JP7019200B2 - 統合された、分子、オーミクス、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床のデータベース - Google Patents

統合された、分子、オーミクス、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床のデータベース Download PDF

Info

Publication number
JP7019200B2
JP7019200B2 JP2019515301A JP2019515301A JP7019200B2 JP 7019200 B2 JP7019200 B2 JP 7019200B2 JP 2019515301 A JP2019515301 A JP 2019515301A JP 2019515301 A JP2019515301 A JP 2019515301A JP 7019200 B2 JP7019200 B2 JP 7019200B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
subject
participants
months
module
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.)
Active
Application number
JP2019515301A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020505659A (ja
Inventor
キャスリン イー． ジュスティ，
ポール ジュスティ，
ダニエル オークレール，
Original Assignee
ザ マルチプル ミエローマ リサーチ ファウンデーション， 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 ザ マルチプル ミエローマ リサーチ ファウンデーション， インコーポレイテッド filed Critical ザ マルチプル ミエローマ リサーチ ファウンデーション， インコーポレイテッド
Publication of JP2020505659A publication Critical patent/JP2020505659A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7019200B2 publication Critical patent/JP7019200B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G16B20/40—Population genetics; Linkage disequilibrium
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B50/00—ICT programming tools or database systems specially adapted for bioinformatics
    • G16B50/30—Data warehousing; Computing architectures
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H80/00—ICT specially adapted for facilitating communication between medical practitioners or patients, e.g. for collaborative diagnosis, therapy or health monitoring

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Heterocyclic Carbon Compounds Containing A Hetero Ring Having Oxygen Or Sulfur (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Description

