【手続補正書】
【提出日】令和2年6月5日(2020.6.5)
【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】
複数の対象のうちのそれぞれの対象の分子的プロファイルデータを処理することであって、それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、当該対象から取得した複数の試料の分析によって生成されたプロテオミクス、メタボロミクス、リピドミクス、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの１つ以上のデータを含み、それぞれの対象の前記複数の試料が、当該対象に作用剤を投与する前、投与している間及び／又は投与した後に取得した試料を含むものである；
前記複数の対象のうちのそれぞれの対象の臨床記録データを処理することであって、それぞれの対象の前記臨床記録データが、前記作用剤を投与する前、投与している間及び／又は投与した後に当該対象から取得した試料と、前記作用剤を投与する前、投与している間及び／又は投与した後に実施した当該対象の測定とのうちの一方又は両方に基づくデータを含み、前記臨床記録データが臨床的結果データを含むものである；
前記複数の対象の処理された前記分子的プロファイルデータと処理された前記臨床記録データとを統合し、併合データとしてデータベースに記憶すること；
前記臨床記録データに基づく１つ以上の判定基準を使用することにより前記併合データの２つ以上のサブセットを選択して、２つ以上の選択されたデータセットを生成すること；並びに
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定すること
を含む方法。
【請求項２】
前記複数の対象に前記作用剤を投与することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
対象ごとに、当該対象から取得した前記複数の試料を分析して前記分子的プロファイルデータを取得することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記臨床記録データがさらに、薬物動態データ、病歴データ、臨床検査データ及びモバイルウェアラブルデバイスからのデータのうちの１つ以上のデータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
対象の前記臨床記録データがさらに、当該対象に関する人口統計的情報を含む、請求項１又は請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定するために、選択された前記１つ以上のデータセットが、統計的方法、機械学習法及び人工知能法のうちの１つ以上の方法を使用して分析される；又は
前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定するために、選択された前記１つ以上のデータセットが、統計的方法、機械学習法及び人工知能法のうちの２つ以上の方法を使用して分析される、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定することが、
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットに基づいて１つ以上の因果関係ネットワークを生成すること、及び
生成された前記１つ以上の因果関係ネットワークを分析して、１つ以上の結果動因に対応するノードを同定すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記生成された因果関係ネットワークを分析して、前記１つ以上の結果動因に対応するノードを同定することが、前記生成された因果関係ネットワークのうちの１つ以上の因果関係ネットワーク内の前記臨床的結果にｎ以下の接続度を有する関係によって接続されたノードに対応する変数を結果動因として同定することを含み、ここでｎが、１０又は９又は８又は７又は６又は５又は４又は３又は２又は１である；あるいは
前記生成された因果関係ネットワークを分析して、前記１つ以上の結果動因に対応するノードを同定することが、前記生成された１つ以上の因果関係ネットワークのネットワークトポロジ特徴の分析を含む、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
生成された前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記臨床的結果を示した一人以上の対象に対応するデータを含む第１の選択されたデータセットと、前記臨床的結果を示さなかった一人以上の対象に対応するデータを含む第２の選択されたデータセットとを含み、
前記選択されたデータセットのうちの少なくともいくつかのデータセットに基づいて前記１つ以上の因果関係ネットワークを生成することが、
前記臨床的結果を示した対象に対応する前記第１の選択されたデータセットに基づいて第１の因果関係ネットワークを生成すること、及び
前記臨床的結果を示さなかった対象に対応する前記第２の選択されたデータセットに基づいて第２の因果関係ネットワークを生成すること
を含み、
前記１つ以上の結果動因が、前記第１の因果関係ネットワークと前記第２の因果関係ネットワークとの比較に基づいて同定される、
請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の因果関係ネットワークと前記第２の因果関係ネットワークとの前記比較が、前記第１の因果関係ネットワーク及び前記第２の因果関係ネットワークから差次的因果関係を生成することを含み、前記１つ以上の結果動因が、生成された前記差次的因果関係ネットワークから同定される；又は
前記生成された第１の因果関係ネットワーク及び前記生成された第２の因果関係ネットワークがベイジアン因果関係ネットワークである、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
生成された前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記臨床的結果を示した対象のデータを含む第１の選択されたデータセットと、前記臨床的結果を示さなかった対象のデータを含む第２の選択されたデータセットとを含み、
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定することが、第１の選択されたデータセットと前記第２の選択されたデータセットの間の統計的に有意なレベルの差次的に発現された１つ以上の変数を同定することをさらに含む、
請求項７〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の選択されたデータセットと前記第２の選択されたデータセットが、作用剤の投与の時刻から見て同じ時点又は同じ範囲の時点に対応する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
第１の選択されたデータセットと前記第２の選択されたデータセットの間の統計的に有意なレベルの差次的に発現された前記１つ以上の変数を同定することが、２標本ｔ検定又はｌｉｍｍａ法を利用する；あるいは
第１の選択されたデータセットと前記第２の選択されたデータセットの間の統計的に有意なレベルの差次的に発現された前記１つ以上の変数を同定することが、回帰分析を実行することを含む；あるいは
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定することが、機械学習を利用して、同定された前記結果動因及び前記差次的に発現された１つ以上の変数を可能なバイオマーカーとして分析すること、並びに前記分析に基づいて、前記可能なバイオマーカーのサブセットを前記１つ以上の潜在的バイオマーカーとして選択することをさらに含み、
前記機械学習が、他の可能なバイオマーカーに強く相関した可能なバイオマーカーにペナルティを課し、前記臨床的結果との相関レベルに基づいて可能なバイオマーカーに報酬を与え、それによって前記臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定する；あるいは
前記可能なバイオマーカーを分析するために利用される前記機械学習が、イラスティックネットペナルティを用いたロジスティック回帰を適用する、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記複数の対象の処理された前記分子的プロファイルデータと処理された前記臨床記録データとを統合し、併合データとして前記データベースに記憶することが、それぞれの試料に関連づけられた対象ＩＤ及び時刻を含むマスタファイルに前記併合データを記憶することを含む；あるいは
