JP2021532750A - Ｄｌｂｃｌの細胞起源のサブタイプの予測及びキャラクタリゼーション - Google Patents
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Abstract
分析のためにＤＮＡを用いてびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の細胞起源（ＣＯＯ）を判定する方法が、提供される。本方法は、ＤＬＢＣＬのＣＯＯを活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）及び胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）として識別することを含む。【選択図】図１Ａ
Description
本出願は、２０１８年８月１日に出願された米国仮特許出願第６２／７１３，４３４号の利益を主張するものであり、その内容の全体が、参照により本明細書に組み込まれる。
びまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）は、アメリカ合衆国において毎年２５，０００件超の新たな症例を占める、非ホジキンリンパ腫の最も一般的な形態である（Ｒ．，Ｔ．Ｌ．，ｅｔ ａｌ．２０１６ ＵＳ ｌｙｍｐｈｏｉｄ ｍａｌｉｇｎａｎｃｙ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｂｙ Ｗｏｒｌｄ Ｈｅａｌｔｈ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｕｂｔｙｐｅｓ．ＣＡ： Ａ Ｃａｎｃｅｒ Ｊｏｕｒｎａｌ ｆｏｒ Ｃｌｉｎｉｃｉａｎｓ ６６，４４３−４５９（２０１６））。ＤＬＢＣＬに罹患した患者の予後は、まずまず良好であり、５年生存率は５５〜６２％である（Ｒ．，Ｔ．Ｌ．，ｅｔ ａｌ．２０１６ ＵＳ ｌｙｍｐｈｏｉｄ ｍａｌｉｇｎａｎｃｙ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｂｙ Ｗｏｒｌｄ Ｈｅａｌｔｈ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｓｕｂｔｙｐｅｓ．ＣＡ： Ａ Ｃａｎｃｅｒ Ｊｏｕｒｎａｌ ｆｏｒ Ｃｌｉｎｉｃｉａｎｓ ６６，４４３−４５９（２０１６））。しかしながら、再発した患者、及び標準治療が初期に奏功しない患者は、相変わらず選択肢が限られており、選択肢は、主に自家幹細胞移植又は臨床試験からなる。さらに、患者の６０〜６５％にはＲ−ＣＨＯＰ（リツキシマブ、シクロホスファミド、ドキソルビシン、ビンクリスチン及びプレドニゾン）療法が十分に奏功するが、反応速度には、ＤＬＢＣＬの細胞起源（ＣＯＯ：ｃｅｌｌ ｏｆ ｏｒｉｇｉｎ）に応じた有意な差がある。
ＤＬＢＣＬには、活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ：Ａｃｔｉｖａｔｅｄ Ｂ Ｃｅｌｌ）及び胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）という、２種のＣＯＯサブタイプがある。 ＡＢＣサブタイプは、ＧＣＢに比較して予後が悪いが、ＣＯＯは、いくつかの新たな治療剤に対する反応を予測するのに役立ち得る。慣例的には、ＣＯＯサブタイプは、マイクロアレイによって査定される発現（ＡＢＣ、ＧＣＢ、未分類）と、免疫組織化学（ＩＨＣ）に基づいたアルゴリズム（ＧＣＢ又は非ＧＣＢ）と、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓが作り出したＮａｎｏｓｔｒｉｎｇを用いる研究に専用のリンパ腫サブタイピング（ＬＳＴ）アッセイ（ＡＢＣ、ＧＣＢ、未分類）（本明細書においてはＮａｎｏｓｔｒｉｎｇアッセイ又はＮａｎｏｓｔｒｉｎｇとも呼ばれる）等の発現に基づいたアッセイとによって判定されてきた。残念ながら、マイクロアレイは、一般的に利用できるものではなく、いくつかの報告書では、ＩＨＣに基づいたアルゴリズムによってＧＣＢと非ＧＣＢとの予後の差異を示すことができていなかった。この結果、一部の者は、ＣＯＯを査定するための好ましい方法としてＮａｎｏｓｔｒｉｎｇアッセイを採用するようになったが、場合によっては、腫瘍含量又はＲＮＡ品質が、前述のアッセイを実施するのに十分でないこともある。ＣＯＯサブタイプは、相異なる遺伝子変異を有し、ＧＣＢは一般的にＥＺＨ２改変及びＩＧＨ：ＢＣＬ２転座を特徴とするが、ＡＢＣは、ＭＹＤ８８及びＣＤ７９Ｂ等のＮＦ−ＫＢ及びＢＣＲシグナル伝達の変調によって左右される。ここで、本発明者らは、臨床に利用されるプラットフォーム上でＤＮＡに基づいた特徴量からＣＯＯを予測するという目的で、ＣＯＯ ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ：ＣＯＯ ＤＮＡ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）モデルを開発するために、ＣＯＯサブタイプの変異の差異を利用する。
