Bostongene Corporation

États‑Unis d’Amérique

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Brevet
États-Unis - USPTO
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Date
2024 janvier 3
2024 (AACJ) 3
2023 5
2022 11
2021 6
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Classe IPC
G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs 26
C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer 24
G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux 22
G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques 21
G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype 21
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Statut
En Instance 18
Enregistré / En vigueur 30
Résultats pour  brevets

1.

HIERARCHICAL MACHINE LEARNING TECHNIQUES FOR IDENTIFYING MOLECULAR CATEGORIES FROM EXPRESSION DATA

      
Numéro d'application 18039954
Statut En instance
Date de dépôt 2021-12-04
Date de la première publication 2024-01-25
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Kotlov, Nikita
  • Antysheva, Zoia
  • Kiriy, Daria
  • Sivkov, Anton
  • Sarachakov, Aleksandr
  • Svekolkin, Viktor
  • Kozlov, Ivan

Abrégé

Described herein in some embodiments is a method comprising: obtaining expression data previously obtained by processing a biological sample obtained from a subject; processing the expression data using a hierarchy of machine learning classifiers corresponding to a hierarchy of molecular categories to obtain machine learning classifier outputs including a first output and a second output, the hierarchy of molecular categories including a parent molecular category and first and second molecular categories that are children of the parent molecular category in the hierarchy of molecular categories, the hierarchy of machine learning classifiers comprising first and second machine learning classifiers corresponding to the first and second molecular categories; and identifying, using at least some of the machine learning classifier outputs including the first output and the second output, at least one candidate molecular category for the biological sample.

Classes IPC  ?

  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 25/00 - TIC spécialement adaptées à l’hybridation; TIC spécialement adaptées à l’expression de gènes ou de protéines

2.

TECHNIQUES FOR DETECTING HOMOLOGOUS RECOMBINATION DEFICIENCY (HRD)

      
Numéro d'application 18222098
Statut En instance
Date de dépôt 2023-07-14
Date de la première publication 2024-01-25
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Kotlov, Nikita
  • Shevkoplias, Aleksei
  • Melnikova, Alexandra
  • Bagaev, Alexander
  • Guryleva, Mariia

Abrégé

Techniques for determining whether a sample obtained from a subject includes cells having homologous recombination deficiency (HRD). The techniques include: obtaining data about segments of the subject's genome; identifying a first subset of the segments, the first subset including segments associated with at least one chromosome arm of the genome and having a common copy number; identifying a second subset of the segments, each of the segments of the second subset having (i) a respective copy number different from the common copy number and (ii) a respective length that satisfies a predetermined length criterion; determining a proportion of a number of segments in the second subset to a number of chromosome arms of the at least one chromosome arm; and determining, based on the determined proportion, whether the biological sample includes cells having HRD.

Classes IPC  ?

  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16B 20/10 - Ploïdie ou détection du nombre de copies

3.

SYSTEMS AND METHODS FOR PREDICTING THERAPY EFFICACY FROM NORMALIZED BIOMARKER SCORES

      
Numéro d'application 18460330
Statut En instance
Date de dépôt 2023-09-01
Date de la première publication 2024-01-04
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Techniques for determining therapy scores for at least two of an anti-PD1 therapy, an anti-CTLA4 therapy, an IL-2 therapy, an IFN alpha therapy, an anti-cancer vaccine therapy, an anti-angiogenic therapy, and an anti-CD20 therapy. The techniques include determining, using sequencing data for the subject and information indicating distribution of biomarker values across one or more reference populations, a first set of normalized biomarker scores for a first set of biomarkers associated with a first therapy; and a second set of normalized biomarker scores for a second set of biomarkers associated with a second therapy; providing the first set of normalized biomarker scores as input to a statistical model to obtain a first therapy score for the first therapy; and providing the second set of normalized biomarker scores as input to the statistical model to obtain a second therapy score for the second therapy.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes
  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée
  • G16B 50/30 - Entreposage de données; Architectures informatiques
  • G16B 40/30 - Analyse de données non supervisée
  • G16B 30/00 - TIC spécialement adaptées à l’analyse de séquences impliquant des nucléotides ou des aminoacides
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

4.

UROTHELIAL TUMOR MICROENVIRONMENT (TME) TYPES

      
Numéro d'application 18168721
Statut En instance
Date de dépôt 2023-02-14
Date de la première publication 2023-09-14
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Miheecheva, Natalia
  • Chernyshov, Konstantin
  • Vikhorev, Aleksandr

Abrégé

Aspects of the disclosure relate to methods, systems, computer-readable storage media, and graphical user interfaces (GUIs) that are useful for characterizing subjects having certain cancers, for example bladder cancers or urothelial cancers. The disclosure is based, in part, on methods for determining the urothelial cancer (UC) tumor microenvironment (TME) type of a urothelial cancer subject and the subject’s prognosis and/or likelihood of responding to a therapy based upon the UC TME type determination.

Classes IPC  ?

  • G16B 25/00 - TIC spécialement adaptées à l’hybridation; TIC spécialement adaptées à l’expression de gènes ou de protéines
  • G16B 20/50 - Mutagénèse
  • G16B 30/10 - Alignement de séquence; Recherche d’homologie
  • A61K 47/68 - Préparations médicinales caractérisées par les ingrédients non actifs utilisés, p.ex. les supports ou les additifs inertes; Agents de ciblage ou de modification chimiquement liés à l’ingrédient actif l’ingrédient non actif étant chimiquement lié à l’ingrédient actif, p.ex. conjugués polymère-médicament l’ingrédient non actif étant un agent de modification l’agent de modification étant un anticorps, une immunoglobuline ou son fragment, p.ex. un fragment Fc
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée

5.

MACHINE LEARNING TECHNIQUES FOR CYTOMETRY

      
Numéro d'application 18104050
Statut En instance
Date de dépôt 2023-01-31
Date de la première publication 2023-08-03
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Zaitsev, Aleksandr
  • Fastovetc, Dmitrii
  • Bobe, Anatoly
  • Goldberg, Michael F.
  • Ataullakhanov, Ravshan
  • Kamysheva, Anna
  • Voronina, Mariia
  • Komarova, Mariia
  • Krauz, Ilya
  • Kilina, Anastasiia
  • Pichugin, Aleksei
  • Ushakova, Ekaterina
  • Dyikanov, Daniiar

Abrégé

Techniques for determining a respective cell type for each of at least some of a plurality of cells. The techniques includes: obtaining cytometry data for a biological sample from a subject, the biological sample comprising a plurality of cells including a first cell, the cytometry data including first cytometry data for the first cell; and determining a respective type for each of at least some of the plurality of cells using a hierarchy of machine learning models corresponding to a hierarchy of cell types, the determining comprising determining a first type for the first cell by processing the first cytometry data using a first subset of the hierarchy of machine learning models.

Classes IPC  ?

