[发明专利]使用下一代测序的免疫-肿瘤学应用

权利要求书

1.一种用于分析从患有或疑似患有疾病或病况的受试者获得的生物样品的计算机实现的方法，其包括：

(a)从所述生物样品获得基因表达数据，该基因表达数据包含(i)至少一个免疫调节基因的表达水平，和(ii)多个表达特征基因的表达水平；

(b)使用去卷积算法来处理所述多个表达特征基因的所述表达水平，以鉴定并量化所述生物样品中存在的至少一种细胞类型的百分比；以及

(c)使用分类器分析所述至少一个免疫调节基因的表达水平和来自(b)的所述至少一种细胞类型的百分比，以确定所述受试者对治疗有反应或无反应的可能性。

2.根据权利要求1所述的方法，其中对治疗有反应包括肿瘤消退、肿瘤进展减慢或肿瘤进展停止。

3.根据权利要求1所述的方法，其中对治疗无反应包括肿瘤进展、肿瘤进展增加、对治疗性干预缺乏反应或其组合。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述治疗包括免疫疗法。

5.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括提供开始、停止、改变或继续所述治疗的指令。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述疾病或病况是癌症，并且其中(c)包括确定所述受试者对所述癌症的所述治疗有反应或无反应的所述可能性。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一种细胞类型包括至少一种免疫细胞类型。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述至少一种免疫细胞类型选自M1巨噬细胞、M2巨噬细胞、CD19+B细胞、CD14+单核细胞、CD56+NK细胞、CD8+T细胞、Treg细胞和CD4+T细胞。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个免疫调节基因选自CTLA4、OX40、PD-1、IDO1、CD47、PD-L1、TIM-3、BTLA、ICOS和ARG1。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一种细胞类型包括至少2、3、4、5、6、7或8种细胞类型。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个免疫调节基因包括至少2、3、4、5、6、7、8、9或10个基因。

12.根据权利要求1所述的方法，其中使用机器学习算法生成所述分类器。

13.根据权利要求12所述的方法，其中所述机器学习算法是随机森林算法。

14.根据权利要求1所述的方法，其中所述生物样品包含癌症或癌前期组织。

15.根据权利要求1所述的方法，其中(b)中的去卷积算法应用去卷积矩阵来处理所述多个表达特征基因的所述表达水平，以鉴定并量化所述至少一种细胞类型的百分比。

16.根据权利要求15所述的方法，其中所述去卷积矩阵包含多个免疫细胞表达特征基因。

17.根据权利要求15所述的方法，其中所述去卷积矩阵包含多个肿瘤细胞表达特征基因。

18.根据权利要求17所述的方法，其中所述去卷积矩阵包含多种细胞类型，每种细胞类型包含多个表达特征基因，其中每个表达特征基因的表达计数在所述多种细胞类型之间进行归一化。