JP2023541368A - がんを評価するための無細胞ｄｎａ断片サイズ密度のための方法及びシステム - Google Patents

がんを評価するための無細胞ｄｎａ断片サイズ密度のための方法及びシステム Download PDF

Info

Publication number
JP2023541368A
JP2023541368A JP2023512375A JP2023512375A JP2023541368A JP 2023541368 A JP2023541368 A JP 2023541368A JP 2023512375 A JP2023512375 A JP 2023512375A JP 2023512375 A JP2023512375 A JP 2023512375A JP 2023541368 A JP2023541368 A JP 2023541368A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
cfdna
shape
cancer
fragment size
curve
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
Application number
JP2023512375A
Other languages
English (en)
Inventor
ジェイコブ キャリー
ニコラス シー． ドラコポリ
シアン ジョーンズ
Original Assignee
デルフィ ダイアグノスティックス インコーポレイテッド
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by デルフィ ダイアグノスティックス インコーポレイテッド filed Critical デルフィ ダイアグノスティックス インコーポレイテッド
Publication of JP2023541368A publication Critical patent/JP2023541368A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

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
    • C12Q1/6876—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
    • 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
    • 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
    • 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
    • G16B30/00—ICT specially adapted for sequence analysis involving nucleotides or amino acids
    • 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
    • G16B40/20—Supervised data 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
    • G16H50/20—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
    • 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
    • C12Q2525/00—Reactions involving modified oligonucleotides, nucleic acids, or nucleotides
    • C12Q2525/10—Modifications characterised by
    • C12Q2525/204—Modifications characterised by specific length of the oligonucleotides
    • 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
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/156—Polymorphic or mutational markers
    • 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
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/166—Oligonucleotides used as internal standards, controls or normalisation probes

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

本開示は、患者から得られた試料における無細胞ＤＮＡ（ＣＦＤＮＡ）断片サイズ密度の分析を利用して、がんの状態を診断及び予測する方法及びシステムを提供する。また、試料についての低カバレッジの全ゲノム配列決定データセットを生成するように構成されているシーケンサーを備えるシステムも提供される。TIFF2023541368000004.tif109153

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０２０年８月１８日に出願された米国仮出願第６３／０６７，２４４号、及び２０２１年３月１９日に出願された米国仮出願第６３／１６３，４３４号の米国特許法第１１９条（ｅ）に基づく優先権の利益を主張する。先行出願の開示は、その全体が本出願の開示の一部と見なされ、参照により本明細書に組み込まれる。
発明の分野
本発明は、概して、遺伝子分析に関し、より具体的には、対象におけるがんを検出及び／又は評価するための無細胞ＤＮＡ断片サイズ密度の分析のための方法及びシステムに関する。
背景情報
世界中のヒトのがんの罹患率及び死亡率の多くは、これらの疾患の診断が遅れた結果であり、治療効果は低い。残念ながら、早期がんを有する患者を広く診断及び治療するために使用できる臨床的に証明されたバイオマーカーは、広く利用できるものではない。
無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）の分析は、そのようなアプローチが早期診断のための新たな道を提供する可能性があることを示唆している。循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）断片は、非腫瘍細胞由来の他のｃｆＤＮＡよりも平均して短いことが示されている。これまでの研究では、ヒストンコア若しくはリンカータンパク質に結合することによって引き起こされる異なるサイズ（例えば、短いものと長いもの、又は相互に排他的なサイズのセット）の断片をグループに分けること、これら断片のカウント数を使用してｃｔＤＮＡを定量すること、及び／又は個々の試料を腫瘍が存在するもの／存在しないものに分類することが探索されてきた。しかしながら、これまでの研究は、断片サイズ密度曲線の形状の重要性を無視している。
したがって、断片サイズ密度曲線の形状の分析を利用するがんの検出及び／又は評価方法は、対象におけるがんのより堅牢かつ信頼性の高い検出を可能にするために望ましい。
本開示は、患者から得られた試料におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状の分析を利用する方法及びシステムを提供する。曲線の形状は、がんの状態の強力な予測となることが本明細書で実証される。
したがって、一実施形態では、本発明は、対象のがんの状態を判定する方法を提供する。本方法は、（ａ）対象からの試料におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析する工程であって、対象からのｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状と、健常な対象の参照試料からの曲線の形状との差が、対象におけるがんを示す、工程と、（ｂ）任意選択的に、対象にがん治療を施す工程と、を含む。
別の実施形態では、本発明は、対象におけるＤＮＡ－ヌクレオソーム相互作用ダイナミクスを判定する方法であって、本発明の方法を使用して、対象におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することを含む、方法を提供する。ある特定の態様では、曲線の形状は、ＤＮＡ－ヌクレオソーム相互作用ダイナミクスを示している。
更に別の実施形態では、本発明は、対象のがんの状態を予測する方法を提供する。本方法は、（ａ）対象から得られた試料におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することと、（ｂ）試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を参照曲線形状と比較することと、（ｃ）試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状が参照曲線形状と異なる場合に対象におけるがんを検出し、それにより、対象のがんの状態を予測することと、を含む。
別の実施形態では、本発明は、対象におけるがんを診断及び治療する方法を提供する。本方法は、（ａ）対象におけるがんを検出する工程であって、対象から得られた試料におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することと、試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を参照曲線形状と比較することと、試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状が参照曲線形状と異なる場合に対象におけるがんを検出することと、を含む、検出する工程と、（ｂ）がん治療を対象に施す工程とを含み、それにより対象におけるがんを治療する。
更に別の実施形態では、本発明は、対象におけるがんをモニタリングする方法を提供する。本方法は、（ａ）対象におけるがんの状態を判定する工程であって、対象から得られた第１の試料におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することと、第１の試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を参照曲線形状と比較することと、第１の試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状が参照曲線形状と異なる場合に対象におけるがんを検出することと、によってがんの状態が判定される、判定する工程と、（ｂ）対象にがん治療を施す工程と、（ｃ）対象から得られた第２の試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を決定する工程と、（ｄ）第２の試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を、第１の試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状及び／又は参照曲線形状と比較する工程とを含み、それにより対象におけるがんをモニタリングする。
別の実施形態では、本発明は、遺伝子分析及びがんの評価のためのシステムを提供する。本システムは、（ａ）試料についての低カバレッジの全ゲノム配列決定データセットを生成するように構成されているシーケンサーと、（ｂ）コンピュータシステムと、を備える。様々な態様において、コンピュータシステムは、以下のうちの１つ以上を実行するための命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体を有する：（ｉ）低カバレッジの全ゲノム配列決定データセットを処理して、試料の断片サイズ密度曲線を生成すること、（ｉｉ）試料の断片サイズ密度曲線を、少なくとも２つの異なる確立された統計パラメータセットに適合させて、少なくとも２つの推奨（ｓｕｇｇｅｓｔｅｄ）曲線適合を生成すること、（ｉｉｉ）少なくとも２つの推奨曲線適合を表示して、更なる処理のために少なくとも２つの推奨曲線適合のうちの少なくとも１つをユーザが選択することを可能にすること、及び（ｉｖ）（ｉｉｉ）の選択された推奨曲線適合に対応する推奨曲線適合線を参照曲線適合線とともに表示して、選択された推奨曲線適合線と参照曲線適合線との比較を可能にすること。
本発明の様々な態様において、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することは、様々な断片サイズの分析を含む。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することにより、約１０、５０、１００又は１０５ｂｐより小さい断片サイズ、及び約２２０、２５０、３００、３５０ｂｐより大きい又はより大きい断片サイズが除外される。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することにより、約１０５ｂｐより小さい断片サイズ及び約１７０ｂｐより大きい断片サイズが除外される。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することは、ジヌクレオソームＤＮＡ断片のものである。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することでは、約２３０、２４０、２５０、２６０ｂｐより小さい断片サイズ、及び約４２０、４３０、４４０、４５０ｂｐより大きい又はより大きい断片サイズが除外される。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することでは、約２６０ｂｐより小さい断片サイズ及び約４４０ｂｐより大きい断片サイズが除外される。
更に別の実施形態では、本発明は、コンピュータプログラムで符号化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。コンピュータプログラムは命令を含み、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、本発明の方法を実行する動作を１つ以上のプロセッサに実行させる。
更に別の実施形態では、本発明は、コンピューティングシステムを提供する。本システムは、メモリと、メモリに接続された１つ以上のプロセッサと、を備え、１つ以上のプロセッサは、本発明の方法を実装する動作を実行するように構成されている。
更に別の実施形態では、本発明は、遺伝子分析及びがんの評価のためのシステムであって、（ａ）試料についての全ゲノム配列決定データセットを生成するように構成されているシーケンサーと、（ｂ）本発明の非一時的コンピュータ可読記憶媒体及び／又はコンピュータシステムと、を備える、システムを提供する。
本発明の一実施形態において本開示の方法論を使用して生成されたデータを示すグラフプロットである。 本発明の一実施形態において本開示の方法論を使用して生成されたデータを示すグラフプロットである。 本発明の一実施形態において本開示の方法論を使用して生成されたデータを示すグラフプロットである。 本発明の一実施形態において本開示の方法論を使用して生成されたデータを示すグラフプロットである。 本発明の一実施形態において本開示の方法論を使用して生成されたデータを示すグラフプロットである。 ジヌクレオソームのＲＳＣスライド化によって生成される、様々な状態を示す画像である。Ｍｏｎｔｅｌ ｅｔ ａｌ．（２０１１．“ＲＳＣ ｒｅｍｏｄｅｌｉｎｇ ｏｆ ｏｌｉｇｏ－ｎｕｃｌｅｏｓｏｍｅｓ：ａｎ ａｔｏｍｉｃ ｆｏｒｃｅ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ ｓｔｕｄｙ．”Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ３９（７）：２５７１－２５７９。） 様々な断片サイズをもたらす潜在的なエンドヌクレアーゼ切断部位の例を示す画像である。状態ごとに２つの部位のみが示されているが、切断は、リンカーＤＮＡ内の複数の異なる位置で生じ得る。Ｍｏｎｔｅｌ ｅｔ ａｌ．（２０１１）。 本発明の一実施形態において本開示の方法論を使用して生成されたデータを示すグラフプロットである。 本発明の一実施形態において本開示の方法論を使用して生成されたデータを示すグラフプロットである。
発明の詳細な説明
本発明は、患者由来の試料中のｃｆＤＮＡからのｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状の分析を利用する革新的な方法及びシステムに基づいている。本明細書で考察されるように、本発明は、１）多項式回帰、及び２）ベイズ有限混合モデルを使用する２つのアプローチにおいて、曲線の形状を定量する。本発明の方法及びシステムは、対象のがんの状態に関連するＤＮＡ－ヌクレオソーム相互作用ダイナミクスを要約するための新規アプローチとなる。
本発明の組成物及び方法を説明する前に、本発明は、記載された特定の方法及びシステムに限定されるものではなく、そのような方法及びシステムは様々であり得ることを理解されたい。また、本明細書で使用される用語は、特定の実施形態のみを説明するためのものであり、限定することを意図するものではなく、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲のみに限定されることも理解されたい。
本明細書及び添付の特許請求の範囲で使用される場合、単数形の「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、文脈から明らかにそうではない限り、複数の参照を含む。したがって、例えば、「方法（ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ）」への言及は、本明細書に記載される種類の１つ以上の方法及び／又は工程を含み、本開示などを読めば当業者には明白になるであろう。
別途定義されない限り、本明細書で使用される全ての技術用語及び科学用語は、本発明が属する技術分野の当業者によって一般的に理解されているものと同じ意味を有する。本明細書に記載される方法及び材料と類似するか、又は同等のあらゆる方法及び材料を本発明の実施又は試験に使用することができるが、好ましい方法及び材料を以下に記載する。
本開示は、がんを検出するか、又はそうでなければ評価するための分析ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度のための革新的な方法及びシステムを提供する。
一態様では、断片サイズ密度曲線の形状を定量するための本発明の方法論を開発するために使用されるデータは、浅い全ゲノム配列データ（１～２倍のカバレッジ）に基づいている。図１は、平均断片サイズ密度の比較を示す。図１において、ＤＮＡリード量によって正規化されたがん個体及びがんを有しない個体による平均断片サイズ密度をプロットする。
以前の研究において概して示されるように、がんを有しない個体のｃｆＤＮＡ断片はより長く（平均サイズ：１６７．０９ｂｐ）、一方、がんを有する個体のｃｆＤＮＡ断片はより短い（平均サイズ：１６４．８８ｂｐ）。しかしながら、図１は、短い断片の増加を越える、これら密度の全体形状の差を示す。更に、これらの差は、以前の取り組みで利用されたような特定ピークの周期性によって捉えられるものではない。代わりに、これらの断片サイズ密度の差は、ＤＮＡ－ヌクレオソーム相互作用ダイナミクスの差を表し得、正確にモデリングするための、ビン又は周期性のカウントを越える代替アプローチを必要とする。本明細書に記載の方法は、血漿ドナーのがんの状態に関連するＤＮＡ－ヌクレオソーム相互作用ダイナミクスを要約するための新規アプローチとなる。
様々な態様において、本開示は、断片サイズ密度が分布の混合としてモデリングされ得、そのパラメータががんの状態を予測するものであり得ることを実証する。いくつかの態様では、本開示は、単一のヌクレオソームのサイズ（２６０ｂｐ未満のサイズ）に密接に対応する断片サイズの使用を例示する。これらは典型的には、Ｈ１ヒストン及びリンカーＤＮＡ（２０ｂｐ）とともに１４７ｂｐのＤＮＡが巻き付いたヒストンオクトマーを含み）、１６７ｂｐサイズの主要なピークが観察される。本開示はまた、中央値が３３４ｂｐのピークをもたらす２つのヌクレオソームを含む可能性が高い２６０ｂｐを超えるｃｆＤＮＡ断片の使用を例示する。
したがって、一実施形態では、本発明は、対象のがんの状態を判定する方法を提供する。本方法は、（ａ）対象からの試料におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析する工程であって、対象からのｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状と、健常な対象の参照試料からの当該曲線の形状との差が、対象におけるがんを示す、分析する工程と、（ｂ）任意選択的に、対象にがん治療を施す工程と、を含む。
別の実施形態では、本発明は、対象のがんの状態を予測する方法を提供する。本方法は、（ａ）対象から得られた試料におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することと、（ｂ）試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を参照曲線形状と比較することと、（ｃ）試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状が参照曲線形状と異なる場合に対象におけるがんを検出し、それにより、対象のがんの状態を予測することと、を含む。
更に別の実施形態では、本発明は、対象におけるがんを治療する方法を提供する。本方法は、（ａ）対象におけるがんを検出する工程であって、対象から得られた試料におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することと、試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を参照曲線形状と比較することと、試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状が参照曲線形状と異なる場合に対象におけるがんを検出することと、を含む、検出する工程と、（ｂ）がん治療を対象に施す工程とを含み、それにより対象におけるがんを治療する。
別の実施形態では、本発明は、対象におけるがんをモニタリングする方法を提供する。本方法は、（ａ）対象におけるがんの状態を判定する工程であって、対象から得られた第１の試料におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することと、第１の試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を参照曲線形状と比較することと、第１の試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状が参照曲線形状と異なる場合に対象におけるがんを検出することと、によってがんの状態が判定される、判定する工程と、（ｂ）対象にがん治療を施す工程と、（ｃ）対象から得られた第２の試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を決定する工程と、（ｄ）第２の試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を、第１の試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状及び／又は参照曲線形状と比較する工程とを含み、それにより対象におけるがんをモニタリングする。
様々な態様において、本発明の方法は、分布の有限混合を断片サイズのカウント数に適合させることによって、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することを含む。特定の態様では、分布の有限混合を断片サイズのカウント数に適合させることは、試料の成分を定量することを含み、これは、複数のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線を定量することを含み得る。いくつかの態様では、試料は、約２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、１０個、１１個、１２個、１３個、１４個、１５個、又はより多くの成分を含む。１つの例示的な態様では、実施例１で考察されるように、試料は、１２個の成分を含む。
様々な態様において、分布は、切断正規分布を含む。
様々な態様において、本方法は、統計パラメータと混合全体への寄与とによって、試料の成分を特性評価することを含む。このような統計パラメータとしては、限定されないが、平均、分散及び／又は形状、並びに重みが挙げられ得る。
本発明の方法は、統計パラメータが１．５、１．４、１．３、１．２、１．１若しくは１．０以下、又は約１．５、１．４、１．３、１．２、１．１若しくは１．０の多変量潜在的スケール縮小係数（ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｓｃａｌｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ）を有することを判定することによって収束を評価することを更に含み得る。
様々な態様において、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することは、約１０、５０、１００又は１０５ｂｐより小さい連続した断片サイズ範囲、及び約２２０、２５０、３００、３５０ｂｐより大きい又はより大きい連続した断片サイズ範囲を除外することを含む。一態様では、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することは、１０５ｂｐより小さい断片サイズ及び１７０ｂｐより大きい断片サイズを除外することを含む。
特定の態様では、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することは、ジヌクレオソームＤＮＡ断片のものである。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することにより、約２３０、２４０、２５０、２６０ｂｐより小さい断片サイズ、及び約４２０、４３０、４４０、４５０ｂｐより大きい又はより大きい断片サイズが除外される。一態様では、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することは、２６０ｂｐより小さい断片サイズ及び４４０ｂｐより大きい断片サイズを除外することを含む。
加えて、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することは、所与の長さの断片のカウント数に適合する多項式回帰の係数を使用して曲線の形状を定量することを含む。実施例１において示されるように、本方法は、断片のカウント数を、平均が０及び分散が１となるように標準化することを更に含み得る。
様々な態様において、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することは、（ｉ）ｃｆＤＮＡ断片を含む対象からの試料を配列決定ライブラリへと処理すること、（ｉｉ）配列決定ライブラリを低カバレッジの全ゲノム配列決定に供して、配列決定された断片を得ること、（ｉｉｉ）配列決定された断片をゲノムにマッピングして、マッピングされた配列のウィンドウを得ること、及び（ｉｖ）マッピングされた配列のウィンドウを分析して、ｃｆＤＮＡ断片長を決定すること、のうちの１つ以上を含み得る。
ある特定の態様では、マッピングされた配列は、数十～数千のゲノムウィンドウ、例えば、１０個、５０個、１００個～１，０００個、５，０００個、１０，０００個、またはより多くのウィンドウを含む。そのようなウィンドウは、非重複又は重複であり得、約１００万、２００万、３００万、４００万、５００万、６００万、７００万、８００万、９００万又は１０００万塩基対を含む。
様々な態様において、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、各ウィンドウ内で決定される。したがって、本発明は、対象における（例えば、対象から得られた試料における）ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルを決定するための方法を提供する。本明細書で使用される場合、「断片化プロファイル」、「断片化パターンにおける位置依存性の差」、及び「ゲノムにわたる位置依存的な断片サイズ及びカバレッジの差」という用語は等価であり、互換的に使用され得る。
いくつかの態様では、対象におけるｃｆＤＮＡ断片化プロファイルを決定することは、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することによって、がんを有する対象を特定するのに使用することができる。例えば、対象から（例えば、対象から得られた試料から）得られたｃｆＤＮＡ断片を低カバレッジの全ゲノム配列決定に供することができ、配列決定された断片を参照ヒトゲノムに（例えば、非重複ウィンドウ内で）マッピングし、評価して、分析されたｃｆＤＮＡ断片化プロファイル及びｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を決定することができる。本明細書に記載されるように、がんを有する対象のｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、健常な対象（例えば、がんを有しない対象）のｃｆＤＮＡ断片化プロファイルよりも（例えば、断片長が）不均一である。
いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線のピークを画定する最も頻度が高い断片サイズを含む。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、様々な頻度の断片サイズを有する断片サイズ分布を含む。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、マッピングされた配列の当該ウィンドウにおける、小型ｃｆＤＮＡ断片と大型ｃｆＤＮＡ断片との比を含む。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、ゲノムにわたるウィンドウ内の小型ｃｆＤＮＡ断片の配列カバレッジを含む。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、ゲノムにわたるウィンドウ内の大型ｃｆＤＮＡ断片の配列カバレッジを含む。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、ゲノムにわたるウィンドウ内の小型及び大型ｃｆＤＮＡ断片の配列カバレッジを含む。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、全ゲノムにわたる。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、サブゲノム区間にわたる。
ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、１つ以上のｃｆＤＮＡ断片化パターンを含むことができる。ｃｆＤＮＡ断片化パターンは、任意の適切なｃｆＤＮＡ断片化パターンを含むことができる。ｃｆＤＮＡ断片化パターンの例としては、限定されないが、断片サイズ中央値、断片サイズ分布、小型ｃｆＤＮＡ断片と大型ｃｆＤＮＡ断片との比、及びｃｆＤＮＡ断片のカバレッジが挙げられる。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化パターンは、断片サイズ中央値、断片サイズ分布、小型ｃｆＤＮＡ断片と大型ｃｆＤＮＡ断片との比、及びｃｆＤＮＡ断片のカバレッジのうちの２つ以上（例えば、２つ、３つ、又は４つ）を含む。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、ゲノム全体のｃｆＤＮＡプロファイル（例えば、ゲノムにわたるウィンドウ内のゲノム全体のｃｆＤＮＡプロファイル）であり得る。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、標的領域プロファイルであり得る。標的領域は、ゲノムの任意の適切な部分（例えば、染色体領域）であり得る。本明細書に記載されるように、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが決定され得る染色体領域の例としては、限定されないが、染色体の一部（例えば、２ｑ、４ｐ、５ｐ、６ｑ、７ｐ、８ｑ、９ｑ、１０ｑ、１１ｑ、１２ｑ及び／若しくは１４ｑの一部）並びに染色体アーム（例えば、８ｑ、１３ｑ、１１ｑ及び／若しくは３ｐの染色体アーム）が挙げられる。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、２つ以上の標的領域プロファイルを含むことができる。
いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルを使用して、ｃｆＤＮＡ断片長の変化（例えば、改変）を特定することができる。改変は、ゲノム全体の改変又は１つ以上の標的領域／遺伝子座の改変であり得る。標的領域は、１つ以上のがん特異的改変を含む任意の領域であり得る。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルを使用して、約１０の改変～約５００の改変（例えば、約２５～約５００、約５０～約５００、約１００～約５００、約２００～約５００、約３００～約５００、約１０～約４００、約１０～約３００、約１０～約２００、約１０～約１００、約１０～約５０、約２０～約４００、約３０～約３００、約４０～約２００、約５０～約１００、約２０～約１００、約２５～約７５、約５０～約２５０、又は約１００～約２００の改変）を特定（例えば、同時に特定）することができる。
様々な態様において、ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、ｃｆＤＮＡ断片サイズパターンを含み得る。ｃｆＤＮＡ断片は、任意の適切なサイズであり得る。例えば、いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片は、約５０塩基対（ｂｐ）～約４００ｂｐの長さであり得る。本明細書に記載されるように、がんを有する対象は、健常な対象におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ中央値よりも短いｃｆＤＮＡ断片サイズ中央値を含むｃｆＤＮＡ断片サイズパターンを有することができる。健常な対象（例えば、がんを有しない対象）は、約１６６．６ｂｐ～約１６７．２ｂｐ（例えば、約１６６．９ｂｐ）のｃｆＤＮＡ断片サイズ中央値を有するｃｆＤＮＡ断片サイズを有することができる。ある態様では、がんを有する対象は、健常な対象におけるｃｆＤＮＡ断片サイズよりも平均して約１．２８ｂｐ～約２．４９ｂｐ（例えば、約１．８８ｂｐ）短いｃｆＤＮＡ断片サイズを有することができる。例えば、がんを有する対象は、約１６４．１１ｂｐ～約１６５．９２ｂｐ（例えば、約１６５．０２ｂｐ）のｃｆＤＮＡ断片サイズ中央値を有するｃｆＤＮＡ断片サイズを有することができる。
いくつかの態様では、ジヌクレオソームｃｆＤＮＡ断片は、約２３０塩基対（ｂｐ）～約４５０ｂｐの長さとすることができる。本明細書に記載されるように、がんを有する対象は、健常な対象におけるジヌクレオソームｃｆＤＮＡ断片サイズ中央値よりも短いジヌクレオソームｃｆＤＮＡ断片サイズ中央値を含むジヌクレオソームｃｆＤＮＡ断片サイズパターンを有することができる。図５に見られるようないくつかの態様では、平均して、がんを有しない対象は、ジヌクレオソーム範囲内でより長いｃｆＤＮＡ断片（平均サイズ：３３４．７５ｂｐ）を有するのに対し、がんを有する対象は、より短いジヌクレオソームｃｆＤＮＡ断片（平均サイズ：３２９．６ｂｐ）を有することが明らかである。したがって、健常な対象（例えば、がんを有しない対象）は、約３３４．７５ｂｐのｃｆＤＮＡ断片サイズ中央値を有するジヌクレオソームｃｆＤＮＡ断片サイズを有することができる。いくつかの態様では、がんを有する対象は、健常な対象におけるジヌクレオソームｃｆＤＮＡ断片サイズよりも短いジヌクレオソームｃｆＤＮＡ断片サイズを有することができる。例えば、がんを有する対象は、約３２９．６ｂｐのｃｆＤＮＡ断片サイズ中央値を有するジヌクレオソームｃｆＤＮＡ断片サイズを有することができる。
ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、ｃｆＤＮＡ断片サイズ分布を含み得る。本明細書に記載されるように、がんを有する対象は、健常な対象におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ分布よりも可変性が高いｃｆＤＮＡサイズ分布を有することができる。いくつかの態様では、サイズ分布は、標的領域内にあることができる。健常な対象（例えば、がんを有しない対象）は、約１又は約１未満の標的領域ｃｆＤＮＡ断片サイズ分布を有することができる。いくつかの態様では、がんを有する対象は、健常な対象における標的領域ｃｆＤＮＡ断片サイズ分布よりも長い（例えば、１０、１５、２０、２５、３０、３５、４０、４５、５０、若しくはより大きいｂｐ、又はこれらの数の間の任意の数の塩基対分だけ長い）標的領域ｃｆＤＮＡ断片サイズ分布を有することができる。いくつかの態様では、がんを有する対象は、健常な対象における標的領域ｃｆＤＮＡ断片サイズ分布よりも短い（例えば、１０、１５、２０、２５、３０、３５、４０、４５、５０若しくはより大きいｂｐ、又はこれらの数の間の任意の数の塩基対分だけ短い）標的領域ｃｆＤＮＡ断片サイズ分布を有することができる。いくつかの態様では、がんを有する対象は、健常な対象における標的領域ｃｆＤＮＡ断片サイズ分布よりも約４７ｂｐ小さい～約３０ｂｐ長い標的領域ｃｆＤＮＡ断片サイズ分布を有することができる。いくつかの態様では、がんを有する対象は、平均して、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１５、１７、１８、１９、２０又はより大きいｂｐのｃｆＤＮＡ断片長差がある標的領域ｃｆＤＮＡ断片サイズ分布を有することができる。例えば、がんを有する対象は、平均して約１３ｂｐのｃｆＤＮＡ断片長差がある標的領域ｃｆＤＮＡ断片サイズ分布を有することができる。いくつかの態様では、サイズ分布は、ゲノム全体のサイズ分布であり得る。
ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルは、小型ｃｆＤＮＡ断片と大型ｃｆＤＮＡ断片との比、及び断片比と参照断片比との相関を含み得る。本明細書で使用される場合、小型ｃｆＤＮＡ断片と大型ｃｆＤＮＡ断片との比に関して、小型ｃｆＤＮＡ断片は、約１００ｂｐ長～約１５０ｂｐ長であり得る。本明細書で使用される場合、小型ｃｆＤＮＡ断片と大型ｃｆＤＮＡ断片との比に関して、大型ｃｆＤＮＡ断片は、約１５１ｂｐ～２２０ｂｐ長であり得る。本明細書に記載されるように、がんを有する対象は、断片比の相関（例えば、ｃｆＤＮＡ断片比と参照ＤＮＡ断片比（例えば、１以上の健常な対象からのＤＮＡ断片比）との相関）が、健常な対象のものよりも低い（例えば、２倍低い、３倍低い、４倍低い、５倍低い、６倍低い、７倍低い、８倍低い、９倍低い、１０倍低い、又はより低い）ものであり得る。健常な対象（例えば、がんを有しない対象）は、断片比の相関（例えば、ｃｆＤＮＡ断片比と参照ＤＮＡ断片比（例えば、１以上の健常な対象からのＤＮＡ断片比）との相関）が、約１（例えば、約０．９６）であり得る。いくつかの態様では、がんを有する対象は、断片比の相関（例えば、ｃｆＤＮＡ断片比と参照ＤＮＡ断片比（例えば、１以上の健常な対象からのＤＮＡ断片比）との相関）が、健常な対象の断片比の相関（例えば、ｃｆＤＮＡ断片比と参照ＤＮＡ断片比（例えば、１以上の健常な対象からのＤＮＡ断片比）との相関）よりも平均して約０．１９～約０．３０（例えば、約０．２５）低いものであり得る。
本明細書に記載の方法及びシステムは、対象におけるがんの状態を検出、予測、治療及び／又はモニタリングするために有用である。哺乳動物などの任意の適切な対象は、本明細書に記載されるように、評価、モニタリング、及び／又は治療することができる。本明細書に記載されるように評価、モニタリング、及び／又は治療することができるいくつかの哺乳動物の例としては、限定されないが、ヒト、サル、イヌ、ネコ、ウマ、ウシ、ブタ、ヒツジ、マウス、及びラットなどの霊長類が挙げられる。例えば、がんを有する、又はがんを有する疑いのあるヒトは、本明細書に記載の方法を使用して評価することができ、任意選択的に、本明細書に記載の１つ以上のがん治療で治療することができる。
任意の適切な種類のがんを有するか、又は有する疑いのある対象は、本明細書に記載の方法及びシステムを使用して、（例えば、対象に１つ以上のがん治療を施すことによって）評価及び／又は治療することができる。がんは、任意のステージのがんであり得る。いくつかの態様では、がんは、早期がんであり得る。いくつかの態様では、がんは、無症候性がんであり得る。いくつかの態様では、がんは、残存疾患及び／又は再発（例えば、外科的切除後及び／又はがん療法後）であり得る。がんは、任意の種類のがんであり得る。本明細書に記載されるように評価、モニタリング、及び／又は治療することができる種類のがんの例としては、限定されないが、結腸直腸がん、肺がん、乳がん、胃がん、膵臓がん、胆管がん、頭頸部がん、腎臓がん、骨がん、脳がん、造血がん及び卵巣がんが挙げられる。
本明細書に記載のがんを有する対象、又はがんを有する疑いのある対象を治療する場合、対象に１つ以上のがん治療を施すことができる。がん治療は、任意の適切ながん治療であり得る。本明細書に記載される１つ以上のがん治療は、任意の適切な頻度で対象に（例えば、数日～数週間の期間にわたって１回又は複数回）施すことができる。がん治療の例としては、限定されないが、アジュバント化学療法、ネオアジュバント化学療法、放射線療法、ホルモン療法、細胞傷害療法、免疫療法、養子Ｔ細胞療法（例えば、キメラ抗原受容体及び／又は野生型若しくは修飾Ｔ細胞受容体を有するＴ細胞）、キナーゼ阻害剤（例えば、転座若しくは変異などの特定の遺伝性病変を標的とするキナーゼ阻害剤）（例えば、キナーゼ阻害剤、抗体、二重特異性抗体）の投与などの標的療法、シグナル導入阻害剤、二重特異性抗体若しくは抗体断片（例えば、ＢｉＴＥ）、モノクローナル抗体、免疫チェックポイント阻害剤、手術（例えば、外科的切除）、又は上記の任意の組み合わせが挙げられる。いくつかの態様では、がん治療は、がんの重症度を低減させ、がんの症状を低減させ、及び／又は対象内に存在するがん細胞の数を低減させることができる。
いくつかの態様では、がん治療は、化学療法剤であり得る。化学療法剤の非限定的な例としては、アムサクリン、アザシチジン、アキサチオプリン、ベバシズマブ（又はその抗原結合断片）、ブレオマイシン、ブスルファン、カルボプラチン、カペシタビン、クロラムブシル、シスプラチン、シクロホスファミド、シタラビン、ダカルバジン、ダウノルビシン、ドセタキセル、ドキシフルリジン、ドキソルビシン、エピルビシン、エルロチニブ塩酸化物、エトポシド、フィウダラビン、フロキシウリジン、フルダラビン、フルオロウシル、ゲムシタビン、ヒドロキシ尿素、イダルビシン、イホスファミド、イリノテカン、ロムスチン、メクロレタミン、メルファラン、メルカプトプリン、メトトレキサート、マイトマイシン、ミトキサントロン、オキサリプラチン、パクリタキセル、ペメトレキセド、プロカルバジン、オールトランスレチノイン酸、ストレプトゾシン、タフルポシド、テモゾロミド、テニポシド、チオグアニン、トポテカン、ウラムスチン、バルルビシン、ビンブラスチン、ビンクリスチン、ビンデシン、ビノレルビン、及びそれらの組み合わせが挙げられる。抗がん療法の更なる例は、当該技術分野において知られており、例えば、米国臨床腫瘍学会（Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ、ＡＳＣＯ）、欧州臨床腫瘍学会（Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ、ＥＳＭＯ）、又は全米総合がん情報ネットワーク（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＮＣＣＮ）からの療法のためのガイドラインを参照されたい。
本明細書に記載されるように、がんを有する対象、又はがんを有する疑いのある対象をモニタリングする際、モニタリングすることは、がん治療の過程の前、中、及び／又は後であり得る。本明細書に提供されるモニタリングする方法を使用して、１つ以上のがん治療の有効性を判定すること、及び／又はモニタリングの増強のために対象を選択することができる。いくつかの態様では、モニタリングすることは、対象から得られた試料におけるｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を分析することを含むことができる。例えば、がんを有する、又はがんの疑いのある若しくはがんを有する対象に、１つ以上のがん治療を施す前に、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を得ることができ、１つ以上のがん治療を対象に施すことができ、がん治療の過程中に、１つ以上のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線を得ることができる。いくつかの態様では、ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状は、がん治療（例えば、本明細書に記載のがん治療のいずれか）の過程中に変化し得る。例えば、対象ががんを有することを示しているｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状は、対象ががんを有しないことを示しているｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状に変化し得る。
いくつかの態様では、モニタリングすることは、１つ以上のがん治療（例えば、１つ以上のがん治療の有効性）をモニタリングすることができる従来の技術を含むことができる。いくつかの態様では、モニタリングの増強のために選択された対象には、モニタリングの増強のために選択されていない対象と比較して増加した頻度で、診断テスト（例えば、本明細書に開示された診断テストのいずれか）を投与することができる。例えば、モニタリングの増強のために選択された対象には、１日２回、毎日、隔週、毎週、隔月、毎月、四半期ごと、半年ごと、毎年、又はそのいずれかの頻度で、診断テストを投与することができる。
様々な態様において、ＤＮＡは、対象から採取し、本発明の方法論で使用する生物学的試料中に存在する。生物学的試料は、ＤＮＡを含む実質的に任意の種類の生物学的試料であり得る。生物学的試料は、典型的に、循環ｃｆＤＮＡを含む全血又はその一部などの流体である。実施形態では、試料としては、腫瘍又は液体生検、例えば、限定されないが、羊水、房水、硝子体液、血液、全血、分画された血液、血漿、血清、母乳、脳脊髄液（ＣＳＦ）、耳垢（ｃｅｒｕｍｅｎ）（耳垢（ｅａｒｗａｘ））、乳糜、チャイム（ｃｈｉｍｅ）、内リンパ、外リンパ、糞便、呼吸、胃酸、胃液、リンパ、粘液（鼻漏及び痰（ｐｈｌｅｇｍ）を含む）、心膜液、腹腔液、胸膜液、膿、カタル性分泌物、唾液、呼気凝縮液、皮脂、精液、痰（ｓｐｕｔｕｍ）、汗（ｓｗｅａｔ）、滑液、涙、嘔吐物、前立腺液、乳頭吸引液、涙液、汗（ｐｅｒｓｐｉｒａｔｉｏｎ）、口腔粘膜スワブ、細胞溶解液、胃腸液、生検組織、並びに尿又は他の生体液からのＤＮＡが挙げられる。一態様では、試料は、循環腫瘍細胞からのＤＮＡを含む。
上に開示されるように、生物学的試料は、血液試料であり得る。血液試料は、当該技術分野で知られている方法、例えば、指先採取（ｆｉｎｇｅｒ ｐｒｉｃｋ）又は静脈切開術（ｐｈｌｅｂｏｔｏｍｙ）を使用して得ることができる。好適には、血液試料は、約０．１～２０ｍｌ、又は代替的に約１～１５ｍｌであり、血液量は約１０ｍｌである。少量を使用してもよく、また血液中で遊離ＤＮＡを循環させてもよい。針生検、カテーテル、排泄、又はＤＮＡを含有する体液の産生によるマイクロサンプリング及びサンプリングもまた、潜在的な生物学的試料源である。
本開示の方法及びシステムは、核酸配列情報を利用し、したがって、核酸増幅、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）、ナノポア配列決定、４５４配列決定、挿入タグ付け配列決定（ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ ｔａｇｇｅｄ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）を含む核酸配列決定を実行するためのあらゆる方法又は配列決定装置を含むことができる。いくつかの態様では、本開示の方法論又はシステムは、Ｉｌｌｕｍｉｎａ，Ｉｎｃ（ＨｉＳｅｑ（商標）Ｘ１０、ＨｉＳｅｑ（商標）１０００、ＨｉＳｅｑ（商標）２０００、ＨｉＳｅｑ（商標）２５００、Ｇｅｎｏｍｅ Ａｎａｌｙｚｅｒｓ（商標）、ＭｉＳｅｑ（商標）、ＮｅｘｔＳｅｑ、ＮｏｖａＳｅｑ６０００システムを含むがこれらに限定されない）、Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（ＳＯＬｉＤ（商標）Ｓｙｓｔｅｍ、Ｉｏｎ ＰＧＭ（商標）Ｓｅｑｕｅｎｃｅｒ、ｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｎ（商標）Ｓｅｑｕｅｎｃｅｒ）、又はＧｅｎａｐｓｙｓ、又はＢＧＩ ＭＧＩによって提供されるシステム及び他のシステムなどのシステムを利用する。核酸分析は、Ｏｘｆｏｒｄ Ｎａｎｏｐｏｒｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（ＧｒｉｄｉＯＮ（商標）、ＭｉｎｉＯＮ（商標））又はＰａｃｉｆｉｃ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ（Ｐａｃｂｉｏ（商標）ＲＳ ＩＩ若しくはＳｅｑｕｅｌ Ｉ又はＩＩ）によって提供されるシステムによって実施できる。
本発明は、開示される方法の工程を実行するためのシステムを含み、部分的には、機能的成分及び様々な処理工程の観点から説明される。そのような機能的成分及び処理工程は、指定された機能を実行し、様々な結果を達成するように構成された任意の数の成分、動作及び技術によって実現され得る。例えば、本発明は、様々な生物学的試料、バイオマーカー、要素、材料、コンピュータ、データソース、記憶システム及び媒体、情報収集技術及びプロセス、データ処理基準、統計分析、回帰分析などを用いてもよく、これらは様々な機能を実施し得る。
したがって、本発明は、がんを検出、分析、及び／又は評価するためのシステムを更に提供する。様々な態様において、本システムは、（ａ）試料についての低カバレッジの全ゲノム配列決定データセットを生成するように構成されているシーケンサーと、（ｂ）本発明の方法を実行するための機能を有するコンピュータシステム及び／又はプロセッサと、を備える。
特定の態様では、コンピュータシステムは、以下のうちの１つ以上を実行するための命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体を有する。（ｉ）低カバレッジの全ゲノム配列決定データセットを処理して、試料の断片サイズ密度曲線を生成すること、（ｉｉ）試料の断片サイズ密度曲線を、少なくとも２つの異なる確立された統計パラメータセットに適合させて、少なくとも２つの推奨曲線適合を生成すること、（ｉｉｉ）少なくとも２つの推奨曲線適合を表示して、更なる処理のために少なくとも２つの推奨曲線適合のうちの少なくとも１つをユーザが選択することを可能にすること、及び（ｉｖ）（ｉｉｉ）の選択された推奨曲線適合に対応する推奨曲線適合線を参照曲線適合線とともに表示して、選択された推奨曲線適合線と参照曲線適合線との比較を可能にすること。
いくつかの態様では、コンピュータシステムは、ゲノムの１つ以上の染色体アームについて、長さが約２６０ｂｐ～４４０ｂｐの断片の数を決定し、アーム当たりのジヌクレオソーム断片の割合を算出するための命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体を有する。いくつかの態様では、コンピュータシステムは、ゲノムの１つ以上の染色体アームについて、長さが約２６０ｂｐ～４４０ｂｐの断片の数を決定し、アーム当たりのジヌクレオソーム断片の割合を算出し、各染色体アーム中のジヌクレオソーム断片の数を算出するための命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体を有する。いくつかの態様では、コンピュータシステムは、ゲノムの１つ以上の染色体アームについて、長さが約２６０ｂｐ～４４０ｂｐの断片の数を決定し、アーム当たりのジヌクレオソーム断片の割合を算出し、各染色体アームにおけるジヌクレオソーム断片の数を算出し、断片サイズ密度曲線を生成するための命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体を有する。
いくつかの態様では、コンピュータシステムは、１つ以上の追加のモジュールを更に備える。例えば、本システムは、曲線適合分析に好適な成分を選択するように動作可能な抽出ユニット、正規分布の有限混合の適合を実行するか又は多項式回帰適合を実行する（ユーザ定義の式の使用による）ように動作可能な曲線適合ユニット、曲線適合ユニットによって生成された適合品質の指標を提供するように動作可能な曲線適合度（ｆｉｔｔｉｎｇ ｇｏｏｄｎｅｓｓ）分析ユニット、基準値と比較して曲線適合パラメータを分類するように動作可能な曲線適合パラメータ特性評価ユニット、適合係数及びそれらの特性評価を記憶するための特性評価データベース、又はそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上を備え得る。
いくつかの態様では、コンピュータシステムは、視覚表示装置を更に備える。視覚表示装置は、曲線適合線、参照曲線適合線、及び／又は両方の比較を表示するように動作可能であり得る。
本発明の様々な態様による検出及び分析のための方法は、例えば、コンピュータシステム上で動作するコンピュータプログラムを使用して、任意の好適な方法で実施され得る。本明細書で考察されるように、本発明の様々な態様による例示的なシステムは、コンピュータシステム、例えば、プロセッサと、ランダムアクセスメモリと、を備える従来のコンピュータシステム（リモートアクセス可能なアプリケーションサーバ、ネットワークサーバ、パーソナルコンピュータ又はワークステーションなど）と併せて実装され得る。コンピュータシステムはまた、好適には、追加のメモリ装置又は情報記憶システム（大容量記憶システムなど）及びユーザインターフェース（例えば、従来のモニタ、キーボード及び追跡装置）を備える。しかしながら、コンピュータシステムは、任意の好適なコンピュータシステム及び関連する装置を備え得、任意の好適な様式で構成され得る。一実施形態では、コンピュータシステムは、スタンドアロンシステムを備える。別の実施形態では、コンピュータシステムは、サーバと、データベースと、を備えるコンピュータのネットワークの一部である。
情報の受信、処理、及び分析に必要なソフトウェアは、単一の装置に実装され得るか、又は複数の装置に実装され得る。ソフトウェアは、情報の記憶及び処理がユーザに関してリモートで行われるように、ネットワークを介してアクセスされ得る。本発明の様々な態様によるシステム及びその様々な要素は、データの収集、処理、分析、報告及び／又は診断などの検出及び／又は分析を容易にする機能及び動作を提供する。例えば、本態様では、コンピュータシステムは、ヒトゲノム又はその領域に関連する情報を受信、記憶、検索、分析、及び報告し得るコンピュータプログラムを実行する。コンピュータプログラムは、生データを処理し、補足データを生成するための処理モジュール、並びに生データ及び補足データを分析して、疾患状態モデル及び／又は診断情報の定量的評価を生成するための分析モジュールなど、様々な機能又は操作を実行する複数のモジュールを備え得る。
システムによって実行される手順は、分析及び／又はがん診断を容易にするための任意の好適なプロセスを含み得る。一実施形態では、本システムは、疾患状態モデルを確立する、及び／又は患者における疾患状態を判定するように構成される。疾患状態の判定又は特定は、診断の実行、診断に役立つ情報の提供、疾患の病期若しくは進行の評価、疾患の感受性を示す可能性のある状態の特定、更なる試験を推奨してもよいかどうかの特定、１つ以上の治療プログラムの有効性の予測及び／若しくは評価、又はそうでなければ患者の疾患状態、疾患の可能性、若しくは他の健康面の評価など、疾患に対する患者の状態に関する任意の有用な情報を生成することを含み得る。
以下の実施例は、本発明の利点及び特徴を更に例示するために提供されるが、本発明の範囲を限定することを意図するものではない。この実施例は、使用してもよい実施例の典型であるが、当業者に既知の他の手順、方法又は技術を代替的に使用してもよい。
実施例１
がんの検出
この実施例では、本開示の方法論を、がんを検出するために利用した。以下では、がんの検出に使用される方法論及びプロセスについて詳細に考察する。２０７名のがんを有する個体及び２１４名のがんを有しない個体からなるドナーから収集された４２１個の血漿試料からの全ゲノムデータを使用して、ヌクレオソーム再配置に関連する方法で断片サイズ密度の形状がどのように算出されるかを実証する。更に、単独で及び他の開発されたアプローチと併せてがんの状態を予測するためにどのように結果を使用するかを示す。
断片サイズ密度の形状を要約するために使用される２つの方法論が、本明細書で先に説明され、以下のようにより詳細に説明される。
第１の方法（多項式回帰法）では、試料によって別々に適合する所与の長さの断片のカウント数に適合する多項式回帰の係数を使用した。サイズが１０５ｂｐより小さい断片及び１７０ｂｐより大きい断片は、断片のカウント数が少なく、かつ、モードがあまり顕著ではなく、多項式回帰では容易には捉えられないために除外した。詳細には、サイズＮの断片のカウント数を、平均が０及び分散が１となるように、試料によって標準化した。この回帰への入力として、断片サイズの１～１２次の直交多項式があった。したがって、各回帰モデルについて、入力はサイズ６６×１２の行列であり、出力はスケーリングされたカウント数である。各多項式回帰モデルから係数を抽出する。多項式回帰モデルは、断片サイズ密度の形状を明示的に捉え、ヌクレオソームの摺動及びＤＮＡループの寄与を暗黙的にモデリングする。
第２の方法（ベイズ有限混合モデル）では、切断正規分布の有限混合を断片サイズのカウント数に適合させた。１０５ｂｐより小さい断片サイズ及び２２０ｂｐより大きい断片サイズは、その範囲外のＤＮＡ断片のカウント数が少ないために除外した。分布の上昇側には、モードに対応する７つの成分が見られる。成分のうちの３つは、下降側に見られる成分に対応する。１つの成分は、塩基全体を特徴付け、試料の９８．３３％中の混合物の５０％超を構成する。最後の成分は、断片サイズ密度の下降側に見られるスキューを捉える。各成分は、平均がより大きい成分の分散の過小評価を防ぐために、２２０ｂｐで切断されている。これらの成分の各々は、平均、分散及び混合全体への寄与によって特性評価される。交換不可能で適度に有益な事前分布は、混合の平均及び分散に関するものとし、あまり有益でないディリクレ事前分布は、混合割合に関するものとした。このモデルは、２，０００個の試料（１，０００個のウォームアップ試料）を用いて、Ｎｏ－Ｕ－Ｔｕｒｎ－Ｓａｍｐｌｅｒ（Ｈｏｆｆｍａｎ，Ｍａｔｔｈｅｗ Ｄ．，ａｎｄ Ａｎｄｒｅｗ Ｇｅｌｍａｎ．２０１４．“Ｔｈｅ Ｎｏ－Ｕ－Ｔｕｒｎ Ｓａｍｐｌｅｒ：Ａｄａｐｔｉｖｅｌｙ Ｓｅｔｔｉｎｇ Ｐａｔｈ Ｌｅｎｇｔｈｓ ｉｎ Ｈａｍｉｌｔｏｎｉａｎ Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ．”Ｊ．Ｍａｃｈ．Ｌｅａｒｎ．Ｒｅｓ．１５（１）：１５９３－１６２３．）を使用して、試料ごとに適合させる。収束は、全てのパラメータの多変量潜在的スケール縮小係数が１．１以下であることを確認することによって評価する（Ｇｅｌｍａｎ，Ａｎｄｒｅｗ，ａｎｄ Ｄｏｎａｌｄ Ｂ．Ｒｕｂｉｎ．１９９２．“Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｆｒｏｍ Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ．”Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ７（４）：４５７－７２．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１２１４／ｓｓ／１１７７０１１１３６）。モデルはまた、変分推論（Ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ）を使用して適合させてもよい。
結果
図２に見られるように、多項式モデルは断片サイズ密度の形状のニュアンスのうちの一部を捉えるが、混合モデルは断片サイズ密度の形状にほぼ正確に適合する。重要なことに、図３は、混合モデルの解釈可能性を示し、根底にあるＤＮＡ－ヌクレオソーム相互作用との関係をより明確にする。
断片サイズ密度の形状は、ＤＮＡ－ヌクレオソーム相互作用ダイナミクスを反映し得ると考えられる。Ｌｅｑｕｉｅｕ ｅｔ ａｌ．（Ｌｅｑｕｉｅｕ，Ｊｏｓｈｕａ，Ｄａｖｉｄ Ｃ．Ｓｃｈｗａｒｔｚ，ａｎｄ Ｊｕａｎ Ｊ．ｄｅ Ｐａｂｌｏ．２０１７．“Ｉｎ Ｓｉｌｉｃｏ Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｏｒ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ－Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｎｕｃｌｅｏｓｏｍｅ Ｓｌｉｄｉｎｇ．”Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ１１４（４４）：Ｅ９１９７－Ｅ９２０５．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０７３／ｐｎａｓ．１７０５６８５１１４）は、ヌクレオソームがゲノム内で再配置される様々な方法を説明している。特に、Ｌｅｑｕｉｅｕらは、「ヌクレオソームの一方の側に導入され、その後、シャクトリムシのように（ｉｎ ａｎ ｉｎｃｈｗｏｒｍ－ｌｉｋｅ ｍａｎｎｅｒ）ヒストンコアに沿って移動する」ＤＮＡループを説明するための分子モデルを開発する。Ｌｅｑｕｉｅｕらは、これらのＤＮＡループの位置が「ＤＮＡ配列に感受性がない」ことを見出し、それらの分子モデルに基づいて、ヒストン上の位置によるＤＮＡループの密度プロットを図６で実証する。この密度プロットは、図２に示される我々の密度の形状の多くを反映する。注目すべきことに、両方の密度は、同様の小さなモードのパターンを示す。これらループの導入により、エンドヌクレアーゼ酵素がリンカーヒストン内部のヌクレオソームＤＮＡを切断する機会が得られる場合がある。例えば、ヌクレオソームＤＮＡの末端にあるＤＮＡループは、１６７ｂｐよりわずかに短い断片の作製を可能にし得る。ヒストンに沿ってループが「少しずつ動く（ｉｎｃｈｅｓ）」ほど、得られる切断断片は短くなる。更に、ＤＮＡループによって再配置されているヌクレオソームは、リンカーヒストンで切断され得、１６７ｂｐよりも長いｃｆＤＮＡ断片として現れ得る。
Ｌｅｑｕｉｅｕ ｅｔ ａｌ．に記載されている説明に基づいて、混合モデル内の成分の多くは、ＤＮＡループの位置及び安定性によって駆動され得る。この理解では、周期性及び断片サイズのカウント数が、ＤＮＡループのこれらの特徴を捉えることはできない。ＤＮＡループは、所与の試料におけるヒストン上の特定の位置でより頻度が高くなり得る。これは、混合割合に反映されるであろう。加えて、ループの安定性は、成分の分散を反映している可能性がある。
ドナーのがんの状態を予測する混合モデルパラメータの能力を評価するために、係数を、Ｃｒｉｓｔｉａｎｏ ｅｔ ａｌ．，（Ｃｒｉｓｔｉａｎｏ，Ｓｔｅｐｈｅｎ，Ａｌｅｓｓａｎｄｒｏ Ｌｅａｌ，Ｊｉｌｌｉａｎ Ｐｈａｌｌｅｎ，Ｊａｃｏｂ Ｆｉｋｓｅｌ，Ｖｉｌｍｏｓ Ａｄｌｅｆｆ，Ｄａｎｉｅｌ Ｃ．Ｂｒｕｈｍ，Ｓａｒａｈ Ｏｓｔｒｕｐ Ｊｅｎｓｅｎ，ｅｔ ａｌ．２０１９．“Ｇｅｎｏｍｅ－Ｗｉｄｅ Ｃｅｌｌ－Ｆｒｅｅ ＤＮＡ Ｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ Ｃａｎｃｅｒ．”Ｎａｔｕｒｅ５７０（７７６１）：３８５－８９．ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０３８／ｓ４１５８６－０１９－１２７２－６．）で説明されているのと同じアプローチで、機械学習モデルの特徴として使用した。要するに、ハイパーパラメータチューニングを行わない勾配ブースティングマシン（Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｂｏｏｓｔｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ）（Ｆｒｉｅｄｍａｎ，Ｊｅｒｏｍｅ Ｈ．２０００．“Ｇｒｅｅｄｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ：Ａ Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｂｏｏｓｔｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ．”Ａｎｎａｌｓ ｏｆ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ２９：１１８９－１２３２）の１０分割１０回反復交差検証を使用した。以下の特徴を使用した。
１）混合モデル係数：１２の平均、１２の分散、及び１２の混合割合で、混合モデルは十分に説明される。モデリングでは、他の１１の割合の線形結合であるため、１２番目の割合を除外する。３５の特徴は、未変換であった。
２）短／長比：Ｃｒｉｓｔｉａｎｏ ｅｔ ａｌ．と同様に、ゲノムにわたる５０４個の相互に排他的な５ＭＢビンにおけるＧＣ含有量補正短（１００～１５０ｂｐ）及び長（１５１～２２０ｂｐ）断片の数を算出し、試料によって中心化された、短断片のカウント数を長断片のカウント数で割った。
３）短／総カバレッジ：この比と同様に、短断片（１００～１５０ｂｐ）及び総断片（１００～２２０ｂｐ）のカバレッジを特徴として使用した。これらのカバレッジは、試料及び種類（短断片、総断片）によって、平均が０及び標準偏差が１になるように標準化する。
これら３つの特徴セットを、ＧＢＭへの入力として個別に使用し、また、混合モデル係数と（２）及び（３）との組み合わせも使用した。表１に、９５％及び９８％の特異度でのＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）及び感度として、結果を報告する。
（表１）がん検出の交差検証結果
Figure 2023541368000002
表１に示されるように、混合モデル係数のＡＵＣは、がんの状態の強い予測因子を示す。高い特異度での感度が、早期がん検出のための有用性をより示している。混合モデル係数は、カバレッジパラメータよりも感度がわずかに低いが、２つを組み合わせると、ＡＵＣ及び感度の両方の改善が示される。特徴の組み合わせの結果は、この断片サイズ密度の新規な要約が、がんの状態を判定するために他のゲノム特徴をどのように補完することができるかを実証する。
図４には、これら５つのモデルのＲＯＣ曲線をプロットした。これらの曲線は、特徴としての混合係数の特異度が高くても、また混合特徴とカバレッジ特徴とを組み合わせても感度が高いことを実証する。参照線は、９５％及び９８％の特異度を示す。
実施例２
ジヌクレオソーム断片サイズ密度を用いたがんの検出
この実施例では、本開示の方法論を、がんを検出するために利用した。本明細書で考察されるように、ｃｔＤＮＡ断片は、非腫瘍細胞由来の他のｃｆＤＮＡよりも平均して短いことが示されている。これまでの研究では、異なるサイズ（例えば、短いもの及び長いもの、又は相互に排他的なサイズのセット）の断片をグループに分けること、これらのビンのカウント数を使用してｃｔＤＮＡを定量すること、及び／又は個々の試料を腫瘍が存在するもの／存在しないものに分類することが探索されてきた。
本明細書で実証されるように、断片サイズ密度を分布の混合としてモデリングし得、そのパラメータはがんの状態を予測するものであり得る。これらのアプローチは全て、単一のヌクレオソームのサイズ（サイズが２６０ｂｐ未満）に密接に対応する断片サイズに焦点を当てている。これらは典型的には、１４７ｂｐのＤＮＡが巻き付いたヒストンオクトマーを含み）、Ｈ１ヒストン及びリンカーＤＮＡ（２０ｂｐ）とともに、１６７ｂｐサイズの主要なピークが観察される。
本実施例に記載される研究は、３３４ｂｐの中央値でピークをもたらす２つのヌクレオソームを含む可能性が高い低カバレッジの全ゲノム配列決定（１～２倍のカバレッジ）からの２６０ｂｐ未満のｃｆＤＮＡ断片の分析に焦点を当てている。
方法
各試料について、断片の数は、各染色体アーム（末端動原体型染色体アームを除く）について２６０ｂｐ～４４０ｂｐの塩基対によって決定する。アーム当たりのジヌクレオソーム断片の幅当たりの割合を算出した。所与のアームにおける全１８１個の断片サイズにわたるこれらの比は、合計で１である。この１８１個の割合のセットは、ジヌクレオソーム断片サイズ密度として定義される。各試料は、非末端動原体型染色体アームによって算出された３９セットのジヌクレオソーム断片サイズ密度を有する。
購入された排他的にがんを含まない４８個の試料のセットにおいて、これらの断片サイズ密度を各アームについて算出し、３９個の参照断片サイズ密度を表すように全ての試料にわたって集計した。
データセット内の各試料について、所与の試料／アームと参照との類似性を、経験的試料／アームと参照／アームとの間のカルバック・ライブラー情報量を算出することによって決定した。更に、各染色体アームにおけるジヌクレオソーム断片の数を算出した。
ドナーのがんの状態を予測するこれらジヌクレオソームパラメータの能力を評価するために、本発明者らは、Ｃｒｉｓｔｉａｎｏ ｅｔ ａｌ．（（Ｃｒｉｓｔｉａｎｏ ｅｔ ａｌ．２０１９．“Ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅ ｃｅｌｌ－ｆｒｅｅ ＤＮＡ ｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｃａｎｃｅｒ．”Ｎａｔｕｒｅ ５７０（７７６１）：３８５－３８９）に記載されているのと同じアプローチを使用して、パラメータを機械学習モデルの特徴として使用する。要するに、ハイパーパラメータチューニングを行わない勾配ブースティングマシン（Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｂｏｏｓｔｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ）（Ｆｒｉｅｄｍａｎ，Ｊｅｒｏｍｅ Ｈ．２０００．“Ｇｒｅｅｄｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ：Ａ Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｂｏｏｓｔｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ．”Ａｎｎａｌｓ ｏｆ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ２９：１１８９－１２３２）の１０分割１０回反復交差検証を使用する。以下の特徴セットを使用した。
１）ジヌクレオソーム：本発明者らは、各試料／アームのサイズ割合と参照との間のカルバック・ライブラー情報量を算出した。アーム当たりのジヌクレオソームリード（２６０ｂｐ～４４０ｂｐ）の数も決定した。
２）短／総カバレッジ：Ｃｒｉｓｔｉａｎｏ ｅｔ ａｌ．（２０１９）と同様に、本発明者らは、ゲノムにわたる５０４個の相互に排他的な５ＭＢビン中のＧＣ含有量補正短（１００～１５０ｂｐ）及び総（１００～２２０ｂｐ）断片の数を算出した。これらのカバレッジは、試料及び種類（短断片、総断片）によって、平均が０及び標準偏差が１になるように標準化する。
これら２つの特徴セットを、ＧＢＭへの入力として個別に使用し、これら２つの特徴の組み合わせも使用した。以下の表２に、９５％及び９８％の特異度でのＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）及び感度として、結果を報告する。
結果
図５において、ＤＮＡリード量によって正規化されたがんを有する個体及びがんを有しない個体による平均断片サイズ密度を２６０ｂｐ～４４０ｂｐの間でプロットする。
図５に見られるように、平均して、がんを含まない個体は、ジヌクレオソーム範囲でより長いｃｆＤＮＡ断片（平均サイズ：３３４．７５ｂｐ）を有するのに対し、がん患者は、より短いｃｆＤＮＡ断片（平均サイズ：３２９．６ｂｐ）を有することが明らかである。いくつかの研究は、単ヌクレオソームｃｆＤＮＡに焦点を当てており、がんを有する個体における平均２６０ｂｐ未満のｃｆＤＮＡ断片が、がんを有しない個体よりも短いことを示している。しかしながら、これらの取り組みでは、がん患者又は健常な個体におけるジヌクレオソームｃｆＤＮＡのサイズ分布（２６０ｂｐ未満のサイズ）は評価されなかった。
本発明者らは、３３４ｂｐのピークが、ジヌクレオソーム、すなわちＨ１とリンカーＤＮＡとが結合した２つの隣接するヌクレオソームを表し、各々が１６７ｂｐのＤＮＡを包含すると予想する。典型的には、ヌクレオソーム間に追加のリンカーＤＮＡが存在することを考えると、この仮説を支持するためには、一方又は両方のヌクレオソームの再配置が必要となる。１つの研究は、原子間力顕微鏡（ＡＴＭ）を使用して、ヌクレオソームが、図６に示されるように、ＲＳＣ（クロマチン構造リモデリング）複合体によってそのような方法で再配置され得ることを実証した。特定された５つの状態のうち、最も安定な状態（＃４）のうちの１つは、裸のＤＮＡの末端に直接隣接するヌクレオソームを表し、切断は、この構成の５′及び３′末端で生じ得る。リモデリングは、ＤＮＡの長さとは無関係である。
ＡＴＭを用いて観察されたヌクレオソーム構成に基づいて、データ内でより低い頻度（２６０ｂｐ～３３４ｂｐの間）で観察されたより小型のｃｔＤＮＡ断片は、ヌクレオソームの片側での切断、及び隣接するヌクレオソームまでの異なる位置での介在リンカーＤＮＡの更なるエンドヌクレアーゼ消化を表し得る（図７；状態２又は５）。より大型の断片（３３４ｂｐ～４４０ｂｐ）は、２つの隣接するモノヌクレオソームの外側のリンカーＤＮＡに作用するエンドヌクレアーゼから生じ得る（図７；状態１、３又は４）。
この複合体は、高度に発現された遺伝子で濃縮されるため、ジヌクレオソーム形成は、ＲＳＣとのそれらの結合に基づいてプロモーター領域に連結され得る。酵母モデルを使用するデータはまた、ＲＳＣによるヌクレオソームのスライド化、ＤＮＡの解明、及び経路に沿ったヒストンオクタマーの排出のモデルに適合するプロモーター活性化時に、ヌクレオソームのうちの１つを除く全てが除去され、プロセスの終了時にＲＳＣに結合した単一ヌクレオソームのみが残ることを実証した。ＲＳＣレベルが欠失した酵母モデルにおいてＣｈＩＰ－Ｓｅｑを使用した追加のデータは、転写開始部位（ＴＳＳ）の上流及び下流のヒストンが増加したことを示した。まとめると、これらのデータは、ＮＤＲ（ヌクレオソーム欠失領域）内でのヌクレオソーム除去及び転写調節時のＲＳＣ介在性再配置を含む。
図８において、各試料についての染色体アーム１ｐにおけるジヌクレオソーム断片サイズ密度を青色で、各試料種類についての断片サイズ密度中央値を黒色で、及び参照をオレンジ色でプロットする。図８から、ステージ４のがんからの試料は、ステージ１～３の試料よりも参照との類似性が低いことが明らかである。特に、ステージ４ではステージ１～３のがんと比較して、かつ、ステージ１～３のがんではがんを有しない場合と比較して、ジヌクレオソーム断片サイズ密度がより歪み、断片全体がより短くなることが明らかである。
表２は、無細胞ＤＮＡから抽出されたこの新規なゲノム特徴を使用して、がんを有する個体をがんを有しない個体から区別する機械学習モデルの能力を例示する。ジヌクレオソーム係数を用いた機械学習モデルのＡＵＣは、がんの状態の強い予測因子を示す。高い特異度での感度が、早期がん検出のための有用性をより示している。２つの特徴を組み合わせると、最良の特徴と同等か、それよりも良好なＡＵＣ及び感度が示される。特徴の組み合わせの結果は、この断片サイズ密度の新規な要約が、がんの状態を判定するために他のゲノム特徴をどのように補完することができるかを実証する。
（表２）アーム当たりのジヌクレオソーム参照からのダイバージェンスを使用したがん検出の交差検証結果
Figure 2023541368000003
図９は、これら３つのモデルのＲＯＣ曲線を示す。これらの曲線は、特徴としてのジヌクレオソーム係数の特異度が高くても、またジヌクレオソーム特徴とカバレッジ特徴とを組み合わせても感度が高いことを実証する。参照線は、９０％、９５％及び９８％の特異度を示す。
本発明は、上記の実施例を参照して説明されているが、変更及び変形は、本発明の趣旨及び範囲内に包含されることが理解されよう。したがって、本発明は、以下の特許請求の範囲によってのみ限定される。

Claims (108)

  1. 以下の工程を含む、対象のがんの状態を判定する方法：
    （ａ）対象からの試料における無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）断片サイズ密度曲線の形状を分析する工程であって、前記対象からの前記ｃｆＤＮＡ曲線の前記形状と、健常な対象の参照試料からの曲線の形状との差が、前記対象におけるがんを示す、工程、および
    （ｂ）任意選択的に、がん治療を前記対象に施す工程。
  2. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、分布の有限混合を断片サイズのカウント数に適合させることを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記分布の有限混合を断片サイズのカウント数に適合させることが、前記試料の成分を定量することを含む、請求項２に記載の方法。
  4. 前記試料の成分を定量することが、複数のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線を定量することを含む、請求項３に記載の方法。
  5. 前記試料が、１２個の成分を含む、請求項３に記載の方法。
  6. 前記分布が、切断正規分布を含む、請求項２に記載の方法。
  7. 前記方法が、統計パラメータと混合全体への寄与とによって前記成分を特性評価する工程を更に含み、前記統計パラメータが、平均、分散又は形状を含む、請求項３に記載の方法。
  8. 前記統計パラメータが１．１以下の多変量潜在的スケール縮小を有することを判定することによって収束を評価する工程を更に含む、請求項７に記載の方法。
  9. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、約１０、５０、１００又は１０５ｂｐより小さい断片サイズおよび約２２０、２５０、３００、３５０ｂｐより大きい又はより大きい断片サイズを除外することを含む、請求項２に記載の方法。
  10. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、所与の長さの断片のカウント数に適合する多項式回帰の係数を使用して前記曲線の前記形状を定量することを含む、請求項１に記載の方法。
  11. 前記断片のカウント数を、平均が０及び分散が１となるように標準化する工程を更に含む、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、１０５ｂｐより小さい断片サイズ及び１７０ｂｐより大きい断片サイズを除外することを含む、請求項１０に記載の方法。
  13. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、
    （ｉ）ｃｆＤＮＡ断片を含む前記対象からの試料を配列決定ライブラリへと処理することと、
    （ｉｉ）前記配列決定ライブラリを低カバレッジの全ゲノム配列決定に供して、配列決定された断片を得ることと、
    （ｉｉｉ）前記配列決定された断片をゲノムにマッピングして、マッピングされた配列のウィンドウを得ることと、
    （ｉｖ）前記マッピングされた配列のウィンドウを分析して、ｃｆＤＮＡ断片長を決定することと
    を更に含む、請求項１に記載の方法。
  14. 前記マッピングされた配列が、数十～数千のウィンドウを含む、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記ウィンドウが、非重複ウィンドウである、請求項１３に記載の方法。
  16. 前記ウィンドウが、各々、約５００万の塩基対を含む、請求項１３に記載の方法。
  17. 各ウィンドウ内でｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが決定される、請求項１３に記載の方法。
  18. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、最も頻度が高い断片サイズを含む、請求項１７に記載の方法。
  19. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、様々な頻度の断片サイズを有する断片サイズ分布を含む、請求項１７に記載の方法。
  20. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、前記マッピングされた配列のウィンドウ内の小型ｃｆＤＮＡ断片と大型ｃｆＤＮＡ断片との比を含む、請求項１７に記載の方法。
  21. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、前記ゲノムにわたるウィンドウ内の小型ｃｆＤＮＡ断片の配列カバレッジを含む、請求項１７に記載の方法。
  22. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、前記ゲノムにわたるウィンドウ内の大型ｃｆＤＮＡ断片の配列カバレッジを含む、請求項１７に記載の方法。
  23. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、前記ゲノムにわたるウィンドウ内の小型及び大型ｃｆＤＮＡ断片の配列カバレッジを含む、請求項１７に記載の方法。
  24. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、全ゲノムにわたる、請求項１７に記載の方法。
  25. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、サブゲノム区間にわたる、請求項１７に記載の方法。
  26. 対象におけるＤＮＡ－ヌクレオソーム相互作用ダイナミクスを判定する方法であって、対象における無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）断片サイズ密度曲線の形状を、請求項１～２５のいずれか一項に記載の方法を使用して分析する工程を含み、前記曲線の前記形状が、前記ＤＮＡ－ヌクレオソーム相互作用ダイナミクスを示す、方法。
  27. 以下の工程を含む、対象のがんの状態を予測する方法：
    （ａ）前記対象から得られた試料における無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）断片サイズ密度曲線の形状を分析する工程、
    （ｂ）前記試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を参照曲線形状と比較する工程、および
    （ｃ）前記試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状が前記参照曲線形状と異なる場合に前記対象におけるがんを検出する工程であって、それにより前記対象の前記がんの状態を予測する、工程。
  28. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、分布の有限混合を断片サイズのカウント数に適合させることを含む、請求項２７に記載の方法。
  29. 前記混合が、切断正規分布を含む、請求項２８に記載の方法。
  30. 前記切断正規分布の有限混合を断片サイズのカウント数に適合させることが、前記試料の成分を定量することを含む、請求項２９に記載の方法。
  31. 前記試料の成分を定量することが、複数のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状のパラメータを定量することを含む、請求項３０に記載の方法。
  32. 前記試料が、１２個の成分を含む、請求項３０に記載の方法。
  33. 統計パラメータと混合全体への寄与とによって前記成分を特性評価する工程を更に含む、請求項３０に記載の方法。
  34. 前記統計パラメータが１．１以下の多変量潜在的スケール縮小を有することを判定することによって収束を評価する工程を更に含む、請求項３３に記載の方法。
  35. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線曲線の前記形状を分析する工程が、約１０、５０、１００又は１０５ｂｐより小さい断片サイズ及び約２２０、２５０、３００、３５０ｂｐより大きい又はより大きい断片サイズを除外することを含む、請求項２８に記載の方法。
  36. 前記参照曲線形状が、健常な対象から得られた試料中で測定されたｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状である、請求項２７に記載の方法。
  37. 前記がんが、結腸直腸がん、肺がん、乳がん、胃がん、膵臓がん、胆管がん、及び卵巣がんからなる群より選択される、請求項２７に記載の方法。
  38. 前記比較する工程が、全ゲノムにわたって、前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を参照曲線形状と比較することを含む、請求項２７に記載の方法。
  39. 前記比較する工程が、サブゲノム区間にわたって、前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を参照曲線形状と比較することを含む、請求項２７に記載の方法。
  40. 対象におけるがんを治療する方法であって、
    （ａ）前記対象におけるがんを検出する工程であって、前記対象から得られた試料における無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）断片サイズ密度曲線の形状を分析する工程と、前記試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を参照曲線形状と比較する工程と、前記試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状が前記参照曲線形状と異なる場合に前記対象におけるがんを検出する工程と、を含む、工程、および
    （ｂ）前記対象にがん治療を施す工程
    を含み、それにより前記対象におけるがんを治療する、方法。
  41. 前記対象が、ヒトである、請求項４０に記載の方法。
  42. 前記がんが、結腸直腸がん、肺がん、乳がん、胃がん、膵臓がん、胆管がん、及び卵巣がんからなる群より選択される、請求項４０に記載の方法。
  43. 前記がん治療が、手術、アジュバント化学療法、ネオアジュバント化学療法、放射線療法、ホルモン療法、細胞毒性療法、免疫療法、養子Ｔ細胞療法、標的療法、及びそれらの組み合わせからなる群より選択される、請求項４０に記載の方法。
  44. 前記参照曲線形状が、健常な対象から得られた試料中で測定されたｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状のものである、請求項４０に記載の方法。
  45. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、分布の有限混合を断片サイズのカウント数に適合させることを含む、請求項４０に記載の方法。
  46. 前記混合が、切断正規分布を含む、請求項４５に記載の方法。
  47. 前記切断正規分布の有限混合を断片サイズのカウント数に適合させることが、前記試料の成分を定量することを含む、請求項４６に記載の方法。
  48. 前記試料の成分を定量することが、複数のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状のパラメータを定量することを含む、請求項４７に記載の方法。
  49. 前記試料が、１２個の成分を含む、請求項４７に記載の方法。
  50. 統計パラメータと混合全体への寄与とによって前記成分を特性評価する工程を更に含む、請求項４７に記載の方法。
  51. 前記統計パラメータが１．１以下の多変量潜在的スケール縮小を有することを判定することによって収束を評価する工程を更に含む、請求項５０に記載の方法。
  52. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、１０５ｂｐより小さい断片サイズ及び２２０ｂｐより大きい断片サイズを除外することを含む、請求項４５に記載の方法。
  53. 前記比較する工程が、全ゲノムにわたって、前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を参照曲線形状と比較することを含む、請求項４０に記載の方法。
  54. 前記比較する工程が、サブゲノム区間にわたって、前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を参照曲線形状と比較することを含む、請求項４０に記載の方法。
  55. 対象におけるがんをモニタリングする方法であって、
    （ａ）前記対象におけるがんの状態を判定する工程であって、前記対象から得られた第１の試料における無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）断片サイズ密度曲線の形状を分析することと、前記第１の試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を参照曲線形状と比較することと、前記第１の試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状が前記参照曲線形状と異なる場合に前記対象におけるがんを検出することと、によって前記がんの状態が判定される、工程と、
    （ｂ）前記対象にがん治療を施す工程と、
    （ｃ）前記対象から得られた第２の試料のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を決定する工程と、
    （ｄ）前記第２の試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を、前記第１の試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状及び／又は前記参照曲線形状と比較する工程と
    を含み、それにより前記対象におけるがんをモニタリングする、方法。
  56. （ａ）試料についての低カバレッジの全ゲノム配列決定データセットを生成するように構成されているシーケンサーと、
    （ｂ）コンピュータシステムであって、
    （ｉ）前記低カバレッジの全ゲノム配列決定データセットを処理して、前記試料の断片サイズ密度曲線を生成する、
    （ｉｉ）前記試料の前記断片サイズ密度曲線を、少なくとも２つの異なる確立された統計パラメータセットに適合させて、少なくとも２つの推奨曲線適合を生成する、
    （ｉｉｉ）前記少なくとも２つの推奨曲線適合を表示して、更なる処理のために前記少なくとも２つの推奨曲線適合のうちの少なくとも１つをユーザが選択することを可能にする、及び
    （ｉｖ）（ｉｉｉ）の選択された推奨曲線適合に対応する推奨曲線適合線を参照曲線適合線とともに表示して、前記選択された推奨曲線適合線と前記参照曲線適合線との比較を可能にする
    ための命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体を有する、コンピュータシステムと
    を備える、システム。
  57. 前記コンピュータシステムが、
    曲線適合分析に好適な成分を選択するように動作可能な、抽出ユニットと、
    ユーザ定義の式の使用により、正規分布の有限混合適合を実行するか、又は多項式回帰適合を実行するように動作可能な、曲線適合ユニットと、
    前記曲線適合ユニットによって生成された適合品質の指標を提供するように動作可能な、曲線適合度分析ユニットと、
    基準値と比較して曲線適合パラメータを分類するように動作可能な、曲線適合パラメータ特性評価ユニットと、
    適合係数及びそれらの特性評価を記憶するための、特性評価データベースと
    を更に含む、請求項５６に記載のシステム。
  58. 前記断片サイズ密度曲線が、試料の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）断片サイズ密度曲線である、請求項５６に記載のシステム。
  59. 前記断片サイズ密度曲線を適合させることが、前記曲線の前記形状を定量することを含む、請求項５６に記載のシステム。
  60. 前記曲線適合線、前記参照曲線適合線、及び両方の比較を表示するように動作可能な視覚表示装置を更に備える、請求項５６に記載のシステム。
  61. 前記曲線適合線、前記参照曲線適合線、及び両方の比較を表示するレポートを印刷するために前記コンピュータシステムに接続されたプリンタを更に備える、請求項５６に記載のシステム。
  62. コンピュータプログラムで符号化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記プログラムが命令を含み、前記命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されると、請求項１～５５のいずれか一項に記載の方法を実行する動作を前記１つ以上のプロセッサに実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  63. メモリと、前記メモリに接続された１つ以上のプロセッサと、を備える、コンピューティングシステムであって、前記１つ以上のプロセッサが、請求項１～５５のいずれか一項に記載の方法を実行する動作を実行するように構成されている、コンピューティングシステム。
  64. 以下の工程を含む、対象のがんの状態を判定する方法：
    （ａ）対象からの試料におけるジヌクレオソームＤＮＡ断片の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）断片サイズ密度曲線の形状を分析する工程であって、前記対象からの前記ｃｆＤＮＡ曲線の前記形状と、健常な対象の参照試料からの曲線の形状との差が、前記対象におけるがんを示す、工程、および
    （ｂ）任意選択的に、がん治療を前記対象に施す工程。
  65. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、約２３０、２４０、２５０、２６０ｂｐより小さい断片サイズ及び約４２０、４３０、４４０、４５０ｂｐより大きい又はより大きい断片サイズを除外することを含む、請求項６４に記載の方法。
  66. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、約２６０ｂｐより小さい断片サイズ及び約４４０ｂｐより大きい断片サイズを除外することを含む、請求項６５に記載の方法。
  67. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、染色体アームについて、約２６０ｂｐ～４４０ｂｐの長さの断片の数を決定することと、アーム当たりのジヌクレオソーム断片の割合を算出することと、を含む、請求項６５に記載の方法。
  68. 各染色体アームにおけるジヌクレオソーム断片の数を算出することを更に含む、請求項６７に記載の方法。
  69. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、
    （ｉ）ｃｆＤＮＡ断片を含む前記対象からの試料を配列決定ライブラリへと処理することと、
    （ｉｉ）前記配列決定ライブラリを低カバレッジの全ゲノム配列決定に供して、配列決定された断片を得ることと、
    （ｉｉｉ）前記配列決定された断片をゲノムにマッピングして、マッピングされた配列のウィンドウを得ることと、
    （ｉｖ）前記マッピングされた配列のウィンドウを分析して、ｃｆＤＮＡ断片長を決定することと
    を更に含む、請求項６５に記載の方法。
  70. 前記マッピングされた配列が、数十～数千のウィンドウを含む、請求項６９に記載の方法。
  71. 前記ウィンドウが、非重複ウィンドウである、請求項６９に記載の方法。
  72. 前記ウィンドウが、各々、約５００万の塩基対を含む、請求項６９に記載の方法。
  73. 各ウィンドウ内でｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが決定される、請求項６９に記載の方法。
  74. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、最も頻度が高い断片サイズを含む、請求項７３に記載の方法。
  75. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、様々な頻度の断片サイズを有する断片サイズ分布を含む、請求項７３に記載の方法。
  76. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、前記マッピングされた配列のウィンドウ内の小型ｃｆＤＮＡ断片と大型ｃｆＤＮＡ断片との比を含む、請求項７３に記載の方法。
  77. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、前記ゲノムにわたるウィンドウ内の小型ｃｆＤＮＡ断片の配列カバレッジを含む、請求項７３に記載の方法。
  78. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、前記ゲノムにわたるウィンドウ内の大型ｃｆＤＮＡ断片の配列カバレッジを含む、請求項７３に記載の方法。
  79. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、前記ゲノムにわたるウィンドウ内の小型及び大型ｃｆＤＮＡ断片の配列カバレッジを含む、請求項７３に記載の方法。
  80. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、全ゲノムにわたる、請求項７３に記載の方法。
  81. 前記ｃｆＤＮＡ断片化プロファイルが、サブゲノム区間にわたる、請求項７３に記載の方法。
  82. 対象におけるＤＮＡ－ヌクレオソーム相互作用ダイナミクスを判定する方法であって、対象における無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）断片サイズ密度曲線の形状を、請求項６４～８１のいずれか一項に記載の方法を使用して分析することを含み、前記曲線の前記形状が、前記ＤＮＡ－ヌクレオソーム相互作用ダイナミクスを示す、方法。
  83. 対象のがんの状態を予測する方法であって、
    （ａ）前記対象から得られた試料におけるジヌクレオソームＤＮＡ断片の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）断片サイズ密度曲線の形状を分析する工程と、
    （ｂ）前記試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を参照曲線形状と比較する工程と、
    （ｃ）前記試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状が前記参照曲線形状と異なる場合に前記対象におけるがんを検出する工程であって、それにより前記対象の前記がんの状態を予測する、工程と
    を含む、方法。
  84. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、約２３０、２４０、２５０、２６０ｂｐより小さい断片サイズ及び約４２０、４３０、４４０、４５０ｂｐより大きい又はより大きい断片サイズを除外することを含む、請求項８３に記載の方法。
  85. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、約２６０ｂｐより小さい断片サイズ及び４４０ｂｐより大きい断片サイズを除外することを含む、請求項８４に記載の方法。
  86. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、染色体アームについて、約２６０ｂｐ～４４０ｂｐの長さの断片の数を決定することと、アーム当たりのジヌクレオソーム断片の割合を算出することと、を含む、請求項８４に記載の方法。
  87. 各染色体アームにおけるジヌクレオソーム断片の数を算出することを更に含む、請求項８６に記載の方法。
  88. 前記参照曲線形状が、健常な対象から得られた試料中で測定されたｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状である、請求項８４に記載の方法。
  89. 前記がんが、結腸直腸がん、肺がん、乳がん、胃がん、膵臓がん、胆管がん、及び卵巣がんからなる群より選択される、請求項８４に記載の方法。
  90. 前記比較する工程が、全ゲノムにわたって、前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を参照曲線形状と比較することを含む、請求項８４に記載の方法。
  91. 前記比較する工程が、サブゲノム区間にわたって、前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を参照曲線形状と比較することを含む、請求項８４に記載の方法。
  92. 対象におけるがんを治療する方法であって、
    （ａ）前記対象におけるがんを検出する工程であって、前記対象から得られた試料におけるジヌクレオソームＤＮＡ断片の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）断片サイズ密度曲線の形状を分析する工程と、前記試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を参照曲線形状と比較する工程と、前記試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状が前記参照曲線形状と異なる場合に前記対象におけるがんを検出する工程と、を含む、工程、および、
    （ｂ）前記対象にがん治療を施す工程
    を含み、それにより前記対象におけるがんを治療する、方法。
  93. 前記対象が、ヒトである、請求項９２に記載の方法。
  94. 前記がんが、結腸直腸がん、肺がん、乳がん、胃がん、膵臓がん、胆管がん、及び卵巣がんからなる群より選択される、請求項９２に記載の方法。
  95. 前記がん治療が、手術、アジュバント化学療法、ネオアジュバント化学療法、放射線療法、ホルモン療法、細胞毒性療法、免疫療法、養子Ｔ細胞療法、標的療法、及びそれらの組み合わせからなる群より選択される、請求項９２に記載の方法。
  96. 前記参照曲線形状が、健常な対象から得られた試料中で測定されたｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状のものである、請求項９２に記載の方法。
  97. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、約２３０、２４０、２５０、２６０ｂｐより小さい断片サイズ及び約４２０、４３０、４４０、４５０ｂｐより大きい又はより大きい断片サイズを除外することを含む、請求項９２に記載の方法。
  98. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、約２６０ｂｐより小さい断片サイズ及び４４０ｂｐより大きい断片サイズを除外することを含む、請求項９７に記載の方法。
  99. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析する工程が、染色体アームについて、約２６０ｂｐ～４４０ｂｐの長さの断片の数を決定することと、アーム当たりのジヌクレオソーム断片の割合を算出することと、を含む、請求項９７に記載の方法。
  100. 各染色体アームにおけるジヌクレオソーム断片の数を算出することを更に含む、請求項９９に記載の方法。
  101. 前記比較する工程が、全ゲノムにわたって、前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を参照曲線形状と比較することを含む、請求項９２に記載の方法。
  102. 前記比較する工程が、サブゲノム区間にわたって、前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を参照曲線形状と比較することを含む、請求項９２に記載の方法。
  103. 対象におけるがんをモニタリングする方法であって、
    （ａ）前記対象におけるがんの状態を判定する工程であって、前記対象から得られた第１の試料におけるジヌクレオソームＤＮＡ断片の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）断片サイズ密度曲線の形状を分析することと、前記第１の試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を参照曲線形状と比較することと、前記第１の試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状が前記参照曲線形状と異なる場合に前記対象におけるがんを検出することと、によって前記がんの状態が判定される、工程、
    （ｂ）前記対象にがん治療を施す工程、
    （ｃ）前記対象から得られた第２の試料におけるジヌクレオソームＤＮＡ断片のｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の形状を決定する工程、ならびに
    （ｄ）前記第２の試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を、前記第１の試料の前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状及び／又は前記参照曲線形状と比較する工程
    を含み、それにより前記対象におけるがんをモニタリングする、方法。
  104. 前記第１の試料及び前記第２の試料における前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析することが、約２３０、２４０、２５０、２６０ｂｐより小さい断片サイズ及び約４２０、４３０、４４０、４５０ｂｐより大きい又はより大きい断片サイズを除外することを含む、請求項１０２に記載の方法。
  105. 前記ｃｆＤＮＡ断片サイズ密度曲線の前記形状を分析することが、約２６０ｂｐより小さい断片サイズ及び４４０ｂｐより大きい断片サイズを除外することを含む、請求項１０３に記載の方法。
  106. コンピュータプログラムで符号化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記プログラムが命令を含み、前記命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されると、請求項６４～１０４のいずれか一項に記載の方法を実行する動作を前記１つ以上のプロセッサに実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  107. メモリと、前記メモリに接続された１つ以上のプロセッサと、を備える、コンピューティングシステムであって、前記１つ以上のプロセッサが、請求項６４～１０４のいずれか一項に記載の方法を実行する動作を実行するように構成されている、コンピューティングシステム。
  108. （ａ）試料についての低カバレッジの全ゲノム配列決定データセットを生成するように構成されているシーケンサーと、
    （ｂ）請求項１０５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体、又は請求項１０６に記載のコンピュータシステムと
    を備える、システム。
JP2023512375A 2020-08-18 2021-08-17 がんを評価するための無細胞ｄｎａ断片サイズ密度のための方法及びシステム Pending JP2023541368A (ja)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US202063067244P 2020-08-18 2020-08-18
US63/067,244 2020-08-18
US202163163434P 2021-03-19 2021-03-19
US63/163,434 2021-03-19
PCT/US2021/046272 WO2022040163A1 (en) 2020-08-18 2021-08-17 Methods and systems for cell-free dna fragment size densities to assess cancer

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2023541368A true JP2023541368A (ja) 2023-10-02

Family

ID=80323213

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023512375A Pending JP2023541368A (ja) 2020-08-18 2021-08-17 がんを評価するための無細胞ｄｎａ断片サイズ密度のための方法及びシステム

Country Status (8)

Country Link
US (1) US20230304098A1 (ja)
EP (1) EP4200437A1 (ja)
JP (1) JP2023541368A (ja)
CN (1) CN116157868A (ja)
AU (1) AU2021328551A1 (ja)
CA (1) CA3189109A1 (ja)
IL (1) IL302015A (ja)
WO (1) WO2022040163A1 (ja)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4320277A1 (en) * 2021-04-08 2024-02-14 Delfi Diagnostics, Inc. Method of detecting cancer using genome-wide cfdna fragmentation profiles
WO2022271730A1 (en) 2021-06-21 2022-12-29 Guardant Health, Inc. Methods and compositions for copy-number informed tissue-of-origin analysis
WO2023056065A1 (en) 2021-09-30 2023-04-06 Guardant Health, Inc. Compositions and methods for synthesis and use of probes targeting nucleic acid rearrangements
GB202205710D0 (en) 2022-04-19 2022-06-01 Univ Of Essex Enterprises Limited Cell-free DNA-based methods
CN117551767A (zh) * 2022-09-29 2024-02-13 南京医科大学 一种cfDNA片段特征组合在预测癌症中的应用
WO2024076769A1 (en) * 2022-10-07 2024-04-11 Delfi Diagnostics, Inc. Incorporating clinical risk into biomarker-based assessment for cancer pre-screening
CN116052768A (zh) * 2022-10-08 2023-05-02 南京世和基因生物技术股份有限公司 恶性肺结节筛查基因标志物、筛查模型的构建方法和检测装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EA201391059A1 (ru) * 2011-01-18 2014-05-30 Дзе Трастиз Оф Дзе Юниверсити Оф Пенсильвания Композиции для лечения рака и способы их применения
US20190287645A1 (en) * 2016-07-06 2019-09-19 Guardant Health, Inc. Methods for fragmentome profiling of cell-free nucleic acids
MY197535A (en) * 2017-01-25 2023-06-21 Univ Hong Kong Chinese Diagnostic applications using nucleic acid fragments
KR20210009299A (ko) * 2018-02-27 2021-01-26 코넬 유니버시티 게놈-와이드 통합을 통한 순환 종양 dna의 초민감 검출

Also Published As

Publication number Publication date
CN116157868A (zh) 2023-05-23
WO2022040163A1 (en) 2022-02-24
AU2021328551A1 (en) 2023-04-20
US20230304098A1 (en) 2023-09-28
IL302015A (en) 2023-06-01
CA3189109A1 (en) 2022-02-24
EP4200437A1 (en) 2023-06-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2023541368A (ja) がんを評価するための無細胞ｄｎａ断片サイズ密度のための方法及びシステム
Hayes et al. Gene expression profiling reveals reproducible human lung adenocarcinoma subtypes in multiple independent patient cohorts
EP2016405B1 (en) Methods and apparatus for identifying disease status using biomarkers
Landgren et al. Multiple myeloma precursor disease
CN112805563A (zh) 用于评估和/或治疗癌症的无细胞dna
Reichard et al. 100% uric acid stone formers: what makes them different?
Bueno et al. Multi-institutional prospective validation of prognostic mRNA signatures in early stage squamous lung cancer (alliance)
US20220319638A1 (en) Predicting response to treatments in patients with clear cell renal cell carcinoma
AU2020364225B2 (en) Fragment size characterization of cell-free DNA mutations from clonal hematopoiesis
Pflüger et al. Predictive ability of pancreatic cyst fluid biomarkers: a systematic review and meta-analysis
Trosman et al. The contemporary utility of intraoperative frozen sections in thyroid surgery
Chen et al. Cell-free DNA detection of tumor mutations in heterogeneous, localized prostate cancer via targeted, multiregion sequencing
Grossfeld et al. Does the completeness of prostate sampling predict outcome for patients undergoing radical prostatectomy?: data from the CAPSURE database
US20210262016A1 (en) Methods and systems for somatic mutations and uses thereof
Widman et al. Machine learning guided signal enrichment for ultrasensitive plasma tumor burden monitoring
CN110004229A (zh) 多基因作为egfr单克隆抗体类药物耐药标志物的应用
CN111833963A (zh) 一种cfDNA分类方法、装置和用途
Jin et al. Urinary markers in treatment monitoring of lung cancer patients with bone metastasis
CN114267409A (zh) 无创产前基因检测测序数据的分析方法、装置及存储介质
Su An Old Concept with a New Twist
KR20240015624A (ko) 게놈 전체 cfdna 단편화 프로파일을 이용한 암을 검출하는 방법
EP4318493A1 (en) Artificial-intelligence-based method for detecting tumor-derived mutation of cell-free dna, and method for early diagnosis of cancer, using same
WO2023177901A1 (en) Method of monitoring cancer using fragmentation profiles
Codex Advancements in Liquid Biopsy for Neuroendocrine Tumor (NET) Diagnosis and Monitoring: A Comprehensive Review
Geddes Written in blood

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20230217

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20230712