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技術 正規化バイオマーカースコアからがん治療を特定するためのシステム及び方法

出願人 ボストンジーン コーポレイション
発明者 アレクサンダー・バガエフフェリクス・フレンケルラフシャン・アタウラカノフ
出願日 2020年10月7日 (8ヶ月経過) 出願番号 2020-169806
公開日 2021年3月11日 (3ヶ月経過) 公開番号 2021-036868
状態 未査定
技術分野 生物学的材料の調査,分析 酵素・酵素の調製 微生物・酵素関連装置 微生物、その培養処理 蛋白脂質酵素含有:その他の医薬 突然変異または遺伝子工学 酵素、微生物を含む測定、試験 医療・福祉事務 ペプチド又は蛋白質 抗原、抗体含有医薬:生体内診断剤 化合物または医薬の治療活性
主要キーワード プロファイル部分 上位閾値 下位閾値 比較不能 特性群 無線連結 日常作業 予測応答
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2021年3月11日)のものです。
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図面 (20)

課題

対象のバイオマーカー等の対象特異的情報に基づく治療効性予測を提供する。

解決手段

対象の配列決定データを使用して、複数の療法に対する対象の予測応答を決定するための技法で、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、対象の一組の正規化バイオマーカースコアを得る工程;及び対象の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、複数の療法の療法スコアを決定する工程であって、療法スコアの各々は、複数の療法の対応する療法の投与に対する対象の予測応答を示す、工程を含む。

概要

背景

がんを有する対象(例えば、患者)のために1つ又は複数の効果的療法を正しく選択すること、又は治療効力を決定することは、その対象の生存及び全体的健康にとって重要であり得る。効果的療法の特定、及びそれらの効力の理解、又はそうでなければがんを有する患者の個別化医療支援を進歩させることが必要とされている。

概要

対象のバイオマーカー等の対象特異的情報に基づく治療有効性予測を提供する。対象の配列決定データを使用して、複数の療法に対する対象の予測応答を決定するための技法で、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、対象の一組の正規化バイオマーカースコアを得る工程;及び対象の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、複数の療法の療法スコアを決定する工程であって、療法スコアの各々は、複数の療法の対応する療法の投与に対する対象の予測応答を示す、工程を含む。なし

目的

本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、患者データを得、そのデータを医師に提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーと、バイオマーカー情報を格納する少なくとも1つのデータベースと、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体とを含むシステムであって、前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;前記少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、前記複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;前記配列決定データ及び前記バイオマーカー情報を使用して、前記複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定し、前記対象の一組の正規化バイオマーカースコアを得る工程であって、前記複数のバイオマーカーの前記対象サブセットは、前記複数のバイオマーカーの前記参照サブセットのサブセットである、工程;及び前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、前記複数の療法の療法スコアを決定する工程であって、前記療法スコアの各々は、前記複数の療法の対応する療法の投与に対する前記対象の予測応答を示す、工程を実施させる、システム。

請求項2

前記複数のバイオマーカーは、第1のバイオマーカーを含み、前記複数のバイオマーカーの少なくとも前記対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアの決定は、前記第1のバイオマーカーの値の分布を使用して、前記第1のバイオマーカーの第1の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項1に記載のシステム。

請求項3

前記第1の正規化スコアの決定は、前記配列決定データを使用して、前記第1のバイオマーカーの第1の未正規化スコアを決定する工程、前記第1のバイオマーカーの値の第1の分布に基づいて、第1のZ-スコアを決定する工程、及び前記第1の未正規化スコア及び前記、第1のZ-スコアに基づいて、前記第1のバイオマーカーの前記第1の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項2に記載のシステム。

請求項4

前記複数の療法の療法スコアの決定は、前記複数の療法の第1の療法の第1の療法スコアを、前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアの2つ又はそれよりも多くのスコアの合計として決定する工程を含む、請求項1又は請求項1から3のいずれか一項に記載のシステム。

請求項5

前記複数の療法の療法スコアの決定は、前記複数の療法の第1の療法の第1の療法スコアを、少なくとも部分的には、前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアの2つ又はそれよりも多くのスコアの加重を決定する工程、及び前記第1の療法スコアを、2つ又はそれよりも多くのスコアの加重和として決定し、前記和の被加数は、前記決定された加重により加重されている、請求項1又は請求項1から4のいずれか一項に記載のシステム。

請求項6

前記加重の決定は、統計モデルを使用して前記加重を決定する工程を含む、請求項5又は請求項1から5のいずれか一項に記載のシステム。

請求項7

前記加重の決定は、一般線形モデルを使用して前記加重を決定する工程を含む、請求項6又は請求項1から6のいずれか一項に記載のシステム。

請求項8

前記加重の決定は、ロジスティック回帰モデルを使用して前記加重を決定する工程を含む、請求項6又は請求項1から6のいずれか一項に記載のシステム。

請求項9

前記複数の療法は、第1の療法及び前記第1の療法とは異なる第2の療法を含み、前記複数の療法の療法スコアの決定は、前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアの第1のサブセットを使用して、前記第1の療法の第1の療法スコアを決定する工程、及び前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアの第2のサブセットを使用して、前記第2の療法の第2の療法スコアを決定する工程を含み、前記第2のサブセットは、前記第1のサブセットとは異なる、請求項1又は請求項1から8のいずれか一項に記載のシステム。

請求項10

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、前記決定された療法スコアを使用者に提供する工程を更に実施させる、請求項1又は請求項1から9のいずれか一項に記載のシステム。

請求項11

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、前記決定された療法スコアに基づいて前記複数の療法を順位付けする工程を更に実施させる、請求項1又は請求項1から10のいずれか一項に記載のシステム。

請求項12

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、前記決定された療法スコアに基づいて、前記対象のために前記複数の療法の少なくとも1つを推奨する工程を更に実施させる、請求項1又は請求項1から11のいずれか一項に記載のシステム。

請求項13

前記複数の療法の前記少なくとも1つの推奨は、前記決定された療法スコアに基づいて前記複数の療法を順位付けする工程、及び前記対象のために、少なくとも閾値数の上位療法を推奨する工程を含む、請求項12に記載のシステム。

請求項14

前記複数の療法は、抗PD1療法、抗CTLA4療法、IL-2療法、IFNアルファ療法、抗がんワクチン療法抗血管新生療法、及び抗CD20療法からなる群から選択される少なくとも2つの療法を含む、請求項1又は請求項1から13のいずれか一項に記載のシステム。

請求項15

前記抗PD1療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗PD1療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項14又は請求項1から14のいずれか一項に記載のシステム。

請求項16

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗PD1療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項15又は請求項1から15のいずれか一項に記載のシステム。

請求項17

前記抗CTLA4療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗CTLA4療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項14又は請求項1から16のいずれか一項に記載のシステム。

請求項18

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗CTLA4療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項17又は請求項1から17のいずれか一項に記載のシステム。

請求項19

前記IL-2療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)のIL-2療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項14又は請求項1から18のいずれか一項に記載のシステム。

請求項20

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)のIL-2療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項19又は請求項1から19のいずれか一項に記載のシステム。

請求項21

前記IFNアルファ療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)のIFNアルファ療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項14又は請求項1から20のいずれか一項に記載のシステム。

請求項22

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)のIFNアルファ療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項21又は請求項1から21のいずれか一項に記載のシステム。

請求項23

前記抗がんワクチン療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗がんワクチン療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項14又は請求項1から22のいずれか一項に記載のシステム。

請求項24

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗がんワクチン療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項23又は請求項1から23のいずれか一項に記載のシステム。

請求項25

前記抗血管新生療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗血管新生療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項14又は請求項1から24のいずれか一項に記載のシステム。

請求項26

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗血管新生療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項25又は請求項1から24のいずれか一項に記載のシステム。

請求項27

前記抗CD20療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗CD20療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項14又は請求項1から26のいずれか一項に記載のシステム。

請求項28

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗CD20療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項27又は請求項1から27のいずれか一項に記載のシステム。

請求項29

前記抗CD20療法は、リツキシマブである、請求項27又は請求項1から28のいずれか一項に記載のシステム。

請求項30

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成する工程であって、前記グラフィカルユーザインターフェース(GUI)は、前記複数の療法の第1の療法と関連する第1の部分であって、前記第1の部分は、第1の複数のGUI要素を含み、前記第1の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、第1の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第1の部分、及び前記複数の療法の第2の療法と関連する第2の部分であって、前記第2の部分は、前記第1の複数のGUI要素とは異なる第2の複数のGUI要素を含み、前記第2の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、第2の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第2の部分を含む、工程;並びに前記生成されたGUIを表示する工程を更に実施させる、請求項1又は請求項1から29のいずれか一項に記載のシステム。

請求項31

前記少なくとも1つの視覚的特徴は、GUI要素の色及び/又は前記GUI要素のサイズを含む、請求項30又は請求項1から30のいずれか一項に記載のシステム。

請求項32

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、前記GUIを介した前記第1の療法の使用者選択の受領応答して、前記第1の複数のGUI要素の少なくとも1つが関連する少なくとも1つのバイオマーカーに関する情報を、前記GUIを介して提示する工程を更に実施させる、請求項30又は請求項1から31のいずれか一項に記載のシステム。

請求項33

前記第1の療法は、第1の療法スコアと関連し、前記第2の療法は、第2の療法スコアと関連し、前記第1の部分及び前記第2の部分は、前記第1の療法スコア及び前記第2の療法スコアの相対的な大きさに基づき、互いに対して前記GUIに配置される、請求項30又は請求項1から32のいずれか一項に記載のシステム。

請求項34

前記複数のバイオマーカーの各々は、遺伝子バイオマーカー、細胞バイオマーカー、サッカライドバイオマーカー、脂質バイオマーカー、ヘテロ環バイオマーカー、元素化合物バイオマーカー、画像バイオマーカー、人類学的バイオマーカー、個人習慣バイオマーカー、疾患状態バイオマーカー、及び発現バイオマーカーからなる群から選択される、請求項1又は請求項1から33のいずれか一項に記載のシステム。

請求項35

前記1つ又は複数の遺伝子バイオマーカーは、本明細書及び/又は図面に記載の遺伝子又はマーカーを含む、請求項34又は請求項1から34のいずれか一項に記載のシステム。

請求項36

前記1つ又は複数の遺伝子バイオマーカーは、インターフェロン細胞傷害性タンパク質酵素細胞接着タンパク質細胞外マトリックスタンパク質及びポリサッカライド細胞成長因子細胞分化因子転写因子、並びに細胞内シグナル伝達タンパク質からなる群から選択される、請求項33又は請求項1から35のいずれか一項に記載のシステム。

請求項37

前記1つ又は複数の遺伝子バイオマーカーは、サイトカインケモカインケモカイン受容体、及びインターロイキンからなる群から選択される、請求項34又は請求項1から36のいずれか一項に記載のシステム。

請求項38

1つ又は複数の細胞バイオマーカーの値は、前記生物学的試料内の1つ若しくは複数のタイプの細胞の数又は1つ若しくは複数のタイプの細胞のパーセンテージ分析により決定される、請求項34又は請求項1から37のいずれか一項に記載のシステム。

請求項39

前記1つ又は複数のタイプの細胞は、悪性がん性細胞、白血球リンパ球間質細胞血管内皮細胞、血管周皮細胞、及び骨髄由来サプレッサー細胞(MDSC)からなる群から選択される、請求項38に記載のシステム。

請求項40

1つ又は複数の発現バイオマーカーの値は、前記発現バイオマーカーの核酸又はタンパク質の発現レベル又は酵素活性の分析により決定される、請求項34又は請求項1から39のいずれか一項に記載のシステム。

請求項41

前記配列決定データは、DNA配列決定データRNA配列決定データ、又はプロテオーム配列決定データの1つ又は複数である、請求項1又は請求項1から40のいずれか一項に記載のシステム。

請求項42

前記配列決定データは、以下の技法:全ゲノム配列決定(WGS)、全エクソーム配列決定(WES)、全トランスクリプトーム配列決定、mRNA配列決定、DNA/RNAハイブリダイゼーションマイクロアレイ、DNA/RNAチップPCR、及び一塩基多型(SNP)遺伝子型決定の1つ又は複数を使用して得られる、請求項1又は請求項1から41のいずれか一項に記載のシステム。

請求項43

前記少なくとも1つの生物学的試料の各々は、体液細胞試料液体生検、又は組織生検である、請求項1又は請求項1から42のいずれか一項に記載のシステム。

請求項44

前記組織生検は、がん性細胞を有することが判明しているか又は有することが疑われる1つ又は複数の腫瘍又は組織に由来する1つ又は複数の試料を含む、請求項43又は請求項1から43のいずれか一項に記載のシステム。

請求項45

前記バイオマーカー情報は、以下のタイプの分析:血液分析血球算出分析、組織学的分析、免疫組織学的分析、及び患者履歴分析の1つ又は複数の結果も含む、請求項1又は請求項1から44のいずれか一項に記載のシステム。

請求項46

前記療法の各々は、手術放射線治療化学療法免疫療法ウイルス療法、標的療法、ホルモン療法移植光線療法凍結療法、及び温熱療法からなる群から選択される、請求項1又は請求項1から45のいずれか一項に記載のシステム。

請求項47

前記療法の各々は、免疫療法及び標的療法から選択される、請求項1又は請求項1から46のいずれか一項に記載のシステム。

請求項48

前記療法スコアは、前記複数の療法の1つの療法の投与に対する前記対象の応答を示す、請求項1又は請求項1から47のいずれか一項に記載のシステム。

請求項49

前記療法スコアは、前記複数の療法中の複数の療法の投与に対する前記対象の予測応答を示す、請求項1又は請求項1から48のいずれか一項に記載のシステム。

請求項50

プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、前記プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、前記複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;前記配列決定データ及び前記バイオマーカー情報を使用して、前記複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、前記対象の一組の正規化バイオマーカースコアを得る工程であって、前記複数のバイオマーカーの前記対象サブセットは、前記複数のバイオマーカーの前記参照サブセットのサブセットである、工程;及び前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、前記複数の療法の療法スコアを決定する工程であって、前記療法スコアの各々は、前記複数の療法の対応する療法の投与に対する前記対象の予測応答を示す、工程を実施させる、少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体。

請求項51

少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーを使用して、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、前記複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;前記配列決定データ及び前記バイオマーカー情報を使用して、前記複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、前記対象の一組の正規化バイオマーカースコアを得る工程であって、前記複数のバイオマーカーの前記対象サブセットは、前記複数のバイオマーカーの前記参照サブセットのサブセットである、工程;及び前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、前記複数の療法の療法スコアを決定する工程であって、前記療法スコアの各々は、前記複数の療法の対応する療法の投与に対する前記対象の予測応答を示す、工程を実施する工程を含む方法。

請求項52

少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーと、バイオマーカー情報を格納する少なくとも1つのデータベースと、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体とを含むシステムであって、前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、候補療法を投与する前に、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する第1の配列決定データを得る工程;前記候補療法を投与した後に、前記対象の少なくとも1つの他の生物学的試料に関する第2の配列決定データを得る工程;前記少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程;前記第1及び第2の配列決定データ並びに前記バイオマーカー情報を使用して、前記対象の第1の一組の正規化バイオマーカースコア及び前記対象の第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程;及び前記対象の前記第1の一組の及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、前記候補療法の効果スコアを決定する工程であって、前記効果スコアは、前記候補療法の投与に対する前記対象の応答を示す、工程を実施させる、システム。

請求項53

前記候補療法の効果スコアの決定は、前記第1の一組の及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、前記複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの差異スコアを決定して、前記対象の一組のバイオマーカー差異スコアを得る工程、及び前記一組のバイオマーカー差異スコアを使用して、前記候補療法の効果スコアを決定する工程を更に含む、請求項52又は請求項1から52のいずれか一項に記載のシステム。

請求項54

前記候補療法の効果スコアの決定は、前記第1の一組の及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、前記複数のバイオマーカーの前記対象サブセットの第1及び第2の対象サブセットスコアを決定する工程、対象サブセット差異スコアを決定する工程であって、前記対象サブセット差異スコアは、前記第1及び第2の対象サブセットスコアを使用して決定される、工程、及び前記対象サブセット差異スコアを使用して、前記候補療法の効果スコアを決定する工程を更に含む、請求項52又は請求項1から53のいずれか一項に記載のシステム。

請求項55

前記候補療法は、抗PD1療法、抗CTLA4療法、IL-2療法、IFNアルファ療法、抗がんワクチン療法、抗血管新生療法、及び抗CD20療法からなる群から選択される、請求項52又は請求項1から54のいずれか一項に記載のシステム。

請求項56

前記抗PD1療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗PD1療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項55又は請求項1から55のいずれか一項に記載のシステム。

請求項57

前記対象のバイオマーカー差異スコアの決定は、Table 2(表2)の抗PD1療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の差異スコアを決定する工程を含む、請求項56又は請求項1から56のいずれか一項に記載のシステム。

請求項58

前記対象の対象サブセット差異スコアの決定は、Table 2(表2)の抗PD1療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの第1及び第2の対象サブセットスコアを決定する工程を含む、請求項56又は請求項1から57のいずれか一項に記載のシステム。

請求項59

前記抗CTLA4療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗CTLA4療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項55又は請求項1から58のいずれか一項に記載のシステム。

請求項60

前記対象のバイオマーカー差異スコアの決定は、Table 2(表2)の抗CTLA4療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の差異スコアを決定する工程を含む、請求項59又は請求項1から59のいずれか一項に記載のシステム。

請求項61

前記対象の対象サブセット差異スコアの決定は、Table 2(表2)の抗CTLA4療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの第1及び第2の対象サブセットスコアを決定する工程を含む、請求項59又は請求項1から60のいずれか一項に記載のシステム。

請求項62

前記IL-2療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)のIL-2療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項55又は請求項1から61のいずれか一項に記載のシステム。

請求項63

前記対象のバイオマーカー差異スコアの決定は、Table 2(表2)のIL-2療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の差異スコアを決定する工程を含む、請求項62又は請求項1から62のいずれか一項に記載のシステム。

請求項64

前記対象の対象サブセット差異スコアの決定は、Table 2(表2)のIL-2療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの第1及び第2の対象サブセットスコアを決定する工程を含む、請求項62又は請求項1から63のいずれか一項に記載のシステム。

請求項65

前記IFNアルファ療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)のIFNアルファ療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項55又は請求項1から64のいずれか一項に記載のシステム。

請求項66

前記対象のバイオマーカー差異スコアの決定は、Table 2(表2)のIFNアルファ療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の差異スコアを決定する工程を含む、請求項65又は請求項1から65のいずれか一項に記載のシステム。

請求項67

前記対象の対象サブセット差異スコアの決定は、Table 2(表2)のIFNアルファ療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの第1及び第2の対象サブセットスコアを決定する工程を含む、請求項65又は請求項1から66のいずれか一項に記載のシステム。

請求項68

前記抗がんワクチン療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗がんワクチン療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項55又は請求項1から67のいずれか一項に記載のシステム。

請求項69

前記対象のバイオマーカー差異スコアの決定は、Table 2(表2)の抗がんワクチン療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の差異スコアを決定する工程を含む、請求項68又は請求項1から68のいずれか一項に記載のシステム。

請求項70

前記対象の対象サブセット差異スコアの決定は、Table 2(表2)の抗がんワクチン療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの第1及び第2の対象サブセットスコアを決定する工程を含む、請求項68又は請求項1から69のいずれか一項に記載のシステム。

請求項71

前記抗血管新生療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗血管新生療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項55又は請求項1から70のいずれか一項に記載のシステム。

請求項72

前記対象のバイオマーカー差異スコアの決定は、Table 2(表2)の抗血管新生療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の差異スコアを決定する工程を含む、請求項71又は請求項1から71のいずれか一項に記載のシステム。

請求項73

前記対象の対象サブセット差異スコアの決定は、Table 2(表2)の抗血管新生療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの第1及び第2の対象サブセットスコアを決定する工程を含む、請求項71又は請求項1から72のいずれか一項に記載のシステム。

請求項74

前記抗CD20療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗CD20療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項55又は請求項1から73のいずれか一項に記載のシステム。

請求項75

前記対象のバイオマーカー差異スコアの決定は、Table 2(表2)の抗CD20療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの差異スコアを決定する工程を含む、請求項74又は請求項1から74のいずれか一項に記載のシステム。

請求項76

前記対象の対象サブセット差異スコアの決定は、Table 2(表2)の抗CD20療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの第1及び第2の対象サブセットスコアを決定する工程を含む、請求項74又は請求項1から75のいずれか一項に記載のシステム。

請求項77

前記抗CD20療法は、リツキシマブである、請求項74又は請求項1から76のいずれか一項に記載のシステム。

請求項78

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成する工程であって、前記グラフィカルユーザインターフェース(GUI)は、前記候補療法と関連する第1の部分であって、前記第1の部分は、第1の複数のGUI要素を含み、前記第1の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、前記対応するバイオマーカーの差異スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第1の部分を含む、工程、及び前記生成されたGUIを表示する工程を更に実施させる、請求項52又は請求項1から77のいずれか一項に記載のシステム。

請求項79

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成する工程であって、前記グラフィカルユーザインターフェース(GUI)は、前記候補療法と関連する第1の部分であって、前記第1の部分は、第1の複数のGUI要素を含み、前記第1の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、前記対象サブセット差異スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第1の部分を含む、工程、及び前記生成されたGUIを表示する工程を更に実施させる、請求項52又は請求項1から78のいずれか一項に記載のシステム。

請求項80

前記少なくとも1つの視覚的特徴は、GUI要素の色及び/又は前記GUI要素のサイズを含む、請求項78又は請求項1から79のいずれか一項に記載のシステム。

請求項81

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、前記GUIを介した前記候補療法の使用者選択の受領に応答して、前記第1の複数のGUI要素の少なくとも1つが関連する少なくとも1つのバイオマーカーに関する情報を、前記GUIを介して提示する工程を更に実施させる、請求項76又は請求項1から80のいずれか一項に記載のシステム。

請求項82

少なくとも前記対象サブセットの各バイオマーカーの差異スコアの決定は、前記第1の配列決定データを使用して、第1のバイオマーカーの第1の正規化スコアを決定する工程、前記第2の配列決定データを使用して、前記第1のバイオマーカーの第2の正規化スコアを決定する工程、及び前記第1及び第2の正規化スコア間の差異に基づいて第1の差異スコアを決定する工程を含む、請求項52又は請求項1から81のいずれか一項に記載のシステム。

請求項83

少なくとも前記対象サブセットの各バイオマーカーの差異スコアの決定は、前記第1の配列決定データを使用して、少なくとも3つのバイオマーカーの第1の対象サブセットスコアを決定する工程、前記第2の配列決定データを使用して、少なくとも3つのバイオマーカーの第2の対象サブセットスコアを決定する工程、及び前記第1及び第2の対象サブセットスコア間の差異に基づいて第1の対象サブセット差異スコアを決定する工程を含む、請求項52又は請求項1から82のいずれか一項に記載のシステム。

請求項84

前記バイオマーカー情報は、前記第1のバイオマーカーの値の、第1の群の人々にわたる第1の分布を含み、前記第1の正規化スコアの決定は、前記第1の配列決定データを使用して、前記第1のバイオマーカーの第1の未正規化スコアを決定する工程、前記第1のバイオマーカーの値の前記第1の分布に基づいて第1のZ-スコアを決定する工程、及び前記第1の未正規化スコア及び前記第1のZ-スコアに基づいて、前記第1のバイオマーカーの第1の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項82又は請求項1から83のいずれか一項に記載のシステム。

請求項85

プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、前記プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに候補療法を投与する前に、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する第1の配列決定データを得る工程、前記候補療法を投与した後に、前記対象の少なくとも1つの他の生物学的試料に関する第2の配列決定データを得る工程、少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程、前記第1及び第2の配列決定データ並びに前記バイオマーカー情報を使用して、前記対象の第1の一組の正規化バイオマーカースコア及び前記対象の第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程、及び前記対象の前記第1の一組の及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、前記候補療法の効果スコアを決定する工程であって、前記効果スコアは、前記候補療法の投与に対する前記対象の応答を示す、工程を実施させる、少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体。

請求項86

少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーを使用して、候補療法を投与する前に、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する第1の配列決定データを得る工程、前記候補療法を投与した後に、前記対象の少なくとも1つの他の生物学的試料に関する第2の配列決定データを得る工程、少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくともつの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程、前記第1及び第2の配列決定データ並びに前記バイオマーカー情報を使用して、前記対象の第1の一組の正規化バイオマーカースコア及び前記対象の第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程、及び前記対象の前記第1の一組の及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、前記候補療法の効果スコアを決定する工程であって、前記効果スコアは、前記候補療法の投与に対する前記対象の応答を示す、工程を実施する工程を含む方法。

