JP2022514879A - 無細胞dna末端特性 - Google Patents
無細胞dna末端特性 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022514879A JP2022514879A JP2021535750A JP2021535750A JP2022514879A JP 2022514879 A JP2022514879 A JP 2022514879A JP 2021535750 A JP2021535750 A JP 2021535750A JP 2021535750 A JP2021535750 A JP 2021535750A JP 2022514879 A JP2022514879 A JP 2022514879A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dna
- sequence
- cell
- terminal
- motifs
- 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.)
- Pending
Links
- 239000012634 fragment Substances 0.000 claims abstract description 268
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 163
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 claims abstract description 129
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims abstract description 129
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 claims abstract description 69
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 14
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims description 169
- 230000001605 fetal effect Effects 0.000 claims description 141
- 206010073071 hepatocellular carcinoma Diseases 0.000 claims description 120
- 231100000844 hepatocellular carcinoma Toxicity 0.000 claims description 117
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 claims description 104
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 claims description 74
- 230000011987 methylation Effects 0.000 claims description 46
- 238000007069 methylation reaction Methods 0.000 claims description 46
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 34
- 210000003754 fetus Anatomy 0.000 claims description 33
- 108700028369 Alleles Proteins 0.000 claims description 32
- 230000007170 pathology Effects 0.000 claims description 32
- 102000053602 DNA Human genes 0.000 claims description 25
- 108010077544 Chromatin Proteins 0.000 claims description 22
- 210000003483 chromatin Anatomy 0.000 claims description 22
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 claims description 16
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims description 15
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 claims description 14
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 10
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 claims description 10
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 10
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 claims description 9
- 208000023275 Autoimmune disease Diseases 0.000 claims description 8
- 230000003394 haemopoietic effect Effects 0.000 claims description 8
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 claims description 7
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 claims description 7
- 230000001973 epigenetic effect Effects 0.000 claims description 7
- 206010009944 Colon cancer Diseases 0.000 claims description 6
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 claims description 6
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 claims description 6
- 208000020816 lung neoplasm Diseases 0.000 claims description 6
- 208000001333 Colorectal Neoplasms Diseases 0.000 claims description 5
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 claims description 4
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 claims description 4
- 206010061306 Nasopharyngeal cancer Diseases 0.000 claims description 4
- 206010061902 Pancreatic neoplasm Diseases 0.000 claims description 4
- 208000005718 Stomach Neoplasms Diseases 0.000 claims description 4
- 108091036078 conserved sequence Proteins 0.000 claims description 4
- 206010017758 gastric cancer Diseases 0.000 claims description 4
- 208000005017 glioblastoma Diseases 0.000 claims description 4
- 208000015486 malignant pancreatic neoplasm Diseases 0.000 claims description 4
- 201000002528 pancreatic cancer Diseases 0.000 claims description 4
- 208000008443 pancreatic carcinoma Diseases 0.000 claims description 4
- 201000011549 stomach cancer Diseases 0.000 claims description 4
- 208000001894 Nasopharyngeal Neoplasms Diseases 0.000 claims description 3
- 201000000596 systemic lupus erythematosus Diseases 0.000 claims description 3
- 201000009030 Carcinoma Diseases 0.000 claims description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 2
- 210000005059 placental tissue Anatomy 0.000 claims description 2
- 210000004085 squamous epithelial cell Anatomy 0.000 claims description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 abstract description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 3
- 108091092356 cellular DNA Proteins 0.000 abstract 1
- 210000002381 plasma Anatomy 0.000 description 102
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 89
- 230000008774 maternal effect Effects 0.000 description 55
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 37
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 34
- 238000007417 hierarchical cluster analysis Methods 0.000 description 18
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 17
