JP2009507496A - エストロゲン受容体（ｅｒ）遺伝子およびｅｒ関連遺伝子のゲノム発現の算出された指標 - Google Patents

エストロゲン受容体（ｅｒ）遺伝子およびｅｒ関連遺伝子のゲノム発現の算出された指標 Download PDF

Info

Publication number
JP2009507496A
JP2009507496A JP2008530194A JP2008530194A JP2009507496A JP 2009507496 A JP2009507496 A JP 2009507496A JP 2008530194 A JP2008530194 A JP 2008530194A JP 2008530194 A JP2008530194 A JP 2008530194A JP 2009507496 A JP2009507496 A JP 2009507496A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
therapy
expression
gene
sample
genes
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2008530194A
Other languages
English (en)
Inventor
ダブリュー． フレイザー シマンズ
クリストス ハツィス
キース アンダーソン
ラジョス プスツァイ
Original Assignee
ボード オブ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ テキサス システム
ヌベラ バイオサイエンシズ インコーポレイテッド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ボード オブ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ テキサス システム, ヌベラ バイオサイエンシズ インコーポレイテッド filed Critical ボード オブ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ テキサス システム
Publication of JP2009507496A publication Critical patent/JP2009507496A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

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
    • C12Q1/6886—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6803—General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
    • G01N33/6842—Proteomic analysis of subsets of protein mixtures with reduced complexity, e.g. membrane proteins, phosphoproteins, organelle proteins
    • 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
    • G01N33/74—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving hormones or other non-cytokine intercellular protein regulatory factors such as growth factors, including receptors to hormones and growth factors
    • G01N33/743—Steroid hormones
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G16B20/20—Allele or variant detection, e.g. single nucleotide polymorphism [SNP] detection
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B25/00—ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression
    • G16B25/10—Gene or protein expression profiling; Expression-ratio estimation or normalisation
    • 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
    • C12Q2600/112—Disease subtyping, staging or classification
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/118—Prognosis of disease development
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158—Expression markers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2333/00—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
    • G01N2333/435—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature from animals; from humans
    • G01N2333/705—Assays involving receptors, cell surface antigens or cell surface determinants
    • G01N2333/72—Assays involving receptors, cell surface antigens or cell surface determinants for hormones
    • G01N2333/723—Steroid/thyroid hormone superfamily, e.g. GR, EcR, androgen receptor, oestrogen receptor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/52—Predicting or monitoring the response to treatment, e.g. for selection of therapy based on assay results in personalised medicine; Prognosis
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B25/00—ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Endocrinology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Medicines That Contain Protein Lipid Enzymes And Other Medicines (AREA)

Abstract

本発明は、所与の治療薬に反応する腫瘍で発現される遺伝子の同定およびその遺伝子の組み合わせを提供する。その遺伝子の組み合わせた発現は、該治療薬に対する反応性と相関する指標として使用することができる。本発明の1つまたは複数の遺伝子は、ホルモン治療または内分泌治療などの該薬剤または該薬剤のクラスによって首尾よく治療される可能性の高い腫瘍を同定するために、マーカー(または代用マーカー)として使用されうる。

