KR102486181B1 - 패널 특성화를 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

패널 특성화를 위한 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102486181B1
KR102486181B1 KR1020197010012A KR20197010012A KR102486181B1 KR 102486181 B1 KR102486181 B1 KR 102486181B1 KR 1020197010012 A KR1020197010012 A KR 1020197010012A KR 20197010012 A KR20197010012 A KR 20197010012A KR 102486181 B1 KR102486181 B1 KR 102486181B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
species
panel
microbiome
user
taxa
Prior art date
Application number
KR1020197010012A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190055127A (ko
Inventor
다니엘 알모나치드
로렌스 크랄
프란시스코 오싼돈
후안 파블로 카르데나스
제시카 리치만
자카리 압테
엘리자베스 빅
오드리 고다드
Original Assignee
소마젠 인크
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
Priority claimed from US15/606,743 external-priority patent/US10803991B2/en
Application filed by 소마젠 인크 filed Critical 소마젠 인크
Publication of KR20190055127A publication Critical patent/KR20190055127A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102486181B1 publication Critical patent/KR102486181B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P1/00—Drugs for disorders of the alimentary tract or the digestive system
    • A61P1/04—Drugs for disorders of the alimentary tract or the digestive system for ulcers, gastritis or reflux esophagitis, e.g. antacids, inhibitors of acid secretion, mucosal protectants
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B30/00—ICT specially adapted for sequence analysis involving nucleotides or amino acids
    • G16B30/10—Sequence alignment; Homology search
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B1/00—Instruments for performing medical examinations of the interior of cavities or tubes of the body by visual or photographical inspection, e.g. endoscopes; Illuminating arrangements therefor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P1/00—Drugs for disorders of the alimentary tract or the digestive system
    • A61P1/10—Laxatives
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P1/00—Drugs for disorders of the alimentary tract or the digestive system
    • A61P1/12—Antidiarrhoeals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P1/00—Drugs for disorders of the alimentary tract or the digestive system
    • A61P1/14—Prodigestives, e.g. acids, enzymes, appetite stimulants, antidyspeptics, tonics, antiflatulents
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P13/00—Drugs for disorders of the urinary system
    • A61P13/12—Drugs for disorders of the urinary system of the kidneys
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P25/00—Drugs for disorders of the nervous system
    • A61P25/22—Anxiolytics
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P29/00—Non-central analgesic, antipyretic or antiinflammatory agents, e.g. antirheumatic agents; Non-steroidal antiinflammatory drugs [NSAID]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P3/00—Drugs for disorders of the metabolism
    • A61P3/04—Anorexiants; Antiobesity agents
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P3/00—Drugs for disorders of the metabolism
    • A61P3/08—Drugs for disorders of the metabolism for glucose homeostasis
    • A61P3/10—Drugs for disorders of the metabolism for glucose homeostasis for hyperglycaemia, e.g. antidiabetics
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P9/00—Drugs for disorders of the cardiovascular system
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/02—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving viable microorganisms
    • C12Q1/04—Determining presence or kind of microorganism; Use of selective media for testing antibiotics or bacteriocides; Compositions containing a chemical indicator therefor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • 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
    • 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
    • G16B25/00—ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression
    • G16B25/10—Gene or protein expression profiling; Expression-ratio estimation or normalisation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • G16B40/10—Signal processing, e.g. from mass spectrometry [MS] or from PCR
    • 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
    • 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
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Abstract

미생물에 관한 분류군 세트와 연관된 상태 패널의 특성화를 위한 시스템 및 방법의 구현예들은 상기 상태 패널과 연관된 상기 분류군 세트에 대한 기준 마이크로바이옴 특징들을 포함하는 분류 데이터베이스; 사용자로부터 생물학적 물질을 포함하는 용기를 수집하기 위해 작동가능하고, 미생물 서열 데이터세트를 결정하기 위해 작동가능한 시퀀서 시스템을 포함하는 취급 시스템; 상기 미생물 서열 데이터세트에 기초하여 상기 사용자에 대해 상기 분류군 세트에 대한 사용자 마이크로바이옴 특징들을 결정하고, 상기 사용자 마이크로바이옴 특징들과 상기 기준 마이크로바이옴 특징들 간의 비교를 생성하고, 그리고, 상기 비교에 기초하여 상기 사용자에 대해 상기 상태 패널에 대한 패널 특성화를 결정하기 위해 작동가능한 패널 특성화 시스템; 및 상기 패널 특성화에 기초하여 상기 상태 패널의 상태에 대한 치료법을 촉진하기 위해 작동가능한 치료 시스템을 포함할 수 있다.

