BR112016020987B1 - Método de identificação de receptores de aloenxerto renal e método de seleção de receptor do aloenxerto renal - Google Patents
Método de identificação de receptores de aloenxerto renal e método de seleção de receptor do aloenxerto renal Download PDFInfo
- Publication number
- BR112016020987B1 BR112016020987B1 BR112016020987-7A BR112016020987A BR112016020987B1 BR 112016020987 B1 BR112016020987 B1 BR 112016020987B1 BR 112016020987 A BR112016020987 A BR 112016020987A BR 112016020987 B1 BR112016020987 B1 BR 112016020987B1
- Authority
- BR
- Brazil
- Prior art keywords
- allograft
- risk
- cadi
- renal
- signature set
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000010187 selection method Methods 0.000 title claims abstract 3
- 230000006378 damage Effects 0.000 claims abstract description 45
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 claims abstract description 40
- 206010016654 Fibrosis Diseases 0.000 claims abstract description 35
- 230000004761 fibrosis Effects 0.000 claims abstract description 35
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 claims abstract description 33
- 208000014674 injury Diseases 0.000 claims abstract description 33
- 230000004547 gene signature Effects 0.000 claims abstract description 29
- 206010003694 Atrophy Diseases 0.000 claims abstract description 7
- 230000037444 atrophy Effects 0.000 claims abstract description 7
- 229940125721 immunosuppressive agent Drugs 0.000 claims abstract 4
- 239000003018 immunosuppressive agent Substances 0.000 claims abstract 4
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 138
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 claims description 53
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 41
- 108091032973 (ribonucleotides)n+m Proteins 0.000 claims description 15
- 108020004999 messenger RNA Proteins 0.000 claims description 15
- 238000013518 transcription Methods 0.000 claims description 15
- 230000035897 transcription Effects 0.000 claims description 15
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims description 11
- 239000002299 complementary DNA Substances 0.000 claims description 9
- 201000002793 renal fibrosis Diseases 0.000 claims description 8
- 230000003902 lesion Effects 0.000 claims description 7
- 102100033895 Ankyrin repeat and SOCS box protein 15 Human genes 0.000 claims description 6
- 102100023677 Coiled-coil-helix-coiled-coil-helix domain-containing protein 10, mitochondrial Human genes 0.000 claims description 6
- 102100025269 DENN domain-containing protein 2B Human genes 0.000 claims description 6
- 102100036275 E3 ubiquitin-protein ligase RNF149 Human genes 0.000 claims description 6
- 102100020828 Four-jointed box protein 1 Human genes 0.000 claims description 6
- 102100035081 Homeobox protein TGIF1 Human genes 0.000 claims description 6
- 101000925522 Homo sapiens Ankyrin repeat and SOCS box protein 15 Proteins 0.000 claims description 6
- 101000907013 Homo sapiens Coiled-coil-helix-coiled-coil-helix domain-containing protein 10, mitochondrial Proteins 0.000 claims description 6
- 101000722264 Homo sapiens DENN domain-containing protein 2B Proteins 0.000 claims description 6
- 101000932133 Homo sapiens Four-jointed box protein 1 Proteins 0.000 claims description 6
- 101000596925 Homo sapiens Homeobox protein TGIF1 Proteins 0.000 claims description 6
- 101001091320 Homo sapiens Kelch-like protein 13 Proteins 0.000 claims description 6
- 101000614481 Homo sapiens Kidney-associated antigen 1 Proteins 0.000 claims description 6
- 101000650117 Homo sapiens Protein Wnt-9a Proteins 0.000 claims description 6
- 101000629617 Homo sapiens Protein sprouty homolog 4 Proteins 0.000 claims description 6
- 101001093899 Homo sapiens Retinoic acid receptor RXR-alpha Proteins 0.000 claims description 6
- 101000864990 Homo sapiens Serine incorporator 5 Proteins 0.000 claims description 6
- 102100040442 Kidney-associated antigen 1 Human genes 0.000 claims description 6
- -1 MET Proteins 0.000 claims description 6
- 102100027503 Protein Wnt-9a Human genes 0.000 claims description 6
- 102100026845 Protein sprouty homolog 4 Human genes 0.000 claims description 6
- 108091007335 RNF149 Proteins 0.000 claims description 6
- 102100035178 Retinoic acid receptor RXR-alpha Human genes 0.000 claims description 6
- 102100029726 Serine incorporator 5 Human genes 0.000 claims description 6
- 108020004445 glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase Proteins 0.000 claims description 5
- 239000013642 negative control Substances 0.000 claims description 5
- PMATZTZNYRCHOR-CGLBZJNRSA-N Cyclosporin A Chemical group CC[C@@H]1NC(=O)[C@H]([C@H](O)[C@H](C)C\C=C\C)N(C)C(=O)[C@H](C(C)C)N(C)C(=O)[C@H](CC(C)C)N(C)C(=O)[C@H](CC(C)C)N(C)C(=O)[C@@H](C)NC(=O)[C@H](C)NC(=O)[C@H](CC(C)C)N(C)C(=O)[C@H](C(C)C)NC(=O)[C@H](CC(C)C)N(C)C(=O)CN(C)C1=O PMATZTZNYRCHOR-CGLBZJNRSA-N 0.000 claims description 4
- 238000010804 cDNA synthesis Methods 0.000 claims description 4
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 claims description 4
- 108010036949 Cyclosporine Proteins 0.000 claims description 3
- 230000003510 anti-fibrotic effect Effects 0.000 claims description 3
- 229960001265 ciclosporin Drugs 0.000 claims description 3
- 229930182912 cyclosporin Natural products 0.000 claims description 3
- 102100040881 60S acidic ribosomal protein P0 Human genes 0.000 claims description 2
- 101000673456 Homo sapiens 60S acidic ribosomal protein P0 Proteins 0.000 claims description 2
- ISWRGOKTTBVCFA-UHFFFAOYSA-N pirfenidone Chemical group C1=C(C)C=CC(=O)N1C1=CC=CC=C1 ISWRGOKTTBVCFA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 229960003073 pirfenidone Drugs 0.000 claims description 2
- 210000003705 ribosome Anatomy 0.000 claims description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims 2
- 102000006602 glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase Human genes 0.000 claims 2
- UUUHXMGGBIUAPW-UHFFFAOYSA-N 1-[1-[2-[[5-amino-2-[[1-[5-(diaminomethylideneamino)-2-[[1-[3-(1h-indol-3-yl)-2-[(5-oxopyrrolidine-2-carbonyl)amino]propanoyl]pyrrolidine-2-carbonyl]amino]pentanoyl]pyrrolidine-2-carbonyl]amino]-5-oxopentanoyl]amino]-3-methylpentanoyl]pyrrolidine-2-carbon Chemical compound C1CCC(C(=O)N2C(CCC2)C(O)=O)N1C(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C1CCCN1C(=O)C(CCCN=C(N)N)NC(=O)C1CCCN1C(=O)C(CC=1C2=CC=CC=C2NC=1)NC(=O)C1CCC(=O)N1 UUUHXMGGBIUAPW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 102000007469 Actins Human genes 0.000 claims 1
- 108010085238 Actins Proteins 0.000 claims 1
- 102000004270 Peptidyl-Dipeptidase A Human genes 0.000 claims 1
- 108090000882 Peptidyl-Dipeptidase A Proteins 0.000 claims 1
- 108010000605 Ribosomal Proteins Proteins 0.000 claims 1
- 102000002278 Ribosomal Proteins Human genes 0.000 claims 1
- 238000003757 reverse transcription PCR Methods 0.000 claims 1
- 238000002054 transplantation Methods 0.000 description 44
- 206010048748 Graft loss Diseases 0.000 description 35
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 30
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 28
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 description 22
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 17
- 238000003753 real-time PCR Methods 0.000 description 17
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 15
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 15
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 13
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 11
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 11
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 11
- 238000010199 gene set enrichment analysis Methods 0.000 description 10
- 208000021709 Delayed Graft Function Diseases 0.000 description 9
- 238000012549 training Methods 0.000 description 9
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 8
- 238000013103 analytical ultracentrifugation Methods 0.000 description 8
- 238000011161 development Methods 0.000 description 8
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 8
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 8
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 7
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 7
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 7
- 230000001506 immunosuppresive effect Effects 0.000 description 7
- 206010062016 Immunosuppression Diseases 0.000 description 6
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 6
- 238000002493 microarray Methods 0.000 description 6
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 6
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 6
- 102000004631 Calcineurin Human genes 0.000 description 5
- 108010042955 Calcineurin Proteins 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000009093 first-line therapy Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 5
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 5
- WZUVPPKBWHMQCE-UHFFFAOYSA-N Haematoxylin Chemical compound C12=CC(O)=C(O)C=C2CC2(O)C1C1=CC=C(O)C(O)=C1OC2 WZUVPPKBWHMQCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000013614 RNA sample Substances 0.000 description 4
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 4
- DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N creatinine Chemical compound CN1CC(=O)NC1=N DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 4
- 230000034994 death Effects 0.000 description 4
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 4
- 238000000502 dialysis Methods 0.000 description 4
- 238000011862 kidney biopsy Methods 0.000 description 4
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 4
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 4
- QJJXYPPXXYFBGM-SHYZHZOCSA-N tacrolimus Natural products CO[C@H]1C[C@H](CC[C@@H]1O)C=C(C)[C@H]2OC(=O)[C@H]3CCCCN3C(=O)C(=O)[C@@]4(O)O[C@@H]([C@H](C[C@H]4C)OC)[C@@H](C[C@H](C)CC(=C[C@@H](CC=C)C(=O)C[C@H](O)[C@H]2C)C)OC QJJXYPPXXYFBGM-SHYZHZOCSA-N 0.000 description 4
- 206010063209 Chronic allograft nephropathy Diseases 0.000 description 3
- 201000001200 Crouzon syndrome-acanthosis nigricans syndrome Diseases 0.000 description 3
- 241000701022 Cytomegalovirus Species 0.000 description 3
- 102100031181 Glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase Human genes 0.000 description 3
- 241000711549 Hepacivirus C Species 0.000 description 3
- 101000756632 Homo sapiens Actin, cytoplasmic 1 Proteins 0.000 description 3
- 238000012352 Spearman correlation analysis Methods 0.000 description 3
- QJJXYPPXXYFBGM-LFZNUXCKSA-N Tacrolimus Chemical compound C1C[C@@H](O)[C@H](OC)C[C@@H]1\C=C(/C)[C@@H]1[C@H](C)[C@@H](O)CC(=O)[C@H](CC=C)/C=C(C)/C[C@H](C)C[C@H](OC)[C@H]([C@H](C[C@H]2C)OC)O[C@@]2(O)C(=O)C(=O)N2CCCC[C@H]2C(=O)O1 QJJXYPPXXYFBGM-LFZNUXCKSA-N 0.000 description 3
- 206010052779 Transplant rejections Diseases 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 230000009693 chronic damage Effects 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 3
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 description 3
- RTGDFNSFWBGLEC-SYZQJQIISA-N mycophenolate mofetil Chemical compound COC1=C(C)C=2COC(=O)C=2C(O)=C1C\C=C(/C)CCC(=O)OCCN1CCOCC1 RTGDFNSFWBGLEC-SYZQJQIISA-N 0.000 description 3
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 3
- 239000012188 paraffin wax Substances 0.000 description 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 3
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 229960001967 tacrolimus Drugs 0.000 description 3
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 3
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 3
- YBJHBAHKTGYVGT-ZKWXMUAHSA-N (+)-Biotin Chemical compound N1C(=O)N[C@@H]2[C@H](CCCCC(=O)O)SC[C@@H]21 YBJHBAHKTGYVGT-ZKWXMUAHSA-N 0.000 description 2
- 102000008131 Bone Morphogenetic Protein 7 Human genes 0.000 description 2
- 108010049870 Bone Morphogenetic Protein 7 Proteins 0.000 description 2
- 229940122739 Calcineurin inhibitor Drugs 0.000 description 2
- 101710192106 Calcineurin-binding protein cabin-1 Proteins 0.000 description 2
- 102100024123 Calcineurin-binding protein cabin-1 Human genes 0.000 description 2
- 238000000729 Fisher's exact test Methods 0.000 description 2
- WSFSSNUMVMOOMR-UHFFFAOYSA-N Formaldehyde Chemical compound O=C WSFSSNUMVMOOMR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000700721 Hepatitis B virus Species 0.000 description 2
- 102100034861 Kelch-like protein 13 Human genes 0.000 description 2
- 238000011495 NanoString analysis Methods 0.000 description 2
- 241000283973 Oryctolagus cuniculus Species 0.000 description 2
- 241001510071 Pyrrhocoridae Species 0.000 description 2
- 238000002123 RNA extraction Methods 0.000 description 2
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 2
- 238000003766 bioinformatics method Methods 0.000 description 2
- 230000008827 biological function Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 208000020832 chronic kidney disease Diseases 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 2
- 229940109239 creatinine Drugs 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000000586 desensitisation Methods 0.000 description 2
- 201000000523 end stage renal failure Diseases 0.000 description 2
- 238000010201 enrichment analysis Methods 0.000 description 2
- YQGOJNYOYNNSMM-UHFFFAOYSA-N eosin Chemical compound [Na+].OC(=O)C1=CC=CC=C1C1=C2C=C(Br)C(=O)C(Br)=C2OC2=C(Br)C(O)=C(Br)C=C21 YQGOJNYOYNNSMM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 2
- 230000008717 functional decline Effects 0.000 description 2
- 230000002962 histologic effect Effects 0.000 description 2
- 230000036732 histological change Effects 0.000 description 2
- 238000009396 hybridization Methods 0.000 description 2
- 238000003364 immunohistochemistry Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 208000028867 ischemia Diseases 0.000 description 2
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000009456 molecular mechanism Effects 0.000 description 2
- 229960004866 mycophenolate mofetil Drugs 0.000 description 2
- 238000013188 needle biopsy Methods 0.000 description 2
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 2
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 2
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 2
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 2
- 238000011870 unpaired t-test Methods 0.000 description 2
- 108091093088 Amplicon Proteins 0.000 description 1
- 108060006698 EGF receptor Proteins 0.000 description 1
- 108700039887 Essential Genes Proteins 0.000 description 1
- 241000829111 Human polyomavirus 1 Species 0.000 description 1
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- 102100034343 Integrase Human genes 0.000 description 1
- 238000010824 Kaplan-Meier survival analysis Methods 0.000 description 1
- 208000001676 Polyomavirus Infections Diseases 0.000 description 1
- 108010092799 RNA-directed DNA polymerase Proteins 0.000 description 1
- 238000003559 RNA-seq method Methods 0.000 description 1
- 238000011529 RT qPCR Methods 0.000 description 1
- 238000001604 Rao's score test Methods 0.000 description 1
- 102000003743 Relaxin Human genes 0.000 description 1
- 108090000103 Relaxin Proteins 0.000 description 1
- 230000006044 T cell activation Effects 0.000 description 1
- 102000004887 Transforming Growth Factor beta Human genes 0.000 description 1
- 108090001012 Transforming Growth Factor beta Proteins 0.000 description 1
- 206010060872 Transplant failure Diseases 0.000 description 1
- 238000001793 Wilcoxon signed-rank test Methods 0.000 description 1
- 230000004721 adaptive immunity Effects 0.000 description 1
- 108010035879 albumin-bilirubin complex Proteins 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 238000012197 amplification kit Methods 0.000 description 1
- 239000000427 antigen Substances 0.000 description 1
- 108091007433 antigens Proteins 0.000 description 1
- 102000036639 antigens Human genes 0.000 description 1
- 230000006907 apoptotic process Effects 0.000 description 1
- 208000011775 arteriosclerosis disease Diseases 0.000 description 1
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 1
- 229960005347 belatacept Drugs 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 229960002685 biotin Drugs 0.000 description 1
- 235000020958 biotin Nutrition 0.000 description 1
- 239000011616 biotin Substances 0.000 description 1
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 1
- 239000007853 buffer solution Substances 0.000 description 1
- 238000010805 cDNA synthesis kit Methods 0.000 description 1
- 229940046731 calcineurin inhibitors Drugs 0.000 description 1
- 230000021164 cell adhesion Effects 0.000 description 1
- 230000030833 cell death Effects 0.000 description 1
- 238000000546 chi-square test Methods 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 229940082150 encore Drugs 0.000 description 1
- 208000028208 end stage renal disease Diseases 0.000 description 1
- 230000003352 fibrogenic effect Effects 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000001900 immune effect Effects 0.000 description 1
- 230000008105 immune reaction Effects 0.000 description 1
- 238000002650 immunosuppressive therapy Methods 0.000 description 1
- 238000009169 immunotherapy Methods 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 239000003112 inhibitor Substances 0.000 description 1
- 230000015788 innate immune response Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000000302 ischemic effect Effects 0.000 description 1
- 208000017169 kidney disease Diseases 0.000 description 1
- 230000003907 kidney function Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 description 1
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 1
- 108091064355 mitochondrial RNA Proteins 0.000 description 1
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 1
- 201000001119 neuropathy Diseases 0.000 description 1
- 230000007823 neuropathy Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 108020004707 nucleic acids Proteins 0.000 description 1
- 102000039446 nucleic acids Human genes 0.000 description 1
- 150000007523 nucleic acids Chemical class 0.000 description 1
- 230000003950 pathogenic mechanism Effects 0.000 description 1
- 231100000915 pathological change Toxicity 0.000 description 1
- 230000036285 pathological change Effects 0.000 description 1
- KHIWWQKSHDUIBK-UHFFFAOYSA-N periodic acid Chemical compound OI(=O)(=O)=O KHIWWQKSHDUIBK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 208000033808 peripheral neuropathy Diseases 0.000 description 1
- 238000001558 permutation test Methods 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- XOFYZVNMUHMLCC-ZPOLXVRWSA-N prednisone Chemical compound O=C1C=C[C@]2(C)[C@H]3C(=O)C[C@](C)([C@@](CC4)(O)C(=O)CO)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 XOFYZVNMUHMLCC-ZPOLXVRWSA-N 0.000 description 1
- 229960004618 prednisone Drugs 0.000 description 1
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 1
- 230000002028 premature Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 description 1
- ZAHRKKWIAAJSAO-UHFFFAOYSA-N rapamycin Natural products COCC(O)C(=C/C(C)C(=O)CC(OC(=O)C1CCCCN1C(=O)C(=O)C2(O)OC(CC(OC)C(=CC=CC=CC(C)CC(C)C(=O)C)C)CCC2C)C(C)CC3CCC(O)C(C3)OC)C ZAHRKKWIAAJSAO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 108020004418 ribosomal RNA Proteins 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 1
- 229960002930 sirolimus Drugs 0.000 description 1
- QFJCIRLUMZQUOT-HPLJOQBZSA-N sirolimus Chemical compound C1C[C@@H](O)[C@H](OC)C[C@@H]1C[C@@H](C)[C@H]1OC(=O)[C@@H]2CCCCN2C(=O)C(=O)[C@](O)(O2)[C@H](C)CC[C@H]2C[C@H](OC)/C(C)=C/C=C/C=C/[C@@H](C)C[C@@H](C)C(=O)[C@H](OC)[C@H](O)/C(C)=C/[C@@H](C)C(=O)C1 QFJCIRLUMZQUOT-HPLJOQBZSA-N 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 1
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 description 1
- 230000002459 sustained effect Effects 0.000 description 1
- ZRKFYGHZFMAOKI-QMGMOQQFSA-N tgfbeta Chemical compound C([C@H](NC(=O)[C@H](C(C)C)NC(=O)CNC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@H](CCCNC(N)=N)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H]([C@@H](C)O)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@H]([C@@H](C)O)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)CNC(=O)[C@H](C)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](C)NC(=O)[C@H](C)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@@H](N)CCSC)C(C)C)[C@@H](C)CC)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC=CC=1)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N1[C@@H](CCC1)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC=CC=1)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N1[C@@H](CCC1)C(=O)N1[C@@H](CCC1)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(O)=O)C1=CC=C(O)C=C1 ZRKFYGHZFMAOKI-QMGMOQQFSA-N 0.000 description 1
- 238000011285 therapeutic regimen Methods 0.000 description 1
- 230000000451 tissue damage Effects 0.000 description 1
- 231100000827 tissue damage Toxicity 0.000 description 1
- 231100000419 toxicity Toxicity 0.000 description 1
- 230000001988 toxicity Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000003827 upregulation Effects 0.000 description 1
- 108700026220 vif Genes Proteins 0.000 description 1
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
- C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/118—Prognosis of disease development
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/158—Expression markers
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Zoology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Pathology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
MÉTODO DE IDENTIFICAÇÃO DE RECEPTORES DE ALOENXERTO RENAL, KIT, CONJUNTO DE ASSINATURA GÊNICA, MÉTODO DE SELEÇÃO DE PACIENTE E USO DE UM AGENTE IMUNOSSUPRESSIVO. Método de identificação de receptores de aloenxerto renal em risco de lesões de aloenxertos crônicos ou fibrose intersticial e atrofia tubular (IF/TA), por meio de comparação do nível de transcrição de um conjunto de assinatura genética previamente selecionado com o nível de transcrição de um padrão de comparação e diagnóstico do receptor como estando em risco de lesão de aloenxerto crônica caso o nível de transcrição do conjunto de assinatura genética previamente selecionado seja significativamente mais alto que o nível de transcrição do padrão de comparação.
Description
[001] A presente invenção refere-se a métodos de identificação de receptores de aloenxerto renal com risco de lesões crônicas e kit para uso na presente invenção. Os métodos compreendem a análise de assinaturas de transcriptomos obtidas de biópsias iniciais de aloenxertos renais em funcionamento estável, a fim de identificar e tratar esses pacientes.
[002] O transplante renal é o transplante de órgãos sólidos mais comum realizado nos Estados Unidos; mais de 16.000 transplantes foram realizados em 2010 (2011 SPTR Data Report). Apesar da reduzida incidência de rejeição aguda, não foram realizados aprimoramentos da sobrevivência de aloenxertos a longo prazo (1-2).
[003] Lesões de aloenxertos crônicas (CAD) ou fibrose intersticial e atrofia tubular (IF/TA) com causa desconhecida são o principal determinante da perda de enxerto após o primeiro ano de transplante (3). Eventos clínicos e histológicos associados a IF/TA são maus indicadores da perda de enxerto (4), o que dificulta a identificação de aloenxertos que podem beneficiar-se de intervenções precoces para evitar a progressão da fibrose. Biópsias de aloenxertos em resposta a distúrbios renais permanecem a abordagem de diagnóstico atual para lesões crônicas, por meio das quais desenvolveu-se fibrose em estágio irreversível. Existem evidências substanciais de que alterações patológicas no aloenxerto renal antecedem alterações funcionais (5). Protocolos de biópsias sugeriram que acima de 50% dos enxertos com função renal estável apresentam evidência de IF/TA em até um ano (6). O desenvolvimento de testes de previsão para identificar enxertos em risco logo após o transplante é essencial para projetar intervenções terapêuticas dirigidas. Os inventores do presente aprenderam que alterações moleculares obtidas de protocolos de biópsias conduzidos logo após o transplante antecedem o desenvolvimento de fibrose. Segundo a presente invenção, foi desenvolvido um gene indicador que identifica aloenxertos em risco de lesão progressiva. Esta descoberta permite a identificação de pacientes com risco de perda de enxerto a tempo para que a intervenção terapêutica possa prevenir IF/TA.
[004] Foi identificado um conjunto de treze genes como prevendo independentemente o desenvolvimento de fibrose em um ano e perda prematura de enxerto. A alta capacidade de previsão do conjunto genético (AUC 0,947) foi superior aos indicadores clínicos (AUC 0,78). Os parâmetros histológicos de rotina falharam ao identificar aloenxertos histologicamente normais nos quais a fibrose progrediu, enquanto o conjunto de genes previsores discriminou e identificou com precisão aloenxertos histologicamente normais nos quais a fibrose finalmente progrediu (AUC = 0.987). Os treze genes também previram perda precoce de enxerto com precisão (AUC-0,86 e 0,83 em dois e três anos, respectivamente). O valor previsor desse conjunto de genes foi validado utilizando uma coorte independente e dois conjuntos de dados de expressão independentes e disponíveis ao público.
[005] O conjunto genético obtido em três meses a partir dos aloenxertos renais com funcionamento estável correlaciona-se com a progressão de marcadores estabelecidos para lesão de aloenxerto crônica em doze meses e é provado superior às variáveis clínico-patológicas atualmente utilizadas na prática clínica para identificar receptores de transplante renal em risco de dano e perda de aloenxerto.
[006] Em um aspecto, a presente invenção fornece um método de identificação de receptores de aloenxerto renal com risco de dano de aloenxerto crônico que compreende as etapas de fornecimento de um espécime para biópsia de um enxerto renal obtido três meses após o transplante.
[007] Em um aspecto adicional, a presente invenção fornece primers para um conjunto de assinaturas genéticas com treze membros que compreende os genes KLHL13, KAAG1, MET, SPRY4, SERINC5, CHCHD10, FJX1, WNT9A, RNF149, ST5, TGIF1, RXRA e ASB15.
[008] Em um aspecto adicional, a presente invenção fornece um método de seleção de receptores de aloenxerto renal para tratamento para reduzir o risco de lesão de aloenxerto crônica ou IF/TA por meio de comparação do nível de transcrição de um conjunto de assinaturas genéticas pré- selecionadas obtido do aloenxerto com o nível de transcrição de uma biblioteca de expressão de comparação e seleção do paciente para tratamento por meio de rejeição do aloenxerto ou dano se o nível de transcrição do conjunto de assinaturas genéticas pré-selecionadas for significativamente mais alto que o nível de transcrição do padrão de comparação.
[009] Em outro aspecto, a presente invenção fornece um conjunto de assinaturas genéticas para identificar pacientes com risco de dano renal crônico ou IF/TA que compreende os genes KLHL13, KAAG1, MET, SPRY4, SERINC5, CHCHD10, FJX1, WNT9A, RNF149, ST5, TGIF1, RXRA e ASB15.
[010] Em ainda outro aspecto adicional, a presente invenção fornece um kit de identificação de pacientes com aloenxerto renal com risco de lesão de aloenxerto crônica que compreende, em recipientes separados que compreendem primers para um conjunto de assinaturas genéticas com treze membros, tampões, três genes de manutenção, controles negativos e instruções de uso.
[011] Estes e outros aspectos da presente invenção tornar-se-ão evidentes para os técnicos comuns no assunto à luz do presente relatório descritivo, reivindicações e desenhos.
[012] Conforme utilizado no presente, a expressão “cerca de” ou “aproximadamente” indica geralmente dentro de uma margem de erro aceitável para o tipo de valor e método de medição. Ela pode significar, por exemplo, dentro de 20%, de maior preferência dentro de 10% e, de preferência superior, ainda dentro de 5% de um dado valor ou faixa. Alternativamente, especialmente em sistemas biológicos, a expressão “cerca de” significa dentro de cerca de um log (ou seja, uma ordem de grandeza) preferencialmente dentro de um fator de dois de um dado valor.
[013] É descrito no presente um estudo de prospecção de biópsias protocolares em série em momentos pré-definidos com conjuntos de dados clínicos, histológicos e moleculares únicos e detalhados. Um conjunto de genes (o conjunto de assinaturas genéticas, KLHL13, KAAG1, MET, SPRY4, SERINC5, CHCHD10, FJX1, WNT9A, RNF149, ST5, TGIF1, RXRA e ASB15) obtido três meses após o transplante de aloenxertos renais com funcionamento estável foi identificado e validado. Esse conjunto de genes pode ser utilizado para prever a progressão de dano crônico de aloenxerto. Descobriu-se que essa assinatura gênica de risco molecular é superior a variáveis clínico-patológicas na identificação de pacientes com transplante renal com risco de progressão histológica para danos ao enxerto em várias coortes de pacientes e perda de enxerto em coortes disponíveis ao público. A presente invenção fornece um método de identificação de pacientes com aloenxerto renal em risco de lesão de aloenxerto crônica que utiliza um conjunto de assinaturas genéticas selecionado conforme descrito no presente. Pacientes com aloenxerto que possuem expressão aprimorada do conjunto de assinaturas genéticas com treze membros encontram-se com risco de danos crônicos ao aloenxerto. A presente invenção fornece materiais e métodos de identificação desses pacientes conforme estabelecido no presente.
[014] A história natural da lesão de aloenxerto crônica revelou deterioração histológica precoce e rápida doze meses após o transplante (3). A presença de mudanças histológicas adversas (fibrose e/ou inflamação) aos doze meses foi então correlacionada a resultados adversos a longo prazo no aloenxerto em rins com risco padrão e baixo (14-16). Especificamente, avaliação do Índice de Lesão de Aloenxerto Crônica em doze meses (CADI-12) > 2 identificou pacientes com risco de perda de enxerto em três anos na coorte descrita no presente e a partir das publicações anteriores (5, 17). Devido à deterioração histológica mais gradual observada em aloenxertos após doze meses, intervenções em imunoterapia, uma vez estabelecida a lesão de aloenxerto crônica, são menos propensas a alterar os resultados (3).
