【手続補正書】
【提出日】平成18年7月27日(2006.7.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  生体データから生物学的状態を分類する方法であって、前記生物学的状態を記述している区別的パターンを検出することにより、生体データから生物学的状態を分類する方法。
【請求項２】  生体データから生物学的状態を分類する方法であって、該方法が以下のステップ、すなわち：
ａ．  データ・ストリーム内のより大きいデータセットのサブセットである、学習データセットでの成功により定義付けされた区別を示す区別的パターンを検出するステップと、
ｂ．  既知のデータサンプルまたは試験データサンプルを分類するために、前記区別的パターンを適用するステップと、
ｃ．  生物学的状態を示す、個々のデータポイントが区別的でなくても区別的である前記区別的パターンを使用することにより、未知のデータサンプルを分類するステップと、
から成る、生体データから生物学的状態を分類する方法。
【請求項３】  既知の生物学的状態を定義付けする複数の所定の診断クラスターを有するベクトル空間を使用して区別的パターンを検出することにより、生体データ内の生物学的状態を分類する方法であって、該方法が以下のステップ：
ａ．  前記生体データを記述する正規化されたデータ・ストリームを形成するステップと；
ｂ．  前記データ・ストリームを特徴づけする試料ベクトルを算出するために、前記データ・ストリームを抽象化するステップと；
ｃ．  前記試料ベクトルが内在する診断クラスターを、もしこれがあるならば同定するステップと；
ｄ．  前記同定された診断クラスターの診断を前記生体データに割り当てるか、または、同定されるクラスターがない場合には、異型試料、ＮＯＳという診断を前記生体データに割り当てるステップと、さらに；
ｅ．  前記生物学的状態を記述した、個々のデータポイントが区別的でなくても区別的である前記区別的パターンを使用することにより、未知のデータサンプルを分類するステップと
を含む、生体データ内の生物学的状態を分類する方法。
【請求項４】  前記区別が、学習データセットにおける成功によって定義付けされ、前記学習データセットが、生物学的状態が知られている生体データから形成される、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】  前記生体データが、生体試料中の分子の発現を記述するデータである、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】  前記生体データが臨床データから導出される、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】  生体データが、臨床データと、生体試料中の分子の発現を記述するデータとの組み合わせである、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】  生体データが、非生体データと、生体試料中の分子の発現を記述するデータとの組み合わせである、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】  前記分子が、タンパク質、ペプチド、リン脂質、ＤＮＡおよびＲＮＡから成る群から選択される、請求項５に記載の方法。
【請求項１０】  前記分子が、タンパク質、ペプチド、リン脂質、ＤＮＡおよびＲＮＡから成る群から選択される、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】  前記分子が、タンパク質、ペプチド、リン脂質、ＤＮＡおよびＲＮＡから成る群から選択される、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】  前記生体試料が、血清、血液、唾液、血漿、乳頭吸引物質、滑液、脳脊髄液、汗、尿、便、涙、気管洗浄物質、綿棒で集められた物質、針吸引物質、精液、膣液、射精前物質から成る群から選択される、請求項５に記載の方法。
【請求項１３】  前記生体試料が、血清、血液、唾液、血漿、乳頭吸引物質、滑液、脳脊髄液、汗、尿、便、涙、気管洗浄物質、綿棒で集められた物質、針吸引物質、精液、膣液、射精前物質のような体液から成る群から選択される、請求項７に記載の方法。
