JP2018139111A - 臨床判断支援のためのシステムおよび方法 - Google Patents
臨床判断支援のためのシステムおよび方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018139111A JP2018139111A JP2018039395A JP2018039395A JP2018139111A JP 2018139111 A JP2018139111 A JP 2018139111A JP 2018039395 A JP2018039395 A JP 2018039395A JP 2018039395 A JP2018039395 A JP 2018039395A JP 2018139111 A JP2018139111 A JP 2018139111A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- gene
- protein
- patient
- proteins
- genes
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims abstract description 832
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims abstract description 413
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims abstract description 109
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 72
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 72
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 claims abstract description 62
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 claims abstract description 7
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 69
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims description 26
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 24
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims description 22
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 claims description 22
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims description 22
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims description 22
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 claims description 21
- 239000003596 drug target Substances 0.000 claims description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 21
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 20
- 238000002626 targeted therapy Methods 0.000 claims description 19
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 18
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 12
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 12
- 230000037361 pathway Effects 0.000 claims description 12
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 12
- 108700020796 Oncogene Proteins 0.000 claims description 11
- 238000011337 individualized treatment Methods 0.000 claims description 11
- 230000004001 molecular interaction Effects 0.000 claims description 10
- 102000001742 Tumor Suppressor Proteins Human genes 0.000 claims description 6
- 108010040002 Tumor Suppressor Proteins Proteins 0.000 claims description 6
- 230000001605 fetal effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 6
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 244000005702 human microbiome Species 0.000 claims description 4
- 230000000415 inactivating effect Effects 0.000 claims description 4
- 231100000518 lethal Toxicity 0.000 claims description 4
- 230000001665 lethal effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 4
- 230000004853 protein function Effects 0.000 claims description 3
- 108700026220 vif Genes Proteins 0.000 claims description 3
- 238000000844 transformation Methods 0.000 claims description 2
- 239000013068 control sample Substances 0.000 claims 3
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims 1
- 238000011269 treatment regimen Methods 0.000 claims 1
- 208000024556 Mendelian disease Diseases 0.000 abstract description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 abstract description 3
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 5
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 5
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- 108010026552 Proteome Proteins 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 4
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 3
- 238000007481 next generation sequencing Methods 0.000 description 3
- 238000012913 prioritisation Methods 0.000 description 3
- 239000000107 tumor biomarker Substances 0.000 description 3
- 102000043276 Oncogene Human genes 0.000 description 2
- 239000002246 antineoplastic agent Substances 0.000 description 2
- 229940041181 antineoplastic drug Drugs 0.000 description 2
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000002493 microarray Methods 0.000 description 2
- 206010069754 Acquired gene mutation Diseases 0.000 description 1
- 230000007067 DNA methylation Effects 0.000 description 1
- 241000305071 Enterobacterales Species 0.000 description 1
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 1
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 101710132811 Protein P3 Proteins 0.000 description 1
- 101710188313 Protein U Proteins 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000003560 cancer drug Substances 0.000 description 1
- JJWKPURADFRFRB-UHFFFAOYSA-N carbonyl sulfide Chemical compound O=C=S JJWKPURADFRFRB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000009849 deactivation Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 229910003460 diamond Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010432 diamond Substances 0.000 description 1
- 238000009509 drug development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 210000004602 germ cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 1
- 231100000225 lethality Toxicity 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000010534 mechanism of action Effects 0.000 description 1
- 238000002483 medication Methods 0.000 description 1
- 239000002207 metabolite Substances 0.000 description 1
- 239000000101 novel biomarker Substances 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 244000045947 parasite Species 0.000 description 1
- 230000004481 post-translational protein modification Effects 0.000 description 1
