抗SARS-CoV-2的S抗原的IgM抗体及COVID-19重症化风险的辅助判定的制作方法

技术特征：
1.covid-19的重症化风险相关信息的取得方法，其包括对从感染sars-cov-2的受试者或疑似罹患covid-19的受试者采集的受试体中所含的抗sars-cov-2的s抗原的igm抗体进行测定，由所述igm抗体的测定得到的值成为所述受试者的covid-19的重症化风险的指标。2.权利要求1所述的方法，其中在所述值在指定的阈值以上时，提示所述受试者的covid-19的重症化风险高。3.权利要求1或2所述的方法，其中在所述值不足指定的阈值时，提示所述受试者的covid-19的重症化风险低。4.抗sars-cov-2的s抗原的igm抗体的监测方法，其包括使用从感染sars-cov-2的受试者或疑似罹患covid-19的受试者在多个时间点采集的受试体，对所述各受试体中所含的抗sars-cov-2的s抗原的igm抗体进行测定，由所述igm抗体的测定得到的值成为所述受试者的covid-19的重症化风险的指标。5.权利要求4所述的方法，其中在所述多个时间点之中至少1个时间点，在所述值在指定的阈值以上时，提示所述受试者的covid-19的重症化风险高。6.权利要求4或5所述的方法，其中在所述多个时间点之中全部时间点，在所述值不足指定的阈值时，提示所述受试者的covid-19的重症化风险低。7.权利要求4～6之任一项所述的方法，其中从所述受试者在所述多个时间点采集的受试体含：在第1时间点采集的第1受试体、和在与所述第1时间点不同的第2时间点采集的第2受试体。8.辅助covid-19的重症化风险的判定的方法，其包括：对从感染sars-cov-2的受试者或疑似罹患covid-19的受试者采集的受试体中所含的抗sars-cov-2的s抗原的igm抗体进行测定的工序，及基于由所述igm抗体的测定得到的值而判定所述受试者的covid-19的重症化风险的工序。9.权利要求8所述的方法，其中在所述值在指定的阈值以上时，判定为所述受试者的covid-19的重症化风险高。10.权利要求8或9所述的方法，其中在所述值不足指定的阈值时，判定为所述受试者的covid-19的重症化风险低。11.权利要求1～10之任一项所述的方法，其中所述受试体是全血、血浆或血清。12.在权利要求1～11之任一项所述的方法中使用的试剂盒，其包含含有能与抗sars-cov-2的s抗原的igm抗体特异性地结合的物质的试剂。13.covid-19的重症化风险相关信息的取得装置，其具备含处理器及处于所述处理器控制下的存储器的计算机，其中在所述存储器中记录有用于使所述计算机执行下述步骤的计算机程序：取得由从感染sars-cov-2的受试者或疑似罹患covid-19的受试者采集的受试体中所含的抗sars-cov-2的s抗原的igm抗体的测定得到的值的步骤，及输出所述值的步骤，其中所述值成为所述受试者的covid-19的重症化风险的指标。14.权利要求13所述的装置，其中所述计算机程序使所述计算机进一步执行基于所述
igm抗体的测定值而判定所述受试者的covid-19的重症化风险的步骤。15.权利要求14所述的装置，其中在所述值在指定的阈值以上时，判定为所述受试者的covid-19的重症化风险高。16.权利要求14或15所述的装置，其中在所述值不足指定的阈值时，判定为所述受试者的covid-19的重症化风险低。17.用于取得covid-19的重症化风险相关信息的计算机程序，其为记录在计算机能读取的介质的计算机程序，其中所述计算机程序用于使所述计算机执行下述步骤：取得由从感染sars-cov-2的受试者或疑似罹患covid-19的受试者采集的受试体中所含的抗sars-cov-2的s抗原的igm抗体的测定得到的值的步骤，及输出所述值的步骤，其中所述值成为所述受试者的covid-19的重症化风险的指标。18.权利要求17所述的计算机程序，其使所述计算机进一步执行基于所述值而判定所述受试者的covid-19的重症化风险的步骤。19.权利要求18所述的计算机程序，其中在所述值在指定的阈值以上时，判定为所述受试者的covid-19的重症化风险高。20.权利要求18或19所述的计算机程序，其中在所述值不足指定的阈值时，判定为所述受试者的covid-19的重症化风险低。

技术总结
本发明旨在提供用于以受试体中的抗SARS-CoV-2抗原的抗体的测定值作为指标，取得COVID-19的重症化风险相关信息的新的手段。本发明由COVID-19的重症化风险相关信息的取得方法解决所述的课题，所述方法包括对从感染SARS-CoV-2的受试者或疑似罹患COVID-19的受试者采集的受试体中所含的抗SARS-CoV-2的S抗原的IgM抗体进行测定，由该IgM抗体的测定得到的值成为受试者的COVID-19的重症化风险的指标。标。标。


技术研发人员：满屋裕明 前田贤次 滨田哲畅 野田健太 山下和人 新勇介 井出信幸
受保护的技术使用者：国立研究开发法人国立癌症研究中心 希森美康株式会社
技术研发日：2022.02.21
技术公布日：2022/8/29