Description

패널 특성화를 위한 방법 및 시스템
본 발명은 일반적으로 미생물학 분야에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 미생물학 분야에서 상태 패널(a panel of conditions)을 특성화하기 위한 새롭고 유용한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 2017. 5. 26.자로 출원된 미국출원 제15/606,743호의 계속출원이고, 상기 계속출원은 2015. 10. 21.자로 출원된 미국출원 제14/919,614호의 일부계속출원이고, 상기 일부계속출원은 2014. 10. 21.자로 출원된 미국 가출원 제62/066,369호, 2014. 12. 4.자로 출원된 미국 가출원 제62/087,551호, 2014. 12. 17.자로 출원된 미국 가출원 제62/092,999호, 2015. 4. 14.자로 출원된 미국 가출원 제62/147,376호, 2015. 4. 14.자로 출원된 미국 가출원 제62/147,212호, 2015. 4. 14.자로 출원된 미국 가출원 제62/147,362호, 2015. 4. 13.자로 출원된 미국 가출원 제62/146,855호, 및 2015. 8. 18.자로 출원된 미국 가출원 제62/206,654호의 우선권의 이익을 향유하며, 이들 각각의 출원은 그 전체가 참조로서 본 명세서에 포함된다. 본 출원은 또한 2017. 9. 16.자로 출원된 미국 가출원 제62/395,939호, 2017. 6. 15.자로 출원된 미국 가출원 제62/520,058호, 2017. 6. 27.자로 출원된 미국 가출원 제62/525,379호의 우선권의 이익을 향유하며, 이들 각각의 출원은 그 전체가 참조로서 본 명세서에 포함된다.
도 1a-1b는 상태 패널의 특성화를 위한 방법의 변형된 구현예에서 플로우차트를 묘사한다.
도 2는 상태 패널의 특성화를 위한 방법의 변형된 구현예에서 플로우차트를 묘사한다.
도 3은 시스템의 구현예를 도식적으로 묘사한다.
도 4는 방법의 변형된 구현예를 도식적으로 묘사한다.
도 5는 상태 패널을 특성화하기 위한 방법의 변형예들에서 프로세스를 도식적으로 묘사한다.
도 6은 타겟 분류군을 결정하기 위한 최적화 파라미터의 실시예 차트를 묘사한다.
도 7은 특성화 프로세스를 입증하는 실시예 그래프를 묘사한다.
도 8은 건강 기준 상대적 풍부함 범위의 실시예 차트를 묘사한다.
도 9a-9b는 타겟 분류군의 실시예이다.
도 10은 특성화를 위해 프로바이오틱스를 선택하는 실시예이다.
도 11-12는 프로바이오틱스 및 연관 분류군의 실시예이다.
도 13a-13b는 프로바이오틱스와 관련된 분류군과 연관된 상대적 풍부함의 실시예이다.
도 14-15는 인터페이스의 실시예이다.
본 발명의 구현예에 대한 하기 설명은 본 발명을 이들 구현예들로 한정하고자 하는 것이 아니라, 통상의 기술자가 본 발명을 실시 및 사용할 수 있도록 하기 위한 것이다.
1. 개요
도 3에 도시된 바와 같이, 미생물 관련 분류군 세트(a set of taxa)와 연관된 (예를 들어, 복수의) 상태(예를 들어, 소화관-관련 상태(gut-related conditions)) 패널(panel) 특성화를 위한 시스템(200)의 구현예들은, 상기 상태 패널과 연관된 상기 분류군 세트에 대한 기준 마이크로바이옴 특징들(reference microbiome features)(예를 들어, 마이크로바이옴 조성 다양성 특징들; 마이크로바이옴 기능적 다양성 특징들; 마이크로바이옴 약물유전체학(pharmacogenomics) 특징들; 등)을 포함하는 분류 데이터베이스(taxonomic database)(205); 사용자(예를 들어, 인간 피험자, 환자, 동물 피험자, 환경 생태계, 보살핌 제공자, 등)로부터 생물학적 물질(예를 들어, 핵산 물질, 등)을 포함하는 용기를 수집하기 위해 작동가능하고, 상기 생물학적 물질로부터 상기 사용자에 대한 미생물 서열 데이터세트를 결정하기 위해 작동가능한 시퀀서 시스템(sequencer system)을 포함하는 취급 시스템(handling system)(210)(예를 들어, 샘플 취급 시스템); 상기 미생물 서열 데이터세트에 기초하여 상기 사용자에 대해 상기 분류군 세트에 대한 사용자 마이크로바이옴 특징들(예를 들어, 상대적 풍부함 범위(relative abundance ranges))을 결정하고, 상기 사용자 마이크로바이옴 특징들과 상기 기준 마이크로바이옴 특징들(예를 들어, 기준 상대적 풍부함 범위, 등) 간의 비교를 생성하고, 그리고, 상기 비교에 기초하여 상기 사용자에 대해 상기 상태 패널에 대한 패널 특성화를 결정하기 위해 작동가능한 패널 특성화 시스템(panel characterization system)(220); 및 상기 패널 특성화에 기초하여 상기 상태 패널의 상태에 대한 치료법을 촉진하기 위해 작동가능한 치료 시스템(treatment system)(230)(예를 들어, 상기 치료법은 상기 상태(condition)의 상태(state)를 개선하기 위해 사용자 마이크로바이옴 조성을 조절하기 위해 작동가능하다)을 포함할 수 있다.
상기 방법(100) 및/또는 시스템(200)은 복수의 분류군과 연관된 복수의 상태를 특성화하기 위해, 사용자에 대해, 상기 사용자의 생물학적 샘플에 기초하여, 복수의 분류군(예를 들어, 복수의 종 및 속에 걸친 미생물)에 걸쳐 마이크로바이옴 조성 및/또는 마이크로바이옴 기능적 다양성을 특성화하기 위해 기능할 수 있다. 변형예들에서, 상기 방법(100) 및/또는 시스템(200)은 복수의 사용자로부터 유래된 복수의 생물학적 샘플에 기초하여 상기 복수의 사용자에 대해 다중 방식으로 실질적으로 동시에 특성화를 생성하기 위해 기능할 수 있다. 그러나, 상기 방법(100) 및/또는 시스템(200)은 그 전체가 참조로서 본 명세서에 포함되는 2015. 1. 9.자로 출원된 미국출원 제14/593,424호 및 2015. 10. 21.자로 출원된 미국출원 제14/919,614호에 기술된 것과 유사한 임의의 방식으로 및/또는 임의의 적절한 방식으로 기능할 수 있다. 상기 방법(100) 및/또는 시스템(200)은 부가적으로 또는 대체적으로 (예를 들어, 패널 특성화에 기초하여) 상태 패널의 상태를 치료하기 위해 사용자에게 치료 수단과 같은 치료법(예를 들어, 치료, 등)을 촉진(예를 들어, 제공)하기 위해 및/또는 임의의 적절한 기능을 실행하기 위해 기능할 수 있다. 상기 시스템(200) 및/또는 방법(100)의 변형예들은 예를 들어, 치료 과정 내내 (예를 들어, 패널에서 복수의 상태를 평가 및/또는 개선하기 위해) 피험자로부터 추가 샘플의 접수, 처리 및 분석을 통해, 피험자에게 제공되는 이러한 치료법의 모니터링 및/또는 조절을 추가로 용이하게 할 수 있다.
실시예들에서, 상기 방법(100) 및/또는 시스템(200)은 하나 이상의: 증상, 원인, 질병, 장애, (예를 들어, 항생제 내성 및/또는 민감성을 기술하는) 마이크로바이옴 약물유전체학 프로파일(profile) 및/또는 상태 패널과 연관된 기타 적절한 측면을 포함하는 상기 상태 패널에 대한 특성화 및/또는 치료법을 생성 및/또는 촉진할 수 있다. 상기 상태 패널은 바람직하게 임의의 하나 이상의: 위창자내공기참(flatulence), 더부룩함(bloating), 설사, 위장염, 소화불량, 복통, 복부 누름통증(abdominal tenderness), 변비, 감염, 암, 장내 세균 불균형(dysbiosis), 과민성 장증후군(irritable bowel syndrome; IBS), 염증성 장질환(inflammatory bowel disease; IBD), 궤양성 대장염, 크론병, 소아 지방변증(Celiac disease), 장 조절 문제(bowel control problems)(예를 들어, 대변 실금(失禁)(fecal incontinence)), 유당불내증, 게실증(憩室症), 게실염(憩室炎), 위산 역류(예를 들어, GER, GERD, 등), 히르쉬스프룽병(Hirschsprung disease), 복부유착(abdominal adhesions), 맹장염, 대장용종, 식중독, 담석증, 위염, 위마비, 위장관 출혈, 치질, 췌장염, 궤양, 휘플병(whipple disease), 졸링거-엘리슨 증후군(Zollinger-Ellison syndrome), 관련 상태 및/또는 기타 적절한 소화관-관련 상태를 포함하는 소화관-관련 상태 패널을 포함한다. 부가적으로 또는 대체적으로, 상기 상태 패널은 하나 이상의: (예를 들어, 프로바이오틱스에 포함되는 분류군(taxonomic group)에 포함되는, 영향을 받는, 및/또는 그렇지 않으면 관련된 미생물 분류군과 연관된; 하나 이상의 프로바이오틱스로 치료가능한; 등) 프로바이오틱스-관련 상태(probiotics-related conditions); 질-관련 상태(예를 들어, 인간 유두종바이러스 감염, 매독, 자궁경부암, 고등급 및 저등급 편평상피내 병변(squamous intraepithelial lesions for high- and low-grade), 성감염, 자궁경관염, 골반내 염증성 질환, 세균성 질염, 유산소 질염, 특발성(特發性) 불임증, 등); 정신 및 행동 상태(예를 들어, 심리적 장애; 우울증; 정신병; 불안; 등), 의사소통-관련 상태(예를 들어, 표현 언어 장애; 말더듬; 음운 장애; 자폐증; 음성 상태; 청력 상태; 시력 상태; 등); 수면-관련 상태(예를 들어, 불면증, 수면무호흡; 등); 심혈관-관련 상태(예를 들어, 관상 동맥 질환; 고혈압; 등); 대사-관련 상태(예를 들어, 당뇨병, 등), 류마티스-관련 상태(예를 들어, 관절염, 등); 체중-관련 상태(예를 들어, 비만, 등); 통증-관련 상태; 내분비-관련 상태; 유전-관련 상태; 만성병; 및/또는 기타 적절한 유형의 상태를 포함할 수 있다. 그러나, 상기 방법(100) 및/또는 시스템(200)은 임의의 적절한 방식으로 설정될 수 있다.
2. 이점
마이크로바이옴 분석은 미생물에 의해 야기되는 및/또는 그렇지 않다면 미생물과 연관된 상태 패널에 대한 정확하고 효율적인 특성화 및/또는 치료법 제공을 가능하게 할 수 있다. 상기 기술은 상태에 대한 치료법을 특성화 및/또는 촉진하는 데 있어서 기존의 접근법에 의해 직면하는 여러 가지 어려움을 극복할 수 있다. 첫째, 기존의 접근법은 환자가 한 명 이상의 보살핌 제공자를 방문하여 상태에 대한 특성화 및/또는 치료법 권유를 받아야 하며, 이는 진단 및/또는 치료 전에 경과한 시간의 양과 연관된 비효율성 및 건강-위험에 이르게 할 수 있다. 둘째, 기존의 접근법은 상태 패널을 특성화하기 위해 다수의 다른 진단 테스트 실행을 요구할 수 있고, 이는 부가적으로 비효율성 및 건강-위험에 이르게 할 수 있다. 셋째, 인간 게놈 서열 분석을 위한 기존의 유전자 시퀀싱 및 분석 기술은 마이크로바이옴에 적용될 때 양립불가능하거나 및/또는 비효율적일 수 있다 (예를 들어, 인간 마이크로바이옴은 인간의 세포보다 10배 이상의 미생물 세포를 포함할 수 있고; 최적 샘플 처리 기법이 다를 수 있고; 상태 패널을 특성화하기 위한 스케일링 샘플 처리 절차가 다를 수 있고; 상태 유형이 다를 수 있고; 서열 기준 데이터베이스(sequence reference databases)가 다를 수 있고; 마이크로바이옴은 사용자의 다른 신체 부위에 따라 다를 수 있다; 등). 넷째, 서열 분석 기술(예를 들어, 차세대 염기서열 분석법)의 시작은 존재하지도 않은 기술적인 문제들(예를 들어, 데이터 처리 문제, 다중 방식 처리상의 문제, 정보 표시 문제, 마이크로바이옴 분석 문제, 치료법 예측 문제, 치료법 제공 문제, 등)을 야기시켰지만, 유전 물질의 서열 분석과 연관된 속도 및 데이터 생성에서 전례 없는 진보를 가져왔다. 상기 시스템(200)과 상기 방법(100)의 실시예들은 적어도 위에 기술한 어려움에 대해 기술적으로 뿌리내린 해결책을 제공할 수 있다.
첫째, 상기 기술은 이전에 실행할 수 없었던 기능의 컴퓨터 성능을 용이하게 함으로써 컴퓨터-관련 기술(예를 들어, 상태 패널에 대한 치료법의 특성화 및/또는 촉진과 연관된 모델링; 상태 패널에 대한 미생물-관련 데이터의 저장, 검색 및/또는 처리에 있어서 컴퓨터 효율의 향상; 생물학적 샘플 처리와 관련된 컴퓨터 처리; 등)의 향상을 도모할 수 있다. 예를 들어, 상기 기술은 샘플 처리 기법 및 서열 분석 기술의 진보에 기인하여, 최근에 실행가능하게 된 기술에 기초하여 (예를 들어, 미생물 분류 데이터베이스를 활용하여, 등) 패널 특성화 및/또는 연관된 권장 치료법을 연산적으로 생성할 수 있다.
둘째, 상기 기술은 처리 속도, 패널 특성화 정확도, 마이크로바이옴-관련 치료법 결정 및 촉진, 및/또는 상태 패널과 관련된 다른 적절한 측면에서의 향상을 도모할 수 있다. 예를 들어, 상기 기술은 특성화 모델 및/또는 치료법 모델을 생성 및/또는 적용하기 위해서 방대하고 잠재적인 (예를 들어, 서열 데이터와 같은 방대한 마이크로바이옴 데이터로부터 추출가능한) 특징들 풀(pool of features)에서 특징들(예를 들어, 상태 패널과 연관된 분류군의 건강 범위를 나타내는 기준 상대적 풍부함 특징들(reference relative abundance features)과 같은 마이크로바이옴 조성 다양성 특징들; 상기 기준 상대적 풍부함 특징들과 비교될 수 있는 사용자 상대적 풍부함 특징들(user relative abundance features); 등)의 최적화된 서브세트(subset)를 선택하기 위한 특징-선택 규칙들(feature-selection rules)(예를 들어, 조성, 기능, 약물유전체학 등에 대한 마이크로바이옴 다양성 특징-선택 규칙들)을 생성하고 적용할 수 있다. 마이크로바이옴(예를 들어, 인간 마이크로바이옴, 동물 마이크로바이옴, 등)의 잠재적인 크기는 방대한 양의 데이터로 번역될 수 있고, 이는 상태 패널과 관련하여 실행가능한 마이크로바이옴 통찰력을 얻기 위해 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하는 방법에 대한 의문을 제기한다. 그러나, 상기 특징-선택 규칙들 및/또는 다른 적절한 컴퓨터-실행가능 규칙들은 (예를 들어, 분류 데이터베이스를 생성 및/또는 적용하기 위한; 패널 특성화 및/또는 연관 치료법을 결정하기 위한; 등) 생성 및 실행 시간을 단축하고, 모델의 단순화를 통해 결과의 효율적인 해석, 과다적합(overfitting)의 감소, (예를 들어, 분류 데이터베이스의 생성을 위한) 데이터 출처 개선, (예를 들어, 기술의 예측력을 개선하기 위해 증가하는 사용자 수와 연관된 증가하는 데이터 양의 수집 및 처리를 통해) 마이크로바이옴과 관련된 패널 상태 통찰력의 확인 및 제시 개선, (예를 들어, 상태 패널에 대한 개인맞춤형 특성화 및/또는 치료의 전달을 개선하기 위해 구체적인 모델, 미생물 서열, 특징들, 및/또는 사용자 및/또는 사용자 세트와 연관된 다른 적절한 데이터를 저장하는) 데이터 저장 및 검색 개선, 그리고 특성화 및/또는 치료법의 신속한 결정을 용이하게 하는 다른 적절한 개선을 가능하게 한다.
셋째, 상기 기술은 엔터티(entities)(예를 들어, 사용자, 생물학적 샘플, 의료기기를 포함하는 치료 시스템 등)를 다른 상태(states) 또는 사물로 변형시킬 수 있다. 예를 들어, 상기 기술은 생물학적 샘플을 복수의 상태에 대한 패널 특성화로 변형시킬 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상기 시스템(200) 및/또는 방법(100)은 상태 패널의 하나 이상의 상태를 예방 및/또는 개선하기 위해, 환자에게 마이크로바이옴 조성, 마이크로바이옴 기능적 다양성, 마이크로바이옴 약물유전체학 프로파일 및/또는 다른 마이크로바이옴-관련 측면의 변경을 촉진하기 위한 치료법을 식별할 수 있고, 이에 의해 상기 마이크로바이옴 및/또는 상기 환자의 건강을 변형시킬 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상기 기술은 환자로부터 수집한 생물학적 샘플을 (예를 들어, 단편화, 다중 증폭, 서열 분석 등을 통해) 마이크로바이옴 데이터세트로 변형시킬 수 있고, 이것은 나중에 패널 특성화 모델 및/또는 치료법 모델을 생성하기 위해서 상태 패널과 상관관계가 있는 특징들로 변형될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상기 기술은 (예를 들어, 실행할 치료 시스템에 대한 제어 명령을 생성함으로써) 치료법을 촉진하기 위한 치료 시스템을 제어할 수 있고, 이에 의해, 상기 치료 시스템을 변형시킬 수 있다. 또 다른 실시예에서, 컴퓨터-관련 기술의 개선은 상태 패널과 연관된 유전적 타겟과 호환되는 프라이머의 서브세트를 선택하는 것과 같은, 생물학적 샘플 처리 접근법의 변형을 이끌어낼 수 있다.
넷째, 상기 기술은 분류 데이터베이스, 샘플 취급 시스템, 패널 특성화 시스템 및 복수의 사용자를 포함하는 네트워크에 걸쳐 기능성의 창의적인 분포에 해당하며, 상기 샘플 취급 시스템은 상기 복수의 사용자로부터 생물학적 샘플을 실질적으로 동시에 (예를 들어, 다중 방식으로) 처리할 수 있고, 이는 상태 패널에 대한 (예를 들어, 사용자의 식습관, 프로바이오틱스-관련 행동, 의료 이력, 인구통계, 다른 행동, 선호도 등과 관련된 것과 같은 사용자의 마이크로바이옴에 맞춤화된) 개인맞춤형 특성화 및/또는 치료법을 개발하는데 상기 패널 특성화 시스템에 의해, 상기 분류 데이터베이스와 함께, 활용될 수 있다.
다섯째, 상기 기술은 마이크로바이옴 디지털 의학, 디지털 의학 일반, 유전자 서열 분석 및/또는 기타 관련 분야와 관련하여 상태 패널의 적어도 컴퓨터 모델링 기술 분야를 개선할 수 있다. 여섯째, 상기 기술은 상태 패널에 대한 치료법을 특성화 및/또는 결정하기 위한 마이크로바이옴 데이터세트를 결정하고 처리하는데 전문적인 컴퓨팅 장치(예를 들어, 서열 분석 시스템과 같은 샘플 취급 시스템; 패널 특성화 시스템; 처리 시스템; 등과 연관된 장치)를 활용할 수 있다. 그러나, 상기 기술은 패널 특성화 및/또는 마이크로바이옴 조절을 위해 일반화되지 않은 컴퓨터 시스템을 사용하는 맥락에서 기타 적절한 이점(들)을 제공할 수 있다.
3.1 시스템 - 분류 데이터베이스
상기 시스템(200)의 분류 데이터베이스(205)는 하나 이상의 패널 특성화를 생성하는 데 있어서 상태 패널과 연관되고 사용자 마이크로바이옴 특징들과의 비교에 적합한 마커 정보를 제공하는 기능을 할 수 있다. 예를 들어, 상기 분류 데이터베이스(205)는 상응하는 복수의 분류군과 연관된 미생물 유전자 서열을 저장할 수 있고, 이것은 하나 이상의 상응하는 상태와 연관되어 저장될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상기 분류 데이터베이스(205)는 (예를 들어, 하나 이상의 상태에 대한 건강 상태(healthy state)와 연관된, 건강하지 않은 상태와 연관된, 등) 기준 상대적 풍부함 범위 및/또는 상기 상태 패널과 연관된 미생물 분류군에 대한 다른 적절한 마이크로바이옴 특징들을 저장할 수 있고, 상기 기준 마이크로바이옴 특징들은 (예를 들어, 상기 상태 패널의 하나 이상의 상태를 나타내는; 상기 상태를 나타내지 않는; 등) 사용자 모집단으로부터 얻은 생물학적 샘플 세트에 기초하여 추출될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상기 분류 데이터베이스(205)는 (예를 들어, 상기 상태 패널과 관련하여 미지의 마이크로바이옴 프로파일을 갖는 사용자에 대한; 등) 사용자 상대적 풍부함 범위 및/또는 다른 적절한 사용자 마이크로바이옴 특징들을 저장할 수 있다.
