预测前列腺癌风险及前列腺腺体体积的方法和装置制造方法

预测前列腺癌风险及前列腺腺体体积的方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明提供预测前列腺癌风险和/或前列腺腺体体积的方法和装置。更具体地，本发明涉及提供模型并且使用模型来预测前列腺癌风险和/或预测前列腺腺体体积的方法和装置。提供了至少部分地使用得自一组激肽释放酶指标的信息的预测前列腺癌风险和/或前列腺腺体体积的方法和装置。
【专利说明】预测前列腺癌风险及前列腺腺体体积的方法和装置

【技术领域】
[0001] 本发明涉及预测前列腺癌风险和/或前列腺腺体体积的方法和装置。更具体地， 本发明涉及提供模型且使用模型预测前列腺癌风险和/或预测前列腺腺体体积的方法和 装直。

【背景技术】
[0002] 总前列腺特异性抗原（PSA, prostate-specific antigen)血液含量升高的大多数 男性不患有前列腺癌，而前列腺特异性抗原（PSA)为美国男性活组织检查中最常见的触发 物。因此，据估计美国每年有接近750, 000例不必要的前列腺活组织检查。有相当多的证 据表明，分别测量PSA的同功异型物，而不是在总PSA的单一测量中将它们组合在一起，可 帮助预测前列腺癌的存在。这些数据包括示出了通过游离PSA、BPSA或-2proPSA来预测癌 症的研究。实际上，常常单独地测量游离PSA，泌尿科医师依据总PSA及游离PSA与总PSA 的比率得到结果，据估计每年测量出1千万例游离PSA。还有证据表明，hK2(使PSA从其原 形式转化成活性形式的分子）提供前列腺风险的信息。然而，这些指标（marker)均不能独 自构成前列腺活组织检查结果的良好预测因子。
[0003] 已数次尝试构建前列腺癌的预测模型，最值得注意的是"前列腺癌预防试验风险 计算器（Prostate Cancer Prevention Trial Risk Calculator)，'、"Sunnybrook，'及欧洲前 列腺癌随机筛查试验（European Randomized trial of Screening for Prostate Cancer， ERSPC)风险计算器。这些模型的问题在于其或多或少都需要大量的临床检查，S卩，患者需要 向泌尿科医师问诊。例如，ERSPC风险计算器需要关于前列腺体积的数据，而关于前列腺体 积的数据是通过将超音波探针插入直肠来获得。因此，预测前列腺癌风险和/或前列腺腺 体体积的新方法和装置将是有利的。


【发明内容】

[0004] 提供了预测前列腺癌风险和/或前列腺腺体体积的方法和装置。更具体地，本发 明涉及提供模型并且使用模型预测前列腺癌风险和/或预测前列腺腺体体积的方法和装 置。在一些实施例中，至少部分地使用来自一组激肽释放酶指标的信息来提供预测前列腺 癌风险和/或前列腺腺体体积的方法和装置。在一些情况下，本申请的主题涉及相关方法、 特定问题的替代解决方案和/或系统和器件的多个不同用途。
[0005] 本发明的一个目地是提供一种使用逻辑回归模型（logistic regression model) 获得事件几率的预测男性个体前列腺癌风险的方法。
[0006] 在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机。该计算 机包括被配置成接收多个血液指标的信息的输入接口，其中该多个血液指标的信息包括游 离前列腺特异性抗原（fPSA)值和总PSA (tPSA)值。该计算机还包括至少一个处理器，该处 理器被编程，以至少部分基于所接收的信息评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌 相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括：确定tPSA的三次样条项，其中确定tPSA的三次 样条项包括基于具有在2-5之间的第一内部节点（knot)和在5-8之间的第二内部节点的 第一三次样条确定tPSA的三次样条项；确定fPSA的三次样条项，其中确定fPSA的三次样 条项包含基于具有在〇. 25-1之间的第三内部节点和在1. 0-2. 0之间的第四内部节点的第 二三次样条来确定fPSA的三次样条项；至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的 三次样条项来确定tPSA的第一值；至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的三次 样条项来确定fPSA的第二值；以及至少部分基于该第一值和该第二值确定前列腺癌相关 事件的几率。该计算机还包括被配置成输出前列腺癌相关事件的几率的示值的输出接口。
[0007] 在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的系统。该系统包 括被配置成测量多个血液指标的值的检测器，其中该多个血液指标包括游离前列腺特异性 抗原（fPSA)、总PSA (tPSA)以及完整PSA(iPSA)。该系统还包括至少一个与该检测器电子 通信的处理器。该至少一个处理器被编程，以至少部分基于fPSA、tPSA以及iPSA的测量值 来评估逻辑回归模型，从而确定个体中高分级前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模 型包括：确定tPSA的三次样条项，其中确定tPSA的三次样条项包括基于具有在4-5之间的 第一内部节点和在6-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的三次样条项；确 定fPSA的三次样条项，其中确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0. 25-1之间的第三内 部节点和在1. 0-2. 0之间的第四内部节点的第二三次样条来确定fPSA的三次样条项；至少 部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的三次样条项来确定tPSA的第一值；至少部分 基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的三次样条项来确定fPSA的第二值；至少部分基于 该第一值及该第二值来确定前列腺癌相关事件的几率；以及输出前列腺癌相关事件的几率 的示值。
[0008] 在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包 括经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特 异性抗原（fPSA)值和总PSA(tPSA)值。该方法还包括使用至少一个处理器至少部分基于 所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回 归模型包括确定tPSA的三次样条项，其中确定tPSA的三次样条项包括基于具有在2-5之 间的第一内部节点和在5-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的三次样条 项；确定fPSA的三次样条项，其中确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0. 25-1之间的 第三内部节点和在1. 0-2. 0之间的第四内部节点的第二三次样条确定fPSA的三次样条项； 至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的三次样条项来确定tPSA的第一值；至少 部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的三次样条项来确定fPSA的第二值；以及至少 部分基于该第一值和该第二值来确定前列腺癌相关事件的几率。该方法还包括输出前列腺 癌相关事件的几率的示值。
