JP2015519043A - 乳癌関連の疾患状態を決定する方法およびこの方法における使用のためのアレイ - Google Patents
乳癌関連の疾患状態を決定する方法およびこの方法における使用のためのアレイ Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015519043A JP2015519043A JP2015505056A JP2015505056A JP2015519043A JP 2015519043 A JP2015519043 A JP 2015519043A JP 2015505056 A JP2015505056 A JP 2015505056A JP 2015505056 A JP2015505056 A JP 2015505056A JP 2015519043 A JP2015519043 A JP 2015519043A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- breast cancer
- biomarkers
- histological grade
- cancer cells
- amount
- 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
Classifications
-
- 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
- G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
- G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
- G01N33/57407—Specifically defined cancers
- G01N33/57415—Specifically defined cancers of breast
-
- 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
- G01N33/6848—Methods of protein analysis involving mass spectrometry
-
- 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
-
- 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
- G01N2446/00—Magnetic particle immunoreagent carriers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2570/00—Omics, e.g. proteomics, glycomics or lipidomics; Methods of analysis focusing on the entire complement of classes of biological molecules or subsets thereof, i.e. focusing on proteomes, glycomes or lipidomes
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Immunology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Hematology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Oncology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Zoology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
Abstract
Description
a)試験されるサンプルを準備する工程;ならびに
b)表1中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することによって、試験サンプルのバイオマーカーシグネチャーを決定する工程、
を含み;
表1中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量が、乳癌関連の疾患状態を示す。従って、事実上、工程(b)は、表1中に規定される群から選択される1つもしくはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/もしくは量を使用して、またはその存在および/もしくは量に基づいて、乳癌関連の疾患状態を決定する工程((b)(i))のさらなる工程を含む。
c)組織学的グレード1の乳癌細胞、組織学的グレード2の乳癌細胞および/もしくは組織学的グレード3の乳癌細胞を含む、または組織学的グレード1の乳癌細胞、組織学的グレード2の乳癌細胞および/もしくは組織学的グレード3の乳癌細胞からなる、1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備する工程;ならびに
d)工程(b)において測定された1つもしくはそれ以上のバイオマーカーの対照サンプル(複数可)における存在および/もしくは量を測定することによって、対照サンプル(複数可)のバイオマーカーシグネチャーを決定する工程、
をさらに含み得;
工程(b)において、1つもしくはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/もしくは量が測定される下記事象:
i)第1の組織学的グレードの乳癌細胞(存在する場合)を含む、もしくは第1の組織学的グレードの乳癌細胞(存在する場合)からなる対照サンプルにおける存在および/もしくは量に相当する事象;
ii)第2の組織学的グレードの乳癌細胞(存在する場合)を含む、もしくは第2の組織学的グレードの乳癌細胞(存在する場合)からなる対照サンプルにおける存在および/もしくは量とは異なる事象;ならびに/または
iii)第3の組織学的グレードの乳癌細胞(存在する場合)を含む、もしくは第3の組織学的グレードの乳癌細胞(存在する場合)からなる対照サンプルにおける存在および/もしくは量とは異なる事象、
において、乳癌細胞の存在が同定される。
i)組織学的グレード1の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード1の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;組織学的グレード2の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード2の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;および組織学的グレード3の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード3の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;
ii)組織学的グレード1の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード1の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;および組織学的グレード2の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード2の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;
iii)組織学的グレード1の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード1の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;および組織学的グレード3の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード3の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;
iv)組織学的グレード2の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード2の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;および組織学的グレード3の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード3の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;
v)組織学的グレード1の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード1の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;
vi)組織学的グレード2の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード2の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;または
vii)組織学的グレード3の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード3の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること
を含む、またはこれらからなる。
c)10年未満の無転移生存期間を有する個体由来の乳癌細胞を含む、もしくは10年未満の無転移生存期間を有する個体由来の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の第1の対照サンプル;ならびに/または10年以上の無転移生存期間を有する個体由来の乳癌細胞を含む、もしくは10年以上の無転移生存期間を有する個体由来の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の第2の対照サンプルを準備する工程;ならびに
d)工程(b)において測定された1つもしくはそれ以上のバイオマーカーの対照サンプル(複数可)における存在および/もしくは量を測定することによって、対照サンプル(複数可)のバイオマーカーシグネチャーを決定する工程、
をさらに含み得;
個体の無転移生存時間が、工程(b)において測定された1つもしくはそれ以上のバイオマーカーの存在および/もしくは量が、第1の対照サンプル(存在する場合)の存在および/もしくは量に相当する事象、ならびに/または第2の対照サンプル(存在する場合)の存在および/もしくは量とは異なる事象、において、10年未満と同定され;
個体の無転移生存時間が、工程(b)において測定された1つもしくはそれ以上のバイオマーカーの存在および/もしくは量が、第1の対照サンプル(存在する場合)の存在および/もしくは量とは異なる事象、ならびに/または第2の対照サンプル(存在する場合)の存在および/もしくは量に相当する事象、において、10年より長いと同定される。
a)試験されるサンプルを準備する工程;
b)表1中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することによって、試験サンプルのバイオマーカーシグネチャーを決定する工程;
を含み、
表1中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量が、乳癌細胞の組織学的グレードを示す。
a)試験されるサンプルを準備する工程;