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 14
- 241000700721 Hepatitis B virus Species 0.000 description 13
- 239000002773 nucleotide Substances 0.000 description 13
- 125000003729 nucleotide group Chemical group 0.000 description 13
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 13
- 108091029430 CpG site Proteins 0.000 description 12
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 11
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 11
- OPTASPLRGRRNAP-UHFFFAOYSA-N cytosine Chemical compound NC=1C=CNC(=O)N=1 OPTASPLRGRRNAP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 11
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 11
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 10
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 10
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 9
- 208000019425 cirrhosis of liver Diseases 0.000 description 8
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 8
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 8
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 8
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 7
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 7
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 7
- 150000007523 nucleic acids Chemical class 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 210000002593 Y chromosome Anatomy 0.000 description 6
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 230000002759 chromosomal effect Effects 0.000 description 6
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 description 6
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 6
- 238000000126 in silico method Methods 0.000 description 6
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 6
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 6
- 208000000419 Chronic Hepatitis B Diseases 0.000 description 5
- 206010016654 Fibrosis Diseases 0.000 description 5
- 102100036049 T-complex protein 1 subunit gamma Human genes 0.000 description 5
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 5
- 101150062912 cct3 gene Proteins 0.000 description 5
- 230000007882 cirrhosis Effects 0.000 description 5
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 5
- 208000002672 hepatitis B Diseases 0.000 description 5
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 5
- 239000013074 reference sample Substances 0.000 description 5
- LSNNMFCWUKXFEE-UHFFFAOYSA-M Bisulfite Chemical compound OS([O-])=O LSNNMFCWUKXFEE-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 4
- 108091033409 CRISPR Proteins 0.000 description 4
- 101000829958 Homo sapiens N-acetyllactosaminide beta-1,6-N-acetylglucosaminyl-transferase Proteins 0.000 description 4
- 102100023315 N-acetyllactosaminide beta-1,6-N-acetylglucosaminyl-transferase Human genes 0.000 description 4
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 4
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 4
- 229940104302 cytosine Drugs 0.000 description 4
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 4
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 4
- 238000003752 polymerase chain reaction Methods 0.000 description 4
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 4
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 4
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 4
- 238000002054 transplantation Methods 0.000 description 4
- 108091028043 Nucleic acid sequence Proteins 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 3
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000005119 centrifugation Methods 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 3
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 3
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 3
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 description 3
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 description 3
- 102000054766 genetic haplotypes Human genes 0.000 description 3
- 238000003205 genotyping method Methods 0.000 description 3
- 102000039446 nucleic acids Human genes 0.000 description 3
- 108020004707 nucleic acids Proteins 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 102000054765 polymorphisms of proteins Human genes 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 3
- 238000010354 CRISPR gene editing Methods 0.000 description 2
- 238000001712 DNA sequencing Methods 0.000 description 2
- 101710163270 Nuclease Proteins 0.000 description 2
- 108091034117 Oligonucleotide Proteins 0.000 description 2
- 208000006994 Precancerous Conditions Diseases 0.000 description 2
- 208000000102 Squamous Cell Carcinoma of Head and Neck Diseases 0.000 description 2
- JLCPHMBAVCMARE-UHFFFAOYSA-N [3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[5-(2-amino-6-oxo-1H-purin-9-yl)-3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[5-(2-amino-6-oxo-1H-purin-9-yl)-3-[[5-(2-amino-6-oxo-1H-purin-9-yl)-3-hydroxyoxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxyoxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxyoxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methyl [5-(6-aminopurin-9-yl)-2-(hydroxymethyl)oxolan-3-yl] hydrogen phosphate Polymers Cc1cn(C2CC(OP(O)(=O)OCC3OC(CC3OP(O)(=O)OCC3OC(CC3O)n3cnc4c3nc(N)[nH]c4=O)n3cnc4c3nc(N)[nH]c4=O)C(COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3CO)n3cnc4c(N)ncnc34)n3ccc(N)nc3=O)n3cnc4c(N)ncnc34)n3ccc(N)nc3=O)n3ccc(N)nc3=O)n3ccc(N)nc3=O)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cc(C)c(=O)[nH]c3=O)n3cc(C)c(=O)[nH]c3=O)n3ccc(N)nc3=O)n3cc(C)c(=O)[nH]c3=O)n3cnc4c3nc(N)[nH]c4=O)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cnc4c(N)ncnc34)O2)c(=O)[nH]c1=O JLCPHMBAVCMARE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 2
- 102000023732 binding proteins Human genes 0.000 description 2
- 108091008324 binding proteins Proteins 0.000 description 2
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 2
- 210000001175 cerebrospinal fluid Anatomy 0.000 description 2
- 238000003776 cleavage reaction Methods 0.000 description 2
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 2
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 2
- 201000000459 head and neck squamous cell carcinoma Diseases 0.000 description 2
- 210000000777 hematopoietic system Anatomy 0.000 description 2
- 208000006454 hepatitis Diseases 0.000 description 2
- 231100000283 hepatitis Toxicity 0.000 description 2
- 238000009396 hybridization Methods 0.000 description 2
- 230000006607 hypermethylation Effects 0.000 description 2
- 208000026278 immune system disease Diseases 0.000 description 2
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 2
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 125000002496 methyl group Chemical group [H]C([H])([H])* 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 208000010125 myocardial infarction Diseases 0.000 description 2
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 2
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 2
- 108091008146 restriction endonucleases Proteins 0.000 description 2
- 210000003296 saliva Anatomy 0.000 description 2
- 230000007017 scission Effects 0.000 description 2
- 238000005204 segregation Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 210000004881 tumor cell Anatomy 0.000 description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- HWPZZUQOWRWFDB-UHFFFAOYSA-N 1-methylcytosine Chemical compound CN1C=CC(N)=NC1=O HWPZZUQOWRWFDB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- MJEQLGCFPLHMNV-UHFFFAOYSA-N 4-amino-1-(hydroxymethyl)pyrimidin-2-one Chemical compound NC=1C=CN(CO)C(=O)N=1 MJEQLGCFPLHMNV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000270728 Alligator Species 0.000 description 1
- 208000024827 Alzheimer disease Diseases 0.000 description 1
- 241000143060 Americamysis bahia Species 0.000 description 1
- 206010003445 Ascites Diseases 0.000 description 1
- 241001598984 Bromius obscurus Species 0.000 description 1
- 108091029523 CpG island Proteins 0.000 description 1
- 230000007067 DNA methylation Effects 0.000 description 1
- 108010008532 Deoxyribonuclease I Proteins 0.000 description 1
- 102000007260 Deoxyribonuclease I Human genes 0.000 description 1
- 108010053770 Deoxyribonucleases Proteins 0.000 description 1
- 102000016911 Deoxyribonucleases Human genes 0.000 description 1
- 101100310856 Drosophila melanogaster spri gene Proteins 0.000 description 1
- 241001123946 Gaga Species 0.000 description 1
- 102100040004 Gamma-glutamylcyclotransferase Human genes 0.000 description 1
- 108020005004 Guide RNA Proteins 0.000 description 1
- 101000886680 Homo sapiens Gamma-glutamylcyclotransferase Proteins 0.000 description 1
- 206010020751 Hypersensitivity Diseases 0.000 description 1
- 206010027476 Metastases Diseases 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 208000002454 Nasopharyngeal Carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 206010030113 Oedema Diseases 0.000 description 1
- 206010036790 Productive cough Diseases 0.000 description 1
- 108020004682 Single-Stranded DNA Proteins 0.000 description 1
- 210000001744 T-lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- 102000008579 Transposases Human genes 0.000 description 1
- 108010020764 Transposases Proteins 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 208000026935 allergic disease Diseases 0.000 description 1
- 230000000735 allogeneic effect Effects 0.000 description 1
- 208000007502 anemia Diseases 0.000 description 1
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 1
- 230000006907 apoptotic process Effects 0.000 description 1
- 210000001742 aqueous humor Anatomy 0.000 description 1
- 230000006470 autoimmune attack Effects 0.000 description 1
- 210000003719 b-lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- 230000037429 base substitution Effects 0.000 description 1
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 1
- 210000001124 body fluid Anatomy 0.000 description 1
- 239000010839 body fluid Substances 0.000 description 1
- 210000000621 bronchi Anatomy 0.000 description 1
- 238000011088 calibration curve Methods 0.000 description 1
