特開2018-190441IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

本出願は、2013年5月28日付けで出願された米国仮出願第61/828,145号および2013年12月20日付けで出願された米国仮出願第61/919,289号に基づく優先権を主張する。 本発明の分野は、特に、治療推奨の開発のため役立つ経路要素を識別するために経路モデルのインシリコ調整に関する計算機モデル化および経路モデルの使用である。

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】異常細胞もしくは組織内の1つまたは複数の経路のインシリコ反応を予測し、治療未経験患者に対する多剤治療の推奨のための計算機モデルおよび方法を提供する。
【解決手段】経路モデルデータベースは、多数の区別できる異常細胞のオミックスデータにそれぞれ由来する多数の区別できるデータセットを記憶し、各データセットは、複数の経路要素データを備える。機械学習システムは、次に、複数の区別できるデータセットのうち少なくとも一部を受け取り、異常細胞の治療パラメータの状態に関連付けられた区別できるデータセット内の決定的な経路要素を識別する。経路解析エンジンは、次に、異常細胞から区別できるデータセットのうち少なくとも1つを受け取り、データセット内の決定的な経路要素は、次に、修正されたデータセットを生成するために経路解析エンジンにおいて調整される。
【選択図】図4

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の主題は、患者標本からのオミックスデータおよび先験的な経路モデルを使用して、治療結果をインシリコ予測する装置、システム、および方法を対象とする。好ましい態様において、治療結果の予測は、治療アプローチをシミュレートするために経路モデルのインシリコ調整に基づき、シミュレーションの結果は、治療推奨を準備するために採用される。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の主題の一態様において、発明者らは、その結果、細胞のオミックスデータに由来するデータセットのインシリコ解析の方法を検討する。好ましい方法は、具体的には、経路モデルデータベースを機械学習システムおよび経路解析エンジンに情報結合するステップを含み、経路モデルデータベースは、多数の区別できる異常細胞のオミックスデータにそれぞれ由来する多数の区別できるデータセットを記憶し、各データセットは、複・・・ 続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1A】左パネルにおいて選択された薬剤(1A:シスプラチン、1B:ゲルダナマイシン)に対する乳がん細胞株の感受性を描き、右パネルにおいて選択された薬剤に関係しているこれらの細胞株内の経路要素の活性を概略的に描く図である。

【図1B】左パネルにおいて選択された薬剤(1A:シスプラチン、1B:ゲルダナマイシン)に対する乳がん細胞株の感受性を描き、右パネルにおいて選択された薬剤に関係しているこれらの細胞株内の経路要素の活性を概略的に描く図である。

【図1C】GI50において発現されたとおりのシスプラチンに対する種々の乳がん細胞株の感受性(上パネル)と、同じ細胞の遺伝子発現/調節に対する対応するヒートマップ(下パネル)とを描く図である。

【図2A】各遺伝子が統計学的因子グラフモデルとして表現されている経路モデルシステムを概略的に示す図である。

【図2B】図2Aの経路要素のインシリコ調整および関連付けられたダウンストリーム効果を概略的に表す図である。

【図2C】例示的経路モデル化システムにおける薬剤介入シミュレーションを概略的に示す図である。

【図2D】本発明の主題による有意性解析およびシフト測定を概略的に示す図である。

【図3】結腸がん細胞株内の遺伝子のインシリコノックダウンにおけるインビボ検証実験を概略的に示す図である。

【図4】本発明の主題による作業の流れの概略図である。

【図5A】IGFBP2がノックアウトされた様々ながん細胞株のインシリコ操作後のシスプラチン感受性の予測変化に対する例示的出力を示す図である。

【図5B】TP53INP1がノックアウトされた様々ながん細胞株のインシリコ操作後のGSK923295感受性の予測変化に対する例示的出力を示す図である。

【図5C】ARHGEF25がノックアウトされた様々ながん細胞株のインシリコ操作後のファスカプリシン感受性の予測変化に対する例示的出力を示す図である。

選択図 図4出願人が指定した本件の代表的な図

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