JPWO2020206041A5 - - Google Patents

Download PDF

Info

Publication number
JPWO2020206041A5
JPWO2020206041A5 JP2021557959A JP2021557959A JPWO2020206041A5 JP WO2020206041 A5 JPWO2020206041 A5 JP WO2020206041A5 JP 2021557959 A JP2021557959 A JP 2021557959A JP 2021557959 A JP2021557959 A JP 2021557959A JP WO2020206041 A5 JPWO2020206041 A5 JP WO2020206041A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
pathogen
subject
nucleic acid
cell
free nucleic
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2021557959A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2022527316A (ja
Publication date
Application filed filed Critical
Priority claimed from PCT/US2020/026269 external-priority patent/WO2020206041A1/en
Publication of JP2022527316A publication Critical patent/JP2022527316A/ja
Publication of JPWO2020206041A5 publication Critical patent/JPWO2020206041A5/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Claims (20)

  1. 被験者における病原体関連障害をスクリーニングする方法のオペレーションを実行するためにコンピュータシステムを制御するための複数の命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータ製品であって、
    前記方法は、
    前記被験者の生物学的サンプル中の病原体からの無細胞核酸分子の特性を決定することを含む、第1の時点で実施される第1のアッセイからのデータを受け取るステップであって、前記病原体からの前記無細胞核酸分子の前記特性が、量、メチル化状態、変異パターン、フラグメントサイズ、または前記生物学的サンプル中の前記被験者からの無細胞核酸分子と比較した相対的存在量を含み、かつ、前記特性が、前記被験者が前記病原体関連障害を発症するリスクを示す、受け取るステップと、
    前記特性に基づいて、前記被験者における前記病原体関連障害をスクリーニングするために第2のアッセイが実施される第2の時点を決定するステップであって、前記第1の時点および前記第2の時点との間の間隔が、前記リスクと逆相関する、決定するステップと、を含む、コンピュータ製品
  2. 被験者における病原体関連障害を予後診断する方法のオペレーションを実行するためにコンピュータシステムを制御するための複数の命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータ製品であって、
    前記方法は、
    前記被験者の生物学的サンプル中の病原体からの無細胞核酸分子の特性を決定することを含む、第1のアッセイからのデータを受け取るステップであって、前記病原体からの前記無細胞核酸分子の前記特性が、量、メチル化状態、変異パターン、フラグメントサイズ、または前記生物学的サンプル中の前記被験者からの無細胞核酸分子と比較した相対的存在量を含む、受け取るステップと、
    前記病原体由来の前記無細胞核酸分子の前記特性、ならびに前記被験者の年齢、前記被験者の喫煙習慣、前記被験者の病原体関連障害の家族歴、前記被験者の遺伝子型因子、前記被験者の民族性、もしくは前記被験者の食歴の1つ以上の要因に基づいて、前記被験者が、前記病原体関連障害を発症するリスクを示すレポートを作成するステップと、
    を含む、コンピュータ製品
  3. 前記第1のアッセイの結果が、前記病原体関連障害の前記被験者の医学的治療という結果をもたらさ
    任意に、前記医学的治療が、治療薬による治療、放射線療法または外科的治療を含む、請求項に記載のコンピュータ製品
  4. 前記被験者が、偽陽性率が1%未満である臨床診断検査によって前記第2の時点の決定前に、前記病原体関連障害を有さないと診断され、
