JP2017536085A - 癌の再発リスクを予測する方法 - Google Patents

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Abstract

癌を患う個体における癌の再発リスクを予測する方法であって、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される、少なくとも２つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されるタンパク質の陽性発現について、個体から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも２つの遺伝子の陽性発現は、少なくとも２つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されるタンパク質の陽性発現を示さない個体と比較して、癌の再発リスクが増加することに相関する。【選択図】図１Ａ

Description

本発明は、被験体における腫瘍の再発リスクを予測する方法に関する。具体的に、本発明は、初期のリンパ節転移陰性乳癌、前立腺癌、及び他の腫瘍の再発リスクを予測する方法に関する。
乳癌は、特に疾患が初期に検出される患者における疾患進行の可能性を予測する際に、臨床医にとっての難問を提示する、異種性の疾患である。このような女性にとって、従来の臨床病理学的パラメータ（腫瘍の大きさ、リンパ節の状態、患者の年齢、腫瘍の段階、及び、エストロゲン受容体（ＥＲ）、プロゲステロン受容体（ＰＲ）、ヒト上皮成長因子受容体２（Ｈｅｒ２）、Ｋｉ６７を含むバイオマーカーの発現）は、疾患の複雑さを特徴付け、且つアジュバント処置或いは手術による腫瘍切除の後に腫瘍の再発の可能性を正確に予測するには、十分ではない。それ故、不正確なリスクの層別化により、実際にこのような女性の多数がこの有毒な処置さえも必要とせずに癌を患うこと無く生存する場合に、先天的に再発リスクが低いこのような患者の多くが化学療法を受けるために割り当てられる。
実際、化学療法を行った場合、リンパ節転移陰性のＥＲ陽性疾患について、患者の８５％までが過剰な処置を受けると推測される（Ｆｉｓｈｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００４）。更に、化学療法で処置されて生存している患者は、自身の生存期間内に無関係な組織において二次的な独立した原発性癌を発生させるリスクがかなり高いという事実に直面する（Ｂｏｆｆｅｔｔａ ａｎｄ Ｋａｌｄｏｒ， １９９４）。化学療法の重篤な副作用、公衆衛生の負荷、及び将来の健康的意義を考慮すると、患者の過剰な処置は、初期の乳癌の臨床管理において重大な問題を付きつける。
難問は、治療を適宜割り当てることが出来るように、患者を低リスクと高リスクに正確且つ再現性よく区別する方法を開発することである。現行のガイドラインは頻繁に、多くが再発リスクの確実な評価無しにネオアジュバント及び／又はアジュバント治療に先行するのに気が進まないため、ネオアジュバント及び／又はアジュバント治療を割り当てるべきかどうかに関して、乳房腫瘍学者とは異なる見解へとつながっている。標準の臨床的評価に対する、より正確且つより確実な予後的及び予測的なバイオマーカーの追加は、医師及び患者の両方が、より情報が確かな処置の決定を下す能力を大いに改善する。この点で、多遺伝子アッセイであるＯｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ（登録商標）乳癌アッセイ及びＭａｍｍａＰｒｉｎｔ（商標）によりある程度進展しており、これらは現在、Ｔｒｉａｌ Ａｓｓｉｇｎｉｎｇ ＩｎｄｉｖｉｄｕａＬｉｚｅｄ Ｏｐｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ（Ｒｘ）（ＴＡＩＬＯＲｘ）及びＭｉｃｒｏａｒｒａｙ Ｉｎ Ｎｏｄｅ−ｎｅｇａｔｉｖｅ ａｎｄ １ ｔｏ ３ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｌｙｍｐｈ ｎｏｄｅ Ｄｉｓｅａｓｅ ｍａｙ Ａｖｏｉｄ ＣｈｅｍｏＴｈｅｒａｐｙ（ＭＩＮＤＡＣＴ）の試験において評価されている（Ｃａｒｄｏｓｏ ｅｔ ａｌ．， ２００８； Ｓｐａｒａｎｏ， ２００６）。ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ（商標）及びＰｒｏｓｉｇｎａ（商標）は、この分野においてＦｏｏｄ ａｎｄ Ｄｒｕｇ Ａｇｅｎｃｙにより承認された予診検査の例である。
ＷＯ２００５／０３９３８２には、他に上述のＯｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ（登録商標）として知られる、乳癌の再発の可能性を予測するのに使用される多くの遺伝子セットが記載される。本発明は、５０の遺伝子のパネルから「１以上の」遺伝子を含む遺伝子セットに関連する。ＷＯ２０１４／１３０８２５には、肺癌のリスクの検出のために細胞周期遺伝子のパネルから最小４つの遺伝子を含む遺伝子セットが記載される。米国特許第７９１４９８８号には、ＧＥＸスコアとして知られる、前立腺癌の再発を予測するための遺伝子発現シグネチャーが記載される。本発明は、２１の遺伝子のパネルから遺伝子の「全て又は部分的な組み合わせ」含む遺伝子セットに関連する。
遺伝子発現解析の広範囲の使用は、腫瘍進行の異なる態様に相関すると見出された遺伝子発現シグネチャーの識別における急速な拡大につながった。これらは、「予後不良」（ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２； Ｗａｎｇ ｅｔ ａｌ．， ２００５）、「侵襲性」（Ｌｉｕ ｅｔ ａｌ．， ２００７）、及び「遺伝子等級（ｇｅｎｏｍｉｃ ｇｒａｄｅ）」（Ｓｏｔｉｒｉｏｕ ｅｔ ａｌ．， ２００６）のシグネチャーを含んでいる。ＵＳ２００８／２７５６５２には、遺伝子等級のシグネチャーが、９７の遺伝子のパネルから選択される少なくとも２又は４つの遺伝子をどのようにして含むのかが記載される。しかし、このようなシグネチャーが乳癌の予後を予測する能力にもかかわらず、シグネチャーの間には驚くほど小さな重複がある。本出願人は、このようなシグネチャーにおいて多くの遺伝子が、腫瘍進行の「ドライバー」ではなく、「パッセンジャー」であり得ることを示唆する。ゲノム全体でのリバースエンジニアリングにおける近年の進展により、相関的ではなく因果的であった、転写因子と下流遺伝子との間の調節相互作用を上手く確認することが可能となった（Ｃａｒｒｏ ｅｔ ａｌ．， ２０１０）。１つのそのようなアルゴリズムである、正確な細胞ネットワークの再構築のためのアルゴリズム（ＡＲＡＣＮｅ）（Ｍａｒｇｏｌｉｎ ｅｔ ａｌ．， ２００６）は、シグネチャーにおける複数の遺伝子を直接調節すると予測される、「ハブ」、即ち通常は転写因子を確認するために、トランスクリプトームのデータセットから構築された遺伝子相互作用ネットワークを使用する。
本発明は、前述の問題の少なくとも１つを解消することを目的とする。
リンパ節転移陰性乳癌患者（及び、初期のリンパ節転移陽性乳癌）についての、腫瘍の再発リスク、及び従ってアジュバント治療の必要性の予測は、臨床医と患者にとって重大な問題となり得る。「コア増殖のシグネチャー」は、本明細書において、初代培養の増殖時には一貫して高く、細胞老化中に下方調節されると確認される。この遺伝子シグネチャーも、活発な乳癌において高度に発現される。このようなコア増殖遺伝子の上流にある様々な主要転写制御因子（ＭＴＲ−このコアとなる遺伝子のセットの調節に起因する転写因子）の階層が確認された。ｍＲＮＡ及びタンパク質のレベルでの、乳癌のデータセットにおけるこのような因子の発現の更なる分析により、初期乳癌についての再発リスクを予測する著しい能力が明らかとなる。著しくは、このような因子の２つの組み合わせは、乳癌の再発リスクのために現在使用される臨床バイオマーカー、同様に、Ｏｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ（登録商標）などの近年発達した多遺伝子の予後的アッセイよりも性能が優れている。増殖因子の予後のパネルへの、老化制御因子ｐ１６ＩＮＫ４Ａの追加により、分裂した細胞老化経路を持つ腫瘍の識別が可能となり、それにより本発明の予後予測力を更に改善することが可能となる。更に、様々な乳癌のデータセットの偏りのない生存率分析により、アポトーシス抵抗性、侵襲、及び免疫応答などの、代替的な乳癌に関連する経路に含まれる遺伝子が明らかとなり、これは、予後予測力をより一層高めるためにＭＴＲパネルと組み合わせることができる。本出願人により発明されたこの方法は、追加のバイオマーカーと組み合わせた時に、初期の癌のための優れた予後のアッセイとなる可能性を持つ、癌増殖の「ドライバー」の識別を成功させた。故に、主要なシグネチャーの上流の「ドライバー」又は制御因子を識別することにより、乳癌の予後のより正確且つ確実な予測因子が識別され得る。本出願人は、この「コア増殖シグネチャー」をＯｎｃｏＭａｓＴＲと称し、この名称を本明細書にて使用する。
本発明に従って、癌を患う個体における癌の再発リスクを予測する方法が提供され、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されるタンパク質）の陽性発現について、個体から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも２つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、同遺伝子の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、癌の再発リスクが増加することに相関する。
本発明に従って、ＣＤＫ４／６阻害剤による処置後の、癌を患う個体における癌の再発リスクを予測する方法が提供され、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されるタンパク質の陽性発現について、個体から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも２つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、少なくとも２つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、ＣＤＫ４／６阻害剤による処置後の癌を患う個体における癌の再発リスクが増加することに相関する。
本発明に従って、乳癌を患うと診断された個体の５年生存率又は１０年生存率を判定する方法が提供され、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも２つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されるタンパク質の陽性発現について、個体から得た癌腫瘍のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも２つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、少なくとも２つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、５年生存率又は１０年生存率の可能性が減少することに相関する。
１つの実施形態において、前記方法は更に、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子（又はタンパク質）に加えて、ｐ１６ＩＮＫ４Ａ遺伝子又はタンパク質の発現を分析する工程を含み、ここで、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現と組み合わせた、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現、並びに少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、癌の再発リスクを増大させ、又は５年生存率或いは１０年生存率の可能性を減少させることに相関する。ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現、及び少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現を伴う乳癌患者は、遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）のこのような組み合わせの発現パターンを示さない、癌を患う患者と比較して、癌の再発リスクを増大させ、又は５年生存率或いは１０年生存率の可能性を減少させる。
１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＦＯＸＭ１とＵＨＲＦ１である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＦＯＸＭ１とＰＴＴＧ１である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＦＯＸＭ１とＥ２Ｆ１である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＦＯＸＭ１とＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＦＯＸＭ１とＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＵＨＲＦ１とＰＴＴＧ１である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＵＨＲＦ１とＥ２Ｆ１である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＵＨＲＦ１とＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＵＨＲＦ１とＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＰＴＴＧ１とＥ２Ｆ１である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＰＴＴＧ１とＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＰＴＴＧ１とＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＥ２Ｆ１とＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＥ２Ｆ１とＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＭＹＢＬ２とＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＦＯＸＭ１とＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＦＯＸＭ１とＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＦＯＸＭ１とＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＦＯＸＭ１とＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＵＨＲＦ１とＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＵＨＲＦ１とＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＵＨＲＦ１とＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＵＨＲＦ１とＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＰＴＴＧ１とＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＰＴＴＧ１とＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＰＴＴＧ１とＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＰＴＴＧ１とＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＥ２Ｆ１とＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＥ２Ｆ１とＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＥ２Ｆ１とＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＥ２Ｆ１とＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＭＹＢＬ２とＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＭＹＢＬ２とＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＭＹＢＬ２とＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＭＹＢＬ２とＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＨＭＧＢ２とＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＨＭＧＢ２とＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＨＭＧＢ２とＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＨＭＧＢ２とＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＥ２Ｆ８とＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＥ２Ｆ８とＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＥ２Ｆ８とＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＺＮＦ３６７とＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＺＮＦ３６７とＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される少なくとも２つの遺伝子はＴＣＦ１９とＡＴＡＤ２である。好ましくは、上記の選択される少なくとも２つの遺伝子は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。
１つの実施形態において、少なくとも３つの遺伝子が選択され、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、及びＰＴＴＧ１である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、及びＥ２Ｆ１である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、及びＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、及びＥ２Ｆ１である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、及びＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、及びＥ２Ｆ１である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＭＹＢＬ２、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＥ２Ｆ１である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、及びＺＮＦ６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＭＹＢＬ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＭＹＢＬ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＭＹＢＬ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＭＹＢＬ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＨＭＧＢ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＨＭＧＢ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＨＭＧＢ２、及びＺＮＦ６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＨＭＧＢ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＨＭＧＢ２、ＰＴＴＧ１、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＨＭＧＢ２、ＰＴＴＧ１、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＨＭＧＢ２、ＰＴＴＧ１、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＨＭＧＢ２、ＰＴＴＧ１、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＨＭＧＢ２、Ｅ２Ｆ１、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＨＭＧＢ２、Ｅ２Ｆ１、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＨＭＧＢ２、Ｅ２Ｆ１、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＨＭＧＢ２、Ｅ２Ｆ１、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＨＭＧＢ２、ＭＹＢＬ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＨＭＧＢ２、ＭＹＢＬ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＨＭＧＢ２、ＭＹＢＬ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＨＭＧＢ２、ＭＹＢＬ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＨＭＧＢ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＨＭＧＢ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＨＭＧＢ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＨＭＧＢ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、及びＴＣＦ１９である。好ましくは、上記の選択される少なくとも３つの遺伝子は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。
１つの実施形態において、少なくとも４つの遺伝子が選択され、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＥ２Ｆ１である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、Ｅ２Ｆ１、及びＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、Ｅ２Ｆ１、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＭＹＢＬ２、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、Ｅ２Ｆ１、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、Ｅ２Ｆ１、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、Ｅ２Ｆ１、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、Ｅ２Ｆ１、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＭＹＢＬ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＭＹＢＬ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＭＹＢＬ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＭＹＢＬ２、及びＴＣＤ１である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＨＭＧＢ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＨＭＧＢ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＨＭＧＢ２、及びＺＮＦ３７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＨＭＧＢ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＭＹＢＬ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＭＹＢＬ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＭＹＢＬ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＭＹＢＬ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、ＨＭＧＢ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、ＨＭＧＢ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、ＨＭＧＢ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、ＨＭＧＢ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＭＹＢＬ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＭＹＢＬ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＭＹＢＬ２、及びＺＮＦ３６である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＭＹＢＬ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＨＭＧＢ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＨＭＧＢ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＨＭＧＢ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＨＭＧＢ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＡＴＡＤ２、ＥＤＦ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９である。好ましくは、上記の選択される少なくとも４つの遺伝子は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。
１つの実施形態において、少なくとも５つの遺伝子が選択され、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＨＭＧＢ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＭＹＢＬ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＭＹＢＬ２、及びＥＦＦ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＭＹＢＬ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＭＹＢＬ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＨＭＢＧ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＨＭＢＧ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＨＭＢＧ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＨＭＢＧ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及びＡＴＡＤ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及びＥ２Ｆ８である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及びＺＮＦ３６７である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及びＴＣＦ１９である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、ＴＣＦ１９、及びＦＯＸＭ１である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、ＴＣＦ１９、及びＵＨＲＦ１である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、ＴＣＦ１９、及びＰＴＴＧ１である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、ＴＣＦ１９、及びＥ２Ｆ１である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、ＴＣＦ１９、及びＭＹＢＬ２である。１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、ＴＣＦ１９、及びＨＭＧＢ２である。好ましくは、上記の選択される少なくとも５つの遺伝子は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。
１つの実施形態において、少なくとも２つの遺伝子は、ＦＯＸＭ１と、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも１つの更なる遺伝子とを含む。好ましくは、少なくとも２つの遺伝子は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。
１つの実施形態において、少なくとも２つの遺伝子は、ＵＨＲＦ１と、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも１つの更なる遺伝子とを含む。好ましくは、少なくとも２つの遺伝子は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。
１つの実施形態において、少なくとも２つの遺伝子は、ＰＴＴＧ１と、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも１つの更なる遺伝子とを含む。好ましくは、少なくとも２つの遺伝子は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。
１つの実施形態において、少なくとも２つの遺伝子は、Ｅ２Ｆ１と、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＵＨＲＦ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも１つの更なる遺伝子とを含む。好ましくは、少なくとも２つの遺伝子は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。
１つの実施形態において、少なくとも２つの遺伝子は、ＭＹＢＬ２と、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＵＨＲＦ１、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも１つの更なる遺伝子とを含む。好ましくは、少なくとも２つの遺伝子は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。
１つの実施形態において、少なくとも２つの遺伝子は、ＨＭＧＢ２と、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＵＨＲＦ１、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも１つの更なる遺伝子とを含む。好ましくは、少なくとも２つの遺伝子は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。
１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＨＭＧＢ２である。好ましくは、選択される遺伝子は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。
１つの実施形態において、選択される遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、及び、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、並びにＴＣＦ１９の１以上又は全てである。好ましくは、選択される遺伝子は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。
１つの実施形態において、選択される遺伝子は実質的に、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＨＭＧＢ２から成る。好ましくは、遺伝子は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わされる。用語「実質的に〜から成る」は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＨＭＧＢ２から選択される、６つ全ての遺伝子、５つの遺伝子、４つの遺伝子、３つの遺伝子、又は２つの遺伝子を意味すると理解されたい。
１つの実施形態において、癌は、リンパ節転移陰性のＥＲ陽性乳癌；初期のリンパ節転移陽性乳癌；多発性骨髄腫、前立腺癌、神経膠芽腫、リンパ腫、線維肉腫；粘液肉腫；脂肪肉腫；軟骨肉腫；骨肉腫；脊索腫；血管肉腫；内皮肉腫（ｅｎｄｏｔｈｅｌｉｏｓａｒｃｏｍａ）；リンパ管肉腫；リンパ管内皮肉腫（ｌｙｍｐｈａｎｇｉｏｅｎｄｏｔｈｅｌｉｏｓａｒｃｏｍａ）；滑膜腫；中皮腫；ユーイング腫瘍；平滑筋肉腫；横紋筋肉腫；結腸癌；膵臓癌；乳癌；卵巣癌；扁平上皮癌；基底細胞癌；腺癌；汗腺癌；脂腺癌；乳頭癌；乳頭腺癌；嚢胞腺癌；髄様癌；気管支癌；腎細胞癌；肝臓癌；胆管癌；絨毛癌；セミノーマ；胎児性癌；ウィルムス腫瘍；子宮頚癌；子宮癌；精巣腫瘍；肺癌；小細胞肺癌；膀胱癌；上皮癌；神経膠腫；星細胞腫；髄芽細胞腫；頭蓋咽頭腫；上衣腫；松果体腫；血管芽腫；聴神経腫；乏突起神経膠腫；髄膜腫；黒色腫；網膜芽細胞腫；及び白血病を含む群から選択される。適切なものとして、癌は上皮癌である。
１つの実施形態において、癌は乳癌又は前立腺癌であることが好ましい。理想的には、乳癌は、初期の、典型的にはリンパ節転移陰性乳癌、又は初期のリンパ節転移陽性乳癌である。理想的には、乳癌は、初期のリンパ節転移陰性、又は初期のリンパ節転移陽性の、ＥＲ陽性乳癌である。
１つの実施形態において、再発は二次的な腫瘍の発達である。
１つの実施形態において、再発は、サンプリングされた癌とは無関係である、更なる独立した原発性癌を発達させる。
本発明の１つの実施形態において、初期のリンパ節転移陰性乳癌患者、又は初期のリンパ節転移陽性乳癌患者における、乳癌の再発リスクを予測する方法が提供され、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されるタンパク質）の陽性発現について、乳癌患者から得た癌腫瘍のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現は、少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、癌の再発リスクが増加することに相関する。
１つの実施形態において、前記方法は更に、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）に加えて、ｐ１６ＩＮＫ４Ａ遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の発現を分析する工程を含み、ここで、少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現と組み合わせた、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現、並びに少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、癌の再発リスクが増加することに相関する。調節不全のｐ１６ＩＮＫ４Ａ、及び少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現を伴う乳癌患者は、少なくとも２つの遺伝子の陽性発現及びｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現の組み合わせを示さない、癌を患う個体と比較して、癌の再発リスクが増加する。
本発明の１つの実施形態において、癌の再発又は進行を予防するための治療による処置に適した癌患者を識別する方法が提供され、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されるタンパク質）の陽性発現について、癌患者から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現は、癌患者が、癌の再発又は進行を予防するための治療による処置に適していることを示す。
１つの実施形態において、前記治療はネオアジュバント治療である。本明細書において、用語「ネオアジュバント治療」は、長期生存の可能性を増大させるために、最初の処置の前に施される処置を意味すると理解されたい。最初の処置は通常、外科手術である。ネオアジュバント治療は通常、化学療法、ホルモン療法、標的治療、放射線療法、免疫療法、又はそれらの組み合わせから選択される。
１つの実施形態において、前記治療はアジュバント治療である。本明細書において、用語「アジュバント治療」は、長期生存の可能性を増大させるために、最初の処置の後に施される任意の処置を意味すると理解されたい。最初の処置は通常、外科手術である。アジュバント治療は通常、化学療法、ホルモン療法、標的治療、放射線療法、免疫療法、又はそれらの組み合わせから選択される。
１つの実施形態において、前記治療はネオアジュバント治療とアジュバント治療の組み合わせであり得る。本明細書において、「ネオアジュバント」治療及び「アジュバント」治療は互換的に使用され得ることを理解されたい。
１つの実施形態において、前記方法は更に、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）に加えて、ｐ１６ＩＮＫ４Ａ遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の発現を分析する工程を含み、ここで、少なくとも２つの遺伝子（又は該癌によりコード化されたタンパク質）の組み合わせの陽性発現と組み合わせた、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現、並びに少なくとも２つの遺伝子の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較した場合に、癌患者が癌の再発又は進行を予防するためのアジュバント治療による処置に適していることを示す。調節不全のｐ１６ＩＮＫ４Ａ発現、及び少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現を伴う乳癌患者は、癌の再発又は進行を予防するためのアジュバント治療による処置に適している場合がある。
１つの実施形態において、癌患者は、癌の再発又は進行を予防するためのネオアジュバント治療による処置に適している場合がある。
１つの実施形態において、癌は、初期のリンパ節転移陰性乳癌、又は初期のリンパ節転移陽性乳癌である。理想的には、乳癌は、初期のリンパ節転移陰性のＥＲ陽性乳癌、又は初期のリンパ節転移陽性のＥＲ陽性乳癌である。
１つの実施形態において、アジュバント治療とネオアジュバント治療は化学療法である。１つの実施形態において、アジュバント治療薬とネオアジュバント治療薬は、ｐａｌｂｏｃｉｃｌｉｂ治療薬（ＰＤ０３３２９９１，Ｐｆｉｚｅｒ）、アベマシクリブ（ＬＹ２８３５２１９；Ｌｉｌｌｙ，ＵＳＡ）、又はＬＥＥ０１１（Ｎｏｖａｒｔｉｓ， Ｓｗｉｔｚｅｒｌａｎｄ）などのＣＤＫ４／６阻害剤治療薬である。
本発明の１つの実施形態において、少なくとも一人の個体から得た少なくとも１つの試験サンプルから、データを得るためのシステムが提供され、該システムは：
ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の発現を分析するために、少なくとも１つの試験サンプルを受けるとともに、試験サンプル上で少なくとも１つの試験分析を行うように構成された、判定モジュール；
随意に、判定モジュールにより生成された発現データを保存するためのストレージシステム；及び
前記判定モジュールから出力されたデータに部分的に基づいてコンテンツを表示するためのディスプレイモジュールを含み、ここで、前記コンテンツは、少なくとも２つの遺伝子の発現を示すシグナルを含む。
１つの実施形態において、判定モジュールは更に、少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）上での試験分析と組み合わせて、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全について試験サンプル上で少なくとも１つの試験分析を行うように構成される。
１つの実施形態において、前記システムは、判定モジュールから少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の発現データを、癌の再発可能性と相関させるための相関モジュールを含み、ここで、各遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の発現データは、遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現を判定するために、遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の基準値と比較され、ここで、少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現は、少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、再発の可能性が増加することに相関し、ここで、ディスプレイモジュールは、相関システムからのデータに部分的に基づいてコンテンツを表示し、該内容は、癌の再発可能性を示すシグナルを随意に含む。
１つの実施形態において、相関モジュールは更に、判定モジュールからの少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の発現データを、癌の再発可能性、及びｐ１６ＩＮＫ４Ａの発現データと相関させ、ここで、各遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）、及びｐ１６ＩＮＫ４Ａの発現データは、遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現及びｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全を判定するために、各遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）及びｐ１６ＩＮＫ４Ａそれぞれの基準値と比較され、ここで、少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現及びｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全は、少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の陽性発現及びｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全を示さない、癌を患う個体と比較して、再発の可能性が増加することに相関し、ここで、ディスプレイモジュールは、相関システムからのデータに部分的に基づいてコンテンツを表示し、該内容は癌の再発可能性を示すシグナルを随意に含む。
適切なものとして、判定システムは、免疫組織化学的検出機器、ウエスタンブロット、ノーザンブロット、サザンブロット、定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）、逆転写酵素ＰＣＲ（ＲＴ−ＰＣＲ）、定量的リアルタイムＲＴ−ＰＣＲ（ｑＲＴ−ＰＣＲ）、酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）、ポリアクリルアミドゲル上のタンパク質定量、及び当業者に既知のそのような方法から選択され得る。理想的には、判定システムは免疫組織化学的検出機器を含む。
本発明の１つの実施形態において、比較の結果又は判定システムに基づく内容が、コンピューターモニター上に表示される。本発明の１つの実施形態において、比較の結果又は判定システムに基づく内容は、印刷可能な媒体を介して表示される。ディスプレイモジュールは、コンピューターから受け取るように構成された任意の適切な装置であり得、ユーザーにコンピューター可読情報を表示することが出来る。限定されない例は、例えば、様々なタイプのコンピュータープリンタと同様に、Ｉｎｔｅｌ ＰＥＮＴＩＵＭ（登録商標）タイプのプロセッサ、Ｍｏｔｏｒｏｌａ ＰｏｗｅｒＰＣ、Ｓｕｎ ＵｌｔｒａＳＰＡＲＣ、Ｈｅｗｌｅｔｔ−Ｐａｃｋａｒｄ ＰＡ−ＲＩＳＣプロセッサ、カリフォルニア州サニーベイルのＡｄｖａｎｃｅｄ Ｍｉｃｒｏ Ｄｅｖｉｃｅｓ （ＡＭＤ）から入手可能な様々なプロセッサの何れか、又は他の何れかのタイプのプロセッサ、平面パネルディスプレイなどのビジュアルディスプレイ、陰極線管などに基づくものといった、汎用コンピューターを含む。
１つの実施形態において、比較結果に基づく内容の表示のためのユーザーインターフェースを提供するために、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂブラウザが使用される。本発明の他のモジュールがウェブブラウザーのインターフェースを有するのに適している場合があることを理解されたい。ウェブブラウザーを通じて、ユーザーは、比較モジュールからデータを検索するための要求を構築し得る。故に、ユーザーは典型的に、グラフィカルユーザーインターフェースに従来利用される、ボタン、プルダウンメニュー、スクロールバーなどの、ユーザーインターフェース要素を指すか又はクリックする。
本発明の１つの実施形態において、癌を患う個体における癌の処置の効果をモニタリングする方法が提供され、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子の発現について、癌を患う個体から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子の、より高度な発現は、少なくとも２つの遺伝子の発現が低い、癌を患う個体と比較して、無効な処置及び転帰不良に相関する。
１つの実施形態において、前記方法は更に、少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の分析と組み合わせて、ｐ１６ＩＮＫ４Ａ遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の発現について癌のサンプルを分析する工程を含み、それにより、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの発現が中程度である、癌を患う個体と比較して、無効な処置及び転帰不良に相関する。
本発明の１つの実施形態において、癌を処置する方法が提供され、該方法は：
ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子の発現について、個体から得た癌のサンプルを分析することにより癌の再発の可能性が増加した個体を識別する工程であって、ここで、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子の、より高度な発現は、少なくとも２つの遺伝子の発現が低い、癌を患う個体と比較して、癌の再発の可能性が増大することに相関する、工程；及び
治療上有効な量のアジュバント治療薬により個体を処置する工程を含む。
１つの実施形態において、個体は、治療上有効な量のネオアジュバント治療薬で処置される。
本発明の１つの実施形態において、癌を処置する方法が提供され、該方法は：
ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子の発現について、個体から得た癌のサンプルを分析することにより癌の再発の可能性が増加した個体を識別する工程であって、ここで、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から成る群から選択される少なくとも２つの遺伝子の、より高度な発現は、少なくとも２つの遺伝子の発現が低い、癌を患う個体と比較して、癌の再発の可能性が増大することに相関する、工程；及び
治療上有効な量のネオアジュバント治療薬により個体を処置する工程を含む。
１つの実施形態において、個体は、治療上有効な量のアジュバント治療薬で処置される。
１つの実施形態において、前記方法は更に、少なくとも２つの遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の分析と組み合わせて、ｐ１６ＩＮＫ４Ａ遺伝子（又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質）の発現について癌のサンプルを分析する工程を含み、それにより、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの発現が中程度である、癌を患う個体と比較して、癌の再発の可能性に相関する。
１つの実施形態において、ネオアジュバント治療薬及びアジュバント治療薬は、限定されないが、トラスツズマブ（Ｈｅｒｃｅｐｔｉｎ（登録商標））、ラパチニブ（Ｔｙｋｅｒｂ（登録商標））、ネラチニブ、アファチニブ（Ｔｏｖｏｋ（登録商標））、ペルツズマブ、ＣＤＫ４／６阻害剤（ｐａｌｂｏｃｉｃｌｉｂ（ＰＤ ０３３２９９１，Ｐｆｉｚｅｒ）、アベマシクリブ（ＬＹ２８３５２１９；Ｌｉｌｌｙ，ＵＳＡ）、及びＬＥＥ０１１（Ｎｏｖａｒｔｉｓ， Ｓｗｉｔｚｅｒｌａｎｄ）など）、シクロホスファミド、メトトレキサート、５−フルオロウラシル、ゲムシタビン、アドリアマイシン（ドキソルビシン）、エピルビシン（ｅｐｉｒｕｂｕｃｉｎ）、ドセタキセル（Ｔａｘｏｔｅｒｅ（登録商標））、パクリタキセル（Ｔａｘｏｌ（登録商標））、カペシタビン（Ｘｅｌｏｄａ（登録商標））、及びタモキシフェンから選択される薬剤である。
本発明はまた、癌の再発を予防又は阻害するために個体を処置する方法に関連し、該方法は、本発明の方法を使用して再発リスクにある癌患者を識別する工程、及び、その後に癌の再発を予防又は阻害するための薬剤により癌患者を処置する工程を含む。典型的に、前記薬剤は、アジュバント治療、又はネオアジュバント治療、又はその両方の組み合わせを含む。
１つの実施形態において、癌を患う個体における癌の再発リスクを予測する方法が提供され、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現について、個体から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、癌の再発リスクが増加することに相関する。
１つの実施形態において、ＣＤＫ４／６阻害剤による処置後の、癌を患う個体における癌の再発リスクを予測する方法が提供され、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されるタンパク質の陽性発現について、個体から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子の陽性発現は、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、ＣＤＫ４／６阻害剤による処置後の癌を患う個体における癌の再発リスクが増加することに相関する。
１つの実施形態において、初期のリンパ節転移陰性乳癌の患者における乳癌の再発リスクを予測する方法が提供され、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現について、患者から得た癌腫瘍のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う患者と比較して、癌の再発リスクが増加することに相関する。
１つの実施形態において、乳癌を患うと診断された個体の５年生存率又は１０年生存率を判定する方法が提供され、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されるタンパク質の陽性発現について、個体から得た癌腫瘍のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、５年生存率又は１０年生存率の可能性が減少することに相関する。
１つの実施形態において、前記方法は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａ遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現を分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現と組み合わせて、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現、及び少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、癌の再発リスクが増加すること、又は、５年生存率或いは１０年生存率の可能性が減少することに相関する。
１つの実施形態において、癌の再発又は進行を予防するための治療による処置に適した癌患者を識別する方法が提供され、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子の陽性発現について、癌患者から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも２つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、癌患者が、癌の再発又は進行を予防するための治療による処置に適していることを示す。
１つの実施形態において、少なくとも一人の個体から得た少なくとも１つの試験サンプルから、データを得るためのシステムが提供され、該システムは、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現を分析するために、少なくとも１つの試験サンプルを受けるとともに、試験サンプル上で少なくとも１つの試験分析を行うように構成された、判定モジュール；随意に、判定モジュールにより生成された発現データを保存するためのストレージシステム；及び、前記判定モジュールから出力されたデータに部分的に基づいてコンテンツを表示するためのディスプレイモジュールを含み、ここで、前記コンテンツは、少なくとも２つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現を示すシグナルを含む。
１つの実施形態において、癌を患う個体における癌の処置の効果をモニタリングする方法が提供され、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＨＭＧＢ２から選択される少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現について、癌を患う個体から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子の、より高度な発現は、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現が低い、癌を患う個体と比較して、無効な処置及び転帰不良に相関する。
１つの実施形態において、患者における乳癌の再発又は進行のリスクを予測するとともに、癌の再発を予防するための治療により患者を処置する方法が提供され、該方法は、
ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子の陽性発現について、患者から得た癌のサンプルを分析する工程であって、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う患者と比較して、癌の再発又は進行リスクが増加することに相関する、工程；及び、癌の再発又は進行を予防するために、患者に、ネオアジュバント治療薬、アジュバント治療薬、又はその両方の組み合わせを投与する工程を含む。
１つの実施形態において、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＵＨＲＦ１、及びＨＭＧＢ２である。
本発明は、添付図面を参照して、ほんの一例によって与えられる、その実施形態の以下の記載からより明白に理解される。
図１Ａは、乳腺細胞増殖の主要な転写調節因子（ＭＴＲ）の識別を例証している。増殖（低継代）および老化（高継代）ヒト乳房上皮細胞（ＨＭＥＣ）およびマウス胚線維芽細胞（ＭＥＦ）における増殖マーカーＥＺＨ２および細胞老化マーカーｐ１６ＩＮＫ４Ａのウエスタンブロット解析。β−アクチンをローディング・コントロールとして使用した。 図１Ｂは、乳腺細胞増殖の主要な転写調節因子（ＭＴＲ）の識別を例証している。増殖および老化のＨＭＥＣおよびＭＥＦの培養物における２回のトランスクリプトームのプロファイリング実験を、増殖細胞において一貫して高いレベルで発現された遺伝子を識別するために調整した（ａｌｉｇｎｅｄ）。ヒートマップ分析は、ＨＭＥＣにおいて２倍を超えてアップレギュレートまたはダウンレギュレートされた遺伝子をすべて描写するか、あるいはＭＥＦの対応する変化を描写している（クラスター１＝５８の遺伝子；クラスター２＝１９３の遺伝子；クラスター３＝１８４の遺伝子；クラスター４＝２１４の遺伝子）。クラスター４は、ＨＭＥＣおよびＭＥＦの両方の連続継代の間に最も著しく且つ一貫してダウンレギュレートされた遺伝子を含む「コア増殖」シグネチャーを表わす。 図１Ｃは、乳腺細胞増殖の主要な転写調節因子（ＭＴＲ）の識別を例証している。パネルＢに示される遺伝子クラスターの各々からの代表的な遺伝子の遺伝子発現変化の定量的リアルタイムＰＣＲ検証。リボソームＲＮＡ遺伝子（ＲＰＬＰＯ）を、これらのデータの正規化に使用した。 図１Ｄは、乳腺細胞増殖の主要な転写調節因子（ＭＴＲ）の識別を例証している。個々の遺伝子クラスターの遺伝子オントロジー分析。赤線は０．０５のｐ値を示す。 図１Ｅは、乳腺細胞増殖の主要な転写調節因子（ＭＴＲ）の識別を例証している。ＭａｍｍａＰｒｉｎｔシグネチャーおよびＧｅｎｏｍｉｃ Ｇｒａｄｅシグネチャーにおけるクラスター１−４の遺伝子富化（ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ）分析。偶然予測された重複に対する観察された重複の倍率変化は、Ｙ軸上で表わされる。各々の「予後不良」シグネチャー（下の数）における「コア増殖」遺伝子の数（上の数）が示される。 図２Ａは、Ｅ２Ｆ１、ＦＯＸＭ１およびＭＹＢＬ２が、ＨＭＥＣにおいてコア増殖遺伝子と結合することを例証している。ＡＲＡＣＮｅを使用するリバースエンジニアリング分析は、「コア増殖」シグネチャーの６つの上流の主要な転写調節因子（ＭＴＲ）を予測する。ＮＫＩデータセット内のＨＭＥＣ／ＭＥＦ「コア増殖」シグネチャー（クラスター４）の代表的なＡＲＡＣＮｅネットワークが示される（ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）。ＭＴＲは赤色中で強調され、クラスター４遺伝子は緑色で強調される。 図２Ｂは、Ｅ２Ｆ１、ＦＯＸＭ１およびＭＹＢＬ２が、ＨＭＥＣにおいてコア増殖遺伝子と結合することを例証している。ＣｈＩＰ−ｑＲＴ−ＰＣＲによる「コア増殖」シグネチャー内の遺伝子に結合するＭＴＲの検証。沈澱したＤＮＡを、示された遺伝子（ＳＥＱ ＩＤ ＮＯ：１〜３８）のプロモーターの方に配向されたプライマーを使用してｑＲＴ−ＰＣＲによって分析した。抗ＨＡ抗体をＣｈＩＰに対する陰性対照して使用し、β−ＡＣＴＢおよびＣＨＤ５のプロモーターをｑＲＴ−ＰＣＲに対する陰性プロモーター対照として使用した。ＣｈＩＰ富化は、入力するために正規化された、結合したタンパク質のパーセンテージとして表わされる。エラーバーは、３つの技術的複製（ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｒｅｐｌｉｃａｔｅｓ）の標準偏差を示す。 図２Ｃは、Ｅ２Ｆ１、ＦＯＸＭ１およびＭＹＢＬ２が、ＨＭＥＣにおいてコア増殖遺伝子と結合することを例証している。ＨＭＥＣ−Ｔｅｒｔ細胞における、ＦＯＸＭ１、ＭＹＢＬ２およびＥ２Ｆ１に対するＣｈＩＰ−ｓｅｑデータを示すヒートマップ分析。クラスター１−４からの遺伝子のプロモーターでの結合は、各因子、ＦＯＸＭ１（赤色）、ＭＹＢＬ２（緑色）およびＥ２Ｆ１（青色）に対する増加する信号によって示される。これらの遺伝子の転写開始部位（ＴＳＳ）の−２と＋２との間の領域が示される。 図２Ｄは、Ｅ２Ｆ１、ＦＯＸＭ１およびＭＹＢＬ２が、ＨＭＥＣにおいてコア増殖遺伝子と結合することを例証している。ＦＯＸＭ１、ＭＹＢＬ２およびＥ２Ｆ１がＨＭＥＣ−Ｔｅｒｔ細胞におけるそれらのプロモーターで結合された、示された遺伝子の代表的なＣｈＩＰ−ｓｅｑ経路（ｔｒａｃｋｓ）。低継代ＨＭＥＣおよび高継代ＨＭＥＣからのＲＮＡ−ｓｅｑデータも、各遺伝子に対して描写されている。ＫＲＴ２遺伝子は陰性対照として含まれる。 図３Ａは、主要な転写調節因子が患者の転帰（ｏｕｔｃｏｍｅ）を予測することを例証している。主要な転写調節因子は、「Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｇｒａｄｅ」の予後不良シグネチャーの上流にあると予測される。Ｌｏｉデータセット（Ｌｏｉ ｅｔ ａｌ．， ２００７）内の「Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｇｒａｄｅ」シグネチャー（Ｓｏｔｉｒｉｏｕ ｅｔ ａｌ．， ２００６）の代表的なＡＲＡＣＮｅネットワークが示される。ＭＴＲは赤色で強調され、Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｇｒａｄｅシグネチャーの遺伝子は緑色で強調される。 図３Ｂは、主要な転写調節因子が患者の転帰を予測することを例証している。カプラン・マイヤー分析は、６ ＭＴＲ（上部）の組み合わせが、無再発生存の点から、組み合わせたマイクロアレイデータセットにおいてアジュバント化学療法なしでリンパ節転移陰性のサンプル中でＫｉ６７（下部）より優れた予後値を示すことを実証している（Ｌｏｉ ｅｔ ａｌ．， ２００７； Ｍｉｌｌｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００５；およびｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）（ｎ＝４５７）。ＭＴＲを組み合わせたスコアおよびＫｉ６７遺伝子の発現データを、２（低／高）および３（低／中／高）の群として分割した。 図３Ｃは、主要な転写調節因子が患者の転帰を予測することを例証している。乳癌組織マイクロアレイ上の低リスク腫瘍および高リスク腫瘍における示された因子に対する免疫組織化学的染色の代表的な例。低リスク腫瘍を研究の時間枠内に再発しなかったものとして定義し、高リスク腫瘍を再発したものとして定義した。 図３Ｄは、主要な転写調節因子が患者の転帰を予測することを例証している。Ｋｉ６７と比較した、組み合わせたＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＨＭＧＢ２およびＰＴＴＧ１に対するカプラン・マイヤー生存曲線および無再発生存に関するＴＭＡサンプル（ｎ＝４０８）中のＳｔ．Ｇａｌｌｅｎ基準。 図３Ｅは、主要な転写調節因子が患者の転帰を予測することを例証している。無再発生存に関する、ＴＭＡコホート（ｎ＝４０８）からの、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＨＭＧＢ２およびＰＴＴＧ１、および乳房腫瘍上で組み合わせた４ ＭＴＲの予後予測力を例証しているヒートマップ。Ｋｉ６７染色結果およびＳｔ．Ｇａｌｌｅｎ基準を比較に含めた。目盛りは、ログランク検定を使用して計算されたｐ値の−ｌｏｇ１０を表わす。 図４Ａは、非存在の（ａｂｓｅｎｔ）及び高いＣＤＫＮ２Ａ ｍＲＮＡおよびｐ１６のタンパク質レベルが、乳癌における予後不良を予測することを例証している。ＴＣＧＡ（ＴＣＧＡ， ２０１２， Ｎａｔｕｒｅ， ４９０， ６１−７０）からのデータ４５７乳癌上での、ＧＩＳＴＩＣツールを使用する、ＣＤＫＮ２ＡのｍＲＮＡ発現レベルとＲＢ１およびＣＤＫＮ２Ａの遺伝子座の遺伝子コピー数変化（ＣＮＡ）との相関性。 図４Ｂは、非存在の及び高いＣＤＫＮ２Ａ ｍＲＮＡおよびｐ１６のタンパク質レベルが、乳癌における予後不良を予測することを例証している。無再発生存に関する、組み合わせたマイクロアレイデータセット（ｎ＝４５７）におけるアジュバント化学療法なしでのリンパ節転移陰性の乳癌中のＣＤＫＮ２Ａ ｍＲＮＡに対するカプラン・マイヤー生存曲線。サンプルをＣＤＫＮ２Ａ ｍＲＮＡ発現レベルに基づいて３つの群へと階層化し、３３番目の百分位数と６６番目の百分位数で切断した。さらに、検出されなかった群と高発現群を組み合わせ、中程度の発現群と比較した。ログランク検定を使用して、Ｃｈｉ２値およびｐ値を計算した。 図４Ｃは、非存在の及び高いＣＤＫＮ２Ａ ｍＲＮＡおよびｐ１６のタンパク質レベルが、乳癌における予後不良を予測することを例証している。低リスクの腫瘍および高リスク腫瘍上のｐ１６に対する免疫組織化学的染色の代表的な例。低リスク腫瘍を研究の時間枠内に再発しなかったものとして定義し、高リスク腫瘍を再発したものとして定義した。 図４Ｄは、非存在の及び高いＣＤＫＮ２Ａ ｍＲＮＡおよびｐ１６のタンパク質レベルが、乳癌における予後不良を予測することを例証している。無再発生存率を測定するＴＭＡコホート（ｎ＝４０８）におけるｐ１６タンパク質レベルに対するカプラン・マイヤー生存曲線。ｐ１６タンパク質レベルによって、患者を、陰性の、中程度（＜５０％の陽性細胞）の及び高い発現（＞５０％の陽性細胞）群へと階層化した。ログランク検定を使用して、Ｃｈｉ２値およびｐ値を計算した。 図４Ｅは、非存在の及び高いＣＤＫＮ２Ａ ｍＲＮＡおよびｐ１６のタンパク質レベルが、乳癌における予後不良を予測することを例証している。乳癌に特異的な生存率を測定するＴＭＡコホート（ｎ＝４０８）におけるｐ１６タンパク質レベルに対するカプラン・マイヤー生存曲線。患者をパネルＣにおけるように階層化した。 図５Ａは、ＭＴＲとｐ１６（ＩＮＫ４Ａ）のレベルの組み合わせた測定が、現在使用されている方策の推定値を上回ったことを例証している。無再発生存に関して、組み合わせたマイクロアレイデータセット（ｎ＝４５７）において、アジュバント化学療法なしで、リンパ節転移陰性のサンプル中のＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコア（ＣＤＫＮ２Ａと６ ＭＴＲの組み合わせ）の予後値をＯｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ（２１−遺伝子）およびＭａｍｍａｐｒｉｎｔ（７０−遺伝子）シグネチャーの推定値と比較する、カプラン・マイヤー生存曲線。既存の予後シグネチャーに対する比較を促進するために、低／中／高および低／高の分割の両方を使用した。 図５Ｂは、ＭＴＲとｐ１６（ＩＮＫ４Ａ）のレベルの組み合わせた測定が、現在使用されている方策の推定値を上回ったことを例証している。３つの個々の乳癌マイクロアレイデータセット（Ｌｏｉ ｅｔ ａｌ．， ２００７； Ｍｉｌｌｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００５； ａｎｄ ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）および無再発生存に関して組み合わせたデータセット（ｎ＝４５７）におけるアジュバント化学療法なしでのリンパ節転移陰性のサンプル中の、ＣＤＫＮ２Ａ単独、組み合わせた６ ＭＴＲ、ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコア、７０−遺伝子のシグネチャー、２１−遺伝子のシグネチャー、およびＫｉ６７の予後値をで例証しているヒートマップ。Ｒにおけるｇｅｎｅｆｕのパッケージ（ｇｅｎｅｆｕ ｐａｃｋａｇｅ）を使用して、遺伝子発現データに基づき、７０−遺伝子および２１−遺伝子のシグネチャーを予測したリスク群を予測した。目盛りは、ログランク検定を使用して計算されたｐ値の−ｌｏｇ１０を表わす。既存の予後シグネチャーに対する比較を促進するために、２群および３群両方の分割を使用した。 図５Ｃは、ＭＴＲとｐ１６（ＩＮＫ４Ａ）のレベルの組み合わせた測定が、現在使用されている方策の推定値を上回ったことを例証している。無再発生存率データを使用する、ＴＭＡコホートからのすべてのサンプル（左、ｎ＝４０８）およびリンパ節転移陰性のサンプル（右、ｎ＝２２２）中の４ ＭＴＲ（ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＨＭＧＢ２、ＰＴＴＧ１）およびｐ１６（ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＩＨＣスコア）の組み合わせたスコアを例証しているカプラン・マイヤー生存曲線。４ ＭＴＲ単独、ｐ１６単独、ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＩＨＣスコア、Ｋｉ６７およびＳｔ．Ｇａｌｌｅｎ基準の予後値を、ログランク検定を使用して計算されたｐ値の−ｌｏｇ１０に基づいたヒートマップとして表わした。 図５Ｄは、ＭＴＲとｐ１６（ＩＮＫ４Ａ）のレベルの組み合わせた測定が、現在使用されている方策の推定値を上回ったことを例証している。乳癌に特異的な生存率データを使用する、パネルＣでのようなカプラン・マイヤー生存率。 図６Ａは、ＥＲ陽性患者におけるＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアのパフォーマンスを例証している。無再発生存に関して、組み合わせたマイクロアレイデータセット（ｎ＝５３６）において、ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコア（６ ＭＴＲおよびＣＤＫＮ２Ａ）の予後値を、アジュバント化学療法を受けなかったＥＲ陽性患者中の２１−遺伝子および７０−遺伝子のシグネチャーと比較する、カプラン・マイヤー生存曲線。 図６Ｂは、ＥＲ陽性患者におけるＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアのパフォーマンスを例証している。組み合わせたマイクロアレイデータセット（ｎ＝３６６）における、アジュバント化学療法を受けなかったリンパ節転移陰性のＥＲ陽性患者中の、パネルＡでのようなカプラン・マイヤー生存曲線。 図７は、Ｔａｑｍａｎ ｑＲＴ−ＰＣＲによって測定されたＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアのパフォーマンスを例証している。遠隔転移なしの生存に関する、アジュバント化学療法（ｎ＝１５１）を受けなかった、ＮＫＩデータセット中のＥＲ陽性の、リンパ節転移陰性の患者において示されるような、ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコア（４ ＭＴＲ ＋／− ＣＤＫＮ２Ａ）の予後値を実証しているカプラン・マイヤー生存曲線。患者を、示されるように、低リスク群と高リスク群に、および低リスク群、中リスク群と、高リスク群に分割した。そのために、各ＭＴＲ遺伝子に関する表現データを使用して、 患者を中央値で低／高の群へと分割した。６ ＭＴＲ（＋／− ＣＤＫＮ２Ａ）を合計し、さらに、中央値（２つの群）または３３番目および６６番目の百分位数（３つの群）で分割した。エンドポイントは（１０年で打ち切られた）ＤＭＦＳである。 図８は、遠隔転移なしの生存に関するＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＩＨＣスコアのパフォーマンスを例証している。遠隔転移なしの生存に関して、アジュバント化学療法を受けなかった、リンパ節転移陰性の患者（ＬＮ−）（ｎ＝２２０）、ＥＲ陽性患者（ＥＲ＋）（ｎ＝３３１）、およびＬＮ−ＥＲ＋患者（ｎ＝１８７）において示されるような、ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＩＨＣスコア（４ ＭＴＲ＋／−ＣＤＫＮ２Ａ）の予後値を実証しているカプラン・マイヤー生存曲線。 図９は、追加のＭＴＲ−ＡＴＡＤ２およびＴＣＦ１９の予後値を例証している。１０年で打ち切られた、遠隔転移なしの生存に関する、組み合わせたマイクロアレイデータセット（ｎ＝３７５）中のＥＲ陽性の、リンパ節転移陰性の患者内のＡＴＡＤ２およびＴＣＦ１９の予後値を実証しているカプラン・マイヤー生存曲線。ＡＴＡＤ２およびＴＣＦ１９に対する遺伝子発現値を、３つのデータセットの各々内の中央値で低／高の群へと分割した。ＮＫＩデータセットにおいてＥ２Ｆ８およびＺＮＦ３６７に位置付ける（ｍａｐｐｉｎｇ）プローブはない。 図１０は、転移なしの生存に関する、Ｔｈｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｔｌａｓ（ＴＧＣＡ）の前立腺癌トランスクリプトームのデータセット（ｎ＝１５０）における６ ＭＴＲ（ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、Ｅ２Ｆ１、ＰＴＴＧ１）に対するカプラン・マイヤー生存曲線を例証している。 図１１は、本明細書で記載される１０ ＭＴＲのリストからの上位１００のＭＴＲの組み合わせのＦｏｒｅｓｔプロットを例証しており、各組み合わせにおいて少なくとも４のＭＴＲがある。 図１２は、上位２４のＭＴＲの組み合わせのカプラン・マイヤーのプロットを例証している。各事例において、黒線はマーカーの組み合わせの高い発現を指し、灰色はマーカーの組み合わせの低い発現を指す。 図１３は、パルボシクリブで処置したヒト細胞株におけるＭＴＲ１０およびＣＤＫＮ２Ａのシグネチャーのスコアを例証している。
＜図面の詳細な説明＞
＜定義＞
本明細書において、用語「癌サンプル」は、腫瘍細胞、腫瘍組織、または他の腫瘍由来の生体物質、例えば調整培地を意味するように理解されるべきである。
本明細書において、用語「主要な転写調節因子」（ＭＴＲ）は、癌の進行および転移に伴うコア増殖遺伝子の上流にある、およびそれを調節すると示されている、転写因子（ＴＦ）のの特異的集合を意味するように理解されるべきである。言いかえれば、これらの特異的なＭＴＲは、癌、および特に、乳癌の進行を調節する。
本明細書において、遺伝子またはその遺伝子によってコード化されたタンパク質に適用されるような、用語「陽性発現」は、癌と一致した対照個体のコホート（「対照群」）で見つかった遺伝子またはその遺伝子によってコード化されたタンパク質の発現の平均レベルを超えて増加する遺伝子またはその遺伝子によってコード化されたタンパク質の発現のレベルを意味するように理解されるべきである。一致した個体のコホートは、癌を除去する手術後に癌の再発を経験しなかった個体から構成され得る。対照に関して、当業者の通常の慣行は、例えば免疫組織化学的検査（ＩＨＣ）に対しては「標準」対照（バイオマーカーの発現レベルが知られている細胞株）を使用するか、あるいはｑＰＣＲ（定量的ポリメラーゼ連鎖反応）に対しては同様の標準対照または多くのサンプルが知られている。
本明細書において、ｐ１６ＩＮＫ４Ａ発現に適用されるような、用語「調節不全の発現」は、癌を除去する手術後に再発しなかった癌と一致した個体のコホートにおいて見られたｐ１６ＩＮＫ４Ａの発現の１レベルを超えて増加した又は下回って減少した、陰性であるｐ１６ＩＮＫ４Ａの発現のレベルを意味するように理解されるべきである。
遺伝子またはタンパク質に適用されるような、用語「正常な発現」または「中程度の発現」は、癌と一致した対照個体のコホートで見られた遺伝子またはその遺伝子によってコード化されたタンパク質の発現のレベルと同等である、遺伝子（またはその遺伝子によってコード化されたタンパク質）の発現のレベルを意味するように理解されるべきである。一致した個体のコホートは、癌を除去する手術後に癌の再発を経験しなかった個体から構成され得る。
閾値を設定するために使用される方法は、マイクロアレイ分析、ｑＲＴ−ＰＣＲ分析、およびタンパク質発現とは異なる。マイクロアレイに関して、閾値は相対的であり（サンプルは３つの等しい群へと分割され、そのため、閾値はデータセットに依存している）。ｑＰＣＲおよびタンパク質発現に関しては、特定地点に設定される。ＲＮＡ（マイクロアレイ）に関して、発現レベル、の「低」、「中」および「高」の発現レベルは、発現範囲の下３分の１、中３分の１、または上３分の１内に当てはまる発現値を指す；あるいは代替的に、「低」よび「高」の発現は、発現範囲の上半分または下半分内に当てはまる発現値を指すことができる。ｑＲＴ−ＰＣＲおよびタンパク質発現レベルに関して、特定の閾値が設定されるが、一般に、用語「調節不全」は、発現の範囲内で設定値を超える又は下回る発現値を有する腫瘍を指す。用語「中程度」および「正常」は、発現の範囲内における設定値内に当てはまる発現値を有する腫瘍を指す。例えば、ｐ１６ＩＮＫ４Ａに関して、「中程度」の発現に対する正規化されたｑＲＴ−ＰＣＲ閾値は、０．７および１．９９である。正規化されたタンパク質閾値（ＩＨＣを使用する）は、陽性細胞の１％および５０％である。すなわち、ここの中程度のスコアは、ｐ１６ＩＮＫ４Ａに対して陽性な＞１％および＜５０％の腫瘍細胞を有する腫瘍を指す。これらの値は新しいデータに基づいて調節され得るが、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの発現レベルに関して、同じ理論が、用語「正常」、「中程度」、および「調節不全」にも適用される。
本明細書において、用語「アジュバント治療」は、長期生存の可能性を増大するための、一次治療後の治療を意味するように理解されるべきである。本明細書において、用語「ネオアジュバント治療」は、長期生存の可能性を増大するための、一次治療後の治療を意味するように理解されるべきである。一次治療は一般に手術である。アジュバント治療およびネオアジュバント治療は、化学療法、ホルモン療法、標的治療、放射線治療、免疫療法またはそれらの組み合わせから一般に選択される。
本明細書において、用語「サンプル」は、腫瘍細胞、腫瘍組織、非腫瘍組織、調整培地、血液または血液製剤（血清、血漿など）、尿、あるいは脳脊髄液を意味するように理解されるべきである。
発現の検出には、一般に免疫組織化学的染色などの適切な手段を使用する、腫瘍生検組織または対照生検組織の免疫組織学的染色が伴うが、本発明のバイオマーカーを検出する以下などの多くの他の手段が当業者に明白となる：例えば、定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）、逆転写酵素ＰＣＲ（ＲＴ−ＰＣＲ）、定量的リアルタイムＲＴ−ＰＣＲ（ｑＲＴ−ＰＣＲ）、ＥＬＩＳＡ、ウエスタンブロット、ポリアクリルアミドゲル上のタンパク質定量など。
本明細書において、用語「癌」は、化学療法レジメンによって処置されるがんを意味するように理解されるべきである。そのような癌の例としては以下が挙げられる：多発性骨髄腫、前立腺癌、膠芽腫、リンパ腫、線維肉腫；粘液肉腫；脂肪肉腫；軟骨肉腫；骨原性肉腫；脊索腫；血管肉腫；内皮肉腫；リンパ管肉腫；リンパ管内皮肉腫；滑膜腫；中皮腫；ユーイング腫瘍；平滑筋肉腫；横紋筋肉腫；結腸癌；膵臓癌；乳癌；リンパ節転移陰性の、ＥＲ陽性乳癌；初期段階の、リンパ節転移陽性乳癌）；初期段階の、リンパ節転移陽性の、ＥＲ陽性乳癌；卵巣癌；扁平上皮癌；基底細胞癌；腺癌；汗腺癌；脂腺癌；乳頭状癌；乳頭状腺癌；嚢胞腺癌；髄様癌；気管支原生癌；腎細胞癌；肝臓癌；胆管癌；絨毛癌；セミノーマ；胎児性癌；ウィルムス腫瘍；子宮頚癌；子宮癌；精巣腫瘍；肺癌；小細胞肺癌；膀胱癌；上皮癌；神経膠腫；星状細胞腫；髄芽細胞腫；頭蓋咽頭腫；上衣腫；松果体腫；血管芽腫；聴神経腫；乏突起膠腫；髄膜腫；黒色腫；網膜芽細胞腫；および白血病。
本明細書において、癌、特に乳癌に適用されるような用語「初期段階」は、 局所侵襲性であるが、局所の腋窩リンパ節または乳房組織の外の身体の他の領域に広がっていない、腫瘍を意味するように理解されるべきである。すなわち、癌は、乳房または腋窩中のリンパ節を越えて身体の同じ側面に広がっていないし、身体の他の部分に広がっていない。
本明細書において、用語「初期段階の、リンパ節転移陽性乳癌」は、局所侵襲性であるが、乳房組織の外の身体の他の部分にではなく、１−３の局所の腋窩リンパ節間に広がっている、腫瘍を意味するように理解されるべきである。
本明細書において、癌、特に乳癌に適用されるような、用語「リンパ節転移陰性」は、局所の腋窩リンパ節または乳房組織の外の領域に広がっていない腫瘍を意味するように理解されるべきである。
本明細書において、用語「乳癌患者」または「患者」は、原発性の乳癌腫瘍を有し、癌の処置を待つかあるいは原発腫瘍の処置を既に受けた又は受けている患者を意味する。該用語はまた、原発性乳癌を有しており、寛解、例えば、腫瘍切除、初回化学療法、放射線療法、ホルモン療法、他の標的治療、あるいは上記の組み合わせの１つ以上を含む処置後の寛解中にある患者を含むように理解されるべきである。通常、患者は、原発腫瘍を有している、またはその処置を受けている、および転移表現型を進行させる可能性がある者として識別された、乳癌患者となる。一実施形態では、患者は、ＥＲ陽性の、リンパ節転移陰性の乳癌を有している。
本明細書において、用語「再発」は、患者においてサンプリングされている癌の再発を意味するように理解されるべきであり、ここで癌は処置後にサンプリングされた領域に戻っており、該用語は、例えば、乳癌をサンプリングした場合の（源）乳房組織中の乳癌の再発を意味するように理解されるべきである。該用語はまた、最初にサンプリングされた癌の部位とは異なる部位を有する原発性癌の再発、すなわち、非局所領域の再発など、癌が処置後にサンプリングされていない領域に戻ったことを意味するように理解されるべきである。
本明細書において、用語「転帰不良」は、無病生存の可能性が低いことを意味するように理解されるべきである。
本明細書において、用語「生存率」は、乳癌などの癌と診断された患者が生存するであろう期間を意味するように理解されるべきである。生存率は、５年の生存率、１０年の生存率、１５年の生存率、２０年の生存率、２５年の生存率、３０年の生存率、３５年の生存率、４０年の生存率、４５年の生存率、または５０年の生存率として表わされる。理想的には、生存率は、５年の生存率または１０年の生存率として表わされる。
本明細書において、用語「処置」は、転移性、再発性、または既存の乳癌の表現型または他の癌の表現型の進行または重症度を妨げる、予防する、抑制する、遅らせる、および止める又は逆転させることを包含する、一般的に受け入れられている意味を持つように理解されるべきである。
本明細書において、用語「少なくとも２つ」は、少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、少なくとも５つ、少なくとも６つ、少なくとも７つ、少なくとも８つ、少なくとも９つ、またはすべての遺伝子が、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７およびＴＣＦ１９から成る群から選択され得ることを意味する及び包含するたように理解されるべきである。
コンピューター読み取り可能な記憶媒体は、コンピューターによってアクセスすることができる利用可能な有形媒体であり得る。コンピューター読み取り可能な記憶媒体は、コンピューター読み取り可能な説明書、データ構造、プログラムモジュールまたは他のデータなどの情報の保存のための方法または技術で実施された、揮発性および不揮発性の、取外し可能および取外し不可能な有形媒体を含む。コンピューター読み取り可能な記憶媒体は、限定されないが、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（読み取り専用メモリ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能なプログラマブル読出専用メモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的消去可能なプログラマブル読出専用メモリ）、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスク読出専用メモリ）、ＤＶＤ（デジタル多用途ディスク）または他の光記録媒体、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記録媒体、または他の磁気記憶媒体、他のタイプの揮発性および不揮発性のメモリ、および望ましい情報を保存するために使用され得る及び上記のものを含むコンピューター及びそれらの組み合わせによって評価され得る他の有形媒体を含む。
１つ以上のコンピューター読み取り可能な記憶媒体上で具現化されたコンピューター読み取り可能なデータは、命令を、例えば、コンピューターによって実行されている結果として、本明細書に記載される機能、及び／又は様々な実施形態、それらの変形および組み合わせの１つ以上を実行するようにコンピューターに命令する１つ以上のプログラムの一部として定義し得る。そのような命令は、複数のプログラミング言語、例えば、Ｊａｖａ（登録商標）， Ｊ＃， Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ， Ｃ， Ｃ＃， Ｃ＋＋， Ｆｏｒｔｒａｎ， Ｐａｓｃａｌ， Ｅｉｆｆｅｌ， Ｂａｓｉｃ， ＣＯＢＯＬのアセンブリ言語などのいずれか、またはそれらの様々な組み合わせのいずれかで書き込まれ得る。そのような命令が具現化されるコンピューター読み取り可能な記憶媒体は、システム、または本明細書に記載されるコンピューター読み取り可能な記憶媒体のいずれかの構成要素の１つ上に存在し得るか、あるいはそのような構成要素の１つ以上にわたって分布され得る。
コンピューター読み取り可能な記憶媒体は、そこに保存された命令が、本明細書で議論される本発明の態様を実施するために任意のコンピューター資源上へとロードされ得るように可搬型であり得る。さらに、上に記載されたコンピューター読み取り可能な媒体上に保存された命令が、ホストコンピューター上で実行するアプリケーションプログラムの一部として具現化された命令に限定されないことが認識されるべきである。むしろ、命令は、本発明の態様を実施するようにコンピューターをプログラムするために利用され得る、あらゆるタイプのコンピューターコード（例えば、ソフトウェアまたはマイクロコード）として具現化され得る。コンピューター実行可能命令は、適切なコンピューター言語またはいくつかの言語の組み合わせで書き込まれ得る。基礎的な計算生物学的方法は、当業者に既知であり、例えば、Ｓｅｔｕｂａｌ ａｎｄ Ｍｅｉｄａｎｉｓ ｅｔ ａｌ．， Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｂｉｏｌｏｇｙ Ｍｅｔｈｏｄｓ （ＰＷＳ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ， Ｂｏｓｔｏｎ， １９９７）； Ｓａｌｚｂｅｒｇ， Ｓｅａｒｌｅｓ， Ｋａｓｉｆ， （Ｅｄ．）， Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ， （Ｅｌｓｅｖｉｅｒ， Ａｍｓｔｅｒｄａｍ， １９９８）； Ｒａｓｈｉｄｉ ａｎｄ Ｂｕｅｈｌｅｒ， Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ Ｂａｓｉｃｓ： Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ （ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ， Ｌｏｎｄｏｎ， ２０００） ａｎｄ Ｏｕｅｌｅｔｔｅ ａｎｄ Ｂｚｅｖａｎｉｓ Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ： Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ｇｕｉｄｅ ｆｏｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｇｅｎｅ ａｎｄ Ｐｒｏｔｅｉｎｓ （Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ， Ｉｎｃ．， ２ｎｄ ｅｄ．， ２００１）に記載されている。
本発明の実施形態の機能モジュールは、最低でも、判定システム、記憶装置、随意に、比較モジュール、およびディスプレイモジュールを含んでいる。機能モジュールは、１つ又は複数のコンピューター上で、あるいは１つ又は複数のコンピューターネットワークによって実行され得る。判定システムは、コンピューター読み取り可能な形態で、例えば、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２およびＨＭＧＢ２から成る、および随意にｐ１６ＩＮＫ４Ａを含む群から選択される少なくとも２つの遺伝子（または該遺伝子によってコード化されたタンパク質）の発現レベル提供するためのコンピューター実行可能命令を有している。
判定システムは、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、ＴＣＦ１９およびｐ１６ＩＮＫ４Ａから成る群から選択される遺伝子（または該遺伝子によってコード化されたタンパク質）の発現に対する乳癌腫瘍サンプルを分析するためのシステムを含むことができる。免疫組織化学的検査、ウエスタンブロット、ノーザンブロット、サザンブロット、定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）、逆転写酵素ＰＣＲ（ＲＴ−ＰＣＲ）、定量的リアルタイムＲＴ−ＰＣＲ（ｑＲＴ−ＰＣＲ）、酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）、ポリアクリルアミドゲル上のタンパク質定量、ＲＮＡ配列決定、ＲＮＡマイクロアレイおよび他のＲＮＡハイブリダイゼーションまたは増幅技術などの標準手続、並びに当業者に既知のそのような方法が利用され得る。
判定システムで判定された情報は、記憶装置によって読み込まれ得る。本明細書で使用されるように、「記憶装置」は、あらゆる適切なコンピューティングまたはプロセシング装置、あるいはデータまたは情報の保存のために構成された又はそれに適した他のデバイスも含むように意図される。本発明との使用に適した電子機器の例としては、独立型コンピューティング装置、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、およびエクストラネットを含むデータ通信ネットワーク、並びにローカルコンピューター処理システムおよび分散コンピューター処理システムが挙げられる。記憶装置はまた、限定されないが、フロッピーディスク、ハードディスク記憶媒体、磁気テープなどの磁気記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなどの光記録媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどの電子記憶媒体、汎用のハードディスク、並びに磁気／光記録媒体などのこれらのカテゴリーのハイブリッドを含む。記憶装置は、核酸配列情報を記録することに適しているか又はそのために構成される。そのような情報は、電子的に、例えば、インターネットを介して、ディスケット上で、ＵＳＢ（ユニバーサル・シリアル・バス）を介して、または通信の他の適切な様式を介して伝達される且つ読み込まれ得るデジタルフォームで提供され得る。
本明細書で使用されるように、「保存された」は、記憶装置上にデータをコード化するプロセスを指す。当業者は、サンプル中のＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、ＴＣＦ１９およびｐ１６ＩＮＫ４Ａの発現に関する情報を含む製品（ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅｓ）を生成するために、既知の媒体に情報を記録する現在知られている方法のいずれかを容易に採用することができる。
一実施形態では、比較モジュールによって読み取られる記憶装置に保存された参照データが比較される。
「比較モジュール」は、判定システムにおいて判定された、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、ＴＣＦ１９およびｐ１６ＩＮＫ４Ａの発現情報のデータを、参照サンプル及び／又は保存された参照データと比較するように機能する比較用の様々な利用可能なソフトウエアプログラムおよびフォーマットを使用することができる。一実施形態では、比較モジュールは、１つ以上のエントリからの情報を、１つ以上の参照データパターンと比較するパターン認識技術を使用するように構成されている。比較モジュールは、パターン（染色）を比較するための既存の商業的に利用可能な又は自由に利用可能なソフトウェアを使用して構成され得、実行される特定のデータ比較のために最適化され得る。比較モジュールは、サンプルのＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、ＴＣＦ１９およびｐ１６ＩＮＫ４Ａの発現レベルに関するコンピューター読み取り可能な情報を提供する。
比較モジュール、または本発明の他のモジュールは、リレーショナル データベース管理システムを実行するオペレーティングシステム（例えば、ＵＮＩＸ（登録商標））、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂのアプリケーション、およびＷｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂのサーバーを含んでよい。Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂのアプリケーションは、データベース言語ステートメント（例えば、構造化照会言語（ＳＱＬ）ステートメント）の生成に必要な実行可能コードを含む。一般に、実行可能ファイル（ｅｘｅｃｕｔａｂｌｅｓ）は埋め込みＳＱＬステートメントを含む。さらに、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂのアプリケーションは、サーバーの他にサービス利用者のリクエストにアクセスされなければならない外部および内部のデータベースとも含む様々なソフトウェアエンティティに対するポインターおよびアドレスを含んでいる構成ファイルを含んでよい。構成ファイルはまた、サーバーリソースに関するリクエストを適切なハードウェアに向け、これは、サーバーが２つ以上の別々のコンピューター上に分散される場合に必要とされ得る。一実施形態では、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ ＷｅｂのサーバーはＴＣＰ／ＩＰプロトコルを支持している。このようなローカルネットワークは、時に「イントラネット」と呼ばれる。そのようなイントラネットの利点は、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ（例えば、ＧｅｎＢａｎｋまたはＳｗｉｓｓ Ｐｒｏ Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂのサイト）上に存在するパブリックドメインのデータベースとの容易な通信を可能にするということである。したがって、本発明の特に好ましい実施形態では、ユーザーは、ウェブブラウザーおよびウェブサーバーによって提供されるＨＴＭＬインターフェースを使用して、インターネットデータベース上に存在するデータに直接（例えば、ハイパーテキストリンクを介して）アクセスすることができる。
比較モジュールは、予め定義された基準、またはユーザーによって定義された基準によってコンピューター読み取り可能な形態で処理され得るコンピューター読み取り可能な比較結果を提供し、ディスプレイモジュールを使用してユーザーによって要求されたように保存され得る及び出力され得る比較結果に部分的に基づいてコンテンツを提供する。
それ故、本明細書に記載される方法によって、上に記載されるような方法、例えば、個体において乳癌または非乳癌の転移能または再発能（ｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）を診断する方法、または適切な化学療法アジュバントまたは非アジュバント治療による転移性または再発性の癌の処置または予防に適した、乳癌患者または非乳癌患者を識別する方法、を実行するためのシステム（およびコンピューターシステムズをもたらすコンピューター読み取り可能な媒体）を提供する。
本明細書に記載されるシステムおよびコンピューター読み取り可能な媒体は、個体において診断の方法を実行するための本発明の単に実例となる実施形態であり、本発明の範囲を限定するようには意図されていない。本明細書に記載されるシステムおよびコンピューター読み取り可能な媒体の変形も可能であり、本発明の範囲内にあるように意図されている。
マシンのモジュール、またはコンピューター読み取り可能な媒体において使用されるモジュールは、多数の構成をとり得る。例えば、機能が、単一のマシン上に提供され得るか、または複数のマシン上に分布され得る。
＜材料および方法＞
＜細胞培養＞
一次ＨＭＥＣ細胞を、記載されるように成長させた（Ｇａｒｂｅ ｅｔ ａｌ．， ２００９）。ｐＢＡＢＥ−ｈＴＥＲＴ−ｈｙｇｒｏ構築物を使用して、ＨＭＥＣ−Ｔｅｒｔ細胞を不死化させた。マウスの胚線維芽細胞（ＭＥＦ）を、胎生期１３．５ Ｃ５７ＢＬ６マウス胚から得て、１０％（ｖ／ｖ）のＦＢＳ（Ｈｙｃｌｏｎｅ）、１００Ｕ／ｍｌペニシリンおよび１００Ｕ／ｍｌのストレプトマイシン（Ｇｉｂｃｏ）を補足したＤＭＥＭ培地中で維持した。
＜ＲＮＡ配列決定＞
ＲＮｅａｓｙのキット（Ｑｉａｇｅｎ）を使用して、増殖する及び老化のＨＭＥＣから全ＲＮＡを抽出した。ポリアデニル化されたＲＮＡ種を、５μｇの全ＲＮＡから富化し（ｅｎｒｉｃｈｅｄ）、ＴｒｕＳｅｑ Ｓａｍｐｌｅ Ｐｒｅｐのキット（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）を使用して、配列決定ライブラリをＰｏｌｙＡ＋ＲＮＡから調製した。製造業者のプロトコルに従って、Ｇｅｎｏｍｅ Ａｎａｌｙｓｅｒ ＩＩ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）を使用して、ライブラリをクラスター生成および配列決定分析に直接使用した。ＢＷＡ配列アラインメントツールを使用して、ヒトゲノム（ｈｇ１９を構築する）に対するベースコール（Ｂａｓｅ ｃａｌｌｉｎｇ）およびマッピングを行った。ｍＲＮＡの倍率変化を、２つの実験における１遺伝子当たりの位置付けられた配列の読取値（ｒｅａｄｓ）の総数に基づいて計算した。
＜ＤＮＡマイクロアレイ分析＞
ＲＮｅａｓｙのキット（Ｑｉａｇｅｎ）を使用して、増殖する及び老化のＭＥＦから全ＲＮＡを抽出した。各時間点のために、ＲＮＡを、３つの独立したＭＥＦ培養物から調製し、実験変動を減少するためにプールした。カスタム設計した４４ｋのマイクロアレイ（Ａｇｉｌｅｎｔ）と使用するための、Ｃｙ３標識したｃＲＮＡを、サプライヤーの指示に従って調製し、ハイブリダイズした。ＡｇｉｌｅｎｔのＤＮＡマイクロアレイスキャナーを使用して、マイクロアレイをスキャンし、前に記載したように（Ｈｏｋａｍｐ、２００４年ら）ようにデータを分析した。ＤＡＶＩＤバイオインフォマティクスのリソース（ＤＡＶＩＤ ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ｒｅｓｏｕｒｃｅ）（ｈｔｔｐ：／／ｄａｖｉｄ．ａｂｃｃ．ｎｃｉｆｃｒｆ．ｇｏｖ／）を使用して、遺伝子オントロジー分析を行った。公的に入手可能な乳癌のマイクロアレイデータセットを、Ｒｏｓｅｔｔａ ＩｎｐｈａｒｍａｔｉｃｓおよびＧｅｎｅ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｏｍｎｉｂｕｓ（ＧＳＥ６５３２およびＧＳＥ３４９４）からダウンロードした。各データセット内において、各遺伝子の表現データを、分析に応じて、中央値で２つの群へと、または３３番目および６６番目の百分位数で３つの群へと分割した。組み合わせたＭＴＲスコアを生成するために、６つの遺伝子の各々に対する遺伝子発現値を、発現レベルに基づいて１または２のスコアを与えて、中央値で分割し、その後、これらのスコアの合計を分割して、上述のように、２つ又は３つの群を作り出した。ＩＮＫ４Ａ遺伝子発現を、３３番目および６６番目の百分位数で３つの群（低、中および高）に分割した。中の群に１のスコアを与え、低と高の群を組み合わせて、２のスコアを与えた。ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアを生成するために、組み合わせたＭＴＲスコアとＩＮＫ４Ａスコアを共に合計し、最終スコアを２つ又は３つの群に分割した。組み合わせたマイクロアレイデータセットにおいて、複製サンプルを除去した。（２１−遺伝子シグネチャーに基づいた）Ｏｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ（登録商標）アッセイおよび（７０−遺伝子シグネチャーに基づいた）ＭａｍｍａＰｒｉｎｔアッセイに近似するリスク群を推測するために、Ｒにおけるｇｅｎｅｆｕのパッケージを使用した（Ｈａｉｂｅ−Ｋａｉｎｓ ｅｔ ａｌ）。Ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒのデータセットのために、前に定義された７０−遺伝子のリスク群を使用した（ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）。
＜リアルタイム定量的ＰＣＲ＞
製造業者のプロトコルに従って、ＲＮｅａｓｙのキット（Ｑｉａｇｅｎ）を使用して、細胞から全ＲＮＡを抽出した。ＴａｑＭａｎ Ｒｅｖｅｒｓｅ Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎのキット（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｔｅｍｓ）を使用して、逆転写酵素ＰＣＲによってｃＤＮＡを生成するために、１μｇのＲＮＡを使用した。ＡＢＩ Ｐｒｉｓｍ ７５００ Ｆａｓｔ Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ ＰＣＲ Ｓｙｓｔｅｍ上のＳＹＢＲ Ｇｒｅｅｎ Ｉの検出ケミストリー（ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ）（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｔｅｍｓ）を使用して、相対的なｍＲＮＡの発現レベルを判定した。リボソームの構成物ＲＰＬＰＯを、正規化のための対照遺伝子（ＳＥＱ ＩＤ ＮＯ：３９（Ｆｏｒｗａｒｄ−ＴＴＣＡＴＴＧＴＧＧＧＡＧＣＡＧＡＣ）およびＳＥＱ ＩＤ ＮＯ：４０（Ｒｅｖｅｒｅｓｅ−ＣＡＧＣＡＧＴＴＴＣＴＣＣＡＧＡＧＣ））として使用した。使用されるプライマー配列対は、以下のとおりである（Ｆｏｒ＝フォワードプライマー；Ｒｅｖ＝リバースプライマー）：
＜ＣｈＩＰおよびＣｈＩＰ−配列決定＞
前に記載されたように、ＣｈＩＰ分析を行った（Ｂｒａｃｋｅｎ ｅｔ ａｌ．， ２００６）。ＣｈＩＰ−ＳＥＱのために、１０の独立したＣｈＩＰ実験からのＤＮＡをプールし、Ｑｕｂｉｔ蛍光光度計（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）を使用して定量化した。ＣｈＩＰ−ＳＥＱ Ｓａｍｐｌｅ Ｐｒｅｐ Ｋｉｔ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）を使用して、１００ｎｇの免疫沈殿したＤＮＡを用いて、配列決定ライブラリを生成した。増幅されたライブラリＤＮＡを、ゲル分離によって精製し、Ｂｉｏａｎａｌｙｚｅｒ ２１００およびＤＮＡ Ｈｉｇｈ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ Ｃｈｉｐのアッセイ（Ａｇｉｌｅｎｔ）を使用して、アダプター二量体の汚染の欠如を確かなものとするために、質を検査した。ＤＮＡライブラリを定量化し、１０ｐＭに希釈した。希釈したライブラリを、製造業者のプロトコルに従って、Ｇｅｎｏｍｅ Ａｎａｌｙｓｅｒ ＩＩ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）を使用して、クラスター生成および配列決定分析に直接使用した。各読み取り（ｒｅａｄ）における２つまでのミスマッチを可能にするＢｏｗｔｉｅのアライメントツールを使用して、４２−ｂｐ配列のヒトゲノム（ｈｇ１９）に対するベースコールおよびマッピングを行った。ＰＣＲバイアスを回避するために、染色体の位置当たり２回のみの読み取りが可能にされ、したがって、スプリアススパイク（ｓｐｕｒｉｏｕｓ ｓｐｉｋｅｓ）が除去された。ＭＡＣを使用してピーク検出を実行し、Ｉｎｐｕｔ ＤＮＡを正規化に対する対照として使用した。
＜ＡＲＡＣＮｅ分析＞
乳癌の転写制御ネットワークを、公開された乳癌のデータセット（ＥｘＰＯ； Ｌｏｉ ｅｔ ａｌ．， ２００７； ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）を使用して、ＡＲＡＣＮｅ（Ｍａｒｇｏｌｉｎ ｅｔ ａｌ．， ２００６）によって生成し、社内の又は公開された遺伝子シグネチャーを使用して照会した（ｑｕｅｒｉｅｄ）。ＥｘＰＯおよびＬｏｉのネットワークに関して、完全な発現データセット上でＡＲＡＣＮｅを実行し、一方で、ＮＫＩネットワークに関しては、プローブを除去するために、ＡＲＡＣＮｅの前にフィルタリング工程を適用した。７０の遺伝子のＭａｍｍａｐｒｉｎｔシグネチャーを、ＤＮＡマイクロアレイデータの管理された分類を介して、７８のリンパ節転移陰性の患者から得て、遠隔転移（ｖａｎ’ｔ Ｖｅｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）までの短時間を予測する。
７０−遺伝子シグネチャーが得られる、より大きな２３１−遺伝子シグネチャーをこの分析に使用した。Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｇｒａｄｅシグネチャーを、６４のＥＲ陽性の乳房腫瘍のトレーニングデータセットから開発し、これは、高い組織学的グレードと低い組織学的グレードとの間で差次的に発現された遺伝子から構成されている。９７−遺伝子のＧｅｎｏｍｉｃ Ｇｒａｄｅ Ｉｎｄｅｘが得られる、より大きな２０７−遺伝子のセットリストを、ＡＲＡＣＮｅ分析に使用した（Ｓｏｔｉｒｉｏｕ ｅｔ ａｌ．， ２００６）。
＜統計分析＞
生存率分析にカプラン・マイヤー生存曲線を使用し、カイ二乗およびｐ値をログランク検定を使用して計算した。年齢（＜５０、＞＝５０年）、結節状態（陽性または陰性）、腫瘍サイズ（＜２ｃｍ、＞＝２ｃｍ）、腫瘍グレード（１対２および３）、処置状態、およびＥＲおよびＨＥＲ２の状態を含む、標準の臨床モデルに加えて、個々の遺伝子および組み合わせたスコアの追加された予後値を評価するために、多変量Ｃｏｘ比例ハザードモデル分析を使用した。上記の標準の臨床モデルに加えて、２１−遺伝子シグネチャーを予測したリスク群を使用して、多変量解析も実行した。各マーカーの寄与度を、尤度比（ＬＲ−Ｃｈｉ、ｄｆ＝１）の変化によって評価し、ｐ値を計算した。０．０５未満のｐ値を有意であると考えた。マイクロアレイおよびＴＭＡのデータに関する分析に使用される主要臨床エンドポイントは、無再発生存（ＲＦＳ）であった。Ｒプログラミング言語（バージョン２．１５．０）を使用して、すべての統計分析を行った。ヒートマップを、オンラインツール（ｈｔｔｐ：／／ｃｈｉｂｉ．ｕｂｃ．ｃａ／ｍａｔｒｉｘ２ｐｎｇ）を使用して作成した。「コア増殖」シグネチャー中に存在する特有の「予後不良」遺伝子の数を、ゲノムにわたって予期される数と比較して、富化分析を計算した（観察された（Ｏｂｓｅｒｖｅｄ）／予期された（Ｅｘｐｅｃｔｅｄ））。「予後不良」シグネチャー中の特有の遺伝子は、ＭａｍｍａＰｒｉｎｔシグネチャーに対してはｎ＝６１、およびＧｅｎｏｍｉｃ Ｇｒａｄｅシグネチャーに対してはｎ＝２０７であり、シグネチャーを得るために使用される実験プラットフォームに基づいて、分析を正規化した。
＜ＴＭＡコホート＞
本研究で使用される組織マイクロアレイ（ＴＭＡ）は、１９８８年から１９９２年の間に、Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｐａｔｈｏｌｏｇｙ， Ｍａｌｍｏ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｈｏｓｐｉｔａｌ， Ｍａｌｍｏ， Ｓｗｅｄｅｎで診断された、５１２の連続する浸潤性乳癌の事例の参照コホートから得られ、以前に記載されている（Ｓｖｅｎｓｓｏｎ ｅｔ ａｌ．， ２００５）。簡潔には、年齢中央値は６５年（２７−９６の範囲）であり、疾患特異的な及び全体の生存に関する追跡期間中央値は１１年（０−１７の範囲）であった。再発性疾患を有し、前に全身治療を受けた患者は除外され、多くの誤分類された非浸潤性乳管癌（ＤＣＩＳ）の事例も除外された。２６３人の患者が最後のフォローアップ（２００４年１２月）後に亡くなり、そのうち９０人を乳癌に特異的な死として分類した。浸潤癌の代表的な領域からの組織コア（１ｍｍ）をドナーブロックから抽出し、２回繰り返して（ｉｎ ｄｕｐｌｉｃａｔｅ）整列させた。本研究は、Ｌｕｎｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ａｎｄ Ｍａｌｍｏ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ＨｏｓｐｉｔａｌでＥｔｈｉｃｓ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ａｔによって承認されている。
＜免疫組織化学的検査＞
ＴＭＡスライドを、キシレン中で脱パラフィンし、下がり勾配の（ｄｅｓｃｅｎｄｉｎｇ ｇｒａｄｉｅｎｔ）アルコールを再水和した。熱媒介性抗原の回復を、９５℃で１５分間ＰＴモジュール（ＬａｂＶｉｓｉｏｎ，ＵＫ）において１０ｍＭのクエン酸ナトリウム緩衝液（ｐＨ６．０）を使用して実行した。ＬａｂＶｉｓｉｏｎ ＩＨＣのキット（ＬａｂＶｉｓｉｏｎ，ＵＫ）を染色に使用した。内因性のペルオキシダーゼ活性を、１０分間３％の過酸化水素でのインキュベーションによってブロックした。部分（Ｓｅｃｔｉｏｎｓ）をＵＶ遮断薬中で１０分間ブロックし、関連する一次抗体を１時間インキュベートした。部分を０．１％のＴｗｅｅｎ ２０（ＰＢＳ−Ｔ）でリン酸緩衝食塩水中で洗浄し、その後、一次抗体エンハンサーを２０分間適用し、部分をＰＢＳ−Ｔで洗浄した。その後、部分を、１５分間ＨＲＰポリマーでインキュベートし、ＰＢＳ−Ｔ中で洗浄し、その後、ジアミノベンジジン（ＤＡＢ）溶液（ＬａｂＶｉｓｉｏｎ，ＵＫ）を使用して１０分間発達させた。すべてのインキュベーションおよび洗浄段階を室温で実行した。部分を、ヘマトキシリン中で逆染色し、アルコールおよびキシレン中で脱水し、ＤＰＸ封入剤を使用してマウントした（ｍｏｕｎｔｅｄ）。陰性対照として、一次抗体をＰＢＳ−Ｔで置換した。
使用される一次抗体は、ＨＭＧＢ２（Ａｂｃａｍ；１：１５００）、ＵＨＲＦ１（ＢＤ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ；１：１０００）、ＰＴＴＧ１（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ；１：５００）、ＦＯＸＭ１（Ｓａｎｔａ Ｃｒｕｚ，Ｃ２０；１：３００）、およびｐ１６（Ｃｌｏｎｅ ＪＣ８；１：５０００）であった。ＴＭＡ部分は、ＥＲ（クローン６Ｆ１１，Ｖｅｎｔａｎａ）、ＰＲ（クローン１６，Ｖｅｎｔａｎａ）およびＨｅｒ２（Ｐａｔｈｗａｙ ＣＢ−ＵＳＡ ７６０−２６９４）に対する予め希釈された抗体を使用して、Ｖｅｎｔａｎａ Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ （Ｖｅｎｔａｎａ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｉｎｃ， ＵＳＡ）において、またはＫｉ−６７（１：２００， Ｍ７２４０， Ｄａｋｏ）に対するＤａｋｏ Ｔｅｃｈｍａｔｅ ５００（Ｄａｋｏ， Ｄｅｎｍａｒｋ）において以前に染色されている。
＜ＴＭＡ分析＞
スライドを、ＳｃａｎＳｃｏｐｅ ＸＴのスライドスキャナー（Ａｐｅｒｉｏ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ， ＣＡ）を使用して、２０×倍率でスキャンした。手動スコアリングに関して、腫瘍細胞の染色は、陰性（０）、弱（１）、中（２）および強（３）のスケールで、強度に基づいて；および０−６（０＝０−１％；１＝１−１０％；２＝１０−２５％：３＝２５−５０％；４＝５０−７５％；５＝７５−９０％；６＝９０−１００％）のスケールで、パーセンテージに基づいて、病理学者によって評価された。因子ＨＭＧＢ２およびＵＨＲＦ１に対する染色は、優位に核であったが、一方でＰＴＴＧ１、ＦＯＸＭ１およびｐ１６ＩＮＫ４Ａは、核および細胞質の画分の両方を染色し、それにしたがってスコア化された。ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１およびｐ１６ＩＮＫ４Ａに関しては、陽性腫瘍の核のパーセンテージは、転帰に関して最も有意な変数であり、すべての更なる分析に使用された。ＨＭＧＢ２に関しては、修正されたＡｌｌｒｅｄスコア（強度＋パーセンテージ）を使用し、ＦＯＸＭ１に関しては、腫瘍細胞内の細胞質の陽性のパーセンテージは、最も有意な変数であった。４つのＭＴＲの分析に関して、陽性に対する閾値を、各変数に対して独立して適用して、低い（０）および高い（１）発現を有するバイナリスコア（ｂｉｎａｒｙ ｓｃｏｒｅ）を作成した。ｐ１６ＩＮＫ４Ａに関して、「陰性」（０％の陽性細胞）および「高」（＞５０％の陽性細胞）の発現群を組み合わせて、１のスコアを与え、０のスコアを有する「中」の群と比較した。タンパク質レベルで組み合わされたＭＴＲスコアを生成するために、すべての４つのＭＴＲに対するバイナリスコアの合計を生成した。＞１のＭＴＲの高い発現を有する腫瘍を、高いＭＴＲスコアを有しているものとして分類した。組み合わせた４ＭＴＲ＋ｐ１６ＩＮＫ４Ａのスコア（ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＩＨＣのスコア）を生成するために、バイナリ４ＭＴＲスコアをバイナリｐ１６ＩＮＫ４Ａスコアと組み合わせ、＞２の閾値を有する２つの群へと分割した。
＜結果＞
＜「コア増殖」遺伝子発現シグネチャーの識別。＞
本出願人は、系譜に依存しない方法で活発に成長する細胞において一貫して高度に発現される一連の「コア増殖」遺伝子を識別し始めた。識別するために、本出願人は、ヒト乳房上皮細胞（ＨＭＥＣ）とマウス胚線維芽細胞（ＭＥＦ）を分離し、ｐ１６ＩＮＫ４Ａのレベルの増加（Ｚｉｎｄｙ ｅｔ ａｌ．， １９９７）、およびＥ２Ｆ標的遺伝子、ＥＺＨ２のレベルの低下（Ｂｒａｃｋｅｎ ｅｔ ａｌ．， ２００３）によって特徴付けられるように、それらを細胞老化へ向けて継代した（図１Ａ）。本出願人は、次に、増殖する及び老化のＨＭＥＣおよびＭＥＦの培養物に関するゲノム全体のｍＲＮＡ発現分析を実行し、４つの差次的に発現された遺伝子クラスターを識別した（図１Ｂ）。各クラスターからの代表的な遺伝子の発現の変化を、定量的ＲＴ−ＰＣＲ（図１Ｃ）によって確証した。それらはＨＭＥＣ細胞の連続継代中にダウンレギュレートされた、クラスター３遺伝子は、管腔サイトケラチン（ｌｕｍｉｎａｌ ｃｙｔｏｋｅｒａｔｉｎ）ＫＲＴ１９およびタイトジャンクション構成タンパク質ＣＬＤＮ３などの、乳房上皮細胞に特異的なプロセスに伴う幾つかの遺伝子を含んだ。これは、管腔細胞と筋上皮細胞の割合がＨＭＥＣ細胞の連続継代中に変わる（Ｇａｒｂｅ ｅｔ ａｌ．， ２００９）という事実と一致している。それ故、本出願人は、クラスター３内の遺伝子の多くが、増殖速度の段階的な減少とは無関係にダウンレギュレートされると論じた。これに一致して、４つの遺伝子クラスターの各々に対する遺伝子オントロジー分析は、クラスター３と比較した、クラスター４における細胞の周期および増殖に関連する機能カテゴリーのより大きな富化を明らかにした（図１Ｄ）。それ故、連続継代されたＭＥＦおよびＨＭＥＣの両方の発現の変化を組み合わせるための方策によって、乳房状上皮細胞における「コア増殖」遺伝子の識別が可能となる。
本出願人は、次に、最もよく知られている「乳癌の予後不良」シグネチャーのうちの２つ、即ち、ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ ７０−遺伝子シグネチャーおよび「Ｇｅｎｏｍｉｃ Ｇｒａｄｅ」シグネチャー（Ｓｏｔｉｒｉｏｕ ｅｔ ａｌ．， ２００６； ｖａｎ 'ｔ Ｖｅｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）において、クラスター４の「コア増殖」遺伝子がどのように富化されたかを判定することを望んだ。これは、両方の予後不良シグネチャーにおいて、クラスター１−３からの遺伝子ではなく、クラスター４遺伝子の著しい富化を明らかにし（図１Ｅ）、これらの２つのシグネチャーの予後予測力に主に寄与するものが、腫瘍細胞増殖を単純に測定するそれらの能力であるという、恐らく驚くほどではない見解（Ｍｏｓｌｅｙ ａｎｄ Ｋｅｒｉ， ２００８； Ｗｉｒａｐａｔｉ ｅｔ ａｌ．， ２００８）を支持している。
＜「コア増殖」シグネチャーの上流の主要な転写調節因子（ＭＴＲ）の識別。＞
興味深いことに、乳癌の転帰を予測する幾つかの確立された予後不良シグネチャーの能力にもかかわらず、シグネチャー自体（ファンら、２００６年； Ｈａｉｂｅカインら、２００８年）の間には驚くほど重複がほとんどない。本出願人は、これらのシグネチャー内の増殖の遺伝子（これらの幾つかは本明細書に示される分析における「コア増殖」遺伝子である（図１Ｅ））が、腫瘍細胞増殖のドライバー遺伝子ではなくむしろ、実際には単にパッセンジャー遺伝子であり得ると論じた。それ故、本出願人は、「コア増殖」遺伝子の上流の転写調節因子が、乳癌の予後のより確実な予測因子になると仮定した。
遺伝子発現の調節の階層的性質を考慮して、本出願人は、コア増殖シグネチャーの上流の主要な転写調節因子を識別することを望んだ。「コア増殖」遺伝子の上流の主要な転写調節因子（ＭＴＲ）を識別するために、ＡＲＡＣＮｅと呼ばれるバイオインフォマティクスのアプローチを使用した（Ｃａｒｒｏ ｅｔ ａｌ．， ２０１０； Ｍａｒｇｏｌｉｎ ｅｔ ａｌ．， ２００６）。このアプローチは、直接の転写相互作用を推論するために遺伝子発現のデータセットから構築された相互作用ネットワークを使用する。ＡＲＡＣＮｅを、３つの公的に入手可能な乳癌の遺伝子発現のデータセット（ＥｘＰＯ； Ｌｏｉ ｅｔ ａｌ．， ２００７； ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）に適用し、乳癌における「コア増殖」遺伝子の幾つかの上流のＭＴＲを予測した（図２Ａおよび表１）。上位スコアのＭＴＲの中には、Ｆｏｒｋｈｅａｄ Ｂｏｘ Ｍ１（ＦＯＸＭ１）、ユビキチン様ＰＨＤおよびＲＩＮＧのフィンガー１（ＵＨＲＦ１）、ＳｅｃｕｒｉｎまたはＰｉｔｕｉｔａｒｙ Ｔｕｍｏｕｒ−Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｎｇ Ｇｅｎｅ １（ＰＴＴＧ１）、Ｅ２Ｆ形質転換因子１（Ｅ２Ｆ１）、ｖ−ｍｙｂ骨髄芽球症ウィルスの癌遺伝子ホモログ（鳥）様２（ＭＹＢＬ２）およびＨｉｇｈ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｇｒｏｕｐ Ｂｏｘ ２（ＨＭＧＢ２）があり、これらは、３つの独立した乳癌のデータセット全体と比較的一致しており、ＭＴＲが、それらの下流の標的遺伝子より確実な腫瘍細胞増殖の指標であることが判明するであろうという見解を支持している。追加の４つの遺伝子も、「コア増殖」遺伝子の上流にあるものとしてデータセット全体と一致して識別された。これらは、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７およびＴＣＦ１９である。
本出願人は、次に、ＭＴＲの幾つかが、予測されるような「コア増殖」遺伝子のクラスター４のプロモーターに直接結合するかどうかを判定することを望んだ。クロマチン免疫沈降（ＣｈＩＰｓ）と、続く定量的リアルタイムＰＣＲ（ｑＰＣＲ）によって、ＨＭＥＣ−Ｔｅｒｔ細胞における「コア増殖」遺伝子のプロモーターへのＭＴＲの４つ（ＦＯＸＭ１、ＭＹＢＬ２、Ｅ２Ｆ１およびＨＭＧＢ２）の直接の結合が確認された（図２Ｂ）。ゲノム全体にわたるＭＴＲ結合に関するより広い見解を得るために、ＣｈＩＰに続いてハイスループット配列決定（ＣｈＩＰ−ｓｅｑ）を、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２およびＦＯＸＭ１のためのＨＭＥＣ−Ｔｅｒｔ細胞上で実行した。これは、３つすべてのＭＴＲが、「コア増殖」遺伝子のクラスター４のプロモーター、およびより少ない程度で、幾つかのクラスター３の遺伝子（図２Ｃ）と主に関連することを明らかにした。３つの代表的な遺伝子のＣｈＩＰ−ｓｅｑ経路は、ＨＭＥＣ、ＫＲＴ２中で発現されない遺伝子のプロモーター上ではなく、ＣＣＮＢ１、ＵＢＥ２ＣおよびＣＥＮＰＡの遺伝子プロモーター上のＥ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２およびＦＯＸＭ１の結合を描写するピークを示す（図２Ｄ）。本出願人は、適切な高品質のＣｈＩＰグレードの抗体の欠如が原因で、ＰＴＴＧ１またはＵＨＲＦ１のゲノム全体の結合パターンを調査することができなかった。しかしながら、ＰＴＴＧ１が細胞周期遺伝子の転写活性化における役割を有することが報告されているという事実は、ＡＲＡＣＮｅ予測（Ｔｏｎｇ ａｎｄ Ｅｉｇｌｅｒ， ２００９； Ｔｏｎｇ ｅｔ ａｌ．， ２００７）を支持している。一方、ＵＨＲＦ１は、細胞分裂中にＤＮＡメチル化の維持を必要としている転写抑制因子であると一般に考えられている（Ｂｏｓｔｉｃｋ ｅｔ ａｌ．， ２００７）。それ故、ＵＨＲＦ１は、コア増殖遺伝子を直接制御する傾向にはなく、同時制御された増殖遺伝子である傾向にある。Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２およびＦＯＸＭ１もＨＭＥＣ細胞中のＵＨＲＦ１遺伝子のプロモーターに結合するということも、この可能性を支持している。
これらのＭＴＲの識別と平行して、本出願人はまた、順位序列で（表２）患者の生存に関連付けられた遺伝子を識別するために、４つの独立した乳癌の遺伝子発現のデータセット（Ｂｕｆｆａ ｅｔ ａｌ．， ２０１１； Ｉｖｓｈｉｎａ ｅｔ ａｌ．， ２００６； Ｌｏｉ ｅｔ ａｌ．， ２００７； ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）から５６５人のリンパ節転移陰性の患者のバイアスがかけられていない（ｕｎｂｉａｓｅｄ）生存率分析を行った。顕著なことに、この分析は、増殖ＭＴＲの幾つかを、これらのリンパ節転移陰性の患者における乳癌の転帰に関連付けられた上位２０の遺伝子の中にあるものとして識別し、これらの増殖ＭＴＲの幾つかは、得点が従来の臨床バイオマーカー（ＥＲ、ＰＲ、Ｋｉ６７）またはＯｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ（登録商標）アッセイに組み込まれた遺伝子（ＢＩＲＣ５、ＣＣＮＢ１、ＢＣＬ２、ＣＴＳＬ２）よりスコアが高かった。この結果は、予後のバイオマーカーとしてのこれらのＭＴＲの能力を例証し、それらの更なる調査を促した。
増殖ＭＴＲは、ＲＮＡとタンパク質レベルに関する乳癌予後の優れた予測因子である。
次に、乳癌の予後マーカーとしてのＭＴＲの潜在的な臨床的意義について調査した。出願人は、ＭａｍｍａＰｒｉｎｔシグネチャーとＧｅｎｏｍｉｃ Ｇｒａｄｅシグネチャーの偏りがないＡＲＡＣＮｅ分析を行うことにより開始した。これらは両方とも乳癌患者で臨床的な結果を予測するものであることが分かっている（Ｓｏｔｉｒｉｏｕ ｅｔ ａｌ．， ２００６； ｖａｎ’ｔ Ｖｅｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）。顕著なことに、分析された３つの独立したデータセット（ＥｘＰＯ； Ｌｏｉ ｅｔ ａｌ．， ２００７； ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）で、ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、およびＴＣＦ１９が両方の「予後不良」シグネチャーの上位の上流制御因子であると予測された（図３Ａと表１）。このことは、こうしたＭＴＲがＭａｍｍａＰｒｉｎｔとＧｅｎｏｍｉｃ Ｇｒａｄｅの両方の予後シグネチャー内で多くの遺伝子の発現を直接制御することを示唆している。
出願人は次にＭＴＲそれ自体が予後不良の信頼できる予測因子である可能性について調査した。個々のＭＴＲの患者の生存との関連は、化学療法によって処置されていない４５７のリンパ節転移陰性の乳房の腫瘍のゲノム全体でのｍＲＮＡ発現を表わす、３つの公表されたマイクロアレイ研究のデータセットを組み合わせて試験された（Ｌｏｉ ｅｔ ａｌ．， ２００７； Ｍｉｌｌｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００５； ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）。これは、乳房の腫瘍中のＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２のいずれかの高いｍＲＮＡ発現レベルが無再発生存率の減少と顕著に関連していたことと、６つのすべてのＭＴＲの組み合わせが任意のＭＴＲ１つと比べて、患者を階層化する際により強力であったことを明らかにした（図３Ｂ）。有意なことに、低／高、または、低／中／高の分類戦略のいずれかを使用すると、６つのＭＴＲの組み合わせは、確立している増殖マーカーＫｉ６７よりも無再発生存率の予測が優れていた（図３Ｂ）。こうした６つのＭＴＲは今では、本発明の方法またはアッセイ（ＯｎｃｏＭａｓＴＲアッセイとも呼ばれる）の「コア」パネルを形成する。乳房の腫瘍中のＡＴＡＤ２とＴＣＦ１９の高いｍＲＮＡ発現レベルも、著しくこのコホートの無再発生存率の減少と有意に関連していた（図９）。発現情報はＥ２Ｆ８とＺＮＦ３６７についてこのコホートでは入手できなかった。
次に、ＭＴＲのタンパク質レベルを免疫組織化学（ＩＨＣ）によって独立した乳癌患者コホートで検査した。抗体をすべての６つのＭＴＲについてスクリーニングし、特異的に認識された４つ：ＦＯＸＭ１、ＨＭＧＢ２、ＰＴＴＧ１、およびＵＨＲＦ１が同定された。５１２の侵襲性の乳房の腫瘍を表わす組織マイクロアレイ（ＴＭＡ）を、こうしたＭＴＲの各々のタンパク質レベルについて評価した（図３Ｃ）。染色したＴＭＡを手作業でスコア化し、４つのすべてのＭＴＲに関する情報を用いて４３０の腫瘍について無再発生存率に関して結果を分析した（図３Ｄ）。ＭＴＲはそれぞれ個々に予後不良に関連しており、４つのすべてのＭＴＲの組み合わせは、Ｋｉ６７またはＳｔ．Ｇａｌｌｅｎ基準、年齢、結節の状態、腫瘍サイズ、ＥＲ／ＰＲ状態、および腫瘍グレードに基づく予後指数などの既存の予後指標と比較して、生存に関して患者を階層化する際により強力であった（Ｇｏｌｄｈｉｒｓｃｈ、２００１年ら）（図３Ｄ）。無再発生存率との関連の強さを示すためにこのカプラン・マイヤーの分析からの結果もヒートマップフォーマットで表された（図３Ｅ）。発明者の知る限りでは、このヒートマップ配置は以前から大規模生存率分析を提示するためには使用されておらず、任意の特定のデータセットで最良の予後の組み合わせを決定する直観的な方法を提供する。
主張される本発明の予測方法をさらに洗練するとともに出願人の取ったアプローチを補足するために、増殖抑制に加えて乳癌進行に関与する他の決定的な経路を考慮に入れた。４つの独立した乳癌データセット（上記および表２）の偏りのない分析から追加の遺伝子を選択した。これらは生存と強く相関し、移動／浸潤、アポプトーシスおよびホルモンシグナル伝達経路などの、増殖とは異なる腫瘍進行の他の側面を表わす（表３）。増殖ＭＴＲと組み合わせると、こうした遺伝子はさらなる層の情報を加え、遺伝子組合せの予測的な力をさらにもっと高める。これらの遺伝子はＯｎｃｏＭａｓＴＲ経路パネルの基礎を形成し、これはＯｎｃｏＭａｓＴＲコア遺伝子と組み合わせると方法の予後予測力をさらに改善する。
細胞老化経路の破壊はＭＴＲとｐ１６ＩＮＫ４Ａレベルの組み合わせを使用して推測可能であり、乳癌の転帰不良の強力な予測因子である。
出願人は次に、癌の細胞老化チェックポイントを迂回するための潜在的な代用物であるｐ１６ＩＮＫ４ＡのレベルがＭＴＲの予後予測力に加えられ得るかどうかを検査することを望んだ。まず、調節不全ＣＤＫＮ２ＡのｍＲＮＡレベルが細胞老化チェックポイントの遺伝子摂動と相関していることを確認するために、Ｔｈｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｔｌａｓ（ＴＣＧＡ）の乳癌データセット（Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｔｌａｓ、２０１２）を分析して、他の研究で以前報告されていたように（Ｈａｒａ ｅｔ ａｌ．， １９９６； Ｋｏｔａｋｅ ｅｔ ａｌ．， ２００７； Ｌｉ ｅｔ ａｌ．， １９９４； Ｔａｍ ｅｔ ａｌ．， １９９４）、ＣＤＫＮ２Ａ ｍＲＮＡレベルの高いレベルがＲＢ１の欠失と相関しており、その一方で、ＣＤＫＮ２Ａの欠失がｍＲＮＡレベルの低下と相関していることを発見した（図４Ａ）。顕著なことに、中程度のｍＲＮＡレベルのＩＮＫ４Ａは、４５７のリンパ節転移陰性の乳癌患者の無再発生存率の改善と相関することが分かり、その一方で、非常に低いまたは非常に高いレベルが無再発生存期間の短縮に相関していた（Ｌｏｉ ｅｔ ａｌ．， ２００７； Ｍｉｌｌｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００５； ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）（図４Ｂ）。出願人は次に、以前に使用された同じ乳癌ＴＭＡ上でｐ１６ＩＮＫ４Ａタンパク質についてＩＨＣを行った（図４Ｃ）。これにより、非常に高いまたは非常に低いｐ１６ＩＮＫ４Ａタンパク質レベルは無再発生存期間と乳癌に特有の生存期間の両方の短縮化にも相関するが、中程度のレベルは生存期間の拡大と相関することが確認された（図４Ｄ−Ｅ）。
これらの観察に基づいて、出願人は、非常に高いまたは非常に低いｐ１６ＩＮＫ４Ａタンパク質レベルの乳癌は細胞老化チェックポイントを回避したと推論し、これは潜在的にはその予後不良を説明するものであり得る。低いｐ１６ＩＮＫ４Ａタンパク質レベルの乳癌はＩＮＫ４Ａ遺伝子座に欠失を有する可能性が最も高いが、異常に高い有望なレベルの乳癌は、ＩＮＫ４Ａ遺伝子に突然変異を有するか、あるいはサイクリンＤ１またはｐＲＢなどの下流のＥ２Ｆ−ｐＲＢ経路メンバーの調節不全をもたらす可能性があった。対照的に、ＩＮＫ４Ａの中程度の発現を伴う腫瘍は、細胞老化チェックポイントを回避しなかった細胞で最も豊富であった可能性が高く、したがって、予後がより好ましいものであった。
乳癌予後に関連するｐ１６ＩＮＫ４Ａ発現の従来の研究では矛盾する結果が報告されている−いくつかのコホートではｐ１６ＩＮＫ４Ａは予後不良に関係していることが分かったが（Ｈｕｉ ｅｔ ａｌ．， ２０００； Ｍｉｌｄｅ−Ｌａｎｇｏｓｃｈ ｅｔ ａｌ．， ２００１）、他の研究では改善された結果との関連性が示されている（Ｐｅｕｒａｌａ ｅｔ ａｌ．， ２０１３）。こうした研究は一般に、発現値を、低い／陰性、および、高い、の２つのグループに分割して、分析した。しかしながら、におけるｐ１６ＩＮＫ４Ａとｐ１６−Ｒｂ経路の生物学について知られていることに基づいて、出願人は、最良のアプローチが３つのグループ、低い／陰性の発現、中程度の発現、および高い発現におけるｐ１６ＩＮＫ４Ａ発現を検討することであると提案している。これは、欠失したまたは不活性化されたｐ１６ＩＮＫ４Ａ（低発現体（ｌｏｗ ｅｘｐｒｅｓｓｅｒｓ））を有している可能性がある腫瘍と、異常に高いレベルのｐ１６ＩＮＫ４Ａを有するとともに機能的な老化応答（中程度の発現体）を伴う腫瘍からの調節不全ｐ１６−Ｒｂ経路（高い発現体）を有する可能性のある腫瘍とを分離することがある。
増殖ＭＴＲとｐ１６ＩＮＫ４Ａのレベル（ＯｎｃｏＭａｓＴＲスコア）を測定する組み合わせは、乳癌予後を予言するための現在用いられている手法より優れている。
ｐ１６ＩＮＫ４Ａと増殖ＭＴＲの組み合わせの予後の能力を次に評価した。この評価を行うために、両方の増殖ＭＴＲおよびｐ１６ＩＮＫ４Ａ発現を包含するスコアが開発され、「ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡ スコア」と呼ばれ、他の主要な多重遺伝子の予後アッセイの推定値と比較された（図５Ａ）。これは、ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ（商標）と比較するための低い／高いカテゴリーを使用して、およびＯｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ（登録商標）と比較するための低い／中程度の／高いカテゴリーを使用して、ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアが、ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ（商標）とＯｎｃｏｔｙｐｅＤｘ（登録商標）のシグネチャーの代替推定値と好意的に比較されたことを明らかにした。ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアの予後の能力をさらに実証するために、出願人は、それぞれの個別のデータセットと組み合わされたデータセットを分析し、ヒートマップフォーマットでその結果を表した（図５Ｂ）。この拡張分析は、ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ（商標）７０−遺伝子シグネチャーがその誘導で使用されるサンプルを含むデータセットで最良に行われたが（ｖａｎ ’ｔ Ｖｅｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２； ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ ｅｔ ａｌ．， ２００２）ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアが、３つのデータセットをすべて組み合わせた際のＭａｍｍａＰｒｉｎｔ（商標）とＯｎｃｏｔｙｐｅＤｘ（登録商標）の両方のアッセイ全体の推定値を上回ったことを明らかにした。
次に、タンパク質レベルでこれらの観察を有効にするために、出願人はｐ１６ＩＮＫ４Ａタンパク質と、「ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＩＨＣスコア」と呼ばれるＩＨＣベースの４−ＭＴＲパネルを組み合わせて、無再発生存率（図５Ｃ）と乳癌に特有の生存期間（図５Ｄ）の両方に関連して、すべての患者とリンパ節転移陰性の患者においてこの組み合わせを試験した。これは、ｐ１６ＩＮＫ４ＡがＩＨＣベースのＭＴＲパネルに追加されるとき、高いレベルの増殖ＭＴＲタンパク質と低いまたは異常に高いｐ１６ＩＮＫ４Ａタンパク質の組み合わせが強く予後不良に関係していること、すべての患者（図５Ｃ）またはリンパ節転移陰性の下位コホート（図５Ｄ）のいずれかでｐ１６ＩＮＫ４Ａのない４つのＭＴＲと比較して、患者の生存時間を予測する能力で著しい改善が見られたことを明らかにした。
ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアは、ＥＲ陽性の患者のＭａｍｍａＰｒｉｎｔ（商標）とＯｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ（登録商標）の代替推定値を上回る。
さらにＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアの潜在的な臨床的有用性をさらに評価するために、その予後予測力を３６６人のＥＲ陽性の、リンパ節転移陰性の患者で検査した。これはＯｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ（登録商標）アッセイの包含基準を反映している。ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアは、全てのコホート（図６Ａ）とリンパ節転移陰性の患者コホート（図６Ｂ）の両方で、ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ（商標）（低い／高いグループ）とＯｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ（登録商標）（低い／中程度／高いグループ）のアッセイの両方の代替的な推定値を上回った。ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアも、ＩＨＣ検証のために使用されたコホートに一致するエンドポイントとしてＤＭＦＳを使用して、１５１人のＥＲ陽性のリンパ節転移陰性の患者においてＴａｑｍａｎ（登録商標）ｑＲＴ−ＰＣＲ手法を使用して評価された（図７）。これは、Ｔａｑｍａｎ（登録商標）ｑＲＴ−ＰＣＲ分析によって測定される際に、ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアがマイクロアレイベースの分析に類似するパフォーマンスを示すことを実証した。さらに、ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＩＨＣスコアはさらに、エンドポイントとして無再発生存期間または遠隔転移のない生存期間（図８）のいずれかを使用して、この患者グループにおける有用性を実証した。
ＯｎｃｏＭａｓＴＲスコアはすべての患者とリンパ節転移陰性の患者において独立した予後値を有している。
次に、ＭＴＲとＩＮＫ４Ａ／ｐ１６ＩＮＫ４Ａの組み合わせが標準的な臨床病理的変数とは無関係の付加的な予後情報を提供することができるかどうかを判断するために、出願人はＣｏｘ比例ハザードモデルを使用して、多変量解析を行った。ＯｎｃｏＭａｓＴＲスコアは、ｍＲＮＡ（表４）とタンパク質（表５）のレベルの両方で、無再発生存期間の観点から標準的な臨床病理的変数モデルに追加の予後情報を与えることが分かった。これもリンパ節転移陰性の患者コホートで観察された。標準的な臨床モデルの上部のＯｎｃｏＭａｓＴＲスコアの追加の予後値は、Ｋｉ６７、７０−遺伝子シグネチャー（ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ（商標））、および２１−遺伝子シグネチャー（Ｏｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ（登録商標））を含む他のすべての予後指標よりも優れている。さらに、ＯｎｃｏＭａｓＴＲ ＲＮＡスコアは、Ｏｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ（登録商標）代替的な推定値とともに標準的な臨床的変数を含むモデルに重要な付加的な予後情報を与えることが分かった。
前立腺癌コホートの予後予測力
しかしながら、この最新のプロジェクトは、独立したコホート上での乳癌の予後としてのＯｎｃｏＭａｓＴＲパネルの検証を記載しているが、このパネルは上で列挙される癌を含む他の癌の種類にも使用され得る。例えば、一般に入手可能な前立腺癌のトランスクリプトームデータセットが分析され（Ｔａｙｌｏｒ ｅｔ ａｌ．， ２０１０）、この癌タイプの転移のない生存期間の観点からＯｎｃｏＭａｓＴＲパネルは予後の能力を示したことを明らかにしている（図１０を参照）。６枚のＭＴＲパネル（ＦＯＸＭ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、ＨＭＧＢ２）の高い発現を伴う前立腺癌患者は、こうした遺伝子の低い発現を伴う患者と比較して転帰不良であることが分かった。
これらのＭＴＲとｐ１６ＩＮＫ４Ａの発現に基づく予測の方法は、初期段階の乳癌患者の満たされていないニーズに応えることができ、十分に情報を得た上でより優れた処置決定を下すために必要なツールを供給する。さらなる経路遺伝子の追加、またはＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、およびＴＣＦ１９（その一部は乳癌患者における予後不良を予測することが実証されている（図９））などの新規なＭＴＲは、この分析の予後の能力をさらに改善することがある。こうした試験は、こうしたＭＴＲの各々が乳癌増殖に関与する多くの遺伝子の上流にあるという事実に基づいて、現在入手可能なものを改良し、したがって、こうしたＭＴＲを測定することによって、はるかに大きな「増殖シグネチャー」の状態を有効に測定する。増殖ＭＴＲのこのパネルの予測力は老化制御因子ｐ１６ＩＮＫ４Ａの追加によって増大された。こうした「コア」遺伝子を選択された「経路」遺伝子と組み合わせることによって、当業者は、完全に乳癌の分子の複雑さを徹底的に分析して、再発の可能性を正確に判定することができる。
ｐ１６ＩＮＫ４Ａと組み合わせたこれら１０のＭＴＲの予後の可能性は、乳癌におけるクロスデータセットの生存率分析を行うための統合的アプローチであるＢｒｅａｓｔＭａｒｋ（Ｍａｄｄｅｎ， Ｓ． Ｆ． ｅｔ ａｌ． ＢｒｅａｓｔＭａｒｋ： ａｎ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｍｉｎｉｎｇ ｐｕｂｌｉｃｌｙ ａｖａｉｌａｂｌｅ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｉｃ ｄａｔａｓｅｔｓ ｒｅｌａｔｉｎｇ ｔｏ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ｏｕｔｃｏｍｅ． Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ １５， Ｒ５２， ｄｏｉ：１０．１１８６／ｂｃｒ３４４４ （２０１３））を使用して分析された（表６）。このアルゴリズムは、最大で４７３８までのサンプル中のおよそ１７，０００の遺伝子に対応する１２の様々なマイクロアレイプラットフォーム上の２６のデータセットからの遺伝子発現と生存期間のデータを統合する。各データセットを用いて入手可能な個々の臨床情報の内訳は、遺伝子発現データを分析／標準化するために使用される方法に加えて、元々の論文に詳細に記載されている。複数の異なるマイクロアレイプラットフォーム全体でのクロスデータセットの生存率分析は、プローブに特異的な情報を取り除くためにデータを遺伝子中心化（ｇｅｎｅ−ｃｅｎｔｒｉｎｇ）させることによって、および各データセット内のサンプルを組み合わせて網羅的な統合された生存率分析を行う前に、上記サンプルをためにそれらを組み合わせる前に、各データセット内のサンプルを二分することによって容易になる。本明細書で示される分析では、無病生存期間（ＤＦＳ）は生存エンドポイントに選ばれ、中央の遺伝子発現を用いてデータを二分した。
本明細書に記載される１０のＭＴＲのリストから選択可能な４つ以上の遺伝子を伴うＭＴＲの１，０００の組み合わせがあり、その各々を組み合わせて予後の可能性について評価することができる。これらのＭＴＲの最適な組み合わせを識別するために、ＢｒｅａｓｔＭａｒｋを以下の方法で適応させた。ＭＴＲの各々の組み合わせについては、ＢｒｅａｓｔＭａｒｋからの処理されたデータセットを得て、各データセット内で、各ＭＴＲの発現データを中央値で２つのグループに分割した。いったんサンプルが二分されると、遺伝子発現データをもはや用いず、様々なデータセット／プラットフォーム間の比較が可能となる。組み合わせた主要な転写調節因子（ＭＴＲ）スコアを生成するために、特定の組み合わせにおけるＭＴＲの各々に対する遺伝子発現値を、発現レベルに基づいて１または２のスコアを前提として、中央値で分割した。これにより、特定のデータセット中の各サンプルはその個々のＭＴＲスコアの合計に基づいたＭＴＲスコアを得る。例えば、もし特定のＭＴＲの組み合わせが６つの遺伝子を含み、特定のサンプル中の各遺伝子がそのデータセット中のその遺伝子の中央の発現値よりも下のレベルで発現した場合、ＭＴＲスコアは、６つのＭＴＲの各々の１のスコアの合計である６になる。これにより、６（すべてのＭＴＲは低発現される）と１２（すべてのＭＴＲは高発現される）の間のＭＴＲスコアの範囲がもたらされ、これをその後、そのデータセットについて中央のＭＴＲスコアに基づいて二分し、および、ＤＦＳ情報と組み合わせることで、ＭＴＲのこの組み合わせが予後的（有意なｐ値）であるかどうか、およびそれがどのように予後的（ハザード比）であるかどうかを識別することができる。
ＭＴＲの上位１００の組み合わせを図１１のフォレストプロットで、上位２４の組み合わせに関する個々のカプラン・マイヤープロットを図１２で見ることができる。いったん有意性が（ＢｅｎｊａｍｉｎｉとＨｏｃｈｂｅｒｇの方法を用いて多重検定のために調節して （Ｂｅｎｊａｍｉｎｉ， Ｙ．，Ｄｒａｉ， Ｄ．， Ｅｌｍｅｒ， Ｇ．， Ｋａｆｋａｆｉ， Ｎ． ＆ Ｇｏｌａｎｉ， Ｉ． Ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ ｔｈｅ ｆａｌｓｅ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｒａｔｅ ｉｎ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｇｅｎｅｔｉｃｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ． Ｂｅｈａｖｉｏｕｒａｌ ｂｒａｉｎ ｒｅｓｅａｒｃｈ １２５， ２７９−２８４ （２００１））確立されてから、サンプルをハザード比の大きさに基づいてランク付けした。すべてのＭＴＲが２６のＢｒｅａｓｔＭａｒｋデータセットの中にあるとは限らず、例えば、ＺＮＦ３６７は合計して２９５のサンプルになる４つのデータセットの中にしかないので、サンプルサイズは使用されるＭＴＲの組み合わせに依存して変化することに留意されたい。
ＯｎｃｏＭａｓＴＲパネルを支持する機械論的データに基づいて、出願人は、パネルの予測力がパルボシクリブなどのＣＤＫ４／６阻害剤に対する反応を予測する能力を有するとも考えている。パルボシクリブはサイクリン依存性キナーゼＣＤＫ４／６の経口で活性な高選択性の阻害剤であり、これはＰＡＬＯＭＡ−１治験において重度のＥＲ＋Ｈｅｒ２＋乳癌におけるレトロゾールを用いた併用療法として当初は評価された（Ｒｉｃｈａｒｄ Ｓ． Ｆｉｎｎ， ２０１４）。この治験の結果は、標準的なレジメンへのパルボシクリブの追加により生存期間が１０か月延びたことを示しており、それはこうした後期患者では非常に有望な結果である。ＯｎｃｏＭａｓＴＲを支持する機械論的なデータに基づいて、出願人は、この新規な治療に対する反応の観点から、予測的な有用性を有する可能性があると考えている。
パルボシクリブで処置された細胞株でのＭＴＲ１０＋ＣＤＫＮ２Ａのシグネチャースコアの計算
パルボシクリブはサイクリンＤキナーゼの阻害剤であり、ヒト乳癌細胞株に対するその効果はＦｉｎｎらによって以前に検討された。簡潔に言えば、乳癌の分子の亜型を表す４７のヒト細胞株がパルボシクリブで処置され、その遺伝子発現プロファイルをそのＩＣ５０値に沿って計算した。遺伝子発現データを、付随するＩＣ５０データとともに、４７の細胞株についてＧｅｎｅ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｏｍｎｉｂｕｓからダウンロードした（受入番号ＧＳＥ１８４９６）。本明細書に記載される１０のＭＴＲに関する遺伝子発現データは、カットオフとしてすべての細胞株の中央発現値を使用して、遺伝子ごとに分離させた。中央の発現値よりも高いまたは低い遺伝子を含むこうした細胞株は、その遺伝子について２または１の値をそれぞれ与えられた。これは１０の遺伝子の各々について繰り返された。細胞株でのＣＤＫＮ２Ａの発現は等しく３つに分離され、高いまたは低い発現値を伴う細胞株は２の値が与えられ、中間程度の発現レベルを伴うものには１の値が与えられた。その後、個々の遺伝子スコアを合計することにより、各細胞株についてスコアを計算した。図１３は、ＩＣ５０値対シグネチャースコアのプロットを示す（相関係数＝０．３１９、ｐ値＝０．０３）。インビトロデータからの有意なｐ値は、ＭＴＲが、癌を処置するためにＣＤＫ４／６阻害剤を受け取る患者に関しての予測値を与えることができることを示唆する。
本明細書では、用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ、ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）、含んだ（ｃｏｍｐｒｉｓｅｄ）、および含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」またはその任意の変化形と、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ、ｉｎｃｌｕｄｅｓ）、含んだ（ｉｎｃｌｕｄｅｄ）、および含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」またはその任意の変化形は完全に交換可能であるとみなされ、可能な限り広い解釈を与えられるべきである、その逆もしかりである。
本発明はこれより前に記載された実施形態に制限されないが、構造と細部の両方で変動することがある。
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Ｃａｒｄｏｓｏ， Ｆ．， Ｖａｎ’ｔ Ｖｅｅｒ， Ｌ．， Ｒｕｔｇｅｒｓ， Ｅ．， Ｌｏｉ， Ｓ．， Ｍｏｏｋ， Ｓ．， ａｎｄ Ｐｉｃｃａｒｔ−Ｇｅｂｈａｒｔ， Ｍ． Ｊ． （２００８）．Ｃｌｉｎｉｃａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ７０−ｇｅｎｅ ｐｒｏｆｉｌｅ：ｔｈｅ ＭＩＮＤＡＣＴ ｔｒｉａｌ．Ｊ Ｃｌｉｎ Ｏｎｃｏｌ ２６， ７２９−７３５．
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Ｃｕｒｔｉｓ， Ｃ．， Ｓｈａｈ， Ｓ． Ｐ．， Ｃｈｉｎ， Ｓ． Ｆ．， Ｔｕｒａｓｈｖｉｌｉ， Ｇ．， Ｒｕｅｄａ， Ｏ． Ｍ．， Ｄｕｎｎｉｎｇ， Ｍ． Ｊ．， Ｓｐｅｅｄ， Ｄ．， Ｌｙｎｃｈ， Ａ． Ｇ．， Ｓａｍａｒａｊｉｗａ， Ｓ．， Ｙｕａｎ， Ｙ．， ｅｔ ａｌ． （２０１２）．Ｔｈｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ａｎｄ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｉｃ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｏｆ ２，０００ ｂｒｅａｓｔ ｔｕｍｏｕｒｓ ｒｅｖｅａｌｓ ｎｏｖｅｌ ｓｕｂｇｒｏｕｐｓ．Ｎａｔｕｒｅ．
ＥｘＰＯ 「＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗｉｎｔｇｅｎｏｒｇ／ｅｘｐｏ／＞」．
Ｆａｎ， Ｃ．， Ｏｈ， Ｄ． Ｓ．， Ｗｅｓｓｅｌｓ， Ｌ．， Ｗｅｉｇｅｌｔ， Ｂ．， Ｎｕｙｔｅｎ， Ｄ． Ｓ．， Ｎｏｂｅｌ， Ａ． Ｂ．， ｖａｎ’ｔ Ｖｅｅｒ， Ｌ． Ｊ．， ａｎｄ Ｐｅｒｏｕ， Ｃ． Ｍ． （２００６）．Ｃｏｎｃｏｒｄａｎｃｅ ａｍｏｎｇ ｇｅｎｅ−ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ−ｂａｓｅｄ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ ｆｏｒ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ．Ｎ Ｅｎｇｌ Ｊ Ｍｅｄ ３５５， ５６０−５６９．
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Ｇａｒｂｅ， Ｊ． Ｃ．， Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙａ， Ｓ．， Ｍｅｒｃｈａｎｔ， Ｂ．， Ｂａｓｓｅｔｔ， Ｅ．， Ｓｗｉｓｓｈｅｌｍ， Ｋ．， Ｆｅｉｌｅｒ， Ｈ． Ｓ．， Ｗｙｒｏｂｅｋ， Ａ． Ｊ．， ａｎｄ Ｓｔａｍｐｆｅｒ， Ｍ． Ｒ． （２００９）．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｄｉｓｔｉｎｃｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｔａｓｉｓ ａｎｄ ｔｅｌｏｍｅｒｅ ａｔｔｒｉｔｉｏｎ ｓｅｎｅｓｃｅｎｃｅ ｂａｒｒｉｅｒｓ ｓｈｏｗｎ ｂｙ ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍ ｃｕｌｔｕｒｅ ｏｆ ｎｏｒｍａｌ ｈｕｍａｎ ｍａｍｍａｒｙ ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ ｃｅｌｌｓ．Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ ６９， ７５５７−７５６８．
Ｇｏｌｄｈｉｒｓｃｈ， Ａ．， Ｇｌｉｃｋ， Ｊ． Ｈ．， Ｇｅｌｂｅｒ， Ｒ． Ｄ．， Ｃｏａｔｅｓ， Ａ． Ｓ．， ａｎｄ Ｓｅｎｎ， Ｈ． Ｊ． （２００１）．Ｍｅｅｔｉｎｇ ｈｉｇｈｌｉｇｈｔｓ：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ Ｐａｎｅｌ ｏｎ ｔｈｅ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｐｒｉｍａｒｙ Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ．Ｓｅｖｅｎｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｄｊｕｖａｎｔ Ｔｈｅｒａｐｙ ｏｆ Ｐｒｉｍａｒｙ Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ．Ｊ Ｃｌｉｎ Ｏｎｃｏｌ １９， ３８１７−３８２７．
Ｈａｉｂｅ−Ｋａｉｎｓ， Ｂ．， Ｄｅｓｍｅｄｔ， Ｃ．， Ｐｉｅｔｔｅ， Ｆ．， Ｂｕｙｓｅ， Ｍ．， Ｃａｒｄｏｓｏ， Ｆ．， Ｖａｎ’ｔ Ｖｅｅｒ， Ｌ．， Ｐｉｃｃａｒｔ， Ｍ．， Ｂｏｎｔｅｍｐｉ， Ｇ．， ａｎｄ Ｓｏｔｉｒｉｏｕ， Ｃ． （２００８）．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ｆｏｒ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ．ＢＭＣ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ ９， ３９４．
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Ｈｕｉ， Ｒ．， Ｍａｃｍｉｌｌａｎ， Ｒ． Ｄ．， Ｋｅｎｎｙ， Ｆ． Ｓ．， Ｍｕｓｇｒｏｖｅ， Ｅ． Ａ．， Ｂｌａｍｅｙ， Ｒ． Ｗ．， Ｎｉｃｈｏｌｓｏｎ， Ｒ． Ｉ．， Ｒｏｂｅｒｔｓｏｎ， Ｊ． Ｆ．， ａｎｄ Ｓｕｔｈｅｒｌａｎｄ， Ｒ． Ｌ． （２０００）．ＩＮＫ４ａ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｍｅｔｈｙｌａｔｉｏｎ ｉｎ ｐｒｉｍａｒｙ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ：ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ ｐ１６ＩＮＫ４Ａ ｍｅｓｓｅｎｇｅｒ ＲＮＡ ｉｓ ａ ｍａｒｋｅｒ ｏｆ ｐｏｏｒ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ．Ｃｌｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ ６， ２７７７−２７８７．
Ｉｖｓｈｉｎａ， Ａ． Ｖ．， Ｇｅｏｒｇｅ， Ｊ．， Ｓｅｎｋｏ， Ｏ．， Ｍｏｗ， Ｂ．， Ｐｕｔｔｉ， Ｔ． Ｃ．， Ｓｍｅｄｓ， Ｊ．， Ｌｉｎｄａｈｌ， Ｔ．， Ｐａｗｉｔａｎ， Ｙ．， Ｈａｌｌ， Ｐ．， Ｎｏｒｄｇｒｅｎ， Ｈ．， ｅｔ ａｌ． （２００６）．Ｇｅｎｅｔｉｃ ｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｉｓｔｏｌｏｇｉｃ ｇｒａｄｅ ｄｅｌｉｎｅａｔｅｓ ｎｅｗ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｓｕｂｔｙｐｅｓ ｏｆ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ．Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ ６６， １０２９２−１０３０１．
Ｋｏｔａｋｅ， Ｙ．， Ｃａｏ， Ｒ．， Ｖｉａｔｏｕｒ， Ｐ．， Ｓａｇｅ， Ｊ．， Ｚｈａｎｇ， Ｙ．， ａｎｄ Ｘｉｏｎｇ， Ｙ． （２００７）．ｐＲＢ ｆａｍｉｌｙ ｐｒｏｔｅｉｎｓ ａｒｅ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｆｏｒ Ｈ３Ｋ２７ ｔｒｉｍｅｔｈｙｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｐｏｌｙｃｏｍｂ ｒｅｐｒｅｓｓｉｏｎ ｃｏｍｐｌｅｘｅｓ ｂｉｎｄｉｎｇ ｔｏ ａｎｄ ｓｉｌｅｎｃｉｎｇ ｐ１６ＩＮＫ４Ａｌｐｈａ ｔｕｍｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ ｇｅｎｅ．Ｇｅｎｅｓ Ｄｅｖ ２１， ４９−５４．
Ｌａｏｕｋｉｌｉ， Ｊ．， Ｋｏｏｉｓｔｒａ， Ｍ． Ｒ．， Ｂｒａｓ， Ａ．， Ｋａｕｗ， Ｊ．， Ｋｅｒｋｈｏｖｅｎ， Ｒ． Ｍ．， Ｍｏｒｒｉｓｏｎ， Ａ．， Ｃｌｅｖｅｒｓ， Ｈ．， ａｎｄ Ｍｅｄｅｍａ， Ｒ． Ｈ． （２００５）．ＦｏｘＭ１ ｉｓ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｆｏｒ ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍｉｔｏｔｉｃ ｐｒｏｇｒａｍｍｅ ａｎｄ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ．Ｎａｔ Ｃｅｌｌ Ｂｉｏｌ ７， １２６−１３６．
Ｌｉ， Ｙ．， Ｎｉｃｈｏｌｓ， Ｍ． Ａ．， Ｓｈａｙ， Ｊ． Ｗ．， ａｎｄ Ｘｉｏｎｇ， Ｙ． （１９９４）．Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｒｅｐｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｄ−ｔｙｐｅ ｃｙｃｌｉｎ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｋｉｎａｓｅ ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ ｐ１６ ｂｙ ｔｈｅ ｒｅｔｉｎｏｂｌａｓｔｏｍａ ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ ｇｅｎｅ ｐｒｏｄｕｃｔ ｐＲｂ．Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ ５４， ６０７８−６０８２．
Ｌｉｕ， Ｒ．， Ｗａｎｇ， Ｘ．， Ｃｈｅｎ， Ｇ． Ｙ．， Ｄａｌｅｒｂａ， Ｐ．， Ｇｕｒｎｅｙ， Ａ．， Ｈｏｅｙ， Ｔ．， Ｓｈｅｒｌｏｃｋ， Ｇ．， Ｌｅｗｉｃｋｉ， Ｊ．， Ｓｈｅｄｄｅｎ， Ｋ．， ａｎｄ Ｃｌａｒｋｅ， Ｍ． Ｆ． （２００７）．Ｔｈｅ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｒｏｌｅ ｏｆ ａ ｇｅｎｅ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ ｆｒｏｍ ｔｕｍｏｒｉｇｅｎｉｃ ｂｒｅａｓｔ−ｃａｎｃｅｒ ｃｅｌｌｓ．Ｎ Ｅｎｇｌ Ｊ Ｍｅｄ ３５６， ２１７−２２６．
Ｌｏｉ， Ｓ．， Ｈａｉｂｅ−Ｋａｉｎｓ， Ｂ．， Ｄｅｓｍｅｄｔ， Ｃ．， Ｌａｌｌｅｍａｎｄ， Ｆ．， Ｔｕｔｔ， Ａ． Ｍ．， Ｇｉｌｌｅｔ， Ｃ．， Ｅｌｌｉｓ， Ｐ．， Ｈａｒｒｉｓ， Ａ．， Ｂｅｒｇｈ， Ｊ．， Ｆｏｅｋｅｎｓ， Ｊ． Ａ．， ｅｔ ａｌ． （２００７）．Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｃｌｉｎｉｃａｌｌｙ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｕｂｔｙｐｅｓ ｉｎ ｅｓｔｒｏｇｅｎ ｒｅｃｅｐｔｏｒ−ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｂｒｅａｓｔ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ｇｅｎｏｍｉｃ ｇｒａｄｅ．Ｊ Ｃｌｉｎ Ｏｎｃｏｌ ２５， １２３９−１２４６．
Ｍａｒｇｏｌｉｎ， Ａ． Ａ．， Ｗａｎｇ， Ｋ．， Ｌｉｍ， Ｗ． Ｋ．， Ｋｕｓｔａｇｉ， Ｍ．， Ｎｅｍｅｎｍａｎ， Ｉ．， ａｎｄ Ｃａｌｉｆａｎｏ， Ａ． （２００６）．Ｒｅｖｅｒｓｅ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｃｅｌｌｕｌａｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｎａｔ Ｐｒｏｔｏｃ １， ６６２−６７１．
Ｍｉｌｄｅ−Ｌａｎｇｏｓｃｈ， Ｋ．， Ｂａｍｂｅｒｇｅｒ， Ａ． Ｍ．， Ｒｉｅｃｋ， Ｇ．， Ｋｅｌｐ， Ｂ．， ａｎｄ Ｌｏｎｉｎｇ， Ｔ． （２００１）．Ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐ１６ ｃｅｌｌ ｃｙｃｌｅ ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ ｉｎ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ｉｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ａ ｍｏｒｅ ｍａｌｉｇｎａｎｔ ｐｈｅｎｏｔｙｐｅ．Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ Ｔｒｅａｔ ６７， ６１−７０．
Ｍｏｓｌｅｙ， Ｊ． Ｄ．， ａｎｄ Ｋｅｒｉ， Ｒ． Ａ． （２００８）．Ｃｅｌｌ ｃｙｃｌｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｇｅｎｅｓ ｄｉｃｔａｔｅ ｔｈｅ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｐｏｗｅｒ ｏｆ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ｇｅｎｅ ｌｉｓｔｓ．ＢＭＣ Ｍｅｄ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ １， １１．
Ｏｈ， Ｉ． Ｈ．， ａｎｄ Ｒｅｄｄｙ， Ｅ． Ｐ． （１９９８）．Ｔｈｅ Ｃ−ｔｅｒｍｉｎａｌ ｄｏｍａｉｎ ｏｆ Ｂ−Ｍｙｂ ａｃｔｓ ａｓ ａ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｒｅｇｕｌａｔｏｒ ｏｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｏｄｕｌａｔｅｓ ｉｔｓ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ．Ｍｏｌ Ｃｅｌｌ Ｂｉｏｌ １８， ４９９−５１１．
Ｐｅｕｒａｌａ， Ｅ．， Ｋｏｉｖｕｎｅｎ， Ｐ．， Ｈａａｐａｓａａｒｉ， Ｋ． Ｍ．， Ｂｌｏｉｇｕ， Ｒ．， ａｎｄ Ｊｕｋｋｏｌａ−Ｖｕｏｒｉｎｅｎ， Ａ． （２０１３）．Ｔｈｅ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ａｎｄ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｃｙｃｌｉｎ Ｄ１， ＣＤＫ４ ａｎｄ ｐ１６ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ．Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ １５， Ｒ５．
Ｒｉｃｈａｒｄ Ｓ． Ｆｉｎｎ， Ｊ． Ｐ． Ｃ．， Ｉｓｔｖａｎ Ｌａｎｇ， Ｋａｔａｌｉｎ Ｂｏｅｒ， Ｉｇｏｒ Ｍ． Ｂｏｎｄａｒｅｎｋｏ， Ｓｅｒｇｅｙ Ｏ． Ｋｕｌｙｋ， Ｊｏｈａｎｎｅｓ Ｅｔｔｌ， Ｒａｖｉｎｄｒａｎａｔｈ Ｐａｔｅｌ， Ｔａｍａｓ Ｐｉｎｔｅｒ， Ｍａｒｃｕｓ Ｓｃｈｍｉｄｔ， Ｙａｒｏｓｌａｖ Ｖ． Ｓｈｐａｒｙｋ， Ａｎｕ Ｒ． Ｔｈｕｍｍａｌａ， Ｎａｔａｌｉｙａ Ｌ． Ｖｏｙｔｋｏ， Ｘｉｎ Ｈｕａｎｇ， Ｓｉｎｄｙ Ｔ． Ｋｉｍ， Ｓｏｐｈｉａ Ｓ． Ｒａｎｄｏｌｐｈ， Ｄｅｎｎｉｓ Ｊ． Ｓｌａｍｏｎ （２０１４）．Ｆｉｎａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ａ ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ Ｐｈａｓｅ ＩＩ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ＰＤ ０３３２９９１， ａ ｃｙｃｌｉｎ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｋｉｎａｓｅ （ＣＤＫ）−４／６ ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ， ｉｎ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｌｅｔｒｏｚｏｌｅ ｖｓ ｌｅｔｒｏｚｏｌｅ ａｌｏｎｅ ｆｏｒ ｆｉｒｓｔ−ｌｉｎｅ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｏｆ ＥＲ＋／ＨＥＲ２− ａｄｖａｎｃｅｄ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ （ＰＡＬＯＭＡ−１； ＴＲＩＯ−１８）．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １０５ｔｈ Ａｎｎｕａｌ Ｍｅｅｔｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ．
Ｓｏｔｉｒｉｏｕ， Ｃ．， Ｗｉｒａｐａｔｉ， Ｐ．， Ｌｏｉ， Ｓ．， Ｈａｒｒｉｓ， Ａ．， Ｆｏｘ， Ｓ．， Ｓｍｅｄｓ， Ｊ．， Ｎｏｒｄｇｒｅｎ， Ｈ．， Ｆａｒｍｅｒ， Ｐ．， Ｐｒａｚ， Ｖ．， Ｈａｉｂｅ−Ｋａｉｎｓ， Ｂ．， ｅｔ ａｌ． （２００６）．Ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｉｎ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ：ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｔｈｅ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｈｉｓｔｏｌｏｇｉｃ ｇｒａｄｅ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ．Ｊ Ｎａｔｌ Ｃａｎｃｅｒ Ｉｎｓｔ ９８， ２６２−２７２．
Ｓｐａｒａｎｏ， Ｊ． Ａ． （２００６）．ＴＡＩＬＯＲｘ：ｔｒｉａｌ ａｓｓｉｇｎｉｎｇ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｉｚｅｄ ｏｐｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ （Ｒｘ）．Ｃｌｉｎ Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ ７， ３４７−３５０．
Ｓｖｅｎｓｓｏｎ， Ｓ．， Ｊｉｒｓｔｒｏｍ， Ｋ．， Ｒｙｄｅｎ， Ｌ．， Ｒｏｏｓ， Ｇ．， Ｅｍｄｉｎ， Ｓ．， Ｏｓｔｒｏｗｓｋｉ， Ｍ． Ｃ．， ａｎｄ Ｌａｎｄｂｅｒｇ， Ｇ． （２００５）．ＥＲＫ ｐｈｏｓｐｈｏｒｙｌａｔｉｏｎ ｉｓ ｌｉｎｋｅｄ ｔｏ ＶＥＧＦＲ２ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ Ｅｔｓ−２ ｐｈｏｓｐｈｏｒｙｌａｔｉｏｎ ｉｎ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ａｎｄ ｉｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔａｍｏｘｉｆｅｎ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ ａｎｄ ｓｍａｌｌ ｔｕｍｏｕｒｓ ｗｉｔｈ ｇｏｏｄ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ．Ｏｎｃｏｇｅｎｅ ２４， ４３７０−４３７９．
Ｔａｍ， Ｓ． Ｗ．， Ｓｈａｙ， Ｊ． Ｗ．， ａｎｄ Ｐａｇａｎｏ， Ｍ． （１９９４）．Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｃｅｌｌ ｃｙｃｌｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｙｃｌｉｎ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｋｉｎａｓｅ ４ ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ ｐ１６Ｉｎｋ４．Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ ５４， ５８１６−５８２０．
Ｔｏｎｇ， Ｙ．， ａｎｄ Ｅｉｇｌｅｒ， Ｔ． （２００９）．Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｔａｒｇｅｔｓ ｆｏｒ ｐｉｔｕｉｔａｒｙ ｔｕｍｏｒ−ｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｎｇ ｇｅｎｅ−１．Ｊ Ｍｏｌ Ｅｎｄｏｃｒｉｎｏｌ ４３， １７９−１８５．
Ｔａｙｌｏｒ， Ｂ． Ｓ．， Ｓｃｈｕｌｔｚ， Ｎ．， Ｈｉｅｒｏｎｙｍｕｓ， Ｈ．， Ｇｏｐａｌａｎ， Ａ．， Ｘｉａｏ， Ｙ．， Ｃａｒｖｅｒ， Ｂ． Ｓ．， Ａｒｏｒａ， Ｖ． Ｋ．， Ｋａｕｓｈｉｋ， Ｐ．， Ｃｅｒａｍｉ， Ｅ．， Ｒｅｖａ， Ｂ．， ｅｔ ａｌ． （２０１０）．Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅ ｇｅｎｏｍｉｃ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｐｒｏｓｔａｔｅ ｃａｎｃｅｒ．Ｃａｎｃｅｒ Ｃｅｌｌ １８， １１−２２．
Ｔｏｎｇ， Ｙ．， Ｔａｎ， Ｙ．， Ｚｈｏｕ， Ｃ．， ａｎｄ Ｍｅｌｍｅｄ， Ｓ． （２００７）．Ｐｉｔｕｉｔａｒｙ ｔｕｍｏｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｎｇ ｇｅｎｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｓ ｗｉｔｈ Ｓｐ１ ｔｏ ｍｏｄｕｌａｔｅ Ｇ１／Ｓ ｃｅｌｌ ｐｈａｓｅ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ．Ｏｎｃｏｇｅｎｅ ２６， ５５９６−５６０５．
ｖａｎ ’ｔ Ｖｅｅｒ， Ｌ． Ｊ．， Ｄａｉ， Ｈ．， ｖａｎ ｄｅ Ｖｉｊｖｅｒ， Ｍ． Ｊ．， Ｈｅ， Ｙ． Ｄ．， Ｈａｒｔ， Ａ． Ａ．， Ｍａｏ， Ｍ．， Ｐｅｔｅｒｓｅ， Ｈ． Ｌ．， ｖａｎ ｄｅｒ Ｋｏｏｙ， Ｋ．， Ｍａｒｔｏｎ， Ｍ． Ｊ．， Ｗｉｔｔｅｖｅｅｎ， Ａ． Ｔ．， ｅｔ ａｌ． （２００２）．Ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｐｒｅｄｉｃｔｓ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｏｕｔｃｏｍｅ ｏｆ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ．Ｎａｔｕｒｅ ４１５， ５３０−５３６．
Ｗａｎｇ， Ｙ．， Ｋｌｉｊｎ， Ｊ． Ｇ．， Ｚｈａｎｇ， Ｙ．， Ｓｉｅｕｗｅｒｔｓ， Ａ． Ｍ．， Ｌｏｏｋ， Ｍ． Ｐ．， Ｙａｎｇ， Ｆ．， Ｔａｌａｎｔｏｖ， Ｄ．， Ｔｉｍｍｅｒｍａｎｓ， Ｍ．， Ｍｅｉｊｅｒ−ｖａｎ Ｇｅｌｄｅｒ， Ｍ． Ｅ．， Ｙｕ， Ｊ．， ｅｔ ａｌ． （２００５）．Ｇｅｎｅ−ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｄｉｓｔａｎｔ ｍｅｔａｓｔａｓｉｓ ｏｆ ｌｙｍｐｈ−ｎｏｄｅ−ｎｅｇａｔｉｖｅ ｐｒｉｍａｒｙ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ．Ｌａｎｃｅｔ ３６５， ６７１−６７９．
Ｗｉｒａｐａｔｉ， Ｐ．， Ｓｏｔｉｒｉｏｕ， Ｃ．， Ｋｕｎｋｅｌ， Ｓ．， Ｆａｒｍｅｒ， Ｐ．， Ｐｒａｄｅｒｖａｎｄ， Ｓ．， Ｈａｉｂｅ−Ｋａｉｎｓ， Ｂ．， Ｄｅｓｍｅｄｔ， Ｃ．， Ｉｇｎａｔｉａｄｉｓ， Ｍ．， Ｓｅｎｇｓｔａｇ， Ｔ．， Ｓｃｈｕｔｚ， Ｆ．， ｅｔ ａｌ． （２００８）．Ｍｅｔａ−ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｉｎ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ：ｔｏｗａｒｄ ａ ｕｎｉｆｉｅｄ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｏｆ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ｓｕｂｔｙｐｉｎｇ ａｎｄ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ．Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ １０， Ｒ６５．
Ｗｕ， Ｌ．， Ｔｉｍｍｅｒｓ， Ｃ．， Ｍａｉｔｉ， Ｂ．， Ｓａａｖｅｄｒａ， Ｈ． Ｉ．， Ｓａｎｇ， Ｌ．， Ｃｈｏｎｇ， Ｇ． Ｔ．， Ｎｕｃｋｏｌｌｓ， Ｆ．， Ｇｉａｎｇｒａｎｄｅ， Ｐ．， Ｗｒｉｇｈｔ， Ｆ． Ａ．， Ｆｉｅｌｄ， Ｓ． Ｊ．， ｅｔ ａｌ． （２００１）．Ｔｈｅ Ｅ２Ｆ１−３ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ ａｒｅ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ｆｏｒ ｃｅｌｌｕｌａｒ ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎ．Ｎａｔｕｒｅ ４１４， ４５７−４６２．
Ｚｉｎｄｙ， Ｆ．， Ｑｕｅｌｌｅ， Ｄ． Ｅ．， Ｒｏｕｓｓｅｌ， Ｍ． Ｆ．， ａｎｄ Ｓｈｅｒｒ， Ｃ． Ｊ． （１９９７）．Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐ１６ＩＮＫ４Ａ ｔｕｍｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ ｖｅｒｓｕｓ ｏｔｈｅｒ ＩＮＫ４ ｆａｍｉｌｙ ｍｅｍｂｅｒｓ ｄｕｒｉｎｇ ｍｏｕｓｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ａｇｉｎｇ．Ｏｎｃｏｇｅｎｅ １５， ２０３−２１１．

Claims (23)

  1. 癌を患う個体における癌の再発リスクを予測する方法であって、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現について、個体から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、癌の再発リスクが増加することに相関する、方法。
  2. ＣＤＫ４／６阻害剤による処置後の、癌を患う個体における癌の再発リスクを予測する方法であって、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されるタンパク質の陽性発現について、個体から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子の陽性発現は、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、ＣＤＫ４／６阻害剤による処置後の癌を患う個体における癌の再発リスクが増加することに相関する、方法。
  3. 選択される少なくとも４つの遺伝子は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＵＨＲＦ１、及びＨＭＧＢ２である、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
  4. 癌は、リンパ節転移陰性のＥＲ陽性乳癌；初期のリンパ節転移陽性乳癌；多発性骨髄腫、前立腺癌、神経膠芽腫、リンパ腫、線維肉腫；粘液肉腫；脂肪肉腫；軟骨肉腫；骨肉腫；脊索腫；血管肉腫；内皮肉腫；リンパ管肉腫；リンパ管内皮肉腫；滑膜腫；中皮腫；ユーイング腫瘍；平滑筋肉腫；横紋筋肉腫；結腸癌；膵臓癌；乳癌；卵巣癌；扁平上皮癌；基底細胞癌；腺癌；汗腺癌；脂腺癌；乳頭癌；乳頭腺癌；嚢胞腺癌；髄様癌；気管支癌；腎細胞癌；肝臓癌；胆管癌；絨毛癌；セミノーマ；胎児性癌；ウィルムス腫瘍；子宮頚癌；子宮癌；精巣腫瘍；肺癌；小細胞肺癌；膀胱癌；上皮癌；神経膠腫；星細胞腫；髄芽細胞腫；頭蓋咽頭腫；上衣腫；松果体腫；血管芽腫；聴神経腫；乏突起神経膠腫；髄膜腫；黒色腫；網膜芽細胞腫；及び白血病を含む群から選択される、ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１つに記載の方法。
  5. 癌は乳癌である、ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
  6. 乳癌は初期のリンパ節転移陰性乳癌であり、及び随意に、乳癌は、初期のリンパ節転移陰性、又は初期のリンパ節転移陽性の、ＥＲ陽性乳癌である、ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
  7. 初期のリンパ節転移陰性乳癌の患者における乳癌の再発リスクを予測する方法であって、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現について、患者から得た癌腫瘍のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う患者と比較して、癌の再発リスクが増加することに相関する、方法。
  8. 乳癌を患うと診断された個体の５年生存率又は１０年生存率を判定する方法であって、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されるタンパク質の陽性発現について、個体から得た癌腫瘍のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、５年生存率又は１０年生存率の可能性が減少することに相関する、方法。
  9. 前記方法は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａ遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現を分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現と組み合わせて、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現、及び少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較して、癌の再発リスクが増加すること、又は、５年生存率或いは１０年生存率の可能性が減少することに相関する、ことを特徴とする請求項１、２、７、又は８に記載の方法。
  10. 癌の再発又は進行を予防するための治療による処置に適した、癌患者を識別する方法であって、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子の陽性発現について、癌患者から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較した、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、癌患者が、癌の再発又は進行を予防するための治療による処置に適していることを示す、方法。
  11. 前記方法は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａ遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現を分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現と組み合わせた、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現、及び少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う個体と比較した場合に、癌患者が、癌の再発又は進行を予防するためのアジュバント治療による処置に適していることを示す、ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
  12. 前記治療は、ネオアジュバント治療、アジュバント治療、又はその両方の組み合わせである、ことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の方法。
  13. ネオアジュバント治療薬とアジュバント治療薬は、トラスツズマブ、ラパチニブ、ネラチニブ、アファチニブ、ペルツズマブ、ＣＤＫ４／６阻害剤、シクロホスファミド、メトトレキサート、５−フルオロウラシル、ゲムシタビン、アドリアマイシン（ドキソルビシン）、エピルビシン、ドセタキセル、パクリタキセル、カペシタビン、及びタモキシフェンから選択された薬剤である、ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
  14. 少なくとも１人の個体から得た少なくとも１つの試験サンプルから、データを得るためのシステムであって、該システムは、
    ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現を分析するために、少なくとも１つの試験サンプルを受けるとともに、試験サンプル上で少なくとも１つの試験分析を行うように構成された、判定モジュール；
    随意に、判定モジュールにより生成された発現データを保存するためのストレージシステム；及び
    前記判定モジュールから出力されたデータに部分的に基づいてコンテンツを表示するためのディスプレイモジュールを含み、ここで、前記コンテンツは、少なくとも２つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現を示すシグナルを含む、ことを特徴とするシステム。
  15. 少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＵＨＲＦ１、及びＨＭＧＢ２である、ことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
  16. 癌を患う個体における癌の処置の効果をモニタリングする方法であって、該方法は、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、及びＨＭＧＢ２から選択される少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現について、癌を患う個体から得た癌のサンプルを分析する工程を含み、ここで、ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子の、より高度な発現は、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現が低い、癌を患う個体と比較して、無効な処置及び転帰不良に相関する、方法。
  17. 少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の分析と組み合わせて、ｐ１６ＩＮＫ４Ａ遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現について癌のサンプルを分析する工程を更に含み、それにより、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの発現が中程度である、癌を患う個体と比較して、無効な処置及び転帰不良に相関する、ことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
  18. 少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質は、ＦＯＸＭ１、ＰＴＴＧ１、ＵＨＲＦ１、及びＨＭＧＢ２である、ことを特徴とする請求項１６又は１７に記載の方法。
  19. 前記処置は、ネオアジュバント治療、アジュバント治療、又はその両方の組み合わせである、ことを特徴とする請求項１６乃至１８の何れか１つに記載の方法。
  20. ネオアジュバント治療薬とアジュバント治療薬は、トラスツズマブ、ラパチニブ、ネラチニブ、アファチニブ、ペルツズマブ、ＣＤＫ４／６阻害剤、シクロホスファミド、メトトレキサート、５−フルオロウラシル、ゲムシタビン、アドリアマイシン（ドキソルビシン）、エピルビシン、ドセタキセル、パクリタキセル、カペシタビン、及びタモキシフェンから選択された薬剤である、ことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
  21. 患者における乳癌の再発又は進行のリスクを予測するとともに、癌の再発を予防するための治療により患者を処置する方法であって、該方法は、
    ＦＯＸＭ１、ＵＨＲＦ１、ＰＴＴＧ１、Ｅ２Ｆ１、ＭＹＢＬ２、ＨＭＧＢ２、ＡＴＡＤ２、Ｅ２Ｆ８、ＺＮＦ３６７、及びＴＣＦ１９から選択される少なくとも４つの遺伝子の陽性発現について、患者から得た癌のサンプルを分析する工程であって、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現は、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない、癌を患う患者と比較して、癌の再発又は進行リスクが増加することに相関する、工程；及び
    癌の再発又は進行を予防するために、患者に、ネオアジュバント治療薬、アジュバント治療薬、又はその両方の組み合わせを投与する工程を含む、方法。
  22. ネオアジュバント治療薬とアジュバント治療薬は、トラスツズマブ、ラパチニブ、ネラチニブ、アファチニブ、ペルツズマブ、ＣＤＫ４／６阻害剤、シクロホスファミド、メトトレキサート、５−フルオロウラシル、ゲムシタビン、アドリアマイシン（ドキソルビシン）、エピルビシン、ドセタキセル、パクリタキセル、カペシタビン、及びタモキシフェンから選択された薬剤である、ことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
  23. 前記方法は更に、ｐ１６ＩＮＫ４Ａ遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の発現を分析する工程を含み、ここで、少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現と組み合わせて、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現は、ｐ１６ＩＮＫ４Ａの調節不全発現、及び少なくとも４つの遺伝子又は該遺伝子によりコード化されたタンパク質の陽性発現を示さない癌患者と比較して、癌の再発又は進行リスクが増加することに相関する、ことを特徴とする請求項２１又は２２に記載の方法。
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