【手続補正書】
【提出日】平成27年4月21日(2015.4.21)
【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】
マルチプレックス化バイオメトリック画像データに基づいて、組織特徴を解析する方法であって、
個別の細胞が描出されて区画へと分割される複数の視野に関して、複数のバイオマーカーの発現を捕捉するマルチプレックス化バイオメトリック画像を含む細胞プロファイルデータを含むデータセットを保存する段階であって、細胞プロファイルデータが、共通性を有する患者コホートから得られた複数の組織試料から作成され、データセットが、細胞プロファイルデータの、共通性と関連する視野レベルの評価又は患者レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との関連をさらに含む、段階と、
細胞での複数のバイオマーカーの各々の発現に基づいて、少なくとも１つの細胞特徴を計算する段階と、
少なくとも１つの細胞特徴の各々に由来する複数の視野の各々について、第１の積率を計算する段階と、
共通性と関連する視野レベルの評価又は患者レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との関連について、計算された第１の積率を含む属性の複数の組合せを検証する段階と、
属性の複数の組合せについての少なくとも１つのモデルの性能の比較に基づいて、属性の予測的組合せを含む属性の複数の組合せの１つを選択する段階と
を含んでなる方法。
【請求項２】
少なくとも１つの細胞特徴を計算する前に、
ａ）複数のバッチの各々の中の細胞プロファイルデータを正規化する段階、
ｂ）品質管理措置として、細胞プロファイルデータのサブセットを、追加の計算からフィルタリングする段階、又は
ｃ）複数の形態バイオマーカーの各々の発現を、追加の計算からフィルタリングする段階
をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
細胞プロファイルデータを正規化する段階が、バッチの中の全ての細胞についての細胞全体の中央値強度を、そのバッチの中の各細胞についての細胞全体の中央値強度、核の中央値強度、膜の中央値強度及び細胞質の中央値強度の各々から減じる段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
細胞プロファイルデータのサブセットをフィルタリングする段階が、マルチプレックス化画像における閾値より少ない数のピクセルにより表される少なくとも１つの区画を含む細胞と関連する細胞プロファイルデータをフィルタリングする段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項５】
少なくとも１つの細胞特徴を、細胞での複数のバイオマーカーの各々の発現に基づいて計算する段階が、少なくとも１つの細胞特徴を、細胞での複数の非形態バイオマーカーの各々の発現に基づいて計算する段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項６】
ａ）少なくとも２つ又は３つの細胞特徴を、細胞での複数の非形態バイオマーカーの各々の発現に基づいて計算する段階、
ｂ）複数のバイオマーカーの各々について、核、膜及び細胞質の少なくとも２つにおけるバイオマーカーの細胞での発現を比較するによって各々の細胞特徴を計算することにより、少なくとも２つの細胞特徴を計算する段階、
ｃ）膜の中央値強度と細胞質の中央値強度との合計の半分を、細胞核による複数のバイオマーカーの少なくとも１つの発現の中央値強度から減じることにより定義される核の強度比を含む細胞特徴を計算する段階、
ｄ）核の中央値強度と細胞質の中央値強度との合計の半分を、細胞膜による複数のバイオマーカーの少なくとも１つの発現の中央値強度から減じることにより定義される膜の強度比を含む細胞特徴を計算する段階、
ｅ）膜の中央値強度と核の中央値強度との合計の半分を、細胞質による複数のバイオマーカーの少なくとも１つの発現の中央値強度から減じることにより定義される細胞質の強度比を含む細胞特徴を計算する段階、
ｆ）視野レベルの評価を群分けし、共通性と関連する群分けされた視野レベルの評価との関連について、属性の複数の組合せを検証する段階、
ｇ）予測的な属性の組合せを、閾値を超える一致率に対応する属性の組合せについての少なくとも１つのモデルの性能に基づいて選択する段階、或いは
ｈ）少なくとも１つの予測的な非形態マーカーを、積率モデルから同定する段階
をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項７】
属性の複数の組合せを検証する段階が、共通性と関連する視野レベルの評価又は患者レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との一変量又は多変量の関連について、計算された第１の積率を検証する段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項８】
少なくとも１つの細胞特徴の各々に由来する複数の視野の各々について第２の積率及び任意には第３の積率を計算し、
共通性と関連する視野レベルの評価又は患者レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との関連について、計算された第１の積率及び第２の積率及び任意には第３の積率を含む属性の複数の組合せを検証する段階
をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項９】
マルチプレックス化バイオメトリック画像データに基づいて、組織特徴を解析するシステムであって、
個別の細胞が描出されて区画へと分割される複数の視野に関して、複数のバイオマーカーの発現を捕捉するマルチプレックス化バイオメトリック画像を含む細胞プロファイルデータを含むデータセットを保存するための保存デバイスであって、細胞プロファイルデータを、共通性を有する患者コホートから得られた複数の組織試料から作成し、データセットが、細胞プロファイルデータの、共通性と関連する視野レベルの評価又は患者レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との関連をさらに含む保存デバイス、
少なくとも１つのプロセッサーに
少なくとも１つの細胞特徴を、細胞での複数のバイオマーカーの各々の発現に基づいて計算する段階、
第１の積率を、少なくとも１つの細胞特徴の各々に由来する複数の視野の各々について計算する段階及び
共通性と関連する視野レベルの評価又は患者レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との関連について、計算された第１の積率を含む属性の複数の組合せを検証する段階
を実行させるコードを実行するための少なくとも１つのプロセッサー、ならびに
属性の複数の組合せについての少なくとも１つのモデルの性能の比較に基づいて、予測的な属性の組合せを含む属性の複数の組合せの１つを選択できるようにする視覚表示デバイス
を含んでなるシステム。
【請求項１０】
少なくとも１つのプロセッサーが、
ａ）少なくとも１つの細胞特徴を計算する前に、複数のバッチの各々の中の細胞プロファイルデータを正規化する段階、
ｂ）少なくとも１つの細胞特徴を計算する前に、品質管理措置として、細胞プロファイルデータのサブセットを、追加の計算からフィルタリングする段階、
ｃ）少なくとも１つの細胞特徴を計算する前に、複数の形態バイオマーカーの各々の発現を、追加の計算からフィルタリングする段階、
ｄ）少なくとも２つの細胞特徴を、細胞での複数の非形態バイオマーカーの各々の発現に基づいて計算する段階、
ｅ）少なくとも２つの細胞特徴を計算する段階であって、細胞での、核、膜及び細胞質の少なくとも２つにおけるバイオマーカーの発現を、複数のバイオマーカーの各々について比較することにより各細胞特徴を計算する段階、
ｆ）少なくとも３つの細胞特徴を、細胞での複数の非形態バイオマーカーの各々の発現に基づいて計算する段階、
ｇ）膜の中央値強度と細胞質の中央値強度との合計の半分を、細胞核による複数のバイオマーカーの少なくとも１つの発現の中央値強度から減じることにより定義される核の強度比を含む細胞特徴を計算する段階、
ｈ）核の中央値強度と細胞質の中央値強度との合計の半分を、細胞膜による複数のバイオマーカーの少なくとも１つの発現の中央値強度から減じることにより定義される膜の強度比を含む細胞特徴を計算する段階、
ｉ）膜の中央値強度と核の中央値強度との合計の半分を、細胞質による複数のバイオマーカーの少なくとも１つの発現の中央値強度から減じることにより定義される細胞質の強度比を含む細胞特徴を計算する段階、
ｊ）視野レベルの評価を群分けし、共通性と関連する群分けされた視野レベルの評価との関連について、属性の複数の組合せを検証する段階、
ｋ）少なくとも１つの予測的な非形態マーカーを、積率モデルから同定する段階、或いは
ｌ）少なくとも１つの細胞特徴の各々に由来する複数の視野の各々について第２の積率及び任意には第３の積率を計算する段階、及び共通性と関連する視野レベルの評価又は患者レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との関連について、計算された第１の積率及び第２の積率及び任意には第３の積率を含む属性の複数の組合せを検証する段階
を少なくとも１つのプロセッサーに実行させるコードをさらに実行する、請求項９記載のシステム。
【請求項１１】
細胞プロファイルデータを正規化する段階が、バッチの中の全ての細胞についての細胞全体の中央値強度を、そのバッチの中の各細胞についての細胞全体の中央値強度、核の中央値強度、膜の中央値強度及び細胞質の中央値強度の各々から減じる段階をさらに含む、請求項９記載のシステム。
【請求項１２】
細胞プロファイルデータのサブセットをフィルタリングする段階が、マルチプレックス化画像における閾値より少ない数のピクセルにより表される少なくとも１つの区画を含む細胞と関連する細胞プロファイルデータをフィルタリングする段階をさらに含む、請求項９記載のシステム。
【請求項１３】
少なくとも１つの細胞特徴を、細胞での複数のバイオマーカーの各々の発現に基づいて計算する段階が、少なくとも１つの細胞特徴を、細胞での複数の非形態バイオマーカーの各々の発現に基づいて計算する段階をさらに含む、請求項９記載のシステム。
【請求項１４】
属性の複数の組合せを検証する段階が、共通性と関連する視野レベルの評価又は患者レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との一変量又は多変量の関連について、計算された第１の積率を検証する段階をさらに含む、請求項９記載のシステム。
【請求項１５】
視覚表示デバイスが、さらに、閾値を超える一致率に対応する属性の組合せについての少なくとも１つのモデルの性能の比較に基づいて、予測的な属性の組合せを選択できるようにする、請求項９記載のシステム。