Glyca的nmr測量的制作方法
【專利摘要】生物標志物和/或風險評價鑒定具有某些臨床疾病狀態(tài)(包括，例如，CHD、2型糖尿病、癡呆或全因死亡(ACD))的增加風險的患者，其使用NMR信號來以任意單位或定義單位(例如，μmol/L)測量“GlycA”的水平，這可以使用質子NMR譜的定義單峰區(qū)域來確定。GlycA測量值可以用作用于臨床疾病狀態(tài)的炎癥生物標志物。用于GlycA的NMR信號可包括質子NMR譜的約2.080 ppm和1.845 ppm之間的信號的擬合區(qū)域。
【專利說明】GLYCA的NMR測量
[0001] 相關申請 本申請要求2012年6月8日提交的的美國臨時申請系列號61/657, 315、2012年10月 9日提交的美國臨時申請系列號61/711，47U2012年12月19日提交的美國臨時申請系列 號61/739, 305和2013年3月14日提交的美國臨時申請系列號13/830, 199的權益和優(yōu)先 權，其內容如同在本文完整記載地通過引用并入此處。 發(fā)明領域
[0002] 本發(fā)明總體涉及體外生物樣品的分析。本發(fā)明可特別適用于人血漿和血清的NMR 分析。
[0003] 發(fā)明背景 常規(guī)地，患者的冠心?。–HD)和/或冠狀動脈疾病（CAD)的整體風險已經基于患者的 低密度脂蛋白（LDL)和高密度脂蛋白（HDL)的膽固醇含量（LDL-C、HDL-C)而非LDL和HDL 顆粒的數量的測量進行評價。LDL-C和HDL-C用于評價患者的CHD風險，并且可以作出治療 決定以減少"壞"膽固醇（LDL-C)和/或增加"好"膽固醇（HDL-C)。
[0004] "C反應蛋白"(CRP)測試是一種血液測試，其測量血液樣品中CRP蛋白的量。C反 應蛋白被認為測量患者體內的總體炎癥水平。可以進行一種類型的CRP測試，被稱為高靈 敏度CRP測試（hs-CRP)，以找出人是否具有患有心臟病發(fā)作的增加風險。
[0005]NMR波譜法已經用于同時測量極低密度脂蛋白（VLDL)、LDL和HDL作為來自體外血 漿或血清樣品的VLDL、LDL和HDL顆粒子類。參見，美國專利號4, 933, 844和6, 617, 167， 其內容通過引用并入此處，如同在本文中完全記載。一般來說，為了評價血漿和/或血清樣 品中的脂蛋白，通過對復合甲基信號包絡（envelope)去卷積而推算NMR譜的化學位移區(qū)域 內的多個NMR譜衍生的信號的幅度，以得到子類濃度。所述子類由與NMR頻率和脂蛋白直 徑相關的許多（通常超過60)離散的貢獻性子類信號代表。NMR評價可以詢問NMR信號以 產生不同亞群的濃度，通常七十三個離散亞群，極低密度脂蛋白（VLDL)為27,LDL為20,且 HDL為26。這些亞群可進一步表征為與VLDULDL或HDL子類內的特定大小范圍相關。
[0006] 在過去，"高級"脂蛋白測試實驗對象組，諸如可得自LipoScience,Raleigh, N.C.的LIP0PR0FILE?脂蛋白測試，已經通常包括總高密度脂蛋白顆粒（HDL-P)測量（例 如，HDL-P數量）（其對所有HDL子類的濃度求和）和總低密度脂蛋白顆粒（LDL-P)測量 (其對所有LDL子類的濃度求和）（例如，LDL-P數量）。LDL-P和HDL-P數量代表以濃度單 位（諸如nmol/L)計的那些各自顆粒的濃度。
[0007] 炎癥可以與許多不同的疾病狀態(tài)（包括但不限于CHD)相關。還據信，炎癥可 調節(jié)HDL功能性。參見，例如，Fogelman,WhenGoodCholesterolGoesBad,Nature Medicine，2004。糖蛋白的碳水化合物組分可以在蛋白分選、免疫和受體識別、炎癥和其 他細胞過程中行使生物學功能。還可以存在結構變化和不同程度的糖基化。參見，Gates 等人，GlycoproteinAnalysisManual,綜述，第 1 版，2004，SigmaAldrich,www. sigmaaldrich.com/img/assests/15402/Glyocprotein。上述參考文獻的內容通過引用并 入此處,如同在本文中完整記載。
[0008] 在過去，人壽保險公司已經考慮關于潛在客戶的各種信息，以鑒定是否為人投保 和以什么價格投保。一些公司用于預測用于此類分析的全因死亡風險的一種輸入是總膽固 醇與HDL-C的比率。然而，據信這是全因死亡的相對較差的預測物。
[0009]概沭 本發(fā)明的實施方案基于血漿或血清樣品的NMR譜的定義區(qū)域的去卷積鑒定被稱為 "GlycA"的一種新型NMR衍生的生物標志物。
[0010] 本發(fā)明的實施方案基于血漿或血清樣品的NMR譜的定義區(qū)域的去卷積鑒定被稱 為"GlycB"的一種新型NMR衍生的生物標志物。
[0011] 本發(fā)明的實施方案提供了使用GlycA和（i)纈氨酸和（ii)至少一種脂蛋白子類 輸入中的一種或兩種的多參數風險評價和/或篩選。
[0012] 本發(fā)明的實施方案提供了使用GlycA和⑴纈氨酸和（ii)至少一種脂蛋白輸入 (諸如HDL-P)中的一種或兩種的多參數全因死亡風險評價和/或篩選。
[0013] 本發(fā)明的實施方案使用方程：HDL-P*纈氨酸/GlycA來評價體外生物樣品來計算 全因死亡風險。
[0014] 計算機程序產品可包括計算機可讀程序代碼，其將轉換因子應用于求和的洛倫茲 函數以生成以Mmol/L計的GlycA的測量值。
[0015] 計算機程序產品可包括計算機可讀程序代碼，其將GlycA測量值與具有相關程度 的CHD風險的測量值的預定范圍進行比較。
[0016] 計算機程序產品可包括計算機可讀程序代碼，其生成具有GlycA測量值和與風險 評價的關聯性的患者報道。
[0017] 可以配置提供測量值的計算機程序代碼以便使用具有集中于約2. 00ppm的峰的 NMR信號評價體外血漿或血清患者樣品的NMR譜。
[0018] 還其他實施方案涉及系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：用于獲取體外生物樣品的至少一個 NMR譜的NMR波譜儀；和與NMR波譜儀通信的至少一個處理器，經配置以使用至少一個NMR 譜獲得GlycA的NMR測量值的至少一個處理器。