請求項87

少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーと、バイオマーカー情報を格納する少なくとも1つのデータベースと、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体とを含むシステムであって、前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;前記少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、前記複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;前記配列決定データ及び前記バイオマーカー情報を使用して、前記複数の療法の第1の療法と関連する第1の一組のバイオマーカーの第1の一組の正規化スコア、及び前記複数の療法の第2の療法と関連する第2の一組のバイオマーカーの第2の一組の正規化スコアを決定する工程であって、前記第1の一組のバイオマーカーは、前記第2の一組のバイオマーカーとは異なる、工程;前記第1の一組の正規化スコアを入力として統計モデルに提供して、前記第1の療法の第1の療法スコアを得る工程;前記第2の一組の正規化スコアを入力として前記統計モデルに提供して、前記第2の療法の第2の療法スコアを得る工程;グラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成する工程であって、前記GUIは、前記複数の療法の第1の療法と関連する第1の部分であって、前記第1の部分は、第1の複数のGUI要素を含み、前記第1の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、前記第1の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第1の部分、及び前記複数の療法の第2の療法と関連する第2の部分であって、前記第2の部分は、前記第1の複数のGUI要素とは異なる第2の複数のGUI要素を含み、前記第2の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、前記第2の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第2の部分を含む、工程;並びに前記生成されたGUIを表示する工程を実施させる、システム。

請求項88

前記複数のバイオマーカーは、第1のバイオマーカーを含み、前記複数のバイオマーカーの少なくとも前記対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアの決定は、前記第1のバイオマーカーの値の分布を使用して、前記第1のバイオマーカーの第1の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項87に記載のシステム。

請求項89

前記第1の正規化スコアの決定は、前記配列決定データを使用して、前記第1のバイオマーカーの未正規化スコアを決定する工程、前記第1のバイオマーカーの値の第1の分布に基づいてZ-スコアを決定する工程、及び前記未正規化スコア及び前記Z-スコアに基づいて、前記第1のバイオマーカーの正規化スコアを決定する工程を含む、請求項88に記載のシステム。

請求項90

前記複数の療法の療法スコアの決定は、前記複数の療法の第1の療法の第1の療法スコアを、前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアの2つ又はそれよりも多くのスコアの合計として決定する工程を含む、請求項87又は請求項1から89のいずれか一項に記載のシステム。

請求項91

前記複数の療法の療法スコアの決定は、前記複数の療法の第1の療法の第1の療法スコアを、少なくとも部分的には、前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアの2つ又はそれよりも多くのスコアの加重を決定すること、及び前記第1の療法スコアを、前記2つ又はそれよりも多くのスコアの合計として決定し、前記合計の被加数は、前記決定された加重により加重されていることにより決定される、請求項87又は請求項1から90のいずれか一項に記載のシステム。

請求項92

前記加重の決定は、機械学習技法を使用して前記加重を決定する工程を含む、請求項91又は請求項1から91のいずれか一項に記載のシステム。

請求項93

前記加重の決定は、一般線形モデルを使用して前記加重を決定する工程を含む、請求項91又は請求項1から92のいずれか一項に記載のシステム。

請求項94

前記加重の決定は、ロジスティック回帰モデルを使用して前記加重を決定する工程を含む、請求項91又は請求項1から93のいずれか一項に記載のシステム。

請求項95

前記複数の療法は、第1の療法及び前記第1の療法とは異なる第2の療法を含み、前記複数の療法の療法スコアの決定は、前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアの第1のサブセットを使用して、前記第1の療法の第1の療法スコアを決定する工程、及び前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアの第2のサブセットを使用して、前記第2の療法の第2の療法スコアを決定する工程を含み、前記第2のサブセットは、前記第1のサブセットとは異なる、請求項86又は請求項1から94のいずれか一項に記載のシステム。

請求項96

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、前記決定された療法スコアに基づいて、前記対象のために、前記複数の療法の少なくとも1つを推奨する工程を更に実施させる、請求項87又は請求項1から95のいずれか一項に記載のシステム。

請求項97

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、前記決定された療法スコアに基づいて、前記複数の療法を順位付けする工程を更に実施させる、請求項87又は請求項1から96のいずれか一項に記載のシステム。

請求項98

前記複数の療法の少なくとも1つの推奨は、前記決定された療法スコアに基づいて、前記複数の療法を順位付けする工程、及び前記対象のために少なくとも閾値数の上位療法を推奨する工程を更に実施させる、請求項96又は請求項1から97のいずれか一項に記載のシステム。

請求項99

前記複数の療法は、抗PD1療法、抗CTLA4療法、IL-2療法、IFNアルファ療法、抗がんワクチン療法、抗血管新生療法、及び抗CD20療法からなる群から選択される少なくとも2つの療法を含む、請求項87又は請求項1から98のいずれか一項に記載のシステム。

請求項100

前記抗PD1療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗PD1療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項99又は請求項1から99のいずれか一項に記載のシステム。

請求項101

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗PD1療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項100又は請求項1から100のいずれか一項に記載のシステム。

請求項102

前記抗CTLA4療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗CTLA4療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項99又は請求項1から101のいずれか一項に記載のシステム。

請求項103

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗CTLA4療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項102又は請求項1から102のいずれか一項に記載のシステム。

請求項104

前記IL-2療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)のIL-2療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項99又は請求項1から103のいずれか一項に記載のシステム。

請求項105

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)のIL-2療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項104又は請求項1から104のいずれか一項に記載のシステム。

請求項106

前記IFNアルファ療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)のIFNアルファ療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項99又は請求項1から105のいずれか一項に記載のシステム。

請求項107

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)のIFNアルファ療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項106又は請求項1から106のいずれか一項に記載のシステム。

請求項108

前記抗がんワクチン療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗がんワクチン療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項99又は請求項1から107のいずれか一項に記載のシステム。

請求項109

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗がんワクチン療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項108又は請求項1から108のいずれか一項に記載のシステム。

請求項110

前記抗血管新生療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗血管新生療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項99又は請求項1から109のいずれか一項に記載のシステム。

請求項111

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗血管新生療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項110又は請求項1から110のいずれか一項に記載のシステム。

請求項112

前記抗CD20療法と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の抗CD20療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、請求項99又は請求項1から111のいずれか一項に記載のシステム。

請求項113

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗CD20療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項112又は請求項1から112のいずれか一項に記載のシステム。

請求項114

前記抗CD20療法は、リツキシマブである、請求項112又は請求項1から113のいずれか一項に記載のシステム。

請求項115

前記少なくとも1つの視覚的特徴は、GUI要素の色及び/又は前記GUI要素のサイズを含む、請求項87又は請求項1から114のいずれか一項に記載のシステム。

請求項116

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、前記GUIを介した前記第1の療法の使用者選択の受領に応答して、前記第1の複数のGUI要素の少なくとも1つが関連する少なくとも1つのバイオマーカーに関する情報を、前記GUIを介して提示する工程を更に実施させる、請求項87又は請求項1から115のいずれか一項に記載のシステム。

請求項117

前記第1の療法は、第1の療法スコアに関連し、前記第2の療法は、第2の療法スコアに関連し、前記第1の部分及び前記第2の部分は、前記第1の療法スコア及び前記第2の療法スコアの相対的な大きさに基づき、互いに対して前記GUIに配置される、請求項87又は請求項1から116のいずれか一項に記載のシステム。

請求項118

前記複数のバイオマーカーの各々は、遺伝子バイオマーカー、細胞バイオマーカー、サッカライドバイオマーカー、脂質バイオマーカー、ヘテロ環バイオマーカー、元素化合物バイオマーカー、画像バイオマーカー、人類学的バイオマーカー、個人的習慣バイオマーカー、疾患状態バイオマーカー、及び発現バイオマーカーからなる群から選択される、請求項87又は請求項1から117のいずれか一項に記載のシステム。

請求項119

1つ又は複数の遺伝子バイオマーカーの値は、前記遺伝子バイオマーカーの核酸又はタンパク質の1つ又は複数の突然変異、挿入、欠失再編成、融合、コピー数多型(CNV)、又は単一ヌクレオチドバリアント(SNV)の特定により決定される、請求項118に記載のシステム。

請求項120

前記1つ又は複数の遺伝子バイオマーカーは、本明細書及び/又は図面に記載の遺伝子又はマーカーを含む、請求項118又は請求項1から119のいずれか一項に記載のシステム。

請求項121

1つ又は複数の遺伝子バイオマーカーは、インターフェロン、細胞傷害性タンパク質、酵素、細胞接着タンパク質、細胞外マトリックスタンパク質及びポリサッカライド、細胞成長因子、細胞分化因子、転写因子、並びに細胞内シグナル伝達タンパク質からなる群から選択される、請求項118又は請求項1から120のいずれか一項に記載のシステム。

請求項122

前記1つ又は複数の遺伝子バイオマーカーは、サイトカイン、ケモカイン、ケモカイン受容体、及びインターロイキンからなる群から選択される、請求項118又は請求項1から121のいずれか一項に記載のシステム。

請求項123

1つ又は複数の細胞バイオマーカーの値は、前記生物学的試料内の1つ若しくは複数のタイプの細胞の数又は1つ若しくは複数のタイプの細胞のパーセンテージの分析により決定される、請求項118又は請求項1から122のいずれか一項に記載のシステム。

請求項124

前記1つ又は複数のタイプの細胞は、悪性がん性細胞、白血球、リンパ球、間質細胞、血管内皮細胞、血管周皮細胞、及び骨髄由来サプレッサー細胞(MDSC)からなる群から選択される、請求項123又は請求項1から123のいずれか一項に記載のシステム。

請求項125

1つ又は複数の発現バイオマーカーの値は、前記発現バイオマーカーの核酸又はタンパク質の発現レベル又は酵素活性の分析により決定される、請求項118又は請求項1から124のいずれか一項に記載のシステム。

請求項126

前記配列決定データは、DNA配列決定データ、RNA配列決定データ、又はプロテオーム配列決定データの1つ又は複数である、請求項87又は請求項1から125のいずれか一項に記載のシステム。

請求項127

前記配列決定データは、以下の技法:全ゲノム配列決定(WGS)、全エクソーム配列決定(WES)、全トランスクリプトーム配列決定、mRNA配列決定、DNA/RNAハイブリダイゼーション、マイクロアレイ、DNA/RNAチップ、PCR、及び一塩基多型(SNP)遺伝子型決定の1つ又は複数を使用して得られる、請求項87又は請求項1から126のいずれか一項に記載のシステム。

請求項128

前記少なくとも1つの生物学的試料の各々は、体液、細胞試料、液体生検、又は組織生検である、請求項87又は請求項1から127のいずれか一項に記載のシステム。

請求項129

前記組織生検は、がん性細胞を有することが判明しているか又は有することが疑われる1つ又は複数の腫瘍又は組織に由来する1つ又は複数の試料を含む、請求項128又は請求項1から128のいずれか一項に記載のシステム。

請求項130

前記バイオマーカー情報は、以下のタイプの分析:血液分析、血球算出分析、組織学的分析、免疫組織学的分析、及び患者履歴分析の1つ又は複数の結果も含む、請求項87又は請求項1から129のいずれか一項に記載のシステム。

請求項131

前記療法の各々は、手術、放射線治療、化学療法、免疫療法、ウイルス療法、標的療法、ホルモン療法、移植、光線療法、凍結療法、及び温熱療法からなる群から選択される、請求項87又は請求項1から130のいずれか一項に記載のシステム。

請求項132

前記療法の各々は、免疫療法及び標的療法から選択される、請求項87又は請求項1から131のいずれか一項に記載のシステム。

請求項133

前記療法スコアは、前記複数の療法の1つの療法の投与に対する前記対象の応答を示す、請求項87又は請求項1から132のいずれか一項に記載のシステム。

請求項134

前記療法スコアは、前記複数の療法中の複数の療法の投与に対する前記対象の応答を示す、請求項87又は請求項1から133のいずれか一項に記載のシステム。

請求項135

プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、前記プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、前記複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;前記配列決定データ及び前記バイオマーカー情報を使用して、前記複数の療法の第1の療法と関連する第1の一組のバイオマーカーの第1の一組の正規化スコア、及び前記複数の療法の第2の療法と関連する第2の一組のバイオマーカーの第2の一組の正規化スコアを決定する工程であって、前記第1の一組のバイオマーカーは、前記第2の一組のバイオマーカーとは異なる、工程;前記第1の一組の正規化スコアを入力として統計モデルに提供して、前記第1の療法の第1の療法スコアを得る工程;前記第2の一組の正規化スコアを入力として前記統計モデルに提供して、前記第2の療法の第2の療法スコアを得る工程;グラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成する工程であって、前記GUIは、前記複数の療法の第1の療法と関連する第1の部分であって、前記第1の部分は、第1の複数のGUI要素を含み、前記第1の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、前記第1の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第1の部分、及び前記複数の療法の第2の療法と関連する第2の部分であって、前記第2の部分は、前記第1の複数のGUI要素とは異なる第2の複数のGUI要素を含み、前記第2の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、前記第2の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する第2の部分を含む、工程;並びに前記生成されたGUIを表示する工程を実施させる、少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体。

請求項136

少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーを使用して、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、前記複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;前記配列決定データ及び前記バイオマーカー情報を使用して、前記複数の療法の第1の療法と関連する第1の一組のバイオマーカーの第1の一組の正規化スコア、及び前記複数の療法の第2の療法と関連する第2の一組のバイオマーカーの第2の一組の正規化スコアを決定する工程であって、前記第1の一組のバイオマーカーは、前記第2の一組のバイオマーカーとは異なる、工程;前記第1の一組の正規化スコアを入力として統計モデルに提供して、前記第1の療法の第1の療法スコアを得る工程;前記第2の一組の正規化スコアを入力として前記統計モデルに提供して、前記第2の療法の第2の療法スコアを得る工程;グラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成する工程であって、前記GUIは、前記複数の療法の第1の療法と関連する第1の部分であって、前記第1の部分は、第1の複数のGUI要素を含み、前記第1の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、前記第1の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第1の部分、及び前記複数の療法の第2の療法と関連する第2の部分であって、前記第2の部分は、前記第1の複数のGUI要素とは異なる第2の複数のGUI要素を含み、前記第2の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、前記第2の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第2の部分を含む、工程;並びに前記生成されたGUIを表示する工程を実施する工程を含む方法。

請求項137

少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーと、バイオマーカー情報を格納する少なくとも1つのデータベースと、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体とを含むシステムであって、前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;前記少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、前記複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;前記配列決定データ及び前記バイオマーカー情報を使用して、前記複数の療法の第1の療法と関連する第1の一組のバイオマーカーの第1の一組の正規化スコア、及び前記複数の療法の第2の療法と関連する第2の一組のバイオマーカーの第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程であって、前記第1の一組のバイオマーカーは、前記第2の一組のバイオマーカーとは異なる、工程;前記第1の一組の正規化バイオマーカースコアを入力として統計モデルに提供して、前記第1の療法の第1の療法スコアを得る工程;前記第2の一組の正規化バイオマーカースコアを入力として前記統計モデルに提供して、前記第2の療法の第2の療法スコアを得る工程を実施させ、前記複数の療法は、抗PD1療法、抗CTLA4療法、IL-2療法、IFNアルファ療法、抗がんワクチン療法、抗血管新生療法、及び抗CD20療法からなる群から選択される少なくとも2つの療法を含み、前記複数の療法の各々と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の対応する療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、システム。

請求項138

前記複数のバイオマーカーは、第1のバイオマーカーを含み、前記複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアの決定は、前記第1のバイオマーカーの値の分布を使用して、前記第1のバイオマーカーの第1の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項137に記載のシステム。

請求項139

前記第1の正規化スコアの決定は、前記配列決定データを使用して、前記第1のバイオマーカーの未正規化スコアを決定する工程、前記第1のバイオマーカーの値の第1の分布に基づいてZ-スコアを決定する工程、及び前記未正規化スコア及び前記Z-スコアに基づいて、前記第1のバイオマーカーの正規化スコアを決定する工程を含む、請求項138に記載のシステム。

請求項140

前記複数の療法の療法スコアの決定は、前記複数の療法の第1の療法の第1の療法スコアを、前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアの2つ又はそれよりも多くのスコアの合計として決定する工程を含む、請求項137又は請求項1から139のいずれか一項に記載のシステム。

請求項141

前記複数の療法の療法スコアの決定は、前記複数の療法の第1の療法の第1の療法スコアを、少なくとも部分的には、前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアの2つ又はそれよりも多くのスコアの加重を決定すること、及び前記第1の療法スコアを、前記2つ又はそれよりも多くのスコアの合計として決定し、前記合計の被加数は、前記決定された加重により加重されていることにより決定される、請求項137又は請求項1から140のいずれか一項に記載のシステム。

請求項142

前記加重の決定は、機械学習技法を使用して前記加重を決定する工程を含む、請求項141又は請求項1から141のいずれか一項に記載のシステム。

請求項143

前記加重の決定は、一般線形モデルを使用して前記加重を決定する工程を含む、請求項141又は請求項1から142のいずれか一項に記載のシステム。

請求項144

前記加重の決定は、ロジスティック回帰モデルを使用して前記加重を決定する工程を含む、請求項141又は請求項1から143のいずれか一項に記載のシステム。

請求項145

前記複数の療法は、第1の療法及び前記第1の療法とは異なる第2の療法を含み、前記複数の療法の療法スコアの決定は、前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアの第1のサブセットを使用して、前記第1の療法の第1の療法スコアを決定する工程、及び前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアの第2のサブセットを使用して、前記第2の療法の第2の療法スコアを決定する工程を含み、前記第2のサブセットは、前記第1のサブセットとは異なる、請求項137又は請求項1から144のいずれか一項に記載のシステム。

請求項146

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、前記決定された療法スコアに基づいて、前記対象のために、前記複数の療法の少なくとも1つを推奨する工程を更に実施させる、請求項137又は請求項1から145のいずれか一項に記載のシステム。

請求項147

前記複数の療法の少なくとも1つの推奨は、前記決定された療法スコアに基づいて、前記複数の療法を順位付けする工程、及び前記対象のために、少なくとも閾値数の上位療法を推奨する工程を含む、請求項146に記載のシステム。

請求項148

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗PD1療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項137又は請求項1から147のいずれか一項に記載のシステム。

請求項149

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗CTLA4療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項137又は請求項1から148のいずれか一項に記載のシステム。

請求項150

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)のIL-2療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項137又は請求項1から149のいずれか一項に記載のシステム。

請求項151

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)のIFNアルファ療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項137又は請求項1から150のいずれか一項に記載のシステム。

請求項152

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗がんワクチン療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項137又は請求項1から151のいずれか一項に記載のシステム。

請求項153

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗血管新生療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項137又は請求項1から152のいずれか一項に記載のシステム。

請求項154

前記対象の正規化バイオマーカースコアの決定は、Table 2(表2)の抗CD20療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーの各々の正規化スコアを決定する工程を含む、請求項137又は請求項1から153のいずれか一項に記載のシステム。

請求項155

前記抗CD20療法は、リツキシマブである、請求項137又は請求項1から154のいずれか一項に記載のシステム。

請求項156

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成する工程であって、前記グラフィカルユーザインターフェース(GUI)は、前記複数の療法の第1の療法と関連する第1の部分であって、前記第1の部分は、第1の複数のGUI要素を含み、前記第1の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、前記第1の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第1の部分、及び前記複数の療法の第2の療法と関連する第2の部分であって、前記第2の部分は、前記第1の複数のGUI要素とは異なる第2の複数のGUI要素を含み、前記第2の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、前記第2の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第2の部分を含む、工程;並びに前記生成されたGUIを表示する工程を更に実施させる、請求項137又は請求項1から155のいずれか一項に記載のシステム。

請求項157

前記少なくとも1つの視覚的特徴は、GUI要素の色及び/又は前記GUI要素のサイズを含む、請求項156又は請求項1から156のいずれか一項に記載のシステム。

請求項158

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、前記GUIを介した前記第1の療法の使用者選択の受領に応答して、前記第1の複数のGUI要素の少なくとも1つが関連する少なくとも1つのバイオマーカーに関する情報を、前記GUIを介して提示する工程を更に実施させる、請求項156又は請求項1から157のいずれか一項に記載のシステム。

請求項159

前記第1の療法は、第1の療法スコアと関連し、前記第2の療法は、第2の療法スコアと関連し、前記第1の部分及び前記第2の部分は、前記第1の療法スコア及び前記第2の療法スコアの相対的な大きさに基づき、互いに対して前記GUIに配置される、請求項156又は請求項1から158のいずれか一項に記載のシステム。

請求項160

前記複数のバイオマーカーの各々は、遺伝子バイオマーカー、細胞バイオマーカー、サッカライドバイオマーカー、脂質バイオマーカー、ヘテロ環バイオマーカー、元素化合物バイオマーカー、画像バイオマーカー、人類学的バイオマーカー、個人的習慣バイオマーカー、疾患状態バイオマーカー、及び発現バイオマーカーからなる群から選択される、請求項137又は請求項1から159のいずれか一項に記載のシステム。

請求項161

1つ又は複数の遺伝子バイオマーカーの値は、前記遺伝子バイオマーカーの核酸又はタンパク質の1つ又は複数の突然変異、挿入、欠失、再編成、融合、コピー数多型(CNV)、又は単一ヌクレオチドバリアント(SNV)の特定により決定される、請求項160に記載のシステム。

請求項162

前記1つ又は複数の遺伝子バイオマーカーは、本明細書及び/又は図面に記載の遺伝子又はマーカーを含む、請求項160又は請求項1から161のいずれか一項に記載のシステム。

請求項163

1つ又は複数の遺伝子バイオマーカーは、インターフェロン、細胞傷害性タンパク質、酵素、細胞接着タンパク質、細胞外マトリックスタンパク質及びポリサッカライド、細胞成長因子、細胞分化因子、転写因子、並びに細胞内シグナル伝達タンパク質からなる群から選択される、請求項160又は請求項1から162のいずれか一項に記載のシステム。

請求項164

前記1つ又は複数の遺伝子バイオマーカーは、サイトカイン、ケモカイン、ケモカイン受容体、及びインターロイキンからなる群から選択される、請求項160又は請求項1から163のいずれか一項に記載のシステム。

請求項165

1つ又は複数の細胞バイオマーカーの値は、前記生物学的試料内の1つ若しくは複数のタイプの細胞の数又は1つ若しくは複数のタイプの細胞のパーセンテージの分析により決定される、請求項160又は請求項1から164のいずれか一項に記載のシステム。

請求項166

前記1つ又は複数のタイプの細胞は、悪性がん性細胞、白血球、リンパ球、間質細胞、血管内皮細胞、血管周皮細胞、及び骨髄由来サプレッサー細胞(MDSC)からなる群から選択される、請求項165に記載のシステム。

請求項167

1つ又は複数の発現バイオマーカーの値は、前記発現バイオマーカーの核酸又はタンパク質の発現レベル又は酵素活性の分析により決定される、請求項165又は請求項1から166のいずれか一項に記載のシステム。

請求項168

前記配列決定データは、DNA配列決定データ、RNA配列決定データ、又はプロテオーム配列決定データの1つ又は複数である、請求項165又は請求項1から167のいずれか一項に記載のシステム。

請求項169

前記配列決定データは、以下の技法:全ゲノム配列決定(WGS)、全エクソーム配列決定(WES)、全トランスクリプトーム配列決定、mRNA配列決定、DNA/RNAハイブリダイゼーション、マイクロアレイ、DNA/RNAチップ、PCR、及び一塩基多型(SNP)遺伝子型決定の1つ又は複数を使用して得られる、請求項165又は請求項1から168のいずれか一項に記載のシステム。

請求項170

前記少なくとも1つの生物学的試料の各々は、体液、細胞試料、液体生検、又は組織生検である、請求項137又は請求項1から169のいずれか一項に記載のシステム。

請求項171

前記組織生検は、がん性細胞を有することが判明しているか又は有することが疑われる1つ又は複数の腫瘍又は組織に由来する1つ又は複数の試料を含む、請求項170又は請求項1から170のいずれか一項に記載のシステム。

請求項172

前記バイオマーカー情報は、以下のタイプの分析:血液分析、血球算出分析、組織学的分析、免疫組織学的分析、及び患者履歴分析の1つ又は複数の結果も含む、請求項137又は請求項1から171のいずれか一項に記載のシステム。

請求項173

前記療法の各々は、手術、放射線治療、化学療法、免疫療法、ウイルス療法、標的療法、ホルモン療法、移植、光線療法、凍結療法、及び温熱療法からなる群から選択される、請求項137又は請求項1から172のいずれか一項に記載のシステム。

請求項174

前記療法の各々は、免疫療法及び標的療法から選択される、請求項137又は請求項1から173のいずれか一項に記載のシステム。

請求項175

前記療法スコアは、前記複数の療法の1つの療法の投与に対する前記対象の応答を示す、請求項137又は請求項1から174のいずれか一項に記載のシステム。

請求項176

プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、前記プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、前記複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;前記配列決定データ及び前記バイオマーカー情報を使用して、前記複数の療法の第1の療法と関連する第1の一組のバイオマーカーの第1の一組の正規化スコア、及び前記複数の療法の第2の療法と関連する第2の一組のバイオマーカーの第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程であって、前記第1の一組のバイオマーカーは、前記第2の一組のバイオマーカーとは異なる、工程;前記第1の一組の正規化バイオマーカースコアを入力として統計モデルに提供して、前記第1の療法の第1の療法スコアを得る工程;前記第2の一組の正規化バイオマーカースコアを入力として前記統計モデルに提供して、前記第2の療法の第2の療法スコアを得る工程を実施させ、前記複数の療法は、抗PD1療法、抗CTLA4療法、IL-2療法、IFNアルファ療法、抗がんワクチン療法、抗血管新生療法、及び抗CD20療法からなる群から選択される少なくとも2つの療法を含み、前記複数の療法の各々と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の対応する療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体。

請求項177

少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーを使用して、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、前記複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;前記配列決定データ及び前記バイオマーカー情報を使用して、前記複数の療法の第1の療法と関連する第1の一組のバイオマーカーの第1の一組の正規化スコア、及び前記複数の療法の第2の療法と関連する第2の一組のバイオマーカーの第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程であって、前記第1の一組のバイオマーカーは、前記第2の一組のバイオマーカーとは異なる、工程;前記第1の一組の正規化バイオマーカースコアを入力として統計モデルに提供して、前記第1の療法の第1の療法スコアを得る工程;前記第2の一組の正規化バイオマーカースコアを入力として前記統計モデルに提供して、前記第2の療法の第2の療法スコアを得る工程を実施する工程を含み、前記複数の療法は、抗PD1療法、抗CTLA4療法、IL-2療法、IFNアルファ療法、抗がんワクチン療法、抗血管新生療法、及び抗CD20療法からなる群から選択される少なくとも2つの療法を含み、前記複数の療法の各々と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の対応する療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む方法。

請求項178

少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーと、バイオマーカー情報を格納する少なくとも1つのデータベースと、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体とを含むシステムであって、前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;前記少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、前記複数のバイオマーカーの各々は、少なくとも1つの候補療法と関連する、工程;前記配列決定データ及び前記バイオマーカー情報を使用して、前記複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、前記対象の一組の正規化バイオマーカーを得る工程;前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアに基づいて、前記対象を、1つ又は複数のコホートメンバーとして特定する工程であって、前記1つ又は複数のコホートの各々は、前記少なくとも1つの候補療法の肯定的な転帰又は否定的な転帰と関連する、工程;並びに前記対象がメンバーである1つ又は複数のコホートの表示を出力する工程を実施させる、システム。

請求項179

前記少なくとも1つの候補療法は、臨床治験に関連し、任意選択で前記臨床治験は進行中であるか、又は前記臨床治験は募集中である、請求項178に記載のシステム。

請求項180

前記肯定的な転帰は、がんの1つ若しくは複数の側面又は1つ若しくは複数のがん症状の改善である、請求項178又は請求項1から179のいずれか一項に記載のシステム。

請求項181

前記がんの1つ若しくは複数の側面又はがんの1つ若しくは複数の症状の改善は、前記対象の体内における腫瘍サイズの減少、腫瘍数の減少、がん性細胞の数又はパーセンテージの減少、及びがん増殖の遅延からなる群から選択される、請求項180又は請求項1から180のいずれか一項に記載のシステム。

請求項182

前記否定的な転帰は、がん療法関連有害効果、がんの1つ若しくは複数の側面の悪化、又は1つ若しくは複数のがん症状の悪化である、請求項178又は請求項1から181のいずれか一項に記載のシステム。

請求項183

前記がん療法関連有害効果は、皮膚毒性、血小板減少肝毒性神経毒性腎毒性心毒性出血性膀胱炎免疫関連毒性、及び死亡からなる群から選択される、請求項182又は請求項1から182のいずれか一項に記載のシステム。

請求項184

前記がんの1つ若しくは複数の側面又はがんの1つ若しくは複数の症状の悪化は、前記対象の体内における腫瘍サイズの増加、腫瘍数の増加、がん性細胞の数又はパーセンテージの増加、がん増殖の遅延がないこと、及び死亡からなる群から選択される、請求項182又は請求項1から183のいずれか一項に記載のシステム。

請求項185

前記配列決定データは、DNA配列決定データ、RNA配列決定データ、又はプロテオーム配列決定データの1つ又は複数である、請求項178又は請求項1から184のいずれか一項に記載のシステム。

請求項186

前記配列決定データは、以下の技法:全ゲノム配列決定(WGS)、全エクソーム配列決定(WES)、全トランスクリプトーム配列決定、mRNA配列決定、DNA/RNAハイブリダイゼーション、マイクロアレイ、DNA/RNAチップ、PCR、及び一塩基多型(SNP)遺伝子型決定の1つ又は複数を使用して得られる、請求項178又は請求項1から185のいずれか一項に記載のシステム。

請求項187

前記生物学的試料は、がん性細胞を有することが判明しているか又は有することが疑われる腫瘍又は組織に由来する、請求項178又は請求項1から186のいずれか一項に記載のシステム。

請求項188

前記少なくとも1つの生物学的試料の各々は、体液、細胞試料、液体生検、又は組織生検である、請求項178又は請求項1から187のいずれか一項に記載のシステム。

請求項189

前記生物学的試料は、血液である、請求項178又は請求項1から188のいずれか一項に記載のシステム。

請求項190

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成する工程であって、前記グラフィカルユーザインターフェース(GUI)は、前記少なくとも1つ候補療法と関連する第1の部分であって、前記第1の部分は、第1の複数のGUI要素を含み、前記第1の複数のGUI要素の各々は、前記複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、前記対応するバイオマーカーの差異スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第1の部分を含む、工程、及び前記生成されたGUIを表示する工程を更に実施させる、請求項178又は請求項1から189のいずれか一項に記載のシステム。

請求項191

前記少なくとも1つの視覚的特徴は、GUI要素の色及び/又は前記GUI要素のサイズを含む、請求項190又は請求項1から190のいずれか一項に記載のシステム。

請求項192

前記プロセッサー実行可能な命令は、前記少なくとも1つのプロセッサーに、前記GUIを介した前記少なくとも1つの候補療法の使用者選択の受領に応答して、前記第1の複数のGUI要素の少なくとも1つが関連する少なくとも1つのバイオマーカーに関する情報を、前記GUIを介して提示する工程を更に実施させる、請求項191に記載のシステム。

請求項193

プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、前記プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、前記少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、前記複数のバイオマーカーの各々は、少なくとも1つの候補療法と関連する、工程;前記配列決定データ及び前記バイオマーカー情報を使用して、前記複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、前記対象の一組の正規化バイオマーカーを得る工程;前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアに基づいて、前記対象を、1つ又は複数のコホートのメンバーとして特定する工程であって、前記1つ又は複数のコホートの各々は、前記少なくとも1つの候補療法の肯定的な転帰又は否定的な転帰と関連する、工程;並びに前記対象がメンバーである1つ又は複数のコホートの表示を出力する工程を実施させる、少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体。

請求項194

少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーを使用して、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、前記複数のバイオマーカーの各々は、少なくとも1つの候補療法と関連する、工程;前記配列決定データ及び前記バイオマーカー情報を使用して、前記複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、前記対象の一組の正規化バイオマーカーを得る工程;前記対象の前記一組の正規化バイオマーカースコアに基づいて、前記対象を、1つ又は複数のコホートのメンバーとして特定する工程であって、前記1つ又は複数のコホートの各々は、前記少なくとも1つの候補療法の肯定的な転帰又は否定的な転帰と関連する、工程;並びに前記対象がメンバーである1つ又は複数のコホートの表示を出力する工程を実施する工程を含む方法。

技術分野

0001

関連出願
本出願は、2017年6月13日に出願された「Systems and Methodsfor Identifying Cancer Treatments from Sequence Data」という名称の米国仮特許出願第62/518,787号及び2017年12月13日に出願された「Systems and Methods Identifying Cancer Treatments from Sequence Data」という名称の米国仮特許出願第62/598,440号の出願日の米国特許法第119条(e)に基づく利益を主張するものであり、これらの各々の全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。

0002

本明細書に記載の技術の態様は、対象(例えば、患者)のバイオマーカー等の対象(例えば、患者)特異的情報に基づく治療効性予測に関する。

0003

本明細書に記載の技術の一部の態様は、療法スコア(1つ又は複数の潜在的治療の)を決定すること、及び治療前及び治療後に療法スコアを決定することに関する。本明細書に記載の技術の一部の態様は、療法スコアを視覚化するためのグラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成することに関する。

0004

本明細書に記載の技術の一部の態様は、効果スコア(治療の)を決定することに関する。本明細書に記載の技術の一部の態様は、効果スコアを視覚化するためのグラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成することに関する。

0005

本明細書に記載の技術の一部の態様は、対象の正規化バイオマーカースコアを決定することに関する。本明細書に記載の技術の一部の態様は、正規化バイオマーカースコアを使用して、対象を、1つ又は複数のコホートメンバーとして特定することに関する。本明細書に記載の技術の一部の態様は、そのような情報を出力することに関する(例えば、1人又は複数人使用者に対して)。本明細書に記載の技術の一部の態様は、臨床治験への対象の包含又は除外可能性に関する。

背景技術

0006

がんを有する対象(例えば、患者)のために1つ又は複数の効果的療法を正しく選択すること、又は治療の効力を決定することは、その対象の生存及び全体的健康にとって重要であり得る。効果的療法の特定、及びそれらの効力の理解、又はそうでなければがんを有する患者の個別化医療支援を進歩させることが必要とされている。

0007

PCT公開第WO00/53211号
米国特許第5,981,568号
PCT公開第WO90/07936号
PCT公開第WO94/03622号
PCT公開第WO93/25698号
PCT公開第WO93/25234号
PCT公開第WO93/11230号
PCT公開第WO93/10218号
PCT公開第WO91/02805号
米国特許第5,219,740号
米国特許第4,777,127号
英国特許第2,200,651号
欧州特許第0345242号
PCT公開第WO94/12649号
PCT公開第WO93/03769号
PCT公開第WO93/19191号
PCT公開第WO94/28938号
PCT公開第WO95/11984号
PCT公開第WO95/00655号
米国特許第5,814,482号
PCT公開第WO95/07994号
PCT公開第WO96/17072号
PCT公開第WO95/30763号
PCT公開第WO97/423386号
PCT公開第WO90/11092号
米国特許第5,580,859号
米国特許第5,422,120号
PCT公開第WO95/13796号
PCT公開第WO94/23697号
PCT公開第WO91/14445号
欧州特許第0524968号

先行技術

0008

de Wildtら、Eur J Immunol. 1996年;26巻(3号):629〜39頁
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Woffendin、Proc. Natl. Acad. Sci.(1994)、91:1581

発明が解決しようとする課題

0009

本明細書には、とりわけ、正規化バイオマーカースコアに基づいて複数の療法の療法スコアを決定するためのシステム及び方法が提供される。そのような情報は、一部の実施形態では、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)で使用者に出力される。

課題を解決するための手段

0010

正規化バイオマーカースコアに基づいて複数の療法の療法スコアを決定するためのシステム及び方法は、一部の実施形態では、対象の配列データにアクセスする工程、複数の療法と関連するバイオマーカーの値の分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程、配列データ及びバイオマーカー情報を使用して対象の正規化バイオマーカースコアを決定する工程、及び正規化バイオマーカースコアに基づいて複数の療法の療法スコアを決定する工程を含む。

0011

本明細書には、とりわけ、第1及び第2の正規化バイオマーカースコアを使用して候補療法の効果スコアを決定するためのシステム及び方法が提供される。そのような情報は、一部の実施形態では、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)で使用者に出力される。

0012

第1及び第2の正規化バイオマーカースコアを使用して候補療法の効果スコアを決定するためのシステム及び方法は、一部の実施形態では、候補療法を投与する前に対象の第1の配列決定データを得る工程、候補療法を投与した後に対象の第2の配列決定データを得る工程、候補療法と関連するバイオマーカーの値の分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程、第1の配列決定データ、第2の配列決定データ、及びバイオマーカー情報を使用して対象の第1及び第2のバイオマーカースコアを決定する工程、並びに第1及び第2の正規化バイオマーカースコアを使用して候補療法の効果スコアを決定する工程を含む。

0013

本明細書には、とりわけ、少なくとも3つのバイオマーカーの正規化バイオマーカースコアに基づいて、少なくとも2つの選択された療法の療法スコアを決定するためのシステム及び方法が提供される。そのような情報は、一部の実施形態では、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)で使用者に出力される。

0014

少なくとも3つのバイオマーカーの正規化バイオマーカースコアに基づいて、少なくとも2つの選択された療法の療法スコアを決定するためのシステム及び方法は、一部の実施形態では、対象の配列決定データを得る工程、少なくとも2つ選択された療法と関連する少なくとも3つのバイオマーカーのバイオマーカー情報にアクセスする工程、配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、対象の第1及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程、及び少なくとも3つのバイオマーカーの正規化バイオマーカースコアに基づいて、少なくとも2つ選択された療法の療法スコアを決定する工程を含む。

0015

本明細書には、とりわけ、第1及び第2の療法の第1及び第2の療法スコアを得るためのシステム及び方法が提供される。そのような情報は、一部の実施形態では、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)で使用者に出力される。

0016

第1及び第2の療法の第1及び第2の療法スコアを得るためのシステム及び方法は、一部の実施形態では、対象の配列データを得る工程、複数の療法と関連するバイオマーカーの値の分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程、配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、対象の第1及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程、及び第1及び第2の療法の第1及び第2の療法スコアを得る工程を含む。

0017

本明細書には、とりわけ、正規化バイオマーカースコアを使用して、対象をコホートのメンバーとして特定するためのシステム及び方法が提供される。そのような情報は、一部の実施形態では、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)で使用者に出力される。

0018

正規化バイオマーカースコアを使用して、対象をコホートのメンバーとして特定するためのシステム及び方法は、一部の実施形態では、対象の配列決定データを得る工程、複数の療法と関連するバイオマーカーの値の分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程、配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、対象の正規化バイオマーカースコアを決定する工程、及び正規化バイオマーカースコアを使用して、対象をコホートのメンバーとして特定する工程を含む。

0019

一態様では、本明細書には、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーと、バイオマーカー情報を格納する少なくとも1つのデータベースと、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体とを含むシステムであって、プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、対象の一組の正規化バイオマーカースコアを得る工程であって、複数のバイオマーカーの対象サブセットは、複数のバイオマーカーの参照サブセットのサブセットである、工程;及び対象の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、複数の療法の療法スコアを決定する工程であって、療法スコアの各々は、複数の療法の対応する療法の投与に対する対象の予測応答を示す、工程を実施させる、システムが提供される。

0020

一態様では、本明細書には、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、対象の一組の正規化バイオマーカースコアを得る工程であって、複数のバイオマーカーの対象サブセットは、複数のバイオマーカーの参照サブセットのサブセットである、工程;及び対象の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、複数の療法の療法スコアを決定する工程であって、療法スコアの各々は、複数の療法の対応する療法の投与に対する対象の予測応答を示す、工程を実施させる少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体が提供される。

0021

一態様では、本明細書には、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーを使用して、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、対象の一組の正規化バイオマーカースコアを得る工程であって、複数のバイオマーカーの対象サブセットは、複数のバイオマーカーの参照サブセットのサブセットである、工程;及び対象の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、複数の療法の療法スコアを決定する工程であって、療法スコアの各々は、複数の療法の対応する療法の投与に対する対象の予測応答を示す、工程を実施させる工程を含む方法が提供される。

0022

一態様では、本明細書には、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーと、バイオマーカー情報を格納する少なくとも1つのデータベースと、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一時的なコンピュータ読取り可能な記憶媒体とを含むシステムであって、プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、候補療法を投与する前に、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する第1の配列決定データを得る工程;候補療法を投与した後に、対象の少なくとも1つの他の生物学的試料に関する第2の配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程;第1及び第2の配列決定データ並びにバイオマーカー情報を使用して、対象の第1の一組の正規化バイオマーカースコア及び対象の第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程;及び対象の第1及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、候補療法の効果スコアを決定する工程であって、効果スコアは、候補療法の投与に対する対象の応答を示す、工程を実施させる、システムが提供される。

0023

一態様では、本明細書には、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、候補療法を投与する前に、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する第1の配列決定データを得る工程;候補療法を投与した後に、対象の少なくとも1つの他の生物学的試料に関する第2の配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程;第1及び第2の配列決定データ並びにバイオマーカー情報を使用して、対象の第1の一組の正規化バイオマーカースコア及び対象の第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程;及び対象の第1の一組の及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、候補療法の効果スコアを決定する工程であって、効果スコアは、候補療法の投与に対する対象の応答を示す、工程を実施させる少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体が提供される。

0024

一態様では、本明細書には、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーを使用して、候補療法を投与する前に、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する第1の配列決定データを得る工程;候補療法を投与した後に、対象の少なくとも1つの他の生物学的試料に関する第2の配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程;第1及び第2の配列決定データ並びにバイオマーカー情報を使用して、対象の第1の一組の正規化バイオマーカースコア及び対象の第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程;及び対象の第1の一組の及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、候補療法の効果スコアを決定する工程であって、効果スコアは、候補療法の投与に対する対象の応答を示す、工程を実施する工程を含む方法が提供される。

0025

一態様では、本明細書には、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーと、バイオマーカー情報を格納する少なくとも1つのデータベースと、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一時的なコンピュータ読取り可能な記憶媒体とを含むシステムであって、プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数の療法の第1の療法と関連する第1の一組のバイオマーカーの第1の一組の正規化スコア、及び複数の療法の第2の療法と関連する第2の一組のバイオマーカーの第2の一組の正規化スコアを決定する工程であって、第1の一組のバイオマーカーは、第2の一組のバイオマーカーとは異なる、工程;第1の一組の正規化スコアを入力として統計モデルに提供して、第1の療法の第1の療法スコアを得る工程;第2の一組の正規化スコアを入力として統計モデルに提供して、第2の療法の第2の療法スコアを得る工程;グラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成する工程であって、GUIは、複数の療法の第1の療法と関連する第1の部分であって、第1の部分は、第1の複数のGUI要素を含み、第1の複数のGUI要素の各々は、複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、第1の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第1の部分、及び複数の療法の第2の療法と関連する第2の部分であって、第2の部分は、第1の複数のGUI要素とは異なる第2の複数のGUI要素を含み、第2の複数のGUI要素の各々は、複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、第2の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有す
る、第2の部分を含む、工程;並びに生成されたGUIを表示する工程を実施させる、システムが提供される。

0026

一態様では、本明細書には、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数の療法の第1の療法と関連する第1の一組のバイオマーカーの第1の一組の正規化スコア、及び複数の療法の第2の療法と関連する第2の一組のバイオマーカーの第2の一組の正規化スコアを決定する工程であって、第1の一組のバイオマーカーは、第2の一組のバイオマーカーとは異なる、工程;第1の一組の正規化スコアを入力として統計モデルに提供して、第1の療法の第1の療法スコアを得る工程;第2の一組の正規化スコアを入力として統計モデルに提供して、第2の療法の第2の療法スコアを得る工程;グラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成する工程であって、GUIは、複数の療法の第1の療法と関連する第1の部分であって、第1の部分は、第1の複数のGUI要素を含み、第1の複数のGUI要素の各々は、複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、第1の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第1の部分、及び複数の療法の第2の療法と関連する第2の部分であって、第2の部分は、第1の複数のGUI要素とは異なる第2の複数のGUI要素を含み、第2の複数のGUI要素の各々は、複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、第2の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第2の部分を含む、工程;並びに生成されたGUIを表示する工程を実施させる少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体が
提供される。

0027

一態様では、本明細書には、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーを使用して、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数の療法の第1の療法と関連する第1の一組のバイオマーカーの第1の一組の正規化スコア、及び複数の療法の第2の療法と関連する第2の一組のバイオマーカーの第2の一組の正規化スコアを決定する工程であって、第1の一組のバイオマーカーは、第2の一組のバイオマーカーとは異なる、工程;第1の一組の正規化スコアを入力として統計モデルに提供して、第1の療法の第1の療法スコアを得る工程;第2の一組の正規化スコアを入力として統計モデルに提供して、第2の療法の第2の療法スコアを得る工程;グラフィカルユーザインターフェース(GUI)を生成する工程であって、GUIは、複数の療法の第1の療法と関連する第1の部分であって、第1の部分は、第1の複数のGUI要素を含み、第1の複数のGUI要素の各々は、複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、第1の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第1の部分、及び複数の療法の第2の療法と関連する第2の部分であって、第2の部分は、第1の複数のGUI要素とは異なる第2の複数のGUI要素を含み、第2の複数のGUI要素の各々は、複数のバイオマーカーの対応するバイオマーカーと関連し、第2の一組の正規化スコアの対応するバイオマーカーの正規化スコアに基づいて決定される少なくとも1つの視覚的特徴を有する、第2の部分を含む、工程;並びに生成されたGUIを表示する工程を実施する工程を含む方法が提供される。

0028

一態様では、本明細書には、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーと、バイオマーカー情報を格納する少なくとも1つのデータベースと、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一時的なコンピュータ読取り可能な記憶媒体とを含むシステムであって、プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数の療法の第1の療法と関連する第1の一組のバイオマーカーの第1の一組の正規化バイオマーカースコア、及び複数の療法の第2の療法と関連する第2の一組のバイオマーカーの第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程であって、第1の一組のバイオマーカーは、第2の一組のバイオマーカーとは異なる、工程;第1の一組の正規化バイオマーカースコアを入力として統計モデルに提供して、第1の療法の第1の療法スコアを得る工程;第2の一組の正規化バイオマーカースコアを入力として統計モデルに提供して、第2の療法の第2の療法スコアを得る工程を実施させ、複数の療法は、抗PD1療法、抗CTLA4療法、IL-2療法、IFNアルファ療法、抗がんワクチン療法抗血管新生療法、及び抗CD20療法からなる群から選択される少なくとも2つの療法を含み、複数の療法の各々と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の対応する療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む、システムが提供される。

0029

一態様では、本明細書には、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数の療法の第1の療法と関連する第1の一組のバイオマーカーの第1の一組の正規化バイオマーカースコア、及び複数の療法の第2の療法と関連する第2の一組のバイオマーカーの第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程であって、第1の一組のバイオマーカーは、第2の一組のバイオマーカーとは異なる、工程;第1の一組の正規化バイオマーカースコアを入力として統計モデルに提供して、第1の療法の第1の療法スコアを得る工程;第2の一組の正規化バイオマーカースコアを入力として統計モデルに提供して、第2の療法の第2の療法スコアを得る工程を実施させ、複数の療法は、抗PD1療法、抗CTLA4療法、IL-2療法、IFNアルファ療法、抗がんワクチン療法、抗血管新生療法、及び抗CD20療法からなる群から選択される少なくとも2つの療法を含み、複数の療法の各々と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の対応する療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体が提供される。

0030

一態様では、本明細書には、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーを使用して、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、複数の療法の少なくとも1つの療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数の療法の第1の療法と関連する第1の一組のバイオマーカーの第1の一組の正規化バイオマーカースコア、及び複数の療法の第2の療法と関連する第2の一組のバイオマーカーの第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する工程であって、第1の一組のバイオマーカーは、第2の一組のバイオマーカーとは異なる、工程;第1の一組の正規化バイオマーカースコアを入力として統計モデルに提供して、第1の療法の第1の療法スコアを得る工程;第2の一組の正規化バイオマーカースコアを入力として統計モデルに提供して、第2の療法の第2の療法スコアを得る工程を実施する工程を含み、複数の療法は、抗PD1療法、抗CTLA4療法、IL-2療法、IFNアルファ療法、抗がんワクチン療法、抗血管新生療法、及び抗CD20療法からなる群から選択される少なくとも2つの療法を含み、複数の療法の各々と関連する複数のバイオマーカーは、Table 2(表2)の対応する療法と関連するバイオマーカーの群から選択される少なくとも3つのバイオマーカーを含む方法が提供される。

0031

一態様では、本明細書には、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーと、バイオマーカー情報を格納する少なくとも1つのデータベースと、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一時的なコンピュータ読取り可能な記憶媒体とを含むシステムであって、プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、少なくとも1つの候補療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、対象の一組の正規化バイオマーカースコアを得る工程;対象の一組の正規化バイオマーカースコアに基づいて、対象を1つ又は複数のコホートのメンバーとして特定する工程であって、1つ又は複数のコホートの各々は、少なくとも1つの候補療法の肯定的な転帰又は否定的な転帰と関連する、工程;並びに対象がメンバーである1つ又は複数のコホートの表示を出力する工程を実施させる、システムが提供される。

0032

一態様では、本明細書には、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、プロセッサー実行可能な命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、少なくとも1つの候補療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、対象の一組の正規化バイオマーカースコアを得る工程;対象の一組の正規化バイオマーカースコアに基づいて、対象を1つ又は複数のコホートのメンバーとして特定する工程であって、1つ又は複数のコホートの各々は、少なくとも1つの候補療法の肯定的な転帰又は否定的な転帰と関連する、工程;並びに対象がメンバーである1つ又は複数のコホートの表示を出力する工程を実施させる少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体が提供される。

0033

一態様では、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーを使用して、対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する配列決定データを得る工程;少なくとも1つのデータベースにて、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの参照サブセットの各バイオマーカーの値の、対応するヒトの群にわたる分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする工程であって、複数のバイオマーカーの各々は、少なくとも1つの候補療法と関連する、工程;配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、複数のバイオマーカーの少なくとも対象サブセットの各バイオマーカーの正規化スコアを決定して、対象の一組の正規化バイオマーカースコアを得る工程;対象の一組の正規化バイオマーカースコアに基づいて、対象を1つ又は複数のコホートのメンバーとして特定する工程であって、1つ又は複数のコホートの各々は、少なくとも1つの候補療法の肯定的な転帰又は否定的な転帰と関連する、工程;並びに対象がメンバーである1つ又は複数のコホートの表示を出力する工程を実施する工程を含む方法。

0034

種々の態様及び実施形態を、以下の図を参照して説明するものとする。図は、必ずしも縮尺通りに示されているわけではない。

図面の簡単な説明

0035

本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、患者データを得、そのデータを医師に提供するための例示的な方法のダイヤグラムである。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、使用者に提示することができる患者データのブロックダイヤグラムである。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、使用者に提示することができる患者データのグラフカル表示である。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、正規化バイオマーカースコアに基づき複数の療法の療法スコアを決定するための例示的な方法のフローチャートである。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、第1の正規化バイオマーカースコア及び第2の正規化バイオマーカースコアを使用して、候補療法の効果スコアを決定するための例示的な方法のフローチャートである。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、少なくとも3つのバイオマーカーの正規化バイオマーカースコアに基づき、その少なくとも2つの選択された療法の療法スコアを決定するための例示的な方法のフローチャートである。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、第1及び第2の療法の第1及び第2の療法スコアを得るための例示的な方法のフローチャートである。
本明細書に記載の一部の実施形態による、正規化バイオマーカースコアを使用して、対象をコホートのメンバーとして特定するための例示的な方法のフローチャートである。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態により決定された、大規模患者コホートのバイオマーカー値分布のグラフィカル表示である。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、正及び負のバイオマーカーの合計として算出された、患者療法スコアのグラフィカル表示である。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、抗PD1療法(ペムブロリズマブ)に応答性(患者1)又は非応答性(患者2)であると決定された患者の複数の療法について算出された患者療法スコアのグラフィカル表示である。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、異なる免疫療法について算出された正規化バイオマーカー値を提示するスクリーンショットである。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、正規化バイオマーカー値を使用して算出された異なる免疫療法の患者療法スコアを提示するスクリーンショットである。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、患者療法スコアを算出するための使用されたバイオマーカーに関する情報を提示するスクリーンショットである。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、抗PD1療法(ペムブロリズマブ)により治療された患者について算出された療法スコアのグラフィカル表示である。進行性疾患(PD)を有する患者は、赤色で示されており、安定疾患(SD)を有する患者は水色で示されており、完全奏功(CR)を示す患者は青色で示されている。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、抗CTLA4療法(イピリムマブ(Ipililumab))により治療された患者について算出された療法スコアのグラフィカル表示である。進行性疾患(PD)を有する患者は、暗色実線で示されており、安定疾患(SD)を有する患者は、薄灰色点線で示されており、部分応答(CR)を示す患者は暗灰色点線で示されている。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、抗PD1療法(ペムブロリズマブ)により治療された患者について算出された療法スコアのグラフィカル表示である。進行性疾患(PD)を有する患者は、暗色実線で示されており、安定疾患(SD)を有する患者は、薄灰色点線で示されており、部分応答(CR)を示す患者は暗灰色点線で示されている。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、バイオマーカー重要性機械学習に基づく最適化において追加の加重最適化を行わずに算出された療法スコアグラフィカル表示である。進行性疾患(PD)を有する患者は、暗色実線で示されており、安定疾患(SD)を有する患者は、薄灰色点線で示されており、部分応答(CR)を示す患者は暗灰色点線で示されている。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、機械適応加重(machine-adapted weight)で算出された療法スコアのグラフィカル表示である。進行性疾患(PD)を有する患者は、暗色実線で示されており、安定疾患(SD)を有する患者は、薄灰色点線で示されており、部分応答(CR)を示す患者は暗灰色点線で示されている。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、フォレスト回帰アルゴリズムで算出された特徴重要性の点でのバイオマーカー重要性のグラフィカル表示である。
本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、療法応答の予測を向上させるためにロジスティ回帰モデルで再算出されたバイオマーカー加重のグラフィカル表示である。
ソフトウェアプログラムの使用者へと示され得る、異なるタイプの画面を例示するグラフである。
患者の配列決定データ、患者、及び患者のがんに関する情報を含む、選択された患者の報告書を提示するスクリーンショットである。
抗PD1免疫療法に関する情報を提示するスクリーンショットであって、画面の免疫療法バイオマーカー部分(左パネルにおいて示される)内の、抗PD1免疫療法(強調表示により示される)を選択することに応答して提供されるスクリーンショットである。
使用者による、突然変異負荷バイオマーカーの選択を提示するスクリーンショットである。
突然変異負荷バイオマーカー(中パネルにおいて示される)に関する情報(右パネルにおいて示される)を提示するスクリーンショットであって、突然変異負荷バイオマーカーを選択する使用者に応答して提供されるスクリーンショットである。
病期IVの転移性黒色腫を有する患者における、抗PD1療法の有効性に関する臨床試験データ(右パネルにおいて示される)を提示するスクリーンショットであって、抗PD1免疫療法(左パネルにおいて示される)を選択する使用者に応答して提供されるスクリーンショットである。
本明細書で記載される技術についての、一部の実施形態の実施に使用され得る、例示的なコンピュータシステムについてのブロック図である。

0036

現在、ある従来の療法選択法では、その有無が治療応答又は患者生存と相関する個々の患者又は腫瘍の単一パラメーター(又はバイオマーカー)に基づく療法選択が可能である。本発明者らは、このタイプの単一パラメーター方法論には幾つか問題があることを理解している。そのような従来の療法選択法の第1の問題は、潜在的な候補療法を評価する際のそれらの予測能力が弱いことである。特定の個々のバイオマーカーは、対象(例えば、患者)の1つのコホート(又は群)について候補療法の有効性を予測することができるものの、第2の又は更なるコホート(又は群)については候補療法の有効性を予測することができない場合がある。第2のバイオマーカーは、対象(患者)の第2の又は更なるコホート(群)について候補療法の有効性を予測することができるが、第1のコホート(又は群)については候補療法の有効性を予測することができない場合がある。したがって、異なる個々のバイオマーカーは、異なる行動指針示唆する場合がある。その結果、候補治療の有効性を決定するために単一のバイオマーカーを使用することは、多くの患者にとって問題である。候補治療に対する応答性と最も高い相関性を有する単一バイオマーカーを選択したとしても、各患者の症例及び個人的な状態の全容を考慮に入れなければ、予測能力は依然として弱いだろう。

0037

従来の単一パラメーター方法論の別の問題は、バイオマーカーの値の不均質性である。様々な診療所及び臨床治験の測定にはばらつきがあるため、潜在的バイオマーカーは、異なる病院又は臨床設定の対象(例えば、患者)間では比較不能になる。1つの研究で確定されたバイオマーカー値は、異なる施設又は異なる装置で実施された同じ測定の結果と著しく異なる場合がある。バイオマーカーの相対的な意味は不変であり得るが、例えば、「高い」バイオマーカー値は、療法有効性の予測が不良であり、「低い」値は良好であるが、「高い」又は「低い」という定義の実験的なカットオフ値又は閾値は、研究によって著しく変わることが多い。

0038

本発明者らは、従来の単一バイオマーカー手法の上述の問題に取り組む(例えば、軽減又は回避する)、対象の治療有効性を予測するための技法を開発した。特に、本発明者らは、複数のバイオマーカー(例えば、特定の療法又は特定のタイプの療法に対して肯定的な療法応答又は非肯定的な療法応答と関連するバイオマーカー)を使用して、療法有効性を予測するための技法を開発した。本発明者らは、様々なバイオマーカーが、非常に異なる範囲の値を有し得ることを理解している。そのようなバイオマーカーを単一で共通の量的フレームワークで使用して療法有効性を予測するために、本発明者らは、バイオマーカーの値を、参照集団におけるばらつきに対して正規化し、それによりそれらを共通の尺度に適用するための技法を開発した。また、本発明者らは、一患者のバイオマーカースコアを他の患者のバイオマーカースコアと比較することにより、正規化バイオマーカースコアを算出することができることを認識した。更に、そのような正規化バイオマーカースコアを使用して、療法に対する患者の応答をより正確に予測することができる。本発明者らは、具体的には、本明細書に記載のような正規化バイオマーカーを同時分析するための技法を開発した。

0039

加えて、個別化ゲノム配列決定及びがんゲノム配列決定技術における近年の進歩により、個々の患者から得られる1つ又は複数の生物学的試料から、がん細胞(例えば、腫瘍細胞)及びがん微小環境に関する患者特異的な情報を得ることが可能になっている。この情報を使用して、各患者の多数のパラメーター(又はバイオマーカー)を決定し、潜在的には、この情報を使用して、対象(例えば、患者)のために有効な療法を特定する及び/又は1つ又は複数の有効な療法を選択することができる。また、この情報を使用して、対象(例えば、患者)が治療に対して経時的にどのように応答しているかを決定し、必要に応じて、対象(例えば、患者)のために1つ又は複数の新しい療法を選択することができる。また、この情報を使用して、対象(例えば、患者)が臨床治験の参加に含まれるべきか又は除外されるべきかを決定することができる。

0040

本明細書に記載のように正規化を使用して様々なタイプ及び分類のバイオマーカーをグローバルに比較することは、当技術分野において公知ではなかった。そのような正規化バイオマーカーを、それから算出された療法スコア又は効果スコアと一貫した量的な様式で統合することは、任意の単一のマーカーの使用により又はより複雑性の低い要素の組合せにより実現され得るものよりも、療法に対する患者の応答のより正確な予測(より大きな予測能力)を提供する。本明細書に記載のそのような幅広く多様なバイオマーカーに基づく方法、システム、及びグラフィカルユーザインターフェース(GUI)は、新たに利用可能になったものであり、こうした技法の要素を実施するための既述の技法又は方法は存在しなかった。更に、種々のタイプのバイオマーカーを単一の分析ツールに組み合わせるための技法は、こうしたバイオマーカーの由来が様々であり(つまり、異なる研究、病院、及び治療センター)、尺度が非常に異なっていたため、開発されていなかった。

0041

本発明者らは、本明細書に記載の要素の幾つかが、当分野における他者により提案される、十分に理解されているもの、日常作業、又は従来活性を超えるものを追加することを認識している。こうした有意義非日常的工程は、本明細書に記載の方法、システム、及びGUIで実現される向上をもたらす。それらには、限定ではないが、以下:様々なバイオマーカータイプを共通の尺度に対して正規化すること;本明細書で提供されるバイオマーカータイプを組み合わせること;様々なバイオマーカータイプから療法スコアを決定すること;療法に対する患者の応答のより正確な予測を可能にし、患者の転帰の改善をもたらす分析における技術的向上;及び療法の選択を支援するための向上されたグラフィカルユーザインターフェースを生成することが挙げられる。

0042

したがって、本明細書に記載の技術の態様は、患者のバイオマーカー値等の患者特異的情報に基づいて、療法に対する患者の応答を予測するためのシステム及び方法に関する。一部の実施形態では、療法に対する患者応答の予測は、配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用して、正規化バイオマーカースコア(「正規化スコア」とも記載される)を決定することを含む。一部の実施形態では、療法に対する患者応答の予測は、正規化バイオマーカースコアに基づいて、複数の療法の療法スコアを決定することを含む。療法の療法スコアは、対象の治療における療法の予測有効性の量的測定値を提供することができる数値である。一部の実施形態では、療法に対する患者応答の決定は、正規化バイオマーカースコアに基づいて、効果スコアを決定することを含む。療法の効果スコアは、対象の治療における療法の現在の有効性(効果)の量的測定値を提供することができる数値である。

0043

そのような方法及びシステムは、例えば、治療の選択、臨床治験への参加に関する患者の適合性の評価、又は対象(例えば、患者)の治療経過の決定を含む臨床目的に有用であり得る。

0044

本明細書に記載の方法及びシステムは、例えば、療法により標的化される生物学的経路及び/若しくは生物学的プロセスを研究すること、並びにそのような研究に基づき新しいがん療法を開発すること等の研究目的を含む(非限定的な例として)非臨床応用にも有用であり得る。

0045

更に、そのような状態を有する患者の治療を容易にするために、この情報を包括的及び使用可能な形式で提示するシステムが必要とされるだろう。したがって、本明細書には、治療に対する患者の応答又はその欠如の予測をもたらす患者特異的情報を分析するためのシステム及び方法が提供される。

0046

そのような分析は、十分に通知された包括的な、療法に対する患者応答に関する予測を行うためのグローバルな観点の患者情報を考慮に入れる。本明細書に記載の分析は、一部の実施形態では、患者特的情報のグローバル分析である。本記載の方法のある特定の態様は、対象の少なくとも1つの生物学的試料の分析から生成される生物学的データを考慮に入れる。本記載の方法の他の態様は、患者が療法に応答するか否かに役割を果たし得る患者の全体的健康及び/又はライフスタイル(例えば、個人的習慣環境要因)に関する患者特異的情報を考慮に入れる。

0047

一般的には、本明細書に記載の技法は、発現データ(例えば、RNA発現データ)を評価すること、及び1つ又は複数の療法(例えば、標的療法、放射線療法、及び/又は免疫療法)が対象の治療に有効となるか否かを決定すること等、医療データを分析するための従来のコンピュータ実装技法に対する向上を提供する。そのような向上としては、これらに限定されないが、従来の単一バイオマーカー治療と比べて、対象の候補治療の効力に関する予測能力の向上が挙げられる。加えて、本明細書で提供される技術の一部の実施形態は、腫瘍学的データを、コンパクトで高度に情報価値のある新しい様式で提示するグラフィカルユーザインターフェースに関する。こうしたグラフィカルユーザインターフェースは、それらを用いて作業する使用者(例えば、医師又は他の医療専門家)の認識負荷を低減するだけでなく、単一の対話型インターフェースに全ての必要情報を提供することにより、臨床医の誤謬を低減し、コンピュータの機能性を向上させる役目を果たすことができる。これにより、使用者(例えば、臨床医)が異なる情報源(例えば、複数の異なるウェブページを見ること、複数の異なるアプリケーションプログラムを使用すること等)を調べる必要性を排除することができる。そうした必要性は、さもなければ、そのような使用者(例えば、臨床医)により使用されるコンピュータの処理、メモリ、及び通信資源に追加の負担を課すことになるだろう。

0048

バイオマーカー
本記載の方法は、部分的には、付随する疾患情報と共に、対象(例えば、患者)の人体計測パラメーター、臨床パラメーター、腫瘍パラメーター、及び/又はがん性細胞微小環境パラメーター、並びに腫瘍及び/又はがん性細胞パラメーターに基づく。そのような分析には、患者の腫瘍生検の又は患者の他の組織に由来するトランスクリプトーム配列決定、エクソーム配列決定、及び/又はゲノム配列決定に由来するもの等の配列データが好適であるが、任意のタイプの配列データを使用することができる。これらに限定されないが、腫瘍及び/又はがん性細胞プロテオミクス分析;免疫組織化学染色;フローサイトメトリー;血液、尿、及び他の生体液標準的臨床測定;1つ又は複数の腫瘍及び臓器生検;X線、超音波、音波、又は磁気共鳴画像シンチレーション研究(magnetic resonance imaging scintillation studies)等を含む任意の方法により得られる画像等、他の患者パラメーター、がん性細胞パラメーター、又は腫瘍パラメーター、又は微小環境パラメーターに関する追加データも考慮することができる。こうした用語では、これらに限定されないが、病期、性別年齢、腫瘍突然変異、がん性細胞突然変異、血液分析、生検のIHC等を含む、一患者を別の患者と区別する特徴は全て、患者パラメーターと呼ばれ、アルゴリズムに含まれていてもよい。対象(例えば、患者)、腫瘍のタイプ、又はがん性細胞のタイプのパラメーターは、学術雑誌発表された群臨床治験で特定されている場合もあり、又は臨床的に認可されている分析、治療選択肢指針(FDA、NIH、NCCN、CPIC等)、若しくは他所で積極的に使用されている場合もある。こうしたパラメーターは、バイオマーカーであり、それらの有無及び/又はレベルは、治療応答又は患者生存と統計的に有意に関連する場合がある(例えば、相関性は、ゼロから遠ざかる少なくとも閾値量であってもよい)。

0049

本明細書に記載のある技法は、見出されたバイオマーカーに関する任意の確かで入手可能な情報を使用して、患者の個々のバイオマーカーを同時に分析するように設計されており、任意の数の事前に確定されたバイオマーカーの組合せを使用することができる。この方法は、概して、患者並びに/又は患者のがん性組織及び/若しくは細胞に関する幾つかのパラメーターを考慮し、患者を、高PDL1発現又は低PDL1発現等の1つのバイオマーカー群には分類しない。本明細書に記載のある技法は、数十又は数百個のバイオマーカーの同時分析に基づくことができる。

0050

一部の実施形態では、本明細書に記載の技法は、TCGA、ICGC、Human Protein Atlas等の、多数の患者から得られた(例えば、大量の)データに基づいて、事前に確定されたバイオマーカーの「閾値」を生成し、バイオマーカーの各々の正規化スコアの生成を可能にするための様式を提供する。患者の正規化バイオマーカースコアの組合せを使用して、もう1つの確定された療法を分析して(療法スコアを生成して)、それらの個人的パラメーターに基づいて、各患者のための1つ又は複数の療法の選択を可能にする情報を提供することができる。

0051

バイオマーカーのタイプ
本開示の態様は、複数のバイオマーカーから、がん治療の有効性を予測するためのシステム及び方法に関する。本明細書で使用される場合、用語「バイオマーカー」は、対象における療法の効果又はその欠如を予測するために使用することができる生体分子(例えば、遺伝子又はタンパク質)、がん(例えば、腫瘍タイプ)又は対象(例えば、対象の年齢)の任意の情報(又は任意のパラメーター)を指す。したがって、「バイオマーカー情報」又は「バイオマーカー値」は、本明細書で使用される場合、バイオマーカーに関する任意の情報を指す。非限定的な例として、バイオマーカーが年齢である場合、バイオマーカー値(例えば、バイオマーカーに関する情報)は、32の患者の場合、32であってもよい。

0052

本明細書に記載のようなバイオマーカーは、少なくとも1つの療法及び/又は少なくとも1つのがんと関連していてもよい。本明細書で使用される場合、用語「〜と関連する」は、バイオマーカーが、関連する療法及び/又は関連するがんに関係する及び/又は関与する(例えば、論文若しくは学術誌記事に記載されているもの等の1つ又は複数の研究で)と見出されていることを示す。バイオマーカーは、一部の実施形態では、療法及び/若しくはがんと直接的に関連していてもよく、又は療法及び/若しくはがんと間接的に関連していてもよい(例えば、バイオマーカーは、療法及び/又はがんに関する生物学的プロセスに直接的又は間接的に効果を及ぼすか又は調節することが見出されている)ことが理解されるべきである。非限定的な一組の例として、本明細書に記載の方法及びシステムと共に使用されるバイオマーカーは、表(例えば、Table 2(表2))に列挙されているものを含む、本明細書に列挙されているバイオマーカーの任意の群又はサブセットを含んでいてもよい。そのようなバイオマーカーの群又はサブセットは、少なくとも3つ、少なくとも4つ、少なくとも5つ、少なくとも6つ、少なくとも7つ、少なくとも8つ、少なくとも9つ、少なくとも10個、少なくとも20個、少なくとも30個、少なくとも40個、少なくとも50個、少なくとも60個、少なくとも70個、少なくとも80個、少なくとも90個、少なくとも100個、少なくとも200個、少なくとも300個、少なくとも400個、少なくとも500個、少なくとも600個、少なくとも700個、少なくとも800個、少なくとも900個、又は少なくとも1000個のバイオマーカーを含んでいてもよい。そのようなバイオマーカーの群又はサブセット、最大で3つ、最大で4つ、最大で5つ、最大で6つ、最大で7つ、最大で8つ、最大で9つ、最大で10個、最大で20個、最大で30個、最大で40個、最大で50個、最大で60個、最大で70個、最大で80個、最大で90個、最大で100個、最大で200個、最大で300個、最大で400個、最大で500個、最大で600個、最大で700個、最大で800個、最大で900個、又は最大で1000個のバイオマーカーを含んでいてもよい。

0053

本明細書に記載のようなバイオマーカーは、一部の実施形態では、複数の療法と関連していてもよい。一部の実施形態では、バイオマーカーは、少なくとも2つ、少なくとも3つ、少なくとも4つ、少なくとも5つ、少なくとも6つ、少なくとも7つ、少なくとも8つ、少なくとも9つ、少なくとも10個、少なくとも20個、少なくとも30個、少なくとも40個、少なくとも50個、少なくとも60個、少なくとも70個、少なくとも80個、少なくとも90個、少なくとも100個の異なる療法と関連していてもよい。一部の実施形態では、バイオマーカーは、最大で2つ、最大で3つ、最大で4つ、最大で5つ、最大で6つ、最大で7つ、最大で8つ、最大で9つ、最大で10個、最大で20個、最大で30個、最大で40個、最大で50個、最大で60個、最大で70個、最大で80個、最大で90個、又は最大で100個の異なる療法と関連していてもよい。

0054

本明細書に記載のようなバイオマーカーは、一部の実施形態では、複数のがんと関連していてもよい。一部の実施形態では、バイオマーカーは、少なくとも2つ、少なくとも3つ、少なくとも4つ、少なくとも5つ、少なくとも6つ、少なくとも7つ、少なくとも8つ、少なくとも9つ、少なくとも10個、少なくとも20個、少なくとも30個、少なくとも40個、少なくとも50個、少なくとも60個、少なくとも70個、少なくとも80個、少なくとも90個、又は少なくとも100個の異なるがんと関連していてもよい。一部の実施形態では、バイオマーカーは、最大で2つ、最大で3つ、最大で4つ、最大で5つ、最大で6つ、最大で7つ、最大で8つ、最大で9つ、最大で10個、最大で20個、最大で30個、最大で40個、最大で50個、最大で60個、最大で70個、最大で80個、最大で90個、又は最大で100個の異なるがんと関連していてもよい。

0055

本明細書で提供されるようなバイオマーカーは、任意の生体分子と関連していてもよい。生体分子の実施例としては、これらに限定されないが、増殖因子ホルモンステロイドサッカライド、脂質、ヘテロ環式化合物元素化合物(例えば、鉄)、代謝物質ビタミン神経伝達物質、及び脂肪酸が挙げられる。そのようなバイオマーカーは、それらが関連する生体分子で呼ばれる場合がある。例えば、サッカライドと関連するバイオマーカーはサッカライドバイオマーカーと呼ばれる場合があり、脂質と関連するバイオマーカーは脂質バイオマーカーと呼ばれる場合があり、ヘテロ環式化合物と関連するバイオマーカーは、ヘテロ環式バイオマーカーと呼ばれる場合があり、元素化合物と関連するバイオマーカーは、元素化合物バイオマーカーと呼ばれる場合がある。

0056

「遺伝子バイオマーカー」は、本明細書で使用される場合、遺伝子又はその任意の産物(例えば、RNA、タンパク質)と関連するバイオマーカーである。遺伝子バイオマーカーの例としては、これらに限定されないが、遺伝子発現レベル(例えば、発現レベルの増加又は発現レベルの減少)、遺伝子突然変異、遺伝子挿入、遺伝子欠失遺伝子融合一塩基多型(SNP)、及び遺伝子コピー数多型(CNV)が挙げられる。

0057

本明細書に記載のような遺伝子バイオマーカーは、いかなる遺伝子に関連していてもよい。一部の実施形態では、遺伝子は、関連機能及び/又は他の特性によりグループ化される。遺伝子群の例としては、これらに限定されないが、以下のものが挙げられる:線維芽細胞群、血管新生群、腫瘍特性群抗腫瘍免疫微小環境群、腫瘍促進性免疫微小環境群、がん関連線維芽細胞群、増殖速度群、PI3K/AKT/mTORシグナル伝達群、RAS/RAF/MEKシグナル伝達群、受容体チロシンキナーゼ発現群、腫瘍抑制因子群、転移シグネチャー群、抗転移因子群、突然変異ステータス群抗原提示群、細胞傷害性T及びNK細胞群、B細胞群、抗腫瘍微小環境群、チェックポイント阻害群、Treg群、MDSC群、顆粒球群、腫瘍促進性免疫群、受容体チロシンキナーゼ発現群、増殖因子群、腫瘍抑制因子群、転移シグネチャー群、抗転移因子群、突然変異ステータス群、MHCI群、MHCII群同時活性化分子群エフェクター細胞群、NK細胞群、T細胞輸送群、T細胞群、M1シグネチャー群、Th1シグネチャー群、抗腫瘍サイトカイン群、チェックポイント阻害群、M2シグネチャー群、Th2シグネチャー群、腫瘍促進サイトカイン群、及び補体阻害群。

