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딥러닝을 이용한 암의 예후 예측 모델

  • 기술번호 : KST2021006596
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 암 환자의 오믹스 데이터로부터 암의 예후를 예측할 수 있는 예후 예측 시스템에 관한 것으로, 상기 시스템에 따르면 복수의 오믹스 데이터를 사용함으로써 분자생물학적 다양성을 통합적으로 고려하여 암 환자의 예후를 예측할 수 있고, 단일 유전자가 암의 예후 예측에 미치는 중요도를 판단할 수 있다.
Int. CL G16H 50/50 (2018.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01) G16H 10/60 (2018.01.01) G16H 20/00 (2018.01.01)
CPC G16H 50/50(2013.01) G16H 50/30(2013.01) G16H 10/60(2013.01) G16H 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020190146627 (2019.11.15)
출원인 한국과학기술원, 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0059325 (2021.05.25) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.11.15)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
2 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최정균 대전광역시 유성구
2 배민균 대전광역시 유성구
3 김영준 서울특별시 강남구
4 김다원 서울특별시 강남구
5 최은지 서울특별시 강남구
6 이정우 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인다나 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 *길 **, 신관 *층~*층, **층(역삼동, 광성빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.11.15 수리 (Accepted) 1-1-2019-1174021-22
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.12.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.02.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0077541-04
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.04.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0336177-62
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번호 청구항
1 1
(1) 암 환자로부터 수집된 오믹스 데이터와 암의 예후와의 상관관계를 학습하는 학습 모듈;(2) 상기 학습 모듈에서 생성된 암의 예후 예측 알고리즘을 저장하는 저장 모듈; 및(3) 분석 정보를 수신하고, 상기 저장 모듈에 저장된 암의 예후 예측 알고리즘을 사용하여 예후를 모르는 암 환자의 예후를 산출하는 예측 모듈;을 포함하는 암의 예후 예측용 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 암의 예후는 암 치료 후 생존 기간인 것인, 암의 예후 예측용 시스템
3 3
제1항에 있어서, 상기 오믹스 데이터는 유전체, 전사체, 단백체, 대사체, 후성유전체, 지질체 및 메틸체로 이루어진 군에서 선택되는 것인, 암의 예후 예측용 시스템
4 4
제3항에 있어서, 상기 오믹스 데이터는 3개 이상인 것인, 암의 예후 예측용 시스템
5 5
제1항에 있어서, 상기 학습 모듈은 (a) 예후를 알고 있는 암 환자의 오믹스 데이터로부터 딥러닝용 학습 데이터를 생성하는 학습 데이터 생성부;(b) 생성된 학습 데이터로부터 오믹스 데이터와 암의 예후와의 상관 관계를 학습하는 딥러닝 수행부; 및(c) 상기 딥러닝 수행부의 결과로부터 암의 예후를 예측하는 알고리즘을 생성하는 알고리즘 생성부;를 포함하는 암의 예후 예측용 시스템
6 6
제5항에 있어서, 상기 학습 데이터 생성부는 예후를 알고 있는 암 환자의 오믹스 데이터를 개별 유전자에 대해 매트릭스 형태로 정렬하는 것인, 암의 예후 예측용 시스템
7 7
제5항에 있어서, 상기 딥러닝 수행부는 (b-1) 정렬된 오믹스 데이터로부터 개별 유전자에 대한 오믹스 데이터의 공통 특징을 학습하는 단계;(b-2) 학습된 개별 유전자에 대한 오믹스 데이터의 공통 특징에서 중요하지 않은 정보를 제거하는 단계;(b-3) 상기 (b-2)의 결과로부터 개별 유전자당 가장 높은 값을 암의 예후 예측을 위한 대푯값으로 선별하는 단계;(b-4) 상기 (b-3)에서 선별한 개별 유전자당 대푯값을 조합하여 암의 예후 예측의 정확도를 확인하는 단계; 및(b-5) 상기 (b-4)의 결과에서 정확도가 가장 높은 대푯값의 조합을 암의 예후 예측용 마커로 선별하는 단계;를 포함하는 암의 예후 예측용 시스템
8 8
제7항에 있어서, 상기 (b-4) 단계는 콕스 비례 위험 모델(Cox proportional hazards model)을 사용하여 개별 유전자당 대푯값과 암 환자의 예후와의 음의 로그 부분 유도(negative log partial likelihood)를 계산하는 것인, 암의 예후 예측용 시스템
9 9
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 암의 예후 예측용 시스템을 사용한 암의 예후 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 원천기술개발사업 통합유전체 마커의 확장성과 정확도 향상을 위한 noncoding 분석과 딥러닝 방법 개발(2019)
2 과학기술정보통신부 연세대학교 산학협력단 바이오의료기술개발사업 대장암 특이적 정밀진단 마커 개발을 위한 다중유전체 데이터 연계 확장 분석(3/3, 1단계/총괄: 대장암 다중유전체 통합분석 기반의 정밀의료 원천기술 개발)