Methods for efficiently mining broad data sets for...

G - Physics – 01 – N

Patent

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G01N 33/48 (2006.01) C12Q 1/00 (2006.01)

Patent

CA 2429824

A biological marker identification method identifies biological markers within broad sets of biological data containing many more measurements than observation. For example, the data can contain throusands of measurements on each blood sample obtained from fewer than 100 subjects, each of which falls into one of a set of clinical classes or is associated with a value of a continuous clinical response variable. At least one biomarker, containing a small subset of measurements, is found that is capable of predicting a clinical endpoint. The biomarker can be used for, e.g., diagnosing disease or assessing response to a drug. First, the set of measurements is redued to a smaller set of candidate measurements by eliminating measurements that either cannot distinguish among classes or are redundant. Biomarker subsets are then selected from the remaining set of measurements, either by an exhaustive search or a heuristic method that finds good but not necessary globally optimal biomarkers.

Procédé d'identification de marqueurs biologiques permettant d'identifier des marqueurs biologiques à l'intérieur de vastes ensembles de données biologiques contenant beaucoup plus de mesures que d'observations. Par exemple, ces données peuvent contenir des milliers de mesures de chaque spécimen sanguin prélevé sur moins de 100 individus, dont chacune est classée dans un ensemble de catégories cliniques ou associée à une valeur de variable continu de réaction clinique. On recherche au moins un biomarqueur contenant un sous-ensemble limité de mesure, pouvant prédire un point clinique déterminant. On peut utiliser ce biomarqueur, par exemple, afin de diagnostiquer une maladie ou d'évaluer la réaction à un médicament. On réduit d'abord l'ensemble de mesures à un ensemble plus petit de mesures candidates par élimination des mesures qui soit ne présentent aucun élément distinctif parmi les catégories, soit sont redondantes. On sélectionne ensuite des sous-ensembles de biomarqueurs dans l'ensemble restant de mesures, soit au moyen d'une recherche non limitative, soit d'un procédé heuristique permettant de découvrir des biomarqueurs corrects mais pas nécessairement globalement optimum.

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