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다음의 단계를 포함하는 인공지능 기반 무세포 DNA의 종양 유래 변이 검출 방법:(a) 생체시료에서 핵산을 추출하여 서열정보를 획득하는 단계; (b) 획득한 서열정보(reads)를 표준 염색체 서열 데이터베이스(reference genome database)에 정렬(alignment)하는 단계; (c) 상기 정렬된 서열정보(reads)에 기반하여 변이를 검출하는 단계; 및(d) 검출된 변이 정보를 종양 유래 변이를 구별하도록 학습된 인공지능 모델에 입력하여 출력값을 기준값(cut-off value)과 비교하여 종양 유래 변이 유 무를 판정하는 단계에 있어서,상기 (d) 단계의 인공지능 모델은 암의 기능적 특징(functional feature), 변이 패턴(mutation pattern) 및 기술적 특징(technical feature)으로 구성된 군에서 선택되는 하나 이상의 특징(feature)을 기반으로 종양 유래 변이를 구별하도록 학습된 것을 특징으로 함
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제1항에 있어서, 상기 (a) 단계의 서열정보를 획득하는 단계는 다음의 단계를 포함하는 방법으로 수행되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 무세포 DNA의 종양 유래 변이 검출 방법:(a-i) 생체시료에서 핵산을 수득하는 단계;(a-ii) 채취된 핵산에서 솔팅-아웃 방법(salting-out method), 컬럼 크로마토그래피 방법(column chromatography method) 또는 비드 방법(beads method)을 사용하여 단백질, 지방, 및 기타 잔여물을 제거하고 정제된 핵산을 수득하는 단계; (a-iii) 정제된 핵산 또는 효소적 절단, 분쇄, 수압 절단 방법(hydroshear method)으로 무작위 단편화(random fragmentation)된 핵산에 대하여, 싱글 엔드 시퀀싱(single-end sequencing) 또는 페어 엔드 시퀀싱(pair-end sequencing) 라이브러리(library)를 제작하는 단계; (a-iv) 제작된 라이브러리를 차세대 유전자서열검사기(next-generation sequencer)에 반응시키는 단계; 및(a-v) 차세대 유전자서열검사기에서 핵산의 서열정보(reads)를 획득하는 단계
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제1항에 있어서, 상기 (c) 단계를 수행하기에 앞서 정렬된 핵산 단편의 정렬 일치도 점수(mapping quality score)가 기준값 이상인 리드를 선별하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 무세포 DNA의 종양 유래 변이 검출 방법
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제3항에 있어서, 상기 기준값은 50 내지 70점인 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 무세포 DNA의 종양 유래 변이 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 (c) 단계의 변이를 검출하는 단계는 하기의 단계를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 무세포 DNA의 종양 유래 변이 검출 방법:(c-i) 정렬된 리드에서 참조 유전체와 염기서열이 상이한 염기서열을 선별하는 단계; 및(c-ii) 선별된 염기서열 정보를 저장하는 단계;
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제1항에 있어서, 상기 (d) 단계의 암의 기능적 특징은 (i) 단일유전자변이 축적 패턴(regional mutation density, RMD) 및 (ii) 복제 시간, H3K4Me1, H3K4Me3, H3K9Me3, H3K27Me3, H3K36Me3, Dnase I hypersensitive site(DHS), DHS에서 단백질 결합 사이트(footprint) 유전자 발현양, 양성 선별 점수(cancer positive selection score) 및 음성 선별 점수(cancer negative selection score)로 구성된 군에서 선택되는 하나 이상의 특징을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 무세포 DNA의 종양 유래 변이 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 (d) 단계의 변이 패턴은 C-003e#A, C-003e#G, C-003e#T, T-003e#A, T-003e#C 및 T-003e#G로 구성된 군에서 선택되는 하나 이상인 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 무세포 DNA의 종양 유래 변이 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 (d) 단계의 변이의 기술적 특징은 해당 변이 지역의 reference allele의 평균 read depth, 평균 mapping quality, 평균 base quality, 평균 mismatch 수, reference allele 위치의 평균, mismatch의 base quality 합의 평균, 3' 말단에 phread quality가 2인 base의 개수 또는 위치, 평균 clipped read length, read 3' end에서부터의 위치 평균, plus strand read의 비율, DNA fragment length;해당 변이 지역의 variant allele의 평균 read depth, 평균 mapping quality, 평균 base quality, 평균 mismatch 수, reference allele 위치의 평균, mismatch의 base quality 합의 평균, 3' 말단에 phread quality가 2인 base의 개수 또는 위치, 평균 clipped read length, read 3' end에서부터의 위치 평균, plus strand read의 비율, DNA fragment length; DNA fragment 비율; 및MUT
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제1항에 있어서, 상기 (d) 단계의 특징은 표 1에 기재된 특징(feature)을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 무세포 DNA의 종양 유래 변이 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 (d) 단계의 인공지능 모델은 종양 유래 돌연변이가 맞는지 아닌지를 구별할 수 있도록 학습하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 무세포 DNA의 종양 유래 변이 검출 방법
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제10항에 있어서, 상기 인공지능 모델은 랜덤 포레스트(random forest), XG부스트(XGboost) 및 심층 신경망(deep neural network)으로 구성된 군에서 선택되는 하나 이상인 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 무세포 DNA의 종양 유래 변이 검출 방법
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다음의 단계를 포함하는 암 조기 진단을 위한 정보의 제공방법:(a) 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법으로 무세포 DNA의 종양 유래 변이를 검출하는 단계; 및(b) 종양 유래 변이가 검출될 경우, 암 또는 미세잔존암이 있는 것으로 판정하는 단계
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생체시료에서 핵산을 추출하여 서열정보를 해독하는 해독부; 해독된 서열을 표준 염색체 서열 데이터베이스에 정렬하는 정렬부; 정렬된 서열정보에 기반하여 변이를 검출하는 변이 검출부; 검출된 변이를 종양 유래 변이를 구별하도록 학습된 인공지능 모델에 입력하여 종양 유래 변이 유무를 판정하는 종양 유래 변이 검출부; 및종양 유래 변이가 검출될 경우, 암 또는 미세잔존암이 있는 것으로 판정하는 암 진단부;를 포함하는 인공지능 기반 암 조기 진단을 위한 정보의 제공장치
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컴퓨터 판독 가능한 저장 매체로서, 암의 조기진단을 위한 정보를 제공하는 프로세서에 의해 실행되도록 구성되는 명령을 포함하되, (a) 생체시료에서 핵산을 추출하여 서열정보를 획득하는 단계; (b) 획득한 서열정보(reads)를 표준 염색체 서열 데이터베이스(reference genome database)에 정렬(alignment)하는 단계; (c) 상기 정렬된 서열정보(reads)에 기반하여 변이를 검출하는 단계; (d) 검출된 변이 정보를 종양 유래 변이를 구별하도록 학습된 인공지능 모델에 입력하여 출력값을 기준값(cut-off value)과 비교하여 종양 유래 변이 유무를 판정하는 단계에 있어서,상기 (d) 단계의 인공지능 모델은 암의 기능적 특징(functional feature), 변이 패턴(mutation pattern) 및 기술적 특징(technical feature)으로 구성된 군에서 선택되는 하나 이상의 특징(feature)을 기반으로 종양 유래 변이를 구별하도록 학습된 것을 특징으로 하며; 및(e) 종양 유래 변이가 검출될 경우, 암 또는 미세잔존암이 있는 것으로 판정하는 단계를 통하여, 암 조기진단을 위한 정보를 제공하는 프로세서에 의해 실행되도록 구성되는 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
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