[发明专利]用于确定针对癌症患者的治疗的方法

权利要求书

1.一种治疗患有癌症的患者的方法，该方法包括：

a)测定该患者的多种临床病理学标记物的浓度；

b)向梯度增强机器学习模型提供该多种临床病理学标记物的测定浓度；

c)从该梯度增强机器学习模型接收该患者是否可能在12周内死亡的预测；以及

d)如果该预测表明该患者不可能在12周内死亡，则向该患者施用抗癌治疗剂。

2.如权利要求1所述的方法，其中该多种临床病理学标记物包含以下的一种或多种：年龄、白蛋白(g/L)、丙氨酸磷酸酶(U/L)、丙氨酸转氨酶(U/L)、天冬氨酸转氨酶(U/L)、嗜碱性粒细胞(10³/μL)、嗜碱性粒细胞/白细胞(％)、胆红素(μmol/L)、体重指数、钙(mmol/L)、氯化物(mmol/L)、嗜酸性粒细胞(10³/μL)、嗜酸性粒细胞/白细胞(％)、γ-谷氨酰转移酶(U/L)、葡萄糖(mmol/L)、血细胞比容(％)、血红蛋白(g/L)、钾(mmol/L)、乳酸脱氢酶(U/L)、肝转移(是/否)、淋巴细胞(10³/μL)、淋巴细胞/白细胞(％)、镁(mmol/L)、单核细胞(10³/μL)、单核细胞/白细胞(％)、中性粒细胞(10³/μL)、中性粒细胞/白细胞(％)、中性粒细胞/淋巴细胞(％)、血小板(10³/μL)、蛋白质(g/L)、性别、钠(mmol/L)、促甲状腺激素(mU/L)、肿瘤大小、尿酸(mmol/L)和白细胞(10³/μL)。

3.如权利要求2所述的方法，其中该多种临床病理学标记物包含中性粒细胞/白细胞(％)、中性粒细胞(10³/μL)、白蛋白(g/L)、乳酸脱氢酶(U/L)、天冬氨酸转氨酶(U/L)和/或γ-谷氨酰转移酶(U/L)。

4.如权利要求1所述的方法，该方法还包括从该患者中取样。

5.如权利要求4所述的方法，其中该样品包含组织活检、脑脊液、淋巴、全血、血清、血细胞、尿液、汗液、眼泪、唾液和/或粪便。

6.如权利要求5所述的方法，其中从取自该患者的该样品中测定该多种临床病理学标记物中的一种或多种的浓度。

7.如权利要求1所述的方法，其中该抗癌治疗剂包含顺铂、吉西他滨、甲氨蝶呤、长春碱、多柔比星、顺铂(MVAC)、卡铂、紫杉烷、替莫唑胺、达卡巴嗪、长春氟宁、多西他赛、紫杉醇、白蛋白结合型紫杉醇、维罗非尼、厄洛替尼、阿法替尼、西妥昔单抗、贝伐单抗、吉非替尼和/或培美曲塞。

8.如权利要求1所述的方法，其中该抗癌治疗剂包含免疫检查点抑制剂。

9.如权利要求8所述的方法，其中该免疫检查点抑制剂包含抗CTLA-4抗体、抗PD-1抗体、和/或抗PD-L1抗体。

10.如权利要求9所述的方法，其中该抗CTLA-4抗体是曲美木单抗或伊匹单抗。

11.如权利要求9所述的方法，其中该抗PD-1抗体是REGN2810、SHR1210、IBI308、PDR001、纳武单抗、派姆单抗、抗PD-1、BGB-A317、BCD-100或JS001。

12.如权利要求9所述的方法，其中该抗PD-L1抗体包含度伐鲁单抗、阿维鲁单抗、阿特珠单抗或KNO35。

13.如权利要求1所述的方法，该方法还包括确定该患者的癌症类型，并且还向该梯度增强机器学习模型提供所确定的癌症类型。