상기 분류 데이터베이스(205)는 바람직하게 임의의 하나 이상의: 유전자 서열(예를 들어, 분류군을 식별하는 서열; 미생물 서열; 인간 서열; 상태 패널로부터 상태를 나타내는 서열; 미생물 분류군 세트 및/또는 사용자에 걸쳐 변하지 않는 서열; 보존 서열; 돌연변이를 포함하는 서열; 동질이상을 포함하는 서열; 등); 펩타이드 서열; 타겟; 특징들(예를 들어, 마이크로바이옴 조성 다양성 특징들, 마이크로바이옴 기능적 다양성 특징들, 마이크로바이옴 약물유전체학 특징들, 등); 단백질 유형(예를 들어, 혈청 단백질, 항체 등); 탄수화물 유형; 지질 유형; 전세포(whole cell) 마커; 대사산물 마커; 천연산물 마커; 유전적 성향 바이오마커; 진단 바이오마커; 예후 바이오마커; 예측 바이오마커; 기타 분자 바이오마커; 유전자 발현 마커; 이미징 바이오마커; 기능적, 구조적, 진화적 및/또는 미생물과 연관된 다른 적절한 특징(characteristics)에 상응하는 마커; 및/또는 미생물 (예를 들어, 분류군) 및/또는 연관 상태와 연관된 다른 적절한 마커를 포함하는 마커들을 저장한다. 상기 분류 데이터베이스(205)에 의해 저장된 유전자 서열은 바람직하게 임의의 하나 이상의: 16S, 18S, 30S, 40S, 50S, 60S, 5S, 23S, 5.8S, 28S, 70S, 80S, 및/또는 기타 적절한 rRNA를 포함할 수 있는, 하나 이상의 rRNA에 대한 유전자 서열(예를 들어, rRNA 유전자 서열의 가변 영역)을 포함한다. 부가적으로 또는 대체적으로, 유전자 서열은 다른 RNA 유전자, 단백질 유전자, 다른 RNA 서열, DNA 서열 및/또는 기타 적절한 유전자 측면을 포함할 수 있거나 및/또는 그렇지 않으면 연관될 수 있다. 상기 분류 데이터베이스(205)에 의해 저장된 다른 마커들은 바람직하게 하나 이상의: 복수의 분류군에 걸쳐 보존된 유전자 서열(예를 들어, 가변 영역을 포함하는 반보존(semi-conserved) 유전자 서열; 상태 패널과 연관된 복수의 분류군을 표적하기 위한 프라이머에 의해 표적될 수 있는 보존 서열; 등), 보존된 펩타이드 서열, 공유 바이오마커 및/또는 기타 적절한 마커-관련 정보를 포함할 수 있는 마커 특징을 공유한다.
저장된 마커들과의 비교에 기초하여 (예를 들어, 사용자의 수집된 생물학적 샘플로부터 도출되는 등) 사용자 미생물 서열을 특정 분류군으로 맵핑(mapping)하는 (예를 들어, 사용자 미생물 서열을 저장된 마커들과 비교하여 기결정된 상태를 만족하는 일치항목(matches)을 찾고; 상기 일치된 마커들과 연관된 분류군을 식별하고; 그리고 상기 분류군을 상기 사용자 미생물 서열과 연관시키는; 등) 것을 가능하게 하기 위해, 저장된 마커들은 바람직하게 복수의 분류군과 연관된다. 상기 분류 데이터베이스(205)와 관련된 분류군, 상태(예를 들어, 소화관-관련 상태) 패널, 다른 시스템 요소, 및/또는 상기 시스템(200) 및 방법(100)의 임의의 부분은 하나 이상의: 클로스트리디움(Clostridium)(속), 클로스트리디움 디피실리(Clostridium difficile)(종), 알리스티페스(Alistipes)(속), 알로프레보텔라(Alloprevotella)(속), 아내로필룸(Anaerofilum)(속), 박테로이데스(Bacteroides)(속), 바네시엘라(Barnesiella)(속), 비피도박테리움(Bifidobacterium)(속), 블라우티아(Blautia)(속), 부티리시모나스(Butyricimonas)(속), 캠필로박터(Campylobacter)(속), 카테니박테리움(Catenibacterium)(속), 크리스텐세넬라(Christensenella)(속), 콜린셀라(Collinsella)(속), 코프로코커스(Coprococcus)(속), 디알리스터(Dialister)(속), 에거텔라(Eggerthella)(속), 에써리키아-시겔라(Escherichia - Shigella)(속), 패칼리박테리움(Faecalibacterium)(속), 플라보니프랙터(Flavonifractor)(속), 푸소박테리움(Fusobacterium)(속), 겔리아(Gelria)(속), 해모필러스(Haemophilus)(속), 홀데마니아(Holdemania)(속), 락토바실러스(Lactobacillus)(속), 오도리박터(Odoribacter)(속), 오실리박터(Oscillibacter)(속), 오실로스피라(Oscillospira)(속), 파라박테로이데스(Parabacteroides)(속), 파라프레보텔라(Paraprevotella)(속), 펩토클로스트리디움(Peptoclostridium)(속), 파스콜락토박테리움(Phascolarctobacterium)(속), 프레보텔라(Prevotella)(속), 수도플라보니프랙터(Pseudoflavonifractor)(속), 로세부리아(Roseburia)(속), 루미노코커스(Ruminococcus)(속), 살모넬라(Salmonella)(속), 스트렙토코커스(Streptococcus)(속), 투리시박터(Turicibacter)(속), 티제렐라(Tyzzerella)(속), 베일로넬라(Veillonella)(속), 아세토박터 나이트로제니피겐스(Acetobacter nitrogenifigens)(종), 아시네토박터 바우마니이(Acinetobacter baumannii)(종), 아커만시아 무시니필라(Akkermansia muciniphila)(종), 아내로트룬커스 콜리호미니스(Anaerotruncus colihominis )(종), 아조스피릴룸 브라실렌스(Azospirillum brasilense)(종), 바실러스 세레우스(Bacillus cereus)(종), 바실러스 코아귤란스(Bacillus coagulans)(종), 바실러스 리체니포르미스(Bacillus licheniformis)(종), 박테로이데스 프라길리스(Bacteroides fragilis)(종), 박테로이데스 불가투스(Bacteroides vulgatus)(종), 비피도박테리움 롱검(Bifidobacterium longum)(종), 비피도박테리움 아니말리스(Bifidobacterium animalis)(종), 비피도박테리움 비피덤(Bifidobacterium bifidum)(종), 브레비바실러스 라테로스포러스(Brevibacillus laterosporus)(종), 부티리비브리오 크로소터스(Butyrivibrio crossotus)(종), 캠필로박터 제주니(Campylobacter jejuni)(종), 캠필로박터 콜리(Campylobacter coli)(종), 캠필로박터 라리(Campylobacter lari)(종), 크리스텐세넬라 미누타(Christensenella minuta)(종), 클라비박터 미시가넨시스(Clavibacter michiganensis)(종), 클로스트리디움 부티리컴(Clostridium butyricum)(종), 콜린셀라 아에로파시엔스(Collinsella aerofaciens)(종), 코프로코커스 유탁터스(Coprococcus eutactus)(종), 데설포비브리오 피거(Desulfovibrio piger)(종), 디알리스터 인비서스(Dialister invisus)(종), 엔테로코커스 이탤리커스(Enterococcus italicus)(종), 에써리키아 콜리(Escherichia coli)(종), 에써리키아 콜리 O157 (종), 패칼리박테리움 프라우스니치이(Faecalibacterium prausnitzii)(종), 피브로박터 석시노게네스(Fibrobacter succinogenes)(종), 코쿠리아 리조필라(Kocuria rhizophila)(종), 락토바실러스 브레비스(Lactobacillus brevis)(종), 락토바실러스 코리니포르미스(Lactobacillus coryniformis)(종), 락토바실러스 델브루엑키이(Lactobacillus delbrueckii)(종), 락토바실러스 퍼멘텀(Lactobacillus fermentum)(종), 락토바실러스 헬베티커스(Lactobacillus helveticus)(종), 락토바실러스 케피라노파시엔스(Lactobacillus kefiranofaciens)(종), 락토바실러스 쿤키이(Lactobacillus kunkeei)(종), 락토바실러스 람노서스(Lactobacillus rhamnosus)(종), 락토바실러스 살리바리우스(Lactobacillus salivarius)(종), 락토코커스 푸지엔시스(Lactococcus fujiensis)(종), 락토코커스 가르비애(Lactococcus garvieae)(종), 락토코커스 락티스(Lactococcus lactis)(종), 렙토트리키아 호프스타디이(Leptotrichia hofstadii)(종), 루코노스톡 팔락스(Leuconostoc fallax)(종), 루코노스톡 킴치이(Leuconostoc kimchii)(종), 메타노브레비박터 스미티이(Methanobrevibacter smithii)(종), 오에노코커스 오에니(Oenococcus oeni)(종), 옥살로박터 포르미게네스(Oxalobacter formigenes)(종), 파에니바실러스 아피아리우스(Paenibacillus apiarius)(종), 페디오코커스 펜토사세우스(Pediococcus pentosaceus)(종), 펩토클로스트리디움 디피실리(Peptoclostridium difficile)(종), 프로피오니박테리움 프로이덴레이치이(Propionibacterium freudenreichii)(종), 수도클라비박터 헬보러스(Pseudoclavibacter helvolus)(종), 레니박테리움 살모니나룸(Renibacterium salmoninarum)(종), 루미노코커스 알버스(Ruminococcus albus)(종), 루미노코커스 플라베파시엔스(Ruminococcus flavefaciens)(종), 루미노코커스 브로미이(Ruminococcus bromii)(종), 루미노코커스 그나버스(Ruminococcus gnavus)(종), 살모넬라 봉거리(Salmonella bongori)(종), 살모넬라 엔테리카(Salmonella enterica)(종), 시겔라 보이디이(Shigella boydii)(종), 시겔라 손네이(Shigella sonnei)(종), 시겔라 플렉스네리(Shigella flexneri)(종), 시겔라 디센테리애(Shigella dysenteriae)(종), 스타필로코커스 시우리(Staphylococcus sciuri)(종), 스트렙토코커스 산구이니스(Streptococcus sanguinis)(종), 스트렙토코커스 써모필러스(Streptococcus thermophilus)(종), 비브리오 콜레래(Vibrio cholerae)(종), 바이셀라 코리엔시스(Weissella koreensis)(종), 여시니아 엔테로콜리티카(Yersinia enterocolitica)(종), 및/또는 기타 적절한 마커-관련 정보(예를 들어, 분류군)를 포함할 수 있다. 부가적으로 또는 대체적으로, 분류군은 2015. 10. 21.자로 출원된 미국출원 제14/919,614호에 기술된 임의의 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 상기 기술된 복수의 분류군과 연관되어 저장된 마커들은 상기 복수의 분류군과 연관된 16S rRNA 유전자 서열을 포함할 수 있다. 상기 마커들 및/또는 상기 복수의 분류군은 하나 이상의: 상태, 병원균, 공생 박테리아, 프로바이오틱 박테리아, 및/또는 기타 마커-관련 정보와 연관(예를 들어, 긍정적으로 연관, 부정적으로 연관, 등)될 수 있다.
변형예들에서, 상기 분류 데이터베이스(205)는 마커들(예를 들어, 미생물 서열, 상대적 풍부함 범위와 같은 풍부함 특징들, 마이크로바이옴 조성 다양성 특징들, 마이크로바이옴 기능적 다양성 특징들, 다른 특징들 등), 연관된 분류군 및/또는 프로바이오틱스 (및/또는 다른 적절한 미생물-관련 치료법)과 관련된 다른 적절한 데이터를 저장할 수 있다. 이와 같이, 상기 분류 데이터베이스(205)는 프로바이오틱스-관련 미생물(예를 들어, 프로바이오틱스에 존재하는 분류군) 및/또는 연관 상태(예를 들어, 소화관-관련 상태 패널 및/또는 다른 적절한 상태 등)와 관련된 사용자 마이크로바이옴을 특성화하기 위한 프로바이오틱스-관련 데이터의 저장 및/또는 검색을 향상시킬 수 있다. 프로바이오틱스의 음식 공급원은: 우유(예를 들어, 미살균 소젖), 소젖발효음료(kefir), 치즈(예를 들어, 양 치즈), 코코아, 김치, 요구르트, 홍차버섯(kombucha), 독일김치(sauerkraut), 꿀벌 제품, 피클, 낫또, 피클, 발효 음식(예를 들어, 발효 소세지), 다른 프로바이오틱 음식, 프로바이오틱 보충제(예를 들어, 프로바이오틱 알약, 시판 프로바이오틱스, 등), 및/또는 다른 적절한 유형의 프로바이오틱스를 포함할 수 있다.
도 11-12 및 13a-13b에 도시된 바와 같이, 프로바이오틱스, 상태, 다른 시스템 요소 및/또는 상기 시스템(200) 및 방법(100)의 임의의 부분과 연관된 분류군은 하나 이상의: 바실러스 코아귤란스(종), 비피도박테리움 아니말리스(종), 클로스트리디움 부티리컴(종), 락토바실러스 브레비스(종), 락토바실러스 코리니포르미스(종), 락토바실러스 퍼멘텀(종), 락토바실러스 헬베티커스(종), 락토바실러스 람노서스(종), 스트렙토코커스 살리바리우스(Streptococcus salivarius)(종), 아세토박터 나이트로제니피겐스(종), 아조스피릴룸 브라실렌스(종), 바실러스 리체니포르미스(종), 비피도박테리움 비피덤(종), 브레비바실러스 라테로스포러스(종), 클라비박터 미시가넨시스(종), 엔테로코커스 이탤리커스(종), 코쿠리아 리조필라(종), 락토바실러스 델브루엑키이(종), 락토바실러스 케피라노파시엔스(종), 락토바실러스 쿤키이(종), 락토바실러스 살리바리우스(종), 락토코커스 가르비애(종), 락토코커스 락티스(종), 렙토트리키아 호프스타디이(종), 루코노스톡 팔락스(종), 루코노스톡 킴치이(종), 오에노코커스 오에니(종), 파에니바실러스 아피아리우스(종), 페디오코커스 펜토사세우스(종), 프로피오니박테리움 프로이덴레이치이(종), 수도클라비박터 헬보러스(종), 레니박테리움 살모니나룸(종), 루미노코커스 플라베파시엔스(종), 스타필로코커스 시우리(종), 스트렙토코커스 디스갈락티애(Streptococcus dysgalactiae)(종), 스트렙토코커스 파라우베리스(Streptococcus parauberis)(종), 및 바이셀라 코리엔시스(종)을 포함할 수 있다. 구체적인 실시예에서, 상기 분류 데이터베이스(205)는 바실러스 코아귤란스(종), 비피도박테리움 아니말리스(종), 클로스트리디움 부티리컴(종), 락토바실러스 브레비스(종), 락토바실러스 코리니포르미스(종), 락토바실러스 퍼멘텀(종), 락토바실러스 헬베티커스(종), 락토바실러스 람노서스(종) 및 스트렙토코커스 살리바리우스(종)을 포함하는 구체적인 분류군 세트에 대한 마커들을 포함할 수 있고, (예를 들어, 상기 구체적인 분류군 세트에 대한, 임의의 적절한 분류군 세트에 대한, 등) 상기 마커들은 (예를 들어, 도 14-15에 도시된 바와 같이) 상응하는 프로바이오틱스와 관련된 프로바이오틱스-관련 미생물의 패널 특성화(예를 들어, 조성 특징, 기능적 다양성 특징)를 생성하는 데 사용될 수 있다. 프로바이오틱스와 연관된 분류군 특성화의 구체적인 실시예는, 미살균 소젖, 김치, 독일김치, 피클에서 발견되는; 구상(球狀)의; 0.5-1.0 마이크로미터 크기의; 비포자 형성(non-spore forming)의; 비운동성의; 비편모의; G+의; 젖산 생산자인; 다른 발효에서 스타트 컬쳐(start culture)로서 사용되는; 및/또는 다른 적절한 특징을 갖는 페디오코커스 펜토사세우스(종)의 분류군에 대한 것을 포함할 수 있다. 또 다른 구체적인 실시예에서, 상기 분류 데이터베이스는 IBS와의 역연관(inverse association), 제2형 당뇨병과의 역연관, 비만과의 역연관, IBD와의 역연관, 호흡 감염 지속과의 역연관, 체중 감소와의 연관 및/또는 임의의 적절한 상태와 임의의 적절한 연관(예를 들어, 역연관, 양(陽)연관, 등)에 기초하는 것과 같은, 상태 세트와 관련하여 상기 구체적인 분류군 세트 및/또는 다른 적절한 분류군 세트를 특성화하기 위해 활용될 수 있다. 그러나, 상기 분류 데이터베이스(205)는 프로바이오틱스와 관련하여 임의의 적절한 방식으로 적용될 수 있다.
상기 분류 데이터베이스(205)는 생성되고, 저장을 위해 사용되고, 검색되고, 결정될 수 있고, 및/또는 그렇지 않으면 상기 방법(100)(예를 들어, S110 블록)의 부분을 실행하는 것을 통해 적용될 수 있다. 예를 들어, 상기 분류 데이터베이스(205)는: 상태(예를 들어, 소화관-관련 상태 등) 패널과 연관된 분류군 타겟 세트를 결정하고, 기준 마커 세트를 결정하고; 그리고, 상기 기준 마커 세트와 상기 분류군 타겟 세트 간의 비교에 기초하여 선택되는 분류군 세트에 대한 기준 상대적 풍부함 범위 세트를 결정하는 것으로부터 도출되는 상기 기준 상대적 풍부함 범위 (및/또는 다른 적절한 기준 마이크로바이옴 특징들) 세트를 포함할 수 있다. 기준 마커 세트 (및/또는 다른 기준 마이크로바이옴 특징들)의 결정은 복수의 분류군에 걸쳐 공유되는 마커 특징에 기초하여 선택되는 프라이머 세트로부터 도출되는 (예를 들어, 패널 특성화를 용이하게 하기 위한 샘플 처리 시의 효율을 향상시킬 수 있고, 동일 또는 유사한 타입의 프라이머가 상태 패널과 연관된 복수의 분류군에 걸친 마커들을 표적하기 위해 사용될 수 있는) 예측 리드(predicted reads)에 기초한 상기 기준 마커 세트의 결정을 포함할 수 있고, 상기 기준 마커 세트와 상기 분류군 타겟 세트 간의 비교는 상기 예측 리드와 상기 분류군 타겟 세트와 연관된 기준 미생물 서열 간의 서열 유사성을 포함할 수 있다.
3.2 시스템 - 취급 시스템
상기 시스템(200)의 취급 시스템(210)은 생물학적 샘플을 접수하고 처리(예를 들어, 단편화, 증폭, 서열 분석 등)하는 기능을 할 수 있다. 상기 취급 시스템(210)은 부가적으로 또는 대체적으로 우편 배달 시스템 및/또는 기타 적절한 절차를 통해 (예를 들어, 샘플 키트(250)에 대한 구매 주문에 대응하여) 복수의 사용자들을 위한 (예를 들어, 생물학적 물질, 사용자들을 위한 자체-샘플링 처리 안내 지침 등을 수용하도록 설정된 용기들을 포함하는) 샘플 키트(250)를 제공 및/또는 수집하는 기능을 할 수 있다. 실시예들에서, 상기 샘플 키트(250)는 하나 이상의 수집 사이트로부터 (예를 들어, 카튼 팁 면봉; 유체 흡입(aspiration of fluids); 조직검사; 등을 통한) 샘플 수집을 위해 사용자를 위한 물질 및 관련 지침을 포함할 수 있다. 수집 사이트는 하나 이상의: 여성 성기, 남성 성기, 직장, 내장, 피부, 입, 코, 임의의 점막 및/또는 기타 적절한 샘플 제공 사이트(예를 들어, 혈액, 땀, 소변, 대변, 정액, 질 분비물, 눈물, 조직 샘플, 간질액, 기타 체액 등)와 연관될 수 있고, 임의의 개별 사이트 또는 사이트의 조합이 임의의 적절한 분류군 및/또는 본 명세서에 기술된 연관 상태와 상관관계가 있을 수 있다. 상기 취급 시스템(210)은 부가적으로 또는 대체적으로 시퀀서 시스템(예를 들어, 차세대 시퀀싱 플랫폼)에 의해 서열이 분석될 생물학적 샘플을 자동적으로 준비(예를 들어, 다중 방식 등과 같은, 항생제-관련 상태와 연관된 핵산 서열과 양립할 수 있는 프라이머를 사용하여 단편화 및/또는 증폭)하기 위해 작동가능한 라이브러리 준비 시스템(library preparation system); 및/또는 임의의 적절한 요소들을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상기 취급 시스템(210)은 (예를 들어, S110 블록 및/또는 상기 방법(100)의 다른 적절한 부분 등을 실행하는 것을 통해 선택된) 프라이머 세트의 프라이머를 사용하여 생물학적 물질로부터 핵산 증폭에 기초한 미생물 서열 데이터세트를 결정하기 위해 작동가능할 수 있고, 상기 프라이머는 상태 (및/또는 하나 이상의 프로바이오틱스) 패널의 하나 이상의 상태와 연관된 분류군에 상응하는 미생물 서열을 표적한다. 변형예들에서, 상기 취급 시스템(210)은 임의의 방식으로 설정될 수 있고, 및/또는 2015. 10. 21.자로 출원된 미국출원 제14/919,614호와 유사한 임의의 방식으로 기술된 요소들(예를 들어, 시퀀서 시스템)을 포함할 수 있다. 그러나, 상기 취급 시스템(210) 및 관련 요소들은 임의의 적절한 방식으로 설정될 수 있다.