ＣＯＯ起源サブタイピングは、元々は、ＲＮＡ発現マイクロアレイ（Ａｌｉｚａｄｅｈ，Ａ．Ａ．，ｅｔ ａｌ．Ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｔｙｐｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｂｙ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ．Ｎａｔｕｒｅ ４０３，５０３（２０００））を用いて開発されており、２０１６年に更新されたリンパ系新生物のＷＨＯ分類（Ｓｗｅｒｄｌｏｗ，Ｓ．Ｈ．，ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ２０１６ ｒｅｖｉｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｗｏｒｌｄ Ｈｅａｌｔｈ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｌｙｍｐｈｏｉｄ ｎｅｏｐｌａｓｍｓ．Ｂｌｏｏｄ １２７，２３７５−２３９０（２０１６））によれば、ＤＬＢＣＬ臨床ケアの必要要素である。ＲＮＡに基づいた分類子は、一般的に、ＤＬＢＣＬを活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）と、胚中心（ＧＣ）Ｂ細胞（ＧＣＢ）サブタイプとに分ける。これあのカテゴリーのいずれにも属さないＤＬＢＣＬは、未分類と呼ばれる。これらのサブタイプは両方とも、予後判定の根拠となり、予測にも役立つものである。現在の抗ＣＤ２０療法によって処置された患者では、ＡＢＣサブタイプは、３年無増悪生存率が５９％であり、ＧＣＢ患者の場合における７５％との比較で予後が悪い（Ｖｉｔｏｌｏ，Ｕ．，ｅｔ ａｌ．Ｏｂｉｎｕｔｕｚｕｍａｂ ｏｒ Ｒｉｔｕｘｉｍａｂ Ｐｌｕｓ Ｃｙｃｌｏｐｈｏｓｐｈａｍｉｄｅ， Ｄｏｘｏｒｕｂｉｃｉｎ， Ｖｉｎｃｒｉｓｔｉｎｅ， ａｎｄ Ｐｒｅｄｎｉｓｏｎｅ ｉｎ Ｐｒｅｖｉｏｕｓｌｙ Ｕｎｔｒｅａｔｅｄ Ｄｉｆｆｕｓｅ Ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ Ｌｙｍｐｈｏｍａ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ ３５，３５２９−３５３７（２０１７））。しかしながら、最近、ＡＢＣにおいては一般的に改変されている経路を標的とする、ＢＣＲシグナル伝達阻害剤イブルチニブを含む標的治療薬が開発された。イブルチニブは、ＡＢＣサブセットにおいて一般的であるＢＣＲシグナル伝達遺伝子の変異がある患者には、有意な臨床上の利益を示してきた（Ｗｉｌｓｏｎ，Ｗ．Ｈ．，ｅｔ ａｌ．Ｔａｒｇｅｔｉｎｇ Ｂ ｃｅｌｌ ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｗｉｔｈ ｉｂｒｕｔｉｎｉｂ ｉｎ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ．Ｎａｔｕｒｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ２１，９２２（２０１５））。ＣＯＯサブタイプの正確な判定がＤＬＢＣＬの適切な臨床管理のために重要であることは、明らかである。
大部分の臨床現場においては、各患者にマイクロアレイ分析を各患者に実施することができない。この結果、ＣＯＯを概算するための免疫組織化学（ＩＨＣ）に基づいたアルゴリズムが開発及び採用されるようになった。これらのアルゴリズムのうち最も幅広く使用されているものは、Ｈａｎｓのアルゴリズム（Ｈａｎｓ，Ｃ．Ｐ．，ｅｔ ａｌ．Ｃｏｎｆｉｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ ｂｙ ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ ｕｓｉｎｇ ａ ｔｉｓｓｕｅ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ．Ｂｌｏｏｄ １０３，２７５−２８２（２００３））であり、このアルゴリズムは、ＧＣＢ ＤＬＢＣＬと非ＧＣ ＤＬＢＣＬとを分類することが可能であり、非ＧＣ ＤＬＢＣＬは、ＡＢＣサブタイプと未分類サブタイプとの両方を含む。残念ながら、これらのアルゴリズムは、予後に関する元々の知見を確実に要約しておらず、場合によっては、ＩＨＣに基づいたアルゴリズムは、ＧＣＢ型と非ＧＣＢ型との有意な生存率の差を示さないこともある（Ｇｒｉｂｂｅｎ，Ｒ．Ｃ．，ｅｔ ａｌ．Ｐｏｏｒ Ｃｏｎｃｏｒｄａｎｃｅ ａｍｏｎｇ Ｎｉｎｅ Ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ ｏｆ Ｃｅｌｌ−ｏｆ−Ｏｒｉｇｉｎ ｆｏｒ Ｄｉｆｆｕｓｅ Ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ Ｌｙｍｐｈｏｍａ：Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ．（２０１３）；Ｍｅｙｅｒ，Ｐ．Ｎ．，ｅｔ ａｌ．Ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｃａｌ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ Ｃｅｌｌ ｏｆ Ｏｒｉｇｉｎ ａｎｄ Ｓｕｒｖｉｖａｌ ｉｎ Ｐａｔｉｅｎｔｓ Ｗｉｔｈ Ｄｉｆｆｕｓｅ Ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ Ｌｙｍｐｈｏｍａ Ｔｒｅａｔｅｄ Ｗｉｔｈ Ｒｉｔｕｘｉｍａｂ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ ２９，２００−２０７（２０１１））。
