JP2003061678A - Method for gene screening and method for sensitivity judgment - Google Patents

Method for gene screening and method for sensitivity judgment

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JP2003061678A
JP2003061678A JP2001259347A JP2001259347A JP2003061678A JP 2003061678 A JP2003061678 A JP 2003061678A JP 2001259347 A JP2001259347 A JP 2001259347A JP 2001259347 A JP2001259347 A JP 2001259347A JP 2003061678 A JP2003061678 A JP 2003061678A
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gene
expression
genes
drug
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Japanese (ja)
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Yusuke Nakamura
祐輔 中村
Tatsuhiko Tsunoda
達彦 角田
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Todai TLO Ltd
University of Tokyo NUC
Original Assignee
University of Tokyo NUC
Center for Advanced Science and Technology Incubation Ltd
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide new methods for gene screening and disease diagnosis. SOLUTION: In this method for gene screening concerned with medicine sensitivity, the method comprises (1) a process for dividing a plurality of patients having diseases into a first patient group exhibiting sensitivity to a medicine and a second patient group not to exhibiting sensitivity to the medicine, (2) a process for analyzing gene expression profiles of the first patient group and the second patient group and (3) a process for selecting one or more genes significantly different between the first and the second patient groups of expression degree by statistical assay.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、遺伝子のスクリー
ニング方法及び疾患の診断方法に関する。より詳細に
は、本発明は、患者における遺伝子の発現プロフィール
を分析することを特徴とする遺伝子のスクリーニング方
法及び疾患の診断方法に関する。
TECHNICAL FIELD The present invention relates to a gene screening method and a disease diagnosis method. More specifically, the present invention relates to a method for screening a gene and a method for diagnosing a disease, which comprises analyzing the expression profile of the gene in a patient.

【0002】[0002]

【従来の技術】癌の分子遺伝学的及び生物学的解明は近
年進んでいるにも拘わらず、有益な治療効果を受けるこ
となく抗癌剤の副作用に苦しんでいる患者の数は依然と
して多い。毎年数百万人の進行癌の患者が死亡している
一方で、該患者のうちのかなりの患者が放射線療法及び
/又は化学療法による治療を受けている。これらの放射
線療法及び/又は化学療法は有効でない場合も多いこと
から、アジュバント治療に対する感受性又は耐性を予測
するための様々な手段が試みられている。多薬剤耐性遺
伝子を含む多数の分子が予測マーカーとして提唱されて
いるが、現在までの所、臨床的に実用可能であることが
実証されたものは存在しない。
Despite the recent progress in molecular genetic and biological elucidation of cancer, the number of patients suffering from side effects of anticancer drugs without receiving a beneficial therapeutic effect is still large. While millions of patients with advanced cancer die each year, a significant proportion of them are treated with radiation and / or chemotherapy. Since these radiotherapy and / or chemotherapy are often ineffective, various means have been tried to predict the sensitivity or resistance to adjuvant treatment. Many molecules including multidrug resistance genes have been proposed as predictive markers, but so far none have been demonstrated to be clinically practicable.

【0003】癌細胞の性質は患者間で非常に多岐に渡る
可能性があるため、単一又は数種類の分子マーカーでは
個々の腫瘍を同定することは困難である。以前は、多数
の遺伝子の発現プロフィールを調べることは繁雑で実用
的ではなかったが、精巧なマイクロアレイ技術が開発さ
れたことにより、一回の実験で数千の分子マーカーを同
時に分析することが可能になった。ある患者の癌細胞で
発現した全遺伝子産物の機能が癌細胞の性質に反映して
いる可能性があるため、その患者の腫瘍で発現が変化し
ている遺伝子のセットは抗癌剤に対する応答の重要な決
定因子となる可能性がある。
Since the nature of cancer cells can vary widely among patients, it is difficult to identify individual tumors with single or several types of molecular markers. Previously, studying the expression profiles of large numbers of genes was cumbersome and impractical, but the development of sophisticated microarray technology allows the simultaneous analysis of thousands of molecular markers in a single experiment. Became. Since the function of all gene products expressed in a patient's cancer cells may be reflected in the properties of the cancer cells, the set of genes whose expression is altered in the patient's tumor is important for response to anti-cancer drugs. May be a determinant.

【0004】上記の仮説に基づいて、本発明者らは、患
者の腫瘍で発現に個人差のある数十又は数百の遺伝子を
同定することにより、癌患者の個人的治療のための新規
な診断指針を確立できる可能性があると仮定した。腺癌
を主とする消化管の他の癌と異なり、食道癌の大部分は
扁平上皮細胞癌(SCC)であり、この扁平上皮細胞癌
は一般に化学療法及び放射線に対する感受性が高い。臨
床試験では、SCCを有する患者についてはアジュバン
ド及びネオアジュバンド化学療法により生存期間が改善
されるようであった(Ancona, E. et al. final report
on 163 consecutive patients with 5- year follow-u
p. Ann. Surg. 226, 714-723 (1997);及びHainsworth,
J.D. et al. Cancer85, 1269-1276 (1999))。しかし
ながら、これらの試験の患者の大部分は重い副作用を被
り、ある症例では薬剤は癌細胞に対して殆ど又は全く効
果を示さなかった。
Based on the above hypothesis, the present inventors have identified tens or hundreds of genes which are differentially expressed in the tumors of patients, thereby providing a novel method for personal treatment of cancer patients. We hypothesized that diagnostic guidelines could be established. Unlike other cancers of the digestive tract, which are primarily adenocarcinomas, the majority of esophageal cancers are squamous cell carcinomas (SCCs), which are generally sensitive to chemotherapy and radiation. In clinical trials, adjuvant and neoadjuvant chemotherapy appeared to improve survival in patients with SCC (Ancona, E. et al. Final report).
on 163 consecutive patients with 5-year follow-u
p. Ann. Surg. 226, 714-723 (1997); and Hainsworth,
JD et al. Cancer85, 1269-1276 (1999)). However, the majority of patients in these studies suffered severe side effects, and in some cases the drug had little or no effect on cancer cells.

【0005】上記した問題に対して各種の分子的アプロ
ーチを使用して研究した結果、腫瘍組織における遺伝的
及び後生的変化が食道癌患者の予後に相関している可能
性が示唆された(al-Kasspooles, M., Moore, J.H., Or
ringer, M.B. & Beer, D.G.Int. J. Cancer54 21 3-21
9 (1993);Krishnadath, K.K. et al., J. Pathol.182,
331-338 (1997);及びHishikawa, Y. et al., Oncology
54, 342-347 (1997))。しかしながら、これらのマー
カーが、化学療法又は放射線療法に対する感受性を予測
するのに有効であることは実証されていない。効果がな
い薬剤の副作用を患者が受けることを回避するために
は、癌の転移能、並びに化学療法及び/又は放射線に対
する癌の感受性を含む各癌の正確な性質を決定する診断
方法を確立することが大きな課題である。マイクロアレ
イ分析は、これら課題を解消するのに非常に有用である
(DeRisi, J. et al. Nat. Genet. 14, 457-460 (199
6);Eisen, M.B., Spellman, PT., Brown, P.O. & Bots
tein, D. Proc. Natl. Acad.Sci. USA 95 14863-14868
(1998);及びGolub, T.R. et al. Science 286, 531-53
7 (1999))。
Studies on the above problems using various molecular approaches suggest that genetic and epigenetic changes in tumor tissues may be correlated with the prognosis of esophageal cancer patients (al. -Kasspooles, M., Moore, JH, Or
ringer, MB & Beer, DGInt. J. Cancer54 21 3-21
9 (1993); Krishnadath, KK et al., J. Pathol.182,
331-338 (1997); and Hishikawa, Y. et al., Oncology.
54, 342-347 (1997)). However, these markers have not been demonstrated to be effective in predicting susceptibility to chemotherapy or radiation therapy. To avoid the side effects of ineffective drugs on patients, establish diagnostic methods to determine the exact nature of each cancer, including the metastatic potential of the cancer and its sensitivity to chemotherapy and / or radiation. That is a major issue. Microarray analysis is very useful for solving these problems (DeRisi, J. et al. Nat. Genet. 14, 457-460 (199).
6) ; Eisen, MB, Spellman, PT., Brown, PO & Bots
tein, D. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 95 14863-14868
(1998); and Golub, TR et al. Science 286, 531-53.
7 (1999)).

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】本発明は上記した従来
技術の問題点を解消することを解決すべき課題とした。
即ち、本発明は、遺伝子のスクリーニング方法及び疾患
の診断方法、例えば、抗癌剤や放射線に対する癌の感受
性などのような癌の性質を決定することができる新規な
診断方法を提供することを解決すべき課題とした。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems of the prior art.
That is, the present invention should provide a method for screening a gene and a method for diagnosing a disease, for example, a novel method for diagnosing a cancer property such as susceptibility of cancer to an anticancer drug or radiation. It was an issue.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明者らは鋭意研究を行い、先ず、9216個の遺
伝子を含むcDNAマイクロアレイを組み立て、手術後
のアジュバンド化学療法を受けた20名の患者由来の化
学療法適用前の食道癌と食道正常組織の試料の発現プロ
フィールを調べた。その結果、これらの患者は、手術後
の生存期間に応じて、グループ1(30カ月以上)、グ
ループ2(12〜24カ月)及びグループ3(12カ月
以下)に分類された。これらの材料の発現プロフィール
を多変量統計分析することにより、患者の予後に相関し
ていると考えられる(即ち、化学療法の薬剤感受性又は
有効性を反映していると考えられる)52個の遺伝子が
抽出された。これらの結果より、治療に先立つ抗癌剤に
対する患者の応答を予測するためのスコアリングシステ
ムを確立されることとなった。本発明はこれらの知見に
基づいて完成したものである。
[Means for Solving the Problems] In order to solve the above-mentioned problems, the inventors of the present invention have conducted diligent research. First, they assembled a cDNA microarray containing 9216 genes and received adjuvant chemotherapy after surgery. The expression profiles of pre-chemotherapy esophageal cancer and normal esophageal tissue samples from a number of patients were investigated. As a result, these patients were classified into group 1 (30 months or more), group 2 (12 to 24 months) and group 3 (12 months or less) according to the survival time after surgery. A multivariate statistical analysis of the expression profiles of these materials revealed 52 genes that are believed to correlate with patient prognosis (ie, reflect chemotherapy drug sensitivity or efficacy) Was extracted. These results establish a scoring system for predicting patient response to anti-cancer agents prior to treatment. The present invention has been completed based on these findings.

【0008】即ち、本発明によれば、薬剤又は放射線に
対する感受性に関与する遺伝子のスクリーニング方法に
おいて、 (1)疾患を伴なう複数の患者を薬剤又は放射線に対す
る感受性を示す第1の患者群と感受性を示さない第2の
患者群に分ける工程; (2)第1の患者群と第2の患者群の遺伝子の発現プロ
フィールを分析する工程; (3)第1及び第2の患者群の間で発現の程度が有意に
異なる遺伝子を統計的検定により1個以上選択する工
程;を含むスクリーニング方法が提供される。
That is, according to the present invention, in the method for screening a gene involved in sensitivity to a drug or radiation, (1) a plurality of patients with diseases are treated with a first group of patients showing sensitivity to the drug or radiation. A step of dividing into a second patient group showing no susceptibility; (2) a step of analyzing gene expression profiles of the first patient group and the second patient group; (3) between the first and second patient groups And a step of selecting at least one gene whose expression level is significantly different by statistical test.

