[发明专利]使用流式细胞术数据的人工神经网络分析进行癌症诊断的系统和方法

权利要求书

1.一种计算机实现的方法，该方法将人工神经网络应用于来自受试者的生物样品中的多个感兴趣事件以生成所述受试者的癌症的医学诊断和治疗推荐，包括：

(a)通过计算机执行来自所述受试者的所述生物样品的分析，所述分析包括：

1)用流式细胞仪仪器获得所述多个感兴趣事件中的每一个的多个事件特征的测量，

2)使用四个或更多个流式细胞仪测量通道来定义一特征坐标空间，所述特征坐标空间包括四个或更多个轴，每个轴对应于所述四个或更多流式细胞仪测量通道中的不同通道，其中所述四个或更多个流式细胞仪测量通道中的每一个产生所述多个事件特征的测量，和

3)使用所述多个感兴趣事件的所述多个事件特征的所述测量来定义所述多个感兴趣事件在所述特征坐标空间中的位置，以形成指示感兴趣事件群的所述特征坐标空间中的分布；

(b)通过所述计算机将人工神经网络检测结构应用于指示所述感兴趣事件群的所述特征坐标空间中的所述分布，所述检测结构采用人工神经网络来将指示所述感兴趣事件群的所述特征坐标空间中的所述分布与指示参考事件群的参考特征坐标空间中的分布这二者相关联；

(c)通过所述计算机确定所述生物样品是否含有指示所述受试者的所述癌症的细胞，从而诊断所述受试者的所述癌症；

(d)通过所述计算机鉴别指示所述癌症的细胞的特征性细胞特征；以及

(e)通过所述计算机自动生成包含所述受试者的所述癌症的所述医学诊断和所述治疗推荐的报告，其中所述生成是基于指示所述癌症的所述细胞特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述自动生成的报告的所述治疗推荐包括有效量的治疗剂，其中该有效量的所述治疗剂施用于所述受试者以治疗所述受试者的所述癌症。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述人工神经网络包括卷积神经网络。

4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括将降维算法应用于所述特征坐标空间，以(a)生成一计算坐标空间，和(b)将所述多个感兴趣事件中的每一个从所述特征坐标空间中的位置映射到所述计算坐标空间中的对应位置。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述计算坐标空间被生成为具有小于所述特征坐标空间的维度数的维度数。

6.根据权利要求4所述的方法，其中所述降维算法包括主成分分析。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个感兴趣事件包括一个或多个细胞，所述多个事件特征包括一个或多个细胞特征，并且所述感兴趣事件群包括一个或多个感兴趣的细胞群。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述一个或多个细胞特征选自形态学特征、细胞标志物、蛋白质浓度、脂质含量、轴向光损失、光学相位、光学损失及其组合；并且其中所述一个或多个感兴趣的细胞群选自多形核骨髓衍生的抑制细胞(PMN-MDSC)、单核细胞MDSC(M-MDSC)、早期MDSC(e-MDSC)、粒细胞MDSC(g-MDSC)及其组合。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述人工神经网络包括附加测试结果作为输入，其中所述附加测试是前列腺特异性抗原(PSA)测试；前列腺特异性膜抗原(PSMA)测试；癌胚抗原(CEA)测试；癌抗原125(CA-125)测试；外周血单个核细胞(PBMC)-嗜中性粒细胞比率测试；另一种蛋白质、核酸或其他生物标志物测试；X射线；或计算机断层成像(CT)扫描。

10.根据权利要求1所述的方法，其中治疗所述受试者的所述癌症的所述治疗剂包括放疗、化疗、免疫疗法、靶向疗法、激素疗法、干细胞疗法或其组合。