HU230680B1 - Diagnosztikai eljárás - Google Patents
Diagnosztikai eljárás Download PDFInfo
- Publication number
- HU230680B1 HU230680B1 HU1200607A HUP1200607A HU230680B1 HU 230680 B1 HU230680 B1 HU 230680B1 HU 1200607 A HU1200607 A HU 1200607A HU P1200607 A HUP1200607 A HU P1200607A HU 230680 B1 HU230680 B1 HU 230680B1
- Authority
- HU
- Hungary
- Prior art keywords
- genes
- gene
- susceptible
- patients
- samples
- Prior art date
Links
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 title description 2
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 167
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 23
- 210000005259 peripheral blood Anatomy 0.000 claims description 13
- 239000011886 peripheral blood Substances 0.000 claims description 13
- 108020004999 messenger RNA Proteins 0.000 claims description 7
- 239000003112 inhibitor Substances 0.000 claims description 6
- 102100024008 Glycerol-3-phosphate acyltransferase 1, mitochondrial Human genes 0.000 claims description 4
- 102100022846 Histone acetyltransferase KAT2B Human genes 0.000 claims description 4
- 101000904268 Homo sapiens Glycerol-3-phosphate acyltransferase 1, mitochondrial Proteins 0.000 claims description 4
- 101001047006 Homo sapiens Histone acetyltransferase KAT2B Proteins 0.000 claims description 4
- 101000927774 Homo sapiens Rho guanine nucleotide exchange factor 12 Proteins 0.000 claims description 2
- 102100033193 Rho guanine nucleotide exchange factor 12 Human genes 0.000 claims description 2
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 claims 2
- 102100028930 Formin-like protein 1 Human genes 0.000 claims 1
- 101001059386 Homo sapiens Formin-like protein 1 Proteins 0.000 claims 1
- 241000772415 Neovison vison Species 0.000 claims 1
- 235000015114 espresso Nutrition 0.000 claims 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 claims 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 54
- 206010039073 rheumatoid arthritis Diseases 0.000 description 46
- 208000011231 Crohn disease Diseases 0.000 description 38
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 38
- 238000011529 RT qPCR Methods 0.000 description 23
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 23
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 22
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 20
- 238000002493 microarray Methods 0.000 description 20
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 19
- 238000003762 quantitative reverse transcription PCR Methods 0.000 description 17
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 17
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 14
- 238000005204 segregation Methods 0.000 description 14
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 11
- -1 CD306E Proteins 0.000 description 10
- 238000002965 ELISA Methods 0.000 description 9
- 108060008682 Tumor Necrosis Factor Proteins 0.000 description 9
- 102000000852 Tumor Necrosis Factor-alpha Human genes 0.000 description 8
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 8
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 7
- 210000003819 peripheral blood mononuclear cell Anatomy 0.000 description 7
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 7
- 102100029406 Aquaporin-7 Human genes 0.000 description 6
- 101000771402 Homo sapiens Aquaporin-7 Proteins 0.000 description 6
- 101000771413 Homo sapiens Aquaporin-9 Proteins 0.000 description 6
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 108091032973 (ribonucleotides)n+m Proteins 0.000 description 5
- 101001052076 Homo sapiens Maltase-glucoamylase Proteins 0.000 description 5
- 102100024295 Maltase-glucoamylase Human genes 0.000 description 5
- 239000010445 mica Substances 0.000 description 5
- 229910052618 mica group Inorganic materials 0.000 description 5
- 239000013642 negative control Substances 0.000 description 5
- 229940046728 tumor necrosis factor alpha inhibitor Drugs 0.000 description 5
- 239000002452 tumor necrosis factor alpha inhibitor Substances 0.000 description 5
- 102100024646 Cell adhesion molecule 2 Human genes 0.000 description 4
- 102000004127 Cytokines Human genes 0.000 description 4
- 108090000695 Cytokines Proteins 0.000 description 4
- 102100039696 Glutamate-cysteine ligase catalytic subunit Human genes 0.000 description 4
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 description 4
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 description 4
- 101000760622 Homo sapiens Cell adhesion molecule 2 Proteins 0.000 description 4
- 101001034527 Homo sapiens Glutamate-cysteine ligase catalytic subunit Proteins 0.000 description 4
- 101000917858 Homo sapiens Low affinity immunoglobulin gamma Fc region receptor III-A Proteins 0.000 description 4
- 101000613610 Homo sapiens Monocyte to macrophage differentiation factor Proteins 0.000 description 4
- 101000711928 Homo sapiens RING finger protein 11 Proteins 0.000 description 4
- 101001132643 Homo sapiens Ribonucleoprotein PTB-binding 2 Proteins 0.000 description 4
- 208000022559 Inflammatory bowel disease Diseases 0.000 description 4
- FBOZXECLQNJBKD-ZDUSSCGKSA-N L-methotrexate Chemical compound C=1N=C2N=C(N)N=C(N)C2=NC=1CN(C)C1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(O)=O)C=C1 FBOZXECLQNJBKD-ZDUSSCGKSA-N 0.000 description 4
- 102100029193 Low affinity immunoglobulin gamma Fc region receptor III-A Human genes 0.000 description 4
- 102100040849 Monocyte to macrophage differentiation factor Human genes 0.000 description 4
- 102100034186 RING finger protein 11 Human genes 0.000 description 4
- 101710140408 Regulator of G-protein signaling 1 Proteins 0.000 description 4
- 102100040247 Tumor necrosis factor Human genes 0.000 description 4
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 238000010195 expression analysis Methods 0.000 description 4
- 229960000485 methotrexate Drugs 0.000 description 4
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 4
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 4
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 4
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 4
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 4
- 208000023275 Autoimmune disease Diseases 0.000 description 3
- 102100022414 Axin interactor, dorsalization-associated protein Human genes 0.000 description 3
- 102100022525 Bone morphogenetic protein 6 Human genes 0.000 description 3
- 102100040498 Contactin-associated protein-like 3 Human genes 0.000 description 3
- 102100024901 Cytochrome P450 4F3 Human genes 0.000 description 3
- 102100040263 DNA dC->dU-editing enzyme APOBEC-3A Human genes 0.000 description 3
- 101000755748 Escherichia coli AIDA-I autotransporter Proteins 0.000 description 3
- 102100030385 Granzyme B Human genes 0.000 description 3
- 101000755749 Homo sapiens Axin interactor, dorsalization-associated protein Proteins 0.000 description 3
- 101000899390 Homo sapiens Bone morphogenetic protein 6 Proteins 0.000 description 3
- 101000749881 Homo sapiens Contactin-associated protein-like 3 Proteins 0.000 description 3
- 101000909121 Homo sapiens Cytochrome P450 4F3 Proteins 0.000 description 3
- 101000964378 Homo sapiens DNA dC->dU-editing enzyme APOBEC-3A Proteins 0.000 description 3
- 101001009603 Homo sapiens Granzyme B Proteins 0.000 description 3
- 101000998500 Homo sapiens Interferon-induced 35 kDa protein Proteins 0.000 description 3
- 101150106931 IFNG gene Proteins 0.000 description 3
- 102100033273 Interferon-induced 35 kDa protein Human genes 0.000 description 3
- 108010065805 Interleukin-12 Proteins 0.000 description 3
- 102100021269 Regulator of G-protein signaling 1 Human genes 0.000 description 3
- 102100033918 Ribonucleoprotein PTB-binding 2 Human genes 0.000 description 3
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012775 microarray technology Methods 0.000 description 3
- 210000000440 neutrophil Anatomy 0.000 description 3
- 238000003752 polymerase chain reaction Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- MZZYGYNZAOVRTG-UHFFFAOYSA-N 2-hydroxy-n-(1h-1,2,4-triazol-5-yl)benzamide Chemical compound OC1=CC=CC=C1C(=O)NC1=NC=NN1 MZZYGYNZAOVRTG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 102100028163 ATP-binding cassette sub-family C member 4 Human genes 0.000 description 2
- 102100029380 CMRF35-like molecule 2 Human genes 0.000 description 2
- 208000035473 Communicable disease Diseases 0.000 description 2
- 108010037462 Cyclooxygenase 2 Proteins 0.000 description 2
- 102100027417 Cytochrome P450 1B1 Human genes 0.000 description 2
- 102100036504 Dehydrogenase/reductase SDR family member 9 Human genes 0.000 description 2
- 108700039887 Essential Genes Proteins 0.000 description 2
- 102100026122 High affinity immunoglobulin gamma Fc receptor I Human genes 0.000 description 2
- 101000986629 Homo sapiens ATP-binding cassette sub-family C member 4 Proteins 0.000 description 2
- 101000990046 Homo sapiens CMRF35-like molecule 2 Proteins 0.000 description 2
- 101000725164 Homo sapiens Cytochrome P450 1B1 Proteins 0.000 description 2
- 101000928746 Homo sapiens Dehydrogenase/reductase SDR family member 9 Proteins 0.000 description 2
- 101000913074 Homo sapiens High affinity immunoglobulin gamma Fc receptor I Proteins 0.000 description 2
- 101001128393 Homo sapiens Interferon-induced GTP-binding protein Mx1 Proteins 0.000 description 2
- 101000840293 Homo sapiens Interferon-induced protein 44 Proteins 0.000 description 2
- 101001052512 Homo sapiens Microtubule-associated proteins 1A/1B light chain 3B Proteins 0.000 description 2
- 101000582950 Homo sapiens Platelet factor 4 Proteins 0.000 description 2
- 101000657037 Homo sapiens Radical S-adenosyl methionine domain-containing protein 2 Proteins 0.000 description 2
- 101000658622 Homo sapiens Testis-specific Y-encoded-like protein 2 Proteins 0.000 description 2
- 102100031802 Interferon-induced GTP-binding protein Mx1 Human genes 0.000 description 2
- 102100029607 Interferon-induced protein 44 Human genes 0.000 description 2
- 108020003285 Isocitrate lyase Proteins 0.000 description 2
- 102100030301 MHC class I polypeptide-related sequence A Human genes 0.000 description 2
- 238000000585 Mann–Whitney U test Methods 0.000 description 2
- 102100024177 Microtubule-associated proteins 1A/1B light chain 3B Human genes 0.000 description 2
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 102000003729 Neprilysin Human genes 0.000 description 2
- 108090000028 Neprilysin Proteins 0.000 description 2
- 102100024894 PR domain zinc finger protein 1 Human genes 0.000 description 2
- 102100030304 Platelet factor 4 Human genes 0.000 description 2
- 108010009975 Positive Regulatory Domain I-Binding Factor 1 Proteins 0.000 description 2
- 102100038280 Prostaglandin G/H synthase 2 Human genes 0.000 description 2
- 238000002123 RNA extraction Methods 0.000 description 2
- 102100033749 Radical S-adenosyl methionine domain-containing protein 2 Human genes 0.000 description 2
- 108700012920 TNF Proteins 0.000 description 2
- 102100034917 Testis-specific Y-encoded-like protein 2 Human genes 0.000 description 2
- 230000003110 anti-inflammatory effect Effects 0.000 description 2
- 206010003246 arthritis Diseases 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 239000003124 biologic agent Substances 0.000 description 2
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 2
- 229960000106 biosimilars Drugs 0.000 description 2
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 2
- 238000005119 centrifugation Methods 0.000 description 2
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 2
- 208000037976 chronic inflammation Diseases 0.000 description 2
- 208000037893 chronic inflammatory disorder Diseases 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 239000002299 complementary DNA Substances 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 2
- 238000003633 gene expression assay Methods 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 2
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 229940021182 non-steroidal anti-inflammatory drug Drugs 0.000 description 2
- 230000008506 pathogenesis Effects 0.000 description 2
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000010839 reverse transcription Methods 0.000 description 2
- 210000002435 tendon Anatomy 0.000 description 2
- MZOFCQQQCNRIBI-VMXHOPILSA-N (3s)-4-[[(2s)-1-[[(2s)-1-[[(1s)-1-carboxy-2-hydroxyethyl]amino]-4-methyl-1-oxopentan-2-yl]amino]-5-(diaminomethylideneamino)-1-oxopentan-2-yl]amino]-3-[[2-[[(2s)-2,6-diaminohexanoyl]amino]acetyl]amino]-4-oxobutanoic acid Chemical compound OC[C@@H](C(O)=O)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CCCN=C(N)N)NC(=O)[C@H](CC(O)=O)NC(=O)CNC(=O)[C@@H](N)CCCCN MZOFCQQQCNRIBI-VMXHOPILSA-N 0.000 description 1
- GTVAUHXUMYENSK-RWSKJCERSA-N 2-[3-[(1r)-3-(3,4-dimethoxyphenyl)-1-[(2s)-1-[(2s)-2-(3,4,5-trimethoxyphenyl)pent-4-enoyl]piperidine-2-carbonyl]oxypropyl]phenoxy]acetic acid Chemical compound C1=C(OC)C(OC)=CC=C1CC[C@H](C=1C=C(OCC(O)=O)C=CC=1)OC(=O)[C@H]1N(C(=O)[C@@H](CC=C)C=2C=C(OC)C(OC)=C(OC)C=2)CCCC1 GTVAUHXUMYENSK-RWSKJCERSA-N 0.000 description 1
- 101150090724 3 gene Proteins 0.000 description 1
- 102100031259 Acyl-coenzyme A thioesterase THEM5 Human genes 0.000 description 1
- 101100129007 Arabidopsis thaliana LTD gene Proteins 0.000 description 1
- 102100027155 Butyrophilin subfamily 3 member A2 Human genes 0.000 description 1
- 102100033849 CCHC-type zinc finger nucleic acid binding protein Human genes 0.000 description 1
- 102000019034 Chemokines Human genes 0.000 description 1
- 108010012236 Chemokines Proteins 0.000 description 1
- 102100029173 Choline-phosphate cytidylyltransferase B Human genes 0.000 description 1
- 108010072220 Cyclophilin A Proteins 0.000 description 1
- 102100031051 Cysteine and glycine-rich protein 1 Human genes 0.000 description 1
- KHMVXSQLPUNRCF-UHFFFAOYSA-N DL-Adalin Natural products C1CCC2CC(=O)CC1(CCCCC)N2 KHMVXSQLPUNRCF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000000018 DNA microarray Methods 0.000 description 1
- 101100329205 Drosophila melanogaster Cyp4p3 gene Proteins 0.000 description 1
- KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N EDTA Chemical compound OC(=O)CN(CC(O)=O)CCN(CC(O)=O)CC(O)=O KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102100039248 Elongation of very long chain fatty acids protein 7 Human genes 0.000 description 1
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 1
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 1
- 102100039621 Epithelial-stromal interaction protein 1 Human genes 0.000 description 1
- 101000962643 Escherichia coli (strain K12) Malate synthase A Proteins 0.000 description 1
- 102100028929 Formin-1 Human genes 0.000 description 1
- 102100023416 G-protein coupled receptor 15 Human genes 0.000 description 1
- 102100034013 Gamma-glutamyl phosphate reductase Human genes 0.000 description 1
- 101710198928 Gamma-glutamyl phosphate reductase Proteins 0.000 description 1
- 101710159101 Green-light absorbing proteorhodopsin Proteins 0.000 description 1
- 101000638516 Homo sapiens Acyl-coenzyme A thioesterase THEM5 Proteins 0.000 description 1
- 101000984917 Homo sapiens Butyrophilin subfamily 3 member A2 Proteins 0.000 description 1
- 101000710837 Homo sapiens CCHC-type zinc finger nucleic acid binding protein Proteins 0.000 description 1
- 101000988443 Homo sapiens Choline-phosphate cytidylyltransferase B Proteins 0.000 description 1
- 101000813103 Homo sapiens Elongation of very long chain fatty acids protein 7 Proteins 0.000 description 1
- 101000814134 Homo sapiens Epithelial-stromal interaction protein 1 Proteins 0.000 description 1
- 101001059390 Homo sapiens Formin-1 Proteins 0.000 description 1
- 101000829794 Homo sapiens G-protein coupled receptor 15 Proteins 0.000 description 1
- 101001011393 Homo sapiens Interferon regulatory factor 2 Proteins 0.000 description 1
- 101001032342 Homo sapiens Interferon regulatory factor 7 Proteins 0.000 description 1
- 101000959664 Homo sapiens Interferon-induced protein 44-like Proteins 0.000 description 1
- 101001082065 Homo sapiens Interferon-induced protein with tetratricopeptide repeats 1 Proteins 0.000 description 1
- 101001034844 Homo sapiens Interferon-induced transmembrane protein 1 Proteins 0.000 description 1
- 101001055145 Homo sapiens Interleukin-2 receptor subunit beta Proteins 0.000 description 1
- 101000956317 Homo sapiens Membrane-spanning 4-domains subfamily A member 4A Proteins 0.000 description 1
- 101001014567 Homo sapiens Membrane-spanning 4-domains subfamily A member 7 Proteins 0.000 description 1
- 101000585693 Homo sapiens Mitochondrial 2-oxodicarboxylate carrier Proteins 0.000 description 1
- 101000644669 Homo sapiens NEDD8-conjugating enzyme Ubc12 Proteins 0.000 description 1
- 101000990908 Homo sapiens Neutrophil collagenase Proteins 0.000 description 1
- 101000711744 Homo sapiens Non-secretory ribonuclease Proteins 0.000 description 1
- 101001041245 Homo sapiens Ornithine decarboxylase Proteins 0.000 description 1
- 101000610107 Homo sapiens Pre-B-cell leukemia transcription factor 1 Proteins 0.000 description 1
- 101001009552 Homo sapiens Probable G-protein coupled receptor 34 Proteins 0.000 description 1
- 101000705770 Homo sapiens Proteasome activator complex subunit 4 Proteins 0.000 description 1
- 101000727836 Homo sapiens Reduced folate transporter Proteins 0.000 description 1
- 101000754911 Homo sapiens Serine/threonine-protein kinase RIO3 Proteins 0.000 description 1
- 101000595252 Homo sapiens Serine/threonine-protein phosphatase PP1-alpha catalytic subunit Proteins 0.000 description 1
- 101000714756 Homo sapiens Transmembrane protein 176B Proteins 0.000 description 1
- 101000717428 Homo sapiens UV excision repair protein RAD23 homolog A Proteins 0.000 description 1
- 101000807337 Homo sapiens Ubiquitin-conjugating enzyme E2 B Proteins 0.000 description 1
- 101000644682 Homo sapiens Ubiquitin-conjugating enzyme E2 H Proteins 0.000 description 1
- 101150076458 ILI2 gene Proteins 0.000 description 1
- 108060003951 Immunoglobulin Proteins 0.000 description 1
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 1
- 102100029838 Interferon regulatory factor 2 Human genes 0.000 description 1
- 102100038070 Interferon regulatory factor 7 Human genes 0.000 description 1
- 102100039953 Interferon-induced protein 44-like Human genes 0.000 description 1
- 102100027355 Interferon-induced protein with tetratricopeptide repeats 1 Human genes 0.000 description 1
- 102100040021 Interferon-induced transmembrane protein 1 Human genes 0.000 description 1
- 102100026879 Interleukin-2 receptor subunit beta Human genes 0.000 description 1
- 102000052922 Large Neutral Amino Acid-Transporter 1 Human genes 0.000 description 1
- 102100032512 Membrane-spanning 4-domains subfamily A member 7 Human genes 0.000 description 1
- 101100505385 Mus musculus Gpd1 gene Proteins 0.000 description 1
- 102100034217 Non-secretory ribonuclease Human genes 0.000 description 1
- 102100021079 Ornithine decarboxylase Human genes 0.000 description 1
- 101100098636 Paramecium tetraurelia T2B gene Proteins 0.000 description 1
- 102100034539 Peptidyl-prolyl cis-trans isomerase A Human genes 0.000 description 1
- 102100040171 Pre-B-cell leukemia transcription factor 1 Human genes 0.000 description 1
- 102100030263 Probable G-protein coupled receptor 34 Human genes 0.000 description 1
- 102100031297 Proteasome activator complex subunit 4 Human genes 0.000 description 1
- 101150090155 R gene Proteins 0.000 description 1
- 239000013614 RNA sample Substances 0.000 description 1
- 101001076287 Rattus norvegicus Insulin-like growth factor II Proteins 0.000 description 1
- 102100029753 Reduced folate transporter Human genes 0.000 description 1
- 108091006232 SLC7A5 Proteins 0.000 description 1
- 102100022109 Serine/threonine-protein kinase RIO3 Human genes 0.000 description 1
- 102100036033 Serine/threonine-protein phosphatase PP1-alpha catalytic subunit Human genes 0.000 description 1
- 108020003224 Small Nucleolar RNA Proteins 0.000 description 1
- 102000042773 Small Nucleolar RNA Human genes 0.000 description 1
- FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M Sodium chloride Chemical compound [Na+].[Cl-] FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 238000000692 Student's t-test Methods 0.000 description 1
- 210000001744 T-lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- 102100036387 Transmembrane protein 176B Human genes 0.000 description 1
- 102100020845 UV excision repair protein RAD23 homolog A Human genes 0.000 description 1
- 108090000848 Ubiquitin Proteins 0.000 description 1
- 102000044159 Ubiquitin Human genes 0.000 description 1
- 102100037262 Ubiquitin-conjugating enzyme E2 B Human genes 0.000 description 1
- 208000025865 Ulcer Diseases 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 239000013543 active substance Substances 0.000 description 1
- 210000003719 b-lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- 238000001815 biotherapy Methods 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 description 1
- 108091006374 cAMP receptor proteins Proteins 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000003915 cell function Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 description 1
- 210000001072 colon Anatomy 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 210000004443 dendritic cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000009266 disease activity Effects 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000000834 fixative Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 210000001035 gastrointestinal tract Anatomy 0.000 description 1
- 238000011223 gene expression profiling Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000010842 high-capacity cDNA reverse transcription kit Methods 0.000 description 1
- 230000036039 immunity Effects 0.000 description 1
- 102000018358 immunoglobulin Human genes 0.000 description 1
- 210000004969 inflammatory cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 1
- 229960000598 infliximab Drugs 0.000 description 1
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 208000032839 leukemia Diseases 0.000 description 1
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 230000035800 maturation Effects 0.000 description 1
- 231100000682 maximum tolerated dose Toxicity 0.000 description 1
- 230000001394 metastastic effect Effects 0.000 description 1
- 206010061289 metastatic neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 1
- 210000001616 monocyte Anatomy 0.000 description 1
- 210000005087 mononuclear cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000001151 non-parametric statistical test Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 201000008482 osteoarthritis Diseases 0.000 description 1
- 230000001717 pathogenic effect Effects 0.000 description 1
- 230000003950 pathogenic mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 1
- 239000002504 physiological saline solution Substances 0.000 description 1
- 229960005205 prednisolone Drugs 0.000 description 1
- OIGNJSKKLXVSLS-VWUMJDOOSA-N prednisolone Chemical compound O=C1C=C[C@]2(C)[C@H]3[C@@H](O)C[C@](C)([C@@](CC4)(O)C(=O)CO)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 OIGNJSKKLXVSLS-VWUMJDOOSA-N 0.000 description 1
- 229960004618 prednisone Drugs 0.000 description 1
- XOFYZVNMUHMLCC-ZPOLXVRWSA-N prednisone Chemical compound O=C1C=C[C@]2(C)[C@H]3C(=O)C[C@](C)([C@@](CC4)(O)C(=O)CO)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 XOFYZVNMUHMLCC-ZPOLXVRWSA-N 0.000 description 1
- 229940095453 prednisone 10 mg Drugs 0.000 description 1
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000003757 reverse transcription PCR Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000012106 screening analysis Methods 0.000 description 1
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000011780 sodium chloride Substances 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 229910052712 strontium Inorganic materials 0.000 description 1
- CIOAGBVUUVVLOB-UHFFFAOYSA-N strontium atom Chemical compound [Sr] CIOAGBVUUVVLOB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012353 t test Methods 0.000 description 1
- 210000001685 thyroid gland Anatomy 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 description 1
- 108700026215 vpr Genes Proteins 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
- C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C07—ORGANIC CHEMISTRY
- C07K—PEPTIDES
- C07K16/00—Immunoglobulins [IGs], e.g. monoclonal or polyclonal antibodies
- C07K16/18—Immunoglobulins [IGs], e.g. monoclonal or polyclonal antibodies against material from animals or humans
- C07K16/24—Immunoglobulins [IGs], e.g. monoclonal or polyclonal antibodies against material from animals or humans against cytokines, lymphokines or interferons
- C07K16/241—Tumor Necrosis Factors
-
- 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
- G01N33/564—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for pre-existing immune complex or autoimmune disease, i.e. systemic lupus erythematosus, rheumatoid arthritis, multiple sclerosis, rheumatoid factors or complement components C1-C9
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
- A61K39/00—Medicinal preparations containing antigens or antibodies
- A61K2039/505—Medicinal preparations containing antigens or antibodies comprising antibodies
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C07—ORGANIC CHEMISTRY
- C07K—PEPTIDES
- C07K2317/00—Immunoglobulins specific features
- C07K2317/70—Immunoglobulins specific features characterized by effect upon binding to a cell or to an antigen
- C07K2317/76—Antagonist effect on antigen, e.g. neutralization or inhibition of binding
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/106—Pharmacogenomics, i.e. genetic variability in individual responses to drugs and drug metabolism
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/158—Expression markers
-
- 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
Description
Á találmány rövid leírása
2010 végéig világszerte több mint 2 ÖOÖ ÖOÖ, többek között reumatoid artrítiszben (RA) vagy Crohn-hetegséghen (CD) szenvedő beteg kapott TNFa ellenes biológiai szereket (intliximabot, adalinnimahot és etanercepfet) hatékonyságukban különböző eredménnyel (M,P.
Karampetsou el ah, QJM (2010) 103 (12): 917-928,).
A krónikus gyulladásos megbetegedések monoklonábs antitestekkel történő kezelésével kapcsolatos fo problémák két, a közelmúltban megjelent publikáció következtetéseiből összefoglalhatók: 1) Az RA-s betegek szignifikáns aránya, 30%-uk nem fogékony a biológiai terápiára (Van Baarsen et ah, Genes and Immunity 11, 622-629). 2) Számos, az autoimmun betegségek biológiai szerekkel történő kezelését vizsgáló tanulmány eredménye azt jelzi, hogy a terápiás hatékonyság a második TNE inhibitor kezelést követően, csökkenhet (Rubbert-Roth et ab, Arthritis Research & Tberapy 2009),
Ezért a klinikai gyakorlatban igény van további, a beteg terápiára való fogékonyságának előrejelzésére alkalmas módszerre, az első vagy második kezelést megelőzően. Egy ilyen módszer nagy hatással bírna az ilyen típusú szerek alkalmazására a terápiák költséghatékonyabbá tételével, és a személyre szabott kezelés lehetőségének megteremtésével.
A találmány szerinti eljárás bioínformatikán alapuló algoritmus használatán alapul, amely alkalmas génesoportok azonosítására, amely géncsoportok expressziós mintázatának elemzésével alkalmas a TNFa inhibitor kezelésre fogékony és nem fogékony betegek elkülönítésére.
Közelebbről a jelen találmány feltalálói a fenti probléma megoldására olyan fo vfo-o eljárást fejlesztettek ki, amely alkalmas beteg TNFa inhibitor terápiára való fogékonyságának előrejelzésére, amely eljárás tartailmazza a következő gének közül választott legalább hat gén expessziós szintjének meghatározását a beteg biológiai mintájából: ABCC4, AIDA, ARHGEPÍ2, B.MP6, BTN3A2, CA2, CADM2, CD30ÖE, CYP1B1, ENDOD.E FCGR1A, FMN1, GCLC, GPR.34, HOR.MADE 1GF2BP2, ILI8R.1, ILIKÉI, KA.T2B, MAP1LC3B, MMD, MS4A4A, MS4A7, ODC1. PBX1, PCYT1B, P1P4K2A, FIP5K1B. PRDM1, PSME4, RAD2.3A, R1OK3, RNASE2, RNF11, SLC7A5, ΊΤΙΕ.Μ5, ΪΜΕΜ176Α, ΤΜΕΜ176Β» UBE2FI,
IS
WA&S vagy a következő gének közül választott legalább hat gén expessziós szintjének meghatároz^rsát a. beteg biológiai mintájából: APOBEC3A, AQP9, CCE4, CNTNÁP3, CYP4F3. DHRS9, EIF2AK.2, EI..OVE7, EPSIIE FCGR3A, GPAM, GPR15. GZMB, IFI35. IF144, IFI44L, IFÍÓ, 1HTL lFií'2, 1FIT3, IFH'ME IL2RB, IRF2, IRF7, MGAM, MICA, MME, MX1, OR2A9P, PF4, PTGS2, RAVER2, RFCL RGS1, RSAD2, SÍ OOP, SERPÍNBIO, SERPINGE SIGEEC1, FNF, TNFÁlPó.
A találmány egy előnyös megvalósítási módja során a választott gének expressziős szintjének változását egy normalizáló (housekeeping) gén expressziólának változásával összehasonlításban relatív módon végzik, ahol a normaiizálőí gén előnyösen a cyelophilín, előnyösebben a eyclophíiin ?! ÍPP1A). A biológiai minta előnyösen perifériás vér, előnyösebben perifériás vér mononnkieáris sejt (PMÖC).
A találmány egyik előnyös kivitelt módja szerint az. ELOYL7, ÍF144L, IFÍTl, ΠΊΤ3, MICA, OR2A9F és RAVER2 gének vagy az. APOBEC3A, IFI44, IF144L, 1FIT1, IFÍTM1, MICA és RGS1 gének, vagy az APOBEC3A, DHRS9, IFI35, IFI44, IFÍ44U MICA és RFC! gének expresszlós szintjét határozzák meg előnyösen reumatoid artritiszben (HA) szenvedő beteg biológiai mintájából.
A találmány egy másik előnyös kiviteli módja szerint a BMP6, CDSööE, CYP181, 01X11, RNF11 és UBB2B gének, vagy az ARBOEF12, CA.DM2, CD300E, GCLC R1OK.3 és UBE2M gének, vagy a CAÖM.2, CD300E, CYP1B1, MMD, O13C1, RNF11 and UBE2H gének expressziős szintjét határozzák meg előnyösen gyulladásos bélbetegségben, példán! Crohnbetegségben a szenvedő beteg biológiai mintájából
Előnyösen a találmány szerint az eljárást a TNFa inhibitorral való kezelés hatékonyságának követésére alkalmazzuk.
A jelen találmány szerinti eljárás megvalósítás során a FNF« inhibitor előnyösen TNFö ellenes antitest, IIxE-el fuzionált fehérje vagy rekombináns TNF-kötó rehérje, előnyösebben adalhmtntab. certolizurnab pegol, eianercept, gohmumab, tttfhxímab, pegsunereep vagy ezek bármely biohasonló változata, még előnyösebben infíiximab vagy biohasonló változata, .A találmány szerinti eljárás egyik megvalósítási módja tartalmazza továbbá a fenti gének expressztos szintjének összehasonlító vizsgálatát a terápiára fogékony és nem fogékony betegcsoportokból származó referens értékekkel.
A találmány szerinti eljárás során az génexpressztó mértéke előnyösen a fenti génekről átíródó mRNS mennyiségi mérésével történik, az adott biológiai mintából. A gének expressziős szintjének meghatározására különösen előnyös eljárás a DNS-chip technika és a reverz transzkripciót követő valós-idejö (kvantitatív real-üme} polimeráz láncreakció (R'T-qFCR).
Á találmány szerinti eljárás egyik megvalósítási módja tartalmazza továbbá egy biomerker fehérje szintjének meghatározását; ahol a biomarker fehérje előnyösen gyulladáskehő eitokln, kemokin vagy egy hatóanyag elleni antitest.
A találmány tárgya továbbá TNFa inhibitor alkalmazása TNFa-val összefüggésbe hozható betegségek kezelésében, ahol a kezelésben részesülő beteg a találmány szerinti eljárás segítségével a TNFn inhibitorral való kezelésre fogékony betegek csoportjába lett sorolva és a TNTa inhibitor adalímumah, eettoilzumáb pegol. etanereept, golímumab, In.tli.xi.rnab vagy pegsnnercept,
OS ’ák rövid ismertetése
1, ábra: A találmány szerinti vizsgálat elrendezés és időterve.
2, ábra; Az átttomafikus génpanebgenerálás sematikus útvonala.
3, ábra: Az reumatoid artritiszben (RA) szenvedő betegek esetében szígnlfíkáns expressziós változást produkáló gének normaltzáh mRNS szintjei a kezelés előtt és után (p-értékek; AQF9: (W: TNFAIPŐ: 0,028: RM: ö,0U). Az értékek meghatározása microarray mérés alapján történt.
4, ábra: A reumatoid artritiszben (RA.) szenvedő betegek esetében statisztikailag szignifikáns expressziós változást produkáló 4 gén normalizált mRNS szintjének összehasonlítása a terápiára fogékony (R, Responder) és nem fogékony betegek (NR, Non-rcsponder) csoportja között
5, ábra: A € rolni-betegségben (CD) szenvedő betegek esetében szignifikáns expressziós változást produkáló gének normalizált mRNS szintjei a kezelés előtt és után (pértékek; MMR8: 0,018, AQP9; 0,011, 1GKC; 0,001, TNEAIPó: 0,005, MGAM: 0,011), Az értékek meghatározása microarray mérés alapján történt.
ő, ábra: Az Crohn-betegségben (CD) szenvedő betegek esetében statisztikailag szignifikáns expressziós változást produkáló 4 gén normalizált mRNS szintjének összehasonlítása a NR és R betegek csoportja között
7. Lineáris tiiszkrirninancia-analízissel (EDA: értékelt három gárdista reumatoid artritisz esetén tRA). Az. oszlopokban a baloldali sávok a nem fogékony betegeket, a jobb oldali sávok pedig a fogékony betegeket reprezentálják. Minél nagyobb a távolság a csoportok között és minél kisebb az átfedés a minták között, annál jobb elkülönítő képességgel rendelkezik az adott génlísta. A lista tetején a százalékok a szegregáció arányát és a keresztvalídálás eredményét mutatják a nem fogékony betegek maximális számának azonosítására fókuszálva. A microarray vizsgálatból (tesztcsoport) származó eredmények a bal oszlopokban, az. RT-qPCR vizsgálatból (valídáiási csoport) származó eredmények a jobb oszlopokban láthatók, mindegyik génpanel esetén. A microarray adatok alapján legnagyobb p-ertéket mutató gének Listája a jobb oldalon szereplő oszlopban látható, ezek szolgáltak negatív kontrolként.
Lineáris diszkriminaneia-anaKztssel (LDA) énekelt három génlista Crohn·-betegség esetén (CD). Az oszlopokban a baloldali sávok a nem fogékony betegeket, a jobb oldali sávok pedig a fogékony betegeket reprezentálják. Minél nagyobb a távolság a csoportok között és minél kisebb az. átfedés a minták között annál jobb elkülönítő képességgel rendelkezik az adott génlista, A lista tetején a százalékok a szegregáció arányát és a keresztvalidálás eredményét mutatják a nem fogékony betegek maximális számának azonosítására fókuszálva. A microarray vizsgálatbői (tesztc-soport) származó eredmények a bal oszlopokban, az RT-qPCR vizsgálatból (valídáiási csoport) származó eredmények a jobb oszlopokban láthatók, mindegyik génpanel esetén, A microarray adatok alapján legnagyobb p-értéket mutató gének listája a jobb oldalon szereplő oszlopban látható, ezek szolgáltak negatív kontrolként.
9. Az egyes génpanelekben szereplő gének száma és az adott génpanel P-értéke közötti korreláció minden génpanel esetén a részcsoportban és valídáiási csoportban, RÁ~ham
10. Az egyes génpanelekben szereplő gének száma és az, adott génpanel F-értéke közötti korreláció minden génpanel esetén a részcsoportban és valídáiási csoportban, CD-ben.
11. ábra; Crohn betegben BLISA-val mért IFNy szint (tesztcsoport)
12. ábra; Crohn betegben ELiSA-val mert 1L-6 színt (tesztcsoport)
13. ábra; RÁ~s betegekben szi pontdi agrammj a (tesztcsoport) különbséget mutató szérum citokínek
14. ábra; RA-s betegek kiindulási mintáiban EL ISA-vat mért TNFa szintje (tesztcsoport)
15. ábra; RA-s betegek kéthetes mintáiban ELISA-val mért TNFa szintje (tesztcsoport) lő. ábra: RA-s betegek kiindulási és kéthetes mintáiban ELISA-val mért TNFa szintje (tesztcsoporí)
17, ábra: RA-s betegek kéthetes és 14 hetes mintáiban ELÍSA-val mért inílíxímab szintje (tesztcsoport)
18, Crohn betegek kéthetes mintáiban ELÍSA-val mért inílíxímab szintje (tesztcsoport)
19, RA-s betegek kéthetes mintáiban ELÍSA-val mért infíximab szintje (íesztesoport)
Á találmány részletes leírása
A teljes génexpressziós profil perifériás vérből történő meghatározása szokásos eljárás az autoimmun betegségek patogenetikai jellemzőinek leírására és a betegségek csoportosítására. A perifériás vér egy könnyen hozzáíerhetö, sejteket tartalmazó biológiai anyagminta és szűrési eljárások során történő használatának vannak előnyei. Továbbá a keringő perifériás vér mononukleáris sejtek. (PMBC) a gyulladásban részt vevő sejtek kulcsfigurái, számos kutatócsoport vizsgálta már őket microarray technológiával. A keringő monociták, T és B sejtek génexpressziós mintázata nem feltétlenül tükrözi az adott betegség típusát. tehát a terápiás hatékonyság és a betegség lefolyásának előrejelzéséhez a fannakogenomikaí markereken túl szükség van multigénes diagnosztikai panelvizsgálatokra. A PB.MC génexpressziós profiljának meghatározása jóval olcsóbb és kevésbé invazív megoldás, mint a biopszia vagy egyéb invazív eljárások. Ennek ellenére eddig, a különféle autoimmun betegségek génexpressziós profilja speciális kezelés fényében történő összehasonlító vizsgálatát nem végezték el.
Á terápiás hatás előrejelzésére alkalmazható biomarkereket vagy ezek csoportját általánosan használják a kezelés hatékonyságának javítására. A perifériás vérből történő mintavételnek az előnyős tulajdonságai ismertek. De a minták vétele és kiértékelése során mind a klinikai dolgozók, mind a kutatók részéről szigorú előírásokat kell betartani a minták heterogenitásának elkerülése érdekében.
Á jelen találmány feltalálói jó elkülönítő képességgel bíró génpaneleket azonosítottak egy tesztcsoporiban perifériás vér teljes génexpressziós profiljának meghatározásával és az eredményeket egy független validációs csoporton validálták.
A találmány szerinti eljárást a következőkben összegezzük. Az. R.A~bau vagy CD~ben szenvedő betegektől perifériás vért veszünk és kívánt esetben a PB.MC-ket kinyerjük. A
3Ö perifériás vérbői, vagy az izolált PBMC-ből RNS-t izolálunk és reverz transzkripcióval cDNS-t állítunk elő, A találmány szerinti gének relatív expressziős szintjének meghatározására egyidejűleg RT-qPCR. reakciót is végzi
A jelen, találmány megalkotása során teljes génexpressziós vizsgálatot végeztünk egy íesztcsoporton Afíymeírix microarray technológia segítségével azért, hogy géneket azonosítsunk, amely géneket aztán egy független csoporton vaiídální lehet a jóval pontosabb kvantitatív real-dme polímeráz láncreakció segítségével. Az RT~qPCR a legjobb módszer a
S génexpressziő mérésére (az érzékenység, dinamikus tartomány, a síandardizálás, a teljesítmény és ár tekintetében) és egyben ideális diagnosztikai eszköz Is.
ügy gondoltuk, hogy a validáláshoz nem csupán a kiindulási, hanem a kéthetes adatok is használhatók. Ezért a validáiandó gének csoportjához azokat a géneket is hozzáadtuk, amelyek expressziója a 2 hetes mintákban is statisztikailag szignifikáns eltérést mutatott, továbbá néhány a szakoirodalomhől Ismert gént is bevontunk a vizsgálatba,
A microarray technológiával vizsgált kiindulási és kéthetes CD minták összehasonlítása során 5 olyan gént találtunk, amelyek estében a terápia hatására bekövetkező expressziós változás mindkét mintacsoportban észlelhető volt. Ezek közül az AQP9-Í és a TNFAfP6~ot már korábban azonosították, mint IBD markert., az MGAM egy teljes genomra kiterjedő hozzárendelési vizsgálat során azonosított TNFa-gátlő .kezelés hatékonyságának előrejelzésére alkalmas marker gyermek IBD esetén, az MMP8 gén kifejeződése kimutatható a gyulladásban lévő fekélyes bélmintábói IBI.) esetében és kifejeződése a stromában az. I.B.D~re jellemző genetikai marker. Az RÁ betegek mintáinak vizsgálata során minden gén, amely szignifikáns expressziós változási mutatott az első két. hétben összefüggést mutat a betegség patogenezisével;
az AQP9 és a TNFAIPó gének segítségévei elkülöníthetők az PA betegek az egészséges kontrol emberektől PBMC génexpressziós mintázat elemzéssel; az IGJ (immunglobulin J) gén expressziója pedig szignifikáns eltérést mutatott ikrekben, az RA beteg és egészséges ikertestvér között.
Az eredmények egy független validációs csoporton RT-qPCR-rel való vaiidálása szintén egy sor olyan gént eredményezett, amelyek expressziója szignifikáns eltérést mutatott a terápiára fogékony és nem fogékony betegek között, CD esetén ezek a gének a következők: TMEM176B és TMEM17ŐA, amelyek, a dendríkus sejtek működéséi befolyásolják azáltal, hogy multimereket képeznek és gátolják a dendríkus sejt éréséi, UBE2B, amellyel kapcsolatban elmondható, hogy a TNF-a egy ismert regulatora az UBE21-Muggő ubikvítín konjugáló aktivitásának; és a WARS, ami egy trp-íRNS színfetáz. RA esetén pedig a következők: CYP4P3, ütni az ostheoartbirtis patomechaaizmusával hozható összefüggésbe; D1-1RS9, MGAM; és PF4, amiket egy proteomikai vizsgálat során azonosítottak, mint az RÁ-ben használt inílixhnah terápia hatástalanságának előrejelzésében fontos szereplők.
bár egyes gének expresssáőja a terápiára fogékony és nem fogékony betegek között szignifikáns eltérést, mutathat, a terápia hatékonyságának nagy pontosságú előrejelzése csupán génpanelek analizálásával érhető el.
A legjobb elkülönítő képességgel híró génpanelek azonosításához Canonical vaxiates analízist (CYA), vagy lineáris diszkráninancia-analízisí végeztünk, mivel ezekben több gén egyidejű, génpanelként történő vizsgálata lehetséges, amely sorén kimutathatók olyan alapvető különbségeket, amelyek tökéletes elkülönülést eredményeznek a többváltozós térben. Szemben az egyváltozós analízisekkel, amik figyelmen kívül hagyják a gének között létrejövő interakciókat,
A hasonló génexpressziós vizsgálatok során azonosított végpont-függő génpanelek csak néhány közös géni tartalmaznak, aminek oka a minta feldolgozás, mRNS extrákéin, vagy az adatelemzés eltérő módszere vagy akár a klinikai szempontból homogénnek tekinthető bt csoportokon vizsgák markerek egyedi variációi, heterognitása lehet. Az a tény, hogy egy gén a .fogékony és nem fogékony betegek között statisztikailag szignifikáns különbséget mutató gének közé sorolható, nem feltétlenül jelenti azt, hogy az adott gén a betegség vagy kezelés pafogenetikájában fontos szerepet játszik, bitnek megfelelően a megfelelő terápia kiválasztásához a fogékonysággal kapcsolatba hozható gének egy csoportját kell vizsgálni.
Mindkét betegség esetén a fogékony és nem fogékony csoportok közötti jó elkülönítő képességgel bíró génpanelek, egy általunk készített biolnformatikai algoritmus segítségével történő automatikus kiválasztása körülbelül 4700 génpanelt eredményezett, 100% szegregációt eredményezve a fogékony és nem fogékony betegek között. Ezek. közül 3-3 olyan génpanelt azonosítottunk, amelyek a panelek F-értéke, kereszt validálási adatok és határértékek alapján a csoportok között a legjobb elkülönítő képességgel bírtak.
Meglepődve tapasztaltuk, hogy
3(1
1} A krónikus gyulladásos betegségekben, úgymint CD és RA a perifériás vér génexpressziós mintázata alkalmas prediktív génpanelek azonosítására, amelyek alkalmasak az infii.xi.mab terápia hatásosságának előrejelzésére a panelekben részt vevő gének expressziős szintjének infiiximab terápia előtt történő mérésével;
2) Meglepő módon teljesen különböző génpanelek alkalmasak a hatékonyság előrejelzésére a CD és RA betegek esetében, annak ellenére, hogy a két hasonló paiogeneíikai hátterű; és
3) számos olyan génpanelt sikerült azonosítani, amely tökéletes elkülönülést eredményez a teszt, és validációs csoportok közön, továbbá erős elkülönülést mutatott a kereszt valldálási analízis során is.
A találmány szerinti eljárás külespontja a mintavétel módja. Az. alkalmazott módszerek kritériuma az RNS bomlásának megakadályozása a minták tárolása és szállítása során. Erre alkalmas eszközök kereskedelmi forgalomban kaphatók (pl. Paxgene, Leneoloe) de ezek többékevésbé eltérő sejtpopulációt eredményeznek, mint amilyet a jelen tanulmány során használtunk. A mintavételi módszer továbbá alkalmas kell, legyen a megfelelő statisztikai elemzéshez szükséges, legalább 12Ö-T4Ö minta vételére. A minták feldolgozása, a QC és RT-qPCR technológia mind-mind jól ismert eljárások.
Az általunk azonosított és validált találmány szerinti géncsoport egy régóta fennálló igényt elégít ki azzak hogy mind a Crohn betegség, mind a reumatoid artritisz. esetében a TNFa inhibitor terápiára fogékony és nem fogékony betegek egyértelmű elkülönítését teszi lehetővé genomikai eljárói keretében. A találmány szerinti diagnosztikai eljárás ezen a területen elsőként teszi lehetőt é a személyre szabott orvoslást, amely minden betegnek előnyére válhat. Továbbá nem csupán a betegek számára jelent előnyt, azzal hogy megkíméli őket a hatékony terápia megtalálása előtti nem hatékony kezeléstől, hanem az orvosok, és egészségügyi hatóságok szántára is előnyösen javttja a hatásosságot és biztonságosságot elrendezés
A vizsgálatban a iesztcsoportoi, amin a microarray vizsgálatot elvégeztük, 20 Crohnjégben és 19 reumaioid artrítisz-ben szenvedő beteg alkotta (kezelést megelőző és kéthetes mintavétellel).
Az, validálás során 15, a validálási csoportba tartozó RA beteg kiindulási mintáját, 5, a tesztcsoportba tartozó beteg mintáját és 20 a validálási csoportba tartozó CD beteg kiindulási mintáját vizsgálták RT-qPCR-rel. Az 1. ábrán szereplő sematikus diagram mutatja a vizsgálat elrendezését és Időbeosztását.
Vizsgált személyek lóin A) Reumafoid artritisz
Beválasztási kritériumok:
» Klinikáikig diagnosztizált reumatoíd artritisz (az American Rheumatism Assoeiatíon 15 1987-óta érvényes kritériumai alapján) « 20 és 60 év közötti életkor
Legalább kettő, a. betegséget befolyásoló ami-reumás készítmény hatástalansága, almi az. egyik készítmény a metotrexát volt.
Aktív betegség (a 28 ízületen számolt betegségakti viíási index (DAS28) >3.2),
Anti-TNF terápiában nem részesült, beteg
Napi 10 mg-os prednlzon terápia engedélyezed, azzal a kikötéssel, hogy a dózis a belépést megelőzően legalább 2 hónapja stabil volt.
Orális korükoszteroídok (prednizom maximum dózis 10 mg/nap) és nem-szteroid gyulladás-gátlók engedélyezettek, azzal a kikötéssel, hogy a dózis kiindulást megelőzően legalább 1 hónapja stabil volt.
♦ A betegek a kiindulást megelőző legalább 4 bét óta. a metotrexát maximum tolerálható dózisát kapták (5-30 mg/hét).
* Nő:Férfi arány 3:1 Kizárási kritériumok:
Dohányzás vagy korábbi dohányzás; terhesség vagy szoptatás; malignoma vagy korábbi malignoma; klínikaílag szignifikáns mértékű komorbiditás; fennálló fertőzéses megbetegedés;
Olyan betegek, akiknek egyéb eredetű akut ízületi gyulladással járó betegsége van/volt.
π
Kor, RA diagnosztizálásának éve; DAS28; CRP; WE; komorbiditás; készítmények (pl. DMARDS)
A kezelést követő 14 héttel a klinikai hatékonyság értékelése BULA.R kritériumok alapján történik és a DA.S28 érték legalább 1 ,2~vel történő csökkenése esetén hatékonynak tekinthető a kezelés.
B) Oolw-betegség Beválasztási kritériumok:
» Klinikáikig diagnosztizált Crohn-betegség ♦ 20 és 60 év közötti életkor · CDAi >250 * Korábbi anti-TNFa terápia kizárt ♦ metotrexát (MTX) kezelés engedélyezett, de <20 mg/hét.
» prednizol kezelés engedélyezett, de < 10 mg/nap • Nő:Férfí arány 1:1 I5 Kizárási kritériumok:
Dohányzás vagy korábbi dohányzás; terhesség vagy szoptatás; malignoma vagy korábbi malignoma; klinikailag szignifikáns mértékű komorbiditás; fennálló fertőzéses megbetegedés; Olyan betegek, akiknek egyéb eredetű akut gyulladásos bélbetegsége varivolt.
Gyűjtött adatok;
Kor, CD diagnosztizálásának éve;CDAi (ha a CD.A.I érték 150 alá csökkent, akkor a terápiát hatékonynak tekintik, egyéb esetben nem hatékony); CRP; WE; komorbiditás; készítmények; vastagbél bíopszia eredménye (ha volt); hatékonyság értékelése a kezelést kővető 14 hét után.
Mintavétel, tárolás és feldolgozás;
A hatékonyságot a kezelést követő 14 hét után orvosok értékelték a fent leirt. kritériumok alapján. A perifériás vérmintákat (10 ml) EDTA-t tartalmazó BD Vacutrainer K2E vérvételi csövekbe gyűjtötték és abból szeparálták a PBMC-ket további 10 ml perifériás vért vettek steril csőbe a szérum mintákhoz. Minden minta a gyűjtést követő egy órán belül feldolgozásra került.
.A PBMC-ket Fíeoll gradiens eentrífngálással különítették el. A perifériás vért 10 mi fiziológiás sóoldattal hígították és 10 ml Eleoll-ra rétegezték. A Centrifugálás 2500 tpm sebességgel 20 percig folyt, majd a PBMC üledéket Összegyűjtötték. A sejteket sóoldatban kétszer mosták (1700 rpm, 7 pere), TRlzol reagenssel lizálták, Az RNS izolálásig a tárolás ~70°C fokon történt.
*
A végpontok statisztikai elemzése
A betegcsoportok végpontjainak összehasonlítása GraphPad Prism szoftverrel és MannWhitney U~próbával történt, (szígnifikaneía-színt: p<ö,05).
RNS Izolálás
Az RNS izolálása a PBMC-ból TRIzol reagens (invitrogen) felhasználásával történt a gyártó protokollja szerint. Az RNS mennyisége NanoProp 1000 spektrofotométer (Thermo Seientífic) készüléken, míg a minőséi elemzés Agilent bioanalizátor (Agilent Technologies) készülékeken történt.
Mícroarray
A teljes génexpresszíós mintázat elemzése a 28869 gént tartalmazó Afiymetrix GeneChip
Humán Gene l.Ö ST array alkalmazásával történt. Amhion WT fixpressíon Kitel (Applied Biosystems) és GeneChip WT Terminál Labeling és Control Ki tét (Afiymetrix) használtunk a 250 ng RNS minta ampüfikálására és jelölésére. A mintákat 45 ÖC fokon, 1.6 órán át. hihrídizakattuk, a mosást GeneChip Fiúi dics Station 450 automatán végeztük, a gyártó protokolja szerint majd az array szkenneléséhez GeneChip Seanner 7G (Afiymetrix) rendszert használtunk.
Mieroarray-adaink kiértékelése
Microarray-adatok kiértékelése Genespríng GX10 (Agilent Biotechnologies) szoftverrel történt. Az Afiymetrix adat file-okat RMA algoritmussal importáltuk és a normalizált adatokból médiást számoltunk. A kiindulási és 2 hetes értékek összehasonlítása során, első lépésben a próbakészlet azon 20 %-át, ami a legalacsonyabb expressziós szintet mutatta, kizártuk, majd a megmaradt próbakészieteí a „fold change” (génexpresszíós változási érték) alapján szűrtük ( .1,2 értékig kiejtettük). A statisztikai elemzéshez Marta-Whitey U-próbát használtunk BenjaminiHochberg többszörös hipotézis korrekcióval.
A terápiára fogékony és nem fogékony betegek értékeinek összehasonlítása során első lépésben a próbakészlet azon 20 %-át, ami a legalacsonyabb expressziós szintet mutatta, kizártuk, majd a megmaradt próbakészletet a „fold change” (génexpresszíós változási érték) alapján szűrtük (1,2 értékig kiejtettük). A statisztikai elemzés során két. mintás t-próbát használtunk Benjamíní-Hochberg többszörös hipotézis korrekcióval. A gének funkcionális csoportosítása Panther Classification System segítségével történt, (http://www.pantherdb.org/)·
A génexpresszíós adatokokat TaqMan Low Dsnsity Array (TLDA) (Applied Biosysíerns) 384-wll Card segítségével nyertük, ami .alkalmas akár 384 real-tíme PCR egyidejű futtatására és számos vizsgálatban alkalmazták már génexressziós profil meghatározásánál, Ezeken a kis és közepes teljesítményű, a 96 általunk vizsgált génre specifikus TaqMan® Gene Expression Ássay-el előre feltöltött mikrofluidikai kártyákon egyidejűleg 2 minta futhat. A oDNS-eket High Capacity cDNA Reverse Transcription Kit segítségével állítottuk elő, a gyártó utasításainak megfelelően. Az RT-PCR futásokhoz minden mintából Igg RNS~t használtunk. Mintánként 400 ng (4 ab cDNS-t alkalmaztunk. Az RT-qPCR méréshez 196 μΐ nukieáz-mentes vizet., 200 μ! 2* TaqMan Uníversal PCR Master Mix-et (Applied. Biosystems) adtunk. Ezt a keverék aztán egyenlően elosztottuk a TLDA négy minta-bevezető nyílásába. Az array-ket 1 percig, 1300 rpmmel szobahőmérsékleten egyszer centrifugáltuk a minták egyenletes elosztása miatt. Ezután a kártyát lezártuk, hogy elkerüljük a minták keveredését az egyes lyukak között. Az qPCR reakciót
Applied Biosystems Prísm 7900HT szekvencia detektáló rendszer segítségével végeztük a kővetkezők szerint: thermal eycler condifions: 2 pere 5Ö°C fokon, 10 perc 94,5°C fokon, majd 30 mp 97°C fokon 40 cikluson keresztül és 1 perc 59,7°C fokon. A kísérletet a korábbi microarray vizsgálat során kiválasztott 91 génnel és a normalizáláshoz használt 5 normalizáló (housekeepíng) génnel végeztük.
RT~qP€'R adatelemzés
RT-qPCR adat fájlokat Data Assisi szoftverrel (Applied ÖioSystems) importáltuk és az alapanalizis során kapott nyers Ct értékeket, a megfelelő normalizáló (housekeepíng) génekkel uormalizáltuk. A normalizáló génként a Cyclophilin A-t (PP1A.) használtuk, mert ezen gén expressziós szintje mutatta a legkisebb eltérést a minták között. Azokat a géneket amelyek expressziős színije eltérést mutatott a terápiára fogékony és nem fogékony betegek csoportja között nem paraméteres statisztikai tesztelte! (Manu-Whitney U próba) és lineáris diszkriminancia (LDA) analízis segítségével találtuk meg.
Kanonikus variancia analízis (CVA), lineáris díszkriminancia (LDA)
Az előre meghatározott csoportba tartozás meghatározására a canonical varíate analysís (CVA) a legmegfelelőbb módszer. A CVS a lineáris diszkrműnaneia-analízis generalizált változata, a továbbiakban a két fogalmat azonos értelemben használjuk,. A CVA-t arra használtuk, hogy megállapítsuk, hogy a terápiára fogékony és nem fogékony betegek csoportja szétválik-e a többdimenziós térben a genetikai, változatosságuk alapján, és ha igen, akkor mely génpanelek rendelkeznek a legjobb elkülönítő képességgel. A CVA eredményei az ún. kanonikus értékek (viszonyító pontok a kanonikus térben, amelyeket a kanonikus függvények sajátértékei határoznak meg).
Automatikus génpanebgenerálás
A lineáris diszkriudnaneía-analizist (LDA) (ilamadeh H.K et. al. Predictíon of compound slgnature ustng high densíty gene expression profiling. Toxieol Sei. 2002 Jun;67(2):232-40.)
3Ö olyan gén-panelek automatikus létrehozásró használtuk, amelyek a következő algoritmussal, számolva 100 %-os szegregációt eredményeznek a terápiára fogékony és nem fogékony betegek csoportja között mindkét betegség esetén, továbbá mind a teszt-, mind a validálási csoport között (CD esetén 40, RA esetén 41 gént használtunk, amelyeket a tesztesoporton szűrtünk és a validálási csoporton validáltunk):
I.) A „genes in raodel” szett létrehozása. Eleinte a. szett az összes gént tartalmazza. Az ún. „proteeted genes” szett létrehozása. Eleinte ez a szett üres.
2) Az F-érték kiszámítása minden génre, ami a csoportok közötti és csoporton belüli variancía aránya.
3} Az. osztályozó algoritmust (1.1)A) futtatjuk mindkét csoportban (vaiidáeiős és teszíesoport) a „genes in módéi' szettre. Mindkét esetben eg> pontossági százaiékerteket kapunk, amit a „legjobb pontossági értékeként használunk,
4) a „selectable genes” szettet a kővetkezőként határozzuk meg:
„selectabie genes” - „genes in model” mínusz „proteeted genes”
Ha a „seleetable genes” szett nem üres, akkor az algoritmus az 5, lépés szerint folytatódik, ha üres, akkor a 7. lépésre ugrunk,
5} A „selectable genes” szettből géneket veszünk ki a következő modellek alapián
a) random módon egyenlő valószínűséggé! (uniform model);
b) random módon a gének F-értékével fordítottan arányos értékű valószínűséggel
0;
e) a legalacsonyabb F~értékü géneket vesszük kb
Mindegyik esetben a kiválasztott gént átmenetileg kivesszük a ''genes in módéi” szettből, A sztochasztikus modellek a min ...F modellhez képest jobb szegregé! ödást eredményeznek a csoportok között, A uniform és F-prop modellek sztochasztikus algoritmusok, míg amin f model determinisztikus.
ö) A csoportosító algoritmust, az (átmenetileg csökkentett) „genes ín mond” szetten futtatjuk,
a) ha az. Így számolt pontossági érték alacsonyabb lesz a „legjobb pontossági érték”-nék akkor a kiválasztott gént visszatesszük a „genes ín módéi” szettbe és a gént. belerak uA a „proteeted gettek' szettbe,
b) ha az Így számolt pontossági érték legalább akkora lesz, mint a „legjobb pontossági értek”, akkor a kiválasztott gént véglegesen kivesszük a „genes in model” szettből és a „proíected gen.es'’ szettet kiürítjük. A „legjobb pontossági érték ”~et pedig átirínk az pontossági értékre.
Az algoritmus a 4. lépésnél folytatódik.
7) Az algoritmus véget ér. A végeredmény a „genes in módéi” szett és egy „legjobb pontossági érték”.
A lineáris diszkriminaneia-atializist az R szoftver segítségével végeztük (II Development. Core Team (2008). R: A language and environment fór statistícál comptding. R Foundation fór Statistical Compuíing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051.-07-0, URL hnp.7/www.R-projeetorg.) a szemléltetéshez paekage M.ASS-t. (Venables, W. N, & Ripley, B. D. (2002) Modem Applied
Statistics wíth S. Eonrth Edition. Springer, New York) és paekage wordeloud-ot használva (lan Fellows (2012). wordcloud: Word Clonds, R paekage version 2.0, http://CRAN.R~ project.org''packa.ge::-wordcioud).
Enzimhez kapcsolt ímmunoszorbens assays (ELISA)
Az II,-ő, 11.,-8, IL-12, IFNg, TNFa, inilíximab és antí-ínflixlmab antitest szérum szintjeinek meghatározása érdekében enzimhez kötött ellenanyag vizsgálatot .(EL1SA) alkalmaztunk. Quantikín EL15A kiteket (R&D Systems) használtunk IL-b, 1L-8, IL-12 és IFNg mérésekhez a gyártó proiokolja szerint. INFa, möixúnafe és anti-inílíxhnab antitest méréséhez EISA -TRACKBR. Prémium Inflixímah kitel (BioMedical Diagnosíics) használtunk. Az eredményeket pg/ml-hen adtuk meg. Az adatok elemzése GraphPad Prísm szoftverrel és Mann20 Whitaey U-próbával történt (szignifikancia-szint: (p<0,05).
FÉLDÁK
I, példa
A reumatoid artritiszben szenvedő betegek teszteseportjának mintáin végzett teljes génexp ressziős analízis
Fmnuíoíf/ ar/rcri,rabén szenvedd őetegeá íe^zmepporprí beteg kiindulási és kéthetes mintája szerepelt a microarray vizsgálatban. 6 fogékony és nem, vagy mérsékelten fogékony beteget azonosítottak az orvosok. Mindegyik beteg ugyanabban a kezelésben részesült és nem-dohányzó volt, A fogékony (R) és nem-fogékony (NR) csoport között nem volt szignifikátts a különbség a kor. DA828, HAQ, CRF, rheumatoid faktor. anti-CCP vagy DMARD-k tekintetében (1. táblázat).
| kiindulásnál | Fogékony ÍARC7G-50) | Nem vagy mérsékelten fogékony (ARC20-Ö) | |
| 6 | 13 | ||
| Nem | Férfi/NÖ | .1/5 | 2/11 |
| Kor | NS | 4433 | 47,08 |
| DAS28 | N'S | 5,63 | 5,26 |
| HAQ | NS | 1,27 | 2,06 |
| CRP (mg/ml) | NS | 16.83 | 28,31 |
| DMARDs | NS | 2,83 | 2,69 |
| RF (lU/ml) | NS | 105,83 | 148,62 |
| CCP (lU/ml) | NS | 675,78 | 75631 |
1, táblázat Az RA betegek teszicsoportjának összesített klinikai paraméterei. NS jelentése: nem szignifikáns, a DAS28, HAQ és DMARDs ,,sc-ore'’ értékek.
.Af/cromroy ono/Ms
A globális génexpressziós analízis olyan géneket tán lei, amelyek expressziója statisztikailag szignifikáns eltérést mutatott a fogékony és nem-fogékony betegek kiindulási mintáiban. A kéthetes minták analízise során szintén találtunk géneket, amelyek expressziója statisztikailag szignifikáns eltérést mutatott a fogékony és nem-fogékony betegek mintái között.
Néhány gén expressziója már a kiindulási mintákban is szignifikáns eltérést mutatott (EPSTI1, 1F144, 1ΡΠΊ, ÍFIT2, ÍF1T3, RFC1 és RSAD2); de számos olyan gént is találtunk; melyek expressziójának változása esak a 2 hetes mintákból volt kimutatható (FCGR3A, GPAM, MICA, ELOVL7, PF4, RGS1 és SNÖRD4I). A fenti gének közöl a szakirodalom többet már összefüggésbe hozott a RA-vel (FCGR3A, MICA, PF4, IFÍF1, síb.l.A, kiindulási, és kéthetes minták összehasonlítása eredményeként 3 olyan gént találtunk (AQP9, IGJ and TNFA1P6), amely statisztikailag szignifikáns eltérés mutatott a Benjamíni-Hoehberg korrekciót követően is. Ezen a gének expressziójának időbeli változása jelzi terápia hatását. (3. ábra)
Á reumáiéul artritiszes génpanel vaildálása RT-qPCR-rel Jfeamafoiá ur/rkAzheu szenvedő őefegeá vöfidőew eropori/o beteg kiindulási mintája szerepelt az RT-qPCR vizsgálatban. 4 fogékony és 11 nem, vagy mérsékelten fogékony beteget azonosítottak az orvosok. Mindegyik beteg ugyanabban a kezelésben részesült és uem-dohanyzo volt. A fogékony (Rj es nem-fogékony f\Ri csoport
1?
közön nem volt szignifikáns a különbség a kor, DAS28, HAQ, CRP vagy DMARD-k tekintetében (2. táblázat).
| Kiindulásnál (tesztcsoport) | Fogékony | Nem vagy mérsékelten fogékony | |
| 4 (fi) | 11 (13) | ||
| Nem | Ferfi/Nö | 0/4(1/5) | 3/8(2/11) |
| Kor | sem szignifikáns | 54 (44,33) | 56,2 (4?,08) |
| D.AS28 | nem szignifikáns | 5,23 (5,63) | 5,44 (5,,26) |
| HAQ | nem szignifikáns | 1,59(1,27) | 1,93 (2,06) |
| CRP (mg/mi) | nem szignifikáns | 18,9 (16,83) | 9,58 (28,31) |
| DMARDs | nem 1 3 (2,83) szignifikáns ; | 2,? (2,69) |
2. táblázat: Az RA betegek validációs csoportjának összesített klinikai paraméterei. Zárójelben a tesztcsoport adatai láthatók, a DAS28, HAQ és DMARDs ,,seore'’ értékek.
á ?-p oun/íz A
Az RT-qPCR vizsgálatnál 15 beteg mintáját, valamint a tesxtesoporthöl 5 beteg ( 3 fogékony és 3 nem-fogékony) mintáját használtuk fel. A valirláláshoz használt qPCR assay elrendezése a következő volt; A m.ieroarray vizsgálatok eredménye szerint a kiindulást mintákban 29 probe set mutatott statisztikailag szignifikáns eltérést a R. és NR minták között. Ezek közül 2? gént (a nem annotált géneket és a ssoRNS-eket kizártuk) vizsgáltunk a TLDA kártyákon, továbbá ó gént a kéthetes NR és R minták összehasonlításából és 10, a szakirodalomból ismert gént. Az alább leírt végső analízist ezek. közül 41 génen végeztük el (a különbséget nem mutató géneket kizártuk). Az RT-qPCR eredménye alapján 4 gén expressziója mutatott statisztikailag szignifikáns (egyoldali ManmWlómey U teszt) eltérést a R és NR csoportok között. (4. ábra). Technikai validálást Is végeztünk, ami szintén sikeresnek bizonyult.
3- Rílás
A Crohn betegek iesztesopmljának mintáin végzett teljes génexpresszíós analízis .4 Oo.bn betegek tes.zt'írto/m.rt/« beteg kiindulási és kéthetes mintája szerepelt a mleroarray vizsgálatban. 14 fogékony és 6 nem fogékony beteget azonosítottak az orvosok. Mindegyik beteg ugyanabban a kezelésben részesült és nem-dohányzó volt. A fogékony (R) és nem-fogékony (NR) csoport között nem volt «·, szignifikáns a különbség a kor, CDÁ1, CRP, hemoglobin, leukocíta vagy neutrofíl granulocíta (3. táblázat).
| kiindulásnál | Fogékony | Nem fogékony | |
| 14 | 6 | ||
| Nem | Férfi/Nő | 8/6 | 3/3 |
| Kor | nem szignifikáns | 36,2 | 36 |
| CDAI | nem szignifikáns | 319,6 | 351,5 |
| CRP (mg/ml) | nem szignifikáns | 22,78 | 13,59 |
| Hemoglobin (g/1) | nem szíaniflkáns | 125.1. | 120,6 |
| Leucocíta (G/1) | nem szignifikáns | 9,02 | 8,01 |
| Neufrofiiek {%) | nem szignifikáns | 711,0 .................................................................... | 74,5 |
3. táblázat; A CD betegek rendcsoportjának összesített klinikai paratrtéterei,
A CDA1 jelentése Crohn’s Disease Aetivity index érték.
A globális génexpresszlós analízis olyan géneket tárt fel, amelyek expressziója statisztikailag szignifikáns eltérést mutatott a fogékony és nem-fogékony betegek kiindulási mintáiban. A kéthetes minták analízise sorait szinten találtunk géneket, amelyek expressziója statisztikailag szignifikáns eltérést mutatott a fogékony és nem-fogékony betegek mintái közöd. Néhány gén expressziója már a kiindulási mintákban is szignifikáns eltérést mutatott (DDXI1L2, BMP6. THEM5 és ABCC4K de számos olyan gént is találtunk, melyek, expressziójának változása csak a kéthetes mintákból volt kimutatható (GFR34, FRDML ILI R 1.1. CA2. MMD, SCL7A5, CADM2 és RAD23A). A fenti gének közül a szakirodalom többet mar összefüggésbe hozott a. CD~vei, (BMP6, ABCC4, CA2, ILlRLlés PRDM1). A kiindulási és kéthetes minták összehasonlítása eredményeként 5 olyan gént találtunk (AQP9, 1GKC, MGAM. MMPS and TNFaJPő). amely statisztikailag szignifikáns eltérés mutatod a Benjamini-Hochberg korrekciót követően is. Ezen gének expresszlóiának időbeli változása jelzi terápia hatását (5. ábra)
A Crohn betegsége® génpanel validáiása RT-gPCR-rel ,4 Croán betegek vnówchA umgoté/et beteg kiindulási mintája szerepeit az RT-qPCR vizsgálatban. 13 fogékony és ? nem, fogékony beteget azonosítottak az orvosok. Mindegyik beteg ugyanabban a kezelésben részesült és nem-dohányzo volt. A fogékony (R.) és nem-fogékony ÍNR) csoport között nem volt. szignifikáns a különbség a kor, CDAi, CRP, hemoglobin, leukoeita vagy neutrofd granulocita tekintetében (4, táblázat).
| ki indulásnál (tesztcsoport 1 | Fogékony | Nem fogékony | |
| 13(14) | 7(6) | ||
| Nem. | Férfi/Nő | 8/5 (8/6) | 4/4 (3/3) |
| Kor | nem szignifikáns | 26,8 (36,2) | 30,2 (36) |
| CDAI | nem szignifikáns | 338,3 (319,6) | 370,7 (351,5) |
| CRP (mg/mi) | nem szignifikáns | 27,2 (22,78) | 16,5(13,59) |
| Hemoglobin (gd) | nem szignifikáns | 130 (125,1) | 127 (120,6) |
| Lencoeita (G/l) | nem szignifikáns | 7.58 (94)2) | 9,24(8,01) |
| Neutrofitek (%} | nem szignifikáns | 74,0 (70,0) | 72,83 (74,5) |
4, táblázat; A CD betegek validáeiős csoportjának összesített klinikai paraméterei. Zárójelben a tesztcsoport adatai láthatók, CDAI (Crohrf s Disease Activíty Index) értékek.
1.0
RT-pRCA nnn/fert
A validáláshoz használt qPCR assay elrendezése a kővetkező volt; A tesztcsoporton végzett núcroarray vizsgálat eredménye szerint a kiindulási mintákban 49 probe set mutatott statisztikailag szignifikáns eltérést a R és NR minták között. Ezek közül 36 gént (a nem annotáh géneket és a snoRNS-eket kizártuk) u/sgaltnnk a TLDA kártyákon, továbbá 8 gént a kéthetes NR. és R minták összehasonlításából es /, a szaktrodaiontból ismert gént Az alább leírt végső analízist ezek közül 40 génen végeztük el (a különbséget nem mutató géneket kizártuk), Az RTqPCR eredménye alapján 4 gén expressziója mutatott statisztikailag szignifikáns (egyoldali Mann-Whttney 1.1 teszt) eltérést a R és NR csoportok között (6, ábra).
Az expresszibe adatok, bmsíatbztikai tdemxése
A statisztikai analízist a 40/41 (RA/CD) előszűrt gén expressziéi adatain végeztük mindkét csoportban a fentiekben részletesen leírt automata génpanel .-generálás segítségévek amely algoritmust arra terveztük, hogy a legjobb, a terápiára fogékony és nem fogékony betegek közötti elkülönítő képességgel rendelkező génpaneleket azonosítsuk.
Az algoritmust a determinisztikus minJP modellel és 500öszer a sztohasztikus modellekkel Is lefuttattuk. RA esetén az F .prop modell a 4747 olyan génpanel kombinációi eredményezett,
1%-os szegregációt mutatott a fogékony és nem fogékony betegek között, mind a teszesoportban, mind a validációs csoportban (a microarray és az RT-qPCR adatokat is használva), a uniform modell még ennél Is több, 4909 génpanelt eredményezett. CD esetén az eredmény 4657 az F ..prop és 4878 a uniform modellt használva. A min F modellt használva is kaptunk 100%-os szegregációt eredményező génpaneleket, de meg kell jegyeznünk, hogy a.
sztohasztikus modellek mélyebb elválásokat eredményeztek a pontossági indikátorok tekintetében mindkét betegség tekintetében. Az 5Ö0Ö futtatás eredményeként létrejött, 100%-os szegregációt eredményező génpanelek magas száma azt sugallja, hogy a vannak további 100%os szegregációt eredményező génpanelek, ezek száma megközelítőleg 50 OÖO-re tehető.
A keresztvalídáhis megmutatja, hogy a modell hogyan illeszkedik a hipotetikus validációs szetthez, amennyiben valós validációs szett nem áll rendelkezésre. Mi a leave-one-out keresztvaiidáeiöt („egyet kihagy’·, LOOCV) használtuk, ahol a valldáló adatként egy, az eredeti vizsgálati körből kivett megfigyelést használtunk, míg a „training” adatokat a maradék megfigyelések adták. Ezt addig ismételtük, míg a vizsgálati kör minden megfigyelése szerepelt validálő adatként. A szemléltetéshez 3-3, az E-éríék, kcresztvalidácíó és a szegregálódó
2Ö csoportok határai tekintetében legjobb elkülönítő képességgel rendelkező génpanelt választottuk. A microarray adatok alapján legnagyobb p-értéket mutató gének szolgáltak negatív kontrolként, amelyek nem mutattak szegregációt (5. ábra).
Az RA esetében a legjobb elkülönítő képességgel bíró génpanel a következő géneket tartalmazza: CNTNAP3, CYP4F3, GZMB, MME, MXl, RAVER2, SERPINBlö és TNFAIPÓ (RA1); a második génpanel a következő géneket tartalmazza: CNTNAP3, CYP4F3, EPSTÍ1,
MME, RGS1, SERPINBlö és TNFAIPÓ (RA2); a harmadik génpanel pedig a következőket: FCGR3Á, GPAM, GZMB, IFI35, MME, PTGS2, RAVER2, RFC lés RSA.D2 (RAS) (7. ábra)
A CD esetében a legjobb elkülönítő képességgel bíró génpanel a következő géneket tartalmazza: ARHGEF12, ENDODI, FCGR1A, GCLC, GPR34, KAT2B. MAP1LC3B és ODCI (CDI); a második génpanel a következő géneket tartalmazza: ÁBCC4, AIDA. ARH.GEF12, CADM2, FMNI, KAT2B, GDC1, PCYTIB és RNÁSE2 (CD2); a harmadik génpanel pedig a következőket; AIDA, CÁDM2, GCLC, KAT2B, MMD, PCYTIB, PIP5RÍR, RIOK3 és RNF11 (CDS) (8. ábra).
Φμ S
| Génpanel # | RA1 | RA2 | RA3 | Negatív' kontroll | |||
| reumatoíd artritisz csoport | Teszt- csopo rt | VaUdáei és csoport | Teszt- esopo rt | Vahdádó s csoport | Teszt- csopo rt | Validádo s csoport | Teszt- csoport |
| Csoportok szegregáció ja | 100% | 100% | 100% | 100% | Í0Ö% | 100% | 53% |
| Keresztvali dal ás eredménye | 100% | 87% | 95% | 93% | 95% | 87% | |
| Adatok forrása | Micro -array | RT- qPCR | Micro -array | RT-qPCR | Micro -array | RT-qPCR | Micro- array |
| Génpaael # | CDI | C»2 | CD3 | Negatív kontroll | |||
| Crohn- | Teszt- | Vaíidád | Teszt- | Vaikiádó | Teszt- | Yahdáeíó | Teszt- |
| betegség csoport | csopo rt | 05$ csoport | csopo rt | s csoport | csopo rí | s csoport | csoport |
| Csoportok szegregáció ja | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 55% |
| Keresztvali dálás eredménye | 95% | 80% | 90% | 85% | 90% | 80% | |
| Adatok forrása | Micro -array | RT- qPCR | Micro -array | RT-qPCR | Micro -array | Rl'-qPCR | Miero- array |
5. táblázat: A szemléltetéshez választott génpanelek pontossági indikátorai. A választott génpanelek szegregációs és keresztvalídálás adatai, valamint a negatív kontroll láthatók.
A 9. és 10. ábrán láthatók a. fogékony és nem fogékony betegek között 100%-os szegregációt mutató panelek F-értéke és a bennük szereplő gének száma panelenként, minden betegcsoportból (minél nagyobb az F érték, annál jobb a szegregáció, tehát a legalacsonyabb F-értékkel rendelkező panel a modell leggyengébb pontját képviseli), F-érték alapján sorba rendezve, a legjobb elkülönítő képességgel bíró génpanelek várható számának becslése érdekében. Á minimum P-érték görbe inflexiós pontja alapján megállapítható, hogy RA esetén hozzávetőlegesen 350, míg CD esetén körülbelül 200 génpanel eredményez jő elkülönítést, megjegyezzük, hogy az ábrán szereplő összes génpanel 100%-os elkülönülést eredményez a fogékony és nem. fogékony csoportok között
ELíSA analízis
Az ELISA mérések célja Öt. gyulladáskeltő citokin (TNFa, 1L6, 1LS, ÍFNg és ILI2), az infiiximab és az infiiximab elleni antitest szérumszintjének meghatározása volt. A 6. táblázat mutatja, hogy az RA-s betegek esetében az IL-12 szintjében statisztikailag szignifikáns eltérés volt. tapasztalható a fogékony és nem fogékony betegek kiindulási mintái között, (statisztikai analízist végezve), míg a Crohn betegek esetében a ΤΝΡγ szintje mutatott szignifikáns különbséget. Az RA~s csoportban a TNFa szintet witb FRACKER Prémium Infiiximab kittel mértük. A 11-13. ábrák pontdiagramjai mutatják az összehasonlítást
| Reamatoid artritísz | Crehn-betegség | |||
| NR vs R a kiinduláskor | kiindulás vs kéthetes | NR vs R a kiinduláskor | kiindulás vs kéthetes | |
| 1L6 | 0,2 | ..................Μ?.................. | 0,2 | 0,005 |
| IL8 | 0,3 | 0,01 | 0,9 | 0,06 |
| 11,1.2 | 0,05 | 0,05 | 0.6 | 0,8 |
| ÍNFg | 0,5 | 0,5 | 0,02 | 0,06 |
| TNF | 0,2 | 0,67 | ||
| 6. táblázat: A citokinek EL | ISA mérésének statisztikai. A p-értéke | K.et az NR vs R és |
kiindulási vs kéthetes citokin szintek adatainak statisztikai analízisével határoztuk meg, amihez. Mann-Whitney U tesztet használtunk. A pirossal jelölt értékek a statisztikailag szignifikáns értékek.
A TNFa, az infiiximab és az anti-infiiximab ELISA teszteket LIBA --TRACKER Prémium
2.Ö Infiiximab kittel is elvégeztük. A kitek korlátozott számára tekintettel csak a tesztcsoport mintáit vontuk be a vizsgálatba. A minták a következők voltak:
| TNFa | 17 RA kiindulási, | 17 RA ketbetes | 7 RA 14 hetes |
| Infiiximab | 16 CD kéthetes | 19 RA kéthetes | 7 RA. 14 hetes |
| Aitti-ínfiíxrmab | 17 CD kéthetes 19 RA kéthetes | 7 RA 14 hetes |
A TNFa szint tehát csak a tesztcsoport mintáin lett meghatározva, de sem a kiindulási mintákban, sem a 2 hetes mintában, sem a kiindulási és 2 hetes eredmények összehasonlítása során nem észleltünk eltérést í 14· 16. ábrák).
Az infiximab és az infiiximab elleni antitest szintiét az RA és CD tesztesoport 2 hetes és 14 hetes mintáiban mértük (17-19, ábra). Az infiiximab elleni antitest szintjét csak abban a 3 beteg mintájából lehetett, detektálni, akiknek a 14 hetes mintájában az infiiximab szintje 0 volt.
Claims (5)
- gén yponíok1> .A? rdm eljárás Ί'ΝΡα inhibUonal törtére kezelés hatékonyságának előrejelzésére, moeiy vlpttax t.veshn tz?e eetsíenm \e> mneebv a CNTDAPA CYNká, G/MB, MMK. MXI. RAVbRA SkRPlNBIO és INFAIRé géneket tsrtdmszó gégganek ügy t t ADD, bbStU, MME RG\R Sb'RRlABlO és FdbAUY mnekd tartalmazó génpand; vagy az bCGRAY GPAM, GXMü. HAD, MMF. PÍÜS
- 2, RAVkRA RFC) é.x RSADé géneket tartalmazó génpanei expívmue'' 'cmmeneK müme.nn som rbuanatefo ,^ΙαιΠΟνη m5n\eáe bea-gekKe vagy a, ári it.rn: ιή wl άλ»k ia. gci c. g pr π, κ \ ι jr, m \ r π gtn ex O1R 1 geovket etnahra® géryangk vagy a? MA C4 AIDA, ARHGEF12. CADM?, FMNL KAT2B. ODCL PCYTIB és RNASEz géneket tartalmazó génpanek vagy a, AIDA C\O\C, GCD\ KAiálk MMD i\YÍÜk ΠΗΜΒ, RMk? és RNFI I géneket tartalmazó génpanel tcpe\ v\ szintjének meghatározását gyulladásos bélbetegséghen szenvedő c ... < <ν\ηη\,'.\η,A ka 1 igen·»pert ,» etn Ρ epa.-tx ,tz<al ííllcon Dms a. uhsrcü perek n De\ espsesszies szintjét egy nonnaiizáló génhez viszonyítva határozzuk meg.
- 3, Az I vagy z. igénypert szedne eljárás,, azzal jellemezve, hogy n TNF« inhibitor TNFo < Rém antitest l\! Ό ionénak fdoí;í s tgy sekomb.eao' IA'F-1 nm ívben?
- 4. V )A tgeus pet t'k AnmdyAe s unsP d,n<e, ,t. .-al tchenteme, hete a l'Mó 'iMiiíG „Uahi'tv<<\tb mink tet'eb pee,e„ , ,:ν\ηνί.ρ! édnmnmuz 'u*h\m',»l· s pegsoneuept é C H v„»o'mű ?' cm' ment d, m ' telh 'Cm teg' t<n m lépésként -az említeti gének espressztós szintjét összehasonUhuk a fogékony és nem fogékony csoportok referens értékeivel.o A Dpi\'i,<C?j eeA m. ' en?m e tems t Ύ \ \n„ ,ν >\χ,ι ?ψ.νχ' χ szett perifériás vér mintából történő meghatározása az mRNS szint mennyiségi us erese? d történik·.
- 7, \ ' gm Mv eJ vein e gnax < Ή Η',-ψ» v t a WC lépésként epy bDnt.aket fékem c mi,vt g ;ts'„^bjt.«oz/ttk.
Priority Applications (12)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| HU1200607A HU230680B1 (hu) | 2012-10-19 | 2012-10-19 | Diagnosztikai eljárás |
| JP2015537363A JP2016502400A (ja) | 2012-10-19 | 2013-10-18 | ＴＮＦα阻害剤に対する応答性を予測する診断法 |
| CA2889087A CA2889087C (en) | 2012-10-19 | 2013-10-18 | Diagnostic method for predicting response to tnf.alpha. inhibitor |
| UAA201504849A UA118658C2 (uk) | 2012-10-19 | 2013-10-18 | СПОСІБ ДІАГНОСТИКИ ПРОГНОЗУ ВІДПОВІДІ НА ІНГІБІТОР TNFα |
| NO13789899A NO2909340T3 (hu) | 2012-10-19 | 2013-10-18 | |
| ES13789899.5T ES2645972T3 (es) | 2012-10-19 | 2013-10-18 | Método de diagnóstico para predecir la respuesta a un inhibidor de TNF alfa |
| PL13789899T PL2909340T3 (pl) | 2012-10-19 | 2013-10-18 | Diagnostyczna metoda przewidywania reakcji na inhibitor TNF ALFA |
| PCT/HU2013/000101 WO2014060785A2 (en) | 2012-10-19 | 2013-10-18 | DIAGNOSTIC METHOD FOR PREDICTING RESPONSE TO TNFα INHIBITOR |
| US14/436,705 US20160194709A1 (en) | 2012-10-19 | 2013-10-18 | DIAGNOSTIC METHOD FOR PREDICTING RESPONSE TO TNFalpha INHIBITOR |
| EP13789899.5A EP2909340B1 (en) | 2012-10-19 | 2013-10-18 | Diagnostic method for predicting response to tnf alpha inhibitor |
| EA201590773A EA037105B1 (ru) | 2012-10-19 | 2013-10-18 | Способ диагностики для прогнозирования ответа на ингибитор фактора некроза опухоли альфа (tnf) |
| DK13789899.5T DK2909340T3 (da) | 2012-10-19 | 2013-10-18 | Diagnostisk metode til forudsigelse af tnf alpha inhibitor respons |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| HU1200607A HU230680B1 (hu) | 2012-10-19 | 2012-10-19 | Diagnosztikai eljárás |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| HUP1200607A2 HUP1200607A2 (en) | 2014-04-28 |
| HU230680B1 true HU230680B1 (hu) | 2017-08-28 |
Family
ID=89990915
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| HU1200607A HU230680B1 (hu) | 2012-10-19 | 2012-10-19 | Diagnosztikai eljárás |
Country Status (12)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20160194709A1 (hu) |
| EP (1) | EP2909340B1 (hu) |
| JP (1) | JP2016502400A (hu) |
| CA (1) | CA2889087C (hu) |
| DK (1) | DK2909340T3 (hu) |
| EA (1) | EA037105B1 (hu) |
| ES (1) | ES2645972T3 (hu) |
| HU (1) | HU230680B1 (hu) |
| NO (1) | NO2909340T3 (hu) |
| PL (1) | PL2909340T3 (hu) |
| UA (1) | UA118658C2 (hu) |
| WO (1) | WO2014060785A2 (hu) |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016179469A1 (en) * | 2015-05-07 | 2016-11-10 | Abbvie Inc. | Methods and compositions for diagnosing and treating inflammatory bowel disease |
| US10752699B2 (en) | 2015-06-29 | 2020-08-25 | Regents Of The University Of Minnesota | Anti-APOBEC3 antibodies and methods of making and using |
| GB2547406A (en) * | 2015-11-20 | 2017-08-23 | Folkersen Lasse | Apparatus and methods of using of biomarkers for predicting TNF-inhibitor response |
| GB201521357D0 (en) * | 2015-12-03 | 2016-01-20 | Univ Liverpool | Methods for predicting response to anti-TNF therapy |
| US20190085405A1 (en) * | 2016-03-23 | 2019-03-21 | Regents Of The University Of Minnesota | Methods of detecting apobec3 expression and predicting clinical outcomes |
| EP3755810A4 (en) * | 2018-02-19 | 2022-03-23 | Genefron Ltd. | PROCEDURE FOR DETERMINING RESPONSE TO TNF-ALPHA BLOCKER |
| JP2021518432A (ja) | 2018-03-16 | 2021-08-02 | サイファー メディシン コーポレイション | 抗ｔｎｆ療法に対する応答性を予測するための方法及びシステム |
| KR102337232B1 (ko) * | 2018-11-30 | 2021-12-09 | 차의과학대학교 산학협력단 | 뇌 유래 소포체 특이적 마커 및 이를 이용한 뇌 질병 진단 방법 |
| JPWO2020116567A1 (ja) * | 2018-12-07 | 2021-12-23 | 株式会社Ｄｎａチップ研究所 | 関節リウマチ治療薬の奏効を予測する方法及びそれに用いるバイオマーカー |
| CA3145237A1 (en) | 2019-06-27 | 2020-12-30 | Scipher Medicine Corporation | Developing classifiers for stratifying patients |
| KR102429261B1 (ko) * | 2020-08-25 | 2022-08-03 | 충북대학교 산학협력단 | 한국인의 tnf 저해제 약물 반응성 예측을 위한 바이오마커 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU3633000A (en) * | 1999-03-26 | 2000-10-16 | Human Genome Sciences, Inc. | Neutrokine-alpha binding proteins and methods based thereon |
| CA2519870A1 (en) * | 2003-04-09 | 2004-10-28 | Genentech, Inc. | Use of rituximab intravenous compositions to treat rheumatoid arthritis |
| EP1857559A1 (en) * | 2006-05-16 | 2007-11-21 | INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) | A method for predicting responsiveness to TNF alpha blocking agents |
| CN101711286A (zh) * | 2007-04-02 | 2010-05-19 | 健泰科生物技术公司 | 预示类风湿性关节炎对b细胞拮抗剂的响应的生物学标志物 |
| WO2008132176A2 (en) * | 2007-04-27 | 2008-11-06 | Universite Catholique De Louvain | Method for evaluating the response of an individual to tnf blocking therapy |
| EP2679996A1 (en) * | 2007-05-31 | 2014-01-01 | AbbVie Inc. | Biomarkers predictive of the responsiveness to TNF-alfa inhibitors in autoimmune disorders |
| EP2326731B1 (en) * | 2008-08-25 | 2013-11-13 | Janssen Biotech, Inc. | Biomarkers for anti-tnf treatment in ulcerative colitis and related disorders |
| JP2011004743A (ja) * | 2009-06-26 | 2011-01-13 | Dna Chip Research Inc | 関節リウマチ患者におけるインフリキシマブ薬効の有効性を判別する方法 |
| WO2012061620A1 (en) * | 2010-11-04 | 2012-05-10 | Genentech, Inc. | Methods for treating, diagnosing, and monitoring rheumatoid arthritis |
-
2012
- 2012-10-19 HU HU1200607A patent/HU230680B1/hu not_active IP Right Cessation
-
2013
- 2013-10-18 CA CA2889087A patent/CA2889087C/en active Active
- 2013-10-18 PL PL13789899T patent/PL2909340T3/pl unknown
- 2013-10-18 UA UAA201504849A patent/UA118658C2/uk unknown
- 2013-10-18 ES ES13789899.5T patent/ES2645972T3/es active Active
- 2013-10-18 US US14/436,705 patent/US20160194709A1/en not_active Abandoned
- 2013-10-18 NO NO13789899A patent/NO2909340T3/no unknown
- 2013-10-18 EA EA201590773A patent/EA037105B1/ru unknown
- 2013-10-18 DK DK13789899.5T patent/DK2909340T3/da active
- 2013-10-18 WO PCT/HU2013/000101 patent/WO2014060785A2/en active Application Filing
- 2013-10-18 JP JP2015537363A patent/JP2016502400A/ja active Pending
- 2013-10-18 EP EP13789899.5A patent/EP2909340B1/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP2909340B1 (en) | 2017-08-02 |
| WO2014060785A3 (en) | 2014-06-12 |
| UA118658C2 (uk) | 2019-02-25 |
| PL2909340T3 (pl) | 2018-01-31 |
| JP2016502400A (ja) | 2016-01-28 |
| WO2014060785A2 (en) | 2014-04-24 |
| ES2645972T3 (es) | 2017-12-11 |
| CA2889087A1 (en) | 2014-04-24 |
| CA2889087C (en) | 2021-11-16 |
| EP2909340A2 (en) | 2015-08-26 |
| NO2909340T3 (hu) | 2017-12-30 |
| DK2909340T3 (da) | 2017-11-13 |
| EA037105B1 (ru) | 2021-02-05 |
| EA201590773A1 (ru) | 2015-09-30 |
| HUP1200607A2 (en) | 2014-04-28 |
| US20160194709A1 (en) | 2016-07-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| HU230680B1 (hu) | Diagnosztikai eljárás | |
| CN103717755B (zh) | 预测dlbcl患者对于抗-cd20治疗的响应 | |
| US11091809B2 (en) | Molecular diagnostic test for cancer | |
| US20200131586A1 (en) | Methods and compositions for diagnosing or detecting lung cancers | |
| US20150315643A1 (en) | Blood transcriptional signatures of active pulmonary tuberculosis and sarcoidosis | |
| CA2988673A1 (en) | Epigenetic chromosome interactions | |
| US20060057630A1 (en) | MLL translocations specify a distinct gene expression profile, distinguishing a unique leukemia | |
| KR20150100698A (ko) | 갑상선 종양을 진단하기 위한 조성물 및 방법 | |
| US20230366034A1 (en) | Compositions and methods for diagnosing lung cancers using gene expression profiles | |
| JP2017506506A (ja) | 抗血管新生薬への応答およびがんの予後の予測のための分子診断試験 | |
| CN115572760A (zh) | 免疫组库正常性评估方法及其应用 | |
| JP2013526845A (ja) | サイトカイン標的薬（ＣｙＴＤ）に対する、炎症性疾患に罹患している対象の初期応答または非応答を予測する遺伝子および遺伝子の組み合わせ | |
| JP2018531044A6 (ja) | 免疫レパートリーの正常性の評価方法およびその使用 | |
| EP3129496A1 (en) | Molecular predictors of sepsis | |
| JP2023022105A (ja) | 抗ｅｒｂｂ３抗体治療に対する食道癌の応答を予測する方法およびキット | |
| US20110039708A1 (en) | Molecular classifier for prognosis in multiple myeloma | |
| KR101620274B1 (ko) | 비만의 진단용 조성물 및 이의 용도 | |
| US20220351806A1 (en) | Biomarker Panels for Guiding Dysregulated Host Response Therapy | |
| US20120264633A1 (en) | Methods for detecting thrombocytosis using biomarkers | |
| CN114424291A (zh) | 免疫组库健康评估系统和方法 | |
| US20150299799A1 (en) | Method for Detecting an Increased Risk or Incidence of Colorectal Cancer | |
| KR101802473B1 (ko) | TMEM57 또는 NudC 유전자를 이용한 백혈병 진단용 조성물 | |
| Kaczmarczyk et al. | Whole Transcription Profile of Responders to Anti-TNF Drugs in Pediatric Inflammatory Bowel Disease | |
| EP3894866A1 (en) | Markers of disease prognosis in multiple sclerosis | |
| WO2016170331A1 (en) | Rheumatoid arthritis patient stratification |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | Lapse of definitive patent protection due to non-payment of fees |