JP2019515651A - 活性化合物によって誘発される特定の効果を選択するための、rna編集に基づくアルゴリズム及びインビトロの方法 - Google Patents
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Abstract
Description
a)−pre−mRNAがADAR酵素(RNAに作用するアデノシンデアミナーゼ(Adenosine Deaminases Acting on RNA))の基質であるRNAの、前記ADARの作用により異なるアイソフォーム/又は部位の生成がもたらされるA−to−I編集を示す少なくとも1つの標的を選択する工程、
−前記少なくとも1つの標的及び少なくとも前記ADAR酵素を内因的に発現する少なくとも1つの細胞株を選択する工程、
−前記細胞株の細胞が処理された場合、前記(1又は複数の)標的アイソフォーム/又は(1又は複数の)編集部位の相対的割合を用量依存的に変化させることができる陽性対照化合物を選択する工程、
−前記特定の効果を誘発するリスクスコアを注釈付けされた、一定の薬物又は化合物比で構成された分子の集合を選択する工程、
b)前記細胞株の細胞を、陰性対照及び前記陽性対照と併せて、前記分子の集合の個々の単一分子で処理する工程、
c)前記標的のRNA編集レベルの割合を、その編集アイソフォーム/又は部位のそれぞれについて、及び前記集合の分子それぞれについて得るために、その集合の分子で処理された個々の試料の前記少なくとも1つの標的RNA編集プロファイルを解析する工程、
d)−i)単変量解析統計法により、個々のアイソフォーム/又は編集部位について、分子が前記特定の効果を誘発するリスクを識別するその正診率及びその能力を評価する工程;及び/又は
−ii)多変量解析統計法により、アイソフォーム/又は編集部位の各組み合わせについて、分子が前記特定の効果を誘発するリスクを識別するその正診率及びその能力を評価する工程、及び
−iii)最良の識別能を示す組み合わせを選択する工程、
e)アイソフォーム/又は編集部位の前記選択された組み合わせを用いてアルゴリズムを構築し、このようにして得られた前記アルゴリズムを、薬物、化合物、又は分子が患者において前記特定の効果を誘発する確率を予測するために使用する工程、
を含む方法によって得られるアルゴリズムに関する。
より好ましくは、前記細胞株は、
−前記標的を内因的に発現し、ヒト皮質で観察されるものと同様のADAR酵素の発現を定常状態で示すことができるヒト又は動物の細胞株、
−神経芽細胞腫細胞株、好ましくはヒト細胞株、
−陰性対照またはビヒクル対照に対して正規化された場合に、陽性対照が少なくとも4、好ましくは少なくとも5又は6の誘発倍率でADAR1a発現を誘発した神経芽細胞腫細胞株、並びに
−ヒトSH−SY5Y細胞株、
からなる群から選択される。
−前記特定の1又は複数の効果、好ましくは副作用、好ましくは有害又は所望の副作用から選択される副作用、好ましくは1又は複数の有害副作用について、少なくとも60%、好ましくは70%、好ましくは80%以上の敏感度(Se%)、並びに少なくとも60%、好ましくは70%、好ましくは80%以上の特異度(Sp%)、の最適閾値;
−真の存在[真陽性/(真陽性+偽陽性)]及び真の不在[真陰性/(真陰性+偽陰性)]の割合を評価するための陽性的中率(PPV、%)及び陰性的中率(NPV、%);
を計算する工程を含み、前記方法は、前記(1又は複数の)アイソフォーム/若しくは(1又は複数の)部位又はそれらの組み合わせの選択の全体性能の決定を可能にする。
−好ましくは2ステップPCR法を用いて(1又は複数の)標的の((1又は複数の)編集部位を含む)目的の配列断片を選択的にシーケンシングする、NGSライブラリーの調製を含むNGS法(次世代シーケンシング);
−得られた全てのNGSライブラリーのシーケンシング;
並びに任意選択で、
−前記シーケンシングデータのバイオインフォマティクス解析
を含み、
前記バイオインフォマティクス解析が、好ましくは以下の工程:
−配列のプリアライメント処理と品質管理
−参照配列に対するアライメント;及び
−編集レベルのコーリング、
を含む方法によって実行され、標的の編集プロファイルを得る。
−mROCプログラム、特に、AUC(曲線下面積)ROCを最大化し、それぞれの組み合わせについての方程式が新しい仮想マーカZとして以下:
Z=a1(アイソフォーム1)+a2(アイソフォーム2)+...ai(アイソフォームi)+...an(アイソフォームn)
(式中、a1は計算された係数であり、(アイソフォームi)はアイソフォームの標的の個々のRNA編集レベルの相対的割合である)
のように提供され、使用され得る、線形結合を特定するためのプログラム;
及び/又は、
−単変量及び多変量解析に適用され、異なる(1又は複数の)アイソフォーム/若しくは(1又は複数の)編集部位の値で分子の相対的リスクを推定するロジスティック回帰モデル;
及び/又は、
−(1又は複数の)アイソフォーム/若しくは(1又は複数の)編集部位の組み合わせを評価するために適用されるCART(分類ツリー及び回帰ツリー(Classification And Regression Trees))アプローチ;
