LongitudinalTrendReviewBuilder

Longitudinal Trend Review Builder

Liquid Biopsy жидкостная биопсия cfDNA ctDNA CTC exosomes NGS qPCR

Описание утилиты: Longitudinal Trend Review Builder

Longitudinal Trend Review Builder — Аналитический синтез трендов биомаркеров

ℹ️ Утилита выполняет статистический анализ и формирование структурированного обзора динамики количественных биомаркеров согласно ESMO/ASCO и CDISC ADaM:

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ:
• Linear Regression: Наклон тренда (slope) с p-value для оценки значимости.
• Doubling/Halving Time: Время удвоения (прогрессия) или снижения вдвое (ответ) в днях.
• Changepoint Detection: Выявление моментов смены направления тренда.
• Therapy Correlation: Подсчет и привязка событий смены терапии к временной шкале.

КЛИНИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ:
• Автоматическая классификация направления тренда (возрастающий/убывающий/стабильный).
• Оценка статистической значимости (p < 0.05 = значимый тренд).
• Интеграция с событиями визуализации (RECIST/RANO) для радио-молекулярной корреляции.
• Предупреждения при недостатке данных или отсутствии baseline.

ВЫХОДНЫЕ ДАННЫЕ:
• Структурированный JSON с 8 ключевыми метриками тренда.
• Двуязычная интерпретация (RU/EN) для международных консилиумов.
• Готовность к интеграции с MDT/Tumor Board платформами.

⚠️ ВАЖНО:
• Минимум 3 точки для любого трендового анализа. Меньше = INSUFFICIENT_DATA.
• P-value рассчитывается аппроксимацией; для публикаций используйте специализированное ПО.
• Changepoint detection упрощен; для сложных паттернов используйте segmented regression в R.
• Doubling time предполагает экспоненциальную динамику; при линейной — интерпретируйте осторожно.
• Отсутствие baseline не блокирует анализ, но ограничивает fold-change расчеты.

Использование:
LongitudinalTrendReviewBuilder.exe → демо-режим (вывод в консоль)
LongitudinalTrendReviewBuilder.exe input.csv output.json → оценка ваших данных

📍 Область применения:
• MDT/Tumor Board: Объективная основа для обсуждения динамики заболевания.
• Клинические испытания: Мониторинг молекулярного ответа в реальном времени.
• MRD-наблюдение: Раннее выявление молекулярного рецидива.
• RWE-исследования: Стандартизированные трендовые датасеты.

💡 Советы:
1. Частота измерений: Равномерные интервалы улучшают надежность регрессии.
2. LOQ-aware: Значения ниже LOQ следует цензурировать или заменять на LOQ/2.
3. Множественные биомаркеры: Запускайте отдельно для каждого маркера.
4. Визуализация: Всегда дополняйте JSON-отчет графиком (spaghetti plot).
5. Контекст: Интерпретируйте тренд ТОЛЬКО вместе с данными терапии и визуализации.

⚠️ Примечание: Утилита предоставляет СТАТИСТИЧЕСКИЙ ОБЗОР, а не клиническое заключение. Решения принимаются лечащей командой с учетом всей совокупности данных.

input.csv

PatientID,BiomarkerName,MeasurementDate,Value,Units,AssayLOD,AssayLOQ,TherapyEvent,ImagingEvent,IsBaseline
PAT-001,ctDNA_EGFR_VAF,2026-01-10,15.2,% VAF,0.01,0.05,,,true
PAT-001,ctDNA_EGFR_VAF,2026-01-20,14.8,% VAF,0.01,0.05,Osimertinib_start,,false
PAT-001,ctDNA_EGFR_VAF,2026-02-15,3.2,% VAF,0.01,0.05,,PR,false
PAT-001,ctDNA_EGFR_VAF,2026-03-15,0.8,% VAF,0.01,0.05,,PR,false
PAT-001,ctDNA_EGFR_VAF,2026-04-20,0.6,% VAF,0.01,0.05,,SD,false
PAT-001,ctDNA_EGFR_VAF,2026-06-01,2.8,% VAF,0.01,0.05,,PD,false
PAT-001,ctDNA_EGFR_VAF,2026-07-01,8.5,% VAF,0.01,0.05,Capmatinib_added,,false

URS & FS — спецификация пользователя и функциональная спецификация

Документ описывает контролируемый интерфейс и поведение утилиты LongitudinalTrendReviewBuilder для сценария Longitudinal Trend Review Builder.

Предметные ограничения URS input.csv FS IQ/OQ/PQ

Предметные ограничения и критические параметры

Ниже приведены ключевые фрагменты исходного описания. Перед продуктивным применением пределы должны быть сверены с утверждённой спецификацией, регистрационным досье и локальными SOP.

