DE112020001314T5

DE112020001314T5 - System und Verfahren für eine Datenkuration

Info

Publication number: DE112020001314T5
Application number: DE112020001314.6T
Authority: DE
Inventors: Stephen Charles Benz; Charles Joseph Vaske; John Thomas Little; Andrea Preble
Original assignee: Nantomics LLC
Current assignee: Nantomics LLC
Priority date: 2019-03-18
Filing date: 2020-01-15
Publication date: 2022-01-05
Also published as: WO2020190359A1; US20200303033A1

Abstract

Es werden ein System und ein Verfahren zum Empfangen von biologischen Prozesseingangsdaten von einer biologischen Prozesseingangsdatenquelle und zum Umwandeln der biologischen Prozesseingangsdaten in kuratierte Daten beschrieben, die sich in einem geglätteten oder normalisierten Datenraum befinden können. Als ein Beispiel wird ein Kurationsserver mit der Fähigkeit zum Umwandeln von biologischen Prozesseingangsdaten aus der wissenschaftlichen Literatur offenbart, sodass die Daten patientenspezifischen Genomdaten zugeordnet werden können.

Description

GEGENSTAND DER OFFENBARUNG
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beziehen sich auf Systeme und Verfahren zum Zuordnen von kuratierten Daten zu Genomdaten.
HINTERGRUND
Eine Genomdatenzuordnung ist ein zeitaufwendiger und mühsamer Prozess; jedoch sind die Vorteile im Zusammenhang mit der Genomdatenzuordnung unbestreitbar. Obwohl bei der Genomdatenzuordnung im letzten Jahr bedeutende Fortschritte erreicht wurden, können weitere Verbesserungen dabei helfen, den Nutzen der Genomdatenzuordnung für eine Echtzeit- oder Fast-Echtzeit-Patientenversorgung voranzutreiben.
Als ein spezifisches Problem innerhalb des Universums der Genomdatenzuordnung existiert aktuell kein standardisiertes Format zum Einrichten einer Verbindung zwischen empirischen Genomdaten. Dies beruht primär auf der Tatsache, dass eine Unzahl von akademischen Abhandlungen vorhanden ist, die ein breites Spektrum abdecken von: technologischen Bereichen; Verlegern; Peer-Review contra Nicht-Peer-Review usw. Aktuelle Verfahren zum Beurteilen dieser akademischen Abhandlungen sind aufgrund verschiedener Faktoren nicht normierbar. Insbesondere verhindern eine Ausrichtung eines Forschers und die zeitlichen Einschränkungen eines Forschers eine solche Normierung. Da darüber hinaus kein standardisiertes Datenformat vorhanden ist, gibt es keine zentrale Ablage oder Einheit, welche die Daten aus verschiedenen Quellen normalisieren kann.
Der Hintergrund weist Informationen auf, die für das Verständnis des offenbarten Gegenstands der Erfindung hilfreich sein können. Dies ist kein Zugeständnis, dass eine beliebige der hier bereitgestellten Informationen zum Stand der Technik gehört oder ein vom Anmelder anerkannter Stand der Technik ist oder für den aktuell beanspruchten erfinderischen Gegenstand der Erfindung relevant ist oder dass eine beliebige Veröffentlichung, auf die spezifisch oder implizit Bezug genommen wird, zum Stand der Technik gehört oder ein vom Anmelder anerkannter Stand der Technik ist.
KURZDARSTELLUNG
Unter Berücksichtigung der obigen Beschreibung wurden die Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung in Betracht gezogen. Insbesondere stellen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung Datenkurationsverfahren und -systeme bereit. Ein nicht-einschränkendes Beispiel eines solchen Verfahrens weist ein Empfangen von biologischen Prozesseingangsdaten in einem ersten digitalen Datenformat auf. Das Verfahren wird durch ein Umwandeln der biologischen Prozesseingangsdaten in kuratierte Daten fortgesetzt, wobei die kuratierten Daten ein zweites Datenformat in einem zentralen Dogma der Genomik umfasst. Das Verfahren wird außerdem durch ein Speichern der kuratierten Daten innerhalb einer kuratierten Datenbank und danach durch ein Empfangen von patientenspezifischen Daten fortgesetzt. Danach wird das Verfahren durch ein Umwandeln der patientenspezifischen Daten in das zweite Datenformat in dem zentralen Dogma der Genomik fortgesetzt. Das Verfahren wird außerdem fortgesetzt durch ein Zuordnen der patientenspezifischen Daten zu den kuratierten Daten innerhalb des zweiten Datenformats, ein Ermitteln, dass mindestens eine Dateninstanz in den patientenspezifischen Daten mit mindestens einer Dateninstanz in den kuratierten Daten nahezu übereinstimmt, und ein Übertragen eines Berichts, der eine Anzeige von Ergebnissen aus der Ermittlung bereitstellt, dass mindestens eine Dateninstanz in den patientenspezifischen Daten mit mindestens einer Dateninstanz in den kuratierten Daten nahezu übereinstimmt, zu einer Client-Vorrichtung eines Patienten oder eines Gesundheitsversorgers.
Ausgenommen, wenn der Kontext das Gegenteil bestimmt, sind alle hier aufgeführten Bereiche einschließlich ihrer Endpunkte zu interpretieren und offene Bereiche sind so zu interpretieren, dass sie nur handelsüblich sinnvolle Werte aufweisen. Auf ähnliche Weise sind alle Listen so zu betrachten, dass alle Zwischenwerte eingeschlossen sind, ausgenommen wenn der Kontext das Gegenteil anzeigt.
Das Angeben von Bereichen eines Werts ist nur dafür vorgesehen, als ein kurzschriftliches Verfahren zu dienen, um sich individuell auf jeden einzelnen Wert zu beziehen, der in diesen Bereich fällt. Ausgenommen wenn dies hier anderweitig angezeigt wird, ist jeder individuelle Wert in die Beschreibung eingeschlossen, als ob er hier individuell angegeben wäre. Alle hier beschriebenen Verfahren können in einer beliebigen geeigneten Reihenfolge ausgeführt werden, ausgenommen wenn dies hier anderweitig angezeigt wird oder durch den Kontext anderweitig klar widerlegt wird. Die Verwendung sämtlicher Beispiele oder beispielhafter Ausdrücke (z.B. „wie zum Beispiel“), die in Bezug auf bestimmte Ausführungsformen bereitgestellt werden, sind nur so zu verstehen, dass sie den erfinderischen Gegenstand der Erfindung verdeutlichen, aber keinerlei Einschränkung für den Umfang des ansonsten beanspruchten erfinderischen Gegenstands der Erfindung darstellen. Keine Ausdrucksweise in der Beschreibung sollte so ausgelegt werden, dass sie irgendein nicht-beanspruchtes Element anzeigt, das wesentlich für die praktische Nutzung des erfinderischen Gegenstands der Erfindung ist.
Gruppierungen von alternativen Elementen oder Ausführungsformen des erfinderischen Gegenstands der Erfindung sind nicht als Einschränkungen auszulegen. Auf jedes Gruppenelement kann individuell oder in einer beliebigen Kombination mit anderen Mitgliedern der Gruppe oder mit anderen hier aufgeführten Elementen Bezug genommen und in Anspruch genommen werden. Ein oder mehrere Mitglieder einer Gruppe können aus Gründen einer Zweckmäßigkeit und/oder einer Patentierbarkeit in eine Gruppe aufgenommen oder aus ihr entfernt werden. Wenn ein solches Aufnehmen oder Entfernen auftritt, wird die Beschreibung hier so erachtet, dass sie die Gruppe als modifiziert enthält, und somit die schriftliche Beschreibung aller Markush-Gruppen erfüllt, die in den angefügten Ansprüchen verwendet werden.
Zahlreiche Objekte, Merkmale, Aspekte und Vorteile des erfinderischen Gegenstands der Erfindung werden aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung von bevorzugten Ausführungsformen im Zusammenhang mit den begleitenden Zeichnungsfiguren besser offensichtlich, in denen gleiche Bezugszeichen gleiche Komponenten darstellen.
Die Wendungen „mindestens ein/e/r“, „ein/e/r oder mehrere“ und „und/oder“ sind offene Ausdrücke, die in ihrer Funktion sowohl verbindend als auch trennend sind. Zum Beispiel bedeutet jeder der Ausdrücke „mindestens einer von A, B und C“, „mindestens einer von A, B oder C“, „einer oder mehrere von A, B und C“, „einer oder mehrere von A, B oder C“ und „A, B, und/oder C“ A allein, B allein, C allein, A und B zusammen, A und C zusammen, B und C zusammen oder A, B und C zusammen. Wenn sich jeder von A, B und C in den obigen Ausdrücken auf ein Element, wie zum Beispiel X, Y und Z, oder eine Klasse von Elementen, wie zum Beispiel X1 - Xn, Y1 - Ym und Z1 - Zo, bezieht, ist die Wendung so zu verstehen, dass sie sich auf ein einziges Element, das aus X, Y und Z ausgewählt wird, eine Kombination von Elementen, die aus der gleichen Klasse (z.B. X1 und X2) ausgewählt werden, sowie auf eine Kombination von Elementen bezieht, die aus zwei oder mehr Klassen (z.B. Y1 und Zo) ausgewählt werden.
Der Begriff „eine“ Einheit kann sich auf eine oder mehrere dieser Einheiten beziehen. Von daher können die Begriffe „ein“ (oder „eine“ oder „einer“), „ein oder mehrere“ und „mindestens ein“ untereinander austauschbar verwendet werden. Es wird auch darauf hingewiesen, dass die Begriffe „umfassen“, „aufweisen“, „beinhalten“ oder „enthalten“ untereinander austauschbar verwendet werden können. So wie sie hier in der Beschreibung verwendet wird, beinhaltet die Bedeutung von „in“ sowohl „in“ als auch „an“, ausgenommen wenn der Kontext etwas anderes bestimmt.
Die vorangehende Erläuterung ist eine vereinfachte Kurzdarstellung der Offenbarung, um ein Verständnis für einige Aspekte der Offenbarung bereitzustellen. Diese Kurzdarstellung ist weder ein ausführlicher noch ein erschöpfender Überblick über die Offenbarung und ihre zahlreichen Aspekte, Ausführungsformen und Konfigurationen. Sie ist so zu verstehen, dass sie weder Schlüsselelemente oder kritische Elemente der Offenbarung identifiziert, noch, dass sie den Umfang der Offenbarung begrenzt, sondern dass sie ausgewählte Konzepte der Offenbarung in einer vereinfachten Form als eine Einleitung für die detaillierte Beschreibung darstellt, die nachfolgend präsentiert wird. Es ist selbstverständlich, dass weitere Aspekte, Ausführungsformen und Konfigurationen der Offenbarung möglich sind, indem allein oder in Kombination eines oder mehrere der Merkmale verwendet werden, die oben aufgeführt wurden oder nachfolgend ausführlich beschrieben werden.