及び/又は、
−アイソフォーム/若しくは編集部位の組み合わせを評価し、特に、編集アイソフォーム/若しくは部位の重要度をランク付けし、最良のアイソフォーム/若しくは編集部位を組み合わせて、分子の「相対的リスク」を分類するために適用されるランダムフォレスト(RF)アプローチ、
及び/又は任意選択で、
−以下の群:
−サポートベクターマシン(SVM)アプローチ;
−人工ニューラルネットワーク(ANN)アプローチ;
−ベイジアンネットワークアプローチ;
−wKNN(重み付けk近傍)アプローチ;
−部分最小二乗法−判別分析(PLS−DA);並びに、
−線形及び二次判別分析(LDA/QDA);
から選択する、分子の「相対的リスク」についてアイソフォーム/若しくは編集部位の組み合わせを評価するために適用される多変量解析
を含む方法によって実行される。
−前記少なくとも1つの標的は5−HT2cRであり、
−前記有害副作用は精神医学的有害副作用であり、
−細胞株はヒトSH−SY5Y神経芽細胞腫細胞株であり、
−陽性対照はインターフェロンアルファであり、
並びに、
−試験薬物による前記精神医学的有害副作用の誘発が低リスクであるか、または高リスクであるかを識別することができる部位の組み合わせは、以下の5−HT2cRの部位:
A、B、C、D、及びE、
好ましくは前記部位の少なくとも3、4、又は5つの組み合わせ、
で構成される群から選択される少なくとも2、3、4、又は5つの単一部位の少なくとも1つの組み合わせを含むか、
−あるいは試験薬物による前記精神医学的有害副作用の誘発が低リスクであるか、又は高リスクであるかを識別することができるアイソフォームの組み合わせは、以下の5−HT2cRのアイソフォーム:
A、B、AB、ABC、AC、C、D、AD、AE、ACD、AEC、ABCD、及びNE
好ましくは前記アイソフォームの少なくとも5、6、又は7つの組み合わせ、
で構成される群から選択される少なくとも2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、又は13の、単一アイソフォームの少なくとも1つの組み合わせを含み、
並びに任意選択で、
前記アルゴリズム又はモデルの取得を可能にする前記統計的方法は、
−mROCプログラム、ランダムフォレストアプローチ及び/又はCartアルゴリズム
を含む方法により実行される。
A)前記標的のRNA編集レベルの割合を、その編集アイソフォームのそれぞれについて得るために、前記薬物又は化合物又は分子で処理された試料の標的RNA編集プロファイルを解析し、
前記標的RNA編集プロファイルが、前記特定の効果について得られた、請求項1〜15のいずれか1項に記載のアルゴリズム又はモデルにおける分子集合の分子について得られたものとして得られる工程、
B)請求項1〜15のいずれか1項に記載の、前記標的及び前記特定の効果について得られたアルゴリズム又はモデルを用いて、前記薬物若しくは化合物について得られた最終値又は適用されたアルゴリズム若しくはモデルを計算する工程;並びに、
C)工程B)で得られた結果を考慮して、前記薬物又は化合物が、患者において前記特定の効果を誘発するリスクがあるかどうかを、特に低リスク対高リスクで判定する工程、
を含む方法に関する。
A)前記標的のそれぞれについてRNA編集レベルの割合を、その編集アイソフォーム又は部位のそれぞれについて得るために、前記薬物又は化合物または分子で処理された試料の前記標的組み合わせの個々の標的RNA編集プロファイルを解析し、
前記標的RNA編集プロファイルの前記それぞれが、前記特定の効果について得られた、請求項1〜15のいずれか1項に記載のアルゴリズム又はモデルにおける分子集合の分子について得られたものとして得られる工程、
B)請求項1〜15のいずれか1項に記載の、前記標的及び前記特定の効果について得られたアルゴリズム又はモデルを用いて、前記薬物若しくは化合物について得られた最終値又は適用されたアルゴリズム若しくはモデルを計算する工程;並びに、
C)工程B)で得られた結果を考慮して、前記薬物又は化合物が、患者において前記特定の効果を誘発するリスクがあるかどうかを、特にリスクなし、若しくは低リスク対高リスクで判定する工程;
を含む。
1)解析により、患者において前記有害副作用を誘発するリスクが判定される最終値を前記試験薬物について得るために、本発明によるアルゴリズムを使用するための説明書、又は化合物若しくは好ましくは薬物が、患者において前記特定の1又は複数の効果、好ましくは副作用、好ましくは有害若しくは所望の副作用から選択される副作用、好ましくは有害副作用を誘発する確率またはリスクを予測する、本発明による方法を適用するための説明書であり、任意選択でROC曲線又はCart決定木を含む説明書;並びに、
2)1)の前記説明書の前記アルゴリズム又は前記モデルを判定するために使用される分子集合の個々の分子について編集RNAプロファイルを得るために必要な試薬に準じた、前記試験薬物について得られる編集RNAプロファイルを判定するための試薬;
を含むキットに関する。