0058

一部の実施形態では、遺伝子バイオマーカーは、以下の群の1つ又は複数からの幾つかの(例えば、少なくとも3つの)遺伝子に関連していてもよい:線維芽細胞群:LGALS1、COL1A1、COL1A2、COL4A1、COL5A1、TGFB1、TGFB2、TGFB3、ACTA2、FGF2、FAP、LRP1、CD248、COL6A1、COL6A2、及びCOL6A3;血管新生群:VEGFA、VEGFB、VEGFC、PDGFC、CXCL8、CXCR2、FLT1、PIGF、CXCL5、KDR、ANGPT1、ANGPT2、TEK、VWF、CDH5、NOS3、KDR、VCAM1、MMRN1、LDHA、HIF1A、EPAS1、CA9、SPP1、LOX、SLC2A1、及びLAMP3;腫瘍特性群:MKI67、ESCO2、CETN3、CDK2、CCND1、CCNE1、AURKA、AURKB、CDK4、CDK6、PRC1、E2F1、MYBL2、BUB1、PLK1、CCNB1、MCM2、MCM6、PIK3CA、PIK3CB、PIK3CG、PIK3CD、AKT1、MTOR、PTEN、PRKCA、AKT2、AKT3、BRAF、FNTA、FNTB、MAP2K1、MAP2K2、MKNK1、MKNK2、ALK、AXL、KIT、EGFRERBB2、FLT3、MET、NTRK1、FGFR1、FGFR2、FGFR3、ERBB4、ERBB3、BCR-ABL、PDGFRA、PDGFRB、NGF、CSF3、CSF2、FGF7、IGF1、IGF2、IL7、FGF2、TP53、SIK1、PTEN、DCN、MTAP、AIM2、RB1、ESRP1、CTSL、HOXA1、SMARCA4、SNAI2、TWIST1、NEDD9、PAPPA、HPSE、KISS1、ADGRG1、BRMS1、TCF21、CDH1、PCDH10、NCAM1、MITF、APC、ARID1A、ATMATRX、BAP1、BRAF、BRCA2、CDH1、CDKN2A、CTCF、CTNNB1、DNMT3A、EGFR、FBXW7、FLT3、GATA3、HRAS、IDH1、KRAS、MAP3K1、MTOR、NAV3、NCOR1、NF1、NOTCH1、NPM1、NRAS、PBRM1、PIK3CA、PIK3R1、PTEN、RB1、RUNX1、SETD2、STAG2、TAF1、TP53、及びVHL;抗腫瘍免疫微小環境群:HLA-A、HLA-B、HLA-C、B2M、TAP1、TAP2、HLA-DRA、HLA-DRB1、HLA-DOB、HLA-DPB2、HLA-DMA、HLA-DOA、HLA-DPA1、HLA-DPB1、HLA-DMB、HLA-DQB1、HLA-DQA1、HLA-DRB5、HLA-DQA2、HLA-DQB2、HLA-DRB6、CD80、CD86、CD40、CD83、TNFRSF4、ICOSLG、CD28、IFNG、GZMA、GZMB、PRF1、LCK、GZMK、ZAP70、GNLY、FASLG、TBX21、EOMES、CD8A、CD8B、NKG7、CD160、CD244、NCR1、KLRC2、KLRK1、CD226、GZMH、GNLY、IFNG、KIR2DL4、KIR2DS1、KIR2DS2、KIR2DS3、KIR2DS4、KIR2DS5、CXCL9、CXCL10、CXCR3、CX3CL1、CCR7、CXCL11、CCL21、CCL2、CCL3、CCL4、CCL5、EOMES、TBX21、ITK、CD3D、CD3E、CD3G、TRAC、TRBC1、TRBC2、LCK、UBASH3A、TRAT1、CD19、MS4A1、TNFRSF13C、CD27、CD24、CR2、TNFRSF17、TNFRSF13B、CD22、CD79A、CD79B、BLK、NOS2、IL12A、IL12B、IL23A、TNF、IL1B、SOCS3、IFNG、IL2、CD40LG、IL15、CD27、TBX21、LTA、IL21、HMGB1、TNF、IFNB1、IFNA2、CCL3、TNFSF10、及びFASLG;腫瘍促進性免疫微小環境群:PDCD1、CD274、CTLA4、LAG3、PDCD1LG2、BTLA、HAVCR2、VSIR、CXCL12、TGFB1、TGFB2、TGFB3、FOXP3、CTLA4、IL10、TNFRSF1B、CCL17、CXCR4、CCR4、CCL22、CCL1、CCL2、CCL5、CXCL13、CCL28、IDO1、ARG1、IL4R、IL10、TGFB1、TGFB2、TGFB3、NOS2、CYBB、CXCR4、CD33、CXCL1、CXCL5、CCL2、CCL4、CCL8、CCR2、CCL3、CCL5、CSF1、CXCL8、CXCL8、CXCL2、CXCL1、CCL11、CCL24、KITLG、CCL5、CXCL5、CCR3、CCL26、PRG2、EPX、RNASE2、RNASE3、IL5RA、GATA1、SIGLEC8、PRG3、CMA1、TPSAB1、MS4A2、CPA3、IL4、IL5、IL13、SIGLEC8、MPO、ELANE、PRTN3、CTSG、IL10、VEGFA、TGFB1、IDO1、PTGES、MRC1、CSF1、LRP1、ARG1、PTGS1、MSR1、CD163、CSF1R、IL4、IL5、IL13、IL10、IL25、GATA3、IL10、TGFB1、TGFB2、TGFB3、IL22、MIF、CFDCFI、CD55、CD46、及びCR1;がん関連線維芽細胞群:LGALS1、COL1A1、COL1A2、COL4A1、COL5A1、TGFB1、TGFB2、TGFB3、ACTA2、FGF2、FAP、LRP1、CD248、COL6A1、COL6A2、及びCOL6A3;血管新生群:VEGFA、VEGFB、VEGFC、PDGFC、CXCL8、CXCR2、FLT1、PIGF、CXCL5、KDR、ANGPT1、ANGPT2、TEK、VWF、CDH5、NOS3、KDR、VCAM1、MMRN1、LDHA、HIF1A、EPAS1、CA9、SPP1、LOX、SLC2A1、及びLAMP3;増殖速度群:MKI67、ESCO2、CETN3、CDK2、CCND1、CCNE1、AURKA、AURKB、CDK4、CDK6、PRC1、E2F1、MYBL2、BUB1、PLK1、CCNB1、MCM2、及びMCM6;PI3K/AKT/mTORシグナル伝達群:PIK3CA、PIK3CB、PIK3CG、PIK3CD、AKT1、MTOR、PTEN、PRKCA、AKT2、及びAKT3;RAS/RAF/MEKシグナル伝達群:BRAF、FNTA、FNTB、MAP2K1、MAP2K2、MKNK1、及びMKNK2;受容体チロシンキナーゼ発現群:ALK、AXL、KIT、EGFR、ERBB2、FLT3、MET、NTRK1、FGFR1、FGFR2、FGFR3、ERBB4、ERBB3、BCR-ABL、PDGFRA、及びPDGFRB;腫瘍抑制因子群:TP53、SIK1、PTEN、DCN、MTAP、AIM2、及びRB1;転移シグネチャー群:ESRP1、CTSL、HOXA1、SMARCA4、SNAI2、TWIST1、NEDD9、PAPPA、及びHPSE;抗転移因子群:KISS1、ADGRG1、BRMS1、TCF21、CDH1、PCDH10、NCAM1、及びMITF;突然変異ステータス群:APC、ARID1A、ATM、ATRX、BAP1、BRAF、BRCA2、CDH1、CDKN2A、CTCF、CTNNB1、DNMT3A、EGFR、FBXW7、FLT3、GATA3、HRAS、IDH1、KRAS、MAP3K1、MTOR、NAV3、NCOR1、NF1、NOTCH1、NPM1、NRAS、PBRM1、PIK3CA、PIK3R1、PTEN、RB1、RUNX1、SETD2、STAG2、TAF1、TP53、及びVHL;抗原提示群:HLA-A、HLA-B、HLA-C、B2M、TAP1、TAP2、HLA-DRA、HLA-DRB1、HLA-DOB、HLA-DPB2、HLA-DMA、HLA-DOA、HLA-DPA1、HLA-DPB1、HLA-DMB、HLA-DQB1、HLA-DQA1、HLA-DRB5、HLA-DQA2、HLA-DQB2、HLA-DRB6、CD80、CD86、CD40、CD83、TNFRSF4、ICOSLG、及びCD28;細胞傷害性T及びNK細胞群:IFNG、GZMA、GZMB、PRF1、LCK、GZMK、ZAP70、GNLY、FASLG、TBX21、EOMES、CD8A、CD8B、NKG7、CD160、CD244、NCR1、KLRC2、KLRK1、CD226、GZMH、GNLY、IFNG、KIR2DL4、KIR2DS1、KIR2DS2、KIR2DS3、KIR2DS4、KIR2DS5、CXCL9、CXCL10、CXCR3、CX3CL1、CCR7、CXCL11、CCL21、CCL2、CCL3、CCL4、CCL5、EOMES、TBX21、ITK、CD3D、CD3E、CD3G、TRAC、TRBC1、TRBC2、LCK、UBASH3A、及びTRAT1;B細胞群:CD19、MS4A1、TNFRSF13C、CD27、CD24、CR2、TNFRSF17、TNFRSF13B、CD22、CD79A、CD79B、及びBLK;抗腫瘍微小環境群:NOS2、IL12A、IL12B、IL23A、TNF、IL1B、SOCS3、IFNG、IL2、CD40LG、IL15、CD27、TBX21、LTA、IL21、HMGB1、TNF、IFNB1、IFNA2、CCL3、TNFSF10、及びFASLG;チェックポイント阻害群:PDCD1、CD274、CTLA4、LAG3、PDCD1LG2、BTLA、HAVCR2、及びVSIR;Treg群:CXCL12、TGFB1、TGFB2、TGFB3、FOXP3、CTLA4、IL10、TNFRSF1B、CCL17、CXCR4、CCR4、CCL22、CCL1、CCL2、CCL5、CXCL13、及びCCL28;MDSC群:IDO1、ARG1、IL4R、IL10、TGFB1、TGFB2、TGFB3、NOS2、CYBB、CXCR4、CD33、CXCL1、CXCL5、CCL2、CCL4、CCL8、CCR2、CCL3、CCL5、CSF1、及びCXCL8;顆粒球群:CXCL8、CXCL2、CXCL1、CCL11、CCL24、KITLG、CCL5、CXCL5、CCR3、CCL26、PRG2、EPX、RNASE2、RNASE3、IL5RA、GATA1、SIGLEC8、PRG3、CMA1、TPSAB1、MS4A2、CPA3、IL4、IL5、IL13、SIGLEC8、MPO、ELANE、PRTN3、及びCTSG;腫瘍促進性免疫群:IL10、VEGFA、TGFB1、IDO1、PTGES、MRC1、CSF1、LRP1、ARG1、PTGS1、MSR1、CD163、CSF1R、IL4、IL5、IL13、IL10、IL25、GATA3、IL10、TGFB1、TGFB2、TGFB3、IL22、MIF、CFD、CFI、CD55、CD46、及びCR1;受容体チロシンキナーゼ発現群:ALK、AXL、KIT、EGFR、ERBB2、FLT3、MET、NTRK1、FGFR1、FGFR2、FGFR3、ERBB4、ERBB3、BCR-ABL、PDGFRA、及びPDGFRB;増殖因子群:NGF、CSF3、CSF2、FGF7、IGF1、IGF2、IL7、及びFGF2;腫瘍抑制因子群:TP53、SIK1、PTEN、DCN、MTAP、AIM2、及びRB1;転移シグネチャー群:ESRP1、CTSL、HOXA1、SMARCA4、SNAI2、TWIST1、NEDD9、PAPPA、及びHPSE;抗転移因子群:KISS1、ADGRG1、BRMS1、TCF21、CDH1、PCDH10、NCAM1、及びMITF;突然変異ステータス群:APC、ARID1A、ATM、ATRX、BAP1、BRAF、BRCA2、CDH1、CDKN2A、CTCF、CTNNB1、DNMT3A、EGFR、FBXW7、FLT3、GATA3、HRAS、IDH1、KRAS、MAP3K1、MTOR、NAV3、NCOR1、NF1、NOTCH1、NPM1、NRAS、PBRM1、PIK3CA、PIK3R1、PTEN、RB1、RUNX1、SETD2、STAG2、TAF1、TP53、及びVHL;MHCI群:HLA-A、HLA-B、HLA-C、B2M、TAP1、及びTAP2;MHCII群:HLA-DRA、HLA-DRB1、HLA-DOB、HLA-DPB2、HLA-DMA、HLA-DOA、HLA-DPA1、HLA-DPB1、HLA-DMB、HLA-DQB1、HLA-DQA1、HLA-DRB5、HLA-DQA2、HLA-DQB2、及びHLA-DRB6;同時活性化分子群:CD80、CD86、CD40、CD83、TNFRSF4、ICOSLG、及びCD28;エフェクター細胞群:IFNG、GZMA、GZMB、PRF1、LCK、GZMK、ZAP70、GNLY、FASLG、TBX21、EOMES、CD8A、及びCD8B;NK細胞群:NKG7、CD160、CD244、NCR1、KLRC2、KLRK1、CD226、GZMH、GNLY、IFNG、KIR2DL4、KIR2DS1、KIR2DS2、KIR2DS3、KIR2DS4、及びKIR2DS5;T細胞輸送群:CXCL9、CXCL10、CXCR3、CX3CL1、CCR7、CXCL11、CCL21、CCL2、CCL3、CCL4、及びCCL5;T細胞群:EOMES、TBX21、ITK、CD3D、CD3E、CD3G、TRAC、TRBC1、TRBC2、LCK、UBASH3A、及びTRAT1;M1シグネチャー群:NOS2、IL12A、IL12B、IL23A、TNF、IL1B、及びSOCS3;Th1シグネチャー群:IFNG、IL2、CD40LG、IL15、CD27、TBX21、LTA、及びIL21;抗腫瘍サイトカイン群:HMGB1、TNF、IFNB1、IFNA2、CCL3、TNFSF10、及びFASLG;M2シグネチャー群:IL10、VEGFA、TGFB1、IDO1、PTGES、MRC1、CSF1、LRP1、ARG1、PTGS1、MSR1、CD163、及びCSF1R;Th2シグネチャー群:IL4、IL5、IL13、IL10、IL25、及びGATA3;腫瘍促進サイトカイン群:IL10、TGFB1、TGFB2、TGFB3、IL22、及びMIF;並びに補体阻害群:CFD、CFI、CD55、CD46、及びCR1。

0059

タンパク質バイオマーカー」は、本明細書で使用される場合、タンパク質と関連するバイオマーカーである。タンパク質バイオマーカーの例としては、これらに限定されないが、タンパク質発現レベル(例えば、発現レベルの増加又は発現レベルの減少)、タンパク質活性レベル(例えば、活性レベルの増加又は活性レベルの減少)、タンパク質突然変異、及びタンパク質短縮が挙げられる。

0060

本明細書に記載のようなタンパク質バイオマーカーは、いかなるタンパク質に関連していてもよい。タンパク質バイオマーカーに関するタンパク質の例としては、これらに限定されないが、以下:インターフェロン細胞毒性タンパク質、酵素細胞接着タンパク質細胞外マトリックスタンパク質転写因子タンパク質、細胞内シグナル伝達タンパク質、サイトカイン、ケモカインケモカイン受容体、及びインターロイキンが挙げられる。そのようなバイオマーカーは、それらが関する生体分子で呼ばれる場合があり、例えば、インターフェロンバイオマーカー、細胞傷害性タンパク質バイオマーカー、酵素バイオマーカー、細胞接着タンパク質バイオマーカー、細胞外マトリックスタンパク質バイオマーカー、転写因子タンパク質バイオマーカー、細胞内シグナル伝達タンパク質バイオマーカー、サイトカインバイオマーカー、ケモカインバイオマーカー、ケモカイン受容体バイオマーカー、及びインターロイキンバイオマーカーと呼ばれる場合がある。そのようなタンパク質バイオマーカーは、例えば、本明細書で列挙又は引用されている遺伝子のいずれの産物をも含み得る。

0061

「細胞バイオマーカー」は、本明細書で使用される場合、細胞と関連するバイオマーカーである。細胞バイオマーカーの例としては、これらに限定されないが、1つ又は複数の細胞のタイプの数、1つ又は複数のタイプの細胞のパーセンテージ、1つ又は複数の細胞の位置、及び1つ又は複数の細胞の構造又は形態が挙げられる。

0062

本明細書に記載のような細胞バイオマーカーは、いずれの細胞に関連していてもよい。細胞の例としては、これらに限定されないが、悪性がん細胞、白血球リンパ球間質細胞血管内皮細胞、血管周皮細胞、及び骨髄由来サプレッサー細胞(MDSC)が挙げられる。

0063

「発現バイオマーカー」は、本明細書で使用される場合、遺伝子又はその産物(例えば、RNA、タンパク質)の発現と関連するバイオマーカーである。発現バイオマーカーの例としては、これらに限定されないが、遺伝子又はその産物の発現レベルの増加、遺伝子又はその産物の発現レベルの減少、短縮遺伝子又はその産物の発現、及び突然変異遺伝子又はその産物の発現が挙げられる。

0064

対象から得られた試料中のバイオマーカーの発現レベルを参照(又は対照)と比較することにより、対象が、参照(又は対照)と比較して発現レベルの変更(例えば、増加又は減少)を示すか否かを決定することができる。例えば、対象に由来する試料中のバイオマーカーのレベルが、参照値から逸脱(例えば、増加又は減少)する場合(例えば、参照値から1%、5%、10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%、100%、150%、200%、300%、400%、500%、又はそれよりも大きく)、そのバイオマーカーは、発現バイオマーカーであると特定することができる。

0065

「画像バイオマーカー」は、本明細書で使用される場合、画像データと関連するバイオマーカーである。画像バイオマーカーの例としては、これらに限定されないが、画像データから得られる発現レベル、画像データから得られる1つ又は複数の細胞のタイプの数、並びに画像データ得られるがんの位置及び/又は進行が挙げられる。

0066

本明細書に記載のような画像バイオマーカーは、いかなる画像データと関連していてもよい。画像データの例としては、これらに限定されないが、組織学的画像データ、免疫組織学的画像データ、磁気共鳴画像(MRI)データ、超音波データ、及びX線データが挙げられる。

0067

疾患状態バイオマーカー」は、本明細書で使用される場合、疾患(例えば、がん)の状態と関連するバイオマーカーである。疾患状態バイオマーカーの例としては、これらに限定されないが、転移ステータス(例えば、転移の有無)、寛解ステータス(例えば、以前の寛解の数、現在の寛解)、疾患進行(例えば、低、中程度、高度疾患進行)、及びがんステージ(例えば、ステージ1、ステージ2、ステージ3、又はステージ4)が挙げられる。

0068

バイオマーカーは、本明細書で使用される場合、その患者の療法に対する応答を予測するために使用することができるあらゆる患者特異的情報を包含する。例えば、患者の個人的習慣(例えば、喫煙)をバイオマーカーとして使用して、患者が療法に対して応答者であるか又は不応答者であるかを予測することができる。

0069

「個人的習慣バイオマーカー」は、本明細書で使用される場合、対象の個人的習慣と関連するバイオマーカーである。個人的習慣バイオマーカーの例としては、これらに限定されないが、喫煙(例えば、喫煙者又は非喫煙者としてのステータス)、運動頻度飲酒(例えば、低、中程度、高度の飲酒)、及び薬物使用(例えば、低、中程度、高度な薬物使用)が挙げられる。

0070

別の例では、患者が経験する文化的又は環境要因が、患者が療法に対して応答するか否かに役割を果たす場合がある。そのような要因を、本明細書に記載のシステム及び方法で使用して、療法に対する患者の応答を予測する。

0071

人類学的バイオマーカー(anthropological biomarker)」は、本明細書で使用される場合、対象の文化及び/又は環境と関連するバイオマーカーである。人類学的バイオマーカーの例としては、これらに限定されないが、ストレス(例えば、低、中、高ストレスレベル)、経済ステータス(例えば、低、中、高経済ステータス)、メンタルヘルス(例えば、うつ又は不安)、及び関係性ステータス(例えば、既婚、独身、離婚、又は寡婦/寡夫(widowed))が挙げられる。

0072

バイオマーカー値から正規化バイオマーカースコアへ
本開示の態様は、バイオマーカースコアを共通の尺度に正規化し、それにより異なる細胞集団にわたって及び/又は異なる対象中でバイオマーカースコアの比較を可能にするシステム及び方法を提供する。

0073

正規化バイオマーカースコアは、本明細書に記載のように、任意の数のバイオマーカーについて決定することができる。本明細書で使用される場合、用語「正規化バイオマーカースコア」は、本明細書に記載の技法により共通の尺度に調整された(例えば、正規化された)バイオマーカー値を指す。

0074

一部の実施形態では、バイオマーカーの参照サブセット中の各バイオマーカーの値の対応する分布に基づいてバイオマーカー値を正規化して、正規化バイオマーカースコアを生成する。一部の実施形態では、バイオマーカーの参照サブセットは、任意の数の参照対象からのバイオマーカー情報を含む。一実施形態では、「参照サブセット」は、1つ又は複数の参照対象に由来するバイオマーカーのサブセットであり、それらの値を、対象のバイオマーカーの正規化に使用することができる。

0075

非限定的な例として、一群の対象について最大で4,000個のバイオマーカーのデータが利用可能であり得る。この4,000個のバイオマーカーの群中、1,000個のバイオマーカーが、特定の療法と関連している場合がある(したがって、1,000個のバイオマーカーの参照サブセットが生成される)。本明細書に記載の方法及びシステムを使用して分析されている特定の対象について、こうしたバイオマーカーのうち723個の値が利用可能である(したがって、723個のバイオマーカーの対象サブセットが生成される)場合、723個のバイオマーカーの各々の正規化バイオマーカースコアを、各特定のバイオマーカーの値の分布を使用して算出することができる。別の非限定的な例として、この4,000個のバイオマーカーの群中、10個のバイオマーカーが、特定の療法と関連している場合がある(したがって、10個のバイオマーカーの参照サブセットが生成される)。本明細書に記載の方法及びシステムを使用して分析されている特定の対象について、こうしたバイオマーカーのうち7個の値が利用可能である(したがって、7個のバイオマーカーの対象サブセットが生成される)場合、7個のバイオマーカーの各々の正規化バイオマーカースコアを、各特定のバイオマーカーの値の分布を使用して算出することができる。

0076

一部の実施形態では、バイオマーカーの参照サブセットは、任意の数の対象からのバイオマーカー情報を含む。一部の実施形態では、バイオマーカーの参照サブセットは、少なくとも1つ、少なくとも2つ、少なくとも3つ、少なくとも4つ、少なくとも5つ、少なくとも6つ、少なくとも7つ、少なくとも8つ、少なくとも9つ、少なくとも10個、少なくとも11個、少なくとも12個、少なくとも13個、少なくとも14個、少なくとも15個、少なくとも16個、少なくとも17個、少なくとも18個、少なくとも19個、少なくとも20個、少なくとも25個、少なくとも30個、少なくとも35個、少なくとも40個、少なくとも45個、少なくとも50個、少なくとも55個、少なくとも60個、少なくとも65個、少なくとも70個、少なくとも75個、少なくとも80個、少なくとも85個、少なくとも90個、少なくとも95個、少なくとも100個、少なくとも200個、少なくとも300個、少なくとも400個、少なくとも500個、又は少なくとも1000個の対象からのバイオマーカー情報を含む。一部の実施形態では、バイオマーカーの参照サブセットは、最大で2つ、最大で3つ、最大で4つ、最大で5つ、最大で6つ、最大で7つ、最大で8つ、最大で9つ、最大で10個、最大で11個、最大で12個、最大で13個、最大で14個、最大で15個、最大で16個、最大で17個、最大で18個、最大で19個、最大で20個、最大で25個、最大で30個、最大で35個、最大で40個、最大で45個、最大で50個、最大で55個、最大で60個、最大で65個、最大で70個、最大で75個、又は最大で80個、最大で85個、最大で90個、最大で95個、最大で100個、最大で200個、又は最大で300個、最大で400個、最大で500個、又は最大で1000個の対象からのバイオマーカー情報を含む。

