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표적 항암제에 대한 환자의 반응성을 예측하는 동반진단 예측 장치로서,환자의 단일염기서열 정보, 유전자 발현 데이터 및 단백질 발현 데이터를 입력받는 입력부,상기 표적 항암제의 표적 부위에 존재하는 상기 환자의 단일염기서열 중에서 단백질 번역후 변형에 영향을 주는 단일염기서열의 개수를 점수화한 제1 감수성 점수, 상기 환자의 유전자 발현 데이터에서 확인한 상기 표적 항암제의 표적 유전자의 발현양을 점수화한 제2 감수성 점수 및 상기 환자의 단백질 발현 데이터에서 확인한 상기 표적 항암제의 표적 단백질의 발현양을 점수화한 제3 감수성 점수를 통합한 환자의 감수성 점수가 기 정의된 기준값 이상인지 여부에 따라 상기 환자가 상기 표적 항암제에 반응하는 환자군인지 아닌지를 평가하는 통합 평가부, 그리고상기 통합 평가부의 평가 결과를 출력하는 출력부를 포함하는 동반진단 예측 장치
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제1항에서,상기 통합 평가부는,상기 제1 감수성 점수, 상기 제2 감수성 점수 및 상기 제3 감수성 점수의 평균값을 상기 환자의 감수성 점수로 최종 산출하여 상기 기준값과 비교하고, 상기 기준값 이상인 경우, 상기 표적 항암제에 반응하는 환자군으로 분류하고, 상기 기준값 미만인 경우, 부작용이나 효과가 없는 환자군으로 분류하여 상기 출력부를 통해 출력하는 동반진단 예측 장치
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제2항에서,상기 단백질 번역후 변형에 영향을 주는 제1 단일염기서열의 개수와, 상기 제1 단일염기서열 중에서 변형된 제2 단일염기서열의 개수를 각각 측정하고, 상기 제1 단일염기서열의 개수와 상기 제2 단일염기서열의 개수 간의 비를 상기 제1 감수성 점수로 산출하는 단일염기서열 분석부,상기 환자의 유전자 발현 데이터에서 사전에 선정된 상기 표적 항암제의 표적 유전자의 유전자 발현양이 기준값 이상인지 아닌지를 점수화한 상기 제2 감수성 점수를 산출하는 유전자 발현 분석부, 그리고상기 환자의 단백질 발현 데이터에서 사전에 선정된 상기 표적 항암제의 표적 단백질의 단백질 발현양이 기준값 이상인지 아닌지를 점수화한 상기 제3 감수성 점수를 산출하는 단백질 발현 분석부를 더 포함하는 동반진단 예측 장치
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제3항에서,전장 유전체 연관분석(GWAS, Genome Wide Association Study) 데이터가 저장된 제1 데이터베이스, 적어도 하나의 공개된 약물-표적 관련 데이터베이스로부터 수집된 약물-표적 정보를 저장하는 약물-표적 DB, 그리고단백질 유전체 부위에 있는 유전체 마커(nsSNP) 중에서 단백질 번역후 변형에 영향을 주는 단일염기서열 정보가 저장된 제2 데이터베이스를 더 포함하고,상기 단일염기서열 분석부는, 상기 약물-표적 DB에 저장된 정보를 이용하여 상기 표적 항암제와 상기 표적 항암제의 표적을 선정하고, 상기 제1 데이터베이스로부터 획득한 암관련 전장 유전체 연관분석 데이터에 포함된 단일염기서열 중에서 독립적으로 표현형과 연관성이 있는 단일염기서열을 추출하며, 추출된 단일염기서열을 연관불평형(Linkage Disequilibrium, LD) 기반으로 필터링하고, 필터링된 단일염기서열 중에서 상기 표적 항암제의 표전 유전자에 위치하는 표적 연관 단일염기서열을 선정하며, 상기 표적 연관 단일염기서열 중에서 단백질 번역후 변형에 영향을 주는 단일염기서열을 확인하여 상기 환자의 단일염기서열과 비교하는 동반진단 예측 장치
