[发明专利]利用无细胞DNA样本中的小变异的多层分析的癌症组织来源预测在审

专利信息
申请号: 201980084821.9 申请日: 2019-12-18
公开(公告)号: CN113196404A 公开(公告)日: 2021-07-30
发明(设计)人: E·哈贝尔;刘勤文 申请(专利权)人: 格瑞尔公司
主分类号: G16B20/50 分类号: G16B20/50;G16B40/20
代理公司: 北京市金杜律师事务所 11256 代理人: 董莘
地址: 美国加利*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 利用 细胞 dna 样本 中的 变异 多层 分析 癌症 组织 来源 预测
【说明书】:

预测癌症模型通过分析一种或多种类型的特征的值来生成针对感兴趣受试者的癌症组织来源的预测,该一种或多种类型的特征的值是从个体获得的cfDNA得到的。具体地,使用一种或多种物理测定法对来自个体的cfDNA进行测序以生成序列读数,其示例包括小变异测序测定法。物理测定的序列读数通过相应的计算分析进行处理,以生成小变异特征和其他特征。特征的值可以被提供给预测模型,该预测模型生成对癌症组织来源和/或癌症存在的预测。

技术领域

本公开总体上涉及预测受试者中的癌症组织来源,并且更具体地涉及对获自受试者的测试样本进行一种或多种物理和/或计算测定以便预测癌症组织来源。

背景技术

使用下一代测序(NGS)对循环的诸如无细胞DNA(cfDNA)的无细胞核苷酸的分析被认为是癌症的检测和诊断的有价值的工具。与传统的肿瘤活检方法相比,分析cfDNA可能更有利;但是,在肿瘤来源的cfDNA中进行标识面临着严峻的挑战,特别是对于癌症的早期检测和癌症组织来源的早期预测等目的,其中癌症指示性信号尚未被表明。通过cfDNA的使用以足够的灵敏度和特异性来准确预测受试者癌症的特征和来源面临着各种挑战。

发明内容

所描述的实施例提供了一种方法,该方法除了生成癌症存在或不存在的预测之外,还基于从受试者获得的测试样本中的cfDNA来生成对一个或多个受试者的癌症组织的预测。这样,本公开还可以除了生成一个或多个受试者中癌症存在的检测的预测之外,还用于解决癌症的来源组织问题。

具体地,使用一种或多种测序测定法,在本文中也称为物理测定法,对来自受试者的cfDNA进行测序以生成序列读数,其示例包括小变异测序测定法。通过对应的计算分析来处理物理测定的序列读数,其中使用计算测定和/或物理测定来提取包括小变异特征和/或拷贝数特征的特征。因此,物理和计算分析输出了序列读数的特征的值,该值对于生成癌症组织来源的预测具有指导意义。作为示例,小变异特征(例如由小变异测序测定法生成的序列读数得到的特征)可以包括体细胞变异的总数,并且拷贝数特征可以包括焦点拷贝数。可以进一步生成和分析不是从基于测序的方法得到的其他特征,诸如可以参考临床症状和患者信息的基线特征。

在一些实施例中,一个或多个特征或特征类型的类型(例如小变异特征、拷贝数特征等)可被提供给预测模型,该预测模型生成对癌症组织来源的预测和/或是否存在癌症的预测。在一些实施例中,可以将不同特征和/或特征类型的值分别提供给不同的预测模型。每个单独的预测模型可以输出一个得分,然后作为对输出癌症预测的整体模型的输入。

本文公开的实施例描述了一种用于确定受试者的癌症来源组织的方法,该方法包括:在处理来自受试者的无细胞脱氧核糖核酸(cfDNA)样本后,访问数据集,数据集包括对cfDNA样本应用物理测定所生成的序列读数;在数据集上执行计算测定以生成一组特征的值;用预测模型处理该一组特征,以从候选组织来源集合中生成该受试者的癌症来源组织的预测,该预测模型通过函数将该一组特征的值转换为预测;并返回与受试者中癌症的存在有关的组织来源的预测。在一些实施例中,该方法确定输出的预测中的置信度,并基于该置信度将预测提供给相关实体。

在一些实施例中,预测模型是多层模型,其将受试者分类为第一子模型中的癌变组或非癌变组,并且在应用第二子模型时生成组织来源的预测。在一些实施例中,第一子模型是二项分类模型。在一些实施例中,第二子模型是多项回归模型(例如惩罚多项回归模型)。然而,在替代实施例中,第一子模型和/或第二子模型可以包括其他模型架构。

在一些实施例中,该方法从候选组织来源中预测与癌症的存在有关的组织来源,所述候选组织来源包括以下一项或多项:子宫组织来源、甲状腺组织来源、肾脏组织来源、前列腺组织来源、胰腺组织来源、卵巢组织来源、多发性骨髓瘤组织来源、淋巴瘤组织来源、肺组织来源、白血病组织来源、肝胆组织来源、头部组织来源、颈部组织来源、胃组织来源、食道组织来源、直肠组织来源、宫颈组织来源、乳腺组织来源和膀胱组织来源、另一组织来源以及组织来源的任意组合或分组(例如女性生殖系统组织来源、头颈部组织来源、胃肠道组织来源等)。

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