA和/或缬氨酸/GlycA的 比率，例如。
[0106] 本发明的实施方案使用多参数方程，其包括：（i)GlycA的NMR量度；（ii)缬氨 酸的量度（其也可以通过NMR或通过其他分析试验测量）；和（iii)也可以通过NMR或通 过其他分析试验测量的至少一个其他脂蛋白（子类）参数。计算可以提供全因死亡的风险 预测物。所述至少一个其他脂蛋白参数可以是HDL-P。
[0107] 所述多参数方程可以通过方程1定义。
[0108] (HDL-P* 缬氨酸）/GlycA 方程 1。
[0109]HDL-P可以以Mmol/L单位计。纟颜氨酸和/或GlycA可以以任意单位计，或者一个 或每个可以乘以各自的定义转化系数，以提供以MffloVL的单位计的数量（参见，例如，图 7A)。
[0110] 可以考虑此类多参数值还可以用于监测临床试验和/或药物治疗中的受试者和/ 或监测与特定药物、患者的生活方式等（其可以是患者特异性的）相关的风险状态的变化 (正或负）。
[0111] 本文中某些图的流程图和方框图说明根据本发明的分析模型和评价系统和/或 程序的可能实施的结构、功能和操作。在这方面，流程图或方框图中的每个方框代表模块、 区段、操作或代码部分，其包含用于实施指定逻辑功能的一个或多个可执行指令。还应当指 出，在一些替代实施中，方框中指出的功能可能发生在图中指出的顺序之外。例如，连续显 示的两个方框实际上可以实质上同时执行，或者这些方框有时可以以相反的顺序执行，这 取决于所涉及的功能。
[0112] 图1说明血浆NMR谱中与GlycA相关的GA和与GlycB相关的GB的共振峰区域。 这些峰区域中的一个或两个可以包括血浆NMR谱中可以被定义为炎症标志物的信号。
[0113] 图2A/2B说明N-乙酰基糖基化蛋白的碳水化合物部分的化学结构，其显示产生 GlycANMR信号的CH3基团。图3A/3B说明N-乙酰神经氨酸（也称为唾液酸）修饰的糖蛋 白的碳水化合物部分的化学结构，其显示产生GlycBNMR信号的CH3基团。
[0114] 图4A说明2. 080和1. 845ppm之间NMR谱的化学位移部分。图4A还说明来自 VLDULDL和HDL中脂质的烯丙基质子的计算的C信号和测量的（复合）信号包络（signal envelope)Cm，下面为去卷积（deconvolved)的GlycA和GlycB和其他共振峰。GlycA可以包 括来自2-NAcGlc和2-NAcGal甲基的贡献。GlycB包括来自糖蛋白的唾液酸部分上的N-乙 酰基甲基的信号。
[0115] 定义的数学去卷积模型可用于测量GlycA和/或GlycB。可以将"复合"或测量的 信号包络Cm去卷积以定量GlycA和GlycB和其他贡献分量诸如脂蛋白子类分量的信号贡 献。去卷积计算对测量的信号形状有贡献的分量的信号幅度，并计算所述分量的总和。计 算的信号C和测量的信号Cm之间的紧密匹配表明去卷积成功模拟了构成NMR信号的分量。
[0116]GlycA区域GA的峰区域和GlycB区域GB的峰通过中心分别在2. 04ppm和2. 00 ppm(在约47摄氏度样品温度）的峰显示，其在复合（上部）包络信号线Cm的下面。在一 些实施方案中，GlycA和GlycB的峰区域可以包括去卷积模型中负责稍微不同频率的GlycA 和GlycB信号的相邻较小附近信号。
[0117] 蛋白信号Ps包括分别与GA和GB对齐的"驼峰"或峰Pa^PPeB。GlycA可以使用 如血浆GlycA信号的总峰面积给出的总血浆GlycA信号或"GA"和"Ρω"（可以源自血浆的 蛋白（d>l. 21g/L)分量中非炎症糖蛋白的该GlycA部分）之间的差异计算。可以实施去卷 积以减去在GA区域的总NMR信号（患者/受试者）可变"临床非信息"部分，以留下GlycA 的更有信息的疾病相关量度。
[0118] 换言之，尽管不受任何特定理论束缚，但在一些实施方案中，在2. 00ppm测量的 GlycA信号可以被称为GA，去卷积可以将其分为3部分：1)由选择为主要缺乏炎性蛋白的 蛋白（d>l. 21g/L)贡献的部分，2)由非炎性脂蛋白（d〈l. 21g/L)贡献的部分，和3)炎性 糖蛋白（包括脂蛋白和蛋白），后者通过重叠洛伦兹（LGA)或其他曲线拟合函数来建模。来 自去卷积的提供临床信息的GlycA可以定义为GA减去Pm且减去非炎性脂蛋白分量=LGA。 GlycB可以使用GB减去Pffl信号贡献减去非炎性脂蛋白分量以类似的方式来确定。