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 150000003384 small molecules Chemical class 0.000 description 1
- 230000037439 somatic mutation Effects 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 1
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
- G16B20/10—Ploidy or copy number detection
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
- G16B20/20—Allele or variant detection, e.g. single nucleotide polymorphism [SNP] detection
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B50/00—ICT programming tools or database systems specially adapted for bioinformatics
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B50/00—ICT programming tools or database systems specially adapted for bioinformatics
- G16B50/30—Data warehousing; Computing architectures
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
- G16H70/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to practices or guidelines
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Surgical Instruments (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Electrotherapy Devices (AREA)
- Acyclic And Carbocyclic Compounds In Medicinal Compositions (AREA)
Abstract
【解決手段】患者特有の分子情報および治療法特有の分子情報を、臨床分子疾患モデル、具体的には、疾患への遺伝子および/またはタンパク質の関与のいくつかの側面を表す遺伝子および/またはタンパク質のスコアリングとさらに組み合わせることによって、患者が複数の「実用的な」異常を有する事例を解決する。このようにして、疾患機構に影響を及ぼす、または疾患機構により影響を受ける可能性の最も高い治療法および患者を、それぞれ、優先順位付けする。
【選択図】なし
Description
本開示は、バイオインフォマティクスおよびデータ処理のためのシステムおよび方法に関する。特に、第1の局面では、本開示は、患者のための個別化された治療ガイドラインを生成するため、および患者のための治療法を選択するための方法およびシステムに関する。別の局面では、本開示は、治療法の臨床試験のための患者を選択するための方法およびシステムに関する。
タンパク質などの様々な分子実体、代謝産物などの小分子、栄養素、薬物、輸送体、酵素、経路、および他の情報を論じた、ヒト疾患の病因および進行に関する多数の出版物が存在する。加えて、プロファイリング技術の革命的な進歩と共に、新しい文献の量も絶えず増大している。そうした大量のデータがあると、研究者らが簡単に、すばやく解析を行うこと、および臨床家らが患者の個別化された治療選択肢を同定することが難しくなり得る。また、そうした大量のデータがあると、研究者らおよび臨床家らが、所与の治療法の臨床試験のための患者を選択することも難しくなり得る。
本発明の第1の局面によれば、患者のための個別化された治療ガイドラインを生成するための方法は、患者の疾患適応症の識別を検索する段階を含む。本方法は、遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、該遺伝子またはタンパク質が患者の疾患適応症と関連付けられることのエビデンスを反映する適応症特有スコアを割り当てる段階をさらに含む。本方法は、患者の分子プロファイルを検索する段階をさらに含み、分子プロファイルは、遺伝子またはタンパク質の第2の集合によってインデックス付けされた分子測定値の集合であり、遺伝子またはタンパク質の第2の集合は、遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合と等しい、または遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合の部分集合である。本方法は、分子プロファイルから、遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質について、場合によっては空の異常の集合を推測する段階をさらに含む。本方法は、遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、遺伝子またはタンパク質の機能が異常によってどの程度変更されるかを反映するプロファイル特有スコアを割り当てる段階をさらに含む。本方法は、遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、患者特有スコアを割り当てる段階をさらに含み、各遺伝子またはタンパク質の患者特有スコアは、その適応症特有スコアとそのプロファイル特有スコアの両方に基づく。本方法は、治療データベースから、標的治療の集合を、関連付けられる標的タンパク質および/または対応する遺伝子と共に検索する段階をさらに含む。本方法は、標的治療の集合からの各標的治療に、少なくとも、遺伝子またはタンパク質の第1の集合内に存在する標的治療の関連付けられる標的タンパク質および/または対応する遺伝子すべてにわたって患者特有スコアを集約することによって、スコアを割り当てる段階をさらに含む。本方法は、個別化された治療ガイドラインを、標的治療の順序付きリストとして生成する段階をさらに含み、標的治療の順序はそれらのスコアによって決定される。
属性「薬物標的」は、さらなる属性を含む特定のサブスコアリングスキーマを伴い得る。属性「薬物標的」のスコアは、以下において薬物標的スコアともいい、関与する属性のサブスコアの和、積、または任意の関数であり得る。第1の関連属性は、適応症に対する薬物の関係であり得る。遺伝子またはタンパク質が特定の適応症において使用される薬物の薬物標的である場合には、その薬物標的スコアは、高い値を割り当てられ得る。遺伝子またはタンパク質が関連する適応症における薬物標的である場合には、その薬物標的スコアは、中程度の値を割り当てられ得る。遺伝子またはタンパク質が非関連の適応症における薬物標的である場合には、その薬物標的スコアは、低い値を割り当てられ得る。第2の関連属性は、薬物の開発段階、例えば、実験段階や承認済みなどであり得る。低い薬物標的スコアは実験段階に関連し、高い薬物標的スコアは承認済み段階に関連する。第3の関連属性は、標的薬の総数であり得、薬物標的スコアは、よって、標的薬の総数の関数である。第4の関連属性は、薬物がその標的に直接作用するか、それとも間接的に作用するかであり得、直接作用は間接作用よりも高い薬物標的スコアと関連付けられる。第5の関連属性は、治験、特に、治験の総数および治験の相に関連し得る。
バイオマーカーは、診断、予後、治療への反応、または他の臨床的関連情報を示し、測定値から直接測定するか、または算出することができる値である。遺伝子またはタンパク質は、その遺伝子またはタンパク質に直接関連する値、例えば、その発現レベルやその配列の測定値がバイオマーカーである場合に、バイオマーカーであると言われる。同様に、遺伝子またはタンパク質は、それに直接関連する測定値が、他の値も含み得るバイオマーカーの算出に必要とされるときに、バイオマーカーの一部であると言われる。薬物標的スコアと同様に、遺伝子またはタンパク質のバイオマーカースコアは、バイオマーカーの属性に関連するいくつかのサブスコアを組み合わせることによって形成され得る。具体的には、以下を反映するサブスコアがあり得る:バイオマーカーの検証のレベル;バイオマーカーの強さ、言い換えると、バイオマーカー値の変化と関連付けられる効果量;およびバイオマーカーが関連する適応症と患者適応症との関係。
属性「疾患関連性」は、さらなる属性を含む別の特定のサブスコアリングスキーマを伴い得る。属性「疾患関連性」のスコアは、以下において疾患関連性スコアともいい、関与する属性のサブスコアの和、積、または任意の関数であり得る。第1の属性は、遺伝子またはタンパク質がOnline Mendelian Inheritance in Man (OMIM)の一部であるかどうかであり得る。第2の属性は、遺伝子またはタンパク質が疾患オントロジーの一部であるかどうかであり得る。第3の属性は、遺伝子またはタンパク質が、適応症、関連する疾患適応症、または非関連の適応症とのテキストデータマイニング共起を有するかどうかであり得る。これらのすべての属性について、サブスコアは、遺伝子またはタンパク質が特定の適応症と関連付けられるか、関連する疾患適応症と関連付けられるか、それとも非関連の適応症と関連付けられるかに依存し得る。遺伝子またはタンパク質が特定の適応症と関連付けられる場合には、その疾患関連性スコアは、高い値を割り当てられ得る。遺伝子またはタンパク質が関連する適応症と関連付けられる場合には、その疾患関連性スコアは、中程度の値を割り当てられ得る。遺伝子またはタンパク質が非関連の適応症と関連付けられる場合には、その疾患関連性スコアは、低い値を割り当てられ得る。第4の属性は、テキストデータマイニング(TDM)のメトリックおよび統計値を含み得る。第5の属性は、妥当性、例えば、細胞株実験、動物実験、または臨床実験であり得る。
属性「癌遺伝子」は、適応症特有スコアへの既定の数値的寄与と関連付けられる。
属性「腫瘍サプレッサー」は、適応症特有スコアへの既定の数値的寄与と関連付けられる。
属性「癌経路関連性」は、経路における構成メンバの計数を伴い得る。1つの具体的な癌経路関連性が、Vogelstein主要癌関連性であり得る。
属性「癌関連過程についてアノテーションが付された遺伝子オントロジー」は、適応症特有スコアへの既定の数値的寄与と関連付けられる。
属性「癌関連遺伝子融合の一部」は、適応症特有スコアへの既定の数値的寄与と関連付けられる。
「制御しやすいドメイン」に関して、その適応症特有スコアへの寄与は、既知の1つまたは複数の制御しやすいドメインが存在する場合には高、制御しやすいドメインが潜在的に存在する場合には中、制御しやすいドメインが存在しない場合には低とすることができる。
属性「胎児致死性」は、適応症特有スコアへの既定の数値的寄与と関連付けられる。
属性「適応症特有突然変異率」は、適応症特有スコアへの既定の数値的寄与と関連付けられる。
[本発明1001]
以下の段階を含む、患者のための個別化された治療ガイドラインを生成するための方法:
患者の疾患適応症の識別を検索する段階、
遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、前記遺伝子またはタンパク質が前記患者の前記疾患適応症と関連付けられることのエビデンスを反映する適応症特有スコアを割り当てる段階、
遺伝子またはタンパク質の第2の集合によってインデックス付けされた分子測定値の集合である、前記患者の分子プロファイルを検索する段階であって、前記遺伝子またはタンパク質の第2の集合が、前記遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合と等しい、または前記遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合の部分集合である、段階
前記分子プロファイルから、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質について、場合によっては空の異常の集合を推測する段階、
前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、前記遺伝子またはタンパク質の機能が前記異常によってどの程度変更されるかを反映するプロファイル特有スコアを割り当てる段階、
