KR20170097603A - Centralized framework for storing, processing and utilizing proprietary genetic data - Google Patents
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Abstract
의료 테스트를 수행하기 위한 시스템 및 방법이 개시된다. 상기 시스템 및 방법은 의료 테스트의 생성 및 사용을 허용한다. 상기 시스템 및 방법은 다수의 사유의 권리 보유자로부터 의료 테스트에서 사유의 정보를 사용하도록 제공할 수 있다. 상기 시스템 및 방법은 사용자가 테스트 결과를 수신할 수 있게 하면서 사유의 정보의 보호를 허용한다. 또한, 짧은 판독 데이터를 사용하여 유전 정보가 시퀀싱될 때 쉽게 검출될 수 없는 유전자 시퀀스에서 구조적 변이의 검출을 용이하게 하는 시스템 및 방법이 개시된다. 시스템 및 방법은 용이하게 검출될 수 없는 구조적 변이와 함께 공변이되는 파라미터를 식별하고, 구조적 변이의 존재를 결정하기 위해 공변이되는 파라미터를 사용한다.A system and method for performing a medical test is disclosed. The systems and methods allow the creation and use of medical tests. The system and method may provide for use of proprietary information in medical tests from a number of proprietary rights holders. The system and method allow for the protection of information of reason while allowing the user to receive test results. Also disclosed are systems and methods that facilitate detection of structural variations in gene sequences that can not be readily detected when genetic information is sequenced using short reading data. Systems and methods use covariant parameters to identify covariant parameters with structural variations that can not be easily detected and to determine the presence of structural variations.
Description
본 개시는 사용자들 사이에서 사유의(proprietary) 바이오 마커의 사용을 용이하게 하고, 시스템 및 방법의 사용자들 사이의 지적재산권 사용에 대한 지불을 용이하게 하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 방법 및 시스템은 또한 인터넷을 통해 큰 게놈 파일을 송신할 필요 없이 유전자 테스트의 결과를 생성하기 위해 안전하게 검색되고 해석될 수 있는 유전자 데이터를 제공한다.This disclosure relates to a method and system that facilitates the use of proprietary biomarkers among users and facilitates payment for intellectual property usage among users of systems and methods. The methods and systems of the present invention also provide genetic data that can be safely retrieved and interpreted to produce the results of a genetic test without the need to transmit a large genome file over the Internet.
바이오 마커의 사용을 채용하는 진단 테스트는 방법 또는 특허가 적격의 주제로 간주될 경우 일반적으로 허여된 특허 청구 또는 영업 비밀 형태의 지적 재산권에 의해 흔히 보호된다. 종종, 특정 바이오 마커의 존재를 식별하는 것은 반드시 바이오 마커와 관련된 지적재산권 소유자로부터 자료 또는 장비를 취득하는 것을 필요로 하는 것은 아니다. 예를 들어, 특정 게놈 돌연변이의 유무는 다목적 시퀀싱 장비 또는 유전자 칩의 사용을 통해 수행될 수 있다.Diagnostic tests employing the use of biomarkers are often protected by intellectual property rights in the form of generic patent claims or trade secrets when a method or patent is considered a qualifying subject. Often, identifying the presence of a particular biomarker does not necessarily require obtaining data or equipment from an intellectual property owner associated with the biomarker. For example, the presence or absence of a particular genomic mutation can be accomplished through the use of a multipurpose sequencing device or a gene chip.
비용 장벽이 낮아짐에 따라 유전 정보 및 다른 바이오 마커를 결정하기 위한 장비에 액세스할 수 있는 실험실 및 임상 세팅의 개수는 증가되고 있다. 소정의 기업 및 연구자는 알려지지 않은 효과가 있는 이러한 구조적 변이의 일부의 효과를 결정하기 위해 연구를 수행해 왔다. 이 연구는 실행하는데 많은 양의 데이터와 많은 양의 돈을 필요로 한다. 연구자들은 종종 그들의 테스트 결과를 밝히기를 원치 않으며, 대신에 유전자 변이의 결정적인 영향을 사유의 정보와 같이 비밀로 유지하기를 원할 것이다. 수많은 데이터 공유 서비스가 존재하지만, 많은 연구자들은 이 사유의 데이터를 데이터 공유 서비스에 제출하지 않는 것을 선택한다. 결과적으로, 연구를 수행하는 개인 또는 단체만이 유전자 변이의 생리학적 효과를 결정하는데 필요한 정보를 갖는다. 환자가 이들 유전자 변이가 환자의 생식 세포 DNA 또는 종양의 체세포 DNA에 존재하는지 여부를 결정하기 위해, 환자는 유전자 테스트를 정보 소유자에게 직접 제출해야 한다. 이로 인해 유전자 테스트가 다양해지고 데이터가 비효율적이다. 또한, 환자가 단일 유전자 시퀀싱을 수행하여 단일 게놈에 대해 모든 관련 유전자 테스트를 수행할 수 있는 방법이 현재 없으므로, 결과적으로 오류 가능성이 증가된다.As cost barriers become lower, the number of laboratory and clinical settings that can access equipment to determine genetic information and other biomarkers is increasing. Some companies and researchers have done research to determine the effects of some of these structural variations with unknown effects. This research requires a large amount of data and a large amount of money to implement. Researchers often do not want to reveal their test results, but instead will want to keep the crucial impact of genetic variation as confidential as the information on the reason. Although there are many data sharing services, many researchers choose not to submit data of this reason to data sharing services. As a result, only the individual or group conducting the study has the information necessary to determine the physiological effect of the mutation. In order to determine whether these mutations are present in the patient's germline DNA or somatic cell DNA of the tumor, the patient must submit the genetic test directly to the information owner. This makes genetic testing more diverse and data inefficient. Also, there is currently no way for a patient to perform a single gene sequencing and perform all relevant genetic tests on a single genome, resulting in increased likelihood of error.
지적재산권 사용을 위한 라이센스는 전통적으로 권리 보유자와 한 명 이상의 사용자 또는 라이센스 사용자 간의 직접 협상으로부터 발생한다. 그러나, 많은 잠재적인 사용자 또는 라이센스 사용자가 그와 관련되어 존재할 때 거래 비용이 엄청나게 커진다. 이는 잠재적인 사용자 또는 라이센스 사용자가 때때로 특정 지적재산권과 관련된 진단 테스트를 수행할 때 특히 그러하다. 또한, 진단 서비스는 전체 게놈(WGS) 또는 엑솜 시퀀싱(exome sequencing)(WES) 또는 유전자 칩을 사용하는 게놈-와이드 SNP 분석과 같은 광범위한 정보를 산출하는 테스트를 수행할 수 있고, 진단 목적을 위해 유용한 광범위한 잠재적 사유의 마커가 공개될 수 있다. 그러나 진단 서비스를 수행하는 개인 또는 조직은 생성된 정보가 다른 당사자에 의해 어떻게 사용될 수 있는지 또는 어떤 지적재산권이 관련될 수 있는지를 알지 못한다. 추가의 문제는 소정의 진단 테스트가 다수의 다른 권리 보유자에게 속하는 다수의 특허 또는 영업 비밀에 의해 커버될 수 있는 바이오 마커의 평가를 요구할 수 있다는 것이다. 특정 조건과 관련된 바이오 마커의 포괄적 프로파일을 획득하는 것은 수 개의 다른 실체가 소유한 특허가 관련될 수 있으므로, 관련 지적재산권을 직접 라이센싱하는데 많은 거래 비용이 발생할 수 있다.Licenses for the use of intellectual property rights traditionally result from direct negotiations between the rights holder and one or more users or licensees. However, when many potential users or licensees exist in connection therewith, the transaction costs become enormous. This is particularly the case when potential users or licensees sometimes perform diagnostic tests related to certain intellectual property rights. Diagnostic services can also perform tests that produce a wide range of information, such as whole genome (WGS) or exome sequencing (WES) or genome-wide SNP analysis using gene chips, and are useful for diagnostic purposes A wide range of potential cause markers may be disclosed. However, the individual or organization performing the diagnostic service does not know how the generated information can be used by other parties or which intellectual property rights may be involved. A further problem is that a given diagnostic test may require the evaluation of a biomarker that may be covered by a number of patents or trade secrets belonging to a number of other rights holders. Obtaining a comprehensive profile of the biomarkers associated with a particular condition can involve a number of other entity-owned patents, which can result in significant transaction costs for directly licensing the relevant intellectual property rights.
많은 다수의 라이센싱 계약을 협상하고 관리해야 하는 필요성은 잠재적인 사용자 또는 라이센스 사용자가 특허권 보유자의 지적재산권을 존중하는데 장애가 된다. 대안적으로, 많은 다수의 라이센싱 계약을 관리해야 하는 필요성은 특히 관련될 수 있는 모든 권리 보유자를 결정하기 어려운 상황에서 바이오 마커 기반 진단 기술의 사용, 개발 및/또는 검증을 방해할 수 있다. 이러한 과제는 수 개의 상이한 실체가 제어하는 특허권의 "덤불(thicket)"에 의해 한 영역의 상업 활동 또는 법적 준수가 방해되는 "특허 덤불"을 만드는 것으로 인식되어 왔다.The need to negotiate and manage a large number of licensing agreements hinders potential users or licensees from respecting the intellectual property rights of patent holders. Alternatively, the need to manage a large number of licensing agreements may hinder the use, development and / or verification of biomarker-based diagnostic techniques in situations where it is difficult to determine all rights holders that may be involved. This challenge has been recognized as creating "patent bushes" in which the commercial activity or legal compliance of an area is hampered by "thickets" of patents controlled by several different entities.
사적 유전 정보가 다른 사람들에 의해 가로챌 수 있기 때문에, 인터넷을 통해 유전자 데이터를 전송하면 보안 문제가 제기된다. 또한, 전체 게놈 또는 심지어 게놈의 일부는 전송 및 저장을 위해 많은 양의 대역폭 및 메모리가 필요한 매우 큰 파일이다. 따라서 인터넷을 통해 큰 게놈 파일을 송신할 필요 없이 유전자 테스트 결과를 생성하기 위해 유전자 데이터를 검색하고 해석할 수 있는 시스템에 대한 필요성이 존재한다.Since private genetic information can be intercepted by others, transmission of genetic data over the Internet poses a security problem. In addition, the entire genome, or even a portion of the genome, is a very large file that requires a large amount of bandwidth and memory for transmission and storage. Thus, there is a need for a system that can retrieve and interpret gene data to generate genetic test results without having to transmit large genome files over the Internet.
마지막으로 환자 유전자 데이터를 스캔, 획득(interrogating) 및 저장하는 것은 전자 건강 기록 및 그 관련된 결정 지원 도구와 연결된 차세대 시퀀싱, 또는 엑솜, 기술로 수행될 수 있다. 그러나, 요구에 따라 저장, 질의, 해석 및 액세스되는 유전자 데이터에 대한 단일 "정보 소스(point of truth)"의 부재는 정확성을 감소시키고 의학적 오류를 증가시킨다. 표준이 되는 개인 유전자 데이터 소스가 없다면, 여러 실험실에서 환자의 유전자 시퀀스에 대한 시퀀스 질의를 수행하고 잠재적으로 위험한 결과가 있는 상이한 결과를 결론지을 수 있다. 환자의 게놈 프로파일을 제공자들에게 보급하는 것이 중요하지만, 다양한 기업 기반 시스템을 통해 전자 방식으로 데이터를 주문하는 것은 본질적으로 안전, 보안 및 책임 문제를 내놓게 된다. 규제 감시가 강화되고 있고 또한 증가할 것으로 예상될 수 있다. 또한, 지적재산권 소유자는 분산 시스템에서 그들의 특허 및 노하우의 사용을 인식하지 못하고 그리고/또는 보상받지 못할 수도 있다.Finally, scanning, interrogating, and storing patient gene data can be performed with next-generation sequencing, or exome, technology, coupled with electronic health records and associated decision support tools. However, the absence of a single "point of truth" for gene data stored, queried, interpreted and accessed on demand reduces accuracy and increases medical errors. Without a standard personal genetic data source, several laboratories can perform sequence queries on a patient's gene sequence and conclude different results with potentially dangerous results. While it is important to distribute the patient's genomic profile to providers, ordering data electronically through various enterprise-based systems is inherently a safety, security and liability issue. Regulatory monitoring is being strengthened and can be expected to increase. In addition, intellectual property owners may not be aware of and / or be compensated for the use of their patents and know-how in distributed systems.
따라서 단일 샘플로부터 다양한 유전자 테스트를 제공하면서, 유전자 테스트의 속도를 높이고 비용을 줄이기 위해 인실리코(in-silico) 테스트를 활용하는 유전자 테스트에 대한 필요성이 존재한다. 큰 삽입 또는 결실(deletions)과 함께 공변이되는(co-vary) 유전자 시퀀스에서의 다른 돌연변이 또는 마커의 매개변수화(parameterization)를 통해 이러한 돌연변이를 검출할 수 있는 시스템이 더 필요하다. 따라서, 체세포 암세포 DNA에 존재하는 돌연변이 또는 다른 바이오 마커를 검출할 수 있는 시스템이 필요하다. 체세포 암세포 DNA에서의 돌연변이 검출의 정확성을 향상시키기 위해 샘플 및 데이터 분석을 단순화할 수 있는 시스템이 더 필요하다. 또한, 종양 세포 DNA가 차세대 시퀀싱 기술을 사용하여 시퀀싱되는, 종양 세포에 존재할 수 있는 식별된 중요한 돌연변이의 일부 또는 전부를 식별할 수 있는 시스템이 필요하다.Thus, there is a need for genetic testing that utilizes in-silico testing to speed up genetic testing and reduce costs while providing diverse genetic tests from a single sample. There is a further need for a system that can detect such mutations through parameterization of other mutations or markers in a co-variant gene sequence with large insertions or deletions. Therefore, there is a need for a system capable of detecting mutations or other biomarkers present in somatic cell cancer cell DNA. There is a need for a system that can simplify sample and data analysis to improve the accuracy of mutation detection in somatic cell cancer DNA. There is also a need for a system that can identify some or all of the identified important mutations that may be present in tumor cells, in which the tumor cell DNA is sequenced using next generation sequencing techniques.
따라서, 사유의 의료 정보의 소유자가 사유의 정보를 제3 당사자에게 공개할 필요 없이 환자의 유전 정보 또는 다른 의료 정보에 대한 테스트를 수행할 수 있는 단일 시스템이 필요하다. 사유의 의료 정보의 소유자가 대중에게 전체적으로 공개해야 하는 두려움 없이 의료 테스트 목적으로 이 정보를 업로드할 수 있는 시스템이 더 필요하다.Therefore, there is a need for a single system that allows the holder of the proprietary medical information to perform tests on the patient's genetic information or other medical information without having to disclose the proprietary information to the third party. There is a need for a system that allows the proprietary medical information owner to upload this information for medical testing purposes without fear of having to disclose it to the public as a whole.
유전자 테스트에서 사유의 바이오 마커의 사용을 용이하게 하고, 유전자 테스트의 결과를 분석하고 통지할 수 있는 시스템이 제공된다. 상기 시스템은 원격 애플리케이션에 연결된 제어 서버를 포함할 수 있고, 원격 애플리케이션은 유전자 테스트의 결과를 획득하도록 구성된다. 제어 서버는 또한 사유의 바이오 마커의 기록과 사유의 바이오 마커의 권리 보유자를 포함하는 사유의 기록 데이터베이스에 연결될 수도 있다. 하나 이상의 환자에 대한 유전 정보를 포함하는 유전자 데이터 저장 서버는 원격 애플리케이션과 통신할 수 있다. 원격 애플리케이션은 유전자 테스트를 수행하기 위해 데이터를 송신 및 수신하도록 구성될 수 있다. 제어 서버는 지불자 당사자로부터 권리 보유자에게의 지불을 설명하기 위해 데이터를 송신 및 수신하도록 구성될 수 있다. 제어 서버는 또한 지불자 당사자로부터 유전자 데이터 저장 서버의 소유자에게의 지불을 설명하도록 구성될 수도 있다. 상기 시스템은 유전자 테스트를 수행하기 위해 암호화된 사유의 정보를 포함하는 블랙박스를 포함할 수 있다.A system is provided that facilitates the use of proprietary biomarkers in genetic testing, and analyzes and notifies the results of genetic tests. The system may include a control server coupled to the remote application, wherein the remote application is configured to obtain a result of the genetic test. The control server may also be connected to a record database of reasons, including a record of the biomarkers of reason and rights holders of the biomarkers of reason. A gene data storage server containing genetic information for one or more patients can communicate with a remote application. The remote application may be configured to send and receive data to perform genetic testing. The control server may be configured to send and receive data to account for payment from the payer party to the rights holder. The control server may also be configured to account for payment from the payer party to the owner of the gene data storage server. The system may include a black box containing information of the reason for being encrypted to perform the genetic test.
원격 애플리케이션은 클라우드의 유전자 데이터 저장 서버와 함께 위치될 수 있다. 원격 애플리케이션은 유전자 데이터 저장 서버로부터 데이터를 수신하고, 유전자 테스트를 수행하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 제3 당사자 스캐닝 애플리케이션이 유전자 테스트를 수행할 수 있다. 유전자 테스트에 대한 요청이 제어 서버에 의해 개시되거나, 또는 제3 당사자 스캐닝 애플리케이션에 의해 개시될 수 있다. 제어 서버는 지불자 당사자로부터 제3 당사자 및/또는 권리 보유자에게, 또는 제3 당사자로부터 권리 보유자에게의 지불을 설명할 수 있다. 제3 당사자 스캐닝 애플리케이션은 유전자 데이터 저장 서버와 함께 위치될 수 있다.The remote application can be located with the cloud's genetic data storage server. The remote application may be configured to receive data from the gene data storage server and perform genetic testing. Alternatively, a third party scanning application can perform genetic testing. A request for a genetic test may be initiated by the control server, or initiated by a third party scanning application. The control server may describe the payment to the third party and / or the rights holder from the party of the payer, or to the rights holder from the third party. The third party scanning application may be located with the gene data storage server.
데이터 저장 서버 및 유전자 데이터 해석 서버는 서버, 클라우드 또는 웹 호스팅된 데이터 저장소 중 임의의 하나로부터 선택될 수 있다. 원격 클라이언트 및 제어 서버는 서버, 클라우드 또는 웹 호스팅된 애플리케이션 중 임의의 하나로부터 선택될 수 있다. 연결은 TCP, UDP, VPN, SQL, 소켓 또는 OS 메시징 또는 기타 알려진 연결 기술들 중 임의의 하나 이상으로부터 선택될 수 있지만 이에 한정되지는 않는다. 당업자는 또한 2개의 함께 위치되거나 또는 함께 위치되지 않은 소프트웨어 인스턴스 간에 보안이 되는 그리고 보안이 되지 않는 정보를 전송하기에 적합한 임의의 현재의, 미래의 동등한 프로토콜이 본 발명에 의해 고려된다는 것을 이해할 것이다.The data storage server and the gene data interpretation server may be selected from any one of a server, a cloud, or a web hosted data store. The remote client and control server may be selected from any one of a server, a cloud, or a web hosted application. The connection may be selected from any one or more of TCP, UDP, VPN, SQL, socket or OS messaging or other known connection technologies, but is not limited thereto. Those skilled in the art will also appreciate that any current, future equivalent protocol suitable for transmitting secure and non-secure information between two co-located or non-co-located software instances is contemplated by the present invention.
유전자 테스트를 획득하고 권리 보유자에게의 지불을 설명하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 지불자 당사자로부터 유전자 이용 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 사유의 기록 데이터베이스를 포함하고, 이 사유의 기록 데이터베이스는 사유의 바이오 마커 및 사유의 바이오 마커의 권리 보유자의 기록을 포함할 수 있다. 유전자 테스트에 필요한 바이오 마커가 결정될 수 있고, 권리 보유자에게의 지불이 설명될 수 있다. 유전자 테스트는 원격 애플리케이션에 의해 수행될 수 있거나, 또는 제3 당사자 스캔 애플리케이션에 의해 수행될 수 있다.Methods are provided to obtain genetic tests and to account for payments to rights holders. The method may include obtaining gene utilization information from the payer party. The method also includes a record database of reasons, and the record database of this reason may include a record of the proprietary biomarker and the rights holder of the biomarker of reason. The biomarker required for genetic testing can be determined and the payment to the rights holder can be described. The genetic test may be performed by a remote application, or may be performed by a third party scanning application.
유전자 이용 정보는 유전자 테스트를 위한 처방, 유전자 테스트 동안 검색될 바이오 마커, 및/또는 유전자 테스트 동안 스캔될 게놈의 일부를 포함할 수 있다.The gene utilization information may include a prescription for genetic testing, a biomarker to be searched during genetic testing, and / or a portion of the genome to be scanned during genetic testing.
사유의 바이오 마커 사용에 대한 라이센스는 유전자 테스트에 대한 요청이 생성되기 전 또는 후에 획득될 수 있다. 이러한 애플리케이션은 테스트를 수행하기 위해 스캔 당사자에게 전송될 수 있다. 상기 시스템 및 방법은 바이오 마커와 관련된 로얄티 또는 라이센싱 요금의 지불을 설명할 수 있다.A license for the use of a proprietary biomarker may be obtained before or after a request for a genetic test is generated. Such an application may be sent to the scanning party to perform the test. The system and method may account for the payment of royalties or licensing fees associated with biomarkers.
이 시스템은 또한 알려진 바이오 마커를 포함하여 테스트로부터 획득된 결과에 기초하여 새로운 바이오 마커에 대한 테스트를 결정할 수 있다. 특정 질병에 대해 테스트되는 환자는 하위 그룹으로 구분될 수 있고, 각 하위 그룹의 환자의 유전 정보를 검색하여 질병에 대한 다양한 유전적 위치에서의 상관 관계를 결정한다.The system may also include a known biomarker to determine a test for a new biomarker based on the results obtained from the test. Patients who are tested for a particular disease can be subdivided into subgroups and the genetic information of each subgroup of patients is searched to determine correlations at various genetic sites for the disease.
본 발명의 임의의 실시예에서, 방법은 유전 서버 상에 저장된 유전자 시퀀스 상의 구조적 변이를 식별하기 위해 인터넷을 통해 요청을 수신하는 단계; 유전자 시퀀스에 대해 질의하는 단계 - 유전자 시퀀스는 짧은 판독 데이터로부터 얻어짐 - ; 구조적 변이를 식별하기 위해 구조적 변이와 함께 공변이되는 하나 이상의 파라미터를 사용하는 단계; 및 인터넷을 통해 결과를 리턴하는(return) 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 암, 심혈관 질환, 신경 퇴행성 질환, 기분 장애 또는 임의의 멘델 유전병 중 임의의 하나 이상의 위험을 증가시키는 구조적 변이를 검출할 수 있다.In certain embodiments of the present invention, a method includes receiving a request over the Internet to identify structural variations on a gene sequence stored on a genetic server; Querying for a gene sequence - the gene sequence is obtained from short reading data; Using one or more parameters that are covariate with structural variations to identify structural variations; And returning results over the Internet. The method can detect structural mutations that increase the risk of any one or more of cancer, cardiovascular disease, neurodegenerative disease, mood disorder, or any Mendelian genetic disease.
임의의 실시예에서, 구조적 변이와 함께 공변이되는 파라미터는 결실, 복제, 복제 개수 변이, 삽입, 역전 및 전좌일 수 있다.In certain embodiments, the parameters that are covalent with the structural variation can be deletion, replication, copy number variation, insertion, inversion, and translocation.
본 발명의 임의의 실시예에서, 구조적 변이는 삽입, 결실, 돌연변이, 전좌 및 복제 개수 변이로 이루어지는 그룹으로부터 선택될 수 있다. 임의의 실시예에서, 구조적 변이는 적어도 100 염기쌍을 포함할 수 있다. 임의의 실시예에서, 구조적 변이는 적어도 1000 염기쌍을 포함할 수 있다. In certain embodiments of the invention, the structural variation can be selected from the group consisting of insertions, deletions, mutations, translocations, and replication number variations. In certain embodiments, the structural variation may comprise at least 100 base pairs. In certain embodiments, the structural variation may comprise at least 1000 base pairs.
본 발명의 임의의 실시예에서, 구조적 변이를 식별하기 위한 요청은 환자의 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록으로부터 수신될 수 있다.In certain embodiments of the invention, a request to identify a structural variation may be received from the patient's electronic health record or electronic medical record.
도 1은 사용자들 간에 사유의 바이오 마커의 사용을 용이하게 하고 시스템의 사용자들 간에 지적재산권의 사용에 대한 지불을 용이하게 하기 위한 시스템에 대한 개략도를 도시한다.
도 2는 시스템의 사용자 인터페이스의 기능을 도시한다.
도 3은 환자 기록에서 사유의 바이오 마커의 존재에 대해 시스템에 질의하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 4는 사용자들 간에 사유의 바이오 마커의 사용을 용이하게 하고 시스템의 사용자들 간에 지적재산권 사용에 대한 지불을 용이하게 하기 위한 시스템을 위한 예시적인 관계형 데이터베이스 구조를 도시한다.
도 5는 본 명세서에 설명된 방법을 구현하기 위한 예시적인 하드웨어 구현을 도시한다.
도 6은 본 명세서에 설명된 방법을 구현하기 위한 예시적인 대규모 하드웨어 구현을 도시한다.
도 7은 바이오 마커 테스트 결과를 제공하기 위한 시스템의 개요를 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 유전자 테스트 및 통지 시스템을 도시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버 및 데이터베이스의 상호 작용을 도시한다.
도 10은 제3 당사자 요청 애플리케이션을 포함하는 서버와 데이터베이스의 상호 작용을 도시한다.
도 11은 다수의 유전자 데이터 저장 서버 및 다수의 테스트 요청 소스를 포함하는 유전자 테스트 및 통지 시스템을 도시한다.
도 12는 다수의 유전자 데이터 저장 서버 및 제3 당사자 요청 애플리케이션을 갖는 유전자 테스트 및 통지 시스템을 도시한다.
도 13은 제3 당사자가 유전자 테스트를 요청하고 수행하는 유전자 테스트 및 사유의 바이오 마커 회계 시스템을 도시한다.
도 14는 제어 시스템이 유전자 테스트에 대한 요청을 개시하고 제3 당사자가 유전자 테스트를 수행하는 유전자 테스트 및 사유의 바이오 마커 회계 시스템을 도시한다.
도 15는 제어 시스템이 유전자 테스트에 대한 요청을 개시하고 동일 시스템이 유전자 테스트를 수행하는 유전자 테스트 및 사유의 바이오 마커 회계 시스템을 도시한다.
도 16은 사유의 정보를 이용한 의료 테스트 시스템을 도시한다.
도 17은 유전자 시퀀스의 암호화의 비-제한적인 예를 도시한다.
도 18은 환자 유전자 시퀀스를 암호화함으로써 유전자 테스트에서 암호화된 유전자 시퀀스를 이용하는 방법을 도시한다.
도 19는 비교를 위해 유전자 시퀀스를 암호 해제함으로써 유전자 테스트에서 암호화된 유전자 시퀀스를 이용하는 방법을 도시한다.
도 20은 사유의 정보를 사용하여 테스트하도록 구성된 의료 테스트 시스템의 구현을 도시한다.
도 21은 사유의 정보를 사용하여 다수의 테스트를 수행하도록 구성된 의료 테스트 시스템의 구현을 도시한다.
도 22는 사유의 정보를 사용하여 의료 테스트에 기초한 지불을 설명하는 비-제한적인 실시예를 도시한다.
도 23은 독립형 소프트웨어 애플리케이션을 사용하여 유전자 테스트를 실행하기 위한 실시예를 도시한다.
도 24는 암호화된 의료 테스트를 사용하는 실시예를 도시한다.
도 25는 외부 바이오 마커 서버에 의한 암호화된 의료 테스트를 사용하는 실시예를 도시한다.
도 26은 제3 당사자가 유전자 시퀀싱 및 바이오 마커 연구를 수행하는 유전자 테스트 시스템의 사용을 도시한다.
도 27은 상이한 당사자들이 유전자 시퀀싱 및 바이오 마커 연구를 수행하는 유전자 테스트 시스템의 사용을 도시한다.
도 28은 이미 게놈이 시퀀싱된 환자에 대한 유전자 테스트 시스템의 사용을 도시한다.
도 29는 바이오 마커 스크립트를 생성하고 게놈의 스캔을 수행하는 방법에 대한 흐름도를 도시한다.
도 30은 예시적인 처방 생성 인터페이스의 스크린샷을 도시한다.
도 31은 환자의 정보가 획득되고 스캐닝되는 동안 예시적인 인터페이스의 스크린샷을 도시한다.
도 32는 정의된 유전자 돌연변이가 없는 환자에 대한 스캔의 예시적인 결과의 스크린샷을 도시한다.
도 33은 정의된 유전자 돌연변이의 일부를 갖는 환자의 스캔을 위해 제공된 예시적인 결과를 도시한다.
도 34는 질병을 유발할 수 있는 유전자 돌연변이의 예를 도시한다.
도 35는 큰 유전자 돌연변이와 함께 공변이되는 파라미터를 결정하는 방법의 예를 도시한다.
도 36은 체세포 암 세포로부터 유전 정보를 획득하고 질의하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 37은 유전자 테스트에 상응하는 지불을 얻고, 질의하고, 설명하는 시스템의 개요를 도시한다.
도 38은 전자 의료 기록으로부터 유전자 테스트를 위한 처방을 획득하고, 결과를 전자 의료 기록으로 리턴하는 시스템을 도시한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS Figure 1 shows a schematic diagram of a system for facilitating the use of proprietary biomarkers among users and facilitating payment for the use of intellectual property rights among users of the system.
Figure 2 illustrates the functionality of the user interface of the system.
Figure 3 shows a flow chart for querying the system for the presence of a biomarker of interest in a patient record.
Figure 4 illustrates an exemplary relational database structure for a system to facilitate use of proprietary biomarkers among users and facilitate payment for intellectual property usage among users of the system.
5 illustrates an exemplary hardware implementation for implementing the methods described herein.
Figure 6 illustrates an exemplary large-scale hardware implementation for implementing the methods described herein.
Figure 7 shows an overview of the system for providing biomarker test results.
Figure 8 illustrates a gene testing and notification system in accordance with one embodiment of the present invention.
Figure 9 illustrates the interaction of a server and a database in accordance with an embodiment of the present invention.
Figure 10 illustrates the interaction of a database with a server including a third party request application.
Figure 11 shows a gene test and notification system comprising a plurality of gene data storage servers and a plurality of test request sources.
Figure 12 shows a gene test and notification system with multiple gene data storage servers and a third party request application.
Figure 13 shows a biomarker accounting system for a genetic test and a proprietary third party requesting and performing genetic testing.
Figure 14 shows a biomarker accounting system for gene testing and thinking where the control system initiates a request for a genetic test and a third party performs a genetic test.
Figure 15 shows a biomarker accounting system for gene testing and thinking where the control system initiates a request for genetic testing and the same system performs genetic testing.
16 shows a medical test system using information of reason.
Figure 17 shows a non-limiting example of encryption of a gene sequence.
Figure 18 shows a method of using an encoded gene sequence in a genetic test by encoding a patient gene sequence.
19 illustrates a method of using an encoded gene sequence in a genetic test by decrypting the gene sequence for comparison.
Figure 20 illustrates an implementation of a medical test system configured to test using information of reason.
Figure 21 illustrates an implementation of a medical test system configured to perform a number of tests using information of reason.
Figure 22 illustrates a non-limiting embodiment illustrating the payment based on a medical test using information of reason.
Figure 23 illustrates an embodiment for performing genetic testing using a standalone software application.
Figure 24 shows an embodiment using an encrypted medical test.
Figure 25 illustrates an embodiment using an encrypted medical test by an external biomarker server.
Figure 26 illustrates the use of a genetic testing system in which a third party performs gene sequencing and biomarker studies.
Figure 27 illustrates the use of a genetic test system in which different parties perform gene sequencing and biomarker studies.
Figure 28 illustrates the use of a genetic test system for a patient who has already been sequenced with the genome.
Figure 29 shows a flow diagram of a method for generating a biomarker script and performing a scan of the genome.
30 shows a screen shot of an exemplary prescription generation interface.
Figure 31 shows a screen shot of an exemplary interface while patient information is acquired and scanned.
Figure 32 shows a screen shot of an exemplary result of a scan for a patient without a defined gene mutation.
Figure 33 shows exemplary results provided for a scan of a patient having a portion of a defined gene mutation.
Figure 34 shows an example of a gene mutation that can cause disease.
Figure 35 shows an example of a method for determining a parameter that is covalent with a large gene mutation.
36 is a flowchart showing a process of acquiring genetic information from a somatic cell cancer cell and querying it.
Figure 37 shows an overview of a system for obtaining, querying, and describing payment corresponding to a genetic test.
Figure 38 shows a system for obtaining a prescription for genetic testing from an electronic medical record and returning the results to an electronic medical record.
정의Justice
달리 정의되지 않는다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 기술적 및 과학적 용어는 일반적으로 관련 기술 분야의 당업자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다.Unless otherwise defined, all technical and scientific terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the relevant arts.
관사 "a" 및 "an"은 본 명세서에서 관사의 문법적 목적물의 하나 또는 하나 초과(즉, 적어도 하나)를 언급한다. 예로서, "an element"는 하나의 요소 또는 하나 초과의 요소를 의미한다.The articles "a" and "an" refer to one or more than one (i.e., at least one) of the grammatical object of the article in this specification. By way of example, "an element" means one element or more than one element.
"관리자" 또는 "관리자 사용자"라는 용어는 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법의 건전성 및 유용성을 유지할 책임이 있는 하나 이상의 개인 또는 당사자를 언급한다.The term "administrator" or "administrator user" refers to one or more individuals or parties responsible for maintaining the health and availability of the systems and methods described herein.
"권한"이라는 용어는 시스템 또는 데이터베이스에 저장된 특정 정보에 액세스할 권리를 갖는 것을 언급한다.The term "authority" refers to having the right to access certain information stored in the system or database.
"바이오 마커"라는 용어는 정량적 또는 정성적 특성이 생물학적 상태 또는 질병이나 상태의 존재 또는 위험, 또는 치료 또는 약물에 대한 반응을 결정하는데 사용되는 특징을 언급한다. 바이오 마커는 DNA 분자에서 하나 이상의 뉴클레오타이드 염기의 시퀀스 또는 존재에 의해 지시되는 게놈 정보를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다. 바이오 마커의 다른 비-제한적인 예는 단일 뉴클레오타이드 다형성(single nucleotide polymorphisms)(SNP들), 복제 개수 변이, 삽입 및 결실, 하플로타입(haplotypes), 유전자 돌연변이, 유전자 연쇄 불균형(genetic linkage disequilibrium), 대사 물질 정보, 프로테오믹(proteomic) 정보, 리피도믹(lipidomic) 정보 및 이들의 조합에 관한 정량적 또는 정성적 정보를 포함한다.The term "biomarker" refers to a characteristic in which a quantitative or qualitative characteristic is used to determine the biological condition or the presence or risk of a disease or condition, or a response to a treatment or drug. Biomarkers include, but are not limited to, genomic information directed by a sequence or presence of one or more nucleotide bases in a DNA molecule. Other non-limiting examples of biomarkers include single nucleotide polymorphisms (SNPs), replication number variations, insertions and deletions, haplotypes, genetic mutations, genetic linkage disequilibrium, Metabolic information, proteomic information, lipidomic information, and combinations thereof.
"바이오 마커 스크립트"는 시스템이 하나 이상의 특정 바이오 마커의 존재에 대한 유전자 시퀀스를 스캔하게 하는 컴퓨터 판독 가능 명령어 세트이다.A "biomarker script" is a set of computer readable instructions that cause the system to scan a gene sequence for the presence of one or more particular biomarkers.
"블랙박스"는 권한이 없는 사용자가 블랙박스에 의해 보호되는 정보를 확인하는 것을 방지할 수 있는 컴퓨터, 서버, 프로세서, 애플리케이션 또는 소프트웨어 중 임의의 하나 이상의 조합을 언급한다. 보호된 정보는 알고리즘, 데이터베이스, 데이터 요소, 데이터 속성, 데이터 피처(feature), 데이터 구조 등을 포함할 수 있다. 블랙박스는 영업 비밀 유지와 같은 정보의 사유적인 특성을 유지하기 위해 보호된 정보를 암호화할 수 있다.A "black box" refers to any combination of one or more of a computer, a server, a processor, an application or software that can prevent an unauthorized user from verifying information protected by a black box. Protected information may include algorithms, databases, data elements, data attributes, data features, data structures, and the like. Blackboxes can encrypt protected information to maintain the proprietary nature of information such as trade secrets.
"임상 파라미터", "임상 데이터" 또는 "임상 정보"라는 용어는 생리학적 파라미터 또는 인구 통계학적 파라미터를 언급한다.The term "clinical parameter", "clinical data" or "clinical information" refers to physiological parameters or demographic parameters.
"클라우드"라는 용어는 네트워크 또는 서버의 임의의 공유 풀을 언급한다. The term "cloud" refers to any shared pool of networks or servers.
"함께 위치된(collocated)"이라는 용어는 2개 이상의 서버, 데이터베이스, 컴퓨터, 소프트웨어 애플리케이션 또는 임의의 다른 컴퓨팅 모듈이 동일한 위치에 있는 것을 언급한다. 동일한 위치는 동일한 서버, 가상 인스턴스 또는 컴퓨터, 단일 인트라넷 또는 동일한 방화벽 뒤의 클라우드에 위치되는 것을 의미할 수 있다. "함께 위치된"이라는 용어는 인터넷을 통해 데이터를 전송하지 않고 2개 이상의 모듈 간에 데이터를 전송할 수 있도록 구성된 2개 이상의 모듈을 언급할 수도 있다. "함께 위치된"이라는 용어는 또한 모듈 중 하나가 다른 모듈 내에 내장되도록 구성된 2개 이상의 모듈을 언급할 수도 있다.The term "collocated" refers to two or more servers, databases, computers, software applications, or any other computing module in the same location. The same location can mean being located in the cloud behind the same server, virtual instance or computer, a single intranet or the same firewall. The term "co-located" may refer to two or more modules configured to transfer data between two or more modules without transmitting data over the Internet. The term "co-located" may also refer to two or more modules in which one of the modules is configured to be embedded in another module.
"동반 진단(Companion diagnostics)" 또는 "CoDx"는 표적 환자 그룹 또는 하위 그룹에 대한 특정 약물 또는 약물 계열의 유효성 및/또는 안전성을 밝힘으로써 의사가 환자의 치료 결정을 내리는데 도움을 주기 위해 의도된 테스트를 언급한다."Companion diagnostics" or "CoDx" is intended to indicate the intended use of a particular drug or drug sequence for a targeted patient group or subgroup, .