b)表1中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することによって、試験サンプルのバイオマーカーシグネチャーを決定する工程、
を含み;
表1中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量が、個体の無転移生存時間を示す。
(i)プロリンは、その側鎖がアルファ炭素および窒素の両方に結合している場合、ペプチド構造を安定化し得る;
(ii)フェニルアラニン、チロシンおよびトリプトファンは、芳香族側鎖を有し、高度に疎水性であるが、ロイシンおよびイソロイシンは、脂肪族側鎖を有し、これらもまた疎水性である;
(iii)リジン、アルギニンおよびヒスチジンは、塩基性側鎖を有し、中性のpHで正に荷電するが、アスパラギン酸およびグルタミン酸は、酸性側鎖を有し、中性のpHで負に荷電する;
(iv)アスパラギンおよびグルタミンは、中性のpHで中性であるが、水素結合に関与し得るアミド基を含む;
(v)セリン、スレオニンおよびチロシン側鎖は、水素結合に関与し得るヒドロキシル基を含む。
e)先行する工程において決定された乳癌関連の疾患状態に基づいて、試験される個体に対して処置を施す工程、
をさらに含み得る。
A)本発明の第2の態様に従うまたは本発明の第1の態様に規定されるアレイ;および
B)本発明の第1の態様に規定される方法を実行するための指示書(場合による)、
を含む。
乳癌患者における腫瘍の進行および予後は、現在の臨床的パラメータおよび実験室パラメータを使用して評価することが困難であり、候補の多重組織バイオマーカーシグネチャーは存在しない。この満たされていない臨床的要求を解決するための試みにおいて、本発明者らは、グローバルプロテオーム調査と呼ばれる最近開発されたプロテオミクス的発見ツールを適用した。従って、9抗体のみに基づくアフィニティプロテオミクスおよび非標識LC−MS/MSを組み合わせることによって、本発明者らは、最大の乳癌組織プロテオミクス研究のうち1つを示す52の乳癌組織サンプルをプロファイリングし、1388のタンパク質を示す詳細に定量されたプロテオミクスマップを首尾よく生成した。この結果は、本発明者らが、腫瘍の進行を反映する組織グレード分けされた乳癌腫瘍の徹底的な分子ポートレートを解読したことを示した。より詳細には、高い精度で組織グレード1〜3の乳癌腫瘍を識別する49個の構成部分を持つ組織バイオマーカーシグネチャー(p<0.01の場合)および79個の構成部分を持つ組織バイオマーカー(p<0.02の場合)シグネチャーを規定した。高度に生物学的に関連するタンパク質を同定し、示差的に発現されたタンパク質は、腫瘍進行のために腫瘍微小環境を再構築することに関する現在の仮説を支持した。さらに、無遠隔転移生存期間のリスクを推定するためのマーカーを使用することもまた、実証された。さらに、それぞれER状態、HER2状態およびKi67状態を反映する乳癌関連のバイオマーカーシグネチャーを描写した。これらのバイオマーカーシグネチャーを、それぞれ独立した方法(mRNAプロファイリング)および患者コホートを使用して裏付けた。総合すると、これらの分子ポートレートは、乳癌の改善された分類および予後判定を提供する。
臨床的サンプル
この研究は、Lund、Swedenにおける地域倫理審査委員会によって承認された。52人の乳癌患者を、Department of Oncology(SUS、Lund)から採用した。全ての臨床的記録は、組織サンプルのうち50についてアクセス可能であった。これらのサンプルを、組織グレード1(n=9)、組織グレード2(n=17)および組織グレード3(n=24)に基づいて下位分割した。
タンパク質を、52の乳癌組織片から抽出し、引き続いて還元し、アルキル化し、トリプシン消化し、最後に、さらなる使用まで−80℃で貯蔵した。さらに、参照サンプルとして使用したプールされたサンプルを、全ての消化したサンプル由来の5μlアリコートを合わせることによって生成し、さらなる使用まで−80℃で貯蔵した。サンプル調製についての詳細は、補足的実験手順に提供される。
6つの短いC末端アミノ酸ペプチドモチーフに対する9つのCIMS scFv抗体(表S2)を、大腸菌培養物中で産生し、Ni2+−NTAアフィニティクロマトグラフィーを使用して精製した。次に、精製された抗体を、磁気ビーズにカップリングした。scFvの産生およびカップリングについての詳細は、補足的実験手順に提供される。
抗体コンジュゲート化ビーズの4つの異なるプール(CIMS−バインダーミックス1〜4と呼ばれる)を、等量の2つまたは3つの異なるバインダーを混合することによって作製した(表S2)。これらの抗体ミックスを、トリプシンサンプルに曝露させ、洗浄し、最後に、捕捉されたペプチドを溶出するために酢酸と共にインキュベートした。次いで、この溶出物を、さらなる清浄化なしにMS分析に直接使用した。完全な研究を、6.5日間の4ブロック(1つのCIMS−バインダーミックス/ブロック)に分割した26日間のMS器具使用時間を使用して実施した。全てのサンプルを、CIMS−バインダーミックス1つ当たり1回、個々に分析した。さらに、選択されたサンプルの三連捕捉を、連続LC−MS/MS実施として、各ブロック内で実行した。参照サンプルを、4つのブロック内および4つのブロック間で、経時的に繰り返し分析した(図S1)。合計238のLC−MS/MS実施を実行し、ペプチド捕捉および関連する質量分析的分析についての全ての詳細は、補足的実験手順に提供される。
生成されたデータを、2つのソフトウェアパッケージProteios SE(Hakkinenら、2009)およびProgenesis LC−MS(Nonlinear Dynamics、UK)によって分析した。検索を、ペプチド同定を生成するための同定されたリバースヒットの数に基づいて推定された0.01の偽発見率(FDR)で、フォワードコンバインドおよびリバースコンバインドデータベース(Homo Sapiens Swiss−Prot、2011年8月、合計71324のデータベースエントリーを生じる)に対して実行した。Progenesis−LC−MSソフトウェア(v4.0)を、特徴のアラインメント、同定(Mascot)および定量的値の生成のために使用した。検索パラメータおよびデータ処理に関する詳細は、補足的実験手順に提供される。
Qlucore Omics Explorer v(2.2)(Qlucore AB、Lund、Sweden)を、一元配置ANOVAを使用して、有意に上方調節または下方調節されたタンパク質(p<0.01)を同定するために使用した。q値を、BenjaminiおよびHochbergの方法(BenjaminiおよびHochberg、1995)に基づいて生成した。主成分分析(PCA)プロットおよびヒートマップを、Qlucoreで生成した。サポートベクターマシン(SVM)は、1つ抜き交差検証手順を使用してサンプルを分類するために使用された学習方法であり(CortesおよびVapnik、1995)、分析を、フィルタリングしていないデータおよびp値フィルタリングしたデータの両方について実行した。SVM決定値および曲線下面積(AUC)を使用して構築された受信者動作特性(ROC)曲線(Laskoら、2005)を、分類子の性能の測定値として使用した。さらに、Ingenuity Systems Pathway Analysis(IPA)(v 11904312、www.ingenuity.com)を、タンパク質局在、潜在的なネットワーク相互作用、転写因子会合、および腫瘍発生との関連などの情報を抽出するために、有意に示差的に発現されたタンパク質に対して使用した。実験的に導出されたタンパク質シグネチャーを、組織グレード1、2および3、ER状態またはHER2状態などの臨床的パラメータを有する乳癌組織についての公開された遺伝子発現データの大きいコホートに対して、GOBO検索ツール(Ringnerら、2011)を使用して、mRNAレベルで最後に検証した。
トリプシン消化したヒト乳癌組織サンプルの調製
タンパク質を、乳癌組織片から抽出し、使用まで−80℃で貯蔵した。簡潔に述べると、組織片(約50mg/サンプル)を、2回の振盪ラウンド間に液体窒素中での急速冷却を用いて2×30秒間にわたりシェイカー中にボム(bomb)を固定させることによって、液体窒素で予め冷却したTeflon容器中でホモジナイズした。ホモジナイズした組織粉末を、8M尿素、30mM Tris、5mM酢酸マグネシウムおよび4%(w/v)CHAPSを含む溶解緩衝液(pH8.5)中に収集した(2mg組織/30μl緩衝液)。チューブを短時間ボルテックスし、5分毎にサンプルの短時間のボルテックスを行って氷上で40分間インキュベートした。インキュベーション後、サンプルを13000rpmで遠心分離し、上清を新たなチューブに移し、その後2回目の遠心分離を行った。緩衝液を、Zeba脱塩スピンカラム(Pierce、Rockford、IL、USA)を使用して0.15M HEPES、0.5M尿素(pH8.0)に交換し、その後、タンパク質濃度を、Total Protein Kit、Micro Lowry(Sigma、St.Louis、MO、USA)を使用して決定した。最後に、サンプルをアリコート化し、さらなる使用まで−80℃で貯蔵した。このタンパク質抽出物を解凍し、還元し、アルキル化し、トリプシン消化した。最初に、SDSおよびTCEP−HCl(Thermo Scientific、Rockford、IL、USA)を、それぞれ0.02%(w/v)および5mMになるように添加し、サンプルを、56℃で60分間還元した。このサンプルを、室温に冷却し、その後、ヨードアセトアミドを10mMになるように添加し、次いで、室温で30分間アルキル化した。次に、配列決定グレードの改変トリプシン(Promega、Madison、Wisconsin、USA)を、タンパク質1mg当たり20μgで、37℃で16時間添加した。完全な消化を確実にするために、第2のアリコートのトリプシン(タンパク質1mg当たり10μg)を添加し、チューブを、37℃でさらに3時間インキュベートした。最後に、消化されたサンプルをアリコート化し、さらなる使用まで−80℃で貯蔵した。さらに、全ての消化されたサンプル由来の5μlアリコートを含むサンプルを合わせることによって生成される別々のプールされたサンプルを調製し、さらなる使用まで−80℃で貯蔵した。潜在的な暫定的プロテオームカバー度を増加させるために、限定された臨床データが手元の表S1にある2つのサンプルを、個々におよびプールされたサンプル中に含めて、さらに分析した。
9つのCIMS scFv抗体(6つの短いC末端アミノ酸ペプチドモチーフ(M−1、M−15、M−31、M−32、M−33およびM−34と呼ばれる)に対する、クローン1−B03、15−A06、17−C08、17−E02、31−001−D01、32−3A−G03、33−3C−A09、33−3D−F06および34−3A−D10)を、n−CoDeR(Soderlindら、2000)ライブラリーから選択したが、これらは、BioInvent International AB、Lund、Swedenの厚意により提供されたものである(表S2)。これらのCIMS抗体のうち6つについての特異性および解離定数(低いμM範囲)が、最近決定された(Olssonら、2011)。これらの抗体を、100mlの大腸菌培養物中で産生し、Ni2+−NTAアガロース(Qiagen、Hilden、Germany)上でのアフィニティクロマトグラフィーを使用して精製した。結合した分子を、250mMイミダゾールで溶出させ、PBS(pH7.4)に対して72時間透析し、使用まで+4℃で貯蔵した。タンパク質濃度を、280nmにおいて吸光度を測定することによって決定した。scFv抗体の完全性および純度を、Agilent Bioanalyzer(Agilent、Waldbronn、Germany)上でProtein 80チップを実施することによって確認した。精製されたscFvを、以前に記載されたように(Olssonら、2011)、磁気ビーズ(M−270カルボン酸活性化型、Invitrogen Dynal、Oslo)に個々にカップリングさせた。簡潔に述べると、180〜250μgの精製されたscFvのバッチを、約9mg(300μl)の磁気ビーズに共有結合によりカップリングさせ(EDC−NHS化学)、さらなる使用までPBS中0.005%(v/v)のTween−20中で4℃で貯蔵した。さらに、ブランクビーズ(即ち、カップリングプロトコルを用いるがscFvを添加することなしに生成されたビーズ)のバッチを生成した。
コンジュゲート化ビーズの4つの異なるプール(CIMS−バインダーミックス1〜4と指定される)を、以下に従って、等量の2つまたは3つの異なるバインダーを混合することによって作製した:ミックス1(CIMS−33−3D−F06およびCIMS−33−3C−A09)、ミックス2(CIMS−17−C08およびCIMS−17−E02)、ミックス3(CIMS−15−A06およびCIMS−34−3A−D10)ならびにミックス4(CIMS−1−B03、CIMS−32−3A−G03およびCIMS−31−001−D01)(表S2)。各捕捉について、50μlのプールされたビーズ溶液を使用し、scFv−ビーズは決して再使用しなかった。これらのビーズを、350μl PBSで予め洗浄し、その後、35μl(PBSで希釈、および1mMの最終濃度になるまでのフッ化フェニルメチルスルホニル(PMSF)の添加)の最終容量中でのトリプシンサンプル消化に曝露させ、次いで、穏やかに混合しながらビーズと共に20分間インキュベートした。次に、チューブを磁石上に配置し、上清を除去し、ビーズを100μlおよび90μlのPBSでそれぞれ洗浄した(これらのビーズを、各洗浄工程間に新たなチューブに移し、合計洗浄時間は5分間であった)。最後に、捕捉されたペプチドを溶出させるために、これらのビーズを、9.5μlの5%(v/v)酢酸溶液と共に2分間インキュベートした。次いで、この溶出物を、さらなる清浄化なしに質量分析に直接使用した。
生成されたデータを、MascotおよびX!Tandemの両方を使用して同定を生成するためにProteios SEを使用して最初に分析した。簡潔に述べると、全てのファイルを処理し、Proteios(v 2.17)プラットホームを使用してmzMLおよびmgf形式に変換し、以下の検索パラメータを、MascotおよびX!Tandemに使用した:酵素:トリプシン;切断ミス(missed cleavage)1;固定改変(fixed modification):カルバミドメチル(C);可変改変(variable modification):メチオニン酸化(O)。さらに、可変N−アセチルは、X!Tandem(www.thegpm.org/tandem/)において検索が実行されるのを可能にした。3ppmのペプチド質量許容差および0.5Daの断片質量許容差を使用し、検索を、フォワードコンバインドおよびリバースコンバインドデータベース(Homo Sapiens Swiss−Prot、2011年8月、合計71324のデータベースエントリーを生じる)に対して実行した。MascotおよびX!Tandemの両方ならびに結果として組み合わせにおける自動データベース検索(0.01の偽発見率(FDR)を用いる)を、ペプチド同定を生成するために使用した(同定されたリバースヒットの数に基づいて推定した)。Proteios SEを使用して各サンプルについてタンパク質同定を生成する場合、タンパク質レベルに対して0.01のFDRを適用した。全ての生データは、Proteios SE内に記憶される。
この研究では、52の粗製乳癌組織抽出物のセミグローバルタンパク質発現プロフィール(同定および定量)を、GPSを使用して解読した。組織グレード、ならびに他の重要な臨床的実験室パラメータ、例えばエストロゲン受容体(ER)、HER2およびKi−67を反映する組織バイオマーカーシグネチャーを描写した。実験設計を概説するワークフロー全体を、図S1に示す。
GPSを使用して、合計2,140のタンパク質群を同定した(図1A〜C)。この同定再現性は高く、54.7%のペプチド重複を生じた(図S2A)。比較して、プロジェクト全体を通じて反復して分析された参照サンプルは、43.9%のペプチド同定重複を示した(図S2B)。同定されたタンパク質のうち、合計で1388が首尾よく定量され(図S3)、疾患関連マーカーについての検索において引き続いて使用した。7267サンプルについての定量のための総中央値CV値は、10.8%であることが見出されたが(図2A)、参照サンプルについての対応する総中央値CV値は22.8%であった(図2A)。注目すべきことに、61のタンパク質に対応する、定量されたペプチドの約38%(833ペプチド)が、PeptideAtalsにおいて以前に報告されておらず(図1D)、これは、実質的な新規カバー度を示す。これは、検出されたペプチドの顕著な部分が、以前に報告されたものよりも短い、9アミノ酸対11アミノ酸の中央値長さであるという事実(図1E)によって、さらに強調された。
最初に、本発明者らは、組織グレードを反映する組織バイオマーカーシグネチャーが解読できるかどうかを試験した。多変量分析(3群比較)を使用して、グレード1、グレード2およびグレード3のコホート間で有意に(p<0.01、q値<0.25)示差的に発現された49のタンパク質を同定した。このシグネチャーに基づいて、PCAプロットは、組織グレード1および組織グレード3の腫瘍は良好に分離できたが、組織グレード2の腫瘍は、より不均一であるように見え、他の両方の群に広がっていたことを示した(図3A)。漸増する組織グレードと共に上方調節された分析物および下方調節された分析物の両方のパターンが観察できた。例えば、サイクリン依存性キナーゼ1(CDK1)、ミニ染色体維持複合体成分3(MCM3)、DNA複製ライセンス化因子MCM7、ATPクエン酸シンターゼ(ACLY)、ポリアデニル酸結合タンパク質4(PABPC4)および6−ホスホフルクトキナーゼC型(PFKP)が、上方調節された組織マーカーの中にあった(図3Aおよび図S4)。対照的に、ケラトカン(KERA)、スポンジン(SPON1)、アスポリン(ASPB)、脂肪細胞エンハンサー結合タンパク質1(AEBP1)、キマーゼ(CMA1)およびオルファクトメジン様タンパク質3(OLFML3)などの分析物は、下方調節された分析物、即ち、組織グレード1の腫瘍においてより高い発現レベルを示した分析物の中にあった(図3Aおよび図S5)。
24の組織グレード3の腫瘍のうち14がER陰性と分類され、17のER陰性サンプルのうち14が実際にはグレード3腫瘍であったので、本発明者らは、発現プロフィールに対するER状態の直接的な影響を調査した。この仮説を検定するために、腫瘍を、ER陽性サンプル(n=33)のみを使用して再試験した。多変量アプローチを採用すると、結果は、18の有意に示差的に発現されたタンパク質(p<0.01、q値<0.51)が正確に示され、組織グレード1の組織対組織グレード3の組織が良好に分類できた(0.9のAUC値、データ示さず)ことを示した。著しいことに、18の分析物のうち16(例えば、ASPN、SPON1、KERA、ACLY、APCSおよびPABPC4)は、元々解読された49のバイオマーカーシグネチャーと重複することが見出された(図3A)。従って、このデータは、49のバイオマーカーシグネチャーが組織グレードを反映するという観察をさらに支持した。
1つ抜き交差検証を使用してHER2/neu状態に基づいて52の乳癌組織抽出物を比較した場合、データは、2つのコホートが識別できたこと(AUC=0.98)、および5つの示差的に発現されたマーカー(p<0.01、q値<0.9)が同定されたこと(図3C)を示した。最も重要なことに、受容体チロシンタンパク質キナーゼerbB−2(HER2)が、上方調節されたタンパク質の中に見出された(図3Cおよび図S7B)。
組織グレード1〜3を差別化する49の組織バイオマーカーシグネチャーの生物学的関連性を、次いで試験した。この目的のために、各個々のタンパク質の細胞局在を、IPAソフトウェアを使用してマップし(図4A)、ネットワーク関連の機能および潜在的な関連性を調査した(図4B〜4C)。細胞局在を反映する、主に下方調節されたタンパク質(細胞外マトリックス(ECM))および上方調節された分析物(細胞膜、細胞質および核)のパターンが明らかになった。より重要なことに、上位ランクのネットワークは、DNAの複製、組換えおよび修復、細胞周期ならびにフリーラジカル消去と関連していることが見出され、2番目に高いランクのネットワークは、遺伝子発現、感染疾患および癌と関連していた。注目すべきことに、上位1位のネットワーク内のいくつかのタンパク質は、NF−kBおよびVEGFと直接的または間接的に関連していた(図4B)。さらに、ECMタンパク質の大部分は、2番目のネットワーク内に正確に示され、いくつかのタンパク質は、形質転換増殖因子−β(TGFβ1)と直接的または間接的に関連していた(図4C)。従って、この結果は、組織グレードを反映する生物学的に高度に関連する組織バイオマーカーが同定されていたことを示した。
組織グレード1〜3を識別化する49の組織バイオマーカーシグネチャーを検証するための試みにおいて、データを、公に入手可能な直交乳癌mRNAプロファイリングデータセットと比較した。検証コホートは1,881のサンプルから作成され、そのうち1,411には、グレード1(n=239)、グレード2(n=677)およびグレード3(n=495)を含む組織グレードを割り当てた。49の組織バイオマーカーのうち42は、gene entrez IDを使用して遺伝子発現データベースにマップでき、検証試験において引き続いてこれを使用した。
次いで、類似の様式で、上記と同じ公に入手可能な直交乳癌mRNAプロファイリングデータセットを使用して、ER状態(図3B)およびHER2状態(図3C)を反映する組織バイオマーカーシグネチャーを検証するための試みを行った。
最後に、本発明者らは、組織グレードを反映する49の組織バイオマーカーシグネチャーが、再び同じ公に入手可能な遺伝子発現データセットを使用して無遠隔転移生存期間(DMFS)のリスクを評価するためにも使用できるかどうかを試験した。49の組織バイオマーカーのうち42は、10年のエンドポイント生存期間データを有する1379のサンプルにマップできた。これらのマーカーを、グレード3対グレード1における下方調節された(n=15)マーカーおよび上方調節された(n=27)マーカーを反映する2つの群に分割し、次いで、Kaplan−Meier分析を、これらの分析物の発現レベルに基づいて3つの分位(低い、中間および高い)中に遺伝子発現データを層別化することによって、10年のエンドポイントでDMFSを用いて実行した(図S13)。このデータは、特に、下方調節された分析物(主にECM関連分析物)のコホートが、DMFSのリスクを予測したことを示した。実際、これは、単一の下方調節された(例えば、KERAおよびOLFM3)バイオマーカーまたは上方調節された(例えば、CDK1)バイオマーカーを標的化することによって達成できた。
この研究において、本発明者らは、乳癌におけるオーダーメイド医療に向けて次の一歩を踏み出す、乳癌における腫瘍進行を反映する最初の徹底的な多重化組織バイオマーカーシグネチャーを解読した。この成果は、本発明者らの最近の社内開発されたGPS技術を使用して達成された(Olssonら、2012;Olssonら、2011;Wingrenら、2009)。従って、9抗体のみに基づくアフィニティプロテオミクスおよび非標識LC−MS/MSを組み合わせることによって、本発明者らは、最大の乳癌組織プロテオーム研究のうち1つを示す52の乳癌組織サンプルをプロファイリングし、1388のタンパク質を反映する詳細に定量されたプロテオミクスマップを首尾よく生成した。
Aebersold, R., and Mann, M. (2003). Mass spectrometry-based proteomics. Nature 422, 198-207.
Benjamini, Y., and Hochberg, Y. (1995). Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society Series B 57, 289-300.
Bergamaschi, A., Tagliabue, E., Sorlie, T., Naume, B., Triulzi, T., Orlandi, R.,
Russnes, H. G., Nesland, J. M., Tammi, R., Auvinen, P., et al. (2008). Extracellular matrix signature identifies breast cancer subgroups with different clinical outcome. The Journal of pathology 214, 357-367.
Bierie, B., and Moses, H. L. (2006). Tumour microenvironment: TGFbeta: the molecular Jekyll and Hyde of cancer. Nature reviews Cancer 6, 506-520.
Borrebaeck, C. A., and Wingren, C. (2011). Recombinant antibodies for the generation of antibody arrays. Methods Mol Biol 785, 247-262.
Bouchal, P., Roumeliotis, T., Hrstka, R., Nenutil, R., Vojtesek, B., and Garbis,
S. D. (2009). Biomarker discovery in low-grade breast cancer using isobaric stable isotope tags and two-dimensional liquid chromatography-tandem mass spectrometry (iTRAQ-2DLC-MS/MS) based quantitative proteomic analysis. Journal of proteome research 8, 362-373.
Carlsson, A., Wingren, C., Ingvarsson, J., Ellmark, P., Baldertorp, B., Ferno, M., Olsson, H., and Borrebaeck, C. A. (2008). Serum proteome profiling of metastatic breast cancer using recombinant antibody microarrays. Eur J Cancer 44, 472-480.
Carlsson, A., Wingren, C., Kristensson, M., Rose, C., Ferno, M., Olsson, H., Jernstrom, H., Ek, S., Gustavsson, E., Ingvar, C., et al. (2011). Molecular serum portraits in patients with primary breast cancer predict the development of distant metastases. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 108, 14252-14257.
Ciocca, D. R., and Elledge, R. (2000). Molecular markers for predicting response
to tamoxifen in breast cancer patients. Endocrine 13, 1-10.
Cortes, C., and Vapnik, V. (1995). Support-Vector Networks. Machine Learning 20,
273-297.
Cortez, D., Glick, G., and Elledge, S. J. (2004). Minichromosome maintenance proteins are direct targets of the ATM and ATR checkpoint kinases. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 101, 10078-10083.
Deutsch, E. W., Lam, H., and Aebersold, R. (2008). PeptideAtlas: a resource for target selection for emerging targeted proteomics workflows. EMBO reports 9, 429-434.
Dowsett, M., Goldhirsch, A., Hayes, D. F., Senn, H. J., Wood, W., and Viale, G. (2007). International Web-based consultation on priorities for translational breast cancer research. Breast cancer research : BCR 9, R81.
Elston, C. W., and Ellis, I. O. (1991). Pathological prognostic factors in breast cancer. I. The value of histological grade in breast cancer: experience from a large study with long-term follow-up. Histopathology 19, 403-410.
Fata, J. E., Werb, Z., and Bissell, M. J. (2004). Regulation of mammary gland branching morphogenesis by the extracellular matrix and its remodeling enzymes. Breast cancer research : BCR 6, 1-11.
Frierson, H. F., Jr., Wolber, R. A., Berean, K. W., Franquemont, D. W., Gaffey, M. J., Boyd, J. C., and Wilbur, D. C. (1995). Interobserver reproducibility of the Nottingham modification of the Bloom and Richardson histologic grading scheme for infiltrating ductal carcinoma. American journal of clinical pathology 103, 195-198.
Geiger, T., Cox, J., Ostasiewicz, P., Wisniewski, J. R., and Mann, M. (2010). Super-SILAC mix for quantitative proteomics of human tumor tissue. Nature methods 7, 383-385.
Geiger, T., Madden, S. F., Gallagher, W. M., Cox, J., and Mann, M. (2012). Proteomic portrait of human breast cancer progression identifies novel prognostic markers. Cancer research.
Gong, Y., Wang, N., Wu, F., Cass, C. E., Damaraju, S., Mackey, J. R., and Li, L.
(2008). Proteome profile of human breast cancer tissue generated by LC-ESI-MS/MS combined with sequential protein precipitation and solubilization. Journal of proteome research 7, 3583-3590.
Ha, S. A., Shin, S. M., Namkoong, H., Lee, H., Cho, G. W., Hur, S. Y., Kim, T. E., and Kim, J. W. (2004). Cancer-associated expression of minichromosome maintenance 3 gene in several human cancers and its involvement in tumorigenesis. Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research 10, 8386-8395.
Hanahan, D., and Weinberg, R. A. (2000). The hallmarks of cancer. Cell 100, 57-70.
Hanahan, D., and Weinberg, R. A. (2011). Hallmarks of cancer: the next generation. Cell 144, 646-674.
Hanash, S. (2003). Disease proteomics. Nature 422, 226-232.
Hnatyszyn, H. J., Liu, M., Hilger, A., Herbert, L., Gomez-Fernandez, C. R., Jorda, M., Thomas, D., Rae, J. M., El-Ashry, D., and Lippman, M. E. (2010). Correlation of GREB1 mRNA with protein expression in breast cancer: validation of a novel GREB1 monoclonal antibody. Breast cancer research and treatment 122, 371-380.
Hondermarck, H., Tastet, C., El Yazidi-Belkoura, I., Toillon, R. A., and Le Bourhis, X. (2008). Proteomics of breast cancer: the quest for markers and therapeutic targets. Journal of proteome research 7, 1403-1411.
Hudis, C. A. (2007). Trastuzumab--mechanism of action and use in clinical practice. The New England journal of medicine 357, 39-51.
Ivshina, A. V., George, J., Senko, O., Mow, B., Putti, T. C., Smeds, J., Lindahl, T., Pawitan, Y., Hall, P., Nordgren, H., et al. (2006). Genetic reclassification of histologic grade delineates new clinical subtypes of breast cancer. Cancer
research 66, 10292-10301.
Jemal, A., Bray, F., Center, M. M., Ferlay, J., Ward, E., and Forman, D. (2011).
Global cancer statistics. CA: a cancer journal for clinicians 61, 69-90.
Johnson, N., Li, Y. C., Walton, Z. E., Cheng, K. A., Li, D., Rodig, S. J., Moreau, L. A., Unitt, C., Bronson, R. T., Thomas, H. D., et al. (2011). Compromised CDK1 activity sensitizes BRCA-proficient cancers to PARP inhibition. Nature medicine 17, 875-882.
Kang, S., Kim, M. J., An, H., Kim, B. G., Choi, Y. P., Kang, K. S., Gao, M. Q., Park, H., Na, H. J., Kim, H. K., et al. (2010). Proteomic molecular portrait of interface zone in breast cancer. Journal of proteome research 9, 5638-5645.
Kuhn, U., and Wahle, E. (2004). Structure and function of poly(A) binding proteins. Biochimica et biophysica acta 1678, 67-84.
Lasko, T. A., Bhagwat, J. G., Zou, K. H., and Ohno-Machado, L. (2005). The use of receiver operating characteristic curves in biomedical informatics. Journal of biomedical informatics 38, 404-415.
Malumbres, M., and Barbacid, M. (2009). Cell cycle, CDKs and cancer: a changing paradigm. Nature reviews Cancer 9, 153-166.
McKiernan, E., McDermott, E. W., Evoy, D., Crown, J., and Duffy, M. J. (2011). The role of S100 genes in breast cancer progression. Tumour biology : the journal of the International Society for Oncodevelopmental Biology and Medicine 32, 441-450.
Moon, J. S., Kim, H. E., Koh, E., Park, S. H., Jin, W. J., Park, B. W., Park, S.
W., and Kim, K. S. (2011). Kruppel-like factor 4 (KLF4) activates the transcription of the gene for the platelet isoform of phosphofructokinase (PFKP) in breast cancer. The Journal of biological chemistry 286, 23808-23816.
Nadler, Y., Gonzalez, A. M., Camp, R. L., Rimm, D. L., Kluger, H. M., and Kluger, Y. (2010). Growth factor receptor-bound protein-7 (Grb7) as a prognostic marker and therapeutic target in breast cancer. Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology / ESMO 21, 466-473.
Olsson, N., James, P., Borrebaeck, C. A., and Wingren, C. (2012). Quantitative proteomics targeting classes of motif-containing peptides using immunoaffinity-based mass spectrometry. Submitted.
Olsson, N., Wingren, C., Mattsson, M., James, P., D, O. C., Nilsson, F., Cahill,
D. J., and Borrebaeck, C. A. (2011). Proteomic analysis and discovery using affinity proteomics and mass spectrometry. Molecular & cellular proteomics : MCP 10, M110 003962.
Olsson, N., Wingren, C., Mattsson, M., James, P., D, O. C., Nilsson, F., Cahill,
D. J., and Borrebaeck, C. A. (2011). Proteomic analysis and discovery using affinity proteomics and mass spectrometry. Molecular & cellular proteomics : MCP 10, M110 003962.
Paik, S., Shak, S., Tang, G., Kim, C., Baker, J., Cronin, M., Baehner, F. L., Walker, M. G., Watson, D., Park, T., et al. (2004). A multigene assay to predict recurrence of tamoxifen-treated, node-negative breast cancer. The New England journal of medicine 351, 2817-2826.
Pavlidis, P., and Noble, W. S. (2003). Matrix2png: a utility for visualizing matrix data. Bioinformatics 19, 295-296.
Pei, D. S., Qian, G. W., Tian, H., Mou, J., Li, W., and Zheng, J. N. (2012). Analysis of human Ki-67 gene promoter and identification of the Sp1 binding sites for Ki-67 transcription. Tumour biology : the journal of the International Society for Oncodevelopmental Biology and Medicine 33, 257-266.
Perou, C. M., Sorlie, T., Eisen, M. B., van de Rijn, M., Jeffrey, S. S., Rees, C. A., Pollack, J. R., Ross, D. T., Johnsen, H., Akslen, L. A., et al. (2000). Molecular portraits of human breast tumours. Nature 406, 747-752.
Place, A. E., Jin Huh, S., and Polyak, K. (2011). The microenvironment in breast
cancer progression: biology and implications for treatment. Breast cancer research : BCR 13, 227.
Rae, J. M., Johnson, M. D., Scheys, J. O., Cordero, K. E., Larios, J. M., and Lippman, M. E. (2005). GREB 1 is a critical regulator of hormone dependent breast cancer growth. Breast cancer research and treatment 92, 141-149.
Ringner, M., Fredlund, E., Hakkinen, J., Borg, A., and Staaf, J. (2011). GOBO: gene expression-based outcome for breast cancer online. PloS one 6, e17911.
Robbins, P., Pinder, S., de Klerk, N., Dawkins, H., Harvey, J., Sterrett, G., Ellis, I., and Elston, C. (1995). Histological grading of breast carcinomas: a study of interobserver agreement. Human pathology 26, 873-879.
Rochefort, H., Glondu, M., Sahla, M. E., Platet, N., and Garcia, M. (2003). How to target estrogen receptor-negative breast cancer? Endocrine-related cancer 10,
261-266.
Slamon, D. J., Leyland-Jones, B., Shak, S., Fuchs, H., Paton, V., Bajamonde, A.,
Fleming, T., Eiermann, W., Wolter, J., Pegram, M., et al. (2001). Use of chemotherapy plus a monoclonal antibody against HER2 for metastatic breast cancer that overexpresses HER2. The New England journal of medicine 344, 783-792.
Soderlind, E., Strandberg, L., Jirholt, P., Kobayashi, N., Alexeiva, V., Aberg,
A. M., Nilsson, A., Jansson, B., Ohlin, M., Wingren, C., et al. (2000). Recombining germline-derived CDR sequences for creating diverse single-framework antibody libraries. Nature biotechnology 18, 852-856.
Sorlie, T., Perou, C. M., Tibshirani, R., Aas, T., Geisler, S., Johnsen, H., Hastie, T., Eisen, M. B., van de Rijn, M., Jeffrey, S. S., et al. (2001). Gene expression patterns of breast carcinomas distinguish tumor subclasses with clinical implications. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 98, 10869-10874.
Sotiriou, C., Wirapati, P., Loi, S., Harris, A., Fox, S., Smeds, J., Nordgren, H., Farmer, P., Praz, V., Haibe-Kains, B., et al. (2006). Gene expression profiling in breast cancer: understanding the molecular basis of histologic grade to improve prognosis. Journal of the National Cancer Institute 98, 262-272.
Strande, V., Canelle, L., Tastet, C., Burlet-Schiltz, O., Monsarrat, B., and Hondermarck, H. (2009). The proteome of the human breast cancer cell line MDA-MB-231: Analysis by LTQ-Orbitrap mass spectrometry. Proteomics Clinical applications 3, 41-50.
Turashvili, G., Bouchal, J., Baumforth, K., Wei, W., Dziechciarkova, M., Ehrmann, J., Klein, J., Fridman, E., Skarda, J., Srovnal, J., et al. (2007). Novel markers for differentiation of lobular and ductal invasive breast carcinomas by laser microdissection and microarray analysis. BMC cancer 7, 55.
Uhlen, M., Oksvold, P., Fagerberg, L., Lundberg, E., Jonasson, K., Forsberg, M.,
Zwahlen, M., Kampf, C., Wester, K., Hober, S., et al. (2010). Towards a knowledge-based Human Protein Atlas. Nature biotechnology 28, 1248-1250.
van de Vijver, M. J., He, Y. D., van't Veer, L. J., Dai, H., Hart, A. A., Voskuil, D. W., Schreiber, G. J., Peterse, J. L., Roberts, C., Marton, M. J., et al. (2002). A gene-expression signature as a predictor of survival in breast cancer. The New England journal of medicine 347, 1999-2009.
van 't Veer, L. J., Dai, H., van de Vijver, M. J., He, Y. D., Hart, A. A., Mao, M., Peterse, H. L., van der Kooy, K., Marton, M. J., Witteveen, A. T., et al. (2002). Gene expression profiling predicts clinical outcome of breast cancer. Nature 415, 530-536.
Wang, T. H., Chao, A., Tsai, C. L., Chang, C. L., Chen, S. H., Lee, Y. S., Chen,
J. K., Lin, Y. J., Chang, P. Y., Wang, C. J., et al. (2010). Stress-induced phosphoprotein 1 as a secreted biomarker for human ovarian cancer promotes cancer cell proliferation. Molecular & cellular proteomics : MCP 9, 1873-1884.
Wingren, C., James, P., and Borrebaeck, C. A. (2009). Strategy for surveying the
proteome using affinity proteomics and mass spectrometry. Proteomics 9, 1511-1517.
Wirapati, P., Sotiriou, C., Kunkel, S., Farmer, P., Pradervand, S., Haibe-Kains,
B., Desmedt, C., Ignatiadis, M., Sengstag, T., Schutz, F., et al. (2008). Meta-analysis of gene expression profiles in breast cancer: toward a unified understanding of breast cancer subtyping and prognosis signatures. Breast cancer research : BCR 10, R65.
Yang, W. S., Moon, H. G., Kim, H. S., Choi, E. J., Yu, M. H., Noh, D. Y., and Lee, C. (2011). Proteomic Approach Reveals FKBP4 and S100A9 as Potential Prediction Markers of Therapeutic Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Patients with B
reast Cancer. Journal of proteome research.
Zhang, L., Reidy, S. P., Bogachev, O., Hall, B. K., Majdalawieh, A., and Ro, H. S. (2011). Lactation defect with impaired secretory activation in AEBP1-null mice. PloS one 6, e27795.
Claims (68)
- 下記工程:
a)試験されるサンプルを準備する工程;ならびに
b)表1A、表1Bおよび/または表1C中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することによって、試験サンプルのバイオマーカーシグネチャーを決定する工程、
を含み;
表1A、表1Bおよび/または表1C中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量が、乳癌関連の疾患状態を示す、
乳癌関連の疾患状態を決定する方法。 - 乳癌関連の疾患状態が、組織学的グレードおよび/または無転移生存時間である、請求項1に記載の方法。
- 乳癌関連の疾患状態が、乳癌細胞の組織学的グレードである、請求項1または2に記載の方法。
- 下記工程:
c)組織学的グレード1の乳癌細胞、組織学的グレード2の乳癌細胞および/もしくは組織学的グレード3の乳癌細胞を含む、または組織学的グレード1の乳癌細胞、組織学的グレード2の乳癌細胞および/もしくは組織学的グレード3の乳癌細胞からなる、1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備する工程;ならびに
d)工程(b)において測定された、1つもしくはそれ以上のバイオマーカーの対照サンプル(複数可)における存在および/もしくは量を測定することによって、対照サンプル(複数可)のバイオマーカーシグネチャーを決定する工程、
をさらに含み;
工程(b)において、1つもしくはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/もしくは量が測定される下記事象:
i)第1の組織学的グレードの乳癌細胞(存在する場合)を含む、もしくは第1の組織学的グレードの乳癌細胞(存在する場合)からなる対照サンプルにおける存在および/もしくは量に相当する事象;
ii)第2の組織学的グレードの乳癌細胞(存在する場合)を含む、もしくは第2の組織学的グレードの乳癌細胞(存在する場合)からなる対照サンプルにおける存在および/もしくは量とは異なる事象;ならびに/または
iii)第3の組織学的グレードの乳癌細胞(存在する場合)を含む、もしくは第3の組織学的グレードの乳癌細胞(存在する場合)からなる対照サンプルにおける存在および/もしくは量とは異なる事象、
において、乳癌細胞の存在が同定される、請求項3に記載の方法。 - 各対照サンプルが、乳癌細胞の単一の組織学的グレードを含む、または乳癌細胞の単一の組織学的グレードからなる、請求項4に記載の方法。
- 工程(c)が:
i)組織学的グレード1の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード1の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;組織学的グレード2の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード2の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;および組織学的グレード3の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード3の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;
ii)組織学的グレード1の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード1の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;および組織学的グレード2の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード2の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;
iii)組織学的グレード1の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード1の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;および組織学的グレード3の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード3の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;
iv)組織学的グレード2の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード2の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;および組織学的グレード3の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード3の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;
v)組織学的グレード1の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード1の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;
vi)組織学的グレード2の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード2の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること;または
vii)組織学的グレード3の乳癌細胞を含む、もしくは組織学的グレード3の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の対照サンプルを準備すること、
を含む、またはこれらからなる、請求項4または5に記載の方法。 - 乳癌関連の疾患状態が、個体の無転移生存時間である、請求項1または2に記載の方法。
- 下記工程:
c)10年未満の無転移生存期間を有する個体由来の乳癌細胞を含む、もしくは10年未満の無転移生存期間を有する個体由来の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の第1の対照サンプル;ならびに/または10年以上の無転移生存期間を有する個体由来の乳癌細胞を含む、もしくは10年以上の無転移生存期間を有する個体由来の乳癌細胞からなる1つもしくはそれ以上の第2の対照サンプルを準備する工程;ならびに
d)工程(b)において測定された1つもしくはそれ以上のバイオマーカーの対照サンプル(複数可)における存在および/もしくは量を測定することによって、対照サンプル(複数可)のバイオマーカーシグネチャーを決定する工程、
をさらに含み;
個体の無転移生存時間が、工程(b)において測定された1つもしくはそれ以上のバイオマーカーの存在および/もしくは量が、第1の対照サンプル(存在する場合)の存在および/もしくは量に相当する事象、ならびに/または第2の対照サンプル(存在する場合)の存在および/もしくは量とは異なる事象、において、10年未満と同定され;
個体の無転移生存時間が、工程(b)において測定された1つもしくはそれ以上のバイオマーカーの存在および/もしくは量が、第1の対照サンプル(存在する場合)の存在および/もしくは量とは異なる事象、ならびに/または第2の対照サンプル(存在する場合)の存在および/もしくは量に相当する事象、において、10年より長いと同定される、請求項7に記載の方法。 - 1つまたはそれ以上の第1の対照サンプルおよび/または第2の対照サンプルが、試験されるサンプルと同じ組織学的グレードである、請求項8に記載の方法。
- 工程(b)が、表1A中に規定される群から選択される少なくとも2つのバイオマーカーのような、表1A中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項3〜6のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1B中に規定される群から選択される少なくとも2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29または少なくとも30のバイオマーカーのような、表1B中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項3〜6および10のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1C中に規定される群から選択される少なくとも2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27または少なくとも28のバイオマーカーのような、表1C中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項3〜6、10および11のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1D中に規定される群から選択される少なくとも2、3、4、5、6、7、8、9または少なくとも10のバイオマーカーのような、表1D中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項3〜6および10〜12のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1E中に規定される群から選択される少なくとも2、3、4、5、6、7、8または少なくとも9のバイオマーカーのような、表1E中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項3〜6および10〜13のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1中に規定される全てのバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項3〜6および10〜14のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1A中に規定される群から選択される少なくとも2つのバイオマーカーのような、表1A中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項7〜9のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1B中に規定される群から選択される少なくとも2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29または少なくとも30のバイオマーカーのような、表1B中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項7〜9および16のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1D中に規定される群から選択される少なくとも2、3、4、5、6、7、8、9または少なくとも10のバイオマーカーのような、表1D中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項7〜9、16および17のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1A、表1Bおよび表1D中に規定されるものの全ての試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項7〜9、16〜18のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1C中に規定される群から選択される少なくとも2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27または少なくとも28のバイオマーカーのような、表1C中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項7〜9、16〜19のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1E中に規定される群から選択される少なくとも2、3、4、5、6、7、8または少なくとも9のバイオマーカーのような、表1E中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項7〜9、16〜20のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1Cおよび表1E中に規定される全てのバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項7〜9、16〜21のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、表1中に規定される全てのバイオマーカーの試験サンプルにおける存在および/または量を測定することを含む、または測定することからなる、請求項7〜9、16〜22のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、1つまたはそれ以上のバイオマーカー(複数可)をコードする核酸分子の発現を測定することを含む、請求項1〜23のいずれか1項に記載の方法。
- 核酸分子がcDNA分子またはmRNA分子である、請求項24に記載の方法。
- 核酸分子がmRNA分子である、請求項25に記載の方法。
- 工程(b)において1つまたはそれ以上のバイオマーカー(複数可)の発現を測定することが、サザンハイブリダイゼーション、ノーザンハイブリダイゼーション、ポリメラーゼ連鎖反応(PCR)、逆転写PCR(RT−PCR)、定量的リアルタイムPCR(qRT−PCR)、ナノアレイ、マイクロアレイ、マクロアレイ、オートラジオグラフィーおよびin situハイブリダイゼーションからなる群より選択される方法を使用して実行される、請求項25または26に記載の方法。
- 工程(b)において1つまたはそれ以上のバイオマーカー(複数可)の発現を測定することが、DNAマイクロアレイを使用して決定される、請求項25〜27のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)において1つまたはそれ以上のバイオマーカー(複数可)の発現を測定することが、各々が表1中に同定されるバイオマーカーのうち1つをコードする核酸分子に対して選択的に結合することが可能な1つまたはそれ以上の結合性部分を使用して実行される、請求項1〜28のいずれか1項に記載の方法。
- 1つまたはそれ以上の結合性部分が各々、核酸分子を含む、または核酸分子からなる、請求項29に記載の方法。
- 1つもしくはそれ以上の結合性部分が各々、DNA、RNA、PNA、LNA、GNA、TNAもしくはPMOを含む、またはDNA、RNA、PNA、LNA、GNA、TNAもしくはPMOからなる、請求項30に記載の方法。
- 1つまたはそれ以上の結合性部分が各々、DNAを含む、またはDNAからなる、請求項30または31に記載の方法。
- 1つまたはそれ以上の結合性部分が、5〜100ヌクレオチド長である、請求項30〜32のいずれか1項に記載の方法。
- 1つまたはそれ以上の核酸分子が、15〜35ヌクレオチド長である、請求項30〜33のいずれか1項に記載の方法。
- 結合性部分が検出可能な部分を含む、請求項30〜34のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)が、1つまたはそれ以上のバイオマーカー(複数可)のタンパク質またはポリペプチドの発現を測定することを含む、請求項1〜23のいずれか1項に記載の方法。
- 工程(b)において1つまたはそれ以上のバイオマーカー(複数可)の発現を測定することが、各々が表1中に同定されるバイオマーカーのうち1つに対して選択的に結合することが可能な1つまたはそれ以上の結合性部分を使用して実行される、請求項36に記載の方法。
- 1つもしくはそれ以上の結合性部分が、抗体もしくはその抗原結合性断片を含む、または抗体もしくはその抗原結合性断片からなる、請求項37に記載の方法。
- 抗体またはその断片が、モノクローナル抗体またはその断片である、請求項38に記載の方法。
- 抗体または抗原結合性断片が、インタクトな抗体、Fv断片(例えば、単鎖Fvおよびジスルフィド結合したFv)、Fab様断片(例えば、Fab断片、Fab’断片およびF(ab)2断片)、単一可変ドメイン(例えば、VHドメインおよびVLドメイン)ならびにドメイン抗体(dAb、単一形式および二重形式[即ち、dAb−リンカー−dAb]を含む)からなる群より選択される、請求項38または39に記載の方法。
- 抗体または抗原結合性断片が単鎖Fv(scFv)である、請求項40に記載の方法。
- 1つもしくはそれ以上の結合性部分が、アフィボディもしくはアプタマーのような抗体様結合剤を含む、またはアフィボディもしくはアプタマーのような抗体様結合剤からなる、請求項41に記載の方法。
- 1つまたはそれ以上の結合性部分が、検出可能な部分を含む、請求項37〜42のいずれか1項に記載の方法。
- 検出可能な部分が、蛍光部分、発光部分、化学発光部分、放射性部分および酵素部分からなる群より選択される、請求項35または43に記載の方法。
- 検出可能な部分が、放射性原子を含む、または放射性原子からなる、請求項44に記載の方法。
- 放射性原子が、テクネチウム−99m、ヨウ素−123、ヨウ素−125、ヨウ素−131、インジウム−111、フッ素−19、炭素−13、窒素−15、酸素−17、リン−32、硫黄−35、重水素、トリチウム、レニウム−186、レニウム−188およびイットリウム−90からなる群より選択される、請求項45に記載の方法。
- 結合性部分の検出可能な部分が蛍光部分である、請求項45に記載の方法。
- 工程(a)および/または工程(c)で準備されるサンプルが、サンプル中に存在するいずれのバイオマーカーもビオチンで標識されるように、それぞれ工程(b)および/または工程(d)の前に処理され、工程(b)および/または工程(d)が、蛍光検出可能な部分およびストレプトアビジンを含む検出剤を使用して実行される、請求項1〜47のいずれか1項に記載の方法。
- ROC AUC値によって決定される方法の断定精度(predicative accuracy)が、少なくとも0.55、0.60、0.65、0.70、0.75、0.80、0.85、0.90、0.95、0.96、0.97、0.98または少なくとも0.99のような、少なくとも0.50である、請求項1〜48のいずれか1項に記載の方法。
- ROC AUC値によって決定される方法の断定精度が、少なくとも0.80である、請求項49に記載の方法。
- 工程(b)が、アレイを使用して実行される、請求項1〜50のいずれか1項に記載の方法。
- アレイが、ビーズベースのアレイである、請求項51に記載の方法。
- アレイが、表面ベースのアレイである、請求項51に記載の方法。
- アレイが、マクロアレイ;マイクロアレイ;ナノアレイからなる群より選択される、請求項51〜53のいずれか1項に記載の方法。
- 請求項29〜35および37〜48のいずれか1項に記載の1つまたはそれ以上の第1の結合剤を含む、請求項1〜54のいずれか1項に記載の方法における使用のための、アレイ。
- 表1A中に規定される全てのバイオマーカーに集合的に結合することが可能な結合剤を含む、請求項55に記載のアレイ。
- 表1B中に規定される全てのバイオマーカーに集合的に結合することが可能な結合剤を含む、請求項55または56に記載のアレイ。
- 表1C中に規定される全てのバイオマーカーに集合的に結合することが可能な結合剤を含む、請求項55〜57のいずれか1項に記載のアレイ。
- 表1D中に規定される全てのバイオマーカーに集合的に結合することが可能な結合剤を含む、請求項55〜58のいずれか1項に記載のアレイ。
- 表1E中に規定される全てのバイオマーカーに集合的に結合することが可能な結合剤を含む、請求項55〜59のいずれか1項に記載のアレイ。
- 表1中に規定される全てのバイオマーカーに集合的に結合することが可能な結合剤を含む、請求項55〜60のいずれか1項に記載のアレイ。
- 第1の結合剤が固定化されている、請求項55〜61のいずれか1項に記載のアレイ。
- 乳癌関連の疾患状態を決定するための、表1A、表1Bおよび/または表1C中に規定される群から選択される1つまたはそれ以上のバイオマーカーの使用。
- 表1A、表1B、表1C、表1Dおよび表1E中に規定される全てのバイオマーカーが、乳癌関連の疾患状態を決定するために集合的に使用される、請求項63に記載の使用。
- C)請求項55〜62のいずれか1項に記載のアレイ;および
D)請求項1〜54のいずれか1項に記載の方法を実行するための指示書(場合による)
を含む、請求項1〜54のいずれか1項に記載の方法における使用のための、分析キット。 - 1つまたはそれ以上の対照サンプルをさらに含む、請求項65に記載の分析キット。
- 本明細書に実質的に記載されている、方法または使用。
- 本明細書に実質的に記載されている、アレイまたはキット。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
GBGB1206323.6A GB201206323D0 (en) | 2012-04-10 | 2012-04-10 | Methods and arrays for use in the same |
PCT/IB2013/052858 WO2013153524A1 (en) | 2012-04-10 | 2013-04-10 | Methods for determining a breast cancer-associated disease state and arrays for use in the methods |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018187868A Division JP2019032334A (ja) | 2018-10-03 | 2018-10-03 | 乳癌関連の疾患状態を決定する方法およびこの方法における使用のためのアレイ |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015519043A true JP2015519043A (ja) | 2015-07-09 |
JP2015519043A5 JP2015519043A5 (ja) | 2016-06-02 |
JP6470681B2 JP6470681B2 (ja) | 2019-02-13 |
Family
ID=46177101
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015505056A Active JP6470681B2 (ja) | 2012-04-10 | 2013-04-10 | 乳癌関連の疾患状態を決定する方法およびこの方法における使用のためのアレイ |
Country Status (10)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US20150057177A1 (ja) |
EP (1) | EP2836838A4 (ja) |
JP (1) | JP6470681B2 (ja) |
KR (1) | KR20140143457A (ja) |
CN (2) | CN107782901A (ja) |
AU (1) | AU2013248138B2 (ja) |
CA (1) | CA2869696A1 (ja) |
GB (1) | GB201206323D0 (ja) |
MX (1) | MX2014012192A (ja) |
WO (1) | WO2013153524A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021015084A1 (ja) * | 2019-07-19 | 2021-01-28 | 公立大学法人福島県立医科大学 | 乳癌のサブタイプを鑑別又は分類するための鑑別マーカー遺伝子セット、方法およびキット |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB201410226D0 (en) * | 2014-06-09 | 2014-07-23 | Immunovia Ab | Methods and arrays for use in the same |
CN106596494B (zh) * | 2016-12-29 | 2019-05-10 | 青岛科技大学 | 一种基于荧光传感阵列的快速筛查早中晚期乳腺癌技术 |
GB201701572D0 (en) * | 2017-01-31 | 2017-03-15 | Immunovia Ab | Methods, arrays and uses thereof |
CN111458512A (zh) * | 2019-01-21 | 2020-07-28 | 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心 | 一种动脉粥样硬化生物标志物及其用途 |
EP4278016A1 (en) * | 2021-01-15 | 2023-11-22 | Universite De Fribourg | Biomarkers for breast cancer detection |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005503779A (ja) * | 2001-06-10 | 2005-02-10 | アイアールエム,エルエルシー | 致死性の高い癌の分子シグネチャー |
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 |
US20070099209A1 (en) * | 2005-06-13 | 2007-05-03 | The Regents Of The University Of Michigan | Compositions and methods for treating and diagnosing cancer |
JP2007516693A (ja) * | 2003-06-09 | 2007-06-28 | ザ・リージェンツ・オブ・ザ・ユニバーシティ・オブ・ミシガン | 癌の治療および診断のための組成物および方法 |
JP2008266256A (ja) * | 2007-04-24 | 2008-11-06 | Japan Health Science Foundation | Mmp遺伝子発現促進剤、コラーゲン代謝促進剤、化粧料および医薬ならびにその製造方法 |
WO2009132909A1 (en) * | 2008-04-29 | 2009-11-05 | Siemens Healthcare Diagnostics Gmbh | A method for predicting a clinical response of a patient suffering from or at risk of developing cancer towards a given mode of treatment |
JP2010151800A (ja) * | 2008-11-06 | 2010-07-08 | Kumamoto Univ | 生活習慣病及び/又は癌の診断剤 |
WO2010076322A1 (en) * | 2008-12-30 | 2010-07-08 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Prediction of response to taxane/anthracycline-containing chemotherapy in breast cancer |
WO2011063274A2 (en) * | 2009-11-23 | 2011-05-26 | Genomic Health, Inc. | Methods to predict clinical outcome of cancer |
WO2011065533A1 (ja) * | 2009-11-30 | 2011-06-03 | 国立大学法人大阪大学 | 乳癌術前化学療法に対する感受性の判定方法 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR19990077146A (ko) * | 1996-01-11 | 1999-10-25 | 길리스 스티브 | 유방암의 치료 및 진단용 조성물 및 방법 |
KR20060013425A (ko) * | 2003-05-29 | 2006-02-09 | 밀레니엄 파머슈티컬스 인코퍼레이티드 | 유방암의 확인, 평가, 예방 및 요법에 대한 조성물, 키트및 방법 |
WO2005080570A1 (ja) * | 2004-02-24 | 2005-09-01 | Mitsubishi Rayon Co., Ltd. | 乳癌の術後予後予測に関与する遺伝子 |
WO2006105642A1 (en) * | 2005-04-05 | 2006-10-12 | British Columbia Cancer Agency | Biomarkers for the detection of lung cancer and uses thereof |
SG142186A1 (en) * | 2006-10-20 | 2008-05-28 | Agency Science Tech & Res | Breast tumour grading |
NZ562237A (en) * | 2007-10-05 | 2011-02-25 | Pacific Edge Biotechnology Ltd | Proliferation signature and prognosis for gastrointestinal cancer |
GB0723179D0 (en) * | 2007-11-27 | 2008-01-02 | Immunovia Ab | Diagnostic methods and arrays for use in the same |
US8597885B2 (en) * | 2009-01-28 | 2013-12-03 | University Of Notre Dame | Accelerated progression relapse test |
-
2012
- 2012-04-10 GB GBGB1206323.6A patent/GB201206323D0/en not_active Ceased
-
2013
- 2013-04-10 CN CN201710403116.3A patent/CN107782901A/zh active Pending
- 2013-04-10 US US14/391,144 patent/US20150057177A1/en not_active Abandoned
- 2013-04-10 AU AU2013248138A patent/AU2013248138B2/en not_active Ceased
- 2013-04-10 JP JP2015505056A patent/JP6470681B2/ja active Active
- 2013-04-10 CN CN201380029458.3A patent/CN104508486B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2013-04-10 EP EP13775332.3A patent/EP2836838A4/en not_active Withdrawn
- 2013-04-10 KR KR1020147031565A patent/KR20140143457A/ko active IP Right Grant
- 2013-04-10 WO PCT/IB2013/052858 patent/WO2013153524A1/en active Application Filing
- 2013-04-10 MX MX2014012192A patent/MX2014012192A/es unknown
- 2013-04-10 CA CA2869696A patent/CA2869696A1/en not_active Abandoned
-
2017
- 2017-12-27 US US15/855,156 patent/US20180284120A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005503779A (ja) * | 2001-06-10 | 2005-02-10 | アイアールエム,エルエルシー | 致死性の高い癌の分子シグネチャー |
JP2007516693A (ja) * | 2003-06-09 | 2007-06-28 | ザ・リージェンツ・オブ・ザ・ユニバーシティ・オブ・ミシガン | 癌の治療および診断のための組成物および方法 |
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 |
US20070099209A1 (en) * | 2005-06-13 | 2007-05-03 | The Regents Of The University Of Michigan | Compositions and methods for treating and diagnosing cancer |
JP2008266256A (ja) * | 2007-04-24 | 2008-11-06 | Japan Health Science Foundation | Mmp遺伝子発現促進剤、コラーゲン代謝促進剤、化粧料および医薬ならびにその製造方法 |
WO2009132909A1 (en) * | 2008-04-29 | 2009-11-05 | Siemens Healthcare Diagnostics Gmbh | A method for predicting a clinical response of a patient suffering from or at risk of developing cancer towards a given mode of treatment |
JP2010151800A (ja) * | 2008-11-06 | 2010-07-08 | Kumamoto Univ | 生活習慣病及び/又は癌の診断剤 |
WO2010076322A1 (en) * | 2008-12-30 | 2010-07-08 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Prediction of response to taxane/anthracycline-containing chemotherapy in breast cancer |
WO2011063274A2 (en) * | 2009-11-23 | 2011-05-26 | Genomic Health, Inc. | Methods to predict clinical outcome of cancer |
WO2011065533A1 (ja) * | 2009-11-30 | 2011-06-03 | 国立大学法人大阪大学 | 乳癌術前化学療法に対する感受性の判定方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
CLIN EXP METASTASIS, vol. 26, JPN6016048994, 2009, pages 205 - 213, ISSN: 0003465194 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021015084A1 (ja) * | 2019-07-19 | 2021-01-28 | 公立大学法人福島県立医科大学 | 乳癌のサブタイプを鑑別又は分類するための鑑別マーカー遺伝子セット、方法およびキット |
JP2021016350A (ja) * | 2019-07-19 | 2021-02-15 | 公立大学法人福島県立医科大学 | 乳癌のサブタイプを鑑別又は分類するための鑑別マーカー遺伝子セット、方法およびキット |
JP7352937B2 (ja) | 2019-07-19 | 2023-09-29 | 公立大学法人福島県立医科大学 | 乳癌のサブタイプを鑑別又は分類するための鑑別マーカー遺伝子セット、方法およびキット |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
AU2013248138B2 (en) | 2019-01-17 |
EP2836838A1 (en) | 2015-02-18 |
CN104508486B (zh) | 2019-06-04 |
US20180284120A1 (en) | 2018-10-04 |
MX2014012192A (es) | 2015-05-11 |
US20150057177A1 (en) | 2015-02-26 |
CN104508486A (zh) | 2015-04-08 |
JP6470681B2 (ja) | 2019-02-13 |
KR20140143457A (ko) | 2014-12-16 |
GB201206323D0 (en) | 2012-05-23 |
CA2869696A1 (en) | 2013-10-17 |
WO2013153524A1 (en) | 2013-10-17 |
AU2013248138A1 (en) | 2014-11-27 |
CN107782901A (zh) | 2018-03-09 |
WO2013153524A9 (en) | 2014-03-13 |
EP2836838A4 (en) | 2016-03-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Bouchal et al. | Breast cancer classification based on proteotypes obtained by SWATH mass spectrometry | |
US20180284120A1 (en) | Methods for determining a breast cancer-associated disease state and arrays for use in the methods | |
Olsson et al. | Grading breast cancer tissues using molecular portraits | |
Chen et al. | Comparison of membrane fraction proteomic profiles of normal and cancerous human colorectal tissues with gel‐assisted digestion and iTRAQ labeling mass spectrometry | |
JP2021165745A (ja) | 方法、アレイ、およびその使用 | |
WO2017050939A2 (en) | Method, array and use thereof | |
Malinowsky et al. | Deciphering signaling pathways in clinical tissues for personalized medicine using protein microarrays | |
EP2580592A2 (en) | Method, array and use thereof | |
CA2950047A1 (en) | Methods and arrays for use in the same | |
Kurbasic et al. | Changes in glycoprotein expression between primary breast tumour and synchronous lymph node metastases or asynchronous distant metastases | |
AU2014247083B2 (en) | Methods and arrays for use in biomarker detection for prostate cancer | |
US20190284642A1 (en) | Biomarkers for the prognosis and diagnosis of cancer | |
JP2019032334A (ja) | 乳癌関連の疾患状態を決定する方法およびこの方法における使用のためのアレイ | |
Class et al. | Patent application title: METHODS FOR DETERMINING A BREAST CANCER-ASSOCIATED DISEASE STATE AND ARRAYS FOR USE IN THE METHODS Inventors: Carl Arne Krister Borrebaeck (Lund, SE) Carl Arne Krister Borrebaeck (Lund, SE) Christer Lars Bertil Wingren (Sandby, SE) | |
Zingde | Proteomics for Cancer: Approaches and Challenges | |
EP4320441A1 (en) | Protein markers for estrogen receptor (er)-positive-like and estrogen receptor (er)-negative-like breast cancer | |
Cho | Proteomic approaches to cancer target identification | |
Hayat | Methods of Cancer Diagnosis, Therapy, and Prognosis: General Overviews, Head and Neck Cancer and Thyroid Cancer | |
EP4314347A1 (en) | Proteogenomic analysis of non-small cell lung cancer | |
Kulasingam et al. | Proteomic and genomic technologies for biomarker discovery | |
Moskowitz et al. | Oncogenomics/Proteomics of Head and Neck Cancers | |
Jain et al. | Oncoproteomics | |
Olsson | Global Proteome Survey |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20160330 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20160330 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20161220 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20170310 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170616 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20171107 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20180206 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180425 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20180605 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181003 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20181012 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190115 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190118 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6470681 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |