JP2003325192A - 乳癌予後ポートフォリオ - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 乳癌患者における転移の予後を判定するための方法は、
遺伝子から成る群から選択された遺伝子の組み合わせに
おける個々の遺伝子の差変調（正常集団における同じ遺
伝子発現に対して）を同定することを包含する。前記方
法を使用するための遺伝子発現ポートフォリオ及びキッ
トが、本発明のさらなる観点である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】背景：本発明は、診断用マーカーのポート
フォリオの選択に関する。少数の単一遺伝子診断マーカ
ー、例えばヘル−２−ネウ（her-2-neu）が現在、使用
されている。しかしながら、通常、疾病は、１つの特定
の遺伝子についての分子診断剤によっては容易に診断さ
れない。複数のマーカーがしばしば必要とされ、そして
差遺伝子変調（differential gene modulation）に基づ
いてのアッセイに包含され得るそのようなマーカーの数
は、数百の遺伝子においてさえ、多数である。ほとんど
の信頼できる結果がそのような結果を得るために必要な
最少数のマーカーを用いて得られるよう、マーカーをポ
ートフォリオに分類することが所望される。これは、複
数段階、例えば核酸増幅段階を包含するアッセイにおい
ては、特に真実である。

【０００２】発明の要約：本発明は、配列番号70〜97か
ら成る群から選択された遺伝子の組み合わせにおける個
々の遺伝子の差変調（正常集団における同じ遺伝子発現
に対して）を同定することにより、乳癌患者における転
移の予後を判定するための方法である。前記方法を使用
するための遺伝子発現ポートフォリオ及びキットが、本
発明のさらなる観点である。

【０００３】特定の記載：本発明の方法は、適切な細胞
の遺伝子発現パターンを決定するためのいずれかの方
法、及び遺伝子発現を決定する、タンパク質に基づく方
法と共に使用され得る。遺伝子発現プロフィールを確立
するための好ましい方法は、タンパク質又はペプチドを
コードすることができる遺伝子により生成されるRNAの
量を決定することを包含する。これは、逆転写酵素PCR
（RT−PCR）、競争RT−PCR、同時RT−PCR、示差表示RT
−PCR、ノザンブロット分析及び他の関連する試験によ
り達成される。個々のPCR反応を用いて、それらの技法
を行うことが可能であるが、mRNAから生成されるコピー
DNA（cRNA）を増幅し、そしてマイクロアレイを通して
それを分析することが最良である。

【０００４】多くの異なったアレイ配置及びそれらの生
成方法は、当業者に知られており、そして次のアメリカ
特許（それらは、引用により本明細書に組み込まれる）
に記載されている：アメリカ特許第5,445,934号；第5,5
32,128号；第5,556,752号；第5,242,974号；第5,384,26
1号；第5,405,783号；第5,412,087号；第5,424,186号；
第5,429,807号；第5,436,327号；第5,472,672号；第5,5
27,681号；第5,529,756号；第5,545,531号；第5,554,50
1号；第5,561,071号；第5,571,639号；第5,593,839号；
第5,599,695号；第5,624,711号；第5,658,734号及び第
5,700,637号。

【０００５】マイクロアレイ技法は、数千の遺伝子の定
常状態mRNAレベルの同時測定を可能にし、それにより、
制御されていない細胞増殖の開始、阻止又は調節のよう
な効果を同定するための強力な手段を提供する。２種の
マイクロアレイ技法が現在、広く使用されている。第１
の技法はcDNAアレイであり、そして第２の技法はオリゴ
ヌクレオチドアレイである。それらのチップの構成に
は、差異が存在するが、実質的にすべての下流のデータ
分析及び出力は同じである。

【０００６】それらの分析の結果は、典型的には、マイ
クロアレイに基づいて既知の位置での核酸配列に対して
ハイブリダイズする、サンプルからのcDNA配列を検出す
るために使用されるラベルされたプローブから受動する
シグナルの強度の測定である。典型的には、シグナルの
強度は、サンプル細胞において発現されるcDNA及び従っ
て、mRNAの量に比例する。多数のそのような技法は入手
でき且つ有用である。遺伝子発現を決定するための好ま
しい方法は、アメリカ特許第6,271,002号（Linsleyな
ど.）; 第6,218,122号（Friendなど.）;第6,218,114号
（Peckなど.）及び第6,004,755号（Wandなど.）（それ
らの開示は引用により本明細書に組み込まれる）に見出
され得る。

【０００７】発現レベルの分析は、そのような強度の比
較によって行われる。これは、試験サンプルにおける遺
伝子の発現強度−対−対照サンプルにおけるそれらの強
度の比率マトリックスを生成することによって最良に行
われる。例えば、疾病組織からの遺伝子発現強度が、同
じタイプの正常組織から生成される発現強度と比較され
得る（例えば、疾病結腸組織サンプル−対−正常結腸組
織サンプル）。それらの発現強度の比は、試験サンプル
と対照サンプルとの間の遺伝子発現における倍率−変化
を示す。

【０００８】変調された遺伝子は、非正常細胞において
アップレギュレートされるか、又はダウンレギュレート
される場合、特異的に発現されるそれらの遺伝子であ
る。アップレギュレーション及びダウンレギュレーショ
ンとは、検出できる差異（ノイズを測定するための使用
されるシステムにおけるノイズの寄与を越えて）が、基
線に対する遺伝子の発現の量として見出されることを意
味する相対的用語である。この場合、基線は正常細胞の
測定された遺伝子発現である。次に、非正常細胞におけ
る注目の遺伝子が、同じ測定方法を用いて、基線レベル
に対してアップレギュレートされるか又はダウンレギュ
レートされる。

【０００９】好ましくは、アップレギュレーション及び
ダウンレギュレーションのレベルは、ハイブリダイズさ
れるマイクロアレイプローブの強度側定値の倍率変化に
基づいて区別される。例えば、1.5倍又はそれ以上の差
異がそのような識別を行うために使用される場合、疾病
細胞は、正常細胞よりも少なくとも1.5倍高いか又は1.5
倍低い強度を生むことが見出される。

【００１０】識別を行う他の方法が利用できる。例え
ば、統計学的試験は、種々のサンプルグループ間で最も
有意に異なる遺伝子を見出すために使用され得る。スチ
ューデントのｔ−試験は、２種のグループ間での有意な
差異を見出すために使用され得る強い統計学的試験の例
である。p-値が低いほど、遺伝子が異なったグループ間
での差異を示す証拠をより一層、強制する。それもかか
わらず、マイクロアレイは１つよりも多くの遺伝子を同
時に測定するので、10,000の統計学的試験が１度に行わ
れ得る。このために、偶然、低いp−値を見出す傾向が
あり、そしてSidak補正及びランダム化/過突然変異誘発
実験を用いて、このための調製が行われ得る。

