JP2014532428A5 - - Google Patents
Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014532428A5 JP2014532428A5 JP2014540131A JP2014540131A JP2014532428A5 JP 2014532428 A5 JP2014532428 A5 JP 2014532428A5 JP 2014540131 A JP2014540131 A JP 2014540131A JP 2014540131 A JP2014540131 A JP 2014540131A JP 2014532428 A5 JP2014532428 A5 JP 2014532428A5
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- breast cancer
- level
- kif1b
- recurrence
- long
- 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.)
- Granted
Links
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 claims description 51
- 230000004083 survival Effects 0.000 claims description 20
- 239000000092 prognostic biomarker Substances 0.000 claims description 10
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims description 6
- 108010038795 estrogen receptors Proteins 0.000 claims description 6
- 238000003757 reverse transcription PCR Methods 0.000 claims description 4
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 claims description 2
- 210000001519 tissues Anatomy 0.000 claims description 2
- 102100011364 KIF1B Human genes 0.000 claims 7
- 101700027622 KIF1B Proteins 0.000 claims 7
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 claims 4
- 102000015694 estrogen receptors Human genes 0.000 claims 2
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 claims 2
- 208000000409 Breast Neoplasms Diseases 0.000 claims 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 claims 1
- 229920000160 (ribonucleotides)n+m Polymers 0.000 description 18
- KJWZYMMLVHIVSU-IYCNHOCDSA-N 7-[(1R,2R)-2-[(E,3S)-3-hydroxyoct-1-enyl]-3,5-dioxocyclopentyl]heptanoic acid Chemical compound CCCCC[C@H](O)\C=C\[C@@H]1[C@@H](CCCCCCC(O)=O)C(=O)CC1=O KJWZYMMLVHIVSU-IYCNHOCDSA-N 0.000 description 6
- 101700024954 FGD1 Proteins 0.000 description 6
- 101700068650 G6PD Proteins 0.000 description 6
- 102100005993 G6PD Human genes 0.000 description 6
- 101710027353 G6pdx Proteins 0.000 description 6
- 101700030371 IDH2 Proteins 0.000 description 6
- 102100002772 IDH2 Human genes 0.000 description 6
- 101710039222 PF14_0511 Proteins 0.000 description 6
- 102100013410 PGK1 Human genes 0.000 description 6
- 101700059663 PGK1 Proteins 0.000 description 6
- 101710027357 SPAC3C7.13c Proteins 0.000 description 6
- 101710027351 SPCC794.01c Proteins 0.000 description 6
- 102100016692 ESR1 Human genes 0.000 description 5
- 101700080872 ENO Proteins 0.000 description 4
- 102100010215 ENO1 Human genes 0.000 description 4
- 101700068129 ENO1 Proteins 0.000 description 4
- VLMZMRDOMOGGFA-WDBKCZKBSA-N Festuclavine Chemical compound C1=CC([C@H]2C[C@H](CN(C)[C@@H]2C2)C)=C3C2=CNC3=C1 VLMZMRDOMOGGFA-WDBKCZKBSA-N 0.000 description 4
- 229920001204 Intergenic region Polymers 0.000 description 4
- 101710026096 ACO2 Proteins 0.000 description 3
- 102100012421 ACO2 Human genes 0.000 description 3
- 101700063671 ACOX2 Proteins 0.000 description 3
- 102100007414 FBP1 Human genes 0.000 description 3
- 101700031507 FBP1 Proteins 0.000 description 3
- 101700074180 FBP2 Proteins 0.000 description 3
- 102100002440 GTPBP1 Human genes 0.000 description 3
- 108060008501 GTPBP1 Proteins 0.000 description 3
- 101710014781 OGDH Proteins 0.000 description 3
- 102100010701 OGDH Human genes 0.000 description 3
- 102000012547 Olfactory receptors Human genes 0.000 description 3
- 108050002069 Olfactory receptors Proteins 0.000 description 3
- 108060002241 SLC1A5 Proteins 0.000 description 3
- 102000012987 SLC1A5 Human genes 0.000 description 3
- 108091006212 SLC7A5 Proteins 0.000 description 3
- 102000037167 SLC7A5 Human genes 0.000 description 3
- 101710017705 SUCLG1 Proteins 0.000 description 3
- 102100004577 SUCLG1 Human genes 0.000 description 3
- 102100008098 TALDO1 Human genes 0.000 description 3
- 101710040503 TALDO1 Proteins 0.000 description 3
- 101710018339 YIP3 Proteins 0.000 description 3
- 101700005454 DDR2 Proteins 0.000 description 2
- 102100002615 TKT Human genes 0.000 description 2
- 101700044444 TKT Proteins 0.000 description 2
- 102100017613 TMSB10 Human genes 0.000 description 2
- 101710030339 TMSB10 Proteins 0.000 description 2
- 230000002596 correlated Effects 0.000 description 2
- 108060000721 ATR Proteins 0.000 description 1
- 229920002459 Intron Polymers 0.000 description 1
- 108091007200 Long intergenic noncoding RNA Proteins 0.000 description 1
- 229920002332 Noncoding DNA Polymers 0.000 description 1
- 108020004417 Untranslated RNA Proteins 0.000 description 1
- 230000022131 cell cycle Effects 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 229920001894 non-coding RNA Polymers 0.000 description 1
Description
本発明のある実施形態では、可能性スコア(例えば、乳癌の再発を伴わない長期生存の
可能性を予測するスコア)を、コードRNA転写物またはその発現産物、および/または
非コードRNA転写物のレベルまたは正規化されたレベルに基づいて算出することができ
る。スコアは、コードRNA転写物(もしくはその発現産物)および/または非コードR
NA転写物のレベルまたは正規化されたレベル、ならびに乳癌の再発を伴わない長期生存
などの臨床転帰に対するその寄与に基づいて重み付けした値を使用して算出することがで
きる。
本発明の実施形態において、例えば以下の項目が提供される。
(項目1)
乳癌患者における乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を予測する方法であって、
前記患者から得た乳癌腫瘍試料における1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーのレベルを決定するステップであって、前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーが、
(a)表1および/または表15から選択される1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物、
(b)表2から選択される1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物、
(c)表3から選択される1種または複数種のイントロンRNA、
(d)表4から選択される1つまたは複数の長い遺伝子間非コード領域(lincRNA)、
(e)表5から選択される1種または複数種の遺伝子間配列、
(f)表5の遺伝子間領域1〜69から選択される1種または複数種の遺伝子間領域、
(g)表6〜11から選択される1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物、および
(h)表13から選択される1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物から選択されるステップと、
前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーのレベルを正規化して、前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーの正規化されたレベルを得るステップと、
前記患者の乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を予測するステップであって、表1、2、3、4、5、または15において前記乳癌予後判定バイオマーカーの関連性の方向が1と記されている場合には、前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーの正規化されたレベルの上昇が、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と負に相関し、表1、2、3、4、5、または15において前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーの関連性の方向が−1と記されている場合には、前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーの正規化されたレベルの上昇が、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と正に相関するステップと
を含む方法。
(項目2)
前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーのレベルが(b)および/または(h)から選択され、前記乳癌患者が、エストロゲン受容体(ER)陽性乳癌患者である、項目1に記載の方法。
(項目3)
(f)の1種または複数種の遺伝子間領域のレベルを、前記1種または複数種の遺伝子間領域を構成する1種または複数種の遺伝子間配列のレベルを決定することによって決定する、項目1に記載の方法。
(項目4)
(g)の1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物を、細胞周期ネットワーク、ESR1ネットワーク、Chr9q22ネットワーク、Chr17q23−24ネットワーク、Chr8q21−24ネットワーク、および嗅覚受容体ネットワークから選択される1種または複数種の遺伝子ネットワークに割り当てるステップと、
前記正規化されたレベルを用いて前記1種または複数種の遺伝子ネットワークについての可能性スコアを決定するステップと、
乳癌患者における前記乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を前記可能性スコアに基づいて予測するステップであって、前記可能性スコアの増加が、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と負に相関するステップとをさらに含む、項目1に記載の方法。
(項目5)
(h)の1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物を嗅覚受容体ネットワークに割り当てるステップと、
前記正規化されたレベルを用いて前記嗅覚受容体ネットワークについての可能性スコアを決定するステップと、
乳癌患者における前記乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を前記可能性スコアに基づいて予測するステップであって、前記可能性スコアの増加が、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と負に相関し、前記乳癌患者がエストロゲン受容体(ER)陽性乳癌患者であるステップとをさらに含む、項目1に記載の方法。
(項目6)
乳癌患者における乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を予測する方法であって、
前記患者から得た乳癌腫瘍試料における少なくとも3種のRNA転写物またはその発現産物のレベルを決定するステップであって、前記少なくとも3種のRNA転写物またはその発現産物がEN01、IDH2、TMSB10、PGK1、およびG6PDから選択されるステップと、
前記少なくとも3種のRNA転写物またはその発現産物のレベルを正規化して、前記少なくとも3種のRNA転写物またはその発現産物の正規化された発現レベルを得るステップと、
前記正規化された発現レベルを用いて前記患者の乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を予測するステップであって、正規化された発現レベルの上昇が、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と負に相関するステップとを含む方法。
(項目7)
少なくともIDH2、PGK1、およびG6PDのレベルを決定する、項目6に記載の方法。
(項目8)
ENO1、IDH2、TMSB10、PGK1、およびG6PDのレベルを決定する、項目6に記載の方法。
(項目9)
乳癌患者における乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を予測する方法であって、
前記患者から得た乳癌腫瘍試料における少なくとも5種のRNA転写物またはその発現産物のレベルを決定するステップであって、前記少なくとも5種のRNA転写物またはその発現産物が、PGD、TKT、TALDO1、G6PD、GP1、SLC1A5、SLC7A5、OGDH、SUCLG1、ENO1、PGK1、IDH2、ACO2、およびFBP1から選択されるステップと、
前記少なくとも5種のRNA転写物またはその発現産物のレベルを正規化して、前記少なくとも5種のRNA転写物またはその発現産物の正規化された発現レベルを得るステップと、
前記正規化された発現レベルを用いて、前記患者の、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を予測するステップであって、PGD、TKT、TALDO1、G6PD、GP1、SLC1A5、SLC7A5、OGDH、SUCLG1、ENO1、PGK1、IDH2、およびACO2の正規化された発現レベルの上昇が、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と負に相関し、FBP1の正規化された発現レベルの上昇が乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と正に相関するステップとを含む方法。
(項目10)
PGD、TKT、TALDO1、G6PD、GP1、SLC1A5、SLC7A5、OGDH、SUCLG1、ENO1、PGK1、IDH2、ACO2、およびFBP1のレベルを決定する、項目9に記載の方法。
(項目11)
前記レベルを全トランスクリプトーム配列決定によって決定する、項目1から10までのいずれか一項に記載の方法。
(項目12)
前記レベルを逆転写ポリメラーゼ連鎖反応(RT−PCR)によって決定する、項目1から10までのいずれか一項に記載の方法。
(項目13)
前記レベルをアレイによって決定する、項目1から10までのいずれか一項に記載の方法。
(項目14)
前記乳癌腫瘍試料が、固定し蝋に包埋した組織試料である、項目1から13までのいずれか一項に記載の方法。
(項目15)
前記乳癌腫瘍試料が細針生検試料である、項目1から14までのいずれか一項に記載の方法。
(項目16)
前記1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物のレベルに基づいて報告書を作成することをさらに含む、項目1から15までのいずれか一項に記載の方法。
可能性を予測するスコア)を、コードRNA転写物またはその発現産物、および/または
非コードRNA転写物のレベルまたは正規化されたレベルに基づいて算出することができ
る。スコアは、コードRNA転写物(もしくはその発現産物)および/または非コードR
NA転写物のレベルまたは正規化されたレベル、ならびに乳癌の再発を伴わない長期生存
などの臨床転帰に対するその寄与に基づいて重み付けした値を使用して算出することがで
きる。
本発明の実施形態において、例えば以下の項目が提供される。
(項目1)
乳癌患者における乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を予測する方法であって、
前記患者から得た乳癌腫瘍試料における1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーのレベルを決定するステップであって、前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーが、
(a)表1および/または表15から選択される1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物、
(b)表2から選択される1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物、
(c)表3から選択される1種または複数種のイントロンRNA、
(d)表4から選択される1つまたは複数の長い遺伝子間非コード領域(lincRNA)、
(e)表5から選択される1種または複数種の遺伝子間配列、
(f)表5の遺伝子間領域1〜69から選択される1種または複数種の遺伝子間領域、
(g)表6〜11から選択される1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物、および
(h)表13から選択される1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物から選択されるステップと、
前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーのレベルを正規化して、前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーの正規化されたレベルを得るステップと、
前記患者の乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を予測するステップであって、表1、2、3、4、5、または15において前記乳癌予後判定バイオマーカーの関連性の方向が1と記されている場合には、前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーの正規化されたレベルの上昇が、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と負に相関し、表1、2、3、4、5、または15において前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーの関連性の方向が−1と記されている場合には、前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーの正規化されたレベルの上昇が、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と正に相関するステップと
を含む方法。
(項目2)
前記1つまたは複数の乳癌予後判定バイオマーカーのレベルが(b)および/または(h)から選択され、前記乳癌患者が、エストロゲン受容体(ER)陽性乳癌患者である、項目1に記載の方法。
(項目3)
(f)の1種または複数種の遺伝子間領域のレベルを、前記1種または複数種の遺伝子間領域を構成する1種または複数種の遺伝子間配列のレベルを決定することによって決定する、項目1に記載の方法。
(項目4)
(g)の1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物を、細胞周期ネットワーク、ESR1ネットワーク、Chr9q22ネットワーク、Chr17q23−24ネットワーク、Chr8q21−24ネットワーク、および嗅覚受容体ネットワークから選択される1種または複数種の遺伝子ネットワークに割り当てるステップと、
前記正規化されたレベルを用いて前記1種または複数種の遺伝子ネットワークについての可能性スコアを決定するステップと、
乳癌患者における前記乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を前記可能性スコアに基づいて予測するステップであって、前記可能性スコアの増加が、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と負に相関するステップとをさらに含む、項目1に記載の方法。
(項目5)
(h)の1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物を嗅覚受容体ネットワークに割り当てるステップと、
前記正規化されたレベルを用いて前記嗅覚受容体ネットワークについての可能性スコアを決定するステップと、
乳癌患者における前記乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を前記可能性スコアに基づいて予測するステップであって、前記可能性スコアの増加が、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と負に相関し、前記乳癌患者がエストロゲン受容体(ER)陽性乳癌患者であるステップとをさらに含む、項目1に記載の方法。
(項目6)
乳癌患者における乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を予測する方法であって、
前記患者から得た乳癌腫瘍試料における少なくとも3種のRNA転写物またはその発現産物のレベルを決定するステップであって、前記少なくとも3種のRNA転写物またはその発現産物がEN01、IDH2、TMSB10、PGK1、およびG6PDから選択されるステップと、
前記少なくとも3種のRNA転写物またはその発現産物のレベルを正規化して、前記少なくとも3種のRNA転写物またはその発現産物の正規化された発現レベルを得るステップと、
前記正規化された発現レベルを用いて前記患者の乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を予測するステップであって、正規化された発現レベルの上昇が、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と負に相関するステップとを含む方法。
(項目7)
少なくともIDH2、PGK1、およびG6PDのレベルを決定する、項目6に記載の方法。
(項目8)
ENO1、IDH2、TMSB10、PGK1、およびG6PDのレベルを決定する、項目6に記載の方法。
(項目9)
乳癌患者における乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を予測する方法であって、
前記患者から得た乳癌腫瘍試料における少なくとも5種のRNA転写物またはその発現産物のレベルを決定するステップであって、前記少なくとも5種のRNA転写物またはその発現産物が、PGD、TKT、TALDO1、G6PD、GP1、SLC1A5、SLC7A5、OGDH、SUCLG1、ENO1、PGK1、IDH2、ACO2、およびFBP1から選択されるステップと、
前記少なくとも5種のRNA転写物またはその発現産物のレベルを正規化して、前記少なくとも5種のRNA転写物またはその発現産物の正規化された発現レベルを得るステップと、
前記正規化された発現レベルを用いて、前記患者の、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性を予測するステップであって、PGD、TKT、TALDO1、G6PD、GP1、SLC1A5、SLC7A5、OGDH、SUCLG1、ENO1、PGK1、IDH2、およびACO2の正規化された発現レベルの上昇が、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と負に相関し、FBP1の正規化された発現レベルの上昇が乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と正に相関するステップとを含む方法。
(項目10)
PGD、TKT、TALDO1、G6PD、GP1、SLC1A5、SLC7A5、OGDH、SUCLG1、ENO1、PGK1、IDH2、ACO2、およびFBP1のレベルを決定する、項目9に記載の方法。
(項目11)
前記レベルを全トランスクリプトーム配列決定によって決定する、項目1から10までのいずれか一項に記載の方法。
(項目12)
前記レベルを逆転写ポリメラーゼ連鎖反応(RT−PCR)によって決定する、項目1から10までのいずれか一項に記載の方法。
(項目13)
前記レベルをアレイによって決定する、項目1から10までのいずれか一項に記載の方法。
(項目14)
前記乳癌腫瘍試料が、固定し蝋に包埋した組織試料である、項目1から13までのいずれか一項に記載の方法。
(項目15)
前記乳癌腫瘍試料が細針生検試料である、項目1から14までのいずれか一項に記載の方法。
(項目16)
前記1種または複数種のRNA転写物またはその発現産物のレベルに基づいて報告書を作成することをさらに含む、項目1から15までのいずれか一項に記載の方法。
Claims (5)
- 乳癌予後判定バイオマーカーであるキネシンファミリーメンバー1B(KIF1B)の正規化された発現レベルを、乳癌患者における乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の指標とする方法であって、
前記患者から得た乳癌腫瘍試料における前記乳癌予後判定バイオマーカーKIF1Bの発現レベルを決定するステップと、
前記乳癌予後判定バイオマーカーKIF1Bの発現が、前記患者の乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の指標となるように、KIF1Bの発現レベルを正規化して、KIF1Bの正規化されたレベルを得るステップと
を含み、
前記乳癌予後判定バイオマーカーKIF1Bの正規化された発現レベルの上昇が、表1における関連性マーカーの方向1により示されるように、乳癌の再発を伴わない長期生存の可能性の増加と負に相関する、方法。 - 前記乳癌患者が、エストロゲン受容体(ER)陽性乳癌患者である、請求項1に記載の方法。
- 前記バイオマーカーの発現レベルが、全トランスクリプトーム配列決定、逆転写ポリメラーゼ連鎖反応(RT−PCR)、またはアレイによって決定される、請求項2に記載の方法。
- 前記乳癌腫瘍試料が、固定し蝋に包埋した組織試料、または細針生検試料である、請求項3に記載の方法。
- 前記バイオマーカーの発現レベルに基づいて報告書を作成するステップをさらに含む、請求項4に記載の方法。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201161557238P | 2011-11-08 | 2011-11-08 | |
US61/557,238 | 2011-11-08 | ||
US201261597426P | 2012-02-10 | 2012-02-10 | |
US61/597,426 | 2012-02-10 | ||
PCT/US2012/063313 WO2013070521A1 (en) | 2011-11-08 | 2012-11-02 | Method of predicting breast cancer prognosis |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016252390A Division JP2017055769A (ja) | 2011-11-08 | 2016-12-27 | 乳癌の予後を予測する方法 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014532428A JP2014532428A (ja) | 2014-12-08 |
JP2014532428A5 true JP2014532428A5 (ja) | 2015-12-10 |
JP6147755B2 JP6147755B2 (ja) | 2017-06-14 |
Family
ID=48290467
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014540131A Active JP6147755B2 (ja) | 2011-11-08 | 2012-11-02 | 乳癌の予後を予測する方法 |
JP2016252390A Pending JP2017055769A (ja) | 2011-11-08 | 2016-12-27 | 乳癌の予後を予測する方法 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016252390A Pending JP2017055769A (ja) | 2011-11-08 | 2016-12-27 | 乳癌の予後を予測する方法 |
Country Status (10)
Country | Link |
---|---|
US (4) | US20140296085A1 (ja) |
EP (1) | EP2776830B1 (ja) |
JP (2) | JP6147755B2 (ja) |
AU (1) | AU2012336120B2 (ja) |
CA (1) | CA2854805C (ja) |
HK (1) | HK1201329A1 (ja) |
IL (4) | IL232445B (ja) |
MX (1) | MX357402B (ja) |
SG (2) | SG11201402042PA (ja) |
WO (1) | WO2013070521A1 (ja) |
Families Citing this family (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030198972A1 (en) | 2001-12-21 | 2003-10-23 | Erlander Mark G. | Grading of breast cancer |
US9856533B2 (en) | 2003-09-19 | 2018-01-02 | Biotheranostics, Inc. | Predicting breast cancer treatment outcome |
EP2648762B1 (en) | 2010-12-09 | 2018-02-21 | Biotheranostics, Inc. | Post-treatment breast cancer prognosis |
US20150275267A1 (en) * | 2012-09-18 | 2015-10-01 | Qiagen Gmbh | Method and kit for preparing a target rna depleted sample |
WO2014110230A2 (en) * | 2013-01-09 | 2014-07-17 | Health Research, Inc. | Methods for diagnosing cancer based on small nucleolar rna hbii-52 |
WO2014130444A1 (en) * | 2013-02-19 | 2014-08-28 | Genomic Health, Inc. | Method of predicting breast cancer prognosis |
EP3044335B1 (en) * | 2013-09-11 | 2020-09-09 | Bio Theranostics, Inc. | Predicting breast cancer recurrence |
WO2015066068A1 (en) * | 2013-10-29 | 2015-05-07 | Genomic Health, Inc. | Methods of incorporation of transcript chromosomal locus information for identification of biomarkers of disease recurrence risk |
CN105214077B (zh) * | 2014-06-03 | 2019-02-05 | 浙江阿思科力生物科技有限公司 | Usp33在肿瘤中的应用 |
WO2016094330A2 (en) * | 2014-12-08 | 2016-06-16 | 20/20 Genesystems, Inc | Methods and machine learning systems for predicting the liklihood or risk of having cancer |
US20170364633A1 (en) * | 2014-12-10 | 2017-12-21 | Koninklijke Philips N.V. | Methods and systems to generate noncoding-coding gene co-expression networks |
ES2887201T3 (es) | 2015-09-01 | 2021-12-22 | Eisai R&D Man Co Ltd | Variantes de empalme asociadas con mutantes neomórficos de SF3B1 |
JP6938489B2 (ja) * | 2015-10-23 | 2021-09-22 | ノバルティス・エイジーNovartis AG | 視野に存在する選択された細胞のバイオマーカー陽性率の値を導き出す方法 |
MX2018005867A (es) | 2015-11-13 | 2018-09-21 | Biotheranostics Inc | Integracion de las caracteristicas tumorales con el indice de cancer de mama. |
EP3202913B1 (en) * | 2016-02-08 | 2019-01-30 | King Faisal Specialist Hospital And Research Centre | A set of genes for use in a method of predicting the likelihood of a breast cancer patient's survival |
CA3063450A1 (en) * | 2017-05-19 | 2018-11-22 | Lunella Biotech, Inc. | Companion diagnostics for mitochondrial inhibitors |
CA3109379A1 (en) * | 2018-06-08 | 2019-12-12 | Glympse Bio, Inc. | Activity sensor design |
CN108893537B (zh) * | 2018-07-19 | 2020-10-30 | 青岛泱深生物医药有限公司 | C7orf70及其应用 |
JP2020028278A (ja) * | 2018-08-24 | 2020-02-27 | 国立大学法人九州大学 | 被検体に生じるイベントを予測するための判別器の生成方法、及び前記判別器を用いた被検体の層別化方法 |
SG11202106398WA (en) * | 2018-11-04 | 2021-07-29 | Pfs Genomics Inc | Methods and genomic classifiers for prognosis of breast cancer and predicting benefit from adjuvant radiotherapy |
CN109859801B (zh) * | 2019-02-14 | 2023-09-19 | 辽宁省肿瘤医院 | 一种含有七个基因作为生物标志物预测肺鳞癌预后的模型及建立方法 |
US11211147B2 (en) | 2020-02-18 | 2021-12-28 | Tempus Labs, Inc. | Estimation of circulating tumor fraction using off-target reads of targeted-panel sequencing |
US11211144B2 (en) | 2020-02-18 | 2021-12-28 | Tempus Labs, Inc. | Methods and systems for refining copy number variation in a liquid biopsy assay |
US11475981B2 (en) | 2020-02-18 | 2022-10-18 | Tempus Labs, Inc. | Methods and systems for dynamic variant thresholding in a liquid biopsy assay |
WO2021216990A1 (en) * | 2020-04-23 | 2021-10-28 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Methods and compositions related to full-length excised intron rnas (flexi rnas) |
RU2763839C1 (ru) * | 2021-04-27 | 2022-01-11 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Петрова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова" Минздрава России) | Способ многофакторного прогноза рака молочной железы |
CN113667749A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-11-19 | 广东省人民医院 | 四个关键基因组合评估乳腺癌风险的诊断试剂盒 |
JP7253288B1 (ja) | 2022-01-04 | 2023-04-06 | 株式会社タクボ精機製作所 | ロータリ乾燥炉 |
CN114480650A (zh) * | 2022-02-08 | 2022-05-13 | 深圳市陆为生物技术有限公司 | 一种预测三阴乳腺癌临床预后复发风险的标志物及模型 |
CN114657242B (zh) * | 2022-03-16 | 2022-11-11 | 广州医科大学附属第一医院 | Gpr33基因在马尔尼菲篮状菌易感人群评估的应用 |
Family Cites Families (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DK2258872T3 (da) * | 2002-03-13 | 2013-11-18 | Genomic Health Inc | Genekspressionsprofilering i biopsier af tumorvæv |
US20040231909A1 (en) * | 2003-01-15 | 2004-11-25 | Tai-Yang Luh | Motorized vehicle having forward and backward differential structure |
EP1651775A2 (en) * | 2003-06-18 | 2006-05-03 | Arcturus Bioscience, Inc. | Breast cancer survival and recurrence |
WO2005008213A2 (en) * | 2003-07-10 | 2005-01-27 | Genomic Health, Inc. | Expression profile algorithm and test for cancer prognosis |
JP2005270093A (ja) * | 2004-02-24 | 2005-10-06 | Nippon Medical School | 乳癌の術後予後予測に関与する遺伝子 |
CA2582739A1 (en) * | 2004-09-30 | 2006-04-13 | Bayer Healthcare Ag | Methods and kits for the prediction of therapeutic success and recurrence free survival in cancer therapy |
US20100105564A1 (en) * | 2006-09-15 | 2010-04-29 | Mcgill University | Stroma Derived Predictor of Breast Cancer |
US9353415B2 (en) * | 2006-12-19 | 2016-05-31 | Thomson Reuters (Scientific) Llc | Methods for functional analysis of high-throughput experimental data and gene groups identified therefrom |
EP2036988A1 (en) * | 2007-09-12 | 2009-03-18 | Siemens Healthcare Diagnostics GmbH | A method for predicting the response of a tumor in a patient suffering from or at risk of developing recurrent gynecologic cancer towards a chemotherapeutic agent |
WO2009071655A2 (en) * | 2007-12-06 | 2009-06-11 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Methods for breast cancer prognosis |
US20110020370A1 (en) * | 2008-12-11 | 2011-01-27 | Elias Georges | Slc7a5 directed diagnostics and therapeutics for neoplastic disease |
CN101851611A (zh) * | 2009-04-01 | 2010-10-06 | 天津医科大学附属肿瘤医院 | 驱动蛋白样蛋白kif1b的转移相关功能和预测肿瘤患者预后的标志物用途及其应用方法 |
WO2010127399A1 (en) * | 2009-05-06 | 2010-11-11 | Walter And Eliza Hall Institute Of Medical Research | Gene expression profiles and uses thereof |
WO2011044513A1 (en) * | 2009-10-08 | 2011-04-14 | Wake Forest University Health Sciences | Diagnostic and prognostic markers for cancer |
MX337650B (es) * | 2009-11-23 | 2016-03-14 | Genomic Health Inc | Metodos para predecir el desenlace clinico del cancer. |
CA2782620A1 (en) * | 2009-12-01 | 2011-06-09 | Compendia Bioscience, Inc. | Classification of cancers |
GB0922437D0 (en) * | 2009-12-22 | 2010-02-03 | Cancer Rec Tech Ltd | Hypoxia tumour markers |
WO2011107819A1 (en) * | 2010-03-01 | 2011-09-09 | Adelbio | Methods for predicting outcome of breast cancer, and/or risk of relapse, response or survival of a patient suffering therefrom |
KR101864855B1 (ko) * | 2010-03-31 | 2018-07-13 | 지피돈 디아그노스틱스 게엠베하 | 내분비 치료 중 유방암 재발 예측 방법 |
-
2012
- 2012-11-02 CA CA2854805A patent/CA2854805C/en active Active
- 2012-11-02 SG SG11201402042PA patent/SG11201402042PA/en unknown
- 2012-11-02 JP JP2014540131A patent/JP6147755B2/ja active Active
- 2012-11-02 EP EP12847964.9A patent/EP2776830B1/en active Active
- 2012-11-02 US US14/355,642 patent/US20140296085A1/en not_active Abandoned
- 2012-11-02 WO PCT/US2012/063313 patent/WO2013070521A1/en active Application Filing
- 2012-11-02 MX MX2014005547A patent/MX357402B/es active IP Right Grant
- 2012-11-02 SG SG10202010758SA patent/SG10202010758SA/en unknown
- 2012-11-02 AU AU2012336120A patent/AU2012336120B2/en active Active
-
2014
- 2014-05-04 IL IL232445A patent/IL232445B/en active IP Right Grant
-
2015
- 2015-02-25 HK HK15101891.1A patent/HK1201329A1/xx unknown
-
2016
- 2016-01-29 US US15/011,206 patent/US20160222463A1/en not_active Abandoned
- 2016-12-27 JP JP2016252390A patent/JP2017055769A/ja active Pending
-
2018
- 2018-09-12 IL IL261708A patent/IL261708A/en unknown
-
2019
- 2019-01-17 US US16/250,179 patent/US20190256923A1/en not_active Abandoned
- 2019-03-03 IL IL265136A patent/IL265136B/en active IP Right Grant
-
2020
- 2020-02-07 US US16/784,696 patent/US20200263257A1/en not_active Abandoned
- 2020-08-04 IL IL276488A patent/IL276488B/en active IP Right Grant
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2014532428A5 (ja) | ||
Romero-Cordoba et al. | Identification and pathway analysis of microRNAs with no previous involvement in breast cancer | |
Wu et al. | Genome-wide analysis reveals methyl-CpG–binding protein 2–dependent regulation of microRNAs in a mouse model of Rett syndrome | |
Daniel et al. | A panel of MicroRNAs as diagnostic biomarkers for the identification of prostate cancer | |
Hu et al. | Serum microRNA profiling and breast cancer risk: the use of miR-484/191 as endogenous controls | |
Võsa et al. | Identification of miR‐374a as a prognostic marker for survival in patients with early‐stage nonsmall cell lung cancer | |
Zheng et al. | Activation of hepatic stellate cells is suppressed by microRNA-150 | |
JP2017055769A5 (ja) | ||
Faraji et al. | An integrated systems genetics screen reveals the transcriptional structure of inherited predisposition to metastatic disease | |
Berghmans et al. | Identification of microRNA-based signatures for response and survival for non-small cell lung cancer treated with cisplatin-vinorelbine A ELCWP prospective study | |
Liu et al. | Single nucleotide polymorphisms of microRNA processing machinery genes and outcome of hepatocellular carcinoma | |
UA110790C2 (uk) | Спосіб передбачування рецидиву раку молочної залози при ендокринному лікуванні | |
JP2014221834A5 (ja) | ||
Reshmi et al. | Identification and analysis of novel microRNAs from fragile sites of human cervical cancer: computational and experimental approach | |
Zhang et al. | A comprehensive MicroRNA expression profile related to hypoxia adaptation in the Tibetan pig | |
JP2013503617A5 (ja) | ||
Kim et al. | Identification and characterization of microRNAs in normal equine tissues by next generation sequencing | |
JP2018507692A (ja) | マイクロrnaに基づく前立腺がん患者の予後評価方法 | |
Powder et al. | A cross-species analysis of microRNAs in the developing avian face | |
Malhas et al. | The nuclear envelope can control gene expression and cell cycle progression via miRNA regulation | |
Andreassen et al. | Discovery of miRNAs and their corresponding miRNA genes in Atlantic cod (Gadus morhua): use of stable miRNAs as reference genes reveals subgroups of miRNAs that are highly expressed in particular organs | |
Baumgart et al. | A miRNA catalogue and ncRNA annotation of the short-living fish Nothobranchius furzeri | |
AU2020215312A1 (en) | Method of predicting survival rates for cancer patients | |
Moratin et al. | MicroRNA expression correlates with disease recurrence and overall survival in oral squamous cell carcinoma | |
Schmidt et al. | Defining the rhesus macaque placental miRNAome: Conservation of expression of placental miRNA clusters between the macaque and human |