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DYNAMIC NETWORK BIOMARKER DETECTION DEVICE, DETECTION METHOD, AND DETECTION PROGRAM meetings

Foreign code F140007924
File No. EF001P03WO
Posted date Aug 18, 2014
Country WIPO
International application number 2013JP053188
International publication number WO 2014050160
Date of international filing Feb 12, 2013
Date of international publication Apr 3, 2014
Priority data
  • P2012-211921 (Sep 26, 2012) JP
Title DYNAMIC NETWORK BIOMARKER DETECTION DEVICE, DETECTION METHOD, AND DETECTION PROGRAM meetings
Abstract This invention provides a detection device, a detection method, and a detection program for detecting a candidate for a biomarker capable of being used in the diagnosis of a pre-disease state that indicates a transition from a healthy state to a disease state. A plurality of biological samples is collected at different points in time from biological samples that are slated to be measured, the collected biological samples are measured, and statistical data is acquired by tabulating the resulting measurement data. Then, a high-throughput data acquisition process (s1), a differential biological molecule selection process (s2), a clustering process (s3), a DNB candidate selection process (s4), and a significance analysis-based DNB determination process (s5) are performed.
Scope of claims (In Japanese)[請求項1]
生体に関する測定により得られた複数の因子項目についての測定データに基づいて、測定対象である生体の症状の指標となるバイオマーカーの候補を検出する検出装置であって、
前記各因子項目のそれぞれの測定データの時系列変化の相関関係に基づいて複数の因子項目を複数のクラスターに分類する分類手段と、
分類した各クラスターから、前記各因子項目のそれぞれの測定データの時系列変化及び各因子項目間の測定データの時系列変化の相関関係に基づいて予め設定された選出条件に該当するクラスターを選出する選出手段と、
選出したクラスターに含まれる因子項目をバイオマーカーの候補として検出する検出手段と
を備えることを特徴とする検出装置。
[請求項2]
請求項1に記載の検出装置であって、
前記選出手段は、
クラスター内の各因子項目間の測定データの相関を示す値の平均値を第1指数として算出する手段と、
クラスター内の因子項目の測定データと当該クラスター外の因子項目の測定データとの間の相関を示す値の平均値を第2指数として算出する手段と、
クラスター内の各因子項目について測定データの標準偏差の平均値を第3指数として算出する手段と
を含み、
複数のクラスターのうちから、第1指数、第2指数及び第3指数に基づいて、バイオマーカーとすべき因子項目を含むクラスターを選出する
ことを特徴とする検出装置。
[請求項3]
請求項2に記載の検出装置であって、
前記選出手段は、前記第1指数と、前記第2指数と、前記第3指数の逆数との積に基づく総合指数が最大であるクラスターを選択する
ことを特徴とする検出装置。
[請求項4]
請求項2又は請求項3に記載の検出装置であって、
前記各因子項目のそれぞれの測定データが、有意性をもって経時的に変化しているか否かを検定する差次検定手段を更に備え、
前記分類手段は、経時的変化に有意性があると検定された因子項目について分類する
ことを特徴とする検出装置。
[請求項5]
請求項4に記載の検出装置であって、
前記差次検定手段は、各因子項目の測定データ、並びに因子項目及び時系列毎に予め設定されている参照データとの比較結果に基づいて、有意性に係る検定を行う
ことを特徴とする検出装置。
[請求項6]
請求項5に記載の検出装置であって、
各因子項目について、対応する参照データの標準偏差の平均値を示す参照標準偏差、及び因子項目間の相関を示す値の平均値を示す参照相関値を算出する手段を更に備え、
前記検出手段は、前記第1指数が前記参照標準偏差に比べて有意性をもって増大し、前記第2指数が前記参照相関値に比べて有意性をもって減少し、かつ、前記第3指数が前記参照標準偏差に比べて有意性をもって増大した場合に、当該クラスターに含まれる項目をバイオマーカーの候補として検出する
ことを特徴とする検出装置。
[請求項7]
請求項1乃至請求項6のいずれかに記載の検出装置であって、
前記検出手段は、
クラスターに含まれる複数の因子項目の有意性を、測定データの統計値に基づいて検定する手段を含み、
有意性がある場合に、クラスターに含まれる項目をバイオマーカーの候補として検出する
ことを特徴とする検出装置。
[請求項8]
請求項1乃至請求項7のいずれかに記載の検出装置であって、
前記複数の因子項目のいずれかは、遺伝子に関する測定項目、タンパク質に関する測定項目、代謝物に関する測定項目、又は生体から得られる画像に関する測定項目である
ことを特徴とする検出装置。
[請求項9]
生体に関する測定により得られた複数の因子項目についての測定データに基づいて、測定対象である生体の症状の指標となるバイオマーカーの候補を検出する検出装置を用いた検出方法であって、
前記検出装置は、
前記各因子項目のそれぞれの測定データの時系列変化の相関関係に基づいて複数の因子項目を複数のクラスターに分類する分類ステップと、
分類した各クラスターから、前記各因子項目のそれぞれの測定データの時系列変化及び各因子項目間の測定データの時系列変化の相関関係に基づいて予め設定された選出条件に該当するクラスターを選出する選出ステップと、
選出したクラスターに含まれる因子項目をバイオマーカーの候補として検出する検出ステップと
を実行することを特徴とする検出方法。
[請求項10]
生体に関する測定により得られた複数の因子項目についての測定データに基づいて、測定対象である生体の症状の指標となるバイオマーカーの候補を検出する検出方法であって、
異なる時間点で採取した複数の生体サンプルのそれぞれから測定したハイスループットデータの中から、差次的生体分子を算出する分子スクリーニングステップと、
相関の高い生体分子同士を1つのクラスターとするように、前記分子スクリーニングステップで選出した前記差次的生体分子を複数のクラスターに分類するクラスター化ステップと、
前記クラスター化ステップで得られた複数のクラスターの中から、クラスター内の生体分子の間の相関の増大、クラスター内の生体分子の標準偏差の増大、及びクラスター内の生体分子と他の生体分子との間の相関の低減が最も著しいクラスターを、前記バイオマーカーの候補として先取する候補選択ステップと、
前記候補選択ステップで選出したバイオマーカーの候補が前記バイオマーカーであるか否かを、有意性検定によって判定する判定ステップと
を実行することを特徴とする検出方法。
[請求項11]
コンピュータに、生体に関する測定により得られた複数の因子項目についての測定データに基づいて、測定対象である生体の症状の指標となるバイオマーカーの候補を検出する処理を実行させる検出プログラムであって、
コンピュータに、
前記各因子項目のそれぞれの測定データの時系列変化の相関関係に基づいて複数の因子項目を複数のクラスターに分類する分類ステップと、
分類した各クラスターから、前記各因子項目のそれぞれの測定データの時系列変化及び各因子項目間の測定データの時系列変化の相関関係に基づいて予め設定された選出条件に該当するクラスターを選出する選出ステップと、
選出したクラスターに含まれる因子項目をバイオマーカーの候補として検出する検出ステップと
を実行させることを特徴とする検出プログラム。
  • Applicant
  • ※All designated countries except for US in the data before July 2012
  • JAPAN SCIENCE AND TECHNOLOGY AGENCY
  • Inventor
  • AIHARA KAZUYUKI
  • CHEN LUONAN
  • LIU RUI
  • LIU ZHIPING
  • LI MEIYI
IPC(International Patent Classification)
Specified countries National States: AE AG AL AM AO AT AU AZ BA BB BG BH BN BR BW BY BZ CA CH CL CN CO CR CU CZ DE DK DM DO DZ EC EE EG ES FI GB GD GE GH GM GT HN HR HU ID IL IN IS KE KG KM KN KP KR KZ LA LC LK LR LS LT LU LY MA MD ME MG MK MN MW MX MY MZ NA NG NI NO NZ OM PA PE PG PH PL PT QA RO RS RU RW SC SD SE SG SK SL SM ST SV SY TH TJ TM TN TR TT TZ UA UG US UZ VC VN ZA ZM ZW
ARIPO: BW GH GM KE LR LS MW MZ NA RW SD SL SZ TZ UG ZM ZW
EAPO: AM AZ BY KG KZ RU TJ TM
EPO: AL AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LT LU LV MC MK MT NL NO PL PT RO RS SE SI SK SM TR
OAPI: BF BJ CF CG CI CM GA GN GQ GW ML MR NE SN TD TG
Reference ( R and D project ) FIRST Mathematical Theory for Modeling Complex Systems and its Transdisciplinary Applications in Science and Technology AREA
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