関連出願
本出願は、２０１７年１１月１３日に出願された米国出願第６２／５８５，１９０号、および２０１８年７月１７日に出願された米国出願第６２／６９９，４１１号に基づく優先権を主張しており、それらの各々の内容は、その全体が参考として本明細書中に援用される。
背景
多発性骨髄腫は、悪性形質細胞によって形成される癌である。形質細胞が癌性になるとき、癌性形質細胞は、形質細胞腫と呼ばれる腫瘍を生じ得る。対象が１つを上回る形質細胞腫を有する場合、疾患は、多発性骨髄腫と呼ばれる。疾患発症、進行、および治療への応答に関与する臨床、分子、および免疫パラメータのより深い理解の必要性が存在する。
参照による引用
本明細書で記述される全ての出版物、特許、および特許出願は、各個々の出版物、特許、または特許出願が、参照することによって組み込まれるように具体的かつ個別に示された場合と同一の程度に、参照することによって本明細書に組み込まれる。
いくつかの実施形態では、本発明は、その中にエンコードされたコンピュータ実行可能コードを有する、非一過性のコンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品を提供し、コンピュータ実行可能コードは、ａ）医療管理システムを提供するステップであって、医療管理システムは、ｉ）データ収集モジュールと、ｉｉ）パラメータ選択モジュールと、ｉｉｉ）分析モジュールであって、分子生物学データを分析する、分析モジュールと、ｉｖ）可視化モジュールであって、分析モジュールによって分析されるデータを図示する、可視化モジュールと、ｖ）患者に面したインターフェースを備える、出力モジュールとを備える、ステップと、ｂ）データ収集モジュールによって、データソースから対象の健康データを収集するステップと、ｃ）パラメータ選択モジュールによって、対象の健康データを分析するために使用するパラメータのセットを選択するステップと、ｄ）分析を提供するために、分析モジュールによって、パラメータのセットを使用して対象の健康データを分析するステップと、ｅ）可視化モジュールによって、分析の視覚表現を生成し、分析の視覚表現を出力モジュールに送信するステップと、ｆ）分析の視覚提示を出力するステップとを含む、方法を実装するために実行されるように適合される。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
その中にエンコードされたコンピュータ実行可能コードを有する、非一過性のコンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ実行可能コードは、
ａ）医療管理システムを提供するステップであって、前記医療管理システムは、
ｉ）データ収集モジュールと、
ｉｉ）パラメータ選択モジュールと、
ｉｉｉ）分析モジュールであって、分子生物学データを分析する、分析モジュールと、
ｉｖ）可視化モジュールであって、前記分析モジュールによって分析される前記データを図示する、可視化モジュールと、
ｖ）患者に面したインターフェースを備える、出力モジュールと、
を備える、ステップと、
ｂ）前記データ収集モジュールによって、データソースから対象の健康データを収集するステップと、
ｃ）前記パラメータ選択モジュールによって、前記対象の健康データを分析するために使用するパラメータのセットを選択するステップと、
ｄ）分析を提供するために、前記分析モジュールによって、前記パラメータのセットを使用して前記対象の健康データを分析し、ステップと、
ｅ）前記可視化モジュールによって、前記分析の視覚表現を生成し、前記分析の視覚表現を前記出力モジュールに送信するステップと、
ｆ）前記分析の視覚提示を出力するステップと、
を含む、方法を実装するために実行されるように適合される、
コンピュータプログラム製品。
（項目２）
前記医療管理システムはさらに、オンライン同意モジュールを備え、前記方法はさらに、前記オンライン同意モジュールを通して前記医療管理システムに前記対象を登録するステップを含む、項目１に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目３）
前記オンライン同意モジュールを通して登録するステップは、前記対象からの生物学的サンプルの収集をトリガし、前記対象からの前記生物学的サンプルの収集は、前記生物学的サンプルを研究所に提出するために、指示を前記対象に郵送することを含む、項目２に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目４）
前記データソースは、前記対象の電子診療記録（ＥＭＲ）または電子健康記録（ＥＨＲ）である、項目１に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目５）
前記データソースは、前記対象から収集される生物学的サンプルからのデータを含有する、データベースである、項目１に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目６）
前記分析モジュールは、前記対象の分子生物学データを特性評価し、前記分子生物学データは、前記対象の健康データに基づく前記対象の免疫表現型である、項目１に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目７）
前記分析モジュールは、前記対象の分子生物学データを特性評価し、前記分子生物学データは、前記対象の健康データに基づく前記対象のプロテオミクスデータである、項目１に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目８）
前記分析モジュールは、前記対象の分子生物学データを特性評価し、前記分子生物学データは、前記対象の健康データに基づく前記対象のゲノミクスデータである、項目１に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目９）
前記パラメータのセットは、前記対象の人口統計情報を備える、項目１に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目１０）
前記パラメータのセットは、前記対象の疾患状態を備える、項目１に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目１１）
前記視覚表現は、前記対象の健康データの時間進行曲線を備える、項目１に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目１２）
前記視覚表現は、前記対象の人口統計データを備える、項目１に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目１３）
前記医療管理システムはさらに、前記対象、医師、および研究者の間の通信のためのメッセージングシステムを備える、項目１に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目１４）
前記メッセージングシステムは、前記対象と前記医師との間で前記メッセージを通信する、項目１３に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目１５）
前記メッセージングシステムは、前記医師と前記研究者との間で前記メッセージを通信する、項目１３に記載のコンピュータプログラム製品。
図１は、患者または参加者の電子同意書が、データが、収集され、分析され、可視化され、統合された分子、オーミクス（例えば、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクス）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースの中へ保管されることを可能にし得る、方法を図示する。 図２は、地理的場所からユーザに伝送される、コンピュータプログラム製品を図示する。 図３は、コンピュータアーキテクチャシステムの実施例を図示する、ブロック図である。 図４は、複数のコンピュータシステム、複数の携帯電話、および携帯情報端末、ならびにＮＡＳデバイスを伴うコンピュータネットワークを示す、略図である。 図５は、共有仮想アドレスメモリ空間を使用する、マルチプロセッサコンピュータシステムのブロック図である。 図６は、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データフロー図を図示する。 図７は、患者または参加者の電子同意書が、データが、収集され、分析され、統合された分子、オーミクス（例えば、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクス）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースの中へ可視化されることを可能にし得る、方法を図示する。
発明の詳細な説明
本開示は、個人、特に、疾患または疾患の可能性がある個人からのゲノム、免疫、および臨床データを収集、集約、分析、報告、ならびに可視化することを可能にする、異なる技術、アプローチ、および方法の一意の組み合わせを提供する。疾患発症、進行、および治療への応答の分子ならびに免疫決定因子は、血液バイオマーカの査定を通して定義されることができる。分子および免疫バイオマーカは、各患者において識別されることができ、データは、各個人の一意の臨床転帰プロファイルと相関性があり得る。革新的データプラットフォームを通してリンクされる生物検体および包括的研究データのバンクが、多発性骨髄腫の治療法を加速させるように作成されることができる。対象は、研究の経過の全体を通して対象を従事させ続けることによって、研究への積極的な参加者にされることができる。
異なる技術、アプローチ、および方法の特徴は、研究への参加同意を可能にする、個人およびオンライン特徴との直接通信、個人と第三者医学検体収集会社との間の通信をトリガし、個人からの生物学的サンプル（例えば、血液、尿、便）を満たし、それを収集する同意、個人の病状、デジタル編成、キュレーション、およびセキュアデータベース内の医療研究所からのデータの記憶に関するゲノム、臨床、および他のデータを導出するための医学検体収集会社による承認された研究所へのサンプルの移送、前の特徴と並行して、同意によってトリガされる、病院、医療センター、診療所、および他の場所に位置する個人の診療記録への電子または他の方法を通したアクセス、個人の医療研究所データと結合されるセキュアデータベース内の診療記録の編成、キュレーション、および記憶、診療記録の周期的アクセスおよびデータが最新のままであるような個人のデータへのデータ追加、医療研究所結果を定期的に更新される診療記録と組み合わせることによる、セキュアデータベースの作成、個人の病状に特有の詳細な分析を行い、症状を他の個人または個人のグループと比較するためのデータベースによって作成される環境、治療計画、臨床転帰、および推奨治療決定の開発の比較、容易に理解される、消費者が手軽に使える個人用可視化フォーマットに置いてオンラインで個人に利用可能にされる分析、個人が従事したままであり、付加的情報をデータベースに提供するような個人との個人用可視化フォーマットの通信、いくつかの実施形態では、医師が治療決定を行うことを補助する決定支援ツールを提供する様式における医師への分析の可用性、データポータルを通してデータを取得する権限を与えられている研究者、分析者、および他者へのデータベースのアクセス可能性、第三者からのデータが受け入れられ得るように、データの収集、集約、および構造化を可能にする、構造化されたデータベース、ならびに情報が第三者パートナーによって、かつその間でシームレスに流れ得るようなシステム全体の統合を含むが、それらに限定されない。
疾患発症、進行、および治療への応答に関与する臨床、分子、および免疫パラメータのより深い理解は、限定されないが、癌等の疾患の治療のための精密医療を利用するために必要である。人口レベルで情報を収集することは、精密医療を利用するために必要とされる証拠を生成するために極めて重要である。本開示は、参加者、研究者、医師、および一般大衆からのデータを収集、分析、可視化、および共有するために使用され得る、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースを説明する。
自発的な電子インフォームドコンセントは、研究目的のための末梢血の識別および使用、分子および免疫分析時の採血、参加者の疾患状態の変化が生じた場合、または研究者が着目所見を発見した場合の付加的血液サンプルの提出（付加的サンプルは、研究の開始時に採取されたものと同一の量であり得、参加者は、いかなる時でも付加的血液サンプルを寄付することを拒否することができる）、参加者の検体または検体に由来する物質のバンキング、参加者の検体を利用する将来の研究、臨床情報への患者の検体に由来する研究情報の結び付き、匿名化されたゲノムデータの共有および公開、および付加的臨床試験への登録の目的のための将来の連絡、ならびに参加者によって自発的に完了される治験審査委員会（ＩＲＢ）が承認した将来の研究調査を可能にする、参加者から取得されることができる。
限定されないが、例えば、次世代シークエンシング技術を使用する、分子プロファイリングを含む、研究が、患者由来の物質に実施されることができる。参加者の血液生検の分子プロファイリングは、液体生検を使用して実施されることができる。限定されないが、機能的免疫測定、代謝およびプロテオミクス分析を含む、非分子研究もまた、実施されることができる。サンプルにリンクされる臨床データは、患者の電子診療記録を収集することによって取得されることができる。適切な連邦、州、および機関ガイドラインの下で、プロトコル外の研究者との共同プロジェクトにおいて収集される検体およびデータの共有は、種々の疾患（例えば、多発性骨髄腫）の橋渡し研究を助長し、種々の疾患（例えば、多発性骨髄腫）を予防および治療するための効果的な方法の開発を加速する。参加者は、一般的情報および結果を受信することによって、研究に能動的に関与し得る。一般的情報および結果は、集約された研究結果の形態であり、続いて、患者の診療で考慮される付加的データとして患者の治療を行う臨床医によって使用され得る、臨床グレード情報の形態の将来の改正を伴い得る。参加者は、研究体験が捕捉され得るように、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースに関連する調査に参加するように申し出を受け得る。
用途
本明細書に開示される、統合臨床データベースは、癌性または非癌性疾患がある参加者からのデータを収集、分析、可視化、および共有するために使用されることができる。本開示の統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、限定されないが、１型糖尿病、２型糖尿病、嚢胞性線維症、パーキンソン病、アルツハイマー病、関節炎、てんかん、心臓疾患、ＨＩＶ／ＡＩＤＳ、肝炎、または腎臓疾患、もしくは任意の前駆症状等の疾患がある参加者からのデータを収集、分析、可視化、および共有するために使用されることができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、癌、例えば、多発性骨髄腫またはその前駆症状がある参加者からのデータを収集および共有するために使用されることができる。いくつかの実施形態では、患者は、限定されないが、急性リンパ芽球性白血病（ＡＬＬ）、急性骨髄性白血病（ＡＭＬ）、副腎皮質癌、カポジ肉腫、肛門癌、基底細胞癌、胆管癌、膀胱癌、骨癌、骨肉腫、悪性線維性組織球腫、脳幹グリオーマ、脳腫瘍、大腸癌、血液の癌、頭蓋咽頭腫、上衣芽腫、上衣腫、髄芽腫、髄様上皮腫、松果体実質腫瘍、乳癌、気管支腫瘍、バーキットリンパ腫、非ホジキンリンパ腫、カルチノイド腫瘍、子宮頸癌、脊索腫、慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）、慢性骨髄性白血病（ＣＭＬ）、結腸癌、結腸直腸癌、皮膚Ｔ細胞性リンパ腫、非浸潤性乳管がん、子宮内膜癌、食道癌、ユーイング肉腫、眼癌、眼内黒色腫、網膜芽細胞腫、線維性組織球腫、胆嚢癌、胃癌、神経膠腫、有毛細胞白血病、頭頸部癌、心臓癌、肝細胞（肝臓）癌、ホジキンリンパ腫、下咽頭癌、腎臓癌、喉頭癌、口唇癌、口腔癌、肺癌、非小細胞癌、小細胞癌、黒色腫、口腔癌、骨髄異形成症候群、多発性骨髄腫、髄芽腫、鼻腔癌、副鼻腔癌、神経芽細胞腫、鼻咽頭癌、口腔癌、口腔咽頭癌、骨肉腫、卵巣癌、膵臓癌、乳頭腫症、傍神経節腫、副甲状腺癌、陰茎癌、咽頭癌、下垂体腫瘍、形質細胞腫、前立腺癌、直腸癌、腎細胞癌、横紋筋肉腫、唾液腺癌、セザリー症候群、皮膚癌、非黒色腫、小腸癌、軟組織肉腫、扁平上皮細胞癌、睾丸癌、咽喉癌、胸腺腫、甲状腺癌、尿道癌、子宮癌、子宮肉腫、膣癌、外陰癌、ヴァルデンストレームマクログロブリン血症、ウィルムス腫瘍、および／または他の腫瘍等の癌を有する、もしくはそれを診断される。
いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、多発性骨髄腫または前駆症状がある参加者からのデータを収集、分析、可視化、および共有するために使用されることができる。多発性骨髄腫は、悪性形質細胞によって形成される癌である。正常な形質細胞は、骨髄の中で見出され、免疫系の重要な一部である。形質細胞が癌性になるとき、癌性形質細胞は、形質細胞腫と呼ばれる腫瘍を生じ得る。形質細胞腫は、概して、骨の中で発生するが、他の組織の中でも見出されることができる。対象が単一の形質細胞腫瘍のみを有する場合、疾患は、孤発性または孤立性形質細胞腫と呼ばれる。対象が１つを上回る形質細胞腫を有する場合、疾患は、多発性骨髄腫と呼ばれる。
正常な細胞は、癌細胞に変換し得る。正常な細胞は、体内の無秩序な細胞成長に寄与する、ゲノム変化を蓄積し得る。これらの増殖する悪性細胞は、成長する悪性腫瘍への血液供給を運び、さらなる成長を支援し得る、血管内皮成長因子（ＶＥＧＦ）等のある因子を分泌し得る。いくつかの実施形態では、悪性細胞は、体内の正常な細胞の産生を締め出して阻害し、正常な臓器機能に干渉し、最終的に死を引き起こし得る。
表１は、多発性骨髄腫がある対象が呈し得る、いくつかの一次および二次症状を示す。
Figure 0007019200000001
 ＊アミロイドーシスもまた、低血圧を伴い得、腎、心、または肝不全をもたらし得る。
いくつかの治療オプションが、多発性骨髄腫がある対象に利用可能である。表２は、利用可能な治療のうちのいくつか、作用機構の説明、および治療法を使用する方法を示す。
Figure 0007019200000002
いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、パーキンソン病およびその前兆がある参加者からのデータを収集、分析、可視化、および共有するために使用されることができる。パーキンソン病は、主に運動系に影響を及ぼす、中枢神経系の長期変性疾患である。疾患の運動症状は、中脳の領域である、黒質中の細胞の死に起因し、黒質中のドーパミンの不足をもたらす。黒質中の細胞死は、ニューロン内のレビー小体の中へのタンパク質の蓄積を伴う。
パーキンソン病の診断は、主に、症状および限定されないが神経画像検査等の検査に基づく。表３は、パーキンソン病がある対象が呈し得る、いくつかの運動および非運動症状を示す。
Figure 0007019200000003
パーキンソン病の治療は、症状を改善することに向けられる。表４は、パーキンソン病で使用される薬剤を要約する。
Figure 0007019200000004
 統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベース
本明細書に開示される統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、患者または参加者が、データを患者もしくは参加者ポータルに登録および入力し、データを集約および分析し、結果として生じる情報を研究者および医師と共有し、患者、参加者、研究者、医師、製薬会社、支払人、一般大衆、ならびにその他の間で情報を分析、可視化、および共有することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、患者および参加者は、自己報告データを提供することができる。いくつかの実施形態では、研究者、癌専門医、または固定もしくは移動静脈切開施術者は、縦断的臨床データおよび／または血液、骨髄、腫瘍、組織、もしくは他の生物学的サンプルを中央場所に提供することができる。サンプルによって生成されるデータは、次いで、処理され、キュレートされ、データベースの中に記憶されることができる。縦断的臨床データは、電子診療記録（ＥＭＲ）または電子健康記録（ＥＨＲ）の伝送、もしくは他の方法を通して提供されることができる。いくつかの実施形態では、データは、外部データベースから取得されることができる。種々のソースからのデータの全ては、収集され、集約され、分析され、データベースの中に記憶されることができる。
生物学的サンプルの包括的な免疫ベースの特性評価は、治療介入中の疾患発症および進行の定性的ならびに定量的査定を助長する。いくつかの実施形態では、生物学的サンプルの包括的な免疫ベースの特性評価は、予後および診断解釈を向上させ、治療処置および臨床転帰を知らせることができる。いくつかの実施形態では、生物学的サンプルの包括的な免疫ベースの特性評価は、治療介入中の参加者における症状（例えば、多発性骨髄腫）または前駆症状の進行の定性的および定量的査定を助長し、治療介入の臨床転帰を改善することができる。
データベースは、オンラインツールを通して、研究者、医療専門家、患者、参加者、製薬会社、支払人、一般大衆、およびその他に情報を提供するように、キュレート、分析、および処理されることができる。情報は、提供される情報の理解を向上させるための双方向および／または視覚コンポーネントを含むことができる。情報は、研究を前進させ、患者または参加者転帰を改善するように、データ駆動型、証拠ベース、臨床的に関連性、または統計的に関連性であり得る。いくつかの実施形態では、本明細書に開示される統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、参加者コミュニティおよび一般対象と通信するために使用されるソーシャルメディアコンポーネントを含むことができる。
図７は、例示的な統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースを図示する。本研究は、採血を通して患者または参加者から直接取得される検体の使用を促進し、患者または参加者の臨床診療もしくは評価の経過中に生成される臨床情報を相関させる。疾患または疾患への既知の前駆症状を診断された患者もしくは参加者（７０１）が、統合臨床データベースに参加するために識別および採用される。患者または参加者がオンライン同意書（７０２）に同意する場合、患者もしくは参加者のＥＭＲおよび／またはＥＨＲ（７０３）は、公開され、データバンク（７０４）の中に入力される。オンライン同意書（７０２）への患者または参加者の同意は、患者または参加者に発送されるようにサンプル収集キットをトリガする（７０５）。血液サンプルが、同意した参加者によってスケジュールされる移動静脈切開術予約を通して適格な患者または参加者から収集され、血液サンプルは、研究所（７０６）で処理および検査される。同意プロセスを通して、参加者または患者は、ＥＭＲ情報の連携を認可するように求められ得る。サンプルデータは、患者または参加者から収集されるサンプルから生成され、情報は、データバンク（７０４）に送信される。収集されるサンプルは、データベース（例えば、データセットの大規模集合のシームレスな集約、統合、および分析のための一連の優れたツールならびに能力を誇るクラウドベースのプラットフォーム）の中へ集約され得る、徹底的なゲノムおよび免疫データを生じるように処理されることができる。データは、データを出力および可視化するための可視化モジュールに送信されることができる。可視化プロセスからの情報は、次いで、研究者可視化（７０７）、医師可視化（７０８）、および／または患者参加者可視化のために送信される（７０９）。
図１は、例示的な統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースを図示する。患者または参加者（１０１）は、最初に、情報を提出し、疾患もしくは疾患への既知の前駆症状を診断された患者または参加者を含む、適格性を判定する（１０２）。患者または参加者が適格ではない場合には、患者または参加者は、統合臨床データベースに参加しない（１０３）。患者または参加者が適格である場合、患者または参加者は、オンライン同意書（１０４）に同意する。患者または参加者がオンライン同意書（１０４）に同意しない場合、患者または参加者は、統合臨床データベースに参加しない（１０３）。患者または参加者が同意書（１０４）に同意する場合、患者もしくは参加者のＥＭＲおよび／またはＥＨＲ（１０５）は、公開され、データウェアハウス（１１０）の中に入力される。オンライン同意書への患者または参加者の同意（１０２）は、参加者調査（１０６）をトリガする。参加者調査は、参加者の医療背景についての付加的情報を収集するように行われる医療調査であり得る。いったん調査が完了すると、サンプル収集キットが、患者または参加者に発送される（１０７）。血液サンプルが、患者または参加者から収集される（１０８）。血液サンプルは、処理および検査され、サンプルデータは、患者または参加者から収集されるサンプルから生成され（１０９）、情報は、データウェアハウス（１１０）に送信される。データは、データを出力ならびに可視化するためのデータ分析および可視化モジュール（１１１）に送信されることができる。外部データソース（１１２）からのデータもまた、データウェアハウス（１１０）に入力されることができる。データ分析および可視化プロセス（１１１）からの情報は、分析され、次いで、研究者ポータル（１１３）、医師ポータル（１１４）、および／または患者参加者ポータル（１１５）に送信される。セキュアログイン情報（１１６）を伴う患者または参加者は、患者特有もしくは参加者特有のデータにアクセスし、集約された匿名化データにアクセスし、患者または参加者情報（１０１）を入力もしくは変更することができる。セキュアログイン情報（１１６）を伴わない患者、参加者、および／または対象（すなわち、一般大衆（１１７））に関して、集約および匿名化されたデータは、アクセスならびに可視化されることができる。
図６は、別の例示的な統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データフロー図を図示する。患者または参加者（６０１）は、適格性および電子同意プロセスを含む、患者または参加者登録ポータル（６０２）を使用して、研究に登録する。患者または参加者は、最初に、研究イニシアチブホームページに参入することによって、直接研究参加（６０３）を申し込む。患者または参加者は、ホームページ上の申請要請ボタンをクリックすることによって登録プロセスを開始し、適格性質問のセットに進む。患者または参加者の適格性（６０４）は、少なくとも１つの短い質問（例えば、両方とも研究に適格であるために肯定の「はい」で回答され得る、２つの質問）を使用して、判定される。参加者が適格である場合、参加者は、Ｅメール検証のためのリンクとともに参加者に送信されるＥメールを使用して、自分のＥメールアドレスを検証するように求められる。いったんＥメールアドレスが検証されると、参加者は、登録プロセスの電子同意ステップ（６０５）に進む。参加者が研究に同意する場合、参加者は、参加者の連絡先情報、参加者の医師、および手技が行われた施設を詳述する、医療認可書（６０６）に進む。そのような同意は、参加者への血液サンプル収集キットの配送および参加者の診療記録の収集をトリガする。いったん医療認可書（６０６）が提出されると、参加者は、参加者の医療背景に関する付加的情報を収集することを目指す、医療調査（６０７）に進む。登録プロセスは、医療調査（６０７）の提出に応じて完了する。完了した適格性判定（６０４）、電子同意（６０５）、医療認可書（６０６）、および医療調査（６０７）はそれぞれ、患者または参加者の登録データベース（６１２）の中に保管される、それぞれ、適格性データ（６０８）、同意データ（６０９）、医療承認データ（６１０）、および医療調査データ（６１１）を生成する。
適格性判定（６０４）は、単一サインオンユーザ認証、およびアカウントデータ、Ｅメールアドレス、ユーザ名、ならびにパスワードの記憶に使用される、認証プラットフォーム（６１３）に送信されることができる。認証プラットフォームからの情報は、次いで、自動Ｅメールユーザ通知を参加者（６０１）に配信するためのサービスを備える、Ｅメールサービスプラットフォーム（６１４）に転送される。認証プラットフォームからの情報はまた、ＣｕｒｅＣｌｏｕｄアプリケーション（６１５）にも転送され、逆も同様である。ＣｕｒｅＣｌｏｕｄアプリケーションは、サンプルキット（例えば、血液キット）の発送をトリガする、データ研究管理サブポータルであり得る。同様に、情報は、患者登録データベース（６１２）とＣｕｒｅＣｌｏｕｄアプリケーション（６１５）との間で移動することができる。ＣｕｒｅＣｌｏｕｄアプリケーション（６１５）からの情報はまた、Ｅメールサービスプラットフォーム（６１４）に転送される。加えて、ＣｕｒｅＣｌｏｕｄアプリケーション（６１５）は、研究管理システム（６１７）へのキット要求を管理および送信するステップを含む、サンプルキット収集（６１６）を管理することができる。研究管理システム（６１７）は、ユーザ名およびパスワード認証を通してアクセスを有する、１人またはそれを上回る研究スタッフ（６１８）に情報を公開する。１人またはそれを上回る研究スタッフ（６１８）は、次いで、研究管理システム情報を患者または参加者登録データベース（６１２）に転送することができる。
研究管理システム（６１７）は、処理、検査、およびデータ生成（６３１）を管理するサブポータルのための血液サンプル要求ならびにラベル印刷を送信することができる。サブポータル（６３１）はまた、患者または参加者（６０１）への血液キット発送および返却も管理する。サブポータル（６３１）からのデータおよび外部調査研究（６１９）からのデータは、関連付けられるクラウドファイル記憶バケット（６２０）に事前ロードまたは転送される。関連付けられるクラウドファイル記憶バケット（６２０）の中の情報は、専用作業空間（６２１）に転送され、逆も同様である。専用作業空間は、研究者（６２３）による閲覧および分析のためにアクセス可能である、ユーザインターフェース（６２２）上に表示される。
別個に、研究管理システム（６１７）は、患者または参加者臨床データ要求を臨床データ抽象化および集約ポータル（６２４）に送信し、これは、次いで、臨床データをセキュアファイル転送プロトコル（６２５）に転送する。セキュアファイル転送プロトコル（６２５）からのデータは、可視化プラットフォーム（６２７）内のデータ分析（６２６）のために送信される。データ分析サブポータル（６２６）およびデータベース（６２８）内の既存のデータ（例えば、医学研究データまたはユーザデータ）は、相互の間で分析されたデータまたは既存のデータを転送する。データ分析サブポータル（６２６）はまた、分析されたデータを関連付けられるクラウドファイル記憶バケット（６２０）または専用作業空間（６２１）に転送することもでき、逆も同様である。最終的に、データ分析サブポータル（６２６）は、閲覧および分析のための分析されたデータを研究者（６２３）に転送する、または可視化のための分析されたデータを医師ポータル（６２９）および／または患者もしくは参加者ポータル（６３０）に転送する。患者または参加者（６０１）は、Ｅメール立証、ユーザ名およびパスワード認証を通して、患者または参加者ポータル（６３０）内の自分のデータにアクセスすることができる。
Ａ．参加者登録
ａ．参加者
参加者は、ヒト、または限定されないが、チンパンジー、および他の類人猿ならびに猿種等のヒトではない霊長類、限定されないが、ウシ、ウマ、ヒツジ、ヤギ、ブタ等の家畜、限定されないが、ウサギ、イヌ、およびネコ等の飼育動物、限定されないが、ラット、マウス、およびモルモット等、限定されないが、齧歯類を含む、実験動物であり得る。参加者は、任意の年齢であり得る。参加者は、例えば、男性、女性、高齢者、成人、思春期、思春期前、小児、幼児、または乳児であり得る。
参加者は、限定されないが、癌またはＣＮＳ症状等の既存の疾患もしくは症状を有し得る、または何も有していない。参加者は、限定されないが、癌の治療等の既存または過去の治療に無反応であり得る。参加者は、癌の治療、例えば、化学療法を受けていることができる。参加者は、健康状態の予備選別検査からの陽性、陰性、または曖昧な結果を有し得る。
いくつかの実施形態では、参加者は、癌性または非癌性疾患を有し得る。他の実施形態では、患者は、限定されないが、急性リンパ芽球性白血病（ＡＬＬ）、急性骨髄性白血病（ＡＭＬ）、副腎皮質癌、カポジ肉腫、肛門癌、基底細胞癌、胆管癌、膀胱癌、骨癌、骨肉腫、悪性線維性組織球腫、脳幹グリオーマ、脳腫瘍、大腸癌、血液の癌、頭蓋咽頭腫、上衣芽腫、上衣腫、髄芽腫、髄様上皮腫、松果体実質腫瘍、乳癌、気管支腫瘍、バーキットリンパ腫、非ホジキンリンパ腫、カルチノイド腫瘍、子宮頸癌、脊索腫、慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）、慢性骨髄性白血病（ＣＭＬ）、結腸癌、結腸直腸癌、皮膚Ｔ細胞性リンパ腫、非浸潤性乳管がん、子宮内膜癌、食道癌、ユーイング肉腫、眼癌、眼内黒色腫、網膜芽細胞腫、線維性組織球腫、胆嚢癌、胃癌、神経膠腫、有毛細胞白血病、頭頸部癌、心臓癌、肝細胞（肝臓）癌、ホジキンリンパ腫、下咽頭癌、腎臓癌、喉頭癌、口唇癌、口腔癌、肺癌、非小細胞癌、小細胞癌、黒色腫、口腔癌、骨髄異形成症候群、多発性骨髄腫、髄芽腫、鼻腔癌、副鼻腔癌、神経芽細胞腫、鼻咽頭癌、口腔癌、口腔咽頭癌、骨肉腫、卵巣癌、膵臓癌、乳頭腫症、傍神経節腫、副甲状腺癌、陰茎癌、咽頭癌、下垂体腫瘍、形質細胞腫、前立腺癌、直腸癌、腎細胞癌、横紋筋肉腫、唾液腺癌、セザリー症候群、皮膚癌、非黒色腫、小腸癌、軟組織肉腫、扁平上皮細胞癌、睾丸癌、咽喉癌、胸腺腫、甲状腺癌、尿道癌、子宮癌、子宮肉腫、膣癌、外陰癌、ヴァルデンストレームマクログロブリン血症、ウィルムス腫瘍、および／または他の腫瘍等の癌性疾患を有する、もしくはそれを診断される。参加者は、癌性疾患、例えば、骨髄内の多発性骨髄腫を有し得る。参加者はまた、限定されないが、脊椎、骨盤骨、肋骨、肩、または腰の中の骨髄等の最大活性を伴う骨髄内の多発性骨髄腫を有し得る。多発性骨髄腫は、限定されないが、１）低血球数、２）骨およびカルシウムの問題、３）感染症、４）腎臓の問題、５）単クローン性免疫グロブリン血症、６）軽鎖アミロイドーシス、７）意義不明の単クローン性免疫グロブリン血症、８）孤立性形質細胞腫、ならびに９）血液中の高濃度のＭタンパク質を含む、いくつかの特徴によって特徴付けられる、または先行され得る。
いくつかの実施形態では、参加者は、低血球数によって特徴付けられる症状を有し得る。参加者は、骨髄内の形質細胞の過成長が正常な血液形成細胞を締め出し、低血球数につながり得る、多発性骨髄腫を有し得る。参加者はまた、貧血（すなわち、赤血球の不足）によって特徴付けられる症状も有し得る。参加者は、出血および打撲傷の増加につながり得る、血小板減少症（すなわち、血液中の低濃度の血小板）によって特徴付けられる症状を有し得る。参加者はまた、感染症と戦う問題につながり得る、白血球減少症（すなわち、正常な白血球の不足）によって特徴付けられる症状も有し得る。いくつかの実施形態では、参加者は、多発性骨髄腫を有し、正常に機能する免疫グロブリンを締め出す、または参加者の血液を濃くし得る、高濃度のＭタンパク質および軽鎖（ベンス・ジョーンズタンパク質）を呈し得る。
いくつかの実施形態では、参加者は、骨およびカルシウムの問題によって特徴付けられる症状を有し得る。参加者は、骨量減少につながり得る、多発性骨髄腫を有し得る。参加者はまた、多発性骨髄腫も有し得、骨髄腫細胞は、集合して骨髄内で塊を形成し、周辺の骨の正常な構造を妨害し得る。参加者は、骨修復および成長の正常なプロセスに干渉する、サイトカインを分泌する症状を有し得る。参加者はまた、多発性骨髄腫も有し得、骨髄腫細胞によって分泌されるサイトカインは、破骨細胞（すなわち、骨を溶解させる細胞）の発生を刺激し得る。いくつかの実施形態では、骨髄腫細胞群は、骨髄内の他の細胞に骨の固体部分を除去させ、骨の中の軟点（すなわち、溶骨性病巣）を引き起こし得る。いくつかの実施形態では、骨髄腫細胞は、骨破壊を増加させ、血液中のカルシウム濃度を上昇させ得る（すなわち、高カルシウム血症）。いくつかの実施形態では、骨髄腫細胞は、新しい骨を発生させる骨芽細胞の能力を阻害し得る。
いくつかの実施形態では、参加者は、感染症によって特徴付けられる症状を有し得る。骨髄腫細胞は、正常な形質細胞を締め出し、感染症に対する抗体形成を阻害し得る。参加者は、感染症に対して効果がない抗体の産生をもたらす症状を有し得る。参加者はまた、感染症に対して効果がないモノクローナル抗体を産生する症状も有し得る。参加者は、参加者の腎臓に害を及ぼす症状を有し得る。いくつかの実施形態では、参加者は、多発性骨髄腫を有し得、骨髄腫細胞によって構成される抗体は、腎障害につながり得る。骨髄腫細胞によって構成される抗体は、腎不全につながり得る。
いくつかの実施形態では、参加者は、単クローン性免疫グロブリン血症（すなわち、同一の抗体の多くのコピーを有する）によって先行された症状、例えば、多発性骨髄腫を有し得る。参加者は、意義不明の単クローン性免疫グロブリン血症によって先行された多発性骨髄腫を有し得る。参加者は、血液検査を用いて単クローン性免疫グロブリン血症を有すると判定されることができる。
いくつかの実施形態では、参加者は、軽鎖アミロイドーシス（すなわち、異常な細胞が過剰に多くの軽鎖を伴う抗体を構成するとき）によって特徴付けられる症状を有し得る。軽鎖は、組織中に堆積して蓄積し、アミロイドタンパク質の形成につながり得る。参加者は、多発性骨髄腫を有し、臓器を肥大させて適切な機能を阻害し得る、臓器内のアミロイドの蓄積を有し得る。いくつかの実施形態では、多発性骨髄腫がある参加者は、不整脈をもたらし、心臓を肥大および衰弱させ得る、心臓内のアミロイド蓄積を有し得る。その結果として、参加者は、鬱血性心不全を有し、限定されないが、息切れおよび脚の腫脹等の症状を呈し得る。参加者はまた、腎臓内のアミロイド蓄積も有し得る。いくつかの実施形態では、腎臓内のアミロイド蓄積は、腎不全につながり得る。
いくつかの実施形態では、参加者は、限定されないが、孤立性形質細胞腫によって特徴付けられる、多発性骨髄腫等の症状を有し得る。孤立性形質細胞腫は、骨の中で発生し得、骨の孤発性形質細胞腫と呼ばれる。他の組織中で発生する形質細胞腫は、髄外形質細胞腫と呼ばれる。いくつかの実施形態では、形質細胞腫は、肺内で発生し得る。参加者は、早期多発性骨髄腫を有し、無症状性であり得る。
いくつかの実施形態では、参加者は、限定されないが、１型糖尿病、２型糖尿病、嚢胞性線維症、関節炎、てんかん、心臓疾患、ＨＩＶ／ＡＩＤＳ、肝炎、または腎臓疾患、もしくは前駆症状等の症状を有し得る。いくつかの実施形態では、参加者は、限定されないが、パーキンソン病もしくはアルツハイマー病および／または前駆症状等の中枢神経系症状を有し得る。
ｂ．参加者登録
本開示は、疾患または障害の研究において参加者から取得されるデータを統合し得る、患者データ登録を説明する。参加者は、調査研究、臨床試験、または縦断的研究の参加者であり得る。疾患の研究に登録される参加者は、健康な対照、疾患を発症するリスクがある、疾患を新たに診断される、進行型の疾患を新たに診断される、疾患の治療を受けようとしている、現在疾患の治療を受けている、疾患をすでに治療されている、または疾患の再発の治療を再開しようとし得る。患者データ登録の少なくとも１人の参加者は、健康な対照であり得、例えば、患者データ登録の参加者のうちの数人は、健康な対照であり得る。患者データ登録の少なくとも１人の参加者は、疾患を新たに診断され得、例えば、患者データ登録の参加者のうちの数人は、疾患を新たに診断され得る。いくつかの実施形態では、米国外に住んでいる患者または参加者は、登録から除外される。いくつかの実施形態では、疾患（例えば、多発性骨髄腫）以外の診断または疾患への既知もしくは疑わしい前兆がある患者は、登録から除外される。いくつかの実施形態では、出産可能年齢の女性は、研究の参加が許可される。
いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、オンライン同意書および／または登録書を使用して、参加者を直接採用することができる。研究に登録される、または患者データ登録に参加する対象は、研究もしくは患者データ登録への参加のために書面による同意を提供するように要求され得る。書面による同意は、限定されないが、サンプルを使用して生成される任意のデータまたは生成物を含む、収集されるありとあらゆるサンプルの所有権の連帯保証人になるための規定を含むことができる。いくつかの実施形態では、書面による同意は、研究に関与するスポンサまたは団体へのありとあらゆるサンプルの所有権の連帯保証人になるための規定を含むことができる。書面による同意はまた、医療保険の携行性と責任に関する法律（ＨＩＰＡＡ）および一般データ保護規則（ＧＤＰＲ）に準じた健康情報の公開を認可するための規定も含むことができる。
電子インフォームドコンセントプロセスは、全ての参加者が同意情報の一貫性および標準化を確実にするために使用されることができる。電子インフォームドコンセントプロセスは、同意の急速なスケーリングを可能にする。電子同意プロセスは、限定されないが、研究に参加することの詳細な性質、目的、手技、利益、およびリスク、ならびにその代替物についての情報を含む、患者データ登録の核心要素を理解することを補助する。患者データ登録の要素は、ウェブを介して、および／またはネイティブモバイルプラットフォームを通して利用可能であり得る。参加者は、オンラインで同意書および付加的情報資料を精査し、プロトコルウェブサイトを通して電子的に同意を提出することができる。患者コールセンタースタッフは、参加者または法定後見人のために任意の質問に回答するために電話で対応可能であり得る。同意する対象または法定後見人は、電子インフォームドコンセント文書に署名することができる。各参加者の同意ステータスは、登録プラットフォームによって記録されることができ、参加についての個人の決定は、他の調査研究への参加または任意の治療もしくは癌治療施設において受けられる診療に影響を及ぼし得ない。
電子同意書は、インフォームドコンセントの要素を精査する段階的プロセスを通して、同意する参加者または法定後見人を誘導する。インフォームドコンセントの要素は、限定されないが、統合された分子、オーミクス（例えば、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクス）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床プラットフォームへの導入、研究を行うための理由、参加者が研究に参加するように求められている理由、研究の一部への患者の関与の持続時間、研究における参加者の数、研究に関する詳細な情報（例えば、血液サンプルおよびデータ、使用および共有され得るデータ、研究に参加する利益およびリスク、ならびに費用を提供する）、健康情報の使用および開示のための認可（例えば、医療保険の携行性と責任に関する法律の権利放棄）、または連絡先情報、ならびに電子署名による同意プロセスの完了を含むことができる。
書面による同意は、研究の経過中に参加者によって被られる任意の悪影響に対する責任を放棄するための規定を含むことができる。いくつかの実施形態では、書面による同意は、限定されないが、にきび、高血圧、急性腎不全、蕁麻疹、中毒、嗄声、無顆粒球症、高血糖症、アレルギー反応、低血糖症、健忘症、食欲増加、貧血、唾液の増加、不安、感染症、出生異常、炎症、膨満、炎症性腸疾患、血栓、不眠症、血便、黒色便、またはタール状便、不整脈、かすみ目、掻痒、乳房の圧痛、黄疸、呼吸困難、関節痛、打撲傷、腎不全、癌、乳酸アシドーシス、心臓血管疾患、肝不全および肝臓障害、味覚の変化または損失、食欲不振、胸痛、月経周期の損失または変化、混乱、低血圧、結膜炎、腰痛、便秘、黒皮症、クローン病、気分変動、性欲減退、口の痛み、排尿減少、筋肉痛、脱水症、吐き気、認知症、神経質、鬱病、白色便、糖尿病、発疹、下痢、呼吸器感染症、目眩、不穏状態、眠気、発作、ドライアイ、光に対する過敏症、口渇、喉の痛み、ジストニア、胃痛、浮腫、脳卒中、勃起機能不全、自殺、顔面チック、発汗、疲労、腫脹、発熱、遅発性ジスキネジア、インフルエンザおよび風邪の症状、喉の渇き、顔面紅潮、血栓症、胆石、耳鳴、緑内障、潰瘍性結腸炎、脱毛、嘔吐、幻覚、体重増加、頭痛、体重減少、心臓発作、喘鳴、胸焼け、ガス、消化不良、口または喉の白斑、死亡、もしくはそれらの任意の組み合わせを含む、参加者によって被られる悪影響に対する責任を放棄するための規定を含むことができる。
研究に登録される、または患者データ登録に参加する対象は、研究もしくは患者データ登録に登録するために補償されることができる。いくつかの実施形態では、研究に登録される、または患者データ登録に参加する対象は、金銭、実験的治療へのアクセス、限定された可用性を有する治療方法へのアクセス、無料または割引治療へのアクセス、研究の全体もしくは一部の間の無料または割引住宅、研究結果へのアクセス、またはそれらの任意の組み合わせで補償されることができる。いくつかの実施形態では、参加者は、研究に登録する、または患者データ登録に参加するために補償されない。
