ES2374783T3 - Procedimiento in vitro para el pronóstico de la progresión de un cáncer y el resultado en un paciente y medios para llevar a cabo dicho procedimiento. - Google Patents

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Abstract

Procedimiento in vivo para el pronóstico de pacientes para la progresión de un cáncer, que comprende las siguientes etapas: a) la cuantificación, en una muestra de tejido tumoral de dicho paciente, como mínimo, de dos marcadores biológicos indicativos del estado de la respuesta inmune adaptativa de dicho paciente contra el cáncer; y b) la comparación del valor obtenido en la etapa a) para cada uno de dichos, como mínimo, dos marcadores biológicos con un valor de referencia predeterminado para el mismo marcador biológico; cuyo valor de referencia predeterminado se correlaciona con un pronóstico específico de la progresión de dicho cáncer, en el que dichos, como mínimo, dos marcadores biológicos se cuantifican, en la etapa a), en las muestras tumorales recogidas de dos regiones en el tumor, respectivamente (i) el centro del tumor (CT) y (ii) el borde invasivo del tumor (IM); en el que dichos, como mínimo, dos marcadores biológicos indicativos del estado de la respuesta inmune adaptativa de dicho paciente contra el cáncer comprenden CD3 y CD45RO.

Description

Procedimiento in vitro para el pronóstico de la progresión de un cáncer y el resultado en un paciente y medios para llevar a cabo dicho procedimiento.
SECTOR DE LA INVENCIÓN
La presente invención se refiere al sector del pronóstico del resultado de un cáncer en un paciente.
Más específicamente, la presente invención se refiere al pronóstico del resultado de un cáncer en un paciente, cuyo pronóstico se basa en la cuantificación de uno o varios marcadores biológicos que son indicativos de la presencia de respuesta inmune adaptativa o de forma alternativa, del nivel de la misma, de dicho paciente contra dicho cáncer.
ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN
Dado que el cáncer es la segunda causa de mortalidad, en particular en Europa y en Estados Unidos, se están invirtiendo una gran cantidad de esfuerzos y recursos económicos en el desarrollo de estrategias terapéuticas nuevas. Sin embargo, la necesidad de herramientas de diagnóstico y pronóstico fiables es una etapa limitante del progreso de la aplicación satisfactoria de una terapia de cáncer. La mejor forma de manifestarlo es mediante el hecho de que la mayor parte de los marcadores de cáncer conocidos son muy poco fiables.
En la actualidad, los tumores malignos se clasifican generalmente según el sistema TNM. El sistema de clasificación TNM de “Tumor-Node-Metastasis” (“Tumor-Ganglio-Metástasis”) utiliza el tamaño del tumor, la presencia o ausencia de tumores en nódulos linfáticos regionales, y la presencia o ausencia de metástasis distantes, para asignar un estadio al tumor (AJCC Cancer Staging Manual (“Manual de estadificación del cáncer de la AJCC”), Lippincott, 5ª edición, págs. 171-180, 1997). El estadio asignado se utiliza como base para objetivos de selección de una terapia y un pronóstico adecuados. Cuando se aplica para la estadificación de cánceres colorrectales, el sistema TNM permite la distinción entre (T) el grado de invasión de la pared intestinal, que oscila entre T0 y T4, (N) el grado de implicación de nódulos linfáticos, que oscila entre N0 y N3 y (M) el grado de metástasis, que oscila entre M0 y M1.
Para cánceres colorrectales, también se puede asignar un estadio al tumor según la clasificación de Dukes. La clasificación de Dukes permite la distinción, como mínimo, entre cuatro estadios de tumor principales, respectivamente (A) tumor confinado en la pared del intestino, (B) extensión del tumor a través de la pared del intestino, (C) implicación de ganglios regionales y (D) existencia de metástasis distante.
Sin embargo, las clasificaciones clínicas anteriores, aunque son útiles, son imperfectas y no permiten pronóstico fiable del resultado de los cánceres. Esto es particularmente cierto para los cánceres asignados como clase B de Dukes, que son de una gran variedad de gravedad.
En lugar de la estadificación clínica convencional, en la técnica se han dado a conocer una gran cantidad de marcadores biológicos, entre los que se incluyen genes y proteínas, que serían potencialmente útiles para el diagnóstico o el pronóstico de una gran variedad de cánceres. De forma destacable, se han dado a conocer diversos procedimientos para proporcionar patrones de expresión génica que serían potencialmente útiles como herramientas para el diagnóstico o pronóstico, incluyendo el diagnóstico o pronóstico de cánceres colorrectales.
En este contexto, diversos trabajos de la técnica anterior se dirigieron hacia la demostración de una relación entre (i) la presencia de diversos marcadores biológicos, o el nivel de expresión de los mismos, del huésped de la respuesta inmune y (ii) la existencia de un cáncer o el estadio de desarrollo de un cáncer, principalmente con el objetivo de descifrar los mecanismos que sustentan la evasión de la respuesta inmune por parte de los tejidos tumorales, y finalmente con el objetivo de sugerir estrategias de inmunoterapia contra el cáncer.
De forma ilustrativa, Nistico y otros (1999, Int. J. Cancer, Vol. 84: 598-603) sugirieron la existencia de una respuesta inmune espontánea contra el producto del oncogén erbB-2 en una paciente con cáncer de mama HLA-A2 positivo, la eficacia de la cual sería dependiente de la expresión de la molécula HLA de clase I y de la localización de linfocitos CD3+-T, es decir, en tejido intratumoral (IT) o peritumoral (PT). Según dichos autores, estos resultados podrían conducir a la identificación de nuevos parámetros que podrían ser útiles para definir estrategias inmunoterapéuticas más específicas y más eficaces contra el cáncer de mama.
Philips y otros (2004, British Journal of Surgery, Vol. 91: 469-475) han demostrado que linfocitos infiltrantes de tumor en cáncer colorrectal con inestabilidad de microsatélites estaban activados y eran citotóxicos, mediante el ensayo de
(i) las proporciones de ARNm de CD8 / CD3 y (ii) la producción de CD3, CD4, CD8, IL-2Rα y la proteína Granzima B en el tejido tumoral, aunque no existía una correlación significativa entre los números de copia del ARNm de los marcadores de células T y los conteos inmunohistoquímicos. Dichos autores sugirieron que en cáncer colorrectal con inestabilidad de microsatélites, se podían producir péptidos mutados inmunogénicos, que inducirían una respuesta inmune antitumoral, y concluían que dicho modelo de cáncer podría ayudar a la comprensión de las interacciones huésped-tumor, con el objetivo de mejorar las estrategias inmunoterapéuticas de forma destacada.
Maki y otros (2004, J. Gastroenterolgy y Hepatology, Vol. 19: 1348-1356) habían demostrado un deterioro del sistema inmune celular en pacientes con carcinoma hepatocelular, que se evaluaba por una expresión reducida de las proteínas CD3ζ y CD28 por parte de las células T, así como por una actividad caspasa-3 aumentada en células T con modulación descendente por CD28, sugiriendo la existencia de apoptosis de células T en pacientes HCC. Según dichos autores, se podría establecer una nueva modalidad de terapia inmune antitumoral, que estaría dirigida a la activación de dichas células T y a evitar su apoptosis. Grujil y otros (1999, British Journal of Cancer, Vol. 79 (7 / 8): 1127-1132) también habían informado acerca de una expresión reducida de CD3ζ en carcinoma cervical infiltrante de células T. Dichos autores sugirieron que a efectos de que las estrategias de vacunación fueran satisfactorias, debería ser esencial identificar, en primer lugar, y contrarrestar los mecanismos que conducen a esta pérdida de CD3ζ.
El deterioro de la respuesta inmune del huésped, mediante la evaluación de la expresión de las proteínas CD3, CD4, CD8 y ligando Fas en linfocitos infiltrantes de tumor (TIL), también se demostró en pacientes con carcinoma oral (Reichert y otros (2002, Clinical Cancer Research, Vol. 8: 3137-3145)). Prado-García y otros (2005, Lung Cancer, Vol. 47: 361-371) realizaron observaciones similares, habían estudiado mecanismos de evasión de adenocarcinoma de pulmón, midieron los porcentajes de células CD3+, CD4+ y CD8+ en sangre periférica y la efusión pleural, y adicionalmente la expresión de de proteínas CD27, CD28, CD45RO, CD45RA, granzima A, Fas y perforina en los subconjuntos de células T CD8+. Dichos autores habían encontrado un bloqueo de la respuesta inmune y sugirieron que eran necesarios estudios adicionales para la comprensión de los diversos mecanismos mediante los cuales las células de adenocarcinoma inhiben las células T CD8+ en los procesos de iniciación, crecimiento e invasión del carcinoma de pulmón, con el objetivo de desarrollar tratamientos mejorados para enfermedades malignas de pulmón.
Kuss y otros (2003, British Journal of Cancer, Vol. 88: 223-230) que realizaron observaciones similares, determinaron un subconjunto de células T efectoras CD8+CD45RO-CD27 dotadas de una señalización TcR disfuncional, en pacientes con carcinoma de células escamosas. Estos autores sugirieron estudios adicionales para confirmar directamente la hipótesis que uniría los defectos de señalización observados con la apoptosis y la rápida renovación de linfocitos en pacientes con cáncer.
Además, Valmori y otros (2002, Cancer Research, Vol. 62: 1743-1750) han descubierto la presencia de un subconjunto de células T CD45RA+CCR7-CD8+ PBL que tiene una actividad citolítica en pacientes con melanoma. Dichos autores sugirieron que una vacunación antitumoral mejorada debería estar dirigida hacia la estimulación y mantenimiento de dicha respuesta inmune efectora en un estadio temprano de la evolución de la enfermedad, en un momento en el que una respuesta de este tipo podría ser eficaz para erradicar una enfermedad residual mínima y para evitar recaídas.
Los trabajos anteriores que se han descrito en esta descripción dan a conocer la utilización de numerosos marcadores biológicos de la respuesta inmune en el curso de la comprensión de los mecanismos de la respuesta inmune contra diversos cánceres. Sin embargo, estos trabajos anteriores no dan a conocer datos relacionados con una relación significativa estadística entre (i) la presencia de estos marcadores biológicos, o el nivel de expresión de los mismos, y (ii) un pronóstico del resultado de la enfermedad.
Otros estudios han presentado datos que establecen una correlación estadística entre la expresión de marcadores biológicos de la respuesta inmune del huésped y el resultado de diversos cánceres.
De forma ilustrativa, Ishigami y otros (2002, Cancer, Vol. 94 (5): 1437-1442) demostraron que la expresión reducida de CD3-ζ se correlacionaba de forma negativa con la implicación de los nódulos linfáticos, la profundidad de la invasión, y el estadio clínico del carcinoma gástrico. De forma destacable, estos autores habían demostrado que la CD3-ζ se correlacionaba con una tasa de supervivencia de 5 años reducida de los pacientes, pero sólo para pacientes a los que se les había diagnosticado “Estadio IV” de carcinoma gástrico.
Oshokiri y otros (2003, Journal of Surgical Ontology, Vol. 84: 224-228) demostraron una unión estadística entre la infiltración de un nido de células cancerígenas por células T CD8+ y la supervivencia de pacientes afectados con carcinoma del conducto biliar extrahepático (EBDC). Dichos autores demostraron que la inmunoreactividad de células T CD8+ demostraba una correlación significativa con (i) metástasis de nódulo linfático menor, (ii) invasión venosa y perineural reducida, y (iii) valores de estadificación pTNM mejores. De este modo, dichos autores demostraron que el nivel de infiltración de células T CD8+ se correlacionaba con el procedimiento clínico-patológico pTNM convencional y que dicho marcador biológico era fiable para la predicción de la supervivencia de pacientes con EBDC.
Además, Diederischen y otros (2003, Cancer Immunol. Immunother., Vol. 52: 423-428) demostraron que los pacientes colorrectales con proporciones CD4+ / CD8+ bajas en TIL tenían una evolución clínica mejor, con una supervivencia significativamente mayor de 5 años, independientemente del estadio de Dukes y la edad.
De forma adicional, Zhang y otros (2003, New England Journal of Medicine, Vol. 348(3): 203-213) demostraron, mediante inmunotinción para CD, que la presencia o ausencia de células T intratumorales se correlaciona con el resultado clínico de carcinoma de ovario avanzado después de quimioterapia citorreductora y adyuvante. Estos resultados se obtuvieron a través de ensayos de inmunotinción de criosecciones de tumor con anticuerpos monoclonales contra CD3, CD4, CD8, CD83, CD45, CD45RO, CD19, CD57 y CD11c, así como a través e citometría de flujo de células procedentes de muestras de tumor frescas utilizando anticuerpos monoclonales contra HLADR, CD3, CD4, CD8, CD16, CD19, CD45, IgG1 e IgG2a. Dichos autores habían detectado la presencia o ausencia de células T infiltrantes de tumor CD3+ dentro de islotes de células de tumor y en estroma peritumoral. Dichos autores han descubierto que los pacientes cuyos tumores contenían células T tenían tanto una duración media de (i) supervivencia libre de progresión y (ii) supervivencia global que era estadísticamente superior a la de pacientes cuyos tumores no contenían células T. Dichos autores sugirieron validar adicionalmente la utilización de detección de células T intratumorales en la clasificación y tratamiento de pacientes con carcinoma de ovario.
Aunque los trabajos de la técnica anterior dieron a conocer la buena correlación mencionada anteriormente entre (i) la presencia de algunos marcadores biológicos, o el nivel de los mismos, de la respuesta inmune y (ii) el resultado de cánceres, los resultados de la mayor parte de estos estudios de la técnica anterior también demuestran que la utilización de dichos marcadores biológicos se consideraba exclusivamente como una confirmación de una estadificación de cáncer con procedimientos de estadificación clinicopatológicos convencionales, o como una información adicional a dichos procedimientos de estadificación de cáncer convencionales. Por ejemplo, se encontró que el marcador biológico utilizado por Ishigami y otros (2002, Supra) era utilizable exclusivamente en pacientes con carcinoma gástrico a los que ya se les había diagnosticado como “Estadio IV” de la enfermedad. De forma similar, Zhang y otros (2003, Supra) concluyeron que eran necesarios estudios prospectivos para validar la detección de células T (CD3+) intratumorales en la clasificación y tratamiento de pacientes con carcinoma de ovario. De forma similar, Diederichsen y otros (2003, Supra) dieron a conocer la proporción CD4+ / CD8+ como marcador biológico que tenía un valor de pronóstico de supervivencia en cáncer colorrectal: Sin embargo, dichos autores no sugirieron que dicho marcador biológico podría ser suficiente por sí mismo para el pronóstico del cáncer sin datos de estadificación simultáneos generados mediante procedimientos de estadificación clinicopatológicos.
Sólo Oshikiri y otros (2003, Supra) consideraron que el marcador biológico que ellos habían utilizado, concretamente la infiltración de un nido de células cancerosas por células T CD8+, consistiría en un marcador fiable para una supervivencia más larga de pacientes con EBDC, dado que, de forma destacable, dicho marcador se correlacionaba bien con valores de estadificación pTNM. Sin embargo, Oshikiri y otros sólo utilizaron dicho marcador biológico como una confirmación de una estadificación de cáncer anterior mediante un procedimiento de estadificación clinicopatológico convencional. Adicionalmente, los valores de correlación estadística encontrados por Oshikiri y otros (2003) entre (a) el número de células T CD8+ intratumorales y (b) diversos parámetros clínicos como (i) metástasis de nódulos linfáticos menor (P=0,005), (ii) invasión venosa reducida (P=0,0021), (iii) invasión perineural reducida (P=0,0083) y (iv) valores de estadificación pTNM mejores (P=0,0356), fueron objetivamente demasiado bajos para sugerir a los expertos en la materia que utilizaran este marcador biológico para un pronóstico del cáncer exacto y fiable sin la utilización concomitante de datos estadificación clinicopatológicos convencionales.
Ishigami y otros (Cancer, vol. 94, No. 5, 2002) dan a conocer la presencia de linfocitos intratumorales que expresan la cadena zeta de CD3 en pacientes con carcinoma gástrico. Nagtegaal y otros (BMC Cancer, 1:7, 2001) dan a conocer la detección intratumoral y peritumoral de linfocitos utilizando, entre otros, CD3 y CD8 como marcadores en pacientes con cáncer rectal. Johnson y otros (Lung Cancer 27, 2000) dieron a conocer la importancia del pronóstico de infiltrados de células inmunes en carcinoma primario de pulmón, utilizando, entre otros, CD3 y CD8 como marcadores.
Por lo tanto, no existe descripción en la técnica de procedimientos fiables para el pronóstico del cáncer que utilicen exclusivamente marcadores biológicos de la respuesta inmune adaptativa del huésped, sin la necesidad de datos clinicopatológicos concomitantes generados mediante procedimientos de estadificación de cáncer convencionales.
Además, actualmente no existe ningún marcador fiable disponible que permita la predicción del resultado del cáncer, en un estadio temprano (estadio I / II) de pacientes con cáncer colorrectal.
Por lo tanto, existe en este sector la necesidad de procedimientos mejorados de pronóstico del resultado de cánceres, incluyendo cánceres colorrectales, que estadifiquen la enfermedad de una forma más precisa y más fiable que los procedimientos disponibles actualmente, que son básicamente, si no exclusivamente, procedimientos clinicopatotológicos de estadificación.
De forma destacable, la disponibilidad de procedimientos de pronóstico mejorados permitiría una selección mejor de pacientes para tratamientos terapéuticos adecuados, incluyendo cirugía anterior o posterior. De hecho, para un gran número de cánceres que incluyen cánceres colorrectales, la selección de un tratamiento terapéutico adecuado después de la cirugía está guiada por los datos histopatológicos obtenidos mediante el análisis del tejido tumoral reseccionado. De forma ilustrativa, para cánceres colorrectales, los tratamientos de quimioterapia adyuvante se prescriben en la mayor parte de los casos cuando se diagnostica la implicación de nódulos linfáticos, dada la toxicidad de dicho tratamiento y su carencia de beneficios para los otros pacientes.
CARACTERÍSTICAS DE LA INVENCIÓN
La presente invención se refiere a:
1. Un procedimiento in vitro para el pronóstico de pacientes de la progresión de un cáncer, procedimiento que comprende las siguientes etapas:
a) la cuantificación, en una muestra de tejido tumoral de dicho paciente, como mínimo, de dos marcadores biológicos indicativos del estado de la respuesta inmune adaptativa de dicho paciente contra el cáncer; y b) la comparación del valor obtenido en la etapa a) para cada uno de dichos marcadores biológicos con un valor de referencia predeterminado para el mismo marcador biológico; dicho valor de referencia predeterminado se correlaciona con un pronóstico específico de la progresión de dicho cáncer,
en el que dichos, como mínimo, dos marcadores biológicos se cuantifican, en la etapa a), en muestras de tumor recogidas de dos regiones del tumor, respectivamente (i) el centro del tumor (CT) y (ii) el borde invasivo del tumor (IM);
en el que dichos, como mínimo, dos marcadores biológicos indicativos del estado de la respuesta inmune adaptativa de dicho paciente contra el cáncer comprenden CD3 y CD45RO.
2.
El procedimiento in vitro, según el punto 1, en el que la etapa a) se lleva a cabo mediante la cuantificación, como mínimo, de tres marcadores biológicos distintos, respectivamente CD3, CD45RO y, como mínimo, un marcador biológico adicional seleccionado del grupo que comprende CD8 y GZMB.
3.
El procedimiento in vitro, según el punto 1, en el que la etapa a) se lleva a cabo mediante la cuantificación de los cuatro marcadores biológicos distintos que comprenden CD3, CD45RO, CD8 y GZMB.
4.
El procedimiento in vitro, según cualquiera de los puntos 1 a 3, en el que la etapa a) se lleva a cabo mediante la cuantificación de dicho, como mínimo, un marcador biológico en una sección de tejido tumoral mediante inmunodetección, separadamente tanto (i) en el centro del tumor (CT) como (ii) en el borde invasivo (IM).
DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS
La figura 1 muestra los resultados de la expresión de genes relacionados inflamatorios, inmunosupresores e inmune adaptativos en series de 75 cánceres colorrectales según el estado VELIPI y la recaída. Los niveles de expresión de ARNm relativos se normalizaron al nivel de ARNm 18S para cada muestra. Los niveles se representan por el número de veces que incrementan (%) en comparación con el grupo de referencia de pacientes positivos para invasión (VELIPI+) que experimentaban recaída. **: P<0,05 en comparación con el grupo de referencia.
La figura 2 muestra la media ± SEM de células CD45RO+ / mm2 en los diferentes grupos de pacientes (estadios N y M, según la estadificación TNM (AJCC / UICC), na: no aplicable). Los análisis estadísticos se llevaron a cabo utilizando un ensayo Mann-Whitney. * Representa diferencias significativas (P<0,05).
La figura 3 muestra las curvas de Kaplan-Meier de supervivencia total (OS) y supervivencia libre de enfermedad (DFS) en CD45RO-hi (>250 células CD45RO+ / mm2, n=176, línea superior), y en CD45RO-Io (<250 células CD45RO+ / mm2, n=160, línea inferior).
La figura 4 muestra una comparación de las densidades de población inmune en el centro (CT) y en el borde invasivo (IM) de los tumores de pacientes con recaída (histograma negro) o sin recaída (histograma blanco).
Figura 5. La significancia de todos los cortes se representó en función del número de CD3CT / mm2 (negro), y CD3IM / mm2 (verde) para la supervivencia total. También se representan cortes para el 25, 50 y 75% del grupo para las dos regiones. Los valores de P por encima de la línea horizontal (P=0,05) son todos significativos.
La figura 6 muestra la representación de la DFS media de pacientes con densidades altas (histogramas inferiores) o densidades bajas (histogramas superiores) de células inmunes adaptativas en cada región del tumor (CT o IM).
La figura 7 muestra las curvas de Kaplan-Meier para la duración de DFS (7A) y OS (7B) según la presencia de densidad alta de CD3 en el centro del tumor (CD3CT Hi) y densidad alta de CD3 en el borde invasivo (CD3IM Hi) (gris grueso), CD3CT alta y CD3IM baja (gris delgado), CD3CT baja y CD3IM alta (negro delgado), y CD3CT baja y CD3IM baja (negro grueso), en 415 pacientes con cáncer colorrectal (prueba estadística de log-rank, P<10-4 para OS y DFS; ** P<10-4, * P<0,05). La figura 7C muestra los análisis combinados de las regiones del tumor de marcadores inmunes adaptativos. Se representa la DFS media de pacientes con densidades altas (histogramas
inferiores) o densidades bajas (histogramas superiores) de células inmunes adaptativas en las dos regiones del tumor (CT más IM).
Figura 8
(8a): Curvas de Kaplan-Meier para la duración de la DFS según los estadios de Dukes (Dukes A: línea roja (n=75), B: verde (n=137), C: azul (n=99), y D: negra (n=95)) en 415 pacientes con cáncer colorrectal. (8b): Curvas Kaplan-Meier para la duración de la DFS según los estadios de Dukes (tal como en 8a) y respecto a la presencia de CD3CT baja más CD3IM baja (líneas gruesas, n=93) o CD3CT alta más CD3IM alta (líneas delgadas, n=109). (8c) : Curvas de Kaplan-Meier para la duración de la DFS según los estadios de Dukes y respecto a la presencia de CD3CT baja más CD3IM baja más CD45ROCT baja más CD45ROIM baja (líneas gruesas, n=25) o CD3CT alta más CD3IM alta más CD45ROCT alta más CD45ROIM alta (líneas delgadas, n=87). ** P<10-4. (8d): Curvas Kaplan-Meier para la duración de la OS según los estadios de Dukes y para la presencia de CD3CT baja más CD3IM baja más CD45ROCT baja más CD45ROIM baja (líneas gruesas, n=25) o CD3CT alta más CD3IM alta más CD45ROCT alta más CD45ROIM alta (líneas delgadas, n=87).
Figura 9: Valores de P Log-rank para la duración de la DFS según la presencia de densidad alta de CD3+ (CD3HI, grupo A) y densidad baja de CD3+ (CD3LO, grupo B) en el centro del tumor (negro), y en el borde invasivo del tumor (gris). Se representan las densidades de células CD3+ (célula / mm2), y el número de pacientes en cada grupo (A y B). Los valores de P son significativos para un intervalo grande de cortes (50-1000 células / mm2 en el centro del tumor, y 80-1300 células / mm2 en el borde invasivo del tumor). Los resultados obtenidos son fácilmente reproducibles por otros grupos como un gran intervalo de valores de corte, (centrado en el corte con un valor de P mínimo que se determinó) y discriminaba el resultado de paciente.
Figura 10: (figura 10-A) Curvas de Kaplan-Meier para la duración de la supervivencia libre de enfermedad según los estadios UICC-TNM (Estadios I: línea roja (n=75), II: verde (n=137), III: azul (n=99), y IV: negra (n=95)) en pacientes con CRC.
(figura 10-B) Las curvas de Kaplan-Meier ilustran la duración de la supervivencia libre de enfermedad según los estadios UICC-TNM (tal como en el panel A) y respecto a la densidad de células CD3+ en regiones de tumor combinadas (CD3CT LoCD3IM Lo, líneas gruesas, n=93; CD3CT HiCD3IM Hi, líneas delgadas, n=109). El subgrupo de pacientes que no parecían tener una reacción inmune coordinada in situ en regiones del tumor (Hi / Lo o Lo / Hi para densidades de células CD3+) presentaban curvas de Kaplan-Meier similares al grupo entero.
(figura 10-C) Las curvas de Kaplan-Meier ilustran la duración de la supervivencia libre de enfermedad según los estadios UICC-TNM y respecto a la densidad de células CD3+ y CD45RO+ en regiones de tumor combinadas (CD3CT LoCD3IM Lo más CD45ROCT LoCD45ROIM Lo, líneas gruesas, n=16; CD3CT HiCD3IM Hi más CD45ROCT HiCD45ROIM Hi, líneas delgadas, n=88). Los valores de corte fueron 250, 640, 60, y 190 para CD3CT, CD3IM, CD45ROCT, y CD45ROIM, respectivamente. Prueba estadística Log-rank, ** P<10-4.
Figura 11: Se representan curvas de Kaplan-Meier que ilustran la duración de la supervivencia libre de enfermedad (A), supervivencia específica de enfermedad (B), y supervivencia total (C) según la organización de células CD8+ dentro de las regiones del tumor (CT e IM). La presencia de densidades altas de células CD8+ en las dos regiones del tumor (CD8-CT / IM-hi, rojo), de densidades heterogéneas de células CD8+ en las dos regiones del tumor (CD8-CT / IM-het, verde), de densidades bajas de células CD8+ en las dos regiones del tumor (CD8-CT / IM-lo, negro), en pacientes con un estadio I / II de cáncer de colon (izquierda) y cáncer de recto (derecha) (prueba estadística log-rank, P<0,001 para todas las comparaciones).
Figura 12. Se representan curvas de Kaplan-Meier que ilustran la duración de la supervivencia libre de enfermedad (A), supervivencia específica de enfermedad (B), y supervivencia total (C) según la organización de células CD45RO+ dentro de las regiones del tumor (CT e IM). La presencia de densidades altas de células CD45RO+ las dos regiones del tumor (CD8-CT / IM-hi, rojo), de densidades heterogéneas de células CD45RO+ en las dos regiones del tumor (CD45RO-CT / IM-het, verde), de densidades bajas de células CD45RO+ en las dos regiones del tumor (CD45RO-CT / IM-lo, negro), en pacientes con estadio I / II de cáncer de colon (izquierda) y cáncer de recto (derecha) (prueba estadística log-rank, P<0,001 para todas las comparaciones).
Figura 13: Se representan curvas de Kaplan-Meier que ilustran la duración de la supervivencia libre de enfermedad según la organización de células CD45RO+ y CD8+ dentro de las regiones del tumor (CT e IM). La presencia de densidades altas de células CD45RO+ y CD8+ en las dos regiones del tumor (CD45RO / CD8-CT / IM-hi, rojo), de densidades heterogéneas de células CD45RO+ y CD8+ en las dos regiones del tumor (CD45RO / CD8-CT / IM-het, verde), de densidades bajas de células CD45RO+ y CD8+ en la región CT (CD45RO-CT-lo / CD8-CT-lo, azul), de densidades bajas de células CD45RO+ y CD8+ en las dos regiones del tumor (CD45RO / CD8-CT / IM-lo, negro), en 272 pacientes con estadio I / II de cáncer colorrectal (prueba estadística log-rank, P<0,001 para todas las comparaciones). Se representa todo el grupo de pacientes con estadio I / II de cáncer colorrectal (línea negra punteada).
Por lo tanto, >95% de los pacientes CD45RO / CD8-CT / IM-hi estaban libres de la enfermedad después de 18 años, mientras que el 0% de pacientes CD45RO / CD8-CT / IMlo estaban libres de la enfermedad después de sólo 2 años.
Figura 14: Las curvas de Kaplan-Meier ilustran la duración de la supervivencia libre de enfermedad según el nivel de expresión génica de 6 marcadores (PDCD1LG1, VEGF, TNFRSF6B, IRF1, IL18RA, SELL). Se representan cuatro combinaciones. (Prueba estadística log-rank, P<0,001 para todas las comparaciones).
DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN
La presente invención da a conocer un procedimiento nuevo para el pronóstico de la aparición de un cáncer en un paciente, basándose dicho procedimiento nuevo en la detección y / o la cuantificación, en el sitio del tumor, de uno o más marcadores biológicos indicativos de la presencia de respuesta inmune adaptativa, o de forma alternativa, del nivel de la misma, de dicho paciente contra dicho cáncer.
Actualmente se ha demostrado de forma sorprendente, según la presente invención, que una determinación precisa de la respuesta inmune adaptativa in situ hacia cánceres malignos, y especialmente, hacia cánceres colorrectales, se puede utilizar como único parámetro para la predicción del resultado clínico posterior de pacientes con cáncer, sin tener en cuenta la extensión de la invasión del tumor local y la propagación a nódulos linfáticos regionales.
Esta correlación altamente significativa estadísticamente entre (i) el nivel de la respuesta inmune adaptativa de un paciente en el sitio del tumor y (ii) el resultado de la enfermedad es tanto más sorprendente teniendo en cuenta que según el conocimiento de la técnica anterior, la presencia de células inmunes infiltrantes en cánceres de mamíferos suponía resultados altamente variables, que oscilaban desde procesos inflamatorios perjudiciales hasta respuestas inmunes adaptativas beneficiosas.
Además, dicha correlación altamente significativa que se ha descubierto de forma sorprendente según la presente invención actualmente permite la determinación de pronóstico del resultado de un cáncer en un paciente sin una necesidad adicional de datos clinicopatológicos que se aportan mediante los procedimientos de estadificación de cáncer clinicopatológicos convencionales conocidos en la técnica, tales como los procedimientos de Dukes o Gruji.
Tal como se detallará a continuación, cuando se ha determinado una correlación estadística entre (i) la presencia de uno o más marcadores biológicos, o el nivel de los mismos, de la respuesta inmune adaptativa, tal como se describe en la presente especificación y (ii) el resultado real del cáncer en los pacientes, que abarca la supervivencia libre de enfermedad (DFS) y la supervivencia total (OS), se han obtenido valores de P superiores a 10-8, según la presente invención, que se pueden comparar con valores de P de 5 x 10-2 a 1 x 10-3 que se daban a conocer en diversos trabajos de la técnica anterior, tales como, de forma ilustrativa, los de Zhang y otros (2003, Supra), Diederischen y otros (2003, Supra) u Oshikiri y otros (2003, Supra).
El presente solicitante ha descubierto que existe una relación altamente significativa (es decir, valores de P bajos) entre (i) el tipo, densidad, y localización de células inmunes dentro de los tumores y (ii) el resultado clínico de los pacientes, que abarca la DFS y OS. Esta correlación altamente significativa se ha descubierto cuando se utilizaban, para el ensayo de marcadores biológicos de la respuesta inmune adaptativa, (i) ensayos de inmunohistoquímica o bien (ii) análisis de expresión génica.
Mediante el análisis de marcadores biológicos de la respuesta inmune adaptativa mediante el análisis de la expresión génica en la totalidad de una muestra de tejido tumoral, se encontró un elevado número de combinaciones significativas de marcadores, incluyendo numerosas combinaciones significativas, como mínimo, de dos marcadores, con valores de P de aproximadamente 10-4, o inferiores.
De forma importante, en esta descripción se ha identificado un grupo dominante de genes comodulados para la inmunidad adaptativa de TH1, incluyendo dicho grupo TBX1 (factor de transcripción 21 de la caja T), IRF1 (factor 1 regulador del interferón), IFNG (gamma-Interferón), CD3Z (CD3ζ), CD8, GLNY (granulisina) y GZMB (granzima B). Además, se ha descubierto una correlación entre la expresión de dichos genes y la recurrencia del tumor.
Otro grupo de genes altamente significativo, según la presente invención, incluye PDCD1LG1, VEGF, TNFRSF6B, IRF1, IL8RA y SELL.
Mediante el análisis de marcadores biológicos de la respuesta inmune adaptativa mediante análisis inmunohistoquímico (i) en el centro del tumor (CT), (ii) en el entrono celular alrededor del tumor, que pude también denominarse como “borde invasivo” (IM) o bien (iii) tanto en CT como en IM, también se encontraron numerosas combinaciones significativas de marcadores. Los valores de correlación estadística más altos se encontraron cuando los marcadores biológicos se cuantificaron tanto en el centro del tumor (CT) como en el borde invasivo (IM).
En primer lugar, se ha descubierto, según la presente invención, que existe una correlación elevada entre una densidad alta de células T en el sitio del tumor y un resultado favorable de la enfermedad. En particular, se ha
demostrado que un resultado positivo del cáncer está altamente correlacionado con la cuantificación de una densidad alta de células CD3+, células CD8+, células CD45RO+ o células Granzima-B+ en el sitio del tumor, en la parte central del tumor o bien en el borde invasivo del mismo.
En segundo lugar, se ha descubierto que la determinación de la presencia de densidades altas de células CD3+, células CD8+, células CD45RO+ o células Granzima-B+ en el sitio del tumor se correlaciona altamente con una recurrencia del cáncer reducida y / o recurrencia del cáncer retardada y / o una carencia de recurrencia del cáncer.
En tercer lugar, se ha descubierto que la determinación de la presencia de densidades altas de células CD3+, células CD8+, células CD45RO+ o células Granzima-B+ en el sitio del tumor se correlaciona altamente con metástasis distante concomitante reducida, o una carencia de metástasis distante concomitante (estadios M).
En cuarto lugar, se ha descubierto que la determinación de la presencia de densidades altas de células CD3+, células CD8+, células CD45RO+ o células Granzima-B+ en el sitio del tumor se correlaciona altamente con metástasis temprana reducida, o una carencia de metástasis temprana (VE o LI o PI).
En quinto lugar, se ha descubierto que la determinación de la presencia de densidades altas de células CD3+, células CD8+, células CD45RO+ o células Granzima-B+ en el sitio del tumor se correlaciona altamente con una invasión reducida de los nódulos linfáticos regionales con células tumorales (estadios N).
En sexto lugar, se ha descubierto que la determinación de la presencia de densidades altas de células CD3+, células CD8+, células CD45RO+ o células Granzima-B+ en el sitio del tumor se correlaciona altamente con una invasión reducida a través de la pared intestinal (estadios T).
De forma más general, se ha descubierto que la ausencia de diseminación temprana del tumor que se manifiesta mediante embolia tumoral en estructuras linfovasculares y perineurales está asociada marcadamente con la presencia de una respuesta inmune in situ fuerte, ilustrándose dicha respuesta inmune fuerte, de forma destacable, por las densidades altas de células inmunes encontradas en el sitio del tumor, así como por el alto nivel de expresión de diversos genes asociados con inmunidad en el sitio del tumor.
Adicionalmente, se ha descubierto, según la presente invención, que la detección de una respuesta inmune adaptativa fuerte en dos regiones distintas del tumor, el centro del tumor (CT) más el borde invasivo del tumor (IM), se correlacionaba altamente con un tiempo largo de supervivencia libre de enfermedad y de supervivencia total de los pacientes, y era significativamente más informativa para el pronóstico de la progresión del cáncer de un paciente.
De forma importante, en la presente invención se ha descubierto una correlación elevada entre (i) la densidad celular de un tipo específico de células que forma el sistema inmune, tal como se ensaya en un ensayo inmunohistoquímico utilizando un único marcador biológico, y (ii) la DFS u OS, con valores de P, como mínimo, tan bajos como 10-7, cuando dicho marcador biológico se ensaya tanto en el centro del tumor (CT) como en el borde invasivo (IM).
De forma general; se ha descubierto, según la presente invención, que el tipo, la densidad y la localización de células inmunes en pacientes con cáncer, tal como se ensaya a través de la presencia de marcadores biológicos, o el nivel de los mismos, de la respuesta inmune adaptativa, tiene un valor de pronóstico que es superior e independiente de aquellos de procedimientos de estadificación del cáncer clinicopatológicos convencionales, entre los que se incluyen las clasificaciones de Dukes y la UICC-TNM.
Aún de forma más específica, la presente invención da a conocer actualmente procedimientos de pronóstico y medios técnicos para la predicción del resultado de un cáncer en un paciente, en particular para cánceres en un estadio temprano de la enfermedad, que se ha probado que son mucho más exactos que los de procedimientos de estadificación del cáncer clinicopatológicos convencionales, y aún de forma especial para cánceres clasificados inicialmente como estadio I / III, según la clasificación de Dukes.
Por lo tanto, se ha descubierto, según la presente invención, que la detección de una respuesta inmune adaptativa fuerte en el sitio del tumor se correlacionaba ampliamente con un tiempo de supervivencia libre de enfermedad (DFS) y tiempo de supervivencia total (OS) de los pacientes largo.
Por lo tanto, la presente invención comprende un procedimiento in vitro, tal como se resume en las reivindicaciones.
De forma inesperada, se ha descubierto, según la presente invención, que una respuesta inmune adaptativa fuerte coordinada se correlaciona con un pronóstico del cáncer igualmente favorable.
