【手続補正書】
【提出日】平成19年9月28日(2007.9.28)
【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】
中央処理装置と、
前記中央処理装置に結合されたメモリと
を備え、前記メモリが、
(A)データを受け取るための命令であって、前記データが、
(i)ある１つの種の試験生物内または前記種の生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の1つまたは複数の特性、又は、
(ii)ある１つの種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の生物学的状態の１つ又は複数の態様、を含む、命令と、
(B)複数のモデルを演算するための命令であって、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルがモデルスコア又はモデル特性づけによって特性づけられ、
前記モデルスコアは、前記試験生物内または前記試験生体標本内のモデルによって表される生物学的特徴の可能性を表し、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルの演算が、前記試験生物内又は前記試験生生体標本内で測定された前記複数の細胞成分のうちの1つまたは複数の細胞成分の1つまたは複数の特性を使用して、前記それぞれのモデルを特性づける前記モデルスコアを決定することを含み、
前記モデル特性づけは、前記種の試験生物または前記種の生物の試験生体標本が前記モデルによって表される生物学的サンプルクラスのメンバであるかどうかを指示し、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルの演算が、前記試験生物内又は前記試験生体標本内で測定された前記複数の細胞成分のうちの1つまたは複数の細胞成分の生物学的状態の１つ又は複数の態様を使用して、前記それぞれのモデルを特性づける前記モデル特性づけを決定することを含む、命令と、
(C)前記決定されたモデルスコア、又はモデル特性づけ、又は前記可能性のそれぞれを通信するための命令と、
を記憶した
コンピュータ。
【請求項２】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
通信するための前記命令によって2つ以上のモデルスコアが通信され、
前記2つ以上のモデルスコアのうちのそれぞれのモデルスコアが前記複数のモデルのうちの異なるモデルに対応する、請求項1に記載のコンピュータ。
【請求項３】
通信するための前記命令によって、5つ以上のモデルスコア、又は5つ以上のモデル特性づけが通信され、前記5つ以上のモデルスコア又はモデル特性づけのうちのそれぞれのモデルスコア又はモデル特性づけが前記複数のモデルのうちの異なるモデルに対応する、請求項1に記載のコンピュータ。
【請求項４】
データを受け取るための前記命令が、前記データをリモートコンピュータからワイドエリアネットワークを介して受け取るための命令を含む、請求項1に記載のコンピュータ。
【請求項５】
前記ワイドエリアネットワークがインターネットである、請求項4に記載のコンピュータ。
【請求項６】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
通信するための前記命令が、それぞれの前記モデルスコアをリモートコンピュータにワイドエリアネットワークを介して伝送するための命令を含む、請求項1乃至5の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項７】
前記ワイドエリアネットワークがインターネットである、請求項6に記載のコンピュータ。
【請求項８】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記試験生物または前記試験生体標本は、前記モデルスコアが第1の値範囲にあるときに、前記複数のモデルのうちのある1つのモデルによって表される前記生物学的特徴を持つとみなされ、
前記試験生物または前記試験生体標本は、前記モデルスコアが第2の値範囲にあるときに、前記モデルによって表される前記生物学的特徴を持たないとみなされる、
請求項1乃至7の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項９】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記生物学的特徴が病気である、請求項1乃至8の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１０】
前記病気が癌である、請求項9に記載のコンピュータ。
【請求項１１】
前記病気が、乳癌、肺癌、前立腺癌、結腸直腸癌、卵巣癌、膀胱癌、胃癌(gastric cancer)、胃癌(stomach cancer)、肝臓癌、腎臓癌、膵臓癌または直腸癌である、請求項9に記載のコンピュータ。
【請求項１２】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルが、第1のモデルスコアによって特性づけられる第1のモデルと、第2のモデルスコアによって特性づけられる第2のモデルとを含み、
前記第1のモデルスコアを演算するためにその1つまたは複数の特性が使用される細胞成分の識別が、前記第2のモデルスコアを演算するためにその1つまたは複数の特性が使用される細胞成分の識別とは異なる、
請求項1乃至11の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１３】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルのうちのある1つのモデルの前記モデルスコアを決定するために使用される1つまたは複数の細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記種の前記試験生物内または前記種の生物の前記試験生体標本内の前記1つまたは複数の細胞成分の存在量を含む、請求項1乃至12の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１４】
前記種がヒトである、請求項1乃至13の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１５】
前記試験生体標本が、腫瘍、血液、骨、乳房、肺、前立腺、結腸直腸、卵巣、膀胱、胃または直腸の生検材料または他の形態の試料である、請求項1乃至14の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１６】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内の少なくとも100個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項1乃至15の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１７】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内の少なくとも500個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項1乃至15の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１８】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内の少なくとも5,000個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項1乃至15の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１９】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内1,000から20,000個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項1乃至15の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項２０】
前記１つ又は複数の細胞成分がmRNA、cRNAまたはcDNAである、請求項1乃至19の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項２１】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記1つまたは複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分が核酸またはリボ核酸であり、前記細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物内または前記試験生体標本内の前記細胞成分の全部または一部の転写状態を測定することによって得られる、請求項1乃至20の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項２２】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記1つまたは複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分がタンパク質であり、前記細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物内または前記試験生体標本内の前記細胞成分の翻訳状態を測定することによって得られる、請求項1乃至20の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項２３】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物から得られた試料または前記試験生体標本を使用した前記細胞成分の同位体コード付け親和性標識付け(isotope-coded affinity tagging)およびその後のタンデム質量分析(tandem mass spectrometry analysis)を使用して決定される、請求項1乃至20の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項２４】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物から得られた試料内または前記試験生体標本内の前記細胞成分の活性または翻訳後修飾を測定することによって決定される、請求項1乃至20の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項２５】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記生物学的特徴が薬物に対する感受性である、請求項1乃至24の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項２６】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルが集合的に、2つ以上のそれぞれの生物学的特徴の可能性を表す、請求項1乃至8、12乃至25の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項２７】
前記2つ以上の生物学的特徴のうちのそれぞれの生物学的特徴が癌の起源である、請求項26に記載のコンピュータ。
【請求項２８】
前記2つ以上の生物学的特徴が第1の病気および第2の病気を含む、請求項26に記載のコンピュータ。
【請求項２９】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルが集合的に、5つ以上のそれぞれの生物学的特徴の可能性を表す、請求項1乃至8、12乃至25の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項３０】
前記5つ以上の生物学的特徴のうちのそれぞれの生物学的特徴が癌の起源である、請求項29に記載のコンピュータ。
【請求項３１】
前記5つ以上の生物学的特徴が第1の病気および第2の病気を含む、請求項29に記載のコンピュータ。
【請求項３２】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
演算するための前記命令の事例によってそれらのモデルスコアが演算される前記複数のモデルが集合的に、2つから20個の生物学的特徴の独立した可能性を表す、請求項1乃至8、12乃至25の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項３３】
前記2つから20個の生物学的特徴のうちのそれぞれの生物学的特徴が癌の起源である、請求項32に記載のコンピュータ。
【請求項３４】
前記2つから20個の生物学的特徴が第1の病気および第2の病気を含む、請求項32に記載のコンピュータ。
【請求項３５】
コンピュータシステムとともに使用されるコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ可読記憶媒体と、その中に埋め込まれたコンピュータプログラム機構とを含み、前記コンピュータプログラム機構が、
(A)データを受け取るための命令であって、前記データが、
(i)ある１つの種の試験生物内または前記種の生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の1つまたは複数の特性、又は、
(ii)ある１つの種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の生物学的状態の１つ又は複数の態様、を含む、命令と、
(B)複数のモデルを演算するための命令であって、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルがモデルスコア又はモデル特性づけによって特性づけられ、
前記モデルスコアは、前記試験生物内または前記試験生体標本内のモデルによって表される生物学的特徴の可能性を表し、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルの演算が、前記試験生物内又は前記試験生生体標本内で測定された前記複数の細胞成分のうちの1つまたは複数の細胞成分の1つまたは複数の特性を使用して、前記それぞれのモデルを特性づける前記モデルスコアを決定することを含み、
前記モデル特性づけは、前記種の試験生物または前記種の生物の試験生体標本が前記モデルによって表される生物学的サンプルクラスのメンバであるかどうかを指示し、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルの演算が、前記試験生物内又は前記試験生体標本内で測定された前記複数の細胞成分のうちの1つまたは複数の細胞成分の生物学的状態の１つ又は複数の態様を使用して、前記それぞれのモデルを特性づける前記モデル特性づけを決定することを含む、命令と、
(C)前記決定されたモデルスコア、又はモデル特性づけ、又は前記可能性のそれぞれを通信するための命令と、
を含む
コンピュータプログラム製品。
【請求項３６】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
通信するための前記命令によって2つ以上のモデルスコアが通信され、前記2つ以上のモデルスコアのうちのそれぞれのモデルスコアが前記複数のモデルのうちの異なるモデルに対応する、請求項35に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３７】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
通信するための前記命令によって5つ以上のモデルスコアが通信され、前記5つ以上のモデルスコア又はモデル特性づけのうちのそれぞれのモデルスコアが前記複数のモデルのうちの異なるモデルに対応する、請求項35に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３８】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記試験生物または前記試験生体標本は、前記モデルスコアが第1の値範囲にあるときに、前記複数のモデルのうちのある1つのモデルによって表される前記生物学的特徴を持つとみなされ、
前記試験生物または前記試験生体標本は、前記モデルスコアが第2の値範囲にあるときに、前記モデルによって表される前記生物学的特徴を持たないとみなされる、
請求項35乃至37の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３９】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記生物学的特徴が病気である、請求項35乃至38の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４０】
前記病気が癌である、請求項39に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４１】
前記病気が、乳癌、肺癌、前立腺癌、結腸直腸癌、卵巣癌、膀胱癌、胃癌(gastric cancer)、胃癌(stomach cancer)、肝臓癌、腎臓癌、膵臓癌または直腸癌である、請求項40に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４２】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルが、第1のモデルスコアによって特性づけられる第1のモデルと、第2のモデルスコアによって特性づけられる第2のモデルとを含み、
前記第1のモデルスコアを演算するためにその1つまたは複数の特性が使用される細胞成分の識別が、前記第2のモデルスコアを演算するためにその1つまたは複数の特性が使用される細胞成分の識別とは異なる、
請求項35乃至41の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４３】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルのうちのある1つのモデルの前記モデルスコアを決定するために使用される1つまたは複数の細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記種の前記試験生物内または前記種の生物の前記試験生体標本内の前記1つまたは複数の細胞成分の存在量を含む、請求項35乃至42の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４４】
前記種がヒトである、請求項35乃至43の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４５】
前記試験生体標本が、腫瘍、血液、骨、乳房、肺、前立腺、結腸直腸、卵巣、膀胱、胃または直腸の生検材料または他の形態の試料である、請求項35乃至44の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４６】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内の少なくとも100個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項35乃至45の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４７】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内の少なくとも500個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項35乃至45の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４８】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内の少なくとも5,000個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項35乃至45の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４９】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内1,000から20,000個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項35乃至45の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項５０】
前記複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分がmRNA、cRNAまたはcDNAである、請求項35乃至49の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項５１】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記1つまたは複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分が核酸またはリボ核酸であり、前記細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物内または前記試験生体標本内の前記細胞成分の全部または一部の転写状態を測定することによって得られる、請求項35乃至50の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項５２】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記1つまたは複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分がタンパク質であり、前記細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物内または前記試験生体標本内の前記細胞成分の翻訳状態を測定することによって得られる、請求項35乃至50の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項５３】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物から得られた試料または前記試験生体標本を使用した前記細胞成分の同位体コード付け親和性標識付けおよびその後のタンデム質量分析を使用して決定される、請求項35乃至50の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項５４】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物から得られた試料内または前記試験生体標本内の前記細胞成分の活性または翻訳後修飾を測定することによって決定される、請求項35乃至50の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項５５】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記生物学的特徴が薬物に対する感受性である、請求項35乃至38、42乃至54の何れか1項に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項５６】
コンピュータが実行する方法であって、
データを受け取るステップと、複数のモデルを演算するステップと、を備え、
前記データが、
(i)ある1つの種の試験生物内または前記種の生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の1つまたは複数の特性、又は、
(ii) ある１つの種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の生物学的状態の１つ又は複数の態様、を含み、
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコア又はモデル特性づけによって特性づけられ、
前記モデルスコアは、前記試験生物内または前記試験生体標本内のモデルによって表される生物学的特徴の可能性を表し、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルの演算が、前記試験生物内又は前記試験生生体標本内で測定された前記複数の細胞成分のうちの1つまたは複数の細胞成分の1つまたは複数の特性を使用して、前記それぞれのモデルを特性づける前記モデルスコアを決定することを含み、
前記モデル特性づけは、前記種の試験生物または前記種の生物の試験生体標本が前記モデルによって表される生物学的サンプルクラスのメンバであるかどうかを指示し、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルの演算が、前記試験生物内又は前記試験生体標本内で測定された前記複数の細胞成分のうちの1つまたは複数の細胞成分の生物学的状態の１つ又は複数の態様を使用して、前記それぞれのモデルを特性づける前記モデル特性づけを決定することを含み、
前記方法は、さらに、
前記決定されたモデルスコア、又はモデル特性づけ、又は前記可能性のそれぞれを通信するステップを、備える
方法。
【請求項５７】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記通信ステップによって2つ以上のモデルスコアが通信され、前記2つ以上のモデルスコアのうちのそれぞれのモデルスコアが前記複数のモデルのうちの異なるモデルに対応する、請求項56に記載の方法。
【請求項５８】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記通信ステップによって5つ以上のモデルスコアが通信され、前記5つ以上のモデルスコアのうちのそれぞれのモデルスコアが前記複数のモデルのうちの異なるモデルに対応する、請求項56に記載の方法。
【請求項５９】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記試験生物または前記試験生体標本は、前記モデルスコアが第1の値範囲にあるときに、前記複数のモデルのうちのある1つのモデルによって表される前記生物学的特徴を持つとみなされ、
前記試験生物または前記試験生体標本は、前記モデルスコアが第2の値範囲にあるときに、前記モデルによって表される前記生物学的特徴を持たないとみなされる、
請求項56乃至58の何れか1項に記載の方法。
【請求項６０】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記生物学的特徴が病気である、請求項56乃至59の何れか1項に記載の方法。
【請求項６１】
前記病気が癌である、請求項60に記載の方法。
【請求項６２】
前記病気が、乳癌、肺癌、前立腺癌、結腸直腸癌、卵巣癌、膀胱癌、胃癌(gastric cancer)、胃癌(stomach cancer)、肝臓癌、腎臓癌、膵臓癌または直腸癌である、請求項60に記載の方法。
【請求項６３】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルが、第1のモデルスコアによって特性づけられる第1のモデルと、第2のモデルスコアによって特性づけられる第2のモデルとを含み、
前記第1のモデルスコアを演算するためにその1つまたは複数の特性が使用される細胞成分の識別が、前記第2のモデルスコアを演算するためにその1つまたは複数の特性が使用される細胞成分の識別とは異なる、
請求項56乃至62の何れか1項に記載の方法。
【請求項６４】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルのうちのある1つのモデルの前記モデルスコアを決定するために使用される1つまたは複数の細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記種の前記試験生物内または前記種の生物の前記試験生体標本内の前記1つまたは複数の細胞成分の存在量を含む、請求項56乃至63の何れか1項に記載の方法。
【請求項６５】
前記種がヒトである、請求項56乃至64の何れか1項に記載の方法。
【請求項６６】
前記試験生体標本が、腫瘍、血液、骨、乳房、肺、前立腺、結腸直腸、卵巣、膀胱、胃または直腸からの生検材料または他の形態の試料である、請求項56乃至64の何れか1項に記載の方法。
【請求項６７】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内の少なくとも100個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項56乃至66の何れか1項に記載の方法。
【請求項６８】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内の少なくとも500個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項56乃至66の何れか1項に記載の方法。
【請求項６９】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内の少なくとも5,000個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項56乃至66の何れか1項に記載の方法。
【請求項７０】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内1,000から20,000個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項56乃至66の何れか1項に記載の方法。
【請求項７１】
前記１つ又は複数の細胞成分がmRNA、cRNAまたはcDNAである、請求項56乃至70の何れか1項に記載の方法。
【請求項７２】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記1つまたは複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分が核酸またはリボ核酸であり、前記細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物内または前記試験生体標本内の前記細胞成分の全部または一部の転写状態を測定することによって得られる、請求項56乃至71の何れか1項に記載の方法。
【請求項７３】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記1つまたは複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分がタンパク質であり、前記細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物内または前記試験生体標本内の前記細胞成分の翻訳状態を測定することによって得られる、請求項56乃至70の何れか1項に記載の方法。
【請求項７４】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物から得られた試料または前記試験生体標本を使用した前記細胞成分の同位体コード付け親和性標識付けおよびその後のタンデム質量分析を使用して決定される、請求項56乃至70の何れか1項に記載の方法。
【請求項７５】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物から得られた試料内または前記試験生体標本内の前記細胞成分の活性または翻訳後修飾を測定することによって決定される、請求項56乃至70の何れか1項に記載の方法。
【請求項７６】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記生物学的特徴が薬物に対する感受性である、請求項56乃至59、63乃至75の何れか1項に記載の方法。
【請求項７７】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルが集合的に、2つ以上のそれぞれの生物学的特徴の可能性を表す、請求項56乃至59、63乃至75の何れか1項に記載の方法。
【請求項７８】
前記2つ以上の生物学的特徴のうちのそれぞれの生物学的特徴が癌の起源である、請求項77に記載の方法。
【請求項７９】
前記2つ以上の生物学的特徴が第1の病気および第2の病気を含む、請求項77に記載の方法。
【請求項８０】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルが集合的に、5つ以上のそれぞれの生物学的特徴の可能性を表す、請求項56乃至59、63乃至75の何れか1項に記載の方法。
【請求項８１】
前記5つ以上の生物学的特徴のうちのそれぞれの生物学的特徴が癌の起源である、請求項80に記載の方法。
【請求項８２】
前記5つ以上の生物学的特徴が第1の病気および第2の病気を含む、請求項80に記載の方法。
【請求項８３】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルが、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルが集合的に、2つから20個の生物学的特徴の独立した可能性を表す、請求項56乃至59、63乃至75の何れか1項に記載の方法。
【請求項８４】
前記2つから20個の生物学的特徴のうちのそれぞれの生物学的特徴が癌の起源である、請求項83に記載の方法。
【請求項８５】
前記2つから20個の生物学的特徴が第1の病気および第2の病気を含む、請求項83に記載の方法。
【請求項８６】
中央処理装置と、
前記中央処理装置に結合されたメモリと
を備え、前記メモリが、
(i)データを送るための命令であって、前記データが、ある1つの種の試験生物内または前記種の生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の1つまたは複数の特性を含む命令と、
(ii)複数のモデルスコア又は複数のモデルの複数のモデル特性づけを受け取るための命令であって、
前記複数のモデルスコアにおけるそれぞれのモデルスコアが、複数のモデルのうちのそれぞれのモデルに対応し、前記複数のモデルのうちのそれぞれのモデルが、前記試験生物内または前記試験生体標本内で前記それぞれのモデルによって表される生物学的特徴の可能性を表すモデルスコアによって特性づけられ、前記複数のモデルスコアにおけるそれぞれのモデルスコアの演算が、前記試験生物内又は前記試験生体標本内で測定された前記複数の細胞成分のうちの1つまたは複数の細胞成分の1つまたは複数の特性を使用して、前記それぞれのモデルスコアを特性づける前記モデルスコアを決定することを含み、
前記複数のモデル特性づけにおけるそれぞれのモデル特徴づけは、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルに対応し、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルは、前記試験生物または前記種の生物の試験生体標本が前記それぞれのモデルによって表される生物学的サンプルクラスのメンバであるかどうかを指示し、前記複数のモデル特性づけにおけるそれぞれのモデル特性づけの演算が、前記試験生物内又は前記試験生体標本内で測定された前記複数の細胞成分のうちの1つまたは複数の細胞成分の生物学的状態の１つ又は複数の態様を使用して、前記モデル特性づけを決定することを含む、命令と、
を記憶した、
コンピュータ。
【請求項８７】
前記受け取るための命令は、前記複数のモデルスコアを受け取るための命令を含み、
前記複数のモデルスコアが2つ以上のモデルスコアからなり、前記2つ以上のモデルスコアのうちのそれぞれのモデルスコアが前記複数のモデルのうちの異なるモデルに対応する、請求項86に記載のコンピュータ。
【請求項８８】
前記受け取るための命令は、前記複数のモデルスコアを受け取るための命令を含み、
前記複数のモデルスコアが5つ以上のモデルスコアからなり、前記5つ以上のモデルスコアのうちのそれぞれのモデルスコアが前記複数のモデルのうちの異なるモデルに対応する、請求項86に記載のコンピュータ。
【請求項８９】
データを送るための前記命令が、前記データを前記コンピュータからリモートコンピュータへワイドエリアネットワークを介して送るための命令を含む、請求項86乃至88の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項９０】
前記ワイドエリアネットワークがインターネットである、請求項89に記載のコンピュータ。
【請求項９１】
前記受け取るための命令は、前記複数のモデルスコアを受け取るための命令を含み、
前記受け取るための命令は、前記複数のモデルスコア又は前記複数のモデル特性づけをリモートコンピュータからワイドエリアネットワークを介して受け取るための命令を含む、請求項86乃至90の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項９２】
前記ワイドエリアネットワークがインターネットである、請求項91に記載のコンピュータ。
【請求項９３】
前記受け取るための命令は、前記複数のモデルスコアを受け取るための命令を含み、
前記試験生物または前記試験生体標本は、前記モデルスコアが第1の値範囲にあるときに、前記複数のモデルのうちのある1つのモデルによって表される前記生物学的特徴を持つとみなされ、
前記試験生物または前記試験生体標本は、前記モデルスコアが第2の値範囲にあるときに、前記モデルによって表される前記生物学的特徴を持たないとみなされる、
請求項86乃至92の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項９４】
前記受け取るための命令は、前記複数のモデルスコアを受け取るための命令を含み、
前記生物学的特徴が病気である、請求項86乃至93の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項９５】
前記病気が癌である、請求項94に記載のコンピュータ。
【請求項９６】
前記病気が、乳癌、肺癌、前立腺癌、結腸直腸癌、卵巣癌、膀胱癌、胃癌(gastric cancer)、胃癌(stomach cancer)、肝臓癌、腎臓癌、膵臓癌または直腸癌である、請求項94に記載のコンピュータ。
【請求項９７】
前記受け取るための命令は、前記複数のモデルスコアを受け取るための命令を含み、
前記複数のモデルが、第1のモデルスコアによって特性づけられる第1のモデルと、第2のモデルスコアによって特性づけられる第2のモデルとを含み、
前記第1のモデルスコアを演算するためにその1つまたは複数の特性が使用される細胞成分の識別が、前記第2のモデルスコアを演算するためにその1つまたは複数の特性が使用される細胞成分の識別とは異なる、
請求項86乃至96の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項９８】
前記受け取るための命令は、前記複数のモデルスコアを受け取るための命令を含み、
前記複数のモデルのうちのある1つのモデルの前記モデルスコアを決定するために使用される1つまたは複数の細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記種の前記試験生物内または前記種の生物の前記試験生体標本内の前記1つまたは複数の細胞成分の存在量を含む、請求項86乃至97の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項９９】
前記種がヒトである、請求項86乃至98の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１００】
前記試験生体標本が、腫瘍、血液、骨、乳房、肺、前立腺、結腸直腸、卵巣、膀胱、胃または直腸からの生検材料または他の形態の試料である、請求項86乃至99の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１０１】
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内の少なくとも100個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項86乃至100の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１０２】
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内の少なくとも500個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項86乃至100の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１０３】
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内の少なくとも5,000個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項86乃至100の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１０４】
前記1つまたは複数の特性が細胞成分存在量を含み、前記データが、前記種の前記試験生物内または前記種の前記生物の前記試験生体標本内1,000から20,000個の細胞成分の細胞成分存在量を含む、請求項86乃至100の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１０５】
前記複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分がmRNA、cRNAまたはcDNAである、請求項86乃至100の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１０６】
前記1つまたは複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分が核酸またはリボ核酸であり、前記細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物内または前記試験生体標本内の前記細胞成分の全部または一部の転写状態を測定することによって得られる、請求項86乃至105の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１０７】
前記1つまたは複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分がタンパク質であり、前記細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物内または前記試験生体標本内の前記細胞成分の翻訳状態を測定することによって得られる、請求項86乃至105の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１０８】
前記複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物から得られた試料または前記試験生体標本を使用した前記細胞成分の同位体コード付け親和性標識付けおよびその後のタンデム質量分析を使用して決定される、請求項86乃至105の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１０９】
前記複数の細胞成分のうちの1つの細胞成分の前記1つまたは複数の特性のうちの1つの特性が、前記試験生物から得られた試料内または前記試験生体標本内の前記細胞成分の活性または翻訳後修飾を測定することによって決定される、請求項86乃至105の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１１０】
前記受け取るための命令は、前記複数のモデルスコアを受け取るための命令を含み、
前記生物学的特徴が薬物に対する感受性である、請求項86乃至93、97乃至109の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１１１】
前記受け取るための命令は、前記複数のモデルスコアを受け取るための命令を含み、
前記複数のモデルが集合的に、2つ以上のそれぞれの生物学的特徴の可能性を表す、請求項86乃至93、97乃至109の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１１２】
前記2つ以上の生物学的特徴のうちのそれぞれの生物学的特徴が癌の起源である、請求項111に記載のコンピュータ。
【請求項１１３】
前記2つ以上の生物学的特徴が第1の病気および第2の病気を含む、請求項111に記載のコンピュータ。
【請求項１１４】
前記受け取るための命令は、前記複数のモデルスコアを受け取るための命令を含み、
前記複数のモデルが集合的に、5つ以上のそれぞれの生物学的特徴の可能性を表す、請求項86乃至93、97乃至109の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１１５】
前記5つ以上の生物学的特徴のうちのそれぞれの生物学的特徴が癌の起源である、請求項114に記載のコンピュータ。
【請求項１１６】
前記5つ以上の生物学的特徴が第1の病気および第2の病気を含む、請求項114に記載のコンピュータ。
【請求項１１７】
前記受け取るための命令は、前記複数のモデルスコアを受け取るための命令を含み、
前記複数のモデルが集合的に、2つから20個の生物学的特徴の独立した可能性を表す、請求項86乃至93、97乃至109の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１１８】
前記2つから20個の生物学的特徴のうちのそれぞれの生物学的特徴が癌の起源である、請求項117に記載のコンピュータ。
【請求項１１９】
前記2つから20個の生物学的特徴が第1の病気および第2の病気を含む、請求項117に記載のコンピュータ。
【請求項１２０】
コンピュータシステムとともに使用されるコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ可読記憶媒体と、その中に埋め込まれたコンピュータプログラム機構とを含み、前記コンピュータプログラム機構が、
(i)データを送るための命令であって、前記データが、ある1つの種の試験生物内または前記種の生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の1つまたは複数の特性を含む命令と、
(ii)複数のモデルスコア又は複数のモデルの複数のモデル特性づけを受け取るための命令と、を含み、
前記複数のモデルスコアにおけるそれぞれのモデルスコアが複数のモデルのうちのそれぞれのモデルに対応し、前記複数のモデルのうちのそれぞれのモデルが、前記試験生物内または前記試験生体標本内の前記それぞれのモデルによって表される生物学的特徴の可能性を表すモデルスコアによって特性づけられ、前記複数のモデルスコアにおける前記それぞれのモデルスコアの前記演算が、前記試験生物内又は前記試験生体標本内で測定された前記複数の細胞成分のうちの1つまたは複数の細胞成分の1つまたは複数の特性を使用して、前記それぞれのモデルを特性づける前記モデルスコアを決定することを含み、
前記複数のモデル特性づけにおけるそれぞれのモデル特性づけは、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルに対応し、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルは、前記試験生物または前記種の生物の試験生体標本が前記それぞれのモデルによって表される生物学的サンプルクラスのメンバであるかどうかを指示し、前記複数のモデル特性づけにおけるそれぞれのモデル特性づけの演算が、前記試験生物内又は前記試験生体標本内で測定された前記複数の細胞成分のうちの1つまたは複数の細胞成分の生物学的状態の１つ又は複数の態様を使用して、前記モデル特性づけを決定することを含む、
コンピュータプログラム製品。
【請求項１２１】
コンピュータが実行する方法であって、
データを送るステップと、複数のモデルスコア又は複数のモデルの複数のモデル特性づけを受け取るステップと、を備え、
(i)前記データが、ある1つの種の試験生物内または前記種の生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の1つまたは複数の特性を含むステップと、
(ii) 前記複数のモデルスコアにおけるそれぞれのモデルスコアが複数のモデルのうちのそれぞれのモデルに対応し、前記複数のモデルのうちのそれぞれのモデルが、前記試験生物内または前記試験生体標本内の前記それぞれのモデルによって表される生物学的特徴の可能性を表すモデルスコアによって特性づけられ、前記複数のモデルスコアにおける前記それぞれのモデルスコアの演算が、前記試験生物内又は前記試験生体標本内で測定された前記複数の細胞成分のうちの1つまたは複数の細胞成分の1つまたは複数の特性を使用して、前記それぞれのモデルを特性づける前記モデルスコアを決定することを含み、
前記複数のモデル特性づけにおけるそれぞれのモデル特性づけは、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルに対応し、前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルは、前記試験生物または前記種の生物の試験生体標本が前記それぞれのモデルによって表される生物学的サンプルクラスのメンバであるかどうかを指示し、前記複数のモデル特性づけにおけるそれぞれのモデル特性づけの演算が、前記試験生物内又は前記試験生体標本内で測定された前記複数の細胞成分のうちの1つまたは複数の細胞成分の生物学的状態の１つ又は複数の態様を使用して、前記モデル特性づけを決定すること
を含む方法。
【請求項１２２】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルは、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記生物学的特徴が療法に対する感受性または抵抗性を含む、請求項56乃至59、63乃至75、77、80、及び83の何れか1項に記載の方法。
【請求項１２３】
前記療法が薬物の投与である、請求項122に記載の方法。
【請求項１２４】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルは、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記生物学的特徴が療法の組合せに対する感受性または抵抗性を含む、請求項56乃至59、63乃至75、77、80、及び83の何れか1項に記載の方法。
【請求項１２５】
前記療法の組合せが薬物の組合せの投与である、請求項124に記載の方法。
【請求項１２６】
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルは、モデルスコアによって特性づけられ、
前記データが、前記種の試験生物内又は前記種の生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記生物学的特徴が、病気の転移能または前記病気の再発の可能性を含む、請求項56乃至59、63乃至75、77、80、及び83の何れか1項に記載の方法。
【請求項１２７】
コンピュータを用いて、生物又は生物の生体標本がモデルによって表される生物学的特徴を有する可能性を決定する方法であって、前記生物学的特徴が、病気、薬に対する感受性、原発腫瘍出現部位、療法の組み合わせに対する感受性、療法の組み合わせに対する抵抗性、特定の病気の転移能、又は前記病気の再発の可能性であり、
前記方法は、
(Ａ)前記モデルを用いてモデルスコアを演算するステップを備え、
前記モデルが、(i)複数の試験であって、複数の試験のそれぞれの試験が複数の細胞成分の識別を特定する試験と、(ii)前記１又は複数の試験における複数の細胞成分の細胞成分存在量間の動作的関連性を特定する演算アルゴリズムと、(iii)前記モデルスコアを演算するために、前記複数の試験がどのように組み合わされるかを特定するモデル集約アルゴリズムと、を含み、
前記モデルスコアが、前記生物又は前記生体標本が前記生物学的特徴を有する可能性を特定するものであり、
(Ｂ)前記方法が、さらに、前記演算されたモデルスコア又は前記可能性を通信するステップを備える、
方法。
【請求項１２８】
前記病気は、癌である、請求項127に記載の方法。
【請求項１２９】
前記癌は、乳癌、肺癌、前立腺癌、結腸直腸癌、卵巣癌、膀胱癌、胃癌(gastric cancer)、胃癌(stomach cancer)、肝臓癌、腎臓癌、膵臓癌または直腸癌である、請求項128に記載の方法。
【請求項１３０】
前記試験生体標本が、腫瘍、血液、骨、乳房、肺、前立腺、結腸直腸、卵巣、膀胱、胃または直腸からの生検材料または他の形態の試料である、請求項127乃至129の何れか1項に記載の方法。
【請求項１３１】
前記複数の細胞成分がmRNA、cRNAまたはcDNAである、請求項127乃至130の何れか1項に記載の方法。
【請求項１３２】
前記複数の細胞成分における１つの細胞成分は、核酸又はリボ核酸であり、
前記細胞成分の特性づけは、前記試験生物又は前記試験生体標本における前記細胞成分の全て又は一部の転写状態を測定することにより得られる、請求項127乃至131の何れか１項に記載の方法。
【請求項１３３】
前記複数の細胞成分における１つの細胞成分はたんぱく質であり、
前記細胞成分の特徴づけは、前記試験生物又は前記試験生体標本における前記細胞成分の転写状態を測定することにより得られる、請求項127乃至131の何れか１項に記載の方法。
【請求項１３４】
前記複数の細胞成分における１つの細胞成分の特性づけは、アイソトープコード化した親和性標識づけに続いて、前記試験生物又は前記試験生体標本から得られる試料を用いて前記細胞成分のタンデム質量分析をして、決定される、請求項127乃至131の何れか１項に記載の方法。
【請求項１３５】
前記複数の細胞成分における１つの細胞成分の特性づけは、前記試験生物又は前記試験生体標本から得られる試料における前記細胞成分の活動又は翻訳後の変異を測定することにより決定される、請求項127乃至131の何れか１項に記載の方法
【請求項１３６】
前記動作的関連性は比率を含み、前記比率の分子は前記複数の細胞成分における第１の細胞成分に対する第１の細胞成分存在量によって決定され、前記比率の分母は前記複数の細胞成分における第２の細胞成分に対する第２の細胞成分存在量によって決定される、請求項127乃至135の何れか１項に記載の方法。
【請求項１３７】
前記動作的関連性は、(i)前記複数の細胞成分における第１の細胞成分に対する第１の細胞成分存在量と(ii)前記複数の細胞成分における第２の細胞成分に対する第２の細胞成分存在量の積を含む、請求項127乃至135の何れか１項に記載の方法。
【請求項１３８】
前記動作的関連性は、前記複数の細胞成分における１つの細胞成分に対する第１の細胞成分存在量の対数である、請求項127乃至135の何れか１項に記載の方法。
【請求項１３９】
前記１又は複数の試験におけるそれぞれの試験は、上方閾値及び下方閾値を有し、
前記それぞれの試験の試験値が前記上方閾値を超えたとき、前記それぞれの試験は、前記モデルスコアにプラスに寄与し、
前記それぞれの試験の試験値が前記上方閾値より小さく、前記下方閾値より大きいとき、前記それぞれの試験は、前記モデルスコアに寄与せず、
前記それぞれの試験の試験値が前記下方閾値より小さいとき、前記それぞれの試験は、前記モデルスコアにマイナスに寄与する、請求項127乃至138の何れか１項に記載の方法。
【請求項１４０】
コンピュータシステムと関連して用いられるコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品はコンピュータ読み取り可能な記録媒体とそれに組み込まれたコンピュータプログラム機構とを備え、前記コンピュータプログラム機構は生物又は生物の生体標本がモデルによって表される生物学的特徴を有する可能性を決定するものであり、前記生物学的特徴が、病気、薬に対する感受性、原発腫瘍出現部位、療法の組み合わせに対する感受性、療法の組み合わせに対する抵抗性、特定の病気の転移能、又は前記病気の再発の可能性であり、
前記コンピュータプログラム機構は、
(Ａ)前記モデルを用いてモデルスコアを演算する命令を含み、
前記モデルが、(i)複数の試験であって、複数の試験のそれぞれの試験が複数の細胞成分の識別を特定する試験と、(ii)前記１又は複数の試験における複数の細胞成分の細胞成分存在量間の動作的関連性を特定する演算アルゴリズムと、(iii)前記モデルスコアを演算するために、前記複数の試験がどのように組み合わされるかを特定するモデル集約アルゴリズムと、を含み、
前記モデルスコアが、前記生物又は前記生体標本が前記生物学的特徴を有する可能性を特定するものであり、
(Ｂ)前記コンピュータプログラム機構が、さらに、前記演算されたモデルスコア又は前記可能性を通信する命令を備える、
コンピュータプログラム製品。
【請求項１４１】
前記１又は複数の試験におけるそれぞれの試験は、上方閾値及び下方閾値を有し、
前記それぞれの試験の試験値が前記上方閾値を超えたとき、前記それぞれの試験は、前記モデルスコアにプラスに寄与し、
前記それぞれの試験の試験値が前記上方閾値より小さく、前記下方閾値より大きいとき、前記それぞれの試験は、前記モデルスコアに寄与せず、
前記それぞれの試験の試験値が前記下方閾値より小さいとき、前記それぞれの試験は、前記モデルスコアにマイナスに寄与する、請求項140に記載の方法。
【請求項１４２】
中央処理装置と、
前記中央処理装置に結合されたメモリと、を備えるコンピュータであって、
前記メモリが、生物又は生物の生体標本がモデルによって表される生物学的特徴を有する可能性を決定するモジュールを格納し、前記生物学的特徴が、病気、薬に対する感受性、原発腫瘍出現部位、療法の組み合わせに対する感受性、療法の組み合わせに対する抵抗性、特定の病気の転移能、又は前記病気の再発の可能性であり、
前記モジュールは、
(Ａ)前記モデルを用いてモデルスコアを演算する命令を含み、
前記モデルが、(i)複数の試験であって、複数の試験のそれぞれの試験が複数の細胞成分の識別を特定する試験と、(ii)前記１又は複数の試験における複数の細胞成分の細胞成分存在量間の動作的関連性を特定する演算アルゴリズムと、(iii)前記モデルスコアを演算するために、前記複数の試験がどのように組み合わされるかを特定するモデル集約アルゴリズムと、を含み、
前記モデルスコアが、前記生物又は前記生体標本が前記生物学的特徴を有する可能性を特定するものであり、
(Ｂ)前記モジュールが、さらに、前記演算されたモデルスコア又は前記可能性を通信する命令を含む、
コンピュータ。
【請求項１４３】
前記１又は複数の試験におけるそれぞれの試験は、上方閾値及び下方閾値を有し、
前記それぞれの試験の試験値が前記上方閾値を超えたとき、前記それぞれの試験は、前記モデルスコアにプラスに寄与し、
前記それぞれの試験の試験値が前記上方閾値より小さく、前記下方閾値より大きいとき、前記それぞれの試験は、前記モデルスコアに寄与せず、
前記それぞれの試験の試験値が前記下方閾値より小さいとき、前記それぞれの試験は、前記モデルスコアにマイナスに寄与する、請求項142に記載のコンピュータ。
【請求項１４４】
前記データが、ある１つの種の試験生物内または前記種の生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルは、モデルスコアによって特性づけられ、
前記通信する命令が前記決定されたモデルスコアのそれぞれを通信する命令を含む、請求項1乃至34の何れか1項に記載のコンピュータ。
【請求項１４５】
前記データが、前記試験生物内または前記生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルは、モデルスコアによって特性づけられ、
前記通信する命令が前記決定されたモデルスコアのそれぞれを通信する命令を含む、請求項35に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４６】
前記データが、前記試験生物内または前記生物の試験生体標本内で測定された複数の細胞成分のうちのそれぞれの細胞成分の１つ又は複数の特性づけを含み、
前記複数のモデルにおけるそれぞれのモデルは、モデルスコアによって特性づけられ、
前記通信するステップが前記決定されたモデルスコアのそれぞれを通信することを含む、請求項56乃至85の何れか1項に記載の方法。
【請求項１４７】
前記複数のモデルにおける第１のモデルは第１のモデルスコアによって特性づけられ、
前記第１のモデルスコアが高ければ高いほど、前記試験生物又は前記試験生体標本が前記生物学的特徴を有する可能性が高く、前記生物学的特徴の可能性は前記第１のモデルによって表される、請求項56乃至85の何れか1項に記載の方法。
【請求項１４８】
前記複数のモデルにおける第１のモデルは第１のモデルスコアによって特性づけられ、
前記第１のモデルスコアは、前記試験生物又は前記試験生体標本が前記生物学的特徴を有する可能性を表し、前記生物学的特徴の可能性は前記第１のモデルによって表される、請求項56乃至85の何れか1項に記載の方法。
【請求項１４９】
前記受け取るステップは、ワイドエリアネットワークを介して、リモートコンピュータから前記データを受け取る請求項56乃至85の何れか1項に記載の方法。
【請求項１５０】
前記受け取るステップは、ファイル転送プロトコル、インターネットプロトコル、又はファイル共有技術を用いて、前記データを受け取る、請求項56乃至85の何れか1項に記載の方法。
【請求項１５１】
前記複数のモデルにおける第１のモデルに対する前記モデルスコアが高ければ高いほど、前記試験生物又は前記試験生体標本が前記生物学的特徴を有する可能性が高く、前記生物学的特徴の可能性は前記第１のモデルによって表される、請求項121に記載の方法。
【請求項１５２】
前記データを送るステップは、ワイドエリアネットワークを介してリモートコンピュータから前記データを送る、請求項121に記載の方法。
【請求項１５３】
前記データを送るステップは、ファイル転送プロトコル、インターネットプロトコル、又はファイル共有技術を用いて、前記データを送る、請求項121に記載の方法。
【請求項１５４】
前記モデルスコアが高ければ高いほど、前記生物又は前記生体標本が(i)前記モデルによって表される前記生物学的特徴を持つ、又は(ii)前記モデルによって表される前記生物学的試料のメンバである可能性が高い、請求項127乃至139の何れか1項に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４７】
いくつかの実施形態では、それぞれの計算204が、その計算が属するモデル202を指定するモデル識別子110を含む。さらに、計算がそれぞれしきい値114を含む。例えば、いくつかの実施形態では、それぞれの計算204が下しきい値および上しきい値を含む。このような実施形態では、モデル202の計算アルゴリズム212を前述のようにそれぞれの計算に適用することによって、モデル202のそれぞれの計算204が演算される。演算された計算204が下しきい値よりも小さいとき、その計算は陰性と特性づけられる。演算された計算204が上しきい値よりも大きいとき、その計算は陽性と特性づけられる。演算された計算204が下しきい値と上しきい値の間にあるとき、その計算は不確定と特性づけられる。このようなしきい値を演算する方法についての追加の情報、モデルのより詳細な例および本発明に基づくそれらの使用については、「Systems and Methods for Analyzing Gene Expression Data For Clinical Diagnostics」という名称のAndersonの同時係属米国特許出願第60/507,381号、ならびに2004年6月4日出願の「Systems and Methods for Analyzing Gene Expression Data for Clinical Diagnostics」という名称のMoraledaおよびAndersonの米国特許出願(10/861,216)を参照されたい。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７０】
ステップ408
ステップ408は任意である。いくつかの実施形態では、ステップ408が実行されず、ステップ404でリモートユーザによって指定された全てのモデル(例えば選択された一組のモデルの中の全てのモデル)が実行される。任意選択のステップ408では、ステップ406で選択されたモデル202のモデル前提条件116が満たされているかどうかについての判定が実施される。例えば、いくつかの実施形態では、モデル前提条件116が、ステップ406の最後の事例で選択されたモデルよりも広い生物学的サンプルクラス(例えばより一般的な表現型)を示すモデル202を、相対的に狭い生物学的サンプルクラスを示すあるモデル202が実行される前に実行しなければならないことを指定することができる。例えば、特定の形態の肺癌を指示する第1のモデル202のモデル前提条件116は、第1のモデルを実行する前に、肺癌一般を指示する第2のモデル202が陽性と評価されることを要求することができる。さらに、この第2のモデル202は、このモデルを実行する前に、癌を指示する第3のモデルが陽性と評価されることを要求するモデル前提条件116を有することができる。いくつかの実施形態では、モデル前提条件116が、選択されたモデルを試験する前に複数のモデルの中の他のモデルが陰性、陽性または不確定と識別される要件を含む。前提条件116を使用してモデル202を階層に配置する方法の追加の2、3の例を以下に示す。