JP2010537659A - Er−患者におけるガンの予後判定のための方法およびツール - Google Patents
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Abstract
【選択図】 なし
Description
・腫瘍サンプルからの遺伝子発現(またはタンパク質合成)を好ましくは本発明による遺伝子/タンパク質セットに基づいて検出するために構成されるバイオアッセイモジュール、および
・これらの遺伝子の発現(過剰発現または過少発現)(または、対応するコードされたタンパク質の合成)を計算するために、また、腫瘍サンプルについてのリスク評価(悪性腫瘍を発達させるリスク評価)をもたらすために構成されるプロセッサーモジュール。
Wang他(lancet 365(9460)p.671−679(2005))、Van’t Veer他(Nature 415(6871)p.530−536(2002))、Paik他(Engl.J.Med.,351(27)p.2817−2826(2004))、Teschendorff(Genome Biol.,7(10)R101(2006))、Van De Vijver他(Engl.J.Med.347(25)p.1999−2009(2002))、Perou他(Nature,406,p747−752(2000))、Sotiriou他(PNAS 100(18)p.8414−8423(2003))、Sorlie他(STNO−The Stanford/Norway dataset PNAS,98(19)p.10869−10874(2001))、http://genome−www.stanford.edu/breast.cancer/mopo.clinical/data.shtml
ならびに、アファディン、オーロラA、a−カテニン、b−カテニン、BCL2、サイクリンD1、サイクリンE、サイトケラチン5/6、サイトケラチン8/18、E−カドヘリン、EGFR、HER2(ERBB2)、ERBB3、ERBB4、エストロゲン受容体、FGFR1、FHIT、GATA3、Ki67、ムチン1、P53、P−カドヘリン、プロゲステロン受容体、TACC1、TACC2、TACC3からなる群から選択される少なくとも1つ、2つ、3つまたはそれ以上の遺伝子またはタンパク質、および、場合により、サイトケラチン6、サイトケラチン18、Ang1、オーロラB、BCRP1、カテプシンD、CD10、CD44、CK14、Cox2、FGF2、GATA4、Hifla、MMP9、MTA1、NM23、NRGla、NRG1ベータ、P27、パーキン、PLAU、S100、SCRIBBLE、平滑筋アクチン、THBS1、TIMP1からなる群から選択される1つまたは複数の遺伝子またはタンパク質を含む国際公開WO2005/071419に記載されるような乳ガン予後において使用される発現プロファイリング用タンパク質。
好都合には、この方法では、この試験方法またはスクリーニング方法に付される活性な化合物は、哺乳動物対象(ヒト患者)の効率的な処置のために回収され、適用される。
本発明者らは、原発性浸潤性腺管ガンから単離されたCD4+細胞のプロファイリングを行っている。非管理下での階層的クラスター化アルゴリズムにより、我々は、免疫応答に関与する経路に関して異なった2つの腫瘍群を区別することができた。これらの免疫経路を考慮して、腫瘍に浸潤するCD4+細胞において示差的に発現する111個の遺伝子が特定され、それらは、乳ガンにおける以前に報告されている遺伝子サインとは実質的に異なる「CD4浸潤腫瘍サイン」(CD4ITS)と呼ばれる遺伝子サインをもたらした。公開されているデータセットに列挙される2600名を越える患者における、CD4ITSと、臨床結果との関係もまた分析した。重要な発見は、CD4ITSが、通常最も不良な予後と関連するER陰性乳ガンの患者において転移の危険性と関連したことであった。
患者のサンプル。浸潤性乳管ガンの患者を研究のために募集した。どの患者も、補助的な全身治療を何ら受けていなかった。ヒト乳ガン組織を手術時に得た。
マイクロアレイ技術を使用して、10個の乳ガン(すなわち、5個のER+および5個のER−)から単離されたCD4+細胞の遺伝子プロフィルを確立した。これらのプロフィルに関して、非管理下でのクラスター化により、2つの大きなクラスターが明らかにされた(図1を参照のこと)。興味深いことに、これらの2つのクラスターは実際には腫瘍のER状態に対応する。これらのクラスターは、異なるクラスター化法(中心化連結、非中心化連結、完全化連結または平均連結)を使用しても、非常に安定的かつ再現的であった。
細胞経路を考慮して、乳腫瘍に浸潤するCD4+細胞の発現プロフィルを分割する2つの主要なクラスターの間における差を調べた。これら2つのクラスターの間で異なった37の統計学的に有意な経路が存在した。興味深いことに、そのような経路のうちの31が免疫反応と関連した(表1を参照のこと)。
表1は、CD4ITSサインに含まれる遺伝子の分類を表す。
「CD4+浸潤腫瘍サイン」(CD4ITS)と呼ばれる遺伝的サインが確立された。この課題に近づくために、有意な差(0.05未満のp値)に基づいてこれら31の免疫経路に関与する遺伝子を選択した。
表2は、基準に従って選択され、かつCD4ITSを構成する108個の遺伝子を表す。
この全データセットを考慮して、低い相関が、CD4ITSIと、臨床結果との間において明らかにされ、ハザード比が0.909であった(95%CI、0.840〜0.984;P=0.018)。この結果を考慮して、乳ガンの3つのサブタイプ、すなわち、ESR1− ERBB2−(サブタイプ1または「基底様」)、ERBB2+(サブタイプ2)、および、ESR1+ ERBB2−(サブタイプ3または「管腔」)が、サンプルをこれらのサブタイプに基づいて識別するために区別された。結果は、強い統計学的に有意な相関を、サブタイプ1の乳ガンに関して、CD4ISIと、臨床結果との間において示し、ハザード比が0.733であった(95%CI、0.620〜0.867;P=0.000)。類似した相関が、よりわずかな影響を伴ったが、サブタイプ2に関して示され、ハザード比が0.790であった(95%CI、0.635〜0.982;P=0.033)。相関がサブタイプ3に関しては何ら示されず、ハザード比が0.920であった(95%CI、0.812〜1.042;P=0.187)。
カプラン−マイヤー法を上記のように行い、処置患者および非処置患者の間での推定される全体の5年無転移生存率がそれぞれ、48.7%(CD4ITSI<75パーセンタイル)および81.5%(CD4ITSI≧75パーセンタイル);60.9%(CD4ITSI<75パーセンタイル)および81.25%(CD4ITSI≧75パーセンタイル)であった(図3を参照のこと)。
材料および方法
遺伝子発現データ
遺伝子発現データセットを公開のデータベースまたは著者らのウエブサイトから検索した。本発明者らは、最初の研究によって発表されるような正規化されたデータ(log2(1チャンネルプラットフォームでの強度)またはlog2(2チャンネルプラットフォームでの比率))を使用している。遺伝子発現データの処理は、この研究のメタ分析的枠組みのために何ら必要なかった。
ハイブリダイゼーションプローブを、RefSeqのバージョン21(2007.01.21)およびEntrezデータベースのバージョン2007.01.21を使用して、Shi他[20]による方法と同様に、(NM)サブセットにおけるRefSeq mRNAに対する配列アラインメントによりEntrez GeneID[19]にマッピングした。多数のプローブを同じGeneIDにマッピングしたとき、特定のデータセットにおいて最も大きい不一致を有するプローブを、そのGeneIDを表すために選択した。
本発明者らは、1組のプロトタイプ、すなわち、乳ガン(BC)において様々な特定の生物学的プロセスに関連づけられることが知られている遺伝子を考慮しており、また、それらのそれぞれとともに特異的に共発現するそのような遺伝子を特定することを目的としている。この目的を達成するために、本発明者らは、それぞれの遺伝子について、直接的関連および複合的関連をコンピューター計算した。直接的関連は、遺伝子iと、それぞれのプロトタイプjとの間における線形相関として個々に定義され、これに対して、複合的関連は、遺伝子iと、特徴選択(直交Gram−Schmidt特徴選択[21])によって特定されるような、プロトタイプの最も良好な線形組合せとの間における線形相関として定義される。遺伝子iについて得られる直接的関連および複合的関連のすべてを考慮して、フリードマン検定を、有意に非常に高い関連を特定するために使用した。(プロトタイプjとの)1つだけの直接的関連が残された場合には、遺伝子iがモジュールjに割り当てられ、プロトタイプjに対して「特異的」であるとして留意された。対照的に、最も高い関連が多変量関連またはいくつかの直接的関連を含んでいた場合、遺伝子iはどのモジュールjにも割り当てられず、最も高い関連に関与するすべてのプロトタイプに「関連づけられる」として留意された。相関に対する閾値によって、どのプロトタイプにも相関しなかった遺伝子を棄却することが可能となった。この方法はメタ分析的枠組みにおいて適用され、NKI2データセット(4)およびVDXデータセット(16)からの結果を組み合わせた(581名の患者、表5を参照のこと)。表5は、公表されている遺伝子発現データセットの特徴を表す。一部のサンプルがいくつかの研究において使用されていることに留意すること。下記の研究idはサンプルを共通して有する:NKI/NKI2およびUPP/STK/UNT/TBAGD/TBVDX/TAM。すべての分析のために、本発明者らは、重複した患者を小さいデータセット(例えば、NKI)から除いて、大きいデータセット(例えば、NKI2)のサンプルサイズが小さくなることを避けた。
全手順が補足図1に概略的に示される。1つの特定のプロトタイプとともに共発現する遺伝子を特定するために、本発明者らは、NKI2データセットおよびVDXデータセットに由来する581名の患者のデータセットを使用した。最初に、本発明者らは、Affymetrixプラットフォームと、Agilentプラットフォームとの間における遺伝子の共通部分のみを、上記のようなマッピング手順(プローブの注釈およびマッピングの節を参照のこと)を適用した後で考慮した。本発明者らは下記では、NKI2およびVDXの縮小されたデータセットをこの共通部分の遺伝子発現として示す。下記の手順(これは補足図1に概略的に示される)がNKI2およびVDXの縮小されたデータセットの各遺伝子について行われる:
1 すべての一変量線形モデルを、NKI2およびVDXの縮小されたデータセットにおいて、プロトタイプを説明変数として、遺伝子iを応答変数として使用してフィッティングし、これにより、7対の一変量線形モデルを得た。
2 これら2つのプラットフォームの間での係数推定値におけるばらつきがサンプリング誤差だけに起因するかどうかを調べるために、本発明者らは、各対の係数についての不均一性のストリンジェントな検定[Cochrane、1954;25]を適用した。少なくとも1つの係数が不均一である場合(p値<0.01)、遺伝子iはさらなる分析については棄却された。
3 本発明者らは、遺伝子iが1つだけのプロトタイプによって予測可能であるかを確認するために、すなわち、1つのモデルがそれ以外の候補のすべてよりも有意に良好であるかを確認するために1組の線形モデルを比較した。そうするために、本発明者らは、リーブワンアウト交差検定(LOOCV)誤差を効率的にコンピューター計算するためにPRESS統計学[Allen、1974;22]を使用し、2つのモデルをLOOCV誤差のそれらのベクトルに基づいて比較した。フリードマン検定を使用して、NKI2およびVDXの縮小されたデータセットについての1組の最も良好なモデルを別個に確認した。それぞれの比較のために、2つのp値を、Z変換法[Whitlock、2005]を使用してメタ分析的に組み合わせた。組み合わされたp値が0.05未満であった場合、モデルは、別のモデルよりも著しく良好であると見なされた。コンピューター計算の限界のために、本発明者らは、遺伝子iを予測するためのプロトタイプの可能なすべての組合せを調べることができなかった。対応する多変量線形モデルの平均二乗LOOCV誤差に関する最も良好な1組のプロトタイプのみが、直交Gram−Schmidt特徴選択を使用して確認された[Chen他、1989;21]。この多変量モデルをその1組の一変量モデルに加えて使用した。
4 本発明者らは、1組の最も良好なモデルを検討することによって、1つのプロトタイプに対する遺伝子iの特異性を調べた。1つの一変量モデルだけがこの1組に属した場合、それは、プロトタイプjのみを使用するモデルが、他のプロトタイプに関するモデルのすべてよりも有意に良好であることを意味した。加えて、多変量モデルが、1組の最も良好なモデルに属した場合、それは、この多変量モデルが、プロトタイプjに関するモデルよりも有意に良好でないことを意味した。
5 遺伝子iを、プロトタイプjに対して特異的であることを確認し、モジュールj(これはまた、遺伝子リストjと呼ばれる)に含めた。
モジュールのサイズを小さくするために、本発明者らは、正規化された平均二乗LOOCV誤差に対する0.95の閾値を使用して、特異的な遺伝子を選別した。
特異的なデータセットについて、モジュールスコアを、
(式中、xiは、データセットのプラットフォームに存在するモジュールにおける遺伝子の発現である。wiは、プロトタイプとの関連の符号に依存して、+1または−1のどちらかである。)
として、それぞれのサンプルについてコンピューター計算した。ロバストな尺度化を、1に等しい四分位数間範囲と、0に等しいメジアンとをそれぞれのデータセット内において有するようにそれぞれのモジュールスコアに対して行い、これにより、モジュールスコア間の比較を可能にした。
遺伝子オントロジー分析を、Ingenuity Pathways Analysisツール(Ingenuity Systems、Mountain View、CA、www.ingenuity.com)(遺伝子発現データにおける分子相互作用ネットワークの発見、可視化および調査を可能にするウエブ配信アプリケーション)を使用して実施した。HUGO遺伝子記号、同様にまた、正または負の共発現の目安を含有する、異なるプロトタイプと特異的に関連することが確認された遺伝子の様々なリストが、Ingenuity経路分析にアップロードされ、Ingenuity経路知識ベースに保存される機能的注釈と相関された。
異なるデータセットにまたがる分子的サブグループを矛盾なく特定するために、本発明者らは、等しい対角分散をすべてのクラスターについて有するガウス混合モデル[23]にフィッティングすることによって、ER(ESR1)モジュールスコアおよびHER2(ERBB2)モジュールスコアを使用して腫瘍をクラスター化した。本発明者らは、成分の数を調べるためにベイズ情報量基準[24]を使用している。それぞれの腫瘍が、クラスターにおける構成要素の最大事後確率を使用して特定された分子的サブグループの1つに自動的に分類された。
本発明者らは、ピアソン相関係数を使用してモジュールスコアのペアワイズ相関を推定している。それぞれの相関係数をそれぞれのデータセットについて個々に推定し、母数モデルによる分散逆数重み付け(inverse variance−weighted)法[25]と組み合わせた。加えて、本発明者らは、モジュールスコアと、サブタイプとの間における関連を、クルスカル−ウォリス検定を使用して検定している。本発明者らは、モジュールスコアと、臨床的変数との間における関連を、ウィルコクスン順位和検定を使用して検定している。それぞれの統計学的検定をそれぞれのデータセットについて個々に適用し、p値を、母数モデルによる逆正規(inverse normal)法[29]を使用して組み合わせた。これらの関連分析を母集団および種々の分子的サブグループの両方において行った。
本発明者らは、非処置患者の無再発生存(RFS)を生存の終点と見なしている。RFSを得ることができなかったとき、本発明者らは無遠隔転移生存(DMFS)データを使用している。生存データのすべてが10年で打ち切られた。生存曲線はカプラン−マイヤー推定値に基づいており、グリーンウッド法が、95%信頼区間をコンピューター計算するために用いられた。2つまたは3つのグループ(サブタイプおよび3元モジュールスコア)の間におけるハザード比が、データセットを層指標として用いるコックス回帰を使用して計算され、したがって、これにより、コホート間における異なる基準ハザード関数が考慮された。臨床的変数およびモジュールスコアについては、ハザード比をそれぞれのデータセットについて個々に推定し、母数モデルによる分散逆数重み付け法[25]と組み合わせた。本発明者らは、最も良好な多変数コックスモデルを特定するためにメタ分析的枠組みにおいて段階的増加特徴選択を使用している。新しい特徴(変数)の包含のための、また、以前に選択された特徴(変数)の排除のために組み合わせたp値(ハザード比についてのワルド検定)に関する有意性閾値が0.05に設定された。
プラットフォーム間のマッピングが必要であったとき、本発明者らは、GeneIDにマッピングされ得るサインにおける遺伝子を考慮しているだけである。予測スコアを、上記のモジュールスコアについての式に類似する線形結合を使用してそれぞれのサインについてコンピューター計算した。最初の研究からの遺伝子特異的な重み(係数、相関または他の尺度)を、各遺伝子の元々のアップレギュレーションまたはダウンレギュレーションに依存して、+1または−1で変換した。以前に発表されている遺伝子分類子についてのこのコンピューター計算法は、最初のデータセットに対する正式の分類と比較して非常に類似した結果を与え、また、異なるマイクロアレイプラットフォームでの遺伝子サインの適用を可能にした。ロバストな尺度化を、1に等しい四分位数間範囲と、0に等しいメジアンとをそれぞれのデータセット内において有するようにそれぞれの遺伝子サインに対して行って、異なる遺伝子サインの間における比較を可能にした。
乳ガンの分子モジュールの明確化
分子モジュールを明らかにするために、本発明者らは、最初に、それぞれの生物学的プロセスについて「プロトタイプ」として作用するための典型的な遺伝子を文献に基づいて選択し、その後、乳ガンにおける種々の生物学的プロセスの根底にあるプロトタイプ遺伝子のそれぞれと特異的に関連する遺伝子のモジュールを作製するために線形モデルの比較を適用している(方法を参照のこと)。選択されたプロトタイプ遺伝子は、AURKA(STK6、7または15として知られている)、PLAU(uPAとして知られている)、STAT1、VEGF、CASP3、ER(ESR1)およびHER2(ERBB2)であった。これらは、増殖、腫瘍浸潤/転移、免疫応答、血管形成、アポトーシスの各表現型、ならびに、ER(ESR1)およびHER2のシグナル伝達をそれぞれ表す。
これらの分子モジュールの主要な特徴は、それらが、AgilentマイクロアレイプラットフォームおよびAffymetrixマイクロアレイプラットフォームを使用するデータセットにおける選ばれたプロトタイプと一貫して共発現される遺伝子として特定されることであり、また、それらが、臨床的変数および遺伝子注釈を調べることなく特定されることである。
分子モジュールを表す遺伝子の7つのリストが、それらの符号と一緒に、機能的注釈の分析のためにIngenuity経路知識データベース(IPKB)にアップロードされた。
表6は、それぞれのプロトタイプと関連する遺伝子の数を表す。
*これらの数字は、所与のプロトタイプと関連づけられる遺伝子の数を表す。すなわち、これらの遺伝子はまた、別のプロトタイプと関連する場合がある。
**これらの数字は、所与のプロトタイプと特異的に関連する遺伝子の数を表す。このことは、これらの遺伝子はこのプロトタイプに関連するだけであり、他のプロトタイプには関連しないことを意味する。
例えば、ケモカインIL8(これは、血管新生促進作用を有することが報告されている)の発現が実際に、VEGFの発現と関連した。しかしながら、その発現はまた、PLAUの発現とも相関したので、これはどのモジュールにも含まれなかった。アポトーシスに関連づけられる遺伝子のBCL2A1、BIRC3、CD2およびCD69は、それらの発現はまたER(ESR1)とも関連したので、アポトーシスモジュールに組み込まれなかった。また、さらなるメタロプロテアーゼがPLAUと関連することが見出され(例えば、MMP1およびMP9など)たが、それらの発現レベルはまた、ER(ESR1)およびSTAT1とも相関したので、浸潤モジュールには含まれなかった。このことは、異なる生物学的プロセスがほぼ確実に、相互に連絡していることを示す。しかし、ここで、本発明者らは、乳ガンの生物学および予後に対するそれらの個々の影響をより良く示すために、それらを「特異的」にすることを望んだ。
本発明者らは、母集団に対する分析、しかもER(ESR1)モジュールおよびHER2モジュールに基づく異なるサブグループにおいても分析を行うことを望んだので、これらの3つの分子的サブグループを定義する必要があった。この目的を達成するために、本発明者らは、ESR1−の患者がいないこと、および、プローブの数が少ないことにそれぞれ起因してMGHデータセットおよびVDX2/TBAGDデータセットを除いて、異なるデータセットにおいて3つの患者群を矛盾なく特定するクラスター化法を使用した。NKI2コホート、VDXコホートおよびUNCコホートについてのクラスターが、一例として図4に示される。
表7は、生存分析のために考慮された非処置の乳ガン患者について分子的サブグループ毎の臨床病理学的特徴を表す。予想されるように、ESR1−/ERBB2−サブグループおよびESR1+/ERBB2−サブグループにおける腫瘍の圧倒的多数は、ER(ESR1)タンパク質状態についてそれぞれ陰性および陽性であった。これに反して、ERBB2+サブグループは、ER(ESR1)タンパク質状態に関して腫瘍の混合物によって構成された。これら3つの分子的サブグループの生存曲線をこのメタ分析の非処置患者のすべてにわたって比較したとき、本発明者らは、他者[27〜31]によって既に報告されているように、分子的サブグループの間における差を認めた。実際、ESR1+/ERBB2−から得られる生存曲線はそれ以外の2つとは著しく異なっていた(ESR1−/ERBB2−についてはp=0.03、ERBB2+についてはp=0.003)。しかしながら、生存における差が、ESR1−/ERBB2−サブグループと、ERBB2+サブグループとの間において何ら認められなかった(p=0.56;図5を参照のこと)。
2180名の患者についての情報を調査することを、本発明者らは、異なるモジュールスコアの間に何らかの関連が存在したかどうかを調べることによって開始した。1つの興味深い発見が、例えば、一方では増殖モジュールスコアと、他方では血管形成モジュールスコアおよび腫瘍浸潤モジュールスコアとの間における正の相関および負の相関であった。これらの関連は、異なる分子的サブグループの全体を通して保存され、最も高い相関がESR1−/ERBB2−サブグループにおいて認められた。すべての結果を補足表2(下記を参照のこと)に示す。
補足表2は下記の4つの表を示す:母集団からの2180名の処置された乳ガン患者および非処の置乳ガン患者(A)、ESR1−/ERBB2サブグループからの319名のガン患者(B)、ERBB2+サブグループからの252名の患者(C)、ならびに、ESR1+/ERBB2−サブグループからの1610名の患者(D)のモジュールスコアの間におけるペアワイズ−ピアソン相関係数のメタ推定量。
補足表3は下記の4つの表を示す:母集団(A)、ESR1−/ERBB2サブグループ(B)、ERBB2+サブグループ(C)およびESR1+/ERBB2−サブグループ(D)についての、モジュールスコアと、臨床病理学的パラメーターとの間における関連。「+」符号は変数間における正の関連を表し、p値が0.01〜0.05の間に含まれる場合には(+)であり、0.01〜0.001の間に含まれる場合には(++)であり、0.001未満の場合には(+++)である。「−」符号は変数間における負の関連を表し、p値が0.01〜0.05の間に含まれる場合には(−)であり、0.01〜0.001の間に含まれる場合には(−−)である。
これらのモジュールスコアの予後値を疾患の自然史に関連して評価するために、本発明者らは、1235個の腫瘍サンプルを含む非処置の乳ガン患者のみを考慮した。その目的のために、本発明者らは、十分に確立された臨床病理学的変数、同様にまた、本研究において定義される分子モジュールを含む7.4年の平均追跡調査とともに、全身的に処置されていない患者に対する無再発生存についての一変量分析および多変量分析の両方を行った。これらの分析は、これらの3つのサブグループの患者の経時的な生存における違いを考慮に入れるために分子的サブグループに従って階層化された(図5を参照のこと)。
補足表4は、非処置の乳ガン患者の分子的サブグループ毎の異なる遺伝子分類子の一変量分析に対応する。すべてのサインがここでは、連続変数であると見なされる。GENE70=70遺伝子のサイン[10、4];GENE76=76遺伝子のサイン[16、17];P53=p53のサイン[8];WOUND=傷害応答サイン[12、18];GGI=ゲノム悪性度指数[9];ONCOTYPE=21遺伝子の再発スコア[14];IGS:186遺伝子の「浸潤性」遺伝子サイン[13]。
モジュールおよび臨床病理学的パラメーターの予後値を上記で定義した分子的サブグループに従って調べたとき、我々は、高リスクのESR1−/ERBB2−のサブ集団(n=189)において、免疫応答モジュールのみが一変量分析および多変量分析の両方で臨床結果との有意な関連を示したことを確認した[HR=0.70(0.50〜0.98)、p=0.04](図6〜図7、および補足表4)。
いくつかの発表されている予後的サイン(10、4、16、17、12、18、9、14、8、13)に含まれる個々の遺伝子の生物学的意味を調べるために、本発明者らは、これらのサインに含まれるそれぞれの個々の遺伝子がどの分子的カテゴリーに属するかを明らかにするために、線形モデルの同じ比較をいくつかの予後的サインに対して適用した。表8は、特定のプロトタイプに関連づけられるそれぞれのサインの遺伝子の割合、または、特異的に関連するそれぞれのサインの遺伝子の割合(括弧内の値)を例示する。
表8は、7つのプロトタイプによる遺伝子発現予後的サインの分析を表す。数字は、特定のプロトタイプに関連づけられるそれぞれのリストの遺伝子の割合、または、特定のプロトタイプに特異的に関連するそれぞれのリストの遺伝子の割合(括弧内の値)を表す。GENE70=70遺伝子のサイン[10、4];GENE76=76遺伝子のサイン[16、17];P53=p53のサイン[8];WOUND=傷害応答サイン[12、18];GGI=ゲノム悪性度指数[9];ONCOTYPE=21遺伝子の再発スコア[14];IGS:186遺伝子の「浸潤性」遺伝子サイン[13]。
乳ガンのどの分子的サブグループがこれらの予後的サインから利益を受け得るかを調べるために、本発明者らは、ER(ESR1)の分子モジュールスコアおよびHER2(ERBB2)の分子モジュールスコアによって定義される異なる分子的サブグループにおいて上記で報告される異なる遺伝子サインの予後的影響を分析した。異なる遺伝子サインを生じさせるための的確なアルゴリズムを、異なるマイクロアレイプラットフォームには適用することができないので、本発明者らは、それぞれの最初の刊行物において報告された関連の方向を使用して、モジュールスコアについて行われたように分類子をコンピューター計算することを決めた。符号つき平均は元々のアルゴリズムよりも効率的でないかもしれないという事実が懸念されたので、本発明者らは、最初の刊行物での同じ比較研究を行い、元々のスコアおよび修正されたスコアが非常に相関したこと、および、それらの成績が非常に類似していたことを見出した。ほとんどの予測子が多くの場合、単峰型分布を使用して最も良く記載されるので、また、二分化された結果変数を使用することは、有意なバイアスを、異なる予後的サインを比較する際に持ち込むことがあるので、本発明者らはここでは、異なるサインを連続変数と見なした。また、ロバストな尺度化の適用を行った場合、異なるサインが互いに比較され得ることにも留意しなければならない。
本発明者らは、Allinenおよび共同研究者ら(2004)によって記載されるプロトコルを間質細胞の単離のために適合化し、腫瘍上皮細胞(EpCAM陽性)、白血球(CD45陽性)、筋線維芽細胞(CD10陽性)および内皮細胞の4つの異なる細胞サブ集団を分離および単離することを成し遂げている。本発明者らはまた、いくつかのRNA増幅/標識化プロトコルを本発明者らの遺伝子発現実験のために試験している。
これに関連して、数人の著者らが、化学療法がこの疾患のこのサブタイプではより効率的であり得ることを示唆している[43、44]。しかしながら、最適な化学療法様式を明確にすることは依然として議論の余地を残している。BRCA1経路の活性がこれらの腫瘍の多くでは損なわれるようであるので、また、BRCA1がDNA修復および細胞周期チェックポイントにおいて機能するので、一部の著者らは、これらの腫瘍は、DNA損傷の化学療法に対する感受性と関連し得ること、そしてまた、紡錘体毒に対する抵抗性と関連し得ることを示唆している[49]。本研究において、本発明者らは、損なわれた免疫応答が(この特定のサブグループの患者において)遠隔転移の発達とつながり得ることを示した。実際、免疫モジュールの高い発現レベル(表10および表11)が、一変量レベルおよび多変量レベルの両方で、有意により良好な結果と関連した。
配列番号3及び4は、プライマーCCNA2の配列である。
配列番号5及び6は、プライマーSTK6の配列である。
配列番号7及び8は、プライマーKPNA2の配列である。
配列番号9及び10は、プライマーCCNB1の配列である。
配列番号11及び12は、プライマーCDC2の配列である。
配列番号13及び14は、プライマーCDC20の配列である。
配列番号15及び16は、プライマーMCM2の配列である。
配列番号17及び18は、プライマーGUSBの配列である。
配列番号19及び20は、プライマーTBPの配列である。
配列番号21及び22は、プライマーRPLP0の配列である。
配列番号23及び24は、プライマーTFRCの配列である。
Claims (12)
- 表10および/または表11から選択される少なくとも1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、11個、12個、13個、14個、15個、16個、17個、18個、19個、20個、21個、22個、23個、24個、25個、26個、27個、28個、29個、30個、31個、32個、33個、34個、35個、36個、37個、38個、39個、40個、41個、42個、43個、44個、45個、46個、47個、48個、49個、50個、55個、60個、65個、70個、75個、80個、85個、90個、95個、および、場合により、100個、105個、110個の遺伝子もしくはタンパク質、もしくはセット全体、または、これらの遺伝子によってコードされたタンパク質に対して向けられる抗体(またはその超可変部分)を含むか、または、それらからなる遺伝子セットまたはタンパク質セット。
- 遺伝子もしくはタンパク質の配列または抗体は、アレイのような固体担体表面に結合される、請求項1に記載の遺伝子セットまたはタンパク質セット。
- 請求項1または2に記載の遺伝子セットまたはタンパク質セットと、場合により、リアルタイムPCR分析またはタンパク質分析のための他の手段とを含む診断キットまたは診断デバイス。
- リアルタイムPCRのための手段は、qRT−PCRのための手段である、請求項3に記載のキットまたはデバイス。
- 表12および/または表13から選択される少なくとも1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、11個、12個、13個、14個、15個、16個、17個、18個、19個、20個、21個、22個、23個、24個、25個、26個、27個、28個、29個、30個、31個、32個、33個、34個、35個、および、場合により、40個、45個、50個、55個、60個、65個の遺伝子もしくはタンパク質、もしくはセット全体、または、これらの遺伝子によってコードされたタンパク質に対して向けられる抗体またはその超可変部分を含むか、または、それらからなる遺伝子のセットまたはタンパク質のセットをさらに含む、請求項3または4に記載のキットまたはデバイス。
- 国際公開WO2006/119593の表3における悪性度3の腫瘍においてアップレギュレーションされた遺伝子/タンパク質として示される遺伝子またはタンパク質から選択される少なくとも1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、11個、12個、13個、14個、15個、16個、17個、18個、19個、20個、21個、22個、23個、24個、25個、26個、27個、28個、29個、30個、31個、32個、33個、34個、35個、36個、37個、38個、39個、40個、41個、42個、43個、44個、45個、46個、47個、48個、49個、50個、55個、60個、65個、70個、75個、80個、85個、90個、95個の遺伝子もしくはタンパク質、もしくはセット全体、または、これらの遺伝子によってコードされたタンパク質に対して向けられた抗体またはその超可変部分を含むか、または、それらからなる遺伝子のセットまたはタンパク質のセットをさらに含む、請求項3〜5のいずれかに記載のキットまたはデバイス。
- 遺伝子は、増殖に関連づけられる遺伝子であり、好ましくは、CCNB1、CCNA2、CDC2、CDC20、MCM2、MYBL2、KPNA2およびSTK6からなる群から選択される、より好ましくは、CDC2、CDC20、MYBL2およびKPNA2である、請求項6に記載のキットまたはデバイス。
- 好ましくは、TFRC、GUS、RPLPOおよびTBPからなる群から選択される、1個以上の参照用の遺伝子をさらに含む、請求項3〜7のいずれかに記載のキットまたはデバイス。
- − 腫瘍サンプルからの遺伝子発現またはタンパク質合成を、請求項1または2に記載の遺伝子セットまたはタンパク質セット、および、場合により、請求項4〜8に記載のキットに含まれる遺伝子セットまたはタンパク質セットに基づいて検出するために構成されるバイオアッセイモジュール、および
− これらの遺伝子の発現またはタンパク質合成を計算するために、および、腫瘍サンプルについてのリスク評価をもたらすために構成されるプロセッサーモジュール
を含むコンピューター化システムである、請求項3〜8のいずれかに記載のキットまたはデバイス。 - 腫瘍サンプルは乳腫瘍のサンプルである、請求項9に記載のキットまたはデバイス。
- 表11および/または表13から選択される少なくとも1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、11個、12個、13個、14個、15個、16個、17個、18個、19個、20個、21個、22個、23個、24個、25個、26個、27個、28個、29個、30個、31個、32個、33個、34個、35個、36個、37個、38個、39個、40個、41個、42個、43個、44個、45個、46個、47個、48個、49個、50個、55個、60個、65個、70個、75個、80個、85個、90個、95個の遺伝子もしくはタンパク質、もしくはセット全体、または、これらの遺伝子にコードされたタンパク質に対して向けられる抗体またはその超可変部分を含むか、または、それらからなる遺伝子セットまたはタンパク質セット。
- 哺乳動物対象における、好ましくは、ヒト患者における、好ましくは、少なくともER−のヒト患者におけるガンの予後のための方法であって、腫瘍サンプル、好ましくは、乳腫瘍サンプルを、哺乳動物対象から採取する工程、および、腫瘍サンプルにおける遺伝子発現またはタンパク質合成を、この腫瘍サンプルから得られたヌクレオチド配列および/またはアミノ酸配列と、請求項1または2または11に記載の遺伝子セットまたはタンパク質セット、あるいは請求項3〜10に記載のキットまたはデバイスと接触させることによって測定する工程、および、場合により、腫瘍サンプルについてのリスク評価を、ER−のタイプ、および、場合により、HER2+のタイプおよび/またはER+のタイプに含まれる異なるサブタイプとして腫瘍サンプルを指定することによって、腫瘍サンプルについてのリスク評価をもたらす工程を含む方法。
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