JP2016508375A - 尿生殖器がんの診断および予後診断のための方法およびツール - Google Patents

Abstract

本発明は、特定の種類のがん、特に、泌尿生殖器がんの診断および／または予後診断におけるツールとして有用なマイクロアレイを提供する。マイクロアレイは、その上に表れている複数のゲノム領域を含んでいてもよく、前記ゲノム領域は、その位置での改変（例えば、コピー数の異常）が、特定の特定可能ながん、特に、前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍と相関関係にあるような領域に対応する。本発明は、さらに、特定の種類のがん、特に、泌尿生殖器がん、さらに特定的には、腎臓皮質がんを診断する方法を提供する。前記方法は、ヒト個人由来の遺伝物質を分析し、その存在または特定の異常の存在を決定するステップと、決定木を用い、サンプル中に存在する腎皮質新生物のサブタイプを分類するステップとを含んでいてもよい。【選択図】図３

Description

本発明は、がん、特に、尿生殖器がんに関する。特に、本発明は、前立腺がん、腎がんおよび膀胱がんの診断および予後診断のための方法およびツールに関する。本発明は、代替となる基礎または技術に基づき、好ましくは最低限の侵襲度を有する、このような悪性腫瘍の診断および予後診断のための方法も提供する。

生殖器（前立腺、睾丸、陰茎、頸部、子宮、卵巣、外陰部および膣）および泌尿器系（尿を運ぶ尿管および尿道と合わせた２つの腎臓と膀胱）は、一般的に、これらの生理学的な近さおよび発育上の近さ、排泄経路の共有のため、まとめて泌尿生殖器系にグループ分けされる（Ａｂｒａｈａｍｓ（２００２）２５６ｐ）。２０１１年に、泌尿生殖器系のがんは、米国でのすべての新たながん症例の概算数の３０％に近い割合を占め、最も高頻度に起こる３種類は、前立腺がん、膀胱がんおよび腎がんである（それぞれ、全泌尿生殖器がんの概算数の５１％、１５％および１３％、表１を参照）（Ｊｅｍａｌら、（２０１０）ＣＡ Ｃａｎｃｅｒ Ｊ Ｃｌｉｎ（ＣＡ：臨床医のためのがんジャーナル）６０：２７７−３００）。

この３種類のがんによって引き起こされる概算死亡数は、２０１１年に、それぞれ、３３，７２０人、１４，９９０人および１３，１２０人であり、がんに関連する全死亡数の約１１％を含む（Ｊｅｍａｌら（２０１０）ＣＡ Ｃａｎｃｅｒ Ｊ Ｃｌｉｎ（ＣＡ：臨床医のためのがんジャーナル）６０：２７７−３００）。従って、これらのがんは、一般的に、初期段階で検出され、５年生存率に希望が持てる（Ｈａｙａｔら（２００７）Ｏｎｃｏｌｏｇｉｓｔ（腫瘍専門医）１２：２０−３７）が、これら３種類の泌尿生殖器がんは、依然として大きな健康上のリスクがあり、高い割合で発生するため、公共に対する医療費用負担がかなり多い。従って、これらのがんのより正確な診断および／または予後診断を可能にする、開発段階にある高性能の当該技術分野の分子アッセイは、より適切な処置を与えることによって患者に利益を与えるだけではなく、手術、長期間にわたるフォローアップ調査または処置後の補助的な治療に関連する不必要な医療費用を効果的に減らすであろう。

米国では、前立腺がんは、最も一般的に検出されるがんである（Ｊｅｍａｌら（２０１０）ＣＡ Ｃａｎｃｅｒ Ｊ Ｃｌｉｎ（ＣＡ：臨床医のためのがんジャーナル）６０：２７７−３００）。また、前立腺がんは、男性のがんに関連する死亡の３番目の主要因でもある（Ｊｅｍａｌら（２０１０）ＣＡ Ｃａｎｃｅｒ Ｊ Ｃｌｉｎ（ＣＡ：臨床医のためのがんジャーナル）６０：２７７−３００）。前立腺腫瘍は、患者集団での腫瘍進行速度が大きく変動し、アフリカ系アメリカ人男性では、他の民族集団より発生率および死亡率が大きいことによって示されるように、かなりの不均一性を示す（Ｈａｙａｔら（２００７）Ｏｎｃｏｌｏｇｉｓｔ（腫瘍専門医）１２：２０−３７）。前立腺がんの約９５％が、腺がんであり（Ｂｏｓｔｗｉｃｋ（１９８９）ＣＡ Ｃａｎｃｅｒ Ｊ Ｃｌｉｎ（ＣＡ：臨床医のためのがんジャーナル）３９：３７６−９３）、多くの主要な生化学経路の脱制御が特定されている。初期の腫瘍が生成した後、細胞周期の制御またはアポトーシスを支配するＴＰ５３、ＢＣＬ２、ＰＴＥＮおよびＲＢのような遺伝子のさらなる改変によって、腫瘍の進行および転移が起こる場合があり、これらの経路を標的とする多くの治療が設計されてきた（Ｌｅｅら（２００８）Ｃｅｌｌ Ｃｙｃｌｅ（細胞周期）７：１７４５−６２；Ｐｏｍｍｅｒｙら（２００５）Ｍｉｎｉ Ｒｅｖ Ｍｅｄ Ｃｈｅｍ（医療化学のミニレビュー）５：１１２５−３２）。ここ２０年以内に、前立腺腫瘍のバイオマーカーとして血液サンプル中のＰＳＡ濃度を用いる、前立腺に特異的な抗原（ＰＳＡ）の試験の適応が増加し、初期段階で検出される新たな前立腺がんの症例数が顕著に増えてきた（Ｒａｏら（２００８）ＢＪＵ Ｉｎｔ(ＢＬＪインターナショナル)１０１：５−１０）。しかし、潜在的に長期間にわたって進行する疾患の場合、初期の診断後に、それぞれの患者に最も適切で費用対効果が高い治療を決定するには、課題がある。例えば、高齢の患者集団における罹患率に顕著に影響を与え得る過剰な処置を防ぐために、特定の基準を満たす場合には（ＮＣＣＮ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｉｎ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ−Ｐｒｏｓｔａｔｅ Ｃａｎｃｅｒ（ＮＣＣＮ腫瘍学臨床診療ガイドライン−前立腺がん）（２０１０）Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ（全米総合がん情報ネットワーク）、フォートワシントン、ＰＡ）、手術または他のもっと侵襲性が高い処置の代わりに、単純な積極的監視が推奨される場合がある（Ｄａｓｋｉｖｉｃｈら（２０１１）Ｃａｎｃｅｒ(がん)１１７：２０５８−６６）。従って、前立腺がんにおいて、リスクに合わせた患者管理がきわめて望ましい。がん患者の層別化は、一般的に、最終的な疾患の転帰に影響を与えることが知られているいくつかのすでに確立されている因子に基づいて、検出された腫瘍の潜在的なリスクを見積もり、その後、それに従って特定の処置を推奨することを含む。前立腺がん患者の層別化は、一般的に、Ｇｌｅａｓｏｎスコア、ＰＳＡレベルおよび腫瘍病期判断の組み合わせに基づいて開発されたノモグラムを用いることによって達成される（ＮＣＣＮ腫瘍学臨床診療ガイドライン−前立腺がん（２０１０）全米総合がん情報ネットワーク、フォートワシントン、ＰＡ）。さらに、初期に推奨された処置方法も、患者の年齢、潜在的な治療の副作用および患者の意向によって影響を受ける（ＮＣＣＮ腫瘍学臨床診療ガイドライン−前立腺がん（２０１０）全米総合がん情報ネットワーク、フォートワシントン、ＰＡ）。現行のノモグラムが、前立腺がん患者の管理を向上させたが（Ｚａｙｔｏｕｎら（２０１１）Ｕｒｏｌｏｇｙ（泌尿器学）；Ｐａｒｉｓら（２０１０）Ｃｌｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究と臨床腫瘍学ジャーナル）１６：１９５−２０２；Ｋｏｒｅｔｓら（２０１１）ＢＪＵ Ｉｎｔ(ＢＬＪインターナショナル)１０８：５６−６０）、生化学的な再発または転移のためのさらなる予測は、依然として必要である。

ゲノム異常は、がん細胞の典型的な特徴であり（Ｃｏｌｎａｇｈｉら（２０１１）Ｓｅｍｉｎ Ｃｅｌｌ Ｄｅｖ Ｂｉｏｌ（細胞と発生生物学のセミナー）２２：８７５−８５）、多くは、疾患に特異的な診断および／または予測を与える可能性を有する。前立腺がん患者の管理に使用される現行のノモグラムは、前立腺腫瘍サンプルにおいて何年にもわたってゲノム不安定性が広範囲に研究されてきたという事実にもかかわらず、遺伝子マーカーを組み込んでいない（Ｃｈｅｒら（１９９６）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）５６：３０９１−１０２；Ｎｕｐｐｏｎｅｎら（１９９８）Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（米国臨床病理学ジャーナル）１５３：１４１−８；Ｓａｔｏら（１９９９）Ｊ Ｎａｔｌ Ｃａｎｃｅｒ Ｉｎｓｔ（国立がん研究所ジャーナル）９１：１５７４−８０；Ｆｕら（２０００）Ｕｒｏｌｏｇｙ（泌尿器学）５６：８８０−５；Ｃｈｕら（２００１）Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がんの遺伝学と細胞遺伝学）１２７：１６１−７；ｖａｎ Ｄｅｋｋｅｎら（２００４）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）３９：２４９−５６；Ｙａｎｏら（２００４）Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がんの遺伝学と細胞遺伝学）１５０：１２２−７；Ｋｉｎｄｉｃｈら（２００６）Ｅｕｒ Ｕｒｏｌ（欧州泌尿器学）４９：１６９−７５；Ｌｉｕら（２００６）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）４５：１０１８−３２；Ｈｕｇｈｅｓら（２００６）ＢＭＣ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ（ＢＭＳゲノミクス）７：６５；Ｓａｒａｍａｋｉら（２００６）Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（国際がんジャーナル）１１９：１３２２−９；Ｐａｒｉｓら（２００６）Ｎｅｏｐｌａｓｉａ（新生物）８：１０８３−９；Ｋｉｍら（２００７）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６７：８２２９−３９；Ｌａｐｏｉｎｔｅら（２００７）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６７：８５０４−１０；Ｋｏｂａｙａｓｈｉら（２００８）Ｐｒｏｓｔａｔｅ（前立腺）６８：１７１５−２４；Ｆｕｋａｓａｗａら（２００８）Ｐｒｏｓｔａｔｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｐｒｏｓｔａｔｉｃ Ｄｉｓ（前立腺がんと前立腺疾患）１１：３０３−１０；Ｈｏｌｃｏｍｂら（２００９）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６９：７７９３−８０２；Ｄｅｍｉｃｈｅｌｉｓら（２００９）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）４８：３６６−８０；Ｌｉｕら（２００９）Ｎａｔ Ｍｅｄ（天然薬）１５：５５９−６５；Ｃａｓｔｒｏら（２００９）Ｎｅｏｐｌａｓｉａ（新生物）１１：３０５−１２；Ｍａｏら（２０１０）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）７０：５２０７−１２；Ｅｌ Ｇｅｄａｉｌｙら（２００１）Ｐｒｏｓｔａｔｅ（前立腺）４６：１８４−９０；Ｗａｔｓｏｎら（２００４）Ｏｎｃｏｇｅｎｅ（腫瘍遺伝子）２３：３４８７−９４；Ｂｏｃｋら（２００９）Ｈｕｍ Ｇｅｎｅｔ（ヒト遺伝学）１２６：６３７−４２；Ｃｈｅｎら（２０１０）Ｐｒｏｓｔａｔｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｐｒｏｓｔａｔｉｃ Ｄｉｓ（前立腺がんと前立腺疾患）１３：２３８−４３）。これらの疾患は、小さいサンプル集団を使用していることが多いが、さまざまな方法論および基礎を用いて行われた。従って、前立腺がんにおいて頻繁に変化する多くのゲノム異常と、臨床的な転帰に関連するその有望な結果は、異なる試験間では、ある程度一致するのみである。西洋の集団において、アンドロゲンホルモンによって制御されるＴＭＰＲＳＳ２遺伝子プロモーターと、転写因子の赤芽球の形質転換に特異的な（ＥＴＳ）ファミリーのメンバーである腫瘍遺伝子であるＥＲＧ遺伝子との融合を引き起こす染色体２１ｑ２２．２−２２．３．３の中間部欠失は、前立腺がん全体の約５０％で起こる（Ｄｅｍｉｃｈｅｌｉｓら（２００９）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）４８：３６６−８０；Ｌａｐｏｉｎｔｅら（２００７）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６７：８５０４−１０；Ｌｉｕら（２００６）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）４５：１０１８−３２；Ｋｉｍら（２００７）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６７：８２２９−３９；Ｈｏｌｃｏｍｂら（２００９）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６９：７７９３−８０２）。アンドロゲン制御下でＥＲＧの発現を行うと、前立腺がん細胞でＥＲＧが過剰発現する。時折、転写因子のＥＴＳファミリーの他のメンバー（例えば、ＥＴＶ１、ＥＴＶ４およびＥＴＶ５）を伴う多様な５’対との融合もみられ、ほとんどの症例で、アンドロゲン応答中にこれらの遺伝子の上方制御が生じる（Ｃｌａｒｋら（２００９）Ｎａｔ Ｒｅｖ Ｕｒｏｌ（ネイチャーレビュー泌尿器学）６：４２９−３９）。前立腺腫瘍の４０％より多くに、改変されたＰＴＥＮ／Ａｋｔが発現し（Ｍａｊｕｍｄｅｒら（２００５）Ｏｎｃｏｇｅｎｅ（腫瘍遺伝子）２４：７４６５−７４）、細胞周期およびアポトーシスの両方を含む広範囲の細胞機能スペクトルを制御する（Ｇｅｏｒｇｅｓｃｕ （２０１０）Ｇｅｎｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子がん）１：１１７０−７）。ＰＴＥＮをコードする遺伝子は、染色体１０ｑ２３に位置しており、前立腺腫瘍では、この領域にゲノム異常がみられることが多い（Ｌｉｕら（２００６）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）４５：１０１８−３２；Ｌａｐｏｉｎｔｅら（２００７）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６７：８５０４−１０；Ｈｏｌｃｏｍｂら（２００９）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６９：７７９３−８０２；Ｋｉｍら（２００７）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６７：８２２９−３９）。前立腺腫瘍では、ＰＴＥＮの破壊の大部分は、欠失であるが、点突然変異は、少ない方の事象として起こる（ｄｅ Ｍｕｇａら（２０１０）Ｍｏｄ Ｐａｔｈｏｌ（現代病理学）２３：７０３−１２）。ＴＭＰＲＳＳ２：ＥＲＧ融合物の存在およびＰＴＥＮタンパク質の減少は、疾患の転帰が悪いことと関係がある（Ｙｏｓｈｉｍｏｔｏら（２００８）Ｍｏｄ Ｐａｔｈｏｌ（現代病理学）２１：１４５１−６０；Ｓｉｒｃａｒら（２００９）Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（病理学ジャーナル）２１８：５０５−１３）。興味深いことに、これらの２つのよく検出されるゲノム異常は、中国人の集合ではかなり頻度が低いことがわかり、このことは、代替的な発病経路を示唆している（Ｍａｏら（２０１０）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）７０：５２０７−１２）。ＭＹＣ遺伝子を内在的に有する８ｑ２４領域のコピー数の増加は、前立腺腫瘍ゲノムでも頻繁に検出されており、腫瘍のグレード、疾患の進行および転帰に関与している（Ｓａｒａｍａｋｉら（２００６）Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（国際がんジャーナル）１１９：１３２２−９；Ｃｈｅｎら（２０１０）Ｐｒｏｓｔａｔｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｐｒｏｓｔａｔｉｃ Ｄｉｓ（前立腺がんと前立腺疾患）１３：２３８−４３；Ｓａｔｏら（１９９９）Ｊ Ｎａｔｌ Ｃａｎｃｅｒ Ｉｎｓｔ（国立がん研究所ジャーナル）９１：１５７４−８０）。２０１０年に、包括的なゲノム規模での試験は、ゲノムのコピー数の異常または改変（ＣＮＡ）のパターンが、ゲノム材料の減少または増加のいずれかであることを示唆し、これを使用し、患者を異なる転帰群に階層化することができる（Ｔａｙｌｏｒら（２０１０）Ｃａｎｃｅｒ Ｃｅｌｌ（がん細胞）１８：１１−２２）。この知見は、疾患の進行および転帰に関連する、限定された数の特異的なゲノム異常に基づき、診断／予測アッセイを開発することを支持する。

腎がんは、米国ですべてのがんの約４％を示し、がん全体で、８番目の最もよくあるがんである（Ｊｅｍａｌら（２０１０）ＣＡ Ｃａｎｃｅｒ Ｊ Ｃｌｉｎ（ＣＡ：臨床医のためのがんジャーナル）６０：２７７−３００）。腎がんは、高齢の集団で顕著な疾患であり、診断年齢の中央値は、６４歳である（Ｈａｙａｔら（２００７）Ｏｎｃｏｌｏｇｉｓｔ（腫瘍専門医）１２：２０−３７）。大部分の腎臓腫瘍は、腎臓内の腎臓上皮から生じ、腎臓腫瘍は、組織学的特徴および細胞遺伝学的な構成に基づいて、さらに分けることができる（Ｌｏｐｅｚ−Ｂｅｌｔｒａｎら（２００６）Ｅｕｒ Ｕｒｏｌ（欧州泌尿器学）４９：７９８−８０５）。腎臓上皮細胞から発生する悪性腎細胞がん（ＲＣＣ）は、単一のものではなく、複数のサブタイプを含み、３種類の最もよくあるものは、明細胞ＲＣＣ、乳頭状ＲＣＣおよび嫌色素性ＲＣＣである。発見された腎臓悪性腫瘍の８５〜９０％より多くがＲＣＣであり、疾患の進行は、攻撃的であることが多い（Ｈａｙａｔら（２００７）Ｏｎｃｏｌｏｇｉｓｔ（腫瘍専門医）１２：２０−３７）。一方、腎臓オンコサイトーマ（ＲＯ）は、腎臓上皮新生物で頻繁に検出され、良性である。

腎がんは、通常は、最初は、放射線撮影分析（例えば、ＣＴスキャン）を用いて、または超音波によって発見されることもある、腎臓を含む疑わしい腫瘤として発見される。ある場合には、患者に、その腫瘤によって引き起こされる症状があるため、スキャンを行ったか、または、他のいくつかの状態のためにスキャンを行い、偶発的にその腫瘤が検出された。ここで、ＲＣＣ患者の６０〜７０％は、診断時に無症候性であった。現在の画像診断技術の広がりによって、偶発的にもっと小さな腎臓腫瘤を検出することが増え、医師がいつ、どの程度介入すべきかという困難な問題が生じている。最も疑わしい固形腎臓腫瘤は、腎摘除によって除去される（ＮＣＣＮ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｉｎ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ−Ｐｒｏｓｔａｔｅ Ｃａｎｃｅｒ（ＮＣＣＮ腫瘍学臨床診療ガイドライン−前立腺がん）（２０１０）Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ（全米総合がん情報ネットワーク）、フォートワシントン、ＰＡ）。不必要な腎摘除を避けるために、外科手術を行う前に、さらなる分析のための画像誘導による腫瘍生検を得てもよい。実際に、このような診断手順の重要性は、生検を行った小径腎腫瘍の３分の１近くが良性であることが示された近年の研究で強調されており、このことは、これらの個人において手術以外の処置を行うことの裏付けを与える（Ｔｕｎｃａｌｉら（２００４）ＡＪＲ Ａｍ Ｊ Ｒｏｅｎｔｇｅｎｏｌ（ＡＪＲ米国Ｘ線医学ジャーナル）１８３：５７５−８２）。この手順が、腎臓腫瘤および／または腎がんがあると特定された患者の数が増え、この患者への日常の看護の一部となり得ることを示唆する証拠が増えつつある。この手順について認識されている現時点での限界にもかかわらず、腎臓生検は、すでに、診断目的に正当な理由がある場合に、ＮＣＣＮガイドラインのオプションとして含まれている（ＮＣＣＮ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｉｎ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ−Ｐｒｏｓｔａｔｅ Ｃａｎｃｅｒ（ＮＣＣＮ腫瘍学臨床診療ガイドライン−前立腺がん）（２０１０）Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ（全米総合がん情報ネットワーク）、フォートワシントン、ＰＡ）。

腎臓生検の手順は、あまり複雑ではなく、明白な臨床的意義と関係があるが、このような少量の材料を用いて、悪性腫瘍（ほとんどがＲＣＣ）を良性のもの（最も多くは、腎臓オンコサイトーマ）から識別するための正確な診断には課題がある。多くは、小径腎腫瘍の生検は、病理検査に十分な量および／または品質の生検組織を得ることができないか、または、病理学的にＲＣＣサブタイプを区別することができないため、診断することができなかった。実際に、有意な割合（ほぼ７％）の腎臓ＲＣＣは、通常ではない形態特徴のため、「分類されない」（Ｅｂｌｅら編集（２００４）Ｐａｔｈｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，Ｔｕｍｏｒｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｕｒｉｎａｒｙ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍａｌｅ Ｇｅｎｉｔａｌ Ｏｒｇａｎｓ（病理学および遺伝学、泌尿器系および男性性器の腫瘍）、世界保健機関、国際がん研究機関、リヨン、フランス）。腎臓腫瘤の特定および分類のために生検組織から抽出された材料を用いた非常に感度が高い独立した分子アッセイは、このような手順の診断力および正確さを高めるだろう。腎臓腫瘍のそれぞれのサブタイプについて、特定のゲノム異常パターンが観察されることが多く、潜在的に、このようなパターンを分類子として使用することができる。実際に、このような可能性は、研究レベルで探求されている（Ｖｉｅｉｒａら（２０１０）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）４９：９３５−４７；Ｍａｉら（２０１０）Ｖｉｒｃｈｏｗｓ Ａｒｃｈ ４５６：７７−８４；Ｈａｕｄｅｂｏｕｒｇら（２０１０）Ｖｉｒｃｈｏｗｓ Ａｒｃｈ ４５７：３９７−４０４；Ｈａｇｅｎｋｏｒｄら（２００８）Ｄｉａｇｎ Ｐａｔｈｏｌ（診断病理学）３：４４；Ｈａｇｅｎｋｏｒｄら（２０１１）Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ（がん遺伝学）２０４：２８５−９７；Ｙｕｓｅｎｋｏら（２００９）ＢＭＣ Ｃａｎｃｅｒ（ＢＭＣがん）９：１５２）が、サンプルの大きさの制限およびコホート集団での差に起因して、厳密に確立され、臨床診療に翻訳された診断スキームの標準的な同意は存在していない。

腎臓がんの異なる臨床特徴に関連するゲノム異常も、開発段階（すなわち、標準化されていない基礎を用いた少数のサンプル）で広く研究されている（Ｍｏｎｚｏｎら（２００８）Ｍｏｄ Ｐａｔｈｏｌ（現代病理学）２１：５９９−６０８；Ｐｅｉら（２０１０）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）４９：６１０−９；Ｋｌａｔｔｅら（２００９）Ｊ Ｃｌｉｎ Ｏｎｃｏｌ（臨床腫瘍学ジャーナル）２７：７４６−５３；Ｋｌａｔｔｅら（２００９）Ｃｌｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）１５：１１６２−９；Ｓｚｐｏｎａｒら（２００９）Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（国際がんジャーナル）１２４：２０７１−６；Ｇｕｎａｗａｎら（２００１）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６１：７７３１−８；Ｊｉａｎｇら（１９９８）Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（病理学ジャーナル）１８５：３８２−８；Ｙａｏら（２００２）Ｊ Ｎａｔｌ Ｃａｎｃｅｒ Ｉｎｓｔ（国立がん研究所ジャーナル）９４：１５６９−７５；Ｂｅｒｏｕｋｈｉｍら（２００９）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６９：４６７４−８１；Ｔｏｍａら（２００８）Ｎｅｏｐｌａｓｉａ（新生物）１０：６３４−４２；Ｂｒｕｎｅｌｌｉら（２００８）Ｍｏｄ Ｐａｔｈｏｌ（現代病理学）２１：１−６；Ｐａｖｌｏｖｉｃｈら（２００３）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）３７：２５２−６０；Ａｒａｉら（２００８）Ｃｌｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）１４：５５３１−９；Ｂｉｓｓｉｇら（１９９９）Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（米国臨床病理学ジャーナル）１５５：２６７−７４；Ｃｈｅｎら（２００９）Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（国際がんジャーナル）１２５：２３４２−８；Ｗｉｌｈｅｌｍら（２００２）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６２：９５７−６０；Ｊｉａｎｇら（１９９８）Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（米国臨床病理学ジャーナル）１５３：１４６７−７３；Ｙｕｓｅｎｋｏら（２００９）ＢＭＣ Ｃａｎｃｅｒ（ＢＭＣがん）９：１５２；Ｍｏｒｉｔａら（１９９１）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）５１：５８１７−２０；Ｐｒｅｓｔｉら（１９９８）Ｊ Ｕｒｏｌ（泌尿器学ジャーナル）１６０：１５５７−６１；Ｓｔｒｅｆｆｏｒｄら（２００５）Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がんの遺伝学と細胞遺伝学）１５９：１−９；Ｇｒｏｎｗａｌｄら（１９９７）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）５７：４８１−７；Ｙｏｓｈｉｍｏｔｏら（２００７）Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（病理学ジャーナル）２１３：３９２−４０１；Ｍｏｃｈら（１９９６）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）５６：２７−３０；Ｎａｇａｏら（２００５）Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がんの遺伝学と細胞遺伝学）１６０：４３−８；Ｂｒａｎｎｏｎら（２０１０）Ｇｅｎｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子がん）１：１５２−６３；Ｒｅｕｔｚｅｌら（２００１）Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ Ｃｅｌｌ Ｇｅｎｅｔ（細胞遺伝学と細胞遺伝子学）９３：２２１−７）。ほとんどの研究は、明細胞ＲＣＣ（ｃｃＲＣＣ）に焦点をあてていた。ｃｃＲＣＣが、最もよくある腎細胞がんのサブタイプだからである。今日まで、いくつかのゲノム異常は、ｃｃＲＣＣから転移状態への進行の予測および全体的な生存率の予測に関与している。Ｖｏｎ Ｈｉｐｐｅｌ−Ｌｉｎｄａｕ（ＶＨＬ）疾患遺伝子を内在的に有する３ｐ２５領域を含む３ｐの減少は、ｃｃＲＣＣにおいて最も一般的に発見されるコピー数の変化である。ＶＨＬ遺伝子は、明細胞ＲＣＣで頻繁に改変されている（Ｓｈｕｉｎら（１９９４）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）５４：２８５２−５；Ｇｎａｒｒａら（１９９４）Ｎａｔ Ｇｅｎｅｔ（ネイチャージェネティクス）７：８５−９０）。３ｐの減少は、ステージ、グレードが低いこと、遠隔転移の機会が少ないこと、予後が望ましいことに関連があることがわかっている（Ｂｉｓｓｉｇら（１９９９）Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（米国臨床病理学ジャーナル）１５５：２６７−７４；Ｇｒｏｎｗａｌｄら（１９９７）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）５７：４８１−７；Ｋｌａｔｔｅら（２００９）Ｊ Ｃｌｉｎ Ｏｎｃｏｌ（臨床腫瘍学ジャーナル）２７：７４６−５３；Ｙａｏら（２００２）Ｊ Ｎａｔｌ Ｃａｎｃｅｒ Ｉｎｓｔ（国立がん研究所ジャーナル）９４：１５６９−７５）。同様に、５ｑの増加は、予後が望ましく、グレードが低いことを予測する（Ｒｅｕｔｚｅｌら（２００１）Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ Ｃｅｌｌ Ｇｅｎｅｔ（細胞遺伝学と細胞遺伝子学）９３：２２１−７；Ｇｕｎａｗａｎら（２００１）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）６１：７７３１−８）。一方、９ｐの減少または１４ｑの減少は、予後が悪いこと、腫瘍のグレードが高いこと、遠隔転移の機会が高いことと関係がある（Ｃｈｅｎら（２００９）Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（国際がんジャーナル）１２５：２３４２−８；Ａｒａｉら（２００８）Ｃｌｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）１４：５５３１−９；Ｋｌａｔｔｅら（２００９）Ｊ Ｃｌｉｎ Ｏｎｃｏｌ（臨床腫瘍学ジャーナル）２７：７４６−５３；Ｙｏｓｈｉｍｏｔｏら（２００７）Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（病理学ジャーナル）２１３：３９２−４０１）。近年の研究は、４ｑの減少が、腫瘍の転移にある役割を果たすことも示唆しており（Ｌｏｐｅｚ−Ｌａｇｏら（２０１０）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）７０：９６８２−９２）、このことは、以前の刊行物によって裏付けられる（Ａｒａｉら（２００８）Ｃｌｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）１４：５５３１−９；Ｒｅｕｔｚｅｌら（２００１）Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ Ｃｅｌｌ Ｇｅｎｅｔ（細胞遺伝学と細胞遺伝子学）９３：２２１−７；Ｙｏｓｈｉｍｏｔｏら（２００７）Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（病理学ジャーナル）２１３：３９２−４０１）。

膀胱がんは、２０１０年に米国での概算発生率が３番目に高い一般的な悪性疾患である（Ｊｅｍａｌら（２０１０）ＣＡ Ｃａｎｃｅｒ Ｊ Ｃｌｉｎ（ＣＡ：臨床医のためのがんジャーナル）６０：２７７−３００）。膀胱腫瘍には、局在化した低グレードの乳頭状外方増殖性腫瘍と、もっと高グレードの細胞脱分化を伴う固形の侵襲性がんという２つの基本的な形態がある（ＮＣＣＮ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｉｎ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ−Ｐｒｏｓｔａｔｅ Ｃａｎｃｅｒ（ＮＣＣＮ腫瘍学臨床診療ガイドライン−前立腺がん）（２０１０）Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ（全米総合がん情報ネットワーク）、フォートワシントン、ＰＡ）。元々の場所に留まるがん腫（ＣＩＳ）であり、非浸潤性であるが、高グレードの尿路上皮内新生物は、多くは、浸潤性のがんを伴って発見され、浸潤性がんの前駆体であると考えられる（Ｚｉｅｇｅｒら（２０１１）Ｓｃａｎｄ Ｊ Ｕｒｏｌ Ｎｅｐｈｒｏｌ（泌尿器学と腎臓学のスカンジナビアジャーナル））。分子レベルで、異なる生化学的経路での改変は、この２つの異なる膀胱がんの形態でも発見されている。乳頭状腫瘍は、ＦＧＦＲ３遺伝子に突然変異を含むことが多いが、浸潤性がんは、ＴＰ５３遺伝子での突然変異および遺伝子不安定性の増加が際立っている（Ｚｉｅｇｅｒら（２００９）Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（国際がんジャーナル）１２５：２０９５−１０３）。

新たに診断された膀胱腫瘍のほぼ７０〜７５％が、限局性の低グレード乳頭状腫瘍であり、標準的に推奨される処置は、ＴＵＲＢＴ（膀胱腫瘍の経尿道的切除）である（ＮＣＣＮ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｉｎ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ−Ｐｒｏｓｔａｔｅ Ｃａｎｃｅｒ（ＮＣＣＮ腫瘍学臨床診療ガイドライン−前立腺がん）（２０１０）Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ（全米総合がん情報ネットワーク）、フォートワシントン、ＰＡ）；Ｓｅｘｔｏｎら（２０１０）Ｃａｎｃｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ（がんの制御）１７：２５６−６８）。しかし、これらの非浸潤性腫瘍は、最初の除去後の再発率が高く、患者の１０〜７０％が、５年以内に尿路上皮がんの再発または新たな発生を経験するだろう（ＮＣＣＮ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｉｎ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ−Ｐｒｏｓｔａｔｅ Ｃａｎｃｅｒ（ＮＣＣＮ腫瘍学臨床診療ガイドライン−前立腺がん）（２０１０）Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ（全米総合がん情報ネットワーク）、フォートワシントン、ＰＡ）。それに加え、かなりの割合（１０〜２０％）の再発した腫瘍が、もっと高いグレードおよび／またはもっと高いステージまで進行する［８５］。進行の可能性は、最初のステージ、グレードおよび腫瘍の大きさによってさまざまであり、現在は、再発の可能性が低い腫瘍から、もっと攻撃性が高いという特徴を有する腫瘍を識別することが可能な信頼できるバイオマーカーが存在しない。

最初の切除の後、カルメットゲラン桿菌（ＢＣＧ）またはマイトマイシンＣのいずれかを用いた膀胱内への化学療法が、補助治療として使用されることが多い。しかし、膀胱がんの診断年齢の中央値はほぼ７３歳であり（Ｈａｙａｔら（２００７）Ｏｎｃｏｌｏｇｉｓｔ（腫瘍専門医）１２：２０−３７）、さらなる治療は、注意深く検討される。多くの症例で、予後が良好であり、再発の機会が低い場合に、膀胱内への治療が過度に使用される場合がある［８５］。従って、ＴＵＲＢＴ後、再発の機会および腫瘍の進行を独立して評価する感度の高い一貫したアッセイは、さらなる補助治療を命じるかどうか、またはそれに従って処置の量を調整するかどうかを医師が決定するのに役立つという点で価値が高いだろう。染色体不均衡が、初期段階の膀胱がんにおける腫瘍の進行、再発、病期判断に関係があることが報告されている（Ｃｈａｎら（２００９）Ｉｎｔ Ｊ Ｏｎｃｏｌ（国際腫瘍学ジャーナル）３４：９６３−７０；Ｎｏｒｄら（２０１０）Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（国際がんジャーナル）１２６：１３９０−４０２；Ｐｒｅｓｔｉら（１９９１）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）５１：５４０５−９；Ｙａｍａｍｏｔｏら（２００７）Ｏｎｃｏｌｏｇｙ（腫瘍学）７２：１３２−８；Ｋａｗａｎｉｓｈｉら（２００７）Ｂｒ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（英国がんジャーナル）９７：２６０−６；Ｋａｌｌｉｏｎｉｅｍｉら（１９９５）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）１２：２１３−９；Ｒｉｃｈｔｅｒら（１９９７）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）５７：２８６０−４；Ｗａｇｎｅｒら（１９９７）Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（米国臨床病理学ジャーナル）１５１：７５３−９；Ｋａｇａｎら（１９９８）Ｏｎｃｏｇｅｎｅ（腫瘍遺伝子）１６：９０９−１３；Ｈｏｖｅｙら（１９９８）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）５８：３５５５−６０；Ｚｈａｏら（１９９９）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）５９：４６５８−６１；Ｑｉｎら（２００６）Ｃａｎｃｅｒ Ｌｅｔｔ（がんレター）２３８：２３０−９；Ｐｒａｔら（２０１０）Ｕｒｏｌｏｇｙ（泌尿器学）７５：３４７−５５；Ｗｉｌｌｉａｍｓら（２０１０）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）４９：６４２−５９；Ｈｕｒｓｔら（２００４）Ｏｎｃｏｇｅｎｅ（腫瘍遺伝子）２３：２２５０−６３；Ｌｉｎｄｇｒｅｎら（２０１０）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）７０：３４６３−７２；Ｂｒｕｃｈら（１９９８）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）２３：１６７−７４；Ｅｇｕｃｈｉら（２０１０）Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がんの遺伝学と細胞遺伝学）２００：１６−２２）。さらに、筋肉浸潤性の転移性膀胱腫瘍における特異的な遺伝子改変も示されている（Ｐｏｌｌａｒｄら（２０１０）Ｅｘｐｅｒｔ Ｒｅｖ Ｍｏｌ Ｍｅｄ（分子医薬の専門誌）１２：ｅ１０；Ｈｅｉｄｅｎｂｌａｄら（２００８）ＢＭＣ Ｍｅｄ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ（ＢＭＣ遺伝医学）１：３）。複数の刊行物によって報告されている１つの特異的なゲノム異常は、染色体８ｐの減少であり、腫瘍の進行および再発と関係がある（Ｅｇｕｃｈｉら（２０１０）Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がんの遺伝学と細胞遺伝学）２００：１６−２２；Ｂｒｕｃｈら（１９９８）Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）２３：１６７−７４；Ｗａｇｎｅｒら（１９９７）Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（米国臨床病理学ジャーナル）１５１：７５３−９）。

上に引用した研究から、腫瘍生物学に関与する潜在的な候補遺伝子および生化学経路を特定するために、近年の研究環境でゲノム不安定性が調べられてきたことは明らかである（Ｃｏｌｎａｇｈｉら（２０１１）Ｓｅｍｉｎ Ｃｅｌｌ Ｄｅｖ Ｂｉｏｌ（細胞と発生生物学のセミナー））。これらは、従来の細胞遺伝学研究によってほとんどが初期に認識されており、現在は、多くが、分子細胞遺伝学的な技術、例えば、蛍光ｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーション（ＦＩＳＨ）またはＰＣＲのような分子遺伝学的技術によって評価される。しかし、何年にもわたって、ＤＮＡ、ＲＮＡおよびタンパク質のレベルでロバスト性の高いバイオマーカーを特定するために、多くの研究に対する努力が費やされてきた。ゲノムスキャニング技術、例えば、比較ゲノムハイブリダイゼーション（ＣＧＨ）が導入され、信頼性が高くなり、腫瘍生成におけるゲノムの増加および減少の役割が明らかになり、高解像度で再現可能な状態にはまだなっていなかった（Ｄａｖｉｅｓら（２００５）Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ Ｒｅｓ（染色体研究）１３：２３７−４８）。染色体異常を調べるために、異なる技術上の利点／欠点を有するこれらの技術を発展させた。例を以下の表２に示す。

上の技術は、さまざまな程度の有用性を与え、以下の特定の考慮事項を必要とする。染色体分析およびＦＩＳＨは、労働集約的であり、ほとんど自動化されていない。ＳＫＹ、染色体−ＣＧＨ、ＦＩＳＨ、アレイ−ＣＧＨ、ＳＮＰ−アレイおよび大量並列シーケンシングは、費用のかかる試薬／装置を必要とする。染色体分析は、細胞の成長を必要とし、一方、染色体−ＣＧＨ、アレイ−ＣＧＨ、ＳＮＰ−アレイ、ＰＣＲ、サザンブロッティングおよび大量並列シーケンシングは、ＤＮＡのみを必要とし、染色体−ＣＧＨ、アレイ−ＣＧＨ、ＳＮＰ−アレイおよび大量並列シーケンシングは、アルゴリズムによる分析を必要とする。ＰＣＲ、ＦＩＳＨ、サザンブロッティングは、大きな感度を与え、一方、アレイ−ＣＧＨ、ＳＮＰ−アレイおよび大量並列シーケンシングは、ゲノムレベルでもっと良好な走査力を与える。臨床的な診断環境において、染色体分析、ＦＩＳＨ、ＰＣＲは好ましい技術であり、サザンブロッティングは、かなり程度は減るが、好ましい技術であり、米国臨床遺伝学会（ＡＣＭＧ）は、これらの技術のための標準およびガイドライン（Ｓｔａｎｄａｒｄｓ ａｎｄ Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ）を確立している。標準およびガイドライン（Ｋｅａｒｎｅｙら（２０１１）（Ｇｅｎｅｔ Ｍｅｄ）医療における遺伝子学１３：６７６−７９）は、標準的な細胞遺伝学的技術（例えば、染色体分析、ＦＩＳＨ）の代替として（またはこれを補助するものとして）、市販のＦＤＡ承認を受けたデバイスとして、検証を必要とする市販の研究使用限定（ＩＵＯ）デバイス、または「自家製」または車内で開発され、検証されたデバイスとしてのアレイ−ＣＧＨの性能を示唆している。しかし、これらはまだ応用されていない。今日まで、アレイ−ＣＧＨは、主に「自家製」のアッセイとして利用されてきた。

オリゴヌクレオチドアレイによって分解能が増加し、もっと小さな再発の増加および減少が特定され、ゲノムの増加／減少の共通の領域が狭められた。いくつかの改変が、この疾患、またはこの疾患の生物学的特徴または臨床学的特徴に関連することが報告されている。過去１０年の多くの研究から、前立腺がん、腎臓がんおよび膀胱がんの分子の特性決定のためにアレイ−ＣＧＨを利用することが公開されている。これらの分析のいくつかは、限定された患者サンプルのセットで行われており、一般的に、泌尿生殖器がんの特定の種類またはサブタイプについて最も顕著な異常がみられたことを報告している。もっと多くの患者群を用いて他の研究が行われ、この疾患の特定の臨床的転帰と関係がある異常が報告された。前立腺悪性腫瘍、腎臓悪性腫瘍および膀胱悪性腫瘍について、ゲノムの増加および減少の役割は、まだ開発段階にあり、診断因子および予後診断因子としてのゲノムの増加／減少の完全な可能性は、まだ探求中であり、臨床環境において開発されている。

本発明は、がんおよび前がん、特に、前立腺悪性腫瘍、腎臓悪性腫瘍および膀胱悪性腫瘍の診断および予後診断におけるゲノム異常の評価のための方法およびツールを提供する。一実施形態では、本発明は、前立腺がん、腎臓がんおよび膀胱がんの診断および予後診断のための臨床ツールとして、ゲノムスキャニング技術、例えば、アレイ比較ゲノムハイブリダイゼーション（アレイ−ＣＧＨ）の使用を含んでいてもよい方法を提供する。本発明は、さらに、本明細書に記載する前立腺がん、腎臓がんおよび膀胱がんに使用するとき、サンプルにおけるこれらのがんの診断および予後診断に有用であり得る、さらなる方法、基礎、標本コホートサイズおよび処置モダリティを提供する。

一態様では、本発明は、手術後の前立腺がんの再発を予測するための、ＵｒｏＧｅｎＲＡ（登録商標）泌尿生殖器がんアレイとしても知られる、オリゴヌクレオチドに基づく泌尿生殖器がんマイクロアレイを提供する。別の態様では、本発明は、低リスクのあまり影響力がない前立腺がんが、ステージ未満またはグレード未満であるかどうか、および望ましくない予後を有するかどうかを決定するためのマイクロアレイを提供する。本発明は、さらに、放射線治療に対する中程度のリスクの前立腺がんの応答を決定するためのマイクロアレイを提供する。別の態様では、本発明は、針生検材料、コア生検材料および切除生検材料において、腎細胞がん（ＲＣＣ）の主要な４種類のサブタイプを診断し、分類し、識別することができる。腎臓がんのそれぞれの悪性サブタイプについて、本発明は、応答処置および全体的な転帰を予測するためのマイクロアレイを提供する。膀胱がんの場合には、本発明は、化学療法の必要性を示すために、生検または切除したがんの転移可能性を決定することができる。特定の実施形態では、本発明のマイクロアレイは、基板に整列した別個のゲノム領域に対応する複数の核酸分子を有する基板を含んでいてもよい。好ましくは、別個のゲノム領域に対応する核酸分子は、サンプル中に存在する材料に独立してハイブリダイズすることができる。さらに、基板に整列したゲノム領域は、その改変が、前立腺がん、腎臓がんおよび膀胱がんにおいて、がんの種類およびサブタイプおよび／または臨床的な転帰と相関関係がある。

それに加え、本発明は、サンプル中に存在する前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の種類を決定する方法、またはこれらの腫瘍の疾患の進行を予測する方法も提供する。この方法は、ヒト個人から得られたサンプルを提供することを含み、ここで、このサンプルは、前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍に由来する遺伝物質を含み、この遺伝物質を分析し、少なくとも１つの別個のゲノム領域の改変が、表３〜８の少なくとも１つに示される別個のゲノム領域からなる群から選択されるか否かを決定する。改変は、前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の診断または予後診断に相関関係がある。本発明の方法の特定の実施形態では、遺伝物質を分析することは、（ｉ）マイクロアレイを供給し、このマイクロアレイは、基板に整列した別個のゲノム領域に対応する複数の核酸分子を有する基板を含み、それぞれの核酸分子は、前記サンプル中に存在する材料に独立してハイブリダイズすることができ、基板に整列したゲノム領域は、その改変が、前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の診断または予後診断に相関関係がある領域であることと、（ｉｉ）前記遺伝物質を標識することと、（ｉｉｉ）標識された遺伝物質と、前記基板に対して整列したゲノム領域とをハイブリダイズすることとを含む。本発明の他の実施形態では、遺伝物質を分析することは、表２に示される少なくとも１つの技術を含んでいてもよい。

本発明の非限定的な実施形態としては、例えば、以下の実施形態が挙げられる。
１．腎皮質新生物を診断する方法であって、この方法は、
（ａ）ヒト個人から得られたサンプル由来の遺伝物質を分析し、図３および／または表１２に示される染色体異常の存在または非存在を決定するステップと、
（ｂ）図３に示される決定木を用い、サンプル中の腎皮質新生物のサブタイプを分類するステップとを含む、方法。
２．１つ以上の染色体異常の存在または非存在が、表１２に示される基準を用いて決定される、実施形態１の方法。
３．工程（ａ）が、
（ｉ）マイクロアレイを供給することであって、このマイクロアレイは、基板に整列した別個のゲノム領域に対応する複数の核酸分子を有する基板を含み、それぞれの核酸分子は、前記サンプル中に存在する材料に独立してハイブリダイズすることができ、基板に整列したゲノム領域は、その改変が、前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の診断または予後診断に相関関係がある領域であることと、
（ｉｉ）前記遺伝物質またはその一部を標識することと、
（ｉｉｉ）標識された遺伝物質またはその一部と、前記基板に整列したゲノム領域とをハイブリダイズすることとを含む、実施形態１または２に記載の方法。
４．分析することが、標的とされたアレイ比較ゲノムハイブリダイゼーション（アレイＣＧＨ）または全ゲノムアレイＣＧＨを含む、実施形態１〜３のいずれか１つに記載の方法。
５．前記遺伝物質を分析することが、前記ゲノム領域に対する前記標識された遺伝物質のハイブリダイゼーションパターンを分析し、前記サンプルに由来する前記遺伝物質の改変の存在を検出することを含む、実施形態３または４に記載の方法。
６．少なくとも１つの別個のゲノム領域が、１ｐ３６．３２−ｐ３６．３３、１ｐ３５．２−ｐ３６．１１、１ｐ３２．３−ｐ３３、１ｐ２１．３−ｐ２２．２、１ｑ２１．１−ｑ２３．１、１ｑ２５．３−ｑ３１．２、１ｑ３２．１−ｑ３２．３、１ｑ４１、１ｑ４２．２、２ｐ２５．１、２ｐ２３．３−ｐ２４．１、２ｐ２２．１−ｐ２２．２、２ｑ１４．２−ｑ１４．３、２ｑ２２．１−ｑ２２．３、２ｑ３４−ｑ３５、２ｑ３７．３、３ｐ２５．１−ｐ２６．１、３ｐ２１．２−ｐ２１．３１、３ｐ１３−ｐ１４．２、３ｑ１３．３３−ｑ２１．２、３ｑ２６．２−ｑ２６．３１、３ｑ２６．３２−ｑ２６．３３、３ｑ２８−ｑ２９、４ｐ１６．２−ｐ１６．３、４ｐ１２−ｐ１４、４ｑ２８．１−ｑ２８．３、４ｑ３４．１−ｑ３５．２、５ｐ１５．３３、５ｐ１５．３１−ｐ１５．１、５ｐ１３．３−ｐ１３．１、５ｑ１１．２、５ｑ１４．１−ｑ１４．３、５ｑ２１．２−ｑ２２．１、５ｑ２３．１−ｑ２３．２、５ｑ３５．１−ｑ３５．３、６ｐ２３−ｐ２５．２、６ｐ２２．３、６ｐ２１．３１−ｐ２２．１、６ｑ１４．２−ｑ１６．１、６ｑ１６．３ｑ−２１、６ｑ２４．３−ｑ２５．３、７ｐ２２．３−ｐ２１．３、７ｐ２１．２−ｐ２１．３、７ｐ１４．３−ｐ１５．２、７ｐ１１．２−ｐ１２．１、７ｑ１１．２２−ｑ２１．１１、７ｑ３１．３１−ｑ３１．２、７ｑ３６．１−ｑ３６．２、８ｐ２３．２−ｐ２３．３、８ｐ２１．２−ｐ２２、８ｐ１１．２１−ｐ１２、８ｑ１３．３−ｑ２１．１３、８ｑ２２．１−ｑ２２．３、８ｑ２４．１３−ｑ２４．２１、９ｐ２４．２−ｐ２４．１、９ｐ２１．２−ｐ２１．３、９ｐ１３．２−ｐ２１．１、９ｑ２１．３１−ｑ２１．３３、９ｑ３３．２−ｑ３３．３、１０ｐ１３−ｐ１５．３、１０ｑ２３．２−ｑ２３．３１、１０ｑ２５．１−ｑ２５．３、１１ｐ１５．３−ｐ１５．４、１１ｐ１２、１１ｑ１３、１１ｑ１４．１−ｑ１４．２、１１ｑ２２．３−ｑ２３．３、１２ｐ１２．３−ｐ１３．３１、１２ｑ１３．２−ｑ１４．１、１２ｑ２４．２１−ｑ２４．３１、１３ｑ１１−ｑ１２．２、１３ｑ１３．３、１３ｑ１４．１１−ｑ１４．３、１３ｑ２１．２−ｑ２２．１、１３ｑ３２．３−ｑ３４、１４ｑ１１．２、１４ｑ２３．１−ｑ２３．３、１４ｑ３２．１３−ｑ３２．３３、１５ｑ２３−ｑ２４．１、１５ｑ２５．２−ｑ２６．１、１６ｐ１３．１２−ｐ１３．３、１６ｐ１２．２−ｐ１２．３、１６ｑ２１−ｑ２３．３、１７ｐ１３．１−ｐ１３．３、１７ｐ１１．２−ｐ１２、１７ｑ１２−ｑ２１．３１、１７ｑ２５．１−ｑ２５．３、１８ｐ１１．３１−ｐ１１．３２、１８ｑ１１．２、１８ｑ２１．１−ｑ２３、１９ｐ１３．３、１９ｑ１３．３２−ｑ１３．４１、２０ｐ１２．１−ｐ１２．３、２０ｑ１３．２−ｑ１３．３３、２１ｑ２２．１３−ｑ２２．３、２２ｑ１１．１−ｑ１２．１、２２ｑ１３．２−ｑ１３．３２、Ｘｐ１１．２２−ｐ１１．２３、Ｘｑ１３．２−ｑ１３．３、Ｘｑ２１．３３−ｑ２２．１およびＹｐ１１．１−ｐ１１．２からなる群から選択される、実施形態３〜５のいずれか１つに記載の方法。
７．複数の核酸分子が、実施形態６に示される別個のゲノム領域の少なくとも１０個、１１個、１２個、１３個、１４個、１５個、１６個、１７個、１８個、１９個、２０個、２５個、３０個またはすべてに対応する核酸分子を含む、実施形態６に記載の方法。
８．複数の核酸分子が、実施形態６に示される別個のゲノム領域の少なくとも１０個、１１個、１２個、１３個、１４個、１５個、１６個、１７個、１８個、１９個、２０個、２５個、３０個またはすべてに対応する核酸分子から本質的になるか、またはこれらからなる、実施形態６に記載の方法。
９．複数の核酸分子が、表３に示される別個のゲノム領域に対応する核酸分子を含むか、これらから本質的になるか、またはこれらからなる、実施形態３〜８のいずれか１つに記載の方法。
１０．サブタイプが、腎明細胞がん（ｃｃＲＣＣ）、乳頭状腎細胞がん（ｐＲＣＣ）および嫌色素性腎細胞がん（ｃｈｒＲＣＣ）、オンコサイトーマ（ＯＣ）、分類することができない新生物および良性からなる群から選択される、実施形態１〜９のいずれか１つに記載の方法。
１１．サブタイプが、腎明細胞がん（ｃｃＲＣＣ）、乳頭状腎細胞がん（ｐＲＣＣ）および嫌色素性腎細胞がん（ｃｈｒＲＣＣ）、オンコサイトーマ（ＯＣ）、分類することができない新生物および良性である、実施形態１〜１０のいずれか１つに記載の方法。
１２．異常が、ＶＨＬ遺伝子の減少、ｃｈｒ２の減少、１７ｑの増加、ｃｈｒ７の増加、ｃｈｒ１２の増加、１６ｐの増加、２０ｑの増加、５ｑｔｅｒの増加、ｃｈｒ３の増加、ｃｈｒ６の減少、ｃｈｒ１０の減少、ｃｈｒ１７の減少、８ｐの減少、ｃｈｒ１の部分的または完全な減少および３ｐ２１．２−２１．３１の減少を含む、実施形態１〜１１のいずれか１つに記載の方法。
１３．分析することが、アレイＣＧＨを含み、この方法が、遺伝物質を分析し、次いで、ＣＣＮＤ１（１１ｑ１３）遺伝子座での再編成の存在または非存在を決定することをさらに含み、ＣＣＮＤ１再編成の存在は、ＯＣの指標である、実施形態１〜１２のいずれか１つに記載の方法。
１４．分析することが、次世代シーケンシングを含む、実施形態１、２および１０〜１３のいずれか１つに記載の方法。
１５．方法が、遺伝物質を分析し、次いで、ＣＣＮＤ１（１１ｑ１３）遺伝子座での再編成の存在または非存在を決定することをさらに含み、ＣＣＮＤ１再編成の存在は、ＯＣの指標である、実施形態１〜１４のいずれか１つに記載の方法。
１６．サンプルが、小径腎腫瘍を有すると以前に診断されたヒト個人由来である、実施形態１〜１５のいずれか１つに記載の方法。
１７．サンプルが小径腎腫瘍を含む、実施形態１〜１６のいずれか１つに記載の方法。
１８．サンプルが、凍結切除サンプル、針生検サンプルおよび新鮮切除サンプルからなる群から選択される、実施形態１〜１７のいずれか１つに記載の方法。
１９．工程（ａ）における遺伝物質の分析において、または工程（ｂ）におけるサブタイプの分類において、または工程（ａ）および工程（ｂ）の両方において、コンピュータが使用される、実施形態１〜１８のいずれか１つに記載の方法。
２０．決定木が、コンピュータソフトウエアで具現化される、実施形態１〜１９のいずれか１つに記載の方法。
２１．ゲノム異常の検出に適したマイクロアレイと、図３に示される決定木とを含み、異常が、ＶＨＬ遺伝子の減少、ｃｈｒ２の減少、１７ｑの増加、ｃｈｒ７の増加、ｃｈｒ１２の増加、１６ｐの増加、２０ｑの増加、５ｑｔｅｒの増加、ｃｈｒ３の増加、ｃｈｒ６の減少、ｃｈｒ１０の減少、ｃｈｒ１７の減少、８ｐの減少、ｃｈｒ１の部分的または完全な減少および３ｐ２１．２−２１．３１の減少を含むか、これらから本質的になるか、またはこれらからなる、キット。
２２．決定木が、印刷された材料またはコンピュータによって読み取り可能な形態である、実施形態２１に記載のキット。
２３．決定木が、コンピュータソフトウエアで具現化される、実施形態２１または２２に記載のキット。
２４．１つ以上の染色体異常の存在または非存在を決定するための表１２に示される基準書をさらに含み、この基準書は、印刷された材料に示されるか、コンピュータによって読み取り可能な形態で示されるか、またはコンピュータソフトウエアで具現化される、実施形態２１〜２３のいずれか１つに記載のキット。
２５．キットを用いてゲノム異常を検出するための指示書をさらに含み、この指示書は、印刷された材料に示されるか、コンピュータによって読み取り可能な形態で示されるか、またはコンピュータソフトウエアで具現化される、実施形態２４に記載のキット。
２６．ヒト個人由来の遺伝物質を含むサンプルにおいて腎皮質新生物のサブタイプを分類するための指示書をさらに含む、実施形態２１〜２５のいずれか１つに記載のキット。
２７．サブタイプは、腎明細胞がん（ｃｃＲＣＣ）、乳頭状腎細胞がん（ｐＲＣＣ）および嫌色素性腎細胞がん（ｃｈｒＲＣＣ）、オンコサイトーマ（ＯＣ）、分類することができない新生物および良性を含むか、これらから本質的になるか、またはこれらからなる、実施形態２６に記載のキット。
２８．マイクロアレイは、別個のゲノム領域に対応する複数の核酸分子を含み、少なくとも１つの別個のゲノム領域は、１ｐ３６．３２−ｐ３６．３３、１ｐ３５．２−ｐ３６．１１、１ｐ３２．３−ｐ３３、１ｐ２１．３−ｐ２２．２、１ｑ２１．１−ｑ２３．１、１ｑ２５．３−ｑ３１．２、１ｑ３２．１−ｑ３２．３、１ｑ４１、１ｑ４２．２、２ｐ２５．１、２ｐ２３．３−ｐ２４．１、２ｐ２２．１−ｐ２２．２、２ｑ１４．２−ｑ１４．３、２ｑ２２．１−ｑ２２．３、２ｑ３４−ｑ３５、２ｑ３７．３、３ｐ２５．１−ｐ２６．１、３ｐ２１．２−ｐ２１．３１、３ｐ１３−ｐ１４．２、３ｑ１３．３３−ｑ２１．２、３ｑ２６．２−ｑ２６．３１、３ｑ２６．３２−ｑ２６．３３、３ｑ２８−ｑ２９、４ｐ１６．２−ｐ１６．３、４ｐ１２−ｐ１４、４ｑ２８．１−ｑ２８．３、４ｑ３４．１−ｑ３５．２、５ｐ１５．３３、５ｐ１５．３１−ｐ１５．１、５ｐ１３．３−ｐ１３．１、５ｑ１１．２、５ｑ１４．１−ｑ１４．３、５ｑ２１．２−ｑ２２．１ ５ｑ２３．１−ｑ２３．２、５ｑ３５．１−ｑ３５．３、６ｐ２３−ｐ２５．２、６ｐ２２．３、６ｐ２１．３１−ｐ２２．１、６ｑ１４．２−ｑ１６．１、６ｑ１６．３ｑ−２１、６ｑ２４．３−ｑ２５．３、７ｐ２２．３−ｐ２１．３、７ｐ２１．２−ｐ２１．３、７ｐ１４．３−ｐ１５．２、７ｐ１１．２−ｐ１２．１、７ｑ１１．２２−ｑ２１．１１、７ｑ３１．３１−ｑ３１．２、７ｑ３６．１−ｑ３６．２、８ｐ２３．２−ｐ２３．３、８ｐ２１．２−ｐ２２、８ｐ１１．２１−ｐ１２、８ｑ１３．３−ｑ２１．１３、８ｑ２２．１−ｑ２２．３、８ｑ２４．１３−ｑ２４．２１、９ｐ２４．２−ｐ２４．１、９ｐ２１．２−ｐ２１．３、９ｐ１３．２−ｐ２１．１、９ｑ２１．３１−ｑ２１．３３、９ｑ３３．２−ｑ３３．３、１０ｐ１３−ｐ１５．３、１０ｑ２３．２−ｑ２３．３１、１０ｑ２５．１−ｑ２５．３、１１ｐ１５．３−ｐ１５．４、１１ｐ１２、１１ｑ１３、１１ｑ１４．１−ｑ１４．２、１１ｑ２２．３−ｑ２３．３、１２ｐ１２．３−ｐ１３．３１、１２ｑ１３．２−ｑ１４．１、１２ｑ２４．２１−ｑ２４．３１、１３ｑ１１−ｑ１２．２、１３ｑ１３．３、１３ｑ１４．１１−ｑ１４．３、１３ｑ２１．２−ｑ２２．１、１３ｑ３２．３−ｑ３４、１４ｑ１１．２、１４ｑ２３．１−ｑ２３．３、１４ｑ３２．１３−ｑ３２．３３、１５ｑ２３−ｑ２４．１、１５ｑ２５．２−ｑ２６．１、１６ｐ１３．１２−ｐ１３．３、１６ｐ１２．２−ｐ１２．３、１６ｑ２１−ｑ２３．３、１７ｐ１３．１−ｐ１３．３、１７ｐ１１．２−ｐ１２、１７ｑ１２−ｑ２１．３１、１７ｑ２５．１−ｑ２５．３、１８ｐ１１．３１−ｐ１１．３２、１８ｑ１１．２、１８ｑ２１．１−ｑ２３、１９ｐ１３．３、１９ｑ１３．３２−ｑ１３．４１、２０ｐ１２．１−ｐ１２．３、２０ｑ１３．２−ｑ１３．３３、２１ｑ２２．１３−ｑ２２．３、２２ｑ１１．１−ｑ１２．１、２２ｑ１３．２−ｑ１３．３２、Ｘｐ１１．２２−ｐ１１．２３、Ｘｑ１３．２−ｑ１３．３、Ｘｑ２１．３３−ｑ２２．１およびＹｐ１１．１−ｐ１１．２からなる群から選択される、実施形態２１〜２７のいずれか１つに記載のキット。
２９．複数の核酸分子が、実施形態２６に示される別個のゲノム領域の少なくとも１０個、１１個、１２個、１３個、１４個、１５個、１６個、１７個、１８個、１９個、２０個、２５個、３０個またはすべてに対応する核酸分子を含む、実施形態２８に記載のキット。
３０．複数の核酸分子が、実施形態２６に示される別個のゲノム領域の少なくとも１０個、１１個、１２個、１３個、１４個、１５個、１６個、１７個、１８個、１９個、２０個、２５個、３０個またはすべてに対応する核酸分子から本質的になるか、またはこれらからなる、実施形態２８に記載のキット。
３１．マイクロアレイは、別個のゲノム領域に対応する複数の核酸分子を含み、複数の核酸分子は、表３に示される別個のゲノム領域に対応する核酸分子を含むか、またはこれらから本質的になるか、またはこれらからなる、実施形態２１〜３０のいずれか１つに記載のキット。
３２．サンプルに存在する前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の疾患の種類を決定するための、または疾患の進行を予測するためのマイクロアレイであって、このマイクロアレイが、基板に整列した別個のゲノム領域に対応する複数の核酸分子を有する基板を含み、少なくとも１つの別個のゲノム領域の改変が、上述の１つ以上の種類の腫瘍の診断または予後診断に相関関係があり、前記少なくとも１つの別個のゲノム領域は、表３〜８の少なくとも１つに示される別個のゲノム領域からなる群から選択される、マイクロアレイ。
３３．少なくとも１つの別個のゲノム領域が、１ｐ３６．３２−ｐ３６．３３、１ｐ３５．２−ｐ３６．１１、１ｐ３２．３−ｐ３３、１ｐ２１．３−ｐ２２．２、１ｑ２１．１−ｑ２３．１、１ｑ２５．３−ｑ３１．２、１ｑ３２．１−ｑ３２．３、１ｑ４１、１ｑ４２．２、２ｐ２５．１、２ｐ２３．３−ｐ２４．１、２ｐ２２．１−ｐ２２．２、２ｑ１４．２−ｑ１４．３、２ｑ２２．１−ｑ２２．３、２ｑ３４−ｑ３５、２ｑ３７．３、３ｐ２５．１−ｐ２６．１、３ｐ２１．２−ｐ２１．３１、３ｐ１３−ｐ１４．２、３ｑ１３．３３−ｑ２１．２、３ｑ２６．２−ｑ２６．３１、３ｑ２６．３２−ｑ２６．３３、３ｑ２８−ｑ２９、４ｐ１６．２−ｐ１６．３、４ｐ１２−ｐ１４、４ｑ２８．１−ｑ２８．３、４ｑ３４．１−ｑ３５．２、５ｐ１５．３３、５ｐ１５．３１−ｐ１５．１、５ｐ１３．３−ｐ１３．１、５ｑ１１．２、５ｑ１４．１−ｑ１４．３、５ｑ２１．２−ｑ２２．１、５ｑ２３．１−ｑ２３．２、５ｑ３５．１−ｑ３５．３、６ｐ２３−ｐ２５．２、６ｐ２２．３、６ｐ２１．３１−ｐ２２．１、６ｑ１４．２−ｑ１６．１、６ｑ１６．３ｑ−２１、６ｑ２４．３−ｑ２５．３、７ｐ２２．３−ｐ２１．３、７ｐ２１．２−ｐ２１．３、７ｐ１４．３−ｐ１５．２、７ｐ１１．２−ｐ１２．１、７ｑ１１．２２−ｑ２１．１１、７ｑ３１．３１−ｑ３１．２、７ｑ３６．１−ｑ３６．２、８ｐ２３．２−ｐ２３．３、８ｐ２１．２−ｐ２２、８ｐ１１．２１−ｐ１２、８ｑ１３．３−ｑ２１．１３、８ｑ２２．１−ｑ２２．３、８ｑ２４．１３−ｑ２４．２１、９ｐ２４．２−ｐ２４．１、９ｐ２１．２−ｐ２１．３、９ｐ１３．２−ｐ２１．１、９ｑ２１．３１−ｑ２１．３３、９ｑ３３．２−ｑ３３．３、１０ｐ１３−ｐ１５．３、１０ｑ２３．２−ｑ２３．３１、１０ｑ２５．１−ｑ２５．３、１１ｐ１５．３−ｐ１５．４、１１ｐ１２、１１ｑ１３、１１ｑ１４．１−ｑ１４．２、１１ｑ２２．３−ｑ２３．３、１２ｐ１２．３−ｐ１３．３１、１２ｑ１３．２−ｑ１４．１、１２ｑ２４．２１−ｑ２４．３１、１３ｑ１１−ｑ１２．２、１３ｑ１３．３、１３ｑ１４．１１−ｑ１４．３、１３ｑ２１．２−ｑ２２．１、１３ｑ３２．３−ｑ３４、１４ｑ１１．２、１４ｑ２３．１−ｑ２３．３、１４ｑ３２．１３−ｑ３２．３３、１５ｑ２３−ｑ２４．１、１５ｑ２５．２−ｑ２６．１、１６ｐ１３．１２−ｐ１３．３、１６ｐ１２．２−ｐ１２．３、１６ｑ２１−ｑ２３．３、１７ｐ１３．１−ｐ１３．３、１７ｐ１１．２−ｐ１２、１７ｑ１２−ｑ２１．３１、１７ｑ２５．１−ｑ２５．３、１８ｐ１１．３１−ｐ１１．３２、１８ｑ１１．２、１８ｑ２１．１−ｑ２３、１９ｐ１３．３、１９ｑ１３．３２−ｑ１３．４１、２０ｐ１２．１−ｐ１２．３、２０ｑ１３．２−ｑ１３．３３、２１ｑ２２．１３−ｑ２２．３、２２ｑ１１．１−ｑ１２．１、２２ｑ１３．２−ｑ１３．３２、Ｘｐ１１．２２−ｐ１１．２３、Ｘｑ１３．２−ｑ１３．３、Ｘｑ２１．３３−ｑ２２．１およびＹｐ１１．１−ｐ１１．２からなる群から選択される、実施形態３２に記載のマイクロアレイ。
３４．複数の核酸分子が、実施形態３２に示される別個のゲノム領域の少なくとも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、２５個、３０個またはすべてに対応する核酸分子を含むか、これらから本質的になるか、またはこれらからなる、実施形態３３に記載のマイクロアレイ。
３５．複数の核酸分子が、表３に示される別個のゲノム領域に対応する核酸分子を含むか、これらから本質的になるか、またはこれらからなる、実施形態３１〜３４のいずれか１つに記載のマイクロアレイ。

アレイＣＧＨによって分析される腎皮質新生物サブタイプの分類のための予備的な決定木。腎細胞がん（ＲＣＣ）として分類される予備的な決定木に示されるサブタイプは、腎明細胞がん（ｃｃＲＣＣ）、乳頭状腎細胞がん（ｐＲＣＣ）および嫌色素性腎細胞がん（ｃｈｒＲＣＣ）である。さらに示されるのは、良性腎皮質新生物サブタイプであるオンコサイトーマ（ＯＣ）Ｎｏｎ−ＲＣＣ新生物（すなわち、分類することができない）および正常（すなわち、良性）の決定木である。 悪性ＲＣＣサブタイプを分類するための診断マーカーを特定するためのＴＣＧＡデータ分析。４つの必須のＣＮＡ（ＶＨＬ遺伝子の減少、５ｑｔｅｒの増加、ｃｈｒ１７の減少、１７ｑの増加）の存在または非存在に基づく、ＴＣＧＡ ＲＣＣコピー数データセット（ｎ＝６２９）および予備的な細分類で発見される優先的なゲノムマーカーの連続的な階層化。 腎臓腫瘍のコピー数に基づく細分類の決定木アルゴリズム。ＴＣＧＡデータセットおよび公開された文献によって特定された１５の診断ＣＮＡに基づく、ｃｃＲＣＣ、ｐＲＣＣ、ｃｈｒＲＣＣおよびＯＣの段階的な分類の模式図。最終的なｐＲＣＣ決定点で下線が引かれた基準は、ＯＣサブタイプ決定の効率を高めるために、元々の決定木に対してなされた変更を示す。改変が検出されなかった場合、その標本は、良性であるとされた。１５ＣＮＡ以外の改変が観察された場合、標本を、分類することができないものであると階層化した。 ＣＣＮＤ１ ｂｒｅａｋ−ａｐａｒｔ ＦＩＳＨ。別個の５’−ＣＣＮＤ１（赤色）および３’−ＣＣＮＤ１（緑色）のシグナルを有する１１ｑ１３再編成を示し、１つのインタクトな正常融合（黄色［Ｆ］）シグナルを示す、ＯＣ標本（ＣＧＩ−０２１）由来の核の代表的なＦＩＳＨ画像。

ここで、添付の図または図面を参照しつつ、本発明を以下により完全に記載し、本発明のすべてではない一部の実施形態を示す。実際に、これらの発明は、多くの異なる形態によって具現化されてもよく、本明細書に示される実施形態に限定されると解釈すべきではない。むしろ、これらの実施形態は、本開示が適用可能な法的な要求を満足するように提供される。全体的に、同様の数字は、同様の要素を指す。

冠詞「１つの（ａ）」および「１つの（ａｎ）」は、その冠詞の文法的な目的物の１つより多く（すなわち、少なくとも１つ）を指すために本明細書で使用される。一例として、「１つの要素（ａｎ ｅｌｅｍｅｎｔ）」は、１つ以上の要素を意味する。

本明細書全体で、「〜を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という語句または「〜を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」、「〜を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」という変形語は、述べられている要素、整数または工程、または一群の要素、整数または工程を含むが、任意の他の要素、整数または工程、または一群の要素、整数または工程を除外しないと理解される。

本明細書に示される本発明の多くの改変および他の実施形態は、以下の記載および関連する図面に示されている教示の利益があれば、これらの発明に関する当業者なら思いつくだろう。従って、本発明は、開示される特定の実施形態に限定されるべきではなく、改変および他の実施形態は、添付の特許請求の範囲内に含まれることを意図していると理解されるべきである。特定の用語が本明細書で使用されているが、包括的および記述的な意味でのみ使用されており、限定する目的で使用されているわけではない。

種々の技術用語および科学用語が本開示に使用されており、この用語の意味は、本明細書に明確に定義されているとおりであると理解され、または、本開示の内容から確認することができるとおりであると理解される。このような用語が、明確に、または本質的に本明細書に定義されている程度まで、このような用語の意味は、本発明が属する分野の当業者が一般的に理解するのと同じであると理解される。

本明細書で使用される場合、用語「ゲノム領域」は、ヒトゲノム補体内に含まれる核酸ポリマーの一部を意味することを意図している。この用語は、特定の長さのＤＮＡに関係がある場合がある。この用語は、ゲノム領域またはその一部に対応する特定のオリゴヌクレオチドに関連して用いることもできる。ゲノム内の核酸ポリマーの位置は、ヒトゲノム中の染色体バンドまたはヒトゲノム中の１つ以上の特定のヌクレオチド位置と関連して定義することができる。

本明細書で使用される場合、用語「泌尿生殖器がん（ｇｅｎｉｔｏｕｒｉｎａｒｙ ｃａｎｃｅｒ）」、「泌尿生殖器悪性腫瘍」または「尿生殖器がん（ｕｒｏｇｅｎｉｔａｌ ｃａｎｃｅｒ）」は、前立腺、腎臓または膀胱で生じる尿生殖器悪性腫瘍を意味することを意図している。
本明細書で使用される場合、用語「ゲノム異常」は、野生型ゲノムからの個人のゲノムの任意の異常、改変または変化、特に、特定のがんまたはがんサブタイプまたは良性新生物と関係があるか、または相関関係がある変化を意味することを意図している。このような異常、改変または変化としては、例えば、全染色体またはそのアームまたは一部の増加または減少、遺伝子のすべてまたは一部の減少または増加、または遺伝子を含むことがわかっていないゲノム領域の減少または増加を挙げることができる。さらに好ましくは、このような異常、改変または変化は、全染色体またはそのアームまたは一部の増加または減少、遺伝子のすべてまたは一部の減少または増加、または遺伝子を含むことがわかっていないゲノム領域の減少または増加を含んでいてもよい。

本明細書で使用される場合、用語「前立腺がん」は、ヒト男性の前立腺の中の組織細胞の異常な成長を意味することを意図している。

本明細書で使用される場合、用語「腎がん（ｋｉｄｎｅｙ ｃａｎｃｅｒ）」または「腎がん（ｒｅｎａｌ ｃａｎｃｅｒ）」は、ヒトの腎臓の中のすべてのがんを指すことを意図しており、腎臓内の腎臓上皮および腎臓の他の部分から発生するがんを含む。腎がんは、悪性サブタイプおよび良性サブタイプを含む腎皮質新生物を含む。悪性サブタイプは、腎細胞がん（ＲＣＣ）、具体的には、明細胞ＲＣＣ、乳頭状ＲＣＣおよび嫌色素性ＲＣＣを含む。良性サブタイプは、腎臓オンコサイトーマを含む。

本明細書で使用される場合、用語「膀胱腫瘍」は、浸潤性または非浸潤性のいずれであってもよい、膀胱から発生するがんを指すことを意図している。

本明細書で使用される場合、用語「腫瘍」および「新生物」は、本明細書で相互に置き換え可能に用いられる同義語であり、体組織の異常な成長を指す。腫瘍または新生物は、がん性（すなわち、悪性）または非がん性（すなわち、良性）であってもよい。

本明細書で使用される場合、用語「生検」および「生検標本」は、ヒトの体から採取される組織、細胞または液体の生体サンプルを意味することを意図している。

本明細書で使用される場合、用語「サンプル」は、ヒト個人の体から採取される組織、細胞または液体の生体サンプルを意味することを意図しており、特に明確に示されていない限り、または使用の観点から明らかではない限り、その個人の遺伝物質を含む。好ましくは、本発明のサンプルは、個人のゲノムＤＮＡを含む。さらに好ましくは、本発明のサンプルは、サンプルが誘導される組織中および／または細胞中に存在する全核ゲノムを含む。ヒト腫瘍の細胞または組織に由来するサンプルは、染色体の全部または一部の減少が起こるかもしれないため、非がん性のヒト細胞または組織に由来するサンプルと比較して、全ヒト核ゲノムを有していなくてもよいことが理解される。

本明細書で使用される場合、用語「遺伝物質」は、核酸を含む材料、または大部分が核酸から作られる材料を意味することを意図している。この用語は、具体的には、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）またはそのフラグメントおよびリボ核酸（ＲＮＡ）またはそのフラグメントを包含することを意図している。この用語は、遺伝子、染色体および／またはオリゴヌクレオチドに関して使用されてもよく、ヒトの体の核ゲノムおよび／またはミトコンドリアゲノムの任意の一部を包含していてもよい。

本明細書で使用される場合、用語「標識」は、遺伝物質が対応する部位に結合したときに、シグナルを発するか、または観察者または分析装置によって、標識されたプローブを観察することができるような、遺伝物質に付着し得る任意の物質を意味することを意図している。本発明によって想定される標識は、シグナルを発し、サンプル中または参照遺伝物質中の要素を特定することができる任意の標識を含んでいてもよい。本発明に包含される標識の非限定的な例としては、蛍光部分、放射性部分、発色性部分および酵素部分が挙げられる。

本明細書で使用される場合、用語「プローブ」は、ゲノム領域にハイブリダイズするか、または他の様式で結合する任意の分子構造または部分構造を意味することを意図している。

本明細書で使用される場合、「ゲノムスキャニング技術」は、遺伝した染色体異常および体細胞の染色体異常の染色体分析のために使用することができる、アレイに基づく技術である。ゲノムスキャニング技術としては、限定されないが、一本鎖ヌクレオチド多型アレイ（ＳＮＰ−Ａ）、コピー数オリゴヌクレオチドアレイ（オリゴ−Ａ）、およびオリゴヌクレオチドおよび細菌の人工染色体（ＢＡＣ）プローブを用いる比較ゲノムハイブリダイゼーションアレイ（アレイＣＧＨ）が挙げられる。

染色体異常は、がんでみられ、ゲノムの再編成、増加／増幅、欠失（減少）、片親性ダイソミーおよび突然変異を含む。これらの改変は、遺伝子発現に影響を与え（従って、機能に影響を与え）、複数の疾患型に影響を与えることがある。これらの改変の検出および分子の定義は、疾患の病因だけではなく、正常なヒト生物学に関与する遺伝子の機能的役割を理解することを対象とした研究を刺激した。本発明にとって好ましい改変は、増加、減少および再編成である。

本発明は、前立腺、腎臓および膀胱から発生するがんの診断および予後診断に使用可能なツールを提供する。このツールは、最低限の利用可能な生検材料を利用する新しい方法論で使用可能であり、長期間にわたって安定な検体を用いて行うことができ、診断／予後診断の目的のための既知の手順よりも侵襲性が低いため、特に有益である。

特定の実施形態では、本発明のツールは、サンプル中に存在する前立腺腫瘍、腎臓内の腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の中の特定のゲノム異常を検出する（従って、診断し、階層化する）マイクロアレイであってもよい。特に、マイクロアレイは、前立腺腫瘍、腎臓腫瘍および膀胱腫瘍の診断および予後診断を補助するために、比較ゲノムハイブリダイゼーション（アレイ−ＣＧＨ）を使用してもよい。アレイ−ＣＧＨは、新しい標本、凍結した標本、またはホルマリンで固定し、パラフィンに埋包した（ＦＦＰＥ）標本に由来するＤＮＡを利用することができ、アレイフォーマットにおいて、多数の染色体遺伝子座にあるゲノムの増加／減少を一度に検出することができるため、有用な診断ツールである。本発明は、臨床環境において、前立腺がん、腎臓がんまたは膀胱がんの診断および予後診断の分野で、このような方法を使用する例示的な実例を与える。

特定の実施形態では、本発明は、前立腺がん、腎臓がんおよび膀胱がんの診断および予後判断に有用な、特異的なオリゴヌクレオチドに基づく泌尿生殖器がんアレイ（ＵｒｏＧｅｎＲＡ（登録商標））を提供する。泌尿生殖器がんアレイは、前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の中に改変（例えば、増加および／または減少）を示す複数の別個のゲノム領域を示すことができ、さまざまな技術、基礎および統計アルゴリズムで使用することができる。具体的な実施形態では、本発明は、利用可能な生検材料における改変検出の技術的基準を与える。他の実施形態では、本発明は、前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍についてＵｒｏＧｅｎＲ（登録商標）アレイＣＧＨを行うことができ、改変が、前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の特異的な疾患指標および／または転帰に対応する方法を提供する。さらに、本発明は、腎皮質新生物サブタイプの診断のための決定木（図３）を提供する。従って、本発明の診断ツール（例えば、ＵｒｏＧｅｎＲＡ（登録商標））は、前立腺、腎臓および膀胱の診断／予後診断に有用であり、現在の処置計画に簡単に組み込むことができる。

一態様では、本発明は、具体的には、サンプル中に存在する尿生殖器腫瘍の種類を診断するためのマイクロアレイを提供する。マイクロアレイは、オリゴヌクレオチドアレイであってもよく、ゲノム領域内の改変が、腎臓腫瘍の１つ以上の特定の種類と一致するようなゲノム領域を含むことを特徴としてもよい。さらに特定的には、マイクロアレイ上に表されるゲノム領域は、領域中のコピー数の異常（ＣＮＡ）（例えば、増加、減少、または増加と減少の両方）が、腎臓腫瘍の１つ以上の特定の種類と一致するような領域であってもよい。言い換えると、本発明のマイクロアレイに含まれるゲノム領域は、ゲノムＣＮＡが、特定の種類の腎臓腫瘍に共通であることが示されている領域であってもよい。従って、本明細書にもっと完全に記載されるように、マイクロアレイは、異なる腫瘍サブタイプの診断／予後診断および分類に有用である。

一実施形態では、本発明のマイクロアレイは、基板に対して整列した別個のゲノム領域に対応する複数の核酸分子を有する基板を含んでいてもよい。診断アレイを作成するときに有用な基板を本発明に従って使用してもよい。例えば、ガラス基板（例えば、ガラススライド）を使用してもよい。他の有用な基板の非限定的な例としては、ケイ素系基板、金属を組み込んだ基板（例えば、金および金属酸化物、例えば、二酸化チタン）、ゲルおよびポリマー材料が挙げられる。有用な基板を官能基化し、例えば、基板への材料（例えば、オリゴヌクレオチド）の固定のために、基板表面に存在する特定の電荷、電荷密度または官能基を与えてもよい。

好ましくは、マイクロアレイ上に表される別個のゲノム領域に対応するそれぞれの核酸分子は、独立して、サンプル（試験サンプルおよび／または参照サンプル）中に存在する材料にハイブリダイズすることができる。特定の実施形態では、試験サンプルは、生検または生検標本のすべてまたは一部を含んでいてもよい。他の実施形態では、試験サンプルは、新しい組織、凍結した組織、またはホルマリンで固定し、パラフィンに埋包した（ＦＦＰＥ）組織を含んでいてもよい。さらなる実施形態では、試験サンプルは、組織、コア生検または微細な針吸引物を含め、生検標本のすべてまたは一部を含んでいてもよい。試験サンプルは、特に、遺伝物質を含んでいてもよい。好ましくは、試験サンプルは、本発明のマイクロアレイ上に表されるゲノム領域に、ある形態でハイブリダイズすることができる材料を含む。具体的な実施形態では、試験サンプルは、ＤＮＡまたはそのフラグメントを含んでいてもよい。

本発明の方法は、ヒト個人に由来するサンプルの遺伝物質の使用を含む。本発明の方法が、サンプル中の遺伝物質のすべてを用いることに依存しないことが認識される。従って、本明細書での「遺伝物質」またはサンプルに由来する「遺伝物質」との任意の言及は、特に明確に示されていない限り、または使用の観点から明らかではない限り、サンプル中のすべての遺伝物質を意味することを意図するものではない。典型的には、本明細書に開示する方法について、遺伝物質は、サンプル中のゲノムＤＮＡの少なくとも一部を含む。好ましくは、ゲノムＤＮＡのこのような一部は、サンプル中のすべてのゲノムＤＮＡの代表例である。

具体的な実施形態では、基板に整列したゲノム領域は、その特定の改変が、前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の１つ以上の疾患の指標またはサブタイプと相関関係がある領域であってもよい。特定される改変の種類は、本明細書で特に記載されていない限り、腫瘍の特定の種類と相関関係がある任意の改変であってもよい。具体的な実施形態では、改変は、コピー数の異常、特に、別個のゲノム領域の少なくとも一部の増加または減少であってもよい。

本発明のマイクロアレイは、複数のゲノム領域を提供し、ゲノム領域の実際の数は、マイクロアレイの望ましい使用（例えば、診断 対 予後診断）、アレイの望ましい特異性および他の望ましい転帰に依存して変わってもよい。好ましくは、マイクロアレイは、試験サンプル内に表されてもよい前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の特異的な疾患の指標を特定するのに十分な数のゲノム領域を含む。特定の実施形態では、本発明のマイクロアレイは、サンプル中の前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の１つ以上の疾患の指標の存在を特定するのに十分な数のゲノム領域を含む。本発明のマイクロアレイは、１種類の腫瘍（診断）または転帰（予後診断）を特定するのに有用なたった１つのゲノム領域を含んでいてもよい。好ましくは、本発明のマイクロアレイは、１種類の腫瘍または転帰を特定するのにそれぞれ有用であり得る複数のゲノム領域を含む。本発明に従って使用されてもよいいくつかのゲノム領域が、２つ以上の異なる種類の腫瘍と相関関係にあり得るので、試験サンプルによって特定される前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の特定の１つ以上の種類を特定するためのシグナル伝達の解釈を補助するために、種々の態様の前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍と相関関係にある異なる改変を有する多くの異なるゲノム領域をマイクロアレイが含むことが、本発明で有用な場合がある。

本発明のマイクロアレイ上で表される異なるゲノム領域の実際の数は、アレイを使用してもよい試験の望ましい転帰に基づいて変わってもよい。具体的な実施形態では、本発明の１つのマイクロアレイは、少なくとも２の異なるゲノム領域、少なくとも５の異なるゲノム領域、少なくとも１０の異なるゲノム領域、少なくとも１５の異なるゲノム領域、少なくとも２０の異なるゲノム領域、少なくとも２５の異なるゲノム領域、少なくとも３０の異なるゲノム領域、少なくとも３５の異なるゲノム領域、少なくとも４０の異なるゲノム領域、少なくとも４５の異なるゲノム領域、少なくとも５０の異なるゲノム領域、少なくとも５５の異なるゲノム領域、少なくとも６０の異なるゲノム領域、少なくとも６５の異なるゲノム領域、少なくとも７０の異なるゲノム領域、少なくとも７５の異なるゲノム領域、少なくとも８０の異なるゲノム領域、少なくとも８５の異なるゲノム領域、少なくとも９０の異なるゲノム領域、少なくとも９５の異なるゲノム領域または少なくとも１００の異なるゲノム領域を含んでいてもよい。前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の中で１つまたは２つの異なるがんのみを診断するように設計されたマイクロアレイは、少数の異なるゲノム領域を使用してもよく、一方、多くの異なる種類の腫瘍を検出するように設計されたマイクロアレイは、かなり多数の異なるゲノム領域を含んでいてもよい。さらに、それぞれの異なるゲノム領域は、複数のコピー中にアレイを含んでいてもよい。従って、本発明の１つのマイクロアレイで与えられるゲノム領域の合計数は、約１００より大きくてもよく、約２５０より大きくてもよく、約５００より大きくてもよく、約１，０００より大きくてもよく、約２，５００より大きくてもよく、約５，０００より大きくてもよく、約１０，０００より大きくてもよく、約１５，０００より大きくてもよく、約２０，０００より大きくてもよく、約２５，０００より大きくてもよく、約３０，０００より大きくてもよく、約３５，０００より大きくてもよく、約４０，０００より大きくてもよく、約４５，０００より大きくてもよく、または約５０，０００より大きくてもよい。特定の実施形態では、１つのマイクロアレイで与えられるゲノム領域の合計数は、以下の表３に示される１、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、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０、５５、６０、６５、７０、７５、８０、８５、９０、９５、１００以上の異なるゲノム領域を含んでいてもよく、またはこれらからなっていてもよい。

特定の実施形態では、本発明のマイクロアレイで使用されるゲノム領域は、染色体バンドに関連して特定されてもよい（が、アレイ上に表される領域は、必ずしも完全なバンドを含んでいる必要はない）。特に、複数のゲノム領域は、以下の表３に示される群から選択される少なくとも１つの染色体バンドを含んでいてもよい。マイクロアレイ上に表されてもよい異なる領域に基づくさまざまな程度に加えて、本発明のデバイスは、特定の領域内のプローブ密度および整列したオリゴヌクレオチドの多重度にも依存してさまざまであってもよい。

上のことから明らかなように、本発明のマイクロアレイは、特異的な改変（例えば、増加または減少）が、前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の中の特定の疾患の特徴およびそれぞれの患者の全体的な診断／予後診断を用い、ハイブリダイズされる遺伝物質（例えば、ＤＮＡまたはそのフラグメント）と相関関係にあるようなゲノム領域を組み込むように設計することができる。前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の複数の疾患の指標と相関関係がある多数の異なるゲノム領域を特定するため、本発明に従って、試験サンプルを適用し、アレイ中に表される前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の１つより多い特定の疾患の指標および生検の由来となる患者の診断／予後診断を特定することができる１つのアレイ（例えば、１つのチップまたは１つのスライド）を提供することもできる。従って、本発明のマイクロアレイは、明確な診断目的および予後診断目的を与えることができる。

基板上に存在する上述のゲノム領域に加え、本発明のマイクロアレイは、さらに、試験結果の正規化、または分析目的のための比較として使用するのに有用であり得る１つ以上のプローブを含む。一実施形態では、「骨格」プローブのセットが、染色体の補体全体を覆うように存在していてもよい。このような骨格プローブのセットは、さまざまな解像度でさまざまな数のプローブを含んでいてもよく、好ましくは、既知のコピー数変動領域を除外する。

さらなる態様では、本発明は、サンプル中に存在する前立腺、腎臓および膀胱がんの診断および予後診断のための方法を提供する。表４〜７は、特定のゲノム領域にあるＣＮＡと、転帰を含む３種類の尿生殖器悪性腫瘍との相関関係を示す。表４は、３種類の悪性腎皮質新生物と良性腎皮質新生物との間で異なって改変され、生検サンプル中の腎皮質新生物の種類を特定するために使用可能な、泌尿生殖器がんアレイで表される領域を列挙する。尿生殖器アレイに対するそれぞれのゲノム領域の場合、４種類のサブタイプの腎臓腫瘍内のゲノム異常の発現される種類（増加または減少）および頻度を示す。異なるサブタイプにおいて、複数の改変が異なる発生率を有することがわかっており、これを使用し、サブタイプを識別することができる。

腎がんについて、１つのサブタイプ明細胞ＲＣＣ（ｃｃＲＣＣ）について、予測の目的を提供するために、本発明のマイクロアレイを使用してもよい。表５は、予想されるＣＮＡと、転帰に関連する臨床的特徴および病理学的特徴との関係を列挙する。

別の態様では、前立腺がんの進行リスク、処置後のがんの再発、全体的な患者の転帰に関係があるＣＮＡを検出するために、本発明を使用することができる。表６は、前立腺がんにおいて、これらのパラメータと関係がある尿生殖器アレイに対して関連する領域を列挙する。

他の態様では、膀胱がん患者の転帰を予想するために、本発明のマイクロアレイを利用することができる。特に、患者が化学療法を受ける必要性について決定することができる。転帰および化学療法に対する応答を予測する病理学的および臨床学的特徴と関係があるＣＮＡを表７に列挙する。

本開示を用いる当業者は、特定のゲノム領域での改変と、さらなるがんの種類とのさらなる相関関係であっても、特定することができ、さらなる用途に、個々に記載された方法およびデバイスを応用することができる。このように、さらなる用途は、本発明を包含することを意図している。

一実施形態では、サンプル中に存在する前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の種類を診断するための方法、またはその転帰を予測するための方法は、本明細書の他の箇所に記載されるようなマイクロアレイを供給することを含んでいてもよい。上述のように、本発明は、多くの異なるさまざまなマイクロアレイを包含し、このようなすべてのマイクロアレイを、本発明の方法で使用することができる。好ましくは、この方法で使用されるマイクロアレイは、ゲノム領域を含み、このような領域の改変が、試験される前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の疾患の特徴および転帰と相関関係にあるか、または、試験されるサンプル中におそらく存在すると予想される。

さらなる実施形態では、この方法は、その中に標識された遺伝物質を含むサンプルを供給することを含んでいてもよい。本発明の方法を実施するときに、試験するためのサンプルは、試験サンプル中に存在する任意の遺伝物質が、すでに標識化手順を受け、本発明の使用に適した標識を与える形態で供給され与えられてもよい。他の実施形態では、この方法は、サンプル中に存在する遺伝物質を標識する実際の工程を含んでいてもよい。標的物質（例えば、ＤＮＡ）を標識するのに適した任意の方法を、本発明に従って使用してもよい。例えば、ＤＮＡを適切な材料（例えば、Ｒｓａ Ｉおよび／またはＡｌｕ Ｉ）を用いて消化し、次いで、適切に標識してもよい。一実施形態では、蛍光標識を使用してもよい（例えば、Ｋｌｅｎｏｗ ＤＮＡポリメラーゼを用いたシアニン５−ｄＵＴＰ（Ｃｙ５）またはシアニン３−ｄＵＴＰ（Ｃｙ３））。

標識された試験遺伝物質（すなわち、試験される生検から採取されたサンプル中の遺伝物質）に加え、標識された参照遺伝物質を使用する。このような参照材料は、確認された正常な健康な個人からの遺伝物質を含んでいてもよい。

本発明の方法は、さらに、標識された遺伝物質（試験物および参照物）と、基板に整列したゲノム領域とをハイブリダイズすることを含んでいてもよい。当該技術分野で有用な任意のハイブリダイゼーション方法は、遺伝物質とゲノム領域とをハイブリダイズするときに使用することができる。ある方法は、標識された遺伝物質（試験物および参照物）、ヒトＣｏｔ−１、遮断剤およびハイブリダイゼーションバッファーを合わせることと、標識された遺伝物質を、マイクロアレイ上のゲノム領域と、許容される条件（例えば、約６５℃の温度）で、十分な時間（例えば、約２４時間）ハイブリダイズさせることとを包含する。市販されるハイブリダイゼーションキットおよび技術（例えば、Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ製のもの）を使用することができる。

本発明の方法は、さらに、ゲノム領域に対する標識された遺伝物質のハイブリダイゼーションパターンを分析することを含んでいてもよい。このような方法は、参照に対し、サンプル由来の遺伝物質中の改変の存在を検出するために有用である。本発明で有用な分析する方法は、使用する標識の種類に依存してさまざまであってもよい。好ましくは、分析は、ハイブリダイゼーションパターンを評価し、試験サンプル中の改変が起こるマイクロアレイ上の領域を特定するために有用な装置を用いて行うことができる。

本発明の方法は、さらに、ゲノム領域に対する標識された遺伝物質のハイブリダイゼーションパターンを分析することを含んでいてもよい。このような方法は、参照に対し、サンプル由来の遺伝物質中の改変の存在を検出するために有用である。本発明で有用な分析する方法は、使用する標識の種類に依存してさまざまであってもよい。好ましくは、分析は、ハイブリダイゼーションパターンを評価し、試験サンプル中の改変が起こるマイクロアレイ上の領域を特定するために有用な装置を用いて行うことができる。

本発明の方法は、任意の検出された改変と、この改変と関係がある前立腺、腎臓および膀胱がんの種類および転帰とを相関させることを含んでいてもよい。本明細書に与えられる表４〜７は、３種類の泌尿生殖器がんに対し、特異的なゲノム領域の改変のいくつかの相関関係を例示している。このような表では、最小で２つの試験において少なくとも５％より高い頻度で起こる改変のみが列挙されており、または表現型と関係がある。

本発明の方法の他の実施形態では、サンプル由来の遺伝物質中の改は、例えば、染色体分析、ＦＩＳＨ、Ｆｌｏｗ−ＦＩＳＨ、ＳＫＹ、染色体−ＣＧＨ、アレイ−ＣＧＨ、ＳＮＰ−アレイ、ＰＣＲおよびＤＮＡシーケンシングからなる群から選択される任意の１つ以上の技術を含め、当該技術分野で公知の任意の方法を用いて検出することができる。限定されないが、次世代または第２世代のシーケンシング技術、例えば、大量並列シーケンシング、および本明細書に参考として組み込まれるＥｇａｎら（２０１２）Ａｍ．Ｊ．ｏｆ Ｂｏｔ．（米国植物学会誌）９９（２）：１７５−１８５に記載されるような次世代シーケンシング技術を含め、当該技術分野で公知の任意のＤＮＡシーケンシング方法を本発明の方法に使用することができる。「次世代シーケンシング」またはＮＧＳという句は、従来のＳａｎｇｅｒ型またはキャピラリー電気泳動型の手法と比較して、スループットが増加したシーケンシング技術（例えば、数千の比較的小さな配列の読みのうち数百を一度に作成する能力を有する技術）を指す。次世代シーケンシング技術のいくつかの例としては、限定されないが、合成によるシーケンシング、ライゲーションによるシーケンシング、ハイブリダイゼーションによるシーケンシングが挙げられる。特定の実施形態では、ＤＮＡフラグメントライブラリは、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＭｉＳｅｑシステム（Ｉｌｌｕｍｉｎａ，Ｉｎｃ．、サンディエゴ、ＣＡ、ＵＳＡ）、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＨｉＳｅｑ ２０００システム（Ｉｌｌｕｍｉｎａ，Ｉｎｃ．、サンディエゴ、ＣＡ、ＵＳＡ）、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＨｉＳｅｑ ２５００システム（Ｉｌｌｕｍｉｎａ，Ｉｎｃ．、サンディエゴ、ＣＡ、ＵＳＡ）、またはｔｈｅ ＰａｃＢｉｏ ＲＳ ＩＩシステム（Ｐａｃｉｆｉｃ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ ｏｆ Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，Ｉｎｃ．、メンローパーク、ＣＡ、ＵＳＡ）を用いてシーケンシングされる。

遺伝物質の次世代シーケンシングによって、遺伝物質中の個人の核酸に対応する個人の配列の集合が得られる。本明細書で使用される場合、用語「読み」とは、シーケンシング後に得られるＤＮＡフラグメントの配列を指す。ある実施形態では、シーケンシングは、ＤＮＡ配列ライブラリから、約５００，０００、約１百万、約１．５百万、約２百万、約２．５百万、約３百万、または約５百万の読みを生成する。特定の実施形態では、読みは、ペアーエンドの読みであり、ＤＮＡフラグメントは、分子の両端からシーケンシングされる。個人の核酸の大きさに依存して、ペアーエンドの読みによって、個人の核酸の全長配列を得ることができ、これによって、ペアーエンドの読みの配列の重複する領域が存在する。しかし、典型的には、ペアーエンドの読みは、重複せず、個人の核酸について得られた配列は、全長よりも短いだろう。

次世代シーケンシングの使用を含む本発明のいくつかの実施形態では、コンピュータソフトウエア、例えば、ＣＬＣ Ａｓｓｅｍｂｌｙ Ｃｅｌｌ ｖ．４．２．０（ＣＬＣ ｂｉｏ、ケンブリッジ、ＭＡ、ＵＳＡ）、Ｖｅｌｖｅｔ（Ｂｉｒｎｅｙ、２００８、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ．（ゲノムリサーチ）１８（５）：８２１−２９）、ＡＢｙＳＳ Ｓｉｍｐｓｏｎら、２００９、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ．（ゲノムリサーチ）１９（６）：１１１７−１１２３）、Ａｌｌｐａｔｈ ＬＧ（Ｇｎｅｒｒｅら、２０１１、ＰＮＡＳ １０８（４）：１５１３−１５１８）、ＭＳＲ−ＣＡ（Ｚｉｍｉｎら、２０１３、Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ．（バイオインフォマティクス）２９（２１）：２６６９−２６７７）、またはＭＩＲＡ（ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ｍｉｒａ−ａｓｓｅｍｂｌｅｒでワールドワイドウェブから入手可能）を用い、遺伝物質のシーケンシングから得られたシーケンシングの情報を分析し、核酸のサブグループにおいて、個人の核酸の配列にアセンブリングする。

サンプル由来の遺伝物質のＤＮＡシーケンシングは、ヒトゲノム全体またはその一部、特に、本明細書に開示される１つ以上のゲノム領域のシーケンシングを含んでいてもよい。例えば、遺伝物質サンプル中の核酸の一部は、例えば、遺伝物質サンプル中の核酸の望ましい部分にハイブリダイズするように設計された一連のおとり（ｂａｉｔ）配列の使用を含む方法によって選択することができる。このような方法は、サンプル中の核酸を溶液状態でハイブリダイズしてハイブリダイゼーション混合物を作成し、次いで、このハイブリダイゼーション混合物から、おとり配列にハイブリダイズしない核酸からおとり配列にハイブリダイズした核酸を単離することを含む。核酸群から核酸のサブグループを選択し、単離するためのこのおとり配列の使用は、すでに米国特許出願公開第２０１０００２９４９８号およびＧｎｉｒｋｅら（２００９、Ｎａｔ．Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．（ネイチャーバイオテクノロジー）２７（２）：１８２−１８９）に記載されており、両方とも本明細書に参考として組み込まれる。本発明の特定の実施形態では、サンプル中の望ましい部分の核酸は、本明細書に開示される１つ以上のゲノム領域をハイブリダイズするように設計されたおとり配列を用い、ＭＹｂａｉｔｓ標的濃縮システムを製造業者の指示に従って用い（Ｍｙｃｒｏａｒｒａｙ、アナーバー、ＭＩ、ＵＳＡ）、ＳｕｒｅＳｅｌｅｃｔ標的濃縮システム（Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ、サンタクララ、ＣＡ、ＵＳＡ）、ＴｒｕＳｅｌｅｃｔエクソーム濃縮システム（Ｉｌｌｕｍｉｎａ，Ｉｎｃ．、サンディエゴ、ＣＡ、ＵＳＡ）、またはＮｉｍｂｌｅＧｅｎ標的濃縮システム（Ｒｏｃｈｅ ＮｉｍｂｌｅＧｅｎ，Ｉｎｃ．、Ｍａｄｉｓｏｎ、ＷＩ、ＵＳＡ）を製造業者の指示に従って用いて選択される。

冠詞「１つの（ａ）」および「１つの（ａｎ）」は、その冠詞の文法的な目的物の１つより多く（すなわち、少なくとも１つ）を指すために本明細書で使用される。一例として、「１つの要素（ａｎ ｅｌｅｍｅｎｔ）」は、１つ以上の要素を意味する。

以下の実施例は、実例によって提示され、限定することによって提示されるものではない。

［実施例１］
泌尿生殖器がんの診断および予後診断のためのマイクロアレイの開発
前立腺がん、腎臓がんおよび膀胱がんを含む特定の泌尿生殖器がんの診断および予後診断に使用するためのツール（特に、マイクロアレイ、例えば、泌尿生殖器がんアレイ、本明細書に記載するようなＵｒｏＧｅｎＲＡ（登録商標）泌尿生殖器がんアレイとしても知られる）の開発を容易にするために、文献調査を行った。最初に、婦人科のがんの研究に応用するために、分子遺伝学的用途および細胞遺伝学的用途のために文献の評価を行った。これらの研究は、１つの遺伝子のコピー数の染色体ＣＧＨ、ＦＩＳＨ、アレイＣＧＨ（ＢＡＣおよびオリゴヌクレオチド）、ＳＮＰ−アレイ、ＲＯＭＡ、および／またはＰＣＲに基づく評価を利用していた。これらの研究の中で、非常に異なる技術が利用され、技術の範囲内でさえも、異なる基礎が使用され、データの直接的な比較および抽出を困難にしている。それに加え、データ分析に異なるカットオフおよびアルゴリズムが使用されており、ここでも結果の比較が複雑化していた。重要なことに、ほとんどの研究は、非常に小さな臨床標本のデータセットを調べており、臨床的な関係を描くことができず、または観察者によって試みられてさえいない場合もある。しかし、これらの研究は、もっと大きなデータセットのうちのいくつかと共に、応答および転帰について異なる処置計画および異なる基準を用い、異なる施設で処置された患者を含んでいることが多かった。研究全体にわたる臨床的な関係は、一致しないことが頻繁であった。全体的に、文献調査は、ツールの開発を促進したが、ツールは、技術、生物学、臨床に関する情報および考慮事項を考慮しつつ、用途のために固有に設計された。尿生殖器アレイにＣＮＡ（増加または減少のいずれか）の検出のための領域を含むための指標は、注意深く釣り合いがとられ、限定されないが、以下のものを含んでいた。評価されるそれぞれの種類のがんの頻度、それぞれの種類の診断可能性、それぞれのがんの種類の診断可能性、それぞれの種類のがんにおける予測の可能性、それぞれの種類のがんが進行するリスクと関係がある、高いグレードまたは低いグレードと関係がある可能性、それぞれの種類が臨床的な表現型および／または生物学的表現型または遺伝子型と関係がある可能性、研究に利用される技術、研究において異常の検出に用いられるアルゴリズム、異常を報告する方法、試験の感度、臨床の頑健性および試験で利用されるデータセットの大きさ、試験年数、試験に利用されるヒトゲノムの構築、ヒトゲノムの構築の変動、ヌクレオチド配列に対するバンドおよび物理的な位置を報告するときの変動、ヌクレオチド位置に対するゲノムの物理的位置、染色体バンドおよび染色体、通常はヒト集合に存在するコピー数の改変体のヌクレオチドの物理的な位置、確実な正規化を確保する染色体補体全体での領域分布、確実な正規化を確保するためのそれぞれの種類のがんの中の領域とがんの種類全体の中の領域とのバランス、がんの種類に関連する情報を得るための可能性を有するアレイ上に表される領域の数が多くなるように、領域の標的を含む可能性が最も高いが、領域の全体的な大きさを最小にするような領域の大きさ。

表３は、本発明のマイクロアレイの一実施形態で使用される領域を列挙し、この領域は、ｈｇ１９アセンブリに従って、染色体の中の細胞遺伝学的バンドおよび物理的な位置に従って特定される（ｈｔｔｐ：／／ｇｅｎｏｍｅ．ｕｃｓｃ．ｅｄｕ／）。

表４〜７は、マイクロアレイ上に表されたゲノム領域およびそれぞれの領域について予想される改変を列挙し、この実施形態のアレイに従って特定可能な前立腺がん、腎臓がんおよび膀胱がんのそれぞれの種類のサブタイプに、この情報を相関させる。これらの表には、臨床的特徴または生物学的特徴と大部分が関係がある改変も示される。従って、具体的な実施形態では、泌尿生殖器がんアレイは、包括的に、７０９Ｍｂｐ（ヒトゲノムの約４分の１）を表していてもよく、これらの尿生殖器悪性腫瘍において、一般的に増加／減少している領域を標的とする。

一実施形態では、オリゴヌクレオチドアレイの全体的なフォーマットは、以下の考慮事項を考慮して設計された。示されるゲノム領域の増加／減少、アレイ上のプローブの二重性、示される増加／減少についてのプローブの解像度、アレイハイブリダイゼーションの実行しやすさ、臨床実験室のためのデータ分析の容易さ、および以下に記載するような経済的妥当性。オリゴヌクレオチドアレイは、エクソンおよびイントロンの両方に対してマッピングするプローブを含め、それぞれの領域に対してマッピングするｅＡＲＲＡＹ内のプローブライブラリを利用するｅＡＲＲＡＹ（Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）によって設計された。アレイ設計には、公知のＣＮＡの領域を除き、約１Ｍｂｐの解像度で染色体補体全体を包含する約３，１００プローブの「骨格」プローブセット（Ａｇｉｌｅｎｔによって提供される）も含まれていた。婦人科がんアレイは、４×４４，０００（４×４４Ｋ）フォーマットで設計され、それぞれのスライドに４つの独立したサンプルをハイブリダイゼーションすることができる。

一般的に、ＤＮＡを標識し、本質的に製造業者によって推奨されるように、ガラススライド上のアレイにハイブリダイズした。具体的には、１μｇのそれぞれの試験ＤＮＡおよび参照ＤＮＡをＲｓａ ＩおよびＡｌｕ Ｉで消化し、次いで、Ｋｌｅｎｏｗを用い、シアニン５−ｄＵＴＰ（Ｃｙ５）またはシアニン３−ｄＵＴＰ（Ｃｙ３）で異なった状態で標識した。または、試験ＤＮＡおよび参照ＤＮＡは、熱によって望ましい大きさの範囲までフラグメント化されてもよい。組み込まれていないヌクレオチドを除去した後、ＤＮＡの量および特異的な活性を決定した。ハイブリダイゼーションの前に、ヒトＣｏｔ−１、遮断剤およびハイブリダイゼーション混合物とともに、等量の試験ＤＮＡと参照ＤＮＡを混合した（それぞれ１．５〜３．０μｇの範囲）。

ガラススライド基板（４個のアレイを含む）を６５℃で２４〜４８時間ハイブリダイズし、次いで、オゾンによって誘発されるフルオロフォア（特にＣｙ５）の分解を最低限にするために、アセトニトリル、安定化剤および乾燥剤を含む洗浄液を用い、製造業者の推奨に従って洗浄した。Ａｇｉｌｅｎｔスキャナを用いてスライドをスキャンし、スキャン画像（．ｔｉｆ）を得て、この画像からＦｅａｔｕｒｅ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ（Ａｇｉｌｅｎｔ）を用いてデータを抽出した（特に示されていない限り、全アレイを用いる）。このソフトウエアは、ハイブリダイゼーションの品質を報告するデータも提供する（ＱＣ Ｍｅｔｒｉｃｓ）。次いで、異常検出のために、ＡＤＭ２アルゴリズムを用い、Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｗｏｒｋｂｅｎｃｈ（Ａｇｉｌｅｎｔ）でさらに分析する。このような分析によって、ゲノム間隔（それぞれの染色体の長さに沿ったそれぞれのゲノムの増加／減少の間隔の始まりと終わりでの実際のヌクレオチド境界）からはずれた読みを与え、この読みは、正常なＤＮＡに対し、それぞれの標本における増加または減少、およびＣＮＡの程度を統計的に示す。Ｄａｔａｂａｓｅ ｏｆ Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｖａｒｉａｎｔｓ（ｈｔｔｐ：／／ｐｒｏｊｅｃｔｓ．ｔｃａｇ．ｃａ／ｖａｒｉａｔｉｏｎ／）に従って既知のＣＮＡ位置に対する一致したマッピングと、このような増加および減少は、低い重要度で複数の標本に共通して起こることが非常に多いことに起因して、増加／減少を示す２５０ｋｂｐ未満の間隔は除外した。次いで、増加および減少の間隔を、ＵＧｅｎＲＡで表される領域の位置と比較し、領域のすべてまたは一部が増加／減少しているかどうかを決定した。

泌尿生殖器がんアレイの正確さおよび精密さ（ゲノムの増加および減少を正確に予測する能力）を、３種類のＲＣＣがん細胞株（Ａ４９８、Ａ７０４およびＡＣＨＮ）および１種類の膀胱がん細胞株（ＵＭ−ＵＣ−３）を用いて行った。これらの細胞株は、泌尿生殖器がんアレイのために標的とされたがん由来の細胞株であり、ＳＮＰ６−アレイによって決定されたゲノムコピー数のプロフィール（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ、９４６Ｋのコピー数プローブを含む）が、公的に入手可能である（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓａｎｇｅｒ．ａｃ．ｕｋ／ｃｇｉ−ｂｉｎ／ｇｅｎｅｔｉｃｓ／ＣＧＰ／ｃｇｈｖｉｅｗｅｒ／ＣｇｈＨｏｍｅ．ｃｇｉ）ため、選択された。重要なことに、これらの細胞株は、多様な倍数性（２〜４）、細胞株あたり所定範囲の合計数のＣＮＡ（少数から多数まで）、種々の大きさのＣＮＡ（数百ｋｂｐから全染色体まで）およびさまざまな種類のＣＮＡ（増加／減少、ホモ接合体の減少および増幅）を示すため、選択された。ＳＮＰ−６アレイのそれぞれの領域について予想された増加／減少の合図を、入手可能な全ゲノムについて最も一般的な全コピー数に対して決定した（ｓａｎｇｅｒ．ａｃ．ｕｋ／ｃｇｉ−ｂｉｎ／ｇｅｎｅｔｉｃｓ／ＣＧＰ／ｃｇｈｖｉｅｗｅｒ／ＣｇｈＨｏｍｅ．ｃｇｉのワールドワイドウェブを参照）。これを、尿生殖器アレイによって検出されるような、観察されたＣＮＡと比較した。表８は、それぞれの細胞株について、それぞれの領域について予想されるＣＮＡ（Ｅ）と、尿生殖器アレイのそれぞれの領域について観察されたＣＮＡ（Ｏ）の両方を示す。視覚化の目的のために、任意の領域について黒く塗りつぶされた四角は、領域の８０％より多くが増加した場合のゲノムの増加を示し、灰色の四角は、領域の８０％より多くが増加した場合のゲノムの減少を示す。黒色および灰色の楕円形は、領域の８０％未満がそれぞれ増加／減少したことを示す。陰影のついた楕円形は、領域の８０％未満で、ゲノムの増加および減少が予想された／観察された領域を示す。

予想されるように、細胞株は、細胞株あたりのＣＮＡの数、ＣＮＡの種類（増加対減少）およびＣＮＡの大きさがさまざまであった。これらが、一般的に、造血器新生物のような他の種類の腫瘍よりもきわめて多くのＣＮＡを示す上皮がんから誘導されるため、予想されたことであった。部分的な増加および減少の検出がないこと（楕円）および／または予想されないときにこのような改変が観察されることは、おそらく、部分的な増加／減少（細胞株において、または参照ＤＮＡによってマッチングされる）の部位での正常なコピー数の変動が重複することによって説明することができるだろう。このような正常なコピー変異体の平均的な大きさは２５０ｋｂｐであるが、大きさが１〜２Ｍｂまでの範囲のものも存在し得る。ＣＮＡは、公的に入手可能なＤａｔａｂａｓｅ ｏｆ Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｖａｒｉａｎｔｓ（ｈｔｔｐ：／／ｐｒｏｊｅｃｔｓ．ｔｃａｇ．ｃａ／ｖａｒｉａｔｉｏｎ）で分類されている。細胞株ＡＣＨＮについて、予想される増加／減少と、観察される増加／減少との間の全体的に良好な一致は、明らかであった。他の３種類の細胞株も、公的に利用可能なデータについて増加／減少と考えるための全コピー数に対し、フラクションを用いた「正規化」を考慮したとき、良好な相関関係を示した。ＵＭ−ＵＣ−３について、（４よりむしろ）３〜４のコピー数に基づく正規化、Ａ４９８について、（３よりむしろ）２〜３、Ａ７０４について、（２よりむしろ）２〜３のコピー数に基づく正規化により、増加／減少の優れた相関関係が得られた。

腎がんｃｃＲＣＣ細胞株（Ａ４９８、Ａ７０４、ＡＣＨＮ）について重要なことに、腎がん（具体的には、ｃｃＲＣＣ（表４および表５））に関係があると予想される尿生殖器アレイ上に表される領域内の多くのＣＮＡが検出された。同様に、膀胱がん細胞株（ＵＭ−ＵＣ−３）について、検出されるＣＮＡは、表７に示されるような膀胱がんについて頻繁に予測された。これらは、腎がん細胞株で観察されるＣＮＡとは全く別であった。

［実施例２］
腎皮質新生物のための予備的な決定木
疾患の記載
２０１２年に、ほぼ６４，７７０の腎がんの新たな症例が米国で概算され、この疾患から、約１３，５７０人の死亡が起こると予想される［１］。腎細胞がん（ＲＣＣ）は、腎がんの最もよくある形態であり、最も致死性が高いが、初期段階で診断されれば、手術によって治癒することができる。ＲＣＣは、腎皮質で生じ、表９に示されるような顕著な悪性型の腎皮質新生物である。

ＲＣＣの３種類の主なサブタイプ：明細胞（ｃｃＲＣＣ）（約８５％のＲＣＣを含む）、乳頭状（ｐＲＣＣ）および嫌色素性（ｃｈｒＲＣＣ）。これらの悪性サブタイプ（ステージのような他の臨床的な特徴に依存する）は、手術／冷凍切断と、スニチニブおよびテムシロリムスのような薬剤を含む標的化治療との組み合わせで処置されることが多く、その選択は、ＲＣＣサブタイプの選択に依存するだろう。次に最もよくある腎皮質新生物は、オンコサイトーマ（ＯＣ）であり、これは良性であり、積極的サーベイランスによって経過観察することができる。通常の形態学によって、ｃｈｒＲＣＣとＯＣの鑑別診断に困難が生じる場合があり、手術中に切除された標本でさえ、５〜７％までのＲＣＣが、形態学のみに基づいて「分類されない」と考えられることを注記することが重要である。従って、ＲＣＣ分類の設定において、腎皮質新生物のサブタイプの通常の形態学的分類を補助するためのさらなるアッセイを開発する必要がある。

腎臓新生物は、多くは、初期は、患者が無症候性である場合には頻繁に、断層撮影レントゲン写真術（ＣＴ）または磁気共鳴画像診断（ＭＲＩ）によって小径腎腫瘍（ＳＲＭ）として診断される。ＳＲＭの約２０％が２ｃｍ未満であり、組織学的に良性であり、５５〜６０％が無痛性であり、わずか約２０〜２５％が、急速に進行するＲＣＣである［２、３］。現在の画像診断技術は、ＲＣＣサブタイプを決定するときに、限定された範囲でＳＲＭが良性であるか悪性であるかを識別するのに役立つ。ＳＲＭの利用可能な処置の選択肢としては、部分／根治的腎摘除、熱アブレーションおよび積極的サーベイランスが挙げられ、現在の医学的課題の１つは、それぞれの患者に最適な治療を決定することである。近年、腎臓腫瘍の診断の進化は、おそらく、初期のステージの患者への不必要な根治的腎摘除／過剰処置に起因して［５、６］、局在化したＲＣＣ（ステージＩおよびＩＩ）の死亡率を確実に上げている［４］。良性新生物を有する患者は、腎摘除を受け、不必要は泌尿器科の合併症を引き起こす場合がある［２］。これは、この疾患の診断年齢の中央値が６０〜７０歳であり、患者が他の疾病を有していることが多いときには、特に重要である。従って、ＳＲＭおよび腎臓新生物の急性診断は、適切な処置の決定をするのに非常に望ましい。画像誘導針生検は、患者の管理を補助するために、腫瘍の性質／サブタイプのよりよい理解のための人気の高い診断選択肢として台頭しつつある［７］。針生検は、リスクが最小限であり、現行のＮＣＣＮガイドラインには、ＳＲＭの悪性腫瘍を確認する選択肢として針生検を含む。しかし、針生検の大きな課題は、正確な診断に十分な材料を得ることである。現在、このような針生検の約１５％が、通常の組織学によって非診断となっている［８］。従って、ＳＲＭを正確に分類するための組織学を補助する補助アッセイを開発する有無をいわさぬ必要性が存在する。

何年にもわたって、特異的な遺伝子改変を示す細胞遺伝学的研究、分子細胞遺伝学的研究、細胞ゲノムの研究および分子の研究が、４種類の主要な腎皮質新生物サブタイプと関係がある。これは、ｃｃＲＣＣにおけるＶｏｎ Ｈｉｐｐｅｌ−Ｌｉｎｄａｕ（ＶＨＬ）遺伝子（３ｐ２５にマッピングされる）の不活性化によって例示され、ほとんどが、少なくとも１つの対立遺伝子の欠失によって明らかである。この改変は、このＲＣＣサブタイプにおける病的な事象であると示唆された。染色体７および１７のトリソミーは、ｐＲＣＣで頻繁に観察され、ｃｈｒＲＣＣで幅広いモノソミーが観察される。ＯＣは、染色体１、１４およびＹの減少を伴う、ほぼ２倍性のゲノムを示す［９〜２４］。コピー数の改変に加え、ＯＣのサブセットは、ＣＣＮＤ１（１１ｑ１３）遺伝子座での染色体再編成を特徴とする［１８、２５、２６］。従って、ゲノムの不均衡に基づき、いくつかの研究によって示唆されたように、腎臓新生物のサブタイプを分類し、形態学的分類を補助することが実行可能である［１４、２７〜３０］。

針生検標本および新鮮な凍結切除標本の両方について腎臓新生物の診断の通常の組織学を補助するために、潜在的な診断値を有する腎皮質新生物でみられる異なるゲノム異常に基づき、泌尿生殖器がんアレイ（ＵｒｏＧｅｎＲＡ）というアレイに基づく比較ゲノムハイブリダイゼーション（ＵｒｏＧｅｎＲＡ−ＲＣＣアレイ−ＣＧＨ）アッセイが開発された。

（試験される領域および改変）
表３は、ＵｒｏＧｅｎＲＡ上に表されるゲノム領域を列挙する。このアレイに含まれる領域は、細胞遺伝学的技術、分子細胞遺伝学的技術、細胞ゲノムの技術および分子技術によって、腎皮質新生物における潜在的な診断顕著性を有するような、文献に十分に示されたゲノム異常に基づく［１３、１４、１７、２３、２７〜２９、３１、３２］。前立腺および膀胱がんのような他の尿生殖器新生物における増加／減少の評価のためにアレイの正規化およびアレイの潜在的な利用の目的のためのさらなる領域も、アレイ中に表される。増加および／または減少について評価され、および分類のために使用する領域は、太字で示されている。

表１０は、サブタイプを分類するためにＵｒｏＧｅｎＲＡ−ＲＣＣアレイ−ＣＧＨで使用される４種類の主要な腎皮質新生物サブタイプで観察される異常を列挙している。それぞれの異常について、それぞれの異常にポジティブなスコアを与えるために使用される最低基準とともに、異常を評価するために利用されるＵｒｏＧｅｎＲＡ上の領域が列挙される。異常性を有する標的遺伝子が知られており、ＶＨＬの場合には、この領域は、この遺伝子に局在化しており、通常は小さい。他の領域の場合、標的遺伝子は、十分に示されていないか、単に示唆されるだけであり、もっと大きな領域が使用される。

表１１は、分類のために使用されるＵｒｏＧｅｎＲＡ−ＲＣＣアレイ−ＣＧＨアッセイによって検出される異常と、それぞれの異常と４種類のサブタイプのいずれかとの関係を列挙する。この関係の裏付けとなる参照も列挙される。

標本内に検出される異常を、以下のリソースに基づき構築され、検証されたＲＣＣ−分類の決定木の分類に使用する（図１）。
（１）表１１に列挙された公開された文献。
（２）コア生検標本での内部アレイ−ＣＧＨ研究。
（３）１００を超える新しい凍結ＲＣＣ標本（手術により切除）および針生検標本に対する内部アレイ−ＣＧＨ研究。
（４）「がんゲノムアトラス」（ＴＣＧＡ）データベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｔｃｇａ−ｄａｔａ．ｎｃｉ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｔｃｇａ／ｔｃｇａＨｏｍｅ２．ｊｓｐ）の一部としての５８９例のｃｃＲＣＣ、７５例のｐＲＣＣおよび６５例のｃｈｒＲＣＣの公的に利用可能なアレイ−ＣＧＨのｌｏｇ比プロフィール。このプロフィールは、ダウンロードされ、Ｎｅｘｕｓ Ｃｏｐｙ Ｎｕｍｂｅｒ ＡｎａｌｙｓｉｓＴＭ ６．１（ＢｉｏＤｉｓｃｏｖｅｒｙ Ｉｎｃ．）プログラムを用い、ｉｎ ｓｉｌｉｃｏで分析された。

顕著なことに、この決定木によって「正常」（すなわち、良性）と分類された標本は、ＯＣに特徴的であり、アレイーＣＧＨによって検出されないような、平衡を保ったＣＣＮＤ１再編成を入れるか、または除外するために、ＦＩＳＨに反映されるべきである。

試験の適応
１．任意のＲＣＣが疑われる標本（原発性の腎臓の良性または悪性腫瘍の新しく凍結させた生検組織または針生検組織）。
２．任意の「ＲＣＣの分類されない」標本（組織学的にのみでは分類されなかった）［３９〜４２］。

ＵｒｏＧｅｎＲＡ−ＲＣＣアレイ−ＣＧＨアッセイは、コア針生検または切除した標本のいずれかとして（両方とも新しく凍結した組織として得られる）腎臓腫瘤の組織学的分類で補助される一般的な形態学の補助アッセイであることが示される。

（参考文献）
１．Ｓｉｅｇｅｌ，Ｒ．、Ｄ．ＮａｉｓｈａｄｈａｍおよびＡ．Ｊｅｍａｌ、Ｃａｎｃｅｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ（がん統計学）、２０１２。ＣＡ Ｃａｎｃｅｒ Ｊ Ｃｌｉｎ（ＣＡ：臨床医のためのがんジャーナル）、２０１２、６２（１）：ｐ．１０−２９。
２．Ｔｈｏｍａｓ，Ａ．Ａ．およびＳ．Ｃ．Ｃａｍｐｂｅｌｌ、Ｓｍａｌｌ ｒｅｎａｌ ｍａｓｓｅｓ：ｔｏｗａｒｄ ｍｏｒｅ ｒａｔｉｏｎａｌ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ（小径腎腫瘍：もっと合理的な処置に向けて）。Ｃｌｅｖｅ Ｃｌｉｎ Ｊ Ｍｅｄ（クリーブランド医院の医薬ジャーナル）、２０１１．７８（８）：ｐ．５３９−４７。
３．Ｆｒａｎｋ，Ｉ．ら、Ｓｏｌｉｄ ｒｅｎａｌ ｔｕｍｏｒｓ：ａｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｔｕｍｏｒ ｓｉｚｅ（固形腎臓腫瘍：腫瘍の大きさに関連する病的な特徴の分析）。Ｊ Ｕｒｏｌ（泌尿器学ジャーナル）、２００３．１７０（６ Ｐｔ １）：ｐ．２２１７−２０。
４．Ｓｕｎ、Ｍ．ら、Ａｇｅ−ａｄｊｕｓｔｅｄ ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ，ｍｏｒｔａｌｉｔｙ，ａｎｄ ｓｕｒｖｉｖａｌ ｒａｔｅｓ ｏｆ ｓｔａｇｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｉｎ Ｎｏｒｔｈ Ａｍｅｒｉｃａ：ａ ｔｒｅｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ（北米におけるステージに特異的な腎細胞がんの年齢を調整した発生率、死亡率および生存率：傾向分析）。Ｅｕｒ Ｕｒｏｌ、２０１１．５９（１）：ｐ．１３５−４１．
５．Ｚｉｎｉ、Ｌ．ら、Ｒａｄｉｃａｌ ｖｅｒｓｕｓ ｐａｒｔｉａｌ ｎｅｐｈｒｅｃｔｏｍｙ：ｅｆｆｅｃｔ ｏｎ ｏｖｅｒａｌｌ ａｎｄ ｎｏｎｃａｎｃｅｒ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ（根治的腎摘除 対 部分的な腎摘除：全体的な死亡率およびがん以外の死亡率に対する影響）。Ｃａｎｃｅｒ（がん）、２００９。１１５（７）：ｐ．１４６５−７１。
６．Ｔｈｏｍｐｓｏｎ、Ｒ．Ｈ．ら、Ｒａｄｉｃａｌ ｎｅｐｈｒｅｃｔｏｍｙ ｆｏｒ ｐＴ１ａ ｒｅｎａｌ ｍａｓｓｅｓ ｍａｙ ｂｅ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｏｖｅｒａｌｌ ｓｕｒｖｉｖａｌ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｐａｒｔｉａｌ ｎｅｐｈｒｅｃｔｏｍｙ（ｐＴ１ａ腎臓腫瘤のための根治的腎摘除は、部分的な腎摘除と比較して、全体的な生存率の低下と関係があるだろう）。Ｊ Ｕｒｏｌ（泌尿器学ジャーナル）、２００８．１７９（２）：ｐ．４６８−７１；ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ ４７２−３。
７．Ｓａｍｐｌａｓｋｉ、Ｍ．Ｋ．ら。Ｒｅｎａｌ ｍａｓｓ ｓａｍｐｌｉｎｇ：ａｎ ｅｎｌｉｇｈｔｅｎｅｄ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ（腎臓腫瘤サンプリング：革新的な考え方）。Ｉｎｔ Ｊ Ｕｒｏｌ（泌尿器学ジャーナル）、２０１１．１８（１）：ｐ．５−１９。
８．Ｒｅｉｃｈｅｌｔ、Ｏ．ら、Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ−ｇｕｉｄｅｄ ｂｉｏｐｓｙ ｏｆ ｈｏｍｏｇｅｎｏｕｓ ｓｏｌｉｄ ｒｅｎａｌ ｍａｓｓｅｓ（均一な固体腎臓腫瘤の超音波誘導による生検）。Ｅｕｒ Ｕｒｏｌ（欧州泌尿器学）２００７．５２（５）：ｐ．１４２１−６。
９．Ｈａｇｅｎｋｏｒｄ、Ｊ．Ｍ．ら、Ｃｌｉｎｉｃａｌ ｇｅｎｏｍｉｃｓ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ ｔｕｍｏｒｓ（腎臓上皮腫瘍の臨床遺伝学）。Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ（がん遺伝学）、２０１１．２０４（６）：ｐ．２８５−９７。
１０．Ｍｏｃｈ、Ｈ．ら、Ｇｅｎｅｔｉｃ ａｂｅｒｒａｔｉｏｎｓ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｂｙ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ ａｒｅ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｏｕｔｃｏｍｅ ｉｎ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ（比較ゲノムハイブリダイゼーションによって検出される遺伝子異常は、腎細胞がんの臨床的な転帰と関係がある）。Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）、１９９６．５６（１）：ｐ．２７−３０。
１１．Ｒｅｕｔｚｅｌ、Ｄ．ら、Ｇｅｎｏｍｉｃ ｉｍｂａｌａｎｃｅｓ ｉｎ ６１ ｒｅｎａｌ ｃａｎｃｅｒｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｐｒｏｘｉｍａｌ ｔｕｂｕｌｕｓ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｂｙ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ（比較ゲノムハイブリダイゼーションによって検出される近接する尿細管に由来する６１例の腎臓がんにおけるゲノム不均衡）。Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ Ｃｅｌｌ Ｇｅｎｅｔ（細胞遺伝学と細胞遺伝子学）２００１；９３（３−４）：２２１−７。
１２．Ｋｌａｔｔｅ、Ｔ．ら、Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔｉｃ ｐｒｏｆｉｌｅ ｐｒｅｄｉｃｔｓ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｃｌｅａｒ ｃｅｌｌ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ（細胞遺伝学的プロフィールは、腎明細胞がん患者の予後を予測する）。Ｊ Ｃｌｉｎ Ｏｎｃｏｌ（臨床腫瘍学ジャーナル）、２００９．２７（５）：ｐ．７４６−５３。
１３．Ａｒａｉ、Ｅ．ら、Ｇｅｎｅｔｉｃ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｏｆ ｃｌｅａｒ ｃｅｌｌ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｒｒａｙ−ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ：ｉｔｓ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＤＮＡ ｍｅｔｈｙｌａｔｉｏｎ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐａｔｉｅｎｔ ｏｕｔｃｏｍｅ（アレイ−比較ゲノムハイブリダイゼーションに基づく腎明細胞がんの遺伝子クラスタリング：ＤＮＡメチル化改変および患者の転帰との関係）Ｃｌｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）２００８；１４（１７）：５５３１−９。
１４．Ｂａｒｏｃａｓ、Ｄ．Ａ．ら、Ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｓｕｂ−ｔｙｐｉｎｇ ｂｙ ｈｉｓｔｏｐａｔｈｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｉｎ ｓｉｔｕ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ ｏｎ ａ ｎｅｅｄｌｅ−ｂｉｏｐｓｙ ｓｐｅｃｉｍｅｎ（針生検標本に対する組織学およびｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーションによる腎細胞がんサブタイプ分類）。ＢＪＵ Ｉｎｔ（ＢＬＪインターナショナル）２００７；９９（２）：２９０−５。
１５．Ｂｅｌｅｕｔ、Ｍ．ら、Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ ｔｈｒｅｅ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｕｂｇｒｏｕｐｓ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐａｔｉｅｎｔ ｏｕｔｃｏｍｅ（統合型ゲノムワイド発現プロファイリングは、異なる患者転帰を有する３種類の別個の腎細胞がん分子サブグループを特定する）。ＢＭＣ Ｃａｎｃｅｒ（ＢＭＣがん）２０１２；１２（１）：３１０。
１６．Ｂｕｇｅｒｔ、Ｐ．ら、Ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｇｅｎｅｔｉｃ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｉｎ ｃｈｒｏｍｏｐｈｏｂｅ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ（嫌色素性腎細胞がんにおける診断重要度の特異的な遺伝子変化）。Ｌａｂ Ｉｎｖｅｓｔ（ラボラトリーインベスティゲーション）１９９７；７６（２）：２０３−８。
１７．Ｃｈｅｎ、Ｍ．ら、Ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍａｌ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｕｓｉｎｇ ｈｉｇｈ−ｄｅｎｓｉｔｙ ｓｉｎｇｌｅ ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ ａｒｒａｙｓ（高密度一本鎖ヌクレオチド多型アレイを用いた、腎細胞がんにおける染色体改変のゲノムワイドプロファイリング）Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（国際がんジャーナル）２００９；１２５（１０）：２３４２−８。
１８．Ｊｈａｎｇ、Ｊ．Ｓ．ら、Ｒｅｎａｌ ｏｎｃｏｃｙｔｏｍａｓ ｗｉｔｈ １１ｑ１３ ｒｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｓ：ｃｙｔｏｇｅｎｅｔｉｃ，ｍｏｌｅｃｕｌａｒ，ａｎｄ ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｃｙｃｌｉｎ Ｄ１（１１ｑ１３再編成を伴う腎臓オンコサイトーマ：サイクリンＤ１の細胞遺伝学、分子および免疫組織化学的分析）。Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ ａｎｄ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がん遺伝学と細胞遺伝学）２００４；１４９（２）：１１４−９。
１９．Ｊｉａｎｇ、Ｆ．ら、Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍａｌ ｉｍｂａｌａｎｃｅｓ ｉｎ ｐａｐｉｌｌａｒｙ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ：ｇｅｎｅｔｉｃ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｈｉｓｔｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｕｂｔｙｐｅｓ（乳頭状腎細胞がんにおける染色体不均衡：組織学的サブタイプ間の遺伝子差）。Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（米国臨床病理学ジャーナル）１９９８；１５３（５）：１４６７−７３。
２０．Ｋｒｉｌｌ−Ｂｕｒｇｅｒ、Ｊ．Ｍ．ら、Ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｎｅｏｐｌａｓｍｓ ｃｏｎｔａｉｎ ｓｈａｒｅｄ ｔｕｍｏｒ ｔｙｐｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｏｐｙ ｎｕｍｂｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ（腎臓細胞新生物は、腫瘍型に特異的なコピー数の変異を含む）。Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（米国臨床病理学ジャーナル）２０１２；１８０（６）：２４２７−３９。
２１．Ｎａｇａｏ、Ｋ．ら、Ａｌｌｅｌｉｃ ｌｏｓｓ ｏｆ ３ｐ２５ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎｓ ｏｆ ５ｑ２２．３ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ ｑ２３．２ ｍａｙ ａｆｆｅｃｔ ｔｈｅ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ（５ｑ２２．３からおおよそｑ２３．２の改変に関係する３ｐ２５の対立遺伝子の減少は、従来の腎細胞がんの予後診断に影響を与え得る）。Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がんの遺伝学と細胞遺伝学）２００５；１６０（１）：４３−８。
２２．Ｐａｗｌｏｗｓｋｉ、Ｒ．ら、Ｌｏｓｓ ｏｆ ＰＢＲＭ１ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ（ＰＢＲＭ１発現の減少は、腎細胞がんの進行と関係がある）。Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（国際がんジャーナル）２０１２。
２３．Ｔｏｍａ、Ｍ．Ｉ．ら、Ｌｏｓｓ ｏｆ ｈｅｔｅｒｏｚｙｇｏｓｉｔｙ ａｎｄ ｃｏｐｙ ｎｕｍｂｅｒ ａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙ ｉｎ ｃｌｅａｒ ｃｅｌｌ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｄｉｓｃｏｖｅｒｅｄ ｂｙ ｈｉｇｈ−ｄｅｎｓｉｔｙ ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ １０Ｋ ｓｉｎｇｌｅ ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ ｍａｐｐｉｎｇ ａｒｒａｙ．Ｎｅｏｐｌａｓｉａ（高密度アフィメトリクス１０Ｋ一本鎖ヌクレオチド多型マッピングアレイによって発見された、腎明細胞がんにおけるヘテロ接合度およびコピー数の異常の減少）。Ｎｅｏｐｌａｓｉａ（新生物）２００８；１０（７）：６３４−４２。
２４．Ｄｏｎｄｅｔｉ、Ｖ．Ｒ．ら、Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ａｎａｌｙｓｅｓ ｏｆ ｓｐｏｒａｄｉｃ ｃｌｅａｒ ｃｅｌｌ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｄｅｆｉｎｅ ｄｉｓｅａｓｅ ｓｕｂｔｙｐｅｓ ａｎｄ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｎｅｗ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｔａｒｇｅｔｓ（散発性腎明細胞がんの統合型ゲノム分析が、疾患のサブタイプおよび潜在的な新しい治療標的を明らかにする）。Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）２０１２；７２（１）：１１２−２１。
２５．Ｓｕｋｏｖ、Ｗ．Ｒ．ら、ＣＣＮＤ１ ｒｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｓ ａｎｄ ｃｙｃｌｉｎ Ｄ１ ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｒｅｎａｌ ｏｎｃｏｃｙｔｏｍａｓ：ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ｃｌｉｎｉｃｏｐａｔｈｏｌｏｇｉｃ ｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄ ｕｔｉｌｉｔｙ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｃｈｒｏｍｏｐｈｏｂｅ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ（腎臓オンコサイトーマにおけるＣＣＮＤ１の再編成およびサイクリンＤ１の過剰発現：嫌色素性腎細胞がんからの分化の頻度、臨床病理学的特徴および有用性）。Ｈｕｍａｎ Ｐａｔｈｏｌ（ヒト病理学）２００９；４０（９）：１２９６−３０３。
２６．Ｚａｎｓｓｅｎ、Ｓ．ら、Ｒｅｎａｌ ｏｎｃｏｃｙｔｏｍａｓ ｗｉｔｈ ｒｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｓ ｉｎｖｏｌｖｉｎｇ １１ｑ１３ ｃｏｎｔａｉｎ ｂｒｅａｋｐｏｉｎｔｓ ｎｅａｒ ＣＣＮＤ１（１１ｑ１３を含む再編成を伴う腎臓オンコサイトーマは、ＣＣＮＤ１付近に切断点が存在する）。Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がんの遺伝学と細胞遺伝学）２００４；１４９（２）：１２０−４。
２７．Ｖｉｅｉｒａ、Ｊ．ら、Ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｋｉｄｎｅｙ ｔｕｍｏｒｓ ｂｙ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｎｅ ｎｅｅｄｌｅ ａｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｂｉｏｐｓｉｅｓ（微細な針吸引生検の比較ゲノムハイブリダイゼーションによる、腎臓腫瘍の鑑別診断の実行可能性）。Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）２０１０；４９（１０）：９３５−４７。
２８．Ｉｑｂａｌ、Ｍ．Ａ．ら、Ｕｓｅ ｏｆ ＦＩＳＨ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｓｕｂｔｙｐｅｓ（腎細胞がんサブタイプの診断のためのＦＩＳＨ分析の使用）。Ａｎｎ Ｓａｕｄｉ Ｍｅｄ（アナルズサウジメディシン）１９９９；１９（６）：４９５−５００。
２９．Ｓａｎｊｍｙａｔａｖ、Ｊ．、Ｊ．ＳｃｈｕｂｅｒｔおよびＫ．Ｊｕｎｋｅｒ、Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｂｙ ＣＧＨ，ｍｕｌｔｉｃｏｌｏｒ−ＦＩＳＨ ａｎｄ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｃｙｔｏｇｅｎｉｃ ｂａｎｄｉｎｇ ａｎａｌｙｓｉｓ（ＣＧＨ、多色ＦＩＳＨおよび従来の細胞遺伝学的バンド分析による腎細胞がんの比較研究）。Ｏｎｃｏｌ Ｒｅｐ（腫瘍学レポート）２００５；１４（５）：１１８３−７。
３０．Ｒｅｃｅｖｅｕｒ、Ａ．Ｏ．ら、Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍａｌ ａｂｎｏｒｍａｌｉｔｉｅｓ ｉｎ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ ｂｙ ｉｎｔｅｒｐｈａｓｅ ｆｏｕｒ−ｃｏｌｏｒ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｉｎ ｓｉｔｕ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ（相間４色蛍光ｉｎ ｓｉｔｕ ハイブリダイゼーションによる、腎細胞がんにおける定量的な染色体異常の特性決定）。Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がんの遺伝学と細胞遺伝学）２００５；１５８（２）：１１０−８。
３１．Ｙｕｓｅｎｋｏ、Ｍ．Ｖ．ら、Ｈｉｇｈ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ＤＮＡ ｃｏｐｙ ｎｕｍｂｅｒ ａｎｄ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｅｓ ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈ ｃｈｒｏｍｏｐｈｏｂｅ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ ａｎｄ ｒｅｎａｌ ｏｎｃｏｃｙｔｏｍａｓ（高解像度のＤＮＡコピー数および遺伝子発現の分析は、嫌色素性腎細胞がんと腎臓オンコサイトーマを識別する）。ＢＭＣ Ｃａｎｃｅｒ（ＢＭＣがん）２００９；９：１５２。
３２．Ｍａｔｓｕｄａ、Ｄ．ら、Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｐｙ ｎｕｍｂｅｒ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｉｔｓ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｉｎ ｃｌｅａｒ ｃｅｌｌ ａｎｄ ｐａｐｉｌｌａｒｙ ＲＣＣ（コピー数の改変の特定および明細胞ＲＣＣおよび乳頭状ＲＣＣにおける病理学的特徴との関係）。Ｃａｎｃｅｒ Ｌｅｔｔ（がんレター）２００８．２７２（２）：ｐ．２６０−７。
３３．Ｓｈｕｉｎ、Ｔ．ら、Ｆｒｅｑｕｅｎｔ ｓｏｍａｔｉｃ ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｌｏｓｓ ｏｆ ｈｅｔｅｒｏｚｙｇｏｓｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｖｏｎ Ｈｉｐｐｅｌ−Ｌｉｎｄａｕ ｔｕｍｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ ｇｅｎｅ ｉｎ ｐｒｉｍａｒｙ ｈｕｍａｎ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ（頻繁な体細胞変異と、原発性ヒト腎細胞がんのｖｏｎ Ｈｉｐｐｅｌ−Ｌｉｎｄａｕ腫瘍抑制遺伝子のヘテロ接合度の減少）。Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）５４（１１）：ｐ．２８５２−５。
３４．Ｓｐｅｉｃｈｅｒ、Ｍ．Ｒ．ら、Ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｌｏｓｓ ｏｆ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ １，２，６，１０，１３，１７，ａｎｄ ２１ ｉｎ ｃｈｒｏｍｏｐｈｏｂｅ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ ｒｅｖｅａｌｅｄ ｂｙ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ（比較ゲノムハイブリダイゼーションによって明らかになった嫌色素性腎細胞がんにおける染色体１、２、６、１０、１３、１７および２１の特異的な減少）、Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（米国臨床病理学ジャーナル）、１９９４．１４５（２）：ｐ．３５６−６４。
３５．Ｋｌａｔｔｅ、Ｔ．ら、Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔｉｃ ａｎｄ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｔｕｍｏｒ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｆｏｒ ｔｙｐｅ １ ａｎｄ ｔｙｐｅ ２ ｐａｐｉｌｌａｒｙ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ（１型および２型の乳頭状腎細胞がんのための細胞遺伝学的プロファイリングおよび分子腫瘍プロファイリング）、Ｃｌｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）、２００９．１５（４）：ｐ．１１６２−９。
３６．Ｓｚｐｏｎａｒ、Ａ．ら、Ｔｈｒｅｅ ｇｅｎｅｔｉｃ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ ｓｔａｇｅｓ ｏｆ ｐａｐｉｌｌａｒｙ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｔｕｍｏｒｓ：ｄｕｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ １ｑ ｍａｒｋｓ ｆａｔａｌ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ（乳頭状腎臓細胞腫瘍の３つの遺伝的進行状態：染色体１ｑの複製は、致死的な進行の目印である）。Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（国際がんジャーナル）、２００９．１２４（９）：ｐ．２０７１−６。
３７．Ｊｕｎｋｅｒ、Ｋ．ら、Ｆａｍｉｌｉａｌ ａｎｄ ｓｐｏｒａｄｉｃ ｒｅｎａｌ ｏｎｃｏｃｙｔｏｍａｓ−−ａ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ−ｇｅｎｅｔｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ（家族性および散発性の腎臓オンコサイトーマ−−比較分子遺伝子分析）。Ｅｕｒ Ｕｒｏｌ（欧州泌尿器学）、２００１．４０（３）：ｐ．３３０−６。
３８．Ｐｒｅｓｔｉ、Ｊ．Ｃ．、Ｊｒ．ら、Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｏｎｃｏｃｙｔｏｍａｓ（腎臓オンコサイトーマの遺伝子分析のための比較ゲノムハイブリダイゼーション）。Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）、１９９６．１７（４）：ｐ．１９９−２０４。
３９．Ｌｏｐｅｚ−Ｂｅｌｔｒａｎ、Ａ．ら、２００９ ｕｐｄａｔｅ ｏｎ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ ｔｕｍｏｒｓ ｉｎ ａｄｕｌｔｓ（成人の腎臓上皮細胞の分類の２００９年アップデート版）。Ｉｎｔ Ｊ Ｕｒｏｌ（泌尿器学ジャーナル）日本泌尿器科学会会誌２００９；１６（５）：４３２−４３。
４０．Ｓｈｅｎ、Ｓ．Ｓ．ら、Ｒｅｃｅｎｔｌｙ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ ａｎｄ ｅｍｐｈａｓｉｚｅｄ ｅｎｔｉｔｉｅｓ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｎｅｏｐｌａｓｍｓ（腎臓新生物について、近年記載され、強調された存在）。Ａｒｃｈ Ｐａｔｈｏｌ Ｌａｂ Ｍｅｄ（病理学と実験医学の報告書）、２００７．１３１（８）：ｐ．１２３４−４３。
４１．Ｚｉｓｍａｎ、Ａ．ら、Ｕｎｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ：ｃｌｉｎｉｃａｌ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａｎｄ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ａ ｎｅｗ ｈｉｓｔｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｕｂｔｙｐｅ（分類されない腎細胞がん：新しい組織学的サブタイプの臨床的特徴および予後への影響）。Ｊ Ｕｒｏｌ（泌尿器学ジャーナル）、２００２．１６８（３）：ｐ．９５０−５。
４２．Ｋａｒａｋｉｅｗｉｃｚ、Ｐ．Ｉ．ら、Ｕｎｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ：ａｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ８５ ｃａｓｅｓ（分類されなかった腎細胞がん：８５症例の分析）。ＢＪＵ Ｉｎｔ(ＢＬＪインターナショナル)２００７；１００（４）：８０２−８。

［実施例３］
コピー数に基づく決定木のアルゴリズムを用いた、腎臓腫瘍の診断分類
概要
主要な腎皮質新生物（明細胞、乳頭状、嫌色素性およびオンコサイトーマといったサブタイプ）の急性診断による識別は、疾患の予後診断を予測するのに有用なだけではなく、積極的サーベイランス、冷凍切断、部分的腎摘除および根治的腎摘除を含む適切な処置戦略を計画し、その後、全身治療を行うか、行わないかを計画するために有用である。組織病理学のみによる診断は、多くは、経皮生検および手術によって切除した標本の両方について困難な課題を有する。この試験の目的は、主要な腎臓腫瘍サブタイプに関連するゲノムの不均衡を利用し、正しい診断を達成することである。ＴＣＧＡ（がんゲノムアトラス）のコピー数のデータセット、以前のＦＩＳＨ試験および公開された文献を用い、全部で１５のゲノムマーカーを特定した。決定木のアルゴリズムは、腎臓腫瘍の細分類を補助するためのこれらのゲノムマーカーに基づき開発された。このアルゴリズムを検証するために、１９１例のＦＦＰＥ腎臓腫瘍から抽出されたゲノムＤＮＡについて、一般的に尿生殖器新生物で改変されたゲノム領域を表す通常のアレイを用い、アレイ−ＣＧＨ（ａＣＧＨ）を行った。評価された腫瘍には、以下のものを含んでいた。６３例の腎明細胞がん（ｃｃＲＣＣ）、５７例の乳頭状ＲＣＣ（ｐＲＣＣ）、３５例の嫌色素性ＲＣＣ（ｃｈｒＲＣＣ）および３６例のオンコサイトーマ（ＯＣ）。決定木のアルゴリズムを、１９１例の腫瘍から誘導されたａＣＧＨデータに適用し、ａＣＧＨに基づく分類を盲検の様式で割り当てた。盲検状態で、これらの標本の組織学的診断、ＣＣＮＤ１−再編成ＦＩＳＨを、ａＣＧＨによって良性と分類されたか、分類することができないとされたＯＣ標本について、これらの標本において、決定的な分子診断を得るために行った。９２％のｃｃＲＣＣ、８９％のｐＲＣＣ、９７％のｃｈｒＲＣＣおよび７８％のＯＣについて、正しい分子（ＦＩＳＨとａＣＧＨを組み合わせた）分類を得た。すべての標本のスライドを組織学的に再び見直し、ａＣＧＨによって誤って分類された標本のいくつかは、混合型の組織学（ｃｃＲＣＣ／ｐＲＣＣの場合には、混合型の明細胞乳頭状ＲＣＣ）、低レベルの異常（ＯＣの場合には１７ｑの増加）およびその他いくつかは、分類することができなかった（検出された異常は、どのサブタイプにも一致しなかった）。この検証試験と一緒に考えると、本願発明者らによって開発された新規な決定木のアルゴリズムは、４種類の主要な腎皮質新生物に属するＦＦＰＥの８９％を正しく分類することができた。この試験で示される結果は、臨床診断の環境で腎臓腫瘍分類のための決定木のアルゴリズムの実施を裏付ける。

導入
腎臓腫瘍は、いくつかの処置療法を用い、非常に異質である。腎臓がんの約４８〜６６％が、ＣＴ手順およびＭＲＩ手順によって検出される偶発的な腎臓腫瘤として、無症候性で診断される［１］。手術による根絶は、いまだ腎臓腫瘍処置の標準であるが、良性または無痛性の新生物の患者では、特に、手術の候補として良くない高齢の弱い集団の場合、手術は避けることができる。また、腎臓腫瘤を有し、腎摘除を受けた患者の約２５％は、慢性腎臓疾患にかかっていることがわかった。不必要な腎摘除および関連する併用療法を避けるために、腎臓腫瘍患者を治療するための種々の処置選択肢が利用可能となりつつある。３種類の主要な悪性腎細胞がん（ＲＣＣ）サブタイプ、つまり、明細胞ＲＣＣ（ｃｃＲＣＣ）、乳頭状ＲＣＣ（ｐＲＣＣ）および嫌色素性ＲＣＣ（ｃｈｒＲＣＣ）は、現在、腎摘除または冷凍切断によって処置され、転移性疾患の有無に依存して、全身治療は、行う場合と行わない場合がある。悪性のサブタイプの中で、腫瘍の正確な分子分類は、これらの患者における全体的な生存率を高めるために、予後を予測し、適切な全身治療を選択するために重要である。一方、良性新生物、例えば、オンコサイトーマ（ＯＣ）は、手術の必要なく、積極的サーベイランスによって効果的に管理することができる。良性ＯＣと悪性ｃｈｒＲＣＣの明確な診断による識別は、形態学的特徴が重複するため、組織学のみでは達成困難なことが多い。それに加え、ＲＣＣのサブセット（約６％）は、その複雑な形態に起因して、組織学によって「分類されない」に分けられる［２、３］。分子細胞遺伝学的方法、遺伝子発現プロファイリングおよび免疫組織化学のような補助技術の使用が、腎臓腫瘍のもっと正確な診断を提供する際に有益であるという証拠が増えつつある［４−９］。

腎臓新生物は、診断目的および予後診断目的に利用可能な特異的なゲノム改変を特徴とする。これらのサブタイプと関係がある周知のコピー数の改変（ＣＮＡ）のいくつかは、ｃｃＲＣＣにおけるＶｏｎ Ｈｉｐｐｅｌ−Ｌｉｎｄａｕ（ＶＨＬ）遺伝子の減少（３ｐ２５で、１０．１〜１０．２Ｍｂ）、ｐＲＣＣにおける染色体７および１７のトリソミー、ｃｈｒＲＣＣにおける幅広いモノソミーである。ＯＣは、染色体１、１４およびＹの減少を伴う、ほぼ２倍性のゲノムを示す［６、１０〜２４］。ＣＮＡに加え、ＯＣのサブセットは、ＣＣＮＤ１（１１ｑ１３）遺伝子座での染色体再編成を特徴とする［１８、２５、２６］。ゲノム改変（例えば、８ｐ、９ｐおよび１４ｑの減少）は、ＲＣＣにおける悪い予後診断と関係がある［２７、２８］。腫瘍のグレード、ステージおよび組織学的サブタイプは、ＲＣＣにおける重要な予後を予測する因子である。従って、ゲノムの不均衡に基づき、いくつかの研究によって示唆されたように、腎臓新生物のサブタイプを分類し、形態学的分類を補助することが実行可能である［６〜８、２９〜３１］。

この試験において、腎臓腫瘍についてのＴＣＧＡ（がんゲノムアトラス）のコピー数のデータセット、以前のＦＩＳＨ試験［３２］および公開された文献を用い、４種類の主要な腎臓腫瘍であるｃｃＲＣＣ、ｐＲＣＣ、ｃｈｒＲＣＣおよびＯＣを分類するための診断マーカーとして機能する約１５のゲノム領域が特定された。これらのゲノムマーカーを用い、診断アルゴリズムが改定され、腎臓腫瘍のアレイ比較ゲノムハイブリダイゼーション（ａＣＧＨ）によって作られるコピー数のデータを利用し、サブタイプの分類を与えることができる。このアルゴリズムは、上に述べた４種類の腎臓腫瘍サブタイプに属する、１９１例の手術によって切除し、ホルマリン固定し、パラフィンに包埋した（ＦＦＰＥ）標本を用いて検証された。ＣＮＡを示さなかった標本は、決定木によって良性に割り当てられた。これらの良性標本は、蛍光ｉｎ ｓｉｔｕ ハイブリダイゼーション（ＦＩＳＨ）アッセイによって、オンコサイトーマを入れるか、または除外するために、１１ｑ１３（ＣＣＮＤ１）遺伝子座での染色体再編成について評価された。いくつかのオンコサイトーマ標本においてａＣＧＨによって検出されたいくつかの低レベルの以上も、ＦＩＳＨを用いて検証された。

材料および方法
ＦＦＰＥ標本およびＤＮＡ抽出
合計で１９１例の手術により切除されたＦＦＰＥ標本は、ＩＲＢで承認された盲検において、Ｃｌｅｖｅｌａｎｄ Ｃｌｉｎｉｃ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎから獲得された。６２人の患者は、女性であり、１２８人が男性であった。患者の平均年齢は、６１歳であった（２７〜８８歳の範囲）。すべての組織標本の腫瘍の量は、Ｈ＆Ｅ染色によって評価すると、ほぼ８０〜９０％であった。組織片を、チオシアン酸ナトリウムを用い、３７℃で一晩かけて脱パラフィン処理し、６０℃で一晩プロテイナーゼＫで処理した。ＲＮａｓｅ Ａ処理によって全ＲＮＡを除去した後、ゲノムＤＮＡ（ｇＤＮＡ）を、ＭａｓｔｅｒＰｕｒｅ ＤＮＡ精製キット（Ｅｐｉｃｅｎｔｒｅ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ、シカゴ、ＩＬ）を用いて抽出した。ｇＤＮＡの品質（Ａ_２６０／Ａ_２８０）および量を、Ｎａｎｏｄｒｏｐによって評価し、ａＣＧＨを受けるために、すべてのｇＤＮＡが、Ａ_２６０／Ａ_２８０≧１．６を有することが必要であった。

（標的とされた全ゲノムａＣＧＨ）
ＤＮＡフラグメントの塊の大きさが４００〜８００ｂｐに達するまで、高分子量ＤＮＡを有する標本（ＤＮＡ＞８００ｂｐの大きさを有する塊）を９５℃で熱フラグメント化した。性別を合わせた正常な男性および女性のｇＤＮＡ（Ｐｒｏｍｅｇａ、マディソン、ＷＩ）を、参照ＤＮＡとして働かせるために、同様に熱フラグメント化した。試験ＤＮＡおよび参照ＤＮＡ（１μｇ）を、それぞれ、ランダムプライマーと、製造業者に推奨されるようにＫｌｅｎｏｗフラグメント（オリゴアレイのためのＣＧＨ標識キット、Ｅｎｚｏ Ｌｉｆｅｓｃｉｅｎｃｅｓ、ファーミングデル、ＮＹ）を用い、それぞれシアニン５−ｄＵＴＰおよびシアニン３−ｄＵＴＰで異なった様式で標識した。組み込まれていない標識されたヌクレオチドを濾過によって除去し（Ｕｌｔｒａｃｅｌ−３０Ｋ膜フィルター、Ｍｉｌｌｉｐｏｒｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ、ビレリカ、ＭＡ）、ＤＮＡを得て、標識効率をＮａｎｏｄｒｏｐによって決定した。標識後、ハイブリダイゼーションに進むために、最低で２μｇの出力ＤＮＡが必要であった。ほぼ同量の標識された試験ＤＮＡと参照ＤＮＡを合わせ、特注設計した標的したオリゴヌクレオチドアレイに、４×４４Ｋフォーマットでハイブリダイズした（Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ、サンタクララ、ＣＡ）。このアレイは、平均解像度４１．５Ｋｂで、２〜２８Ｍｂの大きさ範囲のゲノムの１０１領域を表す二重の１７，３４８種の特徴を含んでおり、３０１の特徴は、再現性評価で５倍を表し、二重での３，１００の特徴は、平均解像度１Ｍｂで全ゲノムを表す（表３）。ハイブリダイゼーションを６５℃で４０時間行い、製造業者の推奨に従って洗浄し、その後、Ｆｅａｔｕｒｅ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎソフトウエアを用い、Ａｇｉｌｅｎｔ ＤＮＡマイクロアレイスキャナでスキャンした（バージョン１０．７．３．１、Ａｇｉｌｅｎｔ）。生データのファイルは、ＧＥＯに蓄積された（ワールドワイドウェブでｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｇｅｏで入手可能）。Ｎｅｘｕｓ Ｃｏｐｙ Ｎｕｍｂｅｒ ６．１ソフトウエア（Ｂｉｏｄｉｓｃｏｖｅｒｙ Ｉｎｃ．、ホーソン、ＣＡ）を使用し、アレイハイブリダイゼーションの品質（Ｑ−スコア）、ｌｏｇ比プロファイルの視覚化および異常の検出を評価した。分析は、Ｒａｎｋ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎアルゴリズムと、二重のプローブを組み合わせて行い、重要度５×１０^−１０で適用され、最小のプローブ長さ８に適用された。アレイ品質の指標であるＱスコアは、０．０２〜０．３５の範囲である。増加／減少の平均ｌｏｇ_２比±０．１５で、ＣＮＡについてアレイを評価した。すべてのゲノムの座標は、ＮＣＢＩ Ｂｕｉｌｄ ３７／ｈｇ１９アセンブリに従い、既知の正常なコピー数の変異体（ＣＮＶ）が、ゲノム改変体のデータベースを用いて特定された（ｐｒｏｊｅｃｔｓ．ｔｃａｇ．ｃａのワールドワイドウェブで入手可能）。検出されるゲノム改変に基づき、それぞれの標本が、以下に記載する改訂されたａＣＧＨに基づく分類アルゴリズムに従って、盲検の様式で、４種類の主要な腎臓腫瘍サブタイプ（ｃｃＲＣＣ、ｐＲＣＣ、ｃｈｒＲＣＣ、ＯＣ）のいずれかに割り当てられた。低いレベルのＣＮＡを有する約１４の代表的な標本（平均ｌｏｇ_２比が±０．１５〜±０．２５）について、全ゲノム２４４Ｋアレイ（Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）を再び行い、ゲノムの変化を確認した。２４４ＫアレイのためのａＣＧＨ方法は、ハイブリダイゼーションを、製造業者によって推奨される２４時間の代わりに４０時間行う以外は、本質的に、標的化したアレイと同じであった。

ＦＩＳＨ分析
ａＣＧＨによって良性および分類することができないと分類されたＯＣ標本の４つの微細な試験片について、Ｐａｒａｆｆｉｎ Ｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔキット１（Ａｂｂｏｔｔ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ、デスプレーンズ、ＩＬ）を用い、製造業者の指示に従ってＦＩＳＨを行った。前処理の後、スライドを７２℃で５分間変性させ、ＣＮＤ１ ｂｒｅａｋ−ａｐａｒｔプローブ（１１ｑ１３遺伝子座での転座を決定するため）またはコピー数プローブ１７ｑ１２（１７ｑの増加を評価するため）を用い、３７℃で一晩ハイブリダイズした。ハイブリダイゼーション後の線状を、０．３％ ＮＰ−４０／２×ＳＳＣ溶液を用い、７２℃で２分間行った。スライドをＤＡＰＩで対比染色し、視覚化し、他の箇所で記載するようにスコアを付けた［３２］。最低で２００個の核にスコアを付け、ＣＣＮＤ１再編成を評価した。再編成についてネガティブであった標本において、６００個までの核にスコアを付け、ネガティブであることを確認した。再編成について細胞にポジティブであるとスコアを付けるためのカットオフ値は、２つの正常な腎臓ＦＦＰＥ標本から得たスコアから誘導された。

定量的なＱＰＣＲ分析
１７ｑアームにおける２つの異なる遺伝子座について選択されるコピー数のアッセイプライマー／プローブ（ＫＬＨＬ１１およびＡＢＣＡ８に対してマッピング）を用い、Ｔａｑｍａｎに基づくＱＰＣＲコピー数のアッセイ（Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ、Ｆｏｓｔｅｒ Ｃｉｔｙ、ＣＡ）を、ＳｔｅｐＯｎｅＰｌｕｓ Ｒｅａｌ Ｔｉｍｅ ＰＣＲ Ｓｙｓｔｅｍを用いて行った。簡単にいうと、ウェルあたり５ｎｇのＤＮＡを、１３ｑでの遺伝子座（Ｈｓ０３８４５７７７＿ｃｎ）およびコントロールとしえｔＲＡＧ２を用い、遺伝子あたり、ＤＮＡあたり２個ずつ増幅させた。ΔΔＣＴ方法は、２つの独立したＭＦ参照ＤＮＡ希釈物についてのコントロール遺伝子の平均を用いて計算され、次いで、平均が計算された。比率が１．２０を超える標本は、増加についてポジティブであると考えられ、０．８以下は、減少についてポジティブであると考えられた。

結果
悪性ＲＣＣのサブタイプのための診断マーカーを特定するためのＴＣＧＡデータの分析
腎皮質新生物を分類するためのａＣＧＨに基づく決定木のアルゴリズムを開発するために、合計で６２９例の悪性ＲＣＣ標本（４８９例のｃｃＲＣＣ、７５例のｐＲＣＣおよび６５例のｃｈｒＲＣＣ）を含むＴＣＧＡから公共で入手可能な全ゲノムコピー数のプロフィールを考慮した。６２９例の標本全部のレベル３のコピー数の（セグメント化された）データを、盲検の様式でＮｅｘｕｓ ６．１にロードした。大きさが３００ｋｂ未満のＣＮＡをフィルタリングする。この大きさ範囲のＣＮＶは豊富に存在するからである。増加／減少についての平均ｌｏｇ_２比が±０．１５以上であるセグメントは、所与のＣＮＡについてポジティブであると考えられた。ｃｃＲＣＣは、最も優勢なＲＣＣサブタイプであり、ＶＨＬの減少を特徴とするため、このサンプルを、最初に、ＶＨＬ（３ｐ２５遺伝子座、１０．１〜１０．２Ｍｂ）減少の有無について、２つの主要な群に分けた。ＴＣＧＡデータセットの６２９例のサンプルの中で、４５０例は、ＶＨＬの減少を示した（図２）。残りの１７９サンプルを、２番目に多く、ｃｃＲＣＣでみられる潜在的に特異的な領域である５ｑｔｅｒの増加（１６９〜１８１Ｍｂ）について試験した。次の工程は、サンプルを、ｃｈｒ１７ステイタスに従って、ＶＨＬの減少または５ｑｔｅｒの増加を示す（６８／１７９）副分類に分けることであった。ｃｈｒ１７の減少は、ｃｈｒＲＣＣで優勢であることが報告されており、ｃｈｒ１７（もっと多くは１７ｑ）の増加は、ｐＲＣＣで多いためである。ＶＨＬが減少した群において、２８例は、１７ｑの増加を示し、一方、１６例は、ｃｈｒ１７の減少を示した。５ｑｔｅｒが増加したサンプルにおいて、３例は、１７ｑの増加を示し、一方、４２例は、ｃｈｒ１７の減少を示した。ＶＨＬの減少または５ｑｔｅｒの増加を伴う標本を、検出され、ｃｈｒ１７が改変されていない場合には予備的にｃｃＲＣＣと、１７ｑの増加が存在する場合にはｐＲＣＣと、ｃｈｒ１７の減少がみられる場合にはｃｈｒＲＣＣと分類した。ＶＨＬの減少および５ｑｔｅｒの増加によって、ＴＧＧＡデータセットの８２％の最初の分類が導かれた。大部分のＴＣＧＡサンプルについて予備的な細分類の後、６２９サンプルすべての組織学的分類を盲検で行い、それぞれのサブタイプのためのさらなる診断マーカーを特定した。ＴＧＧＡデータセット内のそれぞれのサブタイプにおける相対的な特異性および存在量に基づき、以下のマーカーを特定した。ｃｃＲＣＣのために８ｐの減少（１〜２７Ｍｂ）；ｐＲＣＣのためにｃｈｒ７、１２、１６ｐおよび２０ｑの増加；ｃｈｒＲＣＣサブタイプのためにｃｈｒ２、６および１０の減少、ｃｃＲＣＣを他の２つのサブタイプから区別するためのｃｈｒ３の増加。全体的に、公開された文献およびＴＣＧＡデータセットから、３種類の主要な悪性ＲＣＣサブタイプ、例えば、ｃｃＲＣＣ、ｐＲＣＣおよびｃｈｒＲＣＣの分子診断のために、１３の診断マーカーを得た（ＶＨＬ遺伝子の減少（３ｐ２５、１０．１〜１０．２Ｍｂ）、８ｐ（１〜２７Ｍｂ）、ｃｈｒ２、６、１０および１７；５ｑｔｅｒの増加（１６９〜１８１Ｍｂ）、ｃｈｒ３、７、１２、１６ｐ、１７ｑおよび２０ｑ）。

腎臓腫瘍の細分類のための分類アルゴリズムの開発
良性ＯＣサブタイプのための診断マーカーは、公開された文献（ｃｈｒ１の減少）および以前のＦＩＳＨ試験から誘導された。４種類の主要な腎臓腫瘍サブタイプに属する（３ｐ２１の減少）［３２］。１２２種類のｅｘ ｖｉｖｏコア生検の１０例のＯＣ標本を用いた以前のＦＩＳＨ試験から、３ｐ２１遺伝子座の減少があり、ＶＨＬ遺伝子の減少がないことは、ＯＣサブタイプを示唆していた［３２］。ＴＧＧＡデータセットによって特定されたマーカーを一緒に考慮し、上述の４種類の主要な腎臓腫瘍を分類するために、合計で１５の診断マーカーを得た。（ａＣＧＨデータに基づき）決定木で使用されるこれらの１５のＣＮＡを呼び出す基準を表１２に与える。ＴＣＧＡデータセットで与えられるＣＮＡに従って、予備的な決定木を図２に示すようにＴＣＧＡ組織学データを盲検で利用して改訂し、この決定木を、サブタイプの分類に最適な感度および特異性を達成するように洗練させた。ＣＮＡに基づいて腎臓腫瘍標本を分類するために用いられる最終的な決定木アルゴリズムの模式図を図３に与える。ＶＨＬの減少（ｃｈｒ３：１０．１〜１０．２Ｍｂ）は、２つの主要なサブグループの標本を階層化するための主なノードとして機能した。ｃｈｒ１７での改変は、さらなる分類のための第２のモードとして機能した。さらなるマーカーの有無に依存して、サンプルを、ｃｃＲＣＣ／ｐＲＣＣ／ｃｈｒＲＣＣとして最終的な分類に割り当てた。ＶＨＬの減少がないサブグループにおいて、５ｑｔｅｒの増加（１７１〜１８１Ｍｂ）は、さらなる階層化のための第２のノードとして機能した。標本を分類するために用いられる次の主なマーカーは、ｃｃＲＣＣサブタイプからｐＲＣＣおよびｃｈｒＲＣＣについて、ｃｈｒ３の増加であった。１つ以上のさらなるｐＲＣＣ／ｃｈｒＲＣＣマーカーを、このサブグループ内の最終的な分類に割り当てる必要がある。ＶＨＬの減少または５ｑｔｅｒの増加がない標本について、ｐＲＣＣサブタイプの主要なマーカーである１６ｐおよび１７ｑの増加についてスクリーニングした。次の工程は、ｃｈｒＲＣＣマーカーのためのサンプルを試験することによって、ｃｈｒＲＣＣの診断を完了させることであった。次いで、サンプルについて、ｃｃＲＣＣ分類のための最終的なｃｃＲＣＣマーカーである８ｐの減少（１〜２７Ｍｂ）について分析した。１つ以上のｐＲＣＣに関連するＣＮＡと、ＯＣマーカー（ｃｈｒ１の減少）の重複する発生に起因して、この時点でのｐＲＣＣ診断は、１つ以上のｐＲＣＣマーカーを有し、ｃｈｒ１の減少を有さないサンプルを染色することを含んでいた。ｃｈｒ１の減少または３ｐ２１（４５〜５１Ｍｂ）の減少は、ＯＣサブタイプの分類のための決定木の第１のノードとして機能した。上述のいずれかのサブタイプと一致しない他の異常が検出される場合、その標本は、分類することができないに分けられる。異常がないこと（既知の正常なコピー数の変異体［ＣＮＶ］を除く）が全ゲノム全体で検出された場合、その標本は、良性に分類される。

標的となったａＣＧＨによって得られるＣＮＡの証明
１９１例の標本の中で、４例は、アレイの品質が悪く、再抽出されたＤＮＡを用い、これら４つの標本について標的としたａＣＧＨを繰り返した。すべての１９１標本について標的としたａＣＧＨによって検出されるゲノム異常を、１５の診断マーカーについて、表１２に列挙した基準あたり、ポジティブまたはネガティブに割り当てた（データは示さない）。１５のＣＮＡマーカーについて得られた標的としたａＣＧＨのデータを、所与のＣＮＡについてスコアを付け、平均ｌｏｇ_２比が０．１５〜０．２５のものは「低」であると示され、０．２５を超えるものは、「はい（Ｙｅｓ）」として列挙され、０．１５未満のものは、「いいえ（Ｎｏ）」と表に示される。低レベルの異常を確認するために、１４の代表的な標本由来のｇＤＮＡ（１つ以上の低レベルのＣＮＡを有する）について、全ゲノム２４４Ｋ ａＣＧＨを行った。これらの１４標本は、１５のゲノムマーカーに、３４の低レベルのＣＮＡを有していた。これらの低レベルの異常の３１／３４（９１％）が、同様に全ゲノムａＣＧＨによって決定され（データは示さず）、従って、ほんどの低レベルの異常を確認している。これに対する例外は、２つの標本（ＣＧＩ−０１５およびＣＧＩ−０２９）の場合に起こり、低レベルの１７ｑアームの増加が、単一の異常性として検出された。全ゲノムａＣＧＨが、ゲノム中に他の改変を示した標本において、低レベルの１７ｑの増加を確認したが、単一の改変として発生するときは、同じことを確認することができなかった。２つの標本（ＣＧＩ−０１５およびＣＧＩ−０２９）について、さらなる確認のために、ＦＩＳＨ（１７ｑ１２遺伝子座に対するプローブマッピングを用いる）アッセイを行った。低レベルの１７ｑの増加は、同様にＦＩＳＨによって検証することができなかった。低レベルの全ａｐ無１７ｑの増加を検証するための最終的な手法として、標本に対し、１７ｑ１２（ＫＬＨＬ１１）および１７ｑ２４．２（ＡＢＣＡ８）遺伝子座でのプローブを用いてＱＰＣＲを行った。ＱＰＣＲは、これらの標本において全アーム１７ｑの増加を確認することができず、このことは、低レベルの１７ｑの増加が、標本内で単一の異常として検出される場合は、アレイのアーチファクトと考えるべきであることを示唆している。全コホートにおいて、３つの標本（ＣＧＩ−００６、−０１５および−０２９）は、単一の異常性として低レベルの１７ｑの増加を示した。

（悪性ＲＣＣのサブタイプ分類のための決定木の検証）
決定木のアルゴリズム（図３に示される）を用い、ａＣＧＨサブタイプ分類（ｃｃＲＣＣ、ｐＲＣＣ、ｃｈｒＲＣＣ、ＯＣ、良性または分類することができない）を、１５のゲノムマーカーの有無に基づき、盲検の様式で１９１標本それぞれに割り当てた。独立した病理医によって、組織学的データを盲検で再び見直した（データは示さない）。重要なことに、全コホートの元々の組織学および再び見直した組織学は、すべてのａＣＧＨに基づく決定木の分類を行うまではわからなかった。

１９１標本の中で、６３標本は、元々組織学的にｃｃＲＣＣに分類され、５７標本はｐＲＣＣと、３５標本はｃｈｒＲＣＣと、３６標本はＯＣと分類された。再び見直すと、（１）元々の組織学でｃｈｒＲＣＣであり、再び見直すと良性に変わったＣＧＩ−０６４、および（２）元々はｐＲＣＣに割り当てられたが、再び見直すと、「乳頭状の特徴を有する膨大細胞がん」に分類されたＣＧＩ−１１０の２つの標本を除き、すべての組織学が一致する。これら両方の標本の盲検による決定木の分類は、良性であったことは注目すべきである。アッセイの特異性および感度を計算する目的のために、これら２つの標本を除外し、６３例のｃｃＲＣＣ、５６例のｐＲＣＣ、３４例のｃｈｒＲＣＣおよび３６例のＯＣを含む１８９標本の最終的に分析可能なコホートを残した。

ｃｃＲＣＣ標本のａＣＧＨ細分類：決定木のアルゴリズム（図３）は、６３のｃｃＲＣＣ標本のうち、５８を正確に分類することができ、表１３に示されるように、このサブタイプの感度９０％を得た。５つの誤って分類された標本の中で、２つは、ｐＲＣＣと分類され、１つは良性と分類され、１つは分類することができないと分類され、１つはＯＣと分類された。この良性の標本（ＣＧＩ−１２０）は、ゲノム全体でコピー数の変化を示さなかった。ＯＣと誤って分類された標本（ＣＧＩ−１１５）は、３ｐ２１遺伝子座（４５〜５１Ｍｂ）での減少を示し、３ｐ２５（ＶＨＬ、１０．１〜１０．２Ｍｂ）遺伝子座に変化はなかった。切除した標本のｅｘ ｖｉｖｏ針生検を用いる以前のＦＩＳＨ試験において、３ｐ２１の減少があり、３ｐ２５の減少がないことは、２０％（２／１０）のＯＣで確認されており、このことは、３ｐ２１の減少（ＶＨＬの減少がないこと）が、ＯＣのマーカーであることを示唆している［３２］。この変化を、ＯＣサブタイプの異常を分類するために決定木のアルゴリズムに組み込んだ。ｐＲＣＣであると誤って分類された２つの標本（ＣＧＩ−０５１およびＣＧＩ−１９０）の中で、組織学を再び見直すと、壊死および棒状体の特徴を有するｃｃＲＣＣであると示された。分類することができない標本（ＣＧＩ−１３７）は、組織学的に再び見直すと「明細胞乳頭状ＲＣＣ」に変わった。ａＣＧＨアッセイによるｃｃＲＣＣの検出の特異性は、９７％であった。

ｐＲＣＣ標本のａＣＧＨ細分類：以下の５つのゲノムマーカーの１つ以上、例えば、ｃｈｒ７、ｃｈｒ１２、１６ｐ、１７ｑおよび２０ｑの増加を、ｐＲＣＣ分類のための決定木のアルゴリズムに使用した（図３）。５６標本のうち５１が、ａＣＧＨによってｐＲＣＣと検出され、感度９１％が得られた。ａＣＧＨによって誤って分類された５つの標本の中で、２つの標本（ＣＧＩ−０３９およびＣＧＩ−０８１）は、このサブタイプの確立されたマーカーではないＣＮＡを示した。従って、これら２つの標本は、これらのゲノム変化の重要度がわからないため、分類できないに割り当てられた。残った３つの標本（ＣＧＩ−０９２、ＣＧＩ−１２９およびＣＧＩ−１５０）は、ｃｃＲＣＣサブタイプおよびｐＲＣＣサブタイプの両方のマーカーを有していた。ｃｃＲＣＣが、このアルゴリズムの主な決定点であったため、これらの標本は、ｃｃＲＣＣと誤って分類された。このアルゴリズムは、９７％の特異性でｐＲＣＣ標本を分類した。

ｃｈｒＲＣＣ標本のａＣＧＨ細分類：３４のｃｈｒＲＣＣ標本の中で、決定木は、３３標本の主要のサブタイプを正確に診断することができ、感度９７％が導かれた。幅広いモノソミーが存在しないこと、低レベルのｃｈｒ１２の増加が存在することにより、１つのｃｈｒＲＣＣ標本（ＣＧＩ−０３７）がｐＲＣＣと誤って分類された。この腎臓腫瘍のサブタイプは、特異性１００％で決定木のアルゴリズムによって診断された。全体的に、決定木（図３）は、悪性ＲＣＣのサブタイプの分類を効果的に行った。

良性／ＯＣのサブタイプ分類のための決定木の検証
ＯＣサブタイプについて大量のサブセットを入手することができないため、ＯＣ検出のためのマーカーは、限定的な公開されている報告から誘導された［７、２０、３３］。ＴＣＧＡデータセットを用いて開発された元々の決定木において（データは示さない）、ｐＲＣＣマーカーのいずれかの増加（ｃｈｒ１の状態は考慮しない）の基準を用い、最終的なｐＲＣＣの細分類を行った後、ＯＣ分類を行った。ＯＣサブタイプに属する３６標本の中で、１２標本が、ｃｈｒ１の減少を示し、他のサブタイプのゲノムマーカーが存在しないため、元々の決定木によってＯＣと分類されたが、感度は悪かった（１２／３６、３３％）。非盲検による組織学によって、元々の決定木によってｐＲＣＣと誤って分類された９のＯＣ標本のうち５は、ｐＲＣＣマーカーと共にｃｈｒ１の減少を有していた（ＣＧＩ−００７、−００９、−０１４、−０２３および−０３１）。この基準を、「ｃｈｒ７、１２、１６ｐ、１７ｑおよび２０ｑのいずれか画像化し、ｃｈｒ１の減少がない」という最終的なｐＲＣＣ検出に広げることによって、これら５つの標本すべてを正しく分類することができた。この小さな変化が、元々の決定木（図１）になされ、改訂された図３に示される決定木を構築し、この決定木は、１７／３６（４７％）のＯＣ標本を正しく分類することができた。１９の誤って分類された標本の中で、２つは、悪性ＲＣＣサブタイプであると分類され（１−ｃｃＲＣＣおよび１−ｐＲＣＣ）、そのうちの１つは、ＶＨＬを含む３ｐの減少を示し、１４は、ａＣＧＨによって完全なゲノムを示したため、良性であると分類され、２つは、改訂された決定木によって使用される１５のＣＮＡ以外の異常を示したため、分類することができないとされた。

ＯＣのサブセットは、１１ｑ１３（ＣＣＮＤ１）遺伝子座に再編成を有すると文献に報告され、これは、ａＣＧＨによって評価することができないゲノム改変であった［２５、２６］。非盲検の組織学によって、ａＣＧＨによって誤って分類された１７のＯＣ標本（１４が良性であり、３が分類することができない）について、ＣＣＮＤ１再編成をＦＩＳＨアッセイによって評価し、これらの良性標本が、このＯＣ特異的な再編成を有しているかどうかを決定した。実際に、１７標本のうち、１０は、ＦＩＳＨアッセイによってこの改変を示すことがわかった。図５は、ＣＣＮＤ１再編成を示す代表的な標本を示す。

これらを合わせると、３６標本のうち、２７（１７がａＣＧＨによるもの、１０がＦＩＳＨによるもの）が、このサブタイプを正確に検出し、感度７５％が得られた。この決定木によるＯＣ診断の特異性は、９９％であった。全体的に、この決定木のアルゴリズム、１８９標本のうち１６９の腫瘍サブタイプを正確に割り当てることができ、全体的な診断の正確さ８９％を得た。

考察
分子アッセイは、種々のがんのための診断および予後診断に関する情報を得るための使用が増えつつある。腎臓がんにおいて、腎臓新生物の診断および分類は、新しい腫瘍サブタイプの出現および小径腎腫瘍の検出の増加により複雑になりつつあり、腎臓腫瘤のサンプリングでは、組織学による診断について、損傷した十分な組織が得られる。ＲＣＣにおいて、針生検に基づく診断は、臨床による決定で価値が高いことがわかり、特に、手術の候補として良くない患者にとって価値が高いことがわかった。現在、針生検の約１５〜２５％が、組織学によって診断できないと報告されており、このような場合には、最終的な診断に達するために繰り返し生検を行う［３４］。組織学に基づく診断は、ある腫瘍ではわずらわしいことが多く（例えば、「分類されない」ＲＣＣ）、絶対的な分子診断は、適切な処置を考え出すのに有益であろう。ＦＩＳＨ、粘液組織化学、遺伝子発現プロファイリングおよびｍｉＲＮＡプロファイリングを含む多くの分子方法が、現在、腎臓腫瘍診断の領域で補助アッセイとしての使用について評価されている［４、７、９、３５］。現在の研究において、新規のコピー数に基づくアルゴリズムが開発され（公開された文献、ＴＣＧＡデータベースおよび以前のＦＩＳＨ試験を用い）、４種類の主要な腎臓腫瘍サブタイプ（ｃｃＲＣＣ、ｐＲＣＣ、ｃｈｒＲＣＣおよびＯＣ）に属する１９１例の手術により切除されたＦＦＰＥ標本の大きなコホートを用いたサブタイプ分類のために評価された。標的としたａＣＧＨによって得られるＣＮＡは、１つを除き、全ゲノムａＣＧＨから得られるＣＮＡに匹敵していた。低レベルの１７ｑの増加が、単一の異常性として起こったときは、全ゲノムａＣＧＨまたはＦＩＳＨのいずれによっても確認することができないため、アレイのアーチファクトのようである。従って、低レベルの１７ｑの増加を単一のＣＮＡとして有する３つの標本（ＣＧＩ−００６、−０１５および−０２９）は、ａＣＧＨによって良性であるとされた。決定木に基づく分類をすべての標本について盲検の様式で行った後、この組織学的データを盲検でａＣＧＨの結果と比較した。盲検の組織学によって、ＯＣで起こる複雑なゲノム変化は大部分が不明であるという事実のため、ＯＣ検出の効率を高めるためにおよび小さな変化が決定木に導入された。また、ＯＣについて広範囲の文献またはｉｎ ｓｉｌｉｃｏデータセットがないため、比較的小さな存在量のサブタイプは、このサブタイプについてうまく分類されなかった。一般的に、この決定木は、良性ＯＣサブタイプと比較して、悪性ＲＣＣを決定するときに優れていることがわかった。このことは、一部には、悪性サブタイプが、ＯＣより多くの数のゲノム改変を示し、正しい階層化が容易であるという事実を反映していた。ＣＣＮＤ１−ｂｒｅａｋ ａｐａｒｔ ＦＩＳＨアッセイを含めると、ＯＣ検出が、ａＣＨＧ単独では４７％から、ＦＩＳＨと組み合わせると７５％まで顕著に増加した。全体的に、この決定木は、この試験で使用された腎臓腫瘍の８９％の最終的な分類を与えることができた。

この試験のいくつかの欠点は、このアルゴリズムが、まれな腎臓腫瘍サブタイプ、例えば、血管筋脂肪腫、腎集合管種、Ｘｐ１１転座ＲＣＣおよび低グレードのがん細胞新生物；突然変異、エピジェネティックな変化および１１ｑ１３の再編成以外の染色体転座を検出するように設計されていないことである。これらのまれな新生物の診断を検証するには、これらのサブタイプのもっと大きなコホートを用いた独立した試験が必要である。コピー数の変化に加え、これらを含む突然変異およびエピジェネティックな変化を有する腫瘍は、診断の感度をさらに上げることができた［３６、３７］。次世代シーケンシングアッセイの出現により、１つのアッセイにおいてコピー数、突然変異およびメチル化の変化を組み合わせ、腎臓がんについて最大限に改善された診断を得ることが実現可能である。

参考文献
１．Ｖｏｌｐｅ Ａ、Ｐａｎｚａｒｅｌｌａ Ｔ、Ｒｅｎｄｏｎ ＲＡら、Ｔｈｅ ｎａｔｕｒａｌ ｈｉｓｔｏｒｙ ｏｆ ｉｎｃｉｄｅｎｔａｌｌｙ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｓｍａｌｌ ｒｅｎａｌ ｍａｓｓｅｓ（偶発的に検出された小径腎腫瘍の自然史）。Ｃａｎｃｅｒ（がん）２００４；１００（４）：７３８−４５。
２．Ｋａｒａｋｉｅｗｉｃｚ ＰＩ、Ｈｕｔｔｅｒｅｒ ＧＣ、Ｔｒｉｎｈ ＱＤら。Ｕｎｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ：ａｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ８５ ｃａｓｅｓ（分類されなかった腎細胞がん：８５症例の分析）。ＢＪＵ Ｉｎｔ(ＢＬＪインターナショナル)２００７；１００（４）：８０２−８。
３．Ｌｏｐｅｚ−Ｂｅｌｔｒａｎ Ａ、Ｃａｒｒａｓｃｏ ＪＣ、Ｃｈｅｎｇ Ｌら、２００９ ｕｐｄａｔｅ ｏｎ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ ｔｕｍｏｒｓ ｉｎ ａｄｕｌｔｓ（成人の腎臓上皮細胞の分類の２００９年アップデート版）。Ｉｎｔ Ｊ Ｕｒｏｌ（泌尿器学ジャーナル）日本泌尿器科学会会誌２００９；１６（５）：４３２−４３。
４．Ｆｕｒｇｅ ＫＡ、Ｌｕｃａｓ ＫＡ、Ｔａｋａｈａｓｈｉ Ｍら、Ｒｏｂｕｓｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｄａｔａ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｃｙｔｏｇｅｎｅｔｉｃ ｐｒｏｆｉｌｅｓ（遺伝子発現データおよび予測された細胞遺伝学的プロフィールに基づく腎細胞がんのロバスト分類）。Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）２００４；６４（１２）：４１１７−２１。
５． Ｋｕｒｏｄａ Ｎ、Ｔａｎａｋａ Ａ、Ｏｈｅ Ｃ、Ｎａｇａｓｈｉｍａ Ｙ。Ｒｅｃｅｎｔ ａｄｖａｎｃｅｓ ｏｆ ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ ｆｏｒ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｔｕｍｏｒｓ（腎臓腫瘍の診断のための免疫組織化学の最近の進歩）。Ｐａｔｈｏｌ Ｉｎｔ ２０１３；６３（８）：３８１−９０。
６．Ｂａｒｏｃａｓ ＤＡ、Ｍａｔｈｅｗ Ｓ、ＤｅｌＰｉｚｚｏ ＪＪら。Ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｓｕｂ−ｔｙｐｉｎｇ ｂｙ ｈｉｓｔｏｐａｔｈｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｉｎ ｓｉｔｕ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ ｏｎ ａ ｎｅｅｄｌｅ−ｂｉｏｐｓｙ ｓｐｅｃｉｍｅｎ（針生検標本に対する組織学およびｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーションによる腎細胞がんサブタイプ分類）。ＢＪＵ Ｉｎｔ（ＢＬＪインターナショナル）２００７；９９（２）：２９０−５。
７．Ｓａｎｊｍｙａｔａｖ Ｊ、Ｓｃｈｕｂｅｒｔ Ｊ、Ｊｕｎｋｅｒ Ｋ。Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｂｙ ＣＧＨ，ｍｕｌｔｉｃｏｌｏｒ−ＦＩＳＨ ａｎｄ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｃｙｔｏｇｅｎｉｃ ｂａｎｄｉｎｇ ａｎａｌｙｓｉｓ（ＣＧＨ、多色ＦＩＳＨおよび従来の細胞遺伝学的バンド分析による腎細胞がんの比較研究）。Ｏｎｃｏｌ Ｒｅｐ（腫瘍学レポート）２００５；１４（５）：１１８３−７。
８．Ｗｉｌｈｅｌｍ Ｍ、Ｖｅｌｔｍａｎ ＪＡ、Ｏｌｓｈｅｎ ＡＢら。Ａｒｒａｙ−ｂａｓｅｄ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｎｃｅｒ（腎臓細胞がんの鑑別診断のためのアレイによる比較ゲノムハイブリダイゼーション）。Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）２００２；６２（４）：９５７−６０。
９．Ｓｐｅｃｔｏｒ Ｙ、Ｆｒｉｄｍａｎ Ｅ、Ｒｏｓｅｎｗａｌｄ Ｓら。Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｍｉｃｒｏＲＮＡ−ｂａｓｅｄ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ａｓｓａｙ ｆｏｒ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ（腎細胞がんの分類のためのｍｉｃｒｏＲＮＡに基づく診断アッセイの開発および検証）。Ｍｏｌ Ｏｎｃｏｌ（分子腫瘍学）２０１３；７（３）：７３２−８。
１０．Ｈａｇｅｎｋｏｒｄ ＪＭ、Ｇａｔａｌｉｃａ Ｚ、Ｊｏｎａｓｃｈ Ｅ、Ｍｏｎｚｏｎ ＦＡ。Ｃｌｉｎｉｃａｌ ｇｅｎｏｍｉｃｓ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ ｔｕｍｏｒｓ（腎臓上皮腫瘍の臨床遺伝学）。Ｃａｎｃｅｒ ｇｅｎｅｔｉｃｓ（がん遺伝学）２０１１；２０４（６）：２８５−９７。
１１．Ｍｏｃｈ Ｈ、Ｐｒｅｓｔｉ ＪＣ、Ｊｒ．、Ｓａｕｔｅｒ Ｇら。Ｇｅｎｅｔｉｃ ａｂｅｒｒａｔｉｏｎｓ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｂｙ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ ａｒｅ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｏｕｔｃｏｍｅ ｉｎ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ（腎細胞がんの臨床的転帰に関係がある比較ゲノムハイブリダイゼーションによって検出される遺伝子異常）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）１９９６；５６（１）：２７−３０。
１２．Ｒｅｕｔｚｅｌ Ｄ、Ｍｅｎｄｅ Ｍ、Ｎａｕｍａｎｎ Ｓら。Ｇｅｎｏｍｉｃ ｉｍｂａｌａｎｃｅｓ ｉｎ ６１ ｒｅｎａｌ ｃａｎｃｅｒｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｐｒｏｘｉｍａｌ ｔｕｂｕｌｕｓ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｂｙ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ（比較ゲノムハイブリダイゼーションによって検出される近接する尿細管に由来する６１例の腎臓がんにおけるゲノム不均衡）。Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ Ｃｅｌｌ Ｇｅｎｅｔ（細胞遺伝学と細胞遺伝子学）２００１；９３（３−４）：２２１−７。
１３．Ｋｌａｔｔｅ Ｔ、Ｒａｏ ＰＮ、ｄｅ Ｍａｒｔｉｎｏ Ｍら。Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔｉｃ ｐｒｏｆｉｌｅ ｐｒｅｄｉｃｔｓ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｃｌｅａｒ ｃｅｌｌ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ（細胞遺伝学的プロフィールは、腎明細胞がん患者の予後を予測する）。Ｊ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｏｎｃｏｌ（臨床腫瘍学ジャーナル）２００９；２７（５）：７４６−５３。
１４．Ａｒａｉ Ｅ、Ｕｓｈｉｊｉｍａ Ｓ、Ｔｓｕｄａ Ｈら。Ｇｅｎｅｔｉｃ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｏｆ ｃｌｅａｒ ｃｅｌｌ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｒｒａｙ−ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ：ｉｔｓ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＤＮＡ ｍｅｔｈｙｌａｔｉｏｎ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐａｔｉｅｎｔ ｏｕｔｃｏｍｅ（アレイ−比較ゲノムハイブリダイゼーションに基づく腎明細胞がんの遺伝子クラスタリング：ＤＮＡメチル化改変および患者の転帰との関係）Ｃｌｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）２００８；１４（１７）：５５３１−９。
１５．Ｂｅｌｅｕｔ Ｍ、Ｚｉｍｍｅｒｍａｎｎ Ｐ、Ｂａｕｄｉｓ Ｍら。Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ ｔｈｒｅｅ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｕｂｇｒｏｕｐｓ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐａｔｉｅｎｔ ｏｕｔｃｏｍｅ（統合型ゲノムワイド発現プロファイリングは、異なる患者転帰を有する３種類の別個の腎細胞がん分子サブグループを特定する）。ＢＭＣ Ｃａｎｃｅｒ（ＢＭＣがん）２０１２；１２（１）：３１０。
１６．Ｂｕｇｅｒｔ Ｐ、Ｇａｕｌ Ｃ、Ｗｅｂｅｒ Ｋら。Ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｇｅｎｅｔｉｃ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｉｎ ｃｈｒｏｍｏｐｈｏｂｅ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ（嫌色素性腎細胞がんにおける診断重要度の特異的な遺伝子変化）。Ｌａｂ Ｉｎｖｅｓｔ（ラボラトリーインベスティゲーション）１９９７；７６（２）：２０３−８。
１７．Ｃｈｅｎ Ｍ、Ｙｅ Ｙ、Ｙａｎｇ Ｈら。Ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍａｌ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｕｓｉｎｇ ｈｉｇｈ−ｄｅｎｓｉｔｙ ｓｉｎｇｌｅ ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ ａｒｒａｙｓ（高密度一本鎖ヌクレオチド多型アレイを用いた、腎細胞がんにおける染色体改変のゲノムワイドプロファイリング）Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（国際がんジャーナル）２００９；１２５（１０）：２３４２−８。
１８．Ｊｈａｎｇ ＪＳ、Ｎａｒａｙａｎ Ｇ、Ｍｕｒｔｙ ＶＶ、Ｍａｎｓｕｋｈａｎｉ ＭＭ。Ｒｅｎａｌ ｏｎｃｏｃｙｔｏｍａｓ ｗｉｔｈ １１ｑ１３ ｒｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｓ：Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔｉｃ，ｍｏｌｅｃｕｌａｒ，ａｎｄ ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｃｙｃｌｉｎ Ｄ１（１１ｑ１３再編成を伴う腎臓オンコサイトーマ：サイクリンＤ１の細胞遺伝学、分子および免疫組織化学的分析）。Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ ａｎｄ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がん遺伝学と細胞遺伝学）２００４；１４９（２）：１１４−９。
１９．Ｊｉａｎｇ Ｆ、Ｒｉｃｈｔｅｒ Ｊ、Ｓｃｈｒａｍｌ Ｐら。Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍａｌ ｉｍｂａｌａｎｃｅｓ ｉｎ ｐａｐｉｌｌａｒｙ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ：ｇｅｎｅｔｉｃ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｈｉｓｔｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｕｂｔｙｐｅｓ（乳頭状腎細胞がんにおける染色体不均衡：組織学的サブタイプ間の遺伝子差）。Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（米国臨床病理学ジャーナル）１９９８；１５３（５）：１４６７−７３。
２０．Ｋｒｉｌｌ−Ｂｕｒｇｅｒ ＪＭ、Ｌｙｏｎｓ ＭＡ、Ｋｅｌｌｙ ＬＡら。Ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｎｅｏｐｌａｓｍｓ ｃｏｎｔａｉｎ ｓｈａｒｅｄ ｔｕｍｏｒ ｔｙｐｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｏｐｙ ｎｕｍｂｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ（腎臓細胞新生物は、腫瘍型に特異的なコピー数の変異を含む）。Ａｍ Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（米国臨床病理学ジャーナル）２０１２；１８０（６）：２４２７−３９。
２１．Ｎａｇａｏ Ｋ、Ｙａｍａｇｕｃｈｉ Ｓ、Ｍａｔｓｕｙａｍａ Ｈら。Ａｌｌｅｌｉｃ ｌｏｓｓ ｏｆ ３ｐ２５ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎｓ ｏｆ ５ｑ２２．３ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ ｑ２３．２ ｍａｙ ａｆｆｅｃｔ ｔｈｅ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ（５ｑ２２．３からおおよそｑ２３．２の改変に関係する３ｐ２５の対立遺伝子の減少は、従来の腎細胞がんの予後診断に影響を与え得る）。Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がんの遺伝学と細胞遺伝学）２００５；１６０（１）：４３−８。
２２．Ｐａｗｌｏｗｓｋｉ Ｒ、Ｍｕｈｌ ＳＭ、Ｓｕｌｓｅｒ Ｔら。Ｌｏｓｓ ｏｆ ＰＢＲＭ１ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ（ＰＢＲＭ１発現の減少は、腎細胞がんの進行と関係がある）。Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ（国際がんジャーナル）２０１２。
２３．Ｔｏｍａ ＭＩ、Ｇｒｏｓｓｅｒ Ｍ、Ｈｅｒｒ Ａら。Ｌｏｓｓ ｏｆ ｈｅｔｅｒｏｚｙｇｏｓｉｔｙ ａｎｄ ｃｏｐｙ ｎｕｍｂｅｒ ａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙ ｉｎ ｃｌｅａｒ ｃｅｌｌ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｄｉｓｃｏｖｅｒｅｄ ｂｙ ｈｉｇｈ−ｄｅｎｓｉｔｙ ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ １０Ｋ ｓｉｎｇｌｅ ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ ｍａｐｐｉｎｇ ａｒｒａｙ（高密度アフィメトリクス１０Ｋ一本鎖ヌクレオチド多型マッピングアレイによって発見された、腎明細胞がんにおけるヘテロ接合度およびコピー数の異常の減少）。Ｎｅｏｐｌａｓｉａ（新生物）２００８；１０（７）：６３４−４２。
２４．Ｄｏｎｄｅｔｉ ＶＲ、Ｗｕｂｂｅｎｈｏｒｓｔ Ｂ、Ｌａｌ Ｐら。Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ａｎａｌｙｓｅｓ ｏｆ ｓｐｏｒａｄｉｃ ｃｌｅａｒ ｃｅｌｌ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｄｅｆｉｎｅ ｄｉｓｅａｓｅ ｓｕｂｔｙｐｅｓ ａｎｄ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｎｅｗ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｔａｒｇｅｔｓ（散発性腎明細胞がんの統合型ゲノム分析が、疾患のサブタイプおよび潜在的な新しい治療標的を明らかにする）。Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ（がん研究）２０１２；７２（１）：１１２−２１。
２５．Ｓｕｋｏｖ ＷＲ、Ｋｅｔｔｅｒｌｉｎｇ ＲＰ、Ｌａｇｅｒ ＤＪら。ＣＣＮＤ１ ｒｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｓ ａｎｄ ｃｙｃｌｉｎ Ｄ１ ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｒｅｎａｌ ｏｎｃｏｃｙｔｏｍａｓ：ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ｃｌｉｎｉｃｏｐａｔｈｏｌｏｇｉｃ ｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄ ｕｔｉｌｉｔｙ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｃｈｒｏｍｏｐｈｏｂｅ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ（腎臓オンコサイトーマにおけるＣＣＮＤ１の再編成およびサイクリンＤ１の過剰発現：嫌色素性腎細胞がんからの分化の頻度、臨床病理学的特徴および有用性）。Ｈｕｍａｎ Ｐａｔｈｏｌ（ヒト病理学）２００９；４０（９）：１２９６−３０３。
２６．Ｚａｎｓｓｅｎ Ｓ、Ｇｕｎａｗａｎ Ｂ、Ｆｕｚｅｓｉ Ｌ、Ｗａｒｂｕｒｔｏｎ Ｄ、Ｓｃｈｏｎ ＥＡ。Ｒｅｎａｌ ｏｎｃｏｃｙｔｏｍａｓ ｗｉｔｈ ｒｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｓ ｉｎｖｏｌｖｉｎｇ １１ｑ１３ ｃｏｎｔａｉｎ ｂｒｅａｋｐｏｉｎｔｓ ｎｅａｒ ＣＣＮＤ１（１１ｑ１３を含む再編成を伴う腎臓オンコサイトーマは、ＣＣＮＤ１付近に切断点が存在する）。Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がんの遺伝学と細胞遺伝学）２００４；１４９（２）：１２０−４。
２７．Ｂｅｒｏｕｄ Ｃ、Ｆｏｕｒｎｅｔ ＪＣ、Ｊｅａｎｐｉｅｒｒｅ Ｃら。Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｏｆ ａｌｌｅｌｉｃ ｉｍｂａｌａｎｃｅ ｏｆ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ １４ ｗｉｔｈ ａｄｖｅｒｓｅ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｉｎ １４８ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ（染色体１４の対立遺伝子不均衡と、１４８例の腎細胞がんにおける有害な予後パラメータとの相関関係）。Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）１９９６；１７（４）：２１５−２４。
２８．Ｓｃｈｕｌｌｅｒｕｓ Ｄ、Ｈｅｒｂｅｒｓ Ｊ、Ｃｈｕｄｅｋ Ｊ、Ｋａｎａｍａｒｕ Ｈ、Ｋｏｖａｃｓ Ｇ。Ｌｏｓｓ ｏｆ ｈｅｔｅｒｏｚｙｇｏｓｉｔｙ ａｔ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ ８ｐ，９ｐ，ａｎｄ １４ｑ ｉｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｓｔａｇｅ ａｎｄ ｇｒａｄｅ ｏｆ ｎｏｎ−ｐａｐｉｌｌａｒｙ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ（染色体８ｐ、９ｐおよび１４ｑのヘテロ接合度の減少は、非乳頭状腎細胞がんのステージおよびグレードと関係がある）。Ｊ Ｐａｔｈｏｌ（病理学ジャーナル）１９９７；１８３（２）：１５１−５。
２９．Ｖｉｅｉｒａ Ｊ、Ｈｅｎｒｉｑｕｅ Ｒ、Ｒｉｂｅｉｒｏ ＦＲら。Ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｋｉｄｎｅｙ ｔｕｍｏｒｓ ｂｙ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｎｅ ｎｅｅｄｌｅ ａｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｂｉｏｐｓｉｅｓ（微細な針吸引生検の比較ゲノムハイブリダイゼーションによる、腎臓腫瘍の鑑別診断の実行可能性）。Ｇｅｎｅｓ Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ Ｃａｎｃｅｒ（遺伝子、染色体、がん）２０１０；４９（１０）：９３５−４７。
３０．Ｉｑｂａｌ ＭＡ、Ａｋｈｔａｒ Ｍ、Ａｌ Ｄａｙｅｌ Ｆ、Ｕｌｍｅｒ Ｃ、Ｐａｔｅｒｓｏｎ ＭＣ。Ｕｓｅ ｏｆ ＦＩＳＨ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｓｕｂｔｙｐｅｓ（腎細胞がんサブタイプの診断のためのＦＩＳＨ分析の使用）。Ａｎｎ Ｓａｕｄｉ Ｍｅｄ（アナルズサウジメディシン）１９９９；１９（６）：４９５−５００。
３１．Ｒｅｃｅｖｅｕｒ ＡＯ、Ｃｏｕｔｕｒｉｅｒ Ｊ、Ｍｏｌｉｎｉｅ Ｖら。Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍａｌ ａｂｎｏｒｍａｌｉｔｉｅｓ ｉｎ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ ｂｙ ｉｎｔｅｒｐｈａｓｅ ｆｏｕｒ−ｃｏｌｏｒ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｉｎ ｓｉｔｕ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ（相間４色蛍光ｉｎ ｓｉｔｕ ハイブリダイゼーションによる、腎細胞がんにおける定量的な染色体異常の特性決定）。Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔ（がんの遺伝学と細胞遺伝学）２００５；１５８（２）：１１０−８。
３２．Ｇｏｗｒｉｓｈａｎｋａｒ Ｂ、Ｃａｈｉｌｌ Ｌ、Ａｒｎｄｔ ＡＥら。Ｓｕｂｔｙｐｉｎｇ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｃｏｒｔｉｃａｌ ｎｅｏｐｌａｓｍｓ ｉｎ ｆｉｎｅ ｎｅｅｄｌｅ ａｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｂｉｏｐｓｉｅｓ ｕｓｉｎｇ ａ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｔｒｅｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｅｎｏｍｉｃ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎｓ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｂｙ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｉｎ ｓｉｔｕ ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ（蛍光ｉｎ ｓｉｔｕ ハイブリダイゼーションによって検出されたゲノム改変に基づく決定木を用いた、微細な針吸引生検における腎皮質新生物の細分類）。ＢＪＵ Ｉｎｔ(ＢＬＪインターナショナル)２０１４。
３３．Ｙｕｓｅｎｋｏ ＭＶ、Ｋｕｉｐｅｒ ＲＰ、Ｂｏｅｔｈｅ Ｔら。Ｈｉｇｈ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ＤＮＡ ｃｏｐｙ ｎｕｍｂｅｒ ａｎｄ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｅｓ ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈ ｃｈｒｏｍｏｐｈｏｂｅ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ ａｎｄ ｒｅｎａｌ ｏｎｃｏｃｙｔｏｍａｓ（高解像度のＤＮＡコピー数および遺伝子発現の分析は、嫌色素性腎細胞がんと腎臓オンコサイトーマを識別する）。ＢＭＣ Ｃａｎｃｅｒ（ＢＭＣがん）２００９；９：１５２。
３４．Ｓａｍｐｌａｓｋｉ ＭＫ、Ｚｈｏｕ Ｍ、Ｌａｎｅ ＢＲ、Ｈｅｒｔｓ Ｂ、Ｃａｍｐｂｅｌｌ ＳＣ。Ｒｅｎａｌ ｍａｓｓ ｓａｍｐｌｉｎｇ：ａｎ ｅｎｌｉｇｈｔｅｎｅｄ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ（腎臓腫瘤サンプリング：革新的な考え方）。Ｉｎｔ Ｊ Ｕｒｏｌ（泌尿器学ジャーナル）２０１１；１８（１）：５−１９。
３５．Ｓｋｉｎｎｉｄｅｒ ＢＦ、Ａｍｉｎ ＭＢ。Ａｎ ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｃａｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｒｅｎａｌ ｔｕｍｏｒｓ（腎臓腫瘍の鑑別診断のための免疫組織化学的アプローチ）。Ｓｅｍｉｎ Ｄｉａｇｎ Ｐａｔｈｏｌ（診断病理学）２００５；２２（１）：５１−６８。
３６．Ｃｒｅｉｇｈｔｏｎ ＣＪら。Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｌｅａｒ ｃｅｌｌ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ（腎明細胞がんの包括的な分子特性決定）。Ｎａｔｕｒｅ（ネイチャー）２０１３；４９９（７４５６）：４３−９。
３７．Ｓａｔｏ Ｙ、Ｙｏｓｈｉｚａｔｏ Ｔ、Ｓｈｉｒａｉｓｈｉ Ｙら。Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｃｌｅａｒ−ｃｅｌｌ ｒｅｎａｌ ｃｅｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ（明細胞腎細胞がんの一体化された分子分析）Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔ（ネイチャージェネティクス）２０１３；４５（８）：８６０−７。

本出願は、２０１３年２月１５日に出願された米国仮出願第６１，７６５，６７８号の利益を請求し、その全体が本明細書に参考として組み込まれる。

本明細書で述べられるすべての刊行物および特許は、本発明に関連する当業者の技術レベルの指標である。すべての刊行物および特許明細書は、それぞれの個々の刊行物または特許明細書が、具体的に、かつ個々に、参考として組み込まれることを示すのと同程度まで、本明細書に参考として組み込まれる。

理解を明確にする目的で、上の発明を説明および実施例によってある程度詳細に記載してきたが、特定の変化および改変は、添付の特許請求の範囲内で実施し得ることが明らかであろう。

Claims (35)

1. 腎皮質新生物を診断する方法であって、前記方法は、
   （ａ）ヒト個人から得られたサンプル由来の遺伝物質を分析し、図３および／または表１２に示される染色体異常の存在または非存在を決定するステップと、
   （ｂ）図３に示される決定木を用い、サンプル中の腎皮質新生物のサブタイプを分類するステップとを含む、方法。
2. １つ以上の前記染色体異常の存在または非存在が、表１２に示される基準を用いて決定される、請求項１に記載の方法。
3. 前記工程（ａ）が、
   （ｉ）マイクロアレイを供給することであって、前記マイクロアレイは、基板に整列した別個のゲノム領域に対応する複数の核酸分子を有する基板を含み、それぞれの核酸分子は、前記サンプル中に存在する材料に独立してハイブリダイズすることができ、基板に整列したゲノム領域は、その改変が、前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の診断または予後診断に相関関係がある領域であることと、
   （ｉｉ）前記遺伝物質またはその一部を標識することと、
   （ｉｉｉ）標識された遺伝物質またはその一部と、前記基板に整列したゲノム領域とをハイブリダイズすることとを含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記分析することが、標的とされたアレイ比較ゲノムハイブリダイゼーション（アレイＣＧＨ）または全ゲノムアレイＣＧＨを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記遺伝物質を分析することが、前記ゲノム領域に対する前記標識された遺伝物質のハイブリダイゼーションパターンを分析し、前記サンプルに由来する前記遺伝物質の改変の存在を検出することを含む、請求項３または４に記載の方法。
6. 少なくとも１つの前記別個のゲノム領域が、１ｐ３６．３２−ｐ３６．３３、１ｐ３５．２−ｐ３６．１１、１ｐ３２．３−ｐ３３、１ｐ２１．３−ｐ２２．２、１ｑ２１．１−ｑ２３．１、１ｑ２５．３−ｑ３１．２、１ｑ３２．１−ｑ３２．３、１ｑ４１、１ｑ４２．２、２ｐ２５．１、２ｐ２３．３−ｐ２４．１、２ｐ２２．１−ｐ２２．２、２ｑ１４．２−ｑ１４．３、２ｑ２２．１−ｑ２２．３、２ｑ３４−ｑ３５、２ｑ３７．３、３ｐ２５．１−ｐ２６．１、３ｐ２１．２−ｐ２１．３１、３ｐ１３−ｐ１４．２、３ｑ１３．３３−ｑ２１．２、３ｑ２６．２−ｑ２６．３１、３ｑ２６．３２−ｑ２６．３３、３ｑ２８−ｑ２９、４ｐ１６．２−ｐ１６．３、４ｐ１２−ｐ１４、４ｑ２８．１−ｑ２８．３、４ｑ３４．１−ｑ３５．２、５ｐ１５．３３、５ｐ１５．３１−ｐ１５．１、５ｐ１３．３−ｐ１３．１、５ｑ１１．２、５ｑ１４．１−ｑ１４．３、５ｑ２１．２−ｑ２２．１、５ｑ２３．１−ｑ２３．２、５ｑ３５．１−ｑ３５．３、６ｐ２３−ｐ２５．２、６ｐ２２．３、６ｐ２１．３１−ｐ２２．１、６ｑ１４．２−ｑ１６．１、６ｑ１６．３ｑ−２１、６ｑ２４．３−ｑ２５．３、７ｐ２２．３−ｐ２１．３、７ｐ２１．２−ｐ２１．３、７ｐ１４．３−ｐ１５．２、７ｐ１１．２−ｐ１２．１、７ｑ１１．２２−ｑ２１．１１、７ｑ３１．３１−ｑ３１．２、７ｑ３６．１−ｑ３６．２、８ｐ２３．２−ｐ２３．３、８ｐ２１．２−ｐ２２、８ｐ１１．２１−ｐ１２、８ｑ１３．３−ｑ２１．１３、８ｑ２２．１−ｑ２２．３、８ｑ２４．１３−ｑ２４．２１、９ｐ２４．２−ｐ２４．１、９ｐ２１．２−ｐ２１．３、９ｐ１３．２−ｐ２１．１、９ｑ２１．３１−ｑ２１．３３、９ｑ３３．２−ｑ３３．３、１０ｐ１３−ｐ１５．３、１０ｑ２３．２−ｑ２３．３１、１０ｑ２５．１−ｑ２５．３、１１ｐ１５．３−ｐ１５．４、１１ｐ１２、１１ｑ１３、１１ｑ１４．１−ｑ１４．２、１１ｑ２２．３−ｑ２３．３、１２ｐ１２．３−ｐ１３．３１、１２ｑ１３．２−ｑ１４．１、１２ｑ２４．２１−ｑ２４．３１、１３ｑ１１−ｑ１２．２、１３ｑ１３．３、１３ｑ１４．１１−ｑ１４．３、１３ｑ２１．２−ｑ２２．１、１３ｑ３２．３−ｑ３４、１４ｑ１１．２、１４ｑ２３．１−ｑ２３．３、１４ｑ３２．１３−ｑ３２．３３、１５ｑ２３−ｑ２４．１、１５ｑ２５．２−ｑ２６．１、１６ｐ１３．１２−ｐ１３．３、１６ｐ１２．２−ｐ１２．３、１６ｑ２１−ｑ２３．３、１７ｐ１３．１−ｐ１３．３、１７ｐ１１．２−ｐ１２、１７ｑ１２−ｑ２１．３１、１７ｑ２５．１−ｑ２５．３、１８ｐ１１．３１−ｐ１１．３２、１８ｑ１１．２、１８ｑ２１．１−ｑ２３、１９ｐ１３．３、１９ｑ１３．３２−ｑ１３．４１、２０ｐ１２．１−ｐ１２．３、２０ｑ１３．２−ｑ１３．３３、２１ｑ２２．１３−ｑ２２．３、２２ｑ１１．１−ｑ１２．１、２２ｑ１３．２−ｑ１３．３２、Ｘｐ１１．２２−ｐ１１．２３、Ｘｑ１３．２−ｑ１３．３、Ｘｑ２１．３３−ｑ２２．１およびＹｐ１１．１−ｐ１１．２からなる群から選択される、請求項３〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記複数の核酸分子が、請求項６に示される別個のゲノム領域の少なくとも１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２５、３０またはすべてに対応する核酸分子を含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記複数の核酸分子が、請求項６に示される別個のゲノム領域の１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２５、３０またはすべてに対応する核酸分子から本質的になるか、またはこれらからなる、請求項６に記載の方法。
9. 前記複数の核酸分子が、表３に示される別個のゲノム領域に対応する核酸分子を含むか、これらから本質的になるか、またはこれらからなる、請求項３〜８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記サブタイプが、腎明細胞がん（ｃｃＲＣＣ）、乳頭状腎細胞がん（ｐＲＣＣ）および嫌色素性腎細胞がん（ｃｈｒＲＣＣ）、オンコサイトーマ（ＯＣ）、分類することができない新生物および良性からなる群から選択される、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記サブタイプが、腎明細胞がん（ｃｃＲＣＣ）、乳頭状腎細胞がん（ｐＲＣＣ）および嫌色素性腎細胞がん（ｃｈｒＲＣＣ）、オンコサイトーマ（ＯＣ）、分類することができない新生物および良性である、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記異常が、ＶＨＬ遺伝子の減少、ｃｈｒ２の減少、１７ｑの増加、ｃｈｒ７の増加、ｃｈｒ１２の増加、１６ｐの増加、２０ｑの増加、５ｑｔｅｒの増加、ｃｈｒ３の増加、ｃｈｒ６の減少、ｃｈｒ１０の減少、ｃｈｒ１７の減少、８ｐの減少、ｃｈｒ１の部分的または完全な減少および３ｐ２１．２−２１．３１の減少を含む、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記分析することが、アレイＣＧＨを含み、前記方法が、遺伝物質を分析し、次いで、ＣＣＮＤ１（１１ｑ１３）遺伝子座での再編成の存在または非存在を決定することをさらに含み、ＣＣＮＤ１再編成の存在は、ＯＣの指標である、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記分析することが、次世代シーケンシングを含む、請求項１、２および１０〜１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記方法が、遺伝物質を分析し、次いで、ＣＣＮＤ１（１１ｑ１３）遺伝子座での再編成の存在または非存在を決定することをさらに含み、ＣＣＮＤ１再編成の存在は、ＯＣの指標である、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記サンプルが、小径腎腫瘍を有すると以前に診断されたヒト個人由来である、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
17. 前記サンプルが小径腎腫瘍を含む、請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
18. 前記サンプルが、凍結切除サンプル、針生検サンプルおよび新鮮切除サンプルからなる群から選択される、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記工程（ａ）における遺伝物質の分析において、または前記工程（ｂ）におけるサブタイプの分類において、または前記工程（ａ）および前記工程（ｂ）の両方において、コンピュータが使用される、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
20. 前記決定木が、コンピュータソフトウエアで具現化される、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
21. ゲノム異常の検出に適したマイクロアレイと、図３に示される決定木とを含み、前記異常が、ＶＨＬ遺伝子の減少、ｃｈｒ２の減少、１７ｑの増加、ｃｈｒ７の増加、ｃｈｒ１２の増加、１６ｐの増加、２０ｑの増加、５ｑｔｅｒの増加、ｃｈｒ３の増加、ｃｈｒ６の減少、ｃｈｒ１０の減少、ｃｈｒ１７の減少、８ｐの減少、ｃｈｒ１の部分的または完全な減少および３ｐ２１．２−２１．３１の減少を含むか、これらから本質的になるか、またはこれらからなる、キット。
22. 前記決定木が、印刷された材料またはコンピュータによって読み取り可能な形態である、請求項２１に記載のキット。
23. 前記決定木が、コンピュータソフトウエアで具現化される、請求項２１または２２に記載のキット。
24. １つ以上の染色体異常の存在または非存在を決定するための表１２に示される基準をさらに含み、前記基準は、印刷された材料に示されるか、コンピュータによって読み取り可能な形態で示されるか、またはコンピュータソフトウエアで具現化される、請求項２１〜２３のいずれか一項に記載のキット。
25. 前記キットを用いてゲノム異常を検出するための指示をさらに含み、前記指示は、印刷された材料に示されるか、コンピュータによって読み取り可能な形態で示されるか、またはコンピュータソフトウエアで具現化される、請求項２４に記載のキット。
26. ヒト個人由来の遺伝物質を含むサンプルにおいて腎皮質新生物のサブタイプを分類するための指示をさらに含む、請求項２１〜２５のいずれか一項に記載のキット。
27. 前記サブタイプは、腎明細胞がん（ｃｃＲＣＣ）、乳頭状腎細胞がん（ｐＲＣＣ）および嫌色素性腎細胞がん（ｃｈｒＲＣＣ）、オンコサイトーマ（ＯＣ）、分類することができない新生物および良性を含むか、これらから本質的になるか、またはこれらからなる、請求項２６に記載のキット。
28. 前記マイクロアレイは、別個のゲノム領域に対応する複数の核酸分子を含み、少なくとも１つの別個のゲノム領域は、１ｐ３６．３２−ｐ３６．３３、１ｐ３５．２−ｐ３６．１１、１ｐ３２．３−ｐ３３、１ｐ２１．３−ｐ２２．２、１ｑ２１．１−ｑ２３．１、１ｑ２５．３−ｑ３１．２、１ｑ３２．１−ｑ３２．３、１ｑ４１、１ｑ４２．２、２ｐ２５．１、２ｐ２３．３−ｐ２４．１、２ｐ２２．１−ｐ２２．２、２ｑ１４．２−ｑ１４．３、２ｑ２２．１−ｑ２２．３、２ｑ３４−ｑ３５、２ｑ３７．３、３ｐ２５．１−ｐ２６．１、３ｐ２１．２−ｐ２１．３１、３ｐ１３−ｐ１４．２、３ｑ１３．３３−ｑ２１．２、３ｑ２６．２−ｑ２６．３１、３ｑ２６．３２−ｑ２６．３３、３ｑ２８−ｑ２９、４ｐ１６．２−ｐ１６．３、４ｐ１２−ｐ１４、４ｑ２８．１−ｑ２８．３、４ｑ３４．１−ｑ３５．２、５ｐ１５．３３、５ｐ１５．３１−ｐ１５．１、５ｐ１３．３−ｐ１３．１、５ｑ１１．２、５ｑ１４．１−ｑ１４．３、５ｑ２１．２−ｑ２２．１ ５ｑ２３．１−ｑ２３．２、５ｑ３５．１−ｑ３５．３、６ｐ２３−ｐ２５．２、６ｐ２２．３、６ｐ２１．３１−ｐ２２．１、６ｑ１４．２−ｑ１６．１、６ｑ１６．３ｑ−２１、６ｑ２４．３−ｑ２５．３、７ｐ２２．３−ｐ２１．３、７ｐ２１．２−ｐ２１．３、７ｐ１４．３−ｐ１５．２、７ｐ１１．２−ｐ１２．１、７ｑ１１．２２−ｑ２１．１１、７ｑ３１．３１−ｑ３１．２、７ｑ３６．１−ｑ３６．２、８ｐ２３．２−ｐ２３．３、８ｐ２１．２−ｐ２２、８ｐ１１．２１−ｐ１２、８ｑ１３．３−ｑ２１．１３、８ｑ２２．１−ｑ２２．３、８ｑ２４．１３−ｑ２４．２１、９ｐ２４．２−ｐ２４．１、９ｐ２１．２−ｐ２１．３、９ｐ１３．２−ｐ２１．１、９ｑ２１．３１−ｑ２１．３３、９ｑ３３．２−ｑ３３．３、１０ｐ１３−ｐ１５．３、１０ｑ２３．２−ｑ２３．３１、１０ｑ２５．１−ｑ２５．３、１１ｐ１５．３−ｐ１５．４、１１ｐ１２、１１ｑ１３、１１ｑ１４．１−ｑ１４．２、１１ｑ２２．３−ｑ２３．３、１２ｐ１２．３−ｐ１３．３１、１２ｑ１３．２−ｑ１４．１、１２ｑ２４．２１−ｑ２４．３１、１３ｑ１１−ｑ１２．２、１３ｑ１３．３、１３ｑ１４．１１−ｑ１４．３、１３ｑ２１．２−ｑ２２．１、１３ｑ３２．３−ｑ３４、１４ｑ１１．２、１４ｑ２３．１−ｑ２３．３、１４ｑ３２．１３−ｑ３２．３３、１５ｑ２３−ｑ２４．１、１５ｑ２５．２−ｑ２６．１、１６ｐ１３．１２−ｐ１３．３、１６ｐ１２．２−ｐ１２．３、１６ｑ２１−ｑ２３．３、１７ｐ１３．１−ｐ１３．３、１７ｐ１１．２−ｐ１２、１７ｑ１２−ｑ２１．３１、１７ｑ２５．１−ｑ２５．３、１８ｐ１１．３１−ｐ１１．３２、１８ｑ１１．２、１８ｑ２１．１−ｑ２３、１９ｐ１３．３、１９ｑ１３．３２−ｑ１３．４１、２０ｐ１２．１−ｐ１２．３、２０ｑ１３．２−ｑ１３．３３、２１ｑ２２．１３−ｑ２２．３、２２ｑ１１．１−ｑ１２．１、２２ｑ１３．２−ｑ１３．３２、Ｘｐ１１．２２−ｐ１１．２３、Ｘｑ１３．２−ｑ１３．３、Ｘｑ２１．３３−ｑ２２．１およびＹｐ１１．１−ｐ１１．２からなる群から選択される、請求項２１〜２７のいずれか一項に記載のキット。
29. 前記複数の核酸分子が、請求項２６に示される別個のゲノム領域の少なくとも１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２５、３０またはすべてに対応する核酸分子を含む、請求項２８に記載のキット。
30. 前記複数の核酸分子が、請求項２６に示される別個のゲノム領域の１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２５、３０またはすべてに対応する核酸分子から本質的になるか、またはこれらからなる、請求項２８に記載のキット。
31. 前記マイクロアレイは、別個のゲノム領域に対応する複数の核酸分子を含み、複数の核酸分子は、表３に示される別個のゲノム領域に対応する核酸分子を含むか、またはこれらから本質的になるか、またはこれらからなる、請求項２１〜３０のいずれか一項に記載のキット。
32. サンプルに存在する前立腺腫瘍、腎臓腫瘍または膀胱腫瘍の疾患の種類を決定するための、または疾患の進行を予測するためのマイクロアレイであって、前記マイクロアレイが、基板に整列した別個のゲノム領域に対応する複数の核酸分子を有する基板を含み、少なくとも１つの前記別個のゲノム領域の改変が、前記の１つ以上の種類の腫瘍の診断または予後診断に相関関係があり、前記少なくとも１つの別個のゲノム領域は、表３〜８の少なくとも１つに示される別個のゲノム領域からなる群から選択される、マイクロアレイ。
33. 少なくとも１つの前記別個のゲノム領域が、１ｐ３６．３２−ｐ３６．３３、１ｐ３５．２−ｐ３６．１１、１ｐ３２．３−ｐ３３、１ｐ２１．３−ｐ２２．２、１ｑ２１．１−ｑ２３．１、１ｑ２５．３−ｑ３１．２、１ｑ３２．１−ｑ３２．３、１ｑ４１、１ｑ４２．２、２ｐ２５．１、２ｐ２３．３−ｐ２４．１、２ｐ２２．１−ｐ２２．２、２ｑ１４．２−ｑ１４．３、２ｑ２２．１−ｑ２２．３、２ｑ３４−ｑ３５、２ｑ３７．３、３ｐ２５．１−ｐ２６．１、３ｐ２１．２−ｐ２１．３１、３ｐ１３−ｐ１４．２、３ｑ１３．３３−ｑ２１．２、３ｑ２６．２−ｑ２６．３１、３ｑ２６．３２−ｑ２６．３３、３ｑ２８−ｑ２９、４ｐ１６．２−ｐ１６．３、４ｐ１２−ｐ１４、４ｑ２８．１−ｑ２８．３、４ｑ３４．１−ｑ３５．２、５ｐ１５．３３、５ｐ１５．３１−ｐ１５．１、５ｐ１３．３−ｐ１３．１、５ｑ１１．２、５ｑ１４．１−ｑ１４．３、５ｑ２１．２−ｑ２２．１、５ｑ２３．１−ｑ２３．２、５ｑ３５．１−ｑ３５．３、６ｐ２３−ｐ２５．２、６ｐ２２．３、６ｐ２１．３１−ｐ２２．１、６ｑ１４．２−ｑ１６．１、６ｑ１６．３ｑ−２１、６ｑ２４．３−ｑ２５．３、７ｐ２２．３−ｐ２１．３、７ｐ２１．２−ｐ２１．３、７ｐ１４．３−ｐ１５．２、７ｐ１１．２−ｐ１２．１、７ｑ１１．２２−ｑ２１．１１、７ｑ３１．３１−ｑ３１．２、７ｑ３６．１−ｑ３６．２、８ｐ２３．２−ｐ２３．３、８ｐ２１．２−ｐ２２、８ｐ１１．２１−ｐ１２、８ｑ１３．３−ｑ２１．１３、８ｑ２２．１−ｑ２２．３、８ｑ２４．１３−ｑ２４．２１、９ｐ２４．２−ｐ２４．１、９ｐ２１．２−ｐ２１．３、９ｐ１３．２−ｐ２１．１、９ｑ２１．３１−ｑ２１．３３、９ｑ３３．２−ｑ３３．３、１０ｐ１３−ｐ１５．３、１０ｑ２３．２−ｑ２３．３１、１０ｑ２５．１−ｑ２５．３、１１ｐ１５．３−ｐ１５．４、１１ｐ１２、１１ｑ１３、１１ｑ１４．１−ｑ１４．２、１１ｑ２２．３−ｑ２３．３、１２ｐ１２．３−ｐ１３．３１、１２ｑ１３．２−ｑ１４．１、１２ｑ２４．２１−ｑ２４．３１、１３ｑ１１−ｑ１２．２、１３ｑ１３．３、１３ｑ１４．１１−ｑ１４．３、１３ｑ２１．２−ｑ２２．１、１３ｑ３２．３−ｑ３４、１４ｑ１１．２、１４ｑ２３．１−ｑ２３．３、１４ｑ３２．１３−ｑ３２．３３、１５ｑ２３−ｑ２４．１、１５ｑ２５．２−ｑ２６．１、１６ｐ１３．１２−ｐ１３．３、１６ｐ１２．２−ｐ１２．３、１６ｑ２１−ｑ２３．３、１７ｐ１３．１−ｐ１３．３、１７ｐ１１．２−ｐ１２、１７ｑ１２−ｑ２１．３１、１７ｑ２５．１−ｑ２５．３、１８ｐ１１．３１−ｐ１１．３２、１８ｑ１１．２、１８ｑ２１．１−ｑ２３、１９ｐ１３．３、１９ｑ１３．３２−ｑ１３．４１、２０ｐ１２．１−ｐ１２．３、２０ｑ１３．２−ｑ１３．３３、２１ｑ２２．１３−ｑ２２．３、２２ｑ１１．１−ｑ１２．１、２２ｑ１３．２−ｑ１３．３２、Ｘｐ１１．２２−ｐ１１．２３、Ｘｑ１３．２−ｑ１３．３、Ｘｑ２１．３３−ｑ２２．１およびＹｐ１１．１−ｐ１１．２からなる群から選択される、請求項３２に記載のマイクロアレイ。
34. 前記複数の核酸分子が、請求項３２に示される別個のゲノム領域の少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２５、３０またはすべてに対応する核酸分子を含むか、これらから本質的になるか、またはこれらからなる、請求項３３に記載のマイクロアレイ。
35. 前記複数の核酸分子が、表３に示される別個のゲノム領域に対応する核酸分子を含むか、これらから本質的になるか、またはこれらからなる、請求項３１〜３４のいずれか一項に記載のマイクロアレイ。