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ANXA3(annexin A3), PSMA(prostate-specific membrane antigen), ERG(erythroblast transformation-specific related gene protein) 및 ENG(endoglin)으로 구성된 군에서 선택된 하나 이상을 포함하는, 전립선암 진단용 바이오마커 조성물
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청구항 1에 있어서, 상기 조성물은 ERG 및 ENG를 포함하는 것인, 바이오마커 조성물
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ANXA3(annexin A3), PSMA(prostate-specific membrane antigen), ERG(erythroblast transformation-specific related gene protein) 및 ENG(endoglin)으로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 단백질 또는 이를 암호화하는 유전자의 발현 수준을 측정할 수 있는 제제를 포함하는, 전립선암 진단용 조성물
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청구항 3에 있어서, 상기 조성물은 ERG 및 ENG의 단백질 또는 이를 암호화하는 유전자의 발현 수준을 측정할 수 있는 제제를 포함하는 것인, 조성물
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청구항 3 또는 4의 조성물을 포함하는, 전립선암 진단용 키트
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청구항 5에 있어서, 상기 키트는 전기화학적 바이오센서인 것인, 키트
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개체로부터 분리된 생물학적 시료로부터, ANXA3(annexin A3), PSMA(prostate-specific membrane antigen), ERG(erythroblast transformation-specific related gene protein) 및 ENG(endoglin)으로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 단백질 또는 이를 암호화하는 유전자의 발현 수준을 측정하는 단계를 포함하는, 전립선암 진단을 위한 정보제공 방법
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청구항 7에 있어서, 상기 방법은대조군으로부터 분리된 생물학적 시료로부터, ANXA3, PSMA, ERG 및 ENG으로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 단백질 또는 이를 암호화하는 유전자의 발현 수준을 측정하는 단계; 및상기 개체 및 상기 대조군의 발현 수준을 비교하는 단계를 추가로 포함하는 것인, 방법
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청구항 8에 있어서, 상기 방법은상기 개체의 발현 수준이 상기 대조군보다 높은 경우, 상기 개체를 전립선암이 발병한 것으로 판별하거나 발병 위험을 높은 수준으로 예측하는 단계를 추가로 포함하는 것인, 방법
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청구항 7에 있어서, 상기 방법은상기 측정된 단백질 또는 이를 암호화하는 유전자의 발현 수준을 기계학습 알고리즘 모델에 적용하는 단계를 추가로 포함하는 것인, 방법
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청구항 10에 있어서, 상기 기계학습 알고리즘 모델은 1) 전립선암 환자에서의 ANXA3, PSMA, ERG 및 ENG으로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 단백질 또는 이를 암호화하는 유전자의 발현 수준 및 2) 대조군에서의 ANXA3, PSMA, ERG 및 ENG으로 구성된 군에서 선택된 하나 이상의 단백질 또는 이를 암호화하는 유전자의 발현 수준을 입력값으로 설정하여 학습된 것인, 방법
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청구항 10에 있어서, 상기 기계학습 알고리즘 모델에 적용하는 단계는 상기 개체에서 측정된 단백질 또는 이를 암호화하는 유전자의 발현 수준을 상기 기계학습 알고리즘 모델에 입력하여, 출력값으로서 상기 개체의 전립선암 발병 여부 또는 발병 위험 여부를 출력하는 것을 포함하는 것인, 방법
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