Обратная связь
Настройки

Настройки

Перейти к заявке

1. WO2026167418 - COMPUTER-IMPLEMENTED MACHINE LEARNING SYSTEM FOR MYCOBACTERIUM BOVIS DETECTION USING MICRORNA BIOMARKER CLASSIFICATION

Номер публикации WO/2026/167418
Дата публикации 13.08.2026
№ международной заявки PCT/IB2026/000059
Дата международной подачи 06.02.2026
МПК
C12Q 1/689 2018.1
CХИМИЯ; МЕТАЛЛУРГИЯ
12Биохимия; пиво; алкогольные напитки; вино; уксус; микробиология; энзимология; получение мутаций или генная инженерия
QСпособы измерения или испытания, использующие ферменты или микроорганизмы ; составы или индикаторная бумага для них; способы получения подобных составов; контроль за условиями в микробиологических или ферментативных процессах
1Способы измерения или испытания, использующие ферменты,нуклеиновые кислоты или микроорганизмы ; составы для них; способы получения подобных составов
68использующие нуклеиновые кислоты
6876продукты, используемые в анализе нуклеиновых кислот, например праймеры или зонды
6888для обнаружения или идентификации организмов
689для бактерий
CPC
C12Q 1/689
CCHEMISTRY; METALLURGY
12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
QMEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS
1Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms
68involving nucleic acids
6876Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
6888for detection or identification of organisms
689for bacteria
G06N 20/20
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
20Ensemble learning
G16B 25/10
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
25ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression
10Gene or protein expression profiling; Expression-ratio estimation or normalisation
G16B 40/20
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
40ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
20Supervised data analysis
Заявители
  • MI:RNA LTD. [GB]/[GB]
Изобретатели
  • HANKS, Eve
  • COULTOUS, Robert
Агенты
  • D YOUNG & CO LLP
Дата приоритета
63/754,98806.02.2025US
Язык публикации Английский (en)
Язык подачи Английский (en)
Указанные государства
Название
(EN) COMPUTER-IMPLEMENTED MACHINE LEARNING SYSTEM FOR MYCOBACTERIUM BOVIS DETECTION USING MICRORNA BIOMARKER CLASSIFICATION
(FR) SYSTÈME D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE MIS EN OEUVRE PAR ORDINATEUR POUR LA DÉTECTION DE MYCOBACTERIUM BOVIS À L'AIDE D'UNE CLASSIFICATION DE BIOMARQUEURS DE MICROARN
Реферат
(EN) A computer-implemented ensemble machine learning system for detecting Mycobacterium bovis infection processes qPCR-derived miRNA expression data through trained classification algorithms. The system receives quantitative data for a miRNA panel, calculates delta-Cq values, in some embodiments normalized said delta-Cq values, and applies classification models. The machine learning engine generates classification probability scores processed through threshold comparison logic to produce binary diagnostic classifications with 91% accuracy, 0.89 sensitivity, and 0.92 specificity. In some embodiment, an ensemble approach computationally combines multiple algorithmic outputs to improve diagnostic reliability over single-classifier systems, enabling automated bovine tuberculosis detection that overcomes technical limitations of conventional testing methods for rapid, field-deployable herd management decisions.
(FR) Un système d'apprentissage automatique d'ensemble mis en oeuvre par ordinateur pour détecter une infection par Mycobacterium bovis traite des données d'expression de miARN dérivées de qPCR par l'intermédiaire d'algorithmes de classification entraînés. Le système reçoit des données quantitatives pour un panel d'ARNmi, calcule des valeurs delta-Cq, dans certains modes de réalisation, normalise lesdites valeurs delta-Cq, et applique des modèles de classification. Le moteur d'apprentissage automatique génère des scores de probabilité de classification traités par l'intermédiaire d'une logique de comparaison de seuil pour produire des classifications de diagnostic binaire avec une précision de 91 %, une sensibilité de 0,89 et une spécificité de 0,92. Dans certains modes de réalisation, une approche d'ensemble combine de manière informatique de multiples sorties algorithmiques pour améliorer la fiabilité de diagnostic sur des systèmes à classificateur unique, permettant une détection automatisée de la tuberculose bovine qui surmonte les limitations techniques des méthodes de test classiques pour des décisions de conduite d'élevage, déployables sur le terrain et rapides.

Новейшие библиограф. данные, касающиеся досье в Международном бюро

Публикация международной заявки в соответствии с Договором о патентной кооперации в PATENTSCOPE (который является составной частью Бюллетеня) не подразумевает выражения какого-либо мнения со стороны Международного бюро ВОИС в отношении правового статуса какой-либо страны, территории, города или географической зоны, или в отношении их органов власти или же в отношении установления границ или рубежей стран.

# -