特表 2024-530428 バリアント頻度を決定し、疾患進行を監視するための方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-08-21

(54)【発明の名称】バリアント頻度を決定し、疾患進行を監視するための方法

(51)【国際特許分類】

   C12Q 1/6869 20180101AFI20240814BHJP

   C12Q 1/6855 20180101ALI20240814BHJP

   C12Q 1/6886 20180101ALI20240814BHJP

   C12M 1/00 20060101ALI20240814BHJP

   G16B 20/20 20190101ALI20240814BHJP

   G16B 30/10 20190101ALI20240814BHJP

【ＦＩ】

C12Q1/6869 Z ZNA

C12Q1/6855 Z

C12Q1/6886 Z

C12M1/00 A

G16B20/20

G16B30/10

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024503864

(86)(22)【出願日】2022-06-08

(85)【翻訳文提出日】2024-02-29

(86)【国際出願番号】 US2022032725

(87)【国際公開番号】W WO2023003647

(87)【国際公開日】2023-01-26

(31)【優先権主張番号】63/225,397

(32)【優先日】2021-07-23

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＰＹＴＨＯＮ

２．ＪＡＶＡ

(71)【出願人】

【識別番号】517192663

【氏名又は名称】ファウンデーション・メディシン・インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】110002077

【氏名又は名称】園田・小林弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】ケネディー， マーク

(72)【発明者】

【氏名】イップ， ワイ－キー

(72)【発明者】

【氏名】リプソン， ドロン

(72)【発明者】

【氏名】フライディン， ジョナサン

【テーマコード（参考）】

4B029

4B063

【Ｆターム（参考）】

4B029AA23

4B029FA02

4B063QA13

4B063QA19

4B063QQ03

4B063QQ42

4B063QR08

4B063QR55

4B063QR62

4B063QS24

4B063QS36

4B063QX02

(57)【要約】

対象由来の試験サンプル中のバリアント頻度を決定するための方法、および配列決定リードをバリアント有するか、または有しないと分類するための方法が本明細書に記載される。例示的な方法は、配列決定リードを対応するバリアント配列および対応する参照配列にアライメントすることによって参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアを生成すること、ならびに決定されたマッチスコアに基づいて、配列決定リードをバリアントを有するか、または有しないとして分類することを含む。疾患の進行を監視する方法および疾患を有する対象を処置する方法も本明細書に記載される。そのような方法を実装するためのデバイスおよびシステムについてさらに記載される。
【選択図】図１１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出するか、またはバリアントの対立遺伝子頻度を決定する方法であって、
前記サンプルから得られた複数の核酸分子を提供する工程；
１つ以上のアダプターを前記複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子上にライゲーションする工程；
前記複数の核酸分子から前記１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅する工程；
前記増幅された核酸分子から前記増幅された核酸分子を捕捉する工程；
シーケンサーによって、前記捕捉された核酸分子を配列決定して、前記核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程であって、前記複数の配列決定リードの１つ以上が前記遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複する、シーケンサーによって、前記捕捉された核酸分子を配列決定して、前記核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程；
１つ以上のプロセッサを使用して、前記１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、前記遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、前記１つ以上の配列決定リードのそれぞれに対する参照マッチスコアを生成する工程；
前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記遺伝的バリアントを含むバリアント配列に各配列決定リードをアライメントすることによって、前記１つ以上の配列決定リードのそれぞれに対するバリアントマッチスコアを生成する工程；
それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、前記遺伝的バリアントを有するか、前記遺伝的バリアントを有しないか、または確定的でないリードのうちの少なくとも１つとして分類する工程；
前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記複数の配列決定リードの中に前記遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定する工程；
前記１つ以上のプロセッサを使用して、バリアント特異的モデルに基づく確率メトリック、前記遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および分類された配列決定リードの総数を決定する工程；ならびに
前記決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定する工程
を含む、方法。

【請求項2】

前記バリアント特異的モデルが遺伝子座特異的である、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記第１の閾値が遺伝子座特異的であり、バリアント特異的である、請求項１または２に記載の方法。

【請求項4】

前記確率メトリックが、ノイズではなく前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの存在に起因して前記遺伝的変バリアントが検出される可能性を示す統計値である、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項5】

前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記決定された確率メトリックを第２の閾値と比較する工程と；
前記決定された確率メトリックが前記第２の閾値以上である場合、前記サンプル中に前記遺伝的バリアントが存在しないことを、前記１つ以上のプロセッサによって特定する工程；または
前記決定された確率メトリックが前記第１の閾値以上であり、かつ前記第２の閾値未満である場合、前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの有無を確定的でないと、前記１つ以上のプロセッサによって特定する工程と
をさらに含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項6】

前記対象が、癌の疑いがあるか、または癌を有すると決定される、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項7】

前記対象から前記サンプルを得ることをさらに含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記サンプルが、組織生検サンプル、液体生検サンプル、または正常対照を含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

前記サンプルが液体生検サンプルであり、かつ血液、血漿、脳脊髄液、痰、便、尿、または唾液を含む、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記サンプルが液体生検サンプルであり、かつ無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項８または９に記載の方法。

【請求項11】

前記複数の核酸分子が、腫瘍核酸分子と非腫瘍核酸分子との混合物を含む、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法。

【請求項12】

前記腫瘍核酸分子が、不均質組織生検サンプルの腫瘍部分に由来し、かつ前記非腫瘍核酸分子が、前記不均質組織生検サンプルの正常部分に由来する、請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

前記サンプルが液体生検サンプルを含み、前記腫瘍核酸分子が前記液体生検サンプルの循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）画分に由来し、前記非腫瘍核酸分子が前記液体生検サンプルの非腫瘍無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）画分に由来する、請求項１１に記載の方法。

【請求項14】

前記１つ以上のアダプターが、増幅プライマー、フローセルアダプター配列、基質アダプター配列、またはサンプルインデックス配列を含む、請求項１～１３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項15】

前記捕捉された核酸分子が、１つ以上のベイト分子へのハイブリダイゼーションによって増幅された核酸分子から捕捉される、請求項１～１４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項16】

前記１つ以上のベイト分子が、１つ以上の核酸分子を含み、各核酸分子が、捕捉された核酸分子の領域に相補的な領域を含む、請求項１５に記載の方法。

【請求項17】

核酸分子を増幅する工程が、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）増幅技術、非ＰＣＲ増幅技術、または等温増幅技術を実施することを含む、請求項１～１６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項18】

前記配列決定が、次世代配列決定（ＮＧＳ）技術、全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）、全エクソーム配列決定、標的配列決定、直接配列決定、またはサンガー配列決定技術の使用を含む、請求項１～１７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項19】

前記配列決定が、次世代配列決定を含む、請求項１～１８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項20】

前記１つ以上のプロセッサによって、前記遺伝的バリアントの存在または非存在を示す報告を生成する工程をさらに含む、請求項１～１９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項21】

前記報告をヘルスケア提供者に送信することを含む、請求項２０に記載の方法。

【請求項22】

前記報告が、コンピュータネットワークまたはピアツーピア接続を介して送信される、請求項２０に記載の方法。

【請求項23】

対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出する方法であって、
前記サンプルに関連する複数の配列決定リードを得る工程であって、前記複数の配列決定リードのうちの１つ以上が前記遺伝的バリアントに関連するバリアント遺伝子座と重複する、前記サンプルに関連する複数の配列決定リードを得る工程；
１つ以上のプロセッサによって、前記１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、前記遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、前記複数の配列決定リードのそれぞれについての参照マッチスコアを生成する工程；
前記１つ以上のプロセッサによって、各配列決定リードを、前記遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントすることによって、前記複数の配列決定リードのそれぞれについてのバリアントマッチスコアを生成する工程；
前記１つ以上のプロセッサによって、前記複数の配列決定リードのそれぞれを、それぞれの配列決定リードの前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアに基づいて、前記遺伝的バリアントを有すること、前記遺伝的バリアントを有しないこと、または確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類する工程；
前記１つ以上のプロセッサによって、前記複数の配列決定リード中に前記遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定する工程；
前記１つ以上のプロセッサによって、バリアント特異的モデル、前記遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および分類された配列決定リードの総数に基づいて確率メトリックを決定する工程；ならびに
前記決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、前記１つ以上のプロセッサによって、前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの存在を特定する工程
を含む、方法。

【請求項24】

前記バリアント特異的モデルが遺伝子座特異的である、請求項２３に記載の方法。

【請求項25】

前記第１の閾値が遺伝子座特異的であり、かつバリアント特異的である、請求項２３または２４に記載の方法。

【請求項26】

前記確率メトリックが、ノイズではなく前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの存在に起因して前記遺伝的変バリアントが検出される可能性と関連する、請求項２３～２５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項27】

前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記決定された確率メトリックを第２の閾値と比較する工程と；
前記決定された確率メトリックが前記第２の閾値以上である場合に、前記サンプル中に前記遺伝的バリアントが存在しないことを、前記１つ以上のプロセッサによって特定する工程；または
前記決定された確率メトリックが前記第１の閾値以上であり、かつ前記第２の閾値未満である場合に、前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの有無を確定的でないと、前記１つ以上のプロセッサによって特定する工程と
を、さらに含む、請求項２３～２６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項28】

前記バリアント特異的モデルが、前記１つ以上のプロセッサを使用して、野生型サンプルからの決定されたメトリックおよび分類された配列決定リードの総数に基づく確率分布を適合させることを含む、請求項２３～２７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項29】

前記確率分布が二項分布である、請求項２８に記載の方法。

【請求項30】

前記確率メトリックが、前記遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および第２の数から決定され、前記第２の数が、分類された配列決定リードの総数から、確定的でないリードであると分類された配列決定リードの数を引いた数である、請求項２３～２９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項31】

前記バリアント特異的モデルが、前記バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードにおけるノイズ源の１つ以上に関連する１つ以上の関数に関連する、請求項２３～３０のいずれか一項に記載の方法。

【請求項32】

前記１つ以上のノイズ源が、サンプル調製誤差、増幅バイアス誤差、配列決定誤差、アライメント誤差、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項３１に記載の方法。

【請求項33】

前記バリアント特異的モデルが、前記バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードのデータに当てはめられた１つ以上の関数に関連する、請求項２３～３２のいずれか一項に記載の方法。

【請求項34】

前記１つ以上の関数が、一様分布関数、二項分布関数、ポアソン分布関数、負の二項分布関数、正規分布関数、対数正規分布関数、コーシーローレンツ分布関数、対数ロジスティック分布関数、指数分布関数、ガンマ分布関数、超幾何分布関数、またはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上を含む、請求項３３に記載の方法。

【請求項35】

前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアにより、前記配列決定リードが前記参照配列よりも前記バリアント配列とより密接に一致することが示される場合に、配列決定リードが前記遺伝的バリアントを有すると分類される、請求項２３～３４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項36】

前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアにより、前記配列決定リードが前記バリアント配列よりも前記参照配列とより密接に一致することが示される場合に、配列決定リードが前記遺伝的バリアントを有しないと分類される、請求項２３～３５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項37】

前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアが等しい場合に、配列決定リードが前記確定的でないリードとして分類される、請求項２３～３６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項38】

前記第１の閾値が、前記バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定される、請求項２３～３７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項39】

前記第１の閾値または前記第２の閾値の少なくとも一方が、臨床試験の結果を使用して経験的に決定される、請求項２３～３８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項40】

前記第１の閾値が、カプランマイヤー推定量および複数の対象からのサンプルに関連するデータを使用して決定される、請求項２３～３９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項41】

前記第２の閾値が、前記バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定され、前記遺伝的バリアントを含まないと分類された配列決定リードが正しいという指定された信頼水準に対応する値に設定される、請求項３９に記載の方法。

【請求項42】

前記参照配列および前記バリアント配列が、前記バリアント遺伝子座、５’フランキング領域および３’フランキング領域を含む、請求項２３～４１のいずれか一項に記載の方法。

【請求項43】

前記５’フランキング領域および前記３’フランキング領域が、それぞれ、約５塩基長～約５０００塩基長である、請求項４２に記載の方法。

【請求項44】

前記サンプルから前記バリアント配列を生成することを含む、請求項２３～４３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項45】

バリアント配列を生成する工程が、
前記サンプルから得られた複数の核酸分子を提供する工程；
１つ以上のアダプターを前記複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子上にライゲーションする工程；
前記複数の核酸分子から前記１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅する工程；
前記増幅された核酸分子から前記増幅された核酸分子を捕捉する工程；および
シーケンサーによって、前記捕捉された核酸分子を配列決定して、前記核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程であって、前記複数の配列決定リードの１つ以上が前記遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複する、シーケンサーによって、前記捕捉された核酸分子を配列決定して、前記核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程
を含む、請求項４４に記載の方法。

【請求項46】

前記参照配列および前記バリアント配列が、前記遺伝的バリアントを除いて実質的に同一である、請求項２３～４５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項47】

前記遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および前記遺伝的バリアントを有しないと分類された配列決定リードの数を使用して、前記遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度を決定する工程を含む、請求項２３～４６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項48】

前記１つ以上のバリアントから選択される第２の遺伝的バリアントについて前記サンプルに関連する配列決定リードを分類する工程；
第２のバリアント特異的モデル、前記第２の遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および前記第２の遺伝的バリアントについて分類された配列決定リードの総数を使用して確率メトリックを決定する工程；ならびに
前記第２の遺伝的バリアントについての前記決定された確率メトリックを対応する第３の閾値と比較する工程であって、前記第２の遺伝的バリアントについての前記決定された確率メトリックが前記第３の閾値未満である場合に、前記サンプル中の前記第２の遺伝的バリアントの存在が同定される、前記第２の遺伝的バリアントについての前記決定された確率メトリックを対応する第３の閾値と比較する工程
を含む、請求項２３～４７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項49】

前記第２の遺伝的バリアントが、前記１つ以上のバリアントから選択される第２のバリアント遺伝子座に関連する、請求項４８に記載の方法。

【請求項50】

前記第２の遺伝的バリアントについての前記決定された確率メトリックを第４の閾値と比較する工程；
決定された確率メトリックが前記第４の閾値以上である場合、前記サンプル中に第２の遺伝的バリアントが存在しないと同定する工程
を含み、
前記決定された確率メトリックが前記第３の閾値以上であり、かつ前記第４の閾値未満である場合、前記サンプル中の前記第２の遺伝的バリアントの存在または非存在が確定的ではない、請求項４９に記載の方法。

【請求項51】

前記対象の疾患状態を決定することを含む、請求項２３～５０のいずれか一項に記載の方法。

【請求項52】

前記疾患状態が、前記サンプル中の全無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）と比較した循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の割合に比例する値である、請求項５１に記載の方法。

【請求項53】

前記疾患状態がｃｆＤＮＡの最大の体細胞対立遺伝子の割合である、請求項５２に記載の方法。

【請求項54】

前記疾患状態が、前記対象における癌の再発、前記患者における治療法に抵抗性の癌の存在、または特定の処置法によって処置され得る癌の存在を示す定性的因子を含む、請求項５２に記載の方法。

【請求項55】

前記サンプルがｃｆＤＮＡを含む、請求項２３～５４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項56】

前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアが、配列アライメントアルゴリズムを使用して決定される、請求項２３～５５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項57】

前記配列アライメントアルゴリズムが、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、またはＮｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアライメントアルゴリズムのうちの少なくとも１つである、請求項５６に記載の方法。

【請求項58】

前記遺伝的バリアントが、単一ヌクレオチドバリアント（ＳＮＶ）、多重ヌクレオチドバリアント（ＭＮＶ）、インデル、または再編成接合を含む、請求項２３～５７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項59】

前記バリアントパネルが、対象から得られた以前のサンプル中の核酸分子を配列決定し、１つ以上の遺伝的バリアントを同定することによって決定される、請求項２３～５８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項60】

前記対象が、以前にサンプルを得てから、サンプルを得るまでの間に、疾患のための介入処置を受けている、請求項５９に記載の方法。

【請求項61】

前記疾患が癌である、請求項６０に記載の方法。

【請求項62】

前記サンプルを使用して決定された前記対象の疾患状態と前記以前のサンプルに基づく前記対象の以前の疾患状態との間の差に基づいて前記処置を調整することをさらに含む、請求項５９または６０に記載の方法。

【請求項63】

前記サンプル中の核酸分子を配列決定することによって前記１つ以上の配列決定リードを生成することを含む、請求項２３～６２のいずれか一項に記載の方法。

【請求項64】

前記バリアントが体細胞変異である、請求項２３～６３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項65】

前記バリアントが生殖細胞系列変異である、請求項２３～６４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項66】

前記サンプルに関連する診断値として前記サンプルの前記遺伝的バリアントの存在を決定、同定、または適用することをさらに含む、請求項２３～６５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項67】

前記遺伝的バリアントの存在に基づいて前記対象のゲノムプロファイルを生成することをさらに含む、請求項２３～６６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項68】

前記生成されたゲノムプロファイルに基づいて、前記対象に対して、抗癌剤を選択すること、抗癌剤を投与すること、または抗癌処置を適用することをさらに含む、請求項６７に記載の方法。

【請求項69】

前記サンプルの前記遺伝的バリアントの存在が、前記対象のゲノムプロファイルを生成する際に使用される、請求項２３～６８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項70】

前記サンプルの遺伝的バリアントの存在が、前記対象のための提案される処置を決定する際に使用される、請求項２３～６９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項71】

前記サンプルの遺伝的バリアントの存在が、前記対象に処置を適用または投与する際に使用される、請求項２３～７０のいずれか一項に記載の方法。

【請求項72】

対象からのサンプル中の疾患状態を検出するための方法であって、
前記対象から取得された前記サンプル中の核酸分子を配列決定して、複数の配列決定リードを生成する工程；および
請求項１～７１のいずれか一項に記載の方法に従って、サンプル中のバリアント対立遺伝子頻度を決定する遺伝的バリアントを検出する工程
を含む、方法。

【請求項73】

疾患の進行または再発を監視する方法であって、
疾患を有する対象から取得した第１のサンプル中の核酸分子を配列決定して第１のセットの配列決定リードを生成する工程；
対象についての個別化バリアントパネルを生成する工程；
第１のサンプルよりも遅い時点で対象から取得した第２のサンプル中の核酸分子を配列決定して、第２のセットの配列決定リードを生成する工程；および
請求項１～７１のいずれか一項に記載の方法に従って、配列決定リードの第２のセットを使用して、遺伝的バリアントを検出するか、または配列決定リードの第２のセットを使用して、バリアント対立遺伝子頻度を決定する工程
を含む、方法。

【請求項74】

前記第１のサンプルが前記対象から取得された後、かつ前記第２のサンプルが前記対象から取得される前に、疾患療法を前記対象に投与することを含む、請求項７３に記載の方法。

【請求項75】

前記バリアントパネルからの遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの前記第１のセットにおける配列決定リードの数に基づいて第１の疾患状態を決定する工程；および
前記バリアントパネルからの遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの第２のセットにおける配列決定リードの数に基づいて第２の疾患状態を決定する工程
を含む、請求項７３または７４に記載の方法。

【請求項76】

前記第１の疾患状態と前記第２の疾患状態とを比較することによって疾患進行を決定することをさらに含む、請求項７５に記載の方法。

【請求項77】

前記第１のサンプルが前記対象から取得された後、前記第２のサンプルが前記対象から取得される前に、疾患療法を前記対象に投与する工程；および
前記決定された疾患進行に基づいて前記疾患療法を調整する工程
を含む、請求項７６に記載の方法。

【請求項78】

疾患を有する対象を処置する方法であって、
前記対象から第１のサンプルを取得する工程；
第１のサンプル中の核酸分子を配列決定して配列決定リードの第１のセットを生成する工程；
配列決定リードの第１のセットを使用して第１の疾患状態を決定する工程；
前記対象についての個別化バリアントパネルを生成する工程；
前記対象に疾患療法を投与する工程；
前記疾患療法が前記対象に投与された後に前記対象から第２のサンプルを取得する工程；
第２のサンプル中の核酸分子を配列決定して、配列決定リードの第２のセットを生成する工程；
請求項１～７１のいずれか一項に記載の方法に従って、配列決定リードの第２のセットを使用して、遺伝的バリアントを検出するか、または配列決定リードの第２のセットを使用して、バリアント対立遺伝子頻度を決定する工程；
配列決定リードの第２のセットに基づいて第２の疾患状態を決定する工程；
前記第１の疾患状態と前記第２の疾患状態とを比較することによって疾患進行を決定する工程；
前記疾患進行に基づいて対象に投与される前記疾患療法を調整する工程；
前記調整された疾患療法を前記対象に投与する工程
を含む、方法。

【請求項79】

前記疾患が癌である、請求項７８に記載の方法。

【請求項80】

前記サンプルが、前記対象からの液体生検サンプルに由来する、請求項１～７９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項81】

前記サンプルが、前記対象からの固体組織サンプル、液体組織サンプルまたは血液サンプルに由来する、請求項１～８０のいずれか一項に記載の方法。

【請求項82】

前記サンプルから抽出された核酸分子を配列決定して前記複数の配列決定リードを生成することをさらに含む、請求項２３～８１のいずれか一項に記載の方法。

【請求項83】

（１）前記対象についての識別情報、および（２）前記遺伝的バリアントの有無の呼び出し、または前記遺伝的バリアントについての前記バリアント対立遺伝子頻度の呼び出しを含む報告を生成または更新することを含む、請求項２３～８２のいずれか一項に記載の方法。

【請求項84】

前記対象または前記対象のためのヘルスケア提供者に前記報告を送信することをさらに含む、請求項８３に記載の方法。

【請求項85】

１つ以上のプロセッサと、
メモリと、
１つ以上のプログラムと
を備える装置であって、前記１つ以上のプログラムが前記メモリに記憶され、前記１つ以上のプロセッサによって実行されるように構成され、前記１つ以上のプログラムが、
１つ以上のバリアントからバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択するための命令；
バリアント遺伝子座と重複するサンプルに関連する複数の配列決定リードを取得するための命令；
各配列決定リードを、前記遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、前記複数の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成するための命令；
各配列決定リードを、前記遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントすることによって、前記複数の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成するための命令；
前記１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、前記遺伝的バリアントを有すること、前記遺伝的バリアントを有しないこと、または確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類するための命令；
遺伝的バリアントを有するとして分類された配列決定リードの数を決定するための命令；
バリアント特異的モデルおよび分類された配列決定リードの総数に基づいて確率メトリックを決定するための命令；ならびに
前記決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの存在を特定するための命令
を含む、装置。

【請求項86】

前記バリアント特異的モデルが遺伝子座特異的である、請求項８５に記載の装置。

【請求項87】

前記第１の閾値が遺伝子座特異的およびバリアント特異的である、請求項８５または８６に記載の装置。

【請求項88】

前記確率メトリックが、ノイズではなく前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの存在に起因して前記遺伝的変バリアントが検出される可能性を示す統計値である、請求項８５～８７のいずれか一項に記載の装置。

【請求項89】

１つ以上のプログラムが、
前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記決定された確率メトリックを第２の閾値と比較するための命令、および
前記決定された確率メトリックが前記第２の閾値以上である場合に、前記サンプル中に前記遺伝的バリアントが存在しないことを、前記１つ以上のプロセッサによって特定するための命令；または
前記決定された確率メトリックが前記第１の閾値以上であり、かつ前記第２の閾値未満である場合、前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの有無を確定的でないと、前記１つ以上のプロセッサによって特定するための命令
をさらに含む、請求項８５～８８のいずれか一項に記載の装置。

【請求項90】

前記バリアント特異的モデルが、前記１つ以上のプロセッサを使用して、野生型サンプルからの決定されたメトリックおよび分類された配列決定リードの総数に基づく確率分布を適合させることによって生成される、請求項８５～８９のいずれか一項に記載の装置。

【請求項91】

前記確率分布が二項分布である、請求項９０に記載の装置。

【請求項92】

前記確率メトリックが、前記遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および第２の数から決定され、前記第２の数が、分類された配列決定リードの総数から、確定的でないリードであると分類された配列決定リードの数を引いた数である、請求項８５～９１のいずれか一項に記載の装置。

【請求項93】

前記バリアント特異的モデルが、前記バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードにおけるノイズ源の１つ以上に関連する１つ以上の関数に関連する、請求項８５～９２のいずれか一項に記載の装置。

【請求項94】

前記１つ以上のノイズ源が、サンプル調製誤差、増幅バイアス誤差、配列決定誤差、アライメント誤差、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項９３に記載の装置。

【請求項95】

前記バリアント特異的モデルが、前記バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードのデータに当てはめられた１つ以上の関数に関連する、請求項８５～９４のいずれか一項に記載の装置。

【請求項96】

前記１以上の関数が、一様分布関数、二項分布関数、ポアソン分布関数、負の二項分布関数、正規分布関数、対数正規分布関数、コーシーローレンツ分布関数、対数ロジスティック分布関数、指数分布関数、ガンマ分布関数、超幾何分布関数、またはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上を含む、請求項９５に記載の装置。

【請求項97】

前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアにより、前記配列決定リードが前記参照配列よりも前記バリアント配列とより密接に一致することが示される場合、配列決定リードが前記遺伝的バリアントを有すると分類される、請求項８５～９６のいずれか一項に記載の装置。

【請求項98】

前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアにより、前記配列決定リードが前記バリアント配列よりも前記参照配列とより密接に一致することが示される場合、配列決定リードが前記遺伝的バリアントを有しないと分類される、請求項８５～９７のいずれか一項に記載の装置。

【請求項99】

前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアが等しい場合に、配列決定リードが前記確定的でないリードとして分類される、請求項８５～９８のいずれか一項に記載の装置。

【請求項100】

前記第１の閾値が、前記バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定される、請求項８５～９９のいずれか一項に記載の装置。

【請求項101】

前記第１の閾値または前記第２の閾値の少なくとも一方が、臨床試験の結果を使用して経験的に決定される、請求項８５～１００のいずれか一項に記載の装置。

【請求項102】

前記第１の閾値が、カプランマイヤー推定量および複数の対象からのサンプルに関連するデータを使用して決定される、請求項８５～１０１のいずれか一項に記載の装置。

【請求項103】

前記第２の閾値が、前記バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定され、前記遺伝的バリアントを含まないと分類された配列決定リードが正しいという指定された信頼水準に対応する値に設定される、請求項８５～１０２のいずれか一項に記載の装置。

【請求項104】

前記参照配列および前記バリアント配列が、前記バリアント遺伝子座、５’フランキング領域および３’フランキング領域を含む、請求項８５～１０３のいずれか一項に記載の装置。

【請求項105】

前記５’フランキング領域および前記３’フランキング領域が、それぞれ、約５塩基長～約５０００塩基長である、請求項１０４に記載の装置。

【請求項106】

前記１つ以上のプログラムが、前記サンプルから前記バリアント配列を生成するための命令をさらに含む、請求項８５～１０５のいずれか一項に記載の装置。

【請求項107】

前記バリアント配列を生成する工程が、
前記サンプルから得られた複数の核酸分子を提供する工程；
１つ以上のアダプターを前記複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子上にライゲーションする工程；
前記複数の核酸分子から前記１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅する工程；
前記増幅された核酸分子から前記増幅された核酸分子を捕捉する工程；および
シーケンサーによって、前記捕捉された核酸分子を配列決定して、前記核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程であって、前記複数の配列決定リードの１つ以上が前記遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複する、シーケンサーによって、前記捕捉された核酸分子を配列決定して、前記核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程
を含む、請求項１０６に記載の装置。

【請求項108】

前記参照配列および前記バリアント配列が、前記遺伝的バリアントを除いて実質的に同一である、請求項８５～１０７のいずれか一項に記載の装置。

【請求項109】

前記１つ以上のプログラムが、前記遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および前記遺伝的バリアントを有しないと分類された配列決定リードの数を使用して、前記遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度を決定するための命令をさらに含む、請求項８５～１０８のいずれか一項に記載の装置。

【請求項110】

前記１つ以上のプログラムが、
前記１つ以上のバリアントから選択される第２の遺伝的バリアントについて前記サンプルに関連する配列決定リードを分類し；
第２のバリアント特異的モデル、前記第２の遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および前記第２の遺伝的バリアントについて分類された配列決定リードの総数を使用して確率メトリックを決定し；ならびに
前記第２の遺伝的バリアントについての前記決定された確率メトリックを対応する第３の閾値と比較し、前記第２の遺伝的バリアントについての前記決定された確率メトリックが前記第３の閾値未満である場合、前記サンプル中の前記第２の遺伝的バリアントの存在を同定する
ための命令をさらに含む、請求項８５～１０９のいずれか一項に記載の装置。

【請求項111】

前記第２の遺伝的バリアントが、前記１つ以上のバリアントから選択される第２のバリアント遺伝子座に関連する、請求項１１０に記載の装置。

【請求項112】

前記１つ以上のプログラムが、前記第２の遺伝的バリアントについての前記決定された確率メトリックを第４の閾値と比較し；
決定された確率メトリックが前記第４の閾値以上である場合、前記サンプル中に第２の遺伝的バリアントが存在しないと同定する命令を含み、
前記決定された確率メトリックが前記第３の閾値以上であり、かつ前記第４の閾値未満である場合に、前記サンプル中の前記第２の遺伝的バリアントの存在または非存在が確定的ではない、請求項１１１に記載の装置。

【請求項113】

前記１つ以上のプログラムが、前記対象の疾患状態を決定するための命令をさらに含む、請求項８５～１１２のいずれか一項に記載の装置。

【請求項114】

前記疾患状態が、前記サンプル中の全無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）と比較した循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の割合に比例する値である、請求項１１３に記載の装置。

【請求項115】

前記疾患状態がｃｆＤＮＡの最大の体細胞対立遺伝子割合である、請求項１１４に記載の装置。

【請求項116】

前記疾患状態が、前記対象における癌の再発、前記対象における治療法に抵抗性の癌の存在、または特定の治療法によって処置され得る癌の存在を示す定性的因子を含む、請求項１１４に記載の装置。

【請求項117】

前記サンプルがｃｆＤＮＡを含む、請求項８５～１１６のいずれか一項に記載の装置。

【請求項118】

前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアが、配列アライメントアルゴリズムを使用して決定される、請求項８５～１１７のいずれか一項に記載の装置。

【請求項119】

前記配列アライメントアルゴリズムが、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、またはＮｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアライメントアルゴリズムのうちの少なくとも１つである、請求項１１８に記載の装置。

【請求項120】

前記遺伝的バリアントが、単一ヌクレオチドバリアント（ＳＮＶ）、多重ヌクレオチドバリアント（ＭＮＶ）、インデル、または再編成接合を含む、請求項８５～１１９のいずれか一項に記載の装置。

【請求項121】

前記バリアントパネルが、前記対象から得られた以前のサンプル中の核酸分子を配列決定し、１つ以上の遺伝的バリアントを同定することによって決定される、請求項８５～１２０のいずれか一項に記載の装置。

【請求項122】

前記対象が、以前にサンプルを得てから、サンプルを得るまでの間に、疾患のための介入処置を受けている、請求項１２１に記載の装置。

【請求項123】

前記疾患が癌である、請求項１２２に記載の装置。

【請求項124】

前記１つ以上のプログラムが、前記サンプルを使用して決定された前記対象の疾患状態と、前記以前のサンプルに基づく前記対象の以前の疾患状態との間の差に基づいて前記処置を調整するための命令をさらに含む、請求項１２１または１２２に記載の装置。

【請求項125】

前記１つ以上のプログラムが、前記サンプル中の核酸分子を配列決定することによって前記１つ以上の配列決定リードを生成するための命令をさらに含む、請求項８５～１２４のいずれか一項に記載の装置。

【請求項126】

前記バリアントが体細胞変異である、請求項８５～１２５のいずれか一項に記載の装置。

【請求項127】

前記バリアントが生殖細胞系列変異である、請求項８５～１２６のいずれか一項に記載の装置。

【請求項128】

前記１つ以上のプログラムが、前記サンプルに関連する診断値として前記サンプルの前記遺伝的バリアントの存在を決定、同定、または適用するための命令をさらに含む、請求項８５～１２７のいずれか一項に記載の装置。

【請求項129】

前記１つ以上のプログラムが、前記遺伝的バリアントの存在に基づいて前記対象のゲノムプロファイルを生成するための命令をさらに含む、請求項８５～１２８のいずれか一項に記載の装置。

【請求項130】

前記生成されたゲノムプロファイルに基づいて、前記対象に抗癌剤を投与するか、または抗癌処置を適用するための命令をさらに含む、請求項１２９に記載の装置。

【請求項131】

前記サンプルの前記遺伝的バリアントの存在が、前記対象のゲノムプロファイルを生成する際に使用される、請求項８５～１３０のいずれか一項に記載の装置。

【請求項132】

前記サンプルの遺伝的バリアントの存在が、前記対象のための提案される処置を決定する際に使用される、請求項８５～１３１のいずれか一項に記載の装置。

【請求項133】

前記サンプルの遺伝的バリアントの存在が、前記対象に処置を適用または投与する際に使用される、請求項８５～１３２のいずれか一項に記載の装置。

【請求項134】

１つ以上のプログラムを記憶している非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記１つ以上のプログラムは、命令を含み、前記命令は、電子デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行されると、
１つ以上のバリアントからバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択すること；
バリアント遺伝子座と重複するサンプルに関連する複数の配列決定リードを取得すること；
各配列決定リードを、前記遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、前記複数の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成すること；
各配列決定リードを、前記遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントすることによって、前記複数の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成すること；
前記複数の配列決定リードのそれぞれを、それぞれの配列決定リードの前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアに基づいて、前記遺伝的バリアントを有すること、前記遺伝的バリアントを有しないこと、または確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類すること；
前記遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定すること；
バリアント特異的モデルおよび標識された配列決定リードの総数に基づいて確率メトリックを決定すること；ならびに
前記決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの存在を特定すること
を前記デバイスに行わせる、非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項135】

前記バリアント特異的モデルが遺伝子座特異的である、請求項１３４に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項136】

前記第１の閾値が遺伝子座特異的およびバリアント特異的である、請求項１３４または請求項１３５に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項137】

前記確率メトリックが、ノイズではなく前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの存在に起因して前記遺伝的バリアントが検出される可能性を示す統計値である、請求項１３４～１３６のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項138】

前記１つ以上のプログラムが、
前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記決定された確率メトリックを第２の閾値と比較するための命令、および
前記決定された確率メトリックが前記第２の閾値以上である場合、前記サンプル中に前記遺伝的バリアントが存在しないことを、前記１つ以上のプロセッサによって特定するための命令；または
前記決定された確率メトリックが前記第１の閾値以上であり、かつ前記第２の閾値未満である場合、前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの有無を確定的でないと、前記１つ以上のプロセッサによって特定するための命令
をさらに含む、請求項１３４～１３７のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項139】

前記バリアント特異的モデルが、前記１つ以上のプロセッサを使用して、野生型サンプルからの決定されたメトリックおよび分類された配列決定リードの総数に基づく確率分布を適合させることを含む、請求項１３４～１３８のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項140】

前記確率分布が二項分布である、請求項１３９に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項141】

前記確率メトリックが、前記遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および第２の数から決定され、前記第２の数が、分類された配列決定リードの総数から、確定的でないリードであると分類された配列決定リードの数を引いた数である、請求項１３４～１４０のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項142】

前記バリアント特異的モデルが、前記バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードにおける１つ以上のノイズ源に関連する１つ以上の関数に関連する、請求項１３４～１４１のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項143】

前記１つ以上のノイズ源が、サンプル調製誤差、増幅バイアス誤差、配列決定誤差、アライメント誤差、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１４２に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項144】

前記バリアント特異的モデルが、前記バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードのデータに当てはめられた１つ以上の関数に関連する、請求項１３４～１４３のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項145】

前記１以上の関数が、一様分布関数、二項分布関数、ポアソン分布関数、負の二項分布関数、正規分布関数、対数正規分布関数、コーシーローレンツ分布関数、対数ロジスティック分布関数、指数分布関数、ガンマ分布関数、超幾何分布関数、またはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上を含む、請求項１４４に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項146】

前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアにより、前記配列決定リードが前記参照配列よりも前記バリアント配列とより密接に一致することが示される場合、配列決定リードが前記遺伝的バリアントを有すると分類される、請求項１３４～１４５のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項147】