Figurenliste
Die vorliegende Offenbarung wird im Zusammenhang mit den angefügten Figuren beschrieben, die nicht unbedingt maßstabsgetreu dargestellt sind.

1 ist ein Blockschaubild, das ein System gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt;
2 ist ein Blockschaubild, das zusätzliche Einzelheiten eines Systems gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt;
3 ist ein Ablaufplan, der ein Verfahren zum Erzeugen und Speichern von kuratierten Daten in einer Datenbank gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt;
4 ist ein Ablaufplan, der ein Verfahren zum Verarbeiten von kuratierten Daten und Datenmodellen aufgrund von Vertrauensgraden gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt;
5 ist ein Ablaufplan, der ein Verfahren zum Verarbeiten neuer Inferenzen hinsichtlich eines Verhaltens eines Medikaments gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt;
6 ist ein Ablaufplan, der ein Verfahren zum Lösen von Rückschluss- oder Inferenzkonflikten gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt;
7 ist ein Ablaufplan, der ein Verfahren zum Zuordnen von Mutationen in Genomdaten eines Patienten zu kuratierten Daten gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt;
8 ist eine Bildschirmkopie, die eine erste grafische Benutzeroberfläche gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt;
9 ist eine Bildschirmkopie, die eine zweite grafische Benutzeroberfläche gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt;
10 ist eine Bildschirmkopie, die eine dritte grafische Benutzeroberfläche gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt;
11 ist eine Bildschirmkopie, die eine vierte grafische Benutzeroberfläche gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt;
12 ist eine Bildschirmkopie, die eine fünfte grafische Benutzeroberfläche gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt; und
13 ist eine Bildschirmkopie, die eine sechste grafische Benutzeroberfläche gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung darstellt.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Bevor einige der Ausführungsformen der Offenbarung ausführlich erklärt werden, wird darauf hingewiesen, dass es selbstverständlich ist, dass die Offenbarung in ihrer Anwendung nicht auf die Einzelheiten des Aufbaus und der Anordnung der Komponenten beschränkt ist, wie sie in der nachfolgenden Beschreibung erläutert und in den nachfolgenden Zeichnungen dargestellt werden. Die Offenbarung ist für weitere Ausführungsformen geeignet, und sie ist in der Lage, in verschiedenen Formen in die Praxis umgesetzt und ausgeführt zu werden. Es ist auch selbstverständlich, dass die hier verwendete Ausdrucksweise und Begriffsauswahl dem Zweck der Beschreibung dient und nicht als Einschränkung betrachtet werden darf.
Die nachfolgende Erörterung stellt viele Beispiele des erfinderischen Gegenstands der Erfindung bereit. Obwohl jede Ausführungsform eine einzige Kombination von erfinderischen Elementen darstellt, ist der erfinderische Gegenstand der Erfindung so zu verstehen, dass er alle möglichen Kombinationen der offenbarten Elemente beinhaltet. Wenn eine Ausführungsform die Elemente A, B und C umfasst und eine zweite Ausführungsform die Elemente B und D umfasst, ist der erfinderische Gegenstand der Erfindung somit so zu verstehen, dass er alle verbleibenden Kombinationen von A, B, C oder D beinhaltet, selbst wenn diese nicht ausdrücklich offenbart werden.
So wie der Begriff „verbunden mit“ hier verwendet wird und ausgenommen, wenn durch den Kontext etwas anderes bestimmt wird, ist er so zu verstehen, dass er sowohl eine direkte Verbindung (bei der zwei Elemente, die miteinander verbunden sind, in einem Kontakt miteinander stehen) als auch eine indirekte Verbindung (bei der mindestens ein zusätzliches Element zwischen den beiden Elementen angebracht ist) beinhaltet. Daher werden die Begriffe „verbunden mit“ und „gekoppelt mit“ als Synonyme verwendet.
Für den Fachmann ist es offensichtlich, dass viele weitere Modifikationen neben den bereits beschriebenen möglich sind, ohne von den hier beschriebenen erfinderischen Konzepten abzuweichen. Der erfinderische Gegenstand der Erfindung wird mit Ausnahme des Erfindungsgedankens der angefügten Ansprüche nicht beschränkt. Überdies sind alle Begriffe beim Interpretieren der Beschreibung und der Ansprüche im weitesten Sinne zu interpretieren, der konsistent mit dem Kontext ist. Insbesondere die Begriffe „umfasst“, „umfassen“ und „umfassend“ sind so zu interpretieren, dass sie sich auf Elemente, Komponenten oder Schritte in einer nicht-ausschließenden Weise beziehen, die anzeigt, dass die angegebenen Elemente, Komponenten oder Schritte vorhanden oder verwendet oder mit anderen Elementen, Komponenten oder Schritten kombiniert werden können, auf die nicht ausdrücklich Bezug genommen wird. Dort wo sich die Beschreibung oder die Ansprüche auf mindestens irgendetwas bezieht, das aus einer Gruppe bestehend aus A, B, C .... und N ausgewählt wird, ist der Text so zu interpretieren, dass nur ein Element aus der Gruppe erforderlich ist, aber nicht A plus N oder B plus N usw.
In Bezug auf die 1 und 2 werden anschauliche Systeme 100, 200 gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Die Systeme 100, 200 können bei einigen Ausführungsformen eine oder mehrere Computervorrichtungen aufweisen, die in einem gegenseitigen Zusammenwirken betrieben werden, um Funktionen einer Datenkuration und einer Zuordnung bereitzustellen. Die Komponenten des Systems 100, 200 können verwendet werden, um ein, einige oder alle hier beschriebenen Verfahren oder Teile davon zu vereinfachen, ohne von dem Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Obwohl spezielle Server so dargestellt werden, dass sie spezielle Komponenten oder Befehlssätze aufweisen, ist es darüber hinaus selbstverständlich, dass Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung nicht darauf beschränkt sind. Zum Beispiel kann ein einziger Server mit allen Befehlssätzen bereitgestellt werden, die in den Servern der 1 und 2 dargestellt und beschrieben werden. Alternativ können verschiedene Server mit anderen Befehlssätzen bereitgestellt werden, als jenen die in den 1 und 2 dargestellt werden.
Für die Systeme 100, 200 wird gezeigt, dass sie ein Kommunikationsnetzwerk 104 aufweisen, das Maschine-zu-Maschine-Kommunikationen zwischen einem oder mehreren Servern 116, 164, 176 und/oder einer oder mehreren Client-Vorrichtungen 204 vereinfacht. Für das System 100 wird gezeigt, dass es einen Kurationsserver 116, einen Paradigmenserver (Server für einen Pfaderkennungsalgorithmus, der eine Datenintegration in Genommodellen verwendet) 164 und einen Zuordnungsserver 176 aufweist. Das System 200 zeigt zusätzliche Einzelheiten des Zuordnungsservers 176.
Das Kommunikationsnetzwerk 104 kann einen beliebigen Typ eines Kommunikationsmediums oder eine Sammlung von Kommunikationsmedien umfassen und einen beliebigen Typ von Protokollen verwenden, um Nachrichten zwischen Endpunkten zu transportieren. Das Kommunikationsnetzwerk 104 kann verkabelte und/oder drahtlose Kommunikationstechnologien aufweisen. Das Internet ist ein Beispiel des Kommunikationsnetzwerks 104, das ein Internetprotokollnetzwerk (IP-Netzwerk) bildet, das aus vielen Computern, Computernetzwerken und anderen Kommunikationsvorrichtungen besteht, die überall auf der Welt stationiert sind und die durch viele Telefonsysteme und andere Hilfsmittel miteinander verbunden sind. Zu weiteren Beispielen des Kommunikationsnetzwerks 104 gehören, ohne auf diese beschränkt zu sein, ein einfaches altes Telefonsystem (Plain Old Telephone System, POTS), ein integriertes Sprach- und Datennetzwerk (Integrated Services Digital Network, ISDN), das öffentliche Telefonnetz (Public Switched Telephone Network, PSTN), ein lokales Netzwerk (Local Area Network, LAN), ein Fernnetzwerk (Wide Area Network, WAN), ein Sitzungsaufbauprotokollnetzwerk (Session Initiation Protocol network, SIP-Netzwerk), ein Internettelefonienetzwerk (Voice over Internet Protocol network, VoIP-Netzwerk), ein zelluläres Netzwerk und ein beliebiger anderer Typ eines paketvermittelten oder schaltkreisvermittelten Netzwerks aus dem Stand der Technik. Außerdem kann es selbstverständlich sein, dass das Kommunikationsnetzwerk 104 nicht auf einen bestimmten Netzwerktyp beschränkt sein muss, und stattdessen aus einer Anzahl von verschiedenen Netzwerken und/oder Netzwerktypen bestehen kann. Darüber hinaus kann das Kommunikationsnetzwerk 104 eine Anzahl unterschiedlicher Kommunikationsmedien wie zum Beispiel ein Koaxialkabel, ein Kupferkabel/-draht, einen Lichtwellenleiter, Antennen zum Senden/Empfangen von drahtlosen Nachrichten und Kombinationen davon umfassen.
Die Client-Vorrichtung 204 kann einem beliebigen Typ einer Computerressource entsprechen, die einen Prozessor einen Computerspeicher und eine Benutzeroberfläche aufweist. Die Client-Vorrichtung 204 kann auch eine oder mehrere Netzwerkschnittstellen aufweisen, welche die Client-Vorrichtung 204 mit dem Kommunikationsnetzwerk 104 verbinden und der Client-Vorrichtung 204 ermöglichen, Datenpakete über das Kommunikationsnetzwerk 104 zu senden/empfangen. Nicht einschränkende Beispiele von Client-Vorrichtungen 204 weisen Personal-Computer, Laptops, Mobiltelefone, Smartphones Tablet-Computer usw. auf. Bei einigen Ausführungsformen ist die Client-Vorrichtung 204 konfiguriert, um von einem Benutzer 208 verwendet und/oder mitgeführt zu werden. Wie hier ausführlicher erörtert werden wird, kann der Benutzer 208 eine Client-Vorrichtung 204 verwenden, um zahlreiche Ausgaben der Server 116, 164, 176 zu empfangen und/oder anzusehen.
