JP2017527827A - 膵臓がんに冒された患者の生存予後を判断する方法 - Google Patents

膵臓がんに冒された患者の生存予後を判断する方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2017527827A
JP2017527827A JP2017529151A JP2017529151A JP2017527827A JP 2017527827 A JP2017527827 A JP 2017527827A JP 2017529151 A JP2017529151 A JP 2017529151A JP 2017529151 A JP2017529151 A JP 2017529151A JP 2017527827 A JP2017527827 A JP 2017527827A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
gene
genes
expression level
patient
index
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
JP2017529151A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6784673B2 (ja
Inventor
ピケマル ダビド
ピケマル ダビド
Original Assignee
アコビオム
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 アコビオム filed Critical アコビオム
Publication of JP2017527827A publication Critical patent/JP2017527827A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6784673B2 publication Critical patent/JP6784673B2/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
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P35/00—Antineoplastic agents
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
    • G01N33/57407—Specifically defined cancers
    • G01N33/57438—Specifically defined cancers of liver, pancreas or kidney
    • 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
    • G01N33/57484—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer involving compounds serving as markers for tumor, cancer, neoplasia, e.g. cellular determinants, receptors, heat shock/stress proteins, A-protein, oligosaccharides, metabolites
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6872—Intracellular protein regulatory factors and their receptors, e.g. including ion channels
    • 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
    • C12Q2600/106—Pharmacogenomics, i.e. genetic variability in individual responses to drugs and drug metabolism
    • 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
    • C12Q2600/118—Prognosis of disease development
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158—Expression markers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2333/00—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
    • G01N2333/90—Enzymes; Proenzymes
    • G01N2333/91—Transferases (2.)
    • G01N2333/912—Transferases (2.) transferring phosphorus containing groups, e.g. kinases (2.7)
    • G01N2333/91205—Phosphotransferases in general
    • G01N2333/91235—Phosphotransferases in general with a phosphate group as acceptor (2.7.4)
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2333/00—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
    • G01N2333/90—Enzymes; Proenzymes
    • G01N2333/914—Hydrolases (3)
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/52—Predicting or monitoring the response to treatment, e.g. for selection of therapy based on assay results in personalised medicine; Prognosis

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Gastroenterology & Hepatology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pharmacology & Pharmacy (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Pharmaceuticals Containing Other Organic And Inorganic Compounds (AREA)

Abstract

本発明は膵臓がんに関するものであり、より具体的には、膵臓がんに冒された患者の生存予後に関する。本発明は、その患者が膵臓がんの治療、より具体的にはゲムシタビンによる治療を受けるのに適しているかどうかを判断することも目的としている。本発明は、本発明の方法を実施することにより、膵臓がんの治療、好ましくはゲムシタビンを用いた治療の有効性をモニタリングする方法にも関する。

