▶ ファウンデーション・メディシン・インコーポレイテッドの特許一覧
(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】2024-11-13
(54)【発明の名称】コピー数変化を同定するためのシステム及び方法
(51)【国際特許分類】
C12Q 1/6869 20180101AFI20241106BHJP
C12M 1/34 20060101ALI20241106BHJP
A61P 35/00 20060101ALI20241106BHJP
A61K 45/00 20060101ALI20241106BHJP
C12N 15/12 20060101ALN20241106BHJP
C12N 15/55 20060101ALN20241106BHJP
【ＦＩ】
C12Q1/6869 Z
C12M1/34 B
A61P35/00
A61K45/00
C12N15/12
C12N15/55
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024526000
(86)(22)【出願日】2022-11-01
(85)【翻訳文提出日】2024-06-06
(86)【国際出願番号】 US2022079043
(87)【国際公開番号】W WO2023081639
(87)【国際公開日】2023-05-11
(31)【優先権主張番号】63/275,154
(32)【優先日】2021-11-03
(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．ＪＡＶＡ
２．ＰＹＴＨＯＮ
(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】リー， メイチュアン
(72)【発明者】
【氏名】レイボヴィッツ， ジェフリー
(72)【発明者】
【氏名】ヤン， レイ
【テーマコード（参考）】
4B029
4B063
4C084
【Ｆターム（参考）】
4B029AA07
4B029BB20
4B029FA15
4B063QA11
4B063QQ42
4B063QS36
4B063QS39
4C084AA17
4C084NA05
4C084ZB26
(57)【要約】
ゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するための方法が記載される。本方法は、例えば、複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得することであって、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に対応し、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、取得することと、複数の配列決定深度シグナルから、複数のゲノムセグメントについての第１、第２、及び第３の統計モーメントを決定することと、第１、第２、及び第３の統計モーメントから、試料についての腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することと、標的ゲノムセグメントについての配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性に基づいて、標的ゲノムセグメントのコピー数を決定することと、を含み得る。本方法は、決定されたコピー数に基づいて、試料についてのゲノムプロファイルを生成することを更に含み得る。
【選択図】図１
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象由来の試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するための方法であって、コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサを使用して、前記試料の前記ゲノム中の複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得することであって、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に関連付けられ、前記複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、取得することと、
前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記複数のゲノムセグメントについて、前記複数の配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを決定することと、
前記１つ以上のプロセッサを使用して、前記第１の統計モーメント、前記第２の統計モーメント、及び前記第３の統計モーメントから前記試料の腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することと、
前記標的ゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナル、前記腫瘍純度、及び前記腫瘍倍数性を使用して、前記試料の前記ゲノム中の前記標的ゲノムセグメントの前記コピー数を決定することと、
前記コンピュータシステムによって、前記決定されたコピー数に基づいて前記試料についてのゲノムプロファイルを生成することと、を含む、方法。
【請求項2】
前記試料の前記複数の配列決定深度シグナルは、プロセス一致対照を使用して正規化される、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記ゲノムをセグメント化して、前記複数のゲノムセグメントを生成することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記ゲノムは、前記複数の配列決定深度シグナルに基づいてセグメント化される、請求項３に記載の方法。
【請求項5】
前記ゲノムは、循環バイナリセグメント化（ＣＢＳ）法を使用してセグメント化される、請求項３に記載の方法。
【請求項6】
前記腫瘍純度及び前記腫瘍倍数性を決定することは、非線形方程式のセットを解くことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記試料は、肺がん、結腸がん、卵巣がん、乳がん、前立腺がん、及び／又は膵臓がんを有する個体由来である、請求項１に記載の方法。
【請求項8】
前記標的ゲノムセグメントは、目的の遺伝子を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項9】
前記目的の遺伝子は、ホスファターゼ及びテンシンホモログ（ＰＴＥＮ）遺伝子、乳がん１（ＢＲＣＡ１）遺伝子、又は乳がん２（ＢＲＣＡ２）遺伝子である、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
前記目的の遺伝子は、腫瘍形成遺伝子又は細胞形質転換遺伝子である、請求項８に記載の方法。
【請求項11】
前記腫瘍形成遺伝子又は細胞形質転換遺伝子は、ＭＬＬ融合遺伝子、ＢＣＲ－ＡＢＬ、ＴＥＬ－ＡＭＬ Ｉ、ＥＷＳ－ＦＬ１１、ＴＬＳ－ＦＵＳ、ＰＡＸ３－ＦＫＨＲ、Ｂｃｌ－２、ＡＭＬ１－ＥＴＯ、ＡＭＬ１－ＭＴＧ８、Ｒａｓ、Ｆｏｓ ＰＤＧＦ、ＲＥＴ、ＡＰＣ、ＮＦ－１、Ｒｂ、ｐ５３、又はＭＤＭ２を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項12】
前記目的の遺伝子は、過剰発現した遺伝子である、請求項８に記載の方法。
【請求項13】
前記過剰発現した遺伝子は、多剤耐性遺伝子、サイクリン遺伝子、β－カテニン遺伝子、テロメラーゼ遺伝子；ｃ－ｍｙｃ、ｎ－ｍｙｃ、Ｂｅｌ－２、Ｅｒｂ－Ｂ１、Ｅｒｂ－Ｂ２、変異Ｒａｓ遺伝子、変異Ｍｏｓ遺伝子、変異Ｒａｆ遺伝子、又は変異Ｍｅｔ遺伝子である、請求項１２に記載の方法。
【請求項14】
前記目的の遺伝子は、腫瘍抑制遺伝子である、請求項８に記載の方法。
【請求項15】
前記腫瘍抑制遺伝子は、ｐ５３、ｐ２１、ＲＢ１、ＷＴＩ、ＮＦ１、ＶＨＬ、ＡＰＣ、ＤＡＰキナーゼ、ｐ１６、ＡＲＦ、ニューロフィブロミン、又はＰＴＥＮである、請求項１４に記載の方法。
【請求項16】
標的ゲノムセグメントのコピー数を含むデータセットを生成するための方法であって、前記コピー数は、請求項１に記載の方法によって決定される、方法。
【請求項17】
前記標的ゲノムセグメントの前記決定されたコピー数に基づいて、前記試料中の前記標的ゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項18】
前記試料中の前記ゲノムセグメントの前記コピー数変化（ＣＮＡ）を決定することは、ａ）前記標的ゲノムセグメントの前記決定されたコピー数を、前記標的ゲノムセグメントの参照コピー数と比較することと、
ｂ）前記標的ゲノムセグメントの前記決定されたコピー数と前記参照コピー数との間の差の存在によって、前記比較から前記コピー数変化（ＣＮＡ）を決定することと、を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項19】
前記決定されたコピー数変化（ＣＮＡ）を医学的診断及び／又は処置におけるバイオマーカーとして使用することを更に含む、請求項１７記載の方法。
【請求項20】
前記決定されたコピー数は、前記標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のコピー数である、請求項１７に記載の方法。
【請求項21】
前記標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のコピー数を決定することと、前記標的ゲノムセグメントの前記マイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することと、を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項22】
前記標的ゲノムセグメントの前記マイナー対立遺伝子の前記ヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することは、ａ）０より大きく、かつ前記決定された腫瘍倍数性と２の和より小さい、前記標的ゲノムセグメントの前記決定されたコピー数の存在を決定することと、
ｂ）ａ）の前記決定された存在に基づいて、
１）１に等しい、前記標的ゲノムセグメントの前記決定されたコピー数、
２）前記標的ゲノムセグメントの前記決定されたマイナー対立遺伝子コピー数に等しい、前記標的ゲノムセグメントの前記決定されたコピー数、又は
３）０に等しい、前記標的ゲノムセグメントの前記決定されたマイナー対立遺伝子コピー数、のうちのいずれか１つの存在によって前記ヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することと、を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項23】
ゲノムワイドＬＯＨ（ｇＬＯＨ）パーセンテージスコアを、ＬＯＨセグメントの長さの合計を全ゲノムの長さで除算したものとして決定することを更に含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項24】
前記ヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を相同組換え欠損（ＨＲＤ）のバイオマーカーとして使用することを更に含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項25】
前記決定されたコピー数、前記決定された腫瘍純度、及び／又は前記決定された腫瘍倍数性に基づいて、前記試料の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項26】
前記腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することは、ａ）前記試料の前記複数の配列決定深度シグナルから複数の遺伝的バリアントを取得することと、
ｂ）前記複数の遺伝的バリアントを、前記決定されたコピー数、前記決定された腫瘍純度、及び／又は前記決定された腫瘍倍数性と一緒に、体細胞起源のものである複数の遺伝的バリアントを決定及び出力するように構成されたモデルに入力することと、
ｃ）前記モデルの前記出力に基づいて、前記ゲノムの１００万塩基対当たりの体細胞起源の遺伝的バリアントの数を計算することによって、前記試料の前記腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することと、を含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項27】
前記決定された腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を、医学的診断及び／又は処置におけるバイオマーカーとして使用することを更に含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項28】
前記決定されたコピー数、前記決定された腫瘍純度、及び／又は前記決定された腫瘍倍数性に基づいて、前記試料中の遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項29】
前記遺伝的バリアントの前記変異状態を特徴付けることは、ａ）前記試料の前記複数の配列決定深度シグナルから遺伝的バリアントを取得することと、
ｂ）遺伝的バリアントの変異状態を決定するように構成されたモデルを取得することと、
ｃ）前記遺伝的バリアントを、前記決定されたコピー数、前記決定された腫瘍純度、及び／又は前記決定された腫瘍倍数性と一緒に前記モデルに入力し、前記遺伝的バリアントの前記変異状態を出力することによって、前記遺伝的バリアントの前記変異状態を特徴付けることと、を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項30】
前記遺伝的バリアントの前記変異状態は、体細胞起源若しくは生殖細胞系起源、ホモ接合性状態若しくはヘテロ接合性状態、サブクローナル状態、又はそれらの組み合わせである、請求項２８に記載の方法。
【請求項31】
前記試料の前記ゲノムプロファイルは、前記対象における疾患を診断するか、又はその診断を確認するために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項32】
前記疾患は、がんである、請求項３１に記載の方法。
【請求項33】
前記試料の前記ゲノムプロファイルに基づいて、前記対象に投与するための抗がん治療を選択することを更に含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項34】
前記試料の前記ゲノムプロファイルに基づいて、前記対象に投与する抗がん治療の有効量を決定することを更に含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項35】
前記対象に前記抗がん治療を投与することを更に含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項36】
前記抗がん治療は、化学治療、放射線治療、免疫治療、標的治療、又は外科手術を含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項37】
がんを有する個体に対する処置を選択するための方法であって、前記方法は、ａ）前記個体由来の試料中のコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することであって、前記ＣＮＡは、請求項１７に記載の方法に従って決定される、決定することと、
ｂ）前記決定されたＣＮＡをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する前記個体の応答を予測することと、
ｃ）前記予測された応答に基づいて、前記１つ以上の処置選択肢から前記個体に適した処置を選択することと、を含む、方法。
【請求項38】
がんを有する個体に対する処置を選択するための方法であって、前記方法は、ａ）前記個体由来の試料中のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することであって、前記ＬＯＨは、請求項２１に記載の方法に従って決定される、決定することと、
ｂ）前記決定されたＬＯＨをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する前記個体の応答を予測することと、
ｃ）前記予測された応答に基づいて、前記１つ以上の処置選択肢から前記個体に適した処置を選択することと、を含む、方法。
【請求項39】
がんを有する個体に対する処置を選択するための方法であって、前記方法は、ａ）前記個体由来の試料中の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することであって、前記ＴＭＢは、請求項２５に記載の方法に従って決定される、決定することと、
ｂ）前記決定されたＴＭＢをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する前記個体の応答を予測することと、
ｃ）前記予測された応答に基づいて、前記１つ以上の処置選択肢から前記個体に適した処置を選択することと、を含む、方法。
【請求項40】
がんを有する個体に対する処置を選択するための方法であって、前記方法は、ａ）前記個体由来の試料中の遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることであって、前記変異状態は、請求項２８に記載の方法に従って特徴付けられる、特徴付けることと、
ｂ）前記遺伝的バリアントの前記特徴付けられた変異状態に基づいて、１つ以上の処置選択肢に対する前記個体の応答を予測することと、
ｃ）前記予測された応答に基づいて、前記１つ以上の処置選択肢から前記個体に適した処置を選択することと、を含む、方法。
【請求項41】
前記遺伝的バリアントの前記変異状態は、体細胞又は生殖細胞系である前記遺伝的バリアントの起源である、請求項４０記載の方法。
【請求項42】
前記選択された処置を前記個体に投与することを更に含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項43】
前記試料は、組織生検試料、液体生検試料、又は正常対照を含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項44】
前記試料は、液体生検試料であり、かつ血液、血漿、脳脊髄液、痰、便、尿、又は唾液を含む、請求項４３に記載の方法。
【請求項45】
前記試料は、液体生検試料であり、かつ循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）を含む、請求項４３に記載の方法。
【請求項46】
前記試料は、液体生検試料であり、かつ無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項４３に記載の方法。
【請求項47】
前記選択された処置は、薬物投与、化学治療、放射線治療、免疫治療、標的治療、遺伝子治療、外科手術、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項48】
前記選択された処置は、チェックポイント阻害剤を前記個体に投与することを含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項49】
デバイスの１つ以上のプロセッサによる実行のための１つ以上のプログラムを含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記１つ以上のプログラムは、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記デバイスに請求項１に記載の方法を実施させる命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項50】
１つ以上のプロセッサと、前記１つ以上のプロセッサに通信可能に結合され、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記デバイスに請求項１に記載の方法を実施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、システム。【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１１月３日に出願された米国仮特許出願第６３／２７５，１５４号の優先権の利益を主張し、その内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０２１年１１月３日に出願された米国仮特許出願第６３／２７５，１５４号の優先権の利益を主張し、その内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【0002】
本開示は、ゲノムコピー数変化を同定するための方法及びシステム、並びにその使用に関する。
【背景技術】
【0003】
がんゲノムは、がん発生に関連する重要な体細胞変化を特徴とする。これらの変化は、単一塩基変化から、数キロベースから染色体全体までのサイズ範囲の欠失及び重複の両方を含む大きな染色体断片のコピー数変化（ＣＮＡ）までの範囲であり得る。特定のがんゲノムに関連する体細胞ＣＮＡの同定は、がんゲノム分析における重要な領域である。様々な研究により、特定の遺伝子のＣＮＡが精密医学における重要な予測及び予後バイオマーカーであることが示されており、例えば、ＰＴＥＮ喪失は、多変量解析において疾患特異的死亡率と有意に関連することが示されている。ドライバ変異と称される体細胞変異のわずかな割合のみががん表現型に寄与するが、ほとんどの体細胞変異はランダムであり、すなわち、これらのパッセンジャー変異は疾患に寄与していない。個体の生涯の間に起こる体細胞ＣＮＡは、がん、特に固形腫瘍の発生の主要な一因である。
【0004】
ＣＮＡを測定するために、ハイスループット次世代配列決定（ＮＧＳ）及び他の技術が導入されている。例えば、ＮＧＳは、参照ゲノムの間隔にアラインメントされたリードの予想される数からの偏差としてＣＮＡを同定することが示されており、配列決定深度及び技術に応じて、ＣＮＡを単一ヌクレオチド分解能まで測定することができる。技術開発と並行して、単一試料中のＣＮＡを同定するための多数の計算方法が開発されてきた。しかしながら、腫瘍純度及び腫瘍倍数性は、ＮＧＳ分析に実質的に影響を及ぼし、結果の解釈を変更する。
【0005】
現在、腫瘍純度及び腫瘍倍数性の推定は、カバレッジ深度及びマイナー対立遺伝子頻度（ＭＡＦ）情報を活用することによって、試料中の腫瘍細胞を正常細胞と統計的に区別することに大きく依存している。このアプローチに関する最も重要な問題は、識別可能性の問題であり、腫瘍純度及び腫瘍倍数性の異なる組み合わせは、しばしば、観察されたデータを等しく十分に説明することができ、一貫性のない（すなわち、不安定、不正確な）推定をもたらす。
【0006】
したがって、コピー数変化を同定するための改善された方法及びシステムが必要とされている。特に、コピー数変化を決定する際の精度及び正確度が改善された効率的な計算方法が必要とされている。かかる方法は、がんゲノム解析、診断、及び処置に有益である。
【発明の概要】
【0007】
本明細書において、高い精度及び正確度でコピー数変化を同定するための、コンピュータ実装方法を含む方法が提供される。がんゲノム解析、診断、及び処置を含む様々な適用のためのかかる方法の使用が、本明細書において更に提供される。コピー数を推定するための以前の方法は、例えば、対数比適用範囲データ及び数千のヘテロ接合性の一塩基多型（ＳＮＰ）についての対立遺伝子頻度に基づいていた。この実験データをセグメント化し、モデル化して、全体的な腫瘍純度及び腫瘍倍数性を推定し、並びにセグメント当たりのコピー数及びマイナー対立遺伝子頻度（ＭＡＦ）が決定される。次いで、対数比及びＭＡＦデータを、各セグメントについてゲノム全体のコピー数を予測する統計的コピー数モデルによって適合させている。過剰パラメータ化に起因して、コピー数を決定するための従来の方法は、典型的には識別可能ではなく、すなわち、実験データは、統計モデルパラメータ値の２つ以上のセット（例えば、腫瘍純度、腫瘍倍数性、及びセグメントコピー数）によって記述され得、これは、コピー数の不安定な予測をもたらす。
【0008】
開示される方法は、腫瘍純度及び腫瘍倍数性についての固有の値を決定するために解くことができる非線形方程式の系を生成するためのモーメントの方法に基づいており、これは次に、セグメントコピー数及びマイナー対立遺伝子頻度（ＭＡＦ）を決定するために使用することができる。本方法は、コピー数推定の安定性及び信頼性に起因して、以前の方法と比較して、より高い精度、正確度、及び計算効率を有し、したがって、コピー数を推定し、コピー数変化を同定するための以前の方法を超える進歩を提供する。本明細書では、かかる方法を実施するための例示的なコンピュータ可読記憶媒体及び電子デバイスも提供される。
【0009】
一態様では、本開示は、対象からの試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するための方法であって、試料から複数の核酸分子を提供することと、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ことと、１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅して、複数の核酸分子を形成することと、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ことと、シーケンサー（例えば、次世代シーケンサー又は超並列シーケンサー）を使用して、捕捉された核酸分子を配列決定して、捕捉された核酸分子を表す複数の配列リードを取得することであって、複数の配列リードのうちの１つ以上は、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントと重複する、取得することと、コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサを使用して、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得することであって、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、ことと、１つ以上のプロセッサを使用して、複数のゲノムセグメントについて、複数の配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを決定することと、１つ以上のプロセッサを使用して、第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントから試料の腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することと、標的ゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性を使用して、試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定することと、を含む、方法を提供する。いくつかの実施形態では、本方法は、コンピュータシステムによって、決定されたコピー数に基づいて、試料についてのゲノムプロファイルを生成することを更に含む。
【0010】
いくつかの実施形態では、対象は、がんを有する疑いがあるか、又はがんを有すると決定される。いくつかの実施形態では、本方法は、対象から組織試料を取得することを更に含む。いくつかの実施形態では、試料が、組織生検試料、液体生検試料、又は正常対照を含む。いくつかの実施形態では、試料が、液体生検試料であり、かつ血液、血漿、脳脊髄液、痰、便、尿、又は唾液を含む。いくつかの実施形態では、試料が、液体生検試料であり、循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）を含む。いくつかの実施形態では、試料が、液体生検試料であり、かつ無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）、又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、不均質組織生検試料の腫瘍部分に由来し、かつ非腫瘍核酸分子は、不均質組織生検試料の正常部分に由来する。いくつかの実施形態では、試料は、液体生検試料を含み、腫瘍核酸分子は、液体生検試料の循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）画分に由来し、非腫瘍核酸分子は、液体生検試料の非腫瘍無細胞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、又は試料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、又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、超並列配列決定（ＭＰＳ）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、又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、超並列配列決定を含み、超並列配列決定技術は、次世代配列決定（ＮＧＳ）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。いくつかの実施形態では、本方法は、１つ以上のプロセッサによって、決定された腫瘍純度、腫瘍倍数性、標的ゲノムセグメントのコピー数、試料についてのゲノムプロファイル、又はこれらの任意の組み合わせを含むレポートを生成することを更に含む。いくつかの実施形態では、本方法は、レポートを医療提供者に送信することを更に含む。いくつかの実施形態では、レポートは、コンピュータネットワーク又はピアツーピア接続を介して送信される。
【0011】
別の態様では、本開示は、対象由来の試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するための方法であって、コンピュータの１つ以上のプロセッサを使用して、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得することであって、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、取得することと、１つ以上のプロセッサを使用して、複数のゲノムセグメントについて、複数の配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを決定することと、１つ以上のプロセッサを使用して、第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントから試料についての腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することと、標的ゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性を使用して、試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定することと、を含む、方法を提供する。いくつかの実施形態では、本方法は、コンピュータシステムによって、決定されたコピー数に基づいて、試料についてのゲノムプロファイルを生成することを更に含む。
【0012】
いくつかの実施形態では、試料の複数の配列決定深度シグナルは、プロセス一致対照を使用して正規化される。いくつかの実施形態では、本方法は、ゲノムをセグメント化して、複数のゲノムセグメントを生成することを更に含む。いくつかの実施形態では、ゲノムは、配列決定深度シグナルに基づいてセグメント化される。いくつかの実施形態では、ゲノムは、循環バイナリセグメント化（ＣＢＳ）法を使用してセグメント化される。いくつかの実施形態では、腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することは、非線形方程式のセットを解くことを含む。いくつかの実施形態では、本方法は、試料の核酸を配列決定して、試料に由来する配列リードを生成することを更に含む。いくつかの実施形態では、試料に由来する配列リードは、超並列配列決定を使用して試料の核酸を配列決定することによって生成される。いくつかの実施形態では、試料は、肺がん、結腸がん、卵巣がん、乳がん、前立腺がん、及び／又は膵臓がんを有する個体に由来する。いくつかの実施形態では、標的ゲノムセグメントは、目的の遺伝子を含む。いくつかの実施形態では、目的の遺伝子は、ホスファターゼ及びテンシンホモログ（ＰＴＥＮ）遺伝子、乳がん１（ＢＲＣＡ１）遺伝子、又は乳がん２（ＢＲＣＡ２）遺伝子である。いくつかの実施形態では、目的の遺伝子は、腫瘍形成遺伝子又は細胞形質転換遺伝子である。いくつかの実施形態では、腫瘍形成遺伝子又は細胞形質転換遺伝子は、ＭＬＬ融合遺伝子、ＢＣＲ－ＡＢＬ、ＴＥＬ－ＡＭＬ Ｉ、ＥＷＳ－ＦＬ１１、ＴＬＳ－ＦＵＳ、ＰＡＸ３－ＦＫＨＲ、Ｂｃｌ－２、ＡＭＬ１－ＥＴＯ、ＡＭＬ１－ＭＴＧ８、Ｒａｓ、Ｆｏｓ ＰＤＧＦ、ＲＥＴ、ＡＰＣ、ＮＦ－１、Ｒｂ、ｐ５３、又はＭＤＭ２を含む。いくつかの実施形態では、目的の遺伝子は、過剰発現した遺伝子である。いくつかの実施形態では、過剰発現した遺伝子は、多剤耐性遺伝子、サイクリン遺伝子、β－カテニン遺伝子、テロメラーゼ遺伝子；ｃ－ｍｙｃ、ｎ－ｍｙｃ、Ｂｅｌ－２、Ｅｒｂ－Ｂ１、Ｅｒｂ－Ｂ２、変異Ｒａｓ遺伝子、変異Ｍｏｓ遺伝子、変異Ｒａｆ遺伝子、又は変異Ｍｅｔ遺伝子である。いくつかの実施形態では、目的の遺伝子は、腫瘍抑制遺伝子である。いくつかの実施形態では、腫瘍抑制遺伝子は、ｐ５３、ｐ２１、ＲＢ１、ＷＴＩ、ＮＦ１、ＶＨＬ、ＡＰＣ、ＤＡＰキナーゼ、ｐ１６、ＡＲＦ、ニューロフィブロミン、又はＰＴＥＮである。
【0013】
標的ゲノムセグメントのコピー数を含むデータセットを生成するための方法もまた本明細書に開示され、コピー数は、本明細書に記載される方法のいずれかによって決定される。
【0014】
前述の実施形態のいずれかと組み合わされ得るいくつかの実施形態では、本方法は、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数に基づいて、試料中の標的ゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することを更に含む。いくつかの実施形態では、試料中のゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することは、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数を、標的ゲノムセグメントの参照コピー数と比較することと、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数と参照コピー数との間の差の存在によって、比較からコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することと、を含む。いくつかの実施形態では、本方法は、決定されたコピー数変化（ＣＮＡ）を医学的診断及び／又は処置におけるバイオマーカーとして使用することを更に含む。いくつかの実施形態では、決定されたコピー数は、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のコピー数である。
【0015】
前述の実施形態のいずれかと組み合わせられ得るいくつかの実施形態では、本方法は、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のコピー数を決定することと、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することと、を更に含む。いくつかの実施形態では、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することは、ａ）０より大きく、かつ決定された腫瘍倍数性と２の和より小さい、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数の存在を決定することと、ｂ）ａ）の決定された存在に基づいて、１に等しい、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数、標的ゲノムセグメントの決定されたマイナー対立遺伝子コピー数に等しい、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数、又は０に等しい、標的ゲノムセグメントの決定されたマイナー対立遺伝子コピー数、のうちのいずれか１つの存在によってヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することと、を含む。いくつかの実施形態では、本方法は、ゲノムワイドＬＯＨ（ｇＬＯＨ）パーセンテージスコアを、ＬＯＨセグメントの長さの合計を全ゲノムの長さで除算したものとして計算することを更に含む。いくつかの実施形態では、本方法は、ヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を、相同組換え欠損（ＨＲＤ）についてのバイオマーカーとして使用することを更に含む。
【0016】
前述の実施形態のうちのいずれかと組み合わされ得るいくつかの実施形態では、本方法は、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性に基づいて、試料の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することを更に含む。いくつかの実施形態では、腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することは、試料の複数の配列決定深度シグナルから複数の遺伝的バリアントを取得することと、複数の遺伝的バリアントを、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性と一緒に、体細胞起源のものである複数の遺伝的バリアントを決定及び出力するように構成されたモデルに入力することと、モデルの出力に基づいて、ゲノムの１００万塩基対当たりの体細胞起源の遺伝的バリアントの数を計算することによって、試料の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することと、を含む。いくつかの実施形態では、本方法は、決定された腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を医学的診断及び／又は処置におけるバイオマーカーとして使用することを更に含む。
【0017】
前述の実施形態のいずれかと組み合わされ得るいくつかの実施形態では、本方法は、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性に基づいて、試料中の遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることを更に含む。いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることは、試料の複数の配列決定深度シグナルから遺伝的バリアントを取得することと、遺伝的バリアントの変異状態を決定するように構成されたモデルを取得することと、遺伝的バリアントを、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性と一緒にモデルに入力し、遺伝的バリアントの変異状態を出力することにより、遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることと、を含む。いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントの変異状態は、体細胞起源若しくは生殖細胞系起源、ホモ接合性状態若しくはヘテロ接合性状態、サブクローン状態、又はそれらの組み合わせである。
【0018】
いくつかの実施形態では、試料について決定されたコピー数に基づくゲノムプロファイルを使用して、対象における疾患を診断するか、又はその診断を確認することができる。いくつかの実施形態では、疾患が、がんである。いくつかの実施形態では、本方法は、試料のゲノムプロファイルに基づいて、対象に投与する抗がん治療を選択することを更に含み得る。いくつかの実施形態では、本方法は、試料のゲノムプロファイルに基づいて、対象に投与する抗がん治療の有効量を決定することを更に含み得る。いくつかの実施形態では、本方法は、対象に抗がん治療を投与することを更に含み得る。いくつかの実施形態では、抗がん治療が、化学治療、放射線治療、免疫治療、標的治療、又は外科手術を含む。いくつかの実施形態では、がんは、Ｂ細胞がん（多発性骨髄腫）、黒色腫、乳がん、肺がん、気管支がん、結腸直腸がん、前立腺がん、膵臓がん、胃がん、卵巣がん、膀胱がん、脳がん、中枢神経系がん、末梢神経系がん、食道がん、子宮頸がん、子宮内膜がん、口腔のがん、咽頭のがん、肝臓がん、腎臓がん、精巣がん、胆道がん、小腸がん、虫垂がん、唾液腺がん、甲状腺がん、副腎がん、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織のがん、腺がん、炎症性筋線維芽細胞腫、消化管間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸がん、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）、慢性骨髄性白血病（ＣＭＬ）、慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）、赤血球増加症Ｖｅｒａ、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、扁平上皮がん、基底細胞がん、腺がん、汗腺がん、脂腺がん、乳頭状がん、乳頭状腺がん、髄様がん、気管支原性がん、腎細胞がん、肝がん、胆管がん、絨毛がん、精上皮がん、胎児性がん、ウィルムス腫瘍、膀胱がん、上皮がん、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、神経膠芽腫、聴神経芽腫、乏突起膠腫、髄膜腫、神経芽腫、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、肝細胞がん、甲状腺がん、胃がん、頭頸部がん、小細胞がん、本態性血小板血症、無形成性骨髄化生、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、神経内分泌がん、又はカルチノイド腫瘍である。
【0019】
別の態様では、本開示は、がんを有する個体のための処置を選択するための方法であって、個体由来の試料中のコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することであって、ＣＮＡは、前述の実施形態のいずれか１つの方法に従って決定される、決定することと、決定されたＣＮＡをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を含む、方法を提供する。
【0020】
別の態様では、本開示は、がんを有する個体のための処置を選択するための方法であって、個体由来の試料中のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することであって、ＬＯＨは、前述の実施形態のいずれか１つの方法に従って決定される、決定することと、決定されたＬＯＨをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を含む、方法を提供する。
【0021】
別の態様では、本開示は、がんを有する個体のための処置を選択するための方法であって、個体由来の試料中の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することであって、ＴＭＢは、前述の実施形態のいずれか１つの方法に従って決定される、決定することと、決定されたＴＭＢをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を含む、方法を提供する。
【0022】
更に別の態様では、本開示は、がんを有する個体のための処置を選択するための方法であって、個体由来の試料中の遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることであって、変異状態は、前述の実施形態のいずれか１つの方法に従って特徴付けられる、特徴付けることと、遺伝的バリアントの特徴付けられた変異状態に基づいて、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を含む、方法を提供する。
【0023】
いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントの変異状態は、体細胞又は生殖細胞系である遺伝的バリアントの起源である。いくつかの実施形態では、本方法は、選択された処置を個体に投与することを更に含む。いくつかの実施形態では、がんは、Ｂ細胞がん（多発性骨髄腫）、黒色腫、乳がん、肺がん、気管支がん、結腸直腸がん、前立腺がん、膵臓がん、胃がん、卵巣がん、膀胱がん、脳がん、中枢神経系がん、末梢神経系がん、食道がん、子宮頸がん、子宮内膜がん、口腔のがん、咽頭のがん、肝臓がん、腎臓がん、精巣がん、胆道がん、小腸がん、虫垂がん、唾液腺がん、甲状腺がん、副腎がん、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織のがん、腺がん、炎症性筋線維芽細胞腫、消化管間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸がん、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）、慢性骨髄性白血病（ＣＭＬ）、慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）、赤血球増加症Ｖｅｒａ、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、扁平上皮がん、基底細胞がん、腺がん、汗腺がん、脂腺がん、乳頭状がん、乳頭状腺がん、髄様がん、気管支原性がん、腎細胞がん、肝がん、胆管がん、絨毛がん、精上皮がん、胎児性がん、ウィルムス腫瘍、膀胱がん、上皮がん、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、神経膠芽腫、聴神経芽腫、乏突起膠腫、髄膜腫、神経芽腫、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、肝細胞がん、甲状腺がん、胃がん、頭頸部がん、小細胞がん、本態性血小板血症、無形成性骨髄化生、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、神経内分泌がん、又はカルチノイド腫瘍である。いくつかの実施形態では、試料が、組織生検試料、液体生検試料、又は正常対照を含む。いくつかの実施形態では、試料が、液体生検試料であり、かつ血液、血漿、脳脊髄液、痰、便、尿、又は唾液を含む。いくつかの実施形態では、試料が、液体生検試料であり、循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）を含む。いくつかの実施形態では、試料が、液体生検試料であり、かつ無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）、又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、選択された処置は、薬物投与、化学治療、放射線治療、免疫治療、標的治療、遺伝子治療、外科手術、又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、選択された処置は、チェックポイント阻害剤を個体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、処置を選択するプロセスからレポートを生成又は更新することを更に含む。いくつかの実施形態では、本方法は、レポートを個体又は臨床医に送信することを更に含む。いくつかの実施形態では、本方法は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体上にレポートを記憶することを更に含む。いくつかの実施形態では、本方法は、コンピュータディスプレイ上にレポートを表示することを更に含む。
【0024】
本明細書で更に提供されるのは、デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行される１つ以上のプログラムを含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、１つ以上のプログラムが、１つ以上のプロセッサによって実行された場合、前述の実施形態のいずれか１つの方法をデバイスに実施させる命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体である。
【0025】
本明細書で更に提供されるのは、前述の実施形態のいずれか１つの方法を実施することから生成されるレポートを含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体である。
【0026】
本開示はまた、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、を含む電子デバイスを提供し、１つ以上のプログラムは、１つ以上のプロセッサによって実行されたとき、デバイスに前述の実施形態のいずれか１つの方法を実施させる命令を含む。いくつかの実施形態では、電子デバイスは、前述の実施形態のいずれか１つの方法を実施することから生成されたレポートを提示するための１つ以上のディスプレイを更に含む。
【0027】
参照による組み込み
この明細書で言及される全ての刊行物、特許及び特許出願は、あたかも各個々の刊行物、特許又は特許出願が参照によりその全体が組み込まれることが具体的かつ個別的に示されているのと同程度に、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。本明細書の用語と組み込まれた参考文献の用語との間に矛盾がある場合、本明細書の用語が支配する。
この明細書で言及される全ての刊行物、特許及び特許出願は、あたかも各個々の刊行物、特許又は特許出願が参照によりその全体が組み込まれることが具体的かつ個別的に示されているのと同程度に、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。本明細書の用語と組み込まれた参考文献の用語との間に矛盾がある場合、本明細書の用語が支配する。
【図面の簡単な説明】
【0028】
開示される方法、デバイス、及びシステムの様々な態様は、添付の特許請求の範囲に詳細に記載されている。開示される方法、デバイス、及びシステムの特徴及び利点のより良い理解は、例示的な実施形態の以下の詳細な説明及び添付の図面を参照することによって得られるであろう。
【0029】
【図1】試料中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するための例示的なプロセスの図を示す。
【図2】試料中の標的ゲノムセグメントのコピー数及び標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子コピー数を決定するための別の例示的なプロセスの図を示す。
【図3】試料中の標的ゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を決定するための例示的なプロセスの図を示す。
【図4】試料中の標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定するのための例示的なプロセスの図を示す。
【図5】試料の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定するための例示的なプロセスの図を示す。
【図6】試料中の遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けるための例示的なプロセスの図を示す。
【図7】決定されたコピー数変化（ＣＮＡ）をバイオマーカーとして使用することによって、がんを有する個体のための処置を選択するための例示的なプロセスの図を示す。
【図8】決定されたヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）をバイオマーカーとして使用することによって、がんを有する個体についての処置を選択するための例示的なプロセスの図を示す。
【図9】決定された腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）をバイオマーカーとして使用することによって、がんを有する個体のための処置を選択するための例示的なプロセスの図を示す。
【図10】遺伝的バリアントの特徴付けられた変異状態に基づいて、がんを有する個体に対する処置を選択するための例示的なプロセスの図を示す。
【図11】本開示の一実施形態による例示的なコンピューティングシステムを示す。
【図12】本明細書に説明されるシステムのいくつかの例による、例示的なコンピュータシステム又はコンピュータネットワークを示す。
【図13】例示的な試料についてゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）スコアを推定する際の、本明細書中に記載される方法の１つの実施形態と以前の方法との比較を示す。
【図14】別の例示的な試料についてゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）スコアを推定する際の、本明細書中に記載される方法の１つの実施形態と以前の方法との比較を示す。
【図15】更に別の例示的な試料についてゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）スコアを推定する際の、本明細書中に記載される方法の１つの実施形態と以前の方法との比較を示す。
【図16】更に別の例示的な試料についてゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）スコアを推定する際の、本明細書中に記載される方法の１つの実施形態と以前の方法との比較を示す。
【図17】更に別の例示的な試料についてゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）スコアを推定する際の、本明細書中に記載される方法の１つの実施形態と以前の方法との比較を示す。
【図18】更に別の例示的な試料についてゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）スコアを推定する際の、本明細書中に記載される方法の１つの実施形態と以前の方法との比較を示す。
【図19】更に別の例示的な試料についてゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）スコアを推定する際の、本明細書中に記載される方法の１つの実施形態と以前の方法との比較を示す。
【図20】更に別の例示的な試料についてゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）スコアを推定する際の、本明細書中に記載される方法の１つの実施形態と以前の方法との比較を示す。
【図21】パーセント係数分散（％ＣＶ）に関して、例示的試料についてゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）スコアを推定する際の、本明細書中に記載される方法の１つの実施形態と以前の方法との比較を示す。
【図22】ベイト標的を推定する際の本明細書中に記載される方法の１つの実施形態と以前の方法との比較を示す例示的試料についての３０００～３５００の平均推定コピー数。
【発明を実施するための形態】
【0030】
コピー数変化（ＣＮＡ）推定は、複雑なバイオマーカー値、例えば、ゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）スコアを導出するための基礎であるため、がんゲノム解析において特に重要である。しかしながら、以前のＣＮＡモデルには多くの制限がある。以前のＣＮＡモデルのほとんどは同定可能ではなく、したがって、推定される腫瘍純度及びコピー数変化は不安定であり（すなわち、不正確）、これは、より信頼性の低い複雑なバイオマーカー値をもたらす可能性がある。更に、以前のＣＮＡモデルの計算方法はあまり効率的ではなく、したがってそれらの計算コストはより高い。
【0031】
有利には、本明細書に開示される方法は、以前に使用された方法の多くと比較した場合、コピー数を決定する際に優れた正確度、精度、及び計算効率をもたらすことが見出されている。本明細書に記載されるモデルは、集団モーメント（例えば、検討中の変数の累乗の期待値）を目的のパラメータ（例えば、腫瘍純度、腫瘍倍数性、コピー数）の関数として表すことによって考案される。これらの式は、試料モーメントに等しく設定される。本方法は、腫瘍純度及び腫瘍倍数性の一意の値を決定するために解くことができる非線形方程式系を生成するために、識別可能であるモーメント法を使用してモデルパラメータを推定し、次いで、セグメントコピー数及びマイナー対立遺伝子頻度（ＭＡＦ）を決定するために使用することができ、したがって、従来の方法がしばしば直面する過剰パラメータ化の問題を克服する。本方法は、各モデルパラメータを明示的かつ一意的に推定することができるため、推定されたパラメータ、例えば、コピー数、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性は、他の方法から得られたものよりも有意に安定／精密（すなわち、反復可能）及び正確（すなわち、真の値に近い）である。
【0032】
以下の説明は、当業者が様々な実施形態を作成及び使用することを可能にするために提示される。特定のデバイス、技術、及び用途の説明は、例としてのみ提供される。本明細書で説明される例に対する様々な修正は、当業者には容易に明らかになり、本明細書で定義される一般原理は、様々な実施形態の趣旨及び範囲から逸脱することなく、他の例及び適用例に適用され得る。したがって、様々な実施形態は、本明細書で説明され、示された例に限定されるものではなく、特許請求の範囲と一致する範囲を与えられるべきである。
【0033】
本明細書に引用される刊行物、特許出願、及び特許を含む全ての参考文献は、各参考文献が参照により組み込まれることが個々にかつ具体的に示され、その全体が本明細書に記載されているのと同程度に、参照により本明細書に組み込まれる。
【0034】
定義
以下の説明は、様々な要素を説明するために「第１」、「第２」、などという用語を使用するが、これらの要素は、それらの用語によって限定されるべきではない。これらの用語は、１つの要素を別の要素と区別するためにのみ使用される。例えば、説明される様々な実施形態の範囲から逸脱することなく、第１のグラフィック表現を第２のグラフィック表現と称することができ、同様に、第２のグラフィック表現を第１のグラフィック表現と称することができる。第１のグラフィカル表現及び第２のグラフィカル表現は両方ともグラフィカル表現であるが、それらは同じグラフィカル表現ではない。
以下の説明は、様々な要素を説明するために「第１」、「第２」、などという用語を使用するが、これらの要素は、それらの用語によって限定されるべきではない。これらの用語は、１つの要素を別の要素と区別するためにのみ使用される。例えば、説明される様々な実施形態の範囲から逸脱することなく、第１のグラフィック表現を第２のグラフィック表現と称することができ、同様に、第２のグラフィック表現を第１のグラフィック表現と称することができる。第１のグラフィカル表現及び第２のグラフィカル表現は両方ともグラフィカル表現であるが、それらは同じグラフィカル表現ではない。
【0035】
本明細書で説明される様々な実施形態の説明で使用される用語は、特定の実施形態を説明することだけを目的としており、限定することを意図していない。説明される様々な実施形態及び添付の特許請求の範囲の説明で使用されるように、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈が明らかにそうでないことを示さない限り、複数形も含むことを意図している。本明細書で使用される「及び／又は」という用語は、関連する列挙された項目のうち１つ以上のあらゆる可能な組み合わせを指し、包含することも理解されるであろう。本明細書で使用される場合、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」、及び／又は「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、記載された特徴、整数、ステップ、操作、要素、及び／又は成分の存在を明示するが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ、操作、要素、成分、及び／又はそれらの群の存在又は追加を排除しないことが更に理解されるであろう。
【0036】
「場合（ｉｆ）」という用語は、文脈に応じて、「とき（ｗｈｅｎ）」又は「とき（ｕｐｏｎ）」又は「決定に応答して」又は「検出に応答して」を意味すると任意選択的に解釈される。同様に、「決定された場合」又は「［述べられた条件又は事象］が検出された場合」という句は、状況に応じて、「決定したとき」又は「決定したことに応答して」又は「［述べられた条件又は事象］を検出したとき」又は「［述べられた条件又は事象］を検出したことに応答して」を意味すると任意選択的に解釈される。
【0037】
「推定」という用語は、観察された試料データから集団の１つ以上のパラメータの値を計算する公式手順を指し、結果として得られるパラメータの計算値は「推定量」として知られている。本開示の目的のために、「決定する」、「推定する」、「同定する」、「検出する」、及び「予測する」という用語は、本明細書では互換的に使用され得る。
【0038】
「配列決定深度シグナル」という用語は、対照の配列決定深度に対する試料の配列決定深度の比を指す。
【0039】
「プロセス一致対照」という用語は、分析される試料に使用されるものと同じ試料調製及び配列決定パイプラインを使用して処理される対照試料を指すが、プロセス一致対照試料は、分析のための試料が由来した対象に由来しない。プロセス一致対照を使用して、例えば、試料の配列決定カバレッジを正規化することができる。いくつかの例において、プロセス一致対照は、例えば、複数のＨａｐＭａｐ細胞株からのＤＮＡの混合物を含み得る。
【0040】
「アルゴリズム」という用語は、特にコンピュータによって問題を解決するための手順又は命令のセットを指す。いくつかの例では、アルゴリズムを使用して、予測に使用することができる特定のパラメータ又は状態の表現である「モデル」すなわち、を開発することができる。本開示の目的のために、「アルゴリズム」という用語は、「方法」という用語と交換可能に使用され得る。
【0041】
「統計モーメント」又は単に「モーメント」という用語は、確率分布の属性又は特性を記述するための統計パラメータを指す。いくつかの実施形態では、モーメントは、中心に置かれてもよく（すなわち、変数の平均に対して）、これは、「中心に置かれたモーメント」又は「中心モーメント」としても知られる。
【0042】
「モーメントの方法」は、母集団パラメータの推定の方法を指す。これは、母集団モーメント（すなわち、検討中のランダム変数の累乗の期待値）を、目的のパラメータの関数として表現することによって開始する。
【0043】
「コピー数変化」、「コピー数異常」、又は「ＣＮＡ」という用語は、正常細胞におけるゲノムセグメントのコピー数からの変動、例えば、正常ヒト体細胞における２つのコピーからの変動をもたらす、腫瘍又はがん性細胞におけるゲノムセグメントの獲得又は喪失を指す。
【0044】
「ゲノムワイドＬＯＨパーセント」、「ゲノムワイドＬＯＨ」、「ｇＬＯＨ」という用語は、ＬＯＨセグメントの長さの合計を全ゲノムの長さで除算したものとして計算される、ゲノム全体にわたるＬＯＨ発生率の測定値（すなわち、ゲノム中のＬＯＨセグメントのパーセンテージ）を指す。
【0045】
本明細書で互換的に使用される「個体」、「対象」、及び「患者」という用語は、がんなどの疾患に罹患しているヒトの男性又は女性、成人、小児又は乳児を指す。
【0046】
「がん」という用語は、異常細胞の制御されない増殖を特徴とする様々な疾患の広範な群を指し、「腫瘍」という用語は、異常細胞の制御されない増殖の塊を指す。いくつかの実施形態では、「がん」及び「腫瘍」という用語は、例えば、がん試料又は腫瘍試料におけるように互換的に使用され得る。
【0047】
本明細書で互換的に使用される「遺伝的バリアント」、「バリアント」、及び「変異」という用語は、置換、挿入、欠失、又は任意の他の変化によって、１つ以上のヌクレオチドが参照配列と異なるゲノム配列を指す。例えば、腫瘍試料中のバリアントは、参照配列、例えば、正常対照からのものとは異なる腫瘍ゲノム中のゲノム配列を指す。
【0048】
対象の「処置」又は「治療」は、疾患に関連する症状、合併症、状態又は生化学的徴候の発症、進行、発生、重症度又は再発を逆転、緩和、改善、阻害、減速又は予防する目的で、対象に対して実施される任意のタイプの介入若しくはプロセス、又は対象への活性剤の投与を指す。いくつかの実施形態では、処置は、処置を受けない場合に予想される生存と比較して生存を延長することを指すことができる。
【0049】
「免疫治療」という用語は、免疫応答を誘導すること、増強すること、抑制すること、又はそうでなければ改変することを含む方法による、疾患に罹患しているか、又は疾患に罹患するか若しくは疾患の再発を患うリスクがある対象の処置を指す。
【0050】
「個別化医療」、「個体化医療」及び「精密医療」という用語は、患者をある特定の疾患にかかりやすくするか若しくはかかりやすくし、かつ／又はある特定の処置に応答させる、患者の固有の分子プロファイル及び／又は遺伝子プロファイルに基づいて、各患者の個々の特徴に合わせて医療手順を調整することを指す。個別化医療は、どの医療処置が各患者にとって安全かつ有効である可能性が高いか、及びどの医療処置がそうでない可能性が高いかを予測する能力を高めている。
【0051】
「バイオマーカー」及び「マーカー」という用語は、正常な生物学的プロセス、病原性プロセス、又は曝露若しくは介入（治療的介入を含む）に対する応答の指標として測定される定義された特徴をいうために本明細書中で交換可能に使用される。
【0052】
「コンピュータ」、「プロセッサ」、及び「メモリ」という用語は全て、電子デバイス又は他の技術デバイスを指す。
【0053】
「表示する」又は「表示すること」という用語は、電子デバイス上に表示することを意味する。
【0054】
本明細書で互換的に使用される「コンピュータ可読媒体（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）」及び「コンピュータ可読媒体（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉａ）」という用語は、コンピュータによって可読形態で情報を記憶する有形の物理的物体に完全に限定される。これらの用語は、任意の無線信号、有線ダウンロード信号、及び任意の他の一時的な信号を除外する。
【0055】
ゲノムセグメントのコピー数を決定するための方法
一態様では、本開示は、試料（例えば、腫瘍試料）のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するための方法であって、試料から複数の核酸分子を提供することと、シーケンサー（超並列シーケンサーなど）によって複数の核酸分子を配列決定して、複数の核酸配列についての複数の配列リードを取得することと、コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサを使用して、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得することであって、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、取得することと、１つ以上のプロセッサを使用して、複数のゲノムセグメントについて、複数の配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを決定することと、１つ以上のプロセッサを使用して、第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントから試料についての腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することと、標的ゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性を使用して、試料のゲノム中のゲノムセグメントのコピー数を決定することと、を含む、方法を提供する。いくつかの例では、本方法は、コンピュータシステムによって、決定されたコピー数に基づいてゲノムプロファイルを生成することを更に含み得る。
一態様では、本開示は、試料（例えば、腫瘍試料）のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するための方法であって、試料から複数の核酸分子を提供することと、シーケンサー（超並列シーケンサーなど）によって複数の核酸分子を配列決定して、複数の核酸配列についての複数の配列リードを取得することと、コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサを使用して、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得することであって、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、取得することと、１つ以上のプロセッサを使用して、複数のゲノムセグメントについて、複数の配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを決定することと、１つ以上のプロセッサを使用して、第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントから試料についての腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することと、標的ゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性を使用して、試料のゲノム中のゲノムセグメントのコピー数を決定することと、を含む、方法を提供する。いくつかの例では、本方法は、コンピュータシステムによって、決定されたコピー数に基づいてゲノムプロファイルを生成することを更に含み得る。
【0056】
別の態様では、試料（例えば、腫瘍試料）のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するためのコンピュータ実装方法であって、コンピュータの１つ以上のプロセッサを使用して、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得することであって、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、取得することと、１つ以上のプロセッサを使用して、複数のゲノムセグメントについて、複数の配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを決定することと、１つ以上のプロセッサを使用して、第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントから試料についての腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することと、標的ゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性を使用して、試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定することと、を含む方法が本明細書で提供される。いくつかの例では、コンピュータ実装方法は、コンピュータシステムによって、決定されたコピー数に基づいてゲノムプロファイルを生成することを更に含み得る。
【0057】
図１は、かかる例示的なプロセス１００の図を示す。図１のステップ１０２では、複数の配列決定深度シグナルが、試料（例えば、腫瘍試料）中の複数のゲノムセグメント（すなわち、ゲノムのサブセグメント）について取得され、ここで複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含み得る。以下により詳細に記載されるように、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数と関連する。
【0058】
図１のステップ１０４では、第１、第２、及び第３の統計モーメント（すなわち、分布の形状を記述する統計パラメータ）は、以下により詳細に記述されるように、複数の配列決定深度シグナルから決定される。
【0059】
図１のステップ１０６では、腫瘍純度及び腫瘍倍数性は、例えば、以下でより詳細に説明するように、モーメントの方法を使用して生成された一組の非線形方程式を解くことによって、複数のシーケンシング深度シグナルの第１、第２、及び第３の統計的モーメントに基づいて試料について決定される。
【0060】
図１のステップ１０８では、標的ゲノムセグメントのコピー数は、標的ゲノムセグメントの配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性に基づいて決定される。
【0061】
図１のステップ１１０では、決定されたコピー数は、任意選択的に、試料についてのゲノムプロファイルを生成することの一部として使用される。
【0062】
プロセス１００は、例えば、ソフトウェアプラットフォームを実装する１つ以上の電子デバイスを使用して実施され得る。いくつかの例では、プロセス１００は、クライアント－サーバシステムを使用して実施され、プロセス１００のブロックは、サーバとクライアントデバイスとの間で、任意の方法で分割される。他の例では、プロセス１００のブロックは、サーバと複数のクライアントデバイスとの間で分割される。したがって、プロセス１００の一部は、クライアント－サーバシステムの特定のデバイスによって実施されるものとして本明細書に記載されているが、プロセス１００はそのように限定されないことを理解されたい。他の例では、プロセス１００は、クライアントデバイスのみ、又は複数のクライアントデバイスのみを使用して実施される。プロセス１００では、いくつかのブロックが、任意選択的に結合され、いくつかのブロックの順序が、任意選択的に変更され、いくつかのブロックが、任意選択的に省略される。いくつかの例では、プロセス１００と組み合わせて追加のステップを実施することができる。したがって、図示されている（及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、したがって、限定するものとみなされるべきではない。
【0063】
ゲノムセグメントの配列決定分析
本方法は、コンピュータの１つ以上のプロセッサを使用して、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得するステップを含むことができ、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む。配列決定深度シグナルは、正規化され得る。例えば、プロセス一致対照を使用して、配列決定深度シグナルを正規化してもよい。それによって、正規化された配列決定深度シグナルは、局在化されたコピー数についての情報を含む。
本方法は、コンピュータの１つ以上のプロセッサを使用して、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得するステップを含むことができ、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む。配列決定深度シグナルは、正規化され得る。例えば、プロセス一致対照を使用して、配列決定深度シグナルを正規化してもよい。それによって、正規化された配列決定深度シグナルは、局在化されたコピー数についての情報を含む。
【0064】
いくつかの実施形態では、本方法は、試料由来の核酸を配列決定して、試料に由来する配列リードを生成することを更に含む。
【0065】
いくつかの実施形態では、試料に由来する配列リードは、超並列配列決定などの配列決定法を使用して、試料からの核酸を配列決定することによって生成される。
【0066】
次世代配列決定（ＮＧＳ）とも称される超並列配列決定技術を使用して、試料中のコピー数変化を同定することができる。ＮＧＳ技術の例としては、合成による配列決定、ライゲーションによる配列決定、及びハイブリダイゼーションによる配列決定が挙げられるが、これらに限定されない。超並列配列決定プロセスの例には、４５４ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎによって使用されるパイロ配列決定、ＩｌｌｕｍｉｎａのＳｏｌｅｘａシステム、ＳＯＬｉＤ（商標）（Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｂｙ Ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ Ｌｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）システム（Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｉｎｃ．）、及びＰｅｒｓｏｎａｌ Ｇｅｎｏｍｅ Ｍａｃｈｉｎｅ又はＰｒｏｔｏｎ Ｓｅｑｕｅｎｃｅｒ（Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｉｎｃ）などのＩｏｎ Ｔｏｒｒｅｎｔ Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇシステムが含まれる。ＮＧＳ試料処理、リードマッピング、正規化、バリアントコーリング、及びデータ解釈に関する様々な方法及び技術が当技術分野で公知である。例えば、Ｋｕｌｓｋｉ，Ｊ．Ｋ．，２０１６．Ｎｅｘｔ－ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ－ａｎ ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｏｆ ｔｈｅ ｈｉｓｔｏｒｙ，ｔｏｏｌｓ，ａｎｄ“ｏｍｉｃ”ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ－ａｄｖａｎｃｅｓ，ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ，ｐｐ．３－６０．Ｑｕｉｎｎ，Ｔ．Ｐ．，Ｅｒｂ，Ｉ．，Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ，Ｍ．Ｆ．ａｎｄ Ｃｒｏｗｌｅｙ，Ｔ．Ｍ．，２０１８．Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｄａｔａ ａｓ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｓ：ａｎ ｏｕｔｌｏｏｋ ａｎｄ ｒｅｖｉｅｗ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，３４（１６），ｐｐ．２８７０－２８７８．を参照することができる。
【0067】
いくつかの実施形態では、本方法は、配列決定することの前に、１つ以上のハイブリダイゼーションベイト分子を使用することによって、複数の核酸分子から核酸分子のサブセットを捕捉することを更に含む。このプロセスは、標的濃縮としても知られている。
【0068】
いくつかの実施形態では、配列決定深度シグナルを正規化する。配列決定データ正規化の様々な方法及び技術が当技術分野で公知であり、本明細書に記載される方法において使用され得る。
【0069】
いくつかの実施形態では、試料（例えば、腫瘍試料）の複数の配列決定深度シグナルは、対照を使用して正規化される。いくつかの実施形態では、対照は正常（すなわち、腫瘍を含有しない）試料である。いくつかの実施形態では、対照は、プロセス一致正常試料である。
【0070】
いくつかの実施形態では、複数の配列決定深度シグナルを、Ｌｏｗｅｓｓ回帰を使用するＧＣ含量バイアス補正に供する。
【0071】
様々なタイプのがん試料又は腫瘍試料を本方法とともに使用することができる。腫瘍の例としては、乏突起膠腫、上衣腫、髄膜腫、リンパ腫、ユーイング肉腫、軟骨肉腫、骨肉腫、横紋筋肉腫、神経鞘腫、髄芽腫、乳房、副腎、膵臓、副甲状腺、下垂体、甲状腺、肛門、結腸直腸、食道、胆嚢、胃、肝がん、小腸、子宮頸部、子宮内膜、子宮、ファロピウス管、卵巣、膣、外陰部、喉頭、口腔咽頭、急性リンパ性白血病、急性骨髄性白血病、慢性リンパ性白血病、慢性骨髄性白血病、ヘアリー細胞白血病、中皮腫、非小細胞肺がん、小細胞肺がん、ＡＩＤＳ関連リンパ腫、皮膚Ｔ細胞リンパ腫、ホジキン病、非ホジキンリンパ腫、骨髄腫、陰茎、前立腺、黒色腫、カポジ肉腫、精巣、膀胱、腎臓、及び尿道腫瘍が挙げられるが、これらに限定されない。
【0072】
本方法は、任意のタイプのがんを有する個体に使用することができる。がんの非限定的な例としては、黒色腫（例えば、転移性悪性黒色腫）、腎臓がん（例えば、明細胞がん）、前立腺がん（例えば、ホルモン不応性前立腺腺がん）、膵臓がん、乳がん、結腸がん、肺がん（例えば、非小細胞肺がん）、食道がん、頭頸部の扁平上皮がん、肝臓がん、卵巣がん、子宮頸がん、及び甲状腺がんを挙げることができる。
【0073】
いくつかの実施形態では、試料は、肺がん、卵巣がん、乳がん、前立腺がん、又は膵臓がんを有する患者に由来する。
【0074】
腫瘍細胞又は腫瘍組織を含む試料（例えば、腫瘍試料）は、例えば、患者から採取された生検から得ることができる。
【0075】
本発明の方法は、様々なレベルの腫瘍純度の試料に対して使用され得る。いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約１％、約２％、約３％、約４％、約５％、約６％、約７％、約８％、約９％、約１０％、約１５％、約２０％、約２５％、約３０％、約３５％、約４０％、約４５％、約５０％、約５５％、約６０％、約６５％、約７０％、約７５％、約８０％、約８５％、約９０％、約９５％、又は１００％である。
【0076】
いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約１％～約２％、約１％～約３％、約１％～約４％、約１％～約５％、約１％～約６％、約１％～約７％、約１％～約８％、約１％～約９％、約１％～約１０％、約１％～約１５％、約１％～約２０％、約１％～約２５％、約１％～約３０％、約１％～約３５％、約１％～約４０％、約１％～約４５％、約１％～約５０％、約１％～約５５％、約１％～約６０％、約１％～約６５％、約１％～約７０％、約１％～約７５％、約１％～約８０％、約１％～約８５％、約１％～約９０％、約１％～約９５％、又は約１％～１００％の範囲内である。
【0077】
いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約２％～約３％、約２％～約４％、約２％～約５％、約２％～約６％、約２％～約７％、約２％～約８％、約２％～約９％、約２％～約１０％、約２％～約１５％、約２％～約２０％、約２％～約２５％、約２％～約３０％、約２％～約３５％、約２％～約４０％、約２％～約４５％、約２％～約５０％、約２％～約５５％、約２％～約６０％、約２％～約６５％、約２％～約７０％、約２％～約７５％、約２％～約８０％、約２％～約８５％、約２％～約９０％、約２％～約９５％、又は約２％～１００％の範囲である。
【0078】
いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約３％～約４％、約３％～約５％、約３％～約６％、約３％～約７％、約３％～約８％、約３％～約９％、約３％～約１０％、約３％～約１５％、約３％～約２０％、約３％～約２５％、約３％～約３０％、約３％～約３５％、約３％～約４０％、約３％～約４５％、約３％～約５０％、約３％～約５５％、約３％～約６０％、約３％～約６５％、約３％～約７０％、約３％～約７５％、約３％～約８０％、約３％～約８５％、約３％～約９０％、約３％～約９５％、又は約３％～１００％の範囲である。
【0079】
いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約４％～約５％、約４％～約６％、約４％～約７％、約４％～約８％、約４％～約９％、約４％～約１０％、約４％～約１５％、約４％～約２０％、約４％～約２５％、約４％～約３０％、約４％～約３５％、約４％～約４０％、約４％～約４５％、約４％～約５０％、約４％～約５５％、約４％～約６０％、約４％～約６５％、約４％～約７０％、約４％～約７５％、約４％～約８０％、約４％～約８５％、約４％～約９０％、約４％～約９５％、又は約４％～１００％の範囲内である。
【0080】
いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約５％～約６％、約５％～約７％、約５％～約８％、約５％～約９％、約５％～約１０％、約５％～約１５％、約５％～約２０％、約５％～約２５％、約５％～約３０％、約５％～約３５％、約５％～約４０％、約５％～約４５％、約５％～約５０％、約５％～約５５％、約５％～約６０％、約５％～約６５％、約５％～約７０％、約５％～約７５％、約５％～約８０％、約５％～約８５％、約５％～約９０％、約５％～約９５％、又は約５％～１００％の範囲である。
【0081】
いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約１０％～約１５％、約１０％～約２０％、約１０％～約２５％、約１０％～約３０％、約１０％～約３５％、約１０％～約４０％、約１０％～約４５％、約１０％～約５０％、約１０％～約５５％、約１０％～約６０％、約１０％～約６５％、約１０％～約７０％、約１０％～約７５％、約１０％～約８０％、約１０％～約８５％、約１０％～約９０％、約１０％～約９５％、又は約１０％～１００％の範囲内である。
【0082】
いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約２０％～約２５％、約２０％～約３０％、約２０％～約３５％、約２０％～約４０％、約２０％～約４５％、約２０％～約５０％、約２０％～約５５％、約２０％～約６０％、約２０％～約６５％、約２０％～約７０％、約２０％～約７５％、約２０％～約８０％、約２０％～約８５％、約２０％～約９０％、約２０％～約９５％、又は約２０％～１００％の範囲である。
【0083】
いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約３０％～約３５％、約３０％～約４０％、約３０％～約４５％、約３０％～約５０％、約３０％～約５５％、約３０％～約６０％、約３０％～約６５％、約３０％～約７０％、約３０％～約７５％、約３０％～約８０％、約３０％～約８５％、約３０％～約９０％、約３０％～約９５％、又は約３０％～１００％の範囲である。
【0084】
いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約４０％～約４５％、約４０％～約５０％、約４０％～約５５％、約４０％～約６０％、約４０％～約６５％、約４０％～約７０％、約４０％～約７５％、約４０％～約８０％、約４０％～約８５％、約４０％～約９０％、約４０％～約９５％、又は約４０％～１００％の範囲である。
【0085】
いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約５０％～約５５％、約５０％～約６０％、約５０％～約６５％、約５０％～約７０％、約５０％～約７５％、約５０％～約８０％、約５０％～約８５％、約５０％～約９０％、約５０％～約９５％、又は約５０％～１００％の範囲である。
【0086】
いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約６０％～約６５％、約６０％～約７０％、約６０％～約７５％、約６０％～約８０％、約６０％～約８５％、約６０％～約９０％、約６０％～約９５％、又は約６０％～１００％の範囲である。いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約７０％～約７５％、約７０％～約８０％、約７０％～約８５％、約７０％～約９０％、約７０％～約９５％、又は約７０％～１００％の範囲である。いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約８０％～約８５％、約８０％～約９０％、約８０％～約９５％、又は約８０％～１００％の範囲である。いくつかの実施形態では、腫瘍純度は、約９０％～約９５％、約９５％～約１００％、又は約９０％～１００％の範囲である。
【0087】
いくつかの実施形態では、標的ゲノムセグメントは、目的の遺伝子を含む。本開示は、試料中の目的の様々な遺伝子のコピー数を決定するために使用され得る。腫瘍形成及び／又は細胞形質転換に関連する遺伝子の例としては、ＭＬＬ融合遺伝子、ＢＣＲ－ＡＢＬ、ＴＥＬ－ＡＭＬ Ｉ、ＥＷＳ－ＦＬ１１、ＴＬＳ－ＦＵＳ、ＰＡＸ３－ＦＫＨＲ、Ｂｃｌ－２、ＡＭＬ１－ＥＴＯ、ＡＭＬ１－ＭＴＧ８、Ｒａｓ、Ｆｏｓ ＰＤＧＦ、ＲＥＴ、ＡＰＣ、ＮＦ－１、Ｒｂ、ｐ５３、ＭＤＭ２など；多剤耐性遺伝子などの過剰発現遺伝子；サイクリン；β－カテニン；テロメラーゼ遺伝子；ｃ－ｍｙｃ、ｎ－ｍｙｃ、Ｂｅｌ－２、Ｅｒｂ－Ｂ１及びＥｒｂ－Ｂ２；並びにＲａｓ、Ｍｏｓ、Ｒａｆ、及びＭｅｔなどの変異遺伝子が挙げられる。腫瘍抑制遺伝子の例としては、ｐ５３、ｐ２１、ＲＢ１、ＷＴＩ、ＮＦ１、ＶＨＬ、ＡＰＣ、ＤＡＰキナーゼ、ｐ１６、ＡＲＦ、ニューロフィブロミン、及びＰＴＥＮが挙げられるが、これらに限定されない。抗がん治療に有用な核酸剤によって標的化され得る遺伝子の例としては、インテグリン、セレクチン、及びメタロプロテイナーゼのような腫瘍移動に関連するタンパク質をコードする遺伝子；血管内皮成長因子（ＶＥＧＦ）又はＷＯ２０１１／０９７５３３ ＰＣＴｆＵＳ２０１１／０２３８２３ ＶＥＧＦｒのような新しい血管の形成を促進するタンパク質をコードする抗脈管形成遺伝子；エンドスタチン、アンギオスタチン、及びＶＥＧＦ－Ｒ２のような新血管形成を阻害するタンパク質をコードする抗脈管形成遺伝子；並びにインターロイキン、インターフェロン、線維芽細胞成長因子（ａ－ＦＧＦ及び（（３－ＦＧＦ）、インスリン様成長因子（例えば、ＩＧＦ－１及びＩＧＦ－２）、血小板由来成長因子（ＰＤＧＦ）、腫瘍壊死因子（ＴＮＦ）、形質転換成長因子（例えば）、ＴＧＦ－ａ及びＴＧＦ－３、表皮成長因子（ＥＧＦ）、ケラチノサイト成長因子（ＫＧＦ）、幹細胞因子及びそのレセプターｃ－Ｋｉｔ（ＳＣＦ／ｃ－Ｋｉｔ）リガンド、ＣＤ４０Ｌ／ＣＤ４０、ＶＬＡ－４ ＶＣＡＭ－１、ＩＣＡＭ－１／ＬＦＡ－１、ｈｙａｌｕｒｉｎ／ＣＤ４４などのようなタンパク質をコードする遺伝子が挙げられる。当業者によって認識されるように、前述の実施例は排他的ではない。
【0088】
いくつかの実施形態では、目的の遺伝子は、ホスファターゼ及びテンシンホモログ（ＰＴＥＮ）遺伝子、乳がん１（ＢＲＣＡ１）遺伝子、又は乳がん２（ＢＲＣＡ２）遺伝子である。
【0089】
いくつかの実施形態では、本方法は、複数のゲノムセグメントを生成するためにゲノムをセグメント化することを更に含む。いくつかの実施形態では、ゲノムは、配列決定深度シグナルを使用してセグメント化される。いくつかの実施形態では、ゲノムは、循環バイナリセグメント化（ＣＢＳ）アルゴリズムを使用してセグメント化される。いくつかの実施形態では、ゲノムは、対立遺伝子頻度も考慮する方法を使用してセグメント化される。
【0090】
循環バイナリセグメント化（ＣＢＳ）アルゴリズムは、ゲノムを等しいコピー数のセグメントに分割し、ＣＢＳは、各セグメントが均一になり、その結果、更なる分割がシグナルレベルの統計学的に有意な差をもたらさなくなるまで、配列決定深度シグナルデータを個々のセグメントに再帰的に分割する。１つの試料の異数性及びデータ品質に依存して、セグメントの数は、２２から数百の範囲であり得る。ＣＢＳの更なる詳細は、Ｏｌｓｈｅｎｅｔ ａｌ．Ｃｉｒｃｕｌａｒ ｂｉｎａｒｙ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ａｒｒａｙ－ｂａｓｅｄ ＤＮＡ ｃｏｐｙ ｎｕｍｂｅｒ ｄａｔａ．Ｂｉｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，５（４）：５５７－５７２，２００４．に見出すことができる。
【0091】
いくつかの実施形態では、Ｓｉがゲノムセグメントである場合、ｌｉを既知のその長さとし、Ｃｉをそのコピー数とする。試料の腫瘍倍数性Ψは、
である。ＲｉｊがＳｉ内の標的ｊに対する正規化された配列決定深度シグナルを表すランダム変数であり、ｐが腫瘍純粋度である場合、Ｒｉｊを次のような正規分布としてモデル化することができる。
ここで、σｒｉは、観察されたノイズを反映する、セグメントＳｉにおける対数比データの標準偏差（ＳＤ）である。
【数1】
【数2】
【0092】
同様に、ランダム変数ｆｉｊが、セグメントＳｉ内のＳＮＰのマイナー対立遺伝子頻度（ＭＡＦ）を表し、Ｍｉが、Ｓｉにおけるマイナー対立遺伝子のコピー数であり、整数０≦Ｍｉ≦Ｃｉとして分布し、そしてσｆｉが、セグメントＳｉにおけるＳＮＰデータのＳＤである場合、ｆｉｊを以下のようにモデル化することができる。
配列決定深度シグナル及びＭＡＦのこのモデルを考慮して、２ステップアプローチを使用して、各セグメントでのモデルパラメータＣｉ及びＭｉ、並びにゲノムワイドモデルパラメータ腫瘍純度（ｐ）及び倍数性（Ψ）の最適な適合を見出すことができる。
【数3】
【0093】
統計モーメント
本方法はまた、１つ以上のプロセッサを使用して、複数のゲノムセグメントについて、複数の配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを決定するステップを含み得る。
本方法はまた、１つ以上のプロセッサを使用して、複数のゲノムセグメントについて、複数の配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを決定するステップを含み得る。
【0094】
ｐ（ｘ）（確率質量関数）及びｆ（ｘ）（確率密度関数）に関するモーメント及び中心モーメントの表現は、以下の通りである。
●Ｘの第ｎのモーメントは、Ｅ［Ｘｎ］として表され、ここで、Ｅ［Ｘｎ］は以下のとおりである。
●Ｘの第ｎの中央モーメントは、μ［Ｘｎ］として表され、ここで、μ［Ｘｎ］は以下のとおりである。
●Ｘの第ｎのモーメントは、Ｅ［Ｘｎ］として表され、ここで、Ｅ［Ｘｎ］は以下のとおりである。
【数4】
【数5】
【0095】
モーメント及び中心モーメントの例は、以下を含むことができる。
１）第１のモーメント、例えば、データの中心傾向の尺度である平均、例えば、平均値。
２）第２の中心モーメント、例えば、平均値からの観察の広がりを測定する分散、例えば、ランダム変数のその平均からの偏差の二乗。
３）正規化又は標準化されたときに、歪度と称されることがあり、平均の周りの確率分布の対称性を測定する第３の中心モーメント。
１）第１のモーメント、例えば、データの中心傾向の尺度である平均、例えば、平均値。
２）第２の中心モーメント、例えば、平均値からの観察の広がりを測定する分散、例えば、ランダム変数のその平均からの偏差の二乗。
３）正規化又は標準化されたときに、歪度と称されることがあり、平均の周りの確率分布の対称性を測定する第３の中心モーメント。
【0096】
いくつかの実施形態では、以下のモーメントを使用することができる。Ｒｉｊは、正規化された配列決定深度シグナルを表すランダム変数であり（Ｒｏ
ｉｊはＲｉｊについて観察された値である）、ここでｉ＝１，…，Ｉはセグメントの数を示し、ｊ＝１，…，ｎｉはセグメントＳｉ中の標的（例えば、遺伝子座）の数を示す。セグメントＳｉ中のコピー数Ｃｉを考えると、以下のように仮定することができる。
１）Ｒｉｊの第１のモーメント：
２）中心に置かれたＲｉｊの第２のモーメント：
３）中心に置かれたＲｉｊの第３のモーメント：
各セグメント内のコピー数の分布：Ｃｉ～Ｐｏｉｓ（λ）
１）Ｒｉｊの第１のモーメント：
【数6】
【数7】
【数8】
【0097】
いくつかの実施形態では、各セグメントＲｉ内の平均配列決定深度シグナルを表す変数Ｓｉは、以下のように確立することができる。
【数9】
【0098】
次いで、第１のモーメント、第２の中心モーメント、及び第３の中心モーメントを含むＲｉのモーメントを、全てのセグメントのデータに基づいて決定することができる。
【0099】
腫瘍純度及び倍数性を推定するためのモーメントの方法
本方法は、１つ以上のプロセッサを使用して、第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントから試料についての腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定するステップを更に含むことができる。いくつかの実施形態では、本方法は、モーメント推定の方法を使用して、腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することができる。
本方法は、１つ以上のプロセッサを使用して、第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントから試料についての腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定するステップを更に含むことができる。いくつかの実施形態では、本方法は、モーメント推定の方法を使用して、腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することができる。
【0100】
要するに、モーメントの方法は、試料モーメント（測定されたモーメント、Ｍｉ）を、パラメータＸｉに対する理論的モーメント（推定されたモーメント、Ｅ（Ｘｉ））と等しくすることを含む。以下に示されるように、得られた方程式のセットを解くことによって、理論的モーメントの計算に関与する目的のパラメータを推定することができる。モーメントの方法を実装する例示的なプロセスは、以下の通りである。
１）第１の試料モーメントＭ１を第１の理論的モーメントＥ（Ｘ１）と等しくする。
２）第２の試料モーメントＭ２を第２の理論的モーメントＥ（Ｘ２）と等しくする。
３）試料モーメントＭｋを、対応する理論的モーメントＥ（Ｘｋ）、ｋ＝３、４、…、と等しくすることを継続し、ここで、ｋは、推定されるパラメータの数に等しい。
４）パラメータに対する方程式のセットを解く。
１）第１の試料モーメントＭ１を第１の理論的モーメントＥ（Ｘ１）と等しくする。
２）第２の試料モーメントＭ２を第２の理論的モーメントＥ（Ｘ２）と等しくする。
３）試料モーメントＭｋを、対応する理論的モーメントＥ（Ｘｋ）、ｋ＝３、４、…、と等しくすることを継続し、ここで、ｋは、推定されるパラメータの数に等しい。
４）パラメータに対する方程式のセットを解く。
【0101】
いくつかの実施形態では、非線形方程式のセットが、モーメント法に従って確立される。いくつかの実施形態では、腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することは、非線形方程式のセットを解くことを含む。
【0102】
ｎｉを仮定すると、各セグメントにおける標的の数は、十分に大きくすることができ、モーメントの方法による非線形方程式のセットは、以下の方程式系（４）で確立される。
ここで、Ｒ１，…，ＲＩのモーメントは、Ｅ（Ｒｉ）、Ｖ（Ｒｉ）及びμ３（Ｒｉ）を推定するために使用される。
【数10】
【0103】
具体的には、３つの未知のパラメータ：腫瘍純度ｐ、腫瘍倍数性Ψ、及びλ（すなわち各セグメント内のコピー数の分布におけるランダム変数：Ｃｉ～Ｐｏｉｓ（λ））は、上記の非線形方程式系を解くことによって解くことができる。３つの未知のパラメータに対する制約は、０＜ｐ＜１、Ψ＞０及びλ＞０であることに留意されたい。
【0104】
いくつかの実施形態では、計算プロセスを容易にするために、パラメータを再パラメータ化することができる。例えば、以下のパラメータ化を実施することができる。
Ψ＝ｅβ及びλ＝ｅγ。
【数11】
【0105】
いくつかの実施形態では、非線形方程式のセットを解くことは、Ｒソフトウェアパッケージ「ＢＢ」を使用することを含む。
【0106】
標的ゲノムセグメントのコピー数の決定
腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定した後、次いで、標的ゲノムセグメントのコピー数を、標的ゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを使用して決定することができる。
腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定した後、次いで、標的ゲノムセグメントのコピー数を、標的ゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを使用して決定することができる。
【0107】
例として、推定純度
及び倍数性
を取得した後、任意の所与のセグメントＣｉにおける推定コピー数Ｓｉを、推定純度
及び倍数性
に基づいて決定することができる。Ｃｉは、例えば、式（５）を用いて解くことができる。
【数12】
【数13】
【数14】
【数15】
【数16】
【0108】
ここで、Ｒｏ
ｉｊは、セグメントｉ上の標的ｊについての観察された（正規化された）配列決定深度シグナルである。推定Ｃｉが負である場合、Ｃｉ＝０とする。Ｃｉの解は、
と
との間の距離を制約Ｃｉ≧０で最小化する。
【数17】
【数18】
【0109】
いくつかの実施形態では、本方法は、標的ゲノムセグメントについてのマイナー対立遺伝子コピー数を決定することを更に含む。
【0110】
例として、各セグメントＳｉにおけるマイナー対立遺伝子Ｍｉのコピー数は、推定された
倍数性
及びコピー数
に基づいて推定され得る。例えば、Ｍｉは、以下の式を使用して直接解くことができる。
【数19】
【数20】
【数21】
【数22】
【0111】
ここで、ｆｏ
ｉｊは、セグメントｉ上の標的ｊについて観察されたマイナー対立遺伝子頻度である。推定されたＭｉが負である場合、Ｍｉ＝０であり、
と推定される場合、
である。解は、
と
との間の距離を制約
で最小化する。
【数23】
【数24】
【数25】
【数26】
【数27】
【0112】
図２は、標的ゲノムセグメントについてのコピー数及びマイナー対立遺伝子コピー数を決定するための例示的なプロセス２００についてのフローチャートを提供する。図２のステップ２０２では、配列深度シグナルＲｉｊを正規化するために正規化方法が適用される。例えば、配列リードデータは、入力デバイスから受信されてもよく、配列リードデータは、複数のゲノムセグメントに対する複数の配列決定深度シグナルを含み、複数の配列決定深度シグナルは、試料に由来する配列決定データと関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む。
【0113】
図２のステップ２０４では、セグメント化法を正規化された配列深度シグナルデータに適用してゲノムをセグメント化する。いくつかの例では、例えば、循環バイナリセグメント化（ＣＢＳ）法などのセグメント化法を適用して、ゲノムを、各セグメントが同じコピー数を有するセグメントにセグメント化することができる。
【0114】
図２のステップ２０６では、平均配列深度シグナルは各セグメントに対して決定され、正規化された配列深度シグナルの分布に対する第１、第２、及び第３のモーメントを推定するために使用される。例えば、Ｒｏ
１、…、Ｒｏ
Ｉに対する値は、各セグメントＳｉに対する実験データから決定され、次いでＥ（Ｒｉ）、Ｖ（Ｒｉ）及びμ３（Ｒｉ）を推定するために使用される。
【0115】
図２のステップ２０８では、試料の腫瘍純度及び腫瘍倍数性は、モーメント法によって生成された非線形方程式のセット（例えば、式（４））を解くことによって決定される。
【0116】
図２のステップ２１０では、コピー数、Ｃｉ、及びマイナー対立遺伝子のコピー数、Ｍｉ、各セグメントについてＳｉは、例えば、式（５）及び（６）を解くことによって推定される。
【0117】
コンピュータによって実装される場合、試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するための方法は、
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを含み、複数の配列決定深度シグナルが、腫瘍試料に由来する配列決定データに関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、受信することと、
ｂ）標的ゲノムセグメントのコピー数を予測するために、データセットをモデルに自動的に入力することであって、
モデルは、複数の正規化された配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを推定し、標的ゲノムセグメントの腫瘍純度値、腫瘍倍数性値、及びコピー数を予測するように構成される、入力することと、
ｃ）予測された腫瘍純度値、予測された腫瘍倍数性値、及び標的ゲノムセグメントの予測されたコピー数を出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、を含み得る。
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを含み、複数の配列決定深度シグナルが、腫瘍試料に由来する配列決定データに関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、受信することと、
ｂ）標的ゲノムセグメントのコピー数を予測するために、データセットをモデルに自動的に入力することであって、
モデルは、複数の正規化された配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを推定し、標的ゲノムセグメントの腫瘍純度値、腫瘍倍数性値、及びコピー数を予測するように構成される、入力することと、
ｃ）予測された腫瘍純度値、予測された腫瘍倍数性値、及び標的ゲノムセグメントの予測されたコピー数を出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、を含み得る。
【0118】
いくつかの実施形態では、モデルはまた、予測腫瘍純度値、予測腫瘍倍数性値、及び標的ゲノムセグメントの予測コピー数に加えて、標的ゲノムセグメントについての予測マイナー対立遺伝子コピー数を予測し、出力することもできる。
【0119】
コピー数変化（ＣＮＡ）を決定するための方法
いくつかの例では、本方法は、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数に基づいて、試料中の標的ゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することを更に含み得る。コピー数変化は、単一ヌクレオチド塩基変化（例えば、ＳＮＰ）とは異なり、通常、例えば、数キロベースから全染色体までのサイズ範囲の比較的大きな染色体断片の変化から生じる。ＣＮＡは、がんにおいて特に見られ、その発生及び進行において主要な寄与を果たすゲノム材料の断片の欠失又は増幅を含みうる。
いくつかの例では、本方法は、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数に基づいて、試料中の標的ゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することを更に含み得る。コピー数変化は、単一ヌクレオチド塩基変化（例えば、ＳＮＰ）とは異なり、通常、例えば、数キロベースから全染色体までのサイズ範囲の比較的大きな染色体断片の変化から生じる。ＣＮＡは、がんにおいて特に見られ、その発生及び進行において主要な寄与を果たすゲノム材料の断片の欠失又は増幅を含みうる。
【0120】
図３は、標的ゲノムセグメントのコピー数変化を決定するための例示的なプロセス３００のフローチャートを提供する。図３のステップ３０２では、複数の配列決定深度シグナルが、試料中の複数のゲノムセグメントについて取得され、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含み、複数の配列決定深度シグナルは、試料に由来する配列決定データと関連付けられる。
【0121】
図３のステップ３０４では、第１、第２、及び第３の統計モーメントが、複数の配列決定深度シグナルから決定される。
【0122】
図３のステップ３０６では、腫瘍純度及び腫瘍倍数性は、例えば、モーメントの方法を使用して生成された非線形方程式のセットを解くことによって、複数の配列決定深度シグナルについての第１、第２、及び第３の統計モーメントに基づいて試料について決定される。
【0123】
図３のステップ３０８では、標的ゲノムセグメントのコピー数は、本明細書の他の箇所に記載されるように、例えば、モーメントの方法を使用して生成された追加の非線形方程式を解くことによって、標的ゲノムセグメントについての配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性に基づいて決定される。
【0124】
図３のステップ３１０では、試料中の標的ゲノムセグメントについての推定コピー数を、参照試料中の標的ゲノムセグメントについてのコピー数と比較する。
【0125】
図３のステップ３１２では、コピー数変化（ＣＡＮ）は、試料中の標的ゲノムセグメントについての推定コピー数と参照についての推定コピー数との間の差異を検出することによって、試料中の標的ゲノムセグメントについて同定される。
【0126】
参照コピー数は、ゲノム（例えば、試料ゲノム又は腫瘍ゲノム）中のコピー数が逸脱し得る正常ゲノム中のコピー数を表す。参照コピー数は、対照試料に由来し得る。いくつかの実施形態では、対照試料は、例えば、対の正常（すなわち、非腫瘍）試料である。いくつかの実施形態では、対照試料は、例えば、試料についてのプロセス一致正常対照である。
【0127】
コンピュータによって実装される場合、試料中の標的ゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することは、
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナル及び標的ゲノムセグメントの参照コピー数を含み、複数の配列決定深度シグナルは、試料に由来する配列決定データに関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、受信することと、
ｂ）標的ゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を予測するために、データセットをモデルに自動的に入力することであって、
モデルは、複数の正規化された配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを推定し、標的ゲノムセグメントの腫瘍純度値、腫瘍倍数性値、及びコピー数を予測し、標的ゲノムセグメントの予測コピー数と標的ゲノムセグメントの参照コピー数との間の差を計算するように構成される、入力することと、
ｃ）標的ゲノムセグメントの予測されたコピー数と標的ゲノムセグメントの参照コピー数との間の計算された差を、決定されたコピー数変化（ＣＮＡ）として出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、を含み得る。
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナル及び標的ゲノムセグメントの参照コピー数を含み、複数の配列決定深度シグナルは、試料に由来する配列決定データに関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、受信することと、
ｂ）標的ゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を予測するために、データセットをモデルに自動的に入力することであって、
モデルは、複数の正規化された配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを推定し、標的ゲノムセグメントの腫瘍純度値、腫瘍倍数性値、及びコピー数を予測し、標的ゲノムセグメントの予測コピー数と標的ゲノムセグメントの参照コピー数との間の差を計算するように構成される、入力することと、
ｃ）標的ゲノムセグメントの予測されたコピー数と標的ゲノムセグメントの参照コピー数との間の計算された差を、決定されたコピー数変化（ＣＮＡ）として出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、を含み得る。
【0128】
いくつかの実施形態では、本方法は、決定されたコピー数変化（ＣＮＡ）を医学的診断及び／又は処置におけるバイオマーカーとして使用することを更に含み得る。ＣＮＡ及びバイオマーカーとしてのその使用についての更なる詳細は、例えば、Ｌｕ，Ｚｈｉｈａｏ，ｅｔ ａｌ．“Ｔｕｍｏｒ ｃｏｐｙ－ｎｕｍｂｅｒ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎｓ ｐｒｅｄｉｃｔ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｉｍｍｕｎｅ－ｃｈｅｃｋｐｏｉｎｔ－ｂｌｏｃｋａｄｅ ｉｎ ｇａｓｔｒｏｉｎｔｅｓｔｉｎａｌ ｃａｎｃｅｒ．”Ｊｏｕｒｎａｌ ｆｏｒ ｉｍｍｕｎｏｔｈｅｒａｐｙ ｏｆ ｃａｎｃｅｒ ８．２ （２０２０）、及びＦｕｍｅｔ，Ｊｅａｎ－Ｄａｖｉｄ，ｅｔ ａｌ．“Ｔｕｍｏｕｒ ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｂｕｒｄｅｎ ａｓ ａ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｆｏｒ ｉｍｍｕｎｏｔｈｅｒａｐｙ：Ｃｕｒｒｅｎｔ ｄａｔａ ａｎｄ ｅｍｅｒｇｉｎｇ ｃｏｎｃｅｐｔｓ．”Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃａｎｃｅｒ １３１ （２０２０）：４０－５０．を参照することができる。更なる詳細については、また、以下のセクション「医学的処置を選択するための方法」を参照されたい。
【0129】
ヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定するための方法
本方法は、標的ゲノムセグメントの決定されたマイナー対立遺伝子コピー数に基づいて、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することを更に含み得る。
本方法は、標的ゲノムセグメントの決定されたマイナー対立遺伝子コピー数に基づいて、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することを更に含み得る。
【0130】
ヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）は、目的の多型ゲノム遺伝子座におけるヘテロ接合性からホモ接合性への変化をいう。ヒトゲノム内の多型遺伝子座（例えば、ＳＮＰ）は、その個体が典型的には生物学的父から１コピー及び生物学的母から１コピーを受け取るため、個体の生殖細胞系内でヘテロ接合性であり得る。しかし、体細胞では、このヘテロ接合性は、ホモ接合性、すなわち、ＬＯＨに（変異を介して）変化し得る。ＬＯＨは、複数の機構から生じ得る。例えば、いくつかの場合において、１つの染色体の遺伝子座が体細胞において欠失され得る。他の染色体（男性については他の非性染色体）上に存在したままである遺伝子座は、影響を受けた細胞のゲノム内に存在するその遺伝子座の１つのコピー（２つのコピーの代わりに）のみが存在するため、ＬＯＨ遺伝子座である。このタイプのＬＯＨ事象は、コピー数の減少をもたらす。他の場合には、体細胞中の１つの染色体（例えば、男性についての１つの非性染色体）の遺伝子座は、他の染色体由来のその遺伝子座のコピーで置換され得、それによって、置換された遺伝子座内に存在し得る任意のヘテロ接合性を排除する。かかる場合、各染色体上に存在したままである遺伝子座はＬＯＨ遺伝子座であり、コピーニュートラルＬＯＨ遺伝子座と称することができる。
【0131】
図４は、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定するための例示的なプロセス４００のフローチャートを提供する。図４のステップ４０２では、複数の配列決定深度シグナルが、試料中の複数のゲノムセグメントについて取得され、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含み、複数の配列決定深度シグナルは、試料に由来する配列決定データと関連付けられる。
【0132】
図４のステップ４０４では、第１、第２、及び第３の統計モーメントが、複数の配列決定深度シグナルから決定される。
【0133】
図４のステップ４０６では、腫瘍純度及び腫瘍倍数性は、例えば、モーメントの方法を使用して生成された非線形方程式のセットを解くことによって、複数の配列決定深度シグナルについての第１、第２、及び第３の統計モーメントに基づいて試料について決定される。
【0134】
図４のステップ４０８では、標的ゲノムセグメントのコピー数は、本明細書の他の箇所に記載されるように、例えば、モーメントの方法を使用して生成された追加の非線形方程式を解くことによって、標的ゲノムセグメントについての配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性に基づいて決定される。
【0135】
図４のステップ４１０では、標的ゲノムセグメントについてのマイナー対立遺伝子コピー数が決定される。
【0136】
図４のステップ４１２では、標的ゲノムセグメントについての推定コピー数値が０より大きくかつ（腫瘍倍数性＋２）未満であるか否かの決定がなされる。
【0137】
図４のステップ４１４では、以下により詳細に記載されるように、ヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）が標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子について生じたか否かの決定がなされる。
【0138】
いくつかの実施形態では、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のＬＯＨを決定するためのステップは、以下の通りである。推定コピー数Ｃｉ、マイナー対立遺伝子のコピー数Ｍｉ及び倍数性Ψを考慮すると、
セグメントＳｉについて：
（１）Ｃｉ≧Ψ＋２：ＬＯＨではない（増幅）。
（２）Ｃｉ＝０：ＬＯＨではない（喪失）。
（３）０＜Ｃｉ＜Ψ＋２：
（ａ）Ｃｉ＝１又はＣｉ＝＜Ｍｉ又はＭｉ＝０：ＬＯＨ
（ｂ）その他：ＬＯＨではない。
セグメントＳｉについて：
（１）Ｃｉ≧Ψ＋２：ＬＯＨではない（増幅）。
（２）Ｃｉ＝０：ＬＯＨではない（喪失）。
（３）０＜Ｃｉ＜Ψ＋２：
（ａ）Ｃｉ＝１又はＣｉ＝＜Ｍｉ又はＭｉ＝０：ＬＯＨ
（ｂ）その他：ＬＯＨではない。
【0139】
したがって、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のＬＯＨは、０より大きく、推定倍数性と２との和より小さい標的ゲノムセグメントの推定コピー数の存在を決定することと、１に等しい標的ゲノムセグメントの推定コピー数、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子の推定コピー数に等しい標的ゲノムセグメントの推定コピー数、及び０に等しい標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子の推定コピー数のいずれか１つの存在を決定することと、によって同定することができる。
【0140】
いくつかの実施形態では、ＬＯＨは、試料のゲノムワイドＬＯＨ（ｇＬＯＨ）のパーセントである。いくつかの実施形態では、全ゲノム長に対するＬＯＨセグメント長の割合としてのｇＬＯＨスコアは、以下の式を使用して導出することができる。
ここで、１（ＳｉはＬＯＨである）は以下のようなインジケータ関数である。
ＳｉがＬＯＨである場合、１（ＳｉはＬＯＨである）＝１である。
ＳｉがＬＯＨでない場合、１（ＳｉはＬＯＨである）＝０である。
【数28】
ＳｉがＬＯＨである場合、１（ＳｉはＬＯＨである）＝１である。
ＳｉがＬＯＨでない場合、１（ＳｉはＬＯＨである）＝０である。
【0141】
染色体長に対するＬＯＨセグメント長の割合が９０％を超える染色体については、その上のセグメントは、場合により、式（７）の分子におけるｇＬＯＨスコア計算から除外される。
【0142】
コンピュータによって実装される場合、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することは、
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、標的ゲノムセグメントの予測される決定されたコピー数及び標的ゲノムセグメントの予測されるマイナー対立遺伝子コピー数を含む、受信することと、
ｂ）データセットをモデルに自動的に入力してヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を予測することであって、モデルは、
０より大きく、かつ予測された腫瘍倍数性と２との和より小さい標的ゲノムセグメントの予測されたコピー数の第１の存在を確認することと、
１）１に等しい、標的ゲノムセグメントの予測コピー数、
２）標的ゲノムセグメントの予測されるマイナー対立遺伝子コピー数に等しい、標的ゲノムセグメントの予測されるコピー数、又は
３）０に等しい、標的ゲノムセグメントの予測マイナー対立遺伝子コピー数、のうちのいずれか１つの第２の存在を確認することと、を行うように構成されている、予測することと、
ｃ）第１の存在及び第２の存在の両方が確認される場合、ＬＯＨの存在を示す第１の値を出力するか、又は第１の存在及び第２の存在のうちの少なくとも１つが確認されない場合、ＬＯＨの非存在を示す第２の値を出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、を含み得る。
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、標的ゲノムセグメントの予測される決定されたコピー数及び標的ゲノムセグメントの予測されるマイナー対立遺伝子コピー数を含む、受信することと、
ｂ）データセットをモデルに自動的に入力してヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を予測することであって、モデルは、
０より大きく、かつ予測された腫瘍倍数性と２との和より小さい標的ゲノムセグメントの予測されたコピー数の第１の存在を確認することと、
１）１に等しい、標的ゲノムセグメントの予測コピー数、
２）標的ゲノムセグメントの予測されるマイナー対立遺伝子コピー数に等しい、標的ゲノムセグメントの予測されるコピー数、又は
３）０に等しい、標的ゲノムセグメントの予測マイナー対立遺伝子コピー数、のうちのいずれか１つの第２の存在を確認することと、を行うように構成されている、予測することと、
ｃ）第１の存在及び第２の存在の両方が確認される場合、ＬＯＨの存在を示す第１の値を出力するか、又は第１の存在及び第２の存在のうちの少なくとも１つが確認されない場合、ＬＯＨの非存在を示す第２の値を出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、を含み得る。
【0143】
ゲノムワイドＬＯＨ（ｇＬＯＨ）特徴は、相同組換え欠損（ＨＲＤ）のバイオマーカーとして使用することができる。相同組換え欠損（ＨＲＤ）は、相同組換えプロセスの低減又は障害を指す。理論に束縛されることを望むものではないが、相同組換えはＤＮＡ修復に関与するため、相同組換え欠損試料は、二本鎖切断などのＤＮＡ損傷を修復することができないか、又はその能力が低下すると考えられる。したがって、ＨＲＤである試料は、ゲノムエラー又は染色体異常を蓄積し、ＨＲＤのバイオマーカーとして使用することができる。ＬＯＨ及びＨＲＤの決定におけるその使用は、公開された国際出願ＷＯ／２０１１／１６００６３号に詳細に記載されており、その全内容は参照により本明細書に組み入れられる。更なる詳細については、また、以下のセクション「医学的処置を選択するための方法」を参照されたい。
【0144】
腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定するための方法
本方法は、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性に基づいて、試料の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することを更に含み得る。図５は、かかる例示的なプロセスの図を示す。
本方法は、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性に基づいて、試料の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することを更に含み得る。図５は、かかる例示的なプロセスの図を示す。
【0145】
腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）は、調べられたゲノム配列のメガ塩基（すなわち、１００万塩基対）当たりの体細胞変異の数、すなわち、変異／Ｍｂとして計算される、腫瘍における体細胞変異の存在量の尺度である。
【0146】
次世代配列決定データからＴＭＢを計算するための方法及び技術は、当技術分野において公知である。しかしながら、例えば、腫瘍純度、腫瘍倍数性、配列決定の方法、及び配列決定カバレッジを含む様々な要因が、ＴＭＢの推定の成功を妨げる可能性がある。ＴＭＢを推定するためのロバストな計算方法は、これらの交絡因子を考慮に入れる必要がある。
【0147】
本開示は、ＴＭＢのロバストな推定の助けとなるモデルにおける入力又は補因子として使用することができる、腫瘍純度及び腫瘍倍数性の高度に安定かつ正確な推定を提供する。
【0148】
図５を参照すると、例示的なプロセス３８７３のフローチャートが提供されており、本方法における試料の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することは、以下を含み得る。
【0149】
図５のステップ５０２では、複数の配列決定深度シグナルが、試料中の複数のゲノムセグメントについて取得され、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含み、複数の配列決定深度シグナルは、試料に由来する配列決定データと関連付けられる。
【0150】
図５のステップ５０４では、第１、第２、及び第３の統計モーメントが、複数の配列決定深度シグナルから決定される。
【0151】
図５のステップ５０６では、腫瘍純度及び腫瘍倍数性は、複数の配列決定深度シグナルについての第１、第２、及び第３の統計モーメントに基づいて試料について決定される。
【0152】
図５のステップ５０８では、標的ゲノムセグメントのコピー数は、標的ゲノムセグメントについての配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性に基づいて決定される。
【0153】
図５のステップ５２０では、複数の遺伝的バリアントが、試料についての複数の配列決定深度シグナルを使用して同定される。
【0154】
図５のステップ５２２では、複数の遺伝的バリアントを、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性と一緒に、複数の遺伝的バリアントの起源を体細胞又は生殖細胞系であると判定及び出力するように構成されたアルゴリズムモデルに入力する。
【0155】
図５のステップ５２４では、試料ゲノムのメガ塩基当たりの体細胞起源の遺伝的バリアントの数を計算することによって、試料について腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定する。
【0156】
コンピュータによって実装される場合、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することは、
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、試料の複数の配列決定深度シグナルからの複数の遺伝的バリアント、予測されるコピー数、予測される腫瘍純度、及び／又は予測される腫瘍倍数性を含む、受信することと、
ｂ）データセットをモデルに自動的に入力して、腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を予測することであって、モデルは、体細胞又は生殖細胞系である複数の遺伝的バリアントの起源を決定し、メガ塩基当たりの体細胞起源の遺伝的バリアントの数を予測ＴＭＢとして計算するように構成される、予測することと、
ｃ）ＴＭＢを出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、を含み得る。
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、試料の複数の配列決定深度シグナルからの複数の遺伝的バリアント、予測されるコピー数、予測される腫瘍純度、及び／又は予測される腫瘍倍数性を含む、受信することと、
ｂ）データセットをモデルに自動的に入力して、腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を予測することであって、モデルは、体細胞又は生殖細胞系である複数の遺伝的バリアントの起源を決定し、メガ塩基当たりの体細胞起源の遺伝的バリアントの数を予測ＴＭＢとして計算するように構成される、予測することと、
ｃ）ＴＭＢを出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、を含み得る。
【0157】
ＴＭＢは、免疫チェックポイント阻害剤に対する応答のバイオマーカーとして使用することができる。より高い変異負荷を有する腫瘍は、ネオ抗原を発現し、免疫チェックポイント阻害剤の存在下でより強い免疫応答を誘導する可能性が高いという仮説が立てられている。したがって、いくつかの実施形態では、本方法は、同定された腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を、医学的診断及び／又は処置におけるバイオマーカーとして使用することを更に含む。
【0158】
ＴＭＢ及びバイオマーカーとしてのその使用に関する更なる詳細は、例えば、Ｃｈａｌｍｅｒｓｅｔ ａｌ．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ １００，０００ ｈｕｍａｎ ｃａｎｃｅｒ ｇｅｎｏｍｅｓ ｒｅｖｅａｌｓ ｔｈｅ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｏｆ ｔｕｍｏｒ ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｂｕｒｄｅｎ．Ｇｅｎｏｍｅ Ｍｅｄ ２０１７；９：３４，Ｇｏｏｄｍａｎ ｅｔ ａｌ．Ｔｕｍｏｒ ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｂｕｒｄｅｎ ａｓ ａｎ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ ｏｆ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｉｍｍｕｎｏｔｈｅｒａｐｙ ｉｎ ｄｉｖｅｒｓｅ ｃａｎｃｅｒｓ．Ｍｏｌ Ｃａｎｃｅｒ Ｔｈｅｒ ２０１７；１６：２５９８－６０８，及びＢｕｄｃｚｉｅｓ ｅｔ ａｌ．Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｉｃａｌ ａｎｄ ｇｅｎｅｔｉｃ ｓｔａｔｕｓ ｉｎ ａｎｄ ａｃｒｏｓｓ ｃａｎｃｅｒ ｔｙｐｅｓ：ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ｂｅｙｏｎｄ ｔｕｍｏｒ ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｂｕｒｄｅｎ．Ｏｎｃｏｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ２０１８；７：ｅ１５２６６１３．に見出すことができる。更なる詳細については、また、以下のセクション「医学的処置を選択するための方法」を参照されたい。