- 238000005251 capillar electrophoresis Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 210000001072 colon Anatomy 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 239000013068 control sample Substances 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000013211 curve analysis Methods 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000003412 degenerative effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000012631 diagnostic technique Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000003480 eluent Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 1
- 208000010706 fatty liver disease Diseases 0.000 description 1
- 230000009795 fibrotic process Effects 0.000 description 1
- 238000001502 gel electrophoresis Methods 0.000 description 1
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 210000003494 hepatocyte Anatomy 0.000 description 1
- 230000009610 hypersensitivity Effects 0.000 description 1
- 208000027866 inflammatory disease Diseases 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000000302 ischemic effect Effects 0.000 description 1
- 238000011901 isothermal amplification Methods 0.000 description 1
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 description 1
- 238000004811 liquid chromatography Methods 0.000 description 1
- 201000007270 liver cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000014018 liver neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 206010025135 lupus erythematosus Diseases 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 210000005075 mammary gland Anatomy 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000002493 microarray Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 201000011216 nasopharynx carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 210000000440 neutrophil Anatomy 0.000 description 1
- 238000007481 next generation sequencing Methods 0.000 description 1
- 210000002445 nipple Anatomy 0.000 description 1
- 210000000496 pancreas Anatomy 0.000 description 1
- 230000008775 paternal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 1
- 230000007310 pathophysiology Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 210000005259 peripheral blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000011886 peripheral blood Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000004962 physiological condition Effects 0.000 description 1
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 1
- 210000004910 pleural fluid Anatomy 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 210000003765 sex chromosome Anatomy 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000004513 sizing Methods 0.000 description 1
- 239000000344 soap Substances 0.000 description 1
- 239000007790 solid phase Substances 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 210000003802 sputum Anatomy 0.000 description 1
- 208000024794 sputum Diseases 0.000 description 1
- 238000001847 surface plasmon resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 210000004243 sweat Anatomy 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 1
- 210000001138 tear Anatomy 0.000 description 1
- 210000001550 testis Anatomy 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
- 210000001685 thyroid gland Anatomy 0.000 description 1
- 230000000451 tissue damage Effects 0.000 description 1
- 231100000827 tissue damage Toxicity 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6809—Methods for determination or identification of nucleic acids involving differential detection
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6869—Methods for sequencing
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
- C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
- C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
- C12Q1/6886—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
-
- 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
- G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
- G01N2800/36—Gynecology or obstetrics
- G01N2800/368—Pregnancy complicated by disease or abnormalities of pregnancy, e.g. preeclampsia, preterm labour
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
- G01N2800/38—Pediatrics
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
- G01N2800/70—Mechanisms involved in disease identification
- G01N2800/7042—Aging, e.g. cellular aging
-
- 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
- G16H10/40—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for data related to laboratory analysis, e.g. patient specimen analysis
-
- 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
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Zoology (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Oncology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
Description
本出願は、2018年12月19日に出願された「CELL-FREE DNA END CHARACTERISTICS」と題する米国仮特許出願第62/782,316号のPCTであり、その利益を主張し、それは、全ての目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
「組織」は、機能単位としてともに群化する細胞の群に対応する。2つ以上のタイプの細胞が、単一の組織内に見出され得る。種々のタイプの組織は、種々のタイプの細胞(例えば、肝細胞、肺胞細胞、または血球細胞)からなり得るが、種々の生物(母体対胎児)由来の組織または健常細胞対腫瘍細胞にも対応し得る。「参照組織」は、組織特異的メチル化レベルを決定するために使用される組織に対応し得る。種々の個体由来の同じ組織タイプの複数の試料を使用して、その組織タイプの組織特異的メチル化レベルを決定することができる。