正確に10mMでDMSOに溶解した1280種の小分子の集合を含む化学ライブラリーをPrestwick Chemicalsから購入した。ライブラリーに含まれる全ての小分子は、100%認可された薬物(FDA、EMA、及び他の機関)であり、最大の薬物類似性を示し、それらの高い化学的及び薬理学的多様性並びにヒトにおけるそれらの公知のバイオアベイラビリティに関して選択されている。化学ライブラリー(Prestwick Chemicals)の購入時に、各単一分子の標的、治療クラス/効果、特許及びADMETに関する詳細な情報を含む、高度に注釈を付けられたデータベースが提供された。本発明者らは、安全情報や症例報告(FDA Medwatch、EMEAなど)を、定期的に更新するデータベースに問い合わせることで、ヒトに処方された場合のこれらの薬物の自殺及びうつ病に関連した有害副作用について出された報告書を検索した。次に、質問の結果をまとめ、化学物質ライブラリーに含まれる各薬物にリスクスコアを帰属させた。自殺及び/又はうつ病に関連する有害副作用が報告された症例の数、薬物の処方の程度、WHOによる必須医薬品のリストに掲載されている、等の様々なパラメータを考慮に入れて、薬物による有害な精神医学的副作用(うつ病及び/又は自殺関連有害副作用)の誘発可能性のリスクを定量化するために、スコア付けシステムを確立した。本発明者らは、有害な精神医学的副作用を誘発するリスクに関する特定の情報を含む包括的なデータベースを取得した。
SH−SY5Yヒト神経芽細胞腫細胞株は、5−HT2cR mRNAを内因的に発現し、ヒト皮質で観察されるものと同様のADAR1酵素発現の定常状態を示すため、これを使用した(Cavarec et al.2013,Weissmann et al.2016 Translational Psychiatry, Patent TOXADAR)。SH−SY5Yヒト神経芽細胞腫細胞株は、Sigma Aldrichから購入した。細胞を、標準的な条件で、37℃において5%CO2の加湿雰囲気(humified atmosphere)中で通常通りに培養した。血清中にしばしば存在するセロトニンによる5−HT2cR mRNA発現の脱感作及び下方制御のために、透析胎児ウシ血清(FBS Science Tech 参照番号FB−1280D/500)が非透析より好ましかった(Saucier et al.1998)。実験の経過中、細胞を継代数P8からP22までの間培養した。細胞を12ウェル細胞培養プレートに播種する前に、トリプシン処理された細胞懸濁液をKovaslide(Kova International)(透明なプラスチックで作られた、血球計数グリッドの付いた使い捨て顕微鏡用スライド)のチャンバーに2つの独立した添加を行うことによって細胞数を推定した。両方のチャンバーを2人の実験技術者によって計数し、4つの独立した計数結果の平均を、更に12ウェル細胞培養プレートの細胞数およびプレーティングの計算に使用した。
受領後、Prestwick化学ライブラリー全体を個別のチューブに移し、コード化し、アリコートに分け、その後の使用まで−80℃で保存した。社内で生成された薬物誘発性の精神医学的有害副作用データベースから、高リスクおよび非常に低リスクのスコアを注釈付けされた、平衡化された薬物比で構成された260の分子を選択した。薬物をコード化し、実験構成全体を通して分子をランダムに処理するよう注意を払った。陰性対照(ビヒクルDMSO)及び陽性対照(インターフェロンアルファ)と共に、各実験において260分子全てを同時に解析した。各12ウェル細胞培養プレートにおいて、試験分子のための10個の空の位置を残して、陰性対照及び陽性対照を添加した。順に、単一の反復実験はそれぞれ、27個の12ウェル培養プレート(参照)で構成された。各被験分子について5つの独立した生物学的反復実験(n=5)を作製するように、実験を全く同じように5回繰り返した。実験の過程にわたって、合計1620個、即ち27(ウェルプレートの数)×12(プレート当たりのウェル数)×5(反復実験数)の試料が作製された。予備実験により、10μMでSH−SY5Y細胞に対して致死的であった7分子を同定することができた。これらの分子については、毒性の低下が検出されるまで濃度を適応させ、低下させた。実験前に、分子及び対照の全ての希釈物を調製し、ラックに配置した。324ウェル(27×12ウェル)全ての細胞密度、形態、生存率、及び汚染は、処理前に顕微鏡によって制御した。更に、各ウェルの画像をCanon EOS700デジタルカメラを用いて撮影した。細胞を分子で処理してから正確に48時間後、各ウェルの画像を、規定されたパラメータを用いてデジタルカメラで撮影した。増殖培地を慎重に除去した後、1%β−メルカプトエタノールを含有するRLT溶解緩衝液(Qiagen)350μlを、細胞の完全な化学的溶解のために添加した。12ウェルプレートを積み重ね、RNA抽出まで冷凍庫に保存した。
全RNA抽出は、製造業者のガイドライン(Qiagen)に従って行った。RNeasy Mini Kitは、シリカメンブレンRNeasyスピンカラムを用いて細胞から高品質のRNAを迅速に精製する。全ての細胞溶解物を、完全自動化試料調製QIAcubeを用いて抽出した。抽出は、適切なプロトコルを用いて、1回の操作につき12の試料のバッチ(1つの完全な12ウェルプレート)において標準的な手順を用いて処理した。試料調製及びRNA抽出中、RNAseによるRNA分解を避けるための標準的な注意を払った。全ての抽出RNA試料をlabChipGx(Perkin Elmer)により解析して、全RNAを定量及び定性した。更にQubitによる蛍光ベースの定量化を、LabChipGxデータを検証するために実施した。各個別の試料について、RNA品質スコア(RQSスコア)を決定した(1620試料の平均RQSスコア=9.6/10)。次に、試料を正規化し、精製RNAの逆転写を、最終反応容積20μl中1μgのRNA材料から開始して、Takaraキット(PrimeScript RT Takara 参照番号RR037A)を用いて行った。cDNA合成をPeqstar 96xサーモサイクラーで42℃において15分間行い、反応混合物を更なる使用まで4℃において保存した。
cDNA合成後、試料を4℃において保存し、その後、LC480システム(Roche)においてqPCRによりADAR1a mRNA発現の解析を行った。標準曲線法を用いて、qPCRデータを定量した。ADAR1aのmRNA発現は、インターフェロンアルファ処理(IFNα)によって誘発されることが公知である。想定されたように、IFNαで48時間処理された全ての試料は、ADAR1a発現の増加を示し、6〜7の間の遺伝子発現の誘発倍率を示した。更に、レセルピン処理はまた、ADAR1a mRNAレベルを一貫して増加させた。
NGSライブラリー調製のために、2ステップPCR法を使用して、前述の、本発明者らなどによってRNA編集に供されたことが確認された5−HT2cRのエキソンVを選択的にシーケンシングした。検証されたPCRプライマーを使用して、目的の領域をPCRによって増幅した。PCR増幅のために、Q5Hot Start High Fidelity酵素(New England Biolabs)を製造業者のガイドライン(参照番号M0494S)に従って使用した。最適化されたPCRプロトコルを用いて、Peqstar 96xサーモサイクラーでPCR反応を行った。PCR後、全ての試料をLabChipGx(Perkin Elmer)により解析し、PCR産物の量及び質の両方を評価した。アンプリコンの純度を決定し、蛍光ベースのQubit法を用いて定量を行った。品質管理後、磁気ビーズ(Mokascience製のHigh Prep PCR MAGbioシステム)を用いて96種類のPCR反応物(マイクロプレート)を精製した。精製後、Qubitシステムを用いてDNAを定量し、精製収率を計算した。次に、Q5 Hot start High fidelity PCR酵素(New England Biolabs)およびIllumina 96 Indexesキット(Nextera XTインデックスキット;Illumina)を用いたPCR増幅により、試料を個別にインデックス付けした。PCR後、試料をライブラリーにプールし、Magbio PCRクリーンアップシステムを用いて精製した。ライブラリーを変性させ、MiSeqプラットフォームでFASTQのみをシーケンシングするためのIlluminaのガイドラインに従ってシーケンシングカートリッジに負荷した。決定された量の5HT2cRアイソフォームを含むプラスミドのプールを各ライブラリーに含めて、各シーケンシング操作におけるシーケンシングの質及びエラーを制御した。更に、標準RNAプールをライブラリーに組み込んで、実験の過程で異なるシーケンシングフローセル間の可変性を決定した。全1620の試料をシーケンシングするためには、18個のMiSeq ReagentキットV3が必要であった(Illumina)。全てのNGSライブラリーを14pMでシーケンシングし、10%Phix(PhiX Control V3)をスパイクして、ライブラリーの多様性を導入した。
シーケンシングデータを、Miseqシーケンサ(Illumina)からfastqファイルとしてダウンロードした。シーケンシング品質を評価するために、FastQCソフトウェアバージョン0.11.5を使用して、各生のfastqファイルの初期品質調査を実行した。アダプター配列の除去、それらのサイズ及び品質スコアによる配列のフィルタリング(全ての短いリード(<50nt)及び平均QC<30のリードを除去)からなる予備処理ステップを行った。次に、配列のアライメントの質を向上させ、改善するために、Illumina NGSデータ用のフレキシブルリードトリミングツールを使用した(トリムモマティック・プログラム バージョン0.35)。予備処理ステップを実行後、クリーニングした各fastqファイルの更なる品質管理を実施し、その後、更なる配列処理を実行した。
処理されたリードのアライメントを、bowtie2バージョン2.2.5をエンドツーエンドのsensitiveモードで使用して実行した。アライメントはヒトゲノム配列(UCSC hg38)の最新の注釈に対して行われ、多重アライメント領域のリード、アライメント品質の低いリード(Q<40)又は挿入/欠失(INDEL)を含むリードを更なる解析から取り除いた。ファイルアライメントのフィルタリングはSAMtoolsソフトウェアバージョン1.2を使用して実行した。SAMtoolsソフトウェアバージョン1.2は、ソート、マージ、インデックス作成、及び位置ごとのフォーマットでのアライメント生成を含む、SAMフォーマットでアライメントを扱うための様々なユーティリティを提供する。