También de forma inesperada, se ha descubierto que dicha correlación encontrada, según la presente invención, era independiente de la invasión del tumor a través de la pared intestinal y la extensión a los nódulos linfáticos locales (clasificación de Dukes A, B, C).
En cambio, se ha descubierto, de forma sorprendente, que una respuesta inmune adaptativa in situ débil se
correlaciona con un mal pronóstico, incluso en pacientes con una invasión del tumor mínima (Clasificación de Dukes A).
Los criterios utilizados según el procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención, concretamente el estado de la respuesta inmune adaptativa del paciente con cáncer, no sólo parecen diferentes de los de T, N, M y la clasificación de Dukes sino que también son más precisos en la predicción de la enfermedad (tiempo del intervalo libre de enfermedad y de supervivencia).
De este modo, se ha descubierto por primera vez, según la presente invención, que la medición del nivel de la respuesta inmune adaptativa de un paciente con cáncer se puede utilizar como única medición para la predicción del resultado de la enfermedad de cáncer, sin ningún requisito de datos adicionales, y particularmente, sin ningún requisito de datos clinicopatológicos aportados por procedimientos de estadificación del cáncer convencionales.
De hecho, aunque varios trabajos de la técnica anterior habían apuntado la posible relevancia del marcador o marcadores de la respuesta inmune adaptativa para el pronóstico del cáncer, dichos trabajos anteriores contenían sólo datos que podrían utilizarse como confirmación o como información adicional de los datos del pronóstico proporcionados por los procedimientos de estadificación del cáncer convencionales. De este modo, ningún trabajo de la técnica anterior dio a conocer o sugirió ningún procedimiento de pronóstico del cáncer in vitro fiable o reproducible, que se basara exclusivamente en la medición de uno o más marcadores biológicos indicativos de la respuesta inmune adaptativa de los pacientes con cáncer.
También se ha descubierto que la detección de una respuesta inmune adaptativa fuerte en el sitio del tumor era un marcador fiable para una gran variedad de cánceres, tales como cánceres de colon y cánceres de recto.
La realización del procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención también puede indicar, con más precisión que los procedimientos de la técnica anterior, los pacientes con un riesgo elevado de recurrencia del tumor, los cuales pueden beneficiarse de terapia adyuvante, que incluye la inmunoterapia.
Tal como se pretende en esta descripción, la expresión “pronóstico de la progresión de un cáncer” abarca el pronóstico, en un paciente en el que ya se ha diagnosticado la existencia de un cáncer, de diversos hechos, que incluyen:
(i)
las posibilidades de existencia de metástasis;
(ii)
las posibilidades de existencia de recurrencia locoregional del cáncer, incluyendo el cáncer colorrectal; y
(iii) las posibilidades de existencia de uno tiempo largo libre de enfermedad (DFS) y / o un tiempo largo de supervivencia total (OS); es decir, un tiempo de DFS o un tiempo de OFS de 5 años o más después de los ensayos con el procedimiento de pronóstico in vitro según la presente invención.
Tal como se pretende en esta descripción, una “muestra de tejido tumoral” abarca (i) un tumor primario global (como una totalidad), (ii) una muestra de tejido del centro del tumor, (iii) una muestra de tejido a partir del tejido directamente que rodea al tumor, pudiendo ser dicho tejido denominado más específicamente “borde invasivo” del tumor, (iv) islotes linfoides muy cercanos al tumor, (v) los nódulos linfáticos localizados muy cerca del tumor, (vi) una muestra de tejido tumoral recogida con una cirugía anterior (para el seguimiento de pacientes después del tratamiento, por ejemplo), y (vii) una metástasis distante.
Preferentemente, cuando la etapa a) comprende el análisis de la expresión de uno o más genes, es decir, uno o más marcadores biológicos pertinentes, la cuantificación de la expresión de dicho uno o más genes se lleva a cabo a partir de la totalidad de la muestra de tejido tumoral.
Preferentemente, cuando la etapa a) comprende el cálculo de densidades de células inmunes específicas, mediante ensayos inmunohistoquímicos para uno o más marcadores biológicos expresados por células, entonces la cuantificación de dicho uno o más marcadores biológicos se lleva a cabo de forma separada, como mínimo, en dos muestras de tejido tumoral distintas, entre las muestras del tejido tumoral numeradas anteriormente como (i) hasta (vi). De la forma más preferente, según la presente realización, la cuantificación de dicho uno o más marcadores biológicos se lleva a cabo de forma separada tanto (i) en el centro del tumor (CT) como (ii) en el borde invasivo (IM).
Una muestra de tejido tumoral, independientemente de si se obtiene a partir del centro del tumor, del borde invasivo del tumor, o de los nódulos linfáticos más cercanos, engloba trozos o cortes de tejido que se han eliminado del centro del tumor o del borde invasivo que rodea el tumor, incluyendo el seguimiento de una resección del tumor quirúrgica o el seguimiento de la recolecta de una muestra tumoral para biopsia, para una cuantificación adicional de uno o más marcadores biológicos, de forma destacable, a través de procedimientos de histología o inmunohistoquímica, mediante procedimientos de citología de flujo y mediante procedimientos de análisis de la expresión de genes o proteínas, incluyendo el análisis genómico y proteómico. Podrá apreciarse que las muestras de tejido tumoral se pueden utilizar en el procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención. En estas
realizaciones, el nivel de expresión del marcador biológico se puede calcular mediante el cálculo de la cantidad (por ejemplo, la cantidad o concentración absoluta) del marcador biológico en una muestra de tejido tumoral, por ejemplo, un frotis de tejido tumoral obtenido a partir de un paciente. La muestra de células, por supuesto, puede someterse a una serie de técnicas preparativas y de almacenamiento posteriores a la recolecta bien conocidas (por ejemplo, extracción de ácidos nucleicos y/o proteínas, fijación, almacenamiento, congelación, ultrafiltración, concentración, evaporación, centrifugación, etc.) antes de valorar la cantidad de marcador biológico en la muestra. De forma similar, los frotis de tejido tumoral también pueden estar sometidos a técnicas preparativas y de almacenamiento posteriores a la recolecta, por ejemplo, fijación.
Tal como se pretende en esta descripción, la “respuesta inmune adaptativa” engloba la presencia de la actividad, incluyendo el nivel de actividad, de células del sistema inmune del paciente con cáncer huésped localmente en el sitio del tumor.
Tal como se pretende en esta descripción, la expresión “la respuesta inmune adaptativa de dicho paciente contra dicho tumor” engloba cualquier respuesta inmune adaptativa de dicho paciente a través de la acción directa (dependiente de TCR) o indirecta (independiente de TCR), o de ambas, hacia dicho cáncer.
La respuesta inmune adaptativa significa la respuesta inmune específica del paciente con cáncer huésped contra el tumor y engloba la presencia de gran cantidad de células, implicadas en la respuesta inmune del huésped o, de forma alternativa, de la actividad de las mismas, que incluye:
Tal como se utiliza en esta descripción, linfocitos T engloban linfocitos T cooperadores, que incluyen subgrupos de células de linfocitos T cooperadores Th1 y Th2.
Tal como se utiliza en esta descripción, linfocitos T también engloba linfocitos T citotóxicos.
Inmunidad adaptativa
En comparación con la inmunidad innata, la inmunidad adquirida (adaptativa) se desarrolla cuando el cuerpo se expone a varios antígenos y se construye una defensa que es específica de este antígeno.
La respuesta inmune adaptativa es específica de antígeno y puede tardar días o más tiempo en desarrollarse. Los tipos de células con papeles críticos en la inmunidad adaptativa son células presentadoras de antígeno que incluyen macrófagos y células dendríticas. La estimulación de subtipos de células T, la activación de células B y la producción de anticuerpos, dependientes de antígeno, y la activación de macrófagos y de células NK desempeñan papeles importantes en la inmunidad adaptativa. La respuesta inmune adaptativa también incluye el desarrollo de memoria inmunológica, un proceso que continua desarrollándose toda la vida y aumenta las futuras respuestas a un determinado antígeno.
Los linfocitos, un tipo especial de glóbulos blancos, contienen subgrupos, los linfocitos B y T, que son elementos clave en las respuestas inmunes adquiridas. Los linfocitos B (también denominados células B) producen anticuerpos. Los anticuerpos se unen a un antígeno específico y facilitan al fagocito destruir el antígeno. Los linfocitos T (células T) atacan antígenos directamente, y aportan control de la respuesta inmune. Se desarrollan células B y células T que son específicas de UN tipo de antígeno. Cuando existe exposición a un antígeno diferente, se forman células B y células T diferentes.
A medida que los linfocitos se desarrollan, normalmente aprenden a reconocer los tejidos del mismo cuerpo (propios), como diferentes de tejidos y partículas que no se encuentras normalmente en el cuerpo (no propios). Una vez se forman células B y células T, algunas de esas células se multiplicarán y aportarán “memoria” al sistema inmune. Esto le permite al sistema inmune responder de forma más rápida y más eficaz la próxima vez que un individuo se expone al mismo antígeno, y en muchos casos evitarán que el individuo se ponga enfermo. Por ejemplo, la inmunidad adaptativa explica por qué un individuo que ha tenido varicela se denomina “inmune” a sufrir de nuevo varicela.
Sistema inmune adaptativo
El sistema inmune adaptativo, también denominado sistema inmune adquirido, explica el hecho interesante de que cuando la mayor parte de los mamíferos sobreviven a una infección inicial por un patógeno, generalmente se vuelven inmunes a una enfermedad posterior provocada por el mismo patógeno. Este hecho lo explota la medicina moderna mediante la utilización de las vacunas. El sistema inmune adaptativo se basa en células inmunes denominadas leucocitos (o glóbulos blancos) que son producidos por células madre en la médula ósea. El sistema inmune se puede dividir en dos partes. Muchas especies, entre las que se incluyen los mamíferos, tienen el siguiente tipo:
El sistema inmune humoral actúa contra las bacterias y virus en los líquidos corporales (tales como la sangre). Sus medios primarios de acción son las inmunoglobulinas, también denominadas anticuerpos, que son producidos por
las células B (B significa que se desarrollan en la médula ósea).
El sistema inmune celular, que se encarga de otras células que son infectadas por virus. Esto lo realizan las células T, también denominadas linfocitos T (T significa que se desarrollan en el timo). Hay dos tipos de células principales
T:
Las células T citotóxicas (células TC) reconocen células infectadas utilizando los receptores de células T para probar la superficie de otras células. Si reconocen una célula infectada, liberan granzimas para señalar una célula para que se vuelva apoptótica (“se suicide”), matando, de este modo, esa célula y cualquier virus que esté en proceso de creación.
Las células T cooperadoras (células TH) interaccionan con macrófagos (que ingieren material peligroso) y también producen citoquinas (interleuquinas) que inducen la proliferación de células B y T.
Además, existen células T reguladoras (células Treg) que son importantes para la inmunidad mediada por células.
Células T citotóxicas : una célula T citotóxica (o TC) es una célula T (un tipo de glóbulo blanco) que en su superficie tiene receptores de antígeno que se pueden unir a fragmentos de antígenos expuestos por las moléculas MHC de clase I de células tumorales y células somáticas infectadas por virus. Una vez activadas por un complejo MHCantígeno, las células TC liberan la proteína perforina, que forma poros en la membrana plasmática de la célula diana; esto provoca que el agua y los iones fluyan hacia la célula diana, haciendo que ésta se expanda y finalmente sufra lisis. Las TC también liberan granzima, una serín proteasa que pude entrar en las células diana a través del poro formado por la perforina e induce apoptosis (muerte celular). La mayor parte de las células TC presentan en su superficie celular la proteína CD8, que tiene atracción por partes de la molécula MHC de clase I. Esta afinidad mantiene la célula TC y la célula diana unidas íntimamente durante la activación específica de antígeno. Las células TC con proteína superficial CD8 se denominan células T CD8+.
Células T cooperadoras (o TH): una célula T cooperadora (o TH) es una célula T (un tipo de glóbulo blanco) que tiene en su superficie receptores de antígeno que se pueden unir a fragmentos de antígenos expuestos por las moléculas MHC de clase II que se encuentran sobre las células presentadoras de antígeno (APC). Una vez unida al antígeno, la célula TH prolifera y se diferencia en células TH activadas y células TH de memoria. Las células TH activadas secretan citoquinas, proteínas o péptidos que estimulan otros linfocitos; la más común es la interleuquina2 (IL-2), que es un potente factor de crecimiento de las células T. Las células TH activadas, que proliferan se pueden diferenciar en dos subtipos principales de células, células Th1 y Th2. Estos subtipos se definen en base a las citoquinas específicas producidas. Las células Th1 producen gamma-interferón e interleuquina 12, mientras que las células Th2 producen interleuquina-4, interleuquina-5 e interleuquina-13. Las células TH de memoria son específicas del primer antígeno que encuentran y se pueden llamar durante la segunda respuesta inmune. La mayor parte de las células TH presentan en su superficie celular la proteína CD4, que tiene atracción hacia partes de la molécula MHC de clase II. Esta afinidad mantiene la célula TH y la célula diana unidas íntimamente durante la activación específica de antígeno. Las células TH con una proteína de superficie CD4 se denominan células T CD4+. La disminución del número de células T CD4+ es el mecanismo primario mediante el cual el VIH causa el SIDA.
Otras definiciones de términos relevantes
Tal como se utiliza en esta descripción, la expresión “sitio del tumor” significa el propio tejido tumoral, así como el tejido que se encuentra en contacto íntimo con el tejido tumoral, que incluye el borde invasivo del tumor y los nódulos linfáticos regionales que son los más cercanos al tejido tumoral o al borde invasivo del tumor.
Tal como se pretende en esta descripción, el “estado” de la respuesta inmune adaptativa engloba (i) la existencia de una respuesta inmune específica contra el cáncer en el sitio del tumor así como (ii) el nivel dicha respuesta inmune específica.
Tal como se pretende en esta descripción, un “marcador biológico” comprende cualquier parámetro detectable, medible o cuantificable que sea indicativo del estado de la respuesta inmune adaptativa de un paciente con cáncer contra el tumor. Un marcador se vuelve un “marcador biológico” con el objetivo de llevar a cabo el procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención cuando se encuentra una buena correlación estadística entre (i) un incremento o disminución del valor de la cuantificación para dicho marcador y (ii) la progresión del cáncer real observada en los pacientes. Para calcular los valores de correlación ensayados para dicho marcador y, por lo tanto, determinar la relevancia estadística de dicho marcador como “marcador biológico”, según la presente invención, se puede utilizar cualquiera de los procedimientos estadísticos conocidos por un experto en la materia. De forma ilustrativa, se pueden utilizar procedimientos estadísticos que utilizan las curvas de Kaplan-Meier y / o un modelo de riesgos proporcionales de Cox, tal como se muestra en los ejemplos de esta descripción. Cualquier marcador para el cual se determine un valor de P inferior a 0,05, e incluso preferentemente, inferior a 10-3, 10-4, 10-5, 10-6 ó 10-7 (según análisis univariado y multivariado (por ejemplo, prueba log-rank y prueba de Cox, respectivamente)) comprende un “marcador biológico” utilizable en el procedimiento para el pronóstico del cáncer de la presente invención.
Los marcadores biológicos incluyen la presencia de células del sistema inmune, o el número o densidad de las mismas, en el sitio del tumor.
Los marcadores biológicos también incluyen la presencia de proteínas, o la cantidad de las mismas, producidas de forma específica por células del sistema inmune en el sitio del tumor.
Los marcadores biológicos también incluyen la presencia de cualquier material biológico, o la cantidad del mismo, que sea indicativo del nivel de expresión de genes relacionados con el aumento de una respuesta inmune específica del huésped, en el sitio del tumor. De este modo, los marcadores biológicos incluyen la presencia de ARN mensajero (ARNm), o la cantidad del mismo, transcrito a partir de ADN genómico que codifica proteínas que se producen específicamente por células del sistema inmune, en el sitio del tumor.
Los marcadores biológicos, por lo tanto, incluyen antígenos de superficie que se expresan de forma específica por células del sistema inmune, entre las que se incluyen linfocitos B, linfocitos T, monocitos / macrófagos, células dendríticas, células NK, células NKT, y células NK-DC, que se reclutan dentro del tejido tumoral o en su proximidad, incluyendo dentro del borde invasivo del tumor y los nódulos linfáticos más cercanos, o de forma alternativa, ARNm que codifica dichos antígenos de superficie.
De forma ilustrativa, los antígenos de superficie utilizados como marcadores biológicos incluyen CD3, CD4, CD8 y CD45RO que son expresados por células T o subgrupos de células T.
Por ejemplo, si la expresión del antígeno CD3, o la expresión del ARNm del mismo, se utiliza como marcador biológico, la cuantificación de este marcador biológico, en la etapa a) del procedimiento según la presente invención, es indicativa del nivel de la respuesta inmune adaptativa del paciente que implica todos los linfocitos T y las células NKT.
Por ejemplo, si la expresión del antígeno CD8, o la expresión del ARNm del mismo, se utiliza como marcador biológico, la cuantificación de este marcador biológico, en la etapa a) del procedimiento según la presente invención, es indicativa del nivel de la respuesta inmune adaptativa del paciente que implica linfocitos T citotóxicos.
Por ejemplo, si la expresión del antígeno CD45RO, o la expresión del ARNm del mismo, se utiliza como marcador biológico, la cuantificación de este marcador biológico, en la etapa a) del procedimiento según la presente invención, es indicativa del nivel de la respuesta inmune adaptativa del paciente que implica linfocitos T de memoria o linfocitos T efectores de memoria.
También de forma ilustrativa, las proteínas utilizadas como marcadores biológicos también incluyen proteínas citolíticas producidas de forma específica por células del sistema inmune, tal como la perforina, granulisina y también granzima-B.
Descripción general del procedimiento in vitro para el pronóstico del cáncer con fines ilustrativos.
Etapa a) del procedimiento
Al final de la etapa a) del procedimiento según la presente invención, se obtiene un valor de cuantificación para cada uno, como mínimo, de un marcador biológico que se utiliza.
Tal como se ha especificado anteriormente, las realizaciones específicas de la etapa a) incluyen:
(i)
cuantificación de uno o más marcadores biológicos mediante procedimientos inmunoquímicos, que engloban la cuantificación de uno o más marcadores de proteína de interés mediante procedimientos inmunohistoquímicos in situ en una muestra de tejido tumoral, por ejemplo, utilizando anticuerpos dirigidos específicamente contra cada uno de dichos uno o más marcadores de proteína. En algunas realizaciones, los valores de cuantificación resultantes comprenden la densidad de células que expresan cada uno de los marcadores de proteína en la muestra de tejido tumoral que se está analizando.
(ii)
cuantificación de uno o más marcadores biológicos mediante el análisis de la expresión de genes, que engloba la cuantificación de uno o más ARNm marcadores de interés, por ejemplo, llevando a cabo un análisis por PCR, PCR en tiempo real Taqman.
De este modo, en algunas realizaciones del procedimiento, la etapa a) comprende la cuantificación, en una muestra de tejido tumoral, de las células que expresan un marcador biológico determinado de la respuesta inmune adaptativa. En general, se ensaya una combinación, como mínimo, de marcadores biológicos. En estas realizaciones de la etapa a) del procedimiento, el valor obtenido al final de la etapa a) comprende el número o la densidad de células del sistema inmune, o subgrupos de células del mismo, que están contenidas en dicha muestra de tejido tumoral y que expresan un marcador biológico determinado, por ejemplo, entre la combinación de marcadores biológicos. En estas realizaciones, lo que se obtiene al final de la etapa a) consiste en los valores de la
densidad de células encontrados para cada marcador biológico que se incluye en la combinación de marcadores. Tal como se utiliza en esta descripción, la densidad de células de interés se puede expresar como el número de estas células de interés que se cuenta por unidad de área superficial de la muestra de tejido, por ejemplo, como el número de estas células de interés que se cuentan por cm2 o mm2 de área superficial de muestra de tejido. Tal como se utiliza en esta descripción, la densidad de células de interés también se puede expresar como el número de estas células de interés por unidad de volumen de muestra, por ejemplo, como el número de células de interés por cm3 de muestra. Tal como se utiliza en esta descripción, la densidad de células de interés también puede comprender el porcentaje de un subgrupo de células determinado (por ejemplo, células T CD3+) por células totales o subpoblación de células total (establecido en el 100%). Por ejemplo, en una realización del procedimiento, en primer lugar las células se recolectan mediante dispersión mecánica a partir de la muestra de tejido tumoral y, a continuación, las células de interés se cuentan mediante citometría de flujo, opcionalmente después del marcado, por ejemplo, mediante anticuerpos específicos de antígeno marcados en la superficie, antes de la determinación de la densidad de células. Los presentes inventores creen que la relevancia estadística alta que han descubierto entre (i) los valores de cuantificación de los marcadores de interés biológicos, y (ii) el resultado de la enfermedad del cáncer, cuando se calculan dichos valores de cuantificación mediante procedimientos inmunohistoquímicos, se puede explicar, como mínimo, mediante:
-
un procedimiento de cuantificación altamente preciso para cada marcador, tal como la numeración de células que expresan marcadores por área superficial de un trozo de tejido tumoral, tal como se lleva a cabo a partir de un gran número de distintas áreas superficiales de dicho trozo de tejido tumoral; y
-
una cuantificación separada de dicho marcador en más de un tipo de muestra de tejido, por ejemplo, una cuantificación combinada de dicho marcador biológico tanto (i) en el centro del tumor (CT) como (ii) en el borde invasivo (IM), entendiéndose que la relevancia estadística se calcula, a continuación, por ejemplo, mediante análisis multivariado, empezando desde la combinación de los valores de cuantificación que se miden.
En algunas otras realizaciones del procedimiento, la etapa a) comprende la cuantificación, en una muestra de tejido tumoral, del nivel de expresión de uno o más genes marcadores de la respuesta inmune adaptativa (por ejemplo, la cantidad de los ARNm específicos correspondientes). En general, se lleva a cabo el cálculo del nivel de expresión para una combinación, como mínimo, de dos genes marcadores. En estas realizaciones de la etapa a) del procedimiento, lo que se obtiene al final de la etapa a) consiste en los valores del nivel de expresión encontrados para cada una de las proteínas marcadoras producidas de forma específica por las células del sistema inmune, que se incluyen en la combinación de marcadores.
Dicho nivel de expresión también se puede expresar como cualquier unidad arbitraria que refleje la cantidad de ARNm que codifica dicha proteína de interés que se ha detectado en la muestra de tejido, tal como la intensidad de una señal radioactiva o de fluorescencia emitida por el material de ADNc generado mediante análisis por PCR del contenido de ARNm de dicha muestra de tejido, incluyendo análisis por PCR a tiempo real del contenido de ARNm de la muestra de tejido.
De forma alternativa, dicho nivel de expresión se puede expresar como cualquier unidad arbitraria que refleje la cantidad de proteína de interés que se ha detectado en la muestra de tejido, tal como la intensidad de una señal radioactiva o de fluorescencia emitida por un anticuerpo marcado unido de forma específica a la proteína de interés. De forma alternativa, el valor obtenido al final de la etapa a) puede consistir en una concentración de una o más proteínas de interés que se podrían medir mediante varios procedimientos de detección de proteínas bien conocidos en la técnica, tales como ELISA, SELDI-TOF, FACS o transferencia Western.
En algunas realizaciones de la etapa a) del procedimiento de pronóstico del cáncer según la presente invención, el marcador o marcadores biológicos se cuantifican de forma separada en una o más muestras de tejido tumoral del paciente con cáncer, seleccionado del grupo que comprende (i) un tumor primario global (como una totalidad), (ii) una muestra de tejido del centro del tumor, (iii) una muestra de tejido a partir del tejido directamente que rodea el tumor, que puede denominarse más específicamente como el “borde invasivo” del tumor (iv) los nódulos linfáticos localizados en la proximidad del tumor, (v) una biopsia del tumor llevada a cabo en una cirugía anterior (para el seguimiento de pacientes después del tratamiento, por ejemplo), y (vi) una metástasis distante. En estas realizaciones , el valor de cuantificación que se obtiene, al final de la etapa a), para cada muestra de tejido tumoral (i), (ii) o (iii), se compara, en la etapa b) del procedimiento, con los valores de referencia correspondientes, determinados previamente para cada muestra de tejido tumoral (i) a (vi), respectivamente. La obtención, en la etapa a) del procedimiento, de más de un valor de cuantificación para cada marcador biológico que se utiliza permite un pronóstico del cáncer final más exacto en comparación a cuando se determina sólo un valor de cuantificación por marcador biológico.
En otras realizaciones del procedimiento de pronóstico del cáncer según la presente invención, se obtienen valores de cuantificación para más de un marcador biológico, en la etapa a) del procedimiento. En estas realizaciones, la etapa b) se lleva a cabo comparando, para cada marcador biológico utilizado, (i) el valor de cuantificación obtenido en la etapa a) para este marcador biológico con (ii) el valor de referencia predeterminado para el mismo marcador biológico.
En otras realizaciones adicionales del procedimiento de pronóstico del cáncer según la presente invención, la etapa a) se lleva a cabo obteniendo los valores de cuantificación para más de una muestra de tejido tumoral para un único marcador biológico y la etapa a) se lleva a cabo obteniendo valores de cuantificación para más de un marcador biológico, comparándose, a continuación, dichos valores de cuantificación, en la etapa b), con los valores de referencia predeterminados correspondientes.
En realizaciones preferentes del procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención, la etapa a) se selecciona entre el grupo que comprende:
a1) la cuantificación de dicho, como mínimo, un marcador biológico en una sección de tejido tumoral mediante inmunodetección, de forma separada tanto (i) en el centro del tumor (CT) como (ii) en el borde invasivo (IM); y
a2) la cuantificación de dicho, como mínimo, un marcador biológico en la totalidad de la muestra de tejido tumoral mediante análisis de la expresión génica.
Según una primera realización específica del procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención, la etapa a1) se lleva a cabo mediante la cuantificación, como mínimo, de dos marcadores biológicos diferentes, de forma separada, tanto (i) en el centro del tumor (CT) como (ii) en el borde invasivo (IM).
Cuando en el procedimiento in vitro de la presente invención, la etapa a) comprende la etapa a1), entonces la etapa b) se lleva a cabo comparando (i) cada valor de cuantificación obtenido para el mismo marcador biológico, respectivamente, en el CT y el IM con (ii) los valores de referencia correspondientes, respectivamente para el CT y el IM.
Según una segunda realización específica del procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención, la etapa a2) se lleva a cabo mediante la cuantificación, como mínimo, de cinco marcadores biológicos diferentes en la totalidad de la muestra de tejido.
Cuando en el procedimiento in vitro de la presente invención, la etapa a) comprende etapa a2), entonces la etapa b) se lleva a cabo comparando (i) cada valor de cuantificación obtenido para cada marcador biológico de dicha combinación, como mínimo, de cinco marcadores biológicos diferentes.
Etapa b) del procedimiento
En la etapa b) del procedimiento, para cada marcador biológico utilizado, el valor que se obtiene al final de la etapa a) se compara con un valor de referencia para el mismo marcador biológico, y cuando se requiere, con valores de referencia para el centro del tumor (CT) y el borde invasivo (IM), para dicho mismo marcador biológico. De este modo, se predetermina dicho valor de referencia para el mismo marcador biológico y ya se sabe que es indicativo de un valor de referencia que es pertinente para la discriminación entre un nivel bajo y un nivel alto de la respuesta inmune adaptativa de un paciente contra el cáncer, para dicho marcador biológico. Dicho valor de referencia predeterminado para dicho marcador biológico se correlaciona con un pronóstico del cáncer bueno, o, a la inversa, se correlaciona con un pronóstico del cáncer malo.
Primera realización ilustrativa para la predeterminación de un valor de referencia
Cada valor de referencia para cada marcador biológico se puede predeterminar llevando a cabo un método que comprende las etapas:
a) disponer, como mínimo, una colección de muestras de tejido tumoral seleccionadas del grupo que comprende:
i) una colección de muestras de tejido tumoral de pacientes con cáncer clasificados como Tis, o T1, o T2, o T3 o T4 y N0, o N1, o N2, o N3 y M0 o M1, y sin metástasis temprana (VE o LI o PI) o con metástasis temprana, que se han sometido a un tratamiento contra el cáncer, y posteriormente no han tenido una recaída del cáncer ni una recurrencia del cáncer después del tratamiento contra el cáncer;
ii) una colección de muestras de tejido tumoral de pacientes con cáncer clasificados como Tis, o T1, o T2, o T3 o T4 y N0, o N1, o N2, o N3 y M0 o M1, y sin metástasis temprana (VE o LI o PI) o con metástasis temprana, que se han sometido a un tratamiento contra el cáncer, y posteriormente han tenido recaídas del cáncer o recurrencias después del tratamiento contra el cáncer.
b) cuantificar, para cada muestra de tejido tumoral que está comprendida en una colección de muestras de tejido tumoral obtenidas en la etapa a), dicho marcador biológico, por lo cual se obtiene una colección de los valores de cuantificación para dicho marcador biológico y para la dicha colección de muestras de tejido tumoral;
c) calcular, de dicha colección de valores de cuantificación obtenidos al final de la etapa b), el valor de
cuantificación promedio para dicho marcador biológico, por lo cual se obtiene un valor de referencia predeterminado para dicho marcador biológico que se correlaciona con un pronóstico del cáncer específico.
El “tratamiento contra el cáncer” al que se hace referencia en la definición de la anterior etapa a) se refiere a cualquier tipo de terapia del cáncer a la que se han sometido pacientes con cáncer previamente a la recolección de las muestras de tejido tumoral, entre las que se incluyen la radioterapia, quimioterapia y cirugía, por ejemplo, resección quirúrgica del tumor.
Según el procedimiento para obtener los valores de referencia predeterminados anteriores, se puede obtener más de un valor de referencia predeterminado para un único marcador biológico. Por ejemplo, para un único marcador biológico, el procedimiento anterior permite la determinación, como mínimo, de cuatro valores de referencia predeterminados para el mismo marcador biológico, respectivamente un valor de referencia predeterminado calculado a partir del el valor de cuantificación promedio obtenido cuando se empieza, en la etapa a), con cada colección (i) y (ii) de muestras de tejido tumoral que se han descrito anteriormente.
Segunda realización ilustrativa para la predeterminación de un valor de referencia
Los valores de referencia utilizados para la comparación en la etapa b) del procedimiento también pueden comprender valores límite o de “corte” que se pueden determinar tal como se describe a continuación.
Cada valor de (“corte”) de referencia para cada marcador biológico se puede predeterminar llevando a cabo un procedimiento que comprende las etapas:
a) seleccionar un marcador biológico para el cual se va a determinar un valor de referencia;
b) proporcionar una colección de muestras de tejido tumoral de pacientes con cáncer;
c) proporcionar, para cada muestra tumoral provista en la etapa b), información relacionada con el resultado clínico real para el paciente con cáncer correspondiente;
d) proporcionar una serie de valores de cuantificación arbitrarios para dicho marcador biológico seleccionado en la etapa a);
e) cuantificar dicho marcador biológico en cada muestra de tejido tumoral que está comprendida en la colección provista en la etapa b);
f) clasificar dichas muestras de tumor en dos grupos para un valor de cuantificación arbitrario específico provisto en la etapa c), respectivamente:
(i)
un primer grupo que comprende muestras de tumor que presentan un valor de cuantificación para dicho marcador que es inferior a dicho valor de cuantificación arbitrario que está comprendido en dicha serie de valores de cuantificación;
(ii)
un segundo grupo que comprende muestras de tumor que presentan un valor de cuantificación para dicho marcador que es superior a dicho valor de cuantificación arbitrario que está comprendido en dicha serie de valores de cuantificación;
por lo cual se obtienen dos grupos de muestras de tumor para dicho valor de cuantificación específico, en las que las muestras de tumor de cada grupo se enumeran de forma separada;
g) calcular la significancia estadística entre (i) el valor de cuantificación para dicho marcador biológico obtenido en la etapa e) y (ii) el resultado clínico real de los pacientes de los cuales provienen las muestras de tumor que están comprendidas en el primer y segundo grupo definido en la etapa f);
h) repetir las etapas f) y g) hasta que se ensayen todos los valores de cuantificación arbitrarios provistos en la etapa d);
i) establecer que dicho valor de referencia (valor de “corte”) comprende el valor de cuantificación arbitrario para el cual se ha calculado el valor de significancia estadística más alto (el más significativo) en la etapa g).
El procedimiento anterior comprende establecer un valor de “corte” en el valor medio de los conjuntos de datos y se describe con detalle en los ejemplos de esta descripción.
Tal como se ha descrito anteriormente, dicho procedimiento permite establecer un valor de “corte” único que permite la discriminación entre un pronóstico del resultado malo y bueno. En la práctica, tal como se describe en los ejemplos de esta descripción, generalmente se obtienen valores de significancia estadística elevados (por ejemplo,
valores de P bajos) para un intervalo de valores de cuantificación arbitrarios sucesivos, y no sólo para un único valor de cuantificación arbitrario. De este modo, en una realización alternativa del procedimiento para la determinación de los valores de “corte” anteriores, se establece de forma arbitraria un valor de significancia estadística mínimo (umbral mínimo de significancia, por ejemplo, umbral máximo de valor de P) y se guarda el intervalo de valores de cuantificación arbitrarios para los cuales el valor de significancia estadística calculado en la etapa g) es superior (más significativo, por ejemplo, valor de P inferior), por lo cual se aporta un intervalo de valores de cuantificación. Dicho intervalo de valores de cuantificación comprende un valor de “corte” según la presente invención. Según esta realización específica de un valor de “corte”, se puede determinar un pronóstico del resultado clínico malo o bueno comparando, en la etapa b) del procedimiento de pronóstico de la presente invención, el valor obtenido en la etapa a) con el intervalo de valores que delimitan dicho valor de “corte”, para un marcador biológico determinado. En algunas realizaciones, un valor de corte que comprende un intervalo de valores de cuantificación para el marcador biológico considerado, comprende un intervalo de valores centrados en el valor de cuantificación para el cual se encuentra el valor de significancia estadística (por ejemplo, en general, el valor de P mínimo que se encuentra).
En algunas realizaciones preferentes del procedimiento para la predeterminación de un valor de corte que se ha descrito anteriormente, dicho marcador biológico comprende la densidad de células que expresan un marcador de proteína determinado en la muestra de tumor. De forma adicional, para un único marcador de proteína, se pueden determinar los valores de corte, como mínimo, para dos marcadores biológicos distintos, respectivamente (i) un primer valor de corte determinado para un primer marcador biológico que comprende la densidad de células que expresan dicho marcador de proteína en el centro del tumor (CT) y (ii) un segundo valor de corte determinado para un segundo marcador biológico que comprende la densidad de células que expresan dicho marcador de proteína en el borde invasivo (IM).
En algunas realizaciones preferentes de la etapa c) del procedimiento para la determinación de los valores de corte anteriores, dicha información relacionado con el resultado clínico real de los pacientes se selecciona del grupo que comprende (i) la duración de la supervivencia libre de enfermedad (DFS) y (ii) la supervivencia total (OS).
De hecho, para llevar a cabo el procedimiento de pronóstico del cáncer según la presente invención, es preferible la disponibilidad de un valor de referencia predeterminado para más de un marcador biológico. De este modo, en general, se determina, como mínimo, un valor de referencia predeterminado para una pluralidad de marcadores biológicos indicativos del estado de la respuesta inmune adaptativa contra el cáncer que se engloban en esta descripción, simplemente repitiendo uno de los procedimientos para la obtención de valores de referencia predeterminados que se han descrito anteriormente, para una pluralidad de marcadores biológicos.
Por ejemplo, en algunas realizaciones en las que el marcador biológico comprende un antígeno de superficie expresado por células del sistema inmune, tal como el antígeno CD3, y en las que en la etapa a) del procedimiento de pronóstico del cáncer se lleva a cabo un análisis por citometría de flujo de la densidad de células CD3+ en el sitio del tumor, el valor de referencia predeterminado puede comprender el valor de densidad de células, incluyendo el porcentaje de células específicas (por ejemplo, CD3+) por células totales o subpoblación de células total (establecido en el 100%), que se correlaciona con un pronóstico del cáncer malo, por ejemplo, recaídas o recurrencias, tiempo de supervivencia corto, etc., o, en cambio, puede comprender el valor de densidad de células que se correlaciona con un pronóstico del cáncer bueno, por ejemplo, sin metástasis temprana, sin metástasis en todo el tiempo de supervivencia libre de enfermedad time o en un periodo de tiempo largo de la misma.
En algunas realizaciones, el valor predeterminado de referencia comprende un valor de “corte”, tal como se ha descrito anteriormente, que comprende un valor de cuantificación promedio para el marcador biológico de interés que discrimina entre un pronóstico del cáncer malo y un pronóstico del cáncer bueno. De forma ilustrativa, para el cáncer colorrectal humano, se ha descubierto que, cuando se utiliza análisis por inmunohistoquímica de las células CD3+ en el sitio del tumor como marcador biológico, el valor de referencia de corte predeterminado puede ser de aproximadamente 300 células CD3+ / mm2 para una muestra de tejido tumoral recogida del centro del tumor, y que el valor de referencia de corte predeterminado puede ser de aproximadamente 600 células CD3+ / mm2 para una muestra de tejido tumoral recogida del borde invasivo. En otras realizaciones en las que el valor de corte comprende un intervalo de valores que delimitan valores de cuantificación de CD3+ bajos y altos, dicho valor de corte oscila, de forma óptima, entre valores de cuantificación de 50 células CD3+ / mm2 a 1000 células CD3+ / mm2 para una cuantificación en el centro del tumor (CT) y de 80 células CD3+ / mm2 a 1300 células CD3+ / mm2 para una cuantificación en el borde invasivo (IM).
Los valores de corte óptimos basados en pruebas log-rank, para densidades de células CD3, CD8, CD45RO, GZMB fueron 370, 80, 80, 30 células / mm2 en el centro del tumor, respectivamente, y 640, 300, 190, 60 células / mm2 en el borde invasivo, respectivamente, tal como se muestra en los ejemplos de esta descripción.
Según las realizaciones anteriores, se obtiene un pronóstico del cáncer malo si el valor de cuantificación generado para el marcador biológico CD3+ es inferior al valor de referencia de corte predeterminado, cuando la comparación se lleva a cabo en la etapa b) del procedimiento. En cambio, se obtiene un pronóstico del cáncer bueno si el valor de cuantificación generado para el marcador biológico CD3+ es superior al valor de referencia de corte predeterminado, cuando la comparación se lleva a cabo en la etapa b) del procedimiento.
Tercera realización ilustrativa para la predeterminación de un valor de referencia
También de forma ilustrativa, en realizaciones en las que el marcador biológico comprende el nivel de expresión de un gen relacionado con la respuesta inmune del cuerpo humano, el valor de referencia predeterminado puede comprender el valor de expresión génica que se correlaciona con un pronóstico del cáncer malo, por ejemplo, recaídas o recurrencias, tiempo de supervivencia corto, etc., o, al contrario, puede comprender un valor de expresión génica que se correlaciona con un pronóstico del cáncer bueno, por ejemplo, sin metástasis o con tiempo de supervivencia libre de enfermedad largo. El valor de expresión génica puede expresarse como cualquier unidad arbitraria. Por ejemplo, el valor de expresión génica puede expresarse como la diferencia (deltaCT) entre (i) la cantidad del ARNm específico de marcador biológico y (ii) la cantidad de un ARNm no relacionado, encontrado en la muestra de tejido tumoral, tal como, por ejemplo, el ARNm 18S ribosómico. De forma ilustrativa, para el cáncer colorrectal humano, la diferencia entre (i) la cantidad del ARNm específico de marcador biológico y (ii) la cantidad de un ARNm no relacionado puede asignarse de forma arbitraria para comprender el deltaCT y la media de todos los valores del grupo de referencia (por ejemplo, para pacientes que han experimentado procesos de metástasis temprana (VELIPI) y recaídas, establecidos en el “100%”). En estas realizaciones, el valor de cuantificación generado para un ARNm específico de gen particular, en la etapa a) del procedimiento, es superior al 100%, entonces se obtiene un pronóstico del cáncer mejor que con el valor de referencia predeterminado. Por ejemplo, esto se muestra en los ejemplos de esta descripción, cuando se utiliza de forma destacada ARNm específico de CD8α, ARNm específico de GZMB y ARNm específico de GLNY.
Comparación o comparaciones llevadas a cabo en la etapa b)
Tal como ya se ha especificado, y tal como se muestra en los ejemplos de la presente descripción, la etapa b) del procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención comprende comparar, para cada marcador biológico ensayado, respectivamente:
(i)
el valor de cuantificación encontrado en la etapa a) para dicho marcador biológico; y
(ii)
el valor de referencia correspondiente que ya se ha predeterminado para dicho marcador biológico.
Cuando dos o más marcadores biológicos se cuantifican en la etapa a), entonces la etapa b) comprende dos o más etapas de comparación del tipo que se ha definido anteriormente.
Además, cuando un marcador biológico determinado se cuantifica en la etapa a) en diversos lugares del tumor, y especialmente de forma separada tanto en el centro del tumor (CT) como en el borde invasivo (IM), entonces la etapa b) comprende para dicho marcador biológico determinado el mismo número de etapas de comparación que el número de lugares del tumor en el que dicho marcador biológico determinado se cuantifica. Especialmente para las situaciones en las que se cuantifica un marcador biológico determinado de forma separada tanto en el CT como en el IM en la etapa a), entonces la etapa b) comprende, para dicho marcador biológico determinado, dos etapas de comparación, respectivamente:
(i)
una primera etapa de comparación entre el valor de cuantificación obtenido en la etapa a) para dicho marcador biológico en el CT, con el valor de referencia predeterminado en el CT para dicho marcador biológico; y
(ii)
una segunda etapa de comparación entre el valor de cuantificación obtenido en la etapa a) para dicho marcador biológico en el IM, con el valor de referencia predeterminado en el IM para dicho marcador biológico.
De este modo, la etapa b) comprende el mismo número de etapas de comparación únicas que el número de valores de cuantificación que se obtienen en la etapa a).
Dicha etapa de comparación b), independientemente de si la etapa a) comprende la etapa a1) (procedimientos inmunológicos) o la etapa a2) (análisis de la expresión génica) tal como se ha definido anteriormente, también comprende, preferentemente, el cálculo de una relevancia estadística de la pluralidad de valores de cuantificación de marcador medidos en la etapa a), después de su comparación con los valores de referencia correspondientes, por ejemplo, utilizando una prueba log-rank de P, tal como se describe en los ejemplos de esta descripción.
De forma más simple, dicha etapa de comparación b) puede incluir una clasificación de los valores de cuantificación medidos en la etapa a), para cada marcador biológico, y opcionalmente también para cada tipo de tejido tumoral ensayado, en dos grupos, respectivamente: (i) un primer grupo denominado “Hi” cuando el valor de cuantificación para dicho marcador biológico, opcionalmente en dicho tipo de tejido tumoral, es superior al valor de referencia correspondiente predeterminado y (ii) un segundo grupo denominado “Lo” cuando el valor de cuantificación para dicho marcador biológico, opcionalmente en dicho tipo de tejido tumoral, es inferior al valor de referencia correspondiente predeterminado. Si el resultado de la etapa de comparación b) comprende exclusivamente valores “Hi” para cada marcador ensayado, entonces se determina un pronóstico del resultado favorable para dicho cáncer. En cambio, si el resultado de la etapa de comparación b) comprende exclusivamente valores “Lo” para cada
marcador ensayado, entonces se determina un pronóstico del resultado malo para dicho cáncer. Se determinan conclusiones intermedias para pacientes “heterogéneos”, en los que, en la etapa de comparación b), los valores de cuantificación “Hi” se encuentran para uno o más de los marcadores biológicos ensayados y los valores de cuantificación “Lo” se encuentran para los marcadores restantes de la combinación de marcadores biológicos ensayados, tal como se describe en los ejemplos de esta descripción.
Los presentes inventores creen que un motivo adicional para explicar la elevada relevancia estadística del procedimiento de pronóstico in vitro según la presente invención, para predecir el resultado de un cáncer, comprende el tamaño del grupo de los pacientes que se han ensayado, que proporciona unos valores de referencia muy exactos, por ejemplo, valores de “corte” muy exactos; permitiendo una discriminación reproducible y exacta entre pacientes con pronóstico bueno y pacientes pronóstico malo.
De este modo, en una realización de las más preferentes del procedimiento in vitro según la presente invención, el valor de referencia predeterminado para cada marcador biológico determinado, y opcionalmente el tipo de tejido tumoral, que se utiliza en la etapa de comparación b) se calcula en base a los valores de cuantificación para dicho marcador, y opcionalmente dicho marcador en dicho tipo de tejido tumoral, que se miden anteriormente en muestras de tejido tumoral que provienen de una población grande de individuos con cáncer.
La exactitud de un determinado valor de referencia predeterminado aumenta con el número de muestras de tejido que se utilizan para obtener los valores de cuantificación para un marcador biológico determinado y, de este modo, para calcular un valor promedio (el valor de referencia predeterminado) que se asocia con un resultado del cáncer determinado. De este modo, otra explicación para la elevada exactitud del procedimiento de pronóstico in vitro según la presente invención también reside en la elevada relevancia de los valores de referencia predeterminados, con los cuales se comparan los valores de cuantificación, en la etapa b) del procedimiento. De la forma más preferente, en vista de la obtención de valores de referencia predeterminados altamente relevantes para cada marcador biológico de interés, dichos valores de referencia predeterminados comprenden el valor promedio de una pluralidad de valores de cuantificación de dicho marcador medidos en muestras de tejido que provienen de la misma pluralidad de pacientes con cáncer que experimentaron un resultado clínico específico.
De la forma más preferente, para calcular unos valores de referencia predeterminados exactos, dichos valores de referencia se predeterminan a partir, como mínimo, de 50 valores de cuantificación, para un marcador biológico determinado, utilizando, de este modo, muestras de tejido que provienen, como mínimo, de 50 pacientes con cáncer que han experimentado un resultado clínico malo o bueno determinado, por ejemplo, DFS u OFS de más de 5 años después del diagnóstico. En realizaciones preferentes, se obtiene un valor de referencia predeterminado, como mínimo, a partir de 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330, 340, 350, 360, 370, 380, 390, 400, 410, 420, 430, 440, 450, 460, 470, 480, 490, 500 o más valores de cuantificación para un marcador biológico determinado.
De forma ilustrativa, los valores de referencia predeterminados que se dan a conocer en los ejemplos de esta descripción se han obtenido a partir de muestras de tejido que provienen de un grupo de aproximadamente 500 pacientes con cáncer.
La posibilidad según la presente invención de ensayar grupos grandes de pacientes, es decir, un gran número de muestras de tejido, se proporcionó de forma destacada por la utilización de una técnica micromatriz de tejido que se detalla con más detalle en la presente especificación.
En los ejemplos de esta descripción se describen con total detalle realizaciones específicas de los procedimientos utilizados para llevar a cabo la etapa b).
Etapa c) opcional del procedimiento
El procedimiento de pronóstico del cáncer in vitro de la presente invención puede comprender adicionalmente una etapa c) en la que se consigue el resultado del pronóstico per se.
De este modo, el procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención puede comprender una etapa c) adicional en la que, dependiendo del marcador o marcadores biológicos utilizados:
(i)
se determina un pronóstico bueno de un paciente para la progresión del cáncer, sin recaída del cáncer o sin recurrencia del cáncer, cuando el valor o valores de cuantificación obtenidos en la etapa a) para un marcador biológico determinado, o una combinación determinada de marcadores biológicos, es superior o inferior, respectivamente, al valor o valores de referencia predeterminados correspondientes; o bien
(ii)
se determina un pronóstico malo de un paciente para la progresión del cáncer, con recaída del cáncer o con recurrencia del cáncer, cuando el valor o valores de cuantificación obtenidos en la etapa a) para un marcador biológico determinado, o una combinación determinada de marcadores biológicos, es superior o inferior a dicho valor o valores de referencia predeterminados correspondientes.
De forma alternativa, el procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención puede comprender una etapa c) adicional en la que, dependiendo del marcador o marcadores biológicos utilizados:
(i)
se determina un pronóstico bueno de un paciente para la progresión del cáncer, con un valor alto de supervivencia libre de enfermedad (DFS) o un valor alto de supervivencia total (OS), cuando el valor o los valores de cuantificación obtenidos en la etapa a) para un marcador biológico determinado, o una combinación determinada de marcadores biológicos, es superior o inferior al valor o valores de referencia predeterminados correspondientes; o bien
(ii)
se determina un pronóstico malo de un paciente para la progresión del cáncer, con un valor bajo de supervivencia libre de enfermedad (DFS) o un valor bajo de supervivencia total (OS), cuando el valor o los valores de cuantificación obtenidos en la etapa a) para un marcador biológico determinado, o una combinación determinada de marcadores biológicos, es superior o inferior, respectivamente, a dicho valor o valores de referencia predeterminados correspondientes;
Habitualmente, para la mayor parte de los marcadores biológicos utilizados en esta descripción, el valor de cuantificación aumenta con un incremento de la respuesta inmune adaptativa contra el cáncer. Por ejemplo, cuando el marcador biológico que se cuantifica en la etapa a) comprende una proteína o un gen que se expresan específicamente por células del sistema inmune, el valor de cuantificación de dicho marcador aumenta con el nivel de la respuesta inmune adaptativa contra el cáncer del paciente ensayado. Por lo tanto, cuando se lleva a cabo la etapa b) del procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención, se determina un pronóstico bueno cuando el valor de cuantificación para un marcador biológico determinado que se obtiene en la etapa a) es superior al valor de referencia predeterminado correspondiente, de forma destacada en realizaciones en las que el valor de referencia predeterminado comprende un valor de corte. En cambio, un pronóstico malo se determina cuando el valor de cuantificación obtenido en la etapa a) para un marcador biológico determinado es inferior al valor de referencia predeterminado correspondiente, de forma destacada en realizaciones en las que el valor de referencia predeterminado comprende un valor de corte.
En los ejemplos de la presente descripción se describen totalmente realizaciones específicas de los procedimientos utilizados para llevar a cabo la etapa c).
Combinaciones de marcadores biológicos
Cuando se lleva a cabo el procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención con más de un marcador biológico, el número de marcadores biológicos distintos que se cuantifican en la etapa a) es habitualmente inferior a 100 marcadores distintos, y en la mayor parte de las realizaciones, inferior a 50 marcadores distintos.
De forma ventajosa, cuando se busca cribado de un elevado número de muestras, el procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención se lleva a cabo utilizando hasta 20 marcadores biológicos distintos.
Cuanto más elevado es el número de marcadores biológicos distintos que se cuantifican en la etapa a) del procedimiento, más exacto será el pronóstico final del cáncer.
El número de marcadores biológicos distintos que es necesario para obtener un pronóstico del cáncer exacto y fiable, utilizando el procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención, puede variar de forma destacada según el tipo de técnica de cuantificación que se lleva a cabo en la etapa a).
De forma ilustrativa, se descubrió una significancia estadística alta con una combinación de un número pequeño de marcadores biológicos, cuando la etapa a) se lleva a cabo mediante detección inmunohistoquímica in situ de marcadores de proteína de interés, dado que la cuantificación separada de dichos marcadores se lleva a cabo tanto en el centro del tumor (CT) como en el borde invasivo (IM). De forma ilustrativa, se obtuvo una significancia estadística alta con una combinación de dos a diez marcadores biológicos, tal como se describe en los ejemplos de esta descripción. Sin pretender seguir ninguna teoría particular, los presentes inventores creen que la relevancia altamente estadística (valor de P inferior a 10-3) para el pronóstico del cáncer se consigue cuando la etapa a) se lleva a cabo utilizando un método inmunohistoquímico para la cuantificación de un marcador biológico, y utilizando de una combinación de tres marcadores biológicos distintos, o más.
Aún de forma ilustrativa, también se descubrió una significancia estadística alta con un número pequeño de marcadores biológicos, cuando la etapa a) se lleva a cabo mediante análisis de la expresión génica de marcadores de genes de interés, aunque la técnica de análisis de la expresión génica se lleva a cabo en la totalidad de la muestra de tumor. En la tabla 4 se muestran de forma destacada realizaciones ilustrativas de varias combinaciones altamente significativas de dos marcadores de genes. Sin pretender quedar limitados por ninguna teoría particular, los presentes inventores creen que la relevancia altamente estadística (valor de P inferior a 10-3) se consigue cuando la etapa a) se lleva a cabo utilizando un análisis de la expresión génica para la cuantificación de un marcador biológico, y utilizando una combinación de diez marcadores biológicos distintos, y más preferentemente, una
combinación de quince marcadores biológicos distintos, de la forma más preferente, veinte marcadores biológicos distintos, o más.
Tal como se muestra en los ejemplos de esta descripción, se puede obtener un pronóstico fiable del cáncer cuando se cuantifica un único marcador biológico en la etapa a) del procedimiento, tal como se ilustra, por ejemplo, con la cuantificación de los marcadores biológicos CD3+, CD8+, CD45RO, GZM-B, GLNY, TBX21, IRF1, IFNG, CXCL9 y CXCL10.
De este modo, en realizaciones preferentes del procedimiento de pronóstico del cáncer según la presente invención, la muestra de tejido tumoral a la que se hace referencia en la etapa a) se selecciona del grupo que comprende (i) un tumor primario global (como una totalidad), (ii) una muestra de tejido del centro del tumor, (iii) una muestra de tejido del tejido que rodea directamente el tumor que puede denominarse más específicamente el “borde invasivo” del tumor, (iv) los nódulos linfáticos localizados en la zona más próxima del tumor, (v) una biopsia de tumor realizada mediante cirugía anterior (para el seguimiento de pacientes después de un tratamiento, por ejemplo) y (vi) una metástasis distante.
De la forma más preferente, cuando el procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención se lleva a cabo con marcadores biológicos que comprenden las densidades de células que expresan proteínas específicas, entonces la etapa a) se lleva a cabo mediante técnicas inmunohistoquímicas y se miden las densidades de células
(i) en el centro del tumor (CT), (ii) en el borde invasivo (IM) o (iii) de forma separada tanto en el CT como en el IM.
De la forma más preferente, cuando el procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención se lleva a cabo con marcadores biológicos que comprenden el nivel de expresión de genes de interés, entonces la etapa a) se lleva a cabo a mediante procedimientos de análisis de la expresión génica, tales como análisis por PCR Taqman a tiempo real, empezando desde el tejido tumoral entero que se recogió inicialmente del paciente con cáncer, por ejemplo, tejido tumoral que provenía de una resección de tumor durante una operación quirúrgica.
Preferentemente, el como mínimo, un marcador biológico indicativo del estado de la respuesta inmune adaptativa de dicho paciente contra el cáncer, que se cuantifica en la etapa a), comprende, como mínimo, un marcador biológico expresado por una célula del sistema inmune seleccionada del grupo que comprende linfocitos B, linfocitos T, monocitos / macrófagos, células dendríticas, células NK, células NKT, y células NK-DC.
Preferentemente, dicho, como mínimo, un marcador biológico, que se cuantifica en la etapa a), se selecciona del grupo que comprende:
(i)
el número o la densidad de células del sistema inmune que comprende la muestra de tejido tumoral y que expresan dicho marcador biológico, generalmente un marcador de proteína; y
(ii)
el nivel de expresión de un ácido nucleico de interés en la muestra de tejido tumoral, generalmente la cantidad de ARNm codificado por un marcador de gen determinado.
En algunas realizaciones del procedimiento, dicho, como mínimo, un marcador biológico comprende la densidad de linfocitos T presentes en el sitio del tumor.
En otras realizaciones, dicho, como mínimo, un marcador biológico comprende el valor de cuantificación de una proteína expresada por las células del sistema inmune presentes en el sitio del tumor.
En realizaciones adicionales del procedimiento, dicho, como mínimo, un marcador biológico comprende el valor de cuantificación de la expresión de genes expresados de forma específica por células del sistema inmune presentes en el sitio del tumor.
En las tablas 2, 8, 9 y 10 se muestra una lista de los marcadores biológicos adicionales preferentes que se pueden utilizar para llevar a cabo el procedimiento de pronóstico del cáncer según las reivindicaciones. Las tablas 2, 9 y 10 comprenden, para cada marcador biológico indicado, el número de acceso de sus secuencias de ácidos nucleicos y aminoácidos, tal como están disponibles en la base de datos del GenBank International.
Aunque el procedimiento de pronóstico del cáncer según la presente invención se ha ensayado para el cáncer colorrectal, dicho procedimiento se puede aplicar a una amplia variedad de cánceres. Sin pretender seguir ninguna teoría particular, los presentes inventores creen que el procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención se puede llevar a cabo de forma satisfactoria para pronosticar la progresión de cualquier cáncer que se desarrolle a partir de un tumor central al cual tengan acceso células del sistema inmune.
De este modo, el procedimiento de pronóstico del cáncer según la presente invención es potencialmente útil para determinar el pronóstico de pacientes para la progresión de un cáncer seleccionado del grupo que comprende cáncer adrenocortical, cáncer anal, cáncer del conducto biliar (por ejemplo, cáncer perihilar, cáncer del conducto biliar distal, cáncer del conducto biliar intrahepático), cáncer de vejiga, cáncer de huesos (por ejemplo,
osteoblastoma, osteocondroma, hemangioma, fibroma condromixoide, osteosarcoma, condrosarcoma, fibrosarcoma, histiocitoma fibroso maligno, tumor de célula gigante del hueso, cordoma, linfoma, mieloma múltiple), cáncer de cerebro y sistema nervioso central (por ejemplo, meningioma, astocitoma, oligodendrogliomas, ependimoma, gliomas, meduloblastoma, ganglioglioma, Schwannoma, germinoma, craniofaringioma), cáncer de mama (por ejemplo, carcinoma ductal in situ, carcinoma ductal infiltrante, carcinoma lobular infiltrante, carcinoma lobular in situ, ginecomastia), enfermedad de Castleman (por ejemplo, hiperplasia gigante de nódulo linfático, hiperplasia angiofolicular de nódulo linfático), cáncer cervical, cáncer colorrectal, cáncer endometrial (por ejemplo, adenocarcinoma endometrial, adenocantoma, adenocarcinoma papilar seroso, célula clara), cáncer de esófago, cáncer de vesicular biliar (adenocarcinoma mucinoso, carcinoma de célula pequeña), tumores carcinoides gastrointestinales (por ejemplo, coriocarcinoma, corioadenoma destruens), enfermedad de Hodgkin’s, linfoma no de Hodgkin’s, sarcoma de Kaposi, cáncer de riñón (por ejemplo, cáncer de célula renal), cáncer laríngeo e hipofaríngeo, cáncer de hígado (por ejemplo, hemangioma, adenoma hepático, hiperplasia nodular focal, carcinoma hepatocelular), cáncer de pulmón (por ejemplo, cáncer de célula pequeña de pulmón, cáncer de célula no pequeña de pulmón), mesotelioma, plasmacitoma, cáncer de seno de la cavidad nasal y paranasal (por ejemplo, estesioneuroblastoma, granuloma de línea media), cáncer nasofaríngeo, neuroblastoma, cáncer de cavidad oral y orofaríngeo, cáncer de ovario, cáncer pancreático, cáncer de pene, cáncer de pituitaria, cáncer de próstata, retinoblastoma, rabdomiosarcoma (por ejemplo, rabdomiosarcoma embrionario, rabdomiosarcoma alveolar, rabdomiosarcoma pleomórpfico), cáncer de glándula salivar, cáncer de piel (por ejemplo, melanoma, cáncer de piel sin melanoma), cáncer de estómago, cáncer testicular (por ejemplo, seminoma, cáncer de célula germinal no seminoma), cáncer de timo, cáncer tiroideo (por ejemplo, carcinoma folicular, carcinoma anaplástico, carcinoma poco diferenciado, carcinoma medular tiroideo, linfoma tiroideo), cáncer vaginal, cáncer vulvar, y cáncer uterino (por ejemplo, leiomiosarcoma uterino).
En la presente especificación, el nombre de cada uno de los marcadores biológicos de interés hace referencia al nombre reconocido internacionalmente del gen correspondiente, tal como se encuentra en las bases de datos de secuencias de genes y secuencias de proteínas reconocidas internacionalmente, que incluyen la base de datos del HUGO Gene Nomenclature Committee, que está disponible de forma destacada en la siguiente dirección de Internet:
hftp: / / www.gene.ucl.ac.uk / nomenclature / index.html
En la presente especificación, el nombre de cada uno de los diversos marcadores biológicos de interés también puede hacer referencia al nombre reconocido internacionalmente del correspondiente gen, tal como se encuentra en la base de datos de secuencias de genes y secuencias de proteínas Genbank reconocida internacionalmente.
Mediante estas bases de datos de secuencias reconocidas internacionalmente, un especialista en la material puede recuperar las secuencias de ácidos nucleicos y de aminoácidos correspondientes a cada uno de los marcadores biológicos de interés descritos en esta descripción.
En algunas realizaciones del procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención, en las que la etapa a) se lleva a cabo mediante la cuantificación de marcadores biológicos con técnicas inmunohistoquímicas, la utilización de una combinación de un número bajo de marcadores puede ser suficientemente informativa, específicamente si los marcadores biológicos se cuantifican de forma separada, tanto en el centro del tumor (CT) como en el borde invasivo (IM).
En otras realizaciones del procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención, en las que la etapa a) se lleva a cabo mediante la cuantificación de marcadores biológicos con técnicas de análisis de la expresión génica, se requiere generalmente la utilización de una combinación de un número superior de marcadores, por ejemplo, como mínimo, aproximadamente 10 marcadores biológicos distintos.
También en realizaciones adicionales del procedimiento, el dicho, como mínimo, un marcador biológico se selecciona del grupo que comprende CD3, CD8, GZMB, CD45RO, GLNY, TBX21, IRF1, IFNG, CXCL9, CXCL10, CD4, CXCR3, CXCR6, IL-18, IL-18Rbeta, Fractalkina, IL-23, IL-31, IL-15, IL-7, MIG, Perforina, Trrβ, TCRγδ, LAT, ZAP70, CD5 y CD2. Estos marcadores biológicos se cuantifican preferentemente en la etapa a) del procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención, mediante procedimientos inmunoquímicos, que incluyen procedimientos inmunohistoquímicos in situ. Los valores de cuantificación se pueden expresar como la densidad promedio de células que expresan una proteína marcador de interés que está comprendida por área superficial de una sección de tejido de la muestra de tejido tumoral.
De forma ilustrativa, tal como se resume en las reivindicaciones, en la etapa a) se cuantifica una combinación de 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, o 28 marcadores biológicos distintos, los cuales se seleccionan del grupo que comprende CD3, CD8, GZMB, CD45RO, GLNY, TBX21, IRF1, IFNG, CXCL9, CXCL10, CD4, CXCR3, CXCR6, IL-18, IL-18Rbeta, Fractalkina, IL-23, IL-31, IL-15, IL-7, MIG, Perforina, TCRαβ, TCRγδ, LAT, ZAP70, CD5 y CD2. La cuantificación de este grupo de marcadores biológicos se lleva a cabo preferentemente en la etapa a) del procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención con técnicas inmunohistoquímicas.
También de forma ilustrativa, tal como se resume en las reivindicaciones, una combinación de 2 o más marcadores biológicos distintos que se pueden cuantificar en la etapa a) del procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención se pueden seleccionar del grupo que comprende CCR5, CR7, CD103, CD119, CD120a, CD120b, CD122, CD127, CD134, CD14, CD152, CD154, CD178, CD183, CD184, CD19, CD1a, CD210, CD25, CD26, CD27, CD28, CD3, CD32, CD4, CD44, CD45, CD45Ra, CD45Ro, CD47, CD49d, CD5, CD54, CD56, CD62L, CD69, CD7, CD8, CD80, CD83, CD86, CD95, CD97, CD98, CXCR6, GITR, HLA-DR, ICOS, IFNyRII, IL-18Rα, KIR-NKAT2, PD1, TCRαβ y TGFRII. La cuantificación de este grupo de marcadores biológicos se lleva a cabo preferentemente en la etapa a) del procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención, con técnicas inmunohistoquímicas. La tabla 3 en esta descripción comprende una lista de anticuerpos dirigidos específicamente contra cada una de estas proteínas marcadores.
De forma ilustrativa, la combinación de dos marcadores biológicos, tal como en las reivindicaciones, se puede seleccionar del grupo que comprende CDBA-TBX21, CD3Z-CD8A, CD3Z-TBX21, B7H3-TGFB1, IFNG-TBX21, CD4-CD8A, CD8A, IFNG, CD4- TBX21, CD3Z-CD4, CD4-TGFB1, CD8A-GLNY, IFNG-IRF1, GLNY-IFNG, IRF1-TBX21, IL8-PTGS2, GLNY-TBX21, CD3Z-GLNY, CD3Z-IFNG, GZMB-IFNG, GLNY-IRF1, IL10-TGFB1, CDBA-IL10, CD4-IL10, CD8A-GZMB, GZMB-TBX21, CD3Z-GZMB, CD4-IRF1, GNLY-GZMB, B7H3-IL10, CD4-GZMB, GZMB-IRF1, IL10-TBX21, CD4-IFNG, B7H3-CD4, CDBA-TGFB1, CD3Z-IL10 y CD4-GNLY. La cuantificación de este grupo de marcadores biológicos se lleva a cabo preferentemente en la etapa a) del procedimiento de pronóstico in vitro de la presente invención, con técnicas de análisis de expresión génica.
Procedimientos generales para la cuantificación de marcadores biológicos según las reivindicaciones
Para llevar a cabo el procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención se puede utilizar cualquiera de los procedimientos conocidos por los especialistas de la técnica para la cuantificación de tipos celulares, un marcador biológico de tipo proteína o de tipo ácido nucleico englobado en esta descripción. De este modo se puede aplicar fácilmente cualquiera de las técnicas estándares y no estándares (emergentes) conocidas en la técnica para la detección y cuantificación de una proteína o un ácido nucleico en una muestra.
Dichas técnicas incluyen la detección y cuantificación de marcadores biológicos de tipo ácido nucleico con sondas o cebadores nucleicos.
Dichas técnicas también incluyen la detección y cuantificación de marcadores biológicos de tipo proteína con cualquier tipo de molécula ligando que se une específicamente a los mismos, entre las que se incluyen ácidos nucleicos (por ejemplo, ácidos nucleicos seleccionados para unirse a través del procedimiento bien conocido Selex) y anticuerpos que incluyen fragmentos de anticuerpo. En algunas realizaciones en las que el marcador biológico de interés comprende una enzima, estos procedimientos de detección y cuantificación también pueden incluir detección y cuantificación de la actividad enzimática correspondiente.
De forma destacada, actualmente hay anticuerpos disponibles para la mayor parte de marcadores biológicos descritos en la presente especificación, si no para todos, entre los que se incluyen los marcadores biológicos que se enumeran en la tabla 2.
Además, en situaciones en las que no hay todavía un anticuerpo disponible para un marcador biológico determinado, o en situaciones en las que se busca la producción de anticuerpos adicionales para un marcador biológico determinado, con las técnicas convencionales se pueden obtener fácilmente anticuerpos para dichos marcadores biológicos determinados, entre las que se incluyen la generación de hibridomas productores de anticuerpos. En este procedimiento, se sintetiza o se aísla una proteína o un péptido que comprende la totalidad de una proteína marcador biológico, o un segmento de la misma (por ejemplo, mediante purificación de una célula en la cual se expresa o mediante transcripción y traducción de un ácido nucleico que codifica la proteína o el péptido in vivo o in vitro utilizando procedimientos conocidos). Un vertebrado, preferentemente un mamífero tal como un ratón, rata, conejo u oveja, se inmuniza utilizando la proteína o el péptido. El vertebrado puede, opcionalmente (y preferentemente) inmunizarse, como mínimo, una vez más con la proteína o el péptido, de modo que el vertebrado muestra una respuesta inmune robusta a la proteína o el péptido. Del vertebrado inmunizado se aíslan esplenocitos y se fusionan con una línea celular inmortalizada para formar hibridomas, utilizando cualquier variedad de procedimientos bien conocidos en la técnica. A continuación, los hibridomas formados de esta manera se criban utilizando procedimientos estándares para identificar uno o más hibridomas que producen un anticuerpo que se une específicamente con la proteína marcador biológico o un fragmento de la misma. La presente invención también abarca hibridomas producidos mediante este procedimiento y anticuerpos producidos utilizando dichos hibridomas. También se pueden utilizar anticuerpos policlonales.
La expresión de un marcador biológico de la presente invención se puede calcular mediante cualquiera de una gran variedad de procedimientos bien conocidos para la detección de la expresión de un ácido nucleico o proteína transcritos. Entre los ejemplos no limitativos de dichos procedimientos se incluyen procedimientos inmunológicos para la detección de proteínas secretadas, de la superficie celular, citoplasmáticas o nucleares, procedimientos de purificación de proteínas, ensayos de función o actividad proteica, procedimientos de hibridación, procedimientos de
transcripción inversa de ácidos nucleicos, y procedimientos de amplificación de ácidos nucleicos.
En una realización preferente, se calcula la expresión de un marcador utilizando un anticuerpo (por ejemplo, un anticuerpo radiomarcado, marcado con cromóforo, marcado con fluoróforo, anticuerpo unido a esqueleto polimérico,
o anticuerpo marcado con enzima), un derivado de anticuerpo (por ejemplo, un anticuerpo conjugado con un sustrato o con la proteína o ligando de un par proteína-ligando {por ejemplo, biotina-estreptavidina}), o un fragmento de anticuerpo (por ejemplo, un anticuerpo de cadena simple, un dominio hipervariable de una anticuerpo aislado, etc.) que se une específicamente con una proteína marcador o un fragmento de la misma, incluyendo una proteína marcador que ha experimentado toda su modificación post-traduccional, o una parte de la misma.
En otra realización preferente, se calcula la expresión de un marcador mediante la preparación de ARNm / ADNc (es decir, un polinucleótido transcrito) a partir de células en una muestra de tejido tumoral de un paciente, y mediante la hibridación del ARNm / ADNc con un polinucleótido de referencia que es un complemento de un ácido nucleico, o un fragmento del mismo. Opcionalmente el ADNc puede amplificarse utilizando cualquiera de una variedad de procedimientos de reacción en cadena de la polimerasa anteriormente a la hibridación con el polinucleótido de referencia; preferentemente, no se amplifica.
En una realización relacionada, una mezcla de polinucleótidos transcritos obtenida a partir de la muestra se pone en contacto con un sustrato que tiene fijado en el mismo un polinucleótido complementario a una parte de un ácido nucleico marcador biológico, u homólogo, como mínimo, a la misma (por ejemplo, como mínimo, 7, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 100, 500, o más residuos de nucleótidos). Si los polinucleótidos complementarios u homólogos son detectables de forma diferencial sobre el sustrato (por ejemplo, detectables utilizando diferentes cromóforos o fluoróforos, o fijados a diferentes posiciones seleccionadas), se pueden calcular de forma simultánea los niveles de expresión de una serie de marcadores utilizando un sustrato único (por ejemplo, un “chip genético” micromatriz de polinucleótidos fijado en posiciones seleccionadas). Cuando se utiliza un procedimiento de cálculo de la expresión de un marcador que implica la hibridación de un ácido nucleico con otro, es preferente que la hibridación se lleve a cabo en condiciones de hibridación astringentes.
Un procedimiento de ejemplo para la detección y / o cuantificación de una proteína o ácido nucleico marcador biológico en una muestra de tejido tumoral implica la obtención de una muestra de tejido tumoral (por ejemplo, (i) un tumor primario global (como una totalidad), (ii) una muestra de tejido del centro del tumor, (iii) una muestra de tejido del tejido que rodea directamente el tumor el cual puede denominarse más específicamente “borde invasivo” del tumor, (iv) los nódulos linfáticos localizados en la zona más próxima del tumor, (v) una biopsia de tumor realizada en una cirugía previa (para el seguimiento de pacientes después de un tratamiento, por ejemplo), y (vi) una metástasis distante, de un paciente con cáncer. Dicho procedimiento incluye etapas adicionales de poner en contacto la muestra biológica con un compuesto o un agente capaz de detectar el polipéptido o ácido nucleico (por ejemplo, ARNm, ADN genómico, o ADNc). De este modo, los procedimientos de detección de la presente invención pueden utilizarse para detectar ARNm, ADNc, o ADN genómico, por ejemplo, en una muestra de tejido tumoral in vitro. Por ejemplo, entre las técnicas in vitro para la detección de ARNm se incluyen hibridaciones Northern e hibridaciones in situ. Entre las técnicas in vitro para la detección de una proteína marcador biológico se incluyen ensayos inmunoabsorbentes unidos a enzimas (ELISA), transferencias Western, inmunoprecipitaciones e inmunofluorescencia. Además, las técnicas in vivo para la detección de una proteína marcador incluyen la introducción en un sujeto de un anticuerpo marcado dirigido contra la proteína o un fragmento de la misma. Por ejemplo, el anticuerpo se puede marcar con un marcador radioactivo cuya presencia y localización en un individuo se puede detectar mediante técnicas de imagen estándares.
Un principio general de dichos ensayos de detección y / o cuantificación implica la preparación de una muestra o mezcla de reacción que puede contener un marcador biológico, y una sonda, en condiciones adecuadas y durante un tiempo suficiente para permitir que el marcador y la sonda interaccionen y se unan, formando de este modo un complejo que se puede eliminar y / o detectar en la mezcla de reacción.
Tal como se utiliza en esta descripción, el término “sonda” se refiere a cualquier molécula que es capaz de unirse selectivamente a una molécula diana escogida específicamente, por ejemplo, un transcrito de nucleótido o una proteína codificados por un marcador biológico, o correspondientes al mismo. Las sondas se pueden sintetizar por cualquier especialista de la técnica, o pueden obtenerse a partir de preparaciones biológicas adecuadas. Para el objetivo de detección de una molécula diana, las sondas se pueden diseñar específicamente para ser marcadas, tal como se describe en esta descripción. Entre los ejemplos de moléculas que se pueden utilizar como sondas se incluyen, pero sin limitación a las mismas, ARN, ADN, proteínas, anticuerpos, y moléculas orgánicas.
Estos ensayos de detección y / o cuantificación de un marcador biológico se pueden llevar a cabo de diversas maneras.
Por ejemplo, un procedimiento para llevar a cabo un ensayo de este tipo implicaría anclar la sonda sobre un soporte de fase sólida, al que también se hace referencia como sustrato, y detectar complejos de marcador diana / sonda anclados sobre la fase sólida al final de la reacción. En una realización de un procedimiento de este tipo, se puede anclar una muestra de un individuo, en la que se va a ensayar la cuantificación del marcador biológico, sobre un
soporte transportador o de fase sólida. En otra realización, es posible la situación inversa, en la que la sonda se pude anclar a una fase sólida y se puede dejar una muestra de un individuo que reaccione como un componente no anclado del ensayo.
Existen muchos procedimientos establecidos para anclar componentes de ensayo a una fase sólida. Entre éstos se incluyen, sin limitación, moléculas de marcador o sonda que están inmovilizadas mediante conjugación de biotina y estreptavidina. Dichos componentes de ensayo biotinilados se pueden preparar a partir de biotina-NHS (N-hidroxisuccinimida) utilizando técnicas conocidas en la técnica (por ejemplo, un kit de biotinilación, Pierce Chemicals, Rockford, III.), e inmovilizar en los pocillos de placas de 96 pocillos recubiertos con estreptavidina (Pierce Chemical). En algunas realizaciones, las superficies con componentes de ensayo inmovilizados se pueden preparar previamente y almacenar.
Otros transportadores adecuados o soportes en fase sólida para dichos ensayos incluyen cualquier material capaz de unir la clase de molécula a la que pertenece el marcador o la sonda. Entre los soportes o transportadores bien conocidos se incluyen, aunque sin limitación, vidrio, poliestireno, nailon, polipropileno, nailon, polietileno, dextrano, amilasas, celulosas naturales y modificadas, poliacrilamidas, gabbros, y magnetita.
A efectos de dirigir ensayos con las estrategias mencionadas anteriormente, el componente no inmovilizado se añade a la fase sólida después de que el segundo componente se ancle. Después de completarse la reacción, se pueden eliminar los componentes no complejados (por ejemplo, mediante lavado) en condiciones tales que cualquier complejo formado permanecerá inmovilizado en la fase sólida. La detección de complejos marcador / sonda anclados a la fase sólida se puede conseguir en numerosos procedimientos resumidos en esta descripción.
En una realización preferente, la sonda, cuando es el componente del ensayo no anclado, se puede marcar con el objetivo de la detección y lectura del ensayo, directa o bien indirectamente, con marcas detectables que se han discutido en esta descripción y que son bien conocidas por los especialistas de la técnica.
También es posible detectar directamente la formación del complejo marcador / sonda sin manipulación o marcado de cada componente (marcador o sonda), por ejemplo, utilizando la técnica de transferencia de energía de fluorescencia (véase, por ejemplo, Lakowicz y otros, patente de Estados Unidos No. 5.631.169; Stavrianopoulos, y otros, patente de Estados Unidos No. 4.868.103). Se selecciona una etiqueta de fluoróforo sobre la primera molécula “donadora” de tal modo que tras la excitación con luz incidente de longitud de onda adecuada, su energía fluorescente emitida será absorbida por una etiqueta fluorescente en una segunda molécula “aceptora”, que a su vez es capaz de tener fluorescencia debido a su energía absorbida. De forma alternativa, la molécula de proteína “donadora” puede simplemente utilizar la energía de fluorescencia natural de los residuos de triptófano. Las etiquetas se seleccionan de forma que emitan diferentes longitudes de onda de luz, de modo que la etiqueta de molécula “aceptora” se puede diferenciar de la de la “donadora”. Dado que la eficacia de la transferencia de energía entre las etiquetas está relacionada con la distancia que separa las moléculas, se pueden calcular las relaciones espaciales entre las moléculas. En una situación en la cual tiene lugar unión entre las moléculas, la emisión fluorescente de la etiqueta de molécula “aceptora” en el ensayo puede ser máxima. De forma conveniente, se puede medir un suceso de unión FRET a través de medios de detección fluorométricos estándar bien conocidos en la técnica (por ejemplo, utilizando un fluorímetro).
En otra realización, la determinación de la capacidad de una sonda de reconocer un marcador se puede conseguir sin marcar cada componente del ensayo (sonda o marcador) utilizando una tecnología tal como el análisis de interacción biomolecular en tiempo real (BIA) (véase, por ejemplo, Sjolander, S. y Urbaniczky, C., 1991, Anal. Chem. 63:2338-2345 y Szabo y otros, 1995, Curr. Opin. Struct. Biol. 5:699-705). Tal como se utiliza en esta descripción, el “BIA” o la “resonancia de plasmones superficiales” es una tecnología para el estudio de interreacciones bioespecíficas en tiempo real, sin marcar ninguno de los elementos que interaccionan (por ejemplo, BIAcore). Los cambios en la masa en la superficie de unión (indicativos de un suceso de unión) dan como resultado alteraciones del índice de refracción de la luz cerca de la superficie (el fenómeno óptico de la resonancia de plasmones superficiales (SPR)), que da como resultado una señal detectable que se puede utilizar como una indicación de las reacciones a tiempo real entre moléculas biológicas.
De forma alternativa, en otra realización, se pueden llevar a cabo ensayos de diagnóstico y pronóstico análogos con marcador y sonda como solutos en una fase líquida. En un ensayo de este tipo, el marcador y la sonda complejados se separan de los componentes no complejados por cualquiera de una diversidad de técnicas estándares, entre las que se incluyen, sin limitación: centrifugación diferencial, cromatografía, electroforesis e inmunoprecipitación. En la centrifugación diferencial, los complejos marcador / sonda se pueden separar de los componentes del ensayo no complejados a través de una serie de etapas de centrifugación, debido a un equilibrio de sedimentación diferente de complejos basado en sus tamaños y densidades diferentes (véase, por ejemplo, Rivas, G., y Minton, A. P., 1993, Trends Biochem Sci. 18(8):284-7). También se pueden utilizar técnicas cromatográficas estándar para separar las moléculas complejadas de las no complejadas. Por ejemplo, la cromatografía de filtración en gel separa moléculas en base a su tamaño, y a través de la utilización de una resina de filtración en gel adecuada en un formato de columna, por ejemplo, el complejo relativamente más grande se puede separar de los componentes no complejados relativamente más pequeños. De forma similar, las propiedades de carga relativamente diferente del complejo
marcador / sonda si se compara con los componentes no complejados se pueden explotar para diferenciar el complejo de los componentes no complejados, por ejemplo, a través de la utilización de resinas de cromatografía de intercambio iónico. Los especialistas en la técnica conocen bien dichas resinas y técnicas cromatográficas (véase, por ejemplo, Heegaard, N. H., 1998, J. Mol. Recognit. Winter 11 (1-6):141-8; Hage, D. S., y Tweed, S. A. J Chromatogr B Biomed Sci Appl 1997 Oct. 10; 699(9-2):499-525). También se puede utilizar la electroforesis en gel para separar componentes del ensayo complejados de los componentes no unidos (véase, por ejemplo, Ausubel y otros, ed., Current Protocols in Molecular Biology, John Wiley &amp; Sons, Nueva York, 1987-1999). En esta técnica, los complejos de proteína o ácido nucleico se separan en base al tamaño o la carga, por ejemplo. A efectos de mantener la interacción de unión durante el proceso electroforético, habitualmente son preferentes materiales de la matriz de gel y condiciones no desnaturalizantes en ausencia de un agente reductor. También se puede utilizar la técnica SELDI-TOF sobre una matriz o perlas acoplados con la superficie activa, o no, o superficie recubierta con anticuerpo, o perlas.
Los especialistas de la técnica conocerán bien las condiciones adecuadas para el ensayo particular y los componentes del mismo.
En una realización particular, el nivel de ARNm marcador se puede determinar tanto en formatos in situ como in vitro en una muestra biológica utilizando procedimientos conocidos en la técnica. El término “muestra biológica” se pretende que incluya tejidos, células, fluidos biológicos y aislados de los mismos, aislados de un individuo, así como tejidos, células y fluidos presentes dentro del individuo. Muchos procedimientos de detección de expresión utilizan ARN aislado. Para los procedimientos in vitro, se puede utilizar cualquier técnica de aislamiento de ARN que no seleccione contra el aislamiento de ARNm para la purificación de ARN de cáncer colorrectal (véase, por ejemplo, Ausubel y otros, ed. Current Protocols in Molecular Biology, John Wiley &amp; Sons, New York 1987-1999). De forma adicional, se pueden procesar fácilmente grandes cantidades de muestras de tejido utilizando técnicas bien conocidas por los especialistas de la técnica, tales como, por ejemplo, el procedimiento de aislamiento del ARN de etapa única de Chomczynski (1989, patente de Estados Unidos No. 4.843.155).
El ARNm aislado se puede utilizar en ensayos de hibridación o amplificación que incluyen, pero sin que ello sea limitativo, análisis Southern o Northern, análisis de reacción en cadena de la polimerasa y paneles de sondas. Un procedimiento de diagnóstico preferente para la detección de niveles de ARNm implica poner en contacto el ARNm aislado con una molécula de ácido nucleico (sonda) que se puede hibridar al ARNm codificado por el gen que se está detectando. La sonda de ácido nucleico puede ser, por ejemplo, un ADNc de longitud completa, o una parte del mismo, tal como un oligonucleótido, como mínimo, de 7, 15, 30, 50, 100, 250 o 500 nucleótidos de longitud y suficiente para hibridarse específicamente en condiciones astringentes a un ARNm o ADN genómico que codifica un marcador de la presente invención. En la presente descripción se describen otras sondas adecuadas para utilizar en los ensayos de pronóstico de la presente invención. La hibridación de un ARNm con la sonda indica que el marcador en cuestión se está expresando.
En un formato, el ARNm se inmoviliza sobre una superficie sólida y se pone en contacto con una sonda, por ejemplo, haciendo pasar el ARNm aislado sobre un gel de agarosa y transfiriendo el ARNm del gen a una membrana, tal como nitrocelulosa. En un formato alternativo, la sonda o sondas se inmovilizan sobre una superficie sólida y el ARNm se pone en contacto con la sonda o sondas, por ejemplo, en una en una matriz de chip génico Affymetrix. Un especialista en la técnica puede adaptar fácilmente los procedimientos de detección del ARNm para utilizar en la detección del nivel de ARNm codificado por los marcadores de la presente invención.
Un procedimiento alternativo para la determinación del nivel de marcador de ARNm en una muestra implica el procedimiento de amplificación de ácido nucleico, por ejemplo, mediante PCRrt (la realización experimental presentada en Mullis, 1987, patente de Estados Unidos No. 4.683.202), reacción en cadena de la ligasa (Barany, 1991, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 88:189-193), replicación en secuencia automantenida (Guatelli y otros, 1990, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 87:1874-1878), sistema de amplificación transcriptional (Kwoh y otros, 1989, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 86:1173-1177), Replicasa Q-Beta (Lizardi y otros, 1988, Bio / Tecnología 6:1197), replicación por círculos rodantes (Lizardi y otros, patente de Estados Unidos No. 5.854.033) o cualquier otro procedimiento de amplificación de ácidos nucleicos, seguido por la detección de las moléculas amplificadas mediante técnicas bien conocidas por los especialistas de la técnica. Estos esquemas de detección son especialmente útiles para la detección de moléculas de ácido nucleico, si dichas moléculas están presentes con valores muy bajos. Tal como se utiliza en esta descripción, los cebadores de amplificación se definen como un par de moléculas de ácido nucleico que pueden alinearse con regiones 5’ o 3’ de un gen (hebras más y menos, respectivamente, o viceversa) y contener una región corta en el medio. En general, los cebadores de amplificación tienen de 10 a 30 nucleótidos de longitud y flanquean una región de aproximadamente 50 a 200 nucleótidos de longitud. En condiciones adecuadas y con los reactivos adecuados, dichos cebadores permiten la amplificación de una molécula de ácido nucleico que comprende la secuencia de nucleótidos flanqueada por los cebadores.
Para procedimientos in situ, el ARNm no necesita aislarse del cáncer colorrectal antes de la detección. En dichos procedimientos, una célula o muestra de tejido se prepara / procesa mediante métodos histológicos conocidos. A continuación, la muestra se inmoviliza sobre un soporte, habitualmente un portaobjetos y, a continuación, se pone en contacto con una sonda que puede hibridarse a un ARNm que codifica el marcador.
Como alternativa para hacer determinaciones basadas en el nivel de expresión absoluto del marcador, las determinaciones se pueden basar en el nivel de expresión normalizado del marcador. Los niveles de expresión se normalizan corrigiendo el nivel de expresión absoluto de un marcador comparando su expresión con la expresión de un gen que no es un marcador, por ejemplo, un gen constitutivo “housekeeping” que se expresa de forma constitutiva. Entre los genes adecuados para la normalización se incluyen genes constitutivos, tales como el gen de actina, gen 18S ribosómico, gen GAPD, o genes específicos de células epiteliales. Esta normalización permite la comparación del nivel de expresión en una muestra, por ejemplo, una muestra de un paciente, con respecto a otra muestra, por ejemplo, una muestra que no es de cáncer colorrectal, o entre muestras de diferentes fuentes.
De forma alternativa, el nivel de expresión se puede aportar como un nivel de expresión relativo. Para determinar un nivel de expresión relativo de un marcador, se determina el nivel de expresión para 10 o más muestras de aislados de células normales frente a aislados de células con cáncer, preferentemente 50 o más muestras, antes de la determinación del nivel de expresión para la muestra en cuestión. Se determina el nivel de expresión promedio de cada uno de los genes ensayados en el número de muestras más grande y se utiliza como nivel de expresión de línea de base para el marcador. A continuación el nivel de expresión del marcador determinado para la muestra de ensayo (nivel absoluto de expresión) se divide por el valor de expresión promedio obtenido para ese marcador. Esto proporciona un nivel de expresión relativo.
Tal como ya se ha mencionado anteriormente en la presente descripción, un agente preferente para la detección y /
o la cuantificación de una proteína marcador biológico cuando se lleva a cabo un procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención es un anticuerpo que se une de forma específica a dicha proteína marcador biológico o a un fragmento de la misma, preferentemente un anticuerpo con una etiqueta detectable. Los anticuerpos pueden ser policlonales, o más preferentemente, monoclonales. Se puede utilizar un anticuerpo intacto, o un fragmento o derivado del mismo (por ejemplo, Fab o F(ab’).sub.2). El término “marcado”, con respecto a la sonda o el anticuerpo, pretende englobar tanto un marcado directo de la sonda o del anticuerpo por acoplamiento (es decir, unión de forma física) de una sustancia detectable a la sonda o anticuerpo; como un marcado indirecto de la sonda o anticuerpo por reactividad con otro reactivo que está marcado directamente. Entre los ejemplos de marcado indirecto se incluyen la detección de un anticuerpo primario utilizando un anticuerpo secundario marcado de forma fluorescente y el marcado final de una sonda de ADN con biotina, de tal como que puede detectarse con estreptavidina marcada de forma fluorescente.
Para determinar si una muestra contiene una proteína marcador biológico que se une a un anticuerpo determinado se pueden utilizar una variedad de formatos. Entre los ejemplos de dichos formatos se incluyen, aunque sin limitación, inmunoensayo enzimático (EIA), radioinmunoensayo (RIA), análisis de transferencia Western y ensayo inmunoabsorbente ligado a enzimas (ELISA). Un especialista en la técnica puede adaptar fácilmente los procedimientos conocidos de detección y / o cuantificación de proteínas / anticuerpos para la utilización en el procedimiento de pronóstico del cáncer según la presente invención.
En un formato, se pueden utilizar anticuerpos, o fragmentos o derivados de anticuerpo, en procedimientos tales como transferencias Western, SELDI-TOF (llevado a cabo con perlas acopladas a anticuerpo o matriz) o técnicas de inmunofluorescencia para detectar las proteínas expresadas: en dichas utilizaciones, es preferente generalmente inmovilizar el anticuerpo o bien las proteínas sobre un soporte sólido. Entre los soportes de fase sólida o los transportadores adecuados se incluye cualquier soporte capaz de unir un antígeno o anticuerpo. Entre los soportes o transportadores bien conocidos se incluyen vidrio, poliestireno, polipropileno, polietileno, dextrano, nailon, amilasas, celulosas naturales o modificadas, poliacrilamidas, gabbros y magnetita.
Un especialista de la técnica conocerá muchos otros transportadores para la unión de un anticuerpo o antígeno, y será capaz de adaptar dicho soporte para la utilización con la presente invención. Por ejemplo, una proteína aislada de cáncer colorrectal se puede hacer correr en un gel de electroforesis de poliacrilamida e inmovilizar en un soporte de fase sólida, tal como nitrocelulosa. A continuación, el soporte se puede lavar con tampones adecuados seguido de tratamiento con el anticuerpo marcado de forma detectable. A continuación, el soporte en fase sólida se puede lavar con el tampón una segunda vez para eliminar el anticuerpo no unido. A continuación, se puede detectar la cantidad de etiqueta no unida sobre el soporte sólido mediante medios convencionales.
A continuación, se describen los procedimientos más preferentes para la cuantificación de un marcador biológico para el objetivo de llevar a cabo el procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención.
Cuantificación de marcadores biológicos por micromatrices de tejido
En algunas realizaciones, un marcador biológico, o un grupo de marcadores biológicos, se puede cuantificar con cualquiera de los métodos de micromatrices de tejido conocidos en la técnica.
Las micromatrices de tejido se producen mediante un método de relocalización del tejido a partir de bloques de parafina histológica convencional, de modo que se puede ver el tejido de múltiples pacientes o bloques en el mismo portaobjetos. Esto se realiza utilizando una aguja para hacer una biopsia de secciones histológicas estándares y
colocando la muestra en una matriz sobre un bloque de parafina como recipiente. Esta técnica fue descrita originariamente por Wan en 1987 (Wan, Fortuna y Furmanski; Journal of Immunological Methods). En algunas realizaciones de micromatrices de tejido, las muestras de tejido se colocan en posiciones específicas fijadas espacialmente en un bloque. Kononen y otros (Nature Medicine en 1998) dan a conocer la técnica de forma destacada.
La técnica de la matriz de tejido implica adquirir muestras cilíndricas mínimas, pequeñas, de especies de tejido embebidas en parafina. A continuación, estos cilindros se exponen en una rejilla de alta densidad, sistemática en otro bloque de parafina.
Por ejemplo, muestras de tejido tumoral, incluyendo las que están en forma de muestras de biopsia (i) del centro del tumor, (ii) del borde invasivo o (iii) de los nódulos linfáticos regionales, se obtienen de bloques de tejido de tumor,embebidos en parafina, fijados en formalina, a partir de un número adecuado de individuos. Éstas se transfieren a un bloque de TMA. Se pueden generar múltiples bloques de TMA al mismo tiempo. Cada bloque de TMA se puede seccionar hasta 300 veces, con todos los trozos de TMA resultantes con los mismos tejidos en las mismas posiciones coordinadas. Los trozos individuales se pueden utilizar para una serie de análisis moleculares, tales como la tinción H&amp;E para establecer la morfología del tejido, hibridación de ARNm in situ, inmunohistoquímica de proteínas o análisis del ADN para alteraciones genéticas.
Dado que estas muestras de tejido tumoral cilíndricas son pequeñas (0.4-1 mm de diámetro x 3-4 mm de altura ), se pueden exponer hasta mil tejidos en un bloque de parafina simple mientras se minimiza el daño y la necesidad del tejido. Además, estos bloques de parafina se pueden cortar de forma transversal en cientos de secciones de micromatrices, las cuales, a continuación, se pueden utilizar para diferentes análisis genéticos.
Además de la velocidad aumentada de los análisis, las micromatrices de tejido pueden asegurar la reproducibilidad y fiabilidad del procedimiento de pronóstico del cáncer según la presente invención, ya que se manipulan, preparan y tiñen cientos de muestras de tejido diferentes de una manera virtualmente idéntica, paralela, todos en el mismo portaobjetos (Kallioniemi, O.; Wagner, U.; Kononen, J. y Sauter, G. Tissue microarray technology for high-throughput molecular profiling of cancer. Human Molecular Genetics (2001), 10, 657-662.).
Habitualmente, las áreas representativas del tumor se retiran de bloques de tejido tumoral embebido en parafina, por lo que se obtienen muestras de tejido tumoral. A continuación, dichas muestras de tejido tumoral se transfieren a otro bloque de parafina receptor en el que estas muestras se puntean. A continuación, los puntos de muestra que se exponen en dicho bloque de parafina recipiente se cortan en secciones, habitualmente secciones de 2-5 μm, para análisis posterior.
Habitualmente, para un análisis posterior, se incuba en primer lugar una sección delgada de la matriz, concretamente la micromatriz de tejido, con anticuerpos marcados dirigidos contra un marcador biológico de interés. Después del lavado, los anticuerpos marcados que se unen a dicho marcador biológico de interés se revelan mediante la técnica adecuada, dependiendo del tipo de etiqueta que transporta el anticuerpo marcado, por ejemplo, etiqueta radioactiva, fluorescente o enzimática. También se puede llevar a cabo el marcado múltiple de forma simultánea, especialmente en realizaciones en la que se utiliza más de un anticuerpo específico de proteína, para el objetivo de cuantificar más de un marcador biológico.
En los ejemplos de esta descripción se describen realizaciones ilustrativas de cuantificación de marcadores biológicos utilizando micromatrices de tejido.
Cuantificación de marcadores biológicos por inmunohistoquímica sobre muestras de tejido convencionales (especimenes embebidos en parafina o congelados)
En algunas realizaciones, un marcador biológico, o un conjunto de marcadores biológicos, se pueden cuantificar con uno o más de los procedimientos de inmunohistoquímica conocidos en la técnica.
A continuación, el análisis se puede llevar a cabo sobre (i) un tumor primario global (como una totalidad), (ii) una muestra de tejido del centro del tumor, (iii) una muestra de tejido del tejido que rodea directamente el tumor, el cual se puede denominar más específicamente “borde invasivo” del tumor y (iv) los nódulos linfáticos localizados en la zona más próxima del tumor, (vi) una metástasis distante
En regiones de tumor combinadas también, y preferentemente, se pueden llevar a cabo análisis (definidos anteriormente).
Habitualmente, para un análisis posterior, se incuba en primer lugar una sección delgada del tumor, con anticuerpos marcados dirigidos contra un marcador biológico de interés. Después del lavado, los anticuerpos marcados que se unen a dicho marcador biológico de interés se revelan mediante la técnica adecuada, dependiendo del tipo de etiqueta que transporta el anticuerpo marcado, por ejemplo, etiqueta radioactiva, fluorescente o enzimática. También se puede llevar a cabo el marcado múltiple de forma simultánea.
Cuantificación de marcadores biológicos por procedimientos de citometría de flujo
En algunas realizaciones, se puede cuantificar un marcador biológico, o un conjunto de marcadores biológicos, con cualquiera de los procedimientos de citometría de flujo conocidos en la técnica.
Por ejemplo, en primer lugar se extraen células comprendidas en la muestra de tejido tumoral que se está ensayando mediante dispersión mecánica y se preparan suspensiones de células en un medio líquido.
A continuación, las células obtenidas de este modo se incuban durante el periodo de tiempo adecuado con anticuerpos dirigidos especialmente contra el marcador o marcadores biológicos que se van a cuantificar.
Después del lavado de la suspensión de células, a efectos de eliminar los anticuerpos no unidos, las células resultantes se analizan llevando a cabo una citometría de flujo, en vista de la cuantificación del porcentaje del número total de células presente en la suspensión de células que expresan cada uno de dichos marcadores biológicos.
En los ejemplos de esta descripción se describen realizaciones ilustrativas de cuantificación de marcadores biológicos utilizando procedimientos de citometría de flujo.
Cuantificación de marcadores biológicos por amplificación de ácidos nucleicos
En algunas realizaciones, se puede cuantificar un marcador biológico, o un conjunto de marcadores biológicos, con cualquiera de los procedimientos de amplificación de ácidos nucleicos conocidos en la técnica.
A continuación, el análisis se puede llevar a cabo sobre (i) un tumor primario global (como una totalidad), (ii) una muestra de tejido del centro del tumor (CT), (iii) una muestra de tejido del tejido que rodea directamente el tumor, el cual se puede denominar más específicamente “borde invasivo” del tumor y (iv) los nódulos linfáticos localizados en la zona más próxima del tumor, (vi) una metástasis distante
En regiones de tumor combinadas también, y preferentemente, se pueden llevar a cabo análisis (definidos anteriormente) después de la microdisección del tumor.
La reacción en cadena de la polimerasa (PCR) es un procedimiento altamente sensible y potente para la cuantificación de dichos marcadores biológicos.
Para llevar a cabo cualquiera de los procedimientos de amplificación de ácidos nucleicos que sea adecuado para cuantificar un marcador biológico cuando se lleva a cabo el procedimiento de pronóstico del cáncer de la presente invención, se requieren un par de cebadores que se hibriden específicamente con el ARNm diana o con el ADNc diana.
Se pueden diseñar un par de cebadores que se hibridan específicamente con el marcador biológico de ácido nucleico diana de interés mediante cualquiera de los numerosos métodos conocidos en la técnica.
En algunas realizaciones, para cada uno de los marcadores biológicos de la presente invención, como mínimo, un par de cebadores específicos, así como la sonda de ácido nucleico de detección correspondiente, ya se han referenciado y descrito totalmente en la base de datos pública de cebadores de PCR cuantitativa (“Quantitative PCR primer database”), de forma destacada en la siguiente dirección de Internet: hftp: / / Ipgws.nci.nih.gov / cgibin / Primer-Viewer.
En otras realizaciones, se puede diseñar un par específico de cebadores utilizando el método que se da a conocer en la patente de Estados Unidos No. 6.892.141 de Nakae y otros, cuya descripción entera se incorpora en esta descripción como referencia.
En la técnica se conocen muchas adaptaciones específicas de la técnica de PCR, tanto para detecciones cualitativas como cuantitativas. En particular, se conocen procedimientos que utilizan tintes fluorescentes para detectar y cuantificar productos de PCR amplificados. Anteriormente también se ha descrito la amplificación y detección in situ, también conocida como PCR homogénea. Véase, por ejemplo, Higuchi y otros, (Kinetics PCR Analysis: Real-time Monitoring of DNA Amplification Reactions, Bio / Technology, vol. 11, págs. 1026-1030 (1993)), lshiguro y otros, (Homogeneous quantitative Assay of Hepatitis C Virus RNA by Polymerase Chain Reaction in the Presence of a Fluorescent Intercalater, Anal. Biochemistry 229, págs. 20-213 (1995)), y Wittwer y otros, (Continuous Fluorescence Monitoring of Rapid cycle DNA Amplification, Biotechniques, vol. 22, págs. 130-138 (1997.))
También se han desarrollado un gran número de otros procedimientos para cuantificar ácidos nucleicos (Southern,
E. M., J. Mol. Biol., 98: 503-517, 1975; Sharp, P. A., y otros, Methods Enzymol. 65: 750-768, 1980; Thomas, P. S., Proc. Nat. Acad. Sci., 77: 5201-5205, 1980). Más recientemente, se han desarrollado procedimientos de PCR y RT
PCR que son capaces de medir la cantidad de un ácido nucleico en una muestra. Una estrategia, por ejemplo, mide la cantidad de producto de PCR en la fase log de la reacción antes de la formación de mesetas de productos de reacción (Kellogg, D. E., y otros, Anal. Biochem. 189: 202-208 (1990); y Pang, S., y otros, Nature 343: 85-89 (1990)). Habitualmente se utiliza una secuencia de genes comprendida en todas las muestras en una cantidad relativamente constante para la normalización de la eficacia de la amplificación de muestras. Esta estrategia, sin embargo, presenta varios inconvenientes. El procedimiento requiere que cada muestra tenga cantidades de entrada iguales del ácido nucleico y que la eficacia de la amplificación entre las muestras sea idéntica hasta el momento del análisis. Además, es difícil utilizar los procedimientos convencionales de cuantificación por PCR, tales como electroforesis en gel o hibridación por captura de platos para determinar que todas las muestras se analizan, de hecho, durante la fase log de la reacción, tal como el procedimiento requiere.
Otro procedimiento denominado (QC)-PCR competitivo cuantitativo, tal como el nombre sugiere, se basa en la inclusión de un competidor como control interno en cada reacción (Becker-Andre, M., Meth. Mol. Cell Biol. 2: 189201 (1991); Piatak, M. J., y otros, BioTechniques 14: 70-81 (1993); y Piatak, M. J., y otros, Science 259: 1749-1754 (1993)). La eficacia de cada reacción se normaliza con respecto al competidor interno. Habitualmente se añade una cantidad conocida de competidor interno a cada muestra. El producto de PCR diana desconocido se compara con el producto de PCR competidor conocido para obtener una cuantificación relativa. Con esta estrategia general una dificultad se encuentra en el desarrollo de un control interno que amplifica con la misma eficacia de la molécula diana.
Por ejemplo, el procedimiento de amplificación de ácido nucleico que se utiliza puede comprender análisis por PCR cuantitativo en tiempo real.
La PCR en tiempo real o cuantitativa (QPCR) permite la cuantificación de cantidades de partida de plantillas de ADN, ADNc, o ARN. La QPCR se basa en la detección de una molécula donadora “reporter” fluorescente que aumenta a medida que el producto de PCR se acumula con cada ciclo de amplificación. Las moléculas donadoras fluorescentes incluyen tintes que se unen a ADN de doble cadena (es decir, SYBR Green I) o sondas específicas de secuencia (es decir, Molecular Beacons o sondas Tasman®).
Los procedimientos de amplificación de ácidos nucleicos preferentes son los procedimientos de amplificación por PCR cuantitativa, incluyendo el procedimiento de PCR cuantitativa multiplex tal como la técnica dada a conocer en la solicitud de patente publicada de Estados Unidos No. US 2005 / 0089862, de Therianos y otros, la descripción completa de la cual se incorpora en esta descripción como referencia.
De forma ilustrativa, para la cuantificación de marcadores biológicos de la presente invención, las muestras de tejido tumoral se congelan de forma instantánea inmediatamente después de la recolección de la biopsia. A continuación, se aísla y cuantifica el ARN total de una “muestra de tejido tumoral” (i) un tumor primario global (como una totalidad),
(ii) una muestra de tejido del centro del tumor, (iii) una muestra de tejido del tejido que rodea directamente el tumor el cual se puede denominar de forma más específica “borde invasivo” del tumor, (iv) los nódulos linfáticos localizados en la zona más próxima del tumor, (v) una biopsia de tumor llevada a cabo en una cirugía anterior (para el seguimiento de pacientes después de un tratamiento, por ejemplo), y (vi) una metástasis distante. A continuación, cada muestra del ARN extraído y cuantificado se transcribe de forma inversa y al ADNc se amplifica por PCR, utilizando un par de cebadores específicos para cada marcador biológico que se cuantifica. Se utilizan pares de cebadores de control simultáneamente como controles, tales como pares de cebadores que se hibridan específicamente con ADNc de 18S y ADNc de GADPH, o cualquier otro gen constitutivo “housekeeping” bien conocido.
En los ejemplos de esta descripción se describen realizaciones ilustrativas de cuantificación de marcadores biológicos utilizando procedimientos de amplificación de ácidos nucleicos.
EJEMPLOS
A. MATERIAL Y PROCEDIMIENTOS DE LOS EJEMPLOS
Material y procedimientos de los ejemplos 1 a 4.
A.1. Pacientes y bases de datos
Se revisaron todos los casos de cáncer colorrectal (n=959) que se sometieron a una resección primaria del tumor en el Hospital Laennec / HEGP entre 1986 y 2004. El tiempo de observación en este grupo no seleccionado fue el intervalo entre diagnóstico y último contacto (muerte o último seguimiento). Los datos se controlaron en el último seguimiento para los pacientes que no habían tenido recaída o que habían muerto. La duración media del seguimiento fue de 44,5 meses. Seis pacientes de los que se había perdido el seguimiento se excluyeron del análisis. Se registraron los descubrimientos histopatológicos y clínicos según el sistema de estadificación UICC-TNM (Sobin LH, Wittekind C, (editores). “Clasificación UICC-TNM de tumores malignos” (“Classification UICC TNM of malignant tumors”). 6ª ed. Nueva York: Wiley-Liss, 2002), tal como se describe en la tabla 1. Se definió la invasión
metastática temprana como la presencia de embolia vascular (VE), invasión linfática (LI), o invasión perineural (PI). Un tumor positivo a VELIPI tenía, como mínimo, uno de estos descubrimientos patológicos, mientras que un tumor negativo a VELIPI no tenía ninguno de estos tres descubrimientos. Los estados TNM y VELIPI de los tumores se determinaron a partir de informes histopatológicos en el momento de la resección. Se construyó una base de datos segura basada en Web, TME.db “Base de datos de microambiente tumoral” (“Tumoral MicroEnvironment Database”), en un tercer nivel de arquitectura utilizando Java-2 Enterprise-Edition (J2EE) para integrar conjuntos de datos clínicos, y los resultados de tecnologías de alto rendimiento.
Los registros de 959 pacientes con cáncer colorrectal que se habían sometido a una resección primaria del tumor en el Hospital Laennec / HEGP entre 1986 y 2004 se revisaron de forma retrospectiva representando un grupo de pacientes no seleccionados, continuo y prospectivo. En la tabla 1 se detallan los parámetros histopatológicos convencionales, que incluyen el estadio TNM de AJCC / UICC, estadio de Dukes, tipo de tumor, y grado de diferenciación, embolias linfovasculares, invasión del tumor perineural (VELIPI). Se registraron los datos sobre quimioterapia adyuvante y paliativa. Se administró quimioterapia adyuvante basada en 5-fluorouracil (FU) a 327 pacientes (57 pacientes con estadio II de la enfermedad, 136 con estadio III de la enfermedad y 134 con estadio IV de la enfermedad).
Se llevó a cabo una vigilancia posterior a la cirugía en el Laennec / HEGP y hospitales asociados, para todos los pacientes, según las prácticas generales para pacientes con cáncer de colon, que incluyen examen físico, conteos sanguíneos, ensayos de función hepática, antígeno carcinoembriónico en suero, ultrasonografía y tomografía computarizada abdominal, y rayos X de los pulmones. Se realizó una colonoscopia un año después de la resección y posteriormente una vez cada tres años si todo estaba normal. Si se sospechaba que había recaída, el paciente se sometió a revisión intensiva, que incluía tomografía computarizada abdominal, imagen por resonancia magnética, rayos X del pecho, colonoscopia y biopsia, cuando era aplicable.
Los descubrimientos clínicos, tratamiento, informe histopatológico y datos del seguimiento se recogieron de forma prospectiva y se actualizaron (mediante A.B) y se incluyeron en la TME.db. La base de datos es accesible bajo solicitud a zlatko.traianoski@tugraz.at. El tiempo de observación estuvo en el intervalo entre diagnóstico y último contacto (muerte o último seguimiento). Los datos se fueron controlando en el último seguimiento para pacientes sin recaída, o muerte. La duración media del seguimiento fue de 44,5 meses. Los valores mín:máx hasta la progresión/muerte o último seguimiento fueron (0:214) meses, respectivamente. Se excluyeron del análisis seis pacientes de los que se perdió el seguimiento. El tiempo de recurrencia o tiempo libre de enfermedad se definió como el periodo de tiempo desde la fecha de la cirugía hasta la fecha confirmada de recaída del tumor para pacientes con recaída y desde la fecha de la cirugía hasta la fecha del último seguimiento para pacientes libres de enfermedad.
A.2. Histopatología
Todas las secciones H&amp;E de los tumores de cada paciente se reevaluaron a ciegas por dos patólogos (D.D., T.M.) o dos investigadores (F.P., J.G.) especializados en la patología del cáncer de colon, para cada uno de las siguientes:
(a)
infiltrado linfoide tumoral (b) reacción linfoide en el borde invasivo (de10 a 20 campos analizados por paciente). Las densidades de estos infiltrados inmunes se registraron independientemente por los investigadores, como débil (resultado 1), moderada (resultado 2), o fuerte (resultado 3), tal como se describe a continuación.
Trescientos setenta y siete tumores seleccionados al azar de los 415 tumores evaluados según TMA se reevaluaron en cuanto a la densidad de células inmunes. La revisión de las secciones de tejido se llevó a cabo de forma independiente por dos patólogos (D.D., T.M.) o dos investigadores (F.P., J.G.) especializados en la patología del cáncer de colon. Se analizaron un promedio de cuatro secciones de tumor primario. Los campos analizados se seleccionaron como representativos de la región y estaban lejos de material necrótico o abscesos. Los infiltrados inmunes se registraron de la siguiente manera:
(a)
infiltrados linfoides tumorales:
La densidad de infiltrados linfoides tumorales se cuantificó contando los linfocitos redondos pequeños distribuidos dentro del epitelio y el estroma peritumoral del tumor en cinco campos de potencia media (microscopio Nikon, objetivo x 20). La densidad de infiltrado inmune registrada como 1 (débil), 2 (moderada) o 3 (fuerte), se observó en el 16%, 62% y 22% de las series, respectivamente.
(b)
reacción linfoide en el borde invasivo:
El corte de linfocitos colindantes con el punto más profundo de avance del tumor (borde invasivo) se consideró como destacado (resultado 3), no destacado (resultado 2) o ausente (resultado 1). La reacción linfoide registrada como 1, 2 o 3, se observó en el 18%, 60% y 22% de las series, respectivamente.
(c) nódulos linfoides que rodean la periferia del tumor
La reacción linfoide de tipo Crohn se definió como agregados linfoides (a menudo con centros germinales) que rodeaban la periferia de un carcinoma invasivo, encontrados habitualmente en la interfase de la muscular propia externa y el tejido fibroadiposo pericólico, no asociados con ninguna mucosa (por ejemplo, origen diverticular) o nódulo linfático preexistente. Se requirió esta característica (resultado 2) a dos agregados linfoides grandes. Más de dos agregados linfoides grandes se refirieron al resultado 3, mientras que sólo uno o una ausencia de agregados linfoides se registró como resultado 1. La densidad de nódulos linfoides registrada como 1, 2 ó 3, se observó en el 38%, 39% y 23% de las series, respectivamente.
Análisis por PCR Taqman en tiempo real
Se extrajo el ARN total de 100 especimenes de tumor congelados seleccionados al azar a partir de un grupo de 959 casos; se analizó la expresión génica de 75 muestras, de suficiente calidad y cantidad utilizando PCR Taqman en tiempo real cuantitativa (Matrices de baja densidad) y el sistema de PCR robótico 7900 (Applied-Biosystems, Foster City, CA), tal como se describe a continuación.
Se congelaron de forma inmediata muestras de tejido durante los 15 minutos siguientes a la cirugía y se almacenaron en N2 líquido. Se extrajo el ARN de especimenes de tumor congelados seleccionados al azar (n=100) a partir del grupo. Se aisló el ARN total mediante homogeneización con un kit de aislamiento RNeasy (Qiagen, Valencia, CA). Se evaluaron la integridad y la cantidad del ARN en un bioanalizador-2100 (Agilent Technologies, Palo Alto, CA). Setenta y cinco muestras tenían una calidad y cantidad de ARN suficiente para el análisis con matriz de baja densidad (“análisis Low-Density-Array”). Todas estas muestras, representativas del grupo, se evaluaron bien en cuanto al análisis de la expresión génica. Se llevaron a cabo experimentos de RT-PCR según las instrucciones del fabricante (Applied-Biosystems, Foster City, CA). Se realizó una PCR TaqMan en tiempo real cuantitativa utilizando matrices de densidad baja y el sistema de PCR robótico 7900 (Applied-Biosystems) (véase la lista de genes en la tabla 2 para más detalles). Los cebadores y sondas de 18S y GAPDH se utilizaron como controles internos. Los datos se analizaron utilizando el SDS Software v2.2 (Applied-Biosystems).
Se congelaron de forma inmediata muestras de tejido durante los 15 minutos siguientes a la cirugía y se almacenaron en N2 líquido. Se extrajo el ARN de especimenes de tumor congelados seleccionados al azar (n=100) a partir del grupo (n=959). Se aisló el ARN total mediante homogeneización con un kit de aislamiento RNeasy (Qiagen, Valencia, CA). Se evaluaron la integridad y la cantidad del ARN en un bioanalizador-2100 (Agilent Technologies, Palo Alto, CA). Setenta y cinco muestras tenían una calidad y cantidad de ARN suficiente para el análisis con matriz de baja densidad (“Low-Density-Array analysis). Todas estas muestras, representativas del grupo, se evaluaron bien en cuanto al análisis de la expresión génica. Se llevaron a cabo experimentos de RT-PCR según las instrucciones del fabricante (Applied-Biosystems, Foster City, CA). Se realizó una PCR TaqMan en tiempo real cuantitativa utilizando matrices de densidad baja y el sistema de PCR robótico 7900 (Applied-Biosystems) (véase la lista de genes en la tabla 2 para más detalles). Los cebadores y sondas de 18S y GAPDH se utilizaron como controles internos. Los datos se analizaron utilizando el SDS Software v2.2 (Applied-Biosystems).
Análisis por citometría de flujo a gran escala
Se extrajeron células por dispersión mecánica de 39 muestras de tumor fresco. Todas las células (incluyendo las células tumorales) se analizaron mediante citometría de flujo. Las células de la mucosa normal de un sitio que estaba lejos del tumor fresco también se analizaron. Las células se incubaron durante 30 minutos a 4oC con anticuerpos contra los marcadores de células inmunes (véase la tabla 3 para la lista de anticuerpos). Los análisis se llevaron a cabo con un citómetro de flujo de cuatro colores FACScalibur y un software CellQuest (Becton Dickinson, San Diego, CA). Las subpoblaciones se midieron como un porcentaje del número total de todas las células y un porcentaje del número de células CD3+. Se aplicó un agrupamiento jerárquico de enlaces promedio (“Averagelinkage hierarchical clustering”) y los resultados se registraron utilizando el programa GENESIS (Sturn A, Quackenbush J, Trajanoski Z. Genesis: cluster analysis of microarray data. Bioinformatics 2002; 18(1): 207-8; Galon J, Franchimont D, Hiroi N, y otros Gene profiling reveals unknown enhancing y suppressive actions of glucocorticoids on immune cells.” Faseb J 2002;16(1): 61-71; software disponible en http: / / www.genome.tugraz.at).
Construcción de una micromatriz de tejido
Utilizando un instrumento de matriz de tejido (Beecher Instruments, ALPHELYS, Plaisir, France), se eliminaron dos áreas representativas del tumor (centro y borde invasivo) (perforaciones de 0,6 mm y 1 mm de diámetro, respectivamente) a partir de bloques de tejido embebidos en parafina que se prepararon en el momento de la resección. De los carcinomas colónicos que se reseccionaron entre 1990 y 2003, el 50 por ciento (415) se seleccionaron al azar para la construcción de micromatrices de tejido. En base a los descubrimientos patológicos T, N, M, VELIPI, los pacientes con estos tumores fueron representativos del grupo entero. Las muestras de tejido expuestas en bloques de parafina receptores se cortaron en secciones de 5 μm para la tinción de hematoxilina de Harris (HE) e inmunohistoquímica.
Inmunohistoquímica
Después de la recuperación de antígenos y la detención de la actividad de la peroxidasa endógena, se incubaron las secciones (60 minutos a temperatura ambiente) con anticuerpos monoclonales contra CD45RO y CD3 (Neomarkers, Fremont, CA). Se aplicaron el sistema Envision+ (esqueleto polimérico conjugado a enzima acoplado con anticuerpos secundarios) y DAB-chromogen (Dako, Copenhaguen, Dinamarca). Las secciones de tejido se contratiñeron con hematoxilina de Harris. Como controles negativos se utilizaron anticuerpos monoclonales de ratón del mismo isotipo. Se analizaron las muestras con una terminal de análisis por imagen (Spot Browser®, ALPHELYS). Se obtuvieron las imágenes de puntos de alta resolución policromáticas (740x540 pixel, resolución 1,181 μm / pixel) (aumento x100 veces). Se registraron las mediciones como el número de células positivas por unidad superficial de tejido
Análisis estadístico
Se utilizaron curvas de Kaplan-Meier para evaluar la influencia de signos patológicos de invasión metastática temprana (VELIPI) sobre la supervivencia total y libre de enfermedad. Se calculó la significancia de diversos parámetros clínicos mediante análisis univariado utilizando la prueba log-rank (tabla 1). Se utilizó el modelo de riesgos proporcionales de Cox para ensayar la influencia simultánea sobre la supervivencia (supervivencia total y libre de enfermedad) de todos los covariados encontrados significativos en el análisis univariado. Se utilizaron los mismos ensayos para calcular el efecto de la densidad de CD45RO (número de células / mm2) sobre la supervivencia total y libre de enfermedad, solo o junto con los covariados de estadificación (T, N, M) del tumor, nódulo y metástasis. La prueba T anova y la prueba Wilcoxon-Mann-Whitney fueron las pruebas paramétricas y no paramétricas utilizadas para identificar marcadores con una expresión significativamente diferente entre los tumores positivos a VELIPI y negativos a VELIPI. Se determinó la normalidad del logaritmo de los niveles de expresión génica y de las densidades de CD45RO utilizando la prueba de Shapiro. Se utilizó la prueba de Wilcoxon para calcular la significancia de la diferencia entre supervivencias promedio entre diferentes grupos de pacientes. Todas las pruebas fueron bilaterales. Un valor de P < 0,05 se consideró significativo estadísticamente. Se informó de todos los valores de P sin ajustes de corrección múltiples. Todos los análisis se realizaron con el software estadístico R y Statview.
Material y procedimientos del ejemplo 5
A.3. Pacientes y bases de datos
Se revisaron todos los registros de 415 pacientes con cáncer colorrectal (CRC) que se sometieron a resección primaria de su tumor en los Hospitales Laennec-HEGP entre 1990 y 2003. Estos 415 pacientes de los hospitales Laennec-HEGP fueron el principal tema del estudio de los presentes inventores (tabla 11-S1).
Se disponía de muestras de tumor embebidas en parafina de 150 pacientes consecutivos a los que se les había diagnosticado CRC en el hospital Avicenne entre 1996 y 2001. Finalmente, se evaluaron los análisis de supervivencia de 119 pacientes de estas series de validación, cuyo seguimiento no se había perdido y con muestras disponibles de biopsia de las 2 regiones tumorales (puntos de micromatriz de tejido). Estos 119 pacientes fueron el primer conjunto de validación (12, 33, 48, y 26 pacientes con estadios I, II, III, y IV de UICC-TNM , respectivamente) del hospital Avicenne.
Se seleccionaron muestras de tumor congeladas de 75 pacientes de los hospitales Laennec-HEGP para analizar la expresión génica. Estos pacientes son diferentes de los de la serie principal de 415 pacientes. A partir de esta serie de 75 pacientes (6, 17, 24, y 28 pacientes con estadios I, II, III, y IV de UICC-TNM, respectivamente), se evaluaron los análisis de supervivencia de muestras de tumor embebidas en parafina de 69 pacientes, con muestras disponibles de biopsia de las 2 regiones de tumor (puntos de micromatriz de tejido). Estos 69 pacientes de los hospitales Laennec-HEGP fueron el segundo conjunto de validación.
El tiempo de observación en estos grupos fue el intervalo entre el diagnóstico y el último contacto (muerte o último seguimiento). Los datos se controlaron en el último seguimiento para pacientes sin recaída, o muerte. La duración media del seguimiento de la serie principal fue de 45,3 meses. Los valores mín:máx hasta la progresión / muerte o último seguimiento fueron (0:166) meses, respectivamente. El tiempo de recurrencia o tiempo libre de enfermedad se definió como el intervalo desde la fecha de cirugía hasta la fecha de recaída de tumor confirmada para pacientes con recaída y desde la fecha de cirugía hasta la fecha del último seguimiento para pacientes libres de enfermedad. Los descubrimientos histopatológicos y clínicos se registraron según el sistema de estadificación UICC-TNM (L. Sobin, C. Wittekind, “clasificación TNM de tumores malignos” (“TNM classification of malignant tumors”). 6a, Ed. (Wiley-Liss, Nueva York, 2002). La recuperación de los pacientes después de la cirugía se realizó en el Laennec-HEGP, Avicenne y hospitales asociados para todos los pacientes según la práctica general para pacientes con CRC. Se administró quimioterapia adyuvante a pacientes con estadio III de CRC, con estadio II de alto riesgo de CRC, y quimioterapia paliativa a pacientes con cánceres colorrectales avanzados (estadio IV) y a pacientes sin resección completa del tumor. La quimioterapia adyuvante se basó en fluorouracil (FU). Los datos de seguimiento se recogieron de forma prospectiva y se actualizaron. Se construyó una base de datos segura basada en Web, TME.db
“Base de datos de microambiente tumoral” (“Tumoral MicroEnvironment Database”) disponible bajo petición, en un tercer nivel de arquitectura utilizando Java-2 Enterprise-Edition (J2EE) para integrar conjuntos de datos clínicos, y los resultados de tecnologías de alto rendimiento.
A.4. Histopatología
Análisis de PCR Taqman en tiempo real
Se llevó a cabo un análisis de PCR Taqman en tiempo real tal como se ha descrito en el apartado de “material y procedimientos de los ejemplos 1 a 4” anterior.
Construcción de micromatriz de tejido
Se realizó una construcción de micromatriz de tejido, tal como se ha descrito en el apartado de “material y procedimientos de los ejemplos 1 a 4” anterior.
Inmunoquímica
Se incubaron secciones de micromatrices de tejido (60 minutos a temperatura ambiente) con anticuerpos monoclonales contra CD3 (SP7), CD8 (4B11), CD45RO (OPD4), GZMB (GrB-7), citoqueratina (AE1AE3) y citoqueratina-8 (Neomarkers, Fremont, CA). Se aplicaron el sistema Envision+ (esqueleto polimérico conjugado a enzima acoplado con anticuerpos secundarios) y DAB-chromogen (Dako, Copenhaguen, Dinamarca). Se revelaron tinciones dobles con anticuerpos secundarios conjugados con fosfato y FastBlue-chromogen. Para tinciones simples, se contratiñeron secciones de tejido con hematoxilina de Harris. Como controles negativos se utilizaron anticuerpos monoclonales de ratón del mismo isotipo. Se analizaron las muestras con una terminal de análisis por imagen (Spot Browser®, ALPHELYS). Se obtuvieron las imágenes de puntos de alta resolución policromáticas (740x540 pixel, resolución 1,181 μm / pixel) (aumento x100 veces). Se registró la densidad como el número de células positivas por unidad de área superficial de tejido. Para cada duplicado, se utilizó la densidad promedio para el análisis estadístico.
Para cada tumor, el duplicado de puntos mostró un buen nivel de homogeneidad de densidades de células teñidas en cada región del tumor (CT e IM). Estaban presentes densidades heterogéneas de los infiltrados inmunes (HiLo y LoHi) entre regiones del tumor (CT / IM) en el 37%, 33%, 47%, 36% de los tumores a los que se había evaluado las densidades de células CD3, CD8, CD45RO y GZMB, respectivamente.
Análisis estadístico
Para visualizar la matriz de correlación presentada en la figura 1 y para llevar a cabo el agrupamiento jerárquico no centrado de Pearson se utilizó un software de agrupamiento Genesis (J. Galon y otros, 2002, Faseb J, Vol. 16 : 61). Se utilizó el paquete pvcluster R para validar los agrupamientos “clusters” formados.
Se utilizaron los estimadores de Kaplan Meier de supervivencia para visualizar las curvas de supervivencia y para obtener los estimadores de la media, percentil 75 y porcentajes de supervivencia a los 2, 4 y 5 años para la OS y DFS. La prueba log-rank se utilizó para comparar la supervivencia libre de enfermedad y total en diferentes grupos. Para los marcadores medidos con RT-PCR, el nivel de expresión medio se tomó como corte para dicotomizar las variables. Para los cuatro marcadores estudiados adicionalmente en dos regiones diferentes (CT e IM) utilizando TMA (CD3, CD45RO, CD8, GZM) se aplicó la estrategia del “valor de p mínimo” para obtener el corte que proporcionaba la mejor separación entre los grupos de pacientes relacionado con su resultado de supervivencia libre de enfermedad. Los valores de corte para densidades de células CD3, CD8, CD45RO, GZMB fueron 370, 80, 80, 30 células / mm2 en el centro del tumor y 640, 300, 190 y 60 células / mm2 en el borde invasivo, respectivamente. Dado que los valores de P obtenidos de este modo pueden presentar una sobrevaloración severa, los valores de P logrank de DSF se corrigieron utilizando la fórmula propuesta por Altman y otros (D.G. Altman y otros, 1994, J. Natl Cancer lnst, Vol. 86: 829). De forma adicional, los valores de P log-rank de la DFS y OS se calcularon utilizando la validación cruzada 2 veces (D. Faraggi y otros, 1996, Stat Med, Vol. 15 : 2203) después de la realización de 100 repeticiones (con y sin estratificar las variables de agrupamiento). Los valores de p medios se resumen en las tablas 13-14 (S4-S5) y 16-17 (S7-S8).
Se aplicó un modelo de riesgos proporcionales de Cox multivariado al marcador de regiones combinadas CD3CTCD3IM para determinar su proporción de riesgo después del ajuste mediante marcadores tumorales histopatológicos tradicionales. El modelo de Cox se aplicó sólo a pacientes con estadios I, II, III de UICC-TNM para garantizar una función de riesgo de línea de base común. Las proporciones de riesgos a partir del modelo de DFS se corrigieron utilizando un factor de contracción estimado de la validación cruzada “leave-one-out” tal como sugirieron Hollander y otros (N. Hollander y otros, 2004, Stat Med, Vol. 23: 1701). En las tablas 14-15 y 18-19 se presentan los modelos que utilizan la media como corte. Adicionalmente, los marcadores de interés fueron un factor de pronóstico independiente cuando se consideraban los marcadores de interés en su escala continua original (no se muestran los datos).
En todo el texto, una valor de P<0,05 se consideró significativo estadísticamente. Todos los análisis se llevaron a cabo con el software estadístico R (paquete de supervivencia) y Statview.
B. RESULTADOS
Ejemplo 1 : Correlación entre el resultado clínico y la respuesta inmune adaptativa
1.1 Invasión metastática temprana y resultado clínico
La significancia del pronóstico de la presencia de embolia vascular (VE), invasión linfática (LI), e invasión perineural (PI), que describía la invasión metastática temprana (VELIPI), se investigó mediante análisis univariado de los 959 pacientes con cáncer colorrectal. VE, LI, PI, y VELIPI así como el estadio T, N, M influenciaron significativamente la supervivencia libre de enfermedad y total (P<0,001) (tabla 1).
Los índices de supervivencia libre de enfermedad de cinco años fueron del 32,4 por ciento entre pacientes con tumores negativos a VELIPI, y del 12,1 por ciento entre pacientes con tumores positivos a VELIPI, respectivamente. También se observaron diferencias en la duración media de la supervivencia libre de enfermedad (3,3 frente a 26,9 meses para tumores positivos a VELIPI y negativos a VELIPI, respectivamente, P<0,001). Se encontró un patrón similar para la supervivencia total (tabla 1).
Además, la presencia de más de una señal de invasión metastática temprana confirió un pronóstico peor que una única señal. Las curvas de Kaplan-Meier sugirieron una supervivencia total y supervivencia libre de enfermedad más largas en pacientes con tumores negativos a VELIPI que en pacientes con tumores positivos a VELIPI (prueba logrank, P<0,001). VE, LI, o PI se correlacionaban con los estadios N y M (P<0,001 para todas las comparaciones). La influencia de todos los covariados significativos sobre la supervivencia se ensayó simultáneamente utilizando un modelo de riesgos proporcionales de Cox. El análisis multivariado, ajustando a la estadificación TNM, confirmó que el estado VELIPI se asociaba de forma significativa e independiente a un pronóstico mejor (P=0,04 y P=0,01 para supervivencia total y libre de enfermedad, respectivamente). Ajustando para la estadificación de Dukes, el estado VELIPI se asoció independientemente con un pronóstico mejor (P=0,007 y P=0,002 para la supervivencia total y libre de enfermedad, respectivamente).
1.2 Infiltración de células inmunes, inflamación, invasión metastática temprana y pronóstico
Se evaluaron tumores colorrectales (n=377) de forma histopatológica para un infiltrado de células inmunes dentro del tumor y en el borde invasivo.
La presencia de un infiltrado inmune fuerte (resultado 3) se asoció con tumores negativos a VELIPI.
Se midieron los ARNm para moléculas proinflamatorias e inmunosupresoras en 75 tumores colorrectales mediante PCR en tiempo real cuantitativa con matriz de baja densidad. No se encontró ninguna asociación significativa entre el contenido de ARNm para los mediadores proinflamatorios (IL-8, VEGF, CEACAM-1, MMP-7, Cox-2 y trombospondina-1), o para moléculas inmunosupresoras (TGFβ, IL-10, B7-H3, y CD32b) y el estado VELIPI o la recaída (figura1 y datos no mostrados).
Las células T se diferencian en células TH1 o TH2 después de la expresión de T-bet o GATA-3, respectivamente. Las respuestas inmunes protectoras están mediadas por células T de memoria efectoras con el fenotipo CD8+, CD45RO+, CCR7-, CD62L-, perforina+, granulisina+, granzima-B+. Estas células ejercen una función efectora inmediata tras la estimulación con antígeno por los mediadores citotóxicos que se liberan. Tal como se muestra en la figura1, CD8α, granulisina, y granzima-B aumentaron en tumores negativos a VELIPI y aumentaron aún más en los tumores de pacientes que no habían recaído, en comparación con tumores positivos a VELIPI de pacientes que habían recaído (P<0,05).
Además, los tumores negativos a VELIPI de pacientes que no habían tenido recaída tenían un aumento significativo de los mediadores de TH1, T-bet, IRF-1, e IFN-γ en comparación con tumores positivos a VELIPI de pacientes que habían recaído (P<0,05). En cambio el factor de transcripción de TH2, GATA-3, no aumentó en ningún grupo de pacientes (figura 1).
Ejemplo 2 : Fenotipos de células inmunes infiltrantes de tumor
Se analizaron las subpoblaciones de células inmunes de 39 cánceres de colon acabados de reseccionar mediante una citometría de flujo a gran escala. Para perfeccionar el análisis, se midieron 410 combinaciones diferentes de marcadores superficiales mediante FACS, y los resultados se representaron desde la expresión mínima hasta la expresión máxima.
Las células T, células B, células NK, células NKT, y macrófagos se analizaron en relación con el estado VELIPI de los tumores. Las células T CD3+ fueron la más extendidas de las células inmunes infiltrantes de tumor. Las células T
CD3+, CD3+CD4+, y CD3+CD8+ aumentaron significativamente (aumento de 2,6, 2,5, 4,9 veces, respectivamente, P<0,05) en tumores negativos a VELIPI en comparación con tumores positivos a VELIPI.
El análisis a gran escala de los marcadores fenotípicos y funcionales de subpoblaciones de células T (porcentaje de células positivas en la población total aislada del tumor y dentro de la población de células T CD3+) reveló una diferencia significativa (P<0,05) entre tumores negativos a VELIPI y positivos a VELIPI para 65 combinaciones diferentes de marcadores. El agrupamiento jerárquico (Eisen MB, Spellman PT, Brown PO, Botstein D. Cluster analysis and display of genome-wide expression patterns. Proc Natl Acad Sci U S A 1998; 95(25): 14863-8) demostró un patrón homogéneo en tumores positivos a VELIPI, mientras que se pudieron distinguir dos subgrupos de tumores negativos a VELIPI.
Todos los marcadores (CD45RO, CD45RA, CD27, CD28, CCR7, CD127) del proceso de diferenciación de células T de células vírgenes a células T de memoria efectoras estaban presentes en el agrupamiento de marcadores expresados de forma diferencial. Los marcadores de la migración de células T (CD62L-, CCR7-, CD103, CD49d, CXCR3) y de la activación (HLA-DR, CD98, CD80, CD86, CD134) también se expresaron de forma diferente entre tumores negativos a VELIPI y positivos a VELIPI.
Los resultados han demostrado que las células T vírgenes (CD3+CCR7+) eran poco frecuentes en los tumores. Por el contrario, en el camino de diferenciación a partir de células T de memoria tempranas (CD45RO+CCR7-CD28+CD27+) hasta células T de memoria efectoras (CD45RO+CCR7-CD28-CD27-), se detectaron todas las subpoblaciones. En comparación con los tumores positivos a VELIPI, los tumores negativos a VELIPI tenían, de forma significativa, más de estas células T (P<0,05). Los resultados muestran la elevada proporción de células T CD8+ maduras en tumores negativos a VELIPI. Al contrario que en los tumores, la mucosa normal distante de los mismos pacientes, no mostraba diferencias en las subpoblaciones de células T CD8+ según el estado VELIPI.
Ejemplo 3 : Células T de memoria efectoras y supervivencia
Se realizó el análisis inmunohistoquímico sobre micromatrices de tejido preparadas a partir de 415 cánceres colorrectales. La tinción con un anticuerpo anti-CD3 reveló la presencia de células T tanto dentro del tumor como en el borde invasivo del mismo. Se contaron células CD45RO+ mediante un software de imagen automático. Un estudio de validación mostró una correlación estrecha entre los conteos de células ópticos y automáticos (R2=0,914 P<0,001).
Los tumores negativos a VELIPI contenían números elevados de células CD45RO en comparación con tumores positivos a VELIPI (P=0,02). Además, una densidad alta de células T de memoria estaba asociada con tumores negativos para nódulos linfáticos (N-) y negativos para metástasis (M-) (P<0,001).
Los estadios avanzados de invasión de nódulos linfáticos (N2, N3) estaban asociados a densidades bajas de CD45RO en los tumores (figura2).
El análisis de riesgos proporcionales de Cox multivariado demostró que M (P<0,001), N (P=0,002), y T (P=0,004) así como CD45RO (P=0,02) eran factores de pronóstico de supervivencia total independientes. Las curvas de Kaplan-Meier sugirieron una supervivencia total y supervivencia libre de enfermedad más largas (figura 3A, 3B) en pacientes con tumores que contenían una densidad alta de CD45RO que en pacientes con densidad baja (prueba log-rank, P<0,001). Los pacientes cuyos tumores contenían una densidad alta de CD45RO tenían una supervivencia libre de enfermedad promedio de 36,5 meses y una supervivencia total promedio de 53,2 meses, en comparación con los 11,1 y 20,6 meses, respectivamente, entre pacientes con densidad baja de CD45RO (P<0,001 ara todas las comparaciones) (figura 3A, 3B). Los índices de supervivencia total (figura 3A) y supervivencia libre de enfermedad (figura 3B) de cinco años fueron del 46,3 y 43,1 por ciento entre pacientes con tumores que contenían una densidad alta de CD45RO y 23,7 y 21,5 por ciento entre pacientes con tumores que contenían baja densidad de CD45RO.
Los resultados de los ejemplos 1 a 3 anteriores muestran que existe una relación entre señales patológicas de invasión metastática temprana (embolia vascular (VE), invasión linfática (LI), e invasión perineural (PI), denominadas colectivamente VELIPI) y el resultado en 959 cánceres colorrectales.
También se ha demostrado la existencia de una asociación entre el estado VELIPI del tumor y la evidencia de una respuesta inmune dentro del tumor. En particular, un análisis de 39 cánceres colorrectales demostró que la presencia de células T de memoria efectoras intratumorales, definidas por los marcadores CD3, CD8, CD45RO, CCR7, CD28, y CD27, se asociaba con tumores negativos a VELIPI. El análisis de 415 tumores colorrectales demostró que una densidad alta de células CD45RO+ se correlacionaba con un resultado clínico bueno.
En las series de 959 cánceres colorrectales en esta descripción, una embolia detectada mediante examen patológico meticuloso mostraba una asociación independiente significativa entre el estado VELIPI y la supervivencia total.
En los ejemplos 1 a 3 anteriores, no se encontraron diferencias significativas en el contenido de ARNm para
moléculas proinflamatorias e inmunosupresoras en tumores positivos a VELIPI y negativos a VELIPI, o en tumores de pacientes que tuvieron o no recaída. Estos descubrimientos sugieren que la inflamación no es un factor en la invasión metastática temprana.
En cambio, había un ARNm aumentado para productos y marcadores de células T efectoras TH1 (CD8, T-bet, IRF-1, IFN-γ, granulisina, y granzima-B), y este incremento se asoció con una supervivencia prolongada y carencia de señales patológicas de invasión metastática temprana.
Utilizando micromatrices de tejido, en los ejemplos 1 a 3 anteriores se demostró la asociación entre un elevado número de células T CD45RO+ y la ausencia de invasión linfovascular y perineural (P<0,002). Los tumores que contenían una densidad alta de células T de memoria efectoras se asociaron con una supervivencia libre de enfermedad y total más largas que para tumores que carecían de dichas células (P<0,001). La presencia de células T de memoria CD45RO-positivas en el tumor fue un factor de pronóstico independiente.
En los ejemplos 1 a 3, la medición cuantitativa de alto rendimiento de las diferencias celulares y moleculares entre cánceres colorrectales permitió una caracterización detallada del microentorno del tumor, y la identificación de asociaciones con el resultado clínico. Los resultados experimentales muestran que el microentorno del tumor y la respuesta inmune del huésped tienen una importancia principal en la progresión del tumor.
De este modo, en los ejemplos 1 a 3 anteriores se ha demostrado que el análisis univariado mostró diferencias significativas en supervivencia libre de enfermedad y supervivencia total según la presencia o ausencia de señales patológicas de invasión metastática temprana (P<0,001). Mediante el análisis de Cox multivariado, el estadio patológico (T, N, M) (P<0,001) y la invasión metastática temprana (P=0,04) se asociaron de forma independiente con la supervivencia. Los tumores que carecían de señales de invasión metastática temprana tenían infiltrados de células inmunes y ARNm aumentado para productos de células T efectoras TH1 (CD8, T-bet, IRF-1, IFN-γ, granulisina, y granzima-B).
Por el contrario, no se expresaron de forma diferencial ni mediadores proinflamatorios ni moléculas inmunosupresoras. En los tumores con señales tempranas de invasión metastática, o sin las mismas, existieron diferencias significativas para 65 combinaciones de marcadores de células T, y el agrupamiento jerárquico demostró que los marcadores de la migración de células T, activación y diferenciación estaban aumentados en tumores que carecían de estas señales.
Estos tumores contenían números aumentados de células T CD8-positivas, que variaban de células T de memoria tempranas (CD45RO+CCR7-CD28+CD27+) a células de memoria efectoras (CD45RO+CCR7-CD28-CD27-). La presencia de células CD45RO+ de memoria infiltrantes, evaluada mediante inmunohistoquímica, se correlacionó con señales de invasión metastática temprana, estadio patológico y supervivencia.
Por lo tanto, se ha demostrado que las señales de una respuesta inmune dentro de los cánceres colorrectales están asociadas con la ausencia de evidencia patológica de invasión metastática temprana y supervivencia prolongada.
Ejemplo 4 : Correlación entre (i) respuesta inmune adaptativa y (i) tiempos de recurrencia y supervivencia
Se investigó la orientación funcional de la respuesta del huésped dentro de cánceres colorrectales mediante PCR cuantitativa en tiempo real a través de la evaluación de 18 genes relacionados de forma inmune. Estos genes se expresaban de forma variable entre los 75 tumores estudiados.
Los análisis de correlación realizados entre todos los genes (que representaban 153 ensayos de correlación) demostraron 70 combinaciones significativas (P<0,05) que incluían 39 combinaciones altamente significativas (P<0,0001) (véase tabla 4).
Se generó una matriz de correlación seguida de agrupamiento jerárquico no supervisado que ofrecía una forma conveniente de visualizar patrones de similitud y diferencia entre todas las correlaciones. Esto permitió la identificación de un agrupamiento dominante de genes comodulados, compuestos de genes relacionados a TH1 (Tbet, IRF-1, IFNγ) e inmune-adaptativos (CD3ζ, CD8, GLNY, GZMB), y dos agrupamientos que se refieren a mediadores proinflamatorios e inmunosupresores.
Los patrones de expresión de las agrupaciones eran casi exclusivos mutuamente en los tumores. Los niveles de expresión de los genes del agrupamiento TH1 / adaptativo se correlacionaban de forma inversa con recaída, mientras que no pasó con los otros (VEGF, MMP-7, Cox-2, IL-8, Survivina, CEACAM1, TRAIL-R, B7H3, IL-10, TGFb).
Una estructura de árbol jerárquica clasificando los 75 cánceres colorrectales según los niveles de ARNm de los genes de la agrupación TH1 / adaptativo (de niveles de expresión máximos a mínimos) demostraron índices de recurrencia progresivos del 20% al 80%, (prueba exacta de Fisher comparando el grupo 1 y el grupo 2, P=0,016). Los pacientes con un patrón aumentado de expresión génica TH1 / adaptativo en el tumor se asociaron con el mejor
pronóstico.
En conjunto, estos datos proporcionaron una prueba de un efecto beneficioso de la inmunidad TH1 / adaptativa in situ sobre el resultado clínico.
A continuación, los resultados finales celulares de los perfiles de expresión génica inmunoadaptativa se calcularon mediante un análisis de micromatrices de tejido basado en inmunohistoquímica de 415 tumores.
Además, la distribución de la respuesta inmune adaptativa in situ se exploró marcando el centro del tumor (CT) junto con el borde invasivo (IM).
En las dos regiones del tumor, la inmunotinción de los linfocitos T totales (CD3), efectores de células T CD8 y la molécula citotóxica asociada (GZMB), y células T de memoria (CD45RO) mostró un amplio espectro de densidades de células inmunes positivas entre todas las muestras ensayadas.
Las 6640 inmunotinciones correspondientes se analizaron con una terminal de análisis por imagen dedicada para la cuantificación de la señal (puntos capturados), permitiendo mediciones de densidad de células precisas.
Un estudio de validación mostró una correlación estrecha entre conteos de células ópticos y automáticos (R2>0,9, P<0,001 para todos los marcadores).
Las distribuciones de células inmunes en regiones específicas se analizaron en relación al resultado clínico. Los tumores de pacientes sin recaída tenían una densidad de células inmunes (CD3, CD8. CD45RO, GZMB) dentro de cada región del tumor significativamente más alta (CT o IM) (todos P<0,003), que los tumores de pacientes con recaída (figura 4).
En base a una cuantificación de señal por ordenador, se creó una media para ensayar los valores de corte de las densidades de las células teñidas (para todos los marcadores en las dos regiones del tumor) para las discriminación de los pacientes en cuanto a tiempos supervivencia libre de enfermedad y supervivencia total (1600 pruebas logrank). Esto permitió definir los valores de corte óptimos de las densidades de células inmunes (CD3, CD8, CD45RO, GZMB), y demostrar que había un intervalo grande de valores de corte en las dos regiones del tumor que eran significativos (figura 5). Según estos valores de corte, se observó que los infiltrados de células inmunes (densidades altas o bajas para CD3, CD8, CD45RO, GZMB) en cada región del tumor (CT o IM) distinguieron de forma marcada los pacientes (n=415) en grupos con supervivencia libre de enfermedad (DFS) media diferente (figura 5). Las pruebas log-rank fueron altamente significativas para todos los marcadores estudiados en las dos regiones del tumor para la DFS (valores de P que oscilaban de 1,5 x 10-4 a 1,4 x 10-8) (figura 5 y tabla 5) y para la OS (tabla 6).
Adicionalmente se investigó si la distribución estructural de las poblaciones de células inmunes dentro del tumor (CT / IM) podría influir en el pronóstico. Se analizaron las curvas de Kaplan-Meier para la DFS y OS para pacientes con densidades de altas y bajas de CD3 en las dos regiones del tumor. Esto demostró que densidades de CD3CT / CD3IM altas daban como resultado una supervivencia total y libre de enfermedad mejores, en comparación con una densidad alta de CD3 en una única región (P<0,0001) (figura 7A, 7B). El análisis combinado de las regiones CT más IM aumentó aún más las diferencias de medias de DFS entre pacientes con densidades altas y bajas para todos los marcadores inmunes adaptativos (valores de P que oscilaban de 3,7 x 10-7 a 5.2 x10-11), en comparación con el análisis único de regiones CT o IM (figura 6 y figura 7C). De este modo, la DFS media para pacientes bajos y altos fue de 5,9 frente a 45,9 meses para CD3CT, de 12,9 frente a 47,8 meses para CD3IM (figura 6), y de 5,9 frente a 66,2 meses para CD3CT / CD3IM, respectivamente (figura 7C y tabla 4). Si se toman conjuntamente, estas observaciones indican que los tiempos de supervivencia libre de enfermedad y total se pueden predecir en base a la distribución arquitectónica y de la amplitud de la respuesta inmune adaptativa coordinada in situ en distintas regiones del tumor.
El pronóstico del cáncer colorrectal actualmente se basa en criterios histopatológicos de invasión tumoral. Los modelos de regresión de riesgos proporcionales de Cox ajustados para estadios de TNM y diferenciación del tumor mostraron que la densidad de CD3CT / CD3IM era un pronosticador independiente de la supervivencia libre de enfermedad y total (P=2.8 x10-6, P=3.0 x10-3, respectivamente) (tabla 5). De forma destacable, la densidad de CD3CT / CD3IM fue el parámetro más significativo asociado con supervivencia libre de enfermedad y tuvo un valor de P mejor que el de los estadios T y N para al análisis de la supervivencia total. Además, todos los marcadores inmune adaptativos también presentaron un valor de pronóstico independiente ajustado a los estadios TNM y a la diferenciación del tumor para la supervivencia libre de enfermedad y total (tabla 7).
La estadificación convencional del cáncer colorrectal no explica la marcada variabilidad de resultados que aparece dentro de cada estadio. Dado que la naturaleza y la amplitud de la respuesta inmune in situ mantenía un valor de pronóstico independiente fuerte, los presentes inventores investigaron si la evaluación de esta respuesta inmune coordinada podría predecir aún mejor los resultados de los pacientes en cada estadio. Los presentes inventores estratificaron pacientes según la clasificación de Dukes (figura 8a) y demostraron una influencia de CD3CT / CD3IM en todos los estadios de la enfermedad (figura 8b).
De manera inesperada, los presentes inventores descubrieron que una respuesta inmune adaptativa fuerte coordinada in situ se correlacionaba con un pronóstico igualmente favorable, independientemente de la invasión del tumor a través de la pared intestinal y la extensión de los nódulos linfáticos locales (Clasificación de Dukes A, B, C). En cambio, una respuesta inmune adaptativa in situ se correlacionaba con un pronóstico muy malo, incluso en pacientes con invasión tumoral mínima (clasificación de Dukes A y B) (figura 8b).
En los ejemplos 1 a 3 anteriores, se demostró que la ausencia de señales tempranas de diseminación tumoral (invasión linfovascular y perineural) y de invasión de los nódulos linfáticos estaba asociada con la presencia de una densidad fuerte de células T de memoria efectoras intratumorales (TEM).
En el presente ejemplo también se determina si la evaluación adicional de la densidad de célula de memoria (CD45RO+) respecto a la densidad de célula T CD3+ en las dos regiones del tumor también discrimina pacientes con riesgo de recurrencia de tumor. CD3CT / CD3IM / CD45ROCT / CD45ROIM estratificaron pacientes de forma destacada en dos grupos con riesgo alto y bajo de recurrencia del tumor (figura 8c). Sorprendentemente, densidades bajas de estos marcadores en las dos regiones del tumor revelaron un resultado similar para pacientes con estadio C, B e incluso A de Dukes, en comparación con pacientes con metástasis distante concomitante (D de Dukes).
En la presente descripción, utilizando la medición cuantitativa de alto rendimiento de parámetros inmunes celulares y moleculares, se caracterizaron las fuerzas inmunológicas en el microambiente del carcinoma colorrectal humano.
Sea cual sea el papel de la inmunorecuperación y estado físico, los datos actuales demuestran claramente el concepto de que una vez los carcinomas colorrectales humanos se vuelven detectables clínicamente, la inmunidad antitumoral natural in situ desempeña un papel principal en el control de la recurrencia del tumor después de la escisión quirúrgica.
Las respuestas inmunes adaptativas beneficiosas in situ no estaban restringidas a pacientes con una invasión del tumor mínima, indicando que las fuerzas inmunológicas in situ podían persistir junto con la progresión del tumor. La posibilidad no puede excluir que los linfocitos intratumorales modifican el estroma del tumor o las células tumorales,
o ambos, de tal forma que atenúan la capacidad metastática de las células tumorales.
Sin embargo, la correlación de la expresión de los marcadores inmune adaptativos in situ, moléculas asociadas a TH1 y mediadores citotóxicos con una incidencia de la recurrencia del tumor baja aporta una evidencia del rechazo mediado de forma inmune de células tumorales persistentes después de la cirugía.
De esta forma, el buen valor de pronóstico asociado con la presencia in situ de una densidad alta de células T de memoria (células CD45RO positivas), probablemente es el resultado de las propiedades de tráfico críticas y de la capacidad de protección antitumoral de larga duración de estas células, tal como se muestra en un modelo en ratones18.
La presente evaluación de la respuesta inmune adaptativa in situ que se realiza utilizando mediciones cuantitativas de densidades de células inmunes tanto en el centro como en el borde del tumor, reveló la importancia de una respuesta inmune adaptativa coordinada para controlar la recurrencia del tumor.
De forma inesperada, los criterios inmunológicos que se utilizan en esta descripción no sólo tuvieron un valor de pronóstico que era superior e independiente a los de las clasificaciones TNM y Dukes, sino que también se correlacionaba con un pronóstico igualmente favorable sin tener en cuenta la invasión del tumor.
El tiempo de recurrencia y el tiempo de supervivencia total se demuestra que están gobernados más por el estado de la respuesta inmune adaptativa local que por la presencia de expansión del tumor a través de la pared intestinal y hacia el nódulo o nódulos linfáticos regionales.
Esta nueva información tiene diversas implicaciones importantes y puede cambiar la comprensión de la evolución de un carcinoma, que incluye carcinoma colorrectal. Además, el criterio que se ha utilizado, debería conducir a una reevaluación de la clasificación utilizada actualmente del carcinoma colorrectal, e indica con más precisión, los pacientes con riesgo alto de recurrencia del tumor, que se podrían beneficiar de terapia adyuvante (que incluye inmunoterapia).
La utilidad de la inmunohistoquímica, combinada con la disponibilidad de un conjunto extensivo de anticuerpos contra los marcadores inmunes, debería facilitar la aplicación de la estrategia de los presentes inventores a otros tumores.
Ejemplo 5 : Resultados adicionales relativos a la correlación entre (i) respuesta inmune adaptativa y (i) tiempos de recurrencia y supervivencia
Se llevaron a cabo análisis genómicos y de inmunotinción in situ sobre 75 y 415 pacientes, respectivamente (tabla 11 - S1). Los datos se introdujeron en una base de datos de microambiente tumoral (TME.db; acceso disponible bajo
petición). Los presentes inventores utilizaron PCR en tiempo real cuantitativa para evaluar los niveles de expresión de genes inmunes relacionados con la inflamación, inmunidad adaptativa de T-colaboradora 1 (TH1) e inmunosupresión. Estos genes demostraron patrones de expresión variables en los 75 tumores estudiados. Los análisis de correlación que se llevaron a cabo entre todos los genes demostraron 39 combinaciones altamente significativas (P<0,0001) (tabla 4). Se identificó una agrupación dominante de genes comodulados para la inmunidad adaptativa de TH1 (factor de transcripción 21 de la caja T) (T-bet), factor 1 regulador del interferón (IRF1), IFNγ CD3ζ, CD8, granulisina (GLNY), granzima B (GZMB)). Una estructura en árbol jerárquica clasificando los pacientes según los niveles de expresión de los genes de esta agrupación reveló una correlación inversa entre la expresión de estos genes y la recurrencia del tumor (valor de P comparando los grupos de pacientes, todos P<0,05). Estos datos muestran que la inmunidad adaptativa de TH1 tiene un efecto beneficioso sobre el resultado clínico.
A continuación, se utilizaron micromatrices de tejido para investigar la respuesta inmune adaptativa in situ en el centro del tumor (CT) y el borde invasivo (IM) de 415 CRC. Se cuantificó la inmunotinción de los linfocitos T totales (CD3), células T CD8 efectoras y su molécula citotóxica asociada (GZMB), y células T de memoria (CD45RO) utilizando una terminal de análisis por imagen dedicada. Los tumores de pacientes sin recurrencia tenían unas densidades de células inmunes (CD3, CD8, GZMB, CD45RO) dentro de cada región del tumor (CT, IM), superiores a las de pacientes cuyos tumores habían recaído, tal como se observó anteriormente en el ejemplo 4 anterior. En cada región del tumor (CT, IM) y para cada marcador (CD3, CD8, GZMB, CD45RO) había una correlación significativa estadísticamente entre la densidad de células inmunes y el resultado de los pacientes para un intervalo grande de valores de corte (figura 9 - S5). En particular, utilizando el corte que dio como resultado el valor de P mínimo para la supervivencia libre de enfermedad, las densidades de células CD3+, CD8+, GZMB+, y CD45RO+ en cada región del tumor (CT e IM) permitió estratificar a los pacientes en grupos con supervivencia libre de enfermedad diferente estadísticamente (valores de P corregidos después (23), que oscilaban desde 1,0 x 10-2 hasta 4,8 x10-6) y supervivencia total (valores de P que oscilaban de 5,5 x 10-3 hasta 7,9 x 10-8) (y tablas 12, 13 - S3, S4). Los reanálisis de los datos utilizando 100 repeticiones de validaciones cruzadas 2 veces después (24) (tablas 12, 13 -S3, S4) o estableciendo el corte en la media de los conjuntos de datos (tablas 14, 15 - S5, S6), proporcionó resultados concordantes como valor de pronóstico de cada parámetro inmune.
A continuación, se investigó si el análisis combinado de regiones del tumor podría mejorar la predicción de la supervivencia de los pacientes. Para todos los marcadores de la inmunidad adaptativa (CD3, CD8, GZMB y CD45RO), los análisis combinados de las regiones CT más IM (HiHi frente LoLo) aumentaron las diferencias en los tiempos de supervivencia libre de enfermedad y total comparando el análisis de una región única (Hi frente a Lo) (tablas 12-15 - S3-S6). Los datos también se analizaron utilizando una validación cruzada 2 veces después (24) (100*CV para cada marcador), mostrando diferencias altamente significativas (tablas 12, 13 - S3, S4). CD3CT / CD3IM se asoció con los valores de P más pequeños para el análisis de supervivencia libre de enfermedad y total (P=7,6 x 10-8 y P=4,0 x 10-7, respectivamente) (tablas 12, 13 - S3, S4). Para confirmar estos resultados, se analizó un grupo adicional de pacientes diferente de la primera serie y un tercer grupo de CRC de otro hospital. Para cada grupo se determinaron los valores de corte medios para CD3CT / CD3IM (50% of pacientes con una densidad alta y 50% de pacientes con una densidad baja). Los dos grupos independientes confirmaron los datos obtenidos en la primera serie. Todos los análisis estadísticos también se realizaron en el subgrupo de pacientes sin metástasis distante concomitante (estadios I, II, y III de UICC-TNM). Para CD3CT / IM, CD8CT / IM y CD45ROCT / IM se observaron valores de P significativos para los análisis de supervivencia libre de enfermedad y supervivencia total (tablas 16-19 - S7-S10).
Se determinó si estos criterios inmunes podrían discriminar el resultado de pacientes en cada fase de la progresión del cáncer. Los pacientes se estratificaron según la clasificación UICC-TNM (25) (figura 10A). Una reacción inmune in situ fuerte se correlacionaba con un pronóstico favorable sin tener en cuenta la extensión local del tumor y la invasión a nódulos linfáticos regionales (estadios I, II, y III). En cambio, una reacción inmune in situ débil en las dos regiones del tumor se correlacionaba con un pronóstico malo incluso en pacientes con una invasión del tumor mínima (estadio I) (figura 10B). Los presentes inventores demostraron recientemente la importancia de la densidad de células T de memoria CD45RO+ en la diseminación del tumor limitante de CRC (22). Los presentes inventores descubrieron que los pacientes con densidades bajas de células CD3+ y células T de memoria CD45RO+ en las dos regiones del tumor (CT e IM) tenían un pronóstico muy malo, similar a los pacientes con metástasis distante concomitante (estadio IV) (figura 10C). En el análisis multivariado, después de ajustar la invasión del tumor (estadio T), la diferenciación del tumor y la invasión de nódulos linfáticos (estadio N), la densidad CD3CT / CD3IM (HiHi, heterogénea, LoLo) se mantuvo como un factor de pronóstico independiente con la proporción de riesgos más elevada y el valor de P más bajo en el análisis de supervivencia libre de enfermedad (HR de 2,391; P=1,4 x 10-6 corregida después (26)) (tabla 20 - S11). La densidad de CD3CT / CD3IM fue el único parámetro independiente asociado con la supervivencia total (HR of 1,89 P= 1,2 x 10-5) (tabla 21 - S12). Los parámetros histopatológicos no se asociaron más a la supervivencia libre de enfermedad y total en pacientes con densidades altas o bajas coordinadas de los marcadores inmunes en las dos regiones del tumor (HiHi frente a LoLo) (tablas 20 y 21 - S11 y S12).
Además, tal como se muestra en las figuras 11 y 12, el procedimiento de pronóstico in vitro según la presente invención puede llevarse a cabo de forma satisfactoria para el pronóstico de varios tipos de cánceres, tal como ilustra la predicción del resultado de cánceres de colon y recto.
También de forma adicional, tal como se ilustra en la figura 13, se ha probado que el procedimiento de pronóstico in vitro según la presente invención es altamente fiable para el pronóstico del resultado de cánceres en pacientes que han sufrido cánceres en un estadio temprano.
También de forma adicional, tal como ilustra la figura 14, se ha demostrado que el procedimiento de pronóstico in vitro según la presente invención permite un pronóstico exacto del resultado de cánceres, utilizando, como el uno o más marcadores biológicos, una combinación de un conjunto de seis marcadores biológicos, concretamente PDCD1LG1, VEGF, TNFRSF6B, IRF1, IL8RA y SELL, que se cuantificaron mediante un procedimiento de análisis de expresión génica, de forma más precisa, análisis por PCR en tiempo real.
En resumen, los resultados presentados en el ejemplo 5 muestran que una vez los CRC humanos se vuelven detectables clínicamente, la respuesta inmune adaptativa juega un papel en la prevención de la recurrencia del tumor.
Se descubrió una correlación positiva entre la presencia de marcadores para la polarización de TH1, células T citotóxicas y de memoria y una incidencia baja de la recurrencia del tumor.
De este modo, en esta descripción se encontró que el tipo, la densidad, y la localización de células inmunes en los CRC tenía un valor de pronóstico que era superior e independiente a los de la clasificación de UICC-TNM (L. Sobin y otros, 2002, “Clasificación TNM de tumores malignos” (“TNM classification of malignant tumors”). 6ª, ed., Wiley-Liss, Nueva York). Estos resultados muestran que el tiempo de recurrencia y el tiempo de supervivencia total se gobiernan principalmente por el estado de la respuesta inmune adaptativa local.
La nueva herramienta inmunológica dada a conocer por la presente invención puede conducir a la revisión de los indicadores actuales de resultado clínico y puede ayudar a identificar los pacientes con riesgo alto que se podrían beneficiar de la mayor parte de las terapias adyuvantes.
Tabla 1: Supervivencia libre de enfermedad y total (n=959 pacientes) Supervivencia libre de Supervivencia total (OS) enfermedad (DFS)
No. de
Índice Media Valor Índice Media Valor
pacientes
a 5 de de P* a 5 de de P*
años
meses años meses
%
%
Etapa T
<0,001 s <0,001 s
pTis
39 48,7 55,7 48,7 55,7
pT1
64 42,6 52,2 44,4 63,8
pT2
156 40,4 43,6 44,2 49,1
pT3
562 23,7 16,5 26,7 25,8
pT4
208 16,6 1,6 17,6 16,8
Etapa N
<0,001 s <0,001 s
N0
568 35,4 34,6 38,8 43,1
N+
354 15,1 4,3 16,7 16,9
Etapa M
<0,001 s <0,001 s
M0
747 34,5 32,6 37,6 41,1
M+
212 0,5 0,1 0,9 12,3
Clasificación
<0,001 s <0,001 s
de Dukes
A
83 47,0 55,6 47,0 55,6
B
438 37,2 39,2 41,1 46,8
C
227 24,7 19,5 27,3 28,1
D
212 0,5 0,1 1,0 12,1
Sexo
0,38 ns 0,47 ns
Hombre
494 25,9 16,4 28,5 29,4
Mujer
465 28,2 19,3 30,5 27,3
Localización
0,20 ns 0,14 ns
Tabla 1: Supervivencia libre de enfermedad y total (n=959 pacientes) Supervivencia libre de enfermedad (DFS) No. de pacientes Índice a 5 años % Media de meses Valor de P* RC 243 23,9 14,5
Supervivencia total (OS) Índice a 5 años % Media de meses Valor de P*24,7 19,7
TC
51 7,6 9,2 9,8 22,2
LC
84 28,6 15,3 31,0 27,2
SC
298 26,8 14,7 29,5 29,5
R
287 32,4 32,1 38,5 40,4
Diferenciación
0,28 ns 0,08 ns
Bien
737 30,7 21,7 33,6 33,2
Moderado
187 14,4 9,3 15,5 17,8
Escaso
35 17,1 2,6 17,1 11,6
Coloide Mucinoso
No 766 28,2 19,5 0,087 ns 30,9 30,9 0,270 ns
Sí
193 22,3 14,9 23,8 21,8
Número de nudos de linfa analizados
<8 426 34,0 31,0 0,11 ns 37,1 40,0 0,69 ns
≥8
633 21,4 12,9 23,5 23,2
VE
<0,001 s <0,001 s
No
797 31,0 23:8 33,9 34,1
Sí 162 7,4 1,4 8,0 13,9 LI <0,001 s No 803 29,5 21,6 32,1 32,0 Sí 156 14,1 0,5 16,0 16,1 PI <0,001 s No 860 29,3 20,7 32,0 32,0 Sí 99 7,1 0,1 8,1 16,2 VELIPI (VE o LI o PI) <0,001 s No 702 32,4 26,9 35,5 35,5 Sí 257 12,1 3,3 13,2 16,8 VE o LI <0,001 s No 716 31,8 24,4 35,2 35,0 Sí 243 13,6 3,7 12,6 16,3 VE y LI <0,001 s No 884 28,3 10,7 31,2 31,0 Sí 75 12,0 0,2 9,3 11,9 VE y LI y PI <0,001 s No 911 28,0 19,5 30,7 30,5 Sí 48 8,3 0,1 0,3 9,6 <0,001 s RC: Colon derecho, TC: Colon transversal, LC: Colon izquierdo, SC: Colon sigmoide, R: Recto VE: Embolia vascular, LI: Invasión linfática, PI: Invasión Perineural Valor de P prueba logRank
<0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 s s s s s s s
Tabla 2: Lista de genes
Gen
Nombre Número de acceso Loc. Cr.
IL10
Interleuquina 10 NM_000572 1q31-q32
IL8
Interleuquina 8 NM_000584 4q13-q21
IFNG
Interferón, gamma NM_000619 12q14
TGFB1
Factor de crecimiento transformante, beta 1 NM_000660 19q13,2
Gen
Nombre Número de acceso Loc. Cr.
PTGS2
Prostaglandina-endoperóxido sintasa 2 (Cox2) NM_000963 1q25,2
CEACAM1
Molécula de adhesión a célula relacionada con el antígeno carcinoembriónico 1 NM_001712 19q13,2
IRF1
Factor 1regulador de interferón NM_002198 5q31,1
MMP7
Metaloproteinasa 7 de matriz (matrilisina, uterina) NM_002423 11q21-q22
VEGF
Factor de crecimiento endotelial vascular NM_003376 6p12
GZMB
granzima B NM_004131 14q11,2
TBX21
21 de caja T (T-bet) NM_013351 17q21,2
B7H3
homólogo 3 de B7 NM_025240 15q23-q24
CD8A
antígeno CD8, alpha polipéptido (p32) NM_001768 2p12
GNLY
Granulisina NM_006433 2p12-q11
BIRC5
5 que contiene la repetición IAP de baculovirus (survivina) NM_001158 NM_198053 17q25
CD3Z
antígeno CD3Z, zeta polipéptido (complejo TTT3) NM_000734 1q22-q23
TNFRSF10A
Superfamilia del receptor del factor de necrosis tumoral, miembro 10a NM_003844 8p21
CD4
antígeno CD4 (p55) NM_000616 12pter-p12
Tabla 3: lista de anticuerpos
Anticuerpo
Nombre común Clon Isotipo Fluorócromo especie Fabricante
CCR5
CCR5
45531 IgG2b FITC ratón R&amp;D systems
CCR7
CCR7
3D12 IgG2a PE rata BD pharmingen
CD103
Integrina alfa E Ber-ATC8 IgG1 PE ratón BD pharmingen
CD119
IFN-gamma-R1 BB1E2 IgG2a FITC ratón serotec
CD120a
TNFR1 H398 IgG2a PE ratón serotec
CD120b
TNFR2 MR2-1 IgG1 PE ratón serotec
CD122
IL-2R-beta MIK-beta1 IgG2a FITC ratón serotec
CD127
IL-7R-alfa R34,34 IgG1 PE ratón beckman coulter
CD134
OX40L-R ACT35 IgG1 FITC ratón BD pharmingen
CD14
CD14 M5E2 IgG2a APC ratón BD pharmingen
CD152
CTLA-4 BNI3 IgG2a APC ratón BD pharmingen
CD154
CD40L TRAP1 IgG1 FITC ratón BD pharmingen
CD178
FasL NOK1 IgG1 - ratón BD pharmingen
CD183
CXCR3 1C6 / CXCR3 IgG1 APC ratón BD pharmingen
CD184
CXCR4 12G5 IpG2a APC ratón BD pharmingen
CD19
CD19 HIB19 IgG1 FITC ratón BD pharmingen
CD1a
CD1a HI149 IgG1 FITC ratón BD pharmingen
CD210
IL-10R-alfa 3F9 IgG2a PE rata BD pharmingen
CD25
IL-2R-alfa M-A251 IgG1 APC ratón BD pharmingen
CD26
Dipeptidil-peptidasa IV M-A261 IgG1 PE ratón BD pharmingen
CD27
CD27 M-T271 IgG1 PE ratón BD pharmingen
CD28
CD28
CD28,2 IgG1 APC ratón BD pharmingen
CD3
CD3c UCHT1 IgG1 FITC ratón BD pharmingen
CD3
CD3c UCHT1 IgG1 CyCr ratón BD pharmingen
CD3
CD3ε S4,1 IgG2a PE-Cy5 ratón serotec
CD32
FcγRII AT10 IgG1 FITC ratón serotec
CD4
CD4 RPA-T4 IgG1 FITC ratón BD pharmingen
CD4
CD4 RPA-T4 IpG1 PE ratón BD pharmingen
CD44
CD44 G44-26 IgG2b APC ratón BD pharmingen
CD45
CD45 HI30 IgG1 CyCr ratón BD pharmingen
CD45Ra
CD45Ra
HI100 IgG2b FITC ratón BD pharmingen
CD45Ro
CD45Ro
UCHTL1 IgG2a APC ratón BD pharmingen
CD47
CD47 B6H12 IgG1 PE ratón BD pharmingen
CD49d
VLA-4 9F10 IgG1 PE ratón BD pharmingen
CD5
CD5
UCHT2 IgG1 PE ratón BD pharmingen
CD54
ICAM-1 HA58 IgG1 PE ratón BD pharmingen
CD56
CD56 B159 IgG1 PE ratón BD pharmingen
CD62L
L-selectina Dreg56 IgG1 FITC ratón BD pharmingen
CD69
CD69
FN50 IgG1 APC ratón BD pharmingen
CD7
CD7 M-T701 IgG1 FITC ratón BD pharmingen
CD8
CD8 RPA-T8 IgG1 APC ratón BD pharmingen
CD8
CD8
HIT8a IgG1 PE ratón BD pharmingen
CD80
B7,1 L307,4 IgG1 PE ratón BD pharmingen
CD83
CD83 HB15e IgG1 PE ratón BD pharmingen
CD86
B7,2 FUN-1 IgG1 FITC ratón BD pharmingen
CD95
Fas DX2 IgG1 APC ratón BD pharmingen
CD97
CD97 VIM3b IgG1 FITC ratón BD pharmingen
CD98
CD98
UM7F8 IgG1 FITC ratón BD pharmingen
CXCR6
CXCR6
56811 IgG2b PE ratón R&amp;D systems
GITR
GITR policlonal IgG cabra R&amp;D systems
HLA-DR
HLA-DR
G46,6(L243) IgG2a FITC ratón BD pharmingen
ICOS
ICOS C394,4A IgG PE ratón clinisciences
IFNγRII
IFNγRII
policlonal IgG - cabra R&amp;D systems
IL-18Rα
IL-18Rα 70625 IgG1 PE ratón R&amp;D systems
KIR-NKAT2
KIR-NKAT2
DX27 IgG2a FITC ratón BD pharmingen
PD1
PD1
J116 IgG1 PE ratón clinisciences
Estreptavidina
Estreptavidina
- - APC - BD pharmingen
TCR αβ
TCR αβ T10B9.A1-31 IgM FITC ratón BD pharmingen
TGFRII
TGFRII
25508 IgG1 FITC ratón R&amp;D systems
Tabla 4: Análisis de correlación
Genes
Correlación 95% CI Valor de P
CD8A - TBX21
0,902 (0,848 / 0,938) <0,0001
CD3Z - CD8A
0,797 (0,694 / 0,868) <0,0001
CD3Z - TBX21
0,784 (0,676 / 0,859) <0,0001
B7H3 - TGFB1
0,760 (0,643 / 0,843) <0,0001
IFNG -TBX21
0,759 (0,635 / 0,844) <0,0001
CD4 -CD8A
0,738 (0,612 / 0,828) <0,0001
CD8A - IFNG
0,728 (0,592 / 0,823) <0,0001
CD4 -TBX21
0,727 (0,597 / 0,820) <0,0001
CD3Z - CD4
0,719 (0,586 / 0,815) <0,0001
CD4 -TGFB1
0,678 (0,531 / 0,786) <0,0001
CD8A - GNLY
0,671 (0,522 / 0,781) <0,0001
IFNG - IRF1
0,664 (0,505 / 0,779) <0,0001
GNLY -IFNG
0,663 (0,505 / 0,779) <0,0001
IRF1-TBX21
0,656 (0,502 / 0,770) <0,0001
IL8 -PTGS2
0,643 (0,485 / 0,761) <0,0001
GNLY -TBX21
0,627 (0,464 / 0,749) <0,0001
CD3Z - IRF1
0,617 (0,451 / 0,742) <0,0001
CD8A - IRF1
0,617 (0,451 / 0,742) <0,0001
CD3Z - GNLY
0,613 (0,446 / 0,739) <0,0001
CD3Z - IFNG
0,605 (0,428 / 0,737) <0,0001
GZMB - IFNG
0,604 (0,422 / 0,739) <0,0001
GNLY -IRF1
0,597 (0,425 / 0,727) <0,0001
IL10 -TGFB1
0,596 (0,424 / 0,726) <0,0001
CD8A - IL10
0,586 (0,411 / 0,719) <0,0001
CD4 -IL10
0,583 (0,408 / 0,717) <0,0001
CD8A - GZMB
0,574 (0,392 / 0,713) <0,0001
GZMB -TBX21
0,548 (0,359 / 0,693) <0,0001
CD3Z - GZMB
0,538 (0,347 / 0,687) <0,0001
CD4 -IRF1
0,520 (0,330 / 0,670) <0,0001
GNLY -GZMB,
0,520 (0,324 / 0,673) <0,0001
B7H3 - IL10
0,517 (0,326 / 0,668) <0,0001
CD4 - GZMB
0,507 (0,309 / 0,663) <0,0001
GZMB - IRF1
0,504 (0,305 / 0,661) <0,0001
IL10 -TBX21
0,494 (0,297 / 0,650) <0,0001
CD4 -IFNG
0,493 (0,289 / 0,655) <0,0001
B7H3 - CD4
0,475 (0,275 / 0,636) <0,0001
CD8A - TGFB1
0,466 (0,264 / 0,628) <0,0001
CD3Z - IL10
0,459 (0,255 / 0,623) <0,0001
CD4 - GNLY
0,454 (0,250 / 0,619) <0,0001
TBX21 -TGFB1
0,433 (0,226 / 0,603) 0,0001
GNLY -IL10
0,413 (0,202 / 0,587) 0,0002
CD3Z - TGFB1
0,398 (0,185 / 0,575) 0,0004
IFNG - IL10
0,390 (0,168 / 0,575) 0,0009
B7H3 - VEGF
0,371 (0,155 / 0,554) 0,0011
B7H3 - IL8
0,370 (0,152 / 0,553) 0,0012
CEACAM1 - IRF1
0,359 (0,140 / 0,544) 0,0017
IL10 -IRF1
0,355 (0,136 / 0,541) 0,0019
IRF1 -VEGF
0,351 (0,131 / 0,538) 0,0022
B7H3 - MMP7
0,335 (0,112 / 0,526) 0,0038
B7H3 - PTGS2
0,333 (0,112 / 0,523) 0,0037
IRF1 - TGFB1
0,333 (0,111 / 0,523) 0,0038
IL10 -PTGS2
0,325 (0,103 / 0,517) 0,0047
GZMB - IL10
0,320 (0,092 / 0,517) 0,0066
CD4 -VEGF
0,316 (0,093 / 0,509) 0,0062
GZMB -TGFB1
0,306 (0,076 / 0,504) 0,0097
IL8 -MMP7
0,295 (0,068 / 0,493) 0,0116
TBX21 -VEGF
0,294 (0,069 / 0,491) 0,0113
CEACAM1 -VEGF
0,292 (0,066 / 0,489) 0,0119
TGFB1 - VEGF
0,290 (0,065 / 0,488) 0,0124
BIRC5 - IRF1
0,265 (0,037 / 0,466) 0,0234
GNLY -TGFB1
0,257 (0,029 / 0,460) 0,0278
PTGS2 - TGFB1
0,257 (0,028 / 0,459) 0,0281
MMP7 -VEGF
0,251 (0,020 / 0,456) 0,0332
IFNG -TGFB1
0,239 (0,001 / 0,452) 0,0492
IRF1 - TNFRSF10A
0,238 (0,009 / 0,444) 0,042
BIRC5 - PTGS2
0,224 (-0,007 / 0,431) 0,0571
IL8 - TGFB1
0,223 (-0,007 / 0,431) 0,0578
B7H3 - IRF1
0,222 (-0,009 / 0,430) 0,059
MMP7 - TGFB1
0,221 (-0,012 / 0,430 ) 0,0622
B7H3 - CD8A
0,216 (-0,015 / 0,425) 0,0664
GZMB - VEGF
0,209 (-0,028 / 0,423) 0,0829
CD3Z - VEGF
0,207 (-0,024 / 0,418) 0,0784
IFNG - IL8
0,206 (-0,034 / 0,424) 0,0922
CD3Z - CEACAM1
0,204 (-0,027 / 0,415) 0,0836
CD8A - VEGF
0,203 (-0,028 / 0,414) 0,0846
IL10 - IL8
0,196 (-0,036 / 0,408) 0,0967
BIRC5 - IFNG
0,195 (-0,045 / 0,414) 0,111
GZMB-IL8
0,194 (-0,043 / 0,410) 0,1087
B7H3 - TBX21
0,191 (-0,041 / 0,403) 0,1056
B7H3 - CD3Z
0,188 (-0,044 / 0,401) 0,1109
CD4 - MMP7
0,181 (-0,052 / 0,397) 0,1274
CEACAM1 -TBX21
0,174 (-0,059 / 0,388) 0,1416
GNLY - PTGS2
0,173 (-0,059 / 0,388) 0,1435
MMP7 - PTGS2
0,162 (-0,073 / 0,379) 0,1748
BIRC5 - GZMB
0,161 (-0,077 / 0,381) 0,1842
B7H3 -GZMB
0,160 (-0,078 / 0,381) 0,1862
CD4 - TNFRSF10A
0,160 (-0,072 / 0,377) 0,176
IFNG - TNFRSF10A
0,156 (-0,086 / 0,380) 0,2048
GNLY - TNFRSF10A
0,153 (-0,079 / 0,370) 0,1957
TBX21 - TNFRSF10A
0,147 (-0,086 / 0,365) 0,2157
BIRC5 - IL8
0,145 (-0,088 / 0,363) 0,2225
TNFRSF10A - VEGF
0,136 (-0,097 / 0,355) 0,2518
B7H3 - TNFRSF10A
0,135 (-0,098 / 0,355) 0,2541
CD8A - TNFRSF10A
0,134 (-0,099 / 0,354) 0,2577
GZMB - PTGS2
0,134 (-0,104 / 0,358) 0,2702
CEACAM1 -TNFRSF10A
0,133 (-0,100 / 0,352) 0,2641
B7H3 - IFNG
0,126 (-0,116 / 0,353) 0,3088
IFNG - VEGF
0,123 (-0,119 / 0,351) 0,3177
CD3Z - TNFRSF10A
0,117 (-0,117 / 0,338) 0,3269
BIRC5 - CEACAM1
0,109 (-0,124 / 0,331) 0,3597
GNLY - IL8
0,106 (-0,128 / 0,328) 0,3754
IFNG - PTGS2
0,106 (-0,136 / 0,336) 0,3903
GZMB - TNFRSF10A
0,104 (-0,135 / 0,331) 0,3942
CEACAM1 -IFNG
0,093 (-0,148 / 0,325) 0,4506
B7H3 -GNLY
0,090 (-0,143 / 0,313) 0,4514
BIRC5 - GNLY
0,088 (-0,145 / 0,311) 0,4628
CEACAM1 -GZMB
0,087 (-0,151 / 0,316) 0,4736
CEACAM1 -GNLY
0,082 (-0,151 / 0,306) 0,4911
IL10 - MMP7
0,081 (-0,153 / 0,307) 0,499
IL8 - VEGF
0,078 (-0,155 / 0,303) 0,5132
BIRC5 - MMP7
0,077 (-0,157 / 0,304 ) 0,5192
CD8A - CEACAM1
0,076 (-0,157 / 0,3021) 0,5232
TGFB1 - TNFRSF10A
0,071 (-0,162 / 0,296) 0,5538
BIRC5 - VEGF
0,065 (-0,168 / 0,291) 0,5855
IRF1 - PTGS2
0,064 (-0,169 / 0,289) 0,594
IRF1 - MMP7
0,063 (-0,171 / 0,290) 0,6012
PTGS2 - VEGF
0,063 (-0,170 / 0,289) 0,5995
CEACAM1 - MMP7
0,035 (-0,199 / 0,264) 0,7742
IL10 - TNFRSF10A
0,032 (-0,199 / 0,261) 0,786
IL8 - IRF1
0,021 (-0,211 / 0,249) 0,8633
CD4 - CEACAM1
0,014 (-0,217 / 0,243) 0,9088
BIRC5 - TBX21
0,013 (-0,218 / 0,242) 0,9124
IFNG - MMP7
0,009 (-0,231 / 0,249) 0,9402
CD3Z - MMP7
0,005 (-0,227 / 0,236) 0,968
CEACAM1 - PTGS2
-0,001 (-0,231 / 0,229) 0,9923
IL10 - VEGF
-0,004 (-0,234 / 0,226) 0,9721
CD8A-PTGS2
-0,008 (-0,238 / 0,222) 0,9448
GZMB - MMP7
-0,008 (-0,244 / 0,229) 0,947
IL8 - TNFRSF10A
-0,017 (-0,246 / 0,214) 0,8892
GNLY - VEGF
-0,023 (-0,252 / 0,208) 0,8484
PTGS2 - TBX21
-0,036 (-0,264 / 0,196) 0,7631
MMP7 - TBX21
-0,049 (-0,277 / 0,185) 0,6844
BIRC5 - CD8A
-0,051 (-0,278 / 0,181) 0,6675
CD3Z - PTGS2
-0,051 (-0,278 / 0,181) 0,6683
BIRC5 - CD3Z
-0,054 (-0,280 / 0,179) 0,6528
B7H3 - CEACAM1
-0,063 (-0,289 / 0,169) 0,5972
PTGS2 - TNFRSF10A
-0,066 (-0,292 / 0,166) 0,5782
CD8A - MMP7
-0,086 (-0,311 / 0,149) 0,4739
B7H3-BIRC5
-0,095 (-0,318 / 0,138) 0,4236
CD4 - IL8
-0,101 (-0,323 / 0,133) 0,3987
CEACAM1 -IL8
-0,101 (-0,323 / 0,132) 0,3979
CD4 - PTGS2
-0,111 (-0,333 / 0,122) 0,3494
CEACAM1 -IL10
-0,111 (-0,333 / 0,122) 0,3495
IL8 - TBX21
-0,131 (-0,350 / 0,102) 0,2714
BIRC5 - IL10
-0,134 (-0,353 / 0,099) 0,2583
CD8A - IL8
-0,163 (-0,378 / 0,070) 0,1701
MMP7 - TNFRSF10A
-0,217 (-0,427 / 0,015) 0,0668
BIRC5 - TGFB1
-0,218 (-0,426 / 0,013) 0,0643
BIRC5 - CD4
-0,231 (-0,438 / -0,001) 0,0489
CEACAM1 -TGFB1
-0,239 (-0,445 / -0,010) 0,0413
GNLY - MMP7
-0,241 (-0,448 / -0,010) 0,0408
BIRC5-TNFRSF10A
-0,243 (-0,448 / -0,014) 0,0378
CD3Z - IL8
-0,258 (-0,461 / -0,030) 0,0272
Tabla 5
Supervivencia libre de enfermedad (DFS)
Tabla 5
No. de
Índice a los Índice a los Índice a los Media de Valor de P
pacientes
2 años % 4 años % 5 años % meses
GZM-CT
1,66 E-06
Hi
163 57,66 46,62 41,71 36,5
Lo
191 35,93 26,04 21,87 12,4
GZM-IM
9,42 E-07
Hi
175 56,00 44,57 38,28 36,6
Lo
129 38,76 31,00 26,36 12,9
CD45RO-CT
1,43 E-08
Hi
294 51,70 40,81 36,05 27,4
Lo
67 20,58 11,76 8,82 2,4
CD45RO-IM
2,16 E-06
Hi
190 56,31 46,84 42,10 42,0
Lo
178 35,19 24,58 20,11 12,4
CD8-CT
3,68 E-08
Hi
227 54,18 43,17 38,32 31,1
Lo
132 27,81 20,30 16,54 5,9
GD8-IM
1,53 E-04
Tabla 5
Supervivencia libre de enfermedad (DFS)
No. de Índice a los Índice a los Índice a los Media de Valor de P
pacientes
2 años % 4 años % 5 años % meses
Hi
129 60,93 50,78 45,31 49,2
Lo
185 40,64 29,41 24,59 16,6
CD3-CT
3,90 E-08
Hi
192 60,41 48,95 43,75 45,9
Lo
165 28,91 19,87 16,26 5,9
CD3-IM
3,37 E-08
Hi
178 59,77 49,72 44,69 47,8
Lo
175 35,42 24:57 20,00 12,9
GZM-CT/IM
3,67 E-07
HiHi
95 62,74 51,96 46,07 51,4
LoLo
80 39,43 29,57 25,35 12,9
CD45RO-CT/IM
4,57 E-10
HiHi
151 60,26 52,31 47,68 51,6
LoLo
41 16,66 11,90 9,52 1,8
CD8-CT/IM
4,61 E-08
HiHi
96 65,62 55,20 50,00 59,2
LoLo
93 30,85 21,27 17,02 5,9
CD3-CT/IM
5,20 E-11
HiHi
109 69,72 61,46 55,04 66,2
LoLo
93 27,95 19,35 13,97 5,9
Tabla 6
Supervivencia total (OS)
Tabla 6
No. de
Índice a los Índice a los Índice a los Media de Valor de P
pacientes
2 años % 4 años % 5 años % meses
GZM-CT
8,18 E-07
Hi
163 62,58 50,31 43,56 50,2
Lo
191 48,17 32,46 25,13 21,2
GZM-IM
1,27 E-02
Hi
175 61,14 48,57 39,43 45,3
Lo
129 55,04 37:21 29,46 29,1
CD45RO-CT
3,14 E-09
Hi
294 57,82 45,92 38,78 34,9
Lo
67 37,31 16,42 11,94 16,4
CD45RO-IM
7,68 E-04
Hi
190 62,63 50,53 44,21 49,2
Lo
178 46,63 30,90 23,03 19,8
CD8-CT
2,66 E-07
Hi
227 59,47 48,02 40,53 42,5
Lo
132 43,94 25,76 19,70 18,7
GD8-IM
1,22 E-03
Hi
129 65,63 53,91 46,88 54,8
Lo
185 54,84 37,10 28,50 29,6
CD3-CT
7,86 E-08
Hi
192 65,63 55,21 47,40 57,8
Lo
165 42,42 24,24 18,18 18,6
CD3-IM
9,08 E-05
Hi
178 64,04 52,25 46,07 52,6
Lo
175 48,57 32,57 24,00 21,4
GZM-CT/IM
1,50 E-03
HiHi
95 68,42 55,79 47,37 58,3
LoLo
80 58,75 37,50 28,75 32,0
CD45RO-CT/IM
4,12 E-07
HiHi
151 64,24 54,97 49,67 59,6
LoLo
41 39,02 14,63 12,20 17,7
CD8-CT/IM
1,21 E-06
HiHi
96 69,79 59,38 52,08 61,2
LoLo
93 49,46 29,03 21,51 22,3
CD3-CT/IM
5,07 E-08
Tabla 6
Supervivencia total (OS)
No. de Índice a los Índice a los Índice a los Media de Valor de P
pacientes
2 años % 4 años % 5 años % meses
HiHi
109 72,48 64,22 55,96 63,9
LoLo
93 45,16 25,81 16,13 19,3
Tabla 7: Análisis de riesgos proporcionales multivariado para la DFS
Variable*
Proporción de 95% CI P
riesgos
Estadio T
1,780 (1,348-2,362) 5,2 E-05
Estadio N
2,130 (1,481-3,060) 4,5 E-05
Diferenciación
1,110 (0,777-1,584) 5,7 E-01
Patrones de CD3CT/CD3IM
0,570 (0,450-0,721) 2,8 E-06
Variable*
Proporción de 95% CI P
riesgos
Estadio T
1,700 (1,275-2,268) 3,1 E-04
Estadio N
2,117 (1,449-3,093) 1,1 E-04
Diferenciación
0,969 (0,676-1,389) 8,6 E-01
Patrones de CD8CT/CD8IM
0,614 (0,480-0,786) 1,1 E-04
Variable*
Proporción de 95% CI P
riesgos
Estadio T
1,880 (1,441-2,452) 3,3 E-06
Estadio N
2,298 (1,599-3,301) 6,8 E-06
Diferenciación
1,035 (0,736-1,457) 8,4 E-01
Patrones de
0,564 (0,439-0,723) 6,2 E-06
CD45ROCT/CD45ROIM
Variable*
Proporción de riesgos 95% CI P
Estadio T
1,777 (1,334-2,37) 8,5 E-05
Estadio N
2,449 8,3 E-06 (1,651-3,63)
Diferenciación
1,049 (0,707-1,56) 8,1 E-01
Patrones de GZMBCT/GZMBIM
0,591 (0,459-0,76) 4,3 E-05
*M estratificada
5
Tabla 7: Análisis de riesgos proporcionales multivariado para la OS
Variable*
Proporción de 95% CI P
riesgos
Estadio T
1,335 (1,052-1,693) 1,7 E-02
Estadio N
1,657 (2,989-6,595) 3,6 E-03
Estadio M
4,440 (1,179-2,328) 1,5 E-13
Diferenciación
1,058 (0,748-1,496) 7,5 E-01
Patrones de CD3CT/CD3IM
0,726 (0,587-0,897) 3,0 E-03
Variable*
Proporción de 95% CI P
riesgos
Estadio T
1,376 (1,070-1,769) 1,3 E-02
Estadio N
1,575 (1,100-2,254) 1,3 E-02
Estadio M
4,467 (2,966-6,729) 8,0 E-13
Diferenciación
0,966 (0,679-1,375) 8,5 E-01
Patrones de CD8CT/CD8IM
0,712 (0,571-0,888) 2,5 E-03
Variable*
Proporción de 95% CI P
riesgos
Estadio T
1,396 (1,114-1,750) 3,7 E-03
Estadio N
1,684 (1,204-2,355) 2,3 E-03
Estadio M
4,160 (2,805-6,170) 1,4 E-12
Diferenciación
0,935 (0,677-1,292) 6,9 E-01
Patrones de
0,703 (0,558-0,885) 2,8 E-03
CD45ROCT/CD45ROIM
Variable*
Proporción de 95% CI P
riesgos
Estadio T
1,360 (1,071-1,73) 1,2 E-02
Estadio N
1,710 (1,188-2,46) 3,9 E-03
Estadio M
4,392 (2,866-6,73) 1,1 E-11
Diferenciación
1,094 (0,752-1,59) 6,4 E-01
Patrones de GZMBCT/GZMBIM
0,905 (0,722-1,14) 3,9 E-01
Tabla 9
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
18s
control endógeno control endógeno X03205
ACE
ACE
Tumor DCP, ACE1, DCP1, CD143, MGC26566 NM_000789
ACTB
Beta actina control endógeno control endógeno NM_003234
AGTR1
receptores de angiotensina II, tipo 1 angiogénesis AT1, AG2S, AT1B, AT2R1, HAT1R, AGTR1A, AGTR1B, AT2R1A, AT2R1B NM_031850. 1, NM_000685. 3
AGTR2
receptor de angiotensina II, tipo 2 angiogénesis AT2 NM_000686
APC
NM_000038
APOA1
apolipoproteina A-I vía MHC presente sobre células turn y módulo cytotox, interacción TCRg9d2 NM_000039
ARF1
señalización p53 supresor tumoral NM_001658
AXIN1
Axin Axin NM_181050| NM 003502
BAX
BAX
Vía de Apoptosis NM_138763, NM_138765, NM_004324, NM_138761
BCL2
BCL2
Vía de apoptosis NM_000633
BCL2L1
BCL-XL Vía de apoptosis NM_001191
CXCR5
Vía de quimioquina NM_001716
BMP2
BMP2
Vía TGF Proteína 8a morfogénica ósea NM_001200
BRCA1
NM_007294| NM_007295| NM_007296| NM-007297| NM_007298| NM_007299| NM_007300| NM_007301| NM_007302| NM_007303| NM_007304| NM_007305| NM_007306
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
BTLA
BTLA
Inmunidad adaptativa BandT asociado a linfocitos NM_181780
C3
C3 C3 NM_000064
CASP3
apoptosis apoptosis NM_004346
CASP9
caspasa 9, ap peptidasa, cisteína hCG25367 relacionada con apoptosis Anotación Celera de genes NM_001229.2 NM_001229
CCL1
CCL1
vía de quimioquina Quimioquina (C-C motivo) ligando 1 NM_002981
CCL11
Eotaxin vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 11 NM_002986
CCL13
MCP-4 vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 13 NM_005408
CCL16
HCC-4 vía de quimioquina Quimioquinas y receptores CC NM_004590
CCL17
TARC vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 17 NM_002987
CCL18
PARC vía de quimioquina Quimioquinas y receptores CC NM_002988
CCL19
Mip-3c, MIP-3 beta vía de quimioquina SCYA19 NM_006274
CCL2
MCP-1 vía de quimioquina SCYA2 NM_002982
CCL20
MIP-3 alfa vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 20 NM_004591
CCL21
6Cquina vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 21 NM_002989
CCL22
CCR4 ligando, MDC, Treg spec vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 22 NM_002990
CCL23
MPIF-1 vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 23 NM_145898| NM_005064
CCL24
Eotaxin-2 vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 24 NM_002991
CCL25
TECK vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 25 NM_148888, NM_005624
CCL26
Eotaxin-3 vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 26 NM_006072
CCL27
CTACK vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 27 NM_006664
CCL28
CCL28
vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 28 NM_019846| NM_148672
CCL3
Mip-la vía de quimioquina SCYA3 NM_002983
CCL5
Rantes vía de quimioquina SCYA5 NM_002985
CCL7
MCP-3 vía de quimioquina Quimioquina (motivo NM_006273
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
C-C) ligando 7
CCL8
MCP-2 vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) ligando 8 NM_005623
CCNB1
ciclo celular NM_031966
CCND1
ciclo celular NM_053056
CCNE1
ciclo celular NM_001238| NM_057182
CCR1
vía de quimioquina Quimioquinas y receptores CC NM_001295
CCR10
CCR10 vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) receptor 10 NM_016602
CCR2
CCR2
vía de quimioquina NM_000647
CCR3
CCR3
vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) receptor 3 NM_178329| NM_001837
CCR4
CCR4
vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) receptor 4 NM_005508
CCR5
CCR5
vía de quimioquina NM_000579
CCR6
CCR6
vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) receptor 6 NM_031409| NM_ 004367
CCR7
CCR7
vía de quimioquina NM_001838
CCR8
CCR8
vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) receptor 8 NM_005201
CCR9
CCR9
vía de quimioquina Quimioquina (motivo C-C) receptor 9 NM_006641
CCRL2
HCR vía de quimioquina Quimioquinas y receptores CC
CD154
CD154(TNFS F5) Inmunidad adaptativa NM_000074
CD19
células B Inmunidad adaptativa NM_001770
CD1a
CD1A Inmunidad adaptativa antígeno CD1A, un polipéptido NM_001763
CD2
antígeno CD2 (p50), receptor de glóbulo rojo de oveja Inmunidad adaptativa NM_001767
CD226
PTA1; DNAM1; DNAM1; TLISA1 Resumen: CD226 es una glucoproteína ~65 kDa expresada sobre la superficie de células NK, plaquetas, monocitos y un subgrupo de células T. adhesión, activación NM_006566
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
Es miembro de la superfamilia de Ig que contiene 2 dominios similares a Ig del conjunto V y está codificada por un gen sobre el cromosoma humano 18q22.3. CD226 media la adhesión celular a otras células que contienen un ligando no identificado y en entrecruzamiento de CD226 con anticuerpos provoca la activación celular
CD244
receptor 2B4de células asesinas naturales CD244 NM_016382
PDCD1LG1
B7H1 Inmunidad adaptativa NM_014143
CD28
CD28 Inmunidad adaptativa NM_006139
CD34
CD34 CD34 NM_001773
CD36
Receptor I de trombospondina antígeno CD36 (receptor de tipo colágeno) NM_0010015 47| NM_0010 01548| NM_0 00072
CD38
CD38
Inmunidad adaptativa NM_001775
CD3E
Antígeno CD3E, polipéptido epsilon (complejo TiT3) Inmunidad adaptativa NM_000733
CD3G
Antígeno CD3G, polipéptido gamma (complejo TiT3) Inmunidad adaptativa NM_000073
CD3Z
Antígeno CD3Z, polipéptido zeta (complejo TiT3) Inmunidad adaptativa NM_000734
CD4
antígeno CD4 (p55) Inmunidad adaptativa NM_000616
CD40LG
TNFSF5 Inmunidad adaptativa CD40L NM_000074
CD5
Inmunidad adaptativa NM_014207
CD54
ICAM-1 Inmunidad adaptativa NM_000201
CD6
Inmunidad adaptativa NM_006725
CD68
CD68 Inmunidad innata NM_001251
CD69
Inmunidad adaptativa NM_001781
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
CLIP
antígeno CD74 (polipéptido invariante del complejo de histocompatibilidad principal, asociado a antígeno de clase II) vía de MHC NM_0010251 58| NM_0010 25159| NM_0 04355
CD80
CD80
Inmunidad adaptativa NM-005191
CD83
Inmunidad adaptativa NM_004233
SLAMF5
CD84 Inmunidad adaptativa NM_003874
CD86
CD86 Inmunidad adaptativa NM_006889
CD8A
CD8 Inmunidad adaptativa NM_001768. 1
CDH1
Cadherina de tipo 1, Ecadherina (epitelial) adhesión, metástasis Émbolo NM_004360
CDH7
Adhesión adhesión NM_004361
CDK2
ciclo celular NM_052827| NM 001798
CDK4
ciclo celular NM_000075
CDKN1A
CIP1 p21 mutación y metilación inhibidor quinasa dependiente de ciclina 1A (p21, Cip1)
DKN1B
KIP1 p27 mutación y metilación inhibidor quinasa dependiente de ciclina 1B (p27, Kip1) NM_004064
CDKN2A
p16INK4a mutación y metilación inhibidor quinasa dependiente de ciclina 2A (melanoma, p16, inhibe CDK4) NM_000077; NM_058195; NM_058197;
CDKN2B
CDKN2B
inhibidor quinasa dependiente de ciclina 28 (p15, inhibe CDK24) NM_004936
CEACAM1
(CD66a) Tumor NM_0010249 12| NM_0017 12
COL4A5
Colágeno IV (COL4A5) Colágeno IV (COL4A5) NM_033381. 1, NM_033380. 1, NM_000495. 3
CREBBP
vía de CK Histona acetiltransferasa NM_004380
CRLF2
TSLP R Inmunidad adaptativa NM_022148| NM_0010122 88
CSF1
Factor 1 estimulador de colonias (macrófago) CSF-1 NM_000757
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
CSF2
CSF-2 CSF-2 NM_000758
CSF3
CSF-3 CSF-3 NM_000759
CTLA4
CD152 Inmunidad adaptativa CD152 NM_005214
CTNNB1
beta-catenina vía de wnt de catenina (proteína asociada a cadherina), beta 1, 88kDa vía wnt catenina (proteína asociada a cadhenina), beta 1, 88kDa NM_001904
CTSC
Inmunidad adaptativa micromatriz de DNA T NM_148170. 2| NM_00181 4.2
CX3CL1
Fractalkina vía de quimioquina quimioquina (motivo C-X3-C) ligando 1 NM_002996
CX3CR1
CX3CR1 vía de quimioquina quimioquina (motivo C-X3-C) receptor 1 NM_001337
CXCL1
GRO alfa vía de quimioquina quimioquina (motivo C-X-C) ligando 1 (actividad estimuladora del crecimiento de melanoma, alfa) NM_001511
CXCL10
IP10 quimioquina SCYB11 NM_001565
CXCL11
ITAC vía de quimioquina SCYB11 NM_005409
CXCL12
SDF-1 vía de quimioquina quimioquina (motivo C-X-C) ligando 12 (factor 1 derivado de célula estromal) NM_199168| NM_000609
CXCL13
BLC vía de quimioquina quimioquina (motivo C-X-C) ligando 13 (quimioataque de célula B ant) NM_006419
CXCL14
BRAK vía de quimioquina Quimioquinas CXC y receptores NM_004887
CXCL16
ligando CXCR6, Th1 vía de quimioquina quimioquina (motivo C-X-C) ligando 16 NM_022059
CXCL2
GRO beta vía de quimioquina quimioquina (motivo C-X-C) ligando 2 NM_002089
CXCL3
GRO gamma vía de quimioquina quimioquina (motivo C-X-C) ligando 3 NM_002090
CXCL5
ENA vía de quimioquina quimioquina (motivo C-X-C) ligando 5 NM_002994
CXCL6
GCP-2 vía de quimioquina quimioquina (C-X-C NM_002993
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
motivo) ligando 6 (proteína 2 quimiotáctica de granulocito)
CXCL9
MIG vía de quimioquina quimioquinas CXC y receptores NM_002416
CXCR3
CXCR3
vía de quimioquina GPR9 NM_001504
CXCR4
CXCR4
vía de quimioquina quimioquina (motivo C-X-C) receptor 4 NM_003467
CXCR6
CXCR6 vía de quimioquina quimioquina (motivo C-X-C) receptor 6 NM_006564
CYP1A2
CYP1A2 CYP1A2 NM_000761
CYP7A1
CYP7A1
CYP7A1
NM_000780
DCC
Eliminado en carcinoma colorrectal, Gen hCG1811785 Anotación Celera metástasis NM_005215. 1
DCN
DCN
vía de TGF Decorina Inh TGF NM_33503| NM_133504| NM_133505| NM_001920
DEFA6
Defensina alfa 6, sobreexpresión en colon K Defensa sobreexpresión en colon K NM_001926
DICER1
Dicer1, homólogo de Dcr-1 (Drosophila) vía de MRNA NM_030621; NM_177438
DKK1
vía de wnt homólogo 1 de dickkopf (Xenopus laevis) NM_012242
Dok-1
p62Dok vía de TCR expresado por células hematopoyéticas, rol inh prolif T NM_001381
Dok-2
P56Dok-2, FRIP vía de TCR expresado en las células T, rol Inh prolif T NM_201349| NM_003974
DOK6
NM_152721
DVL1
homólogo de DHS1 (dishevelled) homólogo de DHS1 (dishevelled) NM_181870| NM_182779| NM_004421
E2F4
E2F4
vía de TGF Factor 4 de transcripción de E2F, NM_001950
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
unión a p107/p130
EBI3
NM_005755
ECE1
ECE-1 ECE-1 ECE NM_001397
ECGF1
metástasis metástasis NM_001953
EDN1
endotelina 1, gen hCG37405 Anotación Celera EDN1,hCG374 05 NM_001955. 2
EGF
Factor de crecimiento epidérmico (betaurogastrona) NM_001963
EGFR
STRING predicho receptor del factor de crecimiento epidérmico (homólogo del oncogén de leucemia viral de eritroblasto (v-erbb), aviar) NM_005228
EIF4E
Factor 4E de iniciación de la traducción eucariota traducción 4E
CD105
angiogénesis Endoglina angiogénesis NM_000118
ENPEP
Glutamil aminopeptidasa (aminopeptidasa A) Gen Gene hCG21423 Anotación Celera ENPEP, hCG21423 NM_001977. 2
ERBB2
N_0010058 62| NM_0044 48
EREG
epiregulina,Gen hCG14966 Anotación Celera EREG, hCG14966 N_001432. 1
FCGR3A, FCGR3B
CD16 CD16 NM_000569,NM 000570
FN1
Fibronectina (precursor de F N) Flbronectina (precursor de F N) FN, CIG, FINC, LETS NM_002026. 1, NM_054034. 1
FOXP3
FOXP3
Inmunidad adaptativa caja forkhead P3 NM_014009
FYN
FYN
TCR vía FYN oncogén relacionado con SRC, FGR, YES NM_153047| NM_153048| NM_002037
FZD1
frizzled frizzled homólogo 1 Frizzled (Drosophila) NM_003505
GAPD
GAPDH control endógeno control endógeno NM_002046
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
GLI2
vía de hedgehog miembro de la familia GLI-Kruppel GLI2 Miembro de la familia GLI-Kruppel GLI2 NM_030379| NM_030380| NM_030381| NM_005270
GNLY
Granulisina (GNLY) vía citotox 519, LAG2, NKG5, LAG-2, D2S69E, TLA519 NM_012483. 1, NM_006433. 2
GOLPH4
Fosforoproteína de golgi 4 Transportador de Golgi Requerido para el transporte de proteínas desde allí hasta el complejo de Golgi NM_014498 U55853
GRB2
vía de TCR NM_203506| NM_002086
GSK3B
vía de wnt Glucogen sintasa quinasa 3 beta NM_002093
GSTP1
antioxidante antioxidante NM_000852
GUSB
GUSB
control endógeno control endógeno NM_000181
GZMA
Inmunidad adaptativa micromatriz de ADN T NM_006144. 2
GZMB
granzima B(GZMB) vía citotox CCPI, CSPB, CGL- 1, CSP-B, CTLA1 NM_004131
GZMH
Inmunidad adaptativa micromatriz de ADN T NM_033423. 2
GZMK
Granzima K (granzima 3; triptasa II),Gen hCG40447 Anotación Celera micromatriz de ADN T NM_002104. 1
HLA-B
HLA-B
vía de MHC complejo de histocompatibilidad principal , clase I, B NM_005514
HLA-C
HLA-C
vía de MHC complejo de histocompatibilidad principal, clase I, C NM_002117
HLA-DMA
HLA-DMA
vía de MHC complejo de histocompatibilidad principal , clase II, DM alfa NM_006120
HLA-DMB
HLA-DMB vía de MHC complejo de histocompatibilidad principal , clase II, DM beta NM_002118
HLA-DOA
HLA-DOA vía de MHC complejo de NM_002119
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
histocompatibilidad principal , clase II, DO alfa
HLA-DOB
HLA-DOB vía de MHC complejo de histocompatibilidad principal , clase II, DO beta NM_002120
HLA-DPA1
HLA-DPA1 vía de MHC complejo de histocompatibilidad principal , clase II, DP alfa 1 NM_033554
HLA-DQA2
HLA-DQA2 vía de MHC complejo de histocompatibilidad principal , clase II, DQ alfa 2 NM_020056
HLA-DRA
HLA-DRA MHC vía de HLA-DRA NM_019111
HLX1
homeo caja 1 similar a H2.0 (Drosophila), Gen hCG25119 Anotación Celera Th1 Th1 NM_021958. 2
HMOX1
HO-1 HO-1 NM_002133
HRAS
Expresión de niveles altos de V12 HRAS un mutante de HRAS constitutivo y activo (y por lo tanto oncogénico) conduce a una detención del crecimiento prematuro que es similar en muchos aspectos a la detención que se observa cuando las células humanas alcanzan la senescencia replicativa 68. mutación y metilación v-Ha-ras Harvey rata sarcoma viral homolog oncogén NM_176795
HSPB3
Choque térmico 27kDa proteína 3 NM_006308
HUWE1
UREB1, Proteolisis; metabolismo de proteínas y modificación vía de MHC ubiquitina, arf, Proteolisis; metabolismo de NM_031407
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
proteínas y modificación
ICAM1
metástasis metástasis NM_000201
ICAM-2
CD102 Inmunidad adaptativa NM_000873
ICOS
ICOS
Inmunidad adaptativa NM_012092
ID1
inhibidor de unión a DNA 1, proteína hélicebucle-hélice negativa dominante, gen hCG37143 Anotación Celera ID1,hCG371 43 firma de metástasis NM_002165. 2
ifna1
Ifna1 vía de interferón Interferón, alfa 1 NM_024013
ifna17
Ifna17 vía de interferón Interferón, alfa 17 NM_021268
ifna2
Ifna2 vía de interferón interferón, alfa 2 NM_000605
ifna5
Ifna5 vía de interferón interferón, alfa 5 NM_002169
ifna6
Ifna6 vía de interferón interferón, alfa 6 NM_021002
ifna8
Ifna8 vía de interferón interferón, alfa 8 NM_002170
IFNAR1
ifnar1 vía de interferón Interferón (alfa, beta y omega) receptor 1 NM_000629
IFNAR2
ifnar2 Vía de interferón interferón (alfa, beta y omega) receptor 2 NM_207584| NM_207585| NM_000874
IFNG
IFN-g vía de interferón IFG, IFI NM_000619
IFNGR1
IFN-gamma R1 vía de interferón NM_000416
FNGR2
IFN-gamma R2 vía de interferón NM_005534
IGF1
factor de crecimiento 1 similar a insulina (somatomedina C) vía de crecimiento NM_000618
IHH
(Drosophila) vía de hedgehog homólogo de hedgehog indio (Drosophila) homólogo de hedgehog indio (Drosophila) NM_002181
IKBKB
IkB2 vía de CK AF080158
IL10
IL-10 vía de CK NM_000572
IL12A
IL-12p35 vía de CK interleuquina 12 NM_000882
IL12B
IL-12p40 vía de CK interleuquina 12 NM_002187
IL12RB1
IL-12 R beta 1 Inmunidad adaptativa receptor de interleuquina 12, beta 1 NM_153701| NM_005535
IL12RB2
IL12RB2
vía de CK receptor de interleuquina 12, beta NM_001559
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
1
IL13
IL-13 vía de CK NM_002188
IL13RA2
receptor de interleuquina 13, alfa 2,Gen hCG20596 Anotación Celera IL13RA2,hC G20596 firma de metástasis NM_000640. 2
IL15
IL-15 vía de CK NM_000585
IL15RA
IL-15 R alfa vía de CK receptor de interleuquina 15, alfa NM_002189
IL17
IL-17 vía de CK interleuquina 17 (serín esterasa 8 asociada a linfocitos T citotóxicos) NM_002190
IL17R
IL17R
vía de CK receptor de interleuquina 17 NM_014339
IL17RB
IL17RB
vía de CK receptor B de interleuquina 17 NM_018725| NM_172234
IL18
IL-18 vía de CK NM_001562
IL1A
IL-1a vía de CK NM_000575
IL1B
IL-1b vía de CK NM_000576
IL1R1
IL-1 RI Inmunidad adaptativa NM_000877
IL2
IL-2 vía de CK NM_000586
IL21
IL-21 vía de CK Familia del receptor de cadena gamma común NM_021803
IL21R
IL-21 R vía de CK Familia del receptor de cadena gamma común NM_181078| NM_ 181079| NM_021798
IL23A
IL-23 vía de CK subunidad p19 alfa de interleuquina 23, NM_016584
IL23R
IL-23R vía de CK receptor de interleuquina 23 NM_144701
IL24
IL24
vía de CK interleuquina 24 NM_006850
IL27
IL27
vía de CK interleuquina 27 NM_145659
IL2RA
CD25 vía de CK NM_000417
IL2RB
IL-2 R beta, CD122 vía de CK Inmunidad adaptativa NM_000878
IL2RG
IL-2 R gamma, CD132 vía de CK Inmunidad adaptativa NM_000206
IL3
IL-3 vía de CK NM_000588
IL31RA
IL31RA
vía de CK receptor A de interleuquina 31 NM_139017
IL4
IL-4 vía de CK NM_000589
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
IL4RA
IL-4 R vía de CK células Th1/Th2 NM_0010086 99| NM_0004 18
IL5
IL-5 vía de CK NM_000879
IL6
IL-6 vía de CK NM_000600
IL7
IL-7 vía de CK NM_000880
IL7RA
IL-7 R alfa vía de CK Inmunidad adaptativa NM_002185
IL8
CXCL8 vía de inflamación vía de CK NM_000584
CXCR1
IL-8 RA Inmunidad adaptativa NM_000634
CXCR2
IL-8 RB vía de quimioquina quimioquinas y receptores CXC NM_001557
IL9
IL-9 vía de CK NM_000590
IL9R
IL-9 R vía de CK Familia del receptor de cadena gamma común NM_176786
IRF1
factor 1regulador de interferón Inmunidad adaptativa NM_002198
ISGF3G
factor 3 de transcripción estimulado por interferón, gamma 48kDa Vía de interferón factor 3 de transcripción estimulado por interferón, gamma 48kDa NM_006084
ITGA4
integrina a4b7 adhesión, metástasis integrina, alfa 4 (antígeno CD49D, alfa 4 subunidad del receptor VLA-4) NM_000885
ITGA7
integrina, alfa 7 adhesión, metástasis NM_002206
integrina, alfa E (antígeno CD103, antígeno 1 de linfocito mucosal humano; polipéptido alfa), Gen hCG33203 Anotación Celera
CD103 Inmunidad adaptativa NM_002208. 3
ITGB3
integrina, beta 3 (glucoproteína IIIa de plaqueta, antígeno metástasis NM_000212. 2
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
CD61), Gen hCG27604 Anotación Celera
JAK2
Janus quinasa 2 (una proteína tirosina quinasa), Gen hCG31308 Anotación Celera JAK2, hCG31308 NM_004972. 2
JAK3
vía de citoquina N_000215
KLRB1
Inmunidad adaptativa micromatriz de ADN T NM_002258. 2
KLRC4
subfamilia C del receptor similar a lectina de célula asesina, miembro 4, subfamilia K del receptor similar a lectina de célula asesina, Gen hCG2009644 Anotación Celera AF030313 NM_007360. 1
KLRF1
Inmunidad adaptativa micromatriz de ADN T NM_016523. 1
KLRG1
subfamilia G del receptor similar a lectina de célula asesina, miembro 1,Gen hCG25214 Anotación Celera AF097367 NM_005810. 3
KRAS
NM_004985
LAG3
immune Inmunidad adaptativa gene 3 de activación de linfocitos NM_002286
LAIR2
Inmunidad adaptativa NM_002288| NM_021270
LEF1
Factor de unión 1 al potenciador linfoide Factor de unión 1 al potenciador linfoide NM_016269
LGALS9
lectina, unión a galactósido, soluble, 9 (galectina 9),Gen hCG1749919 Anotación Celera NM_009587. 1| NM_00230 8.2
LILRB3
receptor similar a inmunoglobulina de leucocitos, subfamilia B (con dominios TM y ITIM), miembro 3 micromatriz IRT5 Wang inmunosupresión
LRP2
MEGALIN MEGALIN NM_004525
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
LTA
TNF-b vía de CK LT, TNFB, TNFSF1 NM_000595
SLAMF3
CD229 Inmunidad adaptativa NM_002348
MADCAM1
molécula 1 de adhesión de célula adresina vascular mucosal, Gen hCG20569 Anotación Celera ADCAM1,hCG20569 NM_130760.1| NM_13076 1.1
MADH3
MADH-3 vía de TGF SMAD3, JV15-2 NM_005902
MADH7
MADH-7 vía de TGF MADH8, SMAD7 NM_005904
MAF
c-maf Th2 vía de CK homólogo de oncogén de fibrosarcoma musculoaponeurótico v-maf (aviar) NM_005360
MAP2K1
NM_002755
MDM2
Mdm2, célula 3T3 transformado minuto doble 2, proteína de unión a p53 (ratón) vía de p53 NM_002392; N_006878; NM_006879; NM_006880; NM_006881; NM_006882
MICA
Secuencia A relacionada con el polipéptido MHC de clase I vía de MHC presente en células tum y módulo Cytotox NM_000247
MICB
Secuencia b relacionada con el polipéptido MHC de clase I vía de MHC presente en células tum y módulo Cytotox NM_005931
MKI67
proliferación proliferación NM_002417
MMP12
matriz metalopeptidasa 12 (macrófago elastasa) adhesión, metástasis NM_002426 L23808
MMP9
matriz metalopeptidasa 9 (gelatinasa B, 92kDa gelatinasa, 92kDa tipo IV colagenasa) adhesión, metástasis NM_004994
MTA1
Asociado a metástasis 1,Gen hCG19442 Anotación Celera metástasis NM_004689. 2
MTSS1
Supresor 1 de metástasis, Gen metástasis NM_014751. 2
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
hCG2009512 Anotación Celera
MYC
MYC
vía de TGF homólogo de oncogén de mielocitomatosis viral v-myc (aviar) NM_002467
MYD88
vía similar a peaje NM_002468
MYTH6
MYH6 MYH6 D00943 (Gene card)
NCAM1
Inmunidad adaptativa
NFATC1
activación T activación T NM_172387| NM_172388| NM_172389| NM_172390| NM_006162
NKG7
Inmunidad adaptativa micromatriz de ADN T NM_005601. 3
NLK
vía de wnt quinasa similar a nemo NM_016231
NOS2A
iNos(Nos2A) iNos(Nos2A) NM_000625
P2X7
Receptor purinérgico P2X, canal de iones puerta para ligando, 7,Gen hCG1641456 Anotación Celera P2RX7,hCG1641456 NM_177427. 2| NM_00256 2.4
PDCD1
PD-1 Inmunidad adaptativa NM_005018
PECAM-1
CD31 Inmunidad adaptativa NM_000442
CXCL4
PF4 vía de quimioquina quimioquinas y receptores CXC NM_002619
PGK1
PGK1
control endógeno control endógeno NM_000291
PIA51
vía de CK Inhibidor proteico de STAT activado, 1 NM_016166
PIAS2
vía de CK Inhibidor proteico de STAT activado, 2 NM_173206| NM_004671
PIAS3
vía de CK Inhibidor proteico de STAT activado, 3 NM_006099
PIAS4
vía de CK Inhibidor proteico de STAT activado, 4 NM_015897
PLAT
Activador de plasminógeno, tejido , Gen hCG17154 Anotación Celera PLAT,hCG17154 NM_033011.1| NM_00093 0.2| NM_000 931.2
PML
supresor del tumor, señal de interferón NM_033238|
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
NM_033239| NM_033240| NM_033242| NM_033244| NM_033245| NM_033246| NM_033247| NM_033249| NM_033250| NM 002675
PP1A
PP1 PP1 NM_021130
CXCL7
NAP-2 vía de quimioquina NM_002704
PPP2CA
PP2A NM_002715
PRF1
Perforina (PRF 1) vía de Citotox P1, PFP, HPLH2 NM_005041
PROM1
CD133, prominina 1, glucoproteína de transmembrana pentaspan, Fracción positiva CD133 de médula ósea humana, sangre del cordón y sangre periférica han demostrado que injertan eficazmente en modelos de xenotraplantes, y han demostrado que contienen la mayor parte de los precursores de granulocitos y macrófagos, NM_006017
PSMB5
proteasoma (prosoma, macropain) subunidad, tipo beta, 5 vía de MHC NM_002797
PTCH
vía de hedgehog homólogo fragmentado (Drosophila) NM_000264
PTGS2
COX-2 vía de inflamación NM_000963
PTP4A3
Proteína tirosina fosfatasa de tipo IVA, miembro 3 metástasis NM_032611.1
PTPN6
vía de CK Proteína tirosina fosfatasa, no receptor de tipo 6 NM_080548| N M_080549| NM _002831
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
PTPRC
CD45 CD45 NM_002838, NM_080922, NM_080923, NM_080921
RAB23
vía de hedgehog RAB23, miembro RAS de la familia de oncogén NM_183227| N M_016277
RAC/RHO
NM_018890
RAC2
RAC2 RAC2 Sustrato 2 de la toxina botulínica relacionada con ras C3, (familia rho, proteína de unión a GTP pequeña Rac2) NM_002872
RAF
NM_002880
RB1
retinoblastoma 1 (incluye osteosarcoma) mutación y metilación ciclo celular NM_000321;
RBL1
Similar a retinoblastoma1 (p107) similar a retinoblastoma 1 (p107) NM_183404| NM_002895
REN
RENIN(REN) RENIN(REN) NM_000537
Drosha
RNASEN, Droshan microARN microARN AJ242976
SELE
CD62E (SELE) metástasis NM_000450
SELL
CD62L NM_000655
SELP
CD62E (SELP) metástasis NM_003005
SERPINE1
Inhibidor de serpin peptidasa, case E (nexina, activador inhibidor de plasminógeno tipo 1), miembro 1,Gen hCG17353 Anotación Celera SERPINE1,hCG17353 NM_000602. 1
SFRP1
secretada frizzled secretada frizzled NM_003012
SIRP beta 1
Inmunidad adaptativa NM_006065
SKI
c-ski(SKI) c-ski(SKI) SKV NM_003036
SLAMF1
Inmunidad adaptativa NM_003037
SLAMF6
NTB-A Inmunidad adaptativa NM_052931
SLAMF7
CRACC Inmunidad adaptativa NM_021181
SLAMF8
BLAME Inmunidad adaptativa NM_020125
SMAD2
SMAD2 vía de TGF SMAD, madres contra el homólogo 2 de NM_0010036 52| NM_0059 01
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
DPP (Drosophila)
SMAD4
SMAD4
vía de TGF SMAD, madres contra el homólogo 4 de DPP (Drosophila) NM_005359
SMO, SMOH
SMO SMO homólogo suavizado (Drosophila) NM_005631
SMURF1
SMURF1
SMURF1 Proteína ubiquitina E3 específica de SMAD, ligasa NM_181349| NM_020429
SOCS1
vía de CK supresor de señalización de citoquina 1 NM_003745
SOCS2
vía de CK supresor de señalización de citoquina 2 NM_003877
SOCS3
vía de CK supresor de señalización de citoquina 3 NM_003955
SOCS4
vía de CK supresor de señalización de citoquina 4 NM_199421| NM_080867
SOCS5
vía de CK supresor de señalización de citoquina 5 NM_014011
SOCS6
vía de CK supresor de señalización de citoquina 6 NM_004232
SOCS7
vía de CK supresor de señalización de citoquina 7 NM_014598
SOD1
antioxidante antioxidante NM_000454
SOD2
antioxidante antioxidante NM_0010244 65| NM_0010 24466| NM_0 00636
SOD3
antioxidante antioxidante NM_003102
SOS1
vía de TCR NM_005633
SOX17
SOX17 SOX17 SRY (región Y determinante de sexo)-caja 17 NM_022454
CD43
Inmunidad adaptativa NM_003123
ST14
Supresión de proteasa, citotox NM_021978
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
tumorigenicidad 14 (carcinoma de colon matriptasa, epitina)
STAM
STAM
STAM
Molécula adaptadora de transducción de señal (dominio SH3 y motivo ITAM) 1 NM_003473
STAT1
STAT1 STAT1 Transductor de señal y activador de transcripción 1, 91kDa NM_139266| NM_007315
STAT2
STAT2
STAT2
Transductor de señal y activador de transcripción 2, 113kDa
STAT3
STAT3
STAT3 Transductor de señal y activador de transcripción, 3 (factor de respuesta de fase aguda) NM_213662| NM_139276| NM_003150
STAT4
STAT4
TAT4 Transductor de señal y activador de transcripción, 4 NM_003151
STATSA
STATSA
STAT5A Transductor de señal y activador de transcripción, 5A NM_003152
STAT5B
STAT5B
STATSB Transductor de señal y activador de transcripción, 5B NM_012448
STAT6
STAT6
STAT6 Transductor de señal y activador de transcripción, 6, inducido por interleuquina-4 NM_003153
STK36
STK36 STK36 serina/treonina quinasa 36 (homólogo fusionado, Drosophila) NM_015690
TAP1
Transportador 1, cassette de unión a ATP, subfamilia B (MDR/TAP) vía de MHC NM_000593
TAP2
Transportador 2, vía de MHCde Transportador 2, NM_000544
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
cassette de unión a ATP, subfamilia B (MDR/TAP)
cassette de unión a ATP, subfamilia B (MDR/TAP)
TBX21
T-bet (TBX21) Inmunidad adaptativa NM_013351
TCF7
TCF7 vía de wnt Factor de transcripción 7 (específico de célula T, caja HMG) NM_201633| NM_201632| NM_201634| NM_213648| NM_003202|
TERT
NM_198255| NM 003219
TFRC
CD71 control endógeno control endógeno NM_003234
TGFA
NM_003236
TGFB1
TGF-b / BIGH3 vía de TGF NM_000660
TGFBR1
TGFBR1
vía de TGF factor de crecimiento, transformante, receptor beta I (quinasa similar al receptor de activina A tipo II, 53kDa) NM_004612
TGFBR2
TGFBR2
vía de TGF factor de crecimiento, transformante, receptor II beta (70/80kDa) NM_0010248 47| NM_0032 42
TIMP3
TIMP inhibidor de metalopeptidasa 3 (Sorsby fundus dystrophy, pseudoinflamatoria) vía de TGF adhesión, metástasis NM_000362
TLR1
LR1 vía de tipo peaje receptor de tipo peaje 1 NM_003263
TLR10
TLR10
vía de tipo peaje receptor de tipo peaje 10 NM_030956
TLR2
TLR2
vía de tipo peaje receptor de tipo peaje 2 NM_003264
TLR3
TLR3
vía de tipo peaje receptor de tipo peaje 3 NM_003265
TLR4
TLR4
vía de tipo peaje receptor de tipo peaje 4 NM_138554| NM_003266
TLR5
TLR5 vía de tipo peaje receptor de tipo peaje 5 NM_003268
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
TLR6
TLR6 vía de tipo peaje receptor de tipo peaje 6 NM_006068
TLR7
TLR7
vía de tipo peaje receptor de tipo peaje 7 NM_016562
TLR8
TLR8
vía de tipo peaje receptor de tipo peaje 8 NM_138636
TLR9
TLR9
vía de tipo peaje receptor de tipo peaje 9 NM_017442| NM 138688
TNF
TNF-a TNF-a DIF, TNFA, TNFSF2, CACHECTIN NM_000594
TNFRSF10A
TRAILR1 vía de apoptosis NM_003844
TNFRSF11A
RANK Inmunidad adaptativa NM_003839
TNFRSF18
GITR(TNFRS F18) Inmunidad adaptativa NM_004195
TNFRSF1A
TNF RI Inmunidad adaptativa NM_001065
TNFRSF1B
TNF RII Inmunidad adaptativa NM_001066
OX-40
NM_003327
TNFRSFS
CD40 Inmunidad adaptativa NM_001250, NM 152854
TNFRSF6
Fas Vía de apoptosis FAS, APT1, CD95, APO-1,FASTM NM_000043
TNFRSF7
CD27 Inmunidad adaptativa NM_001242
TNFRSF8
CD30 Inmunidad adaptativa NM_152942| NM_ 001243
TNFRSF9
4-1BB Inmunidad adaptativa NM_001561
TNFSF10
TRAIL Superfamilia del factor de necrosis tumoral (ligando), miembro 10 NM_003810
TNFSF6
FasL vía de apoptosis FASL, FasL, CD178, CD95L, APT1LG1 NM_000639
TOB1
transductor de ERBB2 vía de TCR transductor de ERBB2, 1 NM_005749
TP53
proteína tumoral p53 (síndrome Li- Fraumeni) vía de p53 NM_000546
TSLP
Inmunidad adaptativa NM NM_033035| NM_38551
VCAM1
Molécula de adhesión de células vasculares 1,Gen hCG32384 Anotación Celera MGC99561,I NCAM-100,DKFZp7 79G2333,HG NC: 12663 firma de metástasis NM_001078. 2
VEGF
VEGF A VEGF A NM_003376
Nombre del gen (antiguo)
Nombre alternativo Vía génica Descripción génica Sec. Ref. pública
WIF1
vía de wnt factor inhibidor1 NM_007191
WNT1
vía de wnt familia de sitio de integración de MMTV de tipo sin alas, miembro 1 NM_005430
WNT4
familia de sitio de integración de MMTV de tipo sin alas, miembro 4 vía de wnt familia de sitio de integración de MMTV de tipo sin alas, miembro 4 NM_030761
XCL1
linfotactina vía de quimioquina quimioquina (motivo C) ligando 1 NM_002995
XCR1
vía de quimioquina quimioquina (motivo C) receptor 1 NM_0010246 44| NM_0052 83
ZAP70
ZAP70 vía de TCR cadena zeta (TCR) proteína quinasa asociada 70kDa NM_001079
ZIC2
pareja impar vía de hedgehog miembro 2 de la familia Zic (homólogo de pareja impar, Drosophila) miembro 2 de la familia Zic (homólogo de pareja impar, Drosophila) NM_007129
Tabla 10
No. acceso
Nombre Descripción Tipo Localización
2 transcritos
TNFRSF6B Superfamilia del receptor del factor de necrosis tumoral, miembro 6b, cebo transcritos hCG22751:7 20q13,3
NM_001712
CEACAM1 Molécula 1 de adhesión de células relacionada con antígeno carcinoembriónico (glucoproteína biliar) transcritos hCG21881:2 19q13,2,
NM_014143
PDCD1LG1 Muerte programada 1 ligando 1 transcritos hCG27938:1 9p24,
2 transcritos
CD8A antígeno CD8, alfa polipéptido (p32) transcritos hCG34192:3 2p12
NM_000963
PTGS2 Prostaglandina endoperóxido sintasa 2 (prostaglandina G/H sintasa y ciclooxigenasa) transcritos hCG39885:1 1q25,2-q25,3,
NM_001168
BIRC5 IAP baculoviral que contiene repetición 5 (survivina) transcritos hCG27811:4 17q25,
NM_000655
SELL selectina L (molécula 1 de adhesión a linfocitos) transcritos hCG37088:5 1q23-q25,
No. acceso
Nombre Descripción Tipo Localización
NM_002164
INDO indolamina-pirrol 2,3 dioxigenasa transcritos hCG27061:2 8p12-p11,
NM_016123
IRAK4 quinasa 4 asociada al receptor de interleuquina -1 transcritos hCG39494:1 4,
NM_000594 tumor
TNF factor de necrosis tumoral (superfamilia TNF, miembro 2) transcritos hCG43716:1 6p21,3,
NM_003844
TNFRSF10 A factor de necrosis tumoral (superfamilia TNF, miembro 10a) transcritos hCG31588:1 8p21,
NM_002423
MMP7 metaloproteinasa 7 de matriz (matrilisina, uterina) transcritos hCG1640914: 1 11q21-q22,
NM_006864
LILRB3 Receptor similar a inmunoglobulina de leucocitos, subfamilia B (con dominios TM e ITIM), miembro 3 transcritos hCG2009348: 1 19q13.4,
2 transcritos
CD3Z antígeno CD3Z, polipéptido zeta (TiT3, complejo) transcritos hCG1769040: 2 1q22-q23,
2 transcritos
TNFRSFS8 superfamilia del receptor del factor de necrosis tumoral, miembro 8 transcritos hCG25063:1 1p36,
NM_002046
GAPD gliceraldehído-3fosfato deshidrogenasa transcritos hCG2005673: 1 12p13,
NM_001565
CXCL10 quimioquina (motivo C-X-C) ligando 10 transcritos hCG23842:2 4q21,
2 transcritos
EBAG9 Asociado al sitio de unión del receptor de estrógeno, antígeno, 9 transcritos hCG15046:2 Bq23,
NM_000584
IL8 interleuquina 8 transcritos hCG16372:2 4q13-q21
2 transcritos
STAT1 Transductor de señal y activador de la transcripción 1, 91kDa transcritos hCG25794:6 2q32,2,
NM_001504
CXCR3 quimioquina (motivo C-X-C) receptor 3 transcritos hcG19964:1 Xq13,
NM_000660
TGFB1 factor de crecimiento transformante, beta 1 (enfermedad de Camurati-Engelmann) transcritos hCG22321:2 19q13,2,
NM_012092
ICOS Coestimulador de células T inducible transcritos hCG1642889: 1 2q33,
NM_0.02416
CXCL9 quimioquina (motivo C-X-C) ligando 9 transcritos hCG1781951: 1 4q21,
2 transcritos
CD97 antígeno CD97 transcritos hCG27517:5 19p13,
NM_003853
IL18RAP receptor de interleuquina 18 proteína complementaria transcritos hCG28161:1 2p24,3-p24,1
NM_006564
CXCR6 quimioquina (motivo C-X-C) receptor 6 transcritos hCG15326:1 3p21,
NM_004314
ART1 ADPribosiltransferasa 1 transcritos hCG16165:1 11p15,
NM_00219B
IRF1 factor regulador de interferón 1 transcritos hCG24115:1 5q31,1,
No. acceso
Nombre Descripción Tipo Localización
NM_025240
B7H3 homólogo 3 de B7 transcritos hCG40826:1 15q23-q24,
3 transcritos
ACE enzima conversor de angiotensina I (peptidil-dipeptidasa A) 1 transcritos hCG41821:5 17q23,
NM_003855
IL18R1 receptor 1 de interleuquina 18 transcritos hCG28160:3 2q12
NM_013351
TBX21 caja T 21 transcritos hCG27200:1 17q21,2,
NM_001562
IL18 interleuquina 18 (factor inductor de interferón gamma) transcritos hCG39294:2 11q22,2-q22,3
NM_005018
PDCD1 muerte celular programada 1 transcritos hCG1776289:1 2q37,3,
NM_000619
IFNG interferón, gamma transcritos hCG15987:1 12q14,
2 transcritos
GNLY granulisina transcritos hCG32948:3 2p12-q11,
NM_002051
GATA3 proteína 3 de unión a GATA transcritos hCG23634:3 10p15,
NM_003376
VEGF Factor de crecimiento endotelial vascular transcritos hCG18998:7 6p12
NM_004131
GZMB granzima B (granzima 2, serin esterasa 1 asociada a linfocitos T citotóxicos) hCG40183 : 1 transcritos 14q11,2,
NM_014387
LAT Enlazador para la activación de células T transcritos hCG2039637:5 16q13,
NM_C00616
CD4 antígeno CD4 (p55) transcritos hCG25949:2 12pter-p12,
NM_031281
IRTA2 receptor de la superfamilia de inmunoglobulinas asociado a translocación 2 transcritos hCG39827:3 1q21,
NM_000572
IL10 interleuquina 10 transcritos hCG22208:1 1q31-q32,
NM_003326
TNFSF4 superfamilia del factor de necrosis tumoral (ligando), miembro 4 (glucoproteína 1 activada transcripcionalmente, tax 34kDa) transcritos hCG37644:2 1q25,
NM_018676
THSD1 trombospondina, tipo I, dominio 1 transcritos hCG29569:4 13q14,13,
NM_025239
FDCD1LG2 muerte cellular programada 1 ligando 2 transcritos hCG1641650:1 9p24,2,

Claims (4)

  1. REIVINDICACIONES
    1. Procedimiento in vivo para el pronóstico de pacientes para la progresión de un cáncer, que comprende las siguientes etapas:
    a) la cuantificación, en una muestra de tejido tumoral de dicho paciente, como mínimo, de dos marcadores biológicos indicativos del estado de la respuesta inmune adaptativa de dicho paciente contra el cáncer; y
    b) la comparación del valor obtenido en la etapa a) para cada uno de dichos, como mínimo, dos marcadores biológicos con un valor de referencia predeterminado para el mismo marcador biológico; cuyo valor de referencia predeterminado se correlaciona con un pronóstico específico de la progresión de dicho cáncer,
    en el que dichos, como mínimo, dos marcadores biológicos se cuantifican, en la etapa a), en las muestras tumorales recogidas de dos regiones en el tumor, respectivamente (i) el centro del tumor (CT) y (ii) el borde invasivo del tumor (IM);
    en el que dichos, como mínimo, dos marcadores biológicos indicativos del estado de la respuesta inmune adaptativa de dicho paciente contra el cáncer comprenden CD3 y CD45RO.
  2. 2.
    Procedimiento in vitro, según la reivindicación 1, en el que la etapa a) se lleva a cabo cuantificando, como mínimo, tres marcadores biológicos distintos, respectivamente CD3, CD45RO y, como mínimo, un marcador biológico adicional seleccionado del grupo que comprende CDB y GZMB.
  3. 3.
    Procedimiento in vitro, según la reivindicación 1, en el que la etapa a) se lleva a cabo cuantificando los cuatro marcadores biológicos distintos que comprenden CD3, CD45RO, CD8 y GZMB.
  4. 4.
    Procedimiento in vitro, según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3, en el que la etapa a) es a) la cuantificación de dicho, como mínimo, un marcador biológico en una sección de tejido tumoral mediante inmunodetección, de forma separada tanto (i) en el centro del tumor (CT) como (ii) en el borde invasivo (IM).
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Families Citing this family (135)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120135415A1 (en) * 2002-11-15 2012-05-31 Morehouse School Of Medicine Detecting cancer with anti-cxcl13 and anti-cxcr5 antibodies
US20120064089A1 (en) * 2002-11-15 2012-03-15 Morehouse School Of Medicine Anti-cxcl16 and anti-cxcr6 antibodies for the prevention and treatment of cancer and cancer cell migration
US8512701B2 (en) 2002-11-15 2013-08-20 Morehouse School Of Medicine Anti-CXCL13 and anti-CXCR5 antibodies for the prevention and treatment of cancer and cancer cell migration
US20040231909A1 (en) 2003-01-15 2004-11-25 Tai-Yang Luh Motorized vehicle having forward and backward differential structure
EP2032719A2 (en) * 2006-06-02 2009-03-11 GlaxoSmithKline Biologicals S.A. Method for identifying whether a patient will be responder or not to immunotherapy
ATE503025T1 (de) * 2006-07-14 2011-04-15 Us Gov Health & Human Serv Verfahren zur bestimmung der prognose eines adenokarzinoms
JP5059119B2 (ja) 2006-12-14 2012-10-24 シェーリング コーポレイション 操作された抗ｔｓｌｐ抗体
US8697350B2 (en) * 2007-06-04 2014-04-15 Diagnoplex Biomarker combinations for colorectal cancer
GB0718167D0 (en) * 2007-09-18 2007-10-31 Cancer Rec Tech Ltd Cancer marker and therapeutic target
GB0723179D0 (en) * 2007-11-27 2008-01-02 Immunovia Ab Diagnostic methods and arrays for use in the same
WO2009120800A2 (en) * 2008-03-25 2009-10-01 University Of Southern California Prognostic panel for urinary bladder cancer
US8921074B2 (en) * 2008-04-10 2014-12-30 Genenews, Inc. Method and apparatus for determining a probability of colorectal cancer in a subject
US20110117578A1 (en) * 2008-05-29 2011-05-19 Bruce Acres Biomarker for selecting patients and related methods
JP5568807B2 (ja) * 2008-06-06 2014-08-13 静岡県 プロテオミクス解析を用いたメラノーママーカーの同定
US10359425B2 (en) 2008-09-09 2019-07-23 Somalogic, Inc. Lung cancer biomarkers and uses thereof
CN102245640B (zh) * 2008-12-09 2014-12-31 霍夫曼-拉罗奇有限公司 抗-pd-l1抗体及它们用于增强t细胞功能的用途
US8802384B2 (en) 2009-03-12 2014-08-12 Boehringer Ingelheim International Gmbh Method or system using biomarkers for the monitoring of a treatment
WO2010118520A1 (en) * 2009-04-16 2010-10-21 National Research Council Of Canada Process for tumour characteristic and marker set identification, tumour classification and marker sets for cancer
AU2010292532A1 (en) * 2009-08-25 2012-04-05 Berg Llc Methods for treatment of a sarcoma using an epimetabolic shifter (Coenzyme Q10)
US7736861B1 (en) * 2009-10-19 2010-06-15 Aveo Pharmaceuticals, Inc. Tivozanib response prediction
KR101898739B1 (ko) 2009-11-04 2018-09-13 머크 샤프 앤드 돔 코포레이션 조작된 항－ｔｓｌｐ 항체
CN102725636B (zh) 2009-12-20 2015-04-01 阿斯图特医药公司 用于肾损伤和肾衰竭的诊断及预后的方法和组合物
US20120156701A1 (en) * 2009-12-20 2012-06-21 Joseph Anderberg Methods and compositions for diagnosis and prognosis of renal injury and renal failure
AU2015202116B2 (en) * 2010-01-11 2017-06-08 Genomic Health, Inc. Method to use gene expression to determine likelihood of clinical outcome of renal cancer
MX341866B (es) 2010-01-11 2016-09-06 Genomic Health Inc Metodo para usar expresion genica para determinar la probabilidad de un desenlace clinico de cancer renal.
EP2525822B1 (en) 2010-01-20 2017-05-10 Merck Sharp & Dohme Corp. Immunoregulation by anti-ilt5 antibodies and ilt5-binding antibody fragments
EP2525813B1 (en) 2010-01-20 2017-01-04 Merck Sharp & Dohme Corp. Anti-ilt5 antibodies and ilt5-binding antibody fragments
WO2011094483A2 (en) 2010-01-29 2011-08-04 H. Lee Moffitt Cancer Center And Research Institute, Inc. Immune gene signatures in cancer
GB201009798D0 (en) 2010-06-11 2010-07-21 Immunovia Ab Method,array and use thereof
EP2591357A4 (en) 2010-07-09 2014-01-01 Somalogic Inc BIOMARKER FOR LUNG CANCER AND USE
CA2804857C (en) 2010-08-13 2021-07-06 Somalogic, Inc. Pancreatic cancer biomarkers and uses thereof
FR2964744B1 (fr) * 2010-09-10 2015-04-03 Univ Versailles St Quentin En Yvelines Test pronostic de l'evolution d'une tumeur solide par analyse d'images
MY166040A (en) 2010-09-15 2018-05-21 Almac Diagnostics Ltd Molecular diagnostic test for cancer
JP5784294B2 (ja) 2010-09-22 2015-09-24 シスメックス株式会社 細胞分析装置および細胞分析方法
HUE051674T2 (hu) 2010-09-24 2021-03-29 Niels Grabe Eszközök és eljárások rákos beteg kezelésére adott válaszának elõrejelzésére
EP2625288B1 (en) * 2010-10-08 2016-05-25 Epiontis GmbH Method for determining cancer patient survival based on analyzing tumor-infiltrating overall t-lymphocytes
GB201021289D0 (en) 2010-12-15 2011-01-26 Immatics Biotechnologies Gmbh Novel biomarkers for a prediction of the outcome of an immunotherapy against cancer
US9593377B2 (en) 2010-12-02 2017-03-14 Dana-Farber Cancer Institute, Inc. Signatures and determinants associated with cancer and methods of use thereof
WO2012082494A2 (en) * 2010-12-14 2012-06-21 Morehouse School Of Medicine The use of anti-cxcl13 and anti-cxcr5 antibodies for the treatment or detection of cancer
PL3141617T3 (pl) * 2011-01-11 2019-04-30 Assist Publique Hopitaux De Paris Sposoby przewidywania wyniku w związku z nowotworem u pacjenta przez analizowanie ekspresji genów
EP2717941B1 (en) * 2011-06-13 2020-04-01 TLA Targeted Immunotherapies AB Treating cancer
AR087363A1 (es) * 2011-07-29 2014-03-19 Pf Medicament Uso del anticuerpo i-3859 para la deteccion y diagnostico de los canceres
US9115388B2 (en) 2011-11-01 2015-08-25 H. Lee Moffitt Cancer Center And Research Institute, Inc. Gene signature for the prediction of NF-kappaB activity
JP2014533100A (ja) * 2011-11-04 2014-12-11 オスロ ウニヴェルスィテーツスィーケフース ハーエフＯｓｌｏ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｅｔｓｓｙｋｅｈｕｓ Ｈｆ 結腸直腸癌の分析のための方法およびバイオマーカー
EP2788759B1 (en) 2011-12-08 2019-02-20 Astute Medical, Inc. Methods and uses for diagnosis of renal injury and renal failure
US20150004253A1 (en) * 2012-01-20 2015-01-01 Inserm (Institut National De La Sante Et De La Recherche Medicale) Method for the prognosis of survival time of a patient suffering from a solid cancer
JP5970560B2 (ja) * 2012-01-20 2016-08-17 アンスティチュ ナショナル ドゥ ラ サンテ エ ドゥ ラ ルシェルシュ メディカル Ｂ細胞の密度に基づいて、固形癌に苦しむ患者の生存時間を予測するための方法
US20130203614A1 (en) 2012-02-08 2013-08-08 Jerome Galon Methods for predicting the survival time of a patient suffering from a solid cancer
DE13731071T1 (de) 2012-06-14 2016-08-18 Assistance Publique Hôpitaux De Paris Verfahren zur Quantifizierung von Immunzellen in Tumorgewebe und dessen Anwendungen
NO2872646T3 (es) 2012-07-12 2018-01-27
CN102854322A (zh) * 2012-07-31 2013-01-02 吴克 一种vefg受体酶联诊断试剂盒及其制备方法
EP3470531A1 (en) 2012-08-06 2019-04-17 INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) Methods and kits for screening patients with a cancer
WO2014036357A1 (en) 2012-08-31 2014-03-06 Five Prime Therapeutics, Inc. Methods of treating conditions with antibodies that bind colony stimulating factor 1 receptor (csf1r)
ES2647154T3 (es) * 2012-11-05 2017-12-19 Novigenix Sa Combinaciones de biomarcadores para tumores colorrectales
CA2892822C (en) 2012-11-27 2023-08-08 Pontificia Universidad Catolica De Chile Compositions and methods for diagnosing thyroid tumors
WO2014093623A1 (en) * 2012-12-12 2014-06-19 University Of Washington Through Its Center For Commercialization Method and assays for cancer prognosis using jak2
PT3575326T (pt) 2012-12-17 2022-05-30 Pf Argentum Ip Holdings Llc Tratamento de células de doença cd47+ com fusões sirp alfa-fc
ES2681955T3 (es) 2013-01-17 2018-09-17 Astute Medical, Inc. Métodos y composiciones para el diagnóstico y pronóstico de lesión renal e insuficiencia renal
BR112015023510A2 (pt) * 2013-03-15 2017-10-10 Fundacio Inst De Recerca Biomedica Irb Barcelona método para o diagnóstico, prognóstico e tratamento de câncer metastático
SG10201701380TA (en) * 2013-03-15 2017-04-27 Genentech Inc Biomarkers and methods of treating pd-1 and pd-l1 related conditions
KR101672531B1 (ko) * 2013-04-18 2016-11-17 주식회사 젠큐릭스 조기 유방암 예후 예측 진단용 유전자 마커 및 이의 용도
DK3004392T3 (da) * 2013-05-30 2020-10-26 Genomic Health Inc Genekspressionsprofilalgoritme til beregning af en recidivscore for en patient med nyrecancer
WO2015007625A1 (en) * 2013-07-15 2015-01-22 INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) Method for the prognosis of survival time of a patient suffering from a solid cancer
CN111239415B (zh) * 2013-10-17 2024-03-26 综合医院公司 鉴定响应于用于自身免疫性疾病的治疗的受试者的方法以及用于治疗该疾病的组合物
JP6682438B2 (ja) 2014-01-09 2020-04-15 ハダシット メディカル リサーチ サービシーズ アンド ディベロップメント リミテッドＨａｄａｓｉｔ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｌｔｄ． 癌治療のための改善された細胞組成物および方法
AU2015220783B2 (en) 2014-02-24 2021-02-04 Ventana Medical Systems, Inc. Methods, kits, and systems for scoring the immune response to cancer by simultaneous detection of CD3, CD8, CD20, and FoxP3
KR20160132067A (ko) * 2014-03-11 2016-11-16 더 카운실 오브 더 퀸즐랜드 인스티튜트 오브 메디컬 리서치 암 공격성, 예후 및 치료에 대한 반응성의 결정
WO2015157623A1 (en) * 2014-04-11 2015-10-15 H. Lee Moffitt Cancer Center And Research Institute, Inc. Immune gene signatures in urothelial carcinoma (uc)
KR102360693B1 (ko) 2014-07-11 2022-02-08 벤타나 메디컬 시스템즈, 인코포레이티드 항-pd-l1 항체 및 이의 진단 용도
WO2016073760A1 (en) * 2014-11-05 2016-05-12 The Regents Of The University Of California Methods for stratifying non-responders to therapies that block pd1/pdl1 axis
US10793642B2 (en) 2014-12-11 2020-10-06 Inbiomotion S.L. Binding members for human c-MAF
EP3073268A1 (en) * 2015-03-27 2016-09-28 Deutsches Krebsforschungszentrum Stiftung des Öffentlichen Rechts Biomarker panel for diagnosing cancer
WO2016181912A1 (ja) * 2015-05-08 2016-11-17 学校法人 川崎学園 免疫因子を指標とした肺腺癌の予後演算式作成方法と予後推定方法
JP6932365B2 (ja) * 2015-05-14 2021-09-08 公立大学法人大阪 スキルス性胃癌の治療剤、及び胃癌の予後の予測方法
US10627389B2 (en) 2015-05-26 2020-04-21 Incelldx, Inc. Methods of assessing cellular breast samples and compositions for use in practicing the same
JP2018523823A (ja) * 2015-08-04 2018-08-23 セルジーン コーポレイション 慢性リンパ球性白血病の治療方法及び免疫調節療法に対する臨床的感度の予測因子としてのバイオマーカーの利用
TWI609183B (zh) * 2015-08-10 2017-12-21 中國醫藥大學附設醫院 用於評估多形性膠質母細胞瘤患者適用以樹突狀細胞腫瘤疫苗爲基礎的免疫治療之方法及預測多形性膠質母細胞瘤患者經樹突狀細胞腫瘤疫苗治療後的存活率之方法
TW201723190A (zh) * 2015-10-22 2017-07-01 永斯醫療股份有限公司 用於測定icos表現之基因印記
RU2605310C1 (ru) * 2015-12-01 2016-12-20 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт физиологии природных адаптаций Уральского отделения Российской академии наук Способ диагностики риска формирования дефицита противоопухолевой иммунной защиты
SG11201804683RA (en) * 2015-12-04 2018-06-28 Agency Science Tech & Res Clinical correlates of immunotherapy efficacy
EP3418745A4 (en) * 2016-02-19 2018-12-26 Konica Minolta, Inc. Information acquisition method for diagnosis or treatment of cancer or immune system-related diseases
CN105911292B (zh) * 2016-05-19 2018-06-26 深圳市衍生生物科技有限公司 用于组合分析CD11c+CD11b+ DC亚群以及其分化程度和功能的试剂盒及方法
US11243217B2 (en) 2016-06-06 2022-02-08 Astute Medical, Inc. Management of acute kidney injury using insulin-like growth factor-binding protein 7 and tissue inhibitor of metalloproteinase 2
US9990713B2 (en) * 2016-06-09 2018-06-05 Definiens Ag Detecting and visualizing correlations between measured correlation values and correlation reference values of a pathway
US11414708B2 (en) 2016-08-24 2022-08-16 Decipher Biosciences, Inc. Use of genomic signatures to predict responsiveness of patients with prostate cancer to post-operative radiation therapy
US20190256603A1 (en) * 2016-11-11 2019-08-22 Medimmune, Llc Anti-pd-l1 and anti-ctla-4 antibodies for treating non-small cell lung cancer
WO2018097166A1 (ja) * 2016-11-24 2018-05-31 第一三共株式会社 Ｐｄ－１免疫チェックポイント阻害剤による治療に対するがんの感受性を予測する方法
JP7206203B2 (ja) * 2017-02-07 2023-01-17 アンスティチュ ナショナル ドゥ ラ サンテ エ ドゥ ラ ルシェルシュ メディカル がんの重症度を評価するためのｔｉｍ－３
US11873532B2 (en) 2017-03-09 2024-01-16 Decipher Biosciences, Inc. Subtyping prostate cancer to predict response to hormone therapy
CN118356488A (zh) 2017-05-30 2024-07-19 百时美施贵宝公司 包含抗lag-3抗体或抗lag-3抗体和抗pd-1或抗pd-l1抗体的组合物
HUE065242T2 (hu) 2017-05-30 2024-05-28 Bristol Myers Squibb Co LAG-3-pozitív tumorok kezelése
EP3631468A1 (en) 2017-06-02 2020-04-08 Juno Therapeutics, Inc. Articles of manufacture and methods related to toxicity associated with cell therapy
JP7024957B2 (ja) * 2017-07-04 2022-02-24 株式会社Ｄｎａチップ研究所 大腸癌の異時性転移の有無を予測する方法およびそれに用いるキット
US10636512B2 (en) 2017-07-14 2020-04-28 Cofactor Genomics, Inc. Immuno-oncology applications using next generation sequencing
WO2019020556A1 (en) 2017-07-24 2019-01-31 Ventana Medical Systems, Inc. METHODS AND SYSTEMS FOR ASSESSING INFILTRAT OF IMMUNE CELLS IN TUMOR SAMPLES
EP4428157A2 (en) * 2017-08-04 2024-09-11 Veracyte SD, Inc. Use of immune cell-specific gene expression for prognosis of prostate cancer and prediction of responsiveness to radiation therapy
AU2018316343A1 (en) 2017-08-11 2020-02-13 Genentech, Inc. Anti-CD8 antibodies and uses thereof
US12031975B2 (en) * 2017-11-01 2024-07-09 Juno Therapeutics, Inc. Methods of assessing or monitoring a response to a cell therapy
JP7355294B2 (ja) * 2017-11-30 2023-10-03 シンガポール ヘルス サービシズ ピーティーイー． リミテッド がん患者を適切ながん処置群に分類するためのシステム及び方法、並びに患者を処置するための化合物
GB201801067D0 (en) 2018-01-23 2018-03-07 Price Nicola Kaye Biomarkers predictive of tumour infiltrating lymphocyte therapy and uses thereof
EP3746790B1 (en) 2018-01-31 2023-10-04 Ventana Medical Systems, Inc. Methods and systems for evaluation of immune cell infiltrate in stage iii colorectal cancer
WO2019155474A1 (en) 2018-02-12 2019-08-15 Hadasit Medical Research Services & Development Ltd. Modulation of slamf6 splice variants for cancer therapy
WO2019164870A1 (en) * 2018-02-20 2019-08-29 Medimmune, Llc Expression of signature mrnas for identifying patients responsive to anti-pd-l1 antibody therapy
US20210018507A1 (en) * 2018-03-04 2021-01-21 Mazumdar Shaw Medical Foundation Sall.ivary protein biomarkers for the diagnosis and prognosis of head and neck cancers, and precancers
EP3765069A1 (en) 2018-03-16 2021-01-20 Zoetis Services LLC Peptide vaccines against interleukin-31
WO2019234221A1 (en) * 2018-06-08 2019-12-12 INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) Methods for stratification and treatment of a patient suffering from chronic lymphocytic leukemia
CN108949982B (zh) * 2018-07-09 2021-10-26 中国医科大学附属第一医院 一种利用免疫共刺激分子评价胶质瘤临床预后的方法
WO2020014666A1 (en) 2018-07-12 2020-01-16 Corvus Pharmaceuticals, Inc. Methods for detecting and treating cancers having adenosine pathway activation
US20210255190A1 (en) * 2018-07-12 2021-08-19 Corvus Pharmaceuticals, Inc. Methods for detecting and treating cancers having adenosine pathway activation
US20210381058A1 (en) * 2018-10-01 2021-12-09 Nantomics, Llc Evidence based selection of patients for clinical trials using histopathology
KR102198404B1 (ko) * 2019-04-15 2021-01-05 고려대학교 산학협력단 대장암에서 항암제 내성과 관련된 cd133 및 이의 용도
WO2020256868A1 (en) * 2019-05-16 2020-12-24 Trustees Of Boston University Immune system modulators for the treatment of squamous lung premalignancy
US20220326243A1 (en) * 2019-05-21 2022-10-13 Acurasysbio Co., Ltd. Composition for cancer diagnosis
CN114072676B (zh) 2019-06-03 2024-07-12 法国国家卫生及研究医学协会 调节治疗方案的方法
CN110488015A (zh) * 2019-08-27 2019-11-22 成都和同易创生物科技有限公司 趋化因子cxcl14在预测结肠癌预后中的应用
AU2020378280A1 (en) 2019-11-07 2022-04-07 Feng Biosciences, Ltd. Classification of tumor microenvironments
CN110895280B (zh) * 2019-12-03 2022-11-18 中山大学肿瘤防治中心（中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所） 用于预测鼻咽癌转移的免疫评分及其应用
WO2021119761A1 (en) 2019-12-20 2021-06-24 Hudson Institute of Medical Research Cxcl10 binding proteins and uses thereof
AU2021231880A1 (en) * 2020-03-06 2022-10-06 University Of Pittsburgh - Of The Commonwealth System Of Higher Education IRF modulator-expressing oncolytic viruses for treating cancer
CN111458509B (zh) * 2020-04-14 2023-09-22 中国人民解放军海军军医大学第三附属医院 肝细胞癌预后评估的生物标志物及其试剂盒和方法
US20230235408A1 (en) 2020-06-30 2023-07-27 INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) Methods for predicting the risk of recurrence and/or death of patients suffering from a solid cancer after preoperative adjuvant therapies
JP2023531290A (ja) 2020-06-30 2023-07-21 アンスティチュ ナショナル ドゥ ラ サンテ エ ドゥ ラ ルシェルシュ メディカル 術前補助療法及び根治手術後の固形がんを患っている患者の再発及び／又は死亡のリスクを予測するための方法
CN111638342A (zh) * 2020-07-08 2020-09-08 上海市浦东新区公利医院(第二军医大学附属公利医院) Sox17蛋白在制备肾透明细胞癌诊断或预后评估试剂盒中的应用
CN112365951B (zh) * 2020-11-24 2024-03-08 竹安（北京）生物科技发展有限公司 一种基于免疫检测的肿瘤用药指导系统及方法
CN112489800B (zh) * 2020-12-03 2024-05-28 安徽医科大学第一附属医院 一种前列腺癌患者的预后评估系统及其应用
KR102427057B1 (ko) * 2020-12-04 2022-07-29 전남대학교산학협력단 단일섬유종양/혈관주위세포종 전이 진단 또는 예후 분석용 바이오 마커 및 이를 이용한 진단방법
EP4026918A1 (en) * 2021-01-12 2022-07-13 Koninklijke Philips N.V. Prediction of an outcome of a colorectal cancer subject
WO2022216021A1 (ko) * 2021-04-06 2022-10-13 전남대학교산학협력단 암환자의 예후 및 항암 치료에 대한 반응성 예측 방법
CN113834889B (zh) * 2021-09-29 2024-02-13 中国医学科学院北京协和医院 垂体柄阻断综合征生物标志物及其确定方法和应用
WO2023076701A2 (en) * 2021-10-29 2023-05-04 La Jolla Institute For Immunology Methods for modulating an immune response to cancer or tumor celts
CN114019163B (zh) * 2021-11-02 2024-07-23 复旦大学附属中山医院 基于活化b细胞表达的结肠癌预后诊断用标记物及其用途
CN113834941B (zh) * 2021-11-02 2024-01-05 复旦大学附属中山医院 基于b细胞表达的结肠癌预后诊断用标记物及其用途
AU2022447608A1 (en) 2022-03-17 2024-09-26 Assistance Publique - Hôpitaux De Paris Methods for predicting response to an immunotherapeutic treatment in a patient with a cancer
CN114657252A (zh) * 2022-04-26 2022-06-24 复旦大学 一种用于脑恶性胶质瘤诊断和预后的趋化因子及其应用
WO2024084013A1 (en) 2022-10-20 2024-04-25 INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) Combination therapy for the treatment of cancer

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4683202A (en) 1985-03-28 1987-07-28 Cetus Corporation Process for amplifying nucleic acid sequences
US4868103A (en) 1986-02-19 1989-09-19 Enzo Biochem, Inc. Analyte detection by means of energy transfer
US4843155A (en) 1987-11-19 1989-06-27 Piotr Chomczynski Product and process for isolating RNA
EP0552108B1 (en) 1992-01-17 1999-11-10 Lakowicz, Joseph R. Energy transfer phase-modulation fluoro-immunoassay
US5556763A (en) * 1992-04-06 1996-09-17 United States Of America As Represented By The Secretary Of The Department Of Health And Human Services Evaluation and treatment of patients with progressive immunosuppression
ES2157227T3 (es) * 1993-02-09 2001-08-16 Becton Dickinson Co Asignacion automatica del linaje de leucemias agudas mediante citometria de flujo.
US5658744A (en) * 1994-07-22 1997-08-19 The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services Methods of identifying patients having an altered immune status
AU4977896A (en) * 1995-02-17 1996-09-04 Immunotherapy, Inc. Immunotherapy screening, prognosis, and treatment methods and compositions
US5854033A (en) 1995-11-21 1998-12-29 Yale University Rolling circle replication reporter systems
EP0893507A1 (en) * 1997-07-25 1999-01-27 Institut Gustave Roussy Use of MHC class II ligands (CD4 and LAG-3) as adjuvant for vaccination and of LAG-3 in cancer treatment
US6892141B1 (en) 2000-03-17 2005-05-10 Hitachi, Ltd. Primer design system
US6656683B1 (en) * 2000-07-05 2003-12-02 Board Of Regents, The University Of Texas System Laser scanning cytology with digital image capture
CA2439335A1 (en) * 2001-02-26 2002-09-06 Gesellschaft Fuer Biotechnologische Forschung Mbh (Gbf) Interferon regulatory factor-1/human estrogen receptor fusion protein and its use for treating carcinomas
FR2821605B1 (fr) * 2001-03-01 2003-05-30 Eads Airbus Sa Procede et dispositif pour accelerer la destruction d'au moins deux vortex dans le sillage d'un mobile, en particulier d'un avion
AR036993A1 (es) * 2001-04-02 2004-10-20 Wyeth Corp Uso de agentes que modulan la interaccion entre pd-1 y sus ligandos en la submodulacion de respuestas inmunologicas
CA2445532A1 (en) 2001-04-27 2002-11-07 Sunnybrook & Women's College Health Sciences Centre Breast cancer-associated genes and uses thereof
JP2005511055A (ja) 2001-11-30 2005-04-28 ユニバーシティー オブ ロチェスター マルチプレックスリアルタイム定量的ｐｃｒ
US20060058227A1 (en) * 2002-02-20 2006-03-16 Academisch Ziekenhulis Bij De Universiteit Van Amsterdam Hedgehog-related prophylaxis, therapy and diagnosis of gi tract carcinogenesis
JP4409430B2 (ja) * 2002-07-03 2010-02-03 小野薬品工業株式会社 免疫賦活組成物
NZ544456A (en) 2003-07-18 2009-02-28 Schering Corp Treatment and diagnosis of neoplasms using thymic stromal lymphopoietin
MX2007004176A (es) * 2004-10-06 2007-06-15 Mayo Foundation B7-h1 y metodos de diagnosis, prognosis, y tratamiento de cancer.

Also Published As

Publication number Publication date
JP5256038B2 (ja) 2013-08-07
DK2420840T3 (en) 2016-02-08
EP2733493A1 (en) 2014-05-21
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JP5789216B2 (ja) 2015-10-07
EP3088894A1 (en) 2016-11-02
ES2480690T3 (es) 2014-07-28
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EP2420840B1 (en) 2015-11-11
US20220308063A1 (en) 2022-09-29
JP2014158500A (ja) 2014-09-04
PL2733493T3 (pl) 2016-12-30
ES2785033T3 (es) 2020-10-05
EP1943520A1 (en) 2008-07-16
ES2469103T3 (es) 2014-06-17
ES2480691T3 (es) 2014-07-28
EP2420838A2 (en) 2012-02-22
EP2420841B1 (en) 2014-12-03
EP2420839A2 (en) 2012-02-22
ES2674560T3 (es) 2018-07-02
JP5921602B2 (ja) 2016-05-24
EP2420836B1 (en) 2014-03-05
EP2420840A3 (en) 2012-08-08
EP3088894B1 (en) 2018-03-28
JP2009515148A (ja) 2009-04-09
US20190178892A1 (en) 2019-06-13
EP2420835A2 (en) 2012-02-22
JP2012154944A (ja) 2012-08-16
EP2241891A1 (en) 2010-10-20
EP2420840A2 (en) 2012-02-22
EP2420837B1 (en) 2014-03-05
EP2420836A3 (en) 2012-05-30
ES2469102T3 (es) 2014-06-17
US11300569B2 (en) 2022-04-12
WO2007045996A1 (en) 2007-04-26
EP1777523A1 (en) 2007-04-25
US20090215053A1 (en) 2009-08-27
ES2470165T3 (es) 2014-06-23
EP2241891B1 (en) 2012-10-31
EP2420836A2 (en) 2012-02-22
ES2398907T3 (es) 2013-03-22
US10191059B2 (en) 2019-01-29
EP2420839B1 (en) 2014-04-16
EP1943520B1 (en) 2011-09-07
ES2561527T3 (es) 2016-02-26
EP2420841A2 (en) 2012-02-22
EP3364191A1 (en) 2018-08-22
EP2420837A2 (en) 2012-02-22
EP3364191B1 (en) 2020-03-18
EP3715849A1 (en) 2020-09-30
EP2733493B1 (en) 2016-06-22
US20140057257A1 (en) 2014-02-27
EP2420838B1 (en) 2014-04-16

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Publication Publication Date Title
US20220308063A1 (en) In Vitro Method for the Prognosis of Progression of a Cancer and of the Outcome in a Patient and Means for Performing Said Method