[015] Embora a histologia do aloenxerto em momento inicial tenha sido correlacionada com a progressão da Neuropatia do Aloenxerto Crônica (CAN) e perda do aloenxerto (18), não foram identificadas variáveis clínico- patológicas que classificam aloenxertos em risco de deterioração histológica precoce e perda de enxerto posterior, com sensibilidade ainda moderada igual. Por exemplo, embora 60% da coorte apresentassem baixas pontuações CADI (0-1) aos três meses, mais da metade dos pacientes com progressão histológica de lesão no aloenxerto aos doze meses pertenceram a este grupo e não puderam ser identificados aos três meses somente por meio de histologia. Também se observou progressão das pontuações Banff (6) dentro do primeiro ano sem alterações detectáveis na creatinina (19). Por outro lado, alterações histológicas observadas aos três meses foram relatadas em contrário pelas avaliações aos doze meses (20).
[016] Na coorte descrita no presente, 40% dos aloenxertos com alta CADI-3 evoluíram para CADI-12 de 0-1. Aplicação clínica significativa do conjunto de assinaturas genéticas com treze membros de acordo com a presente invenção é, portanto, a capacidade de identificar rins com risco de desenvolvimento de CAN e progressão, atualmente não identificável somente por parâmetros clínico-patológicos, em um estado em que são passíveis de intervenção. Além disso, ao contrário da estratégia de imunossupressão “genérica”, o conjunto genético do presente possui o potencial de estratificar receptores de aloenxerto com baixo risco que podem então beneficiar-se de imunossupressão reduzida.
[017] Como vários grupos demonstraram, as causas da lesão de aloenxerto renal crônica são diversas e cumulativas (3,15). Isso se reflete na quantidade relativamente grande de genes que foram associados a resultados adversos em aloenxertos nas duas coortes de validação do estado da técnica. Einecke et al identificaram uma assinatura gênica de tecido (886 genes relacionados ao dano no tecido, efeitos TGF-β) que previu a perda de enxerto devido às biópsias de aloenxerto realizadas entre 1 e 31 anos após o transplante 8. Uma assinatura de conjunto de sonda 601 das biópsias protocolares após seis meses em pacientes pediátricos de baixo risco exibiu regulagem para cima dos genes de reação imunológica em pacientes que apresentaram progressão histológica em comparação com os que não possuíam (9). O conjunto de assinaturas de treze genes de acordo com a presente invenção foi validado com alto valor de previsão em todas essas coortes com capacidade de prever resultados de aloenxerto apesar de diferenças demográficas, momento das biópsias pós-transplante, presença de fibrose pré-existente e objetivo correspondente estudado (Tabela 9). Além disso, esses dois estudos do estado da técnica utilizaram um conjunto genético limitado com base nos dados anteriores ou projetos patológicos previstos. Por outro lado, realizou-se abordagem conduzida não hipotética completa facilitada pelo tamanho da amostra e baseada na natureza multifacetada do dano crônico. Como CADI-12m é uma variável ordinal, a lista genética inicial foi derivadas com base em um sinal de correlação, maior expressão genética após três meses e correlação com CADI-12, em vez de comparação entre a expressão genética em duas coortes clínicas bem definidas, como em estudos anteriores. O método de acordo com a presente invenção aumenta a força da relação identificada e aprimora a aplicação clínica em coortes indefinidas.
[018] A adição de indicadores clínicos que preveem alto CADI-12 (idade do doador, gênero do paciente, órgão do doador falecido e rejeição aguda dentro de três meses após o transplante) não aumenta significativamente o desempenho do conjunto genético na previsão de CAN. A rejeição subclínica, predominantemente limite, estava presente em vinte das biópsias após três meses. Análise adicional na qual foram excluídos pacientes com rejeição celular aguda (ACR) ou i+t (a avaliação combinada para inflamação (i) e tubulite (t)) > 2 demonstrou claramente que a inflamação não era o condutor predominante do conjunto de assinaturas genéticas com treze membros identificado com o AUC restante 1 (dados não exibidos). A abordagem não orientada inovadora utilizada no presente identificou, portanto, uma assinatura gênica de risco que diferencia aloenxertos com risco de progressão histológica na coorte. A presente invenção possui aplicabilidade mais ampla para identificar rins em risco conforme sugerido pela sua validação na previsão de falhas e lesões em enxerto em uma série de coortes de pacientes em que as biópsias são realizadas em momentos diferentes após o transplante com e sem lesões pré-existentes.
[019] Biópsias protocolares sobre aloenxertos em funcionamento estável fornecem uma janela para mecanismos patogênicos que são iniciados antes do desenvolvimento de distúrbios detectáveis no aloenxerto. Rejeições subclínicas em andamento, infeções por poliomavírus BK, Inibidor de Calcineurina (CNI) de toxicidade e lesões mediadas por anticorpos - processos que contribuem com CAN que, quando detectado, pode sofrer intervenção - podem ser identificadas (24-26). Outros estudos foram, entretanto, capazes de demonstrar diferenças significativas em resultados de aloenxerto com intervenções realizadas sobre fenômenos subclínicos detectados (27). Essa disparidade pode refletir as limitações da utilização somente da histologia na interpretação de biópsias protocolares, que pode ser influenciada pelo interobservador e pela variabilidade da amostragem. Por outro lado, todas as alterações de transcriptoma das biópsias protocolares após três e seis meses que se correlacionam com a histologia do aloenxerto após doze meses (11, 28) e uma assinatura gênica do aloenxerto após doze meses que foi correlacionada à perda de aloenxerto (15) foram registradas. Conforme descrito no presente, os genes cujas expressões correlacionaram- se com CADI após três ou doze meses foram identificados por meio de análise de correlações Spearman e submetidos em seguida a enriquecimento de Ontologia Genética. Os processos/funções de Ontologia Genética (GO) associados aos genes correlacionados a CADI da análise de correlação também foram validados com a Análise de Enriquecimento de Conjuntos Genéticos (GSEA) (9).
[020] Em uma realização, a presente invenção refere-se aos primers para RT-PCT para a sequência de assinatura gênica com treze membros. Em outra realização, a presente invenção refere-se a um kit de identificação de receptores de aloenxerto com risco de lesão ao aloenxerto renal que compreende um recipiente que contém no seu interior primers para RT-PCT de um conjunto de assinaturas genéticas com treze membros e instruções de uso. Em uma realização adicional, o kit compreende um primeiro recipiente que contém no seu interior primers para RT-PCT de uma assinatura gênica com treze membros, um segundo recipiente que contém no seu interior primers para genes constitutivos, um terceiro recipiente que contém no seu interior uma solução tampão e instruções de uso. Pacientes são estratificados com base na expressão e aqueles com alta expressão do conjunto de assinaturas com treze genes são diagnosticados como estando em risco de lesões crônicas ao aloenxerto e são, portanto, tratados para evitar essas lesões. Segundo a presente invenção, pacientes com alta expressão dos treze genes podem ser identificados utilizando, por exemplo, PCR em Tempo Real, Nanostring ou miSeq. Em cada caso, é gerado um padrão como linha base para identificar pacientes com risco de lesões crônicas no aloenxerto ou IF/TA.
[021] Utilizando um conjunto de pacientes de treinamento, o mRNA da amostra da biópsia será analisado para determinar os níveis de expressão do conjunto de assinaturas com treze genes. Com base nesses dados de expressão, será desenvolvido um modelo matemático para estimar a probabilidade do paciente desenvolver fibrose em um ano. Os pacientes serão estratificados com base nessa sensibilidade/especificidade de avaliação e serão determinados os valores de previsão positivos (PPV) e os valores de previsão negativos (NPV). Com base no PPV e no NPV, será estabelecido corte ideal que melhor categorize o risco de rejeição dos pacientes. Ele pode ser corte limpo em dois grupos em que, caso se encontrem no grupo superior, seus níveis de expressão são significativamente mais altos, eles possuem alta propensão ao desenvolvimento de fibrose e o teste é considerado positivo, mas, se estiverem no grupo inferior, eles possuem propensão muito baixa ao desenvolvimento de fibrose e o teste é considerado negativo. Em realização alternativa, os pacientes podem ser separados em terços com base na sua avaliação de probabilidade determinada conforme acima. Neste caso, se o paciente encontrar-se no terço superior (1), seus níveis de expressão são significativamente mais altos e eles possuem alta propensão ao desenvolvimento de fibrose e o teste é considerado positivo; (2) caso se encontrem no segundo terço ou grupo intermediário, seu risco não pode ser determinado de forma precisa; e (3) caso estejam no terço inferior, eles possuem propensão muito baixa ao desenvolvimento de fibrose e o teste é considerado negativo. O KIT DE ANÁLISE RT-PCT INCLUI 1. Recipiente de primer (16 tubos com um teste qPCR por tubo para os 16 genes que incluem o conjunto de assinaturas genéticas com 13 painéis de acordo com a presente invenção e genes constitutivos (ACTB e GAPDH) e a sonda de controle 18s). Os testes foram adquiridos da LifeTech. Os primers são estabelecidos abaixo. 2. TaqMan® Universal Master Mix II: reagentes para reações qPCR 3. TaqMan® Conjunto de placas com 96 cavidades 6x16 4. Kit de Síntese de cDNA QPCR Agilent AffinityScript: para conversão com maior eficiência de RNA em cDNA e totalmente otimizada para aplicações em PCR quantitativa (QPCR) em tempo real * INV = Inventário
[022] RNA total será extraído das amostras da biópsia de aloenxerto utilizando o kit Allprep (kit QIAGEN-ALLprep, Valencia, CA, Estados Unidos). cDNA será sintetizado utilizando o kit AFfinityScript RT com primers oligo dt (Agilent Inc., Santa Clara CA). Testes qPCR TaqMan para o conjunto de assinaturas com treze genes, dois genes constitutivos (ACTB, GAPDH) e 18s são adquiridos da ABI Life Technology (Grand Island NY). Experimentos de qPCR serão realizados sobre cDNA utilizando a mistura universal TAQMAN e as reações de PCR serão monitoradas e obtidas utilizando um sistema ABI7900HT. Amostras serão medidas em três cópias. Serão gerados os valores dos Tempos de Ciclo (CT) para o conjunto de assinaturas com treze genes, bem como para os dois genes constitutivos. O valor ΔCT de cada gene será calculado subtraindo-se o valor CT médio dos genes constitutivos do valor CT de cada gene e um modelo de enquadramento de regressão logística penalizada utilizando um pacote logistf R será então aplicado sobre os valores ΔCT para obter-se o modelo estatístico a partir do qual será calculada a pontuação de probabilidade alta para cada paciente. (em que p(x) é a probabilidade de alto CADI, β*i é a coeficiência penalizada e gi é a expressão ΔCT do gene i).
[023] Com base na avaliação de probabilidade, previsão de AUC, sensibilidade/especificidade, os valores de previsão positivo (PPV) e negativo (NPV) serão determinados. Em uma dada especificidade (90%), será estabelecido corte ideal que mais bem classifica o risco de fibrose renal do paciente.
[024] Uma coorte independente de 45 pacientes (18: CADI > 2; e 27: CADI < 2) foi utilizada como o conjunto de treinamento para o teste de qPCR. As amostras de RNA foram extraídas e submetidas a experimentos de qPCR utilizando esse kit de análise qPCR. Após a obtenção e normalização dos dados, foi construído um modelo logístico penalizado com valores β a seguir (Tabela 1) e AUC de previsão sobre o conjunto de teste foi de 0,866. O modelo estatístico com base no conjunto de treinamento será utilizado para prever a probabilidade de fibrose renal em novas amostras e o corte da avaliação de probabilidade é de 0,548 a 90% de especificidade. TABELA 1: PARÂMETROS PARA O MODELO DE REGRESSÃO LOGÍSTICA PENALIZADA DO CONJUNTO DE TREINAMENTO DE QPCR
[025] O kit de análise Nanostring inclui: 1. Pacote CodeSet Personalizado (conjuntos de sondas com código de barra para o quadro de treze genes que incluem três genes constitutivos e controles negativos fornecidos pela Nanostring). 2. Kit nCounter® Master que inclui o Cartucho nCounter, Pacote de Placas nCounter e Pacote de Preparação nCounter. 3. Kit QIAGEN RNeasy® para extração de RNA total de alta qualidade.
[026] O RNA total será extraído utilizando o Kit QIAGEN RNeasy® seguindo o protocolo do fabricante; as sondas com códigos de barras serão combinadas no RNA total em solução a 65 °C com o kit master. A sonda de captura capturará o alvo a ser imobilizado para dados. Após a hibridização, a amostra será transferida para a Pré Estação nCounter, a sonda/alvo será imobilizada no Cartucho nCounter e as sondas são contadas em seguida pelo Analisador Digital nCounter.
[027] Os dados de contagem bruta do analisador Nanostring serão processados no procedimento a seguir. Os dados da contagem bruta serão primeiramente normalizados até a contagem dos genes constitutivos e os mRNAs com contagem inferior à média mais desvio padrão 3 das contagens de controles negativos serão retirados por meio de filtragem. Devido ao surgimento de variações nos dados do lote de reagente, a contagem de cada mRNA de lotes de reagentes diferentes será calibrada pela multiplicação de um fator da razão das contagens médias das amostras em lotes de reagentes diferentes. As contagens calibradas de lotes experimentais diferentes serão adicionalmente ajustadas pelo pacote ComBat.
[028] Um modelo de encaixe de regressão logística penalizada utilizando o pacote logistf R será então aplicado sobre os valores de contagem normalizados para fornecer o modelo estatístico a partir do qual a avaliação de probabilidade para cada paciente será calculada.
[029] Os dados de contagem bruta do analisador Nanostring serão processados no procedimento a seguir: os dados de contagem bruta serão primeiramente normalizados até a contagem dos genes constitutivos e os mRNAs com contagens abaixo da média mais desvio padrão 3 das contagens de controles negativos serão retirados por meio de filtragem. Devido ao surgimento de variações de dados do lote de reagentes, a contagem para cada mRNA de diferentes lotes de reagentes será calibrada por meio da multiplicação de um fator da razão da média das contagens de amostras em lotes de reagentes diferentes. As contagens calibradas de lotes experimentais diferentes serão adicionalmente ajustadas pelo pacote ComBat.
[030] Um modelo de encaixe de regressão logística penalizada utilizando o pacote logistf R será aplicado em seguida sobre valores de contagem normalizados para fornecer o modelo estatístico a partir do qual será calculada a avaliação de probabilidade de alta propensão para cada paciente. (em que p(x) é a probabilidade de alto CADI, β*i é coeficiência penalizada e gi é a contagem do gene i).
[031] Com base na avaliação de probabilidades, AUC de previsão, sensibilidade/especificidade, serão determinados os valores indicativos positivos (PPV) e negativos (NPV). A uma dada especificidade (90%), será estabelecido um corte ideal que mais bem classifica o risco de fibrose renal dos pacientes. Este pode ser um corte limpo em dois grupos em que, caso se encontrem no grupo superior, eles possuem alta propensão ao desenvolvimento de fibrose e o teste é considerado, mas, caso se encontrem no grupo inferior, eles possuem propensão muito baixa ao desenvolvimento de fibrose e o teste é considerado negativo. A alternativa é que os pacientes podem ser separados em terços com base na sua avaliação de probabilidade determinada conforme acima. Neste caso, caso o paciente se encontre no (1) terço superior, ele possui alta propensão ao desenvolvimento de fibrose e o teste é considerado positivo; (2) segundo terço ou grupo intermediário, seu risco não pode ser determinado de forma precisa; e (3) no inferior, ele possui propensão muito baixa ao desenvolvimento de fibrose e o teste é considerado negativo. EXPERIMENTOS MISEQ O KIT DE ANÁLISE MlSEQ INCLUIRÁ 1. Análise Personalizada (conjuntos de sonda com código de barras para o painel com treze genes que inclui painel de cinco genes constitutivos). 2. Kit de Preparação de Amostras de RNA Illumina® TruSeq® v2. 3. Kit QIAGEN RNeasy® para extração de RNA total de alta qualidade
[032] O RNA total será extraído utilizando o Kit QIAGEN RNeasy®. A biblioteca de sequenciamento será gerada utilizando o Kit de Preparação de Amostras de RNA Illumina® TruSeq® v2 seguindo o protocolo do fabricante: resumidamente, mRNA que contém poliA será purificado e fragmentado em primeiro lugar a partir do RNA total. A síntese de cDNA de primeira fita será realizada utilizando um primer de hexâmero aleatório e a transcriptase reversa seguida pela síntese de cDNA de segunda fita. Após o processo de reparo final, que converte as sobreposições em extremidades sem ponta de cDNA, vários adaptadores de indexação serão adicionados à extremidade do cDNA de fita dupla. Realizar-se-á a seguir PCR para enriquecer os alvos utilizando os pares de primers específicos para o painel genético e genes constitutivos. Por fim, as bibliotecas indexadas serão validadas, normalizadas e reunidas para sequenciamento no sequenciador MiSEQ.
[033] Os dados de sequenciamento de RNA bruto gerados pelo sequenciador MiSEQ serão processados utilizando o procedimento a seguir: as leituras com boa qualidade serão primeiramente alinhadas a várias bases de dados de referência humanos incluindo genoma humano hg19, éxon, junção splicing e base de dados de contaminação incluindo sequências de RNA ribossômicas e mitocondriais utilizando o algoritmo de alinhamento BWA bem conhecido. Após as leituras de filtragem mapeadas para a base de dados de contaminação, as leituras que são alinhadas exclusivamente com um máximo de desalinhamentos de duas bases para as regiões de amplicon desejadas serão então contadas como nível de expressão para o gene correspondente e adicionalmente submetidas à normalização de quantis ao longo das amostras após a transformação log2.
[034] Um modelo de encaixe de regressão logística penalizada utilizando o pacote logistf R será aplicado em seguida sobre valores de contagem normalizados para fornecer o modelo estatístico a partir do qual será calculada a avaliação de probabilidade de alta propensão de cada paciente. (em que p(x) é a probabilidade de alto CADI, β*i é a coeficiência penalizada e gi é a contagem do gene i). Com base na avaliação de probabilidade, AUC de previsão, sensibilidade/especificidade, serão determinados os valores de previsão positivos (PPV) e negativos (NPV). Sob dada especificidade (90%), será estabelecido um corte ideal que mais bem classifica o risco dos pacientes de fibrose renal. Este pode ser um corte limpo em dois grupos em que, caso se encontrem no grupo superior, possuem nível de transcrição significativamente mais alto do conjunto de assinaturas genéticas com treze membros e possuem alta propensão ao desenvolvimento de fibrose e o teste é considerado positivo, mas, caso se encontrem no grupo inferior, eles possuem propensão muito baixa ao desenvolvimento de fibrose e o teste é considerado negativo. A alternativa é que pacientes podem ser divididos em terços com base na sua avaliação de probabilidade determinada conforme acima. Neste caso, caso os pacientes se encontrem no (1) terço superior, eles possuem nível de transcrição significativamente mais alto do conjunto de assinaturas genéticas com treze membros e alta propensão ao desenvolvimento de fibrose e o teste é considerado positivo; (2) segundo terço ou grupo intermediário, o seu risco não pode ser determinado de forma precisa; e (3) no grupo inferior, eles possuem propensão muito baixa ao desenvolvimento de fibrose e o teste é considerado negativo.
[035] O desenvolvimento de conjunto genético de previsão que identifica esses pacientes precocemente após o transplante, que se encontram em risco maior de lesão de enxerto progressiva possui várias aplicações: terapia de individualização com base no perfil de risco, incluindo direcionamento a indivíduos “em risco” para terapia de individualização precoce com base no perfil de risco, incluindo direcionamento a indivíduos “em risco” para intervenção precoce e terapia de minimização naqueles com bom prognóstico. Além disso, ele pode ser utilizado para estratificação de risco em testes clínicos, permitindo que regimes terapêuticos inovadores sejam testados em populações dirigidas.
[036] Resumidamente, assinatura gênica das biópsias protocolares de aloenxertos renais em funcionamento estável após três meses foi desenvolvida e validada. A assinatura gênica identifica pacientes com aloenxerto renal com risco de deterioração histológica e declínio funcional após doze meses. Essa assinatura gênica foi validada externamente para prever aloenxertos que sustentaram vários resultados adversos, representando rins com risco a médio e longo prazo. A assinatura gênica também possui potencial de identificar receptores de aloenxerto com risco mais baixo que podem beneficiar-se da menor intensidade.
[037] A presente invenção refere-se a métodos de identificação de pacientes com aloenxerto renal que se encontram com risco de desenvolvimento de lesão de aloenxerto crônica, expresso na forma de fibrose intersticial e atrofia tubular (IF/TA). Os pacientes podem ser monitorados após três, seis, nove e doze meses e anualmente em seguida. Quando pacientes são identificados como estando em risco de desenvolver lesão de aloenxerto crônica, a presente invenção inclui métodos de tratamento desses pacientes. As abordagens de tratamento seriam as seguintes: em pacientes identificados como em alto risco de fibrose de aloenxerto crônica com baixo risco imunológico conforme determinado por parâmetros que incluem a ausência de rejeição aguda, rejeição subclínica que inclui rejeição subclínica de contorno mediante biópsia, conforme definido pelos Critérios de Banff (American Journal of Transplantation 2008; 8: 753-760), anticorpos específicos do doador e Anticorpos Reativos ao Painel (PRA - medida de anticorpos anti-HLA) calculados baixos, os métodos incluem, sem limitações, a retirada do inibidor de calcineurina (CNI), tal como ciclosporina ou tacrolimus, e a substituição por um medicamento imunossupressor menos fibrogênico tal como belatacept ou sirolimus; e, naqueles pacientes identificados como alto risco de fibrose de aloenxerto crônica com rejeição subclínica incluindo rejeição subclínica em contorno mediante biópsia, conforme definido pelo critério de Banff (American Journal of Transplantation 2008; 8: 753-760), pois a rejeição subclínica pode contribuir para o desenvolvimento de fibrose, os métodos incluem, sem limitações, o aumento da imunossupressão tal como aumento da dose do inibidor de calcineurina (CNI), tal como ciclosporina ou tacrolimus ou adição de outro agente tal como prednisona ou micofenolato mofetil.
[038] Além disso, pacientes que são identificados como com risco de desenvolvimento de lesão de aloenxerto crônica podem ser tratados com agentes antifibróticos tais como pirfenidona, relaxina, proteína morfogenética de Osso 7 (BMP-7), fator de crescimento hepático (HGF) 6.
[039] A presente invenção é descrita abaixo utilizando exemplos que pretendem descrever adicionalmente a presente invenção sem limitar o seu escopo.
[040] Nos exemplos abaixo, foram utilizados os materiais e métodos a seguir.
[041] Os critérios de exclusão para pacientes descritos no presente incluíram um cruzamento de T/B-CDC, dessensibilização de anticorpos específicos de doador, pacientes pediátricos e incapacidade de fornecer consentimento. Biópsias protocolares de aloenxerto renal foram obtidas em 0, 3, 12 e 24 meses após o transplante em três locais e após 0 e 24 meses em dois locais. Biópsias protocolares com três meses foram realizadas em 244 pacientes, 204 dos quais apresentaram biópsia após doze meses correspondente. O microconjunto foi realizado nas primeiras 159 biópsias protocolares com três meses “m3_Bx”) e os 45 restantes foram utilizados para validação.
[042] Os dados do doador e do paciente foram coletados na linha base. As informações do doador incluíram a idade, raça, gênero, HLA, causa da morte, e situação de doador vivo vs. morto (SCD, ECD ou DCD). Os dados do paciente incluíram a idade, gênero, raça, causa da Doença Renal em Estágio Terminal (ESRD) HLA, PRA, anticorpos anti-HLA, Tempo Isquêmico Frio (CIT), Função de Enxerto Retardada (DGF), indução e manutenção da imunossupressão, estado do citomegalovírus (CMV), estado do vírus da Hepatite C (HCV) e do vírus da Hepatite B (HBV), duração de 3, 6, 12 e 24 meses, incluindo exame físico, infecções atuais, resultados de laboratório (CBC, BUN, creatinina, painel metabólico e níveis de imunossupressão). Além disso, dados clínicos foram coletados quando foi realizada uma biópsia indicada clinicamente.
[043] A circulação de soro foi analisada em anticorpos anti-HLA na linha base utilizando esferas One Lambda Labscreen® (One Lambda Inc., Canoga Park, CA). Intensidade de Fluorescência Média (MFI) > 1000 foi considerada positiva. As amostras foram analisadas em Luminex LabScan 200® utilizando o software de Fusão HLA. Os anticorpos específicos do doador (DSA) foram determinados utilizando a tipificação de HLA do doador e do paciente. Pacientes com DSA pré-formado que necessitam de protocolos de dessensibilização antes ou no momento do transplante foram excluídos do estudo.
[044] Dois núcleos de tecido foram retirados de cada uma das biópsias renais protocolares do grupo de estudo após três meses e um ano. Um núcleo foi processado para determinar histologia e o outro núcleo foi processado para determinar mRNA. Quando apenas um núcleo pôde ser obtido, deu-se prioridade para mRNA.
[045] Biópsias renais foram processadas e lidas de forma central. Seções incorporadas em parafina e fixas por formalina tiveram suas manchas histológicas processadas (hematoxilina e eosina, ácido periódico Schiff, tricromo e manchas elásticas de Weigerts). A imuno-histoquímica de C4d foi realizada em um manchador automático sobre seções de parafina manchadas com um anticorpo policlonal de coelho (American Research Products, Inc.). Todas as lâminas foram varridas com um scanner de lâmina inteira (Aperio CS) e imagens digitais de alta resolução foram arquivadas em um banco de dados de imagens.
[046] Biópsias foram avaliadas e classificadas separadamente por dois patologistas renais, sem conhecimento dos dados clínicos, utilizando a bem conhecida Classificação de Patologia de Aloenxerto Renal Revisada da Banff, 2007 (6). Em caso de discordância dos diagnósticos, realizou-se reunião com um terceiro patologista para um diagnóstico de consenso. A avaliação foi realizada sobre as imagens inteiras da lâmina para todos os casos. As avaliações entraram em um banco de dados Filemaker Pro personalizado que calculou as categorias Banff e o Índice de Lesões de Aloenxerto Crônicas (CADI).
[047] Os detalhes dos experimentos de microconjuntos e análise de dados são descritos abaixo. Resumidamente, amostras de RNA total das amostras de biópsia foram extraídas e submetidas a experimentos de microconjuntos utilizando o conjunto de éxon humano Affymetrix 1.0 ST. Os dados de intensidade em nível genético foram extraídos com o algoritmo RMA 7 e tiveram corrigido o efeito de lote experimental utilizando o pacote de software livre ComBat R após a avaliação da qualidade. Os genes cuja expressão correlacionou-se com CADI após três ou doze meses foram identificados por meio de análise de correlações Spearman e foram submetidos em seguida a enriquecimento com Ontologia Genética total. As funções/processos de GO associados a genes correlacionados a CADI da análise de correlação também foram validados com Análise de Enriquecimento de Conjunto Genético (GSEA) (9).
[048] Para identificar um conjunto genético mínimo para prever fibrose renal futura, empregou-se um conjunto genético concentrado. O conjunto genético foi especificamente associado a CADI após doze meses conforme determinado por meio da análise de aleatorização cem vezes seguida pela correção de parâmetros clínicos confusos (CIT, Doador Morto, Idade do Doador, Anticorpos Anti-HLA, Rejeição Aguda). Um conjunto genético ideal com a melhor previsão da avaliação de AUC foi identificado após cinco mil iterações de um modelo de regressão logística penalizada enquadrada sobre o conjunto genético em foco. O conjunto genético sofreu validação cruzada utilizando um método de validação cruzada em três vezes com cem iterações sobre nossos dados. O conjunto genético foi adicionalmente validado por meio de Reação em Cadeia de Polimerase quantitativa (qPCR) em uma coorte de pacientes independente e também por meio de análise em três conjuntos de dados disponíveis ao público independentes de diferentes plataformas de conjunto (11-13). Os arquivos de expressão de microconjuntos são publicados no website Gene Expression Omnibus (GSE).
[049] Estatísticas descritivas (desvios médios e padrão) foram utilizadas para resumir as características da linha de base de doadores e receptores e foram comparadas entre grupos de estudo (alto CADI-12 contra baixo CADI-12, progressores contra não progressores) utilizando o teste qui- quadrado e o teste exato de Fisher. Comparações univariadas de variáveis contínuas foram realizadas utilizando teste T não emparelhado (teste Mann- Whitney para análise não paramétrica correspondente). Curvas de Kaplan- Meier foram traçadas ao longo da duração do estudo, com perda de enxerto (não censurada para a morte) como resultado. Curvas de sobrevivência de grupos diferentes foram comparadas utilizando o teste de avaliação logarítmica e testes Gehan-Breslow-Wilcoxon. P<0,05 foi considerado significativo (GraphPad Prism versão 5.03, Graphpad Inc., La Jolla CA). Para determinar os fatores de previsão que possuem alto CADI (avaliação > 2) em doze meses após o transplante, diversas regressões logísticas que utilizam a seleção de previsão reversa foram realizadas. Os previsores avaliados foram: idade do doador, raça do doador, gênero do doador, estado do doador, rejeição aguda antes de três meses, raça do paciente, gênero do paciente, doador com critério expandido, indução e manutenção de terapia imunossupressora e a presença de anticorpos anti-HLA. Tempo de isquemia fria e função de enxerto retardada foram considerados em uma análise de subgrupos que incluiu somente doadores falecidos. Modelos logísticos utilizando os mesmos previsores foram construídos para avaliar os fatores de previsão de progressão no mês 12 na população de transplante total e apenas na população do doador falecido. Todas as análises foram realizadas utilizando a versão 9.2 de SAS (SAS, Cary, Carolina do Norte).
[050] Os dados do doador e do paciente foram coletados na linha base. As informações do doador incluíram idade, raça, gênero, genótipo HLA, causa da morte e estado do aloenxerto (ou seja, SCD, ECD ou DCD). Os dados do receptor incluíram idade, gênero, raça, causa de ESRD, genótipo HLA, PRA, presença e tipo de anticorpos anti-HLA, estado da combinação cruzada, tempo de isquemia fria (CIT), função de enxerto retardada (DGF), regime de imunossupressão, estado de CMV, estado de HCV e HBV, coleta de diálise, modalidade de diálise, histórico de transfusão, histórico de gravidez e transplantes anteriores.
[051] Dois núcleos de tecido foram retirados de cada uma das biópsias renais protocolares após três meses e um ano do grupo de Genômica da Rejeição de Aloenxerto Crônica (GoCAR). Um núcleo foi processado para determinar a histologia e o outro núcleo foi processado para determinar mRNA. Quando somente um núcleo pôde ser obtido, deu-se prioridade ao mRNA após três meses e para histologia após doze meses. Biópsias renais foram processadas e lidas centralmente. Seções incorporadas em parafina e fixas em formalina tiveram processadas suas manchas histológicas (hematoxilina e eosina, ácido periódico Schiff, tricromo e manchas elásticas Weigerts). Imuno- histoquímica para C4d foi realizada em um manchador automático sobre seções de parafina manchadas com anticorpo policlonal de coelho (American Research Products, Inc.). Todas as lâminas foram varridas com um scanner de lâminas inteiras (Aperio CS) e imagens digitais em alta resolução e arquivadas em um banco de dados de imagens.
[052] As biópsias foram avaliadas e classificadas separadamente por dois patologistas renais, sem conhecimento dos dados clínicos, utilizando a Classificação de Patologia de Aloenxerto Renal 1 Revisada de Banff, 2007 (referência SIS). Em caso de discordância dos diagnósticos, realizou-se reunião com um terceiro patologista para diagnóstico de consenso. A avaliação foi realizada sobre as imagens de lâminas realizadas para todos os casos. As avaliações foram inseridas em uma base de dados Filemaker Pro personalizada que calculou as categorias de Banff e Índice de Lesões Crônicas de Aloenxerto (CADI). A avaliação CADI é uma avaliação composta que inclui seis componentes histológicos - esclerose vascular íntima (cv), atrofia tubular (ct), fibrose intersticial (ci), inflamação intersticial (i), aumento da matriz mesangial (mm) e glomerusclerose (g). Cada componente é avaliado entre 0 e 3, gerando pontuação máxima possível de 18. As avaliações de CADI em biópsias protocolares foram validadas para correlação direta com os resultados de vários autores 2-3.
[053] RNA total foi extraído de amostras de biópsia de aloenxerto percutâneo obtidas em três meses após o transplante utilizando o kit All prep (kit QIAGEN ALLprep, Valencia CA, Estados Unidos) e posteriormente estabilizado com RNA (Qiagen, Inc). A qualidade do RNA foi avaliada utilizando o Bioanalisador 2100 (Agilent Technologies). Amostras com Número de Integridade de RNA maior que oito foram utilizadas em experimentos de microconjuntos subsequentes. Conjuntos de éxon de camundongo Affymetrix 1.0 ST foram utilizados seguindo o protocolo padrão fornecido pelo fabricante (Affymetrix Inc.). Resumidamente, o kit de amplificação e rotulagem ENCORE (NuGen, San Carlos CA) foi aplicado ao primeiro lote de amostras começando com cerca de 100 ng de RNA total para gerar fragmentos de RNA marcados com biotina para hibridização ndo chip. Para amostras com baixa concentração de RNA, aplicou-se o kit de amplificação Nugen Ovation PICO (NuGen, San Carlos CA). Os chips foram varridos utilizando Scanner 7G da GeneChip (Affymetrix Inc.).
[054] Os dados de intensidade dos experimentos de microconjuntos em nível genético foram extraídos e resumidos com o algoritmo de RMA 4. A qualidade dos dados foi avaliada utilizando o Console de Expressão Affymetrix (Affymetrix Inc.). Os conjuntos de sonda de controle Affymetrix e conjuntos de sonda com baixa intensidade ao longo de todas as amostras foram excluídos da análise abaixo no fluxo. Os efeitos em bateladas foram ajustados utilizando o pacote ComBat R 5.
[055] O fluxo de trabalho da análise bioinformática foi realizado com pacotes R estatísticos. O objetivo das análises foi o de fornecer um conjunto de genes relativamente robusto (~10-20) que prevê o desenvolvimento de nefropatia de aloenxerto crônica.
[056] Análises de correlação de Spearman foram realizadas sobre os dados de expressão genética de aloenxerto após três meses para avaliação CADI em aloenxerto após três meses (CADI-3), bem como avaliação CADI após doze meses (CADI-12). O coeficiente de correlação e o valor p para a relação entre o nível de expressão e avaliação CADI foram calculados para cada gene. A inclinação da expressão genética contra a pontuação CADI também foi calculada utilizando um modelo de regressão linear. Foram selecionados genes com valor p < 0,05. Foram geradas duas listas de genes com p < 0,05, correspondentes às avaliações CADI após três meses ou doze meses. Mecanismos funcionais e moleculares anotados dessas duas listas de genes foram determinados por meio de análise de enriquecimento de Ontologia Genética (GO) com base no teste exato de Fisher. Alternativamente, o conjunto de dados de expressão genética foi analisado para determinar funções biológicas que são enriquecidas em biópsias com avaliações CADI mais altas. Para isso, aplicamos a Análise de Enriquecimento de Conjuntos Genéticos (GSEA) (6-7) a todo o conjunto de dados de microconjunto e funções genéticas determinadas que são enriquecidas em amostras com alta avaliação CADI (CADI > 2) em comparação com aquelas com pontuação CADI baixa (CADI < 2). Os termos GO superiores associados tanto aos grupos CADI altos quanto baixos foram determinados e comparados com os resultados da análise de enriquecimento GO derivados das análises de correlação entre o nível de expressão genética e avaliação CADI descrita acima.
[057] Para fornecer um conjunto genético mais significativo e concentrado da grande lista de genes que possuem associação estatisticamente significativa com as avaliações CADI, a lista de genes foi filtrada por meio da aplicação de vários modelos de previsão estatística. Em primeiro lugar, toda a coorte de pacientes foi atribuída aleatoriamente a dois grupos em razão 1:1. Aplicou-se análise de correlação Spearman para determinar os genes com níveis de expressão correlacionados à severidade da avaliação CADI após três e doze meses. A aleatorização 1:1 foi repetida cem vezes e a análise de correlação da expressão genética com avaliação CADI após três e doze meses foi realizada para cada uma das cem iterações. Genes que ocorreram mais de duas vezes nas cem iterações de aleatorização com correlação em P < 0,05 com CADI nos dois grupos foram considerados como conjunto genético concentrado a partir do qual foi identificado um conjunto de previsão mínima para prever a fibrose renal. Genes que foram exclusivos para o conjunto genético concentrado CADI-12 (ou seja, genes não compartilhados com o conjunto genético concentrado CADI-3) foram fornecidos e adicionalmente filtrados por meio de correção para confundentes clínicos (idade do doador, doador vivo x doador morto, gênero e raça do doador, mínimo de CIT, terapia de indução, anticorpos anti HLA classe I e II) utilizando análise de regressão linear múltipla, bem como a exclusão de genes com intensidade média de log2 baixa, de menos de 5.
[058] Por fim, o enquadramento do modelo de logística iterativa (5000 iterações) foi realizado a fim de identificar um conjunto genético ideal e mínimo para a previsão de fibrose renal futura. Inicialmente, vinte genes foram selecionados aleatoriamente a partir do conjunto genético concentrado de CADI-m12. Os dados de expressão do grupo de vinte genes foram inseridos no modelo de regressão logística penalizada para a previsão de CADI alto (CADI > 2) e baixo (CADI < 2). Os genes com associação significativa a CADI alto/baixo (p < 0,05) foram identificados a partir do modelo de regressão para cada um do grupo de vinte genes. As etapas acima foram repetidas cinco mil vezes. Genes estatisticamente significativos (P < 0,05) foram identificados a partir de cada operação de iteração. Foi calculada a ocorrência de genes significativos a partir de 5000 iterações. Por fim, os quarenta genes superiores classificados pelo número de ocorrências foram aplicados novamente ao modelo de regressão logística penalizada para previsão de CADI alta x baixa. Genes estatisticamente significativos (P < 0,05) utilizando esse modelo foram considerados o conjunto genético ideal final. A avaliação de AUC e a sensibilidade e especificidade foram calculadas a partir do modelo de regressão logística utilizando o conjunto genético ideal final. As curvas de características operacionais do receptor do conjunto genético ideal final foram comparadas com os conjuntos genéticos selecionados aleatoriamente com tamanho igual para a previsão de CADI alto x baixo para demonstrar que o conjunto genético ideal final forneceu a melhor previsão. Além disso, 10000 conjuntos genéticos aleatoriamente selecionados foram selecionados e AUCs desses conjuntos genéticos foram calculados e comparados com o AUC do conjunto genético ideal final.
[059] O conjunto genético ideal final foi validado por meio de cruzamento utilizando um método de validação cruzada de três vezes. Resumidamente, os pacientes foram aleatoriamente divididos em três grupos com tamanho igual e número igual de pacientes com CADI alto e baixo e os dados para quaisquer dois grupos foram utilizados como conjunto de treinamento, com o terceiro como conjunto de previsão. O modelo de regressão logística penalizada que foi construído sobre o conjunto de treinamento foi aplicado sobre o conjunto de previsão para prever o resultado e as taxas de positivo verdadeiro e falso. A precisão da previsão foi calculada a partir do conjunto de dados de previsão e, em seguida, sua média foi calculada a partir de três permutas possíveis. As etapas foram repetidas por cem vezes. Foram calculadas as taxas positivas verdadeiras ou falsas totais e a precisão da previsão. A distribuição de AUCs sobre o conjunto de teste com base no modelo fornecido utilizando o conjunto de treinamento para cem iterações foi plotada. Para determinar adicionalmente a credibilidade da previsão, as marcas de grupos foram atribuídas aleatoriamente aos pacientes e AUC foi calculado sobre os dados permutados da marca de grupo. As etapas acima foram repetidas 10000 vezes e calculou-se a proporção de AUCs de 10000 iterações foi mais alta que o AUC original.
[060] A previsão de CADI alto/baixo em diferentes limites CADI- 12 (CADI-12 alto > 3 ou CADI-12 alto > 4) também foi realizada para determinar a robustez da previsão do conjunto de treze genes. Para investigar se a previsão pelo conjunto genético é superior à previsão pelas variáveis clínicas, a regressão logística multivariável foi realizada para prever CADI-12 alto/baixo por meio de inclusão das variáveis demográficas/clínicas a seguir: CADI-3, Idade do Doador, Doador Falecido, Rim ECD, DGF, Gênero, Raça, CIT mínimo, Terapia de Indução, Anticorpo Anti-HLA Classe I, Anticorpo Anti-HLA Classe II, Tacrolimus e CYA. Após a seleção em etapas, as variáveis que permaneceram significativas foram utilizadas no modelo final. O AUC para a curva ROC do modelo final foi calculado em seguida e comparado com a previsão de CADI-12 com o conjunto genético. Por fim, para verificar se a inflamação foi o acionador do conjunto de treze genes, a precisão da previsão da rejeição aguda foi avaliada após doze meses em 101 pacientes e CADI-12 alto/baixo para os pacientes sem rejeição aguda.
[061] Para testar se o conjunto genético poderá prever a perda precoce de enxerto após o transplante para os 155 pacientes originais após a exclusão dos quatro pacientes que morreram com um enxerto em funcionamento, um modelo de previsão de regressão logística foi aplicado em primeiro lugar com o conjunto genético apenas dentre os pacientes que tiveram perda de enxerto em três anos ou que foram acompanhados por pelo menos três anos sem perda de enxerto e calculou-se o AUC. Em segundo lugar, a análise de sobrevivência em todos os 155 pacientes foi realizada para examinar se o conjunto genético é associado à perda de enxerto: realizou-se inicialmente a Análise dos Componentes Principais (PCA) sobre os dados de expressão para os treze genes e os dez componentes principais (PC) foram aplicados ao modelo de tempo de risco proporcional de tempo para a perda de enxerto. Os componentes principais (PC) que foram significativamente associados à perda de enxerto foram selecionados (p < 0,05) e a combinação linear de valores Eigen de componentes significativos multiplicada pelos coeficientes de PCs correspondentes do modelo Cox foram utilizados como avaliação de risco do conjunto genético (avaliação GR). As variáveis demográficas e clínicas, incluindo CADI-3, função de enxerto retardada, rejeição aguda após três meses ou antes, anticorpos para HLA1 ou HLA2, raça do doador, idade do doador, raça do paciente, idade do paciente, estado do doador (vivo/morto) e terapia de indução, isoladamente ou em conjunto com as avaliações de risco do conjunto genético, foram inseridas em modelo de risco proporcional Cox de tempo para a perda de enxerto, para investigar se quaisquer das variáveis demográficas ou clínicas são associadas à perda de enxerto. Os pacientes foram estratificados em seguida em duas populações, com base na avaliação de risco do conjunto genético (pontuação GR) para a análise de sobrevivência de Kaplan-Meier. Por fim, o ROC dependente do tempo para previsão de perda de enxerto dentro de dois ou três anos após o transplante foi plotado e os AUCs foram calculados.
[062] O conjunto genético ideal final foi também validado em dois conjuntos de dados públicos independentes. Os dois conjuntos de dados públicos encontravam-se sobre a plataforma HU430plus2 de Affymetrix GeneChip (GSE213748, GSE259029). Os dados brutos desses conjuntos de dados públicos foram processados no Console de Expressão Affymetrix similar ao que é descrito acima para o conjunto de dados reivindicado. Foram extraídos os dados de expressão para cada um dos genes no conjunto genético ideal final. Previsões de dados clínicos (perda de enxerto após a biópsia a qualquer momento para GSE21374 e progressor/não progressor com base na avaliação de CADI para GSE25902) foram realizadas utilizando o modelo de regressão logística penalizada. As avaliações de AUC para cada um desses dois conjuntos de dados foram calculadas a partir das curvas ROC para previsão da especificidade sobre sensibilidade. Também se realizou análise do tempo para perda de enxerto sobre o conjunto de dados 1 (GSE21374) utilizando a mesma abordagem do conjunto de dados GOCAR.
[063] O conjunto genético ideal foi também aplicado para prever os progressores e não progressores utilizando a mesma abordagem descrita acima. Pacientes que possuíam CADI-3 < 3 e demonstraram ΔCADI > 2 após doze meses foram considerados progressores e aqueles que possuíam ΔCADI < 1 foram considerados não progressores. Determinações similares foram realizadas para aqueles com avaliação CADI após 24 meses e também para os pacientes com CADI-3 < 2.
[064] RNA total foi extraído das amostras de biópsia de aloenxerto de 45 pacientes de coortes independentes (18: CADI > 2 e 27: CADI < 2) utilizando o kit Allprep (kit QIAGEN-ALLprep, Valencia CA, Estados Unidos). O cDNA foi sintetizado utilizando kit de AffinityScript RT com primers oligo dt (Agilent Inc. Santa Clara CA). Testes qPCR TaqMan para o conjunto de treze genes, três genes constitutivos (ACTB, GAPDH e RPLP0) e 18s foram adquiridas da ABI Life Technology (Grand Island NY). Os experimentos de qPCR foram realizados sobre cDNA utilizando a mistura universal TAQMAN e a reação de PCR foi monitorada e adquirida utilizando um sistema ABI7900HT. Amostras foram medidas em triplicatas. Foram gerados os valores CT para o conjunto genético de previsão bem como para os três genes constitutivos. O valor ΔCT de cada gene foi calculado por meio da subtração do valor CT médio para os genes constitutivos do valor CT de cada gene, o modelo de encaixe de regressão logística penalizada foi aplicado em seguida sobre os valores ΔCT para previsão de CADI alto e baixo em 45 pacientes e a avaliação de AUC foi calculada em seguida conforme descrito acima.
[065] 588 pacientes foram inscritos na coorte; 204 pacientes foram incluídos no estudo atual com base em critérios de inclusão. Quando quantificados utilizando avaliações de CADI, 60% das biópsias após doze meses apresentaram CADI de 0-1, 23% de 2-4 e 17%, mais de 4. Conforme o esperado, CADI-12 correlacionou-se negativamente com eGFR após doze meses (r = 0,35; p = 0,0004) e CADI-12 > 2 correlacionou-se com a sobrevivência do enxerto após três anos (classificação log p = 0,007); CADI- 12 alto foi definido como > 2 com base na associação à sobrevivência do enxerto 5 10. A Tabela 1 resume a demografia do paciente com base em CADI. Em regressão multivariada, fatores clínicos significativamente associados a CADI-12 alto foram idade do doador e paciente).
[066] O microconjunto foi realizado em 159 m3_Bx, 101 dos quais possuíram biópsia protocolar após doze meses correspondente. Razões para a falta de biópsia após doze meses incluíram perda de enxerto (n = 8), morte (n = 1), perda de acompanhamento (n = 9), contraindicação/incapacidade de obter biópsia (n = 40). Não existia diferença das variáveis clínicas entre 159 pacientes de microconjuntos e os 101 com biópsias em um ano (Tabela 1). 86 pacientes tiveram segundo núcleo de biópsia m3 disponível para a patologia, 55% possuíram CADI 0-1, 33% 2-3 e 12% CADI > 3. Rejeição aguda subclínica foi diagnosticada em 20/86 (23,5%) m3_Bx [13-contorno, 3-IA, 1-IB, 3-IIA], enquanto 52% foram relatados como normais.
[067] Os perfis de expressão genética de m3_Bx foram analisados por meio da análise de correlação e da Análise de Enriquecimento de Conjunto Genético (GSEA) para compreender os mecanismos moleculares de IF/TA (n = 159). Foram identificados 1 .316 genes que se correlacionaram significativamente com CADI-3 (806 positivamente e 510 negativamente) e 1.056 genes com CADI-12 (852 positivamente e 204 negativamente) em corte desajustado p < 0,05. Somente 176 genes (13,2%) correlacionam-se com CADI-3 e CADI-12. O enriquecimento da Ontologia Genética indicou que os transcritos especificamente associados apenas a CADI-3 foram relacionadas à aloimunidade, incluindo a ativação de células T; enquanto genes envolvidos na morte/apoptose celular e adesão celular programadas eram associados somente ao CADI-12. Funções biológicas foram adicionalmente confirmadas por meio do método GSEA, em que os dados da expressão genética na categoria GO foram comparados entre pacientes com CADI alto (> 2) e baixo (< 2) após três ou doze meses.
[068] O transcriptoma obtido a partir de m3_Bx foi analisado para identificar um conjunto genético mínimo previsor de CADI-12 (métodos suplementares). Inicialmente, foi identificado um conjunto de 169 genes que se correlacionou especificamente com CADI-12, mas não CADI-3. Esses 169 genes foram reduzidos a um conjunto de 85 genes após a exclusão de genes com baixa intensidade e ajuste aos parâmetros clínicos (Tabela 4). Aplicações iterativas de encaixes de regressão logística penalizada em dados de expressão para esses 85 genes identificaram um conjunto de treze genes ideal que diferenciou CADI-12 alto de CADI-12 baixo com área abaixo da curva (AUC) de 1 (Tabela 2). Isso foi maior que AUCs para selecionar aleatoriamente conjuntos de treze genes dos 85 genes iniciais (AUC média de 0,87 ± 0,025). O conjunto genético foi submetido a um método de validação cruzada por três vezes com atribuição aleatória aos conjuntos de treinamento e teste (100 vezes). A sensibilidade, especificidade e precisão de previsão média para os conjuntos de teste foi de 95%, 82% e 86%, respectivamente. A AUC média para os 100 conjuntos de teste (0,947 (95% CI: 0,942-0,952)) foi mais alta que qualquer AUC que foi obtida da previsão sobre grupos de pacientes com CADI alto e baixo e 10000 iterações atribuídos aleatoriamente. As AUCs obtidas para CADI-12 em diferentes cortes que incluem CADI-12 > 3 ou > 4 foram de 0,986 & 0,963, respectivamente, o que confirma a resistência do conjunto genético de acordo com a presente invenção. A previsão pelo conjunto genético foi superior às variáveis clínico-patológicas (AUC = 0,783) e os parâmetros clínicos de combinação que previsores de CADI-12 alto não melhoram o desempenho do conjunto genético. É importante notar que o conjunto genético também previu com precisão a fibrose com base em avaliação Banff (Ci + Ct) (AUC = 0,092). Rejeição subclínica estava presente em vinte m3_Bx e foi associada a alta avaliação de CADI-12 (p = 0,0003) e BANFF (Ci+Ct) (p = 0,002). Excluindo-se m3_Bx com rejeição ou i + t > 2, não se alterou a previsão de CADI-12 alto pelo conjunto genético descrito no presente (AUC = 1), enquanto os treze genes foram fracos previsores de ACR (AUC = 0,743). Isso, tomado em conjunto com a capacidade de prever Ci + Ct, demonstra que a inflamação não foi o acionador predominante para sua derivação. Por último, quando validado por meio de qPCR sobre uma coorte GoCAR independente com demografias similares às do conjunto de treinamento (Tabela S4), o conjunto genético diferenciou com precisão CADI-12 alto contra baixo (AUC = 0,866).
[069] O conjunto genético foi aplicado em seguida para classificar m3_Bx com pouca ou nenhuma fibrose naqueles que desenvolveriam ou não fibrose progressiva. Dos 101 pacientes originais, os aloenxertos com CADI-3 < 3 (n = 68) foram identificados e dois grupos foram caracterizados com base em alteração de CADI de três a doze meses: (1) progressores (n = 1) com ΔCADI > 2; e (2) não progressores (n = 51) com ΔCADI < 1 (Tabela 1). A Tabela 5 compara avaliações de patologia da biópsia após três e doze meses em progressores contra não progressores. Progressores possuíam CADI mais alto após três meses, predominantemente acionados pela avaliação ci; entretanto, CADI-3 isolado não poderá ser utilizado para diferenciar o progressor do não progressor. Os parâmetros clínicos também foram maus previsores de progressão (AUC = 0,642). O conjunto genético descrito identificou com precisão progressores de CADI de não progressores (ΔCADI > 2) tanto aos doze meses (AUC 0,984) quanto aos 24 meses (AUC 0,859). Além disso, prevê-se que a progressão de CADI após doze e 24 meses foi igualmente boa quando foram analisados os aloenxertos de pristina com CADI-3 < 2 (AUC = 1 e 0,84, respectivamente). Essas descobertas são de importância clínica, pois os progressores possuíam sobrevivência mais fraca do enxerto que os não progressores no acompanhamento após 36 meses (Gehan-Breslow- Wilcoxon, p = 0,01; classificação log p = 0,06).
[070] Modelos Cox foram gerados em seguida com o conjunto genético de acordo com a presente invenção e variáveis clínicas para prever a perda de enxerto censurada pela morte sobre a coorte descrita (perda de enxerto n = 11). Três componentes principais (P4, P6 e P7) dos dados de expressão de treze genes foram significativamente associados à perda de enxerto no modelo de risco proporcional Cox (p < 0,05) (Tabela S5) e utilizados para fornecer a “avaliação de risco do conjunto genético” (avaliação GR) (perda de enxerto HR 2,719, 95% CI 1,60-4,63). Os pacientes foram estratificados em dois grupos com o mesmo tamanho com base nessa avaliação GR e avaliações mais altas foram associadas significativamente à perda de enxerto (classificação log p < 0,002). Utilizando a avaliação GR, AUCs para perda de enxerto dependendo do tempo dentro de dois e três anos após o transplante foram de 0,863 e 0,849, respectivamente. Dentre variáveis clínicas, somente a função de enxerto retardada foi significativamente associada à perda de enxerto (Tabela 6). Entretanto, a combinação de conjunto genético com a função de enxerto retardada não melhorou a previsão.
[071] Para confirmar a utilidade do conjunto com treze genes em várias configurações, dois conjuntos de dados independentes disponíveis publicamente foram analisados utilizando os objetivos da perda de enxerto e CADI como indicadores da lesão de aloenxerto crônica (Tabela 9). O conjunto genético previu com precisão o objetivo relativo para cada um dos conjuntos de dados, superando a AUC relatada pelos estudos originais. A análise de sobrevivência do conjunto de dados 1 utilizando o conjunto genético de acordo com a presente invenção exibiu diferenças significativas entre grupos de alto e baixo risco estratificados para perda de enxerto (p = 2,1e-9); AUCs para perda de enxerto dentro de um e dois anos após a biópsia foram de 0,865 e 0,807, respectivamente. Estes dados demonstraram que esse conjunto de treze genes pode ser aplicado em populações para a previsão de vários resultados ainda clinicamente importantes, incluindo a sobrevivência do aloenxerto.
[072] KLHL13, KAAG1, MET, SPRY4, SERINC5, CHCHD10, FJX1, WNT9A, RNF149, ST5, TGIF1, RXRA e ASB15. Os nomes reconhecidos na técnica desses genes são exibidos na Tabela 2.
[073] Características demográficas e clínicas (Alto e Baixo CADI-12; Progressores e não Progressores CADI:
Legenda: CADI - Índice de lesão de aloenxerto crônico após doze meses; MIF - intensidade de fluorescência média; MMF - micofenolato de mofetila; CNI - inibidores de calcineurina; DSA - anticorpo específico do doador; * somente doadores falecidos; ** 94/101 pacientes possuíam anticorpos HLA medidos. Valor P determinado por meio do teste de Mann-Whitney (comparações não paramétricas) ou teste T desemparelhado. TABELA 2 ANÁLISE MULTIVARIADA - COVARIEDADES CLÍNICAS PREVISORAS DA AVALIAÇÃO CADI APÓS 12 MESES > 2 # Valor P – Qui-quadrado Wald, *DD – Doador morto, ** LD – Doador vivo *** A categoria da terapia de indução compara a terapia de indução com esgotamento de linfócitos e não esgotamento de linfócitos com não indução. TABELA 3 CONJUNTO DE PREVISÃO COM 13 GENES
TABELA 4 OS 85 CONJUNTOS GENÉTICOS CONCENTRADOS
TABELA 5 COMPARAÇÕES DE SUBAVALIAÇÃO DE CADI ENTRE PROGRESSOR E NÃO PROGRESSOR *Teste de Mann-Whitney TABELA 6 CARACTERÍSTICAS DEMOGRÁFICAS E CLÍNICAS DA LINHA BASE PARA COORTES DE PACIENTES GOCAR
* Valor P por meio de teste T não emparelhado (ou não paramétrico) e quiquadrado/teste exato de Fischer. ** 94/101 e 38/45 pacientes possuíam anticorpos HLA medidos. # 86/101 e 40/45 pacientes possuíam biópsia após três meses relatada para histologia TABELA 7 ASSOCIAÇÃO DE DEZ COMPONENTES PRINCIPAIS DE CONJUNTOS COM TREZE GENES COM PERDA DE ENXERTO NO MODELO DE LESÃO PROPORCIONAL DE COX
Teste de razão de propensão = 20,7 sobre 10 df, p=0,023, n=155, número de eventos=11 TABELA 8 ASSOCIAÇÃO DE VARIÁVEIS DEMOGRÁFICAS OU CLÍNICAS COM PERDA DE ENXERTO NO MODO DE LESÃO PROPORCIONAL DE COX
* Anticorpo HLA: das: antígeno específico de doador, referência; ndsa: anticorpo não das; n: sem anticorpo. Tipo de indução: LD: Esgotamento de Linfócitos, referência; LND: Não Esgotamento de Linfócitos; Nenhum: Sem Indução *A referência para Corrida: Asiática Teste de razão de propensão = 32,1 sobre 24 df, p=0,123 n=135, número de eventos=10 TABELA 9 VALIDAÇÃO DO CONJUNTO GENÉTICO GOCAR EM OUTRAS COORTES DE TRANSPLANTE RENAL REFERÊNCIAS 1. Meier-Kriesche, H. U., Schold, J. D., Srinivas, T. R., Kaplan, B. Lack of improvement in renal allograft survival despite a marked decrease in acute rejection rates over the most recent era. American Journal of Transplantation: official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons 2004; 4: 378-83. 2. Wolfe, R. A., Roys, E. C., Merion, R. M. Trends in organ donation and transplantation in the United States, 1999-2008. American Journal of Transplantation: official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons 2010; 10: 961-72. 3. Nankivell, B. J., Borrows, R. J., Fung, C. L., O'Connell, P. J., Allen, R. D., Chapman J. R. The natural history of chronic allograft nephropathy. N. Engl. J. Med. 2003; 349: 2326-33. 4. Yilmaz, S., McLaughlin, K., Paavonen, T. et al. Clinical predictors of renal allograft histopathology: a comparative study of single-lesion histology versus a composite, quantitative scoring system. Transplantation 2007; 83: 671-6. 5. Yilmaz, S., Tomlanovich, S., Mathew, T., et al. Protocol core needle biopsy and histologic Chronic Allograft Damage Index (CADI) as surrogate end point for long-term graft survival in multicenter studies. Journal of the American Society of Nephrology: JASN 2003; 14: 773-9. 6. Solez, K., Colvin, R. B., Racusen, L. C. et al. Banff 07 classification of renal allograft pathology: updates and future directions. American Journal of Transplantation: official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons 2008; 8: 75360. 7. Irizarry, R. A., Bolstad, B. M., Collin, F., Cope, L. M., Hobbs, B., Speed, T. P. Summaries of Affymetrix GeneChip probe level data. Nucleic Acids Research 2003; 31: e15. 8. Johnson, W. E., Li, C., Rabinovic, A. Adjusting batch effects in microarray expression data using empirical Bayes methods. Biostatistics 2007; 8: 118-27. 9. Subramanian, A., Tamayo, P., Mootha, V. K. et al. Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2005; 102: 15545-50. 10. Einecke, G., Reeve, J., Sis, B. et al. A molecular classifier for predicting future graft loss in late kidney transplant biopsies. The Journal of Clinical Investigation 2010; 120: 1862-72. 11. Naesens, M., Khatri, P., Li, L. et al. Progressive histological damage in renal allografts is associated with expression of innate and adaptive immunity genes. Kidney International 2011; 80: 1364-76. 12. Park, W. D., Griffin, M. D., Cornell, L. D., Cosio, F. G., Stegall, M. D. Fibrosis with inflammation at one year predicts transplant functional decline. J. Am. Soc. Nephrol. 2010; 21: 1987-97. 13. Isoniemi, H., Taskinen, E., Hayry, P. Histological chronic allograft damage index accurately predicts chronic renal allograft rejection. Transplantation 1994; 58: 1195-8. 14. Cosio, F. G., Grande, J. P., Wadei, H., Larson, T. S., Griffin, M. D., Stegall, M. D. Predicting subsequent decline in kidney allograft function from early surveillance biopsies. American Journal of Transplantation: official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons 2005; 5: 2464-72. 15. Stegall, M. D., Park, W. D., Larson, T. S. et al. The histology of solitary renal allografts at 1 and 5 years after transplantation. American Journal of Transplantation: official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons 2011; 11: 698-707. 16. Mannon, R. B., Matas, A. J., Grande, J. et al. Inflammation in areas of tubular atrophy in kidney allograft biopsies: a potent predictor of allograft failure. American Journal of Transplantation: official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons 2010; 10: 2066-73. 17. Hayry, P., Paavonen, T., Taskinen, E. et al. Protocol core needle biopsy and histological chronic allograft damage index as surrogate endpoint for Long-Term graft survival. Transplant Proc. 2004; 36: 89-91. 18. Seron, D., Moreso, F., Bover, J. et al. Early protocol renal allograft biopsies and graft outcome. Kidney Int. 1997; 51: 310-6. 19. Seron, D., Moreso, F., Fulladosa, X., Hueso, M., Carrera, M., Grinyo, J. M. Reliability of chronic allograft nephropathy diagnosis in sequential protocol biopsies. Kidney Int. 2002; 61: 727-33. 20. Nankivell, B. J., Fenton-Lee, C. A., Kuypers, D. R. et al. Effect of histological damage on long-term kidney transplant outcome. Transplantation 2001; 71: 515-23. 21. Furness, P. N., Taub, N., Assmann, K. J. et al. International variation in histologic grading is large, and persistent feedback does not improve reproducibility. Am. J. Surg. Pathol. 2003; 27: 805-10. 22. El-Zoghby, Z. M., Stegall, M. D., Lager, D. J. et al. Identifying specific causes of kidney allograft loss. American Journal of Transplantation: official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons 2009; 9: 527-35. 23. Chapman, J. R. Do protocol transplant biopsies improve kidney transplant outcomes? Curr. Opin. Nephrol. Hypertens. 2012; 21: 580-6. 24. Shishido, S., Asanuma, H., Nakai, H. et al. The impact of repeated subclinical acute rejection on the progression of chronic allograft nephropathy. J. Am. Soc. Nephrol. 2003; 14: 1046-52. 25. Kurtkoti, J., Sakhuja, V., Sud, K. et al. The utility of 1- and 3month protocol biopsies on renal allograft function: a randomized controlled study. American Journal of Transplantation: official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons 2008; 8: 317-23. 26. Rush, D., Nickerson, P., Gough, J. et al. Beneficial effects of treatment of early subclinical rejection: a randomized study. J. Am. Soc. Nephrol. 1998; 9: 2129-34. 27. Rush, D., Arlen, D., Boucher, A. et al. Lack of benefit of early protocol biopsies in renal transplant patients receiving TAC and MMF: a randomized study. American Journal of Transplantation: official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons 2007; 7: 2538-45. 28. Scherer, A., Gwinner, W., Mengel, M. et al. Transcriptome changes in renal allograft protocol biopsies at 3 months precede the onset of interstitial fibrosis/tubular atrophy (IF/TA) at 6 months. Nephrology, dialysis, transplantation: official publication of the European Dialysis and Transplant Association - European Renal Association 2009; 24: 2567-75. 29. Schwarz, A., Gwinner, W., Hiss, M., Radermacher, J., Mengel, M., Haller, H. Safety and adequacy of renal transplant protocol biopsies. American Journal of Transplantation: official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons 2005; 5: 19926.
[074] A presente invenção não deve ter seu escopo limitado pelas realizações específicas descritas no presente. Na verdade, várias modificações da presente invenção, além das descritas no presente, tornar-se-ão evidentes para os técnicos no assunto a partir do relatório descritivo acima e das figuras anexas. Essas modificações destinam-se a enquadrar-se no escopo das reivindicações anexas. Deve-se ainda compreender que todos os valores são aproximados e fornecidos para descrição. Patentes, pedidos de patentes, publicações, descrições de produtos e protocolos são mencionados ao longo de todo o presente pedido de patente, cujas revelações são integralmente incorporadas ao presente como referência para todos os propósitos.
Claims (17)
1. MÉTODO DE IDENTIFICAÇÃO DE RECEPTORES DE ALOENXERTO RENAL com risco de lesão de aloenxerto crônica ou fibrose intersticial e atrofia tubular (IF/TA), caracterizado por compreender as etapas de: a. fornecimento de biblioteca de expressão como padrão de comparação; b. isolamento de mRNA de uma amostra de biópsia que foi obtida a partir do receptor do aloenxerto renal; c. síntese de cDNA a partir do mRNA; d. detecção do nível de transcrição de um conjunto de assinatura gênica previamente selecionado no cDNA da etapa (c); e. comparação do nível de transcrição do conjunto de assinatura gênica previamente selecionado com o nível de transcrição do padrão de comparação; e f. identificação do receptor do aloenxerto renal como estando em risco de lesão de aloenxerto crônica ou IF/TA caso o nível de transcrição do conjunto de assinatura gênica previamente selecionado seja mais alto que o nível de transcrição do padrão de comparação, em que o conjunto de assinatura gênica previamente selecionado compreende os genes KLHL13, KAAG1, MET, SPRY4, SERINC5, CHCHD10, FJX1, WNT9A, RNF149, ST5, TGIF1, RXRA e ASB15.
2. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender a seleção do receptor do aloenxerto renal para o tratamento para prevenir lesão de aloenxerto crônica ou IF/TA caso o nível de transcrição do conjunto de assinatura gênica previamente selecionado seja significativamente mais alto que o nível de transcrição do padrão de comparação.
3. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo receptor do aloenxerto renal ser selecionado para o tratamento que compreende a administração de um agente imunossupressivo ao receptor do aloenxerto renal identificado como estando em risco de lesão de aloenxerto crônica ou IF/TA.
4. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 3, caracterizado pelo agente imunossupressivo ser ciclosporina.
5. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo receptor do aloenxerto renal identificado como estando em risco de lesão de aloenxerto crônica ou IF/TA ser selecionado para tratamento com uma enzima conversora de angiotensina.
6. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender o uso de genes selecionados a partir do grupo que consiste de Beta Actina (ACTB), Proteína Ribossomal 60S P0 (RPLP0), gliceraldeído 3- fosfato desidrogenase (GAPDH) e RNA Ribossomal 18s como controle negativo.
7. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo receptor do aloenxerto renal ser selecionado para tratamento compreender a administração de agente antifibrótico ao paciente.
8. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo agente antifibrótico ser Pirfenidona.
9. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pela lesão de aloenxerto compreender rejeição de aloenxertos.
10. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pela lesão de aloenxerto ser fibrose renal.
11. MÉTODO DE SELEÇÃO DE RECEPTOR DO ALOENXERTO RENAL para tratamento para reduzir o risco de lesões de aloenxerto crônicas ou IF/TA, caracterizado por compreender: a. fornecimento de biblioteca de expressão como padrão de comparação; b. isolamento de mRNA de uma amostra de biópsia que foi obtida a partir do receptor do aloenxerto renal; c. síntese de cDNA a partir do mRNA; d. detecção do nível de transcrição de um conjunto de assinatura gênica previamente selecionado no cDNA da etapa (c); e. comparação do nível de transcrição do conjunto de assinatura gênica previamente selecionado com o nível de transcrição do padrão de comparação; e f. seleção do paciente para tratamento caso o nível de transcrição do conjunto de assinatura gênica previamente selecionado seja significativamente mais alto que o nível de transcrição do padrão de comparação, em que o conjunto de assinatura gênica previamente selecionado compreende os genes KLHL13, KAAG1, MET, SPRY4, SERINC5, CHCHD10, FJX1, WNT9A, RNF149, ST5, TGIF1, RXRA e ASB15.
12. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 11, caracterizado pelo paciente selecionado estar em risco de rejeição de aloenxerto.
13. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 11, caracterizado pelo paciente selecionado estar em risco de lesão de aloenxerto.
14. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo paciente ser selecionado para tratamento que compreende a administração de agente imunossupressivo.
15. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender a detecção do nível de transcrição de um conjunto de assinatura gênica previamente selecionado da etapa (e) com RT-PCR.
16. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender a detecção do nível de transcrição de um conjunto de assinatura gênica previamente selecionado da etapa (e) com nanostring.
17. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender a detecção do nível de transcrição de um conjunto de assinatura gênica previamente selecionado da etapa (e) com MiSeq.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201461951651P | 2014-03-12 | 2014-03-12 | |
| US61/951,651 | 2014-03-12 | ||
| PCT/US2015/020291 WO2015138803A1 (en) | 2014-03-12 | 2015-03-12 | Method for identifying kidney allograft recipients at risk for chronic injury |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| BR112016020987A2 BR112016020987A2 (pt) | 2017-08-15 |
| BR112016020987A8 BR112016020987A8 (pt) | 2021-07-06 |
| BR112016020987B1 true BR112016020987B1 (pt) | 2023-11-14 |
Family
ID=54072426
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| BR112016020987-7A BR112016020987B1 (pt) | 2014-03-12 | 2015-03-12 | Método de identificação de receptores de aloenxerto renal e método de seleção de receptor do aloenxerto renal |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US10941446B2 (pt) |
| EP (1) | EP3117220B1 (pt) |
| CN (2) | CN109207580B (pt) |
| AU (1) | AU2015229270B2 (pt) |
| BR (1) | BR112016020987B1 (pt) |
| CA (1) | CA2942384C (pt) |
| ES (1) | ES2824108T3 (pt) |
| WO (1) | WO2015138803A1 (pt) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2015229270B2 (en) * | 2014-03-12 | 2020-12-24 | Icahn School Of Medicine At Mount Sinai | Method for identifying kidney allograft recipients at risk for chronic injury |
| ES2850281T3 (es) | 2014-06-26 | 2021-08-26 | Icahn School Med Mount Sinai | Método para diagnosticar el rechazo agudo subclínico y clínico mediante el análisis de conjuntos de genes predictivos, un agente terapéutico para usar en el tratamiento y kits para determinar la expresión |
| WO2017070441A1 (en) * | 2015-10-23 | 2017-04-27 | Icahn School Of Medicine At Mount Sinai | Identifying and treating cancer patients who are suitable for a targeted therapy using an hdac6 inhibitor |
| WO2017100259A1 (en) * | 2015-12-08 | 2017-06-15 | Icahn School Of Medicine At Mount Sinai | Pretransplant prediction of post-transplant acute rejection |
| CN110573629A (zh) * | 2017-03-30 | 2019-12-13 | 伊利诺伊大学理事会 | 用于诊断早期胰腺癌的方法和试剂盒 |
| WO2019122303A1 (en) | 2017-12-22 | 2019-06-27 | Vib Vzw | Predicting chronic allograft injury through ischemia-induced dna methylation |
| EP3781153A4 (en) | 2018-04-16 | 2022-04-06 | Icahn School of Medicine at Mount Sinai | METHOD AND KITS FOR PREDICTING ACUTE REJECTION AND RENAL ALLOGraft LOSS USING PRE-TRANSPLANTATION TRANSCRIPTOMIC SIGNATURES IN RECIPIENT BLOOD |
| EP3983562A1 (en) | 2019-06-17 | 2022-04-20 | Vib Vzw | Predicting chronic allograft injury through age-related dna methylation |
Family Cites Families (56)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6582908B2 (en) | 1990-12-06 | 2003-06-24 | Affymetrix, Inc. | Oligonucleotides |
| WO1996039154A1 (en) | 1995-06-06 | 1996-12-12 | Isis Pharmaceuticals, Inc. | Oligonucleotides having phosphorothioate linkages of high chiral purity |
| US5985662A (en) | 1995-07-13 | 1999-11-16 | Isis Pharmaceuticals Inc. | Antisense inhibition of hepatitis B virus replication |
| US20030104371A1 (en) * | 1997-09-24 | 2003-06-05 | Strom Terry B. | Methods of evaluating transplant rejection |
| JP4212278B2 (ja) | 2001-03-01 | 2009-01-21 | 日本たばこ産業株式会社 | 移植片拒絶反応抑制剤 |
| US7955800B2 (en) | 2002-06-25 | 2011-06-07 | Advpharma Inc. | Metastasis-associated gene profiling for identification of tumor tissue, subtyping, and prediction of prognosis of patients |
| AU2004213839B2 (en) * | 2003-02-14 | 2010-08-12 | Beth Israel Deaconess Medical Center, Inc. | Predicting graft rejection |
| HN2004000285A (es) | 2003-08-04 | 2006-04-27 | Pfizer Prod Inc | ANTICUERPOS DIRIGIDOS A c-MET |
| CN101039951A (zh) | 2003-11-03 | 2007-09-19 | 基因信息公司 | 肝癌生物标志物 |
| CN1846699A (zh) | 2005-04-13 | 2006-10-18 | 中南大学湘雅医院 | 1－(取代苯基)－5－甲基－2－(1h) 吡啶酮(i)化合物用于制备抗除肾间质纤维化外其他器官纤维化或组织纤维化药物的应用 |
| RS53599B1 (en) | 2005-05-10 | 2015-02-27 | Intermune, Inc. | PIRIDON DERIVATIVES FOR STRESS MODULATION OF ACTIVATED PROTEIN KINASE SYSTEMS |
| EP1731620A1 (en) | 2005-06-07 | 2006-12-13 | Institut National De La Sante Et De La Recherche Medicale (Inserm) | Method for the diagnosis of immune graft tolerance |
| EP2298932A1 (en) | 2005-09-29 | 2011-03-23 | Epigenomics AG | Methods and nucleic acids for the analysis of gene expression, in particular methylation of KAAG1, associated with tissue classification |
| GB0524110D0 (en) | 2005-11-28 | 2006-01-04 | Univ Cambridge Tech | Biomarkers and methods for identification of agents useful in the treatment of affective disorders |
| GB0605217D0 (en) | 2006-03-15 | 2006-04-26 | Novartis Ag | Method and compositions for assessing acute rejection |
| MX2008014110A (es) | 2006-05-02 | 2008-11-14 | Therakos Inc | Metodos y reactivos para detectar la susceptibilidad a la enfermedad del injerto versus el hospedero o mortalidad relacionada con el transplante. |
| US20070269827A1 (en) * | 2006-05-18 | 2007-11-22 | Oklahoma Medical Research Foundation | Predicting and Diagnosing Patients With Autoimmune Disease |
| US20080274911A1 (en) | 2006-11-07 | 2008-11-06 | Burington Bart E | Gene expression profiling based identification of genomic signature of high-risk multiple myeloma and uses thereof |
| EP2104737B1 (en) | 2006-12-08 | 2013-04-10 | Asuragen, INC. | Functions and targets of let-7 micro rnas |
| KR101007926B1 (ko) | 2006-12-27 | 2011-01-12 | (주)레퍼런스바이오랩 | 표준 발현 유전자를 발굴하기 위한 유전자 발현 데이터처리, 분석 방법 |
| CA2713909C (en) | 2008-02-01 | 2023-12-12 | The General Hospital Corporation | Use of microvesicles in diagnosis, prognosis and treatment of medical diseases and conditions |
| JP2011521630A (ja) | 2008-05-30 | 2011-07-28 | ザ・ユニバーシティ・オブ・ブリティッシュ・コロンビア | ゲノミクスまたはプロテオミクス発現プロファイリングを用いて腎同種移植の拒絶反応を診断する方法 |
| WO2010009735A2 (en) * | 2008-07-23 | 2010-01-28 | Dako Denmark A/S | Combinatorial analysis and repair |
| ES2492498T3 (es) | 2009-01-15 | 2014-09-09 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Panel de biomarcadores para el diagnóstico y la predicción de rechazo de injerto |
| EP2389582B1 (en) | 2009-01-20 | 2016-04-06 | Cambridge Enterprise Limited | Methods for predicting autoimmune disease risk |
| US9005616B2 (en) | 2009-08-31 | 2015-04-14 | Amplimmune, Inc. | Methods and compositions for the inhibition of transplant rejection |
| MX353186B (es) | 2009-09-03 | 2018-01-05 | Genentech Inc | Metodos para el tratamiento, diagnosis y monitoreo de artritis reumatoide. |
| WO2011044511A2 (en) | 2009-10-08 | 2011-04-14 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Rage regulates rock activity in cardiovascular disease |
| PL2496720T3 (pl) * | 2009-11-06 | 2021-01-11 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Nieinwazyjna diagnoza odrzucenia przeszczepu u pacjentów z przeszczepem narządu |
| EP2510116A2 (en) | 2009-12-09 | 2012-10-17 | Aviir, Inc. | Biomarker assay for diagnosis and classification of cardiovascular disease |
| ES2798114T3 (es) * | 2010-03-25 | 2020-12-09 | Univ Leland Stanford Junior | Biomarcadores de proteínas y de genes para el rechazo de trasplantes de órganos |
| KR20130043104A (ko) * | 2010-04-06 | 2013-04-29 | 카리스 라이프 사이언스 룩셈부르크 홀딩스 | 질병용 순환 생물학적 지표들 |
| TWI542690B (zh) | 2010-05-12 | 2016-07-21 | 再生醫學Ｔｘ有限責任公司 | 生物活性腎細胞 |
| WO2012031008A2 (en) | 2010-08-31 | 2012-03-08 | The General Hospital Corporation | Cancer-related biological materials in microvesicles |
| US20120107825A1 (en) | 2010-11-01 | 2012-05-03 | Winger Edward E | Methods and compositions for assessing patients with reproductive failure using immune cell-derived microrna |
| CA2827894A1 (en) | 2011-02-22 | 2012-08-30 | Caris Life Sciences Luxembourg Holdings, S.A.R.L. | Circulating biomarkers |
| BR112013032232A2 (pt) * | 2011-06-16 | 2016-09-20 | Caris Life Sciences Switzerland Holdings S A R L | método de caracterização de câncer através do uso de biomarcador de ácido nucleico |
| US20130078633A1 (en) | 2011-09-22 | 2013-03-28 | ImmuMetrix, LLC | Detection of Isotype Profiles as Signatures for Disease |
| EP2771487A1 (en) | 2011-10-27 | 2014-09-03 | Asuragen, INC. | Mirnas as diagnostic biomarkers to distinguish benign from malignant thyroid tumors |
| FI123683B (en) | 2011-11-28 | 2013-09-13 | Teknologian Tutkimuskeskus Vtt | Process for catalytic oxidation of a natural composition comprising unsaturated fatty acids and / or esters thereof and use of a mixture obtained therefrom to produce mono-, oligo- and / or polyesters |
| EP4349343A2 (en) | 2011-11-30 | 2024-04-10 | Jörn Bullerdiek | Expression of mirnas in placental tissue |
| AU2013207778B2 (en) | 2012-01-13 | 2017-10-12 | Genentech, Inc. | Biological markers for identifying patients for treatment with VEGF antagonists |
| US20150242701A1 (en) | 2012-09-20 | 2015-08-27 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing device, image display device, image capture device, image printing device, gradation conversion method, and computer readable medium |
| WO2014055117A1 (en) | 2012-10-04 | 2014-04-10 | Asuragen, Inc. | Diagnostic mirnas for differential diagnosis of incidental pancreatic cystic lesions |
| WO2014071205A1 (en) | 2012-11-02 | 2014-05-08 | Dana-Farber Cancer Institute, Inc. | Compositions and methods for diagnosis, prognosis and treatment of hematological malignancies |
| US20140329704A1 (en) | 2013-03-28 | 2014-11-06 | President And Fellows Of Harvard College | Markers for mature beta-cells and methods of using the same |
| CN103421905A (zh) | 2013-08-20 | 2013-12-04 | 张飚 | 从血液中检测用于诊断脑卒中的microRNA的方法 |
| EP3044333A4 (en) | 2013-09-09 | 2017-08-09 | The Scripps Research Institute | Methods and systems for analysis of organ transplantation |
| AU2015229270B2 (en) * | 2014-03-12 | 2020-12-24 | Icahn School Of Medicine At Mount Sinai | Method for identifying kidney allograft recipients at risk for chronic injury |
| ES2897004T3 (es) | 2014-06-26 | 2022-02-28 | Icahn School Med Mount Sinai | Métodos para diagnosticar el riesgo de fibrosis y rechazo de aloinjerto renal |
| ES2850281T3 (es) | 2014-06-26 | 2021-08-26 | Icahn School Med Mount Sinai | Método para diagnosticar el rechazo agudo subclínico y clínico mediante el análisis de conjuntos de genes predictivos, un agente terapéutico para usar en el tratamiento y kits para determinar la expresión |
| WO2017100259A1 (en) | 2015-12-08 | 2017-06-15 | Icahn School Of Medicine At Mount Sinai | Pretransplant prediction of post-transplant acute rejection |
| WO2017147196A1 (en) | 2016-02-22 | 2017-08-31 | Massachusetts Institute Of Technology | Methods for identifying and modulating immune phenotypes |
| WO2017203008A1 (en) | 2016-05-25 | 2017-11-30 | Curevac Ag | Novel biomarkers |
| US20180356402A1 (en) | 2017-06-08 | 2018-12-13 | The Cleveland Clinic Foundation | Urine biomarkers for detecting graft rejection |
| EP3781153A4 (en) | 2018-04-16 | 2022-04-06 | Icahn School of Medicine at Mount Sinai | METHOD AND KITS FOR PREDICTING ACUTE REJECTION AND RENAL ALLOGraft LOSS USING PRE-TRANSPLANTATION TRANSCRIPTOMIC SIGNATURES IN RECIPIENT BLOOD |
-
2015
- 2015-03-12 AU AU2015229270A patent/AU2015229270B2/en active Active
- 2015-03-12 CN CN201811063221.8A patent/CN109207580B/zh active Active
- 2015-03-12 US US15/125,009 patent/US10941446B2/en active Active
- 2015-03-12 EP EP15761612.9A patent/EP3117220B1/en active Active
- 2015-03-12 CN CN201580024911.0A patent/CN106461679B/zh active Active
- 2015-03-12 ES ES15761612T patent/ES2824108T3/es active Active
- 2015-03-12 BR BR112016020987-7A patent/BR112016020987B1/pt active IP Right Grant
- 2015-03-12 CA CA2942384A patent/CA2942384C/en active Active
- 2015-03-12 WO PCT/US2015/020291 patent/WO2015138803A1/en active Application Filing
-
2021
- 2021-02-01 US US17/164,607 patent/US11674181B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106461679A (zh) | 2017-02-22 |
| EP3117220B1 (en) | 2020-07-08 |
| CN109207580B (zh) | 2022-03-11 |
| WO2015138803A1 (en) | 2015-09-17 |
| BR112016020987A2 (pt) | 2017-08-15 |
| BR112016020987A8 (pt) | 2021-07-06 |
| CA2942384A1 (en) | 2015-09-17 |
| US11674181B2 (en) | 2023-06-13 |
| AU2015229270A1 (en) | 2016-10-20 |
| CA2942384C (en) | 2024-01-23 |
| US20170114407A1 (en) | 2017-04-27 |
| EP3117220A1 (en) | 2017-01-18 |
| EP3117220A4 (en) | 2017-08-30 |
| AU2015229270B2 (en) | 2020-12-24 |
| CN109207580A (zh) | 2019-01-15 |
| ES2824108T3 (es) | 2021-05-11 |
| US10941446B2 (en) | 2021-03-09 |
| US20210230700A1 (en) | 2021-07-29 |
| CN106461679B (zh) | 2018-10-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| AU2021204489B2 (en) | Methods of monitoring immunosuppressive therapies in a transplant recipient | |
| AU2015229270B2 (en) | Method for identifying kidney allograft recipients at risk for chronic injury | |
| CN101970689A (zh) | 炎性肠病的基因表达标志物 | |
| JP7464279B2 (ja) | レシピエント血液における移植前トランスクリプトームシグネチャーを使用した急性拒絶反応および腎臓同種異系移植喪失の予測のための方法およびキット | |
| WO2017100259A1 (en) | Pretransplant prediction of post-transplant acute rejection | |
| Shaw et al. | An age-independent gene signature for monitoring acute rejection in kidney transplantation | |
| US11685950B2 (en) | Method of diagnosing and treating acute rejection in kidney transplant patients | |
| US20220081715A1 (en) | mRNA-BASED BIOMARKERS FOR ANTIBODY-MEDIATED TRANSPLANT REJECTION | |
| AU2022348442A1 (en) | Methods for treating and diagnosing risk of renal allograft fibrosis and rejection | |
| WO2024100377A1 (en) | Method and kits for a transcriptomic signature with empirically derived algorithm correlated to the presence of acute rejection on kidney biopsy in transplant recipient blood | |
| BR112016030313B1 (pt) | Método de identificação de um paciente com aloenxerto renal e kit |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| B06U | Preliminary requirement: requests with searches performed by other patent offices: procedure suspended [chapter 6.21 patent gazette] | ||
| B350 | Update of information on the portal [chapter 15.35 patent gazette] | ||
| B350 | Update of information on the portal [chapter 15.35 patent gazette] | ||
| B07A | Application suspended after technical examination (opinion) [chapter 7.1 patent gazette] | ||
| B09A | Decision: intention to grant [chapter 9.1 patent gazette] | ||
| B16A | Patent or certificate of addition of invention granted [chapter 16.1 patent gazette] |
Free format text: PRAZO DE VALIDADE: 20 (VINTE) ANOS CONTADOS A PARTIR DE 12/03/2015, OBSERVADAS AS CONDICOES LEGAIS |