Die Server 116, 164, 176 oder Komponenten davon können als ein einziger Server oder in einer Cloud-Computerumgebung bereitgestellt werden. Der Kurationsserver 116 kann konfiguriert sein, um einen oder mehrere verschiedene Typen von Befehlssätzen in Verbindung mit einem Verarbeiten von biologischen Prozessdaten auszuführen, die von einer biologischen Prozesseingangsdatenquelle 156 empfangen werden, und in Verbindung mit einem Umwandeln der biologischen Prozessdaten in kuratierte Daten 160 auszuführen, die durch die Ohmics-Engine 164 und/oder den Zuordnungsserver 176 nutzbar sind. Wie hier ausführlicher erörtert werden wird, können die biologischen Prozesseingangsdaten, die von der biologischen Prozesseingangsdatenquelle 156 empfangen werden, (i) die Kennung einer biologischen oder chemischen Einheit; (ii) die Funktion einer biologischen oder chemischen Einheit; oder (iii) die Beziehung zwischen der Funktion einer biologischen oder chemischen Einheit und einer anderen biologischen oder chemischen Einheit enthalten. Die biologischen Prozesseingangsdaten können alternativ oder zusätzlich andere Typen von biologischen Daten aufweisen. Wie hier ausführlicher erörtert werden wird, kann der Kurationsserver 116 konfiguriert sein zum Verarbeiten der biologischen Prozesseingangsdaten in einen normalisierten (oder geglätteten) Datenraum, in dem die Ohmics-Engine 164 und/oder der Zuordnungsserver 176 zum Verarbeiten von Daten konfiguriert sind. Auf diese Weise hilft der Kurationsserver 116, die biologischen Prozesseingangsdaten in Daten zu konditionieren, die ein verwertbares Format für die anderen Server 164, 176 umfassen. Bei einigen Ausführungsformen ist die Ohmics-Engine 164 konfiguriert, um probabilistische Pfadmodelle aufgrund von verfügbaren Daten zu analysieren. Bei einigen Ausführungsformen kann der Kurationsserver 116 konfiguriert sein, um eine Tumor-Sequenzierung im Vergleich zu einer Normal-Sequenzierung auszuführen.
Biologische Prozesseingangsdaten, die im Zusammenhang mit einer biologischen oder chemischen Einheit stehen, können sich auf Gene; Nukleinsäuremoleküle (DNA oder RNA), die Sequenzinformationen enthalten; Proteine, die Sequenzinformationen von Aminosäuren und/oder eine dreidimensionale Struktur und/oder posttranslationale Modifikationen enthalten; Organellen; Zellen; Organe; und Organismen beziehen. Biologische Prozesseingangsdaten können Informationen hinsichtlich unterschiedlicher Zustände eine biologische oder chemische Einheit, zum Beispiel Informationen hinsichtlich eines nicht-modifizierten Proteins im Vergleich zu einem phosphorylierten Protein oder hinsichtlich eines Medikaments in der Form einer freien Base im Vergleich zu einem Salz des Medikaments enthalten. Biologische Prozesseingangsdaten können auch beliebige „Omik“-Daten einschließlich Genomik, Transkriptomik, Proteomik, Mikrobiomik, Glykomik, Lipidomik, oder Metabolomik enthalten.
Der gezeigte Kurationsserver 116 weist einen Prozessor 120, einen Speicher 124 und eine Netzwerkschnittstelle 128 auf. Der gezeigte Zuordnungsserver 116 weist auch eine Datenbankschnittstelle 152 auf, die als ein physischer Satz von Datenbankverbindungen und Treibern bereitgestellt werden kann. Alternativ oder zusätzlich kann die Datenbankschnittstelle als ein oder mehrere Befehlssätze in dem Speicher 124 bereitgestellt werden, die dem Prozessor 120 des Kurationsservers 116 ermöglichen, mit den Datenbanken 156, 160 zu interagieren.
Diese Ressourcen des Kurationsservers 116 können Funktionalitäten des Kurationsservers 116 aktivieren, wie sie hier beschrieben werden. Zum Beispiel stellt die Netzwerkschnittstelle 128 dem Server 116 die Fähigkeit bereit, Kommunikationsdatenpakete über das Kommunikationsnetzwerk 104 zu senden und zu empfangen. Die Netzwerkschnittstelle 128 kann als eine Netzwerkschnittstellenkarte (NIC), ein Netzwerkanschluss, Treiber dafür und Ähnliche bereitgestellt werden. Die Kommunikationen zwischen den Komponenten des Servers 116 und anderen Vorrichtungen, die mit dem Kommunikationsnetzwerk 104 verbunden sind, können alle durch die Netzwerkschnittstelle 128 fließen.
Der Prozessor 120 kann einer oder mehreren Computerverarbeitungsvorrichtungen entsprechen. Zum Beispiel kann der Prozessor 120 als Silicium, als ein anwenderprogrammierbares Gate-Array (FPGA), ein anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreis (ASIC), ein beliebiger anderer Typ eines integrierten Schaltkreischips (IC-Chip), eine Anordnung von IC-Chips oder Ähnlichen bereitgestellt werden. Als ein spezifischeres Beispiel kann der Prozessor 120 als ein Mikroprozessor, eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU) oder eine Vielzahl von Mikroprozessoren bereitgestellt werden, die konfiguriert sind, um die in dem Speicher 124 gespeicherten Befehlssätze auszuführen. Beim Ausführen der in dem Speicher 124 gespeicherten Befehlssätze aktiviert der Prozessor 120 zahlreiche Funktionen des Kurationsservers 116.
Der Speicher 124 kann jeden beliebigen Typ einer Computerspeichervorrichtung oder eine Anordnung von Computerspeichervorrichtungen aufweisen. Zu den nicht-einschränkenden Beispielen des Speichers 124 gehören ein Direktzugriffsspeicher (Random Access Memory, RAM), ein Festwertspeicher (Read Only Memory, ROM), ein Flashspeicher, ein elektronisch löschbarer programmierbarer ROM (Electronically-Erasable Programmable ROM, EEPROM), ein dynamischer RAM (DRAM) usw. Der Speicher 124 kann konfiguriert sein, um die dargestellten Befehlssätze zusätzlich zum vorübergehenden Speichern von Daten für den Prozessor 120 zu speichern, um zahlreiche Typen von Routinen oder Funktionen auszuführen. Obwohl dies nicht dargestellt wird, kann der Speicher 124 Befehle enthalten, die dem Prozessor 120 ermöglichen, Daten in den Datenbanken 156, 160 zu speichern oder daraus abzurufen. Noch darüber hinaus kann der Speicher 124 Befehle enthalten, die dem Kurationsserver 116 ermöglichen, kuratierte Daten aus der kuratierten Datenbank 160 für die Ohmics-Engine 164 und/oder den Zuordnungsserver 176 für eine zusätzliche Verarbeitung bereitzustellen.
Die anschaulichen Befehlssätze, die in dem Speicher 124 gespeichert werden können, enthalten, ohne auf diese beschränkt zu sein, Interpretationsbefehle 132, Datenorganisationsbefehle 136, Metadatenbefehle 140, eine Inferenz-Engine 144 und Arbitrierungsbefehle 148. Bei einigen Ausführungsformen aktivieren die Interpretationsbefehle 124, wenn sie von dem Prozessor 120 verarbeitet werden, den Kurationsserver 116 dazu, die biologischen Prozesseingangsdaten einzuscannen und zu analysieren, die von der biologischen Prozesseingangsdatenquelle 156 empfangen werden, und um ein oder mehrere Themen, Rückschlüsse, wiederkehrende Wörter, semantische Themen usw. zu identifizieren. Zum Beispiel kann der Kurationsserver 116 in der Instanz eines Elements (d.h. eines Datenelements) von biologischen Prozesseingangsdaten, das eine aktive pharmazeutische Ingredienz (API) ist, auf eine Datenquelle zugreifen, die Eigenschaften oder Informationen über die API, wie zum Beispiel Strukturanalogien, Zellenrezeptorbindungspartner, metabolische Pfade, die von der API beeinträchtigt werden, usw. umfassen. Bei einigen Ausführungsformen aktivieren die Interpretationsbefehle 132 den Kurationsserver 116 dazu, die biologischen Prozesseingangsdaten zu indizieren und außerdem den biologischen Prozesseingangsdaten geeignete Tags zuzuweisen. Als ein spezifisches, aber nicht-einschränkendes Beispiel können die biologischen Prozesseingangsdaten Forschungsabhandlungen, Übersichtsabhandlungen, Forschungspostern, medizinischen Veröffentlichungen, klinischen Prüfungsberichten, Informationsabhandlungen oder Berichten der „Food and Drug Administration“ (FDA) oder von anderen Regierungsgesundheitseinrichtungen/-agenturen entsprechen. Bei einigen Ausführungsformen entsprechen die biologischen Prozesseingangsdaten somit Textdaten, die sich auf ein spezielles Thema fokussieren und die einen oder mehrere Rückschlüsse bereitstellen können. Die Interpretationsbefehle 132 können konfiguriert sein, um den Text der biologischen Prozesseingangsdaten automatisch einzuscannen und das oder die erörterten Themen sowie die in den biologischen Prozesseingangsdaten gezogenen Rückschlüsse zu extrahieren.
Die Datenorganisationsbefehle 136 können konfiguriert sein, um die Daten, die durch die Interpretationsbefehle 132 ausgegeben werden, für ein eventuelles Speichern als kuratierte Daten innerhalb der kuratierten Datenbank 160 zu organisieren. Die Datenorganisationsbefehle 136 können zum Beispiel den Server 116 dazu aktivieren, die biologischen Prozesseingangsdaten aufgrund der komplexen Datenausgaben der Interpretationsbefehle 132 und/oder aufgrund von Inferenzen zu organisieren, die von der Inferenz-Engine 144 gezogen werden. Bei einigen Ausführungsformen die Datenorganisationsbefehle 136. Bei einigen Ausführungsformen organisieren die Datenorganisationsbefehle 136 nicht nur die biologischen Prozesseingangsdaten und Indizieren die Daten aufgrund ihrer Organisation, sondern die Datenorganisationsbefehle 136 aktivieren den Server 116 auch dazu, die Daten auf das zentrale Dogma der Molekularbiologie zu normalisieren. Bei einigen Ausführungsformen können die Datenorganisationsbefehle 136 konfiguriert sein zum Organisieren der verschiedenen Dateneingänge aufgrund einer Genomikorganisationsstruktur. Zu einem nicht-einschränkenden Beispiel einer Genomikorganisationsstruktur gehören, ohne auf diese beschränkt zu sein, gemeinsam genutzte/gemeinsame Pfade, Zellenkommunikationsverhalten und/oder Verhalten von zellulären Netzwerken.
Die Metadatenbefehle 140 können konfiguriert sein zum Extrahieren von Metadaten aus den biologischen Prozesseingangsdaten, wenn diese Metadaten bereits in den biologischen Prozesseingangsdaten vorhanden waren, zum Erzeugen zusätzlicher Metadaten aufgrund von Ausgaben der Datenorganisationsbefehle 136 und möglicherweise zum Bereitstellen von Eingaben in die Datenorganisationsbefehle 136, um die Organisation von Daten mindestens teilweise aufgrund der Metadaten zu unterstützen, die den biologischen Prozesseingangsdaten zugeordnet sind. Bei einigen Ausführungsformen sind die Metadatenbefehle konfiguriert zum Erzeugen von Metadaten für die biologischen Prozesseingangsdaten, die letztendlich mit einem Format der Metadaten aus den patientenspezifischen Daten innerhalb des zentralen Dogmas übereinstimmen. Wenn beliebige Metadaten aus den patientenspezifischen Daten extrahiert werden oder diesen zugeordnet sind, können somit entsprechende Metadaten aus den biologischen Prozesseingangsdaten extrahiert werden oder aufgrund dieser erzeugt werden. Als ein nicht-einschränkendes Beispiel können Metadaten, die kuratierten Daten zugeordnet werden können, ein Patientengender, ein Patientenalter, ein Alter eines Artikels oder der biologischen Prozesseingangsdaten, ein Veröffentlichungsdatum eines Artikels oder der biologischen Prozesseingangsdaten, Autor(en) oder Quellen eines Artikels oder der biologischen Prozesseingangsdaten, Behandlungsinformationen, Medikamenteninformationen, Kombinationen davon, Schlüsselwörter und Ähnliche enthalten. Jeder Typ von Informationen in Bezug auf einen Artikel oder einen ähnlichen Typ biologischer Prozesseingangsdaten kann durch die Metadatenbefehle 140 in Metadaten formatiert werden. Bei einigen Ausführungsformen können die Eingangsdaten auch „vornormalisierte“ Metadaten aufweisen. Zum Beispiel weisen Abhandlungen manchmal Schlüsselwörter auf, die verwendet werden, um die Abhandlungen zu klassifizieren. Diese Schlüsselwörter könnten als Attribute zum direkten Zuordnen der Abhandlung zu dem zentralen Dogma verwendet werden. Bei weiteren Ausführungsformen könnten diese Metadaten einen zusätzlichen Schritt eines Normalisierens der Daten auf einen gemeinsamen Namensraum benötigen, bevor sie ordnungsgemäß zugeordnet werden können. Das Hauptanliegen stellt hier sicher, dass sowohl das zentrale Dogma als auch die Abhandlungen durch eine gemeinsame Technologie (z.B. einen normalisierten Namensraum) einander zugeordnet werden können.
Die Inferenz-Engine 144 kann, wenn sie von dem Prozessor 120 ausgeführt wird, den Server 116 dazu aktivieren, die biologischen Prozesseingangsdaten oder die kuratierten Daten zu analysieren, um nach Inferenzen zu suchen, die aufgrund der Datenstruktur gebildet werden können. Bei einigen Ausführungsformen kann die Inferenz-Engine 144 konfiguriert sein, um Inferenzen einer Medikamenten-/Behandlungswirksamkeit, von Nebenwirkungen oder von möglicherweise alternativen (noch nicht berichteten) Medikamenten-/Behandlungseffekten zu bilden. Die Inferenz-Engine 144 kann insbesondere konfiguriert sein zum Analysieren der biologischen Prozesseingangsdaten oder von kuratierten Daten und zum Erzeugen einer oder mehrerer Inferenzen aufgrund von aus den Daten bekannten biologischen Merkmalen, und danach zum Erzeugen einer Inferenz für unbekannte Merkmale, um ein oder mehrere bekannte biologische Merkmale oder Eigenschaften zu erweitern. Diese Merkmale können dann den kuratierten Daten zugeordnet werden und möglicherweise für eine abschließende Zuordnung oder Zuweisung zu den kuratierten Daten verifiziert werden. Bei einigen Ausführungsformen kann eine Inferenz automatisch den kuratierten Daten in dem Fall zugeordnet oder zugewiesen, in dem die Inferenz mit mindestens einer vorbestimmten Vertrauensbewertungszahl (z.B. einer Vertrauensbewertungszahl, die einen vorbestimmten Schwellenwert erfüllt oder überschreitet) gebildet wird. Bei einigen Ausführungsformen kann eine Inferenz eine manuelle Beurteilung erfordern, bevor sie den kuratierten Daten zugeordnet oder zugewiesen wird. Zum Beispiel können Einzelheiten einer Inferenz, die von der Inferenz-Engine 144 erzeugt wird, einem vorbestimmten Benutzer (z.B. einer medizinischen Fachkraft, einem medizinischen Forscher, einer Regierungseinrichtung usw.) für eine Beurteilung und Zulassung bereitgestellt werden.
Die Arbitrierungsbefehle 148 können konfiguriert sein zum Lösen von Konflikten zwischen Inferenzregeln, die von der Inferenz-Engine 144 erzeugt werden und/oder zwischen Rückschlüssen, die zwischen kuratierten Daten innerhalb der Datenbank 160 gezogen werden. Bei einigen Ausführungsformen können die Arbitrierungsbefehle 148 auch den Kurationsserver 116 dazu aktivieren, sich einer vorbestimmten Richtlinie oder Philosophie im Zusammenhang mit dem Lösen dieser Inferenzkonflikte anzuschließen. Bei einigen Ausführungsformen können diese vorbestimmten Richtlinien oder Philosophien auf neu erzeugte Inferenzen sowie auf Inferenzen angewandt werden, die zuvor durch die Inferenz-Engine 144 erzeugt wurden und in Verbindung mit den kuratierten Daten gespeichert wurden. Bei einigen Ausführungsformen können die Arbitrierungsbefehle 148 auch konfiguriert sein zum Identifizieren und Arbitrieren zwischen Abhandlungen oder Veröffentlichungen, die konfliktive Rückschlüsse aufweisen. Diese konfliktiven Abhandlungen können in einer Anzahl von unterschiedlichen Weisen gelöst werden. Zum Beispiel können konfliktive Abhandlungen aufgrund einer Anzahl von Zitierungen (z.B. kann die Abhandlung mit der größeren Anzahl von Zitierungen ausgewählt werden anstelle eines Auswählens der Abhandlung mit weniger Zitierungen), aufgrund der Anzahl von Reproduktionen von Ergebnissen, aufgrund einer menschlichen Intervention gelöst werden, oder diese Abhandlungen können aus einer weiteren Analyse entfernt werden. Zusätzliche Einzelheiten hinsichtlich von Lösungen zur Konfliktbeilegung werden in dem US-Patent Nr. 8.510.142 beschrieben, das hiermit durch Bezugnahme vollinhaltlich aufgenommen wird. Zusätzliche Einzelheiten hinsichtlich von Fähigkeiten der Inferenz-Engine 144 werden in dem US-Patent Nr. 9.576.242 beschrieben, das hiermit durch Bezugnahme vollinhaltlich aufgenommen wird.
Obwohl dies nicht dargestellt wird, wie es hier aber ausführlicher beschrieben wird, kann der Kurationsserver 116 auch einen oder mehrere seiner Befehlssätze (z.B. die Inferenz-Engine 144) aufweisen, die als neuronales Netzwerk oder einen ähnlichen Typ einer Datenstruktur einer künstlichen Intelligenz ausgeführt werden. Darüber hinaus können diese neuronalen Netzwerke, wie zum Beispiel eine intelligente Inferenz-Engine 144, in der Lage sein, aufgrund von Ausgaben des Kurationsservers 116, aufgrund von Ausgaben des Zuordnungsservers 176 und aufgrund von Ausgaben der Ohmics-Engine 164 dynamisch trainiert und aktualisiert zu werden. Noch weiter darüber hinaus können ein oder mehrere Modelle, die von einer intelligenten Inferenz-Engine 144 verwendet werden, konstant auf mögliche Verbesserungen für sich selbst analysiert werden. Diese Analyse kann intern erfolgen oder sie kann durch ein externes neuronales Netzwerk erfolgen, das spezifisch dafür ausgelegt ist, andere neuronale Netzwerke zu trainieren. Als ein weiteres nicht-einschränkendes Beispiel können die Datenorganisationsbefehle 136 als ein neuronales Netzwerk ausgeführt werden, dessen Koeffizienten zwischen den Knoten gemäß erwünschten Aktualisierungen an der Datenorganisation für die kuratierten Daten ständig aktualisiert werden. Wenn zum Beispiel ein spezieller normalisierter Datenraum anfänglich von den Datenorganisationsbefehlen 136 verwendet wird, aber der Wunsch besteht, einen zweiten unterschiedlichen normalisierten Datenraum zu verwenden, der sich auf andere biologische Informationen (z.B. gemeinsam genutzte Pfade im Vergleich zu zellulären Kommunikationsverhalten) fokussiert, können die Datenorganisationsbefehle 136 neukonfiguriert werden (z.B. Offline anstelle einer Online-Neukonfiguration mit Live-Daten), um zu ermitteln, ob ein Verwenden eines unterschiedlichen normalisierten Datenraums nützlich ist, bestimmte Vorzüge bereitstellt oder dazu führt, dass das Gesamtsystem weniger effizient arbeitet. Wenn ermittelt wird, dass der unterschiedliche normalisierte Datenraum eine Verbesserung über den ursprünglichen normalisierten Datenraum bereitstellt, können die Datenorganisationsbefehle 136 innerhalb des Kurationsservers 116 aktualisiert werden, um damit zu beginnen, den neuen normalisierten Datenraum für weitere Organisationen der kuratierten Daten anzuwenden. Bei einigen Ausführungsformen können ein oder mehrere neuronale Netzwerke, die als ein Teil der intelligenten Inferenz-Engine 144 betrieben werden, in einem oder mehreren normalisierten Namensräumen trainiert werden. Das Trainieren von neuronalen Netzwerken in einem normalisierten Namensraum kann den Kurationsserver 116 dazu aktivieren, mehr deterministische Ergebnisse zu erzeugen.
