초록 ▼

본 개시내용은 환자 및 암을 분류하기 위한 집단 및 비-모집단 기반 분류기를 제공한다. 개시된 모집단-기반 분류기는 시그니처, 즉, 특정 유전자 패널에서 유전자의 발현과 관련된 전체 점수를 통합한다. 비-모집단 기반 분류기는 머신 러닝 기술 (예를 들어, 회귀, 랜덤 포레스트, 또는 ANN)을 사용하여 생성된다. 각 유형의 분류기는 환자 및 암을 종양 미세환경 (TME)에 따라 바이오마커 양성 또는 바이오마커 음성으로 계층화하고, 그런 다음 치료 결정은 특정 TME의 유무에 따라 안내된다. 개시된 분류기에 따른 암의 TME의 분류에

본 개시내용은 환자 및 암을 분류하기 위한 집단 및 비-모집단 기반 분류기를 제공한다. 개시된 모집단-기반 분류기는 시그니처, 즉, 특정 유전자 패널에서 유전자의 발현과 관련된 전체 점수를 통합한다. 비-모집단 기반 분류기는 머신 러닝 기술 (예를 들어, 회귀, 랜덤 포레스트, 또는 ANN)을 사용하여 생성된다. 각 유형의 분류기는 환자 및 암을 종양 미세환경 (TME)에 따라 바이오마커 양성 또는 바이오마커 음성으로 계층화하고, 그런 다음 치료 결정은 특정 TME의 유무에 따라 안내된다. 개시된 분류기에 따른 암의 TME의 분류에 따라 특정 요법을 투여하는 것을 포함하는 암을 앓고 있는 대상체, 예를 들어 인간 대상체를 치료하는 방법이 제공된다. 또한, 특정 TME로 분류된 암을 갖는 대상체에게 투여될 수 있는 개인화 치료법, 및 특정 치료제로 치료하기에 적합한 암에 걸린 인간 대상체를 식별하는데 사용될 수 있는 유전자 패널이 제공된다.

대표청구항

암의 종양 미세환경 (TME) 결정을 필요로 하는 대상체의 암의 종양 미세환경 (TME)을 결정하는 방법으로서, 대상체로부터의 종양 조직 샘플로부터의 유전자 패널로부터 수득된 복수의 RNA 발현 수준에 머신 러닝 분류기를 적용하는 것을 포함하고, 상기 머신 러닝 분류기는 대상체를 IS (면역 억제), A (혈관신생), IA (면역 활성), ID (면역 결핍), 및 이의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 TME를 나타내거나 나타내지 않는 것으로 식별하는 방법.

암의 종양 미세환경 (TME) 결정을 필요로 하는 대상체의 암의 종양 미세환경 (TME)을 결정하는 방법으로서, 대상체로부터의 종양 조직 샘플로부터의 유전자 패널로부터 수득된 복수의 RNA 발현 수준에 머신 러닝 분류기를 적용하는 것을 포함하고, 상기 머신 러닝 분류기는 대상체를 IS (면역 억제), A (혈관신생), IA (면역 활성), ID (면역 결핍), 및 이의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 TME를 나타내거나 나타내지 않는 것으로 식별하는 방법.