次に、SAMtools mpileupを使用して、複数の試料から同時に得られたアライメント結果のデータをパイルアップした。各ゲノム位置における異なるATGCヌクレオチドの数(「塩基数」)を数えるために社内スクリプトを実行した。従って、各ゲノム位置について、自家製スクリプトは「G」を有するリードのパーセンテージを計算する、[「G」リードの数/(「G」リードの数+「A」リードの数)×100]。「G」リードのパーセンテージ>0.5のゲノム位置「A」参照は、このスクリプトによって自動的に検出され、「A−to−I編集部位」とみなされる。最後の段階は、前述の「A−to−I編集部位」の全ての可能な組み合わせのパーセンテージを計算し、標的の編集プロファイルを得ることであった。
本発明者らは、広範囲の分子セット(n=260)の5HT2cR RNA編集プロファイルを解析した。分子を一緒に比較するために、本発明者らは、最初の工程において、ビヒクル処理(DMSO)対照細胞と比較して、SH−SY5Yヒト神経芽細胞腫細胞株の各アイソフォーム/又は部位について本発明者らの標的のRNA編集の基底レベルを決定した。このために、本発明者らは、実施例により示された150にわたるビヒクル独立実験(反復実験)からの5HT2cRのRNA編集レベルの平均を計算した。第2に、社内のスクリプトは、基準対照(CTRL)に対する分子の各反復実験(n=5)の偏差を自動的に計算した。
Z=a×アイソフォーム1+b×アイソフォーム2+c×アイソフォーム3
(式中、a、b、cは計算された係数であり、アイソフォーム1、2、3はアイソフォームの標的の個々のRNA編集レベルの相対的割合である)。
Zn=n1×標的1+n2×標的2+n3×標的3、
(式中、n1、n2、n3...は、計算された係数であり、標的1、2、3は、例えば、標的のレベルと相関する値である)。
−サポートベクターマシン(SVM)アプローチ(28);
−人工ニューラルネットワーク(ANN)アプローチ(29);
−ベイジアンネットワークアプローチ(30);
−wKNN(重み付けk近傍)アプローチ(31);
−部分最小二乗法−判別分析(PLS−DA)(32);
−線形および二次判別分析(LDA/QDA)(33);等。
実験の前に、ヒト神経芽細胞腫細胞株(SH−SY5Y)を漸増用量のインターフェロンで処理し、5HT2cRのRNA編集をNGSベースのアプローチを用いて測定した。予想通り、5HT2cRアイソフォームの相対的割合は変化しており、特に用量依存的に増加可能であり(図1)、この特定の培養細胞株における前述のIFN誘発性応答が確認される。IFNプロファイルは、全く異なる解析法を用いて以前に得られたデータと厳密に一致した(34、35)。
一旦細胞株が安定した増殖特性を示し、それに応じてIFN処理に応答した時点で、260分子のスクリーニングを調製した。社内で定められた基準に基づいて、リスクスコアは、化学ライブラリー中の個々の1280分子に帰属させた。実用上の理由から、260分子を選択して、独自のインビトロアッセイで更に試験した。分子の選択手順の間、化学ライブラリー(図2)に含まれる図2で同定された主要な治療クラスのすべて、好ましくは少なくとも3、4、5、6、又は7つの部分を含むように注意を払った。260分子のうち112は抗けいれん剤、抗うつ剤等の中枢神経系障害のための処方薬である(図2B)。全ての分子を移し、処理前に適切な管にアリコートに分けた。260分子のスクリーニングのために選択された実験構成は、10種の分子、ビヒクル対照(DMSO)及び100IU/mlインターフェロンアルファで個別に処理された26個のウェルプレート(12ウェルのプレート)からなり、各細胞培養プレートについて陽性対照及び陰性対照を設けた。追加の細胞培養プレートを使用して、追加の対照ウェルを加えた。各分子を、3週間の間隔で5回の生物学的反復実験において試験した(図3)。厳密に48時間の処理後、細胞を適切な溶解緩衝液で溶解し、更なる処理まで−20℃で保存した。全てのRNA抽出はQiacube自動RNA抽出を用いて行い、プレートは個別に処理した(1回の抽出につき12試料のバッチ)。
RNA抽出後、cDNAを合成し、384ウェルマイクロプレート中でLC480ライトサイクラー(Roche)においてADAR1a発現を評価した。このようにして、同じバッチの全ての試料を単一のqPCR操作で分析することが可能であった。応答の堅牢性を反映して、12ウェルプレートそれぞれの全てのIFN処理細胞について、ADAR1aのインターフェロン依存性誘発が観察された。興味深いことに、分子165もADAR1a mRNA発現を誘発した(図4A〜4I、プレート17)。この応答は、全ての生物学的反復実験(n=5)で見ることができた。以前にSH−SY5Y細胞で観察されたように、IFNは、ビヒクル対照に対して正規化した場合、6.6の誘発倍率でADAR1a発現を誘発した(表1)。9.31%の変動係数は、生物学的現象の再現性をはっきりと示している。
SH−SY5Y細胞におけるIFN RNA編集アイソフォームと対照との比較