参加者は、１つまたはそれを上回る登録現場において研究に登録されることができる。いくつかの実施形態では、参加者は、少なくとも約１０箇所、少なくとも約２０箇所、少なくとも約３０箇所、少なくとも約４０箇所、少なくとも約５０箇所、少なくとも約６０箇所、少なくとも約７０箇所、少なくとも約８０箇所、少なくとも約９０箇所、少なくとも約１００箇所、少なくとも約１１０箇所、少なくとも約１２０箇所、少なくとも約１３０箇所、少なくとも約１４０箇所、少なくとも約１５０箇所、少なくとも約１６０箇所、少なくとも約１７０箇所、少なくとも約１８０箇所、少なくとも約１９０箇所、少なくとも約２００箇所、またはそれを上回る登録現場において研究に登録されることができる。いくつかの実施形態では、参加者は、例えば、最大で約３００箇所、最大で約２００箇所、最大で約１９０箇所、最大で約１８０箇所、最大で約１７０箇所、最大で約１６０箇所、最大で約１５０箇所、最大で約１４０箇所、最大で約１３０箇所、最大で約１２０箇所、最大で約１１０箇所、最大で約１００箇所、最大で約９０箇所、最大で約８０箇所、最大で約７０箇所、最大で約６０箇所、最大で約５０箇所、最大で約４０箇所、最大で約３０箇所、最大で約２０箇所、最大で約１０箇所、またはそれ未満の登録現場において研究に登録されることができる。いくつかの実施形態では、参加者は、少なくとも約１箇所、２箇所、３箇所、４箇所、５箇所、６箇所、７箇所、８箇所、９箇所、１０箇所、１１箇所、１２箇所、１３箇所、１４箇所、１５箇所、１６箇所、１７箇所、１８箇所、１９箇所、２０箇所、２１箇所、２２箇所、２３箇所、２４箇所、２５箇所、２６箇所、２７箇所、２８箇所、２９箇所、３０箇所、３１箇所、３２箇所、３３箇所、３４箇所、３５箇所、３６箇所、３７箇所、３８箇所、３９箇所、４０箇所、４１箇所、４２箇所、４３箇所、４４箇所、４５箇所、４６箇所、４７箇所、４８箇所、４９箇所、５０箇所、５１箇所、５２箇所、５３箇所、５４箇所、５５箇所、５６箇所、５７箇所、５８箇所、５９箇所、６０箇所、６１箇所、６２箇所、６３箇所、６４箇所、６５箇所、６６箇所、６７箇所、６８箇所、６９箇所、７０箇所、７１箇所、７２箇所、７３箇所、７４箇所、７５箇所、７６箇所、７７箇所、７８箇所、７９箇所、８０箇所、８１箇所、８２箇所、８３箇所、８４箇所、８５箇所、８６箇所、８７箇所、８８箇所、８９箇所、９０箇所、９１箇所、９２箇所、９３箇所、９４箇所、９５箇所、９６箇所、９７箇所、９８箇所、９９箇所、１００箇所、またはそれを上回る登録現場において研究に登録されることができる。いくつかの実施形態では、参加者は、例えば、最大で約２００箇所、１００箇所、９９箇所、９８箇所、９７箇所、９６箇所、９５箇所、９４箇所、９３箇所、９２箇所、９１箇所、９０箇所、８９箇所、８８箇所、８７箇所、８６箇所、８５箇所、８４箇所、８３箇所、８２箇所、８１箇所、８０箇所、７９箇所、７８箇所、７７箇所、７６箇所、７５箇所、７４箇所、７３箇所、７２箇所、７１箇所、７０箇所、６９箇所、６８箇所、６７箇所、６６箇所、６５箇所、６４箇所、６３箇所、６２箇所、６１箇所、６０箇所、５９箇所、５８箇所、５７箇所、５６箇所、５５箇所、５４箇所、５３箇所、５２箇所、５１箇所、５０，４９，４８箇所、４７箇所、４６箇所、４５箇所、４４箇所、４３箇所、４２箇所、４１箇所、４０箇所、３９箇所、３８箇所、３７箇所、３６箇所、３５箇所、３４箇所、３３箇所、３２箇所、３１箇所、３０箇所、２９箇所、２８箇所、２７箇所、２６箇所、２５箇所、２４箇所、２３箇所、２２箇所、２１箇所、２０箇所、１９箇所、１８箇所、１７箇所、１６箇所、１５箇所、１４箇所、１３箇所、１２箇所、１１箇所、１０箇所、９箇所、８箇所、７箇所、６箇所、５箇所、４箇所、３箇所、２箇所、またはそれ未満の登録現場において研究に登録されることができる。
登録現場の数は、研究の経過の全体を通して変動し得る。研究は、研究が進行および／または拡張するにつれて、登録現場の数を増加させることができる。登録現場は、非営利病院、営利目的型病院、大学医療センター、地域医療センター、診療所、無料診療クリニック、外来治療施設、入院治療施設、臨床試験現場、政府機関、国営もしくは政府支援医療センター（例えば、退役軍人局病院）、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。いくつかの実施形態では、研究は、登録現場として非営利団体および非営利研究団体を含む。研究の登録現場は、例えば、非業界科学者および研究者含む科学諮問委員会によって選択される。
参加者は、任意の時間周期にわたって研究または患者データ登録に登録されることができる。例えば、参加者は、少なくとも約１ヶ月、少なくとも約６ヶ月、少なくとも約１２ヶ月、少なくとも約１８ヶ月、少なくとも約２４ヶ月、少なくとも約３０ヶ月、少なくとも約３６ヶ月、少なくとも約４２ヶ月、少なくとも約４８ヶ月、少なくとも約５４ヶ月、少なくとも約６０ヶ月、少なくとも約６６ヶ月、少なくとも約７２ヶ月、少なくとも約８０ヶ月、少なくとも約８６ヶ月、少なくとも約９２ヶ月、少なくとも約９８ヶ月、またはそれを上回って研究もしくは患者データ登録に登録されることができる。参加者は、最大で約１００ヶ月、最大で約９８ヶ月、最大で約９２ヶ月、最大で約８６ヶ月、最大で約８０ヶ月、最大で約７２ヶ月、最大で約６６ヶ月、最大で約６０ヶ月、最大で約５４ヶ月、最大で約４８ヶ月、最大で約４２ヶ月、最大で約３６ヶ月、最大で約３０ヶ月、最大で約２４ヶ月、最大で約１８ヶ月、最大で約１２ヶ月、最大で約６ヶ月、最大で約１ヶ月、またはそれ未満にわたって研究もしくは患者データ登録に登録されることができる。いくつかの実施形態では、参加者は、少なくとも約１年、少なくとも約２年、少なくとも約４年、少なくとも約６年、少なくとも約８年、少なくとも約１０年、少なくとも約１２年、少なくとも約１４年、少なくとも約１６年、少なくとも約１８年、少なくとも約２０年、少なくとも約２２年、少なくとも約２４年、少なくとも約２６年、少なくとも約２８年、少なくとも約３０年、またはそれを上回って研究もしくは患者データ登録に登録されることができる。いくつかの実施形態では、参加者は、最大で約５０年、最大で約４０年、最大で約３０年、最大で約２８年、最大で約２６年、最大で約２４年、最大で約２２年、最大で約２０年、最大で約１８年、最大で約１６年、最大で約１４年、最大で約１２年、最大で約１０年、最大で約８年、最大で約６年、最大で約４年、最大で約２年、最大で約１年、またはそれ未満にわたって研究もしくは患者データ登録に登録されることができる。参加者はまた、参加者の寿命の持続時間にわたって研究または患者データ登録に登録されることもできる。
本開示の研究または患者データ登録は、複数の参加者を登録することができる。研究または患者データ登録に登録される参加者の数は、例えば、少なくとも約２５人、少なくとも約５０人、少なくとも約７５人、少なくとも約１００人、少なくとも約１２５人、少なくとも約１５０人、少なくとも約１７５人、少なくとも約２００人、少なくとも約２５０人、少なくとも約３００人、少なくとも約３５０人、少なくとも約４００人、少なくとも約４５０人、少なくとも約５００人、少なくとも約５５０人、少なくとも約６００人、少なくとも約６５０人、少なくとも約７００人、少なくとも約７５０人、少なくとも約８００人、少なくとも約８５０人、少なくとも約９００人、少なくとも約９５０人、少なくとも約１，０００人の参加者、またはそれを上回り得る。研究または患者データ登録に登録される参加者の数は、例えば、最大で約２，０００人、最大で約１，０００人、最大で約９５０人、最大で約９００人、最大で約８５０人、最大で約８００人、最大で約７５０人、最大で約７００人、最大で約６５０人、最大で約６００人、最大で約５５０人、最大で約５００人、最大で約４５０人、最大で約４００人、最大で約３５０人、最大で約３００人、最大で約２５０人、最大で約２００人、最大で約１７５人、最大で約１５０人、最大で約１２５人、最大で約１００人、最大で約７５人、最大で約５０人、最大で約２５人の参加者、またはそれ未満であり得る。研究または患者データ登録に登録される参加者の数はまた、例えば、少なくとも約１，０００人、少なくとも約２，０００人、少なくとも約３，０００人、少なくとも約４，０００人、少なくとも約５，０００人、少なくとも約６，０００人、少なくとも約７，０００人、少なくとも約８，０００人、少なくとも約９，０００人、少なくとも約１０，０００人、少なくとも約１１，０００人、少なくとも約１２，０００人、少なくとも約１３，０００人、少なくとも約１４，０００人、少なくとも約１５，０００人、少なくとも約１６，０００人、少なくとも約１７，０００人、少なくとも約１８，０００人、少なくとも約１９，０００人、少なくとも約２０，０００人、少なくとも約２１，０００人、少なくとも約２２，０００人、少なくとも約２３，０００人、少なくとも約２４，０００人、少なくとも約２５，０００人、少なくとも約２６，０００人、少なくとも約２７，０００人、少なくとも約２８，０００人、少なくとも約２９，０００人、少なくとも約３０，０００人の参加者、またはそれを上回り得る。研究または患者データ登録に登録される参加者の数はまた、例えば、最大で約４０，０００人、最大で約３０，０００人、最大で約２９，０００人、最大で約２８，０００人、最大で約２７，０００人、最大で約２６，０００人、最大で約２５，０００人、最大で約２４，０００人、最大で約２３，０００人、最大で約２２，０００人、最大で約２１，０００人、最大で約２０，０００人、最大で約１９，０００人、最大で約１８，０００人、最大で約１７，０００人、最大で約１６，０００人、最大で約１５，０００人、最大で約１４，０００人、最大で約１３，０００人、最大で約１２，０００人、最大で約１１，０００人、最大で約１０，０００人、最大で約９，０００人、最大で約８，０００人、最大で約７，０００人、最大で約６，０００人、最大で約５，０００人、最大で約４，０００人、最大で約３，０００人、最大で約２，０００人、最大で約１，０００人の参加者、またはそれ未満であり得る。いくつかの実施形態では、５００人の参加者が、研究または患者データ登録に登録される。いくつかの実施形態では、５，０００人の参加者が、研究または患者データ登録に登録される。いくつかの実施形態では、１０，０００人の参加者が、研究または患者データ登録に登録される。いくつかの実施形態では、２０，０００人の参加者が、研究または患者データ登録に登録される。
同意書は、参加者についての情報を収集するために使用されることができる。同意書は、用紙またはオンラインフォームであり得る。同意書によって収集される情報は、例えば、参加者の人種、民族、性別、既往歴、連絡先情報、現在の郵送先住所、参加者の医師の名前および連絡先情報、ならびに参加者が任意の手技もしくは治療（例えば、入院、骨髄穿刺液、ポジトロン放出断層撮影スキャン、および磁気共鳴映像法）を受けた病院および／または施設の名称を含むことができる。同意書は、データおよび血液サンプルが研究のために即時に使用される、または将来の研究目的のために保管されることを参加者に知らせることができる。同意書はまた、任意の収集されたデータが匿名化され（すなわち、識別情報の除去）、他の研究者と共有されることを参加者に知らせることもできる。同意書はまた、参加者が、具体的疾患、例えば、転移性および／または進行前立腺癌を診断されているかどうかについての情報を含むこともできる。
参加者が登録され、参加者が同意書を提出した後、参加者の近くの研究所を訪問するためのキットおよび指示が、参加者に郵送されることができる。研究所は、次いで、静脈から血液を採取することができ、例えば、最大４０ｍＬの血液が、参加者から採血されることができる。参加者は、例えば、参加者の症状が変化する場合に、血液の付加的サンプルを提出するように求められることができる。
参加者の医師および病院は、参加者の診療記録の過去、現在、および将来のコピーを取得し、参加者プロファイルを完成させるために連絡されることができる。参加者の診療記録は、参加者の疾患生態および分子特性評価を症状が臨床的に提示される様式と結び付けるために使用されることができる。
いったん医療認可書が同意プロセスを完了するように提出されると、参加者は、参加者の臨床情報の収集プロセスを開始するための医療調査を完了する。質問のセットを通して、参加者は、人口統計（例えば、性別、民族、ならびに年齢）、病歴（例えば、診断、治療、癌の家族歴）、および（多発性骨髄腫等の疾患で頻繁に観察される遺伝子変化の存在によって特徴付けられるような）疾患亜型についての回答を提供するように求められる。参加者によって提供される情報は、ＥＭＲから読み出されるデータと相互参照するときに使用されることができる。
いくつかの実施形態では、医療調査は、少なくとも約３個、少なくとも約５個、少なくとも約７個、少なくとも約８個、少なくとも約９個、少なくとも約１０個、少なくとも約１１個、少なくとも約１２個、少なくとも約１３個、少なくとも約１４個、少なくとも約１５個、少なくとも約１６個、少なくとも約１７個、少なくとも約１８個、少なくとも約１９個、少なくとも約２０個、少なくとも約２５個、少なくとも約３０個、少なくとも約３５個、少なくとも約４０個、少なくとも約４５個、少なくとも約５０個、少なくとも約６０個、少なくとも約７０個、少なくとも約８０個、少なくとも約９０個、少なくとも約１００個、少なくとも約２００個、またはそれを上回る質問を備えることができる。
いくつかの実施形態では、医療調査は、最大で約２００個、最大で約１００個、最大で約９０個、最大で約８０個、最大で約７０個、最大で約６０個、最大で約５０個、最大で約４５個、最大で約４０個、最大で約３５個、最大で約３０個、最大で約２５個、最大で約２０個、最大で約１９個、最大で約１８個、最大で約１７個、最大で約１６個、最大で約１５個、最大で約１４個、最大で約１３個、最大で約１２個、最大で約１１個、最大で約１０個、最大で約９個、最大で約８個、最大で約７個、最大で約５個、最大で約３個、またはそれ未満の質問を備えることができる。いくつかの実施形態では、医療調査は、１２個の質問を備えることができる。
いくつかの実施形態では、外部能力またはサービスが、患者登録ポータルに組み込まれる。外部能力またはサービスは、単一サインオンユーザ認証、およびアカウントデータ、Ｅメールアドレス、ユーザ名、ならびにパスワードの記憶のためのサービス、サンプルキット収集を管理するための（例えば、キット要求、ラベル印刷、およびキット発送ならびに返却を管理する）サービス、収集された参加者適格性、同意、および調査データの記憶、閲覧、ならびにダウンロードのためのサービス、自動Ｅメールユーザ通知を参加者に配信するためのサービス、または発送先住所立証および発送ラベルの生成のためのサービスを含むが、それらに限定されない。
いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（例えば、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクス）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースを介した全てのトラフィックは、セキュアソケットレイヤーを使用して暗号化される。データベースアプリケーションは、クラウドサービス（例えば、Ｇｏｏｇｌｅのクラウドサービス）上でホストされることができる。参加者は、Ｅメールアドレスを立証させることができ、登録プロセスおよび参加者のデータにアクセスするためにユーザ名およびパスワードで認証される。いくつかの実施形態では、サンプルキット収集を管理するためのサービス、および記憶、閲覧、ならびにダウンロードのためのサービスへの研究スタッフアクセスは、ユーザ名およびパスワード認証を要求する。
いくつかの実施形態では、患者支援センターは、専門訓練を受け、研究への参加に関する参加者および介護者の質問に回答するための主要なリソースとしての役割を果たす、スタッフ（例えば、正看護師（ＲＮ））を雇用する。ＲＮはまた、疾患、治療、臨床試験検索、臨床医照会、治療へのアクセス（例えば、財務）、および他の支援サービスに関連する問い合わせに応答することもできる。患者支援センターは、最適な疾患管理のためのリソースおよび教育を提供することによって、１対１のサポートサービスを患者に提供することができる。患者支援センターは、患者に連絡し、統合された分子、オーミクス（例えば、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクス）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースへの参加に関連する情報について議論し、それを収集することができる。患者支援センターによって収集される情報は、セキュアデータベースの中に文書化および維持され、共有される。データベース内の情報は、患者支援サービスを送達することを支援するために使用される。
ｃ．データ入力
ｉ．基礎的な生物学的データ
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、患者名、患者の普遍的に一意の識別子、基礎的な生物学的データ、性別、年齢、生年月日、体重、人種、民族、喫煙歴、参加者の病歴（例えば、癌部位、過去の癌診断、関連共存疾患）、家族歴、薬剤のリスト、施設、または水分摂取量を含むことができるが、それらに限定されない。統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースはまた、診断日、国際病期分類システムに基づく診断の段階、改訂国際病期分類システムに基づく診断の段階、Ｄｕｒｉｅ－Ｓａｌｍｏｎ病期分類システムに基づく診断の段階、病理学データ（例えば、日付）、フローサイトメトリデータ（例えば、限定されないが、骨髄内等の形質細胞腫の割合）、免疫組織化学データ（例えば、限定されないが、骨髄内等の形質細胞腫の割合、ＣＤ５６発現）、亜型データ（例えば、重鎖のタイプまたは軽鎖のタイプ）、遺伝子発現プロファイル、再発データ（例えば、日付）、分子病理検査データ（例えば、日付）、分子病理研究所データ、蛍光ｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーションデータ（例えば、ｄｅｌ１３、ｄｅｌ１７ｐ１３、ｔ（４；１４）、ｔ（１１；１４）、ｔ（１４；１６）、ｔ（１４；２０）、１ｑ２１増幅、１ｐ異常）、細胞遺伝学データ、形質細胞腫評価（例えば、軟組織または骨に関する「はい」もしくは「いいえ」）、骨髄データ（例えば、穿刺液、生検）、放射線評価タイプ（例えば、骨格調査、骨スキャン、ポジトロン放出断層撮影・コンピュータ断層撮影）、血清定量的免疫グロブリンデータ（例えば、ＩｇＧ、ＩｇＡ、ＩｇＭ、ＩｇＤ、ＩｇＥ）、血清タンパク電気泳動、尿タンパク電気泳動（例えば、２４時間尿、無作為尿）、尿免疫固定電気泳動データ、自由軽鎖検定データ、完全血球算定検査結果データ（例えば、白血球、絶対好中球数、血小板）、化学パネルデータ（例えば、乳酸脱水素酵素、ベータ－２ミクログロブリン、クレアチン、アルブミン、カルシウム、クレアチンクリアランス、血中尿素窒素、ビリルビン、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ、アラニンアミノトランスフェラーゼ、尿酸、血清総タンパク質）、放射線評価データ（例えば、病変の数）、基礎的代謝パネル（ＢＭＰ）データ（例えば、グルコース、カルシウム、ナトリウム、カリウム、二酸化炭素、塩化物、血中尿素窒素、およびクレアチニン濃度）、または完全血球算定（ＣＢＣ）データ（例えば、白血球、赤血球、ヘモグロビン、ヘマトクリット、平均赤血球容積、および血小板濃度）を含むことができるが、それらに限定されない。さらに、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、参加者ならびに介護者の質問票から取得されるデータ、診療記録要求のための追跡、およびウェアラブル／センサデータインポートデータを含むことができるが、それらに限定されない。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、電子診療記録および／またはウェアラブル／センサアプリケーションから抽出されるデータを含むが、それらに限定されない。統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースはまた、薬物名、投与計画タイプ（例えば、誘導、合同、維持、救出、調整、および可動化）、薬物投与量（例えば、単位）、薬物投与計画データ（例えば、開始日、終了日）、手術データ（例えば、日付、タイプ）、放射線データ（例えば、開始日、終了日、送達される投与量、治療モダリティ、部位）、または移植データ（例えば、日付、タイプ）を含むこともできるが、それらに限定されない。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、治療転帰データ（例えば、日付）、各治療への応答（例えば、国際骨髄腫ワーキンググループを参照する）、最小限の残存疾患状態、具体的治療に起因しない応答、治療への有害事象、（例えば、有害事象の）提示日、有害事象が治療変更をもたらすかどうかについてのデータ（例えば、「はい」もしくは「いいえ」）、最後の追跡調査データ（例えば、日付、疾患状態）、または死亡データ（例えば、日付）を含むが、それらに限定されない。統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースはまた、パフォーマンスステータス（例えば、日付、米国東海岸癌臨床試験グループ、カルノフスキー、スコア）を含むことができるが、それらに限定されない。
ｉｉ．生物学的サンプル
疾患発症、進行、および治療への応答に関連するものとして、循環遺伝子バイオマーカと免疫バイオマーカとの間の関係を理解することは、最も広い範囲の検定を可能にする、サンプルの収集を通して達成される。
生物学的サンプルは、研究に登録される参加者から取得されることができる。いくつかの実施形態では、末梢血サンプルが、疾患（例えば、多発性骨髄腫）または疾患前症状（例えば、くすぶり型多発性骨髄腫）がある患者もしくは参加者から注釈付き臨床データとともに収集される。いくつかの実施形態では、生物学的サンプルは、治療に先立って、治療中に、治療後に、再発後に、または死後に参加者から取得されることができる。サンプルは、研究の全体を通して任意の回数で参加者から取得されることができる。サンプルは、研究に登録される参加者から、例えば、少なくとも約１回、少なくとも約５回、少なくとも約１０回、少なくとも約１５回、少なくとも約２０回、少なくとも約２５回、少なくとも約３０回、少なくとも約３５回、少なくとも約４０回、少なくとも約４５回、少なくとも約５０回、またはそれを上回って取得されることができる。１つを上回るサンプルが、任意の所与の時間に参加者から取得されることができる。サンプルは、研究に登録される参加者から、例えば、最大で約５０回、最大で約４５回、最大で約４０回、最大で約３５回、最大で約３０回、最大で約２５回、最大で約２０回、最大で約１５回、最大で約１０回、最大で約５回、最大で約４回、最大で約３回、最大で約２回、またはそれ未満で取得されることができる。いくつかの実施形態では、少なくとも約１個、少なくとも約２個、少なくとも約３個、少なくとも約４個、少なくとも約５個、少なくとも約６個、少なくとも約７個、少なくとも約８個、少なくとも約９個、少なくとも約１０個、少なくとも約１１個、少なくとも約１２個、少なくとも約１３個、少なくとも約１４個、少なくとも約１５個、少なくとも約１６個、少なくとも約１７個、少なくとも約１８個、少なくとも約１９個、少なくとも約２０個、またはそれを上回るサンプルが、所与の時間に参加者から取得されることができる。他の実施形態では、最大で約２５個、最大で約２４個、最大で約２３個、最大で約２２個、最大で約２１個、最大で約２０個、最大で約１９個、最大で約１８個、最大で約１７個、最大で約１６個、最大で約１５個、最大で約１４個、最大で約１３個、最大で約１２個、最大で約１１個、最大で約１０個、最大で約９個、最大で約８個、最大で約７個、最大で約６個、最大で約５個、最大で約４個、最大で約３個、最大で約２個、またはそれ未満のサンプルである。いくつかの実施形態では、参加者は、サンプル収集のために血液を提供する。いくつかの実施形態では、参加者は、少なくとも約１ｍＬ、少なくとも約３ｍＬ、少なくとも約５ｍＬ、少なくとも約１０ｍＬ、少なくとも約１５ｍＬ、少なくとも約２０ｍＬ、少なくとも約２５ｍＬ、少なくとも約３０ｍＬ、少なくとも約３５ｍＬ、少なくとも約３６ｍＬ、少なくとも約３７ｍＬ、少なくとも約３８ｍＬ、少なくとも約３９ｍＬ、少なくとも約４０ｍＬ、少なくとも約４１ｍＬ、少なくとも約４２ｍＬ、少なくとも約４３ｍＬ、少なくとも約４４ｍＬ、少なくとも約４５ｍＬ、少なくとも約５０ｍＬ、少なくとも約５５ｍＬ、少なくとも約６０ｍＬ、少なくとも約７０ｍＬ、少なくとも約８０ｍＬ、少なくとも約９０ｍＬ、少なくとも約１００ｍＬ、少なくとも約２００ｍＬ、またはそれを上回る血液を提供する。
いくつかの実施形態では、参加者は、最大で約２００ｍＬ、最大で約１００ｍＬ、最大で約９０ｍＬ、最大で約８０ｍＬ、最大で約７０ｍＬ、最大で約６０ｍＬ、最大で約５５ｍＬ、最大で約５０ｍＬ、最大で約４５ｍＬ、最大で約４４ｍＬ、最大で約４３ｍＬ、最大で約４２ｍＬ、最大で約４１ｍＬ、最大で約４０ｍＬ、最大で約３９ｍＬ、最大で約３８ｍＬ、最大で約３７ｍＬ、最大で約３６ｍＬ、最大で約３５ｍＬ、最大で約３０ｍＬ、最大で約２５ｍＬ、最大で約２０ｍＬ、最大で約１５ｍＬ、最大で約１０ｍＬ、最大で約５ｍＬ、最大で約３ｍＬ、最大で約１ｍＬ、またはそれ未満の血液を提供することができる。いくつかの実施形態では、参加者は、サンプル収集のために最大で約４０ｍＬの血液を提供することができる。
収集の全体積は、サンプルを収集するチームによって実施されるプロトコルおよび／または研究所検査によって判定され、対象の耐性によって計測されることができる。末梢血は、プロトコルに同意する患者から収集されることができる。サンプルは、静脈切開術サービスプロバイダとともに参加者によってスケジュールされる時間に取得され、および／または参加者の自宅で収集されることができる。患者末梢血サンプルは、診断時に、または追跡調査における任意の時間に取得されることができる。
生物学的サンプルは、例えば、対象からの流体および／または組織を含むことができる。生物学的サンプルは、例えば、腫瘍の生物学的サンプルまたは正常な生物学的サンプルを含むことができる。対照が、参加者から取得されることができる。対照は、健康な対照または正常な生物学的サンプルであり得る。参加者から取得される生物学的サンプルは、血液（例えば、全血）、血清、流体（例えば、唾液）、および血液、血清、流体、または組織サンプルに由来する組織サンプルもしくは物質を含むことができる。いくつかの実施形態では、血液、血清、流体、および組織サンプルから取得されるサンプルは、ポリペプチド、ポリペプチド配列、ポリヌクレオチド、ポリヌクレオチド配列、遺伝子、遺伝子断片、遺伝子配列、タンパク質、タンパク質断片、タンパク質配列、プローブ、ＤＮＡ、ＲＮＡ、ｃＤＮＡライブラリ、プラスミド、ベクター、発現系、細胞、細胞株、有機体、組織学スライド、および抗体、または他の生物学的物質を含むことができる。生物学的サンプルは、血液、血清、流体、または組織サンプルに由来する、任意の構成物質、子孫、突然変異体、変異型、未修飾誘導体、複製、試薬、もしくは化合物を含むことができる。
生物学的流体または組織サンプルは、参加者の腫瘍、罹患組織、健康な組織、血液、胆汁、唾液、またはそれらの任意の組み合わせから取得されることができる。流体サンプルはまた、精液サンプル、涙液サンプル、尿サンプル、髄液サンプル、粘膜サンプル、羊水サンプル、膣分泌物、またはそれらの任意の組み合わせでもあり得る。さらに、参加者から取得される生物学的サンプルは、呼吸サンプル、毛髪サンプル、便サンプル、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。
生物学的サンプルは、血漿、軟膜、または唾液を含むことができる。軟膜は、リンパ球、血小板、および白血球を含むことができる。腫瘍サンプルは、腫瘍組織生検および／または無細胞ＤＮＡサンプル中の循環腫瘍ＤＮＡを含むことができる。正常なサンプルは、軟膜細胞、全血、または正常な上皮細胞を含むことができる。軟膜細胞は、白血球であり得る。正常なサンプルは、唾液中の白血球または上皮細胞に由来する核酸分子を含むことができる。正常なＤＮＡは、唾液中の白血球または上皮細胞から抽出されることができる。生物学的サンプルは、異なるソースからの核酸を含むことができる。例えば、生物学的サンプルは、生殖系列ＤＮＡまたは体細胞ＤＮＡを含むことができる。生物学的サンプルは、突然変異を保因する核酸を含むことができる。例えば、生物学的サンプルは、生殖系列突然変異および／または体細胞突然変異を保因するＤＮＡを含むことができる。生物学的サンプルはまた、癌関連突然変異（例えば、癌関連体細胞突然変異）を保因するＤＮＡを含むこともできる。腫瘍と正常な細胞は、比較されることができる。腫瘍サンプルは、種々の正常なサンプルと比較されることができる。サンプルは、（例えば、ＲＮＡの逆転写およびｃＤＮＡの後続のシークエンシングを介して）配列決定され得る、ＲＮＡ（例えば、ｍＲＮＡ）を含むことができる。
組織サンプルは、生検を行うことによって参加者から取得されることができる。例えば、組織サンプルは、切開生検、コア生検、針吸引物生検、または骨髄生検によって、参加者から取得されることができる。いくつかの実施形態では、骨髄生検は、トレフィン生検または骨髄吸引生検であり得る。生検はまた、消化管生検、例えば、食道、胃、十二指腸、空腸、回腸、盲腸、結腸、または直腸生検であり得る。いくつかの実施形態では、消化管生検は、可撓性内視鏡を用いて実施されることができる。いくつかの実施形態では、膵臓の針コア生検または吸引物生検は、胃もしくは十二指腸を通して実施されることができる。
組織は、特別な機能を果たす、接続された特殊化した細胞群である。組織は、細胞外基質物質であり得る。分析される組織は、臓器（例えば、心臓、腎臓、肝臓、肺）、皮膚、骨、神経組織、腱、血管、脂肪、角膜、血液、または血液成分等の移植もしくは外科的に移植される組織の一部であり得る。
組織の実施例は、胎盤組織、乳腺組織、胃腸組織、肝臓組織、腎臓組織、筋骨格組織、泌尿生殖器組織、骨髄組織、前立腺組織、皮膚組織、鼻腔組織、神経組織、眼組織、および中枢神経系組織を含むが、それらに限定されない。組織は、ヒトおよび／または哺乳類から生じ得る。組織は、細胞および／または組織に関連して見出される接続物質ならびに液体物質を含むことができる。組織はまた、細胞または生物学的物質を含有する、生検組織および媒質を含むこともできる。生物学的サンプルは、腫瘍組織サンプルであり得る。
対象からの組織は、分子および形態学的完全性を維持することを伴う研究のために保存されることができる。後の下流使用のための組織の保存方法は、媒質包埋組織を冷凍すること、組織を急速冷凍すること、およびホルマリン固定パラフィン包埋（ホルマリン固定パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）組織）を含むことができる。保存方法はまた、血液サンプル収集、輸送、および直接全血採血管内の保管を含むこともできる。採血管は、無細胞ＤＮＡを安定させることができ、全血中の有核血液細胞および循環上皮細胞の中で見出される細胞ゲノムＤＮＡを保存することができる。血液は、ゲノムＤＮＡの放出を防止して高品質無細胞ＤＮＡの単離を可能にする、保存料の使用を通して、有核血液細胞を安定させることができる。
腫瘍生物学的サンプルは、ＦＦＰＥ組織サンプルであり得る。パラホルムアルデヒドが、組織固定のために使用されることができる。組織は、スライスされる、または全体として使用されることができる。切片法に先立って、組織は、ｃｒｙｏｍｅｄｉａまたはパラフィンろうに包埋されることができる。ミクロトームまたはクリオスタットが、組織を切片化するために使用されることができる。切片は、スライド上に搭載され、アルコール洗浄で脱水され、洗剤で一掃されることができる。洗剤は、例えば、キシレンまたはｃｉｔｒｉｓｏｌｖを含むことができる。ＦＦＰＥ組織に関して、抗原回収が、切片の熱前処理またはプロテアーゼ前処理によって起こり得る。
参加者から収集される生物学的サンプルは、血液サンプルまたは骨髄サンプル、例えば、骨髄穿刺液を含むことができる。１つまたはそれを上回る生物学的サンプルは、治療経過の開始に先立って参加者から収集されることができる。生物学的サンプルは、限定されないが、メチレンジアミン四酢酸（ＥＤＴＡ）、ヘパリン、低分子量ヘパリン、クエン酸ナトリウム、クエン酸デキストロース溶液（ＡＣＤ）、またはシュウ酸塩を含む、限定されないが、抗凝固剤等のサンプルを保存するための化学剤で処理されることができる。
生物学的流体は、生物と関連付けられる任意の未処理または処理流体を含むことができる。実施例は、全血、温血または冷血、および保存もしくは新鮮血液を含む、血液、限定されないが、生理食塩水、栄養素、および／または抗凝固溶液を含む、少なくとも１つの生理学的溶液で希釈された血液等の処理血液、濃縮血小板（ＰＣ）、多血小板血漿（ＰＲＰ）、乏血小板血漿（ＰＰＰ）、無血小板血漿、血漿（例えば、血漿単離物）、新鮮凍結血漿（ＦＦＰ）、血漿から取得される成分、濃厚赤血球（ＰＲＣ）、移行帯物質または軟膜（ＢＣ）等の血液成分、血液または血液成分に由来する、もしくは骨髄に由来する、類似血液製剤、血漿から分離され、生理学的流体または凍結防止流体中に再懸濁される赤血球、血漿から分離され、生理学的流体または凍結防止流体中に再懸濁される血小板、単離された骨髄腫細胞、単離された非骨髄腫骨髄細胞、単離された末梢血単核細胞、骨髄単核細胞、単離された免疫細胞集団および亜型（Ｂリンパ球（Ｂ細胞）、Ｔリンパ球（Ｔ細胞）、樹枝状細胞（ＤＣ）、ナチュラルキラー（ＮＫ）細胞、または骨髄由来サプレッサ細胞（ＭＤＳＣ）を含むことができるが、それらに限定されない。生物学的サンプルの他の非限定的実施例は、血清、血清単離物、皮膚、心臓、肺、腎臓、骨髄（例えば、骨髄穿刺液）、乳房、膵臓、肝臓、筋肉、平滑筋、膀胱、胆嚢、結腸、腸、脳、前立腺、食道、甲状腺、血清、唾液、尿、胃液ならびに消化液、涙液、便、精液、膣液、腫瘍組織に由来する間質液、眼液、汗、粘膜、耳垢、油、腺分泌物、髄液、毛髪、指の爪、皮膚細胞、血漿、鼻スワブまたは鼻咽頭洗浄、髄液、脳脊髄液、組織、喉スワブ、生検、胎盤液、羊水、臍帯血、強調流体、体腔液、痰、膿、微生物叢、胎便、母乳、および／または他の排泄物もしくは身体組織を含む。
固定または固定化生物学的サンプルを含有する、組織スライド、不活性膜、もしくは基質（例えば、プラスチック、ニトロセルロース、ポリフッ化ビニリデン）が、分析を受け得る。
生物学的サンプルは、限定されないが、静脈穿刺、排泄、マッサージ、生検、針吸引物、洗浄、掻爬、外科的切開、または介入、もしくは他のアプローチを含む、種々のアプローチによって、患者から取得され得る、腫瘍サンプルであり得る。腫瘍サンプルは、腫瘍組織サンプルであり得る。
生物学的サンプル中の細胞および他の生物学的成分は、抗体（例えば、免疫組織化学、ウェスタンブロット、酵素結合免疫吸着検査法（ＥＬＩＳＡ）、質量分析、抗体染色、放射性免疫検定、蛍光免疫検定、化学発光免疫検定、およびリポソーム免疫学的検定）を使用して、分析されることができる。一次細胞は、組織の小断片から単離され、血液から精製されることができる。一次細胞は、リンパ球（白血球）、線維芽細胞（皮膚生検細胞）、または上皮細胞を含むことができる。生物学的サンプルは、単一細胞であり得る。抗体染色の前に、内因性ビオチンまたは酵素は、急冷されることができる。生物学的サンプルは、一次または二次細胞が、結合して抗体と非特異的タンパク質との間の非特異的結合を低減させ、背景染色をもたらし得る、反応部位の遮断のための緩衝剤を用いて培養されることができる。遮断緩衝剤は、脱脂粉乳、正常血清、ゼラチン、およびウシ血清アルブミンを含むが、それらに限定されない。背景染色は、限定されないが、一次または二次抗体の希釈、異なる検出システムもしくは異なる一次抗体の使用、および培養の時間または温度の変化を含む、方法によって低減され得る。抗原を発現することが公知である組織および抗原を発現することが公知ではない組織が、対照として使用されることができる。
生物学的サンプルは、異なる発生源からの核酸分子を含むことができる。例えば、サンプルは、生殖系列ＤＮＡまたは体細胞ＤＮＡを含むことができる。サンプルは、突然変異を保因する核酸を含むことができる。例えば、サンプルは、生殖系列突然変異および／または体細胞突然変異を保因するＤＮＡを含むことができる。サンプルはまた、癌関連突然変異（例えば、癌関連体細胞突然変異）を保因するＤＮＡを含むこともできる。
サンプルは、ゲノム均等物を含有する、種々の量の核酸を含むことができる。例えば、約３０ｎｇのＤＮＡのサンプルは、約１０，０００（１０４）個の１倍体ヒトゲノム均等物と、ｃｆＤＮＡの場合、約２千億（２×１０１１）の個別ポリヌクレオチド分子とを含有することができる。同様に、約１００ｎｇのＤＮＡのサンプルは、約３０，０００個の１倍体ヒトゲノム均等物と、無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）の場合、約６千億個の個別分子とを含有することができる。
検体または流体から取得可能な生物学的サンプルは、脱離した腫瘍細胞、または死もしくは損傷腫瘍細胞から放出される遊離核酸を含むことができるが、それらに限定されない。核酸は、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）、無細胞デオキシリボ核酸（ｃｆＤＮＡ）分子、細胞デオキシリボース核酸（ｃＤＮＡ）分子、リボ核酸（ＲＮＡ）分子、ゲノムＤＮＡ分子、ミトコンドリアＤＮＡ分子、一本もしくは二本鎖ＤＮＡ分子、またはタンパク質関連核酸を含むことができるが、それらに限定されない。検体細胞から取得される精製または非精製形態の任意の核酸検体は、１つもしくは複数の開始核酸として利用されることができる。ｃｆＤＮＡ分子、ｃＤＮＡ分子、およびＲＮＡ分子は、生物学的マーカの存在または不在に関して分析されることができる。
生物学的サンプルは、生物学的データを生成することができる。生物学的データは、限定されないが、タンパク質、ペプチド、無細胞核酸、リボ核酸、デオキシリボース核酸、またはそれらの任意の組み合わせを含む、生物学的サンプル成分からのデータを備えることができる。
生体分子は、正常または異常であり得る。正常な生体分子は、生物学的サンプルの軟膜から単離されることができる。異常な生体分子は、生物学的サンプルの血漿または腫瘍組織から単離されることができる。
成分の生物学的サンプルは、種々のバイオマーカに関して分析されることができる。バイオマーカは、種々の生物学的現象の指標または代理であり得る。生物学的マーカの存在または不在、その数量もしくは品質は、生物学的現象を示し得る。バイオマーカ（生物学的マーカ）は、客観的に測定され、正常な生物学的プロセス、発病プロセス、治療介入への薬理学的応答、または環境暴露の指標として判定される、特性であり得る。バイオマーカは、ＤＮＡバイオマーカ、ＤＮＡ腫瘍バイオマーカ、および一般的バイオマーカにカテゴリ化されることができる。バイオマーカは、癌バイオマーカ、臨床エンドポイント、コンパニオンエンドポイント、コピー数変異型（ＣＮＶ）バイオマーカ、診断バイオマーカ、疾患バイオマーカ、ＤＮＡバイオマーカ、有効性バイオマーカ、エピジェネティックバイオマーカ、監視バイオマーカ、予後バイオマーカ、予測バイオマーカ、安全性バイオマーカ、スクリーニングバイオマーカ、病期分類バイオマーカ、層別化バイオマーカ、代理バイオマーカ、標的バイオマーカ、または毒性バイオマーカを含むが、それらに限定されない。診断バイオマーカは、疾患を診断する、または疾患の重症度を決定するために使用されることができる。ＤＮＡバイオマーカは、インターロイキンまたは溶質担体有機アニオン輸送体ファミリメンバであり得る。
ｄ．生物学的サンプルおよび生体分子を取得する方法
サンプル収集キットは、ｃｆＤＮＡ採血管と、ゲノムＤＮＡの放出を防止して高品質ｃｆＤＮＡの単離を可能にする、保存料の使用を通して、有核血液細胞を安定させる、採血管とを含むことができるが、それらに限定されない。免疫分析に関して、液体生検キットは、上部が紫色のＶａｃｕｔａｉｎｅｒ ＥＤＴＡ管を含むことができるが、それらに限定されない。
いくつかの実施形態では、サンプル収集キットまたは液体生検キットは、少なくとも約１本、少なくとも約２本、少なくとも約３本、少なくとも約４本、少なくとも約５本、少なくとも約６本、少なくとも約７本、少なくとも約８本、少なくとも約９本、少なくとも約１０本、少なくとも約１５本、少なくとも約２０本、少なくとも約２５本、少なくとも約３０本、少なくとも約４０本、少なくとも約５０本、少なくとも約１００本、もしくはそれを上回る採血管を備えることができる。
いくつかの実施形態では、サンプル収集キットまたは液体生検キットは、最大で約１００本、最大で約５０本、最大で約４０本、最大で約３０本、最大で約２５本、最大で約２０本、最大で約１５本、最大で約１０本、最大で約９本、最大で約８本、最大で約７本、最大で約６本、最大で約５本、最大で約４本、最大で約３本、最大で約２本の採血管、最大で約１本、もしくはそれ未満の採血管を備えることができる。
いくつかの実施形態では、採血管または上部が紫色の管は、少なくとも約１ｍＬ、少なくとも約２ｍＬ、少なくとも約３ｍＬ、少なくとも約４ｍＬ、少なくとも約５ｍＬ、少なくとも約６ｍＬ、少なくとも約７ｍＬ、少なくとも約７ｍＬ、少なくとも約８ｍＬ、少なくとも約９ｍＬ、少なくとも約１０ｍＬ、少なくとも約１１ｍＬ、少なくとも約１２ｍＬ、少なくとも約１３ｍＬ、少なくとも約１４ｍＬ、少なくとも約１５ｍＬ、少なくとも約１６ｍＬ、少なくとも約１７ｍＬ、少なくとも約１８ｍＬ、少なくとも約１９ｍＬ、少なくとも約２０ｍＬ、少なくとも約３０ｍＬ、少なくとも約４０ｍＬ、少なくとも約５０ｍＬ、少なくとも約６０ｍＬ、少なくとも約７０ｍＬ、少なくとも約８０ｍＬ、少なくとも約９０ｍＬ、少なくとも約１００ｍＬ、もしくはそれを上回る容積サイズを備えることができる。
いくつかの実施形態では、採血管または上部が紫色の管は、最大で約５０ｍＬ、最大で約４０ｍＬ、最大で約３０ｍＬ、最大で約２０ｍＬ、最大で約１９ｍＬ、最大で約１８ｍＬ、最大で約１７ｍＬ、最大で約１６ｍＬ、最大で約１５ｍＬ、最大で約１４ｍＬ、最大で約１３ｍＬ、最大で約１２ｍＬ、最大で約１１ｍＬ、最大で約１０ｍＬ、最大で約９ｍＬ、最大で約８ｍＬ、最大で約７ｍＬ、最大で約６ｍＬ、最大で約５ｍＬ、最大で約４ｍＬ、最大で約３ｍＬ、最大で約２ｍＬ、最大で約１ｍＬ、もしくはそれ未満の容積サイズを備えることができる。
いくつかの実施形態では、サンプル収集キットは、１本の９ｍＬのｃｆＤＮＡ採血管と、ゲノムＤＮＡの放出を防止して高品質ｃｆＤＮＡの単離を可能にする、保存料の使用を通して、有核血液細胞を安定させる、採血管とを備えることができる。
いくつかの実施形態では、液体生検キットは、３本の１０ｍｌの上部が紫色のＶａｃｕｔａｉｎｅｒ ＥＤＴＡ管を含むことができる。
収集キットはさらに、吸収性スリーブ、銀色断熱バッグ、バイオハザードバッグ、室温ゲルパック、返却発送用ボックス、またはフェデックス臨床パックを含むことができるが、それらに限定されない。サンプルは、標準業務手順書（ＳＯＰ）の通りに発送のために梱包されることができる。ＳＯＰは、規制当局の承認の受領に応じて、適切な人員により精査されることができ、関連ポリシのコピーが、提供されることができる。検体は、少なくともほぼ収集日中に、少なくとも収集から約１日後、少なくとも収集から約２日後、少なくとも収集から約３日後、少なくとも収集から約４日後、少なくとも収集から約５日後、少なくとも収集から約６日後、少なくとも収集から約７日後、少なくとも収集から約８日後、少なくとも収集から約９日後、少なくとも収集から約１０日後、少なくとも収集から約２週間後、少なくとも収集から約３週間後、少なくとも収集から約４週間後、またはそれを上回って発送されることができる。
検体は、最大で収集から約４週間後、最大で収集から約３週間後、最大で収集から約２週間後、最大で収集から約１０日後、最大で収集から約９日後、最大で収集から約８日後、最大で収集から約７日後、最大で収集から約６日後、最大で収集から約５日後、最大で収集から約４日後、最大で収集から約３日後、最大で収集から約２日後、最大で収集から約１日後、またはそれ未満で発送されることができる。
初期サンプル取扱は、ＳＯＰの通りに実施されることができ、その後に、分析過程管理を維持する発送プロトコルが続く。いくつかの実施形態では、長期保管および生物検体への将来のアクセスが可能である。分析後に残留する残存物質は、発送され、組織バンクに保管されることができる。サンプルは、参加者が研究から撤退するまで無期限に保管されることができる。組織バンクは、災害復旧計画を備えることができる。いくつかの実施形態では、委員会が、検体を研究者に分配するための手順および要件を評価ならびに承認することができる。
生物検体は、患者の一意の識別番号にリンクされる検体識別番号を与えられることができる。本プロセスは、検体を臨床データに結び付け、機密性を保護することができる。発送および生物検体に付随する相関情報は、将来の研究のために収集ならびに保管されることができる。そのような収集および保管は、基礎的研究所見ならびに臨床転帰の相関における橋渡し研究を補助することができる。患者は、家庭で検体を採取させることができる。収集サービスは、最小限のサンプル処理を実施することができる。液体生検キットは、ＳＯＰに説明されるように処理されることができる。限定されないが、アリコート毎の体積を含む、全てのアリコートについての情報は、研究所情報管理システムに記録され、識別番号にリンクされることができる。同様に、免疫分析キットは、ＳＯＰを使用して処理されることができ、誘導体が、追跡されることができる。いくつかの実施形態では、処理された血液サンプルは、ロボット制御された冷凍庫の中に保管されることができる。全血サンプルは、気相液体窒素ユニットの中に保管されることができる。
生物学的サンプルは、対象から抽出される正常な生体分子および異常な生体分子を含むことができる。ＤＮＡ抽出物は、限定されないが、口腔内スワブ、毛髪サンプル、尿サンプル、血液サンプル、または組織サンプルを含む、サンプルから取得されることができる。細胞および組織は、生検から取得されることができる。生検方法は、限定されないが、高度乳房生検計装、ブラシ生検、コンピュータ断層撮影、錐体生検、コア生検、クロズビーカプセル、掻爬、乳管洗浄細胞診、内視鏡生検、内視鏡的逆行性胆道膵管造影、排出、切除生検、微細針吸引、蛍光透視法、凍結切片、インプリント、切開生検、液体ベースの細胞診、ループ式電気外科切除法、磁気共鳴映像法、マンモグラフィ、針生検、フルオロデオキシグルコースを用いたポジトロン放出断層撮影、パンチ生検、センチネルリンパ節生検、薄片生検、塗抹標本、定位生検、経尿道切除、トレフィン（骨髄）生検、超音波、真空支援型生検、およびワイヤ局所化生検を含むことができる。
患者からの血液サンプル採取および遠心分離後、白血球が、血液サンプルから単離されることができる。白血球は、罹患細胞および対照細胞に分けられることができる。
いくつかの実施形態では、訓練を受けた専門家が、参加者の家庭を訪問し、限定されないが、採血を含む、スクリーニングおよび検査を実施することができる。標準業務手順書およびキットが、収集、初期処理、および適切な研究所への生物検体の移送のために開発されることができる。
いくつかの実施形態では、対象は、個人の生物学的サンプルを収集することができる。生物学的サンプルは、家庭で収集され、医療センターまたは施設に輸送されることができる。生物学的サンプルは、医療センターにおいて、例えば、診療所、クリニック、研究所、患者サービスセンター、または病院において収集されることができる。収集の方法は、咳を通した患者の痰の放出、便の収集、排尿、唾液スワブ、口からの唾液および口腔粘膜浸出液の組み合わせの収集、または発汗シミュレーション手順による汗の収集を含むことができるが、それらに限定されない。