Description

本発明は膵臓がんに関するものであり、より具体的には、膵臓がんに冒された患者の生存予後に関する。
本発明は、その患者が膵臓がんの治療、より具体的にはゲムシタビンによる治療を受けるのに適しているかどうかを判断することも目的としている。
アメリカ合衆国では毎年43920人の新たな患者が出て37390人が死亡しているため、膵臓がんの死亡率は85％を超える。そのため膵臓がんは、男女ともアメリカ合衆国のがん死の第4位に位置する。
膵臓がんの発見件数は過去数十年の間に明らかに増加した。毎年、欧州では約60,000人、世界全体では230,000人超が、この病気であると診断される。
膵臓がんに冒された患者は、早期検出が難しいことが一因で、他の悪性腫瘍や他のタイプのがんよりも予後が悪いことがしばしばある。
膵管腺癌に冒された大半の患者は、診断がついたときには病気が局所的に進行しているか転移しているため、10〜20％だけが、外科手術による治療の候補となる。
診断がついてからの生存期間の中央値は3〜6ヶ月ほどである。5年生存率は5％をはるかに下回っており、完治することは極めて稀である。
膵臓がんに冒された患者で臨床的に認められている、または利用されている現在の治療法は、ゲムシタビン、フォルフィリノックス、エルロチニブのいずれかに基づく治療法である。
ゲムシタビンは、静脈内経路により約1000 mg/m2の用量で投与されるヌクレオシド類似体である。ゲムシタビンを用いた治療は、通常は、切除可能な膵臓がん（I〜II期）、切除不能な局所的に進行した膵臓がん（III期）、進行して転移した膵臓がん（IV期）で第一に推奨される治療法の一部となっている。
ゲムシタビンを用いると、全生存期間の中央値は4.9ヶ月〜8.3ヶ月である。
一部の患者では治療の成功が限定的で死亡率が高いままであるため、ゲムシタビンによく反応すると判明する可能性のある患者や、この病気でゲムシタビンによく耐えられると考えられる患者において設定する治療ターゲットを改善する手段が大いに必要とされている。
膵臓がんを治療する化合物が異なると、患者によって効果の程度が異なる可能性がある。しかし現在まで、所与の一人の患者に適用可能なさまざまな治療法の臨床的利点を予測する手段はまったく存在していない。
それゆえ、各患者が延命する可能性が最大になるよう、彼らにとってよい治療法の選択を可能にする試験が相変わらず必要とされている。
その試験は、定期的に実施できる試験であることが望ましかろう。その試験は、非侵襲性であるとさらに有利であろう。
本発明の発明者たちの仕事により、一群の遺伝子を同定することができた。それら遺伝子の発現レベルを研究することで、膵臓がんに冒された患者の生存期間を評価することができる。
好ましいことに、この予測により、ゲムシタビンを用いた治療が成功する可能性を予測し、ゲムシタビンを用いた治療に好ましい反応を示しやすい患者を選択することもできる。
そのため、それら遺伝子の発現レベルを研究することで、膵臓がんに冒された患者がゲムシタビンを用いた治療を提供するのに適しているかどうかの知見を得ることができる。
本発明の利点の1つは、それら遺伝子の発現レベルを、あらかじめ採取した患者の血液サンプルから、好ましくは全血から直接評価できることにある。
これは、膵臓がんの場合には特に有利である。というのも、腫瘍細胞にアクセスすることが非常に難しいからである。
さらに、血液のサンプリング（回収、安定化、輸送）は標準化することができる。
最後に、全血の利用は、血液の一部、例えば末梢血単核細胞（PBMC）の利用よりも確実性がある。なぜなら全血を利用することで、調製に伴う操作の間違いを回避できるからである。「全血」とは、全構成成分（血漿、赤血球、白血球、血小板など）を含む血液を意味するのに対し、「血液分画」は、血液の特定の成分を分離して得られる産物に対応する。末梢血単核細胞は、血液分画の一例である。
したがって本発明が目的とするのは、膵臓がんに冒された患者の生存予後を明確にするためのインビトロの方法であって、 a）前記患者のあらかじめ採取した血液サンプルで遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1または相同遺伝子からなる群から選択した少なくとも1個のマーカー遺伝子の発現レベルを測定するステップと； b）前記患者についてステップa）で選択した1個または複数個のマーカー遺伝子で測定した発現レベルを参照閾値と比較するステップと； c）前記患者の生存期間を評価するステップを含む方法である。
「相同」という用語は、本明細書では、野生遺伝子（全長）の配列との一致度が少なくとも80％、好ましくは85％、より好ましくは90％、さらに好ましくは99％であるポリヌクレオチド配列と定義する。一致度は、2つの配列間の配列の一致に関係する。一致は、各配列中で比較のためにアラインメントさせることのできる位置を比較することで判断できる。比較した配列中の同等な位置が同じ塩基で占められている場合には、それらの分子はその位置が同一である。2つの配列の相同性を判断するのにアラインメントのためのさまざまなアルゴリズムおよび／またはプログラムを利用することができ、例としてFASTAやBLASTがある。
本発明の方法により、膵臓がんに冒された患者の生存予後を明確にすることができる。
本発明によれば、ある治療、特にゲムシタビンを用いた治療を受けた膵臓がんの患者で上記方法のステップa）〜c）を実施し、特に余命について、膵臓がんの1つの治療法の有効性および／または利点を予測または評価することができる。
そこで本発明がやはり目的とするのは、膵臓がんに冒された患者でその病気の治療法の有効性および／または利点を予測または評価するインビトロの方法であって、 a）前記患者のあらかじめ採取した血液サンプルで遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1または相同遺伝子からなる群から選択した少なくとも1個のマーカー遺伝子の発現レベルを測定するステップと； b）前記患者についてステップa）で選択した1個または複数個のマーカー遺伝子で測定した発現レベルを参照閾値と比較するステップと； c）前記患者の生存期間を評価するステップを含む方法である。
本発明の方法は、ゲムシタビンを用いた膵臓がんの治療の有効性および／または利点を予測または評価するのに特に適している。
本発明の方法では、ステップb）で比較のために用いる参照閾値は、各遺伝子または遺伝子群の各組み合わせについてあらかじめ決めておくことが好ましい。
本発明の原理は、5個の遺伝子（NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1）のうちの少なくとも1個の発現レベル、好ましくはこれら遺伝子のうちの2〜5個の組み合わせの発現レベルを研究することで、患者の生存予後を明確にできることを出願人が確立できたことに基づいている。より具体的には、出願人は、検査した患者の血液サンプルから取得した5個の遺伝子（NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1）のうちの少なくとも1個の発現レベル、またはこれら遺伝子の組み合わせの発現レベルに関するデータを、膵臓がんに冒された患者の参照集団でそれら5個の遺伝子またはその組み合わせについて出願人自身が確立したデータと比較することにより、その患者を治療したときの生存予後を明らかにすることと、その患者のモニタリングが可能になった。
本発明の方法は、患者の血液サンプルで、好ましくはその患者の末梢血サンプルで実施することができる。なおその血液サンプルは、本発明の方法を実施する前に採取する。末梢血は、心臓、動脈、毛細血管、静脈を循環する血液である。
本発明によれば、この方法のステップa）は、上に定義した群のうちの1〜5個の遺伝子（または相同遺伝子）、好ましくは上に定義した群のうちの2〜5個の遺伝子、より好ましくは3〜5個の遺伝子、さらに好ましくは4〜5個の遺伝子、最も好ましくは5個の遺伝子（または相同遺伝子）の発現レベルを測定することによって実現できる。
そこで本発明では、この方法のステップa）は、遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1から選択した少なくとも1個の遺伝子（または相同遺伝子）、好ましくは以下の組み合わせ、すなわちNME4とITPR3、NME4とSESN3、NME4とARL4C、NME4とRPLP1、ITPR3とSESN3、ITPR3とARL4C、ITPR3とRPLP1、SESN3とARL4C、SESN3とRPLP1、ARL4CとRPLP1のうちの少なくとも1つの発現レベル、より好ましくは以下の組み合わせの遺伝子群、すなわちNME4とITPR3とSESN3、NME4とITPR3とARL4C、NME4とITPR3とRPLP1、NME4とSESN3とARL4C、NME4とSESN3とRPLP1、NME4とARL4CとRPLP1、ITPR3とARL4CとRPLP1、ITPR3とSESN3とRPLP1、ITPR3とSESN3とARL4C、SESN3とARL4CとRPLP1のうちの少なくとも1つの発現レベル、さらに好ましくは以下の組み合わせの遺伝子群、すなわちNME4とITPR3とSESN3とARL4C、NME4とITPR3とARL4CとRPLP1、NME4とITPR3とSESN3とRPLP1、ITPR3とSESN3とARL4CとRPLP1のうちの少なくとも1つ、最も好ましくは以下の組み合わせ、すなわちNME4とITPR3とSESN3とARL4CとRPLP1の発現レベルを測定することによって実現できる。
本発明によれば、この方法のステップa）は、遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1から選択した少なくとも1個の遺伝子（または相同遺伝子）の発現レベル、または以下の組み合わせ、すなわちNME4とITPR3とSESN3とARL4CとRPLP1の発現レベルを測定することによって実現できることが最も好ましい。
本発明の方法の第1の実施態様では、NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1からなる群から選択した1個または複数個の遺伝子の発現レベルは、当該遺伝子によってコードされていて検査する患者の血液サンプル中にあるタンパク質の量を測定することによって測定される。その場合、タンパク質の割合は、免疫化学法やウエスタンブロット法といった抗体に基づく検出法を利用して測定することが好ましい。
本発明の方法の別の実施態様では、その1個または複数個の遺伝子の発現レベルは、当該遺伝子の転写の割合を測定することによって測定される。この割合は、当該遺伝子のRNAまたはcDNAの量を測定することによって測定できる。その場合、RNA転写産物またはcDNAのレベルは、定量PCR、DNAチップ、標識したプローブを用いたハイブリダイゼーションといった核酸検出法や、ラテラルフローイムノアッセイ、特にラテラルフローストリップを利用したイムノアッセイを利用して測定することができる。
本発明の方法では、1個の遺伝子または遺伝子の組み合わせの発現レベルは、当該遺伝子のRNA転写産物または相補DNA（cDNA）に関するリアルタイム定量PCR（リアルタイム定量ポリメラーゼ連鎖反応、すなわちqPCR）によって測定されることが好ましい。qPCRは、重合反応の進行中に増幅されたDNAがリアルタイムに検出されるPCRである。この検出は、蛍光信号が蓄積されることによってなされる。
この技術では、プライマー（センスとアンチセンス）とマーカーを用いるが、さらにPCRサイクルの間に形成されるDNAの蛍光性インターカレーターを用いることが好ましい。そのプライマーは、対象とする遺伝子のフランキング領域に特異的であることが好ましい。
遺伝子NME4の場合には、フランキング領域は、第16染色体上のヌクレオチド399665と399728の間に位置する（アセンブリ2013年12月、GRch38/hg38提供元UCSC）。
遺伝子ITPR3の場合には、フランキング領域は、第6染色体上のヌクレオチド33696404と33696485の間に位置する（アセンブリ2013年12月、GRch38/hg38 2013年12月、提供元UCSC）。
遺伝子SESN3の場合には、フランキング領域は、第11染色体上のヌクレオチド95166241と95166313の間に位置する（アセンブリ2013年12月、GRch38/hg38、提供元UCSC）。
遺伝子ARL4Cの場合には、フランキング領域は、第4染色体上のヌクレオチド234 493 401と234 493 502の間に位置する（アセンブリ2013年12月、GRch38/hg38、提供元UCSC）。
遺伝子RPLP1の場合には、フランキング領域は、第15染色体上のヌクレオチド69455485と69455598の間に位置する（アセンブリ2013年12月、GRch38/hg38、提供元UCSC）。
好ましい一実施態様では、qPCRを実施するのに以下のプライマーを用いることができる。- 遺伝子NME4からのRNA ・センスプライマー：CATGATTGGACACACCGACTC（配列番号1） ・アンチセンスプライマー：GACGCTGAAGTCACCCCTTAT（配列番号2）- 遺伝子ITPR3からのRNA ・センスプライマー：TCCTGGGGAAGAGTTGTACG（配列番号3） ・アンチセンスプライマー：AGGAGAAAAACAAGCGGTCA（配列番号4）- 遺伝子SESN3からのRNA ・センスプライマー：TTGCCTTTGTAGTCCTGTGC（配列番号5） ・アンチセンスプライマー：CATTAGTCCAGTCACGTGCTTC（配列番号6）- 遺伝子ARL4CからのRNA ・センスプライマー：AAAGCCCTGTGGTGTATCAA（配列番号7） ・アンチセンスプライマー：GCTTCCTCTGTTGGGTCAGA（配列番号8）- 遺伝子RPLP1からのRNA ・センスプライマー：TGGGCTTTGGTCTTTTTGAC（配列番号9） ・アンチセンスプライマー：CAGACCATTTTTGCAGAGCA（配列番号10）
qPCRにより、検査する患者の遺伝子のサイクル数（Ct）の値を求めることができる。Ct（サイクル閾値）は、蛍光信号が背景ノイズよりも大きくなるために必要なPCRのサイクル数として定義される。
得られたCtの値は次に、同じ患者の同じ血液サンプル中の少なくとも1個のユビキタス遺伝子の発現レベルをサイクル数として表わした値に対して規格化することができる。それらユビキタス遺伝子は、正常状態と生理病理学的状態において生体の全細胞中で発現している遺伝子である。これら遺伝子は一般に比較的一定したレベルで発現している。
本発明の方法では、ステップa）において、1個のマーカー遺伝子の発現レベル（Ct遺伝子）、または少なくとも2個のマーカー遺伝子の組み合わせの各遺伝子の発現レベル以外に、少なくとも1個のユビキタス遺伝子の発現レベルを、リアルタイム定量PCR（qPCR）によってサイクル数（Ct、「サイクル閾値」）として測定し、次いでその1個または複数個のマーカー遺伝子の発現レベルを ΔCt遺伝子＝Ct遺伝子-［Ct（ユビキタス遺伝子）（の平均値）］に従って少なくとも1個のユビキタス遺伝子の発現レベルに対して規格化することで、発現レベルを測定した各マーカー遺伝子について規格化された発現レベルΔCt遺伝子を得ることが好ましい。
本発明の方法では、規格化は、2個のユビキタス遺伝子の発現レベルに対して、特に遺伝子GAPDHとB2Mの発現レベルに対して実施することが好ましい。その場合、ある1個のマーカー遺伝子の規格化された発現レベルΔCt遺伝子は、 ΔCt遺伝子＝Ct遺伝子-（CtB2M＋CtGAPDH）／2によって計算することが好ましい。
遺伝子B2Mの場合には、フランキング領域は、第15染色体上のヌクレオチド44718721と44718792の間に位置する（アセンブリ2013年12月、GRch38/hg38、提供元UCSC）。
遺伝子GAPDHの場合には、フランキング領域は、第12染色体上のヌクレオチド6534833と6536572の間に位置する（アセンブリ2013年12月、GRch38/hg38、提供元UCSC）。
遺伝子B2MとGAPDHに特に適したプライマーとして、- 遺伝子B2MからのRNA ・センスプライマー：GCTCAGTAAAGACACAACCATCC（配列番号11） ・アンチセンスプライマー：CATCTGTGGATTCAGCAAACC（配列番号12）- 遺伝子GAPDHからのRNA ・センスプライマー：ATGGGGAAGGTGAAGGTCG（配列番号13） ・アンチセンスプライマー：GGGGTCATTGATGGCAACAATA（配列番号14）が可能である。
qPCRを実施するため、プライマー、そのプライマーのサイズ（ヌクレオチド80〜150個が好ましい）、そのプライマーの融解温度（Tm、60℃±1℃が好ましい）、そのプライマー中のヌクレオチドGとCの割合（GC％、3'で約60％が好ましい）、そのプライマーの3'と5'の自己相補性、そのプライマーの安定性（ヌクレオチド4個未満が好ましい）、産物の大きさの範囲、熱力学的パラメータ（プライマーのTmとナトリウム塩の濃度に応じた二次構造の発達）を選択して同時検出が可能になるようにすると有利である。
第1の実施態様では、ステップa）において、単一のマーカー遺伝子の発現レベルを測定する。この実施態様では、ステップb）とc）の際に、所与の1個の遺伝子の参照閾値（Sref）が以下の表1のように規定されており：
Figure 2017527827
 - NME4の規格化された発現レベルΔCtが3.1864よりも大きいこと、および／または- ITPR3および／またはSESN3および／またはARL4Cおよび／またはRPLP1の規格化された発現レベルΔCtがそれぞれ6.4014、3.6262、2.6286、6.3748よりも小さいことは、長期の生存予後であることを意味するのに対し、- NME4の規格化された発現レベルΔCtが3.1864よりも小さいこと、および／または- ITPR3および／またはSESN3および／またはARL4Cおよび／またはRPLP1の規格化された発現レベルΔCtがそれぞれ6.4014、3.6262、2.6286、6.3748よりも大きいことは、短期の生存予後であることを意味する。
「長期の生存」とは、10ヶ月を超える生存、好ましくは12ヶ月を超える生存、さらに好ましくは15ヶ月を超える生存を意味する。
「短期の生存」とは、6ヶ月未満、または5ヶ月未満、または3ヶ月未満の生存を意味する。
さらに、患者が長期の生存になると考えられるとき、このことは、ゲムシタビンに基づく治療の対象者として選択できると見なせることを意味する。逆に、患者の短期の生存というのは、ゲムシタビンに基づく治療がその患者に利益をもたらさないか、その患者にとって利益がほとんどないことを意味する。その場合には別の治療法を考えるべきであろう。
参照集団に関する出願人の仕事（実施例1参照）を通じ、膵臓がんに冒された患者の生存予後を求めるためのマーカーとして使用可能な5個の遺伝子を実際に同定するだけでなく、これら5個の遺伝子について、比較を可能にする参照閾値（Sref）の値も求めるに至った。
しかしより正確な予後は、少なくとも2個の遺伝子の組み合わせを測定することによって取得できる。したがって第2の実施態様では、ステップa）において、少なくとも2個のマーカー遺伝子の組み合わせの発現レベルを測定し、ステップb）において、発現を測定した各マーカー遺伝子について、 i）その遺伝子の規格化された発現レベルに依存したINDEX遺伝子という値を求め（ただし、- INDEX遺伝子＝+1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子>当該遺伝子の参照閾値である場合）、- INDEX遺伝子＝-1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子<当該遺伝子の参照閾値である場合）と定義され、その中の係数βと所与の遺伝子の参照閾値は、以下の表2のように規定されている）：
Figure 2017527827
 ii）所与の患者について、組み合わせの遺伝子のINDEX遺伝子の和に等しいINDEX患者の値を求め、 iii）INDEX患者を、遺伝子の組み合わせであらかじめ求めておいた参照最終閾値と比較する。
このようにして出願人は、複数個の遺伝子の発現レベルを簡単に比較できるシステムを構築した。この比較システムでは、このシステム内で異なる遺伝子の重要度に重みを付けられるようにする1つの係数、すなわち係数β（上記の表2参照）を見いだす必要があった。
上記の事情により、INDEX遺伝子は、以下の値しか取ることができない（以下の表3参照）。
Figure 2017527827
ここでINDEX患者を計算する。その値は、本発明の方法のステップa）で発現レベルを測定したマーカー遺伝子の組み合わせに含まれる遺伝子のINDEX遺伝子の和、すなわち INDEX患者＝ΣINDEX遺伝子に対応する。
次にこのINDEX患者を、出願人がマーカー遺伝子の各組み合わせについてあらかじめ求めておいた最終参照閾値と比較する。
一例として、上記の5個の遺伝子の組み合わせでは、最終参照閾値は1.102に等しい。
したがって、マーカー遺伝子の各組み合わせについて規定した最終参照閾値に基づき、検査する患者の生存予後を明確にすることができる。