3.3 시스템 - 패널 특성화 시스템
상기 시스템(200)의 패널 특성화 시스템(220)은 상태 패널에 대한 치료법을 (예를 들어, 상기 방법(100)의 부분을 실행하는 것을 통해 등) 특성화 및/또는 결정하기 위한 마이크로바이옴 데이터세트 및/또는 보충 데이터세트를 결정 및/또는 분석하는 기능을 할 수 있다. 변형예에서, 상기 패널 특성화 시스템(220)은 컴퓨터-실행 규칙들(예를 들어, 분류 데이터베이스(205) 생성 규칙; 특징 선택 규칙; 모델 생성 규칙; 사용자 선호도 규칙; 데이터 저장, 검색 및/또는 표시 규칙; 미생물 서열 생성 규칙; 서열 정렬 규칙; 및/또는 기타 적합한 규칙)을 획득 및/또는 적용할 수 있다. 그러나, 상기 패널 특성화 시스템(220)은 임의의 적절한 방식으로 설정될 수 있다.
3.4 시스템 - 치료 시스템
상기 시스템(200)의 치료 시스템(230)은 사용자(예를 들어, 인간 피험자; 치료 제공을 용이하게 하는 보살핌 제공자; 등)에게 상기 상태 패널의 하나 이상의 상태를 치료하기 위한 (예를 들어, 상기 상태의 위험을 감소시키고; 상기 상태의 상태(state)를 개선시키고; 상기 상태의 증상 및/또는 다른 적절한 측면을 개선시키고; 사용자의 마이크로바이옴 약물유전체학 프로파일을 상기 상태에 대한 치료에 민감한 상태(state)로 변경하기 위한, 등) 하나 이상의 치료를 촉진하기 위해 기능한다. 상기 치료 시스템(230)은 임의의 하나 이상의: (예를 들어, 인터페이스(240)를 통하거나, 치료를 권고 및/또는 제공하도록 보살핌 제공자에게 통지하는 것을 통해 치료 권고사항을 전달하기 위한; 원격진료를 가능하게 하는; 등) 커뮤니케이션 시스템, 사용자 장치에서 실행가능한 어플리케이션(예를 들어, 소화관-관련 상태 치료를 촉진하기 위한 소화관-패널 상태 어플리케이션; 약물 리마인더 어플리케이션; 자동 약물 디스펜서와 통신하기 위해 작동가능한 어플리케이션; 등), 보충 프로바이오틱스와 같은 소비재 치료법(consumable therapies)(예를 들어, 타입, 복용량, 치료 스케줄, 양 및 포함된 분류군의 유형 등), 프로바이오틱 음식, 항생제(예를 들어, 타입, 복용량, 약물복용 스케줄 등), 보조 의료기기(예를 들어, 약물 디스펜서; 항생제 제공과 연관된 투약 장치, 등), (예를 들어, 생체 측정 센서를 포함하는) 사용자 장치, 및/또는 기타 적절한 요소를 포함할 수 있다. 실시예에서, 상기 치료 시스템(230)은 상기 패널 특성화에 기초하여 소비재 치료법의 제공을 용이하게 하기 위해 작동가능할 수 있고, 상기 소비재 치료법은 상기 상태의 상태(state) 개선을 촉진하는 데 있어서, 상기 상태(예를 들어, 소화관-관련 상태 등)와 연관된 적어도 하나의 마이크로바이옴 조성 및 마이크로바이옴 기능에 대해 사용자에게 영향을 미치게 하기 위해 작동가능하다. 구체적인 실시예에서, 상기 치료법은 상기 상태에 대한 프로바이오틱스-관련 치료법을 포함할 수 있으며, 상기 프로바이오틱스-관련 치료법은 (예를 들어, 본 명세서에 기술된 분류군을 포함하는, 등) 분류군 세트와 연관될 수 있고, 상기 치료 시스템(230)은 상기 분류군 세트로부터의 분류군과 연관된 프로바이오틱스-관련 치료법을 촉진하기 위한 인터페이스(240)를 포함한다. 하나 이상의 치료 시스템(230)은 바람직하게 상기 패널 특성화 시스템(220)에 의해 제어가능하다. 예를 들어, 상기 패널 특성화 시스템(220)은 치료법을 촉진하는 데 있어서 상기 치료 시스템(230)을 활성화 및/또는 그렇지 않으면 작동시키기 위해 상기 치료 시스템(230)에 전송하기 위한 제어 명령 및/또는 알림을 생성할 수 있다. 그러나, 상기 치료 시스템(230)은 임의의 다른 방식으로 설정될 수 있다.
3.5 시스템 - 인터페이스
도 14-15에 도시된 바와 같이, 상기 시스템(200)은 부가적으로 또는 대체적으로, 예를 들어, 패널 특성화, 연관 치료법 권고, 다른 사용자와의 비교, 인구통계학 및/또는 다른 사용자 특징에 기초한 비교, 마이크로바이옴 조성 다양성, 마이크로바이옴 기능적 다양성, 마이크로바이옴 약물유전체학, 및/또는 다른 적절한 측면과 관련하여, 패널 특성화 정보, 프로바이오틱-관련 정보, 및/또는 다른 적절한 마이크로바이옴-관련 정보의 제공 방식을 개선하기 위해 기능할 수 있는 인터페이스(240)를 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상기 인터페이스(240)는 마이크로바이옴 조성(예를 들어, 분류군의 상대적 풍부함), 기능적 다양성(예를 들어, 유전자의 상대적 풍부함 및/또는 다른 기능-관련 특징 등), 및/또는 상태 패널에 대한 다른 적절한 정보(예를 들어, 상기 패널의 상태와 관련된 조성 등)를 포함하는 패널 특성화 정보를 제공할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 패널 특성화 정보, 프로바이오틱-관련 정보, 및/또는 다른 적절한 정보는 특성(characteristic)(예를 들어, 유사한 식이요법 행동, 유사한 인구통계학적 특성, 상태를 공유하는 환자들, 흡연자들, 운동하는 사람들, 다른 식이요법 사용자들, 프로바이오틱스 소비자들, 항생제 사용자들, 특정 치료를 받고 있는 그룹들 등)을 공유하는 사용자 서브그룹과 대비되어 제공될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 상기 인터페이스(240)는 상기 치료 및 상기 항생제-관련 상태와 관련하여 시간 경과에 따른 마이크로바이옴 약물유전체학 프로파일 (및/또는 마이크로바이옴 조성, 마이크로바이옴 기능적 다양성 등)상의 변화를 포함하는 항생제-관련 정보를 제공하기 위해 작동가능할 수 있다. 구체적인 실시예에서, 상기 인터페이스(240)는 항생제-치료가능 상태와 연관되고, 사용자에 대한 사용자 마이크로바이옴 약물유전체학 프로파일과 인구통계학적 특성을 공유하는 사용자 그룹 간의 비교에 기초하여 도출되는 항생제-관련 정보의 표시를 개선하기 위해 작동가능할 수 있다. 또 다른 구체적인 실시예에서, 상기 인터페이스(240)는 상기 분류군 세트로부터의 분류군과 연관된 (예를 들어, 상기 상태 패널의 상태와 연관된 분류군의 미생물을 포함하는 프로바이오틱을 권장하는 등) 치료법(예를 들어, 프로바이오틱스-관련 치료법)을 촉진(예를 들어, 제공, 알림 제공 등)할 수 있다. 또 다른 구체적인 실시예에서, 마이크로바이옴-관련 정보의 인터페이스 표시는 (예를 들어, 임계 조건을 만족하는 상기 패널 특성화의 요소들; 임계 유사도를 초과하는 기준 프로파일과 일치하는 사용자 마이크로바이옴 프로파일; 임계값을 초과하는 패널 상태의 위험성; 기타 트리거 이벤트(trigger event)에 기초하여; 등) 선택 및 (예를 들어, 상기 정보의 서브세트를 강조표시 및/또는 그렇지 않으면 강조하는) 마이크로바이옴-관련 정보의 서브세트의 제공을 통해 개선될 수 있다. 그러나, 상기 인터페이스(240)는 임의의 적절한 정보를 표시할 수 있고, 임의의 적절한 방식으로 설정될 수 있다.
상기 시스템(200) 및/또는 상기 시스템(200)의 요소들은 전체적으로 또는 부분적으로 실행, 호스트, 통신할 수 있거나 및/또는 그렇지 않으면: 원격 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 서버, 적어도 하나의 네트워크 컴퓨팅 시스템, 상태 비저장, 상태 저장), 로컬 컴퓨팅 시스템, 데이터베이스(예를 들어, 분류 데이터베이스(205), 사용자 데이터베이스, 마이크로바이옴 데이터세트 데이터베이스, 상태 패널 데이터베이스, 치료 데이터베이스 등), 사용자 장치(예를 들어, 사용자 스마트폰, 컴퓨터, 노트북, 보조 의료기기, 착용가능한 의료기기, 보살핌 제공자 장치 등) 및/또는 임의의 적절한 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 시스템(200)은 마이크로바이옴 약물유전체학 데이터의 결정과 같은, 상기 방법(100)의 적절한 부분을 실행하기 위해 상기 취급 시스템(210)(예를 들어, 상기 취급 시스템(210)의 차세대 시퀀싱 플랫폼)과 통신하기 위해 작동가능한 컴퓨팅 시스템을 포함할 수 있다. 상기 시스템(200)의 요소들은 일반적으로 구별되는 요소들로 기술되어 있지만, 이들은 물리적으로 및/또는 논리적으로 임의의 방식으로 결합될 수 있다. 예를 들어, 스마트폰 어플리케이션은 부분적으로 또는 완전히 상기 패널 특성화 시스템(220)을 실행하고 (예를 들어, 실시간으로 상태 패널에 대한 패널 특성화를 생성하는 패널 특성화 모델을 적용하고; 생물학적 샘플을 서열 분석하고; 미생물 서열을 처리하고; 마이크로바이옴 데이터세트로부터 특징들을 추출하고; 등), 상기 치료 시스템(230)을 실행할 수 있다 (예를 들어, 스마트폰의 달력 어플리케이션과 통신하여 프로바이오틱 치료법 모델에서 정한 파라미터에 따라 프로바이오틱스를 섭취하도록 사용자에게 통지한다). 부가적으로 또는 대체적으로, 상기 시스템(200)의 기능성은 임의의 적절한 시스템 요소들 사이에서 임의의 적절한 방식으로 분배될 수 있다. 그러나, 상기 시스템(200)의 요소들은 임의의 적절한 방식으로 설정될 수 있다.
4. 방법
도 1a-1b 및 도 2에 도시된 바와 같이, 생물학적 샘플을 처리하는 것에 기초한 상태(예를 들어, 소화관-관련 상태) 패널 특성화를 위한 방법(100)의 구현예들은: 복수의 분류군에 대한 마커들과 연관된 분류 데이터베이스를 생성하고(S110); 사용자로부터 수집한 생물학적 샘플에 기초하여 상기 사용자에 대한 마이크로바이옴 데이터세트(예를 들어, 미생물 서열을 포함하는 미생물 서열 데이터세트 등)를 생성하고(S120); 및/또는 상기 분류 데이터베이스 및 상기 마이크로바이옴 데이터세트 (및/또는 보충 데이터세트 및/또는 다른 적절한 데이터)에 기초하여, 적어도 하나의 마이크로바이옴 조성, 마이크로바이옴 기능적 다양성, 및/또는 연관 상태에 대한 특성화 프로세스를 실행하는 (예를 들어, 상태 패널에 대한 패널 특성화를 결정하는)(S130) 것을 포함할 수 있다. 상기 방법(100)은 부가적으로 또는 대체적으로: 상기 상태 패널을 알려주는 보충 데이터세트의 수집(S125); 상기 특성화 프로세스에 기초한 상기 사용자에 대한 치료법 촉진(S140); 프로바이오틱스-관련 특성화 결정(S145); 상기 특성화 프로세스의 입증(S150); 및/또는 기타 적절한 프로세스를 포함할 수 있다.
변형예들에서, 상기 방법(100)의 블록들은 (예를 들어, 다른 분류군 및/또는 상태와 연관된 새로운 마커의 식별을 통한, 등) 상기 분류 데이터베이스의 개선, (예를 들어, 임상적으로 관련 있는 결과를 식별하기 위한 타겟의 사용자 상대적 풍부함과 비교하기 위해 사용된 기준 풍부함의 업데이트를 통한; 특성화 모델의 생성 및 업데이트를 통한; 하나의 생물학적 샘플을 사용하여 특성화될 수 있는 상태의 수를 증가시키는 것을 통한; 등) 상기 특성화 프로세스의 개선, (예를 들어, 시간 경과에 따라 S120 및 S130 블록을 반복적으로 실행하는 것과 같은, 시간 경과에 따른 치료법과 함께 마이크로바이옴 조성의 모니터링 및 조절을 통해, 그리고, 상기 치료법이 민감도, 특이성, 정밀도 및 음의 예측값(negative predictive value)을 보유하는 특성화 결과에 기초하여 선택될 수 있는; 등) 치료법 프로세스의 개선 및/또는 다른 적절한 프로세스의 개선을 가능하게 하는 임의의 적절한 순서로 반복적으로 실행될 수 있다.
본 명세서에 기술된 상기 방법(100) 및/또는 프로세스의 하나 이상의 예시들은 비동기(非同期)로(예를 들어, 순차적으로), 동시에(예를 들어, 병렬로; 복수의 생물학적 샘플 처리를 병렬로 가능하게 하는 다중방식으로(multiplexing); 시스템 처리 능력을 개선하기 위한 병렬 컴퓨팅을 위한 다른 스레드(thread)에서 동시에 다른 상태를 연산적으로 특성화하는; 등), 트리거 이벤트와 시간적으로 관련하여, 및/또는 임의의 적절한 시간 및 빈도수에서 기타 적절한 순서로, 및/또는 (예를 들어, 샘플 취급 네트워크, 패널 특성화 시스템, 치료 시스템, 샘플 키트 등을 포함하는) 상기 시스템의 하나 이상의 예시들, 요소들, 및/또는 본 명세서 기술된 엔터티(entity)를 이용하여 실행될 수 있다.
부가적으로 또는 대체적으로, 본 명세서에 기술된 데이터(예를 들어, 미생물 서열 데이터, 마이크로바이옴 특징들, 패널 특성화 및/또는 프로바이오틱스-관련 특성화와 같은 특성화, 모집단-수준 데이터; 사용자-수준 데이터; 치료-관련 데이터; 등)는 임의의 적절한 시간적 지표(temporal indicators)(예를 들어, 초, 분, 시간, 일, 주, 등; 데이터가 수집, 결정 및/또는 그렇지 않으면 처리되었을 때를 나타내는 시간적 지표; 생물학적 샘플이 수집되었을 당시의 상태 패널의 상태(state)를 나타내는 시간적 지표와 같이, 데이터에 의해 기술된 내용에 문맥을 제공하는 시간적 지표) 및/또는 시간적 지표 상의 변화(예를 들어, 시간 경과별 마이크로바이옴 특징들; 시간 경과별 마이크로바이옴 조성 다양성, 기능적 다양성, 및/또는 다른 적절한 측면들; 데이터 상의 변화; 데이터 패턴; 데이터 트렌드; 데이터 외삽(外揷) 및/또는 다른 예측; 등)와 연관될 수 있다. 그러나, 상기 방법은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
4.1 방법 - 분류 데이터베이스의 생성
S110 블록은: 복수의 분류군에 대한 마커들과 연관된 하나 이상의 분류 데이터베이스를 생성하고, 이것이 하나 이상의 특성화를 생성하는 데 있어서 사용자 미생물 서열과의 비교에 적합한 마커 정보를 포함하는 데이터베이스를 만드는 기능을 할 수 있다는 것을 열거한다.
분류 데이터베이스의 생성(S110)은 바람직하게 (예를 들어, 복수의 분류군에 걸쳐 공유되는 마커 특성에 기초하여 선택된 프라이머로부터 도출된 예측 리드에 기초하여; 등) 상기 분류 데이터베이스에 대한 기준 마커 세트를 결정하고; (예를 들어, 소화관-관련 상태와 연관된) 분류군 타겟 리스트(target list of taxa)를 결정하며; (예를 들어, 최적화 파라미터들을 사용하면서) 상기 기준 마커들과의 비교(예를 들어, 서열 비교)에 기초하여 상기 분류군 타겟 리스트를 필터링하고; 그리고, 상기 분류 데이터베이스에, 상응하는 기준 마커들과 연관된 상기 필터링된 분류군을 (예를 들어, 도 9a-9b에 도시된 바와 같이) 저장하는 것을 포함한다.
S110 블록과 관련하여, 기준 마커 세트의 결정은 바람직하게 하나 이상의 프라이머(예를 들어, S120 블록에서처럼, 생물학적 샘플로부터 유전자 물질의 증폭에 사용될 프라이머 등)에 기초한다. 예를 들어, S110 블록은 기준 데이터베이스(reference database)(예를 들어, SILVA 데이터베이스)로부터의 서열과의 비교를 위해 임계 조건(예를 들어, 전체 서열 중에 2개의 불일치까지)을 만족시키는 어닐링(annealing)을 가능하게 하는 프라이머(예를 들어, V4 정방향 프라이머 GTGCCAGCMGCCGCGGTAA, 및 역방향 프라이머 GGACTACHVGGGTWTCTAAT 등)에 기초하여 앰플리콘(amplicons)을 예측하고; 축퇴(degeneracy)에 기초하여 상기 앰플리콘을 필터링하고 (예를 들어, 20개 이상의 가능한 비축퇴 서열로 확장되는 축퇴 앰플리콘을 걸러내고); 상기 필터링된 앰플리콘을 (예를 들어, 상기 정방향 프라이머 및 상기 정방향 프라이머의 3'-말단쪽으로 125bp를 포함하는, 등) 포워드 리드(forward read) 및 (예를 들어, 상기 역방향 프라이머 및 상기 역방향 프라이머의 3'-말단쪽으로 124bp를 포함하는, 등) 리버스 리드(reverse read)를 나타내도록 변경시키고; 상기 변경된 앰플리콘을 처리하고(예를 들어, 상기 프라이머를 제거하고); 그리고, 상기 처리된 앰플리콘(예를 들어, 상기 포워드 리드 후에 125bp 더하기 상기 리버스 리드 후에 124bp; 연쇄상 형태로; 등)을 기준 마커로서 저장하는 것을 포함할 수 있다. 부가적으로 또는 대체적으로, 앰플리콘 예측, 처리, 및/또는 연관 작동은 임의의 적절한 프라이머에 기초할 수 있거나, 및/또는 기준 마커 결정을 위해 임의의 적절한 방식으로 설정될 수 있다.
S110 블록과 관련하여, 분류군 타겟 리스트(예를 들어, 상태 세트와 연관된 속(屬) 세트 및 종(種) 세트 등)의 결정은 바람직하게 상태-관련 정보 소스(source)(예를 들어, 학술 문헌, 임상 테스트 등과 같은 제3자 정보 소스; 상태, 연관 미생물 및/또는 연관 마커 등에 관한 정보를 포함하는 소스)의 처리를 포함한다. 변형예에서, S110 블록은 상태-관련 정보 소스를 (예를 들어, 마커 및/또는 연관 정보의 인간 큐레이션(human curation)으로 등) 수동으로 처리하여 상기 분류군 타겟 리스트를 생성하는 것을 포함할 수 있다. 또 다른 변형예에서, S110 블록은 상태-관련 정보 소스를 자동으로 처리하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, S110 블록은: 온라인 정보 소스의 리스트를 생성하고; 상기 리스트에 기초하여 상기 온라인 정보 소스를 획득하고; 상기 온라인 정보 소스를 처리하여 상기 분류군 타겟 리스트를 생성하기 위한 분류군 세트, 연관 상태 및/또는 다른 연관 데이터를 (예를 들어, 자연어(natural language) 처리 기술 등의 적용을 통해) 추출하는 것을 포함할 수 있다.
상기 분류군 타겟 리스트의 결정은 바람직하게 상기 기준 마커 세트와의 비교에 기초하여 상기 분류군 타겟 리스트를 필터링하는 것을 포함한다. 예를 들어, S110 블록은 상기 기준 마커 세트에 대해서, 복수의 분류군으로부터 하나 이상의 분류군과 연관된 유전자 서열(예를 들어, 분류군에 대한 16S rRNA 유전자의 V4 영역)의 길이 100%에 대해 100% 동일성을 사용하여 서열 유사성 서치를 실행하는 것에 기초하는 것과 같이, 상기 기준 마커 세트로부터의 기준 마커들을 상기 분류군 타겟 리스트로부터의 분류군에 연관시키는 것을 포함할 수 있다. 그러나, 임의의 적절한 동일성 파라미터, 길이 파라미터, 및/또는 다른 적절한 파라미터들이 서열 유사성 서치에 적용될 수 있고, 기준 마커들을 분류군에 연관시키는 것은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다. 예비 타겟 리스트의 다른 분류군에 대한 기준 마커들은 바람직하게 최적화 파라미터에 따라 (예를 들어, 민감도, 특이성, 정밀도, 음의 예측값 및/또는 컨퓨전 매트릭스(confusion matrices) 등을 사용하는 것과 같이 다른 메트릭스(metrics)에 대해 최적화하여) 필터링될 수 있다. 실시예에서, 도 6 및 9a-9b에 도시된 바와 같이, 상기 예비 타겟 리스트로부터의 분류군은 (예를 들어, 각각의 최적화 파라미터가 90%를 초과하도록 요구하는; 95% 이상의 정밀도를 요구하는; 등) 최적화 파라미터 임계값에 기초하여 필터링될 수 있다. 또 다른 실시예에서, S120 블록은: 주어진 분류군을 다른 수의 기준 마커(예를 들어, 서열)에 연관시키는 복수의 서브-데이터베이스를 생성하고, 다른 최적화 파라미터 프로파일을 만드는 것을 포함할 수 있다. 구체적인 실시예에서, S110 블록은: 분류군에 명백하게 상응하는 기준 마커의 제1 서브세트를 받아들이고; dt/ti 몫에 기초하여 기준 마커의 제2 서브세트로부터 기준 마커의 순위를 매기고, 여기에서 “ti”는 관심 있는 분류군에 대한 서열 주석을 나타내고, “dt”는 다른 분류군에 대한 서열 주석을 나타내며; 다른 몫 조건에 기초하여 분류군에 대한 서브-데이터베이스(예를 들어, 0의 몫 조건에 기초한 특이성에 대해 최적화된 서브-데이터베이스; 100의 몫 조건에 기초한 참 양의 값을 식별하기 위해 최적화된 서브-데이터베이스) 세트를 생성하고; 상기 서브-데이터베이스 세트에 대한 최적화 파라미터 세트를 결정하고; 최적화 파라미터 임계값을 만족하는 최적화 파라미터에 상응하는 상기 분류군에 대한 서브-데이터베이스에 기초하여 분류군의 상기 예비 타겟 리스트를 필터링하고; 그리고, 상기 분류 데이터베이스에서 상응하는 기준 마커와 연관된 필터링된 분류군을 저장하는 것을 포함할 수 있다. 부가적으로 또는 대체적으로 상기 분류군 타겟 리스트의 결정은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
S110 블록과 관련하여, 부가적으로 또는 대체적으로, 상기 분류 데이터베이스의 생성은 사용자 모집단으로부터 수집한 보충 데이터세트와 관련하여 상기 사용자 모집단으로부터 수집한 생물학적 샘플을 처리하는 것에 기초하여 기준 마커들 및 연관된 분류군을 식별하는 (예를 들어, 상기 사용자로부터 수집된 생물학적 샘플로부터 도출된 마이크로바이옴 조성 특징들 및/또는 마이크로바이옴 기능적 다양성 특징들에 기초하여 상기 사용자에 대한 자가-보고 상태와의 상관관계를 결정하는) 것을 포함할 수 있으나, 타겟 분류군에 상응하는 기준 마커들의 결정은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다. 그러나, 분류 데이터베이스의 생성은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
4.2 방법 - 마이크로바이옴 데이터세트의 생성
S120 블록은: 복수의 사용자로부터 수집한 생물학적 샘플에 기초하여 하나 이상의 사용자(예를 들어, 패널 특성화 결정을 위한 현재의 피험자; 상기 분류 데이터베이스 생성을 위한 피험자 모집단; 등)에 대한 하나 이상의 마이크로바이옴 데이터세트(예를 들어, 미생물 서열을 포함하는 미생물 서열 데이터세트 등)의 생성을 열거한다. S120 블록은 상기 분류 데이터베이스에 기초하여 계속해서 처리될 수 있는 미생물 서열을 결정하여 (예를 들어, 상기 미생물 서열과 상기 분류 데이터베이스에 저장된 유전자 서열 간의 서열 비교를 실행하여) 사용자에 대한 특성화를 결정하기 위해 사용자로부터 수집한 생물학적 샘플을 처리하는 기능을 한다.
S120 블록은 임의의 하나 이상의: (예를 들어, 안정화 완충용액 사용과 함께, 등) 생물학적 샘플의 용해, 생물학적 샘플의 세포막 파괴, 상기 생물학적 샘플로부터 원치 않는 요소들(예를 들어, RNA, 단백질)의 분리 (예를 들어, 액체-취급 로봇을 이용하는 컬럼-기반 접근법으로 미생물 DNA 추출), 생물학적 샘플에서 핵산(예를 들어, DNA) 정제, 상기 생물학적 샘플로부터 (예를 들어, 라이브러리 제조 시스템으로) 핵산 증폭, 상기 생물학적 샘플의 증폭된 핵산의 추가 정제, (예를 들어, 2x150bp 쌍-말단 서열을 생성하기 위해 NextSeq 플랫폼에서 쌍-말단 양식으로; 등) 상기 생물학적 샘플의 증폭된 핵산의 서열 분석, 및/또는 그 전체가 참조로서 포함되는 2016. 12. 9.자로 출원된 미국출원 제15/374,890호와 관련하여 기술된 것과 같은 기타 적절한 샘플 처리 작업을 포함할 수 있다.
S120 블록의 변형예들에서, 정제된 핵산의 증폭은 하나 이상의: 중합효소 연쇄반응(PCR)-기반 기술(예를 들어, 고체상 PCR, RT-PCR, qPCR, 다중 PCR, 터치다운 PCR(touchdown PCR), 나노 PCR, 네스티드 PCR(nested PCR), 핫 스타트 PCR(hot start PCR), 등), 헬리케이즈-의존 증폭(helicase-dependent amplification; HDA), 루프 매개 등온 증폭(loop mediated isothermal amplification; LAMP), 자가-유지 서열 복제(self-sustained sequence replication; 3SR), 핵산서열 기반 증폭(nucleic acid sequence based amplification; NASBA), 가닥 치환 증폭(strand displacement amplification; SDA), 롤링 서클 증폭(rolling circle amplification; RCA), 라이게이즈 연쇄반응(ligase chain reaction; LCR), 및 기타 적절한 증폭 기술을 포함할 수 있다. 정제된 핵산 증폭에 있어서, 사용되는 프라이머들은 바람직하게 증폭 편향(amplification bias)을 방지 또는 최소화하도록 선택되고, 및/또는 상기 분류 데이터베이스에 저장된 마커들과 연관된 (예를 들어, 16S 영역, 18S 영역, ITS 영역 등의) 핵산 영역/서열을 증폭하도록 (예를 들어, S130 블록에서, 상기 분류 데이터베이스에서 마커들과 비교될 수 있는 유전자 서열을 증폭하고; 마커 특성에 상응하는 유전자 서열을 증폭하고; 분류학적으로, 계통발생학적으로, 진단용으로, 프로바이오틱 제형용과 같은 제형용으로 정보를 제공하는 유전자 서열을 증폭하도록; 등) 설정되고, 및/또는 기타 적절한 목적을 위해 설정된다.
S120 블록과 관련된 실시예에서, 증폭 편향을 회피하도록 설정된 보편적인 프라이머들(예를 들어, 16S RNA를 위한 F27-R338 프라이머 세트, 16S RNA를 위한 F515-R806 프라이머 세트 등)이 증폭에 사용될 수 있다. 구체적인 실시예에서, S120 블록은 보편적인 V4 프라이머(예를 들어, 515F:GTGCCAGCMGCCGCGGTAA 및 806R: GGACTACHVGGGTWTCTAAT)로 16S 유전자(예를 들어, 16S rRNA를 코딩하는 유전자), 가변(예를 들어, 반보존 초가변 영역, 등) 영역(예를 들어, V1-V8 영역)과 연관된 다른 적절한 프라이머, 및/또는 RNA 유전자의 기타 적절한 부분을 증폭하는 것을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에서, S120 블록은 (예를 들어, 복수의 분류군에 걸쳐 보존된 단백질 유전자 서열을 코딩하는, 등) 단백질 유전자와 연관된 프라이머를 선택하는 것을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에서, S120 블록의 변형예들에서 사용되는 프라이머들은 부가적으로 또는 대체적으로 각 생물학적 샘플에 특이적인 통합된 바코드 서열을 포함할 수 있고, 이것은 증폭 후 생물학적 샘플의 식별을 용이하게 할 수 있다. 선택된 프라이머들은 부가적으로 또는 대체적으로 상태, 마이크로바이옴 조성 특징들(예를 들어, 위창자내공기참(flatulence)과 상관관계가 있는 분류군 그룹과 연관된 마이크로바이옴 조성 특징들에 상응하는 유전자 타겟과 양립가능한 식별된 프라이머들; 상대적 풍부함 특징들이 도출되는 유전자 서열 등), 기능적 다양성 특징들, 보충 특징들, 및/또는 다른 적절한 특징들과 연관될 수 있다. 프라이머들은 부가적으로 또는 대체적으로 상보적인 어댑터를 포함하는 서열 분석 기술(예를 들어, 일루미나 시퀀싱(Illumina Sequencing))과 상호작동하도록 설정된 어댑터 영역을 포함할 수 있다. 프라이머들 (및/또는 다른 적절한 분자들, 마커들 및/또는 본 명세서에 기술된 생물학적 물질)은 임의의 적절한 크기(예를 들어, 서열 길이, 염기쌍 수, 보존 서열 길이, 가변 영역 길이 등)를 보유할 수 있다. 부가적으로 또는 대체적으로, 임의의 적절한 수의 프라이머들은 특성화(예를 들어, 패널 특성화, 프로바이오틱-관련 특성화 등)를 실행하기 위한 샘플 처리에 사용될 수 있고, 상기 프라이머들은 임의의 적절한 수의 타겟, 서열, 분류군, 상태 및/또는 다른 적절한 측면과 연관될 수 있다. S120 블록 및/또는 상기 방법(100)의 다른 적절한 부분에서 사용되는 프라이머들은 S120 블록 및/또는 상기 방법(100)의 기타 적절한 부분에 기술된 프로세스를 통해 선택(예를 들어, 상기 분류 데이터베이스를 생성하는 데 사용된 파라미터에 기초한 프라이머 선택)될 수 있다. 부가적으로 또는 대체적으로, 프라이머들 (및/또는 프라이머와 연관된 프로세스)은 2015. 10. 21.자로 출원된 미국출원 제14/919,614호에 기술된 것을 포함하거나 및/또는 이와 유사할 수 있다. 그러나, 프라이머의 식별 및/또는 사용은 임의의 적절한 방식으로 설정될 수 있다.
변형예들에서, S120 블록은, 서열 리드와 관련하여, (예를 들어, 실제 유전자 서열로서; 에러(error)로서; 등) 하나 이상의: 필터링, 정돈(trimming), 추가(appending), 클러스터화(clustering), 라벨링(labeling)을 포함할 수 있다. 구체적인 실시예에서, S120 블록은 16S 유전자 증폭에 기초한 리드 세트의 생성; >30의 평균 Q-스코어를 이용한 상기 리드의 필터링; 상기 리드로부터 프라이머들과 리딩 염기의 정돈; 포워드 및 리버스 리드의 추가; (예를 들어, Swarm 알고리즘으로) 1 뉴클레오티드의 거리를 이용한 클러스터화; 실제 유전자 서열로서 클러스터당 가장 풍부한 리드 서열의 라벨링; 각 클러스터에 대해, 상기 클러스터에서 리드 수에 상응하는 계수로 가장 풍부한 리드 서열의 할당(assigning); 및, 각 클러스터에 대해, (예를 들어, VSEARCH 알고리즘을 이용하여, 등) 가장 풍부한 리드 서열 상에서 키메라 제거의 실행을 포함할 수 있다. 그러나, 서열 분석은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
S120 블록에 기술된 임의의 적절한 프로세스는 임의의 적절한 수의 생물학적 샘플에 대해 다중 방식으로 실행될 수 있다. 실시예에서, S120 블록은 복수의 샘플을 포워드 및 리버스 인덱스(forward and reverse indexes)(예를 들어, 유일한 조합)로 바코딩하고, 복수의 샘플을 다중 방식으로 서열 분석하고; 그리고, 서열 분석 후에, (예를 들어, BCL2FASTQ 알고리즘으로, 등) 다른 사용자에 상응하는 샘플로 디멀티플렉싱(demultiplexing)하는 것을 포함할 수 있다. 부가적으로 또는 대체적으로, S120 블록 일부의 임의의 수의 예시들은 임의의 적절한 시기 및 빈도수로 실행될 수 있다. 그러나, S120 블록은 그 전체가 참조로서 본 명세서에 포함되는 2016. 12. 9.자로 출원된 미국출원 제15/374,890호와 유사한 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있고, 및/또는 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
4.3 방법 - 보충 데이터세트의 수집
S125 블록은: 상태 패널 및/또는 프로바이오틱스-관련 정보를 알려주는 보충 데이터세트를 수집하는 것을 열거한다. S125 블록은 사용자 세트의 하나 이상의 사용자와 연관된 부가적인 데이터를 획득하는 기능을 할 수 있고, 이것은 S130 블록에서 생성되는 특성화 프로세스(예를 들어, 특성화 모델), S140 블록에서의 치료법 프로세스(예를 들어, 치료법 모델) 및/또는 기타 적절한 프로세스를 훈련(train) 및/또는 입증(validate)하는 데 사용될 수 있다. 상기 보충 데이터세트는 바람직하게 조사-유래 데이터(survey-derived data)를 포함하지만, 부가적으로 또는 대체적으로, 하나 이상의: 진단-관련 데이터(예를 들어, 소아 지방변증 테스팅, 결장 내시경술(colonoscopy), 구불결장경검사(sigmoidoscopy), 하부 GI 시리즈(lower GI series), 상부 GI 내시경검사(upper GI endoscopy), 상부 GI 시리즈(upper GI series), 가상 결장 내시경술(virtual colonoscopy) 등), 센서 및/또는 기타 적절한 요소들(예를 들어, 치료 기기, 스마트폰, 착용가능한 의료기기와 같은 사용자 기기 등을 포함할 수 있는 상기 시스템(200)의 요소들)로부터 도출된 상황별 데이터, 의료 데이터(예를 들어, 항생제 의료 이력과 같은, 현재 및 과거의 의료 데이터), 패널의 하나 이상의 상태를 알려주는 데이터(예를 들어, 상기 상태의 존재 또는 부존재, 관련 진단, 관련 치료, 시간 경과별 진행상황 등의 알림), 및/또는 기타 적절한 형태의 데이터를 포함할 수 있다. S125 블록의 변형예들에서, 상기 조사-유래 데이터는 피험자와 연관된 생리학적, 인구통계학적 및 행동에 관한 정보를 제공할 수 있다. 부가적으로 또는 대체적으로, S125 블록은 그 전체가 참조로서 포함되는 2015. 10. 21.자로 출원된 미국출원 제14/919,614호와 유사한 임의의 방식으로 실행될 수 있다. 그러나, S125 블록의 보충 데이터세트 처리는 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
4.4 방법 - 특성화 프로세스의 실행
S130 블록은: 상기 분류 데이터베이스 및 상기 마이크로바이옴 데이터세트에 기초하여, 적어도 하나의 마이크로바이옴 조성, 마이크로바이옴 기능적 다양성 및/또는 연관 상태에 대한 특성화 프로세스를 실행하는 것을 열거한다. S130 블록은 사용자에 대한 하나 이상의 특성화를 생성하기 위해 (예를 들어, S110 블록에서 생성되는) 분류 데이터베이스와 관련하여 (예를 들어, S120 블록에서 생성되는) 마이크로바이옴 데이터세트를 처리하는 기능을 할 수 있다. 사용자에 대한 특성화는 그 전체가 본 명세서에 참조로서 포함되는 2016. 12. 9.자로 출원된 미국출원 제15/374,890호에 기술된 것과 유사한 임의의 특성화(예를 들어, 사용자의 다른 인구통계학과 관련된 다른 분류군에 대한 마이크로바이옴 조성의 상대적 풍부함; 상태의 위험성; 시간 경과별 연관 트렌드; 등)를 포함할 수 있다.
S130 블록은 하나 이상의: 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위(reference microbiome parameter range)(예를 들어, 도 8에 도시된 것과 같은 건강 기준 상대적 풍부함 범위(healthy reference relative abundance range), 여기서 상기 범위는 하나 이상의 상태의 부존재와 연관될 수 있고; 하나 이상의 상태의 존재 및/또는 위험성과 연관된 위험 기준 상대적 풍부함 범위(risky reference relative abundance range); 하나 이상의 분류군의 풍부함에 대한 미생물 조성 범위; 하나 이상의 분류군과 연관된 기능적 특징들에 대한 미생물 기능적 다양성 범위; 등)의 결정; 사용자에 대한 사용자 마이크로바이옴 파라미터의 결정; 상기 사용자 마이크로바이옴 파라미터와 상기 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위 간의 비교에 기초하여 (예를 들어, 프레보텔라(Prevotella)에 대한 건강 기준 범위를 벗어나는 프레보텔라 풍부함을 나타내는 사용자 마이크로바이옴 파라미터에 기초하여 사용자를 프레보텔라와 관련된 건강하지 못한 마이크로바이옴 조성을 보유하고 있는 것으로 특성화하는) 상기 사용자에 대한 특성화의 생성; 및/또는 기타 적절한 작업을 포함할 수 있다. 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위는 임의의 적절한 하한 및 상한(예를 들어, 루미노코커스(Ruminococcus)의 상대적 풍부함에 대한 0% 초과의 하한)을 가질 수 있다. 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위는 임의의 적절한 신뢰 구간(예를 들어, 사용자 모집단에 걸쳐 99%의 신뢰 구간)을 나타내는 범위를 포함할 수 있다. 실시예에서, 기준 상대적 풍부함 범위는 해당 분류군에 상응하는 리드 수를 전체 리드 수(예를 들어, 클러스터링되고 필터링된 리드의 전체 수)로 나누는 것에 기초하는 것과 같이, (예를 들어, 상기 분류군 타겟 리스트로부터) 임의의 적절한 분류군에 대해 계산될 수 있다. 그러나, 기준 상대적 풍부함 범위는 임의의 적절한 방식으로 계산될 수 있다.
S130 블록은 바람직하게 하나 이상의 상태 패널(예를 들어, 소화관-관련 상태 패널 등)에 대한 하나 이상의 패널 특성화를 결정하는 것을 포함한다. 상기 패널의 하나 이상의 상태에 대한, 패널 특성화는 하나 이상의: 상태의 존재, 상태의 부존재, 상태의 위험성, 상태의 심각성, 상기 상태와 연관된 권장 사항, 상기 상태와 연관된 마이크로바이옴 조성(예를 들어, 상기 상태와 연관된 분류군의 상대적 풍부함을 포함하는 마이크로바이옴 조성 다양성), 상기 상태와 연관된 마이크로바이옴 기능적 다양성, 상기 상태와 연관된 마이크로바이옴 약물유전체학(예를 들어, 상기 상태에 대한 다른 항생제의 잠재적인 효능에 대한 사용자의 약물유전체학 프로파일), 상기 상태와 연관된 프로바이오틱스(예를 들어, 소스, 연관 분류군, 상관관계, 등), 및/또는 상태 패널과 관련된 기타 적절한 측면을 포함할 수 있다.
S130 블록의 변형예에서, 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위의 결정은 경험적으로 실행될 수 있다. 예를 들어, S130 블록은 사용자 모집단으로부터 생물학적 샘플 및 보충 데이터세트를 수집하는 것을 포함할 수 있다. 상기 사용자 모집단은 마이크로바이옴 조성, 마이크로바이옴 기능적 다양성, 상태, 및/또는 다른 적절한 특성의 임의의 적절한 상태(state)와 연관된 사용자를 포함할 수 있고, 상기 보충 데이터 세트(예를 들어, 상기 사용자와 연관된 모바일 기기에서 실행되는 어플리케이션에서 디지털 방식으로 행해진 조사)는 상기 특성을 알려줄 수 있다. 실시예에서, 상기 보충 데이터세트는 하나 이상의: 암, 감염, 비만, 만성 건강 문제, 정신 건강 장애, 및/또는 기타 적절한 상태를 포함하는 상태를 알려줄 수 있다. 구체적인 실시예에서, 상기 방법(100)은: 건강한 사용자(예를 들어, 고혈당 및/또는 당뇨, 소화관-관련 증상, 및/또는 다른 상태 등으로 진단된 적이 없는 사용자) 모집단으로부터 생물학적 샘플의 처리; (예를 들어, S120 블록에서처럼) 상기 생물학적 샘플을 처리하여 미생물 서열의 결정; 각 사용자에 대한 (예를 들어, 상기 분류군 타겟 리스트로부터) 각 분류군의 상대적 풍부함의 결정; 및 상기 건강한 사용자 모집단에 걸친 상대적 풍부함에 기초하여 각 분류군에 대한 건강 범위의 생성을 포함할 수 있다. 또 다른 구체적인 실시예에서, 분류군 세트에 대한 기준 상대적 풍부함 범위 세트의 결정은: 보충 생물학적 샘플 세트 및 사용자 모집단에 대한 보충 데이터세트 세트의 수집; 미생물-관련 상태 패널과 연관된 프라이머 세트를 사용하여 보충 미생물 서열 데이터세트를 생성하기 위한 상기 보충 생물학적 샘플 세트의 처리; 및 상기 보충 미생물 서열 데이터세트 및 상기 보충 데이터세트 세트에 기초한 상기 기준 상대적 풍부함 범위 세트의 결정을 포함한다. 그러나, 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위의 경험적 결정이 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다. S130 블록의 또 다른 변형예에서, 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위의 결정은, 상태-관련 정보 소스를 수동 및/또는 자동으로 처리하는 것에 기초하는 것과 같이, 비경험적으로 실행될 수 있다. 그러나, 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위의 결정은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
S130 블록과 관련하여, 사용자에 대한 사용자 마이크로바이옴 파라미터의 결정은 바람직하게 상기 사용자의 생물학적 샘플로부터 도출되어 생성된 미생물 서열(예를 들어, S120 블록에서와 같이; 클러스터링되고 필터링된 리드; 등)에 기초한다. 예를 들어, 사용자 마이크로바이옴 파라미터의 결정은 (예를 들어, 상기 분류군 타겟 리스트에서 식별된) 다른 분류군에 대한 상대적 풍부함을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 추가 실시예들에서, 사용자 마이크로바이옴 파라미터의 결정은 (예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이) 패널-관련 특징들을 추출하는 것을 포함할 수 있고, 이것은 하나 이상의: 마이크로바이옴 조성 특징들, 마이크로바이옴 기능적 특징들, 마이크로바이옴 약물유전체학 특징들, 및/또는 그 전체가 본 명세서에 참조로서 포함되는 2016. 12. 9.자로 출원된 미국출원 제15/374,890호와 유사한 방식에서와 같이, 상기 패널의 하나 이상의 상태와 연관된 다른 적절한 특징들을 포함할 수 있다. 실시예에서, 상기 방법(100)은: 상기 미생물 서열 데이터세트에 기초하여 상기 사용자에 대한 패널-관련 특징들 세트의 추출; 상기 사용자에 대한 상기 기준 특징들 및 패널-관련 특징들 세트 간의 비교 결정; 상기 비교에 기초하여 상기 사용자에 대해 상기 미생물-관련 상태 패널에 대한 패널 특성화의 결정을 포함할 수 있다. 구체적인 실시예에서, 상기 방법(100)은: 상기 미생물 서열 데이터세트에 기초하여 상기 패널-관련 특징들 세트의 마이크로바이옴 조성 다양성 특징들 및 마이크로바이옴 기능적 다양성 특징들을 추출하는 것을 포함하는 패널-관련 특징들 세트의 추출을 포함할 수 있고, 상기 비교 결정은 상기 기준 특징들과 상기 마이크로바이옴 조성 다양성 특징들 및 상기 마이크로바이옴 기능적 다양성 특징들과의 비교 결정을 포함한다. 구체적인 실시예에서, 상기 방법(100)은: (예를 들어, 건강한 사용자의 생물학적 샘플로부터 도출된, 등) 마이크로바이옴 조성 특징들 및/또는 마이크로바이옴 기능적 다양성 특징들의 값으로부터 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위를 결정하고; 그리고, 상기 사용자 마이크로바이옴 조성 특징 값 및/또는 사용자 마이크로바이옴 기능적 다양성 특징 값을 상기 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위와 비교하여 상기 사용자에 대한 (예를 들어, 상기 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위와 양으로 및/또는 음으로 연관된 상태에 대한) 특성화를 결정하는 것을 포함할 수 있다.
S130 블록과 관련하여, 하나 이상의 사용자 마이크로바이옴 파라미터를 하나 이상의 특성(예를 들어, 분류군, 상태, 등)과 연관된 하나 이상의 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위와 비교하는 것은 상기 사용자 마이크로바이옴 파라미터 값이 상기 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위 내에 또는 밖에 속하는지 여부에 기초하여 상기 사용자를 상기 특성의 보유 또는 비보유로 특성화하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, S130 블록은: 메타노브레비박터 스미티이(Methanobrevibacter smithii)에 대한 건강 기준 상대적 풍부함 범위를 도출하고; 그리고 상기 건강 기준 상대적 풍부함 범위를 초과하는 메타노브레비박터 스미티이의 상대적 풍부함을 갖는 사용자에 대해 과민성 장증후군의 위험성이 있다고 상기 사용자를 특성화하는 것을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상기 기준 특징들과 상기 패널-관련 특징들 세트 간의 비교 결정은 상기 패널-관련 특징들 세트를 적어도 하나의: 마이크로바이옴 조성 특징들의 존재, 상기 마이크로바이옴 조성 특징들의 부존재, 상기 분류군 세트의 분류군에 대한 상대적 풍부함, 상기 분류군 세트와 연관된 적어도 두 가지 특징들 간의 비율, 상기 분류군 간의 상호작용, 및 상기 분류군 간의 계통발생학적 거리와 연관된 것으로 결정하는 것을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상기 분류 데이터베이스의 생성은 상기 분류군 세트에 대한 기준 상대적 풍부함 범위 세트를 결정하고, 여기서, 상기 기준 상대적 풍부함 범위 세트는 상기 미생물-관련 상태 패널과 연관되고; 사용자에 대한 미생물 서열 데이터세트에 기초하여 상기 분류군 세트에 대한 사용자 상대적 풍부함 범위 세트를 추출하고; 그리고, 상기 기준 상대적 풍부함 범위 세트와 상기 사용자 상대적 풍부함 범위 세트 간의 비교를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상기 기준 특징들과 상기 패널-관련 특징들 세트 간의 비교 결정은 적어도 하나의: 예측 분석, 복합 가설 검정, 랜덤 포레스트 검정 및 주요소 분석 실행을 포함할 수 있다. 그러나, 하나 이상의 사용자 마이크로바이옴 파라미터의 비교는 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
S130 블록에 대해 부가적으로 또는 대체적으로, 상기 특성화 프로세스의 실행은 (예를 들어, 상기 상태와 연관된 임계값 세트와 관련하여 분류군 세트의 상대적 풍부함에 기초한 상태 패널의 위험성을 결정하는) 임계값, (예를 들어, 제1 분류군이 관심 있는 상태와 더 큰 상관관계를 가질 때와 같이, 제2 분류군의 상대적 풍부함보다 제1 분류군의 상대적 풍부함에 더 많은 가중치를 부여하는 등) 가중치, 기계학습 모델(예를 들어, 마이크로바이옴 특징들로 훈련된 분류 모델 및 상기 분류 데이터베이스에 저장된 분류군에 대한 상응 라벨; 등), 컴퓨터-실행 규칙(예를 들어, 마이크로바이옴 특징들을 추출하기 위한 특징-공학기술 규칙; 모델 생성 규칙; 사용자 선호도 규칙; 미생물 서열 생성 규칙; 서열 정열 규칙; 등) 및/또는 기타 적절한 측면에 기초할 수 있다.
S130 블록에 대해 부가적으로 또는 대체적으로, 상기 특성화 프로세스의 실행은 적어도 하나의: 위험성 스코어, 및/또는 그 전체가 본 명세서에 참조로서 포함되는 2017. 9. 14.자로 출원된 미국 가출원 제62/558,489호에 기술된 것과 유사한 임의의 방식으로 분류군 또는 분류군 세트를 관심 있는 상태 (또는 상태 그룹)과 연관시키는 중요도 지수(significance index)를 측정하는 것으로 설정될 수 있다. 그러나, S130 블록은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
변형예들에서, S130 블록 및/또는 상기 방법(100)의 다른 적절한 부분은 하나 이상의: 확률적 특성(probabilistic properties), 발견적 특성(heuristic properties), 결정론적 특성(deterministic properties), 및/또는 기타 적절한 특성을 포함하는 하나 이상의 모델(예를 들어, 패널 특성화 모델; 프로바이오틱스 특성화 모델; 치료법 모델; 등)을 적용하는 것을 포함할 수 있다. 각 모델은 일회; 기설정된 빈도수로; 상기 방법 및/또는 서브프로세스의 구현예의 예시가 실행되는 매회; 트리거 상태(trigger condition)가 만족되는 매회(예를 들어, 오디오 데이터세트에서 오디오 활성의 탐지; 음성 활성의 탐지; 예측하지 못한 측정의 탐지; 등), 및 또는 기타 적절한 시기 빈도수로 가동되거나 업데이트될 수 있다. 모듈(들)은 하나 이상의 다른 모델과 동시에, 연속적으로, 다양한 빈도수로, 및/또는 기타 적절한 시기에 가동되거나 업데이트될 수 있다. 각 모델은 입증, 검증, 보강, 조정될 수 있고, 또는 그렇지 않으면 새롭게 수집된 최신 데이터; 역사적 데이터에 기초하여 업데이트되거나 또는 기타 적절한 데이터에 기초하여 업데이트될 수 있다. 부가적으로 또는 대체적으로, 모델 및/또는 연관 측면(예를 들어, 접근법, 알고리즘 등)은 그 전체가 본 명세서에 참조로서 포함되는 2016. 12. 9.자로 출원된 미국출원 제15/374,890호에 기술된 것과 유사한 임의의 방식으로 설정될 수 있다. 그러나, S130 블록은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
4.5 방법 - 치료법의 촉진
상기 방법(100)은 부가적으로 또는 대체적으로 상기 특성화 프로세스에 기초하여 (예를 들어, 패널 특성화에 기초하여, 프로바이오틱스-관련 특성화에 기초하여, 특징들에 기초하여; 등) 치료법을 촉진하는 것을 열거하는 S140 블록을 포함할 수 있다. S140 블록은 사용자의 마이크로바이옴 조성 및/또는 기능적 특징들을 바람직한 평형 상태(equilibrium state)로 조절하기 위해, 및/또는 하나 이상의 상태를 개선하기 위해, 사용자에게 개인맞춤형 치료법을 결정, 권장 및/또는 제공하는 기능을 할 수 있다. 예를 들어, S140 블록은 상기 패널 특성화에 기초하여 사용자에게 프로바이오틱 소비재를 촉진하는 것을 포함할 수 있고, 상기 프로바이오틱 소비재는 상기 미생물-관련 상태 패널의 복수의 미생물-관련 상태를 개선하기 위해 작동가능하다. 또 다른 실시예에서, 상기 방법(100)은 사용자의 식사 행동과 연관된 다이어트-관련 보충 데이터세트의 수집을 포함할 수 있고, 상기 프로바이오틱 소비재를 촉진하는 것은 상기 다이어트-관련 보충 데이터세트 및 상기 패널 특성화 (및/또는 프로바이오틱 특성화)에 기초하여 사용자에게 프로바이오틱 소비재를 촉진하는 것을 포함한다.
치료법은 임의의 하나 이상의: 프로바이오틱스, 소비재(예를 들어, 식품 품목, 음료 품목 등), 국소 치료법(예를 들어, 로션, 연고, 방부제 등), 영양 보충제(예를 들어, 비타민, 미네랄, 섬유, 지방산, 아미노산, 프리바이오틱스, 등), 투약, 항생제, 박테리오파지 및 기타 적절한 치료학적 수단을 포함할 수 있다. S130 블록에서 생성되는 특성화는 사용자에게, 제형 및 요법(예를 들어, 복용, 사용 지침)을 포함하는 것과 같은, 맞춤화된 치료법의 결정 및/또는 촉진에 사용될 수 있다. 예를 들어, 상기 방법(100)은: 분류군에 대한 건강 기준 상대적 풍부함 범위를 벗어난 상기 분류군에 대한 사용자 상대적 풍부함의 결정; 및 상기 건강 기준 상대적 풍부함 범위 내에서 사용자 상대적 풍부함을 달성하기 위해 상기 사용자의 마이크로바이옴 조성을 조절하기 위한 프로바이오틱스 및/또는 다른 적절한 치료법의 촉진을 포함할 수 있다. 이와 같이, S140 블록은 (예를 들어, S130 블록에서 결정된 특성화에 기초하여 식별된) 장내 세균 불균형(dysbiosis) 특성을 바로잡도록 설정된 치료법의 결정 및/또는 제공을 포함할 수 있다.
변형예들에서, S140 블록은 하나 이상의 치료법 시스템을 갖는 치료법의 결정 및/또는 제공을 포함할 수 있고, 이것은 임의의 하나 이상의: (예를 들어, 치료 권고사항을 전달하기 위한; 원격진료를 가능하게 하는; 등) 커뮤니케이션 시스템, 사용자 장치에서 실행가능한 어플리케이션(예를 들어, 상기 소화관의 적절한 보살핌을 촉진하기 위한 소화관-관련 상태 어플리케이션 등), 보조 의료기기(예를 들어, 소화관-관련 상태를 위한 치료 장치 및/또는 진단 장치; 약물 디스펜서; 프로바이오틱 디스펜서 등), (예를 들어, 생체 측정 센서를 포함하는) 사용자 장치, 및/또는 기타 적절한 요소를 포함할 수 있다. 이와 같이, S140 블록은 부가적으로 또는 대체적으로 상기 치료법 촉진과 연관된 상기 치료법 시스템을 활성화 및/또는 그렇지 않으면 작동시키기 위해 상기 치료법 시스템을 위한 제어 명령 및/또는 알림의 생성을 포함할 수 있다. 그러나, S140 블록의 실행을 위해 치료법 시스템을 사용하는 것은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
또 다른 변형예에서, S140 블록은 사용자에게 치료법, S130 블록에서 생성되는 특성화, 및/또는 기타 적절한 정보에 관한 알림(예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 환자에 대한 마이크로바이옴 리포트)의 생성 및/또는 제공을 포함할 수 있다. 알림 유형 및 알림 제공 방식은 그 전체가 참조로서 포함되는 2016. 12. 9.자로 출원된 미국출원 제15/374,890호에 기술된 것과 유사할 수 있다. 그러나, S140 블록은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
4.6 방법 - 프로바이오틱스 -관련 특성화의 결정
상기 방법(100)은 부가적으로 또는 대체적으로 S145 블록: 프로바이오틱스-관련 특성화의 결정을 포함할 수 있다. S145 블록은 상기 분류 데이터베이스(예를 들어, 상기 분류 데이터베이스에 포함된 프로바이오틱스-관련 정보 등)와 관련하여 (예를 들어, S120 블록에서 생성되는) 마이크로바이옴 데이터세트를 처리하여 사용자에 대해 하나 이상의 프로바이오틱스-관련 특성화를 생성하는 기능을 할 수 있다. 부가적으로 또는 대체적으로, S145 블록은 프로바이오틱-관련 치료법이 기초할 수 있는 (예를 들어, 결정될 수 있는 및/또는 촉진될 수 있는) 패널 특성화의 결정을 용이하게 하는 기능을 할 수 있다. S145 블록은, 도 10에 도시된 바와 같이, 임의의 하나 이상의: 프로바이오틱 소스의 결정, 프로바이오틱스와 연관된 분류군의 결정, 프로바이오틱스와 연관된 (예를 들어, 패널의) 상태 결정, 본 명세서에 기재된 프로바이오틱스-관련 정보 및/또는 다른 적절한 정보를 기술하는 특성화의 생성, (예를 들어, 특성화 및/또는 치료법이 기초할 수 있는; 등) 프로바이오틱스-관련 특징들의 결정, 및/또는 기타 적절한 프로세스를 포함할 수 있다. 구체적인 실시예에서, S145 블록은: 잠재적인 프로바이오틱스의 식별; 상기 프로바이오틱스의 특성을 상기 프로바이오틱스와 연관된 실행 메트릭스와의 비교에 기초하여 잠재적인 프로바이오틱스의 필터링; 프로바이오틱-관련 상태의 식별 (예를 들어, 건강 이점, 프로바이오틱스의 소스, 상기 프로바이오틱스와 연관된 분류군); 및 상기 프로바이오틱-관련 상태와의 비교에 기초한 상기 프로바이오틱스의 2차 필터링의 실행을 포함할 수 있다. 또 다른 구체적인 실시예에서, 상기 방법(100)은: (예를 들어, 본 명세서에 기재된 하나 이상의 프로세스를 실행하는 것과 같이, 분석 실행 메트릭스로 신뢰성 있게 식별될 수 있는) 프로바이오틱 균주에 대한 범위(예를 들어, 상대적 풍부함 범위; 건강 범위; 등)를 결정하고; 상기 범위(예를 들어, 기준 범위)와 하나 이상의 상태와의 상관관계를 보이고; 사용자에 대한 사용자 범위를 결정하고; 상기 사용자 범위와 상기 기준 범위를 비교하고; 및/또는 상기 비교에 기초하여 치료법을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 프로바이오틱스와 연관된 분류군은 (예를 들어, 상기 분류 데이터베이스 등과 관련하여) 본 명세서에 기재된 임의의 적절한 분류군을 포함할 수 있다. 그러나, S145 블록은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
4.7 방법 - 상기 특성화 프로세스의 입증
상기 방법(100)은 부가적으로 또는 대체적으로 상기 특성화 프로세스의 입증을 열거하는 S150 블록을 포함할 수 있다. S150 블록은 사용자 마이크로바이옴 파라미터 및/또는 (예를 들어, 타겟 분류군의 상대적 풍부함에 대한) 기준 마이크로바이옴 파라미터 범위의 정확한 결정을 용이하게 하기 위해, 마이크로바이옴 데이터세트 및 상기 분류 데이터베이스에 기초하여 사용자에 대한 (예를 들어, S130 블록에서처럼) 하나 이상의 특성화를 생성하는 데 사용되는 프로세스를 입증하는 기능을 할 수 있다. 상기 특성화 프로세스의 입증은 바람직하게 (예를 들어, 상기 분류군 타겟 리스트와 관련된 것과 같이, 공지의 마이크로바이옴 조성 및/또는 마이크로바이옴 기능적 다양성을 갖는 등) 기준 샘플과 관련하여 하나 이상의 S110-S140 블록의 실행을 포함한다. 변형예에서, S150 블록은 타겟 분류군과 연관된 유전자 물질(예를 들어, 도 7에 "sDNA"로 표시된 바와 같이, 다른 타겟 분류군에 대한 16S rRNA 유전자의 V4 영역을 대표하는 합성 이중가닥 DNA와 같은 합성 유전자 물질)을 (예를 들어, 임의의 적절한 비율로) 희석하는 것에 기초하여 기준 샘플을 생성하고; 그리고, 하나 이상의 S110-S140 블록을 실행하는 것에 의해 상기 기준 샘플을 처리하여 상기 기준 샘플과 연관된 타겟 분류군의 탐지를 검증하는 것을 포함할 수 있다. 또 다른 변형예에서, S150 블록은 실제 또는 합성 생물학적 샘플로부터 도출된 기준 샘플(예를 들어, 도 7에 "검증 샘플"로 표시된 바와 같이, 공지된 조성의 살아 있는 또는 재조합 물질을 갖는 대변 샘플; 등)을 처리하여 상기 기준 샘플과 연관된 타겟 분류군의 탐지를 검증하는 것을 포함할 수 있다. 부가적으로 또는 대체적으로, S150 블록은 상기 특성화 프로세스의 입증 결과에 기초하여 하나 이상의 S110-S140 블록과 연관된 하나 이상의 파라미터를 수정하는 것을 포함할 수 있다. 그러나, S150 블록은 임의의 적절한 방식으로 실행될 수 있다.
상기 방법(100) 및/또는 상기 구현예들의 시스템은 적어도 부분적으로 컴퓨터가 판독가능한 명령을 저장한 컴퓨터가 판독가능한 매체를 수용하도록 설정된 기계로서 구체화 및/또는 실행될 수 있다. 상기 명령은 어플리케이션, 애플릿(applet), 호스트, 서버, 네트워크, 웹사이트, 통신 서비스, 통신 인터페이스, 환자 컴퓨터 또는 모바일 기기의 하드웨어/펌웨어/소프트웨어 요소 또는 이들의 임의의 적절한 조합과 통합된 컴퓨터가 실행가능한 요소들(computer-executable components)에 의해 실행될 수 있다. 상기 구현예들의 다른 시스템 및 방법은 적어도 부분적으로 컴퓨터가 판독가능한 명령을 저장한 컴퓨터가 판독가능한 매체를 수용하도록 설정된 기계로서 구체화 및/또는 실행될 수 있다. 상기 명령은 상기 기술된 유형의 장치 및 네트워크와 통합된 컴퓨터가 실행가능한 요소들에 의해 실행될 수 있다. 상기 컴퓨터가 판독가능한 매체는 RAMs, ROMs, 플래쉬 메모리, EEPROMs, 광학 장치(CD or DVD), 하드 드라이브, 플로피 드라이브, 또는 임의의 적절한 장치와 같은 임의의 적절한 컴퓨터가 판독가능한 매체에 저장될 수 있다. 비록 임의의 적절한 전용 하드웨어 장치가 (대체적으로 또는 부가적으로) 상기 명령을 실행할 수 있다고 하더라도, 상기 컴퓨터가 실행가능한 요소는 프로세서일 수 있다.
도면들은 바람직한 구현예, 실시예 구성 및 이들의 변형예에 따라 조성, 방법 및 시스템의 가능한 실행 구조, 기능성 및 작동을 설명한다. 또한, 몇몇 대체 실행예에서, 기재된 기능이 도면에 기재된 순서와 맞지 않게 발생할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 예를 들어, 연속적으로 나타낸 측면은 실제로, 실질적으로 동시에 실행되거나, 관련된 기능성에 따라 상기 측면이 때때로 역순으로 실행될 수도 있다. 상기 구현예들은, 임의의 변형예, 실시예 및 구체적 실시예를 포함하여, 다양한 시스템 요소 및 다양한 방법 프로세스의 모든 조합 및 순열을 포함한다. 통상의 기술자는 상기 상세한 설명으로부터 그리고 도면 및 청구범위로부터 인식할 것이기 때문에, 범위를 벗어나지 않으면서 구현예에 수정 및 변경이 이루어질 수 있다.

Claims (22)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 분류군 세트와 연관된 미생물-관련 상태 패널을 특성화하기 위한 방법으로서, 상기 방법이:
    ● 다수의 사용자 모집단의 샘플 분석을 이용하여 상기 분류군 세트와 연관된 기준 특징들을 포함하는 분류 데이터베이스의 생성;
    ● 사용자로부터 수집한 생물학적 샘플에 기초하여 상기 사용자에 대한 미생물 서열 데이터세트의 생성;
    ● 최적 특징 서브세트를 선별하기 위한 특징-선택 규칙들을 생성;
    ● 상기 미생물 서열 데이터세트에 상기 특징-선택 규칙들을 적용하여 상기 사용자에 대한 패널-관련 특징들 세트의 추출;
    ● 상기 기준 특징들과 상기 사용자에 대한 상기 패널-관련 특징들 세트 간의 비교 결정;
    ● 상기 비교에 기초하여 상기 사용자에 대해 상기 미생물-관련 상태 패널에 대한 패널 특성화 결정; 및
    ● 상기 패널 특성화에 기초하여, 상기 미생물-관련 상태 패널의 미생물-관련 상태에 대한 치료 정보 결정을 포함하되,
    상기 기준 특징들 및 상기 사용자에 대한 패널-관련 특징들은 각각 마이크로바이옴 조성 다양성 특징들, 마이크로바이옴 기능적 다양성 특징들 및 마이크로바이옴 약물유전체학 특징들을 포함하고,
    상기 치료 정보는 상기 미생물-관련 상태의 개선을 위하여 상기 사용자의 마이크로바이옴 약물유전체학 프로파일을 개선에 민감한 상태로 변경하기 위한 정보를 포함하는, 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 치료 정보는 프로바이오틱 소비재 치료법을 포함하고, 상기 프로바이오틱 소비재는 상기 미생물-관련 상태 패널의 복수의 미생물-관련 상태를 개선하기 위해 작동가능한, 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 사용자의 식사 행동과 연관된 다이어트-관련 보충 데이터세트의 수집을 추가로 포함하고, 상기 프로바이오틱 소비재 치료법은 상기 다이어트-관련 보충 데이터세트 및 상기 패널 특성화에 기초하여 결정되는, 방법.
  13. 제10항에 있어서, 상기 패널-관련 특징들 세트의 추출은 상기 미생물 서열 데이터세트에 기초하여 상기 패널-관련 특징들 세트의 마이크로바이옴 조성 다양성 특징들 및 마이크로바이옴 기능적 다양성 특징들을 추출하는 것을 포함하고, 상기 비교 결정은 상기 기준 특징들과 상기 마이크로바이옴 조성 다양성 특징들 및 마이크로바이옴 기능적 다양성 특징들과의 비교를 결정하는 것을 포함하는, 방법.
  14. 제10항에 있어서, 상기 미생물-관련 상태 패널은 항생제와 연관된 소화관-관련 상태 세트를 포함하고, 상기 패널-관련 특징들 세트의 추출은 상기 미생물 서열 데이터세트에 기초하여 상기 패널-관련 특징들 세트의 마이크로바이옴 약물유전체학 특징들을 추출하는 것을 포함하고, 상기 치료 정보는 상기 마이크로바이옴 약물유전체학 특징들에 기초하여 결정되는 것을 포함하는, 방법.
  15. 제10항에 있어서, 상기 기준 특징들과 상기 패널-관련 특징들 세트 간의 비교 결정은 상기 패널-관련 특징들 세트를 적어도 하나의: 마이크로바이옴 조성 특징들의 존재, 상기 마이크로바이옴 조성 특징들의 부존재, 상기 분류군 세트의 분류군에 대한 상대적 풍부함, 분류학적 및 기능적 특징들을 포함하는 마이크로바이옴 조성의 다양성, 상기 분류군 세트와 연관된 적어도 두 가지 특징들 간의 비율, 상기 분류군 간의 상호작용, 및 상기 분류군 간의 계통발생학적 거리와 연관된 것으로 결정하는 것을 포함하는, 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    ● 상기 분류 데이터베이스의 생성은 상기 분류군 세트에 대한 기준 상대적 풍부함 범위 세트의 결정을 포함하고, 상기 기준 상대적 풍부함 범위 세트는 상기 미생물-관련 상태 패널과 연관되고,
    ● 상기 패널-관련 특징들 세트의 추출은 상기 미생물 서열 데이터세트에 기초하여 상기 분류군 세트에 대한 사용자 상대적 풍부함 범위 세트를 추출하는 것을 포함하고; 그리고,
    ● 상기 기준 특징들과 상기 패널-관련 특징들 세트 간의 비교 결정은 상기 기준 상대적 풍부함 범위 세트와 상기 사용자 상대적 풍부함 범위 세트 간의 비교를 결정하는 것을 포함하는, 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 분류군 세트에 대한 상기 기준 상대적 풍부함 범위 세트의 결정은:
    ● 보충 생물학적 샘플 세트 및 사용자 모집단에 대한 보충 데이터세트 세트의 수집;
    ● 상기 미생물-관련 상태 패널과 연관된 프라이머 세트를 사용하여 보충 미생물 서열 데이터세트를 생성하기 위한 상기 보충 생물학적 샘플 세트의 처리; 및
    ● 상기 보충 미생물 서열 데이터세트 및 상기 보충 데이터세트 세트에 기초한 상기 기준 상대적 풍부함 범위 세트의 결정을 포함하는, 방법.
  18. 제15항에 있어서, 상기 기준 특징들과 상기 패널-관련 특징들 세트 간의 비교 결정은 적어도 하나의: 예측 분석, 복합 가설 검정, 랜덤 포레스트 검정, 주요소 분석, 중요도 지수 분석, 위험성 스코어 분석 및 메타-분석 실행을 포함하는, 방법.
  19. 제10항에 있어서, 상기 치료 정보는 상기 미생물-관련 상태에 대한 프로바이오틱스-관련 치료법을 포함하고, 상기 프로바이오틱스-관련 치료법은 상기 분류군 세트와 연관되고, 상기 분류군 세트는 적어도 하나의: 바실러스 코아귤란스(종), 비피도박테리움 아니말리스(종), 클로스트리디움 부티리컴(종), 락토바실러스 브레비스(종), 락토바실러스 코리니포르미스(종), 락토바실러스 퍼멘텀(종), 락토바실러스 헬베티커스(종), 락토바실러스 람노서스(종) 및 스트렙토코커스 살리바리우스(종)을 포함하는, 방법.
  20. 제19항에 있어서, 상기 분류군 세트가 추가로 적어도 하나의: 아세토박터 나이트로제니피겐스(종), 아조스피릴룸 브라실렌스(종), 바실러스 리체니포르미스(종), 비피도박테리움 비피덤(종), 브레비바실러스 라테로스포러스(종), 클라비박터 미시가넨시스(종), 엔테로코커스 이탤리커스(종), 코쿠리아 리조필라(종), 락토바실러스 델브루엑키이(종), 락토바실러스 케피라노파시엔스(종), 락토바실러스 쿤키이(종), 락토바실러스 살리바리우스(종), 락토코커스 가르비애(종), 락토코커스 락티스(종), 렙토트리키아 호프스타디이(종), 루코노스톡 팔락스(종), 루코노스톡 킴치이(종), 오에노코커스 오에니(종), 파에니바실러스 아피아리우스(종), 페디오코커스 펜토사세우스(종), 프로피오니박테리움 프로이덴레이치이(종), 수도클라비박터 헬보러스(종), 레니박테리움 살모니나룸(종), 루미노코커스 플라베파시엔스(종), 스타필로코커스 시우리(종), 스트렙토코커스 디스갈락티애(종), 스트렙토코커스 파라우베리스(종), 및 바이셀라 코리엔시스(종)을 포함하는, 방법.
  21. 제10항에 있어서, 상기 미생물-관련 상태 패널은 적어도 하나의: 설사, 과민성 장증후군(IBS), 염증성 장질환(IBD), 크론병, 궤양성 대장염, 변비, 복부 누름통증, 더부룩함, 위창자내공기참, 비만, 제2형 당뇨병, 당뇨병 전증, 신장 결석, 심혈관 건강, 및 불안을 포함하는, 방법.
  22. 제10항에 있어서, 상기 미생물-관련 특성화 패널의 특성화는 기준 특징들과 사용자에 대한 패널-관련 특징들간의 비교를 통하여 적어도 하나의 소화관-관련 상태 패널의 진단 및 치료를 위한 정보를 제공하는 것을 포함하는, 방법.
KR1020197010012A 2016-09-16 2017-09-18 패널 특성화를 위한 방법 및 시스템 KR102486181B1 (ko)