[0019] 所述至少一個處理器可以被配置為：（i)獲得體外血漿生物樣品的擬合區(qū)域的復 合NMR譜；（ii)使用具有高密度脂蛋白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(極低 密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、定義蛋白信號分量和與至少一個GlycA峰區(qū)域相關的曲線 擬合函數的定義去卷積模型去卷積復合NMR譜；和（iii)電子求和函數的定義數量以生成 GlycA的NMR測量值。
[0020] 曲線擬合函數可以包含洛倫茲和/或其他合適的函數。
[0021] 可以配置所述至少一個處理器以便將轉換因子應用于求和的NMR測量值以生成 以Mmol/L計的GlycA測量值。
[0022] 生物樣品可以是血漿或血清樣品。配置所述至少一個處理器以獲得高密度脂蛋白 顆粒（HDL-P)的濃度測量值和低密度脂蛋白顆粒（LDL-P)的濃度測量值。
[0023] 配置所述至少一個處理器以生成總結各自的LDL-P、HDL-P和GlycA測量值的患 者報道。
[0024] 仍其他實施方案涉及患者報道，其包括多個脂蛋白測量值，包括以Mfflol/L和/或 任意單位計的GlycA的定量量度，和至少以下之一 ：（i)以濃度單位計的低密度脂蛋白顆 粒數量（LDL-P)和（ii)以濃度單位計的高密度脂蛋白顆粒（HDL-P)數量。
[0025] 患者報道還可以包括鎂和/或纈氨酸的NMR量度中的至少一個。
[0026] 仍其他實施方案涉及NMR分析儀。NMR分析儀包括：NMR波譜儀；與波譜儀通信的 流探針；和與波譜儀通信的控制器，其經配置以獲得與流探針中的流體樣本的GlycA相關 的NMR譜的定義單峰區(qū)域的NMR信號且生成提供GlycA水平的患者報道。
[0027] 控制器可包括至少一個本地或遠程的處理器或與至少一個本地或遠程的處理器 通信，其中，所述至少一個處理器被配置成：（i)獲得體外血漿生物樣品的擬合區(qū)域的復合NMR譜；（ii)使用具有高密度脂蛋白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(極低密 度脂蛋白）/乳糜微粒分量、定義蛋白信號分量和應用至至少一個GlycA峰區(qū)域的曲線擬合 函數（例如，重疊的洛倫茲函數）的定義去卷積模型去卷積復合NMR譜；和（iii)電子求和 定義數量的應用的洛倫茲函數以生成GlycA水平。
[0028] 可以配置所述至少一個處理器以便將轉換因子應用于求和的NMR測量值以生成 以Mmol/L計的GlycA測量值。
[0029] 在一些實施方案中，可以測定與GlycA相關的質子NMR譜的定義峰區(qū)域中NMR信 號的NMR量度。GlycA信號測量值可以用作用于評價CHD風險的炎癥生物標志物。
[0030] 用于GlycA的NMR信號可包括在血漿或血清的質子NMR譜的約2. 080ppm和1.845 ppm之間的N-乙酰基糖化蛋白相關的信號（通常在47°C+/_ 0.2)。
[0031] 可以配置所述至少一個處理器以便將GlycA測量值用作定義的全因死亡風險比 的分母，以生成與全因死亡的風險相關的風險預測物。
[0032] 據信，人血漿GlycA是比hs-CRP更獨立且更強的CHD/心臟病發(fā)作風險的炎癥生 物標志物，特別是當針對其他混雜因素（例如，收縮壓、年齡、性別、BMI、糖尿病和吸煙）調 整風險相關性時。
[0033] 患者的具有或發(fā)生CHD和/或心臟病發(fā)作的風險可以使用多個NMR衍生的測量值 (包括LDL-P、HDL-P和GlycA)進行評價。
[0034] 本發(fā)明的實施方案可以使用比率：（纈氨酸*HDL_P)/GlycA生成包括纈氨酸、 HDL-P和GlycA的計算比率的患者報道。
[0035] 所述方法可以包括從生物樣品的NMR譜電子計算LDL-P和HDL-P，并且所述測定步 驟可以包括當GlycA和LDL-P高于各自群體標準且HDL-P低于群體標準時鑒定CHD的增加 風險。
[0036] -些實施方案涉及評價或預測人的全因死亡風險的方法。所述方法包括：（a) 電子計算以下中的至少一個的測量值的比率：纈氨酸/GlycA、HDL-P/GlycA或（纈氨酸 *HDL-P)/GlycA;和（b)評價人是否相對于群體具有全因死亡的增加風險，其中當計算的 比率在群體的第一三分位數、四分位數或五分位數中時，各人具有相對于群體增加的風險。 所述計算可以使用（纈氨酸*HDL-P)/GlycA的比率實施。
[0037] 其他實施方案涉及定量生物樣品中代謝物A的水平的方法。所述方法包括去卷積 具有與脂蛋白相關信號的質子NMR譜的定義代謝物A峰區(qū)域和與代謝物A相關的單峰；將 多個曲線擬合函數應用至代謝物A的峰區(qū)域；和使用應用的曲線擬合函數測量代謝物A的 水平。
[0038] 仍其他實施方案涉及定量生物樣品中纈氨酸的方法。所述方法包括：使用脂蛋白 和蛋白分量的去卷積模型去卷積NMR譜；鑒定〇. 90-1. 01ppm之間的區(qū)域中的多重峰信號； 和計算生物樣品中纈氨酸的水平。
[0039] 所述方法可以包括，在去卷積步驟之前，使用獲取的NMR譜應用質量控制預分析 分析。
[0040] 本發(fā)明的額外方面涉及測量GlycB的方法。所述方法包括：（i)電子獲得受試者 的生物樣品的擬合區(qū)域的復合NMR譜；（ii)使用具有高密度脂蛋白（HDL)分量、低密度脂 蛋白（LDL)分量、VLDL(極低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、和與至少一個GlycB峰區(qū)域相 關的多個曲線擬合函數的定義去卷積模型電子去卷積復合NMR譜；和（iii)使用曲線擬合 函數電子生成GlycB的量度。
[0041] 可以配置所述方法、計算機產品或系統(tǒng)以生成GlycA/GlycB或GlycB/GlycA的比 率。