【0009】上記の工程(2)の第1の患者群と第2の
患者群の遺伝子の発現プロフィールを分析する工程では
好ましくは、標的遺伝子を配置したマイクロアレイに対
して患者由来のcDNAをハイブリダイズさせることに
より、第1および第2の患者群の間での各々の標的遺伝
子の発現の差異を分析する。
In the step (2) of analyzing the gene expression profiles of the first patient group and the second patient group, the patient-derived cDNA is preferably hybridized to the microarray in which the target gene is arranged. By analyzing the difference in expression of each target gene between the first and second patient groups.

【0010】上記の工程(3)の第1及び第2の患者群
の間で発現の程度が有意に異なる遺伝子を統計的検定に
より1個以上選択する工程は、好ましくは、各遺伝子の
発現の程度を(1)患者サンプルで上昇、(2)患者サ
ンプルで低下、(3)患者サンプル及びコントロールサ
ンプルで同等に発現、(4)未発現の何れか1つに分類
し、第1および第2の患者群の間で、分類が重なる患者
の数に対応するマンホイットニーの検定量を計算し、
(好ましくは対応するp値から)有意な遺伝子を選択す
ることによるか、あるいは、各遺伝子の発現量を患者群
全体で順序づけし、2つの患者群での順序関係の交わり
の数に対応するマンホイットニーの検定量を計算し、
(好ましくは対応するp値から)有意な遺伝子を選択す
ることにより行う。
The step (3) of selecting one or more genes whose expression levels are significantly different between the first and second patient groups by a statistical test is preferably the step of selecting the expression of each gene. The degree is classified into one of (1) increased in the patient sample, (2) decreased in the patient sample, (3) equally expressed in the patient sample and the control sample, and (4) non-expressed, and the first and second Compute the Mann-Whitney test amount corresponding to the number of patients with different classifications among
By selecting significant genes (preferably from the corresponding p-values) or by ordering the expression levels of each gene across the patient groups and corresponding to the number of intersections in the order relationship between the two patient groups. Calculate the Whitney calibration amount,
This is done by selecting significant genes (preferably from the corresponding p-values).

【0011】本発明の別の側面によれば、疾患を伴なう
患者の薬剤又は放射線に対する感受性を判定する方法に
おいて、(1)上記した本発明のスクリーニング方法に
より選択された遺伝子の各々について、その発現量に対
応した点数を決定し、(2)被験患者について該遺伝子
の発現量を測定し、(3)(2)で測定した発現量に基
づき(1)で得た点数を割り当て、(4)選択された全
遺伝子について割り当てられた点数を合計して合計値を
求め、(5)予め決定した閾値と該合計値とを比較する
ことにより、薬剤又は放射線に対する感受性を判定する
方法が提供される。
According to another aspect of the present invention, there is provided a method for determining the susceptibility of a patient with a disease to a drug or radiation, wherein (1) each of the genes selected by the screening method of the present invention described above, The score corresponding to the expression level is determined, (2) the expression level of the gene is measured in the test patient, and the score obtained in (1) is assigned based on the expression levels measured in (3) and (2), ( 4) A method for determining sensitivity to a drug or radiation is provided by summing scores assigned to all selected genes to obtain a total value, and (5) comparing a predetermined threshold value with the total value. To be done.

【0012】本発明における疾患は好ましくは癌であ
り、特に好ましくは食道癌であり、本発明における薬剤
は好ましくは抗癌剤である。
The disease in the present invention is preferably cancer, particularly preferably esophageal cancer, and the drug in the present invention is preferably an anticancer agent.

【0013】本発明の別の側面によれば、薬剤又は放射
線に対する感受性に関与する遺伝子をスクリーニングす
るための遺伝子解析装置であって、(1)薬剤又は放射
線に対する感受性を示す第1の患者群と感受性を示さな
い第2の患者群の遺伝子の発現プロフィールを分析する
手段と、(2)第1及び第2の患者群の間で発現の程度
が有意に異なる遺伝子を統計的検定により1個以上選択
する手段、とを備えることを特徴とする、遺伝子解析装
置が提供される。
According to another aspect of the present invention, there is provided a gene analysis device for screening a gene involved in sensitivity to a drug or radiation, comprising: (1) a first patient group exhibiting sensitivity to a drug or radiation. Means for analyzing the gene expression profile of the second patient group which does not show susceptibility, and (2) One or more genes whose expression levels are significantly different between the first and second patient groups by statistical test. A gene analyzing apparatus is provided, which comprises:

【0014】遺伝子の発現プロフィールを分析する手段
は好ましくは、標的遺伝子を配置したマイクロアレイに
対して患者由来のcDNAをハイブリダイズさせること
により第1および第2の患者群の間での各々の標的遺伝
子の発現の差異を分析する手段である。
The means for analyzing the expression profile of the gene is preferably such that each target gene between the first and second patient groups is hybridized by hybridizing the patient-derived cDNA to a microarray in which the target gene is arranged. It is a means to analyze the difference in the expression of.

【0015】第1及び第2の患者群の間で発現の程度が
有意に異なる遺伝子を統計的検定により1個以上選択す
る手段は、好ましくは、各遺伝子の発現の程度を(1)
患者サンプルで上昇、(2)患者サンプルで低下、
(3)患者サンプル及びコントロールサンプルで同等に
発現、(4)未発現の何れか1つに分類する手段、第1
および第2の患者群の間で、分類が重なる患者の数に対
応するマンホイットニーの検定量を計算し、(好ましく
は対応するp値から)有意な遺伝子を選択することによ
るか、あるいは、各遺伝子の発現量を患者群全体で順序
づけし、2つの患者群での順序関係の交わりの数に対応
するマンホイットニーの検定量を計算する手段、(好ま
しくは対応するp値から)有意な遺伝子を選択する手段
により構成されている。
The means for selecting one or more genes whose expression levels are significantly different between the first and second patient groups by a statistical test is preferably the expression level of each gene (1).
Up in patient sample, (2) down in patient sample,
(3) A means for classifying into any one of (1) a patient sample and a control sample, and (4) a non-expressing expression.
And between the second group of patients by calculating Mann Whitney's test amount corresponding to the number of patients whose classifications overlap and selecting significant genes (preferably from the corresponding p-values), or A means for ordering the expression levels of genes across patient groups and calculating a Mann-Whitney test amount corresponding to the number of intersections of the order relationships in the two patient groups, preferably from significant p-values. It is composed of a means for selecting.

【0016】本発明のさらに別の側面によれば、疾患を
伴なう患者の薬剤又は放射線に対する感受性を判定する
ための遺伝子解析装置であって、(1)上記した本発明
の方法により選択された遺伝子の各々について、その発
現量に対応した点数を決定する手段、(2)被験患者に
ついて該遺伝子の発現量を測定する手段、(3)(2)
で測定した発現量に基づき(1)で得た点数を割り当て
る手段、(4)選択された全遺伝子について割り当てら
れた点数を合計して合計値を求める手段、及び(5)予
め決定した閾値と該合計値とを比較する手段、とを備え
ることを特徴とする、遺伝子解析装置が提供される。
[0016] According to another aspect of the present invention, there is provided a gene analysis apparatus for determining the susceptibility of a patient with a disease to a drug or radiation, which is (1) selected by the method of the present invention described above. For each of the genes, means for determining a score corresponding to the expression level, (2) means for measuring the expression level of the gene for a test patient, (3) (2)
Means for assigning the score obtained in (1) based on the expression level measured in step (4), means for summing the scores assigned for all selected genes, and (5) a predetermined threshold And a means for comparing the total value, and a gene analysis apparatus is provided.

【0017】本発明のさらに別の側面によれば、薬剤又
は放射線に対する感受性に関与する遺伝子をスクリーニ
ングするためのコンピュータプログラム製品であって、
(1)薬剤又は放射線に対する感受性を示す第1の患者
群と感受性を示さない第2の患者群の遺伝子の発現プロ
フィールを入力するコード、(2)第1及び第2の患者
群の間で発現の程度が有意に異なる遺伝子を統計的検定
により1個以上選択するコード;及び(3) コードを
蓄積するためのコンピュータ読み出し可能な記憶媒体、
を含む、コンピュータプログラム製品が提供される。
According to yet another aspect of the present invention, a computer program product for screening genes involved in susceptibility to drugs or radiation, comprising:
(1) Code for inputting gene expression profiles of a first patient group showing sensitivity to a drug or radiation and a second patient group showing no sensitivity, (2) expression between the first and second patient groups A code that selects one or more genes having a significantly different degree by a statistical test; and (3) a computer-readable storage medium for accumulating the code,
Computer program products are provided, including:

【0018】好ましくは、第1及び第2の患者群の間で
発現の程度が有意に異なる遺伝子を統計的検定により1
個以上選択するコードは、各遺伝子の発現の程度を
(1)患者サンプルで上昇、(2)患者サンプルで低
下、(3)患者サンプル及びコントロールサンプルで同
等に発現、(4)未発現の何れか1つに分類し、第1お
よび第2の患者群の間で、分類が重なる患者の数に対応
するマンホイットニーの検定量を計算し、(好ましくは
対応するp値から)有意な遺伝子を選択することによる
か、あるいは、各遺伝子の発現量を患者群全体で順序づ
けし、2つの患者群での順序関係の交わりの数に対応す
るマンホイットニーの検定量を計算し、(好ましくは対
応するp値から)有意な遺伝子を選択するコードから構
成される。
Preferably, genes whose expression levels are significantly different between the first and second patient groups are 1 by statistical test.
The code to select more than one is either (1) the expression level of each gene is increased in the patient sample, (2) decreased in the patient sample, (3) equally expressed in the patient sample and the control sample, and (4) not expressed. Mann-Whitney test quantities corresponding to the number of patients with overlapping classification between the first and second patient groups are calculated, and significant genes (preferably from the corresponding p-values) are calculated. By selecting, or by ordering the expression levels of each gene across patient groups, and calculating Mann Whitney's test amount corresponding to the number of intersections of the order relationships in the two patient groups (preferably corresponding It consists of a code that selects significant genes (from p-values).

【0019】本発明のさらに別の側面によれば、疾患を
伴なう患者の薬剤又は放射線に対する感受性を判定する
ためのコンピュータプログラム製品であって、(1)上
記した本発明の方法により選択された遺伝子の各々につ
いて、その発現量に対応した点数を決定するコード、
(2)被験患者について該遺伝子の発現量を測定するコ
ード、(3)(2)で測定した発現量に基づき(1)で
得た点数を割り当てるコード、(4)選択された全遺伝
子について割り当てられた点数を合計して合計値を求め
るコード、及び(5)予め決定した閾値と該合計値とを
比較するコード、を含む、コンピュータプログラム製品
が提供される。
According to another aspect of the present invention, there is provided a computer program product for determining the susceptibility of a patient with a disease to a drug or radiation, which is (1) selected by the method of the present invention described above. Code for determining the score corresponding to the expression level of each gene,
(2) A code for measuring the expression level of the gene in a test patient, (3) A code for assigning the score obtained in (1) based on the expression level measured in (2), (4) Assignment for all selected genes A computer program product is provided which includes a code for summing the points obtained to obtain a total value, and (5) a code for comparing the total value with a predetermined threshold value.

【0020】[0020]

【発明を実施するための形態】以下、本発明の実施の形
態についてより詳細に説明する。本発明の薬剤又は放射
線に対する感受性に関与する遺伝子のスクリーニング方
法は、 (1)疾患を伴なう複数の患者を薬剤又は放射線に対す
る感受性を示す第1の患者群と感受性を示さない第2の
患者群に分ける工程; (2)第1の患者群と第2の患者群の遺伝子の発現プロ
フィールを分析する工程; (3)第1及び第2の患者群の間で発現の程度が有意に
異なる遺伝子を統計的検定により1個以上選択する工
程;を含むことを特徴とする。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in more detail. The method for screening a gene involved in sensitivity to a drug or radiation according to the present invention includes (1) a plurality of patients with a disease, a first patient group showing sensitivity to the drug or radiation and a second patient not showing sensitivity. Grouping; (2) analyzing gene expression profiles of the first patient group and the second patient group; (3) the degree of expression is significantly different between the first and second patient groups Selecting one or more genes by a statistical test.

【0021】本発明のスクリーニング方法では先ず、疾
患を伴なう複数の患者を、薬剤又は放射線に対する感受
性を示す第1の患者群と感受性を示さない第2の患者群
に分ける。なお、患者は、第1の患者群と第2の患者群
の中間程度の感受性を示す、さらに異なる第3の患者群
を含む3つのグループに分類してもよい。
In the screening method of the present invention, first, a plurality of patients with diseases are divided into a first patient group showing sensitivity to drugs or radiation and a second patient group not showing sensitivity. It should be noted that the patients may be classified into three groups including a third patient group having a different sensitivity, which shows intermediate sensitivity between the first patient group and the second patient group.

【0022】本発明では、次に、第1の患者群と第2の
患者群の遺伝子の発現プロフィールを分析する。各患者
の遺伝子の発現プロフィールを分析するための好ましい
方法としては、標的遺伝子を配置したマイクロアレイに
対して患者由来のcDNAをハイブリダイズさせること
により、第1および第2の患者群の間での各々の標的遺
伝子の発現を差異を分析する方法が挙げられる。マイク
ロアレイの作製方法としては、(1)非常に高密度にD
NAを基盤上に配列してそれを解析していく方法と、
(2)基盤上で直接DNAを合成していく方法などがあ
る。非常に高密度にDNAを基盤上に配列するために
は、市販のスポッターを使用することができる。簡単に
言うと、多数の穴(例えば、384穴など)のプレート
の各々にcDNAを1種類ずつ合成したものを入れてお
き、ピン(針)で溶液を吸い上げて、ガラス板上に順番
に並べていくという原理である。基盤上でのDNAの合
成は、光を利用して水酸基を作らせてDNAの伸長反応
を基盤上で行うという原理に基づいている。
In the present invention, next, the gene expression profiles of the first patient group and the second patient group are analyzed. A preferable method for analyzing the gene expression profile of each patient is to hybridize the cDNA derived from the patient to a microarray in which the target gene is arranged, so that each of the groups between the first and second patient groups can be hybridized. The method of analyzing the difference in the expression of the target gene of E. coli. The microarray fabrication method includes (1) very high density D
A method of arranging NA on the base and analyzing it,
(2) There is a method of directly synthesizing DNA on a substrate. Commercially available spotters can be used to arrange the DNA on the substrate at a very high density. Briefly, one kind of cDNA synthesized is put in each of a large number of holes (for example, 384 holes), the solution is sucked up with a pin (needle), and arranged in order on a glass plate. The principle is to go. The synthesis of DNA on a substrate is based on the principle that a hydroxyl group is formed by using light and an elongation reaction of DNA is performed on the substrate.

【0023】マイクロアレイを使用して発現情報を解析
するためには、先ず、上記の方法によりスライドグラス
上に多数(例えば、数万種類)の遺伝子(cDNA配列
など)を配置する。このスライドグラス上に固定された
cDNAに対して、標識化した試料をハイブリダイズさ
せることにより、遺伝子の発現量の増減を調べることが
できる。より具体的には、患者サンプルからmRNAを
抽出し、これを赤色の色素で標識化しつつcDNAを合
成する。コントロールサンプルからもmRNAを抽出
し、これを緑色の色素で標識化しつつ、cDNAを合成
する。これらの標識化されたcDNAを混合してスライ
ドグラス上の遺伝子とハイブリダイズさせることによ
り、それぞれの患者群の間での遺伝子の発現量の比を検
出することができる。即ち、スライドグラス上の各スポ
ットについて、赤色のスポットは患者サンプルで特異的
に発現していることを示し、緑色のスポットはコントロ
ールサンプルで特異的に発現していることを示し、黄色
のスポット(赤と緑の光線が混合すると黄色になる)は
第1の患者群と第2の患者群で両方に高レベルで発現し
ていることを示し、光らないスポットは第1の患者群と
第2の患者群で発現レベルが低いか発現しないことを示
す。
In order to analyze expression information using a microarray, first, a large number (for example, tens of thousands of kinds) of genes (cDNA sequences etc.) are arranged on a slide glass by the above method. By hybridizing a labeled sample to the cDNA immobilized on the slide glass, it is possible to examine the increase or decrease in the gene expression level. More specifically, mRNA is extracted from a patient sample, and this is labeled with a red dye to synthesize cDNA. MRNA is also extracted from the control sample, and while it is labeled with a green dye, cDNA is synthesized. By mixing these labeled cDNAs and hybridizing them with the gene on the slide glass, it is possible to detect the ratio of the gene expression level between the respective patient groups. That is, for each spot on the slide glass, the red spot indicates that it is specifically expressed in the patient sample, the green spot indicates that it is specifically expressed in the control sample, the yellow spot ( (Red and green rays become yellow when mixed) indicates that high levels are expressed in both the first and second patient groups, and non-illuminated spots are in the first and second patient groups. It is shown that the expression level is low or not expressed in the patient group.

【0024】なお、遺伝子の発現の程度はRT−PCR
法により分析することができる。マイクロアレイ解析に
よって得たデータの信頼性は、RT−PCR法で評価及
び確認することも可能である。
The degree of gene expression is determined by RT-PCR.
It can be analyzed by the method. The reliability of data obtained by microarray analysis can also be evaluated and confirmed by the RT-PCR method.

【0025】また、マイクロアレイ解析で数万の遺伝子
の発現プロフィールを解析するためには、多量(通常
は、1〜数μg)のmRNAが必要であるが、患者から
多量の試料を採取することが困難な場合もある。この場
合は、T7RNAポリメラーゼを用いたRNA増幅法に
よりmRNAを増幅して用いることができる。mRNA
からcDNAを合成する際に、そのプライマーにT7R
NAポリメラーゼの認識配列に相当する配列を組み入れ
ておくことによって、二本鎖cDNAを鋳型にT7RN
Aポリメラーゼを利用することによって1分子のcDN
A(1分子のmRNAに相当)から100分子程度のR
NAが合成される。このRNAをもとに同じ実験操作を
繰り返し行うことにより、最終的には1分子のmRNA
から100万分子前後のRNAを得ることができる。
Further, in order to analyze the expression profile of tens of thousands of genes by microarray analysis, a large amount (usually 1 to several μg) of mRNA is required, but a large amount of sample can be collected from a patient. It can be difficult. In this case, mRNA can be amplified and used by the RNA amplification method using T7 RNA polymerase. mRNA
When synthesizing the cDNA from T7R
By incorporating a sequence corresponding to the recognition sequence of NA polymerase, the double-stranded cDNA was used as a template for T7RN.
By using A polymerase, one molecule of cDNA
A (corresponding to 1 molecule of mRNA) to about 100 molecules of R
NA is synthesized. By repeating the same experimental procedure based on this RNA, one molecule of mRNA is finally obtained.
It is possible to obtain about 1 million RNA molecules.

【0026】さらに、マイクロアレイ解析を行う際に
は、組織切片からの特異的サンプルを採取することが必
要な場合もある。例えば、がん組織を顕微鏡下で観察す
ると正常細胞とがん細胞が入り混じっているが、このよ
うな組織からがん細胞の集団だけを顕微鏡下で取り出し
てその発現情報を得ることも可能である。がん細胞の集
団だけを取り出す手段としては、レーザーマイクロダイ
セクション(Laser Capture Microdissection=LC
M)法が挙げられる。LCM法は、(1)ガラススライ
ド上に置いた組織片上にトランスファーフィルム(目的
の組織部分を固定し、つり上げるための薄い膜)を貼り
付ける、(2)コンピューターで顕微鏡下に取り出した
い部分を指定する、(3)その部分だけにレーザー光を
当てることによってフィルムの基質を溶かし、目的の組
織部分をフィルムに固定し、つり上げる方法である。
Further, when performing microarray analysis, it may be necessary to collect a specific sample from a tissue section. For example, when observing a cancer tissue under a microscope, normal cells and cancer cells are mixed, but it is possible to extract only a population of cancer cells from such a tissue under a microscope and obtain its expression information. is there. Laser capture microdissection (LC) is a means of extracting only a population of cancer cells.
M) method. In the LCM method, (1) attach a transfer film (a thin film for fixing and lifting the target tissue part) onto a tissue piece placed on a glass slide, (2) specify the part to be taken out under a microscope with a computer (3) A method in which the substrate of the film is melted by irradiating only that portion with laser light, the target tissue portion is fixed to the film, and lifted.

【0027】本発明の方法では、第1及び第2の患者群
の間で発現の程度が有意に異なる遺伝子を統計的検定に
より1個以上選択する。この選択の工程は、好ましく
は、各遺伝子の発現の程度を(1)患者サンプルで上
昇、(2)患者サンプルで低下、(3)患者サンプル及
びコントロールサンプルで同等に発現、(4)未発現の
何れか1つに分類し、第1および第2の患者群の間で、
分類が重なる患者の数に対応するマンホイットニーの検
定量を計算し、対応するp値から有意な遺伝子を選択す
ることによるか、あるいは、各遺伝子の発現比を患者群
全体で順序づけし、2つの患者群での順序関係の交わり
の数に対応するマンホイットニーの検定量を計算し、対
応するp値から有意な遺伝子を選択することにより行わ
れる。
In the method of the present invention, one or more genes whose expression levels are significantly different between the first and second patient groups are selected by a statistical test. In this selection step, the expression level of each gene is preferably (1) increased in the patient sample, (2) decreased in the patient sample, (3) equally expressed in the patient sample and the control sample, and (4) not expressed. Between any one of the first and second patient groups,
Either by calculating the Mann-Whitney test amount corresponding to the number of patients with overlapping classification and selecting a significant gene from the corresponding p-values, or by ordering the expression ratio of each gene across the patient group, This is done by calculating Mann-Whitney's test amount corresponding to the number of intersections in the order relation in the patient group and selecting significant genes from the corresponding p-values.

【0028】マンホイットニー検定は、2群間の事例の
分布の違いを検出することを目的としており、まず、各
事例の持つ評価値によって全事例の順序づけを行い、事
例がもともと含まれていた2群の間での順序の重なりを
足し上げていく統計数学での評価方法である。2群間で
の事例の評価値が全く重ならなければマンホイットニー
のu値は0になり、2群間の有意差は最大になる。この
方法を本研究で1例として推奨しており、この場合、遺
伝子1つ1つに着目し、群は患者群に、評価値はその遺
伝子の各患者での発現量あるいは発現比とみなすとす
る。
The Mann-Whitney test aims to detect the difference in the distribution of cases between two groups. First, all cases are ordered according to the evaluation value of each case, and the cases were originally included. This is an evaluation method in statistical mathematics that adds up the order overlap between groups. If the evaluation values of the cases between the two groups do not overlap at all, the Mann Whitney u value becomes 0, and the significant difference between the two groups becomes maximum. This method is recommended as an example in this study. In this case, focusing on each gene individually, consider that the group is a patient group and the evaluation value is the expression level or expression ratio of that gene in each patient. To do.

【0029】本発明はさらに、疾患を伴なう患者の薬剤
又は放射線に対する感受性を判定する方法を提供する。
この判定方法は、(1)上記した本発明の方法により選
択された遺伝子の各々について、その発現量に対応した
点数を決定し、(2)被験患者について該遺伝子の発現
量を測定し、(3)(2)で測定した発現量に基づき
(1)で得た点数を割り当て、(4)選択された全遺伝
子について割り当てられた点数を合計して合計値を求
め、(5)予め決定した閾値と該合計値とを比較するこ
とにより、薬剤又は放射線に対する感受性を判定するこ
とを特徴とする。
The present invention further provides a method of determining the susceptibility of a patient with a disease to a drug or radiation.
In this determination method, (1) a score corresponding to the expression level of each of the genes selected by the method of the present invention described above is determined, and (2) the expression level of the gene is measured in a test patient, 3) The score obtained in (1) was assigned based on the expression level measured in (2), (4) the assigned scores for all selected genes were summed to obtain a total value, and (5) predetermined It is characterized in that the sensitivity to a drug or radiation is determined by comparing a threshold value and the total value.

【0030】本研究の方法では、上記した本発明の方法
により選択された遺伝子の各々について、点数の合計値
が2つの患者群間で差を生み出すような点数を決定す
る。好ましくは、多変量解析により、2つの患者群間の
分布の差を最大にする点数を決定するか、遺伝子の発現
比の分布の2つの患者群間の大小関係に応じて符号の定
数倍を点数とするか、の方法をとる。
In the method of the present study, for each of the genes selected by the method of the present invention described above, a score is determined so that the total score value produces a difference between two patient groups. Preferably, a multivariate analysis is used to determine the score that maximizes the difference in distribution between the two patient groups, or to multiply the sign by a constant multiple depending on the magnitude relationship between the two patient groups in the distribution of gene expression ratios. Use the score or the method of.

【0031】本発明によれば、薬剤又は放射線に対する
感受性に関与する遺伝子をスクリーニングするための遺
伝子解析装置であって、(1)薬剤又は放射線に対する
感受性を示す第1の患者群と感受性を示さない第2の患
者群の遺伝子の発現プロフィールを分析する手段と、
(2)第1及び第2の患者群の間で発現の程度が有意に
異なる遺伝子を統計的検定により1個以上選択する手
段、とを備えることを特徴とする、遺伝子解析装置が提
供される。
According to the present invention, there is provided a gene analysis device for screening a gene involved in sensitivity to a drug or radiation, which is (1) not sensitive to a first patient group showing sensitivity to a drug or radiation. Means for analyzing a gene expression profile of the second patient group;
(2) Means for selecting one or more genes whose expression levels are significantly different between the first and second patient groups by a statistical test, and a gene analysis device are provided. .

【0032】薬剤又は放射線に対する感受性を示す第1
の患者群と感受性を示さない第2の患者群の遺伝子の発
現プロフィールを分析する手段は、マイクロアレイを用
いてハイブリダイゼーションを行う装置と、該装置によ
り提供された薬剤又は放射線に対する感受性を示す第1
の患者群と感受性を示さない第2の患者群の遺伝子の発
現プロフィールを提供するコードを蓄積するためのコン
ピュータ読み出し可能な記憶媒体により構成することが
できる。また、第1及び第2の患者群の間で発現の程度
が有意に異なる遺伝子を統計的検定により1個以上選択
する手段は、第1及び第2の患者群の間で発現の程度が
有意に異なる遺伝子を統計的検定により1個以上選択す
るコードを蓄積するためのコンピュータ読み出し可能な
記憶媒体により構成することができる。上記の読み出し
可能な記憶媒体は、コンピューターに接続されることに
より、遺伝子解析装置を構築することができる。
First showing sensitivity to drugs or radiation
The means for analyzing the gene expression profile of the second patient group which is not sensitive to the first patient group is a device for performing hybridization using a microarray, and a first device which shows sensitivity to a drug or radiation provided by the device.
And a computer readable storage medium for accumulating a code that provides an expression profile of a gene in a second patient group and a non-sensitive patient group. In addition, the means for selecting one or more genes whose expression levels are significantly different between the first and second patient groups by a statistical test has a significant expression level between the first and second patient groups. It can be constituted by a computer-readable storage medium for accumulating codes for selecting one or more different genes according to a statistical test. The readable storage medium can be connected to a computer to construct a gene analysis device.

【0033】さらに本発明によれば、疾患を伴なう患者
の薬剤又は放射線に対する感受性を判定するための遺伝
子解析装置であって、(1)上記した本発明の方法によ
り選択された遺伝子の各々について、その発現量に対応
した点数を決定する手段、(2)被験患者について該遺
伝子の発現量を測定する手段、(3)(2)で測定した
発現量に基づき(1)で得た点数を割り当てる手段、
(4)選択された全遺伝子について割り当てられた点数
を合計して合計値を求める手段、及び(5)予め決定し
た閾値と該合計値とを比較する手段、とを備えることを
特徴とする、遺伝子解析装置が提供される。上記手段は
それぞれの工程を実施するコードを蓄積したコンピュー
タ読み出し可能な記憶媒体により構成することができ
る。
Further, according to the present invention, there is provided a gene analysis device for determining the susceptibility of a patient with a disease to a drug or radiation, comprising: (1) each of the genes selected by the above-mentioned method of the present invention. The means for determining the score corresponding to the expression level, (2) the means for measuring the expression level of the gene in the test patient, (3) the score obtained in (1) based on the expression level measured in (2) Means for assigning
(4) means for summing the points assigned to all the selected genes to obtain a total value, and (5) means for comparing a predetermined threshold value with the total value. A gene analysis device is provided. The above means can be constituted by a computer-readable storage medium in which codes for executing the respective steps are accumulated.

【0034】本発明の遺伝子解析装置を構成するコンピ
ュータシステムは、上記した本発明の各工程を実施する
コードを蓄積したコンピュータ読み出し可能な記憶媒体
により構成することができる。コンピュータシステムは
通常、モニタ、キャビネット、キーボードおよびマウス
などを備えている。キャビネットは、本発明の各工程を
組み込むコンピュータコードを含むソフトウェアプログ
ラムを格納および検索するために使用することができる
CD−ROMドライブおよび/又はハードドライブを収
容するものである。コンピュータ読み出し可能媒体とし
てはCD−ROMなどが挙げられるが、他のコンピュー
タ読み出し可能媒体(FD、DRAM、ハードドライ
ブ、フラッシュメモリ、テープなど)を利用することも
できる。キャビネはまた、通常のコンピュータコンポー
ネント(例えば、プロセッサ、メモリなど)も容する。
The computer system constituting the gene analysis device of the present invention can be constituted by a computer-readable storage medium in which codes for executing the steps of the present invention described above are accumulated. Computer systems typically include monitors, cabinets, keyboards, mice, and the like. The cabinet houses a CD-ROM drive and / or hard drive that can be used to store and retrieve software programs, including computer code, which incorporates the steps of the present invention. The computer-readable medium includes a CD-ROM and the like, but other computer-readable medium (FD, DRAM, hard drive, flash memory, tape, etc.) can also be used. The cabinet also contains the usual computer components (eg, processor, memory, etc.).

【0035】本発明で使用できる一般的なコンピュータ
システムは、モニタおよびキーボードを備え、さらに、
中央プロセッサ、システムメモリ、入力/出力(I/
O)コントローラ、ディスプレイアダプタ、リムーバブ
ルディスク、固定ディスク(例えば、内蔵ハードドライ
ブなど)、ネットワークインターフェースなどを備える
ものでもよい。
A typical computer system that can be used with the present invention includes a monitor and keyboard, and
Central processor, system memory, input / output (I /
O) A controller, a display adapter, a removable disk, a fixed disk (for example, an internal hard drive, etc.), a network interface, etc. may be provided.

【0036】[0036]

【実施例】以下の実施例により本発明をさらに具体的に
説明するが、本発明は実施例によって限定されることは
ない。 (A)方法 (1)試料の調製 試料は全て、Trizol試薬 (Gibco BRL)を用いて試料を切
除した直後に液体窒素中で素早く凍結し、Rnase-free D
nase I (Nippon Gene)を用いて取扱説明書に従って消化
した。T7-に基づくRNA増幅は、5μgの各々の全RNA
を出発物質として使用し、既報の方法に準じて行った。
cDNAプローブの合成は2回の増幅で十分であった。
増幅したアンチセンスRNA(aRNA)の量は、分光
測定器で測定し、各aRNAの質はアガロースゲル電気
泳動で確認した。
The present invention will be described in more detail with reference to the following examples, but the present invention is not limited to the examples. (A) Method (1) Preparation of sample All samples were immediately frozen in liquid nitrogen immediately after excision of the sample using Trizol reagent (Gibco BRL), and Rnase-free D
Digested with nase I (Nippon Gene) according to the instruction manual. T7-based RNA amplification was performed with 5 μg of each total RNA
Was used as the starting material and was carried out according to the previously reported method.
Two rounds of amplification were sufficient for the synthesis of the cDNA probe.
The amount of amplified antisense RNA (aRNA) was measured by a spectrophotometer, and the quality of each aRNA was confirmed by agarose gel electrophoresis.

【0037】(2)cDNAマイクロアレイの構築 標的DNAは、UniGeneヒトデータベース(National Cen
ter for Biotechnology Information)から得たcDNA
特異的プライマーを用いたRT−PCR増幅法により調
製した。増幅したフラグメントは、反復配列を除いたc
DNA特異的配列の3−プライム領域から構成される。
PCR産物の長さは0.2から 1.1kbの範囲内であった。
PCR反応のためのcDNAは、ヒト脳、心臓、肝臓、
骨格筋、脾臓、胎盤、小腸、精巣、胎児肝臓、胎児脳、
胎児腎臓及び胎児肺に由来する正常ポリ(A)RNA
(Clontech)のプールから、オリゴdTプライマー12−
18(Gibco BRL)及びSuperscript ll 逆転写酵素(Gibco
BRL)を用いて合成した。GeneAmp PCR System 9700 (Pe
rkin-Elmer Applied Biosystems)を使用して、TaKaRaEx
Taq DNA ポリメラーゼ(Takara) を用いて標準操作法に
従ってPCR反応を行った。増幅後、PCR産物をArraylt
96-well PCR purification kit (TeleChem Internatio
nal, Inc.)を用いてその取扱説明書に従って精製した。
各PCR産物の量及び質はアガロースゲル電気泳動で確
認した。ガラススライド上にスポッティングするため
に、Microarray Crosslinking Reagent D (Amersham Ph
armacia Biotech)を最終濃度100 fmol/μlで精製PCR
産物に添加した。cDNAアレイは二重形式でtype 7ガ
ラススライド(Amersham Pharmacia Biotech)にGenerati
on lll Microarray Spotter (Amersham Pharmacia Biot
ech)を用いてスポットした。
(2) Construction of cDNA microarray The target DNA is the UniGene human database (National Cen
ter for Biotechnology Information)
It was prepared by the RT-PCR amplification method using specific primers. The amplified fragment was c with the repeated sequence removed.
It is composed of the 3-prime region of the DNA-specific sequence.
The length of the PCR product was in the range of 0.2 to 1.1 kb.
CDNA for PCR reaction can be obtained from human brain, heart, liver,
Skeletal muscle, spleen, placenta, small intestine, testis, fetal liver, fetal brain,
Normal poly (A) RNA derived from fetal kidney and fetal lung
(Clontech) pool from oligo dT primer 12-
18 (Gibco BRL) and Superscript ll reverse transcriptase (Gibco BRL)
(BRL). GeneAmp PCR System 9700 (Pe
rKain-Elmer Applied Biosystems)
PCR reaction was performed using Taq DNA polymerase (Takara) according to the standard operating method. After amplification, PCR product is Arraylt
96-well PCR purification kit (TeleChem Internatio
nal, Inc.) according to the instruction manual.
The quantity and quality of each PCR product was confirmed by agarose gel electrophoresis. For spotting onto glass slides, Microarray Crosslinking Reagent D (Amersham Ph
armacia Biotech) at a final concentration of 100 fmol / μl
Added to product. The cDNA array is a dual format Generati on a type 7 glass slide (Amersham Pharmacia Biotech).
on lll Microarray Spotter (Amersham Pharmacia Biot
ech) was used for spotting.

【0038】(3)ハイブリダイゼーション及び画像形
成 aRNAからのcDNAプローブの調製は、Luo, L. et
al.Nat. Med. 5, 117-122 (1999)に記載の方法に従っ
て行った。食道癌組織からの2.5μgの各aRNAを
Cy5-dCTP (Amersham Pharmacia Biotech)で標識した。
対照プローブとして、正常食道の全RNAプールからの
aRNA(Invitrogen)をCy3-dCTP (Amersham Pharmacia
Biotech)で標識した。標識したプローブをマイクロア
レイハイブリダイゼーション溶液version ll(Amersham
Pharmacia Biotech) と混合し、そしてホルムアミド(Si
gma)の最終濃度が50%になるように混合し、ハイブリ
ダイゼーションを42℃で14時間行った。ガラススラ
イドを2×SSC, 0.1% SDSで55℃で10分間洗浄し、
0.2×SSC, 0.1% SDS中で55℃で10分間洗浄し、そし
て0.1×SSC中で室温で1分間洗浄した。洗浄したスライ
ドをGeneration lll Array Scanner (Amersham Pharmac
ia Biotech)でスキャンした。各ハイブリダイゼーショ
ンシグナルの強度は市販のソフトウエア(ArrayVision;
Amersham Pharmacia Biotech)により測光的に評価し
た。
(3) Hybridization and image formation Preparation of a cDNA probe from aRNA was performed by Luo, L. et al.
It was performed according to the method described in al. Nat. Med. 5, 117-122 (1999). 2.5 μg of each aRNA from esophageal cancer tissue
Labeled with Cy5-dCTP (Amersham Pharmacia Biotech).
As a control probe, aRNA (Invitrogen) from the total RNA pool of normal esophagus was treated with Cy3-dCTP (Amersham Pharmacia).
Biotech). The labeled probe was added to the microarray hybridization solution version ll (Amersham
Pharmacia Biotech) and mixed with formamide (Si
The mixture was mixed so that the final concentration of gma) was 50%, and hybridization was carried out at 42 ° C. for 14 hours. Wash glass slides with 2 x SSC, 0.1% SDS for 10 minutes at 55 ° C,
Washed in 0.2 × SSC, 0.1% SDS at 55 ° C. for 10 minutes and 0.1 × SSC at room temperature for 1 minute. Wash the washed slides with the Generation lll Array Scanner (Amersham Pharmac
ia Biotech). The intensity of each hybridization signal is determined by commercially available software (ArrayVision;
Photometric evaluation by Amersham Pharmacia Biotech).

【0039】(4)データ分析 統計分析及び多数決によりノイズを抑制し、発現値の正
確な値を得た。誤差を抑制するためにメジアンフィルタ
ーも適用した。スライドを比較するために、60種のハ
ウスキーピング遺伝子を使用して正規化を行った(Ermo
laeva, O. et al. Nat. Genet. 20, 19-23 (1998))。
後者の発現レベルが等しくなるようにパラメーターを調
節することにより、各患者からのmRNAの量を正規化
できた。次に、各スライド上の2重にしたスポットを、
最終のCy5/Cy3比に平均化した。信号強度が不十分な場
合には信頼できる分析が不可能になるので、各発現レベ
ルの切捨値を相関係数を用いて自動的に計算した。
(4) Data analysis Noise was suppressed by statistical analysis and majority voting, and accurate expression values were obtained. A median filter was also applied to suppress the error. Normalization was performed using 60 housekeeping genes to compare slides (Ermo
laeva, O. et al. Nat. Genet. 20, 19-23 (1998)).
By adjusting the parameters so that the latter expression levels were equal, the amount of mRNA from each patient could be normalized. Next, double the spots on each slide,
Averaged to final Cy5 / Cy3 ratio. Reliable analysis is not possible if the signal strength is insufficient, so the cut-off value for each expression level was calculated automatically using the correlation coefficient.

【0040】(5)識別のための遺伝子の選択 各遺伝子の発現比を患者群全体で順序づけし、2つの患
者群での順序関係の交わりの数に対応するマンホイット
ニーの検定量を計算し、対応するp値を計算した。この
計算を全遺伝子のそれぞれに対して行い、p値が1%未
満という有意差を持つ遺伝子を選択することにより行っ
た。これらの遺伝子は、2つの患者群の間で異なった発
現比を示すという性質を持ち、1個以上を組み合わせる
ことにより、薬剤感受性や放射線感受性を識別すること
ができるマーカーとなりうる。
(5) Selection of Genes for Discrimination The expression ratio of each gene was ordered in the whole patient group, and Mann Whitney's test amount corresponding to the number of intersections of the order relations in the two patient groups was calculated, The corresponding p-value was calculated. This calculation was performed for each of all genes, and was performed by selecting genes having a significant difference of p value of less than 1%. These genes have the property of exhibiting different expression ratios between two patient groups, and by combining one or more of them, they can be markers that can distinguish drug sensitivity and radiosensitivity.

【0041】(6)識別のための遺伝子を用いた「予測
スコア」の計算 診断したい患者の腫瘍細胞の薬剤感受性を予測するため
に、上記した本発明の方法により選択された遺伝子の発
現比を上記したマイクロアレイを使用した観測系で測定
し、各遺伝子に応じて予め決められた符号の定数倍を積
算し、選択された遺伝子全体で足し上げることによっ
て、診断したい患者の腫瘍細胞の薬剤感受性の予測スコ
アを決定した。符号は、既知の2つの患者群間におい
て、各遺伝子の発現比が薬剤感受性や放射線感受性と正
の相関を持つか負の相関を持つかにより、それぞれ正あ
るいは負の符号を決定した。定数倍は、この例では10
とした。
(6) Calculation of "prediction score" using genes for identification In order to predict the drug sensitivity of tumor cells of a patient to be diagnosed, the expression ratio of genes selected by the above-mentioned method of the present invention is calculated. Measured with the observation system using the microarray described above, by accumulating a constant multiple of the predetermined sign according to each gene, and by adding up for all selected genes, the drug sensitivity of the tumor cells of the patient to be diagnosed The predictive score was determined. The sign was determined to be positive or negative depending on whether the expression ratio of each gene had a positive correlation or a negative correlation with drug sensitivity or radiation sensitivity between two known patient groups. The constant multiple is 10 in this example
And

【0042】予測スコアは以下の式により計算した。 Xi=10ΣkSklog2(rik) 式中、rikは遺伝子kの患者iでの発現比を示し、Skは符
号である。
The predictive score was calculated by the following formula. During X i = 10Σ k S k log 2 (r ik) formula, r ik represents the ratio of expression in the patient i gene k, S k is the sign.

【0043】符号は以下の方法により決定した:まず、
2つの患者群それぞれで該当遺伝子の発現比の平均を計
算した: 患者群Aの平均 = ΣAlog2(rik)/患者群Aの患者
数、 患者群Bの平均 = ΣBlog2(rik)/患者群Bの患者
数。 次に、患者群Aの平均 > 患者群Bの平均ならばSk
=+1、 患者群Bの平均 < 患者群Aの平均ならばSk=+1
として上記の各遺伝子に対する符号を決定した。
The sign was determined by the following method:
The average expression ratio of the relevant gene was calculated for each of the two patient groups: average for patient group A = Σ A log 2 (r ik ) / number of patients in patient group A, average for patient group B = Σ B log 2 ( r ik ) / number of patients in patient group B. Next, if the average of patient group A> the average of patient group B, then S k
= + 1, average of patient group B < Sk = + 1 if average of patient group A
The sign for each of the above genes was determined.

【0044】(7)半定量的RT−PCR 各組織試料からの全RNA(2μg)及び各全RNAか
らのaRNA(2μg)を使用して、各々オリゴ-d(T)1
2-18プライマー及びランダムヘキサマーを製造業者の取
扱説明書に従って使用する逆転写を行った。合成cDN
Aの混合物を蒸留水で希釈し、各混合物の2μlを鋳型
として使用した。PCR反応のためには、標的DNAの
構築のために調製したものと同一のリバースプライマー
を使用し、フォワードプライマーを新たに構築した(産
物の大きさ100〜200bp)。グリセルアルデヒド
−3−ホスフェートデヒドロゲナーゼ(G3PDH)の
発現を対照とした。PCR反応はサイクル数を最適化
し、産物の強度は増幅の直線相の範囲内に入るようにし
た。
(7) Semi-quantitative RT-PCR Using total RNA (2 μg) from each tissue sample and aRNA (2 μg) from each total RNA, oligo-d (T) 1 was prepared.
Reverse transcription was performed using 2-18 primers and random hexamers according to the manufacturer's instructions. Synthetic cDNA
The mixture of A was diluted with distilled water and 2 μl of each mixture was used as template. For the PCR reaction, the same reverse primer prepared for the construction of the target DNA was used and the forward primer was newly constructed (product size 100-200 bp). The expression of glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (G3PDH) served as a control. The PCR reaction was optimized for cycle number so that the product intensity was within the linear phase of amplification.

【0045】(B)結果 (1)患者の分類 1989年から1998年の間に久留米大学医学部で食
道癌の手術を受けた20名の患者の臨床病理的特徴を表
1に要約する。
(B) Results (1) Classification of Patients Table 1 summarizes the clinicopathologic characteristics of 20 patients who underwent surgery for esophageal cancer at Kurume University School of Medicine between 1989 and 1998.

【0046】[0046]

【表1】 [Table 1]

【0047】症例は全て偏平上皮細胞癌腫(SCC)と
診断され、全患者は手術後に同一の補助化学療法プロト
コールに従って治療した:シスプラチン(CDDP; 70 mg/
m2)及び5−フルオロウラシル(5-FU; 700 mg/m2)。微
視的 (R1)又は巨視的 (R2)な残存腫瘍が15名の患者で
確認された。20名の患者を、抗癌剤に対する応答性を
反映する可能性が高いパラメーターである手術後の生存
期間に基づいて3つのグループに分類した。この3つの
グループは、臨床病理的特徴に関して有意な相違を示さ
なかった。
All cases were diagnosed with squamous cell carcinoma (SCC) and all patients were treated following surgery following the same adjuvant chemotherapy protocol: cisplatin (CDDP; 70 mg /
m 2 ) and 5-fluorouracil (5-FU; 700 mg / m 2 ). Microscopic (R1) or macroscopic (R2) residual tumor was confirmed in 15 patients. Twenty patients were divided into three groups based on post-surgical survival, a parameter likely to reflect responsiveness to anti-cancer drugs. The three groups showed no significant differences in clinicopathologic features.

【0048】(2)発現プロフィール 20個の原発性SSCは同一の器官から生じたものであ
るが、本発明者らのマイクロアレイで分析した遺伝子の
発現パターンは図1に示す通り、相違していた。グルー
プ1と3の発現プロフィールを比較した。第1グループ
の患者は抗癌治療によく応答し、グループ3はあまり応
答しないと考えられた。アレイを探索することにより、
グループ1又はグループ3で普遍的にダウンレギュレー
ト又はアップレギュレートされている遺伝子を同定し
た。患者の生存に関係する可能性が高い遺伝子として、
本発明者らの選択アルゴリズム(方法を参照)に従って
選択した。
(2) Expression Profile The 20 primary SSCs originated from the same organ, but the gene expression patterns analyzed by the present inventors' microarrays were different as shown in FIG. . The expression profiles of groups 1 and 3 were compared. The first group of patients was considered to respond well to anti-cancer treatments, and group 3 was considered to respond poorly. By searching the array,
Genes that were either universally down-regulated or up-regulated in Group 1 or Group 3 were identified. Genes most likely to be associated with patient survival include
Selection was made according to our selection algorithm (see Methods).

【0049】(3)マイクロアレイデータの評価 マイクロアレイ分析により示される発現の相違を確認す
るために、52個の識別のための遺伝子のうちの17個
について半定量的RT−PCRを行い、マイクロアレイ
上のシグナルがRT−PCRの結果に対応することを確
認した(図2b)。しかし、本分析では限定された量の
全RNAしか入手できなかったため、T7-based RNA 増
幅を行うことにより十分なRNAを取得し、マイクロア
レイ分析のためのプローブとして使用した(Van Gelde
r, R.N. et al. Proc. Nat1. Acad. Sci. USA 87, 1663
-1667 (1990))。そのため、増幅したRNAが実際に各
腫瘍サンプルから抽出した元のRNAの割合を反映して
いるかどうかをさらに調べる必要があった。従って、予
め増幅した全RNAを次のRT−PCR実験のための鋳
型として使用した。図2cに示すように、グループ1及
び3を構成する14の症例のうちの13において、A4
284遺伝子についての結果は、増幅したRNAを用い
るRT−PCRの結果と一致し、マイクロアレイ分析に
よる結果とも一致した。これら14名の患者由来の正常
材料と癌性材料における17種の選択した遺伝子の発現
レベルの比率を比較することにより(全部で238
例)、その比率は試験した症例のほぼ80%で維持され
ていることが判明した。
(3) Evaluation of microarray data In order to confirm the difference in expression shown by microarray analysis, semi-quantitative RT-PCR was performed on 17 out of 52 genes for identification, and microarray analysis was performed on the microarray. It was confirmed that the signals corresponded to the RT-PCR results (Fig. 2b). However, since only a limited amount of total RNA was available in this analysis, sufficient RNA was obtained by performing T7-based RNA amplification and used as a probe for microarray analysis (Van Gelde
r, RN et al. Proc. Nat1. Acad. Sci. USA 87, 1663
-1667 (1990)). Therefore, it was necessary to further investigate whether the amplified RNA actually reflected the proportion of the original RNA extracted from each tumor sample. Therefore, pre-amplified total RNA was used as a template for subsequent RT-PCR experiments. As shown in FIG. 2c, in 13 of the 14 cases forming groups 1 and 3, A4
The results for the 284 gene were in agreement with the results of RT-PCR using the amplified RNA and also with the results of microarray analysis. By comparing the ratio of expression levels of 17 selected genes in normal and cancerous material from these 14 patients (total 238
Example), the ratio was found to be maintained in almost 80% of the cases tested.

【0050】(4)選択した遺伝子の発現レベルによる
「予測スコア」の計算 腫瘍の薬剤感受性グループを非感受性グループから識別
するために、マイクロアレイから選択した全部で52個
の遺伝子の発現を評価する方法を採択した。各遺伝子
を、癌組織における発現と対照正常組織における発現と
の比較に従って、4つのカテゴリー(アップ、ダウン、
イコール、又は発現なし)の一つに分類した。各腫瘍に
おける特徴に従う全部で52種の遺伝子の分類パターン
を図3に要約する。これら遺伝子の発現の変化が薬剤感
受性を予測するのに臨床的に適用可能である可能性を調
べるために、薬剤応答性スコア(DRS)と称する数字
によるスコアリングシステムを提案した。予測スコア
は、各遺伝子の発現に応じた関数によって算出される点
数の合計として定義される。点数のセットは多変量解析
を用いて最適化するか、遺伝子の発現の2つの患者群で
の大小関係に応じて決定した符号の定数倍を割り当て、
薬剤感受性患者のDRSが薬剤非感受性患者とで分布が
異なるようにした(方法)。次いで、各患者のDRSを
計算した(表2)。グループ1の癌組織(より長い生存
者)は高いスコアを示した(14〜269)。これらの
スコアは各患者の結果と有意に相関する(図4)。
(4) Calculation of "predictive score" based on the expression level of selected genes A method for evaluating the expression of all 52 genes selected from a microarray in order to distinguish drug-sensitive groups of tumors from insensitive groups Was adopted. Each gene was labeled into four categories (up, down, down, according to the comparison of expression in cancer tissue and control normal tissue).
(Equal or no expression). The classification pattern of all 52 genes according to the characteristics in each tumor is summarized in FIG. To investigate the possibility that changes in the expression of these genes could be clinically applicable to predict drug sensitivity, we proposed a numerical scoring system called the Drug Responsive Score (DRS). The predictive score is defined as the sum of the points calculated by the function depending on the expression of each gene. The score set is optimized using multivariate analysis or assigned a constant multiple of the sign determined according to the magnitude relationship between the two patient groups of gene expression,
The distribution of DRS in drug-sensitive patients was made different from that in drug-insensitive patients (method). The DRS for each patient was then calculated (Table 2). Group 1 cancer tissues (longer survivors) showed higher scores (14-269). These scores significantly correlate with the results for each patient (Figure 4).

【0051】[0051]

【表2】 [Table 2]

【0052】(C)考察 技術的限界のため、以前は、癌細胞の遺伝的特徴付けは
主として、一つか多くとも数種の遺伝子の遺伝的および
/又は後生的変異に基づいて行われた。しかしながら、
遺伝子発現を高速でモニターする方法であるcDNAマ
イクロアレイ又はcDNAチップ技術が最近開発された
ことにより、数千の遺伝子の発現を一度に分析すること
が可能になった(DeRisi, J. et al. Nat. Genet. 14,
457-460(1996);Schena, M. et al. Science 270, 467-
470 (1995);及びKhan, J. et al. Cancer Res. 58, 500
9-501 3 (1998))。 その結果、腫瘍組織における複数
の遺伝子の発現の変化に基づいた癌のタイプの新規な分
類法が提供できるようになった(Golub, T.R. et al. S
cience 286, 531-537 (1999);及びAlizadeh, A.A.et a
l. Nature 403, 503-511 (2000))。本実施例におい
て、臨床医師が癌患者の治療で直面する重大な問題の一
つ(即ち、抗癌剤に対する個々の患者の応答性を予測す
ることができないこと)を解決するための有効なツール
としてマイクロアレイを使用できることが示された。
(C) Discussion Due to technical limitations, previously, genetic characterization of cancer cells was mainly based on genetic and / or epigenetic mutations of one or at most several genes. However,
The recent development of cDNA microarray or cDNA chip technology, which is a method for monitoring gene expression at high speed, has made it possible to analyze the expression of thousands of genes at once (DeRisi, J. et al. Nat. . Genet. 14,
457-460 (1996); Schena, M. et al. Science 270, 467-
470 (1995); and Khan, J. et al. Cancer Res. 58, 500.
9-501 3 (1998)). As a result, it has become possible to provide a novel taxonomy of cancer types based on changes in the expression of multiple genes in tumor tissue (Golub, TR et al. S).
cience 286, 531-537 (1999); and Alizadeh, AAet a
l. Nature 403, 503-511 (2000)). In this example, microarrays as an effective tool for solving one of the major problems clinicians face in treating cancer patients (ie, the inability to predict individual patient responsiveness to anti-cancer agents). It has been shown that can be used.

【0053】本実施例で使用した全部で20名の食道癌
患者は臨床的には進行した段階(TNM段階III−I
V)であった。そのような患者は通常予後が不良であ
り、手術後5年以上の生存を達成するのはごく僅かであ
る。最大期間生存した8名の患者については、CDDP又は
5-FUによる手術後の抗癌剤治療が残存する癌細胞を破壊
するのに有効であったと考えられる。手術又は生検によ
り切除された腫瘍中の原発性癌細胞の生物学的性質は残
存する癌細胞の正確な構成を反映するとは限らないけれ
ども、治療前の切除した癌材料における抗癌剤の有効性
を評価できることにより、不必要な治療や副作用を回避
することが可能になる。予測スコアを作成するために説
明したアルゴリズムの最も有利な点は、薬剤応答に影響
するかもしれない遺伝子を選択した後に、該アルゴリズ
ムにより割り当てた1個以上の遺伝子の点数を足し上げ
ることにより、患者の状態や薬剤感受性や放射線感受性
を総合的に判断できる点にある。生体内の状態は複雑な
発現パターンによってなりたっているために、1個以上
の遺伝子を組み合わせて診断する必要があるからであ
る。第2に、本発明者のアルゴリズムは、各々のスポッ
トの信頼性を考慮することにより発現カテゴリーを決定
している。マイクロアレイはシグナルを変動させる非特
異的ハイブリザイゼーション又はスペックのためにノイ
ズを生成することがあるため、正確な分析にはシグナル
の信頼性の高い下限値の検出が必要である。各シグナル
がノイズによって変動しないならば、正常および腫瘍細
胞の遺伝子発現は十分に相関するであろう。本発明者の
アルゴリズムは、相関関係が消失する信頼性の下限値を
自動的に計算する。
A total of 20 patients with esophageal cancer used in this example were in the clinically advanced stage (TNM stage III-I).
V). Such patients usually have a poor prognosis and very few achieve survival more than 5 years post surgery. For the 8 patients who survived the maximum period, CDDP or
It is considered that the anti-cancer drug treatment after surgery with 5-FU was effective in destroying the remaining cancer cells. Although the biological properties of primary cancer cells in tumors resected by surgery or biopsy do not necessarily reflect the exact composition of the remaining cancer cells, the efficacy of anticancer agents in the resected cancer material prior to treatment is not Being able to evaluate makes it possible to avoid unnecessary treatment and side effects. The main advantage of the described algorithm for generating a predictive score is that after selecting genes that may affect drug response, the score of one or more genes assigned by the algorithm is added to the patient. The point is that it is possible to comprehensively judge the condition, drug sensitivity, and radiation sensitivity. This is because the in-vivo state has a complicated expression pattern, and therefore it is necessary to combine one or more genes for diagnosis. Second, our algorithm determines expression categories by considering the reliability of each spot. Accurate analysis requires the detection of a reliable lower limit of the signal, since microarrays can generate noise due to non-specific hybridization or specs that fluctuate the signal. If each signal did not fluctuate due to noise, gene expression in normal and tumor cells would be well correlated. Our algorithm automatically calculates a lower bound on the reliability with which the correlation disappears.

【0054】本実施例で解析した26人の患者から得た
今回のデータにより、食道癌における遺伝子発現のこれ
までの報告と矛盾しない遺伝子とともに、手術時の補助
化学療法を適用した場合の予後を決める既報告の遺伝子
群を同定することもできた。例えば、thymidylate synt
hase、dihydropyrimidine dehydrogenase、thymidineph
osphorylase、抗癌剤pyrimidine fluorideの代謝系に関
与する酵素が同定できたが、どれも抗癌剤感受性に関係
する(Salonga, D. et al. Clin. Cancer Res.,6: 1322-
1327(2000))。MDR1/P-glycoproteinの発現変動は、進行
性卵巣癌の抗癌剤感受性に関係する(Baekelandt, M. et
al. Anticancer Res., 20: 1061-1067, 2000)。MRPは
多くの抗癌剤を細胞外へ輸送する能力のあるタンパク質
である(Borst, P. et al. J. Natl. Cancer Inst., 92:
1295-1302, 2000)。これらを合わせると、これらの知
見は、マイクロアレイハイブリダイゼーションの結果は
他のアプローチと一致することを示唆している。今回、
薬剤耐性の機構および食道癌の医療そして生物学で重要
な役割を担う可能性がある、多数の既知および未知の遺
伝子および経路を同定することができた。これらの産物
は新たな癌治療の開発のための有効な標的となる可能性
が高い。
The present data obtained from the 26 patients analyzed in this example show the genes consistent with the previous reports of gene expression in esophageal cancer, and the prognosis when adjuvant chemotherapy during surgery is applied. It was also possible to identify the reported gene group to be determined. For example, thymidylate synt
hase, dihydropyrimidine dehydrogenase, thymidineph
Although osphorylase and an enzyme involved in the metabolic system of the anticancer drug pyrimidine fluoride were identified, all of them are related to the anticancer drug sensitivity (Salonga, D. et al. Clin. Cancer Res., 6: 1322-
1327 (2000)). Altered expression of MDR1 / P-glycoprotein is associated with anticancer drug sensitivity in advanced ovarian cancer (Baekelandt, M. et.
al. Anticancer Res., 20: 1061-1067, 2000). MRP is a protein capable of transporting many anticancer drugs to the outside of cells (Borst, P. et al. J. Natl. Cancer Inst., 92:
1295-1302, 2000). Taken together, these findings suggest that the results of microarray hybridization are consistent with other approaches. this time,
It was possible to identify a large number of known and unknown genes and pathways that may play important roles in the mechanism of drug resistance and in the medicine and biology of esophageal cancer. These products are likely to be effective targets for the development of new cancer therapies.

【0055】[0055]

【発明の効果】本発明により、患者を有効でない薬剤又
は放射線治療の副作用から解放することができ、最終的
には各患者に最適な個人別の治療を選択することを可能
になるものである。
INDUSTRIAL APPLICABILITY According to the present invention, patients can be freed from ineffective drugs or side effects of radiation treatment, and finally, it becomes possible to select an individualized treatment most suitable for each patient. .

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】図1は、マイクロアレイのイメージを示す。癌
組織由来のcDNAをCy5−CTP(緑色)で標識
し、対照プローブとして、正常食道のプールからのcD
NAをCy3−dCTP(赤色)で標識した。各患者か
らのCy5のシグナルをその対象(Cy3)シグナルと
比較することにより、患者間の遺伝子発現の相違を判定
した。2名の患者からの同一領域(384遺伝子を含
む)のイメージを示す。上段のイメージは手術後98ヶ
月間生存した患者で、下段のイメージは手術後4ヶ月で
死亡した患者である。拡大したスポットは、患者間で異
なる発現の変化を示した遺伝子の例である。
FIG. 1 shows an image of a microarray. CDNA derived from cancer tissue was labeled with Cy5-CTP (green), and as a control probe, cD from a pool of normal esophagus
NA was labeled with Cy3-dCTP (red). Differences in gene expression between patients were determined by comparing the Cy5 signal from each patient with its control (Cy3) signal. Images of the same region (including 384 genes) from two patients are shown. The upper image is a patient who survived 98 months after surgery, and the lower image is a patient who died 4 months after surgery. Expanded spots are examples of genes that showed different expression changes between patients.

【図2】図2は選択した52個の遺伝子の発現スキーマ
を示す。色調はCy5/Cy3の発現比と、信号強度に応じて
計算した。患者群1と患者群3を識別する各遺伝子の重
要度はマンホイットニーのu値で示されている。各遺伝
子の符号は、その遺伝子が薬剤感受性と正の相関がある
か負の相関があるかによって決定した。
FIG. 2 shows the expression schema of the selected 52 genes. The color tone was calculated according to the Cy5 / Cy3 expression ratio and the signal intensity. The importance of each gene that distinguishes between patient group 1 and patient group 3 is shown by the Mann-Whitney u value. The sign of each gene was determined by whether the gene had a positive or negative correlation with drug sensitivity.

【図3】図3は、マイクロアレイデータの信頼性の検証
を示す。(A)はA4284の遺伝子の実験を示す。アレイ
上の各腫瘍での発現比を色調で示したもの、増幅された
RNAを半定量的RT−PCR実験で検証したもの、そ
して全RNAを半定量的RT−PCR実験で検証したも
のである。(B)はGAPDH遺伝子の実験を示す。ア
レイ上の各腫瘍での発現比を色調で示したもの、増幅さ
れたRNAを半定量的RT−PCR実験で検証したも
の、そして全RNAを半定量的RT−PCR実験で検証
したものである。
FIG. 3 shows verification of the reliability of microarray data. (A) shows the experiment of the gene of A4284. The expression ratio of each tumor on the array is shown in color, the amplified RNA is verified by a semi-quantitative RT-PCR experiment, and the total RNA is verified by a semi-quantitative RT-PCR experiment. . (B) shows an experiment of the GAPDH gene. The expression ratio of each tumor on the array is shown in color, the amplified RNA is verified by a semi-quantitative RT-PCR experiment, and the total RNA is verified by a semi-quantitative RT-PCR experiment. .

【図4】図4は、予測スコアに基づくグループ1〜3の
識別を示す。
FIG. 4 shows identification of groups 1-3 based on prediction scores.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 角田 達彦 神奈川県横浜市港北区高田東3−43−14 Fターム(参考) 4B024 AA12 CA02 CA04 HA14 HA19 4B029 AA07 AA23 BB20 CC03 CC08 FA12 4B063 QA12 QA13 QA19 QQ43 QQ58 QR32 QR55 QS34    ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page    (72) Inventor Tatsuhiko Tsunoda             3-43-14 Takada Higashi, Kohoku Ward, Yokohama City, Kanagawa Prefecture F-term (reference) 4B024 AA12 CA02 CA04 HA14 HA19                 4B029 AA07 AA23 BB20 CC03 CC08                       FA12                 4B063 QA12 QA13 QA19 QQ43 QQ58                       QR32 QR55 QS34

Claims (15)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 薬剤又は放射線に対する感受性に関与す
る遺伝子のスクリーニング方法において、 (1)疾患を伴なう複数の患者を薬剤又は放射線に対す
る感受性を示す第1の患者群と感受性を示さない第2の
患者群に分ける工程; (2)第1の患者群と第2の患者群の遺伝子の発現プロ
フィールを分析する工程; (3)第1及び第2の患者群の間で発現の程度が有意に
異なる遺伝子を統計的検定により1個以上選択する工
程;を含むスクリーニング方法。
1. A method for screening a gene involved in sensitivity to a drug or radiation, comprising: (1) a plurality of patients with a disease, a first group of patients showing sensitivity to the drug or radiation, and a second group showing no sensitivity. (2) analyzing the gene expression profiles of the first patient group and the second patient group; (3) the degree of expression between the first and second patient groups is significant And a step of selecting at least one different gene by a statistical test.
【請求項2】 工程(2)の第1の患者群と第2の患者
群の遺伝子の発現プロフィールを分析する工程におい
て、標的遺伝子を配置したマイクロアレイに対して患者
由来のcDNAをハイブリダイズさせることにより、第
1および第2の患者群の間での各々の標的遺伝子の発現
の差異を分析する、請求項1に記載の方法。
2. In the step (2) of analyzing the gene expression profiles of the first patient group and the second patient group, the patient-derived cDNA is hybridized to the microarray in which the target gene is arranged. The method according to claim 1, wherein the difference in the expression of each target gene between the first and second patient groups is analyzed by.
【請求項3】 工程(3)の第1及び第2の患者群の間
で発現の程度が有意に異なる遺伝子を統計的検定により
1個以上選択する工程を、各遺伝子の発現の程度を
(1)患者サンプルで上昇、(2)患者サンプルで低
下、(3)患者サンプル及びコントロールサンプルで同
等に発現、(4)未発現の何れか1つに分類し、第1お
よび第2の患者群の間で、分類が重なる患者の数に対応
するマンホイットニーの検定量を計算し、有意な遺伝子
を選択することによるか、あるいは、各遺伝子の発現量
を患者群全体で順序づけし、2つの患者群での順序関係
の交わりの数に対応するマンホイットニーの検定量を計
算し、有意な遺伝子を選択することにより行う、請求項
1または2に記載の方法。
3. The step of selecting one or more genes, whose expression levels are significantly different between the first and second patient groups, in the step (3) by a statistical test to determine the expression level of each gene ( The first and second patient groups are classified into one of 1) increased in patient sample, (2) decreased in patient sample, (3) equally expressed in patient sample and control sample, and (4) unexpressed. By calculating the Mann-Whitney test amount corresponding to the number of patients whose classifications overlap and selecting significant genes, or by ordering the expression levels of each gene across the patient group The method according to claim 1 or 2, which is carried out by calculating a Mann-Whitney test amount corresponding to the number of intersections of order relations in a group and selecting a significant gene.
【請求項4】 疾患が癌であり、薬剤が抗癌剤である、
請求項1から3の何れかに記載のスクリーニング方法。
4. The disease is cancer and the drug is an anticancer drug,
The screening method according to claim 1.
【請求項5】 疾患が食道癌である、請求項1から4の
何れかに記載のスクリーニング方法。
5. The screening method according to claim 1, wherein the disease is esophageal cancer.
【請求項6】 疾患を伴なう患者の薬剤又は放射線に対
する感受性を判定する方法において、(1)請求項1か
ら5の何れかに記載の方法により選択された遺伝子の各
々について、その発現量に対応した点数を決定し、
(2)被験患者について該遺伝子の発現量を測定し、
(3)(2)で測定した発現量に基づき(1)で得た点
数を割り当て、(4)選択された全遺伝子について割り
当てられた点数を合計して合計値を求め、(5)予め決
定した閾値と該合計値とを比較することにより、薬剤又
は放射線に対する感受性を判定する方法。
6. A method for determining the susceptibility of a patient with a disease to a drug or radiation, wherein (1) the expression level of each of the genes selected by the method according to any one of claims 1 to 5. Determine the score corresponding to
(2) measuring the expression level of the gene in a test patient,
(3) The score obtained in (1) is assigned based on the expression level measured in (2), (4) the assigned scores for all selected genes are summed to obtain a total value, and (5) predetermined A method for determining the sensitivity to a drug or radiation by comparing the threshold value and the total value.
【請求項7】 疾患が癌であり、薬剤が抗癌剤である、
請求項6に記載の感受性を判定する方法。
7. The disease is cancer and the drug is an anticancer drug,
A method of determining sensitivity according to claim 6.
【請求項8】 疾患が食道癌である、請求項6又は7に
記載の感受性を判定する方法。
8. The method for determining susceptibility according to claim 6, wherein the disease is esophageal cancer.
【請求項9】 薬剤又は放射線に対する感受性に関与す
る遺伝子をスクリーニングするための遺伝子解析装置で
あって、(1)薬剤又は放射線に対する感受性を示す第
1の患者群と感受性を示さない第2の患者群の遺伝子の
発現プロフィールを分析する手段と、(2)第1及び第
2の患者群の間で発現の程度が有意に異なる遺伝子を統
計的検定により1個以上選択する手段、とを備えること
を特徴とする、遺伝子解析装置。
9. A gene analysis device for screening a gene involved in drug or radiation sensitivity, comprising: (1) a first patient group showing a drug or radiation sensitivity and a second patient not showing a sensitivity. A means for analyzing the expression profile of the genes of the group, and (2) means for selecting one or more genes by a statistical test that have a significantly different expression level between the first and second patient groups A gene analysis device characterized by:
【請求項10】 遺伝子の発現プロフィールを分析する
手段が、標的遺伝子を配置したマイクロアレイに対して
患者由来のcDNAをハイブリダイズさせることにより
第1および第2の患者群の間での各々の標的遺伝子の発
現の差異を分析する手段である、請求項9に記載の遺伝
子解析装置。
10. The means for analyzing the expression profile of a gene comprises hybridizing a cDNA derived from a patient to a microarray in which the target gene is arranged to hybridize each target gene between the first and second patient groups. 10. The gene analysis device according to claim 9, which is a means for analyzing a difference in expression of the gene.
【請求項11】 第1及び第2の患者群の間で発現の程
度が有意に異なる遺伝子を統計的検定により1個以上選
択する手段が、各遺伝子の発現の程度を(1)患者サン
プルで上昇、(2)患者サンプルで低下、(3)患者サ
ンプル及びコントロールサンプルで同等に発現、(4)
未発現の何れか1つに分類する手段、第1および第2の
患者群の間で、分類が重なる患者の数に対応するマンホ
イットニーの検定量を計算し、有意な遺伝子を選択する
ことによるか、あるいは、各遺伝子の発現量を患者群全
体で順序づけし、2つの患者群での順序関係の交わりの
数に対応するマンホイットニーの検定量を計算する手
段、有意な遺伝子を選択する手段により構成されてい
る、請求項10に記載の遺伝子解析装置。
11. A means for selecting one or more genes whose expression level is significantly different between the first and second patient groups by a statistical test is such that the expression level of each gene is (1) in a patient sample. Up, (2) down in patient sample, (3) equally expressed in patient and control samples, (4)
Means for classifying into any one of the unexpressed, by calculating Mann Whitney's test amount corresponding to the number of patients whose classifications overlap between the first and second patient groups, and selecting a significant gene Or, by ordering the expression level of each gene in the entire patient group, by calculating Mann Whitney's test amount corresponding to the number of intersections of the order relations in the two patient groups, by selecting a significant gene The gene analysis device according to claim 10, which is configured.
【請求項12】 疾患を伴なう患者の薬剤又は放射線に
対する感受性を判定するための遺伝子解析装置であっ
て、(1)請求項1から5の何れかに記載の方法により
選択された遺伝子の各々について、その発現量に対応し
た点数を決定する手段、(2)被験患者について該遺伝
子の発現量を測定する手段、(3)(2)で測定した発
現量に基づき(1)で得た点数を割り当てる手段、
(4)選択された全遺伝子について割り当てられた点数
を合計して合計値を求める手段、及び(5)予め決定し
た閾値と該合計値とを比較する手段、とを備えることを
特徴とする、遺伝子解析装置。
12. A gene analysis device for determining the susceptibility of a patient with a disease to a drug or radiation, which comprises (1) a gene selected by the method according to any one of claims 1 to 5. For each, a means for determining the score corresponding to the expression level, (2) a means for measuring the expression level of the gene in a test patient, (3) obtained in (1) based on the expression level measured in (2) Means to assign points,
(4) means for summing the points assigned to all the selected genes to obtain a total value, and (5) means for comparing a predetermined threshold value with the total value. Gene analysis device.
【請求項13】 薬剤又は放射線に対する感受性に関与
する遺伝子をスクリーニングするためのコンピュータプ
ログラム製品であって、(1)薬剤又は放射線に対する
感受性を示す第1の患者群と感受性を示さない第2の患
者群の遺伝子の発現プロフィールを入力するコード、
(2)第1及び第2の患者群の間で発現の程度が有意に
異なる遺伝子を統計的検定により1個以上選択するコー
ド;及び(3) コードを蓄積するためのコンピュータ
読み出し可能な記憶媒体、を含む、コンピュータプログ
ラム製品。
13. A computer program product for screening a gene involved in drug or radiation sensitivity, comprising: (1) a first patient group showing a drug or radiation sensitivity and a second patient not showing a sensitivity. A code for entering the expression profile of a group of genes,
(2) A code that selects one or more genes whose expression levels are significantly different between the first and second patient groups by a statistical test; and (3) a computer-readable storage medium for accumulating the code. Computer program products, including ,.
【請求項14】 (2)第1及び第2の患者群の間で発
現の程度が有意に異なる遺伝子を統計的検定により1個
以上選択するコードが、各遺伝子の発現の程度を(1)
患者サンプルで上昇、(2)患者サンプルで低下、
(3)患者サンプル及びコントロールサンプルで同等に
発現、(4)未発現の何れか1つに分類し、第1および
第2の患者群の間で、分類が重なる患者の数に対応する
マンホイットニーの検定量を計算し、有意な遺伝子を選
択することによるか、あるいは、各遺伝子の発現量を患
者群全体で順序づけし、2つの患者群での順序関係の交
わりの数に対応するマンホイットニーの検定量を計算
し、有意な遺伝子を選択するコードから成る、請求項1
3に記載のコンピュータプログラム製品。
14. (2) A code for selecting one or more genes whose expression levels are significantly different between the first and second patient groups by a statistical test determines the expression level of each gene (1).
Up in patient sample, (2) down in patient sample,
(3) Mann Whitney corresponding to the number of patients having the same classification in the patient sample and the control sample, (4) classified into any one of the non-expression, and having the classification overlapping between the first and second patient groups By calculating the test amount of and selecting the significant genes, or by ordering the expression levels of each gene across the patient groups and corresponding to the number of intersections of the order relations in the two patient groups of Mann Whitney 2. A code which calculates a test amount and selects a significant gene.
A computer program product according to item 3.
【請求項15】 疾患を伴なう患者の薬剤又は放射線に
対する感受性を判定するためのコンピュータプログラム
製品であって、(1)請求項1から5の何れかに記載の
方法により選択された遺伝子の各々について、その発現
量に対応した点数を決定するコード、(2)被験患者に
ついて該遺伝子の発現量を測定するコード、(3)
(2)で測定した発現量に基づき(1)で得た点数を割
り当てるコード、(4)選択された全遺伝子について割
り当てられた点数を合計して合計値を求めるコード、及
び(5)予め決定した閾値と該合計値とを比較するコー
ド、を含む、コンピュータプログラム製品。
15. A computer program product for determining the susceptibility of a patient with a disease to a drug or radiation, which comprises (1) a gene selected by the method according to any one of claims 1 to 5. For each, a code for determining the score corresponding to the expression level, (2) Code for measuring the expression level of the gene in a test patient, (3)
A code that assigns the score obtained in (1) based on the expression level measured in (2), (4) a code that sums up the assigned scores for all selected genes, and (5) predetermines A computer program product comprising a code that compares a threshold value that has been set to the total value.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005007846A1 (en) * 2003-04-25 2005-01-27 Japanese Foundation For Cancer Research Method of judging senstivity of tumor cell to anticancer agent
US8140456B2 (en) 2005-12-02 2012-03-20 Yamaguchi University Method and system of extracting factors using generalized Fisher ratios
JP2014524749A (en) * 2011-07-18 2014-09-25 日立化成株式会社 Methods to predict host responsiveness to cancer immunotherapy by in vitro induction of leukocyte function-related mRNA
JP2015515865A (en) * 2012-05-10 2015-06-04 コリア ハイドロ アンド ニュークリア パワー カンパニー リミティッド Method for detecting gene sensitive to low level ionizing radiation and gene detected by the method
US11028443B2 (en) 2015-08-31 2021-06-08 Showa Denko Materials Co., Ltd. Molecular methods for assessing urothelial disease

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005007846A1 (en) * 2003-04-25 2005-01-27 Japanese Foundation For Cancer Research Method of judging senstivity of tumor cell to anticancer agent
US8140456B2 (en) 2005-12-02 2012-03-20 Yamaguchi University Method and system of extracting factors using generalized Fisher ratios
JP2014524749A (en) * 2011-07-18 2014-09-25 日立化成株式会社 Methods to predict host responsiveness to cancer immunotherapy by in vitro induction of leukocyte function-related mRNA
JP2015515865A (en) * 2012-05-10 2015-06-04 コリア ハイドロ アンド ニュークリア パワー カンパニー リミティッド Method for detecting gene sensitive to low level ionizing radiation and gene detected by the method
US11028443B2 (en) 2015-08-31 2021-06-08 Showa Denko Materials Co., Ltd. Molecular methods for assessing urothelial disease

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