JP2018524990A - がんにおける免疫療法のための遺伝子シグネチャー - Google Patents

がんにおける免疫療法のための遺伝子シグネチャー Download PDF

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Abstract

がんの免疫応答サブタイプはDNA損傷と関連しており、それによって免疫療法を含む特定の治療法に対象を層別化することが可能であり、これらの治療法は、DNA損傷療法と組み合わせることができる。阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測するための方法は、対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップ含む。決定された発現レベルを使用して、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する。
【選択図】なし

Description

本発明は、様々な解剖学的部位に由来するがんの診断に有用な、DNA損傷と関連する免疫応答サブタイプの使用を含む分子診断試験に関する。本発明は、DNA損傷修復欠損の分子サブタイプと関連するこの免疫応答を特定するために44遺伝子の分類モデルを使用することを含む。阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを含む治療薬クラスに対する応答の層別化及びそれらの治療薬クラスに適した患者の選択が、1つの用途である。別の用途は、がん患者を阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに応答する患者と応答しない患者へ層別化することである。本発明は、従来的な治療法の選択を導くことができ、新規な治療薬の臨床試験評価の際にエンリッチメント戦略のための患者群の選択を同様に導くことができる、試験を提供する。自然免疫経路STING/TBK1/IRF3の活性化と関連するがんサブタイプは、新鮮/凍結(FF)患者サンプル又はホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)患者サンプルから特定することができる。
生物薬剤業界は、現在投与されている薬物よりも効果的であるか、より特異的であるか、又は悪性の副作用が少ない、新しい薬物治療の選択肢を絶えず探求している。ヒト集団内での遺伝的変動性によって多くの薬物の効果にかなりの差異が生じるため、新規又は代替の薬物療法が常に開発されている。したがって、多種多様な薬物療法の選択肢が現在利用可能ではあるが、患者が利益を得られない場合に備え、より多くの薬物療法が常に必要とされている。
従来的に、医師が使用する治療パラダイムは、疾患を治療する上で可能な限り高い成功率をもたらす第1選択肢の薬物療法を処方することとなっている。その第1選択肢の治療法が有効でない場合に、代替的な薬物療法が処方される。この治療パラダイムが、ある特定の疾患にとっては最適な方法でないことは明らかである。例えば、がんなどの疾患においては、多くの場合、最初の治療が、最も重要であり、治療が成功する最良の機会を提供するため、その特定の患者の疾患に対して最も有効であろう最初の薬物を選択する必要性は高い。
米国では本年、207,090人の女性が新たに乳がんと診断され、39,840人の女性が乳がんに関連して死亡すると予想されている(American Cancer Society:Cancer Facts and Figures 2010)。標準的な化学療法は、典型的に、直接的なDNA損傷剤、例えば、アントラサイクリン及びアルキル化剤、並びに抗代謝剤及び抗微小管作用剤を含む。
卵巣がんは、西洋諸国においてすべての婦人科系のがんの中で主要な死因である。この高い死亡率は、ほとんどの患者が進行期に診断されることに起因する。上皮卵巣がん(EOC)は、卵巣悪性腫瘍のうちで90%を占め、漿液性サブタイプ、粘液性サブタイプ、類内膜性サブタイプ、明細胞性サブタイプ、移行性サブタイプ、混合性サブタイプ、及び未分化性サブタイプを含む明確な組織学的区分に分類される。これらの組織構造が異なる病因から生じるという根拠は、増えつつある。現在の卵巣がんの標準的な治療は、減量手術及び標準的な白金タキサン系の細胞毒性化学療法である。しかしながら、すべての患者がこれに応答するわけではなく、応答する患者のうちおよそ70%が、再発を経験する。組織学的分類又は分子的分類に基づいた卵巣がんのための特異的な標的化療法は、依然として市場に届いてはない。他の種類のがんについても同様に、適切な細胞毒性化学療法剤を選択する正確な手段は依然として存在しない。
マイクロアレイ及び分子ゲノムの出現は、疾患の診断能力及び予後分類に対して大きな影響を及ぼす可能性があり、これらは、所定の治療レジメンに対する個々の患者の応答の予測に役立ち得る。マイクロアレイは、大量のゲノム情報の分析を行い、それによって、個体のゲノムフィンガープリントを提供する。これが、カスタムメイドの薬物治療レジメンに必要なツールを提供する分子技術の1つであるという大きな熱意が存在する。
現在、医療の専門家は、化学療法剤により利益を得るであろうがん患者を特定するのに役立つ選択肢が限られている。最適な第1選択肢の薬物の特定は、どの薬物治療が特定の患者のがんに最も有効となるかを正確に予測するための方法がないため、困難となっている。これにより、単剤応答率は比較的乏しくなり、がんの罹患率及び死亡が増えることになる。さらに、患者は、多くの場合、効果がなく、毒性であることも多い薬物療法を不必要に受けることになる。
多くのがんタイプにおいて、適切な治療を選択するために、分子マーカーが使用されている。例えば、エストロゲンホルモン受容体及びプロゲステロンホルモン受容体、並びにHER2増殖因子受容体を発現しない、「トリプルネガティブ」と呼ばれる乳がんは、PARP−1阻害剤療法に応答性であるとみられる(Linn,S.C.,and Van ’t Veer,L.,J.Eur J Cancer 45 Suppl 1,11−26(2009)、O’Shaughnessy,J.ら、N Engl J Med 364,205−214(2011)。近年の研究は、トリプルネガティブ状態の乳房腫瘍は、PARP−1阻害剤を含む組合せ療法に対して応答性を示す可能性があるが、個々のPARP−1阻害剤に対しては応答性を十分に示さない場合があることを示している。(O’Shaughnessyら、2011)。
さらに、化学療法剤の応答性を示す分子サブタイプと関連する遺伝子分類器の特定を試みたその他の研究も存在する(Farmerら、Nat Med 15,68−74(2009)、Konstantinopoulos,P.A.ら、J Clin Oncol 28,3555−3561(2010))。国際公開第2012/037378号は、がんの分子診断試験について記載しており、参照により本明細書に組み込まれる。
本発明は、特許請求の範囲に定義されている。関連する治療剤の医療上の使用が、治療方法に加えて企図される。一部の実施形態において、本発明のあらゆる態様によると、免疫チェックポイントは、PD1/PDL1(本開示全体を通じて、それぞれ、PD−1及びPD−L1と互換可能に称される)チェックポイントではない。一部の実施形態において、本発明のあらゆる態様によると、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニストは、ペンブロリズマブではない。
本発明は、DNA損傷修復欠損(DDRD)腫瘍と関連する免疫応答機序の解明に基づく。DNA損傷修復欠損(DDRD)腫瘍は、免疫経路STING/TBK1/IRF3を活性化し、ケモカインの産生をもたらす。したがって、本発明は、がんにおける遺伝子発現マーカーの集合を使用する方法であって、転写物の一部又はすべてが過剰発現又は過少発現される場合に、それらによってDNA損傷修復の欠損と関連している自然免疫応答を示すがんのサブタイプを特定するような方法を、部分的に対象とする。このサブタイプの指定は、いずれの特定の薬物とも関連するものではなく、むしろ適切ながん治療法のスクリーニング及び選択に有用な様式でがんの生物学的様態を説明するため、診断試験と考えることができる。DNA損傷と関連する免疫応答は、しかしながら、T細胞の疲弊及びアネルギーと関連する免疫阻害性分子、例えば、IDO1又はPDL1(CD274)の発現に起因して、活性T細胞抗腫瘍応答をもたらさない。したがって、本発明は、任意選択でDNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを含む治療薬に対する応答性又は耐性を示すための方法もまた提供する。異なる態様において、この遺伝子又は遺伝子産物のリストは、マイクロアレイ、核酸増幅(例えば、Q−PCR)、配列決定(次世代シーケンシング及びRNAseqを含む)、免疫組織化学法、ELISA、又はmRNA若しくはタンパク質の発現を定量化することができる他の技術など、当該技術分野で公知の方法を使用して提供することができる、単一パラメーター又は多重パラメーターの予測試験の基盤を形成し得る。
加えて、本明細書に記載される生物学的経路は、悪性度及びステージと同様、がんそのものの特徴であり、そのため、単一のがん疾患タイプに限定されない。したがって、遺伝子又は遺伝子産物の集合を使用して、異なる組織における異なるがんタイプ全体にわたってがん治療薬の応答性を予測することができる。本発明の一実施形態において、これらの遺伝子又は遺伝子産物は、乳がん腫瘍及び卵巣がん腫瘍の両方を評価するのに有用である。
本明細書に記載される本発明は、いずれか1つの薬物に限定されるものではなく、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに代表されるある範囲の薬物のいずれかに応答するものと応答しないものとを特定するために使用することができる。例は、本明細書に記載されている。そのような薬物は、DNA損傷及び/又はDNA損傷修復に直接的又は間接的に影響を及ぼす薬物、例えば、5−フルオロウラシル、アントラサイクリン、及びシクロホスファミドに基づくネオアジュバントレジメン、例えば、FEC(5−フルオロウラシル/エピルビシン/シクロホスファミド)及びFAC(5−フルオロウラシル/アドリアマイシン/シクロホスファミド)と組み合わせて投与してもよい。
本発明は、全生存期間、無増悪生存期間、放射線応答(RECISTによって定義される)、完全応答、部分的応答、疾患の安定、並びにPSA、CEA、CA125、CA15−3、及びCA19−9などを含むがこれらに限定されない血清マーカーなど、応答の様々な分類を使用した、薬物に対する応答の予測に関する。別の態様において、本発明は、がんにおいてDNA損傷応答欠損(DDRD)分子サブタイプと関連する自然免疫応答の特定に関する。この分子サブタイプは、とりわけ、一方が40個の遺伝子を含み、他方が44個の遺伝子を含む、2つの異なる遺伝子分類器を使用することによって検出することができる。DDRD分類器は、Almacの乳房疾患特異的アレイ(DSA(商標))において、53個のプローブセットからなる分類器によって最初に定義された。DNA損傷薬を含む化学療法レジメンに対する応答を予測するその能力に関してこの分類器の機能的関連性を検証するために、分類器を遺伝子レベルで再定義する必要があった。これにより、Almacの乳房DSA(商標)以外のマイクロアレイプラットフォームでプロファイリングされた独立データセットからのマイクロアレイデータを使用したDDRD分類器の評価が容易になると思われた。遺伝子レベルでの分類器の定義を容易にするために、Almacの乳房DSA(商標)プローブセットがマッピングする遺伝子を定義する必要があった。これは、Ensembl及びNCBI Reference Sequenceなどの公的に利用可能なゲノムブラウザデータベースの利用を伴った。結果は、44遺伝子のDDRD分類器モデルに関してのみ提供するが、これは、このモデルが、40遺伝子のDDRD分類器モデルよりも優位であるためである。これらの結果は、この分類器モデルが、DNA損傷治療薬を含む化学療法レジメンに対する応答の有効及び有意な予測因子であることを実証する。
40遺伝子の分類器モデル及び44遺伝子の分類器モデルの両方によるサブタイプの特定を使用して、場合によりDNA損傷を引き起こす薬剤及びDNA修復標的化治療薬と組み合わせた、がん治療薬クラス、特に、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性の予測、並びにそれらに適した患者の選択を行うことができる。
別の態様において、本発明は、qPCR、マイクロアレイ、配列決定(例えば、RNAseq)、並びに免疫組織化学法、ELISA、ウエスタンブロットなどの免疫アッセイといった、上述の従来的な診断上の使用のためのキットに関する。このようなキットは、遺伝子又は遺伝子産物の発現をアッセイするため及びmRNA又はタンパク質の発現を定量化するための適切な試薬及び指示書を含む。
本発明は、免疫応答の増大を有するDNA損傷応答欠損(DDRD)ヒト腫瘍を特定するための方法もまた提供する。本発明を使用して、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなど、免疫チェックポイントに影響を及ぼす薬物に対して感受性で応答する患者、又は耐性で応答しない患者を特定することができる可能性が高い。これらの薬物は、DNAの直接的な損傷、DNAの間接的な損傷、又は正常なDNA損傷シグナル伝達及び/若しくは修復のプロセスの阻害を行う薬物と組み合わされ得る。
本発明はまた、従来的な患者の治療を導くことにも関する。本発明はまた、特定の免疫チェックポイントをアゴナイズ又はアンタゴナイズするクラスの新規な薬物の臨床試験のための患者を選択することにも関する。
本発明及び方法は、保管されているホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)生検材料、並びに新鮮/凍結(FF)組織を本発明におけるすべての転写物のアッセイで使用することに対応し、したがって、ほとんどの広く利用可能な種類の生検材料に適合性がある。発現レベルは、FFPE組織、新鮮凍結組織、又はRNAlater(登録商標)などの溶液中に保管されている新鮮組織から得られたRNAを使用して判定することができる。
ER陰性(A)及びER陽性(B)のBRCA1/2変異体の乳房サンプル並びに散発性野生型対照の乳房サンプルの階層化分析を表す図である。プローブセットクラスター群のアノテーションを右手側に示し、各プローブセットクラスター群の経路分析の関するアノテーションを各画像の左手側に示す。各画像の凡例は、サンプルの変異の状態を示し、同様に、分類器生成のために各サンプルを割り当てたシグネチャー群を示す。 ER陰性(A)及びER陽性(B)のBRCA1/2変異体の乳房サンプル並びに散発性野生型対照の乳房サンプルの階層化分析を表す図である。プローブセットクラスター群のアノテーションを右手側に示し、各プローブセットクラスター群の経路分析の関するアノテーションを各画像の左手側に示す。各画像の凡例は、サンプルの変異の状態を示し、同様に、分類器生成のために各サンプルを割り当てたシグネチャー群を示す。 ER陰性(A)及びER陽性(B)のBRCA1/2変異体の乳房サンプル並びに散発性野生型対照の乳房サンプルの階層化分析を表す図である。プローブセットクラスター群のアノテーションを右手側に示し、各プローブセットクラスター群の経路分析の関するアノテーションを各画像の左手側に示す。各画像の凡例は、サンプルの変異の状態を示し、同様に、分類器生成のために各サンプルを割り当てたシグネチャー群を示す。 ER陰性(A)及びER陽性(B)のBRCA1/2変異体の乳房サンプル並びに散発性野生型対照の乳房サンプルの階層化分析を表す図である。プローブセットクラスター群のアノテーションを右手側に示し、各プローブセットクラスター群の経路分析の関するアノテーションを各画像の左手側に示す。各画像の凡例は、サンプルの変異の状態を示し、同様に、分類器生成のために各サンプルを割り当てたシグネチャー群を示す。 (A)組合せサンプルセット、(B)ER陰性サンプルセット、及び(C)ER陽性サンプルセットの5倍交差検証を10回反復した、各分類モデルのAUC性能を比較するボックスプロットの図である。(D)閾値を選択するために使用した交差検証予測の感度と特異度を足したプロットである。感度と特異度を足した最大値は1.682であり、対応するシグネチャースコアは約0.37である。 (A)組合せサンプルセット、(B)ER陰性サンプルセット、及び(C)ER陽性サンプルセットの5倍交差検証を10回反復した、各分類モデルのAUC性能を比較するボックスプロットの図である。(D)閾値を選択するために使用した交差検証予測の感度と特異度を足したプロットである。感度と特異度を足した最大値は1.682であり、対応するシグネチャースコアは約0.37である。 (A)組合せサンプルセット、(B)ER陰性サンプルセット、及び(C)ER陽性サンプルセットの5倍交差検証を10回反復した、各分類モデルのAUC性能を比較するボックスプロットの図である。(D)閾値を選択するために使用した交差検証予測の感度と特異度を足したプロットである。感度と特異度を足した最大値は1.682であり、対応するシグネチャースコアは約0.37である。 (A)組合せサンプルセット、(B)ER陰性サンプルセット、及び(C)ER陽性サンプルセットの5倍交差検証を10回反復した、各分類モデルのAUC性能を比較するボックスプロットの図である。(D)閾値を選択するために使用した交差検証予測の感度と特異度を足したプロットである。感度と特異度を足した最大値は1.682であり、対応するシグネチャースコアは約0.37である。 交差検証によって推測した、44遺伝子の分類器モデルを使用してBRCAの状態を予測するための分類性能のROC曲線の図である。AUCは、分類器モデルの適用後で約0.68である。95%信頼限界を、1000回反復のブートストラップにより推測した。 アントラサイクリンに基づく化学療法に対する応答を予測するための3つの独立したデータセットの組合せ分析:FEC、FAC1、及びFAC2(Bonnefoiら、2007;Iwamotoら、J Natl Cancer Inst 103,264−272(2011);Lee,J.K.ら、Clin Cancer Res 16,711−718(2010)における44遺伝子の分類器モデルの分類性能のROC曲線の図である。AUCは、分類器モデルの適用後で約0.78である。95%信頼限界を、1000回反復のブートストラップにより推測した。 T/FAC処置サンプルにおける応答に関する3つの独立したデータセット(Hessら、J Clin Oncol 24,4236−4244(2006);Leeら、2010;Tabchy,A.ら、Clin Cancer Res 16,5351−5361(2010)の組合せ分析における44遺伝子の分類器モデルの分類性能のROC曲線の図である。AUCは、それぞれの分類器モデルの適用後で約0.61である。95%信頼限界を、1000回のブートストラップ反復を使用して決定した。 259個の漿液性卵巣がんサンプルにおけるAlmac Diagnostics社内の卵巣データセットからの白金及びタキソール処置サンプルにおける応答に関する44遺伝子の分類器モデルの分類性能のROC曲線の図である。AUCは、分類器モデルの適用後で約0.68である。95%信頼限界を、1000回のブートストラップ反復を使用して決定した。 健常なドナー及びファンコーニ貧血変異を有する患者から採取した骨髄サンプルにおける44遺伝子のDDRD分類器スコアを表すヒストグラムである。AUCは、分類器モデルの適用後で0.90である。95%信頼限界を、1000回のブートストラップ反復を使用して決定した。 44遺伝子の分類器モデルをBRCA1変異体細胞株及び野生型細胞株における治療応答と相関付ける図である。(A)HCC1937−BR細胞における、HCC1937−EV細胞と比較して増大したBRCA1の発現を確認する、ウエスタンブロット分析。(B)対照のベクターのみをトランスフェクトしたHCC1937(HCC1937−EV)細胞株及びBRCA1の外因性発現を回復させたHCC1937(HCC1937−BR)細胞株における、平均の44遺伝子モデル(DDRD)分類器スコア(±標準誤差)。ある濃度範囲のPARP阻害剤KU0058948(C)及びシスプラチン(D)への一定曝露下における親HCC1937細胞及びHCC1937−BR細胞の生存率を表すヒストグラム。 DDRD腫瘍がリンパ球浸潤と関連していることを示す表及び画像である。 DDRD腫瘍がリンパ球浸潤と関連していることを示す表及び画像である。 DDRDサブタイプであるI型インターフェロンの図である。 DDRDサブタイプであるI型インターフェロンの図である。 DNA損傷がケモカイン(及び他のDDRDアッセイ遺伝子)の発現を誘導することを示すグラフである。このデータの統計学的有意性は、p値<0.05、**p値<0.01、及び***p値<0.001で示す。 DNA修復欠損の補正がケモカイン(及び他のDDRDアッセイ遺伝子)の発現を低減させることを示すグラフ及び画像である。 DNA修復欠損の補正がケモカイン(及び他のDDRDアッセイ遺伝子)の発現を低減させることを示すグラフ及び画像である。 DDRD陽性細胞が、リンパ球を誘引する条件培地にケモカインを放出することを示す。 DDRD陽性細胞が、リンパ球を誘引する条件培地にケモカインを放出することを示す。 DDRD陽性細胞が、リンパ球を誘引する条件培地にケモカインを放出することを示す。 DDRD陽性細胞が、リンパ球を誘引する条件培地にケモカインを放出することを示す。 DDRD陽性細胞が、リンパ球を誘引する条件培地にケモカインを放出することを示す。 DDRD遺伝子発現が、DNA損傷剤によって誘導されることを示すグラフである。 DDRD遺伝子発現が、DNA損傷剤によって誘導されることを示すグラフである。 DDRD遺伝子発現が、DNA損傷剤によって誘導されることを示すグラフである。 DDRDシグネチャー遺伝子の発現は細胞周期が限定されることを示すグラフである。 DDRDシグネチャー遺伝子の発現は細胞周期が限定されることを示すグラフである。 DDRD遺伝子の発現が、古典的なDNA損傷センサーであるATM、ATR、及びDNAPKから独立していることを示すグラフである。 STINGにより活性化される自然免疫経路は、DDRDシグネチャー遺伝子と関連していることを示す。 STINGにより活性化される自然免疫経路は、DDRDシグネチャー遺伝子と関連していることを示す。 STINGにより活性化される自然免疫経路は、DDRDシグネチャー遺伝子と関連していることを示す。 細胞質DNAセンサーがDNA損傷によって活性化され、DDRDシグナル伝達に必須であることを示す画像及びグラフである。 細胞質DNAセンサーがDNA損傷によって活性化され、DDRDシグナル伝達に必須であることを示す画像及びグラフである。 細胞質DNAセンサーがDNA損傷によって活性化され、DDRDシグナル伝達に必須であることを示す画像及びグラフである。 S期のDNA損傷により細胞質DNAが増大することを示す画像である。 S期のDNA損傷により細胞質DNAが増大することを示す画像である。 S期のDNA損傷により細胞質DNAが増大することを示す画像である。 DDRD+が乳がんサンプルにおいて有意なレベルのPD−L1を示すことを示す、表及び画像である。 DDRD+が乳がんサンプルにおいて有意なレベルのPD−L1を示すことを示す、表及び画像である。 PDL1陽性腫瘍が活性なDDRDシグナル伝達を有することを示すグラフである。 PDL1の発現が、特にDDRD+モデルにおいて、リンパ球との共培養によって増大することを示す、グラフである。 PDL1の発現がDNA損傷によって増大することを示すグラフ及び画像である。このデータの統計学的有意性は、p値<0.05、**p値<0.01、及び***p値<0.001で示す。 PDL1の発現がDNA損傷によって増大することを示すグラフ及び画像である。このデータの統計学的有意性は、p値<0.05、**p値<0.01、及び***p値<0.001で示す。 代替的な免疫チェックポイント標的であるIDO1の発現が、ゲノム不安定性によって増大することを示す画像である。 IDO1の発現が、特にDDRD+モデルにおいて、リンパ球との共培養によって増大することを示す、グラフである。 DDRD+細胞が、リンパ球に媒介される細胞毒性から保護されることを示すグラフである。 IFN−γが、DDRD+においてPDL−1発現を駆動し、PBMCに媒介される細胞毒性から保護することを示す、グラフ及び画像である。 IFN−γが、DDRD+においてPDL−1発現を駆動し、PBMCに媒介される細胞毒性から保護することを示す、グラフ及び画像である。 IFN−γが、DDRD+においてPDL−1発現を駆動し、PBMCに媒介される細胞毒性から保護することを示す、グラフ及び画像である。 PDL−1に対する遮断抗体により、DDRD+細胞単独においてPBMCに媒介される細胞毒性に対する耐性が逆転することを示すグラフである。 DDRDによるMSI結腸直腸サンプルの特定を示す。 DDRDによるMSI結腸直腸サンプルの特定を示す。 DDRDによるMSI結腸直腸サンプルの特定を示す。 DNA損傷経路のモデルを図示する。 免疫に基づく治療薬(イピリムマブ又はペンブロリズマブなどの免疫チェックポイント調節剤)及び/又はDNA損傷剤で処置したDDRD陽性患者とDDRD陰性患者とにおける局所再発生存率の差異を示すカプランマイヤー。HR=0.39[95%CI:0.18−0.84]、p=0.0008。 免疫に基づく治療薬(イピリムマブ又はペンブロリズマブなどの免疫チェックポイント調節剤)及び/又はDNA損傷剤で処置したDDRD陽性患者とDDRD陰性患者とにおける遠隔再発生存率の差異を示すカプランマイヤー。HR=0.44[95%CI:0.19−0.99]、p=0.0095 免疫に基づく治療薬(イピリムマブ又はペンブロリズマブなどの免疫チェックポイント調節剤)及び/又はDNA損傷剤で処置したDDRD陽性患者とDDRD陰性患者とにおける全生存率の差異を示すカプランマイヤー。HR=0.31[95%CI:0.12−0.81]、p=0.0006。
本発明は、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤に対する応答性を予測するための方法であって、対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する、方法を提供する。本発明の方法のいずれにおいても、1つ又は複数の追加の遺伝子(すなわち、表2B、2A、又は1に記載されているもの以外の遺伝子)の発現レベルもまた、決定され得、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測するために使用され得る。
本方法において、少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大により、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤に対する応答性を予測することができる。
本方法は、上記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み得、決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成することができ、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)により、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する。
本方法は、発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップ、組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップ、及び組合せ試験スコアを閾値スコアと比較するステップを含み得、組合せ試験スコアが閾値スコアを上回る場合、応答性が予測される。
本方法は、CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される、少なくとも6個の遺伝子、少なくとも7個の遺伝子、少なくとも8個の遺伝子、少なくとも9個の遺伝子、少なくとも10個の遺伝子、少なくとも11個の遺伝子、少なくとも12個の遺伝子、少なくとも13個の遺伝子、少なくとも14個の遺伝子、少なくとも15個の遺伝子、少なくとも16個の遺伝子、少なくとも17個の遺伝子、少なくとも18個の遺伝子、少なくとも19個の遺伝子、少なくとも20個の遺伝子、少なくとも21個の遺伝子、少なくとも22個の遺伝子、少なくとも23個の遺伝子、少なくとも24個の遺伝子、少なくとも25個の遺伝子、少なくとも26個の遺伝子、少なくとも27個の遺伝子、少なくとも28個の遺伝子、少なくとも29個の遺伝子、少なくとも30個の遺伝子、少なくとも31個の遺伝子、少なくとも32個の遺伝子、少なくとも33個の遺伝子、少なくとも34個の遺伝子、少なくとも35個の遺伝子、少なくとも36個の遺伝子、少なくとも37個の遺伝子、少なくとも38個の遺伝子、少なくとも39個の遺伝子、少なくとも40個の遺伝子、少なくとも41個の遺伝子、少なくとも42個の遺伝子、又は少なくとも43個の遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み得る。
本方法は、MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1個のさらなる遺伝子、少なくとも2個のさらなる遺伝子、少なくとも3個のさらなる遺伝子、少なくとも4個のさらなる遺伝子、少なくとも5個のさらなる遺伝子、少なくとも6個のさらなる遺伝子、少なくとも7個のさらなる遺伝子、少なくとも8個のさらなる遺伝子、少なくとも9個のさらなる遺伝子、少なくとも10個のさらなる遺伝子、少なくとも11個のさらなる遺伝子、少なくとも12個のさらなる遺伝子、少なくとも13個のさらなる遺伝子、少なくとも14個のさらなる遺伝子、少なくとも15個のさらなる遺伝子、少なくとも16個のさらなる遺伝子、少なくとも17個のさらなる遺伝子、少なくとも18個のさらなる遺伝子、少なくとも19個のさらなる遺伝子、少なくとも20個のさらなる遺伝子、少なくとも21個のさらなる遺伝子、少なくとも22個のさらなる遺伝子、少なくとも23個のさらなる遺伝子、少なくとも24個のさらなる遺伝子、少なくとも25個のさらなる遺伝子、少なくとも26個のさらなる遺伝子、少なくとも27個のさらなる遺伝子、少なくとも28個のさらなる遺伝子、少なくとも29個のさらなる遺伝子、少なくとも30個のさらなる遺伝子、少なくとも31個のさらなる遺伝子、少なくとも32個のさらなる遺伝子、少なくとも33個のさらなる遺伝子、少なくとも34個のさらなる遺伝子、少なくとも35個のさらなる遺伝子、少なくとも36個のさらなる遺伝子、少なくとも37個のさらなる遺伝子、又は少なくとも38個のさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み得る。本方法は、MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれと一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含むことが好ましい。
本方法は、MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1個のさらなる遺伝子、少なくとも2個のさらなる遺伝子、少なくとも3個のさらなる遺伝子、少なくとも4個のさらなる遺伝子、少なくとも5個のさらなる遺伝子、少なくとも6個のさらなる遺伝子、少なくとも7個のさらなる遺伝子、少なくとも8個のさらなる遺伝子、少なくとも9個のさらなる遺伝子、少なくとも10個のさらなる遺伝子、少なくとも11個のさらなる遺伝子、少なくとも12個のさらなる遺伝子、少なくとも13個のさらなる遺伝子、少なくとも14個のさらなる遺伝子、少なくとも15個のさらなる遺伝子、少なくとも16個のさらなる遺伝子、少なくとも17個のさらなる遺伝子、少なくとも18個のさらなる遺伝子、少なくとも19個のさらなる遺伝子、少なくとも20個のさらなる遺伝子、少なくとも21個のさらなる遺伝子、少なくとも22個のさらなる遺伝子、少なくとも23個のさらなる遺伝子、少なくとも24個のさらなる遺伝子、少なくとも25個のさらなる遺伝子、少なくとも26個のさらなる遺伝子、少なくとも27個のさらなる遺伝子、少なくとも28個のさらなる遺伝子、少なくとも29個のさらなる遺伝子、少なくとも30個のさらなる遺伝子、少なくとも31個のさらなる遺伝子、少なくとも32個のさらなる遺伝子、少なくとも33個のさらなる遺伝子、少なくとも34個のさらなる遺伝子、少なくとも35個のさらなる遺伝子、少なくとも36個のさらなる遺伝子、少なくとも37個のさらなる遺伝子、又は少なくとも38個のさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも2つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み得る。本方法は、MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれと一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも2つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含むことが好ましい。
本方法は、MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1個のさらなる遺伝子、少なくとも2個のさらなる遺伝子、少なくとも3個のさらなる遺伝子、少なくとも4個のさらなる遺伝子、少なくとも5個のさらなる遺伝子、少なくとも6個のさらなる遺伝子、少なくとも7個のさらなる遺伝子、少なくとも8個のさらなる遺伝子、少なくとも9個のさらなる遺伝子、少なくとも10個のさらなる遺伝子、少なくとも11個のさらなる遺伝子、少なくとも12個のさらなる遺伝子、少なくとも13個のさらなる遺伝子、少なくとも14個のさらなる遺伝子、少なくとも15個のさらなる遺伝子、少なくとも16個のさらなる遺伝子、少なくとも17個のさらなる遺伝子、少なくとも18個のさらなる遺伝子、少なくとも19個のさらなる遺伝子、少なくとも20個のさらなる遺伝子、少なくとも21個のさらなる遺伝子、少なくとも22個のさらなる遺伝子、少なくとも23個のさらなる遺伝子、少なくとも24個のさらなる遺伝子、少なくとも25個のさらなる遺伝子、少なくとも26個のさらなる遺伝子、少なくとも27個のさらなる遺伝子、少なくとも28個のさらなる遺伝子、少なくとも29個のさらなる遺伝子、少なくとも30個のさらなる遺伝子、少なくとも31個のさらなる遺伝子、少なくとも32個のさらなる遺伝子、少なくとも33個のさらなる遺伝子、少なくとも34個のさらなる遺伝子、少なくとも35個のさらなる遺伝子、少なくとも36個のさらなる遺伝子、少なくとも37個のさらなる遺伝子、又は少なくとも38個のさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも3つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み得る。本方法は、MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれと一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも3つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含むことが好ましい。
本方法は、MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1個のさらなる遺伝子、少なくとも2個のさらなる遺伝子、少なくとも3個のさらなる遺伝子、少なくとも4個のさらなる遺伝子、少なくとも5個のさらなる遺伝子、少なくとも6個のさらなる遺伝子、少なくとも7個のさらなる遺伝子、少なくとも8個のさらなる遺伝子、少なくとも9個のさらなる遺伝子、少なくとも10個のさらなる遺伝子、少なくとも11個のさらなる遺伝子、少なくとも12個のさらなる遺伝子、少なくとも13個のさらなる遺伝子、少なくとも14個のさらなる遺伝子、少なくとも15個のさらなる遺伝子、少なくとも16個のさらなる遺伝子、少なくとも17個のさらなる遺伝子、少なくとも18個のさらなる遺伝子、少なくとも19個のさらなる遺伝子、少なくとも20個のさらなる遺伝子、少なくとも21個のさらなる遺伝子、少なくとも22個のさらなる遺伝子、少なくとも23個のさらなる遺伝子、少なくとも24個のさらなる遺伝子、少なくとも25個のさらなる遺伝子、少なくとも26個のさらなる遺伝子、少なくとも27個のさらなる遺伝子、少なくとも28個のさらなる遺伝子、少なくとも29個のさらなる遺伝子、少なくとも30個のさらなる遺伝子、少なくとも31個のさらなる遺伝子、少なくとも32個のさらなる遺伝子、少なくとも33個のさらなる遺伝子、少なくとも34個のさらなる遺伝子、少なくとも35個のさらなる遺伝子、少なくとも36個のさらなる遺伝子、少なくとも37個のさらなる遺伝子、又は少なくとも38個のさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも4つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み得る。本方法は、MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれと一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも4つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含むことが好ましい。
本方法は、MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1個のさらなる遺伝子、少なくとも2個のさらなる遺伝子、少なくとも3個のさらなる遺伝子、少なくとも4個のさらなる遺伝子、少なくとも5個のさらなる遺伝子、少なくとも6個のさらなる遺伝子、少なくとも7個のさらなる遺伝子、少なくとも8個のさらなる遺伝子、少なくとも9個のさらなる遺伝子、少なくとも10個のさらなる遺伝子、少なくとも11個のさらなる遺伝子、少なくとも12個のさらなる遺伝子、少なくとも13個のさらなる遺伝子、少なくとも14個のさらなる遺伝子、少なくとも15個のさらなる遺伝子、少なくとも16個のさらなる遺伝子、少なくとも17個のさらなる遺伝子、少なくとも18個のさらなる遺伝子、少なくとも19個のさらなる遺伝子、少なくとも20個のさらなる遺伝子、少なくとも21個のさらなる遺伝子、少なくとも22個のさらなる遺伝子、少なくとも23個のさらなる遺伝子、少なくとも24個のさらなる遺伝子、少なくとも25個のさらなる遺伝子、少なくとも26個のさらなる遺伝子、少なくとも27個のさらなる遺伝子、少なくとも28個のさらなる遺伝子、少なくとも29個のさらなる遺伝子、少なくとも30個のさらなる遺伝子、少なくとも31個のさらなる遺伝子、少なくとも32個のさらなる遺伝子、少なくとも33個のさらなる遺伝子、少なくとも34個のさらなる遺伝子、少なくとも35個のさらなる遺伝子、少なくとも36個のさらなる遺伝子、少なくとも37個のさらなる遺伝子、又は少なくとも38個のさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含み得る。
本方法は、表1から選択される少なくとも12個の遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み得る。
本方法は、表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、IDO1、CD3D、HLA−DPB1、CXCL9、CCL5、STAT1、IL2RG、CD3E、IRF1、IKZF3、及びIGJから選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み得る。
本方法は、
CXCL10;
CXCL10及びMX1;
CXCL10、IDO1及びMX1;
CXCL10、IDO1、IFI44L及びMX1;
CD2、CXCL10、IDO1、IFI44L及びMX1;
CD2、CXCL10、GBP5、IDO1、IFI44L及びMX1;
CD2、CXCL10、GBP5、IDO1、IFI44L、MX1及びPRAME;
CD2、CXCL10、GBP5、IDO1、IFI44L、ITGAL、MX1及びPRAME;
CD2、CXCL10、GBP5、IDO1、IFI44L、ITGAL、LRP4、MX1及びPRAME;
APOL3、CD2、CXCL10、GBP5、IDO1、IFI44L、ITGAL、LRP4、MX1及びPRAME;
APOL3、CD2、CDR1、CXCL10、GBP5、IDO1、IFI44L、ITGAL、LRP4、MX1及びPRAME;
APOL3、CD2、CDR1、CXCL10、FYB、GBP5、IDO1、IFI44L、ITGAL、LRP4、MX1及びPRAME;
APOL3、CD2、CDR1、CXCL10、FYB、GBP5、IDO1、IFI44L、ITGAL、LRP4、MX1、PRAME及びTSPAN7;
APOL3、CD2、CDR1、CXCL10、FYB、GBP5、IDO1、IFI44L、ITGAL、LRP4、MX1、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
APOL3、CD2、CDR1、CXCL10、FYB、GBP5、IDO1、IFI44L、ITGAL、KLHDC7B、LRP4、MX1、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
APOL3、CD2、CDR1、CXCL10、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KLHDC7B、LRP4、MX1、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD2、CDR1、CXCL10、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KLHDC7B、LRP4、MX1、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD2、CDR1、CXCL10、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MX1、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD2、CD274、CDR1、CXCL10、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MX1、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CXCL10、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MX1、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CXCL10、ETV7、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MX1、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CXCL10、ETV7、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CXCL10、ETV7、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、OLFM4、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CXCL10、ETV7、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、OLFM4、PI15、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CXCL10、ETV7、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、OLFM4、PI15、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CXCL10、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、OLFM4、PI15、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CXCL10、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NLRC5、OLFM4、PI15、PRAME、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CXCL10、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NLRC5、OLFM4、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CXCL10、EGR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NLRC5、OLFM4、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、EGR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NLRC5、OLFM4、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、EGR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NLRC5、OLFM4、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、EGR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NLRC5、OLFM4、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2、SP140L及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、ANXA1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、EGR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NLRC5、OLFM4、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2、SP140L及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、ANXA1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、EGR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NLRC5、OLFM4、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2、RSAD2、SP140L及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、ANXA1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、EGR1、ESR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NLRC5、OLFM4、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2、RSAD2、SP140L及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、ANXA1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、EGR1、ESR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、IKZF3、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NLRC5、OLFM4、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2、RSAD2、SP140L及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、ANXA1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、EGR1、ESR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、IKZF3、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NLRC5、OLFM4、OR2I1P、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2、RSAD2、SP140L及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、ANXA1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、EGFR、EGR1、ESR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、IKZF3、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NLRC5、OLFM4、OR2I1P、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2、RSAD2、SP140L及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、ANXA1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、EGFR、EGR1、ESR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、IKZF3、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LRP4、MFAP5、MX1、NAT1、NLRC5、OLFM4、OR2I1P、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2、RSAD2、SP140L及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、ANXA1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、EGFR、EGR1、ESR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、IKZF3、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LATS2、LRP4、MFAP5、MX1、NAT1、NLRC5、OLFM4、OR2I1P、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2、RSAD2、SP140及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、ANXA1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、CYP2B6、EGFR、EGR1、ESR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、IKZF3、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LATS2、LRP4、MFAP5、MX1、NAT1、NLRC5、OLFM4、OR2I1P、PI15、PRAME、PRICKLE1、RAC2、RSAD2、SP140L及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、ANXA1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、CYP2B6、EGFR、EGR1、ESR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、IKZF3、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LATS2、LRP4、MFAP5、MX1、NAT1、NLRC5、OLFM4、OR2I1P、PI15、PRAME、PRICKLE1、PTPRC、RAC2、RSAD2、SP140L及びTSPAN7;
AC138128.1、ADAMTS4、ANXA1、APOL3、CD109、CD2、CD274、CDR1、CLDN10、CXCL10、CYP2B6、EGFR、EGR1、ESR1、ETV7、FAM19A5、FOSB、FYB、GBP5、GRB14、IDO1、IFI44L、IKZF3、ITGAL、KIF26A、KLHDC7B、LATS2、LRP4、MFAP5、MX1、NAT1、NLRC5、OLFM4、OR2I1P、PI15、PPP1R1A、PRAME、PRICKLE1、PTPRC、RAC2、RSAD2、SP140L及びTSPAN7;又は
CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1
のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含み得る。
本方法において、それぞれの遺伝子に対する重み値は、表2Bに示される通りであってもよく、又はそれぞれの遺伝子に対する重み値及び/若しくはバイアス値は、表3〜45のうちのいずれか1つに示される通りであってもよい。
本方法は、表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CCL5、CXCL9、及びCXCL10のうちの少なくとも1つから最大ですべての発現レベルを決定するステップを含み得る。
本発明は、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤に対する応答性を予測する方法であって、対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤に対する応答性を予測する、方法を提供する。決定された発現レベルを使用して、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤の同時、別個、又は逐次投与(又は使用)に対する応答性を予測することができる。
本方法において、少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大により、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤に対する応答性を予測することができる。
本方法は、上記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み得、決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成することができ、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)により、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤に対する応答性が予測される。
DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤に対する応答性を予測するための方法は、本明細書に記載される遺伝子又は遺伝子のセットのうちのいずれかの発現レベルを決定するステップを含み得る。
本発明は、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤で効果的に治療することができるがんを特定するための方法であって、
対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤で効果的に治療することができるがんを特定する、方法を提供する。
本方法において、少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大により、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤で効果的に治療することができるがんを特定することができる。
本方法は、少なくとも2つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み得、決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成することができ、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)により、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤で効果的に治療することができるがんを特定する。
本方法は、発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップ、組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップ、及び組合せ試験スコアを閾値スコアと比較するステップを含み得、組合せ試験スコアが閾値スコアを上回る場合、効果的に治療することができるがんが特定される。
阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤で効果的に治療することができるがんを特定するための方法は、本明細書に記載される遺伝子又は遺伝子のセットのうちのいずれかの発現レベルを決定するステップを含み得る。
本発明は、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤で効果的に治療することができるがんを特定するための方法であって、対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤で効果的に治療することができるがんを特定する、方法を提供する。決定された発現レベルを使用して、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤の同時、別個、又は逐次投与(又は使用)で効果的に治療することができるがんを特定することができる。
本方法において、少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大により、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤で効果的に治療することができるがんを特定することができる。
本方法は、上記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み得、決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成することができ、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)により、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤で効果的に治療することができるがんを特定する。
DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤で効果的に治療することができるがんを特定するための方法は、本明細書に記載される遺伝子又は遺伝子のセットのうちのいずれかの発現レベルを決定するステップを含み得る。
本発明は、がんの治療を選択するための方法であって、対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、がんの治療において使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤を選択する、方法を提供する。
本方法において、少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を使用して、がんの治療において使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤を選択する。
本方法は、上記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み得、決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成することができ、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)を使用して、がんの治療において使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤を選択する。
本方法は、選択されたアンタゴニスト及び/又はアゴニストを使用してがんを治療するステップをさらに含んでもよい。
本方法は、発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップ、組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップ、及び組合せ試験スコアを閾値スコアと比較するステップを含み得、組合せ試験スコアが閾値スコアを上回る場合、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤が使用のために選択される。
がんの治療を選択するための方法は、本明細書に記載される遺伝子又は遺伝子のセットのうちのいずれかの発現レベルを決定するステップを含み得る。
本発明は、がんの治療を選択するための方法であって、対象に由来するサンプルにおける、2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、がんの治療において使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤を選択する、方法を提供する。決定された発現レベルを使用して、がんの治療において同時、別個、又は逐次的に使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤を選択することができる。
本方法において、少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を使用して、がんの治療において使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤を選択することができる。
本方法は、上記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み得、決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成することができ、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)を使用して、がんの治療において使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤を選択する。
本方法は、アンタゴニスト及び/又はアゴニストなどの選択された調節剤をDNA損傷治療剤と組み合わせて使用して、がんを治療するステップを含み得る。
本方法は、発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップ、組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップ、及び組合せ試験スコアを閾値スコアと比較するステップを含み得、組合せ試験スコアが閾値スコアを上回る場合、DNA損傷治療剤と組み合わせた、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤が使用のために選択される。
本方法において、組合せ試験スコア(又は「シグネチャースコア」)は、式:
Figure 2018524990

