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公开(公告)号:WO2021141374A1
公开(公告)日:2021-07-15
申请号:PCT/KR2021/000116
申请日:2021-01-06
IPC: C12Q1/6886 , G16B35/10
Abstract: 신생항원을 스크리닝하는 방법, 시스템 및 그의 용도에 관한 것으로서, 보다 구체적으로, 그의 발현이 암세포의 생존에 필수적이고 및/또는 암 조직 내의 모든세포에서 균일한 유전자로부터 유래된 신생항원을 진단 및/또는 치료 표적으로 스크리닝하는 방법, 시스템 및 그의 용도가 개시된다.
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公开(公告)号:WO2022211219A1
公开(公告)日:2022-10-06
申请号:PCT/KR2021/019182
申请日:2021-12-16
Abstract: MHC-펩타이드에 대한 T 세포 활성의 예측 방법은 분석장치가 환자의 유전자 데이터를 입력받는 단계, 상기 분석장치가 상기 유전자 데이터를 기준으로 MHC(major histocompatibility complex)의 제1 아미노산 서열 및 종양 세포가 생성하는 항원의 제2 아미노산 서열을 식별하는 단계, 상기 분석장치가 하나의 아미노산 단위로 상기 제1 아미노산 서열과 상기 제2 아미노산 서열 사이의 상호관계를 나타내는 매트릭스를 생성하는 단계 및 상기 분석장치가 상기 매트릭스를 학습된 신경망 모델에 입력하여 상기 MHC 및 상기 항원의 결합에 따라 T 세포가 사이토카인(cytokine)을 임계값 이상 분비하는지 판단하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号:WO2021054713A1
公开(公告)日:2021-03-25
申请号:PCT/KR2020/012487
申请日:2020-09-16
IPC: C12Q1/6886
Abstract: 본 발명은 암 환자의 샘플로부터 검출된 글로벌 DNA 메틸화 수준에 관한 정보를 획득하는 단계; 및 상기 글로벌 DNA 메틸화 수준에 관한 정보를 기반으로 암 치료에 대한 반응성을 평가하는 단계;를 포함하는, 암 치료 반응성 예측을 위한 정보제공 방법에 관한 것이다.
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公开(公告)号:WO2021006596A1
公开(公告)日:2021-01-14
申请号:PCT/KR2020/008843
申请日:2020-07-07
Abstract: 기계학습 모델에 기반한 필수 유전자 식별 방법은 분석장치가 특정 세포의 유전자들에 대한 발현 패턴 정보를 입력받는 단계, 상기 분석장치가 상기 발현 패턴 정보를 기계학습 모델에 입력하는 단계 및 상기 분석장치가 상기 기계학습 모델이 출력하는 정보를 기준으로 상기 유전자들 중 타깃 유전자가 상기 세포의 생존에 필수적인지 결정하는 단계를 포함한다. 상기 기계학습 모델은 학습 데이터 세트를 기준으로 학습되는 파라미터를 포함하고, 상기 학습 데이터 세트는 특정 세포의 유전자 발현량 데이터 및 상기 특정 세포의 사멸 여부에 대한 라벨값을 포함한다.
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