詳細な説明
末端モチーフは、無細胞DNA断片の末端配列、例えば、断片のいずれかの末端でのK塩基の配列に関する。末端配列は、例えば、1、2、3、4、5、6、7などの様々な数の塩基を有するk merであり得る。末端モチーフ(または「配列モチーフ」)は、参照ゲノムの特定の位置とは対照的に、配列自体に関する。したがって、同じ末端モチーフは、参照ゲノム全体の多数の位置に生じ得る。末端モチーフは、例えば、開始位置の直前または終了位置の直後の塩基を同定するために、参照ゲノムを使用して決定され得る。このような塩基は、例えば、断片の末端配列に基づいて同定されるため、無細胞DNA断片の末端に対応する。
種々の組織タイプが種々の末端モチーフを有することを同定した。本明細書では、末端モチーフを使用して、臨床的関連DNA、例えば、胎児DNA、腫瘍DNA、移植された臓器からのDNA、または特定の器官からのDNAの画分濃度を決定する方法を説明する。
母体および胎児ゲノム間の遺伝子型の差異は、胎児および母体DNA分子を区別するために使用され得る。例えば、母親がホモ接合(AA)で、胎児がヘテロ接合(AB)である有益な一塩基多型(SNP)部位を利用し得る。
胎児および母体DNA分子間のモチーフ頻度のランク付けされた差における上位末端モチーフは、胎児および母体DNA分子の検出または濃縮に役立つと考えた。したがって、270xの配列決定深度の1人の妊婦における胎児および母体DNA分子間の頻度の差に関して、末端モチーフをランク付けした。胎児および共有配列は、上記と同様の方法を使用して、有益なSNPに従って同定された。
次に、様々な試料について、共有対立遺伝子を有するDNA分子のエントロピー、および胎児特異的対立遺伝子を有するDNA分子のエントロピーが分析された。前者は母体として同定され、後者は胎児として同定される。各試料について、胎児DNA分子のエントロピーおよび共有DNA分子のエントロピー(「母体」とラベル付け)の2つのデータ点が取得される。
さらに、妊婦について階層的クラスタリング分析を実行した。各妊婦は、全ての4merの末端モチーフ頻度を含む256次元のベクトルによって特徴付けられた。確かに、胎児特異的配列および母体のDNA分子に由来する末端モチーフで特徴付けられる個体は、2つの群にクラスター化され得る。
画分濃度が異なる試料を識別できることに加えて、いくつかの実施形態は、種々の在胎期間で妊娠対象由来の種々の試料を識別できる(例えば、どの三半期か、またはちょうど第3三半期であるかどうか)。
妊娠の文脈で考案された遺伝子型の手段は、腫瘍学の文脈でも適用され得る。
図13は、本開示の実施形態による、肝細胞癌における癌関連変異体および共有分子の血漿DNA末端モチーフの状勢を示す。変異体配列と共有配列との間で変化することが観察された末端モチーフが多数あり、例えば、CCCA、CCAG、CCAA、CCTG、CCTT、CCCT、CAAA、CCAT、TAAA、AAAAモチーフであるが、これらに限定されない。図13は、図3と同様の情報を示しているが、臨床的関連DNAについては胎児DNAではなく腫瘍DNAである。
図16Aおよび16Bは、本開示の実施形態による、HCC症例についての種々のセットの末端モチーフの共有および変異体断片についてのエントロピー値を示す。胎児配列と同様に、2種の配列についてのエントロピー間の関係は、使用する末端モチーフのセットによって変化する。図16Aは、4merについて256個全ての末端モチーフを使用する。変異体断片についての頻度分布がより均一(例えば、より平坦)なため、変異体断片についてエントロピーは高くなる。また、頻度分布の歪みが高いため、共有断片のエントロピーは低くなる。
遺伝子型技術はまた、移植、例えば、肝臓移植を監視するために適用され得る。レシピエントがホモ接合であり、ドナーがヘテロ接合であるSNP部位は、移植患者における血漿中のドナー特異的DNA分子および主に造血性DNAを決定することを可能にするだろう。
上記のように、1つ以上の末端モチーフのセットの相対頻度は、臨床的関連DNAの画分濃度の分類を決定するために使用され得る。
図7A、7B、および8~10の上記のとおり、胎児特異的断片モチーフは、在胎期間を推測するために使用され得る。
妊娠中の対象、癌の対象、同様に肝移植について、遺伝子型ベース分析を使用して、血漿DNA末端モチーフの存在は、起源の組織との関係を生んだ。癌患者において、腫瘍DNAが血液循環に放出され、血漿DNA末端モチーフの元の正常な提示が変化すると推論した。しかしながら、癌の病理生物学の他の側面、例えば、腫瘍の微小環境(T細胞、B細胞、好中球などに浸潤)が異なる末端モチーフを生成し、末端モチーフの状勢に影響を与える可能性を排除するものではない。したがって、癌対象と非癌対照対象間の血漿DNA末端モチーフの分析は、対照対象からHCCを分類する力を明らかにするであろう。
いくつかの実施形態において、疾患(病理)は癌であり得る。したがって、いくつかの実施形態は、癌のレベルを分類し得る。
図22は、本開示の実施形態による、全ての血漿DNA分子を使用した肝細胞癌(HCC)とB型肝炎ウイルス(HBV)対象間の4mer末端モチーフの頻度プロファイルの例を示す。図22は、HCC患者における256個の末端モチーフの頻度を1人のHBV対象と比較している。同様のプロットとして、縦軸はモチーフの頻度であり、横軸はそれぞれの末端モチーフに対応する。図22において、非HCC対象におけるモチーフ頻度の平均に基づいて、モチーフを昇順にランク付けした。下部のプロットは上部のプロットに続いているが、説明を簡単にするためにスケールが異なる。
図25Aは、本開示の実施形態による、256個の4mer末端モチーフを使用する種々の群にわたるエントロピー値の箱ひげ図を示す。4merの256個のモチーフ全てが使用された。図25Aに示すように、HCC患者において(平均:5.242、範囲:5.164~5.29)では、非HCC対象(平均:5.203、範囲:5.124~5.253)と比較して、エントロピー値が有意に増加した(p値<0.0001)。重要なことに、この末端モチーフ分析を使用すると、eHCC患者の41.7%が95%の特異性で同定され得た。エントロピーは、非HCC群と比較して、HCC、IHCC、および進行ステージHCC群で一般的に増加した。さらに、癌の種々のステージが検出され得る。例えば、進行HCCは、eHCCやiHCCよりも大幅に高い値を有する。
血漿DNA末端モチーフを使用して癌患者を検出するための分類器が構築され得るかどうかをさらに調査するために、256個の血漿DNA末端モチーフを使用して、癌を有する患者(n=55)および癌を有しない患者(n=74)を識別する分類器を構築し、それぞれ、サポートベクターマシン(SVM)および各末端モチーフの大きさと方向を考慮したロジスティック回帰を使用した。SVM分析は、256次元の場所で癌患者および非癌患者を最もよく識別する超平面を同定し、訓練データ点は、4mer個の256個のモチーフのそれぞれの頻度である。ロジスティック回帰は、256個の頻度のそれぞれを乗算する係数を決定し、ロジスティック関数の結果の出力のカットオフも決定し、これは、乗算された頻度の加重合計であり得る、または加重合計を入力として受信し得る。そのようなロジスティック関数は、当業者によく知られているように、シグモイド関数または他の活性化関数であり得る。
図35Aは、本開示の実施形態による、健康な対照対象とSLE患者間の全ての血漿DNA分子を使用したエントロピー分析を示す。図35Bは、本開示の実施形態による、健康な対照対象とSLE患者間の全ての血漿DNA分子を使用した階層的クラスタリング分析を示す。
血漿DNA末端モチーフおよび他の測定基準(コピー数異常(CNA)、低メチル化、および高メチル化)の複合分析が、非侵襲的癌検出の性能を改善するかどうかを試験した。例えば、決定木ベースの分類は、複合分析に使用され得る。
血漿DNAの末端モチーフを定義する別の方法を使用する実現可能性を実証するために、図1の技術160が採用されてHCCおよび非HCC対象を分析し、これは20人の健康な対照対象(対照)、22人の慢性B型肝炎保有者(HBV)、12人の肝硬変対象(Cirr)、24人の初期ステージHCC(eHCC)、11人の即時ステージHCC(iHCC)、および7人の進行ステージHCC(aHCC)を含む。
特定のDNA断片(末端モチーフ以外)をフィルタリングし、例えば、感度および特異度の高い精度を提供するために特定の基準が使用され得る。例として、末端モチーフ分析は、例えば、複数のオープンクロマチン領域のうちの1つ内に完全にまたは部分的にアラインメントするリードによって決定されるように、特定の組織のオープンクロマチン領域に由来するDNA断片に限定され得る。例えば、オープンクロマチン領域と重複する少なくとも1つのヌクレオチドを有する任意のリードは、オープンクロマチン領域内のリードとして定義され得る。典型的なオープンクロマチン領域は、DNase I過敏性部位によると約300bpである。オープンクロマチン領域のサイズは、オープンクロマチン領域を定義するために使用される技術、例えばATAC-seq(トランスポーゼースアクセス可能クロマチン配列決定のためのアッセイ(Assay for Transposase Accessible Chromatin Sequencing))対DNaseI-Seqによって変化し得る。
種々の組織は、アポトーシス中に好ましい断片化パターンを有しているため(Chan et al,Proc Natl Acad Sci USA.2016;113:E8159-8168、Jiang et al,Proc Natl Acad Sci USA.2018;doi:10.1073/pnas.1814616115)、血漿DNA末端モチーフ分析のための特定のゲノム領域の選択は、罹患患者および対照対象を分類する際の識別力をさらに改善するとさらに推論した。例としてHCC患者の検出を取り上げると、血液および肝臓のオープンクロマチン領域が使用された。
特定の末端モチーフの頻度は、分析されているサイズ範囲(サイズバンド)に応じて変化することが示され、例えば、CCCAのパーセンテージはこの挙動を示す。これは、サイズバンドベース末端モチーフ分析が、癌患者を非癌対象と区別するための血漿DNA末端モチーフを使用において性能に影響を与え得ることを意味する。この可能性を説明するために、50~80bp、81~110bp、111~140bp、141~170bp、171~200bp、201~230bpを含むがこれらに限定されない一連のサイズ範囲を試験して、分析されるサイズバンドが全体的な診断性能にどのように影響するか調査する。
図42は、本開示の実施形態による、対象の生物学的試料における病理のレベルを分類する方法4200を示すフローチャートである。無細胞DNAを含む生物学的試料。方法4200の態様は、図19の方法1900および図20の方法2000と同様の方法で実施され得る。
特定の末端モチーフのセットを示す特定の組織由来のDNA断片の選択は、その特定の組織からのDNAの試料を濃縮するために使用され得る。したがって、実施形態は、臨床的関連DNAのために試料を濃縮し得る。例えば、特定の末端配列を有するDNA断片のみが、アッセイを使用して配列決定され、増幅され、および/または捕捉され得る。別の例として、配列リードのフィルタリングは、例えば、セクションIII.Eで説明されているのと同様の方法で実施され得る。
物理的濃縮は、様々な方法で、例えば、特定のプライマーまたはアダプターを使用して実施され得るような、標的配列決定またはPCRを介して、実施され得る。末端配列の特定の末端モチーフが検出された場合、アダプターが断片の末端に追加され得る。次に、配列決定が実施されると、アダプターを有するDNA断片のみが配列決定され(または少なくとも主に配列決定され)、それによって標的化配列決定が提供される。
インシリコ濃縮は、様々な基準を使用して、特定のDNA断片を選択または破棄し得る。そのような基準は、末端モチーフ、オープンクロマチン領域、サイズ、配列多様性、メチル化、およびその他のエピジェネティックな特性を含む。エピジェネティックな特性には、DNA配列の変化を伴わないゲノムの全ての修飾を含む。基準は、例えば、特定のサイズ範囲、特定の量を上回るまたは下回るメチル化メトリック、2つ以上のCpG部位のメチル化状態の組み合わせ(例えば、メチル化ハプロタイプ(Guo et al,Nat Genet.2017;49:635-42))など特定の性質を必要とする、または閾値を超える複合確率を有する、カットオフを指定し得る。そのような濃縮はまた、そのような確率に基づいてDNA断片を重み付けすることを含み得る。
図46は、本発明の実施形態による、測定システム4600を例示する。示されたシステムは、試料ホルダ4610内の無細胞DNA分子などの試料4605を含み、試料4605はアッセイ4608と接触して物理的特性4615の信号を提供し得る。試料ホルダの例は、アッセイのプローブおよび/もしくはプライマー、または液滴が(アッセイを含む液滴とともに)移動するチューブを含む、フローセルであり得る。試料からの物理的特性4615(例えば、蛍光強度、電圧、または電流)は、検出器4620によって検出される。検出器4620は、データ信号を構成するデータ点を取得するために、間隔をおいて(例えば、周期的な間隔)測定し得る。一実施形態において、アナログ-デジタル変換器は、検出器からのアナログ信号をデジタル形態へと複数回変換する。試料ホルダ4610および検出器4620は、アッセイデバイス、例えば、本明細書に記載される実施形態に従って配列決定を実施する配列決定装置を形成し得る。データ信号4625は、検出器4620から論理システム4630へ送信される。データ信号4625は、ローカルメモリ4635、外部メモリ4640、または記憶デバイス4645に保存され得る。
Claims (53)
- 対象の生物学的試料において、病理のレベルを分類する方法であって、前記生物学的試料は、無細胞DNAを含み、前記方法は、
前記生物学的試料由来の複数の無細胞DNA断片を分析して配列リードを取得することであって、前記配列リードは、前記複数の無細胞DNA断片の末端に対応する末端配列を含む、配列リードを取得することと、
前記複数の無細胞DNA断片のそれぞれについて、前記無細胞DNA断片の1つ以上の末端配列のそれぞれの配列モチーフを決定することと、
前記複数の無細胞DNA断片の前記末端配列に対応する1つ以上の配列モチーフのセットの相対頻度を決定することであって、配列モチーフの相対頻度は、前記配列モチーフに対応する末端配列を有する前記複数の無細胞DNA断片の割合を提供する、相対頻度を決定することと、
前記1つ以上の配列モチーフのセットの前記相対頻度の集計値を決定することと、
前記集計値と参照値との比較に基づいて、前記対象についての病理のレベルの分類を決定することと、を含む、方法。 - 前記無細胞DNAをフィルタリングして、前記複数の無細胞DNA断片を同定することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記フィルタリングが、DNA断片が由来するサイズまたは領域に基づく、請求項2に記載の方法。
- 前記無細胞DNAが、特定の組織のオープンクロマチン領域由来のDNA断片についてフィルタリングされる、請求項3に記載の方法。
- 前記病理が、癌である、請求項1に記載の方法。
- 前記癌が、肝細胞癌、肺癌、乳癌、胃癌、多形性神経膠芽細胞腫、膵臓癌、結腸直腸癌、上咽頭癌、および頭頸部扁平上皮細胞癌である、請求項5に記載の方法。
- 前記分類が、癌の複数のステージを含む癌の複数のレベルから決定される、請求項5に記載の方法。
- 前記病理が、自己免疫障害である、請求項1に記載の方法。
- 前記自己免疫障害が、全身性エリテマトーデスである、請求項8に記載の方法。
- 前記病理のレベルが、前記病理に関連する臨床的関連DNAの画分濃度に対応する、請求項1に記載の方法。
- 対象の生物学的試料における臨床的関連DNAの画分濃度を推定する方法であって、前記生物学的試料は、前記臨床的関連DNAおよび無細胞である他のDNAを含み、前記方法は、
前記生物学的試料由来の複数の無細胞DNA断片を分析して配列リードを取得することであって、前記配列リードは、前記複数の無細胞DNA断片の末端に対応する末端配列を含む、配列リードを取得することと、
前記複数の無細胞DNA断片のそれぞれについて、前記無細胞DNA断片の1つ以上の末端配列のそれぞれの配列モチーフを決定することと、
前記複数の無細胞DNA断片の前記末端配列に対応する1つ以上の配列モチーフのセットの相対頻度を決定することであって、配列モチーフの相対頻度は、前記配列モチーフに対応する末端配列を有する前記複数の無細胞DNA断片の割合を提供する、相対頻度を決定することと、
前記1つ以上の配列モチーフのセットの前記相対頻度の集計値を決定することと、
前記集計値を臨床的関連DNAの画分濃度が既知の1つ以上の較正試料から決定された1つ以上の較正値と比較することによって、前記生物学的試料における臨床的関連DNAの前記画分濃度の分類を決定することと、を含む、方法。 - 前記臨床的関連DNAが、胎児DNA、腫瘍DNA、移植臓器由来のDNA、および特定の組織タイプからなる群から選択される、請求項11に記載の方法。
- 前記臨床的関連DNAが、特定の組織タイプのものである、請求項11に記載の方法。
- 前記特定の組織タイプが、肝臓または造血性である、請求項13に記載の方法。
- 前記対象が、妊娠中の女性であり、前記臨床的関連DNAが胎盤組織である、請求項11に記載の方法。
- 前記臨床的関連DNAが、癌を有する器官に由来する腫瘍DNAである、請求項11に記載の方法。
- 前記1つ以上の較正値が、複数の較正試料の臨床的関連DNAの画分濃度を使用して決定される較正関数の複数の較正値である、請求項11に記載の方法。
- 前記1つ以上の較正値が、前記1つ以上の較正試料における無細胞DNA断片を使用して測定される前記1つ以上の配列モチーフのセットの前記相対頻度の1つ以上の集計値に対応する、請求項11に記載の方法。
- 前記1つ以上の較正試料の各較正試料について、
前記較正試料における臨床的関連DNAの前記画分濃度を測定することと、
較正データ点の取得の一部として前記較正試料由来の無細胞DNA断片を分析することによって、前記1つ以上の配列モチーフのセットの前記相対頻度の前記集計値を決定し、それによって1つ以上の集計値を決定することと、をさらに含み、各較正データ点が、前記較正試料における臨床的関連DNAの前記測定された画分濃度、および前記較正試料について決定された前記集計値を指定し、前記1つ以上の較正値が、前記1つ以上の集計値であるか、または前記1つ以上の集計値を使用して決定される、請求項11に記載の方法。 - 前記較正試料における臨床的関連DNAの前記画分濃度の測定が、前記臨床的関連DNAに特異的な対立遺伝子を使用して実施される、請求項19に記載の方法。
- 胎児を妊娠している女性対象由来の生物学的試料を分析することによって胎児の在胎期間を決定する方法であって、前記生物学的試料は、前記女性対象および前記胎児由来の無細胞DNA分子を含み、前記方法は、
前記生物学的試料由来の複数の無細胞DNA断片を分析して配列リードを取得することであって、前記配列リードは、前記複数の無細胞DNA断片の末端に対応する末端配列を含む、配列リードを取得することと、
前記複数の無細胞DNA断片のそれぞれについて、前記無細胞DNA断片の1つ以上の末端配列のそれぞれの配列モチーフを決定することと、
前記複数の無細胞DNA断片の前記末端配列に対応する1つ以上の配列モチーフのセットの相対頻度を決定することであって、配列モチーフの相対頻度が、前記配列モチーフに対応する末端配列を有する前記複数の無細胞DNA断片の割合を提供する、相対頻度を決定することと、
前記1つ以上の配列モチーフのセットの前記相対頻度の集計値を決定することと、
1つ以上の較正データ点を取得することであって、各較正データ点は、集計値に対応する在胎期間を指定し、前記1つ以上の較正データ点は、既知の在胎期間を有し、無細胞DNA分子を含む複数の較正試料から決定される、較正データ点を取得することと、
前記集計値を少なくとも1つの較正データ点の較正値と比較することと、
前記比較に基づいて前記胎児の在胎期間を推定することと、を含む、方法。 - 前記1つ以上の較正データ点が、既知の在胎期間を有する前記複数の較正試料における前記無細胞DNA分子から決定された測定された集計値を近似する較正関数を形成する複数の較正データ点である、請求項21に記載の方法。
- 前記集計値が、それぞれ前記複数の較正試料の1つに対応する複数の較正値と比較される、請求項21に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの較正データ点の前記較正値が、前記複数の較正試料のうちの少なくとも1つにおける前記無細胞DNA分子を使用して測定された前記集計値に対応する、請求項21に記載の方法。
- 前記複数の無細胞DNA断片を前記胎児に由来するものとして同定することをさらに含む、請求項21に記載の方法。
- 前記複数の無細胞DNA断片が、胎児特異的対立遺伝子または胎児特異的エピジェネティックマーカーを使用して同定される、請求項25に記載の方法。
- 前記複数の無細胞DNA断片が、
前記配列リードのそれぞれについて、
前記1つ以上の配列モチーフのセットの配列モチーフを含む前記配列リードの末端配列に基づいて、前記配列リードが前記胎児に対応する尤度を決定することと、
前記尤度を閾値と比較することと、
前記尤度が前記閾値を超えたときに、前記配列リードを前記胎児に由来するものとして同定することと、によって同定される、請求項25に記載の方法。 - 前記1つ以上の配列モチーフのセットが、N塩基位置を含み、前記1つ以上の配列モチーフのセットが、N塩基の全ての組み合わせを含み、Nが3以上の整数である、請求項1~27のいずれか一項に記載の方法。
- 前記1つ以上の配列モチーフのセットが、1つ以上の参照試料において決定された2つのタイプのDNAの間で最大の差を有する上位M個の配列モチーフであり、Mが1以上の整数である、請求項1~27のいずれか一項に記載の方法。
- 前記2つのタイプのDNAが、前記臨床的関連DNAおよび前記他のDNAである、請求項29に記載の方法。
- 前記2つのタイプのDNAが、前記病理のレベルについて異なる分類を有する2つの参照試料に由来する、請求項29に記載の方法。
- 前記1つ以上の配列モチーフのセットが、1つ以上の参照試料において発生する上位M個の最も頻度の高い配列モチーフであり、Mは1以上の整数である、請求項1~27のいずれか一項に記載の方法。
- 前記1つ以上の配列モチーフのセットが、複数の配列モチーフを含み、前記集計値が前記セットの前記相対頻度の合計を含む、請求項28~32のいずれか一項に記載の方法。
- 前記合計が、加重合計である、請求項33に記載の方法。
- 前記集計値が、エントロピー項を含み、前記エントロピー項が前記加重合計を含む項の合計を含み、各項が前記相対頻度の対数を乗じた相対頻度を含む、請求項34に記載の方法。
- 前記集計値が、前記相対頻度の分散に対応する、請求項1~35のいずれか一項に記載の方法。
- 前記集計値が、機械学習モデルの最終または中間の出力を含む、請求項1~35のいずれか一項に記載の方法。
- 前記機械学習モデルが、クラスタリング、サポートベクターマシン、またはロジスティック回帰を使用する、請求項37に記載の方法。
- 臨床的関連DNAについて生物学的試料を濃縮する方法であって、前記生物学的試料は、前記臨床的関連DNAおよび無細胞である他のDNAを含み、前記方法は、
前記生物学的試料由来の複数の無細胞DNA断片を分析して配列リードを取得することであって、前記配列リードは、前記複数の無細胞DNA断片の末端に対応する末端配列を含む、配列リードを取得することと、
前記複数の無細胞DNA断片のそれぞれについて、前記無細胞DNA断片の1つ以上の末端配列のそれぞれの配列モチーフを決定することと、
前記他のDNAよりも高い相対頻度で前記臨床的関連DNAに存在する1つ以上の配列モチーフのセットを同定することと、
末端配列における前記1つ以上の配列モチーフのセットを有する前記配列リードの群を同定することと、
前記配列リードの前記群の配列リードごとについて、
前記1つ以上の配列モチーフのセットの配列モチーフを含む前記配列リードの末端配列に基づいて、前記配列リードが前記臨床的関連DNAに対応する尤度を決定することと、
前記尤度を閾値と比較することと、
前記尤度が前記閾値を超えたときに、前記配列リードを保存し、それによって保存された配列リードを取得することと、
前記保存された配列リードを分析して、前記臨床的関連DNA前記生物学的試料の特性を決定することと、を含む、方法。 - 前記臨床的関連DNA前記生物学的試料の前記特性が、(1)前記臨床的関連DNAの画分濃度、(2)前記生物学的試料が取得された対象の病理のレベル、前記臨床的関連DNAに関連する病理の前記レベル、または(3)前記生物学的試料が取得された妊娠中の女性の胎児の在胎期間である、請求項39に記載の方法。
- 前記配列リードを使用して前記複数の無細胞DNA断片のサイズを測定することをさらに含み、特定の配列リードが前記臨床的関連DNAに対応する前記尤度を決定することが、前記特定の配列リードに対応する前記無細胞DNA断片のサイズにさらに基づく、請求項39に記載の方法。
- 特定の配列リードに対応する無細胞DNA断片の1つ以上の部位での1つ以上のメチル化状態を測定することをさらに含み、前記特定の配列リードが前記臨床的関連DNAに対応する前記尤度を決定することが、前記1つ以上のメチル化状態にさらに基づく、請求項39に記載の方法。
- 前記無細胞DNA断片の1つ以上の末端配列のそれぞれについての前記配列モチーフを決定することが、
前記無細胞DNA断片に対応する1つ以上の配列リードを参照ゲノムにアラインメントすることと、
前記末端配列に隣接する前記参照ゲノムにおける1つ以上の塩基を同定することと、
前記末端配列および前記1つ以上の塩基を使用して前記配列モチーフを決定することと、を含む、請求項1~42のいずれか一項に記載の方法。 - 臨床的関連DNAについて生物学的試料を濃縮する方法であって、前記生物学的試料は、前記臨床的関連DNAおよび無細胞である他のDNAを含み、前記方法は、
前記生物学的試料由来の複数の無細胞DNA断片を受け取ることであって、臨床的関連DNA断片は、前記他のDNAよりも高い相対頻度で発生する配列モチーフを含む末端配列を有する、無細胞DNA断片を受け取ることと、
前記複数の無細胞DNA断片を、前記複数の無細胞DNA断片の前記末端配列における前記配列モチーフを検出する1つ以上のプローブ分子に供し、それにより、検出されたDNA断片を取得することと、
前記検出されたDNA断片を使用して前記臨床的関連DNA断片について前記生物学的試料を濃縮することと、を含む、方法。 - 前記検出されたDNA断片を使用して前記臨床的関連DNA断片について前記生物学的試料を濃縮することが、
前記検出されたDNA断片を増幅することを含む、請求項44に記載の方法。 - 前記1つ以上のプローブ分子が、前記複数の無細胞DNA断片を調べ、前記検出されたDNA断片を増幅するために使用される新しい配列を付加する1つ以上の酵素を含む、請求項45に記載の方法。
- 前記検出されたDNA断片を使用して前記臨床的関連DNA断片について前記生物学的試料を濃縮することが、
前記検出されたDNA断片を捕捉することと、
検出されなかったDNA断片を破棄することと、を含む、請求項44に記載の方法。 - 1つ以上のプローブ分子が、表面に結合され、ハイブリダイゼーションによって前記末端配列における前記配列モチーフを検出する、請求項47に記載の方法。
- 請求項1~48のいずれか一項に記載の方法を実施するコンピュータシステムを制御するための複数の命令を記憶するコンピュータ可読媒体を備える、コンピュータ製品。
- 請求項49に記載のコンピュータ製品と、
前記コンピュータ可読媒体に記憶された命令を実行するための1つ以上のプロセッサと、を備える、システム。 - 請求項1~48のいずれか一項に記載の方法を実施するための手段を備える、システム。
- 請求項1~48のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成された1つ以上のプロセッサを備える、システム。
- 請求項1~48のいずれか一項に記載の方法のステップをそれぞれ実施するモジュールを備える、システム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201862782316P | 2018-12-19 | 2018-12-19 | |
US62/782,316 | 2018-12-19 | ||
PCT/CN2019/126565 WO2020125709A1 (en) | 2018-12-19 | 2019-12-19 | Cell-free dna end characteristics |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022514879A true JP2022514879A (ja) | 2022-02-16 |
Family
ID=71099178
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021535750A Pending JP2022514879A (ja) | 2018-12-19 | 2019-12-19 | 無細胞dna末端特性 |
Country Status (12)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20200199656A1 (ja) |
EP (2) | EP4300500A3 (ja) |
JP (1) | JP2022514879A (ja) |
KR (1) | KR20210113237A (ja) |
CN (2) | CN117778576A (ja) |
AU (1) | AU2019410635A1 (ja) |
CA (1) | CA3123474A1 (ja) |
DK (1) | DK3899018T3 (ja) |
ES (1) | ES2968457T3 (ja) |
SG (1) | SG11202106114XA (ja) |
TW (1) | TW202039860A (ja) |
WO (1) | WO2020125709A1 (ja) |
Families Citing this family (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DK3574108T3 (da) * | 2017-01-25 | 2024-09-16 | The Chinese Univ Of Hong Kong | Diagnostisk anvendelse ved brug af nukleinsyrefragment |
TW202102687A (zh) | 2019-03-25 | 2021-01-16 | 香港中文大學 | 確定循環核酸之線性及環狀形式 |
US20210238668A1 (en) * | 2020-01-08 | 2021-08-05 | The Chinese University Of Hong Kong | Biterminal dna fragment types in cell-free samples and uses thereof |
US20220010353A1 (en) * | 2020-07-13 | 2022-01-13 | The Chinese University Of Hong Kong | Nuclease-associated end signature analysis for cell-free nucleic acids |
JP2023540016A (ja) * | 2020-08-19 | 2023-09-21 | アキュラーゲン ホールディングス リミテッド | 選択的セルフリー核酸分析の方法 |
US20240018585A1 (en) * | 2020-12-15 | 2024-01-18 | Gateway Genomics, Llc | Methods, compositions, and devices for the rapid determination of fetal sex |
KR20220160806A (ko) | 2021-05-28 | 2022-12-06 | 주식회사 지씨지놈 | 세포유리 핵산단편 말단 서열 모티프 빈도 및 크기를 이용한 암 진단 및 암 종 예측방법 |
KR20230064172A (ko) * | 2021-11-03 | 2023-05-10 | 주식회사 지씨지놈 | 세포유리 핵산단편 위치별 서열 빈도 및 크기를 이용한 암 진단 방법 |
US20230279498A1 (en) * | 2021-11-24 | 2023-09-07 | Centre For Novostics Limited | Molecular analyses using long cell-free dna molecules for disease classification |
US20240011105A1 (en) * | 2022-07-08 | 2024-01-11 | The Chinese University Of Hong Kong | Analysis of microbial fragments in plasma |
CN114898802B (zh) * | 2022-07-14 | 2022-09-30 | 臻和(北京)生物科技有限公司 | 基于血浆游离dna甲基化测序数据的末端序列频率分布特征确定方法、评价方法及装置 |
US20240043935A1 (en) * | 2022-07-29 | 2024-02-08 | Centre For Novostics Limited | Epigenetics analysis of cell-free dna |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
MX370249B (es) | 2010-11-30 | 2019-12-06 | Univ Hong Kong Chinese | Deteccion de aberraciones genéticas o moleculares asociadas con el cáncer. |
US9892230B2 (en) * | 2012-03-08 | 2018-02-13 | The Chinese University Of Hong Kong | Size-based analysis of fetal or tumor DNA fraction in plasma |
US11261494B2 (en) | 2012-06-21 | 2022-03-01 | The Chinese University Of Hong Kong | Method of measuring a fractional concentration of tumor DNA |
NZ706269A (en) * | 2012-09-20 | 2016-08-26 | Univ Hong Kong Chinese | Non-invasive determination of methylome of fetus or tumor from plasma |
US9732390B2 (en) | 2012-09-20 | 2017-08-15 | The Chinese University Of Hong Kong | Non-invasive determination of methylome of fetus or tumor from plasma |
EP3889272A1 (en) * | 2014-07-18 | 2021-10-06 | The Chinese University of Hong Kong | Methylation pattern analysis of tissues in dna mixture |
KR102441391B1 (ko) * | 2014-07-25 | 2022-09-07 | 유니버시티 오브 워싱톤 | 무세포 dna를 생성하는 조직 및/또는 세포 유형을 결정하는 방법 및 이를 사용하여 질환 또는 장애를 확인하는 방법 |
US11242559B2 (en) * | 2015-01-13 | 2022-02-08 | The Chinese University Of Hong Kong | Method of nuclear DNA and mitochondrial DNA analysis |
ES2908347T3 (es) * | 2015-02-10 | 2022-04-28 | Univ Hong Kong Chinese | Detección de mutaciones para cribado de cáncer y análisis fetal |
TW202332776A (zh) | 2015-07-23 | 2023-08-16 | 香港中文大學 | 游離dna(cell-free dna)之片段化模式分析 |
CA3030038A1 (en) * | 2016-07-06 | 2018-01-11 | Guardant Health, Inc. | Methods for fragmentome profiling of cell-free nucleic acids |
SG11201903509QA (en) * | 2016-10-24 | 2019-05-30 | Univ Hong Kong Chinese | Methods and systems for tumor detection |
AU2017369018B2 (en) * | 2016-11-30 | 2021-02-25 | The Chinese University Of Hong Kong | Analysis of cell-free DNA in urine and other samples |
CA3087001A1 (en) * | 2018-01-12 | 2019-07-18 | Claret Bioscience, Llc | Methods and compositions for analyzing nucleic acid |
EP3788172A4 (en) | 2018-05-03 | 2022-01-19 | The Chinese University Of Hong Kong | SIZE-MARKED PREFERRED ENDS AND ALIGNMENT-AWARE ANALYSIS TO MEASURE PROPERTIES OF CELL-FREE MIXTURES |
-
2019
- 2019-12-19 EP EP23205094.8A patent/EP4300500A3/en active Pending
- 2019-12-19 DK DK19898588.9T patent/DK3899018T3/da active
- 2019-12-19 JP JP2021535750A patent/JP2022514879A/ja active Pending
- 2019-12-19 EP EP19898588.9A patent/EP3899018B1/en active Active
- 2019-12-19 TW TW108146736A patent/TW202039860A/zh unknown
- 2019-12-19 ES ES19898588T patent/ES2968457T3/es active Active
- 2019-12-19 CA CA3123474A patent/CA3123474A1/en active Pending
- 2019-12-19 CN CN202311817532.XA patent/CN117778576A/zh active Pending
- 2019-12-19 CN CN201980091039.XA patent/CN113366122B/zh active Active
- 2019-12-19 KR KR1020217022713A patent/KR20210113237A/ko unknown
- 2019-12-19 US US16/721,619 patent/US20200199656A1/en active Pending
- 2019-12-19 AU AU2019410635A patent/AU2019410635A1/en active Pending
- 2019-12-19 SG SG11202106114XA patent/SG11202106114XA/en unknown
- 2019-12-19 WO PCT/CN2019/126565 patent/WO2020125709A1/en unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117778576A (zh) | 2024-03-29 |
WO2020125709A1 (en) | 2020-06-25 |
EP3899018B1 (en) | 2023-12-06 |
EP3899018A1 (en) | 2021-10-27 |
DK3899018T3 (da) | 2024-01-08 |
EP3899018A4 (en) | 2022-09-14 |
US20200199656A1 (en) | 2020-06-25 |
EP4300500A2 (en) | 2024-01-03 |
ES2968457T3 (es) | 2024-05-09 |
KR20210113237A (ko) | 2021-09-15 |
CN113366122A (zh) | 2021-09-07 |
AU2019410635A1 (en) | 2021-06-17 |
SG11202106114XA (en) | 2021-07-29 |
EP4300500A3 (en) | 2024-03-27 |
CN113366122B (zh) | 2024-01-12 |
CA3123474A1 (en) | 2020-06-25 |
TW202039860A (zh) | 2020-11-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113366122B (zh) | 游离dna末端特征 | |
JP6829211B2 (ja) | 癌スクリーニング及び胎児分析のための変異検出 | |
WO2019232435A1 (en) | Convolutional neural network systems and methods for data classification | |
US11581062B2 (en) | Systems and methods for classifying patients with respect to multiple cancer classes | |
TWI828637B (zh) | 利用核酸長度範圍於非侵入性產前檢測及癌症偵測 | |
CN114999567A (zh) | 游离dna的片段化模式的分析 | |
WO2021139716A1 (en) | Biterminal dna fragment types in cell-free samples and uses thereof | |
WO2020237184A1 (en) | Systems and methods for determining whether a subject has a cancer condition using transfer learning | |
CN111051536A (zh) | 利用不含细胞的病毒核酸改善癌症筛选 | |
JP2021531016A (ja) | 無細胞dna損傷分析およびその臨床応用 | |
JP2023537215A (ja) | 無細胞核酸についてのヌクレアーゼに関連する末端シグネチャ分析 | |
WO2023093782A1 (en) | Molecular analyses using long cell-free dna molecules for disease classification | |
CN115244622A (zh) | 使用甲基化测序数据调用变体的系统和方法 | |
TW202342765A (zh) | 用於量測甲基化及疾病之片段化 | |
WO2024022529A1 (en) | Epigenetics analysis of cell-free dna | |
CN118749032A (zh) | 使用长游离dna分子进行疾病分类的分子分析 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20221024 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221128 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240109 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20240405 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240703 |