検定は、ユーザが生物学的サンプルを取得した後に始まることができる。検定は、生物学的サンプルからの核酸抽出を含むことができる。核酸は、種々の技法を使用して、生物学的サンプルから抽出されることができる。核酸抽出中に、細胞は、研削または超音波分解によって核酸を露出するように破壊されることができる。洗剤および界面活性剤が、膜脂質を除去するために細胞溶解中に添加されることができる。プロテアーゼが、タンパク質を除去するために使用されることができる。また、リボヌクレアーゼが、ＲＮＡを除去するために添加されることができる。核酸はまた、フェノール、フェノール／クロロホルム／イソアミルアルコール、またはＴＲＩｚｏｌおよびＴｒｉ試薬を含む類似調合物を用いた有機抽出によって、精製されることができる。抽出技法の他の非限定的実施例は、（１）自動核酸抽出器の使用の有無別の（例えば、フェノール／クロロホルム有機試薬を使用する）エタノール沈殿が後に続く有機抽出、（２）固定相吸着方法、および（３）食塩誘発型核酸沈殿方法であって、典型的には、「塩析」方法と称される、そのような沈殿方法を含む。核酸単離および／または精製の別の実施例は、核酸が特異的または非特異的に結合し得る、磁気粒子（例えば、ビーズ）の使用を含み、その後に、磁石を使用する粒子の単離、洗浄、および粒子からの核酸の溶出が続く。上記の単離方法は、サンプルから不要なタンパク質を排除することに役立つための酵素消化ステップ（例えば、プロテアーゼＫまたは他の同様のプロテアーゼを用いた消化）によって先行されることができる。リボヌクレアーゼ阻害剤が、溶解緩衝剤に添加されることができる。ある細胞またはサンプルタイプに関して、タンパク質が、変性／消化ステップにおいて添加される。精製方法は、ＤＮＡ、ＲＮＡ（例えば、ｍＲＮＡ、ｒＲＮＡ、ｔＲＮＡ）、または両方を単離することに向けられることができる。ＤＮＡおよびＲＮＡの両方が、抽出手技中に、またはそれに続いて、ともに単離されるとき、さらなるステップが、一方または両方を他方から別個に精製するために採用されることができる。抽出された核酸の副画分、例えば、サイズ、配列、または他の物理的もしくは化学的特性別の精製もまた、生成されることができる。初期核酸単離ステップに加えて、核酸の精製が、過剰もしくは不要な試薬、反応物質、または生成物を除去するため等に、後続の操作後に実施されることができる。
いくつかの実施形態では、参加者は、プログラムから撤退するためのオプションを有する。参加者は、生物検体の個人の保管された誘導体を破棄するように要求することができる。本手順は、以下の要素を含むことができる。患者が同意していない、同意を変更した、または研究から除去されるように要求したという通知が、提供されることができる。通知に応じて、書面による検証が、要求されることができる。組織処理中のサンプルの破棄は、限定されないが、バイオハザードごみ箱の中のサンプルの処分、プロトコルの相違としてのサンプル破棄のドキュメンテーション、組織バンクの中に保管されたサンプルの破棄、サンプル破棄の電子転送、冷凍庫からのサンプルの取得および除去、サンプル破棄書の記入および適切な研究フォルダの中への設置、種々の場所（例えば、組織追跡システム、破棄されたサンプルと関連付けられる研究フォルダ、全ての破棄されたサンプルに線を引いて抹消することによるマスタリスト、青色のハイライトならびに抹消線の追加によるマスタスケジュールリスト）におけるサンプルの除去および破棄の記録、要求に従ったサンプルの破棄、および／または研究所内の適切なバイオハザード廃棄物レセプタクル内のサンプルの設置を含む。いくつかの実施形態では、ｔｒｉｚｏｌ中に保管された組織は、制御された温度で保管されたときに、無期限に生存可能である。
いくつかの実施形態では、サンプルは、少なくとも約－１９６℃、少なくとも約－１００℃、少なくとも約－９０℃、少なくとも約－８５℃、少なくとも約－８０℃、少なくとも約－７５℃、少なくとも約－７０℃、少なくとも約－６５℃、少なくとも約－６０℃、少なくとも約－５０℃、少なくとも約－４０℃、少なくとも約－３０℃、少なくとも約－２５℃、少なくとも約－２０℃、少なくとも約－１５℃、少なくとも約－１０℃、少なくとも約－５℃、少なくとも約０℃、少なくとも約４℃、少なくとも約８℃、またはより高い温度で保管されることができる。
いくつかの実施形態では、サンプルは、最大で約８℃、最大で約４℃、最大で約０℃、最大で約－５℃、最大で約－１０℃、最大で約－１５℃、最大で約－２０℃、最大で約－２５℃、最大で約－３０℃、最大で約－４０℃、最大で約－５０℃、最大で約－６０℃、最大で約－６５℃、最大で約－７０℃、最大で約－７５℃、最大で約－８０℃、最大で約－８５℃、最大で約－９０℃、最大で約－１００℃、最大で約－１９６℃、またはより低い温度で保管されることができる。
いくつかの実施形態では、サンプルは、－７０℃またはそれより低い温度で保管されることができる。
いくつかの実施形態では、ｔｒｉｚｏｌ中に保管された細胞は、少なくとも約１ヶ月、少なくとも約２ヶ月、少なくとも約３ヶ月、少なくとも約４ヶ月、少なくとも約５ヶ月、少なくとも約６ヶ月、少なくとも約７ヶ月、少なくとも約８ヶ月、少なくとも約９ヶ月、少なくとも約１０ヶ月、少なくとも約１１ヶ月、少なくとも約１２ヶ月、少なくとも約１３ヶ月、少なくとも約１４ヶ月、少なくとも約１５ヶ月、少なくとも約１８ヶ月、少なくとも約２４ヶ月、少なくとも約３０ヶ月、少なくとも約３６ヶ月、少なくとも約４８ヶ月、少なくとも約６０ヶ月、少なくとも約７２ヶ月、少なくとも約８４ヶ月、少なくとも約９６ヶ月、少なくとも約１０８ヶ月、少なくとも約１２０ヶ月、またはより長い時間周期後に有効期限切れになり得る。
いくつかの実施形態では、ｔｒｉｚｏｌ中に保管された細胞は、最大で約１２０ヶ月、最大で約１０８ヶ月、最大で約９６ヶ月、最大で約８４ヶ月、最大で約７２ヶ月、最大で約６０ヶ月、最大で約４８ヶ月、最大で約３６ヶ月、最大で約３０ヶ月、最大で約２４ヶ月、最大で約１８ヶ月、最大で約１５ヶ月、最大で約１４ヶ月、最大で約１３ヶ月、最大で約１２ヶ月、最大で約１１ヶ月、最大で約１０ヶ月、最大で約９ヶ月、最大で約８ヶ月、最大で約７ヶ月、最大で約６ヶ月、最大で約５ヶ月、最大で約４ヶ月、最大で約３ヶ月、最大で約２ヶ月、最大で約１ヶ月、またはそれ未満の時間周期後に有効期限切れになり得る。
いくつかの実施形態では、ｔｒｉｚｏｌ中に保管された細胞は、１年の時間周期後に有効期限切れになり得る。
いくつかの実施形態では、サンプルは、少なくとも約１ヶ月、少なくとも約２ヶ月、少なくとも約３ヶ月、少なくとも約４ヶ月、少なくとも約５ヶ月、少なくとも約６ヶ月、少なくとも約７ヶ月、少なくとも約８ヶ月、少なくとも約９ヶ月、少なくとも約１０ヶ月、少なくとも約１１ヶ月、少なくとも約１２ヶ月、少なくとも約１３ヶ月、少なくとも約１４ヶ月、少なくとも約１５ヶ月、少なくとも約１８ヶ月、少なくとも約２４ヶ月、少なくとも約３０ヶ月、少なくとも約３６ヶ月、少なくとも約４８ヶ月、少なくとも約６０ヶ月、少なくとも約７２ヶ月、少なくとも約８４ヶ月、少なくとも約９６ヶ月、少なくとも約１０８ヶ月、少なくとも約１２０ヶ月、またはより長い時間周期にわたる保管後に、良質のＲＮＡ、ＤＮＡ、およびタンパク質を産生することができる。
いくつかの実施形態では、サンプルは、最大で約１２０ヶ月、最大で約１０８ヶ月、最大で約９６ヶ月、最大で約８４ヶ月、最大で約７２ヶ月、最大で約６０ヶ月、最大で約４８ヶ月、最大で約３６ヶ月、最大で約３０ヶ月、最大で約２４ヶ月、最大で約１８ヶ月、最大で約１５ヶ月、最大で約１４ヶ月、最大で約１３ヶ月、最大で約１２ヶ月、最大で約１１ヶ月、最大で約１０ヶ月、最大で約９ヶ月、最大で約８ヶ月、最大で約７ヶ月、最大で約６ヶ月、最大で約５ヶ月、最大で約４ヶ月、最大で約３ヶ月、最大で約２ヶ月、最大で約１ヶ月、またはそれ未満の時間周期にわたる保管後に、良質のＲＮＡ、ＤＮＡ、およびタンパク質を産生することができる。
いくつかの実施形態では、サンプルは、２年にわたる保管後に、良質のＲＮＡ、ＤＮＡ、およびタンパク質を産生することができる。
いくつかの実施形態では、サンプルは、自動的に破棄されない。ＲＮＡ、ＤＮＡ、およびタンパク質は、ＳＯＰに従ってサンプルから単離される。品質査定が個別のサンプルタイプの有意な劣化を示す場合、サンプルは、除去および／または破棄されることができる。
ｅ．サンプル分析およびプロファイル生成
組織中の炎症誘発性および抗炎症性信号の平衡は、１）免疫細胞のタイプおよび存在度、２）免疫および非免疫細胞上で発現される細胞表面結合因子の存在、ならびに３）組織微小環境内に存在する可溶性因子によって仲介される。免疫調整信号の複雑な相互作用は、腫瘍組織中で摂動され、抗腫瘍免疫性の抑制に有利に働く。炎症誘発性および抗炎症性信号の分析は、本開示の統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースに入力され得る、参加者のためのプロファイルを生成することができる。
生物学的サンプルは、無細胞デオキシリボ核酸（ｃｆＤＮＡ）分子、細胞デオキシリボース核酸（ｃＤＮＡ）分子、リボ核酸（ＲＮＡ）分子、またはタンパク質を含むことができるが、それらに限定されない。ｃｆＤＮＡ分子、ｃＤＮＡ分子、およびＲＮＡ分子は、生物学的マーカの存在または不在に関して分析されることができる。生物学的サンプルは、無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）を含むことができる。死滅しつつある腫瘍細胞は、対象の血流の中へ核酸の小片を放出し得る。核酸の小片は、無細胞循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）である。
生物学的サンプルは、ゲノミクス／シークエンシング、組織学的分析、フローサイトメトリ、マイクロアレイ分析、蛍光ｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーション（ＦＩＳＨ）、質量分析、ゲノムプロファイル、または免疫検定を受け得る。参加者から取得される血液サンプルは、ゲノムシークエンシングのためにｃｆＤＮＡデータを抽出するように処理されることができる。いくつかの実施形態では、ｃｆＤＮＡは、全ゲノム低区間変量シークエンシング、全ゲノム深部区間変量シークエンシング、または全エクソーム標準区間変量シークエンシングを取得するために使用される。血液中で遊離する循環腫瘍ＤＮＡ、循環核酸、エキソソーム、または核酸が、プロファイル生成のために使用されることができる。さらに、任意の現在または新しい検査が、サンプル分析およびプロファイル生成のために使用されることができる。
循環腫瘍ＤＮＡはまた、腫瘍進行を非侵襲的に監視し、患者の腫瘍が標的治療に反応し得るかどうかを判定するために、使用されることができる。例えば、患者のｃｔＤＮＡは、治療前および治療ならびに薬物治療後の両方で、突然変異に関して選別されることができる。治療中、発生する体細胞突然変異は、薬物が効かないように妨害し得る。例えば、患者は、薬物への初期腫瘍応答を観察することができる。本応答は、薬物が最初に腫瘍細胞を死滅させることに効果的であったことをシグナリングすることができる。しかしながら、新しい突然変異の発生は、薬物が効き続けないように妨害し得る。本重要情報を取得することは、対象の腫瘍がもはや反応しなくなり、異なる治療が必要であることを医師および癌専門医が識別することを支援することができる。循環腫瘍ＤＮＡ検査は、癌対象診療および臨床研究の全段階に適用可能であり得る。ｃｔＤＮＡが早期および進行期の両方において殆どのタイプの癌で検出され得るため、ｃｔＤＮＡは、殆どの患者のための効果的なスクリーニング方法として使用されることができる。血液中のｃｔＤＮＡのレベルの測定はまた、対象の癌の病期および生存可能性を効率的に示すこともできる。
種々の方法が、上記で議論されるものに加えて、ＤＮＡを配列決定するために使用されることができる。ＤＮＡを配列決定するための技法は、エクソームシークエンシング、トランスクリプトームシークエンシング、ゲノムシークエンシング、および無細胞ＤＮＡシークエンシングを含むが、それらに限定されない。無細胞ＤＮＡシークエンシングは、不一致標的シークエンシング（Ｍｉｔａ－Ｓｅｑ）または末端の繁留排除（Ｔｅｔ－Ｓｅｑ）を含むことができるが、それらに限定されない。
統合シークエンシングアプローチは、包括的なＰａｎ－Ｃａｎｃｅｒパネルを使用し、疾患（例えば、多発性骨髄腫）がある患者において有益および／または実行可能な突然変異を識別するための最も頻繁な癌の遺伝子変化の広い展望を提供することができる。疾患（例えば、多発性骨髄腫）に関してより特異的に標的化されたパネルが、本パネルと併せて、または作業中の以降の時点で、使用されることができる。遺伝子のＰａｎ－Ｃａｎｃｅｒ ｃｆＤＮＡ標的パネルは、ＡＢＬ１、ＡＣＴＡ２、ＡＣＴＣ１、ＡＣＶＲ２Ａ、ＡＫＴ１、ＡＫＴ２、ＡＫＴ３、ＡＬＫ、ＡＰＣ、ＡＰＯＢ、ＡＲ、ＡＲＡＦ、ＡＲＨＧＡＰ２６、ＡＲＩＤ１Ａ、ＡＲＩＤ１Ｂ、ＡＲＩＤ２、ＡＳＸＬ１、ＡＴＭ、ＡＴＲ、ＡＴＲＸ、ＡＵＲＫＡ、ＡＵＲＫＢ、ＡＸＩＮ２、ＡＸＬ、Ｂ２Ｍ、ＢＡＢＡＭ１、ＢＡＰ１、ＢＡＲＤ１、ＢＣＬ２、ＢＣＬ２Ｌ１、ＢＣＬ６、ＢＣＬＡＦ１、ＢＣＯＲ、ＢＣＯＲＬ１、ＢＩＲＣ３、ＢＬＭ、ＢＭＰＲ１Ａ、ＢＲＡＦ、ＢＲＣＡ１、ＢＲＣＡ２、ＢＲＣＣ３、ＢＲＤ２、ＢＲＤ３、ＢＲＤ４、ＢＲＩＰ１、ＢＵＢ１Ｂ、ｃ１５ｏｒｆ５５、ＣＡＣＮＡ１Ｓ、ＣＡＲＤ１１、ＣＡＳＰ８、ＣＢＦＢ、ＣＢＬ、ＣＢＬＢ、ＣＢＬＣ、ＣＣＮＤ１、ＣＣＮＤ２、ＣＣＮＤ３、ＣＣＮＥ１、ＣＤ７９Ａ、ＣＤ７９Ｂ、ＣＤＣ２７、ＣＤＣ７３、ＣＤＨ１、ＣＤＫ１２、ＣＤＫ４、ＣＤＫ６、ＣＤＫ８、ＣＤＫＮ１Ａ、ＣＤＫＮ１Ｂ、ＣＤＫＮ１Ｃ、ＣＤＫＮ２Ａ、ＣＤＫＮ２Ｂ、ＣＤＫＮ２Ｃ、ＣＥＢＰＡ、ＣＨＥＫ１、ＣＨＥＫ２、ＣＩＣ、ＣＯＬ３Ａ１、ＣＲＥＢＢＰ、ＣＲＫＬ、ＣＲＬＦ２、ＣＳＦ１Ｒ、ＣＴＣＦ、ＣＴＮＮＢ１、ＣＵＸ１、ＣＹＬＤ、ＤＡＸＸ、ＤＤＢ２、ＤＤＲ２、ＤＥＰＤＣ５、ＤＩＣＥＲ１、ＤＩＳ３、ＤＫＣ１、ＤＮＭ２、ＤＮＭＴ３Ａ、ＤＳＣ２、ＤＳＧ２、ＤＳＰ、ＤＵＳＰ６、Ｅ２Ｆ３、ＥＣＴ２Ｌ、ＥＧＦＲ、ＥＧＬＮ１、ＥＰ３００、ＥＰＣＡＭ、ＥＰＨＡ３、ＥＲＢＢ２、ＥＲＢＢ３、ＥＲＢＢ４、ＥＲＣＣ１、ＥＲＣＣ２、ＥＲＣＣ３、ＥＲＣＣ４、ＥＲＣＣ５、ＥＲＣＣ６、ＥＲＧ、ＥＲＲＦＩ１、ＥＳＲ１、ＥＴＶ１、ＥＴＶ４、ＥＴＶ５、ＥＴＶ６、ＥＷＳＲ１、ＥＸＴ１、ＥＸＴ２、ＥＺＨ２、ＦＡＭ１２３Ｂ、ＦＡＭ１７５Ａ、ＦＡＭ４６Ｃ、ＦＡＭ５Ｃ、ＦＡＮＣＡ、ＦＡＮＣＢ、ＦＡＮＣＣ、ＦＡＮＣＤ２、ＦＡＮＣＥ、ＦＡＮＣＦ、ＦＡＮＣＧ、ＦＡＮＣＩ、ＦＡＮＣＬ、ＦＡＮＣＭ、ＦＡＳ、ＦＢＮ１、ＦＢＸＯ１１、ＦＢＸＷ７、ＦＧＦＲ１、ＦＧＦＲ２、ＦＧＦＲ３、ＦＨ、ＦＫＢＰ９、ＦＬＣＮ、ＦＬＴ１、ＦＬＴ３、ＦＬＴ４、ＦＯＸＡ１、ＦＯＸＬ２、ＦＵＢＰ１、ＧＡＢ２、ＧＡＴＡ３、ＧＡＴＡ４、ＧＡＴＡ６、ＧＬＡ、ＧＮＡ１１、ＧＮＡＱ、ＧＮＡＳ、ＧＯＰＣ、ＧＰＣ３、Ｈ３Ｆ３Ａ、ＨＧＦ、ＨＩＦ１Ａ、ＨＬＡ－Ａ、ＨＬＡ－Ｂ、ＨＬＡ－Ｃ、ＨＮＦ１Ａ、ＨＲＡＳ、ＩＤＨ１、ＩＤＨ２、ＩＧＦ１Ｒ、ＩＧＦ２、ＩＧＨ、ＩＫＺＦ１、ＩＬ３２、ＩＬ６ＳＴ、ＩＬ７Ｒ、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＩＲＳ２、ＪＡＫ１、ＪＡＫ２、ＪＡＫ３、ＪＵＮ、ＫＡＴ６Ａ、ＫＡＴ６Ｂ、ＫＣＮＨ２、ＫＣＮＱ１、ＫＤＭ５Ａ、ＫＤＭ５Ｃ、ＫＤＭ５Ｄ、ＫＤＭ６Ａ、ＫＤＲ、ＫＥＡＰ１、ＫＩＡＡ１５４９、ＫＩＦ１Ｂ、ＫＩＴ、ＫＬＦ５、ＫＬＦ６、ＫＬＬＮ、ＫＲＡＳ、ＬＤＬＲ、ＬＭＮＡ、ＬＭＯ１、ＭＡＰ２Ｋ１、ＭＡＰ２Ｋ２、ＭＡＰ２Ｋ４、ＭＡＰ３Ｋ１、ＭＡＰＫ１、ＭＡＰＫ３、ＭＡＸ、ＭＣ１Ｒ、ＭＣＬ１、ＭＤＭ２、ＭＤＭ４、ＭＥＤ１２、ＭＥＮ１、ＭＥＴ、ＭＩＴＦ、ＭＬＨ１、ＭＬＬ、ＭＬＬ２、ＭＬＬ３、ＭＰＬ、ＭＲＥ１１Ａ、ＭＳＨ２、ＭＳＨ６、ＭＳＲ１、ＭＴＯＲ、ＭＵＴＹＨ、ＭＹＢ、ＭＹＢＬ１、ＭＹＢＰＣ３、ＭＹＣ、ＭＹＣＬ１、ＭＹＣＮ、ＭＹＤ８８、ＭＹＨ１１、ＭＹＨ７、ＭＹＬ２、ＭＹＬ３、ＭＹＬＫ、ＮＢＮ、ＮＣＯＲ１、ＮＦ１、ＮＦ２、ＮＦＥ２Ｌ２、ＮＦＫＢＩＡ、ＮＨＰ２、ＮＫＸ２－１、ＮＯＰ１０、ＮＯＴＣＨ１、ＮＯＴＣＨ２、ＮＰＭ１、ＮＰＮＴ、ＮＰＲＬ２、ＮＲＡＳ、ＮＳＤ１、ＮＴＲＫ１、ＮＴＲＫ２、ＮＴＲＫ３、ＰＡＬＢ２、ＰＡＲＫ２、ＰＡＸ５、ＰＢＲＭ１、ＰＣＳＫ９、ＰＤＧＦＲＡ、ＰＤＧＦＲＢ、ＰＨＦ６、ＰＨＯＸ２Ｂ、ＰＩＫ３ＣＡ、ＰＩＫ３Ｒ１、ＰＫＰ２、ＰＭＳ１、ＰＭＳ２、ＰＯＬＤ１、ＰＯＬＥ、ＰＯＬＨ、ＰＯＴ１、ＰＰＫＡＧ２、ＰＰＫＡＲ１Ａ、ＰＰＰ２Ｒ１Ａ、ＰＲＤＭ１、ＰＲＥＸ２、ＰＲＦ１、ＰＲＩＭ２、ＰＲＳＳ１、ＰＴＣＨ１、ＰＴＥＮ、ＰＴＰＮ１１、ＰＴＰＲＤ、ＱＫＩ、ＲＡＢ３５、ＲＡＤ２１、ＲＡＤ５０、ＲＡＤ５１、ＲＡＤ５１Ｃ、ＲＡＤ５１Ｄ、ＲＡＦ１、ＲＡＲＡ、ＲＢ１、ＲＢＢＰ８、ＲＢＭ１０、ＲＢＭ１２、ＲＥＣＱＬ４、ＲＥＬ、ＲＥＴ、ＲＨＥＢ、ＲＩＣＴＯＲ、ＲＮＦ４３、ＲＯＳ１、ＲＰＳ６ＫＡ３、ＲＰＴＯＲ、ＲＲＥＢ１、ＲＵＮＸ１、ＲＹＲ１、ＲＹＲ２、ＳＢＤＳ、ＳＣＮ５Ａ、ＳＤＨＡ、ＳＤＨＡＦ２、ＳＤＨＢ、ＳＤＨＣ、ＳＤＨＤ、ＳＥＴＢＰ１、ＳＥＴＤ２、ＳＦ３Ｂ１、ＳＨ２Ｂ３、ＳＨＨ、ＳＨＯＣ２、ＳＬＩＴＲＫ６、ＳＬＸ４、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＤ３、ＳＭＡＤ４、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＭＡＲＣＢ１、ＳＭＣ１Ａ、ＳＭＣ３、ＳＭＯ、ＳＯＣＳ１、ＳＯＳ１、ＳＯＸ２、ＳＯＸ９、ＳＰＧ２０、ＳＰＯＰ、ＳＰＲＥＤ１、ＳＲＣ、ＳＲＳＦ２、ＳＴＡＧ２、ＳＴＡＴ３、ＳＴＫ１１、ＳＵＦＵ、ＳＹＫ、ＴＢＸ３、ＴＣＦ３、ＴＣＦ７Ｌ１、ＴＣＦ７Ｌ２、ＴＥＲＣ、ＴＥＲＴ、ＴＥＴ２、ＴＧＦＢＲ１、ＴＧＦＢＲ２、ＴＧＩＦ１、ＴＩＮＦ２、ＴＬＲ４、ＴＭＥＭ１２７、ＴＭＥＭ４３、ＴＭＰＲＳＳ２、ＴＮＦＡＩＰ３、ＴＮＦＲＳＦ１４、ＴＮＮＩ３、ＴＮＮＴ２、ＴＰ５３、ＴＰ５３ＢＰ１、ＴＰＭ１、ＴＳＣ１、ＴＳＣ２、ＴＳＨＲ、ＴＸＮＩＰ、Ｕ２ＡＦ１、ＵＩＭＣ１、ＶＥＧＦＡ、ＶＨＬ、ＷＡＳ、ＷＲＮ、ＷＴ１、ＸＰＡ、ＸＰＣ、ＸＰＯ１、ＸＲＣＣ２、ＸＲＣＣ３、ＺＦＰ３６Ｌ２、ＺＮＦ２１７、ＺＮＲＦ３、またはＺＲＳＲ２を含むが、それらに限定されない。
シークエンシングに加えて、限定されないが、核酸定量化、シークエンシング最適化、遺伝子発現を検出すること、遺伝子発現を定量化すること、ゲノムプロファイリング、癌プロファイリング、および発現されたマーカの分析を含む、他の反応ならびに動作が、本明細書に開示される、システムおよび方法内で起こり得る。検定は、生物学的サンプルの免疫組織化学プロファイリングおよびゲノムプロファイリングを含むが、それらに限定されない。免疫組織化学では、抗原が、生物学的サンプルの腫瘍および正常組織細胞の検査中に識別されることができる。免疫組織化学はまた、生物学的サンプル組織の異なる場所におけるバイオマーカおよび特異的に発現されたタンパク質の分布ならびに局所化についての結果を提供することもできる。特異的に発現されたタンパク質は、過剰または過小発現されたタンパク質であり得る。
生物学的サンプルは、例えば、高血中カルシウム濃度、不良な腎臓機能、低赤血球数（すなわち、貧血）、または一方のタイプが他方よりも少なくとも約５０倍、１００倍、１５０倍、２００倍、２５０倍、３００倍、３５０倍、４００倍、もしくはそれを上回って多く見られるような血液中の１つのタイプの軽鎖の増加を検出するために、分析されることができる。生物学的サンプルは、例えば、高血中カルシウム濃度、不良な腎臓機能、低赤血球数（すなわち、貧血）、または一方のタイプが他方よりも少なくとも約５００倍、４５０倍、４００倍、３５０倍、３００倍、２５０倍、２００倍、１５０倍、１００倍、５０倍、２５倍、またはそれ未満の多く見られるような血液中の１つのタイプの軽鎖の増加を検出するために、分析されることができる。参加者はまた、画像研究を使用して、腫瘍成長からの骨の中の孔を検出するように検査される、または磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）スキャンを使用して、骨もしくは骨髄中の異常な面積を検出するように検査されることができる。
生物学的サンプルは、くすぶり型骨髄腫（すなわち、いかなる症状も引き起こさない早期骨髄腫）の存在に関して、分析されることができる。いくつかの実施形態では、生物学的サンプルは、骨髄中の形質細胞、血液中の高濃度のＭタンパク質、または尿中の高濃度の軽鎖（すなわち、ベンス・ジョーンズタンパク質）に関して、分析される。
生物学的サンプルはまた、軽鎖アミロイドーシスに関して、分析されることもできる。いくつかの実施形態では、生物学的サンプルは、血液中の遊離軽鎖の上昇、尿中の軽鎖（すなわち、ベンス・ジョーンズタンパク質）の上昇、または骨髄中の異常な形質細胞に関して、分析される。
生物学的サンプルは、遺伝子型決定データを取得するためにＤＮＡシークエンシングおよびゲノム分析ツールキット（ＧＡＴＫ）分析を受け得る。いくつかの実施形態では、生物学的サンプルは、ＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘＴＭゲノム全体ヒト単一ヌクレオチド多型（ＳＮＰ）アレイ、ＡｇｉｌｅｎｔＴＭアレイベースの比較ゲノムハイブリダイゼーション（ａＣＧＨ）分析、遺伝子発現、再シークエンシング、およびＲＮＡ干渉（ＲＮＡｉ）を受ける。いくつかの実施形態では、生物学的サンプルは、差次的発現分析、隣接遺伝子分析、遺伝子セット濃縮分析を助長する、使いやすいスクリーンを受ける、またはゲノムブラウザを使用して分析される。
生物学的サンプルは、特異的細胞表面および細胞内マーカならびにそれらの組み合わせの相対的発現を検出または判定することによる、免疫表現型分析もしくは特性評価を受け得る。例えば、生物学的サンプルは、限定されないが、１－４０－β－アミロイド、４－１ＢＢ、５ＡＣ、５Ｔ４、７０７－ＡＰ、Ａキナーゼアンカタンパク質４（ＡＫＡＰ－４）、アクチビン受容体２Ｂ型（ＡＣＶＲ２Ｂ）、アクチビン受容体様キナーゼ１（ＡＬＫ１）、腺癌抗原、アディポフィリン、アドレナリン受容体β３（ＡＤＲＢ３）、ＡＧＳ－２２Ｍ６、α葉酸受容体、α－フェトプロテイン（ＡＦＰ）、ＡＩＭ－２、未分化リンパ腫キナーゼ（ＡＬＫ）、アンドロゲン受容体、アンジオポイエチン２、アンジオポイエチン３、アンジオポイエチン結合細胞表面受容体２（Ｔｉｅ２）、炭疽毒素、ＡＯＣ３（ＶＡＰ－１）、Ｂ細胞成熟抗原（ＢＣＭＡ）、Ｂ７－Ｈ３（ＣＤ２７６）、炭疽菌、Ｂ細胞活性化因子（ＢＡＦＦ）、Ｂリンパ腫細胞、骨髄間質細胞抗原２（ＢＳＴ２）、刷り込まれた部位の調節遺伝子の兄弟（ＢＯＲＩＳ）、Ｃ２４２抗原、Ｃ５、ＣＡ－１２５、癌抗原１２５（ＣＡ－１２５またはＭＵＣ１６）、癌／精巣抗原１（ＮＹ－ＥＳＯ－１）、癌／精巣抗原２（ＬＡＧＥ－１ａ）、炭酸脱水酵素９（ＣＡ－ＩＸ）、癌胎児性抗原（ＣＥＡ）、心臓ミオシン、ＣＣＣＴＣ結合因子（ＣＴＣＦ）、ＣＣＬ１１（エオタキシン－１）、ＣＣＲ４、ＣＣＲ５、ＣＤ１１、ＣＤ１２３、ＣＤ１２５、ＣＤ１４０ａ、ＣＤ１４７（ベイシジン）、ＣＤ１５、ＣＤ１５２、ＣＤ１５４（ＣＤ４０Ｌ）、ＣＤ１７１、ＣＤ１７９ａ、ＣＤ１８、ＣＤ１９、ＣＤ２、ＣＤ２０、ＣＤ２００、ＣＤ２２、ＣＤ２２１、ＣＤ２３（ＩｇＥ受容体）、ＣＤ２４、ＣＤ２５（ＩＬ－２受容体のα鎖）、ＣＤ２７、ＣＤ２７４、ＣＤ２８、ＣＤ３、ＣＤ３ε、ＣＤ３０、ＣＤ３００分子様ファミリメンバｆ（ＣＤ３００ＬＦ）、ＣＤ３１９（ＳＬＡＭＦ７）、ＣＤ３３、ＣＤ３７、ＣＤ３８、ＣＤ４、ＣＤ４０、ＣＤ４０リガンド、ＣＤ４１、ＣＤ４４ｖ７、ＣＤ４４ｖ８、ＣＤ４４ｖ６、ＣＤ５、ＣＤ５１、ＣＤ５２、ＣＤ５６、ＣＤ６、ＣＤ７０、ＣＤ７２、ＣＤ７４、ＣＤ７９Ａ、ＣＤ７９Ｂ、ＣＤ８０、ＣＤ９７、ＣＥＡ関連抗原、ＣＦＤ、ｃｈ４Ｄ５、染色体Ｘオープンリーディングフレーム６１（ＣＸＯＲＦ６１）、クローディン１８．２（ＣＬＤＮ１８．２）、クローディン６（ＣＬＤＮ６）、クロストリジウム・ディフィシレ、クランピング因子Ａ、ＣＬＣＡ２、コロニー刺激因子１受容体（ＣＳＦ１Ｒ）、ＣＳＦ２、ＣＴＬＡ－４、Ｃ型レクチンドメインファミリ１２メンバＡ（ＣＬＥＣ１２Ａ）、Ｃ型レクチン様分子－１（ＣＬＬ－１またはＣＬＥＣＬ１）、４型Ｃ－Ｘ－Ｃケモカイン受容体、サイクリンＢ１、シトクロムＰ４５０１Ｂ１（ＣＹＰ１Ｂ１）、ｃｙｐ－Ｂ、サイトメガロウイルス、サイトメガロウイルス糖タンパク質Ｂ、ダビガトラン、ＤＬＬ４、ＤＰＰ４、ＤＲ５、１型大腸菌志賀毒素、２型大腸菌志賀毒素、外部ＡＤＰ－リボシルトランスフェラーゼ４（ＡＲＴ４）、ＥＧＦ様モジュール含有ムチン様ホルモン受容体様２（ＥＭＲ２）、ＥＧＦ様ドメイン多重７（ＥＧＦＬ７）、伸長因子２突然変異（ＥＬＦ２Ｍ）、内毒素、エフリンＡ２、エフリンＢ２、Ａ型エフリン受容体２、表皮成長因子受容体（ＥＧＦＲ）、表皮成長因子受容体変異型ＩＩＩ（ＥＧＦＲｖＩＩＩ）、エピシアリン、上皮細胞接着分子（ＥｐＣＡＭ）、上皮糖タンパク質２（ＥＧＰ－２）、上皮糖タンパク質４０（ＥＧＰ－４０）、ＥＲＢＢ２、ＥＲＢＢ３、ＥＲＢＢ４、ＥＲＧ（膜貫通プロテアーゼ、セリン２（ＴＭＰＲＳＳ２）ＥＴＳ融合遺伝子）、大腸菌、遺伝子１２ｐ上に位置するＥＴＳ転座変異体遺伝子６（ＥＴＶ６－ＡＭＬ）、呼吸器合胞体ウイルスのＦタンパク質、ＦＡＰ、ＩｇＡ受容体のＦｃ断片（ＦＣＡＲもしくはＣＤ８９）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、胎児アセチルコリン受容体、フィブリンＩＩβ鎖、線維芽細胞活性化タンパク質α（ＦＡＰ）、フィブロネクチン余剰ドメイン－Ｂ、ＦＧＦ－５、Ｆｍｓ様チロシンキナーゼ３（ＦＬＴ３）、葉酸結合タンパク質（ＦＢＰ）、葉酸加水分解酵素、葉酸受容体１、葉酸受容体α、葉酸受容体β、Ｆｏｓ関連抗原１、Ｆｒｉｚｚｌｅｄ受容体、フコシルＧＭ１、Ｇ２５０、Ｇタンパク質共役型受容体２０（ＧＰＲ２０）、Ｇタンパク質共役型受容体クラスＣ群５メンバＤ（ＧＰＲＣ５Ｄ）、ガングリオシドＧ２（ＧＤ２）、ＧＤ３ガングリオシド、糖タンパク質１００（ｇｐ１００）、グリピカン－３（ＧＰＣ３）、ＧＭＣＳＦ受容体α－鎖、ＧＰＮＭＢ、ＧｎＴ－Ｖ、成長分化因子８、ＧＵＣＹ２Ｃ、熱ショックタンパク質７０－２突然変異（ｍｕｔ ｈｓｐ７０－２）、血球凝集素、Ａ型肝炎ウイルス細胞受容体１（ＨＡＶＣＲ１）、Ｂ型肝炎表面抗原、Ｂ型肝炎ウイルス、ＨＥＲ１、ＨＥＲ２／ｎｅｕ、ＨＥＲ３、ｇｌｏｂｏＨ糖セラミドの六糖類部分（ＧｌｏｂｏＨ）、ＨＧＦ、ＨＨＧＦＲ、高分子量黒色腫関連抗原（ＨＭＷ－ＭＡＡ）、ヒストン複合体、ＨＩＶ－１、ＨＬＡ－ＤＲ、ＨＮＧＦ、Ｈｓｐ９０、ＨＳＴ－２（ＦＧＦ６）、ヒトパピローマウイルスＥ６（ＨＰＶＥ６）、ヒトパピローマウイルスＥ７（ＨＰＶＥ７）、ヒト散乱因子受容体キナーゼ、ヒトテロメラーゼ逆転写酵素（ｈＴＥＲＴ）、ヒトＴＮＦ、ＩＣＡＭ－１（ＣＤ５４）、ｉＣＥ、ＩＦＮ－α、ＩＦＮ－β、ＩＦＮ－γ、ＩｇＥ、ＩｇＥＦｃ領域、ＩＧＦ－１、ＩＧＦ－１受容体、ＩＧＨＥ、ＩＬ－１２、ＩＬ－１３、ＩＬ－１７、ＩＬ－１７Ａ、ＩＬ－１７Ｆ、ＩＬ－１β、ＩＬ－２０、ＩＬ－２２、ＩＬ－２３、ＩＬ－３１、ＩＬ－３１ＲＡ、ＩＬ－４、ＩＬ－５、ＩＬ－６、ＩＬ－６受容体、ＩＬ－９、免疫グロブリンラムダ様ポリスペプチド１（ＩＧＬＬ１）、Ａ型インフルエンザ血球凝集素、インスリン様成長因子１受容体（ＩＧＦ－Ｉ受容体）、インスリン様成長因子２（ＩＬＧＦ２）、インテグリンα４β７、インテグリンβ２、インテグリンα２、インテグリンα４、インテグリンα５β１、インテグリンα７β７、インテグリンαＩＩｂβ３、インテグリンαｖβ３、インターフェロンα／β受容体、インターフェロンγ誘発型タンパク質、インターロイキン１１受容体α（ＩＬ－１１Ｒα）、インターロイキン－１３受容体サブユニットα－２（ＩＬ－１３Ｒａ２またはＣＤ２１３Ａ２）、腸内カルボキシエステラーゼ、キナーゼドメイン領域（ＫＤＲ）、ＫＩＲ２Ｄ、ＫＩＴ（ＣＤ１１７）、Ｌ１細胞接着分子（Ｌ１－ＣＡＭ）、レグマイン、白血球免疫グロブリン様受容体サブファミリＡメンバ２（ＬＩＬＲＡ２）、白血球関連免疫グロブリン様受容体１（ＬＡＩＲ１）、ルイス－Ｙ抗原、ＬＦＡ－１（ＣＤ１１ａ）、ＬＩＮＧＯ－１、リポタイコ酸、ＬＯＸＬ２、Ｌ－セレクチン（ＣＤ６２Ｌ）、リンパ球抗原６複合体、遺伝子座Ｋ９（ＬＹ６Ｋ）、リンパ球抗原７５（ＬＹ７５）、リンパ球特異的タンパク質チロシンキナーゼ（ＬＣＫ）、リンホトキシン－α（ＬＴ－α）または腫瘍壊死因子－β（ＴＮＦ－β）、マクロファージ遊走阻止因子（ＭＩＦまたはＭＭＩＦ）、Ｍ－ＣＳＦ、乳腺または抗原（ＮＹ－ＢＲ－１）、ＭＣＰ－１、黒色腫癌精巣抗原－１（ＭＡＤ－ＣＴ－１）、黒色腫癌精巣抗原－２（ＭＡＤ－ＣＴ－２）、黒色腫アポトーシス阻止因子（ＭＬ－ＩＡＰ）、黒色腫関連抗原１（ＭＡＧＥ－Ａ１）、メソテリン、ムチン１、細胞表面関連（ＭＵＣ１）、ＭＵＣ－２、ムチンＣａｎＡｇ、ミエリン関連糖タンパク質、ミオスタチン、Ｎ－アセチルグルコサミニル－トランスフェラーゼＶ（ＮＡ１７）、ＮＣＡ－９０（顆粒球抗原）、神経成長因子（ＮＧＦ）、神経アポトーシス調整プロテイナーゼ１、神経細胞接着分子（ＮＣＡＭ）、神経突起伸長阻止因子（例えば、ＮＯＧＯ－Ａ、ＮＯＧＯ－Ｂ、ＮＯＧＯ－Ｃ）、ニューロピリン－１（ＮＲＰ１）、Ｎ－グリコリルノイラミン酸、ＮＫＧ２Ｄ、Ｎｏｔｃｈ受容体、ｏ－アセチル－ＧＤ２ガングリオシド（ＯＡｃＧＤ２）、嗅覚受容体５１Ｅ２（ＯＲ５１Ｅ２）、癌胎児性抗原（ｈ５Ｔ４）、切断点クラスタ領域（ＢＣＲ）およびエーベルソンマウス白血病ウイルス癌遺伝子ホモログ１（Ａｂｌ）を含む癌遺伝子融合タンパク質（ｂｃｒ－ａｂｌ）、アナウサギ、ＯＸ－４０、ｏｘＬＤＬ、ｐ５３突然変異体、対合ボックスタンパク質Ｐａｘ－３（ＰＡＸ３）、対合ボックスタンパク質Ｐａｘ－５（ＰＡＸ５）、
ｐａｎｎｅｘｉｎ３（ＰＡＮＸ３）、リン酸塩・ナトリウム共輸送体、ホスファチジルセリン、胎盤特異的１（ＰＬＡＣ１）、血小板由来成長因子受容体α（ＰＤＧＦ－Ｒα）、血小板由来成長因子受容体β（ＰＤＧＦＲ－β）、ポリシアル酸、プロアクロシン結合タンパク質ｓｐ３２（ＯＹ－ＴＥＳ１）、プログラム細胞死タンパク質１（ＰＤ－１）、９型前駆タンパク質転換酵素スブチリシン／ケキシン（ＰＣＳＫ９）、プロテアーゼ、前立腺癌腫瘍抗原－１（ＰＣＴＡ－１またはガレクチン８）、Ｔ細胞１によって認識される黒色腫抗原（ＭｅｌａｎＡまたはＭＡＲＴ１）、Ｐ１５、Ｐ５３、ＰＲＡＭＥ、前立腺幹細胞抗原（ＰＳＣＡ）、前立腺特異的膜抗原（ＰＳＭＡ）、前立腺酸性フォスファターゼ（ＰＡＰ）、前立腺癌細胞、プロステイン、プロテアーゼセリン２１（テスティシンまたはＰＲＳＳ２１）、プロテアソーム（プロソーム、マクロペイン）サブユニット、β型、９（ＬＭＰ２）、緑膿菌、狂犬病ウイルス糖タンパク質、ＲＡＧＥ、ＲａｓホモログファミリメンバＣ（ＲｈｏＣ）、核因子カッパ－Ｂリガンドの受容体活性化因子（ＲＡＮＫＬ）、終末糖化産物のための受容体（ＲＡＧＥ－１）、受容体チロシンキナーゼ様オーファン受容体１（ＲＯＲ１）、腎偏在要素１（ＲＵ１）、腎偏在要素２（ＲＵ２）、呼吸器合胞体ウイルス、Ｒｈ血液型Ｄ抗原、Ｒｈ因子、肉腫転座切断点、スクレロスチン（ＳＯＳＴ）、セレクチンＰ、シアリルルイス接着分子（ｓＬｅ）、精子タンパク質１７（ＳＰＡ１７）、スフィンゴシン－１－リン酸、Ｔ細胞１、２、および３によって認識される扁平上皮細胞癌抗原（ＳＡＲＴ１、ＳＡＲＴ２、およびＳＡＲＴ３）、発生段階期特異的胚抗原－４（ＳＳＥＡ－４）、黄色ブドウ球、ＳＴＥＡＰ１、サバイビン、シンデカン１（ＳＤＣ１）＋Ａ３１４、ＳＯＸ１０、サバイビン、サバイビン－２Ｂ、滑膜肉腫、Ｘ切断点２（ＳＳＸ２）、Ｔ細胞受容体、ＴＣＲΓ代替リーディングフレームタンパク質（ＴＡＲＰ）、テロメラーゼ、ＴＥＭ１、テネイシンＣ、ＴＧＦ－β（例えば、ＴＧＦ－β１、ＴＧＦ－β２、ＴＧＦ－β３）、甲状腺刺激ホルモン受容体（ＴＳＨＲ）、組織因子経路阻止因子（ＴＦＰＩ）、Ｔｎ抗原（（ＴｎＡｇ）または（ＧａｌＮＡｃα－Ｓｅｒ／Ｔｈｒ））、ＴＮＦ受容体ファミリメンバＢ細胞成熟（ＢＣＭＡ）、ＴＮＦ－α、ＴＲＡＩＬ－Ｒ１、ＴＲＡＩＬ－Ｒ２、ＴＲＧ、トランスグルタミナーゼ５（ＴＧＳ５）、腫瘍抗原ＣＴＡＡ１６．８８、腫瘍内皮マーカ１（ＴＥＭ１／ＣＤ２４８）、腫瘍内皮マーカ７関連（ＴＥＭ７Ｒ）、腫瘍タンパク質ｐ５３（ｐ５３）、ＭＵＣ１の腫瘍特異的グリコシル化、腫瘍関連カルシウム信号トランスデューサ２、腫瘍関連糖タンパク質７２（ＴＡＧ７２）、腫瘍関連糖タンパク質７２（ＴＡＧ－７２）＋Ａ３２７、ＴＷＥＡＫ受容体、チロシナーゼ、チロシナーゼ関連タンパク質１（ＴＹＲＰ１または糖タンパク質７５）、チロシナーゼ関連タンパク質２（ＴＹＲＰ２）、ウロプラキン２（ＵＰＫ２）、血管内皮成長因子（例えば、ＶＥＧＦ－Ａ、ＶＥＧＦ－Ｂ、ＶＥＧＦ－Ｃ、ＶＥＧＦ－Ｄ、ＰＩＧＦ）、血管内皮成長因子受容体１（ＶＥＧＦＲ１）、血管内皮成長因子受容体２（ＶＥＧＦＲ２）、ビメンチン、ｖ－ｍｙｃ鳥類骨髄球腫症ウイルス癌遺伝子神経芽細胞腫由来ホモログ（ＭＹＣＮ）、フォン・ヴィレブランド因子（ＶＷＦ）、ウィルムス腫瘍タンパク質（ＷＴ１）、Ｘ抗原ファミリメンバ１Ａ（ＸＡＧＥ１）、β－アミロイド、およびκ－軽鎖、ならびにそれらの変異型等の細胞マーカの相対的発現を検出もしくは判定することによる、免疫表現型分析もしくは特性評価を受け得る。
いくつかの実施形態では、生物学的サンプルは、限定されないが、７０７－ＡＰ、ビオチン化分子、ａ－アクチニン－４、ａｂｌ－ｂｃｒ ａｌｂ－ｂ３（ｂ２ａ２）、ａｂｌ－ｂｃｒ ａｌｂ－ｂ４（ｂ３ａ２）、アディポフィリン、ＡＦＰ、ＡＩＭ－２、アネキシンＩＩ、ＡＲＴ－４、ＢＡＧＥ、ｂ－カテニン、ｂｃｒ－ａｂｌ、ｂｃｒ－ａｂｌ ｐ１９０（ｅ１ａ２）、ｂｃｒ－ａｂｌｐ２１０（ｂ２ａ２）、ｂｃｒ－ａｂｌ ｐ２１０（ｂ３ａ２）、ＢＩＮＧ－４、ＣＡＧ－３、ＣＡＩＸ、ＣＡＭＥＬ、カスパーゼ－８、ＣＤ１７１、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ２２、ＣＤ２３、ＣＤ２４、ＣＤ３０、ＣＤ３３、ＣＤ３８、ＣＤ４４ｖ７／８、ＣＤＣ２７、ＣＤＫ－４、ＣＥＡ、ＣＬＣＡ２、Ｃｙｐ－Ｂ、ＤＡＭ－１０、ＤＡＭ－６、ＤＥＫ－ＣＡＮ、ＥＧＦＲｖＩＩＩ、ＥＧＰ－２、ＥＧＰ－４０、ＥＬＦ２、Ｅｐ－ＣＡＭ、ＥｐｈＡ２、ＥｐｈＡ３、ｅｒｂ－Ｂ２、ｅｒｂ－Ｂ３、ｅｒｂ－Ｂ４、ＥＳ－ＥＳＯ－１ａ、ＥＴＶ６／ＡＭＬ、ＦＢＰ、胎児アセチルコリン受容体、ＦＧＦ－５、ＦＮ、Ｇ２５０、ＧＡＧＥ－１、ＧＡＧＥ－２、ＧＡＧＥ－３、ＧＡＧＥ－４、ＧＡＧＥ－５、ＧＡＧＥ－６、ＧＡＧＥ－７Ｂ、ＧＡＧＥ－８、ＧＤ２、ＧＤ３、ＧｎＴ－Ｖ、Ｇｐ１００、ｇｐ７５、Ｈｅｒ－２、ＨＬＡ－Ａ＊０２０１－Ｒ１７０Ｉ、ＨＭＷ－ＭＡＡ、ＨＳＰ７０－２Ｍ、ＨＳＴ－２（ＦＧＦ６）、ＨＳＴ－２／ｎｅｕ、ｈＴＥＲＴ、ｉＣＥ、ＩＬ－１１Ｒα、ＩＬ－１３Ｒα２、ＫＤＲ、ＫＩＡＡ０２０５、Ｋ－ＲＡＳ、Ｌ１－細胞接着分子、ＬＡＧＥ－１、ＬＤＬＲ／ＦＵＴ、ルイスＹ、ＭＡＧＥ－１、ＭＡＧＥ－１０、ＭＡＧＥ－１２、ＭＡＧＥ－２、ＭＡＧＥ－３、ＭＡＧＥ－４、ＭＡＧＥ－６、ＭＡＧＥ－Ａ１、ＭＡＧＥ－Ａ２、ＭＡＧＥ－Ａ３、ＭＡＧＥ－Ａ６、ＭＡＧＥ－Ｂ１、ＭＡＧＥ－Ｂ２、リンゴ酸酵素、マンマグロビン－Ａ、ＭＡＲＴ－１／Ｍｅｌａｎ－Ａ、ＭＡＲＴ－２、ＭＣ１Ｒ、Ｍ－ＣＳＦ、メソテリン、ＭＵＣ１、ＭＵＣ１６、ＭＵＣ２、ＭＵＭ－１、ＭＵＭ－２、ＭＵＭ－３、ミオシン、ＮＡ８８－Ａ、Ｎｅｏ－ＰＡＰ、ＮＫＧ２Ｄ、ＮＰＭ／ＡＬＫ、Ｎ－ＲＡＳ、ＮＹ－ＥＳＯ－１、ＯＡ１、ＯＧＴ、癌胎児性抗原（ｈ５Ｔ４）、ＯＳ－９、Ｐポリペプチド、Ｐ１５、Ｐ５３、ＰＲＡＭＥ、ＰＳＡ、ＰＳＣＡ、ＰＳＭＡ、ＰＴＰＲＫ、ＲＡＧＥ、ＲＯＲ１、ＲＵ１、ＲＵ２、ＳＡＲＴ－１、ＳＡＲＴ－２、ＳＡＲＴ－３、ＳＯＸ１０、ＳＳＸ－２、サバイビン、サバイビン－２Ｂ、ＳＹＴ／ＳＳＸ、ＴＡＧ－７２、ＴＥＬ／ＡＭＬ１、ＴＧＦａＲＩＩ、ＴＧＦｂＲＩＩ、ＴＰ１、ＴＲＡＧ－３、ＴＲＧ、ＴＲＰ－１、ＴＲＰ－２、ＴＲＰ－２／ＩＮＴ２、ＴＲＰ－２－６ｂ、チロシナーゼ、ＶＥＧＦ－Ｒ２、ＷＴ１、α－葉酸受容体、またはκ－軽鎖等の細胞マーカの相対的発現を検出もしくは判定することによる、免疫表現型分析または特性評価を受け得る。いくつかの実施形態では、生物学的サンプルは、限定されないが、腫瘍関連抗原等の細胞マーカの相対的発現を検出または判定することによる、免疫表現型分析もしくは特性評価を受け得る。
いくつかの実施形態では、生物学的サンプルは、免疫分析を受ける。いくつかの実施形態では、生物学的サンプルは、参加者の免疫系、免疫応答、免疫歴、および／または免疫能力の多様性ならびに機能を測定および特性評価するように、免疫分析を受ける。サンプルの包括的な免疫特性評価は、限定されないが、表現型、ゲノム、プロテオミクス、血清学、コンピュータ支援画像、および／または微生物叢分析アプローチ等の方法ならびに技術を利用することができる。
総血清学：生物学的サンプルは、総血清学を受け得る。例えば、一連の既知の腫瘍抗原が、自己抗体を引き出す能力に関して査定されることができる。体液反応性を示す抗原に関して、直線状エピトープのマッピングが、経時的に多クローン性および潜在的拡散を査定するように、抗原の配列を網羅する重複ペプチド系列を使用して、査定されることができる。一部の患者では、他の免疫グロブリンアイソタイプまたはサブクラス使用も、査定されることができる。いくつかの実施形態では、腫瘍抗原特異的抗体応答は、集団特異的挙動を強調することができる。
免疫表現型決定：生物学的サンプルは、免疫表現型決定を受け得る。例えば、生物学的サンプルは、分析技法を使用する、多発性骨髄腫および免疫細胞集団の免疫表現型決定によって特性評価されることができる。いくつかの実施形態では、生物学的サンプルは、フローサイトメトリ／蛍光活性化細胞分類（ＦＣ／ＦＡＣＳ）、質量分析、高多重化質量サイトメトリ（ＣｙＴＯＦ）、免疫細胞化学、免疫組織化学、多重化蛍光免疫細胞化学、またはコンピュータ支援高含量蛍光撮像方法を使用して、特性評価されることができる。
生物学的サンプルは、特異的細胞表面および細胞内マーカならびにそれらの組み合わせの相対的発現を検出または判定することによる、免疫表現型分析もしくは特性評価を受け得る。例えば、生物学的サンプルは、骨髄腫細胞の識別のために、限定されないが、ＣＤ１９、ＣＤ２７、ＣＤ３８、ＣＤ４５、ＣＤ５６、ＣＤ８１、ＣＤ１１７、ＣＤ１３８、またはＣＤ３１９等の細胞マーカの相対的発現を検出もしくは判定することによる、免疫表現型分析または特性評価を受け得る。生物学的サンプルはまた、限定されないが、Ｔ－リンパ球亜型（Ｔ－ヘルパ、Ｔ－細胞毒性、Ｔ－調節性）、Ｂ細胞、ＮＫ、ＤＣ、ＭＤＳＣを含む、特異的免疫細胞機能亜型を識別するように、限定されないが、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ１４、ＣＤ１５、ＣＤ１６、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ２５、ＣＤ１２７、またはＦｏｘＰ３等の細胞マーカの相対的発現を検出もしくは判定することによる、免疫表現型分析または特性評価を受け得る。
多発性骨髄腫および免疫細胞は、免疫抑制、およびＴ細胞活性化、ならびにＴ細胞枯渇と関連付けられる細胞マーカの発現に関して、特性評価されることができる。例えば、多発性骨髄腫および免疫細胞は、限定されないが、ＣＴＬＡ－４、ＣＤ２４４、ＣＤ２７２、ＩＣＯＳ（ＣＤ２７８）、ＩＣＯＳ－Ｌ、ＩＦＮ－γ、ＩＬ－２、ＰＤ－１、ＰＤ－Ｌ１、ＰＤ－Ｌ２、ＴＩＭ－３、および／またはＴＮＦαを含む、免疫抑制、およびＴ細胞活性化、ならびにＴ細胞枯渇と関連付けられる細胞マーカの発現に関して、特性評価されることができる。
プロテオミクスおよびセロミクス：生物学的サンプルは、限定されないが、免疫サイトカイン、ケモカイン、抗体ならびに腫瘍抗原、および／または他の免疫調節タンパク質ならびにタンパク質断片の検出および測定等のプロテオミクスおよびセロミクス分析を受け得る。プロテオミクスおよびセロミクス分析は、分析技法、例えば、酵素結合免疫吸着検査法（ＥＬＩＳＡ）、酵素免疫検定（ＥＩＡ、例えば、ＥＬＩＳＰＯＴ）、蛍光免疫検定（ＦＩＡ）、発光免疫検定（Ｌｕｍｉｎｅｘサイトカインビーズアレイ）、および高含量タンパク質マイクロアレイ（ＰｒｏｔｏＡｒｒａｙ）、質量分析、または高度組織学的方法を使用して、行われることができる。
生物学的サンプルは、特異的細胞表面および細胞内マーカならびにそれらの組み合わせの相対的発現を検出または判定することによる、プロテオミクス分析を受け得る。例えば、生物学的サンプルは、骨髄腫細胞を識別するように、例えば、ＣＤ１９、ＣＤ２７、ＣＤ３８、ＣＤ４５、ＣＤ５６、ＣＤ８１、ＣＤ１１７、ＣＤ１３８、またはＣＤ３１９等の細胞マーカの相対的発現を検出もしくは判定することによる、プロテオミクス分析を受け得る。生物学的サンプルはまた、限定されないが、Ｔ－リンパ球亜型（Ｔ－ヘルパ、Ｔ－細胞毒性、Ｔ－調節性）、Ｂ細胞、ＮＫ、ＤＣ、またはＭＤＳＣを含む、特異的免疫細胞機能亜型を識別するように、細胞マーカ、例えば、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ１４、ＣＤ１５、ＣＤ１６、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ２５、ＣＤ１２７、またはＦｏｘＰ３の相対的発現を検出もしくは判定することによる、プロテオミクス分析を受け得る。いくつかの実施形態では、多発性骨髄腫および免疫細胞は、免疫抑制、Ｔ細胞活性化、またはＴ細胞枯渇と関連付けられる細胞マーカの発現に関して、特性評価されることができる。いくつかの実施形態では、多発性骨髄腫および免疫細胞は、細胞マーカ、例えば、ＣＴＬＡ－４、ＣＤ２４４、ＣＤ２７２、ＩＣＯＳ（ＣＤ２７８）、ＩＣＯＳ－Ｌ、ＩＦＮ－γ、ＩＬ－２、ＰＤ－１、ＰＤ－Ｌ１、ＰＤ－Ｌ２、ＴＩＭ－３、ＴＮＦα、ＬＡＧ３、Ａ２ＡＲ、Ｂ７－Ｈ３、Ｂ７－Ｈ４、ＢＴＬＡ、ＩＤＯ、ＫＩＲ、またはＶＩＳＴＡの発現に関して、特性評価されることができる。
生物学的サンプルは、免疫活性化および抑制を仲介することが公知である可溶性免疫因子（例えば、ケモカインならびにサイトカイン）に関して、プロテオミクス分析を受け得る。例えば、生物学的サンプルは、免疫細胞動員を助長することが公知である可溶性免疫因子（例えば、ケモカインおよびサイトカイン）に関して、プロテオミクス分析を受け得る。いくつかの実施形態では、サイトカインの非限定的実施例は、限定されないが、４－１ＢＢＬ、アクチビンβＡ、アクチビンβＢ、アクチビンβＣ、アクチビンβＥ、ａｒｔｅｍｉｎ（ＡＲＴＮ）、ＢＡＦＦ／ＢＬｙＳ／ＴＮＦＳＦ１３８、ＢＭＰ１０、ＢＭＰ１５、ＢＭＰ２、ＢＭＰ３、ＢＭＰ４、ＢＭＰ５、ＢＭＰ６、ＢＭＰ７、ＢＭＰ８ａ、ＢＭＰ８ｂ、骨形態形成タンパク質１（ＢＭＰ１）、ＣＣＬ１／ＴＣＡ３、ＣＣＬ１１、ＣＣＬ１２／ＭＣＰ－５、ＣＣＬ１３／ＭＣＰ－４、ＣＣＬ１４、ＣＣＬ１５、ＣＣＬ１６、ＣＣＬ１７／ＴＡＲＣ、ＣＣＬ１８、ＣＣＬ１９、ＣＣＬ２／ＭＣＰ－１、ＣＣＬ２０、ＣＣＬ２１、ＣＣＬ２２／ＭＤＣ、ＣＣＬ２３、ＣＣＬ２４、ＣＣＬ２５、ＣＣＬ２６、ＣＣＬ２７、ＣＣＬ２８、ＣＣＬ３、ＣＣＬ３Ｌ３、ＣＣＬ４、ＣＣＬ４Ｌ１／ＬＡＧ－１、ＣＣＬ５、ＣＣＬ６、ＣＣＬ７、ＣＣＬ８、ＣＣＬ９、ＣＤ１５３／ＣＤ３０Ｌ／ＴＮＦＳＦ８、ＣＤ４０Ｌ／ＣＤ１５４／ＴＮＦＳＦ５、ＣＤ４０ＬＧ、ＣＤ７０、ＣＤ７０／ＣＤ２７Ｌ／ＴＮＦＳＦ７、ＣＬＣＦ１、ｃ－ＭＰＬ／ＣＤ１１０／ＴＰＯＲ、ＣＮＴＦ、ＣＸ３ＣＬ１、ＣＸＣＬ１、ＣＸＣＬ１０、ＣＸＣＬ１１、ＣＸＣＬ１２、ＣＸＣＬ１３、ＣＸＣＬ１４、ＣＸＣＬ１５、ＣＸＣＬ１６、ＣＸＣＬ１７、ＣＸＣＬ２／ＭＩＰ－２、ＣＸＣＬ３、ＣＸＣＬ４、ＣＸＣＬ５、ＣＸＣＬ６、ＣＸＣＬ７／Ｐｐｂｐ、ＣＸＣＬ９、ＥＤＡ－Ａ１、ＦＡＭ１９Ａ１、ＦＡＭ１９Ａ２、ＦＡＭ１９Ａ３、ＦＡＭ１９Ａ４、ＦＡＭ１９Ａ５、Ｆａｓリガンド／ＦＡＳＬＧ／ＣＤ９５Ｌ／ＣＤ１７８、ＧＤＦ１０、ＧＤＦ１１、ＧＤＦ１５、ＧＤＦ２、ＧＤＦ３、ＧＤＦ４、ＧＤＦ５、ＧＤＦ６、ＧＤＦ７、ＧＤＦ８、ＧＤＦ９、グリア細胞株由来神経栄養因子（ＧＤＮＦ）、成長分化因子１（ＧＤＦ１）、ＩＦＮＡ１、ＩＦＮＡ１０、ＩＦＮＡ１３、ＩＦＮＡ１４、ＩＦＮＡ２、ＩＦＮＡ４、ＩＦＮＡ５／ＩＦＮａＧ、ＩＦＮＡ７、ＩＦＮＡ８、ＩＦＮＢ１、ＩＦＮＥ、ＩＦＮＧ、ＩＦＮＺ、ＩＦＮω／ＩＦＮＷ１、ＩＬ１１、ＩＬ１８、ＩＬ１８ＢＰ、ＩＬ１Ａ、ＩＬ１Ｂ、ＩＬ１Ｆ１０、ＩＬ１Ｆ３／ＩＬ１ＲＡ、ＩＬ１Ｆ５、ＩＬ１Ｆ６、ＩＬ１Ｆ７、ＩＬ１Ｆ８、ＩＬ１Ｆ９、ＩＬ１ＲＬ２、ＩＬ３１、ＩＬ３３、ＩＬ６、ＩＬ８／ＣＸＣＬ８、インヒビン－Ａ、インヒビン－Ｂ、レプチン、ＬＩＦ、ＬＴＡ／ＴＮＦＢ／ＴＮＦＳＦ１、ＬＴＢ／ＴＮＦＣ、ニュールツリン（ＮＲＴＮ）、ＯＳＭ、ＯＸ－４０Ｌ／ＴＮＦＳＦ４／ＣＤ２５２、パーセフィン（ＰＳＰＮ）、ＲＡＮＫＬ／ＯＰＧＬ／ＴＮＦＳＦ１１（ＣＤ２５４）、ＴＬ１Ａ／ＴＮＦＳＦ１５、ＴＮＦＡ、ＴＮＦ－アルファ／ＴＮＦＡ、ＴＮＦＳＦ１０／ＴＲＡＩＬ／ＡＰＯ－２Ｌ（ＣＤ２５３）、ＴＮＦＳＦ１２、ＴＮＦＳＦ１３、ＴＮＦＳＦ１４／ＬＩＧＨＴ／ＣＤ２５８、ＸＣＬ１、またはＸＣＬ２を含む。
免疫活性化と関連付けられる因子は、ＩＬ－１、ＩＬ－２、ＩＬ－６、ＩＬ－８、ＩＬ－１２、ＩＦＮ－α、ＩＦＮ－γ、またはＴＮＦαを含むことができる。免疫抑制と関連付けられる因子は、例えば、ＩＬ－４、ＩＬ－５、ＩＬ－１０、またはＴＧＦ－βを含むことができる。免疫変調と関連付けられる非サイトカイン／ケモカイン因子は、限定されないが、可溶性ＰＤ－１、ＰＤ－Ｌ１、ＰＤ－Ｌ２、またはＣＴＬＡ－４等の既知のチェックポイントタンパク質を含むことができる。いくつかの実施形態では、生物学的サンプルは、骨髄腫（腫瘍）関連抗原および腫瘍関連抗原に対する抗体を識別するように、セロミクス分析を受け得る。
セロミクスは、患者血清または血漿からの自己抗体の潜在的標的として、同時に何千ものヒトタンパク質の検査を可能にすることができる。本方法は、数マイクロリットルの材料を要求し得、ＩｇＧ抗体検出以外の用途のためにカスタマイズされることができる。いくつかの実施形態では、本方法は、少なくとも約０．５マイクロリットル、少なくとも約１マイクロリットル、少なくとも約２マイクロリットル、少なくとも約３マイクロリットル、少なくとも約４マイクロリットル、少なくとも約５マイクロリットル、少なくとも約６マイクロリットル、少なくとも約７マイクロリットル、少なくとも約８マイクロリットル、少なくとも約９マイクロリットル、少なくとも約１０マイクロリットル、少なくとも約１２マイクロリットル、少なくとも約１４マイクロリットル、少なくとも約１６マイクロリットル、少なくとも約１８マイクロリットル、少なくとも約２０マイクロリットル、またはそれを上回る材料を要求し得る。いくつかの実施形態では、本方法は、最大で約２０マイクロリットル、最大で約１８マイクロリットル、最大で約１６マイクロリットル、最大で約１４マイクロリットル、最大で約１２マイクロリットル、最大で約１０マイクロリットル、最大で約９マイクロリットル、最大で約８マイクロリットル、最大で約７マイクロリットル、最大で約６マイクロリットル、最大で約５マイクロリットル、最大で約４マイクロリットル、最大で約３マイクロリットル、最大で約２マイクロリットル、最大で約１マイクロリットル、またはそれ未満の材料を要求し得る。
セロミクスプラットフォームは、予後または予測マーカとして使用され得る、具体的患者集団内でベースライン時に存在するバイオマーカもしくは抗原のセットを定義するために使用されることができる。代替として、セロミクスは、例えば、治療後の連続時点の合間の抗原特異的レベルにおける血清抗体変化に関して、包括的にスキャンすることができる。これらの方法によって識別される候補抗原は、抗原特異的抗体の力価を定量化するように、総血清学、組み換えタンパク質抗原または重複ペプチドプールを使用するＥＬＩＳＡベース等の直交アプローチによって、確認されることができる。
ゲノミクス：生物学的サンプルは、ゲノム分析、例えば、全ゲノムシークエンシング、エクソームシークエンシング、ＲＮＡｓｅｑ、ならびに核酸マイクロアレイを介した、ゲノムおよび転写プロファイリングを受け得る。
生物学的サンプルは、免疫分子、例えば、Ｔ細胞抗原受容体（ＴＣＲ）、主要組織適合性受容体（ＭＨＣ／ＨＬＡ）、および／または免疫グロブリン、もしくは免疫細胞（例えば、Ｔ細胞、Ｂ細胞、ＤＣ、ＮＫ等）から単離される断片のＲＮＡならびに／もしくはＤＮＡシークエンシングを受け得る。免疫細胞および特異的細胞集団は、ゲノムＤＮＡ、またはｍＲＮＡ、もしくはｃＤＮＡ、またはそれらの一部であり得る、核酸源として使用される開始細胞集団から単離されることができる。いくつかの実施形態では、（局所および全身性免疫系の変調因子としての）参加者の腸内微生物叢が、微生物リボソームＲＮＡ（ｒＲＮＡ）の保存１６Ｓサブユニットのシークエンシングならびにメタゲノムシークエンシングを包含する、ＲＮＡおよびＤＮＡシークエンシングアプローチを使用して特性評価されることができる。
参加者のＥＭＲ／ＥＨＲ情報は、包括的な病歴を生成するために使用されることができる。いくつかの実施形態では、参加者のＥＭＲおよび／またはＥＨＲは、参加者の健康状態、ならびに経時的な薬物応答の改善もしくは劣化を追跡するために使用されることができる。
Ｖβ遺伝子利用、Ｂ細胞受容体（ＢＣＲ）およびＴ細胞受容体（ＴＣＲ）シークエンシング：生物学的サンプルは、Ｖβ遺伝子利用、Ｂ細胞受容体およびＴ細胞受容体シークエンシングを受け得る。例えば、ＴＣＲレパートリの多様性を査定する際に、ゲノムＤＮＡは、単核細胞集団から単離され、種々の検定およびプラットフォームを使用して、ＴＣＲ Ｖ鎖のＣＤＲ３領域の増幅に提出されることができる。検定は、プラットフォームにとらわれない様式で、最小限の増幅バイアスを伴う定量的情報を提供することができる。本方法は、ＴＣＲまたはＢＣＲクローンの頻度および一意の識別配列を識別することができる。縦断的事例からの末梢血単核細胞サンプルが入手可能である場合において、優勢クローンの頻度の変化が、定量的様式で追跡されることができる。
ＣｙＴＯＦを使用するサイトメトリ免疫表現型分析：生物学的サンプルは、概念的に従来のフローサイトメトリに類似するが、蛍光色素の代わりに金属同位体に共役した抗体を採用する、質量サイトメトリ（ＣｙＴＯＦ）を使用する、サイトメトリ免疫表現型分析を受け得る。本分析は、最小限の信号重複、最小限の背景および同等信号強度を伴って、個々の細胞への複数のパラメータの同時測定を可能にすることができる。ＣｙＴＯＦの一意のマルチパラメータ分析能力は、複数の伝統的フローサイトメトリパネルが単一のＣｙＴＯＦパネルに凝縮されることを可能にし、それによって、使用されるサンプルの量を低減させ、表現型プロファイリングの潜在的な幅および深度を増加させることができる。結果として、少量の細胞を含有する希少サンプルから獲得され得る、複雑なサイトメトリデータの量は、最大限にされることができる。
いくつかの実施形態では、ＣｙＴＯＦは、少なくとも約３個のパラメータ、少なくとも約５個のパラメータ、少なくとも約１０個のパラメータ、少なくとも約１５個のパラメータ、少なくとも約２０個のパラメータ、少なくとも約２５個のパラメータ、少なくとも約３０個のパラメータ、少なくとも約３１個のパラメータ、少なくとも約３２個のパラメータ、少なくとも約３３個のパラメータ、少なくとも約３４個のパラメータ、少なくとも約３５個のパラメータ、少なくとも約３６個のパラメータ、少なくとも約３７個のパラメータ、少なくとも約３８個のパラメータ、少なくとも約３９個のパラメータ、少なくとも約４０個のパラメータ、少なくとも約４５個のパラメータ、少なくとも約５０個のパラメータ、少なくとも約５５個のパラメータ、少なくとも約６０個のパラメータ、少なくとも約７０個のパラメータ、少なくとも約８０個のパラメータ、少なくとも約１００個のパラメータ、少なくとも約２００個のパラメータ、またはそれを上回るパラメータの同時測定を可能にすることができる。
いくつかの実施形態では、ＣｙＴＯＦは、最大で約２００個のパラメータ、最大で約１００個のパラメータ、最大で約８０個のパラメータ、最大で約７０個のパラメータ、最大で約６０個のパラメータ、最大で約５５個のパラメータ、最大で約５０個のパラメータ、最大で約４５個のパラメータ、最大で約４０個のパラメータ、最大で約３９個のパラメータ、最大で約３８個のパラメータ、最大で約３７個のパラメータ、最大で約３６個のパラメータ、最大で約３５個のパラメータ、最大で約３４個のパラメータ、最大で約３３個のパラメータ、最大で約３２個のパラメータ、最大で約３１個のパラメータ、最大で約３０個のパラメータ、最大で約２５個のパラメータ、最大で約２０個のパラメータ、最大で約１５個のパラメータ、最大で約１０個のパラメータ、最大で約５個のパラメータ、最大で約３個のパラメータ、またはそれ未満のパラメータの同時測定を可能にすることができる。
いくつかの実施形態では、ＣｙＴＯＦは、最小限の信号重複、最小限の背景および同等信号強度を伴って、個々の細胞への３０～４０個のパラメータの同時測定を可能にすることができる。
少数の細胞を含有するサンプルにサイトメトリ分析を実施することの課題のうちのいくつかは、少量の抗体をピペットで採取するときの潜在的な染色の非一貫性、およびサンプル調製ならびに獲得ステップ中の細胞損失の悪化を含み得る。それに応答して、質量サイトメトリバーコーディング方略が、使用されることができる。質量サイトメトリバーコーディング方略は、複数のサンプルがともにプールされ、処理され、単一のサンプルとして分析されることを可能にすることができる。
質量サイトメトリバーコーディングアプローチは、同位体標識化チオール反応性化合物を採用し、バイナリコーディング様式でサンプルを標識化することができる。本アプローチは、有意な多重化を可能にすることができるが、細胞内チオール基へのアクセスを可能にするための細胞の事前透過化の要件、および第３のバーコードとしての２つの明確に異なるバーコード化サンプルの細胞二重構造の誤認を含む、２つの限界が存在する。他の分析チャネルへの有意なクロストークに寄与しない、明確に異なる質量タグでそれぞれ標識化される、偏在的に発現されたＨＬＡ－ＡＢＣ抗体分子に対する抗体のパネルを利用する、代替的バーコーディングアプローチが、採用されることができる。サンプルは、これらの抗体で標識化され、細胞表面標識化に先立って組み合わせられることができ、それによって、染色の一貫性を向上させ、試薬消費量を低減させ、サンプル調製ワークフローの全ての段階における乏しいサンプルと関連付けられる細胞損失を最小限にする。さらに、バイナリバーコーディングではなく組み合わせの様式で、これらの抗体を適用することは、二重構造誤認の問題を効果的に排除する。
細胞表面マーカを使用して、限定されないが、形質細胞様樹枝状細胞、骨髄性樹枝状細胞、非標準単球、標準単球、ナチュラルキラー細胞、エフェクタＴキラー細胞、ナイーブＴキラー細胞、活性化されたＴキラー細胞、記憶Ｔキラー細胞、エフェクタＴヘルパー細胞、ナイーブＴヘルパー細胞、活性化されたＴヘルパー細胞、記憶Ｔヘルパー細胞、Ｔｈ１、Ｔｈ２、およびＴｈ１７細胞、記憶Ｂ細胞、ナイーブＢ細胞、または形質Ｂ細胞を含む、包括的な細胞サブセットが、分析されることができる。複数のサンプルは、多重化ＣＹＴＯＦ分析のための金属を使用して、バーコード化され、組み合わせられることができる。これらのデータは、集団の差異を区別するように、プロトコル患者の間で事後に比較されることができる。
いくつかの実施形態では、サンプルは、一度に、少なくとも約２個、少なくとも約３個、少なくとも約４個、少なくとも約５個、少なくとも約６個、少なくとも約７個、少なくとも約８個、少なくとも約９個、少なくとも約１０個、少なくとも約１１個、少なくとも約１２個、少なくとも約１３個、少なくとも約１４個、少なくとも約１５個、少なくとも約２０個、少なくとも約２５個、少なくとも約３０個、少なくとも約３５個、少なくとも約４０個、少なくとも約５０個、少なくとも約１００個、またはそれを上回るサンプルをバーコード化され、組み合わせられることができる。
いくつかの実施形態では、サンプルは、一度に、最大で約１００個、最大で約５０個、最大で約４０個、最大で約３５個、最大で約３０個、最大で約２５個、最大で約２０個、最大で約１５個、最大で約１４個、最大で約１３個、最大で約１２個、最大で約１１個、最大で約１０個、最大で約９個、最大で約８個、最大で約７個、最大で約６個、最大で約５個、最大で約４個、最大で約３個、最大で約２個、またはそれ未満のサンプルをバーコード化され、組み合わせられることができる。
いくつかの実施形態では、サンプルは、多重化ＣＹＴＯＦ分析のための金属を使用して、一度に１０個をバーコード化され、組み合わせられることができる。
Ｌｕｍｉｎｅｘサイトカイン分析：生物学的サンプルは、腫瘍微小環境内のＴｈ１／Ｔｈ２／Ｔｈ９／Ｔｈ１７サイトカイン、免疫抑制性または炎症性サイトカインおよびケモカインの平衡に関して査定されるサンプルを使用する、サイトカイン分析を受け得る。複数の標的が、少量のサンプルから同時に測定および分析されることができる。検出は、ダイナミックレンジを伴う殆どの標的に関してピコグラム／ミリリットル（ｐｇ／ｍｌ）レベルでおいて起こり得る。
いくつかの実施形態では、標的は、少なくとも約１ｌｏｇ、少なくとも約２ｌｏｇ、少なくとも約３ｌｏｇ、少なくとも約４ｌｏｇ、少なくとも約５ｌｏｇ、少なくとも約６ｌｏｇ、少なくとも約７ｌｏｇ、少なくとも約８ｌｏｇ、またはそれを上回るダイナミックレンジを有することができる。
いくつかの実施形態では、標的は、最大で約８ｌｏｇ、最大で約７ｌｏｇ、最大で約６ｌｏｇ、最大で約５ｌｏｇ、最大で約４ｌｏｇ、最大で約３ｌｏｇ、最大で約２ｌｏｇ、最大で約１ｌｏｇ、またはそれ未満のダイナミックレンジを有することができる。
いくつかの実施形態では、検出は、３～４ｌｏｇダイナミックレンジを伴う殆どの標的に関してピコグラム／ミリリットル（ｐｇ／ｍｌ）レベルでおいて起こり得る。
多重化システムは、２つのスペクトル的に明確に異なる蛍光色素で内部を染色されるポリスチレンミクロスフェアを組み込むことができる。所与のミクロスフェアの一意の蛍光発光スペクトルは、単一のサンプルにおいて同時に実施される検定のそれぞれを識別することができる。多重化アレイは、具体的スペクトルアドレスを伴う異なるミクロスフェアセットから成る、これらの蛍光色素の精密な比を使用して、作成されることができる。各ミクロスフェアセットは、異なる表面反応物質を保有することができる。ミクロスフェアセットは、スペクトルアドレスによって区別されるように設計されることができ、それによって、複数の被分析物が単一の反応において同時に測定されることを可能にする。ミクロスフェアは、分析器内の２つの別個のレーザを通過しながら、急速に流動する流体流の中で個別に調査されることができる。高速デジタル信号処理は、そのスペクトルアドレスに基づいてミクロスフェアを分類することができ、サンプルあたり数秒で表面上の反応を定量化することができる。高速デジタル信号処理は、スペクトルアドレスに基づいてミクロスフェアを分類することができ、サンプルあたり少なくとも約０．５秒、少なくとも約１秒、少なくとも約２秒、少なくとも約３秒、少なくとも約４秒、少なくとも約５秒、少なくとも約６秒、少なくとも約７秒、少なくとも約８秒、少なくとも約９秒、少なくとも約１０秒、少なくとも約１２秒、少なくとも約１４秒、少なくとも約１６秒、少なくとも約１８秒、少なくとも約２０秒、またはそれを上回って表面上の反応を定量化することができる。
高速デジタル信号処理は、スペクトルアドレスに基づいてミクロスフェアを分類することができ、サンプルあたり最大で約２０秒、最大で約１８秒、最大で約１６秒、最大で約１４秒、最大で約１２秒、最大で約１０秒、最大で約９秒、最大で約８秒、最大で約７秒、最大で約６秒、最大で約５秒、最大で約４秒、最大で約３秒、最大で約２秒、最大で約１秒、またはそれ未満で表面上の反応を定量化することができる。
そのような方法で、患者および対照集団内の詳細な血清サイトカインプロファイルが、測定されることができる。
いくつかの実施形態では、多重化アレイは、少なくとも約５個、少なくとも約１０個、少なくとも約１５個、少なくとも約２０個、少なくとも約２５個、少なくとも約３０個、少なくとも約４０個、少なくとも約５０個、少なくとも約６０個、少なくとも約７０個、少なくとも約８０個、少なくとも約９０個、少なくとも約１００個、少なくとも約１１０個、少なくとも約１２０個、少なくとも約１３０個、少なくとも約１４０個、少なくとも約１５０個、少なくとも約２００個、少なくとも約５００個、またはそれを上回る異なるミクロスフェアセットを備えることができる。
いくつかの実施形態では、多重化アレイは、最大で約５００個、最大で約２００個、最大で約１５０個、最大で約１４０個、最大で約１３０個、最大で約１２０個、最大で約１１０個、最大で約１００個、最大で約９０個、最大で約８０個、最大で約７０個、最大で約６０個、最大で約５０個、最大で約４０個、最大で約３０個、最大で約２５個、最大で約２０個、最大で約１５個、最大で約１０個、最大で約５個、またはそれ未満の異なるミクロスフェアセットを備えることができる。
いくつかの実施形態では、多重化アレイは、具体的スペクトルアドレスを伴う１００個の異なるミクロスフェアセットを備えることができる。
いくつかの実施形態では、多重化アレイは、少なくとも約５個、少なくとも約１０個、少なくとも約１５個、少なくとも約２０個、少なくとも約２５個、少なくとも約３０個、少なくとも約４０個、少なくとも約５０個、少なくとも約６０個、少なくとも約７０個、少なくとも約８０個、少なくとも約９０個、少なくとも約１００個、少なくとも約１１０個、少なくとも約１２０個、少なくとも約１３０個、少なくとも約１４０個、少なくとも約１５０個、少なくとも約２００個、少なくとも約５００個、またはそれを上回る異なる被分析物の同時測定を可能にすることができる。
いくつかの実施形態では、多重化アレイは、最大で約５００個、最大で約２００個、最大で約１５０個、最大で約１４０個、最大で約１３０個、最大で約１２０個、最大で約１１０個、最大で約１００個、最大で約９０個、最大で約８０個、最大で約７０個、最大で約６０個、最大で約５０個、最大で約４０個、最大で約３０個、最大で約２５個、最大で約２０個、最大で約１５個、最大で約１０個、最大で約５個、またはそれ未満の異なる被分析物の同時測定を可能にすることができる。
いくつかの実施形態では、多重化アレイは、最大１００個の異なる被分析物が単一の反応において同時に測定されることを可能にすることができる。
免疫細胞のＤＮＡおよびＲＮＡシークエンシング：生物学的サンプルは、選択された免疫細胞集団からの単一細胞が、例えば、遺伝子発現プロファイルならびに免疫ゲノム多型の分析のために、配列決定され得る、免疫細胞のＤＮＡおよびＲＮＡシークエンシングを受け得る。
統合シークエンシング：統合シークエンシングアプローチの主要な要素は、広範なプロセス測定値を通して、一貫性および再現性を可能にすることができる。これらの測定値は、正確度を確実にし、データ生成の効率を最適化することができる。例えば、測定値は、過剰区間変量または再作業の必要性を最小限にするように、全ライブラリが同一の区間変量を受容することを確実にすることができる。統合シークエンシングアプローチステップは、以下を含むことができる。サンプル受容および定量化中に、研究所情報管理システム（ＬＩＭＳ）にリンクされるバーコード化管は、プラットフォームによって調製され、サンプルの出荷のために共同研究者に送付されることができる。サンプルバーコードは、プラットフォームを通したサンプルの工程の全体を通して、管理および積極的な追跡のシームレスな連鎖を確実にするために使用されることができる。受容に応じて、サンプルバーコードは、サンプル位置を確認し、任意の相違を警告するようにスキャンされることができる。次に、全てのサンプル操作および移動は、管のバーコードを使用して記録および保管され、後に、トラブルシューティングに使用されることができる。専門家のチームが、プラットフォームに委ねられた全てのサンプルの管理の連鎖に専念し得る。いくつかの実施形態では、専門家のチームは、アクセスを有することができる、または長期サンプル保管へのアクセスを伴う個人のみであり得る。専門家のチームは、要求通りにサンプルを分注し、完了に応じて、それらを即時に保管場所に返却する責任があり得る。結果として、サンプルは、多数のサンプルが考慮され、サンプルの次の宛先に即時に利用可能であることを確実にしながら、効率的に輸送されることができる。ｃｆＤＮＡ抽出のためのｃｆＤＮＡ、血液、または血漿は、直接、もしくは第三者を通して受領されることができる。血液または血漿からのｃｆＤＮＡ単離中に、血液もしくは血漿からのｃｆＤＮＡは、循環ＤＮＡキットを使用して単離されることができる。
いくつかの実施形態では、ｃｆＤＮＡは、少なくとも約０．５ｍＬ、少なくとも約１ｍＬ、少なくとも約２ｍＬ、少なくとも約３ｍＬ、少なくとも約４ｍＬ、少なくとも約５ｍＬ、少なくとも約６ｍＬ、少なくとも約７ｍＬ、少なくとも約８ｍＬ、少なくとも約９ｍＬ、少なくとも約１０ｍＬ、少なくとも約１１ｍＬ、少なくとも約１２ｍＬ、少なくとも約１３ｍＬ、少なくとも約１４ｍＬ、少なくとも約１５ｍＬ、少なくとも約２０ｍＬ、少なくとも約２５ｍＬ、少なくとも約３０ｍＬ、少なくとも約４０ｍＬ、少なくとも約５０ｍＬ、少なくとも約１００ｍＬ、またはそれを上回る血液もしくは血漿から単離されることができる。
いくつかの実施形態では、ｃｆＤＮＡは、最大で約１００ｍＬ、最大で約５０ｍＬ、最大で約４０ｍＬ、最大で約３０ｍＬ、最大で約２５ｍＬ、最大で約２０ｍＬ、最大で約１５ｍＬ、最大で約１４ｍＬ、最大で約１３ｍＬ、最大で約１２ｍＬ、最大で約１１ｍＬ、最大で約１０ｍＬ、最大で約９ｍＬ、最大で約８ｍＬ、最大で約７ｍＬ、最大で約６ｍＬ、最大で約５ｍＬ、最大で約４ｍＬ、最大で約３ｍＬ、最大で約２ｍＬ、最大で約１ｍＬ、最大で約０．５ｍＬ、またはそれ未満の血液もしくは血漿から単離されることができる。
いくつかの実施形態では、５～１０ｍＬの血液または４～６ｍＬ血漿からのｃｆＤＮＡが、循環ＤＮＡキットを使用して単離されることができる。
ｃｆＤＮＡは、ｐｉｃｏｇｒｅｅｎ定量化を使用して定量化および適格化されることができる。全てのｃｆＤＮＡサンプルは、制御された温度で保管管の中に保管されることができる。
いくつかの実施形態では、サンプルは、少なくとも約－１９６℃、少なくとも約－１００℃、少なくとも約－９０℃、少なくとも約－８５℃、少なくとも約－８０℃、少なくとも約－７５℃、少なくとも約－７０℃、少なくとも約－６５℃、少なくとも約－６０℃、少なくとも約－５０℃、少なくとも約－４０℃、少なくとも約－３０℃、少なくとも約－２５℃、少なくとも約－２０℃、少なくとも約－１５℃、少なくとも約－１０℃、少なくとも約－５℃、少なくとも約０℃、少なくとも約４℃、少なくとも約８℃、またはより高い温度で保管されることができる。
いくつかの実施形態では、サンプルは、最大で約８℃、最大で約４℃、最大で約０℃、最大で約－５℃、最大で約－１０℃、最大で約－１５℃、最大で約－２０℃、最大で約－２５℃、最大で約－３０℃、最大で約－４０℃、最大で約－５０℃、最大で約－６０℃、最大で約－６５℃、最大で約－７０℃、最大で約－７５℃、最大で約－８０℃、最大で約－８５℃、最大で約－９０℃、最大で約－１００℃、最大で約－１９６℃、またはより低い温度で保管されることができる。
いくつかの実施形態では、ｃｆＤＮＡサンプルは、－２０℃で保管管の中に保管されることができる。
ＬＩＭＳは、サンプルが受けた移送の数を追跡することができる。自動サンプル調製中に、陽性および陰性対照が、分析サンプルを含有するバッチに追加されることができる。全ての流体取扱ステップは、レセプタクルおよびプレートバーコードをスキャンならびに記録する、液体取扱ロボット上で自動化されることができる。いくつかの実施形態では、カスタムメッセージングスクリプトは、調製記録をＬＩＭＳに送信し、調製、試薬、サンプル、および品質管理ステップに関する情報を捕捉することができる。対照サンプルの追加中に、実験プロセスにおける各ステップは、厳密な品質管理分析を伴うことができる。標準対照サンプルおよび複製が、分析されることができる。例えば、液体生検プロトコルでは、ＮＡ１２８７８ ＨａｐＭａｐ対照が、サンプルの各バッチ（例えば、９６個のサンプル）において実行され得る。正常な性能からの任意の偏差は、潜在的問題とフラグ付けされることができる。
いくつかの実施形態では、サンプルのバッチは、少なくとも約２個、少なくとも約３個、少なくとも約５個、少なくとも約８個、少なくとも約１０個、少なくとも約１２個、少なくとも約２０個、少なくとも約２４個、少なくとも約３０個、少なくとも約４０個、少なくとも約４８個、少なくとも約５０個、少なくとも約６０個、少なくとも約７０個、少なくとも約８０個、少なくとも約９０個、少なくとも約９６個、少なくとも約１００個、少なくとも約１５０個、少なくとも約２００個、少なくとも約３００個、少なくとも約３８４個、少なくとも約５００個、少なくとも約１，０００個、少なくとも約１，５００個、少なくとも約１，５３６個、少なくとも約２，０００個、またはそれを上回るサンプルを備えることができる。
いくつかの実施形態では、サンプルのバッチは、最大で約２，０００個、最大で約１，５３６個、最大で約１，５００個、最大で約１，０００個、最大で約５００個、最大で約３８４個、最大で約３００個、最大で約２００個、最大で約１５０個、最大で約１００個、最大で約９６個、最大で約９０個、最大で約８０個、最大で約７０個、最大で約６０個、最大で約５０個、最大で約４８個、最大で約４０個、最大で約３０個、最大で約２４個、最大で約２０個、最大で約１２個、最大で約１０個、最大で約８個、最大で約５個、最大で約３個、最大で約２個、またはそれ未満のサンプルを備えることができる。
いくつかの実施形態では、バッチは、９６個のサンプルを備えることができる。
自動ＵＬＰＷＧＳライブラリ構築中に、サンプルは、液体取扱ロボットによってバーコード化プレートの中へ設置され、処理されることができ、試薬、サンプル、および品質メトリックについての全ての情報は、ＬＩＭＳに記録される。自動液体生検シークエンシングは、以下のステップを含むことができるが、それらに限定されない。第１に、ｃｆＤＮＡが、増幅されたライブラリのための入力としてプレート化されることができ、性能査定のために定量化されることができる。
いくつかの実施形態では、少なくとも約１ｎｇ、少なくとも約３ｎｇ、少なくとも約５ｎｇ、少なくとも約１０ｎｇ、少なくとも約１５ｎｇ、少なくとも約２０ｎｇ、少なくとも約２５ｎｇ、少なくとも約３０ｎｇ、少なくとも約３５ｎｇ、少なくとも約４０ｎｇ、少なくとも約４５ｎｇ、少なくとも約５０ｎｇ、少なくとも約５５ｎｇ、少なくとも約６０ｎｇ、少なくとも約７０ｎｇ、少なくとも約８０ｎｇ、少なくとも約９０ｎｇ、少なくとも約１００ｎｇ、少なくとも約２００ｎｇ、少なくとも約３００ｎｇ、少なくとも約４００ｎｇ、少なくとも約５００ｎｇ、少なくとも約１，０００ｎｇ、またはそれを上回るｃｆＤＮＡが、プレート化されることができる。
いくつかの実施形態では、最大で約１，０００ｎｇ、最大で約５００ｎｇ、最大で約４００ｎｇ、最大で約３００ｎｇ、最大で約２００ｎｇ、最大で約１００ｎｇ、最大で約９０ｎｇ、最大で約８０ｎｇ、最大で約７０ｎｇ、最大で約６０ｎｇ、最大で約５５ｎｇ、最大で約５０ｎｇ、最大で約４５ｎｇ、最大で約４０ｎｇ、最大で約３５ｎｇ、最大で約３０ｎｇ、最大で約２５ｎｇ、最大で約２０ｎｇ、最大で約１５ｎｇ、最大で約１０ｎｇ、最大で約５ｎｇ、最大で約３ｎｇ、最大で約１ｎｇ、またはそれ未満のｃｆＤＮＡが、プレート化されることができる。
いくつかの実施形態では、５～５０ｎｇのｃｆＤＮＡが、増幅されたライブラリのための入力としてプレート化されることができ、性能査定のために定量化されることができる。
ｑＰＣＲが、ＵＬＰＷＧＳライブラリに実施されることができ、ライブラリは、正規化されることができる。
いくつかの実施形態では、ライブラリは、少なくとも約０．００１ｎＭ、少なくとも約０．０１ｎＭ、少なくとも約０．１ｎＭ、少なくとも約０．５ｎＭ、少なくとも約１ｎＭ、少なくとも約１．５ｎＭ、少なくとも約２ｎＭ、少なくとも約３ｎＭ、少なくとも約５ｎＭ、少なくとも約１０ｎＭ、少なくとも約２０ｎＭ、少なくとも約３０ｎＭ、少なくとも約５０ｎＭ、少なくとも約１００ｎＭ、少なくとも約２００ｎＭ、少なくとも約５００ｎＭ、少なくとも約１，０００ｎＭに、またはそれを上回って正規化されることができる。
いくつかの実施形態では、ライブラリは、最大で約１０００ｎＭ、最大で約５００ｎＭ、最大で約２００ｎＭ、最大で約５０ｎＭ、最大で約３０ｎＭ、最大で約２０ｎＭ、最大で約１０ｎＭ、最大で約５ｎＭ、最大で約３ｎＭ、最大で約２ｎＭ、最大で約１．５ｎＭ、最大で約１ｎＭ、最大で約０．５ｎＭ、最大で約０．１ｎＭ、最大で約０．０１ｎＭ、最大で約０．００１ｎＭ、またはそれ未満に正規化されることができる。
いくつかの実施形態では、ｑＰＣＲは、ＵＬＰＷＧＳライブラリに実施されることができ、ライブラリは、２ｎＭに正規化されることができる。
正規化されたライブラリは、次いで、シークエンシングに使用されることができる。定量化およびシークエンシング中に、ｑＰＣＲによる絶対定量化が実施され、所望の標的区間変量を達成するように適切な数のフローセルレーンを横断して装填されることができる。液体生検分析に関して、ＵＬＰＷＧＳは、ある区間変量を生成することができる。
いくつかの実施形態では、ＵＬＰＷＧＳは、少なくとも約０．００１倍、少なくとも約０．０１倍、少なくとも約０．０５倍、少なくとも約０．１倍、少なくとも約０．１５倍、少なくとも約０．２倍、少なくとも約０．２５倍、少なくとも約０．３倍、少なくとも約０．４倍、少なくとも約０．５倍、少なくとも約１倍、少なくとも約２倍、少なくとも約５倍、少なくとも約１０倍、少なくとも約５０倍、少なくとも約１００倍、またはそれを上回る区間変量を生成することができる。
いくつかの実施形態では、ＵＬＰＷＧＳは、最大で約１００倍、最大で約５０倍、最大で約１０倍、最大で約５倍、最大で約２倍、最大で約１倍、最大で約０．５倍、最大で約０．４倍、最大で約０．３倍、最大で約０．２５倍、最大で約０．２倍、最大で約０．１５倍、最大で約０．１倍、最大で約０．０５倍、最大で約０．０１倍、最大で約０．００１倍、またはそれ未満の区間変量を生成することができる。
いくつかの実施形態では、ＵＬＰＷＧＳは、液体生検分析のための０．１倍～０．３倍の区間変量を生成することができる。
正規化されたライブラリは、２×１５０の塩基対（ｂｐ）読取のためにシークエンシングマシン上に装填されることができる。正規化されたライブラリは、少なくとも約１ｂｐ、少なくとも約２ｂｐ、少なくとも約３ｂｐ、少なくとも約４ｂｐ、少なくとも約５ｂｐ、少なくとも約６ｂｐ、少なくとも約７ｂｐ、少なくとも約８ｂｐ、少なくとも約９ｂｐ、少なくとも約１０ｂｐ、またはそれを上回るｂｐ読取のためにシークエンシングマシン上に装填されることができる。正規化されたライブラリは、最大で約１０ｂｐ、最大で約９ｂｐ、最大で約８ｂｐ、最大で約７ｂｐ、最大で約６ｂｐ、最大で約５ｂｐ、最大で約４ｂｐ、最大で約３ｂｐ、最大で約２ｂｐ、またはそれ未満のｂｐ読取のためにシークエンシングマシン上に装填されることができる。
いくつかの実施形態では、塩基対読取は、少なくとも約５個、少なくとも約１０個、少なくとも約１５個、少なくとも約２０個、少なくとも約２５個、少なくとも約３０個、少なくとも約３５個、少なくとも約４０個、少なくとも約４５個、少なくとも約５０個、少なくとも約５５個、少なくとも約６０個、少なくとも約６５個、少なくとも約７０個、少なくとも約７５個、少なくとも約８０個、少なくとも約８５個、少なくとも約９０個、少なくとも約９５個、少なくとも約１００個、少なくとも約１５０個、少なくとも約２００個、少なくとも約２５０個、少なくとも約３００個、またはそれを上回る塩基対を備えることができる。いくつかの実施形態では、塩基対読取は、最大で約５００個、最大で約４５０個、最大で約４００個、最大で約３５０個、最大で約３００個、最大で約２５０個、最大で約２００個、最大で約１５０個、最大で約１００個、最大で約９５個、最大で約９０個、最大で約８５個、最大で約８０個、最大で約７５個、最大で約７０個、最大で約６５個、最大で約６０個、最大で約５５個、最大で約５０個、最大で約４５個、最大で約４０個、最大で約３５個、最大で約３０個、最大で約２５個、最大で約２０個、最大で約１５個、最大で約１０個、最大で約５個、またはそれ未満の塩基対を備えることができる。
プロセス全体は、個々の管、ストリップの中、またはマルチウェルフォーマットで起こり得、全てのサンプルは、限定されないが、試薬ロット番号、使用される具体的な自動化、プロセスステップ毎のタイムスタンプ、および自動登録を含む、プロセスを通してリアルタイムで電子的に追跡されることができる。
いくつかの実施形態では、本プロセスは、個々の管、管のストリップ、８本の管のストリップ、１２本の管のストリップ、４８ウェルフォーマット、９６ウェルフォーマット、３８４ウェルフォーマット、１，５３６ウェルフォーマット、遺伝子チップフォーマット、またはアレイプレートフォーマットで起こり得る。
いくつかの実施形態では、プロセス全体は、９６ウェルフォーマットで起こり得る。
インライン品質管理中に、本プロセスは、広範なインライン品質管理、ならびに限定されないが、ライブラリ複製速度、ライブラリ複雑性、ＧＣバイアス、平均区間変量、種々のレベルでカバーされるゲノムの割合、二次汚染、酸化アーチファクトｑスコア、およびサンプル識別を含む、全シークエンシング工程のためのいくつかのメトリックを備えることができる。
いくつかの実施形態では、本プロセスは、全シークエンシング工程のために、少なくとも約１０個、少なくとも約２０個、少なくとも約３０個、少なくとも約４０個、少なくとも約５０個、少なくとも約６０個、少なくとも約７０個、少なくとも約８０個、少なくとも約９０個、少なくとも約１００個、少なくとも約１１０個、少なくとも約１２０個、少なくとも約１３０個、少なくとも約１４０個、少なくとも約１５０個、少なくとも約１６０個、少なくとも約１７０個、少なくとも約１８０個、少なくとも約１９０個、少なくとも約２００個、少なくとも約２５０個、少なくとも約３００個、少なくとも約５００個、またはそれを上回るメトリックを備えることができる。
いくつかの実施形態では、本プロセスは、全シークエンシング工程のために、最大で約５００個、最大で約３００個、最大で約２５０個、最大で約２００個、最大で約１９０個、最大で約１８０個、最大で約１７０個、最大で約１６０個、最大で約１５０個、最大で約１４０個、最大で約１３０個、最大で約１２０個、最大で約１１０個、最大で約１００個、最大で約９０個、最大で約８０個、最大で約７０個、最大で約６０個、最大で約５０個、最大で約４０個、最大で約３０個、最大で約２０個、最大で約１０個、またはそれ未満のメトリックを備えることができる。
腫瘍純度品質管理中に、標準ＱＣメトリックに加えて、全てのＵＬＰＷＧＳライブラリは、ｉｃｈｏｒＣＮＡを使用して、腫瘍純度に関して評価されることができる。ｉｃｈｏｒＣＮＡは、超低域全ゲノムシークエンシング（ＵＬＰ－ＷＧＳ、０．１倍区間変量）からｃｆＤＮＡ中の腫瘍の割合を推定するためのツールである。ｉｃｈｏｒＣＮＡは、同時にゲノムを分割し、大規模コピー数変化を予測し、ＵＬＰ－ＷＧＳの腫瘍割合を推定するように、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）として実装される確率モデルを利用することができる。ｉｃｈｏｒＣＮＡは、サンプルの低区間変量シークエンシングのために最適化されることができ、患者および健康ドナーｃｆＤＮＡサンプルを使用して、基準に従って評価されることができる。
いくつかの実施形態では、ｉｃｈｏｒＣＮＡは、少なくとも約０．００１倍、少なくとも約０．０１倍、少なくとも約０．０５倍、少なくとも約０．１倍、少なくとも約０．１５倍、少なくとも約０．２倍、少なくとも約０．２５倍、少なくとも約０．３倍、少なくとも約０．４倍、少なくとも約０．５倍、少なくとも約１倍、少なくとも約２倍、少なくとも約５倍、少なくとも約１０倍、少なくとも約５０倍、少なくとも約１００倍、またはそれを上回る区間変量のために最適化されることができる。
いくつかの実施形態では、ｉｃｈｏｒＣＮＡは、最大で約１００倍、最大で約５０倍、最大で約１０倍、最大で約５倍、最大で約２倍、最大で約１倍、最大で約０．５倍、最大で約０．４倍、最大で約０．３倍、最大で約０．２５倍、最大で約０．２倍、最大で約０．１５倍、最大で約０．１倍、最大で約０．０５倍、最大で約０．０１倍、最大で約０．００１倍、またはそれ未満の回る区間変量のために最適化されることができる。
ｉｃｈｏｒＣＮＡは、腫瘍由来のＤＮＡの存在または不在を知らせ、全エクソームもしくは深部全ゲノムシークエンシングを実施する結果を誘導することができる。腫瘍割合の定量的推定値は、シークエンシングの深度を較正し、無細胞ＤＮＡの突然変異を識別するための統計的検出力に到達するために使用されることができる。ｉｃｈｏｒＣＮＡは、超低域シークエンシング方法および確率モデルによって、大規模コホートから大規模コピー数変化を検出することができる。
大規模コピー数変化の検出は、前処理および変異型発見を含む、コア変異型呼び出しワークフローを利用する。前処理は、限定されないが、個々のシークエンシング出力のためのマッピングおよび複製マーキングを含むことができる。局所インデルリアラインメントが、続いて、腫瘍・正常対に合同で実施されることができる。腫瘍と正常対との間の事前塩基品質スコア再較正（ＢＱＳＲ）および対照評価が、体細胞単一ヌクレオチド多型ならびにインデルコーラを使用して、実施されることができる。ＢＱＳＲおよび対照評価は、特異性および感度の平衡を保つように微調整される、所望のレベルの品質を伴う体細胞単一ヌクレオチド変異型およびインデルコールを提供することができる。
プラットフォームは、カスタムＬＩＭＳを使用し、研究所運営および継続的改善を支援することができる。ＬＩＭＳシステムは、多数のサンプルのためのトランザクションを包含する、複数の一意のプロジェクトを管理することができる。
いくつかの実施形態では、ＬＩＭＳシステムは、少なくとも約１００個、少なくとも約２００個、少なくとも約３００個、少なくとも約４００個、少なくとも約５００個、少なくとも約６００個、少なくとも約７００個、少なくとも約８００個、少なくとも約９００個、少なくとも約１，０００個、少なくとも約１，１００個、少なくとも約１，２００個、少なくとも約１，３００個、少なくとも約１，４００個、少なくとも約１，５００個、少なくとも約２，０００個、少なくとも約３，０００個、少なくとも約４，０００個、少なくとも約５，０００個、少なくとも約１０，０００個、またはそれを上回る一意のプロジェクトを管理することができる。
いくつかの実施形態では、ＬＩＭＳシステムは、最大で約１０，０００個、最大で約５，０００個、最大で約４，０００個、最大で約３，０００個、最大で約２，０００個、最大で約１，５００個、最大で約１，４００個、最大で約１，３００個、最大で約１，２００個、最大で約１，１００個、最大で約１，０００個、最大で約９００個、最大で約８００個、最大で約７００個、最大で約６００個、最大で約５００個、最大で約４００個、最大で約３００個、最大で約２００個、最大で約１００個、またはそれ未満の一意のプロジェクトを管理することができる。
いくつかの実施形態では、ＬＩＭＳシステムは、少なくとも約１×１０４個、少なくとも約１×１０５個、少なくとも約１×１０６個、少なくとも約１．５×１０６個、少なくとも約１．８×１０６個、少なくとも約１．８８×１０６個、少なくとも約２×１０６個、少なくとも約３×１０６個、少なくとも約４×１０６個、少なくとも約５×１０６個、少なくとも約１×１０７個、少なくとも約１×１０８個、少なくとも約１×１０９個、少なくとも約１×１０１０個、またはそれを上回るサンプルのためのトランザクションを包含する、プロジェクトを管理することができる。
いくつかの実施形態では、ＬＩＭＳシステムは、最大で約１×１０１０個、最大で約１×１０９個、最大で約１×１０８個、最大で約１×１０７個、最大で約５×１０６個、最大で約４×１０６個、最大で約３×１０６個、最大で約２×１０６個、最大で約１．８８×１０６個、最大で約１．８×１０６個、最大で約１．５×１０６個、最大で約１×１０６個、最大で約１×１０５個、最大で約１×１０４個、またはそれ未満のサンプルのためのトランザクションを包含する、プロジェクトを管理することができる。
いくつかの実施形態では、ＬＩＭＳシステムは、１，８８０，３０４個のサンプルのためのトランザクションを包含する、９００個を超える一意のプロジェクトを管理することができる。
いくつかの実施形態では、ＬＩＭＳシステムは、１，８８０，３０４個のサンプルのためのトランザクションを包含する、９００個を超える一意のプロジェクトを管理することができる。
主要な構成要素部分は、プロジェクト管理ツール、研究所データ捕捉、ワークフロー管理、報告、セキュリティ、および品質メトリックを含むことができるが、それらに限定されない。プロジェクト管理ツールシステムは、コホートまたは研究識別を使用することによって、注文を提出し、サンプルのグループを追跡し、データを返すことを可能にすることができる。サンプル保管および管理は、サンプル追跡を含むことができる。サンプル追跡は、個人のサンプルの発送のために、ＬＩＭＳによって生成されるバーコード化管またはラベルを共同研究者に送付することによって開始されることができる。サンプルは、受領に応じてスキャンされ、受領されたコンテナが期待されるものに合致することを確実にするように個人電子マニフェストと比較されることができる。サンプル管理アプリケーションは、日付、時間、および限定されないが、保管場所、チェックインならびにチェックアウト、抽出、または全ての誘導体もしくはアリコートの使用、枯渇、処分、または返却を含む、受領されるサンプルを伴う全てのトランザクションに責任がある技術者を追跡することができる。到着サンプルの体積、質量、および濃度もまた、品質管理目的のために記録されることができる。研究所データ捕捉中に、サンプルが研究所プロセスのために選択されるとき、サンプルは、生成物ワークフローに従って、保管場所から除去され、適切な濃度でプレート化され、バッチに割り当てられることができる。各プロトコルにおける全てのステップは、デッキ在庫の統合バーコードスキャンを使用して、追跡されることができる。サンプルアプリケーションと同様に、研究所ワークフロートラッカは、人、物（例えば、サンプルならびに試薬）、場所（例えば、器具）、および／または各アクションが起こるときのダイレクトメッセージングを含むことができる。インプロセス品質管理値が、報告、動向追跡、およびトラブルシューティングを促進するようにアップロードされることができる。
ワークフロー管理中に、進行中の全ての作業は、最大容量と比較して現在の負荷を示すように、物理および電子システムを使用して、視覚的に追跡されることができる。研究所ステップは、ロボット器具からの自動メッセージングおよびＬＩＭＳ内の手動コメントを使用して、追跡されることができる。バッチは、生成フローを妨害することなく緊急作業を促進させるように、プロジェクトマネージャによって優先順位を付け直されることができる。報告に関して、プラットフォームは、広範なデータウェアハウス、およびサンプル属性、研究所プロセス、ならびに最終品質メトリックを結びつけるための一式の報告ツールを維持することができる。本能力は、品質値および品質動向を査定するため、ならびに継続的改善プロジェクトを誘導するために使用されることができる。カスタムレポートは、研究所待ち行列管理、機器使用追跡、容量計画、試薬使用予測、およびトラブルシューティングを補助することができる。セキュリティコンポーネントでは、各アプリケーションは、ユーザの役割および職務を果たすために必要とされるアクセスのレベルに従って、許可を管理することができる。全てのアプリケーションは、限定されないが、データ変更および／または更新を追跡するための監査証跡を含むことができる。品質メトリックのリアルタイム監視は、限定されないが、読取１品質管理（％ＰＦ塩基）および読取２品質管理（％再生）の工程中のリアルタイム工程性能の査定を含むことができる。いくつかのメトリックが、いったん完了すると、全シークエンシング工程に関して生成されることができる。
いくつかの実施形態では、少なくとも約１０個、少なくとも約２０個、少なくとも約３０個、少なくとも約４０個、少なくとも約５０個、少なくとも約６０個、少なくとも約７０個、少なくとも約８０個、少なくとも約９０個、少なくとも約１００個、少なくとも約１１０個、少なくとも約１２０個、少なくとも約１３０個、少なくとも約１４０個、少なくとも約１５０個、少なくとも約１６０個、少なくとも約１７０個、少なくとも約１８０個、少なくとも約１９０個、少なくとも約２００個、少なくとも約２５０個、少なくとも約３００個、少なくとも約５００個、またはそれを上回るメトリックが、全シークエンシング工程に関して生成されることができる。
いくつかの実施形態では、最大で約５００個、最大で約３００個、最大で約２５０個、最大で約２００個、最大で約１９０個、最大で約１８０個、最大で約１７０個、最大で約１６０個、最大で約１５０個、最大で約１４０個、最大で約１３０個、最大で約１２０個、最大で約１１０個、最大で約１００個、最大で約９０個、最大で約８０個、最大で約７０個、最大で約６０個、最大で約５０個、最大で約４０個、最大で約３０個、最大で約２０個、最大で約１０個、またはそれ未満のメトリックが、全シークエンシング工程に関して生成されることができる。
全ての品質管理および関連付けられるメタデータは、リアルタイムでアクセス可能であり得、市販のソフトウェアプラットフォームを使用して、任意のネットワーク場所から閲覧可能であり得る。カスタムレポートおよびビューは、プロセス測定値が、限定されないが、バッチ、サンプル、コホート、器具、日付、またはオペレータを含む、種々のレベルで調査されることを可能にすることができる。品質および性能測定値は、毎週精査され、プロセスの理解を向上させるため、および生じ得る任意の特別な原因変動を識別するために使用されることができる。いくつかの実施形態では、品質および性能測定値は、少なくとも約１日毎、少なくとも約５日毎、少なくとも約１０日毎、少なくとも約１５日毎、少なくとも約２０日毎、少なくとも約２５日毎、少なくとも約３０日毎、少なくとも約３ヶ月毎、少なくとも約６ヶ月毎、またはそれを上回って精査されることができる。いくつかの実施形態では、品質および性能測定値は、最大で約６ヶ月毎、最大で約３ヶ月毎、最大で約３０日毎、最大で約２５日毎、最大で約２０日毎、最大で約１５日毎、最大で約１０日毎、最大で約５日毎、最大で約１日毎、またはそれ未満で精査されることができる。
ｅ．臨床データ
本開示は、研究またはデータ登録に登録される参加者から収集される、もしくは参加者によって提供される、臨床データの収集を含むことができる。いくつかの実施形態では、臨床データは、医療提供者によって収集されるデータ、診断検査から生成される任意のデータ、参加者報告データ、人口統計データ、病歴および共存症データ、治療データ、薬剤データ、症状報告データ、完全血球算定（ＣＢＣ）データ、臨床化学データ（例えば、グルコース濃度、カルシウム濃度、血中尿素窒素（ＢＵＮ）濃度、クレアチニン濃度、総タンパク質濃度、アルブミン濃度、乳酸脱水素酵素濃度等）、血清免疫学研究所データ（例えば、Ｍタンパク質濃度、定量的免疫グロブリン、遊離軽鎖（ＦＬＣ）濃度、ベータ－２－ミクログロブリン濃度、Ｃ反応性タンパク質濃度等）、または尿免疫学研究所データ（例えば、２４時間総タンパク質濃度、Ｍタンパク質濃度等）を備えることができる。
臨床データはまた、医用画像データ、例えば、磁気共鳴映像法（ＭＲＩ）、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、またはポジトロン放出断層撮影（ＰＥＴ）データを備えることもできる。臨床データはまた、病期分類データ、例えば、多発性骨髄腫病期分類データを備えることもできる。いくつかの実施形態では、臨床データは、リソース利用の記録、例えば、診察の回数、診察あたりの費やされる時間、入院の時間量、入院の回数、または外来診療施設の使用を備えることができる。いくつかの実施形態では、臨床データは、治療の悪影響の情報および生存情報を備えることができる。臨床データは、細胞遺伝学的分析を備えることができ、例えば、蛍光ｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーション（ＦＩＳＨ）が、染色体の数および／または正常性を評価するため、もしくは染色体転座事象を識別するために、実施されることができる。
臨床データはさらに、限定されないが、骨格調査（例えば、一連のＸ線）等の骨査定を備えることができる。いくつかの実施形態では、骨査定は、骨構造の変化を査定する、または骨病変もしくは腫瘍の数およびサイズを判定することができる。
同意プロセスを通して、参加者は、ＥＭＲ情報の連携を認可するように求められ得る。具体的には、ＨＥＲを通した健康転帰の縦断的追跡は、重要な構成要素であり得る。いくつかの実施形態では、電子健康記録は、収集および編成されることができる。各患者は、患者の提供者からの患者の診療記録の要求を可能にする、プライバシー認可書（例えば、保護された健康情報の使用または開示のための認可）に署名することができる。患者はまた、限定されないが、名前および場所を含む、提供者の識別を供給することもできる。いくつかの実施形態では、研究コード、患者識別、認可書、および／または提供者識別が、登録から読み出されることができる。書類の適合性および提供者の識別が、査定されることができる。患者診療記録が、患者の提供者から要求されることができる。情報は、完成度に関して点検されることができ、任意の欠落した情報が、提供者から要求されることができる。診療記録は、技術および／または訓練された人間の抄録者ならびに査読者を使用して、患者のための構造化データ記録にキュレートされることができる。構造化記録は、いかなる個人識別情報も除去して、匿名化されることができる。匿名化された構造化データは、留保され、データベースに供給されることができる。