"포함하는(comprising)"이라는 용어는 "포함하는"이라는 단어 뒤에 오는 것이 무엇이든 포함하지만, 이에 제한되지 않는다. 따라서, 이 용어의 사용은 리스트화된 요소가 필요하거나 또는 필수적이고 다른 요소들은 선택적이며 존재할 수 있거나 또는 존재하지 않을 수도 있음을 나타낸다.The term " comprising "includes, but is not limited to, anything following the word" comprising. &Quot; Thus, the use of this term indicates that a listed element is necessary or essential, and that other elements may be optional and may or may not be present.
"이루어지는(consisting of)"이라는 용어는 "이루어지는"이라는 문구 뒤에 오는 것이 무엇이든 포함하고 그리고 이에 제한된다. 따라서, 이 문구는 제한된 요소가 필요하거나 또는 필수적이며 다른 요소가 존재할 수 없음을 나타낸다.The term " consisting of "includes and is limited to whatever follows the phrase" done ". Thus, this phrase indicates that a restricted element is necessary or necessary and that no other element can exist.
"본질적으로 이루어지는(consisting essentially of)"이라는 문구는 문구 다음에 리스트화된 임의의 요소를 포함하고, 리스트화된 요소에 대한 개시에 특정된 활동 또는 작용에 간섭하지 않거나 기여하는 다른 요소들로 제한된다. 따라서, 상기 문구는 리스트화된 요소가 필요하거나 또는 필수적이고 다른 요소들은 선택적이며 리스트화된 요소의 활동 또는 작용에 영향을 미치는지 여부에 따라 존재할 수도 있고 또는 존재하지 않을 수도 있다.The phrase " consisting essentially of "includes any element listed after the phrase and is limited to other elements that do not interfere with or contribute to the initiation-specific activity or action of the listed element do. Thus, the above phrases may or may not exist depending on whether the listed elements are necessary or necessary and other elements are optional and affect the activity or action of the listed elements.
"제어 서버", "제어 애플리케이션" 또는 "CS"라는 용어는 다른 서버, 데이터베이스 또는 애플리케이션과 통신하고 다른 서버, 데이터베이스 또는 애플리케이션으로부터 정보를 송신 및 수신하도록 구성된 서버 또는 애플리케이션을 언급한다.The term "control server", "control application" or "CS" refers to a server or application that is configured to communicate with another server, database, or application and to send and receive information from another server, database, or application.
"공변이(co-vary)"라는 용어는 적어도 2개의 파라미터를 언급하며, 여기서 파라미터들 중 하나의 특정 변이가 다른 파라미터의 특정 변이의 증가된 확률을 나타낸다.The term "co-variant" refers to at least two parameters, wherein a particular variation of one of the parameters represents an increased probability of a particular variation of another parameter.
"진단 테스트"라는 용어는 샘플에 대해 "진단 정보"라고 불리는 정보를 발생시키는 생물학적 샘플에 대해 수행되는 임의의 프로세스를 언급한다. "진단 정보"에는 생물학적 샘플 및 혈액 화학을 결정하기 위한 표준 혈액 테스트와 관련된 게놈, 프로테오믹 및 리피도믹 정보가 포함될 수 있지만, 이에 한정되지는 않는다.The term "diagnostic test" refers to any process performed on a biological sample that generates information referred to as "diagnostic information" for the sample. "Diagnostic information" may include, but is not limited to, genomic, proteomic, and lipidomic information related to standard blood tests for determining biological samples and blood chemistry.
"진단 정보" 또는 "원 진단 정보"라는 용어는 바이오 마커 정보를 포함하는 실험실 또는 다른 테스트로부터 생성된 정보를 언급하며, 바이오 마커에 관한 정보는 진단 정보 내에서 표식(tagged), 강조 표시 또는 식별될 필요가 없다.The term "diagnostic information" or "original diagnostic information" refers to information generated from a laboratory or other test that includes biomarker information, and information about the biomarker may be tagged, There is no need to be.
"인구 통계학적 파라미터", "인구 통계학적 데이터" 또는 "인구 통계학적 정보"라는 용어는 개인의 신체 검사를 반드시 필요로 하는 것은 아닌 개인의 질병 또는 상태에 대한 건강 상태 또는 위험을 예측하거나 또는 결정하는데 사용될 수 있는 정보를 언급한다. 비-제한적인 예에는 개인 또는 개인의 친척의 병력, 식이 요법, 운동, 흡연 음주 패턴 또는 성행위와 같은 생활 습관, 과거의 의료 절차 또는 맥박 조정기 또는 스텐트와 같은 의료 기구, 환경 보건 위험에 대한 노출 등을 포함한다.The terms "demographic parameter", "demographic data" or "demographic information" are used to predict or determine the health status or risk of an individual's disease or condition that is not necessarily an individual's physical examination Quot; information " Non-limiting examples include, but are not limited to, history of personal or individual relatives, diet, exercise, lifestyle such as smoking drinking patterns or sexual activity, past medical procedures or medical devices such as pacemakers or stents, .
"데이터베이스"라는 용어는 질의가 이루어질 수 있는 데이터 또는 정보의 임의의 조직을 언급한다.The term "database" refers to any organization of data or information that can be queried.
"진단" 또는 "Dx"라는 용어는 환자에게 영향을 미치는 질병을 결정하도록 의도되는 테스트를 언급한다.The term "diagnosis" or "Dx " refers to a test intended to determine a disease affecting a patient.
"전자 건강 기록" 및 "전자 의료 기록"은 개인에 대한 공식적인 건강 기록의 디지털화된 버전이다."Electronic health records" and "electronic medical records" are digitized versions of official health records for individuals.
"알려진 진단 테스트와 동등한"이라는 문구는 바이오 마커 스크립트가 알려진 진단 테스트에서와 동일한 유전자 돌연변이의 존재를 결정한다는 것을 의미한다. PCR 기반 테스트의 경우, 이는 바이오 마커 스크립트가, PCR 기반 테스트가 프로브를 제공하는 동일한 돌연변이에 대한 게놈을 스캔한다는 것을 의미한다. 효소 기반 테스트의 경우, 이는 바이오 마커 스크립트가 알려진 테스트에서 결정된 효소 수준을 야기하는 유전자 돌연변이에 대한 게놈을 스캔한다는 것을 의미한다.The phrase "equivalent to a known diagnostic test" means that the biomarker script determines the presence of the same genetic mutation as in a known diagnostic test. In the case of a PCR-based test, this means that the biomarker script scans the genome for the same mutation for which the PCR-based test provides the probe. For enzyme-based tests, this means that the biomarker script scans the genome for a mutation of the gene that results in an enzyme level determined in a known test.
"유전자 데이터 해석 서버" 또는 "GDIS"는 유전자 또는 다른 생물학적 데이터를 해석하는 명령어를 포함하는 서버 또는 데이터베이스이다.A "gene data interpretation server" or "GDIS" is a server or database containing instructions for interpreting genes or other biological data.
"유전자 데이터 저장 서버" 또는 "GDSS"는 하나 이상의 환자에 관한 유전자 또는 다른 생물학적 데이터를 포함하는 서버 또는 데이터베이스이다.A "gene data storage server" or "GDSS" is a server or database containing genes or other biological data related to one or more patients.
"유전 정보"는 하나 이상의 뉴클레오타이드와 관련된 임의의 종류의 데이터를 언급한다. 뉴클레오타이드는 점 돌연변이, 전체 게놈 시퀀스, 또는 전체 엑솜 시퀀스, 또는 특정 위치에서 표적 시퀀스와 같은 부분을 포함할 수 있다."Genetic information" refers to any kind of data associated with one or more nucleotides. The nucleotide may comprise a point mutation, a whole genome sequence, or a whole exome sequence, or a moiety such as a target sequence at a particular location.
"유전자 이용 정보"는 유전자 테스트를 수행하는데 필요한 정보를 언급한다. 본 명세서에서의 사용에서, 유전자 이용 정보는 유전자 테스트에 대한 처방, 유전자 테스트 동안 검색될 바이오 마커, 관련 알고리즘, 및/또는 유전자 테스트 동안 스캔될 게놈의 부분을 언급할 수 있다."Gene exploitation information" refers to the information needed to perform genetic testing. As used herein, gene utilization information may refer to a prescription for a genetic test, a biomarker to be retrieved during a genetic test, a related algorithm, and / or a portion of the genome to be scanned during a genetic test.
"유전자 테스트"는 신생아 선별 진단 테스트, 캐리어 테스트, 산전 테스트 중 임의의 하나를 언급한다. 유전자 테스트는 의심되는 진단을 확인하고, 미래의 질병의 가능성을 예측하고, 감염되지 않은 개인의 캐리어 상태의 존재를 검출하고, 치료 또는 약물에 대한 반응을 예측할 수 있다. 유전자 테스트는 단일 뉴클레오타이드 다형성, 복제 개수 변이, 삽입, 결실 및 다른 알려진 변이를 포함하지만 이에 한정되지 않는 유전자 변이를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 유전자 테스트에는 알고리즘, 결정 트리 및 통계 분석이 포함될 수 있다."Genetic testing" refers to any one of a neonatal screening diagnostic test, a carrier test, and a prenatal test. Genetic testing can identify suspected diagnoses, predict future disease potential, detect the presence of carrier status in uninfected individuals, and predict response to treatment or medication. Genetic testing can include identifying gene mutations, including, but not limited to, single nucleotide polymorphisms, copy number variations, insertions, deletions, and other known mutations. Genetic testing can include algorithms, decision trees, and statistical analysis.
"생식 세포 DNA(Germline DNA)"는 차세대 세포로 전달되는 세포 내의 DNA를 언급한다."Germline DNA" refers to the intracellular DNA that is transferred to the next generation of cells.
"필드(field)"라는 용어는 데이터베이스에 입력된 정보의 범주를 언급하며, 필드는 기록들 간에 동일한 품질 또는 타입의 데이터를 포함한다.The term "field" refers to the category of information entered into the database, and the field includes data of the same quality or type among the records.
"정보"라는 용어는 임의의 알고리즘, 스크립트, 연관성, 또는 컴퓨터에 의해 저장될 수 있는 임의의 다른 데이터를 언급한다.The term "information " refers to any algorithm, script, association, or any other data that can be stored by a computer.
"테스트를 위한 처방"은 생물학적 정보를 검색하거나 또는 분석하기 위한 임의의 당사자에 의한 요청이다. A "prescription for testing" is a request by any party to retrieve or analyze biological information.
"기록(record)"이라는 용어는 환자 또는 바이오 마커와 같은 동일한 대상과 관련된 데이터베이스에 존재하는 데이터 세트를 언급한다.The term " record " refers to a data set present in a database associated with the same subject, such as a patient or biomarker.
"원격 클라이언트", "원격 클라이언트 애플리케이션", "원격 애플리케이션" 또는 "RCA"는 VM 웨어를 사용하여 가상적으로 또는 물리적으로 분리될 수 있는 컴퓨터 상에 존재하는 애플리케이션이다. 원격 애플리케이션은 개인 영역 네트워크, 또는 PAN, 로컬 영역 네트워크, 또는 LAN, 거대도시 네트워크, 또는 MAN, 광역 네트워크, 또는 WAN, 또는 스토리지 전용 네트워크(Storage area network), 또는 SAN, 엔터프라이즈 프라이비트 네트워크(Enterprise private network), 또는 EPN, 가상 사설망(Virtual private network), 또는 VPN과 같은 임의의 다른 범용 네트워크를 포함하고 이에 한정되는 임의의 유형의 컴퓨터 네트워크를 통해 액세스하거나 조작할 수 있다. 일 경우에, 원격 애플리케이션은 데이터를 해석하기 위한 명령어를 송신 및 수신한다. 데이터는 명령어에 따라 유전자 데이터를 해석하는 유전자 변이 데이터, 알고리즘 및 이와 유사한 것일 수 있다. 선택적으로, 원격 애플리케이션은 본 명세서에 정의된 바와 같이 유전자 데이터 저장 서버와 함께 위치될 수 있다.A "remote client", "remote client application", "remote application", or "RCA" is an application that resides on a computer that can be virtually or physically separated using VMware. The remote application may be a personal area network, or a PAN, a local area network, or a LAN, a large urban network, or a MAN, a wide area network, or a WAN, or a storage area network, or a SAN, an enterprise private network, or any other general purpose network, such as an EPN, a virtual private network, or a VPN. The remote application sends and receives commands to interpret the data. Data may be genetic variation data, algorithms and the like that interpret gene data in accordance with instructions. Optionally, the remote application may be located with the gene data storage server as defined herein.
"위험 인자(risk factor)"라는 용어는 특정 인자 또는 인자들에 기초하여 환자가 질병을 유발시킬 확률의 변화를 언급한다. 위험 인자는 1.2X와 같이 배수로 표현될 수 있는데, 질병을 유발하는 특정 인자를 가진 환자의 확률은 질병을 유발하는 인자가 없는 환자의 확률보다 1.2배 더 높다.The term "risk factor " refers to a change in the probability that a patient will cause a disease based on a particular factor or factors. Risk factors can be expressed in multiples such as 1.2X, where the probability of a patient with a particular disease-causing factor is 1.2 times higher than the probability of a patient without a disease-causing factor.
"짧은 판독 데이터(Short read data)"는 약 10 내지 약 100 염기쌍의 게놈 일부를 언급한다."Short read data" refers to a portion of the genome of about 10 to about 100 basepairs.
"구조적 변이(structural variant)"는 유전자 코드의 특정 부분이며, 집단의 일부 비율은 그 부분에서 다른 부분과 다른 염기쌍 시퀀스를 가질 것이다. 구조적 변이는, 제한 없이, 유전자 코드로의 염기쌍의 삽입, 유전자 코드로부터의 염기쌍의 결실, 유전자 코드 내의 염기쌍의 재배치, 유전자 코드의 일부의 복제, 하나 이상의 염기쌍의 전좌, 유전자 코드의 일부의 역전, 또는 유전자 코드의 부분 내의 하나 이상의 염기쌍의 돌연변이를 언급할 수 있다.A "structural variant" is a specific part of the genetic code, and some proportion of the population will have a different base pair sequence than the other part in that part. Structural variations include, but are not limited to, insertion of a base pair into a genetic code, deletion of a base pair from a genetic code, relocation of a base pair in a genetic code, replication of a portion of a genetic code, translocation of one or more base pairs, Or a mutation of one or more base pairs within a portion of the genetic code.
"제3 당사자 요청 애플리케이션"은 유전자 데이터 저장 서버 및 원격 클라이언트와 함께 위치되는 애플리케이션으로서, 테스트 요청이 원격 클라이언트에 직접 행해지는 것을 허용한다.A "third party requesting application" is an application located with the gene data storage server and the remote client, allowing a test request to be made directly to the remote client.
"진단 서비스 제공자", "진단 서비스 제공자 사용자" 및 "진단 서비스 제공자 사용자"라는 용어는 환자에서의 바이오 마커의 존재에 관한 정보를 생성하기 위한 테스트 또는 다른 실험실 작업을 수행하는 당사자 또는 조직을 언급한다.The terms "diagnostic service provider", "diagnostic service provider user", and "diagnostic service provider user" refer to a party or organization performing a test or other laboratory task to generate information about the presence of a biomarker in a patient .
"지불"이라는 용어는 본 명세서에 설명된 시스템 또는 방법의 일 사용자가 본 명세서에 설명된 시스템 또는 방법의 다른 사용자에게 지불해야 하는 의무를 상술하는 기록을 작성하는 것을 언급한다. 재정 자금의 실제 수령은 "지불"을 완료하는데 필요하지 않다. 오히려, 재정 자금은, 일 사용자로부터 자금을 받고 이를 다른 사용자의 이익을 위해 보유하는 관리자 또는 다른 당사자에 의해 에스크로(escrow)될 수 있다. 대안적으로, 로그, 데이터베이스를 업데이트하거나, 또는 지불이 일 당사자로부터 다른 당사자에게 행해져야 하고 나중에 재정 자금의 이체가 발생할 수 있다는 통지를 보냄으로써 결제를 완료할 수 있다. 그러나 "지불"은 또한 일 사용자로부터 다른 사용자에게 재정 자금을 이체하는 경우에도 발생할 수 있다.The term "payment " refers to the creation of a record detailing the obligations a user of a system or method described herein should pay to another user of the system or method described herein. The actual receipt of financial funds is not required to complete the "payment". Rather, financial funds can be escrowed by an administrator or other party that receives funds from a worker and holds it for the benefit of another user. Alternatively, the payment may be completed by updating the log, the database, or by sending a notice that the payment must be made to the other party from one party and later a transfer of financial funds may occur. However, "payment" may also occur when transferring financial funds from one user to another.
"생리학적 파라미터", "생리학적 데이터" 또는 "생리학적 정보"라는 용어는 화학 물질 및 바이오 마커의 정량적 또는 정성적 특성에 반드시 제한되지는 않는 생리학적 기능의 측정을 언급한다. 비-제한적인 예로는 성별, 나이, 신장, 체중, 혈압, 심방 또는 심실 압박, 심박수, 맥박, 혈액 화학, 사구체 여과율(GFR), EKG 데이터, PET 데이터, MRI 데이터, 및 신체의 항상성 또는 상태를 나타내는 다른 데이터를 포함한다.The term "physiological parameter "," physiological data "or" physiological information "refers to measurement of physiological function that is not necessarily limited to the quantitative or qualitative characteristics of a chemical and biomarker. Non-limiting examples include sex, age, height, weight, blood pressure, atrial or ventricular pressure, heart rate, pulse, blood chemistry, glomerular filtration rate (GFR), EKG data, PET data, MRI data, And other data representing the data.
"프라이버시 규칙"이라는 용어는 시스템 또는 데이터베이스에 저장된 정보에 대한 액세스 또는 권한의 레벨을 제어하도록 구현된 규칙 세트를 언급한다.The term "privacy rule " refers to a set of rules implemented to control the level of access or authority to information stored in a system or database.
"사유의 바이오 마커"라는 용어는 특정 지적재산권과 관련된 바이오 마커를 언급하며, 이러한 지적재산권은 바이오 마커로부터의 정보를 사용, 검출 또는 유도하기 위한 특정 방법뿐만 아니라 바이오 마커를 검출하기 위한 물질 조성을 제공하는 특허 청구를 포함할 수 있다.The term "proprietary biomarker" refers to a biomarker associated with a particular intellectual property right, which provides a material composition for detecting a biomarker as well as a specific method for using, detecting or inducing information from the biomarker A patent application.
"사유의 기록 데이터베이스"는 지적재산 소유자가 소유하는 데이터베이스에 저장된 데이터를 언급한다. 사유의 설명서(description)는 특허 또는 영업 비밀을 언급할 수 있다."Historical reasoning database" refers to data stored in a database owned by an intellectual property owner. A description of a reason may refer to a patent or trade secret.
"제한하는", "정보를 제한하는" 및 이와 유사한 용어는 본 명세서에 설명된 시스템에 저장된 정보에 대한 액세스를 제한하거나 또는 본 명세서에 설명된 방법을 사용하여 특정 사용자에게 액세스 가능한 것을 언급한다."Restricting "," Restricting information "and like terms refer to restricting access to information stored in the system described herein or accessible to a particular user using the methods described herein.
"권리 보유자" 또는 "권리 보유자 사용자"라는 용어는 지적재산권의 소유자인 사용자 또는 당사자를 언급한다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 해당 지적재산권 영역 내에서 주제 사용에 대한 회계 또는 지불을 제공한다. "권리"에는 계류 중인 그리고 허여된 특허 및 영업 비밀, 노하우 및 임의의 다른 형태의 인정된 지적재산권이 포함될 수 있다.The term "rights holder" or "rights holder user" refers to a user or a party who is the owner of an intellectual property right. For example, the systems and methods described herein provide accounting or payment for use of a subject within the intellectual property realm. "Rights" may include pending and granted patents and trade secrets, know-how and any other form of recognized intellectual property rights.
"지불자 당사자" 또는 "지불자 당사자 사용자"라는 용어는 본 명세서에서 설명된 시스템 및 방법의 다른 사용자에 대한 적어도 부분적인 지불을 담당하는 보험사 또는 다른 당사자를 언급한다. 보험 회사 외에 지불자 당사자는 진단 서비스의 혜택을 받는 환자를 포함할 수 있다.The term "payer party" or "payer party user" refers to an insurer or other party that is responsible for at least partial payment to other users of the systems and methods described herein. In addition to the insurance company, the payer parties may include patients who benefit from diagnostic services.
"환자" 또는 "환자 사용자"라는 용어는 바이오 마커에 관한 진단 정보가 수집되는 개인, 사람 또는 동물을 언급한다.The term "patient" or "patient user" refers to an individual, person, or animal from which diagnostic information about the biomarker is collected.
"의사" 또는 "의사 사용자"라는 용어는, 정부 당국에 의해 발행된 임의의 면허에 상관없이, 본 명세서에 설명된 시스템 또는 방법을 사용하여 의학적 평가를 행하기 위한 목적으로 바이오 마커를 식별하거나 또는 액세스하기 위해 본 명세서에 설명된 시스템 또는 방법을 사용하는 개인을 언급한다.The term "doctor" or "physician" means any biomarker identified for the purpose of performing a medical evaluation using the system or method described herein, or any license issued by a governmental authority, Refers to an individual using the system or method described herein for access.
"사용자"라는 용어는 본 명세서에 설명된 시스템으로부터 또는 본 명세서에서 설명된 방법에 의해 정보를 송신 또는 수신하는 임의의 당사자 또는 당사자의 에이전트를 언급한다.The term "user " refers to any party or agent of the party transmitting or receiving information from the system described herein or by the methods described herein.
"표(table)"라는 용어는 데이터베이스 내의 데이터의 조직을 언급한다.The term " table "refers to the organization of data within a database.
"외래 키(foreign key)"라는 용어는 데이터베이스 표 상에 입력될 수 있는 데이터에 대한 제한으로서 작용하는 파라미터를 언급한다.The term "foreign key" refers to a parameter acting as a restriction on data that can be entered on a database table.
"프로테오틱(proteomic)"이라는 용어는 생물학적 샘플에 존재하는 단백질과 관련된 양, 정체, 1차 구조(아미노산 잔기의 시퀀스), pi[등전점(isoelectric point)], 또는 임의의 다른 정성적 정보 중 임의의 것에 관한 정보를 언급한다.The term "proteomic" refers to an amount, identity, primary structure (sequence of amino acid residues), pi (isoelectric point), or any other qualitative information associated with a protein present in a biological sample It refers to information about something.
"리피도믹(lipidomic)"이라는 용어는 생물학적 샘플에 존재하는 지질과 관련된 양, 정체, 화학적 구조, 산화 상태 또는 임의의 다른 정성적 정보 중 임의의 것에 관한 정보를 언급한다.The term " lipidomic " refers to information relating to any of the quantity, identity, chemical structure, oxidation state or any other qualitative information associated with the lipid present in the biological sample.
"환자 식별 정보"라는 용어는 개인의 인적 신원에 기여하는 임의의 데이터를 언급한다.The term "patient identification information " refers to any data that contributes to the person ' s personal identity.
"관계형 데이터베이스(relational database)"라는 용어는 데이터 세트 내에서 발견되는 공통 특성에 의해 데이터를 매칭시키기 위해 질의될 수 있는 데이터베이스를 언급한다.The term " relational database " refers to a database that can be queried to match data by common characteristics found in the data set.
"서버"라는 용어는 디지털 정보를 저장할 수 있는 임의의 구조를 의미한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "서버"는 또한 데이터베이스, 애플리케이션, 인트라넷, 가상 인스턴스, 또는 다른 디지털 구조를 언급할 수도 있다.The term "server" means any structure capable of storing digital information. As used herein, a "server" may also refer to a database, application, intranet, virtual instance, or other digital structure.
권리 보유자에게 지불을 전송하기 위한 프라이버시 촉진 시스템(Privacy facilitating system)A privacy facilitating system for sending payments to rights holders
본 명세서에 개시된 시스템 및 방법은 환자 및/또는 표본 중심의 분자, 유전자 또는 다른 바이오 마커 데이터를 의학적 진단 또는 위험 평가를 하는데 유용한 사유의 정보에 연결하는 것을 제공한다. 설명된 시스템은 다수의 데이터베이스, 색인, 카탈로그 또는 데이터베이스를 다양한 언어로 검색하여, 특허 또는 사유의 유전자 바이오 마커 및 관련 정보를 찾아서, 시스템 데이터베이스(들)를 채우고(populate) 유지 관리할 수 있다. 유전자 바이오 마커는 다형성, 여러 좌위(loci)에서 대립 유전자의 연쇄 불균형, 및 게놈 또는 미토콘드리아 DNA에서의 돌연변이를 포함할 수 있다. 시스템은 제3 당사자 데이터베이스 또는 제3 당사자 데이터베이스가 새로운 사유의 유전 정보를 자동으로 업로드할 수 있는 데이터베이스로부터 입력을 수신할 수 있다. 시스템 데이터베이스(들)는 소유자 정보, 임상, 진단 및 치료 데이터를 포함하는 사유의 유전 정보 및/또는 바이오 마커를 포함한다. 시스템 데이터베이스(들)에는 시스템 데이터베이스(들)의 데이터 불일치를 기록화하기 위해 에러 로그 및/또는 감사(audit) 로그가 추가로 포함될 수 있다. 당업자는 데이터베이스를 유지하기 위한 데이터 구조가 특히 제한되지 않으며, 예를 들어, 관계형 데이터베이스 관리 시스템 또는 객체-지향 데이터베이스 관리 시스템을 사용할 수 있다는 것을 용이하게 인식할 것이다. 본 발명은 2012년 2월 11일에 출원된 미국 특허 출원 제13/371,422호, 2014년 8월 6일자로 출원된 미국 특허 출원 제14/452,979호, 2014년 9월 11일자로 출원된 미국 특허 출원 제14/483,921호, 및 2014년 10월 10일자로 출원된 미국 특허 출원 제14/511,293호를 참조로 병합하며, 이들의 전체 내용은 본 명세서에 병합된다.The systems and methods disclosed herein provide for linking patient and / or sample centered molecules, genes, or other biomarker data to information of reason useful for medical diagnosis or risk assessment. The described system can search multiple databases, indexes, catalogs, or databases in various languages to find patented or proprietary gene biomarkers and related information, populate and maintain the system database (s). Genetic biomarkers can include polymorphisms, chain imbalances of alleles at multiple loci, and mutations in genomic or mitochondrial DNA. The system may receive input from a third party database or a database from which a third party database can automatically upload genetic information for new reasons. The system database (s) includes proprietary genetic information and / or biomarkers, including owner information, clinical, diagnostic and therapeutic data. The system database (s) may additionally include an error log and / or an audit log for recording data inconsistencies in the system database (s). Those skilled in the art will readily recognize that the data structure for maintaining the database is not particularly limited, and can use, for example, a relational database management system or an object-oriented database management system. This application claims the benefit of US Provisional Patent Application No. 13 / 371,422, filed February 11, 2012, US Patent Application No. 14 / 452,979, filed August 6, 2014, US Patent Application No. 11 / And U.S. Patent Application Serial No. 14 / 511,293, filed October 10, 2014, the entire contents of which are incorporated herein by reference.
본 연구는 모든 임상 유전자 테스트를 위해, 현재의 보조금(grant) 목적으로, 구체적으로 HBOC(Hereditary Breast and Ovarian Cancer)를 위해 의도된 통합 프레임워크에 관한 것이다. 프레임워크, YouGene-Connect™ (YG-C)는 임상-등급 데이터베이스를 사용하여 유전 특징을 신뢰 가능하게 검출할 수 있도록 인실리코 유전자 테스트를 중앙 집중화하는 클라우드 기반 플랫폼에서 구현된다. 특정 검출 기술, 변이 및 변이 분류가 사유인 경우, 이 중립적 플랫폼은 혁신을 육성하고 구현하는데 중요한 유전자 관련 지적재산권(IP rights)의 사용을 가능하게 한다. 이러한 요구는 유전자 특허의 지적재산권을 박탈한 최근 대법원 판결에 의해 악화되었다(Myriad, Prometheus 참조). 보호를 위해 성숙한 일 영역은 차세대 시퀀싱(NGS) 파생 시퀀스 데이터를 사용하여 큰 삽입 또는 결실(INDELs) 또는 구조적 변이(SVs)를 식별하는 알고리즘이다. 기계 학습 기술을 사용하여 디지털 방식으로 게놈 시퀀스를 획득하는 과학적 장점 및 실현 가능성을 확립하고, 중앙 집중화된 임상-등급 데이터베이스에서 결과 기술을 구현하며, 임상 이용을 위해 테스트 결과를 전자 의료 기록(EMR)에 전달하기 위해 SBIR 단계 1 펀드를 사용하도록 의도된다. HBOC를 첫 번째 사례로 조사하도록 의도되는데, 왜냐하면 이 질병이 잘 연구되고 현재의 NGS 기술을 사용하여 신뢰 가능하게 식별하기가 어려운 많은 SVs를 포함하기 때문이다.This study is for an integrated grant intended specifically for HBOC (Hereditary Breast and Ovarian Cancer) for all clinical genetic testing purposes. The framework, YouGene-Connect ™ (YG-C), is implemented on a cloud-based platform that centralizes the silico gene test to reliably detect genetic characteristics using a clinical-grade database. If a particular detection technique, mutation, and variant classification is reasoned, this neutral platform enables the use of gene-related IP rights that are important to foster and implement innovation. This demand has been exacerbated by recent Supreme Court rulings depriving patent patents of intellectual property (see Myriad, Prometheus). For protection, the mature domain is an algorithm that uses large-scale sequencing (NGS) derived sequence data to identify large insertions or deletions (INDELs) or structural variations (SVs). Establish scientific advantages and feasibility of acquiring digital genome sequences using machine learning techniques, implement result technology in a centralized clinical-grade database, and publish test results in electronic medical records (EMR) for clinical use. The
2014년 12월에 처음 제출한 이래로, 시장은 우리의 프레임 워크에 대해 분명하게 언급하고 있다. Illumina는 DNA를 저장하고 YG-C와 기능면에서 동일한 중앙 집중화된 인실리코 획득을 제공하는 소비자 중심의 "중립적" 플랫폼, Helix에 1억 달러의 투자를 공개적으로 발표했다. 30%의 수익 지분이 공개되었다. Illumina는 또한 애플의 앱 스토어와 유사한 모델을 사용하여 Helix의 첫 번째 앱 개발자로서 LabCorp 및 Mayo Clinic을 발표했다. 증거의 첨부 서신에서 볼 수 있듯이, Illumina는 임상 사용을 위해 환자 DNA 데이터를 안전하게 저장하고 테스트할 수 있는 웹-인에이블드 그리고 클라우드 기반 유전자 테스트 플랫폼을 개발하려는 우리의 계획을 지원한다. 시장은 또한 사유의 바이오 마커를 저장하기 위한 임상-등급 데이터베이스의 가치를 확인했다. Quest Diagnostics 및 INSERM은 최근 구독 기반으로 BRCA1 및 BRCA2 유전자 데이터에 대한 상업적 액세스를 제공하는 데이터-공유 이니셔티브, BRCA Share™를 공동 설립했다.Since its first submission in December 2014, the market has been explicitly referring to our framework. Illumina publicly announced a $ 100 million investment in Helix, a consumer-centric "neutral" platform that stores DNA and provides the same centralized silico acquisition in terms of functionally as YG-C. 30% of the revenue share was released. Illumina also announced LabCorp and Mayo Clinic as Helix's first app developers, using models similar to Apple's App Store. Illumina supports our plan to develop a web-enabled and cloud-based genetic testing platform to safely store and test patient DNA data for clinical use, as shown in the accompanying letter of evidence. The market also identified the value of a clinical-grade database for storing biomarkers of interest. Quest Diagnostics and INSERM recently co-founded BRCA Share ™, a data-sharing initiative that provides commercial access to BRCA1 and BRCA2 gene data on a subscription basis.
시스템은 또한 시스템 환자 기록 데이터베이스(들)에 환자 정보를 저장하기 위한 구성 요소를 구비한다. 의사 사용자 또는 다른 사용자는 병력, 속성, 생리학적 파라미터, 인구 통계학적 파라미터 및/또는 실험실 테스트 결과를 포함하는 환자의 임상 데이터를 데이터베이스의 적절한 필드에 입력할 수 있다. 시스템 환자 데이터베이스(들)는 또한 특정 환자와 관련된 유전자 바이오 마커 또는 다른 바이오 마커에 대한 정보도 포함한다. 소정의 경우에는, 예를 들어 단일 염기 다형성(SNP) 정보와 같은 환자의 바이오 마커 정보는 의사에 의한 검사 또는 진단 시에 알 수 없을 것이다. 따라서, 특정 실시예에서, 의사 또는 다른 사용자는 나중에 환자의 바이오 마커 정보를 시스템 환자 데이터베이스(들)에 입력할 수 있다. 개인 맞춤형 의료의 증가에 비추어, 환자들은 개인 건강 기록의 수집 및 관리에 적극적으로 참여하는 것이 점점 더 권장되고 있다. 이와 같이, 본 명세서에 설명된 특정 실시예에서, 사유의 바이오 마커 정보의 사용을 결정하기 위한 환자-중심 모델이 사용되어, 이해 관계자에게의 지불의 필요성의 결정은 특정 바이오 마커의 권리 보유자와 특정 진단 실험실 또는 의사 간의 라이센싱 계약 또는 다른 관계의 결과로서보다는 환자 레벨에서 트리거될 수 있다.The system also includes a component for storing patient information in the system patient record database (s). A physician user or other user may enter patient clinical data, including history, attributes, physiological parameters, demographic parameters and / or laboratory test results, into the appropriate fields of the database. The system patient database (s) also include information about gene biomarkers or other biomarkers associated with a particular patient. In some cases, biomarker information of a patient, such as, for example, single nucleotide polymorphism (SNP) information, will not be known at the time of examination or diagnosis by a physician. Thus, in certain embodiments, a physician or other user may later enter the biomarker information of the patient into the system patient database (s). In view of the increase in personalized care, patients are increasingly encouraged to actively participate in the collection and management of personal health records. Thus, in the particular embodiment described herein, a patient-centered model is used to determine the use of the biomarker information of reason, so that the determination of the need to pay to the stakeholder is made by the rights holder of the particular biomarker May be triggered at the patient level rather than as a result of licensing contracts or other relationships between diagnostic laboratories or physicians.
다른 실시예에서, 진단 실험실 또는 의사는 환자 바이오 마커를 결정하고 정보를 시스템 환자 기록 데이터베이스(들)에 직접 업로드하기 위해 필요한 테스트를 수행할 수 있다. 그런 다음 시스템은 환자의 임상 및/또는 바이오 마커 정보를 시스템 데이터베이스(들) 내의 정보와 상관시키고, 그리고/또는 하나 이상의 공개 또는 사설 도메인 데이터베이스에 액세스하여 임의의 사유의 바이오 마커 정보에 대한 매칭을 생성할 수 있다. 또한, 환자의 임상 및/또는 인구 통계학적 정보를 환자 기록 데이터베이스(들) 내의 다른 환자 기록과 비교하여, 진단 및 치료 용도로 공통 SNP 또는 다른 바이오 마커를 공유하는 것으로 시스템에 의해 식별된 집단에 공통 속성이 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 그 후 개인이 공통 SNP 또는 다른 바이오 마커를 가진 개인의 집단과 속성을 공유함을 나타내는 정보가 의사에게 통신될 수 있다. 따라서, 이 방법은 사유적인 용도로 읽을 수 있는 유전 정보 및 바이오 마커를 보유하는 환자를 식별하는 수단 및 정보를 이용하는 방법을 제공한다. 또한, 보험 회사 또는 지불자 당사자에게 통지하고 사유의 정보의 이해 관계자에게 지불하는 것이 자동화된 방식으로 이루어질 수 있다.In another embodiment, the diagnostic laboratory or physician may determine the patient biomarker and perform the tests necessary to upload the information directly to the system patient record database (s). The system then correlates the patient ' s clinical and / or biomarker information with the information in the system database (s) and / or accesses one or more public or private domain databases to generate a match for any proprietary biomarker information can do. It is also possible to compare the clinical and / or demographic information of a patient with other patient records in the patient record database (s) to identify a common SNP or other biomarker for diagnostic and therapeutic purposes, It can be determined whether or not an attribute exists. Information may then be communicated to the physician indicating that the individual shares properties with a population of individuals having a common SNP or other biomarker. Thus, the method provides genetic information that can be read for private use, and a means of using the means and information to identify the patient with the biomarker. In addition, it may be done in an automated manner to notify the insurance company or the party of the payer and to pay to the interested parties of the information of reason.
도 1을 참조하여 본 명세서에 개시된 본 발명의 구현을 위한 시스템을 설명할 것이다. 도 1에서, 하나 이상의 데이터베이스에 대한 액세스를 제어하고 사용자들 사이의 지불 전달을 제어하기 위해 신뢰된 서버(101)(내부 점선 사각형)를 갖는 시스템(100)이 제공된다. 당업자는 신뢰된 서버(101)가 본 명세서에 개시된 기능을 수행할 수 있는 통신을 위한 하나 이상의 프로세서(103)(직사각형), 데이터 저장 장치(둥근 직사각형) 및 서버의 임의의 구성일 수 있음을 이해할 것이다. 시스템(100)은 다양한 사용자 인터페이스(오각형) 및 기능적 설비(육각형)를 호스팅할 수 있다. 신뢰된 서버(101), 및 특히 하나 이상의 프로세서(103)는 사유의 기록 데이터베이스(110) 및 환자 기록 데이터베이스(105)에 포함된 정보에 대한 액세스를 통제하는 프라이버시 규칙에 따라 사유의 기록 데이터베이스(110) 및 환자 기록 데이터베이스(105)에 저장된 정보에 대한 액세스를 제어한다.A system for implementation of the invention disclosed herein will be described with reference to FIG. In FIG. 1, a
환자 기록 데이터베이스(105)는 환자 식별 정보 및 진단 정보를 포함하는 개별 환자 기록을 포함하며, 여기서 각 환자 기록은 특정 개별 환자와 관련된다. 개별 환자 식별 정보는 성 및 이름, 출생 데이터, 의사 정보, 주소, 사회 보장 또는 기타 식별 번호, 또는 식별 정보와 관련된 환자의 신원에 대한 표시를 잠재적으로 제공할 수 있는 임의의 다른 정보와 같은 필드를 포함할 수 있다. 당업자는 환자 기록 데이터베이스(105)가 임의의 특정 장치 또는 하드웨어에 한정되지 않는다는 것을 이해할 것이다.The
사유의 기록 데이터베이스(110)는 사유의 바이오 마커의 기록, 바이오 마커의 권리 보유자에 관한 정보, 및 특정 질병 또는 상태를 진단하거나 또는 특정 질병 또는 상태에 대한 위험을 나타내기 위해 바이오 마커의 사용에 대한 데이터 또는 규칙을 포함한다. 바이오 마커 이외에, 사유의 기록(110) 데이터베이스는 선택적으로 특정 질병 또는 상태에 대한 위험을 평가하는데 사용될 수 있는 인구 통계 또는 임상 정보를 포함할 수 있다. 많은 바이오 마커는 소정의 인구 통계학적 및/또는 생리학적 파라미터와 조합되어 사용될 때 예측력을 증가시킨다. 예를 들어, 특정 SNP의 존재는 연령, 성별, 체중, 신장, 혈압, EJG 특성 또는 혈관 스텐트와 같은 소정의 이전의 병력과 같은 소정의 인구 통계학적 및/또는 생리학적 파라미터 또는 정보와 조합되어 특정 질병 또는 상태에 대한 증가된 위험을 나타낼 수 있다. 대안적으로, 특정 SNP의 존재는 약물 투여 또는 의료 장치의 사용과 같은 특정 치료 요법을 나타낼 수 있다. 특히, SNP의 존재는 임플란트식 심실 세동 제거 장치(Cardio defibrillator Device)(ICD)의 삽입을 나타낼 수 있다. 소정의 경우에는, 권리 보유자의 특허 청구는 특정 인구 통계학적 및/또는 생리학적 파라미터와 조합된 하나 이상의 바이오 마커의 사용으로만 확장될 수 있다. 이러한 경우, 권리 보유자의 지적재산권은 특정 인구 통계학적 및/또는 생리학적 파라미터와 관련해서 환자 기록에 바이오 마커가 있는 경우에만 관련될 수 있다.The
시스템(100)의 기능은 환자 기록 데이터베이스(105) 내의 정보에 대한 액세스가 제한된다는 것이다. 사유의 기록 데이터베이스(110) 내의 정보와 관련하여, 지적재산권, 특히 특허권의 범위 및 소유자는 일반적으로 공지되어 있다. 이와 같이, 사유의 기록 데이터베이스(110) 내의 정보에 대한 액세스는 특정 실시예에서 제한될 필요가 없다. 특히, 환자 식별 정보에 대한 액세스는 환자의 프라이버시를 보호하기 위해 제한된다. 일부 실시예에서, 환자 식별 정보에 대한 액세스는 프라이버시 규칙에 의해 환자의 의사 및 선택적으로 환자에 대한 책임이 있는 지불자 당사자에게만 부여된다. 인구 통계학적 및 임상적 정보 및 바이오 마커에 대한 액세스는 위에서 설명한 바와 같이 집단 간의 비교를 위해 부여될 수 있다.The function of the
의료 정보는 많은 개인에 의해 개인적인 것으로 간주되고, 흔히 특정 개인과 관련될 수 있는 의료 정보의 공개는 종종 사회적 규범에 따라 신뢰를 어기거나 또는 개인 프라이버시를 침해하는 것으로 간주된다. 의료 정보의 사회적 민감성 외에도, 의사 및 기타 의료 제공자는 환자의 의료 정보의 프라이버시를 보호할 윤리적 또는 법적 의무를 가질 수 있다. 또한, 특정 바이오 마커, 특히 유전 정보의 존재는 특정 환자를 차별하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 특정 유전 정보에 대한 지식은 고용주가 고용에 있어서 차별하거나 또는 건강 보험사가 보험 적용(coverage)을 거부하기 위해 사용될 수 있다. 그러한 차별의 잠재적 불법성에 의해 그 발생이 절대적으로 억지되는 것은 아니다.Medical information is deemed to be personal by many individuals, and disclosure of medical information, which can often be associated with a particular individual, is often considered to violate trust or violate personal privacy in accordance with social norms. In addition to the social sensitivity of medical information, doctors and other health care providers may have ethical or legal obligations to protect the privacy of patient medical information. In addition, the presence of certain biomarkers, particularly genetic information, can be used to differentiate particular patients. For example, knowledge of certain genetic information can be used by employers to discriminate in employment or to deny coverage by health insurers. The potential illegal nature of such discrimination does not preclude its occurrence.
의료 정보는 의사 사용자 인터페이스(115) 또는 진단 서비스 제공자 인터페이스(120)를 통해 환자 기록 데이터베이스(105)의 개별 기록에 입력된다. 도 1에 도시된 바와 같이, 의사 사용자 인터페이스(115)는 신뢰된 서버(101)와 통신한다. 특정 실시예에서, 의사 사용자 인터페이스(115)는 표준 HTML 웹 브라우저를 사용하여 의사 사용자 인터페이스(115)가 액세스될 수 있는 인터넷 웹 서버 상에 위치한다. 다른 경우에, 의사 사용자 인터페이스(115)는 신뢰된 서버(101) 또는 프로세서(103)로부터 멀리 떨어진 프로세서 상에서 실행되는 특수한 실행 가능 프로그램일 수 있으며, 신뢰된 서버(101)와의 통신은 인터넷 또는 다른 네트워크를 통해 수행된다.The medical information is entered into the individual record of the
의사 사용자 인터페이스(115)는 사용자를 의사 사용자(115)로 식별하기 위해 인증 크리덴셜을 갖는 사용자에 의해 액세스 가능하다. 의사 사용자(115)는 의료 제공자이거나, 또는 환자 기록 데이터베이스(105)의 특정 환자 기록과 관련된 정보를 입력하거나 또는 채우기 위해 환자에 의해 승인된 의료 제공자가 감독하는 개인이다. 의사 사용자(115)는 환자 식별 정보 및 인구 통계학적 정보를 포함하는 환자 기록에 의사 사용자가 유지하는 별도의 전자 기록 시스템에 의해 제공된 전자 데이터를 통해 수동으로 또는 자동화된 방식으로 정보를 입력할 수 있는 기능을 가질 수 있다. 의사 사용자가 의사가 권한이 있는 환자 기록에 포함된 정보에는 액세스할 수 있지만 의사가 권한이 없는 환자 기록에 대한 식별 정보에는 액세스할 수 없도록 보안 규칙을 설정할 수 있다.The
환자 기록 데이터베이스 내의 특정 환자 기록에 대한 의사 사용자의 권한은 새로운 환자 기록을 수립할 때 자동으로 수립될 수 있다. 즉, 환자 기록을 수립하는데 사용된 식별 환자 정보를 소유하면, 의사 사용자가 그 환자에 관한 권한을 갖는 것으로 추정된다. 대안적으로, 예를 들어 환자가 의료 제공자를 변환하는 경우, 의사 사용자의 권한은 이미 시스템에 액세스한 의사 사용자에 의해 확인되거나 또는 인증될 수 있다. 대안적으로, 환자가 특정 의사 사용자의 권한을 지정할 수 있도록 환자 사용자 인터페이스(125)가 선택적으로 제공될 수 있다. 특정 실시예에서, 환자 사용자 인터페이스(125)는 환자 기록 데이터베이스(105) 내의 환자 기록의 내용을 변경하기 위한 액세스를 갖지 않으므로, 단순한 사용자가 부주의하게 환자 기록의 내용을 변경하는 것을 방지한다.The authority of the physician user for a particular patient record in the patient record database can be established automatically when establishing a new patient record. That is, if possessing the identified patient information used to establish the patient record, it is assumed that the physician user has authority over the patient. Alternatively, for example, if a patient transduces a healthcare provider, the authority of the physician user may be verified or authenticated by a physician user who has already accessed the system. Alternatively, a
선택적으로, 신뢰된 서버(101)는 또한 진단 서비스 제공자 인터페이스 사용자(120)를 통해 액세스될 수도 있다. 바이오 마커는 종종 정교한 장비를 필요로 하는 실험실 테스트를 통해 결정되는 물리적 특성이다. 따라서, 전문화된 테스트 실험실 또는 진단 서비스를 이용하여 직접 진단 테스트를 수행하고 진단 정보를 생성할 수 있다. 진단 정보는 의사에게 통지될 수 있고, 의사는 의사 사용자 인터페이스(115)를 통해 환자 기록에 포함된 진단 정보를 업데이트할 수 있다. 대안적으로, 진단 서비스 제공자 사용자 인터페이스(120)는 테스트 실험실 또는 진단 서비스가 환자 기록 데이터베이스(105) 내의 환자 기록의 진단 정보를 직접 업데이트할 수 있게 하도록 제공될 수 있다. 진단 서비스 사용자 인터페이스는 의사 사용자 인터페이스(115)와 유사한 방식으로 HTML 뷰어 또는 특수 실행 가능 프로그램을 통해 액세스 가능할 수 있다.Optionally, the trusted
의사는 일반적으로 환자 기록에 포함되는 모든 환자 식별 정보 및 진단 정보에 대한 액세스를 필요로 하기 때문에, 신뢰된 서버(101) 상에서 동작하는 프라이버시 규칙은 의사 사용자에게 의사가 권한을 갖는 환자 기록 데이터베이스(105)의 환자 기록에 대한 높은 액세스 등급을 허용하도록 구성될 수 있다. 대조적으로, 진단 서비스 제공자는 일반적으로 환자 정보에 대한 어떠한 중요한 액세스도 가질 필요가 없다. 이와 같이, 프라이버시 규칙은 진단 서비스 제공자가 진단 서비스 제공자 사용자 인터페이스(120)를 사용하여 환자 기록 데이터베이스(105)에 진단 정보를 업로드할 수 있도록 설정될 수 있다. 특정 실시예에서, 진단 서비스 제공자는 이름 및 생년월일과 같은 기본 환자 식별 정보에 대해 통보받을 필요가 없거나 또는 액세스할 필요가 없다. 오히려, 특정 진단 테스트에 대한 고유한 그리고/또는 일회성 참조 번호가 진단 서비스 제공자에게 제공될 수 있고, 신뢰된 서버(101)는 참조 번호를 업데이트될 특정 환자 기록과 상관시킬 수 있다.Since the physician generally needs access to all patient identification information and diagnostic information included in the patient record, the privacy rules operating on the trusted
시스템의 추가 사용자는 지불자 당사자 사용자 및 권리자 보유자 사용자를 포함하며, 이들은 지불자 당사자 인터페이스(130) 및 권리 보유자 인터페이스(135)를 통해 각각 신뢰된 서버(101)에 액세스한다. 시스템(100)의 기능은 사유의 바이오 마커 정보가 의사 사용자 인터페이스(115)를 통해 액세스될 때 지불자 당사자로부터 권리 보유자에게의 지불의 전달을 허용하는 것이다. 의사가 시스템(100)을 사용하여 사유의 바이오 마커 정보에 액세스하는 프로세스는 이하에서 더 상세히 설명될 것이다.Additional users of the system include a payor party user and a rights holder user who access the trusted
바이오 마커에 대한 진단 테스트 및 의사 치료 및 바이오 마커의 존재를 기반으로 한 조언을 포함하는 의료 서비스는 종종 서비스를 받는 환자가 필요한 지불액의 100%를 책임지지 않는 건강 보험에 의해 커버된다. 일부 실시예에서 지불자 당사자 사용자는 환자 기록 데이터베이스(105)의 환자 기록에 의해 표현되는 특정 환자에 대한 책임을 갖는 건강 보험사 또는 다른 제3 당사자 지불자이다. 또한, 환자 자신이 또한 의사가 치료하는 동안 특정한 사유의 바이오 마커에 접근하기 위한 지불의 전부 또는 일부에 대해 책임을 질 수도 있다. 이와 같이, 지불자 당사자는 보험사에 추가하여 또는 보험사 대신에 환자를 더 포함할 수 있다.Diagnostic tests for biomarkers and medical services, including advice based on the presence of physician care and biomarkers, are often covered by health insurance, where the patients receiving services are not responsible for 100% of the required payments. In some embodiments, the payer party user is a health insurer or other third party payer who is responsible for the particular patient represented by the patient record in the
신뢰된 서버(101) 상에서 동작하는 프라이버시 규칙은 지불자 당사자 사용자가 지불을 승인하거나 또는 이미 보내진 지불의 유효성을 검토할 의무를 확인하는데 필요한 정보에만 액세스할 수 있도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 지불자 당사자 사용자는 실제로 수행된 진단 질의 또는 테스트의 본질에 대해 액세스할 필요는 없고, 오히려 수행된 서비스가 특정 건강 플랜에 의해 통상적으로 승인된 유형이라는 보증에 대해서만 액세스할 필요가 있다. 이와 같이, 환자 기록 데이터베이스(105) 내의 환자 기록은 지불자 당사자에 의해 제공되는 의료 커버리지의 범위의 세부 사항과 함께 그 환자에 대한 지불자 당사자의 신원의 세부 사항을 포함할 수 있다. 지불자 당사자 사용자는 프라이버시 규칙에서 설정된 대로 피보험 환자가 보험에 의해 커버되는 사유의 바이오 마커를 기반으로 한 평가를 받았다는 통지를 받도록 선택할 수 있고, 지불자 당사자 사용자가 보험 커버리지를 확인하기 위해 피보험 환자의 신원을 요구할 수 있지만, 해당 바이오 마커의 정확한 정체를 알지 않고 지불을 처리하도록 선택할 수 있다. 이와 같이, 시스템(100)은 민감한 의료 정보에 대해 높은 등급의 환자 프라이버시를 보장할 수 있다.The privacy rules operating on the trusted
일반적으로, 지불자 당사자 및 보험사는 피보험자에게 수행되는 의료 진단 테스트의 본질에 액세스하고, 그러한 의료 진단 테스트는 보험사에게 청구된다. 여기서, 진단 서비스 제공자는 일반적 관습대로 수행되는 서비스에 대해 직접적으로 지불자 당사자 또는 보험사에게 직접 청구할 수 있다. 예를 들어, 진단 서비스 제공자는 유전자 칩 또는 유사한 테스트를 사용하는 게놈-와이드 SNP 분석 또는 혈액 단백질 분석의 수행에 대해 지불자 당사자 또는 보험사에게 청구할 수 있다; 이러한 진단 테스트의 본질은 지불자 당사자 또는 보험사에게 직접 통지될 수 있다. 그러나, 보다 상세히 아래에서 설명되는 바와 같이, 시스템(100)은 의사 사용자가 그러한 테스트에 의해 측정된 특정 바이오 마커에 관한 정보에 액세스할 수 있게 한다. 지불자 당사자 사용자 또는 보험사는 특정 피보험 환자에 대해 게놈 와이드 SNP 분석이 수행되었다는 지식을 가질 수 있지만, 의사가 심장병, 암 또는 다른 특정 질병 또는 상태와 관련된 바이오 마커를 구체적으로 평가한 지식에 대한 지불자 당사자 사용자의 액세스는 시스템의 프라이버시 규칙을 사용하여 차단될 수 있다. 대안적으로, 비밀 환자 정보를 보호하기 위해 필요에 따라 진단 서비스 제공자 사용자에 대한 그리고 이로부터의 지불이 시스템(100)을 통해 이루어질 수 있다.Generally, the payer party and the insurer access the nature of the medical diagnostic tests performed on the insured, and such medical diagnostic tests are billed to the insurer. Here, the diagnostic service provider may directly bill the payer party or the insurer directly for services performed according to customary practice. For example, a diagnostic service provider may charge a payer party or insurer for genome-wide SNP analysis or for performing blood protein analysis using a gene chip or similar test; The nature of such a diagnostic test may be communicated directly to the payer party or insurer. However, as will be described in more detail below, the
유사하게, 권리 보유자 사용자는 일반적으로 특정 사유의 바이오 마커와 관련된 정보에 액세스한 환자 또는 의사의 신원에 대한 액세스를 요구하지 않는다. 이와 같이, 프라이버시 규칙은 권리 보유자 사용자 인터페이스(135)가 그들의 사유의 바이오 마커의 사용 빈도에 관한 정보에 액세스하고 적절한 지불의 수령을 확인할 수 있도록 구성될 수 있다. 그러나, 의사 및 보험사의 이름뿐만 아니라 환자의 식별 정보도 필요에 따라 시스템(100)에 의해 차단될 수 있다.Similarly, rights holder users generally do not require access to the identity of the patient or physician who has accessed the information associated with the biomarker of a particular cause. As such, the privacy rules can be configured so that the rights
당업자는 위에서 설명한 프라이버시 규칙이 특정 사용자에 의해 요구되는 바와 같이 상기 설명으로부터 변경될 수 있음을 쉽게 이해할 것이다. 예를 들어, 지불자 당사자 사용자는 특정 사유의 바이오 마커의 사용에 대한 지불을 승인하거나 또는 검토하기 위해 보다 높은 정보 등급을 요구할 수 있으며, 프라이버시 규칙은 환자 기록 데이터베이스(105)에 포함된 식별 정보 및 진단 정보에 대한 액세스 등급을 변경하도록 수정될 수 있다. 시스템(100)은 사유의 바이오 마커를 사용하기 위한 권리의 익명의 이전 및 그러한 사유의 바이오 마커의 권리 보유자에게의 익명의 지불금 전달을 용이하게 한다. 본 발명은 상술한 기준을 충족시키는 임의의 프라이버시 규칙 세트의 사용을 구체적으로 고려한다.Those skilled in the art will readily appreciate that the privacy rules described above may be varied from the above description as required by a particular user. For example, the user of the payer party may request a higher information rating to approve or review the payment for use of the biomarker for a particular reason, and the privacy rule may include identification information included in the
시스템(100)은 시스템으로부터의 새로운 정보의 이용 가능성을 포함하는 이메일 또는 다른 통지를 임의의 사용자에게 송신하거나 또는 적절한 인터페이스에 액세스할 때 새로운 정보가 이용 가능하다는 통지를 송신하는 기능을 하는 선택적 통지 서버(140)를 포함할 수 있다. 그러한 통지는 전자 메일 또는 유사한 통지를 사용하여 행해질 수 있거나 또는 새로운 정보가 이용 가능하게 된 후에 사용자가 시스템(100)에 로그인할 때 프롬프트에 의해 표시될 수 있다.The
도 2를 참조하면, 환자 기록 데이터베이스(105)에 대한 액세스 및 상이한 카테고리의 사용자에게 부여된 특권이 논의될 것이다. 의사 사용자 인터페이스(115)는 i) 시스템(100)에 로그인하는 능력; ii) 환자 식별 정보 및 진단 정보를 포함하는 허가된 환자 기록에 대해 환자 기록 데이터베이스(105)를 수정하는 능력; iii) 질의를 시스템(100)에 제출하는 능력; 및 iv) 이메일에 의해 또는 시스템(100)에 로그인함으로써 질의로부터의 결과 기록을 수신하는 능력을 제공한다. 진단 서비스 제공자 인터페이스(120)는 i) 시스템에 로그인하는 능력; ii) 진단 정보를 갖는 참조 ID 번호 및/또는 의사 ID 번호의 사용을 통해 환자 기록 데이터베이스(105) 내의 환자 기록을 업데이트하는 능력; iii) 이전의 업로드를 볼 수 있는 능력; iv) 환자 기록에 대한 이전의 업데이트를 검토하는 능력; 및 v) 선택적으로 데이터의 시스템(100)으로의 전송을 수행하는 기술자로부터 진단 정보를 숨기기 위한 암호화 또는 다른 수단을 제공하는 능력을 제공한다.Referring to FIG. 2, access to the
권리 보유자 사용자 인터페이스(135)는 i) 시스템에 로그인하는 능력; ii) 권리 보유자 사용자와 관련된 사유의 바이오 마커의 사용 또는 매칭의 이력을 검토하는 능력; 및 iii) 사유의 바이오 마커의 사용 또는 매칭에 대한 청구, 지불 및 회계 이력을 검토하는 능력을 제공한다. 지불자 당사자 사용자 인터페이스(130)는 i) 시스템(100)에 로그인하는 능력; ii) 피보험 환자의 계좌 잔액을 검토하는 능력; iii) 권리 보유자 사용자에게 지불할 필요성을 승인, 확인 또는 인정하는 능력; iv) 금융 거래 이력을 검토하는 능력; 및 v) 진단 서비스 제공자에게 선택적으로 지불을 승인하는 능력을 제공한다. 환자 사용자 인터페이스(125)는 i) 시스템에 로그인하는 능력; 및 ii) 환자-고유한 정보에 액세스하도록 권한을 다른 사용자에게 제공하는 능력을 제공한다.
단계 I 연구는 암의 NGS 데이터로부터 SV 및 CNVs를 검출하는 현재의 방법을 평가하는 것; CNV 검출을 임상-등급 정확도에 이르게 하도록 기계 학습 알고리즘을 개발하는 것; 및 임상적 유용성을 입증하기 위해 이러한 방법의 유효성을 검증하고 스케일링하는 것에 초점을 맞출 것이다. YG-C에서 구현되면, 본 발명의 알고리즘은 SVs를 식별하기 어려운 개인 유전 특성을 사용하여 테스트를 시작함으로써 치료 시간을 단축할 가능성을 갖는다. 또한, 환자의 게놈을 YG-C에 저장할 수 있으며, 환자가 시퀀싱을 위해 리턴할 필요 없이 새로운 바이오 마커를 위해 즉각적으로 호출 및 재검색할 수 있다. 본 발명의 접근 방식은 일회용, 단일 목적 테스트 키트와 관련된 제조, 운송 및 폐기 비용을 제거한다. 마지막으로, 우리의 통합 프레임워크는 모든 임상 유전자 테스트에 적합하므로, 미래의 인실리코 테스트를 위한 템플릿으로 사용된다. 본 개발은 일반적으로 암에 관련된 사람뿐만 아니라 모든 유형의 유전자 돌연변이에 적용될 수 있다.The Phase I study evaluated current methods of detecting SV and CNVs from NGS data of cancer; Developing machine learning algorithms to bring CNV detection to clinical-grade accuracy; And will focus on validating and scaling these methods to demonstrate clinical utility. When implemented in YG-C, the algorithm of the present invention has the potential to shorten the treatment time by initiating testing using personal dielectric properties that are difficult to identify SVs. In addition, the patient's genome can be stored in the YG-C and the patient can be immediately recalled and rediscovered for new biomarkers without having to return for sequencing. The approach of the present invention eliminates manufacturing, shipping and disposal costs associated with disposable, single-purpose test kits. Finally, our integrated framework is suitable for all clinical genetic tests and is therefore used as a template for future silico tests. This development is generally applicable to all types of gene mutations as well as to those involved in cancer.
SBIR 프로그램의 목표 및 목적은 암 및 기타 비-암 상태에 대한 유전자 테스트 표준화를 위한 혁신적인 접근 방식의 프레임워크를 마련하고자 시도하는 본 발명의 제안과 일치한다.The goals and objectives of the SBIR program are consistent with the present invention's attempt to establish a framework for an innovative approach to standardizing genetic testing for cancer and other non-cancerous conditions.
시스템에 질의Query the system
도 1과 관련하여 설명된 바와 같이, 시스템(100)은 사용자와 상호 작용하고 프라이버시 규칙을 구현하여 환자 기록 데이터베이스(105)에 대한 액세스를 제어하도록 기능하는 신뢰된 서버(101)를 포함한다. 의사 사용자 인터페이스(115) 및 선택적으로 진단 서비스 인터페이스(120)는 진단 정보로 환자 기록 데이터베이스(105)의 환자 기록을 채우도록 사용된다. 진단 정보에는 사유의 바이오 마커 정보의 존재를 결정하기 위해 분석이 필요한 많은 양의 데이터가 포함될 수 있다. 예를 들어, 진단 정보에는 특정 대립 유전자, SNP들 또는 돌연변이의 존재를 식별하기 위해 파싱(parsing)이 필요한 게놈-와이드 유전 정보가 포함될 수 있다.As described in connection with FIG. 1, the
특정 실시예에서, 진단 정보는 의사 사용자 인터페이스(115)를 통해 개시된 의사로부터의 특정 질의에 대해서만 액세스된다. 이와 같이, 관심이 있는 특정 질병 또는 상태에 대한 위험을 평가하기 위해 의사가 사용하는 바이오 마커 정보만이 의사 사용자에게 부여되고, 그러한 액세스에 의해 권리 보유자에게 지불될 잠재적인 필요성이 존재하게 된다. 예를 들어, 게놈-와이드 정보가 환자에 대해 취해져 환자 기록의 진단 정보에 존재한다면, 많은 잠재적 사유의 SNP들 또는 다른 바이오 마커가 획득된 진단 정보에 잠재적으로 존재할 수 있다. 그러나, 대부분의 시나리오에서 게놈-와이드 진단 정보를 통해 결정된 개별 환자의 게놈에 존재할 수 있는 모든 사유의 SNP들에 대한 지불을 요구하는 것은 비실용적입니다. 또한, 권리 보유자의 지적재산권은 진단 테스트 동안 단지 검출이 아니라 특정 사유의 SNP들의 특정 용도로만 확장될 수 있다. 또한, 지적재산권은 특정 질병이나 상태에 대한 위험을 나타내기 위해 한 명의 환자에게 존재하는 복수의 바이오 마커 및/또는 임상 파라미터로만 확장될 수 있다.In certain embodiments, the diagnostic information is accessed only for a specific query from a physician initiated via the
이와 같이, 의사 사용자는 적어도 하나의 검색 기준으로 시스템(100)에 질의함으로써 환자 기록 내의 진단 정보에 액세스할 수 있다. 검색 기준은 특정 질병 또는 상태와 상관되는 특정 바이오 마커 및/또는 바이오 마커에 대한 검색일 수 있다. 유전 정보를 통해 파싱하는 검색 알고리즘 및 방법이 알려져 있다. 리피도믹 및 프로테오믹 데이터와 같은 다른 바이오 마커 데이터도 또한 질의에 대한 응답으로 검색될 수 있다.As such, the pseudo-user can access diagnostic information in the patient record by querying the
사유의 기록 데이터베이스(110)는 특정 바이오 마커의 정체 외에, 특정 바이오 마커와 관련된 특정 질병 또는 상태에 관한 정보를 포함할 수 있다. 종종, 이러한 특정 질병이나 상태는 관련 권리 보유자가 의존하는 특허 또는 기타 지적재산권 그랜트(grant)에 명시되어 있다. 특정 질병 또는 상태에는 키워드 검색의 불확실성을 피하기 위해 시스템(100) 내에서 사용하기 위한 고유 코드가 할당될 수 있다.The
비-제한적인 예로서, 의사는 환자의 전체의 또는 부분적인 게놈 평가를 요청할 수 있으며, 여기서 생성된 진단 정보는 환자 기록 데이터베이스(105)의 환자 기록에 로딩된다. 그 다음, 의사는 의사 사용자 인터페이스(115)를 통해 시스템(100)에 질의를 제출하여 심장 질병에 대한 위험과 관련된 SNP들을 검색할 수 있다. 특정 실시예에서, 신뢰된 서버(101) 또는 다른 프로세서는 사유의 바이오 마커 SNP들 및/또는 심장 질병과 관련된 다른 SNP들에 대한 진단 정보에 포함된 유전 정보를 반복적으로 검색할 수 있다. BLAST, BioJava (http://www.biojava.org/wiki/Main Page) 또는 BioParser (http://bioinformatics.tgen.org/brunit software/bioparser/)와 같은 알려진 검색 엔진 및 파서(parser) 알고리즘을 사용하여 관련 사유의 바이오 마커에 대한 진단 정보를 검색할 수 있다. 서브-데이터베이스 표 또는 결과 기록은 파서 알고리즘을 사용하여 추출된 정보로 환자 기록 데이터베이스(105)의 관련 환자 기록에 채워질 수 있으며, 이는 질의와 관련된 바이오 마커를 추출하기 위해 원 진단 데이터를 1회만 파싱할 필요성을 제거할 것이다.As a non-limiting example, a physician may request a full or partial genomic evaluation of a patient, wherein the generated diagnostic information is loaded into the patient record of the
의사 질의에 대한 응답으로 사유의 바이오 마커를 식별하면, 이로써 하나 이상의 권리 보유자의 지적재산권을 사용할 수 있으며, 그 후 권리 보유자에게 지불금을 전달하거나, 설명하거나 또는 에스크로하는 절차를 개시할 수 있다. 신뢰된 서버(101)는 지불 로그 또는 데이터베이스(150)를 업데이트하여, 질의에 대한 응답으로 사유의 바이오 마커를 리턴하는 의사 사용자에 의한 성공적인 질의 시에 사유의 바이오 마커의 사용에 대한 금전적인 금액을 적절한 권리 보유자에게 입금한다. 지불자 당사자 사용자로부터 권리 보유자 사용자에게의 지불을 처리하기 위해 지불 기관(160)이 존재할 수 있다. 지불은 자동적일 수도 있고 또는 지불자 당사자 사용자 인터페이스(130)를 사용하여 지불자 당사자 사용자에 의한 승인 후에만 이루어질 수도 있다. 특정 실시예에서, 시스템(100)은 은행 계좌들 간의 실제 자금 이체를 완료하는 것은 아니다. 오히려, 지불 로그 또는 데이터베이스(150)의 잔액이 지불자 당사자 사용자가 자금을 송금할 의무를 반영하여 업데이트될 때 지불은 본 발명 및 첨부된 청구범위의 목적을 위해 완료된다. 자금은 지불자 당사자에 의해 시스템(100)의 관리자 또는 다른 당사자에게 에스크로로서 정기적으로 송금될 수 있으며, 이 때 관리자는 적절한 권리 보유자에게 자금을 송금할 수 있으며, 로그 또는 데이터베이스(150)에 명시된 지불금 송금이 이루어진다. 다른 실시예에서, 지불 기관(160)은 관련 사용자의 뱅킹 정보로 프로그래밍될 수 있고, 자동 어음 교환 시스템(automated clearing house)(ACH) 또는 다른 전자 수단을 사용하여 권리 보유자 사용자와 지불자 당사자 사용자의 익명성을 보장하는 방식으로 지불자 당사자 사용자와 권리 보유자 사용자 간의 지불을 주기적으로 개시할 수 있다. 자금은 지불자 당사자의 신원을 보호하기 위해 시스템 관리를 위한 은행 계좌 셋업을 통해 먼저 이체될 수 있는데, 이는 환자 식별 정보를 노출할 수 있다.Identifying the biomarker of interest in response to a physician query may thereby enable the use of one or more rightsholders' intellectual property rights and then initiate a process of transferring, describing, or escrowing the payment to the rights holder. The trusted
하나 이상의 권리 보유자 사용자가 결과 기록에서 질의로부터 리턴된 사유의 바이오 마커 정보에 대한 권리를 소유하고 있는 경우, 합의된 계산을 사용하여 지불자 당사자 사용자의 지불을 사유의 바이오 마커 정보의 권리 보유자들 간에 자동으로 시스템(100)을 사용하여 나눌 수 있다. 예를 들어, 제1 권리 보유자는 심장 질병 위험을 나타내는 제1 SNP 바이오 마커에 대한 특허 청구범위를 소유할 수 있고, 제2 권리 보유자 사용자는 심장 질병 위험을 나타내는 제2 SNP 바이오 마커에 대한 특허 청구범위를 소유할 수 있다. 시스템(100) 및 지불 기관(160)은 하나의 환자에서 발견된 바이오 마커를 제1 및 제2 권리 보유자 사용자에게 자동적으로 동시에 통지할 수 있고, 그 후 미리 준비된 계산이 각 권리 소유자 사용자에게 지불을 배당하기 위해 수행될 수 있다. 이러한 방식으로, 개별 환자 비용은 시스템(100)을 사용하여 모든 환자에 걸쳐 분배될 수 있으며, 그에 따라 본 발명의 시스템 및 방법을 사용하여, 권리 소유자 사용자는 특정 환자 식별 정보에 대해 알지 못하게 된다(blinded).If more than one Rightsholder User owns the right to biomarker information for the reason for which they were returned from the query in the results record, the payment of the user of the payer party using the agreed calculation shall be made between the rights holders of the proprietary biomarker information And can be automatically divided by using the
시스템(100)의 추가적 특징은 사유의 바이오 마커의 사용이 특정 환자에 기인할 수 있다는 것이다. 즉, 환자 기록에는 예를 들어 결과 기록에 의해 특정 바이오 마커의 사용이 과거에 액세스되어 지불되었음을 나타내기 위해 주석을 달 수 있다. 특정 실시예에서, 환자는 다른 의사에게 가서 제2 의견을 구할 수 있고 그리고/또는 과거에 이미 지불된 바이오 마커와 관련된 동일한 또는 상이한 진단 테스트가 수행될 수 있다. 환자는 과거에 액세스한 사유의 바이오 마커의 향후 사용을 허용하는 제한된 라이센스를 부여받을 수 있다. 따라서, 환자는 추가 지불 없이 제2 의사 의견 및/또는 추가 진단 테스트를 받을 수 있다.An additional feature of
예를 들어, 과거에 액세스된 사유의 바이오 마커 및 이전에 지불한 금액을 나타내도록 환자 기록을 업데이트할 수 있다. 이전에 액세스한 바이오 마커를 포함하는 결과 기록을 생성하는 미래의 질의가 행해지면, 시스템은 추가 지불 없이 그 사유의 바이오 마커의 추가 사용을 허용하도록 설정될 수 있다. 특정 실시예에서, 이전에 액세스된 사유의 바이오 마커의 장래 이용이 이루어질 수 있는 시간의 길이는 설정된 시간으로 제한될 수 있다. 환자 기록에는 미래 사용에 대한 라이센스의 만료 계산을 허용하기 위해 바이오 마커가 1차로 액세스된 날짜를 표시하도록 주석을 달 수 있고, 여기서 바이오 마커 사용에 대한 권리의 시간량이 사유의 기록 데이터베이스(110)에 표시될 수 있다.For example, patient records may be updated to reflect past biomarkers and previously paid amounts of reason for access. When a future query is made that generates a result record that includes a previously accessed biomarker, the system may be configured to allow further use of the biomarker for the reason without additional payment. In certain embodiments, the length of time that future use of biomarkers of previously accessed reason can be made can be limited to the set time. The patient record may be annotated to indicate the date that the biomarker was first accessed to allow the calculation of expiration of the license for future use, where the amount of time of the right to use the biomarker is recorded in the
이 시스템은 또한 환자의 인구 통계학적 및 생리학적 정보를 시스템 내의 그리고/또는 SNP 컨소시엄과 같은 하나 이상의 공중 또는 사설 도메인 데이터베이스로부터 액세스된 정보와 상관시키고, 유전적, 프로테오믹, 및/또는 다른 유형의 진단 테스트에 대한 제안을 포함하는 결과 세트를 생성할 수 있다. 추가 실시예에서, 본 발명은 또한 식별된 상관 관계의 통계적 유의성을 결정하는데 도움이 되도록 식별된 상관 관계를 디스플레이하는 것에 관한 것이다. 또한, 환자의 진단학적, 임상적 및 생리학적 정보가 데이터베이스의 다른 환자 기록과 비교되어, 진단 및 치료에 사용하기 위한 공통 바이오 마커를 공유하는 것으로 본 발명의 시스템에 의해 식별된 집단에 공통 속성이 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 그 후 정보가 의사에게 통신되어 개인이 공통적인 바이오 마커를 가진 개체 집단과 속성을 공유함을 나타낼 수 있다. 그러한 정보는 의사의 질의를 생성한 결과 기록에 포함될 수 있다.The system may also correlate patient demographic and physiological information with information accessed from one or more public or private domain databases, such as within the system and / or a SNP consortium, and may be genetic, proteomic, and / Lt; RTI ID = 0.0 > test < / RTI > In a further embodiment, the invention also relates to displaying an identified correlation to help determine the statistical significance of the identified correlation. It is also possible that the patient's diagnostic, clinical and physiological information is compared to other patient records in the database to provide a common attribute to the population identified by the system of the present invention as sharing a common biomarker for use in diagnosis and treatment It can be determined whether or not it exists. The information can then be communicated to the physician to indicate that the individual shares properties with a population of individuals having a common biomarker. Such information may be included in the record as a result of generating a physician query.
도 3을 참조하면, 사유의 바이오 마커에 대해 시스템(100)에 질의하고 알지 못하는 방식으로 권리 보유자 사용자에게 지불금을 송금하는 예시적인 프로세스가 설명될 것이다. 단계(310)에서, 의사는 진단 테스트에 의해 생성된 원 진단 데이터가 사유의 바이오 마커를 포함할 수 있는 특정 진단 테스트를 수행할 것을 요구한다. 단계(320)에서, 원 진단 데이터는 환자 기록 데이터베이스(105)의 특정 환자 기록에 추가하기 위해 시스템(100)에 업로드된다. 원 진단 데이터는 진단 서비스 제공자에 의해 업로드될 수 있고, 환자 기록은 환자의 익명성을 유지하는 참조 번호에 의해 식별된다. 다른 실시예에서, 단계(320)는 단계(310) 이전에 발생할 수 있고, 이전에 업로드된 데이터가 시스템(100)으로부터 호출될 수 있다.Referring to FIG. 3, an exemplary process for querying
단계(330)에서, 의사는 원 진단 데이터에서 특정 바이오 마커를 찾고 그리고/또는 특정 질병 또는 상태에 대한 위험을 예측하거나 또는 나타내는 바이오 마커를 찾도록 시스템에 질의한다. 환자의 기록 데이터베이스는 시스템(100)에 의해 액세스되고, 질의에 부합하는 특성을 갖는 사유의 바이오 마커를 식별하도록 원 진단 데이터가 파싱된다. 단계(340)에서, 질의에 의해 리턴된 바이오 마커를 포함하는 결과 기록이 생성되고, 선택적으로 의사 및/또는 환자에 대한 책임이 있는 지불자 당사자 사용자 또는 사유의 바이오 마커와 관련된 권리 보유자 사용자에게 통지된다. 환자 기록은 결과 기록 또는 질의의 내용에 의해 업데이트될 수 있다. 단계(350)에서, 지불 로그 또는 데이터베이스는 알지 못하는 방식으로 지불자 당사자 사용자와 권리 보유자 사용자 사이의 지불에 대한 필요성을 반영하도록 업데이트된다.At
데이터베이스 구조Database structure
도 4는 본 명세서에 설명된 방법 및 시스템과 관련하여 사용될 수 있는 데이터베이스 구조의 비-제한적인 예를 도시한다. 당업자는 다른 데이터베이스 구조 및 조직이 본 명세서에 설명된 방법 및 시스템을 실시하도록 동등하게 사용될 수 있음을 쉽게 인식할 것이다. 도 4는 구조화 질의 언어(structured query language)(SQL)를 사용하여 액세스될 수 있고 얻어진 질의를 검색할 수 있는 관계형 데이터베이스의 구조를 도시한다.Figure 4 illustrates a non-limiting example of a database structure that may be used in connection with the methods and systems described herein. One of ordinary skill in the art will readily recognize that other database structures and organizations may be equally used to implement the methods and systems described herein. Figure 4 shows the structure of a relational database that can be accessed using a structured query language (SQL) and can retrieve the obtained query.
도 4는 헤더에 기술된 카테고리와 관련된 행 및 열을 갖는 여러 표를 갖는 관계형 데이터베이스를 나타낸다. 도 4의 표(410-445)에 제시된 바와 같이, 각 표에 대한 예시적인 속성이 리스트화되어 있다. 각 표(410-445)의 제1 속성은 SQL을 사용하여 해당 표의 정보를 다른 관련 표에 연관시키는 키로 사용될 수 있다. 보다 구체적으로, 각 표의 제1 속성은 임의의 하나의 표 내에 복제되지 않는 후보 키로서 기능할 수 있다. 표(410-445)의 구성이 이제 설명될 것이다.Figure 4 shows a relational database with multiple tables having rows and columns associated with the categories described in the header. As shown in tables 410-445 of FIG. 4, exemplary attributes for each table are listed. The first attribute of each table 410-445 may be used as a key to associate information in the table with other related tables using SQL. More specifically, the first attribute of each table may serve as a candidate key that is not duplicated in any one table. The organization of Tables 410-445 will now be described.
표(410)는 환자 식별 정보를 포함한다. 속성은 환자 식별 번호, 환자의 이름, 연락처 정보, 의사 이름 및/또는 의사 사용자 식별 번호, 및 보험사 정보 및/또는 지불 사용자 식별 번호를 포함할 수 있다. 당업자는 다른 속성들이 환자 식별 표(410)에 포함될 수 있다는 것을 쉽게 인식할 것이다. 설명된 바와 같이, 환자 식별 정보 표(410)에 포함된 정보의 보호는 환자의 프라이버시를 보호하기 위해 엄격하게 제어된다. 이와 같이, 환자 신원에 관한 민감한 정보는 그러한 정보의 허가되지 않은 노출을 방지하기 위해 표(410)에서 분리될 수 있다.Table 410 includes patient identification information. The attributes may include a patient identification number, a patient's name, contact information, a doctor's name and / or a physician user identification number, and an insurance company information and / or a payment user identification number. Those skilled in the art will readily recognize that other attributes may be included in the patient identification table 410. [ As described, the protection of the information contained in the patient identification table 410 is tightly controlled to protect the patient ' s privacy. As such, sensitive information about the patient's identity can be separated in the table 410 to prevent unauthorized disclosure of such information.
액세스에 대해 보다 덜 엄격한 제어를 가질 수 있는 특정 환자와 관련된 데이터 및 정보는 표(410)로부터 분리된 표에 저장될 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 진단 데이터 표(415)가 제공될 수 있다. 환자 식별 번호 속성을 포함하는 것 이외에, 표(415)는 환자 식별 번호와 관련된 환자에 대해 수행되는 다양한 진단 테스트와 관련된 추가적 속성을 포함할 수 있다. 진단 데이터 표(415) 상에 제공될 수 있는 속성의 예는 특정 SNP들, WGS, WES의 존재, 또는 표적 유전 정보, 프로테오믹 및/또는 리피도믹 정보, 및 혈액 화학을 반영하는 혈액 표의 결과를 포함한다. 마찬가지로, 표(420)는 특정 환자의 병력에 관한 정보를 포함할 수 있다. 환자 식별 번호 속성을 포함하는 것 이외에, 표(420)는 이전 진단, 현재 처방, 신장, 체중, 연령 및 의료 기록에 전형적으로 포함된 다른 속성과 같은 부가적인 속성을 포함할 수 있다. 표(415, 420)의 특정 속성은 시스템의 질의를 용이하게 하기 위해 단어 나열(word string)보다는 참조 번호로 나타낼 수 있다.Data and information associated with a particular patient that may have less stringent control for access may be stored in a table separate from the table 410. As shown in FIG. 4, a diagnostic data table 415 may be provided. In addition to including a patient identification number attribute, the table 415 may include additional attributes associated with various diagnostic tests performed on the patient associated with the patient identification number. Examples of attributes that may be provided on the diagnostic data table 415 include the presence or absence of specific SNPs, WGS, WES, or target genetic information, proteomic and / or lipidomic information, Results. Similarly, table 420 may include information about the medical history of a particular patient. In addition to including a patient identification number attribute, table 420 may include additional attributes such as previous diagnosis, current prescription, height, weight, age, and other attributes typically included in the medical record. Specific attributes of tables 415 and 420 may be indicated by reference numerals rather than word strings to facilitate querying of the system.
표(415, 420)는 도 4에서 FK1로 도시된 외래 키의 사용을 통해 제한될 수 있다. 외래 키(FK1)는 표(415, 420) 상의 환자 식별 번호 속성이 발생하여 환자 식별 정보 표(410)에 유효한 엔트리를 갖는 것을 보장하는데 사용될 수 있다. 외래 키(FK1)는 또한 도 4에 도시된 바와 같이 다른 표에 포함된 환자 식별 번호가 관계를 공유하는 표에서 발생하는 것을 보장하도록 제한 조건으로서 사용될 수 있다. 예를 들어, 외래(FK1)는 시스템 또는 임의의 사용자가 환자 식별 정보 표(410)에 속성으로서 나타나지 않는 환자 식별 번호로 진단 데이터 표(415)에 정보를 입력하는 것을 제한할 수 있다.Tables 415 and 420 may be restricted through use of the foreign key shown as FK1 in Fig. The foreign key FK1 may be used to ensure that a patient identification number attribute on the tables 415, 420 occurs and has a valid entry in the patient identification table 410. [ The foreign key FK1 may also be used as a constraint condition to ensure that the patient identification numbers contained in the other table occur in a table that shares the relationship, as shown in FIG. For example, foreign (FK1) may restrict the system or any user from entering information into the diagnostic data table 415 with a patient identification number that does not appear as an attribute in the patient identification table 410.
설명된 바와 같이, 본 명세서에 설명된 시스템은 시스템에 정보를 입력하고 질의를 제출하는 것을 포함하여 시스템과 상호 작용하기 위한 다양한 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자 표(425)는 사용자 식별 번호, 사용자 이름, 사용자 유형 및 로그인 크리덴셜을 포함하는 속성을 가질 수 있다. 사용자 유형(예를 들어, 의사 사용자, 권리 보유자 사용자 등)은 시스템에 로그온하는 사용자에게 적절한 사용자 인터페이스를 제시하기 위해 시스템에 의해 사용될 수 있다. 사용자 표(425)는 어떤 환자 식별 번호의 소정의 사용자가 특권을 갖는지를 포함하고, 환자 식별 표(410)에 대한 액세스에 관련한, 시스템 상에서 동작하는 프라이버시 규칙 내의 액세스 권한을 정의하는 특권 표(430)와 관련될 수 있다. 외래 키(F2)는 사용자 표(425)에 나타나는 사용자 식별 번호 속성만을 포함하도록 특권 표(430)를 제한하도록 구현될 수 있다.As described, the systems described herein provide various user interfaces for interacting with the system, including entering information into the system and submitting queries. The user table 425 may have attributes including a user identification number, a user name, a user type, and a login credential. The user type (e.g., pseudo-user, rights holder user, etc.) can be used by the system to present a suitable user interface to the user logging on to the system. The user table 425 includes what privilege a given user of a patient identification number has and includes a privilege table 430 defining access rights within the privacy rules that operate on the system in connection with access to the patient identification table 410 ). ≪ / RTI > The foreign key F2 may be implemented to restrict the privilege table 430 to include only the user identification number attribute that appears in the user table 425. [
바이오 마커 표(435)는 사용자 표(420)와 또한 관련될 수 있다. 바이오 마커 표(435)는 특정 권리 소유자 사용자에 의해 소유된 지적재산을 나타내는 다른 정보 및 바이오 마커의 조합을 포함한다. 일반적으로, 표(435) 상의 사용자 식별 번호 속성은 권리 보유자 사용자와 관련된다. 진단 참조 번호는 권리 보유자 사용자가 보유한 지적재산권을 나타내는 개별 진단 테스트를 나타내는 속성으로 제공될 수 있다.The biomarker table 435 may also be associated with a user table 420. The biomarker table 435 includes a combination of biomarkers and other information indicative of intellectual property owned by a particular rights owner user. In general, the user identification number attribute on the table 435 is associated with the rights holder user. The diagnostic reference number may be provided as an attribute indicative of an individual diagnostic test indicating the intellectual property rights of the rights holder user.
예를 들어, 바이오 마커의 특정 조합은 암에 대한 위험 증가를 나타낼 수 있다. 예시로서, 권리 보유자는 SNP1의 G 뉴클레오타이드, 및 SNP2의 C 뉴클레오타이드, 및 남성의 200 파운드를 초과하는 체중의 존재가 특정 종류의 암의 증가된 위험을 나타낸다는 것을 인용하는 특허 청구범위의 소유자일 수 있고, SNP1과 SNP2는 게놈에서 특정 게놈 좌위를 나타낸다. 바이오 마커 SNP1 및 SNP2 및 체중 및 성에 관한 임상 파라미터는 고유한 진단 참조 번호 속성과 관련된 바이오 마커 표(435)의 동일한 행에 조직될 수 있다. 도 4는 특정 지적재산권과 관련될 수 있는 SNP들, WGS, 프로테오믹 및/또는 리피도믹 정보, 생리학적 파라미터 및 인구 통계학적 파라미터를 포함하는 바이오 마커의 비-제한적인 예를 도시한다. 표(435)의 행은 또한 표(435)의 해당 행에 의해 표시되는 진단 테스트의 사용과 관련된 요금 정보를 포함할 수 있다.For example, certain combinations of biomarkers may indicate increased risk for cancer. By way of example, a rights holder may be the owner of a claim claiming that the presence of a G nucleotide of SNP1, and a C nucleotide of SNP2, and a body weight in excess of 200 pounds of man represents an increased risk of certain types of cancer , And SNP1 and SNP2 represent specific genomic loci in the genome. Biomarkers SNP1 and SNP2 and clinical parameters relating to weight and sex may be organized in the same row of the biomarker table 435 associated with a unique diagnostic reference number attribute. Figure 4 illustrates a non-limiting example of a biomarker that includes SNPs, WGS, proteomic and / or lipidomic information, physiological parameters and demographic parameters that may be associated with specific intellectual property rights. The rows of the table 435 may also include charge information associated with the use of diagnostic tests indicated by the corresponding rows of the table 435.
전술한 바와 같이, 시스템은 특정 질병 및 상태에 대해 증가된 위험 또는 감소된 위험을 나타내는 특정 바이오 마커 또는 바이오 마커 및/또는 임상 파라미터의 조합을 갖는 환자를 식별하기 위해 질의를 받을 수 있다. 시스템과 관련된 검색 엔진은 진단 데이터 표(415)에 저장된 정보를 갖는 바이오 마커 표(435) 및 병력 표(420)에 저장된 특정 지적재산권 간의 일치를 검색할 수 있다. 설명된 바와 같이, 시스템은 예를 들어, 특정 환자가 암에 대한 증가된 위험과 관련된 임의의 바이오 마커 및/또는 임상 파라미터를 갖고 있는지를 결정하기 위해 질의를 받을 수 있다. 시스템은 그 후 진단 데이터 표(415) 및/또는 병력 표(420)에 저장된 정보에 대하여 암에 대한 위험과 상관되도록 주석이 달린 진단 참조 번호와 관련된 바이오 마커 및/또는 임상 파라미터의 임의의 조합의 출현을 체계적으로 검색할 것이다.As described above, the system may be queried to identify patients with a particular biomarker or combination of biomarkers and / or clinical parameters that are indicative of an increased or reduced risk for a particular disease and condition. The search engine associated with the system may retrieve a match between the specific intellectual property rights stored in the history table 420 and the biomarker table 435 having the information stored in the diagnostic data table 415. [ As described, the system may be queried, for example, to determine if a particular patient has any biomarkers and / or clinical parameters associated with an increased risk for cancer. The system then determines the presence or absence of any combination of biomarkers and / or clinical parameters associated with the annotated diagnostic reference number to correlate the risk to cancer with the information stored in the diagnostic data table 415 and / We will systematically search for occurrences.
질의로부터의 임의의 매칭이 도 4에 도시된 바와 같이 결과 기록 표(440)에 기록될 수 있다. 결과 기록 표(440)는 진단 참조 번호에 대한 적어도 하나의 매칭을 갖는 환자에 대한 환자 식별 번호를 리스트화할 수 있다. 외래 키(FK3)는 결과 기록 표(440)가 바이오 마커 표(435)에 나타나는 진단 참조 번호만을 포함하도록 제한하기 위해 사용될 수 있다. 지불 로그 표(445)는 지불 기관(160)의 활동을 기록하기 위해 제공될 수 있다. 지불 로그 표(445)는 결과 기록 표(440)에서와 같이 질의로부터의 매칭을 나타내는 환자 식별 번호 및 진단 참조 번호를 포함할 수 있다. 외래 키(FK4)는 지불 로그 표(445)가, 결과 기록 표(440)에 발생하는 환자 식별 번호 속성 및 진단 참조 번호 속성의 조합에 대한 엔트리만을 포함하도록 제한하기 위해 제공될 수 있다. 결제 로그(445)는 지불에 관한 사용자에 대한 통지 상태 및 시스템의 임의의 사용자들 간의 임의의 계류 중인 지불 상태에 관한 추가 속성을 포함할 수 있다.Any matching from the query may be recorded in the result recording table 440 as shown in FIG. The result recording table 440 may list the patient identification number for the patient with at least one match to the diagnostic reference number. The foreign key FK3 may be used to limit the result recording table 440 to include only the diagnostic reference number that appears in the biomarker table 435. [ The payment log table 445 may be provided to record the activities of the
하드웨어hardware
도 1은 본 명세서에 개시된 시스템 및 방법의 기능을 도시한다. 상술된 기능은 상술된 기능들을 실행하기에 적합한 임의의 하드웨어 시스템 상에서 구현될 수 있다. 그러나, 본 발명을 실행하기 위한 하드웨어 시스템의 비-제한적인 예가 도 5 및 도 6에 제시되어 있다.Figure 1 illustrates the functionality of the systems and methods disclosed herein. The above-described functions may be implemented on any hardware system suitable for executing the functions described above. However, a non-limiting example of a hardware system for implementing the present invention is shown in Figs. 5 and 6. Fig.
도 5는 단일 서버(501) 상에 배치될 수 있는 하드웨어 구현을 나타내고, 단일 서버는 랩탑 또는 데스크탑 컴퓨터일 수 있다. 서버(501)는 도 1에서 설명한 신뢰된 서버(101)로서 기능한다. 서버(501)의 사용자(505)는 서버(501)와 통신할 수 있다. 통신은 인터넷 또는 다른 네트워크 수단을 통해 이루어질 수 있다; 인터넷 연결은 본 발명을 실행하는데 필요하지 않다. 특정 실시예에서, 사용자(505)는 널리 이용 가능한 HTML 뷰어를 사용하여 서버(501)와 통신할 수 있다.FIG. 5 shows a hardware implementation that may be deployed on a
사용자(505)는 우선 서버(501) 상에 구현된 보안 모듈(510)과 통신한다. 보안 모듈(510)은 사용자가 사용자 이름 및 패스워드 조합을 사용하여 확인되는 양식-기반(form-based) 인증일 수 있다. 사용자 이름 및 패스워드 조합은 의사(510)를 의사 사용자, 진단 테스트 제공자, 환자 사용자, 지불자 당사자 사용자 또는 권리 보유자 사용자로 식별하고, 정보에 대한 액세스를 제어하도록 적절한 인터페이스 및 관련 프라이버시 규칙을 구현할 것이다. 대안적으로, 서버(501)에 대한 액세스는 암호화된 식별 정보를 포함하는 보안 파일을 업로드하는 사용자에 기초하여 승인될 수 있다.The
서버(501)는 사용자(505)에게 제시되는 사용자 인터페이스(UI)(525)를 포함하는 웹 서버를 구현한다. UI(525)는 임의의 특정 소프트웨어, 표준 또는 언어에 한정되지 않는다. 특정 실시예에서, UI(525)는 HTML5, css3.0 및 Web 2.0 표준을 지원하는 강력한 JavaScript Library Toolkit을 포함하는 JavaScript 라이브러리에 기초할 수 있다. 따라서 UI(525)는 사용자(505)에 의해 직관적으로 조작될 수 있는 그래픽 인터페이스일 수 있다. 전술한 바와 같이, 하나 이상의 파서 알고리즘 툴들 또는 검색 엔진들(530)은 유전자 데이터를 파싱하기 위해 서버(501) 상에 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 파서 알고리즘 툴(530)은 BioJava (http://www.biojava.org/wiki/Main Page)일 수 있으며, 이는 JAVA 기반 웹 서버로 쉽게 구현될 수 있다는 장점이 있다. 다른 실시예에서, 파서 알고리즘 툴(530)은 BioParser (http://bioinformatics.tgen.org/brunit/software/bioparser)일 수 있다. BioParser는 PERL로 작성되기 때문에, JAVA 기반 웹 서버, 예를 들어 JPL 또는 JNI로 BioParser를 구현하기 위해 래퍼(wrapper)가 필요하다. 도 1에서 설명된 바와 같이, 통지 서버(140)는 사용자(505)가 서버(501)에 로그온되어 있지 않은 경우에도, 사용자(505)에게 통지를 송신하기 위해 포함된 JAVA 메일 클라이언트(535)로 구현될 수 있다. 메일 클라이언트(535)는 또한 지불자 당사자 사용자 및/또는 권리 보유자에게 알지 못하는 방식으로 지불을 수행할 의무를 통지할 수 있는 지불 기관(160)을 구현할 수 있다.The
환자 기록 데이터베이스(105), 사유의 기록 데이터베이스(110) 및 지불 로그 또는 데이터베이스(150)는 저장 장치(540) 상에 수용될 수 있다. 저장 장치(540) 상에 저장된 데이터베이스는 임의의 특정 구조로 제한되지 않는다. 일부 실시예에서, 환자 기록 데이터베이스(105), 사유의 기록 데이터베이스(110) 및 지불 로그 또는 데이터베이스(150)는 관계형 데이터베이스를 유지하는데 사용되는 구조화 질의 언어(SQL)를 사용하여 평가 가능하고 그리고/또는 질의 가능하도록 구성된다. 일 실시예에서, 데이터베이스는 오라클에 의해 Oracle 8iTM 제품(버전 8.1.7)과 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 사용한다. 데이터베이스의 다른 실시예에서, 객체-지향 데이터베이스 관리 시스템 아키텍처가 사용된다.The
도 6은 대규모 구현을 위해 여러 프로세서를 사용하는 하드웨어 구현을 도시한다. 도 1에서 설명한 하나 이상의 프로세서(103)의 기능은 도 5에 설명된 바와 동일한 방식으로 UI, 파서 알고리즘 및 보안 모듈(610)을 구현하기 위한 연산 능력을 제공하고 사용자(605)에게 서비스를 제공하는 하나 이상의 처리 유닛(603)에 의해 수행된다. 로드 밸런서(load balancer)(612)는 또한 하나 이상의 처리 유닛(601)이 존재하는 구현에서 작업 흐름을 관리하기 위해 존재한다. 로드 밸런서(612)는 작업 부하 다중 처리 유닛(601)을 분할한다. 처리 유닛(601) 중 하나에 폴트(fault)가 발생하면, 로드 밸런서(612)는 폴트가 수정될 때까지 사용자(605)로부터의 요구를 자동으로 전송할(route) 수 있다.Figure 6 illustrates a hardware implementation that uses multiple processors for large-scale implementations. The functionality of the one or
처리 유닛(601)은 환자 기록 데이터베이스(105), 사유의 기록 데이터베이스(110) 및 지불 로그 또는 데이터베이스(150)를 내장하는 저장 영역 네트워크(SAN)에 액세스할 수 있다. 전용 프로세서 능력을 포함하는 별도의 메일 서버(635)가 많은 양의 발신 이메일을 생성하기 위해 존재할 수 있다. 지불 기관(160)은 하나 이상의 처리 유닛(603)을 사용하여 구현될 수 있다.The
바이오 마커 테스트 결과를 제공하기 위한 시스템의 개요가 도 7에 도시되어있다. 제어 서버(751)는 원격 클라이언트(752)에 연결될 수 있다(760). 일부 실시예에서, 제어 서버(751)는 원격 클라이언트(752)와는 별도의 서버, 가상 인스턴스, 인트라넷 또는 클라우드 상에 있을 수 있다. 다른 실시예에서, 제어 서버(751)는 원격 클라이언트(752)와 동일한 서버, 인트라넷 또는 클라우드에 위치할 수 있다. 인터넷을 통해 및/또는 방화벽을 넘어 전송될 큰 데이터 유전 파일의 전송을 필요로 하는 것을 피하기 위해 원격 클라이언트(752)가 유전자 데이터 저장 서버(753)와 동일한 서버, 인트라넷 또는 클라우드(758) 상에 함께 위치될 수 있는 것이 중요하다. 유전자 데이터 저장 서버(753)는 환자의 유전적 또는 다른 생물학적 데이터를 포함한다. 제어 서버(751)는 또한 유전자 데이터 해석 서버(755)에 연결될 수도 있다(761). 유전자 데이터 해석 서버(755)는 유전 정보 저장 서버(753) 상에 저장된 유전적 또는 다른 생물학적 데이터의 해석을 가능하게 하는 바이오 마커 스크립트를 포함한다. 소정의 실시예에서, 청취자(754)는 유전자 데이터 해석 서버(755)로 전용 서버 프로세스를 생성하기 위해 선택적으로 사용될 수 있다. 청취자(754) 및 유전자 데이터 해석 서버(755)는 제어 서버(751)와 동일한 서버, 인트라넷 또는 클라우드 상에 선택적으로 함께 위치될 수 있거나, 또는 이들은 제어 서버(751)로부터 별도의 서버, 인트라넷 또는 클라우드에 위치될 수 있다.An overview of the system for providing biomarker test results is shown in FIG. The
유전자 테스트 또는 다른 생물학적 테스트에 대한 요청이 의료 제공자 또는 다른 사용자(756)에 의해 제어 서버(751)로 행해질 수 있다(762). 일부 실시예에서, 요청은 환자의 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록을 통해 행해질 수 있다. 일부 실시예에서, 요청은 제3 당사자 요청 애플리케이션(757)을 통해 원격 클라이언트(752)에 직접 행해질 수 있다. 요청은 제어 서버(751)로 전송될 수 있다. 제어 서버는 유전자 데이터 해석 서버(755)로부터 필요한 바이오 마커 스크립트를 획득하고 원격 클라이언트(752)에 바이오 마커 스크립트를 전송할 수 있다. 원격 클라이언트는 유전자 데이터 저장 서버(753)에 저장된 데이터에 대해 바이오 마커 스크립트를 실행할 수 있다. 바이오 마커 스크립트의 결과는 제어 서버(751)로 되돌려 보내질 수 있으며, 제어 서버는 결과(763)를 사용자(756)에게 전송할 수 있다.A request for a genetic test or other biological test may be made 762 by the healthcare provider or
일 실시예에 따른 본 발명의 질의 시스템은 도 8에서 설명된다. 병원(703), 연구소(704), 정부 기관(705) 또는 임의의 다른 승인된 사용자와 같은 시스템의 사용자는 방화벽(706)의 대향 측에 위치한 YouGene 포털(700)에 액세스할 수 있다. 일부 실시예에서, 테스트에 대한 요청은 환자의 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록으로부터 직접 올 수 있다. 다른 실시예에서, 테스트에 대한 요청은 건강 정보 교환을 통해 올 수 있다. 사용자는 예를 들어, 파이어폭스, 인터넷 익스플로러 또는 임의의 다른 웹 브라우저와 같은 웹 브라우저를 사용하여 인터넷(702)을 통해 포털에 액세스할 수 있다. 사용자와 포털 간의 통신은 SSL, HTTP, HTTPS, SOAP 또는 당업자에게 알려진 임의의 다른 방법을 사용하여 확립될 수 있다. 사용자는 서비스 인증 관리자(715) LDAP(716) 또는 임의의 다른 인증 메커니즘을 통해 인증 및 승인될 수 있다. 신호는 로드 밸런서(707) 및 스위치(708)를 통해 전송되어 포털(700)에 도달할 수 있다. 사용자가 로그인하면, 사용자는 비즈니스 규칙 세트(709)에 따라 사용자 유형에 기초하여 정보에 액세스할 것이다. 정보에 액세스하는 능력은 컨텐츠 관리자(710)를 통해 통제될 수 있다.The query system of the present invention according to one embodiment is illustrated in FIG. A user of the system, such as the
유전자 또는 다른 정보의 질의는 애플리케이션 서버(711)를 통해 데이터베이스(714)로 송신될 수 있다. 일부 실시예에서, 데이터베이스(714)는 개인 회사에 의해 소유 및 운영될 수 있다. 다른 실시예에서, 데이터베이스(714)는 제3 당사자에 의해 소유 및 운영될 수 있다. 검색 엔진(712)은 요청에 따라 데이터베이스에 질의할 수 있다. 통지 엔진(713)은 질의로부터의 결과를 컴파일할 수 있다. 결과는 파일 전송 시스템(701)을 통해 사용자에게 전송될 수 있다. 전체 시스템의 보안 및 효과는 모니터링 시스템(717) 및 관리 콘솔(718)에 의해 모니터링될 수 있다. 서버들 간의 통신은 TCP/IP를 포함하여, 당업계에 공지된 임의의 수단에 의해 확립될 수 있다. 데이터베이스와의 통신은 JDBC를 포함하여, 당업계에 공지된 임의의 수단을 통해 확립될 수 있다.A query of the gene or other information may be sent to the
본 명세서에 설명된 시스템은 데이터 집계, 일관성 있는/통합된 UI, 인증 및 승인과 같은 표준화된 보안, 및 액세스 제어를 기반으로 하는 역할의 보안 시행을 기반으로 한 효율성을 갖는다. 일부 실시예에서는, 새로운 또는 업데이트된 또는 관련된 정보가 이용 가능하게 될 때 표준화된 비즈니스 이벤트 통지를 또한 제공할 수 있다.The system described herein has efficiency based on data enforcement, consistent / integrated UI, standardized security such as authentication and authorization, and security enforcement of roles based on access control. In some embodiments, standardized business event notifications may also be provided when new or updated or related information becomes available.
시스템의 모듈 및 기능은 도 9에 도시되어 있다. 제어 서버(CS)(816)는 웹, 클라우드, 서버 또는 임의의 다른 위치에서 호스팅될 수 있다. CS(816)는 동일하거나 또는 다른 서버에 위치되는 하나 이상의 데이터베이스 간에 정보를 교환할 수 있다.The modules and functions of the system are shown in FIG. The control server (CS) 816 may be hosted on the Web, in the cloud, on the server, or in any other location.
일 실시예에서, 제1 회사가 소유하는 원격 클라이언트 애플리케이션(RCA)(815)은 또한 웹, 클라우드, 인트라넷 또는 서버 호스팅된 애플리케이션일 수 있다. RCA(815)는 CS(816)와 제휴할 수 있다. 동일한 RCA 또는 별도의 클라우드, 인트라넷 또는 서버에는 여러 RCA가 존재할 수 있다. 일부 실시예에서, RCA(815)는 원격 클라우드, 인트라넷 또는 서버 상의 임시 애플리케이션일 수 있다. 다른 실시예에서, RCA(815)는 영구적일 수 있다.In one embodiment, the remote client application (RCA) 815 owned by the first company may also be a web, cloud, intranet or server hosted application. The
유전자 데이터 저장 서버(GDSS)(810)는 방화벽 뒤에서 제2 회사에 의해 소유되고, 선택적으로 운영될 수 있는 웹, 클라우드, 인트라넷 또는 서버 데이터 저장소일 수 있다. 일부 실시예에서, GDSS(810)는 제1 회사에 의해 운영되고 유지될 수 있다. 다른 실시예에서, GDSS(810)는 제3 당사자, 예를 들어 제2 회사에 의해 운영될 수 있다. GDSS(810)는 하나 이상의 디지털 테스트 기록을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 디지털 테스트 기록은 유전자 테스트 기록을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 디지털 테스트 기록은 단백질 또는 효소 정보와 같은 다른 생물학적 테스트 데이터를 포함할 수 있다. GDSS(810)는 함께 위치된 RCA(815)와 통신할 수 있고, RCA(815)로부터의 요청에 응답하고 테스트 결과를 제공할 수 있다. 중요하게는, GDSS(810)는 RCA(815)와 동일한 서버, 가상 인스턴스, 인트라넷 상에서, 동일한 방화벽 뒤에, 또는 동일한 클라우드 환경(821)에 있다. 이는 민감하고 대용량의 디지털 테스트 결과를 인터넷을 통해 송신할 필요성을 제거한다. 일부 실시예에서, RCA(815)는 GDSS(810)의 일부로서 내장될 수 있다. 다른 실시예에서, RCA(815)는, RCA(815)가 GDSS(810)와 함께 위치되는 한, GDSS(810)의 외부에서 동작할 수 있다.Gene Data Storage Server (GDSS) 810 may be a web, cloud, intranet or server data repository that is owned and operated by a second company behind a firewall. In some embodiments, the
유전자 데이터 저장 서버(GDSS)의 한 예는 Illumina® 시퀀싱 및 어레이 기반 솔루션 시스템, 예를 들어 BaseSpace 이다. 현재 알려진 다른 유전자 데이터 저장 서버에는 Curoverse, GA Biobank 또는 임의의 다른 알려진 생물 저장소가 포함될 수 있다. GDSS 시스템은 일반적으로 유전자 데이터의 시퀀싱 및 저장을 제공한다. 그러나, WGS, WES 또는 임의의 다른 공지된 적합한 산출물에서의 유전자 데이터를 저장할 수 있는 임의의 저장 시스템, 바이오 뱅크, 데이터 저장소, 바이오 저장소 또는 데이터 공유소가 본 발명에 의해 고려된다. 일부 실시예에서, 유전자 데이터 저장 서버는 유전자 데이터를 저장할 수 있는 임의의 HIPAA 호환 서버일 수 있다.An example of a Gene Data Storage Server (GDSS) is the Illumina® sequencing and array-based solution system, for example, BaseSpace. Other currently known gene data storage servers may include Curoverse, GA Biobank, or any other known biological repository. The GDSS system generally provides sequencing and storage of gene data. However, any storage system, biobank, data repository, bioregistration or data exchange site capable of storing genetic data in WGS, WES or any other known and appropriate output is contemplated by the present invention. In some embodiments, the gene data storage server may be any HIPAA compatible server capable of storing genetic data.
유전자 데이터 해석 서버(GDIS)(817)는 웹, 클라우드, 가상 인스턴스, 인트라넷 또는 서버 기반 데이터 저장소일 수 있다. GDIS(817)는 제1 회사 또는 제3 당사자에 의해 운영될 수 있다. GDIS(817)는 하나 이상의 바이오 마커 스크립트를 포함할 수 있으며, 바이오 마커 스크립트에 대해 생성된 결과를 기초로 임상적 해석이 이루어진다.The Gene Data Analysis Server (GDIS) 817 may be a web, cloud, virtual instance, intranet, or server-based data repository. The
디지털 환자 정보 저장 서버(PISS)(818)는 웹, 클라우드, 인트라넷 또는 서버 호스팅된 데이터 저장소일 수 있다. 일부 실시예에서, PISS(818)는 제1 회사에 의해 운영될 수 있다. 다른 실시예에서, PISS(818)는 제3 당사자에 의해 운영될 수 있다. PISS(818)는 하나 이상의 환자 기록을 포함할 수 있다. PISS(818)는 CS(816)와 통신할 수 있으며 환자 정보를 업데이트, 편집 또는 삭제하도록 운영될 수 있다.The digital patient information storage server (PISS) 818 may be a web, cloud, intranet or server hosted data store. In some embodiments, the
각 사용자에 대한 전용 서버 프로세스를 생성하기 위해 하나 이상의 청취자가 임의의 데이터 저장소에서 사용될 수 있고, 이로써 효율성을 높이고 메모리 제한을 감소시킬 수 있다. 일부 실시예에서, 데이터는 JSON 또는 다른 통신 프로토콜을 사용하여 통신될 수 있다.One or more listeners can be used in any data store to create a dedicated server process for each user, thereby improving efficiency and reducing memory limitations. In some embodiments, the data may be communicated using JSON or other communication protocol.
CS(816)는 RCA(815)와 별도의 클라우드 환경, 인트라넷 또는 서버(822)에서 호스팅될 수 있다. 그러나 일부 실시예에서, CS(816)는 RCA(815)와 동일한 클라우드 환경, 인트라넷 또는 서버에 있을 수 있다. 일부 실시예에서, CS(816) 및 RCA(815)는 단일 인트라넷에 위치될 수 있다. GDIS(817) 및 PISS(818)는 도 9에서 단일의 클라우드, 인트라넷, 또는 서버(823)에 있는 것으로 도시된다. 다른 실시예에서, GDIS(817) 및 PISS(818)는 별개의 클라우드 또는 서버에 있을 수 있다. 일부 실시예에서, GDIS(817) 및 PISS(818)는 CS(816)와 동일한 클라우드, 서버 또는 인트라넷에 있을 수 있다.
모든 소프트웨어가 설치된 후에, CS(816)와 RCA(815) 사이에 통신 포털(801)이 확립될 수 있다. CS(816)와 PISS(818) 사이에 제2 통신 포털(802)이 확립될 수 있다. CS(816)와 GDIS(817) 사이에 제3 통신 포털(803)이 확립될 수 있다. RCA(815)와 GDSS(810) 사이에 제4 통신 포털(814)이 확립될 수 있다. 통신 포털(801, 802, 803, 814)은 TCP, UDP, VPN, 소켓, OS 메시징 또는 2개의 함께 위치된 또는 함께 위치되지 않은 소프트웨어 인스턴스 간에 보안이 되는 그리고 보안이 되지 않는 정보를 전송하기에 적합한 동등한 기술들의 임의의 조합을 통해 확립되어 유지될 수 있다.After all the software is installed, a
임의의 실시예에서, 라이브러리, DLL, 확장 또는 API는 GDSS 소유자가 외부 코드를 통합하여 그 모듈 내에서 스캔을 실행할 수 있도록 허용하는 GDSS 소유자 소프트웨어에 통합될 수 있는 조작자, 예를 들어, Illumina Basespace 또는 임의의 로컬 호스팅 서버와 같은 유전자 데이터 저장 서버(GDSS)에 기록될 수 있다. 이러한 방식으로, GDSS는 격리되어 보호되는 상태로 유지될 수 있지만 본 명세서에 설명된 원격 클라이언트를 통해 명령어를 받는다. 특히 내장형 소프트웨어, DLL 또는 API는 원격 클라이언트로서 작동하여, 제어 서버와 통신하지만, 다른 애플리케이션 내에 내장될 수 있다.In certain embodiments, a library, DLL, extension, or API may be an operator, such as Illumina Basespace, or an API that can be integrated into the GDSS owner software that allows the GDSS owner to integrate external code to perform scans within that module Can be recorded in a gene data storage server (GDSS) such as any local hosting server. In this manner, the GDSS may remain isolated and protected, but receives commands via the remote client described herein. In particular, the embedded software, DLL or API acts as a remote client and communicates with the control server, but can be embedded in other applications.
예를 들어, 바이오 마커(804)를 테스트하기 위한 처방은 환자의 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록으로부터 또는 의료 제공자(820)로부터 CS(816)에 의해 획득될 수 있다. 일부 실시예에서, 건강 서비스 제공자는 전자 건강 기록을 통해 직접 처방을 생성할 수 있고, 처방을 CS(816)에 직접 송신할 수 있다. 전자 의료 기록을 통해 처방을 직접 생성하는 서비스의 비-제한적인 예로는 Allscripts® 또는 Surescripts®가 포함된다. 그러나, 임의의 전자 처방 서비스도 본 발명에 의해 고려된다. 다른 실시예에서, 처방(804)은 사용자 인터페이스(도시되지 않음)를 통해 건강 서비스 제공자에 의해 CS(816)로 전송될 수 있다.For example, a recipe for testing the biomarker 804 may be obtained from the patient's electronic health record or electronic medical record, or from the
임의의 실시예에서, 오픈 소스 및/또는 상업 툴(예를 들어, Galaxy, GATK, 등)을 실행하는 환경이 제공될 수 있다. 상기 환경은 모든 연결을 통해 깊이 있는 출처(deep provenance) 및 재현성을 제공할 수 있고, 유연하게 데이터를 구성하고 데이터 무결성을 보장할 수 있는 수단을 제공할 수 있다. 임의의 실시예에서, 본 발명은 데이터 세트의 안전한 공유를 제공하는 분산 뱃치(batch) 프로세싱 작업을 실행하기 위한 수단을 고려한다. 본 발명은 또한 시스템에 걸쳐 애플리케이션 및 파이프라인 이식성(portability)을 가능하게 하는 공통 API들 세트를 제공하는 것을 고려한다. 본 발명은 플랫폼 및 시스템에 독립적일 수 있다(platform and system agnostic). 각각의 예에서, 본 발명은 대용량 데이터 세트(예컨대, BAM, FASTQ, VCF 등)의 저장 및 조직화를 처리할 수 있고, 매우 다양한 조직 스키마(schema)에 대한 파일에 관한 메타 데이터를 저장하는 것을 처리할 수 있다. 본 발명은 또한 유전자 데이터 저장소, 처방자(prescriber) 또는 제어 애플리케이션 소유자와 같은 이해 당사자가 개인 또는 공공 클라우드 상의 가상 기계(VMs)에 대한 액세스를 수신할 수 있어 별도의 물리적 서버를 관리할 필요성이 제거된 환경을 제공한다. 임의의 실시예에서, 처방, 연결 및 스크립트를 포함하는 본 명세서에 설명된 임의의 서비스는 API들을 통해 액세스될 수 있다.In certain embodiments, an environment may be provided for running open source and / or commercial tools (e.g., Galaxy, GATK, etc.). The environment can provide deep provenance and reproducibility over all connections and provide a means to flexibly configure data and ensure data integrity. In certain embodiments, the present invention contemplates a means for performing distributed batch processing operations that provides secure sharing of data sets. The present invention also contemplates providing a common set of APIs that enable application and pipeline portability across systems. The present invention can be platform and system agnostic. In each example, the present invention is capable of handling storage and organization of large data sets (e.g., BAM, FASTQ, VCF, etc.) and storing metadata about files for a very wide variety of organizational schemas can do. The present invention also eliminates the need for stakeholders such as gene data stores, prescriber or control application owners to receive access to virtual machines (VMs) on an individual or public cloud, thereby eliminating the need to manage separate physical servers Environment. In any embodiment, any service described herein, including prescriptions, connections and scripts, may be accessed via APIs.
예를 들어, 처방(804)은 CS(816)에 통신될 수 있다. 디지털 테스트 식별 정보(805)는 PISS(818)로부터 검색되어 CS(816)에 통신될 수 있다. 디지털 테스트 식별 정보는 하나 이상의 디지털 테스트 기록을 GDSS(810)로부터 찾아내기 위해 필요한 정보를 포함할 수 있다. 디지털 테스트 식별 정보는 하나 이상의 디지털 테스트 기록을 GDSS(810)로부터 찾아내기 위한 목적으로 RCA(815)로 송신될 수 있다(806). 디지털 테스트 기록은 검색되어 RCA(815)로 되돌려 보내질 수 있다(807). 디지털 바이오 마커 스크립트는 GDIS(817)로부터 검색되어(808), CS(816)로 보내질 수 있다. CS(816)는 디지털 바이오 마커 스크립트(809)를 RCA(815)에 송신할 수 있다. 스크립트는 바이오 마커 테스트 처방(804)에 따라 유전적 또는 다른 생물학적 데이터의 해석에 필요한 명령어를 RCA(815)에 제공할 책임이 있을 수 있다.For example, prescription 804 may be communicated to
임의의 실시예에서, 바이오 마커 테스트 처방(804)은 바이오 마커 식별자, 환자 식별자, 의사 식별자, 지불자 식별자, 테스트 데이터 식별자 및 테스트 데이터 위치 식별자 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으며, 여기서 하나 또는 다수의 GDSS들 및 RCA들은 본 명세서에 설명된 바와 같이 사용된다.In certain embodiments, the biomarker test prescription 804 may include any one or more of a biomarker identifier, a patient identifier, a pseudonym identifier, a payer identifier, a test data identifier, and a test data location identifier, Multiple GDSSs and RCAs are used as described herein.
RCA(815)는 디지털 테스트 기록 상에서 동작하는 바이오 마커 스크립트의 명령어를 실행할 수 있다. 스크립트의 결과는 CS(816)로 리턴될 수 있다(811). 스크립트의 결과는 처방자(819)에게 통신될 수 있다(812). 일부 실시예에서, 결과는 전자적으로 통신될 수 있다(812). 다른 실시예에서, 결과는 가능한 모든 통신 수단을 통해 처방자(819)에게 통신될 수 있다(812). 스크립트의 결과는 또한 PISS(818)에 보관될 수도 있다(813).The
이러한 방식으로, 인터넷을 통해 환자의 실제 게놈을 전송할 필요 없이 환자의 유전 정보를 질의하고, 분석하고, 결과를 전송할 수 있다. 다른 실시예에서, PISS(818)는 불필요하다. 특정 환자 정보는 처방자(820)로부터 직접 획득될 수 있고 CS(816)로 전송될 수 있다.In this way, the genetic information of a patient can be queried, analyzed, and transmitted without having to transmit the patient's actual genome through the Internet. In another embodiment, the
대안적인 실시예에서, 도 10에 도시된 바와 같이, 테스트 결과에 대한 요청은 RCA(918)와 동일한 서버, 가상 인스턴스, 인트라넷 또는 클라우드(923)로부터 제3 당사자 요청 애플리케이션(922)을 통해 제3 당사자 요청자에 의해 직접 행해질 수 있다. 제3 당사자 요청자는 RCA(918)에 직접 연결할 수 있다. 이러한 실시예는 인터넷을 통해 정보를 송신할 필요 없이 요청 및 테스트 결과를 실행 및 리턴되게 할 수 있다. 임의의 실시예에서, 제3 당사자 요청 애플리케이션(922) 및 RCA(918)는 함께 위치될 수 있다. 통신 포털(915)은 제3 당사자 요청 애플리케이션(922)과 RCA(918) 사이에 확립될 수 있다. 통신 포털(914)은 RCA(918)와 GDSS(910) 사이에 확립될 수 있고, 통신 포털(901)은 RCA(918)와 CS(919) 사이에 확립될 수 있고, 통신 포털(903)은 CS(919)와 GDIS(920) 사이에 확립될 수 있고, 통신 포털(902)은 선택적으로 CS(919)와 PISS(921) 사이에 확립될 수 있다. 작동 시, 시스템은 도 9의 시스템과 유사하게 작동한다. 테스트 결과(904)에 대한 요청은 제3 당사자 요청 애플리케이션(922)으로부터 RCA(918)로 전송된다. 일부 실시예들에서, 제3 당사자 요청 애플리케이션은 본 명세서에 설명된 바와 같이 GDSS(910)에 내장될 수 있다. RCA(918)는 환자 정보(916)에 대한 요청을 CS(919)에 통신한다. 요청에 대응하는 디지털 테스트 식별 정보(905)는 PISS(921)로부터 검색되어 CS(919)로 통신될 수 있다. 디지털 테스트 식별 정보는 GDSS(910)로부터 하나 이상의 디지털 테스트 기록을 찾기 위한 목적으로 RCA(918)로 보내질 수 있다(906). 디지털 테스트 기록은 검색되어 RCA(918)로 되돌려 보내질 수 있다(907). 디지털 바이오 마커 스크립트(917)에 대한 요청은 RCA(918)로부터 CS(919)로 보내질 수 있다. 디지털 바이오 마커 스크립트는 GDIS(920)로부터 검색되어(908) CS(919)로 보내질 수 있다. CS(919)는 디지털 바이오 마커 스크립트(909)를 RCA(918)에 송신할 수 있다. 스크립트는 RCA(918)에 명령어를 제공할 책임이 있을 수 있다.10, a request for a test result is sent from the same server, virtual instance, intranet, or
RCA(918)는 디지털 테스트 기록에서 동작하는, 바이오 마커 스크립트 내의 명령어를 실행할 수 있다. 스크립트의 결과는 CS(919)로 리턴될 수 있고(911), 결과는 제3 당사자 요청 애플리케이션(922)으로 보내질 수 있다(912). 일부 실시예에서, 스크립트의 결과는 또한 PISS(921)에 보관될 수 있다(913).The
중요하게는, RCA(918)은 GDSS(910)과 동일한 서버, 가상 인스턴스, 인트라넷 또는 동일한 클라우드(923)에 위치될 수 있다. CS(919)는 RCA(918)와 별도의 서버, 가상 인스턴스, 인트라넷 또는 클라우드(924)에 위치될 수 있다. GDIS(920) 및 PISS(921)는 단일의 서버, 인트라넷 또는 클라우드(925) 상에 도시된다. 일부 실시예에서, GDIS(920) 및 PISS(921)는 별도의 서버, 인트라넷 또는 클라우드 상에 있을 수 있다. 다른 실시예에서, GDIS(920) 및 PISS(921) 중 하나 또는 둘 모두는 CS(919)와 동일한 클라우드, 가상 인스턴스, 인트라넷 또는 서버(924) 상에 위치될 수 있다.Significantly, the
이 시스템은 하나의 처방 소스 또는 하나의 디지털 테스트 데이터베이스에 제한되지 않는다. 다수의 데이터베이스 및 요청 소스가 도 11에 도시된 바와 같이 수용될 수 있다. CS(1001)는 제1 GDSS(1003)와 함께 위치되는 제1 RCA(1002), 제2 GDSS(1005)와 함께 위치되는 제2 RCA(1004), 제3 GDSS(1007)와 함께 위치되는 제3 RCA(1006), 제4 GDSS(1009)와 함께 위치되는 제4 RCA(1008) 및 제5 GDSS(1011)와 함께 위치되는 제5 RCA(1010)와 통신할 수 있다. 개별적인 GDSS에 각각 대응하는 임의의 개수의 RCA들이 본 발명에 의해 고려된다.This system is not limited to one prescription source or one digital test database. A plurality of databases and request sources can be accommodated as shown in FIG. The
마찬가지로 CS(1001)는 여러 소스로부터 처방을 받을 수 있다. 제1 제공자 또는 요청자(1012)는 주제-호스트 머신 인터페이스(1013)를 통해, 또는 인터페이스 애플리케이션(1015)을 통해 바이오 마커 테스트 처방(1016)을 통신할 수 있는 전자 의료 기록 또는 전자 건강 기록(1014)을 통해 바이오 마커 테스트 처방(1016)을 제공할 수 있다. 제2 제공자 또는 요청자(1017)는 주제-호스트 머신 인터페이스(1018)를 통해, 또는 인터페이스 애플리케이션(1020)을 통해 바이오 마커 테스트 처방(1021)을 통신할 수 있는 전자 의료 기록 또는 전자 건강 기록(1019)을 통해 바이오 마커 테스트 처방(1021)을 제공할 수 있다. 제3 제공자 또는 요청자(1022)는 주제-호스트 머신 인터페이스(1023)를 통해, 또는 인터페이스 애플리케이션(1025)을 통해 바이오 마커 테스트 처방(1026)을 통신할 수 있는 전자 의료 기록 또는 전자 건강 기록(1024)을 통해 바이오 마커 테스트 처방(1026)을 제공할 수 있다. 다시, 임의의 개수의 제공자 또는 요청자가 본 발명에 의해 고려된다. 실시예에서, 도 11에 도시된 바와 같이, 바이오 마커 테스트 처방은 CS가 통신할 수 있도록 특정 RCA 및 GDSS를 지시할 수 있는 테스트 데이터 위치 식별자를 포함할 수 있다.Similarly, the
도 12에 도시된 바와 같이, 제3 당사자 요청이 RCA와 동일한 서버, 인트라넷 또는 클라우드로부터 개시되는 실시예에서, 시스템은 단일의 GDSS 및 RCA로 제한되지 않는다. CS(1101)는 제1 GDSS(1118)와 함께 위치되는 제1 RCA(1117), 제2 GDSS(1120)와 함께 위치되는 제2 RCA(1119) 및 제3 GDSS(1122)와 함께 위치되는 제3 RCA(1121)와 통신할 수 있다. GDSS와 각각 함께 위치되는 임의의 개수의 RCA들이 본 발명에 의해 고려된다. 제1 제공자 또는 요청자(1102)는 제3 당사자 요청 애플리케이션(1103)으로, 또는 인터페이스 애플리케이션(1105)을 통해 작용할 수 있는 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록(1104)을 통해 테스트를 개시할 수 있다. 바이오 마커 테스트 처방(1106)은 제1 RCA(1117)에 직접 통신할 수 있다. RCA(1117)는 전술한 바와 같이 CS(1101) 및 GDSS(1118)와 통신하여 테스트 및 통지 절차를 수행할 수 있다. 제2 제공자 또는 요청자(1107)는 제3 당사자 요청 애플리케이션(1108)으로, 또는 인터페이스 애플리케이션(1110)을 통해 작용할 수 있는 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록(1109)을 통해 테스트를 개시할 수 있다. 바이오 마커 테스트 처방(1111)은 바이오 마커 테스트를 수행하기 위해 함께 위치되는 GDSS(1120) 및 CS(1101)와 통신할 수 있는 제2 RCA(1119)에 직접 통신될 수 있다. 제3 제공자 또는 요청자(1112)는 제3 당사자 요청 애플리케이션(1113)으로, 또는 인터페이스 애플리케이션(1115)을 통해 작용할 수 있는 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록(1114)을 통해 테스트를 개시할 수 있다. 바이오 마커 테스트 처방(1116)은 제3 RCA(1121)에 직접 통신할 수 있고, 이는 함께 위치되는 GDSS(1122) 및 CS(1101)와 통신하여 바이오 마커 테스트를 수행할 수 있다.In an embodiment where the third party request is initiated from the same server, intranet or cloud as the RCA, as shown in Figure 12, the system is not limited to a single GDSS and RCA. The
임의의 개수의 제공자 또는 요청자가 단일의 RCA를 통해 테스트를 개시할 수 있음을 이해할 수 있다. 또한, GDSS와 각각 함께 위치되는 임의의 개수의 RCA들이 본 발명에 의해 고려될 수 있음을 이해할 것이다.It is understood that any number of providers or requesters may initiate testing via a single RCA. It will also be appreciated that any number of RCAs located together with the GDSS may be considered by the present invention.
임의의 실시예에서, 본 명세서에 설명된 유전자 스캐닝 기능은 사유의 바이오 마커 기능과 조합될 수 있다. 조합된 시스템의 구현의 일 실시예가 도 13에 도시된다. 제3 당사자 요청자는 유전자 테스트를 개시하고 수행할 수 있고, 본 발명의 제어 서버는 사유의 바이오 마커 권리의 이전을 용이하게 하도록 작용할 수 있다. 제3 당사자 요청자(1205)는 GDSS(1206)로부터 유전자 테스트를 개시할 수 있다. 사유의 바이오 마커 또는 테스트 정보에 대한 라이센스가 적절하게 획득되는 것을 보장하도록, 제3 당사자 스캔 애플리케이션(1205)은 유전자 이용 데이터(1212)를 원격 애플리케이션(1204)에 전송할 수 있다. 유전자 이용 데이터는 실행될 테스트 및 검색될 바이오 마커에 관한 정보를 포함할 수 있다. 원격 애플리케이션(1204)은 이 유전자 이용 데이터(1215)를 제어 서버(1201)에 전송할 수 있다. 제어 서버(1201)는 사유의 바이오 마커 또는 테스트 정보의 소유권 및 라이센스 계약에 관한 정보를 포함할 수 있다. 제어 서버(1201)는 사유의 바이오 마커 또는 테스트 소유자(1202)에게 유전자 이용 정보를 송신할 수 있다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 주어진 유전자 테스트에 대해, 하나 초과의 권리 보유자가 관련될 수 있다. 이와 같이, 제어 서버(1201)는 임의의 모든 권리 보유자(1202)에게 유전자 이용 정보를 전송할 수 있다. 이는 도 13에서 3개의 상이한 당사자로서 도시되지만, 임의의 개수의 당사자가 임의의 테스트에 관련된 권리를 보유할 수 있다는 것이 이해될 것이다. 권리 보유자(1202)는 라이센스(1216)를 제어 서버(1201)의 소유자에게 이전할 수 있다. 제어 서버(1201)는 유전자 이용 정보(1219)를 제3 당사자(1203)에게 지불을 위해 재전송할 수 있다. 도 13에서, 제3 당사자 스캔 애플리케이션(1205)은 제어 시스템의 소유자가 아닌 제3 당사자가 소유한다. 권리 보유자에 의해 획득된 라이센스는 또한 본 명세서에서 논의된 바와 같이 제3 당사자(1203)에게 이전될 수 있다(1218). 제3 당사자(1203)는 라이센스 요금 지불(1208)을 제어 서버(1201)의 소유자에게 행할 수 있다. 제어 서버(1201)는 또한 로열티 지불(1217)을 권리 보유자(1202)에게 전달할 수 있다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 스캐닝 애플리케이션은 클라우드 또는 서버(1207) 상의 GDSS(1206)와 함께 위치될 수 있다. 프라이버시를 보호하기 위해, GDSS(1206) 및 함께 위치된 애플리케이션은 방화벽(1220) 뒤에 보호될 수 있다. 도 13에 설명된 모듈들은 중앙 제어 시스템에 의한 유전자 테스트 및 그러한 권리에 대한 지불에 필요한 사유의 권리의 회계 및 이전을 허용한다.In certain embodiments, the gene scanning function described herein can be combined with the biomarker function of the subject matter. One embodiment of an implementation of the combined system is shown in FIG. The third party requestor may initiate and perform genetic testing, and the control server of the present invention may act to facilitate the transfer of the biomarker rights of interest. The
도 13에 설명된 단계들의 타이밍 또는 순서는 다양할 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 테스트 결과가 긍정적이지 않으면 사유의 테스트에 대한 라이센스를 획득할 필요는 없을 수 있다. 이와 같이, 로열티 지불(1217), 라이센싱 요금(1208), 및 라이센스 거래(1216, 1218)는 모든 유전 정보 스캐닝 후에 발생할 수 있다. 다른 실시예에서, 결과(1219)의 전송은 라이센스 요금이 지불된 후까지(1208) 지연될 수 있다.It will be appreciated that the timing or sequence of steps described in FIG. 13 may vary. For example, if the test result is not positive, it may not be necessary to obtain a license for the reasoning test. As such,
일부 실시예에서, 제어 서버(1201)는 본 명세서에 설명된 바와 같이 라이센싱 웨어하우스로서 작용할 수 있다. 제어 서버(1201)는 다양한 유전 IP 소유자(1202)로부터 사유의 유전자 테스트를 위한 라이센스를 획득할 수 있다. 제어 서버(1201)는 이 때 필요에 따라 이들 라이센스를 제3 당사자 테스트 요청자(1203)에게 이전할 수 있다. 라이센스는 유전자 테스트 요청과 독립적으로 획득될 수도 있거나, 또는 특정 사유의 테스트가 요청될 때마다 획득될 수도 있다. 일부 실시예에서, 제어 서버(1201)는 특허된 또는 사유적인 유전자 바이오 마커 및 여기에 논의된 바와 같은 관련 정보에 대해 데이터베이스, 색인, 카탈로그를 다양한 언어로 주기적으로 또는 지속적으로 검색할 수 있다. 요청이 있었는지 여부에 관계없이 이러한 바이오 마커 또는 테스트의 사용에 대한 라이센스를 획득할 수 있다.In some embodiments,
다른 실시예가 도 14에 도시된다. 유전자 테스트에 대한 요청은 제어 시스템(1301)에 의해 개시될 수 있다. 이러한 요청은 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록으로부터의 요청을 포함하고, 외부 소스(1307)로부터 올 수 있다. 요청자(1307)는 유전자 테스트 요청(1317)을 제어 서버(1301)에 송신할 수 있다. 제어 서버(1301)는 이 요청을 원격 애플리케이션(1304)에 전송할 수 있다. 일부 실시예에서, 테스트는 제3 당사자 스캔 애플리케이션(1305)에 의해 실행될 수 있다. 이러한 실시예에서, 원격 애플리케이션(1304)은 유전자 요청(1309)을 제3 당사자 스캔 애플리케이션(1305)에 전송할 수 있다. 제3 당사자 스캔 애플리케이션(1305)은 특정 환자의 유전 정보에 대한 GDSS(1306)에 대한 요청(1310)을 할 수 있다. GDSS는 유전자 데이터(1311)를 스캔이 수행될 수 있는 제3 당사자 스캔 애플리케이션(1305)으로 다시 전송할 수 있다. 스캔의 결과는 라이센싱 계약을 조정하는데 필요한 유전자 이용 데이터(1313)뿐만 아니라 원격 애플리케이션(1304)으로 다시 전송될 수 있다(1312). 원격 애플리케이션(1304)은 유전자 이용 정보(1314)를 전송할 수 있을 뿐만 아니라 테스트(1315)의 결과를 제어 서버(1301)로 다시 전송할 수 있다. 테스트의 결과는 원래 요청자(1307)에게 보내질 수 있다(1316). 도 13에 도시된 실시예와 유사하게, 도 14의 제어 서버(1301)는 사유의 바이오 마커 또는 테스트의 권리 보유자(1302)를 결정할 수 있고, 테스트(1323)에 관한 정보를 권리 보유자(1302)에게 전송할 수 있다. 라이센스는 권리 보유자로부터 획득되어(1322), 유전자 테스트를 수행한 제3 당사자(1303)에게, 수행된 테스트에 관한 유전자 이용 정보(1320)와 함께 이전된다(1321). 도 14에서, 제3 당사자 스캔 애플리케이션(1305)은 제어 시스템의 소유자가 아닌 제3 당사자에 의해 소유된다. 요청자 또는 별도의 지불자 당사자는 제어 서버(1301)에 지불을 할 수 있다(1318). 이러한 지불은 테스트를 수행한 제3 당사자(1303)에게 이전될 수 있는(1319) 테스트 비용을 포함할 수 있다. 요청자로부터의 지불은 또한 제어 서버(1301)에 의해 권리 보유자(1302)에게 로열티(1324)로서 지불될 수 있는 라이센싱 요금을 포함할 수도 있다. 여기서 논의되는 바와 같이, 프라이버시를 보호하기 위해, 스캐닝 애플리케이션(1305)은 방화벽 또는 다른 보안(1326) 뒤의 GDSS(1306)와 클라우드 또는 서버(1325) 상에 함께 위치될 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템의 지불, 라이센싱 및 다른 기능 모두는 방화벽(1326)의 대향 측에서 발생할 수 있다.Another embodiment is shown in Fig. Requests for genetic testing may be initiated by the control system 1301. [ Such a request includes a request from an electronic health record or an electronic medical record and may come from an
본 명세서에서 논의된 바와 같이, 도 14에 도시된 이벤트의 순서는 다양할 수 있다. 예를 들어, 라이센싱 요금 및 로얄티의 지불은 유전자 테스트 이전에 발생할 수 있다. 일부 실시예에서, 제어 서버는 사유의 정보를 포함하는 임의의 요청이 행해지기 전에 사유의 유전자 테스트 또는 바이오 마커에 대한 라이센스를 획득할 수 있다. 일부 실시예에서, 요청자로부터의 지불은 1차로 라이센스 요금을 커버하는 지불, 및 2차로 유전자 테스트에 대한 지불과 같은 별도의 거래로 이루어질 수 있다. 도시된 단계들 중 일부는 생략될 수 있음을 이해할 것이다. 예를 들어 유전자 테스트 요금은 제어 서버를 사용하지 않고 요청자와 제3 당사자 간에 직접 협상되고 설명될 수 있다.As discussed herein, the sequence of events illustrated in FIG. 14 may vary. For example, payment of licensing fees and royalties may occur prior to genetic testing. In some embodiments, the control server may obtain a license for a genetic test or biomarker for a reason before any request involving information of reason is made. In some embodiments, the payment from the requestor may be made by a separate transaction, such as a payment primarily covering the license fee, and a payment for the second genetic test. It will be appreciated that some of the depicted steps may be omitted. For example, a genetic test fee may be negotiated and described directly between the requester and the third party without using the control server.
본 명세서에서 논의된 바와 같이, 유전자 스캐닝은 제3 당사자에 의해 수행될 필요는 없다. 도 15에 도시된 바와 같이, 제어 서버(1401)와 통신하는 원격 애플리케이션(1404)은 제3 당사자 스캐닝 애플리케이션 없이 유전자 테스트를 직접 수행할 수 있다. 요청자(1406)는 유전자 테스트 요청(1407)을 제어 서버(1401)에 전송할 수 있다. 제어 서버는 방화벽(1420) 뒤의 클라우드 또는 서버(1419) 상에서 GDSS(1405)와 함께 위치될 수 있다. 제어 서버는 요청(1408)을 원격 애플리케이션(1404)에 전송할 수 있다. 원격 애플리케이션은 환자의 유전자 데이터(1409)를 GDSS(1405)에 요청할 수 있다. GDSS는 유전 정보(1410)를 스캐닝을 위해 원격 애플리케이션(1404)으로 다시 전송할 수 있다. 데이터를 스캐닝한 후, 테스트 결과는 제어 서버(1401)로 보내질 수 있다(1411). 유전자 이용 정보(1412)는 또한 제어 서버(1401)로 보내질 수 있다. 제어 서버(1401)는 유전자 이용 데이터(1413)를 사용된 사유의 바이오 마커 또는 테스트의 권리 보유자(1402)에게 전송할 수 있다. 사유의 정보를 사용하기 위한 라이센스가 획득될 수 있다(1414). 유전자 테스트의 결과는 요청자(1406)에게 보내질 수 있다(1415). 요청자 또는 지불자 당사자(1406)는 제어 서버(1401)를 통해 지불을 할 수 있다(1421). 이 지불에는 권리 보유자(1402)에게 이전될 수 있는(1416) 로얄티, 및 GDSS(1403)의 소유자에게 이전될 수 있는(1417) 유전자 데이터 저장 서버 사용에 대한 지불이 포함될 수 있다. 도 15에서 설명된 시스템에서, GDSS(1403)는 제어 서버의 소유자가 아닌 제3 당사자가 소유하고 있는 것으로 이해될 것이다. 필요하다면 비용을 설명하기 위해 GDSS(1403)의 소유자에게 유전자 이용 정보를 보낼 수도 있다(1418).As discussed herein, gene scanning need not be performed by a third party. As shown in Figure 15, the
일부 실시예에서, 시스템은 유전병에 대한 새로운 바이오 마커를 결정하도록 구성될 수 있다. 여러 가지 유전자 테스트가 여러 번 실행될 수 있기 때문에, 시스템은 새로운 바이오 마커가 존재하는지 자동으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 알려진 바이오 마커에 대한 테스트 개수가 사전 설정된 개수를 초과할 때마다 알려진 바이오 마커와 관련된 특정 질병에 대한 새로운 바이오 마커를 자동으로 검색하기 시작하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 사전 설정된 개수는 500일 수 있다. 다른 실시예에서, 주어진 바이오 마커에 대한 사전 설정된 개수의 테스트는 시스템이 새로운 바이오 마커를 자동으로 검색할 수 있기 전에, 200-500, 400-600, 500-1000 또는 그 이상 중 임의의 것일 수 있다.In some embodiments, the system may be configured to determine a new biomarker for a genetic disease. Since multiple genetic tests can be performed multiple times, the system can automatically determine if a new biomarker is present. For example, the system may be configured to automatically begin to search for new biomarkers for a particular disease associated with a known biomarker whenever the number of tests for a known biomarker exceeds a predetermined number. In some embodiments, the predetermined number may be 500. In another embodiment, a predetermined number of tests for a given biomarker may be any of 200-500, 400-600, 500-1000, or more, before the system can automatically retrieve the new biomarker .
많은 환자의 유전자 데이터는 위에서 설명한 대로 시스템에 저장될 수 있다. 검사 결과와 함께, 각 환자에게 실시되는 유전자 테스트도 저장될 수 있다. 결과, 및 시스템에 저장된 유전자 데이터를 사용하여, 새로운 바이오 마커를 검색할 수 있게 된다.Many patient gene data can be stored in the system as described above. Along with the test results, genetic tests performed on each patient can also be stored. The results, and the gene data stored in the system, can be used to search for new biomarkers.
예를 들어, 하나의 비-제한적인 실시예에서, 특정 질병과 관련된 특정 바이오 마커에 대한 500회의 테스트가 실행되면, 시스템은 동일한 질병에 대한 새로운 바이오 마커를 검색할 수 있다. 이 시스템은 질병에 대해 테스트된 환자들을 하위 그룹으로 분리하고, 테스트된 이들 환자만을 검색하여 특정 바이오 마커를 찾을 수 있는데, 이들 환자는 질병에 대한 알려진 후보이기 때문이다.For example, in one non-limiting embodiment, once the 500 tests for a particular biomarker associated with a particular disease are performed, the system can retrieve a new biomarker for the same disease. The system can separate patients tested for disease into subgroups and search only those patients tested to find a particular biomarker because these patients are known candidates for disease.
질병과 관련된 특정 바이오 마커에 대해 테스트된 환자의 하위 그룹만을 검색함으로써, 검색 속도가 훨씬 빨라지고 신뢰성이 높아진다. 모집단을 특정 하위 그룹으로 나누지 않으면, 시스템이 거짓 양성(false positive)을 리턴할 수 있는 많은 연관성이 있게 된다. 거짓 양성의 리턴을 방지하기 위해, 본페론니 기준(Bonferonni Criteria)에 의해 요구되는 매우 낮은 p-값이 요구되며, 이는 달성이 불가능할 수 있다. 특정 질병에 대해 테스트된 하위 그룹만을 사용함으로써, 요구가 완화된다. 예를 들어, 테스트를 받는 질병이 100건인 경우, 하위 그룹을 사용하지 않는 경우보다 하위 그룹을 사용하면 p-값이 100배 더 커질 수 있다.By searching only the subgroups of patients tested for a particular biomarker associated with the disease, the search speed is much faster and more reliable. If you do not divide the population into specific subgroups, there is a lot of relevance that the system can return false positives. To prevent false positive returns, a very low p-value required by the Bonferonni Criteria is required, which may not be achievable. By using only the subgroups tested for a particular disease, the requirement is relaxed. For example, if there are 100 diseases tested, the p-value may be 100 times larger if subgroups are used than if no subgroups are used.
일부 실시예에서, 새로운 바이오 마커에 대한 테스트는 특정 질병에 대한 새로운 테스트가 주문될 때마다 반복될 수 있다. 이것은 초기 검색에서 발견된 바이오 마커의 신뢰성을 보장하거나, 또는 새로운 바이오 마커에 대한 검색을 계속하기 위해 수행될 수 있다. 각각의 새로운 테스트가 검색을 위해 환자의 보다 큰 하위 그룹을 생성하기 때문에, 새로운 바이오 마커에 대한 검색이 보다 신뢰성이 있게 된다.In some embodiments, a test for a new biomarker may be repeated each time a new test for a particular disease is ordered. This can be done to ensure the reliability of biomarkers found in the initial search, or to continue searching for new biomarkers. As each new test creates a larger subgroup of patients for retrieval, the search for new biomarkers becomes more reliable.
본 명세서에 설명된 시스템이 없다면, 새로운 테스트가 주문되고 바이오 마커 검색이 반복될 때마다, 모든 새로운 환자는 하위 그룹의 모든 환자와 비교되어야 할 것이다. 특정 바이오 마커 또는 질병에 대해 50건의 새로운 테스트가 주문되고 동일한 바이오 마커 또는 질병에 대해 500건의 이전 테스트가 있다면, 50건의 새로운 대응 테스트를 수행할 필요가 있고, 각각 500명 이상의 환자가 유전자 시퀀스에 수백만 개의 뉴클레오타이드를 갖는다. 테스트는 매우 어려울 것이다. 그러나, 시스템은 각 환자에 대한 각 유전적 위치에 존재하는 염기쌍을 결정하도록 구성될 수 있고, 각 위치에 대한 A 염기, C 염기, T 염기 및 G 염기의 개수를 결정한다. 새로운 테스트가 주문되면, 시스템은 각 위치에서 새로운 환자의 염기쌍을 결정하고 이 염기쌍을 적절한 탤리(tally)에 추가할 수 있다. 각 새로운 테스트마다 각 위치의 카운트 중 하나만이 업데이트될 필요가 있다. 업데이트된 탤리는 그 후 가능한 새로운 바이오 마커와의 상관 관계를 결정하는데 사용될 수 있다. 이러한 방식으로 염기쌍을 집계함으로써, 시스템은 새로운 바이오 마커를 검색하는 속도를 테스트가 주문된 총 환자 수와 동등한 인자만큼 증가시킬 수 있다. 예를 들어 500명의 환자가 특정 질병에 대해 테스트를 받았다면, 본 명세서에 설명된 시스템을 사용하여 새로운 바이오 마커에 대한 검색이 500배 더 빨라질 수 있다. 500명의 환자 각각에 대해 실행되는 각 상관 관계 테스트 대신에, 각 위치에서 탤리를 사용하여 하나의 테스트만이 실행될 필요가 있다.Without the system described herein, every time a new test is ordered and the biomarker search is repeated, all new patients will have to be compared to all patients in the subgroup. If 50 new tests are ordered for a particular biomarker or disease and there are 500 previous tests for the same biomarker or disease, then 50 new response tests will need to be performed, and each of the more than 500 patients will have millions Lt; / RTI > nucleotides. Testing will be very difficult. However, the system can be configured to determine the base pairs present at each genetic location for each patient, and determines the number of A base, C base, T base, and G base for each position. When a new test is ordered, the system can determine a new patient base pair at each position and add the base pair to the appropriate tally. For each new test, only one of the counts of each position needs to be updated. The updated tally may then be used to determine a correlation with a possible new biomarker. By aggregating base pairs in this manner, the system can increase the rate of retrieving new biomarkers by a factor equal to the total number of patients ordered. For example, if 500 patients have been tested for a particular disease, the search for new biomarkers may be 500 times faster using the system described herein. Instead of each correlation test being run for each of the 500 patients, only one test needs to be performed using the tally at each location.
임의의 실시예에서, 새로운 바이오 마커를 결정하기 위한 각각의 기능은 시스템의 임의의 모듈에서 발생할 수 있다. 예를 들어, 제어 서버는 특정 바이오 마커 또는 질병에 대해 테스트된 각 하위 그룹에 대한 환자 리스트를 작성하고 업데이트할 수 있다; 유전자 데이터 저장 서버는 각 하위 그룹에 대한 각 위치에서 염기쌍 개수의 탤리를 유지하고 업데이트할 수 있으며, 원격 애플리케이션은 새로운 바이오 마커와 질병 간의 상관 관계를 결정할 수 있다. 다른 실시예에서, 제어 서버, 원격 애플리케이션 또는 유전자 데이터 저장 서버는 설명된 작업의 각각을 수행할 수 있다. 각 작업의 위치는 발명에 중요하지 않다.In certain embodiments, each function for determining a new biomarker can occur in any module of the system. For example, the control server may create and update a patient list for each subgroup tested for a particular biomarker or disease; The gene data storage server can maintain and update the tally of base pairs at each location for each subgroup and the remote application can determine the correlation between the new biomarker and the disease. In another embodiment, the control server, the remote application, or the gene data storage server may each perform each of the tasks described. The position of each task is not important to the invention.
본 발명의 임의의 실시예에서, 사유의 기록 데이터베이스는 사유의 정보의 소유자가 이 정보를 임의의 다른 당사자에게 공개하지 않고 사유의 기록 데이터베이스에 이 정보를 입력할 수 있도록 구성될 수 있다. 시스템은 사유의 정보 소유자가 사유의 정보를 업로드하도록 허용할 수 있으며 시스템은 자동으로 정보를 암호화하여, 다른 당사자가 업로드된 정보에 액세스하지 못하도록 할 수 있다. 본 발명의 임의의 실시예에서, 암호화는 전체 시스템의 운영자조차도 사유의 정보에 대한 액세스를 갖지 않도록 이루어질 수 있다. 이 시스템은 사유의 정보의 소유자가, 사유의 정보를 시스템 또는 임의의 당사자에게 공개할 필요 없이, 환자 정보 저장 서버 또는 유전자 데이터 저장 서버의 정보에 대해 의료 테스트를 수행할 수 있게 한다. 환자가 다른 사유의 정보 소유자로부터 테스트를 요청할 때마다 새로운 유전자 시퀀싱을 요구하는, 의학 테스트에서 사유의 정보를 사용하는 공지된 방법과는 대조적으로, 본 명세서에 설명된 시스템은 환자에 대해 단일의 유전자 시퀀스가 얻을 수 있게 하며, 모든 사유의 정보 소유자는 그 단일의 유전자 시퀀스를 사용하여 유전자 테스트를 실행할 수 있다.In some embodiments of the invention, the reason recording database can be configured so that the owner of the information of interest can enter this information in the reason recording database without disclosing this information to any other party. The system may allow the proprietary information owner to upload the proprietary information and the system may automatically encrypt the information to prevent other parties from accessing the uploaded information. In certain embodiments of the invention, encryption may be made so that even an operator of the entire system does not have access to information of reason. This system allows the owner of the proprietary information to perform a medical test on the information of the patient information storage server or the gene data storage server without having to disclose the proprietary information to the system or any party. In contrast to the known methods of using proprietary information in medical tests that require new gene sequencing each time a patient requests a test from another proprietary information owner, the system described herein provides a single gene The sequence can be obtained, and the owner of the information for all reason can execute the gene test using the single gene sequence.
도 16은 사유의 정보를 사용하여 환자에 대한 유전적 또는 다른 의학적 테스트를 허용하도록 구성된 시스템을 도시한다. 독립적인 유전자 테스트 서비스 또는 임의의 다른 환자 임상 정보 소스와 같은 테스트 실험실(1501)은 본 명세서에 설명된 바와 같이 환자 유전 정보 또는 다른 의료 정보를 환자 정보 서버(1502)에 업로드할 수 있다. 정보는 웹 포털(1515), 애플리케이션을 통해 또는 당업계에 공지된 임의의 방법에 의해 환자 정보 서버(1502)에 업로드될 수 있다. 환자 또는 임상의(1509)는 그 후 사유의 정보를 필요로 하는 테스트를 포함하여, 환자 정보 서버(1502)의 정보에 관한 테스트를 주문할 수 있다. 임의의 실시예에서, 이 테스트 요청은 시스템과 관련된 사용자 인터페이스를 통해 직접 보내질 수 있거나, 또는 요청은 환자의 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록을 통해 이루어질 수 있다.Figure 16 illustrates a system configured to allow genetic or other medical testing for a patient using information of reason. A
사유의 정보 소유자(1507)는 테스트를 수행하는데 필요한 정보를 바이오 마커 연구 데이터 서버(1504)에 업로드할 수 있다. 정보는 웹 포털(1512) 또는 다른 애플리케이션을 통해 입력될 수 있다. 애플리케이션(1512)은 도 16에 도시된 바와 같이 업로드된 정보를 자동으로 암호화할 수 있어, 다른 당사자가 이 정보에 액세스하지 못하도록 보장한다. 예를 들어, 1510으로 도시된 SNP에 대한 테스트는 1511에 도시된 바와 같이 암호화될 수 있다. 당업자는 SNP들 이외의 다른 변형이 유사한 방식으로 암호화될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 임의의 실시예에서, 시스템은 사유의 정보 소유자가 사유의 정보 마켓플레이스(1503)에 저장될 수 있는 특정 사유의 테스트의 존재를 의사, 환자 또는 지불자 당사자에게 알리는 것을 허용하는 옵션을 포함할 수 있다. 이 정보는 의사 또는 환자에게 웹 포털(1518)을 통해 보내질 수 있다. 테스트 결과는 애플리케이션(1519)을 통해 의사 또는 환자에게 전송될 수 있다.The
본 발명의 임의의 실시예에서, 테스트는 바이오 마커 연구 데이터 서버(1504) 상에 위치한 프로그램에 의해 수행될 수 있다. 프로그램은 사유의 정보를 자동으로 암호화 해제할 수 있고, 사유의 정보를 사용하여 특정 환자에 대한 환자 데이터 서버(1502) 내의 정보를 스캔할 수 있다. 암호화 해제 및 스캐닝이 시스템에 의해 자동적으로 수행되기 때문에, 어떤 당사자도 사유의 바이오 마커 연구 데이터 서버(1504) 내의 정보에 대해 액세스할 필요가 없다. 즉, 바이오 마커 연구 데이터 서버(1504)는 블랙박스로서 작용할 수 있으며, 사유의 정보는 블랙박스에 업로드되어, 의료 테스트에 사용되고, 블랙박스 외부에 공개되지 않는다.In certain embodiments of the invention, testing may be performed by a program located on the biomarker research data server 1504. [ The program can automatically decrypt the information of the reason and can scan information in the
본 발명의 임의의 실시예에서, 바이오 마커 연구 데이터 서버(1504) 내의 암호화된 정보는 임의의 형태일 수 있다. 본 발명의 임의의 실시예에서, 바이오 마커 연구 데이터 서버 내의 암호화된 정보는 유전자 시퀀스 내의 특정 위치의 리스트 및 도 16에서 1510으로 도시된 바와 같이, 특정 결과에 대응하는 그 위치 또는 위치들 내의 특정 염기쌍을 포함할 수 있다. 본 발명의 임의의 실시예에서, 바이오 마커 연구 서버(1510) 내의 정보는 시스템이 수행하기 위한 일련의 논리 명령어일 수 있다. 예를 들어, 시스템은 환자의 게놈에서 특정 유전자 돌연변이의 존재를 결정하도록 명령받을 수 있다. 돌연변이가 존재한다면, 이 때 시스템은 제2 돌연변이의 존재를 결정하거나, 또는 입원 또는 증상과 같은 특정 의학 정보를 찾기 위해 환자 정보 데이터베이스를 검색하도록 명령받을 수 있다. 모든 논리 단계가 충족되는 경우에만 시스템은 테스트로부터 특정 결과를 출력한다.In some embodiments of the invention, the encrypted information in the biomarker research data server 1504 may be in any form. In some embodiments of the invention, the encrypted information in the biomarker research data server is a list of specific locations in the gene sequence and a specific base pair within that position or positions corresponding to a particular result, . ≪ / RTI > In certain embodiments of the invention, the information in the
본 발명의 임의의 실시예에서, 테스트의 출력은 임의의 형태를 취할 수 있다. 본 발명의 임의의 실시예에서, 출력은 특정 질병 또는 상태의 존재, 환자가 특정 질병 또는 상태를 발생할 확률에 상응하는 위험 인자, 또는 환자의 유전적 또는 기타 의학적 정보의 결과로서 특정 환자에게 더 잘 작용할 약물의 특정 경로와 같은 치료의 최적 과정일 수 있다.In certain embodiments of the invention, the output of the test may take any form. In certain embodiments of the present invention, the output may be better suited to the particular patient as a result of the presence of the particular disease or condition, a risk factor corresponding to the probability that the patient will develop a particular disease or condition, or a genetic or other medical information of the patient. It may be the optimal course of treatment, such as the particular route of action of the drug to act on.
환자 또는 의사(1509)가 환자 데이터 서버 내의 정보에 대한 사유의 테스트를 주문하면, 테스트 가격이 웹 포털 또는 애플리케이션(1517)을 통해 지불자 당사자(1506)에게 보내질 수 있다. 지불자 당사자(1506)는 애플리케이션 또는 포털(1516)을 통해 지불할 수 있으며, 이는 바이오 마커 에스크로 서버(1505)에 의해 설명될 수 있다. 사유의 테스트를 사용하기 위해 청구된 요금은 본 명세서에 설명된 바와 같이 애플리케이션(1513)을 통해 사유의 정보 소유자(1507)로 전송될 수 있다. 의사, 환자 또는 지불자 당사자는 사유의 정보를 보거나 또는 액세스할 필요가 없다. 시스템은 사용자에게 출력을 제공할 수 있지만, 사용자는 출력 생성 방법을 결정할 수 없다. 도 16에서 상이한 당사자로 도시되었지만, 당업자는 환자가 지불자 당사자(1509)로 행동할 수 있다는 것을 이해할 것이다.If the patient or
임의의 실시예에서, 시스템은 웹 포털 또는 애플리케이션(1514)을 통해 동작하는 제어 서버(1508)를 통해 지불, 테스트 사용, 이용 가능한 테스트 또는 임의의 다른 정보에 대한 제어를 모니터링하고 유지할 수 있다. 임의의 실시예에서, 시스템 소유자는 제어 서버(1508)를 통해 임의의 필요한 지불을 수신하고 임의의 필요한 데이터를 얻을 수 있다. 당업자는 시스템의 소유자가 암호화되지 않은 유전자 테스트 정보에 대한 액세스를 갖지 않도록 시스템을 설정할 수 있다는 것을 이해할 것이다.In certain embodiments, the system may monitor and maintain control over payment, test use, available tests, or any other information via
환자 데이터 서버, 바이오 마커 연구 데이터 서버, 바이오 마커 마켓플레이스 서버 및 바이오 마커 에스크로 서버는 도 16에서는 별개의 서버로 도시되어 있지만, 당업자는 임의의 실시예에서 임의의 2개 또는 그 이상의 이들 기능이 단일의 서버에 의해 수행될 수 있음을 이해할 것이다. 사유의 정보는 바이오 마커 연구 데이터 서버에 들어가기 전에 암호화되기 때문에, 시스템을 사용하는 당사자는 이 정보에 액세스할 수 없다.Although the patient data server, the biomarker research data server, the biomarker marketplace server, and the biomarker escrow server are shown as separate servers in FIG. 16, those skilled in the art will appreciate that any two or more of these functions Lt; RTI ID = 0.0 > of < / RTI > Since the reasoned information is encrypted before entering the biomarker research data server, the party using the system can not access this information.
환자 및 사유의 정보가 일반적으로 유전 정보와 관련하여 설명되지만, 당업자는 시스템이 유전 정보에 한정될 필요는 없다는 것을 이해할 것이다. 본 발명의 임의의 실시예에서, 환자 데이터는 병력, 인구 통계학적 데이터, 가족력 및 보험 정보를 포함하는, 환자의 임의의 의료 데이터를 포함할 수 있으며, 이들 중 임의의 것이 특정 조건 또는 최적 치료 과정에 링크될 수 있다. 임의의 환자 정보가 나타내는 상태 또는 최적의 치료 과정은 임의의 환자 정보를 특정 질병 또는 최적 치료 과정에 링크한 임의의 당사자에 의해 사유의 정보로 간주될 수 있다.Although patient and causal information is generally described in terms of genetic information, those skilled in the art will appreciate that the system need not be limited to genetic information. In certain embodiments of the invention, the patient data may include any medical data of the patient, including medical history, demographic data, family history, and insurance information, Lt; / RTI > The condition or optimal treatment process represented by any patient information may be considered as information of concern by any party linking any patient information to the particular disease or optimal treatment process.
사유의 정보를 암호화하는데 사용되는 암호화 방법은 당업계에 공지된 임의의 암호화 방법일 수 있다. 사용될 수 있는 암호화 기술의 비-제한적인 예로는 AES, Blowfish, CAST, GOST 28147-89, RC-6, Serpent 및 Twofish가 포함될 수 있다. 당업자는 시스템에 업로드된 사유의 정보를 보호할 수 있는 다른 암호화 방법이 존재하며, 본 발명의 범위 내에 있음을 이해할 것이다.The encryption method used to encrypt the information of reason may be any encryption method known in the art. Non-limiting examples of encryption techniques that may be used include AES, Blowfish, CAST, GOST 28147-89, RC-6, Serpent and Twofish. Those skilled in the art will appreciate that there are other encryption methods that can protect the information of the reason for uploading to the system and are within the scope of the present invention.
도 17은 본 발명에 사용하기 위한 유전자 테스트를 암호화하는 프로세스를 설명하는 실시예를 도시한다. 사유의 정보 소유자는 게놈에서 특정 변종의 위치를 포함하여, 환자에 대한 결과에 대응하는 유전자 시퀀스(1601)를 입력할 수 있다. 시스템은 리스팅(1602)으로서 유전자 시퀀스 및 위치 정보를 자동으로 암호화할 수 있다. 암호화된 시퀀스는 그 후 본 명세서에서 설명된 바와 같이 사유의 데이터 서버(1603)로 전송될 수 있다. 본 발명의 임의의 실시예에서, 암호화는 단방향 암호화일 수 있다. 유전자 시퀀스 및 위치 데이터는 암호화된 데이터 스트링으로 암호화될 수 있지만, 암호화된 데이터 스트링은 원래의 유전자 시퀀스를 재현하는데 사용될 수 없다. 본 발명의 임의의 구체예에서, 암호화된 유전자 시퀀스의 임의의 방법이 사용될 수 있다. 본 발명의 임의의 실시예에서, 특정 염기쌍의 좌위는 암호화 도중 섞여서 암호화 해제를 더욱 어렵게 만들 수 있다.Figure 17 illustrates an embodiment illustrating a process for encrypting a genetic test for use in the present invention. The proprietary information owner may enter a gene sequence (1601) corresponding to the results for the patient, including the location of a particular variant in the genome. The system may automatically encode the gene sequence and location information as a
도 18은 암호화된 테스트를 사용하여 환자의 게놈에서 유전자 시퀀스의 존재 또는 부재를 결정하는 일 구체예를 도시한다. 암호화된 유전자 테스트(1702)는 사유의 데이터 서버(1701)로부터 검색되어 비교기(1703)로 전송될 수 있다. 환자의 유전 정보는 환자 데이터 서버(1705)로부터 전송될 수 있고, 원래의 유전자 테스트를 암호화하는데 사용된 것과 동일한 암호화 방법이 행해지고, 유사한 암호화된 시퀀스(1704)를 생성한다. 암호화된 환자 유전자 데이터는 또한 비교기(1703)로 전송될 수 있다. 비교기(1703)는 2개의 암호화된 시퀀스를 비교하여 시퀀스가 매칭되는지, 또는 유전자 테스트의 검색 논리가 환자 시퀀스에 존재하는지를 결정할 수 있다. 임의의 실시예에서, 비교는 설명된 시스템 상에서 실행되는 스캐닝 동작에 의해 수행될 수 있고, 비교기(1703)는 생략될 수 있다.Figure 18 illustrates one embodiment of determining the presence or absence of a gene sequence in a patient ' s genome using an encrypted test. The encrypted
도 19는 암호화된 테스트를 사용하여 환자의 게놈에서 유전자 시퀀스의 존재 또는 부재를 결정하는 제2 방법을 도시한다. 양방향 암호화 기술을 사용하는 본 발명의 실시예에서, 사유의 데이터 서버(1801)에 저장된 암호화된 유전자 테스트(1802)는 환자 또는 의사가 테스트를 주문할 때 암호화 해제될 수 있다. 원래의 유전자 시퀀스(1803)는 비교기(1804)로 전송 시 재구성될 수 있다. 환자의 유전 정보는 환자 데이터 서버(1805)로부터 비교기(1804)로 전송될 수 있다. 비교기(1804)는 2개의 시퀀스가 매칭되는지, 또는 유전자 테스트의 검색 논리가 매칭을 생성하는지 결정하기 위해 2개의 시퀀스를 비교할 수 있다. 암호화 해제가 시스템에 의해 자동으로 수행되기 때문에, 어떤 당사자도 정보의 사유적 특성을 보존하면서 암호화되지 않은 유전자 검사(1802)에 접근할 수 없다.Figure 19 shows a second method for determining the presence or absence of a gene sequence in a patient ' s genome using an encrypted test. In an embodiment of the invention using bi-directional encryption techniques, the encrypted
당업자는 유전자 테스트가 게놈의 단일 부분에 대한 것일 필요는 없다는 것을 이해할 것이다. 유전자 변이가 환자의 건강 또는 치료에 미치는 영향을 결정하기 위해서는 동일한 게놈의 여러 부분이 필요할 수 있다. 본 발명의 임의의 구체예에서, 동일한 또는 상이한 암호화 기술을 사용하여, 단일 테스트를 구성하는 다수의 유전자 부분이 함께 암호화될 수 있거나, 또는 여러 유전자 부분이 개별적으로 암호화될 수 있다. 당업자는 또한 유전자 테스트가 if, then instructions와 같은 논리 명령어를 포함할 수 있음을 이해할 것이다. 이 명령어는 또한 암호화될 수 있다. 비교기는 게놈의 제1 부분이 테스트와 매칭되는지 결정한 다음, 게놈의 제2 부분으로 프로세스를 반복한다. 본 발명의 임의의 실시예에서, 테스트는 결과를 결정하기 위해 2, 3, 4, 5 또는 그 이상의 단계를 포함하는 임의의 개수의 단계를 포함할 수 있다.Those skilled in the art will appreciate that genetic testing need not be for a single part of the genome. Several parts of the same genome may be required to determine the effect of a genetic variation on a patient's health or treatment. In certain embodiments of the invention, using the same or different encryption techniques, a plurality of gene segments constituting a single test may be encrypted together, or multiple gene segments may be separately encrypted. Those skilled in the art will also appreciate that genetic testing may include logical instructions such as if, then instructions. This command can also be encrypted. The comparator determines if the first portion of the genome matches the test and then repeats the process to the second portion of the genome. In certain embodiments of the invention, a test may include any number of steps including 2, 3, 4, 5, or more steps to determine the result.
도 18 및 도 19에서 별개의 구성 요소로 도시되었지만, 비교기는 별도의 구성 요소일 필요는 없다. 본 발명의 임의의 실시예에서, 비교기는 환자 데이터 서버, 사유의 바이오 마커 서버, 또는 시스템의 임의의 다른 부분에서 실행되도록 설계된 프로그램일 수 있다.Although shown as separate components in Figs. 18 and 19, the comparator need not be a separate component. In certain embodiments of the invention, the comparator may be a patient data server, a biomarker server of interest, or a program designed to run on any other part of the system.
본 발명의 임의의 실시예에서, 사유의 정보 소유자와 시스템 사이의 인터페이스는 웹 포털의 형태일 수 있다. 사유의 정보 소유자는 시스템에 로그인하여, 사유의 정보를 업로드할 수 있으며, 시스템은 정보를 바이오 마커 연구 서버에 배치하기 전에 정보를 자동으로 암호화할 것이다. 사유의 정보 소유자가 사유의 정보의 사용을 추적하고 사유의 정보의 사용에 대한 지불 또는 로얄티를 징수하기 위해 동일한 웹 포털을 사용할 수 있다. 본 발명의 임의의 실시예에서, 사유의 정보 소유자는 시스템에 저장된 사유의 정보에 액세스할 수 있다. 사유의 정보 소유자는 새로운 정보를 추가하고, 기존 정보를 업데이트하고, 또는 시스템에서 정보를 제거하기 위해 정보의 암호화 해제를 위한 특정 키를 제공받을 수 있다. 본 발명의 임의의 실시예에서, 소유권 정보 소유자는 예를 들어 테스트를 위해 FDA 승인을 얻거나, 또는 공개적으로 정보를 공개하기 위한 목적으로 사유의 정보에 대한 액세스를 하나 이상의 다른 당사자에게 허용하는 옵션을 가질 수 있다.In some embodiments of the invention, the interface between the proprietary information owner and the system may be in the form of a web portal. The proprietary information owner can log in to the system and upload the proprietary information, and the system will automatically encrypt the information before placing it on the biomarker research server. The proprietary information owner may use the same web portal to track the use of the proprietary information and to pay for the use of the proprietary information or to collect royalties. In some embodiments of the present invention, the proprietary information owner may access information of the reason stored in the system. The proprietary information owner may be provided with a specific key for decrypting the information to add new information, update existing information, or remove information from the system. In certain embodiments of the present invention, the proprietary information owner may provide an option to allow one or more other parties access to proprietary information for purposes of, for example, obtaining FDA approval for testing or publicly disclosing information Lt; / RTI >
본 명세서에 설명된 유전자 테스트 시스템이 생식 세포 또는 체세포 DNA와 같은 DNA 정보와 관련하여 설명되었지만, 시스템은 DNA 정보에 한정되지 않는다. 차세대 시퀀싱은 이전에 알려지지 않은 전사체(transcripts) 및 스플라이싱 아이소폼(splicing isoforms)을 밝혀내고 택일적으로 스플라이싱된 아이소폼의 정량적 측정을 제공하도록 보여진 RNA 분자를 시퀀싱하는데 추가로 사용될 수 있다. RNA 시퀀싱은 연구의 가능성을 유전자 아이소폼, 전좌 현상, 뉴클레오타이드 변이 및 전사후 염기 변형의 분석으로 확대한다. 본 발명의 임의의 구체예에서, 환자로부터의 RNA 정보 및 사유의 또는 비-사유의 RNA 테스팅 정보가 설명된 시스템에서 사용될 수 있다.Although the genetic test system described herein has been described in terms of DNA information, such as germ cells or somatic DNA, the system is not limited to DNA information. Next-generation sequencing can be used to sequence RNA molecules that have been previously shown to reveal previously unknown transcripts and splicing isoforms and provide quantitative measurements of alternatively spliced isoforms. have. RNA sequencing extends the possibilities of research into the analysis of gene isoforms, translocation, nucleotide variation, and post-transcriptional base deformation. In certain embodiments of the invention, RNA information from the patient and proprietary or non-specific RNA testing information may be used in the described system.
임의의 실시예에서, RNA 시퀀싱은 공지된 시퀀싱 기술을 사용하여 원래 RNA로부터 가역적으로 전사된 cDNA 분자를 생성함으로써 수행될 수 있다. 개별 전사, 스플라이스 변이, 아이소폼, 신규 전사 및 키메라(chimeric) 전사의 상대적 존재량(abundance)이 매핑된 RNA 시퀀스로부터 결정될 수 있다. RNA 시퀀싱을 사용하면 돌연변이, 전사 부위, 발현된 전사, 및 엑손/인트론 경계의 정체와 관련한 정성적 데이터가, 발현의 차이, 선택적 스플라이싱, 선택적인 TSS, 및 둘 이상의 환자 또는 치료법 사이의 대안적인 폴리아데닐화에 관한 정량적 데이터와 함께 제공된다. 이러한 유형의 정보 각각은 환자의 하나 이상의 유전적 특성을 나타낼 수 있으며, 본 명세서에 설명된 유전자 테스트 시스템에 포함될 수 있다.In certain embodiments, RNA sequencing can be performed by generating cDNA molecules that are reversibly transcribed from the original RNA using known sequencing techniques. The relative abundance of individual transcripts, splice variants, isoforms, new transcripts and chimeric transcripts can be determined from mapped RNA sequences. Using RNA sequencing, qualitative data relating to the identity of mutations, transcription sites, expressed transcripts, and exon / intron boundaries can be used to identify differences in expression, selective splicing, selective TSS, and alternatives between two or more patients or treatments Lt; RTI ID = 0.0 > polyadenylation. ≪ / RTI > Each of these types of information may represent one or more genetic characteristics of a patient and may be included in the genetic test system described herein.
도 20은 본 명세서에 설명된 시스템이 어떻게 구현될 수 있는지의 예를 도시한다. 샘플은 시퀀서(1902)로 유전 샘플의 시퀀싱을 수행하기 위해 시퀀싱 실험실(1901)로 보내질 수 있다. 결과 시퀀스는 본 명세서에서 설명된 바와 같이 애플리케이션(1903)을 사용하여 생물 정보학 파이프라인(1908)을 통해 시스템(1907)에 업로드될 수 있다. 도 20에 도시된 바와 같이, 시퀀스는 FASTQ 시퀀스의 형태로 업로드될 수 있지만, 당업자는 유전자 시퀀스가 당업계에 공지된 임의의 형태로 업로드될 수 있음을 이해할 것이다.20 illustrates an example of how the system described herein can be implemented. The sample may be sent to
개인 또는 의사(1910)는 유전 샘플에 대한 유전자 테스트를 요청할 수 있다. 도 20에 도시된 바와 같이, 요청은 전자 의료 기록 인터페이스(1911)를 통해 전자 의료 기록(1912)을 통해 처방으로서 행해질 수 있지만, 요청은 또한 당업계에 공지된 임의의 방법을 통해 개인 또는 의사에 의해 행해질 수 있다. 요청은 설명된 시스템(1907)에 보내져 유전자 테스트를 수행할 수 있다.A person or physician (1910) may request genetic testing for a genetic sample. As shown in FIG. 20, the request may be made as a prescription via the electronic
사유의 권리 보유자(1904)는 본 명세서에서 설명된 바와 같이 사유의 데이터베이스(1905) 또는 임의의 다른 소스로부터 유전자 테스트를 수행하는데 필요한 정보를 업로드할 수 있다. 사유의 정보는 임의의 공지된 암호화 방법(1906)을 사용하여 암호화되고 시스템(1907)에 업로드될 수 있다. 암호화된 정보는 정보의 사유의 성질을 유지하기 위해, 본 명세서에 설명된 바와 같이 "블랙박스"(1908)에 유지될 수 있다. 시스템(1907)은 미리 규정된 테스트를 수행하고 그 결과를 환자 또는 의사(1910)에게 리턴할 수 있다. 도 20에 도시된 바와 같이, 결과는 환자의 전자 의료 기록(1912)에 직접 보내질 수 있다.The
도 21에 도시된 바와 같이, 본 명세서에 설명된 시스템은 환자에 대해 다수의 테스트를 수행하는 능력을 제공한다. 유전자 테스트를 수행하는데 필요한 정보를 포함하는 다수의 데이터베이스(1905)는 사유의 정보의 보호를 제공하는 블랙박스(1909)로 각각, 시스템(1907)에 업로드될 수 있다. 임의의 실시예에서, 다수의 데이터베이스는 단일의 사유의 정보 소유자(1904)로부터 또는 다수의 사유의 정보 소유자로부터 올 수 있다. 병원 또는 개인(1910)은 본 명세서에 설명된 단일 시스템(1907)을 통해 이루어진 모든 요청으로 환자의 유전자 테스트를 위한 다수의 요청을 생성할 수 있다. 설명된 바와 같이, 다수의 유전자 테스트 요청은 환자의 전자 의료 기록(1912)으로부터 인터페이스(1911)를 통해 처방전의 형태를 취할 수 있다. 단일 샘플은 실험실(1901)에 의해 시퀀싱되고 시스템(1907)에 업로드될 수 있다. 사유의 정보를 이용하는 임의의 개수의 유전자 테스트는 단일 유전자 시퀀스를 이용하여 수행될 수 있다. 다수의 테스트가 단일 시퀀싱된 샘플에서 수행될 수 있기 때문에, 업로드된 환자 시퀀스는 유전자 테스트를 수행하는 단일 "정보 소스"로 사용되어, 동일한 환자에 대한 다중 시퀀스로 인한 오류를 감소시킨다.As shown in FIG. 21, the system described herein provides the ability to perform a number of tests on a patient. A number of
도 22는 설명된 시스템에 의해 설명될 수 있는 지불의 비-제한적인 예를 도시한다. 환자(1910)는 화살표(1913)로 나타낸 바와 같이, 수행된 각각의 유전자 테스트에 대해 지불할 수 있다. 시퀀싱 실험실(1901)은 화살표(1915)로 나타낸 바와 같이 유전 샘플의 시퀀싱에 대해 지불될 수 있다. 사유의 권리 보유자(1904)는 화살표(1914)로 표시된 바와 같이 사유의 정보의 사용에 대해 지불될 수 있다. 임의의 실시예에서, 화살표(1916)로 나타낸 바와 같이, 새로운 가능한 유전자 테스트를 결정하기 위해 사유의 권리 보유자(1904) 또는 연구자에게 시퀀싱된 데이터가 제공될 수 있다.Figure 22 illustrates a non-limiting example of a payment that may be described by the described system.
임의의 실시예에서, 환자 데이터의 테스트는 도 23에 도시된 바와 같이 독립형 애플리케이션에 의해 수행될 수 있다. 원격 클라이언트 또는 제어 서버(2003)는 화살표(2004)로 나타낸 바와 같이, 환자 기록 데이터베이스(2001)에 기록이 위치되어 있는 환자에 대한 의료 테스트를 수행하라는 요청을 수신할 수 있다. 원격 클라이언트 또는 제어 서버(2003)는 화살표(2005)로 나타낸 바와 같이, 의료 테스트를 수행하기 위한 명령어를 포함하는 독립형 애플리케이션(2002)을 호출할 수 있다. 임의의 실시예에서, 독립형 애플리케이션(2002)은 GDIS와 같은 데이터베이스를 참조할 필요 없이, 유전자 테스트와 같은 의료 테스트 또는 의료 테스트의 모음을 실행하기 위해 요구되는 모든 명령어, 스크립트 또는 개별 단계들을 포함할 수 있다. 임의의 실시예에서, 독립형 애플리케이션(2002)은 의료 테스트 또는 의료 테스트의 모음을 수행하는데 필요한 명령어, 스크립트 또는 개별 단계들의 일부만을 포함할 수 있고, 데이터베이스(도 23에 도시되지 않음)로부터 추가 정보 또는 명령어를 요구하여 유전자 테스트 또는 테스트들을 완료할 수 있다.In certain embodiments, testing of patient data may be performed by a standalone application as shown in FIG. The remote client or
임의의 실시예에서, 독립형 애플리케이션(2002)은 환자의 유전자 시퀀스와 같은 요청된 테스트를 수행하는데 필요한 환자 기록을 얻기 위해 화살표(2006)로 나타낸 바와 같이 환자 기록 데이터베이스(2001)에 액세스할 수 있다. 필요한 환자 기록은 화살표(2007)로 나타낸 바와 같이 독립형 애플리케이션(2002)에 전송될 수 있다. 독립형 애플리케이션(2002)은 의료 명령어를 실행하여 의료 테스트를 실행할 수 있다. 임의의 실시예에서, 독립형 애플리케이션(2002)은 테스트 결과를 테스트 통지 문서 또는 테스트 결과 데이터로서 생성할 수 있다. 테스트 결과는 화살표(2008)로 나타낸 바와 같이 원격 클라이언트 또는 제어 서버(2003)로 전송될 수 있다. 임의의 실시예에서, 독립형 애플리케이션(2002)은 테스트 결과를 추가적으로 또는 대안적으로 제3 당사자 소프트웨어 또는 사용자(도시되지 않음)로 전송할 수 있다. 테스트 결과는 화살표(2010)에 의해 도시된 바와 같이 원격 클라이언트 또는 제어 서버(2003)에 의해 원래의 요청자에게 전송될 수 있다.In an optional embodiment, the stand
임의의 실시예에서, RCA는 본 명세서에 설명된 독립형 애플리케이션일 수 있으며, 데이터베이스를 참조할 필요 없이 유전자 테스트 또는 유전 테스트의 모음을 실행하기 위한 명령어, 스크립트 또는 개별 단계들을 포함할 수 있다. 임의의 실시예에서, 원격 클라이언트는 몇몇 명령어들을 포함할 수 있다; 스크립트 또는 유전자 테스트 또는 유전 테스트의 모음을 수행하는데 필요한 개별 단계들로 이루어지며 유전자 테스트 또는 테스트들을 완료하기 위해 데이터베이스로부터 추가 정보 또는 명령어를 필요로 할 수 있다. 임의의 실시예에서, 독립형 애플리케이션으로서의 원격 클라이언트는 테스트 통지 문서를 생성할 수 있거나, 또는 테스트 결과 데이터로서 다른 애플리케이션 또는 사용자에게 제공될 수 있다. 임의의 실시예에서, 시스템은 하나 또는 다수의 유전자 테스트를 달성하기 위해 사용자 또는 RCA와 같은 자동화된 시스템에 의해 호출될 수 있는 사전 컴파일된 또는 컴파일되지 않은 소프트웨어 애플리케이션들의 모음을 포함할 수 있다.In certain embodiments, the RCA may be a standalone application as described herein, and may include instructions, scripts, or individual steps to execute a set of genetic tests or genetic tests without reference to a database. In certain embodiments, a remote client may include several instructions; Scripts, or genetic tests, or a set of genetic tests, and may require additional information or instructions from the database to complete genetic tests or tests. In certain embodiments, a remote client as a standalone application may generate a test notification document, or may be provided to other applications or users as test result data. In certain embodiments, the system may include a collection of precompiled or uncompiled software applications that can be invoked by an automated system, such as a user or RCA, to achieve one or more genetic tests.
도 24는 설명된 시스템에 의한 암호화된 테스트의 사용에 대한 비-제한적인 실시예를 도시한다. 사유의 권리 보유자와 같은 제3 당사자 테스트 소유자(2101)는 사유의 정보 및 의료 테스트를 수행하기 위한 명령어를 포함할 수 있는 새로운 암호화되지 않은 테스트 엔트리(2102)를 생성할 수 있다. 암호화되지 않은 테스트 엔트리(2102)는 화살표(2106)로 나타낸 바와 같이 API, 웹 포털, 스크립트 또는 업로드된 텍스트 파일을 통해 시스템에 입력될 수 있다. 암호화되지 않은 테스트(2102)는 암호화된 테스트 엔트리(2103)를 생성하도록 입력 시 암호화될 수 있어, 테스트 생성자만이 화살표(2107)로 도시된 바와 같이 사유의 명령어들에 액세스할 수 있다. 암호화된 테스트 엔트리(2103)는 본 명세서에 설명된 바와 같이 바이오 마커 서버(2105)에 저장될 수 있다. 암호화된 테스트 엔트리(2103)는 본 명세서에서 설명된 바와 같이 원격 클라이언트(도시되지 않음)에 의해 테스트마다 검색될 수 있고, 화살표(2108)로 도시된 바와 같이 원격 클라이언트에 의해 의료 테스트를 수행하는데 사용될 수 있다.24 illustrates a non-limiting embodiment of the use of an encrypted test by the described system. A third party test owner 2101, such as a proprietor of rights, may generate a new unencrypted test entry 2102 that may contain the information for the reason and an instruction to perform the medical test. Unencrypted test entry 2102 may be entered into the system via an API, web portal, script, or uploaded text file, as indicated by arrow 2106. The unencrypted test 2102 can be encrypted upon input to generate an encrypted test entry 2103 so that only the test creator can access the proprietary instructions as shown by arrow 2107. [ The encrypted test entry 2103 may be stored in the biomarker server 2105 as described herein. The encrypted test entry 2103 may be retrieved for each test by a remote client (not shown) as described herein, and may be used to perform a medical test by a remote client as shown by arrow 2108 .
임의의 실시예에서, 바이오 마커 서버는 도 25에 도시된 바와 같이, 시스템 외부에 위치될 수 있다. 제3 당사자 테스트 소유자(2201)는 화살표(2207)로 나타낸 바와 같이, 새로운 암호화되지 않은 테스트 엔트리(2202)를 생성할 수 있다. 암호화되지 않은 테스트 엔트리(2202)는 의료 테스트를 수행하고 결과를 해석하는데 필요한 명령어를 포함할 수 있다. 암호화되지 않은 테스트 엔트리(2202)는 화살표(2208)로 나타낸 바와 같이 바이오 마커 서버(2203)에 저장될 수 있다. 임의의 실시예에서, 암호화되지 않은 테스트 엔트리(2202)는 바이오 마커 데이터베이스(2203)에 테스트 엔트리를 저장하기 전에 암호화될 수 있다. 임의의 실시예에서, 암호화되지 않은 테스트 엔트리는 바이오 마커 서버(2203)에 저장 후 암호화된 테스트 엔트리(2205)로서 암호화될 수 있다.In certain embodiments, the biomarker server may be located outside the system, as shown in FIG. The third
의료 테스트가 요청되면, 암호화된 테스트 엔트리(2204)는 화살표(2209)로 나타낸 바와 같이, 바이오 마커 서버(2203)로부터 원격 클라이언트 또는 제어 서버(2206)에 의해 요청될 수 있다. 테스트는 테스트마다 원격 클라이언트(2206)에 의해 요청될 수 있고, API, 웹 포털, 스크립트 또는 텍스트 파일(2204)을 통해 요청될 수 있다. 암호화된 테스트 엔트리(2205)는 API, 웹 포털, 스크립트 또는 텍스트 파일(2204)을 통해 테스트마다 검색될 수 있고, 원격 클라이언트 또는 제어 서버(2206)에 의해 환자 정보 데이터베이스(도시되지 않음)에 저장된 정보에 대한 테스트를 실행하도록 해독되어 사용될 수 있다.When a medical test is requested, the
본 명세서에 설명된 사유의 바이오 마커 테스트 시스템은 모든 당사자에게 많은 장점을 제공하며, 그 중 일부는 도 26-도 28에 도시되어 있다. 도 26은 제3 당사자가 유전자 연구와 유전자 시퀀싱을 수행하는 과정을 도시한다. 도 26에 도시된 바와 같이, 게놈 시퀀싱이 아직 행해지지 않은 환자(2301)는 제3 당사자 시퀀서(2303)에 의해 그의 게놈이 시퀀싱되게 할 수 있다. 환자의 게놈은 본 명세서에 설명된 바와 같이 사유의 바이오 마커 테스트 시스템(2305)으로 시퀀싱되고 저장될 수 있다. 필요에 따라, 의사 또는 의료 기관(2302)이 테스트 시스템(2305)으로부터 하나 이상의 유전자 테스트를 요청할 수 있으며, 테스트마다 지불이 행해진다. 임의의 실시예에서, 의사 또는 의료 기관(2302)은 제3 당사자 시퀀서(2303)와 제휴될 수 있지만, 제휴는 필요하지 않다. 연구자 또는 사유의 권리 보유자(2304)로서 행동하는 제3 당사자는 시스템(2305)에 하나 이상의 사유의 유전자 테스트를 저장할 수 있으며, 이 테스트는 본 명세서에 설명된 바와 같이 정보를 보호하기 위해 암호화될 수 있다. 시스템(2305)은 사유의 정보를 사용하여 유전자 테스트를 수행할 수 있고, 결과를 의사(2302)에게 리턴할 수 있다. 제3 당사자에게는 제3 당사자 실험실 서비스(2303)에 의해 수행되는 유전자 시퀀싱 그리고 제3 당사자 연구 서비스(2304)로부터의 사유의 테스트 사용에 대한 라이센싱 요금 또는 로열티 지불에 대해 지불될 수 있다. 설명된 시스템은 제3 당사자가 사유의 정보를 보호하는 것을 보장할 수 있게 하면서, 사유의 정보가 유전자 테스트에 사용될 수 있게 한다. 또한, 환자와의 계약에 따라, 제3 당사자 연구 서비스(2304)는 추가 유전 연구를 수행하기 위해 환자(2301)로부터 추가적인 유전자 시퀀스를 획득할 수 있다.The biomarker test system for the reasons described herein provides many advantages to all parties, some of which are shown in Figures 26-28. FIG. 26 shows a process in which a third party performs genetic research and gene sequencing. As shown in Fig. 26, a patient 2301 that has not yet undergone genome sequencing can cause its genome to be sequenced by a
도 27에 도시된 바와 같이, 유전자 시퀀싱이 사유의 권리 보유자와 다른 당사자에 의해 수행되더라도, 시스템은 여러 장점을 생성한다. 도 27에 도시된 바와 같이, 환자(2401)는 제3 당사자 연구자(2405)와 제휴되지 않은 제4 당사자 실험실(2403)에 의해 수행된 유전자 테스트를 가질 수 있다. 환자의 유전자 시퀀스는 본 명세서에 설명된 사유의 테스트 시스템(2404)의 일부로서 환자 데이터 서버에 저장될 수 있다. 제3 당사자 연구자 또는 권리 보유자(2405)는 본 명세서에 설명된 바와 같은 유전자 테스트를 시스템(2404)에 업로드할 수 있다. 의사(2402) 또는 개인은 제3 당사자 연구자 또는 권리 보유자(2405)에 의해 개발된 사유의 테스트를 포함하여, 본 명세서에 설명된 바와 같은 설명된 시스템(2404)을 통해 테스트를 주문할 수 있다. 시퀀싱 실험실(2403)은 시퀀싱 서비스에 대해 지불될 수 있는 반면, 권리 보유자(2405)는 사유의 테스트의 사용에 대해 로열티 또는 라이센싱 요금을 지불받을 수 있다. 본 명세서에 설명된 단일 테스트 시스템(2404)의 사용은 제3 당사자가 상이한 시퀀싱 실험실의 고객에게 액세스하여, 기존 자산을 이용하지 않고 추가 로열티 수익을 제공할 수 있게 한다. 시퀀싱 실험실 및 소속된 의사는 테스트를 리버스 엔지니어링할 수 있는 권한이 없이, 제3 당사자의 유전자 테스트를 이용하도록 액세스할 수 있다.As shown in FIG. 27, although gene sequencing is performed by the rights holder and other parties of the cause, the system creates several advantages. As shown in FIG. 27, the patient 2401 may have a genetic test performed by a
도 28은 이미 게놈이 시퀀싱되어 테스트 시스템(2503)에 입력된 환자(2501)에 대한 설명된 시스템의 장점을 도시한다. 의사는 이전에 제3 당사자 연구자 또는 권리 보유자(2504)에 의해 시스템에 입력된 사유의 유전자 테스트의 사용을 포함하여, 설명된 시스템(2503)으로부터 유전자 테스트를 주문할 수 있다. 따라서, 이미 게놈이 시퀀싱된 환자일지라도, 제3 당사자 권리 보유자(2504)는 게놈 시퀀서와 같은 기존의 자산을 이용하지 않고 추가 로열티 수익을 얻을 수 있다. 환자의 유전적 시퀀스를 질의하기 위한 스크립트를 인코딩하는 시스템 및 방법은 도 29에 도시된다. 특히, 새로운 바이오 마커 스크립트를 생성하는 방법은 도 29의 박스(2601)에 도시된다.Figure 28 illustrates the advantages of the described system for the
새로운 바이오 마커 스크립트(2601)를 생성하기 위해, 바이오 마커 스크립트 데이터베이스(2602)에 새로운 바이오 마커 엔트리가 생성될 수 있다(2604). 바이오 마커 스크립트 데이터베이스(2602)에서, 바이오 마커에 링크된 SNP들 및 관련 돌연변이 리스트가 생성될 수 있다(2605). 새로운 바이오 마커에 링크된 해석 리스트는 바이오 마커 스크립트 데이터베이스(2602)에서 생성될 수 있다(2606). SNP들 및 관련된 돌연변이의 리스트는 돌연변이 값과 같은 정보 및 돌연변이를 위한 시퀀스를 어디에서 볼 것인가를 포함할 수 있다. 해석 리스트에는 발견된 SNP 돌연변이의 조합에 대한 각 돌연변이 및 신뢰 구간을 기반으로 한 위험 인자와 같은 정보가 포함될 수 있다. 바이오 마커는 동일한 유전자 내의 또는 여러 유전자로부터의 다양한 SNP들과 돌연변이를 조합하여 여러 인자의 조합에 기초하여 단일 위험 값을 계산할 수 있다.In order to create a new biomarker script 2601, a new biomarker entry may be created 2604 in the biomarker script database 2602. In the biomarker script database 2602, SNPs linked to the biomarkers and related mutation lists can be generated (2605). An analysis list linked to the new biomarker may be generated in the biomarker script database 2602 (2606). The list of SNPs and related mutations may include information such as mutation values and where to look for sequences for mutations. The interpretation list may contain information such as risk factors based on each mutation and confidence interval for the combination of SNP mutations found. Biomarkers can combine mutations with various SNPs within or within the same gene to calculate a single risk value based on a combination of factors.
본 발명의 바이오 마커 스크립트는 단백질 또는 효소에 기초한 결과를 결정하는 테스트보다 장점을 제공한다. 시간에 따라 달라질 수 있는 단백질 또는 효소 레벨과는 달리, 환자의 게놈은 정적이다. 결과적으로, 환자의 게놈은 한 번만 스캔될 필요가 있다. 대조적으로, 단백질 또는 효소 레벨을 측정하는 테스트는 단백질 또는 효소 레벨의 변화를 설명하기 위해 여러 번 반복될 필요가 있을 수 있다. 또한, 일단 유전자 스캔이 완료되면, 미래에 동일한 유전자 스캔을 사용하여 임의의 바이오 마커를 검색할 수 있다.The biomarker script of the present invention provides advantages over tests that determine results based on protein or enzyme. Unlike protein or enzyme levels that can vary over time, the patient's genome is static. As a result, the patient's genome needs to be scanned only once. In contrast, tests measuring protein or enzyme levels may need to be repeated several times to account for changes in protein or enzyme levels. In addition, once the gene scan is complete, future biomarkers can be searched using the same gene scan.
임의의 실시예에서, 바이오 마커 스크립트는 임의의 공지된 효소 또는 PCR 기반 진단 테스트 키트와 동등할 수 있다. PCR 기반의 테스트 키트의 경우, 이는 바이오 마커 스크립트에서 SNP들의 목록으로서 알려진 진단 테스트 키트가 사용하는 프로브를 사용하여 수행될 수 있다. 효소 테스트의 경우, 특정 효소 또는 효소들에 상응하는 발현 양적 형질 위치(expression quantitative trait loci)(eQTL)의 정체를 결정함으로써 동등성을 달성할 수 있다. eQTLs은 특정 효소가 발현되도록 하는 게놈의 영역이다. 효소 기반 테스트는 환자의 혈액에서 효소의 레벨을 측정함으로써 유전적 장애를 결정할 수 있다. 본 발명의 바이오 마커 스크립트는 대신에 효소 레벨의 불일치를 야기하는 환자의 게놈에서의 기본 돌연변이를 검색할 수 있다. 다른 실시예에서, 바이오 마커 스크립트는 공지된 진단 테스트 키트와 상이할 수 있다.In certain embodiments, the biomarker script may be equivalent to any known enzyme or PCR based diagnostic test kit. In the case of PCR-based test kits, this can be done using probes used by diagnostic test kits known as a list of SNPs in the biomarker script. In the case of enzyme tests, equivalence can be achieved by determining the identity of the expression quantitative trait loci (eQTL) corresponding to a particular enzyme or enzyme. eQTLs are regions of the genome that allow specific enzymes to be expressed. Enzyme-based testing can determine genetic disorders by measuring levels of enzymes in the patient's blood. The biomarker script of the present invention may instead search for a base mutation in the patient ' s genome that results in enzyme level discrepancies. In another embodiment, the biomarker script may be different from known diagnostic test kits.
유방암에 대해 특정 바이오 마커와 관련된 SNP들 및 돌연변이 리스트의 예가 표 1에 도시된다. 표 1에 도시된 각각의 돌연변이는 돌연변이가 유방암의 증가된 위험과 관련되는 게놈에서의 특정 위치에 해당한다. 돌연변이는 유전자 시퀀스에서 돌연변이의 위치에 따라 정의되며, 그 위치에 있는 염기가 질병의 증가된 위험에 해당한다. 위치, 돌연변이 및 매칭 기준을 포함하는 리스트가 바이오 마커 스크립트 데이터베이스(2602)에서 생성될 수 있다.Examples of SNPs and mutation lists associated with a particular biomarker for breast cancer are shown in Table 1. Each mutation shown in Table 1 corresponds to a specific position in the genome where the mutation is associated with an increased risk of breast cancer. A mutation is defined by the location of a mutation in a gene sequence, and the base at that position corresponds to an increased risk of disease. A list including positions, mutations, and matching criteria may be generated in the biomarker script database 2602.
BRCA 유전자에 대한 해석 리스트의 예가 표 2에 도시된다. 해석 리스트는 환자의 유전자 시퀀스에서 발견되는 돌연변이를 기반으로, 유방암과 같은 특정 질병의 위험의 증가를 결정할 수 있다. 표 2의 위험 인자는 유전자 돌연변이를 갖는 환자로 인한 위험 증가를 나타내는 배수로 표시된다. 낮고 높은 신뢰 구간은 위험 인자의 95% 신뢰 수준을 나타낸다. 정의 상 돌연변이된 SNP들이 없는 환자는 위험 인자 1을 갖는다. 리스트화된 SNP들 중 하나 이상을 지닌 환자는 평생 높은 암 발병 위험을 갖는다. 이용 가능한 각각의 진단 테스트에 대한 고유한 해석 리스트는 바이오 마커 스크립트 데이터베이스(2602)에서 생성될 수 있다.An example of an interpretation list for the BRCA gene is shown in Table 2. The interpretation list can determine an increase in the risk of a particular disease, such as breast cancer, based on the mutations found in the patient's gene sequence. The risk factors in Table 2 are expressed in multiples that indicate increased risk from patients with mutations in the gene. Low and high confidence intervals represent 95% confidence levels of risk factors. Patients without definitively mutated SNPs have
일부 실시예에서, 바이오 마커 스크립트 및 해석 리스트 내의 SNP들의 리스트는 공지된 또는 시판 중인 시험 키트에 의해 제공되는 것과 동일할 수 있다. Myraid Genetics의 MammoPrint 같은 테스트 키트의 일 예가 있다. 테스트 키트로 검색되는 동일한 SNP들은 본 발명의 SNP 리스트의 일부가 될 수 있다. 테스트 키트에 의해 제공된 동일한 해석이 본 발명의 해석 리스트의 일부가 될 수 있다. 이러한 방식으로, 암호화된 바이오 마커 스크립트는 알려진 테스트 키트와 동일하다.In some embodiments, the list of SNPs in the biomarker script and analysis list may be the same as that provided by known or commercially available test kits. An example of a test kit such as Myraid Genetics' MammoPrint is available. The same SNPs retrieved by the test kit may be part of the SNP list of the present invention. The same interpretation provided by the test kit can be part of the interpretation list of the present invention. In this way, the encrypted biomarker script is identical to a known test kit.
일단 바이오 마커 엔트리가 SNP들 및 해석 리스트로 생성되면, 시스템은 도 29의 박스(2603)에 도시된 바와 같이, 바이오 마커에 대한 시퀀스를 스캔한다. 스캔(2607)의 시작 시, 스캐닝될 특정 유전자 시퀀스에 대한 처방이 생성된다(2608). 처방에 기초하여, 시스템은 유전자 시퀀스 데이터베이스(2609)로부터 특정 유전자 시퀀스를 검색할 수 있다. 유전자 시퀀스 데이터베이스는 일부 실시예에서 바이오 마커 스크립트 데이터베이스(2602)와는 별도로 원격 데이터베이스일 수 있다. 다른 실시에에서, 유전자 시퀀스 데이터베이스는 바이오 마커 스크립트 데이터베이스(2602)에 국부적일 수 있다. 일부 실시예에서, 유전자 시퀀스 데이터베이스 또는 바이오 마커 스크립트 데이터베이스(2602) 중 어느 하나는 다른 것 내에 내장될 수 있다.Once the biomarker entry is generated as SNPs and an interpretation list, the system scans the sequence for the biomarker, as shown in box 2603 of FIG. At the start of scan 2607, a prescription for a particular gene sequence to be scanned is generated 2608. Based on the prescription, the system may retrieve a particular gene sequence from the gene sequence database 2609. [ The genetic sequence database may be a remote database separate from the biomarker script database 2602 in some embodiments. In other implementations, the gene sequence database may be local to the biomarker script database 2602. In some embodiments, either the gene sequence database or the biomarker script database 2602 may be embedded within another.
바이오 마커 정보는 바이오 마커 스크립트 데이터베이스(2602)로부터 검색될 수 있다(2610). SNP들 및 관련된 돌연변이의 리스트는 바이오 마커 스크립트 데이터베이스(2602)로부터 검색될 수 있다(2611). SNP들의 리스트를 사용하여, 시스템은 유전자 시퀀스를 스캔하고 SNP들 중 하나의 위치를 찾아낼 수 있다(2612). 시스템은 SNP가 유전자 시퀀스 파일(2613)에서 발견되는지를 결정할 수 있다. SNP가 유전자 시퀀스 파일에서 발견되면, 시스템은 이 때 시퀀스 내의 특정 위치에서의 염기쌍을 돌연변이 리스트(2614)의 돌연변이 정의에 비교할 수 있다. 시스템은 돌연변이가 특정 위치(2615)에서 검출되는지를 결정하고, 그렇다면 양성 돌연변이 카운터(2616)를 증가시킨다. 시스템은 다음으로 바이오 마커(2617)와 관련된 임의의 다른 SNP들이 있는지를 결정한다. 바이오 마커와 관련된 더 이상의 임의의 SNP들이 있는 경우, 시스템은 유전자 시퀀스 파일(2613)에서 다음 SNP가 발견되는지 다시 결정한다. 임의의 돌연변이가 검출되지 않거나, 또는 임의의 SNP가 유전자 시퀀스 파일에서 발견되지 않으면, 시스템은 양성 돌연변이 카운터를 증가시키지 않고 단계(2617)로 스킵할 수 있고, 바이오 마커와 관련된 임의의 다른 SNP들이 있는지를 결정할 수 있다.The biomarker information may be retrieved from the biomarker script database 2602 (2610). A list of SNPs and related mutations may be retrieved from the biomarker script database 2602 (2611). Using the list of SNPs, the system can scan the gene sequence and find the location of one of the SNPs (2612). The system can determine if a SNP is found in the gene sequence file 2613. [ Once the SNP is found in the gene sequence file, the system can then compare the base pairs at a particular position in the sequence to the mutation definition of the mutation list 2614. The system determines if a mutation is detected at the particular location 2615 and, if so, increases the positive mutation counter 2616. The system then determines if there are any other SNPs associated with the biomarker 2617. If there are any more SNPs associated with the biomarker, the system again determines if the next SNP in the gene sequence file 2613 is found. If no mutations are detected, or if no SNPs are found in the gene sequence file, the system may skip to step 2617 without increasing the positive mutation counter and determine whether there are any other SNPs associated with the biomarker Can be determined.
일단 바이오 마커와 관련된 모든 SNP들이 유전자 시퀀스에서 검색되면, 시스템은 바이오 마커 스크립트 데이터베이스(2602)로부터 해석 리스트(2618)를 검색할 수 있다. 시스템은 단계(2616)에서 결정된 양성 돌연변이 카운터 값을 검색하여, 대응하는 위험 값을 해석 리스트(2619)에서 발견할 수 있다. 결과는 리턴될 수 있고(2620), 프로세스는 종료된다(2621). 임의의 실시예에서, 결과는 각 SNP에서 검출된 위험 인자 및 돌연변이 중 하나 또는 둘 모두를 포함할 수 있다.Once all of the SNPs associated with the biomarker are retrieved from the gene sequence, the system can retrieve the analysis list 2618 from the biomarker script database 2602. The system may retrieve the positive mutation counter value determined in step 2616 and find the corresponding risk value in the interpretation list 2619. [ The result may be returned 2620, and the process is terminated 2621. In certain embodiments, the results may include one or both of the risk factors and mutations detected in each SNP.
의사는 위에서 설명한 보안 로그인을 사용하여 처방전을 생성할 수 있다. 처방을 생성하는 스크린샷 단계가 도 30에 도시된다. 의사는 의사가 특정 시퀀스로 정보에 액세스할 수 있게 하는 의사 ID(2701)를 입력할 수 있다. 의사는 또한 테스트될 특정 시퀀스를 식별하는 환자 ID(2702)를 입력할 수 있다. 시스템이 사용할 바이오 마커 스크립트를 결정하는 바이오 마커 ID(2703)를 입력할 수 있다. 최종적으로, 의사는 이것이 새로운 또는 종양 특이성 스캔(2704)인지를 입력할 수 있다. 이는 특정 종양이 스캐닝되고 있는지를 시스템에 알려주며, 이는 어떤 SNP들이 특정 값인지를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 처방은 환자의 전자 의료 기록으로부터 자동으로 생성될 수 있다. 이는 제3 당사자 애플리케이션 인터페이스를 사용하여 시스템에서 처방을 자동으로 생성하도록 행해질 수 있다.The physician can use the secure login described above to create a prescription. A screen shot step of creating a prescription is shown in Fig. The physician may enter a
의사가 처방을 생성한 후에, 시스템은 환자의 유전자 시퀀스 및 필요한 바이오 마커 스크립트를 자동으로 찾을 수 있다. 시퀀스 및 바이오 마커 스크립트의 검색 시, 시스템은 도 29에서 설명한 바와 같이 환자의 시퀀스를 자동으로 스캔할 수 있다. 검색 및 스캐닝 프로세스 동안 시스템의 스크린샷이 도 31에 도시되어 있다. 이 화면은 요청된 환자 시퀀스가 데이터베이스에 파일로 존재하고 테스트가 실행 중이거나 실행될 것임을 의사에게 알릴 수 있다. 시스템의 용량에 따라, 스캐닝 프로세스가 2초 이내에 완료될 수 있다.After the doctor has created the prescription, the system can automatically find the patient's gene sequence and the biomarker script needed. Upon retrieval of the sequence and biomarker script, the system may automatically scan the patient's sequence as described in FIG. A screen shot of the system during the search and scan process is shown in FIG. This screen may inform the physician that the requested patient sequence is present in the database as a file and the test is being executed or will be executed. Depending on the capacity of the system, the scanning process can be completed within 2 seconds.
도 32는 스캔을 실행한 후 결과 출력의 스크린샷을 도시한다. 테스트 결과는 처방 의사에게 또는 환자에게 제공될 수 있다. 출력은 또한 전체 위험 인자(2801) 및 95% 신뢰 구간(2802)을 포함한다. 임의의 실시예에서, 출력은 또한 검색된 특정 위치(2803), 이들 위치에서의 검색 결과(2804), 돌연변이(2805), 발견된 유전자형(2806) 및 돌연변이로서 카운트되는 기준(1007)을 포함할 수 있다. 도 32에 제공된 모든 정보가 포함될 필요가 있는 것은 아니며, 유전자 테스트의 결과를 제공하는 임의의 출력은 본 발명의 범위 내에 속한다는 것을 이해할 것이다.Figure 32 shows a screen shot of the result output after performing a scan. Test results may be provided to the prescribing physician or to the patient. The output also includes the
도 32에서 알 수 있는 바와 같이, 특정 샘플 유전자 시퀀스는 표 1에 나타낸 돌연변이들 중 임의의 것에 대해 양성 반응을 보이지 않았다. 따라서, 테스트에 기초한 환자의 유방암 위험 인자는 정의 상 IX이다.As can be seen in Fig. 32, the specific sample gene sequence did not show any positive reaction to any of the mutations shown in Table 1. Thus, the breast cancer risk factor of the patient based on the test is by definition IX.
일부 돌연변이에 대하여 양성 반응을 보이는 환자에게 제공된 출력의 예가 도 33에 도시되어 있다. 알 수 있는 바와 같이, 환자는 rs16942(2901), rs766173(2902) 및 rsl44848(2903)의 위치에서 양성 반응을 보였다. 3개의 양성 돌연변이가 발견되었기 때문에, 시스템은 3개의 돌연변이에 해당하는 표 2의 위험 인자를 통지하고, 환자의 유방암 위험 인자가 1.75X였고 95% 신뢰 구간은 1.09X와 2.80X 사이였다는 것을 리턴한다.An example of the output provided to a patient who is positive for some mutations is shown in FIG. As can be seen, the patient was positive at rs16942 (2901), rs766173 (2902) and rsl44848 (2903). Because three positive mutations were found, the system notified the risk factors in Table 2 for three mutations and returned that the patient's breast cancer risk factor was 1.75X and the 95% confidence interval was between 1.09X and 2.80X .
차세대 시퀀싱 기술은 피험자의 유전자 시퀀스를 얻기 위해 필요한 비용과 시간을 감소시켰다. 이 기술들은 일반적으로 피험자의 유전자 시퀀스를 결정하기 위해 짧은 판독 데이터를 사용한다. 차세대 시퀀싱 기술은 일반적으로 10-100 염기쌍 사이의 짧은 시퀀스를 사용한다. 차세대 시퀀싱에 사용되는 짧은 판독 시퀀스 때문에, 기술은 유전자 시퀀스에서 큰 돌연변이를 신뢰성 있게 검출할 수 없다.The next-generation sequencing technology has reduced the cost and time required to obtain the subject's gene sequence. These techniques generally use short readout data to determine the subject's gene sequence. Next-generation sequencing techniques typically use short sequences between 10 and 100 base pairs. Due to the short reading sequence used in next generation sequencing, the technique can not reliably detect large mutations in the gene sequence.
유전자 시퀀스의 구조 변형은 피험자의 건강에 악영향을 미칠 수 있다. 도 34는 질병의 증가된 위험에 이를 수 있는 돌연변이 유형을 나타낸다. 염기쌍의 결실이 3001로 표시된다. 원래의 시퀀스(3006)는 시퀀스에 염기쌍 T(3008)를 포함했다. 돌연변이된 시퀀스(3007)는 염기쌍(3008)을 포함하지 않는다. 염기쌍의 삽입은 3002로 표시된다. 원래의 시퀀스(3009)는 염기쌍의 삽입(3011)에 의해 돌연변이된 시퀀스(3010)로 변형될 수 있다. 염기쌍의 돌연변이는 3003으로 표시된다. 원래의 시퀀스(3012)는 염기쌍 T(3014)를 포함한다. 돌연변이된 시퀀스는 이 위치에서 염기쌍 G(3015)를 갖는다. 이러한 변이는 동일한 위치의 전형적인 염기쌍과는 다른 유전자 시퀀스 내의 염기쌍을 유도한다. 복제 개수 변이가 3004로 표시된다. 원래의 시퀀스(3016)는 염기쌍 ACTA(3018)가 두 번 반복된다. 돌연변이된 시퀀스(3017)는 염기쌍(3018)이 4번 반복된다. 복제 개수 변이는 결실, 복제, 역전 및 전좌와 같은 게놈의 구조적 재배치에 의해 야기될 수 있다. 낮은 복제 반복은 복제 개수 변이를 발생시키는 이러한 게놈 재배치에 특히 민감하다. 크기, 배향, 백분율 유사성 및 복제 간 거리와 같은 인자는 복제 개수 변이를 발생시키는 게놈 재배치에 대한 낮은 복사 반복의 민감성에 영향을 미친다.Structural modifications of gene sequences can adversely affect the subject's health. Figure 34 shows the type of mutation that can lead to an increased risk of disease. The deletion of the base pair is indicated by 3001. The
전좌는 3005로 표시된다. 시퀀스(3019)의 일 부분(3023)은 상보적인 시퀀스(3020)의 상응하는 부분(3024)에 의해 스위칭된다. 그 결과는 돌연변이된 시퀀스(3021, 3022)이고, 부분(3023, 3024)은 상보적인 시퀀스로 전좌된다. 역전은 3029로 표시된다. 원래의 시퀀스(3025)는 ATC로서 3027로 표시된 염기쌍을 갖는다. 시퀀스(3026)의 돌연변이된 부분은 CTA(3028)로서 역전된 이 부분을 갖는다. 당업자는 본 명세서에 설명된 임의의 돌연변이가 도 34에 도시된 것보다 큰 시퀀스를 포함할 수 있음을 이해할 것이다. 삽입, 결실, 복제 개수 변이 및 전좌에는 수백 또는 수천 개의 염기쌍 길이인 시퀀스가 포함될 수 있다.The translocation is indicated by 3005. A
표 3은 질병을 일으키는 것으로 알려진 소정의 큰 구조적 변이의 약식 리스트를 도시한다. 당업자라면 이것이 완전한 리스트가 아님을 이해할 것이다. 본 발명의 임의의 실시예는 암, 신경 변성 질환, 심혈관 질환, 기분 장애 또는 생식 세포 DNA로부터 진단될 수 있는 임의의 다른 멘델 유전 질환을 유발하는 것으로 알려진 것들을 포함하여, 임의의 구조적 변이의 검출을 고려한다.Table 3 shows an abbreviated list of some large structural variations known to cause disease. Those skilled in the art will appreciate that this is not a complete list. Any embodiment of the present invention is directed to the detection of any structural variation, including those known to cause cancer, neurodegenerative disease, cardiovascular disease, mood disorders, or any other Mendelian genetic disease that can be diagnosed from germline DNA .
차세대 시퀀싱은 시퀀싱에 사용된 판독 길이보다 현저히 큰 유전자 시퀀스의 변이를 신뢰성 있게 검출할 수 없기 때문에, 짧은 판독 데이터를 사용하여 디코딩된 시퀀스에 큰 구조적 변이가 존재하는지를 결정하기 위해 추가적인 기술이 필요하다.Since next generation sequencing can not reliably detect a variation of a gene sequence that is significantly larger than the read length used for sequencing, additional techniques are needed to determine if there is a large structural variation in the decoded sequence using short read data.
소정의 유전자 구조적 변이는 다른 공변이되는 파라미터들과 함께 유전된다. 즉, 큰 삽입 또는 결실은 차세대 시퀀싱 기술로 보다 용이하게 검출될 수 있는 다른 구조적 변이와 함께 유전되는 경향이 있다. 이와 같이, 공변이되는 파라미터의 존재는 큰 구조적 변이의 예측자로 사용될 수 있다. 이러한 공변이되는 파라미터들은 차세대 시퀀싱 기술에 의해 시퀀싱된 게놈에서 보다 용이하게 검출될 수 있다. 따라서, 보다 용이하게 검출될 수 있는 공변이되는 파라미터에 기초한 차세대 시퀀싱 기술에 의해 시퀀싱된 게놈에서 용이하게 검출될 수 없는 큰 구조적 변이의 존재를 예측하는 것이 가능하다. 이러한 공변이되는 파라미터들은 작은 판독 데이터를 사용하여 원래의 시퀀스를 준비하는 경우에도 더 큰 변이를 검출하는 유용한 방법을 제공할 수 있다. 공변이되는 파라미터들은 모든 임의의 크기의 삽입, 결실, 복제, 복제 개수 변이, 역전 및 전좌일 수 있다.Certain gene structural variations are inherited along with other covalent parameters. That is, large insertions or deletions tend to be inherited along with other structural variations that can be more easily detected with next generation sequencing techniques. Thus, the presence of a covalent parameter can be used as a predictor of a large structural variation. These covariant parameters can be more easily detected in sequenced genomes by next generation sequencing techniques. It is therefore possible to predict the presence of large structural variations that can not be easily detected in sequenced genomes by next generation sequencing techniques based on covalent parameters that can be more easily detected. These covariant parameters can provide a useful method of detecting larger variations even when preparing the original sequence using small read data. Covariant parameters may be insertion, deletion, duplication, replication number variation, inversion and translocation of any arbitrary size.
본 명세서에 설명된 것과 같이, 소정의 파라미터는 질병을 일으킬 수 있는 큰 구조적 변이와 함께 공변이될 수 있다. 이러한 파라미터를 결정하는데 사용될 수 있는 몇 가지 기술이 있다. 큰 구조적 변이와 함께 공변이되는 파라미터를 결정하는데 사용될 수 있는 하나의 비-제한적인 기술은 기계 학습(machine learning)이다. 기계 학습은 컴퓨터가 복잡한 시스템에서 패턴을 결정하는 기술이다. 예를 들어, 큰 구조적 변이가 존재하는지를 결정하기 위해 전통적인 시퀀싱 기술을 사용하여 여러 개의 게놈 전체 또는 일부를 시퀀싱할 수 있다. 컴퓨터는 이러한 게놈을 스캔하여 큰 구조적 변이에 대해 음성 반응을 보이는 게놈에는 존재하지 않는 큰 구조적 변이에 대해 양성 반응을 보이는 게놈에 다른 파라미터가 존재하는지를 결정하도록 프로그래밍될 수 있다. 특정한 큰 구조적 변이에 대해 양성 반응을 보이는 게놈에만 존재하거나, 또는 큰 구조적 변이에 대해 양성 반응을 보이는 불균형적으로 많은 개수의 게놈에 존재하는 파라미터를 식별한 후, 컴퓨터는 공변이되는 파라미터를 학습했다고 언급될 수 있다. 당업자는 공변이되는 파라미터를 결정하는 다른 방법이 사용될 수 있음을 이해할 것이다.As described herein, certain parameters can be covalent with large structural variations that can cause disease. There are several techniques that can be used to determine these parameters. One non-limiting technique that can be used to determine covariant parameters with large structural variations is machine learning. Machine learning is a technique in which a computer determines a pattern in a complex system. For example, traditional genetic sequencing techniques can be used to sequence all or part of multiple genomes to determine if there is a large structural variation. The computer can be programmed to scan these genomes to determine if there are other parameters in the genome that are positive for large structural variations that do not exist in the genome that are negative for large structural variations. After identifying parameters that are present only in genomes that are positive for a particular large structural mutation, or that are present in as many unequal numbers of genomes that are positive for large structural mutations, the computer has learned covariant parameters Can be mentioned. Those skilled in the art will appreciate that other methods of determining covalent parameters can be used.
도 35는 공변이되는 파라미터들을 식별하기 위해 취해질 수 있는 단계들을 도시한다. 본 명세서에서 설명된 바와 같이, 기계 학습(3101)은 공변이되는 파라미터(3104)의 식별 소스로 사용될 수 있다. 임의의 실시예에서, 큰 구조적 변이와 함께 공변이되는 것으로 결정된 파라미터(3104)를 식별하기 위해 문헌 검색(3102)이 수행될 수 있다. 또한, 공변이되는 파라미터(3104)를 또한 식별하기 위해 사유의 연구(3103)가 수행될 수 있다. 사유의 연구(1603)는 특허 또는 특허 출원 또는 임의의 다른 공중 또는 사적인 데이터 소스의 검색을 포함할 수 있다. 공변이되는 파라미터(3104)가 식별되면, 시스템은 이러한 파라미터를 검색하기 위해 유전 시퀀스를 질의하여, 짧은 판독 데이터로 시퀀싱된 유전자 시퀀스에서도 큰 구조적 변이를 식별하도록 구성될 수 있다.Figure 35 illustrates steps that may be taken to identify covariant parameters. As described herein, the
큰 구조적 변이와 함께 공변이될 수 있는 파라미터를 식별한 후에는, 큰 구조적 변이를 포함하거나 또는 포함하지 않는 제2 게놈 세트가, 식별된 공변이되는 파라미터에 대해 질의될 수 있다. 이는 식별된 파라미터의 예측 값을 테스트하기 위해 중요하다. 시스템이 제2 게놈 세트 각각이 큰 구조적 변이를 포함하는지를 적절히 식별한다면, 그 후 식별된 파라미터를 사용하여 큰 변이의 존재를 예측할 수 있다. 당업자는 큰 구조적 변이와 함께 공변이되는 파라미터를 식별하는데 사용될 수 있는 다른 기술이 있음을 이해할 것이다. 공변이되는 파라미터를 결정하는 임의의 기술이 본 발명에 의해 고려된다.After identifying a parameter that can be covalent with a large structural variation, a second genome set, with or without a large structural variation, may be queried for the identified covariate parameter. This is important for testing the predicted value of the identified parameter. If the system properly identifies whether each second genome set includes a large structural variation, then the identified parameter can be used to predict the presence of a large variation. Those skilled in the art will appreciate that there are other techniques that can be used to identify covalent parameters with large structural variations. Any technique for determining covalent parameters is contemplated by the present invention.
짧은 판독 데이터를 사용하는 차세대 시퀀싱 기술에 의해 용이하게 검출될 수 없는 큰 구조적 변이와 함께 공변이되는 파라미터가 식별되면, 이러한 큰 구조적 변이에 대한 새로운 유전자 테스트가 생성될 수 있다. 새로운 유전자 테스트는 짧은 판독 데이터를 사용하는 차세대 시퀀싱 기술로 검출될 수 있는 파라미터를 검색할 것이므로, 짧은 판독 데이터로 시퀀싱된 게놈에 대해 새로운 테스트를 수행할 수 있다. 이를 통해 다양한 질병에 대해 빠르고, 저렴하며, 신뢰할 수 있는 유전자 테스트가 가능하다.If a covalent parameter is identified with a large structural variation that can not be easily detected by a next generation sequencing technique using short reading data, a new genetic test for this large structural variation can be generated. New genetic tests will retrieve parameters that can be detected with next generation sequencing technology using short read data, so new tests can be performed on genomes sequenced with short read data. This allows fast, inexpensive and reliable genetic testing for a variety of diseases.
공변이되는 파라미터에 대한 유전자 시퀀스의 질의는 본 명세서에 설명된 바와 같이 수행될 수 있다. 임의의 실시예에서, 설명된 시스템의 질의, 저장 또는 지불 기능 중 임의의 것을 사용하여, 공변이되는 파라미터를 사용하여 큰 구조적 변이의 존재를 결정할 수 있다. 식별된 공변이되는 파라미터를 이용하는 알고리즘은 짧은 판독 데이터를 사용하여 시퀀싱된 게놈에서도 큰 구조적 변이의 존재를 결정하기 위해 본 명세서에 설명된 질의 모듈에 추가될 수 있다.The query of the gene sequence for the covalent parameter can be performed as described herein. In certain embodiments, any of the query, storage, or payment functions of the described systems may be used to determine the presence of large structural variations using covariant parameters. An algorithm using the identified covariate parameters can be added to the query module described herein to determine the presence of large structural variations in the sequenced genome using short read data.
본 명세서에 설명된 시스템은 일회용 키트 기반 분석의 사용을 필요로 하지 않고도 표준화되고 일관된 고품질 테스트를 위한 인실리코 테스트의 중앙 집중화를 가능하게 한다. 또한, 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 식별하기 어려운 돌연변이에 대한 차세대 시퀀싱 기술로부터 획득된 짧은 판독 시퀀스 데이터를 분석하기 위한 계산 방법의 개발을 가능하게 한다.The system described herein enables the centralization of silico tests for standardized and consistent high quality testing without the need for the use of disposable kit based assays. In addition, the systems and methods described herein enable the development of computational methods for analyzing short read sequence data obtained from next generation sequencing techniques for difficult-to-identify mutations.
실시예 1Example 1
여기에서는 BRCA 유전자 돌연변이와 함께 공변이되는 공변이 파라미터를 결정하는 방법의 예가 제공된다. 트리플 네거티브 유방암의 많은 DNA 샘플을 실험실에서 얻을 수 있다. 샘플에서 BRCA 돌연변이의 조합된 발생 빈도가 30%라고 상정하면, 적어도 30개의 샘플을 얻은 경우 BRCA 돌연변이가 있는 적어도 하나의 샘플을 얻는 확률은 적어도 99.9%가 될 것이다. 추가의 DNA 샘플 세트가 나중의 테스트를 위해 보류될 수 있다. 샘플은 식별이 방지될 수 있고(de-identified), 완전한 진단 및 치료 이력 외에도, 성별, 식이, 체질량 지수 및 인종과 같은 공변인(co-variate) 정보가 수반될 수 있다. 존재하는 상당한 개수의 BRCA 돌연변이는 6kb 엑손 13 개척자 돌연변이 복제(founder mutation duplication)이어야 한다.Here, an example of how to determine covariance parameters that are covalent with the BRCA gene mutation is provided. Many DNA samples of triple negative breast cancer can be obtained in the laboratory. Assuming a combined occurrence frequency of BRCA mutations in the sample is 30%, the probability of obtaining at least one sample with BRCA mutation will be at least 99.9% if at least 30 samples are obtained. Additional DNA sample sets may be reserved for later testing. Samples may be de-identified and may be accompanied by co-variate information such as sex, diet, body mass index and race, as well as complete diagnostic and therapeutic history. A significant number of existing BRCA mutations should be 6
Myriad BART(BRAC Analysis Large Rearrangement test)와 같은 상업적으로 이용 가능한 BRCA 분석 테스트가 각 샘플에 대해 수행될 수 있다. 또한, Illumina의 시퀀싱 플랫폼과 같은 임의의 시퀀싱 플랫폼을 사용하여 샘플을 시퀀싱할 수 있다. 시퀀싱은 유전자와 인접하는 10kb의 영역을 포함하는, BRCA 유전자에 대해 코드화되는 염색체 13 및 17의 영역을 대상으로 할 수 있다.Commercially available BRCA analytical tests such as Myriad BART (BRAC Analysis Large Reerrangement test) may be performed for each sample. In addition, samples can be sequenced using any sequencing platform, such as Illumina's sequencing platform. Sequencing can target regions of
BART 테스트의 결과로서, 샘플에 존재하는 큰 게놈 변이 세트가 식별될 수 있다. 테스트 결과는 원 이미지, 처리된 시퀀스 파일, 매핑된 시퀀스 및 호출된 변이의 세트일 것이다. 처리된 시퀀스 파일을 분석하여 차세대 시퀀싱 이형 호출과 1대1 대응하는 BART 테스트의 게놈 특징을 식별할 수 있다. 분석은 GATK 또는 Tuxedo와 같은 정렬 및 호출 도구 세트를 통해 처리된 시퀀스 파일을 실행하는 것으로 이루어질 수 있다. 당업자는 임의의 큰 삽입, 결실, 돌연변이, 전좌 또는 임의의 유전병을 나타내는 구조적 변이를 식별하는데 동일한 방법을 사용할 수 있음을 이해할 것이다.As a result of the BART test, a large set of genomic variations present in the sample can be identified. The test results may be a set of original images, processed sequence files, mapped sequences, and invoked variations. The processed sequence file can be analyzed to identify the genomic features of the BART test with one-to-one correspondence with next-generation sequencing heterogeneous calls. The analysis can be done by executing a sequence file processed through a set of sorting and invocation tools such as GATK or Tuxedo. Those skilled in the art will appreciate that the same methodology may be used to identify any structural insertions that represent insertion, deletion, mutation, translocation, or any genetic disease.
본 명세서에 설명된 시스템은 생식 세포 DNA의 분석에 한정되지 않는다. 임의의 실시예에서, 설명된 시스템 및 방법은 체세포 암 세포 DNA의 분석에 사용될 수 있다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 체세포 암 세포 DNA에 존재하는 돌연변이는 암 치료를 위한 효능에 극적인 효과를 가질 수 있다. 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 체세포 종양 세포 DNA의 돌연변이 호출에 사용될 수 있다. 임의의 실시예에서, 시스템은 돌연변이를 테스트하기 위해 임의의 세포 샘플을 사용할 수 있다. 시스템은 원발성 또는 전이성 종양 조직을 이용할 수 있다. 또한, 시스템은 종양 조직 또는 순환하는 종양 세포를 사용할 수 있다. 임의의 실시예에서, 시스템은 미세 바늘 흡인 생검, 생존 가능한 종양 조직보다는 광범위한 괴사, 돌연변이 및 다른 유전적 이상에 대한 종양 이질성, 및 종양 DNA의 매우 낮은 비율을 특징으로 하는 샘플을 이용할 수 있다. 차세대 시퀀싱 기술은 민감도가 상당히 높기 때문에, NGS 시퀀싱은 표본으로부터 추출된 총 DNA 중 오직 작은 비율로만 돌연변이가 존재하는 샘플과 함께 사용될 수 있다. 그러나 본 명세서에 설명된 바와 같이, NGS 시퀀싱 기술은 많은 더 큰 구조적 변이를 용이하게 검출할 수 없다. 이와 같이, 본 명세서에 설명된 방법 및 시스템은 본 명세서에 설명된 바와 같이 공변이 파라미터를 식별하고 이용함으로써, 짧은 판독 데이터를 사용하여 시퀀싱된 체세포 종양 세포 DNA에서 돌연변이 호출을 위해 사용될 수 있다.The system described herein is not limited to analysis of germline DNA. In certain embodiments, the systems and methods described can be used for the analysis of somatic cell cancer cell DNA. As described herein, mutations present in somatic cell cancer cell DNA can have dramatic effects on efficacy for cancer treatment. The systems and methods described herein can be used in mutagenesis calls for somatic cell tumor cell DNA. In certain embodiments, the system can use any cell sample to test for mutations. The system may utilize primary or metastatic tumor tissue. In addition, the system can use tumor tissue or circulating tumor cells. In certain embodiments, the system can utilize samples characterized by microneedle aspiration biopsy, tumor heterogeneity over a wide range of necrosis, mutation and other genetic abnormalities, and a much lower proportion of tumor DNA than viable tumor tissue. Because the next-generation sequencing technology is highly sensitive, NGS sequencing can be used with samples where only a small proportion of the total DNA extracted from the sample is mutated. However, as described herein, the NGS sequencing technique can not easily detect many larger structural variations. As such, the methods and systems described herein can be used for mutation calls in somatic cell tumor cell DNA sequenced using short read data, by identifying and using covariate parameters as described herein.
체세포 암세포 DNA를 테스트하는 과정의 예가 도 36에 도시되어 있다. 의료 제공자는 단계(3201)에서 암 환자 종양을 조직 검사할 수 있다. 종양 DNA는 단계(3202)에서 치료 시점 또는 임의의 DNA 시퀀싱 설비를 통해 시퀀싱될 수 있다. 종양 DNA 시퀀스 및 임의의 기타 생물학적 정보가 단계(3203)에서 본 명세서에 설명된 바와 같이 환자 기록 데이터베이스에 추가될 수 있다. 단계(3204)에서, 종양 세포 DNA 시퀀스는 환자 생식 세포 DNA에 대해 본 명세서에서 설명된 바와 같이 관련 돌연변이 또는 다른 바이오 마커에 대해 질의될 수 있다. 지불자 당사자로부터 임의의 사유의 권리 보유자, 서버 소유자 및 애플리케이션 소유자에게의 필요한 지불은 단계(3205)에서 처리되고 설명될 수 있다. 단계(3206)에서 본 명세서에 설명된 바와 같이 시스템에 의해 임상 리포트가 생성되어, 종양 세포 DNA 샘플의 임의의 관련 돌연변이 또는 기타 바이오 마커의 존재가 결정될 수 있다.An example of a procedure for testing somatic cell cancer DNA is shown in Fig. The healthcare provider may be able to biopsy the cancerous tumor in
본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 진단 또는 동반 진단을 위해 사용될 수 있다. 동반 진단 유전자 테스트의 한 예로서, BRCA1과 BRCA2 분석이 현재 Lynparza™(olaparib)로 치료할 수 있는 환자를 결정하기 위해 난소암 환자에게 사용되고 있다. 환자의 생식 세포 DNA 또는 체세포 종양 세포 DNA에 존재하는 특정 돌연변이는 환자에게 영향을 미치는 현재 또는 미래의 증상의 원인을 의사에게 알릴 수 있다. 종양 세포 DNA 샘플을 질의하면 동반 진단의 목적에 특히 유용할 수 있다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 종양 세포에 존재하는 특정 돌연변이는 특정 치료법의 효능에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 종양 세포에 어떤 돌연변이가 존재하는지를 결정함으로써, 의사는 개별 환자에 대해 더 잘 맞춤 치료를 행할 수 있다.The systems and methods described herein may be used for diagnosis or for accompanying diagnosis. As an example of a companion diagnostic genetic test, BRCA1 and BRCA2 assays are currently being used in ovarian cancer patients to determine patients who can be treated with Lynparza ™ (olaparib). Certain mutations in the patient's germline DNA or somatic cell tumor cell DNA can inform the physician of the cause of the current or future symptoms affecting the patient. Querying tumor cell DNA samples may be particularly useful for the purpose of accompanying diagnosis. As described herein, certain mutations present in tumor cells can have a significant effect on the efficacy of a particular therapy. By determining what mutations are present in the tumor cells, the physician can better tailor treatment for individual patients.
임의의 실시예에서, 유전 정보의 출처에 관계없이, 시스템은 도 37에 도시된 바와 같이 작동할 수 있다. 테스트 및 진단 시스템(3301)은 의사(3304), 실험실(3302), 보험사(3305) 및 권리 보유자(3306)와 통신할 수 있다. 임의의 실시예에서, 의사(3304)는 전체 게놈 시퀀싱, 생식 세포 DNA 테스트 또는 체세포 종양 세포 DNA 테스트를 포함하여, 환자(3302)에 대한 유전자 테스트(3307)를 처방할 수 있다. 환자는 병원 또는 실험실(3302)에 의해 시퀀싱된 DNA 샘플(3308)을 가질 수 있다. 시퀀싱된 데이터는 시스템(3301)으로 전달될 수 있다(3309). 의사(3304)는 실행될 특정 유전자 테스트를 시스템에 알릴 수 있다(3310). 특정 테스트(3310)에 대한 실제 처방은 의사(3304)에 의해 직접, 또는 임의의 실시예에서는, 환자의 전자 의료 기록을 통해 전송될 수 있다. 시스템은 본 명세서에 설명된 알고리즘을 사용하여 유전자 테스트(3318)를 수행하여, 테스트 결과(3319)를 생성할 수 있다. 테스트 결과는 직접적으로 또는 환자의 전자 의료 기록을 통해 의사(3304)에게 전송될 수 있다(3311). 의사는 결과를 사용하여 환자(3303)를 보다 효율적으로 치료할 수 있다(3312).In any embodiment, regardless of the source of the genetic information, the system may operate as shown in FIG. The test and
지불을 용이하게 하기 위해, 시스템(3301)은 실시될 테스트(3313)를 보험사 또는 지불자 당사자(3305)에게 통신할 수 있다. 테스트에서 사유의 바이오 마커의 사용에 대한 임의의 필요한 요금은 보험사(3305)로부터 시스템(3301)으로 전송될 수 있다(3314). 시스템은 권리 보유자(3306)로부터 사유의 바이오 마커(3317)에 관한 정보를 얻을 수 있다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 주어진 테스트 또는 일련의 테스트들은 둘 이상의 권리 보유자를 포함할 수 있다. 이와 같이, 시스템은 임의의 개수의 권리 보유자(3306)로부터 필요한 정보를 얻을 수 있다. 테스트에 기초하여, 시스템은 라이센싱 비용 또는 임의의 서비스 요금을 포함하는, 유전자 테스트 수행(3315)과 관련된 비용을 보험사(3305)에게 통지할 수 있다. 시스템은 보험사(3305)로부터 이러한 요금(3316)을 징수할 수 있다. 시스템은 또한 테스트(3320)에 사용된 임의의 사유의 정보를 권리 보유자(3306)에게 통지할 수 있고, 임의의 필요한 라이센싱 요금(3321)을 설명할 수 있다. 시스템 사용에 대한 임의의 서비스 요금이 또한 설명될 수 있다(3322).To facilitate payment, the
도 38은 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록을 사용하는 본 발명의 일 실시예의 단순화된 흐름도를 도시한다. 테스트(3401)에 대한 처방이 환자의 전자 건강 기록 또는 전자 건강 기록(3402)으로 보내질 수 있다. 애플리케이션(3403)이 유전자 테스트를 수행하기 위해 환자의 전자 기록(3402)으로부터 필요한 정보를 얻을 수 있다. 시스템은 처방(3404)을 처리하여, 필요한 유전자 테스트 및 테스트와 관련된 환자를 결정할 수 있다. 제2 애플리케이션(3406)이 처리된 처방으로부터 필요한 정보를 게놈 스캐닝 애플리케이션(3407)으로 전송할 수 있다. 게놈 스캐닝 애플리케이션(3407)은 데이터베이스 또는 애플리케이션(3408)을 통해 유전 정보를 직접 획득할 수 있다. 유전자 테스트의 결과는 해석 및 시각화를 위해 처리 시스템으로 다시 전송될 수 있다(3409). 해석된 결과는 애플리케이션(3403)을 통해 환자의 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록(3402)으로 다시 전송될 수 있다. 여기서 결과는 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록을 통해 환자 또는 의사에게 제시될 수 있다(3410).38 shows a simplified flow diagram of one embodiment of the present invention using electronic health records or electronic medical records. A prescription for
본 발명의 임의의 실시예에서, 데이터 및 환자 정보의 전송은 환자의 프라이버시 및 보안에 대한 모든 적용 가능한 표준을 준수할 수 있다. 특히 유전자 테스트에 대한 처방, 및 결과 통지는 전자 의료 기록 내에서 전적으로 수행될 수 있으므로, 시스템은 HIPPA 또는 Health Level Seven (HL7) 표준을 준수하는 방식으로 정보를 전송하는 효율적인 메커니즘을 제공한다.In certain embodiments of the invention, the transmission of data and patient information can comply with all applicable standards for patient ' s privacy and security. In particular, because prescribing and outcome notifications for genetic testing can be performed entirely within electronic medical records, the system provides an efficient mechanism for transferring information in a manner that complies with HIPPA or Health Level Seven (HL7) standards.
본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 환자 또는 의사에 의해 요구에 따라 저장, 질의 및 액세스될 수 있는 원 유전 정보를 위한 단일의 포인트를 제공할 수 있다. 원 유전 정보에 대해 단일의 포인트 또는 단일의 데이터베이스를 사용하면 큰 게놈 데이터가 인터넷을 통해 전자적으로 보내질 필요가 없어, 훨씬 빠르고 훨씬 효율적인 게놈 스캐닝 프로세스가 가능하다. 특정 구조적 변이를 찾기 위해 게놈을 스캐닝하기 위한 요청은 본 명세서에 설명된 바와 같이 API를 통해 수신될 수 있다. API는 요청을 처리하고 설명된 시스템으로 하여금 데이터베이스의 게놈을 스캔하여 결과를 리턴하게 한다. 임의의 실시예에서, 스캔 요청 및 결과는 환자의 전자 건강 기록 또는 전자 의료 기록을 통해 전송될 수 있다. 환자의 유전자 데이터는 인터넷을 통해 데이터를 전송할 필요 없이, 데이터베이스에 남아있을 수 있다.The systems and methods described herein can provide a single point for genetic information that can be stored, queried and accessed as required by a patient or physician. Using a single point or a single database for raw genetic information does not require large genomic data to be sent electronically over the Internet, making possible a much faster and more efficient genome scanning process. Requests to scan the genome for specific structural changes can be received via the API as described herein. The API processes the request and allows the described system to scan the database's genome and return the results. In certain embodiments, the scan request and the results may be transmitted through the patient's electronic health record or electronic medical record. The patient's genetic data may remain in the database without the need to transmit data over the Internet.
또한, 유전자 데이터의 단일의 중앙 저장소가 없어도, 실험실은 서로 다른 환자의 유전자 시퀀스에 대한 시퀀스 질의를 실행하고 다른 결과를 결론지을 수 있다. 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 또한 환자의 유전자 시퀀스 및 진단 스캔 기록이 일관되게 이용 가능하고 발견 가능하며 이해할 수 있게 한다. 이러한 목표를 달성하기 위해, 전자 의료 기록에는 자동화된 임상 결정, 기계-처리 및 HL7 및 ONC 표준화 노력의 결실로 인한 구조화된 데이터 형식에 의해 지원되는 원활한 유전자 처방 기능이 포함되어야 한다.In addition, even without a single central repository of gene data, the laboratory can perform sequence queries on different patient gene sequences and conclude other results. The systems and methods described herein also enable patient gene sequences and diagnostic scan records to be consistently available, discoverable, and understandable. To achieve this goal, electronic medical records should include a smooth gene prescription function supported by a structured data format resulting from automated clinical decisions, machine-processing and HL7 and ONC standardization efforts.
본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 전자 의료 기록과 본 발명의 시스템 사이의 전자 유전자 테스트 주문의 개발 및 지원을 허용한다. 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 또한 전자 의료 기록 내에서 유전자 테스트 전달을 허용한다. 의사, 테스트 및 라이센싱 간의 인터페이스에 대해 설명된 애플리케이션은 HL7, FHIR 또는 임의의 다른 표준과 같은 모든 적용 가능한 표준에 따라 본 발명의 시스템, 병원 시스템, 보험사 및 임상의 간의 원활한 상호 운용성을 허용할 수 있다.The systems and methods described herein permit the development and support of electronic gene test orders between the electronic medical records and the system of the present invention. The systems and methods described herein also allow genetic test delivery within electronic medical records. Applications described for the interface between physician, test and licensing may allow for smooth interoperability between the system, hospital system, insurer, and clinician of the present invention in accordance with all applicable standards such as HL7, FHIR or any other standard .
특히, 본 발명은 개발 중인 기관, 전자 건강 기록 판매업자, 실험실, 표준 개발 기관, 건강 정보 거래소 및 실험실 주문 인터페이스를 개발하거나, 구현 지침을 개발하거나, 또는 건강 정보 기술의 사용을 규제할 수 있는 연방 또는 주 기관 간의 정보 전송을 용이하게 할 수 있다. 본 명세서에 설명된 시스템은 유전자 저장 및 테스트를 위한 단일의 포인트로 작용할 수 있기 때문에, 본 발명은 표준 및 주문 인터페이스의 개발을 위해 고유하게 위치한다.In particular, the present invention provides a federal, state, and federal agency that can develop an institution, an electronic health record vendor, a laboratory, a standards development agency, a health information exchange and a laboratory ordering interface, develop implementation guidance, Or information transfer between the main organs can be facilitated. Because the system described herein can serve as a single point for gene storage and testing, the present invention is uniquely positioned for the development of standards and custom interfaces.
상기 프로세스를 구현하는 소프트웨어는 당업계에 공지된 임의의 언어로 코딩될 수 있다. 여기에는 ASP, APS.NET, Java, JavaScript, C, C++, C#, C#.NET, Objective C, F#, F#.NET, Basic, Visual Basic, VB.NET, Go, Python, Perl, Hack, PHP, Erlang, XHP, Scala, Ruby, J2EE, SQL, CGI, HTTP, 또는 XML이 포함되지만, 여기에 한정되지 않는다.The software implementing the process may be coded in any language known in the art. This includes ASP, APS.NET, Java, JavaScript, C, C ++, C #, .NET, Objective C, F #, F # .NET, Basic, VB.NET, Go, Python, Perl, Hack, PHP, But are not limited to, Erlang, XHP, Scala, Ruby, J2EE, SQL, CGI, HTTP, or XML.
다양한 조합 및/또는 수정 및 변형이 특정 동작 요구에 따라 시스템에서 이루어질 수 있음은 당업자에게 명백할 것이다. 또한, 일 실시예의 일부분으로서 도시되거나 또는 설명된 특징은 또 다른 실시예를 얻기 위해 다른 실시예에 사용될 수 있다.It will be apparent to those skilled in the art that various combinations and / or modifications and variations can be made in the system in accordance with a particular operating request. Also, features shown or described as part of one embodiment may be used in other embodiments to obtain another embodiment.
100: 시스템
101: 신뢰된 서버
103: 프로세서
105: 환자 기록 데이터베이스
110: 사유의 기록 데이터베이스100: System
101: Trusted server
103: Processor
105: patient record database
110: Historical database of reason
Claims (53)
유전자 테스트의 결과를 제공하는 원격 애플리케이션과 통신하는 제어 서버;
제어 서버와 통신하고, 사유의 바이오 마커 및/또는 사유의 바이오 마커의 권리 보유자의 기록을 포함하는 사유의 기록 데이터베이스; 및
원격 애플리케이션과 통신하고, 하나 이상의 환자의 유전 정보를 포함하는 유전자 데이터 저장 서버
를 포함하고,
원격 애플리케이션은 유전자 테스트를 수행하기 위한 데이터를 송신 및 수신하고,
제어 서버는 지불자 당사자로부터 권리 보유자에게의 지불을 설명하기 위한 데이터를 송신 및 수신하는 시스템.As a system,
A control server in communication with a remote application providing a result of the genetic test;
A record database of the reason for communicating with the control server and including a record of the rights holder of the biomarker and / or the biomarker of the cause; And
A genetic data storage server < RTI ID = 0.0 >
Lt; / RTI >
The remote application sends and receives data to perform the genetic test,
Wherein the control server sends and receives data to account for payment to the rights holder from the payer party.
유전자 테스트를 수행하기 위한 암호화된 사유의 정보를 포함하는 블랙박스를 더 포함하고, 원격 애플리케이션은 유전자 데이터 저장 서버와 함께 위치되는 것인 시스템.The method according to claim 1,
Further comprising a black box containing information of an encrypted reason for carrying out a genetic test, wherein the remote application is located with a genetic data storage server.
제어 서버는 유전자 데이터의 저장을 위한 유전자 데이터 저장 서버의 소유자에게의 지불을 설명하도록 구성되는 것인 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the control server is configured to account for the payment to the owner of the gene data storage server for storage of the gene data.
원격 애플리케이션은 스캔 애플리케이션과 통신하고, 스캔 애플리케이션은 유전자 테스트를 수행하도록 구성되고, 제어 서버는 유전자 테스트에 기초하여 스캔 애플리케이션의 소유자에게의 지불을 설명하도록 구성되는 것인 시스템.The method according to claim 1,
The remote application communicating with the scanning application, the scanning application configured to perform the genetic test, and the control server configured to account for the payment to the owner of the scanning application based on the genetic test.
제어 서버는 제3 당사자로부터 유전자 테스트에 대한 요청을 수신하도록 구성되는 것인 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the control server is configured to receive a request for a genetic test from a third party.
제어 시스템은 하나 초과의 환자에 대해 요청된 유전자 테스트를 결정하도록 구성되고, 제어 시스템은 환자들의 하위 그룹을 생성하도록 구성되고, 환자들의 하위 그룹은 동일한 유전자 테스트가 요청되는 환자들인 것인 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the control system is configured to determine a requested genetic test for more than one patient, and wherein the control system is configured to generate a subgroup of patients, wherein the subgroup of patients are patients for which the same genetic test is requested.
유전자 데이터 저장 서버 또는 원격 애플리케이션은 하나 초과의 환자에 대한 특정 유전적 위치에서의 유전 정보와 유전병 사이의 연관성을 결정하도록 구성되는 것인 시스템.The method according to claim 6,
Wherein the gene data storage server or remote application is configured to determine an association between genetic information and genetic information at a particular genetic location for more than one patient.
유전자 데이터 저장 서버 또는 원격 애플리케이션은 하나 이상의 유전적 위치에서 하나 초과의 환자 각각에 대한 염기쌍의 탤리를 생성하고, 탤리는 적어도 하나의 유전적 위치에서 염기쌍 각각을 갖는 환자의 수를 포함하는 것인 시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the gene data storage server or remote application generates a tally of base pairs for each of more than one patient at one or more genetic locations and wherein the tally comprises a number of patients each having a base pair at at least one genetic location .
새로운 테스트가 유전병에 대해 주문될 때마다 시스템은 새로운 환자에 대한 염기쌍으로 염기쌍의 탤리를 업데이트하는 것인 시스템.9. The method of claim 8,
Wherein each time a new test is ordered for a genetic disease, the system updates the base pair tally with a base pair for the new patient.
새로운 테스트가 유전병에 대해 주문될 때마다 유전자 데이터 저장 서버 또는 원격 애플리케이션은 하나 초과의 환자에 대한 하나 이상의 유전적 위치 각각에서의 유전 정보와 유전병 사이의 연관성을 결정하는 것인 시스템.10. The method of claim 9,
Each time a new test is ordered for an inherited disease, the genetic data storage server or remote application determines the association between the genetic information and the genetic information at each of one or more genetic locations for one or more patients.
제1 사용자로부터의 암호화된 의료 데이터베이스를 포함하는 블랙박스와 통신하는 제어 서버를 포함하고,
제어 서버는 적어도 하나의 원격 애플리케이션과 통신하고,
원격 애플리케이션은 하나 이상의 환자에 관한 데이터를 포함하는 적어도 하나의 환자 기록 데이터베이스와 통신하며,
원격 애플리케이션은 암호화된 의료 데이터베이스 내의 정보에 기초하여 환자 기록 데이터베이스에 질의하여 질의의 출력을 제공하도록 구성되는 것인 시스템.As a system,
And a control server in communication with a black box containing an encrypted medical database from a first user,
The control server communicates with at least one remote application,
Wherein the remote application communicates with at least one patient record database containing data relating to the one or more patients,
Wherein the remote application is configured to query the patient record database based on information in the encrypted medical database to provide an output of the query.
암호화된 의료 데이터베이스는 임의의 다른 사용자에 의해 암호화 해제될 수 없는 것인 시스템.12. The method of claim 11,
Wherein the encrypted medical database can not be decrypted by any other user.
제어 서버 및 환자 기록 데이터베이스는 함께 위치되지 않는 것인 시스템.12. The method of claim 11,
Wherein the control server and the patient record database are not co-located.
암호화된 데이터베이스는 유전자 변이 및/또는 바이오 마커에 대한 정보를 포함하는 것인 시스템.12. The method of claim 11,
Wherein the encrypted database comprises information about genetic mutations and / or biomarkers.
암호화된 데이터베이스는 병력에 대한 정보를 포함하는 것인 시스템.12. The method of claim 11,
Wherein the encrypted database contains information about a history.
시스템은 제1 사용자로부터 허용된 사용자 세트를 수신하고, 허용된 사용자 세트에 의한 데이터베이스의 암호화 해제를 허용하도록 구성되는 것인 시스템.12. The method of claim 11,
Wherein the system is configured to receive a set of allowed users from the first user and to allow decryption of the database by the set of allowed users.
시스템은 요청 당사자에 의한, 암호화된 데이터베이스 내의 정보를 사용하는 의료 테스트에 대한 요청을 수신하도록 구성되고, 암호화된 데이터베이스 내의 정보는 요청 당사자에게 제공되지 않는 것인 시스템.12. The method of claim 11,
Wherein the system is configured to receive a request for a medical test by the requesting party using information in an encrypted database and wherein information in the encrypted database is not provided to the requesting party.
시스템은 제1 사용자가 암호화된 데이터베이스 내의 데이터를 업데이트하는 것을 허용하도록 구성되는 것인 시스템.12. The method of claim 11,
Wherein the system is configured to allow the first user to update data in the encrypted database.
환자 기록 데이터베이스는 적어도 하나의 환자의 유전 정보를 포함하는 것인 시스템.12. The method of claim 11,
Wherein the patient record database comprises at least one patient ' s genetic information.
제어 서버는 하나 이상의 사용자로부터 다수의 암호화된 의료 데이터베이스를 전자적으로 수신하도록 구성되는 것인 시스템.12. The method of claim 11,
Wherein the control server is configured to electronically receive a plurality of encrypted medical databases from one or more users.
사유의 연구 데이터 서버를 더 포함하고, 각각의 암호화된 의료 데이터베이스는 사유의 연구 데이터 서버에 저장되는 것인 시스템.21. The method of claim 20,
Further comprising a research data server for reasoning, wherein each encrypted medical database is stored in a research data server for a reason.
사유의 서버가 암호화된 의료 데이터베이스를 수신하기 전에 의료 데이터베이스를 암호화하도록 구성된 암호화 프로그램을 더 포함하는 시스템.12. The method of claim 11,
Further comprising an encryption program configured to encrypt the medical database before the server in question has received the encrypted medical database.
원격 애플리케이션과 통신하는 처방 애플리케이션을 더 포함하고, 처방 애플리케이션은 의료 테스트를 위한 처방을 수신하도록 구성되고, 처방 애플리케이션은 처방을 원격 애플리케이션에 전송하도록 구성되는 것인 시스템.12. The method of claim 11,
The system further comprising a prescription application that communicates with a remote application, wherein the prescription application is configured to receive a prescription for a medical test, and the prescription application is configured to transmit a prescription to a remote application.
의료 테스트를 위한 처방은 의료 테스트가 처방된 환자에 대응하는 환자 기록 데이터베이스 내의 기록을 식별하는데 필요한 정보를 포함하는 것인 시스템.24. The method of claim 23,
Wherein the prescription for a medical test comprises information necessary for identifying a record in a patient record database corresponding to a patient whose medical test is prescribed.
바이오 마커 스크립트 데이터베이스를 포함하고,
바이오 마커 스크립트 데이터베이스는 바이오 마커에 대응하는 적어도 하나의 바이오 마커 엔트리를 포함하고, 바이오 마커 엔트리는 바이오 마커에 대응하는 유전자 변이 리스트 및 유전자 변이 정의 리스트에 대응하는 해석 리스트를 포함하고, 해석 리스트는 유전자 변이 정의에 기초하는 위험 인자를 포함하며,
바이오 마커 스크립트 데이터베이스는 적어도 하나의 환자에 대한 환자 식별 정보, 및 적어도 하나의 환자에 대한 게놈 또는 게놈의 일부를 포함하는 환자 기록 데이터베이스와 통신하도록 구성되는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.As a system for performing genetic testing,
A biomarker script database,
The biomarker script database includes at least one biomarker entry corresponding to the biomarker, the biomarker entry includes an analysis list corresponding to the gene mutation list and the gene mutation definition list corresponding to the biomarker, Includes risk factors based on variant definitions,
Wherein the biomarker script database is configured to communicate with a patient record database comprising patient identification information for at least one patient, and a portion of the genome or genome for at least one patient.
바이오 마커에 대응하는 게놈에 존재하는 유전자 돌연변이의 정체 및 개수를 결정하고, 해석 리스트에 기초하여 게놈에 존재하는 돌연변이와 관련된 위험 인자를 제공하기 위해, 바이오 마커 스크립트에 기초하여 게놈 또는 게놈의 일부를 검색하도록 구성되는 애플리케이션을 갖는 블랙박스를 더 포함하는 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.26. The method of claim 25,
Determining the identity and number of genetic mutations present in the genome corresponding to the biomarker and identifying a portion of the genome or genome based on the biomarker script in order to provide risk factors associated with the mutations present in the genome based on the analysis list Further comprising a black box having an application configured to search for a genetic test.
바이오 마커 스크립트는 알려진 진단 테스트와 동등한 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.27. The method of claim 26,
A biomarker script is a system for performing genetic tests that are equivalent to known diagnostic tests.
프라이버시 촉진(facilitating) 시스템에 의해 액세스 가능한 임의의 데이터베이스 또는 프라이버시 촉진 시스템에 의해 생성된 임의의 기록에 대한 사용자 액세스를 제어하는 규칙을 설정할 수 있는 프라이버시 기관을 더 포함하는 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.26. The method of claim 25,
A system for performing a genetic test, the system further comprising a privacy agency capable of establishing rules to control user access to any records generated by any privacy facilitating system or by any database accessible by a privacy facilitating system.
하나 이상의 사유의 바이오 마커에 대한 권리 보유자에 관한 정보를 포함하는 사유의 기록 데이터베이스를 더 포함하고, 시스템은 사유의 기록 데이터베이스를 검색하고 바이오 마커가 사유의 바이오 마커인지를 결정하도록 구성되는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.26. The method of claim 25,
Wherein the system further comprises a history database containing information about rights holders for one or more proprietary biomarkers, the system being configured to retrieve the historical history database and to determine if the biomarker is a biomarker of interest A system for performing a test.
바이오 마커가 사유의 바이오 마커인 경우 지불자 당사자로부터 권리 보유자에게의 지불을 설명하도록 구성된 지불 기관을 더 포함하는 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.30. The method of claim 29,
And a payment institution that is configured to explain the payment from the payer party to the rights holder if the biomarker is a biomarker of a particular nature.
시스템은 유전자 테스트를 위한 처방을 획득하도록 구성되고, 게놈 또는 게놈의 일부를 검색하도록 구성된 애플리케이션은 유전자 테스트를 위한 처방을 수신하고 유전자 테스트를 위한 처방에 기초하여 검색을 수행하도록 구성되는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.27. The method of claim 26,
Wherein the system is configured to obtain a prescription for a genetic test and the application configured to search for a portion of the genome or genome is configured to receive a prescription for genetic testing and perform a search based on the prescription for genetic testing / RTI >
시스템은 전자 건강 기록으로부터 유전자 테스트를 위한 처방을 수신하도록 구성되는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.32. The method of claim 31,
Wherein the system is configured to receive a prescription for genetic testing from an electronic health record.
환자 기록 데이터베이스는 바이오 마커 스크립트 데이터베이스로부터 멀리 떨어져 있는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.26. The method of claim 25,
Wherein the patient record database is remote from the biomarker script database.
바이오 마커 스크립트 데이터베이스에 바이오 마커 엔트리를 생성하는 단계;
바이오 마커 스크립트 데이터베이스 내의 바이오 마커 엔트리에 대응하는 단일 뉴클레오타이드 다형성(single nucleotide polymorphisms) 및 돌연변이 정의 리스트를 인코딩하는 단계 - 단일 뉴클레오타이드 다형성 및 돌연변이 정의 리스트는 바이오 마커 엔트리와 관련됨 -;
바이오 마커 데이터베이스 내의 해석 리스트를 인코딩하는 단계 - 해석 리스트는 바이오 마커 엔트리와 관련되고, 해석 리스트는 단일 뉴클레오타이드 다형성 및 돌연변이 정의 리스트의 돌연변이에 기초하여 질병에 대한 위험 인자를 제공함 -;
돌연변이 정의의 존재를 결정하기 위해 환자의 게놈 또는 게놈의 일부를 스캐닝하는 단계; 및
돌연변이 정의의 존재의 결정에 대응하는 위험 인자를 제공하는 단계
를 포함하는 유전자 테스트를 수행하기 위한 방법.As a method for performing a genetic test,
Creating a biomarker entry in the biomarker script database;
Encoding a single nucleotide polymorphisms and a mutation definition list corresponding to a biomarker entry in a biomarker script database, the single nucleotide polymorphism and mutation definition list being associated with a biomarker entry;
Encoding an interpretation list in a biomarker database, wherein the interpretation list is associated with a biomarker entry and the interpretation list provides a risk factor for the disease based on a mutation in a single nucleotide polymorphism and a mutation definition list;
Scanning a portion of the genome or genome of the patient to determine the presence of the mutation definition; And
Providing a risk factor corresponding to the determination of the presence of a mutation definition
/ RTI > wherein the method comprises the steps of:
환자 기록 데이터베이스 내의 환자 기록에 액세스하는 단계 - 환자 기록 데이터베이스는 바이오 마커 스크립트 데이터베이스와 통신하도록 구성되고, 환자 기록은 환자의 게놈 또는 게놈의 일부 및 환자 식별 정보를 포함함 -; 및
하나 이상의 정보 필드가 유전자 테스트 시스템의 하나 이상의 사용자에게 이용 가능하지 않도록 환자 기록 데이터베이스에 포함된 정보를 제한하는 단계
를 더 포함하는 유전자 테스트를 수행하기 위한 방법.35. The method of claim 34,
Accessing a patient record in a patient record database, wherein the patient record database is configured to communicate with a biomarker script database, wherein the patient record comprises a portion of the patient's genome or genome and patient identification information; And
Limiting the information contained in the patient record database such that one or more information fields are not available to one or more users of the genetic test system
RTI ID = 0.0 > 1, < / RTI >
사유의 바이오 마커 및 사유의 바이오 마커의 권리 보유자의 기록을 포함하는 사유의 기록 데이터베이스에 액세스하는 단계;
환자 기록 데이터베이스 및 사유의 기록 데이터베이스를 스캔하여 환자 기록 데이터베이스의 환자 기록 내의 사유의 바이오 마커의 존재를 결정하도록 바이오 마커 스크립트를 이용하고, 적어도 하나의 결과 기록을 포함하는 결과 세트를 생성하는 단계;
사유의 바이오 마커의 식별을 포함하도록 환자 기록 데이터베이스를 선택적으로 업데이트하는 단계;
질의로부터 획득된 정보를, 환자 기록 데이터베이스의 질의에 사용된 사유의 바이오 마커와 관련된 권리 보유자 사용자 및 지불자 당사자 사용자 중 하나 이상에게 자동으로 전달하는 단계; 및
스캔에 사용된 사유의 바이오 마커의 권리 보유자 사용자와 지불자 당사자 사용자 간의 지불 또는 에스크로를 설명하는 단계
를 더 포함하는 유전자 테스트를 수행하기 위한 방법.35. The method of claim 34,
Accessing a record database of reasons including a record of the proprietor's biomarker and the proprietor of the proprietary biomarker;
Using a biomarker script to scan a patient record database and a history record database to determine the presence of a biomarker of a cause in the patient record of the patient record database, and generating a result set comprising at least one result record;
Selectively updating a patient record database to include identification of a biomarker of interest;
Automatically transferring the information obtained from the query to one or more of the rights holder user and the payer party user associated with the biomarker for the reason used in the query of the patient record database; And
Step describing the payment or escrow between the rights holder user and the payer party user of the biomarker for the reason used in the scan
RTI ID = 0.0 > 1, < / RTI >
바이오 마커 스크립트는 알려진 진단 테스트와 동등한 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 방법.35. The method of claim 34,
A biomarker script is a method for performing a genetic test that is equivalent to a known diagnostic test.
환자 기록의 정보는 진단 서비스 제공자에 의해 또는 의사에 의해 채워지는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 방법.35. The method of claim 34,
Wherein the information in the patient record is filled by a diagnostic service provider or by a physician.
권리 보유자 사용자에게 전달된 정보는 진단 정보에 사유의 바이오 마커를 포함하는 환자 기록의 환자 식별 정보를 포함하지 않는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 방법.35. The method of claim 34,
Wherein the information delivered to the rights holder user does not include patient identification information in the patient record that includes the biomarker of interest in the diagnostic information.
돌연변이 정의의 존재를 결정하기 위해 환자의 게놈 또는 게놈의 일부를 스캐닝하는 단계는,
환자의 게놈 또는 게놈 일부에 대한 처방을 획득하는 단계 - 처방은 환자 식별자, 유전자 시퀀스 식별자 및 바이오 마커 식별자를 포함함 -;
바이오 마커 식별자에 대응하는 바이오 마커 스크립트 데이터베이스 내의 단일 뉴클레오타이드 다형성 및 돌연변이 정의 리스트를 검색하는 단계;
돌연변이 정의 각각에 대해 환자의 게놈 또는 게놈의 일부를 스캐닝하는 단계; 및
게놈 또는 게놈 일부에 존재하는 돌연변이의 개수를 결정하는 단계
를 포함하는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 방법.35. The method of claim 34,
The step of scanning the patient ' s genome or a portion of the genome to determine the presence of the mutation definition,
Obtaining a prescription for the patient's genome or a portion of the genome; the prescription includes a patient identifier, a gene sequence identifier, and a biomarker identifier;
Searching for a single nucleotide polymorphism and mutation definition list in the biomarker script database corresponding to the biomarker identifier;
Scanning the patient ' s genome or a portion of the genome for each mutation definition; And
Determining the number of mutations present in the genome or part of the genome
≪ / RTI >
해석 리스트는 돌연변이 정의에 대응하는 발견된 다수의 돌연변이에 기초한 위험 인자를 제공하는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 방법.35. The method of claim 34,
Wherein the analysis list provides a risk factor based on a plurality of mutations found corresponding to the mutation definition.
돌연변이 정의에 대응하는 게놈 또는 게놈의 일부에서 발견되는 돌연변이의 개수를 계수하는 단계를 더 포함하는 유전자 테스트를 수행하기 위한 방법.35. The method of claim 34,
Further comprising the step of counting the number of mutations found in the genome or part of the genome corresponding to the mutation definition.
돌연변이 정의에 대응하는 게놈 또는 게놈 일부에서 발견되는 각각의 돌연변이의 리스트를 제공하는 단계를 더 포함하는 유전자 테스트를 수행하기 위한 방법.35. The method of claim 34,
Providing a list of each mutation found in the genome or part of the genome corresponding to the mutation definition.
게놈 또는 게놈의 일부에 대한 처방을 획득하는 단계는 환자의 전자 의료 기록을 통해 처방을 획득하는 단계를 포함하는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 방법.44. The method of claim 43,
Wherein the step of obtaining a prescription for a genome or a portion of a genome comprises obtaining a prescription through an electronic medical record of a patient.
바이오 마커 스크립트 데이터베이스를 포함하고,
바이오 마커 스크립트 데이터베이스는 바이오 마커에 대응하는 적어도 하나의 바이오 마커 엔트리를 포함하고, 바이오 마커 엔트리는 바이오 마커에 대응하는 변이 정의 리스트 및 변이 정의 리스트에 대응하는 해석 리스트를 포함하고, 해석 리스트는 단일 뉴클레오타이드 다형성 및 돌연변이 정의에 기초한 위험 인자를 포함하며,
바이오 마커 스크립트 데이터베이스는 적어도 하나의 환자에 대한 환자 식별 정보, 및 적어도 하나의 환자에 대한 게놈 또는 게놈의 일부를 포함하는 환자 기록 데이터베이스와 통신하도록 구성되는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.As a system for performing genetic testing,
A biomarker script database,
The biomarker script database includes at least one biomarker entry corresponding to the biomarker, the biomarker entry includes an analysis list corresponding to the biomarker and a variation definition list corresponding to the biomarker, and the analysis list includes a single nucleotide Including risk factors based on polymorphisms and mutation definitions,
Wherein the biomarker script database is configured to communicate with a patient record database comprising patient identification information for at least one patient, and a portion of the genome or genome for at least one patient.
바이오 마커에 대응하는 게놈에 존재하는 유전자 돌연변이의 정체 및 개수를 결정하고, 해석 리스트에 기초하여 게놈에 존재하는 돌연변이와 관련된 위험 인자를 제공하기 위해, 바이오 마커 스크립트에 기초하여 게놈 또는 게놈의 일부를 검색하도록 구성되는 애플리케이션을 더 포함하는 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.46. The method of claim 45,
Determining the identity and number of genetic mutations present in the genome corresponding to the biomarker and identifying a portion of the genome or genome based on the biomarker script in order to provide risk factors associated with the mutations present in the genome based on the analysis list Wherein the system further comprises an application configured to search for a genetic test.
바이오 마커 스크립트는 알려진 진단 테스트와 동등한 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.47. The method of claim 46,
A biomarker script is a system for performing genetic tests that are equivalent to known diagnostic tests.
프라이버시 촉진 시스템에 의해 액세스 가능한 임의의 데이터베이스 또는 프라이버시 촉진 시스템에 의해 생성된 임의의 기록에 대한 사용자 액세스를 제어하는 규칙을 설정할 수 있는 프라이버시 기관을 더 포함하는 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.46. The method of claim 45,
Further comprising a privacy authority capable of setting a rule that controls user access to any record created by the privacy promotion system or any database accessible by the privacy promotion system.
하나 이상의 사유의 바이오 마커에 대한 권리 보유자에 관한 정보를 포함하는 사유의 기록 데이터베이스를 더 포함하고, 시스템은 사유의 기록 데이터베이스를 검색하고 바이오 마커가 사유의 바이오 마커인지를 결정하도록 구성되는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.46. The method of claim 45,
Wherein the system further comprises a history database containing information about rights holders for one or more proprietary biomarkers, the system being configured to retrieve the historical history database and to determine if the biomarker is a biomarker of interest A system for performing a test.
바이오 마커가 사유의 바이오 마커인 경우 지불자 당사자로부터 권리 보유자에게의 지불을 설명하도록 구성된 지불 기관을 더 포함하는 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.50. The method of claim 49,
And a payment institution that is configured to explain the payment from the payer party to the rights holder if the biomarker is a biomarker of a particular nature.
시스템은 유전자 테스트를 위한 처방을 획득하도록 구성되고, 게놈 또는 게놈의 일부를 검색하도록 구성된 애플리케이션은 유전자 테스트를 위한 처방을 수신하고 유전자 테스트를 위한 처방에 기초하여 검색을 수행하도록 구성되는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.47. The method of claim 46,
Wherein the system is configured to obtain a prescription for a genetic test and the application configured to search for a portion of the genome or genome is configured to receive a prescription for genetic testing and perform a search based on the prescription for genetic testing / RTI >
시스템은 전자 건강 기록으로부터 유전자 테스트를 위한 처방을 수신하도록 구성되는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.52. The method of claim 51,
Wherein the system is configured to receive a prescription for genetic testing from an electronic health record.
환자 기록 데이터베이스는 바이오 마커 스크립트 데이터베이스로부터 멀리 떨어져 있는 것인 유전자 테스트를 수행하기 위한 시스템.46. The method of claim 45,
Wherein the patient record database is remote from the biomarker script database.
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