[0009] 在一组实施例中，提供一种编码有多条指令的计算机可读储存介质，该多条指令 在被计算机执行时，执行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包括接收多个 血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原（fPSA)值和总 PSA (tPSA)值，至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相 关事件的几率。评估逻辑回归模型包括：确定tPSA的三次样条项，其中确定tPSA的三次样 条项包括基于具有在2-5之间的第一内部节点和在5-8之间的第二内部节点的第一三次样 条来确定tPSA的三次样条项；确定fPSA的三次样条项，其中确定fPSA的三次样条项包括 基于具有在0. 25-1之间的第三内部节点和在I. 0-2. O之间的第四内部节点的第二三次样 条来确定fPSA的三次样条项；至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的三次样条 项来确定tPSA的第一值；至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的三次样条项来 确定fPSA的第二值；以及至少部分基于该第一值和该第二值来确定前列腺癌相关事件的 几率。该方法还包括输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
[0010] 在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机。该计算 机包括被配置成接收多个血液指标的信息的输入接口，其中该多个血液指标的信息包括游 离前列腺特异性抗原（fPSA)值、总PSA (tPSA)值、完整PSA (iPSA)值以及人类激肽释放酶 2 (kK2)值。该计算机还包括至少一个处理器，该至少一个处理器被编程，以至少部分基于所 接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回 归模型包括至少部分基于tPSA值、iPSA值、hK2值及fPSA值与tPSA值的比率来确定前列 腺癌相关事件的几率。该计算机还包括被配置成输出前列腺癌相关事件的几率的示值的输 出接口。
[0011] 在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包 括：经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺 特异性抗原（fPSA)值、总PSA (tPSA)值、完整PSA (iPSA)值以及人类激肽释放酶2 (kK2)值； 使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列 腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括至少部分基于tPSA值、iPSA值、hK2值以及 fPSA值与tPSA值的比率来确定前列腺癌相关事件的几率，以及输出前列腺癌相关事件的 几率的示值。
[0012] 在一组实施例中，提供一种编码有多条指令的计算机可读储存介质，该多条指令 在被计算机执行时，执行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包括经由输 入接口接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原 (fPSA)值、总PSA (tPSA)值、完整PSA (iPSA)值以及人类激肽释放酶2 (kK2)值，使用至少 一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关 事件的几率。评估逻辑回归模型包括至少部分基于tPSA值、iPSA值、hK2值以及fPSA值 与tPSA值的比率来确定前列腺癌相关事件的几率，以及输出前列腺癌相关事件的几率的 示值。
[0013] 在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机。该计算 机包括被配置成接收多个血液指标的信息的输入接口，其中该多个血液指标的信息包括游 离前列腺特异性抗原（fPSA)值、总PSA (tPSA)值、完整PSA (iPSA)值以及人类激肽释放酶 2 (kK2)值。该计算机还包括至少一个处理器，该处理器被编程，以至少部分基于所接收的 信息评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包 括：通过使tPSA值自乘为第一指数的幂来确定tPSA的非线性项，通过使fPSA值自乘为第 二指数的幂来确定fPSA的非线性项，以及至少部分基于tPSA值、fPSA值、iPSA值、hK2值、 tPSA的非线性项以及fPSA的非线性项来确定前列腺癌相关事件的几率。该计算机还包括 被配置成输出前列腺癌相关事件的几率的示值的输出接口。
[0014] 在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包 括：经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺 特异性抗原（fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值。 该方法还包含使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确 定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包括通过使tPSA值自乘为第一指 数的幂来确定tPSA的非线性项，通过使fPSA值自乘为第二指数的幂来确定fPSA的非线性 项，以及至少部分基于tPSA值、fPSA值、iPSA值、hK2值、tPSA的非线性项以及fPSA的非 线性项来确定前列腺癌相关事件的几率。该方法还包括输出前列腺癌相关事件的几率的示 值。
[0015] 在一组实施例中，提供一种编码有多条指令的计算机可读储存介质，该多条指令 在被计算机执行时，执行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包括接收多 个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原（fPSA)值、总 PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值。该方法还包括至少部分 基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻 辑回归模型包括通过使tPSA值自乘为第一指数的幂来确定tPSA的非线性项，通过使fPSA 值自乘为第二指数的幂来确定fPSA的非线性项，以及至少部分基于tPSA值、fPSA值、iPSA 值、hK2值、tPSA的非线性项以及fPSA的非线性项来确定前列腺癌相关事件的几率。该方 法还包括输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
[0016] 在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机。该计算 机包括被配置成接收多个血液指标的信息的输入接口，其中该多个血液指标的信息包括游 离前列腺特异性抗原（fPSA)值、总PSA (tPSA)值、完整PSA (iPSA)值以及人类激肽释放酶 2 (kK2)值。该计算机还包括至少一个处理器，该至少一个处理器被编程，以至少部分基于 所接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑 回归模型包括：确定tPSA的线性样条项，确定fPSA的线性样条项，至少部分基于所接收的 tPSA值和所确定的tPSA的线性样条项来确定tPSA的第一值，至少部分基于所接收的fPSA 值和所确定的fPSA的线性样条项来确定fPSA的第二值，以及至少部分基于该第一值和该 第二值来确定前列腺癌相关事件的几率。该计算机还包括被配置成输出前列腺癌相关事件 的几率的示值的输出接口。
