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멀티오믹스 기반의 신경계 질환 분석 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2023002110
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 멀티오믹스 기반의 hsCRP 기울기 증가와 관련된 바이오마커 식별 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 멀티오믹스 기반의 hsCRP 기울기 증가와 관련된 바이오마커 식별 방법은, 선형 회귀 모델을 기반으로 대사산물 농도와 전장유전체연관분석의 결과에서 표현형과 유의하게 관련된 단일염기 다형성에 대한 대립유전자 스코어 간 연관성 분석을 수행하는 단계, 특정 위치의 유전자형이 유전자 발현 수준에 영향을 미쳐서 질병의 발생 또는 표현형에 영향을 미칠 것으로 예측되는 단일염기 다형성을 탐색하는 eQTL 분석을 수행하는 단계, 후성 유전체 데이터에서 메틸화 수준을 도출하기 위한 후성 유전체 분석을 수행하는 단계, 추적관찰 시점 동안의 대상자의 hsCRP(고감도 C-반응성 단백질) 수치를 수집하는 단계 및 상기 연관성 분석 수행 결과, 상기 eQTL 분석 수행 결과, 상기 후성 유전체 분석 수행 결과, 상기 hsCRP 수치 및 상기 hsCRP 수치의 시계열 변화에 기초하여 상기 대상자의 염증 또는 신경계 관련 질병과 연계된 진단 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL C12Q 1/6883 (2018.01.01) G16B 20/20 (2019.01.01) G16B 25/10 (2019.01.01)
CPC C12Q 1/6883(2013.01) G16B 20/20(2013.01) G16B 25/10(2013.01) C12Q 2600/156(2013.01) C12Q 2600/154(2013.01)
출원번호/일자 1020230006208 (2023.01.16)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0111151 (2023.07.25) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020220006673   |   2022.01.17
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2023.01.16)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박수경 서울특별시 종로구
2 이상준 서울특별시 종로구
3 임우진 서울특별시 언주
4 김경식 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유민규 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 *** , *층 ***호 (역삼동, 여산빌딩)(온유특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2023.01.16 수리 (Accepted) 1-1-2023-0057758-90
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2023.05.17 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
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멀티오믹스 기반의 전신 염증과 관련한 신경계 질환 분석 방법에 있어서,복수의 피험자의 유전체정보 데이터를 수집하는 단계;상기 복수의 피험자 각각의 hsCRP(고감도 C-반응성 단백질) 수치 정보에 기초하여 미리 설정된 hsCRP 수치 조건을 충족하는 유전체정보 데이터를 선별하는 단계;상기 선별된 유전체정보 데이터를 이용하여 hsCRP 기울기와 연계된 제1선형 회귀 모델을 기반으로 GWAS(Genome-wide association study) 분석을 수행하는 단계;상기 선별된 유전체정보 데이터를 이용하여 단일염기 다형성과 혈청 농도 사이의 제2선형 회귀 모델을 기반으로 GMIA(Genome-metabolomics integrative analysis) 분석을 수행하는 단계;상기 선별된 유전체정보 데이터를 이용하여 타겟 질환의 발생 또는 표현형에 영향을 미칠 것으로 예측되는 단일염기 다형성을 탐색하는 eQTL 분석을 수행하는 단계;상기 선별된 유전체정보 데이터를 이용하여 후성 유전체 데이터에서 메틸화 수준을 도출하기 위한 후성 유전체 분석을 수행하는 단계; 및상기 GWAS 분석 수행 결과, 상기 GMIA 분석 수행 결과, 상기 eQTL 분석 수행 결과 및 상기 후성 유전체 분석 수행 결과 중 적어도 하나에 기초하여 상기 타겟 질환과 연계된 표현형과 유의하게 관련된 단일염기 다형성에 대한 분석 정보를 도출하는 단계,를 포함하는, 분석 방법
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제1항에 있어서,상기 타겟 질환은 전신 염증과 관련한 신경계 질환을 포함하는 것인, 분석 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 선별하는 단계는,상기 복수의 피험자 중에서 추적관찰 시점 동안 상기 hsCRP 수치가 미리 설정된 임계 수치 이상에 해당하고, 상기 hsCRP 수치의 변화가 미리 설정된 임계 기울기 이상인 피험자의 상기 유전체정보 데이터를 선별하는 것인, 분석 방법
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제2항에 있어서,상기 GWAS 분석을 수행하는 단계는,상기 연관 분석에 의해 도출된 단일염기 다형성 중 P-value 값이 미리 설정된 임계값 미만에 해당하여 게놈 연관성이 유의한 것으로 간주될 수 있는 단일염기 다형성을 결정하는 것인, 분석 방법
5 5
제2항에 있어서,상기 단일염기 다형성은 rs10144870 및 rs139124036 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 분석 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 분석 정보를 이용하여 대상자의 상기 타겟 질환에 대한 진단 정보를 생성하는 단계,를 더 포함하는 것인, 분석 방법
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멀티오믹스 기반의 전신 염증과 관련한 신경계 질환 분석 장치에 있어서,복수의 피험자의 유전체정보 데이터를 수집하고, 상기 복수의 피험자 각각의 hsCRP(고감도 C-반응성 단백질) 수치 정보에 기초하여 미리 설정된 hsCRP 수치 조건을 충족하는 유전체정보 데이터를 선별하는 수집부; 및상기 선별된 유전체정보 데이터를 이용하여 hsCRP 기울기와 연계된 제1선형 회귀 모델을 기반으로 GWAS(Genome-wide association study) 분석을 수행하고, 상기 선별된 유전체정보 데이터를 이용하여 단일염기 다형성과 혈청 농도 사이의 제2선형 회귀 모델을 기반으로 GMIA(Genome-metabolomics integrative analysis) 분석을 수행하고, 상기 선별된 유전체정보 데이터를 이용하여 타겟 질환의 발생 또는 표현형에 영향을 미칠 것으로 예측되는 단일염기 다형성을 탐색하는 eQTL 분석을 수행하고, 상기 선별된 유전체정보 데이터를 이용하여 후성 유전체 데이터에서 메틸화 수준을 도출하기 위한 후성 유전체 분석을 수행하고, 상기 GWAS 분석 수행 결과, 상기 GMIA 분석 수행 결과, 상기 eQTL 분석 수행 결과 및 상기 후성 유전체 분석 수행 결과 중 적어도 하나에 기초하여 상기 타겟 질환과 연계된 표현형과 유의하게 관련된 단일염기 다형성에 대한 분석 정보를 도출하는 통계 분석부,를 포함하는, 분석 장치
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제7항에 있어서,상기 타겟 질환은 전신 염증과 관련한 신경계 질환을 포함하고,상기 분석 정보를 이용하여 대상자의 상기 타겟 질환에 대한 진단 정보를 생성하는 진단 정보 생성부,를 더 포함하는 것인, 분석 장치
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전신 염증과 관련한 신경계 질환의 발생 및 악화 예측을 위하여 단일염기 다형성(SNP) 마커를 검출하는 조성물로서,상기 단일염기 다형성(SNP) 마커는 rs10144870 및 rs139124036로 이루어진 군에서 선택된 1종 이상인 것인, 조성물
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단일염기다형성(SNP) 마커를 이용하여 전신 염증과 관련한 신경계 질환의 발생 및 악화 예측을 진단하기 위한 키트로서,상기 단일염기 다형성(SNP) 마커는 rs10144870 및 rs139124036로 이루어진 군에서 선택된 1종 이상인 것인, 키트
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.