Die Ohmics-Engine 164 wird so gezeigt, dass sie zahlreiche Komponenten aufweist, die ähnlich oder identisch mit jenen des Kurationsservers 116 sind. Die Ohmics-Engine 164 kann zum Beispiel einen oder mehrere Prozessoren 120, eine Netzschnittstelle 128 und einen Speicher 124 aufweisen. Obwohl dies nicht dargestellt wird, kann die Ohmics-Engine 164 mit einer Datenbankschnittstelle 152 bereitgestellt werden, um Interaktionen mit einer Datenbank 172 zu vereinfachen, in der patientenspezifische Daten gespeichert sind. Bei einigen Ausführungsformen wird die Ohmics-Engine 164 mit Sequenzanalysebefehlen 168 bereitgestellt, die, wenn sie von dem Prozessor 120 ausgeführt werden, der Ohmics-Engine 164 ermöglichen, patientenspezifische Daten aus der Datenbank 172 zu empfangen und zu analysieren. Bei einem spezifischeren, aber nicht-einschränkenden Beispiel können die Sequenzanalysebefehle 168 der Ohmics-Engine 164 ermöglichen, individuelle Patiententumore zu charakterisieren und Therapien aufgrund der identifizierten Mutationen auszuwählen. Die Ohmics-Engine 164 kann somit konfiguriert sein zum Ausführen von übereinstimmenden Tumor-Normal-Sequenzanalysen, um die genaue Identifizierung und Interpretation von somatischen und/oder Keimbahn-Veränderungen innerhalb eines Genomdatensatzes eines Patienten zu unterstützen. Bei einigen Ausführungsformen können die Sequenzanalysebefehle 168 auch den Server 164 dazu aktivieren, die patientenspezifischen Daten aus der Datenbank 172 aufgrund des zentralen Dogmas zu formatieren, sodass sie mit der normalisierten Datenorganisation übereinstimmen, die für die kuratierten Daten in der kuratierten Datenbank 160 verwendet werden. Bei einigen Ausführungsformen ist die Ohmics-Engine 164 konfiguriert zum Empfangen von patientenspezifischen Daten in der Form von einem oder mehreren Genexpressionsdatensätzen aus einer RNA-Sequenz, CNV-Profilen aus einer DNA-Sequenz, Proteinabundanzdaten aus einem Proteindatensatz usw. und danach zum Vorbereiten eines oder mehrerer Interaktionspfaddatensätze, die mit den kuratierten Daten vergleichbar sind. Als ein Beispiel können Pfadaktivitätsgrade mit den kuratierten Daten oder einer Teilgruppe davon innerhalb des Zuordnungsservers 176 vergleichbar sein. Verfahren zum Verwenden von Pfaderkennungsalgorithmen mithilfe einer Datenintegration an Genommodellen werden zum Beispiel in der US-Patentveröffentlichung 2012/0041683 offenbart.
Der Zuordnungsserver 176 wird auch so gezeigt, dass er einen Prozessor 120, einen Speicher 124 und eine Netzwerkschnittstelle 128 aufweist. Bei einigen Ausführungsformen kann der Speicher 124 des Zuordnungsservers 176 mit Zuordnungsbefehlen 180 bereitgestellt werden, die, wenn sie von dem Prozessor 120 ausgeführt werden, den Zuordnungsserver 176 dazu aktivieren, patientenspezifische Daten, die von der Ohmics-Engine 164 empfangen werden, zu kuratierten Daten aus dem Kurationsserver 116 zuzuordnen. Bei einigen Ausführungsformen können die Zuordnungsbefehle 180 einen Satz von Datenabrufbefehlen aufweisen, die dem Zuordnungsserver 176 ermöglichen, Instanzen oder diskrete Sätze von patientenspezifischen Daten aus der Ohmics-Engine 164 abzurufen oder anzufordern und zugehörige kuratierte Daten aus dem Kurationsserver 116 abzurufen oder anzufordern. Die Zuordnungsbefehle 180 können auch Genomdaten von einer oder beiden der Ohmics-Engine 164 und dem Kurationsserver 116 empfangen und eine Responder- im Vergleich zu einer Nicht-Responder-Ermittlung aus den kuratierten Daten erstellen.
Wie in 2 gezeigt wird, können die Zuordnungsbefehle 180 mit einer Anzahl von Subroutinen bereitgestellt werden, die zusätzliche Funktionalitäten der Zuordnungsbefehle 180 ermöglichen. Obwohl die Zuordnungsbefehle 180 und ihre Subroutinen gezeigt werden, wie sie in dem Zuordnungsserver 176 bereitgestellt werden, ist es selbstverständlich, dass die Zuordnungsbefehle 180 oder deren Subroutinen in dem Kurationsserver 116 und/oder in der Ohmics-Engine 164 bereitgestellt werden können, ohne von dem Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Zu den nicht-einschränkenden Beispielen von Subroutinen, die in die Zuordnungsbefehle 180 eingebunden werden können, gehören Zuordnungsdatenmodelle 212, eine Modellaktualisierungssubroutine 216, eine Empfehlungssubroutine 220, eine Querverbindungsanalysesubroutine 224, eine Vorschausubroutine 228, eine Rückblicksubroutine 232 und eine Vertrauenssubroutine 236.
Die Zuordnungsdatenmodelle 212 können ein oder mehrere neuronale Netzwerke oder ähnlich aufgebaute datenbasierte Computerlernmodelle aufweisen, die kuratierte Daten sowie patientenspezifische Daten als eine Eingabe empfangen und die eine oder mehrere Ausgaben bereitstellen, die eine Beziehung zwischen den kuratierten Daten und den patientenspezifischen Daten beschreiben. Die Zuordnungsdatenmodelle 212 können statisch definiert werden oder sie können von Zeit zu Zeit mit der Unterstützung der Modellaktualisierungssubroutine 216 aktualisiert werden. Die Modellaktualisierungssubroutine 216 kann konfiguriert sein zum Analysieren von Ausgaben der Zuordnungsdatenmodelle 212 und zum Ermitteln, ob diese Ausgaben als eine genaue Übereinstimmung, eine Nichtübereinstimmung, ein falsches Positiv usw. ermittelt wurden. Diese Informationen, möglicherweise in der Form einer Vertrauensbewertungszahl, können von der Modellaktualisierungssubroutine 216 verwendet werden, um zu ermitteln, ob irgendwelche Koeffizienten innerhalb der Zuordnungsdatenmodelle 212 aktualisiert werden sollten, oder ob die Modelle selbst aktualisiert werden sollten, um eine größere Genauigkeit einer Übereinstimmung zwischen den patientenspezifischen Daten und den kuratierten Daten zu erreichen. Ein Vertrauen kann in einer Anzahl von unterschiedlichen Weisen gemessen werden. Als ein nicht-einschränkendes Beispiel können die relativen Distanzen zwischen den patientenspezifischen Daten und den kuratierten Daten in einem oder mehreren höherdimensionalen Räumen gemessen werden, wobei die Distanz als eine lineare Distanz in dem höherdimensionalen Raum gemessen wird. Bei einigen Ausführungsformen kann die Distanz mithilfe eines ähnlichkeitsbasierten Zuordnungsverfahrens gemessen werden, das die ursprünglichen Distanzen zwischen Punkten in Bezug zwei beliebige Referenzmuster in einem speziellen zweidimensionalen Koordinatensystem wie zum Beispiel einer relativen Distanzebene (RDP) beibehält. Ein Vertrauen kann auch mithilfe einer Clusteranalyse oder einem beliebigen anderen Verfahren gemessen werden, das verwendet wird, um Ähnlichkeiten zwischen Datensätzen zu ermitteln.
Die Empfehlungssubroutine 220 kann bereitgestellt werden, um eine oder mehrere Empfehlungen für eine Behandlung aufgrund eines Zuordnungsresultats, das von den Zuordnungsdatenmodellen 212 bereitgestellt wird, zu erzeugen und an einen Gesundheitsversorger zu senden. Zum Beispiel können die Zuordnungsdatenmodelle 212 anzeigen, dass ein oder mehrere patientenspezifische Datensätze in einer engen Beziehung zu einem oder mehreren kuratierten Datensätzen stehen. Informationen aus dem kuratierten Datensatz, der in einer engen Beziehung zu dem patientenspezifischen Datensatz steht, können verwendet werden, um eine oder mehrere Empfehlungen für eine Behandlung des Patienten vorzubereiten. Die Empfehlungssubroutine 220 kann sogar eine oder mehrere der Querverbindungsanalysesubroutine 224, der Vorschausubroutine, der Rückblicksubroutine 232 und der Vertrauenssubroutine 236 nutzen, um die Erzeugung dieser Empfehlungen und eine Bewertungszahl dieser Empfehlungen zu unterstützen. Zum Beispiel kann die Querverbindungsanalysesubroutine 224 verwendet werden, um Pfadverbindungen aufgrund von bekannten Tumortypen und bekannten Behandlungen abzusuchen, die bekannte Resultate aufweisen, und Beziehungen für andere Tumortypen abzuleiten, die ähnliche Querverbindungsverhalten zeigen. Pfadinteraktionen können auch von der Vorschausubroutine 228 und der Rückblicksubroutine 232 verwendet werden, um das Ermitteln zu unterstützen, ob irgendwelche Übereinstimmungen zwischen Inferenzstrukturen in den kuratierten Daten und den patientenspezifischen Daten existieren. Da die kuratierten Daten aufgrund des zentralen Dogmas formatiert werden, das mit dem Format der patientenspezifischen Daten übereinstimmt, kann die Übereinstimmungsverarbeitung durch die Querverbindungsanalysesubroutine 224 mit der Unterstützung der Vorschau- 228 und der Rückblicksubroutinen 232 relativ schnell und effizient ausgeführt werden.
Die Vertrauenssubroutine 246 kann die Zuordnungsbefehle 180 dazu aktivieren, eine Vertrauensbewertungszahl oder einen Vertrauensindex, die oder der jeder Inferenz zugeordnet wird, die durch die Querverbindungsanalysesubroutine 224 erzeugt wird, und/oder Empfehlungen zu ermitteln, die von der Empfehlungssubroutine 220 bereitgestellt werden. Diese Vertrauensbewertungszahlen können auf einer Anzahl von Datenquellen, die verwendet werden, um eine Inferenz oder eine Empfehlung zu erzeugen, einem Grad einer Nähe zwischen einer patientenspezifischen Dateninstanz und einer kuratierten Dateninstanz, einem Grad einer Nähe zwischen einer patientenspezifischen Dateninstanz und Daten, die in den Zuordnungsdatenmodellen 212 enthalten sind, einer Anzahl von Konflikten, die zwischen Inferenzen identifiziert werden (z.B. um eine spezifische Vertrauensbewertungszahl herabzusetzen) und so weiter beruhen. Wenn eine Vertrauensbewertungszahl für eine spezielle Inferenz oder Empfehlung nicht auf oder über einem vorbestimmten Schwellenwert liegt, kann ein Benutzer 208 über den Mangel benachrichtigt werden oder mit einer aktuellen Vertrauensbewertungszahl versorgt werden, um den Benutzer 208 wissen zu lassen, dass eine Inferenz oder Empfehlung nicht mit einem vollen Vertrauensgrad bereitgestellt wird. In dem Maße, in dem mehr Daten in die Zuordnungsdatenmodelle 212 eingespeist werden, können die Gesamtvertrauensgrade verbessert werden oder ein Schwellenwert, der für automatisierte Funktionen erforderlich ist, kann angehoben werden.