[0042] 本發(fā)明的其他特征、優(yōu)勢和細節(jié)將由本領域普通技術人員從閱讀隨后的優(yōu)選實施 方案的圖和詳述后理解到，此類描述僅說明本發(fā)明。關于一個實施方案描述的特征可與其 它實施方案合并，盡管對此沒有具體討論。就是說，值得注意的是，關于一個實施方案描述 的本發(fā)明的方面可并入不同的實施方案中，盡管相對于其沒有具體描述。就是說，所有實施 方案和/或任何實施方案的特征可以任何方式和/或組合進行組合。 申請人:保留改變任何 原始提交的權利要求或者相應地提交任何新的權利要求的權利，包括能夠修改任何原始提 交的權利要求來從屬于和/或合并任何其他權利要求的任何特征的權利，盡管最初沒有以 那種方式要求保護。本發(fā)明的前述和其他方面在以下闡述的說明書中詳細解釋。
[0043] 如同本領域技術人員鑒于本公開將理解的那樣，本發(fā)明的實施方案可包括方法、 系統(tǒng)、裝置和/或計算機程序產品或其組合。
[0044]附圖簡沭 圖1是NMR譜，其顯示根據本發(fā)明的實施方案的示例性血漿NMR譜的炎癥標志物（分 別來自糖基化急性期蛋白GlycA和GlycB的N-乙?；谆盘枺?。
[0045] 圖2A和2B是N-乙酰基糖基化蛋白的碳水化合物部分的化學結構的示意圖，其顯 示產生GlycANMR信號的CH3基團。
[0046] 圖3A和3B是N-乙酰基神經氨酸（也稱為唾液酸）修飾的糖蛋白的碳水化合物 部分的化學結構的示意圖，其顯示產生GlycBNMR信號的CH3基團。
[0047] 圖4A是根據本發(fā)明的實施方案的含有來自血漿脂蛋白的信號包絡和基本GlycA 和GlycB信號的血漿NMR譜的擴展。
[0048] 圖4B和4C是圖4A中顯示的NMR譜區(qū)的圖，其說明根據本發(fā)明的實施方案得到用 于測量GlycA和GlycB的NMR信號的去卷積模型。
[0049] 圖5A-?是GlycA/BNMR譜區(qū)，其說明對于具有高TG(甘油三酯）的樣品的來自 脂蛋白信號（特別來自VLDL/乳糜）的譜重疊。
[0050] 圖6A是根據去卷積（例如，"擬合"）模型中使用的蛋白分量的GlycA濃度的不同 量度的表格。
[0051] 圖6B-6D說明根據本發(fā)明的實施方案使用具有不同蛋白分量（圖6A中表格中的 的去卷積模型的相同血漿樣品的GlycA和GlycB"擬合"（去卷積）。
[0052] 圖7A是根據本發(fā)明的實施方案的N-乙酰基葡糖胺的10 mmol/L參考樣品的去卷 積的示意屏幕截圖，其用于生成將GlycA和GlycB信號區(qū)域與糖蛋白N-乙酰基甲基濃度相 關的轉換因子。
[0053] 圖7B是根據本發(fā)明的實施方案的GlycA/B去卷積模型中的分量的表格。
[0054] 圖7C是NMR譜，其顯示根據本發(fā)明的實施方案的以典型正常（低）濃度存在于樣 品中的代謝物A。
[0055] 圖7D是NMR譜，其顯示根據本發(fā)明的實施方案的以升高（高）濃度存在于樣品中 的代謝物A。
[0056] 圖8A和8B是兩個不同群體的NMR測量的GlycA水平（以甲基濃度單位計）的分 布圖。圖8A來自表面健康的男性和女性的MESA研究。圖8B來自具有類風濕性關節(jié)炎的 女性的研究。
[0057] 圖9是根據本發(fā)明的實施方案的hs-CRP和NMR測量的GlycA和NMR測量的纈氨 酸水平與MESA(n=5680)中各種疾病結果的前瞻性關聯的圖表。
[0058] 圖IOA是含有來自脂蛋白和支鏈氨基酸的甲基信號的血漿NMR譜的區(qū)域。
[0059] 圖IOB是根據本發(fā)明的實施方案使用四個纈氨酸信號（兩個雙峰）來計算纈氨酸 的NMR量度的擬合函數/去卷積模型的實例。
[0060] 圖11是根據本發(fā)明的實施方案的通過NMR測量的GlycA四分位數（以"NMR信號 區(qū)域單位"計）的MESA受試者的特征的圖表。
[0061] 圖12是顯示根據本發(fā)明的實施方案的hsCRP、纖維蛋白原和GlycA與MESA中將來 CHD事件的獨立關聯的圖表。
[0062] 圖13是根據本發(fā)明的實施方案當添加至包括8個協變量的基礎預測模型時各種 參數（包括脂質、脂蛋白、炎癥標志物和GlycA)與MESA(345個死亡，N=5607)中全因死亡 的關聯的各種統(tǒng)計評價的表。
[0063] 圖14是NMR測量的GlycA(NMR信號區(qū)域單位相比于CRP(mg/dL))的圖，其顯示 根據本發(fā)明的實施方案基于MESA數據的hsCRP值〈5和> 5mg/dL的線性回歸。
[0064] 圖15A是根據本發(fā)明的實施方案的通過LDL-P、HDL_P和GlycA的五分位數的平均 頸動脈IMT(微米）的圖。
[0065] 圖15B是根據本發(fā)明的實施方案的通過LDL-P/HDL-P*GlycA構成的風險指數的五 分位數的平均頸動脈IMT的圖。
[0066] 圖16是根據本發(fā)明的實施方案的不同脂蛋白參數的示意圖。
[0067] 圖17是根據本發(fā)明的實施方案使用的用于分析臨床疾病狀態(tài)和/或風險的系統(tǒng) (包括GlycA評價模塊和/或電路）的示意圖。
[0068] 圖18是根據本發(fā)明的實施方案的NMR波譜設備的示意圖。
[0069]圖19是根據本發(fā)明的實施方案的數據處理系統(tǒng)的示意圖。
[0070] 圖20是根據本發(fā)明的實施方案的可以用于計算GlycA的NMR量度的示例性操作 的流程圖。
[0071] 圖21A是根據本發(fā)明的實施方案的可以用于評價臨床疾病狀態(tài)（包括，僅通過實 例的方式，CHD風險）的示例性操作的流程圖。
[0072] 圖21B是根據本發(fā)明的實施方案的可以用于評價全因死亡的風險的示例性操作 的流程圖。
[0073] 圖22A是根據本發(fā)明的實施方案的包括GlycA測量值的患者報道的實例。
[0074] 圖22B是根據本發(fā)明的實施方案的具有GlycA測量值和緊密間隔的相應風險概述 的患者報道的實例。
[0075] 圖22C- 22E是根據本發(fā)明的實施方案的患者報道的其他實例。
[0076] 圖23A是根據本發(fā)明的實施方案的GlycA相對于時間的圖的預示性實例，其可以 監(jiān)測變化來評價患者的風險狀況和/或一種或多種臨床疾病狀態(tài)，狀態(tài)變化，和/或治療的 臨床療效，或者甚至用于臨床試驗或與計劃治療矛盾等。