ＤＬＢＣＬのＣＯＯを判定するための臨床に有用な信頼できる方法が必要とされているため、最近の取組みは、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇアッセイを含むより単純で、より合理化された方法に集中している（Ｓｃｏｔｔ，Ｄ．Ｗ．，ｅｔ ａｌ．Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｃｅｌｌ−ｏｆ−ｏｒｉｇｉｎ ｓｕｂｔｙｐｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ ｕｓｉｎｇ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｆｏｒｍａｌｉｎ−ｆｉｘｅｄ ｐａｒａｆｆｉｎ−ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｔｉｓｓｕｅ．Ｂｌｏｏｄ １２３，１２１４−１２１７（２０１４））。前述の方法は、２０個の遺伝子からのＲＮＡ発現を用いて、ＣＯＯを判定するが、マイクロアレイに対する一致は９８％であり、未分類のコールは、ゴールドスタンダード用マイクロアレイによる未分類のコールが１４．７％であることに比べて、８．８％である。前述の方法は、臨床上の有用性に関してはかなり有望であるが、前述の精度を得るために少なくとも６０％の腫瘍純度（すなわち、腫瘍含量）を有するＲＮＡ及び試料を必要とするが（Ｓｃｏｔｔ，Ｄ．Ｗ．，ｅｔ ａｌ．Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｃｅｌｌ−ｏｆ−ｏｒｉｇｉｎ ｓｕｂｔｙｐｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ ｕｓｉｎｇ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｆｏｒｍａｌｉｎ−ｆｉｘｅｄ ｐａｒａｆｆｉｎ−ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｔｉｓｓｕｅ．Ｂｌｏｏｄ １２３，１２１４−１２１７（２０１４））、これは、通常、達成することができない。
ＣＯＯサブタイプは、相異なる遺伝子変異を有し、ＧＣＢは一般的にＥＺＨ２改変及びＩＧＨ：ＢＣＬ２転座を特徴とするが、ＡＢＣは、ＭＹＤ８８及びＣＤ７９Ｂ等のＮＦ−ＫＢ及びＢＣＲシグナル伝達の変調によって左右される。最近、Ｃｈａｐｕｙ及び同僚達は、古典的活性化誘導シチジンデアミナーゼ（ＡＩＤ：ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ−ｉｎｄｕｃｅｄ ｃｙｔｉｄｉｎｅ ｄｅａｍｉｎａｓｅ）シグネチャーを含む、ＤＬＢＣＬ試料中における相異なる変異シグネチャーを示した（Ｃｈａｐｕｙ，Ｂ．，ｅｔ ａｌ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｕｂｔｙｐｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ ａｒｅ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ａｎｄ ｏｕｔｃｏｍｅｓ．Ｎａｔｕｒｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ２４，６７９−６９０（２０１８））。従前の報告書はサブタイプ間の変異シグネチャーの差異を識別していないが、ＧＣＢ腫瘍の変異プロファイルと、ＡＢＣ腫瘍の変異プロファイルとには差異が存在し、この差異は、最も高い可能性としては、前駆細胞の由来が相異なることに起因すると仮定されている。ＧＣＢ ＤＬＢＣＬは、胚中心（ＧＣ）Ｂ細胞に由来すると考えられているが、ＡＢＣサブタイプは、後期ＧＣ Ｂ細胞（ｐｏｓｔ−ＧＣ Ｂ ｃｅｌｌ）に由来すると考えられている。抗体成熟プロセス中、ＧＣ Ｂ細胞は、二本鎖切断（ＤＳＢ：ｄｏｕｂｌｅ ｓｔｒａｎｄ ｂｒｅａｋ）及び単一塩基変異を誘導するＡＩＤタンパク質によって誘導される、クラススイッチ組換え（ＣＳＲ：ｃｌａｓｓ ｓｗｉｔｃｈ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）及び体細胞超変異（ＳＨＭ：ｓｏｍａｔｉｃ ｈｙｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）を受けやすい。最近の研究により、ＤＬＢＣＬ腫瘍中にある特定の遺伝子には、ＡＩＤによって誘導された頻繁な改変のエビデンスがあることが示されており（Ｃｈａｐｕｙ，Ｂ．，ｅｔ ａｌ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｕｂｔｙｐｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ ａｒｅ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ａｎｄ ｏｕｔｃｏｍｅｓ．Ｎａｔｕｒｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ２４，６７９−６９０（２０１８）；Ｓｃｈｍｉｔｚ，Ｒ．，ｅｔ ａｌ．Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ａｎｄ Ｐａｔｈｏｇｅｎｅｓｉｓ ｏｆ Ｄｉｆｆｕｓｅ Ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ Ｌｙｍｐｈｏｍａ．Ｎｅｗ Ｅｎｇｌａｎｄ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ３７８，１３９６−１４０７（２０１８））、ＰＩＭ１等の特定のＤＬＢＣＬ関連遺伝子は、オフターゲットＡＩＤ活性のホットスポットであると考えられている。