0077

バイオマーカーの参照サブセットは、任意の数のバイオマーカーを含んでいてもよい。一部の実施形態では、バイオマーカーの参照サブセットは、少なくとも1つ、少なくとも2つ、少なくとも3つ、少なくとも4つ、少なくとも5つ、少なくとも6つ、少なくとも7つ、少なくとも8つ、少なくとも9つ、少なくとも10個、少なくとも11個、少なくとも12個、少なくとも13個、少なくとも14個、少なくとも15個、少なくとも16個、少なくとも17個、少なくとも18個、少なくとも19個、少なくとも20個、少なくとも25個、少なくとも30個、少なくとも35個、少なくとも40個、少なくとも45個、少なくとも50個、少なくとも55個、少なくとも60個、少なくとも65個、少なくとも70個、少なくとも75個、少なくとも80個、少なくとも85個、少なくとも90個、少なくとも95個、少なくとも100個、少なくとも200個、少なくとも300個、少なくとも400個、少なくとも500個、又は少なくとも1000個のバイオマーカーを含む。一部の実施形態では、バイオマーカーの参照サブセットは、最大で2つ、最大で3つ、最大で4つ、最大で5つ、最大で6つ、最大で7つ、最大で8つ、最大で9つ、最大で10個、最大で11個、最大で12個、最大で13個、最大で14個、最大で15個、最大で16個、最大で17個、最大で18個、最大で19個、最大で20個、最大で25個、最大で30個、最大で35個、最大で40個、最大で45個、最大で50個、最大で55個、最大で60個、最大で65個、最大で70個、最大で75個、又は最大で80個、最大で85個、最大で90個、最大で95個、最大で100個、最大で200個、又は最大で300個、最大で400個、最大で500個、又は最大で1000個のバイオマーカーを含む。

0078

一部の実施形態では、バイオマーカーの対象サブセット中の各バイオマーカーの値の対応する分布に基づいてバイオマーカー値を正規化して、正規化バイオマーカースコアを生成する。本明細書で使用される場合、バイオマーカーの「対象サブセット」は、単一の対象からのバイオマーカー情報を含む。バイオマーカーの対象サブセットは、任意の数のバイオマーカーを含んでいてもよい。一部の実施形態では、バイオマーカーの対象サブセットは、少なくとも1つ、少なくとも2つ、少なくとも3つ、少なくとも4つ、少なくとも5つ、少なくとも6つ、少なくとも7つ、少なくとも8つ、少なくとも9つ、少なくとも10個、少なくとも11個、少なくとも12個、少なくとも13個、少なくとも14個、少なくとも15個、少なくとも16個、少なくとも17個、少なくとも18個、少なくとも19個、少なくとも20個、少なくとも25個、少なくとも30個、少なくとも35個、少なくとも40個、少なくとも45個、少なくとも50個、少なくとも55個、少なくとも60個、少なくとも65個、少なくとも70個、少なくとも75個、少なくとも80個、少なくとも85個、少なくとも90個、少なくとも95個、少なくとも100個、少なくとも200個、少なくとも300個、少なくとも400個、少なくとも500個、又は少なくとも1000個のバイオマーカーを含む。一部の実施形態では、バイオマーカーの対象サブセットは、最大で2つ、最大で3つ、最大で4つ、最大で5つ、最大で6つ、最大で7つ、最大で8つ、最大で9つ、最大で10個、最大で11個、最大で12個、最大で13個、最大で14個、最大で15個、最大で16個、最大で17個、最大で18個、最大で19個、最大で20個、最大で25個、最大で30個、最大で35個、最大で40個、最大で45個、最大で50個、最大で55個、最大で60個、最大で65個、最大で70個、最大で75個、又は最大で80個、最大で85個、最大で90個、最大で95個、最大で100個、最大で200個、又は最大で300個、最大で400個、最大で500個、又は最大で1000個のバイオマーカーを含む。一部の実施形態では、バイオマーカーの対象サブセットは、バイオマーカーの参照サブセットと同一である(つまり、本明細書に記載の所与の計算、システム、又は方法の場合)。

0079

本明細書に記載のシステム及び方法は、配列決定データ及びバイオマーカー情報を使用した、任意の数の正規化バイオマーカースコアの決定を提供する。一部の実施形態では、本明細書に記載のシステム及び方法は、少なくとも1つ、少なくとも2つ、少なくとも3つ、少なくとも4つ、少なくとも5つ、少なくとも6つ、少なくとも7つ、少なくとも8つ、少なくとも9つ、少なくとも10個、少なくとも11個、少なくとも12個、少なくとも13個、少なくとも14個、少なくとも15個、少なくとも16個、少なくとも17個、少なくとも18個、少なくとも19個、少なくとも20個、少なくとも25個、少なくとも30個、少なくとも35個、少なくとも40個、少なくとも45個、少なくとも50個、少なくとも55個、少なくとも60個、少なくとも65個、少なくとも70個、少なくとも75個、少なくとも80個、少なくとも85個、少なくとも90個、少なくとも95個、少なくとも100個、少なくとも200個、少なくとも300個、少なくとも400個、少なくとも500個、又は少なくとも1000個の正規化バイオマーカースコアの決定を提供する。一部の実施形態では、本明細書に記載のシステム及び方法は、最大で2つ、最大で3つ、最大で4つ、最大で5つ、最大で6つ、最大で7つ、最大で8つ、最大で9つ、最大で10個、最大で11個、最大で12個、最大で13個、最大で14個、最大で15個、最大で16個、最大で17個、最大で18個、最大で19個、最大で20個、最大で25個、最大で30個、最大で35個、最大で40個、最大で45個、最大で50個、最大で55個、最大で60個、最大で65個、最大で70個、最大で75個、又は最大で80個、最大で85個、最大で90個、最大で95個、最大で100個、最大で200個、又は最大で300個、最大で400個、最大で500個、又は最大で1000個の正規化バイオマーカースコアの決定を提供する。

0080

本明細書に記載のシステム及び方法は、一部の実施形態では、特定の療法と関連するバイオマーカーの正規化バイオマーカースコアの決定を提供する。一部の実施形態では、本明細書に記載のシステム及び方法は、少なくとも1つ、少なくとも2つ、少なくとも3つ、少なくとも4つ、少なくとも5つ、少なくとも6つ、少なくとも7つ、少なくとも8つ、少なくとも9つ、少なくとも10個、少なくとも11個、少なくとも12個、少なくとも13個、少なくとも14個、少なくとも15個、少なくとも16個、少なくとも17個、少なくとも18個、少なくとも19個、少なくとも20個、少なくとも25個、少なくとも30個、少なくとも35個、少なくとも40個、少なくとも45個、少なくとも50個、少なくとも55個、少なくとも60個、少なくとも65個、少なくとも70個、少なくとも75個、少なくとも80個、少なくとも85個、少なくとも90個、少なくとも95個、少なくとも100個、少なくとも200個、少なくとも300個、少なくとも400個、少なくとも500個、又は少なくとも1000個の、特定の療法と関連するバイオマーカーの決定を提供する。一部の実施形態では、本明細書に記載のシステム及び方法は、最大で1つ、最大で2つ、最大で3つ、最大で4つ、最大で5つ、最大で6つ、最大で7つ、最大で8つ、最大で9つ、最大で10個、最大で11個、最大で12個、最大で13個、最大で14個、最大で15個、最大で16個、最大で17個、最大で18個、最大で19個、最大で20個、最大で25個、最大で30個、最大で35個、最大で40個、最大で45個、最大で50個、最大で55個、最大で60個、最大で65個、最大で70個、最大で75個、又は最大で80個、最大で85個、最大で90個、最大で95個、最大で100個、最大で200個、又は最大で300個、最大で400個、最大で500個、又は最大で1000個の、特定の療法と関連するバイオマーカーの決定を提供する。

0081

本明細書に記載のようなバイオマーカーを正規化するためのシステム及び方法は、任意のがん(例えば、任意の腫瘍)のバイオマーカーに適用することができる。例示的がんとしては、これらに限定されないが、以下:副腎皮質癌、膀胱尿路上皮癌胸部浸潤癌頚部扁平上皮癌子宮頚内膜腺癌結腸腺癌、食道癌明細胞癌、腎乳首細胞癌肝細胞癌肺腺癌扁平上皮癌、卵巣漿液性嚢胞腺癌、膵臓腺癌前立腺腺癌、直腸腺癌、皮膚黒色腫胃腺癌、甲状腺癌子宮体子宮内膜癌、任意のタイプのリンパ腫白血病、及び胆管癌が挙げられる。

0082

バイオマーカー情報の取得
本明細書に記載のようなバイオマーカー情報は、様々な供給源から得ることができる。一部の実施形態では、バイオマーカー情報は、患者に由来する生物学的試料を分析することにより得ることができる。生物学的試料は、患者の1つ又は複数の治療の有効性を予測するための本明細書に記載の方法を実施する前に分析されていてもよい。一部のそのような実施形態では、生物学的試料から得られるデータは、患者の1つ又は複数の治療の有効性を予測するための本明細書に記載の技法の実施中に保存(例えば、データベースに)及びアクセスすることができる。一部の実施形態では、バイオマーカー情報は、少なくとも1人の患者のバイオマーカー情報を含むデータベースから得られる。

0083

生物学的試料
対象(つまり、患者又は個体)に由来する任意の生物学的試料を、本明細書に記載のように分析して、バイオマーカー情報を得ることができる。一部の実施形態では、生物学的試料は、がん性細胞又は前がん性細胞を有することが知られているか又は有することが疑われる対象に由来する任意の試料であってもよい。

0084

生物学的試料は、これらに限定されないが、以下のものを含む、対象の身体の任意の供給源に由来してもよい:任意の流体[血液(例えば、全血血清、又は血漿)、唾液滑液脳脊髄液胸水囲心腔液腹水、及び/又は尿等]、毛、皮膚(表皮真皮、及び/又は下皮の部分を含む)、中咽頭咽頭喉頭部食道気管支唾液腺口腔鼻腔腔、肛門腔、骨、骨髄、脳、胸腺脾臓小腸盲腸、結腸、直腸、肛門、肝臓胆管膵臓腎臓尿管、膀胱、尿道子宮、膣、外陰、卵巣、頚部、陰嚢陰茎、前立腺、睾丸精嚢、及び/又は任意のタイプの組織(例えば、筋組織上皮組織結合組織、又は神経組織)。

0085

生物学的試料は、例えば、体液、1つ又は複数の細胞、組織片、又は器官の一部若しくは全ての試料を含む、任意のタイプの試料であってもよい。ある特定の実施形態では、1つの試料を、分析のために対象から採取することになる。一部の実施形態では、1つよりも多くの(例えば、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20個、又はそれよりも多くの)試料を、分析のために対象から採取してもよい。一部の実施形態では、対象に由来する1つの試料が分析されることになる。ある特定の実施形態では、1つよりも多くの(例えば、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20個、又はそれよりも多くの)試料を分析してもよい。対象に由来する1つよりも多くの試料を分析する場合、試料を同時に調達してもよく(例えば、1つよりも多くの試料を同じ手順で採取してもよく)、又は試料を異なる時点で採取してもよい(例えば、最初の手順の1、2、3、4、5、6、7、8、9、10日後;1、2、3、4、5、6、7、8、9、10週後;1、2、3、4、5、6、7、8、9、10カ月後、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10年後、又は10、20、30、40、50、60、70、80、90、100年後の手順を含む異なる手順中に)。2番目又はその後の試料は、同じ領域(例えば、同じ腫瘍又は組織区域)又は異なる領域(例えば、異なる腫瘍を含む)から採取又は得てもよい。2番目又はその後の試料は、1つ又は複数の治療後に対象から採取又は得てもよく、同じ領域又は異なる領域から採取してもよい。非限定的な例として、2番目又はその後の試料は、各試料中のがんが異なる特徴を有するか否か(例えば、患者の2つの物理的に別個の腫瘍から採取された試料の場合)、又はがんが1つ又は複数の治療に応答したか否か(例えば、治療前後の同じ腫瘍又は異なる腫瘍に由来する2つ以上の試料の場合)の決定に有用であり得る。

0086

本明細書に記載の生物学的試料はいずれも、任意の公知の技法を使用して対象から得ることができる。一部の実施形態では、生物学的試料は、外科手技(例えば、腹腔鏡下手術、顕微鏡下手術、又は内視鏡検査)、骨髄生検、パンチ生検内視鏡生検、又は針生検(例えば、細針吸引コア針生検、真空生検、又は画像誘導下生検)から得ることができる。一部の実施形態では、少なくとも1つの生物学的試料の各々は、体液試料細胞試料、又は組織生検である。

0087

一部の実施形態では、1つ又は1つよりも多くも細胞(つまり、細胞試料)は、スクレイプ(scrape)法又はブラシ(brush)法を使用して対象から得ることができる。細胞試料は、例えば、以下の区域:頚部、食道、胃、気管支、又は口腔の1つ又は複数からを含む、対象の身体の任意の区域から又は対象の身体から得ることができる。一部の実施形態では、対象に由来する1つ又は1つよりも多くの組織片(例えば、組織生検)を使用してもよい。ある特定の実施形態では、組織生検は、がん性細胞を有することが知られているか又は有することが疑われる1つ又は複数の腫瘍又は組織に由来する1つ又は1つよりも多くの(例えば、2、3、4、5、6、7、8、9、10個、又は10個よりも多くの)試料を含んでいてもよい。

0088

試料分析
本明細書に記載のシステム及び方法は、少なくとも部分には、患者及び/又は患者のがんのあるバイオマーカーの特定及び特徴付けに基づく。そのような情報は、対象(例えば、患者)の生物学的試料から本明細書に記載のように得ることができる。

0089

任意のタイプの分析を、対象に由来する生物学的試料に対して実施することができる。一部の実施形態では、対象に由来する生物学的試料に対して、血液分析が実施される。一部の実施形態では、対象に由来する生物学的試料に対して、血球算出分析が実施される。一部の実施形態では、対象に由来する生物学的試料に対して、組織学的分析が実施される。一部の実施形態では、対象に由来する生物学的試料に対して、免疫組織学的分析が実施される。

0090

任意のタイプの配列決定データを、対象の生物学的試料から得ることができる。一部の実施形態では、配列決定データは、DNA配列決定データである。一部の実施形態では、配列決定データは、RNA配列決定データである。一部の実施形態では、配列決定データは、タンパク質配列決定データである。

0091

そのような配列決定データは、任意の公知技法により得ることができる。一部の実施形態では、配列決定データは、全ゲノム配列決定(WGS)から得られる。一部の実施形態では、配列決定データは、全エクソーム配列決定(WES)から得られる。一部の実施形態では、配列決定データは、全トランスクリプトーム配列決定から得られる。一部の実施形態では、配列決定データは、mRNA配列決定から得られる。一部の実施形態では、配列決定データは、DNA/RNAハイブリダイゼーションから得られる。一部の実施形態では、配列決定データは、マイクロアレイから得られる。一部の実施形態では、配列決定データは、DNA/RNAチップから得られる。一部の実施形態では、配列決定データは、PCRから得られる。一部の実施形態では、配列決定データは一塩基多型(SNP)遺伝子型決定から得られる。

0092

複数の遺伝子の発現データ(例えば、発現レベルを示す)を、生物学的試料から得ることができる。検査することができる遺伝子の数に制限はない。例えば、発現レベルを検査することができる遺伝子の数に制限はない。

0093

非限定的な例として、4つ若しくはそれよりも多くの、5つ若しくはそれよりも多くの、6つ若しくはそれよりも多くの、7つ若しくはそれよりも多くの、8つ若しくはそれよりも多くの、9つ若しくはそれよりも多くの、10個若しくはそれよりも多くの、11個若しくはそれよりも多くの、12個若しくはそれよりも多くの、13個若しくはそれよりも多くの、14個若しくはそれよりも多くの、15個若しくはそれよりも多くの、16個若しくはそれよりも多くの、17個若しくはそれよりも多くの、18個若しくはそれよりも多くの、19個若しくはそれよりも多くの、20個若しくはそれよりも多くの、21個若しくはそれよりも多くの、22個若しくはそれよりも多くの、23個若しくはそれよりも多くの、24個若しくはそれよりも多くの、25個若しくはそれよりも多くの、26個若しくはそれよりも多くの、27個若しくはそれよりも多くの、28個若しくはそれよりも多くの、29個若しくはそれよりも多くの、30個若しくはそれよりも多くの、40個若しくはそれよりも多くの、50個若しくはそれよりも多くの、60個若しくはそれよりも多くの、70個若しくはそれよりも多くの、80個若しくはそれよりも多くの、90個若しくはそれよりも多くの、100個若しくはそれよりも多くの、125個若しくはそれよりも多くの、150個若しくはそれよりも多くの、175個若しくはそれよりも多くの、200個若しくはそれよりも多くの、225個若しくはそれよりも多くの、250個若しくはそれよりも多くの、275個若しくはそれよりも多くの、又は300個若しくはそれよりも多くの遺伝子を、本明細書に記載の任意の評価に使用することができる。別の一組の非限定的な例として、少なくとも4つ、少なくとも5つ、少なくとも6つ、少なくとも7つ、少なくとも8つ、少なくとも9つ、少なくとも10個、少なくとも11個、少なくとも12個、少なくとも13個、少なくとも14個、少なくとも15個、少なくとも16個、少なくとも17個、少なくとも18個、少なくとも19個、少なくとも20個、少なくとも21個、少なくとも22個、少なくとも23個、少なくとも24個、少なくとも25個、少なくとも26個、少なくとも27個、少なくとも28個、少なくとも29個、少なくとも30個、少なくとも40個、少なくとも50個、少なくとも60個、少なくとも70個、少なくとも80個、少なくとも90個、少なくとも100個、少なくとも125個、少なくとも150個、少なくとも175個、少なくとも200個、少なくとも225個、少なくとも250個、少なくとも275個、又は少なくとも300個の遺伝子を、本明細書に記載の任意の評価に使用することができる。更なる一組の非限定的な例として、最大で4つ、最大で5つ、最大で6つ、最大で7つ、最大で8つ、最大で9つ、最大で10個、最大で11個、最大で12個、最大で13個、最大で14個、最大で15個、最大で16個、最大で17個、最大で18個、最大で19個、最大で20個、最大で21個、最大で22個、最大で23個、最大で24個、最大で25個、最大で26個、最大で27個、最大で28個、最大で29個、最大で30個、最大で40個、最大で50個、最大で60個、最大で70個、最大で80個、最大で90個、最大で100個、最大で125個、最大で150個、最大で175個、最大で200個、最大で225個、最大で250個、最大で275個、最大で300個の遺伝子を、本明細書に記載の任意の評価に使用することができる。

0094

複数の遺伝子の発現データ(例えば、発現レベルを示す)を獲得するためには、対象に由来する試料に対して、任意の方法を使用することができる。一組の非限定的な例として、発現データは、RNA発現データ、DNA発現データ、又はタンパク質発現データであってもよい。

0095

DNA発現データは、一部の実施形態では、対象に由来する試料中のDNAのレベルを指す。がんを有する対象に由来する試料中のDNAのレベルは、がん、例えばがん患者の試料中の遺伝子複製を有しない対象に由来する試料中のDNAのレベルと比較して上昇している場合がある。がんを有する対象に由来する試料中のDNAのレベルは、がん、例えばがん患者の試料中の遺伝子枯渇を有しない対象に由来する試料中のDNAのレベルと比較して低減されている場合がある。

0096

DNA発現データは、一部の実施形態では、試料中の発現されたDNA(又は遺伝子)のデータ、例えば、患者の試料中の発現された遺伝子の配列決定データを指す。そのようなデータは、一部の実施形態では、患者が、特定のがんに関連する1つ又は複数の突然変異を有するか否かを決定するのに有用であり得る。

0097

RNA発現データは、これらに限定されないが、以下のものを含む、当技術分野で公知の任意の方法を使用して獲得することができる:全トランスクリプトーム配列決定、全RNA配列決定、mRNA配列決定、標的化RNA配列決定、低分子RNA配列決定、リボソームプロファイリング、RNAエクソームキャプチャーシーケンシング、及び/又はディープRNAシーケンシング。DNA発現データは、DNA配列決定の任意の公知の方法を含む、当技術分野で公知の任意の方法を使用して獲得することができる。例えば、DNA配列決定を使用して、対象のDNAの1つ又は複数の突然変異を特定することができる。DNAを配列決定するための当技術分野で使用される任意の技法を、本明細書に記載の方法及びシステムと共に使用することができる。一組の非限定的な例として、DNAは、単一分子リアルタイムシーケンシング、イオントレントシーケンシング、ピロシーケンシング、合成による配列決定法ライゲーションによる配列決定法(SOLiD配列決定)、ナノポアシーケンシング、又はサンガー配列決定法(チェーンターミネーションシーケンシング)により配列決定することができる。タンパク質発現データは、これらに限定されないが、以下のものを含む、当技術分野で公知の任意の方法を使用して獲得することができる:N末端アミノ酸分析法C末端アミノ酸分析法、エドマン分解法(タンパク質配列決定装置等の機械の使用によることを含む)、又は質量分析法

0098

一部の実施形態では、発現データは、全エクソーム配列決定(WES)データを含む。一部の実施形態では、発現データは、全ゲノム配列決定(WGS)データを含む。一部の実施形態では、発現データは、次世代配列決定(NGS)データを含む。一部の実施形態では、発現データは、マイクロアレイデータを含む。

0099

データセット
バイオマーカーと関連する情報を含む任意のデータセットを使用して、本明細書に記載のようにバイオマーカー情報を得ることができる。一部の実施形態では、バイオマーカー情報は、1つ又は複数のデータベース及び/又は任意の他の好適な電子データレポジトリから得ることができる。データベースの例としては、これらに限定されないが、CGP(Cancer Genome Project)、CPTAC(Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium)、ICGC(International Cancer Genome Consortium)、及びTCGA(The Cancer Genome Atlas)が挙げられる。一部の実施形態では、バイオマーカー情報は、臨床治験に関連するデータから得ることができる。一部の実施形態では、バイオマーカー情報は、1つ又は複数の類似薬物(例えば、PD-1阻害剤等の類似クラスの薬物)に基づく臨床治験との関連で予測することができる。一部の実施形態では、バイオマーカー情報は、病院データベースから得ることができる。一部の実施形態では、バイオマーカー情報は、商業的配列決定供給業者から得ることができる。一部の実施形態では、バイオマーカー情報は、対象(例えば、患者)及び/又は対象(例えば、患者)の親族保護者、若しくは代理人から得ることができる。

0100

アッセイ
本明細書に記載の生物学的試料はいずれも、従来のアッセイ又は本明細書に記載のものを使用して発現データを得るために使用することができる。発現データは、一部の実施形態では、遺伝子発現レベルを含む。遺伝子発現レベルは、mRNA及び/又はタンパク質等の、遺伝子発現の産物を検出することにより検出することができる。

0101

一部の実施形態では、遺伝子発現レベルは、試料中のタンパク質のレベルを検出することにより、及び/又は試料中のタンパク質の活性レベルを検出することにより決定される。本明細書で使用される場合、用語「決定する」又は「検出する」は、そのような物質の質的又は量的濃度レベル導出、又はその他の形で対象に由来する試料中のそのような物質の値及び/又はカテゴリー化を評価することを含む、試料内の物質の存在、非存在、分量、及び/又は量(有効量であってよい)を評価することを含み得る。

0102

タンパク質のレベルは、イムノアッセイを使用して測定することができる。イムノアッセイの例としては、任意の公知のアッセイが挙げられ(限定ではないが)、以下のものをいずれも挙げることができる:イムノブロッティングアッセイ(例えば、ウエスタンブロット)、免疫組織化学的分析、フローサイトメトリーアッセイ、免疫蛍光アッセイ(IF)、酵素結合免疫吸着測定法(ELISA)(例えば、サンドイッチELISA)、ラジオイムノアッセイ電気化学発光に基づく検出アッセイ磁気イムノアッセイ、側方流動アッセイ、及び関連技法。本明細書で提供されるタンパク質レベルの検出に好適な追加のイムノアッセイは、当業者であれば明白であろう。

0103

そのようなイムノアッセイは、標的タンパク質に特異的な作用剤(例えば、抗体)の使用を含んでいてもよい。標的タンパク質に「特異的に結合する」抗体等の作用剤は、当技術分野で十分に理解されている用語であり、そのような特異的結合を決定するための方法も、当技術分野で周知である。抗体は、別のタンパク質に対するよりも、より頻繁に、より迅速に、より長期間にわたって、及び/又はより大きな親和性で、特定の標的タンパク質と反応又は付随する場合、「特異的結合」を示すと言われる。また、例えば、第1の標的ペプチドに特異的に結合する抗体は、第2の標的ペプチドに特異的に又は優先的に結合してもよく又は結合しなくともよいことが、この定義を読むことにより理解される。そのため、「特異的結合」又は「優先的結合」は、必ずしも排他的な結合を必要としない(含んでいてもよいが)。一般的には、必ずというわけではないが、結合への言及は、優先的結合を意味する。一部の例では、標的ペプチド又はそのエピトープに「特異的に結合する」抗体は、他のペプチド又は同じ抗原の他のエピトープには結合しない場合がある。一部の実施形態では、試料を、異なるタンパク質に結合する1つよりも多くの結合性作用剤と同時に又は順次に接触させてもよい(例えば、多重分析)。

0104

本明細書で使用される場合、用語「抗体」は、少なくとも1つの免疫グロブリン可変ドメイン又は免疫グロブリン可変ドメイン配列を含むタンパク質を指す。例えば、抗体は重(H)鎖可変領域(本明細書ではVHと略される)及び軽(L)鎖可変領域(本明細書ではVLと略される)を含んでいてもよい。別の例では、抗体は、2つの重(H)鎖可変領域及び2つの軽(L)鎖可変領域を含む。用語「抗体」は、抗体の抗原結合性断片(例えば、単鎖抗体Fab及びsFab断片、F(ab')2、Fd断片、Fv断片、scFv、及びドメイン抗体(dAb)断片(de Wildtら、Eur J Immunol. 1996年; 26巻(3号):629〜39頁)並びに完全抗体を包含する。抗体は、IgAIgGIgEIgDIgM(並びにそれらのサブタイプ)の構造特徴を有していてもよい。抗体は、これらに限定されないが、霊長類(ヒト及び非ヒト霊長類)及び霊長類化(ヒト化等)抗体を含む任意の供給源に由来してもよい。

0105

一部の実施形態では、本明細書に記載のような抗体は、検出可能な標識とコンジュゲートすることができ、目的のペプチドに対する検出試薬の結合は、検出可能な標識から放出されるシグナルの強度に基づいて決定することができる。或いは、検出試薬に特異的な二次抗体を使用することができる。1つ又は複数の抗体を、検出可能な標識にカップリングしてもよい。当技術分野で公知の任意の好適な標識を、本明細書に記載のアッセイ法で使用することができる。一部の実施形態では、検出可能な標識は、フルオロフォアを含む。本明細書で使用される場合、用語「フルオロフォア」(「蛍光性標識」又は「蛍光色素」とも呼ばれる)は、規定の励起波長光エネルギーを吸収し、異なる波長の光エネルギーを放射する部分を指す。一部の実施形態では、検出部分は、酵素であるか又は酵素を含む。一部の実施形態では、酵素は、無色基質から有色産物を産生するもの(例えば、β-ガラクトシダーゼ)である。

0106

当業者であれば、本開示はイムノアッセイに限定されないことを理解するだろう。質量分析法等の、抗体に基づかない検出アッセイも、本明細書で提供されるようなタンパク質及び/又はタンパク質のレベルの検出及び/又は定量化に有用である。発色性基質に依存するアッセイも、本明細書で提供されるようなタンパク質及び/又はタンパク質のレベルの検出及び/又は定量化に有用であり得る。

0107

或いは、試料中の遺伝子をコードする核酸のレベルは、従来法により測定することができる。一部の実施形態では、遺伝子をコードする核酸の発現レベルの測定は、mRNAを測定することを含む。一部の実施形態では、遺伝子をコードするmRNAの発現レベルは、リアルタイム逆転写(RT)Q-PCR又は核酸マイクロアレイを使用して測定することができる。核酸配列を検出する方法としては、これらに限定されないが、以下のものが挙げられる:ポリメラーゼ連鎖反応(PCR)、逆転写PCR(RT-PCR)、in situ PCR、定量PCR(Q-PCR)、リアルタイム定量PCR(RT Q-PCR)、in situハイブリダイゼーション、サザンブロットノーザンブロット配列分析、マイクロアレイ分析、レポーター遺伝子の検出、又は他のDNA/RNAハイブリダイゼーションプラットフォーム

0108

一部の実施形態では、試料中の遺伝子をコードする核酸のレベルは、ハイブリダイゼーションアッセイにより測定することができる。一部の実施形態では、ハイブリダイゼーションアッセイは、少なくとも1つの結合性パートナーを含む。一部の実施形態では、ハイブリダイゼーションアッセイは、少なくとも1つのオリゴヌクレオチド結合性パートナーを含む。一部の実施形態では、ハイブリダイゼーションアッセイは、少なくとも1つの標識オリゴヌクレオチド結合性パートナーを含む。一部の実施形態では、ハイブリダイゼーションアッセイは、少なくとも1対のオリゴヌクレオチド結合性パートナーを含む。一部の実施形態では、ハイブリダイゼーションアッセイは、少なくとも1対の標識オリゴヌクレオチド結合性パートナーを含む。

0109

所望の核酸又はタンパク質に特異的に結合する任意の結合性作用剤を、本明細書に記載の方法及びキットで使用して、試料中の発現レベルを測定することができる。一部の実施形態では、結合性作用剤は、所望のタンパク質に特異的に結合する抗体又はアプタマーである。他の実施形態では、結合性作用剤は、核酸又はその部分に相補的な1つ又は複数のオリゴヌクレオチドであってもよい。一部の実施形態では、試料を、異なるタンパク質又は異なる核酸に結合する1つよりも多くの結合性作用剤と、同時に又は順次に接触させてもよい(例えば、多重分析)。

0110

タンパク質又は核酸の発現レベルを測定するために、試料を、好適な条件下で結合性作用剤と接触させてもよい。一般的に、用語「接触」は、結合性作用剤と、存在する場合は試料中の標的タンパク質又は標的核酸との複合体の形成に十分な好適な期間にわたって、結合性作用剤を、試料又はそれから収集した細胞に曝露することを指す。一部の実施形態では、接触は、試料が支持膜の表面を横切って移動する毛細管作用により実施される。

0111

一部の実施形態では、アッセイは、単一のアッセイ形式を含む、低スループットプラットフォームで実施してもよい。一部の実施形態では、アッセイは、ハイスループットプラットフォームで実施してもよい。そのようなハイスループットアッセイは、固体支持体(例えば、1つ又は複数のチップ)に固定された結合性作用剤を使用することを含んでもよい。結合性作用剤を固定するための方法は、結合性作用剤の性質及び固体支持体の材料等の因子に依存することになり、特定の緩衝液を必要とする場合がある。そのような方法は、当業者であれば明らかであろう。

0112

遺伝子
本明細書で挙げられている種々の遺伝子は、一般的に、ヒト遺伝子命名法を使用して命名される。種々の遺伝子は、一部の実施形態では、発表された学術雑誌論文等の公的に入手可能な資源に記載されている。遺伝子名は、例えば、www.ncbi.nlm.nih.govにて利用可能なNCBIGenBank(登録商標)データベース;www.genenames.orgにて利用可能なHUGO(Human Genome Organization) Gene Nomination Committee (HGNC)データベース;www.david.ncifcrf.govにて利用可能なDAVID Bioinformatics Resourceを使用することにより追加情報(配列情報を含む)と関連付けることができる。遺伝子は、その遺伝子のバリアントを全て包含することができることが認識されるべきである。ヒト対象以外の生物又は対象の場合、対応する特異的な特定の遺伝子(specific-specific gene)を使用してもよい。別名、等価物、及び密接に関連する遺伝子(他の生物に由来する遺伝子を含む)は、上記に記載のNCBI GenBank(登録商標)データベースを含む、類似のデータベースを使用して特定することができる。

0113

一部の実施形態では、遺伝子AXLは、GenBank(登録商標)受入番号NM_199054.2又はNM_017572.3.として特定することができ、遺伝子CCL2は、GenBank(登録商標)受入番号NM_002982.3として特定することができ、遺伝子CCL7は、GenBank(登録商標)受入番号NM_006273.3として特定することができ、遺伝子CCL8は、GenBank(登録商標)受入番号NM_005623.2として特定することができ、遺伝子CDH1は、GenBank(登録商標)受入番号NM_004360.4、NM_001317184.1、NM_001317185.1、又はNM_001317186.1として特定することができ、遺伝子VEGFCは、GenBank(登録商標)受入番号NM_005429.4として特定することができ、遺伝子EGFRは、GenBank(登録商標)受入番号NM_001346941.1、NM_005228.4、NM_001346898.1、NM_001346900.1、NM_001346899.1、NM_001346897.1、NM_201284.1、NM_201283.1、又はNM_201282.1として特定することができ、遺伝子ROR2は、GenBank(登録商標)受入番号NM_004560.3又はNM_001318204.1として特定することができ、遺伝子PTENは、GenBank(登録商標)受入番号NM_001304717.2、NM_000314.6、又はNM_001304718.1として特定することができ、遺伝子TAGLNは、GenBank(登録商標)受入番号NM_001001522.2又はNM_003186.4として特定することができる。

0114

療法応答の予測
本明細書に記載のような患者及び/又は患者の生物学的試料に由来する正規化バイオマーカースコアを、例えば、特定の治療(例えば、免疫療法)に好適な対象を特定すること、及び/又は特定の治療に対する患者の応答又はその欠如の可能性を予測することを含む、種々の臨床目的に使用することができる。したがって、本明細書には、患者のバイオマーカー値に基づいて、療法有効性、例えば免疫療法、を予測するための予後法が記載されている。加えて、本明細書に記載のシステム及び方法を使用して、患者のバイオマーカー値に基づいて、患者(対象)が特定の療法に対して1つ又は複数の有害反応を示す可能性があるか又は示す可能性がないか(例えば、対象が、チェックポイント遮断療法に対して免疫媒介性有害反応を示す可能性が高いか、及び/又はチェックポイント遮断療法に対して免疫媒介性有害反応を示さない可能性が高いかどうか)を予測することができる。

0115

本明細書に記載のような治療有効性を予測する方法を実施するために、特定の療法に対する患者の療法スコアを決定してもよい。本明細書で使用される場合、用語「療法スコア」は、療法に対するその対象の予測応答を示す患者の複数の正規化バイオマーカースコアを使用して算出される。一組の非限定的な例として、そのような「療法スコア」は、以下の様式の1つ又は複数で複数の正規化バイオマーカースコアを使用して算出することができる:1)合計として、2)加重和として(例えば、回帰モデルにおいて)、3)正規化バイオマーカースコアを入力として取る任意の線形又は一般線形モデルを使用し、入力された正規化バイオマーカースコアに基づいて、療法に対する患者の予測応答を示す出力を生成すること、4)正規化バイオマーカースコアを入力として取る任意の統計モデル(例えば、ニューラルネットワークモデルベイズ回帰モデル、適応非線形回帰モデル(adaptive non-linear regression model)、サポートベクター回帰モデル、ガウス混合モデルランダムフォレスト回帰、及び/又は他の好適なタイプの混合モデル)を使用し、入力されたバイオマーカースコアに基づいて、療法に対する患者の予測応答を示す出力を生成すること。

0116

本明細書に記載のような療法スコアは、任意の好適な数の正規化バイオマーカースコア使用して算出された療法スコアを含む。一部の実施形態では、療法スコアは、少なくとも2つの正規化バイオマーカースコアを使用して算出することができる。一部の実施形態では、療法スコアは、少なくとも3つ、少なくとも4つ、少なくとも5つ、少なくとも6つ、少なくとも7つ、少なくとも8つ、少なくとも9つ、少なくとも10個、少なくとも20個、少なくとも30個、少なくとも40個、少なくとも50個、少なくとも60個、少なくとも70個、少なくとも80個、少なくとも90個、又は少なくとも100個の正規化バイオマーカースコアを使用して算出することができる。

0117

一部の実施形態では、療法スコアは、計算の一部として1つ又は複数の対応する加重により加重されていてもよい1つ又は複数の正規化バイオマーカー値を使用して算出される。バイオマーカー加重は、任意のバイオマーカーに割り当てることができる。例えば、療法応答を予測するために、豊富に存在するバイオマーカーにはより高い加重を割り当ててもよい。そのような加重は、例えば機械学習技法を使用して決定することができる。非制限的な一組の例としては、そのような加重は、回帰モデル(例えば、線形回帰モデル、一般線形モデル、サポートベクター回帰モデル、ロジスティク回帰モデル、ランダムフォレスト回帰モデル、ニューラルネットワークモデル等)をトレーニングするにことにより決定することができる。

0118

療法の療法スコアは、正の値であってもよく又は負の値であってもよい。正の療法スコアは、一部の実施形態では、療法に対する肯定的な応答を示す。負の療法スコアは、一部の実施形態では、療法に対する否定的な応答又は不応答を示す。ゼロに近い療法スコアは、一部の実施形態では、療法に対して測定可能な応答がほとんどないこと又は応答がないことを示す。

0119

療法スコアは、一部の実施形態では、例えば、単一のバイオマーカーの使用と比較して、療法に対する患者の応答をより正確に予測する。例えば、療法スコアの数値が正の方向に増加すると共に、療法に対する患者の応答をより正確に予測することができる。別の例では、療法スコアの数値が負の方向に増加すると共に、療法に対する患者の応答欠如をより正確に予測することができる。

0120

用語「対象」又は「患者」は同義的に使用され、本明細書に記載のような分析を必要とする対象を指すことができる。一部の実施形態では、対象は、ヒトであってもよく、又は非ヒト哺乳動物(例えば、非ヒト霊長類)であってもよい。一部の実施形態では、対象は、がんを有する疑いがあるか又はがんのリスクがある。一部の実施形態では、対象は、がんを有する(例えば、有することが判明している)。がんの例としては、限定ではないが、以下:副腎皮質癌、膀胱尿路上皮癌、胸部浸潤癌、頚部扁平上皮癌、子宮頚内膜腺癌、結腸腺癌、食道癌、腎明細胞癌、腎乳首細胞癌、肝細胞癌、肺腺癌、肺扁平上皮癌、卵巣漿液性嚢胞腺癌、膵臓腺癌、前立腺腺癌、直腸腺癌、皮膚黒色腫、胃腺癌、甲状腺癌、子宮体子宮内膜癌、1つ又は複数のタイプの白血病、及び胆管癌が挙げられる。

0121

一部の実施形態では、対象は、がんの1つ又は複数の症状を有するヒト患者である。例えば、対象は、疲労、疼痛脱力又は麻痺、膀胱又は腸(bowl)の制御喪失、血染性唾液、貧血乳房腫瘤、又は分泌、又はそれらの組合せを有している場合がある。一部の実施形態では、対象は、がんの症状を有するか、又はがんの症状の履歴を有する。一部の実施形態では、対象は、がんの1つよりも多くの症状を有するか、又はがんの1つよりも多くの症状の履歴を有する。一部の実施形態では、対象は、がんの症状を有してないか、がんの症状の履歴を有していないか、又はがんの履歴を有していない。

0122

そのような対象は、がんと関連する1つ又は複数の症状を示していてもよい。その代わりに又はそれに加えて、そのような対象は、1つ又は複数のがんリスク因子、例えば、がんと関連する環境因子(例えば、地理的位置又は突然変異原への曝露)、がんの家族歴、及び/又はがん発症遺伝的素因を有していてもよい。

0123

或いは、本明細書に記載の分析を必要とする対象は、がんを有するか又はがんを有する疑いのある患者であってもよい。そのような対象は、現在再発を有していてもよく、又は過去にこの疾患を患ったことがあってもよく(例えば、現在無再発である)、又はがんを有していてもよい。一部の例では、対象は、例えば、化学療法又は放射線療法を含む治療を含む、この疾患の治療を受けているヒト患者である(つまり、対象は治療を受けていてもよい)。他の例では、そのようなヒト患者は、そのような治療を受けていなくともよい。

0124

効果スコア
一部の実施形態では、本明細書に記載のシステム及び方法を使用して、療法の効力を経時的に評価することができる。一部の実施形態では、本開示の態様は、候補療法の投与前又は投与後の試料から得られる正規化バイオマーカースコアを使用して、その療法の有効性を決定するための方法及びシステムを提供する。また、一部の実施形態では、そのような方法を使用して、患者又は対象に使用される候補療法を選択することができる。ある特定の実施形態では、そのような方法を使用して、候補療法の効果を評価することができ、効果は、本明細書に記載の一部の実施形態に従って効果スコアを決定することにより定量化することができる。

0125

例えば、一部の実施形態は、対象の第1の一組の及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを使用した、候補療法の効果スコアの決定を提供し、第1の一組の及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアは、候補療法の投与前の対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する第1の配列決定データ及び候補療法の投与後の対象の少なくとも1つの生物学的試料に関する第2の配列決定データを使用して決定される。そのような効果スコアは、候補療法の投与に対する対象の応答(例えば、肯定的又は否定的応答)を示すであろう。

0126

療法応答を予測又は記述するためのコンピュータ実装法
本開示の態様は、一組の正規化バイオマーカースコアを使用して、特定の療法に対する患者の応答又はその欠如を示す対象のバイオマーカースコアを決定するためのコンピュータ実装法を提供する。

0127

一部の実施形態では、ソフトウェアプログラムは、患者のバイオマーカースコア(例えば、バイオマーカースコア及び/又は療法スコア及び/又は効果スコア)及び療法の予測有効性に関する情報を提示する視覚的表示を使用者に提供することができる。このようなソフトウェアプログラムは、任意の適切なコンピューティング環境を含むがこれらに限定されない、クラウドコンピューティング環境、使用者(例えば、使用者のラップトップデスクトップスマートフォン等)と同一の場所に設置されたデバイス、使用者から遠隔の、1つ又は複数のデバイス(例えば、1つ又は複数のサーバー)等においてを実行し得る。

0128

例えば、一部の実施形態では、本明細書で記載される技法は、図1Aに示される、例示的な環境100において実施することができる。図1Aに示す通り、例示的な環境100内で、患者102の、1つ又は複数の生物学的試料を、実験室104へと提供することができる。実験室104は、生物学的試料を処理して、配列決定データ(例えば、トランスクリプトーム、エクソーム、及び/又はゲノム配列決定データ)を得、それを、ネットワーク108を介して患者102に関する情報を格納する少なくとも1つのデータベース106に提供することができる。

0129

ネットワーク108は、ワイドエリアネットワーク(例えば、インターネット)の場合もあり、ローカルエリアネットワーク(例えば、企業によるイントラネット)の場合もあり、かつ/又は他の任意の適切なタイプのネットワークの場合もある。図1Aに示されるデバイスのうちのいずれかは、1つ又は複数の有線連結、1つ又は複数の無線連結、及び/又はこれらの任意の適する組合せを使用して、ネットワーク108へと接続され得る。

0130

図1Aの例示的な実施形態では、少なくとも1つのデータベース106は、患者の配列決定データ、患者の発現データ、患者の医療履歴データ、患者の検査結果データ、及び/又は患者102に関する他の好適な情報を格納することができる。患者についての、保存された検査結果データの例は、生検検査結果イメージング検査結果(例えば、MRI結果)、及び血液検査結果を含む。本明細書で記載される技術の態様は、この点で限定されないので、少なくとも1つのデータベース106内に保存される情報は、任意の適切なフォーマットで、かつ/又は任意の適切なデータ構造を使用して保存することができる。少なくとも1つのデータベース106は、任意の適切な形(例えば、1つ又は複数のデータベース、1つ又は複数のファイル)で、データを保存し得る。少なくとも1つのデータベース106は、単一のデータベース又は複数のデータベースであり得る。

0131

図1Aに示す通り、例示的な環境100は、患者102以外の患者についての情報を保存し得る、1つ又は複数の外部データベース116を含む。例えば、外部データベース116は、1例以上の患者についての(任意の適切なタイプの)発現データ、1例以上の患者についての診療履歴データ、1例以上の患者についての検査結果(例えば、イメージング結果、生検結果、血液検査結果)データ、1例以上の患者についての、人口学的情報及び/若しくは経歴情報、並びに/又は1例以上の患者についての、他の任意の適切なタイプの情報を保存し得る。一部の実施形態では、外部データベース116は、TCGA(がんゲノムアトラス)等、1つ又は複数の一般にアクセス可能なデータベース、臨床試験情報についての、1つ又は複数のデータベース、及び/又は市販の配列決定供給元により維持される、1つ又は複数のデータベースにおいて入手可能な情報を保存し得る。本明細書で記載される技術の態様は、この点で限定されないので、外部データベース116は、任意の適切なハードウェアを使用して、任意の適切な形で、このような情報を保存し得る。

0132

一部の実施形態では、本明細書で記載される技術の態様は、この点で限定されないので、少なくとも1つのデータベース106と、外部データベース116とは、同じデータベースの場合もあり、同じデータベースシステムの部分の場合もあり、物理的に同一の場所に設置されている場合もある。

0133

一部の実施形態では、患者保護データベース106及び/又は外部データベース116に格納されている情報を使用して、療法に対する患者の応答を示す療法スコア及び/又は効果スコアの決定に関する本明細書に記載の技法のいずれかを実施することができる。例えば、データベース106及び/又は116内に保存された情報は、図2A、図2B、図2C、図2D及び図2Eと関連して、本明細書で記載される技法のうちの任意の1又は複数を実施するように、サーバー110上で実行されるソフトウェアにより、ネットワーク108を介してアクセスすることができる。

0134

例えば、一部の実施形態では、サーバー110は、データベース106及び/又は116に格納されている情報にアクセスし、その情報を使用して、正規化バイオマーカースコアに基づき複数の療法の療法スコアを決定するための、図2Aを参照して記載されている方法200を実施することができる。

0135

別の例として、サーバー110は、データベース106及び/又は116に格納されている情報にアクセスし、その情報を使用して、患者の候補療法の効力を決定するための、図2Bを参照して記載されている方法220を実施することができる。

0136

別の例として、サーバー110は、データベース106及び/又は116に格納されている情報にアクセスし、その情報を使用して、療法の各々の少なくとも3つのバイオマーカーの正規化バイオマーカースコアに基づき少なくとも2つの選択された療法の療法スコアを決定するための、図2Cを参照して記載されている方法240を実施することができる。

0137

別の例として、サーバー110は、データベース106及び/又は116に格納されている情報にアクセスし、その情報を使用して、第1及び第2の療法の第1及び第2の療法スコアを決定するための、図2Dを参照して記載されている方法260を実施することができる。

0138

更に別の例として、サーバー110は、データベース106及び/又は116に格納されている情報にアクセスし、その情報を使用して、正規化バイオマーカースコアを使用して対象をコホートのメンバーとして特定するための、図2Eを参照して記載されている方法280を実施することができる。

0139

一部の実施形態では、サーバー110は、1つ又は複数のコンピューティングデバイスを含み得る。サーバー110が、複数のコンピューティングデバイスを含む場合、デバイスは、物理的に、同一の場所に(例えば、単一の室内に)設置することもでき、物理的に複数の場所にわたり分配することもできる。一部の実施形態では、サーバー110は、クラウドコンピューティングインフラストラクチャーの一部であり得る。一部の実施形態では、1つ又は複数のサーバー110を、医師114が関係する実体(例えば、病院、研究機関)により運営されている施設内の、同一の場所に設置することができる。このような実施形態では、サーバー110が、患者102についての個人的な診療データにアクセスすることを可能とすることが容易であり得る。

0140

図1Aに示す通り、一部の実施形態では、サーバー110により実施された分析の結果を、コンピューティングデバイス112(ラップトップ又はスマートフォン等の携帯型コンピューティングデバイスの場合もあり、デスクトップコンピュータ等の固定型コンピューティングデバイスの場合もある)を通して、医師114へと提供することができる。結果は、紙の報告書、電子メール、グラフィカルユーザインターフェース、及び/又は他の任意の適切な形で提供することができる。図1Aの実施形態では、結果は、医師へと提供されるが、他の実施形態では、分析の結果は、患者102又は患者102の介護者看護師若しくは臨床試験関係者等の医療従事者へと提供され得ることを理解されたい。

0141

一部の実施形態では、結果は、コンピューティングデバイス112を介して、医師114へと提示される、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)の一部であり得る。一部の実施形態では、GUIを、コンピューティングデバイス112上で実行されるウェブブラウザーにより表示されるウェブページの一部として、使用者へと提示することができる。一部の実施形態では、GUIを、コンピューティングデバイス112上で実行されるアプリケーションプログラム(ウェブブラウザーと異なる)を使用して、使用者へと提示する。例えば、一部の実施形態では、コンピューティングデバイス112は、モバイルデバイス(例えば、スマートフォン)であることが可能であり、GUIを、モバイルデバイス上で実行されるアプリケーションプログラム(例えば、「app」)を介して、使用者へと提示することができる。

0142

コンピューティングデバイス112上に提示されたGUIは、患者及び患者のがんの両方に関する、広範にわたる腫瘍学データを、凝縮され、かつ、高度に有用である、新たな形で提供する。かつて、腫瘍学データは、複数のデータ源から、複数回にわたり得たことから、このような情報を得る方法を、時間及び費用の両方の面で高価なものとしていた。本明細書で例示される技法及びグラフィカルユーザインターフェースを使用して、使用者は、同じ量の情報に、同時に、かつ、このような情報を提供するのに必要とされる、使用者に対する要求及びコンピューティングリソースに対する要求を軽減してアクセスすることができる。使用者に対する要求の軽減は、多様な情報源の検索に関連する、臨床医の誤りを低減するのに役立つ。コンピューティングリソースに対する要求の軽減は、広範にわたる腫瘍学データを提供するのに必要とされる、プロセッサーの消費電力、ネットワークのバンド帯域、及びメモリを低減するのに役立ち、これは、コンピューティング技術の改善である。

0143

図1Bは、患者102についての情報を含有する、例示的なGUI150についてのブロック図を示す。GUI 150は、患者102についての、異なるタイプの情報をもたらす、個別の部分を含み得る。例示的なGUI 150は、以下の部分:患者情報部分152、分子機能(MF)ポートレイト部分160、臨床試験情報部分162、免疫療法部分154、有効性予測因子部分156、及び標的療法選択部分158を含む。

0144

患者情報部分152は、患者及び患者のがんについての一般的な情報を提供し得る。患者についての一般的な情報は、患者の氏名及び生年月日、患者の健康保険提供元、並びに住所及び電話番号等、患者についての連絡先の情報等の情報を含み得る。患者のがんについての一般的な情報は、患者の診断、患者の再発歴及び/又は寛解歴、並びに患者のがんの病期に関する情報を含み得る。患者情報部分152はまた、患者のための潜在的な処置選択肢及び/又は既に投与された処置に関する情報も提供し得る。

0145

分子機能(MF)ポートレイト部分160は、その分子の及び細胞組成、並びに腫瘍内及び/又は周囲に存在する生物学的過程に関する、腫瘍についての、グラフによる描示を指す、腫瘍分子機能ポートレイト(MFプロファイル)を含み得る。

0146

臨床試験情報部分162は、患者へと投与される可能性があり、かつ/又は投与される治療のための、臨床試験に関する情報を含み得る。臨床試験情報部分162は、進行中の臨床試験又は完了した臨床試験についての情報を提供し得る。臨床試験情報部分162に提供され得る情報は、投与量及び投与レジメン、臨床試験に参加する患者の数及び診断、並びに患者の転帰等、臨床試験において使用される治療に関する情報を含み得る。

0147

免疫療法部分154は、免疫療法に関するので、患者特異的情報を含み得る。免疫療法部分154は、異なる免疫療法、例えば、免疫チェックポイント遮断療法、抗がんワクチン療法、及びT細胞療法についてのこのような情報を提供し得る。免疫療法に関する患者特異的情報は、免疫療法に関連する、患者のバイオマーカー等、患者についての情報、及び/又は患者の腫瘍内の免疫細胞の組成等、患者のがんについての情報を含み得る。

0148

有効性予測因子部分156は、免疫療法部分154で提示された患者特異的情報に基づき、免疫療法に対する患者の予測される応答を示す情報を含み得る。有効性予測因子部分156は、一部の実施形態では、本明細書に記載のように患者のバイオマーカーを使用して決定される、免疫療法の予測有効性を提供することができる。それに加えて又はその代わりに、有効性予測因子部分156は、遺伝子発現データ等の患者特異的情報を使用して決定される、免疫チェックポイント遮断療法の予測有効性を提供することができる。

0149

標的療法選択部分158は、標的療法に関するので、患者特異的情報を含み得る。標的療法選択部分158は、異なる標的療法、例えば、キナーゼ阻害剤療法、化学療法、及び抗がん性抗体療法についてのこのような情報を提供し得る。標的療法に関する患者特異的情報は、標的療法に関連する、患者のバイオマーカー等、患者についての情報、及び/又は突然変異が、患者の腫瘍内に存在するのかどうか等、患者のがんについての情報を含み得る。

0150

図1Bのグラフィカルユーザインターフェース150の例示的な例を、図1Cのグラフィカルユーザインターフェース170として示す。図1Cに示す通り、患者情報部分172は、異なるパネル内、例えば、全般的ステータスパネル内、疾患特徴パネル内、及び一般的推奨パネル内に、異なる情報を提供し得る。一部の実施形態では、全般的ステータスパネルは、患者の氏名及び患者の年齢等、患者についての一般的な情報を提供し得る。一部の実施形態では、疾患特徴パネルは、がんのタイプ及びがんの病期等、患者のがんについての情報を提供し得る。一部の実施形態では、一般的推奨パネルは、患者について、かつての処置及び可能な処置選択肢を提供し得る。

0151

臨床試験情報部分182aは、抗PD1療法についての臨床試験に関する情報を提供する。臨床試験情報部分182a(上部分において示される)は、抗PD1療法、及びワクチン療法又はIFNα療法等の他の療法について、患者の全奏効率(ORR)を提示するグラフを示す。使用者は、臨床試験情報部分182aの部分を選択して、患者の無進行生存(PFS)及び/又は患者の全生存(OS)に関する情報にアクセスすることができる。臨床試験情報部分182a(下部分において示される)は、使用者へと提示され得る、異なる臨床試験に関する情報であって、臨床試験についての簡単な記載を含む情報を提供する。

0152

臨床試験情報部分182bは、異なる標的療法についての臨床試験に関する情報を提供する。臨床試験情報部分182b(上部分において示される)は、スニチニブ(SU)、イマチニブ(IM)、ベムラフェニブ(VER)、及びダブラフェニブ(DAB)を含む、異なる標的療法について、患者の全奏効率(ORR)を提示するグラフを示す。使用者は、臨床試験情報部分182bの部分を選択して、患者の無進行生存(PFS)及び/又は患者の全生存(OS)に関する情報にアクセスすることができる。臨床試験情報部分182b(下部分において示される)は、使用者へと提示され得る、異なる臨床試験に関する情報であって、臨床試験についての簡単な記載を含む情報を提供する。

0153

免疫療法部分174は、免疫療法に関連する患者特異的情報、及びこの免疫療法に対する、患者の予測される応答を示す情報を提供する。免疫療法部分174は、抗PD1療法、治療的がんワクチン、IFNα療法、IL2療法、抗CTLA4療法、及び抗血管新生療法についてのこのような情報を提供する。免疫療法部分174に示される患者特異的情報は、多様な免疫療法に関する、患者のバイオマーカー情報、及びそれらのバイオマーカーから計算される、患者の治療スコアを含む。

0154

有効性予測因子部分176aは、免疫療法部分174で提示された患者特異的情報に基づき、抗PD1療法に対する、患者の予測される応答を示す情報を提供する。有効性予測因子部分176bは、免疫療法部分174で提示された患者特異的情報に基づき、抗CTLA4療法に対する、患者の予測される応答を示す情報を提供する。

0155

標的療法選択部分178は、標的療法に関連する患者特異的情報、及び標的療法に対する、患者の予測される応答を示す情報を提供する。標的療法選択部分178は、スニチニブ(SU)、イマチニブ(IM)、ベムラフェニブ(VER)、ダブラフェニブ(DAB)、トラメチニブ、及びパゾパニブについてのこのような情報を提供する。標的療法部分178に示される患者特異的情報は、多様な標的療法に関する、患者のバイオマーカー情報、及びそれらのバイオマーカーから計算される、患者の治療スコアを含む。

0156

本明細書で記載される技術についての実施形態のうちのいずれかとの関連で使用され得る、コンピュータシステム1500の例示的な実装を、図15に示す。コンピュータシステム1500は、1つ又は複数のコンピュータハードウェアプロセッサー1510、及び非一時的なコンピュータ読取り可能な記憶媒体(例えば、メモリ1520及び1つ又は複数の非揮発性記憶デバイス1530)を含む、1つ又は複数の製品を含み得る。プロセッサー1510は、メモリ1520及び非揮発性記憶デバイス1530への、データの書込み、並びにこれらからのデータの読取りを、任意の適切な形で制御し得る。本明細書で記載される機能性のうちのいずれかを実施するために、プロセッサー1510は、プロセッサー1510による実行のための、プロセッサー実行可能な命令を保存する、非一時的なコンピュータ読取り可能な記憶媒体として用いられ得る、1つ又は複数の非一時的なコンピュータ読取り可能な記憶媒体(例えば、メモリ1520)内に保存された、1つ又は複数のプロセッサー実行可能な命令を実行し得る。

0157

図2Aは、本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、正規化バイオマーカースコアに基づき複数の療法の療法スコアを決定するための例示的なコンピュータ実装方法200のフローチャートである。本明細書で提供される療法スコアは、特定の療法と関連するバイオマーカーの患者の正規化バイオマーカースコアに基づき、特定の療法に対する患者の応答を示すことができる。方法200は、任意の適切なコンピューティングデバイスにより実施することができる。例えば、方法200は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、クラウドコンピューティング環境内の、1つ又は複数のサーバー、又は他の任意の適切な形で実施することができる。

0158

方法200は、対象の配列決定データを得る工程202から始まる。任意のタイプの配列決定データ、例えば、患者の腫瘍生検のトランスクリプトーム、エクソーム、及び/又はゲノム配列決定からの配列決定データを得ることができる。一部の実施形態では、配列決定データの取得は、対象から得られる生物学的試料から及び/又はそのような情報を格納するデータベースから配列決定データを得ることを含む。配列決定データの取得に関する更なる態様は、「試料分析」及び「バイオマーカー情報の取得」の節に提供されている。

0159

次に、方法200は、工程204へと進み、複数の療法と関連するバイオマーカーの値の分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする。一部の実施形態では、複数の療法の各特定の1つについて、特定の療法と関連する1つ又は複数のバイオマーカーの各1つの、対応する値の分布(参照集団における)を示す情報にアクセスしてもよい。そのようなバイオマーカー情報は、一部の実施形態では、1つ又は複数のデータベースから得ることができる。

0160

次に、方法200は、工程206へと進み、工程202で得られた配列決定データ及び工程204で得られたバイオマーカー情報を使用して、対象の正規化バイオマーカースコアを決定する。対象の正規化バイオマーカースコアは、一部の実施形態では、任意の数の参照対象に由来する任意の数のバイオマーカーを含むバイオマーカーの参照サブセットを使用して決定される。このように、対象のバイオマーカースコアは、バイオマーカーの参照サブセット中のバイオマーカー値の分布に基づいて、共通の尺度に調整される(例えば、正規化される)。正規化バイオマーカースコアの決定に関する更なる態様は、「バイオマーカー値から正規化バイオマーカースコアへ」の節に提供されている。

0161

次に、方法200は工程208へと進み、複数の療法の各特定の1つの療法スコアを、各特定の1つの療法と関連するバイオマーカーの正規化バイオマーカースコアに基づいて決定する。療法スコアは、複数の正規化バイオマーカースコアを加重和としての合計として使用し、線形又は一般線形モデルを使用して、統計モデルを使用して、又はそれらの組合せで算出することができる。療法スコアは、任意の好適な数の正規化バイオマーカースコア、例えば、2、10、50、又は100個の正規化バイオマーカースコアを使用して算出することができる。療法スコアの決定に関する更なる態様は、「療法応答の予測」の節に提供されている。

0162

任意の数の療法の療法スコアは、一部の実施形態では、報告書で、電子メールにより使用者に送付することで、及び/又は任意の他の好適な様式で情報を表示することを含む、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)で情報を使用者に表示することにより、使用者に対して出力することができる。例えば、療法スコア及び他の患者関連情報は、図9〜14に示されているようなGUIで使用者に提供することができる。

0163

本明細書に記載のシステム及び方法を使用して、療法の効力を経時的に評価することができる。そのようなシステム及び方法は、候補療法の投与前及び投与後に得られた患者のバイオマーカー情報に基づいて患者に対する候補療法の効果を示す候補療法の効果スコアを決定することを含む。

0164

図2Bは、本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、第1及び第2の正規化バイオマーカースコアを使用して候補療法の効果スコアを決定するための例示的なコンピュータ実装方法220のフローチャートである。本明細書で提供される効果スコアは、治療前、治療中、及び/又は治療後に得られた患者の正規化バイオマーカースコアに基づいて、候補療法に対する患者の経時的な応答を示す。一部の実施形態では、第1の正規化バイオマーカースコアは治療前に得てもよく、第2の正規化バイオマーカースコアは治療中及び/又は治療後に得てもよい。

0165

方法220は、候補療法の投与前に対象の第1の配列決定データを得る工程222から始まる。治療前の対象の配列決定データは、治療前の任意の期間にその対象から得られる任意の配列決定データを含む。任意のタイプの配列決定データ、例えば、患者の腫瘍生検のトランスクリプトーム、エクソーム、及び/又はゲノム配列決定からの配列決定データを得ることができる。対象の配列決定データは、治療の数分前、数日前、数カ月前、又は数年前に得てもよい。配列決定データの取得に関する更なる態様は、「試料分析」の節に提供されている。

0166

次に、方法220は、工程224に進み、候補療法の投与後に対象の第2の配列決定データを得る。治療後の対象の配列決定データは、治療後の任意の期間にその対象から得られる任意の配列決定データを含む。対象の配列決定データは、治療の数分後、数日後、数カ月後、又は数年後に得てもよい。第2の配列決定データは、治療前に得られた第1の配列決定データとは異なるタイプの配列決定データであってもよい。配列決定データの取得に関する更なる態様は、「試料分析」の節に提供されている。

0167

次に、方法220は、工程226へと進み、候補療法と関連する複数のバイオマーカーの各々の値の分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする。バイオマーカー情報へのアクセスは、1つ又は複数のデータベースからを含む、様々な情報源から候補療法と関連するバイオマーカー情報を得ることを含む。候補療法と関連するバイオマーカー情報は、療法の投与前及び/又は療法の投与後に対象から得ることができる。

0168

次に、方法220は、工程228へと進み、第1及び第2の配列決定データ並びにバイオマーカー情報を使用して、対象の第1及び第2の正規化バイオマーカースコアを決定する。対象の第1及び第2の正規化バイオマーカースコアは、一部の実施形態では、複数の参照対象中の同じバイオマーカーのバイオマーカー値のセットを含むバイオマーカーの参照サブセットを使用して決定される。このように、対象の第1及び第2のバイオマーカースコアは、バイオマーカーの参照サブセット中のバイオマーカー値の分布に基づいて、共通の尺度に調整される(例えば、正規化される)。正規化バイオマーカースコアの決定に関する更なる態様は、「バイオマーカー値から正規化バイオマーカースコアへ」の節に提供されている。

0169

次に、方法220は、工程230へと進み、第1及び第2の正規化バイオマーカースコアに基づいて、候補療法の効果スコアを決定する。そのような効果スコアは、一部の実施形態では、候補療法の有効性を示すことができる。一部の実施形態では、効果スコアを使用して、追加の療法を選択し、進行中の療法の投与を中止し、及び/又は進行中の療法が患者に投与されている様式を調整することができる。効果スコアの決定に関する更なる態様は、「効果スコア」の節に提供されている。

0170

任意の数の及び/又は任意のタイプの候補療法の効果スコアは、一部の実施形態では、報告書で、電子メールにより使用者に送付することで、及び/又は任意の他の好適な様式で情報を表示すること含む、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)で情報を使用者に表示することにより、使用者に対して出力することができる。例えば、効果スコア及び他の患者関連情報は、図9〜14に示されているようなGUIで使用者に提供することができる。

0171

本明細書に記載のシステム及び方法は、単一のバイオマーカー分析により提供されるものよりも、療法に対する患者の応答のより正確な予測を提供する複数のバイオマーカー分析を提供する。

0172

図2Cは、本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、少なくとも3つのバイオマーカーの対応する正規化バイオマーカースコアに基づき、少なくとも2つの選択された療法の療法スコアを決定するための例示的なコンピュータ実装方法240のフローチャートである。任意の好適なタイプの選択された療法の療法スコアを決定することができる。例えば、免疫チェックポイント遮断療法(例えば、抗PD1療法)及びキナーゼ阻害剤療法(例えば、スニチニブ)の療法スコアを決定することができる。別の例では、2つの異なる免疫チェックポイント遮断療法(例えば、抗PD1療法及び抗CTLA4療法)の療法スコアを決定することができる。また、療法スコアは、任意のタイプの3つのバイオマーカーを使用して決定することができる。例えば、療法スコアは、少なくとも3つの異なる遺伝子バイオマーカーから決定してもよく、又は療法スコアは、遺伝子バイオマーカー、細胞バイオマーカー、及び発現バイオマーカーから決定してもよい。

0173

方法240は、対象の配列決定データを得る工程242から始まる。任意のタイプの配列決定データ、例えば、患者の腫瘍生検のトランスクリプトーム、エクソーム、及び/又はゲノム配列決定からの配列決定データを得ることができる。一部の実施形態では、配列決定データの取得は、対象から得られる生物学的試料から及び/又はそのような情報を格納するデータベースから配列決定データを得ることを含む。配列決定データの取得に関する更なる態様は、「試料分析」の節に提供されている。

0174

次に、方法240は、工程244へと進み、少なくとも2つの療法と関連する少なくとも3つのバイオマーカーの値の分布を示すバイオマーカー情報にアクセスする。各療法について、各特定の療法と関連する少なくとも3つのバイオマーカーの各々の値の分布を示す情報にアクセスすることができる。したがって、一部の実施形態では、少なくとも6つの値の分布にアクセスすることができる(例えば、第1の選択された療法と関連する3つのバイオマーカーの少なくとも3つバイオマーカー値分布、及び第2の選択された療法と関連する3つのバイオマーカーの少なくとも3つのバイオマーカー値分布)。バイオマーカー情報へのアクセスは、1つ又は複数のデータベースを含む様々な情報源からバイオマーカー情報を得ることを含んでいてもよい。

0175

次に、方法240は、工程246へと進み、工程242で得られた配列決定データ及び工程244で得られたバイオマーカー情報を使用して、対象の第1及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する。対象の第1及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアは、一部の実施形態では、複数の参照対象中の同じバイオマーカーのバイオマーカー値のセットを含むバイオマーカーの参照サブセットを使用して決定される。このように、対象の第1及び第2の一組のバイオマーカースコアは、バイオマーカーの参照サブセット中のバイオマーカー値の分布に基づいて共通の尺度に調整される(例えば、正規化される)。第1の一組のバイオマーカーは1つの療法と関連し、第2の一組のバイオマーカーは別の療法と関連するため、第1及び第2の一組の正規化バイオマーカーは、例えば、バイオマーカーの数及び/又はバイオマーカーのタイプが互いに異なっていてもよい。例えば、第1の一組の正規化バイオマーカースコアは、第1の療法と関連していてもよく、第2の一組の正規化バイオマーカースコアは、第2の療法と関連していてもよい。正規化バイオマーカースコアの決定に関する更なる態様は、「バイオマーカー値から正規化バイオマーカースコアへ」の節に提供されている。次に、方法240は工程248へと進み、各療法の少なくとも3つの正規化バイオマーカースコアに基づいて、少なくとも2つの療法の療法スコアを決定する。療法スコアは、少なくとも3つの正規化バイオマーカースコアを加重和としての合計として使用し、線形又は一般線形モデルを使用して、統計モデルを使用して、又はそれらの組合せで算出することができる。療法スコアは、任意の好適な数の正規化バイオマーカースコア、例えば、2、10、50、又は100個の正規化バイオマーカースコアを使用して算出することができる。療法スコアの決定に関する更なる態様は、「療法応答の予測」の節に提供されている。

0176

療法スコアの決定に使用される少なくとも2つの療法の療法スコア及び/又はバイオマーカー情報は、一部の実施形態では、報告書で、電子メールにより使用者に送付することで、及び/又は任意の他の好適な様式で情報を表示すること含む、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)で情報を使用者に表示することにより、使用者に対して出力することができる。例えば、療法スコア及び他の患者関連情報は、図9〜14に示されているようなGUIで使用者に提供することができる。

0177

本明細書に記載のシステム及び方法は、特定の療法の1つよりも多くの療法スコアの決定を提供する。例えば、第1の療法について第1及び第2の療法スコアを決定することができ、第2の療法について第1及び第2の療法スコアを決定することができる。

0178

図2Dは、本明細書に記載の技術の一部の実施形態による、正規化バイオマーカースコアに基づいて、それぞれ第1及び第2の療法の第1及び第2の療法スコアを決定するための例示的なコンピュータ実装方法260のフローチャートである。第1及び第2の療法スコアは、異なるバイオマーカー又はバイオマーカーの異なる組合せを使用して決定することができる。例えば、第1の療法スコアは、患者の遺伝子バイオマーカーに基づいて決定され、第2の療法スコアは、患者の発現バイオマーカーに基づく。別の例では、第1の療法スコアは、患者の遺伝子バイオマーカーに基づいて決定され、第2の療法スコアは、患者の遺伝子バイオマーカー及び発現バイオマーカーに基づく。異なる療法及び/又は異なるタイプの療法について第1及び第2の療法スコアを決定することができる。例えば、免疫チェックポイント遮断療法(例えば、抗PD1療法)及びキナーゼ阻害剤療法(例えば、スニチニブ)について第1及び第2の療法スコアを決定することができる。別の例では、2つの異なる免疫チェックポイント遮断療法(例えば、抗PD1療法及び抗CTLA4療法)について第1及び第2の療法スコアを決定することができる。

0179

方法260は、対象の配列決定データを得る工程262から始まる。任意のタイプの配列決定データ、例えば、患者の腫瘍生検のトランスクリプトーム、エクソーム、及び/又はゲノム配列決定からの配列決定データを得ることができる。一部の実施形態では、配列決定データの取得は、対象から得られた生物学的試料から及び/又はそのような情報を格納するデータベースから配列決定データを得ることを含む。配列決定データの取得に関する更なる態様は、「試料分析」の節に提供されている。

0180

次に、方法260は、工程264へと進み、ここでバイオマーカー情報は、少なくとも2つの療法と関連するバイオマーカーの値の分布を示す。一部の実施形態では、第1の療法と関連する1つ又は複数のバイオマーカーの各々について、値の分布を示す情報を得、第1の療法とは異なる第2の療法と関連する1つ又は複数のバイオマーカーの各々について、値の分布を示す情報を得る。バイオマーカー情報へのアクセスは、例えば、1つ又は複数のデータベースを含む様々な情報源からバイオマーカー情報を得ることを含んでいてもよい。

0181

次に、方法260は、工程266へと進み、工程262で得られた配列決定データ及び工程264で得られたバイオマーカー情報を使用して、対象の第1及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアを決定する。対象の第1の一組の及び第2の一組の正規化バイオマーカースコアは、一部の実施形態では、複数の参照対象中の同じバイオマーカーのバイオマーカー値のセットを含むバイオマーカーの参照サブセットを使用して決定される。このように、対象の第1の一組の及び第2の一組のバイオマーカースコアは、バイオマーカーの参照サブセット中のバイオマーカー値の分布に基づいて、共通の尺度に調整される(例えば、正規化される)。第1の一組のバイオマーカーは1つの療法と関連し、第2の一組のバイオマーカーは別の療法と関連するため、第1及び第2の一組の正規化バイオマーカーは、例えば、バイオマーカーの数及び/又はバイオマーカーのタイプが互いに異なっていてもよい。正規化バイオマーカースコアの決定に関する更なる態様は、「バイオマーカー値から正規化バイオマーカースコアへ」の節に提供されている。

0182

次に、方法260は工程268へと進み、各療法の正規化バイオマーカースコアに基づいて、第1及び第2の療法の第1及び第2の療法スコアを決定する。療法スコアは、正規化バイオマーカースコアを加重和としての合計として使用し、線形又は一般線形モデルを使用して、統計モデルを使用して、又はそれらの組合せで算出することができる。療法スコアは、任意の好適な数の正規化バイオマーカースコア、例えば、2、10、50、又は100個の正規化バイオマーカースコアを使用して算出することができる。療法スコアの決定に関する更なる態様は、「療法応答の予測」の節に提供されている。

0183

療法スコアの決定に使用される第1及び第2の療法の第1及び第2の療法スコア及び/又はバイオマーカー情報は、一部の実施形態では、報告書で、電子メールにより使用者に送付することで、及び/又は任意の他の好適な様式で情報を表示すること含む、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)で情報を使用者に表示することにより、使用者に対して出力することができる。例えば、療法スコア及び他の患者関連情報は、図9〜14に示されているようなGUIで使用者に提供することができる。

0184

本明細書に記載のシステム及び方法を使用して、本明細書に記載のように患者のバイオマーカーを使用して決定されたその療法に対する患者の予測応答に基づいて、特定の療法の臨床治験のために患者を選択することができる。本明細書に記載のシステム及び方法を使用して、患者を、臨床治験参加のコホートのメンバーあると特定することができる。

0185

図2Eは、本明細書に記載の技術の一部の実施形態により、正規化バイオマーカースコアを使用して、対象をコホートのメンバーとして特定するための例示的なコンピュータ実装方法280のフローチャートである。任意のタイプの療法、例えば、化学療法、免疫療法、抗体療法、及び/又はそれらの任意の組合せの臨床治験のコホートのメンバーであるとして、対象を特定することができる。治療を施されることになるコホートのメンバー又はプラセボを施されることになるコホートのメンバーであるとして、患者を特定することができる。一部の実施形態では、患者を、コホートのメンバーではないと特定することができ、したがって臨床治験参加から除外することができる。患者は、一部の実施形態では、そうした患者が、本明細書に記載のように患者のバイオマーカー及び/又は患者の遺伝子発現データを使用して決定された療法に対して有害反応を示すと予測されている場合、臨床治験から除外することができる。

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