【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种分析生物样品的癌症基质区域中免疫细胞浸润的方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中所述识别癌性区域、所述识别基质区域和/或所述识别免疫细胞包括：
3.如权利要求2所述的方法，其中(b)包括将所述数据集提供给经过训练的机器学习模块，其中所述经过训练的机器学习模块至少部分地经以下训练数据训练：包括来自一个或多个参考样品的参考分析物数据集的训练数据，其中所述一个或多个参考样品包括(1)一个或多个参考癌性区域，(2)一个或多个参考基质区域，和(3)一个或多个参考免疫细胞。
4.如权利要求3所述的方法，其中免疫细胞的丰度...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种分析生物样品的癌症基质区域中免疫细胞浸润的方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中所述识别癌性区域、所述识别基质区域和/或所述识别免疫细胞包括：
3.如权利要求2所述的方法，其中(b)包括将所述数据集提供给经过训练的机器学习模块，其中所述经过训练的机器学习模块至少部分地经以下训练数据训练：包括来自一个或多个参考样品的参考分析物数据集的训练数据，其中所述一个或多个参考样品包括(1)一个或多个参考癌性区域，(2)一个或多个参考基质区域，和(3)一个或多个参考免疫细胞。
4.如权利要求3所述的方法，其中免疫细胞的丰度通过经过训练的机器学习模块确定。
5.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述癌性区域包括良性肿瘤、转移前肿瘤、恶性肿瘤和一个或多个炎性细胞中的一种或多种。
6.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述基质区域包括结缔组织、血管和炎性细胞中的一种或多种。
7.如前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括使所述生物样品透化。
8.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中，与所述癌性区域相关的分析物、与所述基质区域相关的分析物和/或与免疫细胞相关的分析物是核酸。
9.如权利要求8所述的方法，其中所述核酸为rna。
10.如权利要求9所述的方法，其中所述rna为mrna。
11.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中通过包括以下的步骤检测与所述癌性区域相关的分析物、与所述基质区域相关的分析物和/或与免疫细胞相关的分析物：
12.如权利要求11所述的方法，其中所述确定步骤包括测序。
13.如权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，与所述癌性区域相关的分析物、与所述基质区域相关的分析物和/或与免疫细胞相关的分析物是蛋白质。
14.如权利要求13所述的方法，其中通过包括以下的步骤来检测与所述癌性区域相关的分析物、与所述基质区域相关的分析物和/或与免疫细胞相关的分析物：
15.如权利要求14所述的方法，其中所述确定步骤包括：
16.如权利要求14或15所述的方法，其中所述分析物结合部分是抗体或其抗原结合片段、细胞表面受体结合分子、受体配体、小分子、t细胞受体衔接体、b细胞受体衔接体、前体、适体、单体、亲和体或darpin。
17.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中使用原位测序来检测与所述癌性区域相关的分析物、与所述基质区域相关的分析物和/或与免疫细胞相关的分析物。
18.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中使用抗体检测与所述癌性区域相关的分析物、与所述基质区域相关的分析物和/或与免疫细胞相关的分析物。
19.如前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括使所述生物样品与一种或多种染色剂接触。
20.如权利要求19所述的方法，其中所述一种或多种染色剂包括苏木精和伊红。
21.如权利要求19或20所述的方法，其中所述一种或多种染色剂包括一种或多种光学标记。
22.如权利要求21所述的方法，其中所述一种或多种光学标记选自：荧光标记、放射性标记、化学发光标记、量热标记或比色标记。
23.如权利要求19-22中任一项所述的方法，还包括使用癌症标志物特异性的一种或多种染色剂来识别生物样品中的一个或多个癌性区域。
24.如权利要求23所述的方法，其中所述癌症标志物是广谱细胞角蛋白(pan-ck)。
25.如权利要求19-24中任一项所述的方法，还包括使用基质标志物特异性的一种或多种染色剂鉴定所述一个或多个癌性区域内的一个或多个基质区域。
26.如权利要求25所述的方法，其中所述基质标志物为cd45。
27.如权利要求2-26中任一项所述的方法，其中所述图像数据通过获得所述生物样品的图像而生成。
28.如权利要求27所述的方法，还包括将所述图像数据登记到空间位置。
29.如权利要求27或28所述的方法，还包括基于所述图像数据识别(1)所述一个或多个癌性区域和/或(2)所述一个或多个基质区域。
30.如权利要求27-29中任一项所述的方法，还包括基于所述图像数据识别所述一个或多个免疫细胞。
31.如权利要求2-30中任一项所述的方法，还包括通过所述经过训练的机器学习模块识别所述一个或多个癌性区域。
32.如权利要求2-31中任一项所述的方法，还包括通过经过训练的机器学习模块识别所述一个或多个基质区域。
33.如权利要求2-32中任一项所述的方法，还包括通过所述经过训练的机器学习模块识别所述一个或多个免疫细胞。
34.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中对生物样品的癌症基质区域中的免疫细胞浸润的分析包括确定生物样品中癌症基质区域中免疫细胞的丰度。
35.如权利要求11-34中任一项所述的方法，其中
36.如权利要求34所述的方法，其中癌症基质区域中免疫细胞的丰度被确定为癌症基质区域中属于免疫细胞的细胞的百分比或被免疫细胞占据的癌症基质区域的百分比。
37.如权利要求36所述的方法，其中使用一个或多个癌性区域、一个或多个基质区域和一个或多个免疫细胞的所确定序列的空间位置来确定癌症基质区域中免疫细胞的丰度。
38.如权利要求37所述的方法，其中使用所确定的序列的空间位置包括使用原位测序来确定所述序列。
39.如权利要求36所述的方法，其中癌症基质区域中免疫细胞的丰度使用划分及以下手段确定
40.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述确定包括：
41.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述一个或多个免疫细胞的识别包括从所述图像数据中划分免疫细胞。
42.如前述权利要求中任一项所述的方法，还包括基于免疫浸润确定癌症预后。
43.如前述权利要求中任一项所述的方法，还包括基于免疫浸润评分对对象的癌症严重程度进行评分或确定。
44.如前述权利要求中任一项所...
【专利技术属性】
技术研发人员：F·鲍姆加特纳，V·江加拉，S·泰勒，尹沂峰，
申请(专利权)人：一零x基因组学有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。