【0159】
バリアントの変異状態を特徴付ける方法
本方法は、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性に基づいて、試料中の遺伝的バリアントの変異状態（例えば、体細胞対生殖細胞系、ホモ接合性対ヘテロ接合性、及び／又はサブクローナル）を特徴付けることを更に含み得る。図６は、かかる例示的なプロセスの図を示す。
本方法は、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性に基づいて、試料中の遺伝的バリアントの変異状態（例えば、体細胞対生殖細胞系、ホモ接合性対ヘテロ接合性、及び／又はサブクローナル）を特徴付けることを更に含み得る。図６は、かかる例示的なプロセスの図を示す。
【0160】
図６を参照すると、例示的なプロセス６００のフローチャートが提供されており、本方法における試料の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することは、以下を含み得る。
【0161】
図６のステップ６０２では、複数の配列決定深度シグナルが、試料中の複数のゲノムセグメントについて取得され、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含み、複数の配列決定深度シグナルは、試料に由来する配列決定データと関連付けられる。
【0162】
図６のステップ６０４では、第１、第２、及び第３の統計モーメントが、複数の配列決定深度シグナルから決定される。
【0163】
図６のステップ６０６では、腫瘍純度及び腫瘍倍数性は、複数の配列決定深度シグナルについての第１、第２、及び第３の統計モーメントに基づいて試料について決定される。
【0164】
図６のステップ６０８では、標的ゲノムセグメントのコピー数は、標的ゲノムセグメントについての配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性に基づいて決定される。
【0165】
図６のステップ６２０では、遺伝的バリアントが、試料についての複数の配列決定深度シグナルに基づいて同定される。
【0166】
図６のステップ６２２では、遺伝的バリアントの変異状態を決定するように構成されたアルゴリズムが検索される。
【0167】
図６のステップ６２４では、遺伝的バリアントの変異状態は、遺伝的バリアントを、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性と一緒にアルゴリズムに入力し、遺伝的バリアントの変異状態を出力することによって特徴付けられる。
【0168】
コンピュータによって実装される場合、試料中の１つ以上の遺伝子バリアントの変異状態を特徴付けることを決定することは、
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、試料の複数の配列決定深度シグナルからの１つ以上の遺伝的バリアントを含む、受信することと、
ｂ）データセットをモデルに自動的に入力して、遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることであって、モデルは、遺伝的バリアントが、体細胞若しくは生殖細胞系の起源、ホモ接合性若しくはヘテロ接合性の接合性、及び／又はサブクローナル若しくはその他のクローン性を有するかどうかを判定するように構成される、特徴付けることと、
ｃ）１つ以上の遺伝子バリアントについての変異状態の決定を出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、を含み得る。
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、試料の複数の配列決定深度シグナルからの１つ以上の遺伝的バリアントを含む、受信することと、
ｂ）データセットをモデルに自動的に入力して、遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることであって、モデルは、遺伝的バリアントが、体細胞若しくは生殖細胞系の起源、ホモ接合性若しくはヘテロ接合性の接合性、及び／又はサブクローナル若しくはその他のクローン性を有するかどうかを判定するように構成される、特徴付けることと、
ｃ）１つ以上の遺伝子バリアントについての変異状態の決定を出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、を含み得る。
【0169】
例として、変異状態の特徴付けは、体細胞－生殖細胞系－接合性（ＳＧＺ）アルゴリズムを実装することによって達成され得る（Ｓｕｎ，ｅｔ ａｌ．，“Ａ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈ ｓｏｍａｔｉｃ ｖｓ．ｇｅｒｍｌｉｎｅ ｏｒｉｇｉｎ ｏｆ ｇｅｎｏｍｉｃ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｄｅｅｐ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｏｆ ｃａｎｃｅｒ ｓｐｅｃｉｍｅｎｓ ｗｉｔｈｏｕｔ ａ ｍａｔｃｈｅｄ ｎｏｒｍａｌ”，ＰＬｏＳ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｂｉｏｌｏｇｙ，１４（２）：ｅ１００５９６５，２０１８）。
【0170】
いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントの変異状態は、体細胞起源若しくは生殖細胞系起源、ホモ接合性状態若しくはヘテロ接合性状態、サブクローン状態、又はそれらの組み合わせである。本開示は、試料を配列決定することによって同定された１つ以上のバリアントの体細胞／生殖細胞系状態を決定するために、例えば、体細胞－生殖細胞系－接合性（ＳＧＺ）アルゴリズムへの入力として使用することができる、腫瘍純度、腫瘍倍数性、及びＣＮＡの高度に安定かつ正確な推定を提供する。
【0171】
体細胞生殖細胞系接合性（ＳＧＺ）は、試料のハイスループット配列決定から同定されたバリアントの、体細胞対生殖細胞系起源、ホモ接合対ヘテロ接合性状態、又はサブクローン状態（例えば、整数コピー数値によって適合され得ないサブクローン欠失事象）を予測するための計算方法である。ＳＧＺは、患者が一致する正常対照を必要とせず、臨床研究における広範な適用を可能にする。ＳＧＺは、腫瘍含有量、腫瘍倍数性、及び局所コピー数を考慮して、変化の対立遺伝子頻度（ＡＦ）をモデル化することによって同定された各変化の体細胞状態対生殖細胞系状態を予測する。更なる詳細については、また、以下のセクション「医学的処置を選択するための方法」を参照されたい。
【0172】
医療処置を選択する方法
いくつかの実施形態では、本明細書に記載される方法は、疾患に対する個体の素因及び感受性を示し、医学的状態の臨床医の診断を補助し、かつ／又は医学的処置に対する個体の応答及び生存確率を予測するために使用され得る、バイオマーカーを提供する。いくつかの実施形態では、本明細書に開示されるバイオマーカーは、個別化医療における病因、予後、診断、及び標的治療のために使用することができる。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載される方法は、疾患に対する個体の素因及び感受性を示し、医学的状態の臨床医の診断を補助し、かつ／又は医学的処置に対する個体の応答及び生存確率を予測するために使用され得る、バイオマーカーを提供する。いくつかの実施形態では、本明細書に開示されるバイオマーカーは、個別化医療における病因、予後、診断、及び標的治療のために使用することができる。
【0173】
バイオマーカーは、例えば、疾患を診断すること又は疾患のリスクを予測すること、疾患の初期徴候を検出するために健康な人々を監視すること、処置が有効であるか否かを判定すること、特定の薬物が有用であり得る人々の特定の群を標的化すること、有害作用の可能性をより早期に予測することによってより安全な薬物を生成することを含む、医学研究及び臨床診療の多くの局面において有用である。
【0174】
バイオマーカーは、測定され得る任意の生物学的指標であり得る。例えば、バイオマーカーは、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、代謝産物などの細胞実体及び分子実体からの測定値であり得るか、又はそれらは、形質などの遺伝的及び生理学的特徴からの測定値であり得る。バイオマーカーは、定量的又は定性的のいずれかであり得る。定性的バイオマーカーは、はい／いいえ又は存在／非存在分析内の病原性プロセス検出に関与し得るが、定量的バイオマーカーは、閾値効果又は用量効果を有する病原性プロセス検出に関与する。
【0175】
いくつかの実施形態では、本明細書で開示されるバイオマーカーは、ゲノムセグメントのコピー数、ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のコピー数、腫瘍純度、腫瘍倍数性、コピー数変化（ＣＮＡ）、ヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）、ヘテロ接合性のゲノムワイド喪失（ｇＬＯＨ）、腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）、及びバリアントの変異状態からなる群から選択される。
【0176】
いくつかの実施形態では、本開示は、本明細書に記載されるバイオマーカーに基づいて処置を選択するための方法を提供する。
【0177】
ＣＮＡに基づく
したがって、本方法は、がんを有する個体のための処置を選択することであって、
ａ）個体由来の試料中のコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することであって、ＣＮＡは、前述の実施形態のいずれか１つの方法に従って決定される、決定することと、
ｂ）決定されたＣＮＡをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
ｃ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を更に含み得る。
したがって、本方法は、がんを有する個体のための処置を選択することであって、
ａ）個体由来の試料中のコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することであって、ＣＮＡは、前述の実施形態のいずれか１つの方法に従って決定される、決定することと、
ｂ）決定されたＣＮＡをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
ｃ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を更に含み得る。
【0178】
いくつかの実施形態では、本方法は、選択された処置を個体に投与することを更に含み得る。
【0179】
いくつかの実施形態では、選択された処置は、チェックポイント阻害剤の投与である。いくつかの実施形態では、チェックポイント阻害剤は、ＰＤ－１阻害剤、ＰＤ－Ｌｌ阻害剤、ＣＴＬＡ－４阻害剤、ＬＡＧ３阻害剤、ＩＤＯ（１／２）阻害剤、ＴＩＧＩＴ阻害剤、及びＢ７－Ｈ３阻害剤からなる群から選択される。
【0180】
図７は、バイオマーカーとして決定されたコピー数変化（ＣＮＡ）を使用することによって、がんを有する個体のための処置を選択するのための例示的なプロセス７００のフローチャートを提供する。
【0181】
図７のステップ７０２では、コピー数変化（ＣＮＡ）は、本明細書に開示される方法のいずれかに従って、個体由来の試料において同定される。
【0182】
図７のステップ７０４では、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答は、同定されたＣＮＡに基づいて予測され、ここでＣＮＡは、例えば、疾患状態についてのバイオマーカーとして役立つ。
【0183】
図７のステップ７０６では、処置選択肢は、予測された応答に基づいて、個体に適した１つ以上の処置選択肢から選択される。
【0184】
コンピュータによって実装される場合、コピー数変化（ＣＮＡ）に基づいてがんを有する個体のための処置を選択することは、
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、個体からの試料中の１つ以上のゲノムセグメントにおける１つ以上のコピー数変化（ＣＮＡ）を含む、受信することと、
ｂ）データセットをモデルに自動的に入力して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することであって、応答は、１つ以上のＣＮＡに関連付けられる、予測することと、
ｃ）予測された応答を出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、
ｅ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢からの処置の選択を引き起こすことと、を含み得る。
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、個体からの試料中の１つ以上のゲノムセグメントにおける１つ以上のコピー数変化（ＣＮＡ）を含む、受信することと、
ｂ）データセットをモデルに自動的に入力して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することであって、応答は、１つ以上のＣＮＡに関連付けられる、予測することと、
ｃ）予測された応答を出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、
ｅ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢からの処置の選択を引き起こすことと、を含み得る。
【0185】
いくつかの実施形態では、ＣＮＡは目的の遺伝子に関連する。いくつかの実施形態では、目的の遺伝子は、例えば、ホスファターゼ及びテンシンホモログ（ＰＴＥＮ）遺伝子、乳がん１（ＢＲＣＡ１）遺伝子、又は乳がん２（ＢＲＣＡ２）遺伝子である。
【0186】
ＬＯＨに基づく
別の態様では、本方法は、がんを有する個体のための処置を選択することであって、
ａ）個体由来の試料中のヘテロ接合性喪失（ＬＯＨ）を決定することであって、ＬＯＨは、前述の実施形態のいずれか１つの方法に従って決定される、決定すること、
ｂ）決定されたＬＯＨをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
ｃ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を更に含み得る。
別の態様では、本方法は、がんを有する個体のための処置を選択することであって、
ａ）個体由来の試料中のヘテロ接合性喪失（ＬＯＨ）を決定することであって、ＬＯＨは、前述の実施形態のいずれか１つの方法に従って決定される、決定すること、
ｂ）決定されたＬＯＨをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
ｃ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を更に含み得る。
【0187】
図８は、決定されたヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）をバイオマーカーとして使用することによって、がんを有する個体についての処置を選択するための例示的なプロセスについてのフローチャートを提供する。
【0188】
図８のステップ８０２では、ヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）は、本明細書に開示される方法のいずれかに従って個体由来の試料において同定される。
【0189】
図８のステップ８０４では、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答は、同定されたＬＯＨに基づいて予測され、ここでＬＯＨは、例えば、疾患状態についてのバイオマーカーとして役立つ。
【0190】
図８のステップ８０６では、処置選択肢は、予測された応答に基づいて、個体に適した１つ以上の処置選択肢から選択される。
【0191】
いくつかの実施形態では、ＬＯＨは、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のＬＯＨである。いくつかの実施形態では、本方法は、全ゲノム長におけるＬＯＨセグメント長の百分率として、ゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）を計算することを更に含む。
【0192】
いくつかの実施形態では、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することは、ｇＬＯＨ値と所定の閾値との間の差を検出することを含む。
【0193】
いくつかの実施形態では、本方法は、選択された処置を個体に投与することを更に含み得る。
【0194】
いくつかの実施形態では、選択された処置は、チェックポイント阻害剤の投与である。いくつかの実施形態では、チェックポイント阻害剤は、ＰＤ－１阻害剤、ＰＤ－Ｌｌ阻害剤、ＣＴＬＡ－４阻害剤、ＬＡＧ３阻害剤、ＩＤＯ（１／２）阻害剤、ＴＩＧＩＴ阻害剤、及びＢ７－Ｈ３阻害剤からなる群から選択される。
【0195】
コンピュータによって実装される場合、パーセントゲノムワイドＬＯＨ（ｇＬＯＨ）に基づいてがんを有する個体のための処置を選択することは、
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、個体由来の試料中のゲノムワイドＬＯＨ（ｇＬＯＨ）の割合、及び１つ以上の処置選択肢に関連付けられた１つ以上の所定の閾値を含む、受信することと、
ｂ）１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測するためにデータセットをモデルに自動的に入力することであって、モデルは、１つ以上の処置選択肢の各々についてｇＬＯＨと所定の閾値とを比較し、予測された応答として１つ以上の比較を出力するように構成される、入力することと、
ｃ）予測された応答を出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、
ｅ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢からの処置の選択を引き起こすことと、を含み得る。
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、個体由来の試料中のゲノムワイドＬＯＨ（ｇＬＯＨ）の割合、及び１つ以上の処置選択肢に関連付けられた１つ以上の所定の閾値を含む、受信することと、
ｂ）１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測するためにデータセットをモデルに自動的に入力することであって、モデルは、１つ以上の処置選択肢の各々についてｇＬＯＨと所定の閾値とを比較し、予測された応答として１つ以上の比較を出力するように構成される、入力することと、
ｃ）予測された応答を出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、
ｅ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢からの処置の選択を引き起こすことと、を含み得る。
【0196】
いくつかの実施形態では、モデルは、ｇＬＯＨが１つ以上の処置選択肢の各々について所定の閾値よりも大きいかどうかを判定し、１つ以上の判定を予測応答として出力するように構成される。
【0197】
ＴＭＢに基づく
更に別の態様では、本方法は、がんを有する個体のための処置を選択することであって、
ａ）個体由来の試料中の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することであって、ＴＭＢは、前述の実施形態のいずれか１つの方法に従って決定される、決定することと、
ｂ）決定されたＴＭＢをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
ｃ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を更に含み得る。
更に別の態様では、本方法は、がんを有する個体のための処置を選択することであって、
ａ）個体由来の試料中の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することであって、ＴＭＢは、前述の実施形態のいずれか１つの方法に従って決定される、決定することと、
ｂ）決定されたＴＭＢをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
ｃ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を更に含み得る。
【0198】
図９は、決定された腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）をバイオマーカーとして使用することによって、がんを有する個体のための処置を選択するための例示的なプロセス９００のフローチャートを提供する。
【0199】
図９のステップ９０２では、腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）は、本明細書に開示される方法のいずれかに従って、個体由来の試料において同定される。
【0200】
図９のステップ９０４では、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答は、同定されたＴＭＢに基づいて予測され、ここでＴＭＢは、例えば、疾患状態についてのバイオマーカーとして役立つ。
【0201】
図９のステップ９０６では、処置選択肢は、予測された応答に基づいて、個体に適した１つ以上の処置選択肢から選択される。
【0202】
いくつかの実施形態では、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することは、ＴＭＢ値と所定の閾値との間の差を検出することを含む。
【0203】
いくつかの実施形態では、本方法は、選択された処置を個体に投与することを更に含み得る。いくつかの実施形態では、選択された処置は、チェックポイント阻害剤の投与である。いくつかの実施形態では、免疫チェックポイント阻害剤は、ＰＤ－１阻害剤、ＰＤ－Ｌｌ阻害剤、ＣＴＬＡ－４阻害剤、ＬＡＧ３阻害剤、ＩＤＯ（１／２）阻害剤、ＴＩＧＩＴ阻害剤、及びＢ７－Ｈ３阻害剤からなる群から選択される。
【0204】
変異状態に基づく
更に別の態様では、本方法は、がんを有する個体のための処置を選択することであって、
ａ）個体由来の試料中の遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることであって、変異状態は、前述の実施形態のいずれか１つの方法に従って特徴付けられる、特徴付けることと、
ｂ）遺伝的バリアントの特徴付けられた変異状態に基づいて、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
ｃ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を更に含み得る。
更に別の態様では、本方法は、がんを有する個体のための処置を選択することであって、
ａ）個体由来の試料中の遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることであって、変異状態は、前述の実施形態のいずれか１つの方法に従って特徴付けられる、特徴付けることと、
ｂ）遺伝的バリアントの特徴付けられた変異状態に基づいて、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
ｃ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を更に含み得る。
【0205】
図１０は、遺伝的バリアントの特徴付けられた変異状態に基づいて、がんを有する個体のための処置を選択するための例示的なプロセス１０００のフローチャートを提供する。いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントの変異状態は、体細胞起源若しくは生殖細胞系起源、ホモ接合性状態若しくはヘテロ接合性状態、サブクローン状態、又はそれらの組み合わせである。
【0206】
図１０のステップ１０２０では、遺伝的バリアントの変異状態は、本明細書に開示される方法のいずれかに従って、個体由来の試料において同定される。
【0207】
図１０のステップ１０４０では、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答は、遺伝的バリアントの特徴付けられた変異状態に基づいて予測され、ここで、遺伝的バリアントの変異状態は、例えば、疾患状態についてのバイオマーカーとして役立つ。
【0208】
図１０のステップ１０６０では、処置選択肢は、予測された応答に基づいて、個体に適した１つ以上の処置選択肢から選択される。
【0209】
いくつかの実施形態では、遺伝的バリアントの変異状態は、体細胞又は生殖細胞系である遺伝的バリアントの起源である。
【0210】
コンピュータによって実装される場合、バリアント変異状態に基づいてがんを有する個体のための処置を選択することは、
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、個体由来の試料からの１つ以上の遺伝的バリアントに関連付けられた１つ以上の変異状態を含む、受信することと、
ｂ）１つ以上の変異状態に基づいて、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測するように構成されたモデルに、データセットを自動的に入力することと、
ｃ）予測された応答を出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、
ｅ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢からの処置の選択を引き起こすことと、を含み得る。
ａ）入力デバイスから配列決定情報のデータセットを受信することであって、
データセットは、個体由来の試料からの１つ以上の遺伝的バリアントに関連付けられた１つ以上の変異状態を含む、受信することと、
ｂ）１つ以上の変異状態に基づいて、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測するように構成されたモデルに、データセットを自動的に入力することと、
ｃ）予測された応答を出力することと、
ｄ）任意選択的に、出力を表示デバイス上に表示することと、
ｅ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢からの処置の選択を引き起こすことと、を含み得る。
【0211】
本明細書中に開示されるバイオマーカーを使用することによって処置を選択するための方法は、任意の型のがんを有する個体に利益を与え得る。がんの非限定的な例としては、Ｂ細胞がん（例えば、多発性骨髄腫）、黒色腫、乳がん、肺がん（非小細胞肺がん又はＮＳＣＬＣなど）、気管支がん、結腸直腸がん、前立腺がん、膵臓がんが含まれるが、これらに限定されない、胃がん、卵巣がん、膀胱がん、脳又は中枢神経系がん、末梢神経系がん、食道がん、子宮頸がん、子宮がん又は子宮内膜がん、口腔又は咽頭がん、肝がん、腎臓がん、精巣がん、胆道がん、小腸又は付属器がん、唾液腺がん、甲状腺がん、副腎腺がん、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織のがん、腺がん、炎症性筋線維芽細胞腫瘍、胃腸間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸がん、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）、慢性骨髄性白血病（ＣＭＬ）、慢性リンパ性白血病（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、扁平上皮がん、基底細胞がん、腺がん、汗腺がん、脂腺がん、乳頭がん、乳頭腺がん、髄質がん、気管支原性がん、腎細胞がん、肝細胞腫、胆管がん、絨毛がん、セミノーマ、胚性がん腫、ウィルムス腫瘍、膀胱がん、上皮がん、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、肝細胞がん、甲状腺がん、胃がん、頭頸部がん、小細胞がん、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、家族性高好酸球増加症、慢性好酸球性白血病、神経内分泌がん、がん様腫瘍などが挙げられる。
【0212】
いくつかの実施形態では、がんは、肺がん、卵巣がん、乳がん、前立腺がん、又は膵臓がんである。
【0213】
様々なタイプの処置が、本明細書に開示される方法とともに使用され得る。がん処置の例としては、限定されるものではないが、積極的サーベイランス、観察、外科的介入、化学治療、免疫治療、放射線治療（外照射治療、定位放射線手術（ガンマナイフ）、及び分割定位放射線治療（ＦＳＲ）など）、局所治療、全身治療、ワクチン治療、ウイルス治療、分子標的治療、又はそれらの組み合わせが挙げられる。
【0214】
いくつかの実施形態では、選択される処置は、薬物投与、化学治療、放射線治療、免疫治療、及び／又は遺伝子治療である。
【0215】
様々なタイプの薬物が、本明細書に開示される方法とともに使用されてもよい。抗がん剤の非限定的な例には、ソラフェンブ、レゴラフェニブ、イマチニブ、エリブリン、ゲムシタビン、カペシタビン、パゾパニブ、ラパチニブ、ダブラフェニブ、リンゴ酸スチニブ、クリゾチニブ、エベロリムス、トリシロリムス、シロリムス、アキシチニブ、ゲフィチニブ、アナストロール、ビカルタミド、フルベストラント、ラリトレクス、ペメトレキセド、酢酸ゴセリリン、エルロチニンブ、ベムラフェニブ、ビジデジブ、クエン酸タモキシフェン、パクリタキセル、ドセタキセル、カバジタキセル、オキサリプラチン、ジブアフリベルセプト、ベバシズマブ、トラスツズマブ、ペルツズマブ、パンティウムマブ、タキサン、ブレオマイシン、メルファレン、プラムバギン、カンプトサール、マイトマイシン－Ｃ、ドキソルビシン、ペグ化ドキソルビシン、フォルフォリ５－フルオロウラシル、テモゾロミド、パシレオチド、テガフール、ギメラシル、オテラシ、イトラコナゾール、ボルテゾミブ、レナリドマイド、及びロミデプシンが挙げられる。
【0216】
がん化学治療薬の例としては、ドキソルビシン、エピルビシン、５－フルオロウラシル、パクリタキセル、ドセタキセル、シスプラチン、ブレオマイシン、メルファレン、プルンバギン、イリノテカン、マイトマイシンＣ、及びミトキサントロンが挙げられるが、これらに限定されない。例として、使用され得、臨床試験の段階にあり得る一部の他のがん化学治療薬としては、レスミノスタット、タスキニモド、レファメチニブ、ラパチニブ、タイバーブ、アレネジル、パシレオチド、シグニフォル、チシリムマブ、トレメリムマブ、ランソプラゾール、ＰｒｅｖＯｎｃｏ、ＡＢＴ－８６９、リニファニブ、チバンチニブ、タルセバ、エルロチニブ、スティバルガ、レゴラフェニブ、フルオロソラフェニブ、ブリバニブ、リポソームドキソルビシン、レンバチニブ、ラムシルマブ、ペレチノイン、ルチコ、ムパルフォスタット、テイスノ、テガフール、ギメラシル、オテラシル、及びオランチニブが挙げられる。
【0217】
がん薬物が効果を有し得る細胞標的の例としては、免疫チェックポイントタンパク質、ｍＴＯＲＣ、ＲＡＦキナーゼ、ＭＥＫキナーゼ、ホスホイノシトールキナーゼ３、線維芽細胞成長因子レセプター、多重チロシンキナーゼ、ヒト上皮増殖因子レセプター、血管内皮成長因子、他の新脈管形成因子、熱ショックタンパク質；Ｓｍｏ（平滑）レセプター、ＦＭＳ様チロシンキナーゼ３レセプター、アポトーシスタンパク質インヒビター、サイクリン依存性キナーゼ、デアセチラーゼ、ＡＬＫチロシンキナーゼレセプター、セリン／スレオニン－プロテインキナーゼＰｉｍ－１、ポルキュピンアシルトランスフェラーゼ、ヘッジホッグ経路、プロテインキナーゼＣ、ｍＤＭ２、Ｇｌｙｐｃｉｉｎ ３、ＣｈＫ１、肝細胞増殖因子ＭＥＴレセプター、上皮増殖因子ドメイン様７、Ｎｏｔｃｈ経路、Ｓｒｃファミリーキナーゼ、ＤＮＡメチルトランスフェラーゼ、ＤＮＡインターカレーター、チミジンシンターゼ、微小管機能破壊剤、ＤＮＡ架橋剤、ＤＮＡ鎖破壊剤、ＤＮＡアルキル化剤、ＪＮＫ依存性ｐ５３ Ｓｅｒ１５リン酸化誘導剤、ＤＮＡトポイソメラーゼインヒビター、Ｂｃｌ－２、及びフリーラジカル発生剤が挙げられるが、これらに限定されない。
【0218】
いくつかの実施形態では、処置は単独治療である。いくつかの実施形態では、処置は、免疫チェックポイント阻害剤を個体に投与することである。
【0219】
いくつかの実施形態では、処置は併用治療である。いくつかの実施形態では、処置は、化学治療、操作されたキメラ抗原受容体（ＣＡＲ）Ｔ細胞を投与すること、免疫チェックポイント阻害剤を投与すること、及び放射線治療からなる群から選択される任意の組み合わせである。いくつかの実施形態では、化学治療は、ヒストンデアセチラーゼ阻害剤（ＨＤＡＣ）、テモゾロミド、ダカルバジン（ＤＴＩＣ）、ベムラフェニブ、ダブラフェニブ及びトラメチニブからなる群から選択される薬物を投与することである。いくつかの実施形態では、免疫チェックポイント阻害剤は、ＰＤ－１阻害剤、ＰＤ－Ｌｌ阻害剤、ＣＴＬＡ－４阻害剤、ＬＡＧ３阻害剤、ＩＤＯ（１／２）阻害剤、ＴＩＧＩＴ阻害剤、及びＢ７－Ｈ３阻害剤からなる群から選択される。
【0220】
いくつかの実施形態では、処置を選択することは、特定の時間に与えられる薬物の量及び薬物を投与するスケジュールを含む、薬物投与レジメンを選択することを含む。
【0221】
更に、処置を選択する方法は、処置の選択からレポートを生成又は更新することを含み得る。いくつかの実施形態では、本方法は、レポートを個体又は臨床医に送信することを更に含む。いくつかの実施形態では、本方法は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体上にレポートを記憶することを更に含む。いくつかの実施形態では、本方法は、コンピュータディスプレイ上にレポートを表示することを更に含む。
【0222】
使用方法
いくつかの例では、開示された方法は、（ｉ）対象（例えば、がんを有することが疑われるか、又はがんを有すると決定された対象）から試料を取得するステップと、（ｉｉ）試料から核酸分子（例えば、腫瘍核酸分子と非腫瘍核酸分子との混合物）を抽出するステップと、（ｉｉｉ）試料から抽出された核酸分子に１つ以上のアダプター（例えば、１つ以上の増幅プライマー、フローセルアダプター配列、基質アダプター配列、又は試料インデックス配列）をライゲーションするステップと、（ｉｖ）（例えば、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）増幅技術、非ＰＣＲ増幅技術、又は等温増幅技術を使用して）核酸分子を増幅するステップと、（ｖ）（例えば、捕捉された核酸分子の領域に相補的な領域をそれぞれ含む１つ以上の核酸分子をそれぞれ含む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核酸分子を捕捉するステップと、（ｖｉ）例えば、次世代（例えば、超並列）シーケンサーを使用して、例えば、次世代（超並列）配列決定技術、全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）技術、全エクソーム配列決定技術、標的配列決定技術、直接配列決定技術、又はサンガー配列決定技術を使用して、試料から抽出された核酸分子（又はそれに由来するライブラリプロキシ）を配列決定するステップと、（ｖｉｉ）対象（又は患者）、介護者、ヘルスケア提供者、医師、腫瘍学者、電子カルテシステム、病院、診療所、診療所、第三者支払人、保険会社、又は官公庁にレポート（例えば、電子レポート、ウェブベースのレポート、又は紙のレポート）を生成、表示、送信、及び／又は送達するステップと、のうちの１つ以上を更に含み得る。いくつかの例では、レポートは、本明細書に記載の方法からの出力を含む。いくつかの例では、レポートの全部又は一部は、オンライン又はウェブベースのヘルスケアポータルのグラフィカルユーザインターフェースに表示されることができる。いくつかの例では、レポートは、コンピュータネットワーク又はピアツーピア接続を介して送信される。
いくつかの例では、開示された方法は、（ｉ）対象（例えば、がんを有することが疑われるか、又はがんを有すると決定された対象）から試料を取得するステップと、（ｉｉ）試料から核酸分子（例えば、腫瘍核酸分子と非腫瘍核酸分子との混合物）を抽出するステップと、（ｉｉｉ）試料から抽出された核酸分子に１つ以上のアダプター（例えば、１つ以上の増幅プライマー、フローセルアダプター配列、基質アダプター配列、又は試料インデックス配列）をライゲーションするステップと、（ｉｖ）（例えば、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）増幅技術、非ＰＣＲ増幅技術、又は等温増幅技術を使用して）核酸分子を増幅するステップと、（ｖ）（例えば、捕捉された核酸分子の領域に相補的な領域をそれぞれ含む１つ以上の核酸分子をそれぞれ含む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核酸分子を捕捉するステップと、（ｖｉ）例えば、次世代（例えば、超並列）シーケンサーを使用して、例えば、次世代（超並列）配列決定技術、全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）技術、全エクソーム配列決定技術、標的配列決定技術、直接配列決定技術、又はサンガー配列決定技術を使用して、試料から抽出された核酸分子（又はそれに由来するライブラリプロキシ）を配列決定するステップと、（ｖｉｉ）対象（又は患者）、介護者、ヘルスケア提供者、医師、腫瘍学者、電子カルテシステム、病院、診療所、診療所、第三者支払人、保険会社、又は官公庁にレポート（例えば、電子レポート、ウェブベースのレポート、又は紙のレポート）を生成、表示、送信、及び／又は送達するステップと、のうちの１つ以上を更に含み得る。いくつかの例では、レポートは、本明細書に記載の方法からの出力を含む。いくつかの例では、レポートの全部又は一部は、オンライン又はウェブベースのヘルスケアポータルのグラフィカルユーザインターフェースに表示されることができる。いくつかの例では、レポートは、コンピュータネットワーク又はピアツーピア接続を介して送信される。
【0223】
開示される方法は、様々な試料のうちのいずれかとともに使用され得る。例えば、いくつかの例では、試料は、組織生検試料、液体生検試料、又は正常対照を含み得る。いくつかの例では、試料は、液体生検試料であり得、血液、血漿、脳脊髄液、痰、便、尿、又は唾液を含み得る。いくつかの例では、試料は、液体生検試料であり得、循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）を含み得る。いくつかの例では、試料は、液体生検試料であり得、無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。
【0224】
いくつかの例では、試料から抽出された核酸分子は、腫瘍核酸分子と非腫瘍核酸分子との混合物を含むことができる。いくつかの例では、腫瘍核酸分子は、異種組織生検試料の腫瘍部分に由来することができ、非腫瘍核酸分子は、異種組織生検試料の正常部分に由来することができる。いくつかの例では、試料は、液体生検試料を含むことができ、腫瘍核酸分子は、液体生検試料の循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）画分に由来することができ、非腫瘍核酸分子は、液体生検試料の非腫瘍無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）画分に由来することができる。
【0225】
いくつかの例では、コピー数又はコピー数変化を決定するための開示される方法は、対象（例えば、患者）における疾患又は他の状態（例えば、がん、遺伝的障害（ダウン症候群及び脆弱性Ｘなど）、神経障害、又はバリアント、例えば、コピー数変化の検出が、当該疾患を診断、処置、又は予測することに関連する任意の他の疾患タイプ）の存在を診断するために（又はその診断の一部として）使用され得る。いくつかの例では、開示される方法は、本明細書の他の箇所で説明されるように、様々ながんのうちのいずれかの診断に適用可能であり得る。
【0226】
いくつかの例では、コピー数又はコピー数変化を決定するための開示される方法は、胎児ＤＮＡにおける遺伝的障害を予測するために使用され得る。（例えば、侵襲的又は非侵襲的出生前検査のために）。例えば、侵襲的羊水穿刺、絨毛絨毛サンプリング（ｃＶＳ）、若しくは胎児臍帯サンプリング技術を使用して得られた試料、又は無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）試料の非侵襲的サンプリング（母体ｃｆＤＮＡと胎児ｃｆＤＮＡとの混合物を含む）を使用して得られた試料から抽出された胎児ＤＮＡを配列決定して得られた配列リードデータが、例えば、ダウン症（トリソミー２１）、トリソミー１８、トリソミー１３、Ｘ及びＹ染色体の余分なコピー又は欠損と関連付けられたバリアント、例えば、コピー数変化を同定するために、開示される方法に従って処理され得る。
【0227】
いくつかの例では、コピー数又はコピー数変化を決定するための開示される方法を使用して、例えば、１つ以上の遺伝子座について決定されたコピー数の値に基づいて、臨床試験のための対象（例えば、患者）を選択することができる。いくつかの例では、例えば、１つ以上の遺伝子座のコピー数変化の同定に基づく、臨床試験のための患者選択は、標的治療の開発を加速させ、処置決定の医療成果を改善することができる。
【0228】
いくつかの例では、コピー数又はコピー数変化を決定するための開示される方法は、対象のための適切な治療又は処置（例えば、抗がん治療又は抗がん処置）を選択するために使用され得る。いくつかの例では、例えば、抗がん治療又は処置は、ポリ（ＡＤＰ－リボース）ポリメラーゼ阻害薬（ＰＡＲＰｉ）、白金化合物、化学治療、放射線治療、標的治療（例えば、免疫治療）、外科手術、又はそれらの任意の組み合わせの使用を含み得る。
【0229】
いくつかの例では、コピー数変化を決定するための開示される方法は、対象における疾患（例えば、がん）を処置する際に使用され得る。例えば、本明細書に開示される方法のいずれかを使用して１つ以上の遺伝子座についてのコピー数変化を決定することに応答して、有効量の抗がん治療又は抗がん処置を対象に投与することができる。
【0230】
いくつかの例では、コピー数又はコピー数変化を決定するための開示される方法は、対象における疾患の進行又は再発（例えば、がん又は腫瘍の進行又は再発）をモニタリングするために使用され得る。例えば、いくつかの例では、本方法は、第１の時点で対象から得られた第１の試料中のコピー数変化を決定（例えば、検出）するために使用され、第２の時点で対象から得られた第２の試料中のコピー数変化を決定（例えば、検出）するために使用されてもよく、第１の決定と第２の決定との比較は、疾患進行又は再発を監視することを可能にする。いくつかの例では、第１の時点は、患者が治療又は処置を投与される前に選択され、第２の時点は、対象が治療又は処置を投与された後に選択される。
【0231】
いくつかの例では、開示される方法は、例えば、検出されたコピー数変化の変化に応答して、処置用量を調整すること及び／又は異なる処置を選択することによって、対象のための治療又は処置（例えば、抗がん処置又は抗がん治療）を調整するために使用され得る。
【0232】
いくつかの例では、開示された方法を使用して決定されたコピー数又はコピー数変化の値は、試料に関連する予後又は診断指標として使用され得る。例えば、いくつかの例では、予後又は診断指標は、試料中の疾患（例えば、がん）の存在の指標、疾患（例えば、がん）が試料中に存在する可能性の指標、試料が由来した対象が疾患（例えば、がん）を発症することになる可能性の指標（すなわち、危険因子）、又は試料が由来した対象が特定の治療又は処置に応答することになる可能性の指標を含み得る。
【0233】
いくつかの例では、コピー数又はコピー数変化を決定するための開示される方法は、特定の疾患（例えば、がん）の検出、モニタリング、危険因子の予測、又は処置の選択の一部として、被験体に由来する試料中の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（関連するがん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、複数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プロセスの一部としてコピー数を決定するため又はコピー数変化を検出するための開示される方法を含めること（又は対象のゲノムプロファイルの一部としてコピー数を決定するため又はコピー数変化を検出するための開示される方法からの出力を含めること）は、例えば、所与の患者試料におけるコピー数変化の存在を独立して確認することによって、ゲノムプロファイルに基づいて行われる、例えば、疾患検出コール及び処置決定の妥当性を改善することができる。
【0234】
いくつかの例では、ゲノムプロファイルは、個体のゲノム及び／又はプロテオームにおける遺伝子（又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（又はその改変）、及び／又は他のバイオマーカーの存在に関する情報、並びに個体の対応する表現型形質、並びに遺伝的又はゲノム形質、表現型形質、及び環境因子の間の相互作用に関する情報を含み得る。
【0235】
いくつかの例では、被験者のゲノムプロファイルは、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、がん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、又はそれらの任意の組み合わせからの結果を含むことができる。
【0236】
いくつかの例では、本方法は、生成されたゲノムプロファイルに基づいて、処置又は治療（例えば、抗がん剤、抗がん処置、又は抗がん治療）を対象に投与又は適用することを更に含み得る。抗がん剤又は抗がん処置は、がん細胞の処置に有効である化合物を指し得る。抗がん剤又は抗がん治療の例は、アルキル化剤、代謝拮抗物質、天然産物、ホルモン、化学治療、放射線治療、免疫治療、外科手術、又は特定の細胞シグナル伝達経路の欠陥、例えば、ＤＮＡミスマッチ修復（ＭＭＲ）経路の欠陥を標的とするように構成された治療を含むが、これらに限定されない。
【0237】
試料
開示される方法及びシステムは、対象（例えば、患者）から収集される核酸（例えば、ＤＮＡ又はＲＮＡ）を含む様々な試料（本明細書では検体とも称される）のうちのいずれかとともに使用され得る。例としては、限定されるものではないが、腫瘍試料、組織試料、生検試料、血液試料（例えば、末梢全血試料）、血漿試料、血清試料、リンパ試料、唾液試料、痰試料、尿試料、婦人科液試料、循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）試料、脳脊髄液（ＣＳＦ）試料、心嚢液試料、胸水試料、腹水（腹膜液）試料、糞便（又は便）試料、又は他の体液、分泌物、及び／若しくは排泄物試料（あるいはそれらに由来する細胞試料）が挙げられる。ある特定の例では、試料は、凍結試料又はホルマリン固定パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）試料であり得る。
開示される方法及びシステムは、対象（例えば、患者）から収集される核酸（例えば、ＤＮＡ又はＲＮＡ）を含む様々な試料（本明細書では検体とも称される）のうちのいずれかとともに使用され得る。例としては、限定されるものではないが、腫瘍試料、組織試料、生検試料、血液試料（例えば、末梢全血試料）、血漿試料、血清試料、リンパ試料、唾液試料、痰試料、尿試料、婦人科液試料、循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）試料、脳脊髄液（ＣＳＦ）試料、心嚢液試料、胸水試料、腹水（腹膜液）試料、糞便（又は便）試料、又は他の体液、分泌物、及び／若しくは排泄物試料（あるいはそれらに由来する細胞試料）が挙げられる。ある特定の例では、試料は、凍結試料又はホルマリン固定パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）試料であり得る。
【0238】
いくつかの例では、試料は、組織切除（例えば、外科的切除）、針生検、骨髄生検、骨髄吸引、皮膚生検、内視鏡生検、細針吸引、口腔スワブ、鼻腔スワブ、膣スワブ、又は細胞学的スミア、擦り傷、洗浄又は洗浄液（管腔洗浄液又は気管支肺胞洗浄液など）などによって収集され得る。
【0239】
いくつかの例では、試料は、液体生検試料であり、例えば、全血、血漿、血清、尿、便、痰、唾液、又は脳脊髄液を含み得る。いくつかの例では、試料は、液体生検試料であり得、循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）を含み得る。いくつかの例では、試料は、液体生検試料であり得、無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。
【0240】
いくつかの例では、試料は、１つ以上の前悪性又は悪性細胞を含み得る。本明細書で使用される場合、前悪性腫瘍とは、まだ悪性ではないが、悪性になる準備ができている細胞又は組織を指す。ある特定の例では、試料は、固形腫瘍、軟部組織腫瘍、又は転移性病変から取得され得る。ある特定の例では、試料は、血液悪性腫瘍又は前悪性腫瘍から取得され得る。他の例では、試料は、手術マージンからの組織又は細胞を含み得る。ある特定の例では、試料は、腫瘍浸潤リンパ球を含み得る。いくつかの例では、試料は、１つ以上の非悪性細胞を含み得る。いくつかの例では、試料は、原発性腫瘍又は転移（例えば、転移生検試料）であるか、又はその一部であり得る。いくつかの例では、試料は、隣接部位（例えば、腫瘍に隣接する部位）と比較して、腫瘍（例えば、腫瘍細胞）のパーセントが最も高い部位（例えば、腫瘍部位）から得られ得る。いくつかの例では、試料は、隣接部位（例えば、腫瘍に隣接する部位）と比較して、最大腫瘍病巣（例えば、顕微鏡下で視覚された際の最大数の腫瘍細胞）を有する部位（例えば、腫瘍部位）から得られ得る。
【0241】
いくつかの例では、開示される方法は、一次対照（例えば、正常組織試料）を分析することを更に含み得る。いくつかの例では、開示される方法は、一次対照が利用可能であるかどうかを決定すること、及び利用可能である場合、当該一次対照から対照核酸（例えば、ＤＮＡ）を単離することを更に含み得る。いくつかの例では、試料は、一次対照が利用可能ではない場合、任意の正常対照（例えば、正常隣接組織（ＮＡＴ））を含み得る。いくつかの例では、試料は、組織学的に正常な組織であり得るか、又はそれを含み得る。いくつかの例では、本方法は、本明細書に説明される方法を使用して、試料、例えば、組織学的に正常な試料（例えば、外科的組織マージンから）を評価することを含む。いくつかの例では、開示される方法は、例えば、一次対照を伴わない試料中の当該ＮＡＴからの非腫瘍組織をマクロ切開することによって、非腫瘍細胞が濃縮された部分試料を取得することを更に含み得る。いくつかの例では、開示される方法は、一次対照及びＮＡＴが利用できないと決定することと、一致対照なしで分析のために当該試料をマーキングすることとを更に含み得る。
【0242】
いくつかの例では、組織学的に正常な組織（例えば、そうでなければ組織学的に正常な組織マージン）から得られた試料は、依然として、本明細書に説明されるバリアント配列などの遺伝子変化を含み得る。したがって、本方法は、検出された遺伝子変化の存在に基づいて、試料を再分類することを更に含み得る。いくつかの例では、複数の試料（例えば、異なる対象からの）が同時に処理される。
【0243】
開示される方法及びシステムは、様々な組織試料（又はその疾患状態）、例えば、固形組織試料、軟組織試料、転移性病変、又は液体生検試料のうちのいずれかから抽出された核酸の分析に適用され得る。組織の例としては、限定されるものではないが、結合組織、筋肉組織、神経系組織、上皮組織、及び血液が挙げられる。組織試料は、動物又は人体内の器官のいずれかから収集され得る。ヒト器官の例としては、脳、心臓、肺、肝臓、腎臓、膵臓、脾臓、甲状腺、乳腺、子宮、前立腺、大腸、小腸、膀胱、骨、皮膚などが挙げられるが、これらに限定されない。
【0244】
いくつかの例では、試料から抽出された核酸は、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）分子を含み得る。開示される方法による分析のために好適であり得るＤＮＡの例としては、限定されるものではないが、ゲノムＤＮＡ又はその断片、ミトコンドリアＤＮＡ又はその断片、無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、及び循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）が挙げられる。無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）は、アポトーシス及びネクローシス中に正常及び／又はがん細胞から放出されるＤＮＡの断片から構成され、血流中を循環し、及び／又は他の体液中に蓄積する。循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）は、血流中を循環し、及び／又は他の体液中に蓄積するがん細胞及び腫瘍から放出されるＤＮＡの断片から構成される。
【0245】
いくつかの例では、ＤＮＡは、試料から有核細胞から抽出される。いくつかの例では、試料は、例えば、試料が主に赤血球、過剰な細胞質を含有する病変細胞、又は線維症を有する組織で構成される場合、有核細胞性が低い。いくつかの例では、有核細胞性が低い試料は、ＤＮＡ抽出のために、より多くの、例えば、より大きな組織体積を必要とし得る。
【0246】
いくつかの例では、試料から抽出された核酸は、リボ核酸（ＲＮＡ）分子を含み得る。開示される方法による分析のために好適であり得るＲＮＡの例としては、限定されるものではないが、総細胞ＲＮＡ、特定の存在量のＲＮＡ配列の枯渇後の総細胞ＲＮＡ（例えば、リボソームＲＮＡ）、無細胞ＲＮＡ（ｃｆＲＮＡ）、メッセンジャーＲＮＡ（ｍＲＮＡ）又はその断片、総ＲＮＡのポリ（Ａ）尾部ｍＲＮＡ画分、リボソームＲＮＡ（ｒＲＮＡ）又はその断片、転移ＲＮＡ（ｔＲＮＡ）又はその断片、及びミトコンドリアＲＮＡ又はその断片が挙げられる。いくつかの例では、ＲＮＡは、試料から抽出され、例えば、逆転写反応を使用して相補的ＤＮＡに変換され得る。いくつかの例では、ｃＤＮＡは、ランダムプライムｃＤＮＡ合成法によって産生される。他の例では、ｃＤＮＡ合成は、オリゴ（ｄＴ）含有オリゴヌクレオチドによるプライミングによって成熟ｍＲＮＡのポリ（Ａ）尾部で開始される。枯渇、ポリ（Ａ）濃縮、及びｃＤＮＡ合成のための方法は、当業者に周知である。
【0247】
いくつかの例では、試料は、例えば、腫瘍細胞又は腫瘍細胞核を含む、腫瘍含有量を含み得る。いくつかの例では、試料は、少なくとも５～５０％、１０～４０％、１５～２５％、又は２０～３０％の腫瘍細胞核を有する腫瘍含有量を含み得る。いくつかの例では、試料は、少なくとも５％、少なくとも１０％、少なくとも２０％、少なくとも３０％、少なくとも４０％、又は少なくとも５０％の腫瘍細胞核の腫瘍含有量を含み得る。いくつかの例では、腫瘍核のパーセントは、試料中の腫瘍細胞の数を、核を有する試料中の全ての細胞の総数で除算することによって決定（例えば、計算）される。いくつかの例では、例えば、試料が肝細胞を含む肝臓試料であるとき、異なる腫瘍含有量計算が、２倍又は２倍超の核を有する肝細胞の存在、他のＤＮＡ含有量、例えば、非肝細胞、体細胞核の存在に起因して必要とされ得る。いくつかの例では、遺伝子変化、例えば、バリアント配列の検出の感度、又は、例えば、マイクロサテライト不安定性の決定の感度は、試料の腫瘍含有量に依存し得る。例えば、より低い腫瘍含有量を有する試料は、所与のサイズの試料に対する検出のより低い感度を結果的にもたらし得る。
【0248】
いくつかの例では、上記のように、試料は、例えば、腫瘍からの、又は正常組織からの、核酸（例えば、ＤＮＡ、ＲＮＡ（又はＲＮＡに由来するｃＤＮＡ）、又は両方）を含む。ある特定の例では、試料は、例えば、腫瘍又は正常組織由来の非核酸成分、例えば、細胞、タンパク質、炭水化物、又は脂質を更に含み得る。
【0249】
対象
いくつかの例では、試料は、ある条件若しくは疾患（例えば、過剰増殖性疾患又は悲がん指標）を有するか、又はある条件若しくは疾患を有すると疑われる対象（例えば、患者）から得られる（例えば、収集される）。いくつかの例では、過剰増殖性疾患は、がんである。いくつかの例では、がんは、固形腫瘍又はその転移性形態である。いくつかの例では、がんは、血液がん、例えば、白血病又はリンパ腫である。
いくつかの例では、試料は、ある条件若しくは疾患（例えば、過剰増殖性疾患又は悲がん指標）を有するか、又はある条件若しくは疾患を有すると疑われる対象（例えば、患者）から得られる（例えば、収集される）。いくつかの例では、過剰増殖性疾患は、がんである。いくつかの例では、がんは、固形腫瘍又はその転移性形態である。いくつかの例では、がんは、血液がん、例えば、白血病又はリンパ腫である。
【0250】
いくつかの例では、対象は、がんを有するか、又はがんを有するリスクがある。例えば、いくつかの例では、対象は、がん（例えば、がんを発症するためのベースラインのリスクを増加させる遺伝子変異を有すること）に対する遺伝的素因を有する。いくつかの例では、対象は、がんを発症するリスクを増加させる環境変動（例えば、放射線又は化学物質）に曝露されている。いくつかの例では、対象は、がんの発症について監視されることを必要とする。いくつかの例では、対象は、例えば、抗がん治療（又は抗がん処置）で処置された後に、がんの進行又は退縮について監視されることを必要としている。いくつかの例では、対象は、がんの再発について監視されることを必要としている。いくつかの例では、対象は、微小残存病変（ＭＲＤ）について監視されることを必要としている。いくつかの例では、対象は、がんに対して処置されていたか、又は処置されている。いくつかの例では、対象は、抗がん治療（又は抗がん処置）で処置されていない。
【0251】
いくつかの例では、対象（例えば、患者）は、１つ以上の標的治療で処置されているか、又は以前に処置されたことがある。いくつかの例では、例えば、標的治療で以前に処置されたことがある患者について、標的治療後試料（例えば、検体）が得られる（例えば、収集される）。いくつかの例では、標的治療後試料は、標的治療の完了後に得られた試料である。
【0252】
いくつかの例では、患者は、標的治療で以前に処置されていない。いくつかの例では、例えば、以前に標的治療で処置されていない患者について、試料は、切除、例えば、元の切除、又は再発後の切除（例えば、治療後の疾患再発後）を含む。
【0253】
がん
いくつかの例では、試料は、がんを有する対象から取得される。例示的ながんとしては、限定されるものではないが、Ｂ細胞がん（例えば、多発性骨髄腫）、黒色腫、乳がん、肺がん（非小細胞肺がん又はＮＳＣＬＣなど）、気管支がん、結腸直腸がん、前立腺がん、膵臓がんが含まれるが、これらに限定されない、胃がん、卵巣がん、膀胱がん、脳又は中枢神経系がん、末梢神経系がん、食道がん、子宮頸がん、子宮がん又は子宮内膜がん、口腔又は咽頭がん、肝がん、腎臓がん、精巣がん、胆道がん、小腸又は付属器がん、唾液腺がん、甲状腺がん、副腎腺がん、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織のがん、腺がん、炎症性筋線維芽細胞腫瘍、胃腸間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸がん、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）、慢性骨髄性白血病（ＣＭＬ）、慢性リンパ性白血病（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、扁平上皮がん、基底細胞がん、腺がん、汗腺がん、脂腺がん、乳頭がん、乳頭腺がん、髄質がん、気管支原性がん、腎細胞がん、肝細胞腫、胆管がん、絨毛がん、セミノーマ、胚性がん腫、ウィルムス腫瘍、膀胱がん、上皮がん、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、肝細胞がん、甲状腺がん、胃がん、頭頸部がん、小細胞がん、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、家族性高好酸球増加症、慢性好酸球性白血病、神経内分泌がん、がん様腫瘍などが挙げられる。
いくつかの例では、試料は、がんを有する対象から取得される。例示的ながんとしては、限定されるものではないが、Ｂ細胞がん（例えば、多発性骨髄腫）、黒色腫、乳がん、肺がん（非小細胞肺がん又はＮＳＣＬＣなど）、気管支がん、結腸直腸がん、前立腺がん、膵臓がんが含まれるが、これらに限定されない、胃がん、卵巣がん、膀胱がん、脳又は中枢神経系がん、末梢神経系がん、食道がん、子宮頸がん、子宮がん又は子宮内膜がん、口腔又は咽頭がん、肝がん、腎臓がん、精巣がん、胆道がん、小腸又は付属器がん、唾液腺がん、甲状腺がん、副腎腺がん、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織のがん、腺がん、炎症性筋線維芽細胞腫瘍、胃腸間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸がん、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）、慢性骨髄性白血病（ＣＭＬ）、慢性リンパ性白血病（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、扁平上皮がん、基底細胞がん、腺がん、汗腺がん、脂腺がん、乳頭がん、乳頭腺がん、髄質がん、気管支原性がん、腎細胞がん、肝細胞腫、胆管がん、絨毛がん、セミノーマ、胚性がん腫、ウィルムス腫瘍、膀胱がん、上皮がん、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、肝細胞がん、甲状腺がん、胃がん、頭頸部がん、小細胞がん、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、家族性高好酸球増加症、慢性好酸球性白血病、神経内分泌がん、がん様腫瘍などが挙げられる。
【0254】
いくつかの例では、がんは、血液悪性腫瘍（又は前悪性腫瘍）である。本明細書で使用される場合、血液悪性腫瘍は、造血又はリンパ組織の腫瘍、例えば血液、骨髄、又はリンパ節に影響を及ぼす腫瘍を指す。例示的な血液悪性腫瘍には、白血病（例えば、急性リンパ芽球性白血病（ＡＬＬ）、急性骨髄性白血病（ＡＭＬ）、慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）、慢性骨髄性白血病（ＣＭＬ）、有毛細胞白血病、急性単球性白血病（ＡＭｏＬ）、慢性骨髄単球性白血病（ＣＭＭＬ）、若年性骨髄単球性白血病（ＪＭＭＬ）、又は大顆粒リンパ性白血病）、リンパ腫（例えば、ＡＩＤＳ関連リンパ腫、皮膚Ｔ細胞リンパ腫、ホジキンリンパ腫（例えば、古典的ホジキンリンパ腫又は結節性リンパ球優位型ホジキンリンパ腫）、菌状息肉症、非ホジキンリンパ腫（例えば、Ｂ細胞非ホジキンリンパ腫（例えば、バーキットリンパ腫、小リンパ性リンパ腫（ＣＬＬ／ＳＬＬ）、びまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫、濾胞性リンパ腫、免疫芽球性大細胞リンパ腫、前駆Ｂリンパ芽球性リンパ腫、又はマントル細胞リンパ腫）又はＴ細胞非ホジキンリンパ腫（菌状息肉症、未分化大細胞リンパ腫、又は前駆Ｔリンパ芽球性リンパ腫））、原発性中枢神経系が含まれるが、これらに限定されない。
【0255】
核酸抽出及び処理
ＤＮＡ又はＲＮＡは、当業者に既知の様々な技術のうちのいずれかを使用して、組織試料、生検試料、血液試料、又は他の体液試料から抽出され得る（例えば、国際特許出願公開第２０１２／０９２４２６号の実施例１、Ｔａｎ，ｅｔ ａｌ．（２００９），“ＤＮＡ，ＲＮＡ，ａｎｄ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ：Ｔｈｅ Ｐａｓｔ ａｎｄ Ｔｈｅ Ｐｒｅｓｅｎｔ”，Ｊ．Ｂｉｏｍｅｄ．Ｂｉｏｔｅｃｈ．２００９：５７４３９８、ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｍａｘｗｅｌｌ（登録商標）１６ ＬＥＶ Ｂｌｏｏｄ ＤＮＡ Ｋｉｔ（Ｐｒｏｍｅｇａ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｍａｄｉｓｏｎ，ＷＩ）、及びｔｈｅ Ｍａｘｗｅｌｌ １６ Ｂｕｃｃａｌ Ｓｗａｂ ＬＥＶ ＤＮＡ Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｋｉｔ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｍａｎｕａｌ（Ｐｒｏｍｅｇａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ ＃ＴＭ３３３，Ｊａｎｕａｒｙ １，２０１１，Ｐｒｏｍｅｇａ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｍａｄｉｓｏｎ，ＷＩ）を参照されたい）。ＲＮＡ単離のためのプロトコルは、例えば、Ｍａｘｗｅｌｌ（登録商標）１６ Ｔｏｔａｌ ＲＮＡ Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｋｉｔ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｂｕｌｌｅｔｉｎ（Ｐｒｏｍｅｇａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ＃ＴＢ３５１、２００９年８月、Ｐｒｏｍｅｇａ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ、Ｍａｄｉｓｏｎ、ＷＩ）に開示されている。
ＤＮＡ又はＲＮＡは、当業者に既知の様々な技術のうちのいずれかを使用して、組織試料、生検試料、血液試料、又は他の体液試料から抽出され得る（例えば、国際特許出願公開第２０１２／０９２４２６号の実施例１、Ｔａｎ，ｅｔ ａｌ．（２００９），“ＤＮＡ，ＲＮＡ，ａｎｄ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ：Ｔｈｅ Ｐａｓｔ ａｎｄ Ｔｈｅ Ｐｒｅｓｅｎｔ”，Ｊ．Ｂｉｏｍｅｄ．Ｂｉｏｔｅｃｈ．２００９：５７４３９８、ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｍａｘｗｅｌｌ（登録商標）１６ ＬＥＶ Ｂｌｏｏｄ ＤＮＡ Ｋｉｔ（Ｐｒｏｍｅｇａ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｍａｄｉｓｏｎ，ＷＩ）、及びｔｈｅ Ｍａｘｗｅｌｌ １６ Ｂｕｃｃａｌ Ｓｗａｂ ＬＥＶ ＤＮＡ Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｋｉｔ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｍａｎｕａｌ（Ｐｒｏｍｅｇａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ ＃ＴＭ３３３，Ｊａｎｕａｒｙ １，２０１１，Ｐｒｏｍｅｇａ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｍａｄｉｓｏｎ，ＷＩ）を参照されたい）。ＲＮＡ単離のためのプロトコルは、例えば、Ｍａｘｗｅｌｌ（登録商標）１６ Ｔｏｔａｌ ＲＮＡ Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｋｉｔ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｂｕｌｌｅｔｉｎ（Ｐｒｏｍｅｇａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ＃ＴＢ３５１、２００９年８月、Ｐｒｏｍｅｇａ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ、Ｍａｄｉｓｏｎ、ＷＩ）に開示されている。
【0256】
典型的なＤＮＡ抽出手順は、例えば、（ｉ）ＤＮＡが抽出されることになる流体試料、細胞試料、又は組織試料の収集と、（ｉｉ）必要な場合、ＤＮＡ及び他の細胞質成分を放出するための細胞膜の破壊（すなわち、細胞溶解）と、（ｉｉｉ）タンパク質、脂質、及びＲＮＡを沈殿させるための濃厚塩溶液による液体試料又は溶解した試料の処置、その後の、沈殿したタンパク質、脂質、及びＲＮＡを分離するための遠心分離と、（ｉｖ）細胞膜溶解ステップ中に使用された洗剤、タンパク質、塩、又は他の試薬を除去するための上清からのＤＮＡの精製と、を含む。
【0257】
細胞膜の破壊は、様々な機械的剪断（例えば、フレンチプレス又は細針）又は超音波破壊技術を使用して実施され得る。細胞溶解ステップは、多くの場合、脂質、細胞及び核膜を溶解するための洗剤及び界面活性剤の使用を含む。いくつかの例では、溶解ステップは、タンパク質を破壊するためのプロテアーゼの使用、及び／又は試料中のＲＮＡの消化のためのＲＮａｓｅの使用を更に含み得る。
【0258】
ＤＮＡ精製のための好適な技術の例としては、限定されるものではないが、（ｉ）氷冷エタノール又はイソプロパノール中の沈殿、その後の遠心分離（例えば、酢酸ナトリウムの添加による、イオン強度を増加させることによって増強され得るＤＮＡの沈殿）と、（ｉｉ）フェノール－クロロホルム抽出、その後の、核酸を含有する水相を、変性タンパク質を含有する有機相から分離するための遠心分離と、（ｉｉｉ）核酸が緩衝液のｐＨ及び塩濃度に応じて固相（例えば、シリカ又はその他）に吸着する固相クロマトグラフィーと、が挙げられる。
【0259】
いくつかの例では、ＤＮＡに結合された細胞及びヒストンタンパク質は、プロテアーゼを添加することによって、又は酢酸ナトリウム若しくは酢酸アンモニウムでタンパク質を沈殿させることによって、あるいはＤＮＡ沈殿ステップの前のフェノール－クロロホルム混合物による抽出を通じて除去され得る。
【0260】
いくつかの例では、ＤＮＡは、様々な好適な市販のＤＮＡ抽出及び精製キットのうちのいずれかを使用して抽出され得る。例としては、限定されるものではないが、Ｑｉａｇｅｎ（Ｇｅｒｍａｎｔｏｗｎ、ＭＤ）製のＱＩＡａｍｐ（ヒト試料からのゲノムＤＮＡの単離用）及びＤＮＡｅａｓｙ（動物又は植物試料からのゲノムＤＮＡの単離用）キット、又はＰｒｏｍｅｇａ（Ｍａｄｉｓｏｎ、ＷＩ）製のＭａｘｗｅｌｌ（登録商標）及びＲｅｌｉａＰｒｅｐ（商標）シリーズが挙げられる。
【0261】
上記のように、いくつかの例では、試料は、ホルマリン固定（ホルムアルデヒド固定、又はパラホルムアルデヒド固定）、パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）組織調製を含み得る。例えば、ＦＦＰＥ試料は、基質、例えば、ＦＦＰＥブロックに包埋された組織試料であり得る。ホルムアルデヒド固定又はパラホルムアルデヒド固定、パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）組織から核酸（例えば、ＤＮＡ）を単離するための方法が、例えば、Ｃｒｏｎｉｎ，ｅｔ ａｌ．，（２００４）Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ．１６４（１）：３５－４２、Ｍａｓｕｄａ，ｅｔ ａｌ．，（１９９９）Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ．２７（２２）：４４３６－４４４３、Ｓｐｅｃｈｔ，ｅｔ ａｌ．，（２００１）Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ．１５８（２）：４１９－４２９、Ａｍｂｉｏｎ ＲｅｃｏｖｅｒＡｌｌ（商標）Ｔｏｔａｌ Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄ Ｉｓｏｌａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（Ａｍｂｉｏｎ，Ｃａｔ．Ｎｏ．ＡＭ１９７５，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ２００８）、Ｍａｘｗｅｌｌ（登録商標）１６ ＦＦＰＥ Ｐｌｕｓ ＬＥＶ ＤＮＡ Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｋｉｔ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｍａｎｕａｌ（Ｐｒｏｍｅｇａ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ ＃ＴＭ３４９，Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２０１１）、Ｅ．Ｚ．Ｎ．Ａ．（登録商標）ＦＦＰＥ ＤＮＡ Ｋｉｔ Ｈａｎｄｂｏｏｋ（ＯＭＥＧＡ ｂｉｏ－ｔｅｋ，Ｎｏｒｃｒｏｓｓ，ＧＡ，ｐｒｏｄｕｃｔ ｎｕｍｂｅｒｓ Ｄ３３９９－００，Ｄ３３９９－０１，ａｎｄ Ｄ３３９９－０２，Ｊｕｎｅ ２００９）、並びにＱＩＡａｍｐ（登録商標）ＤＮＡ ＦＦＰＥ Ｔｉｓｓｕｅ Ｈａｎｄｂｏｏｋ（Ｑｉａｇｅｎ，Ｃａｔ．Ｎｏ．３７６２５，Ｏｃｔｏｂｅｒ ２００７）に開示されている。例えば、ＲｅｃｏｖｅｒＡｌｌ（商標）Ｔｏｔａｌ Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄ Ｉｓｏｌａｔｉｏｎ Ｋｉｔは、高温でキシレンを使用してパラフィン包埋試料を可溶化し、ガラス繊維フィルタにかけて核酸を捕捉する。Ｍａｘｗｅｌｌ（登録商標）１６ ＦＦＰＥ Ｐｌｕｓ ＬＥＶ ＤＮＡ Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｋｉｔを、Ｍａｘｗｅｌｌ（登録商標）１６ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔとともに、ＦＦＰＥ組織の１から１０μｍ切片のゲノムＤＮＡを精製するために使用する。シリカクラッド常磁性粒子（ＰＭＰ）を用いてＤＮＡを精製し、低溶出容量で溶出する。Ｅ．Ｚ．Ｎ．Ａ．（登録商標）ＦＦＰＥ ＤＮＡ Ｋｉｔは、ゲノムＤＮＡの単離のためにスピンカラム及び緩衝系を使用する。ＱＩＡａｍｐ（登録商標）ＤＮＡ ＦＦＰＥ Ｔｉｓｓｕｅ Ｋｉｔは、ゲノム及びミトコンドリアＤＮＡの精製にＱＩＡａｍｐ（登録商標）ＤＮＡ Ｍｉｃｒｏ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙを使用する。
【0262】
いくつかの例では、開示される方法は、試料から抽出された核酸の収量値を決定又は取得することと、決定された値を参照値と比較することを更に含み得る。例えば、決定又は取得された値が参照値未満である場合、核酸は、ライブラリ構築を進める前に増幅され得る。いくつかの例では、開示される方法は、試料中の核酸断片のサイズ（又は平均サイズ）に対する値を決定又は取得することと、決定又は取得された値を、参照値、例えば、少なくとも１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、又は１０００塩基対（ｂｐｓ）のサイズ（又は平均サイズ）と比較することと、を更に含み得る。いくつかの例では、本明細書に説明される１つ以上のパラメータは、この決定に応答して、調整又は選択され得る。
【0263】
単離後、核酸は、典型的には、わずかにアルカリ性の緩衝液、例えば、Ｔｒｉｓ－ＥＤＴＡ（ＴＥ）緩衝液中、又は超純水中で溶解される。いくつかの例では、単離された核酸（例えば、ゲノムＤＮＡ）は、当業者に既知の様々な技術のうちのいずれかを使用することによって、断片化又は剪断され得る。例えば、ゲノムＤＮＡは、物理的剪断法、酵素的切断法、化学的切断法、及び当業者に周知の他の方法によって断片化され得る。ＤＮＡ剪断のための方法は、例えば、国際特許出願公開第２０１２／０９２４２６号の実施例４に説明されている。いくつかの例では、ＤＮＡ剪断法の代替法を使用して、ライブラリ調製中のライゲーションステップを回避することができる。
【0264】
ライブラリ調製
いくつかの例では、試料から単離された核酸は、ライブラリを構築するために使用され得る（例えば、本明細書に説明される核酸ライブラリ）。いくつかの例では、核酸は、上記に説明された方法のうちのいずれかを使用して断片化され、任意選択的に、鎖末端損傷の修復に供され、任意選択的に、アダプター、プライマー、及び／若しくはバーコード（例えば、増幅プライマー、配列決定アダプター、フローセルアダプター、基質アダプター、試料バーコード若しくはインデックス、及び／又は固有の分子識別子配列）を合成するためにライゲーションされ、サイズ選択され（例えば、分取ゲル電気泳動による）、並びに／又は増幅される（例えば、ＰＣＲ、非ＰＣＲ増幅技術、又は等温増幅技術を使用して）。いくつかの例では、断片化及びアダプターライゲーションされた核酸群は、標的配列のハイブリダイゼーションベースの選択の前に明示的なサイズ選択又は増幅なしに使用される。いくつかの例では、核酸は、当業者に周知の様々な特異的又は非特異的核酸増幅方法のうちのいずれかによって増幅される。いくつかの例では、核酸は、例えば、ランダムプライム鎖置換増幅などの全ゲノム増幅法によって増幅される。次世代配列決定のための核酸ライブラリ調製技術の例は、例えば、ｖａｎ Ｄｉｊｋ，ｅｔ ａｌ．（２０１４），Ｅｘｐ．Ｃｅｌｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ３２２：１２－２０，ａｎｄ Ｉｌｌｕｍｉｎａ’ｓ ｇｅｎｏｍｉｃ ＤＮＡ ｓａｍｐｌｅ ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ ｋｉｔに説明されている。
いくつかの例では、試料から単離された核酸は、ライブラリを構築するために使用され得る（例えば、本明細書に説明される核酸ライブラリ）。いくつかの例では、核酸は、上記に説明された方法のうちのいずれかを使用して断片化され、任意選択的に、鎖末端損傷の修復に供され、任意選択的に、アダプター、プライマー、及び／若しくはバーコード（例えば、増幅プライマー、配列決定アダプター、フローセルアダプター、基質アダプター、試料バーコード若しくはインデックス、及び／又は固有の分子識別子配列）を合成するためにライゲーションされ、サイズ選択され（例えば、分取ゲル電気泳動による）、並びに／又は増幅される（例えば、ＰＣＲ、非ＰＣＲ増幅技術、又は等温増幅技術を使用して）。いくつかの例では、断片化及びアダプターライゲーションされた核酸群は、標的配列のハイブリダイゼーションベースの選択の前に明示的なサイズ選択又は増幅なしに使用される。いくつかの例では、核酸は、当業者に周知の様々な特異的又は非特異的核酸増幅方法のうちのいずれかによって増幅される。いくつかの例では、核酸は、例えば、ランダムプライム鎖置換増幅などの全ゲノム増幅法によって増幅される。次世代配列決定のための核酸ライブラリ調製技術の例は、例えば、ｖａｎ Ｄｉｊｋ，ｅｔ ａｌ．（２０１４），Ｅｘｐ．Ｃｅｌｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ３２２：１２－２０，ａｎｄ Ｉｌｌｕｍｉｎａ’ｓ ｇｅｎｏｍｉｃ ＤＮＡ ｓａｍｐｌｅ ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ ｋｉｔに説明されている。
【0265】
いくつかの例では、結果的に得られる核酸ライブラリは、ゲノムの複雑さの全て又は実質的に全てを含み得る。この文脈における「実質的に全て」という用語は、実際には、手順の初期ステップ中にゲノム複雑性のいくらかの望ましくない喪失があり得る可能性を指す。本明細書に説明される方法はまた、核酸ライブラリがゲノムの一部である場合、例えば、ゲノムの複雑性が設計によって低減される場合に有用である。いくつかの例では、ゲノムの任意の選択された部分は、本明細書に説明される方法とともに使用され得る。例えば、ある特定の実施形態では、エクソーム全体又はそのサブセットが単離される。いくつかの例では、ライブラリは、少なくとも９５％、９０％、８０％、７０％、６０％、５０％、４０％、３０％、２０％、１０％、又は５％のゲノムＤＮＡを含み得る。いくつかの例では、ライブラリは、少なくとも９５％、９０％、８０％、７０％、６０％、５０％、４０％、３０％、２０％、１０％、又は５％のゲノムＤＮＡを含むゲノムＤＮＡのｃＤＮＡコピーからなり得る。ある特定の例では、核酸ライブラリを生成するために使用される核酸の量は、５マイクログラム未満、１マイクログラム未満、５００ｎｇ未満、２００ｎｇ未満、１００ｎｇ未満、５０ｎｇ未満、１０ｎｇ未満、５ｎｇ未満、又は１ｎｇ未満であり得る。
【0266】
いくつかの例では、ライブラリ（例えば、核酸ライブラリ）は、核酸分子の集合を含む。本明細書に説明されるように、ライブラリの核酸分子は、標的核酸分子（例えば、腫瘍核酸分子、参照核酸分子及び／又は対照核酸分子、本明細書ではそれぞれ第１、第２及び／又は第３の核酸分子とも称される）を含むことができる。ライブラリの核酸分子は、単一の対象又は個体に由来し得る。いくつかの例では、ライブラリは、２以上の対象（例えば、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、２０、３０以上の対象）に由来する核酸分子を含み得る。例えば、異なる対象由来の２つ以上のライブラリは、２以上の対象由来の核酸分子を有するライブラリを形成するために組み合わせられ得る（各対象に由来する核酸分子は、任意選択的に、特定の対象に対応する固有の試料バーコードにライゲーションされる）。いくつかの例では、対象は、がん又は腫瘍を有するか、又は有するリスクがあるヒトである。
【0267】
いくつかの例では、ライブラリ（又はその一部分）は、１つ以上のサブゲノム区間を含み得る。いくつかの例では、サブゲノム区間は、単一ヌクレオチド位置、例えば、その位置のバリアントが腫瘍表現型と関連付けられている（陽性又は陰性に）ヌクレオチド位置であり得る。いくつかの例では、サブゲノム区間は、２つ以上のヌクレオチド位置を含む。そのような例は、長さが少なくとも２、５、１０、５０、１００、１５０、２５０、又は２５０超のヌクレオチド位置の配列を含む。サブゲノム区間は、例えば、１つ以上の全遺伝子（又はその一部分）、１つ以上のエクソン若しくはコーディング配列（又はその一部分）、１つ以上のイントロン（又はその一部分）、１つ以上のマイクロサテライト領域（又はその一部分）、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。サブゲノム区間は、天然に存在する核酸分子、例えば、ゲノムＤＮＡ分子の断片の全部又は一部を含み得る。例えば、サブゲノム区間は、配列決定反応に供されるゲノムＤＮＡの断片に対応し得る。いくつかの例では、サブゲノム区間は、ゲノム供給源からの連続配列である。いくつかの例では、サブゲノム区間は、ゲノム中で連続していない配列を含み、例えば、ｃＤＮＡ中のサブゲノム区間は、スプライシングの結果として形成されたエクソン－エクソン接合部を含み得る。いくつかの例では、サブゲノム区間は、腫瘍核酸分子を含む。いくつかの例では、サブゲノム区間は、非腫瘍核酸分子を含む。
【0268】
分析のための遺伝子座の標的化
本明細書に説明される方法は、本明細書に説明されるように、例えば、ゲノム遺伝子座セット（例えば、遺伝子座又はその断片）から、対象区間セット（例えば、標的配列）を評価するための方法と組み合わせて、又はその一部として使用され得る。
本明細書に説明される方法は、本明細書に説明されるように、例えば、ゲノム遺伝子座セット（例えば、遺伝子座又はその断片）から、対象区間セット（例えば、標的配列）を評価するための方法と組み合わせて、又はその一部として使用され得る。
【0269】
いくつかの例では、開示される方法によって評価されるゲノム遺伝子座セットは、変異体形態で、細胞分裂、増殖若しくは生存に対する効果と関連付けられるか、又はがん、例えば、本明細書に説明されるがんと関連付けられる、複数の、例えば、遺伝子を含む。
【0270】
いくつかの例では、開示される方法によって評価される遺伝子座セットは、少なくとも１、少なくとも２、少なくとも３、少なくとも４、少なくとも５、少なくとも６、少なくとも７、少なくとも８、少なくとも９、少なくとも１０、少なくとも２０、少なくとも３０、少なくとも４０、少なくとも５０、少なくとも６０、少なくとも７０、少なくとも８０、少なくとも９０、少なくとも１００、又は１００超の遺伝子座を含む。
【0271】
いくつかの例では、選択された遺伝子座（本明細書では標的遺伝子座又は標的配列とも称される）又はその断片は、対象ゲノムの非コーディング配列、コーディング配列、遺伝子内領域、又は遺伝子間領域を含む、対象区間を含み得る。例えば、対象区間は、非コーディング配列又はその断片（例えば、プロモーター配列、エンハンサー配列、５’非翻訳領域（５’ＵＴＲ）、３’非翻訳領域（３’ＵＴＲ）、又はそれらの断片）、その断片のコーディング配列、エクソン配列又はその断片、イントロン配列又はその断片を含み得る。
【0272】
標的捕捉試薬
本明細書に説明される方法は、分析のための複数の特定の標的配列（例えば、遺伝子配列又はその断片）を選択及び捕捉するために、核酸ライブラリを複数の標的捕捉試薬と接触させることを含み得る。いくつかの例では、標的捕捉試薬（すなわち、標的分子に結合し、それによって、標的分子の捕捉を可能にする分子）が、分析される対象区間を選択するために使用される。例えば、標的捕捉試薬は、標的分子にハイブリダイズし（すなわち、それに相補的である）、それによって、標的核酸の捕捉を可能にし得るベイト分子、例えば、核酸分子（例えば、ＤＮＡ分子又はＲＮＡ分子）であり得る。いくつかの例では、標的捕捉試薬、例えば、ベイト分子（又はベイト配列）は、捕捉オリゴヌクレオチド（又は捕捉プローブ）である。いくつかの例では、標的核酸は、ゲノムＤＮＡ分子、ＲＮＡ分子、ＲＮＡ分子由来のｃＤＮＡ分子、マイクロサテライトＤＮＡ配列などである。いくつかの例では、標的捕捉試薬は、標的に対する溶液相ハイブリダイゼーションに好適である。いくつかの例では、標的捕捉試薬は、標的に対する固相ハイブリダイゼーションに好適である。いくつかの例では、標的捕捉試薬は、標的に対する溶液相ハイブリダイゼーション及び固相ハイブリダイゼーションの両方に好適である。標的捕捉試薬の設計及び構築は、例えば、国際特許出願公開第２０２０／２３６９４１号により詳細に説明され、その内容全体は参照により本明細書に組み込まれる。
本明細書に説明される方法は、分析のための複数の特定の標的配列（例えば、遺伝子配列又はその断片）を選択及び捕捉するために、核酸ライブラリを複数の標的捕捉試薬と接触させることを含み得る。いくつかの例では、標的捕捉試薬（すなわち、標的分子に結合し、それによって、標的分子の捕捉を可能にする分子）が、分析される対象区間を選択するために使用される。例えば、標的捕捉試薬は、標的分子にハイブリダイズし（すなわち、それに相補的である）、それによって、標的核酸の捕捉を可能にし得るベイト分子、例えば、核酸分子（例えば、ＤＮＡ分子又はＲＮＡ分子）であり得る。いくつかの例では、標的捕捉試薬、例えば、ベイト分子（又はベイト配列）は、捕捉オリゴヌクレオチド（又は捕捉プローブ）である。いくつかの例では、標的核酸は、ゲノムＤＮＡ分子、ＲＮＡ分子、ＲＮＡ分子由来のｃＤＮＡ分子、マイクロサテライトＤＮＡ配列などである。いくつかの例では、標的捕捉試薬は、標的に対する溶液相ハイブリダイゼーションに好適である。いくつかの例では、標的捕捉試薬は、標的に対する固相ハイブリダイゼーションに好適である。いくつかの例では、標的捕捉試薬は、標的に対する溶液相ハイブリダイゼーション及び固相ハイブリダイゼーションの両方に好適である。標的捕捉試薬の設計及び構築は、例えば、国際特許出願公開第２０２０／２３６９４１号により詳細に説明され、その内容全体は参照により本明細書に組み込まれる。
【0273】
本明細書に説明される方法は、配列決定されることになる標的核酸分子を選択するための標的捕捉試薬の適切な選択によって、１つ以上の対象からの試料（例えば、がん組織検体、液体生検試料など）からの多数のゲノム遺伝子座（例えば、遺伝子又は遺伝子産物（例えば、ｍＲＮＡ）、マイクロサテライト遺伝子座など）の最適化された配列決定を提供する。いくつかの例では、標的捕捉試薬は、特定の標的遺伝子座、例えば、特定の標的遺伝子座又はその断片にハイブリダイズし得る。いくつかの例では、標的捕捉試薬は、特定の標的遺伝子座群、例えば、特定の遺伝子座群又はその断片にハイブリダイズし得る。いくつかの例では、標的特異的及び／又は群特異的標的捕捉試薬の混合を含む複数の標的捕捉試薬が使用され得る。
【0274】
いくつかの例では、核酸配列決定のための複数の標的配列を捕捉するために核酸ライブラリと接触した複数の標的捕捉試薬（例えば、ベイトセット）中の標的捕捉試薬（例えば、ベイト分子）の数は、１０超、５０超、１００超、２００超、３００超、４００超、５００超、６００超、７００超、８００超、９００超、１，０００超、１，２５０超、１，５００超、１，７５０超、２，０００超、３，０００超、４，０００超、５，０００超、１０，０００超、２５，０００超、又は５０，０００超である。
【0275】
いくつかの例では、標的捕捉試薬配列の全長は、約７０ヌクレオチド～１０００ヌクレオチドであり得る。一例では、標的捕捉試薬の長さは、約１００～３００ヌクレオチド、１１０～２００ヌクレオチド、又は１２０～１７０ヌクレオチド長である。上記のものに加えて、約７０、８０、９０、１００、１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１６０、１７０、１８０、１９０、２００、２１０、２２０、２３０、２４０、２５０、３００、４００、５００、６００、７００、８００及び９００ヌクレオチド長の中間オリゴヌクレオチド長を本明細書に説明される方法で使用することができる。いくつかの実施形態では、約７０、８０、９０、１００、１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１６０、１７０、１８０、１９０、２００、２１０、２２０又は２３０塩基のオリゴヌクレオチドを使用することができる。
【0276】
いくつかの例では、各標的捕捉試薬配列は、（ｉ）標的特異的捕捉配列（例えば、遺伝子座又はマイクロサテライト遺伝子座特異的相補配列）、（ｉｉ）アダプター、プライマー、バーコード、及び／又は固有の分子識別子配列、並びに（ｉｉｉ）一端若しくは両端のユニバーサルテールを含み得る。本明細書に使用される際、「標的捕捉試薬」という用語は、標的特異的標的捕捉配列又は標的特異的標的捕捉配列を含む標的捕捉試薬オリゴヌクレオチド全体を指し得る。
【0277】
いくつかの例では、標的捕捉試薬中の標的特異的捕捉配列は、約４０ヌクレオチド～１０００ヌクレオチド長である。いくつかの例では、標的特異的捕捉配列は、約７０ヌクレオチド～３００ヌクレオチド長である。いくつかの例では、標的特異的配列は、約１００ヌクレオチド～２００ヌクレオチド長である。更に他の例では、標的特異的配列は、約１２０ヌクレオチド～１７０ヌクレオチド長、典型的には１２０ヌクレオチド長である。上記のものに加えて、中間の長さ、例えば、約４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００、１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１６０、１７０、１８０、１９０、２００、２１０、２２０、２３０、２４０、２５０、３００、４００、５００、６００、７００、８００及び９００ヌクレオチド長の標的特異的配列、並びに上記の長さの間の長さの標的特異的配列もまた、本明細書中に記載される方法において使用され得る。
【0278】
いくつかの例では、標的捕捉試薬は、１つ以上の再編成を含む対象区間、例えば、ゲノム再編成を含むイントロンを選択するように設計され得る。そのような例では、標的捕捉試薬は、選択効率を高めるために反復配列がマスクされるように設計される。再編成が既知の連結配列を有するこれらの例では、相補的標的捕捉試薬を連結配列に設計して選択効率を高めることができる。
【0279】
いくつかの例では、開示される方法は、２つ以上の異なる標的カテゴリを捕捉するように設計された標的捕捉試薬の使用を含み得、各カテゴリは、異なる標的捕捉試薬設計戦略を有する。いくつかの例では、本明細書に開示される、ハイブリダイゼーションベースの捕捉方法及び標的捕捉試薬組成物は、標的配列セットの捕捉及び均質なカバレッジを提供するが、一方で、標的化された配列セットの外側のゲノム配列のカバレッジを最小化することができる。いくつかの例では、標的配列は、ゲノムＤＮＡのエクソーム全体又はその選択されたサブセットを含み得る。いくつかの例では、標的配列は、例えば、大きな染色体領域（例えば、染色体腕全体）を含み得る。本明細書に開示される方法及び組成物は、複合標的核酸配列セットについて異なる配列決定深度及びカバレッジのパターンを達成するための異なる標的捕捉試薬を提供する。
【0280】
典型的には、ＤＮＡ分子が標的捕捉試薬配列として使用されるが、ＲＮＡ分子も使用することができる。いくつかの例では、ＤＮＡ分子標的捕捉試薬は、一本鎖ＤＮＡ（ｓｓＤＮＡ）又は二本鎖ＤＮＡ（ｄｓＤＮＡ）であり得る。いくつかの例では、ＲＮＡ－ＤＮＡ二重鎖は、ＤＮＡ－ＤＮＡ二重鎖よりも安定であり、したがって、潜在的により良好な核酸の捕捉を提供する。
【0281】
いくつかの例では、開示される方法は、１つ以上の核酸ライブラリから捕捉された、選択された核酸分子セット（例えば、ライブラリキャッチ）を提供することを含む。例えば、本方法は、１つ又は複数の核酸ライブラリを提供することであって、各々が、１つ以上の対象からの１つ以上の試料から抽出された複数の核酸分子（例えば、複数の標的核酸分子及び／又は参照核酸分子）を含む、提供することと、１つ又は複数のライブラリ（例えば、溶液ベースのハイブリダイゼーション反応における）を、１、２、３、４、５、５つ超の複数の標的捕捉試薬（例えば、オリゴヌクレオチド標的捕捉試薬）と接触させて、複数の標的捕捉試薬／核酸分子ハイブリッドを含むハイブリダイゼーション混合物を形成することと、例えば、当該ハイブリダイゼーション混合物を、当該ハイブリダイゼーション混合物からの複数の標的捕捉試薬／核酸分子ハイブリッドの分離を可能にする結合実体と接触させることによって、当該複数の標的捕捉試薬／核酸分子ハイブリッドをハイブリダイゼーション混合物から分離し、それによって、ライブラリキャッチ（例えば、１つ又は複数のライブラリからの選択又は濃縮された核酸分子の部分群）を提供することと、を含み得る。
【0282】
いくつかの例では、開示される方法は、ライブラリキャッチを増幅することを更に含み得る（例えば、ＰＣＲを実施することによって）。他の例では、ライブラリキャッチは、増幅されない。
【0283】
いくつかの例では、標的捕捉試薬は、必要に応じて説明書、標準、緩衝液若しくは酵素又は他の試薬を含み得るキットの一部であり得る。
【0284】
ハイブリダイゼーション条件
上記のように、本明細書に開示される方法は、ライブラリ（例えば、核酸ライブラリ）を、複数の標的捕捉試薬と接触させて、選択されたライブラリ標的核酸配列（すなわち、ライブラリキャッチ）と接触させることを含み得る。接触ステップは、例えば、溶液ベースのハイブリダイゼーションで行われ得る。いくつかの例では、本方法は、１回以上の追加の溶液ベースのハイブリダイゼーションに関してハイブリダイゼーションステップを繰り返すことを含む。いくつかの例では、本方法は、ライブラリキャッチを、同じか又は異なる標的捕捉試薬の集合との１回以上の追加の溶液ベースのハイブリダイゼーションに供することを更に含む。
上記のように、本明細書に開示される方法は、ライブラリ（例えば、核酸ライブラリ）を、複数の標的捕捉試薬と接触させて、選択されたライブラリ標的核酸配列（すなわち、ライブラリキャッチ）と接触させることを含み得る。接触ステップは、例えば、溶液ベースのハイブリダイゼーションで行われ得る。いくつかの例では、本方法は、１回以上の追加の溶液ベースのハイブリダイゼーションに関してハイブリダイゼーションステップを繰り返すことを含む。いくつかの例では、本方法は、ライブラリキャッチを、同じか又は異なる標的捕捉試薬の集合との１回以上の追加の溶液ベースのハイブリダイゼーションに供することを更に含む。
【0285】
いくつかの例では、接触ステップは、固体支持体、例えば、アレイを使用して行われる。ハイブリダイゼーションのための好適な固体支持体は、例えば、Ａｌｂｅｒｔ，Ｔ．Ｊ．ｅｔ ａｌ．（２００７）Ｎａｔ．Ｍｅｔｈｏｄｓ ４（１１）：９０３－５、Ｈｏｄｇｅｓ，Ｅ．ｅｔ ａｌ．（２００７）Ｎａｔ．Ｇｅｎｅｔ．３９（１２）：１５２２－７、及びＯｋｏｕ，Ｄ．Ｔ．ｅｔ ａｌ．（２００７）Ｎａｔ．Ｍｅｔｈｏｄｓ ４（１１）：９０７－９に説明されており、それらの内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【0286】
本明細書の方法での使用に適合させることができるハイブリダイゼーション方法は、例えば、国際特許出願公開第２０１２／０９２４２６号に記載されているように、当技術分野で記載されている。複数の標的核酸に標的捕捉試薬をハイブリダイズするための方法は、例えば、国際特許出願公開第２０２０／２３６９４１号により詳細に説明され、その内容全体は参照により本明細書に組み込まれる。
【0287】
配列決定方法
本明細書に開示される方法及びシステムは、核酸を配列決定するための方法又はシステム（例えば、次世代配列決定システム）と組み合わせて、又はその一部として使用されて、試料中のサブゲノム区間内の１つ以上の遺伝子座と重複する複数の配列リードを生成し、それによって、例えば、複数の遺伝子座における遺伝子対立配列を決定し得る。本明細書で使用される「次世代配列決定」（又は「ＮＧＳ」）はまた、「超並列配列決定」とも称され得、個々の核酸分子（例えば、単一分子配列決定では）又は個々の核酸分子のクローン的に拡大されたプロキシのヌクレオチド配列をハイスループット様式（例えば、１０３、１０４、１０５、又は１０５超の分子が同時に配列決定される）で決定する任意の配列決定方法を指す。
本明細書に開示される方法及びシステムは、核酸を配列決定するための方法又はシステム（例えば、次世代配列決定システム）と組み合わせて、又はその一部として使用されて、試料中のサブゲノム区間内の１つ以上の遺伝子座と重複する複数の配列リードを生成し、それによって、例えば、複数の遺伝子座における遺伝子対立配列を決定し得る。本明細書で使用される「次世代配列決定」（又は「ＮＧＳ」）はまた、「超並列配列決定」とも称され得、個々の核酸分子（例えば、単一分子配列決定では）又は個々の核酸分子のクローン的に拡大されたプロキシのヌクレオチド配列をハイスループット様式（例えば、１０３、１０４、１０５、又は１０５超の分子が同時に配列決定される）で決定する任意の配列決定方法を指す。
【0288】
次世代配列決定法は、当技術分野で公知であり、例えば、参照により本明細書に組み込まれる、Ｍｅｔｚｋｅｒ、Ｍ．（２０１０）Ｎａｔｕｒｅ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｒｅｖｉｅｗｓ １１：３１－４６に説明されている。本明細書に開示される方法及びシステムを実装するときに使用するために好適な配列決定方法の他の例は、例えば、国際特許出願公開第２０１２／０９２４２６号に説明されている。いくつかの例では、配列決定は、例えば、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、又は直接配列決定を含み得る。いくつかの例では、配列決定は、例えば、サンガー配列決定を使用して実施され得る。いくつかの例では、配列決定は、断片の両端が配列決定されることを可能にし、かつ、例えば、ゲノム再編成、反復配列要素、遺伝子融合、及び新規の転写物の検出のための高品質のアラインメント可能な配列データを生成する、ペアエンド配列決定技術を含み得る。
【0289】
開示される方法及びシステムは、Ｒｏｃｈｅ ４５４、Ｉｌｌｕｍｉｎａ Ｓｏｌｅｘａ、ＡＢＩ－ＳＯＬｉＤ、ＩＯＮ Ｔｏｒｒｅｎｔ、Ｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ、Ｐａｃｉｆｉｃ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅ、Ｈｅｌｉｃｏｓ、及び／又はＰｏｌｏｎａｔｏｒプラットフォームなどの、配列決定プラットフォームを使用して実装され得る。いくつかの例では、配列決定は、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＭｉＳｅｑ配列決定を含み得る。いくつかの例では、配列決定は、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＨｉＳｅｑ配列決定を含み得る。いくつかの例では、配列決定は、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＮｏｖａＳｅｑ配列決定を含み得る。試料から抽出された核酸中の多数の標的ゲノム遺伝子座を配列決定するための最適化された方法は、例えば、国際特許出願公開第２０２０／２３６９４１号により詳細に説明され、その内容全体は参照により本明細書に組み込まれる。
【0290】
ある特定の例では、開示される方法は、（ａ）複数の正常及び／若しくは腫瘍核酸分子を含むライブラリを試料から取得するステップ、（ｂ）標的核酸分子への標的捕捉試薬のハイブリダイゼーションを可能にする条件下でライブラリを１、２、３、４、５、又は５つ超の複数の標的捕捉試薬と同時に若しくは順次接触させ、それによって、選択された捕捉された正常及び／若しくは腫瘍核酸分子セット（すなわち、ライブラリキャッチ）を提供するステップ、（ｃ）例えば、ハイブリダイゼーション混合物を、ハイブリダイゼーション混合物からの標的捕捉試薬／核酸分子ハイブリッドの分離を可能にする結合実体と接触させることによって、核酸分子の選択されたサブセット（例えば、ライブラリキャッチ）をハイブリダイゼーション混合物から分離するステップ、（ｄ）ライブラリキャッチを配列決定して、１つ以上の対象区間（例えば、１つ以上の標的配列）と重複する複数のリード（例えば、配列リード）を、変異（又は変化）を含み得る当該ライブラリキャッチ、例えば、体細胞変異又は生殖細胞系変異を含むバリアント配列から取得するステップ、（ｅ）本明細書の他の箇所で説明されるアラインメント方法を使用して当該配列リードをアラインメントするステップ、並びに／又は（ｆ）複数のうちの１つ以上の配列リードから対象区間内のヌクレオチド位置にヌクレオチド値を割り当てる（例えば、ベイズ法又は本明細書に説明される他の方法を使用して、例えば、変異を呼び出す）ステップのうちの１つ以上を含む。
【0291】
いくつかの例では、１つ以上の対象区間に対する配列リードを取得することは、少なくとも１、少なくとも５、少なくとも１０、少なくとも２０、少なくとも３０、少なくとも４０、少なくとも５０、少なくとも１００、少なくとも１５０、少なくとも２００、少なくとも２５０、少なくとも３００、少なくとも３５０、少なくとも４００、少なくとも４５０、少なくとも５００、少なくとも５５０、少なくとも６００、少なくとも６５０、少なくとも７００、少なくとも７５０、少なくとも８００、少なくとも８５０、少なくとも９００、少なくとも９５０、少なくとも１，０００、少なくとも１，２５０、少なくとも１，５００、少なくとも１，７５０、少なくとも２，０００、少なくとも２，２５０、少なくとも２，５００、少なくとも２，７５０、少なくとも３，０００、少なくとも３，５００、少なくとも４，０００、少なくとも４，５００、又は少なくとも５，０００の遺伝子座、例えば、ゲノム遺伝子座、遺伝子座、マイクロサテライト遺伝子座などを配列決定することを含み得る。いくつかの例では、１つ以上の対象区間に対する配列リードを取得することは、この段落に説明された範囲内の任意の数の遺伝子座、例えば、少なくとも２，８５０の遺伝子座に対する対象区間を配列決定することを含み得る。
【0292】
いくつかの例では、１つ以上の対象区間に対する配列リードを取得することは、少なくとも２０塩基、少なくとも３０塩基、少なくとも４０塩基、少なくとも５０塩基、少なくとも６０塩基、少なくとも７０塩基、少なくとも８０塩基、少なくとも９０塩基、少なくとも１００塩基、少なくとも１２０塩基、少なくとも１４０塩基、少なくとも１６０塩基、少なくとも１８０塩基、少なくとも２００塩基、少なくとも２２０塩基、少なくとも２４０塩基、少なくとも２６０塩基、少なくとも２８０塩基、少なくとも３００塩基、少なくとも３２０塩基、少なくとも３４０塩基、少なくとも３６０塩基、少なくとも３８０塩基、又は少なくとも４００塩基の配列リード長（又は平均配列リード長）を提供する配列決定方法を用いて対象区間を配列決定することを含む。いくつかの例では、１つ以上の対象区間に対する配列リードを取得することは、この段落に説明された範囲内の任意の数の塩基の配列リード長（又は平均配列リード長）、例えば、５６塩基の配列リード長（又は平均配列リード長）を提供する配列決定方法を用いて対象区間を配列決定することを含み得る。
【0293】
いくつかの例では、１つ以上の対象区間に対する配列リードを取得することは、平均で少なくとも１００×以上のカバレッジ（又は深度）で配列決定することを含み得る。いくつかの例では、１つ以上の対象区間に対する配列リードを取得することは、平均で少なくとも１００×、少なくとも１５０×、少なくとも２００×、少なくとも２５０×、少なくとも５００×、少なくとも７５０×、少なくとも１，０００×、少なくとも１，５００×、少なくとも２，０００×、少なくとも２，５００×、少なくとも３，０００×、少なくとも３，５００×、少なくとも４，０００×、少なくとも４，５００×、少なくとも５，０００×、少なくとも５，５００×、又は少なくとも６，０００×以上のカバレッジ（又は深度）で配列決定することを含み得る。いくつかの例では、１つ以上の対象区間に対する配列リードを取得することは、この段落で説明された値の範囲内の任意の値を有する平均カバレッジ（又は深度）、例えば、少なくとも１６０×で配列決定することを含み得る。
【0294】
いくつかの例では、１つ以上の対象区間に対する配列リードを取得することは、約９０％、９２％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％超の配列決定された遺伝子座に対して、少なくとも１００×～少なくとも６，０００×の範囲の任意の値を有する平均配列決定深度で配列決定することを含む。例えば、いくつかの例では、対象区間に対するリードを取得することは、少なくとも９９％の配列決定された遺伝子座に対して少なくとも１２５×の平均配列決定深度で配列決定することを含む。別の例として、いくつかの例では、対象区間に対するリードを取得することは、少なくとも９５％の配列決定された遺伝子座に対して少なくとも４，１００×の平均配列決定深度で配列決定することを含む。
【0295】
いくつかの例では、ライブラリ中の核酸種の相対存在量は、配列決定実験によって生成されたデータ中のそれらの同族配列の出現の相対数（例えば、所与の同族配列に対する配列リードの数）をカウントすることによって推定され得る。
【0296】
いくつかの例では、開示される方法及びシステムは、本明細書に説明されるように、対象区間セット（例えば、遺伝子座）に対するヌクレオチド配列を提供する。ある特定の事例では、配列は、一致正常対照（例えば、野生型コントロール）、及び／又は一致腫瘍対照（例えば、原発性対転移性）を含む方法を使用せずに提供される。
【0297】
いくつかの例では、本明細書で使用される場合、配列決定深度のレベル（例えば、配列決定深度のＸ倍レベル）は、重複リード（例えば、ＰＣＲ重複リード）の検出及び除去の後に得られるリードの数（例えば、固有リード）を指す。他の例では、例えば、コピー数変化（ＣＮＡ）の検出を支援するために、重複リードが評価される。
【0298】
アラインメント
アラインメントは、リードをある場所、例えば、ゲノム場所又は遺伝子座と一致させるプロセスである。いくつかの例では、ＮＧＳリードは、既知の参照配列（例えば、野生型配列）にアラインメントされ得る。いくつかの例では、ＮＧＳリードは、デノボアセンブリされ得る。ＮＧＳリードに対する配列アラインメントの方法は、例えば、Ｔｒａｐｎｅｌｌ，Ｃ．ａｎｄ Ｓａｌｚｂｅｒｇ，Ｓ．Ｌ．Ｎａｔｕｒｅ Ｂｉｏｔｅｃｈ．，２００９，２７：４５５－４５７．デノボ配列アセンブリの例は、例えばＷａｒｒｅｎ Ｒ．ｅｔ ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００７，２３：５００－５０１、Ｂｕｔｌｅｒ Ｊ．ｅｔ ａｌ．，Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ．，２００８，１８：８１０－８２０、及びＺｅｒｂｉｎｏ Ｄ．Ｒ．ａｎｄ Ｂｉｒｎｅｙ Ｅ．，Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ．，２００８，１８：８２１－８２９に説明されている、配列アラインメントの最適化は、例えば、国際特許出願公開第２０１２／０９２４２６号に記載されているように、当技術分野で説明されている。配列アラインメント方法の追加の説明が、例えば、国際特許出願公開第２０２０／２３６９４１号により詳細に説明され、その内容全体は参照により本明細書に組み込まれる。
アラインメントは、リードをある場所、例えば、ゲノム場所又は遺伝子座と一致させるプロセスである。いくつかの例では、ＮＧＳリードは、既知の参照配列（例えば、野生型配列）にアラインメントされ得る。いくつかの例では、ＮＧＳリードは、デノボアセンブリされ得る。ＮＧＳリードに対する配列アラインメントの方法は、例えば、Ｔｒａｐｎｅｌｌ，Ｃ．ａｎｄ Ｓａｌｚｂｅｒｇ，Ｓ．Ｌ．Ｎａｔｕｒｅ Ｂｉｏｔｅｃｈ．，２００９，２７：４５５－４５７．デノボ配列アセンブリの例は、例えばＷａｒｒｅｎ Ｒ．ｅｔ ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００７，２３：５００－５０１、Ｂｕｔｌｅｒ Ｊ．ｅｔ ａｌ．，Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ．，２００８，１８：８１０－８２０、及びＺｅｒｂｉｎｏ Ｄ．Ｒ．ａｎｄ Ｂｉｒｎｅｙ Ｅ．，Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ．，２００８，１８：８２１－８２９に説明されている、配列アラインメントの最適化は、例えば、国際特許出願公開第２０１２／０９２４２６号に記載されているように、当技術分野で説明されている。配列アラインメント方法の追加の説明が、例えば、国際特許出願公開第２０２０／２３６９４１号により詳細に説明され、その内容全体は参照により本明細書に組み込まれる。
【0299】
ミスアラインメント（例えば、ゲノム内の不正確な場所における短いリードからの塩基対の配置）、例えば、代替対立遺伝子のリードが代替対立遺伝子リードのヒストグラムピークからシフトされ得るため、実際のがん変異の周りの配列コンテキスト（例えば、反復配列の存在）に起因するリードのミスアラインメントは、変異検出の感度の低下につながり得、変異検出の感度の低下につながり得る。ミスアラインメントを引き起こし得る配列コンテキストの他の例は、ショートタンデムリピート、散在反復配列、低複雑性領域、挿入－欠失（インデル）、及びパラログを含む。実際の変異が存在しない場合に問題のある配列状況が生じる場合、ミスアラインメントは、実際の参照ゲノム塩基配列のリードを誤った場所に配置することによって、「変異」対立遺伝子のアーチファクトのリードを導入し得る。多重遺伝子分析のための変異呼び出しアルゴリズムは、低存在量の変異に対してさえも感受性でなければならないため、配列ミスアラインメントは、偽陽性発見率を増加させ、及び／又は特異性を低下させ得る。
【0300】
いくつかの例では、本明細書に開示される方法及びシステムは、複数の個別的に調整されたアラインメント方法又はアルゴリズムの使用を統合して、配列決定方法、特に、多数の多様なゲノム遺伝子座における多数の多様な遺伝的事象の超並列配列決定に依存する方法で、ベース呼び出し性能を最適化し得る。いくつかの例では、開示される方法及びシステムは、１つ以上のグローバルアラインメントアルゴリズムの使用を含み得る。いくつかの例では、開示される方法及びシステムは、１つ以上のローカルアラインメントアルゴリズムの使用を含み得る。使用され得るアラインメントアルゴリズムの例としては、限定されるものではないが、Ｂｕｒｒｏｗｓ－Ｗｈｅｅｌｅｒ Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ（ＢＷＡ）ソフトウェアバンドル（例えば、Ｌｉ，ｅｔ ａｌ．（２００９），“Ｆａｓｔ ａｎｄ Ａｃｃｕｒａｔｅ Ｓｈｏｒｔ Ｒｅａｄ Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ ｗｉｔｈ Ｂｕｒｒｏｗｓ－Ｗｈｅｅｌｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ”，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２５：１７５４－６０、Ｌｉ，ｅｔ ａｌ．（２０１０），Ｆａｓｔ ａｎｄ Ａｃｃｕｒａｔｅ Ｌｏｎｇ－Ｒｅａｄ Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ ｗｉｔｈ Ｂｕｒｒｏｗｓ－Ｗｈｅｅｌｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ”，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ｅｐｕｂ．ＰＭＩＤ：２００８０５０５参照）、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアルゴリズム（例えば、Ｓｍｉｔｈ，ｅｔ ａｌ．（１９８１），“Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｏｍｍｏｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅｓ”，Ｊ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ １４７（１）：１９５－１９７参照）、Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアルゴリズム（例えば、Ｆａｒｒａｒ （２００７），“Ｓｔｒｉｐｅｄ Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎ Ｓｐｅｅｄｓ Ｄａｔａｂａｓｅ Ｓｅａｒｃｈｅｓ Ｓｉｘ Ｔｉｍｅｓ Ｏｖｅｒ Ｏｔｈｅｒ ＳＩＭＤ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｓ”，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２３（２）：１５６－１６１参照）、Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ－Ｗｕｎｓｃｈアルゴリズム（Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ，ｅｔ ａｌ．（１９７０）“Ａ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｍｅｔｈｏｄ Ａｐｐｌｉｃａｂｌｅ ｔｏ ｔｈｅ Ｓｅａｒｃｈ ｆｏｒ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｉｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ａｍｉｎｏ Ａｃｉｄ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｏｆ Ｔｗｏ Ｐｒｏｔｅｉｎｓ”，Ｊ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ ４８（３）：４４３－５３）、又はそれらの任意の組み合わせが挙げられる。
【0301】
いくつかの例では、本明細書に開示される方法及びシステムはまた、配列アセンブリアルゴリズム、例えば、Ａｒａｃｈｎｅ配列決定アセンブリアルゴリズム（例えば、Ｂａｔｚｏｇｌｏｕ，ｅｔ ａｌ．（２００２），“ＡＲＡＣＨＮＥ：Ａ Ｗｈｏｌｅ－Ｇｅｎｏｍｅ Ｓｈｏｔｇｕｎ Ａｓｓｅｍｂｌｅｒ”，Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ．１２：１７７－１８９参照）の使用も含み得る。
【0302】
いくつかの例では、配列リードを分析するために使用されるアラインメント方法は、異なるゲノム遺伝子座における異なるバリアント（例えば、点変異、挿入、欠失など）の検出のために個別的にカスタマイズ又は調整されない。いくつかの例では、異なるゲノム遺伝子座で検出される異なるバリアントの少なくともサブセットの検出のために個別的にカスタマイズ又は調整される異なるアラインメント方法がリードを分析するために使用される。いくつかの例では、異なるゲノム遺伝子座で各異なるバリアントを検出するために個別的にカスタマイズ又は調整される異なるアラインメント方法がリードを分析するために使用される。いくつかの例では、調整は、（ｉ）配列決定される遺伝子座（例えば、遺伝子座、マイクロサテライト遺伝子座、又は他の対象区間）、（ｉｉ）試料と関連付けられた腫瘍タイプ、（ｉｉｉ）配列決定されるバリアント、又は（ｉｖ）試料若しくは対象の特徴のうちの１つ以上の関数であり得る。配列決定されるいくつかの特定の対象区間に個別的に調整されるアラインメント条件の選択又は使用は、速度、感度及び特異性の最適化を可能にする。この方法は、比較的多数の多様な対象区間に対するリードのアラインメントが最適化される場合に特に有効である。いくつかの例では、本方法は、再編成のために最適化されたアラインメント方法と、再編成と関連付けられていない対象区間のために最適化された他のアラインメント方法の併用を含む。
【0303】
いくつかの例では、本明細書に開示される方法は、配列リードを分析、例えば、アラインメントするためのアラインメント方法を選択又は使用することを更に含み、当該アラインメント方法は、（ｉ）腫瘍タイプ、例えば、試料中の腫瘍タイプ、（ｉｉ）配列決定される対象区間の場所（例えば、遺伝子座）、（ｉｉｉ）配列決定される対象区間内のバリアントのタイプ（例えば、点変異、挿入、欠失、置換、コピー数変異（ＣＮＶ）、再編成、又は融合）、（ｉｖ）分析される部位（例えば、ヌクレオチド位置）、（ｖ）試料のタイプ（例えば、本明細書に説明される試料）、及び／又は（ｖｉ）評価される対象区間内若しくはその近くの隣接配列（例えば、例えば、対象区間内又はその近くの反復配列の存在に起因する対象区間のミスアラインメントに対する、その予想される傾向に従って）のうちの１つ以上の関数であるか、それらに応じて選択されるか、それらに対して最適化される。
【0304】
いくつかの例では、本明細書に開示される方法は、面倒なリード、例えば、再編成を有するリードの迅速かつ効率的なアラインメントを可能にする。したがって、対象区間に対するリードが再編成、例えば、転座を伴うヌクレオチド位置を含むいくつかの例では、本方法は、適切に調整され、以下を含むアラインメント方法を使用することを含み得る。（ｉ）リードとのアラインメントのための再編成参照配列を選択することであって、当該再編成参照配列が再編成（いくつかの例では、参照配列はゲノム再編成と同一ではない）とアラインメントする、選択すること、及び（ｉｉ）リードを当該再編成参照配列と比較、例えば、アラインメントすること。
【0305】
いくつかの例では、代替的な方法が、問題のあるリードをアラインメントするために使用され得る。これらの方法は、比較的多数の多様な対象区間に対するリードのアラインメントが最適化される場合に特に有効である。例として、試料を分析する方法は、（ｉ）第１のパラメータセットを使用するリードの比較（例えば、アラインメント比較）を実施し（例えば、第１のマッピングアルゴリズムを使用するか、又は第１の参照配列との比較によって）、当該リードが第１のアラインメント基準を満たす（例えば、リードが当該第１の参照配列で、例えば、特定の数のミスマッチ未満でアラインメントされ得る）かどうかを決定することと、（ｉｉ）当該リードが第１のアラインメント基準を満たさない場合、第２のパラメータセットを使用して第２のアラインメント比較を実施する（例えば、第２のマッピングアルゴリズムを使用するか、又は第２の参照配列との比較によって）ことと、（ｉｉｉ）任意選択的に、当該リードが第２の基準を満たす（例えば、当該リードが当該第２の参照配列で、例えば、特定の数未満のミスマッチ未満でアラインメントされ得る）かどうかを決定することであって、当該第２のパラメータセットが、例えば、当該第１のパラメータセットと比較して、バリアントに対するリードとのアラインメント（例えば、再編成、挿入、欠失、又は転座）を結果的にもたらす可能性が高い、当該第２の参照配列の使用を含む、決定することと、を含み得る。
【0306】
いくつかの例では、開示される方法における配列リードのアラインメントは、本明細書の他の箇所に説明される変異呼び出し方法と組み合わせられ得る。本明細書で論じられるように、実際の変異を検出するための感度の低下は、分析されている遺伝子又はゲノム遺伝子座（例えば、遺伝子座）の予想される変異部位の周りのアラインメントの質を（手動で又は自動化された様式で）評価することによって対処することができる。いくつかの例では、評価されることになる部位は、ヒトゲノム（例えば、ＨＧ１９ヒト参照ゲノム）又はがん変異（例えば、ＣＯＳＭＩＣ）のデータベースから得られ得る。問題があると特定された領域は、例えば、Ｓｍｉｔｈ－Ｗａｔｅｒｍａｎアラインメントなどのより遅いがより正確なアラインメントアルゴリズムを使用するアラインメント最適化（又は再アラインメント）によって、関連する配列状況においてより良好な性能を与えるように選択されたアルゴリズムを使用して修復することができる。一般的なアラインメントアルゴリズムが問題を改善することができない場合、カスタマイズされたアラインメントアプローチが、例えば、置換を含む可能性が高い遺伝子に対する最大の異なるミスマッチペナルティパラメータの調整、特定の腫瘍タイプに共通である特定の変異タイプ（例えば、黒色腫のＣ□Ｔ）に基づいて、特定のミスマッチペナルティパラメータを調整すること、又はある特定の試料タイプに共通である特定の変異タイプ（例えば、ＦＦＰＥに共通である置換）に基づいて、特定のミスマッチペナルティパラメータを調整することによって作成され得る。
【0307】
ミスアラインメントに起因する評価された対象区間の特異性の低下（偽陽性率の増加）は、配列決定データ内の全ての変異呼び出しの手動又は自動検査によって評価され得る。ミスアラインメントに起因して偽の変異呼び出しが発生しやすいことが判明した領域は、上記に論じられたアラインメント改善に供され得る。アルゴリズム的な改善策が可能でない場合、問題領域からの「変異」を標的遺伝子座のパネルから分類又はスクリーニングすることができる。
【0308】
変異呼び出し
ベース呼び出しは、配列決定デバイスの生の出力、例えば、オリゴヌクレオチド分子中のヌクレオチドの決定された配列を指す。変異呼び出しは、配列決定されている所与のヌクレオチド位置に対してヌクレオチド値、例えば、Ａ、Ｇ、Ｔ、又はＣを選択するプロセスを指す。典型的には、位置に対する配列リード（又はベース呼び出し）は、２つ以上の値を提供することになり、例えば、いくつかのリードがＴを示すことになり、いくつかがＧを示すことになる。変異呼び出しは、正しいヌクレオチド値、例えば、それらの値のうちの１つを配列に割り当てるプロセスである。「変異」呼び出しと称されるが、任意のヌクレオチド位置、例えば、変異体対立遺伝子、野生型対立遺伝子、変異体若しくは野生型として特徴付けられていない対立遺伝子に対応する位置、又は可変性を特徴としない位置にヌクレオチド値を割り当てるために適用することができる。
ベース呼び出しは、配列決定デバイスの生の出力、例えば、オリゴヌクレオチド分子中のヌクレオチドの決定された配列を指す。変異呼び出しは、配列決定されている所与のヌクレオチド位置に対してヌクレオチド値、例えば、Ａ、Ｇ、Ｔ、又はＣを選択するプロセスを指す。典型的には、位置に対する配列リード（又はベース呼び出し）は、２つ以上の値を提供することになり、例えば、いくつかのリードがＴを示すことになり、いくつかがＧを示すことになる。変異呼び出しは、正しいヌクレオチド値、例えば、それらの値のうちの１つを配列に割り当てるプロセスである。「変異」呼び出しと称されるが、任意のヌクレオチド位置、例えば、変異体対立遺伝子、野生型対立遺伝子、変異体若しくは野生型として特徴付けられていない対立遺伝子に対応する位置、又は可変性を特徴としない位置にヌクレオチド値を割り当てるために適用することができる。
【0309】
いくつかの例では、開示される方法は、特に、試料、例えば、がんを有する対象からの試料中の多数の多様なゲノム遺伝子座（例えば、遺伝子座、マイクロサテライト領域など）における多数の多様な遺伝子事象の超並列配列決定に依存する方法において、配列決定データに適用されるときの性能を最適化するために、カスタマイズ又は調整された変異呼び出しアルゴリズム又はパラメータの使用を含み得る。変異呼び出しの最適化は、例えば、国際特許出願公開第２０１２／０９２４２６号に記載されているように、当技術分野で説明されている。
【0310】
変異呼び出しのための方法は、以下のうちの１つ以上を含むことができる：参照配列内の各位置での情報に基づいて独立した呼び出しを行う（例えば、配列リードを調べること；ベースコール及び品質スコアを調べること；潜在的な遺伝子型が与えられたときの観察された塩基及び品質スコアの確率を計算すること；及び遺伝子型（例えば、ベイズ則を使用する）の割り当て）；偽陽性を除去すること（例えば、深度閾値を使用して、予想よりもはるかに低い又は高い読み取り深度を有するＳＮＰを拒否する；小さいインデルに起因する偽陽性を除去するための局所再調整）；連鎖不平衡（ＬＤ）／帰属に基づく分析を実施して、呼び出しを改良すること。
【0311】
特定の遺伝子型及び位置に関連する遺伝子型尤度を計算するために使用される式は、例えば、Ｌｉ Ｈ．ａｎｄ Ｄｕｒｂｉｎ Ｒ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０１０；２６（５）：５８９－９５に説明されている。特定のがん型における特定の変異に対する事前の予想は、そのがん型からの試料を評価するときに使用することができる。そのような可能性は、がん変異の公開データベース、例えば、Ｃａｔａｌｏｇｕｅ ｏｆ Ｓｏｍａｔｉｃ Ｍｕｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ｃａｎｃｅｒ（ＣＯＳＭＩＣ）、ＨＧＭＤ（Ｈｕｍａｎ Ｇｅｎｅ Ｍｕｔａｔｉｏｎ Ｄａｔａｂａｓｅ）、ｔｈｅ ＳＮＰ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ、Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ Ｍｕｔａｔｉｏｎ Ｄａｔａ Ｂａｓｅ（ＢＩＣ）及びＢｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅ Ｄａｔａｂａｓｅ（ＢＣＧＤ）から得ることができる。
【0312】
ＬＤ／インピュテーションベースの分析の例は、例えば、Ｂｒｏｗｎｉｎｇ，Ｂ．Ｌ．ａｎｄ Ｙｕ，Ｚ．Ａｍ．Ｊ．Ｈｕｍ．Ｇｅｎｅｔ．２００９，８５（６）：８４７－６１に説明されている。低カバレッジＳＮＰ呼び出し方法の例は、例えば、Ｌｉ，Ｙ．，ｅｔ ａｌ．，Ａｎｎｕ．Ｒｅｖ．Ｇｅｎｏｍｉｃｓ Ｈｕｍ．Ｇｅｎｅｔ．２００９，１０：３８７－４０６に説明されている。
【0313】
アラインメント後、変異呼び出し方法（例えば、ベイジアン変異呼び出し方法）を使用して置換の検出が実施され得、これは、対象区間の各々の各塩基、例えば、評価される遺伝子又は他の遺伝子座のエクソンに適用され、代替対立遺伝子の存在が観察される。この方法は、変異の存在下でリードデータを観測する確率を、ベースコールエラーのみの存在下でリードデータを観測する確率と比較する。この比較が変異の存在を十分に強く支持する場合、変異を呼び出すことができる。
【0314】
ベイズ変異検出手法の利点は、変異の存在確率と塩基呼び出しエラーの確率のみとの比較を、その部位における変異の存在の事前予想によって重み付けできることである。代替対立遺伝子のいくつかのリードが所与のがん型について頻繁に変異した部位で観察される場合、変異の証拠の量が通常の閾値を満たさない場合であっても、変異の存在が確実に呼び出され得る。次いで、この柔軟性を使用して、より希少な変異／より低い純度の試料の検出感度を高めるか、又は読み取りカバレッジの減少に対して試験をより堅牢にすることができる。がんにおいてゲノム中のランダムな塩基対が変異している可能性は約１ｅ－６である。例えば、典型的な多遺伝子性がんゲノムパネルの多くの部位で生じる特異的変異の可能性は、桁違いに高くなり得る。これらの尤度は、がん変異の公開データベース（例えば、ＣＯＳＭＩＣ）に由来し得る。
【0315】
インデル呼び出しは、典型的には関連する信頼スコア又は統計的証拠指標を含む、挿入又は欠失によって参照配列とは異なる配列決定データ中の塩基を見つけるプロセスである。インデル呼び出しの方法は、候補インデルを同定するステップ、局所再アラインメントによって遺伝子型尤度を計算するステップ、並びにＬＤベースの遺伝子型推論及びコールを行うステップを含み得る。典型的には、ベイズ法を使用して潜在的インデル候補を取得し、次いでこれらの候補をベイズフレームワーク内の参照配列とともに試験する。
【0316】
候補インデルを生成するためのアルゴリズムは、例えば、ＭｃＫｅｎｎａ，Ａ．，ｅｔ ａｌ．，Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ．２０１０；２０（９）：１２９７－３０３、Ｙｅ，Ｋ．，ｅｔ ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００９； ２５（２１）：２８６５－７１、Ｌｕｎｔｅｒ，Ｇ．，ａｎｄ Ｇｏｏｄｓｏｎ，Ｍ．，Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ．２０１１；２１（６）：９３６－９、及びＬｉ，Ｈ．，ｅｔ ａｌ．（２００９），Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２５（１６）：２０７８－９に説明されている。
【0317】
インデル呼び出し及び個体レベルの遺伝子型尤度を生成する方法としては、例えば、Ｄｉｎｄｅｌアルゴリズム（Ａｌｂｅｒｓ Ｃ．Ａ．ｅｔ ａｌ．，Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ．２０１１；２１（６）：９６１－７３）が挙げられる。例えば、ベイジアンＥＭアルゴリズムを使用して、リードを分析し、初期インデル呼び出しを行い、各候補インデルについて遺伝子型尤度を生成し、続いて、例えば、ＱＣＡＬＬ（Ｌｅ Ｓ．Ｑ．ａｎｄ Ｄｕｒｂｉｎ Ｒ．Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ．２０１１；２１（６）：９５２－６０）を使用して遺伝子型を補完することができる。インデルを観察する事前の予想などのパラメータは、インデルのサイズ又は位置に基づいて調整することができる（例えば、増加又は減少）。
【0318】
がんＤＮＡの分析のための５０％又は１００％の対立遺伝子頻度からの限られた偏差に対処する方法が開発されている。（例えば、ＳＮＶＭｉｘ －Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ．２０１０ Ｍａｒｃｈ １５；２６（６）：７３０－７３６参照。） しかしながら、本明細書に開示される方法は、１％～１００％の範囲の頻度（又は対立遺伝子画分）（すなわち、０．０１～１．０の範囲の対立遺伝子画分）、及び、特に、５０％未満のレベルの変異体対立遺伝子の存在の可能性の考慮を可能にする。このアプローチは、例えば、天然（マルチクローナル）腫瘍ＤＮＡの低純度ＦＦＰＥ試料における変異の検出に特に重要である。
【0319】
いくつかの例では、配列リードを分析するために使用される変異呼び出し方法は、異なるゲノム遺伝子座における異なる変異の検出のために個別的にカスタマイズ又は調整されない。いくつかの例では、異なるゲノム遺伝子座で検出される異なる変異の少なくともサブセットのために個別的にカスタマイズ又は微調整される異なる変異呼び出し方法が使用される。いくつかの例では、各異なるゲノム遺伝子座で検出される各異なる変異のために個別的にカスタマイズ又は微調整される異なる変異呼び出し方法が使用される。カスタマイズ又は調整は、本明細書に説明される因子、例えば、試料中のがんのタイプ、配列決定される対象区間が位置する遺伝子若しくは遺伝子座、又は配列決定されるバリアントのうちの１つ以上に基づくことができる。配列決定される対象区間の数に対して個別的にカスタマイズ又は微調整された変異呼び出し方法のこの選択又は使用は、変異呼び出しの速度、感度、及び特異性の最適化を可能にする。
【0320】
いくつかの例では、ヌクレオチド値は、固有の変異呼び出し方法を使用してＸ個の固有の対象区間の各々のヌクレオチド位置に割り当てられ、Ｘは、少なくとも２、少なくとも３、少なくとも４、少なくとも５、少なくとも１０、少なくとも１５、少なくとも２０、少なくとも３０、少なくとも４０、少なくとも５０、少なくとも６０、少なくとも７０、少なくとも８０、少なくとも９０、少なくとも１００、少なくとも２００、少なくとも３００、少なくとも４００、少なくとも５００、少なくとも１０００、少なくとも１５００、少なくとも２０００、少なくとも２５００、少なくとも３０００、少なくとも３５００、少なくとも４０００、少なくとも４５００、少なくとも５０００以上である。呼び出し方法は異なり、それによって、例えば、異なるベイズ事前値に依存することによって一意であり得る。
【0321】
いくつかの例では、当該ヌクレオチド値を割り当てることは、タイプの腫瘍における当該ヌクレオチド位置におけるバリアント、例えば、変異を示すリードを観察する以前（例えば、文献）の期待値であるか又はそれを表す値の関数である。
【0322】
いくつかの例では、本方法は、少なくとも１０、２０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００又は１，０００個のヌクレオチド位置についてヌクレオチド値（例えば、変異の呼び出し）を割り当てることを含み、各割り当ては、タイプの腫瘍における当該ヌクレオチド位置におけるバリアント、例えば変異を示すリードを観察する以前（例えば、文献）の期待値であるか又はそれを表す固有の（他の割り当ての値とは対照的な）値の関数である。
【0323】
いくつかの例では、当該ヌクレオチド値を割り当てることは、バリアントが特定の頻度（例えば、１％、５％、１０％など）で試料中に存在する場合及び／又はバリアントが存在しない場合（例えば、塩基呼び出しエラーのみに起因してリードにおいて観察される）、当該ヌクレオチド位置で当該バリアントを示すリードを観察する確率を表す値のセットの関数である。
【0324】
いくつかの例では、本明細書に説明される変異呼び出し方法は、（ａ）当該Ｘ個の対象区間の各々におけるヌクレオチド位置について、（ｉ）タイプＸの腫瘍の当該ヌクレオチド位置におけるバリアント、例えば、変異を示すリードを観察する以前（例えば、文献）の期待値であるか又はそれを表す第１の値と、（ｉｉ）バリアントがある頻度（例えば、１％、５％、１０％など）で試料中に存在する場合、及び／又はバリアントが存在しない（例えば、ベース呼び出しエラー単独に起因して、リード内で観察される）場合、当該ヌクレオチド位置で当該バリアントを示すリードを観察する可能性を表す第２の値のセットと、を取得することと、（ｂ）当該値に応答して、例えば、本明細書に説明されるベイズ法によって、第１の値を使用する第２のセット内の値の間の比較を重み付けすること（例えば、変位の存在の事後確率を計算すること）によって、当該ヌクレオチド位置の各々に、当該リードからのヌクレオチド値（例えば、変異を呼び出す）を割り当て、それによって、当該試料を分析することと、を含み得る。
【0325】
変異呼び出し方法の追加の説明が、例えば、国際特許出願公開第２０２０／２３６９４１号により詳細に説明され、その内容全体は参照により本明細書に組み込まれる。
【0326】
コンピュータ可読媒体（ソフトウェア）
本開示の前述の方法のいずれも、非一時的コンピュータ可読記憶媒体（コンピュータ可読媒体－ＣＲＭとも称される）上に記録された命令のセットとして指定されるコンピュータプログラムプロセスとして実装され得る。
本開示の前述の方法のいずれも、非一時的コンピュータ可読記憶媒体（コンピュータ可読媒体－ＣＲＭとも称される）上に記録された命令のセットとして指定されるコンピュータプログラムプロセスとして実装され得る。
【0327】
本方法は、デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行される１つ以上のプログラムを含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、１つ以上のプログラムが、１つ以上のプロセッサによって実行された場合、前述の実施形態のいずれか１つの方法をデバイスに実施させる命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【0328】
前述の実施形態のいずれか１つの方法を実施することから生成されたレポートを含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体も本明細書で提供される。
【0329】
コンピュータ可読記憶媒体の例は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、読み出し専用コンパクトディスク（ＣＤ－ＲＯＭ）、記録可能コンパクトディスク（ＣＤ－Ｒ）、書き換え可能コンパクトディスク（ＣＤ－ＲＷ）、読み出し専用デジタル多用途ディスク（例えば、ＤＶＤ－ＲＯＭ、二層ＤＶＤ－ＲＯ）、様々な記録可能／書き換え可能ＤＶＤ（、例えば、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＤＶＤ－ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷなど）、フラッシュメモリ（例えば、ＳＤカード、ｍｉｎｉ－ＳＤカード、ｍｉｃｒｏ－ＳＤカードなど）、磁気及び／又はソリッドステートハードドライブ、超高密度光ディスク、任意の他の光又は磁気媒体、及びフロッピー（登録商標）ディスクを含む。いくつかの実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は、ソリッドステートデバイス、ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、又は任意の他の不揮発性コンピュータ可読記憶媒体である。
【0330】
コンピュータ可読記憶媒体は、少なくとも１つの処理ユニットによって実行可能であり、様々な動作を実施するための命令セットを含む、コンピュータ実行可能命令セット（例えば、「コンピュータプログラム」）を記憶することができる。
【0331】
コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、又はコードとしても知られる）は、コンパイル型又はインタープリタ型言語、宣言型又は手続き型言語を含む、任意の形態のプログラム言語で書くことができ、スタンドアロンプログラムとして、又はモジュール、コンポーネント、若しくはサブルーチン、オブジェクト、若しくはコンピューティング環境での使用に適した他のコンポーネントとして含む、任意の形態で展開することができる。コンピュータプログラムは、ファイルシステム内のファイルに対応してもよいが、その必要はない。プログラムは、他のプログラム又はデータを保持するファイルの一部（例えば、マークアップ言語文書に格納された１つ以上のスクリプト）、問題のプログラム専用の単一のファイル、又は複数の協調ファイル（例えば、１つ以上のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部を格納するファイル）に格納することができる。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上で、又は１つのサイトに位置するか、若しくは複数のサイトにわたって分散され、通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開され得る。コンピュータプログラム又はコンピュータコードの例は、コンパイラによって生成されるようなマシンコード、及びインタープリタを使用してコンピュータ、電子コンポーネント、又はマイクロプロセッサによって実行されるより高レベルのコードを含むファイルを含む。
【0332】
いくつかの実施形態では、本開示の複数のソフトウェア態様は、本開示の別個のソフトウェア態様を残しながら、より大きいプログラムの下位部分として実装され得る。いくつかの実装形態では、複数のソフトウェア態様を別個のプログラムとして実装することもできる。本明細書で説明されるソフトウェア態様を一緒に実装する別個のプログラムの任意の組み合わせは、本開示の範囲内である。いくつかの実装形態では、ソフトウェアプログラムは、１つ以上の電子システム上で動作するようにインストールされたとき、ソフトウェアプログラムの動作を実行及び実施する１つ以上の特定のマシン実装形態を定義する。
【0333】
電子デバイス及びシステム
更に、本開示の前述の方法のうちのいずれか１つは、１つ以上のコンピュータシステム又は他の形態の装置において実装されてもよい。装置の例としては、コンピュータ、タブレットパーソナルコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント、及び携帯電話が挙げられるが、これらに限定されない。
更に、本開示の前述の方法のうちのいずれか１つは、１つ以上のコンピュータシステム又は他の形態の装置において実装されてもよい。装置の例としては、コンピュータ、タブレットパーソナルコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント、及び携帯電話が挙げられるが、これらに限定されない。
【0334】
本方法は、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含む電子デバイスを提供し、１つ以上のプログラムは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、デバイスに、前述の実施形態のうちのいずれか１つに記載の方法を行わせる命令を含む。
【0335】
いくつかの実施形態では、電子デバイスは、１つ以上のディスプレイを更に含み得る。いくつかの実施形態では、電子デバイスは、前述の実施形態のいずれか１つの方法を実施することから生成されたレポートを提示するための１つ以上のディスプレイを含む。
【0336】
いくつかの実施形態では、電子デバイスは、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ユーザデバイス、タブレットＰＣ、ラップトップコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、又はその機械によって行われるアクションを指定する、連続的又は別様の命令のセットを実行可能な任意の機械であってもよい。いくつかの実施形態では、電子デバイスは、キーボード及びポインティングデバイス、タッチデバイス、ディスプレイデバイス、並びにネットワークデバイスを更に含み得る。
【0337】
ユーザとの対話を提供するために、本明細書で説明する主題の実装形態は、ユーザに情報を表示するための本明細書で説明するディスプレイデバイスと、仮想又は物理キーボードと、ユーザがコンピュータに入力を提供することができる指、ペンシル、マウス又はトラックボールなどのポインティングデバイスとを有するコンピュータ上で実装され得る。他の種類のデバイスを使用して、ユーザとの対話を提供することもでき、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバックなどの任意の形態の感覚フィードバックとすることができ、ユーザからの入力は、音響、速度、又は触覚入力を含む任意の形態で受信することができる。図１１は、一実施形態によるコンピューティングデバイス又はシステムの例を例示する。デバイス１１００は、ネットワークに接続されたホストコンピュータとすることができる。デバイス１１００は、クライアントコンピュータ又はサーバとすることができる。図１１に示されるように、デバイス１１００は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバ、又はハンドヘルド計算デバイス（携帯電子デバイス、例えば、電話又はタブレット）などの任意の好適なタイプのマイクロプロセッサベースのデバイスであり得る。デバイスは、例えば、１つ以上のプロセッサ１１１０、入力デバイス１１２０、出力デバイス１１３０、メモリ又は記憶デバイス１１４０、通信デバイス１１６０、及び核酸シーケンサー１１７０を含み得る。メモリ又は記憶デバイス１１４０に常駐するソフトウェア１１５０は、例えば、オペレーティングシステム、及び本明細書に説明される方法を実施するためのソフトウェアを含み得る。入力デバイス１１２０及び出力デバイス１１３０は、一般に、本明細書に記載のものに対応していてもよく、コンピュータと接続可能であってもよく、又はコンピュータと一体化していてもよい。
【0338】
入力デバイス１１２０は、タッチスクリーン、キーボード若しくはキーパッド、マウス、又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１１３０は、タッチスクリーン、触覚デバイス、又はスピーカなど、出力を提供する任意の好適なデバイスであってもよい。
【0339】
ストレージ１１４０は、ストレージ（例えば、ＲＡＭ（揮発性及び不揮発性）、キャッシュ、ハードドライブ、又はリムーバブルストレージディスクを含む、電気的、磁気的、又は光学的メモリ）を提供する任意の好適なデバイスであり得る。通信デバイス１１６０は、ネットワークインターフェースチップ又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、例えば、有線メディア（例えば、物理システムバス１１８０、イーサネット接続、若しくは任意の他の有線転送技術）を介して、又は無線（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又は任意の他の無線技術）で、任意の好適な様式で接続することができる。
【0340】
ソフトウェアモジュール１１５０は、ストレージ１１４０に実行可能な命令として記憶され、プロセッサ１１１０によって実行されることができ、例えば、オペレーティングシステム及び／又は本開示の方法の機能を具現化するプロセスを含むことができる（例えば、上記のデバイスに具現化される）。
【0341】
ソフトウェアモジュール１１５０はまた、命令実行システム、装置、若しくはデバイス（例えば、本明細書に記載のもの）によって、又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及び／又は転送することができ、命令実行システム、装置、若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、命令を実行することができる。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１１４０などの任意の媒体であり得、命令実行システム、装置、若しくはデバイスによって、又はそれらと接続して使用するためのプロセスを含む若しくは記憶することができる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、単一の機能ユニットとして動作するハードドライブ、フラッシュドライブ、及び配信モジュールなどのメモリユニットを挙げることができる。また、本明細書に記載の様々なプロセスは、上記の実施形態及び技法に従って動作するように構成されたモジュールとして具現化され得る。更に、プロセスは別個に示され、かつ／又は説明され得るが、当業者は、上記のプロセスが他のプロセス内のルーチン又はモジュールであり得ることを理解するであろう。
【0342】
ソフトウェアモジュール１１５０はまた、命令実行システム、装置、若しくは上述したものなどのデバイスによって、又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、若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、若しくはデバイスによって、又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、又は伝送し得る。伝送可読媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、若しくは赤外線の有線又は無線伝播媒体を含み得るが、これらに限定されない。
【0343】
デバイス１１００は、任意の好適なタイプの相互接続された通信システムであり得る、ネットワーク（例えば、図１２に示され、及び／又は以下に説明される、ネットワーク１２０４）に接続され得る。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若しくはＴ３回線）、ケーブルネットワーク、ＤＳＬ、又は電話回線などの、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。
【0344】
デバイス１１００は、任意のオペレーティングシステム、例えば、ネットワーク上で動作するのに好適なオペレーティングシステムを使用して実装され得る。ソフトウェアモジュール１１５０は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ、又はＰｙｔｈｏｎなどの任意の好適なプログラミング言語で書くことができる。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、又はウェブベースのアプリケーション若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。いくつかの実施形態では、オペレーティングシステムは、１つ以上のプロセッサ、例えば、プロセッサ１１１０によって実行される。
【0345】
デバイス１１００は、任意の適切な核酸配列決定機器とすることができるシーケンサー１１７０を更に含むことができる。
【0346】
図１２は、一実施形態によるコンピューティングシステムの例を例示する。システム１２００では、デバイス１１００（例えば、上記に説明され、図１１に例示される）は、ネットワーク１２０４に接続され、これはまた、デバイス１２０６にも接続されている。いくつかの実施形態では、デバイス１２０６は、シーケンサーである。例示的なシーケンサーは、限定されないが、Ｒｏｃｈｅ／４５４のＧｅｎｏｍｅ Ｓｅｑｕｅｎｃｅｒ（ＧＳ）ＦＬＸ Ｓｙｓｔｅｍ、Ｉｌｌｕｍｉｎａ／ＳｏｌｅｘａのＧｅｎｏｍｅ Ａｎａｌｙｚｅｒ（ＧＡ）、ＩｌｌｕｍｉｎａのＨｉＳｅｑ ２５００、ＨｉＳｅｑ ３０００、ＨｉＳｅｑ ４０００、及びＮｏｖａＳｅｑ ６０００配列決定システム、Ｌｉｆｅ／ＡＰＧのＳｕｐｐｏｒｔ Ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ Ｌｉｇａｔｉｏｎ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ（ＳＯＬｉＤ）システム、ＰｏｌｏｎａｔｏｒのＧ．００７システム、Ｈｅｌｉｃｏｓ ＢｉｏＳｃｉｅｎｃｅｓのＨｅｌｉＳｃｏｐｅ Ｇｅｎｅ配列決定システム、又はＰａｃｉｆｉｃ ＢｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓのＰａｃＢｉｏ ＲＳシステムを含む。
【0347】
デバイス１１００及び１２０６は、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、又はインターネットなどのネットワーク１２０４を介して適切な通信インターフェースを使用して通信することができる。いくつかの実施形態では、ネットワーク１２０４は、例えば、インターネット、イントラネット、仮想プライベートネットワーク、クラウドネットワーク、有線ネットワーク、又は無線ネットワークとすることができる。デバイス１１００及び１２０６は、イーサネット、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ無線などの無線又は有線通信を介して、部分的又は全体的に通信することができる。追加的に、デバイス１１００及び１２０６は、例えば、好適な通信インターフェースを使用して、モバイル／セルラーネットワークなどの第２のネットワークを介して通信することができる。デバイス１１００と１２０６との間の通信は、メールサーバ、モバイルサーバ、メディアサーバ、電話サーバなどの様々なサーバを更に含むか、それらと通信することができる。いくつかの実施形態では、デバイス１１００及び１２０６は、（ネットワーク１２０４を介した通信の代わりに、又はそれに加えて）、例えば、イーサネット、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ無線などの無線又は有線通信を介して、直接通信することができる。いくつかの実施形態では、デバイス１１００及び１２０６は、直接接続とすることができるか、又はネットワーク（例えば、ネットワーク１２０４）を介して発生することができる通信１２０８を介して通信する。
【0348】
デバイス１１００及び１２０６のうちの一方又は全ては、一般に、本明細書に説明される様々な例に従ってネットワーク１２０４を介して情報を提供及び／又は受信するために、ローカル若しくはリモートのデータベース又は他のデータ及びコンテンツのソースからアクセスされる論理（例えば、ｈｔｔｐウェブサーバロジック）を含むか、又はデータをフォーマットするようにプログラムされる。
【0349】
本開示及び実施例は、添付の図面を参照して十分に説明されているが、様々な変形及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。そのような変形及び変更は、特許請求の範囲によって定義される本開示及び例の範囲内に含まれると理解されるべきである。
【実施例】
【0350】
以下の実施例は、提供される実施形態を例示するために提供され、本開示の範囲を限定することは意図されない。
【0351】
実施例１：参照方法と比較した、コピー数変化を決定する際の本明細書に記載の方法の優れた精度
この実施例は、当技術分野における以前の方法と比較して、試料におけるコピー数変化を決定するために、本明細書に記載される方法を使用することを目的とするプロジェクトを例示する。
この実施例は、当技術分野における以前の方法と比較して、試料におけるコピー数変化を決定するために、本明細書に記載される方法を使用することを目的とするプロジェクトを例示する。
【0352】
特に、このプロジェクトは、方法の優位性を評価するための基準としてゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）を推定する際に、精度又は安定性、すなわち、測定値が互いにどれほど近いかに焦点を当てる。
【0353】
材料
この実施例では、表１に示される合計８つの試料を使用して、一部の以前のモデルと比較して、本開示のモデルを使用してｇＬＯＨスコア及びコピー数推定を評価した。
この実施例では、表１に示される合計８つの試料を使用して、一部の以前のモデルと比較して、本開示のモデルを使用してｇＬＯＨスコア及びコピー数推定を評価した。
【表1】
【0354】
これらの中で、試料Ｎｏ．１、Ｎｏ．２及びＮｏ．４は、５つの異なるレベルの腫瘍純度を有していた。２０％、２５％、３０％、４０％、５０％の試料Ｎｏ．３は、６つの異なるレベルの腫瘍純度を有していた。２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、５０％の試料Ｎｏ．５は、５つの異なるレベルの腫瘍純度を有していた。５％、７％、１０％、２０％、３０％の試料Ｎｏ．６は、５つの異なるレベルの腫瘍純度を有していた。２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、並びに試料Ｎｏ．７及びＮｏ．８は、１つの腫瘍純度レベルを有した。
【0355】
各腫瘍純度レベルについて、約１０～２０回の反復実験を行った。これは、試料Ｎｏ．１、Ｎｏ．２、Ｎｏ．３、Ｎｏ．４、Ｎｏ．５、Ｎｏ．６について合計約５０～１００回の反復、及び試料Ｎｏ．７及びＮｏ．８について約２０回の反復をもたらした。インビトロ診断（ＩＶＤ）アッセイは完全に精密ではあり得なかったため、いくらかの変動性が予想されたが、全ての再現された結果は、それらが正確に同じ試料からのものであったため、類似のｇＬＯＨスコア及びＣＮＡを有することが予想された。
【0356】
結果
ｇＬＯＨスコア推定の精度を、本開示のモデルと、Ｇｉｂｂｓモデル（例えば、Ｓｕｎ ｅｔ ａｌ．（２０１８）、同書を参照されたい）、モデルのファミリーからのグリッドベースの選択に基づく改善されたモデル（例えば、Ｓｕｎ ｅｔ ａｌ．（２０１８）、同書；及びＶａｎ Ｌｏｏ ｅｔ ａｌ．「Ａｌｌｅｌｅ－Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｃｏｐｙ Ｎｕｍｂｅｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｔｕｍｏｒｓ」、Ｖａｎ Ｌｏｏ，ｅｔ ａｌ．“Ａｌｌｅｌｅ－Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｃｏｐｙ Ｎｕｍｂｅｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｔｕｍｏｒｓ”，Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡ ２０１０ １０７（３９）：１６９１０－５）を参照されたい）、Ｒｏｏｋｉｅモデル（内部で開発された確率的ＣＮＡコーラー）、Ｌ０モデル（例えば、Ｖａｎ Ｌｏｏ ｅｔ ａｌ．（２０１０）、同書を参照されたい）、Ｌ１モデル（例えば、Ｖａｎ Ｌｏｏ ｅｔ ａｌ．（２０１０）、同書を参照されたい）、及びＬ２モデル（例えば、Ｖａｎ Ｌｏｏ ｅｔ ａｌ．（２０１０）、同書を参照されたい）を含む６つの参照モデルとの間で比較した。異なるモデルについてのｇＬＯＨスコア推定性能を図１３～図２０に示す。Ｌ３モデル及びＬ４モデル（例えば、Ｖａｎ Ｌｏｏ，ｅｔ ａｌ．（２０１０）、同書を参照されたい）は、これらの２つのモデルが、複製物の大部分について、特に試料Ｎｏ．２、Ｎｏ．７、及びＮｏ．８について、ＣＮＡ推定値を提供しなかったので、本明細書中の比較に含まれなかった。
ｇＬＯＨスコア推定の精度を、本開示のモデルと、Ｇｉｂｂｓモデル（例えば、Ｓｕｎ ｅｔ ａｌ．（２０１８）、同書を参照されたい）、モデルのファミリーからのグリッドベースの選択に基づく改善されたモデル（例えば、Ｓｕｎ ｅｔ ａｌ．（２０１８）、同書；及びＶａｎ Ｌｏｏ ｅｔ ａｌ．「Ａｌｌｅｌｅ－Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｃｏｐｙ Ｎｕｍｂｅｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｔｕｍｏｒｓ」、Ｖａｎ Ｌｏｏ，ｅｔ ａｌ．“Ａｌｌｅｌｅ－Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｃｏｐｙ Ｎｕｍｂｅｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｔｕｍｏｒｓ”，Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡ ２０１０ １０７（３９）：１６９１０－５）を参照されたい）、Ｒｏｏｋｉｅモデル（内部で開発された確率的ＣＮＡコーラー）、Ｌ０モデル（例えば、Ｖａｎ Ｌｏｏ ｅｔ ａｌ．（２０１０）、同書を参照されたい）、Ｌ１モデル（例えば、Ｖａｎ Ｌｏｏ ｅｔ ａｌ．（２０１０）、同書を参照されたい）、及びＬ２モデル（例えば、Ｖａｎ Ｌｏｏ ｅｔ ａｌ．（２０１０）、同書を参照されたい）を含む６つの参照モデルとの間で比較した。異なるモデルについてのｇＬＯＨスコア推定性能を図１３～図２０に示す。Ｌ３モデル及びＬ４モデル（例えば、Ｖａｎ Ｌｏｏ，ｅｔ ａｌ．（２０１０）、同書を参照されたい）は、これらの２つのモデルが、複製物の大部分について、特に試料Ｎｏ．２、Ｎｏ．７、及びＮｏ．８について、ＣＮＡ推定値を提供しなかったので、本明細書中の比較に含まれなかった。
【0357】
図１３の試料Ｎｏ．１及び図１４のＮｏ．２について、本明細書に記載されるモデルのｇＬＯＨスコア推定は、本明細書に記載されるモデルが各標的純度内でより小さい分散及び異なる標的純度にわたってより一貫したｇＬＯＨスコア推定を有したため、６つの参照モデルよりも精密であった。
【0358】
図１５の試料Ｎｏ．３、図１６の試料Ｎｏ．４、図１８の試料Ｎｏ．６、図１９の試料Ｎｏ．７、及び図２０の試料Ｎｏ．８について、本明細書に記載されるモデルのｇＬＯＨスコア推定は、ギブズモデル及び改良モデルと同程度に精密であった。図１７の試料Ｎｏ．５に関して、本明細書に記載のモデルは、純度が高い場合、例えば、純度２０％及び３０％で良好に機能した。重要なことに、本明細書に記載されるモデルと比較して、６つ全ての参照モデルは、推定されたｇＬＯＨスコア０によって示されるように、純度が低い場合、例えば、５％及び７％の純度で、かなり悪く機能した。更に、８つの試料のｇＬＯＨスコアのパーセント変動係数（％ＣＶ）を、表２及び図２１にまとめる。図２１から、本明細書に記載されるモデルの％ＣＶが他の競合物よりもはるかに小さいことが示され、これは、本明細書に記載されるモデルのｇＬＯＨスコア推定が６つの参照モデルのものよりもはるかに精密であることを示唆する。
【表2】
【0359】
試料Ｎｏ．２について、参照モデルのｇＬＯＨスコア推定の精度は、推定されたｇＬＯＨスコアが、例えば、２０％～５０％で、異なる標的純度にわたって大きすぎる分散を示したため、極めて望ましくなかった。これは、参照モデルのコピー数推定値が不安定であるためであった。
【0360】
異なる標的純度及びモデルにわたるベイト標的３０００～３５００の平均推定コピー数についてボックスプロットを作成した。図２２では、本明細書に記載されるモデルの安定なｇＬＯＨスコアは、異なる標的純度にわたる安定なコピー数推定に起因することが見出されている。対照的に、その識別不能なモデリングが不安定な推定コピー数をもたらしたＧｉｂｂｓモデル及びＲｏｏｋｉｅなどの参照モデルについては、例えば、ベイト標的３０００～３５００にわたる平均コピー数は、標的純度２０％及び３０％で約２であったが、Ｇｉｂｂｓモデルについては標的純度５０％で４に増加し、最終的に不安定なｇＬＯＨスコアをもたらした。試料Ｎｏ．１についても同様の不安定なパターンが見られた。
【0361】
最後に、本明細書に記載されるモデルと参照モデル、特にギブズモデルとの間で計算効率を比較した。表３に示されるように、本明細書中に記載されるモデルについての計算時間は、当該分野で概して使用される２つの方法であるＧｉｂｂｓ及びＲｏｏｋｉｅよりも少なくとも７６倍短い（すなわち、計算コストは７６倍安く、又は計算効率は７６倍高い）。Ｌ０、Ｌ１、及びＬ２の計算コストは、Ｇｉｂｂｓ及びＲｏｏｋｉｅほど高価ではないが、それらのｇＬＯＨスコア推定は、極めて不安定であり、したがって、望ましくないことが示される。
【表3】
【0362】
総括すると、この実施例は、本開示の成功した実装形態を実証するものである。重要なことに、本明細書に記載の方法は、ゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）の推定において、当技術分野における一部の参照方法よりも優れた精度／安定性を示した。重要なことに、本明細書に記載される方法はまた、当技術分野における方法と比較して計算的により効率的であることが示され、コピー数変化を同定するための他の方法を超える進歩を提供する。
【0363】
実施例２：参照方法と比較した、コピー数変化を決定する際の本明細書に記載の方法の優れた精度
本実施例は、当技術分野における以前の方法と比較して、試料中のコピー数変化を決定するために本明細書に記載される方法を使用することを目的とする別のプロジェクトを例示する。
本実施例は、当技術分野における以前の方法と比較して、試料中のコピー数変化を決定するために本明細書に記載される方法を使用することを目的とする別のプロジェクトを例示する。
【0364】
特に、このプロジェクトは、方法の優位性を評価するための基準として、ゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）を推定する際の精度（すなわち、測定値が真の値にどれほど近いか）に焦点を当てる。
【0365】
材料
相同組換え欠損（ＨＲＤ）は、細胞が、二本鎖切断を修復するためのプロセスである相同性媒介性組換えを受けることができない表現型である。ＨＲＤは、概して、ＢＲＣＡ１及びＢＲＣＡ２などの遺伝子における機能変化の喪失によって引き起こされる。ＢＲＣＡ１及びＢＲＣＡ２二対立遺伝子不活性化は、試料中の野生型対立遺伝子のＬＯＨ、ホモ接合性欠失、又は２つ以上のＢＲＣＡ１若しくはＢＲＣＡ２変化を有する変異として定義された。このプロジェクトでは、本明細書に記載されるモデルと改善されたモデルとの間でＢＲＣＡ１及びＢＲＣＡ２二対立遺伝子不活性化の分類性能を比較することによって、ｇＬＯＨスコア精度を評価した。具体的には、ＢＲＣＡ１及びＢＲＣＡ２二対立遺伝子不活性化を、改善モデルからの推定コピー数に基づいて定義した。合計２１０１０個の試料が含まれ、１３５３個の試料は卵巣がんを有し、２２３７個の試料は乳がんを有し、８６９個の試料は前立腺がんを有し、１４２１個の試料は膵臓がんを有し、１５１３０個の試料は他のタイプのがんを有していた。
相同組換え欠損（ＨＲＤ）は、細胞が、二本鎖切断を修復するためのプロセスである相同性媒介性組換えを受けることができない表現型である。ＨＲＤは、概して、ＢＲＣＡ１及びＢＲＣＡ２などの遺伝子における機能変化の喪失によって引き起こされる。ＢＲＣＡ１及びＢＲＣＡ２二対立遺伝子不活性化は、試料中の野生型対立遺伝子のＬＯＨ、ホモ接合性欠失、又は２つ以上のＢＲＣＡ１若しくはＢＲＣＡ２変化を有する変異として定義された。このプロジェクトでは、本明細書に記載されるモデルと改善されたモデルとの間でＢＲＣＡ１及びＢＲＣＡ２二対立遺伝子不活性化の分類性能を比較することによって、ｇＬＯＨスコア精度を評価した。具体的には、ＢＲＣＡ１及びＢＲＣＡ２二対立遺伝子不活性化を、改善モデルからの推定コピー数に基づいて定義した。合計２１０１０個の試料が含まれ、１３５３個の試料は卵巣がんを有し、２２３７個の試料は乳がんを有し、８６９個の試料は前立腺がんを有し、１４２１個の試料は膵臓がんを有し、１５１３０個の試料は他のタイプのがんを有していた。
【0366】
結果
各がんタイプについて、ｇＬＯＨスコアの閾値として０．１６を使用して、感受性及び特異性を計算した。表４は、本明細書に記載されるモデルの感度及び特異度の合計が、前立腺がん及び他のがんタイプにおいて改善されたモデルの感度及び特異度の合計よりも大きく、全体的ながんタイプについて同じであることを示す。
各がんタイプについて、ｇＬＯＨスコアの閾値として０．１６を使用して、感受性及び特異性を計算した。表４は、本明細書に記載されるモデルの感度及び特異度の合計が、前立腺がん及び他のがんタイプにおいて改善されたモデルの感度及び特異度の合計よりも大きく、全体的ながんタイプについて同じであることを示す。
【0367】
しかしながら、ＢＲＣＡ１及びＢＲＣＡ２二対立遺伝子不活性化は、改良モデルからの推定コピー数によって定義された。したがって、改善されたモデルの精度、すなわち、感度及び特異性は過大評価された。更に、本明細書に記載のモデルの精度は、ＢＲＣＡ１及びＢＲＣＡ２二対立遺伝子不活性化が改良モデルに有利であったとしても、改良モデルと同様であり、これは、本明細書に記載のモデルが少なくとも改良モデルと同程度に正確であることを示唆している。
【表4】
【0368】
まとめると、この例は、本開示の別の成功した実装形態を実証する。この例として、本明細書に記載の方法は、当技術分野における一部の参照方法に対して、ゲノムワイドヘテロ接合性喪失（ｇＬＯＨ）の推定において優れた精度を示した。
【0369】
例示的な実施態様
本明細書に説明される方法及びシステムの例示的な実施態様は、以下を含む。
１．対象由来の試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するための方法であって、
試料から取得された複数の核酸分子を提供することと、
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ことと、
複数の核酸分子からの１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅することと、
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ことと、
シーケンサーを 使用して、捕捉された核酸分子を表す複数の配列リードを取得するために捕捉された核酸分子を配列決定することであって、複数の配列リードのうちの１つ以上は、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントと重複する、配列決定することと、
コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサを使用して、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得することであって、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、取得することと、
１つ以上のプロセッサを使用して、複数のゲノムセグメントについて、複数の配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを決定することと、
１つ以上のプロセッサを使用して、第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントから試料の腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することと、
標的ゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性を使用して、試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定することと、
コンピュータシステムによって、決定されたコピー数に基づいて試料についてのゲノムプロファイルを生成することと、を含む、方法。
２．対象は、がんを有する疑いがあるか、又はがんを有すると判定される、条項１に記載の方法。
３．対象から試料を取得することを更に含む、条項１又は条項２に記載の方法。
４．試料は、組織生検試料、液体生検試料、又は正常対照を含む、条項１～３のいずれか一項に記載の方法。
５．試料は、液体生検試料であり、かつ血液、血漿、脳脊髄液、痰、便、尿、又は唾液を含む、条項４に記載の方法。
６．試料は、液体生検試料であり、かつ循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）を含む、条項４に記載の方法。
７．試料は、液体生検試料であり、かつ無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）、又はそれらの任意の組み合わせを含む、条項４に記載の方法。
８．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、条項１～７のいずれか一項に記載の方法。
９．腫瘍核酸分子は、不均質組織生検試料の腫瘍部分に由来し、かつ非腫瘍核酸分子は、不均質組織生検試料の正常部分に由来する、条項８に記載の方法。
１０．試料は、液体生検試料を含み、腫瘍核酸分子は、液体生検試料の循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）画分に由来し、非腫瘍核酸分子は、液体生検試料の非腫瘍無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）画分に由来する、条項８に記載の方法。
１１．１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、又は試料インデックス配列を含む、条項１～１０のいずれか一項に記載の方法。
１２．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、条項１～１１のいずれか一項に記載の方法。
１３．１つ以上のベイト分子は、１つ以上の核酸分子を含み、各核酸分子は、捕捉された核酸分子の領域に相補的な領域を含む、条項１２に記載の方法。
１４．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、又は等温増幅技術を実施することを含む、条項１～１３のいずれか一項に記載の方法。
１５．配列決定は、超並列配列決定（ＭＰＳ）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、又はサンガー配列決定技術の使用を含む、条項１～１４のいずれか一項に記載の方法。
１６．配列決定は、超並列配列決定を含み、超並列配列決定技術は、次世代配列決定（ＮＧＳ）を含む、条項１５に記載の方法。
１７．シーケンサーは、次世代シーケンサーを含む、条項１～１６のいずれか一項に記載の方法。
１８．１つ以上のプロセッサによって、決定された腫瘍純度、腫瘍倍数性、標的ゲノムセグメントのコピー数、試料についてのゲノムプロファイル、又はこれらの任意の組み合わせを含むレポートを生成することを更に含む、条項１～１７のいずれか一項に記載の方法。
１９．レポートをヘルスケア提供者に送信することを更に含む、条項１８に記載の方法。
２０．レポートは、コンピュータネットワーク又はピアツーピア接続を介して送信される、条項１９に記載の方法。
２１．対象由来の試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するための方法であって、
コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサを使用して、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得することであって、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、取得することと、
１つ以上のプロセッサを使用して、複数のゲノムセグメントについて、複数の配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを決定することと、
１つ以上のプロセッサを使用して、第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントから試料の腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することと、
標的ゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性を使用して、試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定することと、
コンピュータシステムによって、決定されたコピー数に基づいて試料についてのゲノムプロファイルを生成することと、を含む、方法。
２２．試料の複数の配列決定深度シグナルは、プロセス一致対照を使用して正規化される、条項２１に記載の方法。
２３．ゲノムをセグメント化して、複数のゲノムセグメントを生成することを更に含む、条項２１又は条項２２に記載の方法。
２４．ゲノムは、複数の配列決定深度シグナルに基づいてセグメント化される、条項２３に記載の方法。
２５．ゲノムは、循環バイナリセグメント化（ＣＢＳ）法を使用してセグメント化される、条項２３又は２４に記載の方法。
２６．腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することは、非線形方程式のセットを解くことを含む、条項２１～２５のいずれか一項に記載の方法。
２７．試料の核酸を配列決定して、試料に由来する配列リードを生成することを更に含む、条項２１～２６のいずれか一項に記載の方法。
２８．試料に由来する配列リードは、超並列配列決定を使用して試料の核酸を配列決定することによって生成される、条項２１～２７のいずれか一項に記載の方法。
２９．超並列配列決定は、次世代配列決定（ＮＧＳ）を含む、条項２８に記載の方法。
３０．試料は、肺がん、結腸がん、卵巣がん、乳がん、前立腺がん、及び／又は膵臓がんを有する個体に由来する、条項２１～２９のいずれか一項に記載の方法。
３１．標的ゲノムセグメントは、目的の遺伝子を含む、条項２１～３０のいずれか一項に記載の方法。
３２．目的の遺伝子は、ホスファターゼ及びテンシンホモログ（ＰＴＥＮ）遺伝子、乳がん１（ＢＲＣＡ１）遺伝子、又は乳がん２（ＢＲＣＡ２）遺伝子である、条項３１に記載の方法。
３３．目的の遺伝子は、腫瘍形成遺伝子又は細胞形質転換遺伝子である、条項３１に記載の方法。
３４．腫瘍形成遺伝子又は細胞形質転換遺伝子は、ＭＬＬ融合遺伝子、ＢＣＲ－ＡＢＬ、ＴＥＬ－ＡＭＬ Ｉ、ＥＷＳ－ＦＬ１１、ＴＬＳ－ＦＵＳ、ＰＡＸ３－ＦＫＨＲ、Ｂｃｌ－２、ＡＭＬ１－ＥＴＯ、ＡＭＬ１－ＭＴＧ８、Ｒａｓ、Ｆｏｓ ＰＤＧＦ、ＲＥＴ、ＡＰＣ、ＮＦ－１、Ｒｂ、ｐ５３、又はＭＤＭ２を含む、条項３３に記載の方法。
３５．目的の遺伝子は、過剰発現した遺伝子である、条項３１に記載の方法。
３６．過剰発現した遺伝子は、多剤耐性遺伝子、サイクリン遺伝子、β－カテニン遺伝子、テロメラーゼ遺伝子；ｃ－ｍｙｃ、ｎ－ｍｙｃ、Ｂｅｌ－２、Ｅｒｂ－Ｂ１、Ｅｒｂ－Ｂ２、変異Ｒａｓ遺伝子、変異Ｍｏｓ遺伝子、変異Ｒａｆ遺伝子、又は変異Ｍｅｔ遺伝子である、条項３５に記載の方法。
３７．目的の遺伝子は、腫瘍抑制遺伝子である、条項３１に記載の方法。
３８．腫瘍抑制遺伝子は、ｐ５３、ｐ２１、ＲＢ１、ＷＴＩ、ＮＦ１、ＶＨＬ、ＡＰＣ、ＤＡＰキナーゼ、ｐ１６、ＡＲＦ、ニューロフィブロミン、又はＰＴＥＮである、条項３７に記載の方法。
３９．標的ゲノムセグメントのコピー数を含むデータセットを生成するための方法であって、コピー数は、条項２１～３８のいずれか一項に記載の方法によって決定される、方法。
４０．標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数に基づいて、試料中の標的ゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することを更に含む、条項２１～３９のいずれか一項に記載の方法。
４１．試料中のゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することは、
ａ）標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数を、標的ゲノムセグメントの参照コピー数と比較することと、
ｂ）標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数と参照コピー数との間の差の存在によって、比較からコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することと、を含む、条項４０に記載の方法。
４２．決定されたコピー数変化（ＣＮＡ）を医学的診断及び／又は処置におけるバイオマーカーとして使用することを更に含む、条項４０又は条項４１に記載の方法。
４３．決定されたコピー数は、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のコピー数である、条項４０～４２のいずれか一項に記載の方法。
４４．標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のコピー数を決定することと、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することと、を更に含む、条項２１～４３のいずれか一項に記載の方法。
４５．標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することは、
ａ）０より大きく、かつ決定された腫瘍倍数性と２の和より小さい、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数の存在を決定することと、
ｂ）ａ）の決定された存在に基づいて、
１）１に等しい、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数、
２）標的ゲノムセグメントの決定されたマイナー対立遺伝子コピー数に等しい、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数、又は
３）０に等しい、標的ゲノムセグメントの決定されたマイナー対立遺伝子コピー数、のうちのいずれか１つの存在によってヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することと、を含む、条項４４に記載の方法。
４６．ゲノムワイドＬＯＨ（ｇＬＯＨ）パーセンテージスコアを、ＬＯＨセグメントの長さの合計を全ゲノムの長さで除算したものとして決定することを更に含む、条項４４又は条項４５に記載の方法。
４７．ヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を相同組換え欠損（ＨＲＤ）のバイオマーカーとして使用することを更に含む、条項４４～４６のいずれか一項に記載の方法。
４８．決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性に基づいて、試料の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することを更に含む、条項２１～４７のいずれか一項に記載の方法。
４９．腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することは、
ａ）試料の複数の配列決定深度シグナルから複数の遺伝的バリアントを取得することと、
ｂ）複数の遺伝的バリアントを、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性と一緒に、体細胞起源のものである複数の遺伝的バリアントを決定及び出力するように構成されたモデルに入力することと、
ｃ）モデルの出力に基づいて、ゲノムの１００万塩基対当たりの体細胞起源の遺伝的バリアントの数を計算することによって、試料の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することと、を含む、条項４８に記載の方法。
５０．決定された腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を医学的診断及び／又は処置におけるバイオマーカーとして使用することを更に含む、条項４８又は条項４９に記載の方法。
５１．決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性に基づいて、試料中の遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることを更に含む、条項２１～５０のいずれか一項に記載の方法。
５２．遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることは、
ａ）試料の複数の配列決定深度シグナルから遺伝的バリアントを取得することと、
ｂ）遺伝的バリアントの変異状態を決定するように構成されたモデルを取得することと、
ｃ）遺伝的バリアントを、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性と一緒にモデルに入力し、遺伝的バリアントの変異状態を出力することによって、遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることと、を含む、条項５１に記載の方法。
５３．遺伝的バリアントの変異状態は、体細胞起源若しくは生殖細胞系起源、ホモ接合性状態若しくはヘテロ接合性状態、サブクローナル状態、又はそれらの組み合わせである、条項５１又は条項５２に記載の方法。
５４．試料のゲノムプロファイルは、対象における疾患を診断するか、又はその診断を確認するために使用される、条項２１～５３のいずれか一項に記載の方法。
５５．疾患は、がんである、条項５４に記載の方法。
５６．試料のゲノムプロファイルに基づいて、対象に投与するための抗がん治療を選択することを更に含む、条項５５に記載の方法。
５７．試料のゲノムプロファイルに基づいて、対象に投与する抗がん治療の有効量を決定することを更に含む、条項５６に記載の方法。
５８．対象に抗がん治療を施すことを更に含む、条項５６又は条項５７に記載の方法。
５９．抗がん治療は、化学治療、放射線治療、免疫治療、標的治療、又は外科手術を含む、条項５６～５８のいずれか一項に記載の方法。
６０．がんは、Ｂ細胞がん（多発性骨髄腫）、黒色腫、乳がん、肺がん、気管支がん、結腸直腸がん、前立腺がん、膵臓がん、胃がん、卵巣がん、膀胱がん、脳がん、中枢神経系がん、末梢神経系がん、食道がん、子宮頸がん、子宮頸部がん、子宮内膜がん、口腔のがん、咽頭のがん、肝臓がん、腎臓がん、精巣がん、胆道がん、小腸がん、虫垂がん、唾液腺がん、甲状腺がん、副腎がん、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織のがん、腺がん、炎症性筋線維芽細胞腫、消化管間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸がん、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、扁平上皮がん、基底細胞がん、腺がん、汗腺がん、脂腺がん、乳頭状がん、乳頭腺がん、髄様がん、気管支原性がん、腎細胞がん、肝がん、胆管がん、絨毛がん、精上皮がん、胎児性がん、ウィルムス腫瘍、膀胱がん、上皮がん、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、肝細胞がん、甲状腺がん、胃がん、頭頸部がん、小細胞がん、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、神経内分泌がん、又はカルチノイド腫瘍である、条項５５～５９のいずれか一項に記載の方法。
６１．がんを有する個体に対する処置を選択するための方法であって、
ａ）個体由来の試料中のコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することであって、ＣＮＡは、条項４０～４３のいずれか一項に記載の方法に従って決定される、決定することと、
ｂ）決定されたＣＮＡをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
ｃ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を含む、方法。
６２．がんを有する個体に対する処置を選択するための方法であって、
ａ）個体由来の試料中のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することであって、ＬＯＨは、条項４４～４７のいずれか一項に記載の方法に従って決定される、決定することと、
ｂ）決定されたＬＯＨをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
ｃ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を含む、方法。
６３．がんを有する個体に対する処置を選択するための方法であって、
個体由来の試料中の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することであって、ＴＭＢは、条項４８～５０のいずれか一項に記載の方法に従って決定される、決定することと、
決定されたＴＭＢをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと
予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から、個体に適した処置を選択することと、を含む、方法。
６４．がんを有する個体に対する処置を選択するための方法であって、
個体由来の試料中の遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることであって、変異状態は、条項５１～５３のいずれか一項に記載の方法に従って特徴付けられる、特徴付けることと、
遺伝的バリアントの特徴付けられた変異状態に基づいて、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から、個体に適した処置を選択することと、を含む、方法。
６５．遺伝的バリアントの変異状態は、体細胞又は生殖細胞系である遺伝的バリアントの起源である、条項６４に記載の方法。
６６．選択された処置を個体に投与することを更に含む、条項６１～６５のいずれか一項に記載の方法。
６７．がんは、Ｂ細胞がん（多発性骨髄腫）、黒色腫、乳がん、肺がん、気管支がん、結腸直腸がん、前立腺がん、膵臓がん、胃がん、卵巣がん、膀胱がん、脳がん、中枢神経系がん、末梢神経系がん、食道がん、子宮頸がん、子宮頸部がん、子宮内膜がん、口腔のがん、咽頭のがん、肝臓がん、腎臓がん、精巣がん、胆道がん、小腸がん、虫垂がん、唾液腺がん、甲状腺がん、副腎がん、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織のがん、腺がん、炎症性筋線維芽細胞腫、消化管間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸がん、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、扁平上皮がん、基底細胞がん、腺がん、汗腺がん、脂腺がん、乳頭状がん、乳頭腺がん、髄様がん、気管支原性がん、腎細胞がん、肝がん、胆管がん、絨毛がん、精上皮がん、胎児性がん、ウィルムス腫瘍、膀胱がん、上皮がん、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、肝細胞がん、甲状腺がん、胃がん、頭頸部がん、小細胞がん、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、神経内分泌がん、又はカルチノイド腫瘍である、条項６１～６６のいずれか一項に記載の方法。
６８．試料は、組織生検試料、液体生検試料、又は正常対照を含む、条項６１～６７のいずれか一項に記載の方法。
６９．試料は、液体生検試料であり、かつ血液、血漿、脳脊髄液、痰、便、尿、又は唾液を含む、条項６８に記載の方法。
７０．試料は、液体生検試料であり、かつ循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）を含む、条項６８に記載の方法。
７１．試料は、液体生検試料であり、かつ無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）、又はそれらの任意の組み合わせを含む、条項６８に記載の方法。
７２．選択された処置は、薬物投与、化学治療、放射線治療、免疫治療、標的治療、遺伝子治療、外科手術、又はそれらの任意の組み合わせを含む、条項６１～７１のいずれか一項に記載の方法。
７３．選択された処置は、チェックポイント阻害剤を個体に投与することを含む、条項６１～７２のいずれか一項に記載の方法。
７４．処置を選択する方法からレポートを生成又は更新することを更に含む、条項６１～７３のいずれか一項に記載の方法。
７５．レポートを個体又は臨床医に送信することを更に含む、条項７４に記載の方法。
７６．レポートを非一時的コンピュータ可読記憶媒体に記憶することを更に含む、条項７４又は条項７５に記載の方法。
７７．レポートをコンピュータディスプレイ上に表示することを更に含む、条項７４～７６のいずれか一項に記載の方法。
７８．デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行される１つ以上のプログラムを含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、１つ以上のプログラムは、１つ以上のプロセッサによって実行された場合、条項１～７７のいずれか一項に記載の方法をデバイスに実施させる命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
７９．条項２１～７７のいずれか一項に記載の方法を実施することから生成されたレポートを含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
８０．１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサに通信可能に結合され、１つ以上のプロセッサによって実行されると、電子デバイス（又はシステム）に条項１～７７のいずれか一項に記載の方法を実施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、電子デバイス（又はシステム）。
８１．条項２１～７７のいずれか一項の方法を実施することから生成されたレポートを提示するための１つ以上のディスプレイを更に備える、条項７９の電子デバイス（又はシステム）。
本明細書に説明される方法及びシステムの例示的な実施態様は、以下を含む。
１．対象由来の試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するための方法であって、
試料から取得された複数の核酸分子を提供することと、
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ことと、
複数の核酸分子からの１つ以上のライゲーションされた核酸分子を増幅することと、
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ことと、
シーケンサーを 使用して、捕捉された核酸分子を表す複数の配列リードを取得するために捕捉された核酸分子を配列決定することであって、複数の配列リードのうちの１つ以上は、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントと重複する、配列決定することと、
コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサを使用して、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得することであって、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、取得することと、
１つ以上のプロセッサを使用して、複数のゲノムセグメントについて、複数の配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを決定することと、
１つ以上のプロセッサを使用して、第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントから試料の腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することと、
標的ゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性を使用して、試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定することと、
コンピュータシステムによって、決定されたコピー数に基づいて試料についてのゲノムプロファイルを生成することと、を含む、方法。
２．対象は、がんを有する疑いがあるか、又はがんを有すると判定される、条項１に記載の方法。
３．対象から試料を取得することを更に含む、条項１又は条項２に記載の方法。
４．試料は、組織生検試料、液体生検試料、又は正常対照を含む、条項１～３のいずれか一項に記載の方法。
５．試料は、液体生検試料であり、かつ血液、血漿、脳脊髄液、痰、便、尿、又は唾液を含む、条項４に記載の方法。
６．試料は、液体生検試料であり、かつ循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）を含む、条項４に記載の方法。
７．試料は、液体生検試料であり、かつ無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）、又はそれらの任意の組み合わせを含む、条項４に記載の方法。
８．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、条項１～７のいずれか一項に記載の方法。
９．腫瘍核酸分子は、不均質組織生検試料の腫瘍部分に由来し、かつ非腫瘍核酸分子は、不均質組織生検試料の正常部分に由来する、条項８に記載の方法。
１０．試料は、液体生検試料を含み、腫瘍核酸分子は、液体生検試料の循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）画分に由来し、非腫瘍核酸分子は、液体生検試料の非腫瘍無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）画分に由来する、条項８に記載の方法。
１１．１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、又は試料インデックス配列を含む、条項１～１０のいずれか一項に記載の方法。
１２．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、条項１～１１のいずれか一項に記載の方法。
１３．１つ以上のベイト分子は、１つ以上の核酸分子を含み、各核酸分子は、捕捉された核酸分子の領域に相補的な領域を含む、条項１２に記載の方法。
１４．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、又は等温増幅技術を実施することを含む、条項１～１３のいずれか一項に記載の方法。
１５．配列決定は、超並列配列決定（ＭＰＳ）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、又はサンガー配列決定技術の使用を含む、条項１～１４のいずれか一項に記載の方法。
１６．配列決定は、超並列配列決定を含み、超並列配列決定技術は、次世代配列決定（ＮＧＳ）を含む、条項１５に記載の方法。
１７．シーケンサーは、次世代シーケンサーを含む、条項１～１６のいずれか一項に記載の方法。
１８．１つ以上のプロセッサによって、決定された腫瘍純度、腫瘍倍数性、標的ゲノムセグメントのコピー数、試料についてのゲノムプロファイル、又はこれらの任意の組み合わせを含むレポートを生成することを更に含む、条項１～１７のいずれか一項に記載の方法。
１９．レポートをヘルスケア提供者に送信することを更に含む、条項１８に記載の方法。
２０．レポートは、コンピュータネットワーク又はピアツーピア接続を介して送信される、条項１９に記載の方法。
２１．対象由来の試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定するための方法であって、
コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサを使用して、試料のゲノム中の複数のゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナルを取得することであって、配列決定深度シグナルは、ゲノムセグメント中の遺伝子座にアラインメントされた配列リードの数に関連付けられ、複数のゲノムセグメントは、標的ゲノムセグメントを含む、取得することと、
１つ以上のプロセッサを使用して、複数のゲノムセグメントについて、複数の配列決定深度シグナルから第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントを決定することと、
１つ以上のプロセッサを使用して、第１の統計モーメント、第２の統計モーメント、及び第３の統計モーメントから試料の腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することと、
標的ゲノムセグメントについての複数の配列決定深度シグナル、腫瘍純度、及び腫瘍倍数性を使用して、試料のゲノム中の標的ゲノムセグメントのコピー数を決定することと、
コンピュータシステムによって、決定されたコピー数に基づいて試料についてのゲノムプロファイルを生成することと、を含む、方法。
２２．試料の複数の配列決定深度シグナルは、プロセス一致対照を使用して正規化される、条項２１に記載の方法。
２３．ゲノムをセグメント化して、複数のゲノムセグメントを生成することを更に含む、条項２１又は条項２２に記載の方法。
２４．ゲノムは、複数の配列決定深度シグナルに基づいてセグメント化される、条項２３に記載の方法。
２５．ゲノムは、循環バイナリセグメント化（ＣＢＳ）法を使用してセグメント化される、条項２３又は２４に記載の方法。
２６．腫瘍純度及び腫瘍倍数性を決定することは、非線形方程式のセットを解くことを含む、条項２１～２５のいずれか一項に記載の方法。
２７．試料の核酸を配列決定して、試料に由来する配列リードを生成することを更に含む、条項２１～２６のいずれか一項に記載の方法。
２８．試料に由来する配列リードは、超並列配列決定を使用して試料の核酸を配列決定することによって生成される、条項２１～２７のいずれか一項に記載の方法。
２９．超並列配列決定は、次世代配列決定（ＮＧＳ）を含む、条項２８に記載の方法。
３０．試料は、肺がん、結腸がん、卵巣がん、乳がん、前立腺がん、及び／又は膵臓がんを有する個体に由来する、条項２１～２９のいずれか一項に記載の方法。
３１．標的ゲノムセグメントは、目的の遺伝子を含む、条項２１～３０のいずれか一項に記載の方法。
３２．目的の遺伝子は、ホスファターゼ及びテンシンホモログ（ＰＴＥＮ）遺伝子、乳がん１（ＢＲＣＡ１）遺伝子、又は乳がん２（ＢＲＣＡ２）遺伝子である、条項３１に記載の方法。
３３．目的の遺伝子は、腫瘍形成遺伝子又は細胞形質転換遺伝子である、条項３１に記載の方法。
３４．腫瘍形成遺伝子又は細胞形質転換遺伝子は、ＭＬＬ融合遺伝子、ＢＣＲ－ＡＢＬ、ＴＥＬ－ＡＭＬ Ｉ、ＥＷＳ－ＦＬ１１、ＴＬＳ－ＦＵＳ、ＰＡＸ３－ＦＫＨＲ、Ｂｃｌ－２、ＡＭＬ１－ＥＴＯ、ＡＭＬ１－ＭＴＧ８、Ｒａｓ、Ｆｏｓ ＰＤＧＦ、ＲＥＴ、ＡＰＣ、ＮＦ－１、Ｒｂ、ｐ５３、又はＭＤＭ２を含む、条項３３に記載の方法。
３５．目的の遺伝子は、過剰発現した遺伝子である、条項３１に記載の方法。
３６．過剰発現した遺伝子は、多剤耐性遺伝子、サイクリン遺伝子、β－カテニン遺伝子、テロメラーゼ遺伝子；ｃ－ｍｙｃ、ｎ－ｍｙｃ、Ｂｅｌ－２、Ｅｒｂ－Ｂ１、Ｅｒｂ－Ｂ２、変異Ｒａｓ遺伝子、変異Ｍｏｓ遺伝子、変異Ｒａｆ遺伝子、又は変異Ｍｅｔ遺伝子である、条項３５に記載の方法。
３７．目的の遺伝子は、腫瘍抑制遺伝子である、条項３１に記載の方法。
３８．腫瘍抑制遺伝子は、ｐ５３、ｐ２１、ＲＢ１、ＷＴＩ、ＮＦ１、ＶＨＬ、ＡＰＣ、ＤＡＰキナーゼ、ｐ１６、ＡＲＦ、ニューロフィブロミン、又はＰＴＥＮである、条項３７に記載の方法。
３９．標的ゲノムセグメントのコピー数を含むデータセットを生成するための方法であって、コピー数は、条項２１～３８のいずれか一項に記載の方法によって決定される、方法。
４０．標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数に基づいて、試料中の標的ゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することを更に含む、条項２１～３９のいずれか一項に記載の方法。
４１．試料中のゲノムセグメントのコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することは、
ａ）標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数を、標的ゲノムセグメントの参照コピー数と比較することと、
ｂ）標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数と参照コピー数との間の差の存在によって、比較からコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することと、を含む、条項４０に記載の方法。
４２．決定されたコピー数変化（ＣＮＡ）を医学的診断及び／又は処置におけるバイオマーカーとして使用することを更に含む、条項４０又は条項４１に記載の方法。
４３．決定されたコピー数は、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のコピー数である、条項４０～４２のいずれか一項に記載の方法。
４４．標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のコピー数を決定することと、標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することと、を更に含む、条項２１～４３のいずれか一項に記載の方法。
４５．標的ゲノムセグメントのマイナー対立遺伝子のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することは、
ａ）０より大きく、かつ決定された腫瘍倍数性と２の和より小さい、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数の存在を決定することと、
ｂ）ａ）の決定された存在に基づいて、
１）１に等しい、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数、
２）標的ゲノムセグメントの決定されたマイナー対立遺伝子コピー数に等しい、標的ゲノムセグメントの決定されたコピー数、又は
３）０に等しい、標的ゲノムセグメントの決定されたマイナー対立遺伝子コピー数、のうちのいずれか１つの存在によってヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することと、を含む、条項４４に記載の方法。
４６．ゲノムワイドＬＯＨ（ｇＬＯＨ）パーセンテージスコアを、ＬＯＨセグメントの長さの合計を全ゲノムの長さで除算したものとして決定することを更に含む、条項４４又は条項４５に記載の方法。
４７．ヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を相同組換え欠損（ＨＲＤ）のバイオマーカーとして使用することを更に含む、条項４４～４６のいずれか一項に記載の方法。
４８．決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性に基づいて、試料の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することを更に含む、条項２１～４７のいずれか一項に記載の方法。
４９．腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することは、
ａ）試料の複数の配列決定深度シグナルから複数の遺伝的バリアントを取得することと、
ｂ）複数の遺伝的バリアントを、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性と一緒に、体細胞起源のものである複数の遺伝的バリアントを決定及び出力するように構成されたモデルに入力することと、
ｃ）モデルの出力に基づいて、ゲノムの１００万塩基対当たりの体細胞起源の遺伝的バリアントの数を計算することによって、試料の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することと、を含む、条項４８に記載の方法。
５０．決定された腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を医学的診断及び／又は処置におけるバイオマーカーとして使用することを更に含む、条項４８又は条項４９に記載の方法。
５１．決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性に基づいて、試料中の遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることを更に含む、条項２１～５０のいずれか一項に記載の方法。
５２．遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることは、
ａ）試料の複数の配列決定深度シグナルから遺伝的バリアントを取得することと、
ｂ）遺伝的バリアントの変異状態を決定するように構成されたモデルを取得することと、
ｃ）遺伝的バリアントを、決定されたコピー数、決定された腫瘍純度、及び／又は決定された腫瘍倍数性と一緒にモデルに入力し、遺伝的バリアントの変異状態を出力することによって、遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることと、を含む、条項５１に記載の方法。
５３．遺伝的バリアントの変異状態は、体細胞起源若しくは生殖細胞系起源、ホモ接合性状態若しくはヘテロ接合性状態、サブクローナル状態、又はそれらの組み合わせである、条項５１又は条項５２に記載の方法。
５４．試料のゲノムプロファイルは、対象における疾患を診断するか、又はその診断を確認するために使用される、条項２１～５３のいずれか一項に記載の方法。
５５．疾患は、がんである、条項５４に記載の方法。
５６．試料のゲノムプロファイルに基づいて、対象に投与するための抗がん治療を選択することを更に含む、条項５５に記載の方法。
５７．試料のゲノムプロファイルに基づいて、対象に投与する抗がん治療の有効量を決定することを更に含む、条項５６に記載の方法。
５８．対象に抗がん治療を施すことを更に含む、条項５６又は条項５７に記載の方法。
５９．抗がん治療は、化学治療、放射線治療、免疫治療、標的治療、又は外科手術を含む、条項５６～５８のいずれか一項に記載の方法。
６０．がんは、Ｂ細胞がん（多発性骨髄腫）、黒色腫、乳がん、肺がん、気管支がん、結腸直腸がん、前立腺がん、膵臓がん、胃がん、卵巣がん、膀胱がん、脳がん、中枢神経系がん、末梢神経系がん、食道がん、子宮頸がん、子宮頸部がん、子宮内膜がん、口腔のがん、咽頭のがん、肝臓がん、腎臓がん、精巣がん、胆道がん、小腸がん、虫垂がん、唾液腺がん、甲状腺がん、副腎がん、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織のがん、腺がん、炎症性筋線維芽細胞腫、消化管間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸がん、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、扁平上皮がん、基底細胞がん、腺がん、汗腺がん、脂腺がん、乳頭状がん、乳頭腺がん、髄様がん、気管支原性がん、腎細胞がん、肝がん、胆管がん、絨毛がん、精上皮がん、胎児性がん、ウィルムス腫瘍、膀胱がん、上皮がん、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、肝細胞がん、甲状腺がん、胃がん、頭頸部がん、小細胞がん、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、神経内分泌がん、又はカルチノイド腫瘍である、条項５５～５９のいずれか一項に記載の方法。
６１．がんを有する個体に対する処置を選択するための方法であって、
ａ）個体由来の試料中のコピー数変化（ＣＮＡ）を決定することであって、ＣＮＡは、条項４０～４３のいずれか一項に記載の方法に従って決定される、決定することと、
ｂ）決定されたＣＮＡをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
ｃ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を含む、方法。
６２．がんを有する個体に対する処置を選択するための方法であって、
ａ）個体由来の試料中のヘテロ接合性の喪失（ＬＯＨ）を決定することであって、ＬＯＨは、条項４４～４７のいずれか一項に記載の方法に従って決定される、決定することと、
ｂ）決定されたＬＯＨをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
ｃ）予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から個体に適した処置を選択することと、を含む、方法。
６３．がんを有する個体に対する処置を選択するための方法であって、
個体由来の試料中の腫瘍変異負荷（ＴＭＢ）を決定することであって、ＴＭＢは、条項４８～５０のいずれか一項に記載の方法に従って決定される、決定することと、
決定されたＴＭＢをバイオマーカーとして使用して、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと
予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から、個体に適した処置を選択することと、を含む、方法。
６４．がんを有する個体に対する処置を選択するための方法であって、
個体由来の試料中の遺伝的バリアントの変異状態を特徴付けることであって、変異状態は、条項５１～５３のいずれか一項に記載の方法に従って特徴付けられる、特徴付けることと、
遺伝的バリアントの特徴付けられた変異状態に基づいて、１つ以上の処置選択肢に対する個体の応答を予測することと、
予測された応答に基づいて、１つ以上の処置選択肢から、個体に適した処置を選択することと、を含む、方法。
６５．遺伝的バリアントの変異状態は、体細胞又は生殖細胞系である遺伝的バリアントの起源である、条項６４に記載の方法。
６６．選択された処置を個体に投与することを更に含む、条項６１～６５のいずれか一項に記載の方法。
６７．がんは、Ｂ細胞がん（多発性骨髄腫）、黒色腫、乳がん、肺がん、気管支がん、結腸直腸がん、前立腺がん、膵臓がん、胃がん、卵巣がん、膀胱がん、脳がん、中枢神経系がん、末梢神経系がん、食道がん、子宮頸がん、子宮頸部がん、子宮内膜がん、口腔のがん、咽頭のがん、肝臓がん、腎臓がん、精巣がん、胆道がん、小腸がん、虫垂がん、唾液腺がん、甲状腺がん、副腎がん、骨肉腫、軟骨肉腫、血液組織のがん、腺がん、炎症性筋線維芽細胞腫、消化管間質腫瘍（ＧＩＳＴ）、結腸がん、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、扁平上皮がん、基底細胞がん、腺がん、汗腺がん、脂腺がん、乳頭状がん、乳頭腺がん、髄様がん、気管支原性がん、腎細胞がん、肝がん、胆管がん、絨毛がん、精上皮がん、胎児性がん、ウィルムス腫瘍、膀胱がん、上皮がん、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、肝細胞がん、甲状腺がん、胃がん、頭頸部がん、小細胞がん、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、神経内分泌がん、又はカルチノイド腫瘍である、条項６１～６６のいずれか一項に記載の方法。
６８．試料は、組織生検試料、液体生検試料、又は正常対照を含む、条項６１～６７のいずれか一項に記載の方法。
６９．試料は、液体生検試料であり、かつ血液、血漿、脳脊髄液、痰、便、尿、又は唾液を含む、条項６８に記載の方法。
７０．試料は、液体生検試料であり、かつ循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）を含む、条項６８に記載の方法。
７１．試料は、液体生検試料であり、かつ無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）、又はそれらの任意の組み合わせを含む、条項６８に記載の方法。
７２．選択された処置は、薬物投与、化学治療、放射線治療、免疫治療、標的治療、遺伝子治療、外科手術、又はそれらの任意の組み合わせを含む、条項６１～７１のいずれか一項に記載の方法。
７３．選択された処置は、チェックポイント阻害剤を個体に投与することを含む、条項６１～７２のいずれか一項に記載の方法。
７４．処置を選択する方法からレポートを生成又は更新することを更に含む、条項６１～７３のいずれか一項に記載の方法。
７５．レポートを個体又は臨床医に送信することを更に含む、条項７４に記載の方法。
７６．レポートを非一時的コンピュータ可読記憶媒体に記憶することを更に含む、条項７４又は条項７５に記載の方法。
７７．レポートをコンピュータディスプレイ上に表示することを更に含む、条項７４～７６のいずれか一項に記載の方法。
７８．デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行される１つ以上のプログラムを含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、１つ以上のプログラムは、１つ以上のプロセッサによって実行された場合、条項１～７７のいずれか一項に記載の方法をデバイスに実施させる命令を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
７９．条項２１～７７のいずれか一項に記載の方法を実施することから生成されたレポートを含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
８０．１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサに通信可能に結合され、１つ以上のプロセッサによって実行されると、電子デバイス（又はシステム）に条項１～７７のいずれか一項に記載の方法を実施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、電子デバイス（又はシステム）。
８１．条項２１～７７のいずれか一項の方法を実施することから生成されたレポートを提示するための１つ以上のディスプレイを更に備える、条項７９の電子デバイス（又はシステム）。
【0370】
以上から、開示される方法及びシステムの特定の実施態様が例示及び説明されたが、様々な修正がそれらになされ得、本明細書で企図されることが理解されるべきである。本明細書内に提供される特定の例によって本発明が限定されることも意図していない。本発明は、上述の明細書を参照して説明されたが、本明細書の好ましい実施形態の説明及び例示は、限定の意味で解釈されることを意味していない。更に、本発明の全ての態様は、様々な条件及び変数に依存する、本明細書に記載された特定の描写、構成、又は相対的割合に限定されないことを理解されたい。本発明の実施形態の形態及び詳細に置ける様々な修正が当業者にとって明らかであろう。したがって、本発明はまた、任意のそのような修正例、変形例、及び均等物も包含するものと企図される。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【国際調査報告】