[0119] 线形去卷积可以使用非负最小二乘法拟合程序（Lawson,CL,HansonRJ, SolvingLeastSquaresProblems,EnglewoodCliffs,NJ,Prentice-Hall, 1974)来实 现。这避免了使用可以导致特别是低信噪比波谱中的误差的负浓度。在数学上，论文Otvos， JD,Jeyarajah,EJandBennett,DW,ClinChem, 37，377，1991 中详细描述了对于脂 蛋白的合适的线形分析。合成基线校正函数也可以用于计算从残留蛋白分量的基线偏移。 这可以采用二次或其他多项式函数的形式。确定加权因子，并且拟合可以通过尽可能减小 实验和计算波谱之间的均方根偏差进行优化。对于去卷积复合NMR谱来测量脂蛋白子类的 描述，参见，例如，美国专利号美国专利号4, 933, 844和6, 617, 167,其内容通过引用并入本 文，如同在本文中完全记载。对于去卷积具有重叠信号贡献的化学组分的方案的描述，参 见，例如，美国专利号7, 243, 030,其内容通过引用并入本文，如同在本文中完全记载。
[0120] 图4B和4C说明图4A的NMR谱的复合（测量）信号"Cm"，其中拟合区域Fk对应 于2. 080和1.845ppm之间的NMR谱。拟合区域？1(通常包含315个数据点，但可以使用更 多或更少个数据点，诸如约200-400个之间的数据点，例如。GlycA定量模型包括VLDL/乳 糜（chylos)分量、LDL分量和HDL分量。表1显示可以根据本发明的实施方案在去卷积模 型中定量的各种TRL。
[0121] 表1 :通过ΛΜΡ 分析测量的富含甘油三酯的脂蛋白子类的特征
【权利要求】
1. 测量GlycA的方法，其包括： 电子获得受试者的生物样品的拟合区域的复合NMR谱； 使用具有高密度脂蛋白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(极低密度脂蛋 白）/乳糜微粒分量、和与至少一个GlycA峰区域相关的多个曲线拟合函数的定义去卷积模 型电子去卷积所述复合NMR谱；和 使用曲线拟合函数电子生成GlycA的量度。
2. 权利要求1的方法，进一步包括将转换因子应用于所述GlycA的量度，以提供以 Mm〇l/L计的量度。
3. 权利要求1的方法，其中所述曲线拟合函数是重叠洛伦兹函数，并且其中所述GlycA 的量度通过求和定义数量的洛伦兹函数而生成。
4. 权利要求1的方法，其中所述去卷积模型进一步包含具有大于1. 21 g/L的密度的蛋 白的蛋白信号分量。
5. 权利要求2的方法，其中所述去卷积模型进一步包含具有大于1. 21 g/L的密度的蛋 白的蛋白信号分量，并且其中所述方法进一步包括使用以下数学方程生成风险预测物： HDL-P/LDL-P*GlycA, 其中HDL-P是HDL颗粒数量的NMR量度，且LDL-P是LDL颗粒数量的NMR量度，且方程 中的GlycA是GlycA测量值，都以Mmol/L计。
6. 权利要求1的方法，进一步包括：去卷积与缬氨酸信号的四重峰相关的样品的NMR 谱的另一部分和生成缬氨酸的NMR量度。
7. 权利要求5的方法，进一步包括提供测试报道中的缬氨酸和GlycA测量值。
8. 权利要求1的方法，其中所述多个曲线拟合函数是重叠洛伦兹函数，并且其中所述 去卷积模型将所述洛伦兹函数应用于拟合区域的子集，所述拟合区域的子集从化学位移谱 的GlycA峰区域的右侧延伸到GlycB峰区域的左侧。
9. 权利要求1的方法，其中所述生物样品包含血浆或血清，其中所述电子获得包括当 生物样品在NMR波谱仪的NMR流探针中处于47摄氏度+/-0. 2度时获得所述生物样品的 NMR信号，并且其中所述拟合区域从1.845 ppm延伸至2. 080 ppm,并且其中所述GlycA峰 区域集中于2. 00 ppm，并且其中所述方法进一步包括求和定义数量的曲线拟合函数的不同 集合，以生成GlycB的量度。
10. 权利要求1的方法，其中将所述多个曲线拟合函数应用于拟合区域，所述拟合区域 包括GlycA峰区域，并且延伸到具有约40-50个之间的曲线拟合函数的GlycB峰区域，并且 其中生成GlycA的量度通过求和定义的曲线拟合函数的第一子集的值来实施，所述方法进 一步包括使用多个曲线拟合函数的第二较小子集生成GlycB的量度。
11. 权利要求1的方法，其中所述定义的去卷积模型包括代谢物A分量。
12. 确定患者的冠心病（CHD)风险的方法，其包括： 电子评价与生物样品的GlycA相关的质子NMR谱的定义峰区域中的NMR信号，以确定 GlycA的水平；和 基于GlycA的水平，至少部分基于GlycA的水平，确定患者的CHD风险。
13. 权利要求12的方法，进一步包括电子提供基于参考范围具有相关CHD风险的 GlycA值的电子参考范围，其中较高的值与增加的风险相关，并且其中确定CHD的风险使用 参考范围实施。
14. 权利要求12的方法，其中增加的风险与高于定义群体标准的水平相关。
15. 权利要求12的方法，其中所述测量和确定步骤使用至少一个处理器实施。
16. 权利要求12的方法，其中所述测量步骤包括电子获得体外血浆或血清患者生物样 品的NMR谱和使用具有至少（i)高密度脂蛋白（HDL)分量、（ii)低密度脂蛋白（LDL)分量、 (iii)VLDL(极低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量和（iv)定义的蛋白信号分量的定义去卷积模 型将复合NMR信号去卷积为离散GlycA NMR信号。
17. 权利要求16的方法，其中定义的蛋白信号分量与高于1. 21 g/L的蛋白密度相关。
18. 权利要求12的方法，其中所述测量步骤包括电子获得体外血浆或血清患者生物样 品的NMR谱和使用具有高密度脂蛋白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(极低密 度脂蛋白）/乳糜微粒分量、与高于1. 21 g/L的蛋白密度相关的蛋白信号分量和应用于至 少一个GlycA峰区域的曲线拟合函数的定义去卷积模型将复合NMR信号去卷积为具有在47 摄氏度+/_〇. 2集中于2. 00 ppm的峰的离散GlycA NMR信号。
19. 权利要求18的方法，其中所述曲线拟合函数包含重叠洛伦兹函数。
20. 权利要求12的方法，进一步包括电子生成患者报道和鉴定GlycA测量值和风险概 述，其中GlycA的增加水平与CHD的增加风险和GlycA值的风险概述相关。
21. 权利要求12的方法，进一步包括从生物样品的NMR谱电子计算LDL-P和HDL-P，并 且其中当GlycA和LDL-P高于各自群体标准且HDL-P低于群体标准时所述测定步骤包括鉴 定CHD的增加风险。
22. 权利要求12的方法，进一步包括去卷积生物样品的复合NMR信号以生成单独的 GlycA和GlycB峰区域，并且其中所述电子评价使用集中于2. 00 ppm的峰区域的NMR信号 用于确定GlycA的水平，并且使用集中于2. 04 ppm的峰区域的NMR信号用于确定GlycB的 水平。
23. 用于评价体外患者生物样品的计算机程序产品，所述计算机程序产品包含： 具有在介质中体现的计算机可读程序代码的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机 可读程序代码包含： 去卷积受试者的血浆样品的拟合区域的复合NMR谱的计算机可读程序代码，其中所述 计算机可读程序代码使用具有（i)高密度脂蛋白（HDL)分量、（ii)低密度脂蛋白（LDL)分 量、（iii)VLDL(极低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、（iv)另一定义蛋白信号分量和（v)应用 于至少一个GlycA峰区域的曲线拟合函数的定义去卷积模型去卷积所述复合NMR谱；和 求和定义数量的函数以生成GlycA的测量值的计算机可读程序代码。
