ES2703714T3 - Métodos de identificación, evaluación, prevención y terapia de enfermedades pulmonares y kits de los mismos, incluida la identificación, evaluación, prevención y terapia de enfermedades en base al género - Google Patents

Métodos de identificación, evaluación, prevención y terapia de enfermedades pulmonares y kits de los mismos, incluida la identificación, evaluación, prevención y terapia de enfermedades en base al género Download PDF

Info

Publication number
ES2703714T3
ES2703714T3 ES17179032T ES17179032T ES2703714T3 ES 2703714 T3 ES2703714 T3 ES 2703714T3 ES 17179032 T ES17179032 T ES 17179032T ES 17179032 T ES17179032 T ES 17179032T ES 2703714 T3 ES2703714 T3 ES 2703714T3
Authority
ES
Spain
Prior art keywords
biomarkers
expression
population
degree
subject
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
ES17179032T
Other languages
English (en)
Inventor
Elzbieta Izbicka
Sung H Baek
Robert T Streeper
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Cancer Prevention and Cure Ltd
Original Assignee
Cancer Prevention and Cure Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from US12/403,369 external-priority patent/US8541183B2/en
Application filed by Cancer Prevention and Cure Ltd filed Critical Cancer Prevention and Cure Ltd
Application granted granted Critical
Publication of ES2703714T3 publication Critical patent/ES2703714T3/es
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
    • G01N33/57407—Specifically defined cancers
    • G01N33/57423—Specifically defined cancers of lung
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6893—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids related to diseases not provided for elsewhere
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2333/00—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
    • G01N2333/90—Enzymes; Proenzymes
    • G01N2333/914—Hydrolases (3)
    • G01N2333/948—Hydrolases (3) acting on peptide bonds (3.4)
    • G01N2333/95—Proteinases, i.e. endopeptidases (3.4.21-3.4.99)
    • G01N2333/964—Proteinases, i.e. endopeptidases (3.4.21-3.4.99) derived from animal tissue
    • G01N2333/96425—Proteinases, i.e. endopeptidases (3.4.21-3.4.99) derived from animal tissue from mammals
    • G01N2333/96427—Proteinases, i.e. endopeptidases (3.4.21-3.4.99) derived from animal tissue from mammals in general
    • G01N2333/9643—Proteinases, i.e. endopeptidases (3.4.21-3.4.99) derived from animal tissue from mammals in general with EC number
    • G01N2333/96486—Metalloendopeptidases (3.4.24)
    • G01N2333/96491—Metalloendopeptidases (3.4.24) with definite EC number
    • G01N2333/96494—Matrix metalloproteases, e. g. 3.4.24.7
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/12—Pulmonary diseases
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/52—Predicting or monitoring the response to treatment, e.g. for selection of therapy based on assay results in personalised medicine; Prognosis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/60—Complex ways of combining multiple protein biomarkers for diagnosis

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Peptides Or Proteins (AREA)
  • Medicines That Contain Protein Lipid Enzymes And Other Medicines (AREA)

Abstract

Un método ex vivo de caracterización fisiológica en un sujeto que comprende determinar el grado de expresión de los siguientes tres biomarcadores leptina, IL-10, y MCP-1 y, opcionalmente, uno o más de los biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en MPO, HGF, MMP-9, MMP-7, SAA, Resistina, IL-5, IL12 (p70), IL-8, IL-4, IL-7, MIF, ligando sCD40, sICAM-1, IL-13, 1-TAC, MMP-1, Eotaxina, IP-10, sVCAM-1, Adiponectina, CRP, Péptido C, MMP-3, SAP, IL-1ra, IL-15, EGF, MMP-8, IL-6, MMP-12, PAI-1, Amilina (Total), IL-1α, sFSI, MIP- 1ß, SE-selectina, IL-17, GM-CSF, G-CSF, TGF-α, IFN-γ, Fractalquina, VEGF, IL-12 (p40), Sfas, IL-1ß, IL-2, MIP-1α, Insulina, GLP-1, TNF-α, MMP-2, MMP-13, IL-12(p40), libre, I-TAC, o una combinación de los mismos, en una muestra fisiológica del sujeto, en el que el grado de expresión de los biomarcadores es indicativo de cáncer de pulmón de células no pequeñas.