Description

I. 発明の分野
本発明は、医学および分子生物学の分野に関し、特に転写プロファイリング、分子アレイ、および癌治療に対する反応を予測するツールに関する。
本出願は、それぞれの全体が参照により本明細書に組み入れられる、2005年9月9日に出願された米国仮特許出願第60/715,403号、および2006年8月18日に出願された第60/822,879号の優先権を主張する。
II. 背景
乳癌の内分泌治療は、エストロゲン受容体α(ER、遺伝子名ESR1)の活性を標的とする。ER陽性乳癌患者の治療に関する今日の課題は、内分泌(ホルモン)療法および/または化学療法による利益を予測する能力、内分泌物質(endocrine agent)を選択する能力、ならびに内分泌治療の期間および順序を規定する能力を含む。これらの課題はそれぞれ、患者の乳癌におけるER活性の状態と概念的に関連している。ERは主に転写制御のレベルで作用するので、患者の腫瘍試料における、下流のER関連遺伝子の発現活性を測定するためのゲノム指標(genomic index)は、ER経路の活性、ひいてはエストロゲンに対する依存性、および内分泌療法に対する内因性の感受性の定量に役立つ可能性がある。治療に特異的な予測因子によって、明瞭な臨床的決定または治療選択を具体的に説明するための方法を提供する、利用可能なマルチゲノム技術が可能となる。
発明の概要
本発明の態様は、以下の1つまたは複数の段階を含む、腫瘍のホルモン感受性を評価するための指標、例えば、エストロゲン受容体(ER)のレポーター指標、または内分泌治療に対する感受性(SET)の指標を算出する方法を含む：(a)複数の患者から得られた試料から遺伝子発現データを得る段階；(b)特定の診断、例えば癌の診断を受けた複数の患者に由来する1つまたは複数の参照遺伝子発現プロファイルを算出する段階；(c)追加的な試料の発現データを、参照遺伝子発現プロファイルに対して規準化する段階；(d)癌のERの状態を規定する方法として、プロファイルからエストロゲン受容体(ER)の遺伝子発現を測定して報告する段階；(e)任意の癌試料におけるER関連遺伝子の転写活性を測定するためにプロファイルを規定する遺伝子を同定する段階；(f)1つまたは複数の参照ER関連遺伝子の発現プロファイルを規定する段階；(g)重み付けされた指標、または任意の患者試料におけるER関連遺伝子の発現およびER関連参照プロファイルに基づく指標(例えばSET指標)を算出する段階；および/または(h)ER関連遺伝子の発現に対して、ER遺伝子の発現および指標(例えば、重み付けされた指標またはSET指標)の測定値を統合することで、連続的な結果またはカテゴリー的な結果として、ERの遺伝子発現およびER関連転写プロファイルを測定および報告する段階。ある局面では、ER遺伝子およびER関連遺伝子の発現を、単独で、または組み合わされた結果として測定することで、治療に対する任意の癌の、可能性の高い感受性を評価する。ある態様では、癌は、ホルモン感受性の癌、好ましくはエストロゲン感受性の癌であると疑われる。ある局面では、疑われるエストロゲン感受性の癌は乳癌である。ER関連遺伝子は、200個のER関連遺伝子から選択される1つまたは複数の遺伝子または遺伝子プローブを含む場合がある。本発明のある局面では、ER関連遺伝子または遺伝子プローブは、5個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、55個、60個、65個、70個、75個、80個、85個、90個、95個、100個、105個、110個、115個、120個、125個、130個、135個、140個、145個、150個、155個、160個、165個、170個、175個、180個、185個、190個、191個、192個、193個、194個、195個、196個、197個、198個、199個、または200個のER関連遺伝子または遺伝子プローブを含む。特定の態様では、1個または複数の遺伝子は表1または表2から選択される。重み付けされた指標、または算出された指標は、参照のER関連遺伝子の発現プロファイルとの類似性に基づく場合がある。本発明のさらなる局面では、類似性は、以下に基づいて算出される：(a)ユークリッド、マハラノビス(Mahalanobis)、または汎ミクノウスキー(Miknowski)の規範の1つまたは組み合わせなどの、距離メトリック(distance metric)を算出するためのアルゴリズム；および/または(b)発現レベルまたは発現レベルの順位に基づく、試料に関する相関係数の算出。重み付けされた指標またはレポーター指標の算出は、腫瘍サイズ、結節状態、悪性度(grade)、年齢、および/または患者の遠隔無再発生存(DRFS)もしくは全生存(OS)に基づく予後の評価のパラメータまたは特性を含むが、これらに限定されない疾患条件と関連する、さまざまなパラメータ(例えば患者の共変量)を含む場合がある。
本発明の態様は、ER陽性であり、およびホルモン療法を受けている患者を含む。ある局面では、ホルモン療法は、タモキシフェン療法を含むが、これに限定されず、および癌、特に乳癌の治療に使用される他の既知のホルモン療法を含む場合がある。実施される治療は典型的には、ホルモン療法、化学療法、またはこの2つの組み合わせである。本発明の追加的な局面は、非癌性細胞のリスクの層別化の評価を含み、および将来の疾患を抑制または予防するために使用可能である。本発明のなおさらなる局面は、1つのデジタル標準による規準化を含む。この方法は、1つまたは複数の試料の発現データを、ER関連遺伝子の発現プロファイルに対して規準化する段階をさらに含む場合がある。発現データは、デジタル標準に対して規準化することができる。デジタル標準は、参照試料に由来する遺伝子発現プロファイルの場合がある。
本発明のさらなる態様は、以下の1つまたは複数の段階を含む、治療に対する患者の感受性を評価する方法を含む：(a)ER遺伝子および/または1つまたは複数の追加的なER関連遺伝子の発現レベルを判定する段階；(b)ERレポーター指標(例えばSET指標)の値を算出する段階；(c)指標の値に基づいて、ホルモン療法に対する反応を評価または予測する段階；(d)指標の値に基づいて、実施された治療(例えば化学療法)に対する反応を評価または予測する段階、および/または(e)ホルモン療法および/または化学療法に対する推定される反応性を考慮して、患者の治療を選択する段階。
本発明のなおさらなる態様は、以下の段階を含む方法によって得られる反応(例えば治療に対する反応)を予測するための、算出された指標を含む：(a)複数の癌患者から得られた試料から遺伝子発現データを得る段階；(b)遺伝子発現データを規準化する段階；ならびに(c)患者試料におけるER遺伝子および1つまたは複数の追加的なER関連遺伝子の発現レベルに基づいて、指標(例えば、重み付けされた指標またはSET指標)を算出する段階。ある局面では、ER関連遺伝子は上述の手順で選択される。指標の算出で使用されるパラメータ(例えば患者の共変量)は、腫瘍サイズ、結節状態、悪性度、年齢、患者の遠隔無再発生存(DRFS)の評価、または全生存(OS)の評価、およびこれらのさまざまな組み合わせを含むが、これらに限定されない。典型的には、患者はER陽性であり、およびホルモン療法、好ましくはタモキシフェン療法を受けている。本発明の方法は、1種類または複数の抗癌剤の組み合わせとして実施される治療を含む場合もある。特定の局面では、実施される治療は、ホルモン療法、化学療法、またはホルモン療法と化学療法の組み合わせである。
本発明のなおまたさらなる態様は、以下の段階を含む方法によって実施される後期(再発性)の癌の療法に対する反応を予測するための、算出された指標を含む：(a)複数のIV期の癌患者から得られた試料から遺伝子発現データを得る段階；(b)発現データを規準化する段階；(c)患者試料におけるER遺伝子および/または1つまたは複数の追加的なER関連遺伝子の発現レベルに基づいて指標を算出する段階；ならびに(d)療法に対する反応を予測する段階。典型的には、患者はER陽性であり、およびホルモン療法を過去に受けたことがあるか、または現在受けている。本発明の方法は、1種類または複数の抗癌剤の組み合わせとして実施される治療を含む場合もある。特定の局面では、実施される治療は、ホルモン療法、化学療法、またはホルモン療法と化学療法の併用である。
本発明の他の態様は、以下の2つまたはそれ以上の段階を含む、転写活性を測定することで癌試料のエストロゲン受容体(ER)の状態を評価する、例えば定量的に評価する方法を含む：(a)患者に由来する癌組織の試料を得る段階；(b)試料におけるER遺伝子のmRNAの遺伝子発現レベルを判定する段階；(c)複数の癌試料中のER転写物の分布から、ERのmRNA値のカットオフ値を確立する段階、および/または(d)事前に定めたmRNA転写物のカットオフレベルと比べた場合の試料におけるER遺伝子のmRNAレベルに基づいて、ERの状態を評価する段階。試料は、生検試料、外科手術で切除された試料、体液の試料、微細針吸引生検の試料、コアニードル生検の試料、組織試料、または剥離細胞診試料の場合がある。ある局面では、患者は、癌患者、ホルモン感受性の癌を有することが疑われる患者、エストロゲンまたはプロゲステロンに感受性の癌を有することが疑われる患者、および/または乳癌を有するか、もしくは乳癌を有することが疑われる患者である。本発明のさらなる局面では、遺伝子の発現レベルは、ハイブリダイゼーション、核酸の増幅、または核酸アレイハイブリダイゼーションなどのアレイハイブリダイゼーションによって判定される。ある局面では、核酸アレイはマイクロアレイである。なおさらなる態様では、核酸の増幅はポリメラーゼ連鎖反応(PCR)による。
本発明の態様は、以下を含む、癌のERの状態を判定するためのキットを含んでもよい：(a)試料におけるER遺伝子および/または1つまたは複数の追加的なER関連遺伝子の発現レベルを判定するための試薬；および/または(b)ホルモン療法に対する患者の感受性を判定するための、試料におけるER遺伝子およびER関連遺伝子の発現からERレポーター指標を算出するためのアルゴリズムおよび同アルゴリズムをエンコードするソフトウェア。
本発明の他の態様については、本出願の全体で論じる。本発明の1つの局面に関して論じられる任意の態様は、本発明の他の局面にも適用される。これは逆についても言える。実施例のセクションにおける態様は、本発明の全ての局面に適用可能な、本発明の態様であると理解される。
「阻害する」、「低減させる」、または「予防」という用語、またはこれらの表現の任意の変形は、特許請求の範囲、および/または本明細書で使用される場合に、所望の結果を達成するための、任意の測定可能な低下または完全な阻害を含む。
「1つの(a)」または「1つの(an)」という単語の使用は、特許請求の範囲、および/または本明細書において、「〜を含む(comprising)」という用語とともに使用される場合に、「1つ(one)」を意味する場合があるが、「1つまたは複数(one or more)」、「少なくとも1つ(at least one)」、および「1つまたは1つより多くの(one or more than one)」という意味とも矛盾しない。
本出願を通じて、「約」という用語は、ある値が、同値を決定するために使用される装置または方法に関する誤差の標準偏差を含むことを意味するように使用される。
特許請求の範囲における、「または(or)」という用語の使用については、本開示は、代替的な表現のみ、ならびに「および/または(and/or)」のみを意味するという定義を支持するが、代替的な表現のみ、すなわち代替的な表現が相互に排他的であると明示的に示されない限り、「および/または(and/or)」を意味するように使用される。
本明細書および特許請求の範囲に使用されるように、「〜を含む(comprising)」という単語(ならびに「〜を含む(comprise)」および「〜を含む(comprises)」などの同表現の任意の形式)、「〜を有する(having)」という単語(ならびに「〜を有する(have)」および「〜を有する(has)」などの同表現の任意の形式)、「〜を含む(including)」という単語(ならびに「〜を含む(includes)」および「〜を含む(include)」などの同表現の任意の形式)、または「〜を含む(containing)」という単語(ならびに「〜を含む(contains)」および「〜を含む(contain)」などの同表現の任意の形式)は、包含する意味で使用され、すなわち制限を設けず、ならびに付加的な、記載されていない要素または方法の段階を除外しない。
本発明の他の目的、特徴、および利点は、以下の詳細な説明から明らかになる。しかしながら、本発明の趣旨および範囲内におけるさまざまな変更および変形は、この詳細な説明から当業者に明らかになるため、詳細な説明、および具体的な例は、本発明の特定の態様を意味しながらも、説明目的でのみ与えられると理解されるべきである。
添付の図面は、本明細書の一部を構成し、および本発明のある局面をさらに説明するために含まれる。本発明は、これらの図面の1つまたは複数を、本明細書に記載された特定の態様の詳細な説明と組み合わせて参照することで、よりよく理解されるであろう。
発明の詳細な説明
乳癌における全般的な転写プロファイルがERの状態に依存し、ER陽性の乳癌では、数多くの遺伝子の転写に対するERのゲノム活性によって大部分が判定されることは既に報告されている(Perou et al., 2000；van't Veer et al., 2002；Gruvberger et al., 2001；Pusztai et al., 2003)。発明者らは、ER関連レポーター遺伝子の発現量が、ERの転写活性、ER活性に対する推定依存性、およびホルモン療法に対する感受性の指標になると考えている。ERのmRNA(受容体)、およびERレポーター遺伝子(転写出力)の発現に見られる差は、ホルモン療法に対するER陽性乳癌患者の可変的な反応に寄与する可能性がある(Buzdar, 2001；Howell and Dowsett, 2004；Hess et al., 2003)。本明細書では、一群の遺伝子は、286例のリンパ節陰性乳癌に由来するAffymetrix U133A遺伝子プロファイルの独立した公共データベースに由来するERと同時に発現されると規定され、およびそれらの発現に関する指標スコアが算出される(Wang et al., 2005)。別の目的は、ESR1遺伝子の発現レベル、およびERレポーター(関連)遺伝子の発現に関するこの指標の値が、タモキシフェンによるアジュバントホルモン療法後に、他の患者における遠隔無再発生存(DRFS)と関連するか否かを判定することであった。
内分泌療法に対する反応性の予測能力を改善するための4つの主なアプローチが存在する。1つのアプローチは、検出力が十分に強い集団の対象が、サイズが同等の検証集団中で正確であることが後に証明されなければならない予測試験の規定に使用される、治療に焦点がおかれた、標準的な推定試験または化学推測的(chemopredictive)な試験である(Ransohoff, 2005；Ransohoff 2004)。複数の研究で、このアプローチによって、アジュバントタモキシフェン療法用の予測遺伝子が規定されている(Ma et al., 2004；Jansen et al., 2005；Loi et al., 2005)。このアプローチには、特に試料が、後向きの解析用の周到な試験(mature study)から入手可能な場合に有利である。しかし、試験デザインが経験的であること、およびアジュバント療法では外科手術が交絡因子として持ち込まれるという2つの短所がある。というのは、全身療法に対する感受性にかかわらず、どの患者が外科手術によって治癒に至ったか、および再発しなかったかを知ることは不可能だからである。ネオアジュバント化学療法に関する臨床試験では、腫瘍の特徴と病理学的反応の直接の比較が可能となる(Ayers et al., 2004)。多数の細胞経路が破壊される可能性が高いために、細胞障害性化学療法レジメンの化学推測的試験には経験的な試験デザインが必要な一方、乳癌の内分泌療法は、ER介在型の腫瘍の成長および生存を特異的に標的とする。本発明の組成物および方法は、限定的で経験的な試験デザインのニーズに取って代わる、このER介在型の効果を見極め、および測定することが可能である。
第2のアプローチは、内分泌物質による治療後にインビボで発現が抑制される遺伝子を同定することである。このアプローチは、生検を繰り返し受ける患者の小さな標本サイズを対象とするが、薬剤および使用される用量の選択、治療後におけるさまざまな遺伝子の発現抑制のタイミングのばらつき、ならびにさまざまな腫瘍における治療効果のばらつきによって複雑となる。
第3のアプローチは、受容体の発現を可能な限り正確に定量することである。ERの免疫蛍光/免疫組織化学(IFIC)染色の半定量的な評価は、アジュバントタモキシフェン後の無病生存と関連する(Harvey et al., 1999)。例えば、中央参照検査施設における、16個の選択された遺伝子(大半は、ER、増殖、およびHER-2と関連する)のRT-PCRによる測定では、タモキシフェンが投与された結節陰性乳癌の女性の生存が推定されている(Paik et al., 2004)。最近の報告では、RT-PCRによるERのmRNAの測定によって、ERのIHC状態が93%の全般的精度で診断されている(Esteva et al., 2005)。最近では、同じRT-PCRアッセイ法によるERのmRNAの測定によって、アジュバントタモキシフェン後の生存が推定されることも報告されている(Paik et al., 2005)。このため、仮に遺伝子発現に関するマイクロアレイが、異なる検査室において標準化され得る方法でERのmRNAを高い信頼性で測定することが可能ならば、そのような測定によって、内分泌治療に対する反応が推定されるはずである。本明細書に記載された、本発明のある局面では、マイクロアレイによるERのmRNAの発現レベルの測定でも、アジュバントタモキシフェン療法後における遠隔無再発生存が推定されることが明らかである(表4および表5ならびに図6)。しかしながら、マイクロアレイによる他の遺伝子発現測定からも情報は得られる。
発明者らが選択した第4のアプローチでは、ER遺伝子の発現、およびER活性に由来する転写出力を、ハイスループットマイクロアレイのプラットフォームの利点を活かして測定する。このアプローチは理論的にあらゆる内分泌治療に適用され、ならびに経験的な発見および検証用の試験集団を必要としない。仮に、内分泌反応性の程度が連続的に変化すれば、特定の内分泌治療が、可能性の高い反応にマッチすると考えられる。一部の患者は、タモキシフェンによって良好な反応を示すであろうが、他の患者は、同じ程度に反応するために、より強力な内分泌治療を必要とする可能性がある。このアプローチの課題の1つは、ERレポーター遺伝子の数、および正しい測定対象となるERレポーター遺伝子を正確に見極めることである。このアプローチは、ERレポーター遺伝子を、Affymetrix U133Aアレイに由来する286例の乳癌プロファイルの大規模で独立したデータセットから規定することであった。これらの患者は必ずしも内分泌治療を受けている必要はなく、ER遺伝子の発現と最も強く相関する遺伝子を規定するために、個々の免疫組織化学的なERの状態または生存を知る必要も必ずしもない。286例という比較的大きな試料サイズであっても、発明者らは、98.5%の信頼率区間で上位50個のERと最も強く関連する遺伝子、および約90%の信頼区間で上位100個の最も強く関連する遺伝子を含めるために、200個の遺伝子をレポーター遺伝子として含めるべきであると算出した(図1)。これは、十分に大きなレポーター遺伝子セットが、乳癌におけるER活性に関する信頼性の高い転写シグネチャを捉えるために重要なことを意味する(Perou et al., 2000；Van't Veer et al., 2002；Gruvberger et al., 2001；Pusztai et al., 2003)。
仮に、ER関連遺伝子の発現、ERのmRNAの発現、および/またはER活性(ERレポーター遺伝子発現の算出された指標によって代表される)の定量的測定によって、ホルモン療法による利益が正確に推定されるならば、ERの発現および活性に関する連続的なゲノム規模の測定法を開発することが可能である。この規模は、以下のER陽性乳癌患者のサブセットの同定に使用可能な場合がある：(1)タモキシフェンのみによる利益が得られると予測される患者、(2)より強力な内分泌療法を必要とする患者、(3)内分泌療法とともに化学療法を必要とする可能性のある患者、または(4)いかなる内分泌療法による利益も期待できない患者。
試料中の少なくとも5個、25個、50個、100個、または200個のレポーター(ER関連)遺伝子の発現を評価するために、発明者らはまず、遺伝子発現ベースのER関連指標を作成した。次に、ER陽性およびER陰性の参照シグネチャまたは重心を、209人のER陽性対象、および77人のER陰性対象のそれぞれにおける200個のレポーター遺伝子の個々の対数変換発現値の中央値として表した。新規試料に関しては、対数変換された200個の遺伝子のER関連遺伝子の発現シグネチャと参照重心間の類似性を、HoeffdingのD統計量を元に決定した(Hollander and Wolfe, 1999)。Dは、2つの変数の併合順位決定(joint ranking)を考慮し、したがって、相関ベースの統計量とは異なり、非単調な関連を検出する(統計学的には、相関ベースの統計量より、独立性に関してかなり広いクラスの代替値を検出する)関連の頑健な(robust)尺度を提供する。ERレポーター指標(RI)は、ER+とER-の参照重心の類似性の差(RI=D+-D-)と定義した。
高ER依存性の転写活性を示す腫瘍の200個の遺伝子のシグネチャはER陽性の重心との類似性が高く、したがってD+はD-より大きくなり、かつRIは陽性となる。ER関連活性の低い腫瘍に関しては逆のことが言えるので、RIは小さいか、または陰性となる。D-を差し引くことで、ER陰性腫瘍におけるER関連遺伝子の発現の基礎レベルに対してレポーター指標が規準化される。このため、またDが分布によらない統計量であるため、RIはマイクロアレイデータの規準化に使用される方法に対して比較的不応性であり、したがってデータセットの全体を対象に算出可能である。RIから対内分泌療法感受性(SET)のゲノム指標を以下の式で算出した：SET=100(RI+0.2)3。オフセットを、大半の陽性値に対してRIに変換し、これを次に条件なしのBox-Coxベキ変換を使用して正規性に変換する。最後に、指数の最尤推定値を最も近い整数に丸め、および指標を最大値の10にスケーリングした。
本発明の態様は、エストロゲン受容体の活性に起因する転写出力を正確に定量することで、細胞内におけるエストロゲン受容体(ER)活性の臨床的に重要な測定法も提供する。ER経路またはER活性のこの尺度または指標は、この成長経路に対する依存性の指標または尺度であり、したがって、抗エストロゲン受容体ホルモン療法に対する可能性の高い感受性を示す。癌患者に使用されるホルモン療法、または有効性、費用、および副作用が変動する癌を予防するためのホルモン療法の数は増えつつある。本発明の局面は、乳癌患者またはER陽性乳癌患者、特に既存の免疫化学的アッセイ法によって確立されるER陽性状態の患者に対するホルモン療法の使用の是非、およびホルモン療法の期間に関する勧告、ならびにホルモン療法に対する感受性の高さを示す、患者の生検から測定されたER関連の転写活性の量に基づいて、患者に処方されることで、治療に対する予想される感受性に対して選択される治療にマッチするホルモン療法の種類に関する勧告の改善を試みる医師を支援することになる。
本発明の態様は経路特異的であり、任意の試料コホートに適用可能であり、ならびに遺伝子を、観察された臨床反応または病理学的反応に関連づける、発見および検証に関する試験の設計から実験的に得られる予測プロファイルの精度を制限する可能性のある固有の生物統計学的バイアスに依存しない。このアッセイ法の利点の1つは、ゲノム活性を臨床反応または病理学的反応に関連づける能力に加えて、定量的で、正確で、および異なる検査室で得られた結果と直接比較可能なことである。
本発明の1つの局面では、算出された指標は、ホルモン療法に対する可能性の高い反応を予測する情報を独立に提供し、および他の場合はエストロゲン受容体の発現のみを測定することで得られる反応の予測を改善する、細胞内においてエストロゲン受容体経路の活性を示す多くの遺伝子の発現を測定するために使用される。本発明は、臨床試験で得られるような、過去の試料に対する結果の直接比較を可能とする規準化標準(normalization standard)に対して将来の試料の発現値を標準化する方法を含む。本発明は、結果を算出して報告する生物統計学的な方法も含む。
本発明のある局面では、マイクロアレイによるER遺伝子およびER関連遺伝子の測定は、2つの異なるタイプの臨床試料(穿刺吸引細胞診試料および外科的組織試料)を解析した2つの異なる検査室に由来する標準化されたデータセットにおいて同等であること、ならびにこれらは、既存の免疫化学的アッセイ法によって規定されるERの状態を正確に診断することを示した。本発明のさらなる局面では、この手法によるER遺伝子およびER関連遺伝子の測定は、局所療法(外科手術/放射線療法)と、これに続くタモキシフェンによる術後ホルモン療法で治療された患者における遠隔無再発生存を独立に予測することが証明されている。なおさらなる局面では、これらの遺伝子の発現の測定は、このホルモン療法による生存の予測に関して、ERの既存の測定をしのぐことがわかっている。なおまたさらなる局面では、ER関連遺伝子の測定は、タモキシフェンで治療された女性の生存分析における、ER遺伝子発現の測定の予測精度を高めることがわかっている。
本発明のさらなる態様は、ERの発現および転写出力を測定、解析、および報告するためのキットを含む。キットは、マイクロアレイ、定量的RT-PCR、または他のゲノムプラットフォームの試薬および材料、ならびに記載された方法の少なくとも一部を実施するためのハードウェアおよび/またはソフトウェアを含んでもよいが、これらに限定されない。例えば、カスタムマイクロアレイ、または既存のマイクロアレイの解析法が想定される。また本発明の方法は、1つの結果を臨床試験の規模の結果と比較する報告システムにアクセスする、および該システムを使用する方法も含む。本発明のなおさらなる局面では、将来の試料からアッセイ法で得られる結果の値が、特定の臨床試験に由来する値などの過去の試料に由来するアッセイ法で得られた値の結果と直接比較可能なように、データ規準化のためのデジタル標準が想定される。
マイクロアレイによるERのmRNAおよびER関連遺伝子の測定の臨床的重要性も本発明で明らかとなる。現行の組成物および方法に対する、いくつかの例示的な利点は、以下を含むが、これらに限定されない：(1)さまざまな試料のタイプ間で、および検査室間で比較可能な、ERのmRNA発現の標準化された定量的報告、(2)ゲノムプロファイルを規定してアジュバント内分泌治療に対する反応を予測するさまざまな方法を使用すること、ならびに(3)ER関連レポーター遺伝子の発現を組み合わせることで、エストロゲン依存性、および内分泌療法に対する可能性の高い感受性を測定可能な規模または指標を開発すること。
マイクロアレイベースのERの判定の、ある態様の性能は、ERの評価に関する現在の免疫組織化学的な「ゴールド」スタンダードと関連して提示される。慣行的な臨床使用における、ERを対象としたIHCアッセイ法が完全ではないことに留意することは重要である。ERを対象とした既存のIHCアッセイ法は、さまざまな単剤ホルモン療法に対する反応に対して、ほどほどの陽性適中率(30〜60%)を示すに留まる(Bonneterre et al., 2000；Mouridsen et al., 2001)。偽陰性の結果が時に現われる場合もある。ERに関するIHCの結果に影響を及ぼす、検査室間において認められている見られる差の多くは部分的には、組織固定法、およびパラフィン組織切片中の抗原探索に絡む問題に起因する(Rhodes et al., 2000；Rudiger et al., 2002；Rhodes, 2003；Taylor et al., 1994；Regitnig et al., 2002)。最後にIHCは、少なくとも(陽性または陰性として報告される)定性的アッセイ法であり、および最大限でも(スコアとして報告される)半定量的アッセイ法である。ERを対象とした病理学的アッセイ法で内分泌療法に対する反応を予測可能な、さらに精度を改善する必要性は依然としてある。
マイクロアレイは、臨床試料からERの発現を測定する適切な方法となる。乳癌のAffymetrix U133A遺伝子チップなどのマイクロアレイ、微細針吸引(FNA)、コアニードル生検、および/または凍結腫瘍組織試料で測定されるERのmRNAのレベルは、酵素イムノアッセイ法による、および慣行的な免疫組織化学的手法によるタンパク質の発現と強く相関する。これは、ノーザンブロットによるERのmRNAの発現とERタンパク質の発現との間に関して過去に観察された相関と矛盾しない(Lacroix et al., 2001)。500個以上のERのmRNA(ESR1プローブセット205225_)の発現レベルは、82個のFNAの当初のセットにおいて、ER陽性腫瘍(IHC≧10%)を96%の全般的な精度で正しく同定し(95%CI、90%〜99%)、およびこの閾値は、94個の組織試料の独立群について95%の全般的な精度(95%CI、88%〜98%)で検証された(表3参照)。仮に、任意のERの染色がER陽性と見なされれば、全般的な精度はFNAに関して98%であり、および組織に関して99%となる。これらの結果は、遺伝子発現のマイクロアレイデータを元に、細胞学的試料および外科的試料から、ならびに異なる検査室から同等の結果が得られるという利点を活かして、ERの状態が確実に判定可能なことを意味する。適切に標準化されたデータ解析法によって、マイクロアレイプラットのフォームは、ERの状態に関する頑健な臨床関連情報も提供可能である。
ER陽性の乳癌は、生物学的挙動および内分泌感受性の連続を反映する可能性のあるERの発現の連続を含む。一部の乳癌は、転写プロファイルを元にER陽性の推定が困難であるという報告もあり、およびHER-2などの非エストロゲン性の成長作用は、悪性の自然歴を有する、この小さなサブセットの腫瘍において、より頻度が高いと報告されている(Kun et al., 2003)。実際に、ERのmRNAのレベルは、ERとHER2の両方が陽性の乳癌では低い(Konecny et al., 2003)。別のグループは、ERタンパク質のレベル(酵素イムノアッセイ法)を予測可能なcDNAアレイに由来する遺伝子発現シグネチャ、およびフローサイトメトリーによるS期の測定を推定する別のシグネチャを規定した(Gruvberger et al., 2004)。相互に関連するという、同研究者たちの得た知見は、ER陽性の低い乳癌の増殖性が高いという考え方を支持する。この関連は、増殖およびHER-2遺伝子群に関する値を加算し、ならびにER遺伝子群に関する値を差し引く「再発スコア」の算出にも織り込まれる(Paik et al., 2004；Paik et al., 2005)。非管理型クラスター解析に基づく、分子レベルにおける分類では、管腔型(luminal-type)(ER陽性)の乳癌のサブタイプを同定することで同じ結果が得られている(Sorlie et al., 2001)。ERの発現と、増殖および他の成長経路と関連する遺伝子間の逆の関係は、分化を、細胞が分化に伴って次第に増殖性を低下させ、およびER刺激に対する依存性を大きくしてゆくという連続的事象として見なすことで最もよく説明される。要するに、分化した腫瘍に見られる内分泌療法に対する大きな感受性と、それほど分化していない腫瘍に見られる化学療法に対するより大きな感受性との間には逆の関係があるということになる。このスケールによる測定は、治療の選択に有用な場合がある。
無作為臨床試験によって、生存に関する利益が、アロマターゼ阻害剤による追加的な内分泌療法を受ける一部の患者に、アジュバントタモキシフェンの5年後に(プラセボと比較して)見られることが明らかにされた(Goss et al., 2003；Bryant and Wolmark, 2003)。レトロゾール投与の2.4年後における死亡の相対的な減少は24%であるが、再発または新規原発に見られる絶対的な差は、2.4年後の時点でわずか2.2%であった(Goss et al., 2003, Burnstein, 2003)。長期に及ぶアジュバント内分泌療法で実際に利益を得る患者を同定する試験を行うことなく、ER陽性癌の全女性においてアジュバント内分泌治療の慣行的な延長を(場合によっては無期限に)提供するという結果的な決定は、未同定の少数者に利益を提供すると考えられるヘルスケアコミュニティにとって、費用が高額で、かつ潜在的に回避され得る診察である可能性がある(Buzdar, 2001)。したがって、ER関連遺伝子の発現の、このゲノムSET指標によって、中程度の内分泌感受性の患者を長期アジュバント内分泌療法の候補として同定可能なことを考慮することは有用である。
ゲノム規模の内因性の内分泌感受性は、臨床試験の対象とすべき最も適切な対象の選択のための優れた科学的基盤を提供する可能性もある。ATAC試験およびBIG 1-98試験では、それぞれ9,366人および8,010人の閉経後女性が登録され、ならびにいずれの試験においても、アジュバントアロマターゼ阻害によって、5年時における無病生存(DFS)に、タモキシフェンと比較して3%の絶対改善が認められた(Howell et al., 2005；Thurlimann et al., 2005)。ER陽性乳癌の全ての閉経後女性を対象とした第1選択の内分泌治療としてのアロマターゼ阻害は、この生存に関する利益を3%の患者においてかなりの費用で達成する可能性があり、ならびに有効かつ、より安価な治療(タモキシフェン)を相対的に下位に落とす可能性がある。SET指標などの指標に由来する、推定される部分的な内分泌感受性に基づく潜在的に情報量の多い対象の同定が、アジュバント試験の規模および費用を減じ、改善された治療によって、生存に関するより大きな絶対的な利益を示し、ならびに陽性の試験結果が出た後に慣行的な診察で個々の治療を受けるべき患者を特定することができる可能性も高い。
内分泌療法にかかる費用が嵩み、および複雑さが増すにつれて、単に予後のためだけでなく、内分泌物質療法の選択および期間の指針に使用する際に、強力な生物学的原理を元に臨床的有効性を示すためにも診断手段が必要となる。SET指標などの指標は、本来の予後ではなく、タモキシフェンに対する反応を予測可能であり、ならびに病期、悪性度、ならびにESR1およびPGRの発現レベルとは独立しているはずである。他のホルモン剤に関する試験に由来する試料によるSET指標の検証の継続は、この臨床的解釈の持続的な改善に役立つであろう。
（表１）ER関連ゲノム活性のレポーター遺伝子、および指標の算出における使用
Figure 2009507496
Figure 2009507496
Figure 2009507496
Figure 2009507496
Figure 2009507496
いくつかの局面では、任意の単剤療法に拘束されることは意図されないが、ERレポーター指標は、ERのmRNAの発現が強い腫瘍に重要である。仮にERのmRNAおよびレポーターの指標が高ければ、これは、タモキシフェンが単独で長期の生存上の利益に十分であると考えられる、内分泌依存性の状態が高いことを表す場合がある。ERのmRNA発現が強いがレポーター指標は低い患者は、タモキシフェンから初期の利益を得るようであるが、これは長期にわたっては維持されない。このような患者の腫瘍は、ある程度は内分泌依存性である可能性が高く、およびアジュバント使用時には、より強力な内分泌療法によって利益を得る可能性がある。一部の女性も、より強力な内分泌療法から利益を得る可能性がある。測定可能な規模のER遺伝子の発現およびゲノム活性は、ERまたは他のホルモン受容体の活性を標的とする任意の内分泌療法に応用可能な可能性がある。指標が、異なる内分泌療法の有効性と関連するという事実は、第1選択治療の選択(例えば化学療法か内分泌療法か)の指針に使用可能であり、可能性の高い内分泌感受性に基づく内分泌物質の選択に影響すると考えられ、およびおそらくER陽性乳癌の再発時には、内分泌感受性の再評価につながると考えられる。
臨床上の有用性に関しては一般的には、ER遺伝子の発現を測定するために、Affymetrix U133A GeneChip(商標)上のESR1(ERα遺伝子)に対する最適なプローブセットを規定することになる。ESR1 205225_プローブセットは、最高の中央値および最大の発現範囲、ならびにERの状態との最強の相関を生じる。なぜなら同プローブセットは、ESR1の最も3'末端側を認識するからである(www.affymetrix.comにあるNetAffx検索ツール)。各試料におけるmRNA配列の最初の逆転写(RT)は、mRNAの3'末端の固有のポリAテールから開始される。したがって、3'末端は任意のmRNA配列の最も代表的な部分である可能性が高く、および3'末端を標的とするプローブは一般に最強のハイブリダイゼーションシグナルを生じる。
本発明の他の局面では、任意の協力検査室で得られたマイクロアレイデータの標準化を可能とする生物統計学的な方法を使用することが好ましい。現時点で、複数の施設からのERに関するIHCの結果の直接比較は困難である。なぜなら、染色法の技術面が異なり、陽性および陰性の組織対照が個々の検査室によって異なり、ならびに染色の解釈が、個々の病理医の解釈、または使用される画像解析システムによる閾値の設定に従うからである(Rhodes et al., 2000；Rhodes, 2003；Regitnig et al., 2002)。定量的なRT-PCRアッセイ法の場合でも、対象遺伝子の発現は、各アッセイ法における1つのみ、または複数の内因性ハウスキーピング遺伝子に対して算出される。新鮮な試料からRNAを抽出する方法、およびAffymetrixマイクロアレイとのハイブリダイゼーションの調製は、標準化された検査室のプロトコルから利用可能である。しかしながら、デジタル標準(例えばU133A dCHIPデータセット)に対する、全ての乳癌試料に由来するマイクロアレイデータの一貫した規準化が、数千個の内因性対照遺伝子群の発現に対する全対象遺伝子の発現を一貫して算出することを見落とすべきではない。マイクロアレイ上の全遺伝子の発現レベルの標準化に、このような多数の対照を利用可能なことは、異なる試料タイプにおける、および異なる検査室におけるERのmRNAの発現レベルの測定値と同等の結果を説明可能な、頑健な数学的対照となる。Affymetrix U133Aアレイを使用する乳癌試料のデータの規準化に、合意されたdCHIP標準を採用することは、検査室における臨床試験に利用可能な、および慣行的な診断に利用可能なデジタル標準につながる可能性がある。
有用な臨床アッセイ法を開発するために標準解析ツールを確立することの意義は明らかである。診断目的のマイクロアレイが、中央参照検査室を介して臨床に導入される場合、一様のデータの規準化と標準化された実験手順は、中央検査室による内部における品質管理手順を必要とする。しかしながら、各施設が同じマイクロアレイプラットフォームを使用する標準的な手順に従って個々のプロファイリングを行う分散的なシステムでは、1つのデジタル標準が、データの規準化に利用されるべきある。これにより異なる検査室が、共通の標準と直接比較可能なデータを得ることが可能となる。
（表２）治療に対する癌細胞の反応性を示す遺伝子
Figure 2009507496
Figure 2009507496
Figure 2009507496
Figure 2009507496
癌治療の他の既知の方法に加えて、ホルモン感受性の癌を有すると同定された患者の治療にホルモン療法を使用することができる。その経路を刺激または阻害するホルモンまたは他の化合物は、ホルモン受容体に結合して、成長に必要なホルモンを吸収する癌の能力をブロックすることが可能である。ホルモン療法は、ホルモンの供給を変化させることで腫瘍の成長を阻害すること、または腫瘍を縮小させることが可能である。典型的には、このような癌治療は、ホルモン感受性の癌にのみ作用する。仮に癌がホルモン感受性であれば、患者は、癌治療の一部としてのホルモン療法から利益を得る可能性がある。ホルモンに対する感受性は通常、検査室で腫瘍の試料を採取し(生検)、および解析を行うことで判定される。
ホルモン受容性の可能性が極めて高い癌は、乳癌、前立腺癌、卵巣癌、および子宮内膜癌を含む。しかしながら、これらのタイプの癌の全てがホルモン感受性というわけではない。このため癌は、ホルモン療法が適切であるかどうか、解析して判定しなければならない。
ホルモン療法は、外科手術、放射線療法、および化学療法を含む他のタイプの癌治療と組み合わせて使用することができる。ホルモン療法は、腫瘍を除去する外科手術の前などの、原発性癌の治療の前に使用することが可能であり、これはネオアジュバント療法と呼ばれる。ホルモン療法は時に腫瘍を、外科手術中の除去が容易となるように、より管理可能な大きさに縮小させることができる。
ホルモン療法は時に、癌の再発を防ぐ取り組み(アジュバント療法)として、一次治療に加えて--通常は後で--行われる。進行性前立腺癌や進行性乳癌などの進行性(転移性)の癌の場合は、ホルモン療法が一次治療として使用されることがある。
ホルモン療法は、以下を含む複数の様式で行われる場合がある：(A)外科手術--外科手術は、以下を含む、ホルモンを産生する身体の一部分を除去することで体内のホルモンレベルを低下させることが可能である：睾丸(精巣摘除または性腺摘除)、閉経前女性の卵巣(卵巣切除)、閉経後女性の副腎(副腎切除)、女性の下垂体(下垂体切除)。一部の薬剤は、多くの状況で手術によるホルモン抑制作用を倍加(duplicate)できるので、ホルモン療法には手術より薬剤が高頻度で使用される。また、睾丸または卵巣の除去は、子どもを設けるか否かという個人の選択肢を狭めることになるので、若年者は手術より薬剤を選択する可能性が高い。(B)放射線--放射線は、ホルモンの産生を抑制するために使用される。外科手術について言えるように、これは、睾丸、卵巣、ならびに副腎および下垂体におけるホルモンの産生を停止させるために極めて一般的に使用されている。(C)薬剤--さまざまな薬剤が、エストロゲンおよびテストステロンの産生を変化させることができる。薬剤は丸剤状で、または注射によって投与可能である。ホルモン受容性の癌に対する最も一般的なタイプの薬剤は、以下を含む：(1)癌の成長を促進または支持するホルモンと相互作用する癌細胞の能力をブロックする抗ホルモン剤。このような薬剤はホルモンの産生を減じないが、抗ホルモン剤は、これらのホルモンを使用する能力をブロックする。抗ホルモン剤は、乳癌用の抗エストロゲン剤であるタモキシフェン(Nolvadex)およびトレミフェン(Fareston)を、ならびに前立腺癌用の抗アンドロゲン剤であるフルタミド(Eulexin)およびビカルタミド(Casodex)を含む。(2)アロマターゼ阻害剤--アロマターゼ阻害剤(AI)は、閉経後女性でエストロゲンを産生する酵素を標的とし、したがって腫瘍に燃料を供給するように利用され得るエストロゲンの量を減じる。AIは閉経後女性のみに使用されている。なぜなら、この薬剤は、閉経を迎えていない女性ではエストロゲンの産生を予防できないからである。承認されているAIは、レトロゾール(Femara)、アナストロゾール(Arimidex)、およびエキセメスタン(Aromasin)を含む。AIが癌の男性に有用か否かは不明である。(3)黄体形成ホルモン放出ホルモン(LH-RH)のアゴニストおよびアンタゴニスト--LH-RHアゴニスト--アナログと呼ばれることもある--ならびにLH-RHアンタゴニストは、身体にホルモンを産生するように知らせる脳内機構を変化させることでホルモンのレベルを低下させる。LH-RHアゴニストは本質的に、女性の場合は卵巣の除去、または男性の場合は睾丸の除去という外科手術に代わる化学的代替策である。仮に彼らが、将来に子どもを設けることを望み、および外科的な性腺摘除を避けたいと考える場合は、癌の種類に依存して、この経路を選択することが可能である。大半の例では、これらの薬剤の作用は可逆的である。LH-RHアゴニストの例は以下を含む：前立腺癌用にはリュープロリド(Lupron、Viadur、Eligard)、乳癌および前立腺癌用にはゴセレリン(Zoladex)、卵巣癌および前立腺癌用にはトリプトレリン(Trelstar)、ならびにアバレリクス(Plenaxis)。
1つのクラスの薬物が、選択的エストロゲン受容体修飾薬またはSERMである。SERMは、乳房および特定の他の組織において細胞内のエストロゲン受容体を占有することでエストロゲンの作用をブロックする。SERMは、タモキシフェン(商品名：Nolvadex、一般名はクエン酸タモキシフェン)；ラロキシフェン(商品名：Evista)、およびトレミフェン(商品名：Fareston)を含むが、これらに限定されない。
実施例
以下の実施例は、本発明のさまざまな態様を説明する目的で提供され、および本発明をいかなる様式でも制限することを意味しない。当業者であれば、本発明が目的を実施するために、ならびに言及された目的および利点、ならびに本発明に固有のそのような目的(object)、最終目的(end)、および利点を得るために良好に適用されることを容易に理解するであろう。本明細書に記載された方法とともに示すこれらの実施例は、好ましい態様の代表を意味するものであり、例示的なものであり、および本発明の範囲を制限するとは意図されない。実施例に含まれる変更、および請求項によって規定される本発明の趣旨に含まれる他の使用は、当業者であれば思いつくであろう。
実施例1
材料および方法
患者および試料
試験は、以下のさまざまなコホートの試料を使用して実施した：テキサス大学MDアンダーソン癌センター(MDACC)における、術前アジュバント化学療法前の132人の患者(82人がER陽性)、転移性(AJCC IV期)のER陽性乳癌であるMDACCにおける18人の患者、アジュバントタモキシフェンで一様に治療された3施設における患者277人(109人は英国オックスフォードから；87人は英国ロンドンのガイ病院(Guy's Hospital)から；81人はスウェーデンのウプサラから)、および全身化学療法を受けていない1施設における結節陰性の疾患の患者286人(209人がER陽性)。MDACCでは、原発性乳癌の治療前の微細針吸引(FNA)試料は23ゲージの針を使用して得られ、および1〜2回の継代に由来する細胞が、1 mlのRNAlater(商標)溶液(Ambion, Austin TX)を含むバイアル内に回収されて使用時まで-80℃で保存され、一方で保管用凍結試料については、切除された癌、転移性の癌、ER陽性の乳癌を対象に評価を行った。全ての患者が、研究用に試料を採取するための自発的な参加であることに関して同意文書に署名した。他の施設では、手術で摘出された原発性乳癌の新鮮な組織試料は、OCTコンパウンドによって凍結され、および-80℃で保存された。
この試験に参加した患者には浸潤性の乳癌が見られ、ならびにエストロゲン受容体(ER)の発現に関して、免疫組織化学的(IHC)アッセイ法、および/または酵素イムノアッセイ法(EIA)による特徴付けが行われた。ERを対象とした免疫組織化学的(IHC)アッセイ法は、ホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)組織切片、またはCamoy法で固定されたFNA塗抹標本を対象に、以下の方法で実施された：FFPEスライドが最初に脱パラフィン処理され、次にスライド(FFPEまたはFNA)を希釈段階の低下するアルコール中に通過させ、再水和し、過酸化水素で(5分)処理し、スライドをトリス-EDTA緩衝液中に95℃で45分間にわたって蒸気処理することで抗原腑活液(antigen retrieval)に曝露し、20分間をかけて室温(RT)に冷却し、および一次マウスモノクローナル抗体6F1 1(Novacastra/Vector Laboratories, Burlingame, CA)と1:50の希釈率で室温で30分間インキュベートした(Gong et al., 2004)。残りの手順については、製造業者(Dako Corporation, Carpenteria, CA)の指示書に従って、エンビジョン(Envision)法をDako Autostainer社製の装置で行った。次にスライドをヘマトキシリンで対比染色し、清澄化し、およびマウントした。適切な陰性および陽性の対照を含めた。OXFに由来する96の乳癌は、文献に記載された手順による酵素イムノアッセイ法でER陽性であり、10フェムトモルを上回るER/mgタンパク質を含んでいた(Blankenstein et al., 1987)。
免疫組織化学アッセイ法(IHC)および/または酵素イムノアッセイ法(EIA)を用いて特徴付けられるエストロゲン受容体(ER)の発現
MDACCではIHCによるERの染色が以下のように解釈された：10%以上の腫瘍細胞が核染色を示した場合は陽性(P)、10%未満の腫瘍細胞の核が染色時は低発現(L)、および核染色が見られない場合は陰性(N)。低発現(10%未満)は、慣行的な患者のケアでは陰性と報告されるが、患者の一部はホルモン療法によって潜在的に利益を得る(Harvey et al., 1999)。
RNAの抽出および遺伝子発現のプロファイリング
MDACCのFNA試料からRNAをRNAeasyキット(商標)(Qiagen, Valencia CA)を使用して抽出した。RNAの量および質をDU-640 U.V.分光光度計(Beckman Coulter, Fullerton, CA)で評価し、およびOD260/280比が1.8以上で、かつ総RNA収量が1.0 μg以上の場合に、後の解析に適切であると見なした。Trizol(InVitrogen, Carlsbad, CA)を、製造業者の指示書に従って使用してRNAを組織試料から抽出した。RNAの質を、Bioanalyzer(Agilent Technologies, Palo Alto, CA)によって得られたRNAプロファイルに基づいて評価した。FNA試料と組織試料の細胞組成に見られる差については文献に報告されている(Symmans et al., 2003)。簡単に説明すると、FNA試料は平均して80%の腫瘍細胞、15%の白血球、および極めてわずかな(5%未満)の非リンパ系の間質細胞(内皮細胞、線維芽細胞、筋線維芽細胞、および脂肪細胞)を含み、一方で組織試料は平均して50%の腫瘍細胞、30%の非リンパ系間質細胞、および20%の白血球を含む(Symmans et al., 2003)。標準的なT7増幅プロトコルを使用して、マイクロアレイに対するハイブリダイゼーション用のcRNAを作製した。第2ラウンドの増幅は実施しなかった。簡単に説明すると、各試料に由来する総RNA中のmRNAの配列を、Superscript IIでT7-(dT)24プライマーの存在下で逆転写してcDNAを得た。第2の鎖のcDNA合成は、DNAポリメラーゼI、DNAリガーゼ、およびRnase Hの存在下で行った。2本鎖のcDNAをT4 DNAポリメラーゼを使用して平滑末端化し、およびフェノール/クロロフォルム抽出法で精製した。2本鎖cDNAのcRNAへの転写は、ビオチン-リボヌクレオチドの存在下でBioArray High Yield RNA転写物ラベリングキット(Enzo Laboratories)を使用して行った。ビオチン標識されたcRNAを、Qiagen RNAeasyカラム(Qiagen Inc.)を使用して精製し、定量し、および94℃で35分間かけて、1×断片化用緩衝液の存在下で断片化した。各試料に由来する断片化cRNAを、各Affymetrix U133A遺伝子チップに42℃で一晩かけてハイブリダイズさせた。U133Aチップは、13,739個のヒトUniGeneクラスター(遺伝子)に対応する22,215個の異なるプローブセットを含む。ハイブリダイゼーションのカクテルを、Affymetrixの技術マニュアルに記載の手順で調製した。dCHIP Vi.3ソフトウェア(インターネット(dchip.org)経由で入手可能)を使用して、プローブレベルの強度、および各チップの強度中央値、プローブセットの外れ値の割合(%)、および1つのプローブの外れ値の割合(%)を含む質関連の尺度を生成した。
マイクロアレイデータの解析
各マイクロアレイに由来する生の強度ファイル(CEL)をdChip V1.3ソフトウェア(dchip.org)を使用して規準化した。規準化後に、75パーセンタイルのピクセルレベルを、マイクロアレイ上の個々の特徴に対応する強度レベルとして使用した(ワールドワイドウェブ経由でmdanderson.org/pdf/biostats_utmdabtr00503.pdfを参照)。各プローブセットの多数の特徴を、強度の1つの尺度を作るための完全なマッチモデルを使用して集めた。
ERレポーター遺伝子の規定
ERレポーター遺伝子は、286例の結節陰性乳癌試料に由来するAffymetrix U133Aの転写プロファイルの独立した公開データセットから規定した(Wang et al., 2005)。発現データを、1つのアレイにつき600個の平均プローブセットの強度に対して規準化した(Wang et al., 2005)。同データセットをフィルター処理して、極めて可変的な発現を示す9789個のプローブセットを得た(P0≧5、P75〜P25≧100、およびP95/P5≧3(Pqは、各プローブセットに関する強度のqパーセンタイル)。これらは、ERのmRNA(ESR1プローブセット205225_at)の発現の順位が、スピアマン(Spearman)のrho(Kendall and Gibbons, 1990)によって決定され、うち2217個のプローブセットはESR1と有意に、かつ正に相関した(相関係数のt検定、片側有意性レベルは99.9%、および推定される偽発見率(FDR)は0.45%)。次に、相関係数における、および結果として得られるプローブセットの順位決定におけるサンプリング時のばらつきの原因となるレポーター遺伝子セットのサイズを、ブートストラップベースの方法で決定した(Pepe et al., 2003)。データセット全体を対象レベルで交換することで1000回にわたって再サンプリングした(すなわち286人の対象の1人が、ブートストラップ試料中に選択され、同対象に由来する2217個の候補プローブセットをデータセットに含めた)。各プローブセットの順位を、各ブートストラップデータセット中におけるESR1との相関にしたがって決定した。特定の長さ(k)のレポーター遺伝子セットにおける各プローブセット(g)に関する選択の確率(P)をP[Rank(g)≦k]として算出した。類似の算出によって、任意のサイズの試験に由来する真に同時発現される遺伝子の検出力の推定値を得た(Pepe et al., 2003)。
ESR1と真に同時発現される遺伝子の選択確率は1に近いが、低次のプローブセットでは、選択確率は速やかに小さくなる(図1)。上位50のER関連プローブを選択する確率は、ERレポーター遺伝子リストが200個のプローブを含む場合は98.5%であり、100個のプローブを含む場合は87.0%であり、および50個のプローブを含む場合は41.3%となる(図1)。順位が上位の200個のプローブを有するERレポーターのリストは、上位50個のプローブを98.5%の確率で、および上位100個のプローブを約93%の確率で含む場合がある(図1)。順位の分布は、順位中央値が1に近いESR1と強く相関する遺伝子については極めて密(tight)になる(図2)。しかしながら、順位中央値と、順位の分布のばらつきのいずれも、ESR1と中程度に相関する遺伝子に関しては上昇する。スピアマンのrhoが0.65を上回る遺伝子に関する遺伝子順位は200個未満であり、例外として数個の外れ値が見られる(図2)。したがって、相関係数に関する任意のカットオフの選択によるレポーター遺伝子の選択とは逆に、このアプローチでは、ESR1と最も強く相関する100個の遺伝子が高い検出力(>93%)で同定される。レポーター遺伝子セットのサイズを、ブートストラップ推定選択確率(図1)、および上位100の真に同時発現される遺伝子を90%を上回る検出力で検出するための必要条件を元に、200プローブセットとなるように選択した。当初のデータセットを、対象レベルで交換して再サンプリングした(すなわち286人の対象の1人がブートストラップ試料中に選択される場合、1000個の異なるブートストラップデータセットを作るために、同対象に由来する2217個の候補プローブセットをデータセットに含めた)。各候補プローブセットの順位を、各ブートストラップデータセット内におけるESR1との相関にしたがって決定し、および各プローブセットの順位決定における確実性の程度を選択確率Pg(k)に関して定量した。特定の長さ(k)のレポーター遺伝子セットにおける各プローブセット(g)の選択確率(P)をP[Rank(g)]≦kと算出した。
発現指標(対内分泌治療感受性指標)の算出
新規試料中の200個のレポーター遺伝子の発現を定量するために、発明者らはまず、遺伝子発現ベースのER関連指標を作製した。次に、ER陽性およびER陰性の参照シグネチャまたは重心を、209人のER陽性対象、および77人のER陰性対象のそれぞれにおける200個のレポーター遺伝子の個々の対数変換発現値の中央値として表した。新規試料に関しては、対数変換された200個の遺伝子のER関連遺伝子の発現シグネチャと参照重心間の類似性を、HoeffdingのD統計量を元に推定した(Hollander and Wolfe, 1999)。Dは、2つの変数の併合順位決定を考慮し、したがって、相関ベースの統計量とは異なり、非単調な関連を検出する(統計学的には、相関ベースの統計量より、独立性に関してかなり広いクラスの代替値を検出する)関連の頑健な尺度を提供する。ERレポーター指標(RI)は、ER+およびER-の参照重心の類似性の差：RI=D+-D-と定義した。
高ER依存性の転写活性を示す腫瘍の200個の遺伝子のシグネチャはER陽性の重心との類似性が高く、したがってD+はD-より大きくなり、かつRIは陽性となる。ER関連活性の低い腫瘍に関しては逆のことが言えるので、RIは小さいか、または陰性となる。D-を差し引くことで、ER陰性腫瘍におけるER関連遺伝子の発現の基礎レベルに対してレポーター指標が規準化される。このため、またDが分布によらない統計量であるため、RIはマイクロアレイデータの規準化に使用される方法に対して比較的不応性であり、したがってデータセット全体を対象に算出可能である。RIから対内分泌療法感受性(SET)のゲノム指標を以下の式で算出した：SET=100(RI+0.2)3。オフセットを、大半の陽性値に対してRIに変換し、これを次に条件なしのBox-Coxベキ変換を使用して正規性に変換する。最後に、指数の最尤推定値を最も近い整数に丸め、および指標を最大値の10にスケーリングした。
遠隔無再発生存(DRFS)の統計学的解析
遠隔無再発生存(DRFS)を、乳房の外科手術から遠隔転移の診断までの間隔と規定した。タモキシフェン治療後における遠隔再発リスクに対する共変量効果を、施設によって層別化された多変量Cox比例ハザードモデルでlog-rank検定で評価した。発明者らは、可能性の高い対内分泌療法感受性(SET指標)のゲノム測定値、エストロゲン受容体(ESR1、プローブセット205225)の遺伝子発現レベル、ならびにプロゲステロン受容体(PGR、プローブセット208305)、診断時の年齢、腫瘍の組織学的悪性度、および腫瘍の病期を共変量に含めた(米国癌合同委員会(AJCC)の改訂病期分類法)。ESR1は正規分布したが、PGRレベルは対数変換後に正規性を示した。SET指標と10年時DRFSが連続的な関係にあることを決定するために、データを、唯一の共変量としてのSET指標について2度の自由度をもつ平滑化スプライン近似を有するCox比例ハザードモデルでフィッティングさせた(Therneau and Grambsch, 2000)。ベースラインの累積ハザード比を、Nelson-Aalen推定量を元にCoxモデルから推定し、および次に推定遠隔再発率を生存関数のBreslow型の推定量から得た。生存推定値の信頼区間を、累積対数ハザードのTsiatisの分散推定値を元に算出した(Therneau and Grambsch, 2000)。類似の方法で、ESR1およびPGRの発現とDRFS間に連続的関係があることを決定した。
年齢、組織学的悪性度、病期、中央値で2分化されたESR1、中央値で2分化されたPGR、および3分化されたSET指標変数と関連するDRFSを、異なる閾値を使用して推定するために、データセット(n=277)の全体に対して、層別化された多変量Coxモデルをフィッティングすることによって決定されたSET指標値のカットオフポイントを使用して、可能性の高い対内分泌療法感受性を低、中、または高に分類した。このモデルに関しては、最大またはほぼ最大の対数プロファイル尤度を生じる閾値を、DRFS推定時の情報量が最も多いカットポイントとして選択した(Tableman and Kim, 2004)。続く、非治療患者の解析では、同じ閾値を維持した。全ての統計学的算出はR(R Development Core Team, 2005)で行った。
実施例2
ER mRNAの発現レベルとERの状態との相関
マイクロアレイ実験で得られたESR1(ER)遺伝子の発現の強度値を、82個のFNA試料(MDACC)を対象とした標準的なIHCおよび酵素イムノアッセイ法で得られた結果と比較した。Affymetrix U133A GeneChip(商標)は、ESR1のmRNAを異なる配列の位置において認識する6つのプローブセットを有する。82個のFNAデータセットを使用した異なるプローブセットの比較を表3に示す。全てのESR1プローブセットは、免疫組織化学的手法で判定されたERの状態と強い相関を示した(Kruskal-Wallis検定、p<0.0001)。プローブセット205225_が、最大の平均、中央値、および発現の範囲を示し、ならびにERの状態と最も強く相関した(スピアマンの相関、R=0.85、表3)。
（表３）ERα遺伝子(ESR1)を同定する6つのプローブセットの平均、中央値、および発現の範囲を、82個のFNA試料に由来する結果を用いて比較する。個々のESR1プローブセットの発現は、ERの状態(陽性、低、または陰性)、およびESR1 205225_プローブセットの発現と相関する(R値、スピアマンの順位相関検定)。
Figure 2009507496
実施例3
ERレポーター遺伝子
順位が上位の遺伝子の一貫した同定は、データセットの大きさや、候補遺伝子とESR1の間における、基礎となる真の関連の強度などの、相関係数に見られるサンプリング時のばらつきに影響する因子に依存する。発明者らは、ブートストラップで得られた1000個のデータセットから推定された選択確率に関して、候補ERレポーター遺伝子の順位決定における一貫性を評価した。図1は、選択確率が、順位が上位のプローブに関して高かったことを示す。すなわち順位が上位のプローブは、一貫してリストの上位に位置づけられたが、それは、順位の上昇に伴って速やかに減少した。さらに、任意の順位の候補遺伝子の選択確率には、選択された候補プローブの数に対する強い依存性が認められた。例えば、真に上位50個のER関連プローブを一貫して選択する確率は、上位200個の候補プローブの選択時は98.5%であり、上位100個のプローブの選択時は87.0%であり、および上位50個の候補プローブの選択時は41.3%にとどまる(図1)。これらを元に発明者らは、生物学的に重要であると推定される、ESR1と最も強く関連する100個のプローブがレポーター遺伝子に約90%の確率で確実に含まれるようにするために、ERレポーターリストを、順位が上位の200個のプローブを含むものと規定した。リスト全体は、163個の異なる遺伝子、および7個の特徴付けられていない転写物を代表する200個のプローブセットを含んでいた(ESR1を検出するものは除く)(表1)。
実施例4
ESR1の発現に依存しないERレポーター指標
ERレポーター指標(RI)を、タモキシフェン治療群と、リンパ節陰性の非治療群に関して算出した。RIは、ER陽性対象では顕著に陽性であり、およびER陰性対象では顕著に陰性であり、2つのER-条件つき分布は異なり、および良好に分離しており(図3Aおよび図3B)、これは、ERのRIがER関連活性の指標となることを裏づけている。ERのRIのレベルが、ESR1のmRNAの発現レベルと相関するか否かを評価するために、RIを両群についてESR1の発現に対してプロットした(図3Cおよび3D)。ESR1のmRNAとRIはいずれもER陰性対象では低かったが、ER陽性対象に明瞭な傾向は認められなかった。これは、たとえエストロゲンレポーター遺伝子がESR1と同時に発現すると同定されたとしても、ERレポーター指標によって捕捉されたこの群の遺伝子の全体的な発現パターンが、ESR1によっては捕捉されないERシグナル伝達に関する情報を担うことを示唆する。
実施例5
レポーター遺伝子およびSET指標の再現性
インビボにおける転写およびマイクロアレイハイブリダイゼーションの過程を、35個のFNA試料に由来する残存試料のRNAを使用して繰り返し行った。35個の当初の、および反復時の試料ペアから、遺伝子発現の測定値および算出された指標に優れた再現性を示すことが示された(図4)。一致相関係数は以下の通りとなった(Lin, 1989；2000)：ESR1の発現測定値のペアでは0.979(95%CI 0.958〜0.989)、PGRの発現では0.953(95%CI 0.909〜0.976)、ERレポーターの指標値では0.985(95%CI 0.972〜0.992)、および良好な精度を示す(45°の直線からの最適フィットライン(best fit line)の偏位が最小)SET指標測定値のペアでは0.972(95%CI 0.945〜0.986)であり、ならびに全ての例について精度は良好であった。
実施例6
ERレポーター遺伝子の特徴付け
200個のERレポータープローブセットは、163個の固有の遺伝子、および7個の特徴付けられていない転写物を示す(表1)。これらは、第5染色体上の23個の遺伝子を代表する27個のプローブセット、および第1染色体上の18個の遺伝子に対応する20個のプローブセットを含む。163個の遺伝子をKEGG経路データベースにマッピングしたところ、複数のシグナル伝達経路の代表が、接着斑、Wnt、Jak-STAT、およびMAPKのシグナル伝達経路を含むことがわかった。さらに、遺伝子オントロジー(GO)のカテゴリーへのマッピングから、生物学的過程である「脂肪酸代謝」、「ピリミジンリボヌクレオチド生合成」、および「アポトーシス」が、超幾何学的な検定を元に、この集合において、偶然に対しては多すぎることが判明した(p値<0.03)。ER陽性およびER陰性の乳癌に関するレポーター遺伝子の分布は明瞭であり、ならびに良好に分離しており、ER関連活性の指標と一致していた(図3Aおよび図3B)。ESR1もレポーター遺伝子もER陰性対象では低かったが、ER陽性対象では明瞭な相関は認められなかった(図3Cおよび図3D)。したがってERレポーター遺伝子はESR1と同時発現することがわかったが、この群の遺伝子の全体的な発現パターン(指標によって捕捉されたもの)は、ER遺伝子の発現レベルのみに依存しないERのシグナル伝達に関する情報を担う。
実施例7
アジュバントタモキシフェン療法後の遠隔再発
単変量Cox比例ハザードモデルを用いて、アジュバントタモキシフェン治療の10年後における遠隔再発のリスクの評価を、エストロゲン受容体遺伝子(ESR1)、プロゲステロン受容体遺伝子(PGR)、および対内分泌療法感受性(SET指標)に関するレポーター遺伝子の200個の遺伝子の発現レベルの連続関数として行った(図5)。ER遺伝子の発現(ESR1、図5A)は、10年再発率の有意な予測因子ではなかった(LRT p=0.16)が、より高いプロゲステロン受容体遺伝子の発現(PGR、図5B)は、より低い10年時の再発率と有意に関連していた(HR 0.62；95%CI 0.44〜0.88；LRT p=0.005)。より高いSET指標のレベル(図5C)も、より低い10年時の再発率と有意に関連していた(HR 0.70；95%CI 0.56〜0.86；LRT p<0.001)。SET指標が2に満たない対象の10年時における平均無再発生存は57.1%であり(95%CI 41.1〜80.3)、SET指標が5を上回る対象については90.0%であった(95%CI 82.5〜97.7)(図5C)。
実施例8
非治療患者における遠隔再発−予後とは無関係なSET指標
DRFSに認められる差が、アジュバントタモキシフェンによる利益ではなく、無痛性の予後に起因する可能性を明らかにするために、全身アジュバント療法を受けなかった209人のER陽性患者におけるDRFSの潜在的な予後因子として同じ共変量を評価した。タモキシフェン治療群に見られる効果と一致して、ERの発現レベル(ESR1、図6A)は、非治療患者の5年再発率と有意に関連しておらず(LRT p=0.75)、およびより高いプロゲステロン受容体(PGR、図6B)は、より低い5年時再発率と有意に関連していた。(HR 0.78、95%CI 0.67〜0.90；LRT p<0.001)。しかしながら、非治療患者における5年時再発率に対するSET指標(図6C)の作用は小さく、およびわずかに有意であった(HR 0.90, 95%CI 0.82〜1.00；LRT p=0.043)。
実施例9
多変量生存解析におけるゲノム予測因子の独立性
連続的な遺伝子発現ベースの予測因子(ESR1、PGR、およびSET指標)を、患者の年齢、腫瘍の組織学的悪性度、およびアジュバントタモキシフェン治療を受けたER陽性患者の腫瘍のAJCC病期と関連する多変量Coxモデルで評価した。SET指標は、アジュバントタモキシフェン治療後における再発の有意な予測因子であり(HR 0.72；95%CI 0.54〜0.95)、一方でPGR発現の作用は統計学的に有意ではなかった(表4、治療患者)。逆に、アジュバント療法を受けなかったER陽性の乳癌患者の評価を同じ多変量モデルで行ったところ、PGRの発現は独立に予後を予測した(HR 0.72；95%CI 0.58〜0.89)が、SET指標の効果は統計学的に有意ではないことが判明した(表4、非治療患者)。したがってSET指標は、アジュバントタモキシフェン療法から得られる利益を独立に予測したが、アジュバント療法を受けなかったER陽性の乳癌患者については予後を予測できなかった。
（表４）ER陽性の乳癌患者におけるDRFSの連続的な遺伝子発現ベースの共変量の多変量Cox解析。治療を受けた患者(左のカラム)は、アジュバントタモキシフェンの投与を受け、非治療患者(右のカラム)は結節陰性の疾患を有し、およびアジュバント療法を受けなかった。‡PGRの発現値は対数変換した。
Figure 2009507496
SET指標は、乳癌試料中のER関連遺伝子の発現を測定するために、これが内因性の内分泌感受性を示すと仮定して開発された。発明者らはSET指標が、タモキシフェンが唯一のアジュバント療法として投与された女性(図2)における10年時無再発生存の改善と、急勾配(steep)かつ直線的に関連すること、ならびに悪性度、病期、年齢、ならびにESR1およびPGRの発現レベル(表4)を含むDRFSの多変量解析における唯一の有意な因子であることを見出した。SET指標から得られる情報は大半が、予後より内分泌治療に由来する利益を予測する(図6、表4)。
実施例10
SET指標によって規定された内分泌感受性のクラス
内分泌感受性(SET)のゲノム指標(図5C)に対する、遠隔再発の尤度のほぼ直線性の関数的な依存性によって、2つのカットポイントの特定によって3つのクラスを規定することが可能となる。最適な閾値は、多変量Coxモデルにおける3分化されたSET指標の予測能を最大化するように選択され、ならびに指標値3.71および4.23にそれぞれ対応する、SET分布の50パーセンタイルおよび65パーセンタイルに見られた。内分泌療法に対する推定感受性の3つのクラス(低い感受性、中程度の感受性、および高い感受性)を、2分化された年齢、組織学的悪性度、AJCC病期、ならびにESR1およびPGRの中央値で2分化された遺伝子発現を含む、施設によって層別化された多変量Coxモデルで評価した。タモキシフェン療法後における遠隔再発の尤度は、低SET群と比較して高SET群で有意に低かった(HR=0.24, 95%CI 0.09〜0.59, p=0.002)。中SET群と低SET群の間に有意差は認められなかった(HR=0.67；95%CI 0.30〜1.49；p=0.33)。
実施例11
遠隔無再発生存と相関するSET指標およびクラス
無再発生存のカプラン-マイヤー(Kaplan-Meier)推定量を、アジュバントタモキシフェンの投与を受けたER陽性の乳癌患者(図7A)と、アジュバント療法を受けなかった患者(図7B)の間におけるSET指標の3つのクラスを対象に比較した。高いSETを示した対象の35%に改善が見られ、およびアジュバントタモキシフェンによる持続的な生存利益が認められたが、低いSETを示した対象の50%には、アジュバントタモキシフェンからそれほど多くの利益は得られなかった(図7A)。最も興味深い点は、対象の15%が中程度のSETであったことである。非治療コホート(図7B)では、中程度のSETを示した対象には、低SET対象と類似の予後が見られた。しかしながら、タモキシフェン投与コホート(図7A)では、中SET対象には、高SET対象と類似の予後が、追跡期間の最初の6〜7年間に見られた。さらに、内分泌療法を終了した2年以内に、中程度のSETを示したこれらの患者には、遠隔再発が、追跡期間の最初の3〜4年間において、低SET群と同等の速度で見られ始めた(図7Aおよび図7B)。最後に、PGRの発現(図3Cおよび図3D)に基づく無再発生存のカプラン-マイヤー推定量により、PGRの予後および予測に関する統合された効果が認められ(図5Bおよび図6Bにも示す)、ならびにタモキシフェン治療対象におけるSETに比べて生存曲線のそれほど顕著でない分離がわかる(図7Aおよび図7C)。
発明者らは、このコホートを既知の結節状態によって層別化した場合に、SETクラスが、アジュバントタモキシフェンによる治療を受けた患者のDRFSに及ぼす効果を認め、ならびに115人の結節陰性患者(図8A)および140人の結節陽性患者(図8B)における3クラスのSET指標を個別に評価した。SETの3つのクラスは、アジュバントタモキシフェンのみによって持続的な利益を得る約35%の患者、タモキシフェンによってわずかな利益を得る約50%の患者、およびタモキシフェンに由来する利益がアジュバント療法中は続くが、内分泌療法の終了後は持続しない約15%の患者を同定するようである。
内分泌感受性の高い(SET指標値が上位35%以内の)患者には、非治療患者と比較して、アジュバントタモキシフェンによる持続的な利益が見られた(図7)。この効果は、結節陰性患者における非治療時の予後を、タモキシフェン治療時と比較した時に明らかであった(図7Bおよび図8A)。それでもタモキシフェン治療中におけるまれな再発イベントは、服薬遵守、シトクロムp450 2D6のバリアントの遺伝子型に起因する代謝に関する個人差のために、または抗うつ薬として使用される、またはほてりの治療に使用される選択的セロトニン再取り込み阻害剤との相互作用のために生じる可能性がある。これらはタモキシフェンの代謝を、より活性の強い代謝物に制限する場合があるので、治療の有効性を減じ、また乳癌細胞におけるERの活性とは明らかに無関係である(Stearns et al., 2003；Jin et al., 2005)。SET指標値の低い(50%未満)患者は、結節状態に無関係に、わずかな利益しかアジュバントタモキシフェンからは得られなかった(図11および図12)。(非治療時の予後と比較時の)アジュバントタモキシフェンの効果は特に、中程度のSET指標を示す患者に明らかである(図7)。これらの患者は、アジュバント療法中にタモキシフェンから利益を得たが、生存に関連するこの利益は治療終了後には消失した。中程度のSET指標を示す対象は、遠隔再発イベントを、アジュバントタモキシフェンを中止してから2年以内に、および低SET指標を示す対象(治療または予後)と同等の割合で、追跡期間の初期において生じ始めた。この事実は、中程度のSET指標値で、現在のクロスオーバー治療戦略で使用されている長期の、および/または、より有効な内分泌療法から利益を得る可能性のある患者が同定されることを示唆する(Goss et al., 2003)。
実施例12
SET指標およびER陽性乳癌における化学療法反応
低いSET指標を示す群、中程度のSET指標を示す群、および高いSET指標を示す群が、パクリタキセルによるネオアジュバント化学療法(12週サイクル)と、これに続くフルオロウラシル、ドキソルビシン、およびシクロホスファミド(4サイクル、毎3週)を受けたER陽性乳癌患者82人における病理学的反応のアウトカムに関して比較されている(Ayers et al., 2004)。同じSETクラスは、アジュバントタモキシフェン後の生存解析の場合と同様であった。乳房および腋窩に病理学的に完全な反応(pCR)であったER陽性癌患者は8人であり、うち7人はSETが低く、および1人は中程度のSETであった(表5)。逆に、ER陽性でSETの高い11人の乳癌患者には認められなかったが、中程度のSETを示した11人のうち1人にのみ、ネオアジュバントT/FAC化学療法に由来するpCRが認められた(表5)。
（表５）推定対内分泌療法感受性(SETリスク群)と比較した、ER陽性患者におけるネオアジュバントT/FAC化学療法に対する病理学的反応
Figure 2009507496
実施例13
SET指標およびER陽性癌の病期
対内分泌療法感受性(SET)指標の値は、ER陽性乳癌のAJCC病期の亢進に伴って進行的に低下した(図8A、p<0.001)。この低下は、ESR1(図8B、p=0.04)、およびPGR(図8C、p=0.05)の転写レベルに関しては、わずかに有意なだけであるが、ハウスキーピング遺伝子(GAPDH)の転写レベルは病期によって変動しない(図8D、p=0.77)。この解析は、IHCによってER陽性で、かつ疾患の病期が試料採取時に既知であった351例の乳癌を対象に行われた(I期が58例、IIA期が123例、IIB期が107例、III期が44例、およびIV期が18例)。病期と関連する傾向の有意性を、腫瘍の病期を直交多項対比(orthogonal polynomial contrast)との一般的な最小二乗回帰における順序に関する共変量(ordinal covariate)として扱うことで評価した。p値は、線形項の有意性に対応する(t検定に基づく)。病期I〜IIIの乳癌の全試料は、任意の治療に先だって回収された。IV期のER陽性乳癌の18の試料は、患者17人の再発疾患と、最初の発現時の1人に由来し、タモキシフェンおよび/またはアロマターゼ阻害剤によるホルモン治療を過去に受けた患者14人を含む。事前にホルモン療法を受けていたIV期の乳癌患者14人には、ESR1のゲノム発現レベルまたはSET指標に、ホルモン療法を受けなかった4人と比較して明瞭な差は認められなかった(ANOVA p=0.9)。
バイオマーカーの測定に見られる病期依存性の差には特に、重要な標的細胞経路のバイオマーカーに関して、明瞭な臨床的重要性があった。SET指標値は、病期の進行に伴って連続的に低下していったが、ESR1およびPGRに見られる変化は、それほど顕著ではなかった(図8)。この1つの説明は、エストロゲンに対する内因的な依存性の低い腫瘍が、生物学的により悪性であり、およびこのために、より大きなサイズで結節への転移を示す可能性が高いことが挙げられる。加えて、ER陽性乳癌の生物学的な進行はおそらく、成長および生存に関する他の経路の動員による、エストロゲン依存性との進行性の解離を含む。SET指標は、腫瘍生物学的側面のこのような重要な差を、ERおよびPRの測定より高い鋭敏さで捉える。仮に、マッチさせた原発性腫瘍と後の遠隔転移間において、ゲノムSET指標値に有意な低下が認められれば、SET指標は、疾患過程におけるERのゲノム経路(および内分泌感受性)の変化のモニタリングに使用可能となりうる。
参考文献
以下の参考文献は、例示的な手順上の、または本明細書に記載された事項の他の詳細を提供する程度において、参照により明確に本明細書に組み入れられる。
米国特許第6,673,914号
米国特許第6,521,415号
米国特許第6,162,606号
米国特許第6,107,034号
米国特許第5,693,465号
米国特許第5,384,260号
米国特許第5,292,638号
米国特許第5,030,417号
米国特許第4,968,603号
米国特許第4,806,464号
他の参考文献
Figure 2009507496
Figure 2009507496
当初のデータセット中におけるプローブセットの順位の関数としてプロットした、ESR1の転写物(プローブセット205225_at)とのスピアマンの順位相関から見た、上位200個のプローブセットに対する選択確率Pg(50)、Pg(100)、Pg(200)。確率は、当初のデータセットの1000個のブートストラップ試料から推定した。 ESR1の転写物とのスピアマンの順位相関の規模の関数としての、当初のデータセットの1000個のブートストラップ反復から推定された、上位200個の遺伝子群の順位の分布。 図3A〜3D：277人のタモキシフェン治療患者(図3A)、および286人の結節陰性の非治療患者(図3B)に関する、ERの状態による200個のER関連遺伝子の発現の指標の分布。ER遺伝子の発現指標が、図3Aおよび図3Bのパネルに対応する患者集団に関して、ESR1のmRNAの発現に依存すること(図3Cおよび図3D)。 残存RNAを使用した反復実験の35の試料ペアにおける、ESR1の発現、PGRの発現、ERレポーター指標、および対内分泌治療感受性(SET)の指標の反復測定。原点を通過する45°の直線も併せて示す。 図5A〜5C：ゲノム共変量の連続関数としての、アジュバントタモキシフェンで治療されたER陽性乳癌患者における10年時の遠隔再発の推定されるわずかなリスク：ESR1(ER)の発現レベル(図5A)、対数変換されたPGRの発現レベル(図5B)、および対内分泌療法感受性(SET)のゲノム指標(図5C)。点線は、予測されるリスク比の95%信頼区間を示す。 図6A〜6D：アジュバントタモキシフェンで治療されたER陽性患者(図6A、図6C)、または外科手術後に全身療法を受けなかった患者(図6B、図6D)における無再発生存のカプラン-マイヤー推定。SET指標(図6A、図6B)、または中央値で2分化した対数変換されたPGRの発現(図6C、図6D)によって群を規定した。P値はlog-rank検定による。 図7A〜7B：結節状態によって群化した、アジュバントタモキシフェンで治療されたER陽性患者における無再発生存のカプラン-マイヤー推定：結節陰性群(図7A)；結節陽性群(図7B)。P値はlog-rank検定による。 図8A〜8D：箱型のプロットは、AJCC病期によって分類された351例のER陽性試料(I期が58例、IIA期が123例、IIB期が107例、III期が44例、およびIV期が18例)を対象としたゲノム尺度を示す。個々のボックスは、中央値および四分位範囲を意味し、ならびにひげ線(whisker line)は、75パーセンタイルを上回る部分と25パーセンタイルに満たない四分位範囲を1.5倍に伸ばしたもの。図8A=SET指標；図8B=ESR1；図8C=Log PGR；図8D=GAPDH。

Claims (41)

  1. (a)表1から選択される1つまたは複数のER関連遺伝子の患者試料における発現に基づいて、対内分泌療法感受性(SET)指標を準備する段階；および
    (b)SET指標に基づいて治療を選択する段階
    を含む、治療に対する癌患者の感受性を評価する方法。
  2. ER関連遺伝子が、表1の25個またはそれより多くのER関連遺伝子を含む、請求項1記載の方法。
  3. ER関連遺伝子が、表1の50個またはそれより多くのER関連遺伝子を含む、請求項2記載の方法。
  4. ER関連遺伝子が、表1の100個またはそれより多くのER関連遺伝子を含む、請求項3記載の方法。
  5. ER関連遺伝子が、表1の200個またはそれより多くのER関連遺伝子を含む、請求項3記載の方法。
  6. SET指標が、腫瘍サイズ、結節状態、悪性度(grade)、および年齢の共変量を含む、請求項1記載の方法。
  7. SET指標が全生存(OS)の評価を含む、請求項1記載の方法。
  8. SET指標が遠隔無再発生存(DRFS)の評価を含む、請求項7記載の方法。
  9. 治療が1つまたは複数の癌療法の組み合わせである、請求項1記載の方法。
  10. 治療がホルモン療法である、請求項1記載の方法。
  11. ホルモン療法が、タモキシフェン療法、アロマターゼ阻害剤療法、またはSERM療法である、請求項10記載の方法。
  12. 治療が化学療法である、請求項10記載の方法。
  13. 治療がホルモン療法と化学療法の組み合わせである、請求項10記載の方法。
  14. 患者が、初期段階または後期段階の癌であると診断されている、請求項1記載の方法。
  15. (a)癌患者に由来する腫瘍試料の参照集団における遺伝子発現を評価することで、エストロゲン受容体(ER)の転写活性を示す1つまたは複数のER関連遺伝子の遺伝子セットを同定して、参照ER関連遺伝子セットを規定する段階；および
    (b)参照ER関連遺伝子の発現と比べた場合の1つまたは複数の試料におけるER関連遺伝子の発現の評価を用いて、算出された指標を準備する段階
    を含む、対内分泌治療感受性(SET)指標を算出する方法。
  16. 算出された指標を用いて、療法に対する癌の感受性を評価する段階をさらに含む、請求項15記載の方法。
  17. 療法がホルモン療法または化学療法である、請求項16記載の方法。
  18. 療法がホルモン療法と化学療法の両方を含む、請求項17記載の方法。
  19. あるクラスのホルモン療法または個々のホルモン療法を選択する段階をさらに含む、請求項18記載の方法。
  20. ホルモン療法が、タモキシフェン療法、アロマターゼ阻害剤療法、またはSERM療法である、請求項19記載の方法。
  21. 長期の療法から利益を得ると考えられる患者を同定する段階をさらに含む、請求項16記載の方法。
  22. 参照腫瘍試料の全体または一部が、ホルモン感受性の癌であると診断された患者に由来する、請求項15記載の方法。
  23. ホルモン感受性の癌がエストロゲン感受性の癌である、請求項22記載の方法。
  24. エストロゲン感受性の癌が乳癌である、請求項23記載の方法。
  25. 遺伝子セットが25〜200個のER関連遺伝子を含む、請求項15記載の方法。
  26. 遺伝子セットが50〜200個のER関連遺伝子を含む、請求項25記載の方法。
  27. 遺伝子セットが200個のER関連遺伝子を含む、請求項26記載の方法。
  28. 算出された指標が、参照腫瘍試料の全体または一部のERの状態を示すメトリック(metric)を含む、請求項15記載の方法。
  29. 算出された指標が、腫瘍サイズ、結節状態、悪性度、および年齢の共変量を含む、請求項15記載の方法。
  30. 算出された指標が、腫瘍試料の参照集団の全体または一部に対してサンプリングされた患者集団の生存の評価を含む、請求項15記載の方法。
  31. 指標の算出が、患者集団の遠隔無再発生存(DRFS)の評価を含む、請求項30記載の方法。
  32. 患者集団が、ER陽性の試料またはER陽性とER陰性の両方の試料を含む、請求項15記載の方法。
  33. 1つまたは複数の試料の発現データを、ER関連遺伝子の発現プロファイルに対して規準化する段階をさらに含む、請求項15記載の方法。
  34. 発現データがデジタル標準に対して規準化される、請求項33記載の方法。
  35. デジタル標準が参照試料からの遺伝子発現プロファイルである、請求項34記載の方法。
  36. (a)表1から選択される1つまたは複数のER関連遺伝子の、試料における発現レベルを判定するための試薬；ならびに
    (b)ホルモン療法に対する患者の感受性を判定するための、試料におけるER関連遺伝子の発現からERレポーター指標を算出するためのアルゴリズムおよびアルゴリズムをエンコードするソフトウェア
    を含む、癌のERの状態を判定するためのキット。
  37. (a)(i)表1より選択される1つまたは複数のER関連遺伝子に関して試料から得られる発現データをユーザーから受け取る入力マネージャーと、
    (ii)試料から得られたER関連遺伝子発現データから転写活性の評価を提供するための遺伝子発現データプロセッサーとを含む、アプリケーションサーバー；ならびに
    (b)ERの転写活性の評価をユーザーに提供するように構築および配置された出力マネージャーを含むネットワークサーバー
    を含む、算出された指標と比べた場合の試料の評価を提供するためのシステム。
  38. (a)患者試料から得られたエストロゲン受容体(ER)関連遺伝子発現データを参照と比較する段階；および
    (b)患者にとって適切な治療レジメンの決定に使用するために、ERの転写活性の評価を医師に提供する段階
    を含む方法を行うためのソフトウェアモジュールを有する、コンピューターで読み取り可能な媒体。
  39. (a)データベース；
    (b)ER関連遺伝子の発現参照に関するデータベースを作成するコンピューター内の論理機構；および
    (c)試料のER関連遺伝子の発現プロファイルと相関する参照領域を決定するための比較モデルを使用して、ER関連遺伝子の発現参照を、患者試料からの発現データと比較するための、コンピューター内の比較機構
    を含む、ERの転写活性を評価するための、プロセッサー、メモリー、外部データストレージ、入力/出力機構、ディスプレイを有するコンピューターシステム。
  40. (a)表1から選択される1つまたは複数のER関連遺伝子の患者試料における遺伝子発現データと、算出されたレポーター指標との比較；および
    (b)患者にとって適切な治療レジメンの決定に使用するために、ERの転写活性の評価を医師に提供する段階
    を提供するためのコンピューター実現方法(computer-implemented method)を実行するために構築および配置された、生物学的情報を提供するための、インターネットでアクセス可能なポータル。
  41. (a)核酸ハイブリダイゼーション部位を含む位置のアレイを提供する段階；
    (b)位置のアレイを、試料から得られた核酸試料とハイブリダイズさせる段階；
    (c)解析されるER関連遺伝子に対応するハイブリダイゼーション部位からシグナルを得るために、アレイ上の各位置における核酸ハイブリダイゼーション部位を走査し、該ハイブリダイゼーション部位が、表1から選択される遺伝子についてER関連遺伝子発現データを提供する、段階；
    (d)ER関連遺伝子発現データをデジタルデータに変換する段階；および
    (e)レポーター指標と比較して評価を行うためにデジタルデータを利用し、該評価が、患者の癌のホルモン感受性の判定に使用される、段階
    を含む、ERの転写活性を解析するための方法。
JP2008530194A 2005-09-09 2006-09-11 エストロゲン受容体（ｅｒ）遺伝子およびｅｒ関連遺伝子のゲノム発現の算出された指標 Pending JP2009507496A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US71540305P 2005-09-09 2005-09-09
US82287906P 2006-08-18 2006-08-18
PCT/US2006/034846 WO2007030611A2 (en) 2005-09-09 2006-09-11 A calculated index of genomic expression of estrogen receptor (er) and er related genes

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2009507496A true JP2009507496A (ja) 2009-02-26

Family

ID=37836461

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008530194A Pending JP2009507496A (ja) 2005-09-09 2006-09-11 エストロゲン受容体（ｅｒ）遺伝子およびｅｒ関連遺伝子のゲノム発現の算出された指標

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20070134688A1 (ja)
EP (1) EP1931802A2 (ja)
JP (1) JP2009507496A (ja)
CA (1) CA2622050A1 (ja)
WO (1) WO2007030611A2 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017212734A1 (ja) * 2016-06-10 2017-12-14 国立研究開発法人国立がん研究センター 癌に対する薬物療法の効果の予測方法
JP2019514930A (ja) * 2016-04-29 2019-06-06 ボード・オブ・リージエンツ，ザ・ユニバーシテイ・オブ・テキサス・システム ホルモン受容体に関連する転写活性の標的尺度

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009039190A1 (en) * 2007-09-17 2009-03-26 Gene Express, Inc. Cancer risk biomarker
WO2009089521A2 (en) * 2008-01-10 2009-07-16 Nuvera Biosciences, Inc. Predictors for evaluating response to cancer therapy
WO2009132928A2 (en) * 2008-05-02 2009-11-05 Siemens Healthcare Diagnostics Gmbh Molecular markers for cancer prognosis
WO2010127338A1 (en) * 2009-05-01 2010-11-04 Nuvera Biosciences, Inc. Index of genomic expression of estrogen receptor (er) and er-related genes
WO2011020522A1 (de) * 2009-08-21 2011-02-24 Siemens Healthcare Diagnostics Inc. Verfahren zur bestimmung des metastasierungsrisikos als indikator für eine bildgebende diagnostik
US20110141269A1 (en) * 2009-12-16 2011-06-16 Stephen Michael Varga Systems And Methods For Monitoring On-Line Webs Using Line Scan Cameras
CN105821125A (zh) 2010-03-31 2016-08-03 斯维丹诊断有限责任公司 用于内分泌治疗下的乳腺癌复发预测的方法
WO2011130495A1 (en) * 2010-04-14 2011-10-20 Nuvera Biosciences, Inc. Methods of evaluating response to cancer therapy
US9514250B2 (en) * 2010-07-29 2016-12-06 General Electric Company System and method for analyzing and visualizing enumerated information
EP2439282A1 (en) * 2010-10-06 2012-04-11 bioMérieux Method for determining a biological pathway activity
ES2654469T3 (es) 2013-02-01 2018-02-13 Sividon Diagnostics Gmbh Procedimiento de predicción del beneficio de la inclusión de taxano en un régimen de quimioterapia en pacientes con cáncer de mama
EP3169374B1 (en) 2014-07-14 2022-01-05 University of Utah Research Foundation In situ solidifying complex coacervates and methods of making and using thereof
EP3679160A4 (en) 2017-09-08 2021-05-19 Myriad Genetics, Inc. METHOD OF USING BIOMARKERS AND CLINICAL VARIABLES TO PREDICT THE INTEREST OF CHEMOTHERAPY

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005033336A2 (en) * 2003-10-03 2005-04-14 Ncc Technology Ventures Pte Limited Materials and methods relating to breast cancer diagnosis

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7171311B2 (en) * 2001-06-18 2007-01-30 Rosetta Inpharmatics Llc Methods of assigning treatment to breast cancer patients
EP1918386B9 (en) * 2002-03-13 2012-08-08 Genomic Health, Inc. Gene expression profiling in biopsied tumor tissues
EP1572957A4 (en) * 2002-08-27 2007-10-10 Bristol Myers Squibb Pharma Co IDENTIFICATION OF POLYNUCLEOTIDES FOR PREDICTING THE ACTIVITY OF COMPOUNDS INTERACTING WITH AND / OR MODULATING TYROSINE KINASE PROTEINS AND / OR TYROSINE KINASE PROTEIN PATHWAYS IN MAMMARY CELLS
CA2539107A1 (en) * 2003-09-19 2005-03-31 Arcturus Bioscience, Inc. Predicting breast cancer treatment outcome
GB0323225D0 (en) * 2003-10-03 2003-11-05 Ncc Technology Ventures Pte Lt Materials and methods relating to breast cancer classification
JP2007527247A (ja) * 2004-03-05 2007-09-27 ロゼッタ インファーマティクス エルエルシー 臨床的基準および情報提供性遺伝子セットの組合せを使用する乳癌患者の分類
CA2569202A1 (en) * 2004-05-28 2005-12-15 Board Of Regents, The University Of Texas System Multigene predictors of response to chemotherapy
DK1815014T3 (da) * 2004-11-05 2012-06-18 Genomic Health Inc Molekylære indikatorer for brystcancerprognose og forudsigelse af behandlingsrespons

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005033336A2 (en) * 2003-10-03 2005-04-14 Ncc Technology Ventures Pte Limited Materials and methods relating to breast cancer diagnosis

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019514930A (ja) * 2016-04-29 2019-06-06 ボード・オブ・リージエンツ，ザ・ユニバーシテイ・オブ・テキサス・システム ホルモン受容体に関連する転写活性の標的尺度
JP7131773B2 (ja) 2016-04-29 2022-09-06 ボード オブ リージェンツ，ザ ユニバーシティ オブ テキサス システム ホルモン受容体に関連する転写活性の標的尺度
US11459617B2 (en) 2016-04-29 2022-10-04 Board Of Regents, The University Of Texas System Targeted measure of transcriptional activity related to hormone receptors
WO2017212734A1 (ja) * 2016-06-10 2017-12-14 国立研究開発法人国立がん研究センター 癌に対する薬物療法の効果の予測方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2007030611A2 (en) 2007-03-15
WO2007030611A3 (en) 2007-10-25
US20070134688A1 (en) 2007-06-14
EP1931802A2 (en) 2008-06-18
CA2622050A1 (en) 2007-03-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2009507496A (ja) エストロゲン受容体（ｅｒ）遺伝子およびｅｒ関連遺伝子のゲノム発現の算出された指標
JP7042717B2 (ja) 癌の臨床転帰を予測する方法
JP7042784B2 (ja) 遺伝子発現を用いた前立腺癌の予後を定量化する方法
US20150376710A1 (en) Methods of evaluating response to cancer therapy
JP2016500512A (ja) 肝臓サンプルの分類ならびに限局性結節性異形成、肝細胞腺腫および肝細胞癌の診断のための新規方法
Baehner et al. Genomic signatures of cancer: basis for individualized risk assessment, selective staging and therapy
WO2008070301A9 (en) Predicting lung cancer survival using gene expression
EP3194621B1 (en) A method of predicting risk of recurrence of cancer
Brennan et al. Contribution of DNA and tissue microarray technology to the identification and validation of biomarkers and personalised medicine in breast cancer
WO2009089521A2 (en) Predictors for evaluating response to cancer therapy
JP7239477B2 (ja) 前立腺がんにおける後期臨床エンドポイントを評価するためのアルゴリズムおよび方法
Okada et al. Changes in ontogenetic expression of estrogen receptor alpha and not of estrogen receptor beta in the female rat reproductive tract
WO2010127338A1 (en) Index of genomic expression of estrogen receptor (er) and er-related genes
US9086413B2 (en) Methods of predicting clinical outcome in malignant melanoma
Pusztai et al. Histopathologic and molecular markers of prognosis and response to therapy
Olivier et al. The role of gene expression profiling in the clinical management of ovarian cancer
Dirix et al. Genomics and circulating tumor cells: promising tools for choosing and monitoring adjuvant therapy in patients with early breast cancer?
Osteosarcoma 24A ANNUAL MEETING ABSTRACTS
Nasim Mavaddat et al. Genetic Risk Factors for Breast Cancer Subtypes

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20090908

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120125

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20120711