前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアにより、前記配列決定リードが前記バリアント配列よりも前記参照配列とより密接に一致することが示される場合、配列決定リードが前記遺伝的バリアントを有しないと分類される、請求項１３４～１４６のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項148】

前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアが等しい場合に、配列決定リードが前記確定的でないリードとして分類される、請求項１３４～１４７のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項149】

前記第１の閾値が、前記バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定される、請求項１３４～１４８のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項150】

前記第１の閾値または前記第２の閾値の少なくとも一方が、臨床試験の結果を使用して経験的に決定される、請求項１３４～１４９のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項151】

前記第１の閾値が、カプランマイヤー推定量および複数の対象からのサンプルに関連するデータを使用して決定される、請求項１３４～１５０のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項152】

前記第２の閾値が、前記バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定され、前記遺伝的バリアントを含まないと分類された配列決定リードが正しいという指定された信頼水準に対応する値に設定される、請求項１５０に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項153】

前記参照配列および前記バリアント配列が、前記バリアント遺伝子座、５’フランキング領域および３’フランキング領域を含む、請求項１３４～１５２のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項154】

前記５’フランキング領域および前記３’フランキング領域が、それぞれ、約５塩基長～約５０００塩基長である、請求項１５３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項155】

前記１つ以上のプログラムが、前記サンプルから前記バリアント配列を生成するための命令をさらに含む、請求項１３４～１５４のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項156】

前記バリアント配列を生成する工程が；
前記サンプルから得られた複数の核酸分子を提供する工程；
１つ以上のアダプターを前記複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子上にライゲーションする工程；
前記複数の核酸分子から前記１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅する工程；
前記増幅された核酸分子から前記増幅された核酸分子を捕捉する工程；および
シーケンサーによって、前記捕捉された核酸分子を配列決定して、前記核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程であって、前記複数の配列決定リードの１つ以上が前記遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複する、シーケンサーによって、前記捕捉された核酸分子を配列決定して、前記核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程
を含む、請求項１５５に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項157】

前記参照配列および前記バリアント配列が、前記遺伝的バリアントを除いて実質的に同一である、請求項１３４～１５６のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項158】

前記１つ以上のプログラムが、前記遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および前記遺伝的バリアントを有しないと標識された配列決定リードの数を使用して、前記遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度を決定するための命令をさらに含む、請求項１３４～１５７のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項159】

前記１つ以上のプログラムが、
前記１つ以上のバリアントから選択される第２の遺伝的バリアントについて前記サンプルに関連する配列決定リードを分類し；
第２のバリアント特異的モデル、前記第２の遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および前記第２の遺伝的バリアントについて分類された配列決定リードの総数を使用して確率メトリックを決定し；ならびに
前記第２の遺伝的バリアントについての前記決定された確率メトリックを対応する第３の閾値と比較し、前記第２の遺伝的バリアントについての前記決定された確率メトリックが前記第３の閾値未満である場合、前記サンプル中の前記第２の遺伝的バリアントの存在を同定する
ための命令をさらに含む、請求項１３４～１５８のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項160】

前記第２の遺伝的バリアントが、前記１つ以上のバリアントから選択される第２のバリアント遺伝子座に関連する、請求項１５９に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項161】

前記１つ以上のプログラムが、
前記第２の遺伝的バリアントについての前記決定された確率メトリックを第４の閾値と比較し；
決定された確率メトリックが前記第４の閾値以上である場合、前記サンプル中に第２の遺伝的バリアントが存在しないと同定するための命令を含み、
前記決定された確率メトリックが前記第３の閾値以上であり、かつ前記第４の閾値未満である場合、前記サンプル中の前記第２の遺伝的バリアントの存在または非存在が確定的ではない、請求項１６０に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項162】

前記１つ以上のプログラムが、前記対象の疾患状態を決定するための命令をさらに含む、請求項１３４～１６１のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項163】

前記疾患状態が、前記サンプル中の全無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）と比較した循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の割合に比例する値である、請求項１６２に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項164】

前記疾患状態がｃｆＤＮＡの最大の体細胞対立遺伝子割合である、請求項１６３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項165】

前記疾患状態が、前記対象における癌の再発、前記患者における治療法に抵抗性の癌の存在、または特定の治療法によって処置され得る癌の存在を示す定性的因子を含む、請求項１６３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項166】

前記サンプルがｃｆＤＮＡを含む、請求項１３４～１６５のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項167】

前記参照マッチスコアおよび前記バリアントマッチスコアが、配列アライメントアルゴリズムを使用して決定される、請求項１３４～１６６のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項168】

前記配列アライメントアルゴリズムが、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、またはＮｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアライメントアルゴリズムのうちの少なくとも１つである、請求項１６７に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項169】

前記遺伝的バリアントが、単一ヌクレオチドバリアント（ＳＮＶ）、多重ヌクレオチドバリアント（ＭＮＶ）、インデル、または再編成接合を含む、請求項１３４～１６８のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項170】

前記バリアントパネルが、対象から得られた以前のサンプル中の核酸分子を配列決定し、１つ以上の遺伝的バリアントを同定することによって決定される、請求項１３４～１６９のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項171】

前記対象が、以前にサンプルを得てから、サンプルを得るまでの間に、疾患のための介入処置を受けている、請求項１７０に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項172】

前記疾患が癌である、請求項１７１に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項173】

前記１つ以上のプログラムが、前記サンプルを使用して決定された前記対象の疾患状態と、前記以前のサンプルに基づく前記対象の以前の疾患状態との間の差に基づいて前記処置を調整するための命令をさらに含む、請求項１７０または１７１に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項174】

前記１つ以上のプログラムが、前記サンプル中の核酸分子を配列決定することによって前記１つ以上の配列決定リードを生成するための命令をさらに含む、請求項１３４～１７３のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項175】

前記バリアントが体細胞変異である、請求項１３４～１７４のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項176】

前記バリアントが生殖細胞系列変異である、請求項１３４～１７５のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項177】

前記１つ以上のプログラムが、前記サンプルに関連する診断値として前記サンプルの前記遺伝的バリアントの存在を決定、同定、または適用するための命令をさらに含む、請求項１３４～１７６のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項178】

前記１つ以上のプログラムが、前記遺伝的バリアントの存在に基づいて前記対象のゲノムプロファイルを生成するための命令をさらに含む、請求項１３４～１７７のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項179】

前記１つ以上のプログラムが、前記生成されたゲノムプロファイルに基づいて、前記対象に抗癌剤を投与するか、または抗癌処置を適用するための命令をさらに含む、請求項１７８に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項180】

前記サンプルの前記遺伝的バリアントの存在が、前記対象のゲノムプロファイルを生成する際に使用される、請求項１３４～１７９のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項181】

前記サンプルの遺伝的バリアントの存在が、前記対象のための提案される処置を決定する際に使用される、請求項１３４～１８０のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項182】

前記サンプルの遺伝的バリアントの存在が、前記対象に処置を適用または投与する際に使用される、請求項１３４～１８１のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項183】

コンピュータシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリであって、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに請求項１～８６のいずれか一項に記載の方法を実行させるための命令を記憶するように構成されたメモリと
を備える、コンピュータシステム。

【請求項184】

前記複数の配列決定リードが、１００～３，０００個の遺伝子座、２００～２，８００個の遺伝子座、３００～２，６００個の遺伝子座、４００～２，４００個の遺伝子座、５００～２，２００個の遺伝子座、６００～２，０００個の遺伝子座、７００～１，８００個の遺伝子座、８００～１，６００個の遺伝子座、９００～１，４００個の遺伝子座、１，０００～１，２００個の遺伝子座、４００～１，０００個の遺伝子座、４００～１，２００個の遺伝子座、４００～１，４００個の遺伝子座、４００～１，６００個の遺伝子座、４００～１，８００個の遺伝子座、４００～２，０００個の遺伝子座、４００～２，２００個の遺伝子座、４００～２，４００個の遺伝子座、４００～２，６００個の遺伝子座、４００～２，８００個の遺伝子座、４００～３，０００個の遺伝子座、６００～１，０００個の遺伝子座、６００～１，２００個の遺伝子座、６００～１，４００個の遺伝子座、６００～１，６００個の遺伝子座、６００～１，８００個の遺伝子座、６００～２，０００個の遺伝子座、６００～２，２００個の遺伝子座、６００～２，４００個の遺伝子座、６００～２，６００個の遺伝子座、６００～２，８００個の遺伝子座、６００～３，０００個の遺伝子座、８００～１，０００個の遺伝子座、８００～１，２００個の遺伝子座、８００～１，４００個の遺伝子座、８００～１，６００個の遺伝子座、８００～１，８００個の遺伝子座、８００～２，０００個の遺伝子座、８００～２，２００個の遺伝子座、８００～２，４００個の遺伝子座、８００～２，６００個の遺伝子座、８００～２，８００個の遺伝子座、８００～３，０００個の遺伝子座、１，０００～１，２００個の遺伝子座、１，０００～１，４００個の遺伝子座、１，０００～１，６００個の遺伝子座、１，０００～１，８００個の遺伝子座、１，０００～２，０００個の遺伝子座、１，０００～２，２００個の遺伝子座、１，０００～２，４００個の遺伝子座、１，０００～２，６００個の遺伝子座、１，０００～２，８００個の遺伝子座、１，０００～３，０００個の遺伝子座、１，２００～１，４００個の遺伝子座、１，２００～１，６００個の遺伝子座、１，２００～１，８００個の遺伝子座、１，２００～２，０００個の遺伝子座、１，２００～２，２００個の遺伝子座、１，２００～２，４００個の遺伝子座、１，２００～２，６００個の遺伝子座、１，２００～２，８００個の遺伝子座、１，２００～３，０００個の遺伝子座、１，４００～１，６００個の遺伝子座、１，４００～１，８００個の遺伝子座、１，４００～２，０００個の遺伝子座、１，４００～２，２００個の遺伝子座、１，４００～２，４００個の遺伝子座、１，４００～２，６００個の遺伝子座、１，４００～２，８００個の遺伝子座、１，４００～３，０００個の遺伝子座、１，６００～１，８００個の遺伝子座、１，６００～２，０００個の遺伝子座、１，６００～２，２００個の遺伝子座、１，６００～２，４００個の遺伝子座、１，６００～２，６００個の遺伝子座、１，６００～２，８００個の遺伝子座、１，６００～３，０００個の遺伝子座、１，８００～２，０００個の遺伝子座、１，８００～２，２００個の遺伝子座、１，８００～２，４００個の遺伝子座、１，８００～２，６００個の遺伝子座、１，８００～２，８００個の遺伝子座、１，８００～３，０００個の遺伝子座、２，０００～２，２００個の遺伝子座、２，０００～２，４００個の遺伝子座、２，０００～２，６００個の遺伝子座、２，０００～２，８００個の遺伝子座、２，０００～３，０００個の遺伝子座、２，２００～２，４００個の遺伝子座、２，２００～２，６００個の遺伝子座、２，２００～２，８００個の遺伝子座、２，２００～３，０００個の遺伝子座、２，４００～２，６００個の遺伝子座、２，４００～２，８００個の遺伝子座、２，４００～３，０００個の遺伝子座、２，６００～２，８００個の遺伝子座、２，６００～３，０００個の遺伝子座、または２，８００～３，０００個の遺伝子座を含む、請求項１～２２のいずれか一項に記載の方法。

【請求項185】

最小カバレッジ要件が、少なくとも７５倍、１００倍、１５０倍、１５０倍、２００倍、または２５０倍である、請求項１～２２または１８４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項186】

オンラインポータルを介して前記報告を含むユーザインタフェースを表示する工程をさらに含む、請求項１～２２または請求項１８４～１８５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項187】

モバイルデバイスを介して前記報告を含むユーザインターフェースを表示することをさらに含む、請求項１～２２または請求項１８４～１８６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項188】

前記癌が、Ｂ細胞癌（多発性骨髄腫）、黒色腫、乳癌、肺癌、気管支癌、結腸直腸癌、前立腺癌、膵臓癌、胃癌、卵巣癌、膀胱癌、脳癌、中枢神経系癌、末梢神経系癌、食道癌、子宮頸癌、子宮頸部癌、子宮内膜癌、口腔の癌、咽頭の癌、肝臓癌、腎臓癌、精巣癌、胆道癌、小腸癌、虫垂癌、唾液腺癌、甲状腺癌、副腎癌、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織の癌、腺癌、炎症性筋線維芽細胞腫、消化管間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸癌、多発性骨髄腫（ＭＭ）、骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）、骨髄増殖性障害（ＭＰＤ）、急性リンパ性白血病（ＡＬＬ）、急性骨髄性白血病（ＡＭＬ）、慢性骨髄球性白血病（ＣＭＬ）、慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）、真性赤血球増加症、ホジキンリンパ腫、非ホジキンリンパ腫（ＮＨＬ）、軟部組織肉腫、線維肉腫、粘液肉腫、脂肪肉腫、骨肉腫、脊索腫、血管肉腫、内皮肉腫、リンパ管肉腫、リンパ血管内皮肉腫、滑膜腫、中皮腫、ユーイング腫瘍、平滑筋肉腫、横紋筋肉腫、扁平上皮癌、基底細胞癌、腺癌、汗腺癌、脂腺癌、乳頭状癌、乳頭腺癌、髄様癌、気管支原性癌、腎細胞癌、肝癌、胆管癌、絨毛癌、精上皮癌、胎児性癌、ウィルムス腫瘍、膀胱癌、上皮癌、神経膠腫、星細胞腫、髄芽腫、頭蓋咽頭腫、上衣腫、松果体細胞腫、血管芽細胞腫、聴神経芽腫、乏突起膠腫、髄膜腫、神経芽細胞腫、網膜芽細胞腫、濾胞性リンパ腫、びまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫、マントル細胞リンパ腫、肝細胞癌、甲状腺癌、胃癌、頭頸部癌、小細胞癌、本態性血小板血症、原発性骨髄線維症、好酸球増加症候群、全身性肥満細胞症、家族性好酸球増加症、慢性好酸球性白血病、神経内分泌癌、またはカルチノイド腫瘍である、請求項６１に記載の方法。

【請求項189】

前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの存在に基づいて、前記対象に投与する癌療法を選択することをさらに含む、請求項２３～７２または１８８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項190】

前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの存在に基づいて、前記対象に投与するための癌療法の有効量を決定することをさらに含む、請求項１８９に記載の方法。

【請求項191】

前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの存在に基づいて前記癌療法を前記対象に投与することをさらに含む、請求項１８９または１９０に記載の方法。

【請求項192】

前記癌療法が、化学療法、放射線療法、免疫療法、手術、またはサンプル中の遺伝的バリアントの存在を標的とするように構成された療法を含む、請求項１８９または１９０に記載の方法。

【請求項193】

癌療法を選択する方法であって、
対象からのサンプル中の前記遺伝的バリアントの存在の決定に応答して、前記対象についての癌療法を選択する工程であって、前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの存在が、請求項２３～７２または１８８～１９２のいずれか一項に記載の方法に従って決定される、前記対象についての癌療法を選択する工程を含む、方法。

【請求項194】

対象の癌を処置する方法であって、
前記対象からのサンプル中の前記遺伝的バリアントの存在を決定することに応答して、有効量の癌療法を前記対象に投与する工程
を含み、前記サンプル中の前記遺伝的バリアントの存在が、請求項２３～７２または１８８～１９２のいずれか一項に記載の方法に従って決定される、方法。

【請求項195】

対象における腫瘍の進行または再発を監視する方法であって、
請求項２３～７２または請求項１８８～１９２のいずれか一項に記載の方法に従って、第１の時点で前記対象から得られた第１のサンプル中の前記遺伝的バリアントの第１の存在を決定する工程；
第２の時点で前記対象から得られた第２のサンプル中の前記遺伝的バリアントの第２の存在を決定する工程；および
前記遺伝的バリアントの前記第１の存在を前記遺伝的バリアントの前記第２の存在と比較することによって、前記腫瘍の進行または再発を監視する工程
を含む、方法。

【請求項196】

前記第２のサンプルについての前記遺伝的バリアントの第２の存在が、請求項２３～７２または１８８～１９２のいずれか一項に記載の方法に従って決定される、請求項１９５に記載の方法。

【請求項197】

前記腫瘍の進行に応答して腫瘍療法を調整することをさらに含む、請求項１９５または１９６に記載の方法。

【請求項198】

前記腫瘍の進行に応答して、前記腫瘍療法の投与量を調整すること、または種々の腫瘍療法を選択することをさらに含む、請求項１９５～１９７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項199】

前記調整された腫瘍療法を前記対象に投与することをさらに含む、請求項１９８に記載の方法。

【請求項200】

前記第１の時点が、前記対象が腫瘍療法を実施される前であり、前記第２の時点が、前記対象が前記腫瘍療法を実施された後である、請求項１９５～１９９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項201】

前記対象が、癌を有するか、癌を有するリスクがあるか、癌について日常的に検査されているか、または癌を有する疑いがある、請求項１９５～２００のいずれか一項に記載の方法。

【請求項202】

前記癌が固形腫瘍である、請求項１９５～２０１のいずれか一項に記載の方法。

【請求項203】

前記癌が血液癌である、請求項１９５～２０２のいずれか一項に記載の方法。

【請求項204】

前記対象の前記ゲノムプロファイルが、包括的ゲノムプロファイリング（ＣＧＰ）試験、遺伝子発現プロファイリング試験、癌ホットスポットパネル試験、ＤＮＡメチル化試験、ＤＮＡ断片化試験、ＲＮＡ断片化試験、またはそれらの任意の組み合わせからの結果をさらに含む、請求項６９に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０２１年７月２３日に出願された米国仮特許出願第６３／２２５，３９７号の優先権の利益を主張し、その内容は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

【0002】

発明の分野
バリアントを同定するための方法およびシステム、試験サンプル中のバリアント頻度を決定するための方法およびシステム、疾患進行（癌進行など）を監視する方法および疾患（癌など）を有する対象を処置する方法が本明細書に記載される。

【背景技術】

【0003】

背景
ゲノム試験は、癌のより良い理解を発展させ、より効果的な処置アプローチを管理することに向けて大きな有望性を示している。ゲノム試験は、患者の生物学的サンプル（癌細胞または癌細胞の無細胞核酸産物を含有し得る）中のゲノムまたはその一部の配列決定、および参照遺伝子配列に対するサンプル中の任意の遺伝的バリアント（例えば、腫瘍に関連し得る突然変異）の同定を含む。遺伝的バリアントは、例えば、挿入、欠失、置換、再編成、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。特定の患者の癌に見られるこれらの遺伝的バリアント（例えば、変異）を同定して理解することはまた、より良い治療法を開発するのに役立ち、ゲノム情報を使用して特定の癌バリアントを処置するための最良のアプローチを識別する（または無効なアプローチを除外する）のに役立ち得る。

【0004】

一般に、生物学的サンプルは、その中に含まれるＤＮＡを抽出および単離することを最終目的として、様々な可能な技術を用いて検査室において処理される。その単離されたＤＮＡが配列決定され、患者サンプルからのＤＮＡのデータ構造表現（電子的とし得る）をもたらす。多くの場合、そのデータ構造表現は、数千またはそれ以上の「リード」の形式である（例えば、数万、数十万、数百万、数千万、または数億リード）。単一のリードは、一般に、患者のＤＮＡの比較的短い（例えば、５０～１５０塩基）部分配列を含む。対照的に、ヒトゲノム全体は、約３０億塩基長であり、本出願の目的のための関心部分領域は、数万塩基長とし得る。

【0005】

癌およびクローン性造血などの疾患は、患者から採取されたサンプル中の核酸分子間のバリアント頻度を決定することによって、患者において監視または決定し得る。癌の重症度は、一般に、腫瘍ゲノム内のバリアントの数またはそれらのバリアントがサンプル中に現れる相対頻度と相関する。例えば、無細胞ＤＮＡは、一般に、ゲノムＤＮＡと循環腫瘍ＤＮＡとの混合物である。癌の重症度が増すにつれて、無細胞ＤＮＡの大部分が癌に起因すると考えられる。腫瘍ゲノムを示すバリアントの相対頻度を追跡することによって、疾患の進行が監視され得る。

【0006】

バリアントコーリングプロセスは、一般に、陽性バリアントコーリングが行われる前に、閾値数の配列決定リードがバリアントを有していると同定されることを必要とする。十分な数の配列決定リードを検出することには、多くの場合、かなりの配列決定深度が必要とされ、これは、限られた量の疾患関連核酸しか入手できない場合には不可能であることがある。検出の限界が低く、疾患の進行を追跡するために使用し得る効率的なバリアントコーリングプロセスが依然として必要とされている。

【0007】

バリアントコーリングプロセスには、バリアントコーリングプロセスにおける配列決定およびアライメントプロセス中に配列決定リードに導入されるノイズが含まれる場合がある。配列決定データに関連する潜在的な誤差の結果として、バリアントがサンプルデータ中に存在しない場合、配列決定リードは代替（例えば、バリアント）として誤って識別されることがある。すなわち、これらの誤差は偽陽性をもたらす可能性があり、実際にはバリアントが配列決定リードに存在しない場合、配列決定リードはバリアントとして同定される。したがってノイズを考慮して精度を向上させ得る、高い検出限界を必要としないバリアントコーリング方法を実装する必要が依然としてある。

【発明の概要】

【0008】

発明の簡単な概要
遺伝的バリアントを検出し、対象からのサンプル中のバリアント対立遺伝子頻度を決定する方法が本明細書に記載される。疾患の進行を監視する方法および疾患を有する対象を処置する方法も本明細書に記載される。そのような方法を実行するための電子デバイスおよびシステムがさらに記載される。

【0009】

対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出するか、またはバリアント対立遺伝子頻度を決定する例示的な方法は、サンプルから得られた複数の核酸分子を提供する工程、１つ以上のアダプターを複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子上にライゲーションする工程、複数の核酸分子から１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅する工程、増幅された核酸分子から増幅された核酸分子を捕捉する工程、シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程であって、複数の配列決定リードの１つ以上が遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複する、シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程、１つ以上のプロセッサを使用して、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれに対する参照マッチスコアを生成する工程、１つ以上のプロセッサを使用して、遺伝的バリアントを含むバリアント配列に各配列決定リードをアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれに対するバリアントマッチスコアを生成する工程、それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、１つ以上のプロセッサを使用して、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、または確定的でないリードのうちの少なくとも１つとして分類する工程、１つ以上のプロセッサを使用して、複数の配列決定リードの中に遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定する工程、１つ以上のプロセッサを使用して、バリアント特異的モデルに基づく確率メトリック、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および分類された配列決定リードの総数を決定する工程；ならびに決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、１つ以上のプロセッサを使用して、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定する工程を含む。

【0010】

いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは遺伝子座特異的である。いくつかの実施形態では、第１の閾値は遺伝子座特異的であり、バリアント特異的である。いくつかの実施形態では、確率メトリックは、ノイズではなくサンプル中の遺伝的バリアントの存在に起因して遺伝的変バリアントが検出される可能性を示す統計値である。いくつかの実施形態では、本方法は、１つ以上のプロセッサを使用して、決定された確率メトリックを第２の閾値と比較する工程、決定された確率メトリックが第２の閾値以上である場合に、サンプル中に遺伝的バリアントが存在しないことを、１つ以上のプロセッサによって特定する工程、または決定された確率メトリックが第１の閾値以上であり、かつ第２の閾値未満である場合に、サンプル中の遺伝的バリアントの有無を確定的でないと、１つ以上のプロセッサによって特定する工程を含む。

【0011】

いくつかの実施形態では、対象は、癌の疑いがあるか、または癌を有すると決定される。いくつかの実施形態では、方法は、対象から組織サンプルを得ることをさらに含む。いくつかの実施形態では、サンプルは、組織生検サンプル、液体生検サンプル、または正常対照を含む。いくつかの実施形態では、サンプルは、液体生検サンプルであり、かつ血液、血漿、脳脊髄液、痰、便、尿、または唾液を含む。いくつかの実施形態では、サンプルは液体生検サンプルであり、かつ無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）、またはそれらの任意の組み合わせを含む。いくつかの実施形態では、複数の核酸分子は、腫瘍核酸分子と非腫瘍核酸分子との混合物を含む。いくつかの実施形態では、腫瘍核酸分子は、不均質組織生検サンプルの腫瘍部分に由来し、かつ非腫瘍核酸分子は、不均質組織生検サンプルの正常部分に由来する。

【0012】

いくつかの実施形態では、サンプルは、液体生検サンプルを含み、腫瘍核酸分子は、液体生検サンプルの循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）画分に由来し、非腫瘍核酸分子は液体生検サンプルの非腫瘍無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）画分に由来する。いくつかの実施形態では、１つ以上のアダプターは、増幅プライマー、フローセルアダプター配列、基質アダプター配列、またはサンプルインデックス配列を含む。いくつかの実施形態では、捕捉された核酸分子は、１つ以上のベイト分子へのハイブリダイゼーションによって増幅された核酸分子から捕捉される。いくつかの実施形態では、１つ以上のベイト分子が、１つ以上の核酸分子を含み、各核酸分子が、捕捉された核酸分子の領域に相補的な領域を含む。いくつかの実施形態では、核酸分子を増幅することは、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）増幅技術、非ＰＣＲ増幅技術、または等温増幅技術を実施することを含む。いくつかの実施形態では、配列決定は、次世代配列決定（ＮＧＳ）技術、全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）、全エクソーム配列決定、標的配列決定、直接配列決定、またはサンガー配列決定技術の使用を含む。いくつかの実施形態では、配列決定は、次世代シーケンサーを含む。いくつかの例では、少なくとも７５倍、１００倍、１５０倍、１５０倍、２００倍または２５０倍の最小配列決定カバレッジが必要とされる。

【0013】

いくつかの実施形態では、複数の配列決定リードは、１００～３，０００個の遺伝子座、２００～２，８００個の遺伝子座、３００～２，６００個の遺伝子座、４００～２，４００個の遺伝子座、５００～２，２００個の遺伝子座、６００～２，０００個の遺伝子座、７００～１，８００個の遺伝子座、８００～１，６００個の遺伝子座、９００～１，４００個の遺伝子座、１，０００～１，２００個の遺伝子座、４００～１，０００個の遺伝子座、４００～１，２００個の遺伝子座、４００～１，４００個の遺伝子座、４００～１，６００個の遺伝子座、４００～１，８００個の遺伝子座、４００～２，０００個の遺伝子座、４００～２，２００個の遺伝子座、４００～２，４００個の遺伝子座、４００～２，６００個の遺伝子座、４００～２，８００個の遺伝子座、４００～３，０００個の遺伝子座、６００～１，０００個の遺伝子座、６００～１，２００個の遺伝子座、６００～１，４００個の遺伝子座、６００～１，６００個の遺伝子座、６００～１，８００個の遺伝子座、６００～２，０００個の遺伝子座、６００～２，２００個の遺伝子座、６００～２，４００個の遺伝子座、６００～２，６００個の遺伝子座、６００～２，８００個の遺伝子座、６００～３，０００個の遺伝子座、８００～１，０００個の遺伝子座、８００～１，２００個の遺伝子座、８００～１，４００個の遺伝子座、８００～１，６００個の遺伝子座、８００～１，８００個の遺伝子座、８００～２，０００個の遺伝子座、８００～２，２００個の遺伝子座、８００～２，４００個の遺伝子座、８００～２，６００個の遺伝子座、８００～２，８００個の遺伝子座、８００～３，０００個の遺伝子座、１，０００～１，２００個の遺伝子座、１，０００～１，４００個の遺伝子座、１，０００～１，６００個の遺伝子座、１，０００～１，８００個の遺伝子座、１，０００～２，０００個の遺伝子座、１，０００～２，２００個の遺伝子座、１，０００～２，４００個の遺伝子座、１，０００～２，６００個の遺伝子座、１，０００～２，８００個の遺伝子座、１，０００～３，０００個の遺伝子座、１，２００～１，４００個の遺伝子座、１，２００～１，６００個の遺伝子座、１，２００～１，８００個の遺伝子座、１，２００～２，０００個の遺伝子座、１，２００～２，２００個の遺伝子座、１，２００～２，４００個の遺伝子座、１，２００～２，６００個の遺伝子座、１，２００～２，８００個の遺伝子座、１，２００～３，０００個の遺伝子座、１，４００～１，６００個の遺伝子座、１，４００～１，８００個の遺伝子座、１，４００～２，０００個の遺伝子座、１，４００～２，２００個の遺伝子座、１，４００～２，４００個の遺伝子座、１，４００～２，６００個の遺伝子座、１，４００～２，８００個の遺伝子座、１，４００～３，０００個の遺伝子座、１，６００～１，８００個の遺伝子座、１，６００～２，０００個の遺伝子座、１，６００～２，２００個の遺伝子座、１，６００～２，４００個の遺伝子座、１，６００～２，６００個の遺伝子座、１，６００～２，８００個の遺伝子座、１，６００～３，０００個の遺伝子座、１，８００～２，０００個の遺伝子座、１，８００～２，２００個の遺伝子座、１，８００～２，４００個の遺伝子座、１，８００～２，６００個の遺伝子座、１，８００～２，８００個の遺伝子座、１，８００～３，０００個の遺伝子座、２，０００～２，２００個の遺伝子座、２，０００～２，４００個の遺伝子座、２，０００～２，６００個の遺伝子座、２，０００～２，８００個の遺伝子座、２，０００～３，０００個の遺伝子座、２，２００～２，４００個の遺伝子座、２，２００～２，６００個の遺伝子座、２，２００～２，８００個の遺伝子座、２，２００～３，０００個の遺伝子座、２，４００～２，６００個の遺伝子座、２，４００～２，８００個の遺伝子座、２，４００～３，０００個の遺伝子座、２，６００～２，８００個の遺伝子座、２，６００～３，０００個の遺伝子座、または２，８００～３，０００個の遺伝子座を含む

【0014】

いくつかの実施形態では、本方法は、１つ以上のプロセッサによって、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を示す報告を生成する工程をさらに含む。いくつかの例では、報告は、本明細書に記載の方法からの出力を含む。いくつかの実施形態では、報告は、コンピュータネットワークまたはピアツーピア接続を介してインターネットにより、例えばヘルスケア提供者に送信される。いくつかの例では、本方法は、表示装置のデータフィールドに報告を表示する工程をさらに含む。いくつかの例では、本方法は、オンラインポータルを介して本方法からの報告または出力を含むユーザインターフェースを表示する工程をさらに含む。いくつかの例では、本方法は、モバイルデバイスを介して本方法からのレポートまたは出力を含むユーザインターフェースを表示する工程をさらに含む。

【0015】

対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出する例示的な方法は、サンプルに関連する複数の配列決定リードを得る工程であって、複数の配列決定リードのうちの１つ以上が遺伝的バリアントに関連するバリアント遺伝子座と重複する、サンプルに関連する複数の配列決定リードを得る工程、１つ以上のプロセッサによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについての参照マッチスコアを生成する工程、１つ以上のプロセッサによって、各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについてのバリアントマッチスコアを生成する工程、１つ以上のプロセッサによって、複数の配列決定リードのそれぞれを、それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、遺伝的バリアントを有すること、遺伝的バリアントを有しないこと、または確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類する工程、１つ以上のプロセッサによって、複数の配列決定リード中に遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定する工程、１つ以上のプロセッサによって、バリアント特異的モデル、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および分類された配列決定リードの総数に基づいて確率メトリックを決定する工程；ならびに決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、１つ以上のプロセッサによって、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定する工程を含む。

【0016】

いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは遺伝子座特異的である。いくつかの実施形態では、第１の閾値は遺伝子座特異的であり、バリアント特異的である。いくつかの実施形態では、確率メトリックは、ノイズではなくサンプル中の遺伝的バリアントの存在に起因して遺伝的変バリアントが検出される可能性と関連する。いくつかの実施形態では、本方法は、１つ以上のプロセッサを使用して、決定された確率メトリックを第２の閾値と比較する工程、決定された確率メトリックが第２の閾値以上である場合に、サンプル中に遺伝的バリアントが存在しないことを、１つ以上のプロセッサによって特定する工程、または決定された確率メトリックが第１の閾値以上であり、かつ第２の閾値未満である場合に、サンプル中の遺伝的バリアントの有無を確定的でないと、１つ以上のプロセッサによって特定する工程を含む。いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、１つ以上のプロセッサを使用して、野生型サンプルからの決定されたメトリックおよび分類された配列決定リードの総数に基づく確率分布を適合させることによって生成される。いくつかの実施形態では、確率分布は二項分布である。いくつかの実施形態では、確率メトリックは、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および第２の数から決定され、第２の数は、分類された配列決定リードの総数から、確定的でないリードであると分類された配列決定リードの数を引いた数である。いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードにおけるノイズ源の１つ以上に関連する１つ以上の関数に関連する。いくつかの実施形態では、１つ以上のノイズ源は、サンプル調製誤差、増幅バイアス誤差、配列決定誤差、アライメント誤差、またはそれらの任意の組み合わせを含む。いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードのデータに当てはめられた１つ以上の関数に関連する。いくつかの実施形態では、１つ以上の関数は、一様分布関数、二項分布関数、ポアソン分布関数、負の二項分布関数、正規分布関数、対数正規分布関数、コーシーローレンツ分布関数、対数ロジスティック分布関数、指数分布関数、ガンマ分布関数、超幾何分布関数、またはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上を含む。

【0017】

いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアにより、配列決定リードが参照配列よりもバリアント配列とより密接に一致することが示される場合に、配列決定リードは遺伝的バリアントを有すると分類される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアにより、配列決定リードがバリアント配列よりも参照配列とより密接に一致することが示される場合に、配列決定リードは遺伝的バリアントを有しないと分類される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが等しい場合に、配列決定リードは確定的でないリードとして分類される。

【0018】

いくつかの実施形態では、第１の閾値は、バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定される。いくつかの実施形態では、第１の閾値または第２の閾値の少なくとも一方は、臨床試験の結果を使用して経験的に決定される。いくつかの実施形態では、第１の閾値は、カプランマイヤー推定量および複数の対象からのサンプルに関連するデータを使用して決定される。いくつかの実施形態では、第２の閾値は、バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定され、遺伝的バリアントを含まないと分類された配列決定リードが正しいという指定された信頼水準に対応する値に設定される。

【0019】

いくつかの実施形態では、参照配列およびバリアント配列は、バリアント遺伝子座、５’フランキング領域および３’フランキング領域を含む。いくつかの実施形態では、５’フランキング領域および３’フランキング領域は、それぞれ、約５塩基長から約５０００塩基長である。いくつかの実施形態では、本方法は、サンプルからバリアント配列を生成することを含む。

【0020】

いくつかの実施形態では、バリアント配列を生成する工程は、サンプルから得られた複数の核酸分子を提供する工程、１つ以上のアダプターを複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子上にライゲーションする工程、複数の核酸分子から１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅する工程、増幅された核酸分子から増幅された核酸分子を捕捉する工程、シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程であって、複数の配列決定リードの１つ以上が遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複する、シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程を含む。いくつかの実施形態では、参照配列およびバリアント配列は、遺伝的バリアントを除いて実質的に同一である。

【0021】

いくつかの実施形態では、本方法は、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および遺伝的バリアントを有しないと分類された配列決定リードの数を使用して、遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度を決定する工程を含む。いくつかの実施形態では、本方法は、１つ以上のバリアントから選択される第２の遺伝的バリアントについてサンプルに関連する配列決定リードを分類する工程、第２のバリアント特異的モデル、第２の遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および第２の遺伝的バリアントについて分類された配列決定リードの総数を使用して確率メトリックを決定する工程、ならびに第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを対応する第３の閾値と比較する工程であって、第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックが第３の閾値未満である場合に、サンプル中の第２の遺伝的バリアントの存在が同定される、第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを対応する第３の閾値と比較する工程をさらに含む。いくつかの実施形態では、第２の遺伝的バリアントは、１つ以上のバリアントから選択される第２のバリアント遺伝子座に関連する。いくつかの実施形態では、本方法は、第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを第４の閾値と比較する工程、決定された確率メトリックが第４の閾値以上である場合、サンプル中に第２の遺伝的バリアントが存在しないと同定する工程を含み、決定された確率メトリックが第３の閾値以上であり、かつ第４の閾値未満である場合に、サンプル中の第２の遺伝的バリアントの存在または非存在は確定的ではない。