In Bezug auf die 3 bis 7 werden jetzt zahlreiche Verfahren zum Betreiben des Systems 100, 200 oder der darin enthaltenen Komponenten beschrieben. Es ist selbstverständlich, dass jedes der folgenden Verfahren teilweise oder vollständig von jeder der Komponenten ausgeführt werden kann, die im Zusammenhang mit den 1 und 2 beschrieben werden.
Zuerst wird in Bezug auf 3 ein Verfahren zum Erzeugen und Speichern von kuratierten Daten in einer Datenbank gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Das Verfahren beginnt damit, dass der Kurationsserver 116 biologische Prozesseingangsdaten von einer oder mehreren biologischen Prozesseingangsdatenquellen 156 empfängt (Schritt 304). Bei einigen Ausführungsformen können die biologischen Prozesseingangsdaten Textdaten entsprechen, die in einem beliebigen verwertbaren Format (z.B. einem .pdf-Dokument, einem html-Dokument, einem Word-Dokument, einer .txt-Datei, einer .png-Datei, einer .jpeg-Datei oder Ähnlichen) empfangen werden. Das Verfahren wird fortgesetzt, indem der Kurationsserver 116 die biologischen Prozesseingangsdaten automatisch einscannt, um alle Metadaten daraus zu extrahieren (Schritt 308). Bei einigen Ausführungsformen können die Metadaten in den biologischen Prozesseingangsdaten enthalten sein, wenn sie in dem Kurationsserver 116 empfangen werden. Zum Beispiel können ein Veröffentlichungsdatum der biologischen Prozesseingangsdaten, ein Erstellungsdatum der biologischen Prozesseingangsdaten, Autorinformationen und Ähnliche an die biologischen Prozesseingangsdaten angefügt sein. Alternativ oder zusätzlich kann der Kurationsserver 116 den Inhalt der biologischen Prozesseingangsdaten (z.B. die Textdaten selbst) einscannen, um die zutreffenden Metadaten daraus zu extrahieren. Der Kurationsserver 116 kann zum Beispiel eine Schlüsselwort- oder Schlüsselausdrucksuche in dem Text des Dokuments ausführen, um zu ermitteln, wie oft Wörter oder Ausdrücke innerhalb des Dokuments auftreten. Der Kurationsserver 116 kann auch eine semantische Analyse des Dokuments ausführen, um zu ermitteln, welche Themen gegebenenfalls erörtert werden, welche Rückschlüsse gegebenenfalls gezogen wurden, welche Hypothesen gegebenenfalls formuliert werden usw. Alle Informationen, die während des Einscannens der biologischen Prozesseingangsdaten erhalten werden, können verwendet werden oder eventuell als Metadaten eingefügt werden.
Das Verfahren wird danach, dadurch fortgesetzt, dass der Kurationsserver 116 die biologischen Prozesseingangsdaten und die zugehörigen Metadaten in ein vorbestimmtes Datenformatmodell konditioniert (Schritt 312). Dieses vorbestimmte Format kann zum Beispiel mit dem zentralen Dogma übereinstimmen, das den patientenspezifischen Daten einfach zugeordnet werden kann. Bei einigen Ausführungsformen kann das vorbestimmte Format die biologischen Prozesseingangsdaten veranlassen, in einen normalisierten oder geglätteten Datenraum zu fallen. Sobald die Daten ordnungsgemäß in dem normalisierten Datenraum konditioniert und organisiert werden, können sie als kuratierte Daten in der Datenbank 160 gespeichert werden (Schritt 316). Bei einigen Ausführungsformen, können die kuratierten Daten selbst als ein oder mehrere Datenmodelle gespeichert werden. Alternativ oder zusätzlich können die kuratierten Daten als ein oder mehrere Koeffizienten innerhalb des normalisierten oder geglätteten Datenraums gespeichert werden, wodurch Vergleiche mit patientenspezifischen Daten schneller und effizienter erfolgen können.
In Bezug auf 4 wird jetzt ein Verfahren zum Verarbeiten von kuratierten Daten und Datenmodellen aufgrund von Vertrauensgraden gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Das Verfahren beginnt damit, dass der Kurationsserver 116 eine Aktualisierung hinsichtlich der Nutzungseffekte und/oder der Nebenwirkungen eines Medikaments oder einer Behandlung empfängt (Schritt 404). Diese Aktualisierung kann mittels eines neuen Dokuments empfangen werden, das zu der biologischen Prozesseingangsdatenbank 156 hinzugefügt wird. Die neuen biologischen Prozesseingangsdaten können zu dem Kurationsserver 116 verschoben werden (z.B., dadurch, dass der Kurationsserver 116 bei einem Datenfeed registriert ist, der diese neuen Inhalte automatisch zu dem Kurationsserver 116 verschiebt). Alternativ können die neuen biologischen Prozesseingangsdaten durch den Kurationsserver 116 abgerufen werden, indem er eine regelmäßige Suche nach neuen Einträgen in der biologischen Prozesseingangsdatenbank 156 ausführt. Bei einigen Ausführungsformen kann die Aktualisierung in dem Format der biologischen Prozesseingangsdateneingabe empfangen werden, die noch ein gewisses Maß an Analysen durch den Kurationsserver 116 erfordert, bevor sie in kuratierte Daten umgewandelt werden kann.
Das Verfahren wird danach, dadurch fortgesetzt, dass der Kurationsserver 116 die Aktualisierung analysiert und die Aktualisierung in ein oder mehrere Datenmodelle eingibt, die mit einem Format der kuratierten Daten übereinstimmen (Schritt 408). Der Kurationsserver 116 kann zum Beispiel die Aktualisierung mithilfe des Verfahrens der 3 oder eines beliebigen anderen hier beschriebenen Verarbeitungsverfahrens verarbeiten.
Der Kurationsserver 116 kann dann die Inferenz-Engine 144 auf die neu erstellten kuratierten Daten anwenden, um zu ermitteln, ob eine Inferenz von zusätzlichen Nutzungseffekten und Nebenwirkungen eines Medikaments oder einer Behandlung gezogen werden kann (Schritt 412). Bei einigen Ausführungsformen kann die Inferenz-Engine 144 einen Satz von Inferenzregeln anwenden. Bei einigen Ausführungsformen kann die Inferenz-Engine 144 sogar die Vorschausubroutine 228 und/oder die Rückblicksubroutine 232 der Zuordnungsbefehle 180 aufrufen, um zu ermitteln, ob, aufgrund der bekannten Medikamenten-/Behandlungsaktualisierung, zusätzliche Medikamenten-/Behandlungsaktualisierungen abgeleitet werden können. Noch spezifischer kann die Inferenz-Engine 144 mit der Aktualisierung andere kuratierte Daten analysieren, die gemeinsam genutzte Pfade oder Zellenkommunikationsverhalten aufweisen. Die Inferenz-Engine 144 kann aufgrund der Nähe zwischen den neu kuratierten Daten und zuvor vorhandenen kuratierten Daten eine oder mehrere Inferenzen für zusätzliche Nutzungseffekte und/oder Nebenwirkungen von Medikamenten/Behandlungen ziehen. Die Inferenz-Engine 144 kann auch einen Vertrauensgrad ermitteln, der jeder Inferenz zugeordnet wird (Schritt 416). Die Inferenzen können zusammen mit ihren zugeordneten Vertrauensgraden einem Benutzer 208 gemeldet werden und es können auch alle Zuordnungsdatenmodelle 212 aktualisiert werden (Schritt 420). Bei einigen Ausführungsformen wird der Benutzer 208 über die Inferenz(en) benachrichtigt, indem der Bericht zu der Client-Vorrichtung 204 verschoben wird.
In Bezug auf 5 wird jetzt ein Verfahren zum Verarbeiten neuer Inferenzen hinsichtlich eines Verhaltens eines Medikaments gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Das Verfahren beginnt mit einem Empfangen einer neuen Inferenz hinsichtlich eines Medikamenten-Behandlungsverhaltens (Schritt 504). Bei einigen Ausführungsformen kann die im Schritt 504 empfangene Inferenz einer Ausgabe entsprechen, die durch den Kurationsserver 116 erstellt wird, der einen Teil oder das gesamte Verfahren ausführt, das in 4 dargestellt und beschrieben wird. Diese Ausgabe kann in dem Kurationsserver 116 aufbewahrt werden oder sie kann dem Zuordnungsserver 176 zum Verarbeiten der Zuordnungsbefehle 180 bereitgestellt werden.
Das Verfahren wird fortgesetzt mit einem Analysieren der neuen Inferenz für gemeinsam genutzte Pfade, Zellenkommunikationsverhalten usw. innerhalb der bestehenden Zuordnungsdatenmodelle 212 (Schritt 508). Das Verfahren wird danach fortgesetzt mit einem Ermitteln, ob irgendwelche Gemeinsamkeiten zwischen der Inferenz und den bestehenden Modellen vorhanden sind (Schritt 512). Bei einigen Ausführungsformen können die Gemeinsamkeiten identifiziert werden, indem eine relative Nähe zwischen der neuen Inferenz und Ursache-Wirkung-Beziehungen analysiert wird, die bereits innerhalb eines Datenraums der Zuordnungsdatenmodelle vorhanden sind. Bei einigen Ausführungsformen kann ein neuronales Vorkopplungs- und/oder Wiederholungs-Fuzzynetzwerk verwendet werden, um zu ermitteln, ob solche Gemeinsamkeiten vorhanden sind. Das neuronale Fuzzynetzwerk kann konfiguriert sein, um zu lernen, ob eine oder mehrere komplexe temporäre Sequenzen vorhanden sind.
Wenn keine Gemeinsamkeit vorhanden ist, werden die Zuordnungsdatenmodelle 212 unverändert beibehalten (Schritt 516). Wenn auf der anderen Seite ermittelt wird, dass eine oder mehrere Gemeinsamkeiten vorhanden sind, wird das Verfahren fortgesetzt mit einem Ermitteln eines Vertrauensgrades, welcher der Inferenz zugeordnet ist, welche die Gemeinsamkeit aufweist (Schritt 520). Der Vertrauensgrad, welcher der Inferenz zugeordnet ist, kann mit einem vorbestimmten Schwellenwert verglichen werden (Schritt 524), um zu ermitteln, ob der Vertrauensgrad den vorbestimmten Schwellenwert erfüllt oder überschreitet (Schritt 528). Wenn die Abfrage des Schritts 528 negativ beantwortet wird, geht das Verfahren weiter zum Schritt 516. Wenn die Abfrage des Schritts 528 jedoch positiv beantwortet wird, können das (die) Modell(e) 212 aufgrund der neuen Inferenz aktualisiert werden (Schritt 540).