• Оценка статистической значимости (p < 0.05 = значимый тренд).
⚠️ ВАЖНО:

URS — пользовательские требования

ID	Требование	Критичность	Критерий приемки
URS-001	Утилита должна принимать файл input.csv для Longitudinal Trend Review Builder с заголовками, определёнными в контракте данных.	High	Файл обрабатывается без ручного изменения заголовков.
URS-002	Утилита должна выполнять детерминированную оценку QC/ОКК без машинного обучения и без вероятностного принятия решения о соответствии.	High	При одинаковых входных данных, версии правил и конфигурации результат полностью воспроизводим.
URS-003	Утилита должна валидировать обязательные поля, типы данных, диапазоны, единицы измерения и предметную правдоподобность значений.	High	Ошибки схемы, преобразования и диапазона явно отражаются в результате.
URS-004	Утилита должна применять предметные пределы и правила из описания, утверждённой спецификации, регистрационного досье и локальных SOP.	High	Каждая проверка имеет результат PASS/WARNING/FAIL и понятное сообщение.
URS-005	Утилита должна формировать output.json с машинно-читаемыми результатами, исходными значениями, предупреждениями, отказами и критическими находками.	High	JSON пригоден для LIMS/ELN/MES-интеграции и QA/QC review.
URS-006	Утилита должна сохранять трассируемость между серией/образцом, входным файлом, применёнными правилами и итоговым статусом.	High	Выход содержит идентификаторы, список параметров и audit metadata.
URS-007	Документация должна поддерживать подготовку IQ/OQ/PQ, CSV/CSA и обсуждение с инспекторами или внутренним QA.	Medium	URS, FS, контракт input/output и тестовые сценарии поставляются вместе с утилитой.
URS-008	Утилита должна использоваться как decision-support инструмент QC, а не как замена утверждённым спецификациям и выпускному решению Qualified Person/QA.	Medium	В документации указан контроль change control и необходимость сверки пределов.

Контракт input.csv

#	Поле	Тип	Пример	Назначение
1	`PatientID`	string / controlled vocabulary	`PAT-001`	Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
2	`BiomarkerName`	string / controlled vocabulary	`ctDNA_EGFR_VAF`	Биологический/молекулярный компонент, контролируемый как CQA.
3	`MeasurementDate`	string / controlled vocabulary	`2026-01-10`	Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
4	`Value`	decimal	`15.2`	Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
5	`Units`	string / controlled vocabulary	`% VAF`	Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
6	`AssayLOD`	string / controlled vocabulary	`0.01`	Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
7	`AssayLOQ`	string / controlled vocabulary	`0.05`	Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
8	`TherapyEvent`	string / controlled vocabulary		Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
9	`ImagingEvent`	string / controlled vocabulary		Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
10	`IsBaseline`	string / controlled vocabulary	`true`	Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.

PatientID,BiomarkerName,MeasurementDate,Value,Units,AssayLOD,AssayLOQ,TherapyEvent,ImagingEvent,IsBaseline
PAT-001,ctDNA_EGFR_VAF,2026-01-10,15.2,% VAF,0.01,0.05,,,true
PAT-001,ctDNA_EGFR_VAF,2026-01-20,14.8,% VAF,0.01,0.05,Osimertinib_start,,false
PAT-001,ctDNA_EGFR_VAF,2026-02-15,3.2,% VAF,0.01,0.05,,PR,false

Правила валидации входных данных

ID	Поле	Правило	Критичность
VR-001	`PatientID`	Поле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.	High
VR-002	`BiomarkerName`	Поле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.	High
VR-003	`MeasurementDate`	Поле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.	High
VR-004	`Value`	Поле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.	Medium
VR-005	`Units`	Поле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.	Medium
VR-006	`AssayLOD`	Поле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.	Medium
VR-007	`AssayLOQ`	Поле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.	Medium
VR-008	`TherapyEvent`	Поле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.	Medium
VR-009	`ImagingEvent`	Поле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.	Medium
VR-010	`IsBaseline`	Поле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.	Medium

FS — функциональная спецификация

ID	Функция	Реализация
FS-001	CLI execution	Поддержать режимы запуска: demo mode без аргументов и production mode input.csv output.json.
FS-002	CSV import	Прочитать input.csv в UTF-8/CSV-совместимом формате, проверить наличие заголовка и ожидаемых колонок.
FS-003	Schema validation	Проверить обязательные поля, количество колонок, неизвестные ключевые поля и пустые обязательные значения.
FS-004	Type conversion	Преобразовать числовые, флаговые и текстовые значения; некорректный формат фиксировать как ошибку строки.
FS-005	Domain rule engine	Применить правила для Longitudinal Trend Review Builder, включая критические пределы из описания и утверждённой спецификации.
FS-006	Status aggregation	Сформировать итоговый статус: FAIL при критическом отказе, WARNING при некритическом отклонении, PASS при соответствии.
FS-007	JSON export	Записать output.json с детализацией проверок, исходными значениями, предупреждениями, отказами и critical findings.
FS-008	Audit support	Сохранять структуру результата пригодной для review, расследования отклонений и воспроизведения расчёта.
FS-009	Integration contract	Поддержать сценарий LIMS/ELN/MES → input.csv → utility → output.json → portal/admin review.
FS-010	Error handling	Возвращать явные сообщения для отсутствующего файла, пустого CSV, неверной схемы, ошибки записи output.json и некорректного формата.