  • G06V 20/69 - Objets microscopiques, p.ex. cellules biologiques ou pièces cellulaires
  • G06V 10/70 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique
  • G06V 10/774 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source méthodes de Bootstrap, p.ex. "bagging” ou “boosting”
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G16H 10/40 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des données relatives aux analyses de laboratoire, p.ex. pour des analyses d’échantillon de patient
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux

6.

SYSTEMS AND METHODS FOR DECONVOLUTION OF EXPRESSION DATA

      
Numéro d'application 18082157
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-15
Date de la première publication 2023-06-08
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Zaitsev, Aleksandr
  • Chelushkin, Maksim
  • Cheremushkin, Ilya
  • Nuzhdina, Ekaterina
  • Zyrin, Vladimir
  • Dyikanov, Daniiar
  • Bagaev, Alexander
  • Ataullakhanov, Ravshan
  • Shpak, Boris

Abrégé

Techniques for determining one or more cell composition percentages from expression data. The techniques include obtaining expression data for a biological sample, the biological sample previously obtained from a subject, the expression data including first expression data associated with a first set of genes associated with a first cell type; determining a first cell composition percentage for the first cell type using the expression data and one or more non-linear regression models including a first non-linear regression model, wherein the first cell composition percentage indicates an estimated percentage of cells of the first cell type in the biological sample, wherein determining the first cell composition percentage for the first cell type comprises: processing the first expression data with the first non-linear regression model to determine the first cell composition percentage for the first cell type; and outputting the first cell composition percentage.

Classes IPC  ?

  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée

7.

TUMOR MICROENVIRONMENT-BASED METHODS FOR ASSESSING CAR-T AND OTHER IMMUNOTHERAPIES

      
Numéro d'application 18088184
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-23
Date de la première publication 2023-04-27
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Kotlov, Nikita
  • Sagaradze, Georgy
  • Bagaev, Alexander
  • Nos, Grigorii
  • Begniagin, Lev
  • Kravchenko, Dmitry
  • Gribkova, Anna

Abrégé

Aspects of the disclosure relate to methods for determining whether or a subject is likely to respond to certain adoptive cell therapies (e.g., chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy, etc.). In some embodiments, the methods comprise the steps of identifying a subject as having a tumor microenvironment (TME) type based upon a molecular-functional (MF) expression signature of the subject, and determining whether or not the subject is likely to respond to a chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy based upon the TME type. In some embodiments, the methods comprise determining the lymphoma microenvironment (LME) type of a lymphoma (e.g., Diffuse Large B cell lymphoma (DLBCL)) subject and identifying the subjects prognosis based upon the LME type determination.

Classes IPC  ?

  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • A61P 35/00 - Agents anticancéreux
  • G16B 30/00 - TIC spécialement adaptées à l’analyse de séquences impliquant des nucléotides ou des aminoacides
  • A61K 35/17 - Lymphocytes; Lymphocytes B; Lymphocytes T; Cellules tueuses naturelles; Lymphocytes activés par un interféron ou une cytokine
  • C07K 16/28 - Immunoglobulines, p.ex. anticorps monoclonaux ou polyclonaux contre du matériel provenant d'animaux ou d'humains contre des récepteurs, des antigènes de surface cellulaire ou des déterminants de surface cellulaire

8.

GENE EXPRESSION ANALYSIS TECHNIQUES USING GENE RANKING AND STATISTICAL MODELS FOR IDENTIFYING BIOLOGICAL SAMPLE CHARACTERISTICS

      
Numéro d'application 17948763
Statut En instance
Date de dépôt 2022-09-20
Date de la première publication 2023-03-09
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Antysheva, Zoia
  • Svekolkin, Viktor
  • Kotlov, Nikita
  • Karelin, Anton
  • Postovalova, Ekaterina

Abrégé

Techniques for determining one or more characteristics of a biological sample using rankings of gene expression levels in expression data obtained using one or more sequencing platforms is described. The techniques may include obtaining expression data for a biological sample of a subject. The techniques further include ranking genes in a set of genes based on their expression levels in the expression data to obtain a gene ranking and determining using the gene ranking and a statistical model, one or more characteristics of the biological sample.

Classes IPC  ?

  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes

9.

SYSTEMS AND METHODS FOR GENERATING, VISUALIZING AND CLASSIFYING MOLECULAR FUNCTIONAL PROFILES

      
Numéro d'application 17699018
Statut En instance
Date de dépôt 2022-03-18
Date de la première publication 2022-12-08
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Ataullakhanov, Ravshan
  • Isaeva, Olga

Abrégé

Various methods, systems, computer readable media, and graphical user interfaces (GUIs) are presented and described that enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely. Additionally, described herein are methods, systems, computer readable media, and GUIs that enable more effective specification of treatment and improved outcomes for patients with identified types of cancer. Some embodiments of the methods, systems, computer readable media, and GUIs described herein comprise obtaining RNA expression data and/or whole exome sequencing (WES) data for a biological sample; determining a molecular-functional (MF) profile for a subject using the data; determining visual characteristics GUI elements using the data; generating a GUI personalized to the subject using the determined visual characteristics; and presenting the generated personalized GUI to a user.

Classes IPC  ?

  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16B 30/00 - TIC spécialement adaptées à l’analyse de séquences impliquant des nucléotides ou des aminoacides
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 40/30 - Analyse de données non supervisée

10.

MACHINE LEARNING TECHNIQUES FOR ESTIMATING TUMOR CELL EXPRESSION IN COMPLEX TUMOR TISSUE

      
Numéro d'application 17733941
Statut En instance
Date de dépôt 2022-04-29
Date de la première publication 2022-11-24
Propriétaire BOSTONGENE CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Zaitsev, Aleksandr
  • Bagaev, Alexander
  • Chelushkin, Maksim
  • Beliaeva, Valentina
  • Shpak, Boris
  • Dyikanov, Daniiar
  • Zotova, Anastasia
  • Goldberg, Michael F.
  • Tazearslan, Cagdas

Abrégé

Techniques for using machine learning to estimate tumor expression levels of genes in tumor cells. The techniques include obtaining expression data for a set of genes comprising a first plurality of genes associated with the tumor cells and a second plurality of genes associated with tumor microenvironment cells; determining the tumor expression levels of the first plurality of genes in the tumor cells using a plurality of machine learning models, the determining comprising: generating a first set of features for the first gene; providing the first set of features as input to the first machine learning model to obtain an output comprising a tumor microenvironment expression level estimate of the first gene in the tumor microenvironment cells; and determining a first tumor expression level for the first gene in the tumor cells using the output of the first machine learning model and a total expression level for the first gene.

Classes IPC  ?

  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux

11.