前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、患者特有スコアを割り当てる段階であって、各遺伝子またはタンパク質の患者特有スコアが、その適応症特有スコアとそのプロファイル特有スコアの両方に基づく、段階、
治療データベースから、標的治療の集合を、関連付けられる標的タンパク質および/または対応する遺伝子と共に検索する段階、
前記標的治療の集合からの各標的治療に、少なくとも、その関連付けられる標的タンパク質および/または対応する遺伝子すべてにわたって前記患者特有スコアを集約することによって、スコアを割り当てる段階、ならびに
個別化された治療ガイドラインを、前記標的治療の順序付きリストとして生成する段階であって、前記標的治療の順序がそれらのスコアによって決定される、段階。
[本発明1002]
治療法が、患者の疾患適応症、または前記患者の疾患適応症領域に基づいて選択される、本発明1001の方法。
[本発明1003]
以下の段階を含む、患者のための治療法を選択するための方法:
本発明1001または本発明1002の方法の段階を実行することによって、患者のための個別化された治療ガイドラインを生成する段階、および
前記個別化された治療ガイドラインの標的治療の順序付きリストから最初の標的治療を選択する段階。
[本発明1004]
以下の段階を含む、治療法の臨床試験のための患者を選択するための方法:
患者の集合の疾患適応症の識別を検索する段階、
あらゆる患者について、遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、前記遺伝子またはタンパク質が前記患者の前記疾患適応症と関連付けられることのエビデンスを反映する適応症特有スコアを割り当てる段階、
あらゆる患者について、遺伝子またはタンパク質の第2の集合によってインデックス付けされた分子測定値の集合である、前記患者の分子プロファイルを検索する段階であって、前記遺伝子またはタンパク質の第2の集合が、前記遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合と等しい、または前記遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合の部分集合である、段階
前記分子プロファイルから、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質について、場合によっては空の異常の集合を推測する段階、
あらゆる患者について、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、前記遺伝子またはタンパク質の機能が前記異常によってどの程度変更されるかを反映するプロファイル特有スコアを割り当てる段階、
あらゆる患者について、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、患者特有スコアを割り当てる段階であって、各遺伝子またはタンパク質の患者特有スコアが、その適応症特有スコアとそのプロファイル特有スコアの両方に基づく、段階、
前記治療法について、治療データベースから、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合内にも存在する、関連付けられる標的タンパク質および/または対応する遺伝子を検索する段階、
前記患者の集合からのあらゆる患者に、少なくとも、前記治療法の関連付けられる標的タンパク質および/または対応する遺伝子すべてにわたって前記患者特有スコアを集約することによって、スコアを割り当てる段階、ならびに
前記患者の順序付きリストを生成する段階であって、前記患者の順序が前記患者のスコアによって決定される、段階。
[本発明1005]
患者特有スコアが、その適応症特有スコアとそのプロファイル特有スコアとの積である、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1006]
遺伝子またはタンパク質が異常を有さない場合に、プロファイル特有スコアが0に設定される、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1007]
遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質にプロファイル特有スコアを割り当てる段階が、
各異常についての異常特有の機能的影響のスコアを算出する段階、
各タンパク質または遺伝子について、前記遺伝子またはタンパク質と関連付けられる異常すべてにわたって前記異常特有の機能的影響のスコアを集約することによって、タンパク質特有または遺伝子特有の直接的な機能的影響のスコアを算出する段階
を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1008]
遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質にプロファイル特有スコアを割り当てる段階が、
各異常についての異常特有の機能的影響のスコアを算出する段階、
各タンパク質または遺伝子について、第2の遺伝子またはタンパク質の集合と関連付けられる異常すべてにわたって前記異常特有の機能的影響のスコアを集約することによって、タンパク質特有または遺伝子特有の間接的な機能的影響のスコアを算出する段階であって、前記第2の遺伝子またはタンパク質の集合が、第1の遺伝子またはタンパク質と、分子相互作用ネットワークによる前記第1の遺伝子またはタンパク質の上流にある遺伝子またはタンパク質の集合とを含む、段階
を含む、本発明1001〜1006のいずれかの方法。
[本発明1009]
異常特有の機能的影響のスコアの集約が、遺伝子またはタンパク質の機能に及ぼす異常の影響の方向の指標を考慮に入れ、前記異常特有の機能的影響のスコアの正の符号および負の符号が、それぞれ、活性化する影響および不活性化する影響に対応する、本発明1007または本発明1008の方法。
[本発明1010]
治療法にスコアを割り当てる段階が、前記治療法の標的すべてにわたって集約する際に、前記治療法によって抑制される、または拮抗される標的のプロファイル特有スコアを加算し、前記治療法によって活性化される、または刺激される、または作動される標的のプロファイル特有スコアを減算することによって、前記標的に及ぼす前記治療法の影響の方向性をさらに考慮に入れる、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1011]
各治療法にスコアを割り当てる段階が、患者特有スコアが、分子相互作用ネットワークによる前記治療法の標的の下流の遺伝子および/またはタンパク質すべてにわたってさらに集約されるように拡張される、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1012]
システム(1)に遺伝子またはタンパク質の第1の集合を提供するためのインターフェース(4)と、
システム(1)に患者の疾患適応症の識別を提供するためのインターフェース(3)と、
患者の疾患適応症の識別について、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、前記遺伝子またはタンパク質が前記患者の前記疾患適応症と関連付けられることのエビデンスを反映する適応症特有スコアを割り当てるためのモジュール(12)と、
システム(1)に、遺伝子またはタンパク質の第2の集合によってインデックス付けされた分子測定値の集合である、患者の分子プロファイルを提供するためのインターフェース(5)であって、前記遺伝子またはタンパク質の第2の集合が、前記遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合と等しい、または前記遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合の部分集合である、インターフェース(5)と、
患者の分子プロファイルについて、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質にプロファイル特有スコアを割り当てるためのモジュール(13)であって、前記分子プロファイルから、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質について、場合によっては空の異常の集合を推測するように適合された、モジュール(13)と、
前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、患者特有スコアを割り当てるためのモジュール(14)であって、各遺伝子またはタンパク質の患者特有スコアが、その適応症特有スコアとそのプロファイル特有スコアの両方に基づく、モジュール(14)と、
治療データベースからシステム(1)に、標的治療を、関連付けられる標的タンパク質および/または対応する遺伝子と共に提供するためのインターフェース(6)と、
少なくとも、前記関連付けられる標的タンパク質および/または対応する遺伝子すべてにわたって前記患者特有スコアを集約することによって、患者および治療法にスコアを割り当てるためのモジュール(15)であって、患者および治療法にスコアを割り当てるためのモジュール(15)が患者または治療法の順序付きリストを生成するように適合され、前記患者または治療法の順序がそれらのスコアによって決定される、モジュール(15)と
を備える処理装置(2)を含む、患者のための個別化された治療ガイドラインを生成するため、および/または治療法の臨床試験のための患者を選択するためのシステム(1)。
[本発明1013]
プロファイル特有スコアを割り当てるためのモジュール(13)が、各異常についての異常特有の機能的影響のスコアを割り当てるように、および、1つの遺伝子またはタンパク質に2つ以上の異常がある場合には前記異常すべてにわたる前記機能的影響のスコアを集約し、前記遺伝子またはタンパク質が異常を有さない場合には前記遺伝子またはタンパク質に0を割り当てるように適合されている、本発明1012のシステム。
患者の治療選択肢の優先順位付けを利用する方法およびシステムの詳細を論じる前に、本明細書で使用されるいくつかの用語を簡単に定義しておくと役立つであろう。これらの定義は、これらの用語の使用を制限するためのものではなく、むしろ、ある文脈内でのこれらの用語の使用についての追加のまたは代替の定義を提供し得るものである。
のタイプの任意の和であり得、式中、ciは定義された実数である。重みciは、さらに、それらが正でなければならないという制約条件、および/またはそれらがある値の範囲内になければならないという制約条件で定義され得る。
Claims (12)
- 以下の段階を含む、患者のための個別化された治療ガイドラインを生成するための方法:
患者の疾患適応症の識別を検索する段階、
ヒトマイクロバイオームの一部である遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、前記遺伝子またはタンパク質が前記患者の前記疾患適応症と関連付けられることのエビデンスを反映する適応症特有スコアを割り当てる段階であって、各遺伝子またはタンパク質の該適応症特有スコアが、まず、該適応症に対する潜在的関係の程度を示す属性に数値を割り当て、次いで、該数値の加重和を形成することによって又は前記属性すべてにわたる該数値の任意の単調変換の加重和を形成することによって計算され、該属性が以下(a)〜(k)のうちの少なくとも一つを含む、段階
(a)該遺伝子またはタンパク質が、薬物標的である、
(b)該遺伝子またはタンパク質が、バイオマーカーまたはバイオマーカーの一部である、
(c)該遺伝子またはタンパク質が、疾患関連性である、
(d)該遺伝子またはタンパク質が、それぞれ、癌遺伝子または癌遺伝子の生成物である、
(e)該遺伝子またはタンパク質が、腫瘍サプレッサーである、
(f)該遺伝子またはタンパク質が、癌経路関連性を有する、
(g)該遺伝子またはタンパク質が、癌関連過程についてアノテーションが付された遺伝子オントロジーである、
(h)該遺伝子またはタンパク質が、癌関連遺伝子融合の一部である、
(i)該遺伝子またはタンパク質が、制御しやすいドメインを有する、
(j)該遺伝子またはタンパク質が、胎児致死性である、および
(k)該遺伝子またはタンパク質が、特定の適応症において高度に変異する、
