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분석장치가 샘플의 유전체 데이터를 입력받는 단계;상기 분석장치가 상기 유전체 데이터를 사전에 학습된 분류기(classifier)에 입력하는 단계; 및상기 분석장치가 상기 분류기의 출력 정보를 기준으로 상기 샘플에 대한 면역항암제의 저항성을 예측하는 단계를 포함하되,상기 분류기는 암(tumor)이 유발하는 기능적 돌연변이(functional mutation) 연관 서열의 특징을 기준으로 면역항암제의 저항성을 예측하고,상기 분류기는 면역항암제에 대한 저항성을 기준으로, 저항성을 갖는 양성 훈련 데이터군 및 저항성을 갖지 않는 음성 훈련 데이터군을 이용하여 학습되고,상기 양성 훈련 데이터군은 종양이 유발하는 돌연변이가 단백질 기능에 영향을 미치는 정도에 따라 선택되는 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 방법
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제1항에 있어서,상기 분류기는 앙상블(ensenble) 모델인 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 방법
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제1항에 있어서,상기 분류기는 랜덤 포레스트(random forest) 모델인 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 방법
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제1항에 있어서,상기 분류기는 종양이 유발하는 신항원(neoantigen)을 기준값 이상 갖는 환자의 유전체 데이터를 이용하여 학습되는 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 방법
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삭제
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제1항에 있어서,상기 양성 훈련 데이터군은 아미노산 서열이 단백질 기능에 영향을 주는 정도를 정량적으로 평가하는 SIFT 점수 및 PROVEAN 점수가 각각 기준값 이상인 훈련 데이터인 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 방법
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제1항에 있어서,상기 양성 훈련 데이터군은 신항원(neoantigen)의 개수가 기준값 이상인 훈련 데이터인 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 방법
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분석장치가 샘플의 유전체 데이터를 입력받는 단계;상기 분석장치가 상기 유전체 데이터를 사전에 학습된 분류기(classifier)에 입력하는 단계; 및상기 분류기의 출력 정보를 기준으로 면역항암제에 대한 저항성을 판단할 수 있는 마커를 결정하는 단계를 포함하되,상기 분류기는 종양이 유발하는 기능적 돌연변이(functional mutation) 연관 서열의 특징을 기준으로 면역항암제의 저항성을 예측하고,상기 마커를 결정하는 단계는 상기 유전체 데이터에서 변수 중요도(variable importance)가 기준값 이상인 후보 유전자를 검출하는 단계; 및 상기 후보 유전자에 연관된 단백질의 상호 작용체 분석(interactome analysis)을 통해 상기 후보 유전자 중 상기 마커를 결정하는 단계를 포함하는 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 마커를 검출하는 방법
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제8항에 있어서,상기 분류기는 면역항암제에 대한 저항성을 기준으로, 저항성을 갖는 양성 훈련 데이터군 및 저항성을 갖지 않는 음성 훈련 데이터군을 이용하여 학습되고,상기 양성 훈련 데이터군은 종양이 유발하는 돌연변이가 단백질 기능에 영향을 미치는 정도에 따라 선택되는 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 마커를 검출하는 방법
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제8항에 있어서,상기 양성 훈련 데이터군은 아미노산 서열이 단백질 기능에 영향을 주는 정도를 정량적으로 평가하는 SIFT 점수 및 PROVEAN 점수가 각각 기준값 이상인 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 마커를 검출하는 방법
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제9항에 있어서,상기 양성 훈련 데이터군은 신항원(neoantigen)의 개수가 기준값 이상인 훈련 데이터인 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 마커를 검출하는 방법
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제8항에 있어서,상기 변수 중요도는 돌연변이가 발생한 서열에 대한 임의의 순서 변경(random permutation) 이후 상기 분류기의 예측 결과가 부정확해지는 정도를 나타내는 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 마커를 검출하는 방법
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샘플의 유전체 데이터를 입력받는 입력장치;종양이 유발하는 기능적 돌연변이(functional mutation) 연관 서열의 특징을 기준으로 면역항암제의 저항성을 예측하는 분류기(classifier)를 저장하는 저장장치; 및상기 유전체 데이터를 상기 분류기에 입력하여 상기 샘플에 대한 면역항암제의 저항성을 예측하는 연산장치를 포함하되,상기 분류기는 면역항암제에 대한 저항성을 기준으로, 저항성을 갖는 양성 훈련 데이터군을 이용하여 사전에 학습되고, 상기 양성 훈련 데이터군은 종양이 유발하는 돌연변이가 단백질 기능에 영향을 미치는 정도에 따라 선택되는 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 분석장치
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제13항에 있어서,상기 분류기는 랜덤 포레스트(random forest) 모델인 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 분석장치
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제13항에 있어서,상기 양성 훈련 데이터군은 신항원(neoantigen)의 개수가 기준값 이상인 훈련 데이터 중 아미노산 서열이 단백질 기능에 영향을 주는 정도를 정량적으로 평가하는 SIFT 점수 및 PROVEAN 점수가 모두 양성인 데이터들을 포함하는 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 분석장치
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제13항에 있어서,상기 연산장치는 상기 유전체 데이터에서 변수 중요도(variable importance)가 기준값 이상인 후보 유전자를 검출하고, 상기 후보 유전자에 연관된 단백질의 상호 작용체 분석(interactome analysis)을 통해 상기 후보 유전자 중 면역항암제의 저항성 마커를 결정하는 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 분석장치
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컴퓨터에서 제1항 내지 제4항 및 제6항 내지 제7항 중 어느 하나의 항에 기재된 면역항암제에 대한 저항성을 예측하는 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
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