本発明の方法の好ましい一実施態様によれば、ステップa）において、qPCRにより、検査する患者からあらかじめ採取した血液サンプルで5個の遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1および2個のユビキタス遺伝子B2M、GAPDHの発現レベルをサイクル数（Ct遺伝子）として測定する。次に、これら5個の遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1それぞれの規格化された発現レベルΔCt遺伝子を ΔCt遺伝子＝Ct遺伝子-（CtB2M＋CtGAPDH）／2によって計算する。
次に、各遺伝子について、INDEX遺伝子を- INDEX遺伝子＝+1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子>当該遺伝子の参照閾値である場合）、- INDEX遺伝子＝-1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子<当該遺伝子の参照閾値である場合）に従って計算する。ただし、係数βと所与の遺伝子の参照閾値は、以下の表2に規定されている：
Figure 2017527827
するとINDEX患者は、 INDEX患者＝INDEXNME4＋INDEXITPR3＋INDEXSESN3＋INDEXARL4C＋INDEXRPLP1として計算される。
次に、INDEX患者のこの値を、5個のマーカー遺伝子の組み合わせの最終参照閾値、すなわち1.102と比較する。
患者のINDEX患者が1.102よりも小さい場合には、長期の生存という予後になると見なされ、ゲムシタビンに基づく治療の対象として選択できると見なすことができる。逆に患者のINDEX患者が1.102よりも大きい場合には、短期の生存という予後であることを示しており、ゲムシタビンに基づく治療が有益でないか、ほとんど有益でなかろう。その場合には別の治療法を考えるべきであろう。
本発明は、上述の本発明の方法を好ましくは治療中に間隔を空けて実施することにより膵臓がんを治療することの効果をモニタリングする方法にも関する。
当業者であれば、本発明の方法を実施したい間隔を困難なく決定できよう。例えば十分な間隔は、1週間、2週間、1ヶ月、2ヶ月、6ヶ月のいずれかである。
本発明は、生存予後が上述の方法の1つに従って判断されて、例えば10ヶ月を超える、好ましくは12ヶ月を超える、さらに好ましくは15ヶ月を超える長期の生存となる患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、上述の好ましい実施態様に従って計算されるINDEX患者が1.102未満の患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、長期の生存予後となることが、インビトロの方法であって、 a）前記患者のあらかじめ採取した血液サンプルで遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1または相同遺伝子からなる群から選択した少なくとも1個のマーカー遺伝子の発現レベルを測定するステップと； b）前記患者についてステップa）で選択した1個または複数個のマーカー遺伝子で測定した発現レベルを参照閾値と比較するステップと； c）前記患者の生存期間を評価するステップを含む方法によって判断された患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、長期の生存予後となることが、上述のようなインビトロの方法、すなわち、ステップa）において少なくとも2個の遺伝子、好ましくは3個、より好ましくは4個、最も好ましくは5個の遺伝子の発現レベルを測定する方法によって判断された患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、長期の生存予後となることが、上述のようなインビトロの方法、すなわち、血液サンプルが全末梢血サンプルである方法によって判断された患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、長期の生存予後となることが、上述のようなインビトロの方法、すなわち、1個または複数個の遺伝子の発現レベルが、当該遺伝子によってコードされていて検査する患者の血液サンプル中に存在するタンパク質の量を測定することによって測定される方法によって判断された患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、長期の生存予後となることが、上述のようなインビトロの方法、すなわち、1個または複数個の遺伝子の発現レベルが、当該遺伝子のRNAまたはcDNAの転写レベルによって測定される方法によって判断された患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、長期の生存予後となることが、上述のようなインビトロの方法、すなわち、ステップa）において、1個のマーカー遺伝子の発現レベル（Ct遺伝子）、または少なくとも2個のマーカー遺伝子の組み合わせの各遺伝子の発現レベル以外に、少なくとも1個のユビキタス遺伝子の発現レベルを、リアルタイム定量PCR（qPCR）によってサイクル数（Ct、「サイクル閾値」）として測定し、次いでその1個または複数個の当該マーカー遺伝子の発現レベルを ΔCt遺伝子＝Ct遺伝子-［Ct（ユビキタス遺伝子）（の平均値）］に従って少なくとも1個のユビキタス遺伝子の発現レベルに対して規格化することで、発現レベルを測定した各マーカー遺伝子について規格化された発現レベルΔCt遺伝子を得る方法によって判断された患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、長期の生存予後となることが、上述のようなインビトロの方法、すなわち、1個のマーカー遺伝子または少なくとも2個のマーカー遺伝子の組み合わせの各遺伝子の規格化された発現レベルΔCtが、2個のユビキタス遺伝子B2MとGAPDHに対して規格化される方法によって判断された患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、長期生存の予測が、上述のようなインビトロの方法、すなわち、ステップa）において単一のマーカー遺伝子の発現レベルを測定し、ステップb）とc）の際に、所与の1個の遺伝子の参照閾値（Sref）が
Figure 2017527827
 であり、- NME4の規格化された発現レベルΔCtが3.1864よりも大きいこと、および／または- ITPR3および／またはSESN3および／またはARL4Cおよび／またはRPLP1の規格化された発現レベルΔCtがそれぞれ6.4014、3.6262、2.6286、6.3748よりも小さいことは、長期の生存予後を示している方法によって判断された患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、長期の生存予後となることが、上述のようなインビトロの方法、すなわち、ステップa）において、少なくとも2個のマーカー遺伝子の組み合わせの発現レベルを測定し、ステップb）において、発現を測定した各マーカー遺伝子について、 i）その遺伝子の規格化された発現レベルに依存したINDEX遺伝子という値を求め（ただし、- INDEX遺伝子＝+1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子>当該遺伝子の参照閾値である場合）、- INDEX遺伝子＝-1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子<当該遺伝子の参照閾値である場合）と定義され、その中の係数βと所与の遺伝子の参照閾値は、以下のように規定されている）：
Figure 2017527827
 ii）所与の患者について、組み合わせの遺伝子のINDEX遺伝子の和に等しいINDEX患者の値を求め、 iii）INDEX患者を、遺伝子の組み合わせであらかじめ求めておいた参照最終閾値と比較する方法によって判断された患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、長期の生存予後となることが、上述のようなインビトロの方法、すなわち、5個のマーカー遺伝子の発現レベルを測定し、最終参照閾値は1.102であって、INDEX患者が1.102未満であることは長期の生存予後を示している方法によって判断された患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、INDEX患者を、本発明の方法、すなわち、5個のマーカー遺伝子の発現レベルを測定し、最終参照閾値は1.102であって、INDEX患者が1.102未満であることは長期の生存予後を示している方法によって求め、そのINDEX患者が1.102未満である患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明は、INDEX患者を、インビトロの方法、すなわち、a）リアルタイム定量PCR（qPCR）により、検査する患者からあらかじめ採取した血液サンプルで、5個の遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1および2個のユビキタス遺伝子B2M、GAPDHのRNAまたはcDNAの転写レベルに対応するそれら遺伝子の発現レベルをサイクル数（Ct、「サイクル閾値」）として測定し、次いで前記5個のマーカー遺伝子の発現レベルを ΔCt遺伝子＝Ct遺伝子-［Ctユビキタス遺伝子の平均値］に従ってユビキタス遺伝子の発現レベルに対して規格化することで、前記5個のマーカー遺伝子のそれぞれについて規格化された発現レベルΔCt遺伝子を得るステップと、b）ステップa）において選択したマーカー遺伝子で測定した発現レベルを比較し、発現を測定した各遺伝子について、 i）その遺伝子の規格化された発現レベルに依存したINDEX遺伝子という値を求め（ただし、- INDEX遺伝子＝+1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子>当該遺伝子の参照閾値である場合）、- INDEX遺伝子＝-1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子<当該遺伝子の参照閾値である場合）と定義され、その中の係数βと所与の遺伝子の参照閾値は、以下のように規定されている）：
Figure 2017527827
 ii）所与の患者について、組み合わせの遺伝子のINDEX遺伝子の和に等しいINDEX患者の値を求め、 iii）INDEX患者を参照最終閾値1.102と比較し、c）前記患者の生存期間を評価し、INDEX患者が1.102未満であれば長期の生存予後を示しているステップを含む方法によって求め、そのINDEX患者が1.102未満である患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンにも関する。
本発明はさらに、発現レベルを検出するため、NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1からなる群から選択した少なくとも1個の遺伝子、好ましくは少なくとも2個、または3個、または4個の遺伝子、より好ましくはそれら5個の遺伝子とハイブリダイズできる核酸と、場合によっては、少なくとも1個のユビキタス遺伝子、好ましくは2個のユビキタス遺伝子に対して特異的な核酸、さらに好ましくはユビキタス遺伝子B2MとGAPDHに特異的な核酸とハイブリダイズできる核酸を表面に有するDNAチップにも関する。
本発明は、患者の膵臓がんの予後を判断するため、NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1からなる群から選択した少なくとも1個の遺伝子、好ましくは少なくとも2個、または3個、または4個の遺伝子の発現レベル、より好ましくはそれら5個の遺伝子の発現レベルを検出するための手段を備えるキットにも関する。
発現レベルを検出する手段として、例えば本発明のDNAチップ、一組のプライマーとレポータ（例えば蛍光剤）、標識した加水分解プローブ、分子タグ、ハイブリダイゼーションプローブ、抗体が可能である。
本発明のキットは、NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1からなる群から選択した遺伝子の組み合わせの発現レベルを検出するための手段を含みうることが好ましい。
本発明のキットは、上記遺伝子のあらゆる組み合わせ、好ましくは少なくとも2個、または3個、または4個の遺伝子の組み合わせを検出するための手段、より好ましくはそれら5個の遺伝子の組み合わせを検出するための手段を含みうることがさらに好ましい。
このキットはさらに、本発明によるインビトロの方法で使用するための指示を含むことができる。
最後に、本発明は、ゲムシタビンに基づく治療の際に、NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1からなる群から選択した少なくとも1個の遺伝子を利用して膵臓がんの予後を判断することにも関する。
本発明は、ゲムシタビンに基づく治療の際に、NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1からなる群から選択した2〜5個の遺伝子の組み合わせの少なくとも1つ、好ましくは3個の遺伝子の組み合わせ、より好ましくは4個の遺伝子の組み合わせ、さらに好ましくは5個の遺伝子の組み合わせを利用して膵臓がんの予後を判断することにも関することが好ましい。
本発明は、NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1、または相同遺伝子からなる群から選択した少なくとも1個の遺伝子、好ましくは少なくとも2個、または3個、または4個の遺伝子、より好ましくはそれら5個の遺伝子を利用して膵臓がんの予後を判断することと、NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1、または相同遺伝子からなる群から選択した少なくとも1個の遺伝子、好ましくは少なくとも2個、または3個、または4個の遺伝子、より好ましくはそれら5個の遺伝子を利用して、膵臓がんの患者で、ある治療法、好ましくはゲムシタビンを用いた治療法の有効性をモニタリングすることにも関する。
本発明は、以下の実施例と添付の図面を読むとさらによく理解できるであろうし、他の利点と特徴がそれらの実施例と添付の図面に見られるであろう。
図1は、遺伝子NME4で参照閾値を求めるときに発明者らが得た結果を示す。 図1Aは、マンテル-コックス検定のいくつかの統計値の分布をΔCt値の関数として示したものである。2つの群の間の境界値（切断点）を決めるため、マンテル-コックス検定の統計のため個別の人で得られる最大値を求め、グラフを読むと、参照閾値（Sref）を3.1864に決めることができる。図1Bは、閾値の計算から得られた2つの生存群についてカプラン-マイヤー法によって計算した生存曲線を示す。黒色で示した群は、ΔCtが閾値（Sref）よりも大きい集団であり、灰色で示した群は、ΔCtが閾値（Sref）よりも小さい集団である。ここでは長期の生存となる群は黒色の群である。ログ-ランク検定のp値をグラフの上方に示してあり、p＝9.59×10-5である。
図2は、遺伝子ITPR3で参照閾値を求めるときに発明者らが得た結果を示す。図2Aは、マンテル-コックス検定のいくつかの統計値の分布をΔCt値の関数として示したものである。2つの群の間の境界値（切断点）を求めるため、マンテル-コックス検定の統計のため個別の人で得られる最大値を求め、グラフを読むことで、参照閾値（Sref）を6.4015に決めることができる。図2Bは、閾値の計算から得られた2つの生存群についてカプラン-マイヤー法によって計算した生存曲線を示す。黒色で示した群は、ΔCtが閾値（Sref）よりも大きい集団であり、灰色で示した群は、ΔCtが閾値（Sref）よりも小さい集団である。ここでは長期の生存となる群は灰色の群である。ログ-ランク検定のp値をグラフの上方に示してあり、p＝0.000219である。
図3は、遺伝子SESN3で参照閾値を求めるときに発明者らが得た結果を示す。図3Aは、マンテル-コックス検定のいくつかの統計値の分布をΔCt値の関数として示したものである。2つの群の間の境界値（切断点）を求めるため、マンテル-コックス検定の統計のため個別の人で得られる最大値を求め、グラフを読むことで、参照閾値（Sref）を3.6262に決めることができる。図3Bは、閾値の計算から得られた2つの生存群についてカプラン-マイヤー法によって計算した生存曲線を示す。黒色で示した群は、ΔCtが閾値（Sref）よりも大きい集団であり、灰色で示した群は、ΔCtが閾値（Sref）よりも小さい集団である。ここでは長期の生存となる群は灰色の群である。ログ-ランク検定のp値をグラフの上方に示してあり、p＝0.000331である。
図4は、遺伝子ARL4Cで参照閾値を求めるときに発明者らが得た結果を示す。図4Aは、マンテル-コックス検定のいくつかの統計値の分布をΔCt値の関数として示したものである。2つの群の間の境界値（切断点）を求めるため、マンテル-コックス検定の統計のため個別の人で得られる最大値を求め、グラフを読むことで、参照閾値（Sref）を2.6286に決めることができる。図4Bは、閾値の計算から得られた2つの生存群についてカプラン-マイヤー法によって計算した生存曲線を示す。黒色で示した群は、ΔCtが閾値（Sref）よりも大きい集団であり、灰色で示した群は、ΔCtが閾値（Sref）よりも小さい集団である。ここでは長期の生存となる群は灰色の群である。ログ-ランク検定のp値をグラフの上方に示してあり、p＝0.000472である。
図5は、遺伝子RPLP1で参照閾値を求めるときに発明者らが得た結果を示す。図5Aは、マンテル-コックス検定のいくつかの統計値の分布をΔCt値の関数として示したものである。2つの群の間の境界値（切断点）を求めるため、マンテル-コックス検定の統計のため個別の人で得られる最大値を求め、グラフを読むことで、参照閾値（Sref）を6.3728に決めることができる。図5Bは、閾値の計算から得られた2つの生存群についてカプラン-マイヤー法によって計算した生存曲線を示す。黒色で示した群は、ΔCtが閾値（Sref）よりも大きい集団であり、灰色で示した群は、ΔCtが閾値（Sref）よりも小さい集団である。ここでは長期の生存となる群は灰色の群である。ログ-ランク検定のp値をグラフの上方に示してあり、p＝0.00053である。
図6は、5個の遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1の組み合わせについて最終参照閾値を求めるときに発明者らが得た結果を示す。図6Aは、マンテル-コックス検定のいくつかの統計値の分布をΔCt値の関数として示したものである。2つの群の間の境界値（切断点）を求めるため、マンテル-コックス検定の統計のため個別の人で得られる最大値を求め、グラフを読むことで、参照閾値（Sref）を1.102と求めることができる。図6Bは、閾値の計算から得られた2つの生存群についてカプラン-マイヤー法によって計算した生存曲線を示す。黒色で示した群は、ΔCtが閾値（Sref）よりも大きい集団であり、灰色で示した群は、ΔCtが閾値（Sref）よりも小さい集団である。ここでは長期の生存となる群は灰色の群である。ログ-ランク検定のp値をグラフの上方に示してあり、p＝1.01×10-8である。
実施例1：膵臓がんの予後を判断するための遺伝子群の同定
1.1 RNAの調製
治療前に採取した61人の患者の全血サンプルを入れたPAXgene採血管をドライアイスで包んだもの（発送者：LabConnect社、アメリカ合衆国）を受け取り、-80℃で保管した。これら全血サンプルを「0週」と名づけた。
「0週」と名づけた61個の全血サンプルから全RNAを抽出した。トランスクリプトームの分析（バイオマーカーの探索）は、これらの「0週」サンプルだけで実施した。
これら61個のRNAサンプルを分析し、その品質を調べた。RNAが完全な状態であることの検査は、「RNA eucaryote total 6000」ナノチップ（Agilent Technologies社）を用いてBioanalyser 2100（Agilent Technologies社、パロ・アルト、アメリカ合衆国）で実施した。RNAの量は、分光測光器NanoDrop ND-1000（THERMO Scientific社）で調べた。精製したRNAを-80℃で保管した。
RNAの品質がよくないという理由で1個のサンプルを研究から除外した（「RNA完全性数」<8）。
PAXgene Blood RNA Kit V.2（PreAnalitix社）を製造者が推奨するようにして用い、あらかじめ回収した血液（PAXgene採血管、BD社）から、参照血液サンプルに対応する60個の全血RNAサンプルを抽出した。
ディジタル遺伝子発現（DGE）の実験を行なって一群の仮バイオマーカーを選択した。
それらバイオマーカーが本物であることをCOBASプラットフォーム（LC480、Roche Diagnostics社）で確認した後、適切な生物統計学的方法を利用して最良のバイオマーカーを選択した。
Figure 2017527827
1.2 DGEライブラリとタグ遺伝子地図の構築 RNAサンプルを2つの群に分けた。すなわち、- M4：参照用の血液サンプルを採取した後にゲムシタビンによる治療を受けたが4ヶ月目を迎える前に死亡した患者に対応する群と、- M15：参照用の血液サンプルを採取した後にゲムシタビンによる治療を受け、15ヶ月後も生存していた患者に対応する群である。
各群について各患者の全RNAサンプルから同じモル数を採取して混合し、全RNAプールを構成した。
それらのプールから6つのタイプのDGEライブラリが構築された（各群で実験を3回繰り返した）。
これらライブラリは、Illumina社（DGE Tagプロファイリング・キット）による専用キットを製造者のプロトコル（バージョン2.1B）に従って用いて構築した。そのとき全RNAを2μg用いた。
配列決定とその後の分析は、Illumina社のパイプライン装置を用いて実施した。
MGXプラットフォーム（モンペリエ、フランス国）を使用した。
各DGEライブラリのデータをBIOTAG（Acobiom社、モンペリエ、フランス国）というソフトウェアで分析し、タグの検出およびカウントと、DGEライブラリの品質の評価を行なった（Piquemal他、2002年）。
1.3 タグのマーキングと選択 UniGeneデータベース（Built#232、2012年3月、NCBI）の配列を元にして、ヒト配列と付属情報をまとめたデータベースを作成した。
このデータベースの各配列について、配列の3'末端に最も近い制限部位NIaIII（CATG）の上流に位置すると予想されるDGEタグ（基準タグ）（R1）と、内部位置に位置する複数の仮想タグ（転写産物の3'末端から順番にR2、R3、R4と呼ぶ）を抽出した（Piquemal他、2002年）。
この仮想タグのコレクションの助けを借りて、DGEライブラリから得た実験的タグをペアにし、マーキングした（17 pbにわたって正確に対応）。各実験的タグについて、仮想基準タグ（R1）との対応を最初に探した。次に、実験的タグで、タグR2とペアにならないもの、次いでR3とペアにならないもの、R4とペアにならないものにマーキングした。
DGE実験の分析は、edgeR法（バージョン2.6.9、Bioconductor社）を利用して行なった。分析する遺伝子は、（1）変化比が最も大きい（>1.5）数学的フィルタと、（2）特定のプロセスと既知の代謝経路において標的とする遺伝子が用いられる生物学的フィルタによって選択した。
偽陽性率（FDR）は、調整済みp値である（ここではFDR<10％に設定した）。この値は、一般的な考察（J.R. Statist. Soc. B、2010年、「偽発見率を発見する」、Y. Benjamini）で報告されている第一種過誤（α＝5％）に基づいて計算される。
1.4 qPCRのためのcDNAの合成 同じ日に、同じピペットを用い、同じ操作者が、300 ngの全RNAを含む20μlの最終反応体積中で、200単位のSuperScript II酵素（M-MLVタイプTA、Invitrogen社）と250 ngのランダムプライマーを製造者の指示（25℃、10分間、42℃、50分間、70℃、15分間）に従って用い、60個のRNAサンプルのそれぞれについて逆転写を行なった。
1.5 qPCR 標的とする遺伝子をRoche Diagnostics社のプラットフォーム上でqPCRによって確認した。
Roche Diagnostics社のLightCycler480（登録商標）装置を製造者の指示に従って使用し、混合物LightCycler（登録商標）480 DNA SYBRグリーン・マスター・ミックス（Roche Diagnostics社）を用いてqPCRの実験を行なった。
SYBRグリーンの分量を決めるため、最終反応体積10μlの中で以下の反応混合物を調製した：5μlのLightCycler（登録商標）480 DNA SYBRグリーン・マスター2×（Roche社）、50μMにした4μlのプライマーのペア（Eurogentec社）、1μlのcDNAマトリックス（最終的に1/15に希釈）。
PCRのプログラムは、第1段階の95℃で10分間の予備インキュベーションの後に、45サイクルのPCR（95℃を10秒間、63℃を15秒間、72℃を15秒間）からなる。
特異的産物と非特異的産物とプライマーの二量体を区別するため、温度を65℃から97℃まで徐々に上げることによって融解物を得た。
Figure 2017527827
デルタCt(ΔCt)法（LivakとSchmittgen、2001年）を用いてqPCRのデータを分析した。標的とする全遺伝子について、以下の式 ΔCt＝Ct（遺伝子）-［Ct（B2M）＋Ct（GAPDH）］／2を適用してΔCtの値を求めた。
2個のユビキタス遺伝子は、- B2M（NM_009735、マウスのβ-2ミクログロブリン、mRNA）と- GAPDH（NM_002046、グリセルアルデヒド-3-リン酸デヒドロゲナーゼ、転写変異体1、mRNAと、NM_001256799、ヒトのグリセルアルデヒド-3-リン酸デヒドロゲナーゼ、転写変異体2、mRNA）である。
1.6 結果遺伝子指紋の同定 DGE法を利用して患者の全血のトランスクリプトームのプロファイルを取得し、1.3項に記載したようにedgeR法を用いて169個の遺伝子を選択した。
1回のqPCRで、蛍光信号が蓄積することによって陽性反応が検出される。
Ctは、蛍光信号が背景ノイズよりも大きくなるのに必要なPCRのサイクル数として定義されるため、Ctの値はサンプル中の標的核酸の量に逆比例する。そのためCtの値が小さいほど、サンプル中の標的核酸の量は多い。
補助的な薬理ゲノム学的研究をさらに実施した。何らかの治療を開始する前に61人の患者の血液からRNAサンプルを採取し、RT-PCRによって分析した。
65％の患者に存在していて、全生存をよく予測することに加え、治療の種類と関係する転移促進性の遺伝子指紋が明らかになった。転移促進性の遺伝子指紋のある患者をゲムシタビンで治療すると全生存（OS）率が低い（5ヶ月）。
発明者らは、169種類の遺伝子から、この病気の多因子性に合致する遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1を選択した。
Figure 2017527827
ここに記載した遺伝子指紋が同定されたことで、この病気の個別化医療に新たな道が開かれる。
転移促進性の遺伝子指紋はΔCtが特定の値であることに基づいており、通常は、血液サンプルのRNAからRT-PCRによって明らかにできる。所与の患者で所与の遺伝子の発現レベルを示すΔCt値は、その所与の遺伝子をRT-PCRで増幅し、参照遺伝子（B2M、GAPDH）に対して規格化した後に得られる。ΔCt値が小さいほど、その遺伝子の発現レベルは大きい。
予後が長期の生存である患者、および／またはゲムシタビンで治療するために選ばれる患者は、特定のINDEX値を持つ。
INDEXの決定
より正確には、膵臓がん患者の典型的な集団（参照集団）での全生存の予後の数値を、治療を受ける前に、同定された各遺伝子（NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1）について評価した（1.1項参照）。
その参照集団で同定された5個の遺伝子（NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1）についてΔCTの閾値をqPCRによって明確にした。
次に、同定されたその5個の遺伝子（NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1）について、マンテル-コックスのモデル（またはログ-ランク検定）で長期生存と短期生存の間の生存期間の差を検定し、同定された各遺伝子について「参照閾値」（Sref）と「係数β」を求めた。このログ-ランク検定により、カプラン-マイヤー法で生存曲線を計算した2つの群を比較することができる。対象とする2つの群での生存関数が等しいという帰無仮説H0を検定する。H0のもとで、2つの群の間で死亡のリスクが所与の時期Tiに同じであれば、それら2つの群で死亡の割合は同じであると考えられる（BlandとAltman、2004年）。
以下の表2に、5個の遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1について得られた参照閾値（Sref）と係数βを示す。
Figure 2017527827
- NME4の規格化された発現レベルΔCtが3.1864よりも大きいこと、および／または- ITPR3および／またはSESN3および／またはARL4Cおよび／またはRPLP1の規格化された発現レベルΔCtがそれぞれ6.4014、3.6262、2.6286、6.3748よりも小さいことは、長期の生存予後であることを意味するのに対し、- NME4の規格化された発現レベルΔCtが3.1864よりも小さいこと、および／または- ITPR3および／またはSESN3および／またはARL4Cおよび／またはRPLP1の規格化された発現レベルΔCtがそれぞれ6.4014、3.6262、2.6286、6.3748よりも大きいことは、短期の生存予後であることを意味する。
予後の予測は、表2の5個の遺伝子を組み合わせることで改善できる。
次に、得られたΔCTの値を補正し、2つの値、すなわち- 対象とする遺伝子でサンプルのΔCT値が規定されたSrefの値よりも明確に大きい場合には+1；- 対象とする遺伝子でサンプルのΔCT値が規定されたSrefの値よりも明確に小さい場合には-1を取ることのできる変数にする。
こうすることで、対象とする各遺伝子について、 INDEX＝（+1または-1）×（係数β）によって計算されるINDEXの値を定義することができる。
そのため、考慮する遺伝子について、膵臓がん患者の参照集団で計算したINDEXは、以下の表3に与えた値を取ることができる。
Figure 2017527827
患者の生存予後を評価するために選択した遺伝子の組み合わせのINDEXから、予後を判断することが可能になる。
計算したINDEXを考慮したマンテル-コックスのモデル（またはログ-ランク検定）により、組み合わせのそれぞれについての「最終参照閾値」を決めることが可能になった。その「最終参照閾値」により、検査した患者の生存予後を明らかにすることが可能になる。
5個の遺伝子の組み合わせに関する最終参照閾値の値は1.102である。
各遺伝子または各組み合わせについて規定した最終参照閾値の値に基づき、検査した患者の生存予後を以下のように明確にすることができる。- 検査した患者で計算したINDEX患者が最終参照閾値よりも小さい場合には、予後は長期の生存であり、- 検査した患者で計算したINDEX患者が最終参照閾値よりも大きい場合には、予後は短期の生存である。

Claims (28)

  1. 膵臓がんに冒された患者の生存予後を明確にするためのインビトロの方法であって、 a）前記患者のあらかじめ採取した血液サンプルで遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1または相同遺伝子からなる群から選択した少なくとも1個のマーカー遺伝子の発現レベルを測定するステップと； b）前記患者についてステップa）で選択した1個または複数個のマーカー遺伝子で測定した発現レベルを参照閾値と比較するステップと； c）前記患者の生存期間を評価するステップを含む方法。
  2. 膵臓がんに冒された患者でその病気の治療法の有効性および／または利点を予測または評価するインビトロの方法であって、 a）前記患者のあらかじめ採取した血液サンプルで遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1または相同遺伝子からなる群から選択した少なくとも1個のマーカー遺伝子の発現レベルを測定するステップと； b）前記患者についてステップa）で選択した1個または複数個のマーカー遺伝子で測定した発現レベルを参照閾値と比較するステップと； c）前記患者の生存期間を評価するステップを含む方法。
  3. 前記治療法がゲムシタビンを用いた治療法であることを特徴とする、請求項2に記載の方法。
  4. ステップa）において、少なくとも2個、好ましくは3個、より好ましくは4個、最も好ましくは5個の遺伝子の発現レベルを測定することを特徴とする、請求項1〜3のいずれか1項に記載の方法。
  5. 前記血液サンプルが全末梢血サンプルである、請求項1〜4のいずれか1項に記載の方法。
  6. 前記1個または複数個の遺伝子の発現レベルを、当該遺伝子によってコードされていて血液サンプル中に存在するタンパク質の量を測定することによって測定する、請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法。
  7. 前記1個または複数個の遺伝子の発現レベルを、当該遺伝子のRNAまたはcDNAの転写レベルによって測定する、請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法。
  8. ステップa）において、1個のマーカー遺伝子の発現レベル（Ct遺伝子）、または少なくとも2個のマーカー遺伝子の組み合わせの各遺伝子の発現レベル以外に、少なくとも1個のユビキタス遺伝子の発現レベルを、リアルタイム定量PCR（qPCR）によってサイクル数（Ct、「サイクル閾値」）として測定し、次いでその1個または複数個のマーカー遺伝子の発現レベルを ΔCt遺伝子＝Ct遺伝子-［Ct（ユビキタス遺伝子）（の平均値）］に従って少なくとも1個のユビキタス遺伝子の発現レベルに対して規格化することで、発現レベルを測定した各マーカー遺伝子について規格化された発現レベルΔCt遺伝子を得る、請求項7に記載の方法。
  9. 1個のマーカー遺伝子または少なくとも2個のマーカー遺伝子の組み合わせの各遺伝子の規格化された発現レベルΔCtを2個のユビキタス遺伝子B2MとGAPDHに対して規格化する、請求項8に記載の方法。
  10. ステップa）において、単一のマーカー遺伝子の発現レベルを測定し、ステップb）とc）の際に、所与の1個の遺伝子の参照閾値（Sref）が以下の表1のように与えられており：
    Figure 2017527827
     - NME4の規格化された発現レベルΔCtが3.1864よりも大きいこと、および／または- ITPR3および／またはSESN3および／またはARL4Cおよび／またはRPLP1の規格化された発現レベルΔCtがそれぞれ6.4014、3.6262、2.6286、6.3748よりも小さいことは、長期の生存予後であることを意味するのに対し、- NME4の規格化された発現レベルΔCtが3.1864よりも小さいこと、および／または- ITPR3および／またはSESN3および／またはARL4Cおよび／またはRPLP1の規格化された発現レベルΔCtがそれぞれ6.4014、3.6262、2.6286、6.3748よりも大きいことは、短期の生存予後であることを意味する、請求項9に記載の方法。
  11. ステップa）において、少なくとも2個のマーカー遺伝子の組み合わせの発現レベルを測定し、ステップb）において、発現を測定した各マーカー遺伝子について、 i）その遺伝子の規格化された発現レベルに依存したINDEX遺伝子という値を求め（ただし、- INDEX遺伝子＝+1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子>当該遺伝子の参照閾値である場合）、- INDEX遺伝子＝-1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子<当該遺伝子の参照閾値である場合）と定義され、その中の係数βと所与の遺伝子の参照閾値は、以下のように規定されている）：
    Figure 2017527827
     ii）所定の患者について、組み合わせの遺伝子のINDEX遺伝子の和に等しいINDEX患者の値を求め、 iii）INDEX患者を、遺伝子の組み合わせであらかじめ求めておいた参照最終閾値と比較する、請求項9に記載の方法。
  12. 前記5個のマーカー遺伝子の発現レベルを測定し、最終参照閾値は1.102であって、INDEX患者が1.102未満であることが長期の生存予後を示している、請求項11に記載の方法。
  13. 請求項2〜12のいずれか1項に記載の方法を、好ましくは治療中に間隔を空けて実施することにより、膵臓がんの治療、好ましくはゲムシタビンを用いた治療の有効性をモニタリングする方法
  14. 請求項1〜12のいずれか1項に記載の方法によって長期の生存予後と判断される患者で膵臓がんの治療のために利用するゲムシタビン。
  15. 長期の生存予後を示す患者で膵臓がんの治療のために利用する請求項14に記載のゲムシタビンであって、ステップa）において少なくとも2個の遺伝子、好ましくは3個、より好ましくは4個、最も好ましくは5個の遺伝子の発現レベルを測定する、ゲムシタビン。
  16. 長期の生存予後を示す患者で膵臓がんの治療のために利用する請求項14または15に記載のゲムシタビンであって、血液サンプルが全末梢血サンプルである、ゲムシタビン。
  17. 長期の生存予後を示す患者で膵臓がんの治療のために利用する請求項14〜16のいずれか1項に記載のゲムシタビンであって、前記1個または複数個の遺伝子の発現レベルが、当該遺伝子によってコードされていて検査する患者の血液サンプル中に存在するタンパク質の量を測定することによって測定される、ゲムシタビン。
  18. 長期の生存予後を示す患者で膵臓がんの治療のために利用する請求項14〜17のいずれか1項に記載のゲムシタビンであって、前記1個または複数個の遺伝子の発現レベルが、当該遺伝子のRNAまたはcDNAの転写レベルによって測定される、ゲムシタビン。
  19. 長期の生存予後を示す患者で膵臓がんの治療のために利用する請求項18に記載のゲムシタビンであって、ステップa）において、1個のマーカー遺伝子の発現レベル（Ct遺伝子）、または少なくとも2個のマーカー遺伝子の組み合わせの各遺伝子の発現レベル以外に、少なくとも1個のユビキタス遺伝子の発現レベルを、リアルタイム定量PCR（qPCR）によってサイクル数（Ct、「サイクル閾値」）として測定し、次いでその1個または複数個の当該マーカー遺伝子の発現レベルを ΔCt遺伝子＝Ct遺伝子-［Ct（ユビキタス遺伝子）（の平均値）］に従って少なくとも1個のユビキタス遺伝子の発現レベルに対して規格化することで、発現レベルを測定した各マーカー遺伝子について規格化された発現レベルΔCt遺伝子を得る、ゲムシタビン。
  20. 長期の生存予後を示す患者で膵臓がんの治療のために利用する請求項18に記載のゲムシタビンであって、1個のマーカー遺伝子または少なくとも2個のマーカー遺伝子の組み合わせの各遺伝子の規格化された発現レベルが、2個のユビキタス遺伝子B2MとGAPDHに対して規格化される、ゲムシタビン。
  21. 長期の生存予後を示す患者で膵臓がんの治療のために利用する請求項20に記載のゲムシタビンであって、ステップa）において単一のマーカー遺伝子の発現レベルを測定し、ステップb）とc）の際に、所与の1個の遺伝子の参照閾値（Sref）が
    Figure 2017527827
     で与えられ、- NME4の規格化された発現レベルΔCtが3.1864よりも大きいこと、および／または- ITPR3および／またはSESN3および／またはARL4Cおよび／またはRPLP1の規格化された発現レベルΔCtがそれぞれ6.4014、3.6262、2.6286、6.3748よりも小さいことは、長期の生存予後を示している、ゲムシタビン。
  22. 長期の生存予後を示す患者で膵臓がんの治療のために利用する請求項20に記載のゲムシタビンであって、ステップa）において、少なくとも2個のマーカー遺伝子の組み合わせの発現レベルを測定し、ステップb）において、発現を測定した各マーカー遺伝子について、 i）その遺伝子の規格化された発現レベルに依存したINDEX遺伝子という値を求め（ただし、- INDEX遺伝子＝+1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子>当該遺伝子の参照閾値である場合）、- INDEX遺伝子＝-1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子<当該遺伝子の参照閾値である場合）と定義され、その中の係数βと所与の遺伝子の参照閾値は、以下のようである）：
    Figure 2017527827
     ii）所定の患者について、組み合わせの遺伝子のINDEX遺伝子の和に等しいINDEX患者の値を求め、 iii）INDEX患者を、遺伝子の組み合わせであらかじめ求めておいた参照最終閾値と比較する、ゲムシタビン。
  23. 長期の生存予後を示す患者で膵臓がんの治療のために利用する請求項22に記載のゲムシタビンであって、前記5個のマーカー遺伝子の発現レベルを測定し、最終参照閾値は1.102であり、INDEX患者が1.102未満であることが長期の生存予後を示している、ゲムシタビン。
  24. INDEX患者が請求項12に記載の方法によって求められ、INDEX患者が1.102未満である患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビン。
  25. INDEX患者が1.102未満である患者で膵臓がんを治療するために利用するゲムシタビンであって、INDEX患者を、a）リアルタイム定量PCR（qPCR）により、検査する患者からあらかじめ採取した血液サンプルで、5個の遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1および2個のユビキタス遺伝子B2M、GAPDHのRNAまたはcDNAの転写レベルに対応するそれら遺伝子の発現レベルをサイクル数（Ct、「サイクル閾値」）として測定し、次いで前記5個のマーカー遺伝子の発現レベルを ΔCt遺伝子＝Ct遺伝子-［Ctユビキタス遺伝子の平均値］に従ってユビキタス遺伝子の発現レベルに対して規格化することで、前記5個のマーカー遺伝子のそれぞれについて規格化された発現レベルΔCt遺伝子を得るステップと、b）ステップa）において選択したマーカー遺伝子で測定した発現レベルを比較し、発現を測定した各遺伝子について、 i）その遺伝子の規格化された発現レベルに依存したINDEX遺伝子という値を求め（ただし、- INDEX遺伝子＝+1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子>当該遺伝子の参照閾値である場合）、- INDEX遺伝子＝-1×当該遺伝子の係数β（ΔCt遺伝子<当該遺伝子の参照閾値である場合）と定義され、その中の係数βと所与の遺伝子の参照閾値は、以下のように規定されている）：
    Figure 2017527827
     ii）所定の患者について、組み合わせの遺伝子のINDEX遺伝子の和に等しいINDEX患者の値を求め、 iii）INDEX患者を参照最終閾値1.102と比較し、c）前記患者の生存期間を評価し、INDEX患者が1.102未満であれば長期の生存予後を示しているステップを含むインビトロの方法によって求める、ゲムシタビン。
  26. 5個の遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1からなる群から選択した少なくとも2個の遺伝子の発現レベルを検出するための手段、好ましくは5個の遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1の発現レベルを検出するための手段を備える、患者の膵臓がんの予後を判断するためのキット。
  27. 患者の膵臓がんの予後を知るための、遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1または相同遺伝子からなる群から選択した少なくとも1個の遺伝子、またはそれら5個の遺伝子または相同遺伝子の組み合わせの利用。
  28. 患者の膵臓がんの治療、好ましくは患者でゲムシタビンを用いた治療の有効性をモニタリングするための、遺伝子NME4、ITPR3、SESN3、ARL4C、RPLP1または相同遺伝子からなる群から選択した少なくとも1個の遺伝子、またはそれら5個の遺伝子または相同遺伝子の組み合わせの利用。
JP2017529151A 2014-08-22 2015-08-13 膵臓がんに冒された患者の生存予後を判断する方法 Active JP6784673B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1457934 2014-08-22
FR1457934A FR3025028A1 (fr) 2014-08-22 2014-08-22 Procede pour determiner le pronostic de survie d'un patient atteint d'un cancer du pancreas
PCT/FR2015/052207 WO2016027029A2 (fr) 2014-08-22 2015-08-13 Procédé pour déterminer le pronostic de survie d'un patient atteint d'un cancer du pancréas

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017527827A true JP2017527827A (ja) 2017-09-21
JP6784673B2 JP6784673B2 (ja) 2020-11-11

Family

ID=52465445

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017529151A Active JP6784673B2 (ja) 2014-08-22 2015-08-13 膵臓がんに冒された患者の生存予後を判断する方法

Country Status (10)

Country Link
US (1) US10465250B2 (ja)
EP (1) EP3183363B1 (ja)
JP (1) JP6784673B2 (ja)
KR (1) KR102499713B1 (ja)
CN (1) CN107002124B (ja)
CA (1) CA2958850C (ja)
DK (1) DK3183363T3 (ja)
ES (1) ES2797750T3 (ja)
FR (2) FR3025028A1 (ja)
WO (1) WO2016027029A2 (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7396577B2 (ja) * 2018-09-05 2023-12-12 国立大学法人大阪大学 Ａｒｌ４ｃを標的分子とするアンチセンスオリゴヌクレオチド、及び当該アンチセンスオリゴヌクレオチドを使用した核酸医薬
WO2022152698A1 (en) * 2021-01-12 2022-07-21 INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) Use of npdk-d to evaluate cancer prognosis
WO2023014305A2 (en) * 2021-08-05 2023-02-09 Agency For Science, Technology And Research A method of monitoring the health of a subject

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009523011A (ja) * 2005-12-01 2009-06-18 メディカル プログノシス インスティテュート 治療反応のバイオマーカーを同定するための方法および装置、ならびに治療効果を推定するためのその使用
JP2013540995A (ja) * 2010-08-18 2013-11-07 カリス ライフ サイエンシズ ルクセンブルク ホールディングス エス．アー．エール．エル． 疾患に対する循環バイオマーカー

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050009067A1 (en) * 2003-05-19 2005-01-13 Craig Logsdon Expression profile of pancreatic cancer
WO2008089449A2 (en) * 2007-01-19 2008-07-24 Biodot, Inc. Systems and methods for high speed array printing and hybridization
US20100144850A1 (en) * 2007-04-30 2010-06-10 The Ohio State University Research Foundation Methods for Differentiating Pancreatic Cancer from Normal Pancreatic Function and/or Chronic Pancreatitis
AU2011223789A1 (en) * 2010-03-01 2012-09-20 Caris Life Sciences Switzerland Holdings Gmbh Biomarkers for theranostics
WO2012031008A2 (en) * 2010-08-31 2012-03-08 The General Hospital Corporation Cancer-related biological materials in microvesicles
EP2716767A1 (en) * 2012-10-04 2014-04-09 Skuldtech Method for determining the prognosis of pancreatic cancer
US20160244845A1 (en) * 2013-10-04 2016-08-25 Ab Science Method for determining the prognosis of pancreatic cancer

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009523011A (ja) * 2005-12-01 2009-06-18 メディカル プログノシス インスティテュート 治療反応のバイオマーカーを同定するための方法および装置、ならびに治療効果を推定するためのその使用
JP2013540995A (ja) * 2010-08-18 2013-11-07 カリス ライフ サイエンシズ ルクセンブルク ホールディングス エス．アー．エール．エル． 疾患に対する循環バイオマーカー

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FUJITA, H. ET AL.: "Gene expression levels as predictive markers of outcome in pancreatic cancer after gemcitabine-based", NEOPLASIA, vol. 12, no. 10, JPN6019021138, 2010, pages 807 - 17, ISSN: 0004215600 *
KRACMAROVA, A. ET AL: "High expression of ERCC1, FLT1,NME4 and PCNA associated with poor prognosis and advanced stages in m", LEUK. LYMPHOMA, vol. 49, no. 7, JPN6019021140, 2008, pages 1297 - 1305, XP009133789, ISSN: 0004215602 *
MITRA, A. K. ET AL.: "Gemcitabine pathway SNPs are associated with its PK parameters in patients with solid tumors", CANCER RESEARCH, vol. 72, no. 8, JPN6019021141, 2012, pages 1882, ISSN: 0004215603 *
TAKEDATE, T. ET AL.: "Nm23/nucleoside diphosphate kinase-A as a potent prognostic marker in invasive pancreatic ductal car", CLIN. PROTEOMICS, vol. 9, JPN6019021137, 2012, pages 1 - 11, ISSN: 0004215605 *
TSIAOUSIDOU, A. ET AL.: "B7H4, HSP27 and DJ-1 molecular markers as prognostic factors in pancreatic cancer", PANCREATOLOGY, vol. 13, no. 6, JPN6019021139, 2013, pages 564 - 569, XP055202137, ISSN: 0004215601, DOI: 10.1016/j.pan.2013.10.005 *
中田岳成 ほか: "膵癌の治療：外科治療の現況と最近の化学療法", 信州医誌, vol. 58, no. 3, JPN6019021136, 2010, pages 95 - 102, ISSN: 0004215604 *

Also Published As

Publication number Publication date
KR102499713B1 (ko) 2023-02-13
CN107002124B (zh) 2022-01-11
FR3025028A1 (fr) 2016-02-26
FR3024946B1 (fr) 2020-01-24
JP6784673B2 (ja) 2020-11-11
US20180105881A1 (en) 2018-04-19
CN107002124A (zh) 2017-08-01
KR20170087451A (ko) 2017-07-28
CA2958850C (fr) 2024-03-19
CA2958850A1 (fr) 2016-02-25
US10465250B2 (en) 2019-11-05
EP3183363B1 (fr) 2020-03-18
DK3183363T3 (da) 2020-06-15
FR3024946A1 (fr) 2016-02-26
ES2797750T3 (es) 2020-12-03
WO2016027029A3 (fr) 2016-04-14
WO2016027029A2 (fr) 2016-02-25
EP3183363A2 (fr) 2017-06-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108265106B (zh) 用于在癌症患者中预测药物反应性的方法
JP6049739B2 (ja) 前立腺癌の分類のためのマーカー遺伝子
JP2020503850A (ja) 腫瘍抑制ｆｏｘｏ活性を酸化ストレスから区別する方法
EP2734636B1 (en) Micro-rna biomarkers for identifying risk of and/or for diagnosing lung tumour
US11827938B2 (en) Methods of prostate cancer prognosis
CA2959670C (en) Compositions, methods and kits for diagnosis of a gastroenteropancreatic neuroendocrine neoplasm
US20210363593A1 (en) CXCL13 Marker For Predicting Immunotherapeutic Responsiveness In Patient With Lung Cancer And Use Thereof
JP6784673B2 (ja) 膵臓がんに冒された患者の生存予後を判断する方法
TW201514311A (zh) 用於判定胰臟癌預後之方法
JP6827067B2 (ja) ループス腎炎の検出またはそのリスクを予測する方法およびその応用
BR112019011031A2 (pt) Método para estratificação de risco, produto de programa de computador, kit de diagnóstico e uso de um perfil de expressão gênica para estratificação de risco
EP3655553B1 (en) Methods for detection of plasma cell dyscrasia
US20210214793A1 (en) Blood biomarkers of stroke
JP6949315B2 (ja) 肺扁平上皮癌と肺腺癌の鑑別評価方法
CN113528670B (zh) 一种用于预测肝癌患者术后晚期复发风险的生物标志物及检测试剂盒
EP2716767A1 (en) Method for determining the prognosis of pancreatic cancer
CN112813167B (zh) 标志物linc01977及其应用
US20120129711A1 (en) Biomarkers for the prognosis and high-grade glioma clinical outcome
US20210102260A1 (en) Patient classification and prognositic method
CN111670255A (zh) 来自液体瘤和实体瘤的bam特征及其用途
Vlassov et al. Circulating microRNAs in lung cancer: Prospects for diagnosis, prognosis, and prediction of antitumor treatment efficacy
EP4317458A1 (en) Follicular thyroid cancer-specific marker
CN113862354A (zh) 用于预测局限期小细胞肺癌患者预后的系统及其应用
WO2021003176A1 (en) Identification of patients that will respond to chemotherapy
KR20140121523A (ko) 위암에 대한 예후 예측 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170510

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180622

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190611

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190909

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200218

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200514

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: 20200929

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20201023

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6784673

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250