24. 权利要求23的计算机程序产品，其中所述曲线拟合函数包含重叠洛伦兹函数。
25. 权利要求23的计算机程序产品，其进一步包含计算机可读程序代码，其将转换因 子应用于求和的洛伦兹函数以生成以Mmol/L计的GlycA的测量值。
26. 权利要求23的计算机程序产品，其进一步包含将GlycA测量值与具有相关程度的 CHD风险的测量值的预定范围进行比较的计算机可读程序代码，和生成具有GlycA测量值 和与风险评价的关联性的患者报道的计算机可读程序代码。
27. 权利要求23的计算机程序产品，其中生成测量值的计算机程序代码经配置以使用 具有集中于约2. 00 ppm的峰的NMR信号评价体外血浆或血清患者样品的NMR谱。
28. 系统，其包含： NMR波谱仪，其用于获取体外生物样品的至少一个NMR谱；和 与所述NMR波谱仪通信的至少一个处理器，经配置以使用至少一个NMR谱获得GlycA 的NMR测量值的至少一个处理器。
29. 权利要求28的系统，其中所述至少一个处理器经配置以：（i)获得体外血浆生物 样品的拟合区域的复合NMR谱；（ii)使用具有高密度脂蛋白（HDL)、低密度脂蛋白（LDL)、 VLDL(极低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、定义蛋白信号分量和与至少一个GlycA峰区域相 关的曲线拟合函数的定义去卷积模型去卷积所述复合NMR谱；和（iii)基于所述曲线拟合 函数电子生成GlycA的NMR测量值。
30. 权利要求29的系统，其中所述曲线拟合函数包含重叠洛伦兹函数，并且其中所述 至少一个处理器求和定义数量的函数以生成NMR测量值。
31. 权利要求29的系统，其中所述至少一个处理器经配置以便将转换因子应用于求和 的NMR测量值以生成以Mmol/L计的GlycA测量值。
32. 权利要求30的系统，其中所述生物样品是血浆或血清样品，并且其中所述至少 一个处理器经配置以获得高密度脂蛋白颗粒（HDL-P)的浓度测量值和低密度脂蛋白颗粒 (LDL-P)的浓度测量值。
33. 权利要求28的系统，其中所述至少一个处理器经配置以去卷积与缬氨酸信号的四 重峰相关的样品的NMR谱的另一部分且生成缬氨酸的NMR量度。
34. 权利要求28的系统，其中所述至少一个处理器经配置以生成患者报道，所述患者 报道汇总各自GlycA测量值和至少一个脂蛋白子类测量值和/或缬氨酸测量值。
35. 权利要求28的系统，其中所述至少一个处理器经配置以便将GlycA测量值用作定 义的全因死亡风险比的分母，并且生成与全因死亡的风险相关的风险数量。
36. 患者报道，其包含： 多个脂蛋白测量值，其包括以Mffl〇l/L和/或任意单位计的GlycA的定量测量值。
37. 权利要求36的患者报道，其中所述报道还包括以下中至少一个的NMR测量值：（i) 以浓度单位计的低密度脂蛋白颗粒数量（LDL-P) ;(ii)以浓度单位计的高密度脂蛋白颗 粒（HDL-P)数量；（iii)镁；或（iv)缬氨酸。
38. 患者报道，其包含使用（缬氨酸*HDL-P) /GlycA的比率的缬氨酸、HDL-P和GlycA 的测量值的计算比率。 39. NMR分析仪，其包含： NMR波谱仪； 与所述波谱仪通信的流探针；和 与所述波谱仪通信的至少一个处理器，其经配置以获得与流探针中的流体样本的 GlycA相关的NMR谱的定义单峰区域的NMR信号且生成提供GlycA水平的患者报道。
40. 权利要求39的NMR分析仪，其中所述至少一个处理器经配置以实施以下或与经配 置以实施以下的至少一个本地或远程处理器通信：（i)使用具有高密度脂蛋白（HDL)、低 密度脂蛋白（LDL)、VLDL(极低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、定义的蛋白信号分量和与至少 一个GlycA峰区域相关的曲线拟合函数的定义去卷积模型去卷积复合NMR谱；和（ii)电 子生成GlycA水平。
41. 权利要求39的分析仪，其中所述曲线拟合函数包含重叠洛伦兹函数，并且所述至 少一个处理器经配置以求和定义数量的函数以生成GlycA水平。