cDNA合成工程の後、5HT2cRのエキソンVを標的とする2ステップPCRアプローチを適用してNGSライブラリーを構築し、全ての試料中の個々の5HT2cR mRNAの相対的割合を正確に定量した。全てのビヒクル対照及びIFN処理ウェル(n=150)の平均値を図5Aに示し、ヒストグラムとして表す。ビヒクル対照とIFN処理条件との間で、アイソフォームの相対的割合に明確な差異を観察することができる(図5B)。これらのデータは、前述のRNA編集プロファイル(図7A〜7B)を生成するRNA編集プロファイルとして表わされ、前述のプロファイル(図1及びCavarecらを参照されたい)と非常によく一致していた。
例えば、低リスク分子(n=82)と高リスク分子(n=61)とを比較すると、5−HT2cRアイソフォームの単一編集又は未編集(Ne)レベルを有意に変化させることができる(図7A〜7B)。5−HT2cRアイソフォームのRNA編集レベル、個々のアイソフォームの曲線下面積(AUC)の受信者動作特性(ROC)解析に基づいて、低リスク又は高リスクの分子の識別が可能であった(表3)。
低リスク分子と高リスク分子とを比較する場合、mROC(multiple Receiving−Operating−Characteristic)アプローチによる複数マーカ解析が有意にAUCを改善した。以下の組み合わせの13のアイソフォームの群から選択される、例えば2、3、4、5、6、7、又は13のアイソフォームに関連するアイソフォームの組み合わせ:A+B+AB+ABC+AC+C+D+AD+AE+ACD+AEC+ABCD+NE(本発明の方法によって得られた組み合わせ)は、Cavarecら(2013)で得られたものより高い敏感度及び特異度によって報告されるように、高リスク分子において自殺の副作用の高いリスク予測値を有する。本発明の組み合わせで特定された2、3、4、5、6、7、8、9、0、11、12、及び13のアイソフォームを組み合わせた統計解析により、一連の決定則を生成し、図9〜図15及び以下の対応する表4〜9(低リスク分子対高リスク分子)に示すように、各組み合わせについて新しい仮想マーカ(Z)を計算した。
RD1:Z=0.121×ACD−0.142×NE
RD1:Z=−0.1449×C+0.569×AE−0.1548×NE
RD1:Z=0.0235×AB+0.1567×ACD+0.3880×AEC−0.1355×NE
RD1:Z=0.016×AB−0.0563×ABC+0.183×ACD+0.386×AEC−0.1428×NE
RD1:Z=0.0157×AB−0.0557×ABC+0.0187×D+0.1817×ACD+0.3883×AEC−0.1426×NE
RD1:Z=−0.0505×B+0.0224×AB+0.001×D+0.163×ACD+0.389×AEC−0.1402×ABCD−0.1385×NE
「分類ツリー及び回帰ツリー(Classification And Regression Trees)」を表すCARTアルゴリズムは、決定ツリーアプローチである。これらのツリーは、ユーザにとって容易に理解できる階層グラフとして表される、分類則のセットを構築するのに役立つ。ツリーは、内部ノード(決定ノード)、エッジ、及び末端リーフからなる。これらのノードは、テスト及びこのノードからのエッジのラベルと一致する、該テストに対する応答候補によってラベル付けされる。決定ツリーがバイナリである場合、慣例により、左エッジはテストに対する肯定応答に対応し、右エッジは否定応答に対応する。得られた分類の手順は、決定則に関して即座に翻訳される。
ランダムフォレストは、教師付き分類の一般的且つ効率的な方法である。この方法は、モデルを構築するためのトレーニングセットと、それを検証するためのテストセットの使用を必要とする。データセットを構築するにあたっては、「曖昧でない」分子(n=143)のリストを分割し、データセットの65%を学習フェーズ(n=93の薬物)に使用し、35%をテストフェーズ(50の薬物)に使用する。この分割はランダム化されており、各分子の様々な規制(statutes)の初期割合を尊重している。更に、IFNによる学習データセットの重み付けを行い、「IFNプロファイル」を有する薬物及び「基底0プロファイル」を有する薬物の分離力を改善した。従って、本発明者らはランダムに採取された12のIFN分子と8個の対照(基底0)を学習セット(n=113)に加えた。
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Claims (16)
- 患者において化合物が特定の効果を誘発する確率をインビトロで予測するためのアルゴリズムであって、前記アルゴリズム又はモデルが、
a)−pre−mRNAがADAR酵素(RNAに作用するアデノシンデアミナーゼ(Adenosine Deaminases Acting on RNA))の基質であるRNAの、少なくとも1つの編集部位に対する前記ADARの作用により異なるアイソフォーム又は部位の生成がもたらされるA−to−I編集を示す少なくとも1つの標的を選択する工程、
−前記少なくとも1つの標的及び少なくとも前記ADAR酵素を内因的に発現する少なくとも1つの細胞株を選択する工程、