によって導き出され、式中、wは、各遺伝子の重みであり、bは、遺伝子特異的バイアスであり、geは、前処理後の遺伝子発現であり、kは、オフセット定数である。
組合せ試験スコアは、本明細書に記載される遺伝子又は遺伝子群のうちのいずれかの発現レベル(複数可)を使用して導き出すことができる。組合せ試験スコアは、1つ又は複数の追加の遺伝子の発現レベルを使用して導き出してもよい。
本発明は、がんを治療する方法であって、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤を対象に投与するステップを含み、対象に由来するサンプルが、投与の前に、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈することを特徴とする、方法を提供する。
本発明は、がんを治療する方法であって、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤を、DNA損傷治療剤と組み合わせて対象に投与するステップを含み、対象に由来するサンプルが、投与の前に、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈することを特徴とする、方法を提供する。阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤、並びにDNA損傷治療剤は、同時、別個、又は逐次的に、対象に投与され得る。
がんを治療するための方法は、本明細書に記載される遺伝子又は遺伝子のセットのうちのいずれかの発現レベルを決定するステップを含み得る。
本発明は、対象におけるがんの治療に使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤であって、アンタゴニスト及び/又はアゴニストの投与の前に、対象に由来するサンプルが、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈する、免疫チェックポイントの調節剤を提供する。
本発明は、対象におけるがんの治療において使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤であって、アンタゴニスト及び/又はアゴニストの投与の前に、対象に由来するサンプルが、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈し、アンタゴニスト及び/又はアゴニストが、DNA損傷治療剤と組み合わせて投与される、免疫チェックポイントの調節剤を提供する。阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤、並びにDNA損傷治療剤は、同時、別個、又は逐次的に、対象に投与され得る。
本発明は、対象におけるがんの治療に使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又はDNA損傷治療剤と組み合わせた刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤であって、アンタゴニスト及び/又はアゴニスト並びにDNA損傷治療剤の投与の前に、対象に由来するサンプルが、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈する、免疫チェックポイントの調節剤を提供する。阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイントの調節剤、並びにDNA損傷治療剤は、対象におけるがんの治療において同時、別個、又は逐次的に使用するためのものであり得る。
発現レベルが決定される遺伝子は、本明細書に記載される遺伝子又は遺伝子のセットのうちのいずれかであり得る。
対象は、本明細書に記載される方法のいずれかに従って、治療のために選択され得る。
サンプルは、がん細胞を含み得る。サンプルは、組織サンプル、例えば、固定包埋組織サンプルであり得る。
がんは、白血病、脳のがん、前立腺がん、肝臓がん、卵巣がん、胃がん、結腸直腸がん、咽喉がん、乳がん、皮膚がん、黒色腫、肺がん、肉腫、子宮頸がん、精巣がん、膀胱がん、内分泌がん、子宮内膜がん、食道がん、神経膠腫、リンパ腫、神経芽細胞腫、骨肉腫、膵臓がん、下垂体がん、腎臓がん、又は頭頸部がんから選択され得る。
阻害性免疫チェックポイントは、免疫応答を阻害する制御性経路、又はそのような経路内の分子であり得る。阻害性免疫チェックポイントは、B細胞及び/又はT細胞によって発現されるポリペプチドであり得る。阻害性免疫チェックポイントは、阻害性受容体であり得る。阻害性免疫チェックポイントは、膜受容体であり得る。阻害性免疫チェックポイントは、阻害性膜受容体であることが好ましい。阻害性免疫チェックポイントのリガンドは、膜結合型であってもよく、又は可溶性であってもよい。
阻害性免疫チェックポイントは、A2AR、B7−H3(CD276)、B7−H4(VTCN1)、BTLA(CD272)、CTLA−4(CD152)、IDO、KIR、LAG3、PD−1/PD−L1、TIM−3、及びVISTAから選択され得る。一部の実施形態において、阻害性免疫チェックポイントは、PD−1/PD−L1ではない。一部の実施形態において、免疫チェックポイントは、IDOである。
阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニストは、抗原特異的B細胞及び/又はT細胞応答を増幅させ得る。阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニストは、阻害性受容体とそのリガンドとの間の相互作用を阻害し得る。阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニストは、抗体及び阻害性核酸分子から選択され得る。
抗体は、モノクローナル起源又はポリクローナル起源のものであり得る。Fab断片、ScFv、単一ドメイン抗体、ナノ抗体、重鎖抗体、アプタマーなどを含むがこれらに限定されない、ペプチド特異的結合機能を保持する断片及び誘導体抗体もまた利用することができ、これらは、「抗体」の定義に含まれる。このような抗体は、本発明の実施において有用である。特異的抗体を生成するための方法は、当業者に公知である。抗体は、ヒト起源又は非ヒト起源(例えば、ラット又はマウスなどの齧歯類)のものであり得、公知の技法によってヒト化されていてもよい(Jonesら、Nature(1986) May 29−Jun.4;321(6069):522−5;Roguskaら、Protein Engineering,1996,9(10):895−904;及びStudnickaら、Humanizing Mouse Antibody Frameworks While Preserving 3−D Structure. Protein Engineering,1994,Vol.7,pg 805)。
阻害性核酸分子は、一本鎖であっても二本鎖であってもよい。阻害性核酸分子の例としては、アンチセンス核酸、RNAi、siRNA、shRNA、miRNA、shmiRNA、又はそれらの誘導体若しくは前駆体が挙げられる。
阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニストは、MGA271(B7−H3を標的とする)、イピリムマブ(Yervoy、CTLA−4を標的とする)、インドキシモド(IDO経路を標的とする)、NLG919(IDO経路を標的とする)、リリルマブ(KIRを標的とする)、IMP321(LAG3を標的とする)、BMS−986016(LAG3を標的とする)、CT−011(PD−1遮断薬)、ニボルマブ/BMS−936558(PD−1遮断薬)、BMS−936559(PDL1遮断薬)、及びペンブロリズマブ(Keytruda、PD−1を標的とする)から選択され得る。アンタゴニストは、ペンブロリズマブではないことが好ましい。さらなるアンタゴニストとしては、MGB453(TIM−3を標的とする)、LAG525(LAG−3を標的とする)、及びPDR001(PD1遮断薬)が挙げられる。
刺激性免疫チェックポイントは、免疫応答を活性化する制御性経路、又はそのような経路内の分子であり得る。刺激性免疫チェックポイントは、B細胞及び/又はT細胞によって発現されるポリペプチドであり得る。刺激性免疫チェックポイントは、膜受容体であり得る。刺激性免疫チェックポイントは、共刺激性受容体であり得る。共刺激性受容体は、T細胞共刺激性受容体又はB細胞共刺激性受容体であってもよい。刺激性免疫チェックポイントのリガンドは、膜結合型であってもよく、又は可溶性であってもよい。
刺激性免疫チェックポイントは、CD27、CD28、CD40、CD122、CD137、OX40、GITR、及びICOSから選択され得る。
刺激性免疫チェックポイントのアゴニストは、抗原特異的B細胞及び/又はT細胞応答を増幅させ得る。刺激性免疫チェックポイントのアゴニストは、共刺激性受容体とそのリガンドとの間の相互作用を増大させ得る。刺激性免疫チェックポイントのアゴニストは、(共)刺激性受容体に結合するリガンド分子を含み得る。刺激性免疫チェックポイントのアゴニストは、抗体(本明細書に記載される)、リポカリン、及びサイトカインから選択され得る。
リポカリンは、リポカリンを組み込んだ分子であってもよく、又はリポカリンの断片若しくは誘導体であってもよい。刺激性免疫チェックポイントのアゴニストとして作用する機能を保持するそのような分子は、「リポカリン」の定義に含まれる。
サイトカインは、サイトカインを組み込んだ分子であってもよく、又はサイトカインの断片若しくは誘導体であってもよい。刺激性免疫チェックポイントのアゴニストとして作用する機能を保持するそのような分子は、「サイトカイン」の定義に含まれる。
刺激性免疫チェックポイントのアゴニストは、CDX−1127(CD27のアゴニスト)、NKTR−214(CD122のアゴニスト)、BMS−663513(CD137のアゴニスト)、TRX518(GITRのアゴニスト)、CP−870893(CD40アゴニスト)、MEDI0562、MEDI6469、及びMEDI6383(OX40アゴニスト)から選択され得る。
DNA損傷治療剤は、DNA損傷剤、DNA修復標的化治療薬、DNA損傷シグナル伝達の阻害剤、DNA損傷により誘導される細胞周期停止の阻害剤、及びDNA損傷を間接的に引き起こすプロセスの阻害剤から選択され得る。
DNA損傷剤は、アルキル化剤、トポイソメラーゼ阻害剤、及び放射線から選択され得る。アルキル化剤は、白金含有剤、シクロホスファミド、及びブスルファンから選択され得る。白金含有剤は、シスプラチン、カルボプラチン、及びオキサリプラチンから選択され得る。トポイソメラーゼ阻害剤は、トポイソメラーゼI阻害剤及びトポイソメラーゼII阻害剤から選択され得る。トポイソメラーゼI阻害剤は、イリノテカン及びトポテカンから選択され得る。トポイソメラーゼII阻害剤は、エトポシド及びアントラサイクリンから選択され得る。アントラサイクリンは、ドキソルビシン及びエピルビシンから選択され得る。放射線は、電離放射線であり得る。
DNA修復標的化治療薬は、非相同末端結合の阻害剤、相同組換えの阻害剤、ヌクレオチド除去修復の阻害剤、塩基除去修復の阻害剤、及びファンコーニ貧血経路の阻害剤から選択され得る。非相同末端結合の阻害剤は、DNA−PK阻害剤、Nu7441、及びNU7026から選択され得る。塩基除去修復の阻害剤は、PARP阻害剤、AG014699、AZD2281、ABT−888、MK4827、BSI−201、INO−1001、TRC−102、APEX 1阻害剤、APEX 2阻害剤、及びリガーゼIII阻害剤から選択され得る。
DNA損傷シグナル伝達の阻害剤は、ATM阻害剤、CHK 1阻害剤、及びCHK 2阻害剤から選択され得る。ATM阻害剤は、CP466722及びKU−55933から選択され得る。CHK 1阻害剤は、XL−844、UCN−01、AZD7762、及びPF00477736から選択され得る。CHK 2阻害剤は、XL−844、AZD7762、及びPF00477736から選択され得る。
DNA損傷により誘導される細胞周期停止の阻害剤は、Wee1キナーゼ阻害剤、及びCDC25a、b、又はc阻害剤から選択され得る。
DNA損傷を間接的に引き起こすプロセスの阻害剤は、ヒストンデアセチラーゼ阻害剤及び熱ショックタンパク質阻害剤から選択され得る。
熱ショックタンパク質阻害剤は、ゲルダナマイシン及びAUY922から選択され得る。
別途定義されない限り、本明細書に使用される技術用語及び科学用語は、本発明が属する分野の当業者によって広く理解されているものと同じ意味を有する。本明細書に記載されるものと類似又は同等の任意の方法、デバイス、及び材料を、本発明の実施又は試験において使用することができるが、好適な方法、デバイス、及び材料が、以下に記載されている。
本出願に引用されているすべての刊行物、公開特許文献、及び特許出願は、本出願が属する分野の当業者(複数可)のレベルを示すものである。本明細書に引用されているすべての刊行物、公開特許文献、及び特許出願は、それぞれ個別の刊行物、公開特許文献、又は特許出願が具体的かつ個別に参照により組み込まれると示されるのと同程度に、参照により本明細書に組み込まれる。
「1つの(a)」及び「1つの(an)」という冠詞は、1つ又は1つを上回る(すなわち、少なくとも1つの)その冠詞の文法上の目的物を指して本明細書に使用される。例として、「1つの要素」とは、別途そうでないことが明示的に示されない限り、1つ又は1つを上回る要素を意味する。
がんにおける現在の研究努力の主な目標は、分子パラメーターを臨床治療の決定に組み込むことにより、患者における周術期の全身治療の効力を増大させることである。薬理遺伝学/ゲノミクスは、外来の化合物又は薬物に対する個体の応答に関与する遺伝的要因/ゲノム的要因の研究である。本発明のマーカーの発現に対して刺激性効果又は阻害性効果を有する作用剤又は調節剤は、患者におけるがんを治療(予防的又は治療的に)するために、個体に投与することができる。このような治療と併せて、個体における薬理ゲノミクスを考慮することもまた、理想的である。治療薬の代謝における差異は、薬理学的に活性な薬物の用量と血中濃度との関連性を変化させることにより、重大な毒性又は治療失敗を引き起こすおそれがある。したがって、個体の薬理ゲノミクスを理解することにより、予防的治療又は療法的治療に有効な薬剤(例えば、薬物)の選択が可能となる。このような薬理ゲノミクスは、さらに、適切な投薬量及び治療レジメンを決定するために使用することができる。したがって、個体における本発明のマーカーの発現レベルを決定して、それによって、個体の療法的治療又は予防的治療に適した薬剤(複数可)を選択することができる。
本発明は、がん組織において発現される遺伝子又は遺伝子産物のマーカー(本明細書において、以降「バイオマーカー」と称される)の固有な集合を対象とする。異なる態様において、このバイオマーカーのリストは、マイクロアレイ、Q−PCR、配列決定(例えば、RNA seq)、免疫組織化学法、ELISA、又はmRNA若しくはタンパク質の発現を定量化することができる他の技術など、当該技術分野で公知の方法を使用して提供することができる、単一パラメーター又は多重パラメーターの予測試験の基盤を形成し得る。
本発明はまた、細胞毒性化学療法又はがんのための特定の治療の選択の後の予後診断に有用なキット及び方法にも関する。一部又はすべての転写物が過剰発現又は過少発現される場合に、発現プロファイルが、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬に対する応答性又は耐性を示すような方法が、提供される。これらのキット及び方法は、がんを有する患者の腫瘍において差次的に発現される遺伝子又は遺伝子産物のマーカーを用いる。本発明の一実施形態において、これらのバイオマーカーの発現プロファイルは、任意選択でDNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの1つ又は複数の免疫チェックポイント治療薬に対する応答性と発現プロファイルとを相関付けるデータベース又はモデルを作成するための統計学的方法又は相関モデルの下で、保管組織サンプルにおける臨床転帰(応答又は生存)と相関付けられる。次いで、この予測モデルを、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬に対する応答性が判明していない患者における応答性を予測するために使用してもよい。多数の他の実施形態において、患者集団は、患者の臨床転帰、予後、又は阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/若しくは刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬に対する応答性に基づいて、少なくとも2つのクラスに分割することができ、バイオマーカーは、これらの患者クラスの間におけるクラス区分と実質的に相関している。本明細書に記載される生物学的経路は、悪性度及びステージと同様、疾患としてのがんに共通しており、そのため、分類器及び方法は、単一のがん疾患タイプに限定されない。
予測マーカーパネル/発現分類器
がんの治療に使用される阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬といった治療剤に対する応答性又は耐性を判定するのに有用である、がん組織に発現される遺伝子の分類器としての固有なバイオマーカーの集合が、提供される。このような集合は、「マーカーパネル」、「発現分類器」、又は「分類器」と称され得る。
本方法において有用ないくつかのバイオマーカーが、表1に特定されている。これらのバイオマーカーは、治療剤に対する患者の応答又はその欠如を判定するための予測値を有するとして特定される。バイオマーカーの発現は、ある薬剤に対する応答、より詳細には、任意選択でDNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬に対する応答と相関する。腫瘍における特定されたバイオマーカーの集合の発現を調べることにより、どの治療剤又は治療剤の組合せが、がん、及び一部の実施形態においては乳がん細胞又は卵巣がん細胞の増殖速度を低減させる可能性が最も高いかを判定することが可能である。特定された転写物遺伝子マーカー又は遺伝子産物マーカーの集合を調べることにより、どの治療剤又は治療剤の組合せが、がんの増殖速度を低減させる可能性が最も低いかを判定することも可能である。したがって、バイオマーカーの集合の発現を調べることにより、効果がない又は適切でない治療剤を排除することが可能である。重要なことには、ある特定の実施形態において、これらの判定を、患者ごと又は薬剤ごとに行うことができる。したがって、特定の治療レジメンが特定の患者若しくは患者タイプに有益である可能性が高いかどうか、及び/又は特定のレジメンを継続すべきかどうかを判定することができる。
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表1に列挙されているバイオマーカーのすべて又は一部分が、予測バイオマーカーパネルに使用され得る。例えば、表1のバイオマーカーから選択されるバイオマーカーのパネルは、本明細書に提供される方法を使用して生成することができ、表1に記載されているバイオマーカーのうちの1つからすべてを、あらゆる組合せで(例えば、4つの選択されたバイオマーカー、16個の選択されたバイオマーカー、74個の選択されたバイオマーカーなど)含み得る。一部の実施形態において、予測バイオマーカーセットは、少なくとも5個、10個、20個、40個、60個、100個、150個、200個、又は300個以上のバイオマーカーを含む。他の実施形態において、予測バイオマーカーセットは、5個以下、10個以下、20個以下、40個以下、60個以下、100個以下、150個以下、200個以下、300個以下、400個以下、500個以下、600個以下、又は700個以下のバイオマーカーを含む。一部の実施形態において、予測バイオマーカーセットは、表1に列挙される複数のバイオマーカーを含む。一部の実施形態において、予測バイオマーカーセットは、表1に列挙されるバイオマーカーのうち、少なくとも約1%、約5%、約10%、約20%、約30%、約40%、約50%、約60%、約70%、約80%、約90%、約95%、約96%、約97%、約98%、又は約99%を含む。選択された予測バイオマーカーセットは、本明細書に記載される方法及び当該技術分野で公知の類似の方法を使用して提供された予測バイオマーカーから構築することができる。一実施形態において、バイオマーカーパネルは、表1の203個すべてのバイオマーカーを含む。別の実施形態において、バイオマーカーパネルは、表1又は2の40個又は44個のバイオマーカーを含む。
予測バイオマーカーセットは、実規模で大きさが変化する対応するスカラー重みと組み合わせて定義され得るが、それらをさらに、線形手段若しくは非線形手段、代数手段、三角手段、又は相関手段により、代数アルゴリズム、統計的学習アルゴリズム、ベイズアルゴリズム、回帰アルゴリズム、又は類似のアルゴリズムを介して組み合わせて、単一のスカラー値が得られる。これらのアルゴリズムを、数学的に導き出されたそのスカラー値に関する決定関数とともに用いて、サンプルからの発現プロファイルを、特定の薬物又は薬物クラスに対して応答するもの又は応答しないもの、耐性であるもの又は耐性でないものという別々のクラスに分解することができる予測モデルが得られる。バイオマーカーメンバーシップを含むそのような予測モデルは、重み学習及び決定閾値により開発され、薬物応答及び/又は耐性が判明している過去の患者サンプルからの代表的な発現プロファイルのセットから、交差検証、ブートストラッピング、又は類似のサンプリング技法に基づいて、感度、特異度、陰性的中率及び陽性的中率、ハザード比、又はそれらの任意の組合せに関して最適化される。
一実施形態において、バイオマーカーは、それらのシグナルの加重和を形成するために使用されるが、個々の重みは正であっても負であってもよい。結果として得られる和(「決定関数」)が、所定の基準点又は基準値と比較される。基準点又は基準値との比較を使用して、臨床状態又は臨床転帰を診断又は予測することができる。
上述のように、当業者であれば、表1に提供されている分類器に含まれるバイオマーカーが、治療剤に対する応答性又は耐性に関する分類器では重みが等しくならないことを理解するであろう。したがって、わずか1つの配列を使用して、治療剤に対する応答性などの転帰を診断又は予測することはできるが、特異度及び感度又は診断精度若しくは予測精度は、より多くの配列を使用することで向上し得る。
本明細書に使用されるとき、「重み」という用語は、統計学的計算における項目の相対的な重要性を指す。遺伝子発現分類器における各バイオマーカーの重みは、当該技術分野で公知の分析方法を使用して、患者サンプルのデータセットで決定され得る。
一実施形態において、バイオマーカーパネルは、表2Aに詳述されている40個のバイオマーカーを、例えば、疾患の環境に応じて、表に詳述されている対応する順位及び重み又は代替的な順位付け及び重み付けとともに、対象とする。別の実施形態において、バイオマーカーパネルは、表2Bに詳述されている44個のバイオマーカーを、例えば、疾患の環境に応じて、表に詳述されている対応する順位及び重み又は代替的な順位付け及び重み付けとともに、対象とする。表2A及び表2Bは、分類器での重みが高い順に、バイオマーカーを順位付けており、これは、交差検証下で測定される複合決定スコア関数における平均重みの順位として定義される。表2Cは、表2A及び2Bの遺伝子を表すプローブセットを、それらの配列番号を参照して示す。表2Dは、シグネチャー内の遺伝子のアレイに存在していたアンチセンスプローブ配列を示す。
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異なる実施形態において、表2A及び表2Bに列挙されているバイオマーカーのサブセットを、本明細書に記載の方法で使用することができる。これらのサブセットは、表2A又は表2Bの1〜2位、1〜3位、1〜4位、1〜5位、1〜10位、1〜20位、1〜30位、1〜40位、1〜44位、6〜10位、11〜15位、16〜20位、21〜25位、26〜30位、31〜35位、36〜40位、36〜44位、11〜20位、21〜30位、31〜40位、及び31〜44位の順位のバイオマーカーを含むが、これらに限定されない。一態様において、治療応答性は、個体に由来する生物サンプルにアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーGBP5、CXCL10、IDO1、及びMX1のうちの少なくとも1つと、表2Bのバイオマーカーのリストから選択される少なくともN個のさらなるバイオマーカーとに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において予測され、ここで、Nは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、又は36に等しい。本明細書に使用されるとき、「バイオマーカー」という用語は、遺伝子、mRNA、cDNA、アンチセンス転写物、miRNA、ポリペプチド、タンパク質、タンパク質断片、又は遺伝子発現レベル若しくはタンパク質産生レベルのいずれかを示す任意の他の核酸配列若しくはポリペプチド配列を指し得る。一部の実施形態において、CXCL10、IDO1、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2I1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、又はAL137218.1のバイオマーカーに言及する場合、バイオマーカーは、それぞれ、CXCL10、IDO1、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2I1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、又はAL137218.1のmRNAを含む。さらなる実施形態又は他の実施形態において、MX1、GBP5、IFI44L、BIRC3、IGJ、IQGAP3、LOC100294459、SIX1、SLC9A3R1、STAT1、TOB1、UBD、C1QC、C2orf14、EPSTI、GALNT6、HIST1H4H、HIST2H4B、KIAA1244、LOC100287927、LOC100291682、又はLOC100293679のバイオマーカーに言及する場合、バイオマーカーは、それぞれ、MX1、IFI44L、GBP5、BIRC3、IGJ、IQGAP3、LOC100294459、SIX1、SLC9A3R1、STAT1、TOB1、UBD、C1QC、C2orf14、EPSTI、GALNT6、HIST1H4H、HIST2H4B、KIAA1244、LOC100287927、LOC100291682、又はLOC100293679のアンチセンス転写物を含む。
さらなる態様において、個体に由来する生物サンプルにアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーGBP5、CXCL10、IDO1、及びMX1と、表2Bのバイオマーカーのリストから選択される少なくともN個のさらなるバイオマーカーのうちの1つとに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において、治療応答性が予測されるか、又はがん診断が示され、ここで、Nは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、又は36に等しい。さらなる態様において、個体に由来する生物サンプルにアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーGBP5と、表2Bのバイオマーカーのリストから選択される少なくともN個のさらなるバイオマーカーのうちの1つとに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において、治療応答性が予測されるか、がん診断が示され、ここで、Nは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、又は39に等しい。さらなる態様において、個体に由来する生物サンプルにアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーCXCL10と、表2Bのバイオマーカーのリストから選択される少なくともN個のさらなるバイオマーカーのうちの1つとに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において、治療応答性が予測されるか、がん診断が示され、ここで、Nは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、又は39に等しい。さらなる態様において、個体に由来する生物サンプルにアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーIDO1と、表2Bのバイオマーカーのリストから選択される少なくともN個のさらなるバイオマーカーのうちの1つとに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において、治療応答性が予測されるか、がん診断が示され、ここで、Nは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、又は39に等しい。さらなる態様において、個体に由来する生物サンプルにアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーMX−1と、表2Bのバイオマーカーのリストから選択される少なくともN個のさらなるバイオマーカーのうちの1つとに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において、治療応答性が予測されるか、がん診断が示され、ここで、Nは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、又は39に等しい。
さらなる態様において、個体に由来する生物サンプルにアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーCXCL10、MX1、IDO1、及びIFI44Lのうちの少なくとも2つと、表2Bのバイオマーカーのリストから選択される少なくともN個のさらなるバイオマーカーとに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において、治療応答性が予測されるか、がん診断が示され、ここで、Nは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、又は40に等しい。さらなる態様において、個体に由来する生物サンプルにアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーCXCL10、MX1、IDO1、及びIFI44Lと、表2Bのバイオマーカーのリストから選択される少なくともN個のさらなるバイオマーカーのうちの1つとに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において、治療応答性が予測されるか、がん診断が示され、ここで、Nは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、又は40に等しい。さらなる態様において、個体に由来する生物サンプルにアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーCXCL10と、表2Bのバイオマーカーのリストから選択される少なくともN個のさらなるバイオマーカーのうちの1つとに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において、治療応答性が予測されるか、がん診断が示され、ここで、Nは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、又は43に等しい。さらなる態様において、個体に由来する生物サンプルにアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーMX1と、表2Bのバイオマーカーのリストから選択される少なくともN個のさらなるバイオマーカーのうちの1つとに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において、治療応答性が予測されるか、がん診断が示され、ここで、Nは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、又は43に等しい。さらなる態様において、個体に由来する生物サンプルにアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーIDO1と、表2Bのバイオマーカーのリストから選択される少なくともN個のさらなるバイオマーカーのうちの1つとに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において、治療応答性が予測されるか、がん診断が示され、ここで、Nは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、又は43に等しい。さらなる態様において、個体に由来する生物サンプルにアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーIFI44Lと、表2Bのバイオマーカーのリストから選択される少なくともN個のさらなるバイオマーカーのうちの1つとに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において、治療応答性が予測されるか、がん診断が示され、ここで、Nは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、又は43に等しい。
他の実施形態において、表2Cに列挙されているプローブ(配列番号83〜202)又はそれらのサブセットは、本明細書に記載の方法において使用することができる。これらのサブセットは、GBP5、CXCL10、IDO1、MX1、IF144l、CD2、PRAME、ITGAL、LRP4、及びAPOL3のうちの1つ又は複数に対応する配列番号のサブセットを含むがこれらに限定されない。他の実施形態において、プローブは、バイオマーカーCXCL10、MX1、IDO1、IF144L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1のすべてに対応する。それぞれのサブセットが、同じバイオマーカーに対する複数のプローブを含んでもよいことが理解されるべきである。例えば、配列番号135、140、142、及び195によって表されるプローブは、すべてがGBP5を対象とする。したがって、GBP5を対象とするプローブ又はGBP5に対応するプローブを含むサブセットは、配列番号135、140、142、及び195のうちの1つ又は複数を含む。CXCL10を対象とするプローブ又はCXCL10に対応するプローブを含むサブセットは、配列番号131及び160のうちの1つ又は複数を含む。
他の実施形態において、特定の核酸増幅アッセイ(例えば、qPCRなどのPCR)を使用して、本明細書に記載される遺伝子又は遺伝子セットのうちの1つ又は複数の発現レベルを決定することができる。遺伝子のうちの1つ又は複数の発現レベル(複数可)は、1つ又は複数の遺伝子の配列とハイブリダイズするプライマー(プライマー対)及び/又はプローブを使用して判定することができる。例示的なプライマー対及びプローブを、44遺伝子のDDRD分類器モデルの遺伝子のそれぞれについて、表2Eに示す。それぞれの遺伝子について示されているプライマー対及び/又はプローブは、単独で使用してもよく、又はプライマー対及び/若しくはプローブのうちの2つ以上を、本明細書に記載される遺伝子のセットのいずれかに応じて組み合わせて使用してもよい。例えば、表2Eに示されるプライマー対及び/又はプローブを使用して、表3〜45に示される遺伝子シグネチャーのいずれかの発現レベルを決定することができる。例示的なPCRアッセイを、44遺伝子のDDRD分類器モデルの遺伝子のそれぞれについて、表2Eにまとめる。それぞれの遺伝子について示されているPCRアッセイは、単独で使用してもよく、又はアッセイのうちの2つ以上を、本明細書に記載される遺伝子のセットのいずれかに応じて組み合わせて使用してもよい。例えば、表に示されるPCRアッセイを使用して、表3〜45に示される遺伝子シグネチャーのいずれかの発現レベルを決定することができる。
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本明細書に記載されるそれぞれの配列の補体を必要に応じて(例えば、プローブ及び/又はプライマー(プライマー対を含む)のハイブリダイゼーションの設計のために)用いてもよいことに留意すべきである。
44遺伝子シグネチャーの選択を表すさらなる遺伝子シグネチャーが本明細書に記載されており、本発明のすべての態様に適用可能である。さらなる遺伝子シグネチャーは、(本明細書でさらに説明されるように)最終的なシグネチャースコアを計算する際に利用され得る好適な重み及びバイアススコアとともに、表3〜45に記載されている。各シグネチャーのk値は、当業者には容易に理解されるように、陽性のシグネチャースコアを定義するための閾値が決定されると、設定することができる。同様に、シグネチャー内の各遺伝子の順位は、各遺伝子に与えられた重みを考察することによって容易に判定することができる(重みが大きいことは、シグネチャー内での順位が高いことを示し、40遺伝子及び44遺伝子のシグネチャーに関する順位については、それぞれ、表2A及び2Bを参照されたい)。
表3〜45は、各シグネチャー内のそれぞれの遺伝子についての例示的な重み及びバイアスを示すが、これらの表により示される遺伝子シグネチャーは示された特定の重み及びバイアスに限定されないことが理解される。重みの値は、本発明による陽性のシグネチャースコアを示すために測定される発現の方向性を示し得る。したがって、正の重みは、遺伝子発現の増大が陽性のシグネチャースコア/DDRD生物学的様態の特定に寄与することを示し、逆も同様である。
表3〜45に含まれる遺伝子の発現を調査するのに好適なプローブ及びプローブセットは、表2C及び表2Dに示されている。加えて、表3〜45に含まれる遺伝子の発現を調査するのに好適なPCRアッセイが、表2Eに示されている。
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分類器モデルを使用した遺伝子発現の測定
様々な方法が、バイオマーカーを特定し疾患を診断する試みにおいて用いられてきた。タンパク質に基づくマーカーについては、これらの方法として、2次元電気泳動法、質量分析法、及び免疫アッセイ法が挙げられる。核酸マーカーについては、これの方法として、mRNA発現プロファイル、マイクロRNAプロファイル、FISH、遺伝子発現の連続分析(SAGE)、メチル化プロファイル、及び大規模遺伝子発現アレイが挙げられる。
あるバイオマーカーが、個体における異常なプロセス、疾患、又は他の状態を示すか又はそれらの兆候である場合、そのバイオマーカーは、一般に、個体における正常なプロセス、疾患又は他の状態の非存在を示すか又はそれらの兆候であるバイオマーカーの発現レベル又は値と比較して、過剰発現又は過少発現していると説明される。「上方制御」、「上方制御された」、「過剰発現」、「過剰発現された」、及びその任意の変化形は、生物サンプルにおけるバイオマーカーの値又はレベルが、健康又は正常な個体に由来する同様の生物サンプルにおいて典型的に検出されるバイオマーカーの値又はレベル(又は値若しくはレベルの範囲)よりも高いものであることを指して互換的に用いられる。これらの用語はまた、生物サンプルにおけるバイオマーカーの値又はレベルが、特定の疾患の異なるステージで検出され得るそのバイオマーカーの値又はレベル(又は値若しくはレベルの範囲)よりも高いものであることも指し得る。
「下方制御」、「下方制御された」、「過少発現」、「過少発現された」、及びその任意の変化形は、生物サンプルにおけるバイオマーカーの値又はレベルが、健康又は正常な個体に由来する同様の生物サンプルにおいて典型的に検出されるバイオマーカーの値又はレベル(又は値若しくはレベルの範囲)よりも低いものであることを指して互換的に用いられる。これらの用語はまた、生物サンプルにおけるバイオマーカーの値又はレベルが、特定の疾患の異なるステージで検出され得るそのバイオマーカーの値又はレベル(又は値若しくはレベルの範囲)よりも低いものであることも指し得る。
さらに、過剰発現又は過少発現されているバイオマーカーは、個体における正常なプロセス又は疾患若しくは他の状態の非存在を示すか又はそれらの兆候であるバイオマーカーの「正常な」発現レベル又は値と比較して「差次的に発現される」又は「差次的レベル」若しくは「差次的値」を有すると称することもできる。したがって、あるバイオマーカーの「差次的発現」は、そのバイオマーカーの「正常な」発現レベルからの変動と称することもできる。
「差次的バイオマーカー発現」及び「差次的発現」という用語は、あるバイオマーカーの発現が、特定の疾患を罹患している対象では、正常な対象におけるその発現と比べて、又は特定の治療法に差次的に応答するか若しくは異なる予後を有する患者におけるその発現と比べて、より高いか又はより低いレベルに活性化されている、バイオマーカーを指して互換的に用いられる。これらの用語はまた、発現が、同じ疾患の別のステージではより高いか又はより低いレベルに活性化される、バイオマーカーも含む。差次的に発現されるバイオマーカーは、核酸レベル若しくはタンパク質レベルで活性化若しくは阻害されていてもよく、又は異なるポリペプチド産物をもたらす選択的スプライシングを受けていてもよいことも理解される。そのような差異は、mRNAレベル、miRNAレベル、アンチセンス転写物レベル、又はポリペプチドのタンパク質表面発現、分泌、若しくは他の分配を含む、様々な変化により証明することができる。差次的バイオマーカー発現には、2つ以上の遺伝子若しくはそれらの遺伝子産物の間の発現の比較、又は2つ以上の遺伝子若しくはそれらの遺伝子産物の間の発現の比の比較、又はさらには同じ遺伝子の2つの異なって処理された産物の比較が含まれ得、これらは、正常な対象と疾患に罹患している対象との間、又は同じ疾患の様々なステージ間で異なる。差次的発現は、例えば、正常細胞と疾患細胞との間、又は異なる疾患事象若しくは疾患ステージを経験した細胞の間での、バイオマーカーの時間的又は細胞的発現パターンの定量的並びに定性的な差異の両方を含む。
ある特定の実施形態において、得られた発現プロファイルは、ゲノム又は核酸の発現プロファイルであり、サンプル中の1つ又は複数の核酸の量又はレベルが決定されている。これらの実施形態において、診断方法又は予後診断方法において用いられる発現プロファイルを生成するためにアッセイされるサンプルは、核酸サンプルである。この核酸サンプルには、分析されている細胞又は組織の表現型決定バイオマーカーの発現情報を含む核酸集団が含まれる。一部の実施形態において、サンプルを得た宿主細胞又は組織の発現情報をサンプルが保持している限り、核酸には、RNA核酸又はDNA核酸、例えば、mRNA、cRNA、cDNAなどが含まれ得る。サンプルは、当該技術分野で公知のように、いくつかの異なる方法で、例えば、細胞からmRNAを単離することによって調製することができ、ここで、この単離されたmRNAは、差次的遺伝子発現の分野で公知のように、単離されたままの状態で使用されるか、増幅されるか、又はcDNA、cRNAなどを調製するために用いられる。したがって、サンプル中のmRNAのレベルの判定には、mRNAからのcDNA又はcRNAの調製、及びその後のcDNA又はcRNAの測定が含まれる。サンプルは、典型的には、例えば、組織生検によって、治療を必要とする対象から採取した細胞又は組織から、標準的なプロトコルを使用して調製され、ここで、そのような核酸を生成することができる細胞種又は組織には、疾患細胞又は組織、体液などが含まれるがこれらに限定されない、判定しようとする表現型の発現パターンが存在する任意の組織が含まれる。
発現プロファイルは、任意の従来的なプロトコルを使用して、最初の核酸サンプルから生成することができる。差次的遺伝子発現/バイオマーカー分析の分野で用いられるものなど、発現プロファイルを生成する様々な異なる様式が公知であるが、発現プロファイルを生成するための1つの代表的で便宜的な種類のプロトコルは、アレイに基づく遺伝子発現プロファイル生成プロトコルである。そのような適用例は、生成するプロファイルにおいてアッセイ/プロファイリングしようとする遺伝子のそれぞれの「プローブ」核酸を示す核酸が用いられるハイブリダイゼーションアッセイである。これらのアッセイにおいて、標的核酸のサンプルは、まず、アッセイされる初期核酸サンプルから最初に調製され、ここで、調製には、標識、例えば、シグナル産生系のメンバーを用いた標的核酸の標識化が含まれ得る。標的核酸サンプルの調製後、サンプルを、ハイブリダイゼーション条件下でアレイと接触させ、それによって、アレイ表面に結合したプローブ配列に相補的な標的核酸の間で複合体が形成される。次いで、ハイブリダイズした複合体の存在を、定性的又は定量的に検出する。本主題の方法で用いられる発現プロファイルを生成するために実施され得る特定のハイブリダイゼーション技術としては、米国特許第5,143,854号、同第5,288,644号、同第5,324,633号、同第5,432,049号、同第5,470,710号、同第5,492,806号、同第5,503,980号、同第5,510,270号、同第5,525,464号、同第5,547,839号、同第5,580,732号、同第5,661,028号、同第5,800,992号(これらの開示は、参照により本明細書に組み込まれる)、並びに国際公開第95/21265号、同第96/31622号、同第97/10365号、同第97/27317号、欧州特許第373203号、及び同第785280号に記載される技術が挙げられる。これらの方法では、発現をアッセイするバイオマーカーのそれぞれについて1つのプローブを含む「プローブ」核酸のアレイを、上述のように標的核酸と接触させる。接触は、ハイブリダイゼーション条件下、例えば、上述のストリンジェントなハイブリダイゼーション条件下において実行し、次いで、未結合の核酸を除去する。結果として得られるハイブリダイズした核酸のパターンは、プローブされたバイオマーカーのそれぞれの発現に関する情報を提供し、ここで、発現情報は、その遺伝子が発現しているかどうか、及び典型的に、発現データ、すなわち、発現プロファイルが、定性的及び定量的の両方であり得る場合には、どのレベルで発現しているかに関するものである。
バイオマーカー発現分類器の作成
一実施形態において、がん組織におけるバイオマーカーの相対発現レベルを測定して、遺伝子発現プロファイルを形成する。患者組織サンプルから得られたバイオマーカーのセットの遺伝子発現プロファイルを、複合決定スコアの形式でまとめ、患者データの訓練セットから数学的に導き出されたスコア閾値と比較する。スコア閾値により、治療に対する応答性/非応答性などであるがそれらに限定されない様々な特徴に基づいて患者群が分離される。患者訓練セットデータは、予後、再発の可能性、長期生存、臨床転帰、治療応答、診断、がん分類、又は個別化されたゲノミクスプロファイルにより特徴付けられている、がん組織サンプルに由来することが好ましい。患者サンプルから得られた発現プロファイル及び対応する決定スコアは、数学的に得られたスコア決定閾値の同じ側にある訓練セット内の患者サンプルの特徴と相関付けることができる。線形分類器のスカラー出力の閾値は、訓練データセット内で観察される交差検証下における感度及び特異度の合計を最大化するように最適化される。
所与のサンプルの全体的な発現データを、出発物質の量の差、抽出効率の差及び増幅反応の効率の差などについて補正するために、当業者に公知の方法を用いて正規化する。線形分類器を正規化されたデータに使用して診断判定又は予後判定(例えば、治療剤に対する応答性又は耐性)を行うことは、事実上、データ空間、すなわち、分類器内のすべての遺伝子の発現値のすべての可能性のある組合せを、分離超平面によって2つの交わりを持たない空間に分割することを意味する。この分割は、大きな訓練例セットにおいて、例えば、治療剤に対する応答性又は耐性を示す患者から、経験的に導き出される。一般性を失うことなく、1つを除くすべてのバイオマーカーに対して、ある特定の固定の値のセットを想定することができ、それによってこの残りの1つのバイオマーカーの閾値は自動的に定まるが、決定は、例えば、治療剤に対する応答性か耐性かで変化することになる。この動的閾値を上回る発現の値は、その結果、治療剤に対する耐性(負の重みを有するバイオマーカーについて)又は応答性(正の重みを有するバイオマーカーについて)のいずれかを示すことになる。この閾値の正確な値は、分類器内の他のすべてのバイオマーカーの実際に測定された発現プロファイルに依存するが、ある特定のバイオマーカーの全体的な示度は固定のままである。すなわち、高い値又は「相対的過剰発現」は、常に、応答性(正の重みを有する遺伝子)又は耐性(負の重みを有する遺伝子)のいずれかに寄与する。したがって、全体的な遺伝子発現分類器に関して、相対的発現は、ある特定のバイオマーカーの上方制御又は下方制御が治療剤に対する応答性又は耐性を示すかどうかを示し得る。
一実施形態において、患者組織サンプルのバイオマーカー発現プロファイルは、線形分類器によって評価される。本明細書に使用されるとき、線形分類器は、個々のバイオマーカー強度の加重和を複合決定スコアにしたもの(「決定関数」)を指す。決定スコアを、次いで、感度及び特異度に関するある特定の設定点に対応する所定のカットオフスコア閾値と比較し、それによって、サンプルがスコア閾値を上回る(決定関数陽性)か、又は下回る(決定関数陰性)かを示す。
事実上、これは、データ空間、すなわち、バイオマーカー発現値のすべての可能性のある組合せのセットを、例えば、一方が治療剤に対する応答性に対応し、他方が耐性に対応する、異なる臨床分類又は予測に対応する2つの相互排他的な空間に分割することを意味する。全体的な分類器に関して、ある特定のバイオマーカーの相対的過剰発現は、決定スコアを増大させ得るか(正の重み)、又はそれを減少させ得(負の重み)、したがって、例えば、治療剤に対する応答性か耐性かの全体的な決定に寄与し得る。
「曲線下面積」又は「AUC」という用語は、受信者操作特性(ROC)曲線の曲線下面積を指し、これらはいずれも当該技術分野において周知である。AUC尺度は、完全なデータ範囲にわたって分類器の精度を比較するのに有用である。AUCが大きい分類器ほど、未知のものを目的の2つの群(例えば、卵巣がんサンプルと正常又は対照サンプル)の間で正確に分類する能力が高い。ROC曲線は、2つの集団(例えば、治療剤に応答する個体と応答しない個体)の間を区別する際に、特定の特徴(例えば、本明細書に記載されるバイオマーカーのうちのいずれか及び/又はその他の生物医学情報の任意の項目)の性能をプロットするのに有用である。典型的には、集団全体(例えば、症例及び対照)にわたる特徴データは、単一の特徴の値に基づいて昇順に類別される。次いで、その特徴のそれぞれの値について、データに関する真陽性率及び偽陽性率が計算される。真陽性率は、その特徴に関する値を上回る症例数を計数した後、それを症例の総数で除算することにより決定される。偽陽性率は、その特徴に関する値を上回る対照数を計数した後、それを対照の総数で除算することにより決定される。この定義は、特徴が症例において対照と比較して高くなっているシナリオを指すが、この定義は、特徴が症例において対照と比較して低いシナリオにも適用される(そのようなシナリオにおいては、その特徴に関する値を下回るサンプルを計数する)。ROC曲線を、単一の特徴について、並びに他の単一の出力について作成することができ、例えば、2つ以上の特徴の組合せを数学的に組み合わせて(例えば、加算、減算、乗算するなど)、単一の合計値を得、この単一の合計値をROC曲線としてプロットすることができる。さらに、複数の特徴の任意の組合せ(この組合せにより単一の出力値が導き出さる)を、ROC曲線としてプロットすることができる。これらの特徴の組合せは、試験を含んでもよい。ROC曲線は、試験の偽陽性率(1−特異度)に対する試験の真陽性率(感度)のプロットである。
この数、すなわち、治療剤に対するカットオフ閾値応答性又は耐性の解釈は、開発段階(「訓練」)において、転帰が判明している患者のセットから導き出される。決定スコアの対応する重み及び応答性/耐性カットオフ閾値は、当業者には公知の方法によって訓練データから事前に確定されている。本発明の方法の好ましい実施形態において、部分最小二乗法判別分析(PLS−DA)が、重みを決定するために使用される。(L.Stahle,S.Wold,J.Chemom.1(1987)185−196、D.V.Nguyen,D.M.Rocke,Bioinformatics 18(2002)39−50)。がん分類器の転写物に適用する場合には、当業者には公知の、分類を実施するための他の方法を、本明細書に記載の方法とともに用いてもよい。
様々な方法を使用して、これらのバイオマーカーで測定された定量データを予後診断又は他の予測的使用に変換することができる。これらの方法としては、パターン認識(Dudaら、Pattern Classification,第2版、John Wiley,New York 2001)、機械学習(Schoelkopfら、Learning with Kernels,MIT Press,Cambridge 2002,Bishop,Neural Networks for Pattern Recognition,Clarendon Press,Oxford 1995)、統計学(Hastieら、The Elements of Statistical Learning,Springer,New York 2001)、バイオインフォマティクス(Dudoitら、2002,J.Am.Statist.Assoc.97:77−87、Tibshiraniら、2002,Proc.Natl.Acad.Sci.USA 99:6567−6572)、又は計量化学(Vandeginsteら、Handbook of Chemometrics and Qualimetrics,Part B,Elsevier,Amsterdam 1998)の分野の方法が挙げられるが、これらに限定されない。
訓練ステップにおいて、応答性/耐性の両方の事例の患者サンプルのセットを測定し、訓練セット又は将来のサンプルセットを最適に予測するように、この訓練データから固有の情報を使用して予測方法を最適化する。この訓練ステップにおいて、使用される方法は、特定の強度パターンから特定の予測判定までを予測するように訓練又はパラメーター化される。測定されたデータは、予後診断方法又はアルゴリズムにかける前に、好適な変換又は前処理ステップを行ってもよい。
本発明の好ましい実施形態において、各転写物の前処理済みの強度値の加重和を形成し、これを、訓練セットで最適化された閾値と比較する(Dudaら、Pattern Classification、第2版、John Wiley,New York 2001)。重みは、限定されるものではないが、部分最小二乗法(PLS(Nguyenら、2002,Bioinformatics 18(2002)39−50))又はサポートベクターマシン(SVM(Schoelkopfら、Learning with Kernels,MIT Press,Cambridge 2002))などの複数の線形分類法により導き出すことができる。
本発明の別の実施形態において、データを非線形的に変換してから、上述のように加重和を適用する。この非線形変換は、データの次元数を増加させることを含んでもよい。非線形変換及び加重和を、例えば、カーネル関数の使用によって、暗示的に実施することもできる。(Scholkopfら、Learning with Kernels,MIT Press,Cambridge 2002)。
本発明の別の実施形態において、新しいデータサンプルを、実際に測定された訓練サンプル又は人工的に作出されたプロトタイプのいずれかである、2つ以上のクラスプロトタイプと比較する。この比較は、好適な類似性尺度、例えば、限定されるものではないが、ユークリッド距離(Dudaら、Pattern Classification、第2版、John Wiley,New York 2001)、相関係数(Van’t Veerら、2002,Nature 415:530)などを使用して実施する。次いで、新しいサンプルを、最も近いプロトタイプの予後診断群、又は近傍にあるプロトタイプの数が最も多い予後診断群に割り当てる。
本発明の別の実施形態においては、決定木(Hastieら、The Elements of Statistical Learning,Springer,New York 2001)又はランダムフォレスト(Breiman,Random Forests,Machine Learning 45:5 2001)を使用して、転写物セット又はその産物の測定された強度データから予後診断判定を行う。
本発明の別の実施形態においては、ニューラルネットワーク(Bishop,Neural Networks for Pattern Recognition,Clarendon Press,Oxford 1995)を使用して、転写物セット又はその産物の測定された強度データから予後診断判定を行う。
本発明の別の実施形態においては、限定されるものではないが、線形、対角線形、二次、及びロジスティック判別分析を含む、判別分析(Dudaら、Pattern Classification、第2版、John Wiley,New York 2001)を用いて、転写物セット又はその産物の測定された強度データから予後診断判定を行う。
本発明の別の実施形態においては、マイクロアレイに関する予測分析(PAM(Tibshiraniら、2002,Proc.Natl.Acad.Sci.USA 99:6567−6572))を使用して、転写物セット又はその産物の測定された強度データから予後診断判定を行う。
本発明の別の実施形態においては、クラス類似性のソフト独立モデリング(SIMCA(Wold,1976,Pattern Recogn.8:127−139))を使用して、転写物セット又はその産物の測定された強度データから予後診断判定を行う。
治療剤
上述のように、本明細書に記載される方法により、異常なDNA修復と関連する免疫シグナル伝達が増大した腫瘍を標的とする治療剤に対して応答性又は非応答性として、患者を分類することができる。特に、治療剤は、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬であり得る。一部の実施形態において、阻害性免疫チェックポイントは、A2AR、B7−H3(CD276)、B7−H4(VTCN1)、BTLA(CD272)、CTLA−4(CD152)、IDO、KIR、LAG3、PD−1/PD−L1、TIM−3、及びVISTAから選択される。一部の実施形態において、阻害性免疫チェックポイントは、PD−1/PD−L1ではない。一部の実施形態において、阻害性免疫チェックポイントは、IDOである。一部の実施形態において、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニストは、本明細書に定義される抗体及び阻害性核酸分子から選択される。一部の実施形態において、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニストは、MGA271(B7−H3を標的とする)、イピリムマブ(Yervoy、CTLA−4を標的とする)、インドキシモド(IDO経路を標的とする)、NLG919(IDO経路を標的とする)、リリルマブ(KIRを標的とする)、IMP321(LAG3を標的とする)、BMS−986016(LAG3を標的とする)、CT−011(PD−1遮断薬)、ニボルマブ/BMS−936558(PD−1遮断薬)、BMS−936559(PDL1遮断薬)、及びペンブロリズマブ(Keytruda、PD−1を標的とする)から選択され、任意選択で、アンタゴニストは、ペンブロリズマブではない。一部の実施形態において、刺激性免疫チェックポイントは、CD27、CD28、CD40、CD122、CD137、OX40、GITR、及びICOSから選択される。一部の実施形態において、刺激性免疫チェックポイントのアゴニストは、本明細書に定義される抗体、リポカリン、及びサイトカインから選択される。一部の実施形態において、刺激性免疫チェックポイントのアゴニストは、CDX−1127(CD27のアゴニスト)、NKTR−214(CD122のアゴニスト)、BMS−663513(CD137のアゴニスト)、TRX518(GITRのアゴニスト)、CP−870893(CD40アゴニスト)、MEDI0562、MEDI6469、及びMEDI6383(OX40アゴニスト)から選択される。
一部の実施形態において、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬は、「DNA損傷治療剤」と組み合わせて投与され得る。本明細書に使用されるとき、「DNA損傷治療剤」は、DNAを直接的に損傷することが知られている薬剤、DNA損傷修復を防止する薬剤、DNA損傷シグナル伝達を阻害する薬剤、DNA損傷により誘導される細胞周期停止を阻害する薬剤、及びDNA損傷を間接的に引き起こすプロセスを阻害する薬剤を含む。がんを治療するために使用される、いくつかの現在のそのような治療剤としては、以下のDNA損傷治療剤が挙げられるが、これらに限定されない。
1)DNA損傷剤:
a.アルキル化剤(シスプラチン、カルボプラチン、及びオキサリプラチンなどの白金含有剤;シクロホスファミド;ブスルファン)
b.トポイソメラーゼI阻害剤(イリノテカン;トポテカン)
c.トポイソメラーゼII阻害剤(エトポシド;ドキソルビシン及びエピルビシンなどのアントラサイクリン)
d.電離放射線
2)DNA修復標的化治療薬
a.非相同末端結合の阻害剤(DNA−PK阻害剤、Nu7441、NU7026)
b.相同組換えの阻害剤
c.ヌクレオチド除去修復の阻害剤
d.塩基除去修復の阻害剤(PARP阻害剤、AG014699、AZD2281、ABT−888、MK4827、BSI−201、INO−1001、TRC−102、APEX1阻害剤、APEX2阻害剤、リガーゼIII阻害剤)
e.ファンコーニ貧血経路の阻害剤
3)DNA損傷シグナル伝達の阻害剤
a.ATM阻害剤(CP466722、KU−55933)
b.CHK 1阻害剤(XL−844、UCN−01、AZD7762、PF00477736)
c.CHK 2阻害剤(XL−844、AZD7762、PF00477736)
4)DNA損傷により誘導される細胞周期停止の阻害剤
a.Wee1キナーゼ阻害剤
b.CDC25a、b、又はc阻害剤。
5)DNA損傷を間接的に引き起こすプロセスの阻害剤
a.ヒストンデアセチラーゼ阻害剤
b.熱ショックタンパク質阻害剤(ゲルダナマイシン、AUY922)
疾患及び組織源
本明細書に記載される予測分類器は、がんを治療するための治療剤に対する応答性又は耐性を判定するのに有用である。本明細書に記載される生物学的経路は、悪性度及びステージと同様、がんそのものの特徴であり、そのため、単一のがん疾患タイプに限定されない。したがって、遺伝子又は遺伝子産物の集合を使用して、異なる組織における異なるがんタイプ全体にわたってがん治療薬の応答性を予測することができる。一実施形態において、この遺伝子又は遺伝子産物の集合は、乳がん腫瘍及び卵巣がん腫瘍の両方を評価するのに有用である。
本明細書に使用されるとき、がんには、白血病、脳のがん、前立腺がん、肝臓がん、卵巣がん、胃がん、結腸直腸がん、咽喉がん、乳がん、皮膚がん、黒色腫、肺がん、肉腫、子宮頸がん、精巣がん、膀胱がん、内分泌がん、子宮内膜がん、食道がん、神経膠腫、リンパ腫、神経芽細胞腫、骨肉腫、膵臓がん、下垂体がん、腎臓がん、頭頸部がんなどが含まれるが、これらに限定されない。
一実施形態において、本明細書に記載される方法は、任意選択でDNA損傷剤、DNA修復標的化治療薬、DNA損傷シグナル伝達の阻害剤、DNA損傷により誘導される細胞周期停止の阻害剤、及びDNA損傷を間接的に引き起こすプロセスの阻害(すなわち、本明細書に使用される用語「DNA損傷治療剤」)と組み合わせて、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬のクラスの化学療法剤で治療されるがんに言及する。
「生物サンプル」、「サンプル」、及び「試験サンプル」は、個体から得られるか、又はそうでなければ個体に由来する任意の材料、生物体液、組織、又は細胞を指して本明細書に互換的に使用される。これには、血液(全血、白血球、末梢血単核細胞、軟膜、血漿、及び血清を含む)、痰、涙、粘液、鼻洗浄液、鼻吸引物、呼気、尿、精液、唾液、髄液、羊水、腺液、リンパ液、乳頭吸引物、気管支吸引物、滑液、関節吸引物、腹水、細胞、細胞抽出物、及び脳脊髄液が含まれる。これには、前述のあらゆるものの実験により分離された画分も含まれる。例えば、血液サンプルは、血清、又は赤血球若しくは白血球などの特定の種類の血液細胞を含む画分に分画することができる(白血球)。必要に応じて、サンプルは、組織と体液サンプルとの組合せなど、個体に由来するサンプルの組合せであってもよい。「生物サンプル」という用語には、例えば、糞便サンプル、組織サンプル、又は組織生検などに由来する、均一化された固体材料を含有する材料も含まれる。「生物サンプル」という用語には、組織培養物又は細胞培養物に由来する材料も含まれる。生物サンプルを得るための任意の好適な方法を使用することができ、例示的な方法としては、例えば、静脈切開術、スワブ採取(例えば、頬内スワブ採取)、及び微細針吸引生検法が挙げられる。サンプルは、例えば、マイクロダイセクション(例えば、レーザーキャプチャーマイクロダイセクション(LCM)又はレーザーマイクロダイセクション(LMD))、膀胱洗浄、塗抹採取(例えば、PAP塗抹採取)、又は腸管洗浄によって採取することもできる。個体から得られるか、又は個体に由来する「生物サンプル」には、個体から得られた後、任意の好適な様式で処理されたあらゆるそのようなサンプルが含まれる。
そのような場合、標的細胞は、腫瘍細胞、例えば、結腸がん細胞又は胃がん細胞であってもよい。標的細胞は、新しく得られたサンプル、凍結サンプル、生検サンプル、体液のサンプル、血液サンプル、パラフィン包埋固定組織サンプル(すなわち、組織ブロック)などの保存組織、又は細胞培養物などであるがこれらに限定されない、ヒト及び動物の組織を含む、任意の組織源に由来する。
方法及びキット
遺伝子発現分析のためのキット
本明細書に記載される方法を実施するための試薬、器具、及び/又は説明書が、キットにおいて提供され得る。例えば、キットは、がん患者にとって適した治療法を決定するための試薬、器具、及び説明書を含み得る。そのようなキットは、生検などにより患者から組織サンプルを採取するための試薬、及びその組織を処理するための試薬を含み得る。キットには、患者のサンプルにおけるバイオマーカーの発現レベルを決定するための、RT−PCR、qPCR、ノーザンブロット、プロテオミック分析、又は免疫組織化学法を行うための試薬など、バイオマーカー発現分析を実施するための1つ又は複数の試薬も含まれ得る。例えば、RT−PCRを実施するためのプライマー、ノーザンブロット分析を行うためのプローブ、並びに/又はウエスタンブロット、免疫組織化学法、及びELISA分析などのプロテオミック分析を行うための抗体が、そのようなキットに含まれ得る。アッセイのための適切な緩衝液もまた、含まれ得る。これらのアッセイのいずれかに必要な検出試薬もまた、含まれ得る。適切な試薬及び方法は、以下でさらに詳細に説明される。
本明細書において特徴付けられるキットには、バイオマーカー発現を測定するためのアッセイを実施するための方法を記載した説明書も含まれ得る。説明書はまた、基準コホートにおけるバイオマーカーの発現レベルを決定する方法及び試験患者との比較のための基準を確立するための発現データを集める方法など、基準コホートを決定するための方法に関する指示も含み得る。説明書は、試験患者におけるバイオマーカー発現をアッセイするための指示、及び発現レベルを基準コホートにおける発現と比較し、続いて試験患者に適した化学療法を決定するための指示も含み得る。適切な化学療法を決定するための方法は、上述の通りであり、説明書に詳細に記載され得る。
キットに含まれる情報資料は、本明細書に記載される方法及び/又は本明細書に記載される方法のための試薬の使用に関する説明資料、指示資料、販売資料、又は他の資料であり得る。例えば、キットの情報資料は、問い合わせ先の情報、例えば、実際の住所、電子メールアドレス、ウェブサイト、又は電話番号を含み得、そこから、キットの使用者は、遺伝子発現分析の実施及び結果の解釈(特に、結果が、あるヒトの特定の治療剤に対する陽性応答を有する可能性に当てはまる場合)に関する実質的な情報を取得することができる。
本明細書において特徴付けられるキットはまた、バイオマーカー発現から、患者が特定の治療剤に対する陽性応答を有する可能性を推測するために必要なソフトウェアを含んでもよい。
a)遺伝子発現のプロファイリング方法
生物サンプルにおけるmRNAの測定は、生物サンプルにおける対応するタンパク質のレベルの検出の代わりに使用することができる。したがって、本明細書に記載されるバイオマーカー又はバイオマーカーパネルのいずれも、適切なRNAを検出することによって検出することもできる。遺伝子発現プロファイリングの方法としては、マイクロアレイ、RT−PCT、qPCR、ノーザンブロット、SAGE、質量分析が挙げられるが、これらに限定されない。
mRNA発現レベルは、逆転写定量的ポリメラーゼ連鎖反応(RT−PCRに続いてqPCR)によって測定される。RT−PCRは、mRNAからcDNAを作製するために使用される。このcDNAは、DNA増幅プロセスが進行するにつれて蛍光が生じるqPCRアッセイにおいて使用することができる。標準曲線との比較によって、qPCRは、細胞当たりのmRNAのコピー数など、絶対的な測定値を生成することができる。ノーザンブロット、マイクロアレイ、侵襲アッセイ、及びキャピラリー電気泳動と組み合わせたRT−PCRはすべて、サンプルにおけるmRNAの発現レベルを測定するために使用されている。Gene Expression Profiling:Methods and Protocols,Richard A.Shimkets編、Humana Press,2004を参照されたい。
miRNA分子は、コードはしないが、遺伝子発現を制御することができる低分子RNAである。mRNA発現レベルの測定に適した方法のうちのいずれかを、対応するmiRNAのために使用することもできる。近年、多くの研究室が疾患のバイオマーカーとしてのmiRNAの使用について研究している。多くの疾患には、幅広い転写制御が関与しており、miRNAがバイオマーカーとしての役割を有し得ることは驚くことではない。miRNA濃度と疾患との関係は、タンパク質レベルと疾患との関係よりもさらに不明確であることが多いが、miRNAバイオマーカーの価値は相当なものであり得る。当然ながら、疾患の際に差次的に発現されるいずれのRNAでもそうであるように、インビトロ診断製品の開発が直面する問題には、miRNAが罹患細胞中で生存し、分析のために容易に抽出されるという要件、又はmiRNAが血液若しくは他の基質中に放出され、測定されるために十分に長い間そこで生存しなければならないという要件が含まれるであろう。タンパク質バイオマーカーも同様の要件を有するが、多くの可能性があるタンパク質バイオマーカーは、疾患の際に、パラクリン様式で病理部位及び機能部位において意図的に分泌される。多くの可能性のあるタンパク質バイオマーカーは、内部でこれらのタンパク質が合成されている細胞の外部において機能するように設計されている。
遺伝子発現はまた、質量分析法を使用して評価することもできる。様々な構成の質量分析計を使用して、バイオマーカーの値を検出することができる。複数の種類の質量分析計が利用可能であるか、又は様々な構成で製造することができる。一般に、質量分析計は、以下の主要な構成要素:サンプル注入口、イオン源、質量分析器、検出器、真空系、及び装置制御システム、並びにデータシステムを有する。サンプル注入口、イオン源、及び質量分析器の違いにより、一般に、装置の種類及びその能力が決まる。例えば、注入口は、キャピラリーカラム液体クロマトグラフィー源であってもよく、又はマトリックス支援レーザー脱離において使用されるような直接プローブ若しくはステージであってもよい。一般的なイオン源は、例えば、ナノスプレー及びマイクロスプレーを含むエレクトロスプレー、又はマトリックス支援レーザー脱離である。一般的な質量分析器としては、四重極マスフィルター、イオントラップ質量分析器、及び飛行時間質量分析器が挙げられる。さらなる質量分析法は、当該技術分野で周知である(Burlingameら、Anal.Chem.70:647 R−716R(1998)、Kinter and Sherman,New York(2000))を参照されたい)。
タンパク質バイオマーカー及びバイオマーカー値は、以下のもののいずれかによって検出及び測定することができる:エレクトロスプレーイオン化質量分析(ESI−MS)、ESI−MS/MS、ESI−MS/(MS)n、マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間質量分析(MALDI−TOF−MS)、表面増強レーザー脱離/イオン化飛行時間質量分析(SELDI−TOF−MS)、シリコン上脱離/イオン化(DIOS)、二次イオン質量分析(SIMS)、四重極飛行時間(Q−TOF)、タンデム飛行時間(TOF/TOF)技術(ウルトラフレックスIII TOF/TOFと呼ばれる)、大気圧化学イオン化質量分析(APCI−MS)、APCI−MS/MS、APCI−(MS)、大気圧光イオン化質量分析(APPI−MS)、APPI−MS/MS、及びAPPI−(MS)、四重極質量分析、フーリエ変換質量分析(FTMS)、定量的質量分析、並びにイオントラップ質量分析。
サンプル調製戦略が、タンパク質バイオマーカーの質量分析による特徴付け及びバイオマーカー値の判定の前に、サンプルを標識及び濃縮するために使用される。標識方法としては、相対的定量化及び絶対的定量化のための等質量(isobaric)タグ(iTRAQ)並びに細胞培養物中のアミノ酸を用いた安定同位体標識(SILAC)が挙げられるが、これらに限定されない。質量分析の前に候補バイオマーカータンパク質のサンプルを選択的に濃縮するために使用される捕捉試薬としては、アプタマー、抗体、核酸プローブ、キメラ、低分子、F(ab’)断片、一本鎖抗体断片、Fv断片、一本鎖Fv断片、核酸、レクチン、リガンド結合受容体、アフィボディ、ナノボディ、アンキリン、ドメイン抗体、選択的抗体足場(例えば、ダイアボディなど)、刷込みポリマー、アビマー、ペプチド模倣物、ペプトイド、ペプチド核酸、トレオース核酸、ホルモン受容体、サイトカイン受容体、及び合成受容体、並びにこれらの修飾形態及び断片が挙げられるが、これらに限定されない。
前述のアッセイにより、がん治療剤の応答性を予測するための方法において有用であるバイオマーカー値の検出が可能となり、ここで、この方法は、個体に由来する生物サンプルにおいて、表1又は2に提供されるバイオマーカーからなる群から選択されるバイオマーカーにそれぞれが対応する少なくともN個のバイオマーカー値を検出するステップを含み、以下に詳述されるような、バイオマーカー値を使用した分類により、個体が治療剤に対して応答性であるかどうかを示す。記載されている予測バイオマーカーのうちのある特定のものは、単独で、治療剤に対する応答性を予測するのに有用であるが、2つ以上のバイオマーカーのパネルとしてそれぞれが有用であるバイオマーカーの複数のサブセットのグループ化の方法も、本明細書に記載される。したがって、本出願の様々な実施形態は、Nが少なくとも3個のバイオマーカーである、N個のバイオマーカーを含む組合せを提供する。Nは、上述の範囲、並びに類似するがより高次の範囲のいずれかに由来する任意の数となるように選択することができることが理解される。本明細書に記載される方法のいずれかに従って、バイオマーカー値を、個別に検出及び分類することができるか、又は例えば多重アッセイ形式で集合的に検出及び分類することができる。
b)マイクロアレイ法
一実施形態において、本発明は、「オリゴヌクレオチドアレイ」(本明細書において「マイクロアレイ」とも呼ばれる)を利用する。マイクロアレイは、細胞におけるバイオマーカーの発現を分析するため、特に、がん組織のバイオマーカーの発現を測定するために用いることができる。
一実施形態において、バイオマーカーアレイは、細胞に存在するmRNA転写物を表す検出可能に標識されたポリヌクレオチド(例えば、全細胞mRNAから合成された蛍光標識cDNA又は標識化cRNA)をマイクロアレイにハイブリダイズさせることにより作製される。マイクロアレイは、細胞又は生物のゲノムの遺伝子の多く、好ましくは大半の又はほとんど全ての遺伝子の産物の結合(例えば、ハイブリダイゼーション)部位の整列したアレイを有する表面である。マイクロアレイは、当該技術分野で公知のいくつかの方法で作製することができる。どのように作製されたとしても、マイクロアレイはある特定の特性を共有する。アレイは再現性があり、所与のアレイの複数のコピーを作製し、容易に互いを比較することができる。マイクロアレイは、小さいことが好ましく、通常は5cmより小さく、結合(例えば、核酸ハイブリダイゼーション)条件下で安定な材料から作製されている。マイクロアレイにおける所与の結合部位又は結合部位の固有のセットは、細胞内の単一の遺伝子の産物に特異的に結合する。特定の実施形態において、それぞれの位置に配列が判明している付着核酸を含む、位置を特定できるアレイが使用される。
細胞のRNAに対して相補的なcDNAを作製し、好適なハイブリダイゼーション条件下でマイクロアレイにハイブリダイズさせる場合、任意の特定の遺伝子に対応するアレイ内の部位へのハイブリダイゼーションのレベルは、その遺伝子/バイオマーカーから転写されるmRNAの、細胞における占有率を反映することが理解されるだろう。例えば、全細胞mRNAに相補的な検出可能に標識された(例えば、フルオロフォアを用いて)cDNA又はcRNAをマイクロアレイにハイブリダイズさせた場合、細胞内の転写されない遺伝子に対応する(すなわち、遺伝子産物に特異的に結合することができる)アレイの部位は、シグナル(例えば、蛍光シグナル)をほとんど有さないか又は全く有さず、コードされるmRNAが多く存在する遺伝子は、相対的に強いシグナルを有する。核酸ハイブリダイゼーション条件及び洗浄条件は、プローブが特定のアレイ部位に「特異的に結合する」又は「特異的にハイブリダイズする」ように、すなわち、プローブが相補的な核酸配列を有する配列アレイ部位にハイブリダイズするか、その部位と二本鎖を形成するか、又はその部位と結合するが、非相補的な核酸配列を有する部位にはハイブリダイズしないように、選択される。本明細書に使用されるとき、一方のポリヌクレオチド配列がもう一方のポリヌクレオチド配列に対して相補的であると考えられるのは、短い方のポリヌクレオチドの長さが25塩基以下である場合には標準的な塩基対形成規則を使用してミスマッチが存在しないとき、又は短い方のポリヌクレオチドの長さが25塩基よりも長い場合にはミスマッチが5%以下であるときである。ポリヌクレオチドは、完全に相補的である(ミスマッチがない)ことが好ましい。日常的な実験を使用して陰性対照を含むハイブリダイゼーションアッセイを実行することにより、特定のハイブリダイゼーション条件が、特定のハイブリダイゼーションをもたらすことを実証することができる。
最適なハイブリダイゼーション条件は、標識されるプローブ及び固定されるポリヌクレオチド若しくはオリゴヌクレオチドの長さ(例えば、オリゴマーか200塩基より大きいポリヌクレオチドか)及び種類(例えば、RNA、DNA、PNA)に依存するであろう。核酸の特定の(すなわち、ストリンジェントな)ハイブリダイゼーション条件の一般的なパラメーターは、Sambrookら(上記)及びAusubelら、“Current Protocols in Molecular Biology”,Greene Publishing and Wiley−interscience,NY(1987)に記載されており、これは、あらゆる目的でその全体が組み込まれる。cDNAマイクロアレイを使用する場合、典型的なハイブリダイゼーション条件は、5×SSC及び0.2%SDSにおいて65℃で4時間のハイブリダイゼーション、次いで、低ストリンジェンシー洗浄緩衝液(1×SSC+0.2%SDS)において25℃での洗浄、続いて高ストリンジェンシー洗浄緩衝液(0.1SSC+0.2%SDS)において25℃で10分間の洗浄である(Shenaら、Proc.Natl.Acad.Sci.USA,Vol.93,p.10614(1996)を参照されたい)。有用なハイブリダイゼーション条件は、例えば、Tijessen,Hybridization With Nucleic Acid Probes”,Elsevier Science Publishers B.V.(1993)及びKricka,“Nonisotopic DNA Probe Techniques”,Academic Press,San Diego,Calif.(1992)にも記載されている。
c)免疫アッセイ法
免疫アッセイ法は、抗体の、その対応する標的又は検体との反応に基づくものであり、特定のアッセイ形式に応じてサンプル中の検体を検出することができる。免疫反応性に基づいてアッセイ法の特異度及び感度を向上させるために、モノクローナル抗体を使用することが多く、これは、この抗体の特異的なエピトープ認識が理由である。ポリクローナル抗体もまた、様々な免疫アッセイでの使用が成功しているが、これは、ポリクローナル抗体が、モノクローナル抗体と比較して、標的に対する親和性が高いためである。免疫アッセイは、広範な生物サンプル基質とともに使用するように設計されている。免疫アッセイの形式は、定性的、半定量的、及び定量的な結果を提供するように設計されている。
定量的結果は、検出しようとする特定の検体を既知の濃度で用いて作成した標準曲線を使用することで生成することができる。未知のサンプルからの応答又はシグナルを標準曲線にプロットし、未知のサンプル中の標的に対応する量又は値が確立される。
多数の免疫アッセイ形式が設計されている。ELISA又はEIAは、検体/バイオマーカーの検出に関して、定量的であり得る。この方法は、検体又は抗体のいずれかへの標識の結合によるものであり、標識成分は、直接的又は間接的に、酵素を含む。ELISA試験は、検体の直接的検出、間接的検出、競合的検出、又はサンドイッチ検出用に形式化され得る。他の方法は、例えば、放射性同位体(I125)又は蛍光などの標識によるものである。さらなる技法としては、例えば、凝集法、比ろう法、比濁法、ウエスタンブロット、免疫沈降、免疫細胞化学、免疫組織化学、フローサイトメトリー、Luminexアッセイなどが挙げられる(ImmunoAssay:A Practical Guide,Brian Law編、Taylor&Francis,Ltd.出版、2005年版を参照されたい)。
例示的なアッセイ形式としては、酵素結合免疫吸着アッセイ(ELISA)、放射免疫アッセイ、蛍光、化学発光、及び蛍光共鳴エネルギー移動(FRET)、又は時間分解FRET(TR−FRET)免疫アッセイが挙げられる。バイオマーカーを検出するための手順の例としては、バイオマーカーの免疫沈降、それに続いてゲル電気泳動、キャピラリー電気泳動、平面エレクトロクロマトグラフィーなど、サイズ及びペプチドレベルの識別を可能にする定量的方法が含まれる。
検出可能な標識又はシグナル生成材料を検出及び/又は定量するための方法は、標識の性質に依存する。適切な酵素(検出可能な標識が酵素である場合;上記を参照されたい)により触媒される反応の産物は、限定されるものではないが、蛍光、発光、若しくは放射性であり得るか、又はそれらは可視光若しくは紫外光を吸収し得る。そのような検出可能な標識を検出するのに好適な検出器の例としては、限定されるものではないが、x線フィルム、放射活性カウンター、シンチレーションカウンター、分光計、比色計、蛍光計、発光計、及び密度計が挙げられる。
検出のための方法のうちの任意のものを、反応物の任意の好適な調製、処理、及び分析を可能にする任意の形式で実施することができる。これは、例えば、複数ウェルのアッセイプレート(例えば、96ウェル若しくは384ウェル)で行ってもよく、又は任意の好適なアレイ若しくはマイクロアレイを使用するものであってもよい。様々な薬剤のストック溶液は、手作業又はロボットにより作製することができ、それに続くピペッティング、希釈、混合、分配、洗浄、インキュベーション、サンプル読取り、データ収集、及び分析はすべて、検出可能な標識を検出することができる市販入手可能な分析ソフトウェア、ロボティクス、及び検出装置を用いてロボットで行うことができる。
d)配列決定
遺伝子発現はまた、様々な次世代シーケンシング技法を含む、配列決定方法を使用して判定することもできる。特定の実施形態においては、RNAseqが用いられ得る。
臨床での使用
一部の実施形態において、治療レジメンに応答性であるがん患者を特定及び/又は選択するための方法が提供される。詳細には、本方法は、任意選択でDNAを直接的又は間接的に損傷する薬剤と組み合わせて阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬を投与することを含む治療レジメンに対して応答性であるがん患者を特定又は選択することを対象とする。治療レジメンに対して非応答性である患者を特定するための方法もまた、提供される。これらの方法には、典型的は、患者の腫瘍(原発性、転移性、又は限定されるものではないが、血液若しくは血液中の成分、尿、唾液、及び他の体液など、腫瘍に由来する他の誘導体)(例えば、患者のがん細胞)における予測マーカーの集合の発現レベルを決定するステップ、その発現レベルを基準発現レベルと比較するステップ、及びサンプルにおける発現が、治療剤に対する応答又は非応答に対応する選択された予測バイオマーカー又はバイオマーカーのセットの発現のパターン又はプロファイルを含むかどうかを特定するステップが含まれる。
一部の実施形態において、任意選択でDNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬に対する個体の応答性を予測する方法は、以下の:個体から試験サンプルを得るステップ;試験サンプルにおける1つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルを測定するステップ(この1つ又は複数のバイオマーカーは、CXCL10、MX1、IDO1、IF144L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、及びAPOL3からなる群から選択される);発現レベルを捕捉する試験スコアを導き出すステップ;試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップ;並びに試験スコアを閾値スコアと比較するステップを含み、試験スコアが閾値スコアを上回る場合、応答性が予測される。当業者であれば、実施例1の教示を含む本明細書に提供される教示を使用して、適切な閾値スコア及び適切なバイオマーカー重み付けを決定することができる。
他の実施形態において、任意選択でDNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬に対する個体の応答性を予測する方法は、試験サンプルにおける1つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルを測定するステップを含み、ここで、1つ又は複数のバイオマーカーは、CXCL10、MX1、IDO1、IF144L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1からなる群から選択される。本方法は、発現レベルを捕捉する試験スコアを導き出すステップ、試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップ、及び試験スコアを閾値スコアと比較するステップを含み得、試験スコアが閾値スコアを上回る場合、応答性が予測される。表2A及び2Bは、例示的な遺伝子シグネチャー(又は遺伝子分類器)を示し、ここで、バイオマーカーは、それぞれ、本明細書に列挙される遺伝子産物のうちの40個又は44個からなり、閾値スコアは、表に列挙される個々の遺伝子産物の重み付けから導き出される。バイオマーカーが表2Bに列挙される44個の遺伝子産物からなり、バイオマーカーが表2Bに示される重み付けと関連している、これらの実施形態のうちの1つにおいて、閾値スコア0.3681を上回る試験スコアは、個体が、任意選択でDNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬に対して応答性である可能性を示す。
がんは、その増殖速度が、治療剤との接触の非存在下におけるその増殖と比較して、治療剤との接触の結果として阻害される場合、治療剤に対して「応答性」である。がんの増殖は、様々な方法で測定することができ、例えば、腫瘍のサイズ又はその腫瘍型に適切な腫瘍マーカーの発現を測定することができる。
がんは、その増殖速度が、治療剤との接触の非存在下におけるその増殖と比較して、治療剤との接触の結果として阻害されないか、又は非常に低い程度で阻害される場合、治療剤に対して「非応答性」である。上述の通り、がんの増殖は、様々な方法で測定することができ、例えば、腫瘍のサイズ又はその腫瘍型に適切な腫瘍マーカーの発現を測定することができる。治療剤に対して非応答性であるという性質は、非常に可変的なものであり、異なるがんは、異なる条件下において所与の治療剤に対して異なるレベルの「非応答性」を呈する。なおもさらに、非応答性の尺度は、患者の生活の質、転移の程度などを含め、腫瘍の増殖サイズ以外のさらなる基準を使用して評価することができる。
この試験の適用により、限定されるものではないが、全生存期間、無増悪生存期間、放射線応答(RECISTによって定義される)、完全応答、部分的応答、疾患の安定、並びにPSA、CEA、CA125、CA15−3、及びCA19−9などであるがこれらに限定されない血清学的マーカーを含む、エンドポイントを予測する。
或いは、定量的PCR(QPCR)、酵素結合免疫吸着アッセイ(ELISA)、又は免疫組織化学(IHC)などを含む、1つ若しくは複数の核酸又はそれら生物学的誘導体、例えばコードされるタンパク質の、サンプルにおけるRNA、DNA、又はタンパク質の検出、定量化、及び定性化のための、アレイに基づくものではない方法を用いてもよい。
アッセイされるサンプルから発現プロファイルを得た後、発現プロファイルを基準又は対照プロファイルと比較して、サンプルが得られた細胞又は組織、したがって、宿主の治療法応答性表現型に関する診断を行う。発現プロファイルに関連して本明細書に使用される「基準」及び「対照」という用語は、所与の患者の発現分類器を解釈し、予後若しくは予測クラスを割り当てるために使用される、遺伝子若しくは遺伝子産物の発現の標準化されたパターン又はある特定のバイオマーカーの発現レベルを意味する。基準又は対照発現プロファイルは、所望される表現型、例えば、応答性表現型を有することが判明しているサンプルから得られたプロファイルであってもよく、したがって、陽性の基準又は対照プロファイルであってもよい。さらに、基準プロファイルは、所望される表現型を有さないことが判明しているサンプルに由来するものであってもよく、したがって、陰性の基準プロファイルであってもよい。
1つ又は複数の核酸のレベルを定量する方法として、定量的PCRを用いる場合、この方法は、二重標識された蛍光性プローブ(すなわち、TaqMan(登録商標)プローブ)によって放出される蛍光の測定を通じてPCR産物の蓄積を定量する。
ある特定の実施形態において、得られた発現プロファイルを、単一の基準プロファイルと比較して、アッセイされるサンプルの表現型に関する情報を得る。さらに他の実施形態において、得られた発現プロファイルを、2つ以上の異なる基準プロファイルと比較して、アッセイされるサンプルの表現型に関するより詳細な情報を得る。例えば、得られた発現プロファイルを、陽性及び陰性の基準プロファイルと比較して、サンプルが目的の表現型を有するかどうかに関する確実な情報を得ることができる。
得られた発現プロファイルと、1つ又は複数の基準プロファイルとの比較は、任意の便宜的な方法を使用して実施することができ、様々な方法、例えば、発現プロファイルのデジタル画像を比較することによるもの、発現データのデータベースを比較することによるものが、アレイの分野の当業者には公知である。発現プロファイルを比較する方法について記載した特許としては、限定されるものではないが、米国特許第6,308,170号及び同第6,228,575号が挙げられ、これらの開示は、参照により本明細書に組み込まれる。発現プロファイルを比較する方法は、上記にも説明されている。
比較ステップにより、得られた発現プロファイルが、1つ又は複数の基準プロファイルとどの程度類似するか又は類似していないかに関する情報が得られ、類似性の情報は、アッセイされるサンプルの表現型を判定するために用いられる。例えば、陽性対照との類似性は、アッセイされるサンプルが応答性基準サンプルと類似する応答性表現型を有することを示す。同様に、陰性対照との類似性は、アッセイされるサンプルが非応答性基準サンプルに対する非応答性表現型を有することを示す。
バイオマーカーの発現レベルは、さらに、異なる基準発現レベルと比較することができる。例えば、基準発現レベルは、バイオマーカー又はバイオマーカーセットの発現が情報を与えるものであり、患者が応答性であるか又は非応答性であるかを判定するための評価を行うものであるかどうかを評定するための、所定の標準的な基準発現レベルあり得る。さらに、バイオマーカーの発現レベルの判定は、患者が応答性であるか又は非応答性であるかを判定するための評価を行うために、バイオマーカーと同時に測定される内部基準マーカーの発現レベルと比較してもよい。例えば、本発明のバイオマーカーを含まないが、一定の発現レベルを示すことが知られている異なるマーカーパネルの発現を、内部基準マーカーレベルとして評価することができ、バイオマーカー発現のレベルを、この基準と比較して判定する。代替的な例において、非腫瘍サンプルである組織サンプルにおける選択されたバイオマーカーの発現を、内部基準マーカーレベルとして評価してもよい。バイオマーカーの発現レベルは、ある特定の態様において、発現の増大として判定され得る。バイオマーカーの発現レベルは、他の態様において、発現の減少として判定され得る。発現レベルは、基準レベルと比較して、情報を与えるような変化がない発現として判定される場合もある。さらに他の態様において、発現レベルは、本明細書に提供される方法により決定される所定の標準発現レベルに対して判定される。
本発明はまた、患者の従来的な治療を指導することにも関する。診断試験により、任意選択で組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬に対して応答者であることが判明した患者に、その治療薬を投与することができ、患者及び腫瘍専門医の両方が、患者が利益を得るであろうことを確信できる。診断試験により非応答者であることが示された患者は、その患者に利益を与える可能性がより高い代替的な治療薬が向いていると特定され得る。
本発明はさらに、任意選択で組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストなどの免疫チェックポイント治療薬のクラスの新規な薬物の臨床試験のための患者を選択することに関する。試験集団に可能性のある応答者を増やすことにより、関連する基準において、その薬物のより完全な評価が促進されるであろう。
本発明は、なおもさらに、患者を、DNA損傷応答欠損(DDRD)と関連する自然免疫応答が増大したがんを有するとして診断する方法に関する。DDRDは、患者の1つ又は複数の細胞が、DNA損傷を修復する能力が低下している任意の状態として本明細書に定義され、この低下した能力が、腫瘍の発生又は増殖の原因要素となっている。DDRDの診断は、ファンコーニ貧血/BRCA経路における変異と関連し得る。DDRDの診断はまた、乳がん又は卵巣がんとも関連し得る。これらの診断方法は、個体から試験サンプルを得るステップ;試験サンプルにおける1つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルを測定するステップ(この1つ又は複数のバイオマーカーは、CXCL10、MX1、IDO1、IF144L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、及びAPOL3からなる群を含む、表2B、2A、又は1Aから選択される);発現レベルを捕捉する試験スコアを導き出すステップ;試験スコアとがんの診断とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップ;及び試験スコアを閾値スコアと比較するステップを含み、試験スコアが閾値スコアを上回る場合、個体ががんを有すると判定される。当業者であれば、実施例1の教示を含む本明細書に提供される教示を使用して、適切な閾値スコア及び適切なバイオマーカー重み付けを決定することができる。
他の実施形態において、患者を、DDRDと関連する自然免疫応答が増大したがんを有し発症しているとして診断する方法は、試験サンプルにおける1つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルを測定するステップを含み、この1つ又は複数のバイオマーカーは、CXCL10、MX1、IDO1、IF144L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1からなる群から選択される。本方法は、発現レベルを捕捉する試験スコアを導き出すステップ、試験スコアとがんの診断とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップ、及び試験スコアを閾値スコアと比較するステップを含み得、試験スコアが閾値スコアを上回る場合、個体ががんを有すると判定される。表2A及び2Bは、例示的な遺伝子シグネチャー(又は遺伝子分類器)を示し、ここで、バイオマーカーは、それぞれ、本明細書に列挙される遺伝子産物のうちの40個又は44個からなり、閾値スコアは、そこに列挙される個々の遺伝子産物の重み付けから導き出される。バイオマーカーが、表2Bに列挙される44個の遺伝子産物からなり、バイオマーカーが、表2Bに提供される重み付けと関連する、これらの実施形態のうちの1つにおいて、閾値スコア0.3681を上回る試験スコアは、がん又はがんを発症する可能性が高いという診断を示す。
本発明はまた、以下の付番された付記において定義される。
1.阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測するための方法であって、
対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する、方法。
2.上記少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大により、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する、付記1に記載の方法。
3.上記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成し、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)により、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する、付記1又は2に記載の方法。
4.
(i)発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップと、
(ii)組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、
(iii)組合せ試験スコアを閾値スコアと比較するステップと、を含み、組合せ試験スコアが閾値スコアを上回る場合、応答性が予測される、
付記1〜3のいずれか1つに記載の方法。
5.CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも6つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記1〜4のいずれか1つに記載の方法。
6.MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記1〜5のいずれか1つに記載の方法。
7.表1から選択される少なくとも12個の遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記1〜6のいずれか1つに記載の方法。
8.表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、IDO1、CD3D、HLA−DPB1、CXCL9、CCL5、STAT1、IL2RG、CD3E、IRF1、IKZF3、及びIGJから選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記1〜7のいずれか1つに記載の方法。
9.CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、付記1〜8のいずれか1つに記載の方法。
10.表4〜45のうちのいずれか1つからの遺伝子のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、付記1〜4のいずれか1つに記載の方法。
11.それぞれの遺伝子に対する重み値が、表2Bに示される通りであるか、又はそれぞれの遺伝子に対する重み値及び/若しくはバイアス値が、表3〜45のうちのいずれか1つに示される通りである、付記1〜10のいずれか1つに記載の方法。
12.表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CCL5、CXCL9、及びCXCL10のうちの少なくとも1つから最大ですべての発現レベルを決定するステップを含む、付記1〜11のいずれか1つに記載の方法。
13.発現レベルを決定するステップが、表2Eからの少なくとも1つのプライマー若しくはプライマー対及び/又は表2Eからの少なくとも1つのプローブを用いる、付記1〜12のいずれか1つに記載の方法。
14.DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測するための方法であって、
対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する、方法。
15.上記少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大により、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する、付記14に記載の方法。
16.上記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成し、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)により、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する、付記14又は15に記載の方法。
17.
(i)発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップと、
(ii)組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、
(iii)組合せ試験スコアを閾値スコアと比較するステップと、を含み、組合せ試験スコアが閾値スコアを上回る場合、応答性が予測される、
付記14〜16のいずれか1つに記載の方法。
18.CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも6つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記14〜17のいずれか1つに記載の方法。
19.MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記14〜18のいずれか1つに記載の方法。
20.表1から選択される少なくとも12個の遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記14〜19のいずれか1つに記載の方法。
21.表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、IDO1、CD3D、HLA−DPB1、CXCL9、CCL5、STAT1、IL2RG、CD3E、IRF1、IKZF3、及びIGJから選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記14〜20のいずれか1つに記載の方法。
22.CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、付記14〜21のいずれか1つに記載の方法。
23.表4〜45のうちのいずれか1つからの遺伝子のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、付記14〜17のいずれか1つに記載の方法。
24.それぞれの遺伝子に対する重み値が、表2Bに示される通りであるか、又はそれぞれの遺伝子に対する重み値及び/若しくはバイアス値が、表3〜45のうちのいずれか1つに示される通りである、付記14〜23のいずれか1つに記載の方法。
25.表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CCL5、CXCL9、及びCXCL10のうちの少なくとも1つから最大ですべての発現レベルを決定するステップを含む、付記14〜24のいずれか1つに記載の方法。
26.発現レベルを決定するステップが、表2Eからの少なくとも1つのプライマー若しくはプライマー対及び/又は表2Eからの少なくとも1つのプローブを用いる、付記14〜25のいずれか1つに記載の方法。
27.阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定するための方法であって、
対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定する、方法。
28.上記少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大により、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定する、付記27に記載の方法。
29.少なくとも2つ遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成し、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)により、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定する、付記27又は28に記載の方法。
30.
(i)発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップと、
(ii)組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、
(iii)組合せ試験スコアを閾値スコアと比較するステップと、を含み、組合せ試験スコアが閾値スコアを上回る場合、効果的に治療することができるがんが特定される、
付記27〜29のいずれか1つに記載の方法。
31.CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも6つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記27〜30のいずれか1つに記載の方法。
32.MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記27〜31のいずれか1つに記載の方法。
33.表1から選択される少なくとも12個の遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記27〜32のいずれか1つに記載の方法。
34.表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、IDO1、CD3D、HLA−DPB1、CXCL9、CCL5、STAT1、IL2RG、CD3E、IRF1、IKZF3、及びIGJから選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記27〜33のいずれか1つに記載の方法。
35.CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、付記27〜34のいずれか1つに記載の方法。
36.表4〜45のうちのいずれか1つからの遺伝子のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、付記27〜30のいずれか1つに記載の方法。
37.それぞれの遺伝子に対する重み値が、表2Bに示される通りであるか、又はそれぞれの遺伝子に対する重み値及び/若しくはバイアス値が、表3〜45のうちのいずれか1つに示される通りである、付記27〜36のいずれか1つに記載の方法。
38.表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CCL5、CXCL9、及びCXCL10のうちの少なくとも1つから最大ですべての発現レベルを決定するステップを含む、付記27〜37のいずれか1つに記載の方法。
39.発現レベルを決定するステップが、表2Eからの少なくとも1つのプライマー若しくはプライマー対及び/又は表2Eからの少なくとも1つのプローブを用いる、付記27〜38のいずれか1つに記載の方法。
40.DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定するための方法であって、
対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定する、方法。
41.上記少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大により、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定する、付記40に記載の方法。
42.上記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成し、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)により、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定する、付記40又は41に記載の方法。
43.
(i)発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップと、
(ii)組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、
(iii)組合せ試験スコアを閾値スコアと比較するステップと、を含み、組合せ試験スコアが閾値スコアを上回る場合、効果的に治療することができるがんが特定される、
付記40〜42のいずれか1つに記載の方法。
44.CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも6つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記40〜43のいずれか1つに記載の方法。
45.MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記40〜44のいずれか1つに記載の方法。
46.表1から選択される少なくとも12個の遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記40〜45のいずれか1つに記載の方法。
47.表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、IDO1、CD3D、HLA−DPB1、CXCL9、CCL5、STAT1、IL2RG、CD3E、IRF1、IKZF3、及びIGJから選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記40〜46のいずれか1つに記載の方法。
48.CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、付記40〜47のいずれか1つに記載の方法。
49.表4〜45のうちのいずれか1つからの遺伝子のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、付記40〜43のいずれか1つに記載の方法。
50.それぞれの遺伝子に対する重み値が、表2Bに示される通りであるか、又はそれぞれの遺伝子に対する重み値及び/若しくはバイアス値が、表3〜45のうちのいずれか1つに示される通りである、付記40〜49のいずれか1つに記載の方法。
51.表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CCL5、CXCL9、及びCXCL10のうちの少なくとも1つから最大ですべての発現レベルを決定するステップを含む、付記40〜50のいずれか1つに記載の方法。
52.発現レベルを決定するステップが、表2Eからの少なくとも1つのプライマー若しくはプライマー対及び/又は表2Eからの少なくとも1つのプローブを用いる、付記1〜51のいずれか1つに記載の方法。
53.がんの治療を選択するための方法であって、
対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、がんの治療において使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを選択する、方法。
54.上記少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を使用して、がんの治療において使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを選択する、付記53に記載の方法。
55.上記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成し、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)を使用して、がんの治療において使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを選択する、付記53又は54に記載の方法。
56.選択されたアンタゴニスト及び/又はアゴニストを使用してがんを治療するステップをさらに含む、付記53〜55のいずれか1つに記載の方法。
57.
(i)発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップと、
(ii)組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、
(iii)組合せ試験スコアを閾値スコアと比較するステップと、を含み、組合せ試験スコアが閾値スコアを上回る場合、使用するための、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストが選択される、
付記53〜56のいずれか1つに記載の方法。
58.CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも6つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記53〜57のいずれか1つに記載の方法。
59.MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記53〜58のいずれか1つに記載の方法。
60.表1から選択される少なくとも12個の遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記53〜59のいずれか1つに記載の方法。
61.表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、IDO1、CD3D、HLA−DPB1、CXCL9、CCL5、STAT1、IL2RG、CD3E、IRF1、IKZF3、及びIGJから選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記53〜60のいずれか1つに記載の方法。
62.CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、付記53〜61のいずれか1つに記載の方法。
63.表4〜45のうちのいずれか1つからの遺伝子のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、付記53〜57のいずれか1つに記載の方法。
64.それぞれの遺伝子に対する重み値が、表2Bに示される通りであるか、又はそれぞれの遺伝子に対する重み値及び/若しくはバイアス値が、表3〜45のうちのいずれか1つに示される通りである、付記53〜63のいずれか1つに記載の方法。
65.表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CCL5、CXCL9、及びCXCL10のうちの少なくとも1つから最大ですべての発現レベルを決定するステップを含む、付記53〜64のいずれか1つに記載の方法。
66.発現レベルを決定するステップが、表2Eからの少なくとも1つのプライマー若しくはプライマー対及び/又は表2Eからの少なくとも1つのプローブを用いる、付記53〜65のいずれか1つに記載の方法。
67.がんの治療を選択するための方法であって、
対象に由来するサンプルにおける、2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、がんの治療において使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを選択する、方法。
68.上記少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を使用して、がんの治療において使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを選択する、付記67に記載の方法。
69.上記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み、決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成し、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)を使用して、がんの治療において使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを選択する、付記67又は68に記載の方法。
70.選択されたアンタゴニスト及び/又はアゴニストをDNA損傷治療剤と組み合わせて使用して、がんを治療するステップをさらに含む、付記67〜69のいずれか1つに記載の方法。
71.
(i)発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップと、
(ii)組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、
(iii)組合せ試験スコアを閾値スコアと比較するステップと、を含み、組合せ試験スコアが閾値スコアを上回る場合、使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストが選択される、
付記67〜70のいずれか1つに記載の方法。
72.CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも6つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記67〜71のいずれか1つに記載の方法。
73.MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記67〜72のいずれか1つに記載の方法。
74.表1から選択される少なくとも12個の遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記67〜73のいずれか1つに記載の方法。
75.表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、IDO1、CD3D、HLA−DPB1、CXCL9、CCL5、STAT1、IL2RG、CD3E、IRF1、IKZF3、及びIGJから選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、付記67〜74のいずれか1つに記載の方法。
76.CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、付記67〜75のいずれか1つに記載の方法。
77.表4〜45のうちのいずれか1つからの遺伝子のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、付記67〜71のいずれか1つに記載の方法。78.それぞれの遺伝子に対する重み値が、表2Bに示される通りであるか、又はそれぞれの遺伝子に対する重み値及び/若しくはバイアス値が、表3〜45のうちのいずれか1つに示される通りである、付記67〜77のいずれか1つに記載の方法。
79.表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CCL5、CXCL9、及びCXCL10のうちの少なくとも1つから最大ですべての発現レベルを決定するステップを含む、付記67〜78のいずれか1つに記載の方法。
80.発現レベルを決定するステップが、表2Eからの少なくとも1つのプライマー若しくはプライマー対及び/又は表2Eからの少なくとも1つのプローブを用いる、付記67〜79のいずれか1つに記載の方法。
81.組合せ試験スコア(又は「シグネチャースコア」)が、式:
Figure 2018524990

によって導き出され、式中、wは、各遺伝子の重みであり、bは、遺伝子特異的バイアスであり、geは、前処理後の遺伝子発現であり、kは、オフセット定数である、付記1〜80のいずれか1つに記載の方法。
82.がんを治療する方法であって、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを対象に投与するステップを含み、対象に由来するサンプルが、投与の前に、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出さた陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈することを特徴とする、方法。
83.がんを治療する方法であって、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストをDNA損傷治療剤と組み合わせて対象に投与するステップを含み、対象に由来するサンプルが、投与の前に、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈することを特徴とする、方法。
84.対象におけるがんの治療に使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストであって、上記アンタゴニスト及び/又はアゴニストの投与の前に、対象に由来するサンプルが、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈する、対象におけるがんの治療に使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニスト。
85.対象におけるがんの治療に使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストであって、上記アンタゴニスト及び/又はアゴニストの投与の前に、対象に由来するサンプルが、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈し、上記アンタゴニスト及び/又はアゴニストが、DNA損傷治療剤と組み合わせて投与される、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニスト。
86.対象におけるがんの治療に使用するためのDNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又はDNA損傷治療剤と組み合わせた刺激性免疫チェックポイントのアゴニストであって、上記アンタゴニスト及び/又はアゴニスト並びにDNA損傷治療剤の投与の前に、対象に由来するサンプルが、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈する、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又はDNA損傷治療剤と組み合わせた刺激性免疫チェックポイントのアゴニスト。
87.組合せ試験スコア(又は「シグネチャースコア」)が、式:
Figure 2018524990

によって導き出され、式中、wは、各遺伝子の重みであり、bは、遺伝子特異的バイアスであり、geは、前処理後の遺伝子発現であり、kは、オフセット定数である、付記82若しくは83の記載の方法、又は付記84〜86のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
88.組合せ試験スコアが、CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも6つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出される、付記82、83、若しくは87のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜87のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
89.組合せ試験スコアが、MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも1つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出される、付記82、83、87、若しくは88のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜88のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
90.組合せ試験スコアが、表1から選択される少なくとも12個の遺伝子の決定された発現レベルから導き出される、付記82、83、若しくは87〜89のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜89のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
91.組合せ試験スコアが、表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、IDO1、CD3D、HLA−DPB1、CXCL9、CCL5、STAT1、IL2RG、CD3E、IRF1、IKZF3、及びIGJから選択される少なくとも1つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出される、付記82、83、若しくは87〜90のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜90のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
92.組合せ試験スコアが、CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれの決定された発現レベルから導き出される、付記82、83、若しくは87〜91のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜91のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
93.組合せ試験スコアが、表4〜45のうちのいずれか1つからの遺伝子の決定された発現レベルから導き出される、付記82、83、若しくは87のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜87のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
94.それぞれの遺伝子に対する重み値が、表2Bに示される通りであるか、又はそれぞれの遺伝子に対する重み値及び/若しくはバイアス値が、表3〜45のうちのいずれか1つに示される通りである、付記82、83、若しくは87〜93のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜93のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
95.組合せ試験スコアが、表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CCL5、CXCL9、及びCXCL10のうちの少なくとも1つから最大ですべての決定された発現レベルから導き出される、付記82、83、若しくは87〜94のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜94のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
96.発現レベルが、表2Eからの少なくとも1つのプライマー若しくはプライマー対及び/又は表2Eからの少なくとも1つのプローブを使用して判定される、付記82、83、若しくは87〜95のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜95のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
97.対象が、付記1〜81のいずれか1つに記載の方法による治療のために選択される、付記82、83、若しくは87〜96のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜96のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
98.サンプルが、がん細胞を含む、付記1〜83若しくは87〜97のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜97のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
99.サンプルが、組織サンプルである、付記1〜83若しくは87〜98のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜98のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
100.組織サンプルが、固定包埋組織サンプルである、付記99に記載の方法、又は付記99に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
101.がんが、白血病、脳のがん、前立腺がん、肝臓がん、卵巣がん、胃がん、結腸直腸がん、咽喉がん、乳がん、皮膚がん、黒色腫、肺がん、肉腫、子宮頸がん、精巣がん、膀胱がん、内分泌がん、子宮内膜がん、食道がん、神経膠腫、リンパ腫、神経芽細胞腫、骨肉腫、膵臓がん、下垂体がん、腎臓がん、又は頭頸部がんから選択される、付記1〜83若しくは87〜100のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜100のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
102.阻害性免疫チェックポイントが、A2AR、B7−H3(CD276)、B7−H4(VTCN1)、BTLA(CD272)、CTLA−4(CD152)、IDO、KIR、LAG3、PD−1/PD−L1、TIM−3、及びVISTAから選択され、任意選択で、阻害性免疫チェックポイントが、PD−1/PD−L1ではない、付記1〜83若しくは87〜101のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜101のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
103.阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニストが、抗体及び阻害性核酸分子から選択される、付記1〜83若しくは87〜102のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜102のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
104.阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニストが、MGA271(B7−H3を標的とする)、イピリムマブ(Yervoy、CTLA−4を標的とする)、インドキシモド(IDO経路を標的とする)、NLG919(IDO経路を標的とする)、リリルマブ(KIRを標的とする)、IMP321(LAG3を標的とする)、BMS−986016(LAG3を標的とする)、CT−011(PD−1遮断薬)、ニボルマブ/BMS−936558(PD−1遮断薬)、BMS−936559(PDL1遮断薬)、及びペンブロリズマブ(Keytruda、PD−1を標的とする)から選択され、任意選択で、上記アンタゴニストが、ペンブロリズマブではなく、並びに/又は阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニストが、MGB453(TIM−3を標的とする)、LAG525(LAG−3を標的とする)、及びPDR001(PD1遮断薬)から選択される、付記1〜83若しくは87〜103のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜103のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
105.刺激性免疫チェックポイントが、CD27、CD28、CD40、CD122、CD137、OX40、GITR、及びICOSから選択される、付記1〜83若しくは87〜104のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜104のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
106.刺激性免疫チェックポイントのアゴニストが、抗体、リポカリン、及びサイトカインから選択される、付記1〜83若しくは87〜105のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜105のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
107.刺激性免疫チェックポイントのアゴニストが、CDX−1127(CD27のアゴニスト)、NKTR−214(CD122のアゴニスト)、BMS−663513(CD137のアゴニスト)、TRX518(GITRのアゴニスト)、CP−870893(CD40アゴニスト)、MEDI0562、MEDI6469、及びMEDI6383(OX40アゴニスト)から選択される、付記1〜83若しくは87〜106のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜106のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
108.DNA損傷治療剤が、DNA損傷剤、DNA修復標的化治療薬、DNA損傷シグナル伝達の阻害剤、DNA損傷により誘導される細胞周期停止の阻害剤、及びDNA損傷を間接的に引き起こすプロセスの阻害剤から選択される、付記1〜83若しくは87〜107のいずれか1つに記載の方法、又は付記84〜107のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/又はアゴニスト。
109.DNA損傷剤が、アルキル化剤、トポイソメラーゼ阻害剤、及び放射線から選択される、付記108に記載の方法、又は付記108に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
110.アルキル化剤が、白金含有剤、シクロホスファミド、及びブスルファンから選択される、付記109に記載の方法、又は付記109に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト、
111.白金含有剤が、シスプラチン、カルボプラチン、及びオキサリプラチンから選択される、付記110に記載の方法、又は付記110に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
112.トポイソメラーゼ阻害剤が、トポイソメラーゼI阻害剤及びトポイソメラーゼII阻害剤から選択される、付記109に記載の方法、又は付記109に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
113.トポイソメラーゼI阻害剤が、イリノテカン及びトポテカンから選択される、付記112に記載の方法、又は付記112に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
114.トポイソメラーゼII阻害剤が、エトポシド及びアントラサイクリンから選択される、付記112に記載の方法、又は付記112に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
115.アントラサイクリンが、ドキソルビシン及びエピルビシンから選択される、付記114に記載の方法、又は付記114に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
116.放射線が、電離放射線である、付記109に記載の方法、又は付記109に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
117.DNA修復標的化治療薬が、非相同末端結合の阻害剤、相同組換えの阻害剤、ヌクレオチド除去修復の阻害剤、塩基除去修復の阻害剤、及びファンコーニ貧血経路の阻害剤から選択される、付記108〜116のいずれか1つに記載の方法、又は付記108〜116のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
118.非相同末端結合の阻害剤が、DNA−PK阻害剤、Nu7441、及びNU7026から選択される、付記117に記載の方法、又は付記117に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
119.塩基除去修復の阻害剤が、PARP阻害剤、AG014699、AZD2281、ABT−888、MK4827、BSI−201、INO−1001、TRC−102、APEX 1阻害剤、APEX 2阻害剤、及びリガーゼIII阻害剤から選択される、付記117に記載の方法、又は付記117に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
120.DNA損傷シグナル伝達の阻害剤が、ATM阻害剤、CHK 1阻害剤、及びCHK 2阻害剤から選択される、付記108〜119のいずれか1つに記載の方法、又は付記108〜119のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
121.ATM阻害剤が、CP466722及びKU−55933から選択される、付記120に記載の方法、又は付記120に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
122.CHK 1阻害剤が、XL−844、UCN−01、AZD7762、及びPF00477736から選択される、付記120に記載の方法、又は付記120に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
123.CHK 2阻害剤が、XL−844、AZD7762、及びPF00477736から選択される、付記120に記載の方法、又は付記120に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
124.DNA損傷に誘導される細胞周期停止の阻害剤が、Wee1キナーゼ阻害剤、及びCDC25a、b、又はc阻害剤から選択される、付記108〜123のいずれか1つに記載の方法、又は付記108〜123のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
125.DNA損傷を間接的に引き起こすプロセスの阻害剤が、ヒストンデアセチラーゼ阻害剤及び熱ショックタンパク質阻害剤から選択される、付記108〜124のいずれか1つに記載の方法、又は付記108〜124のいずれか1つに記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
126.熱ショックタンパク質阻害剤が、ゲルダナマイシン及びAUY922から選択される、付記125に記載の方法、又は付記125に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
127.添付の図面を参照して本明細書に記載される方法。
以下の実施例は、限定としてではなく、例示として提供されるものである。
実施例1
組織の処理、階層的クラスタリング、サブタイプ特定、及び分類器の開発
腫瘍材料
本方法において有用であると判定された遺伝子(表2)は、Mayoクリニック、Rochesterから供給された107個のマクロダイセクションにより得た乳房腫瘍のFFPE組織サンプルのコホートの遺伝子発現分析から特定した。この研究の倫理的承認を、Institutional Review Board及びOffice of Research Ethics Northern Irelandから得た。
このサンプルコホートは、以下のようにさらに説明することができる:
47個のサンプルは、BRCA1及びBRCA2の野生型、すなわち、生物学的に機能性であるBRCA1及びBRCA2タンパク質を発現するものであった。これらのサンプルは、以降、散発性対照と称するものとする。
31個のサンプルは、BRCA1変異体、すなわち、生物学的に機能性のBRCA1タンパク質を発現しないものであった。
29個のサンプルは、BRCA2変異体、すなわち、生物学的に機能性のBRCA2タンパク質を発現しないものであった。
遺伝子発現プロファイリング
マクロダイセクションにより得たFFPE腫瘍サンプルからRoche High Pure RNA Paraffin Kit(Roche Diagnostics GmbH、Mannheim、Germany)を使用して、全RNAを抽出した。全RNAを、NuGEN WT−Ovation(商標)FFPEシステム(NuGEN Technologies Inc.、San Carlos、CA、USA)を使用して増幅させた。増幅させた一本鎖cDNAを、次いで、断片化し、FL−Ovation(商標)cDNAビオチンモジュールV2(NuGEN Technologies Inc.)を使用してビオチン標識した。これを、次いで、Almac乳がんDSA(商標)にハイブリダイズさせた。Almac乳がんDSA(商標)研究ツールは、FFPE組織サンプルの分析用に最適化されており、貴重な保管組織バンクの使用が可能である。Almac乳がんDSA(商標)研究ツールは、正常な乳房組織及びがん性の乳房組織の両方におけるトランスクリプトームを提示する革新的なマイクロアレイプラットフォームである。結果として、乳がんDSA(商標)は、汎用マイクロアレイプラットフォームを使用した場合には得られない、乳房疾患及び組織環境内のトランスクリプトームの包括的提示を提供する。アレイは、Affymentrix ジーンチップ(Genechip)(登録商標)スキャナー7G(Affymetrix Inc.、Santa Clara、CA)を使用してスキャンした。
データの準備
プロファイリングしたサンプルの品質管理(QC)は、MAS5前処理アルゴリズムを使用して行った。平均ノイズ及びバックグラウンド均一性、発現検出判定(present call)の割合(アレイ品質)、シグナル品質、RNA品質、並びにハイブリダイゼーション品質などの様々な技術的側面に対処した。対応するパラメーターの分布及び中央絶対偏差を分析し、これを使用して外れ値の可能性があるものを特定した。
Almac卵巣がんDSA(商標)は、ポリヌクレオチドの3’末端から300ヌクレオチド以内の領域を主に標的とするプローブを含む。したがって、標準的なAffymetrixのRNA品質基準を適合させ、ハウスキーピング遺伝子について、通常の3’/5’比率に加えて、3’末端プローブセットの強度を、3’末端プローブセット強度と平均バックグラウンド強度との比率とともに、使用した。ハイブリダイゼーション対照を、それらの強度と発現検出判定がAffymetrixによって規定されている要件に確実に合うようにチェックした。
BRCA1/2変異体及び散発性対照の訓練セットに由来する腫瘍サンプルを、ESR1(エストロゲン受容体1)の転写物レベルに基づいて2つのデータセットに分割した。各サンプルのmRNA発現レベルE.avgを、すべてのESR1プローブセット(BRAD.15436_s_at、BRAD.19080_s_at、BREM.1048_at、BRIH.10647C1n2_at、BRIH.5650C1n2_at、BRPD.10690C1n5_at、BRRS.81_at、及びBRRS.81−22_at)の平均発現によって判定した。mRNA中央値発現(E.med.all)を、すべてのサンプルについて計算した。サンプルは、E.avg−E.med.allが0.5を上回った場合にはER陽性とし、E.avg−E.med.allが0.5を下回った場合にはER陰性とした。
ロバストマルチアレイ分析(RMA)(Irizarryら、2003)を用いてエクスプレッションコンソールv1.1で前処理を行い、それぞれ、56個及び51個のサンプルで構成されたER陽性サンプル及びER陰性サンプルの2つのデータマトリクスを得た。Alterによって説明されているように(Alterら、2000)、さらなる変換を行って、アレイ品質と関連する分散を除去した。
特徴の選択
バックグラウンド及び分散の組合せフィルタを各データマトリクスに適用して、最も可変性のプローブセットを特定した。バックグラウンドフィルタは、発現E及び発現分散varが、バックグラウンド標準偏差σBg及び指定された有意度aでの標準正規分布の分位点zαによって定義された閾値(エクスプレッションコンソールソフトウェアによるもの)よりも高いプローブセットの選択に基づくものであり、プローブセットは、
E>log((zσBg));log2((var)>2[log(σBg)−E−log(log(2))]
である場合に保持された(有意度の閾値は、a=6.3.10−5であった)。選択されたプローブセット及びそれらの遺伝子アノテーションのリストについては表1を参照されたい。
階層的クラスタリング分析
階層的クラスタリング技法を、卵巣がんDSA(商標)(疾患特異的アレイ)プラットフォームを使用して分析した199個の上皮性漿液性卵巣腫瘍に由来するマイクロアレイデータに適用した(図1)。未加工の発現データを、標準的なロバストマルチチップアルゴリズム(RMA)手順を使用して前処理した。データセット内の非生物学的な系統分散を特定し、除去した。発現レベルが腫瘍ごとに著しく変動するプローブセットを特定した。これらのプローブセットにより本質的なリストを形成した。
2次元クラスター分析(腫瘍、プローブセット)を行って、本質的なリストに基づいて腫瘍の関係性を構築した。階層的凝集型クラスタリングを適用した(ピアソン相関距離及びウォード連結)。最適な分割数を、GAPインデックスを使用して選択した(Tibshiraniら、2002,J.R.Stat.Soc.,63:411−423)。サブクラスターで利用可能なすべてのプローブセットを、遺伝子名にマッピングした。
遺伝子クラスターの機能的分析
プローブセットのクラスターの機能的有意性を確立するために、プローブセットを遺伝子(Entrez遺伝子識別番号)にマッピングし、超幾何関数(偽陽性率を適用(Benjamini and Hochberg,1995,J.R.Stat.Soc.57:289:300))に基づいてエンリッチメント解析を行った。生物学的プロセス及び経路の過剰な現れを、GeneGo(登録商標)からのメタコア(Metacore)(商標)単一実験分析ワークフローを使用してER陽性サンプル及びER陰性サンプルの両方に対する階層的クラスタリングによって生成された各遺伝子群について分析した。アンチセンスプローブセットは、分析から除外した。超幾何p値を、豊富であったそれぞれの機能的エンティティクラスについて評価した。最も高いp値を有する機能的エンティティクラスを、その群の代表として選択し、これらの機能的エンティティを表す一般的な機能的カテゴリを、代表の有意度(すなわち、p値)に基づいて遺伝子クラスターに割り当てた。
一般的機能タームIFN/DDが多かったクラスターの遺伝子を、DNA損傷応答欠損(DDRD)サンプル群に群分けし、分類器の生成に使用した。一般的機能タームIFN/DDによって表されるER陽性データセット及びER陰性データセットからのサンプルクラスターを、分類に選択し、DDRDとラベル付けした。これらの機能タームによって表されないものは、非DDRDとしてラベル付けした。
プローブセットレベルでの分類器の開発
DDRDサブグループを形成する腫瘍クラスを特定した後、機能的DDRD遺伝子リスト(表1)に関連して、これらの腫瘍と対比した腫瘍コホート内のその他すべて(非DDRD)の計算による分類を行って、DDRDサブグループを分類する精査された遺伝子分類モデルを特定した。これを、以下の選択肢のあらゆる組合せ(合計18)を使用して評価した。
3つのサンプルセット
ER陰性サンプル及びER陽性サンプルを組み合わせたサンプルセット(組合せサンプルセット)
ER陰性サンプル単独
ER陽性サンプル単独
2つの特徴セット
全特徴リスト、75%分散/強度でフィルタリングし、DDRDリストは強制的に含む。ここでは、組み合わせた分散及び強度が最も低いプローブセットのうちの75%を、両方の平均順位に基づいて除去した。使用される場合、「VarInt」という用語は、この選択肢を指す。
DDRDリストのみ使用される場合、「リストのみ」という用語は、この選択肢を指す。
3つの分類アルゴリズム
PLS(部分最小二乗法)(de Jong,1993)
SDA(縮小(Shrinkage)判別分析)(Ahdesmaki and Strimmer,2010)
DSDA(デジタルSDA)(Ahdesmaki and Strimmer,2010)
AUCを使用して、異なるモデルの性能を評価した。反復的特徴量削減(IFE、Iterative Feature Elimination)を、各モデルの開発を通して実行した。ここでは、最大AUCが、交差検証に対する最適な特徴数を選択する際の主な基準であった。特徴全体でAUCに明らかな違いがなかった場合には、最小の特徴長さを選択した。
遺伝子レベルでの分類器の開発
複数のアレイプラットフォームにまたがった分類器の検証を容易にするために、選択したプローブセット分類器を、遺伝子レベルで再生成した。遺伝子レベルでのプローブセット分類器の再開発には、2つの別個のステップが必要であった。
1.プローブセット分類器内の固有の遺伝子の発現強度を、アンチセンスプローブセットを除き、各遺伝子にマッピングするプローブセットの中央値から推測した。
2.分類に使用した分類器パラメーターを、再度推定した。
閾値は、すべての交差検証予測にわたる最大の感度及び特異度に基づいて選択した。
同様に、遺伝子レベルで定義した、上位10個の遺伝子(又は現在の44遺伝子シグネチャーに存在する任意の数の特徴)の発現強度は、訓練データセットにおける交差検証で分類パラメーターを再推定することによって、これらの10個の遺伝子(又は現在の44遺伝子シグネチャーに存在する任意の数の特徴)のみに基づいて分類器を再開発するため、並びにすべての交差検証予測から得られた感度及び特異度の評価及び最大化を行うことによって、閾値を再構築するために、使用することもできた。この手法は、特徴の選択を伴わないことを除き、より大きな特徴セット(上述)から作業する場合に使用される方法と類似しており、特徴は、同じままであるが新しい重みが割り当てられることになる。
検証データセットの分類器スコアの計算
公的データセット
この分析に使用したデータセットは、FAC1[GEO受託番号GSE20271(Tabchyら、2010)]、FAC2[GEO受託番号GSE22093(Iwamotoら、2011)]、FEC[GEO受託番号GSE6861(Bonnefoiら、2007)]、T/FAC1[http://bioinformatics.mdanderson.org/pubdata.html(Hessら、2006)]、T/FAC2[GEO受託番号GSE16716(Leeら、2010)]、及びT/FAC3[GEO受託番号GSE20271(Tabchyら、2010)]である。FAC1データセットとFAC2データセットとの間で、31個のサンプルが重複していることに留意しなければならない。これらのサンプルは、FAC2データセットから除去したため、FAC1データセット、FAC2データセット、及びFECデータセットを組み合わせた分析に一度含まれただけであった。加えて、サンプルGSM508092は、転移性リンパ節のサンプルであるため、FAC1から除去した。
すべてのデータセットは、RMAを使用して前処理した(Irizarryら、2003)。それぞれの検証セットについて、アンチセンスプローブセット(該当する場合)を除き、分類器の遺伝子にマッピングするプローブセットを判定した。Affymetrix X3P及びU133Aアレイのアノテーションは、Affymetrixのウェブサイトから入手可能である。分類器内の各遺伝子にマッピングするすべてのプローブセットの中央値強度を計算し、遺伝子強度マトリクスを得た。分類器を、次いで、このデータマトリクスに適用して、各サンプルの分類器スコア/予測を得た。
性能測定基準の計算
NPV及びPPVを計算するために、各エンドポイントの有病率(BRCA状態/応答)を、対応するデータセットにおける各クラスの割合を使用して推定した。
一変量分析及び多変量分析
一変量分析及び多変量分析を実行して、DDRD分類器と応答との間の関連性をそれぞれ評価し、関連性がある場合は、それが既知の臨床的予測因子に対して独立していたかを判定した。表47に示されるp値は、一変量分析については、MATLABのロジスティック回帰を使用して計算した。多変量分析については、ステップワイズロジスティック回帰(Dupont,2009)を使用し、この場合のp値は、変数の対数尤度を表す。対数尤度は、モデルへの変数の当てはめの重要度の尺度であり、したがって、予測因子として他の予測因子と比べたその独立性を強調するものである。一変量分析及び多変量分析のいずれにおいても、0.05未満のp値を、有意性の基準として使用した。さらに、未知の臨床因子を有するサンプルは、この評価から除外した。
結果
分類器生成のためのサンプルの選択
この研究の目的は、病原性細胞のDNA損傷治療剤に対する応答性又は耐性を判定することができるであろう遺伝子のセットを、トランスクリプトームレベルで特徴付けることであった。これを念頭に置き、Almac乳がんデータセット内でこの生物学的様態を最もよく表していたサンプルを選択し、分類器生成のために残りのサンプルと比較した(次の節を参照されたい)。ER−veサンプルセット内のサンプルクラスター2のサンプルは、BRCA変異体サンプルの割合が最も大きく示され(64%)、最も優勢な生物学的様態(IFN/免疫応答)を呈したため、これらが、この選択に最も関連性のあるサンプルであったと決定した。ER+veサンプルセットからは、サンプルクラスター2及び3のサンプルが、それぞれ、73%及び67%のBRCA変異体腫瘍を有していたため、これらのサンプルクラスターを選択した。加えて、これらのクラスター内で最も優勢な生物学的様態は、細胞周期、DNA損傷応答、及びIFN/免疫応答に関連していた。免疫シグナル伝達経路及び細胞周期経路は、DNA損傷に応答して調節されることが報告されており(Jackson,S.P.,and Bartek,J.,Nature 461,1071−1078(2009);Rodier,F.ら、Nat Cell Biol 11,973−979(2009);Xu,Y.,Nat Rev Immunol6,261−270(2006)、これらのサブグループを組み合わせて推定DDRDサブグループを形成した。ER−veサンプルセットのクラスター2(後述)並びにER+veサンプルセットのクラスター2及び3(後述)内のサンプルには、DDRD(DNA損傷応答欠損)のクラスがラベル付けされ(図1Aを参照されたい)、一方でER−veサンプルセットのサンプルクラスター1及び3並びにER+veサンプルセットのサンプルクラスター1、4、5、及び6内のサンプルには、非DDRDのクラスがラベル付けされた(図1Bを参照されたい)。
ER−veサンプルセット:ER−veサンプルセット内では、階層的クラスター分析により、3つのサンプルクラスター及び6つのプローブセットクラスター群が定義された。プローブセットクラスター3が、ER−veサンプルセット内で最も有意な生物学的様態として特定され、インターフェロン及び免疫応答シグナル伝達が豊富であった。
ER+veサンプルセット:ER+veサンプルセット内では、階層分析により、6つのサンプル群及び6つのプローブセットクラスター群が定義された。プローブセットクラスター5が、ER+veサンプルセット内で最も有意な生物学的様態として特定され、細胞外基質再構築が豊富であった。ER+veサンプルセット内で、次に最も有意なプローブセットクラスターは、プローブセットクラスター6であり、これも、インターフェロン及び免疫応答シグナル伝達が豊富であった。
DDRD分類器モデルの開発及び検証
DDRDサブグループを形成する腫瘍クラスを特定した後、機能的DDRD(IFN/DNA損傷)遺伝子リストに関して、これらの腫瘍と腫瘍コホート内のその他すべてとを対比する計算による分類を行って、DDRDサブグループを分類する精査された遺伝子分類モデルを特定した。
分類パイプラインを、ER−ve及びER+veの組合せ乳がんサンプルのセットを使用してモデルを導き出すために使用した。分類パイプラインは、一般的に受け入れられている実施基準(MAQC Consortium,Nat Biotechnol 2010)に従って開発されたものである。このプロセスにより、いずれも交差検証のもとで、並行して、1)経験的なデータから遺伝子分類モデルが導き出され、2)そのモデルの分類性能が評価される。分類器生成の実施とその成功は、多数の変化し得るパラメーター、例えば、分類方法又はプローブセットフィルタリングの選択に左右される。これを考慮して、(i)75%分散/強度でフィルタリングした全特徴リスト(表1のDDRD(IFN/DNA損傷)リストを強制的に含む))及び(ii)DDRD(IFN/DNA損傷)リストのみの2つの特徴セットを評価し、3つの分類アルゴリズム、すなわち、PLS(部分最小二乗法)、SDA(縮小判別分析)、及びDSDA(対角線SDA)を評価した。反復的特徴量削減(IFE)をモデル開発全体で使用したが、これは、各反復回において最下位の特徴の部分を除去し、最小数の特徴だけが残ると停止する反復手順である。受信者操作特性曲線下面積(AUC−ROC、AUCと示される)を使用して、分類性能を評価したが、これは、この尺度がデータ内の群と有病率との間のカットオフから独立しているためである。これは、分類性能の選択の認識されている測定法の1つでもある。このように、各モデルについて最適な数の特徴を、交差検証下において平均AUCに基づいて選択した。
まず、最も高い平均AUCに基づいて各モデルに最適な数の特徴を選択し、次に、ボックスプロットを使用して各モデルの性能を可視化することによって、モデル間の交差比較を行った。これを、図2に示す。左から右に向かって、最初の3つのプロットは、それぞれ、PLS、SDA、及びDSDAの分類器を表すが、これらは、最も低い平均分散及び強度を有する75%を除去するプローブセットの初期フィルタリング(遺伝子リストは強制的に含む)を使用して開発したものである。次の3つのプロットは、DDRD(IFN/DNA損傷)リストのみを使用して開発したPLS、SDA、及びDSDA分類器をそれぞれ表す。
53個のプローブセットを含む「PLS VarInt」分類モデルが、最も性能の高いモデルであり、他の5つのモデルの大半よりも有意に高いAUCを有することが、図2から明らかである。続いて、このモデルを、独立した外部データセットで検証するための次の段階へと進め、応答及び診断に関して患者を層別化するDDRD分類スコアの能力を評価した。
検証データセットは異なるアレイプラットフォームを用いた公的データ又は内部データであるため、分類モデルの検証に対しては非正統派のアプローチをとった。一般的に使用されるアプローチは、代替的なアレイプラットフォームに適用できるように設計されておらず、したがって、分類モデルの開発及び独立した検証のための段階的アプローチを続けて行った。
1.段階I−プローブセットレベルでモデルを生成し、交差検証下においてDDRDサブグループを分類するのに最適なモデルを選択する(上述)
2.段階II−プローブセットレベルの分類モデルを遺伝子レベルの分類モデルに変換する
3.段階III−外部データセットを使用して再開発した遺伝子分類モデルを検証する
検証段階に進める候補モデルを選択したら、このモデルを、遺伝子レベルで再構築する必要があった(段階II)。これは、分類モデル内のプローブセットを遺伝子レベルにマッピングし、各遺伝子について重みを再計算することを伴った。選択されたモデル内の53個のプローブセットを、表2Aに列挙される40個の遺伝子にマッピングし、続いて、表2Bに列挙される44個の遺伝子にマッピングし、アノテーションパイプラインの精度を、さらなる分析を通じて改善した。
遺伝子分類モデルの再開発において、遺伝子に関するすべての情報が確実に使用されるように、各遺伝子と関連するすべてのプローブセット(表2C)の中央値強度を、遺伝子発現値として使用する。これを、すべてのサンプルについて計算し、段階Iでモデルの開発及び選択に使用したプローブセット発現データマトリクスとは対照的な遺伝子発現データマトリクスを得た。異なるバッチ全体で強度を安定させるために、各サンプルのすべてのプローブセットの中央値を、そのサンプルの各遺伝子の対応する強度から差し引いた。
PLS回帰を使用して各遺伝子の新しい重みを計算し、異なるアレイプラットフォームからの外部データセットに対する検証(段階III)に使用することができる、最終的な遺伝子分類器モデル(40遺伝子及び44遺伝子の分類器モデル)を得た。
段階III、他のアレイプラットフォームからのものであり得るデータセットを使用した分類器の検証において、以下のステップをとった。
1.分類器内の遺伝子にマッピングする、アンチセンスプローブセット(該当する場合)以外のプローブセットを判定する。
2.分類器内の各遺伝子に関連するすべてのプローブセットに対して中央値強度を計算し、縮小された遺伝子強度マトリクスを得る。
a.特定のアレイプラットフォームにおいて遺伝子に対するプローブセットが存在しない場合、訓練データから観察された平均を代替として使用する。
3.各サンプルのすべてのプローブセットの中央値を計算し、縮小された遺伝子強度マトリクスから差し引く。
4.各遺伝子の値に、シグネチャー内でのその遺伝子の「重み」を乗じる。
5.シグネチャー内の遺伝子のそれぞれについて4の時点で得られた値を加算して、そのサンプルのシグネチャースコアを生成する。
6.分類器により各サンプルのスコアが生成され、次いで、これを使用して、患者を、応答する可能性が高いものから応答する可能性が低いものに層別化することができる。
実施例2
44遺伝子のDDRD分類器モデルのコンピュータによる検証
44遺伝子のDDRD分類器モデルの性能を、元々のAlmac乳がんデータセット及び3つの独立したデータセット内でROC(受信者操作特性)曲線下面積(AUC)によって検証した。AUCは、観察された疾患スケールに基づいて計算される統計値であり、分類器モデルを用いた表現型の予測の有効性の尺度である(Wrayら、PLoS Genetics Vol 6,1−9)。0.5のAUCは、ランダム分類器に典型的であり、1.0のAUCは、クラスの完全な分離を表すであろう。したがって、44遺伝子のDDRD分類器モデルが、DNA損傷を引き起こす薬剤及びDNA修復標的化治療薬を含む標準的な乳がん及び卵巣がんの治療薬クラスに対する応答を予測し、それに適した患者を選択することができるかどうかを判定するために、これらのデータセット内での適用後のAUCが0.5を上回り、信頼区間の下限も0.5を上回るという仮説を立てる。
BRCA変異体と散発性腫瘍とを区別する44遺伝子の分類器モデルの能力の評価
DDRD状態を予測するための分類器スコアを用いて、BRCA変異体サンプルを散発性サンプルと区別するこのモデルの能力を評価した。この分析は、分類器モデルとBRCA変異状態との関係性を評価するために行った。BRCA変異体腫瘍は、機能的BRCA1/2の欠如によるDNA損傷応答の欠損に起因して、高い度合いのゲノム不安定性を呈する。そのため、DDRD分類器モデルは、BRCA変異体サンプルをBRCA野生型散発性サンプルと区別することができるはずだという仮説を立てる。
図3により、44遺伝子の分類器モデルが、約0.68のAUCでBRCA変異体を散発性サンプルと区別し、信頼区間の下限は両方のモデルに関して約0.56であること(表46A)が示され、性能がランダム分類器よりも相当に優れていることを示す。このように、44遺伝子のDDRD分類器モデルにより、DNA損傷の修復不能に起因する高いゲノム不安定性を有するサンプルを特定することができることが、この分析により確認される。
独立したマイクロアレイ臨床データセットへの分類器モデルの適用
独立した乳房マイクロアレイ臨床データセット
(1)DNA損傷化学療法に対する44遺伝子のDDRD分類モデルの予測力の評価
DNA損傷化学療法薬に対する応答を予測する44遺伝子のDDRD分類器モデルの能力を評価するために、このモデルを、3つの公的に入手可能なデータセットから組み合わせたデータに適用した。各研究において、乳がん患者を、DNAを直接的に損傷する薬物である、5−フルオロウラシル、アントラサイクリン、及びシクロホスファミドに基づくネオアジュバントレジメンで治療した。第1のデータセット(Tabchyら、2010)及び第2のデータセット(Iwamotoら、2011)は、それぞれ、フルオロウラシル、ドキソルビシン、及びシクロホスファミド(FAC)でのネオアジュバント治療後における87個及び50個のER陽性及びER陰性の原発性乳房腫瘍サンプルに関する応答データを有していた。第3のデータセット(Bonnefoiら、Lancet Oncol 8,1071−1078(2007))は、5−フルオロウラシル、エピルビシン、及びシクロホスファミド(FEC)でのネオアジュバント治療後における66個のER陰性原発性乳房腫瘍サンプルに関する応答データを有していた。各研究は、病理学的完全応答(pCR)又は残存疾患(RD)をエンドポイントとして使用した。各データセットが比較的小さかったため、データを組み合わせて分析力を向上させた。
この分析により、44遺伝子のDDRD分類器モデルが、アントラサイクリンに基づく化学療法に対する応答と有意に関連していたことが明らかとなった(相対危険度(RR)=4.13、CI=1.94−9.87;AUC=0.78、CI=0.70−0.85、P=0.001;表46B、図4)。この分類器の陰性的中率(NPV)は、陽性的中率(PPV)よりも大幅に高く(0.90に対して0.44、表46B)、DDRD陰性腫瘍はDNA損傷化学療法に応答する可能性が低かったことが示された。
ステップワイズロジスティック回帰を使用して、臨床的変数を調整した場合に組合せデータセットにおいて応答を予測する44遺伝子のDDRD分類器モデルの能力を判定した(表47)。44遺伝子のDDRD分類器モデルが、一変量分析における最も大きな臨床上の変数であると判定された。多変量分析により、44遺伝子のDDRD分類器モデルの的中率が、ステージ、悪性度、及び注目すべきはERの状態から独立していたことを確認した。
エストロゲン受容体、プロゲステロン受容体、及びHER2受容体が陰性であることが、異常なDDR、したがってDNA損傷治療薬及びDNA修復標的化治療薬に対する応答のバイオマーカーとして、提案されてきた(Foulkesら、2010)。しかしながら、このアプローチでは、ER陽性となることが報告されているBRCA1変異体腫瘍の20%及びBRCA2変異体腫瘍の40%を除外してしまう(Foulkesら、2004;Tungら、2010)。対照的に、ここで採用した分析アプローチを利用すれば、FECデータセット及びFACデータセットの組合せ分析において44遺伝子のDDRD分類器の的中率についての多変量分析によって検証したように、44遺伝子のDDRDの分類器により、ER陽性及びER陰性の両方の腫瘍においてDDRDサブグループが検出され、これがER状態から独立していることが示される。臨床的に言って、これは、このアプローチを、ERの状態に関係なくすべての乳がん患者に適用して、DNA損傷治療薬に対する応答性の予測を判定することができることを示唆するため、DDRD分類器のトランスレーショナル適用の重要な側面である。
(2)タキサンを含む化学療法レジメンに対する44遺伝子のDDRD分類器モデルの予測力の評価
タキサンなどの非DNA損傷剤を含む化学療法レジメンに対する応答を予測する44遺伝子のDDRD分類器モデルの能力を評価した。データは、321人の原発性乳がん患者に対するパクリタキセル及びFAC(T/FAC)でのネオアジュバント治療後の応答データを有する3つのデータセットから組み合わされており、応答は、pCRとして定義されていた(Hessら、2006;Leeら、2010;Tabchyら、2010)。44遺伝子のDDRD分類器モデルは、いずれも応答と関連していたが(AUC=0.61、CI=約0.52−0.69、表46B、図5)、この性能は、FAC/FECのみで治療したサンプル内のものと比較して著しく低かった。加えて、多変量分析により、DDRD分類器は、T/FACに対する応答を予測する能力において他の臨床パラメーターから独立していなかった(P=0.21)ことが示された(表47)。これは、DDRD分類器によって検出されるサブグループが、DNA損傷薬のみのレジメンに対して、抗微小管剤も含むレジメンよりも感受性であることを示唆する。
独立した卵巣マイクロアレイ臨床データセット
44遺伝子のDDRD分類器モデルの性能を別の疾患分野において調査することを決定した。そのため、分類器モデルの性能を、漿液性の組織学を有する259個の原発性卵巣がんFFPEサンプルのセットにおいて評価した。これらのサンプルは、白金アジュバント治療又は白金及びタキサンのアジュバント治療のいずれかを受けた患者に由来しており、卵巣がんDSA(商標)でプロファイリングした。応答データは、RESIST及び/又は血清マーカーCA125レベルによって判定した。44遺伝子のDDRD分類器モデルをこれらのサンプルに適用することにより、AUCが約0.68であり、信頼限界の下限がおよそ0.59であることから、応答するものと応答しないものとを有意に区別することが証明された(図6)。44遺伝子のDDRD分類器モデルは、ファンコーニ貧血経路/BRCA経路の機能障害を検出する。
BRCA1及びBRCA2を含むファンコーニ貧血/BRCA(FA/BRCA)経路は、DNA修復において一体的な役割を果たし、変異又はエピジェネティックなサイレンシングのいずれかに起因して乳がんにおいて失われている場合がある(Kennedy and D’Andrea,2006)。したがって、44遺伝子のDDRD分類器モデルが、BRCA1及びBRCA2に加えて、この経路のメンバーの機能停止を検出することができるかどうかを判定した。ある範囲の変異をFA/BRCA経路に有する21人のFA患者及び機能的FA/BRCA経路を有する11人の健常対照の骨髄から生成したマイクロアレイデータを用いて、公的データセットを特定した(Vanderwerf,S.M.ら、Blood 114,5290−5298(2009)。44遺伝子のDDRD分類器モデルは、0.90のAUCでFA/BRCA変異体サンプルと正常サンプルとを有意に区別し(CI=0.76−1.00、P<0.001、図7)、複数の機序を通じてDDRD分類器とFA/BRCA経路の機能障害との強い相関性を示した。
44遺伝子のDDRD分類器モデルのコンピュータによる検証のまとめ
44遺伝子のDDRD分類器モデルのコンピュータによる検証により、以下のことが示された。
(a)44遺伝子のDDRD分類器モデルは、BRCA変異体乳房腫瘍サンプルと、野生型BRCA(散発性)乳房腫瘍サンプルとを有意に区別することができる。これは、DDRD分類器モデルが、BRCA変異体腫瘍など、高いレベルのゲノム不安定性を有する腫瘍と関連する生物学的様態を検出することができることを暗示する。これらの腫瘍は、典型的に、DNA損傷化学療法レジメンにより良好に応答する。
(b)44遺伝子のDDRD分類器モデルは、FAC及びFEC(Bonnefoiら、2007;Iwamotoら、2011;Tabchyら、2010)並びにT/FAC(Hessら、2006;Leeら、2010;Tabchyら、2010)を用いたネオアジュバント治療後の3つの独立した乳がんデータセットの組合せにおいて、応答すると定義されたもの(pCRを示したもの)と応答しないと定義されたもの(pCRを示さなかったもの)を、有意に区別することができる。44遺伝子のDDRD分類器モデルは、他の臨床因子から独立しており、FAC/FECの組合せ分析における応答の最も有意な独立した予測因子であることがわかった。これらの研究は、新鮮凍結(FF)サンプルを使用し、2つの異なるマイクロアレイプラットフォーム、すなわち、Affymetrix X3Pマイクロアレイ及びAffymetrix U133Aマイクロアレイを使用して行った。これらの結果により、異なるサンプル材料(FFPEの代わりにFF)を用いて、また2つの異なるマイクロアレイプラットフォームからのマイクロアレイデータを用いて、独立した乳がんデータセットにおいて44遺伝子のDDRD分類器モデルの性能を検証する。
(c)44遺伝子のDDRD分類器モデルは、白金又は白金/タキサンに基づく治療法を用いたアジュバント治療後の独立したAlmac卵巣データセットにおいて、応答するものと応答しないものとを有意に分離することができる。このデータは、Almac卵巣DSA(商標)でプロファイリングしたFFPEサンプルを使用して生成した。
(d)44遺伝子のDDRD分類器モデルは、骨髄組織サンプルを使用してFA/BRCA変異体サンプルと正常サンプルとを有意に区別することができ、複数の機序を通じてDDRD分類器とFA/BRCA経路の機能障害との間の強い相関性を示す。
要約すると、DDRD分類器モデルは、3つの異なる疾患領域(乳房、卵巣、及びFA)にわたって性能の堅強さが独立して検証及び実証されており、4つの異なるマイクロアレイプラットフォーム(Almac乳房DSA(商標)及びAlmac卵巣DSA(商標)、Affymetrix X3Pマイクロアレイ、並びにAffymetrix U133Aマイクロアレイ)からのデータを用いて2つの異なるサンプル型(FFPE及びFF)において4つの異なる化学療法レジメン(FAC、FEC、T/FAC、及び白金/タキサン)に対して応答するものと応答しないものとを分離する能力が示されている。DDRDが、DNA損傷治療剤に対する応答の独立した予測因子であり、FA/BRCA経路における変異を予測することができることが実証された。この柔軟性及び反復可能性の性能は、44遺伝子の分類器モデルによって特定されたDDRDサブグループ内で特定された生物学的様態が、DNA損傷を引き起こす薬剤に対する応答を予測することに有意に強く関連しており、そのため、DNAを直接的に損傷する薬物、DNAを間接的に損傷する薬物、又は正常なDNA損傷シグナル伝達及び/若しくは修復プロセスを阻害する薬物を含む、標準的な乳がん及び卵巣がんの治療薬クラスに対する応答を予測するため、並びにそれに適した患者を選択するために使用することができるサブタイプを特定するという本発明の主張を裏付けることを暗に示す。
Figure 2018524990

Figure 2018524990
実施例3
インビトロでの44遺伝子のDDRD分類器モデルの検証
44遺伝子の分類器モデル内に含まれる遺伝子の根底にある生物学的様態を評価するために、乳房細胞株のパネルを使用してインビトロでいくつかの研究を行った。
方法
細胞株の維持
親HCC1937、HCC1937−EV、及びHCC1937−BR細胞株は、Queen’s University College Belfast(QUB)のPaul Harkin教授の好意による寄贈で入手した。これらの細胞株を、通常通り、50Uペニシリン/ml、50μgストレプトマイシン/ml、2mMグルタミン、1mMピルビン酸ナトリウム、20%(v/v)ウシ胎児血清(FBS)を補充したRPMI−1640培地に維持した。HCC1937−EV及びHCC937−BR細胞株には、0.2ml/mgジェネティシンも必要であった。細胞株を、5%COの加湿雰囲気下において37℃で培養した。
クローン原性アッセイ−PARP−1阻害剤の感受性の判定
PARP−1阻害剤(KU0058948)に対する感受性測定のために、指数関数的に増殖する細胞を、6ウェルプレートに播種した。播種の24時間後に、細胞を、漸増用量の薬物を含有する培地に曝露した。細胞培地は、4〜5日ごとに補充した。12〜14日後に、細胞をメタノール中に固定し、クリスタルバイオレットで染色し、計数した。所与の用量についての対照に対する生存の割合は、その用量の定着効率をビヒクル処置細胞の定着効率で除したものとして計算した。生存曲線及び半数阻害濃度(IC50)の値を、グラフパッドプリズム(GraphPad Prism)を使用して計算した。
細胞生存率アッセイ−シスプラチン感受性の判定
シスプラチンに対する感受性の測定のため、指数関数的に増殖する細胞を、96ウェルプレートに播種した。播種の24時間後に、細胞を、漸増用量のシスプラチンを含有する培地に曝露した。細胞を、薬物の存在下で96時間インキュベートし、その後で、Promega CellTitre−Glo発光細胞生存率アッセイを使用して、細胞の生存率を評価した。細胞の感受性を、ビヒクル(DMSO)対照に対する割合として計算した。生存曲線及び半数阻害濃度(IC50)の値を、グラフパッドプリズムを使用して計算した。
結果
DDRDサブグループを、乳がん細胞株モデルにおいて特定することができる
前臨床モデル系を使用して、44遺伝子のDDRD分類器が、異常なDDRの測定手段であったことを確認した。HCC1937乳がん細胞株は、BRCA1変異のため、DDRDである(Tomlinsonら、1998)。44遺伝子の分類器を、HCC1937の空のベクターの対照細胞(HCC1937−EV)及びBRCA1機能性を補正したHCC1937細胞(HCC1937−BR)に適用した(図8A)。44遺伝子のDDRD分類器スコアは、HCC1937−EV細胞では、HCC1937−BR細胞と比較して高いことがわかり、平均スコアは、それぞれ0.5111及び0.1516であった(図8B)。44遺伝子のDDRD分類器スコアと一致して、HCC1937 BRCA1変異体細胞株は、BRCA1補正細胞株と比べて、PARP−1阻害剤KU0058948(図8C)及びシスプラチン(図8D)に対してより感受性であった。44遺伝子のDDRD分類器は、DDRD陽性腫瘍細胞において免疫シグナル伝達を測定し、DNA損傷剤(シスプラチン)及びDNA修復標的化剤(PARP−1阻害剤)の両方に対する応答と相関することが、これらの前臨床データにより示唆される。
44遺伝子のDDRD分類器は、ファンコーニ貧血/BRCA経路の機能障害を検出する
BRCA1及びBRCA2を含むファンコーニ貧血/BRCA(FA/BRCA)経路は、DNA修復において一体的な役割を果たし、変異又はエピジェネティックなサイレンシングのいずれかに起因して乳がんにおいて失われている場合がある(Kennedy,R.D.,and D’Andrea,A.D.,J Clin Oncol 24,3799−3808(2006))。44遺伝子のDDRD分類器が、BRCA1及びBRCA2に加えて、この経路のメンバーの機能停止を検出することができるかどうかを判定した。ある範囲の変異をFA/BRCA経路に有する21人のFA患者及び機能的FA/BRCA経路を有する11人の健常対照の骨髄から生成したマイクロアレイデータを用いて、公的データセットを特定した(Vanderwerfら、2009)。44遺伝子のDDRD分類器は、0.90のAUCでFA/BRCA変異体サンプルと正常サンプルとを有意に区別し(CI=0.76−1.00、P<0.001)、複数の機序を通じてDDRD分類器とFA/BRCA経路の機能障害との強い相関性を示した。
結論
44遺伝子のDDRD分類器スコアは、同系BRCA1補正細胞株と比べて、BRCA1変異体において、したがって、DDRDのHCC1937乳がん細胞株において、有意に高かった。44遺伝子の分類器スコアは、これらの細胞において、DDR機能障害と相関するため、これは、DDRD分類器によって検出される免疫シグナル伝達が、細胞に固有のものであり、リンパ球浸潤の機能ではないことを示す。BRCA1及びBRCA2は、FA/BRCA DDRネットワークの一部を代表し、このネットワークは、乳がんのおよそ33%において変異体であるか又は過少発現されることが報告されているいくつかの他のタンパク質を含む(Kennedy,R.D.,and D’Andrea,A.D.,J Clin Oncol 24,3799−3808(2006)。前述のように、44遺伝子のDDRD分類器は、FA変異を有する患者に由来する骨髄サンプルを、正常な対照と有意に分離した。これは、DDRD分類器が、BRCA1又はBRCA2の機能障害だけを特異的に検出するのではでなく、経路内の任意の異常を検出することができることを示唆する。44遺伝子のDDRD分類器は、PTEN消失、細胞周期チェックポイント機能障害、又は代謝障害に起因する活性酸素種の増加などの他の機序によるDDR欠損を有する腫瘍を特定できる可能性もある。構造的DNA損傷のため、これらの腫瘍は、PARP−1阻害剤又はCHK1/2阻害剤などのDNA修復標的化治療薬に応答する可能性が高い。
実施例4
内因性及び外因性のDNA損傷は、cGAS−STING経路を介して自然免疫遺伝子の発現を活性化する
手法
免疫組織化学法
すべての免疫組織化学法は、ベンタナディスカバリー(Ventana Discovery)(登録商標)−XT自動染色装置を使用して行った。免疫組織化学的適用を、FFPEブロックから採取した4μm切片に行った。IHCのための切片は、回転式ミクロトームで4μmに切断し、37℃で一晩乾燥させた後、IHCアッセイに使用した。前述のN0−N1 ER陽性及びER陰性のFFPE乳房腫瘍サンプル191個のコホートの組織マイクロアレイを、免疫発現分析のための三連にスコア付けした。免疫細胞浸潤の可視化を可能にするために、CD4(4B12、M7310、Dako)を1:50で希釈し、CD8(C8/144B、M7103、Dako)を1:50で希釈した。CD274(PDL1)(Roche、SP142)を1:40で希釈し、オプティビュー(OptiView)増幅キット(Roche)を使用して8分間の増幅ステップを行った。CD4及びCD8の特徴付けには半定量的スコア付けシステムを利用した。簡単に言うと、スコア3は強力なCD4又はCD8の発現を示し、2は中等度の発現を示し、1は低いか又は弱い発現を示す。CD4又はCD8の発現がなかった場合には、スコア0を適用した。スコアは、TMAで可視化されたコアの間質成分及び腫瘍内成分の両方について、2人の独立した評者によって判定した。CD274(PDL1)については、公開済みの>1%及び>5%のカットオフを、TMAでの陽性コアのスコア付けに使用した。CD274(PDL1)染色を、コアの腫瘍及び間質の両方において調べた。
siRNA逆トランスフェクション
siRNAオリゴヌクレオチド(MWG Eurofins)を、製造業者の説明書に従って100μMの濃度に再懸濁した。以下の配列をsiRNAに使用した:
STING_a 5’CAGCGGCUGUAUAUUCUCCUCCCUU 3’
STING_b 5’GGUCAUAUUACAUCGGAUAUU 3’
TBK1_a 5’GGAAAUAUCAUGCGUGUUAUU 3’
TBK1_b 5’UGGUGCAGCUAGAGAAUUAUU 3’
IRF3_a 5’CCUCUGAGAACCCACUGAAUU 3’
IRF3_b 5’GGACAAUCCCACUCCCUUCUU 3’
cGAS_a 5’AGAGAAAUGUUGCAGGAAAUU 3’
cGAS_b 5’CAGCUUCUAAGAUGCUGUCAAAGUU 3’
BRCA1_a 5’CCUAUCGGAAGAAGGCAAGUU 3’
BRCA1_b 5’CAUACAGCUUCAUAAAUAAUU 3
BRCA2_a 5’GGACACAAUUACAACUAAAUU 3’
BRCA2_b 5’GGAGGAAUAUCGUAGGUAAUU 3’
FancD2_a 5’GCAGAUUCAUGAAGAGAAAUU 3’
FancD2_b 5’GGUUAAAGCACAUUGUAGAUU 3’
6ウェルプレートにおいて、2μMのsiRNAストック20μlを、500μlの1:100 Optimem:リポフェクタミン(Lipofectamine)(登録商標)RNAiMax(Life Technologies)中に再懸濁し、室温で5分間インキュベートした。これを、次いで、室温で20分間インキュベートし、その間に、細胞をトリプシン処理し、カウンテス(Countess)自動セルカウンター(Life Technologies)を使用して計数した。次いで、細胞を、抗生物質不含培地中で所定の濃度に再懸濁し、24時間で50%コンフルエンスにし、細胞懸濁液1.5mlを各プレートに添加した。24時間で培地を交換し、示されている場合はこの時点で薬物処置を追加した。細胞を、次いで、さらに48時間インキュベートした後、RNA及びタンパク質を採取した。
定量的リアルタイムPCR(qRT−PCR)
ファーストストランド(First Strand)cDNA合成キット(Roche)を使用して、逆転写を行った。500ngのRNAを、製造業者の説明書に従って逆転写した。Rocheユニバーサルプローブライブラリーアッセイデザインセンター(Universal Probe Library Assay Design Centre)を使用して、エクソンを挟むqPCRプライマーを設計し、0.5μMの濃度で使用した。以下のプライマー配列を使用した:
CXCL10
フォワード 5’ GGC CAT CAA GAA TTT ACT GAA AGC A 3’
リバース 5’ TCT GTG TGG TCC ATC CTT GGA A 3’
CCL5
フォワード 5’ TGC CCA CAT CAA GGA GTA TTT 3’
リバース 5’ CTT TCG GGT GAC AAA GAC G 3’
IDO1
フォワード 5’ CAT CTG CAA ATC GTG ACT AAG 3’
リバース 5’ CAG TCG ACA CAT TAA CCT TCC TTC 3’
PDL1
フォワード 5’ GGC ATC CAA GAT ACA AAC TCA AAG A 3’
リバース 5’ AGT TCC AAT GCT GGA TTA CGT CT 3’
PUM1(ハウスキーピング遺伝子)
フォワード 5’ CCA GAA AGC TCT TGA GTT TAT TCC 3’
リバース 5’ CAT CTA GTT CCC GAA CCA TCT C 3’
qPCRから絶対的定量を行うために、標準曲線法を使用した。各プライマーセットの効率を、以下の等式を使用して標準曲線から導き出した:
E=10^(−1/傾き)
逆転写の産物を、ヌクレアーゼ不含水(NFW)中に1:10で希釈した。各10μlのPCR反応液は、10μMのフォワードプライマー0.5μl、10μMのリバースプライマー0.5μl、2Xライトサイクラー(LightCycler)(登録商標)480 SYBRグリーンIマスターミックス(Roche)5μl、NFW1.5μl、及び希釈した逆転写産物2.5μlからなった。これらの10μl反応液を、ライトサイクラー(登録商標)480マルチウェル96プレート(Roche)のウェルにピペットで入れた後、プレートを、透明な接着フィルム(Roche)を使用して封止した。プレートを、ライトサイクラー(登録商標)480(Roche)に入れ、以下のプロトコルを実行した。(95℃で10分間;95℃で15秒間、55℃で30秒間、及び72℃で30秒間のサイクルを45回、プライマー特異性の確認のための融解曲線で終了。Roche製のライトサイクラー(登録商標)480ソフトウェアを使用して、すべてのqPCRデータを分析した。分析のために、技術的複製物からのCp値を計算し、遺伝子の相対量を、Cp値と実行中標準曲線とを比べて計算した。各平均値を、次いで、標的遺伝子の濃度をハウスキーピング遺伝子の濃度で除算することによって、対応するサンプルにおけるハウスキーピング遺伝子PUM1の平均濃度に対して正規化した。相対発現は、ハウスキーピング遺伝子に対して正規化されており、関連する対照サンプルと比べて作成された、遺伝子発現レベルを指す。これらの正規化された値から、各遺伝子の倍の変化を計算し、3つの個別の倍変化の平均を、独立した3連の実験から導き出した。グラフパッドプリズム5.0ソフトウェアで利用可能な対応のない両側スチューデントT検定を使用して、統計学的有意性を検出した。
ウエスタンブロット
接着細胞をホスファターゼ阻害剤及びプロテアーゼ阻害剤(Roche阻害剤カクテル、Germany)を含有するRIPA緩衝液中に懸濁して、全細胞溶解物を形成した。次いで、溶解物に回転処理を行って、細胞残屑を除去した。プレートリーダーを使用し、BCAアッセイ(Pierce、Rockford、IL、USA)を製造業者の説明書に従って用いて、タンパク質を定量化した。サンプルごとで同量のタンパク質を、メルカプトエタノールタンパク質ローディング緩衝液中に調製し、4〜12%の勾配のボルト(Bolt)(登録商標)トリス−ビス+ポリアクリルアミドゲル(Life Technologies、Thermo Fisher Scientific Inc.)又は3〜8%の勾配のNuPAGE(登録商標)Novex(登録商標)トリス−酢酸ゲル(BRCA1のみ;Life Technologies,Thermo Fisher Scientific Inc.)を使用してサイズを分離し、エレクトロブロットによりPVDF 0.45μm膜(イモビロン(Immoblion)−P、Millipore)に移した。PDL1発現を調べるため、膜を、3%BSA/TBST中でブロッキングし、1:500で3%BSA/TBST中に希釈した抗PDL1抗体(カタログ番号#13684、Cell Signalling,Technology、MA、USA)で一晩プローブした。BRCA1(HPA034966、Sigma Aldrich)、ラミンB1(ab16048、Abcam)、cGAS(HPA031700、Sigma Aldrich)、ヒストンH3(ab1791、Abcam)、MHCクラスI/HLA A/HLA B(ab134189、Abcam)、及びHLA G(ab52455、Abcam)を調べるため、膜を、3%無脂肪ミルク/TBST中でブロッキングし、1:1000で3%ミルク/TBST中に希釈した抗体で一晩プローブした。IDO1発現(カタログ番号#12006、Cell Signalling Technology)を調べるために、膜を、5%BSA/TBST中にブロッキングし、1:500で5% BSA/TBST中に希釈した抗体で一晩プローブした。ローディング対照については、膜を、3%ミルク/TBST中でブロッキングし、1:10,000で3%ミルク/TBST中に希釈した抗β−アクチン(Sigma Aldrich)又は1:2000で3%ミルク/TBST中に希釈したビンクリン(sc−73614、Santa Cruz)でプローブした後、適切なHRPコンジュゲート二次抗体を添加した。次いで、結果を可視化し、ルミナタ(Luminata)クレッシェンド(Crescendo)ウエスタンHRP基質(Millipore、UK)及びアルファイメージャーを使用して記録した。
侵襲アッセイ
細胞分泌の侵襲特性を試験するために、ノックダウンのトランスフェクションあり及びなしで、示された細胞株から条件培地を採取した。0日目に細胞の播種及び/又は処置を行い、1日目に培地をOptimemに変え、3日目に採取した。次いで、培地を、800gで5分間遠心分離して、細胞残屑を除去した。5μmのコーニング(Corning)(登録商標)トランスウェル(Transwell)(登録商標)ポリカーボネート膜、24ウェルの細胞培養インサート(Sigma、MO、USA)を使用して、侵襲アッセイを行った。PBMCを計数し、Optimem0.5%BSA中に、5×10細胞/mlの密度で再懸濁した。100μlの細胞懸濁液を、5×10細胞に等しくなるようにトランズウェルプレートの上部チャンバに入れた。600μlの条件培地を、下部チャンバに入れ、アッセイを16時間インキュベートした。16時間後に、下部チャンバから100μlの培地を取り出し、CellTiter−Glo(登録商標)(Promega、PA、USA)アッセイを、製造業者の説明書に従って行った。侵襲細胞数を、CellTiter−Glo(登録商標)アッセイで生成した標準曲線及びカウンテス(Life technologies、Paisley、UK)で計数した細胞のサンプルから導き出した。
細胞毒性
がん細胞に対するリンパ球の細胞毒性作用を、LIVE/DEAD(登録商標)細胞媒介性細胞毒性キット(Life technologies、Paisley、UK.)を使用して測定した。RKO親及びFanc G細胞をトリプシン処理し、計数し、1ml当たり2μlの色素の濃度のPBS中の緑色蛍光膜色素DiOC18で染色した。細胞を、37℃で20分間、色素とともにインキュベートした後、1ウェル当たり1×10細胞の密度で12ウェルプレートに播種し、一晩付着させた。翌日、PMBCを計数し、示される比率でRKO細胞培養物に添加した。1:1の比については、1×10個のPBMCを添加し、5:1の比については、5×10個のPBMCを添加した。共培養物を4時間インキュベートした後、細胞を、フローサイトメトリーによる分析のために収集した。BD FACSCalibur(商標)(BD Biosciences、CA、USA)をサンプルの分析に使用し、フロージョー(Flow Jo)ソフトウェアをデータ分析に使用した。細胞を、20ng/mlの濃度で16時間、インターフェロン−γで処置した。細胞を、100μg/mlの濃度で16時間、LEAF精製抗ヒトCD274(クローン29E.2A3)抗体(BioLegend、CA、USA)で処置した後、PBMCを添加した。
小分子阻害剤及び化学療法剤
サイトカイン発現に対するATM、ATR、及びDNAPKの効果を分析するために、細胞を、約60%のコンフルエンシーで6ウェルプレートに播種した。一晩インキュベートした後、小分子阻害剤であるATM(Ku60019、Selleck Chem)を1μmの用量で、ATR(ETP46464、Selleck Chem)を5μmの用量で、DNAPK(Nu7441、Selleck Chem)を5μmの用量で添加した。24時間で、RNA及びタンパク質のサンプルを、分析のために得た。サイトカイン発現に対するDNA損傷剤及びパクリタキセルの効果を分析するために、細胞を、約60%のコンフルエンシーで6ウェルプレートに播種した。一晩インキュベートした後、IC50用量のシスプラチン及びパクリタキセル(新たに薬局の在庫から入手した)並びにヒドロキシ尿素(Sigma Aldrich)を、24〜48時間添加した。適切な時点において、RNA及びタンパク質のサンプルを、分析のために得た。
細胞周期分析
細胞をトリプシン処理し、70%エタノール中に固定し、RNase A及びヨウ化プロピジウム(PI)とともにインキュベートし、BD FACSCalibur(商標)(BD Biosciences、CA、USA)を使用して分析した。フロージョーソフトウェアを使用してデータを分析し、細胞周期分析を行った。
免疫沈降
全細胞溶解物を、ウエスタンブロットの節にあるように、調製し、定量化した。免疫沈降については、500μgのタンパク質に、4℃で一晩、2μgのTBK1(sc−52957、Santa Cruz Biotechnology)又はIRF3(カタログ番号#4302、Cell Signalling Technology)とともに回転処理を行った。適切な二次抗マウス又は抗ウサギダイナビーズ(Dynabeads)(登録商標)(Invitrogen)を、RIPA緩衝液で予備洗浄し、等量をサンプルに添加した。4℃で2時間回転処理を行った後、ダイナマグ(Dynamag)磁気ラックを使用してサンプルをRIPAで洗浄した。サンプルを、次いで、NuPAGE LDSサンプル緩衝液(Life Technologies)及びNuPAGE還元剤(Life Technologies)中で95℃で15分間煮沸した。等量の還元サンプルを、4〜12%の勾配のBolt登録商標トリス−ビス+ポリアクリルアミドゲル(Life Technologies、Thermo Fisher Scientific Inc)を使用してサイズで分離した。ウエスタンブロット手順は、前述の通りであった。膜を、5% BSA/TBSTにおいて室温で1時間ブロッキングし、4℃で一晩、pTBK1(Ser172)(カタログ番号#5483、Cell Signalling Technology)又はpIRF3(Ser396)(カタログ番号#4947、Cell Signalling Technology)のいずれかでプローブした。次いで、膜を、適切なHRPコンジュゲート二次(pTBK1については、抗ウサギIgG、カタログ番号#7074、Cell Signalling Technology、pIRF3については抗ウサギ軽鎖特異的IgG、211−032−171、Jackson ImmunoResearch Laboratories Inc.)でプローブした。次いで、結果を可視化し、ルミナタクレッシェンドウエスタンHRP基質(Millipore、UK)及びアルファイメージャーを使用して記録した。
細胞分画
細胞を、緩衝液A(10mM Hepes pH7.4;1.5nM MgCl2、10mM NaCl、0.1%NP−40、プロテアーゼ阻害剤及びホスファターゼ阻害剤)及び緩衝液C(10mM Hepes pH7.4;1.5nM MgCl2、420mM NaCl、0.1%NP−40、プロテアーゼ阻害剤及びホスファターゼ阻害剤)を使用して分画した。細胞を、約70%のコンフルエンシーで培養した。次いで、細胞を、セルスクレーパを使用してPBS中に取り出し、エッペンドルフに移した。4℃で5分間、1000rpmで遠心分離した後、細胞ペレットを、350μlの緩衝液A中に再懸濁させた。細胞を、20分間氷上で溶解させ、その後、サンプルを、12000rpmで2分間遠心分離した。上清を取り出し、さらに2回、12000rpmで2分間回転処理を行った。上清(細胞質画分)を注意深く取り出し、BCAアッセイ(Pierce、Rockford、IL、USA)を製造業者の説明書に従って使用し、プレートリーダーを用いて定量化するまで、−80℃で保管した。残りのペレットを、緩衝液A中で1回洗浄した後、12000rpmで2分間遠心分離した。ペレットを、緩衝液C中に再懸濁させ、10分間氷上で溶解させ、20Kサイクル/秒で30秒間超音波処理した。次いで、サンプルを、12000rpmで2分間遠心分離して、屑を取り除き、上清(核画分)を、上述のように定量化まで−80℃で保管した。
共免疫沈降
細胞質画分を、上述のように調製した。500μgのタンパク質を、Pierce IP溶解緩衝液(Thermo Scientific)中に再懸濁した2μgのヒストンH3抗体(ab1791、Abcam)とともに、4℃で一晩回転処理を行った。二次抗ウサギダイナビーズ(登録商標)(Invitrogen)を、Pierce IP溶解緩衝液で予備洗浄し、等量をサンプルに添加した。4℃で2時間回転処理を行った後、ダイナマグ磁気ラックを使用してPierce IP溶解緩衝液でサンプルを洗浄した。サンプルを、次いで、NuPAGE LDSサンプル緩衝液(Life Technologies)及びNuPAGE還元剤(Life Technologies)中で95℃で15分間煮沸した。等量の還元サンプルを、4〜12%の勾配のボルト(登録商標)トリス−ビス+ポリアクリルアミドゲル(Life Technologies、Thermo Fisher Scientific Inc)を使用してサイズで分離した。ウエスタンブロット手順は、前述の通りであった。膜を、5%BSA/TBSTにおいて室温で1時間ブロッキングし、4℃で一晩、5%BSA/TBST中のcGAS抗体(HPA031700、Sigma Aldrich)でプローブした。膜を、HRPコンジュゲート二次(抗ウサギIgG、カタログ番号#7074、Cell Signalling Technology)でプローブした。次いで、結果を可視化し、ルミナタクレッシェンドウエスタンHRP基質(Millipore、UK)及びアルファイメージャーを使用して記録した。
結果
CD4+及びCD8+Tリンパ球は、DDRDアッセイ陽性腫瘍と関連している。
既に観察されているように、DDRD腫瘍にはT細胞特異的リガンドを含むインターフェロン関連遺伝子の上方制御があり、これらが、T細胞免疫応答と関連していたかどうかを調べた。腫瘍内CD4+及びCD8+Tリンパ球の存在は、乳がんにおける予後として既に説明されている。腫瘍内及び間質CD4+及びCD8+Tリンパ球の存在を、0〜3の半定量的スコアを使用してIHCによって評価した。スコアが高いほど存在するTリンパ球の数が多いことを表す。191個のN0−N1 ER陽性及びER陰性の乳房のコホート全体が、DDRDアッセイを使用してDDRD陽性又は陰性のスコアであった。CD4+及びCD8+腫瘍内腫瘍浸潤リンパ球(iTIL)及び間質腫瘍浸潤リンパ球(sTIL)と、DDRD陽性との有意な関連性が、特定された(図9)。これは、DDRD陽性CD8+(DDRD陽性CD8)及びDDRD陽性CD4+(DDRD陽性CD4)集団においてIHCスコアが高い腫瘍サンプルコアの割合が高かったことによって示される(p<0.0001)(図9A)。CD4+及びCD8+Tリンパ球とDDRD陽性との間の関連性を、IHC画像によって確認した。染色強度が高いことは、腫瘍内にiTIL及びsTILの存在が多いことを示す(図9B)。
ケモカイン産生は、DNA損傷修復欠損と関連している。
CXCL10は、DDRDアッセイにおいて最も際立った遺伝子であり、これまでに、乳がんにおける予後因子として報告されている。CCL5(RANTES)は、DDRD陽性ER陰性腫瘍において、上位の差次的に発現する遺伝子として特定されている(表48)。差次的に発現する遺伝子の大半は、0.5を上回る曲線下面積(AUC)によって示されるインターフェロン反応性として特定されていた。これは、ケモカインリッチ炎症性腫瘍微小環境でも一致している(図10A)。差次的に発現する遺伝子のインターフェロームをさらに分析することにより、これらの遺伝子の53.1%が、インターフェロン由来であり、主にI型インターフェロンと関連していたことが示された(図10B)。CXCL10/CXCR3軸は、炎症の部位に対するCD4+及びCD8+Tリンパ球の走化性の鍵として報告されている。CXCL10及びCCL5の過剰発現は、黒色腫、胃がん、及び結腸直腸がんにおけるCD8+リンパ球の存在と関連している3〜5。したがって、DNA損傷修復欠損腫瘍におけるこれらの鍵となるケモカイン、CXCL10及びCCL5の産生機序の特定を試みた。
Figure 2018524990

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次に、DNA損傷応答の消失が、観察されたDDRDアッセイ免疫応答をもたらし得るかどうかを調べた。本質的なDNA損傷修復欠損の役割を把握し、そこでのケモカイン産生におけるDDRD生物学的様態を把握するために、T47D細胞においてsiRNAノックダウンコンストラクトを使用して、BRCA1、BRCA2、及びFANCD2機能を阻害した。CXCL10及びCCL5が、DNA修復タンパク質の消失に応答して有意に上方制御されることを特定した。BRCA1(BRCA1_a/b siRNAを使用)、BRCA2(BRCA2_c/d siRNAを使用)、及びFANCC(FancC_1/2 siRNA)を阻害した場合に、T47D細胞における対照スクランブル配列siRNA(AS)と比較して、CXCL10及びCCL5の相対発現が増大したことにより、DNA損傷に誘導されるケモカインの発現が確認された(図11)。同系細胞株であるHCC1937 EV(DDRD陽性)及びHCC1937+BRCA1(DDRD陰性);並びにMDA−436 EV(DDRD陽性)及びMDA−436+BRCA1(DDRD陰性)を使用して、再度、DNA損傷修復欠損細胞において、それらの修復補正株と比較してCXCL10及びCCL5の有意な上方制御を観察した。したがって、図12Aは、BRCA1の再発現によりDNA修復欠損を補正した場合、CXCL10及びCCL5の両方の相対発現が有意に減少したことを示す(図12A)。ウエスタンブロットにより、空のベクター(EV)対応同等物と比べて補正細胞株モデルの両方において、BRCA1のタンパク質発現を確認した(図12B)。CXCL10及びCCL5の上方制御が、リンパ球浸潤に寄与するかどうかを把握するため、MDA436−EV及び+BRCA1細胞からの条件培地を用いて活性化末梢血単核細胞(PBMC)の遊走アッセイを使用した(図13A及びB)。4時間の共培養の後、DNA損傷修復欠損株から条件培地へのPBMCの遊走の有意な増大を確認した。DDRD陽性であるMDA436−EV(DDRD+ve)は、DDRD陰性であるBRCA1を発現する補正細胞株対応物(DDRD−ve)と比較して、細胞侵襲により大きな倍変化を示した(図13C)(p<0.001)。したがって、内因性DNA損傷修復欠損は、ケモカイン産生及びそれに続く免疫細胞浸潤を引き起こす。DDRD陽性であるMDA436−EV(DDRD+ve)は、DDRD陰性であるBRCA1を発現する補正細胞株対応物(DDRD−ve)と比較して、細胞侵襲により大きな倍変化を示した(図13D)(p<0.001)。加えて、siRNAに媒介されるCXCL10及びCCL5のノックダウンにより、PBMC遊走が低減され、リンパ球浸潤にとってのそれらの重要性が示された(p<0.05、図13E)。
ケモカイン発現は、細胞周期特異的な様式で制御される。
HeLa、HCC1937 EV、及びMDA−MB−436 EV細胞を、IC−50用量のDNA損傷剤シスプラチン及びヒドロキシ尿素、並びに微小管安定剤パクリタキセルで処置した。DMSO対照と比較して増大した相対発現によって示されるように、CXCL10及びCCL5の発現の上方制御が、シスプラチン及びヒドロキシ尿素での処置後にすべての細胞株で刺激された。しかしながら、CXCL10及びCCL5の発現は、いずれの細胞株モデルにおいてもパクリタキセルでの処置では有意に増大しなかった(図14)。シスプラチン及びヒドロキシ尿素での処置は、S期の細胞の割合の増大をもたらした(図14)。しかしながら、さらなる抗有糸分裂剤ノコダゾールでの処置は、CXCL10のmRNA発現が低減されたことにより観察されるように、細胞周期のM期での停止をもたらした(図15A)。M期での遮断は、図15に示される細胞周期プロファイルにおける変化によって確認した(図15B)。これらのデータを合わせると、DNA損傷に対する免疫応答の活性化のシグナルがS期特異的であることが裏付けられる。
ケモカインの発現は、DNA損傷センサーであるATM、ATR、及びDNAPKから独立している。
キナーゼ血管拡張性失調症変異(ATM)、ATM及びRAD3関連(ATR)、並びにDNA依存性タンパク質キナーゼ触媒サブユニット(DNA−PKcs)は、DNA損傷に応答して活性化される。ATMの活性化は、免疫遺伝子の上方制御をもたらすことがこれまでに報告されており、ATMが、DNA損傷修復欠損に応答したケモカイン産生に必要であり得ることを示唆している。DDRD陽性細胞(MDA−MB−436 EV)を、小分子阻害剤ATM(Ku60019)、ATR(ETP−46464)、及びDNAPK(Nu7440)で処置した。ATM阻害剤(ATMi)、ATR阻害剤(ATRi)、又はDNAPK阻害剤(DNAPKi)で処置した場合に、CXCL10及びCCL5のケモカイン産生に、DMSO対照と比較して有意な減少は特定されなかった(図16)。しかしながら、DNAPK(DNAPKi)の阻害は、CXCL10及びCCL5のケモカイン発現レベルを、DMSO対照と比較して有意に増大した(図16)。これらのデータをあわせると、これらのDNA損傷応答キナーゼは、内因性DNA損傷修復欠損に対するインターフェロン応答に必須ではないことが示される。
STING/TBK1/IRF3経路は、DDRD腫瘍細胞において構成的に活性である。
次に、転写因子分析を行って、DDRD腫瘍において上方制御される遺伝子を活性化し得るものを特定した。IRF(インターフェロン制御因子)遺伝子標的が、このリスト内で有意に豊富であった。加えて、自然免疫経路STING/TBK1/IRF3の刺激(図17A)は、CXCL10の発現を駆動するものとして報告されている。IRF3は、DNA損傷剤に応答して活性となることが認識されており、したがって、IRF3は、DDRD陽性細胞において活性であるという仮説を立てた。BRCA1欠損細胞MDA−436 EV及びHCC1937 EVの全細胞溶解物から、それらのBRCA1を補正した同系株(MDA−436+BRCA1及びHCC1937+BRCA1)と比較して増強されたIRF3リン酸化(pIRF3)を観察し、これを裏付けた(図17B)。同様に、TBK1の構造的リン酸化が、修復補正DDRD陰性細胞株(BRCA1)と比較して、修復欠損細胞(EV)において観察された(図17B)。siRNAに媒介されるノックダウンを使用して、MDA−436細胞及びHCC1937細胞の両方において、STING(Sting_a/b)、TBK1(TBK1_a/b)、及びIRF3(IRF3_a/b)の機能を阻害した。対照(AS)と比較した場合に、STING、TBK1、及びIRF3のノックダウンは、CXCL10及びCCL5の両方の相対発現を有意に低減させた(図17C)。
これらのデータは、DNA損傷応答欠損に対する免疫応答のためにSTING、TBK1、及びIRF3が必要であることを実証する。
内因性又は外因性のDNA損傷は、細胞質DNAの増大をもたらす
細胞質DNAセンサーcGASは、STING経路の最も強力な活性化因子として説明されている。したがって、細胞質DNAが、S期特異的DNA損傷に対する免疫応答の観察と関連していたかどうかを調べた。共免疫沈降(co−IP)を使用して、cGASを、DDRD陽性細胞MDA−436 EV及びHCC1937の細胞質画分においてヒストンH3に結合したとして特定した(図18A、ブロットの上部パネル)。cGASへの二本鎖DNAの結合は、cGAMPを介したSTINGの活性化、及び免疫遺伝子発現をもたらす。加えて、シスプラチン(Cisp)又はヒドロキシ尿素(HU)で処置したHeLa細胞において、co−IPにより、cGASがここでもヒストンH3に結合したことが示された。ヒストンH3へのcGASの結合は、DMSO処置対照では観察されなかった(図18B、ブロットの上部パネル)。MDA−436細胞及びHCC1937細胞の両方におけるsiRNAに媒介されるノックダウンコンストラクト(cGAS_a/b)を使用したcGAS機能の停止は、内因性DDRDの関連及びDNA損傷剤に対する応答において、CXCL10及びCCL5の両方のケモカインの相対発現レベルに有意な低減をもたらした(図18C)。したがって、cGASは、DNA損傷に応答した腫瘍細胞からのケモカインの発現に必要である。
細胞質DNAは、内因性及び外因性のDNA損傷に応答して存在する。
DDRD陽性細胞であるMDA−436−EV及び+BRCA1細胞、並びにHCC1937−EV及び+BRCA1細胞の細胞質画分を、ヒストンH3の存在に関してプローブし、ヒストンH3タンパク質発現が、修復欠損株(EV)において増大していたことを見出した(図19A、ブロットの上部パネル)。シスプラチン(Cisp)及びヒドロキシ尿素(HU)で処置したHeLa細胞においては、DMSO対照処置と比較して、DNA損傷に応答して増大した、ヒストンH3タンパク質のレベルも確認した(図19B、ブロットの上部パネル)。ピコグリーン(PicoGreen)蛍光色素を使用して、二本鎖DNA(ds−DNA)を検出した。IC50用量のDNA損傷剤シスプラチンで処置したHeLa細胞(HeLa+シスプラチンIC50)及びIC50用量のDNA損傷剤ヒドロキシ尿素で処置したHeLa細胞(HeLa+ヒドロキシ尿素IC50)は、共焦点顕微鏡法によって調べた場合に、細胞質DNAの増大が判明した。この細胞質DNAの増大は、しかしながら、パクリタキセルでの処置(HeLa+パクリタキセルIC50)に応答して観察されることはなかった(図19C)。
DDRD陽性腫瘍は、PDL1の発現と関連している。
DDRD陽性腫瘍における化学誘引物質の上方制御とそれに続くリンパ球浸潤との明らかな矛盾は、免疫チェックポイント標的PDL1の上方制御によって説明できる可能性がある。この標的は、リンパ球疲弊を引き起こすことが知られており、がん細胞に対する細胞毒性免疫応答を効果的に消失させる。RocheのPDL1に対するSP142抗体を使用して、CD4+及びCD8+Tリンパ球浸潤に関して以前にスコア付けした元の乳房腫瘍コホートに、IHC分析を行った。既に報告済みのカットオフ>1%及び>5%を使用して、浸潤腫瘍免疫細胞及び腫瘍細胞PDL1の両方の発現について、PDL1陽性率を定義した10(図20)。所定のカットオフのいずれにおいても、PDL1発現の有意な関連が、DDRD陽性腫瘍において特定され、DDRDが陽性の腫瘍集団(DDRD陽性)及びPDL1が陽性の腫瘍集団(PDL1陽性)の両方が、それぞれ、>1%及び>5%において46.2%及び21.5%の陽性率により示される(p<0.0001、p=0.0004)(図20A、腫瘍)。加えて、浸潤免疫細胞のPDL1陽性もまた、それぞれ、>1%及び>5%の両方において75.4%及び40%のリンパ球陽性率によって示されるように、DDRD陽性率と関連していた(p<0.0001)(図20A、リンパ球)。免疫組織化学染色によって、腫瘍内での強力なPDL1発現が確認され、染色パターン及び強度によって示されるように、リンパ球浸潤を伴うさらなるPDL1発現があった(図20B)。合わせると、腫瘍細胞のPDL1陽性率と浸潤免疫細胞のPDL1発現のいずれも、DDRD陽性率と有意に関連していた(図20)。
さらに、DDRD陽性サブグループ及びDDRD陰性サブグループのそれぞれに、所定の遺伝子シグネチャー内のカットオフ値に基づいて各腫瘍サンプルを割り当てたDDRDスコアに基づいて腫瘍を分析した。所定の>1%及び>5%のカットオフを使用した、凝集腫瘍及びリンパ球染色に基づくPDL1陽性コホート(PDL1陽性)のDDRDスコアは、PDL1陰性コホート(PDL1陰性)よりも有意に高いDDRDスコアを示した(p<0.001)(図21)。このデータは、PDL1タンパク質の発現が、陽性のDDRDアッセイ結果と関連しており、同様に、PDL1陽性腫瘍が、活性なDDRDシグナル伝達を有することを示唆する。
DNA損傷修復欠損細胞株は、PBMCとの共培養に応答してPDL1を発現するように刺激される
MDA−436 EV及びMDA−436+BRCA1細胞(修復補正)を、活性化PBMCとともに共培養した。共培養内で、PDL1の相対発現レベルは、修復欠損細胞(436 EV+Act)(p=0.0001)及びBRCA1修復補正MDA−436細胞(436 BRCA1+Act)(p=0.0359)の両方において有意に上方制御された。さらに、PDL1発現レベルの増大は、共培養時のDDRD陽性細胞モデル(436 EV+Act)において、DDRD陰性細胞(436 BRCA1+Act)と比較して、より増強された(p=0.0033)(図22)。したがって、PDL1の発現は、特に、DDRD陽性モデルにおいて、リンパ球との共培養によって増大する。
DNA損傷は、PDL1の発現を誘導する
DNA損傷シスプラチン(Cisp)又はヒドロキシ尿素(HU)で処置したHHC1937 EV、MDA−MB436 EV、及びHeLa細胞の処置は、Q−PCR分析によりCD274(PDL1)の発現を誘導するが、パクリタキセルで処理したものは誘導しない(図23A)。この作用は、ウエスタンブロット分析により、タンパク質レベルで確認した(図23B)。
他の可能性のある免疫チェックポイント標的は、DNA損傷に応答して活性化される。
他の可能性のある免疫チェックポイント標的の関与を判定するために、MDA−436及びHCC1937同系細胞株対応物において代替的な免疫チェックポイント標的IDO1のタンパク質発現を調べた。その結果、DDRD陽性細胞(MDA−436 EV及びHCC1937 EV)は、補正DDRD陰性の同系対応物(MDA−436+BRCA1及びHCC1937+BRCA1)と比較して、増大したIDO1タンパク質レベルを示した(図24、ブロットの上部パネル)。さらに、リンパ球との共培養内で、IDO1の相対発現レベルは、修復欠損細胞(436 EV+Act)(p=0.0002)及びBRCA1修復補正MDA−436細胞(436 BRCA1+Act)(p=0.0660)の両方において有意に上方制御された。さらに、IDO1発現レベルの増大は、共培養時のDDRD陽性細胞モデル(436 EV+Act)において、DDRD陰性細胞(436 BRCA1+Act)と比較して、より増強された(p=0.0013)(図25)。したがって、PDL1と同様に、IDO1の発現もまた、特に、DDRD陽性モデルにおいて、リンパ球との共培養によって増大する。
DDRD+細胞は、リンパ球に媒介される細胞毒性から保護される。
PBMCを、RKO親及びRKO FANCG−/−とともに4時間共培養し、死滅したがん細胞及びPBMCを標識するための7−AADと組み合わせて、5−(6)−カルボキシフルオレセイン二酢酸スクシンイミジルエステル(CFSE)での標識によって、がん細胞を標識した。RKO FANCG−/−は、細胞毒性の割合が低いことによって示されるように、いずれの比においても(FANCG−/− 1:1及びFANCG−/− 5:1)、RKO親細胞(親1:1及び親5:1)と比較して、低減されたリンパ球媒介性毒性を呈した。この毒性の低減は、これらの細胞におけるPDL1の発現と合致する。DDRD陽性細胞が、リンパ球媒介性毒性に対する保護を呈することは明らかである(図26)。さらに、インターフェロン−γでのがん細胞の予備処置(Fanc G IFN 5:1)は、RKO FANCG−/−細胞とRKO親細胞の間で差次的な細胞毒性を展開する(p値<0.05)(図27A)。加えて、RKO細胞をインターフェロン−γで処置することにより、RKO Par IFN、RKO Fanc C IFN、及びRKO Fanc G IFNの倍変化の差異によって示されるように、PDL1遺伝子発現レベルが著しく増大する(図27B)。インターフェロン−γで予備処置した場合のPDL1レベルの増強は、ウエスタンブロットによるタンパク質レベルで確認した(RKO Par IFN及びRKO Fanc G IFN)(図27C、上部パネル)。合わせると、これらのデータは、DDRD陽性細胞が、実質的に、リンパ球に媒介される細胞死からDDRD陽性細胞を保護するPDL1を過剰発現することを示唆する。
PDL1機能の遮断により、リンパ球に媒介される細胞毒性に対するDDRD耐性が逆転する。
リンパ球に媒介される毒性に対する保護特性をさらに評価するために、PDL1遮断抗体を導入して、PDL1機能を阻害した。PBMCを使用した細胞毒性アッセイの前に、PDL1遮断抗体と組み合わせて、インターフェロン−γでRKO親細胞及びRKO FANCG−/−細胞を予備処置することにより、DDRD陽性RKO FANCG−/−においてさらに著しい細胞毒性が生じた。これは、インターフェロン−γ及びPDL1抗体の両方で処置したFanc G(Fanc G IFN 5:1+PDL1 AB)の細胞毒性の割合が、インターフェロン−γ単独で処置したFanc G(Fanc G IFN 5:1)と比較して増強したことによって実証された(p<0.01)(図28)。注目すべきことに、IFNで処置した親RKO(Par IFN 5:1)と、IFN及びPDL1抗体の組合せで処置した親RKO(Par IFN 5:1+PDL1 AB)との間には、細胞毒性に有意な差異は観察されなかった(図28)。
DDRDサブタイプは、複数の適応症において複数の免疫チェックポイント標的の上方制御を有する。
他の免疫チェックポイント標的が上方制御されていたかどうか、したがって、免疫媒介性細胞毒性からDDRD陽性腫瘍を保護していたかを評価するために、2つの乳がんデータセット11、公的に入手可能な結腸直腸がんデータセット12、及び黒色腫データセット13の差次的遺伝子発現分析を行った。各事例において、乳がん開発コホートから特定したDDRD遺伝子を使用した階層的クラスタリングを使用して、クラスラベルを定義した。PDL1、IDO1、LAG3、HAVCR2、及びCTLA4を含むいくつかの追加の免疫チェックポイント標的が、DDRD陽性腫瘍において、DDRD陰性腫瘍と比較した場合に、上方制御されていた(表49)。これらの免疫チェックポイント遺伝子のいくつかは、それらの治療標的が特定されている。
Figure 2018524990

DDRD生物学的様態は、マイクロサテライト不安定(MSI)結腸直腸がんにおいて有意に豊富である
現時点で唯一知られている、PDL1阻害に対する応答の遺伝子層別化は、マイクロサテライト不安定性(MSI)14であり、これは、DNAミスマッチ修復(MMR)の障害から生じる。DDRD生物学的様態が、MSIがんを表し、改善された層別化ツールとして使用できるという仮説を立てた。乳がん分析から導き出された本質的なDDRD生物学的様態を使用して、公的遺伝子発現データセット(Mayoクリニックデータ、Marisaデータセット)に半教師つきクラスタリングを行った。このプロセスにより、DDRD生物学的様態の活性化を有する結腸直腸サンプルの群が特定され、これは、MSI腫瘍において高度に豊富であった(図29A、ボックス内に概説)。この特定された群の中で、特に、MSI腫瘍の80%が、欠損MMR(dMMR)を有する症例の割合によって示されるように、DDRD陽性群内に存在していた(図29B)。以前にプロファイリングした15ステージIIの結腸直腸がんサンプルのコホートの別個の分析により、既知のMSI状態(MSI−H)を有するサンプルが、マイクロサテライト安定型(MSS)サプルよりも有意に高いDDRDスコアを有した(p>0.05)ことが示された(図29C)。
我々の現在のモデルでは、内在性又は外来性のDNA損傷は、細胞質DNAの蓄積を引き起こし、これが、DNA損傷修復欠損乳房腫瘍において炎症性微小環境をもたらすケモカイン産生を担う自然免疫STING媒介経路の活性化を引き起こす。PD−L1の発現はまた、DNA損傷修復が欠損している腫瘍と関連しており、T細胞に媒介される細胞毒性を防止する(図30)。
考察
DDRD分子サブタイプは、DNA損傷及び細胞周期S期におけるDNA複製停止に対する主な応答機序であるFA/BRCA経路の機能喪失を有する腫瘍を表す。我々の新たなデータにより、機能的FA/BRCA経路の不在下において、又は外因性S期DNA損傷の結果として、細胞質DNAの蓄積がSTING/TBK1/IRF3自然免疫応答を活性化する機序が存在することが示唆される。
これまでの研究により、ゲノム不安定性が新生抗原の産生を通じて免疫シグナル伝達を活性化し得ることが示唆されている。我々のモデルは、細胞質DNAを、細胞周期のS期におけるDNA損傷に応答する重要な免疫刺激因子として提案する。この免疫シグナルは、細胞の上皮成分から生じ、異常なタンパク質の免疫認識を必要としない。S期のDNA損傷が細胞質DNAをもたらすことになる理由はわかっていないが、これは複製フォークプロセシングの副生成物であり得るという仮説を立てた。実際に、細胞が、DNA断片を核外へ積極的に輸送し、ゲノムDNAに誤って取り込まれることを防いでいる可能性があるという根拠がいくつか存在する16。通常、細胞質DNAは、細胞質DNase IIによってプロセシングされるが、内因性DNA損傷に対する応答の失敗によってか、又は外因性DNA損傷がありそれによってcGAS媒介型自然免疫応答が生じることによって、この機序が制圧されるという可能性がある。実際に、細胞質DNAの異常な蓄積に応答して、STING経路の同様な活性化が、全身性エリテマトーデス(SLE)疾患において観察されている17
我々のDDRD遺伝子アッセイは、治療的標的を表す2つの免疫チェックポイント遺伝子、PD−L1及びIDO1を含む。PD1/PD−L1軸の阻害は、黒色腫及び非小細胞肺がんを含む、進行型固形腫瘍を有する患者のサブセットにおいて、劇的な応答をもたらした18。重要なことに、DDRD陽性腫瘍がPD−L1発現と関連するという我々の観察は、この分子サブグループにおける免疫チェックポイント治療の探索の論理的根拠を提供する。単離リンパ球を使用して、PD−L1の遮断がDDRD陽性腫瘍においてリンパ球に媒介される毒性の有意な増大を引き起こすことを実証した。
このアプローチのさらなる裏付けは、ミスマッチ修復欠損結腸直腸がんにおけるPD−L1阻害剤の活性に関する近年の報告である(REF ASCO)。ミスマッチ修復タンパク質は、我々の研究が示唆するS期の複製フォーク停止に対する応答において役割を有することが報告されており19、STING/TBK/IRF3経路を活性化し、PD−L1発現を上方制御するはずである。重要なことに、我々は、DDRDアッセイが結腸直腸MSI腫瘍の検出に感受性であることを実証した。
免疫シグナルのS期に特異的な性質はまた、免疫チェックポイント阻害剤との組合せ治療に関して潜在的に重要な問題ももたらす。合成環状ジヌクレオチド分子を使用したSTING経路の直接活性化は、PD1抗体に対する応答を増強させることが報告されていることは興味深く、これは、我々のデータと一致する20。別の論理的組合せは、シスプラチンなどのS期特異的DNA損傷剤とPD−L1阻害剤である。抗微小管剤は、しかしながら、有糸分裂期に細胞周期停止を引き起こし、それによってSTING媒介性免疫応答を防止することによって、PD−L1阻害剤をアンタゴナイズする可能性がある。加えて、DDRD陽性腫瘍においていくつかの追加の免疫チェックポイント標的の活性化を示したように、これらの作用がPD−L1に特異的ではないことも予想される。
まとめると、我々は、DNA修復が欠損した乳房腫瘍における免疫応答機序を特定した。自然免疫STING媒介経路の活性化は、インビトロにおいてDNA損傷に応答してケモカイン産生を担い、DNA損傷修復欠損乳房腫瘍において炎症性微小環境をもたらす。PD−L1の発現は、DNA損傷修復が欠損した腫瘍と関連しており、内因性又は外因性のS期DNA損傷に関する免疫治療の役割を調査する論理的根拠を提供する。
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実施例5
44遺伝子シグネチャーに再帰的特徴除去を行って、単一の遺伝子から最大43個の遺伝子を含む、シグネチャーのサブセットを定義した。
サンプル
DDRD状態が判明している107個のサンプルを含むDDRD訓練セットを、この分析に使用した。
方法
長さ44のDDRDシグネチャーを、この分析の開始点として使用し、ここでは、44個の遺伝子の絶対的な重みを、個々の遺伝子を順位付けるための手段と考えた。最も低い順位の遺伝子、すなわち、絶対的な重みが最も低い遺伝子を、シグネチャーから除去し、DDRDクラスラベルに対する43遺伝子の発現データに部分最小二乗(PLS)回帰を使用して、モデルのパラメーターを再訓練した。43遺伝子シグネチャーの重み付けパラメーターを使用して、前述のようにシグネチャーを遺伝子1個分減らし、このプロセスを、残った遺伝子が1個になるまで反復した。1個抜き交差検証を使用して、評価したそれぞれのシグネチャー長について、性能推定値を計算できるようにした。シグネチャーの性能は、受信者操作特徴曲線下面積(AUC)を使用して測定したが、この曲線は、考えられる各特徴の長さにおいて、DDRD陽性サンプルとDDRD陰性サンプルとを区別するシグネチャーの能力を評価するものである。部分シグネチャーのそれぞれの詳細は、表3〜45に示されている。
結果
表50は、最小で1個から最大で43個の遺伝子を使用した、サブタイプの予測に関するAUC性能を示す(部分シグネチャーの詳細については表3〜45を参照されたい)。最小1個の遺伝子で、AUC性能は、0.5よりも有意に高く、したがって、最小1個の遺伝子で、偶然よりも有意に高い確率でDDRD分子サブグループを予測することが可能である。
Figure 2018524990

Figure 2018524990
実施例6
免疫チェックポイント調節剤及び/又はDNA損傷剤で処置した黒色腫患者のコホートにおけるDDRDアッセイのコンピュータによる検証
方法
この研究で、皮膚黒色腫を有する474人の患者のTCGAコホートからのRNAseq遺伝子発現データを分析した。レベル3の正規化した遺伝子発現データを、TCGAデータポータルからダウンロードし、DDRD遺伝子のみを含むようにデータマトリクスを縮小した。データマトリクスにおけるゼロカウントを除去するために、定数0.01をすべての遺伝子発現値に加算し、結果として得られたデータマトリクスを対数変換した(自然対数を使用)。
DDRDアッセイスコアを生成し(Mulliganら、2014において記載されているように)、サンプルの75%(DDRDスコアが高い方)がDDRD陽性として分類され、サンプルの25%(DDRDスコアが低い方)がDDRD陰性として分類されるように、二分割した。
免疫に基づく治療薬(イピリムマブ又はペンブロリズマブなどの免疫チェックポイント調節剤)及び/又はDNA損傷剤を受容した患者を、続いて、DDRD分類に基づく生存転帰における差異に関して分析した。カプランマイヤープロットを使用して、DDRD陽性の生存確率とDDRD陰性の生存確率との差異を可視化し、ログランク検定を使用して、生存曲線が有意に異なるかどうかを評価した。DDRD陰性群と比較してDDRD陽性において事象が生じる相対危険度を推定するために、DDRDアッセイのハザード比も計算した。この分析に使用したエンドポイントは、局所再発までの時間、遠隔再発までの時間、死亡までの時間(全生存期間)であった。
結果
図31、32、及び33は、それぞれ、局所再発までの時間(図31)、遠隔再発までの時間(図32)、及び全生存期間(図33)について、DDRD状態による生存確率の差異を示すカプランマイヤーの生存グラフである。結果として得られた各エンドポイントの分析により、免疫に基づく治療薬(イピリムマブ又はペンブロリズマブなどの免疫チェックポイント調節剤)及び/又はDNA損傷剤で処置したコホートにおいて、DDRD陽性群の患者は、DDRD陰性群の患者と比較して、治療後に事象が生じる危険性が有意に低いことが示された:
局所再発までの時間:HR=0.39[95%CI:0.18−0.84]、p=0.0008
遠隔再発までの時間:HR=0.44[95%CI:0.19−0.99]、p=0.0095
全生存期間:HR=0.31[95%CI:0.12−0.81]、p=0.0006
まとめ
このデータは、DDRDアッセイが、黒色腫における使用が認可されている免疫に基づく治療薬(イピリムマブ又はペンブロリズマブなどの免疫チェックポイント調節剤)及び/又はDNA損傷剤で治療した後に有意に改善された生存を有する黒色腫患者の群を特定することを示す。
参考文献
Mulligan JM, Hill LA, Deharo S, et al. Identificationand validation of an anthracycline/cyclophosphamide-based chemotherapy responseassay in breast cancer. J Natl Cancer Inst. 2014;106(1):djt335. doi:10.1093/jnci/djt335 [doi].
配列表
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TATTCTTCTATAACACTCTATATAGAGCTATGTGAGTACTAATCACATTGAATAATAGTTATAAAATTATTGTATAGACATCTGCTTCTTAAACAGATTGTGAGTTCTTTGAGAAACAGCGTGGATTTTACTTATCTGTGTATTCACAGAGCTTAGCACAGTGCCTGGTAATGAGCAAGCATACTTGCCATTACTTTTCCTTCCCA
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CCTAATTTGAGGGTCAGTTCCTGCAGAAGTGCCCTTTGCCTCCACTCAATGCCTCAATTTGTTTTCTGCATGACTGAGAGTCTCAGTGTTGGAACGGGACAGTATTTATGTATGAGTTTTTCCTATTTATTTTGAGTCTGTGAGGTCTTCTTGTCATGTGAGTGTGGTTGTGAATGATTTCTTTTGAAGATATATTGTAGTAGATGTTACAATTTTGTCGCCAAACTAAACTTGCTGCTTAATGATTTGCTCACATCTAGTAAA
BRRS.7901_at (SEQ ID NO:184)
GGACACTTTTGAAAACAGGACTCAGCATCGCTTTCAATAGGCTTTTCAGGACCTTCACTGCATTAAAACAATATTTTTAAAAATTTAGTACAGTTTAGAAAGAGCACTTATTTTGTTTATATCCATTTTTTCTTACTAAATTATAGGGATTAACTTTGACAAATCATGCTGCTGTTATTTTCTACATTTGTATTTTATCCATAGCACTTATTCACATTTAGGAAAA
BRRS.81_at (SEQ ID NO:185)
CAGTTTCTGTTCTCTCACAGGTGATAAACAATGCTTTTTGTGCACTACATACTCTTCAGTGTAGAGCTCTTGTTTTATGGGAAAAGGCTCAAATGCCAAATTGTGTTTGATGGATTAATATGCCCTTTTGCCGATGCATACTATTACTGATGTGACTCGGTTTTGTCGCAGCTTTGCTTTGTTTAATGAAACACACTTGTAAACCTCTTTTGCACTTTGAAAAAGAATCCAGCGGGATGCTCGAGCACCTGTAAACAATTTTCTCAACCTATTTG
BRRS.81-22_at (SEQ ID NO:186)
CAGTTTCTGTTCTCTCACAGGTGATAAACAATGCTTTTTGTGCACTACATACTCTTCAGTGTAGAGCTCTTGTTTTATGGGAAAAGGCTCAAATGCCAAATTGTGTTTGATGGATTAATATGCCCTTTTGCCGATGCATACTATTACTGATGTGACTCGGTTTTGTCGCAGCTTTGCTTTGTTTAATGAAACACACTTGTAAACCTCTTTTGCACTTTGAAAAAGAATCCAGCGGGATGCTCGAGCACCTGTAAACAATTTTCTCAACCTATTTG
BRRS.8480_s_at (SEQ ID NO:187)
AGCAAGTGTAGACACCTTCGAGGGCAGAGATCGGGAGATTTAAGATGTTACAGCATATTTTTTTTTCTTGTTTTACAGTATTCAATTTTGTGTTGATTCAGCTAAATTATGAAA
BRRS.8711_at (SEQ ID NO:188)
GTCTCACATATTTATATAATCCTCAAATATACTGTACCATTTTAGATATTTTTTAAACAGATTAATTTGGAGAAGTTTTATTCATTACCTAATTCTGTGGCAAAAATGGTGCCTCTGATGTTGTGATATAGTATTGTCAGTGTGTACATATATAAAACCTGTGTAAACCTCTGTCCTTATGAACCATAACAAATGTAGCTTTTTA
BRRS.8900_s_at (SEQ ID NO:189)
CAGCCCCACCCCTGTAAATGGAATTTACCAGATGAAGGGAATGAAGTCCCTCACTGAGCCTCAGATTTCCTCACCTGTGAAATGGGCTGAGGCAGGAAATGGGAAAAAGTGTTAGTGCTTCCAGGCGGCACTGACAGCCTCAGTAACAATAAAAACAA
BRSA.1686C1n5_at (SEQ ID NO:190)
TCAGCTGCCCTGAAACAGCCCATGTCCCAAGTTCTTCACCTCTATCCAAAGAACTTGATTTGCATGGATTTTGGATAAATCATTTCAGTATCATCTCCATCATATGCCTGACCCCTTGCTCCCTTCAATGCTAGAAAATCGAGTTGGCAAAATGGGGTTTGGGCCCCTCAGAGCCCTGCCCTGCACCCTTGTACAGTGTCTGTGCCATGGATTTCGTTTTTCTTGGGGTACTCTTGATGTGAAGATAATTTGCA
BRSA.8072C1n2_s_at (SEQ ID NO:191)
GAGTGTCTCAGAAGTGTGCTCCTCTGGCCTCAGTTCTCCTCTTTTGGAACAACATAAAACAAATTTAATTTTCTACGCCTCTGGGGATATCTGCTCAGCCAATGGAAAATCTGGGTTCAACCAGCCCCTGCCATTTCTTAAGACTTTCTGCTCCACTCACAGGATCCTGAGCTGCACTTACCTGTGAGAGTCTTCAAACTTTTAAACCTTGCCAGTCAGGACTTTTGCTATTGCA
Hs369056.20C1n2_at (SEQ ID NO:192)
GAGGGACGTCAGAAAATCAGTGCATTGTGGAGTCACTTTTCTGATAAAGGGCACATCAGACTGCAAATGGTCCAGACAGCCAGATTCAGGACACTGATGAGTTTCTGGGGTCACCATAGCATCCCTGGAGTCAGCTGCTCTGCAGCCTGAAGGAGGGCTGACAGTGTGGAGTCACTGCTATTACTTAATGAAATTATATAGAAATTCTATAATGATTATGTAATTGCATAATGAAAACTCTCCATATCAGAGTTCAGAATATCTCCCAATTTCCAGTACAGAATATTATCCATAAC
Hs488293.0CB1n69_at (SEQ ID NO:193)
GACAGCAATAACTTCGTTTTAGAAACATTCAAGCAATAGCTTTATAGCTTCAACATATGGTACGTTTTAACCTTGAAAGTTTTGCAATGATGAAAGCAGTATTTGTACAAATGAAAAGCAGAATTCTCTTTTATATGGTTTATACTGTTGATCAGAAATGTTGATTGTGCATTGAGTATTAAAAAATTAGATGTATATTATTCATTGTTCTTTACTCATGAGTACCTTATAATAATAATAATGTATTCTTTGTTAACAATGCCATGTTGGTACTAGTTATTAATCATATC
Hs494173.0CB4n15_at (SEQ ID NO:194)
GGCAGGATATTGTAAGCCTTGAAAAAGAATTAGGCAGGATATCGGAAGCCCTGATTAGATTCTATCCTAAGAGCAACAGAAGATCACTGACAGTGTTTTAAATAGATAGACTAGTTTATTAGATTTGCAGTTTAGAAGTTCCCTTTTTTTGTAATTATTGGACAGTGTAGAGACCGGATGGTGAGAGATGAGTTAGGAAGTTGTGACAGCTCTCTATACCTACCGCTAATGTAGAGGATTATTTATTTTCATTTCATTACCATTCGTGT
Hs513726.0C2n39_s_at (SEQ ID NO:195)
GTAATATGTTTATAATCCTTTAGATCTTATAAATATGTGGTATAAGGAATGCCATATAATGTGCCAAAAATCTGAGTGCATTTAATTTAATGCTTGCTTATAGTGCTAAAGTTAAATGATCTTAATTCTTTGCAATTATATATGAAAAATGACTGATTTTTCTTAAAATATGTAACTTATATAAATATATCTGTTTGTACAGATTTTAACCATAA
Hs514006.0C1n8_at (SEQ ID NO:196)
GTATCCTTGAACTGGAAACCATCCACGATCGAGTATCGAGTCATTCAACACTATCAATTCCTGGGTGACTTTTTGAAAAAGTAGTATCTCTTGTTGCAAGAAATGCTCCATCTGTGAGTCCATGTCTCTCACTGGAATTGGATGGAAGTGGTGAATTTCAGCCAAAGTGGCCAAAGAAATCCTGTTCCTGTGATTCTGACGTCATCAGCCTCTGCACCTCTGTCTTCCCTTCTGCCACATGTTGCCTGTTCTCCGTGACTTTGGTAAGA
Hs522202.0C1n6_at (SEQ ID NO:197)
GAGAGAGTGATCACGCTGCTGTGCCCACCTATGCGGTAGACCTTGTTCCTGGGTTGGGAGATGTTTTATGATCAGGGTGCAGTAGAAAGAGCACACTAGTAGCAGTAAAGAGAGGTGACCCTGGCTGCAGTTCTGCCTCTAACTTCCTGAGTGACCTCAGGCTAGTCACACAGTGACTGCTCCCCACATTTCTTTTTGTAAGCTGCAAGGATTGAATCAGACAATAGCCTCTAAGTTTCTTCTGAACTCTCATACTCAGGGATGCCAA
Hs524348.0CB1n97_at (SEQ ID NO:198)
TTCCCTCCCACTAATTTGTTGGCCTTTAACAGCAATTTTGAAAACTGGGTCTTCTGGTTATGTTTTTGTTTTAAAATCTTTAAATTAGAGGATGCTGTGCCATTGAGTACTTTAAGTTAATATGAGGTTCTGGTTCAAGGAAAACTTACGTTGGATCTGAACCAATGAGCAGATATTTTGATATGTGCCACTCTTGCATATACATCTCAGTCCTAACTAAAGGTTCTAGTGGCATCCAGGACCTTTAGGGAGGCATTT
Hs524348.2C1n5_s_at (SEQ ID NO:199)
CACTGCGTCTGGCAATAATGTAACTTTGAAGCTTAAAAATTAATCCCAGTTTGTAGCAATAACAGAAGACTATCTACAACGGAAGAAAGAAGCAACTGCCTTACAGTTCTGTAAAGAATTGGCAAGAAAATAAAGCCTATAGTTGCC
Hs528836.0C1n3_s_at (SEQ ID NO:200)
CCCTTACTTACATACTAGCTTCCAAGGACAGGTGGAGGTAGGGCCAGCCTGGCGGGAGTGGAGAAGCCCAGTCTGTCCTATGTAAGGGACAAAGCCAGGTCTAATGGTACTGGGTAGGGGGCACTGCCAAGACAATAAGCTAGGCTACTGGGTCCAGCTACTACTTTGGTGGGATTCAGGTGAGTCTCCATGCACTTCACATGTTACCCAGTGTTCTTGTTACTTCCAAGGAGAACCAAGAATGGCTCTGTCACACTCGAAGCCAGGTTTGATC
Hs591893.1C1n4_s_at (SEQ ID NO:201)
CCTCCTTTCTAAATGCAGCGACCTGTGTTCTTCAGCCCTATCCCTTTCTATTCCTCTGACCCCGCCTCCTTTCTAAATGCAGCGACCTCTGTTCTTCAGCCCTATCCCTTTCTATTCCTCTGACCCCGCCTCCTTTCTAAATGCAGCGACCTCTG
Hs7155.0CB1n102_at (SEQ ID NO:202)
GGCGTCGGCGCCTAGGGCGAAGTGAGCCAGGGTGCAGTCGGGAAGCTCCAGGACGAAGCGGCGCGGCGGAGCCATGGCCCCAGCGCAGACCCCGCGCCGCCCGAGCAGCGGCCCCGACAGTGGCCCGCGCAGGAGCCGGCGGGCGAAGGCCATGGGCGCCTCAGCGACGCCGCCCTCGGCCCCGCCTCGGAAACGAAACCTGGCGGGAGCCAGGCGCCGGCGGGAAACGAAACCCGGAGGGAGCCAGGCGCCAGCGGGAAACGAAAGCGAAGCGT
IDO_F1 (SEQ ID NO:203)
AGAGACATCTGTATGCATTCCTG
IDO_R1 (SEQ ID NO:204)
GGTATTTTGAGGTCTTTTGTATTGC
IDO_P1 (SEQ ID NO:205)
ACCCATTGTAACAGAGCCACAAACT
CD2_F1 (SEQ ID NO:206)
TCTCAGGTCATGTGTAGATGCG
CD2_R1 (SEQ ID NO:207)
CTCCAGAGTCTCTTAAGCAGATAGG
CD2_P1 (SEQ ID NO:208)
AGACCCAGGCACACCAATCACTTGA
GBP5_F1 (SEQ ID NO:209)
AACAACAGATGCAGGAACAGG
GBP5_R1 (SEQ ID NO:210)
AGTCCTCTGGGCGTGCTG
GBP5_P1 (SEQ ID NO:211)
CACAGCTCAGCACAACATTCCAAGC
PRAME_F1 (SEQ ID NO:212)
CTGCATACTTGGACACTAAAGCC
PRAME_R1 (SEQ ID NO:213)
ATGTTTTCCTCACTCACACTGAAC
PRAME_P1 (SEQ ID NO:214)
AGCAACAAAGCAGCCACAGTTTCAG
ITGAL_F1 (SEQ ID NO:215)
ACAGAAAGACTGAGCTCAAGGTG
ITGAL_R1 (SEQ ID NO:216)
TGCAGGCACTGTGCTTGG
ITGAL_P1 (SEQ ID NO:217)
AACCACGTCTGCTAACTTGGAGCCC
LRP4_F1 (SEQ ID NO:218)
TGTAAAAAGCAAAATCTCTCTGTCC
LRP4_R1 (SEQ ID NO:219)
AGTCCAATCTCTCCAGTGAGTAAC
LRP4_P1 (SEQ ID NO:220)
AATGGAAGCGATTCTCCCATGCTCA
APOL3_F1 (SEQ ID NO:221)
GACCAGGTGTCTCTAAAAACCC
APOL3_R1 (SEQ ID NO:222)
TTGCCTGCTGTATATGAGTAATGAG
APOL3_P1 (SEQ ID NO:223)
CCTGGAGAGTATGCGAGAACCTACC
CDR1_F1 (SEQ ID NO:224)
GAAGACGTGGATTTTCCTGGAAG
CDR1_R1 (SEQ ID NO:225)
TCCAAGTCTTCCAGTAAATCAAGTC
CDR1_P1 (SEQ ID NO:226)
TCCAGCAAATCCAGTCTTCCAGCAA
FYB_F1 (SEQ ID NO:227)
AACAAATCATCAACTTCCACTGGTC
FYB_R1 (SEQ ID NO:228)
TGGAGGGAATCTTTGGAGATTAGTG
FYB_P1 (SEQ ID NO:229)
TCTAATCTTGGGGCCTCAGACACCC
TSPAN7_F1 (SEQ ID NO:230)
GACATTGAGGACCTCATCCAAAC
TSPAN7_R1 (SEQ ID NO:231)
GACAGAGGCATTACTTTTGAAGATC
TSPAN7_P1 (SEQ ID NO:232)
TTGACTTGTTCCCCCTTCACACTCA
RAC2_F1 (SEQ ID NO:233)
CTCAGTTCTCCTCTTTTGGAACAAC
RAC2_R1 (SEQ ID NO:234)
TTGAACCCAGATTTTCCATTGGC
RAC2_P1 (SEQ ID NO:235)
TCTACGCCTCTGGGGATATCTGCTC
KLHDC7B_F1 (SEQ ID NO:236)
TGGCACTGTGGATTCTCAAGG
KLHDC7B_R1 (SEQ ID NO:237)
CTGGGGGTATGGGCAGGAG
KLHDC7B_P1 (SEQ ID NO:238)
CACCAGCGGACCAGTTTCAGAGGCA
GRB14_F1 (SEQ ID NO:239)
CTAATACAGCTGGTGGAGTTCTATC
GRB14_R1 (SEQ ID NO:240)
AGCAATCCTAGCACAATAATGTTTC
GRB14_P1 (SEQ ID NO:241)
ACTCAATAAGGGCGTTCTTCCTTGC
KIF26A_F1 (SEQ ID NO:242)
AGGAATTTTTACCAAAACCACAAGC
KIF26A_R1 (SEQ ID NO:243)
AACAGAACCTTTACAAAACCCTACC
KIF26A_P1 (SEQ ID NO:244)
AACAGACCACCACGACCAACAACA
CD274_F1 (SEQ ID NO:245)
TTGGTGTGACAGTGTTCTTTGTG
CD274_R1 (SEQ ID NO:246)
AGGAGGAGTTAGGACTTAGGAATAG
CD274_P1 (SEQ ID NO:247)
TGCCTTGCTCAGCCACAATTCTTGC
CD109_F1 (SEQ ID NO:248)
TGTGGATTTGAATGTGTGTACAAGC
CD109_R1 (SEQ ID NO:249)
GGCACCATAAAGCCACTTAATAGG
CD109_P1 (SEQ ID NO:250)
AAGAGCCATGCCACTCCTACCCGG
ETV7_F1 (SEQ ID NO:251)
CCCTCACTGAGCCTCAGATTTC
ETV7_R1 (SEQ ID NO:252)
GCCGCCTGGAAGCACTAAC
ETV7_P1 (SEQ ID NO:253)
TCCCATTTCCTGCCTCAGCCCATTT
MFAP5_F1 (SEQ ID NO:254)
GGCTGGTCTGCCCCCTAG
MFAP5_R1 (SEQ ID NO:255)
ACCATTGGGTCTCTGCAAATCC
MFAP5_P1 (SEQ ID NO:256)
ACTCCGTCGCTCCAATTACTTCCGA
OLFM4_F1 (SEQ ID NO:257)
AGGACGAGCTATAGAAAAGCTATTG
OLFM4_R1 (SEQ ID NO:258)
CATTCAAAAGCACAGAAGCACATC
OLFM4_P1 (SEQ ID NO:259)
CACCAGCAAGGTTTCCAACTACTGC
PI15_F1 (SEQ ID NO:260)
TTTTCCAGGCTAAAGCAAATGAAAG
PI15_R1 (SEQ ID NO:261)
CTATCCTAGCACCATTGTTGCATG
PI15_P1 (SEQ ID NO:262)
TTGCTGGTATCAACACAGCCTGCCA
FOSB_F1 (SEQ ID NO:263)
TGAGTGAGACTGAGGGATCGTAG
FOSB_R1 (SEQ ID NO:264)
GTGGTTGGCAGGAGCAAGC
FOSB_P1 (SEQ ID NO:265)
CACACTCTCACACTCGCACCCAGAA
CXCL10_F1 (SEQ ID NO:266)
ACCAGAGGGGAGCAAAATCGA
CXCL10_R1 (SEQ ID NO:267)
TGCCTCTCCCATCACTTCCC
CXCL10_P1 (SEQ ID NO:268)
CCTCTGTGTGGTCCATCCTTGGAAGCA
MX1_F1 (SEQ ID NO:269)
CAGCACCTGATGGCCTATCAC
MX1_R1 (SEQ ID NO:270)
CAGTTCTTCATGCTCCAGACGTAC
MX1_P1 (SEQ ID NO:271)
CGCATCTCCAGCCACATCCCTTTGA
IFI44L_F1 (SEQ ID NO:272)
CCTCTTGAGGAAACTGGTGCAATTG
IFI44L_R1 (SEQ ID NO:273)
TGATTCTGACATTTGGCCCAGC
IFI44L_P1 (SEQ ID NO:274)
TCTCAAATGCAGGGCTGTAACGCTCTC
AC138128.1_F1 (SEQ ID NO:275)
GCTAGAGCAGGACTTCGTCTCC
AC138128.1_R1 (SEQ ID NO:276)
GAGAAGATCTGGCCTTATGCCCA
AC138128.1_P1 (SEQ ID NO:277)
TCTCTGGAACAGCTCATCGCCGCAT
FAM19A5_F1 (SEQ ID NO:278)
GGAAGGCTGCGACTTGTTAATCAA
FAM19A5_R1 (SEQ ID NO:279)
CTCCTGACAAACACAGCCCC
FAM19A5_P1 (SEQ ID NO:280)
CCGTGGTGGTCTTTATCCTCCCGCC
NLRC5_F1 (SEQ ID NO:281)
GAGAGTGGACCTGGAGAAGAATCAG
NLRC5_R1 (SEQ ID NO:282)
TAGCATCCAAGTCATCCGCCT
NLRC5_P1 (SEQ ID NO:283)
AGTCCTTCAGCCAGGAGCCAGGC
PRICKLE1_F1 (SEQ ID NO:284)
GTTCGGGATTCGATGGATTCTTTGG
PRICKLE1_R1 (SEQ ID NO:285)
CCAAGGCCATCATTGTATTCTCTGC
PRICKLE1_P1 (SEQ ID NO:286)
TCTCCATCCACCGAAGCCCCTGT
EGR1_F1 (SEQ ID NO:287)
GCAGCACCTTCAACCCTCAG
EGR1_R1 (SEQ ID NO:288)
TCTCTGAACAACGAGAAGGTGCT
EGR1_P1 (SEQ ID NO:289)
CCTACGAGCACCTGACCGCAGAGT
CLDN10_F1 (SEQ ID NO:290)
AGCCGCTCTGTTTATTGGATGG
CLDN10_R1 (SEQ ID NO:291)
TCTGACAACAACAAAACACCCAGA
CLDN10_P1 (SEQ ID NO:292)
ACACCACCAATTATGCACAGTGAGGCT
ADAMTS4_F1 (SEQ ID NO:293)
TGGCTCCAAGAAGAAGTTTGACAAG
ADAMTS4_R1 (SEQ ID NO:294)
TCCTTCAGGAAATTCAGGTACGGAT
ADAMTS4_P1 (SEQ ID NO:295)
CCTGACTGCTTGCTGCAACCAGAACC
SP140L_F1 (SEQ ID NO:296)
AGTGGAGGGGTTTGTACAAGACA
SP140L_R1 (SEQ ID NO:297)
CAAATGGGACTTAGACTGGAGGCT
SP140L_P1 (SEQ ID NO:298)
CGCCTCATCTTCCAGAACCACAGGG
ANXA_F1 (SEQ ID NO:299)
CCACAAGCAAACCAGCTTTCTTTG
ANXA_R1 (SEQ ID NO:300)
TGATCAGGATTATGGTTTCCCGTTC
ANXA_P1 (SEQ ID NO:301)
TGGCGAGTTCCAACACCTTTCATGGC
RSAD2_F1 (SEQ ID NO:302)
GGAAGAGGACATGACGGAACAGA
RSAD2_R1 (SEQ ID NO:303)
GTGTTCCAGTGCCTCTTAATTGAGG
RSAD2_P1 (SEQ ID NO:304)
CAAAGCACTAAACCCTGTCCGCTGGAA
ESR1_F1 (SEQ ID NO:305)
CTGCAGCAGCAGCACCAG
ESR1_R1 (SEQ ID NO:306)
CATCAGGCACATGAGTAACAAAGGC
ESR1_P1 (SEQ ID NO:307)
CCCAGCTCCTCCTCATCCTCTCCC
IKZF3_F1 (SEQ ID NO:308)
GCAGAGATGGGAAGTGAAAGAGC
IKZF3_R1 (SEQ ID NO:309)
TCAATGCCTCAGAAATTCATTGGTG
IKZF3_P1 (SEQ ID NO:310)
TGCCACATTGCTTGCTAATCTGTCCAG
EGFR_F1 (SEQ ID NO:311)
GACAGCTTCTTGCAGCGATACAG
EGFR_R1 (SEQ ID NO:312)
CCTTCCTCCCAGTGCCTGA
EGFR_P1 (SEQ ID NO:313)
TCGTCTATGCTGTCCTCAGTCAAGGCG
NAT1_F1 (SEQ ID NO:314)
AGAGCACTTCCTCATAGACCTTGG
NAT1_R1 (SEQ ID NO:315)
TTCAAGCCAGGAAGAAGCAGC
NAT1_P1 (SEQ ID NO:316)
TGCATTCAGTCTAGTTCCTGGTTGCCG
LATS2_F1 (SEQ ID NO:317)
GCAAGATGGGCTACCTGGAC
LATS2_R1 (SEQ ID NO:318)
TTAAGCAGACCTCCCCAGGA
LATS2_P1 (SEQ ID NO:319)
ACCCGCACAATCTGCTCATTCCTCG
CYP2B6_F1 (SEQ ID NO:320)
TCTCCTTAGGGAAGCGGATTTGTC
CYP2B6_R1 (SEQ ID NO:321)
TTCTTCACCACCATCCTCCAGA
CYB2B6_P1 (SEQ ID NO:322)
CATCGCCCGTGCGGAATTGTTCCT
PTPRC_F1 (SEQ ID NO:323)
CTGGCCATCTGCAAGCTGAG
PTPRC_R1 (SEQ ID NO:324)
CAGTTCAGCCTTCAGTTGGTGG
PTPRC_P1 (SEQ ID NO:325)
AGCAAGGAAGCCAATCCAAGTCACCAA
PPP1R1A_F1 (SEQ ID NO:326)
ACCCATATACCACCACTGGATTCC
PPP1R1A_R1 (SEQ ID NO:327)
CAGTTTGGGAATGCATGGACACC
PPP1R1A_P1 (SEQ ID NO:328)
ACCTCCTCCTCTCTCAGACCGAGTTGG
STING_a (SEQ ID:329)
CAGCGGCUGUAUAUUCUCCUCCCUU
STING_b (SEQ ID:330)
GGUCAUAUUACAUCGGAUAUU
TBK1_a (SEQ ID:331)
GGAAAUAUCAUGCGUGUUAUU
TBK1_b (SEQ ID:332)
UGGUGCAGCUAGAGAAUUAUU
IRF3_a (SEQ ID:333)
CCUCUGAGAACCCACUGAAUU
IRF3_b (SEQ ID:334)
GGACAAUCCCACUCCCUUCUU
cGAS_a (SEQ ID:335)
AGAGAAAUGUUGCAGGAAAUU
cGAS_b (SEQ ID:336)
CAGCUUCUAAGAUGCUGUCAAAGUU
BRCA1_a (SEQ ID:337)
CCUAUCGGAAGAAGGCAAGUU
BRCA1_b (SEQ ID:338)
CAUACAGCUUCAUAAAUAAUU
BRCA2_a (SEQ ID:339)
GGACACAAUUACAACUAAAUU
BRCA2_b (SEQ ID:340)
GGAGGAAUAUCGUAGGUAAUU
FancD2_a (SEQ ID:341)
GCAGAUUCAUGAAGAGAAAUU
FancD2_b (SEQ ID:342)
GGUUAAAGCACAUUGUAGAUU
CXCL10 Forward (SEQ ID NO:343)
GGCCATCAAGAATTTACTGAAAGCA
CXCL10 Reverse (SEQ ID NO:344)
TCTGTGTGGTCCATCCTTGGAA
CCL5 Forward (SEQ ID NO:345)
TGCCCACATCAAGGAGTATTT
CCL5 Reverse (SEQ ID NO:346)
CTTTCGGGTGACAAAGACG
IDO1 Forward (SEQ ID NO:347)
CATCTGCAAATCGTGACTAAG
IDO1 Reverse (SEQ ID NO:348)
CAGTCGACACATTAACCTTCCTTC
PDL1 Forward (SEQ ID NO:349)
GGCATCCAAGATACAAACTCAAAGA
PDL1 Reverse (SEQ ID NO:350)
AGTTCCAATGCTGGATTACGTCT
PUM1 (Housekeeping gene) Forward (SEQ IDNO:351)
CCAGAAAGCTCTTGAGTTTATTCC
PUM1 (Housekeeping gene) Reverse (SEQ IDNO:352)
CATCTAGTTCCCGAACCATCTC
OR2I1P_F1(SEQ ID NO:353)
CTCAACCCGCTCATCTACAC
OR2I1P_R1(SEQ ID NO:354)
TCCTTGGGTTCTGGCTTAATAC
OR2I1P_P1(SEQ ID NO:355)
TCGCTGCCCCCTTCACTTTCTTATT
AL137218.1_F1 (SEQ ID NO:356)
TGCTTCATGTTAGTCCCCAG
AL137218.1_R1 (SEQ ID NO:357)
GGGTCTCACTATATTGCTCTGG
AL137218.1_P1 (SEQ ID NO:358)
CCTCAGCCTTCCAAAACCAGGTGT

Claims (60)

  1. 阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測するための方法であって、
    対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、前記決定された発現レベルを使用して、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する、方法。
  2. 前記少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大により、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性が予測される、請求項1に記載の方法。
  3. 前記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み、前記決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成し、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)により、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性が予測される、請求項1又は2に記載の方法。
  4. (i)発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップと、
    (ii)前記組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、
    (iii)前記組合せ試験スコアを前記閾値スコアと比較するステップと
    を含み、前記組合せ試験スコアが前記閾値スコアを上回る場合、応答性が予測される、請求項1〜3のいずれか一項に記載の方法。
  5. DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測するための方法であって、
    対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、前記決定された発現レベルを使用して、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する、方法。
  6. 前記少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大により、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する、請求項5に記載の方法。
  7. 前記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み、前記決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成し、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)により、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストに対する応答性を予測する、請求項5又は6に記載の方法。
  8. (i)発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップと、
    (ii)前記組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、
    (iii)前記組合せ試験スコアを前記閾値スコアと比較するステップと
    、を含み、前記組合せ試験スコアが前記閾値スコアを上回る場合、応答性が予測される、請求項5〜7のいずれか一項に記載の方法。
  9. 阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定するための方法であって、
    対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、前記決定された発現レベルを使用して、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定する、方法。
  10. 前記少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大により、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定する、請求項9に記載の方法。
  11. 少なくとも2つ遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、前記決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成し、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)により、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定する、請求項9又は10に記載の方法。
  12. (i)発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップと、
    (ii)前記組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、
    (iii)前記組合せ試験スコアを前記閾値スコアと比較するステップと
    を含み、前記組合せ試験スコアが前記閾値スコアを上回る場合、効果的に治療することができるがんが特定される、請求項9〜11のいずれか一項に記載の方法。
  13. DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定するための方法であって、
    対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、前記決定された発現レベルを使用して、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定する、方法。
  14. 前記少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大により、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定する、請求項13に記載の方法。
  15. 前記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み、前記決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成し、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)により、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストで効果的に治療することができるがんを特定する、請求項13又は14に記載の方法。
  16. (i)発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップと、
    (ii)前記組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、
    (iii)前記組合せ試験スコアを前記閾値スコアと比較するステップと
    を含み、前記組合せ試験スコアが前記閾値スコアを上回る場合、効果的に治療することができるがんが特定される、請求項13〜15のいずれか一項に記載の方法。
  17. がんの治療を選択するための方法であって、
    対象に由来するサンプルにおける、表2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、前記決定された発現レベルを使用して、前記がんの治療において使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを選択する、方法。
  18. 前記少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を使用して、前記がんの治療において使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを選択する、請求項17に記載の方法。
  19. 前記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み、前記決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成し、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)を使用して、前記がんの治療において使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを選択する、請求項17又は18に記載の方法。
  20. 前記選択されたアンタゴニスト及び/又はアゴニストを使用して前記がんを治療するステップをさらに含む、請求項17〜19のいずれか一項に記載の方法。
  21. (i)発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップと、
    (ii)前記組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、
    (iii)前記組合せ試験スコアを前記閾値スコアと比較するステップと
    を含み、前記組合せ試験スコアが前記閾値スコアを上回る場合、使用するための、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストが選択される、請求項17〜20のいずれか一項に記載の方法。
  22. がんの治療を選択するための方法であって、
    対象に由来するサンプルにおける、2B、2A、又は1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、前記決定された発現レベルを使用して、前記がんの治療において使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを選択する、方法。
  23. 前記少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を使用して、前記がんの治療において使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを選択する、請求項22に記載の方法。
  24. 前記遺伝子のうちの少なくとも2つの発現レベルを決定するステップを含み、前記決定された発現レベルを使用して、組合せ試験スコアを生成し、陽性の組合せ試験スコア(一般的には閾値を上回るが、閾値以上であってもよい)を使用して、前記がんの治療において使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを選択する、請求項22又は23に記載の方法。
  25. 前記選択されたアンタゴニスト及び/又はアゴニストをDNA損傷治療剤と組み合わせて使用して、前記がんを治療するステップをさらに含む、請求項22〜24のいずれか一項に記載の方法。
  26. (i)発現レベルを捕捉する組合せ試験スコアを導き出すステップと、
    (ii)前記組合せ試験スコアと応答性とを相関付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、
    (iii)前記組合せ試験スコアを前記閾値スコアと比較するステップと
    を含み、前記組合せ試験スコアが前記閾値スコアを上回る場合、使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストが選択される、請求項22〜25のいずれか一項に記載の方法。
  27. CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも6つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、請求項1〜26のいずれか一項に記載の方法。
  28. MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、請求項1〜27のいずれか一項に記載の方法。
  29. 表1から選択される少なくとも12個の遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、請求項1〜28のいずれか一項に記載の方法。
  30. 表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、IDO1、CD3D、HLA−DPB1、CXCL9、CCL5、STAT1、IL2RG、CD3E、IRF1、IKZF3、及びIGJから選択される少なくとも1つの遺伝子の発現レベルを決定するステップを含む、請求項1〜29のいずれか一項に記載の方法。
  31. CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、請求項1〜30のいずれか一項に記載の方法。
  32. 表4〜45のうちのいずれか1つからの遺伝子のそれぞれの発現レベルを決定するステップを含む、請求項1〜31のいずれか一項に記載の方法。
  33. それぞれの遺伝子に対する重み値が、表2Bに示される通りであるか、又はそれぞれの遺伝子に対する重み値及び/若しくはバイアス値が、表3〜45のうちのいずれか1つに示される通りである、請求項1〜32のいずれか一項に記載の方法。
  34. 表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CCL5、CXCL9、及びCXCL10のうちの少なくとも1つから最大ですべての発現レベルを決定するステップを含む、請求項1〜33のいずれか一項に記載の方法。
  35. 発現レベルを決定するステップが、表2Eからの少なくとも1つのプライマー若しくはプライマー対及び/又は表2Eからの少なくとも1つのプローブを用いる、請求項1〜34のいずれか一項に記載の方法。
  36. 前記組合せ試験スコア(又は「シグネチャースコア」)が、式:
    Figure 2018524990

    によって導き出され、式中、wは、各遺伝子の重みであり、bは、遺伝子特異的バイアスであり、geは、前処理後の遺伝子発現であり、kは、オフセット定数である、請求項1〜35のいずれか一項に記載の方法。
  37. がんを治療する方法であって、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストを対象に投与するステップを含み、前記対象に由来するサンプルが、投与の前に、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈することを特徴とする、方法。
  38. がんを治療する方法であって、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストをDNA損傷治療剤と組み合わせて対象に投与するステップを含み、前記対象に由来するサンプルが、投与の前に、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈することを特徴とする、方法。
  39. 対象におけるがんの治療に使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストであって、前記アンタゴニスト及び/又はアゴニストの投与の前に、前記対象に由来するサンプルが、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈する、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニスト。
  40. 対象におけるがんの治療に使用するための阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニストであって、前記アンタゴニスト及び/又はアゴニストの投与の前に、前記対象に由来するサンプルが、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈し、前記アンタゴニスト及び/又はアゴニストが、DNA損傷治療剤と組み合わせて投与される、阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又は刺激性免疫チェックポイントのアゴニスト。
  41. 対象におけるがんの治療に使用するための、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又はDNA損傷治療剤と組み合わせた刺激性免疫チェックポイントのアゴニストであって、前記アンタゴニスト及び/又はアゴニスト並びにDNA損傷治療剤の投与の前に、前記対象に由来するサンプルが、表2B、2A、若しくは1からの少なくとも2つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出された陽性の組合せ試験スコア、又は表2B、2A、若しくは1からの少なくとも1つの遺伝子の発現レベルの増大を呈する、DNA損傷治療剤と組み合わせた阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニスト及び/又はDNA損傷治療剤と組み合わせた刺激性免疫チェックポイントのアゴニスト。
  42. 前記組合せ試験スコア(又は「シグネチャースコア」)が、式:
    Figure 2018524990

    によって導き出され、式中、wは、各遺伝子の重みであり、bは、遺伝子特異的バイアスであり、geは、前処理後の遺伝子発現であり、kは、オフセット定数である、請求項37若しくは38に記載の方法、又は請求項39〜41のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  43. 前記組合せ試験スコアが、CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも6つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出される、請求項37、38、若しくは42のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜42のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  44. 前記組合せ試験スコアが、MX1、IFI44L、GBP5、PRAME、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PPP1R1A、及びAL137218.1から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、及びIDO1から選択される少なくとも1つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出される、請求項37、38、42、若しくは43のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜43のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト、
  45. 前記組合せ試験スコアが、表1から選択される少なくとも12個の遺伝子の決定された発現レベルから導き出される、請求項37、38、若しくは42〜44のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜44のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  46. 前記組合せ試験スコアが、表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CD2、ITGAL、PTPRC、CXCL10、IDO1、CD3D、HLA−DPB1、CXCL9、CCL5、STAT1、IL2RG、CD3E、IRF1、IKZF3、及びIGJから選択される少なくとも1つの遺伝子の決定された発現レベルから導き出される、請求項37、38、若しくは42〜45のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜45のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  47. 前記組合せ試験スコアが、CXCL10、MX1、IDO1、IFI44L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、及びAL137218.1のそれぞれの決定された発現レベルから導き出される、請求項37、38、若しくは42〜46のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜46のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  48. 前記組合せ試験スコアが、表4〜45のうちのいずれか1つからの遺伝子の決定された発現レベルから導き出される、請求項37、38、若しくは42のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜42のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  49. それぞれの遺伝子に対する重み値が、表2Bに示される通りであるか、又はそれぞれの遺伝子に対する重み値及び/若しくはバイアス値が、表3〜45のうちのいずれか1つに示される通りである、請求項37、38、若しくは42〜48のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜48のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  50. 前記組合せ試験スコアが、表1(に記載の残りの遺伝子)から選択される少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、又は表2B(44遺伝子のパネル)(に記載の残りの遺伝子)からの少なくとも1つのさらなる遺伝子と一緒に、CCL5、CXCL9、及びCXCL10のうちの少なくとも1つから最大ですべての決定された発現レベルから導き出される、請求項37、38、若しくは42〜49のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜49のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  51. 前記発現レベルが、表2Eからの少なくとも1つのプライマー若しくはプライマー対及び/又は表2Eからの少なくとも1つのプローブを使用して判定される、請求項37、38、若しくは42〜50のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜50のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  52. 前記対象が、請求項1〜36のいずれか一項に記載の方法による治療のために選択される、請求項37、38、若しくは42〜51のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜51のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  53. 前記サンプルが、がん細胞を含む、請求項1〜38若しくは42〜52のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜52のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  54. 前記サンプルが、組織サンプルであり、任意選択で、前記組織サンプルが、固定包埋組織サンプルである、請求項1〜38、若しくは42〜53のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜53のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  55. 前記がんが、白血病、脳のがん、前立腺がん、肝臓がん、卵巣がん、胃がん、結腸直腸がん、咽喉がん、乳がん、皮膚がん、黒色腫、肺がん、肉腫、子宮頸がん、精巣がん、膀胱がん、内分泌がん、子宮内膜がん、食道がん、神経膠腫、リンパ腫、神経芽細胞腫、骨肉腫、膵臓がん、下垂体がん、腎臓がん、又は頭頸部がんから選択される、請求項1〜38若しくは42〜54のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜54のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  56. 前記阻害性免疫チェックポイントが、A2AR、B7−H3(CD276)、B7−H4(VTCN1)、BTLA(CD272)、CTLA−4(CD152)、IDO、KIR、LAG3、PD−1/PD−L1、TIM−3、及びVISTAから選択され、任意選択で、前記阻害性免疫チェックポイントが、PD−1/PD−L1ではない、請求項1〜38若しくは42〜55のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜55のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  57. 前記阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニストが、
    (a)抗体及び阻害性核酸分子、並びに/又は
    (b)MGA271(B7−H3を標的とする)、イピリムマブ(Yervoy、CTLA−4を標的とする)、インドキシモド(IDO経路を標的とする)、NLG919(IDO経路を標的とする)、リリルマブ(KIRを標的とする)、IMP321(LAG3を標的とする)、BMS−986016(LAG3を標的とする)、CT−011(PD−1遮断薬)、ニボルマブ/BMS−936558(PD−1遮断薬)、BMS−936559(PDL1遮断薬)、及びペンブロリズマブ(Keytruda、PD−1を標的とする)
    から選択され、任意選択で、前記アンタゴニストが、ペンブロリズマブではなく、並びに/又は前記阻害性免疫チェックポイントのアンタゴニストが、MGB453(TIM−3を標的とする)、LAG525(LAG−3を標的とする)、及びPDR001(PD1遮断薬)から選択される、請求項1〜38若しくは42〜56のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜56のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  58. 前記刺激性免疫チェックポイントが、CD27、CD28、CD40、CD122、CD137、OX40、GITR、及びICOSから選択される、請求項1〜38若しくは42〜57のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜57のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  59. 前記刺激性免疫チェックポイントのアゴニストが、
    (a)抗体、リポカリン、及びサイトカイン、並びに/又は
    (b)CDX−1127(CD27のアゴニスト)、NKTR−214(CD122のアゴニスト)、BMS−663513(CD137のアゴニスト)、TRX518(GITRのアゴニスト)、CP−870893(CD40アゴニスト)、MEDI0562、MEDI6469、及びMEDI6383(OX40アゴニスト)
    から選択される、請求項1〜38若しくは42〜58のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜58のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
  60. 前記DNA損傷治療剤が、DNA損傷剤、DNA修復標的化治療薬、DNA損傷シグナル伝達の阻害剤、DNA損傷により誘導される細胞周期停止の阻害剤、及びDNA損傷を間接的に引き起こすプロセスの阻害剤から選択され、任意選択で、
    (a)前記DNA損傷剤が、アルキル化剤、トポイソメラーゼ阻害剤、及び放射線から選択され、任意選択で、
    (i)前記アルキル化剤が、白金含有剤、シクロホスファミド、及びブスルファンから選択され、任意選択で、前記白金含有剤が、シスプラチン、カルボプラチン、及びオキサリプラチンから選択され、
    (ii)前記トポイソメラーゼ阻害剤が、トポイソメラーゼI阻害剤及びトポイソメラーゼII阻害剤から選択され、任意選択で、
    (A)前記トポイソメラーゼI阻害剤が、イリノテカン及びトポテカンから選択され、並びに/又は
    (B)前記トポイソメラーゼII阻害剤が、エトポシド及びアントラサイクリンから選択され、任意選択で、前記アントラサイクリンが、ドキソルビシン及びエピルビシンから選択され、
    (iii)前記放射線が、電離放射線であり、並びに/又は
    (b)前記DNA修復標的化治療薬が、非相同末端結合の阻害剤、相同組換えの阻害剤、ヌクレオチド除去修復の阻害剤、塩基除去修復の阻害剤、及びファンコーニ貧血経路の阻害剤から選択され、任意選択で、
    (i)前記非相同末端結合の阻害剤が、DNA−PK阻害剤、Nu7441、及びNU7026から選択され、
    (ii)前記塩基除去修復の阻害剤が、PARP阻害剤、AG014699、AZD2281、ABT−888、MK4827、BSI−201、INO−1001、TRC−102、APEX 1阻害剤、APEX 2阻害剤、及びリガーゼIII阻害剤から選択され、
    (iii)前記DNA損傷シグナル伝達の阻害剤が、ATM阻害剤、CHK 1阻害剤、及びCHK 2阻害剤から選択され、任意選択で、
    (A)前記ATM阻害剤が、CP466722及びKU−55933から選択され、
    (B)前記CHK 1阻害剤が、XL−844、UCN−01、AZD7762、及びPF00477736から選択され、
    (C)前記CHK 2阻害剤が、XL−844、AZD7762、及びPF00477736から選択され、並びに/又は
    (c)前記DNA損傷により誘導される細胞周期停止の阻害剤が、Wee1キナーゼ阻害剤及びCDC25a、b、若しくはc阻害剤から選択され、並びに/又は
    (d)前記DNA損傷を間接的に引き起こすプロセスの阻害剤が、ヒストンデアセチラーゼ阻害薬及び熱ショックタンパク質阻害剤から選択され、任意選択で、前記熱ショックタンパク質阻害剤が、ゲルダナマイシン及びAUY922から選択される、請求項1〜38若しくは42〜59のいずれか一項に記載の方法、又は請求項39〜59のいずれか一項に記載の使用のためのアンタゴニスト及び/若しくはアゴニスト。
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