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컴퓨팅시스템의 네트워크 선택부가, 복수 개의 암에 관한 복수 개의 암-네트워크들 중, 환자 또는 세포주에 관한 암에 관한 정보에 대응하는 레퍼런스 네트워크를 결정하는 단계;상기 컴퓨팅시스템의 약물-타겟 매퍼부가, 상기 레퍼런스 네트워크에 포함된 노드들 중, 사용자에 의해 입력된 한 개 이상의 약물에 대한 정보에 포함된 각 약물이 표적하는 한 개 이상의 표적-노드들을 결정하는 단계;상기 컴퓨팅시스템의 네트워크 노드값 제한부가, 상기 레퍼런스 네크워크에 상기 환자 또는 세포주의 유전자에 발생한 분자수준의 변화에 대한 정보를 반영할 수 있도록, 상기 분자수준의 변화에 대한 정보를 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들로 변환하는 단계;상기 컴퓨팅시스템의 데이터 통합부가, 상기 레퍼런스 네트워크, 상기 한 개 이상의 표적-노드들, 및 상기 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들을 통합한 시뮬레이션-입력정보를 생성하는 단계; 및상기 컴퓨팅시스템의 시뮬레이션 모듈이, 상기 시뮬레이션-입력정보를 입력받아, 단일약물 민감도, 다중약물 민감도, 최적의 약물, 및 최적의 약물 조합 중 하나 이상에 관한 정보를 출력하는 단계;를 포함하며,상기 시뮬레이션 모듈은, 상기 레퍼런스 네트워크에 상기 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들을 반영함으로써 상기 레퍼런스 네트워크를 스페시픽 네트워크로 변환하는 단계; 상기 약물에 대응하는 섭동을 상기 스페시픽 네트워크에 적용하여 스페시픽 섭동네트워크를 생성하는 단계;상기 스페시픽 섭동네트워크의 상태 천이 다이어그램인 섭동상태 천이 다이어그램에 관한 정보를 생성하는 단계; 및상기 섭동상태 천이 다이어그램의 한 개 이상의 베이신의 크기들의 가중합(Rafter)을 산출하고, 상기 가중합이 증가함에 따라 증가하는 값을 갖는 효능수치(D스코어)를 산출하는 단계; 및상기 산출된 효능수치를 기초로 상기 단일약물 민감도, 상기 다중약물 민감도, 상기 최적의 약물, 및 상기 최적의 약물 조합 중 하나 이상을 결정하는 단계를 실행하도록 되어 있는,정보처리방법
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제1항에 있어서,상기 시뮬레이션 모듈은, 상기 단일약물 민감도, 상기 다중약물 민감도, 상기 최적의 약물, 및 상기 최적의 약물 조합 중 하나 이상을 결정하기 위하여: 상기 스페시픽 네트워크에 포함되어 있는 상기 한 개 이상의 표적-노드들 중 한 개 이상을 선택하여 상기 선택된 표적-노드들의 값을 제어하는 프로세스를 반복하여 실행하는 단계;를 실행하도록 되어 있는,정보처리방법
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제1항에 있어서, 상기 시뮬레이션 모듈은, 신호흐름분석 모듈(SFA analysis module), 상태끌개 분석 모듈(attractor analysis module), 및 머신러닝 분석 모듈(machine learning analysis module) 중 하나 이상을 포함하는, 정보처리방법
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컴퓨팅시스템이, 미리 제공된 암에 대응하는 레퍼런스 네트워크를 준비하는 단계;상기 컴퓨팅시스템이, 상기 레퍼런스 네트워크에 포함된 노드들 중, 한 개 이상의 약물들이 각각 표적하는 한 개 이상의 표적-노드들을 결정하는 단계;상기 컴퓨팅시스템이, 상기 레퍼런스 네크워크에 상기 암의 유전자에 발생한 분자수준의 변화에 대한 정보를 반영할 수 있도록, 상기 분자수준의 변화에 대한 정보를 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들로 변환하는 단계; 및상기 컴퓨팅시스템이, 상기 레퍼런스 네트워크에 상기 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들을 반영함으로써 상기 레퍼런스 네트워크를 스페시픽 네트워크로 변환하는 단계; 상기 컴퓨팅시스템이, 상기 약물에 대응하는 섭동을 상기 스페시픽 네트워크에 적용하여 스페시픽 섭동네트워크를 생성하는 단계;상기 컴퓨팅시스템이, 상기 스페시픽 섭동네트워크의 상태 천이 다이어그램인 섭동상태 천이 다이어그램에 관한 정보를 생성하는 단계; 및상기 컴퓨팅시스템이, 상기 섭동상태 천이 다이어그램의 한 개 이상의 베이신의 크기들의 가중합(Rafter)을 산출하고, 상기 가중합이 증가함에 따라 증가하는 값을 갖는 효능수치(D스코어)를 산출하는 단계; 및상기 컴퓨팅시스템이, 상기 산출된 효능수치를 기초로 단일약물 민감도, 다중약물 민감도, 최적의 약물, 및 최적의 약물 조합 중 하나 이상을 결정하여 출력하는 단계;를 포함하는,정보처리방법
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복수 개의 암에 관한 복수 개의 암-네트워크들 중, 환자 또는 세포주에 관한 암에 관한 정보에 대응하는 레퍼런스 네트워크를 결정하는 네트워크 선택부;상기 레퍼런스 네트워크에 포함된 노드들 중, 사용자에 의해 입력된 한 개 이상의 약물에 대한 정보에 포함된 각 약물이 표적하는 한 개 이상의 표적-노드들을 결정하는 약물-타겟 매퍼부;상기 레퍼런스 네크워크에 상기 환자 또는 세포주의 유전자에 발생한 분자수준의 변화에 대한 정보를 반영할 수 있도록, 상기 분자수준의 변화에 대한 정보를 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들로 변환하는 네트워크 노드값 제한부;상기 레퍼런스 네트워크, 상기 한 개 이상의 표적-노드들, 및 상기 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들을 통합한 시뮬레이션-입력정보를 생성하는 데이터 통합부; 및상기 시뮬레이션-입력정보를 입력받아, 단일약물 민감도, 다중약물 민감도, 최적의 약물, 및 최적의 약물 조합 중 하나 이상에 관한 정보를 출력하는 시뮬레이션 모듈을 포함하며,상기 시뮬레이션 모듈은, 상기 레퍼런스 네트워크에 상기 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들을 반영함으로써 상기 레퍼런스 네트워크를 스페시픽 네트워크로 변환하는 단계; 상기 약물에 대응하는 섭동을 상기 스페시픽 네트워크에 적용하여 스페시픽 섭동네트워크를 생성하는 단계;상기 스페시픽 섭동네트워크의 상태 천이 다이어그램인 섭동상태 천이 다이어그램에 관한 정보를 생성하는 단계; 및상기 섭동상태 천이 다이어그램의 한 개 이상의 베이신의 크기들의 가중합(Rafter)을 산출하고, 상기 가중합이 증가함에 따라 증가하는 값을 갖는 효능수치(D스코어)를 산출하는 단계; 및상기 산출된 효능수치를 기초로 상기 단일약물 민감도, 상기 다중약물 민감도, 상기 최적의 약물, 및 상기 최적의 약물 조합 중 하나 이상을 결정하는 단계를 실행하도록 되어 있는,컴퓨팅시스템
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한 개 이상의 컴퓨팅장치들을 포함하는 컴퓨팅시스템으로 하여금,미리 제공된 암에 대응하는 레퍼런스 네트워크를 준비하는 단계;상기 레퍼런스 네트워크에 포함된 노드들 중, 한 개 이상의 약물들이 각각 표적하는 한 개 이상의 표적-노드들을 결정하는 단계;상기 레퍼런스 네크워크에 상기 암의 유전자에 발생한 분자수준의 변화에 대한 정보를 반영할 수 있도록, 상기 분자수준의 변화에 대한 정보를 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들로 변환하는 단계; 및상기 레퍼런스 네트워크에 상기 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들을 반영함으로써 상기 레퍼런스 네트워크를 스페시픽 네트워크로 변환하는 단계; 상기 약물에 대응하는 섭동을 상기 스페시픽 네트워크에 적용하여 스페시픽 섭동네트워크를 생성하는 단계;상기 스페시픽 섭동네트워크의 상태 천이 다이어그램인 섭동상태 천이 다이어그램에 관한 정보를 생성하는 단계; 및상기 섭동상태 천이 다이어그램의 한 개 이상의 베이신의 크기들의 가중합(Rafter)을 산출하고, 상기 가중합이 증가함에 따라 증가하는 값을 갖는 효능수치(D스코어)를 산출하는 단계; 및상기 컴퓨팅시스템의 시뮬레이션 모듈이, 상기 산출된 효능수치를 기초로 상기 한 개 이상의 약물들의 가능한 조합의 효능에 관한 정보를 결정하여 출력하는 단계;를 실행하도록 하는 프로그램이 기록된,컴퓨터로 읽을 수 있는 논트랜지토리(non-transitory) 기록매체
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컴퓨팅시스템이, (1) 특정 암에 대응하는 레퍼런스 네트워크; (2) 상기 레퍼런스 네트워크에 포함된 노드들 중, 한 개 이상의 약물 각각이 표적하는 한 개 이상의 표적-노드들; 및 (3) 상기 암의 세포의 유전자에 발생한 분자수준의 변화에 대한 정보를 상기 레퍼런스 네크워크에 반영할 수 있도록, 상기 분자수준의 변화에 대한 정보로부터 생성된 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들;을 포함하는 시뮬레이션-입력정보를 생성하는 단계; 및상기 컴퓨팅시스템이, 상기 시뮬레이션-입력정보를 이용하여, 상기 한 개 이상의 약물들의 가능한 조합의 효능에 관한 정보를 생성하는 단계;를 포함하며,상기 한 개 이상의 약물들의 가능한 조합의 효능에 관한 정보를 생성하는 단계는,상기 레퍼런스 네트워크에 상기 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들을 반영함으로써 상기 레퍼런스 네트워크를 스페시픽 네트워크로 변환하는 단계; 상기 약물에 대응하는 섭동을 상기 스페시픽 네트워크에 적용하여 스페시픽 섭동네트워크를 생성하는 단계;상기 스페시픽 섭동네트워크의 상태 천이 다이어그램인 섭동상태 천이 다이어그램에 관한 정보를 생성하는 단계; 및상기 섭동상태 천이 다이어그램의 한 개 이상의 베이신의 크기들의 가중합(Rafter)을 산출하고, 상기 가중합이 증가함에 따라 증가하는 값을 갖는 효능수치(D스코어)를 산출하는 단계; 및상기 산출된 효능수치를 기초로 상기 한 개 이상의 약물들의 가능한 조합의 효능에 관한 정보를 결정하는 단계를 포함하는,정보처리방법
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제7항에 있어서,상기 효능에 관한 정보를 생성하는 단계는, 상기 컴퓨팅시스템이, 단일약물 민감도, 다중약물 민감도, 최적의 약물, 및 최적의 약물 조합 중 하나 이상을 결정하기 위하여: 상기 스페시픽 네트워크에 포함되어 있는 상기 한 개 이상의 표적-노드들 중 한 개 이상을 선택하여 상기 선택된 표적-노드들의 값을 제어하는 프로세스를 반복하여 실행하는 단계;를 포함하는,정보처리방법
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(1) 특정 암에 대응하는 레퍼런스 네트워크; (2) 상기 레퍼런스 네트워크에 포함된 노드들 중, 한 개 이상의 약물 각각이 표적하는 한 개 이상의 표적-노드들; 및 (3) 상기 특정 암을 보유한 환자 또는 암세포 주의 유전자에 발생한 분자수준의 변화에 대한 정보를 상기 레퍼런스 네크워크에 반영할 수 있도록, 상기 분자수준의 변화에 대한 정보로부터 생성된 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들을 포함하는 시뮬레이션-입력정보를 생성하는 데이터 통합부; 및상기 시뮬레이션-입력정보를 입력받아, 상기 한 개 이상의 약물들의 가능한 조합의 효능에 관한 정보를 생성하는 시뮬레이션 모듈를 포함하며,상기 시뮬레이션 모듈은,상기 레퍼런스 네트워크에 상기 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들을 반영함으로써 상기 레퍼런스 네트워크를 스페시픽 네트워크로 변환하는 단계; 상기 약물에 대응하는 섭동을 상기 스페시픽 네트워크에 적용하여 스페시픽 섭동네트워크를 생성하는 단계;상기 스페시픽 섭동네트워크의 상태 천이 다이어그램인 섭동상태 천이 다이어그램에 관한 정보를 생성하는 단계; 및상기 섭동상태 천이 다이어그램의 한 개 이상의 베이신의 크기들의 가중합(Rafter)을 산출하고, 상기 가중합이 증가함에 따라 증가하는 값을 갖는 효능수치(D스코어)를 산출하는 단계; 및상기 산출된 효능수치를 기초로 상기 한 개 이상의 약물들의 가능한 조합의 효능에 관한 정보를 결정하는 단계를 실행하도록 되어 있는,컴퓨팅시스템
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한 개 이상의 컴퓨팅장치들을 포함하는 컴퓨팅시스템으로 하여금,(1) 특정 암에 대응하는 레퍼런스 네트워크; (2) 상기 레퍼런스 네트워크에 포함된 노드들 중, 한 개 이상의 약물 각각이 표적하는 한 개 이상의 표적-노드들; 및 (3) 상기 암의 세포의 유전자에 발생한 분자수준의 변화에 대한 정보를 상기 레퍼런스 네크워크에 반영할 수 있도록, 상기 분자수준의 변화에 대한 정보로부터 생성된 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들을 포함하는 시뮬레이션-입력정보를 생성하는 단계; 및상기 시뮬레이션-입력정보를 이용하여, 상기 한 개 이상의 약물들의 가능한 조합의 효능에 관한 정보를 생성하는 단계;를 실행하도록 하는 프로그램이 기록되어 있으며,상기 한 개 이상의 약물들의 가능한 조합의 효능에 관한 정보를 생성하는 단계는,상기 레퍼런스 네트워크에 상기 한 개 이상의 특이적-모델-파라미터들을 반영함으로써 상기 레퍼런스 네트워크를 스페시픽 네트워크로 변환하는 단계; 상기 약물에 대응하는 섭동을 상기 스페시픽 네트워크에 적용하여 스페시픽 섭동네트워크를 생성하는 단계;상기 스페시픽 섭동네트워크의 상태 천이 다이어그램인 섭동상태 천이 다이어그램에 관한 정보를 생성하는 단계; 및상기 섭동상태 천이 다이어그램의 한 개 이상의 베이신의 크기들의 가중합(Rafter)을 산출하고, 상기 가중합이 증가함에 따라 증가하는 값을 갖는 효능수치(D스코어)를 산출하는 단계; 및상기 산출된 효능수치를 기초로 상기 한 개 이상의 약물들의 가능한 조합의 효능에 관한 정보를 결정하는 단계를 포함하는,컴퓨터로 읽을 수 있는 논트랜지토리(non-transitory) 기록매체
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