Applications Claiming Priority (9)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662395939P 2016-09-16 2016-09-16
US62/395,939 2016-09-16
US15/606,743 US10803991B2 (en) 2014-10-21 2017-05-26 Method and system for microbiome-derived diagnostics and therapeutics
US15/606,743 2017-05-26
US201762520058P 2017-06-15 2017-06-15
US62/520,058 2017-06-15
US201762525379P 2017-06-27 2017-06-27
US62/525,379 2017-06-27
PCT/US2017/052098 WO2018053443A1 (en) 2016-09-16 2017-09-18 Method and system for panel characterizations

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190055127A KR20190055127A (ko) 2019-05-22
KR102486181B1 true KR102486181B1 (ko) 2023-01-06

Family

ID=61619786

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020197010012A KR102486181B1 (ko) 2016-09-16 2017-09-18 패널 특성화를 위한 방법 및 시스템

Country Status (11)

Country Link
EP (1) EP3512421A4 (ko)
JP (1) JP7114091B2 (ko)
KR (1) KR102486181B1 (ko)
CN (1) CN109715059A (ko)
AU (1) AU2017326564A1 (ko)
BR (1) BR112019005025A8 (ko)
CA (1) CA3036994A1 (ko)
CO (1) CO2019003713A2 (ko)
SG (1) SG11201901726QA (ko)
WO (1) WO2018053443A1 (ko)
ZA (1) ZA201901371B (ko)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109943636B (zh) * 2019-04-11 2020-01-24 上海宝藤生物医药科技股份有限公司 一种结直肠癌微生物标志物及其应用
CN110669818B (zh) * 2019-10-30 2021-08-24 中南大学 多发性骨髓瘤肠道微生物标志物及应用和检测制剂
KR102373889B1 (ko) * 2020-01-23 2022-03-15 주식회사 에이치이엠파마 장내 환경 개선을 위한 맞춤형 솔루션을 제공하는 방법 및 서버
WO2022160358A1 (zh) * 2021-02-01 2022-08-04 苏州大学附属儿童医院 肠道微生物作为早产儿支气管肺发育不良症标志物的应用
KR102304402B1 (ko) * 2021-03-26 2021-09-24 주식회사 에이치이엠파마 머신러닝 모델을 이용하여 비만 여부를 판별하는 방법 및 진단 장치
WO2023053703A1 (ja) 2021-09-29 2023-04-06 富士フイルム株式会社 測定可能好適特徴量の選択方法、測定可能好適特徴量の選択プログラム、及び測定可能好適特徴量の選択装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100331641A1 (en) * 2009-06-29 2010-12-30 Searete Llc Of The State Of Delaware Devices for continual monitoring and introduction of gastrointestinal microbes
WO2015013214A2 (en) 2013-07-21 2015-01-29 Whole Biome, Inc. Methods and systems for microbiome characterization, monitoring and treatment
WO2015112352A2 (en) 2014-01-25 2015-07-30 uBiome, Inc. Method and system for microbiome analysis

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2876167A1 (en) * 2013-11-21 2015-05-27 Institut Gustave Roussy Microbiota composition, as a marker of responsiveness to chemotherapy, and use of microbial modulators (pre-,pro- or synbiotics) for improving the efficacy of a cancer treatment
US9703929B2 (en) * 2014-10-21 2017-07-11 uBiome, Inc. Method and system for microbiome-derived diagnostics and therapeutics
AU2016250102A1 (en) * 2015-04-13 2017-11-09 Psomagen, Inc. Method and system for microbiome-derived diagnostics and therapeutics for conditions associated with microbiome taxonomic features

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100331641A1 (en) * 2009-06-29 2010-12-30 Searete Llc Of The State Of Delaware Devices for continual monitoring and introduction of gastrointestinal microbes
WO2015013214A2 (en) 2013-07-21 2015-01-29 Whole Biome, Inc. Methods and systems for microbiome characterization, monitoring and treatment
US20150259728A1 (en) 2013-07-21 2015-09-17 Whole Biome, Inc. Methods and systems for microbiome characterization, monitoring and treatment
JP2016525355A (ja) 2013-07-21 2016-08-25 フール・バイオーム，インコーポレーテッド マイクロバイオームの特性解明、モニタリング、および処置のための方法およびシステム
WO2015112352A2 (en) 2014-01-25 2015-07-30 uBiome, Inc. Method and system for microbiome analysis

Also Published As

Publication number Publication date
CO2019003713A2 (es) 2019-04-30
EP3512421A4 (en) 2021-08-11
KR20190055127A (ko) 2019-05-22
AU2017326564A1 (en) 2019-03-28
JP2019528729A (ja) 2019-10-17
BR112019005025A8 (pt) 2023-03-21
WO2018053443A1 (en) 2018-03-22
ZA201901371B (en) 2019-11-27
SG11201901726QA (en) 2019-03-28
EP3512421A1 (en) 2019-07-24
BR112019005025A2 (pt) 2019-06-18
CA3036994A1 (en) 2018-03-22
CN109715059A (zh) 2019-05-03
JP7114091B2 (ja) 2022-08-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102486181B1 (ko) 패널 특성화를 위한 방법 및 시스템
US11001900B2 (en) Method and system for characterization for female reproductive system-related conditions associated with microorganisms
US10803147B2 (en) Method and system for microbiome-derived diagnostics and therapeutics for locomotor system conditions
US10395777B2 (en) Method and system for characterizing microorganism-associated sleep-related conditions
US20170329923A1 (en) Method and system for microbiome-derived characterization, diagnostics, and therapeutics for cardiovascular disease conditions
US20180122510A1 (en) Method and system for characterizing diet-related conditions
US20190172555A1 (en) Method and system for microbiome-derived diagnostics and therapeutics for oral health
JP2020532979A (ja) 微生物に関連する女性生殖器系関連状態の特徴解析のための方法及びシステム
KR20200051587A (ko) 미생물과 관련된 맹장-관련 컨디션에 대한 특성화를 위한 방법 및 시스템
US20190367968A1 (en) Method and system for microbiome-derived diagnostics and therapeutics for bacterial vaginosis
US20180342322A1 (en) Method and system for characterization for appendix-related conditions associated with microorganisms
US20190100789A1 (en) Method and system for microbiome-derived diagnostics and therapeutics infectious disease and other health conditions associated with antibiotic usage
CN108348168A (zh) 用于湿疹的源自微生物群系的诊断及治疗方法和系统
CN109475305B (zh) 用于微生物药物基因组学的方法和系统
JP2020532995A (ja) 鼻マイクロバイオームに関連する鼻関連特徴解析
CN108348167A (zh) 用于脑-颅面健康相关病症的源自微生物群系的诊断及治疗方法和系统
US11783914B2 (en) Method and system for panel characterizations
CN108350503A (zh) 用于甲状腺健康问题相关病症的源自微生物群系的诊断及治疗方法和系统
AU2022203070A1 (en) Method and system for microbiome-derived diagnostics and therapeutics for locomotor system conditions

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant