초록 ▼

적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 시스템이 암의 재발 예후 예측을 위한 바이오마커를 발굴하는 방법으로서, 특정 종류의 암환자들의 대규모 유전자 발현 데이터들을 수집하는 단계, 상기 대규모 유전자 발현 데이터들 사이의 유사성을 분석하여 상기 대규모 유전자 발현 데이터들을 복수의 클러스터들로 분류하는 단계, 각 클러스터로 분류된 유전자 발현 데이터들에서 공통 발현되는 유전자들을 추출하여, 해당 클러스터의 암 연관 유전자셋으로 결정하는 단계, 그리고 각 암 연관 유전자셋의 암 재발 예후 관련 정보로 계산한 위험비(harzard ra

적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 시스템이 암의 재발 예후 예측을 위한 바이오마커를 발굴하는 방법으로서, 특정 종류의 암환자들의 대규모 유전자 발현 데이터들을 수집하는 단계, 상기 대규모 유전자 발현 데이터들 사이의 유사성을 분석하여 상기 대규모 유전자 발현 데이터들을 복수의 클러스터들로 분류하는 단계, 각 클러스터로 분류된 유전자 발현 데이터들에서 공통 발현되는 유전자들을 추출하여, 해당 클러스터의 암 연관 유전자셋으로 결정하는 단계, 그리고 각 암 연관 유전자셋의 암 재발 예후 관련 정보로 계산한 위험비(harzard ratio)를 기초로, 각 클러스터의 암 연관 유전자셋으로 구성된 복수의 암 연관 유전자셋들 중 적어도 하나의 유전자셋을 바이오마커로 선정하는 단계를 포함한다.

대표청구항 ▼

적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 시스템이 암의 재발 예후 예측을 위한 바이오마커를 발굴하는 방법으로서,특정 종류의 암환자들의 대규모 유전자 발현 데이터들을 수집하는 단계,상기 대규모 유전자 발현 데이터들 사이의 유사성을 분석하여 상기 대규모 유전자 발현 데이터들을 복수의 환자군 클러스터들로 분류하는 단계,각 환자군 클러스터로 분류된 유전자 발현 데이터들을 이용하여 해당 환자군 클러스터의 암 연관 유전자셋을 결정하는 단계, 그리고각 암 연관 유전자셋의 암 재발 예후 관련 정보로 생존에 영향을 주는 정도를 나타내는 각 암 연관

적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 시스템이 암의 재발 예후 예측을 위한 바이오마커를 발굴하는 방법으로서,특정 종류의 암환자들의 대규모 유전자 발현 데이터들을 수집하는 단계,상기 대규모 유전자 발현 데이터들 사이의 유사성을 분석하여 상기 대규모 유전자 발현 데이터들을 복수의 환자군 클러스터들로 분류하는 단계,각 환자군 클러스터로 분류된 유전자 발현 데이터들을 이용하여 해당 환자군 클러스터의 암 연관 유전자셋을 결정하는 단계, 그리고각 암 연관 유전자셋의 암 재발 예후 관련 정보로 생존에 영향을 주는 정도를 나타내는 각 암 연관 유전자셋의 위험비(hazard ratio)를 계산하고, 각 암 연관 유전자셋의 위험비가 유의한지 평가하며, 각 환자군 클러스터의 암 연관 유전자셋으로 구성된 복수의 암 연관 유전자셋들 중에서 위험비가 유의한 적어도 하나의 유전자셋을 바이오마커로 선정하는 단계를 포함하며,상기 암 재발 예후 관련 정보는 환자별 재발 여부 그리고 생존 시간을 포함하고,상기 복수의 환자군 클러스터들로 분류하는 단계는상기 대규모 유전자 발현 데이터들을 바이클러스터링(Biclustering)하여 임의 유전자 발현 데이터를 적어도 하나의 클러스터로 분류하는 바이오마커 발굴 방법.