[0077] 圖23B說明根據本發(fā)明的實施方案的計算的ACD風險比相對于時間的圖的預示性 實例，其可以被監(jiān)測以評價健康狀況或健康狀況的變化（或風險變化）。
[0078] 圖24是根據本發(fā)明的實施方案的來自針對年齡、性別、種族、吸煙、收縮壓、高血 壓藥物、體重指數、糖尿病和LDL-P調整的邏輯回歸分析的表格，其說明全因死亡預測。
[0079] 圖25A是根據本發(fā)明的一些實施方案的風險比相對于（HDL-P*纈氨酸/GlycA)的 五分位數的圖。
[0080] 圖25B是根據本發(fā)明的實施方案的對于GlycA和每種參數的五分位數中的 (HDL-P*纈氨酸）調整死亡率的三維圖。
[0081] 圖26A是根據本發(fā)明的實施方案的NMR纈氨酸測試方案的流程圖。
[0082] 圖26B是根據本發(fā)明的實施方案的可以在獲得生物樣品的NMR信號之前使用的示 例性預分析處理的流程圖。
[0083] 圖26C是根據本發(fā)明的實施方案的可以用于使用NMR評價纈氨酸的操作的流程 圖。本發(fā)明的前述和其他目的和方面在下面記載的說明書中進行詳細解釋。
[0084] 本發(fā)明實施方案的詳沭 本發(fā)明現參考其中顯示本發(fā)明實施方案的附圖在下文中更充分地進行描述。然而，本 發(fā)明可以不同形式體現，并且不應視為對本文記載的實施方案的限制；反而，提供這些實施 方案使得本公開將是充分和完整的，并將把本發(fā)明的范圍充分傳達給本領域技術人員。
[0085] 類似數字自始至終是指類似要素。在圖中，為了清晰起見，可夸大某些線、層、元 件、要素或特征的粗度。虛線說明任選的特征或操作，除非另有規(guī)定。
[0086] 本文使用的術語用于僅描述特定實施方案的目的，而不是意在限制本發(fā)明。如本 文所使用的單數形式"一（a)"、"一（an)"和"該"意在同樣包括復數形式，除非上下文另 外清楚地指明。將進一步理解，當用于本說明書時，術語"包含（comprises)"和/或"包括 (comprising)"指定存在所述特征、整數、步驟、操作、要素和/或元件，但是不排除存在或 增加一個或多個其他特征、整數、步驟、操作、要素、元件和/或其組。如本文所使用的術語 "和/或"包括一個或多個相關列舉項的任何和所有組合。如本文所使用的短語諸如"X和 Y之間"和"約X和Y之間"應解釋為包括X和Y。如本文所使用的短語諸如"約X和Y之 間"意指"約X和約Y之間"。如本文所使用的短語諸如"約X至Y"意指"約X至約Y"。 [0087] 除非另外定義，否則本文使用的所有術語（包括技術和科學術語）具有與本發(fā)明 所屬領域的普通技術人員通常理解的相同含義。應該進一步理解，術語，諸如在常用字典中 定義的那些術語，應解釋為具有與其在說明書和相關領域的情況下的含義一致的含義，并 且不應以理想化或過于正式的意義來解釋，除非本文明確地如此定義。為了簡潔和/或清 楚，可以不詳細描述眾所周知的函數或結構。
[0088] 將理解的是，盡管術語第一、第二等可在本文中用來描述各種要素、元件、區(qū)域、層 和/或部分，但是這些要素、元件、區(qū)域、層和/或部分不應受這些術語限制。這些術語僅 用于將一個要素、元件、區(qū)域、層或部分與另一區(qū)域、層或部分區(qū)分。因此，下面討論的第一 要素、元件、區(qū)域、層或部分在不脫離本發(fā)明的教導的情況下可以被稱為第二要素、元件、區(qū) 域、層或部分。操作（或步驟）的順序不限于權利要求或附圖中呈現的順序，除非特別另外 指明。
[0089] 術語"編程地"意指使用計算機程序和/或軟件、處理器或ASIC引導的操作來實 施。術語"電子的"及其衍生詞是指使用具有電路和/或模塊的設備而非經由心理步驟實 施的自動化或半自動化的操作，并且通常是指編程實施的操作。術語"自動化的"和"自動 的"是指可以實施所述操作，而手工勞動或輸入極少或沒有手工勞動或輸入。術語"半自動 的"是指允許操作者進行一些輸入或活動，但電子地，通常編程地進行計算和信號獲取以及 離子化成分的濃度的計算，而不需要手動輸入。術語"約"是指指定值或數的+/- 10%(平 均值或平均數）。
[0090] 術語"CAD"和"CHD"可互換使用以對應于患者或受試者分別發(fā)生或具有冠狀動脈 疾病和/或冠心病的風險。術語心血管疾?。–VD)是指一種組合結果，其通常為CHD加上 中風。
[0091] 術語"全因死亡"是指死于任何原因，由于疾病諸如CHD或癌癥，或意外，或自然原 因諸如年老。
[0092]術語"GlycA"是指衍生自來自含有N-乙?；咸前泛?或N-乙酰半乳糖胺部分 的急性期反應物糖蛋白的碳水化合物部分（更具體地來自2-NAcGlc和2-NAcGal甲基的質 子）的復合NMR信號的量度的新的生物標志物。GlycA信號集中于約47攝氏度的血漿NMR 譜中的約2. 00ppm。峰位置獨立于波譜儀場（spectrometerfield),但可以根據生物樣 品的分析溫度而變化。因此，如果測試樣品的溫度變化，則GlycA峰區(qū)域可以變化。GlycA NMR信號可以包括在定義峰區(qū)域的NMR信號子集，以便僅包括臨床相關信號貢獻，并且可以 排除蛋白對該區(qū)域信號的貢獻，這將在下面進一步討論。
[0093] 術語"GlycB"是指衍生自來自含有N-乙酰神經氨酸（唾液酸）部分的急性期反 應物糖蛋白的碳水化合物部分（更具體地來自5-N-乙?；谆馁|子）的復合NMR信號 的量度的新的生物標志物。GlycB信號集中于約47攝氏度的血漿NMR譜中的約2. 04ppm。 峰位置獨立于波譜儀場（spectrometerfield)，但可以根據生物樣品的分析溫度而變化。 因此，如果測試樣品的溫度變化，則GlycB峰區(qū)域可以變化。
[0094] 如本文所使用，化學位移位置（ppm)是指內部涉及2. 519ppm的CaEDTA信號的 NMR譜。因此，本文討論和/或要求保護的所示峰位置可以根據如何如本領域技術人員眾所 周知地生成或涉及化學位移而變化。因此，為了清楚起見，所述和/或要求保護的峰位置中 的某些在其他相應的化學位移中具有等量不同的峰位置，如本領域技術人員所眾所周知。
