JP2010227058A - アンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法及びそのシステム - Google Patents

アンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法及びそのシステム Download PDF

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Abstract

【課題】
本発明は、より高精度に抗がん剤の有効性を予測することが可能なアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法及びそのシステムを提供することを目的とする。
【解決手段】
本発明は、被検者から採取した悪性腫瘍の第一のサイクリン依存性キナーゼ(第一CDK)の活性値と発現量から得られる第一パラメータと第二のサイクリン依存性キナーゼ(第二CDK)の活性値と発現量から得られる第二パラメータとに基づいて得られる第三パラメータと、前記悪性腫瘍のグルタチオン量から得られる第四のパラメータとを取得する工程と、第三パラメータ及び第四パラメータに基づいて、アンスラサイクリン系抗がん剤の感受性を判定する工程と、を含むアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法を提供する。
【選択図】図4

Description

本発明は、CDKの活性値及び発現量とグルタチオン量に基づいたアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法及びそのシステムに関する。
従来、サイクリン依存性キナーゼ(以下、「CDK」ともいう)を利用した抗がん剤治療の有効性を予測する方法が提案されている。
例えば特許文献1には、患者から採取した腫瘍細胞のサイクリン依存性キナーゼの活性値、発現量、及び活性値と発現量の比からなる群より選択される少なくとも1つのパラメータと、選択されたパラメータに対応する閾値とを比較し、その結果に基づいて患者の抗がん剤治療の感受性を予測する方法が記載されている。
特開2007−6882号公報
本発明は、より高い信頼性のある抗がん剤の有効性予測をすることが可能なアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法を提供することを目的とする。また、本発明は、アンスラサイクリン系抗がん剤の有効性を予測する上でより高い信頼性のある情報を生成することが可能なアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測システムを提供することを目的とする。
上記課題に鑑み、本発明は、被検者から採取した悪性腫瘍の第一のサイクリン依存性キナーゼ(第一CDK)の活性値と発現量から得られる第一パラメータと第二のサイクリン依存性キナーゼ(第二CDK)の活性値と発現量から得られる第二パラメータとに基づいて得られる第三パラメータと、前記悪性腫瘍のグルタチオン量から得られる第四のパラメータとを取得する工程と、第三パラメータ及び第四パラメータに基づいて、アンスラサイクリン系抗がん剤の感受性を判定する工程と、を含むアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法を提供するものである。
また、本発明は、被検者におけるアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性を予測するためのシステムであって、被検者から採取した悪性腫瘍の第一のサイクリン依存性キナーゼ(第一CDK)の活性値及び発現量から得られる第一パラメータと、第二のサイクリン依存性キナーゼ(第二CDK)の活性値及び発現量から得られる第二パラメータとに基づいて得られる第三パラメータを取得する取得手段と、前記悪性腫瘍のグルタチオン量から得られる第四パラメータを取得する第四パラメータ取得手段と、被検者の第三パラメータ及び第四パラメータと閾値とを比較する比較手段と、比較手段により得られた比較結果に基づいて、被検者におけるアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性を予測する予測手段と、予測手段により得られた予測結果を表示装置に表示する表示手段と、を備えるアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測システムを提供するものである。
本発明によれば、より高い信頼性のあるアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測をすることが可能なアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法を提供することができる。また本発明によれば、CDKの活性値及び発現量とグルタチオン量に基づいて、抗がん剤治療の有効性を予測する上でより高い信頼性のある情報を生成することが可能なアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測システムを提供することができる。
アンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測システムのコンピュータシステムによる一実施形態を示す図である。 アンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測システムのコンピュータシステムにおける判定フローを示す図である。 実施例1において算出された過去患者群における測定値を示す表である。 横軸をグルタチオン量、縦軸をCDK比活性比として各検体をプロットした分布図である。 CDK比活性比によって、アンスラサイクリン系抗がん剤感受性群、非感受性群に分類した場合の生存曲線を示すグラフである。 グルタチオン量によって、アンスラサイクリン系抗がん剤感受性群、非感受性群に分類した場合の生存曲線を示すグラフである。 CDK比活性比及びグルタチオン量によって、アンスラサイクリン系抗がん剤感受性群、非感受性群に分類した場合の生存曲線を示すグラフである。
以下、添付図面を参照しつつ、本発明のアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法及びそのシステムについて詳細に説明する。
[1]アンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法
被検者から採取される悪性腫瘍は、例えば被検者の生体組織のうち、繊維性結合組織、軟骨組織、骨組織、血液、リンパ等の支持組織、上皮組織、筋組織、神経組織を構成する細胞であればよい。特に、本実施形態による判定方法に用いられる細胞としては、個体としての調和を破り、増殖の制御機構に異常を来たしている組織の腫瘍細胞のように、病理的情報を得たい細胞が好適である。例えば、乳、肺、肝臓、胃、大腸、膵臓、皮膚、子宮、精巣、卵巣、甲状腺、副甲状腺、リンパ系統、骨髄などの位置にできる腫瘍の細胞が好適な対象となる。
アンスラサイクリン系抗がん剤とは、アグリコンであるアンスラサイクリノンに1〜3種のアミノ酸または中性糖が結合した一群の抗生物質である。アンスラサイクリン系抗がん剤としては、例えばダウノルビシン、ドキソルビシン、アクラルビシン、エピルビシン、ブレオマイシンなどが挙げられる。
サイクリン依存性キナーゼ(CDK)とは、サイクリンと結合して活性化される酵素群の総称で、単独では活性を持たないが、サイクリンと結合して活性型となる。CDKは、その種類に応じて、細胞周期の特定時期で機能している。CDKとしては、CDK1、CDK2、CDK4、CDK6、サイクリンA依存性キナーゼ、及びサイクリンD依存性キナーゼなどが挙げられる。ここにあげた複数種のCDKから、第一のCDKと第二のCDKとを決定し、被検者から採取された悪性腫瘍の第一CDKと第二CDKの発現量及び活性値を測定する。
CDK活性値とは、特定のサイクリンと結合して、そのサイクリンをリン酸化する基質の量から算出されるキナーゼ活性のレベル(単位をU(ユニット)で表す)をいう。なお、前記CDKがリン酸化する基質としては、例えば、活性型CDK1及び活性型CDK2については、ヒストンH1が挙げられ、活性型CDK4及び活性型CDK6については、Rb(網膜芽細胞腫タンパク質)が挙げられる。CDK活性値は、慣用のCDK活性測定方法によって測定することができる。具体的には、測定試料の細胞溶解液から活性型CDKを含む試料を調製し、試料と、32P標識したATP(γ−〔32P〕−ATP)とを用いて、基質タンパク質に32Pを取り込ませ、32P標識されたリン酸化基質の標識量を測定し、標準品で作成された検量線をもとに定量する方法がある。また放射性物質の標識を用いない方法としては、特開2002−335997号に開示の方法が挙げられる。
この方法は、検体の細胞可溶化液から、目的の活性型CDKを含む試料を調製し、アデノシン5'−O−(3−チオトリホスフェート)(ATP−γS)と基質を反応させて、該基質タンパク質のセリン又はスレオニン残基にモノチオリン酸基を導入し、導入されたモノチオリン酸基の硫黄原子に標識蛍光物質又は標識酵素を結合させることによって基質タンパク質を標識し、標識されたチオリン酸基質の標識量(標識蛍光物質を用いた場合には蛍光量)を測定し、標準品で作成された検量線に基づいて定量する方法である。
活性測定に供する試料は、測定対象となる悪性腫瘍を含む組織の可溶化液から目的のCDKを特異的に採集することにより調製する。この場合、試料は目的のCDKに特異的な抗CDK抗体を用いて調製してもよいし、特定のサイクリン依存性キナーゼ(例えばサイクリンA依存性キナーゼ、サイクリンB依存性キナーゼ、サイクリンE依存性キナーゼ)活性測定の場合には、抗サイクリン抗体を用いて調製する。いずれの場合も活性型CDK以外のCDKが試料に含まれることになる。例えばサイクリン・CDK複合体にCDKインヒビターが結合した複合体も含まれる。また、抗CDK抗体を用いた場合には、CDK単体、CDKとサイクリン及び/又はCDKインヒビターの複合体、CDKとその他の化合物との複合体などが含まれる。従って、活性値は、活性型、不活性型、各種競合反応が混在する状態下で、リン酸化された基質の単位(U)として測定される。
CDK発現量とは、測定対象となる悪性腫瘍を含む組織の細胞可溶化液に含まれる目的のCDK量(分子個数に対応する単位)であって、タンパク質混合物から目的のタンパク質量を測定する従来公知の方法で測定できる。例えば、ELISA法、ウェスタンブロット法などを使用してもよいし、特開2003−130871号に開示の方法で測定することもできる。目的のタンパク質(CDK)は、特異的抗体を用いて捕捉すればよい。例えば、抗CDK1抗体を用いることにより、細胞内に存在するCDK1のすべて(CDK単体、CDKとサイクリン及び/又はCDKインヒビターの複合体、CDKとその他の化合物との複合体を含む)を捕捉できる。
第一パラメータは第一CDKの活性値及び発現量から得られるパラメータであり、第二パラメータは第二CDKの活性値及び発現量から得られるパラメータである。これらパラメータとしては、活性値及び発現量の何れかを単独で用いてもよいし、活性値と発現量とを加減乗除などして計算される値を用いても良いが、活性値と発現量との比を用いることが好ましい。活性値と発現量との比としては、活性値を発現量で除することにより得られる値(活性値/発現量=比活性)、発現量を活性値で除することにより得られる値(発現量/活性値=比活性の逆数)などを用いることができる。
第三パラメータとしては、第一パラメータと第二パラメータとを加減乗除などして計算される値を用いることができるが、第一パラメータと第二パラメータとの比を用いることが好ましい。第一パラメータと第二パラメータの比としては、第一パラメータを第二パラメータで除することにより得られる値、第二パラメータを第一パラメータで除することにより得られる値などを用いることができる。
第四パラメータは被検者から採取された悪性腫瘍のグルタチオン量から得られるパラメータである。グルタチオン量を測定する方法としては従来公知の方法で測定でき、例えば、Glutathione Assay Kit(Calbiochem社)等のキットを用いて測定することができる。
具体的に説明すると、反応基質である4-chloro-1-methyl-7-trifluoromethyl-quinolinium methylsulfateがグルタチオンなどのメルカプタン類と反応し、メルカプタン結合型のチオエーテルが生成される。これらチオエーテルのうち、グルタチオン結合型チオエーテルのみがアルカリ条件下で脱離反応を起こし、チオンを生成する。生成したチオンの吸収波長は400nmであり、この吸光度からチオン量を定量し、サンプル中に含まれていたグルタチオン量を算出する。
グルタチオンは、グリシン、シスチン、グルタミン酸のトリペプチドであり、ラジカルの捕捉、酸化還元による細胞機能の調節に関与しているとされる。例えば、グルタチオンは解毒作用に関与し、体内の有害物質がグルタチオンと結合し(グルタチオン抱合)、グルタミン酸とグリシンが切れることにより、メルカプツール酸となって排泄される。
このグルタチオンとアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測との関係は、以下2つのメカニズムが示唆されている。
(1)アンスラサイクリン系抗がん剤は、酸化ストレスを細胞に与え、殺細胞効果を示すことが知られているが、グルタチオンはこの殺細胞効果を減弱させる働きがあると考えられている。
(2)アンスラサイクリン系抗がん剤はグルタチオン抱合を受けることにより細胞外に排出されると考えられている。
以上のメカニズムから、グルタチオン量を測定することによりアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測の指標になることが示唆される。
アンスラサイクリン系抗がん剤の感受性を判定する工程では、第三パラメータ及び第四パラメータと予め設定された閾値とを比較して、アンスラサイクリン系抗がん剤の感受性を判定する。
閾値とは、抗がん剤の種類、癌の種類により適宜設定される値である。具体的には、アンスラサイクリン系抗がん剤の感受性の有無を判定する場合、複数の患者から採取されたがん細胞のうち摘出手術後の再発の有無が既知の細胞について第三パラメータを算出し、算出された値から患者から患者集団に対してアンスラサイクリン系抗がん剤による治療が有効であった症例と、有効でなかった症例とに区別しうるような値を閾値とすることができる。第四パラメータにおいても同様に閾値を設定することができる。
このように、実際の臨床治療結果に基づいて閾値を設定することにより、信頼性の高い抗がん剤治療の有効性予測が可能となる。
[2]アンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測システム
本発明における、アンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測システムは、コンピュータにおいて実行することができる。以下、本発明のアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法を実施するための一実施形態であるコンピュータシステム(図1)及び判定フロー(図2)について説明する。
図1に示すシステム100は、コンピュータ本体110、必要データをコンピュータ本体110に入力する入力デバイス130、及び入出力データ等を表示するディスプレイ120を備え、さらに必要に応じて外部記録媒体140が含まれ得る。ここで、本実施形態のプログラム140aは、外部記録媒体140に記録されていてもよいし、コンピュータ本体110に備え付けのメモリ110b〜110dに保存されていてもよい。コンピュータ本体110内において、CPU110a、メモリ110b〜110d、入出力インターフェイス110f、画像出力インターフェイス110h、読出装置110eは、それぞれバス110iにて、データの送受信可能なように接続されている。
図2は、アンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測を実行するためのプログラムの動作を示すフローチャートであり、このプログラムはメモリ110dに格納されている。
まず、入力デバイス130により被検者から採取した悪性腫瘍のCDK2比活性/CDK1比活性(以下CDK比活性比ともいう)及びグルタチオン量が入力されると、CPU110aが入出力インターフェイス110fを介してこれらのパラメータデータを取得し、RAM110cに記憶させる(ステップS11)。
CPU110aは、予めプログラムのデータとしてメモリ110dに記憶されていたCDK2比活性/CDK1比活性(以下CDK比活性比ともいう)に対応する閾値、及びグルタチオン量に対応する閾値を呼び出して、これらの閾値とパラメータデータとの比較を実行する(ステップS12)。
次に、CPU110aは、比較結果に基づいてアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測を行う(ステップS13)。CPU110aは、CDK比活性比が閾値より大きく且つグルタチオン量が閾値以下である場合には、アンスラサイクリン系抗がん剤に対して「感受性あり」と予測する。
CDK比活性比が閾値より大きく且つグルタチオン量が閾値を越える場合、CDK比活性比が閾値以下であり且つグルタチオン量が閾値越える場合、及びCDK比活性比が閾値以下であり且つグルタチオン量が閾値以下である場合には、アンスラサイクリン系抗がん剤に対して「感受性なし」(非感受性)と予測する。
そして、CPU110aは、上記の感受性有無の予測結果を、RAM110cに格納するとともに画像出力インターフェイス110hを介してディスプレイ120に出力する(ステップS14)。
なお、上記実施形態においては、パラメータデータを、入力デバイス130を用いて入力し、CPU110aが入出力インターフェイス110fを介してこれらのパラメータデータを取得したが、これに限定されるものではない。例えば、発現量や活性値を測定する測定装置等から入出力インターフェイス110fを介してパラメータデータを取得するようにしてもよい。また、CDK1とCDK2の発現量及び活性値を入力デバイス130により入力し、CPU110aがこれら入力された値からCDK比活性比を算出して、パラメータデータを取得するようにしてもよい。
以下、実施例を挙げて本発明を詳細に説明するが、本発明はこれらに限定されるものではない。
(実施例1)アンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法
過去患者群の検体として、乳がんの腫瘍組織20症例を入手した。この20症例は、検体採取後化学療法としてアンスラサイクリン系抗がん剤の投与を受けた症例であり、投与後のがんの再発の有無が既知の症例である。
〔1〕測定用試料の調製
アンスラサイクリン系抗がん剤治療を受けた乳癌患者20名(患者1〜20)から摘出した腫瘍細胞塊20検体を用いて、下記の手順で測定用試料1〜20を調製した。
まず、緩衝液中の腫瘍細胞塊が約150mg/mlとなるように、緩衝液A(0.1w/v%のノニデットP−40(カルビオケム社)、50mMのトリス塩酸(pH7.4)、5mMのEDTA、50mMのフッ化ナトリウム、1mMのオルトバナジン酸ナトリウム及び100μl/mlのプロテアーゼ阻害剤カクテルを含む)と腫瘍細胞塊とを、チューブに収容した。
そして電動ホモジナイザを用いて、緩衝液A中で腫瘍細胞塊をホモジナイズし、腫瘍細胞を破砕して細胞可溶化液を調製した。次に、細胞可溶化液を4℃で15000rpm、5分間遠心分離し、上清を測定用試料として用いた。
〔2〕CDK1及びCDK2発現量の測定
PVDFメンブレン(ミリポア社製)をセットしたブロッターの各ウェルに、測定用試料を50μlずつ収容し、ウェルの底面、すなわちメンブレンの裏面から負圧約250mmHgで約30秒間吸引してメンブレンに測定用試料中のタンパク質を吸着させた。ウェルに洗浄液B(25mMのトリス塩酸(pH7.4)及び150mMのNaClを含む)を100μl収容し、負圧500mmHgで15秒間吸引してメンブレンを洗浄した。洗浄後、ブロッキング試薬B(4%のBSA、25mMのトリス塩酸(pH7.4)及び150mMのNaClを含む)を各ウェルに40μl収容し、15分間静置した後、負圧500mmHgで15秒間吸引してメンブレンをブロッキングした。
ブロッキング後、ウェルにCDK1に特異的に結合するウサギ抗CDK1抗体(一次抗体)溶液40μlを収容し、室温で約30分間静置してメンブレンのCDK1と一次抗体とを反応させた後、ウェル底面から負圧500mmHgで15秒間吸引した。ウェルに洗浄液Bを100μl収容し、負圧500mmHgで15秒間吸引してメンブレンを洗浄した。ウェルにビオチン化した抗ウサギIgG−B抗体(二次抗体)溶液40μlを収容し、室温で約30分間静置してメンブレンの一次抗体と二次抗体とを反応させた後、ウェル底面から負圧500mmHgで15秒間吸引した。ウェルに洗浄液Bを100μl収容し、負圧500mmHgで15秒間吸引してメンブレンを洗浄した。ウェルにFITCで標識したストレプトアビジンを含む標識溶液50μlを収容し、室温で30分間静置して、メンブレンの二次抗体をFITCで標識した後、ウェル底面から負圧500mmHgで15秒間吸引した。
ウェルに洗浄液Bを50μl収容し、負圧500mmHgで15秒間吸引した。これを5回繰り返し、メンブレンを洗浄した。
メンブレンをブロッターからとりはずし、20%メタノールで5分間濯ぎ、20分間室温で乾燥させた後、メンブレンに吸着されたタンパク質の蛍光強度を、蛍光イメージアナライザによって分析、測定した。測定値は、検量線をもとに算出した。
検量線は、0.005%のノニデットP−40及び50μg/mlのBSAを含む洗浄液B中に、5種類の濃度の組換えCDK1を溶解した溶液を、上記と同様に処理したウェルに50μlずつ注入し、上記と同様の実験手順でFITC標識し、蛍光強度を測定して、蛍光強度とCDK1発現量との関係を表すことにより検量線を作成したものである。
そして、CDK2発現量の測定は、一次抗体としてウサギ抗CDK1抗体ではなくウサギ抗CDK2抗体を用いること以外は上述のCDK1の発現量測定と同様の実験手順で行なった。
〔3〕CDK1及びCDK2の活性測定
1.5mlエッペンドルフチューブに緩衝液Aを500μl収容し、さらに測定用試料を添加した。測定用試料は、チューブに収容した混合液中の全タンパク質量が100μgとなるように調節して添加された。ここに抗CDK1抗体2μg及び20μlのプロテインAをコートしたセファロースビーズを加えて4℃、1時間静置してCDK1と抗CDK1抗体とを反応させた。反応後、ビーズをビーズ洗浄用緩衝液(0.1w/v%のノニデットP−40及び50mMのトリス塩酸(pH7.0)を含む)で三回洗浄し、15μlの溶解緩衝液A中に再懸濁させて、抗CDK1抗体を介してCDK1が結合したセファロースビーズを含む試料を得た。
この試料に、CDK1の基質溶液(10μgヒストンH110μg、5mMのATP−γS(シグマ社)、20mMのトリス塩酸(pH7.4)及び0.1%のTritonX−100を含む)を添加した。基質溶液は、チューブに収容した混合液の総量が50μlとなるように調節して添加された。これを37℃で10分間震蕩してキナーゼ反応を行ない、ヒストンH1にモノチオリン酸基を導入した。
キナーゼ反応後、2000rpmで20秒間遠心分離してビーズを沈殿させ、上清18μlを採取した。この上清に、結合緩衝液(150mMのトリス塩酸(pH9.2)及び5mMのEDTAを含む)15μlと、10mMのヨードアセチルビオチン溶液(100mMのトリス塩酸(pH7.5)及び1mMのEDTAを含む)とを添加して90分間、室温、暗所で静置することにより、モノチオリン酸基を導入された基質(モノチオリン酸化基質)の硫黄原子にヨードアセチルビオチンを結合させた。尚、ヨードアセチルビオチンとモノチオリン酸基との反応の停止は、2−メルカプトエタノールの添加により行なった。ヨードアセチルビオチンが結合したモノチオリン酸化基質0.4μgを含む試料を、スロットブロッターを用いてPVDFメンブレン上にブロットした。
このPVDFメンブレンを1w/v%のBSAを含む溶液でブロッキングし、ストレプトアビジン−FITC(ベクター社)を添加して37℃で一時間反応させた。反応後、PVDFメンブレンを50mMの洗浄液Bで三回洗浄した。洗浄後、蛍光イメージアナライザを用いてPVDFメンブレンの蛍光分析を行なった。活性値は、検量線に基づいて算出された。
ここで検量線は、二種類の濃度のタンパク質(ビオチン標識免疫グロブリン)を含む溶液をPVDFメンブレンにブロットし、上記と同様の方法でFITC標識し、タンパク質の蛍光強度を蛍光イメージアナライザで測定することによって作成した。従って、測定されるCDK1の活性1U(ユニット)は、前記タンパク質1ngのときの蛍光量と同等の蛍光強度を示す値をいう。
CDK2の活性値は、抗CDK1抗体ではなく、抗CDK2抗体を用いること以外はCDK1の活性値の測定と同様にして測定された。
〔4〕CDK比活性及びCDK2比活性/CDK1比活性の比(CDK比活性比)の算出
上記で測定したCDK活性値及びCDK発現量から、下記式により、CDK1の比活性及びCDK2の比活性(mU/ng)を算出した。
CDK比活性=CDK活性値/CDK発現量
そして、得られたCDK1の比活性及びCDK2の比活性から、CDK2比活性/CDK1比活性の比(CDK比活性比)を算出した。
このようにして得られたCDK1比活性、CDK2比活性、及びCDK2比活性/CDK1比活性の比を図3に表示している。
〔5〕グルタチオン量の算出
グルタチオン量の算出は、Glutathione Assay Kit (Calbiochem社 Cat. No.354102)を用いて以下の方法により算出した。
(1)緩衝液中の腫瘍細胞塊が約150mg/mlとなるように、腫瘍細胞塊に緩衝液A(0.1w/v%のノニデットP−40(カルビオケム社)、50mMのトリス塩酸(pH7.4)、5mMのEDTA、50mMのフッ化ナトリウム、1mMのオルトバナジン酸ナトリウム及び100μl/mlのプロテアーゼ阻害剤カクテルを含む)を加えた。
(2)緩衝液中の組織細胞塊150μg(20−300μL)に最終ボリューム900μLになるように5%メタ燐酸を加えた。
(3)不溶画分を遠心分離により除去し(3000xG、4℃、10分間)、その上清を回収しサンプルとした。
(4)市販の上述のキットに付属してあるSolutionR1を(3)のサンプルに加え、混合した。
(5)市販の上述のキットに付属してあるSolutionR2を(4)の溶液に加え、混合した。
(6)遮光し室温で10分放置した後、波長400nmで吸光度を測定した。
(7)検量線を作成し、グルタチオン量を算出した。なお、検量線は、0〜100μmol/Lをカバーする濃度の違うグルタチオン溶液を6種用意し、それらを用いて作成されたものである。この検量線を用いて、サンプル中のグルタチオン濃度、即ちグルタチオン量を算出した。
このようにして得られたグルタチオン量(単位 micro g/L)を、表のグルタチオンの欄に表示している。
〔6〕閾値の設定及びアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測
図3は上記方法により得られた値を表にしたものである。図4は、図3の数値を元に、横軸にグルタチオン量、縦軸にCDK比活性比を軸として各検体をプロット(両軸対数表記)した分布図である。
図4において、各検体は、CDK比活性比及びグルタチオン量それぞれの変数に対して設定された閾値によって、四つの群に分類される。ここでは、CDK比活性比の閾値を4.2とし、グルタチオン量の閾値を26.9とした。
図4において、CDK比活性比の値が閾値より大きいと、アンスラサイクリン感受性だと考える。また、グルタチオン量の値が閾値より小さいと、アンスラサイクリン感受性だと考える。従って、CDK比活性比が閾値より大きく、且つグルタチオン量が閾値より小さいとき、最も高い精度でアンスラサイクリン感受性群であると判定できる。このように、過去患者群のCDK比活性比とグルタチオン量をグラフ化することで、アンスラサイクリン系抗がん剤の感受性を四分類化することが可能となる。
よって、被検者から採取された悪性腫瘍におけるCDK比活性比及びグルタチオン量を上記方法にて測定し、得られた値を上記分布図と比較することで、被検者におけるアンスラサイクリン系抗がん剤の感受性の有無を判定することが可能となる。
以上より、CDKの比活性の比と閾値との比較結果及びグルタチオン量と閾値との比較結果とを組み合わせることにより、アンスラサイクリン系抗がん剤の感受性の程度の異なる四群に分類することができ、アンスラサイクリン系抗がん剤の有効性を予測できる。また、この予測結果を、悪性腫瘍患者の治療方針を決定する際の指標とすることができる。
(実施例2)CDK比活性及びグルタチオン量におけるアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法の検証
アンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法を検証するために、アンスラサイクリン系抗がん剤感受性群と非感受性群に分類された2群間において、累積再発確率をカプランマイヤー法により解析した。なお、実施例1で作成した図3の20症例を用いて解析を行い、感受性群、非感受性群の分類は実施例1の閾値を用いた。
CDK比活性比のみによってアンスラサイクリン系抗がん剤感受性群と非感受性群とに分類し、カプランマイヤー法により得られた生存曲線を図5に示す。また同様に、グルタチオン量のみによって分類し得られた生存曲線を図6に、CDK比活性比及びグルタチオン量によって分類し得られた生存曲線を図7に示す。なお、実線はアンスラサイクリン系抗がん剤の非感受性群、破線はアンスラサイクリン系抗がん剤の感受性群を示しており、P値はログランク検定による2群間の有意確率である。
(結果)
CDK比活性比のみによる解析(図5)、及びグルタチオン量のみによる解析(図6)で感受性群を予測するよりも、CDK比活性比及びグルタチオン量によって感受性群を予測した場合(図7)の方が、感受性群であると予測された群の累積生存率が、非感受性群であると予測された群よりも、有意に高かった。このことより、従来のCDK比活性比のみによる解析よりも、CDK比活性比及びグルタチオン量による解析の方が、より高い信頼性のある抗がん剤の有効性予測をすることが可能であり、実施例1図4の左上の領域に該当する被検者に対して、アンスラサイクリン系抗がん剤が有効であることが示唆された。

Claims (9)

  1. 被検者から採取した悪性腫瘍の第一のサイクリン依存性キナーゼ(第一CDK)の活性値及び発現量から得られる第一パラメータと、第二のサイクリン依存性キナーゼ(第二CDK)の活性値及び発現量から得られる第二パラメータとに基づいて得られる第三パラメータを取得する工程と、
    前記悪性腫瘍のグルタチオン量から得られる第四パラメータを取得する工程と、
    第三パラメータ及び第四パラメータに基づいて、アンスラサイクリン系抗がん剤の感受性を判定する工程と、
    を含むアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法。
  2. 第一パラメータが、第一CDKの比活性である、請求項1に記載のアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法。
  3. 第二パラメータが、第二CDKの比活性である、請求項1又は2のいずれかに記載のアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法。
  4. 第三パラメータが、第一パラメータと第二パラメータとの比である、請求項1〜3のいずれかに記載のアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法。
  5. 判定工程は、悪性腫瘍をアンスラサイクリン系抗がん剤に対する感受性の程度が異なる少なくとも二群のいずれかに分類する、1〜4のいずれかに記載のアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法。
  6. 第三パラメータを第一の閾値と比較する第一比較工程と、第四パラメータを第二の閾値と比較する第二比較工程とをさらに含む、請求項1〜5のいずれかに記載のアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法。
  7. 判定工程は、第一比較工程及び第二比較工程の結果に基づいて判定される、請求項6に記載のアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測方法。
  8. 被検者に対するアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性を予測するためのシステムであって、
    被検者から採取した悪性腫瘍の第一のサイクリン依存性キナーゼ(第一CDK)の活性値及び発現量から得られる第一パラメータと、第二のサイクリン依存性キナーゼ(第二CDK)の活性値及び発現量から得られる第二パラメータとに基づいて得られる第三パラメータを取得する取得手段と、
    前記悪性腫瘍のグルタチオン量から得られる第四パラメータを取得する第四パラメータ取得手段と、
    被検者の第三パラメータ及び第四パラメータと閾値とを比較する比較手段と、
    比較手段により得られた比較結果に基づいて、被検者におけるアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性を予測する予測手段と、
    予測手段により得られた予測結果を表示装置に表示する表示手段と、
    を備えることを特徴とするアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測システム。
  9. 悪性腫瘍を摘出後アンスラサイクリン系抗がん剤が投与されたがん患者において、がん患者から摘出された悪性腫瘍の第三パラメータ及び第四パラメータと、当該がん患者の悪性腫瘍摘出後の再発に関する情報とを比較することによって、再発リスクの異なる少なくとも2群に分けることが可能な閾値を記憶する記憶手段をさらに備える、請求項8に記載のアンスラサイクリン系抗がん剤の有効性予測システム。
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