[发明专利]判定癌症状态之系统

权利要求书

1.一种利用CpG癌症甲基化数据产生癌症CpG甲基化图谱数据库的计算平台，该计算平台包含：

(a)第一计算装置，其包含处理器、内存模块、操作系统及计算机程序，该计算机程序包括可由该处理器执行以产生数据撷取应用程序之指令，以便产生一组生物样品的CpG甲基化数据，该数据撷取应用程序包含：

(1)测序模块，其设置为可操作测序装置以产生一组生物样品的CpG甲基化数据，其中该组包含第一癌症生物样品、第二癌症生物样品、第三癌症生物样品、第一正常生物样品、第二正常生物样品及第三正常生物样品；其中该第一、第二及第三癌症生物样品为不同的；且其中该第一、第二及第三正常生物样品为不同的；及

(2)数据接收模块，其设置为可接收：

(i)自该第一癌症生物样品及该第一正常生物样品产生的第一对CpG甲基化数据集，其中自该第一癌症生物样品产生的CpG甲基化数据形成该第一对数据集内的第一数据集，自该第一正常生物样品产生的CpG甲基化数据形成该第一对数据集内的第二数据集，且该第一癌症生物样品及该第一正常生物样品来自同一生物样品来源；

(ii)自该第二正常生物样品及该第三正常生物样品产生的第二对CpG甲基化数据集，其中自该第二正常生物样品产生的CpG甲基化数据形成该第二对数据集内之第三数据集，自该第三正常生物样品产生的CpG甲基化数据形成该第二对数据集内的第四数据集，且该第一、第二及第三正常生物样品为不同的；及

(iii)自该第二癌症生物样品及该第三癌症生物样品产生的第三对CpG甲基化数据集，其中自该第二癌症生物样品产生的CpG甲基化数据形成该第三对数据集内之第五数据集，自该第三癌症生物样品产生的CpG甲基化数据形成该第三对数据集内之第六数据集，且该第一、第二及第三癌症生物样品为不同的；及

(b)第二计算装置，其包含处理器、内存模块、操作系统及计算机程序，该计算机程序包括可由该处理器执行以产生数据分析应用程序之指令，以便产生癌症CpG甲基化图谱数据库，该数据分析应用程序包含数据分析模块，该数据分析模块设置为：

(1)利用该第一对、第二对及第三对数据集产生逐对甲基化差异数据集；及

(2)藉由机器学习方法、利用对照数据集分析该逐对甲基化差异数据集以产生该癌症CpG甲基化图谱数据库，其中

(i)该机器学习方法包含：基于最高分数鉴别复数个标志物及复数个权重，及基于该复数个标志物及该复数个权重对该样品进行分类；及

(ii)该癌症CpG甲基化图谱数据库包含一组CpG甲基化图谱且各CpG甲基化图谱代表一种癌症类型，

其中生成所述CpG甲基化数据的方法包括对来自表16的所有生物标志物进行分析，并且

其中所述第一癌症生物样品、所述第二癌症生物样品、所述第三癌症生物样品选自以下癌症类型：膀胱癌、乳癌、宫颈癌、胆管癌、结肠癌、食道癌、神经胶母细胞瘤多形神经胶质瘤、头颈癌、肾脏癌、脑低级神经胶质瘤、肝癌、肺癌、胰脏癌、嗜铬细胞瘤及副神经节瘤、前列腺癌、直肠癌、肉瘤、表皮皮肤黑色素瘤、胃癌和甲状腺癌，并且

其中所述生物标志物和所述癌症类型之间的对应关系如表16所示。

2.如权利要求1所述的平台，其中产生该逐对甲基化差异数据集包含：

(a)计算该第一对数据集内之该第一数据集与该第二数据集之间的差异；

(b)计算该第二对数据集内之该第三数据集与该第四数据集之间的差异；及

(c)计算该第三对数据集内之该第五数据集与该第六数据集之间的差异。

3.如权利要求1或2所述的平台，其中该机器学习方法利用选自以下一种或多种的算法：主分量分析、逻辑回归分析、最近相邻分析、支持向量机及神经网络模型。

4.如权利要求1所述的平台，其中该CpG甲基化数据系自经脱胺剂处理之所萃取基因组DNA产生。

5.如权利要求1所述的平台，其中该测序装置经进一步设置为可藉由下一代测序方法分析该所萃取之基因组DNA以产生该CpG甲基化数据。

6.如权利要求5所述的平台，其中该下一代测序方法为数字PCR测序方法。