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제3항에서,적어도 하나의 공개된 약물-표적 관련 데이터베이스로부터 수집된 약물-표적 정보를 저장하는 약물-표적 DB, 그리고유전자에 대한 암조직 세포 조건과 정상 조직 세포 조건에서의 mRNA 발현양으로 구성된 유전자 발현 데이터를 저장하는 제3 데이터베이스를 더 포함하고,상기 유전자 발현 분석부는, 암환자의 암조직 세포 및 정상조직 세포의 유전자 발현 데이터에서 상기 표적 항암제의 표적 유전자의 발현양을 통계 분석을 통해 확인하고, 상기 발현양이 통계적으로 유의한 적어도 하나의 표적 유전자를 포함하는 표적 세트를 선정하며, 상기 표적 세트에 포함된 유전자의 암조직세포 조건에서의 평균 유전자 발현양을 상기 기준값으로 선정하고, 상기 환자의 유전자 발현 데이터에서 상기 표적 세트에 포함되는 표적 유전자의 발현양이 상기 기준값을 초과하면 1로 평가하고, 상기 기준값 미만이면 0으로 평가하며, 상기 표적 세트에 포함된 모든 표적 유전자에 대해 평가한 값을 합산하여 상기 제2 감수성 점수를 산출하는 동반진단 예측 장치
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제3항에서,적어도 하나의 공개된 약물-표적 관련 데이터베이스로부터 수집된 약물-표적 정보를 저장하는 약물-표적 DB, 그리고암조직세포 및 정상조직세포에서 각각 단백질 발현양을 측정한 단백질 발현 데이터를 저장하는 제3 데이터베이스를 더 포함하고,상기 단백질 발현 분석부는, 암환자의 암조직 세포 및 정상조직 세포의 단백질 발현 데이터에서 상기 표적 항암제의 표적 단백질의 발현양을 통계 분석을 통해 확인하고, 상기 표적 단백질의 발현양이 통계적으로 유의한 적어도 하나의 표적 단백질을 포함하는 표적 세트를 선정하며, 상기 표적 세트에 포함된 단백질의 암조직세포 조건에서의 평균 단백질 발현양을 상기 기준값으로 선정하여 상기 환자의 단백질 발현 데이터와 비교하고, 상기 환자의 단백질 발현 데이터에서 상기 표적 세트에 포함되는 표적 단백질의 발현양이 상기 기준값을 초과하면 1로 평가하고, 상기 기준값 미만이면 0으로 평가하며, 상기 표적 세트에 포함된 모든 표적 단백질에 대해 평가한 값을 합산하여 상기 제3 감수성 점수를 산출하는 동반진단 예측 장치
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적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 동반진단 예측 장치에서 처리되는 표적 항암제에 대한 환자의 반응성을 예측하는 동반진단 예측 방법으로서,환자의 단일염기서열 정보, 유전자 발현 데이터 및 단백질 발현 데이터를 입력받는 단계,상기 표적 항암제의 표적 부위에 존재하는 상기 환자의 단일염기서열 중에서 단백질 번역후 변형에 영향을 주는 단일염기서열의 개수를 점수화한 제1 감수성 점수를 산출하는 단계, 상기 환자의 유전자 발현 데이터에서 확인한 상기 표적 항암제의 표적 유전자의 발현양을 점수화한 제2 감수성 점수를 산출하는 단계,상기 환자의 단백질 발현 데이터에서 확인한 상기 표적 항암제의 표적 단백질의 발현양을 점수화한 제3 감수성 점수를 산출하는 단계,상기 제1 감수성 점수, 상기 제2 감수성 점수 및 상기 제3 감수성 점수를 통합한 환자의 감수성 점수가 기 정의된 기준값 이상인지 판단하는 단계,상기 기준값 이상이면, 상기 환자가 상기 표적 항암제에 반응하는 환자군으로 분류하는 단계,상기 기준값 미만이면, 상기 환자가 부작용이나 효과가 없는 환자군으로 분류하는 단계, 그리고분류 결과를 출력하는 단계를 포함하는 동반진단 예측 방법
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제7항에서,상기 판단하는 단계는,상기 제1 감수성 점수, 상기 제2 감수성 점수 및 상기 제3 감수성 점수의 평균값을 상기 환자의 감수성 점수로 최종 산출하는 단계, 그리고상기 환자의 감수성 점수가 상기 기준값 이상인지 판단하는 단계를 포함하는 동반진단 예측 방법
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제7항에서,상기 제1 감수성 점수를 산출하는 단계는,상기 단백질 번역후 변형에 영향을 주는 제1 단일염기서열의 개수를 측정하는 단계,상기 제1 단일염기서열 중에서 변형된 제2 단일염기서열의 개수를 측정하는 단계, 그리고상기 제1 단일염기서열의 개수와 상기 제2 단일염기서열의 개수 간의 비를 상기 제1 감수성 점수로 산출하는 단계를 포함하는 동반진단 예측 방법
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제9항에서,상기 제1 단일염기서열의 개수를 측정하는 단계 이전에,상기 표적 항암제와 상기 표적 항암제의 표적을 선정하는 단계,암관련 전장 유전체 연관분석 데이터에 포함된 단일염기서열 중에서 독립적으로 표현형과 연관성이 있는 단일염기서열을 추출하는 단계,추출된 단일염기서열을 연관불평형(Linkage Disequilibrium, LD) 기반으로 필터링하는 단계,필터링된 단일염기서열 중에서 상기 표적 항암제의 표전 유전자에 위치하는 표적 연관 단일염기서열을 선정하는 단계, 그리고상기 표적 연관 단일염기서열 중에서 단백질 번역후 변형에 영향을 주는 단일염기서열을 확인하여 상기 환자의 단일염기서열과 비교하여 상기 제1 단일염기서열을 확인하는 단계를 더 포함하는 동반진단 예측 방법
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제10항에서,상기 표현형과 연관성이 있는 단일염기서열을 추출하는 단계는,상기 암관련 전장 유전체 연관분석 데이터에 포함된 단일염기서열 중에서 전장 유전체 연관분석을 통해 암환자 샘플 조건과 정상인 샘플 조건에서 유의하게 다른 양상을 보이는 단일염기서열을 상기 표현형과 연관성이 있는 단일염기서열로 추출하는 동반진단 예측 방법
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제10항에서,상기 표적 연관 단일염기서열을 선정하는 단계는,연관불평형 블록(LD Block) 구성을 통해 상대적으로 가까운 거리에 위치하는 적어도 하나의 단일염기서열로 구성된 적어도 하나의 단일염기서열 세트를 선정하는 단계,상기 적어도 하나의 단일염기서열 세트 별로 각 세트에 포함되는 각각의 단일염기서열의 P값(p-value)을 확인하는 단계,상기 P값이 가장 낮은 단일염기서열을 해당 세트의 대표 단일염기서열로 선정하는 단계, 그리고각 세트의 대표 단일염기서열 중에서 표적 유전자에 위치하는 단일염기서열을 상기 표적 연관 단일염기서열로 선정하는 단계를 포함하는 동반진단 예측 방법
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제7항에서,상기 제2 감수성 점수를 산출하는 단계는,암환자의 암조직 세포 및 정상조직 세포의 유전자 발현 데이터에서 상기 표적 항암제의 표적 유전자의 발현양을 통계 분석을 통해 확인하는 단계,상기 발현양이 통계적으로 유의한 적어도 하나의 표적 유전자를 포함하는 표적 세트를 선정하는 단계,상기 표적 세트에 포함된 유전자의 암조직세포 조건에서의 평균 발현양을 상기 기준값으로 선정하는 단계,상기 환자의 유전자 발현 데이터에서 상기 표적 세트에 포함되는 표적 유전자의 발현양이 상기 기준값을 초과하면 1로 평가하고, 상기 기준값 미만이면 0으로 평가하는 단계, 그리고상기 표적 세트에 포함된 모든 표적 유전자에 대해 평가한 값을 합산하여 상기 제2 감수성 점수를 산출하는 단계를 포함하는 동반진단 예측 방법
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제7항에서,상기 제3 감수성 점수를 산출하는 단계는,암환자의 암조직 세포 및 정상조직 세포의 단백질 발현 데이터에서 상기 표적 항암제의 표적 단백질의 발현양을 통계 분석을 통해 확인하는 단계,상기 발현양이 통계적으로 유의한 적어도 하나의 표적 단백질을 포함하는 표적 세트를 선정하는 단계,상기 표적 세트에 포함된 단백질의 암조직세포 조건에서의 평균 발현양을 상기 기준값으로 선정하는 단계,상기 환자의 단백질 발현 데이터에서 상기 표적 세트에 포함되는 표적 단백질의 발현양이 상기 기준값을 초과하면 1로 평가하고, 상기 기준값 미만이면 0으로 평가하는 단계, 그리고상기 표적 세트에 포함된 모든 표적 단백질에 대해 평가한 값을 합산하여 상기 제3 감수성 점수를 산출하는 단계를 포함하는 동반진단 예측 방법
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