JP2009521215A5 - - Google Patents

Description

分類木と回帰木(54):これらにおいて、サンプルのクラスを決定するために段階的に従うことができる規則の層別を規定するために変数が用いられる。代表的なプロセスにおいては、特定クラスの出力または識別することができないという特定のステートメントを導く1セットの規則が作成される。分類木の例には、次のようなアルゴリズムのインプリメンテーションがある。

Claims (18)

1. CRCの進行を判定する予後サインであって、遺伝子マーカーＭＥ２及びＦＡＳを含む前記予後サイン。
2. 表3、4または表9のいずれか1つの中のサインのいずれか1つから選択される１以上の遺伝子マーカーを更に含む、請求項１記載のサイン。
3. CRCの予後を判定する装置であって、その上に２以上の位置を有し、一方の位置はＭＥ２のオリゴヌクレオチドに結合するオリゴヌクレオチドを有し、他方の位置はＦＡＳのオリゴヌクレオチドに結合するオリゴヌクレオチドを有する基板からなる前記装置。
4. 表3、4または表9のいずれか1つから選択される少なくとも１つのその他の遺伝子マーカーを更に含む、請求項３記載の装置。
5. 患者におけるCRCの予後を判定する方法であって、
   (i)患者からのCRC腫瘍サンプルにおいて、遺伝子マーカーＭＥ２及びＦＡＳを含む予後サインの発現量を測定し、
   (ii)再発および非再発腫瘍サンプルにおける予測サインの発現量に予測方法を適用することにより確立される予測モデルを適用し、
   (iii)予後を明らかにする
   ステップを含む前記方法。
6. 表3、4または表9のいずれか1つから選択される少なくとも１つの更なる遺伝子マーカーの発現量を測定することを更に含む、請求項５記載の方法。
7. 前記予測方法が線形モデル、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、分類木と回帰木、アンサンブル学習法、判別分析、最近傍法、ベイジアンネットワーク、独立成分分析からなる群から選択される、請求項５記載の方法。
8. 各遺伝子のmRNAの発現量を検出することにより予後サインの発現量を測定するステップが行われる、請求項５〜７のいずれか1つに記載の方法。
9. 各遺伝子のcDNAの発現量を検出することにより予後サインの発現量を測定するステップが行われる、請求項５〜７のいずれか1つに記載の方法。
10. 予後サインの発現量を測定するステップが前記cDNAの少なくとも一部に相補的なヌクレオチドを用いて行われる、請求項９記載の方法。
11. 予後サインの発現量を測定するステップが順方向プライマーおよび逆方向プライマーを用いるqPCR法を用いて行われる、請求項８記載の方法。
12. 予後サインの発現量を測定するステップが請求項3または請求項4記載の装置を用いて行われる、請求項８記載の方法。
13. 予後サインの発現量を測定するステップが各マーカーのタンパク質の発現量を検出することにより行われる、請求項５〜７のいずれか1つに記載の方法。
14. 予後サインの発現量を測定するステップが各マーカーのペプチドの発現量を検出することにより行われる、請求項５〜７のいずれか1つに記載の方法。
15. 前記の検出するステップが各マーカーに対する抗体を用いて行われる、請求項１２または請求項１３記載の方法。
16. 前記の検出するステップがサンドイッチイムノアッセイ法を用いて行われる、請求項１２〜１４のいずれか1つに記載の方法。
17. 前記抗体がモノクローナル抗体である、請求項１２〜１５のいずれか1つに記載の方法。
18. 前記抗体がポリクローナル抗血清である、請求項１２〜１５のいずれか1つに記載の方法。