Dieses Aktualisieren der Modelle 212 kann in einer automatischen Weise in dem Fall ausgeführt werden, in dem der Vertrauensgrad den vorbestimmten Schwellenwert erfüllt oder überschreitet. Es kann auch ein Vertrauensgradbereich vorhanden sein, in dem die Aktualisierungen der Modelle einem Benutzer 208 vorgeschlagen werden, aber nicht automatisch durchgeführt werden. Wenn zum Beispiel der Vertrauensgrad geringer als der vorbestimmte Schwellenwert aber größer als ein zweiter niedrigerer vorbestimmter Vertrauensschwellenwert ist, kann dem Benutzer 208 der Vorschlag gemacht werden, ein oder mehrere Modelle zu aktualisieren oder zumindest in Betracht zu ziehen, das eine oder die mehreren Modelle 212 zu aktualisieren. Es ist selbstverständlich, dass der Vertrauensgrad als ein Mehrwertparameter oder ein Parametersatz behandelt werden kann, anstatt den Vertrauensgrad als eine Bewertungszahl aus einem einzigen Wert zu behandeln. Anstatt nur einen vorbestimmten Vertrauensschwellenwert zu passieren, würde der Mehrwertparameter oder der Parametersatz somit mehr als ein Kriterium erfüllen müssen, um eine automatische Aktualisierung der Modelle 212 zu aktivieren.
In Bezug auf 6 wird jetzt ein Verfahren zum Lösen von Rückschluss- oder Inferenzkonflikten gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Das Verfahren beginnt mit einem Empfangen von mehreren Rückschlüssen oder Inferenzen innerhalb von kuratierten Daten (Schritt 604). Die Rückschlüsse oder Inferenzen können sich auf eine einzige Instanz von kuratierten Daten oder auf mehrere Instanzen von kuratierten Daten beziehen. Darüber hinaus können die Rückschlüsse oder Inferenzen einer oder mehrerer Inferenzen entsprechen, die durch den Kurationsserver 116 und/oder den Zuordnungsserver 176 automatisch erzeugt wurden.
Die mehreren Rückschlüsse oder Inferenzen können dann auf Konflikte analysiert werden (Schritt 608). Zum Beispiel kann ein Rückschluss oder eine Inferenz eine erste vorhergesagte Auswirkung/Wirkung/Nebenwirkung für ein Medikament oder eine Behandlung anzeigen, wenn es oder sie dem Patienten verabreicht wird, wohingegen ein anderer oder eine andere Inferenz eine zweite vorhergesagte Auswirkung/Wirkung/Nebenwirkung für das gleiche Medikament oder die gleiche Behandlung anzeigen. Die erste und die zweite vorhergesagte Auswirkung entsprechen Auswirkungen die sich gegenseitig ausschließen und nicht in der Lage sind, gleichzeitig innerhalb eines einzigen Patienten vorhanden zu sein. Als ein nicht-einschränkendes Beispiel kann ein Rückschluss oder eine Inferenz anzeigen, dass ein Patient eine positive Reaktion auf ein Medikament oder eine Behandlung zeigen wird, wohingegen ein anderer Rückschluss oder eine andere Inferenz anzeigen können, dass der Patient nicht die positive Reaktion auf das Medikament oder die Behandlung zeigen wird. Als ein weiteres Beispiel kann ein Rückschluss oder eine Inferenz anzeigen, dass ein Patient eine spezielle Nebenwirkung auf ein Medikament oder eine Behandlung aufweisen wird, wohingegen ein anderer Rückschluss oder eine andere Inferenz anzeigen können, dass der Patient nicht die spezielle Nebenwirkung aufweisen wird.
Wenn kein Konflikt vorhanden ist, wie im Schritt 612 ermittelt wird, können die mehreren Rückschlüsse oder Inferenzen ohne eine weitere Analyse akzeptiert werden (Schritt 616). Wenn jedoch ein oder mehrere Konflikte vorhanden sind, kann das Verfahren fortgesetzt werden mit einem Anwenden der Arbitrierungsbefehle 148 auf die konfliktiven Rückschlüsse oder Inferenzen (Schritt 620). Bei einigen Ausführungsformen können die Arbitrierungsbefehle 148 einen Satz von Inferenzregeln anwenden, die sich auf eine spezielle Richtlinie oder Philosophie stützen. Zu den Beispielen solcher Richtlinien können, ohne auf diese beschränkt zu sein, ein Auswählen eines Rückschlusses oder einer Inferenz, der oder die eine sehr negative Auswirkung auf einen Patienten aufweist, ein Auswählen eines Rückschlusses oder einer Inferenz, der oder die den größten Nutzen für einen Patienten aufweist, ein Auswählen eines Rückschlusses oder einer Inferenz, der oder die einer strengsten Peer-Review oder Prüfung usw. unterzogen wurde, gehören. Aufgrund der Anwendung der Arbitrierungsbefehle 148 wird das Verfahren fortgesetzt mit einem Aktualisieren des einen oder der mehreren Modelle 212 und/oder einem Modifizieren von Instanzen der kuratierten Daten, die mit der Ausgabe der Arbitrierungsbefehle 148 übereinstimmen (Schritt 624).
In Bezug auf 7 wird jetzt ein Verfahren zum Zuordnen von Mutationen in Genomdaten eines Patienten zu kuratierten Daten gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Das Verfahren beginnt mit einem Empfangen von patientenspezifischen Genomdaten (Schritt 704). Dieser spezielle Schritt kann in der Ohmics-Engine 164 ausgeführt werden, welche die patientenspezifischen Daten von der Datenbank 172 empfängt. Alternativ oder zusätzlich kann dieser Schritt von dem Zuordnungsserver 176 ausgeführt werden, der die patientenspezifischen Daten von der Ohmics-Engine 164 empfängt.
Das Verfahren wird fortgesetzt mit einem Identifizieren von einer oder mehreren Genommutationen innerhalb der patientenspezifischen Daten (Schritt 708). Bei einigen Ausführungsformen können die patientenspezifischen Daten in der Form von RNA-Sequenzdaten, DNA-Sequenzdaten, Proteindaten oder Ähnlichen empfangen werden und die Mutationen können mithilfe einer beliebigen bekannten Technik identifiziert werden. Bei einigen Ausführungsformen können die Mutationen mit den Sequenzanalysebefehlen 168 identifiziert werden oder die Mutationen können in den patientenspezifischen Daten bereits identifiziert sein.
Das Verfahren wird danach fortgesetzt mit einem Empfangen von kuratierten Daten in dem zentralen Dogma (Schritt 712). An diesem Punkt kann der Zuordnungsserver 176 im Besitz sowohl von patientenspezifischen Daten, die von der Ohmics-Engine 164 empfangen werden, als auch von kuratierten Daten sein, die von dem Kurationsserver 116 empfangen werden. Bei einigen Ausführungsformen können die kuratierten Daten und die patientenspezifischen Daten in einem normalisierten Datenraum formatiert sein, um eine effiziente Zuordnung zwischen den Datensätzen zu vereinfachen (Schritt 716). Der Zuordnungsserver 176 kann außerdem die Vorschausubroutine 228 und/oder die Rückblicksubroutine 232 vorteilhaft nutzen, um zu identifizieren, ob einige mögliche Übereinstimmungen oder Fast-Übereinstimmungen zwischen den patientenspezifischen Daten und den kuratierten Daten gefunden werden können. Wenn keine solchen Übereinstimmungen oder Fast-Übereinstimmungen gefunden werden, kann ein Bericht, der dies anzeigt, für einen Benutzer 208 (z.B. einen Patienten oder einen Gesundheitsversorger des Patienten) bereitgestellt werden. Wenn jedoch eine oder mehrere Übereinstimmungen während des Zuordnungsschritts identifiziert werden, kann dem Patienten oder dem Gesundheitsversorger eine Anzeige der Übereinstimmungen zwischen den patientenspezifischen Daten und den kuratierten Daten bereitgestellt werden (Schritt 720). Diese Informationen können dem Patienten oder dem Gesundheitsversorger über eine Client-Vorrichtung 204 möglicherweise in dem Format eines elektronischen Berichts bereitgestellt werden, der über das Kommunikationsnetzwerk 104 zu der Benutzervorrichtung 204 übertragen werden kann.
In Bezug auf die 8 bis 13 werden jetzt verschiedene Bildschirmkopien eines Kurationswerkzeugs beschrieben, das durch den Betrieb des Kurationsservers 116 gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung aktiviert wird. Es ist selbstverständlich, dass das Kurationswerkzeug die verschiedenen grafischen Benutzeroberflächen der 8 bis 13 über einen Bildschirm der Client-Vorrichtung 204 darstellen kann.
8 stellt eine grafische Benutzeroberfläche dar, die eine Vielzahl von Datenfeldern präsentiert, die ausgefüllt werden können, um kuratierte Daten (über Daten oder Metadaten) zu beschreiben. Obwohl die grafische Benutzeroberfläche der 8 (und der 9 bis 13) spezielle Datenfelder (z.B. Biomarkerverbindungsfelder, Namensfelder, Typfelder, Subtypfelder, Beschreibungsfelder, Quellenfelder, Synonymfelder, Proteinmutationsfelder, DNA-Mutationsfelder, Felder für duplizierte Aminosäuresequenzen, Felder für gelöschte Aminosäuresequenzen, Chromosomregionenfelder, Region innerhalb von Genfeldern, gelöschte Genfelder, duplizierte Genfelder, FDA-Zulassungsfelder, Testfelder, Testbeschreibungsfelder, Sequenzkennungsfelder usw.) darstellt, ist es selbstverständlich, dass eine grafische Benutzeroberfläche eine größere oder geringere Anzahl von Feldern oder andere Felder aufweisen kann, ohne von dem Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
9 stellt eine grafische Benutzeroberfläche dar, die einen speziellen Bericht präsentiert, der einen Berichtsnamen und verschiedene Datentypen aufweist, die sich auf den Bericht beziehen. Wie am unteren Ende der grafischen Benutzeroberfläche gezeigt wird, kann der Bericht Erkenntnisse des Berichts, Quellen des Berichts, einen Status des Berichts, einen Typ und Subtyp des Berichts, Therapien, Krankheiten, Biomarker und Nachweise beschreiben.
10 stellt eine grafische Benutzeroberfläche dar, die Einzelheiten von verschiedenen Biomarkern darstellt, die durch die Verwendung des Kurationswerkzeugs gesucht, sortiert und/oder gefiltert werden können. Bei einigen Ausführungsformen können die Biomarker gemäß einem Status, einem Typ, einem Subtyp, einem Urheber, einem Signum und Erkenntniszuordnungsinformationen gesucht, gefiltert und geordnet werden.
11 stellt eine grafische Benutzeroberfläche dar, die Quelleninformationen und zusätzliche Felder darstellt, die für die Quelleninformationen der kuratierten Daten bereitgestellt werden können. Ohne jedoch die Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung einzuschränken, können Quelleninformationen insbesondere Quellen, die zu einer Erkenntnis hinzuzufügen sind, ursprüngliche Erkenntnisinformationen, kuratierte Erkenntnisinformationen, Kuratorhinweise und Typ-Subtypdefinitionen enthalten.
12 stellt eine grafische Benutzeroberfläche dar, die Zuordnungsinformationen zwischen unterschiedlichen Datenquellen (z.B. kuratierten Daten und patientenspezifischen Daten) anzeigen. Die grafische Benutzeroberfläche kann Zuordnungsinformationen zwischen kuratierten Daten und patientenspezifischen Daten präsentieren und kann außerdem Therapie-, Biomarker- und Krankheitsinformationen präsentieren, die einem oder beiden Datensätzen zugeordnet sind.
13 stellt eine grafische Benutzeroberfläche dar, die ein Such- oder Filterwerkzeug zum Suchen oder Filtern verschiedener Typen von kuratierten Daten anzeigt. Das Such- oder Filterwerkzeug kann ähnliche Such- oder Filterkriterien aufweisen, wie sie oben im Zusammenhang mit 10 beschreiben wurden, können aber außerdem erweiterte Such- oder Filterkriterien wie zum Beispiel ein Medikamentenfeld, ein Genfeld, ein Biomarkerfeld, ein Pfadfeld, ein Therapiefeld, ein Proteinkomplexfeld, ein Krankheitsfeld, ein Zellenprozessfeld, und ein Quellenfeld aufweisen. Die kuratierten Daten können mithilfe eines, einiger oder allen diesen zahlreichen Datenfeldern abgesucht oder gefiltert werden.
Es ist selbstverständlich, dass eine beliebige Kombination von hier dargestellten und beschriebenen Authentifizierungsprozessen ausgeführt werden können, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Alternativ oder zusätzlich kann eine beliebige Anzahl von Authentifizierungsprozessen entwickelt werden, indem verschiedene Abschnitte oder Teilschritte der beschriebenen Authentifizierungsprozesse kombiniert werden, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen.
Spezifische Einzelheiten sind in der Beschreibung erläutert worden, um ein gründliches Verständnis der Ausführungsformen bereitzustellen. Für den Fachmann ist es jedoch selbstverständlich, dass die Ausführungsformen ohne diese spezifischen Einzelheiten in die Praxis umgesetzt werden können. Zum Beispiel sind allgemein bekannte Schaltungen, Prozesse, Strukturen und Techniken ohne überflüssige Einzelheiten gezeigt worden, um ein schwierigeres Verständnis der Ausführungsformen zu vermeiden.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

US 8510142 [0032]
US 9576242 [0032]

Claims

Computergestütztes Verfahren, umfassend: Empfangen von biologischen Prozesseingangsdaten in einem ersten digitalen Datenformat; Umwandeln der biologischen Prozesseingangsdaten in kuratierte Daten in einem zweiten digitalen Datenformat, indem auf mindestens eine digitale Datenquelle zugegriffen wird, die mindestens eine Eigenschaft von jedem Datenelement der biologischen Prozesseingangsdaten umfasst, und indem auf mindestens eine digitale Datenquelle zugegriffen wird, um mindestens eine solche Eigenschaft zu erweitern; Speichern der kuratierten Daten in einer kuratierten Datenbank; Empfangen von patientenspezifischen digitalen Daten; Umwandeln der patientenspezifischen digitalen Daten in das zweite digitale Datenformat; Zuordnen der patientenspezifischen digitalen Daten zu den kuratierten Daten in dem zweiten digitalen Datenformat; Ermitteln, dass mindestens eine Instanz von digitalen Daten in den patientenspezifischen digitalen Daten mit mindestens einer Instanz von digitalen Daten in den kuratierten Daten übereinstimmt oder nahezu übereinstimmt; und Übertragen eines Berichts zu einer Client-Vorrichtung eines Patienten oder eines Gesundheitsversorgers, der eine Anzeige von Ergebnissen aus der Ermittlung bereitstellt, dass mindestens eine Instanz von Daten in den patientenspezifischen Daten mit mindestens einer Instanz von Daten in den kuratierten Daten übereinstimmt oder nahezu übereinstimmt.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 1, wobei die biologischen Prozesseingangsdaten ein elektronisches Dokument umfassen.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 2, wobei die biologischen Prozesseingangsdaten ein textbasiertes Dokument umfassen, wobei das Verfahren außerdem umfasst: Analysieren des textbasierten Dokuments auf Metadaten; und Speichern der Metadaten zusammen mit den kuratierten Daten in der kuratierten Datenbank.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 1, das außerdem umfasst: Ermitteln, dass eine Inferenz vorhanden ist, als Teil des Zuordnens der patientenspezifischen digitalen Daten zu den kuratierten Daten; Ermitteln einer Vertrauensbewertungszahl für die Inferenz; Vergleichen der Vertrauensbewertungszahl für die Inferenz mit einem vorbestimmten Vertrauensschwellenwert; und automatisches Akzeptieren der Inferenz, wenn die Vertrauensbewertungszahl den vorbestimmten Vertrauensschwellenwert erfüllt oder überschreitet.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 4, das außerdem umfasst: Analysieren eines oder mehrerer Zuordnungsdatenmodelle, um zu ermitteln, ob die Inferenz Auswirkungen auf das eine oder die mehreren Zuordnungsdatenmodelle hat; Ermitteln, dass die Inferenz Auswirkungen auf das eine oder die mehreren Zuordnungsdatenmodelle hat; und Aktualisieren des einen oder der mehreren Zuordnungsdatenmodelle, um die Inferenz einzufügen.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 5, wobei das eine oder die mehreren Zuordnungsdatenmodelle automatisch aktualisiert werden als Reaktion darauf, dass die Vertrauensbewertungszahl den vorbestimmten Vertrauensschwellenwert erfüllt oder überschreitet.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 5, wobei die Inferenz gebildet wird, indem mindestens eine von einer gemeinsam genutzten Pfadinteraktion oder einem Zellenkommunikationsverhalten analysiert wird.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 5, wobei das eine oder die mehreren Zuordnungsdatenmodelle ein neuronales Netzwerk umfassen und wobei das Aktualisieren des einen oder der mehreren Zuordnungsdatenmodelle ein Verändern von mindestens einem Koeffizienten in dem neuronalen Netzwerk umfasst.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 1, wobei die kuratierten Daten in einem normalisierten Datenraum aufbewahrt werden.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 1, wobei die biologischen Prozesseingangsdaten eine Forschungsabhandlung, eine Übersichtsabhandlung, ein Forschungsposter, eine medizinische Veröffentlichung, einen klinischen Prüfungsbericht, eine Informationsabhandlung oder Kombinationen davon umfassen und wobei die patientenspezifischen Daten Genomsequenzdaten umfassen.
Computergestütztes Verfahren, umfassend: Empfangen, in einem Prozessor, von biologischen Prozesseingangsdaten in einem ersten Datenformat; Umwandeln, mit dem Prozessor, der biologischen Prozesseingangsdaten in kuratierte Daten in einem zweiten Datenformat, mittels: Zugreifen auf mindestens eine Datenquelle, die mindestens eine Eigenschaft von jedem Datenelement der biologischen Prozesseingangsdaten umfasst; Zugreifen auf mindestens eine digitale Datenquelle, um mindestens eine solche Eigenschaft zu erweitern; und Speichern, mit dem Prozessor, der kuratierten Daten in einer kuratierten Datenbank.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 11, wobei die biologischen Prozesseingangsdaten ein elektronisches Dokument umfassen.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 12, wobei die biologischen Prozesseingangsdaten ein textbasiertes Dokument umfassen, wobei das Verfahren außerdem umfasst: Analysieren, mit dem Prozessor, des textbasierten Dokuments auf Metadaten; und Speichern, mit dem Prozessor, der Metadaten zusammen mit den kuratierten Daten in der kuratierten Datenbank.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 11, wobei die biologischen Prozesseingangsdaten Daten umfassen, die ausgewählt werden aus (i) einer Kennung einer biologischen oder chemischen Einheit; (ii) einer Funktion einer biologischen oder chemischen Einheit; oder (iii) einer Beziehung zwischen der Funktion einer biologischen oder chemischen Einheit und einer anderen biologischen oder chemischen Einheit.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 11, wobei das Erweitern mindestens einer solchen Eigenschaft eines Datenelements der biologischen Prozesseingangsdaten durch eine Inferenz aus den biologischen Prozesseingangsdaten erfolgt; und das außerdem umfasst: Ermitteln, mit dem Prozessor, einer Vertrauensbewertungszahl für die Inferenz; Vergleichen, mit dem Prozessor, der Vertrauensbewertungszahl für die Inferenz mit einem vorbestimmten Vertrauensschwellenwert; und automatisches Akzeptieren, mit dem Prozessor, der Inferenz, wenn die Vertrauensbewertungszahl den vorbestimmten Vertrauensschwellenwert erfüllt oder überschreitet.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 14, das außerdem umfasst: Analysieren, mit dem Prozessor, eines oder mehrerer Zuordnungsdatenmodelle, um zu ermitteln, ob die Inferenz Auswirkungen auf das eine oder die mehreren Zuordnungsdatenmodelle hat; Ermitteln, mit dem Prozessor, dass die Inferenz Auswirkungen auf das eine oder die mehreren Zuordnungsdatenmodelle hat; und Aktualisieren, mit dem Prozessor, des einen oder der mehreren Zuordnungsdatenmodelle, um die Inferenz einzufügen.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 15, wobei das eine oder die mehreren Zuordnungsdatenmodelle automatisch aktualisiert werden als Reaktion darauf, dass die Vertrauensbewertungszahl den vorbestimmten Vertrauensschwellenwert erfüllt oder überschreitet.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 15, wobei die Inferenz gebildet wird, indem mindestens eine von einer zentralen Dogmabeziehung, einer gemeinsam genutzten Pfadinteraktion oder einem Zellenkommunikationsverhalten analysiert wird.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 15, wobei das eine oder die mehreren Zuordnungsdatenmodelle ein neuronales Netzwerk umfassen und wobei das Aktualisieren des einen oder der mehreren Zuordnungsdatenmodelle ein Verändern von mindestens einem Koeffizienten in dem neuronalen Netzwerk umfasst.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 11, wobei die kuratierten Daten in einem normalisierten Datenraum aufbewahrt werden.
Computergestütztes Verfahren nach Anspruch 11, wobei die biologischen Prozesseingangsdaten eine Forschungsabhandlung, eine Übersichtsabhandlung, ein Forschungsposter, eine medizinische Veröffentlichung, einen klinischen Prüfungsbericht, eine Informationsabhandlung oder einen Regierungsbericht umfassen.