−前記細胞株の細胞が処理された場合、前記標的アイソフォーム又は編集部位の相対的割合を用量依存的に変化させることができる陽性対照化合物を選択する工程、
−前記特定の効果を誘発するリスクスコアを注釈付けされた、一定の化合物比で構成された分子の集合を選択する工程、
b)前記細胞株の細胞を、陰性対照及び前記陽性対照と併せて、前記分子の集合の個々の単一分子で処理する工程、
c)前記標的のRNA編集レベルの割合を、その編集アイソフォーム及び/又は部位のそれぞれについて、前記集合の分子それぞれについて得るために、その集合の分子で処理された個々の試料の前記少なくとも1つの標的RNA編集プロファイルを解析する工程、
d)−i)単変量解析統計法により、個々のアイソフォーム/又は編集部位について、分子が前記特定の効果を誘発するリスクを識別するその正診率及びその能力を評価する工程;及び/又は
−ii)多変量解析統計法により、アイソフォーム/又は編集部位の各組み合わせについて、分子が前記特定の効果を誘発するリスクを識別するその正診率及びその能力を評価する工程、及び
−iii)最良の識別能を示す組み合わせを選択する工程、
e)アイソフォーム/又は編集部位の前記選択された組み合わせを用いてアルゴリズムを構築し、このようにして得られた前記アルゴリズムを、前記化合物が患者において前記特定の効果を誘発する確率を予測するために使用する工程、
を含む方法によって得られる、アルゴリズム。 - 前記効果が、有害な副作用又は所望の副作用、好ましくは有害な副作用から選択される副作用である、請求項1に記載のアルゴリズム。
- RNAのA−to−I編集を示す前記標的が、5−HT2cR、PDE8A(ホスホジエステラーゼ8A)、GRIA2(グルタミン酸受容体2)、GRIA3、GRIA4、GRIK1、GRIK2、GRIN2C、GRM4、GRM6、FLNB(フィラミンB)、5−HT2A、GABRA3、FLNA、CYFIP2からなる群から選択される、請求項1又は2に記載のアルゴリズム。
- 前記特定の効果が有害な精神医学的副作用である、請求項1〜3のいずれか1項に記載のアルゴリズム。
- 前記細胞株が、
−前記標的及び(1又は複数の)ADARを内因的に発現し、
−神経芽細胞腫細胞株、好ましくはヒト細胞株、
−陰性対照又はビヒクル対照に対して正規化された場合に、陽性対照が少なくとも4、5、又は6の誘発倍率でADAR1a発現を誘発した神経芽腫細胞株、並びに
−ヒトSH−SY5Y細胞株、
からなる群から選択される、請求項1〜4のいずれか1項に記載のアルゴリズム。 - 工程b)において、前記細胞株の細胞が、12時間〜72時間、好ましくは48時間±4時間の間、被験分子又は対照で処理される、請求項1〜5のいずれか1項に記載のアルゴリズム。
- 前記陽性対照がインターフェロンアルファである、請求項1〜6のいずれか1項に記載のアルゴリズム。
- 工程c)が、個々の分子及び個々の編集アイソフォーム/又は編集部位について、前記標的のRNA編集レベルの平均/中央値の相対的割合を得るために、ビヒクル処理対照細胞と比較した、前記細胞株中の個々のアイソフォーム/又は部位についてのRNA編集の基底レベルを決定する工程を含む、請求項1〜7のいずれか1項に記載のアルゴリズム。
- 前記方法が、薬物又は化合物が特定の効果を誘発する確率を、リスクなし、若しくは低リスク、又は高リスクによりインビトロで予測する方法である、請求項1〜8のいずれか1項に記載のアルゴリズム。
- 前記分子の集合が、それぞれが前記特定の効果の誘発に対して高リスク及び低リスクのスコアを注釈付けされた、平衡化された治療クラスの分子比で構成される、請求項1〜8のいずれか1項に記載のアルゴリズム。
- 工程1)d)i)が、個々のアイソフォーム又はそれらの組み合わせについて:
−前記特定の効果について、少なくとも60の敏感度(Se%)及び少なくとも60%の特異度(Sp%)の最適閾値;
−真の存在[真陽性/(真陽性+偽陽性)]及び真の不在[真陰性/(真陰性+偽陰性)]の割合を評価するための陽性的中率(PPV、%)及び陰性的中率(NPV、%)
を計算する工程を含む、請求項1〜10のいずれか1項に記載のアルゴリズム。 - 工程c)において、RNA編集プロファイルが、
−好ましくは2ステップPCR法を用いて標的の(編集部位を含む)目的の配列断片を選択的にシーケンシングする、NGSライブラリーの調製を含むNGS法(次世代シーケンシング);
−得られた全てのNGSライブラリーのシーケンシング;
並びに任意選択で
−前記シーケンシングデータのバイオインフォマティクス解析
を含み、
前記バイオインフォマティクス解析が、好ましくは以下の工程:
−配列のプリアライメント処理と品質管理
−参照配列に対するアライメント;及び
−編集レベルのコーリング
を含む方法によって実行され、標的の編集プロファイルを得る、請求項1〜11のいずれか1項に記載のアルゴリズム又はモデル。 - 工程1)d)i)及び1)d)ii)並びに工程1)e)において、前記アルゴリズム又はモデルの取得を可能にする前記統計的方法が:
−mROCプログラム、特に、AUC(曲線下面積)ROCを最大化し、それぞれの組み合わせについての方程式が新しい仮想マーカZとして以下:
Z=a1(アイソフォーム1)+a2(アイソフォーム2)+...ai(アイソフォームi)+...an(アイソフォームn)
(式中、a1は計算された係数であり、(アイソフォームi)はアイソフォームの標的の個々のRNA編集レベルの相対的割合である)
のように提供され、使用され得る、線形結合を特定するためのプログラム;及び/又は
−単変量及び多変量解析に適用され、異なるアイソフォームの値で分子の相対的リスクを推定するロジスティック回帰モデル;及び/又は
−アイソフォームの組み合わせを評価するために適用されるCART(分類ツリー及び回帰ツリー(Classification And Regression Trees))アプローチ;及び/又は
−アイソフォームの組み合わせを評価し、特に、編集アイソフォームの重要度をランク付けし、最良のアイソフォームを組み合わせて、分子の「相対的リスク」を分類するために適用されるランダムフォレスト(RF)アプローチ、及び/又は任意選択で、
−以下の群:
−サポートベクターマシン(SVM)アプローチ;
−人工ニューラルネットワーク(ANN)アプローチ;
−ベイジアンネットワークアプローチ;
−wKNN(重み付けk近傍)アプローチ;
−部分最小二乗法−判別分析(PLS−DA);並びに
−線形及び二次判別分析(LDA/QDA)
からなる群から選択する、分子の「相対的リスク」についてアイソフォームの組み合わせを評価するために適用される多変量解析、
を含む方法によって実行される、請求項1〜12のいずれか1項に記載のアルゴリズム。 - −前記1つの標的が5−HT2cRであり、
−前記特定の効果が精神医学的有害副作用であり、
−細胞株がヒトSH−SY5Y神経芽細胞腫細胞株であり、
−陽性対照がインターフェロンアルファであり、
並びに、
−試験薬物による前記精神医学的有害副作用の誘発が低リスクであるか、又は高リスクであるかを識別することができる部位の組み合わせが、以下の5−HT2cRの部位:
A、B、C、D、及びE、
好ましくは前記部位の少なくとも3、4、又は5つの組み合わせ、
で構成される群から選択される少なくとも2、3、4、又は5つの単一部位の少なくとも1つの組み合わせを含むか、
−又は試験薬物による前記精神医学的有害副作用の誘発が低リスクであるか、又は高リスクであるかを識別することができるアイソフォームの組み合わせが、以下の5−HT2cRのアイソフォーム:
A、B、AB、ABC、AC、C、D、AD、AE、ACD、AEC、ABCD、及びNE、
好ましくは前記アイソフォームの少なくとも5、6、又は7つの組み合わせ
で構成される群から選択される少なくとも2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、又は13の、単一アイソフォームの少なくとも1つの組み合わせを含み、並びに任意選択で、
前記アルゴリズムまたはモデルの取得を可能にする前記統計的方法が、
−mROCプログラム、ランダムフォレストアプローチ、及び/又はCartアルゴリズム
を含む方法により実行される、請求項1〜13のいずれか1項に記載のアルゴリズム。 - 薬物、化合物、又は分子が、患者において特定の効果、好ましくは副作用、より好ましくは有害又は所望の副作用を誘発する確率又はリスクを予測するインビトロの方法であって、pre−mRNAがADAR酵素の基質であるRNAの、前記ADARの作用により異なるアイソフォームまたは部位の生成がもたらされるA−to−I編集を示す標的を使用し、
A)前記標的のRNA編集レベルの割合を、その編集アイソフォームのそれぞれについて得るために、前記薬物又は化合物または分子で処理された試料の標的RNA編集プロファイルを解析し、
前記標的RNA編集プロファイルが、前記特定の効果について得られた、請求項1〜14のいずれか1項に記載のアルゴリズム又はモデルにおける分子集合の分子について得られたものとして得られる工程、
B)請求項1〜14のいずれか1項に記載の、前記標的及び前記特定の効果について得られたアルゴリズム又はモデルを用いて、前記薬物若しくは化合物について得られた最終値又は適用されたアルゴリズム若しくはモデルを計算する工程;並びに、
C)工程B)で得られた結果を考慮して、前記薬物又は化合物が、患者において前記特定の効果を誘発するリスクがあるかどうかを、特に低リスク対高リスクで判定する工程:
を含む、方法。 - 薬物が、患者において有害副作用を誘発するリスクがあるか、特に低リスク又はリスクなし対高リスクであるかどうかを判定するためのキットであって、
1)解析により、患者において前記有害副作用を誘発するリスクが判定される最終値を前記試験薬物について得るために、請求項1〜15のいずれか1項に記載のアルゴリズム又はモデルを使用するための説明書、請求項1〜15のいずれか1項に記載の方法を適用するための説明書であり、任意選択でROC曲線又はCart決定木を含む説明書;並びに、
2)1)の前記説明書の前記アルゴリズム又は前記モデルを判定するために使用される分子集合の個々の分子について編集RNAプロファイルを得るために必要な試薬に準じた、前記試験薬物について得られる編集RNAプロファイルを判定するための試薬;
を含む、キット。
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