JP2017209113A - 疾患診断のための分子プロファイリングの方法および組成物 - Google Patents

疾患診断のための分子プロファイリングの方法および組成物 Download PDF

Info

Publication number
JP2017209113A
JP2017209113A JP2017162367A JP2017162367A JP2017209113A JP 2017209113 A JP2017209113 A JP 2017209113A JP 2017162367 A JP2017162367 A JP 2017162367A JP 2017162367 A JP2017162367 A JP 2017162367A JP 2017209113 A JP2017209113 A JP 2017209113A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
pathway
gene expression
cell
cancer
sample
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2017162367A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6590878B2 (ja
Inventor
ジュリア シー． ケネディ
C Kennedy Giulia
ジュリア シー． ケネディ
ボニー アンダーソン
Anderson Bonnie
ボニー アンダーソン
ダリア アイ． チュドバ
I Chudova Darya
ダリア アイ． チュドバ
エリック ティー． ワン
T Wang Eric
エリック ティー． ワン
ホイ ワン
Hui Wang
ホイ ワン
モライマ ペイガン
Pagan Moraima
モライマ ペイガン
ヌスラト ラビー
Rabbee Nusrat
ヌスラト ラビー
ジョナサン アイ． ワイルド
I Wilde Jonathan
ジョナサン アイ． ワイルド
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Veracyte Inc
Original Assignee
Veracyte Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Veracyte Inc filed Critical Veracyte Inc
Publication of JP2017209113A publication Critical patent/JP2017209113A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6590878B2 publication Critical patent/JP6590878B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • C12Q1/6886—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B10/00—Other methods or instruments for diagnosis, e.g. instruments for taking a cell sample, for biopsy, for vaccination diagnosis; Sex determination; Ovulation-period determination; Throat striking implements
    • A61B10/0096—Casings for storing test samples
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B50/00—Containers, covers, furniture or holders specially adapted for surgical or diagnostic appliances or instruments, e.g. sterile covers
    • A61B50/30—Containers specially adapted for packaging, protecting, dispensing, collecting or disposing of surgical or diagnostic appliances or instruments
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
    • G01N33/57407—Specifically defined cancers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B25/00—ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B25/00—ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression
    • G16B25/10—Gene or protein expression profiling; Expression-ratio estimation or normalisation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B10/00—Other methods or instruments for diagnosis, e.g. instruments for taking a cell sample, for biopsy, for vaccination diagnosis; Sex determination; Ovulation-period determination; Throat striking implements
    • A61B10/02—Instruments for taking cell samples or for biopsy
    • A61B10/0233—Pointed or sharp biopsy instruments
    • A61B10/0283—Pointed or sharp biopsy instruments with vacuum aspiration, e.g. caused by retractable plunger or by connected syringe
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/112—Disease subtyping, staging or classification
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158—Expression markers
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/178—Oligonucleotides characterized by their use miRNA, siRNA or ncRNA

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)

Abstract

【課題】早期かつ正確な診断を行える甲状腺癌を診断する方法の提供。
【解決手段】以下の工程を含む、甲状腺癌を診断する方法。（a）遺伝子発現産物を含む生物学的試料１００を該対象から得る工程（b）生物学的試料１００の、特定のリストから選択される遺伝子に対応する一つ又は複数の遺伝子発現産物について、発現レベルを測定する工程及び（c）遺伝子発現レベルを該生物学的試料における甲状腺癌の存在と相関させることにより、該生物学的試料を癌性として同定する工程。
【選択図】図１８Ａ

Description

相互参照
本願は、2008年11月17日出願の「Methods and Compositions of Molecular Profiling for Diagnosis of Cancer」という名称の米国仮出願第61/199,585号、および2009年7月13日出願の「Methods and Compositions of Molecular Profiling for Diagnosis of Cancer」という名称の米国仮出願第61/270,812号の恩典を主張し、これらは、いずれも、参照によりその全体が本明細書に組み入れられる。
発明の背景
癌は、米国における死因の第2位であり、世界中の主要な死因のうちの一つである。現在、ほぼ2500万人が癌を有して生存しており、毎年1100万の新たな症例が診断されている。さらに、一般集団は高齢化を続けているため、癌はますます大きな問題になると考えられる。World Health Organizationは、2020年までに、世界的な癌の率が50％増加すると考えられると見積もっている。
癌の処置の成功は、早期かつ正確な診断により始まる。現在の診断法には、生検により採取された組織試料の細胞学的調査、または異常な細胞増殖の証拠のための組織および器官の画像化を含む。これらの技術は、有用であり、かつ低コストであることが判明しているが、多数の欠点を有する。第一に、癌診断のための細胞学的分析および画像化技術は、しばしば、悪性の可能性を判断するために主観的な査定を必要とする。第二に、これらの技術の使用が増加したため、確定診断をなすことができない不確定結果の数が急増した。第三に、これらのルーチンの診断法は、正確な診断の確率を求めるための精密な方法を欠く。第四に、これらの技術は、極めて初期の段階では悪性増殖を検出することができない。第五に、これらの技術は、異常な細胞増殖の基礎に関する情報を提供しない。
より新しい世代の癌処置の多くは、大いに低下した副作用を示すが、ある種の代謝経路またはシグナル伝達経路を特異的に標的としており、その経路に頼っている癌に対してしか有効でない。さらに、処置のコストが、個体、保険提供者、または政府実体にとってひどく高い場合がある。このコストは、初期段階で、癌および癌が頼っている経路を正確に診断する、改善された方法により、少なくとも部分的に差し引かれる可能性がある。これらの改善された方法は、不必要な治療的介入を防止するためにも、処置を指図するためにも、有用であると考えられる。
甲状腺癌の場合、米国において、悪性と推測されるために実施される毎年およそ130,000件の甲状腺除去手術のうち、約54,000件のみが必要である。従って、年間およそ76,000件の不必要な手術が実施されている。さらに、失われた甲状腺機能を補充するために一生涯にわたり薬物治療が必要となるため、処置コストおよび合併症が引き続き存在する。従って、癌診断の現在の方法を改善する、改善された試験モダリティおよび商慣習が必要とされている。
甲状腺は、ホルモンを作成する少なくとも二種類の細胞を有する。濾胞細胞は、心拍数、体温、およびエネルギーレベルに影響を与える甲状腺ホルモンを作成する。C細胞は、血中カルシウムレベルの制御を補助するホルモン、カルシトニンを作成する。甲状腺における異常増殖は、良性または悪性のいずれかであり得る結節の形成をもたらし得る。甲状腺癌には、甲状腺の少なくとも四種類の異なる悪性腫瘍：乳頭癌、濾胞癌、髄様癌、および未分化癌が含まれる。
本発明は、（a）対象からの核酸試料を準備する工程；（b）表2にリスト化された遺伝子または転写物からなる群より選択される、一つもしくは複数の遺伝子、遺伝子産物、もしくは転写物、またはそれらの相補体の量を検出する工程；および（c）工程（b）の結果に基づき、対象が悪性または良性の甲状腺状態を有するか否かまたは有する可能性が高いか否かを判定する工程を含む、対象における甲状腺疾患を診断する方法を含む。
本発明は、表にリスト化された多型からなる群より選択される一つまたは複数の多型に特異的に結合する一つまたは複数の結合剤を含む組成物も含む。
参照による組み入れ
本明細書中に言及された全ての刊行物および特許出願が、あたかも個々の刊行物または特許出願が、各々、具体的にかつ個々に、参照により組み入れられると示されたかのごとく、参照により本明細書に組み入れられる。
本発明の新規の特色は、添付の特許請求の範囲に詳細に示される。本発明の特色および利点のより良好な理解は、本発明の原理を用いる例示的な態様を示す以下の詳細な説明、および以下のような添付の図面を参照することにより得られると考えられる。
悪性試料と良性試料と正常試料との間で有意に差次的に発現されるかまたは選択的スプライシングを受ける遺伝子を同定するため、Affymetrix Human Exon 10STアレイを使用して遺伝子発現分析について調査された75個の甲状腺試料をリスト化する表である。各試料の名称および病理学的分類がリスト化される。 図1-1の続きを示す図である。 図1-2の続きを示す図である。 遺伝子レベルで差次的に発現される遺伝子の上位100個をリスト化する表である。データは、良性甲状腺試料と悪性甲状腺試料と正常甲状腺試料とが遺伝子レベルで比較されたデータセットに由来する。マーカーは、偽検出率（false discover rate）（FDR）についてのBenjaminiおよびHochbergの補正後、統計的有意性に基づき選択された。正の数は発現の上方制御を意味し、負の数は下方制御を意味する。 図2-1の続きを示す図である。 図2-2の続きを示す図である。 図2-3の続きを示す図である。 選択的スプライシングを受ける遺伝子の上位100個をリスト化する表である。データは、良性甲状腺試料と悪性甲状腺試料と正常甲状腺試料とが遺伝子レベルで比較されたデータセットに由来する。マーカーは、偽検出率（FDR）についてのBenjaminiおよびHochbergの補正後、統計的有意性に基づき選択された。 図3-1の続きを示す図である。 図3-2の続きを示す図である。 図3-3の続きを示す図である。 プローブセットレベルで差次的に発現される遺伝子の上位100個をリスト化する表である。データは、プローブセットデータセットに由来する。正の数は発現の上方制御を意味し、負の数は下方制御を意味する。 図4-1の続きを示す図である。 図4-2の続きを示す図である。 図4-3の続きを示す図である。 遺伝子レベル分析により判定された有意な診断マーカーの上位100個をリスト化する表である。このリスト中のマーカーは、差次的な遺伝子発現および選択的エキソンスプライシングの両方を示す。正の数は上方制御を意味し、負の数は下方制御を意味する。この表は、悪性群と良性群との比較、良性群と正常群との比較、および悪性群と正常群との比較を可能にする、所定のマーカーについて計算された3セットの変化倍率をリスト化する。 図5-1の続きを示す図である。 図5-2の続きを示す図である。 図5-3の続きを示す図である。 遺伝子発現レベルおよび／または選択的エキソンスプライシングの分子プロファイリングにより、甲状腺癌診断に寄与するとして同定された遺伝子をリスト化する表である。良性試料、悪性試料、および正常試料が遺伝子レベルで分析されたデータセットから同定されたマーカーは、データソース列においてBMNと呼ばれ；同様に、良性試料および悪性試料が遺伝子レベルで分析されたデータセットから同定されたマーカーは、データソース列においてBMと呼ばれる。同様に、良性試料および悪性試料が分析されたデータセットからプローブセットレベルで同定されたマーカーは、データソース列においてプローブセットと呼ばれる。 図6-1の続きを示す図である。 図6-2の続きを示す図である。 図6-3の続きを示す図である。 図6-4の続きを示す図である。 図6-5の続きを示す図である。 図6-6の続きを示す図である。 図6-7の続きを示す図である。 図6-8の続きを示す図である。 図6-9の続きを示す図である。 図6-10の続きを示す図である。 図6-11の続きを示す図である。 図6-12の続きを示す図である。 図6-13の続きを示す図である。 図6-14の続きを示す図である。 図6-15の続きを示す図である。 図6-16の続きを示す図である。 図6-17の続きを示す図である。 図6-18の続きを示す図である。 図6-19の続きを示す図である。 図6-20の続きを示す図である。 図6-21の続きを示す図である。 図6-22の続きを示す図である。 図6-23の続きを示す図である。 図6-24の続きを示す図である。 図6-25の続きを示す図である。 図6-26の続きを示す図である。 図6-27の続きを示す図である。 図6-28の続きを示す図である。 図6-29の続きを示す図である。 図6-30の続きを示す図である。 図6-31の続きを示す図である。 図6-32の続きを示す図である。 図6-33の続きを示す図である。 図6-34の続きを示す図である。 図6-35の続きを示す図である。 図6-36の続きを示す図である。 図6-37の続きを示す図である。 図6-38の続きを示す図である。 図6-39の続きを示す図である。 図6-40の続きを示す図である。 図6-41の続きを示す図である。 図6-42の続きを示す図である。 図6-43の続きを示す図である。 図6-44の続きを示す図である。 遺伝子発現分析について調査された組織試料をリスト化する表である。試料は病理学的分析により良性（B）または悪性（M）として分類された。良性試料は、さらに、濾胞性腺腫（FA）、リンパ性甲状腺炎（LCT）、または結節性過形成（NHP）として分類された。悪性試料は、さらに、ハースル細胞癌（HC）、濾胞癌（FC）、濾胞型甲状腺乳頭癌（follicular variant papillary thyroid carcinoma）（FVPTC）、甲状腺乳頭癌（PTC）、甲状腺髄様癌（MTC）、または未分化癌（ATC）として分類された。 図7-1の続きを示す図である。 図7-2の続きを示す図である。 図7-3の続きを示す図である。 図7-4の続きを示す図である。 図7-5の続きを示す図である。 図7-6の続きを示す図である。 遺伝子発現分析について調査された細針吸引液試料をリスト化する表である。試料は、病理学的分析により良性（B）または悪性（M）として分類された。良性試料は、さらに、濾胞性腺腫（FA）、リンパ性甲状腺炎（LCT）、ハースル細胞腺腫（HA）または結節性過形成（NHP）として分類された。悪性試料は、さらに、ハースル細胞癌（HC）、濾胞癌（FC）、濾胞型甲状腺乳頭癌（FVPTC）、甲状腺乳頭癌（PTC）、甲状腺髄様癌（MTC）、または未分化癌（ATC）として分類された。 図8-1の続きを示す図である。 図8-2の続きを示す図である。 悪性試料と良性試料との分類のため、LIMMA（マイクロアレイデータのための線形モデル（linear models for micro array data））およびSVM（サポートベクターマシン（support vector machine））を使用したフィーチャー選択により判定された、悪性試料と良性試料との間で発現の有意な差を示す、図7にリスト化された組織試料の発現分析から同定された遺伝子をリスト化する表である。ランクは、偽検出率（FDR）についてのBenjaminiおよびHochbergの補正後のマーカーの有意性を意味する（ランクが低いほど、有意性が高い）。遺伝子記号は、遺伝子の名称を意味する。TCIDは、Affymetrix Human Exon 10STアレイにおいて使用された遺伝子の転写物クラスタIDを意味する。Ref Seqは、その遺伝子に対応する参照配列の名称を意味する。「新たに発見されたマーカー」と表示された列は、悪性甲状腺組織と良性甲状腺組織とで差次的に発現されることが以前に記載されていない遺伝子発現マーカーを意味する。 図9-1の続きを示す図である。 図9-2の続きを示す図である。 MTC試料とその他の試料との分類のため、LIMMA（マイクロアレイデータのための線形モデル）およびSVM（サポートベクターマシン）を使用したフィーチャー選択により判定された、甲状腺髄様癌（MTC）とその他の病態との間で発現の有意な差を示す、図8にリスト化された組織試料の発現分析から同定された遺伝子をリスト化する表である。ランクは、偽検出率（FDR）についてのBenjaminiおよびHochbergの補正後のマーカーの有意性を意味する（ランクが低いほど、有意性が高い）。遺伝子記号は、遺伝子の名称を意味する。TCIDは、Affymetrix Human Exon 10STアレイにおいて使用された遺伝子の転写物クラスタIDを意味する。P値は、MTC試料と非MTC試料との間の差次的な発現の統計的有意性を示す。変化倍率は、MTC試料と非MTC試料との間の差次的な発現の程度を示す。「新たに発見されたマーカー」と表示された列は、悪性甲状腺組織と良性甲状腺組織とで差次的に発現されることが以前に記載されていない遺伝子発現マーカーを意味する。 図10-1の続きを示す図である。 図10-2の続きを示す図である。 再現性に基づくメタ分析分類アルゴリズムにより判定された、良性試料と悪性試料との間で発現の有意な差を示す、図7および8にリスト化された試料の発現分析から同定された遺伝子をリスト化する表である。 図11-1の続きを示す図である。 図11-2の続きを示す図である。 図11-3の続きを示す図である。 差次的に発現される遺伝子のベイズランク付け（Bayesian ranking）により判定される、良性試料と悪性試料との間で発現の有意な差（事後確率＞.9）を示す、図7および8にリスト化された試料の発現分析から同定された遺伝子をリスト化する表である。事前確率を求めるため、以前に発表された研究から第一種および第二種の過誤の率を導出し、差次的な遺伝子発現の事後確率を推定するため、これらの事前確率を、図10にリスト化された試料の発現分析から導出されたデータセットの出力と組み合わせ、次いで、差次的な遺伝子発現の最終事後確率を計算するため、図11にリスト化された試料の発現分析の結果を、推定された事後確率と組み合わせる。次いで、これらの事後確率を、差次的に発現される遺伝子をランク付けるために使用した。 図12-1の続きを示す図である。 図12-2の続きを示す図である。 分類のためLIMMA（マイクロアレイデータのための線形モデル）およびSVM（サポートベクターマシン）を使用したフィーチャー選択により判定された、FA、LCT、NHP、HC、FC、FVPTC、PTC、MTC、またはATCとしてカテゴリー化された試料の間で差次的な発現を示す、図7にリスト化された試料の発現分析から同定された遺伝子をリスト化する表である。 図13-1の続きを示す図である。 図13-2の続きを示す図である。 図13-3の続きを示す図である。 図13-4の続きを示す図である。 図13-5の続きを示す図である。 図13-6の続きを示す図である。 図13-7の続きを示す図である。 Agilent Human v2 miRNAマイクロアレイチップを使用してマイクロRNA（miRNA）発現分析について調査された細針吸引液試料をリスト化する表である。試料は病理学的分析により良性（B）または悪性（M）として分類された。良性試料は、さらに、濾胞性腺腫（FA）または結節性過形成（NHP）として分類された。悪性試料は、さらに、濾胞癌（FC）、濾胞型甲状腺乳頭癌（FVPTC）、甲状腺乳頭癌（PTC）、または甲状腺髄様癌（MTC）として分類された。 図14-1の続きを示す図である。 図14-2の続きを示す図である。 Illumina Human v2 miRNAアレイを使用してマイクロRNA（miRNA）発現分析について調査された細針吸引液試料をリスト化する表である。試料は、病理学的分析により良性（B）、非診断的、または悪性（M）として分類された。良性試料は、さらに、良性結節（BN）、濾胞性新生物（FN）、（LCT）、または（NHP）として分類された。悪性試料は、さらに、（FVPTC）または（PTC）として分類された。 良性または悪性としてカテゴリー化された試料の間で差次的な発現を示す、図14にリスト化された試料の分析から同定されたマイクロRNA（miRNA）をリスト化する表である。miRNA列は、miRNAの名称を意味する。CHR列は、miRNAが位置する染色体を意味する。P列は、分析により提供された統計的信頼またはp値を意味する。DE列は、リスト化されたmiRNAが、悪性試料において上方制御されているか（1）、それとも悪性試料において下方制御されているか（-1）を示す。特許列は、これらのmiRNAを記載している特許または出願を意味する。 良性または悪性としてカテゴリー化された試料の間で差次的な発現を示す、図15にリスト化された試料の分析から同定されたマイクロRNA（miRNA）をリスト化する表である。miRNA列は、miRNAの名称を意味する。プローブID列は、illuminaアレイにおける対応するプローブIDを意味する。CHR列は、miRNAが位置する染色体を意味する。P列は、分析により提供される統計的信頼またはp値を意味する。DE列は、リスト化されたmiRNAが、悪性試料において上方制御されているか（記号なし）、それとも悪性試料において下方制御されているか（マイナス記号）を示す。Rep列は、ハイブリダイゼーションデータの「ホットプローブ」型分析により提供された再現性スコアを意味する。特許列は、これらのmiRNAを記載している特許または出願を意味する。 図17-1の続きを示す図である。 図17-2の続きを示す図である。 図17-3の続きを示す図である。 図17-4の続きを示す図である。 分子プロファイリングが、ルーチンの細胞学的調査の精度を改善するために、どのように使用され得るかを記載するフローチャートである。分子プロファイリングビジネスの別の態様を記載する。 分子プロファイリングが、ルーチンの細胞学的調査の精度を改善するために、どのように使用され得るかを記載するフローチャートである。分子プロファイリングビジネスの別の態様を記載する。 分子プロファイリングビジネスにより提供されるキットの例示である。 分子プロファイリング結果レポートの例示である。 本発明の方法において有用な、分子プロファイリングからの診断結果の表示、保存、検索、もしくは計算；ゲノムもしくは核酸の発現分析からの生データの表示、保存、検索、もしくは計算；または試料情報もしくはカスタマー情報の表示、保存、検索、もしくは計算のために有用なコンピュータを示す。 SVMに基づく分類アルゴリズムを使用した遺伝子数に対する過誤率の滴定曲線を示す。滴定曲線は、分類アルゴリズムが200〜250個の遺伝子を調査する時にプラトーに達する。これらのデータは、本アルゴリズムの全体過誤率が4％（5/138）であったことを示す。
発明の詳細な説明
I. 序論
本開示は、生物学的試験試料から異常な細胞増殖を診断するための新規の方法、ならびに関連するキットおよび組成物を提供する。本発明は、濾胞癌（FC）、濾胞型甲状腺乳頭癌（FVPTC）、ハースル細胞癌（HC）、ハースル細胞腺腫（HA）；甲状腺乳頭癌（PTC）、甲状腺髄様癌（MTC）、および未分化癌（ATC）を含む癌；濾胞性腺腫（FA）を含む腺腫；結節性過形成（NHP）；コロイド結節（CN）；良性結節（BN）；濾胞性新生物（FN）；リンパ性自己免疫性甲状腺炎を含むリンパ性甲状腺炎（LCT）；副甲状腺組織；腎癌の甲状腺への転移；黒色腫の甲状腺への転移；B細胞リンパ腫の甲状腺への転移；乳癌の甲状腺への転移；良性（B）腫瘍、悪性（M）腫瘍、および正常（N）組織のような、異常な細胞増殖の型の鑑別診断のための方法および組成物も提供する。本発明は、細胞増殖の診断、特徴決定、および処置のために有用な、マイクロRNA（miRNA）および遺伝子発現産物マーカーを含む新規のマーカー、ならびに遺伝子およびマーカーの新規の群をさらに提供する。さらに、本発明は、細胞増殖の増強された診断、鑑別診断、モニタリング、および処置を提供するビジネス方法を提供する。
癌は、米国における主要な死因である。この疾患の効果的な管理のためには、癌の早期かつ正確な診断が重大である。従って、より正確かつより早期の癌診断を可能にするための試験モダリティおよび商慣習を開発することは、重要である。分子プロファイリングとも呼ばれる発現産物プロファイリングは、生物学的試料からの、腫瘍またはその他の型の癌の早期かつ正確な診断のための強力な方法を提供する。
典型的には、腫瘍またはその他の型の癌の存在についてのスクリーニングは、例えば、生検のような様々な方法により採取された生物学的試料を分析することを含む。次いで、生物学的試料は、当業者により調製され調査される。調製の方法には、様々な細胞学的染色および免疫組織化学的方法が含まれ得るが、これらに限定されない。残念ながら、癌診断の伝統的な方法は、多数の欠陥を有する。これらの欠陥には、以下のことが含まれる：（1）診断は、主観的な査定を必要とし、従って、不正確さおよび再現性欠如の傾向を有することがあること、（2）方法は、結果として生じた病理発生の基礎をなす遺伝学的経路、代謝経路、またはシグナル伝達経路を確定し得ないことがあること、（3）方法は、試験結果の定量的な査定を提供しないことがあること、かつ（4）方法は、ある種の試料について明確な診断を提供し得ないことがあること。
癌の1つの顕著な特徴は、遺伝子またはmiRNAのようなその他のRNA転写物の異常な発現をもたらす、正常な転写制御の調節不全である。異常に発現される転写物としては、細胞形質転換に関与する遺伝子、例えば、腫瘍抑制因子および癌遺伝子がある。腫瘍抑制遺伝子および癌遺伝子は、正常組織と比較して、腫瘍において上方制御または下方制御される場合がある。公知の腫瘍抑制因子および癌遺伝子には、brca1、brca2、bcr-abl、bcl-2、HER2、N-myc、C-myc、BRAF、RET、Ras、KIT、Jun、Fos、およびp53が含まれるが、これらに限定されない。この異常発現は、多様な異なる機序を通して起こり得る。異常発現の機序、または発癌が起こる機序を理解することは、本発明において必要ではない。にも関わらず、試料において、正常試料と比較して、発現が上方制御されているかまたは下方制御されているマーカーまたはマーカーのセットを見出すことは、癌を示すことができる。さらに、特定の異常に発現されるマーカーまたはマーカーのセットは、癌の特定の型を示すことができ、または推奨される処置プロトコルすら示すことができる。さらに、本発明の方法は、正統的に定義された腫瘍抑制因子または癌遺伝子にのみ限定されるものではない。むしろ、発現レベルまたは選択的遺伝子スプライシングに関して、良性診断、悪性診断、または正常診断と統計的に有意な相関を有することが判定された任意のマーカー、遺伝子、または遺伝子もしくはマーカーのセットが、本発明に包含されることが理解される。
一つの態様において、本発明の方法は、癌診断の現在の方法の精度を改善するためのものである。改善された精度は、複数の遺伝子および／もしくは発現マーカーの測定、高い診断力もしくは統計的有意性でのmiRNA、rRNA、tRNA、およびmRNA遺伝子発現産物のような遺伝子発現産物の同定、または高い診断力もしくは統計的有意性での遺伝子および／もしくは発現産物の群の同定、またはそれらの任意の組み合わせに起因し得る。
例えば、多数の受容体チロシンキナーゼの発現の増加が、発癌に関連付けられている。癌細胞において差次的に発現されることが公知の特定の受容体チロシンキナーゼの遺伝子発現産物レベルの測定は、低い正確度をもたらす不正確な診断結果を提供することがある。複数の受容体チロシンキナーゼの測定は、代替的な発現された遺伝子の組み合わせが起こることを必要とすることにより、正確度を増加させることができる。従って、いくつかの場合において、複数の遺伝子の測定は、試料がランダムな確率で異常な遺伝子発現プロファイルを示す可能性を低下させることにより、診断の精度を増加させることができる。
同様に、受容体チロシンキナーゼのような群の中のいくつかの遺伝子発現産物は、発現レベルが正常より高いかまたは低い場合、疾患または状態を示すことができる。その同一群の中の他の遺伝子産物の発現レベルの測定は、診断的な利用可能性を提供する場合がある。従って、一つの態様において、本発明は、ある群の中の2つまたはそれ以上の遺伝子発現産物を測定する。例えば、いくつかの態様において、1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、または50個の遺伝子発現産物が、ある群から測定される。甲状腺癌の亜型の診断のために有用な群、または特定のオントロジー群に属する遺伝子発現産物の群のような、様々な群が、本明細書において定義される。別の態様において、複数の群からの、癌の存在または欠如を正確に示す遺伝子のセットの発現レベルを測定することが、有利であると考えられる。例えば、本発明は、1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、または50個の遺伝子発現群を使用し、各々、1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、または50個の遺伝子発現産物を測定することを企図する。
さらに、生物学的試料における、例えば、Rasのようなその他の癌遺伝子の発現の増加も、癌性細胞の存在を示すことができる。いくつかの場合において、例えば、受容体チロシンキナーゼ、細胞質チロシンキナーゼ、GTPase、セリン／トレオニンキナーゼ、脂質キナーゼ、マイトジェン、増殖因子、および転写因子のような、癌遺伝子のいくつかの異なるクラスの発現レベルを測定することが有利であり得る。癌進行に関与している遺伝子の異なるクラスまたは群の発現レベルおよび／もしくはエキソン使用の決定は、いくつかの場合において、本発明の診断力を増加させる。
発現マーカーの群には、代謝経路内もしくはシグナル伝達経路内のマーカー、または遺伝学的にもしくは機能的に相同なマーカーが含まれ得る。例えば、一つのマーカー群には、上皮増殖因子シグナル伝達経路に関与する遺伝子が含まれ得る。別のマーカー群には、マイトジェン活性化プロテインキナーゼが含まれ得る。本発明は、複数のかつ／または独立した代謝経路またはシグナル伝達経路からの遺伝子発現マーカーを検出（即ち、測定）、測定するための方法および組成物も提供する。
一つの態様において、本発明の発現産物マーカーは、複数の発現産物マーカーおよび統計分析の使用を通して、癌診断の精度を増加させ得る。特に、本発明は、甲状腺癌に関連したRNA発現プロファイルを提供するが、これに限定されない。本発明は、甲状腺組織試料を特徴決定する方法、ならびに該方法の適用のために有用なキットおよび組成物も提供する。開示は、分子プロファイリングビジネスを実行する方法をさらに含む。
本開示は、癌を診断するための現在の最先端技術を改善するための方法および組成物を提供する。
いくつかの態様において、本発明は、以下の工程を含む、癌を診断する方法を提供する：遺伝子発現産物を含む生物学的試料を得る工程；該生物学的試料の一つまたは複数の遺伝子発現産物について発現レベルを測定する工程；および、該遺伝子発現レベルが、該生物学的試料における甲状腺癌の存在を示す場合、該生物学的試料を癌性として同定する工程。これは、遺伝子発現レベルを、生物学的試料における甲状腺癌の存在と相関させることにより、なされ得る。一つの態様において、遺伝子発現産物は図6から選択される。いくつかの態様において、該方法は、一つまたは複数の遺伝子発現産物の発現レベルを、対照試料における各遺伝子発現産物についての対照発現レベルと比較する工程であって、該生物学的試料における該遺伝子発現産物と該対照試料における遺伝子発現産物との間に、遺伝子発現レベルの差が存在する場合、該生物学的試料が癌性として同定される工程をさらに含む。
いくつかの態様において、本発明は、以下の工程を含む、癌を診断する方法を提供する：選択的スプライシングを受ける遺伝子発現産物を含む生物学的試料を得る工程；該生物学的試料の一つまたは複数の遺伝子発現産物について発現レベルを測定する工程；および、該遺伝子発現レベルが、生物学的試料における甲状腺癌の存在を示す場合、該生物学的試料を癌性として同定する工程。これは、遺伝子発現レベルを生物学的試料における甲状腺癌の存在と相関させることによりなされ得る。一つの態様において、選択的スプライシングを受ける遺伝子発現産物は図6から選択され、差次的な遺伝子発現産物選択的エキソン使用が、生物学的試料と対照試料との間で比較され；指定された信頼水準で、生物学的試料と対照試料との間に遺伝子発現産物選択的エキソン使用の差が存在する場合、生物学的試料は癌性として同定される。いくつかの態様において、図6から選択される遺伝子は、図2、図3、図4、または図5にリスト化された遺伝子からさらに選択される。
いくつかの態様において、本発明は、遺伝子発現産物レベルが、生物学的試料と対照試料との間で比較され；指定された信頼水準で、生物学的試料と対照試料との間に遺伝子発現レベルの差が存在する場合、生物学的試料が癌性として同定される、本明細書に記載された本発明の方法を使用して、70％より高い特異度または感度を与える、癌を診断する方法を提供する。いくつかの態様において、本方法の特異度および／または感度は、少なくとも70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、またはそれ以上である。
いくつかの態様において、名目上の特異度は70％以上である。名目上の陰性適中率（NPV）は95％以上である。いくつかの態様において、NPVは、少なくとも95％、95.5％、96％、96.5％、97％、97.5％、98％、98.5％、99％、99.5％、またはそれ以上である。
感度とは、典型的には、式中、TPが真陽性であり、FNが偽陰性である、TP/(TP+FN)をさす。継続不確定（Continued Indeterminate）結果の数は、判定された組織病理学診断に基づく悪性結果の総数により割られる。特異度とは、典型的には、式中、TNが真陰性であり、FPが偽陽性である、TN/(TN+FP)をさす。良性結果の数は、判定された組織病理学診断に基づく良性結果の総数により割られる。陽性適中率（PPV）：TP/(TP+FP)；陰性適中率（NPV）：TN/(TN+FN)。
マーカーパネルは、良性発現プロファイルの非良性発現プロファイルからの妥当な分離に適応するよう選ばれる。この多次元分類器（即ち、アルゴリズム）の訓練は、＞300個の甲状腺FNAを含む、500個を超える甲状腺試料に対して実施された。多くの訓練／試験セットが、予備アルゴリズムを開発するために使用された。例示的なデータセットは図22に示される。まず、全体アルゴリズム過誤率が、良性試料対非良性試料について、遺伝子数の関数として示される。全ての結果が、クロスバリデートされたモード（30倍）で試料に対して訓練かつ試験されるサポートベクターマシンモデルを使用して得られる。
いくつかの態様において、遺伝子発現レベルの差は、少なくとも10％、15％、20％、25％、30％、35％、40％、45％、または50％、またはそれ以上である。いくつかの態様において、遺伝子発現レベルの差は、少なくとも2倍、3倍、4倍、5倍、6倍、7倍、8倍、9倍、10倍、またはそれ以上である。いくつかの態様において、生物学的試料は、75％、80％、85％、90％、95％、99％、またはそれ以上より高い精度で、癌性として同定される。いくつかの態様において、生物学的試料は、95％より高い感度で癌性として同定される。いくつかの態様において、生物学的試料は、95％より高い特異度で癌性として同定される。いくつかの態様において、生物学的試料は、95％より高い感度および95％より高い特異度で癌性として同定される。いくつかの態様において、精度は訓練されたアルゴリズムを使用して計算される。
いくつかの態様において、本発明は、表3、表4、および／または表5から選択される遺伝子に対応する遺伝子発現産物を提供する。
いくつかの態様において、本発明は、以下のシグナル伝達経路のうちの一つまたは複数からの遺伝子発現産物を使用することを含む、癌を診断する方法を提供する。遺伝子が選択され得るシグナル伝達経路には、急性骨髄白血病シグナル伝達、2型ソマトスタチン受容体シグナル伝達、cAMP媒介シグナル伝達、細胞周期およびDNA傷害チェックポイントシグナル伝達、Gタンパク質共役型受容体シグナル伝達、インテグリンシグナル伝達、黒色腫細胞シグナル伝達、リラキシンシグナル伝達、および甲状腺癌シグナル伝達が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの態様において、生物学的試料と対照試料との間の差次的な遺伝子発現産物レベルを測定し比較するため、複数の遺伝子が、単一のシグナル伝達経路から選択される。その他のシグナル伝達経路には、接着経路、ECM経路、甲状腺癌経路、接着斑経路、アポトーシス経路、p53経路、密着結合経路、TGFβ経路、ErbB経路、Wnt経路、癌概要経路（pathway in cancer overview）、細胞周期経路、VEGF経路、Jak/STAT経路、MAPK経路、PPAR経路、mTOR経路、または自己免疫性甲状腺経路が含まれるが、これらに限定されない。他の態様において、生物学的試料と対照試料との間の差次的な遺伝子発現産物レベルを測定し比較するため、少なくとも2つの遺伝子が、少なくとも2つの異なるシグナル伝達経路から選択される。本発明の方法および組成物は、1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、またはそれ以上のシグナル伝達経路から選択される遺伝子を有することができ、各シグナル伝達経路からの1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、またはそれ以上の遺伝子発現産物を任意の組み合わせで有することができる。いくつかの態様において、組み合わせられた遺伝子のセットは、70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、もしくは99.5％より高い特異度もしくは感度、または少なくとも95％、95.5％、96％、96.5％、97％、97.5％、98％、98.5％、99％、99.5％、もしくはそれ以上の陽性適中率もしくは陰性適中率を与える。
いくつかの態様において、本発明は、少なくとも2つの異なるオントロジー群から選択される遺伝子を含む、癌を診断する方法を提供する。いくつかの態様において、遺伝子が選択され得るオントロジー群には、細胞老化、細胞皮質、細胞周期、細胞死／アポトーシス、細胞分化、細胞分裂、細胞間結合、細胞遊走、細胞形態形成、細胞運動、細胞突起、細胞増殖、細胞認識、細胞体、細胞表面、細胞表面結合型受容体シグナル伝達、細胞接着、転写、免疫応答、または炎症が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの態様において、生物学的試料と対照試料との間の差次的な遺伝子発現産物レベルを測定し比較するため、複数の遺伝子が、単一のオントロジー群から選択される。他の態様において、生物学的試料と対照試料との間の差次的な遺伝子発現産物レベルを測定し比較するため、少なくとも2つの遺伝子が、少なくとも2つの異なるオントロジー群から選択される。本発明の方法および組成物は、1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、またはそれ以上の遺伝子オントロジー群から選択される遺伝子を有することができ、各遺伝子オントロジー群からの1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、またはそれ以上の遺伝子発現産物を任意の組み合わせで有することができる。いくつかの態様において、組み合わせられた遺伝子のセットは、70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、もしくは99.5％の特異度もしくは感度、または少なくとも95％、95.5％、96％、96.5％、97％、97.5％、98％、98.5％、99％、99.5％、もしくはそれ以上の陽性適中率もしくは陰性適中率を与える。
いくつかの態様において、本発明は、以下の工程を含む、癌を分類する方法を提供する：遺伝子発現産物を含む生物学的試料を得る工程；癌の異なる亜型において差次的に発現される、該生物学的試料の一つまたは複数の遺伝子発現産物について、発現レベルを測定する工程；および、該遺伝子発現レベルが癌の亜型を示す場合、該生物学的試料を癌性として同定する工程。いくつかの態様において、該方法は、該一つまたは複数の遺伝子発現産物の該発現レベルを、対照試料における各遺伝子発現産物についての対照発現レベルと比較する工程であって、該生物学的試料における遺伝子発現産物と該対照試料における遺伝子発現産物との間に遺伝子発現レベルの差が存在する場合、該生物学的試料が癌性として同定される工程をさらに含む。いくつかの態様において、本発明の方法は、髄様癌から濾胞癌を区別する。いくつかの態様において、本発明の方法は、悪性甲状腺腫瘍／癌から良性甲状腺疾患を区別する。
いくつかの態様において、本発明の方法の遺伝子発現産物はタンパク質であり、タンパク質の量が比較される。タンパク質の量は、以下のうちの一つまたは複数によって測定され得る：ELISA、質量分析、ブロッティング、または免疫組織化学的検査。RNAは、以下のうちの一つまたは複数によって測定され得る：マイクロアレイ、SAGE、ブロッティング、RT-PCR、または定量的PCR。
いくつかの態様において、癌を診断するために使用され得る、生物学的試料と対照試料との間の遺伝子発現レベル、例えば、mRNA、タンパク質、または選択的スプライシングを受ける遺伝子産物の差は、少なくとも1.5倍、2倍、2.5倍、3倍、3.5倍、4倍、4.5倍、5倍、5.5倍、6倍、6.5倍、7倍、7.5倍、8倍、8.5倍、9倍、9.5倍、10倍、またはそれ以上である。
いくつかの態様において、生物学的試料は、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、または99.5％より高い精度で、癌性として分類されるか、または癌の亜型について陽性として分類される。本明細書において使用されるような診断精度には、特異度、感度、陽性適中率、陰性適中率、および／または偽検出率が含まれる。
癌の診断のために生物学的試料を分類する場合、典型的には、バイナリーの分類器からの四つの可能性のある結果が存在する。予測からの結果がpであり、実際の値もpである場合には、それは真陽性（TP）と呼ばれる。しかしながら、実際の値がnである場合には、それは偽陽性（FP）であると言われる。反対に、予測結果および実際の値の両方がnである場合には、真陰性が起こっており、偽陰性とは、予測結果はnであるが、実際の値がpである場合である。一つの態様において、ある者がある種の疾患を有するか否かを判定するための診断試験を検討する。この場合の偽陽性は、その者の試験結果が陽性であるが、実際には疾患を有していない場合に起こる。他方、実際には疾患を有しているにも関わらず、その者の試験結果が陰性であって、健康であることが示唆される場合に、偽陰性が起こる。いくつかの態様において、亜型の現実の有病率を仮定するROC曲線が、関連する割合で入手可能な試料において達成された過誤を再抽出することによって生成され得る。
疾患の陽性適中率（PPV）、または正確度、または検査後確率は、正確に診断される陽性試験結果を有する患者の割合である。それは、陽性試験が、試験されている基礎をなす状態を反映している確率を反映するため、診断法の最も重要な測定値である。しかしながら、その値は、変動し得る疾患の有病率に依る。一例において、FP（偽陽性）；TN（真陰性）；TP（真陽性）；FN（偽陰性）。
偽陽性率（α）＝FP/(FP+TN)−特異度
偽陰性率（β）＝FN/(TP+FN)--感度
力＝感度＝1-β
陽性尤度比＝感度/(1-特異度)
陰性尤度比＝(1-感度)/特異度
陰性適中率は、正確に診断される陰性試験結果を有する患者の割合である。PPVおよびNPVの測定値は、適切な疾患亜型有病率推定値を使用して導出され得る。プールされた悪性疾患有病率の推定値は、手術によってBかMかに大まかに分類される不確定のプールから計算され得る。亜型特異的な推定値について、いくつかの態様において、入手可能な試料がないために、疾患有病率が計算不能である場合がある。これらの場合には、プールされた疾患有病率推定値を亜型疾患有病率の代わりに用いることができる。
いくつかの態様において、発現産物のレベルまたは選択的エキソン使用は、以下のうちの一つを示す：濾胞細胞癌、未分化癌、髄様癌、または肉腫。いくつかの態様において、癌を診断するための本発明の方法を使用して選択された一つまたは複数の遺伝子は、癌を示す代謝経路またはシグナル伝達経路のセットに対応する代表的な配列を含有している。
いくつかの態様において、本発明の方法の発現分析の結果は、所定の診断が正確である統計的信頼水準を提供する。いくつかの態様において、そのような統計的信頼水準は、85％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、または99.5％を超えている。
別の局面において、本発明は、図6にリスト化された遺伝子のうちの一つもしくは複数の一部を含むオリゴヌクレオチド、またはそれらの相補体と、オリゴヌクレオチドが共有結合的に付着している基板とを含む、癌を診断するための組成物を提供する。本発明の組成物は、訓練されたアルゴリズムを使用した、指定された信頼水準での癌の診断において使用するのに適している。一例において、本発明の組成物は、甲状腺癌を診断するために使用される。
本開示の一つの局面において、細胞学関連企業により加工され、ルーチンの方法および染色に供され、診断され、カテゴリー化された試料は、次いで、二次診断スクリーニングとしての分子プロファイリングに供される。この二次診断スクリーニングは、（1）偽陽性および偽陰性の有意な低下、（2）結果として生じる病態の基礎をなす遺伝学的経路、代謝経路、またはシグナル伝達経路の確定、（3）診断の精度に統計的確率を割り当てる能力、（4）不明確な結果を分解する能力、および（5）癌の亜型を区別する能力を可能にする。
例えば、甲状腺癌の特定の場合において、本発明の分子プロファイリングは、さらに、特定の型の甲状腺癌（例えば、乳頭癌、濾胞癌、髄様癌、または未分化癌）の診断を提供することができる。分子プロファイリングの結果は、さらに、科学者または医療従事者のような当業者が、特定の治療的介入を提案するかまたは処方することを可能にし得る。生物学的試料の分子プロファイリングは、初期診断後に特定の処置の効力をモニタリングするためにも使用され得る。いくつかの場合において、分子プロファイリングは、確立されている癌診断法に加えて、ではなく、確立されている癌診断法の代わりに使用され得ることがさらに理解される。
一つの局面において、本発明は、遺伝性障害の診断およびモニタリングのために使用され得るアルゴリズムおよび方法を提供する。遺伝性障害は、遺伝子または染色体の異常により引き起こされる疾病である。癌のようないくつかの疾患は、一部、遺伝性障害によるが、環境因子によっても引き起こされ得る。いくつかの態様において、本明細書に開示されたアルゴリズムおよび方法は、甲状腺癌のような癌の診断およびモニタリングのために使用される。
遺伝性障害は、典型的には、単一遺伝子障害および多因子性多遺伝子性（複合）障害という2つのカテゴリーへ類別され得る。単一遺伝子障害は、単一の変異型遺伝子の結果である。単一遺伝子の欠陥により引き起こされるヒト疾患は、4000種を超えると推定されている。単一遺伝子障害は、いくつかの方式で、後の世代に引き継がれ得る。常染色体優性遺伝、常染色体劣性遺伝、X連鎖優性遺伝、X連鎖劣性遺伝、Y連鎖遺伝、およびミトコンドリア遺伝を含むが、これらに限定されない、いくつかの型の単一遺伝子障害の遺伝が存在する。ある者が常染色体優性障害により影響を受けるためには、遺伝子の一つの変異型コピーのみが必要であると考えられる。常染色体優性型の障害の例には、ハンチントン病、神経繊維腫症1型、マルファン症候群、遺伝性非ポリポーシス結腸直腸癌、および遺伝性多発性外骨腫が含まれるが、これらに限定されない。常染色体劣性障害においては、ある者が常染色体劣性障害により影響を受けるためには、遺伝子の2つのコピーが変異型でなければならない。この型の障害の例には、嚢胞性繊維症、鎌型赤血球症（部分鎌型赤血球症も）、テイ・サックス病、ニーマン・ピック病、脊髄筋萎縮症、および乾性耳垢が含まれるが、これらに限定されない。X連鎖優性障害は、X染色体上の遺伝子の変異により引き起こされる。ほんの少数の障害が、この遺伝パターンを有し、主要な例は、X連鎖低リン血症性くる病である。男女共にこれらの障害において影響を受けるが、典型的には男性の方が女性より重度に影響を受ける。レット症候群、色素失調症2型、およびアイカルディ症候群のようないくつかのX連鎖優性状態は、通常、子宮内または出生直後の男性において致命的であり、従って、主として女性に見られる。X連鎖劣性障害も、X染色体上の遺伝子の変異により引き起こされる。この型の障害の例には、血友病A、デュシェンヌ型筋ジストロフィー、赤緑色盲、筋ジストロフィー、および男性型脱毛症が含まれるが、これらに限定されない。Y連鎖障害は、Y染色体上の変異により引き起こされる。例には、男性不妊および耳介多毛症（hypertrichosis pinnae）が含まれるが、これらに限定されない。母性遺伝としても公知のミトコンドリア遺伝は、ミトコンドリアDNA内の遺伝子に当てはまる。この型の障害の一例は、レーバー遺伝性視神経萎縮症である。
遺伝性障害は、複合型、多因子性、または多遺伝子性でもあり得る。これは、それらが、生活様式および環境因子と組み合わせられた複数の遺伝子の効果に関連している可能性が高いことを意味する。複合型障害は、しばしば家族内に多発するが、明確な遺伝パターンを有していない。そのため、ある者が、これらの障害を遺伝するかまたは伝達するリスクを確定することは困難である。これらの障害の大部分を引き起こす特定の因子がまだ同定されていないため、複合型障害は、研究し処置するのも困難である。本発明のアルゴリズムおよび方法を使用して診断され、特徴決定され、かつ／またはモニタリングされ得る多因子性または多遺伝子性の障害には、心疾患、糖尿病、喘息、自閉症、多発性硬化症のような自己免疫疾患、癌、繊毛関連疾患、口蓋裂、高血圧、炎症性腸疾患、精神遅滞、および肥満が含まれるが、これらに限定されない。
本発明のアルゴリズムおよび方法を使用して診断され、特徴決定され、かつ／またはモニタリングされ得るその他の遺伝性障害には、1p36欠失症候群、21水酸化酵素欠損症、22q11.2欠失症候群、47,XYY症候群、48,XXXX、49,XXXXX、無セルロプラスミン血症、軟骨無発生症II型、軟骨無形成症、急性間欠性ポルフィリン症、アデニロコハク酸リアーゼ欠損症、副腎白質ジストロフィー、ALA欠損性ポルフィリン症、ALAデヒドラターゼ欠損症、アレキサンダー病、アルカプトン尿症、α-1アンチトリプシン欠損症、アルストレーム症候群、アルツハイマー病（1型、2型、3型、および4型）、エナメル質形成不全、筋萎縮性側索硬化症、筋萎縮性側索硬化症2型、筋萎縮性側索硬化症4型、筋萎縮性側索硬化症4型、アンドロゲン不応症、貧血、アンジェルマン症候群、アペール症候群、毛細血管拡張性運動失調、ベアレ・スティーブンソン脳回状頭皮（Beare-Stevenson cutis gyrata）症候群、ベンジャミン症候群、βサラセミア、ビオチニダーゼ欠損症、バート・ホッグ・デューベ症候群、膀胱癌、ブルーム症候群、骨疾患、乳癌、CADASIL、彎曲肢異形成症、カナバン病、癌、セリアック病、CGD慢性肉芽腫性障害、シャルコー・マリー・トゥース病、シャルコー・マリー・トゥース病1型、シャルコー・マリー・トゥース病4型、シャルコー・マリー・トゥース病2型、シャルコー・マリー・トゥース病4型、コケーン症候群、コフィン・ローリー症候群、コラゲノパシー（collagenopathy）II型およびXI型、結腸直腸癌、先天性精管欠損症、先天性両側精管欠損症、先天性糖尿病、先天性赤血球生成性ポルフィリン症、先天性心疾患、先天性甲状腺機能低下症、結合組織病、カウデン症候群、猫泣き、クローン病、線維性狭窄（fibrostenosing）、クルーゾン症候群、クルーゾン皮膚骨格（Crouzonodermoskeletal）症候群、嚢胞性繊維症、ド・グルーシー（De Grouchy）症候群、神経変性疾患、デント病、発達障害、ディジョージ症候群、遠位型脊髄性筋萎縮症V型、ダウン症候群、低身長症、エーラース・ダンロス症候群、エーラース・ダンロス症候群関節弛緩型、エーラース・ダンロス症候群古典型、エーラース・ダンロス症候群皮膚弛緩型、エーラース・ダンロス症候群後側彎型、血管型、骨髄性プロトポルフィリン症、ファブリー病、顔面損傷および顔面障害、第V因子ライデン栓友病、家族性大腸ポリポーシス、家族性自律神経異常症、ファンコニー貧血、FG症候群、脆弱X症候群、フリードライヒ運動失調症（Friedreich ataxia）、フリードライヒ運動失調症（Friedreich's ataxia）、G6PD欠損症、ガラクトース血症、ゴーシェ病（1型、2型、および3型）、遺伝性脳障害、グリシン脳症、ヘモクロマトーシス2型、ヘモクロマトーシス4型、道化師様魚鱗癬、頭部および脳の奇形、聴覚障害および聴覚消失、小児聴覚障害、ヘモクロマトーシス（新生児、2型、および3型）、血友病、骨髄肝性ポルフィリン症、遺伝性コプロポルフィリン症、遺伝性多発性外骨腫症、遺伝性圧脆弱性ニューロパチー、遺伝性非ポリポーシス結腸直腸癌、ホモシスチン尿症、ハンチントン病、ハッチンソン・ギルフォード・プロジェリア症候群、原発性高シュウ酸尿症、高フェニルアラニン血症、軟骨低発生症、軟骨低形成症、idic15、色素失調症、乳児ゴーシェ病、乳児発症上行性遺伝性痙性麻痺、不妊症、ジャクソン・ワイス症候群、ジュベール症候群、若年型原発性側索硬化症、ケネディ病、クラインフェルター症候群、クニースト骨異形成症、クラッベ病、学習障害、レッシュ・ナイハン症候群、白質ジストロフィー、リー・フラウメニ症候群、家族性リポタンパク質リパーゼ欠損症、男性生殖器障害、マルファン症候群、マクキューン・オールブライト症候群、マクロード症候群、家族性地中海熱、MEDNIK、メンケス病、メンケス症候群、代謝障害、βグロビン型メトヘモグロビン血症、先天性メトヘモグロビン血症、メチルマロン酸血症、ミクロ（Micro）症候群、小頭症、運動障害、モワット・ウィルソン症候群、ムコ多糖症（MPS I）、ムンケ（Muenke）症候群、筋ジストロフィー、デュシェンヌ型筋ジストロフィーおよびベッカー型筋ジストロフィー、デュシェンヌ型筋ジストロフィーおよびベッカー型筋ジストロフィー、筋緊張性ジストロフィー、筋緊張性ジストロフィー1型および2型、新生児ヘモクロマトーシス、神経線維腫症、神経線維腫症1型、神経線維腫症2型、神経線維腫症I型、神経線維腫症II型、神経疾患、神経筋障害、ニーマン・ピック病、非ケトーシス型高グリシン血症、非症候性難聴、常染色体劣性非症候性難聴、ヌーナン症候群、骨形成不全症（I型およびIII型）、耳脊椎巨大骨端異形成症、パントテン酸キナーゼ関連神経変性症、パトー症候群（13番染色体トリソミー）、ペンドレッド症候群、ポイツ・ジェガース症候群、プファイファー症候群、フェニルケトン尿症、ポルフィリン症、晩発性皮膚ポルフィリン症、プラダー・ウィリ症候群、原発性肺高血圧症、プリオン病、早老症、プロピオン酸血症、プロテインC欠損症、プロテインS欠損症、偽性ゴーシェ（pseudo-Gaucher）病、弾力線維性仮性黄色腫、網膜障害、網膜芽細胞腫、網膜芽腫、FA−フリートライヒ運動失調症、レット症候群、ルビンシュタイン・テイビ症候群、SADDAN、サンドホフ病、感覚性自律神経性ニューロパチーIII型、鎌状赤血球貧血、骨格筋再生、皮膚色素異常症、スミス・レムリ・オピッツ症候群、発話障害およびコミュニケーション障害、脊髄性筋萎縮症、球脊髄性筋萎縮症、脊髄小脳変性症、ストラドウィック型脊椎骨端骨幹端異形成、先天性脊椎骨端骨幹端異形成、スティックラー症候群、スティックラー症候群COL2A1、テイ・サックス病、テトラヒドロビオプテリン欠損症、致死性骨異形成、糖尿病および感音難聴を伴うチアミン反応性巨赤芽球性貧血、甲状腺疾患、トゥレット症候群、トリーチャー・コリンズ症候群、トリプルX症候群、結節性硬化症、ターナー症候群、アッシャー症候群、異型ポルフィリン症、フォンヒッペル・リンダウ病、ワールデンブルグ症候群、ワイセンバッハー・ツウェイミュラー（Weissenbacher-Zweymuller）症候群、ウイルソン病、ウォルフ・ヒルシュホーン症候群、色素性乾皮症、X連鎖重症複合免疫不全、X連鎖鉄芽球性貧血、ならびにX連鎖球脊髄性筋萎縮症が含まれるが、これらに限定されない。
一つの態様において、本発明の方法およびアルゴリズムは、甲状腺癌を診断し、特徴決定し、かつモニタリングするために使用される。本発明のアルゴリズムおよび方法を使用して診断され、特徴決定され、かつ／またはモニタリングされ得るその他の型の癌には、副腎皮質癌、肛門癌、再生不良性貧血、胆管癌、膀胱癌、骨癌、骨転移、中枢神経系（CNS）癌、末梢神経系（PNS）癌、乳癌、キャッスルマン病、子宮頸癌、小児非ホジキンリンパ腫、結腸直腸癌、子宮内膜癌、食道癌、ユーイング肉腫ファミリー腫瘍（Ewing's family of tumors）（例えば、ユーイング肉腫）、眼癌、胆嚢癌、胃腸カルチノイド腫瘍、胃腸間質腫瘍、妊娠性トロホブラスト疾患、ヘアリーセル白血病、ホジキン病、カポジ肉腫、腎臓癌、喉頭および下咽頭癌、急性リンパ性白血病、急性骨髄性白血病、小児白血病、慢性リンパ性白血病、慢性骨髄性白血病、肝臓癌、肺癌、肺カルチノイド腫瘍、非ホジキンリンパ腫、男性乳癌、悪性中皮腫、多発性骨髄腫、骨髄異形成症候群、骨髄増殖性疾患、鼻腔および副鼻腔癌、鼻咽腔癌、神経芽腫、口腔および中咽頭癌、骨肉腫、卵巣癌、膵臓癌、陰茎癌、下垂体腫瘍、前立腺癌、網膜芽細胞腫、横紋筋肉腫、唾液腺癌、肉腫（成人軟部組織癌）、黒色腫皮膚癌、非黒色腫皮膚癌、胃癌、精巣癌、胸腺癌、子宮癌（例えば、子宮肉腫）、膣癌、外陰癌、およびワルデンシュトレームマクログロブリン血症が含まれるが、これらに限定されない。
いくつかの態様において、本発明の遺伝子発現産物マーカーは、低い量および品質の複数の遺伝子発現産物マーカーの使用、ならびに本発明のアルゴリズムを使用した統計分析を通して、遺伝性障害または癌の診断の精度を増加させ得る。特に、本発明は、甲状腺癌に関連した遺伝子発現プロファイルを診断し、特徴決定し、かつ分類する方法を提供するが、これに限定されない。本発明は、甲状腺組織試料を特徴決定し分類するためのアルゴリズム、ならびに該方法の適用のために有用なキットおよび組成物も提供する。本開示は、分子プロファイリングビジネスを実行する方法をさらに含む。
本発明の一つの態様において、マーカーおよび遺伝子は、甲状腺良性試料と比較して、甲状腺癌試料において差次的な発現を有すると同定され得る。良性病態を有する例示的な例には、濾胞性腺腫、ハースル細胞腺腫、リンパ性甲状腺炎、および結節性過形成が含まれる。悪性病態を有する例示的な例には、濾胞癌、濾胞型甲状腺乳頭癌、髄様癌、および甲状腺乳頭癌が含まれる。
生物学的試料を、DNAまたはRNAのような核酸を抽出するために処理することができる。核酸を、ハイブリダイゼーションを可能にする条件の下で、本発明のプローブのアレイと接触させることができる。ハイブリダイゼーションの程度は、当技術分野において公知の多数の方法を使用して、定量的にアッセイされ得る。いくつかの場合において、あるプローブ位置におけるハイブリダイゼーションの程度は、アッセイ法により提供されるシグナルの強度に関連し、従って、試料中に存在する相補的な核酸配列の量と関連している可能性がある。発現された遺伝子、エキソン、イントロン、およびmiRNAを含むヒトゲノムまたはトランスクリプトームの全体で、プローブからのアレイ強度データを抽出し、ノーマライズし、サマライズし、分析するためには、ソフトウェアを使用することができる。いくつかの態様において、差次的な発現が試料中で起こっているか否かを判定するため、良性または悪性いずれかの試料における所定のプローブの強度を、参照セットと比較してもよい。発現された配列に対応するアレイ上のマーカー位置における相対強度の増加または減少は、対応する発現された配列の発現の増加または減少をそれぞれ示す。あるいは、相対強度の減少は、発現された配列の変異を示す場合がある。
各試料についてもたらされた強度値は、データの固有の特性を見ることによりフィーチャーの関連を査定するフィルター技術、フィーチャーサブセット検索にモデル仮説を埋め込むラッパー（wrapper）法、および最適のフィーチャーセットについての検索が分類アルゴリズムへと組み立てられる組み込み（embedded）技術を含む、フィーチャー選択技術を使用して分析され得る。
本発明の方法において有用なフィルター技術には、（1）二標本t検定、ANOVA分析、ベイズフレームワーク、およびγ分布モデルの使用のようなパラメトリック法、（2）ウィスコクスンの順位和検定、級間・級内平方和検定（between-within class sum of squares tests）、順位積（rank products）法、ランダム順列（random permutation）法、または2つのデータセット間の発現の変化倍率について閾値を設計し、次いで、誤分類の数を最小化する各遺伝子における閾値を検出することを含むTNoMの使用のようなモデルフリーの方法、ならびに（3）二変量法、相関に基づくフィーチャー選択（correlation based feature selection）法（CFS）、最小重複性最大関連性（minimum redundancy maximum relavance）法（MRMR）、マルコフブランケット（Markov blanket）フィルター法、および非相関収縮重心（uncorrelated shrunken centroid）法のような多変量法が含まれる。本発明の方法において有用なラッパー法には、逐次検索（sequential search）法、遺伝的アルゴリズム、および分布推定（estimation of distribution）アルゴリズムが含まれる。本発明の方法において有用な組み込み法には、ランダムフォレスト（random forest）アルゴリズム、サポートベクターマシン重みベクター（weight vector of support vector machine）アルゴリズム、およびロジスティック回帰重み（weights of logistic regression）アルゴリズムが含まれる。Bioinformatics. 2007 Oct 1; 23(19):2507-17は、強度データの分析のための前掲のフィルター技術の相対的な長所の概要を提供している。
次いで、選択されたフィーチャーは、分類アルゴリズムを使用して分類され得る。例示的なアルゴリズムには、主成分分析アルゴリズム、部分最小二乗法、および独立成分分析アルゴリズムのような変数の数を低下させる方法が含まれるが、これらに限定されない。例示的なアルゴリズムには、統計的方法および機械学習技術に基づく方法のような多数の変数を直接扱う方法が含まれるが、これらに限定されない。統計的方法には、罰則付き（penalized）ロジスティック回帰、マイクロアレイ予測分析（prediction analysis of microarrays）（PAM）、収縮重心に基づく方法、サポートベクターマシン分析、および正則化線形判別分析（regularized linear discriminant analysis）が含まれる。機械学習技術には、バギング（bagging）法、ブースティング（boosting）法、ランダムフォレストアルゴリズム、およびそれらの組み合わせが含まれる。Cancer Inform. 2008; 6: 77-97は、マイクロアレイ強度データの分析のための前掲の分類技術の概要を提供している。
本発明のマーカーおよび遺伝子は、細胞または組織の癌性状態または非癌性状態を特徴決定するために使用され得る。本発明は、対象の甲状腺試料における、図2〜6、9〜13、16、または17にリスト化されたマーカーまたは遺伝子の差次的な発現を測定する工程を含む、悪性の組織または細胞から良性の組織または細胞を診断する方法を含む。本発明は、対象の甲状腺試料における、図10にリスト化されたマーカーまたは遺伝子の差次的な発現を測定することを含む、甲状腺髄様癌を診断する方法も含む。本発明は、対象の甲状腺試料における、図13にリスト化されたマーカーまたは遺伝子の差次的な発現を測定する工程を含む、甲状腺病態の亜型を診断する方法も含む。本発明は、対象の甲状腺試料における、図16または17にリスト化されたmiRNAであるmiRNAの差次的な発現を測定する工程を含む、悪性の組織または細胞から良性の組織または細胞を診断する方法も含む。
上記に従い、本明細書に開示されるような遺伝子、マーカー、miRNA、またはそれらの組み合わせの差次的な発現は、この目的のためのプローブを開発するため、ノーザンブロッティングを使用し、本明細書において同定されるような配列を用いて、測定され得る。そのようなプローブは、DNAまたはRNAまたは合成ヌクレオチドまたはそれらの組み合わせから構成され得、有利には、図2〜6、9〜13、16、または17に同定されるような配列に一致するかまたは相補的であるヌクレオチド残基の連続ストレッチから構成され得る。そのようなプローブは、最も有用には、図2〜6、9〜13、16、または17に同定されるような配列のうちの一つまたは複数からの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、51、52、53、54、55、56、57、58、59、60、61、62、63、64、65、66、67、68、69、70、71、72、73、74、75、80、85、90、95、100、110、120、130、140、150、160、175、または200ヌクレオチド、またはそれ以上を含む、少なくとも15〜200残基またはそれ以上の連続ストレッチを含むと考えられる。従って、単一のプローブが、癌性であるか、癌性であると推測されるか、または癌性化する素因を有する細胞の試料のトランスクリプトームに複数回結合し、同一の器官または組織の非癌性細胞のゲノムに由来する類似した量のトランスクリプトームへの同プローブの結合が、観察可能に多いかまたは少ない結合をもたらす場合、これは、配列決定されたプローブが由来する、図2〜6、9〜13、16、または17に同定される配列を含むかまたはそれらに対応する遺伝子、複数の遺伝子、マーカー、またはmiRNAの差次的な発現を示す。
一つのそのような態様において、同一の器官の正常な細胞および／または組織と比較して上昇した発現は、対応するcDNAの作製等により、RNAの転写の相対速度を測定し、次いで、図2〜6、9〜13、16、または17に同定されるような遺伝子配列から開発されたプローブを使用して、もたらされたDNAを分析することにより測定される。従って、癌性であると推測される細胞の完全RNA相補体と共に逆転写酵素を使用することにより作製されたcDNAのレベルは、対応する量のcDNAを作製し、次いで、それが、もたらさたcDNAの相対レベルを測定し、それにより、遺伝子発現の相対レベルを測定するため、ポリメラーゼ連鎖反応、または線形増幅、等温増幅、NASB、もしくはローリングサークル増幅のようなその他の何らかの手段を使用して増幅され得る。
発現の増加は、本明細書に開示された遺伝子の発現産物に選択的に結合し、それにより、その存在を検出する薬剤を使用して判定されてもよい。例えば、抗体、おそらくは、蛍光標識または放射標識に結合している抗体のような、適切に標識された抗体を、図2〜6および9〜13に同定されるような配列を含むポリペプチドのうちの一つに対して生成することができ、該抗体は、次いで、本明細書に開示された配列に対応する遺伝子のうちの一つによりコードされたポリペプチドに、選択的にまたは特異的に結合して、反応すると考えられる。次いで、そのような抗体の結合、特に、他の非癌性の細胞および組織に対立するものとしての癌性と推測される細胞および組織に由来する試料におけるそのような結合の相対的な程度が、本明細書に同定された癌関連遺伝子の発現または過剰発現の程度の測定値として使用され得る。従って、癌性の細胞および組織において過剰発現されるとして本明細書に同定された遺伝子は、コピー数の増加によりまたは過剰転写により、過剰発現される場合がある。例えば、過剰発現は、遺伝子を活性化し、RNAポリメラーゼの反復結合をもたらす転写因子が過剰産生され、それにより、正常より多い量のRNA転写物が生成され、それが、続いて、図2〜6および9〜13に同定されるようなアミノ酸配列を含むポリペプチドのようなポリペプチドへと翻訳されることによる。そのような分析は、本発明によって同定された遺伝子の発現を確認し、それにより、試験される患者に由来する試料における癌性状態の存在、該患者における後に癌を発症する素因の存在を判定する付加的な手段を提供する。
本発明の方法の使用において、癌性状態を示す遺伝子またはマーカーの発現は、癌性であることが見出された全ての細胞の特徴である必要はないことが、心に留めておかれるべきである。従って、本明細書に開示された方法は、一部の細胞が完璧な過剰発現のパターンを示す組織において、癌性状態の存在を検出するために有用である。例えば、図2〜6、9〜13、16、または17に同定されるような配列のうちの少なくとも一つとストリンジェントな条件の下で相同であるか、または少なくとも90％、好ましくは95％同一である配列を含む選択された遺伝子またはマーカーのセットが、腫瘍試料または悪性組織の試料に由来する細胞の60％程度の少ない細胞に存在し、対応する非癌性組織または正常組織に由来する細胞の60％程度の多くの細胞には存在しない（従って、そのような正常組織細胞の40％程度の多くの細胞に存在する）ことが、適切なDNAプローブまたはRNAプローブのいずれかを使用して見出され得る。一つの態様において、そのような発現パターンは、癌性組織から採取された細胞の少なくとも70％に存在し、対応する正常非癌性組織試料の少なくとも70％に存在しないことが見出される。別の態様において、そのような発現パターンは、癌性組織から採取された細胞の少なくとも80％に存在し、対応する正常非癌性組織試料の少なくとも80％に存在しないことが見出される。別の態様において、そのような発現パターンは、癌性組織から採取された細胞の少なくとも90％に存在し、対応する正常非癌性組織試料の少なくとも90％に存在しないことが見出される。別の態様において、そのような発現パターンは、癌性組織から採取された細胞の少なくとも100％に存在し、対応する正常非癌性組織試料の少なくとも100％に存在しないことが見出されるが、後者の態様は稀にしか起こらない可能性がある。
いくつかの態様において、分子プロファイリングは、核酸（DNAもしくはRNA）、タンパク質、またはそれらの組み合わせの検出、分析、または定量化を含む。本発明の方法により診断される疾患または状態には、例えば、皮膚、心臓、肺、腎臓、乳房、膵臓、肝臓、筋肉、平滑筋、膀胱、胆嚢、結腸、腸、脳、食道、または前立腺を含むが、これらに限定されない、対象の一つまたは複数の組織における異常増殖の状態が含まれる。いくつかの態様において、本発明の方法により分析される組織には、甲状腺組織が含まれる。
いくつかの態様において、本発明の方法により診断される疾患または状態には、癌、過形成、または新生物を含むが、これらに限定されない、良性および悪性の過剰増殖性障害が含まれる。いくつかの場合において、本発明の方法により診断される過剰増殖性障害には、乳腺の管組織における腺管癌、髄様癌、膠様癌、管状癌、および炎症性乳癌のような乳癌；卵巣における腺癌のような卵巣上皮腫瘍、および卵巣から腹腔へ移動した腺癌を含む卵巣癌；子宮癌；扁平上皮癌および腺癌を含む子宮頚部上皮における腺癌のような子宮頸癌；腺癌または骨へ移動した腺癌から選択される前立腺癌のよう前立腺癌；膵管組織における類上皮細胞癌および膵管における腺癌のような膵臓癌；膀胱における移行上皮癌、尿路上皮癌（移行上皮癌）、膀胱を裏打ちする尿路上皮細胞における腫瘍、扁平上皮癌、腺癌、および小細胞癌のような膀胱癌；急性骨髄性白血病（AML）、急性リンパ性白血病、慢性リンパ性白血病、慢性骨髄性白血病、ヘアリーセル白血病、脊髄形成異常症、骨髄増殖性障害、急性骨髄性白血病（AML）、慢性骨髄性白血病（CML）、肥満細胞症、慢性リンパ性白血病（CLL）、多発性骨髄腫（MM）、および骨髄異形成症候群（MDS）のような白血病；骨癌；扁平上皮癌、腺癌、および大細胞未分化癌に分けられる非小細胞肺癌（NSCLC）ならびに小細胞肺癌のような肺癌；基底細胞癌、黒色腫、扁平上皮癌、および扁平上皮癌へと進展することもある皮膚状態である日光角化症のような皮膚癌；眼網膜芽細胞腫；皮膚黒色腫または眼球内（眼）黒色腫；原発性肝臓癌（肝臓において発生する癌）；腎臓癌；びまん性大細胞型B細胞リンパ腫、B細胞免疫芽球性リンパ腫、および小型非切れ込み核細胞性リンパ腫のようなエイズ関連リンパ腫；カポジ肉腫；B型肝炎ウイルス（HBV）、C型肝炎ウイルス（HCV）、および肝細胞癌を含むウイルスにより誘導される癌；ヒトリンパ球向性ウイルス1型（HTLV-1）および成人T細胞白血病／リンパ腫；およびヒトパピローマウイルス（HPV）により誘導される子宮頸癌を含む、ウイルスにより誘導される癌；神経膠腫（星状細胞腫、未分化星状細胞腫、または多形神経膠芽腫）、乏突起細胞腫、上衣細胞腫、髄膜腫、リンパ腫、シュワン腫、および髄芽腫を含む原発性脳腫瘍のような中枢神経系癌（CNS）；聴神経腫瘍、ならびに神経繊維腫およびシュワン腫を含む悪性末梢神経鞘腫瘍（MPNST）、悪性線維性細胞腫、悪性線維性組織球腫、悪性髄膜腫、悪性中皮腫、ならびに悪性ミュラー管混合腫瘍のような末梢神経系（PNS）癌；下咽頭癌、喉頭癌、上咽頭癌、および中咽頭癌のような口腔および中咽頭の癌；リンパ腫、胃間質腫瘍、およびカルチノイド腫瘍のような胃癌；精上皮腫および非精巣上皮腫を含む胚細胞性腫瘍（GCT）、ならびにライディッヒ細胞腫瘍およびセルトリ細胞腫瘍を含む性腺間質腫瘍のような精巣癌；胸腺腫、胸腺癌、ホジキン病、非ホジキンリンパ腫カルチノイド、またはカルチノイド腫瘍のような胸腺癌；直腸癌；ならびに結腸癌が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの場合において、本発明の方法により診断される疾患または状態には、例えば、濾胞性腺腫、ハースル細胞腺腫、リンパ性甲状腺炎、および甲状腺過形成を含むが、これらに限定されない、良性甲状腺障害のような甲状腺障害が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの場合において、本発明の方法により診断される疾患または状態には、例えば、濾胞癌、濾胞型甲状腺乳頭癌、髄様癌、および乳頭癌のような悪性甲状腺障害が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの場合において、本発明の方法は、疾患を有するかそれとも正常であるかの組織の診断を提供する。他の場合において、本発明の方法は、正常、良性、または悪性の診断を提供する。いくつかの場合において、本発明の方法は、良性／正常または悪性の診断を提供する。いくつかの場合において、本発明の方法は、本明細書に提供される特定の疾患または状態のうちの一つまたは複数の診断を提供する。
II. 生物学的試料の入手
いくつかの態様において、本発明の方法は、対象から試料を得ることを提供する。本明細書において使用されるように、対象という用語は、ヒト、非ヒト霊長類、げっ歯類、イヌ、ブタ等を含むが、これらに限定されない、任意の動物（例えば、哺乳類）をさす。本明細書に提供される得る方法には、細針吸引、コア針生検、吸引生検、切開生検、切除生検、パンチ生検、薄片生検、または皮膚生検を含む生検法が含まれる。試料は、皮膚、心臓、肺、腎臓、乳房、膵臓、肝臓、筋肉、平滑筋、膀胱、胆嚢、結腸、腸、脳、前立腺、食道、または甲状腺を含むが、これらに限定されない、本明細書に提供される組織のいずれかから得られ得る。あるいは、試料は、血液、汗、毛包、頬組織、涙、月経、便、または唾液を含むが、これらに限定されない、その他の起源から得られてもよい。本発明のいくつかの態様において、医療従事者が、試験のために生物学的試料を得てもよい。いくつかの場合において、医療従事者は、生物学的試料の寄託のため、対象を試験施設または検査室に照会させてもよい。他の場合において、対象が、試料を提供してもよい。いくつかの場合において、本発明の分子プロファイリングビジネスが、試料を得てもよい。
試料は、本明細書に提供される生検法、拭き取り、擦過、静脈切開のような当技術分野において公知の方法、または当技術分野において公知のその他の任意の方法により得られ得る。いくつかの場合において、試料は、本発明のキットの構成要素を使用して、得られるか、保管されるか、または輸送され得る。いくつかの場合において、複数の甲状腺試料のような複数の試料が、本発明の方法による診断のために得られ得る。いくつかの場合において、一つの組織型（例えば、甲状腺）からの一つまたは複数の試料、および別の組織（例えば、頬）からの一つまたは複数の試料、のような複数の試料が、本発明の方法による診断のために得られ得る。いくつかの場合において、一つの組織型（例えば、甲状腺）からの一つまたは複数の試料、および別の組織（例えば、頬）からの一つまたは複数の試料、のような複数の試料は、同一の時点でまたは異なる時点で得られてもよい。いくつかの場合において、異なる時点で得られた試料は、異なる方法により分析されかつ／または保管されてもよい。例えば、試料は、細胞学的分析（ルーチンの染色）により得られ分析され得る。いくつかの場合において、さらなる試料が、細胞学的分析の結果に基づき、対象から得らされてもよい。癌の診断には、医師、看護師、またはその他の医療従事者による対象の検査が含まれ得る。検査は、ルーチンの検査の一部であってもよいし、または、検査は、以下のうちの一つを含むが、これらに限定されない、特定の愁訴によるものであってもよい：疼痛、疾病、疾病の予想、疑わしいしこりもしくは腫瘤の存在、疾患、または状態。対象は、疾患または状態に気づいていてもよいし、または気づいていなくてもよい。医療従事者が、試験のために生物学的試料を得てもよい。いくつかの場合において、医療従事者は、生物学的試料の寄託のために対象を試験施設または検査室に照会させてもよい。
いくつかの場合において、対象は、さらなる診断のために、腫瘍学者、外科医、または内分泌学者のような専門医に照会させられ得る。専門医は、同様に、試験のために生物学的試料を得てもよいし、または生物学的試料の寄託のために個体を試験施設もしくは検査室に照会させてもよい。いずれの場合にも、生物学的試料は、医師、看護師、または医療技術者、内分泌学者、細胞学者、採血者、放射線技師、もしくは呼吸器科医のようなその他の医療従事者により得られ得る。医療従事者が、試料に対して実行する適切な試験もしくはアッセイ法を示してもよいし、または、本開示の分子プロファイリングビジネスが、どのアッセイ法もしくは試験が最も適切に示されるかに関して助言してもよい。分子プロファイリングビジネスは、助言事業、試料の取得およびもしくは保管、材料、または与えられた全ての製品およびサービスについて、個体または医療提供者または保険提供者に代金を請求することができる。
本発明のいくつかの態様において、医療従事者は、初期診断または試料取得に関与していなくてもよい。あるいは、個体が、店頭販売のキットの使用を通して試料を得てもよい。キットは、本明細書に記載されるような試料を得るための手段、検査のために試料を保管するための手段、およびキットの適正使用のための説明書を含有し得る。いくつかの場合において、分子プロファイリングサービスが、キットの購入価格に含まれていてもよい。他の場合において、分子プロファイリングサービスは別料金である。
分子プロファイリングビジネスが使用するために適している試料は、試験される個体の組織、細胞、核酸、遺伝子、遺伝子断片、発現産物、遺伝子発現産物、または遺伝子発現産物断片を含有している任意の材料であり得る。試料の適応性および／または妥当性を判定する方法が提供される。試料には、個体の組織、細胞または細胞に由来するもしくは細胞から得られる生物学的材料が含まれ得るが、これらに限定されない。試料は、細胞または組織の不均一集団または均一集団であり得る。生物学的試料は、本明細書に記載された分析法に適している試料を提供することができる、当技術分野において公知の任意の方法を使用して得られ得る。
試料は、皮膚または頚部の擦過、頬の拭き取り、唾液収集、尿収集、便収集、月経、涙、または精液の収集を含むが、これらに限定されない、非侵襲的な方法により得られ得る。他の場合において、試料は、生検、肺胞もしくは肺の洗浄、針吸引、または静脈切開を含むが、これらに限定されない、侵襲的な手法により得られる。生検の方法には、さらに、切開生検、切除生検、パンチ生検、薄片生検、または皮膚生検が含まれ得る。針吸引の方法には、さらに、細針吸引、コア針生検、吸引生検、またはラージコア（large core）生検が含まれ得る。いくつかの態様において、十分な量の生物学的材料を確実にするために、複数の試料が本明細書中の方法により得られてもよい。適当な甲状腺の試料を得る方法は、当技術分野において公知であり、さらに、参照によりその全体が本明細書に組み入れられるATA Guidelines for thryoid nodule management（Cooper et al. Thyroid Vol. 16 No. 2 2006）に記載されている。生物学的試料を得るための一般的な方法も、当技術分野において公知であり、さらに、例えば、参照によりその全体が本明細書に組み入れられるRamzy, Ibrahim Clinical Cytopathology and Aspiration Biopsy 2001に記載されている。一つの態様において、試料は、甲状腺結節または推測される甲状腺腫瘍の細針吸引液である。いくつかの場合において、細針吸引液の採取法は、超音波、X線、またはその他の画像化装置の使用によるガイド下でなされてもよい。
本発明のいくつかの態様において、分子プロファイリングビジネスは、対象から直接、医療従事者から、第三者から、または分子プロファイリングビジネスもしくは第三者により提供されたキットから、生物学的試料を得ることができる。いくつかの場合において、生物学的試料は、対象、医療従事者、または第三者が生物学的試料を取得し、分子プロファイリングビジネスへと送付した後、分子プロファイリングビジネスにより得られてもよい。いくつかの場合において、分子プロファイリングビジネスは、生物学的試料の保管および分子プロファイリングビジネスへの輸送のための適当な容器および賦形剤を提供してもよい。
III. 試料の保管
いくつかの態様において、本発明の方法は、試料が得られた後、試料が本発明の一つまたは複数の方法により分析される前に、数秒、数分、数時間、数日、数週間、数ヶ月、数年、またはそれ以上のような時間、試料を保管することを提供する。いくつかの場合において、試料の異なる一部分が、保管、細胞学的分析、妥当性試験、核酸抽出、分子プロファイリング、またはそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない、異なる下流の方法または過程を受けるよう、対象から得られた試料は、保管またはさらなる分析の工程の前に細分される。
いくつかの場合において、試料の一部分は保管され、試料の別の一部分はさらに操作されてもよい。そのような操作には、分子プロファイリング；細胞学的染色；核酸（RNAもしくはDNA）の抽出、検出、または定量化；遺伝子発現産物（RNAもしくはタンパク質）の抽出、検出、または定量化；固定；および検査が含まれ得るが、これらに限定されない。試料は、グルタルアルデヒド、ホルムアルデヒド、またはメタノールの使用のような、当技術分野において公知の任意の方法により、保管前または保管中に固定されてもよい。他の場合において、試料は、得られ、保管され、保管工程後に、試料の異なる一部分が、保管、細胞学的分析、妥当性試験、核酸抽出、分子プロファイリング、またはそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない、異なる下流の方法または過程を受けるよう、さらなる分析のために細分される。いくつかの場合において、試料は、得られ、例えば、細胞学的分析により分析され、もたらされた試料材料が、本発明の一つまたは複数の分子プロファイリング法によりさらに分析される。そのような場合、試料は、細胞学的分析工程と分子プロファイリング工程との間、保管されてもよい。試料は、取得後、輸送を容易にするか、またはその他の分析の結果を待つために保管されてもよい。別の態様において、試料は、医師またはその他の医療従事者からの説明を待つ間、保管されてもよい。
取得された試料は、短期または長期の保管のため、適当な培地中、賦形剤中、溶液中、または容器中に置かれ得る。保管は、冷蔵または冷凍の環境において試料を維持することを必要とするか場合がある。試料は、冷凍環境において保管前に急速に凍結させられ得る。凍結試料は、グリセロール、エチレングリコール、ショ糖、またはグルコースを含むが、これらに限定されない、適当な低温保存培地または化合物と接触させられ得る。適当な培地、賦形剤、または溶液には、ハンクス塩溶液、生理食塩水、細胞増殖培地、硫酸アンモニウムもしくはリン酸アンモニウムのようなアンモニウム塩溶液、または水が含まれるが、これらに限定されない。アンモニウム塩の適当な濃度には、約0.1g/ml、0.2g/ml、0.3g/ml、0.4g/ml、0.5g/ml、0.6g/ml、0.7g/ml、0.8g/ml、0.9g/ml、1.0g/ml、1.1g/ml、1.2g/ml、1.3g/ml、1.4g/ml、1.5g/ml、1.6g/ml、1.7g/ml、1.8g/ml、1.9g/ml、2.0g/ml、2.2g/ml、2.3g/ml、2.5g/ml、またはそれ以上の溶液が含まれる。培地、賦形剤、または溶液は、無菌であってもよいし、または無菌でなくてもよい。
試料は、例えば、0C、-1C、-2C、-3C、-4C、-5C、-6C、-7C、-8C、-9C、-10C、-12C、-14C、-15C、-16C、-20C、-22C、-25C、-28C、-30C、-35C、-40C、-45C、-50C、-60C、-70C、-80C、-100C、-120C、-140C、-180C、-190C、または約-200Cを含む、室温、または冷温（例えば、約20℃〜約0℃）もしくは冷凍温度のような低温で保管され得る。いくつかの場合において、試料は、冷蔵装置内で、氷もしくは凍結ゲルパック上で、冷凍装置内で、低温貯蔵装置内で、ドライアイス上で、液体窒素中で、または液体窒素で平衡化された蒸気相で保管され得る。
培地、賦形剤、または溶液は、後の診断もしくは操作のための妥当な状態に試料を維持するため、または凝固を防止するため、保存剤を含有していてもよい。保存剤には、クエン酸、エチレンジアミン四酢酸、アジ化ナトリウム、またはチメロサール（thimerosal）が含まれ得る。培地、賦形剤、または溶液は、トリス緩衝剤またはリン酸緩衝剤、ナトリウム塩（例えば、NaCl）、カルシウム塩、マグネシウム塩等のような適当な緩衝剤または塩を含有していてもよい。いくつかの場合において、試料は、例えばCytyc ThinPrep、SurePath、またはMonoprepであるがこれらに限定されない、後の細胞学的分析のための細胞の保管のために適している商業的な調製物の中に保管されてもよい。
試料容器は、カップ、蓋付きカップ、チューブ、無菌チューブ、真空チューブ、注射器、ボトル、顕微鏡用スライド、またはその他の適当な容器を含むが、これらに限定されない、生物学的試料の保管およびまたは輸送のために適している任意の容器であり得る。容器は、無菌であってもよいし、または無菌でなくてもよい。
IV. 試料の輸送
本発明の方法は、試料の輸送を提供する。いくつかの場合において、試料は、診療所、病院、医院、またはその他の位置から第二の位置へ輸送され、そこで、試料は、保管され、かつ／または、例えば、細胞学的分析もしくは分子プロファイリングにより分析され得る。いくつかの場合において、試料は、本明細書に記載された分析を実施するため、分子プロファイリング企業へ輸送されてもよい。他の場合において、試料は、臨床検査室改善法（Clinical Laboratory Improvement Amendments）（CLIA）検査室のような、認可された検査室、または本発明の方法を実施することができる検査室のような検査室へ輸送されてもよい。試料は、試料が由来する個体により輸送されてもよい。個体による輸送には、個体が分子プロファイリングビジネスまたは指定された試料受容所を訪れ、試料を提供することが含まれ得る。試料の提供は、本明細書に記載された試料取得の技術のいずれかを含んでもよいか、または、試料は、既に取得され、本明細書に記載されるような適当な容器で保管されていてもよい。他の場合において、試料は、宅配便、郵便、海運、または適当な様式で試料を輸送することができる任意の方法を使用して、分子プロファイリングビジネスへ輸送され得る。いくつかの場合において、試料は、第三者試験検査室（例えば、細胞診検査室）により、分子プロファイリングビジネスへ提供されてもよい。他の場合において、試料は、対象のプライマリケア医、内分泌学者、またはその他の医療従事者により、分子プロファイリングビジネスへ提供されてもよい。輸送費用は、個体、医療提供者、または保険提供者へ請求され得る。分子プロファイリングビジネスは、受け取り後、直ちに試料の分析を開始してもよいし、または本明細書に記載された任意の様式で試料を保管してもよい。保管の方法は、分子プロファイリングビジネスが試料を受け取る前に選ばれたものと同一であってもよいしまたは同一でなくてもよい。
試料は、低温保存培地または液状化細胞診調製物のような、試料の保管のために適している、本明細書に提供される任意の培地または賦形剤を含む、任意の培地または賦形剤で輸送され得る。いくつかの場合において、試料は、本明細書に提供される適当な試料保管温度のいずれかで、冷凍輸送または冷蔵輸送されてもよい。
分子プロファイリングビジネス、その代理人もしくはライセンシー、医療従事者、研究者、または第三者検査室もしくは試験施設（例えば、細胞診検査室）による試料の受け取り後、試料は、細胞学的アッセイ法およびゲノム分析のような当技術分野において公知の多様なルーチンの分析を使用してアッセイされ得る。そのような試験は、癌、癌の型、その他の疾患もしくは状態、疾患マーカーの存在、または癌、疾患、状態、もしくは疾患マーカーの欠如を示し得る。試験は、下記のような顕微鏡検査を含む細胞学的調査の形態をとり得る。試験は、一つまたは複数の細胞学的染色の使用を含み得る。生物学的材料は、生物学的試料の調製のための当技術分野において公知の適当な方法により、試験の投与前に、試験のために操作または調製され得る。実施される特定のアッセイ法は、分子プロファイリング企業、試験を注文した医師、または助言医療従事者、細胞診検査室、試料が由来する対象、もしくは保険提供者のような第三者により決定され得る。特定のアッセイ法は、確定診断が得られる可能性、アッセイ法のコスト、アッセイ法のスピード、または提供された材料の型へのアッセイ法の適応性に基づき、選ばれ得る。
V. 妥当性についての試験
試料取得の後または間、例えば、試料を保管する工程の前または後、生物学的材料は、例えば、本発明の方法および組成物において使用するための試料の適応性を査定するため、収集され、妥当性について査定され得る。査定は、試料を得る個体、分子プロファイリングビジネス、キットを使用する個体、または細胞診検査室、病理学者、内分泌学者、もしくは研究者のような第三者により実施され得る。試料は、以下のものを含むが、これらに限定されない、多くの因子により、さらなる分析のために妥当であるかまたは妥当でないと判定され得る：不十分な細胞、不十分な遺伝材料、不十分なタンパク質、DNA、もしくはRNA、必要とされる試験にとって不適切な細胞、または必要とされる試験にとって不適切な材料、試料の古さ、試料が得られた様式、または試料が保管もしくは輸送された様式。妥当性は、細胞染色法、細胞数もしくは組織量の測定、全タンパク質の測定、核酸の測定、視覚的検査、顕微鏡検査、または温度もしくはpHの測定のような、当技術分野において公知の多様な方法を使用して判定され得る。一つの態様において、試料妥当性は、遺伝子発現産物レベル分析実験を実施した結果から判定されると考えられる。別の態様において、試料妥当性は、試料妥当性のマーカーの含量を測定することにより判定されると考えられる。そのようなマーカーには、ヨウ素、カルシウム、マグネシウム、リン、炭素、窒素、硫黄、鉄等のような元素；例えばチログロブリンであるがこれに限定されない、タンパク質；細胞量；およびタンパク質、核酸、脂質、または炭水化物のような細胞成分が含まれる。
いくつかの場合において、ヨウ素は、参照によりその全体が本明細書に組み入れられる米国特許第3645691号に記載されたような化学的方法、またはヨウ素含量を測定するための当技術分野において公知のその他の化学的方法により測定され得る。ヨウ素測定のための化学的方法には、SandellおよびKolthoffの反応に基づく方法が含まれるが、これらに限定されない。反応は以下の式に従って進行する。
2 Ce4+＋As3+→2 Ce3+＋As5+＋I
ヨウ素は、反応の課程で触媒効果を有する、即ち、分析される調製物中に存在するヨウ素が多いほど、速く反応が進行する。反応のスピードは、ヨウ素濃度に比例する。いくつかの場合において、この分析法は、以下の様式で実施され得る。
予め測定された量の酸化ヒ素As2O3の濃硫酸溶液または濃硝酸溶液を、生物学的試料に添加し、混合物の温度を、反応温度、即ち、通常20℃〜60℃の温度に調整する。予め測定された量の硫酸セリウム(IV)の硫酸溶液または硝酸溶液を、そこに添加する。その後、混合物を、一定時間、予め測定された温度で反応させる。反応時間は、測定されるヨウ素の量の桁、およびそれぞれの選択された反応温度によって選択される。反応時間は、通常、約1分〜約40分である。その後、セリウム(IV)イオンの試験溶液の含量を、測光法により測定する。測光法により測定されたセリウム(IV)イオン濃度が低いほど、反応スピードが高く、従って、触媒剤、即ち、ヨウ素の量が多い。このようにして、試料のヨウ素を、直接かつ定量的に測定することができる。
他の場合において、例えば、123I、124I、125I、および131Iのようなヨウ素の特定の同位体を検出することによっても、甲状腺組織の試料のヨウ素含量を測定することができる。さらに他の場合において、マーカーは、炭素、窒素、硫黄、酸素、鉄、リン、または水素の同位体のような別の放射性同位体であってもよい。いくつかの例において、試料収集より前に、放射性同位体を投与することができる。妥当性試験のために適している放射性同位体投与の方法は、当技術分野において周知であり、静脈もしくは動脈への注射、または摂取を含む。同位体の一部を甲状腺組織へと吸収させるための、同位体の投与と甲状腺結節試料の取得との間の適当な期間は、約1分、2分、5分、10分、15分、30分、1時間、8時間、12時間、24時間、48時間、72時間、または約1週間、1.5週間、もしくは2週間を含む、約1分〜数日または約1週間の期間を含み得、当業者により容易に決定され得る。あるいは、ヨウ素、カルシウム、マグネシウム、炭素、窒素、硫黄、酸素、鉄、リン、または水素の放射性同位体のような同位体の天然レベルについて、試料を測定してもよい。
（i）細胞および／または組織の含量妥当性試験
組織の量を測定する方法には、試料の計量または試料の体積の測定が含まれるが、これらに限定されない。細胞の量を測定する方法には、いくつかの場合において、例えば、トリプシンもしくはコラゲナーゼのような酵素による、または、例えば、組織ホモジナイザーの使用のような物理的手段による、脱凝集の後に実施され得る、細胞計数が含まれるが、これらに限定されない。回収された細胞の量を測定するための別の方法には、細胞材料に結合する色素の定量化、または遠心分離後に得られた細胞ペレットの体積の測定が含まれるが、これらに限定されない。妥当な数の特定の型の細胞が存在することを判定する方法には、PCR、Q-PCR、RT-PCR、免疫組織化学的分析、細胞学的分析、顕微鏡的分析、およびまたは視覚的分析が含まれる。
（ii）核酸含量妥当性試験
当技術分野において公知の多様な方法を使用して、生物学的試料からの抽出後に核酸含量を測定することにより、試料を分析することができる。いくつかの場合において、RNAまたはmRNAのような核酸が、核酸含量分析前に他の核酸から抽出される。核酸含量は、抽出され、精製され、分光光度計を使用して、260ナノメートルにおける吸光度を含むが、これに限定されない、紫外吸光度により測定され得る。他の場合において、核酸の含量または妥当性は、試料を染色剤と接触させた後、蛍光光度計により測定され得る。さらに他の場合において、核酸の含量または妥当性は、電気泳動後に、または、例えば、agilentバイオアナライザーのような装置を使用して、測定され得る。本発明の方法は、核酸の含量およびまたは完全性を測定するための特定の方法に限定されないことが理解される。
いくつかの態様において、所定の試料からのRNAの量または収量は、ナノグラム〜マイクログラムの範囲で、NanoDrop分光光度計を使用して、精製の直後に測定される。いくつかの態様において、RNA品質は、Agilent 2100 Bioanalyzer装置を使用して測定され、計算されたRNAインテグリティナンバー（Integrity Number）（RIN、1〜10）により特徴決定される。NanoDropはキュベットなしの分光光度計である。それは、試料1μl当たり5ng〜3,000ngを測定するために1マイクロリットルを使用する。NanoDropの重大な特色には、低い試料の容量、キュベットがない点；5ng/μl〜3,000ng/μlという大きなダイナミックレンジ；DNA、RNA、およびタンパク質の定量化を可能にする点が含まれる。NanoDrop（商標）2000cは、キュベットまたはキャピラリーの必要なしに、0.5μl〜2.0μlの試料の分析を可能にする。
RNA品質は、計算されたRNAインテグリティナンバー（RIN）により測定され得る。RNAインテグリティナンバー（RIN）とは、RNA測定値に完全性の値を割り当てるためのアルゴリズムである。RNAの完全性は、遺伝子発現研究のための主要な問題であり、伝統的には、28S rRNAと18S rRNAとの比を使用して評価されているが、この方法には一貫性がないことが示されている。RINアルゴリズムは、電気泳動によるRNA測定に適用され、よりロバスト（robust）な普遍的な測定値を提供するための、RNA完全性に関する情報に寄与する異なる特色の組み合わせに基づく。いくつかの態様において、RNA品質は、Agilent 2100 Bioanalyzer装置を使用して測定される。RNA品質を測定するためのプロトコルは、公知であり、例えば、Agilentウェブサイトで、商業的に入手可能である。簡単に説明すると、第一工程で、研究者がRNA Nano LabChipへ全RNA試料を委託する。第二工程で、LabChipがAgilentバイオアナライザーに挿入され、分析が実行され、ディジタル電気泳動図が生成される。次いで、第三工程で、新たなRINアルゴリズムが、試料の完全性を判定するため、分解産物の存在または欠如を含む、RNA試料の電気泳動記録の全体を分析する。次いで、アルゴリズムは、レベル10のRNAが完璧に完全である、1〜10のRINスコアを割り当てる。電気泳動図の解釈が自動的であり、個々の解釈を受けないため、試料の普遍的で公平な比較が可能になり、実験の再現性が改善される。RINアルゴリズムは、主として、ヒト、ラット、およびマウスの組織から得られた真核生物全RNA試料の大きなデータベースと共に、ニューラルネットワークおよび適応的学習（adaptive learning）を使用して開発された。RINの利点には、以下の点が含まれる。RNAの完全性の数的な査定が得られる点；例えば、アーカイブ（archival）の前後で、RNA試料が直接比較される点、異なる検査室間の同一組織の完全性が比較される点；実験の再現性が確実になる点、例えば、RINが所定の値を示し、マイクロアレイ実験のために適している場合、同一の生物／組織／抽出法が使用されるのであれば、同一の値のRINが、常に、類似した実験のために使用され得る（Schroeder A, et al. BMC Molecular Biology 2006, 7:3 (2006)）。
いくつかの態様において、RNA品質は、10が最高品質である、RIN 1〜10の尺度で測定される。一つの局面において、本発明は、6.0またはそれ未満のRNA RIN値を有する試料からの遺伝子発現を分析する方法を提供する。いくつかの態様において、1.0、2.0、3.0、4.0、5.0、または6.0のRIN数を有するRNAを含有している試料が、本発明の方法およびアルゴリズムを使用して、マイクロアレイ遺伝子発現のために分析される。いくつかの態様において、試料は、甲状腺組織の細針吸引液である。試料は、2.0程度の低いRINで分解されていてもよい。
所定の試料における遺伝子発現の測定は、複雑で、動的で、かつ高コストの過程である。RIN≦5.0を有するRNA試料は、典型的には、多重遺伝子マイクロアレイ分析のためには使用されず、その代り、単一遺伝子のRT-PCRアッセイ法および／またはTaqManアッセイ法のためにのみ使用され得る。品質によるRNAの有用性のこの二分は、従来、試料の有用性を制限し、研究努力を妨害してきた。本発明は、低濃度のRNAを含有している試料、例えば、甲状腺FNA試料から、意味のある多重遺伝子発現結果を得るために、低品質RNAが使用され得る方法を提供する。
さらに、通常、多重遺伝子発現プロファイリングのためには妥当でないと見なされる、NanoDropによる低くかつ／または測定不能なRNA濃度を有する試料が、本発明の方法およびアルゴリズムを使用すれば、測定され分析され得る。今日、検査室で核酸収量を測定するために使用されている最も高感度の「最先端技術」機器が、NanoDrop分光光度計である。その種類の多くの定量化装置と同様に、NanoDrop測定値の精度は、極めて低いRNA濃度では有意に減少する。マイクロアレイ実験への入力のために必要なRNAの最少量も、所定の試料の有用性を制限する。本発明においては、極少量の核酸を含有している試料が、NanoDrop装置およびBioanalyzer装置の両方からの測定値の組み合わせを使用して推定され得、それにより、多重遺伝子発現アッセイ法および分析のため試料が最適化される。
（iii）タンパク質含量妥当性試験
いくつかの場合において、生物学的試料中のタンパク質含量は、以下のものを含むが、これらに限定されない、当技術分野において公知の多様な方法を使用して測定され得る：280ナノメートルにおける紫外吸光度、本明細書に記載されるような細胞染色、または、例えば、クーマシーブルーもしくはビシンコニン酸によるタンパク質染色。いくつかの場合において、タンパク質は、試料の測定前に生物学的試料から抽出される。いくつかの場合において、試料の妥当性についての複数の試験が、並行して、または一つずつ実施されてもよい。いくつかの場合において、試料は、妥当性査定の前、間、または後に、複数の診断試験を実施するため、一定分量へと分割されてもよい。いくつかの場合において、妥当性試験は、さらなる診断試験に適していてもよいし、または適していなくてもよい少量の試料に対して実施される。他の場合において、試料全体が妥当性について査定される。いずれの場合にも、妥当性についての試験の代金は、対象、医療提供者、保険提供者、または政府実体に請求され得る。
本発明のいくつかの態様において、試料は収集後すぐにまたは直ちに妥当性について試験され得る。いくつかの場合において、試料妥当性試験が、試料の十分な量または十分な品質を示さない場合には、追加的な試料を採取することができる。
VI. 試料の分析
一つの局面において、本発明は、低い量および品質のDNAまたはRNAのようなポリヌクレオチドを用いて、マイクロアレイ遺伝子発現分析を実施する方法を提供する。いくつかの態様において、本開示は、低い量および品質のRNAを用いて、遺伝子発現を分析することにより、癌を診断し、特徴決定し、かつ／またはモニタリングする方法を記載する。一つの態様において、癌は甲状腺癌である。甲状腺RNAは細針吸引液（FNA）から得られ得る。いくつかの態様において、遺伝子発現プロファイルは、9.0、8.0、7.0、6.0、5.0、4.0、3.0、2.0、1.0、またはそれ未満のRNA RIN値を有する分解された試料から得られる。特定の態様において、遺伝子発現プロファイルは、6またはそれ未満、即ち、6.0、5.0、4.0、3.0、2.0、1.0、またはそれ未満のRINを有する試料から得られる。甲状腺FNA試料のような低濃度の核酸を含有している試料から意味のある遺伝子発現結果を得るために、低品質RNAが使用され得る方法が、本発明により提供される。
遺伝子発現アッセイ法のための試料の有用性の別の推定値は、典型的にはナノグラム〜マイクログラムの量で測定されるRNA収量である。今日、検査室で核酸収量を測定するために使用されている最も高感度の「最先端技術」機器は、NanoDrop分光光度計である。その種類の多くの定量化装置と同様に、NanoDrop測定値の精度は、極めて低いRNA濃度では有意に減少する。マイクロアレイ実験への入力のために必要なRNAの最少量も、所定の試料の有用性を制限する。いくつかの局面において、本発明は、NanoDrop装置およびBioanalyzer装置の両方からの測定値の組み合わせを使用して、試料入力を推定することにより、低いRNA濃度の問題を解決する。遺伝子発現研究から得られるデータの品質はRNA量に依存するため、NanoDropにより測定された低いまたは測定不能なRNA濃度を有する試料から、意味のある遺伝子発現データが作成され得る。
本方法および本アルゴリズムは、以下のことを可能にする：（1）低い量かつ／または低い品質の核酸を含有している試料の遺伝子発現分析、（2）偽陽性および偽陰性の有意な低下、（3）結果として生じる病態の基礎をなす遺伝学的経路、代謝経路、またはシグナル伝達経路の確定、（4）遺伝性障害の診断の精度に統計的確率を割り当てる能力、（5）不明確な結果を分解する能力、および（6）癌の亜型を区別する能力。
細胞学的分析
試料は、生物学的試料中の細胞の顕微鏡的検査と組み合わせられた細胞染色により分析され得る。細胞染色、または細胞学的調査は、以下のものを含むが、これらに限定されない、当技術分野において公知の多数の方法および適当な試薬により実施され得る：EA染色、ヘマトキシリン染色、サイトステイン（cytostain）、パパニコロウ染色、エオシン、ニッスル染色、トルイジンブルー、銀染色、アゾカルミン染色、ニュートラルレッド、またはヤヌスグリーン。いくつかの場合において、細胞は、染色法の前または間に、例えば、メタノール、エタノール、グルタルアルデヒド、またはホルムアルデヒドにより固定され、かつ／または透過性化される。いくつかの場合において、細胞は固定されない。いくつかの場合において、複数の染色が組み合わせて使用される。他の場合において、染色は全く使用されない。いくつかの場合において、核酸含量の測定は、例えば、臭化エチジウム、ヘマトキシリン、ニッスル染色、または当技術分野において公知の任意の核酸染色による染色法を使用して実施される。
本発明のいくつかの態様において、細胞は、細胞学的調査のための当技術分野において周知の標準的な方法によりスライドへ塗沫されてもよい。他の場合において、液状化細胞診（LBC）法が使用されてもよい。いくつかの場合において、LBC法は、細胞診スライド調製の改善された手段、より均一な試料、増加した感度および特異度、ならびに改善された試料の扱いの効率を提供する。液状化細胞診の方法においては、生物学的試料が、対象から、例えば、Cytyc ThinPrep、SurePath、Monoprep、または当技術分野において公知のその他の液状化細胞診調製溶液のような液状化細胞診調製溶液を含有している容器またはバイアルに移される。さらに、試料の実質的に定量的な転移を確実にするために、試料は、液状化細胞診調製溶液で収集装置から容器またはバイアルへと濯がれてもよい。次いで、液状化細胞診調製溶液中に生物学的試料を含有している溶液は、ガラススライド上に細胞の層を作製するために、機械により、または当業者により、保管され、かつ／または加工され得る。試料は、さらに、従来の細胞診調製物と同一の方式で、染色され、顕微鏡下で調査されてもよい。
本発明のいくつかの態様において、試料は、免疫組織化学的染色により分析されてもよい。免疫組織化学的染色は、生物学的試料（例えば、細胞または組織）における、抗体の使用による、特定の分子または抗原の存在、位置、および分布の分析を提供する。抗原は、低分子、タンパク質、ペプチド、核酸、または抗体により特異的に認識され得るその他の任意の分子であり得る。試料は、先に固定および／または透過性化の工程を含んでいてもよいし、または含んでいなくてもよい免疫組織化学的方法により分析され得る。いくつかの場合において、関心対象の抗原は、抗原特異的な抗体と試料を接触させ、次いで、一回または複数回の洗浄により非特異的結合を除去することにより検出され得る。次いで、特異的に結合した抗体が、例えば、標識された二次抗体、または標識されたアビジン／ストレプトアビジンのような抗体検出試薬により検出され得る。いくつかの場合において、その代わりに、抗原特異的な抗体が直接標識されてもよい。免疫組織化学的検査のための適当な標識には、フルオレセインおよびローダミンのようなフルオロフォア、アルカリホスファターゼおよび西洋ワサビペルオキシダーゼのような酵素、ならびに32Pおよび125Iのような放射性核種が含まれるが、これらに限定されない。免疫組織化学的染色により検出され得る遺伝子産物マーカーには、Her2/Neu、Ras、Rho、EGFR、VEGFR、UbcH10、RET/PTC1、サイトケラチン20、カルシトニン、GAL-3、甲状腺ペルオキシダーゼ、およびチログロブリンが含まれるが、これらに限定されない。
VII. アッセイ結果
ルーチンの細胞学的アッセイ法またはその他のアッセイ法の結果は、陰性（癌、疾患、もしくは状態がない）、不明確もしくは疑わしい（癌、疾患、もしくは状態の存在が示唆される）、診断的（癌、疾患、もしくは状態についての陽性の診断）、または非診断的（癌、疾患、もしくは状態の存在もしくは欠如に関する不十分な情報の提供）として試料を示すことができる。診断結果は、悪性または良性として、さらに分類され得る。診断結果は、例えば、p値、補正されたp値、または統計的信頼指標を介して、例えば、癌の重度もしくは悪性度、または正確な診断の可能性を示すスコアも提供する場合がある。いくつかの場合において、診断結果は、例えば、濾胞性腺腫、ハースル細胞腺腫、リンパ性甲状腺炎、過形成、濾胞癌、濾胞型甲状腺乳頭癌、乳頭癌、または本明細書に提供される疾患もしくは状態のいずれかのような、特定の型の癌、疾患、または状態を示し得る。いくつかの場合において、診断結果は、癌、疾患、または状態の特定の病期を示し得る。診断結果は、診断された特定の癌、疾患、または状態の型または病期のための特定の処置または治療的介入を通知し得る。いくつかの態様において、実施されたアッセイ法の結果は、データベースに入力され得る。分子プロファイリング企業は、以下のうちの一つまたは複数について、個体、保険提供者、医療提供者、または政府実体に代金を請求することができる：実施されたアッセイ法、助言サービス、結果の報告、データベースアクセス、またはデータ分析。いくつかの場合において、分子プロファイリング以外の全てまたはいくつかの工程は、細胞診検査室または医療従事者により実施される。
VIII. 分子プロファイリング
細胞学的アッセイ法は、例えば、甲状腺の腫瘍または結節を含む、多くの型の推測された腫瘍のための現在の診断基準を特徴付けている。本発明のいくつかの態様において、陰性、不確定、診断的、または非診断的としてアッセイされた試料は、さらなる情報を得るため、後のアッセイ法に供されてもよい。本発明において、これらの後のアッセイ法には、ゲノムDNA、RNA、mRNA発現産物レベル、miRNAレベル、遺伝子発現産物レベル、または遺伝子発現産物選択的スプライシングの分子プロファイリング工程が含まれる。本発明のいくつかの態様において、分子プロファイリングとは、生物学的試料中のゲノムDNAの数（例えば、コピー数）および／または型の決定を意味する。いくつかの場合において、数および／または型は、対照試料または正常と見なされた試料とさらに比較され得る。いくつかの態様において、ゲノムDNAは、コピー数の増加（増幅）もしくは減少のようなコピー数多型、または挿入、欠失、短縮等のようなバリアントについて分析され得る。分子プロファイリングは、同一の試料、同一の試料の一部、または本明細書に記載された方法のいずれかを使用して取得され得る新たな試料に対して実施され得る。分子プロファイリング企業は、個体と直接連絡をとることにより、または医師、第三者試験施設もしくは検査室、または医療従事者のような仲介者を通して、追加的な試料を要求してもよい。いくつかの場合において、試料は、いくつかまたは全ての細胞学的染色またはその他の診断法と組み合わせて、分子プロファイリングビジネスの方法および組成物を使用して、アッセイされる。他の場合において、試料は、ルーチンの細胞学的染色またはその他の診断法を事前に使用することなく、分子プロファイリングビジネスの方法および組成物を使用して直接アッセイされる。いくつかの場合において、単独の、または細胞診もしくはその他のアッセイ法と組み合わせられた、分子プロファイリングの結果により、当業者は、対象を診断し、対象のための処置を提案することが可能となる。いくつかの場合において、分子プロファイリングは、腫瘍または推測された腫瘍を、悪性変化について、経時的にモニタリングするため、単独で、または細胞診と組み合わせて使用され得る。
本発明の分子プロファイリング法は、対象からの一つまたは複数の生物学的試料からタンパク質または核酸（RNAもしくはDNA）を抽出し分析することを提供する。いくつかの場合において、核酸は得られた試料全体から抽出される。他の場合において、核酸は得られた試料の一部から抽出される。いくつかの場合において、核酸抽出に供されない試料の一部が、細胞学的調査または免疫組織化学的検査により分析されてもよい。生物学的試料からのRNAまたはDNAの抽出の方法は、当技術分野において周知であり、例えば、Qiagen DNeasy Blood and Tissue KitまたはQiagen EZ1 RNA Universal Tissue Kitのような市販のキットの使用を含む。
（i）組織型フィンガープリント法
多くの場合において、本発明の方法により提供されるもののような生物学的試料は、甲状腺濾胞細胞、甲状腺髄質細胞、血球（RBC、WBC、血小板）、平滑筋細胞、管、管細胞、基底膜、管腔、小葉、脂肪組織、皮膚細胞、上皮細胞、ならびに浸潤するマクロファージおよびリンパ球を含むが、これらに限定されない、いくつかの細胞型または組織を含有している可能性がある。甲状腺試料の場合において、生物学的試料の診断的分類は、例えば、主として、濾胞細胞（乳頭癌、濾胞癌、および甲状腺未分化癌のような濾胞細胞に由来する癌のため）、ならびに髄質細胞（髄様癌のため）を含み得る。甲状腺生検材料からの不確定の生物学的試料の診断は、いくつかの場合において、濾胞性腺腫か濾胞癌かの区別に関する。従って、例えば、濾胞細胞の分子プロファイリングシグナルは、希釈され、試料中に存在する他の細胞型と混同される可能性がある。同様に、その他の組織または器官からの生物学的試料の診断は、その試料中に存在し得る多くの細胞型のうちの一つまたは複数の細胞型の診断をしばしば含む。
いくつかの態様において、本発明の方法は、他の細胞型および／または組織型の存在による希釈効果に対して、もたらさた分子プロファイリングサインが較正され得るよう、特定の生物学的試料の細胞構成を確定するアップフロント（upfront）の方法を提供する。一つの局面において、このアップフロントの方法は、試料の各成分について、アップフロントのミニ分類器（mini-classifier）として、既知の細胞および／または組織に特異的な遺伝子発現パターンの組み合わせを使用するアルゴリズムである。このアルゴリズムは、組成に従って試料を予備分類し、次いで、補正／ノーマライゼーション因子を適用するために、この分子フィンガープリントを使用する。次いで、このデータは、いくつかの場合において、最終診断を支援するためにその情報を取り込むと考えられる最終分類アルゴリズムに送り込まれる。
（ii）ゲノム分析
いくつかの態様において、ゲノム配列分析または遺伝子型決定が、試料に対して実施され得る。この遺伝子型決定は、一塩基多型（SNP）分析、挿入欠失多型（InDel）分析、タンデムリピート数（variable number of tandem repeat）（VNTR）分析、コピー数多型（copy number variation）（CNV）分析、または部分ゲノム配列決定もしくは全ゲノム配列決定のような変異分析の形態をとり得る。ゲノム分析を実施する方法は、当技術分野において公知であり、例えば、米国特許第7,335,762号；同第7,323,305号；同第7,264,929号；同第7,244,559号；同第7,211,390号；同第7,361,488号；同第7,300,788号；および同第7,280,922号に記載された方法であるがこれらに限定されない、ハイスループット配列決定を含み得る。ゲノム分析を実施する方法には、下記のようなマイクロアレイ法も含まれ得る。いくつかの場合において、ゲノム分析は、本明細書中の他の方法のいずれかと組み合わせて実施されてもよい。例えば、試料を得て、妥当性について試験し、一定分量へ分割することができる。次いで、一つまたは複数の一定分量を、本発明の細胞学的分析のために使用し、一つまたは複数を、本発明のRNA発現プロファイリング法のために使用し、一つまたは複数を、ゲノム分析のために使用することができる。当業者が、本明細書に明示的には提供されていないその他の分析を生物学的試料に対して実施することを望み得ることを、本発明が予想していることが、さらに理解される。
（iii）発現産物プロファイリング
遺伝子発現プロファイリングは、細胞機能の全体像を作出するための一度に数千個の遺伝子の活性（発現）の測定である。これらのプロファイルは、例えば、活発に分裂している細胞を区別するか、または細胞が特定の処置に対してどのように反応するかを示すことができる。この種の多くの実験は、ゲノム全体、即ち、特定の細胞に存在する全ての遺伝子を同時に測定する。マイクロアレイ技術は、以前に同定された標的遺伝子の相対活性を測定する。遺伝子発現の連続分析（serial analysis of gene expression）（SAGE、SuperSAGE）のような配列に基づく技術も、遺伝子発現プロファイリングのために使用される。SuperSAGEは、特に正確であり、予定されたセットのみならず、任意の活性遺伝子を測定することができる。RNA、mRNA、または遺伝子発現プロファイリングマイクロアレイにおいては、ある種の処置、疾患、および発達段階の、遺伝子発現に対する効果を研究するために、数千個の遺伝子の発現レベルが同時にモニタリングされる。例えば、マイクロアレイに基づく遺伝子発現プロファイリングは、本明細書に開示された遺伝性障害、または異なる癌の型、癌の亜型、および／もしくは癌の病期の遺伝子サインを特徴決定するために使用され得る。
発現プロファイリング実験は、しばしば、2つまたはそれ以上の実験条件において発現されたmRNAのような遺伝子発現産物の相対量の測定を含む。これは、遺伝子発現産物の特定の配列の改変されたレベルが、おそらくホメオスタシス応答または病理学的状態を示す、遺伝子発現産物によりコードされたタンパク質の必要性の変化を示唆するためである。例えば、乳癌細胞が、特定の膜貫通型受容体に関連したmRNAを、正常細胞より高いレベルで発現する場合、この受容体は乳癌において役割を果たしている可能性がある。本発明の一つの局面は、遺伝性障害および癌、特に、甲状腺癌についての重要な診断試験の一部として、プロファイリング遺伝子発現を包含する。
いくつかの態様において、RIN≦5.0を有するRNA試料は、典型的には、多重遺伝子マイクロアレイ分析のためには使用されず、その代り、単一遺伝子のRT-PCRアッセイ法および／またはTaqManアッセイ法のためにのみ使用され得る。マイクロアレイアッセイ法、RT-PCRアッセイ法、およびTaqManアッセイ法は、関連分野において周知の標準的な分子的技術である。TaqManプローブに基づくアッセイ法は、遺伝子発現アッセイ法、DNA定量化、およびSNP遺伝子型決定を含むリアルタイムPCRにおいて広く使用されている。
一つの態様において、当技術分野において公知である癌に関連した遺伝子発現産物が、プロファイリングされる。そのような遺伝子発現産物は、記載されており、米国特許第7,358,061号；同第7,319,011号；同第5,965,360号；同第6,436,642号；ならびに米国特許出願第2003/0186248号、同第2005/0042222号、同第2003/0190602号、同第2005/0048533号、同第2005/0266443号、同第2006/0035244号、同第2006/083744号、同第2006/0088851号、同第2006/0105360号、同第2006/0127907号、同第2007/0020657号、同第2007/0037186号、同第2007/0065833号、同第2007/0161004号、同第2007/0238119号、および同第2008/0044824号に詳述された遺伝子発現産物を含むが、これらに限定されない。
癌に関連したその他の遺伝子発現産物が公知になる可能性があること、および本明細書に記載された方法および組成物が、そのような新たに発見される遺伝子発現産物を含み得ることが、さらに予想される。
本発明のいくつかの態様において、遺伝子発現産物は、代替的にまたは付加的に、発現レベル以外の特徴について分析される。例えば、遺伝子産物は、選択的スプライシングについて分析され得る。選択的エキソン使用とも呼ばれる選択的スプライシングは、一次遺伝子転写物、pre-mRNAのエキソンが分離され、再接続され（即ち、スプライシングされ）、同一遺伝子から選択的なmRNA分子が産生されるような、RNAスプライシング変動機序である。いくつかの場合において、これらの直鎖状の組み合わせは、次いで、翻訳の過程を受け、そこで、同一遺伝子からの選択的なmRNA分子の各々により、アミノ酸の特定の独特の配列が指定され、タンパク質アイソフォームがもたらされる。選択的スプライシングには、異なるエキソンもしくは異なるエキソンセットの取り込み、ある種のイントロンの保持、または選択的スプライスドナー部位およびアクセプター部位の使用が含まれ得る。
いくつかの場合において、良性試料、悪性試料、または正常試料について診断的な選択的スプライシングを示すマーカーまたはマーカーのセットが同定され得る。さらに、選択的スプライシングマーカーは、特定の型の甲状腺癌（例えば、乳頭癌、濾胞癌、髄様癌、または未分化癌）についての診断をさらに提供し得る。当技術分野において公知の悪性病変について診断的な選択的スプライシングマーカーには、米国特許第6,436,642号にリスト化されたものが含まれる。
いくつかの場合において、miRNAおよびsiRNAのような、タンパク質をコードしないRNA発現産物の発現が、本発明の方法によりアッセイされ得る。これらのRNA発現産物の差次的な発現は、良性試料、悪性試料、または正常試料を示し得る。これらのRNA発現産物の差次的な発現は、良性試料（例えば、FA、NHP、LCT、BN、CN、HA）または悪性試料（例えば、FC、PTC、FVPTC、ATC、MTC）の亜型をさらに示し得る。いくつかの場合において、miRNA、siRNA、選択的スプライスRNAアイソフォーム、mRNA、またはそれらの任意の組み合わせの差次的な発現が、本発明の方法によりアッセイされ得る。
いくつかの態様において、本発明は、各々、甲状腺内の病態を特徴決定し、除外し、診断するのに必要とされるバイオマーカーの16のパネルを提供する。16のパネルは、以下の通りである。
1 正常甲状腺（NML）
2 リンパ性自己免疫性甲状腺炎（LCT）
3 結節性過形成（NHP）
4 濾胞性甲状腺腺腫（FA）
5 ハースル細胞甲状腺腺腫（HC）
6 副甲状腺（非甲状腺組織）
7 甲状腺未分化癌（ATC）
8 甲状腺濾胞癌（FC）
9 ハースル細胞甲状腺癌（HC）
10 甲状腺乳頭癌（PTC）
11 濾胞型乳頭癌（FVPTC）
12 甲状腺髄様癌（MTC）
13 腎癌の甲状腺への転移
14 黒色腫の甲状腺への転移
15 B細胞リンパ腫の甲状腺への転移
16 乳癌の甲状腺への転移
各パネルには、甲状腺内の所定の病態を特徴決定し、除外し、診断するのに必要とされるバイオマーカーのセットが含まれる。パネル1〜6は良性病態を表す。パネル7〜16は悪性病態を表す。
甲状腺およびその内部に見出される各病態の生物学的性質は、あるパネルの複数のバイオマーカーと、別のパネルの複数のバイオマーカーとの間に、重複性が存在することを示唆する。各病態亜型を反映して、各診断パネルは、不均一であり、別のパネルのバイオマーカーと半重複性である。不均一性および重複性は、所定のFNAで採取された組織の生物学、および各病態亜型を相互に特徴決定する遺伝子発現の差を反映する。
一つの局面において、本発明の診断的な価値は、（i）あるパネルの一つまたは複数のマーカーと、（ii）付加的な各パネルの一つまたは複数のマーカーとの比較にある。本発明の利用可能性は、他の手段により現在可能であるより高い、FNAにおける診断精度である。
いくつかの態様において、各パネル内のバイオマーカーは交換可能（モジュラー）である。新たな病理学的亜型（例えば、他の器官からの甲状腺への転移の新たな症例報告）の定義に適応させるために、全てのパネルの複数のバイオマーカーを、置換し、増加させ、低下させ、または改善することができる。本発明は、甲状腺に見出される16の不均一な、半重複性の、別個の病態の各々を定義する複数のマーカーを記載する。16の全てのパネルが、正確な診断に到達するために必要とされ、所定のパネルは、単独では、真の診断的決定をなすために十分な力を有していない。いくつかの態様において、他の全ての病態亜型を定義する複数のバイオマーカーを調査する環境において、各パネルの複数のバイオマーカーが依然として所定の病態亜型を定義するよう、各パネルのバイオマーカーが、バイオマーカーの適当な組み合わせと交換される。
本発明の方法および組成物は、1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、11個、12個、13個、14個、15個、または16個、またはそれ以上のバイオマーカーパネルから選択される遺伝子を有することができ、各バイオマーカーパネルからの1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、またはそれ以上の遺伝子発現産物を任意の組み合わせで有することができる。いくつかの態様において、組み合わせられた遺伝子のセットは、70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、もしくは99.5％より高い特異度もしくは感度、または少なくとも95％、95.5％、96％、96.5％、97％、97.5％、98％、98.5％、99％、99.5％、もしくはそれ以上の陽性適中率もしくは陰性適中率を与える。
（1）発現産物レベルを測定するインビトロの方法
遺伝子発現産物レベルを測定するための一般的な方法は、当技術分野において公知であり、以下のうちの一つまたは複数を含み得るが、これらに限定されない：付加的な細胞学的アッセイ法、特定のタンパク質もしくは酵素活性についてのアッセイ法、タンパク質もしくはRNAを含む特定の発現産物もしくは特定のRNAスプライスバリアントについてのアッセイ法、インサイチューハイブリダイゼーション、全ゲノム発現分析もしくは部分ゲノム発現分析、マイクロアレイハイブリダイゼーションアッセイ法、SAGE、酵素結合免疫吸着アッセイ法、質量分析、免疫組織化学的検査、またはブロッティング。遺伝子発現産物レベルは、全mRNAのような内部標準、またはグリセルアルデヒド3リン酸デヒドロゲナーゼもしくはチューブリンを含むが、これらに限定されない、特定の遺伝子の発現レベルに対してノーマライズされ得る。
本発明のいくつかの態様において、遺伝子発現産物マーカーおよび選択的スプライシングマーカーは、例えば、Affymetrixアレイ、cDNAマイクロアレイ、オリゴヌクレオチドマイクロアレイ、スポットマイクロアレイ（spotted microarray）、またはBiorad、Agilent、もしくはEppendorfからのその他のマイクロアレイ製品を使用したマイクロアレイ分析により決定され得る。マイクロアレイは、一回の実験でアッセイされ得る多数の遺伝子または選択的スプライスバリアントを含有し得るため、特定の利点を提供する。いくつかの場合において、マイクロアレイ装置は、ヒトゲノムもしくはトランスクリプトーム全体、またはそれらの実質的な画分を含有しており、遺伝子発現パターン、ゲノム配列、または選択的スプライシングの網羅的な評価を可能にすることができる。マーカーは、Sambrook Molecular Cloning a Laboratory Manual 2001およびBaldi, P., and Hatfield, W.G., DNA Microarrays and Gene Expression 2002に記載されるような標準的な分子生物学およびマイクロアレイ分析技術を使用して見出され得る。
マイクロアレイ分析は、当技術分野において公知の方法を使用して、生物学的試料（例えば、生検材料または細針吸引液）から核酸を抽出し精製することから始まる。発現および選択的スプライシングの分析のためには、DNAからRNAを抽出しかつ／または精製することが有利であり得る。tRNAおよびrRNAのようなその他の型のRNAからmRNAを抽出しかつ／または精製することが、さらに有利であり得る。
精製された核酸は、例えば、逆転写、PCR、ライゲーション、化学反応、またはその他の技術により、蛍光、放射性核種、またはビオチンもしくはジゴキシンのような化学的標識により、さらに標識され得る。標識は、直接であってもよいしまたは間接的であってもよく、カップリング段階をさらに必要としてもよい。カップリング段階は、例えば、アミノアリル-UTPおよび（シアニン色素のような）NHSアミノ反応性色素を使用して、ハイブリダイゼーション前に行われてもよいし、または、例えば、ビオチンおよび標識されたストレプトアビジンを使用して、後に行われてもよい。（例えば、1 aaUTP：4 TTP比で）修飾されたヌクレオチドを、通常のヌクレオチドと比較して、より低い率で、典型的には、60塩基毎に1塩基となるよう、酵素的に付加する（分光光度計により測定される）。次いで、aaDNAを、例えば、カラムまたはダイアフィルトレーション（diafiltration）装置により精製することができる。アミノアリル基は、核酸塩基に付着した長いリンカー上のアミン基であり、それが反応性標識（例えば、蛍光色素）と反応する。
次いで、標識された試料を、SDS、SSC、硫酸デキストラン、（COT1 DNA、サケ精子DNA、ウシ胸腺DNA、PolyA、またはPolyTのような）ブロッキング剤、デンハート液、ホルムアミド、またはそれらの組み合わせを含有し得るハイブリダイゼーション溶液と混合することができる。
ハイブリダイゼーションプローブとは、プローブ内の配列に相補的なヌクレオチド配列（DNA標的）の、DNA試料またはRNA試料における存在を検出するために使用される、可変の長さのDNAまたはRNAの断片である。従って、プローブは、プローブと標的との間の相補性によりプローブ-標的塩基対合を可能にする塩基配列を有する一本鎖核酸（DNAまたはRNA）にハイブリダイズする。標識されたプローブを、まず、（加熱により、またはアルカリ性条件下で）一本のDNA鎖へと変性させ、次いで、標的DNAにハイブリダイズさせる。
プローブの標的配列へのハイブリダイゼーションを検出するため、プローブは分子マーカーによりタグ付け（または標識）される。一般的に使用されるマーカーは、32P、または非放射性の抗体に基づくマーカーであるジゴキシゲニンである。次いで、オートラジオグラフィーまたはその他の画像化技術を介して、ハイブリダイズしたプローブを可視化することにより、プローブと中程度〜高度の配列類似性を有するDNA配列またはRNA転写物が検出される。中程度または高度の類似性を有する配列の検出は、どの程度ストリンジェントなハイブリダイゼーション条件が適用されたかに依り、高いハイブリダイゼーション温度およびハイブリダイゼーション緩衝液中の低い塩のような高ストリンジェンシーは、高度に類似している核酸配列間のハイブリダイゼーションのみを可能にするが、より低い温度および高い塩のような低ストリンジェンシーは、配列の類似性が比較的低くてもハイブリダイゼーションを可能にする。DNAマイクロアレイにおいて使用されるハイブリダイゼーションプローブとは、コーティングされたガラススライドまたは遺伝子チップのような不活性表面に共有結合的に付着しており、かつ可動性のcDNA標的がハイブリダイズさせられるDNAをさす。
次いで、この混合物を、熱または化学的手段により変性させ、マイクロアレイのポートに添加することができる。次いで、孔を密封し、例えば、マイクロアレイが回転により混合されるハイブリダイゼーションオーブンで、またはミキサーで、マイクロアレイをハイブリダイズさせることができる。一晩のハイブリダイゼーションの後、非特異的な結合を、（例えば、SDSおよびSSCにより）洗浄除去することができる。次いで、マイクロアレイを乾燥させ、レーザーが色素を励起し、検出器がその放出を測定する専門の機械でスキャンすることができる。画像にテンプレートグリッドを重ね合わせ、フィーチャー（数ピクセルが一つのフィーチャーを作成する）の強度を定量化することができる。
様々なキットが、本発明の方法の核酸の増幅およびプローブ生成のために使用され得る。本発明において使用され得るキットの例には、Nugen WT-Ovation FFPEキット、Nugen Exon ModuleおよびFrag/Label moduleを含むcDNA増幅キットが含まれるが、これらに限定されない。NuGEN WT-Ovation（商標）FFPE System V2は、FFPE試料に由来する小さな分解されたRNAの広大なアーカイブに対して、包括的な遺伝子発現分析を実施することを可能にする、全トランスクリプトーム増幅システムである。このシステムは、50ng程度の少ない全FFPE RNAの増幅のために必要とされる試薬およびプロトコルから構成されている。プロトコルは、qPCR、試料アーカイビング（archiving）、断片化、および標識のために使用され得る。増幅されたcDNAは、NuGENのFL-Ovation（商標）cDNA Biotin Module V2を使用したGeneChip（登録商標）3'発現アレイ分析のため、2時間未満で断片化され標識され得る。Affymetrix GeneChip（登録商標）Exon and Gene STアレイを使用した分析のためには、増幅されたcDNAは、WT-Ovation Exon Moduleと共に使用され、次いで、断片化され、FL-Ovation（登録商標）cDNA Biotin Module V2を使用して標識される。Agilentアレイでの分析のためには、増幅されたcDNAは、NuGENのFL-Ovation（商標）cDNA Fluorescent Moduleを使用して、断片化され、標識され得る。Nugen WT-Ovation FFPEキットに関するさらなる情報は、http://www.nugeninc.com/nugen/index.cfm/products/amplification-systems/wt-ovation-ffpe/で入手され得る。
いくつかの態様において、Ambion WT-expressionキットが使用され得る。Ambion WT-expressionキットは、別のリボソームRNA（rRNA）枯渇工程なしに、直接、全RNAの増幅を可能にする。Ambion（登録商標）WT Expression Kitによると、全RNA 50ng程度の小さな試料が、Affymetrix（登録商標）GeneChip（登録商標）Human Exon 1.0 ST Array、Mouse Exon 1.0 ST Array、およびRat Exon 1.0 ST Array、ならびにHuman Gene 1.0 ST Array、Mouse Gene 1.0 ST Array、およびRat Gene 1.0 ST Array上で分析され得る。より低い入力RNAの必要性、およびAffymetrix（登録商標）法とTaqMan（登録商標）リアルタイムPCRデータとの間の高い一致に加えて、Ambion（登録商標）WT Expression Kitは、感度の有意な増加を提供する。例えば、Ambion（登録商標）WT Expression Kitでは、増加した信号雑音比の結果として、エキソンレベルで、バックグラウンドを超えて検出されるより多数のプローブセットが、得られ得る。Ambion WT-expressionキットは、付加的なAffymetrix標識キットと組み合わせて使用され得る。
いくつかの態様において、AmpTec Trinucleotide Nano mRNA Amplificationキット（6299-A15）が、本発明の方法において使用され得る。ExpressArt（登録商標）TRinucleotide mRNA amplification Nanoキットは、1ng〜700ngという広い範囲の入力全RNAに適している。入力全RNAの量および必要とされるaRNAの収量に依って、それは1ラウンド（入力＞300ng 全RNA）または2ラウンド（最少入力量1ng 全RNA）で使用され得、aRNA収量は＞10μgの範囲である。AmpTecの所有するTRinucleotideプライミング技術は、rRNAに対する選択と組み合わせて、（普遍的な真核生物3'ポリ(A)配列と無関係の）mRNAの優先的な増幅をもたらす。AmpTec Trinucleotide Nano mRNA Amplificationキットに関するさらなる情報は、http://www.amp-tec.com/products.htmで入手され得る。このキットは、cDNA変換キットおよびAffymetrix標識キットと組み合わせて使用され得る。
次いで、生データは、例えば、バックグラウンド強度を差し引き、次いで、強度を割って、各チャンネル上のフィーチャーの全強度または参照遺伝子の強度を等しくすることによりノーマライズされ得る。次いで、全ての強度についてのt値が計算され得る。Affymetrixチップのためのより高度の方法には、z比回帰、loess回帰、およびlowess回帰、ならびにRMA（robust multichip analysis）が含まれる。
（2）遺伝子発現産物レベルを測定するインビボ方法
本発明の方法および組成物は、最初に試料を得ることなく、個体における遺伝子発現産物レベルを測定するために使用され得ることが、さらに予想される。例えば、遺伝子発現産物レベルは、インビボで、即ち、個体において測定され得る。インビボで遺伝子発現産物レベルを測定する方法は、当技術分野において公知であり、CAT、MRI；NMR；PET；および抗体または分子ビーコンを使用したタンパク質またはRNAのレベルの光学イメージング、蛍光イメージング、またはバイオフォトニック（biophotonic）イメージングのような画像化技術を含む。そのような方法は、参照により本明細書に組み入れられるUS 2008/0044824、US 2008/0131892に記載されている。インビボ分子プロファイリングのための付加的な方法は、本発明の範囲に含まれることが企図される。
本発明のいくつかの態様において、分子プロファイリングには、試料または試料の一部を、本発明の一つまたは複数のプローブに結合させる工程が含まれる。適当なプローブは、測定すべき試料の成分、即ち、遺伝子産物に結合するものであり、抗体または抗体断片、アプタマー、核酸、およびオリゴヌクレオチドを含むが、これらに限定されない。本発明のプローブへの試料の結合は、一つまたは複数のプローブに結合する物質の試料間の変換を表す。分子プロファイリングに基づき癌を診断する方法は、試料の遺伝子発現産物（即ち、mRNAまたはタンパク質）およびレベルを検出する工程、試料と対照との間の差次的な遺伝子発現産物レベルを測定するために、それを正常対照試料における量と比較する工程；ならびに一つまたは複数の差次的な遺伝子発現産物レベルを、本発明の訓練されたアルゴリズムへ入力することにより、試験試料を分類する工程；本発明の選択および分類のアルゴリズムを使用して、試料の分類をバリデートする工程；ならびに遺伝性障害またはある型の癌について陽性として試料を同定する工程をさらに含む。
（i）試料の正常との比較
個体により提供された試料（試験試料）に対して実施された分子プロファイリングの結果は、正常であることが既知であるかまたは正常であると推測される生物学的試料と比較され得る。正常試料とは、癌、疾患、もしくは状態がないか、もしくはないと期待される試料、または分子プロファイリングアッセイ法において癌、疾患、もしくは状態についての試験結果が陰性であると考えられる試料である。正常試料は、試験される個体とは異なる個体に由来してもよいし、または同一の個体に由来してもよい。いくつかの場合において、正常試料は、例えば、試験される個体のような個体の頬拭き取り検体から得られた試料である。正常試料は、試験試料と同時にアッセイされてもよいし、または異なる時点でアッセイされてもよい。
試験試料に対するアッセイ法の結果は、正常試料に対する同一アッセイ法の結果と比較され得る。いくつかの場合において、正常試料に対するアッセイ法の結果は、データベース由来または参照由来である。いくつかの場合において、正常試料に対するアッセイ法の結果は、既知であるか、または当業者により一般に認められている値である。いくつかの場合において、比較は定性的である。他の場合において、比較は定量的である。いくつかの場合において、定性的または定量的な比較には、以下のうちの一つまたは複数が含まれ得るが、これらに限定されない：蛍光値、スポット強度、吸光度の値、化学発光シグナル、ヒストグラム、臨界閾値、統計的有意性の値、遺伝子産物発現レベル、遺伝子産物発現レベルの変化、選択的エキソン使用、選択的エキソン使用の変化、タンパク質レベル、DNA多型、コピー数多型、一つもしくは複数のDNAマーカーもしくは領域の存在もしくは欠如の指標、または核酸配列の比較。
（ii）結果の評価
いくつかの態様において、分子プロファイリング結果は、遺伝子産物発現レベルまたは選択的エキソン使用を、悪性、悪性の型（例えば、濾胞癌）、良性、または正常性（例えば、疾患もしくは状態がない）のような特定の表現型と相関させるため、当技術分野において公知の方法を使用して、評価される。いくつかの場合において、指定された統計的信頼水準が、診断の信頼水準を提供するために決定され得る。例えば、90％より高い信頼水準が、悪性、悪性の型、または良性の有用な予測因子であり得ると決定されてもよい。その他の態様において、より厳密な、または厳密でない信頼水準が選ばれてもよい。例えば、およそ70％、75％、80％、85％、90％、95％、97.5％、99％、99.5％、または99.9％の信頼水準が、有用な表現型予測因子として選ばれ得る。提供された信頼水準は、いくつかの場合において、試料の品質、データの品質、分析の品質、使用される特定の方法、および分析される遺伝子発現産物の数と関連し得る。診断を提供するための指定された信頼水準は、予想される偽陽性もしくは偽陰性の数および／またはコストに基づき選ばれ得る。指定された信頼水準を達成するため、または診断力を有するマーカーを同定するためのパラメータを選ぶ方法には、受信者動作特徴曲線（Receiver Operator Curve）分析（ROC）、従法線（binormal）ROC、主成分分析、部分最小二乗法による分析、特異値分解（singular value decomposition）、LASSO（least absolute shrinkage and selection operator）分析、最小角度回帰（least angle regression）、および閾値勾配による正則化（threshold gradient directed regularization）法が含まれるが、これらに限定されない。
（iii）データ分析
生の遺伝子発現レベルおよび選択的スプライシングのデータは、いくつかの場合において、データをノーマライズし、かつまたはデータの信頼性を改善するために設計されたアルゴリズムの適用を通して改善され得る。本発明のいくつかの態様において、データ分析は、処理される個々のデータポイントの数が多いため、本明細書に記載された様々なアルゴリズムの適用のために、コンピュータ、またはその他の装置、機械、もしくは機器を必要とする。「機械学習アルゴリズム」とは、遺伝子発現プロファイルを特徴決定するために使用される、「分類器」としても当業者に公知の、計算に基づく予測方法論をさす。例えば、マイクロアレイに基づくハイブリダイゼーションアッセイ法により得られた、ある種の発現レベルに対応するシグナルは、典型的には、発現プロファイルを分類するためのアルゴリズムに供される。教師あり学習は、一般に、クラスの区別を認識するため分類器を「訓練」し、次いで、独立した試験セットに対する分類器の精度を「試験」することを含む。新たな未知の試料については、試料が属するクラスを予測するために分類器が使用され得る。
いくつかの場合において、ロバストマルチアレイアベレージ（robust multi-array Average）（RMA）法が、生データをノーマライズするために使用され得る。RMA法は、多数のマイクロアレイ上のマッチする各細胞について、バックグラウンド補正された強度を計算することから始まる。バックグラウンド補正された値は、Irizarry et al. Biostatistics 2003 April 4 (2): 249-64により記載されるように、正の値に制限される。バックグラウンド補正の後、次いで、バックグラウンド補正されたマッチする各細胞の強度の底を2とする対数が得られる。次いで、各入力アレイおよび各プローブ発現値について、アレイパーセンタイルプローブ値が全アレイパーセンタイル点の平均値と交換される、クワンタイル（quantile）ノーマライゼーション法を使用して、各マイクロアレイ上のバックグラウンド補正され対数変換されたマッチする強度が、ノーマライズされる。この方法は、Bolstad et al. Bioinformatics 2003により、より完璧に記載されている。クワンタイルノーマライゼーションの後、次いで、ノーマライズされたデータを、各マイクロアレイ上の各プローブについて発現測定値を得るため、線形モデルにフィットさせることができる。次いで、チューキーのメディアンポリッシュ（median polish）アルゴリズム（Tukey, J.W., Exploratory Data Analysis. 1977）が、ノーマライズされたプローブセットデータについて、対数スケールの発現レベルを測定するために使用され得る。
データは、疑わしいと見なされ得るデータを除去するために、さらに、フィルタリングされ得る。いくつかの態様において、約4個、5個、6個、7個、または8個より少ないグアノシン＋シトシンヌクレオチドを有するマイクロアレイプローブに由来するデータは、異常なハイブリダイゼーションの傾向または二次構造上の問題のため、信頼性が低いと見なされ得る。同様に、約12個、13個、14個、15個、16個、17個、18個、19個、20個、21個、または22個より多いグアノシン＋シトシンヌクレオチドを有するマイクロアレイプローブに由来するデータは、異常なハイブリダイゼーションの傾向または二次構造上の問題のため、信頼性が低いと見なされ得る。
いくつかの場合において、信頼性が低いプローブセットは、一連の参照データセットに対してプローブセットの信頼性をランク付けすることにより、データ分析から排除するために選択され得る。例えば、RefSeqまたはEnsembl（EMBL）は、極めて高品質の参照データセットと見なされる。RefSeq配列またはEnsembl配列とマッチするプローブセットからのデータは、いくつかの場合において、予想される高い信頼性のため、マイクロアレイ分析実験に特に含められ得る。同様に、信頼性の低い参照データセットとマッチするプローブセットからのデータは、さらなる分析から排除されてもよいし、または含めるか否かを個別的に検討されてもよい。いくつかの場合において、EnsemblハイスループットcDNA（HTC）および／またはmRNA参照データセットが、別々に、または共に、プローブセットの信頼性を判定するために使用され得る。他の場合において、プローブセットの信頼性はランク付けされ得る。例えば、例えば、RefSeq、HTC、およびmRNAのような参照データセット全てに完璧にマッチするプローブおよび／またはプローブセットは、最も信頼性が高いとしてランク付けされ得る（1）。さらに、三つの参照データセットのうちの2つとマッチするプローブおよび／またはプローブセットは、二番目に信頼性が高いとしてランク付けされ得（2）、三つの参照データセットのうちの一つとマッチするプローブおよび／またはプローブセットは、その次にランク付けされ得（3）、参照データセットとマッチしないプローブおよび／またはプローブセットは、最後にランク付けされ得る（4）。次いで、プローブおよびまたはプローブセットは、それらのランク付けに基づき、分析に含められるか、または排除され得る。例えば、さらなる分析のために、カテゴリー1、2、3、および4のプローブセットからのデータを含めることを選んでもよいし；カテゴリー1、2、および3のプローブセットからのデータを含めることを選んでもよいし；カテゴリー1および2のプローブセットからのデータを含めることを選んでもよいし；またはカテゴリー1のプローブセットからのデータを含めることを選んでもよい。別の例において、プローブセットは、参照データセットエントリーに対する塩基対ミスマッチの数によりランク付けされてもよい。分子プロファイリングのための所定のプローブおよび／またはプローブセットの信頼性を査定するための多くの方法が、当技術分野において理解されており、本発明の方法は、これらの方法およびそれらの組み合わせのうちの任意のものを包含することが理解される。
本発明のいくつかの態様において、プローブセットからのデータは、発現されないか、または検出不可能なレベルで（バックグラウンド以下で）発現される場合、分析から排除され得る。プローブセットは、任意の群について、以下のような場合に、バックグラウンドを超えて発現されていると判断される。
標準正規分布のT0から無限大までの積分＜有意（0.01）
ここで、
T0＝Sqr(GroupSize)(T-P)/Sqr(Pvar)、
GroupSize＝群内のCELファイルの数、
T＝プローブセット内のプローブスコアの平均値、
P＝GC含量のバックグラウンドプローブ平均値の平均値、および
Pvar＝バックグラウンドプローブ分散の総計/(プローブセット内のプローブの数)^2。
これは、群内のプローブセットの平均が、プローブセットについての中心的バックグラウンドとしての、プローブセットのプローブと類似のGC含量のバックグラウンドプローブの平均発現より大きい、プローブセットを含めることを可能にし、かつこれは、バックグラウンドプローブセット分散からプローブセット分散を導出することを可能にする。
本発明のいくつかの態様において、分散を示さないかまたは低い分散を示すプローブセットは、さらなる分析から排除され得る。低分散プローブセットは、カイ二乗検定を介して、分析から排除される。プローブセットは、その変換された分散が、(N-1)自由度を有するカイ二乗分布の99パーセント信頼区間の左側にある場合、低分散であると見なされる。
(N-1)* プローブセット分散/(遺伝子プローブセット分散)〜Chi-Sq(N-1)
ここで、Nは入力CELファイルの数であり、(N-1)はカイ二乗分布についての自由度であり、「遺伝子についてのプローブセット分散」は遺伝子全体のプローブセット分散の平均値である。
本発明のいくつかの態様において、所定の遺伝子クラスタまたは転写物クラスタについてのプローブセットは、GC含量、信頼性、分散等についての既に記載されたフィルタリング工程を通過するプローブを、最少数より少なく含有している場合、さらなる分析から排除され得る。例えば、いくつかの態様において、所定の遺伝子クラスタまたは転写物クラスタについてのプローブセットは、約1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、11個、12個、13個、14個、15個未満、または約20個未満のプローブを含有している場合、さらなる分析から排除され得る。
遺伝子発現レベルまたは選択的スプライシングのデータ分析の方法は、さらに、本明細書に提供されるようなフィーチャー選択アルゴリズムの使用を含み得る。本発明のいくつかの態様において、フィーチャー選択は、LIMMAソフトウェア・パッケージ（Smyth, G. K. (2005). Limma: linear models for microarray data. In: Bioinformatics and Computational Biology Solutions using R and Bioconductor, R. Gentleman, V. Carey, S. Dudoit, R. Irizarry, W. Huber (eds.), Springer, New York, pages 397-420）の使用により提供される。
遺伝子発現レベルおよびまたは選択的スプライシングのデータ分析の方法は、さらに、予備分類（pre-classifier）アルゴリズムの使用を含んでいてもよい。例えば、アルゴリズムは、組成に依って試料を予備分類し、次いで、補正／ノーマライゼーション係数を適用するために、細胞特異的な分子フィンガープリントを使用し得る。次いで、このデータ／情報は、最終診断を支援するため、その情報を取り込むと考えられる最終分類アルゴリズムに送り込まれ得る。
遺伝子発現レベルおよびまたは選択的スプライシングのデータ分析の方法は、さらに、本明細書に提供されるような分類アルゴリズムの使用を含んでいてもよい。本発明のいくつかの態様において、サポートベクターマシン（SVM）アルゴリズム、ランダムフォレストアルゴリズム、またはそれらの組み合わせが、マイクロアレイデータの分類のために提供される。いくつかの態様において、試料を区別するか（例えば、良性か悪性か、正常か悪性か）、または亜型を区別する（例えば、PTCかFVPTCか）同定されたマーカーが、統計的有意性に基づき選択される。いくつかの場合において、統計的有意性選択は、偽検出率（FDR）についてのBenjamini Hochberg補正を適用した後、実施される。
いくつかの場合において、分類アルゴリズムは、Fishel and Kaufman et al. 2007 Bioinformatics 23(13): 1599-606により記載されたもののようなメタ分析アプローチにより補足されてもよい。いくつかの場合において、分類アルゴリズムは、再現性分析のようなメタ分析アプローチにより補足されてもよい。いくつかの場合において、再現性分析は、少なくとも一つの予測的発現産物マーカーセットにおいて出現するマーカーを選択する。
いくつかの場合において、フィーチャー選択および分類の結果は、ベイズ事後分析（Bayesian post-analysis）法を使用してランク付けされ得る。例えば、マイクロアレイデータは、本明細書に提供される方法のような当技術分野において公知の方法を使用して、抽出され、ノーマライズされ、サマライズされ得る。次いで、データは、LIMMAに提供されるフィーチャー選択法を含むが、これに限定されない、本明細書に提供される方法のような、当技術分野において公知の任意のフィーチャー選択法のようなフィーチャー選択工程に供され得る。次いで、データは、SVMアルゴリズムまたはランダムフォレストアルゴリズムの使用を含むが、これらに限定されない、本明細書に提供されるアルゴリズムまたは方法のいずれかの使用のような、当技術分野において公知の分類法のいずれかのような分類工程に供され得る。次いで、分類アルゴリズムの結果は、事後確率関数に従ってランク付けされ得る。例えば、事後確率関数は、カテゴリー（例えば、良性、悪性、正常、ATC、PTC、MTC、FC、FN、FA、FVPTC、CN、HA、HC、LCT、NHP等）へのマーカーの割り当ての第一種および第二種の過誤の率から事前確率を導出するために、発表された結果のような、既知の分子プロファイリング結果の調査から導出され得る。これらの過誤率は、推定変化倍率の値（例えば、1.1倍、1.2倍、1.3倍、1.4倍、1.5倍、1.6倍、1.7倍、1.8倍、1.9倍、2倍、2.2倍、2.4倍、2.5倍、3倍、4倍、5倍、6倍、7倍、8倍、9倍、10倍、またはそれ以上）を使用して、各研究について報告された標本サイズに基づき計算され得る。次いで、これらの事前確率は、差次的な遺伝子発現の事後確率を推定するために、本発明の分子プロファイリングデータセットと組み合わせられ得る。最後に、事後確率推定値は、差次的な発現の最終的な事後確率を公式化するために、本発明の第二のデータセットと組み合わせられ得る。事後確率を導出しマイクロアレイデータの分析へ適用するための付加的な方法は、当技術分野において公知であり、例えば、Smyth, G.K. 2004 Stat. Appl. Genet. Mol. Biol. 3: Article 3に記載されている。いくつかの場合において、事後確率は、分類アルゴリズムにより提供されるマーカーをランク付けするために使用されてもよい。いくつかの場合において、マーカーは、事後確率に依ってランク付けされ得、選ばれた閾値を通過するものが、例えば、良性、悪性、正常、ATC、PTC、MTC、FC、FN、FA、FVPTC、CN、HA、HC、LCT、またはNHPである試料を示すかまたはそれらについて診断的である差次的な発現を有するマーカーとして選ばれ得る。例示的な閾値には、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.925、0.95、0.975、0.98、0.985、0.99、0.995、またはそれ以上の事前確率が含まれる。
分子プロファイリングの結果の統計的な評価は、以下のうちの一つまたは複数を示す定量的な値を提供する場合がある：診断精度の尤度、癌、疾患、または状態の尤度、特定の癌、疾患、または状態の尤度、特定の治療的介入の成功の尤度。従って、遺伝学または分子生物学について訓練されていない可能性が高い医師が、生データを理解する必要はない。むしろ、データは、患者のケアを案内するための最も有用な形態で医師に直接提示される。分子プロファイリングの結果は、以下のものを含むが、これらに限定されない、当技術分野において公知の多数の方法を使用して、統計的に評価され得る：スチューデントt検定、両側t検定、ピアソンの順位和検定、隠れマルコフモデル分析、q-qプロットの分析、主成分分析、一元配置のANOVA、二元配置のANOVA、LIMMA等。
本発明のいくつかの態様において、単独の、または細胞学的分析と組み合わせられた、分子プロファイリングの使用は、約85％〜約99％または約100％正確な診断を提供し得る。いくつかの場合において、分子プロファイリングビジネスは、分子プロファイリングおよび／または細胞診の使用を通して、約85％、86％、87％、88％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、97.5％、98％、98.5％、99％、99.5％、99.75％、99.8％、99.85％、または99.9％正確な、悪性、良性、または正常の診断を提供し得る。
いくつかの場合において、精度は、最初の診断の精度を判定するために、経時的に対象を追跡することにより判定されてもよい。他の場合において、精度は、確定的に確立されてもよいし、または統計法を使用して確立されてもよい。例えば、受信者動作特性（ROC）分析が、特定のレベルの精度、特異度、陽性適中率、陰性適中率、および／または偽検出率を達成するための、最適のアッセイパラメータを決定するために使用され得る。癌診断においてROC分析を使用する方法は、当技術分野において公知であり、例えば、参照によりその全体が本明細書に組み入れられる米国特許出願第2006/019615号に記載されている。
本発明のいくつかの態様において、良性と正常との間で、良性と悪性との間で、または悪性と正常との間で、発現レベルの最も大きな差または選択的スプライシングの最も大きな差を示すことが判定された、遺伝子発現産物およびそのような産物をコードするヌクレオチドの組成が、本発明の分子プロファイリング試薬として使用するために選ばれ得る。そのような遺伝子発現産物は、当技術分野において公知であるかまたは使用されている他の方法より広いダイナミックレンジ、大きな信号雑音比、改善された診断力、偽陽性もしくは偽陰性の低い可能性、または大きな統計的信頼水準を提供することにより、特に有用であり得る。
本発明の他の態様において、単独の、または細胞学的分析と組み合わせられた、分子プロファイリングの使用は、当技術分野において公知の標準的な細胞学的技術の使用と比較して、約100％、99％、95％、90％、80％、75％、70％、65％、または約60％、非診断的としてスコア化される試料の数を低下させ得る。いくつかの場合において、本発明の方法は、当技術分野において使用されている標準的な細胞学的方法と比較して、約100％、99％、98％、97％、95％、90％、85％、80％、75％、70％、65％、または約60％、中間物または疑わしいとしてスコア化される試料の数を低下させ得る。
いくつかの場合において、分子プロファイリングアッセイ法の結果は、分子プロファイリングビジネスの代理人もしくは取次業者、個体、医療提供者、または保険提供者によるアクセスのためにデータベースに入力される。いくつかの場合において、アッセイ結果には、医療従事者のようなビジネスの代理人、取次業者、またはコンサルタントによる解釈または診断が含まれる。他の場合において、データのコンピュータまたはアルゴリズムによる分析は自動的に提供される。いくつかの場合において、分子プロファイリングビジネスは、以下のうちの一つまたは複数について、個体、保険提供者、医療提供者、研究者、または政府実体に代金を請求することができる：実施された分子プロファイリングアッセイ法、助言サービス、データ分析、結果の報告、またはデータベースアクセス。
本発明のいくつかの態様において、分子プロファイリングの結果は、コンピュータスクリーン上のレポートとして、または紙の記録として提示される。いくつかの場合において、レポートは、以下のうちの一つまたは複数のような情報を含み得るが、これらに限定されない：差次的に発現される遺伝子の数、最初の試料の適応性、差次的な選択的スプライシングを示す遺伝子の数、診断、診断についての統計的信頼、癌または悪性の可能性、および必要とされる治療。
（iv）分子プロファイリング結果に基づく試料のカテゴリー化
分子プロファイリングの結果は、以下のうちの一つに分類され得る：良性（癌、疾患、もしくは状態がない）、悪性（癌、疾患、もしくは状態についての陽性の診断）、または非診断的（癌、疾患、もしくは状態の存在もしくは欠如に関する不十分な情報の提供）。いくつかの場合において、診断結果は、さらに、癌、疾患、または状態の型を分類し得る。他の場合において、診断結果は、癌、疾患、もしくは状態に関与するある種の分子的経路、または特定の癌、疾患、もしくは状態のある種の悪性度もしくは病期を示し得る。さらに他の場合において、診断結果は、グリベックのようなキナーゼ阻害剤もしくは当技術分野において公知の任意の薬物のような特定の薬物計画、または甲状腺切除もしくは片側甲状腺切除のような外科的介入のような、適切な治療的介入を通知し得る。
本発明のいくつかの態様において、結果は、訓練されたアルゴリズムを使用して分類される。本発明の訓練されたアルゴリズムには、図1にリスト化された試料を含むが、これらに限定されない、既知の悪性試料、良性試料、および正常試料の参照セットを使用して開発されたアルゴリズムが含まれる。試料のカテゴリー化のために適しているアルゴリズムには、k近傍法（k-nearest neighbor algorithms）、概念ベクトル（concept vector）アルゴリズム、単純ベイズ（naive bayesian）アルゴリズム、ニューラルネットワークアルゴリズム、隠れマルコフモデルアルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、および相互情報フィーチャー選択（mutual information feature selection）アルゴリズム、またはそれらの任意の組み合わせが含まれるが、これらに限定されない。いくつかの場合において、本発明の訓練されたアルゴリズムは、例えば遺伝子発現または選択的スプライシングのデータであるがこれに限定されないDNA多型データ、配列決定データ、本発明の細胞学者もしくは病理学者によるスコア化もしくは診断、本発明の予備分類アルゴリズムにより提供された情報、または本発明の対象の病歴に関する情報以外のデータを取り込んでいてもよい。
（v）分子プロファイリングを介した対象または治療的介入のモニタリング
いくつかの態様において、対象は、本発明の方法および組成物を使用してモニタリングされ得る。例えば、対象は、癌または遺伝性障害を有すると診断されていてもよい。この初期診断は、分子プロファイリングの使用を含んでいてもまたは含んでいなくてもよい。対象は、甲状腺癌を有すると推測される対象のための甲状腺切除のような、治療的介入を処方される場合がある。治療的介入の結果は、治療的介入の効力を検出するために、分子プロファイリングにより継続的にモニタリングされ得る。別の例において、対象は、良性腫瘍または前癌性の病変もしくは結節を有すると診断されていてもよく、腫瘍、結節、または病変が、腫瘍または病変の状態の変化を検出するために、分子プロファイリングにより継続的にモニタリングされ得る。
分子プロファイリングは、対象へ投与する前に、特定の治療的介入の可能性のある効力を確認するために使用されてもよい。例えば、対象は癌を有すると診断されていてもよい。分子プロファイリングは、例えば、RAS癌遺伝子のような、癌悪性に関与することが公知である遺伝子発現産物の上方制御を示す場合がある。当技術分野において公知の方法を使用して、腫瘍試料を得て、かつインビトロで培養することができる。次いで、異常に活性化されたもしくは異常に調節された経路の様々な阻害剤、または経路の活性を阻害することが公知の薬物の適用を、増殖阻害について、腫瘍細胞株に対して試験することができる。分子プロファイリングは、例えば、関連する経路の下流標的に対するこれらの阻害剤の効果をモニタリングするために使用されてもよい。
（vi）研究道具としての分子プロファイリング
いくつかの態様において、分子プロファイリングは、推測される腫瘍の診断のための新たなマーカーを同定するため；腫瘍細胞、細胞株、組織、もしくは生物のような生物学的試料に対する薬物もしくは候補薬物の効果をモニタリングするため；または発癌および／もしくは腫瘍抑制のための新たな経路を発見するため、研究道具として使用されてもよい。
（vii）分子プロファイリングに基づくバイオマーカー群
甲状腺遺伝子は、以下の群に従って記載される：（1）良性か悪性か、（2）選択的遺伝子スプライシング、（3）KEGG経路、（4）正常甲状腺、（5）甲状腺病態亜型、（6）遺伝子オントロジー、および（7）非甲状腺器官から甲状腺への転移のバイオマーカー。本発明の方法および組成物は、上にリスト化された群のうちの一つもしくは複数、および／または上にリスト化された群のいずれかからの1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、もしくはそれ以上の亜群（例えば、一つもしくは複数の異なるKEGG経路）から選択される遺伝子を有することができ、各群からの1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、またはそれ以上の遺伝子発現産物を任意の組み合わせで有することができる。いくつかの態様において、組み合わせられた遺伝子のセットは、70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、もしくは99.5％より高い特異度もしくは感度、または少なくとも95％、95.5％、96％、96.5％、97％、97.5％、98％、98.5％、99％、99.5％、もしくはそれ以上の陽性適中率もしくは陰性適中率を与える。
いくつかの態様において、細胞外マトリックス遺伝子、接着遺伝子、接着斑遺伝子、および密着結合遺伝子が、甲状腺癌のバイオマーカーとして使用される。いくつかの態様において、シグナル伝達経路は、以下の三つの経路のうちの一つから選択される：接着経路、接着斑経路、および密着結合経路。いくつかの態様において、三つの経路のうちの一つから、少なくとも一つの遺伝子が選択される。いくつかの態様において、三つの経路のうちの一つから、各々少なくとも一つの遺伝子が選択される。いくつかの態様において、三つの経路のうちの2つから、少なくとも一つの遺伝子が選択される。いくつかの態様において、三つの経路全てに関与する少なくとも一つの遺伝子が選択される。一例において、接着経路、接着斑経路、および密着結合経路に関与する遺伝子のセットが、甲状腺癌のような癌の診断のためのマーカーとして選択される。
甲状腺濾胞を裏打ちする濾胞細胞は、高度に極性であり、構造的に組織化されており、管腔側および頂端側の細胞膜の別個の役割を必要とする。いくつかの態様において、細胞骨格遺伝子、原形質膜遺伝子、および細胞外空間遺伝子が、甲状腺癌のバイオマーカーとして使用される。いくつかの態様において、四つの経路、即ち、ECM経路、接着斑経路、接着経路、および密着結合経路の全てにオーバーラップする遺伝子が、甲状腺癌のバイオマーカーとして使用される。一例において、本発明は、甲状腺分類遺伝子リストとして良性対悪性群（n＝948）を提供する。このリストは、選択的スプライシング、KEGG経路、および遺伝子オントロジーに従って類別された。KEGG経路は、表1にさらに記載される。
いくつかの態様において、本発明は、以下のシグナル伝達経路を含むが、これらに限定されない、一つまたは複数のシグナル伝達経路からの遺伝子発現産物を含む、癌を診断する方法を提供する：急性骨髄性白血病シグナル伝達、2型ソマトスタチン受容体シグナル伝達、cAMP媒介シグナル伝達、細胞周期およびDNA傷害チェックポイントシグナル伝達、Gタンパク質共役型受容体シグナル伝達、インテグリンシグナル伝達、黒色腫細胞シグナル伝達、リラキシンシグナル伝達、および甲状腺癌シグナル伝達。本発明の方法および組成物は、1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、またはそれ以上のシグナル伝達経路から選択される遺伝子を有することができ、各シグナル伝達経路からの1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、またはそれ以上の遺伝子発現産物を任意の組み合わせで有することができる。いくつかの態様において、組み合わせられた遺伝子のセットは、70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、もしくは99.5％より高い特異度もしくは感度、または少なくとも95％、95.5％、96％、96.5％、97％、97.5％、98％、98.5％、99％、99.5％、もしくはそれ以上の陽性適中率もしくは陰性適中率を与える。
いくつかの態様において、本発明は、以下のオントロジー群を含むが、これらに限定されない、一つまたは複数のオントロジー群からの遺伝子発現産物を含む、癌を診断する方法を提供する：細胞老化、細胞皮質、細胞周期、細胞死／アポトーシス、細胞分化、細胞分裂、細胞間結合、細胞遊走、細胞形態形成、細胞運動、細胞突起、細胞増殖、細胞認識、細胞体、細胞表面、細胞表面結合型受容体シグナル伝達、細胞接着、転写、免疫応答、または炎症。本発明の方法および組成物は、1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、またはそれ以上のオントロジー群から選択される遺伝子を有することができ、各オントロジー群からの1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、またはそれ以上の遺伝子発現産物を任意の組み合わせで有することができる。いくつかの態様において、組み合わせられた遺伝子のセットは、70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、もしくは99.5％より高い特異度もしくは感度、または少なくとも95％、95.5％、96％、96.5％、97％、97.5％、98％、98.5％、99％、99.5％、もしくはそれ以上の陽性適中率もしくは陰性適中率を与える。
（表１）KEGG経路に関与する遺伝子
Figure 2017209113
良性甲状腺対悪性甲状腺の上位バイオマーカー（n＝948）を、下記リスト1にリスト化する。
リスト1
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
選択的スプライシングを受ける遺伝子（n＝283）を、下記リスト2にリスト化する。
リスト2
Figure 2017209113
KEGG経路に関与する遺伝子を下記表6にリスト化する。計n＝109の独特の遺伝子を含む、18経路が存在する。
（表６）
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
良性甲状腺および悪性甲状腺（組み合わせ）を正常甲状腺から分離する上位遺伝子（n＝55）を、下記リスト3にリスト化する。
リスト3
Figure 2017209113
甲状腺外科病理学亜型（n＝873）を以下にリスト化する。
（i）リスト4：FA亜型（n＝243）
Figure 2017209113
（ii）リスト5：FC亜型（n＝102）
Figure 2017209113
（iii）リスト6：LCT亜型（n＝140）
Figure 2017209113
（iv）リスト7：FVPTC亜型（n＝182）
Figure 2017209113
（v）リスト8：PTC亜型（n＝604）
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
（vi）リスト9：NHP亜型（n＝653）
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
（vii）リスト10：MTC亜型（n＝48）
Figure 2017209113
（viii）リスト11：HC亜型（n＝65）
Figure 2017209113
（ix）リスト12：HA亜型（n＝24）
Figure 2017209113
（x）リスト13：ATC亜型（n＝12）
Figure 2017209113
甲状腺バイオマーカーの上位948個の優性遺伝子オントロジーを以下にリスト化する。
リスト14：血管形成（n＝23）
Figure 2017209113
リスト15：アポトーシス（n＝43）
Figure 2017209113
リスト16：細胞周期、転写因子（n＝184）
Figure 2017209113
リスト17：細胞膜（n＝410）
Figure 2017209113
リスト18：稀少膜成分（n＝55）
Figure 2017209113
リスト19：細胞間接着（n＝85）
Figure 2017209113
リスト20：細胞頂端膜（n＝15）
Figure 2017209113
リスト21：細胞側底膜、細胞側膜（n＝28）
Figure 2017209113
リスト22：インテグリン（n＝14）
Figure 2017209113
リスト23：細胞間結合（n＝40）
Figure 2017209113
リスト24：細胞表面（n＝17）
Figure 2017209113
リスト25：細胞外空間（n＝156）
Figure 2017209113
リスト26：細胞骨格（n＝94）
Figure 2017209113
いくつかの態様において、本発明は、以下の工程を含む、癌を分類する方法を提供する：遺伝子発現産物を含む生物学的試料を得る工程；該生物学的試料の一つまたは複数の遺伝子発現産物について発現レベルを測定する工程；および、該遺伝子発現レベルが、該生物学的試料における甲状腺癌の存在を示す場合、癌性として該生物学的試料を同定する工程。これは、遺伝子発現レベルを、生物学的試料における甲状腺癌の存在と相関させることによりなされ得る。一つの態様において、遺伝子発現産物は、表2にリスト化された一つまたは複数の遺伝子から選択される。いくつかの態様において、該方法は、指定された信頼水準で、生物学的試料と対照試料との間に遺伝子発現レベルの差が存在する場合に、非甲状腺器官から甲状腺へ転移した癌について陽性として該生物学的試料を同定する工程をさらに含む。
非甲状腺器官から甲状腺への転移に関与するバイオマーカーが提供される。甲状腺に転移し、本発明の方法を使用して診断され得る、そのような転移性癌には、転移性副甲状腺癌、転移性黒色腫、転移性腎癌、転移性乳癌、および転移性B細胞リンパ腫が含まれるが、これらに限定されない。甲状腺への転移を診断するため本発明の方法により使用され得る例示的なバイオマーカーは、表2にリスト化される。
（表２）甲状腺への転移に関与するバイオマーカー
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
（viii）分類過誤率
いくつかの態様において、4％未満の全体分類過誤率を達成するのに必要とされる遺伝子の最少数を証明するために、上位甲状腺バイオマーカー（948遺伝子）は、値域（各値域50TCID）へと細分される（図1）。分類のために使用される最初のTCIDは、Affymetrix Human Exon 1.0STマイクロアレイチップに対応し、各々が複数の遺伝子にマッピングされてもよいし、または遺伝子にマッピングされなくてもよい（Affymetrixアノテーションファイル：HuEx-1_0-st-v2.na29.hg18.transcript.csv）。遺伝子がTCIDにマッピングされない場合、バイオマーカーはTCID-######として表記される。
リスト27：過誤率値域1（TCID1〜50（n＝50）、遺伝子記号、n＝58）
Figure 2017209113
リスト28：過誤率値域2（TCID51〜100（n＝50）、遺伝子記号、n＝59）
Figure 2017209113
リスト29：過誤率値域3（TCID101〜150（n＝50）、遺伝子記号、n＝52）
Figure 2017209113
リスト30：過誤率値域4（TCID151〜200（n＝50）、遺伝子記号、n＝58）
Figure 2017209113
リスト31：過誤率値域5（TCID201〜250（n＝50）、遺伝子記号、n＝53）
Figure 2017209113
IX. 組成物
（i）本発明の遺伝子発現産物およびスプライスバリアント
分子プロファイリングは、以下のうちの一つまたは複数についてのアッセイ法を含む、本開示のアッセイ法も含み得るが、これらに限定されない：図2〜6、9〜13、16、または17に提供された遺伝子のタンパク質、タンパク質発現産物、DNA、DNA多型、RNA、RNA発現産物、RNA発現産物レベル、またはRNA発現産物スプライスバリアント。いくつかの場合において、本発明の方法は、約1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、8個、9個、10個、15個、20個、25個、30個、35個、40個、45個、50個、60個、70個、80個、90個、100個、120個、140個、160個、180個、200個、240個、280個、300個、350個、400個、450個、500個、600個、700個、800個、1000個、1500個、2000個、2500個、3000個、3500個、4000個、5000個、またはそれ以上のDNA多型、発現産物マーカー、および／または選択的スプライスバリアントマーカーの分子プロファイリングにより、改善された癌診断を提供する。
一つの態様において、分子プロファイリングは、図2、6、9〜13、16、または17から選択される一つまたは複数の遺伝子について遺伝子発現産物レベルを測定するために実施されるマイクロアレイハイブリダイゼーションを含む。いくつかの場合において、一つの群からの一つまたは複数の遺伝子の遺伝子発現産物レベルが、別の群の一つまたは複数の遺伝子の遺伝子発現産物レベルと比較される。一例に過ぎず、これに限定されないが、遺伝子TPOの発現レベルが、遺伝子GAPDHの発現レベルと比較され得る。別の態様において、遺伝子発現レベルが、以下の代謝経路またはシグナル伝達経路のうちの一つまたは複数に関与する一つまたは複数の遺伝子について測定される：甲状腺ホルモンの産生および／または放出、プロテインキナーゼシグナル伝達経路、脂質キナーゼシグナル伝達経路、ならびにサイクリン。いくつかの場合において、本発明の方法は、1個、2個、3個、4個、5個、6個、7個、9個、10個、11個、12個、13個、14個、または15個、またはそれ以上の異なる代謝経路またはシグナル伝達経路の少なくとも一つの遺伝子の遺伝子発現産物レベルおよびまたは選択的エキソン使用の分析を提供する。
（ii）本発明の組成物
以下のうちの一つまたは複数を含む、本開示の組成物も、提供される：図2〜6、9〜13、16、または17に提供される遺伝子または遺伝子の一部に対応するヌクレオチド（例えば、DNAまたはRNA）、および図2〜6、9〜13、16、または17に提供される遺伝子の相補体または遺伝子の相補体の一部に対応するヌクレオチド（例えば、DNAまたはRNA）。本発明のヌクレオチドは、少なくとも約10、15、20、25、30、35、40、45、50、55、60、65、70、75、100、150、200、250、300、350、または約400もしくは500ヌクレオチド長であり得る。本発明のいくつかの態様において、ヌクレオチドは、ペプチド核酸、ピラノシルRNA、ヌクレオシド、メチル化核酸、PEG化核酸、環状ヌクレオチド、および化学的に修飾されたヌクレオチドを含むが、これらに限定されない、リボ核酸またはデオキシリボ核酸の天然または人工の誘導体であってもよい。本発明の組成物のいくつかにおいて、本発明のヌクレオチドは、検出可能な標識を含むよう化学的に修飾されている。本発明のいくつかの態様において、生物学的試料は、標識を含むよう化学的に修飾されている。
本開示のさらなる組成物は、図2〜6、9〜13、16、または17に提供される遺伝子およびそれらの相補体の発現産物を検出（即ち、測定）するためのオリゴヌクレオチドを含む。本開示のさらなる組成物は、図2〜6、9〜13、16、または17に提供される遺伝子の多型対立遺伝子およびそれらの相補体の発現産物を検出（即ち、測定）するためのオリゴヌクレオチドを含む。そのような多型対立遺伝子には、スプライス部位バリアント、一塩基多型、反復数多型、挿入、欠失、およびホモログが含まれるが、これらに限定されない。いくつかの場合において、バリアント対立遺伝子は、図6にリスト化された遺伝子と約99.9％〜約70％同一であり、例えば、約99.75％、99.5％、99.25％、99％、97.5％、95％、92.5％、90％、85％、80％、75％、約70％、同一である。いくつかの場合において、バリアント対立遺伝子は、図2〜6、9〜13、16、または17に提供される遺伝子と、約1〜約500ヌクレオチド、異なっており、例えば、約1、2、3、5、7、10、15、20、25、30、35、50、75、100、150、200、250、300、約400ヌクレオチド、異なっている。
いくつかの態様において、本発明の組成物は、良性試料と悪性試料との間で差次的に発現される上位遺伝子産物、または良性試料と悪性試料との間で差次的にスプライシングされる上位遺伝子産物、または正常試料と良性試料もしくは悪性試料との間で差次的に発現される上位遺伝子産物、または正常試料と良性試料もしくは悪性試料との間で差次的にスプライシングされる上位遺伝子産物から特に選択され得る。いくつかの場合において、差次的に発現される上位遺伝子産物は、図2および／または図4から選択され得る。いくつかの場合において、差次的にスプライシングされる上位遺伝子産物は、図3および／または図5から選択され得る。
IX. ビジネス方法
本明細書に記載されるように、カスタマーまたは見込みカスタマーという用語は、分子プロファイリングビジネスの方法またはサービスを使用し得る個体または実体をさす。本明細書に記載された分子プロファイリングの方法およびサービスの見込みカスタマーには、例えば、患者、対象、医師、細胞診検査室、保健医療提供者、研究者、保険企業、メディケイド（Medicaid）のような政府実体、雇用者、または癌の診断、モニタリング、および処置のためのより経済的もしくは効率的なシステムの達成に関心のあるその他の任意の実体が含まれる。
そのような者は、例えば、薬物もしくは介入から最も利益を得る可能性が高い患者に対して高価な薬物もしくは治療的介入を選択的に必要とするため、または薬物もしくはその他の治療的介入の不必要な使用によって、利益を受けないか、もしくは被害を受ける可能性のある個体を同定するため、分子プロファイリング結果を用いることができる。
（i）販売の方法
本発明の分子プロファイリングビジネスのサービスは、例えば、診断およびケアを増強する方法として、健康について懸念のある個体、医師、またはその他の医療従事者に販売されてもよいし；例えば、増強された診断をクライアントに提供するためのサービスとして、細胞診検査室に販売されてもよいし；例えば、不当な治療的介入を排除することにより、コストを低下させるための方法として、保健医療提供者、保険企業、および政府実体に販売されてもよい。見込みクライアントへの販売の方法には、さらに、遺伝子発現産物と疾患または状態との間の新たな相関を見出そうとしている研究者および医師のためのデータベースアクセスの販売が含まれる。
販売の方法には、見込みカスタマーへの印刷物、ラジオ、テレビ、またはインターネットに基づく広告の使用が含まれ得る。特定の媒体を通して、見込みカスタマーに販売することも可能であり、例えば、内分泌学者には、Journal of the American Medical Association、Physicians Practice、American Medical News、Consultant、Medical Economics、Physician's Money Digest、American Family Physician、Monthly Prescribing Reference、Physicians' Travel and Meeting Guide、Patient Care、Cortlandt Forum、Internal Medicine News、Hospital Physician、Family Practice Management、Internal Medicine World Report、Women's Health in Primary Care、Family Practice News、Physician's Weekly、Health Monitor、The Endocrinologist、Journal of Endocrinology、The Open Endocrinology Journal、およびThe Journal of Molecular Endocrinologyを含むが、これらに限定されない、業界誌および医学雑誌に広告を置くことにより販売することができる。販売は、本発明の方法およびサービスを使用して、実験を実施し、いくつかの場合において、結果を発表するか、またはさらなる研究のための資金を求めるため、医療従事者との協同の形態をとることもできる。いくつかの場合において、販売の方法は、連絡情報を決定するための、例えば、American Medical Association（AMA）データベースのような医師または医療従事者のデータベースの使用を含み得る。
一つの態様において、販売の方法は、ルーチンの方法を使用して、明確に診断することができない試料を有するカスタマーに、分子プロファイリングサービスを提供するための、細胞学的試験検査室との協同を含む。
（ii）コンピュータを使用したビジネス方法
分子プロファイリングビジネスは、図22に例示されるようなコンピュータ800のような一つまたは複数のコンピュータを本発明の方法において使用してもよい。コンピュータ800は、試料もしくはカスタマーの追跡のようなカスタマーおよび試料の情報の管理、データベース管理、分子プロファイリングデータの分析、細胞学的データの分析、データ保存、代金請求、販売、結果の報告、または結果の保存のために使用され得る。コンピュータは、データ、結果、代金請求情報、販売情報（例えば、人口統計）、カスタマー情報、または試料情報を表示するためのモニター807またはその他のグラフィカルインターフェースを含み得る。コンピュータは、データまたは情報の入力のための手段816、815も含み得る。コンピュータは、処理装置801、および固定された媒体803、または取り外し可能な媒体811、またはそれらの組み合わせを含み得る。コンピュータに物理的に近いユーザは、例えば、キーボードおよび／もしくはマウスを介して、コンピュータにアクセスすることができ、または物理的なコンピュータに必ずしも近くないユーザ822は、モデム、インターネット接続、電話接続、もしくは有線もしくは無線の通信搬送波のような通信媒体805を通してコンピュータにアクセスすることができる。いくつかの場合において、コンピュータは、ユーザからコンピュータへ、またはコンピュータからユーザへ、情報を中継するための、サーバー809またはその他の通信装置に接続されていてもよい。いくつかの場合において、ユーザは、通信媒体805を通してコンピュータから入手されたデータまたは情報を、取り外し可能な媒体812のような媒体に保存することができる。本発明に関するデータは、ある者による受信および／または閲覧のため、そのようなネットワークまたは接続を通して伝達され得ることが構想される。受信者は、個体、保健医療提供者、または保健医療管理者であり得るが、これらに限定されない。一つの態様において、コンピュータにより読取り可能な媒体には、エキソソームバイオサインのような生物学的試料の分析の結果の伝達のために適している媒体が含まれる。媒体は、本明細書に記載された方法を使用して導出される、対象のエキソソームバイオサインに関する結果を含むことができる。
分子プロファイリングビジネスは、以下のうちの一つまたは複数の目的のためにデータベースへ試料情報を入力してもよい：在庫の追跡、アッセイ結果の追跡、注文の追跡、カスタマー管理、カスタマーサービス、代金請求、および売り上げ。試料情報には、以下のものが含まれ得るが、これらに限定されない：カスタマーの名称、独特のカスタマーID、カスタマーに関連する医療従事者、必要とされるアッセイ法、アッセイ結果、妥当性状態、必要とされる妥当性試験、個体の病歴、予備的診断、推測される診断、試料の履歴、保険提供者、医療提供者、第三者試験施設、またはデータベースへの保存のために適している任意の情報。試料の履歴には、以下のものが含まれ得るが、これらに限定されない：試料の古さ、試料の型、取得の方法、保管の方法、または輸送の方法。
データベースは、カスタマー、医療従事者、保険提供者、第三者、または分子プロファイリングビジネスがアクセスを認める個体もしく実体によりアクセス可能であり得る。データベースアクセスは、コンピュータまたは電話のような電子通信の形態をとり得る。データベースは、カスタマーサービス代理人、ビジネス代理人、コンサルタント、独立した試験施設、または医療従事者のような仲介者を通してアクセスされてもよい。データベースアクセスまたはアッセイ結果のような試料情報の利用可能性または程度は、与えられた、または与えられる予定の製品およびサービスについての代金の支払い時に変化してもよい。データベースアクセスまたは試料情報の程度は、患者またはカスタマーの機密性のための一般に認められているか、または法的な要件に応じて制限され得る。分子プロファイリング企業は、以下のうちの一つまたは複数について、個体、保険提供者、医療提供者、または政府実体に代金を請求することができる：試料受け取り、試料保管、試料調製、細胞学的試験、分子プロファイリング、試料情報のデータベースへの入力および更新、またはデータベースアクセス。
（iii）ビジネスフロー
図18aは、試料が分子プロファイリングビジネスにより処理され得る一つの方式を例示するフローチャートである。例えば、甲状腺細胞の試料が、おそらく細針吸引を介して、内分泌学者により得られ得る100。試料は、ルーチンの細胞学的染色法に供される125。ルーチンの細胞学的染色は、四つの異なる可能性のある予備的診断、非診断的105、良性110、不明確もしくは疑わしい115、または悪性120を提供する。次いで、分子プロファイリングビジネスが、本明細書に記載されたように、遺伝子発現産物レベルを分析することができる130。遺伝子発現産物レベルの分析、分子プロファイリングは、悪性140または良性135の確定診断をもたらすことができる。いくつかの場合において、ルーチンの細胞学的調査において不明確な非診断的な結果を提供する試料のような、試料のサブセットのみが、分子プロファイリングにより分析される。試料が本発明の方法により処理され得る代替的な態様は、図18bおよび21に提供される。
いくつかの場合において、分子プロファイリングの結果は、ルーチンの細胞学的試験の結果を確認する。他の場合において、分子プロファイリングの結果は異なる。そのような場合には、試料をさらに試験してもよいし、データを再調査してもよいし、または分子プロファイリングの結果もしくは細胞学的アッセイ法の結果を、正確な診断として採用してもよい。良性診断には、悪性癌ではないが、さらなるモニタリングまたは処置を必要とする可能性がある疾患または状態も含まれ得る。同様に、悪性診断には、特定の型の癌、または疾患もしくは状態に関与する特定の代謝経路もしくはシグナル伝達経路の診断がさらに含まれ得る。その診断は、放射性ヨウ素アブレーション、手術、甲状腺切除のような処置または治療的介入；またはさらなるモニタリングを必要とする可能性がある。
XI. キット
分子プロファイリングビジネスは、適当な試料を得るためのキットを提供してもよい。図19に図示されるようなキット203は、容器202、試料を得るための手段200、試料を保管するための試薬205、およびキットの使用に関する説明書を含むことができる。別の態様において、キットは、分子プロファイリング分析を実施するための試薬および材料をさらに含む。いくつかの場合において、試薬および材料には、分子プロファイリング法により生成されたデータを分析するためのコンピュータプログラムが含まれる。さらに他の場合において、キットは、生物学的試料が保管され、分子プロファイリングビジネスまたは第三者試験施設のような試験機関へと輸送される手段を含有している。
分子プロファイリングビジネスは、分子プロファイリングを実施するためのキットも提供することができる。キットは、全ての必要な緩衝液および試薬を含むタンパク質または核酸を抽出するための手段；ならびに対照および試薬を含む、タンパク質または核酸のレベルを分析するための手段を含むことができる。キットは、、本発明の方法および組成物を使用して提供されたデータの分析のためのソフトウェア、またはソフトウェアを得て使用するためのライセンスをさらに含むこともできる。
実施例1：甲状腺試料の遺伝子発現産物分析
75個の甲状腺試料を、悪性試料と良性試料と正常試料との間で有意に差次的な発現および／または選択的スプライシングを示す遺伝子を同定するため、製造業者の説明書に従って、Affymetrix Human Exon 10STアレイを使用して、遺伝子発現分析のために調査した。三つの群を、組織の病理学的外科的診断に従って比較し分類した：良性（n＝29）、悪性（n＝37）、および正常（n＝9）。試料を外科的甲状腺組織から調製し、急速凍結させ、次いで、RNAを標準的な方法により調製した。75個の試料の名称および病理学的分類は、図1に示される。
マイクロアレイ分析を、XRAYバージョン2.69（Biotique Systems Inc.）により実行した。入力ファイルを、完全クワンタイルノーマライゼーション（full quantile normalization）（Irizarry et al. Biostatistics 2003 April 4 (2): 249-64）によりノーマライズした。各入力アレイおよび各プローブ発現値について、アレイ-ithパーセンタイルプローブ値を、全アレイ-ithパーセンタイル点の平均値と交換した。計6,553,590個のプローブを分析において操作した。6未満のGC数を有するプローブおよび17より多いGC数を有するプローブを、分析から排除した。全ての入力ハイブリダイゼーションにおけるプローブスコアへのメディアンポリッシュ（エキソンRMA）の適用を介して、各プローブセットについての発現スコアを導出し、（上に定義された試験の全てに合格する）3個未満のプローブを有するプローブセットを、さらなる分析から排除した。高品質データベースRefSeqおよびEnsemblのエントリーにマッチするプローブセットに対応する「コア」プローブセットのみを分析した。非発現プローブおよびインバリアントプローブも、遺伝子レベル分析およびプローブセットレベル分析の両方から除去した。一元配置のANOVA分析を、悪性群と良性群との間で、プローブセットレベルで、遺伝子発現を調査するために使用した。
遺伝子レベル分析による差次的に発現される遺伝子の上位100個（即ち、最も大きな差次的な発現を示した遺伝子）を、良性甲状腺試料と悪性甲状腺試料と正常甲状腺試料とが比較されたデータセットから得た。マーカーを、偽検出率（FDR）についてのBenjaminiおよびHochbergの補正後に統計的有意性に基づき選択した。p＜0.01のFDRフィルター値を使用し、続いて、任意の群（良性、悪性、または正常）における最も高い差次的な遺伝子発現値を、残りの2つの群における最も低い差次的な発現により割ったものとして、各マーカーについて計算された絶対変化倍率（＞1.9）により、ランク付けした。この分析の結果は図2に示される。この表は、群間の比較を可能にする所定のマーカーについての三セットの計算された変化倍率をリスト化する。悪性／良性、悪性／正常、および良性／正常の変化倍率を、全て、一つの群の発現を別の群の発現により割ることにより計算した。
選択的スプライシングを受ける遺伝子の上位100個を、良性甲状腺試料と悪性甲状腺試料と正常甲状腺試料とが比較されたデータセットから得た。マーカーを、偽検出率（FDR）についてのBenjaminiおよびHochbergの補正後に統計的有意性に基づき選択した。p＜0.01のFDRフィルター値を使用し、マーカーを最低p値から始めてランク付けした。使用されたソフトウェアによる数値をリスト化するための閾値は、p＜1.0E-301であり、それより小さいp値を有する数には、0.00E+00の値が自動的に割り当てられた。この分析の結果は、図3に示される。示されたマーカーは、全て、選択的エキソンスプライシングについて高度に有意である。
プローブセットレベル分析により、図1からの甲状腺試料において差次的に発現される遺伝子の上位100個を、良性試料および悪性試料が分析されたデータセットから得た。マーカーを、偽検出率（FDR）についてのBenjaminiおよびHochbergの補正後に有意性に基づき選択した。マーカーを、偽検出率（FDR）についてのBenjaminiおよびHochbergの補正後に有意性に基づき選択した。p＜0.01のFDRフィルター値を使用し、続いて、悪性発現を良性発現により割ったものとして各マーカーについて計算された絶対変化倍率（＞2.0）により、ランク付けした。この分析の結果は図4に示される。
図1に示される甲状腺試料の遺伝子レベル分析により測定された統計的に有意な診断マーカーの上位100個もコンパイルした。良性データセットと悪性データセットと正常データセットとの比較からのデータ、および良性データセットと悪性データセットとの間の比較からのデータを使用した。マーカーを、偽検出率（FDR）についてのBenjaminiおよびHochbergの補正後に有意性に基づき選択した。p＜0.01のFDRフィルター値を使用し、続いて、任意の群（良性、悪性、または正常）における最も高い差次的な発現値を、残りの2つの群における最も低い差次的な発現により割ったものとして各マーカーについて計算された絶対変化倍率（＞1.6）により、ランク付けした。悪性／良性、悪性／正常、および良性／正常についての変化倍率を、全て、一つの群の発現を別の群の発現により割ることにより同様に計算した。この分析の結果は図5に示される。
プローブセットレベルまたは遺伝子レベルのいずれかで、良性試料と悪性試料との間で、良性試料と正常試料との間で、または悪性試料と正常試料との間で、統計的に有意に差次的に発現される、差次的にスプライシングされる、またはその両方として同定された4918個の遺伝子の全リストもコンパイルした。マーカーを、偽検出率（FDR）についてのBenjaminiおよびHochbergの補正後に統計的有意性に基づき選択し、p＜0.01のFDRフィルター値を使用した。結果は図6に示される。
実施例2：甲状腺組織試料の遺伝子発現産物分析
良性試料と悪性試料との間でRNA発現レベルが有意に異なる遺伝子を同定するために、計205個の甲状腺組織試料（図7）を、Affymetrix HumanExon10STアレイチップを用いて調査する。試料は術後甲状腺病態に従って分類される。濾胞性腺腫（FA）、リンパ性甲状腺炎（LCT）、または結節性過形成（NHP）を示す試料は良性として分類され；ハースル細胞癌（HC）、濾胞癌（FC）、濾胞型甲状腺乳頭癌（FVPTC）、甲状腺乳頭癌（PTC）、甲状腺髄様癌（MTC）、または未分化癌（ATC）を示す試料は悪性として分類される。
およそ650万個のプローブからの強度データを抽出し、ノーマライズし、サマライズするために、Affymetrixソフトウェアが使用される。続いて、およそ280,000個のコアプローブセットが、フィーチャー選択および分類において使用される。使用されるモデルは、フィーチャー選択のためのLIMMA、ならびに分類のためのランダムフォレストおよびサポートベクターマシン（SVM）である。ランダムなデータサブセットを使用して、訓練、分類、およびクロスバリデーションを反復的に実施する。上位フィーチャーが、上記の分類エンジンを使用して、2つの別々の分析（悪性か良性か、およびMTCかその他か）において同定される。
マーカーは、偽データ検出率（FDR）についてのBenjaminiおよびHochbergの補正後に有意性に基づき選択される。p＜0.05のFDRフィルターが使用される。
悪性甲状腺組織試料と良性甲状腺組織試料との比較は、甲状腺の疾患または状態について診断的な413個のマーカーを見出す。上位100個のマーカーが図9にリスト化される。
MTC甲状腺組織試料とその他の（即ち、非MTC）甲状腺組織試料との比較は、甲状腺の疾患または状態について診断的な671個のマーカーを見出す。上位100個のマーカーが図10にリスト化される。
実施例3：甲状腺試料からの遺伝子発現産物データのメタ分析
外科的甲状腺組織試料（図7）および細針吸引を介して得られた甲状腺試料（図8）を、病理学的調査により良性または悪性として同定し、次いで、Affymetrix HumanExon10STアレイへのハイブリダイゼーションにより調査する。各分類における再現性のあるフィーチャーを有する遺伝子の同定を可能にする、メタ分析アプローチが使用される。およそ650万個のプローブからの強度データを抽出し、ノーマライズし、サマライズするため、Affymetrixソフトウェアが使用される。およそ280,000個のプローブセットが、フィーチャー選択および分類のために使用される。LIMMAがフィーチャー選択のために使用される。分類は、ランダムフォレスト法およびSVM法により実施される。外科的試料および細針吸引液試料の訓練、分類、およびクロスバリデーションの反復において繰り返し出現するマーカーを同定し、ランク付けする。外科データおよび細針吸引液データの両方について出現する、上位にランク付けされたフィーチャーを使用して、コアフィーチャーの合同セットを作出する。0でない再現性スコアを有するマーカーを、有意として選択する。計102個のマーカーが有意であることが見出され、図11にリスト化される。
実施例4：甲状腺試料からの遺伝子発現産物データのベイズ分析
ヒト甲状腺において良性結節を悪性結節と区別する遺伝子を同定するために、よく特徴決定された試料の2つの群を比較する。外科的甲状腺組織（組織；n＝205、図7）または細針吸引液（FNA；n＝74、図8）から試料を得て、HumanExon10STマイクロアレイへのハイブリダイゼーションにより調査する。各々の別個の甲状腺亜型についての病態ラベルを、良性（B）または悪性（M）のいずれかとしてコードする。良性試料と悪性試料との間で別個の差次的な発現を示す計499個のマーカーが同定される。
およそ650万個のプローブからの強度データを抽出し、ノーマライズし、サマライズするため、Affymetrixソフトウェアが使用される。続いて、およそ280,000個のコアプローブセットが、およそ22,000個の遺伝子のフィーチャー選択および分類において使用される。使用されるモデルは、それぞれ、LIMMA（フィーチャー選択のため）およびSVM（分類のため）である。
次に、本発明者らは、「良性」カテゴリーまたは「悪性」カテゴリーへの遺伝子の割り当ての第一種および第二種の過誤の率を導出するために、分子プロファイル研究が調査されることを以前に発表した。過誤率は、2という推定変化倍率で、特定の発表された各研究において報告された標本サイズに基づき計算される。最後に、差次的な遺伝子発現の事後確率を推定するために、これらの事前確率を、組織データセットの出力と組み合わせ、次いで、差次的な発現の最終的な事後確率を公式化するためにFNAデータセットと組み合わせる（Smyth 2004）。これらの事後確率が、遺伝子をランク付けするために使用され、0.9という事後確率閾値を越えるものが選択される。計499個のマーカーが有意として同定され、上位100個が図12にリスト化される。
実施例5：甲状腺試料からの遺伝子発現産物データの亜型分析
ヒト甲状腺において良性結節を別個の病態を有するものと区別するために、よく特徴決定された試料を調査する。HumanExon10STマイクロアレイへの205種のハイブリダイゼーションを調査する。別個の各甲状腺亜型についての病態ラベルを、一つの群を別の群と系統的に比較するために使用する。広範囲の病態亜型へ甲状腺を分離する計250個のmRNAマーカーが同定される。
別個の甲状腺病態亜型の間でmRNA発現が有意に異なる遺伝子を同定するために、計205個の甲状腺組織試料をAffymetrix HumanExon10STアレイチップを用いて調査する（図7）。濾胞性腺腫（FA、n＝22）、リンパ性甲状腺炎（LCT、n＝39）、結節性過形成（NHP、n＝24））として術後甲状腺病態に従って分類された試料は、全て、良性（n＝85）として集合的に分類される。対照的に、ハースル細胞癌（HC、n＝27）、濾胞癌（FC、n＝19）、濾胞型甲状腺乳頭癌（FVPTC、n＝21）、甲状腺乳頭癌（PTC、n＝26）、甲状腺髄様癌（MTC、n＝22）、および未分化癌（ATC、n＝5）として分類された試料は、全て、悪性（n＝120）として集合的に分類される。
およそ650万個のプローブからの強度データを抽出し、ノーマライズし、サマライズするため、Affymetrixソフトウェアが使用される。続いて、およそ280,000個のコアプローブセットが、フィーチャー選択および分類において使用される。所定の良性亜型（例えば、NHP）セットは、全ての他の悪性亜型のプールに対して比較され（例えば、NHP対M）、次に、良性サブセットは、悪性亜型の各セットに対して再び比較される（NHP対FC、NHP対PTC、等）。分類エンジンにおいて使用されるモデルはLIMMA（フィーチャー選択のため）であり、ランダムフォレストおよびSVMが分類のために使用される。訓練、分類、およびクロスバリデーションの反復が、ランダムなデータサブセットを使用して実施される。別個の甲状腺亜型を分離する遺伝子の合同コアセットが作出される。
対分類の後に分類器を最適化する遺伝子のセットに基づき、マーカーが選択される。250個の別個の遺伝子にマッピングされる計251個のマーカーが、1〜3個の別個の甲状腺亜型の分離を可能にする（図13）。
実施例6：Agilent vs microRNAアレイを介して同定された差次的に発現されるmiRNA
甲状腺試料を、Agilent Human v2 microRNA（miRNA）アレイにハイブリダイズさせる。このアレイは、723個のヒトmiRNAおよび76個のウイルスmiRNAに対するプローブを含有しており、これらはおよそ15,000個のプローブセットを使用して標的とされる。有意な差次的に発現されるmiRNAを同定するため、良性甲状腺試料（B）と悪性甲状腺試料（M）との間の比較を実施する。全ての試料を、臨床細針吸引液から得る（n＝89、図14）。
アレイ強度データを抽出し、ノーマライズし、サマライズし、続いて、分類エンジンを使用してモデリングを行う。簡単に説明すると、使用されるモデルは、LIMMA（フィーチャー選択のため）であり、ランダムフォレストおよびサポートベクターマシン（SVM）が、分類のために使用される。訓練、分類、およびクロスバリデーションの反復を、ランダムなデータサブセットを使用して実施する。いくつかのmiRNAは、良性と比較して悪性において差次的に発現されるが（図16）、独立して機能する分類子はこのアプローチでは同定されなかった。
実施例7 甲状腺疾患について診断的である差次的に発現されるmiRNA
甲状腺結節試料を、Illumina Human v2 miRNAアレイにハイブリダイズさせる。このアレイは、1146個のヒトmiRNAに対するプローブを含有している。良性甲状腺試料と悪性甲状腺試料との間の比較を、有意な差次的に発現されるmiRNAを同定するために実施する。全ての試料を、臨床FNAから得る（n＝24、図15）。
アレイ強度データを抽出し、ノーマライズし、サマライズし、続いて、分類エンジンを使用したモデリングを行う。簡単に説明すると、使用されるモデルは、LIMMA（フィーチャー選択のため）、ならびに分類のためのランダムフォレストおよびサポートベクターマシン（SVM）である。一部分、アルゴリズムにメタ分析アプローチを取り入れている付加的な「ホットプローブ」法が、分類エンジンに追加される。訓練、分類、およびクロスバリデーションの反復を、ランダムなデータサブセットを使用して実施する。「ホットプローブ」法は、クロスバリデーションの全てのループに出現するプローブを同定し、それにより、ロバストな再現性のあるフィーチャーのセットを作出する。悪性試料と良性試料との間の比較のp値（P）に基づき、マーカーを選択する。良性または悪性の甲状腺状態について診断的として同定される差次的な発現を有する、計145個のmiRNAが同定される（図17）。
実施例8：分子プロファイリングのための例示的な装置
本発明の分子プロファイリングビジネスは、プローブセットレベルまたは遺伝子レベルのいずれかで、良性試料と悪性試料との間、良性試料と正常試料との間、または悪性試料と正常試料との間で、差次的に発現されるか、差次的にスプライシングされるか、またはその両方である、図6の4918個の遺伝子のリストをコンパイルする。4918個の遺伝子のサブセットが、分子プロファイリングビジネスにより生物学的試料の診断において使用するために選ばれる。分子プロファイリングビジネスにより使用するために選ばれた4918個の遺伝子のサブセットに相補的な短い（即ち、12〜25ヌクレオチド長の）オリゴヌクレオチドの組成物が、当技術分野において公知の標準的な方法により合成され、ニトロセルロース、ガラス、ポリマー、またはチップのような固体支持体に、固体支持体上の既知の位置に固定化される。
実施例9：生物学的試料の分子プロファイリング
生物学的試料は、細針吸引により得られ、2つの一定分量で保管される（一つは分子プロファイリング用、一つは細胞学的分析用）。分子プロファイリング用の生物学的試料の一定分量は、生物学的試料の細胞が溶解されるよう、溶解緩衝液に添加され摩砕される。溶解緩衝液は、以下のように調製される：cDNA溶解緩衝液1m1のため、以下のものを氷上で混合した：モロニーマウス白血病ウイルス（MMLV）逆転写酵素5×（Gibco-BRL）0.2ml、H20（RNAse・DNAse不含、Specialty Media）0.76ml、Nonidet P40（USB）5μl、PrimeRNase阻害剤（3'5' Incorporated）10μl、RNAguard（Pharmacia）10μl、およびストックプライマーミックスの新鮮に作成された24倍希釈物20μl。一定分量で-20℃で維持されるストックプライマーミックスは、100mM dATP、dCTP、dGTP、dTTP溶液（12.5mM最終）（Boehringer）各10μ1；50 OD/ml pd(T)19-24（Pharmacia）10μ1；およびH20 30μlを含む。
次いで、細胞RNAをオリゴdTプライマーによりプライミングする。次いで、不完全な伸長を容易にし、約500bp〜約1000bpの短いcDNAを調製するための、時間および試薬の制限された条件において、逆転写酵素を用いて逆転写を実施する。次いで、ポリA（dATP）およびターミナルトランスフェラーゼを使用して、複数のdATPを含むテールをcDNAの5'末端に付加する。
次いで、3'末端に24(dT)を有する60残基長プライマーを使用して、PCR試薬を用いてcDNAを増幅する。PCRサイクリングは、94℃ 1分、次いで、42℃ 2分、次いで、72℃ 6分で実施され、各サイクルに10秒の伸長時間を含む。10サイクルが実施される。次いで、付加的なTaqポリメラーゼが添加され、さらに25サイクルが実施される。
cDNAをフェノールクロロホルムで抽出し、エタノール沈殿させ、次いで、分析する間の全量のcDNAの解凍および凍結を回避するため、試料の半分をストックとして-80℃で凍結させる。
PCR産物5μgを、EF sln（Tris in Qiagen kit PCR purification）15.5μ1、Promegaのlox One-Phor-All緩衝液4μ1、およびDNaseI 0.5単位と合わせる。次いで、全容量を14分間37℃で保持し、次いで、15分間99℃で保持し、次いで、約50bp〜約100bp長のセグメントへとPCR産物を断片化するために5分間氷上に置く。次いで、ビオチン-N6-ddATP（「NEN」）1μlおよびTdT（ターミナルトランスフェラーゼ）（15単位/μl）1.5μlと全容量を合わせることにより、断片を末端標識する。次いで、全容量を1時間37℃で保持し、次いで、15分間99℃で保持し、次いで、5分間氷上で保持する。
1×MES緩衝液（0.1M MES、1.0M NaC1、0.01％Triton X-100、pH6.7）および0.1mg/mlニシン精子DNAの中に5〜10マイクログラムの標識された標的を含有しているハイブリダイゼーション溶液200マイクロリットルにおいて、標識され断片化されたcDNAを、本発明のプローブセットとハイブリダイズさせる。使用されるアレイはAffymetrix Human Exon 10STアレイである。アレイをローティッセリ（rotisserie）に置き、16時間45℃において60rpmで回転させる。ハイブリダイゼーション後、アレイを、10×2サイクル、fluidics station（Affymetrix）上で22℃で6×SSPE-T（0.9M NaCl、60mM NaH2P04、6mM EDTA、0.005％Triton X-100、pH7.6）により洗浄し、次いで、30分間45℃で0.1 MESにより洗浄する。次いで、アレイを、ストレプトアビジン-フィコエリトリンコンジュゲート（Molecular Probes）により染色し、続いて、10×2サイクル、fluidics station上で6×SSPE-Tにより再び洗浄する。シグナルを増強するため、アレイを、30分間、抗ストレプトアビジン抗体によりさらに染色し、続いて、ストレプトアビジン-フィコエリトリンコンジュゲートにより15分間再び染色する。10×2サイクルのfluidics station上での6×SSPE-Tによる洗浄の後、そのアレイ位置における配列についての遺伝子発現レベルに対応する、アレイの各位置における生蛍光強度値を測定するため、修飾型共焦点スキャナを使用して、3マイクロメートルの分解能でアレイをスキャンする。
生蛍光強度値を、遺伝子発現産物レベルに変換し、RMA法を介してノーマライズし、疑わしいと見なされ得るデータを除去するためにフィルタリングし、生物学的試料の細胞型組成についての遺伝子発現産物レベルを補正する予備分類アルゴリズムに入力する。補正された遺伝子発現産物レベルは、良性、悪性、または正常として生物学的試料を分類するため、訓練されたアルゴリズムへ入力される。訓練されたアルゴリズムは、診断および信頼水準を含む、その出力の記録を提供する。
実施例10：甲状腺結節の分子プロファイリング
ある個体が、甲状腺のしこりに気づく。その個体は、ホームドクターを受診する。ホームドクターは、しこりから試料を得て、それを分子プロファイリング分析に供することを決める。医師は、細針吸引を介して試料を得て、妥当性試験を実施し、液状化細胞診溶液中に試料を保管し、分子プロファイリングビジネスにそれを送るため、分子プロファイリングビジネスのキットを使用する。分子プロファイリングビジネスは、一部を細胞学的分析のために、残りを試料からのmRNA抽出のために、試料を分割し、抽出されたmRNA試料の品質および適応性を分析し、図5にリスト化された遺伝子のサブセットの発現レベルおよび選択的エキソン使用を分析する。この場合において、プロファイリングされる特定の遺伝子発現産物は、試料型、医師の予備的診断、および分子プロファイリング企業により決定される。
分子プロファイリングビジネスは、データを分析し、図20に例示されるように、個体の医師に、その結果として得られた診断を提供する。結果は、（1）プロファイリングされた遺伝子発現産物のリスト、（2）プロファイリングの結果（例えば、全mRNAのような内部標準またはチューブリンのようなよく特徴決定された遺伝子産物の発現に対してノーマライズされた発現レベル）、（3）マッチする型の正常組織について予想される遺伝子産物発現レベル、および（4）遺伝子産物発現レベルに基づくBobについての診断および推奨される処置、を提供する。分子プロファイリングビジネスは、与えられた製品およびサービスについて、個体の保険提供者に代金を請求する。
実施例11：細胞学的調査の補助としての分子プロファイリング
ある個体が、甲状腺の疑わしいしこりに気づく。その個体は、プライマリケア医を受診し、プライマリケア医が個体を調査し、内分泌学者へ照会させる。内分泌学者が、細針吸引を介して試料を得て、細胞学的試験検査室へ試料を送る。細胞学的試験検査室が、細針吸引液の一部に対してルーチンの細胞学的試験を実施し、その結果は不明確（即ち、不確定）である。細胞学的試験検査室は、残りの試料が分子プロファイリングに適している可能性があることを内分泌学者に提案し、内分泌学者が同意する。
残りの試料は、本明細書中の方法および組成物を使用して分析される。分子プロファイリング分析の結果は、初期濾胞細胞癌の高い確率を示唆する。結果は、患者の年齢、およびしこりまたは結節のサイズを含む、患者のデータと組み合わせられた分子プロファイリング分析が、甲状腺切除と、それに続く放射性ヨウ素アブレーションを必要とすることをさらに示唆する。内分泌学者は結果を検討し、推奨された治療を処方する。
細胞学的試験検査室は、ルーチンの細胞学的試験および分子プロファイリングについて、内分泌学者に代金を請求する。内分泌学者は、細胞学的試験検査室へ支払いを送り、与えられた全ての製品およびサービスについて個体の保険提供者に代金を請求する。細胞学的試験検査室は、分子プロファイリングビジネスに分子プロファイリングについての支払いを渡し、小さな差額を差し引く。
実施例12：第三者により実施される分子プロファイリング
ある個体が、頸部の疑わしいしこりについて医師に訴える。医師は、その個体を調査し、結果を保留にして、分子プロファイリング試験および追跡調査を処方する。個体は、CLIA検査室としても公知の臨床試験検査室を訪れる。CLIA検査室は、本発明の分子プロファイリングを実施するライセンスを有する。個体は細針吸引を介してCLIA検査室で試料を提供し、試料は本明細書中の分子プロファイリングの方法および組成物を使用して分析される。分子プロファイリングの結果は、個体の医師に電子的に伝えられ、個体は追跡調査のスケジュールを決めるために連絡を受ける。医師は、分子プロファイリングの結果を個体に提示し、治療を処方する。
実施例13：異なる分析法を使用した重複遺伝子
実施例2に記載された結果は、外科的甲状腺結節組織試料を調査し、悪性における遺伝子発現と良性における遺伝子発現とを比較することにより得られた（「悪性対良性」データセット）。この分析は、差次的に発現される（FDR p＜0.05）412個の遺伝子を同定した。実施例1に記載された以前の研究において、本発明者らは、（i）試料の異なるコホートおよび（ii）異なる分析法を使用して、悪性甲状腺結節と良性甲状腺結節とを区別することができる4918個の遺伝子を記載している（「4918」）。「悪性対良性」組織発見データセットは、「4918」発見データセットと231/412遺伝子を共有しており、181/412遺伝子が新たに発見された。
組織コホートを使用した甲状腺髄様癌（MTC）と甲状腺亜型の「その他」との間の同様の比較は、これらの2つの群の間で差次的に発現される、668個の有意な遺伝子を指摘した（図10）。以前の「4918」遺伝子リストに対してクロスチェックすると、305/668遺伝子が以前に記載されており、363/668遺伝子が新たに発見されたことに気付く。
本発明者らは、次に、外科的組織データセットを細針吸引液（FNA）データセットと組み合わせ、（i）「ホットプローブ」アプローチおよび（ii）「ベイズ」アプローチを使用して、もう一度、悪性対良性で比較した。各分析は、それぞれ、102個および498個の有意な遺伝子を同定した（表11および12）。
この時点までに、計1343個の有意な遺伝子が同定された。しかしながら、別個の病態亜型を相互に分離する遺伝子を同定することを目標としたサブセット分析も、その後、実施した。この分析は、外科的組織コホートを使用し、250個の有意な遺伝子をもたらした（図13）。
要約すると、本明細書に記載された5つの比較は、1437個の有意な遺伝子を与える。これらのうち、636/1437遺伝子は、初めて、良性甲状腺病態と悪性甲状腺病態とを区別することが記載される。現時点で、568/636は、発表された科学文献または特許出願に甲状腺癌の診断マーカーとして未だ記載されていない。
実施例14：臨床甲状腺FNA
方法
良性試料と悪性試料との間でmRNA発現が有意に異なる遺伝子を同定するため、前向きの臨床甲状腺FNA試料を、Affymetrix Human Exon 1.0STマイクロアレイを用いて調査した。
およそ650万個のプローブからの強度データを抽出し、ノーマライズし、サマライズするため、Affymetrixソフトウェアを使用した。続いて、およそ280,000のコアプローブセットを、フィーチャー選択および分類において使用した。使用されたモデルは、LIMMA（フィーチャー選択のため）であり、ランダムフォレストおよびSVMを、分類のために使用した（Smyth 2004；Diaz-Uriarte and Alvarez de Andres 2006）。訓練、分類、およびクロスバリデーションの反復を、ランダムなデータサブセットを使用して実施した。上位フィーチャーを、上記の分類エンジンを使用して、三つの別々の分析において同定した。
遺伝子のアノテーションおよび転写物クラスタID（TCID）へのマッピングは、絶えず進化しているが、TCIDを構成するプローブセットのヌクレオチド配列は変化しない。さらに、多数の有意なTCIDが、既知の遺伝子をマッピングしないが、これらも、甲状腺悪性の分類における同等に重要なバイオマーカーである。結果は、TCIDおよび各々に現在マッピングされている遺伝子の両方を使用して記載される（Affymetrixアノテーションファイル：HuEx-1_0-st-v2.na29.hg18.transcript.csv）。
結果
前向きに収集された臨床甲状腺FNAにおける差次的な遺伝子発現の研究は、多数の統計的なサブ分析を必要とした。これらのサブ分析は、単独で、未知の病態の甲状腺結節の分類において有益な遺伝子の発見をもたらした。しかしながら、データセットの合同は、現在の細胞病理学よりも改善された精度で甲状腺FNAを正確に分類することができる甲状腺遺伝子パネルの新規の特徴決定、および分子プロファイリング法をもたらした。
（表３）上位良性対悪性分析
この分析は、198遺伝子に現在マッピングされている175個の独特のTCIDをもたらした。
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
（表４）上位亜型分析
この分析は、681遺伝子に現在マッピングされている599個の独特のTCIDをもたらした。
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
（表５）トライデント（Trident）分析
この良性対悪性分析は、237遺伝子に現在マッピングされている210個の独特のTCIDをもたらした。これらの遺伝子は、単一のデータセットを使用した三つの統計的に有意なサブ分析（再現性分析、ベイズ分析、および組織分析）の連合を表す。
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
Figure 2017209113
本発明の好ましい態様が本明細書に示され説明されたが、そのような態様は例として提供されているに過ぎないことが当業者には明白であると考えられる。多数の変動、変化、および置換が、本発明から逸脱することなく、当業者に想到されると考えられる。本明細書に記載された本発明の態様の様々な代替物が、本発明の実施において使用され得ることが理解されるべきである。以下の特許請求の範囲が、本発明の範囲を定義し、これらの特許請求の範囲の範囲に含まれる方法および構造、ならびにそれらの等価物が、本発明に包含されるものとする。
本発明は、表にリスト化された多型からなる群より選択される一つまたは複数の多型に特異的に結合する一つまたは複数の結合剤を含む組成物も含む。
以下に、本発明の基本的な諸特徴および種々の態様を列挙する。
［１］
以下の工程を含む、対象における甲状腺癌を診断する方法：
（a）遺伝子発現産物を含む生物学的試料を該対象から得る工程；
（b）該生物学的試料の、図6から選択される遺伝子に対応する一つまたは複数の遺伝子発現産物について、発現レベルを測定する工程；および
（c）遺伝子発現レベルを該生物学的試料における甲状腺癌の存在と相関させることにより、該生物学的試料を癌性として同定する工程。
［２］
前記生物学的試料が甲状腺細胞を含む、［1］記載の方法。
［３］
前記生物学的試料が組織試料である、［1］記載の方法。
［４］
前記試料が、針吸引、細針吸引、コア針生検、吸引生検、ラージコア（large core）生検、切開生検、切除生検、パンチ生検、薄片生検、または皮膚生検により得られる、［1］記載の方法。
［５］
前記遺伝子発現産物がRNAである、［1］記載の方法。
［６］
前記遺伝子発現産物が、mRNA、rRNA、tRNA、またはmiRNAである、［5］記載の方法。
［７］
RNA発現レベルが、マイクロアレイ、SAGE、ブロッティング、RT-PCR、または定量的PCRにより測定される、［5］記載の方法。
［８］
前記遺伝子発現産物がタンパク質である、［1］記載の方法。
［９］
タンパク質遺伝子発現レベルが、ELISA、質量分析、ブロッティング、プロテオミクス技術、または免疫組織化学的検査により測定される、［8］記載の方法。
［１０］
前記一つまたは複数の遺伝子発現産物の前記発現レベルを、対照試料における各遺伝子発現産物についての対照発現レベルと比較する工程であって、前記生物学的試料と該対照試料との間に遺伝子発現産物の遺伝子発現レベルの差が存在する場合、該生物学的試料が癌性として同定される工程
をさらに含む、［1］記載の方法。
［１１］
前記生物学的試料と前記対照試料との間のmRNAレベルの差が、訓練されたアルゴリズムを使用して比較される、［10］記載の方法。
［１２］
前記一つまたは複数の遺伝子発現産物が、表3、表4または表5から選択される遺伝子に対応する、［1］記載の方法。
［１３］
前記一つまたは複数の遺伝子発現産物が、リスト1〜31または表6のうちの一つまたは複数から選択される遺伝子に対応する、［1］記載の方法。
［１４］
前記遺伝子発現産物が、急性骨髄性白血病シグナル伝達経路、2型ソマトスタチン受容体シグナル伝達経路、cAMP媒介シグナル伝達経路、細胞周期およびDNA傷害チェックポイント（cell cycle and DNA damage checkpoint）シグナル伝達経路、Gタンパク質共役型受容体シグナル伝達経路、インテグリンシグナル伝達経路、黒色腫細胞シグナル伝達経路、リラキシンシグナル伝達経路、または甲状腺癌シグナル伝達経路由来である、［1］記載の方法。
［１５］
前記一つまたは複数の遺伝子発現産物が、接着経路、ECM経路、甲状腺癌経路、接着斑経路、アポトーシス経路、p53経路、密着結合経路、TGFβ経路、ErbB経路、Wnt経路、癌概要経路（pathway in cancer overview）、細胞周期経路、VEGF経路、Jak/STAT経路、MAPK経路、PPAR経路、mTOR経路、または自己免疫性甲状腺経路由来である、［1］記載の方法。
［１６］
前記遺伝子発現産物が接着経路由来である、［15］記載の方法。
［１７］
少なくとも2つの遺伝子発現産物が測定され、かつ該遺伝子発現産物が少なくとも2つの異なる経路由来である、［15］記載の方法。
［１８］
少なくとも一つの遺伝子発現産物が接着経路由来であり、かつ少なくとも一つの遺伝子発現産物が接着斑経路由来である、［17］記載の方法。
［１９］
前記密着結合経路からの第二の遺伝子発現産物をさらに含む、［18］記載の方法。
［２０］
前記遺伝子発現産物が複数の経路にカテゴリー化される、［15］記載の方法。
［２１］
前記遺伝子発現産物が前記接着経路および前記接着斑経路にカテゴリー化される、［20］記載の方法。
［２２］
前記遺伝子発現産物が前記密着結合経路にもカテゴリー化される、［21］記載の方法。
［２３］
前記遺伝子発現産物が、細胞老化オントロジー群、細胞皮質オントロジー群、細胞周期オントロジー群、細胞死／アポトーシスオントロジー群、細胞分化オントロジー群、細胞分裂オントロジー群、細胞間結合オントロジー群、細胞遊走オントロジー群、細胞形態形成オントロジー群、細胞運動オントロジー群、細胞突起オントロジー群、細胞増殖オントロジー群、細胞認識オントロジー群、細胞体オントロジー群、細胞表面オントロジー群、細胞表面結合型受容体シグナル伝達オントロジー群、細胞接着オントロジー群、転写オントロジー群、免疫応答オントロジー群、血管形成オントロジー群、細胞膜オントロジー群、稀少膜成分オントロジー群、細胞頂端膜オントロジー群、細胞側底膜または細胞側膜オントロジー群、インテグリンオントロジー群、細胞表面オントロジー群、細胞外空間オントロジー群、細胞骨格オントロジー群、または炎症オントロジー群由来である、［1］記載の方法。
［２４］
図6にリスト化された一つまたは複数の遺伝子が、癌を示す代謝経路またはシグナル伝達経路のセットに対応する代表的な配列を含有している、［1］記載の方法。
［２５］
工程（d）の結果が、示唆された治療的介入を提供することをさらに含む、［1］記載の方法。
［２６］
発現分析の結果が、所定の診断が正確である90％を超える統計的信頼水準を提供する、［1］記載の方法。
［２７］
発現分析の結果が、所定の診断が正確である95％を超える統計的信頼水準を提供する、［1］記載の方法。
［２８］
予備的診断を得るため、工程（a）の後、前記生物学的試料の一部に対して細胞学的分析を実施する工程
をさらに含む、［1］記載の方法。
［２９］
不確定試料および非診断的試料という予備的診断を有する試料が、工程（b）および（c）の方法によりさらに分析される、［28］記載の方法。
［３０］
図6から選択される遺伝子が、図2、図3、図4、または図5にリスト化された遺伝子からさらに選択される、［1］記載の方法。
［３１］
前記生物学的試料の遺伝子発現産物のうちの少なくとも2つの発現レベルを測定する工程
を含む、［1］記載の方法。
［３２］
前記生物学的試料の遺伝子発現産物のうちの少なくとも5つの発現レベルを測定する工程
を含む、［1］記載の方法。
［３３］
前記生物学的試料の遺伝子発現産物のうちの少なくとも10個の発現レベルを測定する工程
を含む、［1］記載の方法。
［３４］
遺伝子発現レベルの差が少なくとも10％である、［1］記載の方法。
［３５］
遺伝子発現レベルの差が少なくとも25％である、［1］記載の方法。
［３６］
遺伝子発現レベルの差が少なくとも50％である、［1］記載の方法。
［３７］
遺伝子発現レベルの差が少なくとも2倍である、［1］記載の方法。
［３８］
遺伝子発現レベルの差が少なくとも5倍である、［1］記載の方法。
［３９］
遺伝子発現レベルの差が少なくとも10倍である、［1］記載の方法。
［４０］
前記生物学的試料が、75％より高い精度で癌性として同定される、［1］記載の方法。
［４１］
前記生物学的試料が、70％より高い感度で癌性として同定される、［1］記載の方法。
［４２］
前記生物学的試料が、70％より高い特異度で癌性として同定される、［1］記載の方法。
［４３］
前記生物学的試料が、70％より高い感度および70％より高い特異度で癌性として同定される、［1］記載の方法。
［４４］
前記生物学的試料が、95％より高い陽性適中率で癌性として同定される、［1］記載の方法。
［４５］
前記生物学的試料が、95％より高い陰性適中率で癌性として同定される、［1］記載の方法。
［４６］
精度が、訓練されたアルゴリズムを使用して計算される、［40］〜［45］のいずれか一項記載の方法。
［４７］
前記対照試料が、試験試料と同一の個体、該試験試料とは異なる個体、組織バンク、または細胞バンクから得られる、［1］記載の方法。
［４８］
前記対照試料の遺伝子発現産物の遺伝子レベルがデータベース由来である、［1］記載の方法。
［４９］
前記試料が術前検体である、［1］記載の方法。
［５０］
前記試料が術後検体である、［1］記載の方法。
［５１］
悪性甲状腺癌を良性甲状腺疾患と区別する、［1］記載の方法。
［５２］
前記生物学的試料において、濾胞性腺腫、濾胞癌、リンパ性甲状腺炎、濾胞型甲状腺乳頭癌（follicular variant papillary thyroid carcinoma）、甲状腺乳頭癌、結節性過形成、甲状腺髄様癌、ハースル細胞癌、ハースル細胞腺腫、または甲状腺未分化癌を同定する、［1］記載の方法。
［５３］
前記生物学的試料において、転移性非甲状腺癌を同定する、［1］記載の方法。
［５４］
前記生物学的試料において、転移性副甲状腺癌、転移性黒色腫、転移性腎癌、転移性乳癌、または転移性B細胞リンパ腫を同定する、［1］記載の方法。
［５５］
同定された情報を有する結果のセットを伝達する工程
をさらに含む、［1］記載の方法。
［５６］
前記情報がインターネットを通して伝達される、［55］記載の方法。
［５７］
以下の工程を含む、癌を分類する方法：
（a）遺伝子発現産物を含む生物学的試料を得る工程；
（b）該生物学的試料の、図6から選択される遺伝子に対応する一つまたは複数の遺伝子発現産物について、発現レベルを測定する工程；
（c）該一つまたは複数の遺伝子発現産物の該発現レベルを、対照試料における各遺伝子発現産物についての対照発現レベルと比較する工程；および
（d）指定された信頼水準で、該生物学的試料と該対照試料との間に遺伝子発現レベルの差が存在する場合に、該生物学的試料を癌の亜型について陽性として同定する工程。
［５８］
前記生物学的試料において、濾胞性腺腫、濾胞癌、リンパ性甲状腺炎、濾胞型甲状腺乳頭癌、甲状腺乳頭癌、結節性過形成、甲状腺髄様癌、ハースル細胞癌、ハースル細胞腺腫、または甲状腺未分化癌を同定する、［57］記載の方法。
［５９］
前記生物学的試料において、転移性非甲状腺癌を同定する、［57］記載の方法。
［６０］
前記生物学的試料において、転移性副甲状腺癌、転移性黒色腫、転移性腎癌、転移性乳癌、または転移性B細胞リンパ腫を同定する、［57］記載の方法。
［６１］
図6にリスト化された一つもしくは複数の遺伝子発現産物の一部に、またはそれらの相補体に結合するプローブを含む、癌を診断するための組成物。
［６２］
前記プローブが抗体である、［61］記載の組成物。
［６３］
前記プローブがオリゴヌクレオチドである、［61］記載の組成物。
［６４］
前記プローブが共有結合的に付着している、基板
をさらに含む、［61］記載の組成物。
［６５］
訓練されたアルゴリズムを使用した指定された信頼水準での癌の診断において使用するのに適している、［64］記載の組成物。
［６６］
前記癌が甲状腺癌である、［65］記載の組成物。
［６７］
前記プローブが、表3、表4、または表5から選択される遺伝子に対応する一つまたは複数の遺伝子発現産物に結合する、［61］記載の組成物。
［６８］
前記プローブが、リスト1〜31または表6のうちの一つまたは複数から選択される遺伝子に対応する一つまたは複数の遺伝子発現産物に結合する、［61］記載の組成物。
［６９］
前記プローブが、急性骨髄性白血病経路、2型ソマトスタチン受容体経路、cAMP媒介経路、細胞周期およびDNA傷害チェックポイント経路、Gタンパク質共役型受容体経路、インテグリン経路、黒色腫細胞経路、リラキシン経路、または甲状腺癌シグナル伝達経路からの遺伝子のうちの一つまたは複数の一部に結合する、［61］記載の組成物。
［７０］
前記プローブが、接着経路、ECM経路、甲状腺癌経路、接着斑経路、アポトーシス経路、p53経路、密着結合経路、TGFβ経路、ErbB経路、Wnt経路、癌概要経路、細胞周期経路、VEGF経路、Jak/STAT経路、MAPK経路、PPAR経路、mTOR経路、または自己免疫性甲状腺経路からの遺伝子のうちの一つまたは複数の一部に結合する、［61］記載の組成物。
［７１］
少なくとも2つの異なる経路からの遺伝子発現産物に結合する少なくとも2個のプローブが存在する、［61］記載の組成物。
［７２］
少なくとも遺伝子発現産物が接着経路由来であり、かつ少なくとも一つの遺伝子発現産物が接着斑経路由来である、［71］記載の組成物。
［７３］
密着結合経路からの遺伝子発現産物をさらに含む、［72］記載の組成物。
［７４］
前記遺伝子発現産物が複数の経路にカテゴリー化される、［61］記載の組成物。
［７５］
前記遺伝子発現産物が接着経路および接着斑経路にカテゴリー化される、［74］記載の組成物。
［７６］
前記遺伝子発現産物が密着結合経路にもカテゴリー化される、［75］記載の組成物。
［７７］
前記遺伝子発現産物が、細胞老化オントロジー群、細胞皮質オントロジー群、細胞周期オントロジー群、細胞死／アポトーシスオントロジー群、細胞分化オントロジー群、細胞分裂オントロジー群、細胞間結合オントロジー群、細胞遊走オントロジー群、細胞形態形成オントロジー群、細胞運動オントロジー群、細胞突起オントロジー群、細胞増殖オントロジー群、細胞認識オントロジー群、細胞体オントロジー群、細胞表面オントロジー群、細胞表面結合型受容体シグナル伝達オントロジー群、細胞接着オントロジー群、転写オントロジー群、免疫応答オントロジー群、血管形成オントロジー群、細胞膜オントロジー群、稀少膜成分オントロジー群、細胞頂端膜オントロジー群、細胞側底膜または細胞側膜オントロジー群、インテグリンオントロジー群、細胞表面オントロジー群、細胞外空間オントロジー群、細胞骨格オントロジー群、または炎症オントロジー群からの遺伝子のうちの一つまたは複数の一部を含む、［61］記載の組成物。
［７８］
以下の工程を含む、分子プロファイリングビジネスを実行する方法：
（a）［1］記載の遺伝子発現産物のレベルを測定することにより、癌の診断またはモニタリングのサービスを提供する工程；または
（b）一つまたは複数の［1］記載の遺伝子発現産物の量を測定するために、［61］記載の組成物を使用する工程；
（c）（a）または（b）の得られたデータに基づき、診断、予後、および必要とされる治療に関して助言する工程；および
（d）（a）、（b）、または（c）のサービスを、医師、病院、および診療所に、協同的にまたは独立して販売する工程。

Claims (78)

  1. 以下の工程を含む、対象における甲状腺癌を診断する方法：
    （a）遺伝子発現産物を含む生物学的試料を該対象から得る工程；
    （b）該生物学的試料の、図6から選択される遺伝子に対応する一つまたは複数の遺伝子発現産物について、発現レベルを測定する工程；および
    （c）遺伝子発現レベルを該生物学的試料における甲状腺癌の存在と相関させることにより、該生物学的試料を癌性として同定する工程。
  2. 前記生物学的試料が甲状腺細胞を含む、請求項1記載の方法。
  3. 前記生物学的試料が組織試料である、請求項1記載の方法。
  4. 前記試料が、針吸引、細針吸引、コア針生検、吸引生検、ラージコア（large core）生検、切開生検、切除生検、パンチ生検、薄片生検、または皮膚生検により得られる、請求項1記載の方法。
  5. 前記遺伝子発現産物がRNAである、請求項1記載の方法。
  6. 前記遺伝子発現産物が、mRNA、rRNA、tRNA、またはmiRNAである、請求項5記載の方法。
  7. RNA発現レベルが、マイクロアレイ、SAGE、ブロッティング、RT-PCR、または定量的PCRにより測定される、請求項5記載の方法。
  8. 前記遺伝子発現産物がタンパク質である、請求項1記載の方法。
  9. タンパク質遺伝子発現レベルが、ELISA、質量分析、ブロッティング、プロテオミクス技術、または免疫組織化学的検査により測定される、請求項8記載の方法。
  10. 前記一つまたは複数の遺伝子発現産物の前記発現レベルを、対照試料における各遺伝子発現産物についての対照発現レベルと比較する工程であって、前記生物学的試料と該対照試料との間に遺伝子発現産物の遺伝子発現レベルの差が存在する場合、該生物学的試料が癌性として同定される工程
    をさらに含む、請求項1記載の方法。
  11. 前記生物学的試料と前記対照試料との間のmRNAレベルの差が、訓練されたアルゴリズムを使用して比較される、請求項10記載の方法。
  12. 前記一つまたは複数の遺伝子発現産物が、表3、表4または表5から選択される遺伝子に対応する、請求項1記載の方法。
  13. 前記一つまたは複数の遺伝子発現産物が、リスト1〜31または表6のうちの一つまたは複数から選択される遺伝子に対応する、請求項1記載の方法。
  14. 前記遺伝子発現産物が、急性骨髄性白血病シグナル伝達経路、2型ソマトスタチン受容体シグナル伝達経路、cAMP媒介シグナル伝達経路、細胞周期およびDNA傷害チェックポイント（cell cycle and DNA damage checkpoint）シグナル伝達経路、Gタンパク質共役型受容体シグナル伝達経路、インテグリンシグナル伝達経路、黒色腫細胞シグナル伝達経路、リラキシンシグナル伝達経路、または甲状腺癌シグナル伝達経路由来である、請求項1記載の方法。
  15. 前記一つまたは複数の遺伝子発現産物が、接着経路、ECM経路、甲状腺癌経路、接着斑経路、アポトーシス経路、p53経路、密着結合経路、TGFβ経路、ErbB経路、Wnt経路、癌概要経路（pathway in cancer overview）、細胞周期経路、VEGF経路、Jak/STAT経路、MAPK経路、PPAR経路、mTOR経路、または自己免疫性甲状腺経路由来である、請求項1記載の方法。
  16. 前記遺伝子発現産物が接着経路由来である、請求項15記載の方法。
  17. 少なくとも2つの遺伝子発現産物が測定され、かつ該遺伝子発現産物が少なくとも2つの異なる経路由来である、請求項15記載の方法。
  18. 少なくとも一つの遺伝子発現産物が接着経路由来であり、かつ少なくとも一つの遺伝子発現産物が接着斑経路由来である、請求項17記載の方法。
  19. 前記密着結合経路からの第二の遺伝子発現産物をさらに含む、請求項18記載の方法。
  20. 前記遺伝子発現産物が複数の経路にカテゴリー化される、請求項15記載の方法。
  21. 前記遺伝子発現産物が前記接着経路および前記接着斑経路にカテゴリー化される、請求項20記載の方法。
  22. 前記遺伝子発現産物が前記密着結合経路にもカテゴリー化される、請求項21記載の方法。
  23. 前記遺伝子発現産物が、細胞老化オントロジー群、細胞皮質オントロジー群、細胞周期オントロジー群、細胞死／アポトーシスオントロジー群、細胞分化オントロジー群、細胞分裂オントロジー群、細胞間結合オントロジー群、細胞遊走オントロジー群、細胞形態形成オントロジー群、細胞運動オントロジー群、細胞突起オントロジー群、細胞増殖オントロジー群、細胞認識オントロジー群、細胞体オントロジー群、細胞表面オントロジー群、細胞表面結合型受容体シグナル伝達オントロジー群、細胞接着オントロジー群、転写オントロジー群、免疫応答オントロジー群、血管形成オントロジー群、細胞膜オントロジー群、稀少膜成分オントロジー群、細胞頂端膜オントロジー群、細胞側底膜または細胞側膜オントロジー群、インテグリンオントロジー群、細胞表面オントロジー群、細胞外空間オントロジー群、細胞骨格オントロジー群、または炎症オントロジー群由来である、請求項1記載の方法。
  24. 図6にリスト化された一つまたは複数の遺伝子が、癌を示す代謝経路またはシグナル伝達経路のセットに対応する代表的な配列を含有している、請求項1記載の方法。
  25. 工程（d）の結果が、示唆された治療的介入を提供することをさらに含む、請求項1記載の方法。
  26. 発現分析の結果が、所定の診断が正確である90％を超える統計的信頼水準を提供する、請求項1記載の方法。
  27. 発現分析の結果が、所定の診断が正確である95％を超える統計的信頼水準を提供する、請求項1記載の方法。
  28. 予備的診断を得るため、工程（a）の後、前記生物学的試料の一部に対して細胞学的分析を実施する工程
    をさらに含む、請求項1記載の方法。
  29. 不確定試料および非診断的試料という予備的診断を有する試料が、工程（b）および（c）の方法によりさらに分析される、請求項28記載の方法。
  30. 図6から選択される遺伝子が、図2、図3、図4、または図5にリスト化された遺伝子からさらに選択される、請求項1記載の方法。
  31. 前記生物学的試料の遺伝子発現産物のうちの少なくとも2つの発現レベルを測定する工程
    を含む、請求項1記載の方法。
  32. 前記生物学的試料の遺伝子発現産物のうちの少なくとも5つの発現レベルを測定する工程
    を含む、請求項1記載の方法。
  33. 前記生物学的試料の遺伝子発現産物のうちの少なくとも10個の発現レベルを測定する工程
    を含む、請求項1記載の方法。
  34. 遺伝子発現レベルの差が少なくとも10％である、請求項1記載の方法。
  35. 遺伝子発現レベルの差が少なくとも25％である、請求項1記載の方法。
  36. 遺伝子発現レベルの差が少なくとも50％である、請求項1記載の方法。
  37. 遺伝子発現レベルの差が少なくとも2倍である、請求項1記載の方法。
  38. 遺伝子発現レベルの差が少なくとも5倍である、請求項1記載の方法。
  39. 遺伝子発現レベルの差が少なくとも10倍である、請求項1記載の方法。
  40. 前記生物学的試料が、75％より高い精度で癌性として同定される、請求項1記載の方法。
  41. 前記生物学的試料が、70％より高い感度で癌性として同定される、請求項1記載の方法。
  42. 前記生物学的試料が、70％より高い特異度で癌性として同定される、請求項1記載の方法。
  43. 前記生物学的試料が、70％より高い感度および70％より高い特異度で癌性として同定される、請求項1記載の方法。
  44. 前記生物学的試料が、95％より高い陽性適中率で癌性として同定される、請求項1記載の方法。
  45. 前記生物学的試料が、95％より高い陰性適中率で癌性として同定される、請求項1記載の方法。
  46. 精度が、訓練されたアルゴリズムを使用して計算される、請求項40〜45のいずれか一項記載の方法。
  47. 前記対照試料が、試験試料と同一の個体、該試験試料とは異なる個体、組織バンク、または細胞バンクから得られる、請求項1記載の方法。
  48. 前記対照試料の遺伝子発現産物の遺伝子レベルがデータベース由来である、請求項1記載の方法。
  49. 前記試料が術前検体である、請求項1記載の方法。
  50. 前記試料が術後検体である、請求項1記載の方法。
  51. 悪性甲状腺癌を良性甲状腺疾患と区別する、請求項1記載の方法。
  52. 前記生物学的試料において、濾胞性腺腫、濾胞癌、リンパ性甲状腺炎、濾胞型甲状腺乳頭癌（follicular variant papillary thyroid carcinoma）、甲状腺乳頭癌、結節性過形成、甲状腺髄様癌、ハースル細胞癌、ハースル細胞腺腫、または甲状腺未分化癌を同定する、請求項1記載の方法。
  53. 前記生物学的試料において、転移性非甲状腺癌を同定する、請求項1記載の方法。
  54. 前記生物学的試料において、転移性副甲状腺癌、転移性黒色腫、転移性腎癌、転移性乳癌、または転移性B細胞リンパ腫を同定する、請求項1記載の方法。
  55. 同定された情報を有する結果のセットを伝達する工程
    をさらに含む、請求項1記載の方法。
  56. 前記情報がインターネットを通して伝達される、請求項55記載の方法。
  57. 以下の工程を含む、癌を分類する方法：
    （a）遺伝子発現産物を含む生物学的試料を得る工程；
    （b）該生物学的試料の、図6から選択される遺伝子に対応する一つまたは複数の遺伝子発現産物について、発現レベルを測定する工程；
    （c）該一つまたは複数の遺伝子発現産物の該発現レベルを、対照試料における各遺伝子発現産物についての対照発現レベルと比較する工程；および
    （d）指定された信頼水準で、該生物学的試料と該対照試料との間に遺伝子発現レベルの差が存在する場合に、該生物学的試料を癌の亜型について陽性として同定する工程。
  58. 前記生物学的試料において、濾胞性腺腫、濾胞癌、リンパ性甲状腺炎、濾胞型甲状腺乳頭癌、甲状腺乳頭癌、結節性過形成、甲状腺髄様癌、ハースル細胞癌、ハースル細胞腺腫、または甲状腺未分化癌を同定する、請求項57記載の方法。
  59. 前記生物学的試料において、転移性非甲状腺癌を同定する、請求項57記載の方法。
  60. 前記生物学的試料において、転移性副甲状腺癌、転移性黒色腫、転移性腎癌、転移性乳癌、または転移性B細胞リンパ腫を同定する、請求項57記載の方法。
  61. 図6にリスト化された一つもしくは複数の遺伝子発現産物の一部に、またはそれらの相補体に結合するプローブを含む、癌を診断するための組成物。
  62. 前記プローブが抗体である、請求項61記載の組成物。
  63. 前記プローブがオリゴヌクレオチドである、請求項61記載の組成物。
  64. 前記プローブが共有結合的に付着している、基板
    をさらに含む、請求項61記載の組成物。
  65. 訓練されたアルゴリズムを使用した指定された信頼水準での癌の診断において使用するのに適している、請求項64記載の組成物。
  66. 前記癌が甲状腺癌である、請求項65記載の組成物。
  67. 前記プローブが、表3、表4、または表5から選択される遺伝子に対応する一つまたは複数の遺伝子発現産物に結合する、請求項61記載の組成物。
  68. 前記プローブが、リスト1〜31または表6のうちの一つまたは複数から選択される遺伝子に対応する一つまたは複数の遺伝子発現産物に結合する、請求項61記載の組成物。
  69. 前記プローブが、急性骨髄性白血病経路、2型ソマトスタチン受容体経路、cAMP媒介経路、細胞周期およびDNA傷害チェックポイント経路、Gタンパク質共役型受容体経路、インテグリン経路、黒色腫細胞経路、リラキシン経路、または甲状腺癌シグナル伝達経路からの遺伝子のうちの一つまたは複数の一部に結合する、請求項61記載の組成物。
  70. 前記プローブが、接着経路、ECM経路、甲状腺癌経路、接着斑経路、アポトーシス経路、p53経路、密着結合経路、TGFβ経路、ErbB経路、Wnt経路、癌概要経路、細胞周期経路、VEGF経路、Jak/STAT経路、MAPK経路、PPAR経路、mTOR経路、または自己免疫性甲状腺経路からの遺伝子のうちの一つまたは複数の一部に結合する、請求項61記載の組成物。
  71. 少なくとも2つの異なる経路からの遺伝子発現産物に結合する少なくとも2個のプローブが存在する、請求項61記載の組成物。
  72. 少なくとも遺伝子発現産物が接着経路由来であり、かつ少なくとも一つの遺伝子発現産物が接着斑経路由来である、請求項71記載の組成物。
  73. 密着結合経路からの遺伝子発現産物をさらに含む、請求項72記載の組成物。
  74. 前記遺伝子発現産物が複数の経路にカテゴリー化される、請求項61記載の組成物。
  75. 前記遺伝子発現産物が接着経路および接着斑経路にカテゴリー化される、請求項74記載の組成物。
  76. 前記遺伝子発現産物が密着結合経路にもカテゴリー化される、請求項75記載の組成物。
  77. 前記遺伝子発現産物が、細胞老化オントロジー群、細胞皮質オントロジー群、細胞周期オントロジー群、細胞死／アポトーシスオントロジー群、細胞分化オントロジー群、細胞分裂オントロジー群、細胞間結合オントロジー群、細胞遊走オントロジー群、細胞形態形成オントロジー群、細胞運動オントロジー群、細胞突起オントロジー群、細胞増殖オントロジー群、細胞認識オントロジー群、細胞体オントロジー群、細胞表面オントロジー群、細胞表面結合型受容体シグナル伝達オントロジー群、細胞接着オントロジー群、転写オントロジー群、免疫応答オントロジー群、血管形成オントロジー群、細胞膜オントロジー群、稀少膜成分オントロジー群、細胞頂端膜オントロジー群、細胞側底膜または細胞側膜オントロジー群、インテグリンオントロジー群、細胞表面オントロジー群、細胞外空間オントロジー群、細胞骨格オントロジー群、または炎症オントロジー群からの遺伝子のうちの一つまたは複数の一部を含む、請求項61記載の組成物。
  78. 以下の工程を含む、分子プロファイリングビジネスを実行する方法：
    （a）請求項1記載の遺伝子発現産物のレベルを測定することにより、癌の診断またはモニタリングのサービスを提供する工程；または
    （b）一つまたは複数の請求項1記載の遺伝子発現産物の量を測定するために、請求項61記載の組成物を使用する工程；
    （c）（a）または（b）の得られたデータに基づき、診断、予後、および必要とされる治療に関して助言する工程；および
    （d）（a）、（b）、または（c）のサービスを、医師、病院、および診療所に、協同的にまたは独立して販売する工程。
JP2017162367A 2008-11-17 2017-08-25 疾患診断のための分子プロファイリングの方法および組成物 Active JP6590878B2 (ja)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US19958508P 2008-11-17 2008-11-17
US61/199,585 2008-11-17
US27081209P 2009-07-13 2009-07-13
US61/270,812 2009-07-13

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015044674A Division JP2015144606A (ja) 2008-11-17 2015-03-06 疾患診断のための分子プロファイリングの方法および組成物

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017209113A true JP2017209113A (ja) 2017-11-30
JP6590878B2 JP6590878B2 (ja) 2019-10-16

Family

ID=42170607

Family Applications (4)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011536339A Active JP6257125B2 (ja) 2008-11-17 2009-11-17 疾患診断のための分子プロファイリングの方法および組成物
JP2015044674A Withdrawn JP2015144606A (ja) 2008-11-17 2015-03-06 疾患診断のための分子プロファイリングの方法および組成物
JP2017162367A Active JP6590878B2 (ja) 2008-11-17 2017-08-25 疾患診断のための分子プロファイリングの方法および組成物
JP2019224317A Pending JP2020062027A (ja) 2008-11-17 2019-12-12 疾患診断のための分子プロファイリングの方法および組成物

Family Applications Before (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011536339A Active JP6257125B2 (ja) 2008-11-17 2009-11-17 疾患診断のための分子プロファイリングの方法および組成物
JP2015044674A Withdrawn JP2015144606A (ja) 2008-11-17 2015-03-06 疾患診断のための分子プロファイリングの方法および組成物

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019224317A Pending JP2020062027A (ja) 2008-11-17 2019-12-12 疾患診断のための分子プロファイリングの方法および組成物

Country Status (9)

Country Link
US (8) US8541170B2 (ja)
EP (4) EP3831954A3 (ja)
JP (4) JP6257125B2 (ja)
CN (2) CN102272325B (ja)
AU (1) AU2009314502B2 (ja)
CA (2) CA2743473C (ja)
GB (3) GB2507680B (ja)
HK (2) HK1197597A1 (ja)
WO (1) WO2010056374A2 (ja)

Families Citing this family (166)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
PL1606409T3 (pl) 2003-03-19 2011-02-28 Biogen Ma Inc Białko wiążące receptor Nogo
JP4960865B2 (ja) 2004-06-24 2012-06-27 バイオジェン・アイデック・エムエイ・インコーポレイテッド 脱髄に関連する状態の処置
SI1904104T1 (sl) 2005-07-08 2013-12-31 Biogen Idec Ma Inc. Protitelesa SP35 in njihova uporaba
US8338109B2 (en) 2006-11-02 2012-12-25 Mayo Foundation For Medical Education And Research Predicting cancer outcome
EP2205071B1 (en) * 2007-10-11 2015-07-22 Biogen MA Inc. Lingo-1 antagonists and trkb agonists for use in the treatment of glaucoma
CN101918540B (zh) * 2007-11-08 2016-05-11 比奥根Ma公司 Lingo-4拮抗剂在治疗涉及脱髓鞘的疾患中的应用
CN102089444A (zh) 2008-05-14 2011-06-08 德玛泰克国际公司 利用核酸分析方法来诊断黑素瘤和太阳能雀斑
EP2806054A1 (en) 2008-05-28 2014-11-26 Genomedx Biosciences Inc. Systems and methods for expression-based discrimination of distinct clinical disease states in prostate cancer
US10407731B2 (en) 2008-05-30 2019-09-10 Mayo Foundation For Medical Education And Research Biomarker panels for predicting prostate cancer outcomes
CA2729961C (en) 2008-07-09 2018-05-01 Biogen Idec Ma Inc. Li113, li62 variant co2, anti-lingo antibodies
WO2010030365A2 (en) * 2008-09-12 2010-03-18 Cornell Research Foundation, Inc. Wmc Thyroid tumors identified
US8541170B2 (en) 2008-11-17 2013-09-24 Veracyte, Inc. Methods and compositions of molecular profiling for disease diagnostics
US9495515B1 (en) 2009-12-09 2016-11-15 Veracyte, Inc. Algorithms for disease diagnostics
US10236078B2 (en) 2008-11-17 2019-03-19 Veracyte, Inc. Methods for processing or analyzing a sample of thyroid tissue
US9074258B2 (en) 2009-03-04 2015-07-07 Genomedx Biosciences Inc. Compositions and methods for classifying thyroid nodule disease
WO2010124372A1 (en) * 2009-04-29 2010-11-04 Genomedx Biosciences, Inc. Systems and methods for expression-based classification of thyroid tissue
WO2010129934A2 (en) 2009-05-07 2010-11-11 Veracyte, Inc. Methods and compositions for diagnosis of thyroid conditions
AU2010288810A1 (en) * 2009-08-31 2012-03-01 University Of Bremen MicroRNA-based methods and compositions for the diagnosis, prognosis and treatment of tumor involving chromosomal rearrangements
US10428388B2 (en) 2009-11-05 2019-10-01 Genomictree, Inc. Method for detecting the methylation of colorectal-cancer-specific methylation marker genes for colorectal cancer diagnosis
KR101142131B1 (ko) * 2009-11-05 2012-05-11 (주)지노믹트리 장암 진단을 위한 장암 특이적 메틸화 마커 유전자의 메틸화 검출방법
US20130231258A1 (en) * 2011-12-09 2013-09-05 Veracyte, Inc. Methods and Compositions for Classification of Samples
US10446272B2 (en) 2009-12-09 2019-10-15 Veracyte, Inc. Methods and compositions for classification of samples
EP2519651A2 (en) * 2009-12-30 2012-11-07 Rigshospitalet Classication of thyroid follicular neoplasia based on mrna expression
AU2015202116B2 (en) * 2010-01-11 2017-06-08 Genomic Health, Inc. Method to use gene expression to determine likelihood of clinical outcome of renal cancer
NZ617003A (en) 2010-01-11 2015-04-24 Genomic Health Inc Method to use gene expression to determine likelihood of clinical outcome of renal cancer
US20190100809A1 (en) * 2010-05-11 2019-04-04 Veracyte, Inc. Algorithms for disease diagnostics
CN103038635B (zh) * 2010-05-11 2016-12-28 威拉赛特公司 用于诊断病状的方法和组合物
EP2576815B1 (en) 2010-06-04 2018-02-14 Biomérieux Method for the prognosis of colorectal cancer
MX355020B (es) 2010-07-09 2018-04-02 Somalogic Inc Biomarcadores de cancer de pulmon y usos de los mismos.
KR101808658B1 (ko) * 2010-07-22 2017-12-13 한국생명공학연구원 암 진단 키트 및 암 예방 또는 치료용 약제학적 조성물
BR112013003391B8 (pt) 2010-08-13 2022-10-25 Somalogic Inc Método para diagnosticar câncer pancreático em um indivíduo
US7932042B1 (en) 2010-10-13 2011-04-26 Suregene, Llc Methods and compositions for the treatment of psychotic disorders through the identification of the olanzapine poor response predictor genetic signature
US9292933B2 (en) 2011-01-10 2016-03-22 Anant Madabhushi Method and apparatus for shape based deformable segmentation of multiple overlapping objects
US8945829B2 (en) 2011-03-22 2015-02-03 Cornell University Distinguishing benign and malignant indeterminate thyroid lesions
WO2012129758A1 (en) 2011-03-25 2012-10-04 Biomerieux Method and kit for determining in vitro probability for individual to suffer from colorectal cancer
WO2012149245A2 (en) * 2011-04-28 2012-11-01 Ostrer Harry Genomic signatures of metastasis in prostate cancer
US20140206574A1 (en) * 2011-08-31 2014-07-24 Karen Chapman Methods and Compositons for the Treatment and Diagnosis of Cancer
US20140236621A1 (en) * 2011-09-26 2014-08-21 Universite Pierre Et Marie Curie (Paris 6) Method for determining a predictive function for discriminating patients according to their disease activity status
CA3006793C (en) 2011-10-24 2020-02-18 Somalogic, Inc. Non-small cell lung cancer biomarkers and uses thereof
US10131953B2 (en) * 2011-11-03 2018-11-20 Wisconsin Alumni Research Foundation Unbiased DNA methylation markers define an extensive field defect in histologically normal prostate tissues associated with prostate cancer: new biomarkers for men with prostate cancer
JP2014533493A (ja) * 2011-11-15 2014-12-15 オンコサイト コーポレーション 膀胱癌の処置および診断のための方法および組成物
WO2013086522A1 (en) * 2011-12-10 2013-06-13 Veracyte, Inc. Methods and compositions for sample identification
US10513737B2 (en) 2011-12-13 2019-12-24 Decipher Biosciences, Inc. Cancer diagnostics using non-coding transcripts
SG10201608234UA (en) * 2012-04-02 2016-11-29 Berg Llc Interrogatory cell-based assays and uses thereof
MX2014013950A (es) * 2012-05-14 2015-02-17 Biogen Idec Inc Antagonistas de proteina que interactua con el receptor nogo 2 que contiene repeticion rica en leucina y dominio de inmunoglobulina (lingo-2) para el tratamiento de afecciones que involucran neuronas motoras.
WO2013183964A1 (ko) * 2012-06-07 2013-12-12 한양대학교 산학협력단 폐암 진단 및 치료를 위한 표적 단백질
DK3435084T3 (da) 2012-08-16 2023-05-30 Mayo Found Medical Education & Res Prostatakræftprognose under anvendelse af biomarkører
WO2014043803A1 (en) * 2012-09-20 2014-03-27 Genomedx Biosciences, Inc. Thyroid cancer diagnostics
US9255924B2 (en) 2012-10-12 2016-02-09 University Of Notre Dame Du Lac Exosomes and diagnostic biomarkers
WO2014071218A2 (en) * 2012-11-02 2014-05-08 University Of Utah Research Foundation Biomarkers for breast cancer and methods of using same
WO2014085434A1 (en) 2012-11-27 2014-06-05 Pontificia Universidad Catolica De Chile Compositions and methods for diagnosing thyroid tumors
JP6200281B2 (ja) * 2012-11-29 2017-09-20 シスメックス株式会社 甲状腺腫瘍の性状の判別を補助する方法およびその方法に用いるマーカーセット
JO3519B1 (ar) * 2013-01-25 2020-07-05 Amgen Inc تركيبات أجسام مضادة لأجل cdh19 و cd3
EP3626308A1 (en) 2013-03-14 2020-03-25 Veracyte, Inc. Methods for evaluating copd status
US11976329B2 (en) 2013-03-15 2024-05-07 Veracyte, Inc. Methods and systems for detecting usual interstitial pneumonia
CN105247075B (zh) * 2013-03-15 2019-02-15 威拉赛特公司 用于诊断肺病的生物标记物及其使用方法
GB2525804B (en) * 2013-03-15 2020-08-05 Veracyte Inc Methods and compositions for classification of samples
EP3004392B1 (en) 2013-05-30 2020-09-30 Genomic Health, Inc. Gene expression profile algorithm for calculating a recurrence score for a patient with kidney cancer
WO2015013233A2 (en) * 2013-07-23 2015-01-29 Oncocyte Corp Methods and compositions for the treatment and diagnosis of bladder cancer
CN110041403B (zh) 2013-08-05 2023-03-10 伊玛提克斯生物技术有限公司 针对多种肿瘤例如包括nsclc在内的肺癌的新型免疫疗法
AU2014321355B2 (en) * 2013-09-20 2019-10-10 The Regents Of The University Of Michigan Compositions and methods for the analysis of radiosensitivity
GB201322800D0 (en) * 2013-12-20 2014-02-05 Univ Dublin Prostate cancer biomarkers
US20150310336A1 (en) * 2014-04-29 2015-10-29 Wise Athena Inc. Predicting customer churn in a telecommunications network environment
JP6462437B2 (ja) * 2014-05-08 2019-01-30 花王株式会社 皮膚の乾燥状態の評価方法
CN104101715A (zh) * 2014-07-15 2014-10-15 重庆医科大学附属儿童医院 检测dock8蛋白的试剂盒及非诊断目的检测dock8蛋白的方法
WO2016020551A1 (en) * 2014-08-08 2016-02-11 Ait Austrian Institute Of Technology Gmbh Thyroid cancer diagnosis by dna methylation analysis
CN114203296A (zh) 2014-09-11 2022-03-18 博格有限责任公司 基于患者数据的用于健康护理诊断和治疗的贝叶斯因果关系网络模型
WO2016057629A1 (en) * 2014-10-07 2016-04-14 Duke University Methods and therapeutics relating to human r-spondin protein and leucine-rich repeat-containing g protein-coupled receptor protein
JP7065609B6 (ja) 2014-10-24 2022-06-06 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 複数の細胞シグナル伝達経路活性を用いる治療応答の医学的予後及び予測
CN108064380A (zh) 2014-10-24 2018-05-22 皇家飞利浦有限公司 使用多种细胞信号传导途径活性的医学预后和治疗反应的预测
WO2016062891A1 (en) 2014-10-24 2016-04-28 Koninklijke Philips N.V. ASSESSMENT OF TGF-β CELLULAR SIGNALING PATHWAY ACTIVITY USING MATHEMATICAL MODELLING OF TARGET GENE EXPRESSION
EP3770274A1 (en) 2014-11-05 2021-01-27 Veracyte, Inc. Systems and methods of diagnosing idiopathic pulmonary fibrosis on transbronchial biopsies using machine learning and high dimensional transcriptional data
US10600027B2 (en) * 2014-12-15 2020-03-24 Ojer, Llc Method to assess and enhance value characteristics of published empirical literature
CA2973266A1 (en) 2015-01-08 2016-07-14 Biogen Ma Inc. Lingo-1 antagonists and uses for treatment of demyelinating disorders
CN104740649B (zh) * 2015-02-13 2018-03-16 北京泱深生物信息技术有限公司 Plekha5在制备肿瘤诊断试剂中的应用
US10941450B2 (en) 2015-03-17 2021-03-09 The Johns Hopkins University Urothelial cancer and methods of detection and targeted therapy
US10358676B2 (en) * 2015-04-03 2019-07-23 Kaohsiung Chang Gung Memorial Hospital Methods and kits for detecting Kawasaki disease
KR101795689B1 (ko) * 2015-04-30 2017-11-30 경희대학교 산학협력단 혈관 협착 질환 진단용 마커 및 이의 용도
CN105288659B (zh) * 2015-06-01 2019-07-26 北京泱深生物信息技术有限公司 Tenm1基因及其表达产物在诊治乳头状腺癌的应用
JP6517933B2 (ja) * 2015-06-24 2019-05-22 株式会社日立製作所 検査システム、検査装置、及び検査方法
US10004471B2 (en) * 2015-08-06 2018-06-26 Case Western Reserve University Decision support for disease characterization and treatment response with disease and peri-disease radiomics
EP3334837B1 (en) 2015-08-14 2020-12-16 Koninklijke Philips N.V. Assessment of nfkb cellular signaling pathway activity using mathematical modelling of target gene expression
CN108463228A (zh) * 2015-10-23 2018-08-28 科罗拉多大学董事会法人团体 鳞状细胞癌的预后和治疗
FR3047013A1 (fr) * 2016-01-22 2017-07-28 Univ Montpellier Procede de classification d'un echantillon biologique.
EP3202913B1 (en) * 2016-02-08 2019-01-30 King Faisal Specialist Hospital And Research Centre A set of genes for use in a method of predicting the likelihood of a breast cancer patient's survival
EP3504348B1 (en) 2016-08-24 2022-12-14 Decipher Biosciences, Inc. Use of genomic signatures to predict responsiveness of patients with prostate cancer to post-operative radiation therapy
CN109643584A (zh) * 2016-09-14 2019-04-16 菲利普莫里斯生产公司 用于预测个体生物状态的系统、方法和基因标签
CN109791546A (zh) 2016-10-28 2019-05-21 惠普发展公司有限责任合伙企业 目标类别特征模型
US11208697B2 (en) 2017-01-20 2021-12-28 Decipher Biosciences, Inc. Molecular subtyping, prognosis, and treatment of bladder cancer
US11693007B2 (en) 2017-02-24 2023-07-04 Board Of Regents, The University Of Texas System Assay for detection of early stage pancreatic cancer
US10492723B2 (en) 2017-02-27 2019-12-03 Case Western Reserve University Predicting immunotherapy response in non-small cell lung cancer patients with quantitative vessel tortuosity
CN106702015A (zh) * 2017-03-08 2017-05-24 北京泱深生物信息技术有限公司 Ipcef1在诊治骨肉瘤中的应用
US11873532B2 (en) 2017-03-09 2024-01-16 Decipher Biosciences, Inc. Subtyping prostate cancer to predict response to hormone therapy
CN106872704A (zh) * 2017-03-17 2017-06-20 中国科学院上海高等研究院 八种蛋白质用作鉴定浆膜层浸润深度胃癌的分子标记的应用
CN107025387B (zh) * 2017-03-29 2020-09-18 电子科技大学 一种用于癌症生物标志物识别的方法
CN115266962B (zh) * 2017-03-31 2024-05-31 北京谷海天目生物医学科技有限公司 蛋白标志物在制备弥漫型胃癌分子分型的产品中的应用及弥漫型胃癌分子分型的分类器
WO2018205035A1 (en) 2017-05-12 2018-11-15 Genomedx Biosciences, Inc Genetic signatures to predict prostate cancer metastasis and identify tumor agressiveness
CN107937551A (zh) * 2017-06-21 2018-04-20 中国科学院大连化学物理研究所 一种环境化学品对大鼠甲状腺系统影响的测定方法
CN107312835B (zh) * 2017-06-22 2021-04-09 复旦大学附属华山医院 一种抗乙型肝炎病毒的靶点及其应用
US11217329B1 (en) 2017-06-23 2022-01-04 Veracyte, Inc. Methods and systems for determining biological sample integrity
CN107301323B (zh) * 2017-08-14 2020-11-03 安徽医科大学第一附属医院 一种与银屑病相关的分类模型的构建方法
JP6863169B2 (ja) * 2017-08-15 2021-04-21 Ａｇｃ株式会社 反射型マスクブランク、および反射型マスク
CN109161590B (zh) * 2017-08-23 2022-03-18 中南大学 整合素β4基因DNA甲基化位点在制备哮喘和或COPD早期诊断的生物标志物的应用
TWI682176B (zh) * 2017-09-18 2020-01-11 國立臺灣大學 用於甲狀腺癌預後之生物標記
EP3461915A1 (en) 2017-10-02 2019-04-03 Koninklijke Philips N.V. Assessment of jak-stat1/2 cellular signaling pathway activity using mathematical modelling of target gene expression
WO2019079792A1 (en) * 2017-10-20 2019-04-25 H. Lee Moffitt Cancer Center And Research Institute, Inc. METHOD FOR DISTINCTION BETWEEN UROTHELIAL CARCINOMA AND CARCINOMA WITH BRONCHOPULMONARY SQUAMOUS CELLS AND HEAD AND NECK
CN107895148B (zh) * 2017-11-08 2021-02-05 深圳市科迈爱康科技有限公司 肢体动作识别方法、装置及计算机可读存储介质
US10748040B2 (en) * 2017-11-20 2020-08-18 Kavya Venkata Kota Sai KOPPARAPU System and method for automatic assessment of cancer
EP3502279A1 (en) 2017-12-20 2019-06-26 Koninklijke Philips N.V. Assessment of mapk-ap 1 cellular signaling pathway activity using mathematical modelling of target gene expression
CN108508208B (zh) * 2018-02-05 2020-10-09 上海长海医院 抗Kaiso蛋白抗体在制备早期强直性脊柱炎诊断试剂盒中的应用
US11976332B2 (en) 2018-02-14 2024-05-07 Dermtech, Inc. Gene classifiers and uses thereof in non-melanoma skin cancers
CN108410976A (zh) * 2018-03-19 2018-08-17 上海交通大学医学院附属第九人民医院 针对先天性甲减的靶向二代测序的基因芯片
CA3099275A1 (en) * 2018-05-09 2019-11-14 Dermtech, Inc. Novel gene classifiers and uses thereof in autoimmune diseases
EP3802816A4 (en) * 2018-06-08 2022-03-23 Glympse Bio, Inc. ACTIVITY SENSOR DESIGN
US11732009B2 (en) 2018-06-08 2023-08-22 Glympse Bio, Inc. Activity sensor with tunable analyte
US11028425B2 (en) 2018-06-08 2021-06-08 Glympse Bio, Inc. Diagnosis and monitoring of liver disease
US12051496B2 (en) * 2018-06-29 2024-07-30 The Jackson Laboratory Methods and apparatus for identifying alternative splicing events
CN113189344B (zh) * 2018-07-09 2022-08-19 南京艾蓝生物科技有限公司 Pdlim4用作胃癌标志物的应用
US20210317412A1 (en) * 2018-07-16 2021-10-14 Agency For Science, Technology And Research Method For Isolating A Cardiomyocyte Population
CN109652552B (zh) * 2018-07-27 2022-07-05 四川大学华西医院 一种人类map2k5第961位碱基突变基因的arms-pcr检测试剂盒
CN109097465B (zh) * 2018-09-19 2021-06-08 蒲佐 Clip3基因的snp位点的应用
CN109266734A (zh) * 2018-09-25 2019-01-25 深圳市人民医院 自身免疫性疾病诊断试剂盒和应用
WO2020092615A1 (en) * 2018-11-01 2020-05-07 Oregon Health & Science University Treatments for venetoclax-resistant and venetoclax-sensitive acute myeloid leukemia
CN109652540A (zh) * 2018-12-21 2019-04-19 思泰得精准(北京)医学检验实验室有限公司 一种甲状腺癌早期检测分子标志物及其应用
CN109762904A (zh) * 2019-03-05 2019-05-17 中国医学科学院北京协和医院 与胰腺神经内分泌肿瘤相关的分子标记物及其应用
CN109946129A (zh) * 2019-03-12 2019-06-28 江苏中济万泰生物医药有限公司 五分类血细胞分析仪用质控品制备方法
AU2020247911A1 (en) 2019-03-26 2021-11-11 Dermtech, Inc. Novel gene classifiers and uses thereof in skin cancers
CN109971847B (zh) * 2019-05-05 2022-08-02 张佳荣 Calponin-h2作为诊断异位妊娠的标记物的应用
RU2712080C1 (ru) * 2019-05-14 2020-01-24 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Дальневосточный федеральный университет" (ДВФУ) Способ проведения цитологического исследования при дифференциальной диагностике узловых образований щитовидной железы
CN110197722B (zh) * 2019-05-31 2022-06-07 贵州精准健康数据有限公司 Ai-cpu系统平台
CN110172507A (zh) * 2019-06-11 2019-08-27 中国人民解放军第四军医大学 一种前庭导水管扩大/Pendred综合征致病基因SLC26A4突变检测用试剂盒
CN110564853A (zh) * 2019-08-21 2019-12-13 上海交通大学医学院附属新华医院 调查肺癌临床病理与基因表达之间关系的方法
CN110607370B (zh) * 2019-10-10 2021-03-26 浙江大学 一种用于人体肿瘤分子分型的基因组合及其应用
KR102399033B1 (ko) * 2019-10-30 2022-05-17 재단법인 아산사회복지재단 갑상선 여포 종양의 감별진단용 조성물 및 이를 이용한 감별진단 방법
CN111197087B (zh) * 2020-01-14 2020-11-10 中山大学附属第一医院 甲状腺癌鉴别标志物
CN111292801A (zh) * 2020-01-21 2020-06-16 西湖大学 蛋白质质谱结合深度学习评估甲状腺结节的方法
CN111613271B (zh) * 2020-04-26 2023-02-14 西南大学 一种预测畜禽数量性状显性遗传效应的方法及应用
CN111474293B (zh) * 2020-04-27 2023-05-05 广东博创佳禾科技有限公司 一种青枯病菌溶液测定方法及测定系统
CN111455055B (zh) * 2020-04-28 2021-11-16 重庆浦洛通基因医学研究院有限公司 一种人类tyms基因表达量检测标准对照品
WO2022000399A1 (en) * 2020-07-02 2022-01-06 The Johns Hopkins University Methylated markers for accurate detection of primary central nervous system and systemic diffuse large b cell lymphoma
CN112062827B (zh) * 2020-09-16 2022-10-21 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 Cep55蛋白在调控纤毛去组装和制备纤毛相关疾病模型中的应用
EP4023770A1 (en) 2021-01-05 2022-07-06 Narodowy Instytut Onkologii im. Marii Sklodowskiej-Curie Panstwowy Instytut Oddzial w Gliwicach A method of examining genes for the diagnosis of thyroid tumors, a set for the diagnosis of thyroid tumors and application
CN112708670A (zh) * 2021-02-03 2021-04-27 山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院) 一种检测诊断先天性甲状腺疾病致病基因的dna文库及其应用
USD966299S1 (en) 2021-02-16 2022-10-11 Dermtech, Inc. Computer display panel with a graphical user interface for a dermatology report
USD988399S1 (en) 2021-02-16 2023-06-06 Dermtech, Inc. Dermatology report document
USD989861S1 (en) 2021-02-16 2023-06-20 Dermtech, Inc. Dermatology report document
USD966300S1 (en) 2021-02-16 2022-10-11 Dermtech, Inc. Computer display panel with a graphical user interface for a dermatology report
CA3215402A1 (en) * 2021-03-29 2022-10-06 Veracyte, Inc. Methods and systems to identify a lung disorder
JPWO2022210783A1 (ja) * 2021-03-30 2022-10-06
CN114317732B (zh) * 2021-04-08 2023-08-18 博尔诚（北京）科技有限公司 用于肺癌筛查的组合物及其应用
CN117616282A (zh) * 2021-04-21 2024-02-27 伊藤公一 提供与甲状腺疾病的诊断相关的参考信息的信息处理装置
CN113755586A (zh) * 2021-07-08 2021-12-07 西北工业大学 一组胃肠癌预后相关生物标志物
CN113797219B (zh) * 2021-09-13 2023-03-31 温州医科大学附属第一医院 Xpr1抑制剂在制备抑制甲状腺癌细胞迁移和/或增殖的产品的应用
CN114134229A (zh) * 2021-10-28 2022-03-04 贵州百镜生物科技有限公司 结直肠癌和/或肠息肉诊断标志物、试剂盒、方法及应用
CN114292920B (zh) * 2021-12-10 2023-07-28 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 一组胃癌前病变及胃癌早期诊断血浆rna标志物组合及应用
CN115058515A (zh) * 2022-04-20 2022-09-16 中国医学科学院血液病医院(中国医学科学院血液学研究所) Rarg-hnrnpm融合基因检测及临床应用试剂盒
CN114717338B (zh) * 2022-05-26 2023-07-14 甘肃润牧生物工程有限责任公司 一种湖羊slc27a6基因snp的检测方法及其在肉质性状早期筛选中的应用
EP4303324A1 (en) 2022-07-05 2024-01-10 Narodowy Instytut Onkologii im. Marii Sklodowskiej-Curie Panstwowy Instytut Oddzial w Gliwicach A method of distinguishing between benign and malignant thyroid nodules
PL441645A1 (pl) * 2022-07-05 2024-01-08 Narodowy Instytut Onkologii Im. Marii Skłodowskiej-Curie-Państwowy Instytut Badawczy Oddział W Gliwicach Sposób odróżniania złośliwych i łagodnych guzków tarczycy
EP4303323A1 (en) 2022-07-05 2024-01-10 Narodowy Instytut Onkologii im. Marii Sklodowskiej-Curie Panstwowy Instytut Oddzial w Gliwicach A method differentiating benign and malignant tyroid nodules
PL441643A1 (pl) * 2022-07-05 2024-01-08 Narodowy Instytut Onkologii Im. Marii Skłodowskiej-Curie-Państwowy Instytut Badawczy Oddział W Gliwicach Sposób różnicowania łagodnych i złośliwych guzków tarczycy
CN115588467B (zh) * 2022-09-16 2023-05-09 皖南医学院 一种基于多层感知机的颅内动脉瘤破裂关键基因筛选方法
WO2024066941A1 (zh) * 2022-09-30 2024-04-04 圣湘生物科技股份有限公司 一种用于检测膀胱癌的组合物，试剂盒及其用途
CN116064806B (zh) * 2022-10-19 2023-09-22 常州国药医学检验实验室有限公司 一种评估早期胃癌淋巴结转移风险的组合物及其用途
CN115418400B (zh) * 2022-11-03 2023-02-03 北京大学第一医院 Ahnak2的snp标志物在抗血栓药物治疗血栓疗效预测中的应用
CN118398165B (zh) * 2024-06-26 2024-09-27 首都医科大学附属北京同仁医院 一种中晚期咽喉癌新辅助化疗敏感性预测模型构建方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006127537A2 (en) * 2005-05-20 2006-11-30 Veridex, Llc Thyroid fine needle aspiration molecular assay

Family Cites Families (69)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AT277936B (de) 1968-02-27 1970-01-12 Guenter Dipl Ing Knapp Verfahren zur quantitativen Bestimmung von Jod und von Schilddrüsenhormonen sowie Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
US5798257A (en) 1990-07-09 1998-08-25 Research Corporation Technologies, Inc. Nucleic acid encoding human MTS-1 protein
US6846912B1 (en) 1998-06-08 2005-01-25 Fuso Pharmaceutical Industries, Ltd. Antibody against LAR phosphatase subunit
US6468476B1 (en) 1998-10-27 2002-10-22 Rosetta Inpharmatics, Inc. Methods for using-co-regulated genesets to enhance detection and classification of gene expression patterns
US6436642B1 (en) 1999-04-20 2002-08-20 Curagen Corporation Method of classifying a thyroid carcinoma using differential gene expression
US7244559B2 (en) * 1999-09-16 2007-07-17 454 Life Sciences Corporation Method of sequencing a nucleic acid
US7211390B2 (en) 1999-09-16 2007-05-01 454 Life Sciences Corporation Method of sequencing a nucleic acid
US7361488B2 (en) * 2000-02-07 2008-04-22 Illumina, Inc. Nucleic acid detection methods using universal priming
US6988040B2 (en) 2001-01-11 2006-01-17 Affymetrix, Inc. System, method, and computer software for genotyping analysis and identification of allelic imbalance
WO2002064781A2 (en) * 2001-02-09 2002-08-22 Active Pass Pharmaceuticals, Inc. Regulation of amyloid precursor protein expression by modification of abc transporter expression or activity
CN1554025A (zh) * 2001-03-12 2004-12-08 Īŵ���ɷ����޹�˾ 患病状态的细胞为基础的检测和鉴别
US20030190602A1 (en) 2001-03-12 2003-10-09 Monogen, Inc. Cell-based detection and differentiation of disease states
WO2003020952A2 (en) 2001-08-31 2003-03-13 Gen-Probe Incorporated Affinity-shifted probes for quantifying analyte polynucleotides
US20030186248A1 (en) 2002-03-29 2003-10-02 Erlander Mark G. Interpreting cytological specimens via molecular histological signatures
US7300788B2 (en) 2002-10-08 2007-11-27 Affymetrix, Inc. Method for genotyping polymorphisms in humans
US20050266443A1 (en) 2002-10-11 2005-12-01 Thomas Jefferson University Novel tumor suppressor gene and compositions and methods for making and using the same
KR101078977B1 (ko) 2002-11-07 2011-11-01 세키스이 메디칼 가부시키가이샤 유전자 변이 검출법
EP2159285B1 (en) * 2003-01-29 2012-09-26 454 Life Sciences Corporation Methods of amplifying and sequencing nucleic acids
US7378233B2 (en) 2003-04-12 2008-05-27 The Johns Hopkins University BRAF mutation T1796A in thyroid cancers
ATE479777T1 (de) * 2003-05-30 2010-09-15 Univ Illinois Genexpressionsprofile zur identifizierung von genetisch bevorzugten huftieren
US20060019256A1 (en) * 2003-06-09 2006-01-26 The Regents Of The University Of Michigan Compositions and methods for treating and diagnosing cancer
WO2005007830A2 (en) * 2003-07-14 2005-01-27 Mayo Foundation For Medical Education And Research Methods and compositions for diagnosis, staging and prognosis of prostate cancer
JP2005168432A (ja) * 2003-12-12 2005-06-30 Nara Institute Of Science & Technology 甲状腺濾胞癌と甲状腺濾胞腺腫を判別するためのデータを収集するための方法及び該方法のためのキット
US20050130177A1 (en) * 2003-12-12 2005-06-16 3M Innovative Properties Company Variable valve apparatus and methods
WO2005062770A2 (en) * 2003-12-19 2005-07-14 Novakoff James L Method for conducting pharmacogenomics-based studies
US20090020433A1 (en) * 2003-12-31 2009-01-22 Microfabrica Inc. Electrochemical Fabrication Methods for Producing Multilayer Structures Including the use of Diamond Machining in the Planarization of Deposits of Material
EP1713938A2 (en) * 2004-02-09 2006-10-25 Thomas Jefferson University DIAGNOSIS AND TREATMENT OF CANCERS WITH MicroRNA LOCATED IN OR NEAR CANCER-ASSOCIATED CHROMOSOMAL FEATURES
US7319011B2 (en) 2004-04-08 2008-01-15 Duke University Method for distinguishing follicular thyroid adenoma (FTA) from follicular thyroid carcinoma (FTC)
ATE491043T1 (de) * 2004-04-09 2010-12-15 Us Gov Health & Human Serv Diagnosegerät zur diagnose gutartiger gegenüber bösartigen schilddrüsenläsionen
US20050240357A1 (en) * 2004-04-26 2005-10-27 Minor James M Methods and systems for differential clustering
EP1771563A2 (en) 2004-05-28 2007-04-11 Ambion, Inc. METHODS AND COMPOSITIONS INVOLVING MicroRNA
WO2006004600A1 (en) 2004-06-04 2006-01-12 Arcturus Bioscience, Inc. The importance of the gene hoxb13 for cancer
US20060019615A1 (en) 2004-07-24 2006-01-26 Ditmer Larry R Wireless keying for a continuous wave (CW) amateur radio transmitter
US20070065833A1 (en) 2004-08-11 2007-03-22 The Cleveland Clinic Foundation Method of detecting thyroid cancer
PT1810026T (pt) 2004-10-06 2018-06-11 Mayo Found Medical Education & Res B7-h1 e pd-1 no tratamento do carcinona de células renais
US7485468B2 (en) * 2004-10-15 2009-02-03 Galapagos Bv Molecular targets and compounds, and methods to identify the same, useful in the treatment of joint degenerative and inflammatory diseases
JP5629894B2 (ja) 2004-12-07 2014-11-26 国立大学法人大阪大学 甲状腺乳頭癌を診断するための新規のマーカー
US20070020657A1 (en) 2005-05-20 2007-01-25 Grebe Stefan K Methods for detecting circulating tumor cells
EP1907858A4 (en) * 2005-06-13 2009-04-08 Univ Michigan COMPOSITIONS AND METHODS OF TREATMENT AND DIAGNOSIS OF CANCER
US20070099209A1 (en) * 2005-06-13 2007-05-03 The Regents Of The University Of Michigan Compositions and methods for treating and diagnosing cancer
JP2009504183A (ja) * 2005-08-15 2009-02-05 ジェネンテック・インコーポレーテッド 遺伝子破壊、それに関連する組成物および方法
AU2006294880A1 (en) * 2005-09-22 2007-04-05 China Synthetic Rubber Corporation Gene expression profiling for identification of prognostic subclasses in nasopharyngeal carcinomas
WO2007038792A2 (en) 2005-09-28 2007-04-05 H. Lee Moffitt Cancer Center Individualized cancer treatments
US7598052B2 (en) * 2005-10-11 2009-10-06 The Regents Of The University Of Michigan Expression profile of thyroid cancer
US20070220621A1 (en) * 2005-10-31 2007-09-20 Clarke Michael F Genetic characterization and prognostic significance of cancer stem cells in cancer
US7670775B2 (en) * 2006-02-15 2010-03-02 The Ohio State University Research Foundation Method for differentiating malignant from benign thyroid tissue
JP4867018B2 (ja) 2006-03-22 2012-02-01 富士フイルム株式会社 癌の検出方法および抑制方法
US20080028302A1 (en) * 2006-07-31 2008-01-31 Steffen Meschkat Method and apparatus for incrementally updating a web page
EP2126579A2 (en) 2007-02-27 2009-12-02 Sentoclone AB Multiplex detection of tumour cells using a panel of agents binding to extracellular markers
WO2010073248A2 (en) 2008-12-24 2010-07-01 Rosetta Genomics Ltd. Gene expression signature for classification of tissue of origin of tumor samples
AU2008231393A1 (en) * 2007-03-27 2008-10-02 Rosetta Genomics Ltd. Gene expression signature for classification of cancers
EP1975245A1 (de) 2007-03-28 2008-10-01 Greenpeace e.V. Gen-Profiling zur Auswahl von politischen Kandidaten, kommerzielle Nutzung von Politikern
EP1975252A1 (en) * 2007-03-29 2008-10-01 INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Medicale) Methods for the prognosis or for the diagnosis of a thyroid disease
US7901888B2 (en) * 2007-05-09 2011-03-08 The Regents Of The University Of California Multigene diagnostic assay for malignant thyroid neoplasm
EP2653561B1 (en) 2007-08-03 2016-03-02 The Ohio State University Research Foundation Ultraconserved regions encoding ncRNAs
US9234244B2 (en) * 2007-08-27 2016-01-12 The United States Of America, As Represented By The Secretary, Department Of Health And Human Services Diagnostic tool for diagnosing benign versus malignant thyroid lesions
AT505726A2 (de) * 2007-08-30 2009-03-15 Arc Austrian Res Centers Gmbh Set von tumor-markern
WO2009037337A1 (en) 2007-09-20 2009-03-26 Novartis Ag Robust and tissue independent gender-specific transcript markers for molecular gender determination
US20100285468A1 (en) 2007-09-24 2010-11-11 Allelogic Biosciences Corporation Detection and/or quantification of nucleic acids
US20090191535A1 (en) * 2007-12-22 2009-07-30 Mark Carle Connelly Method of assessing metastatic carcinomas from circulating endothelial cells and disseminated tumor cells
WO2009126271A1 (en) 2008-04-11 2009-10-15 China Synthetic Rubber Corporation Methods, agents and kits for the detection of cancer
JP2011523049A (ja) * 2008-05-14 2011-08-04 ドナー， インコーポレイテッド 頭頚部癌の同定、モニタリングおよび治療のためのバイオマーカー
WO2010056351A2 (en) * 2008-11-14 2010-05-20 Stc.Unm Gene expression classifiers for relapse free survival and minimal residual disease improve risk classification and out come prediction in pedeatric b-precursor acute lymphoblastic leukemia
US8541170B2 (en) 2008-11-17 2013-09-24 Veracyte, Inc. Methods and compositions of molecular profiling for disease diagnostics
US9074258B2 (en) * 2009-03-04 2015-07-07 Genomedx Biosciences Inc. Compositions and methods for classifying thyroid nodule disease
WO2010124372A1 (en) * 2009-04-29 2010-11-04 Genomedx Biosciences, Inc. Systems and methods for expression-based classification of thyroid tissue
WO2010129934A2 (en) * 2009-05-07 2010-11-11 Veracyte, Inc. Methods and compositions for diagnosis of thyroid conditions
US8975019B2 (en) * 2009-10-19 2015-03-10 University Of Massachusetts Deducing exon connectivity by RNA-templated DNA ligation/sequencing
EP2366800A1 (en) 2010-03-01 2011-09-21 Centrum Onkologii-Instytut im M. Sklodowskiej-Curie Oddzial w Gliwicach Kit, method and use for the diagnosis of papillary thyroid cancer using a gene expression profile

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006127537A2 (en) * 2005-05-20 2006-11-30 Veridex, Llc Thyroid fine needle aspiration molecular assay

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CLIN. CANCER RES., vol. 9, no. 5, JPN6018034124, 2003, pages 1792 - 1800, ISSN: 0003869960 *
J. MOL. DIAGN., vol. 8, no. 4, JPN6019031925, 2006, pages 490 - 498, ISSN: 0004097714 *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2010056374A3 (en) 2010-09-23
US20140349864A1 (en) 2014-11-27
CA2743473C (en) 2022-06-14
GB2512153A (en) 2014-09-24
EP3467123A2 (en) 2019-04-10
US20100131432A1 (en) 2010-05-27
HK1202312A1 (zh) 2015-09-25
EP3467123A3 (en) 2019-07-31
US20160312307A1 (en) 2016-10-27
US8541170B2 (en) 2013-09-24
GB201401364D0 (en) 2014-03-12
GB201110195D0 (en) 2011-08-03
WO2010056374A2 (en) 2010-05-20
JP2020062027A (ja) 2020-04-23
EP3831954A3 (en) 2021-10-13
JP2015144606A (ja) 2015-08-13
CA2743473A1 (en) 2010-05-20
GB2507680A (en) 2014-05-07
US20160312305A1 (en) 2016-10-27
EP3029158A1 (en) 2016-06-08
CN105039523A (zh) 2015-11-11
US20160312308A1 (en) 2016-10-27
HK1197597A1 (en) 2015-01-30
JP6590878B2 (ja) 2019-10-16
EP2356258A2 (en) 2011-08-17
CA3153682A1 (en) 2010-05-20
US20160312306A1 (en) 2016-10-27
GB2512153B (en) 2014-11-12
US20130225662A1 (en) 2013-08-29
US20170145513A1 (en) 2017-05-25
GB2507680B (en) 2014-06-18
GB2477705A (en) 2011-08-10
AU2009314502A1 (en) 2010-05-20
GB201315760D0 (en) 2013-10-16
AU2009314502B2 (en) 2015-01-22
EP3831954A2 (en) 2021-06-09
JP6257125B2 (ja) 2018-01-10
CN102272325B (zh) 2015-07-22
GB2477705B (en) 2014-04-23
EP2356258A4 (en) 2012-12-26
CN102272325A (zh) 2011-12-07
AU2009314502A2 (en) 2011-12-08
JP2012509061A (ja) 2012-04-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6590878B2 (ja) 疾患診断のための分子プロファイリングの方法および組成物
JP6684775B2 (ja) 甲状腺状態の診断のための方法および組成物
US10731223B2 (en) Algorithms for disease diagnostics
EP2569626B1 (en) Methods and compositions for diagnosing conditions
US20190100809A1 (en) Algorithms for disease diagnostics
AU2017268578B2 (en) Methods and compositions of molecular profiling for disease diagnostics

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170922

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170922

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170927

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180905

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20181204

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190304

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20190819

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190917

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6590878

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250