[0095] 術語"生物樣品"是指人或動物的體外血液、血漿、血清、CSF、唾液、灌洗液、痰液或 組織樣品。本發(fā)明的實施方案可特別適于評價人血漿或血清生物樣品。血漿或血清樣品可 以禁食或非禁食的。GlycA和GlycB沒有在尿中發(fā)現，并且最適于在血漿或血清樣品中評 價。
[0096] 術語"群體標準（populationnorm) "和"標準（standard) "是指一項或多項大研 究定義的值，諸如弗雷明漢后代研究（FraminghamOffspringStudy)或動脈粥樣硬化的多 種族研究（MESA)或樣品足夠大足以代表一般群體的其他研究。然而，本發(fā)明不限于MESA 中的群體值，因為本定義的正常和風險群體值或水平可隨時間變化。因此，可以提供與來自 定義群體的值相關的參考范圍，并用于評價升高或降低的水平和/或具有臨床疾病狀態(tài)的 風險。
[0097] 術語"患者"被廣泛使用并且是指為測試或分析提供生物樣品的個體。
[0098] 術語"臨床疾病狀態(tài)"意指處于風險的醫(yī)學狀況，其可表明醫(yī)療干預、治療、治療調 整或某種治療（例如，藥物）的排除和/或監(jiān)測是適當的。臨床疾病狀態(tài)的可能性的鑒定 可以允許臨床醫(yī)生相應地治療、延緩或抑制狀況的發(fā)作。臨床疾病狀態(tài)的實例包括，但不限 于，CHD、CVD、中風、2型糖尿病、前驅糖尿病、癡呆、阿爾茨海默氏癥、癌癥、關節(jié)炎、類風濕性 關節(jié)炎（RA)、腎病、肺病、COPD(慢性阻塞性肺病）、周圍血管疾病、充血性心臟衰竭、器官移 植物反應、和/或與免疫缺陷，蛋白分選、免疫和受體識別、炎癥、致病性、轉移和其他細胞 過程的生物功能異常相關的醫(yī)學狀況。
[0099] 術語"HDL-P"是指求和定義HDL子類的濃度的高密度脂蛋白顆粒（HDL-P)測量值 (例如，HDL-P數）。HDL-P可以包括求和大小范圍在約7nm至約14nm之間的所有HDL子 類（大、中和?。┑臐舛龋∕mol/L)的總高密度脂蛋白顆粒（HDL-P)測量值。在一些實施方 案中，HDL-P測量值可以采用所示大小范圍的HDL子類的所選組合。
[0100] 如本領域技術人員所知，纈氨酸為具有化學式HO2CCH(NH2)CH(CH3)2的α-氨基 酸。當通過NMR測量時，值可以是無單位的。纈氨酸測量值可以乘以定義轉化系數以便將 值轉化為Mmol/L濃度單位。當前纈氨酸實施方案具有2271的轉化系數，以便以μM單位 報道纈氨酸；然而，該值可以變化±10%，而不會顯著過度影響報道值。
[0101] 本發(fā)明的實施方案使用生物樣品的GlycA的NMR定量量度與纈氨酸和/或至少一 種脂蛋白子類的量度來篩選和/或鑒定受試者的健康風險的可能性，諸如，但不限于，受試 者的全因死亡的風險的預測物。
[0102] GlycA可以由血漿NMR譜中集中于約2. 00ppm(在47攝氏度+/- 0.2)的單峰區(qū) 域來代表。峰區(qū)域位置可以隨溫度變化。
[0103] 據信，GlycA和/或GlycB響應于總體蛋白糖基化水平，并且可以反映總體炎癥狀 態(tài)?？梢匀鐦藴屎Y選試驗進行GlycA的NMR量度，單獨或與其他定義的分析物的量度組合， 或GlycA/GlycB的比率（或反之亦然），以鑒定處于風險的個體或受試者。
[0104]GlycA，就其本身而言，可以指示可以就臨床疾病狀態(tài)而言非特異性的總體炎癥量 度，但該值，特別是當與其他定義的患者特異性參數組合時，仍可以比常規(guī)總膽固醇（TC)/ HDL-C比率是更好的全因死亡的預測物。參見，例如，下面關于圖24和25A/25B的討論，例 如。
[0105]GlycA具有與死亡的正相關。為了評價全因死亡的風險，可以使用體外生物樣品評 價其他參數（相同生物樣品用于評價GlycA或不同的生物樣品）。一個或多個其他參數可 以具有與死亡的負相關。因此，本發(fā)明的實施方案采用多參數風險方程和/或包括GlycA 的全因死亡（ACD)風險比，和具有與死亡的負相關的至少一個參數，諸如，例如纈氨酸和/ 或HDL-P。在本實施方案中，風險評價方程可以包含HDL-P/GlycA和/或纈氨酸/GlycA的 比率，例如。
[0106] 本發(fā)明的實施方案使用多參數方程，其包括：（i)GlycA的NMR量度；（ii)纈氨 酸的量度（其也可以通過NMR或通過其他分析試驗測量）；和（iii)也可以通過NMR或通 過其他分析試驗測量的至少一個其他脂蛋白（子類）參數。計算可以提供全因死亡的風險 預測物。所述至少一個其他脂蛋白參數可以是HDL-P。
[0107] 所述多參數方程可以通過方程1定義。
[0108] (HDL-P* 纈氨酸）/GlycA 方程 1。
[0109]HDL-P可以以Mmol/L單位計。纟顏氨酸和/或GlycA可以以任意單位計，或者一個 或每個可以乘以各自的定義轉化系數，以提供以MffloVL的單位計的數量（參見，例如，圖 7A)。
[0110] 可以考慮此類多參數值還可以用于監(jiān)測臨床試驗和/或藥物治療中的受試者和/ 或監(jiān)測與特定藥物、患者的生活方式等（其可以是患者特異性的）相關的風險狀態(tài)的變化 (正或負）。
[0111] 本文中某些圖的流程圖和方框圖說明根據本發(fā)明的分析模型和評價系統(tǒng)和/或 程序的可能實施的結構、功能和操作。在這方面，流程圖或方框圖中的每個方框代表模塊、 區(qū)段、操作或代碼部分，其包含用于實施指定邏輯功能的一個或多個可執(zhí)行指令。還應當指 出，在一些替代實施中，方框中指出的功能可能發(fā)生在圖中指出的順序之外。例如，連續(xù)顯 示的兩個方框實際上可以實質上同時執(zhí)行，或者這些方框有時可以以相反的順序執(zhí)行，這 取決于所涉及的功能。
[0112] 圖1說明血漿NMR譜中與GlycA相關的GA和與GlycB相關的GB的共振峰區(qū)域。 這些峰區(qū)域中的一個或兩個可以包括血漿NMR譜中可以被定義為炎癥標志物的信號。
[0113] 圖2A/2B說明N-乙酰基糖基化蛋白的碳水化合物部分的化學結構，其顯示產生 GlycANMR信號的CH3基團。圖3A/3B說明N-乙酰神經氨酸（也稱為唾液酸）修飾的糖蛋 白的碳水化合物部分的化學結構，其顯示產生GlycBNMR信號的CH3基團。
[0114] 圖4A說明2. 080和1. 845ppm之間NMR譜的化學位移部分。圖4A還說明來自 VLDULDL和HDL中脂質的烯丙基質子的計算的C信號和測量的（復合）信號包絡（signal envelope)Cm，下面為去卷積（deconvolved)的GlycA和GlycB和其他共振峰。GlycA可以包 括來自2-NAcGlc和2-NAcGal甲基的貢獻。GlycB包括來自糖蛋白的唾液酸部分上的N-乙 ?；谆男盘?。
[0115] 定義的數學去卷積模型可用于測量GlycA和/或GlycB。可以將"復合"或測量的 信號包絡Cm去卷積以定量GlycA和GlycB和其他貢獻分量諸如脂蛋白子類分量的信號貢 獻。去卷積計算對測量的信號形狀有貢獻的分量的信號幅度，并計算所述分量的總和。計 算的信號C和測量的信號Cm之間的緊密匹配表明去卷積成功模擬了構成NMR信號的分量。
[0116]GlycA區(qū)域GA的峰區(qū)域和GlycB區(qū)域GB的峰通過中心分別在2. 04ppm和2. 00 ppm(在約47攝氏度樣品溫度）的峰顯示，其在復合（上部）包絡信號線Cm的下面。在一 些實施方案中，GlycA和GlycB的峰區(qū)域可以包括去卷積模型中負責稍微不同頻率的GlycA 和GlycB信號的相鄰較小附近信號。
[0117] 蛋白信號Ps包括分別與GA和GB對齊的"駝峰"或峰Pa^PPeB。GlycA可以使用 如血漿GlycA信號的總峰面積給出的總血漿GlycA信號或"GA"和"Ρω"（可以源自血漿的 蛋白（d>l. 21g/L)分量中非炎癥糖蛋白的該GlycA部分）之間的差異計算。可以實施去卷 積以減去在GA區(qū)域的總NMR信號（患者/受試者）可變"臨床非信息"部分，以留下GlycA 的更有信息的疾病相關量度。
[0118] 換言之，盡管不受任何特定理論束縛，但在一些實施方案中，在2. 00ppm測量的 GlycA信號可以被稱為GA，去卷積可以將其分為3部分：1)由選擇為主要缺乏炎性蛋白的 蛋白（d>l. 21g/L)貢獻的部分，2)由非炎性脂蛋白（d〈l. 21g/L)貢獻的部分，和3)炎性 糖蛋白（包括脂蛋白和蛋白），后者通過重疊洛倫茲（LGA)或其他曲線擬合函數來建模。來 自去卷積的提供臨床信息的GlycA可以定義為GA減去Pm且減去非炎性脂蛋白分量=LGA。 GlycB可以使用GB減去Pffl信號貢獻減去非炎性脂蛋白分量以類似的方式來確定。
[0119] 線形去卷積可以使用非負最小二乘法擬合程序（Lawson,CL,HansonRJ, SolvingLeastSquaresProblems,EnglewoodCliffs,NJ,Prentice-Hall, 1974)來實 現。這避免了使用可以導致特別是低信噪比波譜中的誤差的負濃度。在數學上，論文Otvos， JD,Jeyarajah,EJandBennett,DW,ClinChem, 37，377，1991 中詳細描述了對于脂 蛋白的合適的線形分析。合成基線校正函數也可以用于計算從殘留蛋白分量的基線偏移。 這可以采用二次或其他多項式函數的形式。確定加權因子，并且擬合可以通過盡可能減小 實驗和計算波譜之間的均方根偏差進行優(yōu)化。對于去卷積復合NMR譜來測量脂蛋白子類的 描述，參見，例如，美國專利號美國專利號4, 933, 844和6, 617, 167,其內容通過引用并入本 文，如同在本文中完全記載。對于去卷積具有重疊信號貢獻的化學組分的方案的描述，參 見，例如，美國專利號7, 243, 030,其內容通過引用并入本文，如同在本文中完全記載。
[0120] 圖4B和4C說明圖4A的NMR譜的復合（測量）信號"Cm"，其中擬合區(qū)域Fk對應 于2. 080和1.845ppm之間的NMR譜。擬合區(qū)域？1(通常包含315個數據點，但可以使用更 多或更少個數據點，諸如約200-400個之間的數據點，例如。GlycA定量模型包括VLDL/乳 糜（chylos)分量、LDL分量和HDL分量。表1顯示可以根據本發(fā)明的實施方案在去卷積模 型中定量的各種TRL。
[0121] 表1 :通過ΛΜΡ 分析測量的富含甘油三酯的脂蛋白子類的特征
【權利要求】
1. 測量GlycA的方法，其包括： 電子獲得受試者的生物樣品的擬合區(qū)域的復合NMR譜； 使用具有高密度脂蛋白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(極低密度脂蛋 白）/乳糜微粒分量、和與至少一個GlycA峰區(qū)域相關的多個曲線擬合函數的定義去卷積模 型電子去卷積所述復合NMR譜；和 使用曲線擬合函數電子生成GlycA的量度。
2. 權利要求1的方法，進一步包括將轉換因子應用于所述GlycA的量度，以提供以 Mm〇l/L計的量度。
3. 權利要求1的方法，其中所述曲線擬合函數是重疊洛倫茲函數，并且其中所述GlycA 的量度通過求和定義數量的洛倫茲函數而生成。
4. 權利要求1的方法，其中所述去卷積模型進一步包含具有大于1. 21 g/L的密度的蛋 白的蛋白信號分量。
5. 權利要求2的方法，其中所述去卷積模型進一步包含具有大于1. 21 g/L的密度的蛋 白的蛋白信號分量，并且其中所述方法進一步包括使用以下數學方程生成風險預測物： HDL-P/LDL-P*GlycA, 其中HDL-P是HDL顆粒數量的NMR量度，且LDL-P是LDL顆粒數量的NMR量度，且方程 中的GlycA是GlycA測量值，都以Mmol/L計。
6. 權利要求1的方法，進一步包括：去卷積與纈氨酸信號的四重峰相關的樣品的NMR 譜的另一部分和生成纈氨酸的NMR量度。
7. 權利要求5的方法，進一步包括提供測試報道中的纈氨酸和GlycA測量值。
8. 權利要求1的方法，其中所述多個曲線擬合函數是重疊洛倫茲函數，并且其中所述 去卷積模型將所述洛倫茲函數應用于擬合區(qū)域的子集，所述擬合區(qū)域的子集從化學位移譜 的GlycA峰區(qū)域的右側延伸到GlycB峰區(qū)域的左側。
9. 權利要求1的方法，其中所述生物樣品包含血漿或血清，其中所述電子獲得包括當 生物樣品在NMR波譜儀的NMR流探針中處于47攝氏度+/-0. 2度時獲得所述生物樣品的 NMR信號，并且其中所述擬合區(qū)域從1.845 ppm延伸至2. 080 ppm,并且其中所述GlycA峰 區(qū)域集中于2. 00 ppm，并且其中所述方法進一步包括求和定義數量的曲線擬合函數的不同 集合，以生成GlycB的量度。
10. 權利要求1的方法，其中將所述多個曲線擬合函數應用于擬合區(qū)域，所述擬合區(qū)域 包括GlycA峰區(qū)域，并且延伸到具有約40-50個之間的曲線擬合函數的GlycB峰區(qū)域，并且 其中生成GlycA的量度通過求和定義的曲線擬合函數的第一子集的值來實施，所述方法進 一步包括使用多個曲線擬合函數的第二較小子集生成GlycB的量度。
11. 權利要求1的方法，其中所述定義的去卷積模型包括代謝物A分量。
12. 確定患者的冠心?。–HD)風險的方法，其包括： 電子評價與生物樣品的GlycA相關的質子NMR譜的定義峰區(qū)域中的NMR信號，以確定 GlycA的水平；和 基于GlycA的水平，至少部分基于GlycA的水平，確定患者的CHD風險。
13. 權利要求12的方法，進一步包括電子提供基于參考范圍具有相關CHD風險的 GlycA值的電子參考范圍，其中較高的值與增加的風險相關，并且其中確定CHD的風險使用 參考范圍實施。
14. 權利要求12的方法，其中增加的風險與高于定義群體標準的水平相關。
15. 權利要求12的方法，其中所述測量和確定步驟使用至少一個處理器實施。
16. 權利要求12的方法，其中所述測量步驟包括電子獲得體外血漿或血清患者生物樣 品的NMR譜和使用具有至少（i)高密度脂蛋白（HDL)分量、（ii)低密度脂蛋白（LDL)分量、 (iii)VLDL(極低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量和（iv)定義的蛋白信號分量的定義去卷積模 型將復合NMR信號去卷積為離散GlycA NMR信號。
17. 權利要求16的方法，其中定義的蛋白信號分量與高于1. 21 g/L的蛋白密度相關。
18. 權利要求12的方法，其中所述測量步驟包括電子獲得體外血漿或血清患者生物樣 品的NMR譜和使用具有高密度脂蛋白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(極低密 度脂蛋白）/乳糜微粒分量、與高于1. 21 g/L的蛋白密度相關的蛋白信號分量和應用于至 少一個GlycA峰區(qū)域的曲線擬合函數的定義去卷積模型將復合NMR信號去卷積為具有在47 攝氏度+/_〇. 2集中于2. 00 ppm的峰的離散GlycA NMR信號。
19. 權利要求18的方法，其中所述曲線擬合函數包含重疊洛倫茲函數。
20. 權利要求12的方法，進一步包括電子生成患者報道和鑒定GlycA測量值和風險概 述，其中GlycA的增加水平與CHD的增加風險和GlycA值的風險概述相關。
21. 權利要求12的方法，進一步包括從生物樣品的NMR譜電子計算LDL-P和HDL-P，并 且其中當GlycA和LDL-P高于各自群體標準且HDL-P低于群體標準時所述測定步驟包括鑒 定CHD的增加風險。
22. 權利要求12的方法，進一步包括去卷積生物樣品的復合NMR信號以生成單獨的 GlycA和GlycB峰區(qū)域，并且其中所述電子評價使用集中于2. 00 ppm的峰區(qū)域的NMR信號 用于確定GlycA的水平，并且使用集中于2. 04 ppm的峰區(qū)域的NMR信號用于確定GlycB的 水平。
23. 用于評價體外患者生物樣品的計算機程序產品，所述計算機程序產品包含： 具有在介質中體現的計算機可讀程序代碼的非瞬時計算機可讀存儲介質，所述計算機 可讀程序代碼包含： 去卷積受試者的血漿樣品的擬合區(qū)域的復合NMR譜的計算機可讀程序代碼，其中所述 計算機可讀程序代碼使用具有（i)高密度脂蛋白（HDL)分量、（ii)低密度脂蛋白（LDL)分 量、（iii)VLDL(極低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、（iv)另一定義蛋白信號分量和（v)應用 于至少一個GlycA峰區(qū)域的曲線擬合函數的定義去卷積模型去卷積所述復合NMR譜；和 求和定義數量的函數以生成GlycA的測量值的計算機可讀程序代碼。
24. 權利要求23的計算機程序產品，其中所述曲線擬合函數包含重疊洛倫茲函數。
25. 權利要求23的計算機程序產品，其進一步包含計算機可讀程序代碼，其將轉換因 子應用于求和的洛倫茲函數以生成以Mmol/L計的GlycA的測量值。
26. 權利要求23的計算機程序產品，其進一步包含將GlycA測量值與具有相關程度的 CHD風險的測量值的預定范圍進行比較的計算機可讀程序代碼，和生成具有GlycA測量值 和與風險評價的關聯性的患者報道的計算機可讀程序代碼。
27. 權利要求23的計算機程序產品，其中生成測量值的計算機程序代碼經配置以使用 具有集中于約2. 00 ppm的峰的NMR信號評價體外血漿或血清患者樣品的NMR譜。
28. 系統(tǒng)，其包含： NMR波譜儀，其用于獲取體外生物樣品的至少一個NMR譜；和 與所述NMR波譜儀通信的至少一個處理器，經配置以使用至少一個NMR譜獲得GlycA 的NMR測量值的至少一個處理器。
29. 權利要求28的系統(tǒng)，其中所述至少一個處理器經配置以：（i)獲得體外血漿生物 樣品的擬合區(qū)域的復合NMR譜；（ii)使用具有高密度脂蛋白（HDL)、低密度脂蛋白（LDL)、 VLDL(極低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、定義蛋白信號分量和與至少一個GlycA峰區(qū)域相 關的曲線擬合函數的定義去卷積模型去卷積所述復合NMR譜；和（iii)基于所述曲線擬合 函數電子生成GlycA的NMR測量值。
30. 權利要求29的系統(tǒng)，其中所述曲線擬合函數包含重疊洛倫茲函數，并且其中所述 至少一個處理器求和定義數量的函數以生成NMR測量值。
31. 權利要求29的系統(tǒng)，其中所述至少一個處理器經配置以便將轉換因子應用于求和 的NMR測量值以生成以Mmol/L計的GlycA測量值。
32. 權利要求30的系統(tǒng)，其中所述生物樣品是血漿或血清樣品，并且其中所述至少 一個處理器經配置以獲得高密度脂蛋白顆粒（HDL-P)的濃度測量值和低密度脂蛋白顆粒 (LDL-P)的濃度測量值。
33. 權利要求28的系統(tǒng)，其中所述至少一個處理器經配置以去卷積與纈氨酸信號的四 重峰相關的樣品的NMR譜的另一部分且生成纈氨酸的NMR量度。
34. 權利要求28的系統(tǒng)，其中所述至少一個處理器經配置以生成患者報道，所述患者 報道匯總各自GlycA測量值和至少一個脂蛋白子類測量值和/或纈氨酸測量值。
35. 權利要求28的系統(tǒng)，其中所述至少一個處理器經配置以便將GlycA測量值用作定 義的全因死亡風險比的分母，并且生成與全因死亡的風險相關的風險數量。
36. 患者報道，其包含： 多個脂蛋白測量值，其包括以Mffl〇l/L和/或任意單位計的GlycA的定量測量值。
37. 權利要求36的患者報道，其中所述報道還包括以下中至少一個的NMR測量值：（i) 以濃度單位計的低密度脂蛋白顆粒數量（LDL-P) ;(ii)以濃度單位計的高密度脂蛋白顆 粒（HDL-P)數量；（iii)鎂；或（iv)纈氨酸。
38. 患者報道，其包含使用（纈氨酸*HDL-P) /GlycA的比率的纈氨酸、HDL-P和GlycA 的測量值的計算比率。 39. NMR分析儀，其包含： NMR波譜儀； 與所述波譜儀通信的流探針；和 與所述波譜儀通信的至少一個處理器，其經配置以獲得與流探針中的流體樣本的 GlycA相關的NMR譜的定義單峰區(qū)域的NMR信號且生成提供GlycA水平的患者報道。
40. 權利要求39的NMR分析儀，其中所述至少一個處理器經配置以實施以下或與經配 置以實施以下的至少一個本地或遠程處理器通信：（i)使用具有高密度脂蛋白（HDL)、低 密度脂蛋白（LDL)、VLDL(極低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、定義的蛋白信號分量和與至少 一個GlycA峰區(qū)域相關的曲線擬合函數的定義去卷積模型去卷積復合NMR譜；和（ii)電 子生成GlycA水平。
41. 權利要求39的分析儀，其中所述曲線擬合函數包含重疊洛倫茲函數，并且所述至 少一個處理器經配置以求和定義數量的函數以生成GlycA水平。
42. 權利要求39的系統(tǒng)，其中所述至少一個處理器經配置以應用轉換因子來生成以 Mmol/L計的GlycA測量值。
43. 權利要求39的系統(tǒng)，其中所述至少一個處理器經配置以（a)使用具有高密度脂蛋 白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(極低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、和與至 少一個GlycA峰區(qū)域相關的曲線擬合函數的定義去卷積模型去卷積復合NMR譜，和（b)去 卷積與纈氨酸信號的四重峰相關的樣品的NMR譜的另一部分，且生成纈氨酸的NMR量度。
44. 權利要求39的系統(tǒng)，其中所述至少一個處理器經配置以（i)使用具有高密度脂蛋 白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(極低密度脂蛋白）/乳糜微粒分量、和代謝 物A分量的定義去卷積模型去卷積NMR譜，和（ii)求和與GlycA擬合區(qū)域相關的曲線擬合 函數的定義子集的多個值以提供GlycA水平。
45. 權利要求39的系統(tǒng)，其中所述至少一個處理器經配置以便將多個曲線擬合函數應 用于擬合區(qū)域，所述擬合區(qū)域包括GlycA峰區(qū)域，并延伸到具有約40-60個曲線擬合函數的 GlycB峰區(qū)域，并且其中所述GlycA水平通過求和曲線擬合函數的定義第一子集的值和應 用定義轉換值來計算。
46. 權利要求39的系統(tǒng)，其中所述至少一個處理器經配置以便通過求和多個曲線擬合 函數的第二較小子集和應用定義轉換值來計算GlycB的量度。
47. 權利要求39的系統(tǒng)，其中所述至少一個處理器經配置以便使用以下中至少一個計 算測量值的比率：纈氨酸/GlycA、HDL-P/GlycA或（纈氨酸*HDL-P)/GlycA。
48. 評價或預測人的全因死亡風險的方法，其包括： 電子計算以下中至少一個的測量值的比率：纈氨酸/GlycA、HDL-P/GlycA或（纈氨酸 *HDL-P)/GlycA ;和 評價人是否相對于定義群體具有全因死亡的增加風險，其中當計算的比率在群體的第 一三分位數、第一四分位數或第一五分位數中時，各人相對于所述定義群體具有增加的風 險。
49. 權利要求48的方法，其中所述計算使用（纈氨酸*HDL-P)/GlycA的比率來實施。
50. 定量生物樣品中代謝物A的水平的方法，其包括： 去卷積具有與脂蛋白相關信號的質子NMR譜的定義代謝物A峰區(qū)域和與代謝物A相關 的單峰； 將多個曲線擬合函數應用于代謝物A峰區(qū)域；和 使用應用的曲線擬合函數測量代謝物A的水平。
51. 定量生物樣品中的纈氨酸的方法，其包括： 使用脂蛋白和蛋白分量的去卷積模型去卷積NMR譜； 鑒定0. 90-1. 01 ppm之間的區(qū)域中的多重峰信號；和 計算所述生物樣品中纈氨酸的水平。
52. 權利要求51的方法，進一步包括在去卷積步驟之前，使用獲取的NMR譜應用質量控 制預分析分析。
53. 測量GlycB的方法，其包括： 電子獲得受試者的生物樣品的擬合區(qū)域的復合NMR譜； 使用具有高密度脂蛋白（HDL)分量、低密度脂蛋白（LDL)分量、VLDL(極低密度脂蛋 白）/乳糜微粒分量、和與至少一個GlycB峰區(qū)域相關的多個曲線擬合函數的定義去卷積模 型電子去卷積所述復合NMR譜；和 使用曲線擬合函數電子生成GlycB的量度。
54.權利要求10-15中任一項的方法，進一步包括生成GlycA/GlycB或GlycB/GlycA的 比率。
【文檔編號】A61B5/055GK104508471SQ201380041876
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2013年5月30日 優(yōu)先權日:2012年6月8日
【發(fā)明者】D. 奧特沃斯 J., Y. 沙勞羅瓦 I., W. 班尼特 D., E. 沃拉丁斯摩爾 J. 申請人:力?？茖W公司