42. 权利要求39的系统，其中所述至少一个处理器经配置以应用转换因子来生成以 Mmol/L计的GlycA测量值。
43. 权利要求39的系统，其中所述至少一个处理器经配置以（a)使用具有高密度脂蛋 白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(极低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、和与至 少一个GlycA峰区域相关的曲线拟合函数的定义去卷积模型去卷积复合NMR谱，和（b)去 卷积与缬氨酸信号的四重峰相关的样品的NMR谱的另一部分，且生成缬氨酸的NMR量度。
44. 权利要求39的系统，其中所述至少一个处理器经配置以（i)使用具有高密度脂蛋 白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(极低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、和代谢 物A分量的定义去卷积模型去卷积NMR谱，和（ii)求和与GlycA拟合区域相关的曲线拟合 函数的定义子集的多个值以提供GlycA水平。
45. 权利要求39的系统，其中所述至少一个处理器经配置以便将多个曲线拟合函数应 用于拟合区域，所述拟合区域包括GlycA峰区域，并延伸到具有约40-60个曲线拟合函数的 GlycB峰区域，并且其中所述GlycA水平通过求和曲线拟合函数的定义第一子集的值和应 用定义转换值来计算。
46. 权利要求39的系统，其中所述至少一个处理器经配置以便通过求和多个曲线拟合 函数的第二较小子集和应用定义转换值来计算GlycB的量度。
47. 权利要求39的系统，其中所述至少一个处理器经配置以便使用以下中至少一个计 算测量值的比率：缬氨酸/GlycA、HDL-P/GlycA或（缬氨酸*HDL-P)/GlycA。
48. 评价或预测人的全因死亡风险的方法，其包括： 电子计算以下中至少一个的测量值的比率：缬氨酸/GlycA、HDL-P/GlycA或（缬氨酸 *HDL-P)/GlycA ;和 评价人是否相对于定义群体具有全因死亡的增加风险，其中当计算的比率在群体的第 一三分位数、第一四分位数或第一五分位数中时，各人相对于所述定义群体具有增加的风 险。
49. 权利要求48的方法，其中所述计算使用（缬氨酸*HDL-P)/GlycA的比率来实施。
50. 定量生物样品中代谢物A的水平的方法，其包括： 去卷积具有与脂蛋白相关信号的质子NMR谱的定义代谢物A峰区域和与代谢物A相关 的单峰； 将多个曲线拟合函数应用于代谢物A峰区域；和 使用应用的曲线拟合函数测量代谢物A的水平。
51. 定量生物样品中的缬氨酸的方法，其包括： 使用脂蛋白和蛋白分量的去卷积模型去卷积NMR谱； 鉴定0. 90-1. 01 ppm之间的区域中的多重峰信号；和 计算所述生物样品中缬氨酸的水平。
52. 权利要求51的方法，进一步包括在去卷积步骤之前，使用获取的NMR谱应用质量控 制预分析分析。
53. 测量GlycB的方法，其包括： 电子获得受试者的生物样品的拟合区域的复合NMR谱； 使用具有高密度脂蛋白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(极低密度脂蛋 白）/乳糜微粒分量、和与至少一个GlycB峰区域相关的多个曲线拟合函数的定义去卷积模 型电子去卷积所述复合NMR谱；和 使用曲线拟合函数电子生成GlycB的量度。
54.权利要求10-15中任一项的方法，进一步包括生成GlycA/GlycB或GlycB/GlycA的 比率。
【文档编号】A61B5/055GK104508471SQ201380041876
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2013年5月30日 优先权日:2012年6月8日
【发明者】D. 奥特沃斯 J., Y. 沙劳罗瓦 I., W. 班尼特 D., E. 沃拉丁斯摩尔 J. 申请人:力保科学公司