JPWO2020240511A5 - - Google Patents
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Claims (15)
(a)被験者の基質からDNAを抽出すること、
(b)基質から抽出されたDNAのDNAメチル化測定によりDNAメチル化プロファイルを得ること、
(c)前記DNAメチル化プロファイルの分析によりポリジェニックスコアを得ること、および
(d)前記ポリジェニックスコアから被験者の生物学的年齢を決定すること、
を含む被験者の生物学的年齢を計算するための方法であって、
前記DNAを抽出することは、被験者から得られた唾液または血液からゲノムDNAを抽出すること含む方法。 Steps below:
(a) extracting DNA from the subject's matrix;
(b) obtaining a DNA methylation profile by measuring DNA methylation of DNA extracted from the substrate;
(c) obtaining a polygenic score by analysis of said DNA methylation profile; and (d) determining the subject's biological age from said polygenic score;
A method for calculating the biological age of a subject comprising
A method wherein extracting the DNA comprises extracting genomic DNA from saliva or blood obtained from the subject.
前記DNAメチル化測定は、ElovL2遺伝子に対する推定アンチセンス領域のSEQ
ID NO:1におけるElovL2 AS1領域に位置するヒトCGサイトのいずれか1つの内のCGサイトおよびそれらの組み合わせのメチル化状態の測定を含むポリジェニックDNAメチル化バイオマーカーに対して実行されるか、または、
前記DNAメチル化測定は、SEQ ID NO:2で示されるビオチン化フォワードプライマー、SEQ ID NO:3で示されるリバースプライマー、およびSEQ ID
NO:4で示されるパイロシーケンシングプライマーを含むDNAパイロシーケンシングを使用して実行されるか、または、
前記DNAメチル化測定は、HiSeq、MiniSeq、MiSeq、およびNextSeqシーケンサーの群から選択されたプラットフォーム上でSEQ ID NO:5で示されるフォワードプライマーおよびSEQ ID NO:6で示されるリバースプライ
マーを含みターゲットアンプリコン次世代バイサルファイトシーケンシングを使用して実行されるか、または、
前記DNAメチル化測定は、メチル化特異的PCRおよびデジタルPCRの群から選択されたPCRベースのメチル化アッセイを使用して実行される、請求項1に記載の方法。 Said DNA methylation measurements are targeted amplicon next-generation bisals on a platform selected from the group of DNA pyrosequencing, mass spectrometry-based (Epityper ™ ), PCR-based methylation assays, HiSeq, MiniSeq, MiSeq and NextSeq sequencers. performed using methods including phytosequencing, ion torrent sequencing, methylated DNA immunoprecipitation (MeDIP) sequencing, or hybridization with oligonucleotide arrays , or
The DNA methylation measurement was performed by SEQ
performed for polygenic DNA methylation biomarkers comprising measuring the methylation status of CG sites within any one of the human CG sites located in the ElovL2 AS1 region in ID NO:1 and combinations thereof; or,
Said DNA methylation measurement was performed using a biotinylated forward primer denoted by SEQ ID NO:2, a reverse primer denoted by SEQ ID NO:3, and a
is performed using DNA pyrosequencing comprising the pyrosequencing primer designated NO: 4, or
Said DNA methylation measurements were performed on a platform selected from the group of HiSeq, MiniSeq, MiSeq, and NextSeq sequencers using the forward primer designated SEQ ID NO:5 and the reverse primer designated SEQ ID NO:6.
carried out using target amplicon next-generation bisulfite sequencing containing mers, or
2. The method of claim 1, wherein said DNA methylation measurement is performed using a PCR-based methylation assay selected from the group of methylation-specific PCR and digital PCR.
(a)複数の被験者の複数の基質からDNAを抽出すること、
(b)前記複数の基質から抽出されたDNAのDNAメチル化測定によりDNAメチル化プロファイルを得ること、
(c)前記DNAメチル化プロファイルを分析してポリジェニックスコアを得ること、および
(d)前記ポリジェニックスコアから複数の被験者にわたる生物学的年齢を決定すること、
を含む複数の被験者にわたる生物学的年齢を計算するための方法であって、
前記DNAを抽出することは、被験者から得られた唾液または血液からゲノムDNAを抽出することを含む、方法。 Steps below:
(a) extracting DNA from multiple substrates of multiple subjects;
(b) obtaining a DNA methylation profile by measuring DNA methylation of DNA extracted from said plurality of substrates;
(c) analyzing said DNA methylation profile to obtain a polygenic score; and (d) determining biological age across a plurality of subjects from said polygenic score;
A method for calculating biological age across multiple subjects comprising
A method, wherein extracting the DNA comprises extracting genomic DNA from saliva or blood obtained from the subject.
(a)複数の基質から抽出されたゲノムDNAをターゲット特異的プライマーで増幅してPCR産物1を得ること、
(b)プライマーをバーコーディングすることによりステップ(a)のPCR産物1を増幅してPCR産物2を得ること、
(c)ステップ(b)のPCR産物2を使用して、単一の次世代Miseqシーケンス反応でマルチプレックスシーケンシングを実行すること、
(d)ステップ(c)の多重化されたシーケンシングからデータを抽出すること、および(e)ステップ(d)の抽出データからDNAメチル化を定量化して、各基質のDNAメチル化プロファイルを得ること、
を含み、
前記DNAを抽出することは、被験者から得られた唾液または血液からゲノムDNAを抽出することを含み、
前記PCR産物1を得るためのターゲット特異的プライマーは、SEQ ID NO:5で示されたフォワードプライマーおよびSEQ ID NO:6で示されたリバースプライマーを含み、前記PCR産物2を得るためのバーコードプライマーは、バーコードインデックスプライマーであり、SEQ ID NO:7で示されたフォワードプライマーおよびSEQ ID NO:8で示リバースプライマーを含む、請求項4に記載の方法。 Measuring DNA methylation of DNA extracted from said plurality of substrates comprises the following steps:
(a) amplifying genomic DNA extracted from multiple substrates with target-specific primers to obtain PCR product 1;
(b) amplifying PCR product 1 of step (a) by barcoding primers to obtain PCR product 2;
(c) performing multiplex sequencing in a single next-generation Miseq sequencing reaction using PCR product 2 from step (b);
(d) extracting data from the multiplexed sequencing of step (c) and (e) quantifying DNA methylation from the extracted data of step (d) to obtain a DNA methylation profile for each substrate. matter,
including
extracting the DNA comprises extracting genomic DNA from saliva or blood obtained from the subject;
The target-specific primers for obtaining said PCR product 1 include the forward primer indicated by SEQ ID NO: 5 and the reverse primer indicated by SEQ ID NO: 6, barcode for obtaining said PCR product 2 5. The method of claim 4, wherein the primers are barcode index primers and include a forward primer designated SEQ ID NO:7 and a reverse primer designated SEQ ID NO:8.
前記DNAメチル化バイオマーカーの組み合わせはそれらのヒトCGサイトの組み合わせを含み、これらはElovL2遺伝子に対する推定アンチセンス領域に位置付けられ、SEQ ID NO:1で示されたElovL2 AS1領域である。 A combination of DNA methylation biomarkers for calculating biological age, comprising:
Said DNA methylation biomarker combinations comprise a combination of their human CG sites, which are the ElovL2 AS1 regions mapped to putative antisense regions to the ElovL2 gene and designated SEQ ID NO:1.
被験者の基質の収集および安定化のための手段および試薬と、
キットのバーコードを読み取るためのスキャナーと、
基質の収集と安定化のための指示書と、
を含み、
前記基質は被験者の唾液または血液であり、
前記基質の安定化は、基質から抽出されたDNAのDNAメチル化の測定を目的としてDNAを抽出するために収集された基質を郵送して被験者のDNAメチル化プロファイルを得、被験者の生物学的年齢を決定するためのキット。 A kit for determining the biological age of a subject, comprising:
means and reagents for collecting and stabilizing a subject's substrate;
a scanner for reading the barcode of the kit;
instructions for substrate collection and stabilization;
including
the substrate is saliva or blood of a subject;
Stabilization of the substrate includes mailing the substrate collected to extract the DNA for the purpose of measuring the DNA methylation of the DNA extracted from the substrate to obtain the subject's DNA methylation profile, and the subject's biological A kit for determining age.
(a)被験者からのユーザーデータの共有を通じて得られたコンピュータ可読媒体へのエントリーを評価すること、
(b)前記被験者の生物学的年齢を決定するために、前記被験者から得られた請求項7のキットにステップ(a)のエントリーを一致させること、
(c)計算された生物学的年齢を得るために、請求項1または4の方法を使用して被験者の生物学的年齢を計算すること、
(d)ステップ(a)の評価を使用して統計分析を実行することにより、ステップ(c)の計算された生物学的年齢を前記被験者の機械学習モデルに統合し、統合データレポートを得ること、
(e)前記被験者からのユーザーデータを時間とともに共有し、それらを全米協会の推奨事項と比較することによって得られた質問票への回答の進行とともにステップ(d)の統合データレポートを分析することにより、当該被験者の動的レポートを作成すること、および
(f)ライフスタイルの変化に関する推奨事項を提供するために、コンピュータ可読媒体においてステップ(e)の動的レポートを前記被験者と共有すること、
を含む、
ライフスタイルの変化に関する推奨事項を提供するためのコンピュータ実施の方法。 Steps below:
(a) assessing entries in a computer readable medium obtained through the sharing of user data from subjects;
(b) matching the entries of step (a) to the kit of claim 7 obtained from said subject to determine the biological age of said subject;
(c) calculating the subject's biological age using the method of claim 1 or 4 to obtain a calculated biological age;
(d) integrating the calculated biological age of step (c) into a machine learning model of said subject by performing a statistical analysis using the assessment of step (a) to obtain an integrated data report; ,
(e) analyzing the consolidated data report of step (d) along with progress in responding to questionnaires obtained by sharing user data from said subjects over time and comparing them to the National Association's recommendations; and (f) sharing the dynamic report of step (e) with the subject on a computer readable medium to provide lifestyle change recommendations;
including,
A computer-implemented method for providing lifestyle change recommendations.
請求項1または請求項4の方法に基づいて生物学的年齢を計算するためのテストに関する情報を含むオープンソース開発ツール、
前記テストを注文するための仮想ショッピングカート、
請求項7に記載のキットのバーコードをスキャンするためのスキャン機能、および
ラボからテスト結果を受け取る機能、
を含む、コンピュータ実施方法であって、
前記オープンソース開発ツールは、ヘルシーエイジングに影響を与えるライフスタイル機能を調査するためのコンピュータ可読媒体に含まれる基本的な生理学的測定、体重、身長、血圧、心拍数、気分の自己評価、マギル痛み質問票、食事と栄養に関する質問票、運動質問票とアルコール、薬物、喫煙を含むライフスタイルに関する質問票、およびそれらの組み合わせを含む質問票を含む、請求項8に記載のコンピュータ実施方法。 The computer-readable medium is
an open source development tool containing information on a test for calculating biological age based on the method of claim 1 or claim 4 ;
a virtual shopping cart for ordering said test;
a scanning facility for scanning the barcode of the kit of claim 7 and receiving test results from the lab;
A computer-implemented method comprising:
Said open source development tools include basic physiological measurements, weight, height, blood pressure, heart rate, self-assessment of mood, McGill pain, and weight, height, blood pressure, heart rate, self-assessment of mood, contained in a computer-readable medium for investigating lifestyle features that impact healthy aging. 9. The computer-implemented method of claim 8 , comprising questionnaires including questionnaires, diet and nutrition questionnaires, exercise questionnaires and lifestyle questionnaires including alcohol, drugs, smoking, and combinations thereof.
を含む、請求項9に記載のコンピュータ実施方法。 creating a health ecosystem focused on normalizing or slowing biological aging in subjects using Android, Apple, or We Chat mini-programs for personalized lifestyle recommendations; or , using standard data pipelines across multiple subjects and management systems such as Cloud data prep, storing data in object storage enterprises on servers or cloud servers such as Amazon, Ali cloud, Microsoft Azure, etc.
10. The computer-implemented method of claim 9 , comprising:
の変化に関するパーソナライズされたライフスタイルの推奨事項を提供する、請求項9に記載のコンピュータ実施方法。 Random Forests (RF), Support Vector Machines (SVM), Linear Discriminant Analysis (LDA), Generalized Linear Models ( GLM), and the use of a set of artificial intelligence algorithms such as deep learning (DL), which are dynamically updated to provide personalized lifestyle recommendations for lifestyle changes. The described computer-implemented method.
(a)複数の被験者から得られたデータを保存すること、
(b)ステップ(a)の保存データを分析すること、および
(c)モデルを構築すること、
を含む、コンピュータ可読媒体を開発するための方法であって、
前記複数のユーザーから得られたデータを保存するステップは、クラウドベースのSQLデータベースであり、
前記保存されたデータを分析するステップは、深層機械学習、強化学習、および機械学習から選択される群、またはそれらの組み合わせを含み、
前記モデルを構築するステップは、入力質問票の測定値と、出力としてのDNAメチル化年齢と暦年齢の差、および痛み、血圧、BMI、気分などの他の生理学的および心理的出力の相関を含む、方法。 Steps below:
(a) storing data obtained from multiple subjects;
(b) analyzing the stored data of step (a); and (c) building a model;
A method for developing a computer readable medium comprising
storing the data obtained from the plurality of users is a cloud-based SQL database;
analyzing the stored data comprises a group selected from deep machine learning, reinforcement learning, and machine learning, or a combination thereof;
The step of building the model correlates input questionnaire measurements with DNA methylation age and chronological age differences as outputs, and other physiological and psychological outputs such as pain, blood pressure, BMI, and mood. including, method.
Machine Learning(AML)を含むプラットフォーム、またはApache Hadoop分散ファイルシステム、Amazon EC2GoogleコンピュートエンジンおよびMicrosoft Azureを含むプラットフォーム上のH2O.ai製品を含むソフトウェアから選択される群及びそれらの組み合わせを含む、請求項12に記載のコンピュータ可読媒体を開発するための方法。 The machine learning is a data mining algorithm including random forest analysis or a data mining algorithm including K-Means cluster analysis, or Amazon
Machine Learning (AML) or on platforms including Apache Hadoop Distributed File System, Amazon EC2 Google Compute Engine and Microsoft Azure. 13. The method for developing a computer readable medium of claim 12 , comprising a group selected from software including ai products and combinations thereof.
(a)生物学的介入の前の初期生物学的年齢を得るため、請求項1または請求項4の方法を使用して被験者の生物学的年齢を計算すること、
(b)前記被験者に対して生物学的介入を実行すること、
(c)生物学的介入後の生物学的年齢を得るためにステップ(b)が実行された後、前記被験者から得られた後続の基質上でステップ(a)を繰り返すこと、
(d)生物学的介入後の生物学的年齢を前記被験者の機械学習モデルに統合して、前記被験者の生物学的年齢に対する生物学的介入の効果を評価すること、
を含む、被験者の生物学的年齢に対する生物学的介入の効果を評価する方法で使用するための請求項1または請求項4の方法であって、
前記ステップ(b)の生物学的介入は、栄養補助食品、ビタミン、療法、テスト物質の投与、食事操作、代謝操作、外科的操作、社会的操作、行動操作、環境操作、感覚操作、ホルモン操作およびエピジェネティック操作から選択される群またはそれらの組み合わせであり、
前記DNAを抽出することは、被験者から得られた唾液または血液からゲノムDNAを抽出することを含み、
前記被験者の機械学習モデルにおける生物学的介入後の生物学的年齢の統合は、ステップ(c)で評価された生物学的年齢および前記被験者からのユーザーデータの共有を通じて得られた生理学的パラメータを含む、方法。 Steps below:
(a) calculating the subject's biological age using the method of claim 1 or claim 4 to obtain an initial biological age prior to biological intervention;
(b) performing a biological intervention on said subject;
(c) repeating step (a) on a subsequent substrate obtained from said subject after step (b) has been performed to obtain the post-biological intervention biological age;
(d) integrating post-biological intervention biological age into a machine learning model of said subject to assess the effect of biological intervention on said subject's biological age;
5. The method of claim 1 or claim 4 for use in a method of assessing the effect of a biological intervention on the biological age of a subject comprising
The biological intervention of step (b) includes nutritional supplements, vitamins, therapy, test substance administration, dietary manipulation, metabolic manipulation, surgical manipulation, social manipulation, behavioral manipulation, environmental manipulation, sensory manipulation, hormonal manipulation. and epigenetic manipulation, or a combination thereof;
extracting the DNA comprises extracting genomic DNA from saliva or blood obtained from the subject;
Integrating post-biological intervention biological age in the subject's machine learning model combines the biological age assessed in step (c) and physiological parameters obtained through sharing of user data from the subject. including, method.
(a)テスト剤の投与前の初期生物学的年齢を得るために、請求項1または請求項4の方法を使用して被験者から得られた基質の年齢を計算すること、
(b)前記被験者にテスト剤を投与すること、
(c)テスト剤の投与後の生物学的年齢を得るために、ステップ(b)が実行された後、前記被験者から得られた後続の基質上でステップ(a)を繰り返すこと、
(d)テスト剤の投与後の生物学的年齢を前記被験者の機械学習モデルに統合し、年齢の低減が機械学習モデルに統合することによって計算されたかどうかを評価し、テスト剤を前記被験者のアンチエイジング剤として決定すること、
を含む、
アンチエイジング剤である薬剤をスクリーニングする方法で使用するための請求項1または請求項4に記載の方法であって、
前記DNAを抽出することは、被験者から得られた唾液または血液からゲノムDNAを抽出することを含み、
前記テスト剤の投与後の生物学的年齢を前記被験者の機械学習モデルに統合することは、前記ステップ(c)で評価された生物学的年齢および前記被験者からのユーザーデータの共有を通じて得られた生理学的パラメータを含む、方法。 Steps below:
(a) calculating the age of the substrate obtained from the subject using the method of claim 1 or claim 4 to obtain the initial biological age prior to administration of the test agent;
(b) administering a test agent to the subject;
(c) repeating step (a) on a subsequent substrate obtained from said subject after step (b) has been performed to obtain the biological age after administration of the test agent;
(d) integrating biological age after administration of a test agent into a machine learning model of said subject; assessing whether a reduction in age was calculated by integrating into the machine learning model; determining as an anti-aging agent;
including,
5. A method according to claim 1 or claim 4 for use in a method of screening drugs that are anti-aging agents,
extracting the DNA comprises extracting genomic DNA from saliva or blood obtained from the subject;
Integrating the post-administration biological age of the test agent into the subject's machine learning model was obtained through the sharing of the biological age assessed in step (c) and the user data from the subject. A method comprising a physiological parameter.
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