【0022】

いくつかの実施形態では、対象の疾患状態を決定することを含む。いくつかの実施形態では、疾患状態が、サンプル中の全無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）と比較した循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の割合に比例する値である。いくつかの実施形態では、疾患状態は、ｃｆＤＮＡの最大体細胞対立遺伝子画分である。いくつかの実施形態では、疾患状態は、対象における癌の再発、対象における処置様式に抵抗性の癌の存在、または特定の処置様式で処置され得る癌の存在を示す定性的因子を含む。いくつかの実施形態では、サンプルは、ｃｆＤＮＡを含む。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、配列アライメントアルゴリズムを使用して決定される。いくつかの実施形態では、配列アライメントアルゴリズムは、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、またはＮｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアライメントアルゴリズムのうちの少なくとも１つであるいくつかの実施形態では、遺伝的バリアントは、単一ヌクレオチドバリアント（ＳＮＶ）、多重ヌクレオチドバリアント（ＭＮＶ）、インデル、または再編成接合を含む。いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、対象から得られた以前のサンプル中の核酸分子を配列決定し、１つ以上の遺伝的バリアントを同定することによって決定される

【0023】

いくつかの実施形態では、以前にサンプルを得てから、サンプルを得るまでの間に、疾患のための介入処置を受けている。いくつかの実施形態では、疾患は癌である。いくつかの実施形態では、癌は、Ｂ細胞癌（多発性骨髄腫）、黒色腫、乳癌、肺癌、気管支癌、結腸直腸癌、前立腺癌、膵臓癌、胃癌、卵巣癌、膀胱癌、脳癌、中枢神経系癌、末梢神経系癌、食道癌、子宮頸癌、子宮頸部癌、子宮内膜癌、口腔の癌、咽頭の癌、肝臓癌、腎臓癌、精巣癌、胆道癌、小腸癌、虫垂癌、唾液腺癌、甲状腺癌、副腎癌、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織の癌、腺癌、炎症性筋線維芽細胞腫、消化管間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸癌、多発性骨髄腫（ＭＭ）、骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）、骨髄増殖性障害（ＭＰＤ）、急性リンパ性白血病（ＡＬＬ）、急性骨髄性白血病（ＡＭＬ）、慢性骨髄球性白血病（ＣＭＬ）、慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）、真性赤血球増加症、ホジキンリンパ腫、非ホジキンリンパ腫（ＮＨＬ）、軟部組織肉腫、線維肉腫、粘液肉腫、脂肪肉腫、骨肉腫、脊索腫、血管肉腫、内皮肉腫、リンパ管肉腫、リンパ血管内皮肉腫、滑膜腫、中皮腫、ユーイング腫瘍、平滑筋肉腫、横紋筋肉腫、扁平上皮癌、基底細胞癌、腺癌、汗腺癌、脂腺癌、乳頭状癌、乳頭腺癌、髄様癌、気管支原性癌、腎細胞癌、肝癌、胆管癌、絨毛癌、精上皮癌、胎児性癌、ウィルムス腫瘍、膀胱癌、上皮癌、神経膠腫、星細胞腫、髄芽腫、頭蓋咽頭腫、上衣腫、松果体細胞腫、血管芽細胞腫、聴神経芽腫、乏突起膠腫、髄膜腫、神経芽細胞腫、網膜芽細胞腫、濾胞性リンパ腫、びまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫、マントル細胞リンパ腫、肝細胞癌、甲状腺癌、胃癌、頭頸部癌、小細胞癌、本態性血小板血症、原発性骨髄線維症、好酸球増加症候群、全身性肥満細胞症、家族性好酸球増加症、慢性好酸球性白血病、神経内分泌癌、またはカルチノイド腫瘍である。

【0024】

いくつかの実施形態では、本方法は、サンプルを使用して決定された対象の疾患状態と以前のサンプルに基づく対象の以前の疾患状態との間の差に基づいて処置を調整することをさらに含む。いくつかの実施形態では、本方法は、サンプル中の核酸分子を配列決定することによって１つ以上の配列決定リードを生成することを含む。いくつかの実施形態では、バリアントは体細胞変異である。いくつかの実施形態では、バリアントは生殖細胞系列変異である。

【0025】

いくつかの実施形態では、サンプルに関連する診断値としてサンプルの遺伝的バリアントの存在を決定、同定、または適用することをさらに含む。いくつかの実施形態では、サンプルの遺伝的バリアント中の決定された存在は、対象のための提案される処置を決定する際に使用される。例えば、例えば、サンプル中の遺伝的バリアントの決定された存在は、抗癌剤（または抗癌療法、例えば、アルキル化剤、代謝拮抗剤、天然産物およびホルモンを含むがこれらに限定されない、悪性または癌性疾患の処置に有効な任意の薬物）、化学療法、放射線療法、免疫療法、手術、または遺伝的バリアントの存在を標的とするように構成された療法を提案する際に使用され得る。

【0026】

いくつかの例では、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を決定するための開示された方法は、特定の疾患、例えば癌の検出、監視、危険因子の予測、または処置の選択の一部として、対象に由来するサンプル中の１つ以上の遺伝子座におけるバリアント配列の存在の同定を含むゲノムプロファイリングのプロセスの一部として実施され得る。いくつかの例では、ゲノムプロファイリングのために選択されるバリアントパネルは、選択された遺伝子座セットにおけるバリアント配列の検出を含み得る。いくつかの例では、ゲノムプロファイリングのために選択されるバリアントパネルは、包括的ゲノムプロファイリング（ＣＧＰ）、単一のアッセイで数百の遺伝子（関連する癌バイオマーカーを含む）を評価するために使用される次世代配列決定（ＮＧＳ）アプローチを介して、いくつかの遺伝子座でのバリアント配列の検出を含み得る。ゲノムプロファイリングのプロセスの一部としてサンプル中の遺伝的バリアントの存在を決定するための開示された方法を含めることにより、例えば所与の患者サンプル中の遺伝的バリアントの存在を独立して確認することによって、ゲノムプロファイリングに基づいて行われる、例えば疾患検出コールの有効性を改善し得る。

【0027】

いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントの存在に基づいて対象のゲノムプロファイルを生成することをさらに含む。いくつかの実施形態では、生成されたゲノムプロファイルに基づいて、対象に対して、抗癌剤を投与すること、または抗癌処置を適用することをさらに含む。いくつかの実施形態では、サンプルの遺伝的バリアントの存在は、対象のための提案される処置を決定する際に使用される。いくつかの実施形態では、サンプルの遺伝的バリアントの存在は、対象に処置を適用または投与する際に使用される。

【0028】

いくつかの例では、対象のゲノムプロファイルは、対象のゲノムプロファイルが、包括的ゲノムプロファイリング（ＣＧＰ）試験、核酸配列決定に基づく試験、遺伝子発現プロファイリング試験、癌ホットスポットパネル試験、ＤＮＡメチル化試験、ＤＮＡ断片化試験、ＲＮＡ断片化試験、またはそれらの任意の組み合わせからの結果をさらに含む。いくつかの例では、いくつかの例では、ゲノムプロファイルは、個人のゲノムおよび／またはプロテオームにおける遺伝子（またはそのバリアント配列）、コピー数変異、エピジェネティック形質、タンパク質（またはその改変）、および／または他のバイオマーカーの存在に関する情報、ならびに個人の対応する表現型形質、ならびに遺伝的またはゲノム形質、表現型形質、および環境因子の間の相互作用に関する情報を含み得る。

【0029】

いくつかの実施形態では、対象からのサンプルにおける疾患状態を検出するための例示的な方法は、複数の配列決定リードを生成するために対象から取得されたサンプル中の核酸分子を配列決定すること、および本明細書中に記載される方法に従ってサンプル中のバリアント対立遺伝子頻度を決定する遺伝的バリアントを検出することを含む。いくつかの実施形態では、疾患の進行または再発を監視する例示的な方法は、疾患を有する対象から取得された第１のサンプル中の核酸分子を配列決定して配列決定リードの第１のセットを生成する工程、対象についての個別化バリアントパネルを生成する工程、第１のサンプルよりも遅い時点で対象から取得した第２のサンプル中の核酸分子を配列決定して、第２のセットの配列決定リードを生成する工程；および本明細書記載の方法に従って、配列決定リードの第２のセットを使用して、遺伝的バリアントを検出するか、または配列決定リードの第２のセットを使用して、バリアント対立遺伝子頻度を決定する工程を含む。

【0030】

いくつかの実施形態では、本方法は、第１のサンプルが対象から取得された後、かつ第２のサンプルが対象から取得される前に、疾患療法を対象に投与することを含む。いくつかの実施形態では、本方法は、バリアントパネルからの遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの第１のセットにおける配列決定リードの数に基づいて第１の疾患状態を決定すること；およびバリアントパネルからの遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの第２のセットにおける配列決定リードの数に基づいて第２の疾患状態を決定することを含む。いくつかの実施形態では、本方法は、第１の疾患状態と第２の疾患状態とを比較することによって疾患進行を決定することをさらに含む。いくつかの実施形態では、本方法は、１のサンプルが対象から取得された後、かつ第２のサンプルが対象から取得される前に、疾患療法を対象に投与すること、および決定された疾患進行に基づいて疾患療法を調整することを含む。

【0031】

いくつかの実施形態では、疾患を有する対象を処置する方法は、対象から第１のサンプルを取得する工程、第１のサンプル中の核酸分子を配列決定して配列決定リードの第１のセットを生成する工程、配列決定リードの第１のセットを使用して第１の疾患状態を決定する工程、対象についての個別化バリアントパネルを生成する工程、対象に疾患療法を投与する工程、疾患療法が対象に投与された後に対象から第２のサンプルを取得する工程、第２のサンプル中の核酸分子を配列決定して、配列決定リードの第２のセットを生成する工程、本明細書に記載の方法に従って、配列決定リードの第２のセットを使用して、遺伝的バリアントを検出するか、または配列決定リードの第２のセットを使用して、バリアント対立遺伝子頻度を決定する工程、配列決定リードの第２のセットに基づいて第２の疾患状態を決定する工程、第１の疾患状態と第２の疾患状態とを比較することによって疾患進行を決定する工程、疾患進行に基づいて対象に投与される疾患療法を調整する工程、ならびに調整された疾患療法を対象に投与する工程を含む。いくつかの実施形態では、疾患は癌である。

【0032】

いくつかの実施形態では、サンプルは、対象からの液体生検サンプルに由来する。いくつかの実施形態では、サンプルは、対象からの固体組織サンプル、液体組織サンプルまたは血液サンプルに由来する。いくつかの実施形態では、本方法は、サンプルから抽出された核酸分子を配列決定して複数の配列決定リードを生成することをさらに含むいくつかの実施形態では、本方法は、（１）対象についての識別情報、および（２）遺伝的バリアントの有無の呼び出し、または遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度の呼び出しを含む報告を生成または更新することを含む。いくつかの実施形態では、本方法は、対象または対象のためのヘルスケア提供者に報告を送信することをさらに含む。

【0033】

例示的な装置は、１つ以上のプロセッサと、メモリと、１つ以上のプログラムを備える装置であって、１つ以上のプログラムがメモリに記憶され、１つ以上のプロセッサによって実行されるように構成され、１つ以上のプログラムが、１つ以上のバリアントからバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択するための命令、バリアント遺伝子座と重複するサンプルに関連する複数の配列決定リードを取得するための命令、各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成するための命令、各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成するための命令、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、遺伝的バリアントを有すること、遺伝的バリアントを有しないこと、または確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類するための命令、遺伝的バリアントを有するとして分類された配列決定リードの数を決定するための命令、バリアント特異的モデルおよび分類された配列決定リードの総数に基づいて確率メトリックを決定するための命令、ならびに決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、１つ以上のプロセッサを使用して、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定するための命令を含む。

【0034】

いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは遺伝子座特異的である。いくつかの実施形態では、第１の閾値は遺伝子座特異的であり、バリアント特異的である。いくつかの実施形態では、確率メトリックは、ノイズではなくサンプル中の遺伝的バリアントの存在に起因して遺伝的変バリアントが検出される可能性を示す統計値である。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、１つ以上のプロセッサを使用して、決定された確率メトリックを第２の閾値と比較するための命令、および決定された確率メトリックが第２の閾値以上である場合に、サンプル中に遺伝的バリアントが存在しないことを、１つ以上のプロセッサによって特定するための命令、または決定された確率メトリックが第１の閾値以上であり、かつ第２の閾値未満である場合、サンプル中の遺伝的バリアントの有無を確定的でないと、１つ以上のプロセッサによって特定するための命令をさらに含む。

【0035】

いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、１つ以上のプロセッサを使用して、野生型サンプルからの決定されたメトリックおよび分類された配列決定リードの総数に基づく確率分布を適合させることによって生成される。いくつかの実施形態では、確率分布は二項分布である。いくつかの実施形態では、確率メトリックは、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および第２の数から決定され、第２の数は、分類された配列決定リードの総数から、確定的でないリードであると分類された配列決定リードの数を引いた数である。いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードにおけるノイズ源の１つ以上に関連する１つ以上の関数に関連する。いくつかの実施形態では、１つ以上のノイズ源は、サンプル調製誤差、増幅バイアス誤差、配列決定誤差、アライメント誤差、またはそれらの任意の組み合わせを含む。いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードのデータに当てはめられた１つ以上の関数に関連する。いくつかの実施形態では、１つ以上の関数は、一様分布関数、二項分布関数、ポアソン分布関数、負の二項分布関数、正規分布関数、対数正規分布関数、コーシーローレンツ分布関数、対数ロジスティック分布関数、指数分布関数、ガンマ分布関数、超幾何分布関数、またはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上を含む。

【0036】

いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアにより、配列決定リードが参照配列よりもバリアント配列とより密接に一致することが示される場合に、配列決定リードは遺伝的バリアントを有すると分類される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアにより、配列決定リードがバリアント配列よりも参照配列とより密接に一致することが示される場合に、配列決定リードは遺伝的バリアントを有しないと分類される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが等しい場合に、配列決定リードは確定的でないリードとして分類される。

【0037】

いくつかの実施形態では、第１の閾値は、バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定される。いくつかの実施形態では、第１の閾値または第２の閾値の少なくとも一方は、臨床試験の結果を使用して経験的に決定される。いくつかの実施形態では、第１の閾値は、カプランマイヤー推定量および複数の対象からのサンプルに関連するデータを使用して決定される。いくつかの実施形態では、第２の閾値は、バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定され、遺伝的バリアントを含まないと分類された配列決定リードが正しいという指定された信頼水準に対応する値に設定される。

【0038】

いくつかの実施形態では、参照配列およびバリアント配列は、バリアント遺伝子座、５’フランキング領域および３’フランキング領域を含む。いくつかの実施形態では、５’フランキング領域および３’フランキング領域は、それぞれ、約５塩基長から約５０００塩基長である。

【0039】

いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、サンプルからバリアント配列を生成するための命令をさらに含む。いくつかの実施形態では、バリアント配列を生成する工程は、サンプルから得られた複数の核酸分子を提供する工程、１つ以上のアダプターを複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子上にライゲーションする工程、複数の核酸分子から１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅する工程、増幅された核酸分子から増幅された核酸分子を捕捉する工程、シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程であって、複数の配列決定リードの１つ以上が遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複する、シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程を含む。いくつかの実施形態では、参照配列およびバリアント配列は、遺伝的バリアントを除いて実質的に同一である。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および遺伝的バリアントを有しないと分類された配列決定リードの数を使用して、遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度を決定するための命令をさらに含む。

【0040】

いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、１つ以上のバリアントから選択される第２の遺伝的バリアントについてサンプルに関連する配列決定リードを分類するための命令、第２のバリアント特異的モデル、第２の遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および第２の遺伝的バリアントについて分類された配列決定リードの総数を使用して確率メトリックを決定するための命令、ならびに第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを対応する第３の閾値と比較し、第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックが第３の閾値未満である場合、サンプル中の第２の遺伝的バリアントの存在を同定するための命令をさらに含む。

【0041】

いくつかの実施形態では、第２の遺伝的バリアントは、１つ以上のバリアントから選択される第２のバリアント遺伝子座に関連する。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを第４の閾値と比較し、決定された確率メトリックが第４の閾値以上である場合に、サンプル中に第２の遺伝的バリアントが存在しないと同定する命令をさらに含み、決定された確率メトリックが第３の閾値以上であり、かつ第４の閾値未満である場合、サンプル中の第２の遺伝的バリアントの存在または非存在は確定的ではない。

【0042】

いくつかの実施形態では、本方法は、対象の疾患状態を決定することを含む。いくつかの実施形態では、疾患状態が、サンプル中の全無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）と比較した循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の割合に比例する値である。いくつかの実施形態では、疾患状態は、ｃｆＤＮＡの最大体細胞対立遺伝子画分である。いくつかの実施形態では、疾患状態は、対象における癌の再発、対象における処置様式に抵抗性の癌の存在、または特定の処置様式で処置され得る癌の存在を示す定性的因子を含む。いくつかの実施形態では、サンプルは、ｃｆＤＮＡを含む。

【0043】

いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、配列アライメントアルゴリズムを使用して決定される。いくつかの実施形態では、配列アライメントアルゴリズムは、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、またはＮｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアライメントアルゴリズムのうちの少なくとも１つであるいくつかの実施形態では、遺伝的バリアントは、単一ヌクレオチドバリアント（ＳＮＶ）、多重ヌクレオチドバリアント（ＭＮＶ）、インデル、または再編成接合を含む。いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、対象から得られた以前のサンプル中の核酸分子を配列決定し、１つ以上の遺伝的バリアントを同定することによって決定される。いくつかの実施形態では、以前にサンプルを得てから、サンプルを得るまでの間に、疾患のための介入処置を受けている。いくつかの実施形態では、疾患は癌である。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、サンプルを使用して決定された対象の疾患状態と、以前のサンプルに基づく対象の以前の疾患状態との間の差に基づいて処置を調整するための命令をさらに含む。

【0044】

いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、サンプル中の核酸分子を配列決定することによって１つ以上の配列決定リードを生成するための命令をさらに含む。いくつかの実施形態では、バリアントは体細胞変異である。いくつかの実施形態では、バリアントは生殖細胞系列変異である。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、サンプルに関連する診断値としてサンプルの遺伝的バリアントの存在を決定、同定、または適用するための命令をさらに含む。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、遺伝的バリアントの存在に基づいて対象のゲノムプロファイルを生成するための命令をさらに含む。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、生成されたゲノムプロファイルに基づいて、対象に抗癌剤を投与するか、または抗癌処置を適用するための命令をさらに含む。いくつかの実施形態では、サンプルの遺伝的バリアントの存在は、対象のゲノムプロファイルを生成する際に使用される。いくつかの実施形態では、サンプルの遺伝的バリアントの存在は、対象のための提案される処置を決定する際に使用される。いくつかの実施形態では、サンプルの遺伝的バリアントの存在は、対象に処置を適用または投与する際に使用される。

【0045】

１つ以上のプログラムを記憶している例示的な非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は命令を含み、命令は、電子デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のバリアントからバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択すること、バリアント遺伝子座と重複するサンプルに関連する複数の配列決定リードを取得すること、各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成すること、各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成すること、複数の配列決定リードのそれぞれを、それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、遺伝的バリアントを有すること、遺伝的バリアントを有しないこと、または確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類すること、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定すること、バリアント特異的モデルおよび標識された配列決定リードの総数に基づいて確率メトリックを決定すること；ならびに決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定することをデバイスに行わせる。

【0046】

いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは遺伝子座特異的である。いくつかの実施形態では、第１の閾値は遺伝子座特異的であり、バリアント特異的である。いくつかの実施形態では、確率メトリックは、ノイズではなくサンプル中の遺伝的バリアントの存在に起因して遺伝的変バリアントが検出される可能性を示す統計値である。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、１つ以上のプロセッサを使用して、決定された確率メトリックを第２の閾値と比較するための命令、および決定された確率メトリックが第２の閾値以上である場合に、サンプル中に遺伝的バリアントが存在しないことを、１つ以上のプロセッサによって特定するための命令；または決定された確率メトリックが第１の閾値以上であり、かつ第２の閾値未満である場合、サンプル中の遺伝的バリアントの有無を確定的でないと、１つ以上のプロセッサによって特定するための命令をさらに含む。

【0047】

いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、１つ以上のプロセッサを使用して、野生型サンプルからの決定されたメトリックおよび分類された配列決定リードの総数に基づく確率分布を適合させることによって生成される。いくつかの実施形態では、確率分布は二項分布である。いくつかの実施形態では、確率メトリックは、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および第２の数から決定され、第２の数は、分類された配列決定リードの総数から、確定的でないリードであると分類された配列決定リードの数を引いた数である。いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードにおけるノイズ源の１つ以上に関連する１つ以上の関数に関連する。いくつかの実施形態では、１つ以上のノイズ源は、サンプル調製誤差、増幅バイアス誤差、配列決定誤差、アライメント誤差、またはそれらの任意の組み合わせを含む。いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードのデータに当てはめられた１つ以上の関数に関連する。いくつかの実施形態では、１つ以上の関数は、一様分布関数、二項分布関数、ポアソン分布関数、負の二項分布関数、正規分布関数、対数正規分布関数、コーシーローレンツ分布関数、対数ロジスティック分布関数、指数分布関数、ガンマ分布関数、超幾何分布関数、またはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上を含む。

【0048】

いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアにより、配列決定リードが参照配列よりもバリアント配列とより密接に一致することが示される場合に、配列決定リードは遺伝的バリアントを有すると分類される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアにより、配列決定リードがバリアント配列よりも参照配列とより密接に一致することが示される場合に、配列決定リードは遺伝的バリアントを有しないと分類される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが等しい場合に、配列決定リードは確定的でないリードとして分類される。

【0049】

いくつかの実施形態では、第１の閾値は、バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定される。いくつかの実施形態では、第１の閾値または第２の閾値の少なくとも一方は、臨床試験の結果を使用して経験的に決定される。いくつかの実施形態では、第１の閾値は、カプランマイヤー推定量および複数の対象からのサンプルに関連するデータを使用して決定される。いくつかの実施形態では、第２の閾値は、リアント特異的モデルを使用して経験的に決定され、遺伝的バリアントを含まないと分類された配列決定リードが正しいという指定された信頼水準に対応する値に設定される。

【0050】

いくつかの実施形態では、参照配列およびバリアント配列は、バリアント遺伝子座、５’フランキング領域および３’フランキング領域を含む。いくつかの実施形態では、５’フランキング領域および３’フランキング領域は、それぞれ、約５塩基長から約５０００塩基長である。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、サンプルからバリアント配列を生成するための命令をさらに含む。いくつかの実施形態では、バリアント配列を生成する工程は、サンプルから得られた複数の核酸分子を提供する工程、１つ以上のアダプターを複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子上にライゲーションする工程、複数の核酸分子から１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅する工程、増幅された核酸分子から増幅された核酸分子を捕捉する工程、シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程であって、複数の配列決定リードの１つ以上が遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複する、シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程を含む。いくつかの実施形態では、参照配列およびバリアント配列は、遺伝的バリアントを除いて実質的に同一である。

【0051】

いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および遺伝的バリアントを有しないと分類された配列決定リードの数を使用して、遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度を決定するための命令をさらに含む。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、１つ以上のバリアントから選択される第２の遺伝的バリアントについてサンプルに関連する配列決定リードを分類するための命令、第２のバリアント特異的モデル、第２の遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および第２の遺伝的バリアントについて分類された配列決定リードの総数を使用して確率メトリックを決定するための命令；ならびに第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを対応する第３の閾値と比較し、第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックが第３の閾値未満である場合、サンプル中の第２の遺伝的バリアントの存在を同定するための命令をさらに含む。

【0052】

いくつかの実施形態では、第２の遺伝的バリアントは、１つ以上のバリアントから選択される第２のバリアント遺伝子座に関連する。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを第４の閾値と比較し、決定された確率メトリックが第４の閾値以上である場合に、サンプル中に第２の遺伝的バリアントが存在しないと同定する命令をさらに含み、決定された確率メトリックが第３の閾値以上であり、かつ第４の閾値未満である場合、サンプル中の第２の遺伝的バリアントの存在または非存在が確定的ではない。

【0053】

いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、対象の疾患状態を決定するための命令をさらに含む。いくつかの実施形態では、疾患状態が、サンプル中の全無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）と比較した循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の割合に比例する値である。いくつかの実施形態では、疾患状態は、ｃｆＤＮＡの最大体細胞対立遺伝子画分である。いくつかの実施形態では、疾患状態は、対象における癌の再発、対象における処置様式に抵抗性の癌の存在、または特定の処置様式で処置され得る癌の存在を示す定性的因子を含む。いくつかの実施形態では、サンプルは、ｃｆＤＮＡを含む。

【0054】

いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、配列アライメントアルゴリズムを使用して決定される。いくつかの実施形態では、配列アライメントアルゴリズムは、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、またはＮｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアライメントアルゴリズムのうちの少なくとも１つであるいくつかの実施形態では、遺伝的バリアントは、単一ヌクレオチドバリアント（ＳＮＶ）、多重ヌクレオチドバリアント（ＭＮＶ）、インデル、または再編成接合を含む。

【0055】

いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、対象から得られた以前のサンプル中の核酸分子を配列決定し、１つ以上の遺伝的バリアントを同定することによって決定される。いくつかの実施形態では、以前にサンプルを得てから、サンプルを得るまでの間に、疾患のための介入処置を受けている。いくつかの実施形態では、疾患は癌である。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、サンプルを使用して決定された対象の疾患状態と、以前のサンプルに基づく対象の以前の疾患状態との間の差に基づいて処置を調整するための命令をさらに含む。

【0056】

いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、サンプル中の核酸分子を配列決定することによって１つ以上の配列決定リードを生成するための命令をさらに含む。いくつかの実施形態では、バリアントは体細胞変異である。いくつかの実施形態では、バリアントは生殖細胞系列変異である。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、サンプルに関連する診断値としてサンプルの遺伝的バリアントの存在を決定、同定、または適用するための命令をさらに含む。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、遺伝的バリアントの存在に基づいて対象のゲノムプロファイルを生成するための命令をさらに含む。いくつかの実施形態では、１つ以上のプログラムは、生成されたゲノムプロファイルに基づいて、対象に抗癌剤を投与するか、または抗癌処置を適用するための命令をさらに含む。いくつかの実施形態では、サンプルの遺伝的バリアントの存在は、対象のゲノムプロファイルを生成する際に使用される。いくつかの実施形態では、サンプルの遺伝的バリアントの存在は、対象のための提案される処置を決定する際に使用される。いくつかの実施形態では、サンプルの遺伝的バリアントの存在は、対象に処置を適用または投与する際に使用される。

【0057】

例示的なコンピュータシステムは、プロセッサと、プロセッサに通信可能に結合されたメモリであって、プロセッサによって実行されると、プロセッサに本明細書に記載の方法のいずれかを実行させる命令を記憶するように構成されたメモリとを備える。

【図面の簡単な説明】

【0058】

【図1】図１は、配列決定リードを標識するための方法の例示的な実施形態を示している。

【0059】

【図2】図２は、一実施形態によるコンピューティングデバイスの一例を示す。

【0060】

【図3】図３は、実施例でさらに説明するように、サンプル１のパネルにおけるバリアントのバリアント分布を示す。

【0061】

【図4】図４は、実施例でさらに説明するように、サンプル２のパネルにおけるバリアントのバリアント分布を示す。

【0062】

【図5】図５は、本明細書中に記載される例示的な方法を使用して検出されたバリアントリードの数（ｙ軸）と、標準的なバリアントコーリングプロトコルを使用して検出されたバリアントリードの数（ｘ軸）とのプロットを、実施例において記載されるように、サンプル１について対数スケール（左）および正規化（右）で示す。

【0063】

【図6】図６は、実施例に記載されるように、サンプル１について対数スケール（左）および正規化（右）でバリアント遺伝子座（ｘ軸）と重複する配列決定リードの初期プールからの配列決定リードの合計についての各バリアント遺伝子座でのバリアント遺伝子座深度に対する、本明細書に記載される例示的方法を使用してバリアントを有するか、またはバリアントを有しない（すなわち、確定的でないリードを除外する）と標識された配列決定リードの合計についての各バリアント遺伝子座でのバリアント遺伝子座深度のプロット（ｙ軸）を示す。

【0064】

【図7】図７は、本明細書中に記載される例示的な方法を使用して検出されたバリアントリードの数（ｙ軸）と、標準的なバリアントコーリングプロトコルを使用して検出されたバリアントリードの数（ｘ軸）とのプロットを、実施例において記載されるように、サンプル２について対数スケール（左）および正規化（右）で示す。

【0065】

【図8】図８は、実施例に記載されるように、サンプル２について対数スケール（左）および正規化（右）でバリアント遺伝子座（ｘ軸）と重複する配列決定リードの初期プールからの配列決定リードの合計についての各バリアント遺伝子座でのバリアント遺伝子座深度に対する、本明細書に記載される例示的方法を使用してバリアントを有するか、またはバリアントを有しない（すなわち、確定的でないリードを除外する）と標識された配列決定リードの合計についての各バリアント遺伝子座でのバリアント遺伝子座深度のプロット（ｙ軸）を示す。

【0066】

【図9A】図９Ａは、本明細書に記載される別の例示的な方法を使用して検出されたバリアントリードの数（ｙ軸）と、標準的なバリアントコーリングプロトコルを使用して検出されたバリアントリードの数（ｘ軸）とのプロットを、実施例において記載されるように、サンプル１について対数スケール（左）および正規化（右）で示している。

【0067】

【図9B】図９Ｂは、実施例に記載されるように、サンプル１について対数スケール（左）および正規化（右）でバリアント遺伝子座（ｘ軸）と重複する配列決定リードの初期プールからの配列決定リードの合計についての各バリアント遺伝子座でのバリアント遺伝子座深度に対する、本明細書に記載される例示的方法を使用してバリアントを有するか、またはバリアントを有しない（すなわち、確定的でないリードを除外する）と標識された配列決定リードの合計についての各バリアント遺伝子座でのバリアント遺伝子座深度のプロット（ｙ軸）を示す。

【0068】

【図10A】図１０Ａは、本明細書に記載される別の例示的な方法を使用して検出されたバリアントリードの数（ｙ軸）と、標準的なバリアントコーリングプロトコルを使用して検出されたバリアントリードの数（ｘ軸）とのプロットを、実施例において記載されるように、サンプル２について対数スケール（左）および正規化（右）で示す。

【0069】

【図10B】図１０Ｂは、実施例に記載されるように、サンプル２について対数スケール（左）および正規化（右）でバリアント遺伝子座（ｘ軸）と重複する配列決定リードの初期プールからの配列決定リードの合計についての各バリアント遺伝子座でのバリアント遺伝子座深度に対する、本明細書に記載される例示的方法を使用してバリアントを有するか、またはバリアントを有しない（すなわち、確定的でないリードを除外する）と標識された配列決定リードの合計についての各バリアント遺伝子座でのバリアント遺伝子座深度のプロット（ｙ軸）を示す。

【0070】

【図11】図１１は、対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出し、バリアント対立遺伝子頻度を決定するための例示的な方法を示す。

【0071】

【図12】図１２は、複数のサンプルに基づいて確率モデルを決定するための例示的な方法を示す。

【0072】

【図13】図１３は、対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出し、バリアント対立遺伝子頻度を決定するための例示的な方法を示す。

【0073】

【図14】図１４は、対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出し、バリアント対立遺伝子頻度を決定するための例示的な方法を示す。

【0074】

【図15】図１５は、対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出し、バリアント対立遺伝子頻度を決定するための例示的な方法を示す。

【発明を実施するための形態】

【0075】

発明の詳細な説明
対象から得られた１つ以上のサンプルの遺伝的バリアントを検出する方法、および／またはバリアント対立遺伝子頻度を評価するための方法が本明細書に記載される。本明細書に開示される方法は、対象を処置するときに臨床判断を行う際に使用し得、その結果、処置する医師は、対象の評価に確信し得る。対象の核酸分子の配列決定およびデノボバリアントコーリングは、疾患を特徴付けるために使用し得る有用な情報を提供し得る。しかしながら、核酸配列決定は、一般に、ＰＣＲ増幅中に導入される突然変異、配列決定中のヌクレオチド検出中に行われる誤差、および配列決定プロセス中に導入されることがある他の異常に起因する実質的なノイズに曝される。このため、多くの配列決定パイプラインは、バリアントが確信的に呼び出される前に、同じバリアントを有する閾値数の固有の配列決定リードを必要とする。十分に深い深度での配列決定はこの障害を克服し得るが、高価である可能性があり、限られた腫瘍核酸が利用可能である場合（例えば、循環腫瘍（ｃｔＤＮＡ）の場合、小さな腫瘍クローンから排出される）には不可能であり得る。さらに、特定の真正バリアントが検出されることがあるが、バリアントを有する検出された配列決定リードの数がコール閾値を満たさないため、積極的に呼び出されない。いくつかの実施形態では、所定のバリアントパネルからバリアントを有すると分類された配列決定リードは、推測的パネルからの偽陽性バリアントコールの可能性がランダムな偶然に起因する可能性が低いので、検出の限界を低下させる。さらに、デノボバリアントコーリングは、計算コストが高い。本明細書に記載の方法は、所与のバリアントの対立遺伝子頻度のより効率的なバリアントコーリングおよびより効率的な測定を生成するためのバリアントコールプロセスを合理化する。例えば、本明細書に記載の方法は、選択された数の遺伝子座の分析に限定され得る。

【0076】

さらにまた、本明細書中に記載される方法は、モデル（例えば、確率モデル）を使用してノイズを考慮することによって遺伝的バリアントを検出するまたはバリアント対立遺伝子頻度を決定する精度を改善するために使用され得る。上述のように、核酸配列決定は、サンプルの配列決定、増幅、および／またはアライメント中に導入されるノイズの影響を受けやすい。サンプルの配列決定リードに関連する潜在的な誤差の結果として、バリアントが配列決定リードに存在しない場合、代替（例えば、バリアント）として誤って識別されることがある。すなわち、配列決定およびアライメントプロセスを介して導入された誤差は偽陽性をもたらす可能性があり、実際には配列決定リードにバリアントが存在しない場合、配列決定リードはバリアントとして同定される。したがって、サンプルを評価する際にノイズを考慮することにより、結果の精度を向上させ得る。したがって、本明細書に開示される方法に関して論じられるように、モデル、例えばバリアント特異的モデル（例えば、確率モデル）を利用して、サンプル中の遺伝的バリアントを検出するか、またはバリアント対立遺伝子頻度を決定するときのノイズを説明し、精度を改善し得る。

【0077】

いくつかの例では、配列決定リードに関連するノイズは、遺伝子座特異的であり得る。例えば、いくつかの実施形態では、アライメントプロセスは、バリアント遺伝子座におけるバリアントの配列状況に敏感であり得る。したがって、いくつかの実施形態では、サンプルに関連するノイズを考慮することは、遺伝子座特異的であり得る。例えば、いくつかの実施形態では、モデルは、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードにおける１つ以上のノイズ源に関連する１つ以上の関数と関連し得る。上記のように、１つ以上のノイズ源は、サンプル調製誤差、増幅バイアス誤差、配列決定誤差、アライメント誤差、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。

【0078】

バリアント特異的モデル（例えば、確率モデル）は、バリアントとして同定されたリードの観測数が偽陽性（例えば、ノイズに起因して）ではなく真陽性（例えば、実際の遺伝的バリアント）を示す確率を提供し得る。バリアント特異的モデルは、目的のバリアント、例えば、参照バリアントを含まないことが知られているサンプルのプールに基づいて生成し得る。次いで、モデルを対象からのサンプルに適用して、バリアント対立遺伝子頻度を決定するか、またはサンプル中のバリアントの有無を検出し得る。いくつかの実施形態では、バリアント対立遺伝子頻度の決定またはバリアントの検出は、初期サンプルを使用して対象に対して確立された個人のバリアントパネルを利用し得る。個別化バリアントパネルは、疾患を示す遺伝的バリアントを含む。次いで、バリアントパネルが使用されて、対象からのほとんどの配列決定リードを、バリアント配列を有するかまたは有しないかのいずれかとして迅速に標識し得る。次いで、標識された配列決定リードが使用されて、バリアント頻度に基づいて疾患状態を決定し得る。

【0079】

いくつかの実施形態では、対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出するか、またはバリアント対立遺伝子頻度を決定する方法は、１つ以上のバリアントからバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択することを含む。本方法は、バリアント遺伝子座と重複するサンプルに関連する複数の配列決定リードを得ることを含み得る。本発明は、１つ以上のプロセッサを使用して、各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含まない対応する参照配列にアライメントすることによって、複数の各配列決定リードのそれぞれに対する参照マッチスコアを生成する工程と、１つ以上のプロセッサを使用して、各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれに対するバリアントマッチスコアを生成する工程とを含み得る。本方法は、１つ以上のプロセッサを使用して、複数の配列決定リードのそれぞれを、それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、遺伝的バリアントを有すること、遺伝的バリアントを有しないこと、または確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類することを含み得る。本方法は、１つ以上のプロセッサを使用して、複数の配列決定リードにおいて遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定する工程、および１つ以上のプロセッサを使用して、バリアント特異的モデルおよび分類された配列決定リードの総数に基づく確率メトリックを決定する工程を含み得る。本方法は、決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、１つ以上のプロセッサを使用して、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定する工程を含み得る。

【0080】

いくつかの実施形態では、対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出するか、またはバリアント対立遺伝子頻度を決定する方法は、対象からのサンプルから得られた複数の核酸分子を提供することを含み、複数の核酸分子は腫瘍核酸分子および非腫瘍核酸分子の混合物を含む。場合により、１つ以上のアダプターを、複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子にライゲートし得る。いくつかの実施形態では、複数の核酸分子からの核酸分子を増幅し得る。いくつかの実施形態では、増幅された核酸分子からの核酸分子を捕捉し得、捕捉された核酸分子は、１つ以上のベイト分子へのハイブリダイゼーションによって増幅された核酸分子から捕捉される。いくつかの実施形態では、捕捉された核酸分子は、シーケンサーによって配列決定され、遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複するサンプルに関連する複数の配列決定リードが得られる。

【0081】

いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサは、遺伝的バリアントを含まない対応する参照配列に各配列決定リードをアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれに対する参照マッチスコアを生成し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサはまた、遺伝的バリアントを含むバリアント配列に各配列決定リードをアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれに対するバリアントマッチスコアを生成し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサは、それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、複数の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを有すること、遺伝的バリアントを有しないこと、または確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサは、複数の配列決定リードの中に遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサは、バリアント特異的モデルおよび分類された配列決定リードの総数に基づく確率メトリックを決定し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサは、決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定し得る。サンプル中の遺伝的バリアントの存在の同定に基づいて、サンプル中の疾患状態を検出し得る。

【0082】

バリアント対立遺伝子頻度を決定する方法は、疾患の進行を監視するために使用され得る。例えば、疾患進行を監視する方法は、疾患を有する対象から取得された第１の試験サンプル中の核酸分子を配列決定して第１の配列決定リードを生成する工程；対象についての個別化バリアントパネルを生成する工程；第１の試験サンプルよりも遅い時点で対象から取得された第２の試験サンプル中の核酸分子を配列決定して第２の配列決定リードを生成する工程；本明細書に記載される方法を使用して第２の配列決定リードを標識する工程を含み得る。次いで、分類された配列決定リードが使用されて対象の疾患状態を決定し得、これを以前に決定された疾患状態（例えば、第１の試験サンプルが対象から取得された時点での対象に関連する疾患状態）と比較して疾患進行を監視し得る。いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデル、例えば、確率モデルを適用して、対象の疾患状態を決定し得る。

【0083】

疾患状態監視は、例えば、監視された疾患進行に基づいて疾患療法を調整することによって、疾患を有する対象を処置するためにさらに使用され得る。例えば、いくつかの実施形態では、疾患を有する対象を処置する方法は、対象から第１の試験サンプルを取得する工程、第１の配列決定リードを生成するために第１の試験サンプル中の核酸分子を配列決定する工程、対象についての個別化バリアントパネルを生成する工程、対象に疾患療法を投与する工程、疾患療法が対象に投与された後に対象から第２の試験サンプルを取得する工程、第２の配列決定リードを生成するために第２の試験サンプル中の核酸分子を配列決定する工程、本明細書に記載される方法を使用して第２の配列決定リードを標識する工程、第１の疾患状態と第２の疾患状態とを比較することによって疾患進行を決定する工程、疾患進行に基づいて対象に投与される疾患療法を調整する工程、調整された疾患療法を対象に投与する工程を含み得る。

【0084】

いくつかの実施形態では、疾患は癌である。

【0085】

定義
本明細書において使用される場合、単数形「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、および「その（ｔｈｅ）」は、文脈上他に明確に指示されない限り、複数の言及を含む。

【0086】

本明細書における値またはパラメータ「約」への言及は、その値またはパラメータ自体を対象とする変動を含む（および説明する）。例えば、「約Ｘ」という記載は、「Ｘ」という記載を含む。

【0087】

「個人」、「患者」、および「対象」という用語は、同義的に使用され、ヒトなどの動物を指す。

【0088】

「参照」配列は、試験または対象配列（例えば、配列決定リード）と比較するために使用される任意の配列であり、標準化された参照配列（例えば、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ＣｏｎｓｏｒｔｉｕｍからのＧＲＣｈ３８または代替の参照アセンブリなどの標準化された参照アセンブリからの配列）または個別化された参照配列（例えば、対象の健康な組織からの配列）とし得る。

【0089】

「バリアント」という用語は、対象配列と、対象配列と比較される参照配列との間の任意の配列差を指す。したがって、「バリアント」という用語は、健常個人からの配列と集団変異とを同定するために使用される参照配列との間の差、または疾患疾患（例えば、腫瘍組織）からの配列と健常組織（例えば、突然変異）からの配列との間の差を包含する。

【0090】

本明細書に記載される本発明の態様および変形は、態様および変形「からなる」および／または「から本質的になる」を含むことが理解される。

【0091】

値の範囲が提供される場合、その範囲の上限と下限との間の各介在値、およびその状態範囲内の任意の他の記載値または介在値は、本開示の範囲内に含まれることを理解されたい。記載された範囲が上限または下限を含む場合、それらの含まれる限界のいずれかを除外した範囲も本開示に含まれる。

【0092】

本明細書に記載される分析方法のいくつかは、配列を参照配列にマッピングすること、配列情報を決定すること、および／または配列情報を分析することを含む。相補配列が容易に決定および／または分析され得、本明細書において提供される説明は、相補配列に関して行われる分析方法を包含することが当該技術分野において十分に理解されている。

【0093】

本明細書において使用されるセクションの見出しは、編成のみを目的としており、記載された主題を限定するものと解釈されるべきではない。説明は、当業者が本発明を製造および使用することを可能にするために提示され、特許出願およびその要件の文脈で提供される。記載された実施形態に対する様々な変更は、当業者にとって容易に明らかであり、本明細書の一般的な原理は、他の実施形態に適用されてもよい。したがって、本発明は、示された実施形態に限定されることを意図するものではなく、本明細書に記載された原理および特徴と一致する最も広い範囲が与えられるべきである。

【0094】

図は、様々な実施形態にかかるプロセスを示している。例示的なプロセスでは、いくつかのブロックは、任意に組み合わされ、いくつかのブロックの順序は、任意に変更され、いくつかのブロックは、任意に省略される。いくつかの例では、例示的なプロセスと組み合わせて追加の工程が実行され得る。したがって、図示されている（および以下により詳細に説明されている）動作は、本質的に例示的なものであり、従って、限定するものとみなされるべきではない。

【0095】

本明細書で参照される全ての刊行物、特許、および特許出願の開示は、それぞれ、参照によりその全体が本明細書に援用される。参照により援用される参考文献が本開示と矛盾する限り、本開示が優先するものとする。
バリアントパネル

【0096】

本明細書に記載される特定の方法は、１つ以上の目的の遺伝的バリアントを含むバリアントパネルを使用する。遺伝的バリアントは、例えば、特定の疾患（例えば、癌または癌クローン）または疾患状態（例えば、転移）に関連するバリアントとし得る。いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、個別化バリアントパネルである。いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、特定の疾患を有する対象の集団において検出されたバリアントに基づく疾患患者集団バリアントパネルである。いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、複数の疾患についてスクリーニングする包括的なパネルの一部であり得る。いくつかの実施形態では、包括的ゲノムプロファイリング（ＣＧＰ）、単一のアッセイで数百の遺伝子（関連する癌バイオマーカーを含む）を評価するために使用される次世代配列決定（ＮＧＳ）アプローチを介して同定されるバリアントを含み得る。

【0097】

バリアントパネルの変形形態は、任意のサイズであってもよい。バリアントは、参照配列およびバリアント配列と関連している。したがって、標的化されたバリアントが事前に知られている限り、参照配列およびバリアント配列が容易に構築され得る。バリアントパネル中のバリアントは、例えば、１つ以上の単一ヌクレオチドバリアント（ＳＮＶ）、１つ以上の複数ヌクレオチドバリアント（ＭＮＶ）、再編成接合、および／または１つ以上のインデルを含み得る。ＭＮＶは、参照配列と同じヌクレオチドを含むヌクレオチド位置によって離間した２つ以上の連続するヌクレオチドバリアントおよび／または２つ以上の単一ヌクレオチドバリアントを含み得る。いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、１つ以上の融合バリアントまたは他の再編成バリアント（例えば、反転または欠失事象）を含む。バリアントパネル中のバリアントは、バリアントの遺伝子座、および／または参照配列に対するバリアントを含み得る。ほんの一例として、ＳＮＰバリアントは、遺伝子座（例えば、遺伝子名および遺伝子内の塩基位置、またはゲノム内の塩基位置）およびバリアント（例えば、Ｃ→Ｇ変異）を含み得る。

【0098】

バリアントパネルは、疾患に関連する任意の数のバリアント、または実施例１以上、２以上、５以上、１０以上、２５以上、５０以上、１００以上、５００以上、１０００以上、５０００以上、１０，０００以上、２０，０００以上、５０，０００以上、または１００，０００以上、または約１から約１０、約１０から約２５、約２５から約１００、約１００から約５００、約５００から約１０００、約１０００から約５０００、約５０００から約１０，０００、約１０，０００から約２０，０００、約２０，０００から約５０，０００、または約５０，０００から約１００，０００を含み得る。

【0099】

バリアントパネルまたは対象バリアントは、いくつかの実施形態では、再編成接合を含み得る。挿入、欠失または逆位生成などの再編成バリアントは、参照配列に対して２つの再編成接合（または複雑な再編成ではそれ以上）を生成し得る。接合は、本明細書に記載される方法を使用して、例えば、接合の少なくとも１つを含むバリアント配列を使用することによって検出され得る。

【0100】

いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、特定の対象のために生成された個別化バリアントパネルである。対象についてサンプルが取得され得、サンプル内の核酸分子（例えば、ＤＮＡ、ＲＮＡ、またはその双方）が配列決定されて配列決定リードを生成する。いくつかの実施形態では、ＲＮＡ分子は、逆転写されて、対応するｃＤＮＡ分子を形成する。次いで、既知のバリアントコーリング方法が使用されて、生成された配列決定リードからバリアントを呼び出し得る。

【0101】

対象から取得されるサンプルは、疾患組織に由来する核酸分子、または疾患組織に由来する核酸分子と健康な組織に由来する核酸分子との混合物（または、２つの別々のサンプルが、疾患組織に由来する核酸分子を使用する第１のサンプルおよび健康な組織に由来する第２のサンプルを使用して分析され得る）を含み得る。例えば、サンプルは、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ、すなわち腫瘍組織に天然に由来するＤＮＡ）およびゲノム無細胞ＤＮＡ（すなわち、健康な組織に天然に由来するｃｆＤＮＡ）を含む無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）を含み得る。ｃｆＤＮＡは配列決定し得、（ゲノム無細胞ＤＮＡを参照して、または何らかの他の参照ゲノムを参照して）呼び出される腫瘍に関連するバリアント、および呼び出される１つ以上の腫瘍バリアントの数をバリアントパネルに含め得る。いくつかの実施形態では、サンプルは、病変組織（例えば、固形腫瘍生検サンプルまたは血液腫瘍生検サンプル）または健康な組織を得るための組織生検サンプル（例えば、固形組織サンプルまたは血液学的組織サンプル）に由来し得る。核酸サンプルは、組織サンプルに由来し得、配列決定リードを生成するために使用され得る。

【0102】

いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、疾患組織（例えば、腫瘍組織）から得られた核酸分子と健康な組織との間のバリアントを呼び出すことによって生成される。例えば、バリアントは、一致した正常な腫瘍サンプルを使用して呼び出され得る。

【0103】

いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、血漿（例えば、ｃｆＤＮＡ）から得られた核酸分子と末梢血単核細胞（ＰＢＭＣ）から得られた核酸分子との間のバリアントを呼び出すことによって生成される。

【0104】

いくつかの実施形態では、核酸分子を取得するために使用されるサンプルは、血液、血清、唾液、組織（例えば、固形または血液学的組織）、脳脊髄液、羊水、腹腔液、間質液、または胚組織とし得る。いくつかの実施形態では、組織は、新鮮組織（すなわち、凍結または保存されていない）である。いくつかの実施形態では、組織は、凍結組織または保存組織（例えば、ホルムアルデヒド固定パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）またはパラホルムアルデヒド固定パラフィン包埋（ＰＦＰＥ）組織）である。

【0105】

いくつかの実施形態では、個別化バリアントパネルを生成するために使用されるサンプルは、疾患療法の開始前に対象から取得される。いくつかの実施形態では、個別化バリアントパネルを生成するために使用されるサンプルは、疾患療法の開始後に対象から取得される。

【0106】

個別化バリアントパネルは、個別化参照ゲノムもしくは配列（例えば、対象の非疾患ゲノム配列）または標準参照ゲノムもしくは配列（例えば、参照ゲノムまたは１つもしくは複数の他の個人から組み立てられた参照配列、例えば、標準または公的に利用可能な参照配列、例えば、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍのヒトゲノムビルド３７（ＧＲＣｈ３７）、または他の適切な参照ゲノム）を使用して、疾患を有する対象に対して生成され得る。疾患組織に由来する核酸分子間の差異が参照と比較され、バリアントを同定し得る。

【0107】

いくつかの実施形態ではバリアントパネル中のバリアントは、特定の疾患（特定の癌など）または特定の疾患（特定の癌など）を有する対象の集団に関連することが知られている１つ以上のバリアントを含む。例えば、バリアントパネルは、文献からキュレートされた１つ以上のバリアントを含み得る。

【0108】

バリアントパネルのバリアントは、対応する参照配列と、左右のフランキング領域（例えば、５’フランキング領域および３’フランキング領域）を有するバリアントの遺伝子座を含む対応するバリアント配列とに関連付けられている。バリアント遺伝子座の左右のフランキング領域は、バリアントの状況を提供し、対応する参照配列と対応するバリアント配列の双方について同じである。したがって、対応する参照配列および対応するバリアント配列は、バリアント自体を除いて同一である。対応するバリアント配列はバリアントを含み、対応する参照配列はバリアントを含まない（例えば、それは、バリアントの位置に参照または「野生型」配列を含む）。いくつかの実施形態では、フランキング領域は、それぞれ、約５塩基以上、約１０塩基以上、約１５塩基以上、約２０塩基以上、約２５塩基以上、約３０塩基以上、約５０塩基以上、約７５塩基以上、約１００塩基以上、約１５０塩基以上、約２００塩基以上、約２５０塩基以上、約３００塩基以上、約４００塩基以上または約５００塩基以上を含む。いくつかの実施形態では、フランキング領域は、それぞれ、約５塩基～約５０００塩基、例えば約５～約１０塩基、約１０～約２０塩基、約２０～約５０塩基、約５０～約１００塩基、約１００～約２００塩基、約２００～約５００塩基、約５００～約１０００塩基、約１０００塩基～約２５００塩基または約２５００塩基～約５０００塩基を含む。いくつかの実施形態では、左右の隣接領域は、同じ数の塩基を有し、いくつかの実施形態では、左右の隣接領域は、異なる数の塩基を有する。

【0109】

対応する参照配列および対応するバリアント配列は、例えば、バリアントを同定するために使用される参照配列（個別化参照配列または標準参照配列とし得る）を使用して生成され得る。対応するバリアント配列を生成するために、バリアントが選択され、参照配列を使用して左右のフランキング配列がバリアントに付加される。対応する参照配列を生成するために、参照配列は、対応するバリアント列と同じ塩基位置を使用して使用される。したがって、いくつかの実施形態では、対応する参照配列および対応するバリアント配列は、遺伝的バリアントを除いて同一である。

【0110】

バリアントパネルは、非一時的コンピュータ読み取り可能なメモリに記憶されてもよく、本明細書に記載の方法の１つ以上を実行するために１つ以上のプロセッサによってアクセスされ得るテーブルまたはファイル（例えば、バリアントコーリングフォーマット（ＶＣＦ）ファイルまたは他の適切なファイルフォーマット）に記憶されたリストであってもよい。いくつかの実施形態では、対応する参照配列および対応するバリアント配列は、バリアントパネルと同じテーブルまたはファイルに記憶され、いくつかの実施形態では、対応する参照配列および対応するバリアント配列は、バリアントパネルとは異なるテーブルまたはファイルに記憶される。

【0111】

バリアントパネルは、疾患（癌など）に関連するバリアントパネル、または対象の疾患（癌など）に関連する個別化バリアントパネルとし得る。例示的な疾患は、Ｂ細胞癌、例えば、多発性骨髄腫、黒色腫、乳癌、肺癌（非小細胞肺癌またはＮＳＣＬＣなど）、気管支癌、結腸直腸癌、前立腺癌、膵臓癌が含まれるが、これらに限定されない、胃癌、卵巣癌、膀胱癌、脳または中枢神経系癌、末梢神経系癌、食道癌、子宮頸癌、子宮癌または子宮内膜癌、口腔または咽頭癌、肝癌、腎臓癌、精巣癌、胆道癌、小腸または付属器癌、唾液腺癌、甲状腺癌、副腎腺癌、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織の癌、腺癌、炎症性筋線維芽細胞腫瘍、胃腸間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸癌、多発性骨髄腫（ＭＭ）、骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）、骨髄増殖性障害（ＭＰＤ）、急性リンパ球性白血病（ＡＬＬ）、急性骨髄球性白血病（ＡＭＬ）、慢性骨髄球性白血病（ＣＭＬ）、慢性リンパ球性白血病（ＣＬＬ）、多発性細胞血症ベラ、ホジキンリンパ腫、非ホジキンリンパ腫（ＮＨＬ）、軟部組織肉腫、線維肉腫、粘液肉腫、脂肪肉腫、骨形成性肉腫、脊索腫、血管肉腫、内皮肉腫滑膜腫、中皮腫、ユーイング腫瘍、平滑筋肉腫、横紋筋肉腫、扁平上皮癌、基底細胞癌、腺癌、汗腺癌、脂腺癌、乳頭癌、乳頭腺癌、髄質癌、気管支原性癌、腎細胞癌、肝細胞腫、胆管癌、絨毛癌、セミノーマ、胚性癌腫、ウィルムス腫瘍、膀胱癌、上皮癌、神経膠腫、星状細胞腫、髄芽細胞腫、頭蓋咽頭腫、上衣腫、松果体腫、血管芽細胞腫、聴神経腫、乏突起膠腫、髄膜腫、神経芽細胞腫、網膜芽細胞腫、びまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫、マントル細胞リンパ腫、肝細胞癌、甲状腺癌、胃癌、頭頸部癌、小細胞癌、本態性血小板血症、アグノーゲン性骨髄性化生、高好酸球性症候群、全身性肥満細胞症、おなじみの高好酸球増加症、慢性好酸球性白血病、神経内分泌癌、癌様腫瘍などを含む。

【0112】

いくつかの実施形態では、バリアントパネル中のバリアントは、疾患に関連しない。例えば、バリアントパネルは、以前の呼び出しまたは推定呼び出しをサポートするために使用され得る。全ゲノム配列決定および他の配列決定方法は、低い確実性で行われる呼び出しをもたらされ得る。本明細書に記載される方法は、より高い配列信頼性を提供するために、（正または負のいずれかの）特定の呼び出しをサポートするために使用され得る。

【0113】

いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、以下の遺伝子のいずれかのうちの１つ以上のバリアント（例えば、ＳＮＰ、ＭＮＰ、再編成接合またはインデル）を含む：ＡＢＣＢ１、ＡＢＣＣ２、ＡＢＣＣ４、ＡＢＣＧ２、ＡＢＬ１、ＡＢＬ２、ＡＫＴ１、ＡＫＴ２、ＡＫＴ３、ＡＬＫ、ＡＰＣ、ＡＲ、ＡＲＡＦ、ＡＲＦＲＰ１、ＡＲＩＤ１Ａ、ＡＴＭ、ＡＴＲ、ＡＵＲＫＡ、ＡＵＲＫＢ、ＢＣＬ２、ＢＣＬ２Ａ１、ＢＣＬ２Ｌ１、ＢＣＬ２Ｌ２、ＢＣＬ６、ＢＲＡＦ、ＢＲＣＡ１、ＢＲＣＡ２、Ｃ１ｏｒｆ１４４、ＣＡＲＤ１１、ＣＢＬ、ＣＣＮＤ１、ＣＣＮＤ２、ＣＣＮＤ３、ＣＣＮＥ１、ＣＤＨ１、ＣＤＨ２、ＣＤＨ２０、ＣＤＨ５、ＣＤＫ４、ＣＤＫ６、ＣＤＫ８、ＣＤＫＮ２Ａ、ＣＤＫＮ２Ｂ、ＣＤＫＮ２Ｃ、ＣＥＢＰＡ、ＣＨＥＫ１、ＣＨＥＫ２、ＣＲＫＬ、ＣＲＬＦ２、ＣＴＮＮＢ１、ＣＹＰ１Ｂ１、ＣＹＰ２Ｃ１９、ＣＹＰ２Ｃ８、ＣＹＰ２Ｄ６、ＣＹＰ３Ａ４、ＣＹＰ３Ａ５、ＤＮＭＴ３Ａ、ＤＯＴ１Ｌ、ＤＰＹＤ、ＥＧＦＲ、ＥＰＨＡ３、ＥＰＨＡ５、ＥＰＨＡ６、ＥＰＨＡ７、ＥＰＨＢ１、ＥＰＨＢ４、ＥＰＨＢ６、ＥＲＢＢ２、ＥＲＢＢ３、ＥＲＢＢ４、ＥＲＣＣ２、ＥＲＧ、ＥＳＲ１、ＥＳＲ２、ＥＴＶ１、ＥＴＶ４、ＥＴＶ５、ＥＴＶ６、ＥＷＳＲ１、ＥＺＨ２、ＦＡＮＣＡ、ＦＢＸＷ７、ＦＣＧＲ３Ａ、ＦＧＦＲ１、ＦＧＦＲ２、ＦＧＦＲ３、ＦＧＦＲ４、ＦＬＴ１、ＦＬＴ３、ＦＬＴ４、ＦＯＸＰ４、ＧＡＴＡ１、ＧＮＡ１１、ＧＮＡＱ、ＧＮＡＳ、ＧＰＲ１２４、ＧＳＴＰ１、ＧＵＣＹ１Ａ２、ＨＯＸＡ３、ＨＲＡＳ、ＨＳＰ９０ＡＡ１、ＩＤＨ１、ＩＤＨ２、ＩＧＦ１Ｒ、ＩＧＦ２Ｒ、ＩＫＢＫＥ、ＩＫＺＦ１、ＩＮＨＢＡ、ＩＲＳ２、ＩＴＰＡ、ＪＡＫ１、ＪＡＫ２、ＪＡＫ３、ＪＵＮ、ＫＤＲ、ＫＩＴ、ＫＲＡＳ、ＬＲＰ１Ｂ、ＬＲＰ２、ＬＴＫ、ＭＡＮ１Ｂ１、ＭＡＰ２Ｋ１、ＭＡＰ２Ｋ２、ＭＡＰ２Ｋ４、ＭＣＬ１、ＭＤＭ２、ＭＤＭ４、ＭＥＮ１、ＭＥＴ、ＭＩＴＦ、ＭＬＨ１、ＭＬＬ、ＭＰＬ、ＭＲＥ１１Ａ、ＭＳＨ２、ＭＳＨ６、ＭＴＨＦＲ、ＭＴＯＲ、ＭＵＴＹＨ、ＭＹＣ、ＭＹＣＬ１、ＭＹＣＮ、ＮＦ１、ＮＦ２、ＮＫＸ２－１、ＮＯＴＣＨ１、ＮＰＭ１、ＮＱＯ１、ＮＲＡＳ、ＮＲＰ２、ＮＴＲＫ１、ＮＴＲＫ３、ＰＡＫ３、ＰＡＸ５、ＰＤＧＦＲＡ、ＰＤＧＦＲＢ、ＰＩＫ３ＣＡ、ＰＩＫ３Ｒ１、ＰＫＨＤ１、ＰＬＣＧ１、ＰＲＫＤＣ、ＰＴＣＨ１、ＰＴＥＮ、ＰＴＰＮ１１、ＰＴＰＲＤ、ＲＡＦ１、ＲＡＲＡ、ＲＢ１、ＲＥＴ、ＲＩＣＴＯＲ、ＲＰＴＯＲ、ＲＵＮＸ１、ＳＬＣ１９Ａ１、ＳＬＣ２２Ａ２、ＳＬＣＯ１Ｂ３、ＳＭＡＤ２、ＳＭＡＤ３、ＳＭＡＤ４、ＳＭＡＲＣＡ４、ＳＭＡＲＣＢ１、ＳＭＯ、ＳＯＤ２、ＳＯＸ１０、ＳＯＸ２、ＳＲＣ、ＳＴＫ１１、ＳＵＬＴ１Ａ１、ＴＢＸ２２、ＴＥＴ２、ＴＧＦＢＲ２、ＴＭＰＲＳＳ２、ＴＯＰ１、ＴＰ５３、ＴＰＭＴ、ＴＳＣ１、ＴＳＣ２、ＴＹＭＳ、ＵＧＴ１Ａ１、ＵＭＰＳ、ＵＳＰ９Ｘ、ＶＨＬ、およびＷＴ１。

【0114】

いくつかの実施形態では、バリアントは、突然変異、例えば腫瘍に関連する突然変異である。いくつかの実施形態では、バリアントは体細胞変異である。いくつかの実施形態では、バリアントは生殖細胞系列変異である。

【0115】

標識配列決定リード
配列決定リードは、遺伝的バリアントを含むものとして、または遺伝的バリアントを含まないものとして分類され得る。いくつかの実施形態では、配列決定リードは、以下により詳細に記載されるように、確定的でないとして分類され得、これは、配列決定リードが、バリアントを有するとして、またはバリアントを有しないとして分類され得ないことを示す。配列決定リードは、参照配列内の位置にマッピングされ得、マッピングされた位置は、遺伝子座に関連するバリアントパネルから遺伝的バリアントを選択するために使用される。バリアントおよび配列決定リードが関連付けられると、配列決定リードは、参照マッチスコアを生成するための参照配列（すなわち、バリアントを含まない対応する配列）およびバリアントマッチスコアを生成するためのバリアント配列（すなわち、バリアントを含む対応する配列）と主張される。配列決定リードは、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが参照配列よりも バリアント配列とより密接にマッチすることを示す場合、バリアントを有するとして、または参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが参照配列とより密接にマッチすることを示す場合、バリアントを有しないとして標識され得る。いくつかの実施形態では、配列決定リードは、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが等しい場合、確定的でないリードとして分類される。

【0116】

いくつかの実施形態では、対象からの試験サンプル中のバリアントの有無を検出するか、またはバリアント対立遺伝子頻度を決定する方法は、（ａ）バリアントパネルからのバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択する工程；（ｂ）バリアント遺伝子座と重複する試験サンプルに関連する１つ以上の配列決定リードを取得する工程；（ｃ）各配列決定リードを対応する参照配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成する工程であって、対応する参照配列が遺伝的バリアントを含まない、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成する工程；（ｄ）各配列決定リードを対応するバリアント配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成する工程であって、対応するバリアント配列が遺伝的バリアントを含む、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成する工程；（ｅ）参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、または確定的でないリードであるかのいずれかであると分類する工程を含み；参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが参照配列よりもバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類され、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードがバリアント配列よりも参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有しないと分類され、配列決定リードが、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが等しい場合、確定的でないリードとして分類される。

【0117】

配列決定リードが参照配列にアライメントされて、参照ゲノム内の配列決定リードの位置を決定し得る。アライメントは、リードのためのマッピング位置を含む配列アライメントマップファイル（例えば、ＳＡＭまたはＢＡＭファイル）を生成するために使用され得る。次いでバリアントパネルがアクセスされて遺伝的バリアントを選択し得、バリアントの遺伝子座と重複する１つ以上の配列決定リードが取得され得る（例えば、配列決定アライメントマップファイルにアクセスすることによって）。重複は、変形形態の１つ以上の塩基位置にあってもよい（例えば、バリアントが多塩基バリアントである場合）。いくつかの実施形態では、バリアントの同じ単一塩基（例えば、第１の塩基）と重複する配列決定リードが使用される。対応する参照配列および対応するバリアント配列も選択され、対応する参照配列および対応するバリアント配列は選択されたバリアントと関連付けられる。

【0118】

任意の所与の配列決定リードに対する参照マッチスコアは、配列決定リードを対応する参照配列にアライメントすることによって生成され、バリアントマッチスコアは、配列決定リードを対応するバリアント配列にアライメントすることによって生成される。参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが比較可能であるように、同じアライメントアルゴリズムを使用して生成される。マッチスコアは、クエリ配列（例えば、配列決定リード）が対応するバリアント配列または対応する参照配列にどれだけ密接にマッチしているかを示す値を提供する。例示的なアライメントアルゴリズムは、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアルゴリズム（ＳＷＡ）（例えば、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアルゴリズム）またはＮｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアルゴリズム（ＮＷＡ）を含む。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアルゴリズムを使用して生成される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアルゴリズムを使用して生成される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアルゴリズムを使用して生成される。

【0119】

配列決定リードは、バリアントマッチスコアと参照マッチスコアとを比較することによって標識される。例えば、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが参照配列よりもバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードは、遺伝的バリアントを有すると分類される。参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードがバリアント配列よりも参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードは、遺伝的バリアントを有しないと標識される。いくつかの例では、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとは等しく、その場合、配列決定リードは、確定的でないリードとして分類され得る。いくつかの実施形態では、確定的でないリードとして標識された配列決定リードは、さらなる分析から除外される。

【0120】

配列決定リードは、対象に由来する試験サンプル中の核酸分子を配列決定することによって取得され得る。いくつかの実施形態では、試験サンプルは、個別化バリアントパネルにおいて遺伝的バリアントを決定するために使用される試験サンプルと同じタイプのサンプルである。例示的な試験サンプルとしては、血液、血清、唾液、組織（例えば、固形または血液学的組織）、脳脊髄液、羊水、腹腔液、間質液、または胚性組織が挙げられるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、組織は、新鮮組織（すなわち、凍結または保存されていない）である。いくつかの実施形態では、組織は、凍結組織または保存組織（例えば、ホルムアルデヒド固定パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）またはパラホルムアルデヒド固定パラフィン包埋（ＰＦＰＥ）組織）である。

【0121】

いくつかの実施形態では、試験サンプルは、液体生検サンプル（例えば、血漿、末梢血など）に由来する。液体生検は、２つ以上の一致したサンプルまたはサンプル成分に分けられ得る。例えば、サンプルは、血漿成分（ｃｆＤＮＡを含み得る）および末梢血単核細胞（ＰＢＭＣ）成分を含み得る。個々の構成要素は、各構成要素の遺伝的プロファイル間の差異を決定するために別々に分析され得る。これは、例えば、体細胞変異またはクローン造血を同定するために使用され得る。

【0122】

いくつかの実施形態では、サンプルは、固形組織生検サンプルに由来する。組織生検は、癌性細胞、非癌性（例えば、健康）細胞、またはそれらの混合物を含み得る。いくつかの実施形態では、組織生検サンペルは新鮮組織（すなわち、凍結または保存されていない）である。いくつかの実施形態では、組織は、凍結組織または保存組織（例えば、ホルムアルデヒド固定パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）またはパラホルムアルデヒド固定パラフィン包埋（ＰＦＰＥ）組織）である。

【0123】

試験サンプル中の核酸分子は、ＤＮＡ、ＲＮＡ、またはそれらの混合物とすし得。いくつかの実施形態では、ＲＮＡ分子は、逆転写されて、対応するｃＤＮＡ分子を形成する。対象から取得される試験サンプルは、疾患組織に由来する核酸分子、または疾患組織に由来する核酸分子と健康な組織に由来する核酸分子との混合物を含み得る。例えば、サンプルは、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ、すなわち腫瘍組織に天然に由来するＤＮＡ）およびゲノム無細胞ＤＮＡ（すなわち、健康な組織に天然に由来するｃｆＤＮＡ）を含む無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）を含み得る。いくつかの実施形態では、サンプルは、病変組織（例えば、固形腫瘍生検サンプルまたは血液腫瘍生検サンプル）または健康な組織を得るための組織生検サンプル（例えば、固形組織サンプルまたは血液学的組織サンプル）に由来し得る。核酸サンプルは、組織サンプルに由来し得、配列決定リードを生成するために使用され得る。

【0124】

配列決定リードを標識するための記載された方法は、遺伝的バリアントパネルから選択される異なる遺伝子座で異なる遺伝的バリアントを使用して、任意の数のバリアントについて繰り返され得る。

【0125】

いくつかの実施形態では、標識された配列決定リードは、対象からのサンプルにおける遺伝的バリアントの存在を呼び出すために使用される。例えば、１つ以上の配列決定リード（または１つ以上の固有の配列決定リード）が遺伝的バリアントを有すると標識されている場合、その遺伝的バリアントの存在が呼び出され得る。遺伝的バリアントの存在を呼び出すための閾値セットは、呼び出しを行うための所望の信頼度に応じて、所望のように設定され得る。例えば、いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントの存在を呼び出すための閾値は、遺伝的バリアントを有すると分類された１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０またはそれ以上の配列決定リード（または固有の配列決定リード）として呼び出され得、ここで、遺伝的バリアントの存在は、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リード（または固有の配列決定リード）の数が閾値を満たすかまたは閾値より高い場合に呼び出される。

【0126】

いくつかの実施形態では、標識された配列決定リードは、サンプル中のバリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度を決定するために使用される。試験サンプルの遺伝子座ｉにおけるバリアント対立遺伝子頻度（Ｆ_ｉ）は、

に従ってバリアント（Ｖ_ｉ）を有すると標識された配列決定リードの数およびバリアント（Ｒ_ｉ）を有しない配列決定リードの数を使用して決定され得る。

【0127】

本明細書に記載される方法は、サンプル、２つ以上の異なる組織もしくはサンプル、または同じサンプルの２つ以上の異なる成分におけるバリアント対立遺伝子頻度を決定するために使用され得る。例えば、採血は、血漿（ｃｆＤＮＡを含む）と末梢血単核細胞（ＰＢＭＣ）とに分けられ得る。第１のサンプルまたは第１のサンプル成分（例えば、血漿）について第１のバリアント対立遺伝子頻度が決定され得、第２のサンプルまたは第２のサンプル成分（例えば、ＰＢＭＣ）について第２のバリアント対立遺伝子頻度が決定され得る。例えば、血漿由来の核酸分子とＰＢＭＣ由来の核酸分子との間のバリアント対立遺伝子頻度の差は、クローン造血または確定的でない電位（ＣＨＩＰ）のクローン造血を有する対象に有用である。

【0128】

図１は、配列決定リードを標識するための方法の例示的な実施形態を示している。工程１００において、遺伝的バリアントパネル（すなわち、ベースラインの変更）は、対象から取得された初期サンプルを配列決定することによって生成される。遺伝的バリアントパネルは、パネル中の各遺伝的バリアントに関する情報、例えば、対象識別子、バリアントを含有する遺伝子、バリアントの遺伝子座、および／または（参照と比較した）バリアントの変化を含み得る。対応する配列生成モジュール１０２において、対応する参照配列１０４および対応する変異バリアント配列リード１０６は、バリアントパネルからのバリアントおよびバリアントの文脈を提供するために使用される参照配列を使用して生成される。対応する参照配列１０４および対応するバリアント配列リード１０６は、バリアント遺伝子座を除いて同一であり、Ａ→Ｇ ＳＮＰが存在する（下線によって示される）。対象から取得された第２の試験サンプルを配列決定することによって得られた配列決定リードは、参照配列にアライメントされ、マッピングされた配列決定リードは、アライメントマップファイル１０８に含まれる。アライメントマップファイル１０８は、配列決定リードからの配列を、配列決定リードのための遺伝子座情報とともに含む。場合により、アライメントマップファイル１０８は、対象に関する情報、サンプルが取得された時点、および／または他のサンプル情報などの追加情報を含み得る。バリアントがバリアントテーブルから選択され、バリアントリードの遺伝子座と重複する配列決定リードが配列決定リード取得モジュール１１０においてアライメントマップファイル１０８から取得される。図１に示される例において、配列決定リード１１２、１１４、１１６および１１８は、選択されたバリアントの遺伝子座と重複する配列決定リードを表す。アライメントモジュール１２０において、配列決定リード１１２、１１４、１１６および１１８は、それぞれ、対応する参照配列１０４とアライメントされて参照マッチスコア１２２を生成し、対応するバリアント配列リード１０６は、バリアントマッチスコア１２４を生成する。参照マッチスコア１２２およびバリアントマッチスコア１２４は、Ｓｍｉｔｈ－ＷａｔｅｒｍａｎアルゴリズムまたはＮｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアルゴリズムなどのアライメントアルゴリズムを使用して生成され得る。分類モジュール１２６において、各配列決定リードについて、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアを比較して、配列決定リードを、バリアントを有するか、バリアントを有しないか、または確定的でないリードであると分類する。図１に示される例において、配列決定リード１１２および１１４は、各リードについて参照マッチスコアがバリアントマッチスコアより大きいので、バリアントを有さないと分類される。配列決定リード１１６は、バリアントマッチスコアが参照マッチスコアよりも大きいので、バリアントを有するとして分類される。配列決定リード１１８は、バリアントマッチスコアが参照マッチスコアに等しいので、確定的でないリードとして分類される。

【0129】

本開示による実施形態は、対象からの試験サンプル中のバリアント頻度を決定するための例示的な方法を提供し得る。最初の工程では、バリアントパネルから、バリアント遺伝子座における遺伝的バリアントが選択される。いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、個別化バリアントパネルである。別の工程では、バリアント遺伝子座と重複し、試験サンプルと関連する配列決定リードが得られる。各配列決定リードに対する参照マッチスコアは、別の工程で配列決定リードを対応する参照配列にアライメントすることによって得られ、各配列決定リードに対するバリアントマッチスコアは、別の工程で配列決定リードを対応するバリアント配列にアライメントすることによって生成される。参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアを使用して、配列決定リードは、バリアントを有する、バリアントを有さない、または別の工程での確定的でないリードとして分類される。別の工程において、遺伝的バリアントの頻度は、バリアントを有すると分類された配列決定リードの数およびバリアントを有しないと分類された配列決定リードの数を使用して決定される。

【0130】

いくつかの実施形態では、本方法は、報告（印刷報告または電子医療記録など）を生成または更新することを含む。報告は、遺伝的バリアントの有無の呼び出し、バリアント対立遺伝子頻度の呼び出し、および／または疾患状態の１つ以上を含み得る。報告はまた、対象の識別情報（例えば、氏名、識別番号など）を含み得る。報告は、記憶されてもよく、または別の人またはエンティティ、例えば、患者または医療提供者（例えば、医師、看護師、介護士、病院、診療所など）に送信されてもよい。

【0131】

疾患状態および疾患の進行または再発の監視
疾患状態は、１つ以上のバリアント遺伝子座における試験サンプル中のバリアント頻度を使用して決定し得る。いくつかの実施形態では、バリアント頻度の増加は、疾患の重症度の増加を示す。いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードは、疾患組織に起因する。いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントを有しないと分類された配列決定リードは、非疾患組織に起因する。いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードは疾患組織に起因し、遺伝的バリアントを有しないと分類された配列決定リードは非疾患組織に起因する。いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードは第１の疾患組織に起因し、遺伝的バリアントを有しないと標識された配列決定リードは第２の疾患組織および／または非疾患組織に起因する。

【0132】

いくつかの実施形態では、疾患または癌を特徴付けるために１つ以上の遺伝的バリアントが使用される。例えば、１つ以上の遺伝的バリアントの存在が使用されて、疾患の元の原因（例えば、原発性癌）を追跡し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の遺伝的バリアントの検出が使用されて、特定の処置に特に感受性であるとして治療耐性癌または癌を特徴付け得る。疾患を特徴付けるために使用されるバリアントパネルは、既知のバリアント、例えば文献から管理されたバリアントに基づいてもよい。

【0133】

いくつかの実施形態では、疾患状態は、バリアントごとの状態で決定される。いくつかの実施形態では、疾患状態は、バリアントパネルからの複数のバリアントを使用して決定される。例えば、いくつかの実施形態では、疾患状態（ＤＳ）は、

に従って、バリアント（Ｖ_Ｔ）を有すると決定される配列決定リードの総数（または固有な配列決定リードの総数）およびバリアント（Ｒ_Ｔ）を有しないと決定される配列決定リードの総数（または固有な配列決定リードの総数）を使用して決定され得る。疾患状態は、複数の遺伝的バリアントについて、例えば要約統計量として決定され得る。いくつかの実施形態では、生殖細胞系突然変異に関連するバリアントは、疾患状態の決定から除外される。いくつかの実施形態では、クローン造血に関連するバリアントは、疾患状態の決定から除外される。いくつかの実施形態では、疾患状態は、例えば対象が癌を有する、癌の再発を有する、特定の処置様式に抵抗性の癌を有する、または特定の処置様式で処置され得る癌を有することを同定することによって定性的に評価される。いくつかの実施形態では、疾患状態が定量的に評価される（例えば、ｃｆＤＮＡの決定された腫瘍画分、またはｃｆＤＮＡの最大体細胞対立遺伝子画分）。

【0134】

疾患の進行は、２つ以上の時点で疾患状態を決定することによって監視され得る。疾患状態は、試験サンプル中のバリアント頻度によって示され得る。例えば、第１の時点で対象から第１の試験サンプルが取得されてもよく、第２の時点で対象から第２の試験サンプルが取得されてもよい。いくつかの実施形態では、第１の試験サンプルは、バリアントパネルを生成するために使用され、第１の時点における疾患状態を決定するために使用され、第２の試験サンプルは、第２の時点における疾患状態を決定するために生成されたバリアントパネルを使用する。

【0135】

対象は、第１の試験サンプルと第２の試験サンプルとの間で疾患の処置を受け得る（すなわち、介在処置）。したがって、疾患の進行を監視することによって、処置療法が疾患の処置に有効であるかどうかが決定され得る。処置療法は、疾患の進行に応じてさらに調整され得る。例えば、疾患が悪化するかまたは改善しない場合、治療用量を増加させるか、または代替処置療法が使用され得る。

【0136】

第１の時点と第２の時点との間の期間は、対象を効果的に監視するために所望の頻度とし得る。いくつかの実施形態では、第１の時点および第２の時点は、約１週間以上、約２週間以上、約４週間以上、約８週間以上、約１２週間以上、約１６週間以上、約６ヶ月以上、約１年以上、または約２年以上である。

【0137】

いくつかの実施形態では、対象を疾患進行について監視することは、対象を疾患再発について監視することを含む。例えば、寛解状態にあるとみなされる対象は、いくらかの再発リスクを有する最小量の残存疾患を有し得る。対象の試験サンプルが時折取得されて、疾患が再発したかどうかを調べるために疾患状態を決定し得る。疾患状態が再発した場合、対象が再発性疾患について処置され得る。

【0138】

いくつかの実施形態では、疾患進行を監視する方法は、疾患を有する対象から取得された第１の試験サンプル中の核酸分子を配列決定して、第１の配列決定リードを生成する工程、対象についての個別化バリアントパネルを生成する工程、第２の配列決定リードを生成するために、第１の試験サンプルよりも遅い時点で対象から取得された第２の試験サンプル中の核酸分子を配列決定する工程、および第２の配列決定リードを標識する工程、を含む。配列決定リードは、例えば、個別化バリアントパネルからのバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択すること、（ｂ）バリアント遺伝子座と重複する試験サンプルに関連する１つ以上の配列決定リードを取得すること、（ｃ）各配列決定リードを、対応する参照配列（対応する参照配列は遺伝的バリアントを含まない）にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成すること、（ｄ）各配列決定リードを、対応するバリアント配列（対応するバリアント配列は遺伝的バリアントを含む）にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成すること、（ｅ）参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、または確定的でないリードのいずれかであると分類すること、によって分類され得、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応する参照配列よりも対応するバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類され、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応するバリアント配列よりも対応する参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有しないと標識され、配列決定リードが、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが等しい場合、確定的でないリードとして標識される。

【0139】

本開示による実施形態は、疾患進行を監視するための方法を提供し得る。本方法は、最初の工程において、疾患を有する対象から得られた第１の試験サンプル中の核酸分子を配列決定して、第１の配列決定リードを生成することを含む。第１の配列決定リードから、個別化バリアントパネルが対象について生成される。別の工程では、対象の疾患重症度を示す、対象の疾患状態を決定し得る。疾患状態は、例えば、対象について決定されたバリアント頻度によって表され得る。一定期間後、第２の試験サンプルが対象から取得され得る。別の工程では、第２の試験サンプル中の核酸分子が配列決定される。別の工程では、バリアント遺伝子座における遺伝的バリアントは個別化バリアントパネルから選択される。別の工程では、バリアント遺伝子座と重複し、試験サンプルと関連する配列決定リードが得られる。各配列決定リードに対する参照マッチスコアは、配列決定リードを対応する参照配列にアライメントすることによって得られ、各配列決定リードに対するバリアントマッチスコアは、別の工程で配列決定リードを対応するバリアント配列にアライメントすることによって生成される。参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアを使用して、配列決定リードは、バリアントを有する、バリアントを有さない、または別の工程での確定的でないリードとして分類される。別の工程では、遺伝的バリアントの頻度は、バリアントを有すると分類された配列決定リードの数およびバリアントを有しないと分類された配列決定リードの数を使用して決定される。決定されたバリアント頻度を使用して、第２のサンプルが対象から取得される時間である疾患の重症度を示す対象の疾患状態を決定し得る。

【0140】

いくつかの実施形態では、監視される疾患は癌である。例えば、いくつかの実施形態では、疾患は、Ｂ細胞癌、例えば、多発性骨髄腫、黒色腫、乳癌、肺癌（非小細胞肺癌またはＮＳＣＬＣなど）、気管支癌、結腸直腸癌、前立腺癌、膵臓癌、胃癌、卵巣癌、膀胱癌、脳または中枢神経系癌、末梢神経系癌、食道癌、子宮頸癌、子宮癌または子宮内膜癌、口腔または咽頭癌、肝癌、腎臓癌、精巣癌、胆道癌、小腸または付属器癌、唾液腺癌、甲状腺癌、副腎腺癌、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織の癌、腺癌、炎症性筋線維芽細胞腫瘍、胃腸間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸癌、多発性骨髄腫（ＭＭ）、骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）、骨髄増殖性障害（ＭＰＤ）、急性リンパ球性白血病（ＡＬＬ）、急性骨髄球性白血病（ＡＭＬ）、慢性骨髄球性白血病（ＣＭＬ）、慢性リンパ球性白血病（ＣＬＬ）、多発性細胞血症ベラ、ホジキンリンパ腫、非ホジキンリンパ腫（ＮＨＬ）、軟部組織肉腫、線維肉腫、粘液肉腫、脂肪肉腫、骨形成性肉腫、脊索腫、血管肉腫、内皮肉腫滑膜腫、中皮腫、ユーイング腫瘍、平滑筋肉腫、横紋筋肉腫、扁平上皮癌、基底細胞癌、腺癌、汗腺癌、脂腺癌、乳頭癌、乳頭腺癌、髄質癌、気管支原性癌、腎細胞癌、肝細胞腫、胆管癌、絨毛癌、セミノーマ、胚性癌腫、ウィルムス腫瘍、膀胱癌、上皮癌、神経膠腫、星状細胞腫、髄芽細胞腫、頭蓋咽頭腫、上衣腫、松果体腫、血管芽細胞腫、聴神経腫、乏突起膠腫、髄膜腫、神経芽細胞腫、網膜芽細胞腫、びまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫、マントル細胞リンパ腫、肝細胞癌、甲状腺癌、胃癌、頭頸部癌、小細胞癌、本態性血小板血症、アグノーゲン性骨髄性化生、高好酸球性症候群、全身性肥満細胞症、おなじみの高好酸球増加症、慢性好酸球性白血病、神経内分泌癌、または癌様腫瘍などである。

【0141】

いくつかの実施形態では、本明細書に記載される方法は、ウイルス株または細菌株を同定するために使用される。細菌およびウイルスは変異する可能性があり、特定の株の種類を明確に区別することは、感染した対象を処置するために特に重要であり得る。例えば、対象に感染している黄色ブドウ球菌株がメチシリンおよび／またはバンコマイシンに耐性であるかどうかを知ることが重要である。抗生物質または他の薬物耐性細菌およびウイルスは、ゲノムシグネチャを有し、本明細書に記載の方法が使用されて異なる株を迅速に特徴付け得る。

【0142】

疾患処置
本明細書に記載される方法は、疾患を有する対象を処置するときに使用され得る。上述したように、本方法は、対象における癌進行などの疾患進行を監視することを含み得る。疾患の進行を監視することは、臨床医がより良好な処置決定を提供することを可能にし、疾患（例えば、癌）の再発または転移をスクリーニングするために使用され得る。

【0143】

第１の試験サンプルは、疾患を有する対象から取得され得、試験サンプルからの核酸分子は、第１の配列決定リードを生成するために配列決定され得、第１の配列決定リードは、対象についての個別化バリアントパネルを生成するために使用される。次いで、疾患療法が対象に投与され、一定期間後、第２の時点で対象から第２の試験サンプルが取得される。第２の試験サンプルからの核酸分子は、第２の配列決定リードを生成するための配列とし得、第２の配列決定リードは、本明細書に記載の方法を使用して標識され得る。配列決定リードは、例えば、個別化バリアントパネルからのバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択すること、（ｂ）バリアント遺伝子座と重複する試験サンプルに関連する１つ以上の配列決定リードを取得すること、（ｃ）各配列決定リードを、対応する参照配列（対応する参照配列は遺伝的バリアントを含まない）にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成すること、（ｄ）各配列決定リードを、対応するバリアント配列（対応するバリアント配列は遺伝的バリアントを含む）にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成すること、および（ｅ）参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、または確定的でないリードのいずれかであると分類すること、によって分類され得、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応する参照配列よりも対応するバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類され、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応するバリアント配列よりも対応する参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有しないと標識され、配列決定リードが、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが等しい場合、確定的でないリードとして標識される。第１の疾患状態は、第１の配列決定リードを使用して決定され得、第２の疾患状態は、標識された第２の配列決定リードを使用して決定され得る。疾患の進行は、第１の疾患状態と第２の疾患状態とを比較することによって決定され得る。対象に投与される疾患療法は、疾患の進行に基づいて調整され得、次いで、調整された疾患療法が対象に投与され得る。

【0144】

例示的な実施形態では、疾患（癌など）を有する対象を処置する方法は、対象から第１の試験サンプルを取得する工程；第１の試験サンプル中の核酸分子を配列決定して第１の配列決定リードを生成する工程；第１の配列決定リードを使用して第１の疾患状態を決定する工程；対象についての個別化バリアントパネルを生成する工程；対象に疾患療法を投与する工程；疾患療法が対象に投与された後に対象から第２の試験サンプルを取得する工程；試験サンプル中の核酸分子を配列決定して第２の配列決定リードを生成する工程；（ａ）バリアントパネルからバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択し；（ｂ）バリアント遺伝子座と重複する試験サンプルに関連する１つ以上の配列決定リードを取得し；（ｃ）各配列決定リードを対応する参照配列（対応する参照配列は遺伝的バリアントを含まない）にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成し；（ｄ）各配列決定リードを対応するバリアント配列（対応するバリアント配列は遺伝的バリアントを含む）にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成し；（ｅ）参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、または確定的でないリードであるかのいずれかであると分類する工程（参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応する参照配列よりも対応するバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類され、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応するバリアント配列よりも対応する参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有しないと標識され、配列決定リードが、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが等しい場合、確定的でないリードとして標識される）；分類された第２の配列決定リードを使用して第２の疾患状態を決定する工程；第１の疾患状態と第２の疾患状態とを比較することによって疾患進行を決定する工程；疾患進行に基づいて対象に投与される疾患療法を調整する工程；および調整された疾患療法を対象に投与する工程を含む。

【0145】

いくつかの実施形態では、疾患療法（癌を処置するための癌療法など）は、手術（例えば、１つ以上の癌を除去するための切除手術）を含む。いくつかの実施形態では、疾患療法は、放射線療法（例えば、外部ビーム放射線療法、定位放射線療法、強度変調放射線療法、容積変調アーク療法、粒子療法（プロトン療法など）、オーガー療法、近接照射療法または全身放射性同位体療法）を含む。いくつかの実施形態では、疾患療法は、癌を処置するための１つ以上の化学療法剤などの１つ以上の化学薬品の投与を含む。例示的な化学療法剤としては、アントラサイクリン（例えば、ダウノルビシン、エピルビシン、イダルビシン、ミトキサントロン、バルルビシン）アルキル化剤もしくはアルキル化剤様剤（カルボプラチン、カルムスチン、シスプラチン、シクロホスファミド、メルファラン、プロカルバジン、またはチオテパなど）またはタキサン（パクリタキセル、ドセタキセル、またはタキソテールなど）が挙げられるが、これらに限定されない。

【0146】

いくつかの実施形態では、療法は免疫療法である。いくつかの実施形態では、療法は免疫チェックポイント阻害剤である。

【0147】

いくつかの実施形態では、疾患療法は標的療法である。例示的な標的療法としては、チロシン－キナーゼ阻害剤（例えば、イマチニブ、ゲフィチニブ、エルロチニブ、ソラフェニブ、スニチニブ、ダサチニブ、ラパチニブ、ニロチニブ、ボルテゾミブ、ＪＡＫ阻害剤（例えば、トファシチニブ）、ＡＬＫ阻害剤（例えば、クリゾチニブ）、ＢＣＬ－２阻害剤（例えば、オバトクラックス、ナビトクラックス、ゴシポール）、ＰＡＲＰ阻害剤（例えば、イニパリブ、オラパリブ）、ＰＩ３Ｋ阻害剤（例えば、ペリホシン）、アパチニブ、ＢＲＡＦ阻害剤（例えば、ベムラフェニブ、ダブラフェニブ、ＬＧＸ８１８）、ＭＥＫ阻害剤（例えば、トラメチニブ、ＭＥＫ１６２）、ＣＤＫ阻害剤、Ｈｓｐ９０阻害剤、またはサリノマイシン）、セリン／トレオニンキナーゼ阻害剤（例えば、テムシロリムス、エベロリムス、ベムラフェニブ、トラメチニブ、またはダブラフェニブ）、またはモノクローナル抗体（例えば、ペンブロリズマブ、リツキシマブ、トラスツズマブ、アレムツズマブ、セツキシマブ、パニツムマブまたはベバシズマブ）が挙げられる。

【0148】

いくつかの実施形態では、対象に投与される治療剤は、本明細書中に記載される方法を使用してサンプル中の遺伝的バリアントを呼び出すことに基づいて選択される。例えば、本明細書に記載の方法を使用した特定のバイオマーカーの検出は、特定の治療様式を選択するための基礎として使用され得る。特定された所与の突然変異に対する例示的な個別化治療選択を表１に列挙する。

【表1】

【0149】

いくつかの実施形態では、処置される疾患は癌である。例えば、いくつかの実施形態では、疾患は、Ｂ細胞癌、例えば、多発性骨髄腫、黒色腫、乳癌、肺癌（非小細胞肺癌またはＮＳＣＬＣなど）、気管支癌、結腸直腸癌、前立腺癌、膵臓癌、胃癌、卵巣癌、膀胱癌、脳または中枢神経系癌、末梢神経系癌、食道癌、子宮頸癌、子宮癌または子宮内膜癌、口腔または咽頭癌、肝癌、腎臓癌、精巣癌、胆道癌、小腸または付属器癌、唾液腺癌、甲状腺癌、副腎腺癌、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織の癌、腺癌、炎症性筋線維芽細胞腫瘍、胃腸間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸癌、多発性骨髄腫（ＭＭ）、骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）、骨髄増殖性障害（ＭＰＤ）、急性リンパ球性白血病（ＡＬＬ）、急性骨髄球性白血病（ＡＭＬ）、慢性骨髄球性白血病（ＣＭＬ）、慢性リンパ球性白血病（ＣＬＬ）、多発性細胞血症ベラ、ホジキンリンパ腫、非ホジキンリンパ腫（ＮＨＬ）、軟部組織肉腫、線維肉腫、粘液肉腫、脂肪肉腫、骨形成性肉腫、脊索腫、血管肉腫、内皮肉腫滑膜腫、中皮腫、ユーイング腫瘍、平滑筋肉腫、横紋筋肉腫、扁平上皮癌、基底細胞癌、腺癌、汗腺癌、脂腺癌、乳頭癌、乳頭腺癌、髄質癌、気管支原性癌、腎細胞癌、肝細胞腫、胆管癌、絨毛癌、セミノーマ、胚性癌腫、ウィルムス腫瘍、膀胱癌、上皮癌、神経膠腫、星状細胞腫、髄芽細胞腫、頭蓋咽頭腫、上衣腫、松果体腫、血管芽細胞腫、聴神経腫、乏突起膠腫、髄膜腫、神経芽細胞腫、網膜芽細胞腫、びまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫、マントル細胞リンパ腫、肝細胞癌、甲状腺癌、胃癌、頭頸部癌、小細胞癌、本態性血小板血症、アグノーゲン性骨髄性化生、高好酸球性症候群、全身性肥満細胞症、おなじみの高好酸球増加症、慢性好酸球性白血病、神経内分泌癌、または癌様腫瘍などである。

【0150】

コンピュータシステムおよび方法
本明細書に記載の方法は、１つ以上のコンピュータシステムを使用して実装され得る。そのようなコンピュータシステムは、コンピュータシステムがそのような方法を実行するために１つ以上のプロセッサを実行するように構成された１つ以上のプログラムを含み得る。コンピュータ実装方法の１つ以上の工程は、自動的に実行されてもよい。

【0151】

いくつかの実施形態では、対象からの試験サンプル中の遺伝的バリアントの存在を検出し、および／もしくはバリアント対立遺伝子頻度を決定するための、または対象からの試験サンプルに関連する配列決定リードを分類するためのコンピュータ実装方法は、（ａ）１つ以上のプロセッサを使用して、メモリに記憶されたバリアントパネルからバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択する工程；（ｂ）１つ以上のプロセッサにおいて、メモリに記憶された１つ以上の配列決定リードを受信する工程であって、配列決定リードが、バリアント遺伝子座と重複する試験サンプルに関連する、メモリに記憶された１つ以上の配列決定リードを受信する工程；（ｃ）１つ以上のプロセッサを使用して、各配列決定リードをメモリから取得された対応する参照配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれに対する参照マッチスコアを生成する工程であって、対応する参照配列が遺伝的バリアントを含まない、１つ以上の配列決定リードのそれぞれに対する参照マッチスコアを生成する工程；（ｄ）１つ以上のプロセッサを使用して、各配列決定リードをメモリから取得された対応するバリアント配列にアライメントすることによって、１つまたは複数の配列決定リードのそれぞれに対するバリアントマッチスコアを生成する工程であって、対応するバリアント配列が、遺伝的バリアントを含む、１つまたは複数の配列決定リードのそれぞれに対するバリアントマッチスコアを生成する工程；（ｅ）１つ以上のプロセッサを使用して、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、また確定的でないリードであるかのいずれかであると標識する工程を含み、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応する参照配列よりも対応するバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類され、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応するバリアント配列よりも対応する参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有しないと標識され、配列決定リードが、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが等しい場合、確定的でないリードとして標識される。

【0152】

コンピュータ実装方法のいくつかの実施形態では、本方法は、対応する参照配列および／または対応するバリアント配列を生成することをさらに含む。いくつかの実施形態では、対応する参照配列および対応するバリアント配列は、遺伝的バリアントを除いて同一である。

【0153】

コンピュータ実装方法のいくつかの実施形態では、１つ以上の配列決定リードは、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードを含み、本方法は、遺伝的バリアントを有する複数の配列決定リードからのいくつかの配列決定リードまたは遺伝的バリアントを有しない複数の配列決定リードからのいくつかの配列決定リードを決定することをさらに含む。いくつかの実施形態では、本方法は、遺伝的バリアントを有する配列決定リードの数および遺伝的バリアントを有しない配列決定リードの数を使用して、遺伝的バリアントについてのバリアント頻度を決定することをさらに含む。

【0154】

コンピュータ実装方法のいくつかの実施形態では、本方法は、バリアントパネルから選択される異なるバリアント遺伝子座における複数の遺伝的バリアントについて試験サンプルに関連する１つまたは複数の配列決定リードを標識することを含む。

【0155】

コンピュータ実装方法のいくつかの実施形態では、本方法は、対象の疾患状態を決定することを含む。例えば、疾患状態は、試験サンプル中の全無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）と比較した循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の割合に比例する値とし得る。

【0156】

いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、配列アライメントアルゴリズムを使用して決定される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズムを使用して決定される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアライメントアルゴリズムを使用して決定される。

【0157】

本開示による実施形態は、対象からの試験サンプル中のバリアント頻度を決定するためのコンピュータ実装方法を提供し得る。最初の工程４０２では、１つ以上のプロセッサを使用して、メモリに記憶されたバリアントパネルから、バリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択することを含む。いくつかの実施形態では、この工程は、メモリに記憶されたバリアントパネルから１つ以上のバリアントについての遺伝的バリアントおよびバリアント遺伝子座の情報を受信することを含む。例えば、プロセッサは、メモリにアクセスして、メモリに記憶されたテーブルまたはファイルに列挙され得る遺伝的バリアントおよびバリアント遺伝子座の情報を取得し得る。選択は、任意の適切なプロセスによって（例えば、ランダムに、順次に、優先順位付けランクを使用して）バリアントパネルから行われる。いくつかの実施形態では、コンピュータ実装方法は、バリアントパネル内の所望の数（または全て）のバリアントが分析されるまで繰り返される。

【0158】

別の工程は、１つ以上のプロセッサにおいて、メモリに保存された１つ以上の配列決定リードを受け取ることを含み得、配列決定リードは、バリアント遺伝子座と重複する試験サンプルに関連付けられる。例えば、プロセッサは、バリアント遺伝子座と重複する１つ以上の配列決定リードを取得するためにメモリにアクセスし得る。メモリは、リードおよびリード遺伝子座を含む配列決定リード（例えば、ＢＡＭまたはＳＡＭファイル）を含むテーブルまたはファイルを記憶し得る。次いで、選択されたバリアントの遺伝子座と重複するテーブルまたはファイル内の配列決定リードが選択され、１つ以上のプロセッサにおいて受信され得る。

【0159】

別の工程は、１つ以上のプロセッサを使用して、各配列決定リードをメモリから検索された対応する参照配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれに対する参照マッチスコアを生成することを含み得、対応する参照配列は遺伝的バリアントを含まない。いくつかの実施形態では、この工程は、選択されたバリアント（すなわち、対応する参照配列）に対応する参照配列を受信することを含む。例えば、対応する参照配列は、メモリ内のテーブルまたはファイルに記憶され得る。いくつかの実施形態では、対応する参照配列を記憶するテーブルまたはファイルは、選択されたバリアントまたはバリアントパネルに関する情報を記憶する同じテーブルまたはファイルである。いくつかの実施形態では、対応する参照配列を記憶するテーブルまたはファイルは、選択されたバリアントまたはバリアントパネルに関する情報を記憶するテーブルまたはファイルとは異なるテーブルまたはファイルである。選択されたバリアントに対応し、１つ以上のプロセッサにおいて受信された各配列決定リードは、アライメントモジュールを使用して対応する参照配列にアライメントされる。アライメントモジュールは、アライメントアルゴリズム（例えば、Ｓｍｉｔｈ－ＷａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズムまたはＮｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアライメントアルゴリズム）を実装して、参照マッチスコアを生成する。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアは、例えば、配列決定リードを記憶するテーブルもしくはファイルを自動的に更新することによって、または参照マッチスコアおよび関連リードもしくはリード識別子を含む新たなテーブルもしくはファイルを自動的に生成することによって、メモリに記憶される。

【0160】

別の工程は、１つ以上のプロセッサを使用して、各配列決定リードをメモリから検索された対応するバリアント配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれに対するバリアントマッチスコアを生成することを含み得、対応するバリアント配列は遺伝的バリアントを含む。いくつかの実施形態では、この工程は、選択されたバリアントに対応するバリアント配列（すなわち、対応するバリアント配列）を受信することを含む。例えば、対応するバリアント配列は、メモリ内のテーブルまたはファイル（これは、対応する参照配列を記憶するテーブルもしくはファイルと同じファイルもしくはテーブルであってもよく、または異なるファイルであってもよい）に記憶され得る。いくつかの実施形態では、対応するバリアント配列を記憶するテーブルまたはファイルは、選択されたバリアントまたはバリアントパネルに関する情報を記憶する同じテーブルまたはファイルである。いくつかの実施形態では、対応するバリアント配列を記憶するテーブルまたはファイルは、選択されたバリアントまたはバリアントパネルに関する情報を記憶するテーブルまたはファイルとは異なるテーブルまたはファイルである。選択されたバリアントに対応し、１つ以上のプロセッサにおいて受信された各配列決定リードは、アライメントモジュールを使用して対応するバリアント配列にアライメントされる。アライメントモジュールは、アライメントアルゴリズム（一般に、配列決定リードを基準アライメントモジュールとアライメントするために使用されるのと同じアライメントアルゴリズム）を実装してバリアントマッチスコアを生成する。いくつかの実施形態では、バリアントマッチスコアは、例えば配列決定リードを記憶するテーブルもしくはファイルを自動的に更新することによって、または参照マッチスコアおよび関連リードもしくはリード識別子を含む新たなテーブルもしくはファイルを自動的に生成することによって、メモリに記憶される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアの双方を含むテーブルまたはファイルが自動的に生成される。

【0161】

別の工程は、１つ以上のプロセッサを使用して、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、また確定的でないリードであるかのいずれかであると分類する工程を含み得、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応する参照配列よりも対応するバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類され、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応するバリアント配列よりも対応する参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有しないと標識され、配列決定リードが、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが等しい場合、確定的でないリードとして分類される。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサを使用して、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、または確定的でないリードであるかのいずれかであるとして分類する工程は、参照マッチスコアに基づき、バリアントマッチスコアは、標識モジュールによって実施される。標識モジュールは、バリアントマッチスコアと参照マッチスコアとを比較し得る。参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応する参照配列よりも対応するバリアントとより密接に一致することを示す場合、配列決定リードは、遺伝的バリアントを有すると分類される。参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応するバリアント配列よりも対応する参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードは、遺伝的バリアントを有しないと分類される。さらに、いくつかの実施形態では、配列決定リードは、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが等しい場合、確定的でないリードとして分類される。いくつかの実施形態では、配列決定リードに関連する標識は、メモリに自動的に記憶される。例えば、いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサは、メモリに記憶されたテーブルまたはファイルに自動的にアクセスし、配列決定リードの標識を含むようにファイルを更新する。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサは、テーブルまたはファイルを自動的に生成し、配列決定リードのための標識を含むメモリ上にそれを記憶する。

【0162】

別の工程は、１つ以上のプロセッサを使用して、バリアントを有する配列決定リードの数およびバリアントを有しない配列決定リードの数を使用して遺伝的バリアント頻度を決定することを含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサは、遺伝的バリアントの頻度を記録するためにメモリ内のテーブルまたはファイルを自動的に生成または更新する。

【0163】

対象由来の試験サンプル中の遺伝的バリアントを検出するかまたは遺伝的バリアントの対立遺伝子頻度を決定するためのコンピュータ実装方法は、１つ以上のプロセッサと、参照配列およびバリアント配列対を記憶するメモリとを含む電子システムの使用を含み得る。参照配列およびバリアント配列対は、１つ以上のプロセッサを使用して、メモリに記憶されたバリアントパネルから選択され得る方法によって照会される遺伝的バリアントに対応する。１つ以上のプロセッサは、試験サンプルから１つ以上の配列決定リードを受信し得、配列決定リードは、照会された遺伝的バリアントの遺伝子座と重複する。１つ以上のプロセッサはまた、メモリから参照配列を受信し、各配列決定リードを対応する参照配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成し得る。さらに、１つ以上のプロセッサは、メモリからバリアント配列を受信し、各配列決定ｒａｄを対応するバリアント配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成し得る。参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、配列決定リードを、遺伝的バリアントを有するかまたは遺伝的バリアントを有しないとして分類し得る。いくつかの実施形態では、配列決定リードは、確定的でないとして分類され得、これは、配列決定リードが、バリアントを有するものとして、またはバリアントを有しないものとして分類され得ないことを示し、例えば、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは等しい。参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応する参照配列よりも対応するバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードは、遺伝的バリアントを有すると分類される。参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応するバリアント配列よりも対応する参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードは、遺伝的バリアントを有しないと分類される。最後に、配列決定リードは、確定的でないリードとして分類され、例えば、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが等しい場合は不確定である。分類された配列決定リードは、メモリに保存され得るか、または遺伝的バリアントを有する配列決定リードの数および／または遺伝的バリアントを有しない配列決定リードの数（および場合により、確定的でないリードの数）が、メモリに保存され得る。いくつかの実施形態では、コンピュータ実装プロセスは、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および／または遺伝的バリアントを有しないと分類された配列決定リードの数を使用して、サンプルをバリアントを有するとして呼び出し得、および／またはサンプルについてのバリアント対立遺伝子頻度を決定し得る。このプロセスは、照会されるべき任意の数の遺伝的バリアントについて繰り返され得る。

【0164】

いくつかの実施形態では、対象からの試験サンプル中の遺伝的バリアントを検出するか、または遺伝的バリアントの対立遺伝子頻度を決定するコンピュータ実装方法であって、１つ以上のプロセッサと、遺伝的バリアントを含まない参照配列およびバリアント遺伝子座に遺伝的バリアントを含むバリアント配列を記憶するメモリとを備える電子デバイスを備え、１つ以上のプロセッサにおいて、参照配列およびバリアント配列に対応する試験サンプルに関連する１つ以上の配列決定リードを受信する工程；１つ以上のプロセッサにおいて、メモリから参照配列を受信する工程；１つ以上のプロセッサにおいて、各配列決定リードを対応する参照配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成する工程；１つ以上のプロセッサにおいて、メモリからバリアント配列を受信する工程；１つ以上のプロセッサにおいて、各配列決定リードを対応するバリアント配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成する工程；ならびに１つ以上のプロセッサにおいて、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、または確定的でないリードであるかのいずれかであると標識する工程を含み；参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応する参照配列よりも対応するバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類され、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応するバリアント配列よりも対応する参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有しないと標識され、配列決定リードが、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが等しい場合、確定的でないリードとして標識される。いくつかの実施形態では、本方法は、各配列決定リードに関連する標識をメモリに記憶することをさらに含む。

【0165】

いくつかの実施形態では、コンピュータ実装方法は、１つ以上のプロセッサを使用して、標識された１つ以上の配列決定リードに基づいて、試験サンプル中の遺伝的バリアントの存在を呼び出すことをさらに含み得る。遺伝的バリアントのコールは、１つ以上のプロセッサによってメモリに記憶され得る。

【0166】

いくつかの実施形態では、コンピュータ実装方法は、１つ以上のプロセッサを使用して、分類された１つ以上の配列決定リードに基づいて、試験サンプル中の遺伝的バリアントのバリアント対立遺伝子頻度を決定することをさらに含み得る。バリアント対立遺伝子頻度コールは、メモリに記憶され得る。

【0167】

コンピュータ実装方法は、メモリに記憶されたバリアントパネルの使用に依存して、本方法に従って使用される参照配列および／またはバリアント配列を生成し得る。本方法は、１つ以上のプロセッサを使用して、バリアントパネルから遺伝的バリアントを選択することと、１つ以上のプロセッサを使用して、参照配列および／またはバリアント配列を生成することと、参照配列および／またはバリアント配列をメモリに記憶することと、を含み得る。他の実施形態では、本方法に従って使用される参照配列および／または配列決定されたバリアントは、メモリに予め記憶されており、照会された遺伝的バリアントに対応する。

【0168】

いくつかの実施形態では、コンピュータ実装方法は、報告（電子医療記録など）の自動生成または更新を含む。報告は、遺伝的バリアントの有無の呼び出し、バリアント対立遺伝子頻度の呼び出し、および／または疾患状態の１つ以上を含み得る。報告はまた、対象の識別情報（例えば、氏名、識別番号など）を含み得る。報告は、メモリに記憶されてもよく、および／または第２の電子デバイス（例えば、対象の電子デバイスまたは対象の医療提供者）に送信されてもよい。

【0169】

本明細書に記載された技術は、１つ以上の装置で実施され得る。いくつかの実施形態では、装置は、１つ以上の電子デバイスを備える。図２は、一実施形態によるコンピューティングデバイスの一例を示す。デバイス２００は、ネットワークに接続されたホストコンピュータとし得る。デバイス２００は、クライアントコンピュータまたはサーバとし得る。図２に示すように、デバイス２００は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバ、または電話もしくはタブレットなどのハンドヘルドコンピューティング装置（ポータブル電子デバイス）などの任意の適切なタイプのマイクロプロセッサベースのデバイスとし得る。デバイスは、例えば、プロセッサ２１０、入力デバイス２２０、出力デバイス２３０、ストレージ２４０、および通信デバイス２６０のうちの１つ以上を含み得る。入力デバイス２２０および出力デバイス２３０は、一般に、上述したものに対応し得、コンピュータと接続可能とし得るかまたは一体化され得る。

【0170】

入力デバイス２２０は、タッチスクリーン、キーボードもしくはキーパッド、マウス、または音声認識デバイスなどの入力を提供する任意の好適なデバイスであってもよい。出力デバイス２３０は、タッチスクリーン、触覚デバイス、またはスピーカなど、出力を提供する任意の好適なデバイスであってもよい。

【0171】

ストレージ２４０は、ＲＡＭ、キャッシュ、ハードドライブ、またはリムーバブルストレージディスクを含む、電気、磁気、または光学メモリ等のストレージを提供する任意の好適なデバイスであってもよい。通信デバイス２６０は、ネットワークインターフェースチップまたはデバイスなどのネットワークを介してシグナルを送受信し得る任意の好適なデバイスを含み得る。コンピュータの構成要素は、物理的バスまたは無線等の任意の好適な様式で接続し得る。

【0172】

ストレージ２４０に記憶され、プロセッサ２１０によって実行され得るソフトウェア２５０は、例えば、（例えば、上述したようなデバイスにおいて具現化されるように）本開示の機能を具現化するプログラミングを含み得る。

【0173】

ソフトウェア２５０はまた、命令実行システム、装置、もしくは上述したもの等のデバイスによって、またはそれらと接続して使用するための任意の非一時的コンピュータ可読記憶媒体内に記憶および／または転送され得、命令実行システム、装置、もしくはデバイスからの、ソフトウェアに関連付けられた命令をフェッチし、命令を実行し得る。本開示の文脈において、コンピュータ可読記憶媒体は、ストレージ２４０等の任意の媒体とし得、命令実行システム、装置、もしくはデバイスによって、またはそれらと接続して使用するためのプログラミングを含むか、もしくは記憶し得る。

【0174】

ソフトウェア２５０はまた、命令実行システム、装置、もしくは上述したものなどのデバイスによって、またはそれらと接続して使用するための任意の伝送媒体内に伝播され得、命令実行システム、装置、もしくはデバイスからの、ソフトウェアに関連付けられた命令をフェッチし、命令を実行し得る。本開示の文脈において、伝送媒体は、任意の媒体とし得、命令実行システム、装置、もしくはデバイスによって、またはそれらと接続して使用するための伝送プログラミングを通信、伝播、または伝送し得る。伝送可読媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、もしくは赤外線の有線または無線伝播媒体を含み得るが、これらに限定されない。

【0175】

デバイス２００は、任意の好適な種類の相互接続された通信システムとし得るネットワークへと接続され得る。ネットワークは、任意の好適な通信プロトコルを実装し得、任意の好適なセキュリティプロトコルによって保護され得る。ネットワークは、無線ネットワーク接続（Ｔ１もしくはＴ３回線）、ケーブルネットワーク、ＤＳＬ、または電話回線などの、ネットワークシグナルの送受信を実装し得る任意の好適な配置のネットワークリンクを含み得る。

【0176】

デバイス２００は、ネットワーク上で動作するのに好適な任意のオペレーティングシステムを実装し得る。ソフトウェア２５０は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ、またはＰｙｔｈｏｎなどの任意の好適なプログラミング言語で書かれ得る。様々な実施形態では、本開示の機能を具現化するアプリケーションソフトウェアは、異なる構成で（例えば、クライアント／サーバ配置で、またはウェブベースのアプリケーションもしくはウェブサービスとしてのウェブブラウザを介して）展開され得る。

【0177】

例示的な実施形態では、１つ以上のプロセッサと、メモリと、１つ以上のプログラムと、を備え、１つ以上のプログラムが、メモリに記憶され、１つ以上のプロセッサによって実行されるように構成され、１つ以上のプログラムが、（ａ）バリアントパネルからのバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択するための命令；（ｂ）バリアント遺伝子座と重複する試験サンプルに関連する１つ以上の配列決定リードを取得するための命令；（ｃ）各配列決定リードを、対応する参照配列（対応する参照配列は遺伝的バリアントを含まない）にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成するための命令；（ｄ）各配列決定リードを、対応するバリアント配列（対応するバリアント配列は遺伝的バリアントを含む）にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成するための命令；（ｅ）参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、または確定的でないリードのいずれかであると分類するための命令を含み、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応する参照配列よりも対応するバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類され、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応するバリアント配列よりも対応する参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有しないと標識され、配列決定リードが、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが等しい場合、確定的でないリードとして標識される。

【0178】

別の例示的な実施形態では、１つ以上のプログラムを記憶する非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、１つ以上のプログラムが、ディスプレイを有する電子デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行されると、（ａ）バリアントパネルからのバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択すること；（ｂ）バリアント遺伝子座と重複する試験サンプルに関連する１つ以上の配列決定リードを取得すること；（ｃ）各配列決定リードを対応する参照配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成すること（対応する参照配列が遺伝的バリアントを含まない）；（ｄ）各配列決定リードを対応するバリアント配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成すること（対応するバリアント配列が遺伝的バリアントを含む）；ならびに（ｅ）参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、または確定的でないリードであるかのいずれかであると標識することをデバイスに行わせ、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応する参照配列よりも対応するバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類され、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが対応するバリアント配列よりも対応する参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有しないと標識され、配列決定リードが、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが等しい場合、確定的でないリードとして標識される。

【0179】

ノイズを低減し、検出精度を向上させるためのモデル
本明細書に記載される方法は、対象から得られた１つ以上のサンプルの遺伝的バリアントを検出し、および／またはバリアント対立遺伝子頻度を評価するための方法を提供し得る。モデル、例えば、確率モデルまたは分布モデルは、ノイズを考慮し、方法の精度を改善するために利用し得る。いくつかの実施形態では、ノイズは、対象から得られたサンプルを配列決定して１つ以上の配列決定リードを作製し、その配列決定リードを参照配列とアライメントすることから導入され得る。配列決定リードに関連する潜在的な誤差、例えば、配列決定リードおよびアライメントプロセスによって導入される誤差の結果として、いくつかの方法は、バリアントがサンプルデータ中に存在しない場合、配列決定リードを代替として誤って割り当てる（例えば、バリアント）場合がある。すなわち、配列決定およびアライメントプロセスを介して導入された誤差は偽陽性をもたらす可能性があり、実際には配列決定リードにバリアントが存在しない場合、配列決定リードはバリアントとして同定される。

【0180】

本明細書で使用される場合、ノイズは、配列決定リードに導入された１つ以上の誤差を指し得る。いくつかの実施形態では、誤差は、サンプル調製誤差、増幅バイアス誤差、および配列決定誤差のうちの１つ以上を含み得る。例えば、配列決定プロセスは、配列決定リードに１つ以上の誤差を導入し得る。例えば、サンプルを配列決定する間、システムは、配列決定リードに挿入、欠失、置換または再編成の１つ以上を意図せず導入し得る。いくつかの例では、アライメントプロセスは、配列決定リードに１つ以上の誤差を導入し得る。例えば、配列決定リードは、配列決定リードを参照配列と比較すると、配列決定リードにおける挿入、欠失、置換または再編成の１つ以上が出現するように、対応する参照配列とミスアライメントする可能性がある。

【0181】

いくつかの例では、配列決定リードに関連するノイズは、遺伝子座特異的であり得る。例えば、いくつかの実施形態では、アライメントプロセスは、バリアント遺伝子座におけるバリアントの配列状況に敏感であり得る。したがって、いくつかの実施形態では、サンプルに関連するノイズを考慮することは、遺伝子座特異的であり得る。例えば、いくつかの実施形態では、モデルは、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードにおける１つ以上のノイズ源に関連する１つ以上の関数と関連し得る。上記のように、１つ以上のノイズ源は、サンプル調製誤差、増幅バイアス誤差、配列決定誤差、アライメント誤差、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。

【0182】

図１１は、対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出し、またはバリアント対立遺伝子頻度を決定するための例示的な方法を示す。ステップ１１０２において、バリアント特異的モデルを、１つ以上の野生型サンプルに基づいて決定し得る。このモデルは、野生型サンプル（すなわち、バリアントを含まない配列決定リード）からの配列決定リードがバリアントを有するとして検出される偽陽性とは対照的に、同定された遺伝的バリアントが真陽性である可能性を示し得る。いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、配列決定カウント、深度、または２つの比の１つ以上と関連付けられ得る。本明細書で使用される場合、「配列決定カウント」は、以前のベースライン変化の存在を支持すると分類されるいくつかのリードを指し得る。本明細書で使用される場合、「配列決定深度という用語は、以前のベースライン変化の遺伝子座に見られるいくつかのリードを指し得る。本明細書で使用される場合、配列決定深度に対する配列決定カウントの比は、バリアント対立遺伝子頻度（ＶＡＦ）と関連付けられ得る。１つ以上の例では、明確でないリード（例えば、改変または参照ゲノムを支持しない）は除外される。

【0183】

いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、参照バリアント、例えば、上記のバリアントパネルから選択される遺伝的バリアントに関して決定し得る。例えば、野生型サンプルは、野生型配列決定リードが参照バリアントを含まないように、参照バリアントの遺伝子座を含むがバリアント自体を含まないように選択し得る。いくつかの実施形態では、バリアントを含まない配列決定リードは、野生型サンプルのそれぞれに対して遺伝子座特異的であり得、例えば、各野生型に対する配列決定リードは、参照バリアントの遺伝子座に対応し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の野生型サンプルは、野生型サンプルのプールに対応し得る。いくつかの実施形態では、野生型プールは１０～１０，０００個のサンプルを含み得、例えば、いくつかの実施形態では、野生型プールは約１０個のサンプル、約１００個のサンプル、約１，０００個のサンプル、約１０，０００個のサンプル、または約１００，０００個のサンプルを含み得る。当業者は、より多いまたはより少ないサンプルが野生型プールに含まれ得ること、および野生型プールのサイズが本開示の範囲を限定することを意図しないことを理解するであろう。モデルの生成の詳細について、図１２を用いて説明する。

【0184】

工程１１０４において、バリアント特異的モデルを、対象からのサンプルから得られた複数の配列決定リードに適用し得る。バリアント特異的モデルは、サンプルから生成された配列決定リードに適用して、サンプルが参照バリアントを含むかどうかを決定し得る。いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、遺伝子座特異的モデルであり得る。例えば、バリアント特異的モデルは、予め決められた遺伝子座に関して決定され得る。したがって、バリアント特異的モデルは、サンプルのバリアント遺伝子座、例えば、サンプル上の対応する遺伝子座に適用し得る。いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは、遺伝子座特異的でなくてもよく、１つ以上のバリアント遺伝子座に適用し得る。モデルの適用の詳細は、図１３～図１５を参照して本明細書で説明される。

【0185】

図１２は、１つ以上の野生型サンプル（例えば、図１１の工程１１０２）に基づいてバリアント特異的モデルを決定するための例示的な方法を示す。工程１２０２において、バリアント遺伝子座と重複し、試験サンプルと関連する配列決定リードが取得される。例えば、配列決定リードは、サンプル中の核酸分子を配列決定することによって生成し得る。いくつかの実施形態では、これらの配列決定リードは、野生型プールから選択される野生型サンプルに由来し得る。

【0186】

工程１２０４において、各配列決定リードに対する参照マッチスコアは、配列決定リードを対応する参照配列にアライメントすることによって得ることが可能である。工程１２０６において、各配列決定リードに対するバリアントマッチスコアを、配列決定リードを対応するバリアント配列にアライメントすることによって生成し得る。参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアを使用して、配列決定リードを、工程２０８においてバリアントを有する、バリアントを有しない、または確定的でないリードのうちの少なくとも一方として分類し得る。例えば、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが参照配列よりもバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードはバリアントを有すると分類され得る。別の例として、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードがバリアント配列よりも参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードはバリアントを有しないと分類され得る。いくつかの実施形態では、配列決定リードは、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが等しい場合、確定的でないとして分類され得る。いくつかの実施形態では、配列決定リードは、リードが参照配列として分類されるべきである尤度と、リードがバリアントとして分類されるべきである尤度とが等しいとき、確定的でないとして分類され得る。

【0187】

工程１２１０において、バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を、複数の配列決定リードについて決定し得る。いくつかの実施形態では、参照バリアントを有するものとして分類されている配列決定リードの数は、ｎとして表し得る。参照バリアントを有しないと分類された配列決定リードの総数はｚとして表し得、確定的でないリードはＩＣとして表し得る。上述のように、野生型のサンプルは、これらのサンプルが参照バリアントを含まないために選択される。これに基づいて、野生型のサンプルについて参照バリアントを有すると分類された配列決定リードの数は０であると予想され得る。しかしながら、実際には、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数は、配列決定データにおけるノイズのために非ゼロであり得る。したがって、野生型のサンプルからの遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数についての任意の非ゼロ値は、ノイズに起因し得る。

【0188】

ステップ１２１２において、モデル、例えば、分布モデルを、ステップ１２１０において遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および分類された配列決定リードの総数に基づいて適合させ得る。例えば、配列決定リードが野生型のサンプルからバリアントとして分類されている確率ｐ（すなわち、偽陽性）を決定し得る。いくつかの実施形態では、配列決定リードがバリアントとして分類されている確率ｐは、ｐ＝ｎ／Ｎとして表し得、ここで、Ｎは分類された配列決定リードの総数に対応する（例えば、Ｎ＝ｎ＋ｚ＋ＩＣ）。

【0189】

いくつかの実施形態では、分布は、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および配列決定リードの総数から確定的でないと分類された配列決定リードの数を引いた数に基づいて適合させ得る（例えば、工程１２１２）。そのような実施形態によれば、配列決定リードがバリアントとして分類されている確率ｐは、ｐ＝ｎ／（Ｎ－ＩＣ）として表し得、その結果、確定的でないリードの数は分析から除外される。この後者の実施形態によれば、確定的でないリードはサンプルがバリアントを含むかどうかを示さない可能性があるので、確率メトリックから確定的でないリードを除外することにより、精度を向上させ得る。

【0190】

いくつかの実施形態では、分布は、２つ以上のサンプル、例えば、野生型のプールからの２つ以上のサンプルの確率に基づいて適合させ得る。例えば、野生型プールからの第２のサンプルに関して工程１２０２から１２１０を繰り返して、配列決定リードがバリアントとして標識されている第２の確率を求め得る。次いで、分布を、野生型プールからのサンプルから決定された確率のセットに適合させ得る。分布に適合するために使用されるサンプルの数は、本開示を限定することを意図するものではなく、当業者は、野生型プールから選択される任意の数のサンプルを使用して対応する確率を決定し、分布に適合させ得ることを理解するであろう。例えば、バリアントｎとして分類された配列決定リードの数がベルヌーイプロセスの結果として扱われる場合、Ｎ個の配列決定リードからｎ個の配列決定リードを見つける確率は、Ｂ（ｎ；ｐ，Ｎ）として表し得、Ｂは二項分布である。いくつかの実施形態では、Ｎ－ＩＣ配列決定リードからｎ個の配列決定リードを見つける確率は、Ｂ（ｎ；ｐ，Ｎ－ＩＣ）として表し得、Ｂは二項分布である。

【0191】

いくつかの実施形態では、分布は、２つ以上のサンプル、例えば、野生型のプールからの２つ以上のサンプルの確率に基づいて適合させ得る。例えば、野生型プールから選択された２つ以上のサンプルを含むサンプルプールに、工程１２０２から１２１０を適用して、２つ以上のサンプルからの配列決定リードがバリアントとして標識されている確率を得ることが可能である。次いで、プールされたサンプルから決定された確率に基づいて分布を適合させ得る。プールに含まれるサンプルの数は、本開示を限定することを意図するものではなく、当業者は、野生型プールから選択された任意の数のサンプルを使用して対応する確率を決定し、分布に適合させ得ることを理解するであろう。例えば、バリアントｎとして分類されたサンプルプールからの配列決定リードの数がベルヌーイプロセスの結果として扱われる場合、Ｎ個の配列決定リードからｎ個の配列決定リードを見つける確率は、Ｂ（ｎ；ｐ，Ｎ）として表し得、Ｂは二項分布である。いくつかの実施形態では、Ｎ－ＩＣ配列決定リードからｎ個の配列決定リードを見つける確率は、Ｂ（ｎ；ｐ，Ｎ－ＩＣ）として表し得、Ｂは二項分布である。

【0192】

いくつかの例では、例示的な分布は、図１２に関して説明した方法に基づいて適合させ得る。例えば、例示的な分布に基づいて得られたモデル適合は、野生型プールからの１つ以上のサンプルについて計算されたメトリックに基づく分布適合に対応し得る。モデルｙ軸は、配列決定リードの総数（Ｍとして表される）からバリアントとして分類された配列決定リードの観察された数（ｍとして表される）がノイズに由来する確率ｑに対応し得る。例えば、モデルは、ｍ／Ｍを受信してｑを決定するように構成し得る。いくつかの実施形態では、モデルは、ｍ／（Ｍ－ＩＣ）を受信してｑを決定するように構成し得る。

【0193】

いくつかの例では、確率分布、例えば、バリアント特異的モデルを使用して、１つ以上の閾値を決定し得る。１つ以上の閾値は、ノイズを説明するために対象からのサンプルを評価するときに使用し得る。例えば、閾値を使用して、遺伝的バリアントを検出するために、または対象からのサンプル中のバリアント対立遺伝子頻度を決定し得る。いくつかの例では、単一の閾値を使用して、配列決定リードを、バリアントを有するか、またはバリアントを有しないと同定し得る。いくつかの例では、少なくとも２つの閾値を使用して、配列決定リードを、バリアントを有するか、またはバリアントを有しないか、または確定的でないと同定し得る。いくつかの実施形態では、閾値はバリアント固有であり得る、すなわち、閾値は各バリアントに対して別々に決定され得る。例えば、バリアント間の閾値は異なっていてもよい。いくつかの実施形態では、閾値は、バリアント間で一貫していてもよい。ここで、閾値の使用の詳細について、図１３を用いて説明する。

【0194】

いくつかの実施形態では、異なるバリアント遺伝子座については異なる確率分布を決定し得る。例えば、いくつかの実施形態では、工程１１０２は、第１のバリアント遺伝子座に関して実行され、第２のバリアント遺伝子座に関して繰り返され得る。このように、第１のバリアント遺伝子座と第２のバリアント遺伝子座とでノイズが異なる程度まで、バリアント特異的モデルがこの違いを説明し得る。

【0195】

上記の例は二項分布に関して説明されるが、当業者は、本開示の範囲から逸脱することなく他の機能を使用できることを理解するであろう。例えば、バリアント特異的モデルは、バリアント体遺伝子座と重複する複数の配列決定リードのデータに適合する１つ以上の関数と関連付けられ得る。例えば、本開示の範囲から逸脱することなく、一様分布関数、ポアソン分布関数、負の二項分布関数、正規分布関数、対数正規分布関数、コーシーローレンツ分布関数、対数ロジスティック分布関数、指数分布関数、ガンマ分布関数、超幾何分布関数などのうちの１つ以上を使用し得る。いくつかの実施形態では、確率分布は、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードにおけるノイズ源の１つ以上に関連する１つ以上の関数と関連付けられ得る。いくつかの実施形態では、確率分布は、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードについてのデータに当てはめられた１つ以上の関数と関連付けられ得る。

【0196】

いくつかの実施形態では、確率分布を決定するための機構的アプローチ、例えば、バリアント特異的モデルを使用し得る。例えば、機構的アプローチに基づいて、各遺伝子座における特定のノイズ源（例えば、配列決定誤差、増幅（ＰＣＲ）誤差、およびアライメント誤差）を分析し得る。例えば、増幅および配列決定に使用される化学、配列決定アーチファクト、および／または配列決定誤差に起因する特定の分子誤差は、例えば、工程１１０２に従って、特定の遺伝子座について検査およびモデル化し得る。１つ以上の例では、これらの別々のモデルを単一の複合モデルまたは分布に組み合わせ得る。いくつかの実施形態では、特定のサブプロセスに関連する１つ以上のモデルを使用して、固有分子識別子（ＵＭＩ）および適合バックグラウンド補正（ＦＢＣ）などの１つ以上の誤差補正スキームを実装することによって、様々な誤差（例えば、配列決定誤差およびＰＣＲ誤差）の影響を低減し得る。

【0197】

いくつかの実施形態では、経験的アプローチを使用し得る。例えば、経験的アプローチに基づいて、例えば、工程１１０２に従って多数の配列決定リードを収集および検査し得、得られたデータを、例えば、一様分布関数、二項分布関数、ポアソン分布関数、負の二項分布関数、正規分布関数、対数正規分布関数、コーシーローレンツ分布関数、対数ロジスティック分布関数、指数分布関数、ガンマ分布関数、超幾何分布関数、またはそれらの任意の組み合わせなどの１つ以上の関数に適合させ得る。例えば、バリアント特異的モデルは、３つの異なる二項分布の和によって表されてもよい。

【0198】

いくつかの実施形態では、１つ以上の閾値は、確率モデルに基づいて経験的に決定され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の閾値、例えば、第１および／または第２の閾値は、確率モデルを使用して経験的に決定し得、その結果、１つ以上の閾値は、遺伝的バリアントを有しないと分類された配列決定リードが正しいという指定された信頼水準に対応する値に設定し得る。例えば、いくつかの実施形態では、信頼水準は約９０％または９５％とし得るが、本開示の範囲から逸脱することなく、それより大きい、それより小さい、または範囲の信頼水準を使用し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の閾値が、臨床試験の結果に基づいて経験的に決定され得る。いくつかの実施形態では、カプランマイヤー推定量および複数の対象からのサンプルに関連するデータを使用して、１つ以上の閾値を決定し得る。例えば、カプランマイヤー推定量を使用して、変数、例えば、スライディング閾値を提供することによって、バリアントを有する患者のセットとバリアントを有しない患者の第２のセットの転帰データの差を最大化し得る。例えば、１つ以上の閾値を調整し得、その結果、サンプルの分類は、例えば、バリアントを有しない状態から確定的でない状態および／またはバリアントを有する状態に変化し得る。いくつかの実施形態では、カプランマイヤー転帰を使用して、対象のサンプルが１つ以上のバリアントに関して遺伝的バリアントを有するとして検出されるかどうかの決定に基づいて対象を分類し得る。例えば、カプランマイヤープロセスは、Ｙ個以上のサンプル（Ｙ＝１またはＹ＝２）においてバリアントであると決定されたＸ個以上のバリアント（例えば、Ｘ＝２）に基づいて、対象を「レスポンダー」と「ノンレスポンダー」（例えば、処置に反応性または処置に非反応性）に分離し得る。いくつかの実施形態では、Ｃｏｘ比例ハザードモデルを使用して１つ以上の閾値を決定し得る。例えば、Ｃｏｘ比例ハザードモデルは、処置されたハザードと未処置のハザードとが互いに比例すると仮定し得るパラメトリックモデルである。数学的定式化では、モデル内の共変量を使用することによってハザード比を推定し得る。いくつかの実施形態では、ユーザは、ソフトウェアを使用してモデルを指定し、危険率を推定する。

【0199】

図１３は、バリアント特異的モデルを複数の配列決定リードに適用して、遺伝的バリアントを検出するための、または対象からのサンプル（例えば、図１１の工程１１０４）からバリアント対立遺伝子を決定するための例示的な方法を示す。工程１３０２において、バリアント遺伝子座における遺伝的バリアントは、１つ以上のバリアントから選択され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のバリアントは、バリアントパネルから選択され得る。バリアントパネルは、個別化バリアントパネルとし得る。上述したように、初期サンプル、例えば、ベースラインサンプルを使用して、個別化バリアントパネルを対象のために確立し得る。個別化バリアントパネルは、疾患を示し得る遺伝的バリアントを含み得る。いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントは、ベースラインサンプルで同定された１つ以上のバリアントに基づいて選択し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のバリアントは、文献で同定されたバリアントから選択し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のバリアントは、経験的に同定された、例えば、臨床試験で同定されたバリアントから選択し得る。

【0200】

工程１３０４において、バリアント遺伝子座と重複するサンプルに関連する配列決定リードを得ることが可能である。配列決定リードは、サンプル中の核酸分子を配列決定することによって生成し得る。例えば、時点サンプルは、Ｍ個の配列決定リードを含み得る。サンプルは、対象、例えば、ベースラインサンプルを提供した対象から得ることが可能である。各配列決定リードに対する参照マッチスコアは、工程１３０６において配列決定リードを参照配列にアライメントすることによって得られ、各配列決定リードに対するバリアントマッチスコアは、工程１３０８において配列決定リードを対応するバリアント配列にアライメントすることによって生成され得る。

【0201】

参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアを使用して、配列決定リードを、工程１３１０においてバリアントを有する、バリアントを有しない、または確定的でないリードのうちの少なくとも一方として分類し得る。いくつかの実施形態では、Ｍは、分類された配列決定リードの総数に対応し得る。例えば、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードが参照配列よりもバリアント配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードはバリアントを有すると分類され得る。別の例として、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列決定リードがバリアント配列よりも参照配列とより密接に一致することを示す場合、配列決定リードはバリアントを有しないと分類され得る。いくつかの実施形態では、配列決定リードは、参照マッチスコアとバリアントマッチスコアとが等しい場合、確定的でないとして分類され得る。

【0202】

工程１３１２において、複数の配列決定リードにおいてバリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定し得る。いくつかの実施形態では、バリアントを有すると分類された配列決定リードの数はｍに対応し得る。したがって、バリアントを有しないと標識された配列決定リードの数は、Ｍ－ｍに対応し得る。

【0203】

工程１３１４において、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数（ｍ）および分類された配列決定リードの総数（Ｍ）に基づいて確率メトリックを決定し得る。いくつかの実施形態では、確率メトリックは、ノイズではなくサンプル中の遺伝的バリアントの存在に起因して遺伝的変バリアントが検出される可能性を示す統計値である。いくつかの実施形態では、確率メトリックは、バリアントとして分類された配列決定リードの数が、ノイズのためにバリアントとして分類された配列決定リードの数と異なるかどうかを示し得る。このようにして、統計値、例えば、確率メトリックを使用して、ノイズのためにバリアントとして分類された配列決定リードを割り引くことによって配列決定リードの結果の精度を改善し得る。

【0204】

いくつかの実施形態では、確率メトリックはｐ値であり得る。例えば、いくつかの実施形態では、確率メトリックは、バリアント特異的モデルの出力に対応し得る。例えば、確率メトリックは

を決定することによる二項分布に基づいて取得され得、ｐ＝ｍ／Ｍである。そのような実施形態では、分布は、ｎ／Ｎに基づいて決定されたメトリックに関連付けられ得る。いくつかの実施形態では、確率メトリックは、確定的でないと分類された配列決定リードを除外し得る。そのような実施形態では、確率メトリックは、工程１２１２に関して説明したように

を決定することによって二項分布に基づいて取得され得、ｐ＝ｍ／（Ｍ－ＩＣ）である。そのような実施形態では、工程１２１２に関して説明したように、分布、例えば、バリアント特異的モデルは、ｎ／（Ｎ－ＩＣ）に基づいて決定されたメトリックに関連付けられ得る。

【0205】

当業者は、例えば、一様分布関数、ポアソン分布関数、負の二項分布関数、正規分布関数、対数正規分布関数、コーシーローレンツ分布関数、対数ロジスティック分布関数、指数分布関数、ガンマ分布関数、超幾何分布関数など、またはそれらの任意の組み合わせなど、他の分布および／または関数を使用して、本開示の範囲から逸脱することなく確率メトリックを決定し得ることを理解するであろう。いくつかの実施形態では、確率メトリックは遺伝子座特異的であり得る。いくつかの実施形態では、確率メトリックは、遺伝子座特異的でなくてもよい。

【0206】

工程１３１６において、確率メトリックが第１の閾値（Ｔ０）未満である場合、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を決定し得る。上述のように、いくつかの実施形態では、確率は、バリアント特異的モデルの出力に対応し得る。いくつかの実施形態では、確率メトリックは、第２の閾値（Ｔ１）と比較され得る。いくつかの実施形態では、決定された確率メトリックが第２の閾値以上である場合、サンプルは遺伝的バリアントを欠くと同定され得、例えば、遺伝的バリアントはサンプルに存在しない。決定された確率メトリックが第１の閾値以上であり、かつ第２の閾値未満である場合に、サンプルは確定的でないと識別され得る。いくつかの実施形態では、第１の閾値は約０．０５（例えば、Ｔ０＝０．０５）であり得、第２の閾値は約０．１（例えば、Ｔ０＝０．１）であり得る。当業者は、本開示の範囲から逸脱することなく、１つ以上の閾値の他の値を使用できることを理解するであろう。

【0207】

いくつかの実施形態では、第１の閾値および／または第２の閾値は、バリアント特異的であり得る。いくつかの実施形態では、第１の閾値および／または第２の閾値は、遺伝子座特異的であり得る。例えば、閾値は、特定の遺伝子座における特定の遺伝的バリアントに関して決定され得る。上述したように、いくつかの実施形態では、図１２で説明した工程１１０２で決定された確率モデルから、１つ以上の閾値を決定し得る。

【0208】

いくつかの実施形態では、第２の遺伝的バリアントを対象からのサンプル中で検出し得る。例えば、図１３に記載される工程１１０４は、バリアントパネルから選択される第２の遺伝的バリアントについてサンプルに関連する配列決定リードを分類することをさらに含み得る。次に、第２の確率メトリックを、第２のバリアントに対するバリアント特異的モデルおよび第２の遺伝的バリアントに対する分類された配列決定リードの総数を使用して決定し得る。第２の遺伝的バリアントとして同定された、分類された配列決定リードの数はｍ_２として表し得、第１の遺伝的バリアントとして同定された、分類された配列決定リードの数はｍ_１として表し得る。例えば、いくつかの実施形態では、第２の確率メトリックは、バリアント特異的モデルの出力に対応し得る。例えば、確率メトリックは、ｑ＝Ｂ（ｍ_２；ｐ，Ｍ）を決定することによる分布に基づいて取得し得、ｐ＝ｍ_２／Ｍである。そのような実施形態では、分布は、ｎ／Ｎに基づいて決定されたメトリックに関連付けられ得る。そのような実施形態では、確率メトリックは、工程１２１２に関して説明したように

を決定することによって二項分布に基づいて取得され得、ｐ＝ｍ_２／（Ｍ－ＩＣ）である。そのような実施形態では、工程１２１２に関して説明したように、分布、例えば、バリアント特異的モデルは、ｎ／（Ｎ－ＩＣ）に基づいて決定されたメトリックに関連付けられ得る。

【0209】

第２の遺伝的バリアントについて決定された第２の確率メトリックは、第３の閾値（Ｔ２）と比較され得る。第２の遺伝的バリアントについて決定された確率メトリックが第３の閾値未満である場合、サンプルは第２の遺伝的バリアントを含むと同定され得る。いくつかの実施形態では、第２の遺伝的バリアントについてのサンプルに関連する配列決定リードの分類は、遺伝子座特異的であり得る。例えば、第２の遺伝的バリアントについてのサンプルに関連する配列決定リードを標識することは、最初の遺伝的バリアントとは異なる遺伝子座に関連し得る。

【0210】

いくつかの実施形態では、確率メトリックは、第４の閾値（Ｔ３）と比較され得る。いくつかの実施形態では、決定された確率メトリックが第４の閾値以上である場合、サンプルは遺伝的バリアントを欠いていると同定され得、例えば、遺伝的バリアントはサンプルに存在しない。決定された確率メトリックが第３の閾値以上であり、かつ第４の閾値未満である場合、サンプルは、不確定または確定的でないとして識別され得る。いくつかの実施形態では、第３の閾値は、例えば、約０．０５（例えば、Ｔ２＝０．０５）とし得、第４の閾値は、例えば、約０．１（例えば、Ｔ３＝０．１）とし得る。いくつかの実施形態では、第３および第４の閾値は、それぞれ第１および第２の閾値に等しくてもよい。いくつかの実施形態では、第３および第４の閾値は、それぞれ第１および第２の閾値と異なり得る。当業者は、１つ以上の閾値、例えば、第１～第４の閾値が、本開示の範囲から逸脱することなく様々な値に対応し得ることを理解するであろう。

【0211】

いくつかの実施形態では、１つ以上のバリアントおよび／またはバリアントパネル（例えば、工程１３０２において）を決定するために対象からのベースラインサンプルを使用することは、対象からのサンプルにおける遺伝的バリアントの検出またはバリアント対立遺伝子頻度の決定の感度を改善し得る。例えば、ベースライン情報に基づくアプローチは、対象の特定のバイオマーカー特性の認識から利益を得、非ベースライン情報に基づく評価の作成に関連する複数の試験課題を回避するので、非ベースライン情報に基づくアプローチより本質的に感度が高い。このようにして、遺伝子座特異的ノイズモデルを使用することにより、対象のゲノム内の局所バリアントのノイズ評価およびシステム性能を最適化し得る。例えば、開示される方法は、配列決定リードにおけるノイズおよび／または遺伝子座特異的ノイズを考慮することによってバリアント対立遺伝子頻度推定値を改善するための統計的に有意な方法を提供し得る。

【0212】

図１４は、バリアント特異的モデルを複数の配列決定リードに適用するための例示的な方法を示し、配列決定リードは、対象からのサンプルから得られる（例えば、図１１のステップ１１０４）。工程１４０２～１４１２は、工程１３０２～１３１２と実質的に同様であってもよい。工程１４１４において、バリアント対立遺伝子頻度は、バリアントを有する配列決定リードの数およびバリアントを有しない配列決定リードの数を使用して決定され得る。工程１４１６において、少なくとも２つの配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類され、試験サンプル中の遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度が、遺伝的バリアントを有しない１つ以上の参照サンプルについて決定された最大バリアント対立遺伝子頻度よりも大きい場合、サンプル中の遺伝的バリアントの存在は、遺伝的バリアントを有すると同定し得る（例えば、陽性）。いくつかの実施形態では、試験サンプル中の遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度が、遺伝的バリアントを有しない１つ以上の参照サンプル中のバリアント対立遺伝子頻度の決定についての指定信頼水準未満である場合、試験サンプルは遺伝的バリアントを有しないと同定される（例えば、陰性）。いくつかの実施形態では、信頼水準は９５％に相当し得る。サンプルが陽性でも陰性でもないと同定された場合、サンプルは確定的でないと決定され得る。