[0017] 在一组实施例中，提供一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包 括经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特 异性抗原（fPSA)值、总PSA (tPSA)值、完整PSA (iPSA)值以及人类激肽释放酶2 (kK2)值。 该方法还包括使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确 定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包含：确定tPSA的线性样条项，确 定fPSA的线性样条项，至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的线性样条项来确 定tPSA的第一值，至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的线性样条项来确定 fPSA的第二值，以及至少部分基于该第一值和该第二值来确定前列腺癌相关事件的几率。 该方法还包括输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
[0018] 在一组实施例中，计算机可读储存介质由多条指令编码，该多条指令在被计算机 执行时，执行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法。该方法包括接收多个血液指标的 信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原（fPSA)值、总PSA (tPSA)值、 完整PSA (iPSA)值以及人类激肽释放酶2 (kK2)值。该方法还包括至少部分基于所接收的 信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率。评估逻辑回归模型包 括确定tPSA的线性样条项，确定fPSA的线性样条项，至少部分基于所接收的tPSA值和所 确定的tPSA的线性样条项来确定tPSA的第一值，至少部分基于所接收的fPSA值和所确定 的fPSA的线性样条项来确定fPSA的第二值，以及至少部分基于该第一值和该第二值来确 定前列腺癌相关事件的几率。该方法还包括输出前列腺癌相关事件的几率的示值。
[0019] 在一组实施例中，提供了一种用于确定高分级癌症风险的系统。该系统包括被配 置成接收多个血液指标的信息的输入接口，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特 异性抗原（fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及hK2值。该系统还包括至少 一个处理器，该至少一个处理器被编程，以将所接收的值输入逻辑回归模型中，其中使用线 性项和非线性项至少将该tPSA值和该fPSA值输入逻辑回归模型中，以及评估该逻辑回归 模型以确定高分级癌症的风险。
[0020] 在一组实施例中，提供一种用于确定个体中前列腺癌相关事件的几率的系统。该 系统包括微流体样品分析仪，该微流体样品分析仪包括外壳和在该外壳中的开口，该开口 被配置成容纳具有至少一个微流体通道的卡匣，其中该外壳包括被配置成与该卡匣上的配 合组件接口，以检测该外壳内的卡匣的组件。该系统还包括位于该外壳内的压力控制系统， 该压力控制系统被配置成对卡匣中的至少一个微流体通道加压，从而使样品通过该至少一 个微流体通道。该系统还包括位于该外壳内的光学系统，该光学系统包括至少一个光源和 与该光源隔开的至少一个检测器，其中该光源被配置成在卡匣插入样品分析仪中时使光通 过该卡匣，并且其中该检测器位于该光源对面，以检测通过该卡匣的光的量。该系统包括与 外壳相关联的用于至少输入个体年龄（age)的用户接口和与微流体样品分析仪电子通信 的处理器，该处理器被编程，以至少部分基于从该至少一个检测器接收的信息来评估逻辑 回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中评估该逻辑回归模型包括通过不 同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量，并且计算这些调整变量的值的总和， 以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中该多个变量包括年龄以及从该检测器接收的 信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量。
[0021] 在一组实施例中，提供一种用于确定个体中前列腺癌相关事件的几率的方法。该 方法涉及提供微流体样品分析仪，该微流体样品分析仪包括外壳，该外壳中被配置成容纳 具有至少一个微流体通道的卡匣的开口，其中该外壳包括被配置成与该卡匣上的配合组件 连接以检测该外壳内的卡匣的组件，以及位于该外壳内的压力控制系统，该压力控制系统 被配置成对该卡匣中的至少一个微流体通道加压，从而使样品通过该至少一个微流体通 道。该微流体样品分析仪还包括位于该外壳内的光学系统，该光学系统包括至少一个光源 和与该光源隔开的至少一个检测器，其中该光源被配置成在卡匣插入该样品分析仪中时使 光通过该卡匣，并且其中该检测器位于该光源对面，以检测通过该卡匣的光的量，以及与该 外壳相关联的用于至少输入个体年龄的用户接口。该方法涉及使用该微流体样品分析仪来 确定多个血液指标的信息，其中该多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗原（fPSA) 值、总PSA(tPSA)值以及完整PSA(iPSA)值，并且使用至少一个处理器至少部分基于该信息 来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中评估该逻辑回归模型 包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量，并且计算这些调整变量的 值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中该多个变量包括年龄以及从该检 测器接收的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的群至少两个变量。
[0022] 在一组实施例中，提供一种系统。该系统包括一种设备，该设备包括包含第一结合 配体的第一分析区和包含第二结合配体的第二分析区，其中该第一结合配体适合于与游离 前列腺特异性抗原（fPSA)、完整前列腺特异性抗原（iPSA)以及总PSA(tPSA)中的至少一个 结合，并且其中该第二结合配体适合于与fPSA、iPSA及tPSA中的至少另一个结合。该系统 包括与该第一分析区和第二分析区相关联的检测器和处理器，该处理器被编程，以至少部 分基于从该检测器接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的 几率，其中评估该逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个，以产生调 整变量，并且计算这些调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中 该多个变量包括年龄以及从该检测器接收的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA 组成的组的至少两个变量。
[0023] 在一组实施例中，提供一种方法。该方法包括将样品引入设备中，该器件包括包含 第一结合配体的第一分析区以及包含第二结合配体的第二分析区，其中该第一结合配体适 合于与游离前列腺特异性抗原（fPSA)、完整前列腺特异性抗原（iPSA)及总PSA(tPSA)中 的至少一个结合，并且其中该第二结合配体适合于与fPSA、iPSA及tPSA中的至少另一个结 合。该方法涉及使样品的fPSA、iPSA和/或tPSA中的任一个在第一分析区和第二分析区 与第一结合配体和/或第二结合配体结合，使用与该第一分析区和第二分析区相关联的一 个或多个检测器确定fPSA、iPSA和/或tPSA的特征，将fPSA、iPSA和/或tPSA的特征输 入处理器，该处理器被编程，以至少部分基于从该至少一个检测器接收的信息来评估逻辑 回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中评估该逻辑回归模型包括通过不 同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量，并且计算这些调整变量的值的总和， 以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其中该多个变量包括年龄以及从该检测器所接收 的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量，及确定前列腺癌 相关事件的几率。
[0024] 在一组实施例中，提供一种设备。该设备包括微流体系统，该微流体系统包括：至 少包括一个入口和一个出口的第一微流体通道；储存在该第一微流体通道中的第一试剂； 覆盖该第一微流体通道入口的封口和覆盖该第一微流体通道出口的封口，以便该第一试剂 储存于该第一微流体通道中；以及至少包括一个入口和一个出口的第二微流体通道。该器 件还包括第一分析区、第二分析区以及第三分析区，这些分析区均包括抗iPSA特异性捕捉 抗体、抗fPSA特异性捕捉抗体以及抗tPSA特异性捕捉抗体中的一个，其中该第一分析区、 第二分析区以及第三分析区中的一个或多个与该第二微流体通道流体连通。该器件还包括 可连接至微流体系统的流体连接器，其中该流体连接器包括流体路径，该流体路径包括流 体路径入口和流体路径出口，其中在连接后，该流体路径入口连接至该第一微流体通道出 口，以使该流体路径与该第一微流体通道之间流体连通，并且该流体路径出口连接至该第 二微流体通道的入口，以使该流体路径与该第二微流体通道之间流体连通，其中该第一微 流体通道和第二微流体通道在未经由该流体连接器连接的情况下彼此并未流体连通。该器 件还包括与结合于抗PSA的抗体共轭的金属胶体来源。
[0025] 在一组实施例中，提供一种使用用于预测男性个体前列腺癌风险的逻辑回归模型 来获得事件几率的方法。该方法包括以下步骤：
[0026] a)提供逻辑回归模型，此模型是通过采用众多男性个体的数据的多变量逻辑回归 而获得，所述数据包括所述众多男性个体中每一男性个体的前列腺癌状态的数据，和在该 前列腺癌状态数据之前的数据，包含年龄；以及这些男性个体的血液样品的血液指标、总前 列腺特异性抗原（tPSA)、游离PSA(fPSA)、完整PSA(iPSA)及可选的人类激肽释放酶2(hK2) 的确定值，其中该逻辑回归模型采用下式产生：

【权利要求】
1. 一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机，所述计算机包括： 输入接口，所述输入接口被配置成接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标 的信息包括游离前列腺特异性抗原（fPSA)值和总PSA(tPSA)值； 至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程，以至少部分基于所接收的信息来评估 逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包 括： 确定tPSA的三次样条项，其中，确定tPSA的三次样条项包括基于具有在2-5之间的 第一内部节点和在5-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的所述三次样条 项； 确定fPSA的三次样条项，其中，确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0. 25-1之间 的第三内部节点和在1. 0-2. 0之间的第四内部节点的第二三次样条来确定fPSA的所述三 次样条项； 至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的所述三次样条项来确定tPSA的第 一值； 至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的所述三次样条项来确定fPSA的第 二值；以及 至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及 输出接口，所述输出接口被配置成输出所述前列腺癌相关事件的几率的不值。
2. -种用于确定前列腺癌相关事件的几率的系统，所述系统包括： 检测器，所述检测器被配置成测量多个血液指标的值，其中，所述多个血液指标包括游 离前列腺特异性抗原（fPSA)、总PSA(tPSA)以及完整PSA(iPSA);及 至少一个处理器，所述至少一个处理器与所述检测器电子通信，所述处理器被编程，以 至少部分基于fPSA、tPSA以及iPSA的测量值来评估逻辑回归模型，从而确定个体中高分级 前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括： 确定tPSA的三次样条项，其中，确定tPSA的三次样条项包括基于具有在4-5之间的 第一内部节点和在6-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的所述三次样条 项； 确定fPSA的三次样条项，其中，确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0. 25-1之间 的第三内部节点和在1. 0-2. 0之间的第四内部节点的第二三次样条来确定fPSA的所述三 次样条项； 至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的所述三次样条项来确定tPSA的第 一值； 至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的所述三次样条项来确定fPSA的第 二值； 至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及 输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
3. 根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，tPSA的所述三次样条项 包括第一三次样条项和第二三次样条项，其中，fPSA的所述三次样条项包括第三三次样条 项和第四三次样条项； 其中，确定所述第一值包括通过第一系数调整所接收的tPSA值，通过第二系数值调 整所述第一三次样条项，并且通过第三系数值调整所述第二三次样条项，以产生经调整的 tPSA值并且计算所述经调整的tPSA值的总和；以及 其中，确定所述第二值包括通过第四系数调整所接收的fPSA值，通过第五系数值调整 所述第三三次样条项，及通过第六系数值调整所述第四三次样条项，以产生经调整的fPSA 值并且计算所述经调整的fPSA值的总和。
4. 根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，所述多个血液指标的信 息还包括完整PSA(iPSA)值和人类激肽释放酶2(hK2)值，并且其中，确定所述前列腺癌相 关事件的几率还至少部分基于所述iPSA值和所述hK2值。
5. 根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，规定所述第一内部节点 是3. 89,规定所述第二内部节点是5. 54,规定所述第三内部节点是0. 81，并且规定所述第 四内部节点是1. 19。
6. 根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，所述输入接口包括网络 接口，并且其中，所述网络接口被配置成经由至少一个网络接收所述多个血液指标的信息。
7. 根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，所述输入接口还被配置 成接收患者信息，其中，所述患者信息包括年龄信息，并且其中，确定所述前列腺癌相关事 件的几率还至少部分基于所述年龄信息。
8. 根据权利要求7所述的计算机或系统，其中，确定所述前列腺癌相关事件的几率至 少部分基于所述年龄信息，包含： 将所述年龄信息与阈值相比较； 当所述年龄信息高于所述阈值时，选择第一组系数，并且当所述年龄信息低于所述阈 值时，选择第二组系数；以及 其中，确定所述前列腺癌相关事件的几率还至少部分基于所选择的第一组系数或第二 组系数。
9. 根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，还包括： 检测模块，所述检测模块被配置成测量所述多个血液指标中的至少一个第一血液指标 的信息，其中，所述检测模块被配置成在测量所述至少一个第一血液指标的信息后，经由所 述输入接口向所述至少一个处理器提供所述至少一个第一血液指标的信息。
10. 根据权利要求9所述的计算机或系统，其中，所述输入接口被配置成经由网络从与 网络连接的源接收所述多个血液指标中的至少一个第二血液指标。
11. 根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，所述计算机还包括输出 接口，并且其中，输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值包括经由所述输出接口输出所 述示值。
12. 根据权利要求11所述的计算机或系统，其中，所述输出接口包括显示器接口，并且 其中，输出所述示值包括在所述显示器上提供所述几率的数字示值。
13. 根据权利要求11所述的计算机或系统，其中，所述输出接口包括扬声器接口，并且 其中，输出所述示值包括经由所述扬声器提供所述几率的音频示值。
14. 根据权利要求11所述的计算机或系统，其中，所述输出接口包括至少一个光源，并 且其中，输出所述示值包括开启所述至少一个光源。
15. 根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，输出所述前列腺癌相关 事件的几率的示值包括输出所估算的前列腺腺体体积的示值。
16. 根据前述权利要求中任意一项所述的计算机或系统，其中，输出所述前列腺癌相关 事件的几率的示值包括输出前列腺癌活组织检查呈阳性的概率的示值。
17. -种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，所述方法包括： 经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前 列腺特异性抗原（fPSA)值和总PSA(tPSA)值； 使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中 前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括： 确定tPSA的三次样条项，其中，确定tPSA的三次样条项包括基于具有在2-5之间的 第一内部节点和在5-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的所述三次样条 项； 确定fPSA的三次样条项，其中，确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0. 25-1之间 的第三内部节点和在1. 0-2. 0之间的第四内部节点的第二三次样条来确定fPSA的所述三 次样条项； 至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的所述三次样条项来确定tPSA的第 一值； 至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的所述三次样条项来确定fPSA的第 二值；以及 至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及 输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
18. -种编码有多条指令的计算机可读储存介质，所述多条指令在被计算机执行时，执 行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，其中，所述方法包括： 接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗 原（fPSA)值和总 PSA (tPSA)值； 至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的 几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括： 确定tPSA的三次样条项，其中，确定tPSA的三次样条项包括基于具有在2-5之间的 第一内部节点和在5-8之间的第二内部节点的第一三次样条来确定tPSA的所述三次样条 项； 确定fPSA的三次样条项，其中，确定fPSA的三次样条项包括基于具有在0. 25-1之间 的第三内部节点和在1. 0-2. 0之间的第四内部节点的第二三次样条来确定fPSA的所述三 次样条项； 至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的所述三次样条项来确定tPSA的第 一值； 至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的所述三次样条项来确定fPSA的第 二值；以及 至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及 输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
19. 一种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机，所述计算机包括： 输入接口，所述输入接口被配置成接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标 的信息包括游离前列腺特异性抗原（fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人 类激肽释放酶2 (kK2)值； 至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程，以至少部分基于所接收的信息来评估 逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包 括： 至少部分基于所述tPSA值、所述iPSA值、所述hK2值以及所述fPSA值与所述tPSA值 的比率来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及 输出接口，所述输出接口被配置成输出所述前列腺癌相关事件的几率的不值。
20. 根据权利要求19所述的计算机，其中，确定所述前列腺癌相关事件的几率包括：通过第一系数值调整所述tPSA值、通过第二系数值调整所述iPSA值、通过第三系数值 调整所述kK2值、以及通过第四系数值调整所述fPSA值与所述tPSA值的比率，以产生调整 值； 计算所述调整值的总和；以及 至少部分基于所述调整值来确定所述前列腺癌相关事件的几率。
21. 根据权利要求19所述的计算机，其中，评估所述逻辑回归模型还包括确定所述 tPSA值的对数，并且其中，至少部分基于所述tPSA值确定所述前列腺癌相关事件的几率包 括至少部分基于所述tPSA值的对数来确定所述前列腺癌相关事件的几率。
22. -种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，所述方法包括： 经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离 前列腺特异性抗原（fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶 2 (kK2)值； 使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中 前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括： 至少部分基于所述tPSA值、所述iPSA值、所述hK2值以及所述fPSA值与所述tPSA值 的比率来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及 输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
23. -种编码有多条指令的计算机可读储存介质，所述多条指令在被计算机执行时，执 行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，其中，所述方法包括： 接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗 原（fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值； 至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的 几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括： 至少部分基于所述tPSA值、所述iPSA值、所述hK2值以及所述fPSA值与所述tPSA值 的比率来确定所述前列腺癌相关事件的几率；及 输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
24. 根据权利要求19所述的计算机，其中，确定所述前列腺癌相关事件的机率包括：通过第一系数值调整所述tPSA值的对数、通过第二系数值调整所述iPSA值、通过第三 系数值调整所述kK2值、以及通过第四系数值调整所述fPSA与所述tPSA值的比率，以产生 调整值； 计算所述调整值的总和；以及 至少部分基于所述调整值来确定所述前列腺癌相关事件的机率。
25. -种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机，所述计算机包括： 输入接口，所述输入接口被配置成接收多个血液指标的信息，其中所述多个血液指标 的信息包括游离前列腺特异性抗原（fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人 类激肽释放酶2 (kK2)值； 至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程，以至少部分基于所接收的信息来评估 逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包 括： 通过使所述tPSA值自乘为第一指数的幂来确定tPSA的非线性项； 通过使所述fPSA值自乘为第二指数的幂来确定fPSA的非线性项；以及 至少部分基于所述tPSA值、所述fPSA值、所述iPSA值、所述hK2值、tPSA的非线性项 以及fPSA的非线性项来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及 输出接口，所述输出接口被配置成输出所述前列腺癌相关事件的几率的不值。
26. 根据权利要求25所述的计算机，其中，确定所述前列腺癌相关事件的几率包括：通过第一系数值调整所述tPSA值、通过第二系数值调整所述fPSA值、通过第三系数 值调整所述iPSA值、通过第四系数值调整所述kK2值、通过第五系数值调整tPSA的非线性 项、以及通过第六系数值调整fPSA的非线性项，以产生调整值； 计算所述调整值的总和；以及 至少部分基于所述调整值来确定所述前列腺癌相关事件的几率。
27. 根据权利要求25所述的计算机，其中，所述第一指数为2并且所述第二指数为 1/2。
28. -种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，所述方法包括： 经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离 前列腺特异性抗原（fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶 2 (kK2)值； 使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中 前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括： 通过使所述tPSA值自乘为第一指数的幂来确定tPSA的非线性项； 通过使所述fPSA值自乘为第二指数的幂来确定fPSA的非线性项；以及 至少部分基于所述tPSA值、所述fPSA值、所述iPSA值、所述hK2值、tPSA的非线性项 以及fPSA的非线性项来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及 输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
29. -种编码有多条指令的计算机可读储存介质，所述多条指令在被计算机执行时，执 行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，其中，所述方法包括： 接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗 原（fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值； 至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的 几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括： 通过使所述tPSA值自乘为第一指数的幂来确定tPSA的非线性项； 通过使所述fPSA值自乘为第二指数的幂来确定fPSA的非线性项；以及 至少部分基于所述tPSA值、所述fPSA值、所述iPSA值、所述hK2值、tPSA的非线性项 以及fPSA的非线性项来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及 输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
30. -种用于确定前列腺癌相关事件的几率的计算机，所述计算机包括： 输入接口，所述输入接口被配置成接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标 的信息包括游离前列腺特异性抗原（fPSA)值、以及总PSA (tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以 及人类激肽释放酶2 (kK2)值； 至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程，以至少部分基于所接收的信息来评估 逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包 括： 确定tPSA的线性样条项； 确定fPSA的线性样条项； 至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的线性样条项来确定tPSA的第一值； 至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的线性样条项来确定fPSA的第二值； 以及 至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及 输出接口，所述输出接口被配置成输出所述前列腺癌相关事件的几率的不值。
31. 根据权利要求30所述的计算机，其中，tPSA的线性样条项包括第一线性样条项和 第二线性样条项，其中，fPSA的线性样条项包括第三线性样条项和第四线性样条项； 其中，确定所述第一值包括通过第一系数值调整所接收的tPSA值、通过第二系数值调 整所述第一线性样条项、以及通过第三系数值调整所述第二线性样条项以产生调整的tPSA 值，并且计算所述调整的tPSA值的总和；及 其中，确定所述第二值包括通过第四系数调整所接收的fPSA值、通过第五系数值调整 所述第三线性样条项、以及通过第六系数值调整所述第四线性样条项以产生经调整的fPSA 值，并且计算所述经调整的fPSA值的总和。
32. 根据权利要求30所述的计算机，其中，评估所述逻辑回归模型还包含： 确定iPSA的线性样条项； 确定hK2的线性样条项；及 其中，确定所述前列腺癌相关事件的几率还至少部分基于iPSA的线性样条项和hK2的 线性样条项。
33. -种用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，所述方法包括： 经由输入接口接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离 前列腺特异性抗原（fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶 2 (kK2)值； 使用至少一个处理器至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中 前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括： 确定tPSA的线性样条项； 确定fPSA的线性样条项； 至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的线性样条项来确定tPSA的第一值； 至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的线性样条项来确定fPSA的第二值； 以及 至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及 输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
34. -种编码有多条指令的计算机可读储存介质，所述多条指令在被计算机执行时，执 行用于确定前列腺癌相关事件的几率的方法，其中，所述方法包括： 接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的信息包括游离前列腺特异性抗 原（fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及人类激肽释放酶2(kK2)值； 至少部分基于所接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的 几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括： 确定tPSA的线性样条项； 确定fPSA的线性样条项； 至少部分基于所接收的tPSA值和所确定的tPSA的线性样条项来确定tPSA的第一值； 至少部分基于所接收的fPSA值和所确定的fPSA的线性样条项来确定fPSA的第二值； 以及 至少部分基于所述第一值和所述第二值来确定所述前列腺癌相关事件的几率；以及 输出所述前列腺癌相关事件的几率的示值。
35. -种用于确定高分级癌症风险的系统，所述系统包括： 输入接口，所述输入接口被配置成接收多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标 的信息包括游离前列腺特异性抗原（fPSA)值、总PSA(tPSA)值、完整PSA(iPSA)值以及hK2 值；及 至少一个处理器，所述至少一个处理器被编程，以： 将所接收的值输入逻辑回归模型中，其中，使用线性项和非线性项至少将所述tPSA值 和所述fPSA值输入所述逻辑回归模型中；以及 评估所述逻辑回归模型，以确定所述高分级癌症风险。
36. -种用于确定个体中前列腺癌相关事件的几率的系统，所述系统包括： 微流体样品分析仪，所述微流体样品分析仪包括： 外壳； 在所述外壳中的开口，所述开口被配置成容纳具有至少一个微流体通道的卡匣，其中， 所述外壳包括被配置成与所述卡匣上的配合组件连接以检测所述外壳内的卡匣的组件； 位于所述外壳内的压力控制系统，所述压力控制系统被配置成对所述卡匣中的所述至 少一个微流体通道加压，从而使所述样品移动通过所述至少一个微流体通道；以及 位于所述外壳内的光学系统，所述光学系统包括至少一个光源和与所述光源隔开的至 少一个检测器，其中，所述光源被配置成在所述卡匣插入所述样品分析仪中时使光通过所 述卡匣，并且其中，所述检测器位于所述光源对面，以检测通过所述卡匣的光的量； 与所述外壳相关联的用户接口，所述用户接口用于至少输入个体年龄；以及 与所述微流体样品分析仪电子通信的处理器，所述处理器被编程，以至少部分基于从 所述至少一个检测器接收的信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列腺癌相关事件的 几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个以产生 调整变量，并且计算所述调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几率，其 中，所述多个变量包括年龄以及从所述检测器接收的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA 及tPSA组成的组的至少两个变量。
37. -种用于确定个体中前列腺癌相关事件的几率的方法，所述方法包括： 提供微流体样品分析仪，所述微流体样品分析仪包括： 外壳； 在所述外壳中的开口，所述开口被配置成容纳具有至少一个微流体通道的卡匣，其中， 所述外壳包括被配置成与所述卡匣上的配合组件连接以检测所述外壳内的卡匣的组件； 位于所述外壳内的压力控制系统，所述压力控制系统被配置成对所述卡匣中的所述至 少一个微流体通道加压，从而使所述样品移动通过所述至少一个微流体通道； 位于所述外壳内的光学系统，所述光学系统包括至少一个光源和与所述光源隔开的至 少一个检测器，其中，所述光源被配置成在所述卡匣插入所述样品分析仪中时使光通过所 述卡匣，并且其中，所述检测器位于所述光源对面，以检测通过所述卡匣的光的量；以及 与所述外壳相关联的用户接口，所述用户接口用于至少输入个体年龄； 使用所述微流体样品分析仪来确定多个血液指标的信息，其中，所述多个血液指标的 信息包括游离前列腺特异性抗原（fPSA)值、总PSA(tPSA)值以及完整PSA(iPSA)值；以及 使用至少一个处理器至少部分基于所述信息来评估逻辑回归模型，以确定个体中前列 腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中 的每一个以产生调整变量，并且计算所述调整变量的值的总和，以产生所述个体中前列腺 癌相关事件的几率，其中，所述多个变量包括年龄以及从所述检测器接收的信息中所包括 并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量。
38. 一种系统，所述系统包括： 设备，所述设备包括： 包含第一结合配体的第一分析区；以及 包含第二结合配体的第二分析区， 其中，所述第一结合配体适合于与游离前列腺特异性抗原（fPSA)、完整前列腺特异性 抗原（iPSA)以及总PSA (tPSA)中的至少一个结合，以及 其中，所述第二结合配体适合于与fPSA、iPSA及tPSA中的至少另一个结合，以及 检测器，所述检测器与所述第一分析区和所述第二分析区相关联；以及 处理器，所述处理器被编程，以至少部分基于从所述检测器接收的信息来评估逻辑回 归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括通过 不同系数值调整多个变量中的每一个以产生调整变量，并且计算所述调整变量的值的总 和，以产生所述个体中前列腺癌相关事件的几率，其中，所述多个变量包括年龄以及从所述 检测器接收的信息中所包括并且选自由fPSA、iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量。
39. -种方法，所述方法包括： 将样品引入设备中，所述设备包括： 包含第一结合配体的第一分析区；以及 包含第二结合配体的第二分析区， 其中，所述第一结合配体适合于与游离前列腺特异性抗原（fPSA)、完整前列腺特异性 抗原（iPSA)以及总PSA(tPSA)中的至少一个结合，以及 其中，所述第二结合配体适合于与fPSA、iPSA及tPSA中的至少另一个结合，以及 使所述样品的fPSA、iPSA和/或tPSA中的任一个在所述第一分析区和所述第二分析 区与所述第一结合配体和/或所述第二结合配体结合； 使用与所述第一分析区和所述第二分析区相关联的一个或多个检测器确定fPSA、iPSA 和/或tPSA的特征； 将fPSA、iPSA和/或tPSA的特征输入处理器，所述处理器被编程，以至少部分基于 从所述至少一个检测器接收的信息来评估逻辑回归模型，从而确定个体中前列腺癌相关事 件的几率，其中，评估所述逻辑回归模型包括通过不同系数值调整多个变量中的每一个以 产生调整变量，并且计算所述调整变量的值的总和，以产生个体中前列腺癌相关事件的几 率，其中，所述多个变量包括年龄以及从所述检测器接收的信息中所包括并且选自由fPSA、 iPSA及tPSA组成的组的至少两个变量；以及 确定所述前列腺癌相关事件的几率。
40. -种设备，所述设备包括： 微流体系统，所述微流体系统包括： 至少包括一个入口和一个出口的第一微流体通道； 储存在所述第一微流体通道中的第一试剂； 覆盖所述第一微流体通道入口的封口和覆盖所述第一微流体通道出口的封口，所述封 口用于将所述第一试剂储存在所述第一微流体通道中； 至少包括一个入口和一个出口的第二微流体通道； 第一分析区、第二分析区以及第三分析区，所述分析区均包括抗iPSA特异性捕捉抗 体、抗fPSA特异性捕捉抗体以及抗tPSA特异性捕捉抗体中的一个； 其中所述第一分析区、第二分析区以及第三分析区中的一个或多个与所述第二微流体 通道流体连通； 可连接至所述微流体系统的流体连接器，其中，所述流体连接器包括流体路径，所述流 体路径包括流体路径入口和流体路径出口，其中，在连接后，所述流体路径入口连接至所述 第一微流体通道出口，以使所述流体路径与所述第一微流体通道之间流体连通，并且所述 流体路径出口连接至所述第二微流体通道入口，以使所述流体路径与所述第二微流体通道 之间流体连通， 其中，所述第一微流体通道和第二微流体通道在未经由所述流体连接器连接的情况下 彼此并未流体连通；及 与结合于抗PSA的抗体共轭的金属胶体来源。
41. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一结合配体 与所述第二结合配体相同。
42. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述设备包含适合 于与疾病或病状的第一生物指标特异性结合的第三结合配体。
43. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述设备包含适合 于与疾病或病状的第二生物指标特异性结合的第四结合配体。
44. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一结合配体 与所述第二结合配体不同。
45. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一结合配体 适合于与疾病或病状的第一生物指标特异性结合。
46. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第二结合配体 适合于与疾病或病状的第二生物指标特异性结合。
47. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述设备包含与结 合于疾病或病状的第一生物指标和/或第二生物指标（例如，fPSA、iPSA及tPSA中的至少 一个）的抗体共轭的金属胶体。
48. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述设备包含第三 分析区（或第四分析区），所述第三分析区（或第四分析区）包含适合于与hK2结合的结合 配体（例如，抗hk2特异性捕获抗体）。
49. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一分析区和 所述第二分析区位于：1)独立的卡匣上；或2)同一卡匣上。
50. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一分析区、所 述第二分析区以及所述第三分析区中的至少两个与所述第二微流体通道流体连通。
51. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一分析区、所 述第二分析区以及所述第三分析区中的每一个与所述第二微流体通道流体连通。
52. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一分析区与 所述第二微流体通道流体连通，并且所述第二分析区与第三微流体通道流体连通。
53. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述流体连接器在 连接至所述微流体系统时连接至所述第三微流体通道的入口。
54. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第三分析区与 第四微流体通道流体连通。
55. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述流体连接器在 连接至所述微流体系统时连接至所述第四微流体通道的入口。
56. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一分析区和 所述第二分析区是在不同基板层中形成。
57. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第一分析区、所 述第二分析区以及所述第三分析区是在不同基板层中形成。
58. 根据前述权利要求中任意一项所述的系统、方法或设备，其中，所述第四分析区是 在与包括所述第一分析区、所述第二分析区以及所述第三分析区中的至少一个的基板层不 同的基板层中形成。
【文档编号】B01L3/00GK104364788SQ201380021939
【公开日】2015年2月18日 申请日期:2013年3月5日 优先权日:2012年3月5日
【发明者】安德鲁·J·维克斯, 彼得·T·斯卡尔迪诺, 汉斯·利亚, 文森特·林德, 大卫·施泰因米勒 申请人:阿克蒂克合伙公司, 欧普科诊断有限责任公司