    任意に、前記臨床診断検査が、身体検査、侵襲的生検、内視鏡検査、磁気共鳴画像法、陽放射断層撮影法、コンピュータ断層撮影法、またはX線画像法を含
    任意に、前記侵襲的生検が、組織学的分析、細胞学的分析、または細胞核酸分析を含む、請求項1または3に記載のコンピュータ製品
  5. 前記間隔が、少なくとも約2か月、4か月、6か月、8か月、10か月、または12か月である、請求項1、3またはのいずれかに記載のコンピュータ製品
  6. 前記第1のアッセイを実施することをさらに含み、
    前記第1のアッセイ
    A)
    (i)前記被験者から第1の生物学的サンプルを取得することと、
    (ii)前記第1の生物学的サンプル中の前記病原体から、第1の量の無細胞核酸分子を測定し、例えば、前記第1の生物学的サンプル中の前記病原体から、無細胞核酸分子の第1のパーセンテージを測定することと、
    を含任意に、前記第1の量の測定が、
    前記第1の生物学的サンプル中の前記病原体から、前記無細胞核酸分子のコピー数を測定すること、および/または、
    ポリメラーゼ連鎖反応(PCR)もしくは定量PCR(qPCR)、
    を含
    B)
    前記生物学的サンプル中の前記病原体から、前記無細胞核酸分子のメチル化状態を決定することを含み、任意に
    前記メチル化状態の決定が、前記生物学的サンプル中の前記無細胞核酸分子をメチル化感受性制限酵素またはバイサルファイトで処理することを含む、または、
    前記メチル化状態の決定が、前記被験者の前記生物学的サンプル中の無細胞核酸のメチル化認識配列決定を実施することを含み、例えば
    前記メチル化認識配列決定が、メチル化されていないシトシンのウラシルへのバイサルファイト変換を含む、または、
    前記メチル化認識配列決定が、メチル化感受性制限酵素による処理を含
    C)
    前記生物学的サンプル中の前記病原体から、前記無細胞核酸分子のフラグメントサイズ分布を決定することを含み、任意に
    前記フラグメントサイズ分布の決定が、前記生物学的サンプル中の無細胞核酸分子の配列決定を実施することと、前記病原体の前記参照ゲノムにマッピングされたシーケンスリードに基づいて、前記生物学的サンプル中の前記病原体から、前記無細胞核酸分子のフラグメントサイズを決定することと、を含み、または
    D)
    前記生物学的サンプル中の前記病原体から、前記無細胞核酸分子の変異パターンを決定することを含み、任意に
    前記変異パターンの決定が、前記生物学的サンプル中の無細胞核酸分子の配列決定を実施することと、前記病原体の前記参照ゲノムにマッピングされたシーケンスリードに基づいて、前記生物学的サンプル中の前記病原体から、前記無細胞核酸分子の前記変異パターンを決定することと、を含み、および/または
    前記病原体からの前記無細胞核酸分子の前記変異パターンが、一塩基変異を含む、
    を含む、請求項1~5のいずれかに記載のコンピュータ製品
  7. 前記第1のアッセイがA)を含み
    前記第1のアッセイが、
    (iii)前記第1の量が閾値を超える場合、前記被験者から第2の生物学的サンプルを、例えば、第1の生物学的サンプル取得から4週間後に、取得すること、および該第2の生物学的サンプル中の前記病原体から、第2の量の無細胞核酸分子を測定することをさらに含み、任意に
    前記第1の時点と前記第2の時点との間の前記間隔が、前記第2の量が前記閾値を下回る場合の間隔と比較して、前記第1の量および前記第2のコピー数の両方が前記閾値を上回る場合の方がより短
    前記第1の時点と前記第2の時点との間の前記間隔が、前記第1の量が前記閾値を上回る場合の間隔と比較して、前記第1の量が前記閾値を下回る場合の方がより長
    前記第1の時点と前記第2の時点との間の前記間隔が、前記第1の量および前記第2の量の両方が前記閾値を上回る場合、約1年であり、
    前記第1の時点と前記第2の時点との間の前記間隔が、前記第2の量が前記閾値を下回る場合、約2年であり、および/または、
    前記第1の時点と前記第2の時点との間の前記間隔が、前記第1の量が前記閾値を下回る場合、約4年である、請求項に記載のコンピュータ製品
  8. 前記第1のアッセイが、前記生物学的サンプル中の前記病原体からの前記無細胞核酸分子の、前記メチル化状態か、前記フラグメントサイズ分布か、または前記変異パターンか、を決定することを含む、請求項6または7に記載のコンピュータ製品
  9. 前記第2の時点で前記第2のアッセイを実施することをさらに含み、任意に
    i)前記第2のアッセイが、前記第1のアッセイと同一である、または
    ii)前記第2のアッセイが、前記被験者からの無細胞核酸分子のアッセイ、前記被験者の侵襲的生検、前記被験者の内視鏡検査、または前記被験者の磁気共鳴画像検査を含む、請求項に記載のコンピュータ製品
