JP2016514291A - 臨床判断支援のためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、マイニングされた生物医学データに基づいて可能な治療選択肢に優先順位付けするための方法およびシステムに関する。
ヒト疾患の病因および進行に関する多数の出版物が存在し、その多くは、疾患、バイオマーカー、治療法、および転帰の間の関係の情報を提供する。多くの出版物はさらに、タンパク質、代謝産物のような小分子、栄養素、薬物、輸送体、酵素、錯体、および/または経路といった様々な分子実体について論じている。加えて、プロファイリング技術において革命的な前進がなされるにつれて、新しい文献の量は絶えず増大している。そうした大量のデータがあると、研究者らが簡単に、すばやく解析を行うことが難しくなる場合もあり、臨床家が患者の個別化された治療選択肢を同定し、かつ/または判断することは難しい。
本明細書では、それに限定されないが、腫瘍および生殖細胞系列に基づくゲノムバリアントなどのバイオマーカーに基づく、可能な治療選択肢の優先順位付けのためのシステムおよび方法が記述される。本システムおよび本方法は、それによって、患者の遺伝子データに合わせた、特に患者の臨床状態、分子状態、および/または遺伝子状態に合わせた治療選択肢を同定し得る。さらに、本システムおよび本方法は、臨床知識および分子知識の抽出およびコンテキスト化に基づいて可能な治療選択肢を優先順位付けする手段を提供する。本システムは、バイオマーカー情報を収集し、かつ/またはバイオマーカー情報にアクセスし、該情報を、特定の患者症例について同定された、臨床的に使用可能な優先順位付きの選択肢へと変換する。
(a)1つまたは複数のバイオマーカーの各々についての予測ルールが、治療法への反応と関連付けられるか、治療法への耐性と関連付けられるか、それとも治療法に由来する有害作用のリスクと関連付けられるか
に基づく、段階も含む。
本方法は、患者のための治療選択肢または治療禁忌の優先順位付けを提供するために、生成されたスコアに従って同定された複数の治療法の少なくとも一部分を順序付ける段階をさらに含む。
(b)1つまたは複数のバイオマーカーの各々についての予測ルールの効果量
にさらに基づく。
(c)1つまたは複数のバイオマーカーの各々についての予測ルールが、患者の適応症において観察されたか、関連する適応症において観察されたか、それとも非関連の適応症において観察されたか
にさらに基づく。
(d)1つまたは複数のバイオマーカーの各々についての予測ルールの臨床検証レベル
にさらに基づく。
(e)予測ルールの関係するソースの信頼度
にさらに基づく。
(f)バイオマーカーの測定の信頼度
にさらに基づく。
(g)治療法が標準治療ガイドラインにおいて推奨されているかどうか
にさらに基づく。
(h)治療法の利用可能性
にさらに基づく。
(i)患者の過去の治療歴
にさらに基づく。
- 他のデータベースから抽出されたデータ、
- テキストマイニングによってテキスト文書から抽出された情報、
- 適切なアッセイからの測定データまたは処理された測定データ、
- 手入力されたデータ、
- キュレーターによるサインオフおよび/または変更。
患者の治療選択肢の優先順位付けを利用する方法およびシステムの詳細を論じる前に、本明細書で使用されるいくつかの用語を簡単に定義しておくと役立つであろう。これらの定義は、これらの用語の使用を限定するためのものではなく、むしろ、ある文脈内でのこれらの用語の使用についての追加または代替の定義を提供し得るものである。
本解決法の具体的態様を論じる前に、本明細書に記載される方法およびシステムと関連して、動作環境および関連付けられるシステム構成要素(例えばハードウェア要素)の各局面を説明することが助けとなるであろう。図1Aを参照すると、ネットワーク環境の一態様が示されている。手短に言うと、ネットワーク環境は、1つまたは複数のネットワーク104を介して、1つまたは複数のサーバ106a〜106n(一般に、サーバ106、ノード106、またはリモートマシン106とも呼ばれる)と通信する、1つもしくは複数のクライアント102a〜102n(一般に、ローカルマシン102、クライアント102、クライアントノード102、クライアントマシン102、クライアントコンピュータ102、クライアント装置102、エンドポイント102、またはエンドポイントノード102とも呼ばれる)を含む。いくつかの態様では、クライアント102は、サーバによって提供されるリソースへのアクセスを求めるクライアントノードと、他のクライアント102a〜102nのためのホストリソースへのアクセスを提供するサーバの両方として機能する容量を有する。
ヒト集団における大規模な分子レベルの測定値を生成するために利用可能な高スループット技術の急速な前進は、臨床研究における分子バイオマーカーの発見および検証への関心の高まりにつながっている。バイオマーカーは、一般に、「正常な生物学的過程、発病過程、または治療介入への薬理学的反応の指標として客観的に測定され、評価される」任意の「生物学的特性」として定義される。様々なタイプのバイオマーカーには、ゲノムバイオマーカー(例えば一塩基多様性(SNV)、コピー数多型(CNV)、挿入、欠損、遺伝子融合、多倍数性、遺伝子発現、miRNA)、プロテオームバイオマーカー(例えば、翻訳後修飾、発現)、代謝産物、電解質、生理的パラメータ(例えば血圧)、患者の年齢、患者の体重、または患者の併存疾患が含まれ得る。臨床的判断を行うためのバイオマーカーの用途はきわめて多様であり、疾患管理のための予測因子および予後因子の同定、介入への臨床的反応をモニタするための代替エンドポイント、および疾患の早期検出を含む。
患者の疾患における関連付けられる治療法の利用可能性;
バイオマーカーが反応を予測するか、耐性を予測するか、それともリスクを予測するか;
バイオマーカーが現在の患者の疾患において観察されたか否か;ならびに
コールされたバリアントの信頼度および該バリアントが疾患内で発生する程度を示すゲノムパラメータ。
参照ゲノムに対する腫瘍および生殖細胞系列に由来する配列リードのアラインメント;
生殖細胞系列および腫瘍と関連付けられるゲノムバリアントを独立して同定すること;
生殖細胞系列変異と腫瘍変異との差を評価して腫瘍特異的なバリアントを決定すること;
これらのバリアントをプロテオームにマップしてコードするバリアントを同定すること;
バリアントが以前に記載された予測バイオマーカーであり得るかどうかを確認するための、薬物反応データベース(DRDB)に対するバリアントの比較。この工程は、ユーザが、予測バイオマーカーを取り巻く現在の生物医学的知識が患者の腫瘍において同定された突然変異にどのように関連するか評価することを可能にする;
機能的影響の方法を適用することによりこれらの変異の機能的作用を評価すること。この「機能的影響のスコアリング」は、単一のタンパク質レベルおよび分子ネットワークレベルでの遺伝的変異の機能的作用を評価し、予測する;
タンパク質機能および生物学的コンテキスト、疾患機構、ならびに薬物の作用機序に関する関連する生物医学的知識の最新の完全な規準を、適応症別に集約し、統合し、照合すること;ならびに
この組み合わされた情報を、薬物または他の治療法の優先順位付けに利用すること。
いくつかの実施形態では、システムは、腫瘍・正常ペアのエキソーム・シーケンシング・データ・セットにおける腫瘍特異的な(体細胞の)非同義的一塩基バリアント(SNV)の検出のための完全に自動化されたワークフロー/パイプラインを可能にする。バリアント検出は、以下の2段階工程として行われる:(1)配列アラインメントおよび(2)バリアントコール。第1の段階は、ヒトゲノムの最新のアセンブリに対する配列リードのグローバル最適アラインメントを含む。配列リードは、いくつかの実施形態ではこの段階の前に重複除去することができる。
検出の過程において、バリアントに、対立遺伝子頻度やゲノム確率といったゲノムコールの質を反映する技術的パラメータでアノテーションが付される。これらのパラメータは、バリアントを優先順位付けするために、機能的影響のスコアリングまたは重要度のスコアリングの補足として使用することができる。これは、「ミスセンス」(アミノ酸交換を引き起こすもの)および「ナンセンス」(未成熟終止コドンを導入するもの)へのバリアントの分類も含む。
いくつかの態様では、システムは、すべての検出されたゲノムバリアントを、参照タンパク質に明確にマップし得る。これは、タンパク質中心の任意の情報、例えば、影響を受けるタンパク質の癌または適応症関連の集約された属性に基づく、ゲノムバリアントの優先順位付けを可能にする。加えて、マッピングも、ゲノムバリアントと、タンパク質の配列位置ベースの構造的機能的特徴およびアノテーションとの厳密な関連付けをサポートする。この関連付けは、まさにその突然変異の、タンパク質の一般的な生物活性/機能に及ぼす既知の影響または予測される影響を決定するのに使用され得る(「機能的影響のスコアリング」と呼ばれる)。
いくつかの実施形態では、システムは、様々な知識領域にわたる完全なヒトプロテオームについての臨床的に関連する情報を照合し、いくつかの態様では、腫瘍学に合わせて専用に調整される。すべてのタイプの癌にわたる腫瘍学全体の知識を取り込むことに加えて、例えば、システムは、解析された患者からの特定の適応症情報も使用し得る。照合された情報は、各タンパク質についてのスコアを算出するのに使用され、該スコアは、癌一般および検討中の癌タイプについてのタンパク質の重要度を直接反映する。同様の段階が他の適応症またはサブタイプについても適用され得る。本方法は、薬物の標的、疾患ドライバ、癌遺伝子、腫瘍抑制因子、および他のタイプの分子実体を含む、特定の癌または適応症に対して鍵となるタンパク質におけるゲノム突然変異の信頼できる優先順位付けを可能にする。
機能的影響のスコアリング(FIS)は、バリアントを、バリアントがタンパク質機能に及ぼす作用に基づいて優先順位付けするのに使用される。バリアントのFISは、関連付けられるタンパク質または遺伝子の、癌または適応症との関連性から独立して決定される。いくつかの態様ではタンパク質/遺伝子にグローバルに割り当てられ得る関連性スコアとは対照的に、機能的影響のスコアは、(位置および交換を含めて)タンパク質または遺伝子の特定のバリアントと一意に関連付けされ得る。同じタンパク質または遺伝子の異なるバリアントは異なる機能的影響のスコアを有し得るが、多くの実施形態では、タンパク質または遺伝子は、ただ1つの関連性スコアを有し得る。
1つの実施形態では、患者において検出された各バリアントは、まず、バイオマーカーデータをカテゴリ化する薬物反応データベース(DRDB)と比較される。いくつかの実施形態では、この比較は、患者の腫瘍エキソームにおいて検出された非同義的SNV(ミスセンス突然変異およびナンセンス突然変異)または類似したデータのマッチングだけに制限され得る。DRDBは、テキストデータマイニングおよびキュレーションによって構築され得る。
いくつかの実施形態では、薬物反応データベースは、以下の情報の一部または全部を取り込むことができ、これらの情報は、特定のバイオマーカーに付すことのできるエビデンスレベルを定義する際に使用され得る。
バリアント−異常のタイプ;
使用された薬物または治療法;
観察コンテキスト(例えば、患者(疾患、病期)またはモデルシステム);
薬物または治療法の反応性に及ぼす効果;
反応のタイプ;
効果の質;および
検証レベル。
また薬物反応データベースは、情報の一部を含む他のデータベースへのリンクとしても情報を取り込み得る。
P=(I0,V0,信頼度(V0),パーセンテージ(V0))
Bi=(Ii,Vi,Di,Ti,Si,Li)
A(P,Dk,Bi)
A(P,Dk,Bi)=妥当性(Li)*信頼度(Bi);
または
A(P,Dk,Bi)=妥当性(Li)*類似度(I0,Ii)*信頼度(Bi);
または
A(P,Dk,Bi)=妥当性(Li)*類似度(I0,Ii)*利用可能性(I0,Di)*信頼度(Bi);
または
A(P,Dk,Bi)=妥当性(Li)*利用可能性(I0,Di)*信頼度(Bi);
または
A(P,Dk,Bi)=妥当性(Li)*類似度(I0,Ii)*利用可能性(I0,Di)*信頼度(V0)*パーセンテージ(V0);
または
A(P,Dk,Bi)=妥当性(Li)*類似度(I0,Ii)*利用可能性(I0,Di)*信頼度(V0)*パーセンテージ(V0)*同一性(V0,Vi);
または
A(P,Dk,Bi)=妥当性(Li)*類似度(I0,Ii)*利用可能性(I0,Di)*信頼度(V0)*パーセンテージ(V0)*同一性(Dk,Di);
または
A(P,Dk,Bi)=妥当性(Li)*類似度(I0,Ii)*利用可能性(I0,Di)*信頼度(V0)*パーセンテージ(V0)*同一性(V0,Vi)*同一性(Dk,Di)。
ST=S0+SP
t(P,Dk)=f[S(P,Dk,反応),S(P,Dk,耐性),S(P,Dk,リスク)]
本方法を例示するために、図5に示す表1と、本セクションの最後の表2において本方法の第1の症例への適用を提示する。
PIK3CA.H1047R(すなわち、遺伝子PIK3CAによってコードされるタンパク質において、1047番目のアミノ酸がHからRに突然変異している)
pmid:上記観察/予測ルールを記述する出版物のPubMed ID。
バリアント: 患者またはモデルシステムについて報告された関連するバリアント;普通、それらのバリアントは一次であり、二次バリアントの単一事例はそのように明記する。
BMバリアント:予測ルールのバリアントが患者においてどの程度見られるかを記述する。
治療法:患者またはモデルシステムに適用された薬物または複合薬[この例では他の治療法は考察されない]。
反応タイプ:「耐性」(治療法の意図される転帰の欠如を示す);または意図される転帰(の一部)を示す「感受性」(モデルシステムの場合)もしくは「反応」(患者の場合)。
サブスコア:所与の患者に関する予測ルールについて算出されたサブスコアであり、反応タイプに割り当てられる値。割り当ては以下のように行った:
耐性:−1
反応:+1
感受性:+0.5
本方法を例示するために、図6に示す表3と、本セクションの最後の表4において本方法の第2の症例への適用を提示する。
gPIK3CA.E545K(すなわち、遺伝子PIK3CAによってコードされるタンパク質において、545番目のアミノ酸がEからKに突然変異している)
gKRAS.G12D(上記と同様)
治療法:患者またはモデルシステムに適用された薬物または複合薬[この例では他の治療法は考察されない]
バリアント:患者またはモデルシステムについて報告された関連するバリアント;普通、それらのバリアントは一次であり、二次バリアントの単一事例はそのように明記する
反応タイプ:「耐性」、または「感受性」(モデルシステムの場合)もしくは「反応」(患者の場合)
反応量:「強い」、「中程度」、または「弱い」
np:報告された転帰が観察された患者数
適応症:患者またはモデルシステムについて報告された主要な適応症
検証:患者についての「承認」もしくは「臨床」、またはモデルシステムについての「前臨床ヒト」もしくは「前臨床非ヒト」(モデルの種が不明である場合には「前臨床NA」)
BMバリアント:予測ルールのバリアントが患者においてどの程度見つかるかを記述する
wバリアント:バリアントがどの程度マッチするかについての値であり、ここでは以下のとおり:
「すべての一次SNVが見つかった」→1
「いずれかの一次SNVが見つかった」→0.8
「いずれかの二次SNVが見つかった」→0.5
「バイオマーカーSNVが見つからなかった」→0
w適応症:適応症がどの程度マッチするかについての値(患者および/または予測ルールに複数の適応症がある場合、最高値をもたらす組み合わせが選択される)であり、ここでは以下のとおり:
1.0 患者適応症におけるもの
0.8 患者適応症の一般化におけるもの
0.7 患者適応症の特殊化におけるもの
0.5 患者適応症に関連するもの
0.3 任意の癌タイプにおけるもの、患者適応症とは関連しない
0.3 未知の適応症におけるもの、患者適応症との関連は不明
w検証:予測ルールの臨床検証レベルを表す値であり、以下のとおり:
承認 1.0
臨床 0.8
前臨床ヒト 0.5
前臨床非ヒト 0.2
前臨床NA 0.2
w強さ:以下のように反応量を表す値:
強い→1
中程度→2/3
弱い→1/3
w効果:効果量を表す値であり、ここでは、pat_kとw強さの積として算出される。
Claims (22)
- 以下の段階を含む、バイオマーカー情報の解析に基づく患者の治療選択肢の優先順位付けのための方法:
患者の1つまたは複数のバイオマーカーのセットの測定結果を取得する段階、
データベースにおいて前記1つまたは複数のバイオマーカーのセットの中のいずれかと関連付けられる複数の治療法を同定する段階、
前記同定された複数の治療法の各々についてのスコアを生成する段階であって、前記スコアが、
(a)前記1つまたは複数のバイオマーカーの各々についての予測ルールが、治療法への反応と関連付けられるか、治療法への耐性と関連付けられるか、それとも治療法に由来する有害作用のリスクと関連付けられるか
に基づく、段階、および
前記患者のための治療選択肢または治療禁忌の優先順位付けを提供するために、前記生成されたスコアに従って前記同定された複数の治療法の少なくとも一部分を順序付ける段階。 - 同定された複数の治療法の各々についてのスコアを生成する段階が、生成される各スコアについて、
各バイオマーカーについてのサブスコアを生成する段階、および
前記サブスコアを集約して前記スコアを生成する段階
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 同定された複数の治療法の各々についてのスコアを生成する段階が、前記同定された複数の治療法の各々について、反応性、耐性、および/またはリスクに関連するカテゴリに対応する2つ以上の別個のスコアを生成する段階、ならびに前記2つ以上の別個のスコアを集約する段階を含む、前記請求項のいずれか1項に記載の方法。
- ユーザが治療リスク/便益選好を指定する段階を含む、方法であって、同定された複数の治療法の少なくとも一部分にスコアを付けて順序付ける段階が、前記治療リスク/便益選好に従って前記2つ以上の別個のスコアを重み付けする段階を含む、請求項3に記載の方法。
- スコアが、
(b)1つまたは複数のバイオマーカーの各々についての予測ルールの効果量
にさらに基づく、前記請求項のいずれか1項に記載の方法。 - 1つまたは複数のバイオマーカーの各々についての予測ルールの効果量が、反応もしくは耐性の尤度の尺度、ハザード比の尺度、反応もしくは耐性の尤度オッズの尺度、またはハザード比の商の尺度を含む、請求項5に記載の方法。
- 患者の適応症の識別を取得する段階をさらに含む、方法であって、スコアが、
(c)1つまたは複数のバイオマーカーの各々についての予測ルールが、患者の適応症において観察されたか、関連する適応症において観察されたか、それとも非関連の適応症において観察されたか
にさらに基づく、前記請求項のいずれか1項に記載の方法。 - スコアが、
(d)1つまたは複数のバイオマーカーの各々についての予測ルールの臨床検証レベル
にさらに基づく、前記請求項のいずれか1項に記載の方法。 - 臨床検証レベルが、承認、臨床、前臨床、推測のうちの1つである、前記請求項のいずれか1項に記載の方法。
- 同定された複数の治療法に関する1つまたは複数のバイオマーカーのセットについての予測ルールに関する情報が、1つまたは複数のキュレーションデータベースに記憶されている、前記請求項のいずれか1項に記載の方法。
- スコアが、
(e)予測ルールの関係するソースの信頼度
にさらに基づく、請求項10に記載の方法。 - スコアが、
(f)バイオマーカーの測定の信頼度
にさらに基づく、前記請求項のいずれか1項に記載の方法。 - バイオマーカーの測定の信頼度についての値が、前記バイオマーカーの検出の信頼度についての値と、患者における前記バイオマーカーの存在量を表す値とから構成される、請求項12に記載の方法。
- スコアが、
(g)治療法が標準治療ガイドラインにおいて推奨されているかどうか、
(h)前記治療法の利用可能性、
(i)患者の過去の治療歴
のうちの1つまたは複数にさらに基づく、前記請求項のいずれか1項に記載の方法。 - 患者の適応症の識別を取得する段階、および前記患者の前記適応症と関連付けられ、かつ前記患者の1つまたは複数のバイオマーカーのセットの中のいずれとも関連付けられない1つまたは複数の治療法を同定する段階、および前記適応症と関連付けられる前記同定された治療法についてのスコアを生成する段階をさらに含む、方法であって、治療選択肢または治療禁忌の優先順位付けのリストが、前記1つまたは複数のバイオマーカーのセットの中のいずれかと関連付けられる治療法と、前記適応症と関連付けられる治療法の両方を含む、前記請求項のいずれか1項に記載の方法。
- 適応症と関連付けられ、かつ患者の1つまたは複数のバイオマーカーのセットの中のいずれとも関連付けられない同定された治療法の各々についてのスコアを生成する段階が、反応、耐性、および/またはリスクに関する背景知識を抽出する段階を含む、請求項15に記載の方法。
- 治療選択肢の優先順位付けを、最上位に順序付けられる治療法のうちの1つもしくは複数を含むリストとしてユーザに出力する段階をさらに含み、かつ/または治療禁忌の優先順位付けを、最下位に順序付けられる治療法のうちの1つもしくは複数を含むリストとしてユーザに出力する段階を含む、前記請求項のいずれか1項に記載の方法。
- コンピューティング装置によって実行される解析エンジンが、患者の適応症の識別および前記患者における1つまたは複数のバイオマーカーのセットの測定結果を取得する段階;
前記解析エンジンが、治療情報データベースにおいて、前記適応症、前記患者、または前記1つもしくは複数のバイオマーカーのセットの中のいずれかと関連付けられる複数の治療法を同定する段階;
前記解析エンジンが、前記同定された複数の治療法の各々についてのスコアを生成する段階であって、前記スコアが、
前記1つまたは複数のバイオマーカーの各々についての予測ルールの臨床検証レベル;
前記1つまたは複数のバイオマーカーの各々についての予測ルールが、治療法への反応と関連付けられるか、治療法への耐性と関連付けられるか、それとも治療法に由来する有害作用のリスクと関連付けられるか;および
前記1つまたは複数のバイオマーカーの各々の測定の信頼度
に基づく、段階;ならびに
前記患者のための治療選択肢または治療禁忌の優先順位付けを提供するために、前記生成されたスコアに従って前記同定された複数の治療法の少なくとも一部分を順序付ける段階
を含む、前記請求項のいずれか1項に記載の方法。 - 請求項1〜18のいずれか1項に記載の患者の治療選択肢の優先順位付けを提供するための方法を実施するときに、優先順位付けされる治療法のスコアの生成に使用するために作成される情報を含むキュレーションデータベース(224)。
- - 他のデータベースから抽出されたデータ、
- テキストマイニングによってテキスト文書から抽出された情報、
- 適切なアッセイからの測定データまたは処理された測定データ、
- 手入力されたデータ、
- キュレーターによるサインオフおよび/または変更
のうちの1つまたは複数を含む、請求項19に記載のキュレーションデータベース。 - 請求項19または20に記載のキュレーションデータベース(224)を含む臨床判断支援装置(120)。
- データマイニングモジュール(210)を含む、請求項21に記載の臨床判断支援装置(120)。
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