Пример output.json

{
  "utilityId": "longitudinaltrendreviewbuilder",
  "utilityFolder": "LongitudinalTrendReviewBuilder",
  "package": "LiquidBiopsy",
  "overallStatus": "PASS|WARNING|FAIL",
  "sourceFile": "input.csv",
  "processedAtUtc": "2026-06-10T00:00:00Z",
  "checks": [
    {
      "parameter": "PatientID",
      "value": "PAT-001",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-001"
    },
    {
      "parameter": "BiomarkerName",
      "value": "ctDNA_EGFR_VAF",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-002"
    },
    {
      "parameter": "MeasurementDate",
      "value": "2026-01-10",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-003"
    },
    {
      "parameter": "Value",
      "value": "15.2",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-004"
    },
    {
      "parameter": "Units",
      "value": "% VAF",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-005"
    },
    {
      "parameter": "AssayLOD",
      "value": "0.01",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-006"
    },
    {
      "parameter": "AssayLOQ",
      "value": "0.05",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-007"
    },
    {
      "parameter": "TherapyEvent",
      "value": "",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-008"
    },
    {
      "parameter": "ImagingEvent",
      "value": "",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-009"
    },
    {
      "parameter": "IsBaseline",
      "value": "true",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-010"
    }
  ],
  "criticalFindings": [],
  "warnings": [],
  "audit": {
    "inputHash": "sha256:<calculated at runtime>",
    "rulesVersion": "<utility executable version>",
    "documentation": "LongitudinalTrendReviewBuilder.documentation.html"
  }
}

Матрица трассируемости

URS	FS	Тест	Подтверждение
URS-001	FS-001, FS-002	OQ-001	Проверить запуск и импорт валидного input.csv.
URS-002	FS-005, FS-006	OQ-004	Повторить один и тот же набор данных и сравнить output.json.
URS-003	FS-003, FS-004, FS-010	OQ-002, OQ-003	Проверить отсутствующие колонки и неверные типы.
URS-004	FS-005, FS-006	OQ-004, PQ-001	Проверить критические отклонения по реальным/граничным данным.
URS-005	FS-007, FS-009	OQ-005	Проверить JSON schema и пригодность для downstream-систем.
URS-006	FS-008	OQ-006	Проверить наличие идентификаторов и audit metadata.
URS-007	FS-008, FS-010	IQ-001, OQ-007	Проверить комплектность документации и control evidence.
URS-008	FS-005, FS-008	PQ-002	Проверить review workflow и запрет автоматической замены QA-решения.

IQ/OQ/PQ тестовые сценарии

ID	Сценарий	Ожидаемый результат
IQ-001	Проверить наличие executable, input.csv, документации и контрольной суммы.	Комплект поставки полон; версия зафиксирована.
OQ-001	Валидная строка из примера input.csv.	PASS или допустимый WARNING согласно правилам.
OQ-002	Удалить обязательную колонку из CSV.	Ошибка схемы или FAIL с указанием отсутствующей колонки.
OQ-003	Внести нечисловое значение в числовое поле.	Ошибка преобразования типа с указанием строки/поля.
OQ-004	Значение критического параметра вывести за предел.	FAIL и critical finding.
OQ-005	Проверить структуру output.json.	Все обязательные секции присутствуют, JSON валиден.
OQ-006	Проверить трассируемость серии/образца.	Идентификаторы входа и результатов совпадают.
PQ-001	Проверить 3–5 реальных партий/образцов пользователя.	Результат подтверждён QC/QA review.
PQ-002	Проверить workflow отклонения и ручного QA-решения.	Утилита поддерживает review, но не заменяет утверждённое решение.

QA/QC и change control

Не менять имена колонок без обновления валидатора, документации и тестового набора.
Хранить input.csv, output.json, версию исполняемого файла и контрольную сумму.
Перед продуктивным использованием провести IQ/OQ/PQ или эквивалентную CSV/CSA-проверку.
Критические пределы должны быть сверены с утверждённой спецификацией, регистрационным досье и локальными SOP.
Утилита предоставляет формализованный QC decision support, но окончательное решение выпуска остаётся за QA/QP и утверждёнными процедурами.

Входит в пакеты

Жидкостная биопсия

Пакет для QC и преданалитического контроля жидкостной биопсии: cfDNA/ctDNA, CTC, EV/exosomes, метилирование, NGS/qPCR/ddPCR, контроль образцов, контаминации, чувствительности и отчётности.

Открыть