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1. (WO2018007501) FLOW CYTOMETRY DATA PROCESSING FOR ANTIMICROBIAL AGENT SENSIBILITY PREDICTION
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Pub. No.:    WO/2018/007501    International Application No.:    PCT/EP2017/066900
Publication Date: 11.01.2018 International Filing Date: 06.07.2017
IPC:
C12Q 1/18 (2006.01), G06F 19/24 (2011.01)
Applicants: BIOMÉRIEUX [FR/FR]; 69280 Marcy l'Etoile (FR)
Inventors: RAMJEET, Mahendrasingh; (FR).
MAHE, Pierre; (FR).
KANEKO, Gaël; (FR).
CHAPEL, Margaux; (FR)
Agent: LE MAUFF, Frédéric; (FR)
Priority Data:
16178635.5 08.07.2016 EP
Title (EN) FLOW CYTOMETRY DATA PROCESSING FOR ANTIMICROBIAL AGENT SENSIBILITY PREDICTION
(FR) TRAITEMENT DE DONNÉES DE CYTOMÉTRIE D’ÉCOULEMENT DESTINÉ À LA PRÉDICTION DE LA SENSIBILITÉ D’UN AGENT ANTIMICROBIEN
Abstract: front page image
(EN)A method for predicting the sensibility phenotype of a test microorganism to an antimicrobial agent amongst susceptible, intermediate and resistant phenotypes, comprising a learning stage and a prediction stage. The learning stage comprises selecting a wide set of different strains having different known sensibility phenotypes determined according EUCAST or CLSI method, acquiring FCM (flow cytometry) distributions for each of said strain aliquoted in liquid samples with fluorescent markers and different concentrations of the antibiotic, and performing a learning machine computing on mono or multidimensional spaces involving feature vectors derived from the FCM acquisition to derive a prediction model of the sensibility phenotype to the antibiotic.
(FR)La présente invention concerne un procédé destiné à prédire le phénotype de sensibilité d’un micro-organisme de test à un agent antimicrobien parmi les phénotypes sensibles, intermédiaires et résistants, comprenant un stade d’apprentissage et un stade de prédiction. Le stade d’apprentissage comprend la sélection d’un vaste ensemble de différentes souches ayant différents phénotypes de sensibilité connus déterminés selon le procédé EUCAST ou CLSI, l’acquisition des distributions FCM (de cytométrie d’écoulement) pour chacune de ladite souche aliquotée dans des échantillons de liquide avec des marqueurs fluorescents et différentes concentrations de l’antibiotique, et l’exécution d’une machine d’apprentissage effectuant des calculs sur des espaces mono ou multidimensionnels impliquant les vecteurs à caractéristiques dérivées de l’acquisition FCM pour dériver un modèle de prédiction du phénotype de sensibilité à l’antibiotique.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)