分子的プロファイル試料に関連づけられた時刻に対応する時刻における少なくともいくつかの臨床記録データの補間された値を決定するために線形補間が使用される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記生成されたベイジアン因果関係ネットワークのトポロジ特徴の分析によって、対象反応を決定するためのｉｎ  ｓｉｌｉｃｏ計算診断患者マップを生成すること
をさらに含む、請求項７〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
ｉｎ  ｓｉｌｉｃｏ計算診断患者マップを患者層別化に使用することをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記１つ以上の潜在的バイオマーカーが、作用剤の効能又は有害事象の潜在的バイオマーカーである；あるいは
前記方法が、疾患又は障害の治療における前記作用剤の効能の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定する方法である；あるいは
前記方法が、前記作用剤の投与に関係した有害事象の発生の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定する方法である；あるいは
前記方法が、患者層別化の方法であり、前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを患者層別化に利用することをさらに含む；あるいは
前記方法が、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上のバイオマーカーを同定する方法であり、同定された１つ以上の潜在的なバイオマーカーが前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上のバイオマーカーである、
請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が表現型分類を含む；あるいは
前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が臨床的結果データを含む；あるいは
前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が、前記作用剤の投与中に対象が有害事象を経験したのか又は投与後に経験したのかに関するデータを含む；あるいは
前記作用剤が、疾患又は障害の治療を意図したものであり、前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が、前記治療に対する当該対象の反応性に関するデータを含む、
請求項１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記併合データの選択された前記２つ以上のサブセットが、それぞれの個々の対象の選択されたデータセットを含む；あるいは
前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記複数の対象のうちの全ての対象からの前記併合データを含む選択されたデータセットを含む、
請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
それぞれの対象の前記１つ以上の試料が、血液、組織及び尿試料のうちの１つ以上の試料を含む；あるいは
それぞれの対象の前記１つ以上の試料が、血液、血漿、組織及び尿試料のうちの２つ以上の試料を含む、
請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、プロテオミクス、メタボロミクス、リピドミクス、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの２つ以上のデータを含む；あるいは
それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、プロテオミクス、メタボロミクス、リピドミクス、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの３つ以上のデータを含む、
請求項１〜２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、プロテオミクス、メタボロミクス及びリピドミクスデータを含む；あるいは
それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、プロテオミクス、メタボロミクス及びリピドミクスデータと、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの１つ以上のデータとを含む、
請求項１〜２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記臨床的結果データが、疾患又は障害の状況又は状態に関するデータを含む；あるいは
前記作用剤が、疾患又は障害の治療用の作用剤であり、前記臨床的結果データが、前記作用剤を用いた治療に対して対象が反応性であったのか又は非反応性であったのかを示すデータを含む；あるいは
前記臨床的結果データが、有害事象が前記作用剤の投与中に起きたのか又は投与後に起きたのかに関するデータを含む、
請求項１〜２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
重複した臨床記録データを照合し、相違点を解消することにより前記併合データを処理すること；あるいは
前記併合データをフィルタにかけて、対応する臨床記録データを欠く分子的データを除外すること
をさらに含む；あるいは
それぞれの対象の分子的プロファイルデータを処理することが、
前記複数の対象に対する治療の過程中の異なる時点において収集された前記分子的プロファイルデータを併合すること、
前記分子的プロファイルデータをフィルタにかけて、まれにしか測定されなかった変数を除外すること、
前記分子的プロファイルデータを正規化すること、及び
前記複数の対象のうちの特定の対象に対して測定されなかった変数を代入すること
をさらに含む、
請求項１〜２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
前記作用剤が癌の治療を意図したものである、請求項１〜２４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２６】
前記臨床的結果データが腫瘍サイズ測定を含む；あるいは
前記臨床的結果データが、腫瘍の機能画像化からのデータを含む、
請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定することが、選択された前記１つ以上のデータセットのうちのそれぞれのデータセットについてベイジアン因果関係ネットワークを生成することを含み、
前記方法がさらに、対象の選択されたデータセットからの生成された前記ベイジアン因果関係ネットワークを、癌のｉｎ  ｖｉｔｒｏモデルから取得されたデータに基づいて生成されたベイジアン因果関係ネットワークと比較することを含む、
請求項２５又は２６に記載の方法。
【請求項２８】
対象特異的プロファイルを生成することをさらに含み、前記対象特異的プロファイルが、
当該対象の人口統計的情報の図表現、及び
当該対象の結果情報の図表現
を含む、請求項１〜２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２９】
当該対象の結果情報の前記図表現が、
当該対象の有害事象情報の図表現、及び
前記作用剤に対する反応性に関する情報の図表現
を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記複数の対象のうちの一部又は全部の対象が障害を有する、請求項１〜２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
前記障害が、癌、糖尿病及び心臓血管疾患からなる群から選択される；あるいは
前記障害が癌である；あるいは
前記障害が癌であり、前記癌が固形腫瘍を含む、
請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
それぞれの対象について、前記臨床記録データが、分子的プロファイルデータ用の試料が取得された時点と同じ時点において取得された試料からの薬物動態データを含む；あるいは
対象ごとに、分子的プロファイルデータ用の前記複数の試料を複数の時点において取得すること、及び薬物動態データ用の試料を同じ複数の時点において取得することをさらに含む、
請求項１〜３１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３３】
データベースと、
記憶装置と、
前記記憶装置と通信する処理装置と
を備え、前記処理装置が、
複数の対象のうちのそれぞれの対象の分子的プロファイルデータを処理するように構成されたオミクスモジュールであり、それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、当該対象から取得した複数の試料の分析によって生成されたプロテオミクス、メタボロミクス、リピドミクス、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの１つ以上のデータを含み、それぞれの対象の前記複数の試料が、当該対象に作用剤を投与する前、投与している間及び／又は投与した後に取得した試料を含む、オミクスモジュールと、
前記複数の対象のうちのそれぞれの対象の臨床記録データを処理するように構成された臨床記録モジュールであり、それぞれの対象の前記臨床記録データが、前記作用剤を投与する前、投与している間及び／又は投与した後に当該対象から取得した試料と、前記作用剤を投与する前、投与している間及び／又は投与した後に実施した当該対象の測定とのうちの一方又は両方に基づくデータを含み、前記臨床記録データが臨床的結果データを含む、臨床記録モジュールと、
前記複数の対象の処理された前記分子的プロファイルデータと処理された前記臨床記録データとを統合し、併合データとして前記データベースに記憶するように構成された統合モジュールと、
前記臨床記録データに基づく１つ以上の判定基準を使用することにより前記併合データの２つ以上のサブセットを選択して、２つ以上の選択されたデータセットを生成するように構成されたスライシングモジュールと、
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定するように構成された分析モジュールと
を備える、システム。
【請求項３４】
前記処理装置が、対象ごとに、当該対象から取得した前記複数の試料を分析して前記分子的プロファイルデータを取得するように構成された、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
前記分析モジュールが、前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定するために、選択された前記１つ以上のデータセットを、統計的方法、機械学習法及び人工知能法のうちの１つ以上の方法を使用して分析するように構成された；あるいは
前記分析モジュールが、前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定するために、選択された前記１つ以上のデータセットを、統計的方法、機械学習法及び人工知能法のうちの２つ以上の方法を使用して分析するように構成された、
請求項３３に記載のシステム。
【請求項３６】
前記分析モジュールが、
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットに基づいて１つ以上の因果関係ネットワークを生成し、
生成された前記１つ以上の因果関係ネットワークを分析して、１つ以上の結果動因に対応するノードを同定する
ように構成された、請求項３３〜３５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項３７】
前記生成された因果関係ネットワークを分析して、前記１つ以上の結果動因に対応するノードを同定することが、前記生成された因果関係ネットワークのうちの１つ以上の因果関係ネットワーク内の前記臨床的結果にｎ以下の接続度を有する関係によって接続されたノードに対応する変数を結果動因として同定することを含み、ｎが、１０又は９又は８又は７又は６又は５又は４又は３又は２又は１である；あるいは
前記生成された因果関係ネットワークを分析して、前記１つ以上の結果動因に対応するノードを同定することが、前記生成された１つ以上の因果関係ネットワークのネットワークトポロジ特徴の分析を含む、
請求項３６に記載のシステム。
【請求項３８】
生成された前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記臨床的結果を示した対象にそれぞれが対応する第１の複数の選択されたデータセットと、前記第１の臨床的結果を示さなかった対象にそれぞれが対応する第２の複数の選択されたデータセットとを含み、
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットに基づいて前記１つ以上の因果関係ネットワークを生成することが、
前記臨床的結果を示した対象に対応する前記第１の複数の選択されたデータセットのうちの１つのデータセットにそれぞれ基づいて第１の複数の因果関係ネットワークを生成すること、及び
前記臨床的結果を示さなかった対象に対応する前記第２の複数の選択されたデータセットのうちの１つのデータセットにそれぞれ基づいて第２の複数の因果関係ネットワークを生成すること
を含み、
前記生成された因果関係ネットワークを分析して、１つ以上の結果動因に対応するノードを同定することが、
第１の複数の因果関係ネットワーク間の１つ以上の第１の共通性を同定すること、
前記第２の複数の因果関係ネットワーク間の１つ以上の第２の共通性を同定すること、及び
前記第１の共通性と前記第２の共通性を比較して、前記１つ以上の結果動因を同定すること
を含む、
請求項３６に記載のシステム。
【請求項３９】
生成された前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記臨床的結果を示した一人以上の対象に対応するデータを含む第１の選択されたデータセットと、前記臨床的結果を示さなかった一人以上の対象に対応するデータを含む第２の選択されたデータセットとを含み、
前記選択されたデータセットのうちの少なくともいくつかのデータセットに基づいて前記１つ以上の因果関係ネットワークを生成することが、
前記臨床的結果を示した対象に対応する前記第１の選択されたデータセットに基づいて第１の因果関係ネットワークを生成すること、及び
前記臨床的結果を示さなかった対象に対応する前記第２の選択されたデータセットに基づいて第２の因果関係ネットワークを生成すること
を含み、
前記１つ以上の結果動因が、前記第１の因果関係ネットワークと前記第２の因果関係ネットワークとの比較に基づいて同定される、
請求項３６に記載のシステム。
【請求項４０】
前記第１の因果関係ネットワークと前記第２の因果関係ネットワークとの前記比較が、前記第１の因果関係ネットワーク及び前記第２の因果関係ネットワークから差次的因果関係を生成することを含み、前記１つ以上の結果動因が、生成された前記差次的因果関係ネットワークから同定される、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４１】
前記生成された因果関係ネットワークがベイジアン因果関係ネットワークである、請求項３６〜４０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４２】
前記統合モジュールが、前記複数の対象の処理された前記分子的プロファイルデータと処理された前記臨床記録データとを統合し、併合データとして前記データベースに記憶し、それぞれの試料に関連づけられた対象ＩＤ及び時刻を含むマスタファイルに前記併合データを記憶するように構成された、請求項３３に記載のシステム。
【請求項４３】
前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が表現型分類を含む；あるいは
前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が臨床的結果データを含む；あるいは
前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が、前記作用剤の投与中に対象が有害事象を経験したのか又は投与後に経験したのかに関するデータを含む、
請求項３３〜４２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４４】
前記処理装置がさらに、
重複した臨床記録データを照合し、相違点を解消することにより前記併合データを処理する；又は
前記併合データをフィルタにかけて、対応する臨床記録データを欠く分子的データを除外する
ように構成された；あるいは
前記オミクスモジュールがさらに、
前記複数の対象に対する治療の過程中の異なる時点において収集された前記分子的プロファイルデータを併合し、
前記分子的プロファイルデータをフィルタにかけて、まれにしか測定されなかった変数を除外し、
前記分子的プロファイルデータを正規化し、
前記複数の対象のうちの特定の対象に対して測定されなかった変数を代入する
ように構成された、
請求項３３〜４３いずれか一項に記載のシステム。
【請求項４５】
前記作用剤が癌の治療を意図したものであり、
前記分析モジュールが、前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定し、選択された前記１つ以上のデータセットのうちのそれぞれのデータセットについてベイジアン因果関係ネットワークを生成するように構成され、
前記分析モジュールがさらに、対象の選択されたデータセットからの生成された前記ベイジアン因果関係ネットワークを、癌のｉｎ  ｖｉｔｒｏモデルから取得されたデータに基づいて生成されたベイジアン因果関係ネットワークと比較するように構成された、
請求項３３〜４４のいずれか一項に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０４６９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０４６９】
具体的実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明の趣旨と範囲から逸脱することなくこれら実施形態に対して様々な変形や変更が可能であることは明らかである。したがって本明細書と図面は、限定的意味ではなく説明のためのものであると理解されたい。
例えば本発明は、以下の実施形態を包含する：
［実施形態１］複数の対象のうちのそれぞれの対象の分子的プロファイルデータを処理することであって、それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、当該対象から取得した複数の試料の分析によって生成されたプロテオミクス、メタボロミクス、リピドミクス、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの１つ以上のデータを含み、それぞれの対象の前記複数の試料が、当該対象に作用剤を投与する前、投与している間及び／又は投与した後に取得した試料を含むものである；
前記複数の対象のうちのそれぞれの対象の臨床記録データを処理することであって、それぞれの対象の前記臨床記録データが、前記作用剤を投与する前、投与している間及び／又は投与した後に当該対象から取得した試料と、前記作用剤を投与する前、投与している間及び／又は投与した後に実施した当該対象の測定とのうちの一方又は両方に基づくデータを含み、前記臨床記録データが臨床的結果データを含むものである；
前記複数の対象の処理された前記分子的プロファイルデータと処理された前記臨床記録データとを統合し、併合データとしてデータベースに記憶すること；
前記臨床記録データに基づく１つ以上の判定基準を使用することにより前記併合データの２つ以上のサブセットを選択して、２つ以上の選択されたデータセットを生成すること；並びに
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定すること
を含む方法。
［実施形態２］前記複数の対象に前記作用剤を投与することをさらに含む、実施形態１に記載の方法。
［実施形態３］対象ごとに、当該対象から取得した前記複数の試料を分析して前記分子的プロファイルデータを取得することをさらに含む、実施形態１に記載の方法。
［実施形態４］前記臨床記録データがさらに、薬物動態データ、病歴データ、臨床検査データ及びモバイルウェアラブルデバイスからのデータのうちの１つ以上のデータを含む、実施形態１に記載の方法。
［実施形態５］対象の前記臨床記録データがさらに、当該対象に関する人口統計的情報を含む、実施形態１又は実施形態４に記載の方法。
［実施形態６］前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定するために、選択された前記１つ以上のデータセットが、統計的方法、機械学習法及び人工知能法のうちの１つ以上の方法を使用して分析される、実施形態１に記載の方法。
［実施形態７］前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定するために、選択された前記１つ以上のデータセットが、統計的方法、機械学習法及び人工知能法のうちの２つ以上の方法を使用して分析される、実施形態１に記載の方法。
［実施形態８］前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定することが、
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットに基づいて１つ以上の因果関係ネットワークを生成すること、及び
生成された前記１つ以上の因果関係ネットワークを分析して、１つ以上の結果動因に対応するノードを同定すること
を含む、実施形態１に記載の方法。
［実施形態９］前記生成された因果関係ネットワークを分析して、前記１つ以上の結果動因に対応するノードを同定することが、前記生成された因果関係ネットワークのうちの１つ以上の因果関係ネットワーク内の前記臨床的結果にｎ以下の接続度を有する関係によって接続されたノードに対応する変数を結果動因として同定することを含む、実施形態８に記載の方法。
［実施形態１０］ｎが、１０又は９又は８又は７又は６又は５又は４又は３又は２又は１である、実施形態９に記載の方法。
［実施形態１１］ｎが、３又は２又は１である、実施形態９に記載の方法。
［実施形態１２］前記生成された因果関係ネットワークを分析して、前記１つ以上の結果動因に対応するノードを同定することが、前記生成された１つ以上の因果関係ネットワークのネットワークトポロジ特徴の分析を含む、実施形態８に記載の方法。
［実施形態１３］生成された前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記臨床的結果を示した対象にそれぞれが対応する第１の複数の選択されたデータセットと、前記第１の臨床的結果を示さなかった対象にそれぞれが対応する第２の複数の選択されたデータセットとを含み、
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットに基づいて前記１つ以上の因果関係ネットワークを生成することが、
前記臨床的結果を示した対象に対応する前記第１の複数の選択されたデータセットのうちの１つのデータセットにそれぞれ基づいて第１の複数の因果関係ネットワークを生成すること、及び
前記臨床的結果を示さなかった対象に対応する前記第２の複数の選択されたデータセットのうちの１つのデータセットにそれぞれ基づいて第２の複数の因果関係ネットワークを生成すること
を含み、
前記生成された因果関係ネットワークを分析して、１つ以上の結果動因に対応するノードを同定することが、
第１の複数の因果関係ネットワーク間の１つ以上の第１の共通性を同定すること、
前記第２の複数の因果関係ネットワーク間の１つ以上の第２の共通性を同定すること、及び
前記第１の共通性と前記第２の共通性を比較して、前記１つ以上の結果動因を同定すること
を含む、
実施形態８に記載の方法。
［実施形態１４］生成された前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記臨床的結果を示した一人以上の対象に対応するデータを含む第１の選択されたデータセットと、前記臨床的結果を示さなかった一人以上の対象に対応するデータを含む第２の選択されたデータセットとを含み、
前記選択されたデータセットのうちの少なくともいくつかのデータセットに基づいて前記１つ以上の因果関係ネットワークを生成することが、
前記臨床的結果を示した対象に対応する前記第１の選択されたデータセットに基づいて第１の因果関係ネットワークを生成すること、及び
前記臨床的結果を示さなかった対象に対応する前記第２の選択されたデータセットに基づいて第２の因果関係ネットワークを生成すること
を含み、
前記１つ以上の結果動因が、前記第１の因果関係ネットワークと前記第２の因果関係ネットワークとの比較に基づいて同定される、
実施形態８に記載の方法。
［実施形態１５］前記第１の因果関係ネットワークと前記第２の因果関係ネットワークとの前記比較が、前記第１の因果関係ネットワーク及び前記第２の因果関係ネットワークから差次的因果関係を生成することを含み、前記１つ以上の結果動因が、生成された前記差次的因果関係ネットワークから同定される、実施形態１４に記載の方法。
［実施形態１６］前記生成された因果関係ネットワークがベイジアン因果関係ネットワークである、実施形態８〜１５のいずれかに記載の方法。
［実施形態１７］前記１つ以上の結果動因が、前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の前記１つ以上の潜在的バイオマーカーである、実施形態８〜１５のいずれかに記載の方法。
［実施形態１８］生成された前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記臨床的結果を示した対象のデータを含む第１の選択されたデータセットと、前記臨床的結果を示さなかった対象のデータを含む第２のスライスされたデータとを含み、
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定することが、第１の選択されたデータセットと前記第２の選択されたデータセットの間の統計的に有意なレベルの差次的に発現された１つ以上の変数を同定することをさらに含む、
実施形態８〜１５のいずれかに記載の方法。
［実施形態１９］前記第１の選択されたデータセットと前記第２の選択されたデータセットが、作用剤の投与の時刻から見て同じ時点又は同じ範囲の時点に対応する、実施形態１８に記載の方法。
［実施形態２０］第１の選択されたデータセットと前記第２の選択されたデータセットの間の統計的に有意なレベルの差次的に発現された前記１つ以上の変数を同定することが、２標本ｔ検定又はｌｉｍｍａ法を利用する、実施形態１８に記載の方法。
［実施形態２１］第１の選択されたデータセットと前記第２の選択されたデータセットの間の統計的に有意なレベルの差次的に発現された前記１つ以上の変数を同定することが、回帰分析を実行することを含む・BR>A実施形態１８に記載の方法。
［実施形態２２］前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定することが、
機械学習を利用して、同定された前記結果動因及び前記差次的に発現された１つ以上の変数を可能なバイオマーカーとして分析すること、並びに前記分析に基づいて、前記可能なバイオマーカーのサブセットを前記１つ以上の潜在的バイオマーカーとして選択することをさらに含み、前記機械学習が、他の可能なバイオマーカーに強く相関した可能なバイオマーカーにペナルティを課し、前記臨床的結果との相関レベルに基づいて可能なバイオマーカーに報酬を与え、それによって前記臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定する、
実施形態１８に記載の方法。
［実施形態２３］前記可能なバイオマーカーを分析するために利用される前記機械学習が、イラスティックネットペナルティを用いたロジスティック回帰を適用する、実施形態２２に記載の方法。
［実施形態２４］前記複数の対象の処理された前記分子的プロファイルデータと処理された前記臨床記録データとを統合し、併合データとして前記データベースに記憶することが、それぞれの試料に関連づけられた対象ＩＤ及び時刻を含むマスタファイルに前記併合データを記憶することを含む、実施形態１に記載の方法。
［実施形態２５］分子的プロファイル試料に関連づけられた時刻に対応する時刻における少なくともいくつかの臨床記録データの補間された値を決定するために線形補間が使用される、実施形態１に記載の方法。
［実施形態２６］前記生成されたベイジアン因果関係ネットワークのトポロジ特徴の分析によって、対象反応を決定するためのｉｎ  ｓｉｌｉｃｏ計算診断患者マップを生成すること
をさらに含む、実施形態８〜２５のいずれかに記載の方法。
［実施形態２７］実施形態２６に記載の方法によって生成されたｉｎ  ｓｉｌｉｃｏ計算診断患者マップを患者層別化に使用することを含む方法。
［実施形態２８］前記１つ以上の潜在的バイオマーカーが、作用剤の効能又は有害事象の潜在的バイオマーカーである、実施形態１〜２７のいずれかに記載の方法。
［実施形態２９］疾患又は障害の治療における前記作用剤の効能の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定する方法である、実施形態１〜２８のいずれかに記載の方法。
［実施形態３０］前記作用剤の投与に関係した有害事象の発生の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定する方法である、実施形態１〜２９のいずれかに記載の方法。
［実施形態３１］患者層別化の方法であり、前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを患者層別化に利用することをさらに含む、実施形態１〜３０のいずれかに記載の方法。
［実施形態３２］前記１つ以上の潜在的バイオマーカーが、前記作用剤を使用して患者を治療するか否かを決定するための患者層別化に利用される、実施形態１〜３１のいずれかに記載の方法。
［実施形態３３］患者層別化の方法であり、
前記複数の対象への作用剤の前記投与が前記作用剤の臨床試験中に実施され、
前記方法がさらに、前記作用剤の後続の臨床試験中又は前記作用剤の同じ臨床試験の後続の段階中に、同定された前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを患者層別化に利用することを含む、
実施形態１〜３２のいずれかに記載の方法。
［実施形態３４］前記１つ以上の潜在的バイオマーカーが、前記後続の臨床試験にどの患者を参加させるのかを決定するための患者層別化に使用される、実施形態３３に記載の方法。
［実施形態３５］前記１つ以上の潜在的バイオマーカーが、前記後続の臨床試験において前記作用剤を受け入れる患者を決定するための患者層別化に使用される、実施形態３３に記載の方法。
［実施形態３６］前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が表現型分類を含む、実施形態１〜３５のいずれかに記載の方法。
［実施形態３７］前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が臨床的結果データを含む、実施形態１〜３６のいずれかに記載の方法。
［実施形態３８］前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が、前記作用剤の投与中に対象が有害事象を経験したのか又は投与後に経験したのかに関するデータを含む、実施形態１〜３７のいずれかに記載の方法。
［実施形態３９］前記作用剤が、疾患又は障害の治療を意図したものであり、前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が、前記治療に対する当該対象の反応性に関するデータを含む、実施形態１〜３８のいずれかに記載の方法。
［実施形態４０］前記併合データの選択された前記２つ以上のサブセットが、それぞれの個々の対象の選択されたデータセットを含む、実施形態１〜３９のいずれかに記載の方法。
［実施形態４１］前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記複数の対象のうちの全ての対象からの前記併合データを含む選択されたデータセットを含む、実施形態１〜４０のいずれかに記載の方法。
［実施形態４２］それぞれの対象の前記１つ以上の試料が、血液、組織及び尿試料のうちの１つ以上の試料を含む、実施形態１〜４１のいずれかに記載の方法。
［実施形態４３］それぞれの対象の前記１つ以上の試料が、血液、血漿、組織及び尿試料のうちの２つ以上の試料を含む、実施形態１〜４２のいずれかに記載の方法。
［実施形態４４］それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、プロテオミクス、メタボロミクス、リピドミクス、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの２つ以上のデータを含む、実施形態１〜４３のいずれかに記載の方法。
［実施形態４５］それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、プロテオミクス、メタボロミクス、リピドミクス、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの３つ以上のデータを含む、実施形態１〜４４のいずれかに記載の方法。
［実施形態４６］それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、プロテオミクス、メタボロミクス及びリピドミクスデータを含む、実施形態１〜４５のいずれかに記載の方法。
［実施形態４７］それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータがさらに、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの１つ以上のデータを含む、実施形態１〜４６のいずれかに記載の方法。
［実施形態４８］前記臨床的結果データが、疾患又は障害の状況又は状態に関するデータを含む、実施形態１〜４７のいずれかに記載の方法。
［実施形態４９］前記作用剤が、疾患又は障害の治療用の作用剤であり、前記臨床的結果データが、前記作用剤を用いた治療に対して対象が反応性であったのか又は非反応性であったのかを示すデータを含む、実施形態１〜４８のいずれかに記載の方法。
［実施形態５０］前記臨床的結果データが、有害事象が前記作用剤の投与中に起きたのか又は投与後に起きたのかに関するデータを含む、実施形態１〜４９のいずれかに記載の方法。
［実施形態５１］重複した臨床記録データを照合し、相違点を解消することにより前記併合データを処理することをさらに含む、実施形態１〜５０のいずれかに記載の方法。
［実施形態５２］前記併合データをフィルタにかけて、対応する臨床記録データを欠く分子的データを除外することをさらに含む、実施形態１〜５１のいずれかに記載の方法。
［実施形態５３］それぞれの対象の分子的プロファイルデータを処理することが、
前記複数の対象に対する治療の過程中の異なる時点において収集された前記分子的プロファイルデータを併合すること、
前記分子的プロファイルデータをフィルタにかけて、まれにしか測定されなかった変数を除外すること、
前記分子的プロファイルデータを正規化すること、及び
前記複数の対象のうちの特定の対象に対して測定されなかった変数を代入すること
をさらに含む、実施形態１〜５２のいずれかに記載の方法。
［実施形態５４］前記作用剤が癌の治療を意図したものである、実施形態１〜５３のいずれかに記載の方法。
［実施形態５５］前記臨床的結果データが腫瘍サイズ測定を含む、実施形態５４に記載の方法。
［実施形態５６］前記臨床的結果データが、腫瘍の機能画像化からのデータを含む、実施形態５４に記載の方法。
［実施形態５７］前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定することが、選択された前記１つ以上のデータセットのうちのそれぞれのデータセットについてベイジアン因果関係ネットワークを生成することを含み、
前記方法がさらに、対象の選択されたデータセットからの生成された前記ベイジアン因果関係ネットワークを、癌のｉｎ  ｖｉｔｒｏモデルから取得されたデータに基づいて生成されたベイジアン因果関係ネットワークと比較することを含む、
実施形態５４に記載の方法。
［実施形態５８］対象特異的プロファイルを生成することをさらに含み、前記対象特異的プロファイルが、
当該対象の人口統計的情報の図表現、及び
当該対象の結果情報の図表現
を含む、実施形態１〜５７のいずれかに記載の方法。
［実施形態５９］当該対象の結果情報の前記図表現が、
当該対象の有害事象情報の図表現、及び
前記作用剤に対する反応性に関する情報の図表現
を含む、実施形態５８に記載の方法。
［実施形態６０］前記複数の対象のうちの一部又は全部の対象が障害を有する、実施形態１〜５９のいずれかに記載の方法。
［実施形態６１］前記障害が、癌、糖尿病及び心臓血管疾患からなる群から選択される、実施形態６０に記載の方法。
［実施形態６２］前記障害が癌である、実施形態６１に記載の方法。
［実施形態６３］前記癌が固形腫瘍を含む、実施形態６２に記載の方法。
［実施形態６４］それぞれの対象について、前記臨床記録データが、分子的プロファイルデータ用の試料が取得された時点と同じ時点において取得された試料からの薬物動態データを含む、実施形態１〜６３のいずれかに記載の方法。
［実施形態６５］対象ごとに、分子的プロファイルデータ用の前記複数の試料を複数の時点において取得すること、及び薬物動態データ用の試料を同じ複数の時点において取得することをさらに含む、実施形態１〜６４のいずれかに記載の方法。
［実施形態６６］前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の１つ以上のバイオマーカーを同定する方法であり、同定される前記１つ以上の潜在的バイオマーカーが、前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の１つ以上のバイオマーカーである、実施形態１〜６５のいずれかに記載の方法。
［実施形態６７］データベースと、
記憶装置と、
前記記憶装置と通信する処理装置と
を備え、前記処理装置が、
複数の対象のうちのそれぞれの対象の分子的プロファイルデータを処理するように構成されたオミクスモジュールであり、それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、当該対象から取得した複数の試料の分析によって生成されたプロテオミクス、メタボロミクス、リピドミクス、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの１つ以上のデータを含み、それぞれの対象の前記複数の試料が、当該対象に作用剤を投与する前、投与している間及び／又は投与した後に取得した試料を含む、オミクスモジュールと、
前記複数の対象のうちのそれぞれの対象の臨床記録データを処理するように構成された臨床記録モジュールであり、それぞれの対象の前記臨床記録データが、前記作用剤を投与する前、投与している間及び／又は投与した後に当該対象から取得した試料と、前記作用剤を投与する前、投与している間及び／又は投与した後に実施した当該対象の測定とのうちの一方又は両方に基づくデータを含み、前記臨床記録データが臨床的結果データを含む、臨床記録モジュールと、
前記複数の対象の処理された前記分子的プロファイルデータと処理された前記臨床記録データとを統合し、併合データとして前記データベースに記憶するように構成された統合モジュールと、
前記臨床記録データに基づく１つ以上の判定基準を使用することにより前記併合データの２つ以上のサブセットを選択して、２つ以上の選択されたデータセットを生成するように構成されたスライシングモジュールと、
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定するように構成された分析モジュールと
を備える、システム。
［実施形態６８］前記処理装置が、対象ごとに、当該対象から取得した前記複数の試料を分析して前記分子的プロファイルデータを取得するように構成された、実施形態６７に記載のシステム。
［実施形態６９］前記臨床記録データがさらに、薬物動態データ、病歴データ、臨床検査データ及びモバイルウェアラブルデバイスからのデータのうちの１つ以上のデータを含む、実施形態６７に記載のシステム。
［実施形態７０］対象の前記臨床記録データがさらに、当該対象に関する人口統計的情報を含む、実施形態６７から６９のいずれかに記載のシステム。
［実施形態７１］前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定するために、選択された前記１つ以上のデータセットが、統計的方法、機械学習法及び人工知能法のうちの１つ以上の方法を使用して分析される、実施形態６７に記載のシステム。
［実施形態７２］前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定するために、選択された前記１つ以上のデータセットが、統計的方法、機械学習法及び人工知能法のうちの２つ以上の方法を使用して分析される、実施形態７０に記載のシステム。
［実施形態７３］前記分析モジュールがさらに、
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットに基づいて１つ以上の因果関係ネットワークを生成し、
生成された前記１つ以上の因果関係ネットワークを分析して、１つ以上の結果動因に対応するノードを同定する
ように構成された、実施形態６７に記載のシステム。
［実施形態７４］前記生成された因果関係ネットワークを分析して、前記１つ以上の結果動因に対応するノードを同定することが、前記生成された因果関係ネットワークのうちの１つ以上の因果関係ネットワーク内の前記臨床的結果にｎ以下の接続度を有する関係によって接続されたノードに対応する変数を結果動因として同定することを含む、実施形態７３に記載のシステム。
［実施形態７５］ｎが、１０又は９又は８又は７又は６又は５又は４又は３又は２又は１である、実施形態７４に記載のシステム。
［実施形態７６］ｎが２又は１である、実施形態７５に記載のシステム。
［実施形態７７］前記生成された因果関係ネットワークを分析して、前記１つ以上の結果動因に対応するノードを同定することが、前記生成された１つ以上の因果関係ネットワークのネットワークトポロジ特徴の分析を含む、実施形態７４に記載のシステム。
［実施形態７８］生成された前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記臨床的結果を示した対象にそれぞれが対応する第１の複数の選択されたデータセットと、前記第１の臨床的結果を示さなかった対象にそれぞれが対応する第２の複数の選択されたデータセットとを含み、
前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットに基づいて前記１つ以上の因果関係ネットワークを生成することが、
前記臨床的結果を示した対象に対応する前記第１の複数の選択されたデータセットのうちの１つのデータセットにそれぞれ基づいて第１の複数の因果関係ネットワークを生成すること、及び
前記臨床的結果を示さなかった対象に対応する前記第２の複数の選択されたデータセットのうちの１つのデータセットにそれぞれ基づいて第２の複数の因果関係ネットワークを生成すること
を含み、
前記生成された因果関係ネットワークを分析して、１つ以上の結果動因に対応するノードを同定することが、
第１の複数の因果関係ネットワーク間の１つ以上の第１の共通性を同定すること、
前記第２の複数の因果関係ネットワーク間の１つ以上の第２の共通性を同定すること、及び
前記第１の共通性と前記第２の共通性を比較して、前記１つ以上の結果動因を同定すること
を含む、
実施形態７４に記載のシステム。
［実施形態７９］生成された前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記臨床的結果を示した一人以上の対象に対応するデータを含む第１の選択されたデータセットと、前記臨床的結果を示さなかった一人以上の対象に対応するデータを含む第２の選択されたデータセットとを含み、
前記選択されたデータセットのうちの少なくともいくつかのデータセットに基づいて前記１つ以上の因果関係ネットワークを生成することが、
前記臨床的結果を示した対象に対応する前記第１の選択されたデータセットに基づいて第１の因果関係ネットワークを生成すること、及び
前記臨床的結果を示さなかった対象に対応する前記第２の選択されたデータセットに基づいて第２の因果関係ネットワークを生成すること
を含み、
前記１つ以上の結果動因が、前記第１の因果関係ネットワークと前記第２の因果関係ネットワークとの比較に基づいて同定される、
実施形態７４に記載のシステム。
［実施形態８０］前記第１の因果関係ネットワークと前記第２の因果関係ネットワークとの前記比較が、前記第１の因果関係ネットワーク及び前記第２の因果関係ネットワークから差次的因果関係を生成することを含み、前記１つ以上の結果動因が、生成された前記差次的因果関係ネットワークから同定される、実施形態７４に記載のシステム。
［実施形態８１］前記生成された因果関係ネットワークがベイジアン因果関係ネットワークである、実施形態７４〜８０のいずれかに記載のシステム。
［実施形態８２］前記１つ以上の結果動因が、前記作用剤の投与に関係した前記臨床的結果の前記１つ以上の潜在的バイオマーカーである、実施形態７４〜８０のいずれかに記載のシステム。
［実施形態８３］生成された前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記臨床的結果を示した対象のデータを含む第１の選択されたデータセットと、前記臨床的結果を示さなかった対象のデータを含む第２の選択されたデータセットとを含み、前記スライシングモジュールがさらに、
第１の選択されたデータセットと前記第２の選択されたデータセットの間の統計的に有意なレベルの差次的に発現された１つ以上の変数を同定する
ように構成された、実施形態７４〜８０のいずれかに記載のシステム。
［実施形態８４］前記第１の選択されたデータセットと前記第２の選択されたデータセットが、作用剤の投与の時刻から見て同じ時点又は同じ範囲の時点に対応する、実施形態８３に記載のシステム。
［実施形態８５］第１の選択されたデータセットと前記第２の選択されたデータセットの間の統計的に有意なレベルの差次的に発現された前記１つ以上の変数を同定することが、２標本ｔ検定又はｌｉｍｍａ法を利用することを含む、実施形態８３に記載のシステム。
［実施形態８６］第１の選択されたデータセットと前記第２の選択されたデータセットの間の統計的に有意なレベルの差次的に発現された前記１つ以上の変数を同定することが、回帰分析を実行することを含む、実施形態８３に記載のシステム。
［実施形態８７］前記分析モジュールがさらに、
機械学習を利用して、同定された前記結果動因及び前記差次的に発現された１つ以上の変数を可能なバイオマーカーとして分析し、前記分析に基づいて、前記可能なバイオマーカーのサブセットを前記１つ以上の潜在的バイオマーカーとして選択する
ように構成されており、前記機械学習が、他の可能なバイオマーカーに強く相関した可能なバイオマーカーにペナルティを課し、前記臨床的結果との相関レベルに基づいて可能なバイオマーカーに報酬を与え、それによって前記臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定する、
実施形態８３に記載のシステム。
［実施形態８８］前記可能なバイオマーカーを分析するために利用される前記機械学習が、イラスティックネットペナルティを用いたロジスティック回帰を適用する、実施形態８７に記載のシステム。
［実施形態８９］前記統合モジュールが、前記複数の対象の処理された前記分子的プロファイルデータと処理された前記臨床記録データとを統合し、併合データとして前記データベースに記憶し、それぞれの試料に関連づけられた対象ＩＤ及び時刻を含むマスタファイルに前記併合データを記憶するように構成された、実施形態６７に記載のシステム。
［実施形態９０］試料に関連づけられた時刻に対応する時刻における少なくともいくつかの臨床記録データの補間された値を決定するために線形補間が使用される、実施形態６７に記載のシステム。
［実施形態９１］前記処理装置がさらに、
前記生成されたベイジアン因果関係ネットワークのトポロジ特徴の分析によって、対象反応を決定するためのｉｎ  ｓｉｌｉｃｏ計算診断患者マップを生成する
ように構成された、実施形態７３〜９０のいずれかに記載のシステム。
［実施形態９２］前記ｉｎ  ｓｉｌｉｃｏ計算診断マップが、患者層別化において使用されるように構成された、実施形態９１に記載のシステム。
［実施形態９３］前記１つ以上の潜在的バイオマーカーが、作用剤の効能又は有害事象の潜在的バイオマーカーである、実施形態６７〜９２のいずれかに記載のシステム。
［実施形態９４］疾患又は障害の治療における前記作用剤の効能の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定するシステムである、実施形態６７〜９３のいずれかに記載のシステム。
［実施形態９５］前記作用剤の投与に関係した有害事象の発生の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定するシステムである、実施形態６７〜９４のいずれかに記載のシステム。
［実施形態９６］患者層別化のためのシステムであり、前記方法がさらに、前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを患者層別化に利用することを含む、実施形態６７〜９５のいずれかに記載のシステム。
［実施形態９７］前記１つ以上の潜在的バイオマーカーが、前記作用剤を使用して患者を治療するか否かを決定するための患者層別化に利用される、実施形態６７〜９６のいずれかに記載のシステム。
［実施形態９８］患者層別化のためのシステムであり、
前記複数の対象への作用剤の前記投与が前記作用剤の臨床試験中に実施され、
前記処理装置がさらに、前記作用剤の後続の臨床試験中又は前記作用剤の同じ臨床試験の後続の段階中に、同定された前記１つ以上の潜在的バイオマーカーを患者層別化に利用するように構成された、
実施形態６７〜９７のいずれかに記載のシステム。
［実施形態９９］前記１つ以上の潜在的バイオマーカーが、前記後続の臨床試験にどの患者を参加させるのかを決定するための患者層別化に使用される、実施形態９８に記載のシステム。
［実施形態１００］前記１つ以上の潜在的バイオマーカーが、前記後続の臨床試験において前記作用剤を受け入れる患者を決定するための患者層別化に使用される、実施形態９８に記載のシステム。
［実施形態１０１］前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が表現型分類を含む、実施形態６７〜１００のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１０２］前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が臨床的結果データを含む、実施形態６７〜１０１のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１０３］前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が、前記作用剤の投与中に対象が有害事象を経験したのか又は投与後に経験したのかに関するデータを含む、実施形態６７〜１０２のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１０４］前記作用剤が、疾患又は障害の治療を意図したものであり、前記併合データの２つ以上のサブセットを選択するための前記１つ以上の判定基準が、前記治療に対する当該対象の反応性に関するデータを含む、実施形態６７〜１０３のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１０５］前記２つ以上の選択されたデータセットが、それぞれの個々の対象の選択されたデータセットを含む、実施形態６７〜１０４のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１０６］前記２つ以上の選択されたデータセットが、前記複数の対象のうちの全ての対象からの前記併合データを含む選択されたデータセットを含む、実施形態６７〜１０５のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１０７］それぞれの対象の前記１つ以上の試料が、血液、組織及び尿試料のうちの１つ以上の試料を含む、実施形態６７〜１０６のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１０８］それぞれの対象の前記１つ以上の試料が、血液、血漿、組織及び尿試料のうちの２つ以上の試料を含む、実施形態６７〜１０７のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１０９］それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、プロテオミクス、メタボロミクス、リピドミクス、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの２つ以上のデータを含む、実施形態６７〜１０８のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１１０］それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、プロテオミクス、メタボロミクス、リピドミクス、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの３つ以上のデータを含む、実施形態６７〜１０９のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１１１］それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータが、プロテオミクス、メタボロミクス及びリピドミクスデータを含む、実施形態６７〜１１０のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１１２］それぞれの対象の前記分子的プロファイルデータがさらに、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、マイクロアレイ及び配列決定データのうちの１つ以上のデータを含む、実施形態６７〜１１１のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１１３］前記臨床的結果データが、疾患又は障害の状況又は状態に関するデータを含む、実施形態６７〜１１２のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１１４］前記作用剤が、疾患又は障害の治療用の作用剤であり、前記臨床的結果データが、前記作用剤を用いた治療に対して対象が反応性であったのか又は非反応性であったのかを示すデータを含む、実施形態６７〜１１３のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１１５］前記臨床的結果データが、有害事象が前記作用剤の投与中に起きたのか又は投与後に起きたのかに関するデータを含む、実施形態６７〜１１４のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１１６］前記処理装置がさらに、
重複した臨床記録データを照合し、相違点を解消することにより前記併合データを処理する
ように構成された、実施形態６７〜１１５のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１１７］前記処理装置がさらに、
前記併合データをフィルタにかけて、対応する臨床記録データを欠く分子的データを除外する
ように構成された、実施形態６７〜１１６のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１１８］前記オミクスモジュールがさらに、
前記複数の対象に対する治療の過程中の異なる時点において収集された前記分子的プロファイルデータを併合し、
前記分子的プロファイルデータをフィルタにかけて、まれにしか測定されなかった変数を除外し、
前記分子的プロファイルデータを正規化し、
前記複数の対象のうちの特定の対象に対して測定されなかった変数を代入する
ように構成された、実施形態６７〜１１７のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１１９］前記作用剤が癌の治療を意図したものである、実施形態６７〜１１８のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１２０］前記臨床的結果データが腫瘍サイズ測定を含む、実施形態１１９に記載のシステム。
［実施形態１２１］前記臨床的結果データが、腫瘍の機能画像化からのデータを含む、実施形態１１９に記載のシステム。
［実施形態１２２］前記選択されたデータセットのうちの１つ以上のデータセットを分析して、前記作用剤の投与に関係した臨床的結果の１つ以上の潜在的バイオマーカーを同定することが、選択された前記１つ以上のデータセットのうちのそれぞれのデータセットについてベイジアン因果関係ネットワークを生成することを含み、
前記分析モジュールがさらに、対象の選択されたデータセットからの生成された前記ベイジアン因果関係ネットワークを、癌のｉｎ  ｖｉｔｒｏモデルから取得されたデータに基づいて生成されたベイジアン因果関係ネットワークと比較するように構成された、
実施形態１１９に記載のシステム。
［実施形態１２３］前記処理装置がさらに、対象特異的プロファイルを生成するように構成されており、前記対象特異的プロファイルが、
当該対象の人口統計的情報の図表現、及び
当該対象の結果情報の図表現
を含む、実施形態６７〜１２２のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１２４］当該対象の結果情報の前記図表現が、
当該対象の有害事象情報の図表現、及び
前記作用剤に対する反応性に関する情報の図表現
を含む、実施形態１２３に記載のシステム。
［実施形態１２５］前記複数の対象のうちの一部又は全部の対象が障害を有する、実施形態６７〜１２４のいずれかに記載のシステム。
［実施形態１２６］前記障害が、癌、糖尿病及び心臓血管疾患からなる群から選択される、実施形態１２５に記載のシステム。
［実施形態１２７］前記障害が癌である、実施形態１２６に記載のシステム。
［実施形態１２８］前記癌が固形腫瘍を含む、実施形態１２７に記載のシステム。
［実施形態１２９］実行されたときに実施形態１〜６６のいずれかに記載の方法を処理装置に実施させる命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体。