【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术总体上涉及遗传分析，并且更具体地涉及用于分析游离dna(cfdna)片段以检测受试者的癌症和/或评估受试者的总体存活率的方法和系统。
技术介绍
1、世界范围内人类癌症的发病率和死亡率很大程度上是由于这些疾病的诊断较晚，在这种情况下治疗效果较差。不幸的是，临床证实的可以用于广泛诊断和治疗早期癌症患者的生物标记物并不广泛可得。
2、对游离dna(cfdna)的分析表明，此类方法可以为早期诊断和治疗提供新的途径。已经表明循环肿瘤dna(ctdna)片段平均比来自非肿瘤细胞的其它cfdna更短。先前的工作已经探索了将片段分成由与组蛋白核心或接头蛋白结合引起的不同大小的组(例如，短和长，或相互排斥的大小组)并且使用这些片段的计数来量化ctdna和/或将各个样品分类为存在/不存在肿瘤。然而，先前的研究缺乏确定被诊断患有癌症的患者的总体存活率以及在癌症检测中提供稳健的灵敏度和特异性的能力。
技术实现思路
1、本公开提供了利用对cfdna的分析来检测和预测受试者的总体存活率的方法和系统，所述检测和预测通过对通过分析从受试者获得的样品中的cfdna片段而获得的cfdna片段化图谱进行评分来进行。评分方法提供了对受试者的总体生存能力的度量。
2、照此，在一个实施例中，本专利技术提供了一种检测受试者的癌症的方法。所述方法包含：
3、a)确定来自所述受试者的样品的游离dna(cfdna)片段化图谱，所述cfdna片段化图谱通过以下确定：
4、从所述
5、对所述cfdna片段进行测序以获得测序片段，
6、将所述测序片段映射到基因组以获得映射序列窗口，以及
7、分析所述映射序列窗口以确定cfdna片段长度并生成所述cfdna片段化图谱；以及
8、b)通过基于所述cfdna片段化图谱计算评分来将所述受试者分类为患有癌症或未患癌症，所述评分指示所述受试者体内存在癌症的概率，由此检测到所述受试者的癌症。在一些方面，所述癌症不包含肺癌。在一些方面，向所述受试者施用化疗剂、放射疗法、免疫疗法或其它治疗方案。
9、在一些方面，计算评分包含：i)确定短cfdna片段与长cfdna片段的比率，ii)通过染色体臂确定所述cfdna片段的z评分，iii)使用计算混合模型分析来量化cfdna片段密度，以及iv)使用机器学习模型来处理i)-iii)的输出以定义所述评分。
10、在另一实施例中，本专利技术提供了一种确定患有癌症的受试者的总体存活率的方法。
11、所述方法包含：
12、a)确定来自所述受试者的样品的游离dna(cfdna)片段化图谱；
13、b)基于所述cfdna片段化图谱计算评分，其中计算所述评分包括：i)确定所述样品的短cfdna片段与长cfdna片段的比率，ii)通过染色体臂确定所述样品的cfdna片段的z评分，iii)使用计算混合模型分析来量化cfdna片段密度，以及iv)使用机器学习模型来处理i)-iii)的输出以定义所述评分；以及
14、c)基于所述评分确定所述受试者总体存活的概率，由此确定所述受试者的总体存活率。
15、在又一方面，本专利技术提供了一种治疗患有癌症的受试者的方法。所述方法包含：
16、a)使用本专利技术的方法来检测所述受试者的癌症，或使用本专利技术的方法来确定所述受试者的总体存活率；以及
17、b)向所述受试者施用癌症治疗，由此治疗所述受试者。在一些方面，向所述受试者施用化疗剂、放射疗法、免疫疗法或其它治疗方案。
18、在仍另一实施例中，本专利技术提供了一种监测受试者的癌症的方法。所述方法包含：
19、a)使用本专利技术的方法来检测所述受试者的癌症，和/或使用本专利技术的方法来确定所述受试者的总体存活率；以及
20、b)向所述受试者施用癌症治疗；以及
21、c)在施用所述癌症治疗后使用本专利技术的方法来确定所述受试者的总体存活率，由此监测所述受试者的癌症。在一些方面，向所述受试者施用化疗剂、放射疗法、免疫疗法或其它治疗方案。
22、在另一实施例中，本专利技术提供了用计算机程序编码的非暂时性计算机可读存储介质。所述计算机程序包含指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行操作以执行本专利技术的方法。
23、在又一实施例中，本专利技术提供了计算系统。所述系统包含存储器和耦接到所述存储器的一个或多个处理器，其中所述一个或多个处理器被配置成执行实施本专利技术的方法的操作。
24、在又一实施例中，本专利技术提供了一种用于遗传分析和评估癌症的系统，所述系统包含：(a)测序仪，所述测序仪被配置成生成样品的全基因组测序(wgs)数据集；以及(b)本专利技术的非暂时性计算机可读存储介质和/或计算机系统。
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1.一种检测受试者的癌症的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述评分包括：i)确定短cfDNA片段与长cfDNA片段的比率，ii)通过染色体臂确定所述cfDNA片段的Z评分，iii)使用计算混合模型分析来量化cfDNA片段密度，以及iv)使用机器学习模型来处理i)-iii)的输出以定义所述评分。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述评分的范围为0至1。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述受试者体内存在癌症的所述概率随着评分值的增加而增加。
5.根据权利要求4所述的方法，其中对于被分类为患有癌症的受试者，所述方法进一步包括基于所述评分确定所述受试者总体存活的概率。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述受试者总体存活的所述概率随着评分值的增加而降低。
7.根据权利要求6所述的方法，其进一步包括将所述评分分类为高评分或低评分，其中高评分的值大于0.5并且低评分的值小于0.5，并且其中高评分指示所述受试者的总体存活率下降。
8.根据权利要求1所述的方法，其中测序包括使所述
9.根据权利要求1所述的方法，其中分离cfDNA片段包括排除小于105bp和大于170bp的片段大小。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述映射序列窗口包括几十至几千个窗口。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述窗口是非重叠窗口。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述窗口各自包括约500万个碱基对。
13.根据权利要求12所述的方法，其中在每个窗口内确定cfDNA片段化图谱。
14.根据权利要求1所述的方法，其中所述cfDNA片段化图谱包括所述映射序列窗口中的小cfDNA片段与大cfDNA片段的比率。
15.根据权利要求1所述的方法，其中所述cfDNA片段化图谱包括跨所述基因组的窗口中小cfDNA片段和大cfDNA片段的序列覆盖率。
16.根据权利要求1所述的方法，其中所述cfDNA片段化图谱覆盖整个基因组。
17.根据权利要求1所述的方法，其中所述cfDNA片段化图谱覆盖亚基因组区间。
18.根据权利要求1所述的方法，其中分类包括将所述cfDNA片段化图谱与参考cfDNA片段化进行比较。
19.根据权利要求18所述的方法，其中参考cfDNA片段化图谱是健康受试者的cfDNA片段化图谱。
20.根据权利要求1所述的方法，其中所述癌症是实体瘤。
21.根据权利要求20所述的方法，其中所述癌症是肉瘤、癌或淋巴瘤。
22.根据权利要求20所述的方法，其中所述癌症选自由以下组成的组：结直肠癌、前列腺癌、乳腺癌、胰腺癌、胆管癌、肝癌、CNS癌、胃癌、食道癌、胃肠道间质瘤(GIST)、子宫癌和卵巢癌。
23.根据权利要求1所述的方法，其中所述癌症是血液癌。
24.根据权利要求23所述的方法，其中所述癌症选自由以下组成的组：骨髓瘤、多发性骨髓瘤、B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、淋巴细胞性白血病、白血病和骨髓性白血病。
25.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括向所述受试者施用癌症治疗。
26.根据权利要求25所述的方法，其中所述癌症治疗选自由以下组成的组：外科手术、辅助化学疗法、新辅助化学疗法、放射疗法、激素疗法、细胞毒性疗法、免疫疗法、过继性T细胞疗法、靶向疗法或其任何组合。
27.一种确定患有癌症的受试者的总体存活率的方法，所述方法包括：
28.根据权利要求27所述的方法，其中所述评分的范围为0至1。
29.根据权利要求28所述的方法，其中所述受试者总体存活的所述概率随着评分值的增加而降低。
30.根据权利要求29所述的方法，其进一步包括将所述评分分类为高评分或低评分，其中高评分的值大于0.5并且低评分的值小于0.5，并且其中高评分指示所述受试者的总体存活率下降。
31.根据权利要求27所述的方法，其中所述cfDNA片段化图谱通过以下确定：
32.根据权利要求31所述的方法，其中测序包括使所述cfDNA片段经受低覆盖率全基因组测序以获得所述测序片段。
33.根据权利要求31所述的方法，其中分离cfDNA片段包括排除小于105bp和大于170bp的片段大小。
34.根据权利要求31所述的方法，其中所述映射序列窗口包括几十至几千个窗口。
35.根据权利要求34所述的方法...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种检测受试者的癌症的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述评分包括：i)确定短cfdna片段与长cfdna片段的比率，ii)通过染色体臂确定所述cfdna片段的z评分，iii)使用计算混合模型分析来量化cfdna片段密度，以及iv)使用机器学习模型来处理i)-iii)的输出以定义所述评分。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述评分的范围为0至1。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述受试者体内存在癌症的所述概率随着评分值的增加而增加。
5.根据权利要求4所述的方法，其中对于被分类为患有癌症的受试者，所述方法进一步包括基于所述评分确定所述受试者总体存活的概率。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述受试者总体存活的所述概率随着评分值的增加而降低。
7.根据权利要求6所述的方法，其进一步包括将所述评分分类为高评分或低评分，其中高评分的值大于0.5并且低评分的值小于0.5，并且其中高评分指示所述受试者的总体存活率下降。
8.根据权利要求1所述的方法，其中测序包括使所述cfdna片段经受低覆盖率全基因组测序以获得所述测序片段。
9.根据权利要求1所述的方法，其中分离cfdna片段包括排除小于105bp和大于170bp的片段大小。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述映射序列窗口包括几十至几千个窗口。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述窗口是非重叠窗口。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述窗口各自包括约500万个碱基对。
13.根据权利要求12所述的方法，其中在每个窗口内确定cfdna片段化图谱。
14.根据权利要求1所述的方法，其中所述cfdna片段化图谱包括所述映射序列窗口中的小cfdna片段与大cfdna片段的比率。
15.根据权利要求1所述的方法，其中所述cfdna片段化图谱包括跨所述基因组的窗口中小cfdna片段和大cfdna片段的序列覆盖率。
16.根据权利要求1所述的方法，其中所述cfdna片段化图谱覆盖整个基因组。
17.根据权利要求1所述的方法，其中所述cfdna片段化图谱覆盖亚基因组区间。
18.根据权利要求1所述的方法，其中分类包括将所述cfdna片段化图谱与参考cfdna片段化进行比较。
19.根据权利要求18所述的方法，其中参考cfdna片段化图谱是健康受试者的cfdna片段化图谱。
20.根据权利要求1所述的方法，其中所述癌症是实体瘤。
21.根据权利要求20所述的方法，其中所述癌症是肉瘤、癌或淋巴瘤。
22.根据权利要求20所述的方法，其中所述癌症选自由以下组成的组：结直肠癌、前列腺癌、乳腺癌、胰腺癌、胆管癌、肝癌、cns癌、胃癌、食道癌、胃肠道间质瘤(gist)、子宫癌和卵巢癌。
23.根据权利要求1所述的方法，其中所述癌症是血液癌。
24.根据权利要求23所述的方法，其中所述癌症选自由以下组成的组：骨髓瘤、多发性骨髓瘤、b细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、淋巴细胞性白血病、白血病和骨髓性白血病。
25.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括向所述受试者施用癌症治疗。
26.根据权利要求25所述的方法，其中所述癌症治疗选自由以下组成的组：外科手术、辅助化学疗法、新辅助化学疗法、放射疗法、激素疗法、细胞毒性疗法、免疫疗法、过继性t细胞疗法、靶向疗法或其任何组合。
27.一种确定患有癌症的受试者的总体存活率的方法，所述方法包括：
28.根据权利要求27所述的方法，其中所述评分的范围为0至1。
29.根据权利要求28所述的方法，其中所述受试者总体存活的所述概率随着评分值的增加而降低。
30.根据权利要求29所述的方法，其进一步包括将所述评分分类为高评分或低评分，其中高评分的值大于0.5并且低评分的值小于0.5...
【专利技术属性】
技术研发人员：N·C·德拉科波利，A·利尔，J·凯利，
申请(专利权)人：德尔菲诊断公司，
类型：发明
国别省市：
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