遺伝子またはタンパク質の第2の集合によってインデックス付けされた、前記患者から抽出されたDNA若しくはRNAの分子測定値の集合である、前記患者の分子プロファイルを検索する段階であって、前記遺伝子またはタンパク質の第2の集合が、前記遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合と等しい、または前記遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合の部分集合である、段階
前記分子プロファイルから、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質について、場合によっては空の異常の集合を該患者の対照サンプル若しくは他の個人からの参照プロファイルに対する分子プロファイルの差異として推測する段階、
前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、前記遺伝子またはタンパク質の機能が前記異常によってどの程度変更されるかを反映するプロファイル特有スコアを割り当てる段階、
前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、患者特有スコアを割り当てる段階であって、各遺伝子またはタンパク質の患者特有スコアが、その適応症特有スコアとそのプロファイル特有スコアの両方に基づく、段階、
治療データベースから、標的治療の集合を、関連付けられる標的遺伝子またはタンパク質と共に、ユーザによる入力として又は患者の適応症について、または関連する適応症について承認されている、又は研究中である治療法を選択することにより検索する段階であって、該治療データベースが、治療法、特に、薬物及び複合薬を、薬物の標的である遺伝子又はタンパク質に関する情報とともに記憶する、段階、
前記標的治療の集合からの各標的治療に、少なくとも、その関連付けられる標的遺伝子又はタンパク質すべてにわたって前記患者特有スコアを集約することによって、スコアを割り当てる段階、ならびに
個別化された治療ガイドラインを、前記標的治療の順序付きリストとして生成する段階であって、前記標的治療の順序がそれらのスコアによって決定される、段階。 - 以下の段階を含む、患者のための治療法を選択するための方法:
請求項1に記載の方法の段階を実行することによって、患者のための個別化された治療ガイドラインを生成する段階、および
前記個別化された治療ガイドラインの標的治療の順序付きリストから最初の標的治療を選択する段階。 - 以下の段階を含む、治療法の臨床試験のための患者を選択するための方法:
患者の集合の疾患適応症の識別を検索する段階、
あらゆる患者について、ヒトマイクロバイオームの一部である遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、前記遺伝子またはタンパク質が前記患者の前記疾患適応症と関連付けられることのエビデンスを反映する適応症特有スコアを割り当てる段階であって、各遺伝子またはタンパク質の該適応症特有スコアが、まず、該適応症に対する潜在的関係の程度を示す属性に数値を割り当て、次いで、該数値の加重和を形成することによって又は前記属性すべてにわたる該数値の任意の単調変換の加重和を形成することによって計算され、該属性が以下(a)〜(k)のうちの少なくとも一つを含む、段階
(a)該遺伝子またはタンパク質が、薬物標的である、
(b)該遺伝子またはタンパク質が、バイオマーカーまたはバイオマーカーの一部である、
(c)該遺伝子またはタンパク質が、疾患関連性である、
(d)該遺伝子またはタンパク質が、それぞれ、癌遺伝子または癌遺伝子の生成物である、
(e)該遺伝子またはタンパク質が、腫瘍サプレッサーである、
(f)該遺伝子またはタンパク質が、癌経路関連性を有する、
(g)該遺伝子またはタンパク質が、癌関連過程についてアノテーションが付された遺伝子オントロジーである、
(h)該遺伝子またはタンパク質が、癌関連遺伝子融合の一部である、
(i)該遺伝子またはタンパク質が、制御しやすいドメインを有する、
(j)該遺伝子またはタンパク質が、胎児致死性である、および
(k)該遺伝子またはタンパク質が、特定の適応症において高度に変異する、
あらゆる患者について、遺伝子またはタンパク質の第2の集合によってインデックス付けされた、前記患者から抽出されたDNA若しくはRNAの分子測定値の集合である、前記患者の分子プロファイルを検索する段階であって、前記遺伝子またはタンパク質の第2の集合が、前記遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合と等しい、または前記遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合の部分集合である、段階
前記分子プロファイルから、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質について、場合によっては空の異常の集合を該患者の対照サンプル若しくは他の個人からの参照プロファイルに対する分子プロファイルの差異として推測する段階、
あらゆる患者について、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、前記遺伝子またはタンパク質の機能が前記異常によってどの程度変更されるかを反映するプロファイル特有スコアを割り当てる段階、
あらゆる患者について、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、患者特有スコアを割り当てる段階であって、各遺伝子またはタンパク質の患者特有スコアが、その適応症特有スコアとそのプロファイル特有スコアの両方に基づく、段階、
前記治療法について、治療データベースから、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合内にも存在する、関連付けられる標的遺伝子またはタンパク質を、ユーザによる入力として又は患者の適応症について、または関連する適応症について承認されている、又は研究中である治療法を選択することにより検索する段階であって、該治療データベースが、治療法、特に、薬物及び複合薬を、薬物の標的である遺伝子又はタンパク質に関する情報とともに記憶する、段階、
前記患者の集合からのあらゆる患者に、少なくとも、前記治療法の関連付けられる標的遺伝子またはタンパク質すべてにわたって前記患者特有スコアを集約することによって、スコアを割り当てる段階、ならびに
前記患者の順序付きリストを生成する段階であって、前記患者の順序が前記患者のスコアによって決定される、段階。 - 患者特有スコアが、その適応症特有スコアとそのプロファイル特有スコアとの積である、請求項1〜3のいずれか一項に記載の方法。
- 遺伝子またはタンパク質が異常を有さない場合に、プロファイル特有スコアが0に設定される、請求項1〜4のいずれか一項に記載の方法。
- 遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質にプロファイル特有スコアを割り当てる段階が、
各異常についての異常特有の機能的影響のスコアを算出する段階、
各タンパク質または遺伝子について、前記遺伝子またはタンパク質と関連付けられる異常すべてにわたって前記異常特有の機能的影響のスコアを集約することによって、タンパク質特有または遺伝子特有の直接的な機能的影響のスコアを算出する段階
を含む、請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。 - 遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質にプロファイル特有スコアを割り当てる段階が、
各異常についての異常特有の機能的影響のスコアを算出する段階、
各タンパク質または遺伝子について、第2の遺伝子またはタンパク質の集合と関連付けられる異常すべてにわたって前記異常特有の機能的影響のスコアを集約することによって、タンパク質特有または遺伝子特有の間接的な機能的影響のスコアを算出する段階であって、前記第2の遺伝子またはタンパク質の集合が、第1の遺伝子またはタンパク質と、分子相互作用ネットワークによる前記第1の遺伝子またはタンパク質の上流にある遺伝子またはタンパク質の集合とを含む、段階
を含む、請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。 - 異常特有の機能的影響のスコアの集約が、遺伝子またはタンパク質の機能に及ぼす異常の影響の方向の指標を考慮に入れ、前記異常特有の機能的影響のスコアの正の符号および負の符号が、それぞれ、活性化する影響および不活性化する影響に対応する、請求項6または請求項7に記載の方法。
- 治療法にスコアを割り当てる段階が、前記治療法の標的すべてにわたって集約する際に、前記治療法によって抑制される、または拮抗される標的のプロファイル特有スコアを加算し、前記治療法によって活性化される、または刺激される、または作動される標的のプロファイル特有スコアを減算することによって、前記標的に及ぼす前記治療法の影響の方向性をさらに考慮に入れる、請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法。
- 各治療法にスコアを割り当てる段階が、患者特有スコアが、分子相互作用ネットワークによる前記治療法の標的の下流の遺伝子および/またはタンパク質すべてにわたってさらに集約されるように拡張される、請求項1〜9のいずれか一項に記載の方法。
- システム(1)に、ヒトマイクロバイオームの一部である遺伝子またはタンパク質の第1の集合を提供するためのインターフェース(4)と、
システム(1)に患者の疾患適応症の識別を提供するためのインターフェース(3)と、
患者の疾患適応症の識別について、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、前記遺伝子またはタンパク質が前記患者の前記疾患適応症と関連付けられることのエビデンスを反映する適応症特有スコアを割り当てるためのモジュール(12)であって、各遺伝子またはタンパク質の該適応症特有スコアが、まず、該適応症に対する潜在的関係の程度を示す属性に数値を割り当て、次いで、該数値の加重和を形成することによって又は前記属性すべてにわたる該数値の任意の単調変換の加重和を形成することによって計算され、該属性が以下(a)〜(k)のうちの少なくとも一つを含む、
(a)該遺伝子またはタンパク質が、薬物標的である、
(b)該遺伝子またはタンパク質が、バイオマーカーまたはバイオマーカーの一部である、
(c)該遺伝子またはタンパク質が、疾患関連性である、
(d)該遺伝子またはタンパク質が、それぞれ、癌遺伝子または癌遺伝子の生成物である、
(e)該遺伝子またはタンパク質が、腫瘍サプレッサーである、
(f)該遺伝子またはタンパク質が、癌経路関連性を有する、
(g)該遺伝子またはタンパク質が、癌関連過程についてアノテーションが付された遺伝子オントロジーである、
(h)該遺伝子またはタンパク質が、癌関連遺伝子融合の一部である、
(i)該遺伝子またはタンパク質が、制御しやすいドメインを有する、
(j)該遺伝子またはタンパク質が、胎児致死性である、および
(k)該遺伝子またはタンパク質が、特定の適応症において高度に変異する、
モジュール(12)と、
システム(1)に、遺伝子またはタンパク質の第2の集合によってインデックス付けされた、前記患者から抽出されたDNA若しくはRNAの分子測定値の集合である、患者の分子プロファイルを提供するためのインターフェース(5)であって、前記遺伝子またはタンパク質の第2の集合が、前記遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合と等しい、または前記遺伝子もしくはタンパク質の第1の集合の部分集合である、インターフェース(5)と、
患者の分子プロファイルについて、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質にプロファイル特有スコアを割り当てるためのモジュール(13)であって、前記分子プロファイルから、前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質について、場合によっては空の異常の集合を該患者の対照サンプル若しくは他の個人からの参照プロファイルに対する分子プロファイルの差異として推測するように適合された、モジュール(13)と、
前記遺伝子またはタンパク質の第1の集合の中の各遺伝子またはタンパク質に、患者特有スコアを割り当てるためのモジュール(14)であって、各遺伝子またはタンパク質の患者特有スコアが、その適応症特有スコアとそのプロファイル特有スコアの両方に基づく、モジュール(14)と、
治療データベースからシステム(1)に、標的治療を、関連付けられる標的遺伝子またはタンパク質と共に、ユーザによる入力として又は患者の適応症について、または関連する適応症について承認されている、又は研究中である治療法を選択することにより提供するためのインターフェース(6)であって、該治療データベースが、治療法、特に、薬物及び複合薬を、薬物の標的である遺伝子又はタンパク質に関する情報とともに記憶する、インターフェース(6)と、
少なくとも、前記関連付けられる標的遺伝子またはタンパク質すべてにわたって前記患者特有スコアを集約することによって、患者および治療法にスコアを割り当てるためのモジュール(15)であって、患者および治療法にスコアを割り当てるためのモジュール(15)が患者または治療法の順序付きリストを生成するように適合され、前記患者または治療法の順序がそれらのスコアによって決定される、モジュール(15)と
を備える処理装置(2)を含む、患者のための個別化された治療ガイドラインを生成するため、および/または治療法の臨床試験のための患者を選択するためのシステム(1)。 - プロファイル特有スコアを割り当てるためのモジュール(13)が、各異常についての異常特有の機能的影響のスコアを割り当てるように、および、1つの遺伝子またはタンパク質に2つ以上の異常がある場合には前記異常すべてにわたる前記機能的影響のスコアを集約し、前記遺伝子またはタンパク質が異常を有さない場合には前記遺伝子またはタンパク質に0を割り当てるように適合されている、請求項11に記載のシステム。
Applications Claiming Priority (6)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201361757805P | 2013-01-29 | 2013-01-29 | |
US61/757,805 | 2013-01-29 | ||
EPPCT/EP2013/056963 | 2013-04-02 | ||
PCT/EP2013/056963 WO2013150039A1 (en) | 2012-04-02 | 2013-04-02 | Systems and methods for disease knowledge modeling and clinical decision support |
EPPCT/EP2013/064621 | 2013-07-10 | ||
PCT/EP2013/064621 WO2014117873A1 (en) | 2013-01-29 | 2013-07-10 | Systems and methods for clinical decision support |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015554066A Division JP6305437B2 (ja) | 2013-01-29 | 2013-10-01 | 臨床判断支援のためのシステムおよび方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018139111A true JP2018139111A (ja) | 2018-09-06 |
JP6662933B2 JP6662933B2 (ja) | 2020-03-11 |
Family
ID=48808311
Family Applications (3)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015554065A Pending JP2016514291A (ja) | 2013-01-29 | 2013-07-10 | 臨床判断支援のためのシステムおよび方法 |
JP2015554066A Expired - Fee Related JP6305437B2 (ja) | 2013-01-29 | 2013-10-01 | 臨床判断支援のためのシステムおよび方法 |
JP2018039395A Expired - Fee Related JP6662933B2 (ja) | 2013-01-29 | 2018-03-06 | 臨床判断支援のためのシステムおよび方法 |
Family Applications Before (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015554065A Pending JP2016514291A (ja) | 2013-01-29 | 2013-07-10 | 臨床判断支援のためのシステムおよび方法 |
JP2015554066A Expired - Fee Related JP6305437B2 (ja) | 2013-01-29 | 2013-10-01 | 臨床判断支援のためのシステムおよび方法 |
Country Status (14)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US20150363559A1 (ja) |
EP (1) | EP2951744A1 (ja) |
JP (3) | JP2016514291A (ja) |
KR (2) | KR20150113113A (ja) |
CN (2) | CN105144179B (ja) |
AU (2) | AU2013376459A1 (ja) |
BR (2) | BR112015017954A2 (ja) |
CA (2) | CA2899263A1 (ja) |
CL (2) | CL2015002127A1 (ja) |
EA (2) | EA201591411A1 (ja) |
IL (2) | IL240127A0 (ja) |
MX (2) | MX2015009780A (ja) |
SG (2) | SG11201505852YA (ja) |
WO (2) | WO2014117873A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7404648B2 (ja) | 2019-04-25 | 2023-12-26 | 富士通株式会社 | 治療薬提示方法、治療薬提示装置、及び治療薬提示プログラム |
Families Citing this family (80)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9709565B2 (en) | 2010-04-21 | 2017-07-18 | Memed Diagnostics Ltd. | Signatures and determinants for distinguishing between a bacterial and viral infection and methods of use thereof |
US11398310B1 (en) | 2010-10-01 | 2022-07-26 | Cerner Innovation, Inc. | Clinical decision support for sepsis |
US10431336B1 (en) | 2010-10-01 | 2019-10-01 | Cerner Innovation, Inc. | Computerized systems and methods for facilitating clinical decision making |
US10734115B1 (en) | 2012-08-09 | 2020-08-04 | Cerner Innovation, Inc | Clinical decision support for sepsis |
US11348667B2 (en) | 2010-10-08 | 2022-05-31 | Cerner Innovation, Inc. | Multi-site clinical decision support |
US10628553B1 (en) | 2010-12-30 | 2020-04-21 | Cerner Innovation, Inc. | Health information transformation system |
US8856156B1 (en) | 2011-10-07 | 2014-10-07 | Cerner Innovation, Inc. | Ontology mapper |
US20170083669A1 (en) * | 2012-01-20 | 2017-03-23 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus providing an online diagnostic assistant tool |
ES2679107T3 (es) | 2012-02-09 | 2018-08-22 | Memed Diagnostics Ltd. | Distintivos y determinantes para diagnosticar infecciones y métodos para usarlos |
US10249385B1 (en) | 2012-05-01 | 2019-04-02 | Cerner Innovation, Inc. | System and method for record linkage |
US10946311B1 (en) | 2013-02-07 | 2021-03-16 | Cerner Innovation, Inc. | Discovering context-specific serial health trajectories |
US11894117B1 (en) | 2013-02-07 | 2024-02-06 | Cerner Innovation, Inc. | Discovering context-specific complexity and utilization sequences |
US10769241B1 (en) | 2013-02-07 | 2020-09-08 | Cerner Innovation, Inc. | Discovering context-specific complexity and utilization sequences |
CA2908995A1 (en) * | 2013-04-12 | 2014-10-16 | Discus Analytics, Llc | Medical treatment methods |
US10853451B2 (en) * | 2013-06-06 | 2020-12-01 | Timeless Veterinary Systems International Limited | Drug formulary application |
US10483003B1 (en) | 2013-08-12 | 2019-11-19 | Cerner Innovation, Inc. | Dynamically determining risk of clinical condition |
US10446273B1 (en) | 2013-08-12 | 2019-10-15 | Cerner Innovation, Inc. | Decision support with clinical nomenclatures |
US20150193583A1 (en) * | 2014-01-06 | 2015-07-09 | Cerner Innovation, Inc. | Decision Support From Disparate Clinical Sources |
EP3114616A1 (en) * | 2014-03-03 | 2017-01-11 | Agfa Healthcare | Specialisation mechanism for terminology reasoning |
US20150331995A1 (en) * | 2014-05-14 | 2015-11-19 | Tiecheng Zhao | Evolving contextual clinical data engine for medical data processing |
EP3180621B1 (en) * | 2014-08-14 | 2020-04-01 | Memed Diagnostics Ltd. | Computational analysis of biological data using manifold and a hyperplane |
US20170234873A1 (en) | 2014-10-14 | 2017-08-17 | Memed Diagnostics Ltd. | Signatures and determinants for diagnosing infections in non-human subjects and methods of use thereof |
US20180294051A1 (en) * | 2015-04-29 | 2018-10-11 | The University Of British Columbia | Clinical support system and method |
EP3298524A4 (en) | 2015-05-22 | 2019-03-20 | CSTS Health Care Inc. | THERMODYNAMIC MEASUREMENTS RELATING TO PROTEIN-PROTEIN INTERACTION NETWORKS FOR THE TREATMENT OF CANCER |
CA2986773A1 (en) * | 2015-05-22 | 2016-12-01 | Csts Health Care Inc. | Biomarker-driven molecularly targeted combination therapies based on knowledge representation pathway analysis |
JP6382459B1 (ja) * | 2015-06-15 | 2018-08-29 | ナントミクス,エルエルシー | 細胞系ゲノミクスからの薬物応答の患者特異的予測のためのシステムおよび方法 |
US20180218116A1 (en) * | 2015-07-29 | 2018-08-02 | Koninklijke Philips N.V. | Systems and methods for prioritizing variants of unknown significance |
US20180344239A1 (en) * | 2015-11-13 | 2018-12-06 | Segterra, Inc. | Managing Evidence-Based Rules |
US20170162069A1 (en) * | 2015-12-02 | 2017-06-08 | Noom, Inc. | Scalable population health management tools for clinicians |
WO2017149548A1 (en) | 2016-03-03 | 2017-09-08 | Memed Diagnostics Ltd. | Rna determinants for distinguishing between bacterial and viral infections |
KR20240025702A (ko) * | 2016-06-07 | 2024-02-27 | 일루미나, 인코포레이티드 | 2차 및/또는 3차 프로세싱을 수행하기 위한 생물정보학 시스템, 장치, 및 방법 |
CN109804245B (zh) | 2016-07-10 | 2022-10-25 | 米密德诊断学有限公司 | 感染的早期诊断 |
EP4141448A1 (en) | 2016-07-10 | 2023-03-01 | MeMed Diagnostics Ltd. | Protein signatures for distinguishing between bacterial and viral infections |
GB201613318D0 (en) * | 2016-08-02 | 2016-09-14 | Univ Oxford Innovation Ltd | System monitor and method of system monitoring |
EP3287914A1 (de) * | 2016-08-23 | 2018-02-28 | Siemens Healthcare GmbH | Ermittlung von ergebnisdaten auf basis von medizinischen messdaten aus verschiedenen messungen |
MX2019002731A (es) * | 2016-09-08 | 2019-10-02 | Curematch Inc | Optimizacion de opciones terapeuticas en medicina perzonalizada. |
US10971254B2 (en) * | 2016-09-12 | 2021-04-06 | International Business Machines Corporation | Medical condition independent engine for medical treatment recommendation system |
US10593429B2 (en) | 2016-09-28 | 2020-03-17 | International Business Machines Corporation | Cognitive building of medical condition base cartridges based on gradings of positional statements |
US10818394B2 (en) | 2016-09-28 | 2020-10-27 | International Business Machines Corporation | Cognitive building of medical condition base cartridges for a medical system |
US11385241B2 (en) | 2016-09-29 | 2022-07-12 | Memed Diagnostics Ltd. | Methods of prognosis and treatment |
WO2018060999A1 (en) | 2016-09-29 | 2018-04-05 | Memed Diagnostics Ltd. | Methods of risk assessment and disease classification |
CN109997201A (zh) * | 2016-11-03 | 2019-07-09 | 皇家飞利浦有限公司 | 针对多种医学知识模块的利用数据驱动方法的精确临床决策支持 |
US10607736B2 (en) | 2016-11-14 | 2020-03-31 | International Business Machines Corporation | Extending medical condition base cartridges based on SME knowledge extensions |
TWI607332B (zh) * | 2016-12-21 | 2017-12-01 | 國立臺灣師範大學 | Correlation between persistent organic pollutants and microRNAs station |
CN106971071A (zh) * | 2017-03-27 | 2017-07-21 | 为朔医学数据科技(北京)有限公司 | 一种临床决策支持系统及方法 |
US20180357383A1 (en) * | 2017-06-07 | 2018-12-13 | International Business Machines Corporation | Sorting Medical Concepts According to Priority |
WO2018231771A1 (en) | 2017-06-13 | 2018-12-20 | Bostongene Corporation | Systems and methods for generating, visualizing and classifying molecular functional profiles |
US10209260B2 (en) | 2017-07-05 | 2019-02-19 | Memed Diagnostics Ltd. | Signatures and determinants for diagnosing infections and methods of use thereof |
CN107749312A (zh) * | 2017-10-10 | 2018-03-02 | 阜阳师范学院 | 一种基于体外受精‑胚胎移植的管理控制系统 |
KR101962105B1 (ko) * | 2017-10-13 | 2019-03-26 | 주식회사 유비케어 | 진료차트를 기록하는 장치 및 진료차트를 기록하는 방법 |
EP3480823A1 (en) * | 2017-11-02 | 2019-05-08 | Koninklijke Philips N.V. | Clinical decision support |
US10937551B2 (en) | 2017-11-27 | 2021-03-02 | International Business Machines Corporation | Medical concept sorting based on machine learning of attribute value differentiation |
EP3734604A4 (en) * | 2017-12-29 | 2021-08-11 | Obshchestvo S Ogranichennoj Otvetstvennostyu "Intellodzhik" | MEDICAL DECISION-MAKING PROCESS AND SYSTEM |
CN108335756B (zh) * | 2018-01-18 | 2022-05-24 | 中山大学 | 鼻咽癌数据库及基于所述数据库的综合诊疗决策方法 |
US11475995B2 (en) | 2018-05-07 | 2022-10-18 | Perthera, Inc. | Integration of multi-omic data into a single scoring model for input into a treatment recommendation ranking |
US11694800B2 (en) * | 2018-05-09 | 2023-07-04 | International Business Machines Corporation | Medical diagnosis system with continuous learning and reasoning |
US11574718B2 (en) * | 2018-05-31 | 2023-02-07 | Perthera, Inc. | Outcome driven persona-typing for precision oncology |
US20200004928A1 (en) * | 2018-06-29 | 2020-01-02 | Roche Sequencing Solutions, Inc. | Computing device with improved user interface for interpreting and visualizing data |
US11093883B2 (en) | 2018-08-03 | 2021-08-17 | Camelot Uk Bidco Limited | Apparatus, method, and computer-readable medium for determining a drug for manufacture |
CN108804866B (zh) * | 2018-08-21 | 2019-09-20 | 淮南师范学院 | 一种基于二元网络的心血管疾病药物与药靶的预测方法 |
US20210407694A1 (en) * | 2018-10-11 | 2021-12-30 | Siemens Healthcare Gmbh | Healthcare network |
KR102167697B1 (ko) * | 2018-11-08 | 2020-10-19 | 주식회사 쓰리빌리언 | 증상 유사도 측정기에 대한 성능 평가 시스템 및 방법 |
US11735320B2 (en) | 2018-12-04 | 2023-08-22 | Merative Us L.P. | Dynamic creation and manipulation of data visualizations |
US11721441B2 (en) * | 2019-01-15 | 2023-08-08 | Merative Us L.P. | Determining drug effectiveness ranking for a patient using machine learning |
US20220146491A1 (en) * | 2019-04-10 | 2022-05-12 | Hemex Health, Inc. | Diagnostic testing devices, systems and methods |
WO2020249704A1 (en) * | 2019-06-13 | 2020-12-17 | F. Hoffmann-La Roche Ag | Systems and methods with improved user interface for interpreting and visualizing longitudinal data |
US20200403935A1 (en) * | 2019-06-18 | 2020-12-24 | Tmrw Foundation Ip & Holding S. À R.L. | Software engine virtualization and dynamic resource and task distribution across edge and cloud |
CN110364266A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-22 | 深圳裕策生物科技有限公司 | 用于指导临床肿瘤个体化用药的数据库及其构建方法和装置 |
EP3799057A1 (en) * | 2019-09-25 | 2021-03-31 | Koninklijke Philips N.V. | Prediction tool for patient immune response to a therapy |
EP3799051A1 (en) * | 2019-09-30 | 2021-03-31 | Siemens Healthcare GmbH | Intra-hospital genetic profile similar search |
US11730420B2 (en) | 2019-12-17 | 2023-08-22 | Cerner Innovation, Inc. | Maternal-fetal sepsis indicator |
CN111259112B (zh) | 2020-01-14 | 2023-07-04 | 北京百度网讯科技有限公司 | 医疗事实的验证方法和装置 |
CN113496768B (zh) * | 2020-03-20 | 2023-12-01 | 梅傲科技(广州)有限公司 | 基于病理组织的二联综合肿瘤分析系统和应用 |
JP2022069002A (ja) * | 2020-10-23 | 2022-05-11 | 株式会社日立製作所 | 治療方針立案支援装置 |
CN112735520B (zh) * | 2021-02-03 | 2021-07-20 | 深圳裕康医学检验实验室 | 肿瘤个体化免疫治疗基因检测结果的解读方法、系统和存储介质 |
US20220261668A1 (en) * | 2021-02-12 | 2022-08-18 | Tempus Labs, Inc. | Artificial intelligence engine for directed hypothesis generation and ranking |
US20220399092A1 (en) * | 2021-06-10 | 2022-12-15 | Rajant Health Inc. | Ai-enabled health platform |
CN113724806A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-11-30 | 邢传华 | 确定临床试验入组对象、适用药物的方法、设备和介质 |
CN113889279B (zh) * | 2021-09-28 | 2022-08-05 | 北京华彬立成科技有限公司 | 联合疗法信息挖掘和查询方法、装置和电子设备 |
TWI796228B (zh) | 2022-05-25 | 2023-03-11 | 臺中榮民總醫院 | 急性腎損傷預測系統及其方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003242153A (ja) * | 2002-02-14 | 2003-08-29 | International Medical Center Of Japan | 塩基配列からrnaの機能性部位を同定する方法 |
JP2003281156A (ja) * | 2002-03-26 | 2003-10-03 | Hitachi Ltd | 画面表示システム及び医療診断支援システム |
JP2006323830A (ja) * | 2005-04-18 | 2006-11-30 | Japan Biological Informatics Consortium | 表現型に関連する候補遺伝子の探索システム |
US20080311563A1 (en) * | 2003-02-20 | 2008-12-18 | Mrazek David A | Methods for selecting medications |
JP2009518040A (ja) * | 2005-12-09 | 2009-05-07 | ベイラー・リサーチ・インスチチユート | 末梢血白血球の転写プロファイルのモジュールレベル分析 |
JP2012196235A (ja) * | 2005-05-04 | 2012-10-18 | Univ Of South Florida | がんの対象における処置応答の予測 |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6108635A (en) * | 1996-05-22 | 2000-08-22 | Interleukin Genetics, Inc. | Integrated disease information system |
BR9909906A (pt) * | 1998-04-03 | 2000-12-26 | Triangle Pharmaceuticals Inc | Sistemas, métodos e produtos de programa de computador para guiar a seleção de regimes de tratamento terapêutico |
US6581038B1 (en) * | 1999-03-15 | 2003-06-17 | Nexcura, Inc. | Automated profiler system for providing medical information to patients |
EP1176539A1 (en) * | 2000-07-13 | 2002-01-30 | Virology Networks B.V. | Method for effecting computer implemented decision-support in the selection of the drug therapy of patients having a viral disease |
WO2002037398A2 (en) | 2000-11-02 | 2002-05-10 | Epigenomics Ag | Systems, methods and computer program products for guiding the selection of therapeutic treatment regimens |
EP1953244A1 (en) * | 2002-01-09 | 2008-08-06 | Nakamura, Yusuke | Cancer profiles |
EP1378853A1 (fr) * | 2002-07-04 | 2004-01-07 | GE Medical Systems Global Technology Company LLC | Système numérique d'assistance médicale |
US20060062859A1 (en) * | 2004-08-05 | 2006-03-23 | Kenneth Blum | Composition and method to optimize and customize nutritional supplement formulations by measuring genetic and metabolomic contributing factors to disease diagnosis, stratification, prognosis, metabolism, and therapeutic outcomes |
DK2508621T3 (en) * | 2005-11-29 | 2015-01-12 | Childrens Hosp Medical Center | Optimization and individualization of drug selection and dosage |
IL282783B2 (en) * | 2006-05-18 | 2023-09-01 | Caris Mpi Inc | A system and method for determining a personalized medical intervention for a disease stage |
EP2094719A4 (en) | 2006-12-19 | 2010-01-06 | Genego Inc | NEW PROCEDURES FOR THE FUNCTIONAL ANALYSIS OF EXPERIMENTAL HIGH-PERFORMANCE DATA AND IDENTIFIED GENDER GROUPS THEREOF |
KR101635629B1 (ko) * | 2008-02-08 | 2016-07-01 | 파디아 에이비 | 임상적 판단을 지원할 수 있는 방법, 컴퓨터 프로그램 제품 및 시스템 |
JP6220111B2 (ja) * | 2008-12-10 | 2017-10-25 | ザ・ヘンリー・エム・ジャクソン・ファンデイション・フォー・ジ・アドヴァンスメント・オヴ・ミリタリー・メディシン、インコーポレイテッド | 乳癌再発の予防用ワクチン |
GB0912190D0 (en) * | 2009-07-13 | 2009-08-26 | Univ Surrey | Biomarker |
JP5744877B2 (ja) * | 2009-09-04 | 2015-07-08 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 臨床判断支援のためのシステム及びその方法 |
US20130316338A1 (en) | 2010-06-29 | 2013-11-28 | The United States Government As Represented By The Department Of Veterans Affairs | CCR6 As A Biomarker of Alzheimer's Disease |
US20120016594A1 (en) | 2010-07-02 | 2012-01-19 | Coriell Institute For Medical Research, Inc. | Method for translating genetic information for use in pharmacogenomic molecular diagnostics and personalized medicine research |
US20120172674A1 (en) * | 2010-12-30 | 2012-07-05 | General Electronic Company | Systems and methods for clinical decision support |
-
2013
- 2013-07-10 BR BR112015017954A patent/BR112015017954A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2013-07-10 EA EA201591411A patent/EA201591411A1/ru unknown
- 2013-07-10 AU AU2013376459A patent/AU2013376459A1/en not_active Abandoned
- 2013-07-10 WO PCT/EP2013/064621 patent/WO2014117873A1/en active Application Filing
- 2013-07-10 MX MX2015009780A patent/MX2015009780A/es unknown
- 2013-07-10 CA CA2899263A patent/CA2899263A1/en not_active Abandoned
- 2013-07-10 CN CN201380071661.7A patent/CN105144179B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2013-07-10 SG SG11201505852YA patent/SG11201505852YA/en unknown
- 2013-07-10 EP EP13739383.1A patent/EP2951744A1/en not_active Ceased
- 2013-07-10 US US14/763,015 patent/US20150363559A1/en not_active Abandoned
- 2013-07-10 JP JP2015554065A patent/JP2016514291A/ja active Pending
- 2013-07-10 KR KR1020157023396A patent/KR20150113113A/ko not_active Application Discontinuation
- 2013-10-01 CA CA2899264A patent/CA2899264C/en not_active Expired - Fee Related
- 2013-10-01 KR KR1020157023397A patent/KR20150120390A/ko not_active Application Discontinuation
- 2013-10-01 SG SG11201505854QA patent/SG11201505854QA/en unknown
- 2013-10-01 CN CN201380071649.6A patent/CN105144178B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2013-10-01 MX MX2015009781A patent/MX2015009781A/es unknown
- 2013-10-01 EA EA201591412A patent/EA201591412A1/ru unknown
- 2013-10-01 BR BR112015017858A patent/BR112015017858A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2013-10-01 WO PCT/EP2013/070493 patent/WO2014117875A1/en active Application Filing
- 2013-10-01 AU AU2013376380A patent/AU2013376380A1/en not_active Abandoned
- 2013-10-01 JP JP2015554066A patent/JP6305437B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2013-10-01 US US14/763,027 patent/US10672514B2/en active Active
-
2015
- 2015-07-23 IL IL240127A patent/IL240127A0/en unknown
- 2015-07-23 IL IL240128A patent/IL240128A0/en unknown
- 2015-07-29 CL CL2015002127A patent/CL2015002127A1/es unknown
- 2015-07-29 CL CL2015002126A patent/CL2015002126A1/es unknown
-
2018
- 2018-03-06 JP JP2018039395A patent/JP6662933B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003242153A (ja) * | 2002-02-14 | 2003-08-29 | International Medical Center Of Japan | 塩基配列からrnaの機能性部位を同定する方法 |
JP2003281156A (ja) * | 2002-03-26 | 2003-10-03 | Hitachi Ltd | 画面表示システム及び医療診断支援システム |
US20080311563A1 (en) * | 2003-02-20 | 2008-12-18 | Mrazek David A | Methods for selecting medications |
JP2006323830A (ja) * | 2005-04-18 | 2006-11-30 | Japan Biological Informatics Consortium | 表現型に関連する候補遺伝子の探索システム |
JP2012196235A (ja) * | 2005-05-04 | 2012-10-18 | Univ Of South Florida | がんの対象における処置応答の予測 |
JP2009518040A (ja) * | 2005-12-09 | 2009-05-07 | ベイラー・リサーチ・インスチチユート | 末梢血白血球の転写プロファイルのモジュールレベル分析 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7404648B2 (ja) | 2019-04-25 | 2023-12-26 | 富士通株式会社 | 治療薬提示方法、治療薬提示装置、及び治療薬提示プログラム |
Also Published As
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6662933B2 (ja) | 臨床判断支援のためのシステムおよび方法 | |
JP2016513303A5 (ja) | ||
Raoof et al. | Development and validation of a prognostic score for intrahepatic cholangiocarcinoma | |
Bastarache et al. | Phenome-wide association studies | |
Mascarenhas et al. | Patient characteristics and outcomes after ruxolitinib discontinuation in patients with myelofibrosis | |
US10360349B2 (en) | Personalized medicine service | |
JP2017537365A (ja) | 患者データに基づく健康診断および治療のためのベイジアン因果関係ネットワークモデル | |
EP3311317A1 (en) | Efficient clinical trial matching | |
WO2021091633A1 (en) | Evaluating effect of event on condition using propensity scoring | |
US20180122517A1 (en) | Methods and apparatus related to electronic display of a human avatar with display properties particularized to health risks of a patient | |
US20230110360A1 (en) | Systems and methods for access management and clustering of genomic, phenotype, and diagnostic data | |
WO2014052921A2 (en) | Patient health record similarity measure | |
US20160239636A1 (en) | Genomic prescribing system and methods | |
Wen et al. | Extent and determinants of terminally ill cancer patients' concordance between preferred and received life-sustaining treatment states: an advance care planning randomized trial in Taiwan | |
Hossain et al. | Application of skew-normal distribution for detecting differential expression to microRNA data | |
Kim et al. | IMA: Identifying disease-related genes using MeSH terms and association rules | |
WO2021037657A1 (en) | Methods for the statistical analysis and predictive modeling of state transition graphs | |
WO2015173917A1 (ja) | 分析システム | |
JPWO2010064413A1 (ja) | 薬剤の作用・副作用予測システムとそのプログラム | |
Ouzounoglou et al. | A study on the predictability of acute lymphoblastic leukaemia response to treatment using a hybrid oncosimulator | |
EP2951745A1 (en) | Systems and methods for clinical decision support | |
Talukder | Genomics 3.0: Big-data in precision medicine | |
Bairagee et al. | Big Data as a Source of Innovation for Disease Diagnosis | |
Deng et al. | An R package for Survival-based Gene Set Enrichment Analysis | |
EP4022628A1 (en) | Methods for the automatic construction of state transition graphs from the timeline data of individuals |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180326 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180326 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180326 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190529 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190828 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200130 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200213 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6662933 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |