【手続補正書】
【提出日】令和3年11月1日(2021.11.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するためのシステムであって、
a) 対象由来の核酸分子の配列を示す対象データを取得する；
b) 対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する；
c) 同定されたSNVを用いて、
i) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；
ii) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
iii) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
iv) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
v) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
vi) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；および
vii) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群
を含むメトリック群のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する；
d)がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化しかつがん治療に対して既知の応答性を有する参照対象から得られた複数の参照メトリックに機械学習を適用することによって導かれる少なくとも1つの計算モデルに、複数のメトリックを適用して、がん治療に対する予測される応答性を示す治療指標を決定する、
1つまたは複数の電子処理装置を含む、システム。
【請求項２】
前記複数のメトリックが、
a) モチーフメトリック群およびコドンコンテキストメトリック群由来のメトリック、および
b) モチーフメトリック群、コドンコンテキストメトリック群、および転位/転換メトリック群由来のメトリック
のうちの少なくとも1つを含む、請求項1記載のシステム。
【請求項３】
前記モチーフメトリック群が、1つまたは複数のデアミナーゼモチーフにおけるSNVに関連するデアミナーゼモチーフメトリック群を含む、請求項1または2記載のシステム。
【請求項４】
前記デアミナーゼモチーフメトリック群が、活性化誘導シチジンデアミナーゼ（AID）、アポリポタンパク質B mRNA編集酵素触媒ポリペプチド様（APOBEC）1シトシンデアミナーゼ（APOBEC1）、APOBEC3A、APOBEC3B、APOBEC3C、APOBEC3D、APOBEC3F、APOBEC3G、APOBEC3H、およびRNAに作用するアデニンデアミナーゼ（ADAR）モチーフメトリック群の中から選択される群を含み、各群が、それぞれ、1つまたは複数のAID、APOBEC1、APOBEC3A、APOBEC3B、APOBEC3C、APOBEC3D、APOBEC3F、APOBEC3G、APOBEC3H、またはADARモチーフにおけるSNVに関連している、請求項3記載のシステム。
【請求項５】
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000001
の中から選択されるAIDモチーフである；
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000002
の中から選択されるADARモチーフである；
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000003
の中から選択されるAPOBEC3Gモチーフである；
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000004
の中から選択されるAPOBEC3Bモチーフである；
前記デアミナーゼモチーフが、APOBEC3Fモチーフ
2021503149.tif 000005
である；または
前記デアミナーゼモチーフが、APOBEC1モチーフ
2021503149.tif 000006
である、請求項4記載のシステム。
【請求項６】
前記モチーフメトリック群が、1つまたは複数の3マーモチーフにおけるSNVを示す3マーモチーフメトリック群を含む、請求項1または2記載のシステム。
【請求項７】
前記モチーフメトリック群が、1つまたは複数の5マーモチーフにおけるSNVを示す5マーモチーフメトリック群を含む、請求項1または2記載のシステム。
【請求項８】
a) 前記少なくとも1つの計算モデルが、決定木を含む；
b) 前記少なくとも1つの計算モデルが、複数の決定木を含み、前記治療指標が、複数の決定木由来の結果を集めることによって生成される；および
c) 前記b)が適用されるとき、少なくとも1つのメトリックが、複数の決定木のうちの多数のものにおいて用いられる、
のうちの少なくとも1つが適用される、請求項1〜7のいずれか一項記載のシステム。
【請求項９】
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 各々の利用可能な群由来の少なくとも1つのメトリック；および、
b) 少なくともいくつかの利用可能な群由来の少なくとも2つのメトリック
のうちの少なくとも1つを決定する、請求項1〜8のいずれか一項記載のシステム。
【請求項１０】
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 少なくとも2メトリック；
b) 少なくとも5メトリック；
c) 少なくとも10メトリック；
d) 少なくとも20メトリック；
e) 少なくとも50メトリック；
f) 少なくとも75メトリック；
g) 少なくとも100メトリック； 
h) 少なくとも200メトリック；
i) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.1％；
j) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.2％；
k) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.3％；
l) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.4％；
m) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.5％；
n) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.75％；
o) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも1％；
p) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも1.5％；および、
q) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも2％
のうちの少なくとも1つを決定する、請求項1〜9のいずれか一項記載のシステム。
【請求項１１】
対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するのに用いられる少なくとも1つの計算モデルの算出における使用のためのシステムであって、
a) 複数の参照対象の各々について：
i) (1) 参照対象由来の核酸分子の配列；および、
(2) がん治療に対する応答性
を示す参照対象データを取得する；
ii) 参照対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する；
iii) 同定されたSNVを用いて、
1) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；
2) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
3) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
4) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
5) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
6) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；および
7) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群
を含むメトリック群のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する；ならびに、
b) 複数の参照メトリックと数多くの参照対象についての既知の応答性とを用いて、がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化する少なくとも1つの計算モデルを訓練する、
1つまたは複数の電子処理装置を含む、システム。
【請求項１２】
前記複数のメトリックが、
a) モチーフメトリック群およびコドンコンテキストメトリック群由来のメトリック；、および、
b) モチーフメトリック群、コドンコンテキストメトリック群、および転位/転換メトリック群由来のメトリック
のうちの少なくとも1つを含む、請求項11記載のシステム。
【請求項１３】
前記モチーフメトリック群が、1つまたは複数のデアミナーゼモチーフにおけるSNVに関連するデアミナーゼモチーフメトリック群を含む、請求項11または12記載のシステム。
【請求項１４】
前記1つまたは複数の処理装置が、少なくとも1つの計算モデルを試験して、モデルの識別性能を判定する、請求項11〜13のいずれか一項記載のシステム。
【請求項１５】
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 複数の参照メトリックを選択する；
b) 複数の参照メトリックを用いて、少なくとも1つの計算モデルを訓練する；
c) 少なくとも1つの計算モデルを試験して、モデルの識別性能を判定する；ならびに、
d) モデルの識別性能が閾値よりも下に下がる場合には、
i) 異なる複数の参照メトリックを用いて、少なくとも1つの計算モデルを選択的に再訓練する；および、
ii) 異なる計算モデルを訓練する
のうちの少なくとも1つを行う、
請求項11〜14のいずれか一項記載のシステム。
【請求項１６】
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 複数の参照メトリックの組み合わせを選択する；
b) 組み合わせの各々を用いて、複数の計算モデルを訓練する；
c) 各々の計算モデルを試験して、モデルの識別性能を判定する；および、
d) 治療指標の決定における使用のために、最高の識別性能を有する少なくとも1つの計算モデルを選択する、
請求項11〜15のいずれか一項記載のシステム。
【請求項１７】
前記少なくとも1つの計算モデルが、決定木を含む、請求項11〜16のいずれか一項記載のシステム。
【請求項１８】
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 少なくとも1000メトリック；
b) 少なくとも2000メトリック；
c) 少なくとも3000メトリック；
d) 少なくとも4000メトリック；および、
e) 少なくとも5000メトリック
のうちの少なくとも1つを用いて、モデルを訓練する、請求項11〜17のいずれか一項記載のシステム。
【請求項１９】
結果として生じたモデルが、
a) 少なくとも2メトリック；
b) 少なくとも5メトリック；
c) 少なくとも10メトリック；
d) 少なくとも20メトリック；
e) 少なくとも50メトリック；
f) 少なくとも75メトリック；
g) 少なくとも100メトリック；
h) 少なくとも200メトリック；
i) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.1％；
j) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.2％；
k) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.3％；
l) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.4％；
m) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.5％；
n) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.75％；
o) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも1％； 
p) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも1.5％；および、
q) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも2％
のうちの少なくとも1つを用いる、請求項11〜18のいずれか一項記載のシステム。
【請求項２０】
がんを有する対象が、がん治療に応答するかまたはがん治療に応答し続ける可能性を判定するための方法であって、
がんを有する対象由来の核酸分子の配列を解析して、核酸分子内のSNVを検出する工程；
メトリックの対象プロファイルを取得するために、検出されたSNVの数および/またはタイプに基づいて、以下のメトリック群：
i) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；
ii) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
iii) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
iv) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
v) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
vi) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；および
vii) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群
のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する工程；ならびに、
メトリックの対象プロファイルと参照プロファイルとの間の比較に基づいて、がん治療に応答する対象の可能性を判定する工程
を含む、方法。
【請求項２１】
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群およびコドンコンテキストメトリック群由来のメトリック；または、モチーフメトリック群、コドンコンテキストメトリック群、および転位/転換メトリック群由来のメトリックを含む、請求項20記載の方法。
【請求項２２】
前記モチーフメトリック群が、1つまたは複数のデアミナーゼモチーフにおけるSNVに関連するデアミナーゼモチーフメトリック群を含む、請求項20または21記載の方法。
【請求項２３】
前記デアミナーゼモチーフメトリック群が、活性化誘導シチジンデアミナーゼ（AID）、アポリポタンパク質B mRNA編集酵素触媒ポリペプチド様（APOBEC）1シトシンデアミナーゼ（APOBEC1）、APOBEC3A、APOBEC3B、APOBEC3C、APOBEC3D、APOBEC3F、APOBEC3G、APOBEC3H、およびRNAに作用するアデニンデアミナーゼ（ADAR）モチーフメトリック群の中から選択される群を含み、各群が、それぞれ、1つまたは複数のAID、APOBEC1、APOBEC3A、APOBEC3B、APOBEC3C、APOBEC3D、APOBEC3F、APOBEC3G、APOBEC3H、またはADARモチーフにおけるSNVに関連している、請求項22記載の方法。
【請求項２４】
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000007
の中から選択されるAIDモチーフである；
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000008
の中から選択されるADARモチーフである；
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000009
の中から選択されるAPOBEC3Gモチーフである；
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000010
の中から選択されるAPOBEC3Bモチーフである；
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000011
の中から選択されるAPOBEC3Fモチーフである；または、
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000012
の中から選択されるAPOBEC1モチーフである、
請求項22または23記載の方法。
【請求項２５】
前記対象が、がん治療を受けており、前記方法が、対象ががん治療に応答し続ける可能性を判定するためである、請求項20〜24のいずれか一項記載の方法。
【請求項２６】
対象ががん治療に応答する可能性が高いと判定された場合には、がん治療を始める；
対象ががん治療に応答し続ける可能性が高いと判定された場合には、がん治療を続ける；
対象ががん治療に応答する可能性が低いと判定された場合には、異なるがん治療を始める；または
対象ががん治療に応答し続ける可能性が低いと判定された場合には、がん治療をやめる
ように対象に推奨を提供する工程をさらに含む、請求項20〜25のいずれか一項記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
さらなる局面において、本開示は、以下の工程を含む、対象においてがんを処置するための方法を提供する：(a) (i) 上記のおよび本明細書に記載の方法を実施する；かつ(ii) 該方法の結果を提供するために、対象から得られた生物学的試料を検査室に送る工程であって、該結果が、対象ががん治療に応答するかまたは応答し続ける可能性が高いかどうかの判定を含む、工程；(b) 工程(a)からの結果を受け取る工程；および、(c) 結果が、対象ががん治療に応答するかまたは応答し続ける可能性が高いという判定を含む場合には、該対象にがん治療を受けさせる工程。
[本発明1001]
対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するためのシステムであって、
a) 対象由来の核酸分子の配列を示す対象データを取得する；
b) 対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する；
c) 同定されたSNVを用いて、
i) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；
ii) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
iii) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
iv) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
v) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
vi) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；および
vii) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群
を含むメトリック群のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する；
d)がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化しかつがん治療に対して既知の応答性を有する参照対象から得られた複数の参照メトリックに機械学習を適用することによって導かれる少なくとも1つの計算モデルに、複数のメトリックを適用して、がん治療に対する予測される応答性を示す治療指標を決定する、
1つまたは複数の電子処理装置を含む、システム。
[本発明1002]
前記複数のメトリックが、2、3、4、5、6個、またはすべてのメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1001のシステム。
[本発明1003]
対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するためのシステムであって、
a) 対象由来の核酸分子の配列を示す対象データを取得する；
b) 対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する；
c) 同定されたSNVを用いて、
i) 核酸分子のコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、コーディングメトリック群；
ii) 核酸分子のノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ノンコーディングメトリック群；
iii) 核酸分子のコーディング領域およびノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ゲノムメトリック群；
iv) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
v) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
vi) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
vii) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
viii) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；
ix) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群；
x) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；および、
xi) モチーフとは無関係のSNVに関連するメトリックを含む、モチーフ非依存的メトリック群
から選択される3つ以上のメトリック群由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する；ならびに、
d)がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化しかつがん治療に対して既知の応答性を有する参照対象から得られた複数の参照メトリックに機械学習を適用することによって導かれる少なくとも1つの計算モデルに、複数のメトリックを適用して、がん治療に対する予測される応答性を示す治療指標を決定する、
1つまたは複数の電子処理装置を含む、システム。
[本発明1004]
前記複数のメトリックが、4、5、6、7、8、9、10個、またはすべてのメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1003のシステム。
[本発明1005]
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群およびコドンコンテキストメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1001〜1004のいずれかのシステム。
[本発明1006]
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群、コドンコンテキストメトリック群、および転位/転換メトリック群由来のメトリックを含む、本発明1001〜1005のいずれかのシステム。
[本発明1007]
前記モチーフメトリック群が、1つまたは複数のデアミナーゼモチーフにおけるSNVに関連するデアミナーゼモチーフメトリック群を含む、本発明1001〜1006のいずれかのシステム。
[本発明1008]
前記デアミナーゼモチーフメトリック群が、活性化誘導シチジンデアミナーゼ（AID）、アポリポタンパク質B mRNA編集酵素触媒ポリペプチド様（APOBEC）1シトシンデアミナーゼ（APOBEC1）、APOBEC3A、APOBEC3B、APOBEC3C、APOBEC3D、APOBEC3F、APOBEC3G、APOBEC3H、およびRNAに作用するアデニンデアミナーゼ（ADAR）モチーフメトリック群の中から選択される群を含み、各群が、それぞれ、1つまたは複数のAID、APOBEC1、APOBEC3A、APOBEC3B、APOBEC3C、APOBEC3D、APOBEC3F、APOBEC3G、APOBEC3H、またはADARモチーフにおけるSNVに関連している、本発明1007のシステム。
[本発明1009]
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000013
の中から選択されるAIDモチーフである、本発明1007または1008のシステム。
[本発明1010]
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000014
の中から選択されるADARモチーフである、本発明1007または1008のシステム。
[本発明1011]
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000015
の中から選択されるAPOBEC3Gモチーフである、本発明1007または1008のシステム。
[本発明1012]
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000016
の中から選択されるAPOBEC3Bモチーフである、本発明1007または1008のシステム。
[本発明1013]
前記デアミナーゼモチーフが、APOBEC3Fモチーフ
2021503149.tif 000017
である、本発明1007または1008のシステム。
[本発明1014]
前記デアミナーゼモチーフが、APOBEC1モチーフ
2021503149.tif 000018
である、本発明1007または1008のシステム。
[本発明1015]
前記モチーフメトリック群が、1つまたは複数の3マーモチーフにおけるSNVを示す3マーモチーフメトリック群を含む、本発明1001〜1006のいずれかのシステム。
[本発明1016]
前記3マーモチーフメトリック群が、1つまたは複数の3マーモチーフの1位、2位、および/または3位でSNVを示す、本発明1015のシステム。
[本発明1017]
前記モチーフメトリック群が、1つまたは複数の5マーモチーフにおけるSNVを示す5マーモチーフメトリック群を含む、本発明1001〜1062のいずれかのシステム。
[本発明1018]
前記5マーモチーフメトリック群が、1つまたは複数の5マーモチーフの1位、2位、3位、4位、および/または5位でSNVを示す、本発明1017のシステム。
[本発明1019]
前記少なくとも1つの計算モデルが、決定木を含む、本発明1001〜1018のいずれかのシステム。
[本発明1020]
前記少なくとも1つの計算モデルが、複数の決定木を含み、前記治療指標が、複数の決定木由来の結果を集めることによって生成される、本発明1001〜1019のいずれかのシステム。
[本発明1021]
少なくとも1つのメトリックが、複数の決定木のうちの多数のものにおいて用いられる、本発明1020のシステム。
[本発明1022]
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 各々の利用可能な群由来の少なくとも1つのメトリック；および、
b) 少なくともいくつかの利用可能な群由来の少なくとも2つのメトリック
のうちの少なくとも1つを決定する、本発明1001〜1020のいずれかのシステム。
[本発明1023]
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 少なくとも2メトリック；
b) 少なくとも5メトリック；
c) 少なくとも10メトリック；
d) 少なくとも20メトリック；
e) 少なくとも50メトリック；
f) 少なくとも75メトリック；
g) 少なくとも100メトリック；および、
h) 少なくとも200メトリック
のうちの少なくとも1つを決定する、本発明1001〜1022のいずれかのシステム。
[本発明1024]
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.1％；
b) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.2％；
c) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.3％；
d) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.4％；
e) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.5％；
f) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.75％；
g) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも1％；
h) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも1.5％；および、
i) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも2％
のうちの少なくとも1つを決定する、本発明1001〜1023のいずれかのシステム。
[本発明1025]
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 対象についての1つまたは複数の対象の性状を決定する；および、
b) 1つまたは複数の対象の性状を用いて、少なくとも1つのメトリックが対象の性状と同様の性状を有する1つまたは複数の参照対象について導かれる参照メトリックに基づいて評価されるように、少なくとも1つの計算モデルを適用する、
本発明1001〜1024のいずれかのシステム。
[本発明1026]
前記1つまたは複数の処理装置が、対象の性状を少なくとも部分的に用いて、複数のメトリックを選択する、本発明1025のシステム。
[本発明1027]
前記1つまたは複数の処理装置が、対象の性状を少なくとも部分的に用いて、少なくとも1つの計算モデルを選択する、本発明1025または本発明1026のシステム。
[本発明1028]
前記1つまたは複数の対象の性状が、
a) i) 対象の年齢；
ii) 対象の身長；
iii) 対象の体重；
iv) 対象の性別；および、
v) 対象の民族性
を含む特性の群から選択される、1つまたは複数の対象の特性；
b) i) 健康な身体状態；および
ii) 不健康な身体状態
を含む身体状態の群から選択される、1つまたは複数の身体状態；
c) i) がんのタイプ；
ii) がんのステージ；および
iii) 転移の存在
を含む疾患状態の群から選択される、1つまたは複数の疾患状態；
d) i) 免疫療法；
ii) 放射線療法；および
iii) 非標的化学療法
を含む医学的介入の群から選択される、1つまたは複数の医学的介入
を含む性状の群から選択される、本発明1025〜1027のいずれかのシステム。
[本発明1029]
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 対象の病歴を質問することによる；
b) 感知装置からのセンサーデータを受け取ることによる；および、
c) ユーザー入力コマンドに従う
のうちの少なくとも1つで、対象の性状を決定する、本発明1025〜1028のいずれかのシステム。
[本発明1030]
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 治療指標の代表を表示する；
b) その後の検索のために治療指標を保存する；および、
c) 表示のためにクライアント装置に治療指標を提供する
のうちの少なくとも1つを行う、本発明1001〜1029のいずれかのシステム。
[本発明1031]
対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するのに用いられる少なくとも1つの計算モデルの算出における使用のためのシステムであって、
a) 複数の参照対象の各々について：
i) (1) 参照対象由来の核酸分子の配列；および、
(2) がん治療に対する応答性
を示す参照対象データを取得する；
ii) 参照対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する；
iii) 同定されたSNVを用いて、
1) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；
2) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
3) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
4) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
5) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
6) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；および
7) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群
を含むメトリック群のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する；ならびに、
b) 複数の参照メトリックと数多くの参照対象についての既知の応答性とを用いて、がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化する少なくとも1つの計算モデルを訓練する、
1つまたは複数の電子処理装置を含む、システム。
[本発明1032]
前記複数のメトリックが、2、3、4、5、6個、またはすべてのメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1031のシステム。
[本発明1033]
対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するのに用いられる少なくとも1つの計算モデルの算出における使用のためのシステムであって、
a) 複数の参照対象の各々について：
i) (1) 参照対象由来の核酸分子の配列；および、
(2) がん治療に対する応答性
を示す参照対象データを取得する；
ii) 参照対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する；
iii) 同定されたSNVを用いて、
1) 核酸分子のコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、コーディングメトリック群；
2) 核酸分子のノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ノンコーディングメトリック群；
3) 核酸分子のコーディング領域およびノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ゲノムメトリック群；
4) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
5) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
6) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
7) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
8) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；
9) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群；
10) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；および、
11) モチーフとは無関係のSNVに関連するメトリックを含む、モチーフ非依存的メトリック群
を含むメトリック群のうちの3つ以上由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する；ならびに、
b) 複数の参照メトリックと数多くの参照対象についての既知の応答性とを用いて、がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化する少なくとも1つの計算モデルを訓練する、
1つまたは複数の電子処理装置を含む、システム。
[本発明1034]
前記複数のメトリックが、4、5、6、7、8、9、10個、またはすべてのメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1033のシステム。
[本発明1035]
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群およびコドンコンテキストメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1031〜1034のいずれかのシステム。
[本発明1036]
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群、コドンコンテキストメトリック群、および転位/転換メトリック群由来のメトリックを含む、本発明1031〜1035のいずれかのシステム。
[本発明1037]
前記モチーフメトリック群が、1つまたは複数のデアミナーゼモチーフにおけるSNVに関連するデアミナーゼモチーフメトリック群を含む、本発明1031〜1036のいずれかのシステム。
[本発明1038]
前記デアミナーゼモチーフメトリック群が、活性化誘導シチジンデアミナーゼ（AID）、アポリポタンパク質B mRNA編集酵素触媒ポリペプチド様（APOBEC）1シトシンデアミナーゼ（APOBEC1）、APOBEC3A、APOBEC3B、APOBEC3C、APOBEC3D、APOBEC3F、APOBEC3G、APOBEC3H、およびRNAに作用するアデニンデアミナーゼ（ADAR）モチーフメトリック群の中から選択される群を含み、各群が、それぞれ、1つまたは複数のAID、APOBEC1、APOBEC3A、APOBEC3B、APOBEC3C、APOBEC3D、APOBEC3F、APOBEC3G、APOBEC3H、またはADARモチーフにおけるSNVに関連している、本発明1037のシステム。
[本発明1039]
前記1つまたは複数の処理装置が、少なくとも1つの計算モデルを試験して、モデルの識別性能を判定する、本発明1031〜1038のいずれかのシステム。
[本発明1040]
前記識別性能が、
a) 受信者動作特性曲線下の面積；
b) 精度；
c) 感度；および、
d) 特異性
のうちの少なくとも1つに基づく、本発明1039のシステム。
[本発明1041]
前記識別性能が、少なくとも70％である、本発明1039または本発明1040のシステム。
[本発明1042]
前記1つまたは複数の処理装置が、複数の参照対象のサブセット由来の参照対象データを用いて、少なくとも1つの計算モデルを試験する、本発明1039〜1041のいずれかのシステム。
[本発明1043]
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 複数の参照メトリックを選択する；
b) 複数の参照メトリックを用いて、少なくとも1つの計算モデルを訓練する；
c) 少なくとも1つの計算モデルを試験して、モデルの識別性能を判定する；ならびに、
d) モデルの識別性能が閾値よりも下に下がる場合には、
i) 異なる複数の参照メトリックを用いて、少なくとも1つの計算モデルを選択的に再訓練する；および、
ii) 異なる計算モデルを訓練する
のうちの少なくとも1つを行う、
本発明1031〜1042のいずれかのシステム。
[本発明1044]
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 複数の参照メトリックの組み合わせを選択する；
b) 組み合わせの各々を用いて、複数の計算モデルを訓練する；
c) 各々の計算モデルを試験して、モデルの識別性能を判定する；および、
d) 治療指標の決定における使用のために、最高の識別性能を有する少なくとも1つの計算モデルを選択する、
本発明1031〜1043のいずれかのシステム。
[本発明1045]
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 1つまたは複数の参照対象の性状を決定する；および、
b) 1つまたは複数の参照対象の性状を用いて、少なくとも1つの計算モデルを訓練する、
本発明1031〜1044のいずれかのシステム。
[本発明1046]
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 参照対象の性状を用いてクラスタリングを行って、同様の参照対象の性状を有する参照対象のクラスターを決定する；および、
b) 参照対象のクラスターを少なくとも部分的に用いて、少なくとも1つの計算モデルを訓練する、
本発明1045のシステム。
[本発明1047]
前記1つまたは複数の参照対象の性状が、
a) i) 対象の年齢；
ii) 対象の身長；
iii) 対象の体重；
iv) 対象の性別；および、
v) 対象の民族性
を含む特性の群から選択される、1つまたは複数の対象の特性；
b) i) 健康な身体状態；および
ii) 不健康な身体状態
を含む身体状態の群から選択される、1つまたは複数の身体状態；
c) i) がんのタイプ；
ii) がんのステージ；および
iii) 転移の存在
を含む疾患状態の群から選択される、1つまたは複数の疾患状態；ならびに
d) i) 免疫療法；
ii) 放射線療法；および
iii) 非標的化学療法
を含む医学的介入の群から選択される、1つまたは複数の医学的介入
を含む性状の群から選択される、本発明1045または本発明1046のいずれかのシステム。
[本発明1048]
前記少なくとも1つの計算モデルが、決定木を含む、本発明1031〜1047のいずれかのシステム。
[本発明1049]
前記少なくとも1つの計算モデルが、複数の決定木を含み、前記治療指標が、複数の決定木由来の結果を集めることによって生成される、本発明1031〜1048のいずれかのシステム。
[本発明1050]
少なくとも1つのメトリックが、複数の決定木のうちの多数のものにおいて用いられる、本発明1049のシステム。
[本発明1051]
前記1つまたは複数の処理装置が、
a) 少なくとも1000メトリック；
b) 少なくとも2000メトリック；
c) 少なくとも3000メトリック；
d) 少なくとも4000メトリック；および、
e) 少なくとも5000メトリック
のうちの少なくとも1つを用いて、モデルを訓練する、本発明1031〜1050のいずれかのシステム。
[本発明1052]
結果として生じたモデルが、
a) 少なくとも2メトリック；
b) 少なくとも5メトリック；
c) 少なくとも10メトリック；
d) 少なくとも20メトリック；
e) 少なくとも50メトリック；
f) 少なくとも75メトリック；
g) 少なくとも100メトリック；および、
h) 少なくとも200メトリック
のうちの少なくとも1つを用いる、本発明1031〜1051のいずれかのシステム。
[本発明1053]
結果として生じたモデルが、
a) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.1％；
b) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.2％；
c) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.3％；
d) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.4％；
e) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.5％；
f) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも0.75％；
g) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも1％； 
g) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも1.5％；および、
i) メトリック群中のすべてのメトリックの少なくとも2％
のうちの少なくとも1つを用いる、本発明1031〜1052のいずれかのシステム。
[本発明1054]
対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するための方法であって、1つまたは複数の電子処理装置において、
a) 対象由来の核酸分子の配列を示す対象データを取得する工程；
b) 対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する工程；
c) 同定されたSNVを用いて、
i) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；
ii) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
iii) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
iv) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
v) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
vi) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；および
vii) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群
を含むメトリック群のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する工程；ならびに、
d)がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化しかつがん治療に対して既知の応答性を有する参照対象から得られた複数の参照メトリックに機械学習を適用することによって導かれる少なくとも1つの計算モデルに、複数のメトリックを適用して、がん治療に対する予測される応答性を示す治療指標を決定する工程
を含む、方法。
[本発明1055]
前記複数のメトリックが、2、3、4、5、6個、またはすべてのメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1054の方法。
[本発明1056]
対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するための方法であって、1つまたは複数の電子処理装置において、
a) 対象由来の核酸分子の配列を示す対象データを取得する工程；
b) 対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する工程；
c) 同定されたSNVを用いて、
i) 核酸分子のコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、コーディングメトリック群；
ii) 核酸分子のノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ノンコーディングメトリック群；
iii) 核酸分子のコーディング領域およびノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ゲノムメトリック群；
iv) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
v) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
vi) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
vii) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
viii) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；
ix) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群；
x) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；および、
xi) モチーフとは無関係のSNVに関連するメトリックを含む、モチーフ非依存的メトリック群
を含むメトリック群のうちの3つ以上由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する工程；ならびに、
d)がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化しかつがん治療に対して既知の応答性を有する参照対象から得られた複数の参照メトリックに機械学習を適用することによって導かれる少なくとも1つの計算モデルに、複数のメトリックを適用して、がん治療に対する予測される応答性を示す治療指標を決定する工程
を含む、方法。
[本発明1057]
前記複数のメトリックが、4、5、6、7、8、9、10個、またはすべてのメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1056の方法。
[本発明1058]
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群およびコドンコンテキストメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1054〜1057のいずれかの方法。
[本発明1059]
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群、コドンコンテキストメトリック群、および転位/転換メトリック群由来のメトリックを含む、本発明1054〜1058のいずれかの方法。
[本発明1060]
対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するためのコンピュータプログラム製品であって、1つまたは複数の適切にプログラムされた電子処理装置によって実行される時に、該1つまたは複数の電子処理装置に、
a) 対象由来の核酸分子の配列を示す対象データを取得する；
b) 対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する；
c) 同定されたSNVを用いて、
i) 核酸分子のコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、コーディングメトリック群；
ii) 核酸分子のノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ノンコーディングメトリック群；
iii) 核酸分子のコーディング領域およびノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ゲノムメトリック群；
iv) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
v) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
vi) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
vii) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
viii) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；
ix) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群；
x) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；および、
xi) モチーフとは無関係のSNVに関連するメトリックを含む、モチーフ非依存的メトリック群
を含むメトリック群のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する；ならびに、
d)がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化しかつがん治療に対して既知の応答性を有する参照対象から得られた複数の参照メトリックに機械学習を適用することによって導かれる少なくとも1つの計算モデルに、複数のメトリックを適用して、がん治療に対する予測される応答性を示す治療指標を決定する
ようにさせるコンピュータ実行可能コードを含む、コンピュータプログラム製品。
[本発明1061]
前記複数のメトリックが、2、3、4、5、6個、またはすべてのメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1060のコンピュータプログラム製品。
[本発明1062]
対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するためのコンピュータプログラム製品であって、1つまたは複数の適切にプログラムされた電子処理装置によって実行される時に、該1つまたは複数の電子処理装置に、
a) 対象由来の核酸分子の配列を示す対象データを取得する；
b) 対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する；
c) 同定されたSNVを用いて、
i) 核酸分子のコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、コーディングメトリック群；
ii) 核酸分子のノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ノンコーディングメトリック群；
iii) 核酸分子のコーディング領域およびノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ゲノムメトリック群；
iv) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
v) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
vi) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
vii) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
viii) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；
ix) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群；
x) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；および、
xi) モチーフとは無関係のSNVに関連するメトリックを含む、モチーフ非依存的メトリック群
を含むメトリック群のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する；ならびに、
d)がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化しかつがん治療に対して既知の応答性を有する参照対象から得られた複数の参照メトリックに機械学習を適用することによって導かれる少なくとも1つの計算モデルに、複数のメトリックを適用して、がん治療に対する予測される応答性を示す治療指標を決定する
ようにさせるコンピュータ実行可能コードを含む、コンピュータプログラム製品。
[本発明1063]
前記複数のメトリックが、4、5、6、7、8、9、10個、またはすべてのメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1062のコンピュータプログラム製品。
[本発明1064]
生物学的対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するのに用いられる少なくとも1つの計算モデルの算出における使用のためのコンピュータプログラム製品であって、1つまたは複数の適切にプログラムされた電子処理装置によって実行される時に、該1つまたは複数の電子処理装置に、
a) 複数の参照対象の各々について：
i) (1) 参照対象由来の核酸分子の配列；および、
(2) がん治療に対する応答性
を示す参照対象データを取得する；
ii) 参照対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する；
iii) 同定されたSNVを用いて、
1) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；
2) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
3) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
4) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
5) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
6) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；および
7) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群
を含むメトリック群のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する；ならびに、
d) 複数の参照メトリックと数多くの参照対象についての既知の応答性とを用いて、がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化する少なくとも1つの計算モデルを訓練する
ようにさせるコンピュータ実行可能コードを含む、コンピュータプログラム製品。
[本発明1065]
生物学的対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するのに用いられる少なくとも1つの計算モデルの算出における使用のためのコンピュータプログラム製品であって、1つまたは複数の適切にプログラムされた電子処理装置によって実行される時に、該1つまたは複数の電子処理装置に、
a) 複数の参照対象の各々について：
i) (1) 参照対象由来の核酸分子の配列；および、
(2) がん治療に対する応答性
を示す参照対象データを取得する；
ii) 参照対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する；
iii) 同定されたSNVを用いて、
1) 核酸分子のコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、コーディングメトリック群；
2) 核酸分子のノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ノンコーディングメトリック群；
3) 核酸分子のコーディング領域およびノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ゲノムメトリック群；
4) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
5) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
6) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
7) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
8) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；
9) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群；
10) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；および、
11) モチーフとは無関係のSNVに関連するメトリックを含む、モチーフ非依存的メトリック群
を含むメトリック群のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する；ならびに、
d) 複数の参照メトリックと数多くの参照対象についての既知の応答性とを用いて、がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化する少なくとも1つの計算モデルを訓練する
ようにさせるコンピュータ実行可能コードを含む、コンピュータプログラム製品。
[本発明1066]
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群およびコドンコンテキストメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1060〜1064のいずれかのコンピュータプログラム製品。
[本発明1067]
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群、コドンコンテキストメトリック群、および転位/転換メトリック群由来のメトリックを含む、本発明1060〜1065のいずれかのコンピュータプログラム製品。
[本発明1068]
生物学的対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するのに用いられる少なくとも1つの計算モデルの算出における使用のための方法であって、1つまたは複数の電子処理装置において、
a) 複数の参照対象の各々について：
i) (1) 参照対象由来の核酸分子の配列；および、
(2) がん治療に対する応答性
を示す参照対象データを取得する工程；
ii) 参照対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する工程；
iii) 同定されたSNVを用いて、
1) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；
2) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
3) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
4) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
5) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
6) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；および
7) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群
を含むメトリック群のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する工程；ならびに、
b) 複数の参照メトリックと数多くの参照対象についての既知の応答性とを用いて、がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化する少なくとも1つの計算モデルを訓練する工程
を含む、方法。
[本発明1069]
前記複数のメトリックが、2、3、4、5、6個、またはすべてのメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1068の方法。
[本発明1070]
生物学的対象についてのがん治療に対する応答性の評価における使用のために治療指標を生成するのに用いられる少なくとも1つの計算モデルの算出における使用のための方法であって、1つまたは複数の電子処理装置において、
a) 複数の参照対象の各々について：
i) (1) 参照対象由来の核酸分子の配列；および、
(2) がん治療に対する応答性
を示す参照対象データを取得する工程；
ii) 参照対象データを解析して、核酸分子内の一塩基多様性（SNV）を同定する工程；
iii) 同定されたSNVを用いて、
1) 核酸分子のコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、コーディングメトリック群；
2) 核酸分子のノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ノンコーディングメトリック群；
3) 核酸分子のコーディング領域およびノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ゲノムメトリック群；
4) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
5) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
6) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
7) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
8) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；
9) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群；
10) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；および、
11) モチーフとは無関係のSNVに関連するメトリックを含む、モチーフ非依存的メトリック群
を含むメトリック群のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する工程；ならびに、
b) 複数の参照メトリックと数多くの参照対象についての既知の応答性とを用いて、がん治療に対する応答性と複数のメトリックとの間の関係を具体化する少なくとも1つの計算モデルを訓練する工程
を含む、方法。
[本発明1071]
前記複数のメトリックが、4、5、6、7、8、9、10個、またはすべてのメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1070の方法。
[本発明1072]
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群およびコドンコンテキストメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1068〜1071のいずれかの方法。
[本発明1073]
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群、コドンコンテキストメトリック群、および転位/転換メトリック群由来のメトリックを含む、本発明1068〜1072のいずれかの方法。
[本発明1074]
がんを有する対象が、がん治療に応答するかまたはがん治療に応答し続ける可能性を判定するための方法であって、
がんを有する対象由来の核酸分子の配列を解析して、核酸分子内のSNVを検出する工程；
メトリックの対象プロファイルを取得するために、検出されたSNVの数および/またはタイプに基づいて、以下のメトリック群：
i) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；
ii) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
iii) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
iv) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
v) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
vi) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；および
vii) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群
のうちの1つまたは複数由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する工程；ならびに、
メトリックの対象プロファイルと参照プロファイルとの間の比較に基づいて、がん治療に応答する対象の可能性を判定する工程
を含む、方法。
[本発明1075]
前記複数のメトリックが、2、3、4、5、6個、またはすべてのメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1074の方法。
[本発明1076]
がんを有する対象が、がん治療に応答するかまたはがん治療に応答し続ける可能性を判定するための方法であって、
がんを有する対象由来の核酸分子の配列を解析して、核酸分子内のSNVを検出する工程；
メトリックの対象プロファイルを取得するために、検出されたSNVの数および/またはタイプに基づいて、以下のメトリック群：
i) 核酸分子のコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、コーディングメトリック群；
ii) 核酸分子のノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ノンコーディングメトリック群；
iii) 核酸分子のコーディング領域およびノンコーディング領域におけるSNVに関連するメトリックを含む、ゲノムメトリック群；
iv) SNVのコドンコンテキストに関連するメトリックを含む、コドンコンテキストメトリック群；
v) 転位または転換であるSNVに関連するメトリックを含む、転位/転換メトリック群；
vi) 同義または非同義であるSNVに関連するメトリックを含む、同義/非同義メトリック群；
vii) SNVのストランドバイアスに関連するメトリックを含む、ストランドバイアスメトリック群；
viii) 特定のストランド上のSNVに関連するメトリックを含む、ストランド特異的メトリック群；
ix) アデニンおよびチミン、ならびに/またはグアニンおよびシチジンが標的とされているSNVに関連するメトリックを含む、AT/GCメトリック群；
x) 特定のモチーフにおけるSNVに関連するメトリックを含む、モチーフメトリック群；および、
xi) モチーフとは無関係のSNVに関連するメトリックを含む、モチーフ非依存的メトリック群
のうちの3つ以上由来のメトリックを含む、複数のメトリックを決定する工程；ならびに、
メトリックの対象プロファイルと参照プロファイルとの間の比較に基づいて、がん治療に応答する対象の可能性を判定する工程
を含む、方法。
[本発明1077]
前記複数のメトリックが、4、5、6、7、8、9、10個、またはすべてのメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1076の方法。
[本発明1078]
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群およびコドンコンテキストメトリック群由来のメトリックを含む、本発明1074〜1077のいずれかの方法。
[本発明1079]
前記複数のメトリックが、モチーフメトリック群、コドンコンテキストメトリック群、および転位/転換メトリック群由来のメトリックを含む、本発明1074〜1078のいずれかの方法。
[本発明1080]
前記モチーフメトリック群が、1つまたは複数のデアミナーゼモチーフにおけるSNVに関連するデアミナーゼモチーフメトリック群を含む、本発明1074〜1079のいずれかの方法。
[本発明1081]
前記デアミナーゼモチーフメトリック群が、活性化誘導シチジンデアミナーゼ（AID）、アポリポタンパク質B mRNA編集酵素触媒ポリペプチド様（APOBEC）1シトシンデアミナーゼ（APOBEC1）、APOBEC3A、APOBEC3B、APOBEC3C、APOBEC3D、APOBEC3F、APOBEC3G、APOBEC3H、およびRNAに作用するアデニンデアミナーゼ（ADAR）モチーフメトリック群の中から選択される群を含み、各群が、それぞれ、1つまたは複数のAID、APOBEC1、APOBEC3A、APOBEC3B、APOBEC3C、APOBEC3D、APOBEC3F、APOBEC3G、APOBEC3H、またはADARモチーフにおけるSNVに関連している、本発明1080の方法。
[本発明1082]
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000019
の中から選択されるAIDモチーフである、本発明1080または1081の方法。
[本発明1083]
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000020
の中から選択されるADARモチーフである、本発明1080または1081の方法。
[本発明1084]
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000021
の中から選択されるAPOBEC3Gモチーフである、本発明1080または1081の方法。
[本発明1085]
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000022
の中から選択されるAPOBEC3Bモチーフである、本発明1080または1081の方法。
[本発明1086]
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000023
の中から選択されるAPOBEC3Fモチーフである、本発明1080または1081の方法。
[本発明1087]
前記デアミナーゼモチーフが、
2021503149.tif 000024
の中から選択されるAPOBEC1モチーフである、本発明1080または1081の方法。
[本発明1088]
前記モチーフメトリック群が、1つまたは複数の3マーモチーフにおけるSNVを示す3マーモチーフメトリック群を含む、本発明1074〜1079のいずれかの方法。
[本発明1089]
前記3マーモチーフメトリック群が、1つまたは複数の3マーモチーフの1位、2位、および/または3位でSNVを示す、本発明1088の方法。
[本発明1090]
前記モチーフメトリック群が、1つまたは複数の5マーモチーフにおけるSNVを示す5マーモチーフメトリック群を含む、本発明1074〜1079のいずれかの方法。
[本発明1091]
前記5マーモチーフメトリック群が、1つまたは複数の5マーモチーフの1位、2位、3位、4位、および/または5位でSNVを示す、本発明1090の方法。
[本発明1092]
前記参照プロファイルが、計算モデルを用いて作製される、本発明1074〜1091のいずれかの方法。
[本発明1093]
前記対象が、がん治療を受けており、前記方法が、対象ががん治療に応答し続ける可能性を判定するためである、本発明1074〜1092のいずれかの方法。
[本発明1094]
対象ががん治療に応答する可能性が高いと判定された場合には、がん治療を始める；
対象ががん治療に応答し続ける可能性が高いと判定された場合には、がん治療を続ける；
対象ががん治療に応答する可能性が低いと判定された場合には、異なるがん治療を始める；または
対象ががん治療に応答し続ける可能性が低いと判定された場合には、がん治療をやめる
ように対象に推奨を提供する工程をさらに含む、本発明1074〜1093のいずれかの方法。
[本発明1095]
前記がん治療が、放射線療法、非標的化学療法、ホルモン療法、免疫療法、または標的療法の中から選択される、本発明1001〜1053のいずれかのシステム、本発明1060〜1067のいずれかのコンピュータプログラム製品、または本発明1054〜1059もしくは1068〜1094のいずれかの方法。
[本発明1096]
前記免疫療法または標的療法が、抗体を含む、本発明1095のシステム、コンピュータプログラム製品、または方法。
[本発明1097]
抗体が、CTLA-4、PD-1、PD-L1、CD-52、CD19、CD20、CD27、CD30、CD38、CD137、HER-2、EGFR、VEGF、VEGFR、RANKL、BAFF、Nectin-4、OX40、gpNMB、SLAM7、B4GALNT1、PDGFRα、IL-1β、IL-6、およびIL-6Rに特異的な抗体の中から選択される、本発明1096のシステム、コンピュータプログラム製品、または方法。
[本発明1098]
前記抗体が、PD-1、PD-L1、CTLA-4、またはHER2に特異的である、本発明1096または1097のシステム、コンピュータプログラム製品、または方法。
[本発明1099]
前記抗体が、補体依存性細胞傷害活性（CDC）または抗体依存性細胞性細胞傷害活性（ADCC）を誘導することができる、本発明1096〜1098のいずれかのシステム、コンピュータプログラム製品、または方法。
[本発明1100]
前記抗体が、Ado-トラスツズマブエムタンシン、アレムツズマブ、アテゾリズマブ、アベルマブ、ベリムマブ、ベリノスタット、ベバシズマブ、ブリナツモマブ、ブレンツキシマブベドチン、カナキヌマブ、セツキシマブ、ダラツムマブ、デノスマブ、ジヌツキシマブ、デュルバルマブ、エロツズマブ、エンホルツマブ、グレンバツムマブ（Glembatumumab）、GSK3174998、イブリツモマブチウキセタン、イピリムマブ、ネシツムマブ、ニボルマブ、オビヌツズマブ、オファツムマブ、オララツマブ、パニツムマブ、ペムブロリズマブ、ペルツズマブ、PF-04518600、ピディリズマブ、ポガリズマブ（Pogalizumab）、ラムシルマブ、リツキシマブ、シルツキシマブ、タボリキシズマブ（Tavolixizumab）、トシリズマブ、トシツモマブ、トラスツズマブ、トレメリムマブ、ウレルマブ、およびバルリルマブ（Varlilumab）の中から選択される、本発明1096〜1099のいずれかのシステム、コンピュータプログラム製品、または方法。
[本発明1101]
前記標的療法が小分子である、本発明1095のシステム、コンピュータプログラム製品、または方法。
[本発明1102]
前記標的療法がチロシンキナーゼ阻害剤である、本発明1101のシステム、コンピュータプログラム製品、または方法。
[本発明1103]
前記対象が、乳がん、前立腺がん、肝臓がん、大腸がん、胃腸がん、膵臓がん、皮膚がん、甲状腺がん、子宮頸がん、リンパ系がん、造血器がん、膀胱がん、肺がん、腎がん、卵巣がん、子宮がん、および頭頚部がんの中から選択されるがんを有する、本発明1001〜1053のいずれかのシステム、本発明1060〜1067のいずれかのコンピュータプログラム製品、または本発明1054〜1059もしくは1068〜1094のいずれかの方法。
[本発明1104]
対象においてがんを処置するためのがん治療の使用であって、
本発明1074〜1092のいずれかの方法による対象ががん治療に応答する可能性が高いという判定に基づいて、該対象にがん治療を受けさせる、
使用。
[本発明1105]
対象においてがんを処置するための方法であって、
本発明1074〜1092のいずれかの方法を行う工程、および
対象ががん治療に応答するかまたは応答し続ける可能性が高いと判定された場合には、該対象にがん治療を受けさせる工程
を含む、方法。
[本発明1106]
対象においてがんを処置するための方法であって、
(a) (i) 本発明1074〜1092のいずれかの方法を実施するため、および(ii) 該方法の結果を提供するために、対象から得られた生物学的試料を検査室に送る工程であって、該結果が、対象ががん治療に応答するかまたは応答し続ける可能性が高いかどうかの判定を含む、工程；
(b) 工程(a)からの結果を受け取る工程；および
(c) 結果が、対象ががん治療に応答するかまたは応答し続ける可能性が高いという判定を含む場合には、該対象にがん治療を受けさせる工程
を含む、方法。