【手続補正書】
【提出日】平成27年1月28日(2015.1.28)
【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】
臨床的に関連するグループに患者を層別化する方法であって、
患者試料から分子データの１つ以上のセットを有するデータセットを得るステップと、
既知の表現型の分子データ、好ましくは、患者の遺伝子の１つ以上の発現の分子データのデータベースと比較して前記分子データの１つ以上のセットにおける変化の確率を割り出すステップと、
前記確率に基づいて生物学的ネットワークの活性を推論するステップと、
前記分子データの変化の確率に基づいて、前記ネットワーク内のインタラクションの確率を通して前記患者についてのネットワークの情報の流れの確率を割り出すステップと、
前記生物学的ネットワークの完全なインタラクションの確率分布からサンプリングによる前記患者試料についてのネットワークの情報の流れのベクトルの複数のインスタンスを生成するステップと、
前記ネットワークの情報の流れのベクトルの複数のインスタンスを用いて、患者データベースにおける他の被験体からの前記患者の距離を計算するステップと、
前のステップの結果に基づいて、前記患者を臨床的に関連するグループに割り当てるステップと
を有し、これらのステップをコンピュータが実行する、当該方法。
【請求項２】
前記分子データが、ナンセンス突然変異、一塩基多型（ＳＮＰ）、コピー数多型（ＣＮＶ）、スプライシング変異、制御配列の変異、小欠失、小挿入、小挿入欠失、大欠失、大挿入、複雑な遺伝子再配列、染色体間再配列、染色体内再配列、ヘテロ接合性の消失、繰返し挿入、繰返し欠失、ＤＮＡメチル化、ヒストンメチル化又はアセチル化状態、遺伝子及び／又は非コードＲＮＡ発現及び／又はＤＮＡ結合部位又は領域を明らかにするクロマチン沈降データについてのデータを有し、好ましくは、ゲノム配列決定、免疫組織化学、ＦＩＳＨ、ＰＣＲ技術及び／又はマイクロアレイ技術により得られる、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記既知の表現型の分子データのデータベースとの比較が、生物学的アノテーションデータベース、経路データベース、生物学的プロセスに関するデータベース及び／又は生物学的機能に関するデータベース、好ましくは、米国国立がん研究所経路インタラクションデータベース、ＫＥＧＧ経路データベース、ＢioCartaデータベース、Pantherデータベース、Reactomeデータベース及び／又はＤＡＶＩＤデータベースとの比較である、請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
前記分子データの１つ以上のセットにおける変化の確率が、確率的グラフィカルモデルのフレームワーク、好ましくは、因子グラフを用いて前記分子データをまとめることによって前記ネットワーク内の個々の遺伝子の変化する発現レベルを推定することにより割り出される、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記分子データの１つ以上のセットにおける変化の確率が、確率的グラフィカルモデルのフレームワーク、好ましくは、因子グラフを用いて前記分子データをまとめることによって前記ネットワーク内の変化するコピー数のレベル、変化するメチル化状態又はゲノム遺伝子座又はゲノム領域の突然変異のために変化する遺伝子機能を推定することにより割り出される、請求項３記載の方法。
【請求項６】
前記インタラクションが、分子の変化を伴う遺伝子又はゲノム遺伝子座、好ましくは、経路データベースに定義されているような生物学的ネットワークに属する遺伝子又はゲノム遺伝子座に関するインタラクションである、請求項１ないし５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記ネットワークの情報の流れのベクトルの複数のインスタンスの作成が、前記患者に関するネットワークにおける情報の流れを表す試料の情報流れのベクトルの分布の生成のために用いられる、請求項１ないし６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
他の被験体からの前記患者の前記距離が、或るネットワークにおける試料の情報流れのベクトルのペアワイズ距離の平均として計算される、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記試料の情報流れのベクトルのペアワイズ距離が、或るネットワークにおける前記試料の情報流れベクトル間のユークリッド距離として又は重み付けされたユークリッド距離として計算され、前記情報流れベクトルの各入力についての重みが前記或るネットワークにおける当該インタラクションの深さに比例する、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
臨床的に関連するグループへの前記患者の前記割り当てが、患者データベース内の１つ、それ以上又は全ての被験体との前記患者のペアワイズ距離に基づいてクラスタリングアルゴリズムを用いて行われる、請求項１ないし９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記患者データベースが、病気に関連するデータベース、好ましくは、がん性疾患に関連するデータベースである、請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記臨床的に関連するグループが、がん性疾患、好ましくは、卵巣がん、乳がん若しくは前立腺がんに関連しているか、治療後の被験体のがん性疾患の再発の可能性に関連しているか、又は１つ以上のプラチナ製剤を有する治療に対する被験体の反応の可能性に関連する請求項１ないし１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の方法を実行する際の使用のための生物医学的マーカー又は生物医学的マーカーのグループであって、
表１に示されている変化するエンドセリン経路、変化するセラミドシグナル伝達経路、変化する迅速グルココルチコイドシグナル伝達経路、変化するパキシリン非依存性のａ４ｂ１及びａ４ｂ７経路、変化するオステオポンチン経路、変化するＩＬ６シグナル伝達経路、変化するテロメラーゼ経路、ＣＤ４＋ＴＣＲ経路における変化するＪＮＫシグナル伝達経路、変化するＰＬＫ２及びＰＬＫ４経路、変化するＥＰＯシグナル伝達経路、変化するｐ５３経路、変化するＶＥＧＦＲ１及びＶＥＧＦＲ２シグナル伝達経路、変化するＶＥＧＦＲ１特異的経路及び変化するシンデカン１シグナル伝達経路から選択される少なくとも３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３の又は全てのマーカーを有する、当該生物医学的マーカー又は生物医学的マーカーのグループ。
【請求項１４】
医学的状態を検出する、診断する、段階別にする、監視する若しくは予知する、又は、前記医学的状態、好ましくはがん、より好ましくは卵巣がんの治療に対する被験体の反応性を検出、診断、監視若しくは予知するための検査方法であって、
（ａ）被験体から得られた試料中の請求項１３記載の層別生物医学的マーカー又は生物医学的マーカーのグループの変化を調べるステップと、
（ｂ）対照試料中のステップ（ａ）と同じマーカー又はマーカーのグループの変化を調べるステップと、
（ｃ）ステップ（ａ）とステップ（ｂ）とのマーカーの変化の差を決定するステップと、
（ｄ）ステップ（ｃ）において得られる結果に基づいて、医学的状態の存在若しくは段階又は前記医学的状態、好ましくはがん、より好ましくは卵巣がんの治療に対する被験体の反応性を決定するステップと
を少なくとも有する、当該検査方法。
【請求項１５】
患者からの多様式分子プロファイリングデータを有するデータセットを与える入力部と、
プロセッサが請求項１ないし１２のいずれか一項に記載の方法を実行することを可能にし、前記患者の生物学的ネットワークの情報の流れの変化の程度を定量化するコンピュータプログラムと、
臨床的に関連するグループへの患者の割り当てを出力する出力部であって、前記臨床的に関連するグループへの患者の割り当ては、前記ネットワーク及び他の臨床的に関連するグループ及び／又は健康な被験体の情報の流れに関連して視覚化される当該出力部と
を有する、臨床意思決定支援システム。