【0213】

図１５は、バリアント特異的モデルを複数の配列決定リードに適用するための例示的な方法を示し、配列決定リードは、対象からのサンプルから得られる（例えば、図１１の工程１１０４）。工程１５０２～１５１０は、工程１３０２～１３１０と実質的に同様であってもよい。工程１５１２において、バリアント対立遺伝子頻度は、バリアントを有する配列決定リードの数およびバリアントを有しない配列決定リードの数を使用して決定され得る。工程１５１４において、遺伝的バリアントを有しない１つ以上の参照サンプルにおけるバリアント対立遺伝子頻度のブランク（ＬｏＢ）の限界を決定し得る。工程１５１６において、試験サンプル中の遺伝的バリアントのバリアント対立遺伝子頻度がＬｏＢより大きい場合、試験サンプルは遺伝的バリアントを有すると同定され得る。いくつかの実施形態では、試験サンプル中の遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度がＬｏＢ以下である場合、試験サンプルは遺伝的バリアントを有しないか、または確定的でないと同定され得る。

【0214】

いくつかの実施形態では、バリアントパネル中のバリアントは、参照配列と、左右のフランキング領域（例えば、５’フランキング領域および３’フランキング領域）を有するバリアントの遺伝子座を含み得る対応するバリアント配列とに関連付けられ得る。バリアント遺伝子座の左右のフランキング領域は、バリアントの文脈を提供し得、参照配列と対応するバリアント配列の両方について同じである。したがって、参照配列および対応するバリアント配列は、バリアント体自体を除いて同一であり得る。対応するバリアント配列はバリアントを含み得、参照配列はバリアントを含まなくてもよい（すなわち、バリアント配列は、バリアントの位置に参照または「野生型」配列を含む）。いくつかの実施形態では、フランキング領域は、それぞれ、約５塩基以上、約１０塩基以上、約１５塩基以上、約２０塩基以上、約２５塩基以上、約３０塩基以上、約５０塩基以上、約７５塩基以上、約１００塩基以上、約１５０塩基以上、約２００塩基以上、約２５０塩基以上、約３００塩基以上、約４００塩基以上、または約５００塩基以上を含む。いくつかの実施形態では、フランキング領域は、それぞれ、約５塩基～約５０００塩基、例えば約５～約１０塩基、約１０～約２０塩基、約２０～約５０塩基、約５０～約１００塩基、約１００～約２００塩基、約２００～約５００塩基、約５００～約１０００塩基、約１０００塩基～約２５００塩基または約２５００塩基～約５０００塩基を含み得る。いくつかの実施形態では、左右のフランキング領域は同じ数の塩基を有することがあり、いくつかの実施形態では、左右のフランキング領域は異なる数の塩基を有し得る。

【0215】

参照配列および対応するバリアント配列は、例えば、バリアントを同定するために使用される参照配列（個別化参照配列または標準参照配列であり得る）を使用して生成され得る。対応するバリアント配列を生成するために、バリアントを選択し得、参照配列を使用して左右のフランキング配列をバリアントに追加し得る。参照配列を生成するために、参照配列は、対応するバリアント配列と同じ塩基位置を使用して使用され得る。したがって、いくつかの実施形態では、参照配列および対応するバリアント配列は、遺伝的バリアントを除いて同一であり得る。

【0216】

いくつかの実施形態では、本明細書に開示される方法は、対象の疾患状態を決定することを含み得る。いくつかの実施形態では、疾患は癌であり得る。いくつかの実施形態では、疾患状態は、対象における癌の再発、対象における処置様式に抵抗性の癌の存在、または特定の処置様式で処置し得る癌の存在を示す定性的因子を含み得る。いくつかの実施形態では、疾患状態が定量的に評価される（例えば、ｃｆＤＮＡの決定された腫瘍画分、またはｃｆＤＮＡの最大体細胞対立遺伝子画分）。例えば、疾患状態は、試験サンプル中の全無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）と比較した循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の割合に比例する値とし得る。例えば、疾患状態は、ｃｆＤＮＡの最大体細胞対立遺伝子画分であり得る。したがって、いくつかの実施形態では、サンプルはｃｆＤＮＡを含み得る。

【0217】

いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、配列アライメントアルゴリズムを使用して決定される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズムを使用して決定される。いくつかの実施形態では、参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアは、Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアライメントアルゴリズムを使用して決定される。

【0218】

いくつかの実施形態では、バリアントパネルは、対象から得られた以前のサンプル中の核酸分子を配列決定し、１つ以上の遺伝的バリアントを同定することによって決定され得る。いくつかの実施形態では、バリアントは体細胞変異であり得る。いくつかの実施形態では、バリアントは生殖細胞系列変異であり得る。いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントは、単一ヌクレオチドバリアント（ＳＮＶ）、多重ヌクレオチドバリアント（ＭＮＶ）、インデル、または再編成接合部を含み得る。

【0219】

いくつかの実施形態では、対象は、以前に得られたサンプルと現在得られているサンプルとの間で疾患のための介入処置を受けていてもよい。いくつかの実施形態では、処置は、サンプルを使用して決定された対象の疾患状態と、以前のサンプルに基づく対象の以前の疾患状態との間の差に基づいて調整され得る。いくつかの実施形態では、本方法は、生成されたゲノムプロファイルに基づいて、抗癌剤を対象に投与すること、または抗癌処置を対象に適用することをさらに含み得る。抗癌剤または抗癌処置は、癌細胞の処置に有効な化合物を指し得る。

【0220】

いくつかの実施形態では、サンプル中の遺伝的バリアントの存在は、サンプルに関連する診断値として決定、適用、および／または同定され得る。いくつかの実施形態では、サンプルの１つ以上のゲノム遺伝子座における遺伝的バリアントの存在は、対象のゲノムプロファイルを生成する際に使用し得（すなわち、対象のゲノムに関する情報）、次いで、疾患の存在を検出するため、疾患の進行を監視するため、または疾患のリスクを予測するために分析され得る。いくつかの実施形態では、サンプルの１つ以上のゲノム遺伝子座における遺伝的バリアントの存在は、対象のための提案された処置決定を下す際に使用され得る。いくつかの実施形態では、ゲノムプロファイルは包括的であり得、例えば、包括的ゲノムプロファイリング（ＣＧＰ）、単一のアッセイで数百の遺伝子（関連癌バイオマーカーを含む）を評価するために使用される次世代シーケンシング（ＮＧＳ）アプローチを通して同定される１つ以上のゲノム遺伝子座におけるバリアント配列の存在に関する情報を含む。いくつかの実施形態では、ゲノムプロファイルは、例えば、１つ以上の選択されたゲノム遺伝子座におけるバリアント配列の存在に関する情報を含むようにカスタマイズされ得る。

【0221】

いくつかの実施形態では、対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出するか、またはバリアント対立遺伝子頻度を決定する方法は、対象からのサンプルから得られた複数の核酸分子を提供することを含み、複数の核酸分子は腫瘍核酸分子および非腫瘍核酸分子の混合物を含む。場合により、１つ以上のアダプターを、複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子にライゲートし得る。いくつかの実施形態では、複数の核酸分子からの核酸分子を増幅し得る。いくつかの実施形態では、増幅された核酸分子からの核酸分子を捕捉し得、捕捉された核酸分子は、１つ以上のベイト分子へのハイブリダイゼーションによって増幅された核酸分子から捕捉される。いくつかの実施形態では、捕捉された核酸分子は、シーケンサーによって配列決定され、遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複するサンプルに関連する複数の配列決定リードが得られる。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサを使用して、各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成し得る。１つ以上のプロセッサを使用して、複数の配列決定リードのそれぞれに対するバリアントマッチスコアを、各配列決定リードを遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントすることによって生成し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサを使用して、複数の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを有すること、遺伝的バリアントを有しないこと、またはそれぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサを使用して、複数の配列決定リードにおいて遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサを使用して、バリアント特異的モデルおよび分類された配列決定リードの総数に基づく確率メトリックを決定し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサを使用して、決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を識別し得る。

【0222】

いくつかの実施形態では、バリアント特異的モデルは遺伝子座特異的であり得る。いくつかの実施形態では、第１の閾値は遺伝子座特異的であり、バリアント特異的である。いくつかの実施形態では、対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出し、またはバリアント対立遺伝子頻度を決定することはまた、１つ以上のプロセッサを使用して、決定された確率メトリックを第２の閾値と比較すること、および決定された確率メトリックが第２の閾値以上である場合に、サンプル中の遺伝的バリアントの非存在を識別すること、または決定された確率メトリックが第１の閾値以上でありかつ第２の閾値未満である場合に、サンプル中の遺伝的バリアントの存在または非存在を確定的でないとして識別することのいずれかを含み得る。

【0223】

いくつかの実施形態では、対象は癌患者であり得る。いくつかの実施形態では、サンプルを対象から得ることが可能である。いくつかの態様では、サンプルは、組織生検サンプル、液体生検サンプル、循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）サンプル、無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）サンプル、または正常対照を含み得る。いくつかの実施形態では、サンプルは液体生検サンプルであり得、血液、血漿、脳脊髄液、痰、便、尿、または唾液を含み得る。いくつかの実施形態では、腫瘍核酸分子は異種組織生検サンプルの腫瘍部分に由来し得、非腫瘍核酸分子は異種組織生検サンプルの正常部分に由来し得る。いくつかの実施形態では、腫瘍核酸分子は、無細胞ＤＮＡサンプルの循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）画分に由来し得、非腫瘍核酸分子は、無細胞ＤＮＡサンプルの非腫瘍画分に由来し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のアダプターは、増幅プライマーまたは配列決定アダプターを含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のベイト分子は、それぞれが捕捉された核酸分子の領域に相補的な領域を含む１つ以上の核酸分子を含み得る。

【0224】

いくつかの実施形態では、核酸分子の増幅には、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）増幅技術、非ＰＣＲ増幅技術、または等温増幅技術を実施することが含まれる。いくつかの実施形態では、等温増幅技術は、ニッキングエンドヌクレアーゼ増幅反応（ＮＥＡＲ）、転写媒介増幅（ＴＭＡ）、ループ媒介等温増幅（ＬＡＭＰ）、ヘリカーゼ依存性増幅（ＨＤＡ）、クラスター化され規則的に間隔があいた短い回文構造の繰り返し（ＣＲＩＳＰＲ）、鎖置換増幅（ＳＤＡ）から選択される少なくとも１つを含み得る。いくつかの実施形態では、シーケンシングは、次世代シーケンシング（ＮＧＳ）技術の使用を含む。いくつかの実施形態では、シーケンサーは、次世代シーケンサーを含み得る。

【0225】

いくつかの実施形態では、本明細書に開示される方法は、１つ以上のプロセッサによって、サンプルの腫瘍画分を示す報告を生成することを含み得る。いくつかの実施形態では、本明細書に開示される方法は、報告をヘルスケア提供者に送信することを含み得る。いくつかの実施形態では、報告は、コンピュータネットワークまたはピアツーピア接続を介して送信され得る。

【0226】

いくつかの実施形態では、対象からのサンプルにおける疾患状態を検出するための方法は、複数の配列決定リードを生成するために対象から取得されたサンプル中の核酸分子を配列決定すること、および上記の方法、例えば、図１１～図１５に関して論じられる方法に従ってサンプル中のバリアント対立遺伝子頻度を決定する遺伝的バリアントを検出することを含み得る。

【0227】

いくつかの実施形態では、疾患の進行または再発を監視する方法は、疾患を有する対象から得られた第１のサンプル中の核酸分子を配列決定して第１のセットの配列決定リードを生成し、対象のための個別化バリアントパネルを生成する工程を含み得る。この方法は、第１のサンプルよりも遅い時点で対象から取得された第２のサンプル中の核酸分子を配列決定し、第２のセットの配列決定リードを生成することを含み得る。この方法は、第２のセットの配列決定リードを使用して、遺伝的バリアントを検出すること、または第２のセットの配列決定リードを使用して、上記の方法、例えば、図１１～図１５に関連して論じられる方法に従ってバリアント対立遺伝子頻度を決定することを含み得る。

【0228】

いくつかの実施形態では、疾患の進行または再発を監視する方法は、第１のサンプルが対象から得られた後で、第２のサンプルが対象から得られる前に、対象に疾患療法を投与する工程をさらに含み得る。いくつかの実施形態では、疾患の進行または再発を監視する方法は、バリアントパネルからの遺伝的バリアントを有すると分類された第１のセットの配列決定リードにおける配列決定リードの数に基づいて第１の疾患状態を決定する工程、およびバリアントパネルからの遺伝的バリアントを有すると分類された第２のセットの配列決定リードにおける配列決定リードの数に基づいて第２の疾患状態を決定する工程を含み得る。いくつかの実施形態では、疾患の進行または再発を監視する方法は、第１の疾患状態と第２の疾患状態とを比較することによって疾患の進行を決定する工程をさらに含み得る。いくつかの実施形態では、疾患の進行または再発を監視する方法は、第１のサンプルが対象から取得された後で、第２のサンプルが対象から取得される前に、疾患療法を対象に投与する工程、および決定された疾患進行に基づいて疾患療法を調整する工程をさらに含み得る。

【0229】

いくつかの実施形態では、疾患を有する対象を処置する方法は、対象から第１のサンプルを得る工程、第１のサンプル中の核酸分子を配列決定して第１のセットの配列決定リードを生成する工程、第１のセットの配列決定リードを使用して第１の疾患状態を決定する工程、対象のための個別化バリアントパネルを生成する工程、および対象に疾患療法を投与する工程を含み得る。疾患を有する対象を処置する方法は、疾患療法が対象に投与された後に対象から第２のサンプルを取得する工程、第２のサンプル中の核酸分子を配列決定して第２のセットの配列決定リードを生成する工程、第２のセットの配列決定リードを使用して、遺伝的バリアントを検出する工程、または第２のセットの配列決定リードを使用して、方法、例えば、図１１～図１５に関して論じられた方法に従ってバリアント対立遺伝子頻度を決定する工程をさらに含み得る。疾患を有する対象を治療する方法は、第２のセットの配列決定リードに基づいて第２の疾患状態を決定する工程、第１の疾患状態と第２の疾患状態とを比較することによって疾患進行を決定する工程、疾患進行に基づいて対象に投与される疾患療法を調整する工程、および調整された疾患療法を対象に投与する工程をさらに含み得る。

【0230】

いくつかの実施形態では、疾患は癌であり得る。いくつかの実施形態では、サンプルは、対象からの液体生検サンプルに由来し得る。いくつかの実施形態では、サンプルは、対象からの固形組織サンプル、液状組織サンプルまたは血液学的サンプルに由来し得る。

【0231】

いくつかの実施形態では、本明細書中に開示される方法は、サンプルから抽出される核酸分子を配列決定して、複数の配列決定リードを生成することを含み得る。いくつかの実施形態では、本明細書に開示される方法は、（１）対象の情報を識別すること、および（２）遺伝的バリアントの有無のコール、または遺伝的バリアントのバリアント対立遺伝子頻度のコールを含む報告を生成または更新することを含み得る。そのような実施形態では、本方法は、対象または対象のためのヘルスケア提供者に報告を送信する工程をさらに含み得る。

【0232】

本明細書で開示される実施形態は、少なくとも１つ以上のプロセッサ、メモリ、および１つ以上のプログラムを含む電子機器を含み得る。１つ以上のプログラムは、メモリに記憶され得、１つ以上のプロセッサによって実行されるように構成され得る。１つ以上のプログラムは、バリアントパネルからバリアント遺伝子座において遺伝的バリアントを選択するための命令、バリアント遺伝子座と重複するサンプルに関連する複数の配列決定リードを得るための命令、各配列決定リードを遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントさせることによって複数の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成するための命令、各配列決定リードを遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントさせることによって複数の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチ致スコアを生成するための命令、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、または参照マッチスコアおよびそれぞれの配列決定リードのバリアントマッチスコアに基づいて確定的でないリードであるかの少なくとも１つとして分類するための命令、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定するための命令、バリアント特異的モデルおよび分類された配列決定リードの総数に基づいて確立メトリックを決定するための命令、ならびに決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、１つ以上のプロセッサを使用して、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定するための命令を含み得る。

【0233】

本明細書で開示される実施形態は、１つ以上のプログラムを記憶する非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含み得る。１つ以上のプログラムは命令を含み得、命令は、電子デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のバリアントからバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択すること、バリアント遺伝子座と重複するサンプルに関連する複数の配列決定リードを取得すること、各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成すること、各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成すること、複数の配列決定リードのそれぞれを、それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、遺伝的バリアントを有すること、遺伝的バリアントを有しないこと、または確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類すること、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定すること、バリアント特異的モデルおよび標識された配列決定リードの総数に基づいて確率メトリックを決定すること；ならびに決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定することをデバイスに行わせる。

【0234】

本明細書で開示される実施形態は、プロセッサと、プロセッサに通信可能に連結されたメモリとを含むコンピュータシステムを含み得る。メモリは、プロセッサによって実行された場合に、プロセッサに、例えば、図１１～図１５に関して上述した方法のいずれかに従って、対象由来のサンプル中の遺伝的バリアントを検出するか、またはバリアント対立遺伝子頻度を決定する方法を実行させる命令を格納するように構成され得る。

【実施例】

【0235】

本明細書において提供される実施例は、例示のみを目的として含まれ、本発明の範囲を限定することを意図しない。

【0236】

実施例１
サンプル１およびサンプル２からの配列決定リードは、最初に、ベースラインサンプルからキュレートされたバリアントセットを生成するために標準的なバリアント呼び出しプロトコルを使用して呼び出される標的配列決定方法ならびにバリアントおよび対立遺伝子の深度を使用して得られた。サンプル１およびサンプル２について、バリアントパネルおよび対立遺伝子の深度を選択した。サンプル１のバリアントパネルのバリアントは、１～２２塩基長の範囲であり（図３）、サンプル２のバリアントパネルのバリアントは、単一塩基長のバリアントのみを含んでいた（図４）。

【0237】

バリアントパネルにおける各バリアントに対応する参照配列（すなわち、参照配列）およびバリアントパネルにおける各バリアントに対応するバリアント配列（すなわち、変異参照配列）を生成した。バリアントまたは参照塩基を、バリアント遺伝子座の両側に２００塩基で隣接させ、対応するバリアント配列および参照配列を生成した。

【0238】

バリアントパネル中のバリアントのバリアント遺伝子座と重複したサンプル１およびサンプル２から読み取った各配列決定を、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズムを使用して参照配列および対応するバリアント配列とアライメントして、それぞれ参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアを生成した。マッチスコアを使用して、リードを、バリアントを有する、バリアントを有しない、または確定的でないリードのいずれかとして分類した。サンプル１からの１９９個のバリアントが検出され、サンプル２からの３７４個のバリアントが検出された。図５および図７は、マッチスコア（ｙ軸）を、標準的なバリアントコーリングプロトコルを使用して検出されたバリアントリードの数（ｘ軸）と対数スケールで比較することによって検出されたバリアントリードの数（左）およびサンプル１（図５）およびサンプル２（図７）について正規化された（右）プロットを示す。図６および図８は、サンプル１（図６）およびサンプル２（図８）について対数スケール（左）および正規化（右）でバリアント遺伝子座（ｘ軸）と重複する配列決定リードの初期プールからの配列決定リードの合計についての各バリアント遺伝子座におけるバリアント遺伝子座の深度に対する、バリアントを有するまたはバリアントを有しない（すなわち、確定的でないリードを除外する）と標識された配列決定リードの合計についての各バリアント遺伝子座におけるバリアント対立遺伝子の深度のプロット（ｙ軸）を示す。

【0239】

実施例２
サンプル１およびサンプル２からの配列決定リードは、最初に、ベースラインサンプルからキュレートされたバリアントセットを生成するために標準的なバリアント呼び出しプロトコルを使用して呼び出される標的配列決定方法ならびにバリアントおよび対立遺伝子の深度を使用して得られた。サンプル１およびサンプル２について、バリアントパネルおよび対立遺伝子の深度を選択した。サンプル１のバリアントパネルのバリアントは、１～２２塩基長の範囲であり（図３）、サンプル２のバリアントパネルのバリアントは、単一塩基長のバリアントのみを含んでいた（図４）。

【0240】

バリアントパネルにおける各バリアントに対応する参照配列（すなわち、参照配列）およびバリアントパネルにおける各バリアントに対応するバリアント配列（すなわち、変異参照配列）を生成した。バリアントまたは参照塩基を、バリアント遺伝子座の両側に５００塩基で隣接させ、対応するバリアント配列および参照配列を生成した。

【0241】

バリアントパネル中のバリアントのバリアント遺伝子座の単一塩基と重複したサンプル１およびサンプル２から読み取った各配列決定を、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズムを使用して参照配列および対応するバリアント配列とアライメントして、それぞれ参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアを生成した。マッチスコアを使用して、リードを、バリアントを有する、バリアントを有しない、または確定的でないリードのいずれかとして分類した。いくつかの例では、サンプル１からのバリアントが検出され、サンプル２からの３７５個のバリアントが検出された。図９Ａおよび図１０Ａは、マッチスコア（ｙ軸）を、標準的なバリアントコーリングプロトコル（ｘ軸）を使用して検出されたバリアントリードの数と比較することによって検出されたバリアントリードの数のプロットを、サンプル１（図９Ａ）およびサンプル２（図１０Ａ）について対数スケール（左）および正規化（右）で示している。図９Ｂおよび図１０Ｂは、サンプル１（図９Ｂ）およびサンプル２（図１０Ｂ）について対数スケール（左）および正規化（右）でバリアント遺伝子座（ｘ－軸）と重複する配列決定リードの初期プールからの配列決定リードの合計についての各バリアント遺伝子座におけるバリアント遺伝子座の深度に対する、バリアントを有するか、またはバリアントを有しない（すなわち、確定的でないリードを除外する）と分類された配列決定リードの合計についての各バリアント遺伝子座におけるバリアント遺伝子座の深度のプロット（ｙ軸）を示す。

【0242】

例示的な実施形態
提供される実施形態は以下である。
１．対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出するか、またはバリアントの対立遺伝子頻度を決定する方法であって、
サンプルから得られた複数の核酸分子を提供する工程；
１つ以上のアダプターを複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子上にライゲーションする工程；
複数の核酸分子から１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅する工程；
増幅された核酸分子から増幅された核酸分子を捕捉する工程；
シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程であって、複数の配列決定リードの１つ以上が遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複する、シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程；
１つ以上のプロセッサを使用して、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれに対する参照マッチスコアを生成する工程；
１つ以上のプロセッサを使用して、遺伝的バリアントを含むバリアント配列に各配列決定リードをアライメントすることによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれに対するバリアントマッチスコアを生成する工程；
それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、１つ以上のプロセッサを使用して、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを有するか、遺伝的バリアントを有しないか、または確定的でないリードのうちの少なくとも１つとして分類する工程；
１つ以上のプロセッサを使用して、複数の配列決定リードの中に遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定する工程；
１つ以上のプロセッサを使用して、バリアント特異的モデルに基づく確率メトリック、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および分類された配列決定リードの総数を決定する工程；ならびに
決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、１つ以上のプロセッサを使用して、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定する工程
を含む、方法。
２．バリアント特異的モデルが遺伝子座特異的である、実施形態１に記載の方法。
３．第１の閾値が遺伝子座特異的であり、バリアント特異的である、実施形態１または２に記載の方法。
４．確率メトリックが、ノイズではなくサンプル中の遺伝的バリアントの存在に起因して遺伝的変バリアントが検出される可能性を示す統計値である、実施形態１から３のいずれか一項に記載の方法。
５．１つ以上のプロセッサを使用して、決定された確率メトリックを第２の閾値と比較する工程と；
決定された確率メトリックが第２の閾値以上である場合に、サンプル中に遺伝的バリアントが存在しないことを、１つ以上のプロセッサによって特定する工程；または
決定された確率メトリックが第１の閾値以上であり、かつ第２の閾値未満である場合に、サンプル中の遺伝的バリアントの有無を確定的でないと、１つ以上のプロセッサによって特定する工程と
を、さらに含む、実施形態１～４のいずれか一項に記載の方法。
６．対象が、癌の疑いがあるか、または癌を有すると決定される、実施形態１～５のいずれか一項に記載の方法。
７．対象から試験サンプルを取得することをさらに含む、実施形態１～６のいずれか一項に記載の方法。
８．サンプルが、組織生検サンプル、液体生検サンプル、または正常対照を含む、実施形態１～７のいずれか一項に記載の方法。
９．サンプルが液体生検サンプルであり、かつ血液、血漿、脳脊髄液、痰、便、尿、または唾液を含む、実施形態８に記載の方法
１０．サンプルが液体生検サンプルであり、かつ無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）、またはそれらの任意の組み合わせを含む、実施形態８または９に記載の方法。
１１．複数の核酸分子が、腫瘍核酸分子と非腫瘍核酸分子との混合物を含む、実施形態１～１０のいずれか一項に記載の方法。
１２．腫瘍核酸分子が、不均質組織生検サンプルの腫瘍部分に由来し、かつ非腫瘍核酸分子が、不均質組織生検サンプルの正常部分に由来する、実施形態１１に記載の方法。
１３．サンプルが液体生検サンプルを含み、腫瘍核酸分子が液体生検サンプルの循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）画分に由来し、非腫瘍核酸分子が液体生検サンプルの非腫瘍無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）画分に由来する、実施形態１１に記載の方法。
１４．１つ以上のアダプターが、増幅プライマー、フローセルアダプター配列、基質アダプター配列、またはサンプルインデックス配列を含む、実施形態１～１３のいずれか一項に記載の方法。
１５．捕捉された核酸分子が、１つ以上のベイト分子へのハイブリダイゼーションによって増幅された核酸分子から捕捉される、実施形態１～１４のいずれか一項に記載の方法。
１６．１つ以上のベイト分子が、１つ以上の核酸分子を含み、各核酸分子が、捕捉された核酸分子の領域に相補的な領域を含む、実施形態１５に記載の方法。
１７．核酸分子を増幅する工程が、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）増幅技術、非ＰＣＲ増幅技術、または等温増幅技術を実施することを含む、実施形態実施形態１～１６のいずれか一項に記載の方法。
１８．配列決定が、次世代配列決定（ＮＧＳ）技術、全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）、全エクソーム配列決定、標的配列決定、直接配列決定、またはサンガー配列決定技術の使用を含む、実施形態１～１７のいずれか一項に記載の方法。
１９．配列決定が、次世代配列決定を含む、実施形態１～１８のいずれか一項に記載の方法。
２０．１つ以上のプロセッサによって、遺伝的バリアントの存在または非存在を示す報告を生成する工程をさらに含む、実施形態１～１９のいずれか一項に記載の方法。
２１．報告をヘルスケア提供者に送信することを含む、実施形態２０に記載の方法。
２２．報告が、コンピュータネットワークまたはピアツーピア接続を介して送信される、実施形態２０に記載の方法。
２３．対象からのサンプル中の遺伝的バリアントを検出する方法であって、
サンプルに関連する複数の配列決定リードを得る工程であって、複数の配列決定リードのうちの１つ以上が遺伝的バリアントに関連するバリアント遺伝子座と重複する、サンプルに関連する複数の配列決定リードを得る工程；
１つ以上のプロセッサによって、１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについての参照マッチスコアを生成する工程；
１つ以上のプロセッサによって、各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについてのバリアントマッチスコアを生成する工程；
１つ以上のプロセッサによって、複数の配列決定リードのそれぞれを、それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、遺伝的バリアントを有すること、遺伝的バリアントを有しないこと、または確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類する工程；
１つ以上のプロセッサによって、複数の配列決定リード中に遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定する工程；
１つ以上のプロセッサによって、バリアント特異的モデル、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および分類された配列決定リードの総数に基づいて確率メトリックを決定する工程；ならびに
決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、１つ以上のプロセッサによって、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定する工程
を含む、方法。
２４．バリアント特異的モデルが遺伝子座特異的である、実施形態２３に記載の方法。
２５．第１の閾値が遺伝子座特異的であり、かつバリアント特異的である、実施形態２３または２４に記載の方法。
２６．確率メトリックが、ノイズではなくサンプル中の遺伝的バリアントの存在に起因して遺伝的変バリアントが検出される可能性と関連する、実施形態２３～２５のいずれか一項に記載の方法。
２７．１つ以上のプロセッサを使用して、決定された確率メトリックを第２の閾値と比較する工程と；
決定された確率メトリックが第２の閾値以上である場合に、サンプル中に遺伝的バリアントが存在しないことを、１つ以上のプロセッサによって特定する工程；または
決定された確率メトリックが第１の閾値以上であり、かつ第２の閾値未満である場合に、サンプル中の遺伝的バリアントの有無を確定的でないと、１つ以上のプロセッサによって特定する工程と
を、さらに含む、実施形態２３～２６のいずれか一項に記載の方法。
２８．バリアント特異的モデルが、１つ以上のプロセッサを使用して、野生型サンプルからの決定されたメトリックおよび分類された配列決定リードの総数に基づく確率分布を適合させることを含む、実施形態２３～２７のいずれか一項に記載の方法。
２９．確率分布が二項分布である、実施形態２８に記載の方法。
３０．確率メトリックが、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および第２の数から決定され、第２の数が、分類された配列決定リードの総数から、確定的でないリードであると分類された配列決定リードの数を引いた数である、実施形態２３～２９のいずれか一項に記載の方法。
３１．バリアント特異的モデルが、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードにおけるノイズ源の１つ以上に関連する１つ以上の関数に関連する、実施形態２３～３０のいずれか一項に記載の方法。
３２．１つ以上のノイズ源が、サンプル調製誤差、増幅バイアス誤差、配列決定誤差、アライメント誤差、またはそれらの任意の組み合わせを含む、実施形態３１に記載の方法。
３３．バリアント特異的モデルが、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードのデータに当てはめられた１つ以上の関数に関連する、実施形態２３～３２のいずれか一項に記載の方法。
３４．１つ以上の関数が、一様分布関数、二項分布関数、ポアソン分布関数、負の二項分布関数、正規分布関数、対数正規分布関数、コーシーローレンツ分布関数、対数ロジスティック分布関数、指数分布関数、ガンマ分布関数、超幾何分布関数、またはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上を含む、実施形態３３に記載の方法。
３５．参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアにより、配列決定リードが参照配列よりもバリアント配列とより密接に一致することが示される場合に、配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類される、実施形態２３～３４のいずれか一項に記載の方法。
３６．参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアにより、配列決定リードがバリアント配列よりも参照配列とより密接に一致することが示される場合に、配列決定リードが遺伝的バリアントを有しないと分類される、実施形態２３～３５のいずれか一項に記載の方法。
３７．参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが等しい場合に、配列決定リードが確定的でないリードとして分類される、実施形態２３～３６のいずれか一項に記載の方法。
３８．第１の閾値が、バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定される、実施形態２３～３７のいずれか一項に記載の方法。
３９．第１の閾値または第２の閾値の少なくとも一方が、臨床試験の結果を使用して経験的に決定される、実施形態２３～３８のいずれか一項に記載の方法。
４０．第１の閾値が、カプランマイヤー推定量および複数の対象からのサンプルに関連するデータを使用して決定される、実施形態２３～３９のいずれか一項に記載の方法。
４１．第２の閾値が、バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定され、遺伝的バリアントを含まないと分類された配列決定リードが正しいという指定された信頼水準に対応する値に設定される、実施形態３９に記載の方法。
４２．参照配列およびバリアント配列が、バリアント遺伝子座、５’フランキング領域および３’フランキング領域を含む、実施形態２３～４１のいずれか一項に記載の方法。
４３．５’フランキング領域および３’フランキング領域が、それぞれ、約５塩基長～約５０００塩基長である、実施形態４２に記載の方法。
４４．サンプルからバリアント配列を生成することを含む、実施形態２３～４３のいずれか一項に記載の方法。
４５．バリアント配列を生成する工程が、
サンプルから得られた複数の核酸分子を提供する工程；
１つ以上のアダプターを複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子上にライゲーションする工程；
複数の核酸分子から１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅する工程；
増幅された核酸分子から増幅された核酸分子を捕捉する工程；および
シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程であって、複数の配列決定リードの１つ以上が遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複する、シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程
を含む、実施形態４４に記載の方法。
４６．参照配列およびバリアント配列が、遺伝的バリアントを除いて実質的に同一である、実施形態２３～４５のいずれか一項に記載の方法。
４７．遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および遺伝的バリアントを有しないと分類された配列決定リードの数を使用して、遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度を決定する工程を含む、実施形態２３～４６のいずれか一項に記載の方法。
４８．
１つ以上のバリアントから選択される第２の遺伝的バリアントについてサンプルに関連する配列決定リードを分類する工程；
第２のバリアント特異的モデル、第２の遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および第２の遺伝的バリアントについて分類された配列決定リードの総数を使用して確率メトリックを決定する工程；ならびに
第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを対応する第３の閾値と比較する工程であって、第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックが第３の閾値未満である場合に、サンプル中の第２の遺伝的バリアントの存在が同定される、第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを対応する第３の閾値と比較する工程
を含む、実施形態２３～４７のいずれか一項に記載の方法。
４９．第２の遺伝的バリアントが、１つ以上のバリアントから選択される第２のバリアント遺伝子座に関連する、実施形態４８に記載の方法。
５０．
第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを第４の閾値と比較する工程；
決定された確率メトリックが第４の閾値以上である場合、サンプル中に第２の遺伝的バリアントが存在しないと同定する工程
を含み；
決定された確率メトリックが第３の閾値以上であり、かつ第４の閾値未満である場合、サンプル中の第２の遺伝的バリアントの存在または非存在が確定的ではない、実施形態４９に記載の方法。
５１．対象の疾患状態を決定することを含む、実施形態２３～５０のいずれか一項に記載の方法。
５２．疾患状態が、サンプル中の全無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）と比較した循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の割合に比例する値である、実施形態５１に記載の方法。
５３．疾患状態がｃｆＤＮＡの最大の体細胞対立遺伝子の割合である、実施形態５２に記載の方法。
５４．疾患状態が、対象における癌の再発、患者における治療法に抵抗性の癌の存在、または特定の処置法によって処置され得る癌の存在を示す定性的因子を含む、実施形態５２に記載の方法。
５５．サンプルがｃｆＤＮＡを含む、実施形態２３～５４のいずれか一項に記載の方法。
５６．参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列アライメントアルゴリズムを使用して決定される、実施形態２３～５５のいずれか一項に記載の方法。
５７．配列アライメントアルゴリズムが、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、またはＮｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアライメントアルゴリズムのうちの少なくとも１つである、実施形態５６に記載の方法。
５８．遺伝的バリアントが、単一ヌクレオチドバリアント（ＳＮＶ）、多重ヌクレオチドバリアント（ＭＮＶ）、インデル、または再編成接合を含む、実施形態２３～５７のいずれか一項に記載の方法。
５９．バリアントパネルが、対象から得られた以前のサンプル中の核酸分子を配列決定し、１つ以上の遺伝的バリアントを同定することによって決定される、実施形態２３～５８のいずれか一項に記載の方法。
６０．対象が、以前にサンプルを得てから、サンプルを得るまでの間に、疾患のための介入処置を受けている、実施形態５９に記載の方法。
６１．疾患が癌である、実施形態６０に記載の方法。
６２．サンプルを使用して決定された対象の疾患状態と以前のサンプルに基づく対象の以前の疾患状態との間の差に基づいて処置を調整することをさらに含む、実施形態５９または６０に記載の方法。
６３．サンプル中の核酸分子を配列決定することによって１つ以上の配列決定リードを生成することを含む、実施形態２３～６２のいずれか一項に記載の方法。
６４．バリアントが体細胞変異である、実施形態２３～６３のいずれか一項に記載の方法。
６５．バリアントが生殖細胞系列変異である、実施形態２３～６４のいずれか一項に記載の方法。
６６．サンプルに関連する診断値としてサンプルの遺伝的バリアントの存在を決定、同定、または適用することをさらに含む、実施形態２３～６５のいずれか一項に記載の方法。
６７．遺伝的バリアントの存在に基づいて対象のゲノムプロファイルを生成することをさらに含む、実施形態２３～６６のいずれか一項に記載の方法。
６８．生成されたゲノムプロファイルに基づいて、対象に対して、抗癌剤を選択すること、抗癌剤を投与すること、または抗癌処置を適用することをさらに含む、実施形態６７に記載の方法。
６９．サンプルの遺伝的バリアントの存在が、対象のゲノムプロファイルを生成する際に使用される、実施形態２３～６８のいずれか一項に記載の方法。
７０．サンプルの遺伝的バリアントの存在が、対象のための提案される処置を決定する際に使用される、実施形態２３～６９のいずれか一項に記載の方法。
７１．サンプルの遺伝的バリアントの存在が、対象に処置を適用または投与する際に使用される、実施形態項２３～７０のいずれか一項に記載の方法。
７２．対象からのサンプル中の疾患状態を検出するための方法であって、
対象から取得されたサンプル中の核酸分子を配列決定して、複数の配列決定リードを生成する工程；および
実施形態１～７１のいずれか一項に記載の方法に従って、サンプル中のバリアント対立遺伝子頻度を決定する遺伝的バリアントを検出する工程
を含む、方法。
７３．疾患の進行または再発を監視する方法であって、
疾患を有する対象から取得した第１のサンプル中の核酸分子を配列決定して第１のセットの配列決定リードを生成する工程；
対象についての個別化バリアントパネルを生成する工程；
第１のサンプルよりも遅い時点で対象から取得した第２のサンプル中の核酸分子を配列決定して、第２のセットの配列決定リードを生成する工程；および
実施形態１～７１のいずれか一項に記載の方法に従って、配列決定リードの第２のセットを使用して、遺伝的バリアントを検出するか、または配列決定リードの第２のセットを使用して、バリアント対立遺伝子頻度を決定する工程
を含む、方法。
７４．第１のサンプルが対象から取得された後、かつ第２のサンプルが対象から取得される前に、疾患療法を対象に投与することを含む、実施形態７３に記載の方法。
７５．
バリアントパネルからの遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの第１のセットにおける配列決定リードの数に基づいて第１の疾患状態を決定する工程；および
バリアントパネルからの遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの第２のセットにおける配列決定リードの数に基づいて第２の疾患状態を決定する工程
を含む、実施形態７３または７４に記載の方法。
７６．第１の疾患状態と第２の疾患状態とを比較することによって疾患進行を決定することをさらに含む、実施形態７５に記載の方法。
７７．
第１のサンプルが対象から取得された後、第２のサンプルが対象から取得される前に、疾患療法を対象に投与する工程；および
決定された疾患進行に基づいて疾患療法を調整する工程
を含む、実施形態７６に記載の方法。
７８．疾患を有する対象を処置する方法であって、
対象から第１のサンプルを取得する工程；
第１のサンプル中の核酸分子を配列決定して配列決定リードの第１のセットを生成する工程；
配列決定リードの第１のセットを使用して第１の疾患状態を決定する工程；
対象についての個別化バリアントパネルを生成する工程；
対象に疾患療法を投与する工程；
疾患療法が対象に投与された後に対象から第２のサンプルを取得する工程；
第２のサンプル中の核酸分子を配列決定して、配列決定リードの第２のセットを生成する工程；
実施形態１～７１のいずれか一項に記載の方法に従って、配列決定リードの第２のセットを使用して、遺伝的バリアントを検出するか、または配列決定リードの第２のセットを使用して、バリアント対立遺伝子頻度を決定する工程；
配列決定リードの第２のセットに基づいて第２の疾患状態を決定する工程；
第１の疾患状態と第２の疾患状態とを比較することによって疾患進行を決定する工程；
疾患進行に基づいて対象に投与される疾患療法を調整する工程；
調整された疾患療法を対象に投与する工程
を含む、方法。
７９．疾患が癌である、実施形態７８に記載の方法。
８０．サンプルが、対象からの液体生検サンプルに由来する、実施形態１～７９のいずれか一項に記載の方法。
８１．サンプルが、対象からの固体組織サンプル、液体組織サンプルまたは血液サンプルに由来する、実施形態１～８０のいずれか一項に記載の方法。
８２．サンプルから抽出された核酸分子を配列決定して複数の配列決定リードを生成することをさらに含む、実施形態２３～８１のいずれか一項に記載の方法。
８３．（１）対象についての識別情報、および（２）遺伝的バリアントの有無の呼び出し、または遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度の呼び出しを含む報告を生成または更新することを含む、実施形態２３～８２のいずれか一項に記載の方法。
８４．対象または対象のためのヘルスケア提供者に報告を送信することをさらに含む、実施形態８３に記載の方法。
８５．
１つ以上のプロセッサと、
メモリと、
１つ以上のプログラムと
を備える装置であって、１つ以上のプログラムがメモリに記憶され、１つ以上のプロセッサによって実行されるように構成され、１つ以上のプログラムが、
１つ以上のバリアントからバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択するための命令；
バリアント遺伝子座と重複するサンプルに関連する複数の配列決定リードを取得するための命令；
各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成するための命令；
各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成するための命令；
１つ以上の配列決定リードのそれぞれを、それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、遺伝的バリアントを有すること、遺伝的バリアントを有しないこと、または確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類するための命令；
遺伝的バリアントを有するとして分類された配列決定リードの数を決定するための命令；
バリアント特異的モデルおよび分類された配列決定リードの総数に基づいて確率メトリックを決定するための命令；ならびに
決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、１つ以上のプロセッサを使用して、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定するための命令
を含む、装置。
８６．バリアント特異的モデルが遺伝子座特異的である、実施形態８５に記載の装置。
８７．第１の閾値が遺伝子座特異的およびバリアント特異的である、実施形態８５または８６に記載の装置。
８８．確率メトリックが、ノイズではなくサンプル中の遺伝的バリアントの存在に起因して遺伝的変バリアントが検出される可能性を示す統計値である、実施形態８５～８７のいずれか一項に記載の装置。
８９．１つ以上のプログラムが、
１つ以上のプロセッサを使用して、決定された確率メトリックを第２の閾値と比較するための命令、および
決定された確率メトリックが第２の閾値以上である場合に、サンプル中に遺伝的バリアントが存在しないことを、１つ以上のプロセッサによって特定するための命令；または
決定された確率メトリックが第１の閾値以上であり、かつ第２の閾値未満である場合、サンプル中の遺伝的バリアントの有無を確定的でないと、１つ以上のプロセッサによって特定するための命令
をさらに含む、実施形態８５～８８のいずれか一項に記載の装置。
９０．バリアント特異的モデルが、１つ以上のプロセッサを使用して、野生型サンプルからの決定されたメトリックおよび分類された配列決定リードの総数に基づく確率分布を適合させることによって生成される、実施形態８５～８９のいずれか一項に記載の装置
９１．確率分布が二項分布である、実施形態９０に記載の装置。
９２．確率メトリックが、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および第２の数から決定され、第２の数が、分類された配列決定リードの総数から、確定的でないリードであると分類された配列決定リードの数を引いた数である、実施形態８５～９１のいずれか一項に記載の装置。
９３．バリアント特異的モデルが、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードにおけるノイズ源の１つ以上に関連する１つ以上の関数に関連する、実施形態８５～９２のいずれか一項に記載の装置。
９４．１つ以上のノイズ源が、サンプル調製誤差、増幅バイアス誤差、配列決定誤差、アライメント誤差、またはそれらの任意の組み合わせを含む、実施形態９３に記載の装置。
９５．バリアント特異的モデルが、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードのデータに当てはめられた１つ以上の関数に関連する、実施形態８５～９４のいずれか一項に記載の装置。
９６．１以上の関数が、一様分布関数、二項分布関数、ポアソン分布関数、負の二項分布関数、正規分布関数、対数正規分布関数、コーシーローレンツ分布関数、対数ロジスティック分布関数、指数分布関数、ガンマ分布関数、超幾何分布関数、またはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上を含む、実施形態９５に記載の装置。
９７．参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアにより、配列決定リードが参照配列よりもバリアント配列とより密接に一致することが示される場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類される、実施形態８５～９６のいずれか一項に記載の装置。
９８．参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアにより、配列決定リードがバリアント配列よりも参照配列とより密接に一致することが示される場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有しないと分類される、実施形態８５～９７のいずれか一項に記載の装置。
９９．参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが等しい場合に、配列決定リードが確定的でないリードとして分類される、実施形態８５～９８のいずれか一項に記載の装置。
１００．第１の閾値が、バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定される、実施形態８５～９９のいずれか一項に記載の装置。
１０１．第１の閾値または第２の閾値の少なくとも一方が、臨床試験の結果を使用して経験的に決定される、実施形態８５～１００のいずれか一項に記載の装置。
１０２．第１の閾値が、カプランマイヤー推定量および複数の対象からのサンプルに関連するデータを使用して決定される、実施形態８５～１０１のいずれか一項に記載の装置。
１０３．第２の閾値が、バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定され、遺伝的バリアントを含まないと分類された配列決定リードが正しいという指定された信頼水準に対応する値に設定される、実施形態８５～１０２のいずれか一項に記載の装置。
１０４．参照配列およびバリアント配列が、バリアント遺伝子座、５’フランキング領域および３’フランキング領域を含む、実施形態８５～１０３のいずれか一項に記載の装置。
１０５．５’フランキング領域および３’フランキング領域が、それぞれ、約５塩基長～約５０００塩基長である、実施形態１０４に記載の装置。
１０６．１つ以上のプログラムが、サンプルからバリアント配列を生成するための命令をさらに含む、実施形態８５～１０５のいずれか一項に記載の装置。
１０７．バリアント配列を生成する工程が、
サンプルから得られた複数の核酸分子を提供する工程；
１つ以上のアダプターを複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子上にライゲーションする工程；
複数の核酸分子から１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅する工程；
増幅された核酸分子から増幅された核酸分子を捕捉する工程；および
シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程であって、複数の配列決定リードの１つ以上が遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複する、シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程
を含む、実施形態１０６に記載の装置。
１０８．参照配列およびバリアント配列が、遺伝的バリアントを除いて実質的に同一である、実施形態８５～１０７のいずれか一項に記載の装置。
１０９．１つ以上のプログラムが、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および遺伝的バリアントを有しないと分類された配列決定リードの数を使用して、遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度を決定するための命令をさらに含む、実施形態８５～１０８のいずれか一項に記載の装置。
１１０．１つ以上のプログラムが、
１つ以上のバリアントから選択される第２の遺伝的バリアントについてサンプルに関連する配列決定リードを分類し；
第２のバリアント特異的モデル、第２の遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および第２の遺伝的バリアントについて分類された配列決定リードの総数を使用して確率メトリックを決定し；ならびに
第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを対応する第３の閾値と比較し、第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックが第３の閾値未満である場合、サンプル中の第２の遺伝的バリアントの存在を同定する
ための命令をさらに含む、実施形態８５～１０９のいずれか一項に記載の装置。
１１１．第２の遺伝的バリアントが、１つ以上のバリアントから選択される第２のバリアント遺伝子座に関連する、実施形態１１０に記載の装置。
１１２．１つ以上のプログラムが、第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを第４の閾値と比較し；
決定された確率メトリックが第４の閾値以上である場合、サンプル中に第２の遺伝的バリアントが存在しないと同定する命令を含み、
決定された確率メトリックが第３の閾値以上であり、かつ第４の閾値未満である場合に、サンプル中の第２の遺伝的バリアントの存在または非存在が確定的ではない、実施形態１１１に記載の装置。
１１３．１つ以上のプログラムが、対象の疾患状態を決定するための命令をさらに含む、実施形態８５～１１２のいずれか一項に記載の装置。
１１４．疾患状態が、サンプル中の全無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）と比較した循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の割合に比例する値である、実施形態１１３に記載の装置。
１１５．疾患状態がｃｆＤＮＡの最大の体細胞対立遺伝子割合である、実施形態１１４に記載の装置。
１１６．疾患状態が、対象における癌の再発、対象における治療法に抵抗性の癌の存在、または特定の治療法によって処置され得る癌の存在を示す定性的因子を含む、実施形態１１４に記載の装置。
１１７．サンプルがｃｆＤＮＡを含む、実施形態８５～１１６のいずれか一項に記載の装置。
１１８．参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列アライメントアルゴリズムを使用して決定される、実施形態８５～１１７のいずれか一項に記載の装置。
１１９．配列アライメントアルゴリズムが、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、またはＮｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアライメントアルゴリズムのうちの少なくとも１つである、実施形態１１８に記載の装置。
１２０．遺伝的バリアントが、単一ヌクレオチドバリアント（ＳＮＶ）、多重ヌクレオチドバリアント（ＭＮＶ）、インデル、または再編成接合を含む、実施形態８５～１１９のいずれか一項に記載の装置。
１２１．バリアントパネルが、対象から得られた以前のサンプル中の核酸分子を配列決定し、１つ以上の遺伝的バリアントを同定することによって決定される、実施形態８５～１２０のいずれか一項に記載の装置。
１２２．対象が、以前にサンプルを得てから、サンプルを得るまでの間に、疾患のための介入処置を受けている、実施形態１２１に記載の装置。
１２３．疾患が癌である、実施形態１２２に記載の装置。
１２４．１つ以上のプログラムが、サンプルを使用して決定された対象の疾患状態と、以前のサンプルに基づく対象の以前の疾患状態との間の差に基づいて処置を調整するための命令をさらに含む、実施形態１２１または１２２に記載の装置。
１２５．１つ以上のプログラムが、サンプル中の核酸分子を配列決定することによって１つ以上の配列決定リードを生成するための命令をさらに含む、実施形態８５～１２４のいずれか一項に記載の装置。
１２６．バリアントが体細胞変異である、実施形態８５～１２５のいずれか一項に記載の装置。
１２７．バリアントが生殖細胞系列変異である、実施形態８５～１２６のいずれか一項に記載の装置。
１２８．１つ以上のプログラムが、サンプルに関連する診断値としてサンプルの遺伝的バリアントの存在を決定、同定、または適用するための命令をさらに含む、実施形態８５～１２７のいずれか一項に記載の装置。
１２９．１つ以上のプログラムが、遺伝的バリアントの存在に基づいて対象のゲノムプロファイルを生成するための命令をさらに含む、実施形態８５～１２８のいずれか一項に記載の装置。
１３０．生成されたゲノムプロファイルに基づいて、対象に抗癌剤を投与するか、または抗癌処置を適用するための命令をさらに含む、実施形態１２９に記載の装置。
１３１．サンプルの遺伝的バリアントの存在が、対象のゲノムプロファイルを生成する際に使用される、実施形態８５～１３０のいずれか一項に記載の装置。
１３２．サンプルの遺伝的バリアントの存在が、対象のための提案される処置を決定する際に使用される、実施形態８５～１３１のいずれか一項に記載の装置。
１３３．サンプルの遺伝的バリアントの存在が、対象に処置を適用または投与する際に使用される、実施形態８５～１３２のいずれか一項に記載の装置。
１３４．１つ以上のプログラムを記憶している非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、１つ以上のプログラムは、命令を含み、命令は、電子デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行されると、
バリアントパネルからバリアント遺伝子座における遺伝的バリアントを選択することと、
バリアント遺伝子座と重複するサンプルに関連する複数の配列決定リードを取得すること；
各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含まない参照配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについて参照マッチスコアを生成すること；
各配列決定リードを、遺伝的バリアントを含むバリアント配列にアライメントすることによって、複数の配列決定リードのそれぞれについてバリアントマッチスコアを生成すること
複数の配列決定リードのそれぞれを、それぞれの配列決定リードの参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアに基づいて、遺伝的バリアントを有すること、遺伝的バリアントを有しないこと、または確定的でないリードであることのうちの少なくとも１つとして分類すること；
遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数を決定すること；
バリアント特異的モデルおよび標識された配列決定リードの総数に基づいて確率メトリックを決定すること；ならびに
決定された確率メトリックが第１の閾値未満である場合に、サンプル中の遺伝的バリアントの存在を特定すること
をデバイスに行わせる、非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１３５．バリアント特異的モデルが遺伝子座特異的である、実施形態１３４に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１３６．第１の閾値が遺伝子座特異的およびバリアント特異的である、実施形態１３４または実施形態１３５に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１３７．確率メトリックが、ノイズではなくサンプル中の遺伝的バリアントの存在に起因して遺伝的バリアントが検出される可能性を示す統計値である、実施形態１３４～１３６のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１３８．１つ以上のプログラムが、
１つ以上のプロセッサを使用して、決定された確率メトリックを第２の閾値と比較するための命令、および
決定された確率メトリックが第２の閾値以上である場合に、サンプル中に遺伝的バリアントが存在しないことを、１つ以上のプロセッサによって特定するための命令；または
決定された確率メトリックが第１の閾値以上であり、かつ第２の閾値未満である場合、サンプル中の遺伝的バリアントの有無を確定的でないと、１つ以上のプロセッサによって特定するための命令
をさらに含む、実施形態１３４～１３７のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１３９．バリアント特異的モデルが、１つ以上のプロセッサを使用して、野生型サンプルからの決定されたメトリックおよび分類された配列決定リードの総数に基づく確率分布を適合させることを含む、実施形態１３４～１３８のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１４０．確率分布が二項分布である、実施形態１３９に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１４１．確率メトリックが、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および第２の数から決定され、第２の数が、分類された配列決定リードの総数から、確定的でないリードであると分類された配列決定リードの数を引いた数である、実施形態１３４～１４０のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１４２．バリアント特異的モデルが、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードにおける１つ以上のノイズ源に関連する１つ以上の関数に関連する、実施形態１３４～１４１のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１４３．１つ以上のノイズ源が、サンプル調製誤差、増幅バイアス誤差、配列決定誤差、アライメント誤差、またはそれらの任意の組み合わせを含む、実施形態１４２に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１４４．バリアント特異的モデルが、バリアント遺伝子座と重複する複数の配列決定リードのデータに当てはめられた１つ以上の関数に関連する、実施形態１３４～１４３のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１４５．１以上の関数が、一様分布関数、二項分布関数、ポアソン分布関数、負の二項分布関数、正規分布関数、対数正規分布関数、コーシーローレンツ分布関数、対数ロジスティック分布関数、指数分布関数、ガンマ分布関数、超幾何分布関数、またはそれらの任意の組み合わせのうちの１つ以上を含む、実施形態１４４に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１４６．参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアにより、配列決定リードが参照配列よりもバリアント配列とより密接に一致することが示される場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有すると分類される、実施形態１３４～１４５のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１４７．参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアにより、配列決定リードがバリアント配列よりも参照配列とより密接に一致することが示される場合、配列決定リードが遺伝的バリアントを有しないと分類される、実施形態１３４～１４６のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１４８．参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが等しい場合に、配列決定リードが確定的でないリードとして分類される、実施形態１３４～１４７のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１４９．第１の閾値が、バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定される、実施形態１３４～１４８のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１５０．第１の閾値または第２の閾値の少なくとも一方が、臨床試験の結果を使用して経験的に決定される、実施形態１３４～１４９のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１５１．第１の閾値が、カプランマイヤー推定量および複数の対象からのサンプルに関連するデータを使用して決定される、実施形態１３４～１５０のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１５２．第２の閾値が、バリアント特異的モデルを使用して経験的に決定され、遺伝的バリアントを含まないと分類された配列決定リードが正しいという指定された信頼水準に対応する値に設定される、実施形態１５０に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１５３．参照配列およびバリアント配列が、バリアント遺伝子座、５’フランキング領域および３’フランキング領域を含む、実施形態１３４～１５２のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１５４．５’フランキング領域および３’フランキング領域が、それぞれ、約５塩基長～約５０００塩基長である、実施形態１５３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１５５．１つ以上のプログラムが、サンプルからバリアント配列を生成するための命令をさらに含む、実施形態１３４～１５４のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１５６．バリアント配列を生成する工程が；
サンプルから得られた複数の核酸分子を提供する工程；
１つ以上のアダプターを複数の核酸分子からの１つ以上の核酸分子上にライゲーションする工程；
複数の核酸分子から１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅する工程；
増幅された核酸分子から増幅された核酸分子を捕捉する工程；および
シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程であって、複数の配列決定リードの１つ以上が遺伝的バリアントのバリアント遺伝子座と重複する、シーケンサーによって、捕捉された核酸分子を配列決定して、核酸分子を表す複数の配列決定リードを得る工程
を含む、実施形態１５５に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１５７．参照配列およびバリアント配列が、遺伝的バリアントを除いて実質的に同一である、実施形態１３４～１５６のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１５８．１つ以上のプログラムが、遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数および遺伝的バリアントを有しないと標識された配列決定リードの数を使用して、遺伝的バリアントについてのバリアント対立遺伝子頻度を決定するための命令をさらに含む、実施形態１３４～１５７のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１５９．１つ以上のプログラムが、
１つ以上のバリアントから選択される第２の遺伝的バリアントについてサンプルに関連する配列決定リードを分類し；
第２のバリアント特異的モデル、第２の遺伝的バリアントを有すると分類された配列決定リードの数、および第２の遺伝的バリアントについて分類された配列決定リードの総数を使用して確率メトリックを決定し；ならびに
第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを対応する第３の閾値と比較し、第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックが第３の閾値未満である場合、サンプル中の第２の遺伝的バリアントの存在を同定する
ための命令をさらに含む、実施形態１３４～１５８のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１６０．第２の遺伝的バリアントが、１つ以上のバリアントから選択される第２のバリアント遺伝子座に関連する、実施形態１５９に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１６１．１つ以上のプログラムが、
第２の遺伝的バリアントについての決定された確率メトリックを第４の閾値と比較し；
決定された確率メトリックが第４の閾値以上である場合、サンプル中に第２の遺伝的バリアントが存在しないと同定するための命令を含み、
決定された確率メトリックが第３の閾値以上であり、かつ第４の閾値未満である場合、サンプル中の第２の遺伝的バリアントの存在または非存在が確定的ではない、実施形態１６０に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１６２．１つ以上のプログラムが、対象の疾患状態を決定するための命令をさらに含む、実施形態１３４～１６１のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１６３．疾患状態が、サンプル中の全無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）と比較した循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の割合に比例する値である、実施形態１６２に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１６４．疾患状態がｃｆＤＮＡの最大の体細胞対立遺伝子割合である、実施形態１６３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１６５．疾患状態が、対象における癌の再発、患者における治療法に抵抗性の癌の存在、または特定の治療法によって処置され得る癌の存在を示す定性的因子を含む、実施形態１６３に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１６６．サンプルがｃｆＤＮＡを含む、実施形態１３４～１６５のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１６７．参照マッチスコアおよびバリアントマッチスコアが、配列アライメントアルゴリズムを使用して決定される、実施形態１３４～１６６のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１６８．配列アライメントアルゴリズムが、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアライメントアルゴリズム、またはＮｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアライメントアルゴリズムのうちの少なくとも１つである、実施形態１６７に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１６９．遺伝的バリアントが、単一ヌクレオチドバリアント（ＳＮＶ）、多重ヌクレオチドバリアント（ＭＮＶ）、インデル、または再編成接合を含む、実施形態１３４～１６８のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１７０．バリアントパネルが、対象から得られた以前のサンプル中の核酸分子を配列決定し、１つ以上の遺伝的バリアントを同定することによって決定される、実施形態１３４～１６９のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１７１．対象が、以前にサンプルを得てから、サンプルを得るまでの間に、疾患のための介入処置を受けている、実施形態１７０に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１７２．疾患が癌である、実施形態１７１に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１７３．１つ以上のプログラムが、サンプルを使用して決定された対象の疾患状態と、以前のサンプルに基づく対象の以前の疾患状態との間の差に基づいて処置を調整するための命令をさらに含む、実施形態１７０または１７１に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１７４．１つ以上のプログラムが、サンプル中の核酸分子を配列決定することによって１つ以上の配列決定リードを生成するための命令をさらに含む、実施形態３４～１７３のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１７５．バリアントが体細胞変異である、実施形態１３４～１７４のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１７６．バリアントが生殖細胞系列変異である、実施形態１３４～１７５のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１７７．１つ以上のプログラムが、サンプルに関連する診断値としてサンプルの遺伝的バリアントの存在を決定、同定、または適用するための命令をさらに含む、実施形態１３４～１７６のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１７８．１つ以上のプログラムが、遺伝的バリアントの存在に基づいて対象のゲノムプロファイルを生成するための命令をさらに含む、実施形態１３４～１７７のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１７９．１つ以上のプログラムが、生成されたゲノムプロファイルに基づいて、対象に抗癌剤を投与するか、または抗癌処置を適用するための命令をさらに含む、実施形態１７８に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１８０．サンプルの遺伝的バリアントの存在が、対象のゲノムプロファイルを生成する際に使用される、実施形態１３４～１７９のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１８１．サンプルの遺伝的バリアントの存在が、対象のための提案される処置を決定する際に使用される、実施形態１３４～１８０のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１８２．サンプルの遺伝的バリアントの存在が、対象に処置を適用または投与する際に使用される、実施形態１３４～１８１のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１８３．コンピュータシステムであって、
プロセッサと、
プロセッサに通信可能に結合されたメモリであって、プロセッサによって実行されると、プロセッサに実施形態１～８６のいずれか一項に記載の方法を実行させるための命令を記憶するように構成されたメモリと
を備える、コンピュータシステム。
１８４．複数の配列決定リードが、１００～３，０００個の遺伝子座、２００～２，８００個の遺伝子座、３００～２，６００個の遺伝子座、４００～２，４００個の遺伝子座、５００～２，２００個の遺伝子座、６００～２，０００個の遺伝子座、７００～１，８００個の遺伝子座、８００～１，６００個の遺伝子座、９００～１，４００個の遺伝子座、１，０００～１，２００個の遺伝子座、４００～１，０００個の遺伝子座、４００～１，２００個の遺伝子座、４００～１，４００個の遺伝子座、４００～１，６００個の遺伝子座、４００～１，８００個の遺伝子座、４００～２，０００個の遺伝子座、４００～２，２００個の遺伝子座、４００～２，４００個の遺伝子座、４００～２，６００個の遺伝子座、４００～２，８００個の遺伝子座、４００～３，０００個の遺伝子座、６００～１，０００個の遺伝子座、６００～１，２００個の遺伝子座、６００～１，４００個の遺伝子座、６００～１，６００個の遺伝子座、６００～１，８００個の遺伝子座、６００～２，０００個の遺伝子座、６００～２，２００個の遺伝子座、６００～２，４００個の遺伝子座、６００～２，６００個の遺伝子座、６００～２，８００個の遺伝子座、６００～３，０００個の遺伝子座、８００～１，０００個の遺伝子座、８００～１，２００個の遺伝子座、８００～１，４００個の遺伝子座、８００～１，６００個の遺伝子座、８００～１，８００個の遺伝子座、８００～２，０００個の遺伝子座、８００～２，２００個の遺伝子座、８００～２，４００個の遺伝子座、８００～２，６００個の遺伝子座、８００～２，８００個の遺伝子座、８００～３，０００個の遺伝子座、１，０００～１，２００個の遺伝子座、１，０００～１，４００個の遺伝子座、１，０００～１，６００個の遺伝子座、１，０００～１，８００個の遺伝子座、１，０００～２，０００個の遺伝子座、１，０００～２，２００個の遺伝子座、１，０００～２，４００個の遺伝子座、１，０００～２，６００個の遺伝子座、１，０００～２，８００個の遺伝子座、１，０００～３，０００個の遺伝子座、１，２００～１，４００個の遺伝子座、１，２００～１，６００個の遺伝子座、１，２００～１，８００個の遺伝子座、１，２００～２，０００個の遺伝子座、１，２００～２，２００個の遺伝子座、１，２００～２，４００個の遺伝子座、１，２００～２，６００個の遺伝子座、１，２００～２，８００個の遺伝子座、１，２００～３，０００個の遺伝子座、１，４００～１，６００個の遺伝子座、１，４００～１，８００個の遺伝子座、１，４００～２，０００個の遺伝子座、１，４００～２，２００個の遺伝子座、１，４００～２，４００個の遺伝子座、１，４００～２，６００個の遺伝子座、１，４００～２，８００個の遺伝子座、１，４００～３，０００個の遺伝子座、１，６００～１，８００個の遺伝子座、１，６００～２，０００個の遺伝子座、１，６００～２，２００個の遺伝子座、１，６００～２，４００個の遺伝子座、１，６００～２，６００個の遺伝子座、１，６００～２，８００個の遺伝子座、１，６００～３，０００個の遺伝子座、１，８００～２，０００個の遺伝子座、１，８００～２，２００個の遺伝子座、１，８００～２，４００個の遺伝子座、１，８００～２，６００個の遺伝子座、１，８００～２，８００個の遺伝子座、１，８００～３，０００個の遺伝子座、２，０００～２，２００個の遺伝子座、２，０００～２，４００個の遺伝子座、２，０００～２，６００個の遺伝子座、２，０００～２，８００個の遺伝子座、２，０００～３，０００個の遺伝子座、２，２００～２，４００個の遺伝子座、２，２００～２，６００個の遺伝子座、２，２００～２，８００個の遺伝子座、２，２００～３，０００個の遺伝子座、２，４００～２，６００個の遺伝子座、２，４００～２，８００個の遺伝子座、２，４００～３，０００個の遺伝子座、２，６００～２，８００個の遺伝子座、２，６００～３，０００個の遺伝子座、または２，８００～３，０００個の遺伝子座を含む、実施形態１～２２のいずれか一項に記載の方法。
１８５．最小カバレッジ要件が、少なくとも７５倍、１００倍、１５０倍、１５０倍、２００倍、または２５０倍である、実施形態１～２２または１８４のいずれか一項に記載の方法。
１８６．オンラインポータルを介して報告を含むユーザインタフェースを表示する工程をさらに含む、実施形態１～２２または実施形態１８４～１８５のいずれか一項に記載の方法。
１８７．モバイルデバイスを介して報告を含むユーザインターフェースを表示することをさらに含む、実施形態１～２２または実施形態１８４～１８６のいずれか一項に記載の方法。
１８８．癌が、Ｂ細胞癌（多発性骨髄腫）、黒色腫、乳癌、肺癌、気管支癌、結腸直腸癌、前立腺癌、膵臓癌、胃癌、卵巣癌、膀胱癌、脳癌、中枢神経系癌、末梢神経系癌、食道癌、子宮頸癌、子宮頸部癌、子宮内膜癌、口腔の癌、咽頭の癌、肝臓癌、腎臓癌、精巣癌、胆道癌、小腸癌、虫垂癌、唾液腺癌、甲状腺癌、副腎癌、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織の癌、腺癌、炎症性筋線維芽細胞腫、消化管間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸癌、多発性骨髄腫（ＭＭ）、骨髄異形成症候群（ＭＤＳ）、骨髄増殖性障害（ＭＰＤ）、急性リンパ性白血病（ＡＬＬ）、急性骨髄性白血病（ＡＭＬ）、慢性骨髄球性白血病（ＣＭＬ）、慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）、真性赤血球増加症、ホジキンリンパ腫、非ホジキンリンパ腫（ＮＨＬ）、軟部組織肉腫、線維肉腫、粘液肉腫、脂肪肉腫、骨肉腫、脊索腫、血管肉腫、内皮肉腫、リンパ管肉腫、リンパ血管内皮肉腫、滑膜腫、中皮腫、ユーイング腫瘍、平滑筋肉腫、横紋筋肉腫、扁平上皮癌、基底細胞癌、腺癌、汗腺癌、脂腺癌、乳頭状癌、乳頭腺癌、髄様癌、気管支原性癌、腎細胞癌、肝癌、胆管癌、絨毛癌、精上皮癌、胎児性癌、ウィルムス腫瘍、膀胱癌、上皮癌、神経膠腫、星細胞腫、髄芽腫、頭蓋咽頭腫、上衣腫、松果体細胞腫、血管芽細胞腫、聴神経芽腫、乏突起膠腫、髄膜腫、神経芽細胞腫、網膜芽細胞腫、濾胞性リンパ腫、びまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫、マントル細胞リンパ腫、肝細胞癌、甲状腺癌、胃癌、頭頸部癌、小細胞癌、本態性血小板血症、原発性骨髄線維症、好酸球増加症候群、全身性肥満細胞症、家族性好酸球増加症、慢性好酸球性白血病、神経内分泌癌、またはカルチノイド腫瘍である、実施形態６１に記載の方法。
１８９．サンプル中の遺伝的バリアントの存在に基づいて、対象に投与する癌療法を選択することをさらに含む、実施形態２３～７２または１８８のいずれか一項に記載の方法。
１９０．サンプル中の遺伝的バリアントの存在に基づいて、対象に投与するための癌療法の有効量を決定することをさらに含む、実施形態１８９に記載の方法。
１９１．サンプル中の遺伝的バリアントの存在に基づいて癌療法を対象に投与することをさらに含む、実施形態１８９または１９０に記載の方法。
１９２．癌療法が、化学療法、放射線療法、免疫療法、手術、またはサンプル中の遺伝的バリアントの存在を標的とするように構成された療法を含む、実施形態１８９または１９０に記載の方法。
１９３．癌療法を選択する方法であって、
対象からのサンプル中の遺伝的バリアントの存在の決定に応答して、対象についての癌療法を選択する工程であって、サンプル中の遺伝的バリアントの存在が、実施形態２３～７２または１８８～１９２のいずれか一項に記載の方法に従って決定される、対象についての癌療法を選択する工程を含む、方法。
１９４．対象の癌を処置する方法であって、
対象からのサンプル中の遺伝的バリアントの存在を決定することに応答して、有効量の癌療法を対象に投与する工程
を含み、サンプル中の遺伝的バリアントの存在が、実施形態２３～７２または１８８～１９２のいずれか一項に記載の方法に従って決定される、方法。
１９５．対象における腫瘍の進行または再発を監視する方法であって、
実施形態２３～７２または実施形態１８８～１９２のいずれか一項に記載の方法に従って、第１の時点で対象から得られた第１のサンプル中の遺伝的バリアントの第１の存在を決定する工程；
第２の時点で対象から得られた第２のサンプル中の遺伝的バリアントの第２の存在を決定する工程；および
遺伝的バリアントの第１の存在を遺伝的バリアントの第２の存在と比較することによって、腫瘍の進行または再発を監視する工程
を含む、方法。
１９６．第２のサンプルについての遺伝的バリアントの第２の存在が、実施形態２３～７２または１８８～１９２のいずれか一項に記載の方法に従って決定される、実施形態１９５に記載の方法。
１９７．腫瘍の進行に応答して腫瘍療法を調整することをさらに含む、実施形態１９５または１９６に記載の方法。
１９８．腫瘍の進行に応答して、腫瘍療法の投与量を調整すること、または種々の腫瘍療法を選択することをさらに含む、実施形態１９５～１９７のいずれか一項に記載の方法。
１９９．調整された腫瘍療法を対象に投与することをさらに含む、実施形態１９８に記載の方法。
２００．第１の時点が、対象が腫瘍療法を実施される前であり、第２の時点、対象が腫瘍療法を実施された後である、実施形態１９５～１９９のいずれか一項に記載の方法。
２０１．対象が、癌を有するか、癌を有するリスクがあるか、癌について日常的に検査されているか、または癌を有する疑いがある、実施形態１９５～２００のいずれか一項に記載の方法。
２０２．癌が固形腫瘍である、実施形態１９５～２０１のいずれか一項に記載の方法。
２０３．癌が血液癌である、実施形態１９５～２０２のいずれか一項に記載の方法。
２０４．対象のゲノムプロファイルが、包括的ゲノムプロファイリング（ＣＧＰ）試験、遺伝子発現プロファイリング試験、癌ホットスポットパネル試験、ＤＮＡメチル化試験、ＤＮＡ断片化試験、ＲＮＡ断片化試験、またはそれらの任意の組み合わせからの結果をさらに含む、実施形態６９に記載の方法。

【0243】

本開示および実施例は、添付の図面を参照して十分に説明されているが、様々な変形および変更が当業者にとって明らかになることに留意されたい。そのような変形および変更は、特許請求の範囲によって定義される本開示および例の範囲内に含まれると理解されるべきである。

【0244】

上記の説明は、説明を目的として、特定の実施形態を参照して説明されている。しかしながら、上記の例示的な説明は、網羅的であること、または本発明を開示された正確な形態に限定することを意図するものではない。上記の教示を考慮して、多くの変更および変形が可能である。実施形態は、技術の原理およびそれらの実際の用途を最もよく説明するために選択および記載された。それにより、他の当業者は、企図される特定の使用に適した様々な変更を伴う技術および様々な実施形態を最良に利用することが可能になる。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図10A】

【図10B】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【配列表】

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【国際調査報告】