TECHNIQUES FOR SINGLE SAMPLE EXPRESSION PROJECTION TO AN EXPRESSION COHORT SEQUENCED WITH ANOTHER PROTOCOL

      
Numéro d'application 17747824
Statut En instance
Date de dépôt 2022-05-18
Date de la première publication 2022-11-24
Propriétaire BOSTONGENE CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Kotlov, Nikita
  • Shaposhnikov, Kirill
  • Chelushkin, Maksim
  • Cheremushkin, Ilya
  • Baisangurov, Artur
  • Podsvirova, Svetlana
  • Khorkova, Svetlana
  • Kravchenko, Dmitry
  • Tazearslan, Cagdas
  • Bagaev, Alexander
  • Postovalova, Ekaterina

Abrégé

Aspects of the disclosure relate to methods for improving compatibility of nucleic acid sequencing data obtained using different techniques. The disclosure is based, in part, on methods for mapping expression levels for genes expressed in a biological sample and obtained from a subject using a first protocol to expression levels as would have been determined through a second protocol if the second protocol were used to process the biological sample instead of the first protocol.

Classes IPC  ?

  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée

12.

PREDICTING RESPONSE TO TREATMENTS IN PATIENTS WITH CLEAR CELL RENAL CELL CARCINOMA

      
Numéro d'application 17691041
Statut En instance
Date de dépôt 2022-03-09
Date de la première publication 2022-10-06
Propriétaire
  • BostonGene Corporation (USA)
  • Washington University (USA)
Inventeur(s)
  • Hsieh, James
  • Bagaev, Alexander
  • Miheecheva, Natalia
  • Postovalova, Ekaterina
  • Stupichev, Danil
  • Perevoshchikova, Kristina

Abrégé

Aspects of the disclosure relate to methods, systems, computer-readable storage media, and graphical user interfaces (GUIs) that are useful for characterizing subjects having certain cancers, for example renal cell carcinomas such as clear cell renal carcinoma (ccRCC). The disclosure is based, in part, on methods for determining the renal cancer (RC) tumor microenvironment (TME) type (RC TME type) of a renal cancer subject and the subject's prognosis and/or likelihood of responding to certain therapies (e.g., immunotherapy or tyrosine kinase inhibitors) based upon the renal cancer type determination.

Classes IPC  ?

  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 20/20 - Détection d’allèles ou de variantes, p. ex. détection de polymorphisme d’un seul nucléotide
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

13.

B CELL-ENRICHED TUMOR MICROENVIRONMENTS

      
Numéro d'application 17690757
Statut En instance
Date de dépôt 2022-03-09
Date de la première publication 2022-09-29
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Kudriashova, Olga
  • Melikhova, Daria
  • Kotlov, Nikita
  • Gusakova, Mariia
  • Podsvirova, Svetlana

Abrégé

Techniques for identifying a gastric cancer (GC) tumor microenvironment (TME) type for a subject having, suspected of having, or at risk of having gastric cancer. The techniques include: obtaining RNA expression data for the subject; generating a GC TME signature for the subject using the RNA expression data, the GC TME signature comprising gene group scores for respective gene groups in the at least some of the plurality of gene groups, the generating comprising: determining the gene group scores using the RNA expression data; and identifying, using the GC TME signature and from among a plurality of GC TME types, a GC TME type for the subject.

Classes IPC  ?

  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée

14.

Systems and methods for deconvolution of expression data

      
Numéro d'application 17707623
Numéro de brevet 11587642
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-03-29
Date de la première publication 2022-07-21
Date d'octroi 2023-02-21
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Zaitsev, Aleksandr
  • Chelushkin, Maksim
  • Cheremushkin, Ilya
  • Nuzhdina, Ekaterina
  • Zyrin, Vladimir
  • Dyikanov, Daniiar
  • Bagaev, Alexander
  • Ataullakhanov, Ravshan
  • Shpak, Boris

Abrégé

Techniques for determining one or more cell composition percentages from expression data. The techniques include obtaining expression data for a biological sample, the biological sample previously obtained from a subject, the expression data including first expression data associated with a first set of genes associated with a first cell type; determining a first cell composition percentage for the first cell type using the expression data and one or more non-linear regression models including a first non-linear regression model, wherein the first cell composition percentage indicates an estimated percentage of cells of the first cell type in the biological sample, wherein determining the first cell composition percentage for the first cell type comprises: processing the first expression data with the first non-linear regression model to determine the first cell composition percentage for the first cell type; and outputting the first cell composition percentage.

Classes IPC  ?

  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques

15.

TECHNIQUES FOR IDENTIFYING FOLLICULAR LYMPHOMA TYPES

      
Numéro d'application 17548444
Statut En instance
Date de dépôt 2021-12-10
Date de la première publication 2022-06-16
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Meerson, Mark
  • Kotlov, Nikita
  • Kudryashova, Olga
  • Bagaev, Alexander

Abrégé

Aspects of the disclosure relate to methods, systems, computer-readable storage media, and graphical user interfaces (GUIs) that are useful for characterizing subjects having certain cancers, for example lymphomas. The disclosure is based, in part, on methods for determining the tumor microenvironment (TME) type of a lymphoma (e.g., follicular lymphoma) subject and identifying the subject's prognosis based upon the TME type determination.

Classes IPC  ?

  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer

16.

HIERARCHICAL MACHINE LEARNING TECHNIQUES FOR IDENTIFYING MOLECULAR CATEGORIES FROM EXPRESSION DATA

      
Numéro d'application 17542398
Statut En instance
Date de dépôt 2021-12-04
Date de la première publication 2022-06-09
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Kotlov, Nikita
  • Antysheva, Zoia
  • Kiriy, Daria
  • Sivkov, Anton
  • Sarachakov, Aleksandr
  • Svekolkin, Viktor
  • Kozlov, Ivan

Abrégé

Described herein in some embodiments is a method comprising: obtaining expression data previously obtained by processing a biological sample obtained from a subject; processing the expression data using a hierarchy of machine learning classifiers corresponding to a hierarchy of molecular categories to obtain machine learning classifier outputs including a first output and a second output, the hierarchy of molecular categories including a parent molecular category and first and second molecular categories that are children of the parent molecular category in the hierarchy of molecular categories, the hierarchy of machine learning classifiers comprising first and second machine learning classifiers corresponding to the first and second molecular categories; and identifying, using at least some of the machine learning classifier outputs including the first output and the second output, at least one candidate molecular category for the biological sample.

Classes IPC  ?

  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 30/00 - TIC spécialement adaptées à l’analyse de séquences impliquant des nucléotides ou des aminoacides

17.

SYSTEMS AND METHODS FOR SAMPLE PREPARATION, SAMPLE SEQUENCING, AND SEQUENCING DATA BIAS CORRECTION AND QUALITY CONTROL

      
Numéro d'application 17565659
Statut En instance
Date de dépôt 2021-12-30
Date de la première publication 2022-04-21
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Nuzhdina, Ekaterina
  • Bagaev, Alexander
  • Chelushkin, Maksim
  • Lozinsky, Yaroslav
  • Miheecheva, Natalia
  • Zaitsev, Aleksandr

Abrégé

Described herein are various methods of collecting and processing of tumor and/or healthy tissue samples to extract nucleic acid and perform nucleic acid sequencing. Also described herein are various methods of processing nucleic acid sequencing data to remove bias from the nucleic acid sequencing data. Also described herein are various methods of evaluating the quality of nucleic acid sequence information. The identity and/or integrity of nucleic acid sequence data is evaluated prior to using the sequence information for subsequent analysis (for example for diagnostic, prognostic, or clinical purposes). The methods enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely, and thereby determine a therapy or combination of therapies that may be effective to treat a cancer in a subject based on the precise characterization.

Classes IPC  ?

  • C12Q 1/6869 - Méthodes de séquençage
  • C12Q 1/6806 - Préparation d’acides nucléiques pour analyse, p.ex. pour test de réaction en chaîne par polymérase [PCR]
  • G16B 20/20 - Détection d’allèles ou de variantes, p. ex. détection de polymorphisme d’un seul nucléotide
  • G16B 35/10 - Conception de bibliothèques
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

18.

Techniques for determining tissue characteristics using multiplexed immunofluorescence imaging

      
Numéro d'application 17562656
Numéro de brevet 11915422
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-12-27
Date de la première publication 2022-04-21
Date d'octroi 2024-02-27
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Svekolkin, Viktor
  • Galkin, Ilia
  • Postovalova, Ekaterina
  • Ataullakhanov, Ravshan
  • Bagaev, Alexander
  • Varlamova, Arina
  • Ovcharov, Pavel

Abrégé

Techniques for processing multiplexed immunofluorescence (MxIF) images. The techniques include obtaining at least one MxIF image of a same tissue sample, obtaining information indicative of locations of cells in the at least one MxIF image, identifying multiple groups of cells in the at least one MxIF image at least in part by determining feature values for at least some of the cells using the at least one MxIF image and the information indicative of locations of the at least some cells in the at least one MxIF image and grouping the at least some of the cells into the multiple groups using the determined feature values, and determining at least one characteristic of the tissue sample using the multiple cell groups.

Classes IPC  ?

  • G06T 7/00 - Analyse d'image
  • G06T 7/194 - Découpage; Détection de bords impliquant une segmentation premier plan-arrière-plan
  • G06T 7/174 - Découpage; Détection de bords impliquant l'utilisation de plusieurs images
  • G06V 20/69 - Objets microscopiques, p.ex. cellules biologiques ou pièces cellulaires
  • G06F 18/2431 - Classes multiples
  • G06V 10/74 - Appariement de motifs d’image ou de vidéo; Mesures de proximité dans les espaces de caractéristiques
  • G06V 10/762 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant le regroupement, p.ex. de visages similaires sur les réseaux sociaux
  • G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p.ex. des objets vidéo
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p.ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersections; Analyse de connectivité, p.ex. de composantes connectées

19.

Tumor microenvironment-based methods for assessing CAR-T and other immunotherapies

      
Numéro d'application 17368674
Numéro de brevet 11568959
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-07-06
Date de la première publication 2022-01-06
Date d'octroi 2023-01-31
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Kotlov, Nikita
  • Sagaradze, Georgy
  • Bagaev, Alexander
  • Nos, Grigorii
  • Bedniagin, Lev
  • Kravchenko, Dmitry
  • Gribkova, Anna

Abrégé

Aspects of the disclosure relate to methods for determining whether or a subject is likely to respond to certain adoptive cell therapies (e.g., chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy, etc.). In some embodiments, the methods comprise the steps of identifying a subject as having a tumor microenvironment (TME) type based upon a molecular-functional (MF) expression signature of the subject, and determining whether or not the subject is likely to respond to a chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy based upon the TME type. In some embodiments, the methods comprise determining the lymphoma microenvironment (LME) type of a lymphoma (e.g., Diffuse Large B cell lymphoma (DLBCL)) subject and identifying the subject's prognosis based upon the LME type determination.

Classes IPC  ?

  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • A61P 35/00 - Agents anticancéreux
  • G16B 30/00 - TIC spécialement adaptées à l’analyse de séquences impliquant des nucléotides ou des aminoacides
  • A61K 35/17 - Lymphocytes; Lymphocytes B; Lymphocytes T; Cellules tueuses naturelles; Lymphocytes activés par un interféron ou une cytokine
  • C07K 16/28 - Immunoglobulines, p.ex. anticorps monoclonaux ou polyclonaux contre du matériel provenant d'animaux ou d'humains contre des récepteurs, des antigènes de surface cellulaire ou des déterminants de surface cellulaire

20.

Systems and methods for deconvolution of expression data

      
Numéro d'application 17200492
Numéro de brevet 11315658
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-03-12
Date de la première publication 2021-09-16
Date d'octroi 2022-04-26
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Zaitsev, Aleksandr
  • Chelushkin, Maksim
  • Cheremushkin, Ilya
  • Nuzhdina, Ekaterina
  • Zyrin, Vladimir
  • Dyikanov, Daniiar
  • Bagaev, Alexander
  • Ataullakhanov, Ravshan
  • Shpak, Boris

Abrégé

Techniques for determining one or more cell composition percentages from expression data. The techniques include obtaining expression data for a biological sample, the biological sample previously obtained from a subject, the expression data including first expression data associated with a first set of genes associated with a first cell type; determining a first cell composition percentage for the first cell type using the expression data and one or more non-linear regression models including a first non-linear regression model, wherein the first cell composition percentage indicates an estimated percentage of cells of the first cell type in the biological sample, wherein determining the first cell composition percentage for the first cell type comprises: processing the first expression data with the first non-linear regression model to determine the first cell composition percentage for the first cell type; and outputting the first cell composition percentage.

Classes IPC  ?

  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques

21.

Techniques for determining tissue characteristics using multiplexed immunofluorescence imaging

      
Numéro d'application 17194235
Numéro de brevet 11250568
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-03-06
Date de la première publication 2021-09-09
Date d'octroi 2022-02-15
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Svekolkin, Viktor
  • Galkin, Ilia
  • Postovalova, Ekaterina
  • Ataullakhanov, Ravshan
  • Bagaev, Alexander
  • Varlamova, Arina
  • Ovcharov, Pavel

Abrégé

Techniques for processing multiplexed immunofluorescence (MxIF) images. The techniques include obtaining at least one MxIF image of a same tissue sample, obtaining information indicative of locations of cells in the at least one MxIF image, identifying multiple groups of cells in the at least one MxIF image at least in part by determining feature values for at least some of the cells using the at least one MxIF image and the information indicative of locations of the at least some cells in the at least one MxIF image and grouping the at least some of the cells into the multiple groups using the determined feature values, and determining at least one characteristic of the tissue sample using the multiple cell groups.

Classes IPC  ?

  • G06T 7/00 - Analyse d'image
  • G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06T 7/194 - Découpage; Détection de bords impliquant une segmentation premier plan-arrière-plan
  • G06T 7/174 - Découpage; Détection de bords impliquant l'utilisation de plusieurs images

22.

Systems and methods for identifying cancer treatments from normalized biomarker scores

      
Numéro d'application 17237672
Numéro de brevet 11705220
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-04-22
Date de la première publication 2021-08-19
Date d'octroi 2023-07-18
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Techniques for generating therapy biomarker scores and visualizing same. The techniques include determining, using a patient's sequence data and distributions of biomarker values across one or more reference populations, a first set of normalized scores for a first set of biomarkers associated with a first therapy, and a second set of normalized scores for a second set of biomarkers associated with a second therapy, generating a graphical user interface (GUI) including a first portion associated with the first therapy and having at least one visual characteristic determined based on a normalized score of the respective biomarker in the first set of normalized scores; and a second portion associated with a second therapy and having at least one visual characteristic determined based on a normalized score of the respective biomarker in the second set of normalized scores; and displaying the generated GUI.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes
  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée
  • G16B 50/30 - Entreposage de données; Architectures informatiques
  • G16B 40/30 - Analyse de données non supervisée
  • G16B 30/00 - TIC spécialement adaptées à l’analyse de séquences impliquant des nucléotides ou des aminoacides
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

23.

Systems and methods for generating, visualizing and classifying molecular functional profiles

      
Numéro d'application 16871755
Numéro de brevet 11302420
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2020-05-11
Date de la première publication 2021-08-12
Date d'octroi 2022-04-12
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Ataullakhanov, Ravshan
  • Isaeva, Olga

Abrégé

Various methods, systems, computer readable media, and graphical user interfaces (GUIs) are presented and described that enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely. Additionally, described herein are methods, systems, computer readable media, and GUIs that enable more effective specification of treatment and improved outcomes for patients with identified types of cancer. Some embodiments of the methods, systems, computer readable media, and GUIs described herein comprise obtaining RNA expression data and/or whole exome sequencing (WES) data for a biological sample; determining a molecular-functional (MF) profile for a subject using the data; determining visual characteristics GUI elements using the data; generating a GUI personalized to the subject using the determined visual characteristics; and presenting the generated personalized GUI to a user.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes
  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée
  • G16B 50/30 - Entreposage de données; Architectures informatiques
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

24.

Gene expression analysis techniques using gene rankings and statistical models for identifying biological sample characteristics

      
Numéro d'application 17113008
Numéro de brevet 11482301
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2020-12-05
Date de la première publication 2021-06-10
Date d'octroi 2022-10-25
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Antysheva, Zoia
  • Svekolkin, Viktor
  • Kotlov, Nikita
  • Karelin, Anton
  • Postovalova, Ekaterina

Abrégé

Techniques for determining one or more characteristics of a biological sample using rankings of gene expression levels in expression data obtained using one or more sequencing platforms is described. The techniques may include obtaining expression data for a biological sample of a subject. The techniques further include ranking genes in a set of genes based on their expression levels in the expression data to obtain a gene ranking and determining using the gene ranking and a statistical model, one or more characteristics of the biological sample.

Classes IPC  ?

  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes

25.

TECHNIQUES FOR NUCLEIC ACID DATA QUALITY CONTROL

      
Numéro d'application 16920641
Statut En instance
Date de dépôt 2020-07-03
Date de la première publication 2021-01-07
Propriétaire BOSTONGENE CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Nuzhdina, Ekaterina
  • Bagaev, Alexander
  • Chelushkin, Maksim
  • Lozinsky, Yaroslav
  • Miheecheva, Natalia
  • Zaitsev, Alexander

Abrégé

Described herein are various methods of collecting and processing of tumor and/or healthy tissue samples to extract nucleic acid and perform nucleic acid sequencing. Also described herein are various methods of processing nucleic acid sequencing data to remove bias from the nucleic acid sequencing data. Also described herein are various methods of evaluating the quality of nucleic acid sequence information. The identity and/or integrity of nucleic acid sequence data is evaluated prior to using the sequence information for subsequent analysis (for example for diagnostic, prognostic, or clinical purposes). The methods enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely, and thereby determine a therapy or combination of therapies that may be effective to treat a cancer in a subject based on the precise characterization.

Classes IPC  ?

  • G16B 30/10 - Alignement de séquence; Recherche d’homologie
  • G16B 20/20 - Détection d’allèles ou de variantes, p. ex. détection de polymorphisme d’un seul nucléotide
  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 35/10 - Conception de bibliothèques

26.

Systems and methods for generating, visualizing and classifying molecular functional profiles

      
Numéro d'application 16920226
Numéro de brevet 11373733
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2020-07-02
Date de la première publication 2020-10-22
Date d'octroi 2022-06-28
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Ataullakhanov, Ravshan
  • Isaeva, Olga

Abrégé

Various methods, systems, computer readable media, and graphical user interfaces (GUIs) are presented and described that enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely. Additionally, described herein are methods, systems, computer readable media, and GUIs that enable more effective specification of treatment and improved outcomes for patients with identified types of cancer. Some embodiments of the methods, systems, computer readable media, and GUIs described herein comprise obtaining RNA expression data and/or whole exome sequencing (WES) data for a biological sample from a subject; determining a molecular-functional (MF) profile for the subject; identifying an MF profile cluster with which to associate the MF profile for the subject; and clustering the plurality of MF profiles to obtain the MF profile clusters.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes
  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 50/30 - Entreposage de données; Architectures informatiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

27.

Using subject sequencing data and a database of therapy biomarker distributions to determine therapy impact

      
Numéro d'application 16856566
Numéro de brevet 11004542
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2020-04-23
Date de la première publication 2020-08-20
Date d'octroi 2021-05-11
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Techniques for generating therapy biomarker scores and visualizing same. The techniques include determining, using a patient's sequence data and distributions of biomarker values across one or more reference populations, a first set of normalized scores for a first set of biomarkers associated with a first therapy, and a second set of normalized scores for a second set of biomarkers associated with a second therapy, generating a graphical user interface (GUI) including a first portion associated with the first therapy and having at least one visual characteristic determined based on a normalized score of the respective biomarker in the first set of normalized scores; and a second portion associated with a second therapy and having at least one visual characteristic determined based on a normalized score of the respective biomarker in the second set of normalized scores; and displaying the generated GUI.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

28.

Display screen or portion thereof with graphical user interface

      
Numéro d'application 29694305
Numéro de brevet D0892825
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-06-10
Date de la première publication 2020-08-11
Date d'octroi 2020-08-11
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s) Bagaev, Alexander

29.

Display screen or portion thereof with graphical user interface

      
Numéro d'application 29694302
Numéro de brevet D0891445
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-06-10
Date de la première publication 2020-07-28
Date d'octroi 2020-07-28
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s) Bagaev, Alexander

30.

Display screen or portion thereof with graphical user interface

      
Numéro d'application 29694308
Numéro de brevet D0891446
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-06-10
Date de la première publication 2020-07-28
Date d'octroi 2020-07-28
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s) Bagaev, Alexander

31.

Display screen or portion thereof with graphical user interface

      
Numéro d'application 29694310
Numéro de brevet D0890779
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-06-10
Date de la première publication 2020-07-21
Date d'octroi 2020-07-21
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s) Bagaev, Alexander

32.

Systems and methods for generating, visualizing and classifying molecular functional profiles

      
Numéro d'application 16006462
Numéro de brevet 11367509
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2018-06-12
Date de la première publication 2020-06-04
Date d'octroi 2022-06-21
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Ataullakhanov, Ravshan
  • Isaeva, Olga

Abrégé

Various methods, systems, computer readable media, and graphical user interfaces (GUIs) are presented and described that enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely. Additionally, described herein are methods, systems, computer readable media, and GUIs that enable more effective specification of treatment and improved outcomes for patients with identified types of cancer. Some embodiments of the methods, systems, computer readable media, and GUIs described herein comprise obtaining RNA expression data and/or whole exome sequencing (WES) data for a biological sample from a subject; determining a molecular-functional (MF) profile for the subject; identifying an MF profile cluster with which to associate the MF profile for the subject; and clustering the plurality of MF profiles to obtain the MF profile clusters.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes
  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée
  • G16B 50/30 - Entreposage de données; Architectures informatiques
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

33.

SYSTEMS AND METHODS FOR GENERATING, VISUALIZING AND CLASSIFYING MOLECULAR FUNCTIONAL PROFILES

      
Numéro d'application 16006481
Statut En instance
Date de dépôt 2018-06-12
Date de la première publication 2020-06-04
Propriétaire BOSTONGENE CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Various methods, systems, computer readable media, and graphical user interfaces (GUIs) are presented and described that enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely. Additionally, described herein are methods, systems, computer readable media, and GUIs that enable more effective specification of treatment and improved outcomes for patients with identified types of cancer. Some embodiments of the methods, systems, computer readable media, and GUIs described herein comprise obtaining RNA expression data and/or whole exome sequencing (WES) data for a biological sample from a plurality of subjects, determining a respective plurality of molecular-functional (MF) profiles for the plurality of subjects, and storing the plurality of MF profiles in association with information identifying the particular cancer type.

Classes IPC  ?

  • G06F 19/24 - pour l'apprentissage automatique, l'exploration de données ou les bio statistiques, p.ex. détection de motifs, extraction de connaissances, extraction de règles, corrélation, agrégation ou classification
  • G06F 19/26 - pour la visualisation de données, p.ex. production de graphiques, affichage de cartes ou de réseaux ou autres représentations visuelles
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients

34.

Systems and methods for generating, visualizing and classifying molecular functional profiles

      
Numéro d'application 16006518
Numéro de brevet 11430545
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2018-06-12
Date de la première publication 2020-06-04
Date d'octroi 2022-08-30
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Ataullakhanov, Ravshan
  • Isaeva, Olga

Abrégé

Various methods, systems, computer readable media, and graphical user interfaces (GUIs) are presented and described that enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely. Additionally, described herein are methods, systems, computer readable media, and GUIs that enable more effective specification of treatment and improved outcomes for patients with identified types of cancer. Some embodiments of the methods, systems, computer readable media, and GUIs described herein comprise obtaining RNA expression data and/or whole exome sequencing (WES) data for a biological sample; determining a molecular-functional (MF) profile for the subject at least in part by determining first and second visual characteristics for first and second GUI elements using the data; generating a personalized GUI personalized to the subject using the first and second visual characteristics; and presenting the generated personalized GUI to a user.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes
  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée
  • G16B 50/30 - Entreposage de données; Architectures informatiques
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

35.

Systems and methods for predicting therapy efficacy from normalized biomarker scores

      
Numéro d'application 16456462
Numéro de brevet 11842797
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-06-28
Date de la première publication 2020-04-30
Date d'octroi 2023-12-12
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Techniques for determining therapy scores for at least two of an anti-PD1 therapy, an anti-CTLA4 therapy, an IL-2 therapy, an IFN alpha therapy, an anti-cancer vaccine therapy, an anti-angiogenic therapy, and an anti-CD20 therapy. The techniques include determining, using sequencing data for the subject and information indicating distribution of biomarker values across one or more reference populations, a first set of normalized biomarker scores for a first set of biomarkers associated with a first therapy; and a second set of normalized biomarker scores for a second set of biomarkers associated with a second therapy; providing the first set of normalized biomarker scores as input to a statistical model to obtain a first therapy score for the first therapy; and providing the second set of normalized biomarker scores as input to the statistical model to obtain a second therapy score for the second therapy.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes
  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée
  • G16B 50/30 - Entreposage de données; Architectures informatiques
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16B 40/30 - Analyse de données non supervisée
  • G16B 30/00 - TIC spécialement adaptées à l’analyse de séquences impliquant des nucléotides ou des aminoacides
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

36.

Systems and methods for identifying responders and non-responders to immune checkpoint blockade therapy

      
Numéro d'application 16696128
Numéro de brevet 10706954
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-26
Date de la première publication 2020-03-26
Date d'octroi 2020-07-07
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Bagaev, Alexander
  • Artomov, Maksym
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Techniques for determining whether a subject is likely to respond to an immune checkpoint blockade therapy. The techniques include obtaining expression data for the subject, using the expression data to determine subject expression levels for at least three genes selected from the set of predictor genes consisting of BRAF, ACVR1B, MPRIP, PRKAG1, STX2, AGPAT3, FYN, CMIP, ROBO4, RAB40C, HAUS8, SNAP23, SNX6, ACVR1B, MPRIP, COPS3, NLRX1, ELAC2, MON1B, ARF3, ARPIN, SPRYD3, FLI1, TIRAP, GSE1, POLR3K, PIGO, MFHAS1, NPIPA1, DPH6, ERLIN2, CES2, LHFP, NAIF1, ALCAM, SYNE1, SPINT1, SMTN, SLCA46A1, SAP25, WISP2, TSTD1, NLRX1, NPIPA1, HIST1H2AC, FUT8, FABP4, ERBB2, TUBA1A, XAGE1E, SERPINF1, RAI14, SIRPA, MT1X, NEK3, TGFB3, USP13, HLA-DRB4, IGF2, and MICAL1; and determining, using the determined expression levels and a statistical model trained using expression data indicating expression levels for a plurality of genes for a plurality of subjects, whether the subject is likely to respond to the immune checkpoint blockade therapy.

Classes IPC  ?

  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype

37.

Using subject sequencing data and a database of therapy biomarker distributions to determine normalized biomarker scores and therapy scores

      
Numéro d'application 16676375
Numéro de brevet 10636514
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-06
Date de la première publication 2020-03-05
Date d'octroi 2020-04-28
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Techniques for determining therapy scores for at least two of an anti-PD1 therapy, an anti-CTLA4 therapy, an IL-2 therapy, an IFN alpha therapy, an anti-cancer vaccine therapy, an anti-angiogenic therapy, and an anti-CD20 therapy. The techniques include determining, using sequencing data for the subject and information indicating distribution of biomarker values across one or more reference populations, a first set of normalized biomarker scores for a first set of biomarkers associated with a first therapy; and a second set of normalized biomarker scores for a second set of biomarkers associated with a second therapy; providing the first set of normalized biomarker scores as input to a statistical model to obtain a first therapy score for the first therapy; and providing the second set of normalized biomarker scores as input to the statistical model to obtain a second therapy score for the second therapy.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques

38.

Using cancer or pre-cancer subject sequencing data and a database of therapy biomarker distributions to determine normalized biomarker scores and generate a graphical user interface

      
Numéro d'application 16662280
Numéro de brevet 10636513
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-10-24
Date de la première publication 2020-02-20
Date d'octroi 2020-04-28
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Techniques for generating therapy biomarker scores and visualizing same. The techniques include determining, using a patient's sequence data and distributions of biomarker values across one or more reference populations, a first set of normalized scores for a first set of biomarkers associated with a first therapy, and a second set of normalized scores for a second set of biomarkers associated with a second therapy, generating a graphical user interface (GUI) including a first portion associated with the first therapy and having at least one visual characteristic determined based on a normalized score of the respective biomarker in the first set of normalized scores; and a second portion associated with a second therapy and having at least one visual characteristic determined based on a normalized score of the respective biomarker in the second set of normalized scores; and displaying the generated GUI.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

39.

Construction and methods of use of a therapeutic cancer vaccine library comprising fusion-specific vaccines

      
Numéro d'application 16671574
Numéro de brevet 11904002
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-01
Date de la première publication 2020-02-20
Date d'octroi 2024-02-20
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Artomov, Maksym
  • Frenkel, Feliks
  • Golubev, Igor
  • Zolotareva, Olga

Abrégé

Methods described herein relate to constructing therapeutic fusion-specific vaccine libraries, selecting a therapeutic fusion-specific vaccine for a cancer patient, and/or constructing a de novo therapeutic fusion-specific vaccine for patients having a gene fusion that is absent from a fusion-specific vaccine library.

Classes IPC  ?

  • A61K 38/16 - Peptides ayant plus de 20 amino-acides; Gastrines; Somatostatines; Mélanotropines; Leurs dérivés
  • A61K 39/00 - Préparations médicinales contenant des antigènes ou des anticorps
  • G01N 33/574 - Tests immunologiques; Tests faisant intervenir la formation de liaisons biospécifiques; Matériaux à cet effet pour le cancer
  • A61K 39/39 - Préparations médicinales contenant des antigènes ou des anticorps caractérisées par les additifs immunostimulants, p.ex. par les adjuvants chimiques
  • C40B 40/10 - Bibliothèques comprenant des peptides ou des polypeptides ou leurs dérivés

40.

Systems and methods for generating, visualizing and classifying molecular functional profiles

      
Numéro d'application 16523808
Numéro de brevet 10580517
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-07-26
Date de la première publication 2020-01-02
Date d'octroi 2020-03-03
Propriétaire BOSTONGENE CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Various methods, systems, computer readable media, and graphical user interfaces (GUIs) are presented and described that enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely. Additionally, described herein are methods, systems, computer readable media, and GUIs that enable more effective specification of treatment and improved outcomes for patients with identified types of cancer. Some embodiments of the methods, systems, computer readable media, and GUIs described herein comprise obtaining RNA expression data and/or whole exome sequencing (WES) data for biological samples; determining a respective plurality of molecular-functional (MF) profiles for a plurality of subjects; clustering the plurality of MF profiles to obtain MF profile clusters; determining a molecular-functional (MF) profile for an additional subject; and identifying, from among the MF profile clusters, a particular MF profile cluster with which to associate the MF profile for the subject.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

41.

Systems and methods for generating, visualizing and classifying molecular functional profiles

      
Numéro d'application 16006572
Numéro de brevet 10650911
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2018-06-12
Date de la première publication 2019-10-31
Date d'octroi 2020-05-12
Propriétaire BOSTONGENE CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Various methods, systems, computer readable media, and graphical user interfaces (GUIs) are presented and described that enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely. Additionally, described herein are methods, systems, computer readable media, and GUIs that enable more effective specification of treatment and improved outcomes for patients with identified types of cancer. Some embodiments of the methods, systems, computer readable media, and GUIs described herein comprise obtaining RNA expression data and/or whole exome sequencing (WES) data for a biological sample; determining a molecular-functional (MF) profile for a subject using the data; determining visual characteristics GUI elements using the data; generating a GUI personalized to the subject using the determined visual characteristics; and presenting the generated personalized GUI to a user.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

42.

Using cancer or pre-cancer subject sequencing data and a database of therapy biomarker distributions to determine normalized biomarker scores and generate a graphical user interface

      
Numéro d'application 16456370
Numéro de brevet 10504615
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-06-28
Date de la première publication 2019-10-24
Date d'octroi 2019-12-10
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Techniques for generating therapy biomarker scores and visualizing same. The techniques include determining, using a patient's sequence data and distributions of biomarker values across one or more reference populations, a first set of normalized scores for a first set of biomarkers associated with a first therapy, and a second set of normalized scores for a second set of biomarkers associated with a second therapy, generating a graphical user interface (GUI) including a first portion associated with the first therapy and having at least one visual characteristic determined based on a normalized score of the respective biomarker in the first set of normalized scores; and a second portion associated with a second therapy and having at least one visual characteristic determined based on a normalized score of the respective biomarker in the second set of normalized scores; and displaying the generated GUI.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

43.

Systems and methods for generating, visualizing and classifying molecular functional profiles

      
Numéro d'application 16391221
Numéro de brevet 10395761
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-04-22
Date de la première publication 2019-08-15
Date d'octroi 2019-08-27
Propriétaire BOSTONGENE CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Various methods, systems, computer readable media, and graphical user interfaces (GUIs) are presented and described that enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely. Additionally, described herein are methods, systems, computer readable media, and GUIs that enable more effective specification of treatment and improved outcomes for patients with identified types of cancer. Some embodiments of the methods, systems, computer readable media, and GUIs described herein comprise obtaining RNA expression data and/or whole exome sequencing (WES) data for biological samples; determining a respective plurality of molecular-functional (MF) profiles for a plurality of subjects; clustering the plurality of MF profiles to obtain MF profile clusters; determining a molecular-functional (MF) profile for an additional subject; and identifying, from among the MF profile clusters, a particular MF profile cluster with which to associate the MF profile for the subject.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

44.

Systems and methods for generating, visualizing and classifying molecular functional profiles

      
Numéro d'application 16006593
Numéro de brevet 11322226
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2018-06-12
Date de la première publication 2019-08-08
Date d'octroi 2022-05-03
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Ataullakhanov, Ravshan
  • Isaeva, Olga

Abrégé

Various methods, systems, computer readable media, and graphical user interfaces (GUIs) are presented and described that enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely. Additionally, described herein are methods, systems, computer readable media, and GUIs that enable more effective specification of treatment and improved outcomes for patients with identified types of cancer. Some embodiments of the methods, systems, computer readable media, and GUIs described herein comprise obtaining RNA expression data and/or whole exome sequencing (WES) data for a biological sample; determining a molecular-functional (MF) profile using the data; determining sets of visual characteristics for GUI elements using the data; generating a personalized GUI using the determined visual characteristics; and presenting the generated personalized GUI to a user.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes
  • G16B 25/10 - Profilage de l’expression de gènes ou de protéines; Estimation ou normalisation de ratio d’expression
  • G16B 40/20 - Analyse de données supervisée
  • G16B 50/30 - Entreposage de données; Architectures informatiques
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

45.

Method for administering a checkpoint blockade therapy to a subject

      
Numéro d'application 16006129
Numéro de brevet 10720230
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2018-06-12
Date de la première publication 2019-06-13
Date d'octroi 2020-07-21
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Bagaev, Alexander
  • Artomov, Maksym
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Techniques for determining whether a subject is likely to respond to an immune checkpoint blockade therapy. The techniques include obtaining expression data for the subject, using the expression data to determine subject expression levels for at least three genes selected from the set of predictor genes consisting of BRAF, ACVR1B, MPRIP, PRKAG1, STX2, AGPAT3, FYN, CMIP, ROBO4, RAB40C, HAUS8, SNAP23, SNX6, ACVR1B, MPRIP, COPS3, NLRX1, ELAC2, MON1B, ARF3, ARPIN, SPRYD3, FLI1, TIRAP, GSE1, POLR3K, PIGO, MFHAS1, NPIPA1, DPH6, ERLIN2, CES2, LHFP, NAIF1, ALCAM, SYNE1, SPINT1, SMTN, SLCA46A1, SAP25, WISP2, TSTD1, NLRX1, NPIPA1, HIST1H2AC, FUT8, FABP4, ERBB2, TUBA1A, XAGE1E, SERPINF1, RAI14, SIRPA, MT1X, NEK3, TGFB3, USP13, HLA-DRB4, IGF2, and MICAL1; and determining, using the determined expression levels and a statistical model trained using expression data indicating expression levels for a plurality of genes for a plurality of subjects, whether the subject is likely to respond to the immune checkpoint blockade therapy.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16B 5/20 - Modèles probabilistes
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

46.

Systems and methods for identifying cancer treatments from normalized biomarker scores

      
Numéro d'application 16006279
Numéro de brevet 10340030
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2018-06-12
Date de la première publication 2018-12-13
Date d'octroi 2019-07-02
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Techniques for generating therapy biomarker scores and visualizing same. The techniques include determining, using a patient's sequence data and distributions of biomarker values across one or more reference populations, a first set of normalized scores for a first set of biomarkers associated with a first therapy, and a second set of normalized scores for a second set of biomarkers associated with a second therapy, generating a graphical user interface (GUI) including a first portion associated with the first therapy and having at least one visual characteristic determined based on a normalized score of the respective biomarker in the first set of normalized scores; and a second portion associated with a second therapy and having at least one visual characteristic determined based on a normalized score of the respective biomarker in the second set of normalized scores; and displaying the generated GUI.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques

47.

Systems and methods for generating, visualizing and classifying molecular functional profiles

      
Numéro d'application 16006555
Numéro de brevet 10311967
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2018-06-12
Date de la première publication 2018-12-13
Date d'octroi 2019-06-04
Propriétaire BOSTONGENE CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Kotlov, Nikita
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Various methods, systems, computer readable media, and graphical user interfaces (GUIs) are presented and described that enable a subject, doctor, or user to characterize or classify various types of cancer precisely. Additionally, described herein are methods, systems, computer readable media, and GUIs that enable more effective specification of treatment and improved outcomes for patients with identified types of cancer. Some embodiments of the methods, systems, computer readable media, and GUIs described herein comprise obtaining RNA expression data and/or whole exome sequencing (WES) data for biological samples; determining a respective plurality of molecular-functional (MF) profiles for a plurality of subjects; clustering the plurality of MF profiles to obtain MF profile clusters; determining a molecular-functional (MF) profile for an additional subject; and identifying, from among the MF profile clusters, a particular MF profile cluster with which to associate the MF profile for the subject.

Classes IPC  ?

  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer

48.

Systems and methods for identifying cancer treatments from normalized biomarker scores

      
Numéro d'application 16006340
Numéro de brevet 10340031
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2018-06-12
Date de la première publication 2018-12-13
Date d'octroi 2019-07-02
Propriétaire BostonGene Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bagaev, Alexander
  • Frenkel, Feliks
  • Ataullakhanov, Ravshan

Abrégé

Techniques for determining therapy scores for at least two of an anti-PD1 therapy, an anti-CTLA4 therapy, an IL-2 therapy, an IFN alpha therapy, an anti-cancer vaccine therapy, an anti-angiogenic therapy, and an anti-CD20 therapy. The techniques include determining, using sequencing data for the subject and information indicating distribution of biomarker values across one or more reference populations, a first set of normalized biomarker scores for a first set of biomarkers associated with a first therapy; and a second set of normalized biomarker scores for a second set of biomarkers associated with a second therapy; providing the first set of normalized biomarker scores as input to a statistical model to obtain a first therapy score for the first therapy; and providing the second set of normalized biomarker scores as input to the statistical model to obtain a second therapy score for the second therapy.

Classes IPC  ?

  • G16B 45/00 - TIC spécialement adaptées à la visualisation de données liées à la bio-informatique, p. ex. affichage de cartes ou de réseaux
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne
  • C12Q 1/6886 - Produits d’acides nucléiques utilisés dans l’analyse d’acides nucléiques, p.ex. amorces ou sondes pour les maladies provoquées par des altérations du matériel génétique pour le cancer
  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G16B 5/00 - TIC spécialement adaptées à la modélisation ou aux simulations dans la biologie des systèmes, p. ex. réseaux de régulation génétique, réseaux d’interaction entre protéines ou réseaux métaboliques
  • G16B 20/00 - TIC spécialement adaptées à la génomique ou protéomique fonctionnelle, p. ex. corrélations génotype-phénotype
  • G16B 40/00 - TIC spécialement adaptées aux biostatistiques; TIC spécialement adaptées à l’apprentissage automatique ou à l’exploration de données liées à la bio-informatique, p.ex. extraction de connaissances ou détection de motifs
  • G16B 50/00 - TIC pour la programmation d’outils ou de systèmes de bases de données spécialement adaptées à la bio-informatique
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G16H 20/00 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients
  • G16H 50/50 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour la simulation ou la modélisation des troubles médicaux
  • G16H 20/10 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des médicaments ou des médications, p.ex. pour s’assurer de l’administration correcte aux patients
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G16H 70/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement de références médicales concernant des pratiques ou des directives
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques