JP2010500565A - 癌治療法を有する患者の同定、評価、および治療のための方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2006年8月10日に出願された、米国仮特許出願番号60/836,764の利益を主張する。この米国仮特許出願の全内容は、本明細書中に参考として援用される。
癌患者における治療に関しての継続的な問題の1つは、治療に対する応答の個人差である。多くの使用可能な癌治療法の狭い治療指数と毒性の潜在的可能性により、そのような差次的応答は、潜在的に、患者が不必要で無効の、さらには潜在的に有害な治療レジメンを受けることに寄与する。設計される治療を個々の患者を治療するために最適化できれば、そのような状況は低減され得るか、さらには排除され得る。さらに、標的設計された治療は、全体としてより集中的で功を奏する患者治療を提供し得る。従って、特定癌治療薬を投与したとき生存期間延長を示すと期待される特定癌患者、ならびにより積極的なおよび/または代替的な癌治療、例えばその患者に投与された以前の癌治療薬に代わる別の治療薬を使用してより長く生存し得る特定癌患者を同定する必要がある。それ故、例えば血液癌患者(例えば多発性骨髄腫、白血病、リンパ腫等)ならびに固形腫瘍癌患者(例えば肺、乳房、前立腺、卵巣、結腸、腎臓、肝臓)を含む、特定癌抑制治療から恩恵を受ける癌患者、ならびにより積極的なおよび/または代替的な癌治療、例えばその患者が受けていた癌治療に代わる別の癌治療から恩恵を受ける癌患者の診断、病期分類、予後および観察を提供し、それ故適切な予防措置をもたらすことは有益である。
本発明は、一部には、プロテアソーム阻害治療薬および/またはグルココルチコイド治療薬での治療によって生存期間延長が期待できるかどうか、またはプロテアソーム阻害剤および/またはグルココルチコイド阻害剤に代わる代替治療、および/またはプロテアソーム阻害剤および/またはグルココルチコイド阻害剤によるより積極的な治療が予想生存期間を延長し得るかどうかを判定するために使用できる個別マーカーおよびマーカーセットの同定に基づく。例えばここで提供される組成物および方法は、患者が、プロテアソーム阻害治療薬またはプロテアソーム阻害剤の用量または投与レジメンに対して長期または短期生存者であると予想されるかどうかを判定するために使用できる。さらに、ここで提供される組成物および方法は、患者が、グルココルチコイド治療薬またはグルココルチコイドの用量または投与レジメンに対して長期または短期生存者であると予想されるかどうかを判定するために使用できる。これらの同定に基づき、本発明は、限定を伴わずに、1)プロテアソーム阻害治療レジメンおよび/またはグルココルチコイド治療レジメンが患者の生存期間を延長するために有効であるか否かを判定するための方法および組成物;2)プロテアソーム阻害治療(プロテアソーム阻害剤または薬剤の組合せ)および/またはグルココルチコイド治療(グルココルチコイド薬または薬剤の組合せ)の有効性を観測するための方法および組成物、および腫瘍の治療のために使用される用量および投与;3)例えばプロテアソーム阻害治療レジメンおよび/またはグルココルチコイド治療レジメンを含む、腫瘍の治療のための方法および組成物;および4)特定患者における腫瘍の治療のために有効な特定治療薬および治療薬の組合せならびに用量および投与レジメンを同定するための方法および組成物を提供する。
異なる定義がない限り、ここで使用されるすべての技術および学術用語は、本発明が属する技術分野の当業者によって一般的に理解されるのと同じ意味を有する。ここで述べるものと類似または等価の方法および材料が本発明の方法の実施または試験において使用できるが、好ましい方法および材料をここで述べる。本出願(表を含む)全体を通して引用されるすべてのデータベースアクセス記録の内容(例えばHG133注釈ファイル、Entrez,GenBank,RefSeqからの代表的公開識別子ID)も参照によりここに組み込まれる。いずれも2003年6月9日付FASTAファイルである、HG−133Aプローブ配列およびHG−133Bプローブ配列を開示するファイルの内容(AFFYMETRIX(登録商標),Inc.,Santa Clara,CAのウエブサイト参照)も、参照によりここに組み込まれる。紛争の場合は、定義を含む本明細書に準拠する。
本発明は、癌治療、例えばプロテアソーム阻害治療および/またはグルココルチコイド治療を受けている患者において長い生存期間を予測し、その発現がそのような患者におけるより長い生存期間と相関する、腫瘍において発現されるマーカーを提供する。本発明はまた、癌治療、例えばプロテアソーム阻害治療および/またはグルココルチコイド治療を受けている患者においてより短い生存期間を予測し、その発現がそのような患者におけるより短い生存期間と相関する、腫瘍において発現されるマーカーを提供する。従って、マーカーの1またはそれ以上が、プロテアソーム阻害治療レジメンおよび/またはグルココルチコイド治療レジメンによって成功裏に治療され得る癌を同定するために使用できる。本発明のマーカーの1またはそれ以上が、プロテアソーム阻害治療レジメンおよび/またはグルココルチコイド治療レジメンを用いて成功裏に治療され得る患者を同定するために使用できる。加えて、本発明のマーカーは、プロテアソーム阻害療法および/またはグルココルチコイド療法による治療に対して抗療性となった患者または抗療性となる危険度が高い患者を同定するために使用できる。本発明はまた、患者が癌治療レジメン、例えばロテアソーム阻害治療および/またはグルココルチコイド治療レジメンに対して長期または短期生存を示す可能性が高いかどうかを予測できる、ここでは「マーカーセット」と称するマーカーの組合せを特徴とする。
短期/長期生存患者の同定された予測マーカーの発現レベル(タンパク質レベルを含む)は、1)患者が作用物質または作用物質の組合せによって治療され得るかどうかを判定する;2)患者が作用物質または作用物質の組合せによる治療に応答するどうかを判定する;3)患者を治療するための適切な作用物質または作用物質の組合せを選択する;4)1またはそれ以上の作用物質の適切な用量および/または投与スケジュールを選択する;5)進行中の治療の有効性を観測する;6)新しい癌療法治療(単一作用物質のプロテアソーム阻害剤および/またはグルココルチコイド薬、もしくは代替的にまたはプロテアソーム阻害剤および/またはグルココルチコイド薬と組み合わせて使用できる、補足的作用物質のいずれか);および7)癌の侵攻性を同定するために使用し得る。特に、同定される予測マーカーは、適切な治療を決定するため、臨床治療および効果に関して試験中である薬剤のヒト治験を観測するため、および新しい作用物質および治療の組合せを開発するために利用し得る。
上記で論じたように、同定された短期および長期生存マーカーは、腫瘍が予測生存期間に影響を及ぼすように変化したかどうかを評価するための薬力学的マーカーとして使用できる。例えばマーカーは、腫瘍が進行中の治療(例えばプロテアソーム阻害治療および/またはグルココルチコイド治療)に対して抗療性となったかどうかを評価することができる。この例では、癌が治療に応答していないとき、腫瘍細胞の発現プロフィールが変化する:予測マーカー(例えば表1および表2で同定される予測マーカー)の1またはそれ以上のレベルまたは相対発現が、発現プロフィールが短期生存患者を示すように変化する。
マーカーの発現を検査するために、遺伝子アレイ/チップ技術、RT−PCR、インサイチューハイブリダイゼーション、免疫組織化学、免疫ブロット法、FISH(蛍光インサイチューハイブリダイゼーション)、FACS分析、ノーザンブロット法、サザンブロット法または細胞遺伝学的分析を含む、様々な方法が使用可能である。当業者は、マーカーの性質、組織試料および問題の疾患に基づいてこれらや他の適切で使用可能な方法から選択することができる。異なる方法または方法の組合せが、異なる場合に、例えば異なる固形または液体腫瘍型において適切であり得る。
試料中の本発明のマーカーに対応するmRNAのレベルを測定するための選択的方法は、核酸増幅の工程、例えばrtPCR(実験の説明はMullis,1987,米国特許第4,683,202号に述べられている)、リガーゼ連鎖反応(Barany,1991,Proc.Natl.Acad.Sci.USA,88:189−193)、自己持続型配列複製(Guatelliら、1990,Proc.Natl.Acad.Sci.USA 87:1874−1878)、転写増幅システム(Kwohら、1989,Proc.Natl Acad.Sci.USA 86:1173−1177)、Q−β複製(Lizardiら、1988,Bio/Technology 6:1197)、ローリングサイクル型複製(Lizardiら、米国特許第5,854,033号)または他の何らかの核酸増幅方法による工程、およびそれに続く、当業者に周知の手法を用いた増幅分子の検出を含む。これらの検出法式は、核酸分子が非常に低い数で存在する場合の核酸の検出のために特に有用である。ここで使用するとき、増幅プライマーは、遺伝子の5’または3’領域にアニーリングすることができ(それぞれプラス鎖とマイナス鎖、またはその逆も同様)、その間に短い領域を含む核酸分子の対であると定義される。一般に、増幅プライマーは約10−30ヌクレオチド長であり、約50−200ヌクレオチド長の領域に隣接する。適切な条件下で適切な試薬を用いて、そのようなプライマーは、プライマーによって隣接されるヌクレオチド配列を含む核酸分子の増幅を可能にする。
本発明の少なくとも1つの予測マーカーを含有する読み取り可能アレイを含む電子装置も、本発明の方法と組み合わせた使用のために考慮される。ここで使用するとき、「電子装置読み取り可能アレイ」は、電子装置によって直接読み取られ、アクセスされ得るデータまたは情報を保存する、保持するまたは含有するための適切な媒体を指す。ここで使用するとき、「電子装置」という用語は、データまたは情報を保存するように設定されたまたは適合された適切なコンピュータまたはプロセシング装置または他の装置を包含することが意図されている。本発明に関する使用のためおよび記録された情報の監視のための適切な電子装置の例は、スタンドアロンコンピュータ装置;ローカルアエリアネットワーク(LAN)、ワイドエリアネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネットおよびエクストラネットを含むネットワーク;個人用携帯情報端末(PDA)、携帯電話、ページャ等のような電子機器;およびローカルおよび分散処理システムを含む。ここで使用するとき、「記録された」とは、電子装置読み取り可能媒体上で情報を保存するまたはコード化するための工程を指す。当業者は、本発明のマーカーを含む製品を生成するために公知の媒体に情報を記録するために現在公知の方法のいずれかを容易に採用することができる。
本発明はまた、試料(例えば腫瘍試料)において本発明のマーカーに対応するポリペプチドまたは核酸の存在を検出するためのキットを包含する。そのようなキットは、被験者が死亡までにより速いまたはより緩やかな進行を示す可能性が高いかどうかを判定するために使用できる。もう1つの態様では、本発明は、試料において化合物または治療の効果を観測するための試験キットを提供する。例えばキットは、生物学的試料において本発明のマーカーに対応するポリペプチドまたはポリペプチドをコードするmRNAを検出することができる標識プローブ、および試料中のポリペプチドまたはmRNAの量を測定するための手段(例えばポリペプチドに結合する抗体またはポリペプチドをコードするDNAまたはmRNAに結合するオリゴヌクレオチドプローブ)を含み得る。キットは、提供されるキットの使用のためおよびキットを使用して得られた結果を解釈するための指示書;提供される方法において使用するためのプローブの調製のための付加的な試薬;および単独または提供されるプローブに結合した検出可能標識をさらに含み得る。
本発明のマーカーおよびマーカーセットは、癌患者、例えば多発性骨髄腫を有する患者において短期または長期生存の可能性を評価する。この予測を用いて、いずれかのカテゴリーで患者のために最も適切な治療レジメンを設計するために癌治療を評価することができる。
本発明の1つの態様は、本発明の予測マーカーに対応するポリペプチドまたはそのようなポリペプチドの部分をコードする核酸を含む、本発明の予測マーカーに対応する単離核酸分子に関する。本発明の単離核酸はまた、本発明の予測マーカーに対応するポリペプチドをコードする核酸を含む、本発明の予測マーカーに対応する核酸分子を同定するためのハイブリダイゼーションプローブとしての使用に十分な核酸分子、およびそのような核酸分子のフラグメント、例えば核酸分子の増幅または突然変異のためのPCRプライマーとしての使用に適するものを包含する。ここで使用するとき、「核酸分子」という用語は、DNA分子(例えばcDNAまたはゲノムDNA)およびRNA分子(例えばmRNA)およびヌクレオチド類似体を使用して生成されるDNAまたはRNAの類似体を包含することが意図されている。核酸分子は一本鎖または二本鎖であり得るが、好ましくは二本鎖DNAである。
本発明の1つの態様は、本発明の予測マーカーに対応する単離タンパク質、および生物学的に活性なその部分、ならびに本発明の予測マーカーに対応するポリペプチドに対する抗体を惹起するための免疫原としての使用に適するポリペプチドフラグメントに関する。本発明における使用のためのポリペプチドは、当技術分野で周知の常套的分子生物学、タンパク質精製および組換えDNA手法と組み合わせて、ここで提供する遺伝子同定情報を使用して単離、精製または生産され得る。
抗体フラグメントは、上述した抗体のいずれかに由来し得る。例えば抗原結合フラグメント、ならびに上述した抗体に由来する完全長単量体、二量体または三量体ポリペプチドは、それら自体が有用である。この種の有用な抗体ホモログは、(i)VL、VH、CLおよびCH1ドメインから成る一価フラグメントである、Fabフラグメント;(ii)ヒンジ領域でジスルフィド架橋によって連結された2つのFabフラグメントを含む二価フラグメントである、F(ab’)2フラグメント;(iii)VHおよびCH1ドメインから成るFdフラグメント;(iv)抗体の1本の腕のVLおよびVHドメインから成るFvフラグメント;(v)VHドメインから成る、dAbフラグメント(Wardら、Nature 341:544−546(1989));(vii)VHHドメインから成る、単一領域機能性重鎖抗体(ナノボディとして知られる)、例えばCortez−Retamozoら、Cancer Res.64:2853−2857(2004)およびその中で引用される参考文献参照;および(viii)単離された相補性決定領域(CDR)、例えば抗原結合フラグメントを提供するために十分なフレームワークを伴う1またはそれ以上の単離CDRを含む。さらに、Fvフラグメントの2つのドメイン、VLおよびVHは別々の遺伝子によってコードされるが、組換え法を用いて、それらが、VLとVH領域が対合して一価分子を形成する一本鎖タンパク質として作製されることを可能にする合成リンカーにより、それらを連結することができる(一本鎖Fv(scFv)として知られる;例えばBirdら、Science 242:423−426(1988);およびHustonら、Proc.Natl.Acad.Sci.USA 85:5879−5883(1988)参照)。そのような一本鎖抗体はまた、抗体の「抗原結合フラグメント」という用語の中に包含されることが意図されている。これらの抗体フラグメントは当業者に公知の従来の手法を用いて得られ、フラグメントは無傷抗体と同じ方法で有用性に関してスクリーニングされる。Fv、F(ab’)2およびFabのような抗体フラグメントは、無傷タンパク質の切断によって、例えばプロテアーゼまたは化学的切断によって作製され得る。
癌細胞の試料を患者から入手する。試料において、表1および表2に示す予測マーカーの少なくとも1つに対応するマーカーについての発現レベルを測定する。好ましくは、表1および/または表2で同定されるマーカーを含むマーカーセットを利用し、ここで述べる方法を用いてマーカーセットに統合する。そのような分析を使用して、患者における腫瘍の発現プロフィールを得る。次に発現プロフィールの評価を使用して、患者が長期生存者であるかどうか、およびプロテアソーム阻害治療(例えば単独または追加薬剤と組み合わせたプロテアソーム阻害剤(例えばボルテゾミブ)による治療)および/またはグルココルチコイド治療(例えば単独または追加薬剤と組み合わせたグルココルチコイド(例えばデキサメタゾン)による治療)、または生存に同様の効果を及ぼすと予想される代替薬剤から利益を得るかどうかを判定する。発現プロフィールの評価はまた、患者が短期生存者であるかどうか、およびプロテアソーム阻害および/またはグルココルチコイド治療以外の癌治療から利益を得るかどうかまたは変更されたプロテアソーム阻害治療レジメンおよび/またはグルココルチコイド治療レジメンから利益を得るかどうかを判定するためにも使用できる。評価は、提供される方法のいずれかまたは当技術分野で公知の他の類似の採点方法(例えば加重投票法、閾値特徴の組合せ(combination of threshold features)(CTF)、Cox比例ハザード解析、主成分スコアリング、線形予測スコア、K−近傍法等)を用いて、例えばNational Center for Biotechnology Information(NCBI,Bethesda,MD)のGene Expression Omnibus(GEO)プログラムに寄託された発現値を使用して作製される1つのマーカーセットの使用を含み得る。この試験および他の試験からのデータ値を、そのような統計方法についての探索および検索のためにこの管理機関に提出している。さらに、評価は、作製された2以上のマーカーセットの使用を含み得る。プロテアソーム阻害治療および/またはグルココルチコイド治療は、評価の結果が長期生存者であることを示すとき、癌を治療するために適切と同定されるか、または短期生存者のためにより積極的な治療レジメンが同定される。
1つの方法では、情報、例えば患者のマーカー発現レベルについて(例えばここで述べる予測マーカーまたは予測マーカーセットを評価した結果)または患者が短期または長期生存者であると予測されるかどうかについての情報は、第三者、例えば病院、診療所、政府機関、補償団体または保険会社(例えば生命保険会社)に提供される(例えば通信される、例えば電子通信される)。例えば医学処置の選択、医学処置についての支払い、補償団体による支払い、若しくはサービスまたは保健のための費用は情報の関数であり得る。例えば第三者は、情報を受け取り、少なくとも一部にはその情報に基づいて決定を下し、場合により情報を通信するまたは情報に基づき手順、支払い、支払いのレベル、補償範囲等の選択を行う。前記方法では、表1および/または表2から選択されるまたは導かれる予測マーカーまたは予測マーカーセットの情報的発現レベルが判定される。
再発性または抗療性多発性骨髄腫を有する627名の登録患者を含む、多施設非盲検無作為化試験を実施した(プロトコールM34101−039)。Richardsonら、N.Engl.J.Med,.352:2487−2498(2005)参照。患者をボルテゾミブ(315名の患者)または高用量デキサメタゾン(312名の患者)のいずれかで治療した。
薬剤の供給および保管
再溶解用の滅菌凍結乾燥粉末である、注射用ボルテゾミブ(VELCADE(商標)Millennium Pharmaceuticals,Inc.,Cambridge,MA)は、ボルテゾミブ2.5mgおよびマンニトール25mgUSPを含むバイアル中で供給された。各々のバイアルを、再溶解した溶液がボルテゾミブを1mg/mLの濃度で含むように、生理(0.9%)食塩水2.5mL、塩化ナトリウム注射液USPで再溶解した。再溶解溶液は無色透明であり、最終pHは5−6であった。
表B 薬剤情報
表C 疾患応答判定基準1
2 CRの正しい評価のためには、骨髄は≧20%細胞であり、血清カルシウムは正常範囲内であるべきである。
3 骨髄の採集および評価はCRを実証するために必要である。免疫固定法で最低でも6週間にわたってモノクローナルタンパク質の消失が持続する分泌性骨髄腫の患者については、CRを確認するための骨髄の反復採集および評価は必要ない;しかし、非分泌性骨髄腫の患者については寛解確認来院時に骨髄の反復採集および評価が必要である。
4 緊急治療が必要な場合は、これらの試験をより早期に反復するまたは反復検査を除外する必要があり得る。
5 PDの判定に関して、パラタンパク質の増加は最低値と比較してである。
2:14章における統計結果について算定されたパーセントは、≧0.5%で<1%のパーセントを1%に丸めることを含む、最も近い整数に「丸められて」いる;これらは、本文中の表では<1%として報告されている。
a応答率の差についての漸近信頼区間。
b実際の無作為化層化因子について調整されたCochran−Mantel−Haenszelカイ二乗検定からのP値。
薬理ゲノミクス腫瘍試料(骨髄吸引液)を、包括的mRNAレベルの発現の評価のために患者から収集した。
所見の数、連続的変数についての平均値、標準偏差、中央値、最小値および最大値、および分類別データについての分類ごとの数とパーセントを示す要約表を提示した。要約のための分類は2つの割り当てられた治療群であった。
264名の多発性硬化症患者からの生検および生存情報から、予測マーカーを同定するために使用される高い質の遺伝子発現データが作成された。プロテアソーム阻害剤(例えばボルテゾミブ)治療またはグルココルチコイド(例えばデキサメタゾン)治療を受けている多発性硬化症患者の生存に関連する候補マーカーを、Cox比例ハザードモデリングを使用することによって選択した。
1.205692_s_at CD38CD38抗原(p45)骨髄腫/形質細胞
2.201286_at SDC1シンデカン−1骨髄腫/形質細胞
3.201891_s_at B2Mβ−2マイクログロブリン骨髄腫/形質細胞
4.211528_x_at B2Mβ−2マイクログロブリン骨髄腫/形質細胞
5.37986_at EpoRエリトロポエチン受容体赤血球細胞
6.209962_at EpoRエリトロポエチン受容体赤血球細胞
7.205838_at GYPAグリコフォリンA赤血球細胞
8.203948_s_at MPOミエロペルオキシダーゼ好中球
9.203951_s_at CSFR3コロニー刺激因子3受容体(顆粒球)好中球
10.204039_s_at CEBPACCAAT/エンハンサー結合タンパク質(C/EBP)、α好中球
11.214523_at CEBPACCAAT/エンハンサー結合タンパク質(C/EBP)、ε好中球
12.209603_at GATA3GATA結合タンパク質3Tリンパ球
13.209604_s_at GATA4GATA結合タンパク質4Tリンパ球
14.205456_at CD3ECD3E抗原、εポリペプチドTリンパ球
代表的試料の骨髄腫純度スコアを図1Bに例示する。10未満の骨髄腫純度スコアを有する試料はさらなる解析から除去した。
各々のマイクロアレイ上のすべてのマーカーについての発現値を150の刈り込み平均に正規化した。発現値は、MAS5遺伝子発現分析データ処理ソフトウエア(AFFYMETRIX(登録商標)Inc.,Santa Clara,CA)を用いて決定した。これらの値を、この章の以下の部分では「正規化発現」と称する。さらなる処理工程では、同じ試料についての反復発現測定全体にわたる発現レベル中央値を決定した。マーカーに関する発現レベル中央値は、National Center for Biotechnology Information(NCBI,Bethesda,MD)の遺伝子発現/分子存在率保管所、Gene Expression Omnibus(GEO)プログラムに提出されている。これらの発現レベル中央値は参照によりここに組み込まれる。生じた発現レベル中央値から対数ベース2を取り、この値を、この章の以下の部分では「対数発現」と称する。
各々の患者について6までの反復ハイブリダイゼーション:2つのT7 RNA標識の各々について3つの反復ハイブリダイゼーションが存在した。各プローブセットに関して患者内および患者間の発現変動を同定するため、線形混合効果モデルを使用した。各プローブセットについて、全体平均強度からの逸脱を示す患者特異的変量効果および反復ハイブリダイゼーション変量効果を含むモデルを当てはめた。これらの変量効果をモデルの分散成分と称する。モデルの当てはめは、これらの2つの変量効果による分散を評価すること、患者間のサンプル分散および反復または患者内分散の推定を行うことを含む。
患者サンプル分散に起因する65%以上の分散を有するプローブセットだけを含むように、プローブセットの数を低減した。44,928のプローブセットのうちで、9,200がこのフィルターを通過し、さらなる分析に進んだ。
以下で述べる生存率分析法を用いて患者の生存率に関連する単一遺伝子転写産物を同定することができる。ここで述べる方法を用いて同定された予測マーカーを表1および表2に示す。表1のマーカーは、025、039および040試験にわたるボルテゾミブ治療患者を使用して同定された。表2のマーカーは、025および040試験における患者を使用して同定され、図3に示すようにおよび以下で述べるように、039における生存結果を予測するために使用された。
共に試料を短期および長期生存者に分類する1またはそれ以上の遺伝子転写産物のセットを、特定分類器アルゴリズムに関して、「モデル」と称する。遺伝子転写産物を「特徴」と称する。遺伝子転写産物のいずれの組合せが試料を感受性群と抵抗性群に最も良好に分類するかを判定することを「モデル選択」と称する。以下の章は、どのようにして本発明のモデルを同定したかという工程を説明する。単一マーカー同定または予測マーカーと共にここで提供する方法は、本発明のマーカーを含む追加モデルを同定するために使用できる。試料をそれらの特徴に基づいて分類するためのモデルを確立するための多くの他の分類方法があり、それらは予測モデルを確立するために表1または2のマーカーと共に使用できる。例えば予測因子は、発現値の線形結合に基づく(Golubら、Science,286:531−7(1999)、Radmacherら、J.Comput.Biol.,9:505−12(2002))。他の予測因子は神経回路網に基づき、それらは生存期間を直接予測するため、またはその後Cox比例ハザードモデルに送り込むことができる発現データの次元削減表示を開発するために使用できる(Khanら、Nat.Med.7:673−9(2001)、Nguyenら、Bioinformatics 18:39−50(2002),Lundinaら、Oncology 57:281−286(1999))。多変量予測因子を定義するために他の多くの方法が存在し、それらすべてが生存率データに関する使用に適合させ得る(Ripley BD.Pattern recognition and neural networks(Cambridge(U.K.):Cambridge University Press;(1996),Dudoitら、J Am.Stat.Assoc.97:77−87(2002))。これらは、生存期間を分類の問題(低危険度および高危険度)に転換する閾値による生存率のために使用できる。
予測マーカー選択における最初の工程は、9,200の特徴をフィルターにかけて、試料分類との一致を示すより少数に低減することである。フィルタリングは、最初にスコアリング法によって特徴を順位付け、次に最高順位の特徴だけをさらなる解析のために選び出すことを含む。本発明において使用したフィルタリングアルゴリズムは、進行および死亡までの時間と特徴の関連性についてp値を決定するためのCox比例ハザードモデリングであった。
BairとTibshirani(2004)PLoS Biol.2(4),E108:0511−0522の方法を、生存結果に関連するプローブセットからの発現データをどのようにして予測モデルに結びつけるかを説明するために使用した。生存と最も密接に関連するプローブセットについての発現データの主成分をコンピュータで算定する。我々は、単一遺伝子分析からの最小p値を有する100のプローブセットによる方法を説明する;他の数の遺伝子も予測的である。次に、主成分によって定義される空間にマッピングした発現データに関してCox比例ハザードモデルを確立する。モデルが予測的価値を有するかどうかを調べるため、データセットを試験セットに適用した;主成分を、訓練セットだけを使用してコンピュータで算定し、試験セットに適用した。変換した試験データに関して確立されたCox比例ハザードモデルのp値は、選択遺伝子が予測的価値を有するかどうかを指示する。Coxモデルからの線形予測因子を使用して、患者を低危険度群と高危険度群に分けることができる。対数順位検定をこれらの群の患者の結果データに適用して、予測された高危険度群と低危険度群の差が有意であるかどうかを判定する。
主成分アルゴリズムを使用して−025および−040試験におけるマーカーの発現レベルの分析から分類器を作成した。これらの試験からの試料中の発現レベルを、表2の欄2に列挙される最も強いsuperpcスコアを有する100プローブセットを使用してモデルを確立するために組み合わせた。このセットのプローブ(表2;「生存分類器」)を訓練セットとして−039試験に適用した。
この回の分析では、訓練遺伝子データの第一主成分(PC)だけを使用し、試験標本を、PCベクトルへの遺伝子データの射影に基づき2つのおおむね等しい群に分類した。対数順位検定は、それら2つの群が異なる生存危険度を有するかどうかを判定する。
以下の用語を表全体を通じて使用する:
「No.」または「番号」は、予測マーカーについて同定番号に対応する。
「Rep Public ID」は、プローブセットに対応する遺伝子についての代表的公開識別子を指し、AFFYMETRIX(登録商標)Inc.のウエブサイト(support/technical/byproduct.affx?product=hgu133)のHuman Genome U133 GENECHIP(登録商標)アレイサポート領域から入手可能であり、ダウンロードされた、2005年4月12日付のHG−U133AおよびHG−U133B注釈ファイルから抜粋した;
「表題」は、入手可能な場合は、一般名称に対応し、同じくAFFYMETRIX(登録商標)Inc.注釈ファイルから抜粋した;
「遺伝子記号」は、遺伝子がそれによって一般的に知られる記号に対応し、同じくAFFYMETRIX(登録商標)Inc.注釈ファイルから抜粋した;
「Entrez Gene ID」は、AFFYMETRIX(登録商標)Inc.によって注釈されている、プローブセットによって認識される遺伝子のNCBI Unigeneユニーク遺伝子識別子(Enrez Geneデータベース、遺伝子特異的情報;National Center for Biotechnology Information,Bethesda,MD)に対応し、AFFYMETRIX(登録商標)Inc.のウエブサイト(support/technical/byproduct.affx?product=hgu133)のHuman Genome U133 Set技術サポート資料から公的に入手可能であり、ダウンロードされた、2006年7月17日付のHG−U133AおよびHG−U133B注釈ファイル、Release20から抜粋した;
「TTPマーカー」または「TTP」は、進行までのより長い期間に相関して標本において有意に上方調節される(+)、または進行までのより短い期間に相関して標本において有意に上方調節される(−)、予測マーカーの指標である。「V」はボルテゾミブを表わし、「D」はデキサメタゾンを表わす。「+」は進行までの時間についての良好な予後を示し、「−」は進行までの時間についての予後不良を示す;
「応答マーカー」または「Resp」は、治療に対して応答性である標本において有意に上方調節される(+)、または治療に対して非応答性である標本において有意に上方調節される(−)、予測マーカーの指標である。「V」はボルテゾミブを表わし、「D」はデキサメタゾンを表わす。「+」は応答性を示し、「−」は非応答性を示す。
特徴選択は、治療結果によって患者を分類するために、データセット内のすう栓の使用可能な特徴サブセットを決定し、マーカーセットまたはモデルを形成する特徴の組合せを生成する工程である。特徴を選択するための多くのアプローチがある。ここで我々は、例示的なマーカーセットを生成するための2つのアプローチ:(1)上位N個の最も有意の特徴、および(2)標準特徴選択法である、逐次順方向特徴選択を報告する(DashとLiu,“Feature Selection for Classification,”Intelligent Data Analysis 1:131−156,1997参照)。
他施設臨床試験における試料収集とゲノムデータ
多発性硬化症の治療のためのボルテゾミブの第2相および第3相臨床試験は、前向き設定での薬理ゲノミクスの実現可能性を検討するための研究要素を含んだ。89施設(12カ国から)が研究のための腫瘍試料を提供した。治療前骨髄吸引液を常套的スクリーニング手順の間に収集した。これらの吸引液中の腫瘍のパーセンテージにはかなりのばらつきがある。腫瘍含量を、癌生物学の以前のゲノム試験および結果(Zhan:Blood,108:2020−2028,2006;Dave SS,Wright G,Tan Bら:Prediction of survival in follicular lymphoma based on molecular features of tumor−infiltrating immune cells.N Engl J Med 351:2159−2169,2004;Valk PJ,Verhaak R G,Beijen MAら:Prognostically useful gene−expression profiles in acute myeloid leukemia.N Engl J Med 350:1617−1628,2004)と一致するレベルである、少なくとも60−80%に高めることを目的として、すべての試料を富化手順に供した(試験方法参照)。富化前および富化後の試料の蛍光セルソーティング分析(FACS)は、富化が80−90%腫瘍細胞の試料を生成し得ることを明らかにした(図1)。FACS分析はすべての参加施設において実施できたわけではなかった。それ故、我々は、マイクロアレイデータから導いた骨髄腫純度スコアの解析によって試料の純度を評価し(試験方法参照)、低い腫瘍細胞純度を有する試料をさらなる分析から除外した(図1B)。遺伝子発現データを生成する方法の各々の工程で試料の損耗が認められた。試料の約60%がハイブリダイゼーションのために適切なRNAの量と質を示した。これらの試料のうちで、〜85%が高品質のマイクロアレイデータを生成し、85%が上述した腫瘍細胞富化の評価に合格した。これらの結果は、一般に種々の臨床試験全体にわたって一致した。
我々のゲノミクスアプローチは、試料を多施設で収集し、腫瘍細胞を冨化するために陰性選択手順に供したという点でこれまでの骨髄腫試験((Zhan F,Hardin J,Kordsmeier Bら:Global gene expression profiling of multiple myeloma,monoclonal gammopathy of undetermined significance,and normal bone marrow plasma cells.Blood 99:1745−1757,2002;Claudio JO,Masih−Khan E,Tang Hら:A molecular compendium of genes expressed in multiple myeloma.Blood 100:2175−2186,2002;Zhan:Blood 108:2020−2028,2006;Hurt EM,Wiestner A,Rosenwald Aら:Overexpression of c−maf is a frequent oncogenic event in multiple myeloma that promotes proliferation and pathological interactions with bone marrow stroma.(Cancer Cell 5:191−199,2004))と異なる。それ故、我々は、教師なし階層クラスタリングを使用して、データが人口統計学、臨床および技術的パラメータによってどのような影響を受けた可能性があるかを詳しく検討した。図2Aは、264の骨髄腫患者試料および6名の正常形質細胞対照(PC)試料の系統樹を示す。異なる年齢、性別および骨髄腫アイソタイプを有する患者がこれらの群全体にわたって不規則に分布した(図2A)。さらに、同じ臨床施設において生じた試料の有意のクラスター化は存在しなかった。しかし、臨床試験、事前の治療数、アレイのハイブリダイゼーションバッチ、骨髄腫純度スコアおよび、最近の報告(Zhan:Blood,108:2020−2028,2006)と一致して、骨髄腫TCサブタイプに関して非ランダム分布が認められた。これらの因子のいくつかは相互に関係している;特に、039試験の患者は、事前治療が有意に少なく、また1つのバッチ内でハイブリダイズされており、これらの因子の一方または両方がクラスタリングに影響を及ぼすかどうかを識別することが困難であった。025試験患者は様々な数の事前治療を示すので、これらの試料の分布が事前治療の程度に依存するかどうかを質問した。実際に、第1−3群の025患者は4−5ブランチの患者(平均=5.1)よりも少ない系統の事前治療(平均=3.7)を有しており(P=0.53)、試料の分布が、少なくとも一部には事前治療の程度によって影響を受けることを示唆した。
Claims (22)
- 癌を有する患者が、治療レジメンで治療されたとき短期生存または長期生存すると予測されるかどうかを判定するための方法であって、
a)患者の試料において予測マーカーまたは複数のマーカーの発現のレベルを測定すること;
b)該予測マーカーまたは複数のマーカーの発現のレベルが情報的発現レベルであるかどうかを判定するために、該予測マーカーまたは複数のマーカーの発現のレベルを対照発現レベルと比較すること;および
c)該予測マーカーまたは複数のマーカーが、表1および/または表2において同定される予測マーカーから選択され;および情報的発現レベルが、該患者が治療レジメンで治療されたとき短期生存者または長期生存者のいずれかであると予測されることを指示する、患者が短期生存者または長期生存者であると予測されるかどうかを判定すること
を含む、方法。 - 前記患者の試料が腫瘍由来の細胞を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記腫瘍が、骨髄腫、多発性骨髄腫、非ホジキンリンパ腫、B細胞リンパ腫、ワルデンストレーム症候群、慢性リンパ性白血病および他の白血病から成る群より選択される、請求項2に記載の方法。
- 前記治療レジメンが、プロテアソーム阻害治療またはグルココルチコイド治療である、請求項1に記載の方法。
- 前記プロテアソーム阻害治療がボルテゾミブ治療である、請求項4に記載の方法。
- 前記予測マーカーまたは複数のマーカーの発現のレベルがmRNAの検出によって測定される、請求項1に記載の方法。
- 前記予測マーカーまたは複数のマーカーの発現のレベルがタンパク質の検出によって測定される、請求項1に記載の方法。
- 前記複数のマーカーが、表1および/または表2からの少なくとも5つの予測マーカーである、請求項1に記載の方法。
- 前記複数のマーカーが、表1および/または表2からの少なくとも20の予測マーカーである、請求項1に記載の方法。
- 前記複数のマーカーが、表2からの少なくとも95の予測マーカーである、請求項1に記載の方法。
- 前記情報的発現レベルが前記複数のマーカーの少なくとも50%から組み合わされる、請求項1に記載の方法。
- 表1からの予測マーカーまたは複数のマーカーが各々、短期生存マーカーについては少なくとも1.3のハザード比、または長期生存マーカーについては0.80以下のハザード比を有する、請求項1に記載の方法。
- 表2からの予測マーカーまたは複数のマーカーが各々、短期生存マーカーについては少なくとも2.2のSuperPCスコア、または長期生存マーカーについては−2.35以下のSuperPCスコアを有する、請求項1に記載の方法。
- 表1および/または表2からの予測マーカーまたは複数のマーカーが生物学的カテゴリーに分類される、請求項1に記載の方法。
- 患者をプロテアソーム阻害剤で治療するかどうかを判定するための方法であって、該方法は、
a)患者の試料において予測マーカーまたは複数のマーカーの発現のレベルを測定すること;
b)該予測マーカーまたは複数のマーカーの発現のレベルが情報的発現レベルであるかどうかを判定するために、該予測マーカーまたは複数のマーカーの発現のレベルを対照発現レベルと比較すること;
c)該患者が、治療レジメンで治療されたとき短期生存者または長期生存者であると予測されるかどうかを判定すること;および
d)該患者が長期生存者であると予測される場合、該患者をプロテアソーム阻害剤で治療することを決定すること
を含み、該予測マーカーまたは複数のマーカーが、表1および/または表2において同定される予測マーカーから選択され;および該情報的発現レベルが、該患者が短期生存者または長期生存者のいずれかであると予測されることを指示する、方法。 - 治療レジメンで治療されたときの患者の短期または長期生存を予測するための予測マーカーまたは予測マーカーセットを同定するための方法であって、
a)試料中で、表1および/または表2において同定される予測マーカーまたは複数のマーカーの発現のレベルを測定すること;
b)応答性または非応答性に関連する特徴を選択するために、各マーカーの発現レベルに統計解析を適用すること;および
c)選択した特徴を含むマーカーまたはマーカーセットを同定すること
を含む、方法。 - 請求項16において同定されるマーカーを検出するための試薬を含むキット。
- 患者において癌の治療を継続するかどうかを決定するための方法であって、該方法は、
a)治療の前に患者の試料において予測マーカーまたは複数のマーカーの発現のレベルを測定すること;
b)治療中の患者の試料において予測マーカーまたは複数のマーカーの発現のレベルを測定すること;
c)a)とb)の予測マーカーまたは複数のマーカーの発現のレベルを比較すること;および
d)該比較が長期生存を予測する場合は治療を継続すること、または該比較が短期生存を予測する場合は治療を中止することを決定すること
を含み、該予測マーカーまたは複数のマーカーが、表1および/または表2において同定される予測マーカーから選択される、方法。 - 前記治療がボルテゾミブ治療である、請求項18に記載の方法。
- 表1および/または表2からの少なくとも5つの予測マーカーを含む分類器。
- 請求項20の分類器において予測マーカーの発現を評価するための試薬、および使用のための指示書を含むキット。
- 癌の治療のための代金を支払うかどうかを決定する方法であって、
a)該患者が、治療レジメンで治療されたとき短期生存または長期生存すると予測されるかどうかを請求項1の方法によって判定すること;および
d)該患者が、該治療レジメンで治療されたとき長期生存者であると予測される場合に支払いを許可すること
を含む、方法。
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