JP6829211B2 - 癌スクリーニング及び胎児分析のための変異検出 - Google Patents
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Description
本出願は、2015年2月10日に出願された「Detecting Cancer」と題される米国仮特許出願第62/114,471号、及び2015年12月22日に出願された「Detecting De Novo Mutations」と題される米国仮特許出願第62/271,196号の利益を主張し、かつこれらのPCT出願であり、これらの内容全体は、あらゆる目的において参照により本明細書に組み込まれている。
個体において癌が存在するか、または存在する可能性が高いことを特定するための明確な変異マーカーまたは他のマーカーを有する癌は多くない。かかるマーカーが存在する場合であっても、特定の癌に固有である既知のマーカーは概して少ない。よって、かかる変異マーカーが高濃度では存在しない血漿または無細胞DNAを有する他のかかる試料において癌を検出することは困難であり得る。1つの例外は、上咽頭癌(NPC)患者におけるエプスタインバーウイルス(EBV)DNAである。故に、中国でのほとんどのNPC症例において、EBV DNAは、NPC腫瘍細胞の核中に発見され得る(Tsang et al.Chin J Cancer 2014;33:549−555)。さらに、EBV DNAは、NPC患者の血漿中に発見され得る(Lo et al.Cancer Res 1999;59:1188−1191)。
NPCは、EBV感染に密接に関連付けられる。中国南部において、EBVゲノムは、ほとんど全てのNPC患者においてその腫瘍組織中で発見され得る。NPC組織に由来する血漿EBV DNAは、NPCのための腫瘍マーカーとして開発されてきた(Lo et al.Cancer Res 1999;59:1188−1191)。この腫瘍マーカーは、NPCの監視(Lo et al.Cancer Res 1999; 59: 5452−5455)及び予後診断(Lo et al.Cancer Res 2000;60:6878−6881)に有用であることが示されてきた。リアルタイムPCRを使用した血漿EBV DNA分析は、無症候性の対象における早期NPCの検出に有用であり、潜在的にNPCのスクリーニングに有用であり得ることが示されてきた(Chan et al.Cancer 2013;119:1838−1844)。この先行研究において、血漿EBV DNA分析に使用されたリアルタイムPCRアッセイは、EBVゲノムのBamHI−W断片を標的とした。各EBVゲノム中には、約6〜12個のBamHI−W断片が存在し、各NPC腫瘍細胞中には、およそ50個のEBVゲノムが存在する(Longnecker et al.Fields Virology,5th Edition,Chapter 61「Epstein−Barr virus」、Tierney et al.J Virol.2011;85:12362−12375)。言い換えると、各NPC腫瘍中に、PCR標的の約300〜600個(例えば、約500個)のコピーが存在することになる。腫瘍細胞ごとの標的の多さは、血漿EBV DNAが早期NPCの検出においてそれほど敏感である理由を説明し得る。
上記の例に示されるように、血漿EBV DNAのリアルタイムPCR分析の高感度は、各NPC腫瘍ゲノム中のPCR標的の複数のコピーの存在に関連している。したがって、癌患者の血漿中での検出を図る腫瘍関連標的の数のさらなる増加は、血漿DNA分析の感度及び臨床有用性をさらに増加させるであろうと推論する。NPC患者の血漿中のEBV DNA分子は、主に、180bp未満の短い断片である(Chan et al.Cancer Res 2003;63:2028−2032)。EBVゲノムのサイズがおよそ172kbであるため、各EBVゲノムは、およそ1,000個の血漿DNA断片に断片化されることになる。よって、NPC腫瘍細胞中の50個のEBVゲノムは、約50,000個の血漿DNA断片に断片化され、NPC患者の循環中に放出されることになる。
癌のためのスクリーニングにおける問題は、患者がどのような種類の癌を有するか、または罹らせるかについて既知でない場合があることである。別の問題は、個体が、1つ以上のタイプの癌の影響を受けやすい場合があることである。したがって、実施形態は、対象の生体試料から変異を特定し、そのため、所定の変異パネルのみについてスクリーニングする必要性がない。試料中の無細胞DNAからどのようにして変異を正確に特定するかについての詳細は、後の項に記載する。癌スクリーニングのプロセス及び困難性についてここに記載する。
疾患スクリーニングは、一般に、疾患の異なるステージ(すなわち1次、2次、及び3次スクリーニングが挙げられるがこれらに限定されない)で適用され得る。1次スクリーニングは、症状の発症前の疾患の特定を指し、時に、無症候性スクリーニングと称される。1次スクリーニングは、一般集団、またはスクリーニングされる疾患への高いリスクを与える特徴を有する選択的な集団において実施されてもよい。例えば、喫煙者は、肺の小細胞癌への高いリスクを有する。慢性HBVキャリアは、HCCへの高いリスクを有する。2次スクリーニングは、対象が症状を呈した際の疾患の特定を指し、予測診断群との間の識別を図る必要がある。3次スクリーニングは、疾患の進行、疾患ステージもしくは重症度の増加(例えば、転移の発生)、または疾患の再発の早期特定を指す。疾患スクリーニングまたは癌スクリーニングの全てのステージにおいて、後の時点では治療選択が損なわれるかまたは効果が低減し得るため、通常、疾患の自然経過として症状を呈する前に、疾患の存在または疾患進行を特定または遮断することが目的である。
EBVは、スクリーニングを示す例として使用される。中年の中国南部出身の男性は、異なる人口学的プロファイルを有する人物よりもNPCを発症するリスクがより高い。次いで、血漿EBV DNA試験は、この個体の1次スクリーニングツールとして適用され得る。血漿EBV DNAが、NPCを有する個体を識別するために使用されるカットオフ未満である場合、この人物は、現時点でNPCを有する可能性は低いと見なされる(Chan et al.Cancer 2013;119:1838−1844)。この人物は、後に(例えば、1または2年後)、再び血漿EBV DNA試験を受けることを選択し得るか、またはそれが推奨される。
NPCの管理のための血漿EBV DNA試験の例は、癌または疾患スクリーニングがどのように実施されるかについての1つの例証としてのみ提供される。他の有効なスクリーニング試験または様式が他の癌のために開発されることが理想的である。現在のところ、他の癌のためのスクリーニング試験は、存在しないか、または乏しい性能プロファイルを有するかのいずれかである。例えば、血清アルファフェトプロテイン(AFP)は、HCCの評価に使用されるマーカーである。しかしながら、血清AFPは、乏しい感度及び特異性を示す。感度に関して、HCCのうちの50%未満が、AFPについて陽性である。特異性に関して、他の肝臓炎症状態が、血清AFPの上昇に関連付けられ得る。
癌の検出のために、血漿DNA中の癌細胞のゲノムに起源を持つ任意の癌関連変異の存在を検出することを目指すことができる。上記のNPCにおけるEBV DNAの例で示されるように、血漿EBV DNA試験を使用したNPCの高い臨床感度または検出率は、NPC細胞当たり約500個、例えば300〜600個の癌由来血漿DNA断片を検出する能力に関連している。試験の感度をさらに向上させるため、または1つ以上の他のスクリーニング試験を実施するためには、癌細胞当たり300個以上(例えば、400、500、600、800、または1,000個以上)の癌関連断片を検出する能力が必要であり得る。
癌変異を特定し、個体の変異負荷を判定するために、実施形態は、循環無細胞DNAを有する試料を分析することができる。腫瘍、癌、及び悪性腫瘍は、そのDNA量を循環中に放出することが既知である(Bettegowda et al.Sci Transl Med 2014;6:224ra24)。よって、腫瘍、癌、及び悪性腫瘍に関連付けられる変異は、血漿及び血清中で検出することができる。かかる変異はまた、尿、他の尿生殖路の体液、乳頭分泌、唾液、胸水、腹水、及び脳脊髄液等(これらに限定されない)の他の生体液中で検出することができる(Togneri et al.Eur J Hum Genet 2016、doi:10.1038/ejhg.2015.281、De Mattos−Arruda et al.Nat Commun 2015、doi:10.1038/ncomms9839、Liu et al.J Clin Pathol 2013;66:1065−1069.)。
上記の計算に基づき、NPC検出のための血漿EBV DNA試験と同じ感度を達成するために(Chan et al.Cancer 2013;119:1838−1844)、試験は、好ましくは、循環における1つの腫瘍細胞の等量のDNA含有量の検出を達成するために、癌関連変化を保持する血漿DNAの少なくとも約500個のコピーを検出可能である必要がある。NPCデータは、臨床的感度及び特異的癌スクリーニング試験を達成するための理論を推論するためのモデルシステムとして使用される。これは、血漿EBV DNA試験の場合におけるように、1つの腫瘍関連変化の500個のコピー、もしくは500個の異なる腫瘍関連変化のそれぞれ1つのコピーのいずれか、またはその組み合わせ、すなわち<500個の変異のセットの複数のコピーを検出することによって、達成され得る。血漿DNA断片は一般的に<200bpの長さを有するため、任意の1つの癌関連変化は、情報価値のある癌DNA断片と呼ばれるかかる変化を保持する1つの血漿DNA断片の検出を要することが推測される。
現在、癌は高度に不均質であることが理解されている。変異プロファイルは、異なる器官の癌の間で大きく異なり、同じ器官のがんを有する異なる対象間で大きく異なり、または同じ対象の同じ器官のことなる腫瘍病巣間でも大きく異なる(Gerlinger et al N Engl J Med 2012;366:883−892)。したがって、任意の1つの腫瘍関連変異は、任意の癌対象の小さなサブセットにおいてのみ陽性である。例えば、Catalogue of Somatic Mutations in Cancer(COSMIC)データベースは、腫瘍組織において検出されてきた遺伝変異の範囲を記録している(cancer.sanger.ac.uk/cosmic)。
調査の深度もまた重要である。規定閾値(例えば、癌細胞の各ゲノム当量について500個の情報価値のある癌DNA断片)を達成するために、腫瘍ごとに検出された変異の数によって、その変異を保持していた複数の血漿DNA断片を検出する必要がある。例えば、1つの変異のみが特定の腫瘍において特定された場合、その変異をカバーする500個の血漿DNA断片が必要となる。他方で、腫瘍中に平均して50個の異なる変異が存在する場合、これらの50個の変異のそれぞれをカバーする少なくとも10個の情報価値のある癌DNA断片を検出することが必要となる。
加えて、日常分析において、任意の1つのアッセイの検出性能は、最善の場合からは程遠い。例えば、試料処理ステップ、DNA配列決定用ライブラリ調製ステップ、及びプローブに基づく標的捕捉ハイブリダイゼーションプロセス中に、血漿DNA鋳型及び情報価値のある癌DNA断片の消失または減少があり得る。いくつかのステップは、異なる変異間、及び癌由来DNAと非癌由来DNAとの間の相対的割合におけるバイアスを持ち込み得る。例えば、標的配列決定用ライブラリ、ゲノムDNA配列決定用ライブラリ、及びアンプリコン配列決定のPCR増幅は、GCバイアスを持ち込み得、かつPCR重複を作製し得る。大規模並列DNA配列決定について、配列決定された断片の特定におけるエラーは、PCR増幅中、もしくは配列決定中、塩基割当中に生じた配列決定エラーによってもたらされるか、またはアライメントエラーに起因し得る。最後に、分析プラットフォームのシグナル検出機構は、変異の検出について確信的な陽性の読み出し(例えば、検出可能なシグナルのために5個の変異断片が必要とされ得る)が提供される前に、検出限界を有し得る。これらの全てに要因は、実践において、血漿DNA分析の幅及び深度要件が、論じられる理論的に理想的な場合よりもさらに高い必要がある場合があることを意味する。
上記のように、できるだけ多くの情報価値のある癌DNA断片を検出することが望ましい。しかし、現在の配列決定用技巧において存在するノイズ(例えば、様々な供給源からのエラー)のレベルを考慮すると、かかる情報価値のあるDNA断片を正確に検出することは難しい場合がある。
高PPVまたは高NPVを達成するために、癌スクリーニング試験は、高特異性プロファイルを示すことが必要となる。高特異性は、数々のレベルで達成することができる。検出される変異及び任意の癌関連変化の特異性は、できるだけ癌について特異的であることが必要となる。これは、それが癌関連であるという高い確信がある場合にのみ、遺伝的またはゲノム的シグネチャを陽性としてスコアリングすることによって達成することができるが、これに限定されない。これは、他の癌ですでに報告されてきたシグネチャを含むことによって達成することができる。例えば、彼または彼女の人口学的プロファイルに基づき、個体が罹っている癌タイプにおいて発病率が高いシグネチャに特に焦点を当てることができる。あるいは、対象が曝された変異原性曝露に関連付けられる変異シグネチャに注目することができる(Alexandrov et al.Nature 2013;500:415−421)。これは、変異として誤って特定される配列決定及びアライメントエラーの数を最小化することによっても達成することができる。これは、健常な対照の群のゲノムプロファイルと比較することによって達成され得、かつ/またはその人物自身の生得的DNAと比較することによって達成され得る。
別のレベルでは、癌スクリーニング試験の特異性は、癌を有する患者の血漿中で検出可能な癌関連変化の量(例えば、数)が、癌について予期されるものと同等に変異負荷を反映しているかどうかを評価することによって達成することができる。一実施形態では、例えば、変異負荷が参照ゲノムに関連して判定されるとき、血漿中の変異負荷を生得的DNA中で測定された変異負荷と比較することができる。他の実施形態では、血漿中の変異負荷を、異なる時間に対象、または既知の予後(良性もしくは悪性)もしくは癌のステージを有する癌患者、または健常な癌を有しない集団の血漿中で認められたものと比較することができる。体内または組織内の変異負荷は、癌を有すると示されていない人物であっても年齢と共に増加することが報告されてきているため、参照集団は、年齢、または性別、またはエスニシティが一致するものであってもよい(Slebos et al.Br J Cancer 2008;98:619−626)。本出願において、適切な変異負荷を捕捉して癌対象と健常集団との間の識別を向上させるために、血漿DNA分析がどれほどの幅及び深度で実施される必要があるかを記載する。よって、例えば、試料が十分な変異情報を有する場合、癌検出を達成するために、血漿試料中のDNA断片にうちの全てが検出される必要はない。
上に詳細に説明されるように、癌スクリーニング試験または胎児性デノボ変異の有効な特定に必要とされる性能プロファイルを達成するために、ウルトラディープ及びブロード配列決定の必要性がある。本出願において、ウルトラディープ及びブロード配列決定を達成するための数々の実施形態を示す。かかる実施形態には、網羅的配列決定、全鋳型配列決定、PCRフリー配列決定、単分子配列決定(PCRフリー配列決定の1つのタイプ)、及び標的配列決定が含まれるが、これらに限定されない。必要とされる深度及び幅を達成するために、アプローチの組み合わせを使用してもよい。かかる組み合わせを、スクリーニングプログラム全体に、または特定の個体もしくは個体群をスクリーニングするために使用することができる。
