[发明专利]利用起源组织阈值的癌症分类

权利要求书

1.一种检测癌症的方法，包括：

接收包含cfDNA片段的多个生物样本的测序数据，所述生物样本包括癌症样本和非癌症样本；

对于所述多个生物样本中的每个非癌症样本：

使用多类分类器基于从所述测序数据得到的特征来对所述生物样本进行分类，其中所述多类分类器预测针对多个起源组织类别中的每一个起源组织类别的概率似然性，所述多个起源组织类别还包括一个或多个起源组织亚类类别；以及

对于每个亚类类别，确定所预测的概率似然性是否超过亚类切点，其中所述亚类切点指示针对所述亚类类别的特异性阈值；以及

确定用于预测癌症的存在或不存在的截断阈值，所述截断阈值基于对应于所述非癌症样本的概率得分的分布而被确定，其中所述概率得分的分布不包括与一个或多个非癌症样本相关联的概率得分，所述一个或多个非癌症样本被识别为具有超过亚类切点的概率似然性。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述概率得分的分布由二元分类器生成，所述二元分类器是在从所述癌症样本和非癌症样本得到的训练样本上被训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述训练样本被划分为多个交叉验证训练集，并且被用于训练所述二元分类器以检测癌症的存在，其中所述二元分类器针对每个训练样本产生指示是否存在癌症的概率得分。

4.根据权利要求2所述的方法，其中所述二元分类器与第一截断阈值相关联，并且其中确定用于预测癌症的存在或不存在的所述截断阈值包括：基于排除与所述一个或多个非癌症样本相关联的所述概率得分来修改所述第一截断阈值，所述一个或多个非癌症样本被识别为具有超过亚类切点的概率似然性。

5.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述截断阈值包括：将期望的特异性水平应用于所述概率得分的分布，所述截断阈值包括阈值概率得分。

6.根据权利要求1所述的方法，包括：

接收包含cfDNA片段的测试生物样本的测试测序数据；

分析所述测试测序数据以确定是否存在癌症的测试概率得分；

确定所述测试概率得分是否超过所述截断阈值；以及

响应于确定所述测试概率得分超过所述截断阈值，预测癌症的存在。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

响应于确定所述测试概率得分不超过所述截断阈值，预测不存在癌症。

8.根据权利要求6所述的方法，还包括：

响应于确定所述测试概率得分超过所述截断阈值，使用所述多类分类器来针对所述癌症的起源组织评估所述测试测序数据。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述多类分类器在从所述癌症样本和非癌症样本得到的训练样本上被训练。

10.根据权利要求1所述的方法，还包括：

通过迭代优化过程来确定每个亚类切点，所述迭代优化过程优化针对对应的所述起源组织亚类类别的临床特异性和临床敏感性之间的权衡。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述起源组织亚类类别包括指示一种或多种血液状况的血液类别。

12.根据权利要求11所述的方法，其中针对每个血液类别的每个亚类切点是基于对应的血液病况的临床侵袭性的度量来确定的。

13.根据权利要求12所述的方法，其中所述临床侵袭性的度量包括以下一项或多项：疾病进展的早期阶段、存活率、疾病进展的速度和疾病的严重性。

14.根据权利要求11所述的方法，其中所述血液类别包括NHL惰性类、骨髓类和循环淋巴类。