  10. 被験者の生物学的サンプルから核酸分子を分析する方法のオペレーションを実行するためにコンピュータシステムを制御するための複数の命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータ製品であって、
    前記方法は、
    コンピュータシステムにおいて、前記被験者の前記生物学的サンプルから無細胞核酸分子のシーケンスリードを取得するステップであって、例えば、前記生物学的サンプルが、全血、血漿、血清、尿、脳脊髄液、バフィーコート、膣液、膣洗浄液、唾液、口腔リンス液、鼻洗浄液、鼻ブラシサンプル、およびそれらの組み合わせからなる群から選択され、前記生物学的サンプルが、前記被験者からの、および潜在的に病原体からの無細胞核酸分子を含む、取得するステップと、
    前記コンピュータシステムにおいて、前記無細胞核酸分子の前記シーケンスリードを、前記病原体の参照ゲノムにアラインさせるステップと、
    前記コンピュータシステムにおいて、例えば一塩基変異を含む、前記病原体からの前記無細胞核酸分子の変異パターンを同定するステップであって、前記変異パターンが、前記病原体の前記参照ゲノム上の複数の変異サイトのそれぞれで、前記病原体の前記参照ゲノムにマッピングされた前記シーケンスリードのヌクレオチド変異体を特性化し、前記複数の変異サイトが、前記病原体の前記参照ゲノムにわたり少なくとも30のサイトを含み、かつ、前記変異パターンが、前記被験者における病原体関連障害の状態、またはそのリスクを示す、同定するステップと、
    を含む、コンピュータ製品
  11. 前記複数の変異サイトが、前記病原体の前記参照ゲノムにわたって、少なくとも40、少なくとも50、少なくとも60、少なくとも70、少なくとも80、少なくとも90、少なくとも100、少なくとも200、少なくとも300、少なくとも400、少なくとも500、少なくとも600、少なくとも700、少なくとも800、少なくとも900、少なくとも1000、少なくとも1100、または少なくとも1200のサイトを含
    前記複数の変異サイトが、前記病原体の前記参照ゲノムにマッピングされた前記シーケンスリードが、前記病原体の前記参照ゲノムとは異なるヌクレオチド変異を有するすべてのサイトからな
    前記シーケンスリードのアラインが、前記病原体の前記参照ゲノムにマッピングされた前記シーケンスリードと、前記病原体の前記参照ゲノムとの間で、10、9、8、7、6、5、4、3、2、または1塩基の最大ミスマッチを許容するように構成されており、または
    前記シーケンスリードのアラインが、前記病原体の前記参照ゲノムにマッピングされた前記シーケンスリードと、前記病原体の前記参照ゲノムとの間で、2塩基の最大ミスマッチを許容するように構成されている、請求項10に記載のコンピュータ製品
  12. 前記病原体の前記参照ゲノムにマッピングされた前記シーケンスリードの前記変異パターンに基づいて、前記被験者における前記病原体関連障害を、診断、予後診断またはモニタリングすることをさらに含む、請求項10または11に記載のコンピュータ製品
  13. 前記病原体がウィルスである、請求項1012のいずれかに記載のコンピュータ製品
  14. 前記ウィルスが、エプスタイン・バール・ウィルス(EBV)であり、任意に
    前記病原体関連障害が、鼻咽頭癌、NK細胞リンパ腫、バーキットリンパ腫、移植後リンパ増殖性疾患、またはホジキンリンパ腫を含み、任意に
    i)前記病原体からの前記無細胞核酸分子の前記変異パターンが、EBV参照ゲノム(AJ507799.2)に関連する表6に記載されているゲノムサイトから選択される少なくとも30、40、50、100、150、200、250、300、350、400、450、500、550、または600のサイトを含む、前記複数の変異サイトのそれぞれで前記病原体の前記参照ゲノムにマッピングされた前記シーケンスコードのヌクレオチド変異体を特性化し、任意に
    前記複数の変異サイトが、EBV参照ゲノム(AJ507799.2)に関連する表6に記載されているゲノムサイトを含
    ii)前記病原体からの前記無細胞核酸分子の前記変異パターンが、EBV参照ゲノム(AJ507799.2)に関連する表6に記載されているゲノムサイトからランダムに選択された、前記複数の変異サイトのそれぞれで前記病原体の前記参照ゲノムにマッピングされた、前記シーケンスードのヌクレオチド変異体を特性化し、または
    iii)前記病原体からの前記無細胞核酸分子の前記変異パターンが、EBV参照ゲノム(AJ507799.2)に関連する表6に記載されているゲノムサイトからランダムに選択される、少なくとも30、40、50、100、150、200、250、300、350、400、450、500、550、または600のサイトを含む、前記複数の変異サイトのそれぞれで前記病原体の前記参照ゲノムにマッピングされた前記シーケンスードのヌクレオチド変異体を特性化する、請求項13に記載のコンピュータ製品
  15. 前記ウィルスが、ヒトパピローマウィルス(HPV)であり、任意に
    前記病原体関連障害が、子宮頸癌、中咽頭癌または頭頸部癌を含み、または
    前記ウィルスが、B型肝炎ウィルス(HBV)であり、任意に
    前記病原体関連障害が、肝硬変または肝細胞癌(HCC)を含む、
    請求項13に記載のコンピュータ製品
  16. 前記変異パターンが、前記被験者における病原体関連障害の状態を示し、かつ、前記病原性関連障害の前記状態が、前記被験者における前記病原性関連障害の存在、前記被験者における腫瘍組織の量、前記被験者における腫瘍組織のサイズ、前記被験者における腫瘍の病期、前記被験者における腫瘍負荷、または前記被験者における腫瘍転移の存在を含む、請求項1015のいずれかに記載のコンピュータ製品
  17. 前記第1のアッセイが、D)または請求項11のいずれかに記載の方法を含み
    前記変異パターンを決定または同定することは、前記病原体の前記参照ゲノムにマッピングされた前記シーケンスリードと、前記病原体の障害関連参照ゲノムとの間の類似性レベルの決定を含み、任意に、前記病原体の前記障害関連参照ゲノムが、病変組織で同定された前記病原体のゲノムを含む、
    請求項6に記載のコンピュータ製品
  18. 前記類似性レベルの決定が、
    前記病原体の前記参照ゲノムを、複数のビンに分離することとであって、任意に、前記複数のビンの長さがそれぞれ、約100、200、300、400、500、600、700、800、900、または1000bpである、複数のビンに分離することと、
    前記病原体の前記障害関連参照ゲノムに対する前記複数のビンのそれぞれの類似性指数を決定することであって、前記類似性指数が、前記病原体の前記参照ゲノムにマッピングされた前記シーケンスリードの少なくとも1つが、前記病原体の前記障害関連参照ゲノムと同じヌクレオチド変異体を有する、各々のビンの中の変異サイトの割合と相関する、決定することと、を含み、任意に、前記病原体の前記障害関連参照ゲノムが、前記病原体の複数の障害関連参照ゲノムを含み、かつ、前記類似性レベルの決定が、
    前記病原体の前記複数の障害関連参照ゲノムのそれぞれに対して、前記複数のビンのそれぞれについて各々、類似性指数を決定することと、
    前記各々のビン内の前記各々の類似性指数が、カットオフ値を上回り、任意に前記カットオフ値が約0.9である、前記複数の障害関連参照ゲノムの比率に基づいて、前記複数のビンのそれぞれについてビンスコアを決定することと、を含む、
    請求項17に記載のコンピュータ製品
  19. 前記病原体からの前記無細胞核酸分子の前記変異パターンを含む、データ入力に適用される分類子を使用して、前記被験者が前記病原体関連障害を発症するリスクスコアを計算することを含むものであって、前記分類子が、前記病原体からの前記無細胞核酸分子の前記変異パターンを含む前記データ入力に関数を適用するように構成され、前記被験者が前記障害を発症する前記リスクを評価する前記リスクスコアを含む出力を生成する、計算することをさらに含み、任意に、
    a)前記分類子が、ラベル付けされたデータセットでトレーニングされる、および/または
    b)前記分類子が、ナイーブベイズモデル、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ディシジョンツリー、勾配ブースティングツリー、ニューラルネットワーク、深層学習、線形/カーネルサポートベクターマシン(SVM)、線形/非線形回帰、または線形判別分析を使用した数学モデルを含む、
    請求項1~18のいずれかに記載のコンピュータ製品。
  20. 請求項1~19のいずれかに記載のコンピュータ製品と、
    前記コンピュータ可読媒体に記憶された命令を実行するための1つ以上のプロセッサと、を含むシステム。
JP2021557959A 2019-04-02 2020-04-01 ウィルスに関連した癌のリスクの層別化 Pending JP2022527316A (ja)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201962828224P 2019-04-02 2019-04-02
US62/828,224 2019-04-02
US202062961517P 2020-01-15 2020-01-15
US62/961,517 2020-01-15
PCT/US2020/026269 WO2020206041A1 (en) 2019-04-02 2020-04-01 Stratification of risk of virus associated cancers

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022527316A JP2022527316A (ja) 2022-06-01
JPWO2020206041A5 true JPWO2020206041A5 (ja) 2023-04-05

Family

ID=72663748

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021557959A Pending JP2022527316A (ja) 2019-04-02 2020-04-01 ウィルスに関連した癌のリスクの層別化

Country Status (10)

Country Link
US (1) US20200318190A1 (ja)
EP (1) EP3947742A4 (ja)
JP (1) JP2022527316A (ja)
KR (1) KR20210149052A (ja)
CN (1) CN113710818A (ja)
AU (1) AU2020254695A1 (ja)
CA (1) CA3128379A1 (ja)
IL (1) IL285312A (ja)
SG (1) SG11202108621RA (ja)
WO (1) WO2020206041A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024010081A1 (ja) * 2022-07-08 2024-01-11 国立大学法人熊本大学 多項目同時測定データを活用した高精度診断システム、高精度診断方法及びプログラム

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
MX349568B (es) * 2010-11-30 2017-08-03 Univ Hong Kong Chinese Deteccion de aberraciones geneticas o moleculares asociadas con el cancer.
EP2875149B1 (en) * 2012-07-20 2019-12-04 Verinata Health, Inc. Detecting and classifying copy number variation in a cancer genome
EP3535415A4 (en) * 2016-10-24 2020-07-01 The Chinese University of Hong Kong TUMOR DETECTION METHODS AND SYSTEMS
TWI803477B (zh) * 2017-01-25 2023-06-01 香港中文大學 使用核酸片段之診斷應用
ES2959360T3 (es) * 2017-07-26 2024-02-23 Univ Hong Kong Chinese Mejora del cribado del cáncer mediante ácidos nucleicos víricos acelulares

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20240153593A1 (en) Population based treatment recommender using cell free dna
US11043304B2 (en) Systems and methods for using sequencing data for pathogen detection
US20200232046A1 (en) Genomic sequencing classifier
CN107406876B (zh) 表现出病变细胞异质性的疾病的检测和治疗以及用于传送测试结果的系统和方法
CN110100013A (zh) 用于肿瘤检测的方法和系统
JP2019531700A5 (ja)
CN107771221A (zh) 用于癌症筛查和胎儿分析的突变检测
JP7067896B2 (ja) 品質評価方法、品質評価装置、プログラム、および記録媒体
JP6268184B2 (ja) 患患者固有の関連性評価を用いた変異と疾患の関連付けを使用する診断的遺伝子分析
BR112019009949A2 (pt) método implantado por computador para validar chamadas de variante e sistema para validar chamadas de variante
Leitheiser et al. Machine learning models predict the primary sites of head and neck squamous cell carcinoma metastases based on DNA methylation
KR20200035427A (ko) 세포-무함유 바이러스 핵산을 사용하는 암 스크리닝의 증강
CN111051529A (zh) 用于与生物靶相关的表征的同源基因组区域
CN116403644B (zh) 一种用于癌症风险预测的方法及装置
CN116157539A (zh) 循环肿瘤核酸分子的多模态分析
JP7506060B2 (ja) 検出限界ベースの品質管理メトリック
Rincon et al. Design of specific primer sets for sars-cov-2 variants using evolutionary algorithms
CN113362897A (zh) 基于核小体分布特征的肿瘤标志物筛选方法及应用
AU2017100960A4 (en) Method of identifying a gene associated with a disease or pathological condition of the disease
JPWO2020206041A5 (ja)
CN112725435A (zh) 慢阻肺急性加重易感基因及其在预测易感慢阻肺急性加重中的应用
CN113710818A (zh) 病毒相关联的癌症风险分层
Barefoot et al. Cell-free, methylated DNA in blood samples reveals tissue-specific, cellular damage from radiation treatment
US20240071622A1 (en) Clinical classifiers and genomic classifiers and uses thereof
US20230263473A1 (en) Biomedical big data analysis program