癌の早期特定及び早期癌の特定のための有効な癌スクリーニング試験を開発するために、血漿試料から癌関連情報をできるだけ多く得ることが理想的である。血漿試料から癌関連情報を得る能力を妨げるいくつかの問題が存在する:(1)分析される試料が、有限体積を有すること、(2)特定の生体試料中の腫瘍分率が、早期癌においては低い場合があること、(3)検出に利用可能な腫瘍ごとの体細胞変異の総量が、およそ1,000〜10,000であること、及び(4)分析ステップ及び技術的プロセスが、情報量の損失をもたらし得ること。したがって、検出に利用することができる血漿試料中のあらゆる癌関連情報量の損失を最小化するよう努力するべきである。
試験される対象の血漿(または、無細胞DNAを含有する他の試料タイプ)中の任意の癌関連変化の検出について、かかる変化を検出する可能性は、理論的には、分析されるDNA分子の数の増加に伴って増加するはずである。ここでは、この原理を例証するために仮想例を使用する。癌対象における血漿DNAのうちの20%が腫瘍に由来し、腫瘍が特定のヌクレオチド位置で点変異を有するものと仮定する。変異は、2つの相同染色体のうちの1つのみにおいて生じる。結果として、この特定のヌクレオチド位置をカバーする血漿DNAのうちの10%が、この変異を担持することになる。このヌクレオチド位置をカバーする1つのDNA分子を分析した場合、変異を検出する可能性は、10%となる。このヌクレオチド変化をカバーする10個の血漿DNA分子を分析した場合、変異を検出する可能性は、65.1%に増加する(可能性=1-0.910)。分析される分子の数を100個に増加させた場合、変異を検出する可能性は、99.99%まで増加することになる。
PCRでの配列決定用ライブラリの前置増幅を伴う、及び伴わないプロトコルにおいて血漿中の癌関連変異を検出するために必要とされる配列決定の量を比較するために、シミュレーション分析を実施した。PCR複製(すなわち、分子を1回より多く配列決定する)からの配列リードの割合を判定するために、以下の仮定を使用した:(1)1mLの血漿中には、DNA500ゲノム当量が含まれる、(2)DNAは、2mLの血漿から50%収率で抽出される、(3)抽出されたDNAのうちの40%を、配列決定用ライブラリに首尾よく変換することができる、(4)前置増幅のために10回のPCRのサイクルが実施され、PCR効率は100%である、(5)前置増幅されたライブラリ及び前置増幅されていないライブラリの断片化パターンは同一である、(6)血漿DNAの長さは、166bpである。
ウルトラディープ及びブロード配列決定を達成するための網羅的配列決定の使用を、従来の配列決定法から識別するためのいくつかの特徴がある。一態様において、「ディープ配列決定」と称される従来の配列決定アプローチのいくつかは、典型的に、例えばPCRによる目的の標的配列の増幅を伴ってきた。次いで、アンプリコンとも称される増幅されたDNAは、配列決定により複数回にわたって配列決定される。そのようなアプローチの一例は、タグ付けされたアンプリコンによるディープ配列決定(Forshew et al.Sci Transl Med 2012;4:136ra68)である。他方で、網羅的配列決定は、任意の増幅ステップを伴わないときに最も有効に実施され、これは、検出された断片の全てが、複製されたデータではなく元の断片であり、それにより広い幅及び真の深度(見かけの深度と対比して)を可能にするためである。見かけの深度とは、配列決定能力の一部が、PCR重複の配列決定によって消費され、故に、配列決定の情報収率がその深度を反映していない、増幅された配列決定用ライブラリの配列決定を指す。
血漿DNAの網羅的配列決定は、非侵襲的出生前試験において有用であり得る。胎児DNAは、妊娠女性の血漿中に存在し(Lo et al.Lancet 1997;350:485−487)、胎児の非侵襲的出生前試験(例えば、染色体異数性及び単一遺伝子疾患について)に使用することできる。
別の実施形態では、網羅的血漿メチローム配列決定を使用して、体内の異なる器官に由来する血漿DNA分子を特定することができる。これは、体内の異なる組織が、異なるメチル化プロファイルを有するため、可能である。逆重畳のプロセスを通して、異なる組織の血漿への相対的寄与を特定することができる(Sun et al.Proc Natl Acad Sci USA 2015;112:E5503−5512)。
上のIII.B項に記載されるように、変異の特定における特異性及びかかる変異を使用する任意の試験(例えば、癌のレベルを判定するための変異負荷の使用)は、変異を有する1つ以上の配列リードがアライメントされた座位にフィルタリング基準を適用することで向上させることができる。癌についての例として、高度な特異性は、それが癌に関連付けられるという確信が高い場合にのみ、遺伝的またはゲノム的シグネチャを陽性としてスコアリングすることによって達成することができる。これは、例えば、健常対照の群のゲノムプロファイルと比較することで変異として誤って特定され得る配列決定及びアライメントエラーの数を最小化することによって達成することができ、かつ/またはその人物自身の生得的DNAと比較することによって達成することができ、かつ/またはその人物自身の以前のゲノムプロファイルと比較することによって達成することができる。
1つ以上のダイナミックカットオフフィルタリング基準を使用して、配列決定エラーに起因するヌクレオチド変化から、一塩基変異体、すなわち変異及び多型を識別することができる。文脈によって、変異は、「デノボ変異」(例えば、胎児の生得的ゲノムにおける新規変異)または「体細胞変異」(例えば、腫瘍における変異)であり得る。複数の座位のそれぞれについて、様々なパラメータ値を判定することができ、各パラメータ値は、各カットオフ値と比較される。パラメータ値がカットオフを満たさない場合、座位は、潜在的な変異を有するものとして廃棄することができる。
1つ以上の再アライメントフィルタリング基準は、配列決定データからの配列変異体の検出における配列決定及びアライメントエラーの効果を低減することができ、したがって、変異の特定における偽陽性も低減することができる。再アライメントを使用する様々な実施形態をこれから記載する。
当業者であれば、母体血漿中の胎児DNAの分率濃度または癌対象の血漿中の腫瘍DNAの分率濃度を測定するために利用可能な方法があることを理解するであろう。よって、一実施形態では、真の情報価値のあるDNA断片を特定する可能性を高めるために、別の方法で測定された分率濃度と等しいか、またはそれよりも高い分率カウントを有するアレルまたは変異体のみが、真の変異体または変異と見なされる。分率濃度カットオフは、変異分率閾値(M%)、または単に分率閾値と称される。他の実装例は、測定された分率濃度より低い閾値を使用することができるが、選択された閾値は、測定された値に依存し得る(例えば、測定された分率濃度の所定の割合)。
血漿DNAは一般に、<200bpの長さである断片として循環する一方、胎児由来及び腫瘍由来血漿DNA分子はそれぞれ、基礎環境の非胎児及び非腫瘍DNA分子よりも短い(Chan et al.Clin Chem 2004;50:88−92、及びJiang et al.Proc Natl Acad Sci USA 2015;112:E1317−1325)。したがって、血漿DNA断片が胎児または腫瘍由来である可能性を増加させる別の特徴として短いサイズを使用することができる。よって、いくつかの実施形態では、DNAサイズフィルタリング基準を適用することができる。
DNAメチル化プロファイルは、異なる組織間で異なる。いくつかのメチル化シグネチャは、比較的、組織特異的である。例えば、SERPINB5のプロモーターは、胎盤において低メチル化され(Chim et al.Proc Natl Acad Sci USA 2005;102:14753−14758)、RASSF1Aのプロモーターは、胎盤において過剰メチル化されている(Chiu et al.Am J Pathol 2007;170:941−950)。RASSF1Aを含む、特定の腫瘍抑制遺伝子のプロモーターは、癌において過剰メチル化されている。しかしながら、胎盤(Lun et al.Clin Chem 2013;59:1583−1594)及び癌組織(Chan et al.Proc Natl Acad Sci 2013;110:18761−18768)は、全体的に低メチル化されていることが示され、特に非プロモーター領域においてそうである。
末端ヌクレオチドの座標または終結位置に基づく、潜在的な癌特異的または癌関連または胎児変異のフィルタリングを実施することもできる。ランダムではなく、起源となる組織に基づいて異なるDNA断片の末端位置を特定した。よって、末端位置を使用して、推定変異を有する配列リードが、実際に胎児組織または腫瘍組織に由来する可能性を判定することができる。
一実施形態では、配列決定は、各鋳型分子の2つの相補的ストランド上で実施することができ、これは一本鎖配列決定と称される(Snyder et al.Cell 2016;164:57−68)。両方のストランドの配列リード中に存在する変異は、下流分析に使用され、1つのストランドの配列リードにのみ出現する変異は、廃棄されるか、または少なくとも1つのDNA断片についてのデータが廃棄され得る。これにより、血漿DNA分子についての配列決定エラーをさらに指数関数的に低減させることができる。
癌のために試験される対象における体細胞変異の検出の様々な例をここに記載する。様々なフィルタリング基準についてデータが示される。また、PCRフリーの有効性を例証する。
臨床材料は、HCC患者から得た。血液細胞は、手術前に収集した。HCC腫瘍生検及び隣接する正常肝組織の生検を、腫瘍切除の差異に収集した。PCRフリーライブラリ調製プロトコルを使用して材料からDNAライブラリを調製し、Illumina HiSeqシリーズの大規模並列シーケンサーを使用して配列決定した。バフィーコート、腫瘍生検、隣接する正常肝組織、及び血漿について達成されたシーケンシング深度は、それぞれ、ヒト半数ゲノムの45x、45x、40x、及び220xであった。
HCC患者は、肝硬変を有しないHBVキャリアである58歳の中国人男性であった。腫瘍サイズは18cmであった。彼は、腫瘍切除のためにPrince of Wales病院の外科に収容され、インフォームドコンセントを伴って集められた。この研究は、the Joint University of Hong Kong and New Territories East Cluster Clinical Research Ethics Committeeによって認可された。手術前に、9mLの末梢血をEDTA管に収集した。腫瘍組織及び隣接する正常組織は、腫瘍切除後に収集した。
全ての血液試料を二重遠心分離プロトコルによって処理した(Chiu et al Clin Chem 2001;37:1607−1613)。4℃、1,600gで10分間の遠心分離のすぐ後に、血漿部分を、4℃、16,000gで10分間再遠心分離して、無細胞血漿を得た。血液細胞部分を、2,500gで再遠心分離し、任意の残留血漿を除去した。血液細胞からのDNA及び血漿からのDNAを、それぞれ、QIAamp DNA Blood Mini Kit及びQIAamp DSP DNA Blood Mini Kit(Qiagen)の血液及び生体液プロトコルを用いて抽出した。腫瘍及び隣接する正常組織からのDNAを、製造業者の組織プロトコルに従いQIAamp DNA Mini Kit(Qiagen)を用いて抽出した。
DNAを3.7mLの血漿から抽出し、110マイクロリットルの水に溶出した。DNA濃度は、マイクロリットル当たり0.629ナノグラムであり(Qubit経口高度計、Thermo Fisher Scientific)、69ngのDNAをもたらした。次いで、30ngのDNAをライブラリ構築に使用した。各3Mbゲノムは、166個の塩基対(bp)断片に断片化されているため、ゲノム当たり約1.81×107個の血漿DNA断片があるはずである。30ngのDNAは、[(30×1,000)/3.3]×1.81×107個の断片=1.64×1011個の全断片を含有することになる。
ゲノムDNA試料及び母体血漿のためのDNAライブラリは、指示されたアダプターの5分の1を血漿DNAライブラリ構築に使用したこと以外、製造業者のプロトコルに従ってTruSeq DNA PCR−free Library Preparation kit(Illumina)を用いて構築した。3つのゲノムDNA試料、すなわち、患者のバフィーコートDNA、腫瘍組織DNA、及び隣接する正常組織DNAがあった。各ゲノムDNA試料について、ライブラリ構築のために1マイクログラムのDNAを200bpの断片になるまで超音波処理した(Covaris)。ライブラリ濃度は、20μLのライブラリ中、17〜51nMの範囲であった。
全てのDNAライブラリは、75bp×2(ペアエンド)のためのHiSeq 1500、HiSeq 2000、またはHiSeq 2500配列決定プラットフォーム(Illumina)で配列決定された。各ゲノムDNAライブラリについて、複数のレーンを配列決定した。バフィーコート、腫瘍組織、及び隣接する正常組織のDNAライブラリのシーケンシング深度は、それぞれ、45x、45x、及び40xであった。血漿DNAライブラリについて30.7レーンを配列決定し、およそ44億個の重複せずにマッピングされたペアエンドリードを得た。シーケンシング深度は、220xであった。
次に、患者のバフィーコート配列決定データと比較することにより、腫瘍生検中に存在する体細胞変異を特定した。この分析は、いくつの体細胞変異をこの特定の腫瘍が担持し、血漿DNA中で検出することを目指した変異のゴールドスタンダードセットとして機能したか判定するために実施した。腫瘍生検中で検出されたがバフィーコートDNA中では検出されなかった任意のアレルについて、一連のフィルタリング基準を適用して体細胞変異を特定した。10Bは、初期分析を、配列決定データの半分、すなわち110xで実施した。
次に、様々なフィルタリング基準を適用して、血漿における体細胞変異または情報価値のある癌DNA断片を特定することを目指した。
次いで、分率濃度カットオフ(段階B及びC)を省略することの効果を探求した。
血漿試料のシーケンシング深度を、110xから220xまでさらに増加させた。
図11は、段階B及び段階Cのカットオフが、それぞれ、20%及び30%であった場合の、PPV及び回収率への効果を示した。変異特定におけるより高い感度が好まれる場合には、より低いM%をカットオフとして使用してもよい。図12は、段階Bのカットオフが5%であり、段階Cのカットオフが10%であった場合のPPV及び回収率への効果を示す。
ダイナミックカットオフにおいてより緩やかな基準を使用することができるかどうか探求した。前に示された例において、使用されたダイナミックカットオフ閾値(スコア3)は、体細胞変異の偽陽性特定の変化を最小化するためであった。ダイナミックカットオフ分析について、配列変異体は、配列変異体が一定数(N)の配列決定されたDNA断片に存在する場合、候補変異として適用されることになり、数(N)は、配列決定された座位の数、探索空間中のヌクレオチドの数、及び予測される偽陽性率を有する可能性に依存する。前述の例において、予測される偽陽性率は、<10−10として設定され、探索空間は、全ゲノム(3×109個のヌクレオチド)である。