Description

DESCRIPCIÓN
Métodos de identificación, evaluación, prevención y terapia de enfermedades pulmonares y kits de los mismos, incluida la identificación, evaluación, prevención y terapia de enfermedades en base al género ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN
(a) Campo de la invención
La invención se refiere a la detección, identificación, evaluación, prevención, diagnóstico y tratamiento de enfermedad pulmonar utilizando biomarcadores. Más específicamente, la invención se refiere al diagnóstico de cánceres de pulmón de células no pequeñas mediante la medición y cuantificación de los niveles de expresión de biomarcadores específicos. La invención también se refiere a la identificación de biomarcadores presentes en el suero humano u otros fluidos biológicos, que, cuando se encuentran expresados a niveles diferentes de los encontrados en la población normal, son indicativos de patologías asociadas con los tejidos pulmonares humanos y el sistema respiratorio humano. Al identificar los biomarcadores asociados con dichas patologías, cuantificar los niveles de expresión de estos biomarcadores y comparar los niveles de expresión con aquellos niveles generalmente esperados en el suero de una persona normal, es posible detectar la presencia de las patologías en una etapa temprana de su progresión a través de simples análisis de sangre y caracterizar la progresión de la patología, así como diferenciar entre las patologías.
(b) Descripción de la técnica relacionada
Las patologías del sistema respiratorio, tal como asma y cáncer de pulmón, afectan a millones de estadounidenses. De hecho, la American Lung Association® informa que casi 20 millones de estadounidenses padecen asma. La American Cancer Society, Inc. estimó 229.400 nuevos casos de cáncer del sistema respiratorio y 164.840 muertes por cánceres del sistema respiratorio solo en 2007. Mientras que la tasa de supervivencia a cinco años de todos los casos de cáncer cuando el cáncer se detecta mientras aún está localizado es del 46%, la tasa de supervivencia a cinco años de los pacientes con cáncer de pulmón es solo del 13%. Por consiguiente, solo el 16% de los cánceres de pulmón se descubren antes de que la enfermedad se haya diseminado. Los cánceres de pulmón generalmente se clasifican en dos tipos principales según la patología de las células cancerosas. Cada tipo lleva el nombre de los tipos de células que se transformaron para convertirse en cancerosas. Los cánceres de pulmón de células pequeñas se derivan de células pequeñas en los tejidos pulmonares humanos, mientras que los cánceres de pulmón de células no pequeñas generalmente incluyen todos los cánceres de pulmón que no son del tipo de células pequeñas. Los cánceres de pulmón de células no pequeñas se agrupan porque el tratamiento es generalmente el mismo para todos los tipos de células no pequeñas. Juntos, los cánceres de pulmón de células no pequeñas, o NSCLC, constituyen aproximadamente el 75% de todos los cánceres de pulmón.
Un factor importante en la baja tasa de supervivencia de los pacientes con cáncer de pulmón es el hecho de que el cáncer de pulmón es difícil de diagnosticar temprano. Los métodos actuales para diagnosticar el cáncer de pulmón o identificar su existencia en un ser humano se limitan a tomar radiografías, exploraciones de tomografía computarizada (TC) y pruebas similares de los pulmones para determinar físicamente la presencia o ausencia de un tumor. Por lo tanto, el diagnóstico de cáncer de pulmón a menudo se realiza solo en respuesta a los síntomas que se han presentado durante un periodo de tiempo significativo, y después de que la enfermedad ha estado presente en el ser humano el tiempo suficiente para producir una masa físicamente detectable.
De manera similar, los métodos actuales de detección de asma se realizan típicamente mucho después de la presentación de síntomas tales como sibilancias recurrentes, tos y opresión en el pecho. Los métodos actuales para detectar el asma típicamente están restringidos a las pruebas de función pulmonar, tal como las pruebas de espirometría o pruebas de esfuerzo. Además, el médico ordena a menudo que estas pruebas se realicen junto con una multitud de otras pruebas para descartar otras patologías o enfermedades reactivas de las vías respiratorias tal como enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), bronquitis, neumonía e insuficiencia cardíaca congestiva. No existe en la técnica un método sencillo y fiable para diagnosticar patologías de tejidos pulmonares humanos en una etapa temprana de su desarrollo. Además, no hay un análisis de sangre disponible en la actualidad que sea capaz de indicar la presencia de una patología del tejido pulmonar en particular. Por lo tanto, es deseable desarrollar un método para determinar la existencia de cánceres de pulmón en una etapa temprana de la progresión de la enfermedad. También es deseable desarrollar un método para diagnosticar el cáncer de pulmón de células no pequeñas.
Además, es deseable identificar proteínas específicas presentes en la sangre humana que, cuando se alteran en términos de intensidades relativas de expresión, son indicativas de la presencia de cánceres de pulmón de células no pequeñas.
RESUMEN DE LA INVENCIÓN
Los presentes inventores han identificado una serie de biomarcadores que son útiles para caracterizar el estado fisiológico de un sujeto con respecto a enfermedades pulmonares, tales como cáncer de pulmón de células no pequeñas o enfermedad reactiva de las vías respiratorias. Estos biomarcadores se presentan en las Tablas 1-23. La Tabla 1A enumera biomarcadores cuyo nivel de expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en individuos normales cuando se mide en individuos con una o más enfermedades pulmonares. La Tabla 1B enumera los biomarcadores cuyo nivel de expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en individuos normales cuando se mide en individuos con cáncer de pulmón de células no pequeñas o enfermedad reactiva de las vías respiratorias, y para mostrar un nivel de expresión diferencial entre el cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias. La Tabla 1C enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en individuos normales cuando se mide en individuos con cáncer de pulmón de células no pequeñas o con enfermedad reactiva de las vías respiratorias.
La Tabla 2 enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en individuos normales cuando se mide en individuos con enfermedad reactiva de las vías respiratorias. La Tabla 3 enumera los biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en individuos normales cuando se mide en individuos con cáncer de pulmón de células no pequeñas. La Tabla 4 enumera los biomarcadores cuyos niveles de expresión se ha encontrado que son diferentes cuando se miden entre individuos con cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias.
La Tabla 5A enumera biomarcadores cuyo nivel de expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en hombres normales cuando se mide en hombres con una o más enfermedades pulmonares. La Tabla 5B enumera los biomarcadores cuyo nivel de expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en hombres normales cuando se mide en hombres con cáncer de pulmón de células no pequeñas o enfermedad reactiva de las vías respiratorias, y para mostrar un nivel de expresión diferencial entre el cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias. La Tabla 5C enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en hombres normales cuando se mide en hombres con cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias.
La Tabla 6 enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en hombres normales cuando se mide en hombres con enfermedad reactiva de las vías respiratorias. La Tabla 7 enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en hombres normales cuando se mide en hombres con cáncer de pulmón de células no pequeñas. La Tabla 8 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión se ha encontrado que son diferentes cuando se miden entre hombres con cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias.
La Tabla 9A enumera biomarcadores cuyo nivel de expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en mujeres normales cuando se mide en mujeres con una o más enfermedades pulmonares. La Tabla 9B enumera los biomarcadores cuyo nivel de expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en mujeres normales cuando se mide en mujeres con cáncer de pulmón de células no pequeñas o enfermedad reactiva de las vías respiratorias, y para mostrar un nivel de expresión diferencial entre el cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias. La Tabla 9C enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en mujeres normales cuando se mide en mujeres con cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias.
La Tabla 10 enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en mujeres normales cuando se mide en mujeres con enfermedad reactiva de las vías respiratorias. La Tabla 11 enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en mujeres normales cuando se mide en mujeres con cáncer de pulmón de células no pequeñas. La Tabla 12 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión se ha encontrado que son diferentes cuando se miden entre mujeres con cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias.
La Tabla 13A enumera biomarcadores cuya expresión difiere significativamente entre poblaciones masculina y femenina de enfermedades reactivas de las vías respiratorias. La Tabla 13B enumera biomarcadores cuya expresión no difiere significativamente entre las poblaciones masculina y femenina de enfermedades reactivas de las vías respiratorias. La Tabla 14A enumera biomarcadores cuya expresión difiere significativamente entre las poblaciones masculina y femenina de cáncer de pulmón de células no pequeñas. La Tabla 14B enumera biomarcadores cuya expresión no difiere significativamente entre las poblaciones masculina y femenina de cáncer de pulmón de células no pequeñas. La Tabla 15A enumera los biomarcadores clasificados por la desviación estándar relativa en la intensidad de fluorescencia para la población normal. La Tabla 15B enumera los biomarcadores clasificados por la desviación estándar relativa en la intensidad de fluorescencia para la población femenina normal. La Tabla 15C enumera los biomarcadores clasificados por la desviación estándar relativa en la intensidad de fluorescencia para la población masculina normal.
La Tabla 16A enumera biomarcadores cuyo nivel de expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en hombres normales cuando se mide en hombres con una o más enfermedades pulmonares. La Tabla 16B enumera los biomarcadores cuyo nivel de expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en hombres normales cuando se mide en hombres con cáncer de pulmón de células no pequeñas o enfermedad reactiva de las vías respiratorias, y para mostrar un nivel de expresión diferencial entre el cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias. La Tabla 16C enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en hombres normales cuando se mide en hombres con cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias.
La Tabla 17 enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en hombres normales cuando se mide en hombres con enfermedad reactiva de las vías respiratorias. La Tabla 18 enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en hombres normales cuando se mide en hombres con cáncer de pulmón de células no pequeñas. La Tabla 19 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión se ha encontrado que son diferentes cuando se miden entre hombres con cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias.
La Tabla 20A enumera biomarcadores cuyo nivel de expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en mujeres normales cuando se mide en mujeres con una o más enfermedades pulmonares. La Tabla 20B enumera los biomarcadores cuyo nivel de expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en mujeres normales cuando se mide en mujeres con cáncer de pulmón de células no pequeñas o enfermedad reactiva de las vías respiratorias, y para mostrar un nivel de expresión diferencial entre el cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias. La Tabla 20C enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en mujeres normales cuando se mide en mujeres con cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias.
La Tabla 21 enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en mujeres normales cuando se mide en mujeres con enfermedad reactiva de las vías respiratorias. La Tabla 22 enumera biomarcadores cuya expresión se ha encontrado que es diferente del nivel en mujeres normales cuando se mide en mujeres con cáncer de pulmón de células no pequeñas. La Tabla 23 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión se ha encontrado que son diferentes cuando se miden entre mujeres con cáncer de pulmón de células no pequeñas y enfermedad reactiva de las vías respiratorias.
La significancia para las Tablas 1-15 se determinó usando la prueba t de Student. La importancia para las Tablas 16­ 23 se determinó utilizando el método de Kruskal-Wallis.
La presente invención proporciona diversos métodos de diagnóstico, pronóstico y terapéuticos que dependen de la identificación de estos biomarcadores.
La invención proporciona un método de caracterización fisiológica en un sujeto que comprende determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador de cualquier número de las Tablas 1-12 o 16-23 en una muestra fisiológica del sujeto, en el que el grado de expresión de dicho al menos un biomarcador es indicativo de una enfermedad pulmonar, tal como de cáncer de pulmón de células no pequeñas, o puede ayudar a distinguir enfermedades de pulmón, tal como cáncer de pulmón de células no pequeñas. La invención también proporciona métodos de caracterización fisiológica en un sujeto que comprende determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador de las Tablas 13B, 14B o 15B, que también aparece en las Tablas 1-12 o 16-23 en una muestra fisiológica del sujeto, preferiblemente el biomarcador es al menos uno de los biomarcadores n.° 1-10 de las Tablas 1­ 12 o 16-23, en el que el grado de expresión de dicho al menos un biomarcador es indicativo de una enfermedad pulmonar, tal como de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
Como alternativa, o adicionalmente, se puede determinar el grado de expresión de los interactores de primer orden de estos biomarcadores.
o 16-23, en donde el grado de expresión de dicho al menos un polipéptido y dicho al menos un biomarcador de cualquier número de las Tablas 1-12 o 16-23 es indicativo de una enfermedad pulmonar, tal como cáncer de pulmón de células no pequeñas o enfermedad reactiva de las vías respiratorias.
La invención proporciona un método para diagnosticar cáncer de pulmón de células no pequeñas en un sujeto que comprende determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador de la Tabla 3, Tabla 7, Tabla 11, Tabla 18 o Tabla 22 en una muestra fisiológica del sujeto, en el que el grado de expresión de dicho al menos un biomarcador es indicativo de la presencia o desarrollo de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
La invención proporciona un método para predecir la probabilidad de que un sujeto responda a una intervención terapéutica que comprende determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador descrito en el presente documento en una muestra fisiológica del sujeto, en el que el grado de expresión de dicho al menos un biomarcador ayuda a predecir la respuesta de un sujeto a dicha intervención terapéutica.
La invención también proporciona un método para monitorizar un sujeto que comprende determinar un primer grado de expresión de al menos un biomarcador descrito en el presente documento en una muestra fisiológica del sujeto, un segundo grado de expresión de dicho al menos un biomarcador en una muestra fisiológica del sujeto en un momento posterior a dicha primera determinación, y comparar dicho primer grado de expresión y dicho segundo grado de expresión.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS
La Figura 1A muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población normal (NO) del Ejemplo 1, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa. La Figura 1B muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población de cáncer de pulmón de células no pequeñas (LC) del Ejemplo 1, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa.
La Figura 1C muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población de asma (AST) del Ejemplo 1, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa. La Figura 1D muestra el cambio porcentual en la media de intensidad de fluorescencia para cada uno de los biomarcadores en la población de LC frente a la población de NO, la población de AST frente a la población de NO, y la población de LC frente a la población de AST del Ejemplo 1.
La Figura 1E muestra la probabilidad asociada con los valores de t de Student obtenida comparando la intensidad de fluorescencia media y la variabilidad medida para cada biomarcador en las poblaciones del Ejemplo 1, donde las poblaciones a comparar son la población de LC frente a la población de NO, la población de AST frente a la población de NO, y la población de LC frente a la población de AST, respectivamente.
La Figura 2A muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población normal (NO) del Ejemplo 2, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa. La Figura 2B muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población de cáncer de pulmón de células no pequeñas (LC) del Ejemplo 2, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa.
La Figura 2C muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población de asma (AST) del Ejemplo 2, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa. La Figura 2D muestra el cambio porcentual en la media de intensidad de fluorescencia para cada uno de los biomarcadores en la población de LC frente a la población de NO, la población de AST frente a la población de NO, y la población de AST frente a LC del Ejemplo 2.
La Figura 2E muestra la probabilidad asociada con los valores de t de Student obtenida comparando la intensidad de fluorescencia media y la variabilidad medida para cada biomarcador en las poblaciones del Ejemplo 2, donde las poblaciones a comparar son la población de LC frente a la población de NO, la población de AST frente a la población de NO, y la población de AST frente a la población de LC, respectivamente.
La Figura 3A muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población normal (NO) del Ejemplo 3, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa.
La Figura 3B muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población de cáncer de pulmón de células no pequeñas (LC) del Ejemplo 3, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa.
La Figura 3C muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población de asma (AST) del Ejemplo 3, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa. La Figura 3D muestra el cambio porcentual en la media de intensidad de fluorescencia para cada uno de los biomarcadores en la población de AST frente a la población de NO, la población de LC frente a la población de NO, y la población de AST frente a la población de LC del Ejemplo 3.
La Figura 3E muestra la probabilidad asociada con los valores de t de Student obtenida comparando la intensidad de fluorescencia media y la variabilidad medida para cada biomarcador en las poblaciones del Ejemplo 3, donde las poblaciones a comparar son la población de AST frente a la población de NO, la población de LC frente a la población de NO, y la población de AST frente a LC, respectivamente.
La Figura 4A muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población femenina normal (NO) del Ejemplo 3, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa.
La Figura 4B muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población femenina de cáncer de pulmón de células no pequeñas (LC) del Ejemplo 3, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa.
La Figura 4C muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población femenina de asma (AST) del Ejemplo 3, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa.
La Figura 4D muestra el cambio porcentual en la media de intensidad de fluorescencia para cada uno de los biomarcadores en la población de AST frente a la población femenina de NO, la población de LC frente a la población femenina de NO, y la población de AST frente a población femenina de LC del Ejemplo 3.
La Figura 4E muestra la probabilidad asociada con los valores de t de Student obtenida comparando la intensidad de fluorescencia media y la variabilidad medida para cada biomarcador en las poblaciones femeninas del Ejemplo 3, donde las poblaciones a comparar son la población de AST frente a la población femenina de NO, la población de LC frente a la población femenina de NO, y la población de AST frente a la población femenina de LC, respectivamente.
La Figura 5A muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población masculina normal (NO) del Ejemplo 3, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa.
La Figura 5B muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población masculina de cáncer de pulmón de células no pequeñas (LC) del Ejemplo 3, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa.
La Figura 5C muestra el nivel de intensidad de fluorescencia promedio de los biomarcadores en la población masculina de asma (AST) del Ejemplo 3, así como la desviación estándar y la desviación estándar relativa.
La Figura 5D muestra el cambio porcentual en la media de intensidad de fluorescencia para cada uno de los biomarcadores en la población de AST frente a la población masculina de NO, la población de LC frente a la población masculina de NO, y la población de AST frente a la población masculina de LC del Ejemplo 3. La Figura 5E muestra la probabilidad asociada con los valores de t de Student obtenida comparando la intensidad de fluorescencia media y la variabilidad medida para cada biomarcador en las poblaciones masculinas del Ejemplo 3, donde las poblaciones a comparar son poblaciones masculinas de AST frente a NO, las poblaciones masculinas de LC frente a NO, y las poblaciones masculinas de LC frente a AST, respectivamente.
La Figura 6A muestra el cambio porcentual en la media de intensidad de fluorescencia para cada uno de los biomarcadores en la población masculina de AST en comparación con la población femenina de AST, la población masculina de LC en comparación con la población femenina de LC, y la población masculina de NO en comparación con la población femenina de NO del Ejemplo 3.
La Figura 6b muestra la probabilidad asociada con los valores de t de Student obtenida comparando la intensidad de fluorescencia media y la variabilidad medida para cada biomarcador en las poblaciones masculina y femenina del Ejemplo 3, donde las poblaciones a comparar son las poblaciones masculina y femenina de AST, las poblaciones masculina y femenina de LC, y las poblaciones masculina y femenina de NO, respectivamente.
La Figura 7A muestra el cambio porcentual en la concentración media de cada uno de los biomarcadores en las poblaciones femeninas de LC frente a NO, poblaciones femeninas de AST frente a NO, y las poblaciones femeninas de AST frente a LC del Ejemplo 3.
La Figura 7B muestra la probabilidad asociada con la prueba de Kruskal-Wallis calculada comparando la concentración medida para cada biomarcador en las poblaciones femeninas del Ejemplo 3, donde las poblaciones a comparar son poblaciones femeninas de AST frente a NO, las poblaciones femeninas de LC frente a NO, y las poblaciones femeninas de AST frente a LC, respectivamente.
La Figura 8A muestra el cambio porcentual en la concentración media de cada uno de los biomarcadores en las poblaciones masculinas de LC frente a NO, las poblaciones masculinas de AST frente a NO, y las poblaciones masculinas de AST frente a LC del Ejemplo 3.
La Figura 8B muestra la probabilidad asociada con la prueba de Kruskal-Wallis calculada comparando la concentración medida para cada biomarcador en las poblaciones masculinas del Ejemplo 3, donde las poblaciones a comparar son poblaciones masculinas de AST frente a NO, las poblaciones masculinas de LC frente a NO, y las poblaciones masculinas de AST frente a LC, respectivamente.
La Figura 9 muestra las relaciones entre los biomarcadores de la Tabla 16B.
DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN
La invención se refiere a diversos métodos de detección, identificación, evaluación, prevención, diagnóstico y tratamiento de enfermedad pulmonar utilizando biomarcadores que incluyen detección, identificación, evaluación, prevención, diagnóstico y tratamiento de enfermedades en base al género. Estos métodos implican determinar el grado de expresión de biomarcadores específicos para los cuales una expresión alterada es indicativa de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
Definiciones
Como se usa en el presente documento, un "biomarcador" o "marcador" es una molécula biológica que se mide objetivamente como un indicador característico del estado fisiológico de un sistema biológico. Para los fines de la presente divulgación, las moléculas biológicas incluyen iones, moléculas pequeñas, péptidos, proteínas, péptidos y proteínas que tienen modificaciones postraduccionales, nucleósidos, nucleótidos y polinucleótidos que incluyen ARN y ADN, glucoproteínas, lipoproteínas, así como diversas modificaciones covalentes y no covalentes de estos tipos de moléculas. Las moléculas biológicas incluyen cualquiera de estas entidades nativas, características de, y/o esenciales para la función de un sistema biológico. La mayoría de los biomarcadores son polipéptidos, aunque también pueden ser ARNm o ARNm modificado que representa la forma de traducción previa del producto génico expresado como el polipéptido, o pueden incluir modificaciones postraduccionales del polipéptido.
Como se usa en el presente documento, un "sujeto" significa cualquier animal, pero es preferiblemente un mamífero, tal como, por ejemplo, un ser humano. En muchas formas de realización, el sujeto será un paciente humano que tiene, o está en riesgo de tener, una enfermedad pulmonar.
Como se usa en el presente documento, una "muestra fisiológica" incluye muestras de fluidos y tejidos biológicos. Los fluidos biológicos incluyen sangre entera, plasma sanguíneo, suero sanguíneo, esputo, orina, sudor, linfa y lavado alveolar. Las muestras de tejido incluyen biopsias de tejido pulmonar sólido u otros tejidos sólidos, tejidos de biopsia de ganglios linfáticos, biopsias de focos metastásicos. Se conoce bien un método de obtención de muestras fisiológicas.
Como se usa en el presente documento, "intervención terapéutica" incluye la administración de uno o más agentes terapéuticos tales como una molécula pequeña o macromolécula, radiación, cirugía, o cualquier combinación de los mismos.
Como se usa en el presente documento, los "agentes de detección" incluyen reactivos y sistemas que detectan específicamente los biomarcadores descritos en el presente documento. Los agentes de detección incluyen reactivos tales como anticuerpos, sondas de ácido nucleico, aptámeros, lectinas u otros reactivos que tienen afinidad específica por un marcador particular o marcadores suficientes para discriminar entre el marcador particular y otros marcadores que pueden estar en muestras de interés, y sistemas tales como sensores, incluidos sensores que aprovechan ligandos unidos o inmovilizados de otra manera como se ha descrito anteriormente.
Identificación de biomarcadores
La identificación de los biomarcadores indicativos de cáncer de pulmón de células no pequeñas y/o asma se realizó comparando los niveles de expresión medidos de cincuenta y nueve biomarcadores seleccionados en el plasma de pacientes de poblaciones a las que se les había diagnosticado esas patologías respectivas con una población que no había sido diagnosticada con las patologías, según lo confirmado por un médico. Este método se detalla en los Ejemplos 1-3.
Interactores de primer orden
Para promover y controlar la multitud de funciones fisiológicas celulares y orgánicas necesarias para mantener la vida, las moléculas biológicas deben interactuar entre sí. Estas interacciones pueden considerarse un tipo de comunicación. En esta comunicación las diversas moléculas biológicas pueden considerarse mensajes. Estas moléculas, como parte necesaria de sus funciones de transducción de señales, necesariamente interactúan con una amplia diversidad de objetivos que incluyen otros tipos de moléculas biológicas.
Un tipo de molécula de interacción se conoce comúnmente como un receptor. Otro tipo de interacción intermolecular directa es la unión de un cofactor a una enzima. Estas interacciones intermoleculares forman redes de moléculas de señalización que trabajan juntas para llevar a cabo y controlar las funciones esenciales de la vida de las células y los organismos. Los biomarcadores particulares de esta invención están relacionados fisiológicamente con otros biomarcadores cuyo nivel aumenta o disminuye de una manera coordinada con el nivel de biomarcadores particulares. Estos otros biomarcadores se denominan "interactores de primer orden" con respecto a los biomarcadores particulares de la invención.
Los "interactores de primer orden" son aquellas entidades moleculares que interactúan directamente con una molécula biológica particular. Por ejemplo, el fármaco morfina interactúa directamente con los receptores de opiáceos y, en última instancia, disminuye la sensación de dolor. Por lo tanto, los receptores de opiáceos son interactores de primer orden según la definición de "interactor de primer orden". Los interactores de primer orden incluyen vecinos directos aguas arriba y aguas abajo para dichos biomarcadores en las vías de comunicación en las que interactúan. Estas entidades incluyen proteínas, ácidos nucleicos y moléculas pequeñas que pueden estar conectadas por relaciones que incluyen, pero sin limitación, regulación directa (o indirecta), expresión, reacción química, síntesis molecular, unión, unión del promotor, modificación de proteínas y transporte molecular. Los expertos en la técnica y los expertos en fisiología y biología celular conocen bien los grupos de biomarcadores cuyos niveles están coordinados. De hecho, los interactores de primer orden para un biomarcador particular se conocen en la técnica y se pueden encontrar utilizando diversas bases de datos y software de bioinformática disponible tal como ARIADNE PATHWAY STUDIO, ExPASY Proteomics Server Qlucore Omics Explorer, Protein Prospector, PQuad, ChEMBL, y otros (véase, por ejemplo, ARIADNE PATHWAY STUDIO, Ariadne, Inc., <www.ariadne.genomics.com> o ChEMBL Database, European Bioinformatics Institute, European Molecular Biology Laboratory, <www.ebi.ac.uk>). Cuando los niveles de los biomarcadores particulares de esta invención son anormales, los niveles de biomarcadores de interactores de primer orden cuya expresión está coordinada con los biomarcadores particulares también son anormales. Por lo tanto, la determinación de que los niveles de un biomarcador particular son anormales puede lograrse midiendo el nivel de un interactor de primer orden coordinado con el mismo. El experto, por supuesto, confirmará que el nivel de un interactor de primer orden que se utiliza en lugar o además de un biomarcador particular variará de una manera definida y reproducible de acuerdo con el comportamiento del biomarcador particular.
La invención proporciona que para cualquiera de los métodos descritos en el presente documento, los métodos a realizar con un biomarcador particular pueden realizarse, como alternativa, con los interactores de primer orden de ese biomarcador particular. Por ejemplo, la invención proporciona métodos de caracterización fisiológica que comprenden determinar el grado de expresión de HGF. Como tal, la invención también proporciona métodos de caracterización fisiológica que comprenden determinar el grado de expresión de un interactor de primer orden de HGF. Los interactores de primer orden de HGF incluyen, pero sin limitación, los identificados en el Ejemplo 12. Tablas que identifican biomarcadores significativos
La Tabla 1A enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre al menos una de las poblaciones de AST frente a NO, poblaciones de LC frente a NO, y poblaciones de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la significancia y la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 1A
Figure imgf000009_0001
La Tabla 1B enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones de AST frente a NO, las poblaciones de LC frente a NO, y las poblaciones de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 1B
Figure imgf000009_0002
Figure imgf000010_0002
La Tabla 1C enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones de AST frente a NO y las poblaciones de LC frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 1C
Figure imgf000010_0003
La Tabla 2 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones de AST frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 2
Figure imgf000010_0001
Figure imgf000011_0001
La Tabla 3 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones de LC frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 3
Figure imgf000011_0002
La Tabla 4 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 4
Figure imgf000012_0001
La Tabla 5A enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre al menos una de poblaciones masculinas de AST frente a NO, poblaciones masculinas de LC frente a NO, y poblaciones masculinas de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la significancia y la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 5A
Figure imgf000012_0002
La Tabla 15B enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones masculinas de AST frente a NO, las poblaciones masculinas de LC frente a NO, y las poblaciones masculinas AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 5B
Figure imgf000013_0001
La Tabla 5C enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones masculinas de AST frente a NO y las poblaciones masculinas de LC frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 5C
Figure imgf000013_0002
Figure imgf000014_0002
La Tabla 6 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones masculinas de AST frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 6
Figure imgf000014_0001
La Tabla 7 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones masculinas de LC frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 7
Figure imgf000014_0003
Figure imgf000015_0003
La Tabla 8 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones masculinas de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLAS
Figure imgf000015_0001
La Tabla 9A enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre al menos una de las poblaciones femeninas de AST frente a NO, las poblaciones femeninas de LC frente a NO, y las poblaciones femeninas de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la significancia y la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 9A
Figure imgf000015_0002
Figure imgf000016_0001
La Tabla 9B enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones femeninas de AST frente a NO, las poblaciones femeninas de LC frente a NO, y las poblaciones femeninas de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 9B
Figure imgf000016_0002
La Tabla 9C enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones femeninas de AST frente a NO y las poblaciones femeninas de LC frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 9C
Figure imgf000016_0003
Figure imgf000017_0002
La Tabla 10 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones femeninas de AST frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 10
Figure imgf000017_0001
La Tabla 11 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones femeninas de LC frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 11
Figure imgf000017_0003
Figure imgf000018_0003
La Tabla 12 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones femeninas de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 12
Figure imgf000018_0001
La Tabla 13A enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginal entre las poblaciones masculina y femenina de AST. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 13A
Figure imgf000018_0002
Figure imgf000019_0001
La Tabla 13B enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones masculina y femenina de AST. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 13B
Figure imgf000019_0002
La Tabla 14A enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa o marginalmente significativa entre las poblaciones masculina y femenina de LC. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 14A
Figure imgf000019_0003
Figure imgf000020_0001
La Tabla 14B enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones masculina y femenina de LC. La significancia se determinó como se muestra en los Ejemplos 1-3 usando una prueba t de Student. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 14B
Figure imgf000020_0002
La Tabla 15A enumera biomarcadores clasificados, en orden ascendente, por la desviación estándar relativa en la intensidad de fluorescencia para la población normal.
TABLA 15A
Figure imgf000020_0003
Figure imgf000021_0002
La Tabla 15B enumera biomarcadores clasificados, en orden ascendente, por la desviación estándar relativa en la intensidad de fluorescencia para la población femenina normal.
TABLA 15B
BIOMARCADORES CLASIFICADOS POR LA DESVIACIÓN ESTÁNDAR RELATIVA EN LA INTENSIDAD DE
FLUORESCENCIA PARA LA POBLACIÓN FEMENINA NORMAL
Figure imgf000021_0001
Figure imgf000022_0002
La Tabla 15C enumera biomarcadores clasificados, en orden ascendente, por la desviación estándar relativa en la intensidad de fluorescencia para la población masculina normal.
TABLA 15C
BIOMARCADORES CLASIFICADOS POR LA DESVIACIÓN ESTÁNDAR RELATIVA EN LA INTENSIDAD DE
FLUORESCENCIA PARA LA POBLACIÓN MASCULINA NORMAL
Figure imgf000022_0001
La Tabla 16A enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre al menos una de las poblaciones masculinas de AST frente a NO, las poblaciones masculinas de LC frente a NO, y las poblaciones masculinas de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en el Ejemplo 4 usando el método de Kruskal-Wallis. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la significancia y la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 16A
Figure imgf000023_0001
La Tabla 16B enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones masculinas de AST frente a NO, las poblaciones masculinas de LC frente a NO, y las poblaciones masculinas de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en el Ejemplo 4 usando el método de Kruskal-Wallis. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 16B
Figure imgf000023_0002
La Tabla 16C enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones masculinas de AST frente a NO y las poblaciones masculinas de LC frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en el Ejemplo 4 usando el método de Kruskal-Wallis. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 16C
Figure imgf000023_0003
Figure imgf000024_0002
La Tabla 17 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones masculinas de AST frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en el Ejemplo 4 usando el método de Kruskal-Wallis. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 17
Figure imgf000024_0001
La Tabla 18 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones masculinas de LC frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en el Ejemplo 4 usando el método de Kruskal-Wallis. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 18
Figure imgf000025_0003
La Tabla 19 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones masculinas de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en el Ejemplo 4 usando el método de Kruskal-Wallis. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 19
Figure imgf000025_0001
La Tabla 20A enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre al menos una de las poblaciones femeninas de AST frente a NO, las poblaciones femeninas de LC frente a NO, y las poblaciones femeninas de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en el Ejemplo 4 usando el método de Kruskal-Wallis. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la significancia y la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 20A
Figure imgf000025_0002
Figure imgf000026_0001
La Tabla 20B enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones femeninas de AST frente a NO, las poblaciones femeninas de LC frente a NO, y las poblaciones femeninas de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en el Ejemplo 4 usando el método de Kruskal-Wallis. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 20B
Figure imgf000026_0002
La Tabla 20C enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones femeninas de AST frente a NO y las poblaciones femeninas de LC frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en el Ejemplo 4 usando el método de Kruskal-Wallis. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 20C
Figure imgf000026_0003
Figure imgf000027_0002
La Tabla 21 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones femeninas de AST frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en el Ejemplo 4 usando el método de Kruskal-Wallis. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 21
Figure imgf000027_0001
La Tabla 22 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones femeninas de LC frente a NO. La significancia se determinó como se muestra en el Ejemplo 4 usando el método de Kruskal-Wallis. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 22
Figure imgf000027_0003
Figure imgf000028_0002
La Tabla 23 enumera biomarcadores cuyos niveles de expresión tienen una diferencia significativa entre las poblaciones femeninas de AST frente a LC. La significancia se determinó como se muestra en el Ejemplo 4 usando el método de Kruskal-Wallis. No se incluyen biomarcadores de significancia marginal. Los marcadores se enumeran en orden descendente basándose en la magnitud de la diferencia en la intensidad de fluorescencia.
TABLA 23
Figure imgf000028_0001
Determinación del grado de expresión
El grado de expresión generalmente se refiere a una medición cuantitativa de un producto de expresión que típicamente es una proteína o polipéptido. La invención contempla determinar el grado de expresión a nivel de ARN (pre-traduccional) o de proteína (que puede incluir una modificación post-traduccional). En particular, la invención contempla determinar los cambios en las concentraciones de biomarcadores que se reflejan en un aumento o disminución en el nivel de transcripción, traducción, modificación postranscripcional, o el grado o alcance de degradación de la proteína, donde estos cambios están asociados con una patología particular o progresión de la enfermedad.
Se recogen muestras para garantizar que el grado de expresión en un sujeto es proporcional a la concentración de dicho biomarcador en la muestra. Las mediciones se realizan de manera que el valor medido sea proporcional a la concentración del biomarcador en la muestra. Por lo tanto, el valor medido es proporcional al grado de expresión. La selección de técnicas de muestreo y técnicas de medición que cumplen estos requisitos se encuentra dentro de los conocimientos de la técnica.
Típicamente, el grado de expresión de al menos un biomarcador indicativo de una enfermedad pulmonar es un nivel de al menos un biomarcador que difiere en un grado estadísticamente significativo del nivel de expresión promedio en individuos normales; en otras palabras, al menos un biomarcador se desvía estadísticamente de lo normal. La significancia estadística y la desviación pueden determinarse utilizando cualquier método conocido para comparar medias de poblaciones o comparar un valor medido con el valor medio para una población. Dichos métodos incluyen las pruebas t de Student para marcadores únicos y múltiples considerados en conjunto, análisis de varianza (ANOVA), etc.
Como alternativa a, o en combinación con la determinación del grado de expresión, los métodos descritos en el presente documento implican determinar si el nivel de un biomarcador está dentro de un nivel normal (por ejemplo, intervalo) o está fuera del nivel normal (es decir, anormal). Aquellos que miden los niveles de moléculas biológicas en muestras fisiológicas determinan de manera rutinaria el nivel normal de un biomarcador en particular en la población que miden regularmente, típicamente descrito como el intervalo normal de valores según lo determinado por el laboratorio en particular. Por lo tanto, el experto estará inevitablemente familiarizado con los niveles normales de un biomarcador particular y puede determinar si el nivel del biomarcador está fuera del nivel o intervalo normal.
Más típicamente, el grado de expresión de al menos un biomarcador indicativo de una enfermedad pulmonar es un nivel de al menos un biomarcador que también difiere en una magnitud suficiente para que las diferencias sean analíticamente significativas del nivel de expresión promedio en individuos normales de tal manera que se pueda determinar un diagnóstico, pronóstico y/o evaluación de una enfermedad pulmonar. Los expertos en la técnica entienden que se prefieren mayores diferencias en magnitud para ayudar en el diagnóstico, pronóstico y/o evaluación de una enfermedad pulmonar. Véase, Instrumental Methods of Analysis, Séptima Edición, 1988.
Muchas proteínas expresadas por un sujeto normal se expresarán en mayor o menor grado en sujetos que tienen una enfermedad o afección, tal como cáncer de pulmón de células no pequeñas o asma. Un experto en la técnica apreciará que la mayoría de las enfermedades manifiestan cambios en múltiples biomarcadores diferentes. Como tal, la enfermedad puede caracterizarse por un patrón de expresión de una pluralidad de marcadores. De hecho, los cambios en un patrón de expresión para una pluralidad de biomarcadores pueden usarse en diversos métodos de diagnóstico y pronóstico, así como en métodos de supervisión, selección de terapia y evaluación de pacientes. La invención proporciona dichos métodos. Estos métodos comprenden determinar un patrón de expresión de una pluralidad de marcadores para un estado fisiológico particular, o determinar cambios en tal patrón que se correlacionan con cambios en el estado fisiológico, como se caracteriza por cualquier técnica para el reconocimiento de patrones adecuado.
En la técnica se conocen numerosos métodos para determinar el grado de expresión. Los medios para determinar la expresión incluyen, pero sin limitación, radioinmunoensayo, ensayo inmunoabsorbente ligado a enzimas (ELISA), cromatografía líquida de alta presión con detección radiométrica o espectrométrica a través de la absorción de luz visible o ultravioleta, análisis cualitativo y cuantitativo espectrométrico de masas, transferencia de Western, electroforesis en gel de 1 o 2 dimensiones con visualización cuantitativa por medio de la detección de sondas o núcleos radiactivos, fluorescentes o quimioluminiscentes, detección basada en anticuerpos con fotometría absorbente o fluorescente, cuantificación por luminiscencia de cualquiera de una serie de sistemas indicadores de quimioluminiscencia, ensayos enzimáticos, ensayos de inmunoprecipitación o inmunocaptura, inmunoensayos en fase sólida y líquida, conjuntos o chips de proteínas, conjuntos o chips de ADN, ensayos de placas, ensayos que utilizan moléculas que tienen afinidad de unión que permiten la discriminación, tal como aptámeros y polímeros de impresión molecular, y cualquier otra determinación analítica cuantitativa de la concentración de un biomarcador por cualquier otra técnica adecuada, actuación instrumental de cualquiera de las técnicas o instrumentación de detección que se describen.
La etapa de determinar el grado de expresión se puede realizar por cualquier medio para determinar la expresión conocida en la técnica, especialmente los medios analizados en el presente documento. En formas de realización preferidas, la etapa de determinar el grado de expresión comprende realizar inmunoensayos con anticuerpos.
Selección de biomarcadores para la determinación
Un experto en la técnica será fácilmente capaz de seleccionar anticuerpos apropiados para su uso en la presente invención. El anticuerpo elegido es preferiblemente selectivo para un antígeno de interés, posee una alta especificidad de unión para dicho antígeno, y tiene una reactividad cruzada mínima con otros antígenos. La capacidad de un anticuerpo para unirse a un antígeno de interés se puede determinar, por ejemplo, mediante métodos conocidos tales como ensayo inmunoabsorbente ligado a enzimas (ELISA), citometría de flujo e inmunohistoquímica. Preferiblemente, el antígeno de interés al que se une el anticuerpo está presente diferencialmente en células o muestras biológicas tomadas de pacientes enfermos en oposición a células o muestras biológicas tomadas de pacientes sanos. La presencia diferencial del antígeno en diferentes poblaciones puede determinarse comparando la unión del anticuerpo con las muestras tomadas de cada una de las poblaciones de interés (por ejemplo, la población enferma frente a la población sana). Véanse, por ejemplo, los Ejemplos 1-4; véanse también las Figuras 1-8. Por ejemplo, se puede determinar que el antígeno de interés se expresa a niveles más altos en células cancerosas que en células no cancerosas. Véanse, por ejemplo, los Ejemplos 1-4; véanse también las Figuras 1-8. Además, el anticuerpo debería tener una especificidad de unión relativamente alta para el antígeno de interés. La especificidad de unión del anticuerpo se puede determinar por métodos conocidos, tales como inmunoprecipitación, o mediante un ensayo de unión in vitro, tal como radioinmunoensayo (RIA) o ELISA. La divulgación de los métodos para seleccionar anticuerpos capaces de unirse a antígenos de interés con alta especificidad de unión y reactividad cruzada mínima se proporcionan, por ejemplo, en la Pat. de Estados Unidos N.° 7.288.249.
La invención proporciona diversos métodos que comprenden la etapa de determinar el grado de expresión de uno o más biomarcadores descritos en el presente documento. En una forma de forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquiera de los biomarcadores de cualquier número de las Tablas 1-14 o 16-23. Los biomarcadores en las Tablas 1-14 y 16-23 generalmente se enumeran en orden decreciente del grado de expresión. Los biomarcadores más cercanos a la parte superior de estas Tablas generalmente muestran una mayor sensibilidad (por ejemplo, detectan diferencias en niveles más bajos). El uso de dichos biomarcadores puede ayudar a discriminar entre las afecciones de enfermedad. Los biomarcadores en la Tabla 15 se enumeran en orden ascendente basándose en la desviación estándar relativa en la intensidad de fluorescencia. Los biomarcadores más cercanos a la parte superior de la Tabla 15 también son generalmente más sensibles debido a un menor grado de varianza distinta de la varianza que se debe a la presencia de una patología. En particular, estos biomarcadores tienen menos variabilidad general y, por lo tanto, son útiles para reducir el ruido de fondo cuando se compara el grado de expresión de los individuos enfermos en comparación con el grado de expresión en individuos normales.
En consecuencia, un método preferido comprende determinar el grado de expresión de los biomarcadores n.° 1-20 de una Tabla particular, o la lista total de biomarcadores si la Tabla contiene menos de 20. Como alternativa, este modo comprende determinar el grado de expresión de los biomarcadores n.° 1-10, más preferiblemente los biomarcadores n.° 1-8, incluso más preferiblemente los biomarcadores n.° 1-6, y mucho más preferiblemente los biomarcadores n.° 1-4, o un subconjunto de los biomarcadores en cualquiera de estos grupos. En otra forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquier combinación de biomarcadores de una Tabla particular. En otra forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-20 (o la lista máxima si es inferior a 20) de una Tabla particular, preferiblemente cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-10, más preferiblemente cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-8, incluso más preferiblemente cualquier combinación de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-6, y mucho más preferiblemente cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-4, o un subconjunto de los biomarcadores en cualquiera de estos grupos. En un modo preferido, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquiera de un subconjunto particular de tres biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-6, 1-8, 1-10, 1-15, o 1-20 de una Tabla particular. Como alternativa, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquiera de un subconjunto particular de cuatro, cinco, seis o siete biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-8, 1-10, 1-15, o 1-20 de una Tabla particular. Como alternativa, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquiera de un subconjunto particular de ocho, nueve, diez, once, doce o trece biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-15 o 1-20 de una Tabla particular. Por supuesto, el experto reconocerá que está dentro de la contemplación de esta invención determinar simultáneamente el grado de expresión de otros biomarcadores, estén o no asociados con la enfermedad de interés.
La determinación de los niveles de expresión para una pluralidad de biomarcadores facilita la observación de un patrón de cambios en la expresión, y dichos patrones proporcionan diagnósticos más sensibles y más precisos que la detección de biomarcadores individuales. Por ejemplo, un patrón de cambios incluirá una pluralidad de biomarcadores particulares que se expresan simultáneamente en niveles anormales. Un patrón de cambios también puede comprender la elevación anormal de algunos biomarcadores particulares simultáneamente con una reducción anormal en otros biomarcadores particulares. El experto observará dichos patrones en los datos presentados en las Figuras incluidas en el presente documento (véase el Análisis en el Ejemplo 4 más adelante). Dicha determinación puede realizarse en un formato multiplexado o basado en matriz, tal como un inmunoensayo multiplexado.
En otra forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquiera de los biomarcadores de al menos dos Tablas (por ejemplo, Tabla 2 y Tabla 3). En otra forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de los biomarcadores n.° 1-20 (o la lista máxima si es inferior a 20) de una Tabla particular y los biomarcadores n.° 1-20 (o la lista máxima si es inferior a 20) de una Tabla diferente, preferiblemente los biomarcadores n.° 1-10 de una o ambas Tablas, más preferiblemente los biomarcadores n.° 1-8 de una o ambas Tablas, incluso más preferiblemente los biomarcadores n.° 1-6 de una o ambas Tablas, y mucho más preferiblemente los biomarcadores n.° 1-4 de una o ambas Tablas, o un subconjunto de los biomarcadores en cualquiera de estos grupos. En otra forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de una Tabla particular y una Tabla diferente. En otra forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-20 (o la lista máxima si es inferior a 20) de una Tabla particular, y cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-20 (o la lista máxima si es inferior a 20) de una Tabla diferente, preferiblemente cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-10 de una o ambas Tablas, más preferiblemente cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-8 de una o ambas Tablas, incluso más preferiblemente cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-6 de una o ambas Tablas, y mucho más preferiblemente cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-4 de una o ambas Tablas, o un subconjunto de los biomarcadores en cualquiera de estos grupos. En otra forma de realización, la pluralidad de biomarcadores de una Tabla no está presente en ninguna de las demás Tablas. En un modo preferido, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquiera de un subconjunto particular de tres biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-6, 1-8, 1-10, 1-15, o 1-20 de una Tabla particular y cualquiera de un subconjunto particular de tres biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-6, 1-8, 1-10, 1-15, o 1-20 de una Tabla diferente. Como alternativa, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquiera de un subconjunto particular de cuatro, cinco, seis o siete biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-8, 1-10, 1-15, o 1-20 de una Tabla particular y cualquiera de un subconjunto particular de cuatro, cinco, seis, o siete biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1­ 8, 1-10, 1-15, o 1-20 de una Tabla diferente. Como alternativa, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquiera de un subconjunto particular de ocho, nueve, diez, once, doce o trece biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-15 o 1-20 de una Tabla particular y cualquiera de un subconjunto particular de ocho, nueve, diez, once, doce o trece biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-15 o 1­ 20 de una Tabla diferente. Por supuesto, el experto reconocerá que está dentro de la contemplación de esta invención determinar simultáneamente el grado de expresión de otros biomarcadores, estén o no asociados con la enfermedad de interés.
Se entenderá que los mismos tipos de combinaciones son aplicables cuando el método comprende determinar el grado de expresión de cualquiera de los biomarcadores de al menos tres Tablas diferentes (por ejemplo, Tabla 2, Tabla 3 y Tabla 4). Por ejemplo, en una forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-20 (o la lista máxima si es inferior a 20) de una primera Tabla, cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-20 (o la lista máxima si es inferior a 20) de una segunda Tabla, y cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-20 (o la lista máxima si es inferior a 20) de una tercera Tabla, preferiblemente cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-10 de cada Tabla, más preferiblemente cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-8 de cada Tabla, incluso más preferiblemente cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-6 de cada Tabla, y mucho más preferiblemente cualquier combinación de una pluralidad de biomarcadores de los biomarcadores n.° 1-4 de cada Tabla. En un modo preferido, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquiera de un subconjunto particular de tres biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-6, 1-8, 1-10, 1-15, o 1-20 de una primera Tabla, cualquiera de un subconjunto particular de tres biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-6, 1-8, 1-10, 1-15, o 1-20 de una segunda Tabla, y cualquiera de un subconjunto particular de tres biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-6, 1-8, 1­ 10, 1-15, o 1-20 de una tercera Tabla. Como alternativa, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquiera de un subconjunto particular de cuatro, cinco, seis o siete biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-8, 1-10, 1-15, o 1-20 de una primera Tabla, cualquiera de un subconjunto particular de cuatro, cinco, seis, o siete biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-8, 1-10, 1-15, o 1-20 de una segunda Tabla, y cualquiera de un subconjunto particular de cuatro, cinco, seis, o siete biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-8, 1-10, 1-15, o 1-20 de una tercera Tabla. Como alternativa, el método comprende determinar el grado de expresión de cualquiera de un subconjunto particular de ocho, nueve, diez, once, doce o trece biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-15 o 1-20 de una primera Tabla, cualquiera de un subconjunto particular de ocho, nueve, diez, once, doce o trece biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-15 o 1-20 de una segunda Tabla, y cualquiera de un subconjunto particular de ocho, nueve, diez, once, doce o trece biomarcadores seleccionados de los biomarcadores n.° 1-15 o 1-20 de una tercera Tabla. Por supuesto, el experto reconocerá que está dentro de la contemplación de esta invención determinar simultáneamente el grado de expresión de otros biomarcadores, estén o no asociados con la enfermedad de interés.
La determinación de los niveles de expresión para una pluralidad de biomarcadores facilita la observación de un patrón de cambios en la expresión, y dichos patrones proporcionan diagnósticos más sensibles y más precisos que la detección de biomarcadores individuales. Esta determinación puede realizarse en un formato multiplexado o basado en matriz, tal como un inmunoensayo multiplexado.
En otras formas de realización, se determina el grado de expresión de no más de 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35 o 40.
La selección de biomarcadores para su uso en un ensayo de diagnóstico o pronóstico puede facilitarse utilizando relaciones conocidas entre biomarcadores particulares y sus interactores de primer orden. Muchos, si no todos, los biomarcadores identificados por los presentes inventores (véanse las Tablas 1-23) participan en diversas vías de comunicación de la célula o el organismo. Se espera que la desviación de un componente de una vía de comunicación de lo normal esté acompañada por desviaciones relacionadas en otros miembros de la vía de comunicación. El trabajador calificado puede vincular fácilmente miembros de una vía de comunicación utilizando diversas bases de datos y software de bioinformática disponible (véase, por ejemplo, ARIADNE PATHWAY STUDIO, Ariadne, Inc., <www.ariadne.genomics.com> o ChEMBL Database, European Bioinformatics Institute, European Molecular Biology Laboratory, <www.ebi.ac.uk>). Es probable que un método de diagnóstico basado en determinar si los niveles de una pluralidad de biomarcadores son anormales cuando la pluralidad de biomarcadores incluye algunos biomarcadores que no están en la misma vía de comunicación que otros en la pluralidad, maximice la información recopilada midiendo los niveles de biomarcadores.
Se apreciará que los criterios de selección analizados anteriormente, incluyendo la preferencia para seleccionar subconjuntos particulares de marcadores, pueden emplearse para cualquiera de los métodos descritos en el presente documento con respecto a aquellas Tablas asociadas con los métodos particulares.
Métodos de caracterización fisiológica
La presente invención se refiere a métodos para la caracterización fisiológica de individuos en diversas poblaciones como se describe a continuación. Como se usa en el presente documento, un método de caracterización fisiológica de acuerdo con los métodos de esta invención incluye métodos para diagnosticar enfermedades particulares, métodos para predecir la probabilidad de que un individuo responda a una intervención terapéutica, métodos para supervisar la reacción de un individuo a una intervención terapéutica, métodos para determinar si un individuo está en riesgo de contraer una enfermedad individual, métodos para determinar el grado de riesgo de una enfermedad en particular, métodos para categorizar el grado de gravedad de la enfermedad de un paciente, y métodos para diferenciar entre enfermedades que tienen algunos síntomas en común. En general, estos métodos se basan en determinar el grado de expresión de biomarcadores particulares como se ha descrito anteriormente.
A. Población general
La invención proporciona métodos de caracterización fisiológica en un sujeto. En una forma de realización, la invención proporciona un método de caracterización fisiológica en un sujeto que comprende determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador de la Tabla 1A en una muestra fisiológica del sujeto donde el grado de expresión de al menos un biomarcador es indicativo de una enfermedad pulmonar tal como cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En otra forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador de la Tabla 1B en el que el grado de expresión de al menos un biomarcador es indicativo de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En otra forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador de la Tabla 1C en el que el grado de expresión de al menos un biomarcador es indicativo de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En una forma de realización preferida, la invención proporciona métodos de caracterización fisiológica en un sujeto que comprende determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 1A en una muestra fisiológica del sujeto, donde un patrón de expresión de la pluralidad de los marcadores se correlaciona con un estado o afección fisiológica, o cambios en una patología (por ejemplo, estadios en el cáncer de pulmón de células no pequeñas) o afección. En otra forma de realización preferida, un patrón de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 1A es indicativo de una enfermedad pulmonar tal como cáncer de pulmón de células no pequeñas.
Preferiblemente, la pluralidad de biomarcadores se selecciona basándose en la baja probabilidad de clasificación de patrones erróneos basada en el valor de t de Student como se calcula en los Ejemplos. En otra forma de realización preferida, los patrones de expresión de biomarcadores de la Tabla 1A se correlacionan con una mayor probabilidad de que un sujeto tenga o pueda tener una enfermedad o afección particular. En una forma de realización más preferida, los métodos para determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 1A en un sujeto detectan un aumento de la probabilidad de que un sujeto esté desarrollando, tenga o pueda tener una enfermedad pulmonar tal como cáncer de pulmón de células no pequeñas.
Los patrones de expresión pueden caracterizarse por cualquier técnica conocida en la técnica para el reconocimiento de patrones. La pluralidad de biomarcadores puede comprender cualquiera de las combinaciones de biomarcadores descritas anteriormente con respecto a la Tabla 1A.
En una forma de realización, el sujeto está en riesgo de padecer la enfermedad pulmonar de cáncer de células no pequeñas.
Los sujetos "en riesgo" incluyen aquellos individuos que son asintomáticos pero que son más propensos que la mayoría de la población a desarrollar la enfermedad, debido a antecedentes personales o familiares, conducta, exposición a agentes causantes de la enfermedad (por ejemplo, carcinógenos), o alguna otra razón. Los individuos "en riesgo" se identifican tradicionalmente agregando los factores de riesgo determinados para el individuo. La presente invención proporciona una detección mejorada de individuos "en riesgo" mediante la determinación del grado de expresión de biomarcadores relevantes. En una forma de realización, los niveles de biomarcadores particulares asociados con la enfermedad (particularmente los biomarcadores de la Tabla 2 o la Tabla 3) se determinan para un individuo, y los niveles que difieren de los esperados para la población normal sugieren que el individuo está "en riesgo". En otra forma de realización, se determina el número de biomarcadores relevantes (de la Tabla 2 o la Tabla 3 según sea apropiado para la enfermedad) que se desvían estadísticamente de lo normal, con un mayor número de marcadores desviados que indican un mayor riesgo.
Las formas de realización descritas anteriormente se refieren a los biomarcadores de la Tabla 1A. Sin embargo, se apreciará que los biomarcadores de la Tabla 1B o 1C pueden sustituirse por los biomarcadores de la Tabla 1A en cualquiera de las formas de realización descritas. También se apreciará que la pluralidad de biomarcadores a determinar en estos métodos particulares puede seleccionarse de las tablas identificadas utilizando los criterios analizados anteriormente en la sección titulada "Selección de biomarcadores para la determinación".
B. Población masculina
La invención proporciona un método de caracterización fisiológica en un sujeto masculino. En una forma de realización, la invención proporciona un método de caracterización fisiológica en un sujeto masculino que comprende obtener una muestra de dicho sujeto masculino, y para determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador de la Tabla 5A o 16A en una muestra fisiológica del sujeto masculino donde el grado de expresión de al menos un biomarcador es indicativo de enfermedad pulmonar, tal como cáncer de pulmón de células no pequeñas. En otra forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador de la Tabla 5B o 16C en el que el grado de expresión de al menos un biomarcador es indicativo de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En otra forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador de la Tabla 5C o 16C en el que el grado de expresión de al menos un biomarcador es indicativo de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En una forma de realización preferida, la invención proporciona métodos de caracterización fisiológica en un sujeto masculino que comprende determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 5A o 16A en una muestra fisiológica del sujeto masculino, donde un patrón de expresión de la pluralidad de los marcadores se correlacionan con un estado o afección fisiológica, o cambios en una patología (por ejemplo, estadios en el cáncer de pulmón de células no pequeñas) o afección. En otra forma de realización preferida, un patrón de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 5A o 16A es indicativo de una enfermedad pulmonar tal como cáncer de pulmón de células no pequeñas.
Preferiblemente, la pluralidad de biomarcadores se selecciona basándose en la baja probabilidad de clasificación de patrones erróneos basada en el valor de t de Student como se calcula en los Ejemplos. En otra forma de realización preferida, los patrones de expresión de biomarcadores de la Tabla 5A o 16a se correlacionan con una mayor probabilidad de que un sujeto masculino tenga o pueda tener una enfermedad o afección particular. En una forma de realización más preferida, los métodos para determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 5A o 16A en un sujeto masculino detectan un aumento de la probabilidad de que un sujeto masculino esté desarrollando, tenga o pueda tener una enfermedad pulmonar tal como cáncer de pulmón de células no pequeñas.
Los patrones de expresión pueden caracterizarse por cualquier técnica conocida en la técnica para el reconocimiento de patrones. La pluralidad de biomarcadores puede comprender cualquiera de las combinaciones de biomarcadores descritas anteriormente con respecto a la Tabla 5A o 16A.
En una forma de realización, el sujeto masculino está en riesgo de padecer la enfermedad pulmonar de cáncer de células no pequeñas. Los sujetos e individuos "en riesgo" se han analizado anteriormente. En una forma de realización, los niveles de biomarcadores particulares asociados con la enfermedad (particularmente los biomarcadores de las Tablas 6, 7, 17 o 18) se determinan para un individuo masculino, y los niveles que difieren de los esperados para la población normal sugieren que el individuo masculino está "en riesgo". En otra forma de realización, se determina el número de biomarcadores relevantes (de las Tablas 6, 7, 17 o 18 según sea apropiado para la enfermedad) que se desvían estadísticamente de lo normal, con un mayor número de marcadores desviados que indican un mayor riesgo.
Las formas de realización descritas anteriormente se refieren a los biomarcadores de la Tabla 5A o 16A. Sin embargo, se apreciará que los biomarcadores de la Tabla 5B o 5C pueden sustituirse por los biomarcadores de la Tabla 5A, y que los biomarcadores de la Tabla 16B o 16C pueden sustituirse por los biomarcadores de la Tabla 16A en cualquiera de las formas de realización descritas. También se apreciará que la pluralidad de biomarcadores a determinar en estos métodos particulares puede seleccionarse de las tablas identificadas utilizando los criterios analizados anteriormente en la sección titulada "Selección de biomarcadores para la determinación".
C. Población femenina
La invención proporciona un método de caracterización fisiológica en un sujeto femenino. En una forma de realización, la invención proporciona un método de caracterización fisiológica en un sujeto femenino que comprende obtener una muestra de dicho sujeto femenino, y para determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador de la Tabla 9A o 20A en una muestra fisiológica del sujeto femenino donde el grado de expresión de al menos un biomarcador es indicativo de enfermedad pulmonar, tal como cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En otra forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador de la Tabla 9B o 20B en el que el grado de expresión de al menos un biomarcador es indicativo de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En otra forma de realización, el método comprende determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador de la Tabla 9C o 20C en el que el grado de expresión de al menos un biomarcador es indicativo de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En una forma de realización preferida, la invención proporciona métodos de caracterización fisiológica en un sujeto femenino que comprende determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 9A o 20A en una muestra fisiológica del sujeto femenino, donde un patrón de expresión de la pluralidad de los marcadores se correlacionan con un estado o afección fisiológica, o cambios en una patología (por ejemplo, estadios en el cáncer de pulmón de células no pequeñas) o afección. En otra forma de realización preferida, un patrón de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 9A o 20A es indicativo de una enfermedad pulmonar tal como cáncer de pulmón de células no pequeñas.
Preferiblemente, la pluralidad de biomarcadores se selecciona basándose en la baja probabilidad de clasificación de patrones erróneos basada en el valor de t de Student como se calcula en los Ejemplos. En otra forma de realización preferida, los patrones de expresión de biomarcadores de la Tabla 9A o 20a se correlacionan con una mayor probabilidad de que un sujeto femenino tenga o pueda tener una enfermedad o afección particular. En una forma de realización más preferida, los métodos para determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 9A o 20A en un sujeto femenino detectan un aumento de la probabilidad de que un sujeto femenino esté desarrollando, tenga o pueda tener una enfermedad pulmonar tal como cáncer de pulmón de células no pequeñas. Los patrones de expresión pueden caracterizarse por cualquier técnica conocida en la técnica para el reconocimiento de patrones. La pluralidad de biomarcadores puede comprender cualquiera de las combinaciones de biomarcadores descritas anteriormente con respecto a la Tabla 9A o 20A.
En una forma de realización, el sujeto femenino está en riesgo de padecer la enfermedad pulmonar de cáncer de células no pequeñas o enfermedad reactiva de las vías respiratorias (por ejemplo, asma, enfermedad pulmonar obstructiva crónica, etc.). Los sujetos e individuos "en riesgo" se han analizado anteriormente. En una forma de realización, los niveles de biomarcadores particulares asociados con la enfermedad (particularmente los biomarcadores de las Tablas 10, 11, 21 o 22) se determinan para un individuo femenino, y los niveles que difieren de los esperados para la población normal sugieren que el individuo masculino está "en riesgo". En otra forma de realización, se determina el número de biomarcadores relevantes (de las Tablas 10, 11, 21 o 22 según sea apropiado para la enfermedad) que se desvían estadísticamente de lo normal, con un mayor número de marcadores desviados que indican un mayor riesgo.
Las formas de realización descritas anteriormente se refieren a los biomarcadores de la Tabla 9A o 20A. Sin embargo, se apreciará que los biomarcadores de la Tabla 9B o 9C pueden sustituirse por los biomarcadores de la Tabla 9A, y que los biomarcadores de la Tabla 20B o 20C pueden sustituirse por los biomarcadores de la Tabla 9A en cualquiera de las formas de realización descritas. También se apreciará que la pluralidad de biomarcadores a determinar en estos métodos particulares puede seleccionarse de las tablas identificadas utilizando los criterios analizados anteriormente en la sección titulada "Selección de biomarcadores para la determinación".
Enfermedad pulmonar
La invención proporciona métodos para diagnosticar cáncer de pulmón de células no pequeñas. Estos métodos incluyen determinar el grado de expresión de al menos un biomarcador descrito en el presente documento, en el que el uno o más biomarcadores son indicativos de la presencia o desarrollo de cáncer de pulmón de células no pequeñas. Por ejemplo, el grado de expresión de los biomarcadores descritos en el presente documento se puede usar para determinar el grado de progresión del cáncer de pulmón de células no pequeñas, la presencia de lesiones precancerosas, o la estadificación del cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En formas de realización particulares, el sujeto se selecciona de aquellos individuos que presentan uno o más síntomas de cáncer de pulmón de células no pequeñas. Los síntomas pueden incluir tos, dificultad para respirar, sibilancias, dolor en el pecho y hemoptisis; dolor en el hombro que se desplaza por la parte externa del brazo o parálisis de las cuerdas vocales que conduce a la ronquera; la invasión del esófago puede llevar a dificultades para tragar. Si se obstruye una vía aérea grande, puede producirse el colapso de una parte del pulmón y causar infecciones que conducen a abscesos o neumonía. Las metástasis a los huesos pueden producir un dolor insoportable. Las metástasis en el cerebro pueden causar síntomas neurológicos, incluyendo cefaleas con visión borrosa, convulsiones o síntomas comúnmente asociados con un ictus, tal como debilidad o pérdida de sensibilidad en partes del cuerpo. Los cánceres de pulmón a menudo producen síntomas que son resultado de la producción de sustancias de tipo hormonal por las células tumorales. Un síndrome paraneoplásico común observado en el NSCLC es la producción de sustancias de tipo hormona paratiroidea que causan un aumento del calcio en el torrente sanguíneo.
Métodos para diagnosticar el cáncer de pulmón de no pequeñas
La presente invención está dirigida a métodos para diagnosticar cáncer de pulmón de células no pequeñas en individuos en diversas poblaciones como se describe a continuación. En general, estos métodos se basan en determinar el grado de expresión de biomarcadores particulares como se describe en el presente documento.
A. Población general
La invención proporciona un método para diagnosticar cáncer de pulmón de células no pequeñas en un sujeto que comprende, (a) obtener una muestra fisiológica del sujeto; y (b) determinar el grado de expresión en dicho sujeto de al menos un biomarcador de la Tabla 3, en el que el grado de expresión de dicho al menos un biomarcador es indicativo de la presencia o desarrollo de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En una forma de realización preferida, la invención proporciona métodos para diagnosticar cáncer de pulmón de células no pequeñas en un sujeto que comprende determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 3 en una muestra fisiológica del sujeto, en los que un patrón de la expresión de la pluralidad de marcadores es indicativo de cáncer de pulmón de células no pequeñas o se correlaciona con cambios en una patología de cáncer de pulmón de células no pequeñas (es decir, estadios clínicos o de diagnóstico). En otra forma de realización preferida, los patrones de expresión se correlacionan con una mayor probabilidad de que un sujeto tenga o pueda tener cáncer de pulmón de células no pequeñas. Los patrones de expresión pueden caracterizarse por cualquier técnica conocida en la técnica para el reconocimiento de patrones. La pluralidad de biomarcadores puede comprender cualquiera de las combinaciones de biomarcadores descritas anteriormente con respecto a la Tabla 3. De hecho, se apreciará que la pluralidad de biomarcadores a determinar en estos métodos particulares puede seleccionarse de las tablas identificadas utilizando los criterios analizados anteriormente en la sección titulada "Selección de biomarcadores para la determinación".
En una forma de realización, el sujeto está en riesgo de cáncer de pulmón de células no pequeñas. En una forma de realización, los niveles de biomarcadores particulares asociados con el cáncer de células no pequeñas se determinan para un individuo, y los niveles que difieren de los esperados para la población normal sugieren que el individuo está "en riesgo". En otra forma de realización, se determina el número de biomarcadores relevantes de la Tabla 3 que se desvían estadísticamente de lo normal, con un mayor número de marcadores desviados que indican un mayor riesgo de cáncer de células no pequeñas. En otra forma de realización, el sujeto se selecciona de aquellos individuos que presentan uno o más síntomas de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En cualquiera de las formas de realización anteriores, los biomarcadores preferidos para su uso en este método comprenden al menos un biomarcador de la Tabla 14B. Más preferiblemente, todos los biomarcadores en esta forma de realización se encuentran en la Tabla 14B.
B. Población masculina
La invención también proporciona un método para diagnosticar cáncer de pulmón de células no pequeñas en un sujeto masculino que comprende, (a) obtener una muestra fisiológica del sujeto masculino; y (b) determinar el grado de expresión en dicho sujeto de al menos un biomarcador de la Tabla 7 o 18, en el que el grado de expresión de dicho al menos un biomarcador es indicativo de la presencia o desarrollo de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En una forma de realización preferida, la invención proporciona métodos para diagnosticar cáncer de pulmón de células no pequeñas en un sujeto masculino que comprende determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 7 o 18 en una muestra fisiológica del sujeto masculino, en los que un patrón de la expresión de la pluralidad de marcadores es indicativo de cáncer de pulmón de células no pequeñas o se correlaciona con cambios en una patología de cáncer de pulmón de células no pequeñas (es decir, estadios clínicos o de diagnóstico). En otra forma de realización preferida, los patrones de expresión se correlacionan con una mayor probabilidad de que un sujeto tenga o pueda tener cáncer de pulmón de células no pequeñas. Los patrones de expresión pueden caracterizarse por cualquier técnica conocida en la técnica para el reconocimiento de patrones. La pluralidad de biomarcadores puede comprender cualquiera de las combinaciones de biomarcadores descritas anteriormente con respecto a la Tabla 7 o 18. De hecho, se apreciará que la pluralidad de biomarcadores a determinar en estos métodos particulares puede seleccionarse de las tablas identificadas utilizando los criterios analizados anteriormente en la sección titulada "Selección de biomarcadores para la determinación".
En una forma de realización, el sujeto masculino está en riesgo de cáncer de pulmón de células no pequeñas. En una forma de realización, los niveles de biomarcadores particulares asociados con el cáncer de células no pequeñas se determinan para un individuo masculino, y los niveles que difieren de los esperados para la población masculina normal sugieren que el individuo está "en riesgo". En otra forma de realización, se determina el número de biomarcadores relevantes de la Tabla 7 que se desvían estadísticamente de lo normal, con un mayor número de marcadores desviados que indican un mayor riesgo de cáncer de células no pequeñas. En otra forma de realización, el sujeto masculino se selecciona de aquellos individuos que presentan uno o más síntomas de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En otra forma de realización, los biomarcadores para su uso en este método comprenden al menos un biomarcador de la Tabla 14A.
C. Población femenina
La invención también proporciona un método para diagnosticar cáncer de pulmón de células no pequeñas en un sujeto femenino que comprende, (a) obtener una muestra fisiológica del sujeto femenino; y (b) determinar el grado de expresión en dicho sujeto de al menos un biomarcador de la Tabla 11 o 22, en el que el grado de expresión de dicho al menos un biomarcador es indicativo de la presencia o desarrollo de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En una forma de realización preferida, la invención proporciona métodos para diagnosticar cáncer de pulmón de células no pequeñas en un sujeto femenino que comprende determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 11 o 22 en una muestra fisiológica del sujeto femenino, en los que un patrón de la expresión de la pluralidad de marcadores es indicativo de cáncer de pulmón de células no pequeñas o se correlaciona con cambios en una patología de cáncer de pulmón de células no pequeñas (es decir, estadios clínicos o de diagnóstico). En otra forma de realización preferida, los patrones de expresión se correlacionan con una mayor probabilidad de que un sujeto femenino tenga o pueda tener cáncer de pulmón de células no pequeñas. Los patrones de expresión pueden caracterizarse por cualquier técnica conocida en la técnica para el reconocimiento de patrones. La pluralidad de biomarcadores puede comprender cualquiera de las combinaciones de biomarcadores descritas anteriormente con respecto a la Tabla 11 o 22. De hecho, se apreciará que la pluralidad de biomarcadores a determinar en estos métodos particulares puede seleccionarse de las tablas identificadas utilizando los criterios analizados anteriormente en la sección titulada "Selección de biomarcadores para la determinación".
En una forma de realización, el sujeto femenino está en riesgo de cáncer de pulmón de células no pequeñas. En una forma de realización, los niveles de biomarcadores particulares asociados con el cáncer de células no pequeñas se determinan para un individuo femenino, y los niveles que difieren de los esperados para la población femenina normal sugieren que el individuo está "en riesgo". En otra forma de realización, se determina el número de biomarcadores relevantes de la Tabla 11 o 22 que se desvían estadísticamente de lo normal, con un mayor número de marcadores desviados que indican un mayor riesgo de cáncer de células no pequeñas. En otra forma de realización, el sujeto femenino se selecciona de aquellos individuos que presentan uno o más síntomas de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
En otra forma de realización, los biomarcadores para su uso en este método comprenden al menos un biomarcador de la Tabla 14A.
Métodos para supervisar la terapia
La presente invención está dirigida a métodos para supervisar la terapia en individuos en diversas poblaciones como se describe a continuación. En general, estos métodos se basan en determinar el grado de expresión de biomarcadores particulares.
A. Población general
La invención también proporciona un método para supervisar un sujeto que comprende (a) determinar un primer grado de expresión en dicho sujeto de al menos un biomarcador de la Tabla 1A en una muestra obtenida del sujeto; (b) determinar un segundo grado de expresión en dicho sujeto de dicho al menos un biomarcador de la Tabla 1A usando una segunda muestra obtenida del sujeto en un momento diferente al de dicho primer grado de expresión; y (d) comparar dicho primer grado de expresión y dicho segundo grado de expresión. Típicamente, el sujeto ha experimentado una intervención terapéutica entre el momento en que se obtuvieron la primera y la segunda muestras. Se puede considerar que la detección de cambios en el patrón de expresión entre la primera y segunda determinaciones refleja los efectos de la intervención terapéutica. Esta forma de realización también es útil para identificar biomarcadores particulares que presentan cambios en su grado de expresión en respuesta a intervenciones terapéuticas particulares.
En una forma de realización preferida, el método comprende determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 1A. La pluralidad de biomarcadores puede comprender cualquiera de las combinaciones de biomarcadores descritas anteriormente con respecto a la Tabla 1A. De hecho, se apreciará que la pluralidad de biomarcadores a determinar en estos métodos particulares puede seleccionarse de las tablas identificadas utilizando los criterios analizados anteriormente en la sección titulada "Selección de biomarcadores para la determinación". Las formas de realización descritas anteriormente se refieren a los biomarcadores de la Tabla 1A. Sin embargo, se apreciará que los biomarcadores de la Tabla 1B, la Tabla 1C, la Tabla 2, la Tabla 3 o la Tabla 4 pueden sustituirse por los biomarcadores de la Tabla 1A en cualquiera de las formas de realización descritas.
B. Población masculina
La invención también proporciona un método para supervisar un sujeto masculino que comprende (a) determinar un primer grado de expresión en dicho sujeto masculino de al menos un biomarcador de la Tabla 5A o 16A en una muestra obtenida del sujeto masculino; (b) determinar un segundo grado de expresión en dicho sujeto masculino de dicho al menos un biomarcador de la Tabla 1A o 16A usando una segunda muestra obtenida del sujeto masculino en un momento diferente al de dicho primer grado de expresión; y (d) comparar dicho primer grado de expresión y dicho segundo grado de expresión. Típicamente, el sujeto masculino ha experimentado una intervención terapéutica entre el momento en que se obtuvieron la primera y la segunda muestras. Se puede considerar que la detección de cambios en el patrón de expresión entre la primera y segunda determinaciones refleja los efectos de la intervención terapéutica. Esta forma de realización también es útil para identificar biomarcadores particulares que presentan cambios en su grado de expresión en respuesta a intervenciones terapéuticas particulares.
En una forma de realización preferida, el método comprende determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 5A o 16A. La pluralidad de biomarcadores puede comprender cualquiera de las combinaciones de biomarcadores descritas anteriormente con respecto a la Tabla 5A o 16A. De hecho, se apreciará que la pluralidad de biomarcadores a determinar en estos métodos particulares puede seleccionarse de las tablas identificadas utilizando los criterios analizados anteriormente en la sección titulada "Selección de biomarcadores para la determinación".
Las formas de realización descritas anteriormente se refieren a los biomarcadores de la Tabla 5A o 16A. Sin embargo, se apreciará que los biomarcadores de la Tabla 5B, Tabla 5C, Tabla 6, Tabla 7, Tabla 8, o la Tabla 16B, Tabla 16C, Tabla 17, Tabla 18, o la Tabla 19 pueden sustituir por los biomarcadores de la Tabla 5A o 16A en cualquiera de las formas de realización descritas.
C. Población femenina
La invención también proporciona un método para supervisar un sujeto femenino que comprende (a) determinar un primer grado de expresión en dicho sujeto femenino de al menos un biomarcador de la Tabla 9A o 20A en una muestra obtenida del sujeto femenino; (b) determinar un segundo grado de expresión en dicho sujeto femenino de dicho al menos un biomarcador de la Tabla 9A o 20A usando una segunda muestra obtenida del sujeto femenino en un momento diferente al de dicho primer grado de expresión; y (d) comparar dicho primer grado de expresión y dicho segundo grado de expresión. Típicamente, el sujeto femenino ha experimentado una intervención terapéutica entre el momento en que se obtuvieron la primera y la segunda muestras. Se puede considerar que la detección de cambios en el patrón de expresión entre la primera y segunda determinaciones refleja los efectos de la intervención terapéutica. Esta forma de realización también es útil para identificar biomarcadores particulares que presentan cambios en su grado de expresión en respuesta a intervenciones terapéuticas particulares.
En una forma de realización preferida, el método comprende determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 9A o 20A. La pluralidad de biomarcadores puede comprender cualquiera de las combinaciones de biomarcadores descritas anteriormente con respecto a la Tabla 9A o 20A. De hecho, se apreciará que la pluralidad de biomarcadores a determinar en estos métodos particulares puede seleccionarse de las tablas identificadas utilizando los criterios analizados anteriormente en la sección titulada "Selección de biomarcadores para la determinación".
Las formas de realización descritas anteriormente se refieren a los biomarcadores de la Tabla 9A o 20A. Sin embargo, se apreciará que los biomarcadores de la Tabla 9B, Tabla 9C, Tabla 10, Tabla 11, Tabla 12, Tabla 20B, Tabla 20C, Tabla 21, Tabla 22, o la Tabla 23 pueden sustituir por los biomarcadores de la Tabla 9A o 20A en cualquiera de las formas de realización descritas.
Métodos para predecir la respuesta de un sujeto a la intervención terapéutica
La presente invención se dirige a métodos para predecir la respuesta de un sujeto a la intervención terapéutica en diversas poblaciones como se describe a continuación. En general, estos métodos se basan en determinar el grado de expresión de biomarcadores particulares.
A. Población general
La invención también proporciona un método para predecir la respuesta de un sujeto a una intervención terapéutica que comprende, (a) obtener una muestra fisiológica del sujeto; y (b) determinar el grado de expresión en dicho sujeto de al menos un biomarcador de la Tabla 1A, en el que el grado de expresión de dicho al menos un biomarcador de la Tabla 1A ayuda a predecir la respuesta de un sujeto a dicha intervención terapéutica. Los biomarcadores preferidos para su uso en esta forma de realización son aquellos biomarcadores que responden a la intervención terapéutica de interés mediante la supervisión de una población de sujetos. Esta forma de realización también se puede usar para la selección de aquellos pacientes con mayor probabilidad de responder al tratamiento. En una forma de realización preferida, el método comprende determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 1A. La pluralidad de biomarcadores puede comprender cualquiera de las combinaciones de biomarcadores descritas anteriormente con respecto a la Tabla 1A. De hecho, se apreciará que la pluralidad de biomarcadores a determinar en estos métodos particulares puede seleccionarse de las tablas identificadas utilizando los criterios analizados anteriormente en la sección titulada "Selección de biomarcadores para la determinación". Las formas de realización descritas anteriormente se refieren a los biomarcadores de la Tabla 1A. Sin embargo, se apreciará que los biomarcadores de la Tabla 1B, Tabla 1C, Tabla 2, Tabla 3, o la Tabla 4 pueden sustituir por los biomarcadores de la Tabla 1A en cualquiera de las formas de realización descritas.
B. Población masculina
La invención también proporciona un método para predecir la respuesta de un sujeto masculino a una intervención terapéutica que comprende, (a) obtener una muestra fisiológica del sujeto masculino; y (b) determinar el grado de expresión en dicho sujeto masculino de al menos un biomarcador de la Tabla 5A o 16A, en el que el grado de expresión de dicho al menos un biomarcador de la Tabla 5A o 16A ayuda a predecir la respuesta de un sujeto masculino a dicha intervención terapéutica. Los biomarcadores preferidos para su uso en esta forma de realización son aquellos biomarcadores que responden a la intervención terapéutica de interés mediante la supervisión de una población de sujetos masculinos. Esta forma de realización también se puede usar para la selección de aquellos pacientes masculinos con mayor probabilidad de responder al tratamiento.
En una forma de realización preferida, el método comprende determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 5A o 16A. La pluralidad de biomarcadores puede comprender cualquiera de las combinaciones de biomarcadores descritas anteriormente con respecto a la Tabla 5A o 16A. De hecho, se apreciará que la pluralidad de biomarcadores a determinar en estos métodos particulares puede seleccionarse de las tablas identificadas utilizando los criterios analizados anteriormente en la sección titulada "Selección de biomarcadores para la determinación".
Las formas de realización descritas anteriormente se refieren a los biomarcadores de la Tabla 5A o 16A. Sin embargo, se apreciará que los biomarcadores de la Tabla 5B, Tabla 5C, Tabla 6, Tabla 7, Tabla 8, Tabla 16B, Tabla 16C, Tabla 17, Tabla 18, o la Tabla 19 pueden sustituir por los biomarcadores de la Tabla 5A o 16A en cualquiera de las formas de realización descritas.
C. Población femenina
La invención también proporciona un método para predecir la respuesta de un sujeto femenino a una intervención terapéutica que comprende, (a) obtener una muestra fisiológica del sujeto femenino; y (b) determinar el grado de expresión en dicho sujeto femenino de al menos un biomarcador de la Tabla 9A o 20A, en el que el grado de expresión de dicho al menos un biomarcador de la Tabla 9A o 20A ayuda a predecir la respuesta de un sujeto femenino a dicha intervención terapéutica. Los biomarcadores preferidos para su uso en esta forma de realización son aquellos biomarcadores que responden a la intervención terapéutica de interés mediante la supervisión de una población de sujetos femeninos. Esta forma de realización también se puede usar para la selección de aquellos pacientes femeninos con mayor probabilidad de responder al tratamiento.
En una forma de realización preferida, el método comprende determinar el grado de expresión de una pluralidad de biomarcadores de la Tabla 9A o 20A. La pluralidad de biomarcadores puede comprender cualquiera de las combinaciones de biomarcadores descritas anteriormente con respecto a la Tabla 9A o 20A. De hecho, se apreciará que la pluralidad de biomarcadores a determinar en estos métodos particulares puede seleccionarse de las tablas identificadas utilizando los criterios analizados anteriormente en la sección titulada "Selección de biomarcadores para la determinación".
Las formas de realización descritas anteriormente se refieren a los biomarcadores de la Tabla 9A o 20A. Sin embargo, se apreciará que los biomarcadores de la Tabla 9B, Tabla 9C, Tabla 10, Tabla 11, Tabla 12, Tabla 20B, Tabla 20C, Tabla 21, Tabla 22, o la Tabla 23 pueden sustituir por los biomarcadores de la Tabla 9A o 20A en cualquiera de las formas de realización descritas.
Los siguientes ejemplos se proporcionan para ilustrar diversos modos de la invención divulgados en el presente documento, pero no pretenden limitar la invención de ninguna manera.
Ejemplo 1
Se recogieron muestras de sangre humana de voluntarios. Se recogieron treinta muestras de individuos que no se sabía si tenían cáncer de pulmón de células no pequeñas o asma. Estas treinta muestras comprenden, y se denominan en el presente documento como, la "población normal". Se recogieron veintiocho muestras de sangre de individuos que se sabía que tenían asma y estaban diagnosticados como tal por un médico. Estas veintiocho muestras comprenden, y se denominan en el presente documento como, la "población de asma". Se tomaron treinta muestras de sangre de individuos que se sabía que tenían cánceres de pulmón de células no pequeñas y estaban diagnosticados como tal por un médico. Estas treinta muestras comprenden, y se denominan en el presente documento como, la "población de cáncer de pulmón".
Se realizó una investigación para seleccionar biomarcadores para los cuales se creía que los niveles de expresión alterados estarían asociados con cáncer de pulmón o asma. Como se usa en el presente documento, "cáncer de pulmón" pretende incluir aquellos cánceres de pulmón que se sabe que son cánceres de pulmón de células no pequeñas. Los siguientes cincuenta y nueve biomarcadores se seleccionaron para ser analizados: CD40, factor de crecimiento de hepatocitos H("HGF"), I-TAC ("CXCL11"; "ligando de quimiocina (motivo C-X-C) 11", "quimioatrayente de linfocitos T alfa inducible por interferón"), Leptina ("LEP"), metaloproteinasa de matriz ("MMP") 1, MMP 2, MMP3, MMP 7, MMP 8, MMP 9, MMP 12, MMP 13, ligando soluble CD40 ("ligando CD40"), factor de crecimiento epidérmico ("EFG"), Eotaxina ("CCL11"), Fractalquina, factor estimulante de colonias de granulocitos ("G-CSF"), factor estimulante de colonias de granulocitos y macrófagos ("GM-CSF"), Interferón y ("IFN y"), Interleucina ("IL") 1a, IL-1p, IL-1ra, IL-2, IL-4, IL-5, IL-6, IL-7, IL-8, IL-10, IL-12(p40), IL-12(p70), IL-13, IL-15, IL-17, IP-10, Proteína quimiotáctica de monocitos 1 ("MCP-1"), proteína inflamatoria de macrófagos ("MIP") 1a, MIP-1p, factor de crecimiento transformante a ("TGF a"), factor de necrosis tumoral a ("TNF a"), factor de crecimiento endotelial vascular ("VEGF"), Insulina ("Ins"), péptido C, proteína 1 de tipo glucagón/amilina ("GLP-1/amilina"), amilina (total), glucagón, adiponectina, inhibidor del activador de plasminógeno 1 ("PAI-1"; "Serpina") (activo/total), resistina ("RETN"; "xcpl"), sFas, ligando Fas soluble ("sFasL"), factor de inhibición de la migración de macrófagos ("MIF"), sE-Selectina, molécula de adhesión celular vascular soluble ("sVCAM"), molécula de adhesión intracelular soluble ("sICAM"), mieloperoxidasa ("MPO"), proteína C reactiva ("CRP"), amiloide A sérica ("SAA"; "SAA1"), y amiloide P sérica ("SAP").
Los especímenes de plasma para cada una de las poblaciones normal, de cáncer de asma y de pulmón se seleccionaron para cada uno de los cincuenta y nueve biomarcadores sometiendo los especímenes de plasma a análisis usando la tecnología xMAP de Luminex, un inmunoensayo cuantitativo multiplexado que utiliza tecnologías automatizadas basadas en perlas.
Se utilizaron varios kits de ensayo diferentes con la tecnología Luminex xMAP para seleccionar los biomarcadores, concretamente, citocina/quimiocina humana de Millipore (Cat. n.° MPXHCYTO-60K, endocrino humano (Cat. n.° HENDO-65K), adipocinas séricas humanas (Cat. n.° HADKI-61K), sepsis/apoptosis humana (Cat. n.° Hs Ep-63K), panel cardiovascular humano 1 (Cat. n.° HCVD1-67AK) y panel cardiovascular humano 2 (HCVD2-67BK), Kit de base de perfiles MAP de fluoroquina humana B de R&D Systems, Inc. (Cat. n.° LUB00) y kit de base de perfiles MAP MMP de fluoroquina humana (Cat. n.° LMP000). Los niveles de intensidad de fluorescencia resultantes del inmunoensayo multiplexado se registraron para cada uno de los cincuenta y nueve biomarcadores para cada espécimen de plasma para cada población. La intensidad de fluorescencia registrada es proporcional a la concentración del biomarcador correspondiente en la muestra, y al grado de su expresión en el individuo. Se calcularon los promedios, desviaciones estándar y desviaciones estándar relativas para el nivel de intensidad de fluorescencia asociado con cada biomarcador para cada población. Las Figuras 1A a 1C muestran la media promedio, la desviación estándar y la desviación estándar relativa para cada biomarcador en las poblaciones normal (NO), de cáncer de pulmón de células no pequeñas (LC) y de asma (AST).
La prueba de t de Student se utilizó entonces para caracterizar las diferencias entre patologías para cada biomarcador particular entre cada población. Las mediciones de la intensidad de fluorescencia media de cada biomarcador para las muestras de pacientes normales se compararon con las de las muestras de pacientes que padecen cáncer de pulmón y también con las de muestras derivadas de pacientes que padecen asma. La Figura 1D muestra las diferencias entre las diversas medias de población para cada marcador. Además, las mediciones de la intensidad de fluorescencia media para los pacientes con cáncer de pulmón se compararon con las mediciones de la intensidad de fluorescencia media para los pacientes con asma, y la significancia se evaluó usando la estadística t de Student.
Se realizó un análisis adicional de las diferencias estadísticas para cada biomarcador entre la población normal, el asma y el cáncer de pulmón. Para caracterizar la diferencia en los niveles medios de expresión para cada biomarcador entre las poblaciones, los valores de t de Student se calcularon utilizando la función de prueba t disponible en el paquete de software Microsoft EXCEL. La función prueba de t de EXCEL se usó para calcular la probabilidad asociada con el valor de t de Student bajo el supuesto de una varianza equivalente usando una distribución de dos colas.
La significancia de la diferencia en los niveles de expresión entre las poblaciones se determinó según el criterio de que cualquier valor de t de Student con una probabilidad asociada menor a 0,05 se consideró significativo para indicar la presencia de la patología dada, ya sea asma o cáncer de pulmón. El uso de un criterio de 0,05 o menos es generalmente aceptado en la comunidad científica. Cualquier valor de t de Student con una probabilidad asociada mayor de 0,1 se consideró insignificante para indicar la presencia de la patología dada. Además, cualquier valor de t de Student con una probabilidad asociada entre 0,051 y 0,1 se determinó como marginal.
Con referencia ahora a la Figura 1E, se muestran los valores de t de Student con una probabilidad asociada calculada comparando cada biomarcador para cada población. Cabe señalar que los valores de t de Student con una probabilidad asociada mostrada en la Figura 1E se calculan sobre la base de que cada una de las poblaciones de asma, normal y de cáncer de pulmón tiene una media única y una distribución normal.
La significancia de las diferencias en los niveles de expresión de biomarcadores se usó para clasificar la importancia relativa de los biomarcadores. Los biomarcadores que se encontraron que eran más significativamente diferentes entre las patologías se clasificaron como relativamente más importantes. Se examinaron las mediciones de la intensidad de fluorescencia media, y los datos de todos los biomarcadores que tenían intensidades que no se apartaban significativamente de las intensidades promedio de las muestras en las otras poblaciones se excluyeron de un análisis adicional. Aquellos biomarcadores que tenían una desviación estándar relativa relativamente baja se clasificaron como más significativos que aquellos que tenían una desviación estándar relativamente alta.
La dirección de desviación, es decir, si el nivel promedio de un marcador en particular aumentó o disminuyó en cualquier patología en relación con cualquiera de las otras patologías, no se usó para determinar la importancia relativa de un marcador en particular. De esta manera, se reunió un grupo de biomarcadores que mostraron una alta variabilidad entre las patologías, una desviación estándar relativa relativamente baja y una buena detectabilidad instrumental (definida como intensidad de fluorescencia media no corregida distinta de cero). Estos cálculos se utilizaron para probar la eficacia del inmunoensayo y se analizaron para determinar los biomarcadores que mostraron diferencias significativas en los niveles de expresión entre los niveles de expresión de la población normal, así como para determinar los rangos de referencia que son característicos y están asociados con las patologías de cáncer de pulmón y/o asma.
Aún con referencia a la Figura 1E, las probabilidades asociadas con los valores de t de Student se calcularon para comparar la población de asma con la población normal. Las diferencias significativas entre la población de asma y la población normal se determinaron a partir de la probabilidad t de Student para los biomarcadores sE-Selectina, EGF, Leptina, IL-5, PAI-1, Resistina, NIMP-13, ligando CD40 sVCAM-1, HGF, Péptido C, sICAM-1, MMP-7, Adiponectina, GM-CSF y MIF. Esta determinación se realizó sobre la base de que, al comparar las veintiocho muestras de la población de asma con las treinta muestras de la población normal utilizando la función t de Student descrita en el presente documento, las probabilidades asociadas con el valor t de Student para cada uno de estos biomarcadores fueron menores de 0,05. Se determinó que la diferencia era insignificante entre la población de asma y la población normal para los biomarcadores CRP, MMP-9, IL-4, IL-1a, SAA, IL-7 e IL-6, ya que la probabilidad t de Student para cada uno de estos fue significativamente mayor de 0,05.
Como también se muestra en la Figura 1E, las probabilidades asociadas con los valores t de Student se calcularon para comparar la población de cáncer de pulmón con la población normal. La diferencia significativa entre la población de cáncer de pulmón y la población normal se determinó a partir de la probabilidad t de Student para los biomarcadores sE-Selectina, eGf , Leptina, IL-5, PAI-1, Resistina, PCR, MMP-9, IL-4, IL -1a, SAA, IL-7, ligando CD40, MMP-7 y MMP-12. De nuevo, esta determinación se realizó sobre la base de que, al comparar los treinta especímenes de la población de cáncer de pulmón con los treinta especímenes de la población normal utilizando la función t de Student descrita en el presente documento, la probabilidad t de Student para cada uno de estos biomarcadores fue menor de 0,05. Se determinó que la diferencia era insignificante entre la población de cáncer de pulmón y la población normal para los biomarcadores MMP-13, HGF, Péptido C, sICAM, Adiponectina, GM-CSF, IL 17, TNF a, ITAC y MIF, según la probabilidad t de Student para cada uno de estos biomarcadores fue significativamente mayor de 0,05.
Tres biomarcadores tenían probabilidades asociadas con los valores de t de Student solo ligeramente mayores de 0,05 entre la población de cáncer de pulmón y la población normal. Específicamente, al comparar la población de cáncer de pulmón con la población normal, IL-6 tenía una probabilidad t de Student de 0,076195528, sVCAM-1 tenía una probabilidad t de Student de 0,08869949, e IL-15 tenía una probabilidad t de Student de 0,086324372. Se considera que estos biomarcadores tienen una diferencia insignificante entre la población de cáncer de pulmón y la población normal. Sin embargo, debido al hecho de que la probabilidad t de Student para estos tres biomarcadores es cercana a 0,05, es posible que cada población varíe significativamente entre las poblaciones normales y las de cáncer de pulmón.
Finalmente, como se muestra en la Figura 1E, se realizó un análisis adicional calculando las probabilidades asociadas con los valores de t de Student para comparar la población de cáncer de pulmón con la población de asma. La diferencia significativa entre la población de cáncer de pulmón y la población normal se determinó a partir de la probabilidad t de Student para los biomarcadores sE-Selectina, EGF, Leptina, IL-5, PAI-1, Resistina, CRP, MMP-9, IL-4, IL-1a, SAA, IL-7, IL-6, MMP-13 sVCAM, HGF, Péptido C, sICAM, Adiponectina, GM-CSF, IL-17, IL-15, TNF a e I-TAC. Esta determinación se realizó sobre la base de que, al comparar los treinta especímenes de la población de cáncer de pulmón con los veintiocho especímenes de la población de asma utilizando la función t de Student descrita en el presente documento, la probabilidad t de Student para cada uno de estos biomarcadores fue menor de 0,05. Se determinó que la diferencia era insignificante entre la población de cáncer de pulmón y la población de asma para los biomarcadores ligando CD40, MMP-7, MMP-12 y MIF, ya que la probabilidad t de Student para cada uno de estos biomarcadores era significativamente mayor de 0,05.
Ejemplo 2
Se recogieron muestras de sangre humana de voluntarios. Se recogieron ciento cuarenta y dos muestras de individuos que no se sabía si tenían cáncer de pulmón de células no pequeñas o asma. Estas muestras comprenden, y se denominan en el presente documento como, la "población normal". Se recogieron ciento ocho muestras de sangre de individuos que se sabía que tenían asma y estaban diagnosticados como tal por un médico. Estas muestras comprenden, y se denominan en el presente documento como, la "población de asma". Se tomaron ciento cuarenta y seis muestras de sangre de individuos que se sabía que tenían cánceres de pulmón de células no pequeñas y estaban diagnosticados como tal por un médico. Estas comprenden, y se denominan en el presente documento como, la "población de cáncer de pulmón".
Se realizaron los mismos métodos descritos en el Ejemplo 1. Las Figuras 2A-2E muestran los resultados obtenidos. Estos resultados proporcionan una orientación para seleccionar biomarcadores adecuados para los métodos de esta invención. En particular, los valores de probabilidad para marcadores particulares son útiles a este respecto.
La Figura 2E muestra la probabilidad asociada con la eficacia de diversos biomarcadores para discriminar entre el estado fisiológico de diferentes poblaciones. Los valores de probabilidad de 0,1 o menos se resaltan en esta tabla para identificar biomarcadores de interés. Los biomarcadores utilizados en los métodos preferidos de esta invención tendrán valores de probabilidad de 0,05 o menos, más preferiblemente 0,01, e incluso más preferiblemente 0,001 o menos.
Ejemplo 3
Se recogieron muestras de sangre humana de voluntarios. Se obtuvieron doscientas ochenta y ocho muestras de individuos que no se sabía que tenían cáncer de pulmón de células no pequeñas o asma. Estas muestras comprenden, y se denominan en el presente documento como, la "población normal". Se recogieron ciento ochenta muestras de sangre de individuos que se sabía que tenían asma y estaban diagnosticados como tal por un médico. Estas muestras comprenden, y se denominan en el presente documento como, la "población de asma". Se recogieron trescientas sesenta muestras de sangre de individuos que se sabía que tenían cánceres de pulmón de células no pequeñas y estaban diagnosticados como tal por un médico. Estas comprenden, y se denominan en el presente documento como, la "población de cáncer de pulmón".
Se realizaron los mismos métodos descritos en el Ejemplo 1. También se utilizó un kit de citocinas Procarta de Panomics (Cat. n.° PC1017). Se usaron anticuerpos contra PAI-1 y leptina de dos kits diferentes. Millipore produjo los anticuerpos contra PAI-1a y Leptina1. Los anticuerpos contra PAI-1 b se produjeron por Panomics. Las Figuras 3A-3E muestran los resultados obtenidos. Estos resultados proporcionan una orientación para seleccionar biomarcadores adecuados para los métodos de esta invención. En particular, los valores de probabilidad para marcadores particulares son útiles a este respecto.
La Figura 3E muestra la probabilidad asociada con la eficacia de diversos biomarcadores para discriminar entre el estado fisiológico de diferentes poblaciones. Los valores de probabilidad de 0,1 o menos se resaltan en esta tabla para identificar biomarcadores de interés. Los biomarcadores utilizados en los métodos preferidos de esta invención tendrán valores de probabilidad de 0,05 o menos, más preferiblemente 0,01, e incluso más preferiblemente 0,001 o menos.
Después, los datos obtenidos se segregaron y se analizaron por sexo.
Las Figuras 4A-4C muestran el nivel promedio de intensidad de fluorescencia de los biomarcadores en la población femenina normal (NO), de cáncer de pulmón de células no pequeñas (LC) y de asma (AST). La Figura 4D muestra el cambio porcentual en la media de cada uno de los biomarcadores en las poblaciones femeninas de AST frente a NO, las poblaciones femeninas de LC frente a NO, y las poblaciones femeninas de AST frente a LC. La Figura 4E muestra la probabilidad asociada con los valores de t de Student calculada comparando la intensidad de fluorescencia media para cada biomarcador, donde las medias a comparar son las poblaciones femeninas de AST frente a NO, las poblaciones femeninas de LC frente a NO, y las poblaciones femeninas de AST frente a LC, respectivamente.
La misma información con respecto a la población masculina se muestra en la Figura 5A-5E.
A continuación, se compararon los datos de población femenina y masculina. La Figura 6A muestra el cambio porcentual en la media de cada uno de los biomarcadores en la población masculina de AST en comparación con la población femenina de AST, la población masculina de LC en comparación con la población femenina de LC, y la población masculina de NO en comparación con la población femenina de NO. La Figura 6B muestra la probabilidad asociada con los valores de t de Student calculada comparando la intensidad de fluorescencia media medida para cada biomarcador en las poblaciones masculina y femenina del Ejemplo 3, donde las medias a comparar son las poblaciones masculina y femenina de AST, las poblaciones masculina y femenina de LC, y las poblaciones masculina y femenina de NO, respectivamente.
Ejemplo 4
La prueba de Kruskal-Wallis es un método estadístico no paramétrico bien conocido. Los datos obtenidos del Ejemplo 3 se segregaron por sexo y se analizaron utilizando la prueba de Kruskal-Wallis (prueba U). Los marcadores con valores de probabilidad de 0,05 o menos se consideraron significativos. Los marcadores que mostraron una significancia marginal (probabilidad entre 0,051-0,10) y las diferencias insignificantes (probabilidad por encima de 0,10) se descartaron. Los resultados para los marcadores retenidos se muestran en las Figuras 7-8.
La Figura 7A muestra el cambio porcentual en la concentración media de cada uno de los biomarcadores en las poblaciones femeninas de LC frente a NO, las poblaciones femeninas de AST frente a NO, y las poblaciones femeninas de AST frente a LC. La suma escalar (es decir, la suma de los valores absolutos del cambio porcentual para las tres comparaciones) también se proporciona y se usó para clasificar los biomarcadores. La Figura 7B muestra la probabilidad asociada con la prueba de Kruskal-Wallis calculada comparando la concentración medida para cada biomarcador, donde las poblaciones a comparar son las poblaciones femeninas de AST frente a NO, las poblaciones femeninas de LC frente a NO, y las poblaciones femeninas de AST frente a LC, respectivamente.
La misma información con respecto a la población masculina se muestra en la Figura 8A y 8B.
Los biomarcadores mostraron patrones únicos específicos del género y la enfermedad. Para el análisis unisex de LC, se identificaron 36 marcadores con un cambio absoluto de al menos el 25% de umbral de corte y 32 marcadores con al menos el 50% de corte. Para las mujeres, se encontraron 32 marcadores con al menos un 25% de corte y 30 con al menos un 50% de corte. Para los hombres, se encontraron 39 marcadores con al menos un 25% de corte y 37 al menos un 50% de corte. La expresión de cuatro marcadores fue única para las mujeres con LC en comparación con NO: IL-8 y amiloide P sérica (regulación descendente), amiloide A sérica y proteína C reactiva (todos de regulación ascendente). Cinco marcadores fueron únicos para los hombres con LC en comparación con NO: insulina (regulación descendente), metaloproteinasas de matriz 7 y 8, resistina y factor de crecimiento de hepatocitos (todos de regulación ascendente). Tres marcadores mostraron patrones de expresión opuestos: (i) el VEGF se reguló negativamente en las mujeres y positivamente en los hombres con LC en comparación con el NO; (ii) la leptina se reguló positivamente en las mujeres y en los hombres; y (iii) y MIP-1a se regularon positivamente en los hombres y se regularon negativamente en las mujeres con LC frente a NO.
La invención proporciona diversos métodos de identificación basada en el género de las patologías. Por ejemplo, la invención proporciona métodos de caracterización fisiológica en un sujeto masculino que comprenden determinar si la insulina está regulada negativamente y/o las metaloproteinasas de matriz 7 y 8, la resistina y el factor de crecimiento de hepatocitos están regulados positivamente. Dichos patrones son indicativos de enfermedad. Los ensayos contemplados en esta invención incluyen la detección de la regulación ascendente/descendente anormal de tres, cuatro o cinco de estos biomarcadores en un sujeto masculino.
En otro ejemplo, la invención proporciona métodos de caracterización fisiológica en un sujeto femenino que comprende determinar si IL-8 y/o amiloide P sérica están regulados negativamente, y/o amiloide A sérica y la proteína C reactiva están reguladas positivamente. Dichos patrones son indicativos de enfermedad. Los ensayos contemplados en esta invención incluyen la detección de la regulación ascendente/descendente anormal de tres o cuatro de estos biomarcadores en un sujeto femenino.
Ejemplo 7
Prueba de diagnóstico para el cáncer de pulmón de células no pequeñas
Una muestra de un fluido biológico se obtiene de un paciente para el que se desea información de diagnóstico. La muestra es preferiblemente suero sanguíneo o plasma. Se determina la concentración en la muestra de siete (7) de los siguientes 14 biomarcadores: IL-13, I-TAC, MCP-1, MMP-1, MPO, HGF, Eotaxina, MMP-9, MMP-7, IP-10, SAA, Resistina, IL-5, y sVACM-1. La concentración medida de la muestra para cada biomarcador se compara con el intervalo de concentraciones de ese marcador encontrado en el mismo fluido en individuos humanos normales, una población de individuos diagnosticados con asma, y una población de individuos diagnosticados con NSCLC. La desviación del rango normal es indicativa de enfermedad pulmonar, y la desviación del rango para la población de individuos con asma es indicativa de NSCLC. Las pruebas en un paciente usando biomarcadores del mismo conjunto de 14 se pueden usar en procedimientos análogos para el diagnóstico de asma u otras enfermedades reactivas de las vías respiratorias.
Ejemplo 8
Terapia de supervisión para el cáncer de pulmón de células no pequeñas
Una muestra de pretratamiento de un fluido biológico se obtiene de un paciente al que se le ha diagnosticado NSCLS antes de cualquier tratamiento para la enfermedad. La muestra es preferiblemente suero sanguíneo o plasma. Se determina la concentración en la muestra de ocho (8) de los siguientes 24 biomarcadores: IL-13, EGF, I-TAC, MMP-1, IL-12 (p70), Eotaxina, MMP-8, MCP-1, MPO, IP-10, SAA, HGF, MMP-9, MMP-12, Amilina (Total), MMP-7, IL-6, MIL-1p, Adiponectina, IL-10, IL-5, IL-4, SE-selectina, y MIP-1a. La concentración medida de la muestra para cada biomarcador puede compararse con el rango de concentraciones de ese marcador encontrado en el mismo fluido en individuos humanos normales. Después de que se haya tomado la muestra de pretratamiento, el paciente se somete a una intervención terapéutica que comprende cirugía seguida de irradiación. Se toman muestras del mismo líquido después de la cirugía, pero antes de la irradiación. Se toman muestras adicionales después de cada sesión de irradiación. Se determina la concentración en cada muestra de los mismos ocho (8) biomarcadores. Se aprecian cambios en el nivel de expresión de cada biomarcador y se comparan con otros síntomas de progresión de la enfermedad.
Ejemplo 9
Selección de biomarcadores predictivos
Una muestra de pretratamiento de un fluido biológico se obtiene de una población de pacientes a los que se les ha diagnosticado NSCLS antes de cualquier tratamiento para la enfermedad. La muestra es preferiblemente suero sanguíneo o plasma. Se determina la concentración en la muestra de los siguientes 24 biomarcadores: IL-13, EGF, I-TAC, MMP-1, IL-12 (p70), Eotaxina, MMP-8, MCP-1, MPO, IP-10, SAA, HGF, MMP-9, MMP-12, Amilina (Total), MMP-7, IL-6, MIL-1p, Adiponectina, IL-10, IL-5, IL-4, SE-selectina, y MIP-1a. La concentración medida de la muestra para cada biomarcador se compara con el rango de concentraciones de ese marcador encontrado en el mismo fluido en individuos humanos normales. Después de que se haya tomado la muestra de pretratamiento, cada paciente se somete a una intervención terapéutica que comprende cirugía seguida de irradiación. Se toman muestras del mismo líquido después de la cirugía, pero antes de la irradiación. Se toman muestras adicionales después de cada sesión de irradiación. Se determina la concentración en cada muestra de los 24 biomarcadores. Se aprecian cambios en el nivel de expresión de cada biomarcador y se comparan con otros síntomas de progresión de la enfermedad. Se identifican todos los biomarcadores cuyo nivel cambia después de la terapia.
Ejemplo 10
Selección de pacientes susceptibles
Se obtiene una muestra de un fluido biológico de un paciente que ha sido diagnosticado con NSCLS. La muestra es preferiblemente suero sanguíneo o plasma. Se determina la concentración en la muestra de cada uno de los biomarcadores identificados en el ejemplo anterior, y se seleccionan para el tratamiento pacientes para los cuales el número más alto de biomarcadores muestran valores que se desvían de lo normal.
Ejemplo 11
Prueba de diagnóstico para el cáncer de pulmón de células no pequeñas en un sujeto masculino
Una muestra de un fluido biológico se obtiene de un paciente masculino para el que se desea información de diagnóstico. La muestra es preferiblemente suero sanguíneo o plasma. Se determina la concentración en la muestra de siete (7) de los siguientes 14 biomarcadores: I-TAC, MPO, HGF, MMP-1, MMP-8, Eotaxina, IL-8, MMP-7, IP-10, sVACM-1, IL-10, Adiponectina, SAP, e IFN-y. La concentración medida de la muestra para cada biomarcador se compara con el intervalo de concentraciones de ese marcador encontrado en el mismo fluido en individuos masculinos humanos normales, una población de individuos masculinos diagnosticados con asma, y una población de individuos masculinos diagnosticados con NSCLC. La desviación del rango normal es indicativa de enfermedad pulmonar, y la desviación del rango para la población de individuos con asma es indicativa de NSCLC. Las pruebas en un paciente usando biomarcadores del mismo conjunto de 14 se pueden usar en procedimientos análogos para el diagnóstico de asma u otras enfermedades reactivas de las vías respiratorias.
Ejemplo 12
Prueba de diagnóstico para el cáncer de pulmón de células no pequeñas en un sujeto masculino Muchos, si no todos, los biomarcadores identificados en las Tablas 1-15 participan en las vías de comunicación del tipo descrito anteriormente. Algunos de los biomarcadores están relacionados entre sí como interactores de primer orden. La selección de marcadores para su uso en un ensayo de diagnóstico o pronóstico puede facilitarse utilizando relaciones conocidas entre biomarcadores particulares y sus interactores de primer orden. Las relaciones de comunicación conocidas entre los biomarcadores enumerados en la Tabla 16B se pueden ver en la Figura 9, generada por el sistema Ariadne. La Figura 9 muestra que los interactores de primer orden de HGF (factor de crecimiento de hepatocitos) incluyen sFasL (ligando Fas soluble), PAI-1 (inhibidor del activador del plasminógeno de serpina 1) (activo/total), Ins (insulina; que también incluye el péptido C). EGF (factor de crecimiento epidérmico), MPO (mieloperoxidasa) y MIF (factor inhibidor de la migración). Otros interactores (que no son de primer orden) incluyen ReTn (resistina, xcp1), SAA1 (amiloide A sérica, SAA), CCL11 (eotaxina), LEp (leptina) y Cx Cl 11 (ligando quimiocina 11 (motivo CXC), quimioatrayente de linfocitos T alfa inducible por interferón (I-TAC) o proteína inducible por interferón gamma 9 (lP-9). Además, la Figura 9 muestra que dos biomarcadores MMP1 y MMP-8 (Metaloproteinasas de matriz 1 y 8) no están en una vía de comunicación con HGF.
Una forma de maximizar la información recopilada midiendo una selección de biomarcadores, es seleccionar una pluralidad de biomarcadores de manera que los biomarcadores que no están en la misma vía de comunicación se incluyan en la recopilación. Usando la lista de biomarcadores en la Tabla 16B, parece que si los niveles de al menos HGF u otro biomarcador que es un interactor de primer orden con HGF y MMP-8 son anormales en un sujeto masculino, la probabilidad de que el sujeto tenga cáncer de pulmón es mucho mas alta. Si el nivel de MMP-1 también es anormal, entonces la probabilidad es aún mayor. Por lo tanto, un método de acuerdo con la presente invención para diagnosticar cáncer de pulmón en un sujeto masculino sería determinar el nivel de al menos HGF u otro biomarcador que sea un interactor de primer orden con HGF y MMP-8, y los niveles en comparación con el rango esperado para que una población normal vea los niveles de estos biomarcadores es anormal. En un modo preferido, el método de diagnóstico también incluirá determinar si el nivel de MMP-1 era normal. Más preferible,

Claims (10)

REIVINDICACIONES
1. Un método ex vivo de caracterización fisiológica en un sujeto que comprende determinar el grado de expresión de los siguientes tres biomarcadores leptina, IL-10, y MCP-1 y, opcionalmente, uno o más de los biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en MPO, HGF, MMP-9, Mm P-7, SAA, Resistina, IL-5, IL12 (p70), IL-8, IL-4, IL-7, MIF, ligando sCD40, sICAM-1, IL-13, 1-TAC, MMP-1, Eotaxina, IP-10, sVCAM-1, Adiponectina, CRP, Péptido C, MMP-3, SAP, IL-1ra, IL-15, EGF, MMP-8, IL-6, MMP-12, PAI-1, Amilina (Total), IL-1a, sFSI, MIP-1p, SE-selectina, IL-17, GM-CSF, G-CSF, TGF-a, IFN-y, Fractalquina, VEGF, IL-12 (p40), Sfas, IL-1p, IL-2, MIP-1a, Insulina, GLP-1, TNF-a, MMP-2, MMP-13, IL-12(p40), libre, I-Ta C, o una combinación de los mismos, en una muestra fisiológica del sujeto,
en el que el grado de expresión de los biomarcadores es indicativo de cáncer de pulmón de células no pequeñas.
2. El método de la reivindicación 1, en el que dicho método comprende determinar el grado de expresión de al menos cuatro de dichos biomarcadores en una muestra fisiológica de dicho sujeto.
3. El método de la reivindicación 1 o la reivindicación 2, en el que dicho biomarcador es un polipéptido.
4. El método de cualquier reivindicación anterior, en el que la muestra fisiológica es un fluido biológico.
5. El método de la reivindicación 4, en el que el fluido biológico es suero sanguíneo o plasma.
6. El método de cualquier reivindicación anterior, en el que el sujeto es un mamífero.
7. El método de la reivindicación 6, en el que el mamífero es un ser humano.
8. El método de cualquier reivindicación anterior, en el que el método para determinar el grado de expresión comprende realizar un inmunoensayo múltiple cuantitativo.
9. El método de cualquier reivindicación anterior, en el que dicho método comprende determinar el grado de expresión de al menos cinco de dichos biomarcadores en una muestra fisiológica de dicho sujeto.
10. El método de cualquier reivindicación anterior, en el que dicho método comprende determinar el grado de expresión de al menos seis de dichos biomarcadores en una muestra fisiológica de dicho sujeto.
ES17179032T 2009-03-12 2010-03-12 Métodos de identificación, evaluación, prevención y terapia de enfermedades pulmonares y kits de los mismos, incluida la identificación, evaluación, prevención y terapia de enfermedades en base al género Active ES2703714T3 (es)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/403,369 US8541183B2 (en) 2007-09-11 2009-03-12 Methods of identification, assessment, prevention and therapy of lung diseases and kits thereof
US23719809P 2009-08-26 2009-08-26

Publications (1)

Publication Number Publication Date
ES2703714T3 true ES2703714T3 (es) 2019-03-12

Family

ID=42729154

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
ES17179032T Active ES2703714T3 (es) 2009-03-12 2010-03-12 Métodos de identificación, evaluación, prevención y terapia de enfermedades pulmonares y kits de los mismos, incluida la identificación, evaluación, prevención y terapia de enfermedades en base al género

Country Status (10)

Country Link
US (1) US11474104B2 (es)
EP (4) EP2406401A4 (es)
JP (6) JP2012520469A (es)
KR (2) KR102061441B1 (es)
CN (4) CN108181457B (es)
AU (3) AU2010223911A1 (es)
CA (2) CA2755301C (es)
ES (1) ES2703714T3 (es)
PL (1) PL3257953T3 (es)
WO (1) WO2010105235A2 (es)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100105571A1 (en) 2007-03-27 2010-04-29 Carl Arne Krister Borrebaeck Protein Signature/Markers for the Detection of Adenocarcinoma
JP2014514572A (ja) 2011-04-29 2014-06-19 キャンサー・プリヴェンション・アンド・キュア，リミテッド 分類システムおよびそのキットを使用した肺疾患の同定および診断方法
GB201319878D0 (en) * 2013-11-11 2013-12-25 Immunovia Ab Method, Array and use thereof
CN115097133A (zh) * 2015-09-09 2022-09-23 私募蛋白质体操作有限公司 用于开发个性化药物治疗计划和基于蛋白质组谱的靶向药物开发的方法
KR102087373B1 (ko) * 2015-09-11 2020-03-10 주식회사 압타머사이언스 비소세포성 폐암 진단용 단백질 바이오마커 패널 및 이를 이용한 비소세포성 폐암 진단 방법
GB202010970D0 (en) 2020-07-16 2020-09-02 Immunovia Ab Methods, arrays and uses thereof
CN112501140B (zh) * 2020-12-16 2022-03-18 熊猫乳品集团股份有限公司 一种生物活性多肽yfgsgfaapffivrhqllkk及其制备方法和应用
TWI796010B (zh) * 2021-11-23 2023-03-11 國立高雄大學 基質金屬蛋白酶-1胜肽拓印導電聚合物及其用途

Family Cites Families (62)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4367866B2 (ja) 1997-02-12 2009-11-18 ザ リージェンツ オブ ジ ユニバーシティ オブ ミシガン 肺癌用のタンパク質マーカーおよびその使用
US20070092917A1 (en) 1998-05-01 2007-04-26 Isabelle Guyon Biomarkers for screening, predicting, and monitoring prostate disease
CN1192796C (zh) 1999-02-12 2005-03-16 斯克里普斯研究学院 联合应用抗血管生成和免疫治疗以治疗肿瘤和转移的方法
PT1157041E (pt) 1999-03-01 2005-10-31 Genentech Inc Anticorpos para terapia e diagnostico de cancro
FI990888A0 (fi) * 1999-04-20 1999-04-20 Medix Biochemica Ab Oy Menetelmä ja testikittejä respiratorisen alueen tulehduksen läsnäolon ja vaikeusasteen arvioimiseksi
JP2002543394A (ja) * 1999-04-26 2002-12-17 サーロメッド・インコーポレーテッド 表現型および生物学上のマーカーの同定系
JP2004502453A (ja) * 2000-07-12 2004-01-29 スミスクライン・ビーチャム・コーポレイション 新規化合物
US6939670B2 (en) * 2001-03-12 2005-09-06 Monogen, Inc. Cell-based detection and differentiation of lung cancer
US20030190602A1 (en) 2001-03-12 2003-10-09 Monogen, Inc. Cell-based detection and differentiation of disease states
JP2004532640A (ja) 2001-06-05 2004-10-28 オークランド ユニサーヴィスィズ リミテッド 肺機能および障害の評価のための方法および組成物
US20030134339A1 (en) 2002-01-14 2003-07-17 Thomas Brown Proteomics based method for toxicology testing
WO2003087840A2 (en) 2002-04-11 2003-10-23 Oxford Glycosciences (Uk) Ltd Protein involved in cancer
JP2006509186A (ja) 2002-05-10 2006-03-16 イースタン バージニア メディカル スクール 前立腺癌バイオマーカー
AU2003240495A1 (en) * 2002-06-04 2003-12-19 Incyte Corporation Diagnostics markers for lung cancer
TW200413725A (en) 2002-09-30 2004-08-01 Oncotherapy Science Inc Method for diagnosing non-small cell lung cancers
CN1705753A (zh) * 2002-09-30 2005-12-07 肿瘤疗法科学股份有限公司 非小细胞肺癌的诊断方法
US20060024692A1 (en) * 2002-09-30 2006-02-02 Oncotherapy Science, Inc. Method for diagnosing non-small cell lung cancers
CA2833559A1 (en) * 2003-02-14 2004-09-02 Children's Hospital & Research Center At Oakland Treatment of conditions associated with decreased nitric oxide bioavailability, including elevated arginase conditions
AU2004253846A1 (en) * 2003-03-04 2005-01-13 Wyeth Compositions and methods for diagnosing and treating asthma or other allergic or inflammatory diseases
CN1795187A (zh) * 2003-03-27 2006-06-28 兰肯瑙医学研究所 新型ido抑制剂及其使用方法
JP2005044330A (ja) 2003-07-24 2005-02-17 Univ Of California San Diego 弱仮説生成装置及び方法、学習装置及び方法、検出装置及び方法、表情学習装置及び方法、表情認識装置及び方法、並びにロボット装置
JP4938451B2 (ja) 2004-03-23 2012-05-23 オンコセラピー・サイエンス株式会社 非小細胞肺癌の診断のための方法
US20090204334A1 (en) 2004-03-30 2009-08-13 Eastern Virginia Medical School Lung cancer biomarkers
US20060154276A1 (en) 2004-05-13 2006-07-13 Prometheus Laboratories Inc. Methods of diagnosing inflammatory bowel disease
WO2006044946A2 (en) * 2004-10-20 2006-04-27 Onco Detectors International, Llc Migration inhibitory factor in serum as a tumor marker for prostate, bladder, breast, ovarian, kidney and lung cancer
US20090297563A1 (en) * 2004-10-27 2009-12-03 Anders Borglum Diagnosis And Treatment of Immune-Related Diseases
EP1831684A4 (en) 2004-11-30 2009-03-11 Veridex Llc PROGNOSTICS OF LUNG CANCER
CN1300580C (zh) 2004-12-31 2007-02-14 中国人民解放军第306医院 检测肝癌血清特征蛋白的质谱模型及其制备方法和应用
GB0508863D0 (en) * 2005-04-29 2005-06-08 Astrazeneca Ab Peptide
US20080044420A1 (en) * 2005-05-11 2008-02-21 Heavner George A Anti-IL-13 antibodies, compositions, methods and uses
US20070099239A1 (en) 2005-06-24 2007-05-03 Raymond Tabibiazar Methods and compositions for diagnosis and monitoring of atherosclerotic cardiovascular disease
EP2295602B1 (en) 2005-07-27 2012-07-11 Oncotherapy Science, Inc. Method of prognosing cancers
US7612181B2 (en) * 2005-08-19 2009-11-03 Abbott Laboratories Dual variable domain immunoglobulin and uses thereof
WO2007024715A2 (en) * 2005-08-19 2007-03-01 Abbott Laboratories Dual variable domain immunoglobin and uses thereof
WO2007026773A1 (ja) 2005-08-31 2007-03-08 Kurume University 医用診断処理装置
AU2005337803B2 (en) 2005-10-29 2013-04-18 Bayer Intellectual Property Gmbh Process for determining one or more analytes in samples of biological origin having complex composition, and use thereof
US9347945B2 (en) 2005-12-22 2016-05-24 Abbott Molecular Inc. Methods and marker combinations for screening for predisposition to lung cancer
US20080133141A1 (en) 2005-12-22 2008-06-05 Frost Stephen J Weighted Scoring Methods and Use Thereof in Screening
KR100760518B1 (ko) 2006-07-18 2007-09-20 삼성정밀공업 주식회사 가구용 도어의 닫힘 충격 완충 장치
US7840505B2 (en) 2006-11-02 2010-11-23 George Mason Intellectual Properties, Inc. Classification tool
CA2669600A1 (en) * 2006-11-13 2008-05-29 Source Precision Medicine, Inc. D/B/A Source Mdx Gene expression profiling for identification, monitoring, and treatment of lung cancer
WO2008077022A2 (en) * 2006-12-18 2008-06-26 The Johns Hopkins University Himf and btk in pulmonary, cardiac, and inflammation disorders
JP5085927B2 (ja) 2006-12-21 2012-11-28 ウィンテックポリマー株式会社 難燃性樹脂組成物
AU2008219570B2 (en) * 2007-02-28 2013-08-22 Novimmune Sa Human anti-IP-10 antibodies and uses thereof
PT2145276T (pt) 2007-04-05 2020-07-30 Fund D Anna Sommer Champalimaud E Dr Carlos Montez Champalimaud Sistemas e métodos de tratamento, diagnóstico e previsão da ocorrência de uma condição médica
JP5256284B2 (ja) 2007-05-18 2013-08-07 デューク ユニバーシティ 肺癌早期発見のための血清バイオマーカー
US20100272635A1 (en) 2007-06-15 2010-10-28 Rodems Kelline M Methods and compositions for diagnosis and/or prognosis in ovarian cancer and lung cancer
WO2009036123A1 (en) * 2007-09-11 2009-03-19 Cancer Prevention And Cure, Ltd. Method of identifying biomarkers in human serum indicative of pathologies of human lung tissues
ES2490165T3 (es) 2007-09-11 2014-09-03 Cancer Prevention And Cure, Ltd. Método que facilita el diagnóstico y tratamiento del asma y cáncer de pulmón
US8541183B2 (en) * 2007-09-11 2013-09-24 Cancer Prevention And Cure, Ltd. Methods of identification, assessment, prevention and therapy of lung diseases and kits thereof
JP5159242B2 (ja) 2007-10-18 2013-03-06 キヤノン株式会社 診断支援装置、診断支援装置の制御方法、およびそのプログラム
CN101896817A (zh) 2007-12-10 2010-11-24 霍夫曼-拉罗奇有限公司 用于结直肠癌的标记物组
BRPI0906858B8 (pt) 2008-01-18 2021-07-27 Harvard College métodos in vitro para detectar a presença de uma célula de câncer em um indivíduo e para identificar uma assinatura específica de tumor em um indivíduo tendo câncer.
CN102037355A (zh) 2008-03-04 2011-04-27 里奇诊断学股份有限公司 基于多重生物标记物板块诊断和监测抑郁症
CN101587125B (zh) 2008-05-21 2013-07-24 林标扬 高表达癌症标记物和低表达组织器官标记物组合试剂盒
US10359425B2 (en) 2008-09-09 2019-07-23 Somalogic, Inc. Lung cancer biomarkers and uses thereof
CN104198709A (zh) 2008-09-09 2014-12-10 私募蛋白质体公司 肺癌生物标记及其用途
CN101988059B (zh) 2009-07-30 2014-04-02 江苏命码生物科技有限公司 胃癌检测标记物及其检测试剂盒和生物芯片
KR20140024860A (ko) 2011-02-24 2014-03-03 버밀리언, 인코포레이티드 난소암에 대한 바이오마커 패널，진단 방법 및 시험 키트
JP2014514572A (ja) 2011-04-29 2014-06-19 キャンサー・プリヴェンション・アンド・キュア，リミテッド 分類システムおよびそのキットを使用した肺疾患の同定および診断方法
WO2015066564A1 (en) 2013-10-31 2015-05-07 Cancer Prevention And Cure, Ltd. Methods of identification and diagnosis of lung diseases using classification systems and kits thereof
WO2015138769A1 (en) 2014-03-12 2015-09-17 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Methods and compositions for assessing patients with non-small cell lung cancer

Also Published As

Publication number Publication date
AU2010223911A1 (en) 2011-10-06
CN102405296A (zh) 2012-04-04
AU2018202110B2 (en) 2020-09-03
EP2406401A4 (en) 2013-01-09
EP2406401A2 (en) 2012-01-18
JP2018072348A (ja) 2018-05-10
EP3257953A1 (en) 2017-12-20
JP2019158890A (ja) 2019-09-19
PL3257953T3 (pl) 2019-05-31
KR20180104190A (ko) 2018-09-19
CA3024643C (en) 2021-08-03
WO2010105235A3 (en) 2011-02-24
US20180356423A1 (en) 2018-12-13
CN108181457A (zh) 2018-06-19
CN104535765A (zh) 2015-04-22
EP3444359A1 (en) 2019-02-20
WO2010105235A2 (en) 2010-09-16
US11474104B2 (en) 2022-10-18
CN108181457B (zh) 2021-03-30
EP2857522A3 (en) 2015-10-14
JP6774925B2 (ja) 2020-10-28
KR101900016B1 (ko) 2018-09-20
JP2024024128A (ja) 2024-02-21
JP2022000650A (ja) 2022-01-04
AU2016228188B2 (en) 2018-01-04
AU2016228188A1 (en) 2016-09-29
EP2857522A2 (en) 2015-04-08
CA3024643A1 (en) 2010-09-16
KR20120010229A (ko) 2012-02-02
CA2755301C (en) 2019-01-08
JP2016006426A (ja) 2016-01-14
CN113189342A (zh) 2021-07-30
JP2012520469A (ja) 2012-09-06
CA2755301A1 (en) 2010-09-16
AU2018202110A1 (en) 2018-04-19
JP6250600B2 (ja) 2017-12-20
EP3257953B1 (en) 2018-09-26
KR102061441B1 (ko) 2019-12-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
ES2703714T3 (es) Métodos de identificación, evaluación, prevención y terapia de enfermedades pulmonares y kits de los mismos, incluida la identificación, evaluación, prevención y terapia de enfermedades en base al género
US7888051B2 (en) Method of identifying biomarkers in human serum indicative of pathologies of human lung tissues
US9933429B2 (en) Methods of identification, assessment, prevention and therapy of lung diseases and kits thereof
KR20170130441A (ko) 암 진단용 바이오마커 패널
EP3931571B1 (en) Protein signature for the diagnosis of colorectal cancer and/or pre-cancerous stage thereof
US20220091140A1 (en) Method of diagnosis