収集される一部のデータは、Ｇｅｎｏｔｙｐｅ ａｎｄ Ｐｈｏｅｎｏｔｙｐｅｓ（ｄｂＧａＰ）およびＧｅｎｏｍｉｃ Ｄａｔａ Ｃｏｍｍｏｎｓ（ＧＤＣ）等のデータベースの中へ保管されることができる。ｄｂＧａＰおよびＧＤＣは、遺伝子型ならびに表現型の相互作用を調査してきた研究の結果をアーカイブに保管して分配するために、国立癌研究所（ＮＣＩ）によって開発されたデータベースである。研究からｄｂＧＡＰおよびＧＤＣに提出されるデータは、制御されたアクセスを通してのみ利用可能であり、癌調査研究に制限され得る。データへのアクセスを要求する任意の研究者は、データへのアクセスを必要とする調査研究の論理的根拠を正式に適用および提示することができる。データはまた、ｄｂＧＡＰおよびＧＤＣと類似するアクセス制御を有する他の将来のデータベースシステムに提出されることもできる。
ｆ．外部データ
本開示は、外部ソースからのデータの収集およびデータウェアハウスの中への収集されたデータの入力を含むことができる。データの外部ソースは、外部研究プログラム、外部助成金、大学医療センター、非大学医療センター、地域病院、財団法人、非営利団体、営利目的型団体、または政府から収集されるデータであり得る。いくつかの実施形態では、外部データは、１つを上回るソースから収集されることができる。分析、管理、および認可研究者とのデータの共有のためのクラウドベースのプラットフォームが、使用されることができる。クラウドベースのプラットフォーム内のリンクに重要であり得るデータソースの実施例は、死亡証明書、薬局システムデータ、苦情データ、および健康登録データを含むが、それらに限定されない。データ連携が参加者同意に包含される一方で、改正が、外部エンティティへの参加者識別情報の共有を要求する健康登録または苦情データへの任意の連携のために申請されることができる。改正申請は、参加者データを外部ソースとリンクすることに先立って起こり得る。そのような提出は、リンクされるデータおよびそうするための方法を詳述することができる。同意は、識別情報が本プロセスにおいて共有され得ることを示すことができる。
委員会が、研究データの機密性を保護する、および／または参加者の安全性を確実にするように形成されることができる。委員会は、主任研究者および共同研究者、データ管理者または被指名者、もしくは研究の遂行に関与するチームの他のメンバを含むことができるが、それらに限定されない。委員会はまた、参加者の安全性または研究の倫理に影響を及ぼし得る、科学開発等の研究の外部の因子を考慮することもできる。
Ｂ．参加者の関与
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、参加者のポータルを備えることができ、参加者が、参加者の経歴データ、例えば、住所または結婚歴の変更を入力もしくは改訂することを可能にすることができる。統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、参加者が、参加者の生物学的データ、例えば、参加者の体重を入力または改訂することを可能にすることができる。参加者は、参加者の情報を、少なくとも約１ヶ月毎、少なくとも約２ヶ月毎、少なくとも約３ヶ月毎、少なくとも約４ヶ月毎、少なくとも約５ヶ月毎、少なくとも約６ヶ月毎、少なくとも約７ヶ月毎、少なくとも約８ヶ月毎、少なくとも約９ヶ月毎、少なくとも約１０ヶ月毎、少なくとも約１１ヶ月毎、少なくとも約１２ヶ月毎、またはそれを上回って更新することができる。参加者は、参加者の情報を、最大で約１２ヶ月毎、最大で約１１ヶ月毎、最大で約１０ヶ月毎、最大で約９ヶ月毎、最大で約８ヶ月毎、最大で約７ヶ月毎、最大で約６ヶ月毎、最大で約５ヶ月毎、最大で約４ヶ月毎、最大で約３ヶ月毎、最大で約２ヶ月毎、最大で約１ヶ月毎、またはそれ未満で更新することができる。いくつかの実施形態では、参加者は、参加者の情報を、少なくとも約３ヶ月毎、少なくとも約６ヶ月毎、少なくとも約９ヶ月毎、少なくとも約１２ヶ月毎、またはそれを上回って更新することができる。いくつかの実施形態では、参加者は、参加者の情報を、最大で約１２ヶ月毎、最大で約９ヶ月毎、最大で約６ヶ月毎、最大で約３ヶ月毎、またはそれ未満で更新することができる。いくつかの実施形態では、参加者は、参加者の情報を、少なくとも約１８ヶ月毎、少なくとも約２４ヶ月毎、少なくとも約３６ヶ月毎、少なくとも約４８ヶ月毎、少なくとも約６０ヶ月毎、またはそれを上回って更新することができる。いくつかの実施形態では、参加者は、参加者の情報を、最大で約６０ヶ月毎、最大で約４８ヶ月毎、最大で約３６ヶ月毎、最大で約２４ヶ月毎、最大で約１８ヶ月毎、またはそれ未満で更新することができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、システム管理者、研究者、または医師と、参加者もしくは参加者の一部との間の直接連絡を可能にし得る、メッセージングシステムを備えることができる。統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースはまた、管理者、研究者、または医師が、縦断的データもしくは付加的研究の同意の取得のために、参加者または参加者の一部に連絡することを可能にすることができる。統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースはさらに、参加者が管理者、研究者、または医師に連絡することを可能にすることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、参加者が参加者の疾患または参加者のグループの疾患の進行を可視化することを可能にすることができる。統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースはまた、参加者が、参加者の定義されたグループ、例えば、特定の遺伝子型、民族、または年齢層の参加者の疾患の進行を可視化することを可能にすることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、参加者が参加者または参加者のグループの時間進行曲線を可視化することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、参加者が、参加者の具体的グループ、例えば、特定の遺伝子型、民族、または年齢層の参加者の時間進行曲線を可視化することを可能にすることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、データを分析し、チャート、グラフ、アニメーション、または漫画の形態で、データ、文書もしくは複写、臨床試験合致、参加者更新データ、または医師更新データを可視化することができる。統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースはまた、参加者が、データの可視化、例えば、参加者の個人パラメータ、人口統計、ならびに診断に基づく、典型的治療経過をダウンロードすることを可能にすることができる。
登録する参加者は、限定されないが、着目特性を伴う患者を登録する臨床研究についての情報を含む、情報を参加者に付与するための将来の連絡のために、許可をシステムに与えることができる。参加者は、１ヶ月あたり少なくとも約１回、２回、３回、４回、５回、６回、７回、８回、９回、１０回、１５回、２０回まで、またはそれを上回って、統合臨床データベースからメッセージを受信することができる。参加者は、１ヶ月あたり最大で約３０回、２５回、２０回、１５回、１０回、９回、８回、７回、６回、５回、４回、３回、２回まで、またはそれ未満で、統合臨床データベースからメッセージを受信することができる。メッセージは、ニュースレターと、教育モジュールおよび調査に従事する招待とを交互に繰り返すことができる。ニュースレター情報は、プログラム更新（例えば、新しい登録番号、局所事象、および新しい所見）を含むことができるが、それらに限定されない。教育プログラミングは、プログラムデータを利用するモジュール、および基礎科学学習を含むことができるが、それらに限定されない。参加者はまた、登録のための理由を共有することもできる。将来の通信開発は、統合臨床データベースアプリケーション開発およびテキストメッセージングを含むことができるが、それらに限定されない。
参加者は、健康または関心に関連する調査研究に参加する機会について、連絡され得る。これらの研究は、人口統計研究、生活の質の研究、患者選好研究、患者報告転帰、および他の調査を含むことができるが、それらに限定されない。参加者は、限定されないが、標的介入および他の治療を含む、臨床研究に参加するように招待され得る。
登録された患者は、着目特性を伴う患者を登録する臨床研究等の参加者に有益な情報が生じた場合に、将来の連絡のための許可を与えることができる。個人識別子が、生物検体および臨床データベースから除去されることができ、一意の患者識別番号を通して、参加者の識別に結び付けられることができる。患者識別子を伴うファイルおよび研究転帰を伴うファイルへのアクセスは、主任ならびに共同研究者によって承認されるように、例外なく中核スタッフに制限されることができる。パスワードおよび他のセキュリティ対策の使用に加えて、個人または医師についての識別情報を含有する全ての文書が、機密資料と見なされ得、可能な限り最大限に保護されることができる。
参加者は、研究が現在未知であるリスクを含み得ることを知らされることができる。可能であるとき、データベースは、参加する個人の決定および／またはリスクを最小限にする方略に影響を及ぼし得る、新しいリスクが識別される場合、参加者に知らせることができる。
いくつかの実施形態では、生物検体を提供する参加者は、将来の日付において遺伝分析に参加するように招待され得る。具体的遺伝同意モジュールが、開発され、参加者が遺伝分析への参加を選択することを可能にするように、精査のために提出されることができる。
いくつかの実施形態では、参加者は、任意の時間に、理由を挙げることなく、違約金なしで参加を撤回することができる。参加者は、患者支援センターに通知することによって、および／またはウェブならびに／もしくはモバイルアプリケーション上で撤退オプションを選択することによって、そうすることができる。所与の参加者の撤退ステータスは、数日の営業日以内にデータベース内に記録されることができる。
いくつかの実施形態では、所与の参加者の撤退ステータスは、少なくとも約１営業日、少なくとも約２営業日、少なくとも約３営業日、少なくとも約４営業日、少なくとも約５営業日、少なくとも約６営業日、少なくとも約７営業日、少なくとも約８営業日、少なくとも約９営業日、少なくとも約１０営業日、少なくとも約１５営業日、少なくとも約２０営業日、少なくとも約２５営業日、少なくとも約３０営業日、少なくとも約４０営業日、少なくとも約５０営業日、少なくとも約１００営業日、少なくとも約１５０営業日、少なくとも約２００営業日以内に、またはそれを上回ってデータベース内に記録されることができる。
いくつかの実施形態では、所与の参加者の撤退ステータスは、最大で約２００営業日、最大で約１５０営業日、最大で約１００営業日、最大で約５０営業日、最大で約４０営業日、最大で約３０営業日、最大で約２５営業日、最大で約２０営業日、最大で約１５営業日、最大で約１０営業日、最大で約９営業日、最大で約８営業日、最大で約７営業日、最大で約６営業日、最大で約５営業日、最大で約４営業日、最大で約３営業日、最大で約２営業日、最大で約１営業日以内に、またはそれ未満でデータベース内に記録されることができる。
いくつかの実施形態では、所与の参加者の撤退ステータスは、２営業日以内にデータベース内に記録されることができる。
撤退の確認は、Ｅメールおよび／または手紙を介して参加者に提供されることができる。参加者は、登録に応じて、（例えば、アーカイブに保管された同意書の一部として）規制当局の要件に起因して、撤退後でさえも、名前および基本連絡先情報が破棄され得ないことを知らされることができる。しかしながら、情報は、セキュアに維持されることができる。参加者の記録は、参加者が撤退し、連絡されることを所望しないことを示すようにフラグを付けられることができる。撤退する参加者は、追跡調査の機会についてもはや連絡されることができず、いかなる付加的情報も、撤退した参加者について収集されることができない。
参加者は、同意プロセス中に、前もって収集され、すでに研究で使用されているデータおよび／または検体が、撤回も破棄もされ得ないことを知らされることができる。例えば、いくつかの実施形態では、全てのサンプル残余物およびすでに分配または分析されている情報を破棄することは許可されない。対照的に、分析されていない、または資格のある研究者に分配されていない、保管された生物検体は、破棄されることができる。参加者から引き出されたデータを含む、既存のデータセットは、研究の再現性を助長するために利用可能なままであり得る。しかしながら、いかなる新しいデータまたはサンプルも、収集されることができない。プログラムへの再登録が、可能にされることができる。しかしながら、撤退後に再登録する参加者は、新しい参加者エントリを作成する、および／または新しい生物検体を寄付する必要があり得る。
Ｃ．研究者の関与
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、研究者が、例えば、新しい生物学的サンプルの分析に基づいて、患者または参加者の統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースからの分析結果を分析、調査、ならびに共有することを可能にし得る、研究者ポータルを備えることができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、ゲノム、および免疫療法臨床データベースは、研究者が、限定されないが、診断検査データ、治療データ、薬剤データ、ＣＢＣデータ、臨床化学データ（例えば、グルコース濃度、カルシウム濃度、血中尿素窒素（ＢＵＮ）濃度、クレアチニン濃度、総タンパク質濃度、アルブミン濃度、乳酸脱水素酵素濃度等）、血清免疫学研究所データ（例えば、Ｍタンパク質濃度、定量的免疫グロブリン、遊離軽鎖（ＦＬＣ）濃度、ベータ－２－ミクログロブリン濃度、Ｃ反応性タンパク質濃度等）、または尿免疫学研究所データ（例えば、２４時間総タンパク質濃度、Ｍタンパク質濃度等）等の参加者の生物学的データを改訂することを可能にすることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、メッセージングシステムを備えることができる。統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、システム管理者、研究者、または医師と、研究者もしくは研究者のグループとの間の直接連絡を可能にすることができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、研究者が、縦断的データまたは付加的研究の同意の取得のために、参加者の全てもしくは一部に連絡することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、研究者が管理者、参加者、または医師に連絡することを可能にすることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、研究者が参加者の疾患または参加者のグループの疾患の進行を可視化することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、研究者が、参加者の定義されたグループ、例えば、特定の遺伝子型、民族、または年齢層の参加者の疾患の進行を可視化することを可能にすることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、研究者が参加者または参加者のグループの時間進行曲線を可視化することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、研究者が、参加者の具体的グループ、例えば、特定の遺伝子型、民族、または年齢層の参加者の時間進行曲線を可視化することを可能にすることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、研究者が、データセットおよびサンプルをブラウズする、データに分析（例えば、統計的分析）を実行する、またはデータのサブセットを伴う作業空間を作成することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、研究者が分析されたデータを作業空間の中に保存することを可能にすることができる。
いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、チャート、グラフ、アニメーション、または漫画の形態で、データを可視化することができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、研究者がデータの可視化をダウンロードすることを可能にすることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、研究者が、新しい研究プロジェクトにおいて他の参加者コホートからのデータを使用することを可能にする、または研究者が、前の参加者コホートからのデータを使用し、新しい研究プロジェクト、例えば、新しい治療経過もしくは既存の薬物の新しい投与量を設計することを可能にすることができる。
Ｄ．医師の関与
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、医師が、例えば、新しい生物学的サンプルの分析に基づいて、参加者の生物学的データを改訂することを可能にする、または医師が、限定されないが、診断検査データ、治療データ、薬剤データ、ＣＢＣデータ、臨床化学データ（例えば、グルコース濃度、カルシウム濃度、血中尿素窒素（ＢＵＮ）濃度、クレアチニン濃度、総タンパク質濃度、アルブミン濃度、乳酸脱水素酵素濃度等）、血清免疫学研究所データ（例えば、Ｍタンパク質濃度、定量的免疫グロブリン、遊離軽鎖（ＦＬＣ）濃度、ベータ－２－ミクログロブリン濃度、Ｃ反応性タンパク質濃度等）、もしくは尿免疫学研究所データ（例えば、２４時間総タンパク質濃度、Ｍタンパク質濃度等）等の参加者の生物学的データを改訂することを可能にし得る、医師ポータルを備えることができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、医師が、参加者の治療計画、例えば、薬剤のタイプ、投与量、および治療持続時間を改訂することを可能にする、または医師が、参加者の臨床結果、例えば、ＭＲＩスキャン結果、骨の中の孔、腫瘍成長、もしくは骨または骨髄内の異常な面積を追加もしくは改訂することを可能にすることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、システム管理者、参加者、または研究者と医師もしくは医師のグループとの間の直接連絡を可能にする、医師が、縦断的データまたは付加的研究の同意の取得のために、参加者の全てもしくは一部に連絡することを可能にする、または医師が管理者、参加者、もしくは研究者に連絡することを可能にすることができる、メッセージングシステムを備えることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、医師が参加者の疾患または参加者のグループの疾患の進行を可視化することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、医師が、参加者の定義されたグループ、例えば、特定の遺伝子型、民族、または年齢層の参加者の疾患の進行を可視化することを可能にすることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、医師が参加者または参加者のグループの時間進行曲線を可視化することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、医師が、参加者の具体的グループ、例えば、特定の遺伝子型、民族、または年齢層の参加者の時間進行曲線を可視化することを可能にすることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、医師がデータセットおよびサンプルをブラウズし、データに分析（例えば、統計的分析）を実行することを可能にする、医師がデータのサブセットを伴う作業空間を作成することを可能にする、または医師が分析されたデータを作業空間の中に保存することを可能にすることができる。統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースはまた、チャート、グラフ、アニメーション、もしくは漫画の形態で、データを可視化する、または研究者がデータの可視化をダウンロードすることを可能にすることができる。
統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、医師が、新しい診断を提供する、または新しいもしくは異なる治療経過を推奨することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、医師が、参加者の一部、例えば、特定の遺伝子型、民族、または年齢層の参加者のための新しいもしくは異なる治療経過を推奨することを可能にすることができる。
Ｅ．統計
いくつかの実施形態では、統合された分子、オーミクス（限定されないが、ゲノミクス、プロテオミクス、リピドミクスを含む）、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床データベースは、種々の統計的方法を含む、統計的分析計画（ＳＡＰ）を備えることができる。記述統計が、予備的研究において査定される全ての変数に関して提供されることができる。計算される統計は、連続変数の範囲、平均値、中央値、および標準偏差、カテゴリ変数の数ならびに割合、または事象までの時間変数の発生率およびカプラン・マイヤー曲線を含むが、それらに限定されない。
いくつかの実施形態では、９５％信頼区画が、適切であるときに提供されることができる。
いくつかの実施形態では、少なくとも約７０％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、少なくとも約９８％、少なくとも約９９％信頼区画が、提供されることができる。
いくつかの実施形態では、最大で約９９％、最大で約９８％、最大で約９７％、最大で約９６％、最大で約９５％、最大で約９０％、最大で約８５％、最大で約８０％、最大で約７０％信頼区画が、提供されることができる。
患者は、臨床疾患特性および分子ならびに免疫プロファイル別にグループ化されることができる。これらのグループは、連続変数のｔ検定、カテゴリ変数のカイ二乗もしくは直接検定、および／または事象までの時間変数の対数順位検定を使用して、比較されることができる。基準変数（例えば、人口統計、分子および免疫プロファイル）と患者転帰との間の関連性が、限定されないが、一般化線形モデル、（縦断的データに関して）混合効果および周辺モデル、または（事象までの時間データに関して）比例ハザードモデルを含む、いくつかの重回帰方法を使用して、調査されることができる。分子および免疫データの高次元性質により、ランダムフォレスト等のアプローチが、適切であるときに変数を選択および分類するために使用されることができる。主成分分析および階層的クラスタリング等の他の変数低減方法もまた、採用されることができる。これらのデータの多重検査問題は、誤発見率（ＦＤＲ）に基づく方法を使用して、対処されることができる。
本研究の観察性質および無作為化の欠如に起因して、共変量調節が、基準において生じる差に起因するコホート間差として、全ての基準からの変化の測定値におけるバイアスおよび交絡因子に関して、制御するように行われることができる。選択バイアスのための付加的制御が、傾向スコアの使用によって提供されることができる。基準スコアが、そのスコアの基準からの変化が分析されるときに共変量として含まれることができる。
追跡調査から失われる、または研究から離脱する、これらの患者に関して、最新の生存ステータスを取得するように努力が行われることができ、分析は、最後のデータ収集の時点までの全てのデータを含むことができる。必要な場合、欠落したデータのための多重インピュテーション技法が、使用されることができる。中間統計的分析が、研究中に行われることができる。
いくつかの実施形態では、中間統計的分析は、第１の患者が研究の持続時間に参加した後、６ヶ月毎に行われることができる。
いくつかの実施形態では、中間統計的分析は、第１の患者が研究の持続時間に参加した後、１ヶ月毎、２ヶ月毎、３ヶ月毎、４ヶ月毎、５ヶ月毎、６ヶ月毎、７ヶ月毎、８ヶ月毎、９ヶ月毎、１２ヶ月毎、１８ヶ月毎、または２４ヶ月毎に行われることができる。
いくつかの実施形態では、少なくとも約５０人、少なくとも約１００人、少なくとも約１５０人、少なくとも約２００人、少なくとも約２５０人、少なくとも約３００人、少なくとも約４００人、少なくとも約５００人、少なくとも約６００人、少なくとも約７００人、少なくとも約８００人、少なくとも約９００人、少なくとも約１，０００人、少なくとも約１，５００人、少なくとも約２，０００人、少なくとも約３，０００人、少なくとも約５，０００人、少なくとも約１０，０００人、またはそれを上回る患者が、６ヶ月毎に研究に登録されることができる。
いくつかの実施形態では、最大で約１０，０００人、最大で約５，０００人、最大で約３，０００人、最大で約２，０００人、最大で約１，５００人、最大で約１，０００人、最大で約９００人、最大で約８００人、最大で約７００人、最大で約６００人、最大で約５００人、最大で約４００人、最大で約３００人、最大で約２５０人、最大で約２００人、最大で約１５０人、最大で約１００人、最大で約５０人、またはそれ未満の患者が、６ヶ月毎に研究に登録されることができる。
例えば、患者登録の１２ヶ月、１８ヶ月、および２４ヶ月後、約１，０００人、２，０００人、および３，０００人の患者が、それぞれ、登録されることができる。中間統計的分析は、治療パターンおよび／または遺伝特性の分布を精査する。これらの分析が、１つまたはそれを上回るサブグループ内のより高い割合の患者が要求されることを示唆する場合に、採用は、それに応じて調節されることができる。
いくつかの実施形態では、２４ヶ月中間分析時に、最低約１００人、約２００人、約３００人、約４００人、約５００人、約６００人、約７００人、約８００人、約９００人、約１，０００人、約１，１００人、約１，２００人、約１，３００人、約１，４００人、約１，５００人、約２，０００人、約３，０００人、または約５，０００人、またはそれを上回る患者が、少なくとも１年の追跡調査に遭遇している可能性がある。
いくつかの実施形態では、３０ヶ月中間分析時に、最低約２００人、約３００人、約４００人、約５００人、約６００人、約７００人、約８００人、約９００人、約１，０００人、約１，１００人、約１，２００人、約１，３００人、約１４００人、約１，５００人、約２，０００人、約３，０００人、約５，０００人、または約１０，０００人、またはそれを上回る患者が、少なくとも１年の追跡調査に遭遇している可能性がある。
いくつかの実施形態では、３６ヶ月中間分析時に、最低約５００人、約１，０００人、約１，５００人、約２，０００人、約３，０００人、約３，５００人、約４，０００人、約４，５００人、約５，０００人、約１０，０００人、または約２０，０００人、またはそれを上回る患者が、少なくとも１年の追跡調査に遭遇している可能性がある。
例えば、２４ヶ月、３０ヶ月、および３６ヶ月中間分析時に、最低１，０００人、２，０００人、および３，０００人の患者が、それぞれ、少なくとも１年の追跡調査に遭遇している可能性がある。これらの分析時に、研究の仮定および能力が、臨床的に有意義な結果を検出するように再評価されることができる。これらの再評価は、採用方略の変更の変化を知らせることができる。
Ｆ．ソーシャルメディア
統合患者データ登録は、参加者が相互に相互作用することを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、統合患者データ登録は、科学所見を参加者、研究者、および医師コミュニティに共有することができる。いくつかの実施形態では、統合患者データ登録は、告知を参加者、研究者、および医師コミュニティに共有することができる。
コンピュータアーキテクチャ
本明細書に説明される本開示の任意の実施形態は、例えば、同一の地理的場所内のユーザによって生成および伝送されることができる。本開示の製品は、例えば、１つの国の中の地理的場所から生成および／または伝送されることができ、本開示のユーザは、異なる国に存在し得る。いくつかの実施形態では、本開示のシステムによってアクセスされるデータは、複数の地理的場所（２０１）のうちの１つからユーザ（２０２）に伝送されることができる、コンピュータプログラム製品である。図２は、地理的場所からユーザに伝送される、コンピュータプログラム製品を図示する。本開示のコンピュータプログラム製品によって生成されるデータは、複数の地理的場所の間で前後に伝送されることができる。いくつかの実施形態では、本開示のコンピュータプログラム製品によって生成されるデータは、ネットワーク接続、セキュアネットワーク接続、安全ではないネットワーク接続、インターネット接続、またはイントラネット接続によって、伝送されることができる。いくつかの実施形態では、本明細書のシステムは、物理的かつ有形製品上でエンコードされる。
種々のコンピュータアーキテクチャが、本開示とともに併用するために好適である。図３は、コンピュータアーキテクチャシステム（３００）の実施例を図示する、ブロック図である。コンピュータシステム（３００）は、本開示の例示的実施形態に関連して使用されることができる。図３に描写されるように、例示的コンピュータシステムは、命令を処理するためのプロセッサ（３０２）を含むことができる。プロセッサの非限定的実施例は、Ｉｎｔｅｌ Ｃｏｒｅｉ７ＴＭ、Ｉｎｔｅｌ Ｃｏｒｅｉ５ＴＭ、Ｉｎｔｅｌ Ｃｏｒｅｉ３ＴＭ、Ｉｎｔｅｌ ＸｅｏｎＴＭ、ＡＭＤ ＯｐｔｅｒｏｎＴＭ、Ｓａｍｓｕｎｇ ３２ビットＲＩＳＣ ＡＲＭ １１７６ＪＺ（Ｆ）－Ｓ ｖ１．０ＴＭ、ＡＲＭ Ｃｏｒｔｅｘ－Ａ８ Ｓａｍｓｕｎｇ Ｓ５ＰＣ１００ＴＭ、ＡＲＭ Ｃｏｒｔｅｘ－Ａ８ Ａｐｐｌｅ Ａ４ＴＭ、Ｍａｒｖｅｌｌ ＰＸＡ９３０ＴＭ、または機能的に同等のプロセッサを含む。複数の実行スレッドが、並列処理に使用されることができる。いくつかの実施形態では、複数のプロセッサまたは複数のコアを伴うプロセッサが、使用されることができる。いくつかの実施形態では、複数のプロセッサまたは複数のコアを伴うプロセッサが、単一のコンピュータシステムで、クラスタで使用される、もしくはネットワークを経由したシステムを横断して分散されることができる。いくつかの実施形態では、複数のプロセッサもしくは複数のコアを伴うプロセッサは、複数のコンピュータ、携帯電話、および／または携帯情報端末デバイスを備える、ネットワークを経由したシステムを横断して分散されることができる。
ａ．データ取得、処理、および保管
高速キャッシュ（３０１）が、プロセッサ（３０２）によって最近使用された、または頻繁に使用される、命令もしくはデータのための高速メモリを提供するように、プロセッサ（３０２）に接続される、または組み込まれることができる。プロセッサ（３０２）は、プロセッサバス（３０５）によって、ノースブリッジ（３０６）に接続される。ノースブリッジ（３０６）は、メモリバス（３０４）によってランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（３０３）に接続され、プロセッサ（３０２）によるＲＡＭ（３０３）へのアクセスを管理する。ノースブリッジ（３０６）はまた、チップセットバス（３０７）によってサウスブリッジ（３０８）に接続される。サウスブリッジ（３０８）は、ひいては、周辺バス（３０９）に接続される。周辺バスは、例えば、ＰＣＩ、ＰＣＩ－Ｘ、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ、または別の周辺バスであり得る。多くの場合、プロセッサチップセットと称される、ノースブリッジおよびサウスブリッジは、プロセッサ、ＲＡＭ、ならびに周辺バス（３０９）上の周辺コンポーネントの間のデータ転送を管理する。いくつかのコンピュータアーキテクチャシステムでは、ノースブリッジの機能性は、別個のノースブリッジチップを使用する代わりに、プロセッサに組み込まれることができる。
いくつかの実施形態では、コンピュータアーキテクチャシステム（３００）は、アクセラレータカード（３１２）を含むことができる。いくつかの実施形態では、コンピュータアーキテクチャシステム（３００）は、周辺バス（３０９）にアタッチされるアクセラレータカードを含むことができる。いくつかの実施形態では、アクセラレータカード（３１２）は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または処理を加速するための他のハードウェアを含むことができる。
ｂ．ソフトウェアインターフェース
ソフトウェアならびにデータは、外部記憶モジュール（３１３）の中に記憶され、プロセッサによる使用のためにＲＡＭ（３０３）および／またはキャッシュ（３０１）にロードされることができる。コンピュータアーキテクチャシステムは、システムリソースを管理するためのオペレーティングシステムを含むことができる。オペレーティングシステムの非限定的実施例は、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＷｉｎｄｏｗｓＴＭ、ＭＡＣＯＳＴＭ、ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ ＯＳＴＭ、ｉＯＳＴＭ、および他の機能的に同等のオペレーティングシステムを含む。いくつかの実施形態では、オペレーティングシステムは、オペレーティングシステムの上で起動するアプリケーションソフトウェアであり得る。
図３では、コンピュータアーキテクチャシステム（３００）はまた、外部記憶装置へのネットワークインターフェースを提供するように周辺バスに接続される、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）（３１０および３１１）も含む。いくつかの実施形態では、ネットワークインターフェースカードは、ネットワークアタッチト記憶（ＮＡＳ）デバイスまたは分散並列処理に使用され得る別のコンピュータシステムである。
ｃ．コンピュータネットワーク
図４は、複数のコンピュータシステム（４０２ａおよび４０２ｂ）、複数の携帯電話および携帯情報端末（４０２ｃ）、ならびにＮＡＳデバイス（４０１ａおよび４０１ｂ）を伴うコンピュータネットワーク（４００）を示す、略図である。いくつかの実施形態では、システム４０２ａ、４０２ｂ、および４０２ｃは、データ記憶装置を管理し、ＮＡＳデバイス（４０１ａおよび４０２ｂ）上に記憶されたデータのためのデータアクセスを最適化することができる。数学モデルが、コンピュータシステム（４０２ａおよび４０２ｂ）ならびに携帯電話および携帯情報端末システム（４０２ｃ）を横断する分散並列処理を使用して、データを評価するために使用されることができる。コンピュータシステム（４０２ａおよび４０２ｂ）ならびに携帯電話および携帯情報端末システム（４０２ｃ）はまた、ＮＡＳデバイス（４０１ａおよび４０２ｂ）上に記憶されたデータの適応データ再構築のための並列処理を提供することもできる。
図４は、実施例のみを図示し、多種多様の他のコンピュータアーキテクチャおよびシステムが、本開示の種々の実施形態と併せて使用されることができる。例えば、ブレードサーバが、並列処理を提供するために使用されることができる。プロセッサブレードは、並列処理を提供するように、バックプレーンを通して接続されることができる。記憶装置はまた、別個のネットワークインターフェースを通してバックプレーンまたはＮＡＳデバイスに接続されることもできる。
いくつかの実施形態では、プロセッサは、別個のメモリ空間を維持し、他のプロセッサによる並列処理のために、ネットワークインターフェース、バックプレーン、または他のコネクタを通して、データを伝送することができる。いくつかの実施形態では、プロセッサのうちのいくつかまたは全ては、共有仮想アドレスメモリ空間を使用することができる。
ｄ．仮想システム
図５は、共有仮想アドレスメモリ空間を使用する、マルチプロセッサコンピュータシステムのブロック図である。本システムは、共有メモリサブシステム（５０２）にアクセスし得る、複数のプロセッサ（５０１ａ－５０１ｆ）を含む。本システムは、メモリサブシステム（５０２）に複数のプログラマブルハードウェアメモリアルゴリズムプロセッサ（ＭＡＰ）（５０３ａ－５０３ｆ）を組み込む。各ＭＡＰ（５０３ａ－５０３ｆ）は、メモリカード（５０４ａ－５０４ｆ）と、１つまたはそれを上回るフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）（５０５ａ－５０５ｆ）とを備えることができる。ＭＡＰは、構成可能な機能ユニットを提供する。アルゴリズムまたはアルゴリズムの部分が、個別のプロセッサと密接に協力した処理のために、ＦＰＧＡ（５０５ａ－５０５ｆ）に提供されることができる。いくつかの実施形態では、各ＭＡＰは、全てのプロセッサによって大域的にアクセス可能である。いくつかの実施形態では、各ＭＡＰは、ダイレクトメモリアクセス（ＤＭＡ）を使用し、関連付けられるメモリカード（５０４ａ－５０４ｆ）にアクセスし、それが、個別のマイクロプロセッサ（５０１ａ－５０１ｆ）から独立して、かつ非同期的に、タスクを実行することを可能にすることができる。本構成では、ＭＡＰは、アルゴリズムのパイプライン化および並列実行のために、結果を別のＭＡＰに直接フィードすることができる。
上記のコンピュータアーキテクチャおよびシステムは、実施例にすぎず、多種多様の他のコンピュータ、携帯電話、および携帯情報端末アーキテクチャならびにシステムが、例示的実施形態に関連して使用されることができる。いくつかの実施形態では、本開示のシステムは、汎用プロセッサ、コプロセッサ、ＦＰＧＡおよび他のプログラマブル論理デバイス、システムオンチップ（ＳＯＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ならびに他の処理および論理要素の任意の組み合わせを使用することができる。限定されないが、ＲＡＭ、ハードドライブ、フラッシュメモリ、テープドライブ、ディスクアレイ、ＮＡＳデバイス、および他のローカルまたは分散データ記憶デバイスならびにシステムを含む、任意の種類のデータ記憶媒体が、例示的実施形態に関連して使用されることができる。
いくつかの実施形態では、コンピュータシステムは、上記で説明されるコンピュータアーキテクチャおよびシステムのうちのいずれかの上で実行されるソフトウェアモジュールを使用して、実装されることができる。いくつかの実施形態では、本システムの機能は、部分的または完全に、図５で参照されるようなファームウェアもしくはプログラマブル論理デバイス（例えば、ＦＰＧＡ）、システムオンチップ（ＳＯＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、または他の処理および論理要素で、実装されることができる。例えば、セットプロセッサおよびオプティマイザが、限定されないが、図５に図示されるアクセラレータカード（５１２）等のハードウェアアクセラレータカードの使用を通して、ハードウェア加速を伴って実装されることができる。
実施形態
以下の非限定的実施形態は、本開示の例証的実施例を提供するが、本開示の範囲を限定しない。
実施形態１．
ａ）データソースから対象の健康データを収集するステップと、
ｂ）対象によって必要とされる診療計画を識別するために、コンピュータシステムのプロセッサによって、対象の健康データを分析するステップであって、分析は、対象の分子生物学の特性評価を含む、ステップと、
ｃ）コンピュータシステムのプロセッサによって、対象の診療計画を可視化するステップと、
ｄ）患者に面したインターフェースによって、対象の診療計画を対象、医師、および研究者に通信するステップと、
を含む、方法。
実施形態２．データソースは、対象の電子診療記録（ＥＭＲ）または電子健康記録（ＥＨＲ）である、実施形態１に記載の方法。
実施形態３．データソースは、対象から収集される生物学的サンプルである、実施形態１または２に記載の方法。
実施形態４．生物学的サンプルは、対象から収集される血液サンプル、腫瘍サンプル、または唾液サンプルである、実施形態１－３のいずれか１つに記載の方法。
実施形態５．対象の分子生物学の特性評価は、生物学的サンプルから取得されるデータに基づいて、対象の免疫表現型を特性評価するステップを含む、実施形態１－４のいずれか１つに記載の方法。
実施形態６．対象の分子生物学の特性評価は、サンプルから取得されるデータに基づいて、対象のプロテオミクスデータを特性評価するステップを含む、実施形態１－４のいずれか１つに記載の方法。
実施形態７．対象の分子生物学の特性評価は、サンプルから取得されるデータに基づいて、対象のゲノミクスデータを特性評価するステップを含む、実施形態１－４のいずれか１つに記載の方法。
実施形態８．可視化するステップは、チャート、グラフ、漫画、またはアニメーションを含む、実施形態１－７のいずれか１つに記載の方法。
実施形態９．可視化するステップは、対象の健康データの時間進行曲線を図示する、実施形態１－７のいずれか１つに記載の方法。
実施形態１０．可視化するステップは、対象の人口統計データを図示する、実施形態１－７のいずれか１つに記載の方法。
実施形態１１．通信するステップは、対象と医師との間のメッセージを含む、実施形態１－１０のいずれか１つに記載の方法。
実施形態１２．通信するステップは、医師と研究者との間のメッセージを含む、実施形態１－１０のいずれか１つに記載の方法。
実施形態１３．その中にエンコードされたコンピュータ実行可能コードを有する、非一過性のコンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品であって、コンピュータ実行可能コードは、
ａ）医療管理システムを提供するステップであって、医療管理システムは、
ｉ）データ収集モジュールと、
ｉｉ）パラメータ選択モジュールと、
ｉｉｉ）分析モジュールであって、分子生物学データを分析する、分析モジュールと、
ｉｖ）可視化モジュールであって、分析モジュールによって分析されるデータを図示する、可視化モジュールと、
ｖ）患者に面したインターフェースを備える、出力モジュールと、
を備える、ステップと、
ｂ）データ収集モジュールによって、データソースから対象の健康データを収集するステップと、
ｃ）パラメータ選択モジュールによって、対象の健康データを分析するために使用するパラメータのセットを選択するステップと、
ｄ）分析を提供するために、分析モジュールによって、パラメータのセットを使用して対象の健康データを分析するステップと、
ｅ）可視化モジュールによって、分析の視覚表現を生成し、分析の視覚表現を出力モジュールに送信するステップと、
ｆ）分析の視覚提示を出力するステップと、を含む、方法を実装するために実行されるように適合される、コンピュータプログラム製品。
実施形態１４．医療管理システムはさらに、オンライン同意モジュールを備え、本方法はさらに、オンライン同意モジュールを通して医療管理システムに対象を登録するステップを含む、実施形態１３に記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態１５．オンライン同意モジュールを通して登録するステップは、対象からの生物学的サンプルの収集をトリガし、対象からの生物学的サンプルの収集は、指示を対象に郵送し、生物学的サンプルを研究室に提出することを含む、実施形態１３または１４に記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態１６．データソースは、対象の電子診療記録（ＥＭＲ）または電子健康記録（ＥＨＲ）である、実施形態１３－１５のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態１７．データソースは、対象から収集される生物学的サンプルからのデータを含有する、データベースである、実施形態１３－１５のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態１８．分析モジュールは、対象の分子生物学データを特性評価し、分子生物学データは、対象の健康データに基づく対象の免疫表現型である、実施形態１３－１７のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態１９．分析モジュールは、対象の分子生物学データを特性評価し、分子生物学データは、対象の健康データに基づく対象のプロテオミクスデータである、実施形態１３－１７のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態２０．分析モジュールは、対象の分子生物学データを特性評価し、分子生物学データは、対象の健康データに基づく対象のゲノミクスデータである、実施形態１３－１７のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態２１．パラメータのセットは、対象の人口統計情報を備える、実施形態１３－２０のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態２２．パラメータのセットは、対象の疾患状態を備える、実施形態１３－２０のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態２３．視覚表現は、対象の健康データの時間進行曲線を備える、実施形態１３－２２のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態２４．視覚表現は、対象の人口統計データを備える、実施形態１３－２２のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態２５．医療管理システムはさらに、対象、医師、および研究者の間の通信のためのメッセージングシステムを備える、実施形態１３－２４のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態２６．メッセージングシステムは、対象と医師との間でメッセージを通信する、実施形態１３－２５のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。
実施形態２７．メッセージングシステムは、医師と研究者との間でメッセージを通信する、実施形態１３－２５のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。

Claims (13)

  1. 非一過性のコンピュータ読み取り可能な媒体においてエンコードされているコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、方法を実装するように実行されるように適合されており、
    前記方法は、
    ａ）医療管理システムを提供することであって、前記医療管理システムは、
    ｉ）データ収集モジュールと、
    ｉｉ）オンライン同意モジュールであって、前記オンライン同意モジュールは、対象の電子診療記録（ＥＭＲ）または電子健康記録（ＥＨＲ）を前記データ収集モジュールに伝送することについて前記対象からの同意をリクエストする、オンライン同意モジュールと、
    ｉｉｉ）パラメータ選択モジュールと、
    ｉｖ）分析モジュールであって、前記分析モジュールは、分子生物学データを分析する、分析モジュールと、
    ｖ）可視化モジュールであって、前記可視化モジュールは、前記分析モジュールによって分析される前記分子生物学データを図示する、可視化モジュールと、
    ｖｉ）データ抽出化および集約ポータルと、
    ｖｉｉ）患者に面したインターフェースを含む出力モジュールと
    を含む、ことと、
    ｂ）前記データ収集モジュールが、データソースから前記対象の健康データを収集することと、
    ｃ）前記オンライン同意モジュールが、前記対象が統合された臨床データベースの中に含まれることに適格であると決定される場合に、オンライン同意書を前記対象に伝送することをトリガすることと、
    ｄ）前記対象からの前記同意を前記オンライン同意書で受信することに応答して、前記データ抽出化および集約ポータルが、前記対象の電子診療記録（ＥＭＲ）または電子健康記録（ＥＨＲ）を前記データ収集モジュールに伝送することを自動的にトリガすることであって、前記データ抽出化および集約ポータルは、診療データから構造化された診療データを生成するように構成されている、ことと、
    ｅ）前記データ収集モジュールが、前記対象からの生物学的サンプルから取得されるデータと前記構造化された診療データとを処理することにより、処理されたデータを生成することと、
    ｆ）前記パラメータ選択モジュールが、前記処理されたデータを分析するために使用するパラメータのセットを選択することと、
    ｇ）前記分析モジュールが、前記パラメータのセットを使用して前記処理されたデータを分析することにより、前記対象に特有な分析されたデータを生成することと、
    ｈ）前記可視化モジュールが、前記分析されたデータの視覚表現を生成し、前記分析されたデータの視覚表現を前記出力モジュールに送信することと、
    ｉ）前記出力モジュールが、前記分析されたデータの視覚表現を出力することと
    を含む、コンピュータプログラム。
  2. 前記方法は、前記オンライン同意モジュールを通して前記医療管理システムに前記対象を登録することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
  3. 前記オンライン同意モジュールを通して登録することは、前記対象からの前記生物学的サンプルの収集をトリガし、前記対象からの前記生物学的サンプルの収集は、前記生物学的サンプルを研究所に提出するための指示を前記対象に郵送することを含む、請求項２に記載のコンピュータプログラム。
  4. 前記分析モジュールは、前記対象の前記分子生物学データを特性評価し、前記分子生物学データは、前記対象の健康データに基づく前記対象の免疫表現型である、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
  5. 前記分析モジュールは、前記対象の前記分子生物学データを特性評価し、前記分子生物学データは、前記対象の健康データに基づく前記対象のプロテオミクスデータである、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
  6. 前記分析モジュールは、前記対象の前記分子生物学データを特性評価し、前記分子生物学データは、前記対象の健康データに基づく前記対象のゲノミクスデータである、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
  7. 前記パラメータのセットは、前記対象の人口統計情報を含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
  8. 前記パラメータのセットは、前記対象の疾患状態を含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
  9. 前記視覚表現は、前記対象の健康データの時間進行曲線を含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
  10. 前記視覚表現は、前記対象の人口統計データを含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
  11. 前記医療管理システムは、前記対象と医師と研究者との間の通信のためのメッセージングシステムをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
  12. 前記メッセージングシステムは、前記対象と前記医師との間でメッセージを通信する、請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
  13. 前記メッセージングシステムは、前記医師と前記研究者との間でメッセージを通信する、請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
JP2019515301A 2017-11-13 2018-11-13 統合された、分子、オーミクス、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床のデータベース Active JP7019200B2 (ja)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201762585190P 2017-11-13 2017-11-13
US62/585,190 2017-11-13
US201862699411P 2018-07-17 2018-07-17
US62/699,411 2018-07-17
PCT/US2018/060751 WO2019094935A1 (en) 2017-11-13 2018-11-13 Integrated, molecular, omics, immunotherapy, metabolic, epigenetic, and clinical database

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020505659A JP2020505659A (ja) 2020-02-20
JP7019200B2 true JP7019200B2 (ja) 2022-02-15

Family

ID=66433597

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019515301A Active JP7019200B2 (ja) 2017-11-13 2018-11-13 統合された、分子、オーミクス、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床のデータベース

Country Status (9)

Country Link
US (2) US11069431B2 (ja)
EP (1) EP3513280A4 (ja)
JP (1) JP7019200B2 (ja)
KR (1) KR102424222B1 (ja)
CN (2) CN110268383A (ja)
AU (1) AU2018327221A1 (ja)
CA (1) CA3036161C (ja)
MX (1) MX2019003148A (ja)
WO (1) WO2019094935A1 (ja)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10770171B2 (en) * 2018-04-12 2020-09-08 International Business Machines Corporation Augmenting datasets using de-identified data and selected authorized records
US11093640B2 (en) 2018-04-12 2021-08-17 International Business Machines Corporation Augmenting datasets with selected de-identified data records
CA3147100A1 (en) * 2019-07-12 2021-01-21 Tempus Labs Adaptive order fulfillment and tracking methods and systems
CN110610750B (zh) * 2019-08-14 2022-02-22 首都医科大学附属北京同仁医院 眼病临床数据处理方法及系统
CN110716041B (zh) * 2019-10-23 2023-04-18 郑州大学 一种用于胃癌早期筛查和诊断的血清蛋白标志物、试剂盒及检测方法
AR127482A1 (es) * 2021-10-27 2024-01-31 Iovance Biotherapeutics Inc Sistemas y métodos para coordinar la fabricación de células para inmunoterapia específica de paciente
US11901083B1 (en) 2021-11-30 2024-02-13 Vignet Incorporated Using genetic and phenotypic data sets for drug discovery clinical trials
US11705230B1 (en) 2021-11-30 2023-07-18 Vignet Incorporated Assessing health risks using genetic, epigenetic, and phenotypic data sources
WO2024025923A1 (en) * 2022-07-26 2024-02-01 Washington University Methods for selection of cancer patients for anti-angiogenic and immune checkpoint blockade therapies and combinations thereof
CN115389766B (zh) * 2022-08-29 2023-09-22 深圳市瑞格生物科技有限公司 用于诊断神经母细胞瘤是否发生骨髓浸润的标志物及其应用

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007199948A (ja) 2006-01-25 2007-08-09 Dainakomu:Kk 疾患リスク情報表示装置およびプログラム
JP2014522532A (ja) 2011-06-06 2014-09-04 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 表現型を示す組み合わせサインのクロスモーダル適用
JP2015079466A (ja) 2013-10-18 2015-04-23 国立大学法人東北大学 食事型センサ、センシング方法及び食品

Family Cites Families (79)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6196970B1 (en) 1999-03-22 2001-03-06 Stephen J. Brown Research data collection and analysis
US6013445A (en) 1996-06-06 2000-01-11 Lynx Therapeutics, Inc. Massively parallel signature sequencing by ligation of encoded adaptors
GB9620209D0 (en) 1996-09-27 1996-11-13 Cemu Bioteknik Ab Method of sequencing DNA
ATE269908T1 (de) 1997-04-01 2004-07-15 Manteia S A Methode zur sequenzierung von nukleinsäuren
AU6846698A (en) 1997-04-01 1998-10-22 Glaxo Group Limited Method of nucleic acid amplification
US6128603A (en) 1997-09-09 2000-10-03 Dent; Warren T. Consumer-based system and method for managing and paying electronic billing statements
US7734656B2 (en) 1998-02-24 2010-06-08 Luc Bessette System and method for electronically managing medical data files in order to facilitate genetic research
US7875440B2 (en) 1998-05-01 2011-01-25 Arizona Board Of Regents Method of determining the nucleotide sequence of oligonucleotides and DNA molecules
AR021833A1 (es) 1998-09-30 2002-08-07 Applied Research Systems Metodos de amplificacion y secuenciacion de acido nucleico
US7501245B2 (en) 1999-06-28 2009-03-10 Helicos Biosciences Corp. Methods and apparatuses for analyzing polynucleotide sequences
AU6106300A (en) 1999-07-15 2001-02-05 Unus Technology Llc System, apparatus, and methods for developing and delivering health information
JP2002024385A (ja) 2000-06-30 2002-01-25 Coreflow Technologies:Kk 遺伝子情報管理システム及びその管理方法
AU2001288410A1 (en) 2000-08-28 2002-03-13 Patrick G. Morand Use of blood and plasma donor samples and data in the drug discovery process
GB0021977D0 (en) 2000-09-07 2000-10-25 Pyrosequencing Ab Method of sequencing DNA
AR031640A1 (es) 2000-12-08 2003-09-24 Applied Research Systems Amplificacion isotermica de acidos nucleicos en un soporte solido
US20080133270A1 (en) 2001-01-29 2008-06-05 Michelson Leslie Dennis Systems and Methods for Selecting and Recruiting Investigators and Subjects for Clinical Studies
US8114591B2 (en) 2001-03-09 2012-02-14 Dna Electronics Ltd. Sensing apparatus and method
GB0105831D0 (en) 2001-03-09 2001-04-25 Toumaz Technology Ltd Method for dna sequencing utilising enzyme linked field effect transistors
CA2377213A1 (en) 2001-03-20 2002-09-20 Ortho-Clinical Diagnostics, Inc. Method for providing clinical diagnostic services
US7415447B2 (en) 2001-04-02 2008-08-19 Invivodata, Inc. Apparatus and method for prediction and management of participant compliance in clinical research
CA2443996A1 (en) * 2001-04-13 2002-10-24 First Genetic Trust Methods and systems for managing informed consent processes
US20040002090A1 (en) 2002-03-05 2004-01-01 Pascal Mayer Methods for detecting genome-wide sequence variations associated with a phenotype
AU2002950878A0 (en) 2002-08-20 2002-09-12 Proteome Systems Intellectual Property Pty Ltd Method for diagnosing disorders
JP2004185192A (ja) 2002-12-02 2004-07-02 Naoaki Ishii 健康情報の解析・研究及び健康維持・長寿実現のための総合支援システム
US8131475B2 (en) * 2003-09-03 2012-03-06 The United States Of America As Represented By The Secretary, Department Of Health And Human Services Methods for identifying, diagnosing, and predicting survival of lymphomas
AU2005216549A1 (en) 2004-02-27 2005-09-09 President And Fellows Of Harvard College Polony fluorescent in situ sequencing beads
US8135595B2 (en) 2004-05-14 2012-03-13 H. Lee Moffitt Cancer Center And Research Institute, Inc. Computer systems and methods for providing health care
US7635562B2 (en) 2004-05-25 2009-12-22 Helicos Biosciences Corporation Methods and devices for nucleic acid sequence determination
GB2416210B (en) 2004-07-13 2008-02-20 Christofer Toumazou Ion sensitive field effect transistors
US7276720B2 (en) 2004-07-19 2007-10-02 Helicos Biosciences Corporation Apparatus and methods for analyzing samples
US20060024678A1 (en) 2004-07-28 2006-02-02 Helicos Biosciences Corporation Use of single-stranded nucleic acid binding proteins in sequencing
JP4718814B2 (ja) 2004-09-17 2011-07-06 株式会社東芝 医療情報提供システム
KR100614033B1 (ko) 2004-11-30 2006-08-22 경북대학교 산학협력단 온라인 의료정보 제공 시스템 및 방법
JP2006202235A (ja) 2005-01-24 2006-08-03 Nara Institute Of Science & Technology 経時的現象発生解析装置及び経時的現象発生解析方法
EP2272983A1 (en) 2005-02-01 2011-01-12 AB Advanced Genetic Analysis Corporation Reagents, methods and libraries for bead-based sequencing
US7666593B2 (en) 2005-08-26 2010-02-23 Helicos Biosciences Corporation Single molecule sequencing of captured nucleic acids
US7894993B2 (en) 2005-09-08 2011-02-22 The Invention Science Fund I, Llc Data accessing techniques related to tissue coding
WO2007092538A2 (en) 2006-02-07 2007-08-16 President And Fellows Of Harvard College Methods for making nucleotide probes for sequencing and synthesis
US8069055B2 (en) 2006-02-09 2011-11-29 General Electric Company Predictive scheduling for procedure medicine
SG10201405158QA (en) 2006-02-24 2014-10-30 Callida Genomics Inc High throughput genome sequencing on dna arrays
US20080269476A1 (en) 2006-04-26 2008-10-30 Helicos Biosciences Corporation Molecules and methods for nucleic acid sequencing
US7702468B2 (en) 2006-05-03 2010-04-20 Population Diagnostics, Inc. Evaluating genetic disorders
US20090117549A1 (en) * 2006-07-18 2009-05-07 Weihong Tan Aptamer-based methods for identifying cellular biomarkers
US20080081330A1 (en) 2006-09-28 2008-04-03 Helicos Biosciences Corporation Method and devices for analyzing small RNA molecules
WO2008039998A2 (en) 2006-09-28 2008-04-03 President And Fellows Of Harvard College Methods for sequencing dna
WO2008083327A2 (en) 2006-12-29 2008-07-10 Applied Biosystems, Llc Enrichment through heteroduplexed molecules
US8099298B2 (en) * 2007-02-14 2012-01-17 Genelex, Inc Genetic data analysis and database tools
US20080227210A1 (en) * 2007-03-12 2008-09-18 Henry Smith Home test for glycated albumin in saliva
US20090156906A1 (en) 2007-06-25 2009-06-18 Liebman Michael N Patient-centric data model for research and clinical applications
US20090163366A1 (en) 2007-12-24 2009-06-25 Helicos Biosciences Corporation Two-primer sequencing for high-throughput expression analysis
US7767400B2 (en) 2008-02-03 2010-08-03 Helicos Biosciences Corporation Paired-end reads in sequencing by synthesis
US20090307180A1 (en) 2008-03-19 2009-12-10 Brandon Colby Genetic analysis
WO2009126271A1 (en) 2008-04-11 2009-10-15 China Synthetic Rubber Corporation Methods, agents and kits for the detection of cancer
WO2009132028A1 (en) 2008-04-21 2009-10-29 Complete Genomics, Inc. Array structures for nucleic acid detection
US20100228699A1 (en) 2008-06-20 2010-09-09 Transenda International, Llc System and method for interacting with clinical trial operational data
US20100047876A1 (en) 2008-08-08 2010-02-25 President And Fellows Of Harvard College Hierarchical assembly of polynucleotides
WO2010025310A2 (en) 2008-08-27 2010-03-04 Westend Asset Clearinghouse Company, Llc Methods and devices for high fidelity polynucleotide synthesis
EP2318551A4 (en) * 2008-08-27 2012-10-24 Lundbeck & Co As H SYSTEM AND METHOD FOR MEASURING BIOMARKER PROFILES
WO2010039189A2 (en) 2008-09-23 2010-04-08 Helicos Biosciences Corporation Methods for sequencing degraded or modified nucleic acids
US8930212B2 (en) * 2009-07-17 2015-01-06 WAVi Patient data management apparatus for comparing patient data with ailment archetypes to determine correlation with established ailment biomarkers
MX353186B (es) * 2009-09-03 2018-01-05 Genentech Inc Metodos para el tratamiento, diagnosis y monitoreo de artritis reumatoide.
EP4350001A2 (en) 2009-11-23 2024-04-10 Genomic Health, Inc. Methods to predict clinical outcome of cancer
US8774494B2 (en) 2010-04-30 2014-07-08 Complete Genomics, Inc. Method and system for accurate alignment and registration of array for DNA sequencing
US20120089418A1 (en) * 2010-10-11 2012-04-12 Shwetha Ramachandra Kamath INTEGRATED INTERACTIVE SYSTEMS AND METHODS WITH SINGLE TRANSACTIONAL DATABASE AND REPORTING APPLICATION FOR eCLINICAL TRIALS
CN103649336A (zh) * 2011-05-10 2014-03-19 雀巢产品技术援助有限公司 用于个体化治疗管理的疾病活动性表征方法
CN104126191A (zh) * 2011-07-13 2014-10-29 多发性骨髓瘤研究基金会公司 数据采集和分发方法
US20140335505A1 (en) 2011-09-25 2014-11-13 Theranos, Inc. Systems and methods for collecting and transmitting assay results
EP2613278A2 (en) * 2011-12-05 2013-07-10 Koninklijke Philips Electronics N.V. Retroactive extraction of clinically relevant information from patient sequencing data for clinical decision support
US20130144790A1 (en) * 2011-12-06 2013-06-06 Walter Clements Data Automation
WO2014105752A1 (en) * 2012-12-28 2014-07-03 Revon Systems, Llc Systems and methods for using electronic medical records in conjunction with patient apps
EP2973059A4 (en) * 2013-03-14 2016-10-12 Ontomics Inc TOOLS AND METHOD FOR PERSONALIZED CLINICAL DECISION SUPPORT
WO2015131169A2 (en) * 2014-02-28 2015-09-03 H. Lee Moffitt Cancer Center And Research Institute, Inc. Personalized myeloma detection
CN106295102A (zh) * 2015-05-21 2017-01-04 杭州微云通信技术有限公司 一种基于医护人员邀约病人的智慧医疗系统和方法
US10963821B2 (en) * 2015-09-10 2021-03-30 Roche Molecular Systems, Inc. Informatics platform for integrated clinical care
IL258309B2 (en) * 2015-09-24 2023-03-01 Caris Science Inc Method, device and product of computer software for analyzing biological data
US20170262587A1 (en) * 2016-03-09 2017-09-14 Xerox Corporation Method and system for generating patient profiles via social media services
CN210383905U (zh) * 2017-01-10 2020-04-24 集联健康有限公司 一种用于从受试者收集流体样品的装置以及运输套筒
CN106971071A (zh) * 2017-03-27 2017-07-21 为朔医学数据科技（北京）有限公司 一种临床决策支持系统及方法
CN106951719A (zh) * 2017-04-10 2017-07-14 荣科科技股份有限公司 临床诊断模型的构建方法及构建系统、临床诊断系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007199948A (ja) 2006-01-25 2007-08-09 Dainakomu:Kk 疾患リスク情報表示装置およびプログラム
JP2014522532A (ja) 2011-06-06 2014-09-04 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 表現型を示す組み合わせサインのクロスモーダル適用
JP2015079466A (ja) 2013-10-18 2015-04-23 国立大学法人東北大学 食事型センサ、センシング方法及び食品

Also Published As

Publication number Publication date
CN114023403A (zh) 2022-02-08
CA3036161C (en) 2023-03-28
JP2020505659A (ja) 2020-02-20
KR20200086627A (ko) 2020-07-17
EP3513280A1 (en) 2019-07-24
WO2019094935A1 (en) 2019-05-16
US20210375412A1 (en) 2021-12-02
MX2019003148A (es) 2019-05-27
KR102424222B1 (ko) 2022-07-21
CA3036161A1 (en) 2019-05-13
CN110268383A (zh) 2019-09-20
AU2018327221A1 (en) 2019-05-30
EP3513280A4 (en) 2020-07-22
US20190147989A1 (en) 2019-05-16
US11069431B2 (en) 2021-07-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7019200B2 (ja) 統合された、分子、オーミクス、免疫療法、代謝、エピジェネティック、および臨床のデータベース
Melaiu et al. Cellular and gene signatures of tumor-infiltrating dendritic cells and natural-killer cells predict prognosis of neuroblastoma
Blank et al. Neoadjuvant versus adjuvant ipilimumab plus nivolumab in macroscopic stage III melanoma
US10650911B2 (en) Systems and methods for generating, visualizing and classifying molecular functional profiles
Elmore et al. Blueprint for cancer research: Critical gaps and opportunities
Aversa et al. Molecular T-cell repertoire analysis as source of prognostic and predictive biomarkers for checkpoint blockade immunotherapy
Cerhan et al. Cohort profile: the lymphoma specialized program of research excellence (SPORE) molecular epidemiology resource (MER) cohort study
Darragh et al. A phase I/Ib trial and biological correlate analysis of neoadjuvant SBRT with single-dose durvalumab in HPV-unrelated locally advanced HNSCC
Røssevold et al. Atezolizumab plus anthracycline-based chemotherapy in metastatic triple-negative breast cancer: the randomized, double-blind phase 2b ALICE trial
Li et al. The identification and functional analysis of CD8+ PD-1+ CD161+ T cells in hepatocellular carcinoma
Anderson et al. Transcriptional signatures associated with persisting CD19 CAR-T cells in children with leukemia
Sesma et al. From tumor mutational burden to blood T cell receptor: looking for the best predictive biomarker in lung cancer treated with immunotherapy
US20240161868A1 (en) System and method for gene expression and tissue of origin inference from cell-free dna
Villarnovo et al. Barking up the right tree: advancing our understanding and treatment of lymphoma with a spontaneous canine model
Fernandes et al. Real-world evidence of diagnostic testing and treatment patterns in US patients with breast cancer with implications for treatment biomarkers from RNA sequencing data
Coccaro et al. Feasibility of Optical Genome Mapping in Cytogenetic Diagnostics of Hematological Neoplasms: A New Way to Look at DNA
Weeda et al. Flow cytometric identification of hematopoietic and leukemic blast cells for tailored clinical follow-up of acute myeloid leukemia
Pinard et al. Comparative evaluation of tumor-infiltrating lymphocytes in companion animals: immuno-oncology as a relevant translational model for cancer therapy
Chevalier et al. Analysis of dendritic cell subpopulations in follicular lymphoma with respect to the tumor immune microenvironment
Shao et al. Prognostic value of pretreatment neutrophil-to-lymphocyte ratio in HER2-Positive metastatic breast Cancer
Dumitru et al. The polyvalent role of CD30 for cancer diagnosis and treatment
Chen et al. Low level FLT3LG is a novel poor prognostic biomarker for cervical cancer with immune infiltration
Masson et al. Biological Biomarkers of Response and Resistance to Immune Checkpoint Inhibitors in Renal Cell Carcinoma
Tumedei et al. Follicular Lymphoma Microenvironment Traits Associated with Event-Free Survival
AU2022353827A1 (en) Computer architecture for generating a reference data table

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190723

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200515

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20201002

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20201228

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210302

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210825

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211125

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220105

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220126

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7019200

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150