【請求項１４】  前記生体試料が、血清、血液、唾液、血漿、乳頭吸引物質、滑液、脳脊髄液、汗、尿、便、涙、気管洗浄物質、綿棒で集められた物質、針吸引物質、精液、膣液、射精前物質のような体液から成る群から選択される、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】  前記生体試料が、組織培養上清、凍結乾燥組織培養、およびウィルス培養から成る群から選択される、請求項５に記載の方法。
【請求項１６】  前記生体試料が、組織培養上清、凍結乾燥組織培養、およびウィルス培養から成る群から選択される、請求項７に記載の方法。
【請求項１７】  前記生体試料が、組織培養上清、凍結乾燥組織培養、およびウィルス培養から成る群から選択される、請求項８に記載の方法。
【請求項１８】  前記生物学的状態が疾患である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】  前記生物学的状態が病期である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】  前記生物学的状態が疾患の予後である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】  前記生物学的状態が身体内部器官の疾患である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項２２】  前記生物学的状態が身体内部器官の疾患である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項２３】  前記生物学的状態が身体内部器官の健康である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項２４】  前記生物学的状態が１種以上の化学薬品の毒性である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】  前記生物学的状態が１種以上の化学薬品の相対毒性である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項２６】  前記生物学的状態が薬物の有効性である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】  前記生物学的状態が１種以上の薬物の有効性である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】  前記生物学的状態が治療の養生法に対する感応性である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項２９】  前記生物学的状態が身体器官の動揺状態である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項３０】  前記生物学的状態が１種以上の病原体の存在である、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項３１】  前記疾患が、罹患状態における固有分子の発現パターンの変化が非罹患状態とは異なる疾患である、請求項１８に記載の方法。
【請求項３２】  前記疾患が癌である、請求項１８に記載の方法。
【請求項３３】  前記疾患が自己免疫疾患、アルツハイマー病および関節炎から成る群から選択される、請求項１８に記載の方法。
【請求項３４】  前記疾患が糸球体腎炎である、請求項１８に記載の方法。
【請求項３５】  前記疾患が感染病である、請求項１８に記載の方法。
【請求項３６】  前記癌が癌腫、黒色腫、リンパ腫、肉腫、芽細胞腫、白血病、骨髄腫および神経腫瘍から成る群から選択される、請求項３２に記載の方法。
【請求項３７】  前記癌腫が前立腺癌である、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】  前記癌腫が卵巣癌である、請求項３６に記載の方法。
【請求項３９】  前記データ・ストリームが、高処理量データ生成法によって形成される、請求項２または３に記載の方法。
【請求項４０】  前記データ・ストリームが、飛行時間形質量スペクトルである、請求項２または３に記載の方法。
【請求項４１】  前記飛行時間形質量スペクトルが、表面増強レーザ脱離飛行時間形質量分析によって生成される、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】  前記飛行時間形質量スペクトルが、マトリックス支援レーザ脱離イオン化飛行時間によって生成される、請求項４０に記載の方法。
【請求項４３】  前記方法がさらに、パターン認識法を用いることから成る、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項４４】  前記パターン認識法がさらに、学習アルゴリズムと診断アルゴリズムとを含む、請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】  前記方法がさらに、学習データ・ストリーム集合を用いることによって、該生物学的状態に対応する診断アルゴリズムを構築することを含み、前記診断アルゴリズムが、固定数の次元のベクトル空間内で所定の等しいサイズの複数の診断クラスターを有することを特徴とし、以下のステップ、すなわち：
ａ．  各学習データ・ストリームが既知の生物学的状態で生体試料を記述する、学習データ・ストリーム集合を提供するステップと；
ｂ．  前記データ・ストリームの所定数のポイントの位置を指定するランダムな論理染色体の初期集合を選択するステップと；
ｃ．  前記染色体によって指定された位置でのデータ・ストリームを抽象化することにより、各染色体および各データ・ストリームに対応するベクトルを算出するステップと；
ｄ．  均一なステータスを有するクラスター内に存在するベクトルの数を最大化する所定の等しいサイズの複数の非重複データ・クラスターのベクトル空間内の位置を見出すことにより、前記ベクトルの数が多くなればなるほど高くなる、各染色体の適応度を確定するステップと；
ｅ．  前記ステップ（ｃ）および（ｄ）とを繰り返し、適応度が低い論理染色体を終結し、高適応度の論理染色体を複製し、前記染色体を組換え、ランダムに修飾することから成る反復プロセスによって、前記論理染色体集合を最適化するステップと；
ｆ．  前記反復プロセスを終結し、非重複データ・クラスターの好ましい集合を可能にする論理染色体を選択するステップと；さらに、
ｇ．  前記選択された論理染色体と、均質な非重複データ・クラスターとを構築する診断アルゴリズムを構築するステップと
を含む、請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項４６】  前記方法がさらに、最適化された染色体と、データ・クラスターの適応度最大化集合とを具体化する診断アルゴリズムを試験することにより、前記診断アルゴリズムがいかに正確に試験データ・ストリーム集合を診断するかを確定するステップを含み、前記試験データ・ストリーム集合がそれぞれ、前記学習データ・ストリームとは無関係な既知の診断を有する、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】  前記ベクトル空間が５〜１０個の次元を含有する、請求項４５に記載の方法。
【請求項４８】  個体の器官の疾患を診断する方法であって、該方法が：
ａ．  被験体からの生体試料を分析し、前記分析から、前記試料の特徴を示す４〜２０個のスカラーを有する正規化ベクトルを算出し、
ｂ．  データ・クラスター・マップによって占有された４〜２０個の次元のベクトル空間を提供し、前記データ・クラスター・マップが、等しいサイズの少なくとも６つの非重複データ・クラスターから成り、複数の前記データ・クラスターが疾患診断と関連し、複数の前記データ・クラスターが正常試料と関連し、前記マップのデータ・クラスターが２つ以上の診断と関連することはなく；
ｃ．  前記データ・クラスター・マップのデータ・クラスターのいずれかに固有ベクトルが存在するならば、該ベクトルがどのデータ・クラスターに存在するのかを算出し；さらに、
ｄ．  前記固有ベクトルが内在するデータ・クラスターと関連する疾患診断を、前記試料に割り当てるか、または、前記ベクトルが内在するクラスターがない場合には、非正常という分類を割り当てる、
ことを含む、個体の器官の疾患を診断する方法。
【請求項４９】  個体の器官の病期を診断する方法であって、該方法が：
ａ．  被験体からの生体試料を分析し、前記分析から、前記試料の特徴を示す４〜２０個のスカラーを有する正規化ベクトルを算出し、
ｂ．  データ・クラスター・マップによって占有された４〜２０個の次元のベクトル空間を提供し、前記データ・クラスター・マップが、等しいサイズの少なくとも６つの非重複データ・クラスターから成り、複数の前記データ・クラスターが疾患診断と関連し、複数の前記データ・クラスターが正常試料と関連し、前記マップのデータ・クラスターが２つ以上の診断と関連することはなく；
ｃ．  前記データ・クラスター・マップのデータ・クラスターのいずれかに固有ベクトルが存在するならば、該ベクトルがどのデータ・クラスターに存在するのかを算出し；さらに、
ｄ．  前記固有ベクトルが内在するデータ・クラスターと関連する疾患診断を、前記試料に割り当てるか、または、前記ベクトルが内在するクラスターがない場合には、非正常という分類を割り当てる、
ことを含む、個体の器官の病期を診断する方法。
【請求項５０】  前記疾患が癌である、請求項４８に記載の方法。
【請求項５１】  前記疾患が癌である、請求項４９に記載の方法。
【請求項５２】  前記病期が原発性悪性腫瘍である、請求項４９に記載の方法。
【請求項５３】  前記生体試料が、血清、血液、唾液、血漿、乳頭吸引物質、滑液、脳脊髄液、汗、尿、便、涙、気管洗浄物質、綿棒で集められた物質、針吸引物質、精液、膣液、射精前物質のような体液から成る群から選択される、請求項４８または４９に記載の方法。
【請求項５４】  前記データ・クラスターマップがパターンを定義付けし、前記ベクトルの少なくとも１つのスカラーが前後関係による診断結果である、請求項４８または４９に記載の方法。
【請求項５５】  前記データ・クラスターのサイズが、ユークリッド測定基準によって定義付けされる、請求項４８または４９に記載の方法。
【請求項５６】  被験体の器官の原発性悪性腫瘍を診断する方法であって、該方法が：
ａ．  被験体からの生体試料を分析し、前記分析から、前記試料の特徴を示す少なくとも４つのスカラーを有する正規化ベクトルを算出し、
ｂ．  データ・クラスター・マップによって占有されたベクトル空間を提供し、前記データ・クラスター・マップが、等しいサイズの少なくとも６つの非オーバラップ・データ・クラスターから成り、複数の前記データ・クラスターが悪性診断と関連し、複数の前記データ・クラスターが良性診断と関連し、前記マップのデータ・クラスターが２つ以上の診断と関連することはなく、少なくとも１つのスカラーが前後関係による診断結果である結果を測定し、前記データ・クラスターのサイズが、ユークリッド測定基準によって定義付けされ；
ｃ．  前記データ・クラスター・マップのデータ・クラスターのいずれかに固有ベクトルが存在するならば、該ベクトルがどのデータ・クラスターに存在するのかを算出し；さらに、
ｄ．  前記固有ベクトルが内在するデータ・クラスターと関連する診断を、前記試料に割り当てるか、または、前記ベクトルが内在するクラスタがない場合には、非正常、非悪性という診断を割り当てる、
ことを含む、個体の器官の原発性悪性腫瘍を診断する方法。
【請求項５７】  前記生体試料が、血清、血液、唾液、血漿、乳頭吸引物質、滑液、脳脊髄液、汗、尿、便、涙、気管洗浄物質、綿棒で集められた物質、針吸引物質、精液、膣液、射精前物質のような体液から成る群から選択される、請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】  複数のスカラーが、前後関係による診断結果である結果を測定する、請求項５６に記載の方法。
【請求項５９】  プログラムを実行するためのコンピュータ実行可能コードを指定するコンピュータ・ソフトウェア製品であって、前記プログラムが以下のステップ、すなわち：
ａ．  生体試料を試料識別子で記述する正規化データ・ストリームを入力するステップと；
ｂ．  各クラスターが既知の生物学的状態の診断と関連する診断クラスターの集合を入力するステップと、
ｃ．  前記データ・ストリームを特徴づけする試料ベクトルを算出するために、前記データ・ストリームを抽象化するステップと；
ｄ．  前記試料ベクトルが内在する前記診断クラスタがあれば、これを同定するステップと；
ｅ．  特定された診断クラスターの診断を前記試料に割り当てるか、または、特定されたクラスターがない場合には、非正常、非悪性という診断を前記試料に割り当てるステップと；
ｆ．  前記割り当てられた診断と前記試料識別子とを出力するステップと
を含むプログラムを実行するための、コンピュータ実行可能コードを指定するコンピュータ・ソフトウェア製品。
【請求項６０】  汎用デジタル・コンピュータであって、該コンピュータが、請求項５９に記載の実行可能コードを実行するためのプログラムを含む、汎用デジタル・コンピュータ。
【請求項６１】  プログラムを実行するためのコンピュータ実行可能コードを指定するコンピュータ・ソフトウェア製品であって、前記プログラムが以下のステップ、すなわち：
ａ．  各データ・ストリームが既知の生物学的状態で生体試料を記述する教育データ・ストリームから成る集合を入力するステップと；
ｂ．  オペレータによって指定された数のポイントと、オペレータによって指定されたクラスターのサイズとを入力するステップと；
ｃ．  前記データ・ストリームの予め指定された数のポイントの位置を指定するランダムな論理染色体の初期集合を選択するステップと；
ｄ．  前記染色体によって指定された位置でのデータ・ストリームを抽象化することにより、各染色体および各データ・ストリームに対応するベクトルを算出するステップと；
ｅ．  均一なステータスを有するクラスター内に存在するベクトルの数を最大化する所定の等しいサイズの複数の非重複データ・クラスターのベクトル空間内の位置を見出すことにより、前記ベクトルの数が多くなればなるほど高くなる、各染色体の適応度を確定するステップと；
ｆ．  前記ステップ（ｄ）および（ｅ）とを繰り返し、適応度が低い論理染色体を終結し、高適応度の論理染色体を複製し、前記染色体を組換え、ランダムに修飾することから成る反復プロセスによって、論理染色体集合を最適化するステップと；
ｇ．  前記反復プロセスを終結するステップと；
ｈ．  最適化された論理染色体と、該最適化された染色体の適応度を最大化する前記データ・クラスターの位置とを出力して、前記出力された論理染色体とデータ・クラスターとを具体化する診断アルゴリズムを実施可能にするステップと
を含む、プログラムを実行するための、コンピュータ実行可能コードを指定するコンピュータ・ソフトウェア製品。
【請求項６２】  汎用デジタル・コンピュータであって、該コンピュータが、請求項６１に記載の実行可能コードを実行するためのプログラムを含む、汎用デジタル・コンピュータ。
【請求項６３】  生物学的状態を確定するための診断モデルであって、診断アルゴリズムが、固定数の次元のベクトル空間内で所定の等しいサイズの複数の診断クラスターを有することを特徴とする、生物学的状態を確定するための診断モデル。
【請求項６４】  前記診断クラスターが以下のステップ、すなわち：
ａ．  各学習データ・ストリームが既知の生物学的状態で生体試料を記述する、学習データ・ストリームの集合を提供するステップと；
ｂ．  前記データ・ストリームの所定数のポイントの位置を指定するランダムな論理染色体の初期集合を選択するステップと；
ｃ．  前記染色体によって指定された位置でのデータ・ストリームを抽象化することにより、各染色体および各データ・ストリームに対応するベクトルを算出するステップと；
ｄ．  均一なステータスを有するクラスター内に存在するベクトルの数を最大化する所定の等しいサイズの複数の非重複データ・クラスターのベクトル空間内の位置を見出すことにより、前記ベクトルの数が多くなればなるほど高くなる、各染色体の適応度を確定するステップと；
ｅ．  前記ステップ（ｃ）および（ｄ）とを繰り返し、適応度が低い論理染色体を終結し、高適応度の論理染色体を複製し、前記染色体を組換え、ランダムに修飾することから成る反復プロセスによって、論理染色体集合を最適化するステップと；
ｆ．  前記反復プロセスを終結し、非重複データ・クラスターの好ましい集合を可能にする論理染色体を選択するステップと
によって生成される、請求項６３に記載の診断モデル。
【請求項６５】  診断クラスターであって、該診断クラスターが請求項６４に記載のモデルによって生成される、診断クラスター。
【請求項６６】  対象から採取した生体試料の分析を行うことにより得られたデータ・ストリームを分析することにより対象が疾患を有するか否かを測定する方法であって、
診断クラスター、該診断クラスターは疾患クラスターであって、該疾患クラスターは疾患の存在に対応する、を含む所定のベクトル空間内の前記データ・ストリームを特徴づけする試料ベクトルを生成するためにデータ・ストリームを変換すること；
前記試料ベクトルが前記疾患クラスター内に存在しているか否かを測定すること；および、
前記試料ベクトルが疾患クラスター内に存在する場合には、前記対象が疾患を有することを示すものとして生体試料を同定し、そして該結果を示すこと、
を含んで成る、方法。
【請求項６７】  前記データ・ストリームが、生体試料中の分子の発現を記述するデータである、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】  前記分子がタンパク質である、請求項６７に記載の方法。
【請求項６９】  前記分子が、タンパク質、ペプチド、リン脂質、ＤＮＡ、およびＲＮＡから成る群から選択される、請求項６７に記載の方法。
【請求項７０】  前記生体試料が血清である、請求項６７に記載の方法。
【請求項７１】  前記生体試料が、血液、唾液、血漿、乳頭吸引物質、滑液、脳脊髄液、汗、尿、便、涙、気管洗浄物質、綿棒で集められた物質、針吸引物質、精液、膣液、射精前物質から成る群から選択される、請求項６７に記載の方法。
【請求項７２】  前記生体試料が、組織培養上清、凍結乾燥組織培養、およびウィルス培養から成る群から選択される、請求項６７に記載の方法。
【請求項７３】  前記疾患が、罹患状態における固有分子の発現パターンが非罹患状態とは異なる疾患である、請求項６６に記載の方法。
【請求項７４】  前記疾患が癌である、請求項６６に記載の方法。
【請求項７５】  前記癌が乳癌である、請求項７４に記載の方法。
【請求項７６】  前記癌が癌腫である、請求項７４に記載の方法。
【請求項７７】  前記癌が、癌腫、黒色腫、リンパ腫、肉腫、芽細胞腫、白血病、骨髄腫および神経腫瘍から成る群から選択される、請求項７４に記載の方法。
【請求項７８】  前記癌が癌腫であり、該癌腫が前立腺癌である、請求項７４に記載の方法。
【請求項７９】  前記癌が癌腫であり、該癌腫が卵巣癌である、請求項７４に記載の方法。
【請求項８０】  前記疾患が自己免疫疾患、アルツハイマー病および関節炎から成る群から選択される、請求項６６に記載の方法。
【請求項８１】  前記疾患が糸球体腎炎である、請求項６６に記載の方法。
【請求項８２】  前記疾患がいずれかの感染病である、請求項６６に記載の方法。
【請求項８３】  前記データ・ストリームが、高処理量データ生成法によって形成される、請求項６６に記載の方法。
【請求項８４】  前記データ・ストリームが、飛行時間形質量スペクトルに関するデータに基づく、請求項６６に記載の方法。
【請求項８５】  前記飛行時間形質量スペクトルが、表面増強レーザ脱離飛行時間形質量分析によって生成される、請求項８４に記載の方法。
【請求項８６】  前記飛行時間形質量スペクトルが、マトリックス支援レーザ脱離イオン化飛行時間によって生成される、請求項８４に記載の方法。
【請求項８７】  前記データ・ストリームが、生体試料の分析に関するスペクトルに関するデータに基づく、請求項６６に記載の方法。
【請求項８８】  前記データ・ストリームが、質量スペクトルに関するデータに基づく、請求項６６に記載の方法。
【請求項８９】  前記診断クラスターが第一診断クラスターであり、ベクトル空間が第二診断クラスターを含み、該第二診断クラスターが健康クラスターであり、該健康クラスターが疾患の不存在に相当する、請求項６６に記載の方法であって、該方法が、試料ベクトルが疾患クラスター内に存在しないことが測定される場合、更に、
該試料ベクトルが健康クラスター内に存在する場合、対象が疾患を有さないことを表すものとして生体試料を同定すること、そして該結果を示すことを含んで成る、方法。
【請求項９０】  対象から採取された生体試料の分析を行うことにより得られたデータ・ストリームを分析することにより、対象が疾患を有するか否かを測定する方法であって、
診断クラスター、該診断クラスターは健康クラスターであって、該健康クラスターは疾患の不存在に対応する、を含む所定のベクトル空間内の前記データ・ストリームを特徴づけする試料ベクトルを生成するためにデータ・ストリームを変換すること；
前記試料ベクトルが前記健康クラスター内に存在しているか否かを測定すること；および、
前記試料ベクトルが健康クラスター内に存在する場合には、前記対象が疾患を有さないことを示すものとして生体試料を同定し、そして該結果を示すこと、
を含んで成る、方法。
【請求項９１】  前記データ・ストリームが、生体試料中の分子の発現を記述するデータである、請求項９０に記載の方法。
【請求項９２】  前記分子がタンパク質である、請求項９１に記載の方法。
【請求項９３】  前記分子が、タンパク質、ペプチド、リン脂質、ＤＮＡ、およびＲＮＡから成る群から選択される、請求項９１に記載の方法。
【請求項９４】  前記生体試料が血清である、請求項９１に記載の方法。
【請求項９５】  前記生体試料が、血液、唾液、血漿、乳頭吸引物質、滑液、脳脊髄液、汗、尿、便、涙、気管洗浄物質、綿棒で集められた物質、針吸引物質、精液、膣液、射精前物質から成る群から選択される、請求項９１に記載の方法。
【請求項９６】  前記生体試料が、組織培養上清、凍結乾燥組織培養、およびウィルス培養から成る群から選択される、請求項９１に記載の方法。
【請求項９７】  前記疾患が、罹患状態における固有分子の発現パターンが非罹患状態とは異なる疾患である、請求項９０に記載の方法。
【請求項９８】  前記疾患が癌である、請求項９０に記載の方法。
【請求項９９】  前記癌が乳癌である、請求項９８に記載の方法。
【請求項１００】  前記癌が癌腫である、請求項９８に記載の方法。
【請求項１０１】  前記癌が、癌腫、黒色腫、リンパ腫、肉腫、芽細胞腫、白血病、骨髄腫および神経腫瘍から成る群から選択される、請求項９８に記載の方法。
【請求項１０２】  前記癌が癌腫であり、該癌腫が前立腺癌である、請求項９８に記載の方法。
【請求項１０３】  前記癌が癌腫であり、該癌腫が卵巣癌である、請求項９８に記載の方法。
【請求項１０４】  前記疾患が自己免疫疾患、アルツハイマー病および関節炎から成る群から選択される、請求項９０に記載の方法。
【請求項１０５】  前記疾患が糸球体腎炎である、請求項９０に記載の方法。
【請求項１０６】  前記疾患がいずれかの感染病である、請求項９０に記載の方法。
【請求項１０７】  前記データ・ストリームが、高処理量データ生成法によって形成される、請求項９０に記載の方法。
【請求項１０８】  前記データ・ストリームが、飛行時間形質量スペクトルに関するデータに基づく、請求項９０に記載の方法。
【請求項１０９】  前記飛行時間形質量スペクトルが、表面増強レーザ脱離飛行時間形質量分析によって生成される、請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１０】  前記飛行時間形質量スペクトルが、マトリックス支援レーザ脱離イオン化飛行時間によって生成される、請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１１】  前記データ・ストリームが、生体試料の分析に関するスペクトルに関するデータに基づく、請求項９０に記載の方法。
【請求項１１２】  前記データ・ストリームが、質量スペクトルに関するデータに基づく、請求項９０に記載の方法。
【請求項１１３】  前記診断クラスターが第一診断クラスターであり、ベクトル空間が第二診断クラスターを含み、該第二診断クラスターが疾患クラスターであり、該疾患クラスターが疾患の存在に相当する請求項９０に記載の方法であって、該方法が、試料ベクトルが疾患クラスター内に存在しないことが測定される場合、更に、
該試料ベクトルが疾患クラスター内に存在する場合、対象が疾患を有することを表す生体試料を同定すること、そして該結果を示すことを含んで成る、方法。
【請求項１１４】  生体試料から得られたデータ・ストリームを分析することにより、対象から採取された生体試料が、生物学的状態を表すか否かを同定する方法であって、ここで該データ・ストリームは、生物学的状態に対応する診断クラスターを含む所定のベクトル空間中のデータ・ストリームを特徴づける試料ベクトルを生成するために抽象化されており、
該試料ベクトルが診断クラスター内に存在するか否かを測定すること；および、
該試料ベクトルが診断クラスター内に存在する場合、対象の生物学的状態を表すものとして該生体試料を同定すること、
を含んで成る、方法。
【請求項１１５】  前記データ・ストリームが、複数の診断目的のために分析される、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１６】  前記データ・ストリームの分析が、疾患、病理、毒性、病原体の検出、薬物の有効性、疾患の予後、および非罹患状態とは異なる罹患状態における対象の代謝活性、から成る群から選択される生物学的状態の指示を供する、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１７】  前記生物学的状態の表示が、更に、臨床データ、健康データ、非生体データ、および高処理量分析法由来のデータから成る群から選択されるデータの分析を含む、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１８】  前記生体試料が、アレイ、マイクロアレイ、核酸ハイブリダイゼーション、タンパク質チップ、ＳＥＬＤＩ、ＳＡＧＥ、ＰＡＧＥ、試料の成分が相互作用する表面またはマトリックスから成る群から選択される技術により処理される、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１９】  前記生体試料が、注目の生物学的状態の臨床的症状の不存在において診断される、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１２０】  前記データ・ストリームが、高い可変性を有するデータポイントを同定するためにあらかじめ選別される、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１２１】  前記データ・ストリームが、生体試料中の分子の発現パターンを反映する、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１２２】  前記分子がタンパク質である、請求項１２１に記載の方法。
【請求項１２３】  前記分子が、タンパク質、ペプチド、リン脂質、ＤＮＡ、およびＲＮＡから成る群から選択される、請求項１２１に記載の方法。
【請求項１２４】  前記生体試料が血清である、請求項１２１に記載の方法。
【請求項１２５】  前記生体試料が、血清、血液、唾液、血漿、乳頭吸引物質、滑液、脳脊髄液、汗、尿、便、涙、気管洗浄物質、綿棒で集められた物質、針吸引物質、精液、膣液、射精前物質から成る群から選択される、請求項１２１に記載の方法。
【請求項１２６】  前記生体試料が、組織培養上清、凍結乾燥組織培養、およびウィルス培養から成る群から選択される、請求項１２１に記載の方法。
【請求項１２７】  前記生物学的状態が、データ・ストリームが、非罹患状態に対する固有分子のものとは異なる、罹患状態に対する固有分子の発現パターンを反映する、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１２８】  前記疾患が癌である、請求項１２７に記載の方法。
【請求項１２９】  前記癌が癌腫、黒色腫、リンパ腫、肉腫、芽細胞腫、白血病、骨髄腫および神経腫瘍から成る群から選択される、請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３０】  前記癌が乳癌である、請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３１】  前記癌が前立腺癌である、請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３２】  前記癌が卵巣癌である、請求項１２８に記載の方法。
【請求項１３３】  前記疾患が自己免疫疾患、アルツハイマー病、関節炎、糸球体腎炎、および感染病から成る群から選択される、請求項１２７に記載の方法。
【請求項１３４】  前記データ・ストリームが、いずれかの高処理量データ生成法によって形成される、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１３５】  前記データ・ストリームが、飛行時間形質量スペクトルに関するデータに基づく、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１３６】  前記飛行時間形質量スペクトルが、表面増強レーザ脱離飛行時間形質量分析によって生成される、請求項１３５に記載の方法。
【請求項１３７】  前記飛行時間形質量スペクトルが、マトリックス支援レーザ脱離イオン化飛行時間によって生成される、請求項１３５に記載の方法。
【請求項１３８】  前記データ・ストリームが、生体試料の分析に関するスペクトルに関するデータに基づく、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１３９】  前記スペクトルが、質量スペクトルである、請求項１３８に記載の方法。
【請求項１４０】  前記診断クラスターが第一診断クラスターであり、ベクトル空間が第二診断クラスターを含み、該第二診断クラスターが健康クラスターであり、該健康クラスターが疾患の不存在に相当する請求項１１４に記載の方法であって、更に、
該試料ベクトルが健康クラスター内に存在するか否かを測定すること、および、
該試料ベクトルが健康クラスター内に存在する場合、対象が疾患を有さないことを表すものとして生体試料を同定すること、そして該結果を示すことを含んで成る、方法。
【請求項１４１】  前記生物学的状態の同定が示される、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１４２】  生体試料の分析を行うことにより得られたデータ・ストリームを分析することにより、対象から採取された生体試料が、生物学的状態を表すか否かを同定する方法であって、
生物学的状態に対応する診断クラスターを含む所定のベクトル空間内のデータ・ストリームを特徴づける試料ベクトルを生産するためにデータ・ストリームを変換すること、
該試料ベクトルが診断クラスター内に存在するか否かを測定すること；および、
該試料ベクトルが診断クラスター内に存在する場合、対象の生物学的状態を表すものとして該生体試料を同定すること、
を含んで成る、方法。
【請求項１４３】  前記生物学的状態の同定が示される、請求項１４２に記載の方法。