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1. (WO2015139652) UTILISATION DE VARIATIONS RÉCURRENTES DU NOMBRE DE COPIES DANS LE GÉNOME HUMAIN CONSTITUTIONNEL POUR LA PRÉDICTION D'UNE PRÉDISPOSITION AU CANCER
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2015/139652    N° de la demande internationale :    PCT/CN2015/074606
Date de publication : 24.09.2015 Date de dépôt international : 19.03.2015
CIB :
C12Q 1/68 (2006.01)
Déposants : PHARMACOGENETICS LIMITED [CN/CN]; Unit C9, 5/F, Wah Lok Industrial Centre, Phase II, 31-35 Shan Mei Street, Shatin, N.T., Hong Kong (CN)
Inventeurs : XUE, Hong; (CN).
DING, Xiaofan; (CN).
TSANG, Shui-Ying; (CN)
Mandataire : WAN HUI DA INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY; Yiyuan Office Building, Friendship Hotel, No. 1 Zhongguancun Street South, Haidian District, Beijing 100873 (CN)
Données relatives à la priorité :
61/968,140 20.03.2014 US
61/990,389 08.05.2014 US
Titre (EN) USE OF RECURRENT COPY NUMBER VARIATIONS IN CONSTITUTIONAL HUMAN GENOME FOR PREDICTION OF PREDISPOSITION TO CANCER
(FR) UTILISATION DE VARIATIONS RÉCURRENTES DU NOMBRE DE COPIES DANS LE GÉNOME HUMAIN CONSTITUTIONNEL POUR LA PRÉDICTION D'UNE PRÉDISPOSITION AU CANCER
Abrégé : front page image
(EN)In the present application, prediction on the predisposition of a human test subject to cancer is made based on machine learning-assisted comparison of the copy number variations ("CNV") found in the constitutional DNA of the test subject with a set of diagnostic recurrent CNV features (viz. markers) selected from a collection of constitutional DNA samples from noncancer subjects (designated as "Noncancer DNA" samples) plus constitutional DNA samples from cancer patients (designated as "Cancer DNA" samples), all from the same ethnic group as the test subject. Selection and testing of the set of diagnostic recurrent CNV features is performed using a machine learning procedure, exemplified by the CFS-based method, the Frequency-based method and the Classifier-based method, together with the Naive Bayes classification method. Prediction of the test subject's predisposition to cancer is also performed with the Naive Bayes classification method. The cancer patients from whom the constitutional "Cancer DNA" samples are prepared, for the purpose of selection of the diagnostic recurrent CNV features, can consist of patients inflicted with one type of cancer or more than one types of cancers.
(FR)Dans la présente demande, on procède à la prédiction de la prédisposition d'un sujet d'essai humain au cancer sur la base d'une comparaison, assistée par apprentissage-machine, des variations du nombre de copies ("CNV") observées dans l'ADN constitutif du sujet d'essai à un ensemble de caractéristiques (c'est-à-dire de marqueurs) CNV récurrentes diagnostiques choisies dans une collection d'échantillons d'ADN constitutionnel provenant de sujets non cancéreux (appelés échantillons "d'ADN non cancéreux"), plus des échantillons d'ADN constitutionnel provenant de patients cancéreux (appelés échantillons "d'ADN cancéreux"), tous provenant du même groupe ethnique en tant que sujet d'essai. La sélection et l'essai de l'ensemble de caractéristiques CNV récurrentes diagnostiques sont réalisés par utilisation d'une procédure d'apprentissage-machine, dont des exemples sont la méthode à base de CFS, la méthode à base des fréquences et la méthode à base des classificateurs, en même temps que la méthode de classification Naive Bayes. La prédiction de la prédisposition au cancer du sujet d'essai est elle aussi réalisée par la méthode de classification Naive Bayes. Les patients cancéreux à partir desquels sont préparés les échantillons d'"ADN cancéreux" constitutionnel peuvent, à des fins de sélection de caractéristiques CNV récurrentes diagnostiques, consister en des patients présentant un type de cancer ou plus d'un type de cancer.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)