HCC患者からの血漿試料及び新生児の臍帯血の血漿について記載されたフィルタリング基準を使用して、変異負荷評価を実施した。臍帯血試料のための生得的ゲノムは、臍帯血バフィーコートであった。ほとんどの乳児は、癌を有せずに生まれ、まだ体細胞変異を獲得しておらず、または発癌物質に曝露されていないため、臍帯血血漿は、参照としてうまく機能する。
かかる体細胞変異のゲノム位置が、腫瘍の起源となる組織に依存するクラスタリングのパターンを示し得ることを示唆するデータ(Snyder et al.Cell 2016;164:57−68、PCT WO 2016/015058 A2、Ivanov et al.BMC Genomics 2015;16 Suppl 13:S1)がある。文献は、体細胞変異が、特定のヒストン修飾を有するゲノム位置と共存する傾向にあることを示唆した。ヒストン修飾の組織特異的位置は、Epigenomics Roadmapデータベース(www.roadmapepigenomics.org)等の公衆データベースを通して得ることができる。
上記の議論のほとんどは癌に関してきたが、実施形態を使用して胎児におけるデノボ変異を特定することもできる。
1.家族情報
男児の単胎妊娠は、妊娠38週目の帝王切開を予定していた。家族は、Prince of Wales Hospitalの産婦人科で、インフォームドコンセントを伴って募られた。この研究は、the Joint University of Hong Kong and New Territories East Cluster Clinical Research Ethics Committeeによって認可された。入院の際に、20mLの母体血液及び10mLの父体血液を収集した。出産後に、胎盤組織試料及び3mLの臍帯血を収集した。
全ての血液試料を、前述のように、二重遠心分離プロトコルによって処理した(Chiu et al Clin Chem 2001;37:1607−1613)。4℃、1,600gで10分間の遠心分離のすぐ後に、血漿部分を、4℃、16,000gで10分間再遠心分離して、無細胞血漿を得た。血液細胞部分を、2,500gで再遠心分離し、任意の残留血漿を除去した。血液細胞からのDNA及び母体血漿からのDNAを、それぞれ、QIAamp DNA Blood Mini Kit及びQIAamp DSP DNA Blood Mini Kit(Qiagen)の血液及び生体液プロトコルを用いて抽出した。胎盤からのDNAを、製造業者の組織プロトコルに従いQIAamp DNA Mini Kit(Qiagen)を用いて抽出した。
5mLの母体血漿からDNAを抽出した。ZFX/YデジタルPCRアッセイを使用して(Lun et al Clin Chem 2008;54:1664−1672)、ZFX及びZFYの濃度は、それぞれ、1,038コピー/mL血漿及び103コピー/mL血漿であった。次いで、血漿DNAの4.5mL当量をライブラリ構築に使用した。各ゲノムが、166個の塩基対(bp)断片に断片化されると仮定し、ゲノム当たり約1.81×107個の血漿DNA断片があるはずである。4.5mLの血漿DNAは、(1038+103)×4.5×1.81×107個の断片=9.28×1010個の全断片を含有することになる。
ゲノムDNA試料及び母体血漿のためのDNAライブラリは、指示されたアダプターの5分の1を血漿DNAライブラリ構築に使用したこと以外、製造業者のプロトコルに従ってTruSeq DNA PCR−free Library Preparation kit(Illumina)を用いて構築した。4つのゲノムDNA試料、すなわち、母親のバフィーコートDNA、父親のバフィーコートDNA、臍帯血バフィーコートDNA、及び胎盤DNAがあった。各ゲノムDNA試料について、ライブラリ構築のために1マイクログラムのDNAを200bpの断片になるまで超音波処理した(Covaris)。ライブラリ濃度は、20□Lのライブラリ中、34〜58nMの範囲であった。4.5mLの血漿からの母体血漿DNA試料(9.28×1010個の断片)について、ライブラリ収率は、20□Lのライブラリ中、2995pMであり、これは、59,910アモル(amoles)、すなわち、3.61×1010個の166bp血漿DNA断片に等しい。DNAからライブラリへの変換は、38.9%であった。
全てのDNAライブラリは、75bp×2(ペアエンド)のためのHiSeq 1500、HiSeq 2000、またはHiSeq 2500配列決定プラットフォーム(Illumina)で配列決定された。各ゲノムDNAライブラリについて、複数のレーンを配列決定した。母親、父親、臍帯血、及び胎盤のDNAライブラリのシーケンシング深度は、それぞれ、40x、45x、50x、及び30xであった。母体血漿DNAライブラリの全てが、配列決定に使用された。ライブラリを45レーンに使い尽くし、およそ57.4億個の重複せずにマッピングされたペアエンドリードを得た。シーケンシング深度は、約255xであった。
父親及び母親が両方とも同型接合であるが、異なるアレルを有する、298,364個の情報価値のあるSNP部位が特定された。よって、胎児は、これらの部位において絶対異型接合であった。これらのSNP部位のうちの99.8%は、胎盤組織において異型接合であることが確認された。次いで、母体血漿中の胎児DNA分率を判定した。父性アレルのカウントを組み合わせ、これを、これらの298,364個の情報価値のあるSNP部位にわたる母性アレルの組み合わせたカウントの割合として表すことにより、胎児DNA分率は、31.8%であると推定された。次いで、これらの情報価値のあるSNP部位のそれぞれでの胎児分率を判定した。
47個のデノボ変異を確認し、検証することを目指した。プライマーは、推定デノボ変異のそれぞれを特異的に増幅するように設計され、父性、母性、胎盤、及び臍帯血ゲノムDNAのSanger配列決定がそれに続いた。結果は図Iに示され、これは、48個の推定デノボ変異の次世代配列決定(NGS)及びSanger配列決定分析を示す。NGSは、上で称される大規模並列配列決定を指し、「Sanger seq」は、Sanger配列決定を指す。アレルカウントは、説明のために括弧内に示されている。これらの変異の内の1つ(TP5)は、臍帯血中で検出されたが、胎盤では検出されなかった。母体血漿中の胎児DNA分子は、ほとんどが胎盤に起源を持つため、臍帯血特異的変異は、母体血漿中で検出可能でないことになる。よって、残りの47個の胎盤由来変異のみが検証について妥当である。
妊娠症例から生成された配列決定データを使用して、胎児がその父親から受け継いだ3,000個の一塩基変異体を選択し、それらが癌患者において癌によって発達した体細胞変異であると仮定した。換言すれば、癌患者の血漿試料からの無細胞DNA配列決定であるかのように、母体血漿DNA配列決定データを分析した。次いで、段階Dのフィルタリングアルゴリズムを適用したときに、血漿試料が25x、50x、100xのヒトゲノムカバレッジまでしか配列決定されなかった場合、変異体及び偽陽性のうちのいくつが検出されるかを判定した。配列決定データの25x、50x、及び100xは、それぞれ、血漿DNA配列決定データの255xの中からランダムに選択された。
上記のように、実施形態は、試験される対象における体細胞変異を正確に特定する方法を提供することができる。様々な実施形態は、増幅を用いない配列決定、最小限の増幅を伴う配列決定(例えば、2%未満の重複)、及び様々なフィルタリング基準を使用することができる。癌のレベルを判定するため、ならびに他の目的のために特定変異を使用することができる。
図47は、本発明の実施形態に従う、ヒト対象の生体試料を分析することによってヒト対象における体細胞変異を特定するための方法4700を示すフローチャートである。生体試料には、正常細胞、及び潜在的に腫瘍細胞または癌に関連付けられる細胞に起源を持つDNA断片が含まれ、生体試料には、無細胞DNA断片が含まれる。方法4700は、コンピュータシステムによって少なくとも部分的に実施することができ、本明細書に記載される他の方法も同様である。
再アライメントについて、潜在的に体細胞変異を有するものとして特定された候補座位の第1のセットのそれぞれを分析することができる。第1のアライメント手順を使用して候補座位とアラインし、かつ配列変異体を有する配列リードのそれぞれを、再アライメント手順においてさらに分析することができる。例えば、V.B.項に記載されるような第1のアライメント手順で使用されるものとは異なるマッチングアルゴリズムを使用する第2のアライメント手順を使用して、配列リードが候補座位にアラインするかどうかを判定することができる。第2のアライメント手順を使用して配列リードが候補座位と再アラインする場合、第2のアライメント手順での再アライメントのマッピングクオリティを判定することができる。
サイズ分析について、候補座位のセットのそれぞれを分析することができる。配列変異体を有するDNA断片の第1の群と野生型アレルを有するDNA断片の第2の群との間のサイズ差を判定することができる。かかるサイズ分析は、本明細書に記載されてきた。サイズ差は、2つの群のサイズ分布の任意の統計値の間であり得る。例えば、DNA断片の第1の群及びDNAの第2の群のサイズ中央値の差を使用することができる。別の例として、第1の群と第2の群との間のサイズの累積度数における最大値。米国特許出願公開第2011/0276277号及び同第2013/0237431号に記載される任意のサイズ値。
ヒストン修飾について、癌に関連付けられるヒストン修飾に関連付けられることが既知である領域の群を特定することができる。候補座位が領域の群のうちの1つにあるかどうかに基づいて候補座位を廃棄するかどうかを判定することによって、候補座位のセットのそれぞれを分析することができる。他のフィルタリング基準について、比較を厳密に使用するか、またはスコアとして使用することができる。いずれにせよ、候補座位が領域の群のうちの1つにない場合に、候補座位が領域の群のうちの1つにある場合よりも、候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する。残った候補座位を使用して、ヒト対象において体細胞変異を有するものとしてフィルタリングされた座位のセットを特定することができる。
変異分率について、候補座位のセットのそれぞれを分析することができる。配列変異体を有する配列リードの分率を判定することができ、次いで、それを分率閾値と比較することができる。次いで、例えば、スコアまたは厳密なカットオフを使用した比較に基づいて、潜在的変異としての候補座位を廃棄するかどうかを判定することができる。いずれにせよ、分率が分率閾値(例えば、5%、10%、20%、または30%)よりも低い場合に、分率が分率閾値より高い場合よりも、候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する残った候補座位を使用して、ヒト対象において体細胞変異を有するものとしてフィルタリングされた座位のセットを特定することができる。
メチル化状態について、配列決定は、メチル化を意識した配列決定である。候補座位のセットのそれぞれを分析することができ、候補座位にアラインし、かつ配列変異体を有する配列リードのそれぞれが分析される。配列リードについて、1つ以上の部位(例えば、CpG部位)における対応する分析可能なDNA分子のメチル化状態を判定することができる。メチル化状態に基づいて、配列リードを廃棄するかどうかを判定することができる。他のフィルタリング基準について、比較を厳密に使用するか、またはスコアとして使用することができる。いずれにせよ、メチル化状態がメチル化されていない場合に、メチル化状態がメチル化されている場合よりも、配列リードを廃棄する可能性がより高いことを規定する。
血漿DNA終結位置について、候補座位のセットのそれぞれを分析することができ、候補座位にアラインし、かつ配列変異体を有する配列リードのそれぞれが分析される。配列リードについて、配列リードの端部がアライメントする位置に対応する終結位置を判定することができる。終結位置を複数の癌特異的または癌関連末端位置と比較することができる。この比較に基づいて、配列リードを廃棄するかどうかを判定する。終結位置が癌特異的または癌関連末端位置でない場合に、終結位置が癌特異的または癌関連末端位置である場合よりも、配列リードを廃棄する可能性がより高いことを規定する。残った配列リードの数を使用して、候補座位を廃棄するかどうかを判定することができる。
配列決定は、各鋳型DNA分子について2つのストランドリードをもたらす後続の配列ステップを提供する一本鎖配列決定用ライブラリ調製プロセスを使用して実施することができる。一本鎖配列決定ライブラリ調製プロセスの一例は、Snyder et al.Cell 2016;164:57−68.に記載されている。候補座位のセットのそれぞれを分析することができ、候補座位にアラインするストランドリードの各対が分析される。両方のストランドが配列変異体を有するかどうかを判定することができる。次いで、両方のストランドが配列変異体を有するかどうかに基づいて、配列リードを廃棄するかどうかを判定することができる。両方のストランドが配列変異体を有しない場合に、単一のストランドリードが配列変異体を有する場合よりも、配列リードを廃棄する可能性がより高いことを規定する。残った配列リードの数を使用して、候補座位を廃棄するかどうかを判定することができる。
図48は、本発明の実施形態に従う、同定された体細胞変異を使用して、対象の生体試料を分析する方法4800を示すフローチャートである。
上記のように、試験される対象が癌を有することを指標として変異の数を使用することができる。一実施形態では、検出された変異の数が、癌を有しない対象において検出されたものよりも多い場合に、癌を有する可能性が高いものとして個体を分類することができる。
図49は、本発明の実施形態に従う、胎児を懐胎する女性対象の生体試料を分析することによって胎児のデノボ変異を特定するための方法4900を示すフローチャートである。生体試料には、胎児及び女性対象からの無細胞DNA断片が含まれる。
本明細書で言及されるコンピュータシステムはいずれも、任意の好適な数のサブシステムを利用し得る。かかるサブシステムの例は、図15のコンピュータ装置において示される。いくつかの実施形態では、コンピュータシステムは単一のコンピュータ装置を含み、サブシステムはコンピュータ装置の構成要素であり得る。他の実施形態では、コンピュータシステムは、それぞれがシステムであり、内部構成要素を有する複数のコンピュータ装置を含み得る。コンピュータシステムは、デスクトップコンピュータ及びラップトップコンピュータ、タブレット、携帯電話、ならびに他の携帯デバイスを含み得る。
Claims (70)
- ヒト対象の生体試料を分析することにより前記ヒト対象における体細胞変異を特定する方法であって、前記生体試料が、正常細胞、及び潜在的に腫瘍細胞または癌に関連付けられる細胞に起源を持つDNA断片を含み、前記生体試料が、無細胞DNA断片を含み、前記方法が、
分析される前記生体試料から鋳型DNA断片を得ることであって、前記鋳型DNA断片が、無細胞DNA断片を含む、得ることと、
前記鋳型DNA断片を使用して分析可能なDNA分子の配列決定用ライブラリを調製することであって、分析可能なDNA分子の前記配列決定用ライブラリの前記調製が、前記鋳型DNA断片のDNA増幅のステップを含まない、調製することと、
分析可能なDNA分子の前記配列決定用ライブラリを配列決定して、複数の配列リードを得ることと、
コンピュータシステムで前記複数の配列リードを受信することと、
前記コンピュータシステムによって前記複数の配列リードを参照ヒトゲノムにアライメントして、前記複数の配列リードのゲノム位置を判定することと、
前記コンピュータシステムによって前記ヒト対象に対応する生得的ゲノムについての情報を得ることと、
前記コンピュータシステムによって前記配列リードを前記生得的ゲノムと比較して、前記ヒト対象の何らかの組織において体細胞変異を有するものとして、フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含み、
前記フィルタリングされたセットの各座位において、前記生得的ゲノムと比べて配列変異体を有する前記配列リードの数がカットオフ値を上回り、前記カットオフ値が1より大きい、方法。 - ヒト対象の生体試料を分析することにより前記ヒト対象における体細胞変異を特定する方法であって、前記生体試料が、正常細胞、及び潜在的に腫瘍細胞または癌に関連付けられる細胞に起源を持つDNA断片を含み、前記生体試料が、無細胞DNA断片を含み、前記方法が、
分析される前記生体試料から鋳型DNA断片を得ることであって、前記鋳型DNA断片が、無細胞DNA断片を含む、得ることと、
前記鋳型DNA断片を使用して分析可能なDNA分子の配列決定用ライブラリを調製することであって、前記鋳型DNA断片からの前記配列決定用ライブラリの重複率が、5%未満である、調製することと、
分析可能なDNA分子の前記配列決定用ライブラリを配列決定して、複数の配列リードを得ることと、
コンピュータシステムで前記複数の配列リードを受信することと、
前記コンピュータシステムによって前記複数の配列リードを参照ヒトゲノムにアライメントして、前記複数の配列リードのゲノム位置を判定することと、
前記コンピュータシステムによって前記ヒト対象に対応する生得的ゲノムについての情報を得ることと、
前記コンピュータシステムによって前記配列リードを前記生得的ゲノムと比較して、前記ヒト対象の何らかの組織において体細胞変異を有するものとして、フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含み、
前記フィルタリングされたセットの各座位において、前記生得的ゲノムと比べて配列変異体を有する前記配列リードの数がカットオフ値を上回り、前記カットオフ値が1より大きい、方法。 - 前記ヒト対象の何らかの組織において体細胞変異を有するものとして、前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
潜在的に体細胞変異を有するものとして特定された候補座位の第1のセットのそれぞれについて、
第1のアライメント手順を使用して前記候補座位とアラインし、かつ前記配列変異体を有する前記配列リードのそれぞれについて、
前記第1のアライメント手順で使用されるものとは異なるマッチングアルゴリズムを使用する第2のアライメント手順を使用して、前記配列リードが前記候補座位とアラインするかどうかを判定することと、
前記第2のアライメント手順を使用して前記配列リードが前記候補座位と再アラインする場合、前記第2のアライメント手順での再アライメントのマッピングクオリティを判定することと、
前記マッピングクオリティをクオリティ閾値と比較することと、
前記マッピングクオリティの前記クオリティ閾値との前記比較に基づいて、前記配列リードを廃棄するかどうかを判定することであって、前記マッピングクオリティが前記クオリティ閾値よりも低い場合に、前記マッピングクオリティが前記クオリティ閾値より高い場合よりも、前記配列リードを廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することにより、残った配列リードの数を得ることと、
前記残った配列リードの数を候補閾値と比較することと、
前記残った配列リードの数の前記候補閾値との前記比較に基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記残った配列リードの数が前記候補閾値よりも低い場合に、前記残った配列リードの数が前記候補閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、体細胞変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項1または請求項2に記載の方法。 - 前記重複率が、2%未満である、請求項2に記載の方法。
- 前記配列決定用ライブラリ中の分析可能なDNA分子の数が、ライブラリ調製前に前記生体試料中に元来存在していた鋳型DNA断片の数よりも少ない、請求項4に記載の方法。
- ヒト対象の生体試料を分析することにより前記ヒト対象における体細胞変異を特定する方法であって、前記生体試料が、正常細胞、及び潜在的に腫瘍細胞または癌に関連付けられる細胞に起源を持つDNA断片を含み、前記生体試料が、無細胞DNA断片を含み、前記方法が、コンピュータシステムによって、
前記ヒト対象に対応する生得的ゲノムについての情報を得ることと、
前記生体試料中の複数のDNA断片のそれぞれについて、1つ以上の配列リードを受信することと、
第1のアライメント手順を使用して前記複数の配列リードを参照ヒトゲノムにアライメントして、前記複数の配列リードのゲノム位置を判定することと、
前記配列リードを前記生得的ゲノムと比較して、前記ヒト対象の何らかの組織において体細胞変異を有するものとして、フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を実施することを含み、
前記フィルタリングされたセットの各座位において、前記生得的ゲノムと比べて配列変異体を有する前記配列リードの数がカットオフ値を上回り、前記カットオフ値が1より大きく、
潜在的に体細胞変異を有するものとして特定された候補座位の第1のセットのそれぞれについて、
前記第1のアライメント手順を使用して前記候補座位とアラインし、かつ前記配列変異体を有する前記配列リードのそれぞれについて、
前記第1のアライメント手順で使用されるものとは異なるマッチングアルゴリズムを使用する第2のアライメント手順を使用して、前記配列リードが前記候補座位にアラインするかどうかを判定することによって、前記配列リードのマッピングクオリティを作成することと、
前記マッピングクオリティをクオリティ閾値と比較することと、
前記マッピングクオリティの前記クオリティ閾値との前記比較に基づいて、前記配列リードを廃棄するかどうかを判定することであって、前記マッピングクオリティが前記クオリティ閾値よりも低い場合に、前記マッピングクオリティが前記クオリティ閾値より高い場合よりも、前記配列リードを廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することにより、残った配列リードの数を得ることと、
前記残った配列リードの数を候補閾値と比較することと、
前記残った配列リードの数の前記候補閾値との前記比較に基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記残った配列リードの数が前記候補閾値よりも低い場合に、前記残った配列リードの数が前記候補閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、体細胞変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含む、方法。 - 前記ヒト対象の何らかの組織において体細胞変異を有するものとして、前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
潜在的に体細胞変異を有するものとして特定された候補座位の第2のセットのそれぞれについて、
前記配列変異体を有するDNA断片の第1の群と野生型アレルを有するDNA断片の第2の群との間のサイズ差を判定することと、
前記サイズ差をサイズ閾値と比較することと、
前記比較に基づいて、潜在的変異としての前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記サイズ差が前記サイズ閾値よりも低い場合に、前記サイズ差が前記サイズ閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、前記ヒト対象において体細胞変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項1、2、または6のいずれかに記載の方法。 - 前記サイズ差が、前記DNA断片の第1の群及び前記DNA断片の第2の群のサイズ中央値の差である、請求項7に記載の方法。
- 前記サイズ差が、前記第1の群と前記第2の群との間のサイズの累積度数における最大値である、請求項7に記載の方法。
- ヒト対象の生体試料を分析することにより前記ヒト対象における体細胞変異を特定する方法であって、前記生体試料が、正常細胞、及び潜在的に腫瘍細胞または癌に関連付けられる細胞に起源を持つDNA断片を含み、前記生体試料が、無細胞DNA断片を含み、前記方法が、コンピュータシステムによって、
前記ヒト対象に対応する生得的ゲノムについての情報を得ることと、
前記生体試料中の複数のDNA断片のそれぞれについて、1つ以上の配列リードを受信することと、
第1のアライメント手順を使用して前記複数の配列リードを参照ヒトゲノムにアライメントして、前記複数の配列リードのゲノム位置を判定することと、
前記配列リードを前記生得的ゲノムと比較して、前記ヒト対象の何らかの組織において体細胞変異を有するものとして、フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を実施することを含み、
前記フィルタリングされたセットの各座位において、前記生得的ゲノムと比べて配列変異体を有する前記配列リードの数がカットオフ値を上回り、前記カットオフ値が1より大きく、
潜在的に体細胞変異を有するものとして特定された候補座位の第1のセットのそれぞれについて、
前記配列変異体を有するDNA断片の第1の群と野生型アレルを有するDNA断片の第2の群との間のサイズ差を判定することと、
前記サイズ差をサイズ閾値と比較することと、
前記サイズ差が前記サイズ閾値よりも小さい場合に、潜在的変異としての前記候補座位を廃棄することと、
前記残った候補座位を使用して、前記ヒト対象において体細胞変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含む、方法。 - 前記ヒト対象の何らかの組織において体細胞変異を有するものとして、前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
癌に関連付けられるヒストン修飾に関連付けられることが既知である領域の群を特定することと、
潜在的に体細胞変異を有するものとして特定された候補座位の第2の第1のセットのそれぞれについて、
前記候補座位が、前記領域の群のうちの1つにあるかどうかを判定することと、
前記候補座位が前記領域の群のうちの1つにあるかどうかに基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記候補座位が前記領域の群のうちの1つにない場合に、前記候補座位が前記領域の群のうちの1つにある場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、体細胞変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項1、2、6、または10のいずれか1項に記載の方法。 - ヒト対象の生体試料を分析することにより前記ヒト対象における体細胞変異を特定する方法であって、前記生体試料が、正常細胞、及び潜在的に腫瘍細胞または癌に関連付けられる細胞に起源を持つDNA断片を含み、前記生体試料が、無細胞DNA断片を含み、前記方法が、コンピュータシステムによって、
前記ヒト対象に対応する生得的ゲノムについての情報を得ることと、
前記生体試料中の複数のDNA断片のそれぞれについて、1つ以上の配列リードを受信することと、
第1のアライメント手順を使用して前記複数の配列リードを参照ヒトゲノムにアライメントして、前記複数の配列リードのゲノム位置を判定することと、
前記配列リードを前記生得的ゲノムと比較して、前記ヒト対象の何らかの組織において体細胞変異を有するものとして、フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を実施することを含み、
前記フィルタリングされたセットの各座位において、前記生得的ゲノムと比べて配列変異体を有する前記配列リードの数がカットオフ値を上回り、前記カットオフ値が1より大きく、
癌に関連付けられるヒストン修飾に関連付けられることが既知である領域の群を特定することと、
潜在的に体細胞変異を有するものとして特定された候補座位の第1のセットのそれぞれについて、
前記候補座位が、前記領域の群のうちの1つにあるかどうかを判定することと、
前記候補座位が前記領域の群のうちの1つにあるかどうかに基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記候補座位が前記領域の群のうちの1つにない場合に、前記候補座位が前記領域の群のうちの1つにある場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、体細胞変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含む、方法。 - 前記フィルタリングされた座位のセットにおけるある量の座位を使用して前記ヒト対象における変異負荷を判定することをさらに含む、請求項1、2、6、10、または12のいずれか1項に記載の方法。
- 前記変異負荷が、体細胞変異の未処理数、塩基の数当たりの体細胞変異の密度、体細胞変異を有するものとして特定されたゲノム領域の座位の割合、特定量の試料において認められた体細胞変異の数、または参照負荷と比較した増加として判定される、請求項13に記載の方法。
- 前記変異負荷を癌閾値と比較して、癌のレベルを判定することをさらに含む、請求項13に記載の方法。
- 前記癌のレベルが腫瘍を示し、
前記参照ヒトゲノムの第1の複数のセグメントのそれぞれについてヒストン修飾の第1の量を判定することと、
前記参照ヒトゲノムの第2の複数のセグメントのそれぞれについて前記フィルタリングされた座位のセットの第2の量を判定することと、
ヒストン修飾の前記第1の量が第1の閾値を上回り、かつ前記フィルタリングされた座位のセットの前記第2の量が第2の閾値を上回る、セグメントの第1のセットを判定することと、
セグメントの前記第1のセットに基づいて、前記腫瘍の起源の組織を特定することと、をさらに含む、請求項15に記載の方法。 - 前記ヒト対象の何らかの組織において体細胞変異を有するものとして、前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
潜在的に体細胞変異を有するものとして特定された候補座位の第2のセットのそれぞれについて、
前記配列変異体を有する配列リードの分率を判定することと、
前記分率を分率閾値と比較することと、
前記比較に基づいて、潜在的変異としての前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記分率が前記分率閾値よりも低い場合に、前記分率が前記分率閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、前記ヒト対象において体細胞変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項1、2、6、10、または12のいずれか1項に記載の方法。 - 前記分率閾値が、20%である、請求項17に記載の方法。
- 前記分率閾値が、30%である、請求項17に記載の方法。
- 前記生体試料中の腫瘍DNAの分率濃度を測定することをさらに含み、前記分率閾値が、前記分率濃度に基づいて判定される、請求項17に記載の方法。
- 前記生体試料中の腫瘍DNAの分率濃度が、複数の領域のそれぞれについて測定され、候補座位に使用される前記分率閾値が、前記候補座位が存在する前記領域について測定された前記分率濃度に依存する、請求項20に記載の方法。
- コピー数異常を有する1つ以上の異常領域を特定することをさらに含み、異常領域における候補座位に使用される前記分率閾値が、前記異常領域がコピー数増加またはコピー数減少のいずれを呈するかに依存する、請求項17に記載の方法。
- コピー数異常を有する1つ以上の異常領域を特定することと、
前記フィルタリングされた座位のセットのそれぞれについて生得的ゲノムと比較した、配列変異体を有する配列リードの数を判定するために、配列リードを廃棄するかどうかを判定することの一部として、コピー数増加を呈する第1の異常領域からの第1の配列リードが、コピー数減少を呈する第2の異常領域からの第2の配列リードよりも体細胞変異を有する可能性が高いことを特定することと、をさらに含む、請求項17に記載の方法。 - 前記1つ以上の異常領域が、
潜在的に体細胞変異を有するものとして特定された候補座位の前記第2のセットのそれぞれについて、
前記生得的ゲノムと比較した、配列変異体の明白な変異分率を計算することと、
複数の領域のそれぞれについて、
前記異常領域中の前記候補座位の明白な変異分率における分散を判定することと、
前記分散を分散閾値と比較することと、によって特定され、コピー数増加を呈する異常領域が、前記閾値より大きい分散を有する、請求項23に記載の方法。 - 前記配列決定が、メチル化を意識した配列決定であり、前記ヒト対象の何らかの組織において体細胞変異を有するものとして、前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
潜在的に体細胞変異を有するものとして特定された候補座位の第2のセットのそれぞれについて、
前記候補座位とアラインし、かつ前記配列変異体を有する前記配列リードのそれぞれについて、
1つ以上の部位における対応する分析可能なDNA分子のメチル化状態を判定することと、
前記メチル化状態に基づいて、前記配列リードを廃棄するかどうかを判定することであって、前記メチル化状態がメチル化されていない場合に、前記メチル化状態がメチル化されている場合よりも、前記配列リードを廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することにより、残った配列リードの数を得ることと、
前記残った配列リードの数を候補閾値と比較することと、
前記残った配列リードの数の前記候補閾値との前記比較に基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記残った配列リードの数が前記候補閾値よりも低い場合に、前記残った配列リードの数が前記候補閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、体細胞変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項1、2、6、10、または12のいずれか1項に記載の方法。 - 前記ヒト対象の何らかの組織において体細胞変異を有するものとして、前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
潜在的に体細胞変異を有するものとして特定された候補座位の第2のセットのそれぞれについて、
前記候補座位とアラインし、かつ前記配列変異体を有する前記配列リードのそれぞれについて、
前記配列リードの端部がアライメントする位置に対応する終結位置を判定することと、
前記終結位置を複数の癌特異的または癌関連末端位置と比較することと、
前記比較に基づいて、前記配列リードを廃棄するかどうかを判定することであって、前記終結位置が癌特異的または癌関連末端位置でない場合に、前記終結位置が癌特異的または癌関連末端位置である場合よりも、前記配列リードを廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することにより、残った配列リードの数を得ることと、
前記残った配列リードの数を候補閾値と比較することと、
前記残った配列リードの数の前記候補閾値との前記比較に基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記残った配列リードの数が前記候補閾値よりも低い場合に、前記残った配列リードの数が前記候補閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、体細胞変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項1、2、6、10、または12のいずれか1項に記載の方法。 - 前記配列決定が、各鋳型DNA分子について2つのストランドリードをもたらす後続の配列ステップを提供する一本鎖配列決定用ライブラリ調製プロセスを使用して実施され、前記ヒト対象の何らかの組織において体細胞変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
潜在的に体細胞変異を有するものとして特定された候補座位の第2のセットのそれぞれについて、
前記候補座位にアライメントする各ストランドリード対について、
両方のストランドが前記配列変異体を有するかどうかを判定することと、
両方のストランドが前記配列変異体を有するかどうかに基づいて、前記配列リードを廃棄するかどうかを判定することであって、両方のストランドが前記配列変異体を有しない場合に、単一のストランドリードが前記配列変異体を有する場合よりも、前記配列リードを廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することにより、残った配列リードの数を得ることと、
前記残った配列リードの数を候補閾値と比較することと、
前記残った配列リードの数の前記候補閾値との前記比較に基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記残った配列リードの数が前記候補閾値よりも低い場合に、前記残った配列リードの数が前記候補閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、体細胞変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項1、2、6、10、または12のいずれか1項に記載の方法。 - 前記ヒト対象に対応する前記生得的ゲノムが、ヒト対象の指定の集団における参照ゲノムである、請求項1、2、6、10、または12のいずれか1項に記載の方法。
- 腫瘍細胞または癌に関連付けられる細胞に由来する無細胞DNA断片が、前記生体試料中の前記無細胞DNA断片のうちの50%未満を構成する、請求項1、2、6、10、または12のいずれか1項に記載の方法。
- 前記生体試料が、血漿または血清を含む、請求項1、2、6、10、または12のいずれか1項に記載の方法。
- 前記アライメントされた配列リードが、前記参照ヒトゲノムのうちの少なくとも5%を構成する、請求項1、2、6、10、または12のいずれか1項に記載の方法。
- 前記アライメントされた配列リードが、前記参照ヒトゲノムのうちの少なくとも10%を構成する、請求項31に記載の方法。
- 少なくとも25xのシーケンシング深度が使用される、請求項1、2、6、10、または12のいずれか1項に記載の方法。
- 前記シーケンシング深度が、少なくとも50xである、請求項33に記載の方法。
- 前記シーケンシング深度が、少なくとも100xである、請求項34に記載の方法。
- 胎児を懐胎する女性対象の生体試料を分析することにより、前記胎児のデノボ変異を特定する方法であって、前記生体試料が、前記胎児及び前記女性対象からの無細胞DNA断片を含み、前記方法が、
分析される前記生体試料から鋳型DNA断片を得ることであって、前記鋳型DNA断片が、無細胞DNA断片を含む、得ることと、
前記鋳型DNA断片を使用して分析可能なDNA分子の配列決定用ライブラリを調製することであって、分析可能なDNA分子の前記配列決定用ライブラリの前記調製が、前記鋳型DNA断片のDNA増幅のステップを含まない、調製することと、
分析可能なDNA分子の前記配列決定用ライブラリを配列決定して、複数の配列リードを得ることと、
コンピュータシステムで前記複数の配列リードを受信することと、
前記コンピュータシステムによって前記複数の配列リードを参照ヒトゲノムにアライメントして、前記複数の配列リードのゲノム位置を判定することと、
前記コンピュータシステムによって前記女性対象の母性ゲノム及び前記胎児の父親の父性ゲノムについての情報を得ることと、
前記コンピュータシステムによって前記配列リードを前記母性ゲノム及び前記父性ゲノムと比較して、前記胎児においてデノボ変異を有するものとして、フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含み、
前記フィルタリングされたセットの各座位において、前記母性ゲノムに存在せず、かつ前記父性ゲノムに存在しない配列変異体を有する前記配列リードの数がカットオフ値を上回り、前記カットオフ値が1より大きい、方法。 - 胎児を懐胎する女性対象の生体試料を分析することにより、前記胎児のデノボ変異を特定する方法であって、前記生体試料が、前記胎児及び前記女性対象からの無細胞DNA断片を含み、前記方法が、
分析される前記生体試料から鋳型DNA断片を得ることであって、前記鋳型DNA断片が、無細胞DNA断片を含む、得ることと、
前記鋳型DNA断片を使用して分析可能なDNA分子の配列決定用ライブラリを調製することであって、前記鋳型DNA断片からの前記配列決定用ライブラリの重複率が、5%未満である、調製することと、
分析可能なDNA分子の前記配列決定用ライブラリを配列決定して、複数の配列リードを得ることと、
コンピュータシステムで前記複数の配列リードを受信することと、
前記コンピュータシステムによって前記複数の配列リードを参照ヒトゲノムにアライメントして、前記複数の配列リードのゲノム位置を判定することと、
コンピュータシステムによって、前記女性対象の母性ゲノム及び前記胎児の父親の父性ゲノムについての情報を得ることと、
前記コンピュータシステムによって前記配列リードを前記母性ゲノム及び前記父性ゲノムと比較して、前記胎児においてデノボ変異を有するものとして、フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含み、
前記フィルタリングされたセットの各座位において、前記母性ゲノムに存在せず、かつ前記父性ゲノムに存在しない配列変異体を有する前記配列リードの数がカットオフ値を上回り、前記カットオフ値が1より大きい、方法。 - 前記胎児においてデノボ変異を有するものとして、前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
潜在的にデノボ変異を有するものとして特定された候補座位の第1のセットのそれぞれについて、
第1のアライメント手順を使用して前記候補座位とアラインし、かつ前記配列変異体を有する前記配列リードのそれぞれについて、
前記第1のアライメント手順で使用されるものとは異なるマッチングアルゴリズムを使用する第2のアライメント手順を使用して、前記配列リードが前記候補座位にアラインするかどうかを判定することと、
前記第2のアライメント手順を使用して前記配列リードが前記候補座位と再アラインする場合、前記第2のアライメント手順での再アライメントのマッピングクオリティを判定することと、
前記マッピングクオリティをクオリティ閾値と比較することと、
前記マッピングクオリティの前記クオリティ閾値との前記比較に基づいて、前記配列リードを廃棄するかどうかを判定することであって、前記マッピングクオリティが前記クオリティ閾値よりも低い場合に、前記マッピングクオリティが前記クオリティ閾値より高い場合よりも、前記配列リードを廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することにより、残った配列リードの数を得ることと、
前記残った配列リードの数を候補閾値と比較することと、
前記残った配列リードの数の前記候補閾値との前記比較に基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記残った配列リードの数が前記候補閾値よりも低い場合に、前記残った配列リードの数が前記候補閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、デノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項36または37に記載の方法。 - 前記重複率が、2%未満である、請求項37に記載の方法。
- 前記配列決定用ライブラリ中の分析可能なDNA分子の数が、鋳型DNA断片の数よりも少ない、請求項39に記載の方法。
- 胎児を懐胎する女性対象の生体試料を分析することにより、前記胎児のデノボ変異を特定する方法であって、前記生体試料が、前記胎児及び前記女性対象からの無細胞DNA断片を含み、前記方法が、コンピュータシステムによって、
前記女性対象の母性ゲノム及び前記胎児の父親の父性ゲノムについての情報を得ることと、
前記生体試料中の複数のDNA断片のそれぞれについて、1つ以上の配列リードを受信することと、
第1のアライメント手順を使用して前記複数の配列リードを参照ヒトゲノムにアライメントして、前記複数の配列リードのゲノム位置を判定することと、
前記配列リードを前記母性ゲノム及び前記父性ゲノムと比較して、前記胎児においてデノボ変異を有するものとして、フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含み、
前記フィルタリングされたセットの各座位において、前記母性ゲノムに存在せず、かつ前記父性ゲノムに存在しない配列変異体を有する前記配列リードの数がカットオフ値を上回り、前記カットオフ値が1より大きく、
潜在的にデノボ変異を有するものとして特定された候補座位の第1のセットのそれぞれについて、
前記第1のアライメント手順を使用して前記候補座位にアラインし、かつ前記配列変異体を有する前記配列リードのそれぞれについて、
前記第1のアライメント手順で使用されるものとは異なるマッチングアルゴリズムを使用する第2のアライメント手順を使用して、前記配列リードが前記候補座位にアラインするかどうかを判定することによって、前記配列リードのマッピングクオリティを作成することと、
前記マッピングクオリティをクオリティ閾値と比較することと、
前記マッピングクオリティの前記クオリティ閾値との前記比較に基づいて、前記配列リードを廃棄するかどうかを判定することであって、前記マッピングクオリティが前記クオリティ閾値よりも低い場合に、前記マッピングクオリティが前記クオリティ閾値より高い場合よりも、前記配列リードを廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することにより、残った配列リードの数を得ることと、
前記残った配列リードの数を候補閾値と比較することと、
前記残った配列リードの数の前記候補閾値との前記比較に基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記残った配列リードの数が前記候補閾値よりも低い場合に、前記残った配列リードの数が前記候補閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、デノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含む、方法。 - 前記胎児においてデノボ変異を有するものとして、前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
潜在的にデノボ変異を有するものとして特定された候補座位の第2のセットのそれぞれについて、
前記配列変異体を有するDNA断片の第1の群と野生型アレルを有するDNA断片の第2の群との間のサイズ差を判定することと、
前記サイズ差をサイズ閾値と比較することと、
前記比較に基づいて、潜在的変異としての前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記サイズ差が前記サイズ閾値よりも低い場合に、前記サイズ差が前記サイズ閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、前記胎児においてデノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項36、37、または41のいずれか1項に記載の方法。 - 前記サイズ差が、前記DNA断片の第1の群及び前記DNA断片の第2の群のサイズ中央値の差である、請求項42に記載の方法。
- 前記サイズ差が、前記第1の群と前記第2の群との間のサイズの累積度数における最大値である、請求項42に記載の方法。
- 胎児を懐胎する女性対象の生体試料を分析することにより、前記胎児のデノボ変異を特定する方法であって、前記生体試料が、前記胎児及び前記女性対象からの無細胞DNA断片を含み、前記方法が、コンピュータシステムによって、
前記女性対象の母性ゲノム及び前記胎児の父親の父性ゲノムについての情報を得ることと、
前記生体試料中の複数のDNA断片のそれぞれについて、1つ以上の配列リードを受信することと、
第1のアライメント手順を使用して前記複数の配列リードを参照ヒトゲノムにアライメントして、前記複数の配列リードのゲノム位置を判定することと、
前記配列リードを前記母性ゲノム及び前記父性ゲノムと比較して、前記胎児においてデノボ変異を有するものとして、フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含み、
前記フィルタリングされたセットの各座位において、前記母性ゲノムに存在せず、かつ前記父性ゲノムに存在しない配列変異体を有する前記配列リードの数がカットオフ値を上回り、前記カットオフ値が1より大きく、
潜在的にデノボ変異を有するものとして特定された候補座位の第1のセットのそれぞれについて、
前記配列変異体を有するDNA断片の第1の群と野生型アレルを有するDNA断片の第2の群との間のサイズ差を判定することと、
前記サイズ差をサイズ閾値と比較することと、
前記サイズ差が前記サイズ閾値よりも小さい場合に、潜在的変異としての前記候補座位を廃棄することと、
前記残った候補座位を使用して、前記胎児においてデノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含む、方法。 - 前記胎児においてデノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
癌に関連付けられるヒストン修飾に関連付けられることが既知である領域の群を特定することと、
潜在的にデノボ変異を有するものとして特定された候補座位の第2のセットのそれぞれについて、
前記候補座位が、前記領域の群のうちの1つにあるかどうかを判定することと、
前記候補座位が前記領域の群のうちの1つにあるかどうかに基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記候補座位が前記領域の群のうちの1つにない場合に、前記候補座位が前記領域の群のうちの1つにある場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、デノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項36、37、41、または45のいずれか1項に記載の方法。 - 胎児を懐胎する女性対象の生体試料を分析することにより、前記胎児のデノボ変異を特定する方法であって、前記生体試料が、前記胎児及び前記女性対象からの無細胞DNA断片を含み、前記方法が、コンピュータシステムによって、
前記女性対象の母性ゲノム及び前記胎児の父親の父性ゲノムについての情報を得ることと、
前記生体試料中の複数のDNA断片のそれぞれについて、1つ以上の配列リードを受信することと、
第1のアライメント手順を使用して前記複数の配列リードを参照ヒトゲノムにアライメントして、前記複数の配列リードのゲノム位置を判定することと、
前記配列リードを前記母性ゲノム及び前記父性ゲノムと比較して、前記胎児においてデノボ変異を有するものとして、フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含み、
前記フィルタリングされたセットの各座位において、前記母性ゲノムに存在せず、かつ前記父性ゲノムに存在しない配列変異体を有する前記配列リードの数がカットオフ値を上回り、前記カットオフ値が1より大きく、
胎児組織に関連付けられるヒストン修飾に関連付けられることが既知である領域の群を特定することと、
潜在的にデノボ変異を有するものとして特定された候補座位の第1のセットのそれぞれについて、
前記候補座位が、前記領域の群のうちの1つにあるかどうかを判定することと、
前記候補座位が前記領域の群のうちの1つにあるかどうかに基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記候補座位が前記領域の群のうちの1つにない場合に、前記候補座位が前記領域の群のうちの1つにある場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、デノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、を含む、方法。 - 前記胎児においてデノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
潜在的にデノボ変異を有するものとして特定された候補座位の第2のセットのそれぞれについて、
前記配列変異体を有する配列リードの分率を判定することと、
前記分率を分率閾値と比較することと、
前記比較に基づいて、潜在的変異としての前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記分率が前記分率閾値よりも低い場合に、前記分率が前記分率閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、前記胎児においてデノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項36、37、41、45、または47のいずれか1項に記載の方法。 - 前記分率閾値が、20%である、請求項48に記載の方法。
- 前記分率閾値が、30%である、請求項48に記載の方法。
- 前記生体試料中の胎児DNAの分率濃度を測定することをさらに含み、前記分率閾値が、前記分率濃度に基づいて判定される、請求項48に記載の方法。
- 前記生体試料中の胎児DNAの前記分率濃度が、複数の領域のそれぞれについて測定され、候補座位に使用される前記分率閾値が、前記候補座位が存在する前記領域について測定された前記分率濃度に依存する、請求項51に記載の方法。
- コピー数異常を有する1つ以上の異常領域を特定することをさらに含み、異常領域における候補座位に使用される前記分率閾値が、前記異常領域がコピー数増加またはコピー数減少のいずれを呈するかに依存する、請求項48に記載の方法。
- 前記胎児においてコピー数異常を有する1つ以上の異常領域を特定することと、
前記フィルタリングされた座位のセットのそれぞれについて生得的ゲノムと比較した、配列変異体を有する配列リードの数を判定するために、配列リードを廃棄するかどうかを判定することの一部として、コピー数増加を呈する第1の異常領域からの第1の配列リードが、コピー数減少を呈する第2の異常領域からの第2の配列リードよりもデノボ変異を有する可能性が高いことを特定することと、をさらに含む、請求項48に記載の方法。 - 前記1つ以上の異常領域が、
潜在的にデノボ変異を有するものとして特定された候補座位の前記第2のセットのそれぞれについて、
前記母性ゲノムに存在せず、かつ前記父性ゲノムに存在しない配列変異体の明白な変異分率を計算することと、
複数の領域のそれぞれについて、
前記異常領域中の前記候補座位の前記明白な変異分率における分散を判定することと、
前記分散を分散閾値と比較することと、によって特定され、コピー数増加を呈する異常領域が、前記閾値より大きい分散を有する、請求項54に記載の方法。 - 前記配列決定が、メチル化を意識した配列決定であり、前記胎児においてデノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
潜在的にデノボ変異を有するものとして特定された候補座位の第2のセットのそれぞれについて、
前記候補座位にアラインし、かつ前記配列変異体を有する前記配列リードのそれぞれについて、
1つ以上の部位における対応する分析可能なDNA分子のメチル化状態を判定することと、
前記メチル化状態に基づいて、前記配列リードを廃棄するかどうかを判定することであって、前記メチル化状態がメチル化されていない場合に、前記メチル化状態がメチル化されている場合よりも、前記配列リードを廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することにより、残った配列リードの数を得ることと、
前記残った配列リードの数を候補閾値と比較することと、
前記残った配列リードの数の前記候補閾値との前記比較に基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記残った配列リードの数が前記候補閾値よりも低い場合に、前記残った配列リードの数が前記候補閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、デノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項36、37、41、45、または47のいずれか1項に記載の方法。 - 前記胎児においてデノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
潜在的にデノボ変異を有するものとして特定された候補座位の第2のセットのそれぞれについて、
前記候補座位にアラインし、かつ前記配列変異体を有する前記配列リードのそれぞれについて、
前記配列リードの端部がアライメントする位置に対応する終結位置を判定することと、
前記終結位置を複数の癌特異的または癌関連末端位置と比較することと、
前記比較に基づいて、前記配列リードを廃棄するかどうかを判定することであって、前記終結位置が癌特異的または癌関連末端位置でない場合に、前記終結位置が癌特異的または癌関連末端位置である場合よりも、前記配列リードを廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することにより、残った配列リードの数を得ることと、
前記残った配列リードの数を候補閾値と比較することと、
前記残った配列リードの数の前記候補閾値との前記比較に基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記残った配列リードの数が前記候補閾値よりも低い場合に、前記残った配列リードの数が前記候補閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、デノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項36、37、41、45、または47のいずれか1項に記載の方法。 - 前記配列決定が、各鋳型DNA分子について2つのストランドリードをもたらす後続の配列ステップを提供する一本鎖配列決定用ライブラリ調製プロセスを使用して実施され、前記胎児においてデノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することが、
潜在的にデノボ変異を有するものとして特定された候補座位の第2のセットのそれぞれについて、
前記候補座位にアライメントする各ストランドリード対について、
両方のストランドが前記配列変異体を有するかどうかを判定することと、
両方のストランドが前記配列変異体を有するかどうかに基づいて、前記配列リードを廃棄するかどうかを判定することであって、両方のストランドが前記配列変異体を有しない場合に、単一のストランドリードが前記配列変異体を有する場合よりも、前記ストランドリードを廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することにより、残った配列リードの数を得ることと、
前記残った配列リードの数を候補閾値と比較することと、
前記残った配列リードの数の前記候補閾値との前記比較に基づいて、前記候補座位を廃棄するかどうかを判定することであって、前記残った配列リードの数が前記候補閾値よりも低い場合に、前記残った配列リードの数が前記候補閾値より高い場合よりも、前記候補座位を廃棄する可能性がより高いことを規定する、判定することと、
前記残った候補座位を使用して、デノボ変異を有するものとして前記フィルタリングされた座位のセットを特定することと、をさらに含む、請求項36、37、41、45、または47のいずれか1項に記載の方法。 - 前記胎児に由来する無細胞DNA断片が、前記生体試料中の無細胞DNA断片の50%未満を構成する、請求項36、37、41、45、または47のいずれか1項に記載の方法。
- 前記生体試料が、血漿または血清を含む、請求項36、37、41、45、または47のいずれか1項に記載の方法。
- 前記アライメントされた配列リードが、前記参照ゲノムのうちの少なくとも5%を構成する、請求項36、37、41、45、または47のいずれか1項に記載の方法。
- 前記アライメントされた配列リードが、前記参照ゲノムのうちの少なくとも10%を構成する、請求項61に記載の方法。
- 少なくとも25xのシーケンシング深度が使用される、請求項36、37、41、45、または47のいずれか1項に記載の方法。
- 前記シーケンシング深度が、少なくとも50xである、請求項63に記載の方法。
- 前記シーケンシング深度が、少なくとも100xである、請求項64に記載の方法。
- 請求項1、2、6、10、12、36、37、41、45、または47のいずれかに記載の動作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含むコンピュータ製品。
- 請求項66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上に格納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、2、6、10、12、36、37、41、45、または47のいずれか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、2、6、10、12、36、37、41、45、または47のいずれかに記載の方法を実施するように構成された、システム。
- 請求項1、2、6、10、12、36、37、41、45、または47のいずれかに記載の方法のいずれか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。
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US20170211143A1 (en) | 2014-07-25 | 2017-07-27 | University Of Washington | Methods of determining tissues and/or cell types giving rise to cell-free dna, and methods of identifying a disease or disorder using same |
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SG11201805119QA (en) | 2015-12-17 | 2018-07-30 | Guardant Health Inc | Methods to determine tumor gene copy number by analysis of cell-free dna |
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EP3427183A1 (en) * | 2016-03-10 | 2019-01-16 | Genomic Vision | Method of curvilinear signal detection and analysis and associated platform |
EP3497220A4 (en) | 2016-08-10 | 2020-04-01 | Grail, Inc. | METHOD FOR PRODUCING DUAL-INDEXED DNA LIBRARIES FOR BISULFIT CONVERSION SEQUENCING |
MX2019002093A (es) | 2016-08-25 | 2019-06-20 | Resolution Bioscience Inc | Métodos para la detección de cambios de copia genómica en muestras de adn. |
US9850523B1 (en) | 2016-09-30 | 2017-12-26 | Guardant Health, Inc. | Methods for multi-resolution analysis of cell-free nucleic acids |
EP3792922A1 (en) | 2016-09-30 | 2021-03-17 | Guardant Health, Inc. | Methods for multi-resolution analysis of cell-free nucleic acids |
EP3535415A4 (en) * | 2016-10-24 | 2020-07-01 | The Chinese University of Hong Kong | TUMOR DETECTION METHODS AND SYSTEMS |
CA3039685A1 (en) | 2016-11-30 | 2018-06-07 | The Chinese University Of Hong Kong | Analysis of cell-free dna in urine and other samples |
WO2018119216A1 (en) * | 2016-12-21 | 2018-06-28 | The Regents Of The University Of California | Deconvolution and detection of rare dna in plasma |
EP4421489A2 (en) | 2017-01-25 | 2024-08-28 | The Chinese University of Hong Kong | Diagnostic applications using nucleic acid fragments |
EP3366780B1 (en) * | 2017-02-23 | 2020-05-06 | Siemens Healthcare GmbH | Single-molecule sequence and high sensitivity methylation analysis for tissue-specific analysis |
IT201700045353A1 (it) * | 2017-04-26 | 2018-10-26 | Bioscience Services S R L | Metodo per la ricerca e l'individuazione di una condizione genetica prodromica all'insorgenza di tumori solidi |
JP7123975B2 (ja) * | 2017-05-16 | 2022-08-23 | ガーダント ヘルス, インコーポレイテッド | 無細胞dnaについての体細胞起源または生殖系列起源の識別 |
US10081829B1 (en) | 2017-06-13 | 2018-09-25 | Genetics Research, Llc | Detection of targeted sequence regions |
US10636512B2 (en) | 2017-07-14 | 2020-04-28 | Cofactor Genomics, Inc. | Immuno-oncology applications using next generation sequencing |
EP3431610A1 (en) * | 2017-07-19 | 2019-01-23 | Noscendo GmbH | Methods and devices for nucleic acid-based real-time determination of disease states |
DK3658684T3 (da) | 2017-07-26 | 2023-10-09 | Univ Hong Kong Chinese | Forbedring af cancerscreening ved hjælp af cellefrie, virale nukleinsyrer |
EP3676846A1 (en) * | 2017-10-06 | 2020-07-08 | Grail, Inc. | Site-specific noise model for targeted sequencing |
WO2019090156A1 (en) * | 2017-11-03 | 2019-05-09 | Guardant Health, Inc. | Normalizing tumor mutation burden |
EP3622522A1 (en) * | 2017-12-01 | 2020-03-18 | Illumina, Inc. | Methods and systems for determining somatic mutation clonality |
US20190218625A1 (en) * | 2018-01-12 | 2019-07-18 | Grail, Inc. | Methods for analyzing viral nucleic acid |
CA3094717A1 (en) | 2018-04-02 | 2019-10-10 | Grail, Inc. | Methylation markers and targeted methylation probe panels |
US20210158895A1 (en) * | 2018-04-13 | 2021-05-27 | Dana-Farber Cancer Institute, Inc. | Ultra-sensitive detection of cancer by algorithmic analysis |
US20210104297A1 (en) * | 2018-04-16 | 2021-04-08 | Grail, Inc. | Systems and methods for determining tumor fraction in cell-free nucleic acid |
WO2019209954A1 (en) * | 2018-04-24 | 2019-10-31 | Grail, Inc. | Systems and methods for using pathogen nucleic acid load to determine whether a subject has a cancer condition |
CN108900319B (zh) * | 2018-05-30 | 2021-05-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 故障检测方法和装置 |
KR20210038577A (ko) * | 2018-07-23 | 2021-04-07 | 가던트 헬쓰, 인크. | 종양 분율 및 커버리지에 의해 종양 돌연변이 부담을 조정하기 위한 방법 및 시스템 |
WO2020023671A1 (en) * | 2018-07-24 | 2020-01-30 | Protocol Intelligence, Inc. | Methods and systems for treating cancer and predicting and optimizing treatment outcomes in individual cancer patients |
US20210164038A1 (en) * | 2018-07-26 | 2021-06-03 | Lexent Bio, Inc. | Multiple sequencing using a single flow cell |
CN109022619A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-12-18 | 郑州安图生物工程股份有限公司 | 一种用于检测人类疱疹病毒4型的试剂盒 |
WO2020069350A1 (en) | 2018-09-27 | 2020-04-02 | Grail, Inc. | Methylation markers and targeted methylation probe panel |
JP7499239B2 (ja) * | 2018-11-13 | 2024-06-13 | ミリアド・ジェネティックス・インコーポレイテッド | 体細胞変異のための方法およびシステム、ならびにそれらの使用 |
KR20210113237A (ko) * | 2018-12-19 | 2021-09-15 | 더 차이니즈 유니버시티 오브 홍콩 | 무 세포 dna 말단 특성 |
CN113661249A (zh) | 2019-01-31 | 2021-11-16 | 夸登特健康公司 | 用于分离无细胞dna的组合物和方法 |
CN109841265B (zh) * | 2019-02-22 | 2021-09-21 | 清华大学 | 使用片段化模式确定血浆游离核酸分子组织来源的方法和系统及应用 |
KR20220011140A (ko) * | 2019-05-20 | 2022-01-27 | 파운데이션 메디신 인코포레이티드 | 종양 분획 평가를 위한 시스템 및 방법 |
CA3115513A1 (en) * | 2019-06-03 | 2020-12-10 | Illumina, Inc. | Limit of detection based quality control metric |
US20200399701A1 (en) * | 2019-06-21 | 2020-12-24 | Coopersurgical, Inc. | Systems and methods for using density of single nucleotide variations for the verification of copy number variations in human embryos |
EP4004238A1 (en) * | 2019-07-23 | 2022-06-01 | Grail, LLC | Systems and methods for determining tumor fraction |
CA3147613A1 (en) * | 2019-08-19 | 2021-02-25 | Chang-Seok Ki | Method for detecting chromosomal abnormality by using information about distance between nucleic acid fragments |
WO2021137770A1 (en) * | 2019-12-30 | 2021-07-08 | Geneton S.R.O. | Method for fetal fraction estimation based on detection and interpretation of single nucleotide variants |
US11211147B2 (en) | 2020-02-18 | 2021-12-28 | Tempus Labs, Inc. | Estimation of circulating tumor fraction using off-target reads of targeted-panel sequencing |
US11211144B2 (en) | 2020-02-18 | 2021-12-28 | Tempus Labs, Inc. | Methods and systems for refining copy number variation in a liquid biopsy assay |
US11475981B2 (en) | 2020-02-18 | 2022-10-18 | Tempus Labs, Inc. | Methods and systems for dynamic variant thresholding in a liquid biopsy assay |
EP4259817A1 (en) * | 2020-12-08 | 2023-10-18 | The Chinese University of Hong Kong | Methods using characteristics of urinary and other dna |
CN113628683B (zh) * | 2021-08-24 | 2024-04-09 | 慧算医疗科技(上海)有限公司 | 一种高通量测序突变检测方法、设备、装置及可读存储介质 |
WO2023129983A1 (en) * | 2021-12-29 | 2023-07-06 | AiOnco, Inc. | Processing encrypted data for artificial intelligence-based analysis |
CN114582429B (zh) * | 2022-03-03 | 2023-06-13 | 四川大学 | 基于层次注意力神经网络的结核分枝杆菌耐药性预测方法及装置 |
KR102491322B1 (ko) * | 2022-03-29 | 2023-01-27 | 주식회사 아이엠비디엑스 | 암 진단을 위한 다중 분석 예측 모델의 제조 방법 |
WO2023225659A2 (en) * | 2022-05-19 | 2023-11-23 | Personalis, Inc. | Methods and system for using methylation data for disease detection and quantification |
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CN117153253B (zh) * | 2022-09-09 | 2024-05-07 | 南京金斯瑞生物科技有限公司 | 一种设计人源化抗体序列的方法 |
CN115424666B (zh) * | 2022-09-13 | 2023-07-11 | 江苏先声医学诊断有限公司 | 一种基于全基因组重亚硫酸盐测序数据筛选泛癌早筛分子标志物的方法及系统 |
WO2024151667A2 (en) * | 2023-01-09 | 2024-07-18 | Clearnote Health, Inc. | 5-hydroxymethylation analysis of buffy coat gdna in cancer detection |
Family Cites Families (50)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2000061612A2 (en) | 1999-04-02 | 2000-10-19 | Corixa Corporation | Compounds and methods for therapy and diagnosis of lung cancer |
US20030219765A1 (en) | 2000-03-23 | 2003-11-27 | Jose Costa | Methods for evaluating cancer risk |
US20030211522A1 (en) | 2002-01-18 | 2003-11-13 | Landes Gregory M. | Methods for fetal DNA detection and allele quantitation |
US7704687B2 (en) | 2002-11-15 | 2010-04-27 | The Johns Hopkins University | Digital karyotyping |
US8394582B2 (en) | 2003-03-05 | 2013-03-12 | Genetic Technologies, Inc | Identification of fetal DNA and fetal cell markers in maternal plasma or serum |
PL201608B1 (pl) | 2003-06-13 | 2009-04-30 | Cezary Cybulski | Sposób i zestaw do wykrywania wysokiej genetycznie uwarunkowanej predyspozycji do raka prostaty oraz zastosowanie zmiany germinalnej w obrębie genu NBS1 |
EP1524321B2 (en) | 2003-10-16 | 2014-07-23 | Sequenom, Inc. | Non-invasive detection of fetal genetic traits |
EP1751306A1 (en) | 2004-04-30 | 2007-02-14 | Yale University | Methods and compositions for cancer diagnosis |
US20070122823A1 (en) | 2005-09-01 | 2007-05-31 | Bianchi Diana W | Amniotic fluid cell-free fetal DNA fragment size pattern for prenatal diagnosis |
EP2423334A3 (en) | 2006-02-02 | 2012-04-18 | The Board of Trustees of The Leland Stanford Junior University | Non-invasive fetal genetic screening by digital analysis |
DE602007014335D1 (de) | 2006-02-28 | 2011-06-16 | Univ Louisville Res Found | Erkennung von chromosomabnormalitäten im fötus mit hilfe der tandem-einzelnukleotid-polymorphismen |
WO2008024009A1 (fr) | 2006-08-15 | 2008-02-28 | Institut Molekulyarnoi Genetiki Rossiiskoi Akademii Nauk (Img Ran) | Niveau de transcription du gène timp3 utilisé en tant que marqueur servant à diagnostiquer le cancer du poumon non à petites cellules |
WO2008146309A2 (en) | 2007-05-25 | 2008-12-04 | Decode Genetics Ehf. | Genetic variants on chr 5pl2 and 10q26 as markers for use in breast cancer risk assessment, diagnosis, prognosis and treatment |
KR102112438B1 (ko) | 2007-07-23 | 2020-06-04 | 더 차이니즈 유니버시티 오브 홍콩 | 대규모 병렬 게놈 서열분석을 이용한 태아 염색체 이수성의 진단 방법 |
US20090053719A1 (en) | 2007-08-03 | 2009-02-26 | The Chinese University Of Hong Kong | Analysis of nucleic acids by digital pcr |
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EP2414540A1 (en) | 2009-03-31 | 2012-02-08 | Oridis Biomarkers GmbH | Method for diagnosis of cancer and monitoring of cancer treatments |
CA2775671A1 (en) | 2009-10-02 | 2011-04-07 | Centre For Addiction And Mental Health | Method for analysis of dna methylation profiles of cell-free circulating dna in bodily fluids |
WO2011053790A2 (en) | 2009-10-30 | 2011-05-05 | Fluidigm Corporation | Assay of closely linked targets in fetal diagnosis and coincidence detection assay for genetic analysis |
EA033752B1 (ru) | 2009-11-05 | 2019-11-21 | Univ Hong Kong Chinese | Способ определения по меньшей мере части генома плода на основе анализа материнского биологического образца |
AU2010317019B2 (en) | 2009-11-06 | 2014-10-30 | The Chinese University Of Hong Kong | Size-based genomic analysis |
GB0922006D0 (en) | 2009-12-17 | 2010-02-03 | Genome Res Ltd | Diagnostic |
US10662474B2 (en) | 2010-01-19 | 2020-05-26 | Verinata Health, Inc. | Identification of polymorphic sequences in mixtures of genomic DNA by whole genome sequencing |
AU2010343279B2 (en) | 2010-01-19 | 2015-04-23 | Verinata Health, Inc. | Sequencing methods and compositions for prenatal diagnoses |
US20130210645A1 (en) | 2010-02-18 | 2013-08-15 | The Johns Hopkins University | Personalized tumor biomarkers |
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MX370249B (es) | 2010-11-30 | 2019-12-06 | Univ Hong Kong Chinese | Deteccion de aberraciones genéticas o moleculares asociadas con el cáncer. |
WO2013015793A1 (en) | 2011-07-26 | 2013-01-31 | Verinata Health, Inc. | Method for determining the presence or absence of different aneuploidies in a sample |
AU2012318371B2 (en) | 2011-10-06 | 2018-03-22 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
WO2013086352A1 (en) | 2011-12-07 | 2013-06-13 | Chronix Biomedical | Prostate cancer associated circulating nucleic acid biomarkers |
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 |
WO2013138510A1 (en) | 2012-03-13 | 2013-09-19 | Patel Abhijit Ajit | Measurement of nucleic acid variants using highly-multiplexed error-suppressed deep sequencing |
KR20150028256A (ko) | 2012-05-31 | 2015-03-13 | 스미토모 덴키 고교 가부시키가이샤 | 산화물 초전도 박막과 그의 제조 방법 |
US11261494B2 (en) * | 2012-06-21 | 2022-03-01 | The Chinese University Of Hong Kong | Method of measuring a fractional concentration of tumor DNA |
KR20240007774A (ko) * | 2012-09-04 | 2024-01-16 | 가던트 헬쓰, 인크. | 희귀 돌연변이 및 카피수 변이를 검출하기 위한 시스템 및 방법 |
MX360034B (es) | 2012-09-20 | 2018-10-19 | Univ Hong Kong Chinese | Determinacion no invasiva del metiloma fetal o de tumor de 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 |
US20160186267A1 (en) * | 2013-02-21 | 2016-06-30 | Toma Biosciences, Inc. | Methods, compositions, and kits for nucleic acid analysis |
CA3156663A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Verinata Health, Inc. | Generating cell-free dna libraries directly from blood |
US10174375B2 (en) * | 2013-09-20 | 2019-01-08 | The Chinese University Of Hong Kong | Sequencing analysis of circulating DNA to detect and monitor autoimmune diseases |
US10262755B2 (en) * | 2014-04-21 | 2019-04-16 | Natera, Inc. | Detecting cancer mutations and aneuploidy in chromosomal segments |
US20160002717A1 (en) | 2014-07-02 | 2016-01-07 | Boreal Genomics, Inc. | Determining mutation burden in circulating cell-free nucleic acid and associated risk of disease |
US20170211143A1 (en) | 2014-07-25 | 2017-07-27 | University Of Washington | Methods of determining tissues and/or cell types giving rise to cell-free dna, and methods of identifying a disease or disorder using same |
EP3224380A1 (en) | 2014-11-25 | 2017-10-04 | The Broad Institute Inc. | Clonal haematopoiesis |
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