【００１１】ｔ−試験による0.05以下のp−値は、遺伝
子が有意に異なる証拠である。より強制証拠は、Sidak
補正が計算に入れられた後の0.05以下のｐ−値である。
個々のグループにおける多数のサンプルに関しては、ラ
ンダム化/過突然変異誘発試験の後の0.05以下のｐ−値
は、有意な差異の最も強制証拠である。

【００１２】グループにおける遺伝子組について得られ
る情報が臨床学的に適切な判断、例えば診断、予後又は
処理選択を行うための正常な基礎を提供するよう遺伝子
がグループ分けされ得る。それらの組の遺伝子が本発明
のポートフォリオを構成する。ほとんどの診断マーカー
に関しては、正しい医学的判断を行うために十分な最少
のマーカーを用いることがしばしば、所望される。これ
は、さらなる分析を継続する処理の遅延、及び時間及び
供給源の不適切な使用を妨げる。好ましい最適なポート
フォリオは、判断が実際、正しい確立を最大にする条件
を満たすと共に、そのような判断を行うための最少数の
マーカーを使用するポートフォリオである。それらの条
件は一般的に、感受性及び特異性必要条件を包含するで
あろう。

【００１３】マイクロアレイに基づく検出方法において
は、ポートフォリオの感受性は、正常状態に対する疾病
又は異常状態における遺伝子の発現により示される倍率
差異において影響され得る。遺伝子の示差的発現の検出
は、それがもう１つの状態において遺伝子の発現に関し
て大きな倍率変化を示す場合、感受性である。感受性の
もう1つの観点は、ノイズとシグナルとを区別する能力
を示すが、１つのもの（例えば、マイクロアレイにおけ
る強度測定値）により生成されるシグナルが所定の設定
（例えば、臨床学的実験室）において、ノイズと容易に
区別されるレベル以下である場合、その遺伝子は最適ポ
ートフォリオから排除されるべきである。最適ポートフ
ォリオを定義するそれらの条件を設定するための方法
は、本発明の方法に組み込まれ得る。

【００１４】特異性は、遺伝子発現のシグナル化と注目
の条件との相互関係の統計学的測定値において影響され
得る。１組の遺伝子の示差的発現は大きな倍率変化を生
成することが観察されるが、しかしそれらが注目の状態
以外の多くの状態（例えば、多発性疾病状態）に関して
そうである場合、前記組の遺伝子についての遺伝子発現
プロフィールは非特異的である。データの相関又はデー
タの精度の程度、例えば標準偏差、相関係数及び同様の
ものの統計学的測定値は、そのような測定値として使用
され得る。

【００１５】ポートフォリオにおける包含についての遺
伝子グループを考慮する場合、発現測定値における小さ
な標準偏差は高い特異性と相関する。類似する発現パタ
ーンを示す遺伝子は、同じ方法に遺伝子を押し進める同
一の因子により同時調節され得る。この因子はサンプル
を分類するために十分で成るが、しかし必ずしも必要で
はない場合、それらの遺伝子は、マーカーがこの単一因
子にすべて関係しているかどうかについて、サンプルを
正しく同定するのに失敗するであろう。次に、多様化
が、できるだけ少数のマーカーの選択をもたらし、さら
にデータ組に含まれる多くの異なった最適発現パターン
として担当する。

【００１６】本発明の方法においては、遺伝子マーカー
のグループが、診断適用への使用のために選択される。
それらのマーカーグループが、“ポートフォリオ”であ
る。診断適用は、対象の疾病状態の検出又は同定、対象
が所定の疾病又は病状を縮小する傾向の決定、疾病を有
する対象が治療に応答するであろう傾向の決定、疾病を
有する対象の予後（又はその可能性ある進行又は後退）
の決定、及び疾病を有する対象に対する処理の効果の決
定を包含する。例えば、前記方法は、結腸癌を縮小する
対象の存在又は傾向、又はそのような対象が細胞毒性薬
剤に対して有利に応答するであろう傾向を検出するため
のポートフォリオを確立するために使用され得る。

【００１７】本発明の方法により選択されるポートフォ
リオは、正確且つ精密な結果を確かにし、そしてポート
フォリオを含んで成る遺伝子の数により経済的に使用さ
れる多数型のマーカーを含む。本発明の方法は、いずれ
かの疾病、病状、又は複数遺伝子の発現に付随する状態
についての最適な遺伝子発現ポートフォリオを確立する
ために使用され得る。本発明における最適ポートフォリ
オとは、次のパラメーター：正確度、精度、及びポート
フォリオを含んで成る遺伝子の数のうち少なくとも２種
のパラメーターの予定された標準に従って、対象の状態
（分析が取られる状態に基づいて）の評価を提供する遺
伝子発現プロフィールを言及する。

【００１８】最も好ましくは、ポートフォリオに使用さ
れるマーカーは、mRNA（“遺伝子”）を発現する核酸配
列である。マーカーの発現は、通常、健康な対象におい
て生じ、そして診断適用の目的である現象が存在する場
合、より高く発現されるか又は高く発現され得る。他方
では、発現は、診断適用の目的である現象が存在する場
合を除いて、存在し得ない。

【００１９】診断の判定を行うために比較され得るマー
カー計算値、特徴、表示又は測定値が、前記方法に使用
される診断パラメーターである。遺伝子発現レベルのイ
ンジケーターは、最も好ましい診断パラメーターであ
る。そのようなインジケーターは、上記のようにして、
マイクロアレイから読み取られる強度測定値を包含す
る。他の診断パラメーター、例えばマーカーのメチル化
の相対的程度のインジケーターもまた可能である。

【００２０】識別は、お互い関連する数学的/統計学的
値の使用を通して、診断パラメーター間で行われる。好
ましい識別は、遺伝子発現を示す平均シグナル読み取
り、及びそのような読み取り変動の測定値である。最も
好ましい識別は、異なったグループ読み取り（例えば、
マイクロアレイ強度測定値）とシグナル比測定値の標準
偏差との間のシグナル比の平均の使用により行われる。
多数のそのような数学的/統計学的値が、それらの位
置、例えば所定の％でのリターンにおいて使用され得
る。

【００２１】診断パラメーター識別間の関係が、診断適
用のために有用なマーカーの選択を最適化するために使
用される。しかしながら、帰納的アプローチがまた、入
力データ選択又はデータ出力を補充するために適用され
得るか又は使用され得る。最も好ましい関係は、平均分
散関係、例えばMean−Variance Analysis in Portfolio
Choice and Capital Markets by Harry M. Markowitz
(Frank J. Fabozzi Associates, New Hope, PA: 2000,
ISBN: 1-883249-75-9) (引用により本明細書に組み込ま
れる)に記載されるその関係である。前記関係は、財政
投資ポートフォリオに関しての株式の選択において最良
に理解される。これは、前記関係が進行し、そして解明
された情況である。

【００２２】株式のポートフォリオを最適化する投資家
は、多数の可能な株式から選択し、個々は、リターンの
歴史的比較及びリスク率を有する。平均分散方法は、所
定のレベルの予測されるリターンについてのリスク（分
散又は標準偏差により測定されるような）を最少にし、
そして所定レベルのリスクについての予測されるリター
ンを最大にするすべての実施できるポートフォリオを同
定するために、線状プログラミング又は二次プログラミ
ングの決定的な線状アルゴリズムを使用する。標準偏差
が予測されるリターンに対してプロットされる場合、効
果的な境界が生成される。効果的境界にそっての株式の
選択は、リターン及びリスクにおいて最適化された、多
様化された株式ポートフォリオをもたらす。

【００２３】平均分散関係が本発明の方法に使用される
場合、診断パラメーター、例えばマイクロアレイシグナ
ル強度及び標準偏差は、財政ポートフォリオの選択に使
用されるリターン及びリスク率を置換する。最も好まし
くは、平均分散関係が適用される場合、市販のコンピュ
ーターソフトウェアアプリケーション、例えば本明細書
に通して“Wagner Software”として言及される、”Wag
nr Associates Mean-Variance Optimization Applicati
on”が使用される。

【００２４】このソフトウェアは、Markowitzセンスで
効果的境界及び最適ポートフォリオを決定するため
に、”Wagnr Associates Mean-Variance Optimization
Library” からの関数を用いる。そのようなアプリケー
ションは財政上のアプリケーションのために製造されて
いるので、入力データがソフトウェアにより必要とされ
る慣例に従えられるように、その入力データを予備的処
理することが必要である。例えばWagnerソフトウェアが
マイクロアレイ強度測定値と共に使用される場合、次の
データ変換方法が使用される。

【００２５】個々の遺伝子基線と実験値との間の関係が
最初に確立されるべきである。好ましい方法は、次の通
りに行われる。基線の種類が選択される。典型的には、
これは、注目の条件を有さない集団からの遺伝子を含ん
で成るであろう。例えば、乳癌についての診断である遺
伝子のポートフォリオを選択することに興味がある場
合、乳癌を有さない患者からのサンプルが基線の種類を
製造するために使用され得る。基線の種類が選択される
と、算術平均及び標準偏差が基線の種類サンプルのため
の個々の遺伝子の遺伝子発現のインジケーターのために
計算される。

【００２６】次に、コンピューター処理された統計学的
データが、個々の遺伝子についての（X^*標準偏差＋平
均）の基線値を計算するために使用される。これは、す
べての他のサンプルが比較される遺伝子についての基線
読み取りである。Xはポートフォリオを処方する個人に
より選択される緊縮変数である。Xの値が高いほど、よ
り緊縮性になる。好ましくは、Xは0.5〜３の範囲であ
り、２〜３がより好ましく、そして３が最も好ましい。

【００２７】個々の実験サンプル（注目の状態を表示す
るそれら）−対−基線読み取りの間の比率が計算され
る。次に、その比率が、ソフトウェアによるデータ取り
扱いの容易さのために底10の対数値に変換される。これ
は、Wagnerソフトウェアを用いて、Markman平均−分散
アルゴリズムに従って最適化のために必要な負の値への
ダウンレギュレートされた遺伝子の表示を可能にする。
それらの変換された比率を含んで成る予備処理されたデ
ータは、それが財政分析目的のために使用される場合、
Wagnerソフトウェアに通常使用されるリターン値の代わ
りに入力として使用される。

【００２８】効果的境界が処方されると、最適化された
ポートフォリオが、前記境界上の点に対応する所定の入
力レベル（リターン）又は分散のために選択される。そ
れらの入力又は分散は、ポートフォリオを処方する個人
により設定される予定された標準である。換言すれば、
最適なポートフォリオを探究する個人は、許容できる入
力レベル（感染性の表示）又は所定レベルの分散（特異
性の表示）を決定し、そしてその入力レベル又は分散に
対応する効果的な境界にそって存在する遺伝子を選択す
る。Wagnerソフトウェアは、入力レベル又は分散が選択
される場合、そのような遺伝子選択することができる。
それはまた、それが株式ポートフォリオにおける株に関
してであるように、ポートフォリオにおける個々の遺伝
子に重量を割り当てることができる。

【００２９】サンプルが、ポートフォリオが診断である
条件を有するかどうかの決定は、患者サンプルについて
のポートフォリオにおける遺伝子の発現と、ポートフォ
リオを確立するために使用される、示差的に発現された
遺伝子の計算された値とを比較することによって行われ
得る。好ましくは、ポートフォリオ値が、ポートフォリ
オにおける個々の遺伝子の、強度値のポートフォリオ選
択工程におけるその遺伝子に割り当てられる重量による
積を要約することによって、最初に生成される。次に、
境界値が、（Y^*標準偏差＋基線グループについてのポー
トフォリオ値の平均）により計算され、ここでYは上記X
と同じ意味を有する緊縮値である。次に、基線の種類の
境界値よりも高いポートフォリオ値を有するサンプル
が、その条件を有するものとして分類される。所望に
は、この工程は、信頼レベルを改良するための良く知ら
れている統計学的方法に従って、反復して行われ得る。

【００３０】任意には、最良の予測正確度が得られるま
で、この工程を反復することができる。未知のもののポ
ートフォリオ選択及び特徴づけの工程は次の通りであ
る： １．基線の種類を選択し： ２．基線の種類のサンプルンついての個々の遺伝子の平
均及び標準偏差を計算し； ３．個々の遺伝子について（X^*標準偏差＋平均）を計算
する。これは、すべての他のサンプルが比較される基線
読み取りである。Xは緊縮変数であり、高いX値は、低い
X値よりも緊縮性である。 ４．個々の実験サンプル−対−段階３で計算された基線
読み取り間の比率を計算し；

【００３１】５．１以下の比率が負であるように比率を
変換し（例えば、対数底10を用いて）。（ダウンレギュ
レートされた遺伝子が現在、MV最適化のために必要な負
の値を正確に有する）； ６．それらの変換された比率が、ソフトフェアアプリケ
ーションに通常使用される有用なリターンの変わりに入
力として使用され； ７．前記ソフトウェアは、効果的な境界をプロットし、
そしてその効果的な境界にそってのいずれかの点での最
適化されたポートフォリオを戻し； ８．前記効果的な境界上の所望するリターン又は分散を
選択し； ９．ポートフォリオ選択アルゴリズムにより生成される
重量による、個々の遺伝子の強度値の積を要約すること
により、個々のサンプルについてのポートフォリオ値を
計算し；

【００３２】10．（Y×基線のポートフォリオ値の標準
差）＋平均ポートフォリオ値により境界値を計算する。
この境界値よりも大きな値は、実験種類として分類され
るであろう； 11．任意には、最良の予測正確度が得られるまで、この
工程を反復することができる。第２プロフォリオが任意
には、基線及び実験計算を逆にすることによって創造さ
れ得る。これは、元の基線の種類においてアップ−レギ
ュレートされる遺伝子の新規ポートフォリオを創造す
る。この第２ポートフォリオ値は、複数のポートフォリ
オに基づいて新規分類値を創造するために、第１の値か
ら控除され得る。ポートフォリオを選択するための工程
のための入力として使用され得るよう、遺伝子発現デー
タからの遺伝子のもう1つの予備選択方法は、下記式：

【００３３】

【数１】

【００３４】により与えられる限界に基づかれており、
ここでμ_iは疾病又は病状を有することが知られている
サブセットの平均であり、μ_nは正常サンプルのサブセ
ットの平均であり、そしてσ_i＋σ_nは組合わされた標準
偏差を表す。シグナル：ノイズカットオフはまた、１つ
の関係、例えば下記式：

【００３５】

【数２】

【００３６】に従って、データを予備選択することによ
って使用され得る。これは、それらの差変調に基づいて
予備選択される遺伝子が臨床学的に有意な手段で識別さ
れることを確実にする。それは、診断パラメーターを測
定する仕事に適切な計測のノイズレベル以上である。そ
れらの基準に従っての予備選択された個々のマーカーに
関しては、縦列がサンプルを表し、横列がマーカーを表
し、そして個々の要素が、下記関係：

【００３７】

【数３】

【００３８】（ここでIは強度測定値である）に従って
のマーカーの発現についての標準化された強度測定値で
あるマトリックスが確立される。財政ポートフォリオソ
フトウェアについての入力を創造するこの工程の使用
は、最適ポートフォリオを定義するために追加の境界条
件の設定をまた可能にする。例えば、ポートフォリオサ
イズは、固定された範囲又は多くのマーカーに制限され
得る。これは、データ予備選択基準をより厳重にするこ
とにより（例えば、下記式：

【００３９】

【数４】

【００４０】の代わりに、下記式：

【００４１】

【数５】

【００４２】を用いて）、又は特徴のプログラミング、
例えばポートフォリオサイズの制限を用いることにより
行われ得る。例えば、効果的境界が最適な10の遺伝子の
みから選択されるべき境界条件を定めることができる。
また、効果的境界を決定するために予備選択されたすべ
ての遺伝子を使用し、そして次に、選択された遺伝子の
数を制限することができる（例えば、10以下）。

【００４３】ポートフォリオの選択方法はまた、帰納的
規則の適用を包含することができる。好ましくは、その
ような規則は、生物学、及び臨床学的結果を生成するた
めに使用される技術の理解に基づいて生成される。より
好ましくは、それらは、最適化された方法からの出力に
適用される。例えば、ポートフォリオ選択の平均分散方
法は、乳癌を有する対象において示差的に発現される多
くの遺伝子についてのマイクロアレイデータに適用され
得る。

【００４４】前記方法からの出力は、末梢血液、及び疾
病の乳房組織において発現されるいくつかの遺伝子を包
含する最適化された遺伝子組である。試験方法に使用さ
れるサンプルが末梢血液から得られ、そして乳癌の場合
に示差的に発現される一定の遺伝子がまた、末梢血液に
おいて示差的に発現される場合、ポートフォリオが、末
梢血液において示差的に発現されるそれらの遺伝子を除
いて、効果的に境界から選択される帰納的規則が適用さ
れ得る。勿論、前記規則は、データ予備選択の間、前記
規則を適用することにより、効果的境界の形式の前、適
用され得る。

【００４５】問題の生物学に必ずしも関連しない他の帰
納的規則が適用され得る。例えば、ポートフォリオの所
定の百分率のみが特定の遺伝子により表され得る規則を
適用することができる。市販のソフトウェア、例えばWa
gnerソフトウェアは、それらのタイプの帰納法を容易に
適応する。これは、例えば、正確度及び精度以外の因子
（例えば、予測される実施許諾料）が１又は複数の遺伝
子の所望性に影響を及ぼす場合、有用であり得る。平均
−分散関係を除く他の関係は、それらが予定された特
性、例えばアッセイ正確度及び精度に従ってポートフォ
リオを最適化する場合、本発明の方法に使用され得る。

【００４６】２種の例は、Martin同時等式アプローチ
（Elton, Edwin J. and Martin J. Gruber (1987), Mod
ern Portfolio Theory Investment Analysis, Third Ed
ition,John Wiley, New York, 1987）、及び遺伝的アル
ゴリズム（Davis, L., (1989), Adapting Operator Pro
babilities in Genetic Algorithms, in Proceedingsof
the Third International Conference on Genetic Alg
orithms, Morgan Kaufinann: San Matco, pp. 61-69）
である。例えば、マーカー検出技法が既知の偏りを示す
場合のゆがんだデータを取り扱うために、平均−分散関
係を適合する多くの手段が存在する。それらは、対照シ
グナルからの平均平方（負の）偏差の平方根が対照シグ
ナル以下になるそれらのシグナル値のみを包含する半−
偏差方法を包含する。

【００４７】本発明の製品は、疾病を処理し、診断し、
予後し、そして他方では、評価するために有用なポート
フォリオを製造する遺伝子発現プロフィールの表示を包
含する。それらの表示は、機械、例えばコンピューター
読み取り可能媒体（磁気、光学及び同様のもの）により
自動的に読み取られ得る媒体に変換される。製品はま
た、そのような媒体において遺伝子発現プロフィールを
評価するための使用説明書を包含することができる。

【００４８】例えば、製品は、上記遺伝子のポートフォ
リオの遺伝子発現プロフィールを比較するためのコンピ
ューター使用説明書を有するCD ROMを包含することがで
きる。製品はまた、そこにおいてデジタル記録される遺
伝子発現プロフィールを有することができ、その結果、
それらは患者サンプルからの遺伝子発現データと比較さ
れ得る。他方では、前記プロフィールは異なった表示フ
ォーマットで記録され得る。グラフの記録が１つのその
ようなフォーマットである。

【００４９】本発明の異なったタイプの製品は、遺伝子
発現プロフィールを示すために使用され、媒体又はフォ
ーマットされたアッセイである。それらは、例えば配列
補体又はプローブが、注目の遺伝子を示す配列が結合
し、それらの存在を読み取ることができる決定因子を創
造するマトリックスに付加されるマイクロアレイを包含
することができる。そのようなマイクロアレイが、時間
を非常に節約する、最適化されたポートフォリオを含む
場合、工程手段、及び供給源は、基質に適用され、サン
プルと反応せしめされ、分析機により読み取られ、結果
について処理され、そして（時々）確証されるべきであ
るcDNA又はオリゴヌクレオチドの数を最少にすることに
よって達成される。

【００５０】本発明の他の製品は、本発明の方法を通し
て確立されたポートフォリオにおける遺伝子の発現レベ
ルを示す、ハイブリダイゼーション、増幅及びシグナル
生成を行うための試薬キットに形成され得る。本発明に
従って製造されるキットは、遺伝子発現プロフィールを
決定するためのフォーマットされたアッセイを包含す
る。それらは、アッセイを行うために必要とされる材
料、例えば試薬及び使用説明書のすべて又はいくつかを
包含することができる。

【００５１】実施例例１：最適化されたポートフォリオの製造 ：遺伝子発現
データを最近、11種の異なった型の癌の代表である組織
サンプルから生成した。そのデータは、Cancer Researc
h 61: 7388-7393, 2001、及びhttp://carrier.gnf.org/
welsh/eican/において公開されている。Andrew I. Suな
ど.,“Molecular Classification of Human Carcinomas
by Use of Gene Expression Signature”を参照のこ
と。データは、“U95”オリゴヌクレオチドマイクロア
レイ（Affymetrix, Inc.から市販されている）の使用に
より得られた強度測定値を包含した。

【００５２】公開されたデータからの遺伝子の発現の測
定値（蛍光強度測定値）が、循環細胞が乳癌、前立腺、
卵巣癌又は肺癌の存在を示すかどうかを決定するための
マーカーのパネルについての最適遺伝子発現ポートフォ
リオを選択するために使用された。そのような循環細胞
は好ましくは、上皮細胞である。研究におけるデータ
は、次のサンプル、例えば24個の腺癌、12個の浸潤性乳
管腺癌、21個の結腸直腸腺癌、23個の卵巣癌、25個の肺
癌、及び次の追加のサンプル、すなわち19個の前立腺
癌、12個の乳癌、13個の結腸癌、13個の卵巣癌、及び89
個の肺癌から収集された。

【００５３】基線の種類としての正常サンプルの収集か
らの強度読み取りを用いて、算術平均、及び個々の遺伝
子の標準偏差を計算し、続いて個々の遺伝子についての
（X^*標準偏差＋平均）値を計算した。緊縮性変数Xを、
この場合、３の値として割り当てた。次に、比率を、研
究に記載される個々の実験サンプル−対−基腺値計算の
間で計算した。その比率を、通常の対数に変換した。次
に、それらの値を、Wagnerソフトウェアのための入力値
として使用した。

【００５４】この方法は、効果的境界を選択し、この境
界にそって、個々の腫瘍型についての最少組のマーカー
が選択レベルの差（最良のシグナル：ノイズ比率点で選
択された）についての最少量の変動を有する。ソフトウ
ェアによる最適化は、前立腺癌について２種の遺伝子、
乳癌について５種の遺伝子、結腸癌についての６種の遺
伝子、卵巣癌について２種の遺伝子及び肺癌マーカーに
ついて９種の遺伝子を包含する24種のポートフォリオの
選択をもたらした（表１及び２）。

【００５５】

【表１】

【００５６】

【表２】

【００５７】例２：帰納的段階：帰納的処理をさらに、
例１で得られたポートフォリオに適用した。すなわち、
前記規則は、同定された遺伝子/マーカーがたぶん、末
梢血液において発現されるか、又は十分に特徴づけられ
た組織マーカー（例えば、PSA、ママグロビン、等）で
ある場合、そのような遺伝子/マーカーはポートフォリ
オから除去されることを言及する。前記規則の適用は、
患者サンプルが末梢血液、例えば上皮細胞に見出される
成分をアッセイすることによって得られるスクリーニン
グ適用への使用のために最適化される遺伝子/マーカー
のポートフォリオの確立を可能にした。選択されたポー
トフォリオの結果は、表３及び表４に示されるように、
31種の遺伝子を含む。

【００５８】

【表３】

【００５９】

【表４】

【００６０】例３：予後ポートフォリオ：既知の臨床学
的結果を有する患者サンプル組を用いて、本発明のポー
トフォリオ選択方法を試験した。前記サンプル組は、va
n’t Veer, L. J など., Gene Expression Profiling P
redicts Clinical Outcome of Breast Cancer, Nature,
415, 530-536 (2002) (引用により本明細書に組み込ま
れる)に記載される。その研究にいおいては、乳房組織
サンプルを、散在性乳房腫瘍を示す78人の患者から得
た。患者はすべて、年齢55以下であり、そして5cm以下
の腫瘍を有した。すべては、リンパ節陰性であった。患
者の34人は、５年以下で遠隔転移を提供し、そして44人
は同じ期間で遠隔転移を示さなかった。

【００６１】サンプル調製及び発現プロフィールは参照
に記載される。70種の遺伝子の予後マーカーポートフォ
リオを、異なった予後（転移−対−非転移）を有する患
者において示差的に発現される約5,000種の遺伝子の考
慮から選択した。選択は、管理されていないクラスター
化、続く相関係数分析に基づいて行われた。これは、疾
病結果と個々の遺伝子の発現との相関係数を計算するこ
とによって行われた。次に、この分析による疾病に有意
に関連するそれらは、70種の遺伝子の“最適化された”
パネルが選択されるまで、“leave-one-out”法を用い
て比較される場合、５種の連続グループにより順序づけ
されたランクであった。

【００６２】次に、研究からのデータを、本発明の方法
に従って処理した。サンプル番号54を、高い百分率の欠
側値のために、さらなる分析から除去した。個々の遺伝
子についての強度測定値の平均及び標準偏差を、基線と
して非転移性サンプルを用いて計算した。次に、X^*（標
準偏差＋平均）の識別値を、個々の基線遺伝子について
計算した（ここでXは３の値を割り当てられた）。この
値を用いて、得られるポートフォリオが緊縮であること
を確証した。次に、識別値：基腺値の比率を、個々の転
移サンプルについて計算した。次に、この比率を通常の
アルゴリズムに変換した。次に、このデータを、16種の
遺伝子のポートフォリオが選択される効果的境界を生成
するWagnerソフトウェア中に導入した。

【００６３】次に、基線及び実験値を逆にし、そして非
転移性患者においてアップ−レギュレートされた、12種
のマーカー提供遺伝子の第２ポートフォリオを生成し
た。第２ポートフォリオ値を、第１ポートフォリオ値か
ら控除し、すべての28種の遺伝子からの組合されたポー
トフォリオ値を創造した。この最終ポートフォリオは、
配列番号70−97からの遺伝子から成る。このポートフォ
リオの17種の遺伝子はまた、対照に記載される70種の遺
伝子ポートフォリオに存在した。ポートフォリオの遺伝
子は下記に同定される。（配列番号70, 72, 73-77, 79,
80, 85, 87, 91-93, 95及び97。）

【００６４】

【表５】

【００６５】

【表６】

【００６６】次に、２種のポートフォリオを用いて、対
照に記載される分類正確度を試験するための方法に従っ
てマイクロアレイからの遺伝子発現有意性を比較するこ
とによって、78種の元のサンプルの予後を決定した。70
種の遺伝子ポートフォリオの場合、サンプルの81％が、
不良の予後を示すものとして、不明瞭な有意性を包含す
るよう偏向された、最適化された限界に従って、適切に
特徴づけられた（絶対限界については85％）。このボー
トフォリオは、前記最適化された限界を用いて、良好な
予後を有するものとして、不良な予後を有する３人の患
者を誤って分類した（絶対限界については５人）。良好
な予後を有する12人の患者は、それらが前記最適化され
た限界を用いて不良な予後を有する場合、良好な予後を
有するものとして誤って分類された（絶対限界について
は８人）。

【００６７】28種の遺伝子ポートフォリオの場合、サン
プルの94％が、不良の予後を示すものとして、不明瞭な
有意性を包含するよう偏向された、最適化された限界に
従って、適切に特徴づけられた（絶対限界については93
％）。このボートフォリオは、前記最適化された限界を
用いて、良好な予後を有するものとして、不良な予後を
有する３人の患者を誤って分類した（絶対限界について
は５人）。良好な予後を有する３人の患者は、それらが
前記最適化された限界を用いて不良な予後を有する場
合、良好な予後を有するものとして誤って分類された
（絶対限界については２人）。

【００６８】２種のプロフィルを比較すれば、本発明の
方法に従って選択されたプロファイルはより経済的であ
り、そして比較ポートフォリオよりもより正確で且つ信
頼できる結果を生成することが明らかである。

【配列表】 SEQUENCE LISTING <110> WANG, YIXIN <120> BREAST CANCER PROGNASTIC PORTFOLIO <130> CDS 268 US NP <150> 60/368,789 <151> 2002-03-29 <160> 100 <170> PatentIn version 3.1 <210> 1 <211> 1466 <212> DNA <213> human <400> 1 agccccaagc ttaccacctg cacccggaga gctgtgtgtc accatgtggg tcccggttgt 60 cttcctcacc ctgtccgtga cgtggattgg tgctgcaccc ctcatcctgt ctcggattgt 120 gggaggctgg gagtgcgaga agcattccca accctggcag gtgcttgtgg cctctcgtgg 180 cagggcagtc tgcggcggtg ttctggtgca cccccagtgg gtcctcacag ctgcccactg 240 catcaggaac aaaagcgtga tcttgctggg tcggcacagc ctgtttcatc ctgaagacac 300 aggccaggta tttcaggtca gccacagctt cccacacccg ctctacgata tgagcctcct 360 gaagaatcga ttcctcaggc caggtgatga ctccagccac gacctcatgc tgctccgcct 420 gtcagagcct gccgagctca cggatgctgt gaaggtcatg gacctgccca cccaggagcc 480 agcactgggg accacctgct acgcctcagg ctggggcagc attgaaccag aggagttctt 540 gaccccaaag aaacttcagt gtgtggacct ccatgttatt tccaatgacg tgtgtgcgca 600 agttcaccct cagaaggtga ccaagttcat gctgtgtgct ggacgctgga cagggggcaa 660 aagcacctgc tcgggtgatt ctgggggccc acttgtctgt aatggtgtgc ttcaaggtat 720 cacgtcatgg ggcagtgaac catgtgccct gcccgaaagg ccttccctgt acaccaaggt 780 ggtgcattac cggaagtgga tcaaggacac catcgtggcc aacccctgag cacccctatc 840 aaccccctat tgtagtaaac ttggaacctt ggaaatgacc aggccaagac tcaagcctcc 900 ccagttctac tgacctttgt ccttaggtgt gaggtccagg gttgctagga aaagaaatca 960 gcagacacag gtgtagacca gagtgtttct taaatggtgt aattttgtcc tctctgtgtc 1020 ctggggaata ctggccatgc ctggagacat atcactcaat ttctctgagg acacagatag 1080 gatggggtgt ctgtgttatt tgtggggtac agagatgaaa gaggggtggg atccacactg 1140 agagagtgga gagtgacatg tgctggacac tgtccatgaa gcactgagca gaagctggag 1200 gcacaacgca ccagacactc acagcaagga tggagctgaa aacataaccc actctgtcct 1260 ggaggcactg ggaagcctag agaaggctgt gagccaagga gggagggtct tcctttggca 1320 tgggatgggg atgaagtaag gagagggact ggaccccctg gaagctgatt cactatgggg 1380 ggaggtgtat tgaagtcctc cagacaaccc tcagatttga tgatttccta gtagaactca 1440 cagaaataaa gagctgttat actgtg 1466 <210> 2 <211> 786 <212> DNA <213> human <400> 2 atgtgggacc tggttctctc catcgccttg tctgtggggt gcactggtgc cgtgcccctc 60 atccagtctc ggattgtggg aggctgggag tgtgagaagc attcccaacc ctggcaggtg 120 gctgtgtaca gtcatggatg ggcacactgt gggggtgtcc tggtgcaccc ccagtgggtg 180 ctcacagctg cccattgcct aaagaagaat agccaggtct ggctgggtcg gcacaacctg 240 tttgagcctg aagacacagg ccagagggtc cctgtcagcc acagcttccc acacccgctc 300 tacaatatga gccttctgaa gcatcaaagc cttagaccag atgaagactc cagccatgac 360 ctcatgctgc tccgcctgtc agagcctgcc aagatcacag atgttgtgaa ggtcctgggc 420 ctgcccaccc aggagccagc actggggacc acctgctacg cctcaggctg gggcagcatc 480 gaaccagagg agttcttgcg ccccaggagt cttcagtgtg tgagcctcca tctcctgtcc 540 aatgacatgt gtgctagagc ttactctgag aaggtgacag agttcatgtt gtgtgctggg 600 ctctggacag gtggtaaaga cacttgtggg ggtgattctg ggggtccact tgtctgtaat 660 ggggtgcttc aaggtatcac atcatggggc cctgagccat gtgccctgcc tgaaaagcct 720 gctgtgtaca ccaaggtggt gcattaccgg aagtggatca aggacaccat cgcagccaac 780 ccctga 786 <210> 3 <211> 503 <212> DNA <213> human <400> 3 gacagcggct tccttgatcc ttgccacccg cgactgaaca ccgacagcag cagcctcacc 60 atgaagttgc tgatggtcct catgctggcg gccctctccc agcactgcta cgcaggctct 120 ggctgcccct tattggagaa tgtgatttcc aagacaatca atccacaagt gtctaagact 180 gaatacaaag aacttcttca agagttcata gacgacaatg ccactacaaa tgccatagat 240 gaattgaagg aatgttttct taaccaaacg gatgaaactc tgagcaatgt tgaggtgttt 300 atgcaattaa tatatgacag cagtctttgt gatttatttt aactttctgc aagacctttg 360 gctcacagaa ctgcagggta tggtgagaaa ccaactacgg attgctgcaa accacacctt 420 ctctttctta tgtcttttta ctacaaacta caagacaatt gttgaaacct gctatacatg 480 tttattttaa taaattgatg gca 503 <210> 4 <211> 2560 <212> DNA <213> human <400> 4 gaattccggc cagaagaaat ctggcctcgg aacacgccat tctccgcgcc gcttccaata 60 accactaaca tccctaacga gcatccgagc cgagggctct gctcggaaat cgtcctggcc 120 caactcggcc cttcgagctc tcgaagatta ccgcatctat tttttttttc ttttttttct 180 tttcctagcg cagataaagt gagcccggaa agggaaggag ggggcgggga caccattgcc 240 ctgaaagaat aaataagtaa ataaacaaac tggctcctcg ccgcagctgg acgcggtcgg 300 ttgagtccag gttgggtcgg acctgaaccc ctaaaagcgg aaccgcctcc cgccctcgcc 360 atcccggagc tgagtcgccg gcggcggtgg ctgctgccag acccggagtt tcctctttca 420 ctggatggag ctgaactttg ggcggccaga gcagcacagc tgtccgggga tcgctgcacg 480 ctgagctccc tcggcaagac ccagcggcgg ctcgggattt ttttgggggg gcggggacca 540 gccccgcgcc ggcaccatgt tcctggcgac cctgtacttc gcgctgccgc tcttggactt 600 gctcctgtcg gccgaagtga gcggcggaga ccgcctggat tgcgtgaaag ccagtgatca 660 gtgcctgaag gagcagagct gcagcaccaa gtaccgcacg ctaaggcagt gcgtggcggg 720 caaggagacc aacttcagcc tggcatccgg cctggaggcc aaggatgagt gccgcagcgc 780 catggaggcc ctgaagcaga agtcgctcta caactgccgc tgcaagcggg gtatgaagaa 840 ggagaagaac tgcctgcgca tttactggag catgtaccag agcctgcagg gaaatgatct 900 gctggaggat tccccatatg aaccagttaa cagcagattg tcagatatat tccgggtggt 960 cccattcata tcagatgttt ttcagcaagt ggagcacatt cccaaaggga acaactgcct 1020 ggatgcagcg aaggcctgca acctcgacga catttgcaag aagtacaggt cggcgtacat 1080 caccccgtgc accaccagcg tgtccaacga tgtctgcaac cgccgcaagt gccacaaggc 1140 cctccggcag ttctttgaca aggtcccggc caagcacagc tacggaatgc tcttctgctc 1200 ctgccgggac atcgcctgca cagagcggag gcgacagacc atcgtgcctg tgtgctccta 1260 tgaagagagg gagaagccca actgtttgaa tttgcaggac tcctgcaaga cgaattacat 1320 ctgcagatct cgccttgcgg atttttttac caactgccag ccagagtcaa ggtctgtcag 1380 cagctgtcta aaggaaaact acgctgactg cctcctcgcc tactcggggc ttattggcac 1440 agtcatgacc cccaactaca tagactccag tagcctcagt gtggccccat ggtgtgactg 1500 cagcaacagt gggaacgacc tagaagagtg cttgaaattt ttgaatttct tcaaggacaa 1560 tacatgtctt aaaaatgcaa ttcaagcctt tggcaatggc tccgatgtga ccgtgtggca 1620 gccagccttc ccagtacaga ccaccactgc cactaccacc actgccctcc gggttaagaa 1680 caagcccctg gggccagcag ggtctgagaa tgaaattccc actcatgttt tgccaccgtg 1740 tgcaaattta caggcacaga agctgaaatc caatgtgtcg ggcaatacac acctctgtat 1800 ttccaatggt aattatgaaa aagaaggtct cggtgcttcc agccacataa ccacaaaatc 1860 aatggctgct cctccaagct gtggtctgag cccactgctg gtcctggtgg taaccgctct 1920 gtccacccta ttatctttaa cagaaacatc atagctgcat taaaaaaata caatatggac 1980 atgtaaaaag acaaaaacca agttatctgt ttcctgttct cttgtatagc tgaaattcca 2040 gtttaggagc tcagttgaga aacagttcca ttcaactgga acattttttt ttttcctttt 2100 aagaaagctt cttgtgatcc ttcggggctt ctgtgaaaaa cctgatgcag tgctccatcc 2160 aaactcagaa ggctttggga tatgctgtat tttaaaggga cagtttgtaa cttgggctgt 2220 aaagcaaact ggggctgtgt tttcgatgat gatgatcatc atgatcatga tgattttaac 2280 agttttactt ctggcctttc ctagctagag aaggagttaa tatttctaag gtaactccca 2340 tatctccttt aatgacattg atttctaatg atataaattt cagcctacat tgatgccaag 2400 cttttttgcc acaaagaaga ttcttaccaa gagtgggctt tgtggaaaca gctggtactg 2460 atgttcacct ttatatatgt actagcattt tccacgctga tgtttatgta ctgtaaacag 2520 ttctgcactc ttgtacaaaa gaaaaaacca cccggaattc 2560 <210> 5 <211> 2560 <212> DNA <213> human <400> 5 gaattccggc cagaagaaat ctggcctcgg aacacgccat tctccgcgcc gcttccaata 60 accactaaca tccctaacga gcatccgagc cgagggctct gctcggaaat cgtcctggcc 120 caactcggcc cttcgagctc tcgaagatta ccgcatctat tttttttttc ttttttttct 180 tttcctagcg cagataaagt gagcccggaa agggaaggag ggggcgggga caccattgcc 240 ctgaaagaat aaataagtaa ataaacaaac tggctcctcg ccgcagctgg acgcggtcgg 300 ttgagtccag gttgggtcgg acctgaaccc ctaaaagcgg aaccgcctcc cgccctcgcc 360 atcccggagc tgagtcgccg gcggcggtgg ctgctgccag acccggagtt tcctctttca 420 ctggatggag ctgaactttg ggcggccaga gcagcacagc tgtccgggga tcgctgcacg 480 ctgagctccc tcggcaagac ccagcggcgg ctcgggattt ttttgggggg gcggggacca 540 gccccgcgcc ggcaccatgt tcctggcgac cctgtacttc gcgctgccgc tcttggactt 600 gctcctgtcg gccgaagtga gcggcggaga ccgcctggat tgcgtgaaag ccagtgatca 660 gtgcctgaag gagcagagct gcagcaccaa gtaccgcacg ctaaggcagt gcgtggcggg 720 caaggagacc aacttcagcc tggcatccgg cctggaggcc aaggatgagt gccgcagcgc 780 catggaggcc ctgaagcaga agtcgctcta caactgccgc tgcaagcggg gtatgaagaa 840 ggagaagaac tgcctgcgca tttactggag catgtaccag agcctgcagg gaaatgatct 900 gctggaggat tccccatatg aaccagttaa cagcagattg tcagatatat tccgggtggt 960 cccattcata tcagatgttt ttcagcaagt ggagcacatt cccaaaggga acaactgcct 1020 ggatgcagcg aaggcctgca acctcgacga catttgcaag aagtacaggt cggcgtacat 1080 caccccgtgc accaccagcg tgtccaacga tgtctgcaac cgccgcaagt gccacaaggc 1140 cctccggcag ttctttgaca aggtcccggc caagcacagc tacggaatgc tcttctgctc 1200 ctgccgggac atcgcctgca cagagcggag gcgacagacc atcgtgcctg tgtgctccta 1260 tgaagagagg gagaagccca actgtttgaa tttgcaggac tcctgcaaga cgaattacat 1320 ctgcagatct cgccttgcgg atttttttac caactgccag ccagagtcaa ggtctgtcag 1380 cagctgtcta aaggaaaact acgctgactg cctcctcgcc tactcggggc ttattggcac 1440 agtcatgacc cccaactaca tagactccag tagcctcagt gtggccccat ggtgtgactg 1500 cagcaacagt gggaacgacc tagaagagtg cttgaaattt ttgaatttct tcaaggacaa 1560 tacatgtctt aaaaatgcaa ttcaagcctt tggcaatggc tccgatgtga ccgtgtggca 1620 gccagccttc ccagtacaga ccaccactgc cactaccacc actgccctcc gggttaagaa 1680 caagcccctg gggccagcag ggtctgagaa tgaaattccc actcatgttt tgccaccgtg 1740 tgcaaattta caggcacaga agctgaaatc caatgtgtcg ggcaatacac acctctgtat 1800 ttccaatggt aattatgaaa aagaaggtct cggtgcttcc agccacataa ccacaaaatc 1860 aatggctgct cctccaagct gtggtctgag cccactgctg gtcctggtgg taaccgctct 1920 gtccacccta ttatctttaa cagaaacatc atagctgcat taaaaaaata caatatggac 1980 atgtaaaaag acaaaaacca agttatctgt ttcctgttct cttgtatagc tgaaattcca 2040 gtttaggagc tcagttgaga aacagttcca ttcaactgga acattttttt ttttcctttt 2100 aagaaagctt cttgtgatcc ttcggggctt ctgtgaaaaa cctgatgcag tgctccatcc 2160 aaactcagaa ggctttggga tatgctgtat tttaaaggga cagtttgtaa cttgggctgt 2220 aaagcaaact ggggctgtgt tttcgatgat gatgatcatc atgatcatga tgattttaac 2280 agttttactt ctggcctttc ctagctagag aaggagttaa tatttctaag gtaactccca 2340 tatctccttt aatgacattg atttctaatg atataaattt cagcctacat tgatgccaag 2400 cttttttgcc acaaagaaga ttcttaccaa gagtgggctt tgtggaaaca gctggtactg 2460 atgttcacct ttatatatgt actagcattt tccacgctga tgtttatgta ctgtaaacag 2520 ttctgcactc ttgtacaaaa gaaaaaacca cccggaattc 2560 <210> 6 <211> 2439 <212> DNA <213> human <400> 6 cagcacccag ctccccgcca ccgccatggt ccccgacacc gcctgcgttc ttctgctcac 60 cctggctgcc ctcggcgcgt ccggacaggg ccagagcccg ttgggctcag acctgggccc 120 gcagatgctt cgggaactgc aggaaaccaa cgcggcgctg caggacgtgc gggactggct 180 gcggcagcag gtcagggaga 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Claims (17)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 配列番号70〜97から成る群から選択され
   た遺伝子の組み合わせにおける個々の遺伝子の差変調
   （正常集団における同じ遺伝子発現に対して）を同定す
   ることを含んで成る乳癌患者における転移の予後を判定
   するための方法。
2. 【請求項２】 前記変調された遺伝子の発現において少
   なくとも２倍の差異が存在する請求項１記載の方法。
3. 【請求項３】 差変調を示すp-値が0.05末満である請求
   項１記載の方法。
4. 【請求項４】 配列番号70〜97から成る群から選択され
   た遺伝子の組み合わせにおける個々の遺伝子の差変調
   （正常集団における同じ遺伝子発現に対して）の欠失を
   同定することを含んで成る乳癌患者における転移の不在
   の予後を判定するための方法。
5. 【請求項５】 正常集団における同じ遺伝子の発現に対
   して、予後を判定するために使用される遺伝子の発現に
   おいて２倍以下の差異が存在する請求項４記載の方法。
6. 【請求項６】 差変調の欠失を示すp−値が0.05未満で
   ある請求項４記載の方法。
7. 【請求項７】 前記転移の不在の予後が５年の間である
   請求項４記載の方法。
8. 【請求項８】 配列番号70〜97から成る群から選択され
   た遺伝子の組み合わせにおける単離された核酸配列、そ
   れらの補体又はそれらの一部を含んで成る診断ポートフ
   ォリオ。
9. 【請求項９】 そこに含まれる遺伝子の示差的発現を同
   定するために適切なマトリックスにおける請求項８記載
   の診断ポートフォリオ。
10. 【請求項１０】 前記マトリックスが、マイクロアレイ
    に使用される請求項８記載の診断ポートフォリオ。
11. 【請求項１１】 前記マイクロアレイが、cDNAマイクロ
    アレイである請求項10記載の診断ポートフォリオ。
12. 【請求項１２】 前記マイクロアレイが、オリゴヌクレ
    オチドマイクロアレイである請求項10記載の診断ポート
    フォリオ。
13. 【請求項１３】 配列番号70〜97から成る群から選択さ
    れた遺伝子の組み合わせにおける核酸配列、それらの相
    補体、又はそれらの一部を検出するための試薬を含んで
    成る、乳癌患者における転移の予後を判定するためのキ
    ット。
14. 【請求項１４】 マイクロアレイ分析を行うための試薬
    をさらに含んで成る請求項13記載のキット。
15. 【請求項１５】 媒体をさらに含んで成り、それを通し
    て、前記核酸配列、そらの補体又はそれらの一部がアッ
    セイされる請求項14記載のキット。
16. 【請求項１６】 前記媒体がマイクロアレイである請求
    項15記載のキット。
17. 【請求項１７】 使用説明書をさらに含んで成る請求項
    13記載のキット。