ＲＮＡを必要とせず、少なくとも６０％の腫瘍純度を有する試料も必要としない、ＤＬＢＣＬのＣＯＯを対象とする信頼できる診断法を発見するという課題を解決するために、Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ社のＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＯｎｅ（登録商標）Ｈｅｍｅプラットフォームを用いるＤＮＡのみによる分類子が発明され、本明細書において開示されている。このアッセイは、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇに対して８９％（例えば、約９０％）の一致を維持し、わずか２０％の腫瘍含量（例えば、約２０％の腫瘍含量）を有する試料を必要とすることが示されている。さらに、このアッセイによるＣＯＯ分類は、ＮａｎｏｓｔｒｉｎｇのようなＲＮＡに基づいた分類において観察された予後の差異を確実に要約することが示されている。
ＤＬＢＣＬのＣＯＯを判定するためのＤＮＡに基づいた方法が発明され、本明細書において開示されている。特定の実施形態において、このアッセイは、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇに対して８９％の一致を維持する。特定の実施形態において、このアッセイは、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇのためには６０％の腫瘍含量が必要とされることに比較して、２０％の腫瘍含量を有する試料を必要とする。
一部の実施形態において、細胞起源ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ：ｃｅｌｌ ｏｆ ｏｒｉｇｉｎ ＤＮＡ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を用いてびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の細胞起源（ＣＯＯ）を判定する方法が、本明細書において提供される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯＤＣは、（ａ） ＤＬＢＣＬを有すると診断された患者から試料、例えば臨床試料を取得する、例えば収集することと、（ｂ） 試料、例えば臨床試料にＤＮＡシーケンシングを実施することと、（ｃ） あらかじめ規定されたＣＯＯＤＣ分類子を遺伝的特徴（例えば、表１に記載の１種以上の特徴量）のリストに適用して、予測因子スコアを計算することとを含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＤＮＡシーケンシングは、ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＯｎｅ（登録商標）ＨｅｍｅプラットフォームのＤＮＡ成分を用いて実施される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＤＮＡシーケンシングは、約３００〜５００個の遺伝子の標的化ＤＮＡシーケンシングを含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯＤＣを用いたＢＣＬ２遺伝子、ＥＺＨ２遺伝子及びＴＮＳＦＲＳＦ１４遺伝子の改変の検出により、ＤＬＢＣＬのＣＯＯが胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）であると予測される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＢＣＬ２遺伝子、ＥＺＨ２遺伝子及びＴＮＳＦＲＳＦ１４遺伝子の改変が、検出される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯＤＣを用いた染色体３ｑコピー数、ＭＹＤ８８遺伝子及びＣＤ７９Ｂ遺伝子の改変の検出により、ＤＬＢＣＬのＣＯＯが活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であると予測される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、染色体３ｑコピー数、ＭＹＤ８８遺伝子及びＣＤ７９Ｂ遺伝子の改変が、検出される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯＤＣを用いたＮＯＴＣＨ１遺伝子、ＮＯＴＣＨ２遺伝子及びＢＣＬ６遺伝子の改変の検出により、ＤＬＢＣＬのＣＯＯが活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であると予測される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＮＯＴＣＨ１遺伝子、ＮＯＴＣＨ２遺伝子及びＢＣＬ６遺伝子の改変が、検出される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＩＧＨ：ＢＣＬ２再配列、ＣＲＥＢＢＰ改変及びＴＮＦＲＳＦ１４改変の検出により、ＤＬＢＣＬのＣＯＯがＧＣＢであると予測される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＩＧＨ：ＢＣＬ２再配列、ＣＲＥＢＢＰ改変及びＴＮＦＲＳＦ１４改変が、検出される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ欠失、アミノ酸１９６におけるＣＤ７９Ｂ改変及びアミノ酸２６５におけるＭＹＤ８８改変の検出により、ＤＬＢＣＬのＣＯＯがＡＢＣであると予測される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ欠失、アミノ酸１９６におけるＣＤ７９Ｂ改変及びアミノ酸２６５におけるＭＹＤ８８改変が、検出される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＳＭＩＣシグネチャー３により、ＤＬＢＣＬのＣＯＯがＧＣＢであると予測される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＳＭＩＣシグネチャー３が、検出される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、本方法は、（ｄ） 下限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された下限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者をＧＣＢとして分類し、かつ上限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された上限カットオフ）より高い予測因子スコアを有する患者をＡＢＣとして分類するステップをさらに含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、本方法は、（ｅ） 下限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された下限カットオフ）以上で、かつ上限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された上限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者を未分類として分類するステップをさらに含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯＤＣは、実施例３から９において記述された方法を用いて開発された。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＲＮＡ分析は、実施されない。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＲＮＡ分析は、ＣＯＯの判定に実質的に寄与しない。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、免疫組織化学（ＩＨＣ）分析は、実施されない。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＩＨＣ分析は、ＣＯＯの判定に実質的に寄与しない。
一部の実施形態において、細胞起源ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ）モデルを用いてびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の細胞起源（ＣＯＯ）が活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であるか、又は胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）であるかを判定する方法が、本明細書において提供される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、本方法は、（ａ） ＤＬＢＣＬを有すると診断された患者の試料、例えば臨床試料を取得する、例えば収集することと、（ｂ） 試料、例えば臨床試料にＤＮＡシーケンシングを実施することと、（ｃ） あらかじめ規定されたＣＯＯＤＣ分類子を遺伝的特徴（例えば、表１に記載の１種以上の特徴量）のリストに適用して、予測因子スコアを計算することと、（ｄ） 下限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された下限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者をＧＣＢとして分類し、かつ上限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された上限カットオフ）以上の予測因子スコアを有する患者をＡＢＣとして分類するステップとを含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、本方法は、（ｅ） 下限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された下限カットオフ）以上で、かつ上限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された上限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者を未分類として分類するステップをさらに含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＤＮＡシーケンシングは、ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＯｎｅ（登録商標）ＨｅｍｅプラットフォームのＤＮＡ成分を用いて実施される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＤＮＡシーケンシングは、約３００〜５００個の遺伝子の標的化ＤＮＡシーケンシングを含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯＤＣを用いたＢＣＬ２遺伝子、ＥＺＨ２遺伝子及びＴＮＳＦＲＳＦ１４遺伝子の改変の検出により、ＤＬＢＣＬのＣＯＯが胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）であると予測される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＢＣＬ２遺伝子、ＥＺＨ２遺伝子及びＴＮＳＦＲＳＦ１４遺伝子の改変が、検出される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯＤＣを用いた染色体３ｑコピー数、ＭＹＤ８８遺伝子及びＣＤ７９Ｂ遺伝子の改変の検出により、ＤＬＢＣＬのＣＯＯが活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であると予測される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、染色体３ｑコピー数、ＭＹＤ８８遺伝子及びＣＤ７９Ｂ遺伝子の改変が、検出される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯＤＣを用いたＮＯＴＣＨ１遺伝子、ＮＯＴＣＨ２遺伝子及びＢＣＬ６遺伝子の改変の検出により、ＤＬＢＣＬのＣＯＯが活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であると予測される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＮＯＴＣＨ１遺伝子、ＮＯＴＣＨ２遺伝子及びＢＣＬ６遺伝子の改変が、検出される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＩＧＨ：ＢＣＬ２再配列、ＣＲＥＢＢＰ改変及びＴＮＦＲＳＦ１４改変の検出により、ＤＬＢＣＬのＣＯＯがＧＣＢであると予測される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＩＧＨ：ＢＣＬ２再配列、ＣＲＥＢＢＰ改変及びＴＮＦＲＳＦ１４改変が、検出される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ欠失、アミノ酸１９６におけるＣＤ７９Ｂ改変及びアミノ酸２６５におけるＭＹＤ８８改変の検出により、ＤＬＢＣＬのＣＯＯがＡＢＣであると予測される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ欠失、アミノ酸１９６におけるＣＤ７９Ｂ改変及びアミノ酸２６５におけるＭＹＤ８８改変が、検出される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＳＭＩＣシグネチャー３により、ＤＬＢＣＬのＣＯＯがＧＣＢであると予測される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＳＭＩＣシグネチャー３が、検出される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯＤＣは、実施例３から９において記述された方法を用いて開発された。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＲＮＡ分析は、実施されない。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＲＮＡ分析は、ＣＯＯの判定に実質的に寄与しない。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、免疫組織化学（ＩＨＣ）分析は、実施されない。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＩＨＣは、ＣＯＯの判定に実質的に寄与しない。
一部の実施形態において、細胞起源ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ）モデルを用いてびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の処置のための療法を設計する方法であって、（ａ） ＤＬＢＣＬを有すると診断された患者の試料、例えば臨床試料を取得する、例えば収集することと、（ｂ） 試料、例えば臨床試料にＤＮＡシーケンシングを実施することと、（ｃ） あらかじめ規定されたＣＯＯＤＣ分類子を遺伝的特徴（例えば、表１に記載の１種以上の特徴量）のリストに適用して、予測因子スコアを計算することと、（ｄ） 下限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された下限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者をＧＣＢとして分類し、かつ上限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された上限カットオフ）以上の予測因子スコアを有する患者をＡＢＣとして分類することとを含み、患者が、ＣＯＯに対して推奨される療法を施用される、方法が、本明細書において提供される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、本方法は、（ｅ） 下限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された下限カットオフ）以上で、かつ上限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された上限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者を未分類として分類するステップをさらに含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＧＣＢ ＣＯＯ患者は、ＧＣＢ ＣＯＯに対して効果的な療法を施用される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＡＢＣ ＣＯＯ患者は、ＡＢＣ ＣＯＯに対して効果的な療法を施用される。
一部の実施形態において、細胞起源ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ）モデルを用いてびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の処置のための反応を予測する方法であって、（ａ） ＤＬＢＣＬを有すると診断された患者の試料、例えば臨床試料を取得する、例えば収集することと、（ｂ） 試料、例えば臨床試料にＤＮＡシーケンシングを実施することと、（ｃ） あらかじめ規定されたＣＯＯＤＣ分類子を遺伝的特徴（例えば、表１に記載の１種以上の特徴量）のリストに適用して、予測因子スコアを計算することと、（ｄ） 下限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された下限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者をＧＣＢとして分類し、かつ上限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された上限カットオフ）以上の予測因子スコアを有する患者をＡＢＣとして分類することとを含み、ＤＬＢＣＬの処置のための療法に対する反応が、ＣＯＯに依存する方法が、本明細書において提供される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、本方法は、（ｅ） 下限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された下限カットオフ）以上で、かつ上限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された上限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者を未分類として分類するステップをさらに含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＡＢＣ ＣＯＯは、ＡＢＣサブタイプに対して効果的であると知られた療法に対する反応を予測するのに役立つ。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、療法は、イブルチニブ及び／又はレナリドミドを含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＧＣＢ ＣＯＯは、ＧＣＢサブタイプに対して効果的であることが知られた療法に対する反応を予測するのに役立つ。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、療法は、イブルチニブ及び／又はレナリドミドを含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、びまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の細胞起源（ＣＯＯ）は、ＲＮＡ（例えば、ＲＮＡの分液）も免疫組織化学も方法の構成要素ではないＤＮＡに基づいたプラットフォーム方法を用いて判定される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＤＮＡに基づいたプラットフォームは、本明細書において記述された実施形態のいずれかにおいて記述されたＣＯＯＤＣである。
一部の実施形態において、びまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の細胞起源（ＣＯＯ）が活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であるか、又は胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）であるかを判定するために使用される、細胞起源ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ）による診断法が、本明細書において提供される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯＤＣは、本明細書において記述された実施形態のいずれかに記載のＣＯＯＤＣである。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯＤＣは、キットである。
一部の実施形態において、細胞起源ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ）による診断法を用いてびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の細胞起源（ＣＯＯ）が活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であるか、又は胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）であるかを判定するための方法であって、（ａ） ＤＬＢＣＬを有すると診断された患者の試料、例えば臨床試料を取得する、例えば収集することと、（ｂ） 試料、例えば臨床試料にＤＮＡシーケンシングを実施することと、（ｃ） ＣＯＯＤＣ分類子（例えば、あらかじめ規定されたＣＯＯＤＣ分類子）を遺伝的特徴（例えば、表１に記載の１種以上の特徴量）のリストに適用して、予測因子スコアを計算することと、（ｄ） 下限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された下限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者をＧＣＢとして分類し、かつ上限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された上限カットオフ）以上の予測因子スコアを有する患者をＡＢＣとして分類することとを含む、方法が、本明細書において提供される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、本方法は、（ｅ） 下限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された下限カットオフ）以上で、かつ上限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された上限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者を未分類として分類するステップをさらに含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、診断法は、キットである。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯは、上記実施形態のいずれかによるＡＢＣ又はＧＣＢであると判定される。
上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、試料は、臨床試料である。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、臨床試料は、腫瘍生検標本、血液、骨髄穿刺液又は抽出された核酸である。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、腫瘍生検標本が、ホルマリン固定パラフィン包理（ＦＦＰＥ）スライド上で調製される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＤＮＡシーケンシングは、約４６５個の遺伝子の標的化ＤＮＡシーケンシングを含む。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、例えば複数の患者から複数の試料（例えば、複数の臨床試料）が取得される（例えば、収集される）。
一部の実施形態において、対象を選択、分類、評価又は処理する値に応じた細胞起源（ＣＯＯ）の値を取得又は提供することを含む、対象を選択、分類又は処理する方法が、本明細書において提供される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、値は、別のエンティティ、例えば実験室から取得される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、値は、本明細書において記述された実施形態のいずれかの方法又は診断法によって提供される値と実質的に同じである。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、値は、本明細書において記述された実施形態のいずれかによって判定される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、対象は、ＤＬＢＣＬを有する。
上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、特許又は試料をＧＣＢとして分類するための下限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された下限カットオフ）は、０．２〜０．３であり、例えば、０．２１〜０．２９、０．２２〜０．２８、０．２３〜０．２７、０．２４〜０．２６、０．２１〜０．３、０．２２〜０．３、０．２３〜０．３、０．２４〜０．３、０．２５〜０．３、０．２６〜０．３、０．２７〜０．３、０．２８〜０．３、０．２９〜０．３、０．２〜０．２９、０．２〜０．２８、０．２〜０．２７、０．２〜０．２６、０．２〜０．２５、０．２〜０．２４、０．２〜０．２３、０．２〜０．２２又は０．２〜０．２１であり、例えば、０．２００、０．２０１、０．２０２、０．２０３、０．２０４、０．２０５、０．２０６、０．２０７、０．２０８、０．２０９、０．２１０、０．２１１、０．２１２、０．２１３、０．２１４、０．２１５、０．２１６、０．２１７、０．２１８、０．２１９、０．２２０、０．２２１、０．２２２、０．２２３、０．２２４、０．２２５、０．２２６、０．２２７、０．２２８、０．２２９、０．２３０、０．２３１、０．２３２、０．２３３、０．２３４、０．２３５、０．２３６、０．２３７、０．２３８、０．２３９、０．２４０、０．２４１、０．２４２、０．２４３、０．２４４、０．２４５、０．２４６、０．２４７、０．２４８、０．２４９、０．２５０、０．２５１、０．２５２、０．２５３、０．２５４、０．２５５、０．２５６、０．２５７、０．２５８、０．２５９、０．２６０、０．２６１、０．２６２、０．２６３、０．２６４、０．２６５、０．２６６、０．２６７、０．２６８、０．２６９、０．２７０、０．２７１、０．２７２、０．２７３、０．２７４、０．２７５、０．２７６、０．２７７、０．２７８、０．２７９、０．２８０、０．２８１、０．２８２、０．２８３、０．２８４、０．２８５、０．２８６、０．２８７、０．２８８、０．２８９、０．２９０、０．２９１、０．２９２、０．２９３、０．２９４、０．２９５、０．２９６、０．２９７、０．２９８、０．２９９又は０．３００である。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、試料をＡＢＣとして分類するための上限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された上限カットオフ）は、０．４〜０．６であり、例えば、０．４１〜０．５９、０．４２〜０．５８、０．４３〜０．５７、０．４４〜０．５６、０．４５〜０．５５、０．４６〜０．５４、０．４７〜０．５３、０．４８〜０．５２、０．４９〜０．５１、０．４〜０．５９、０．４〜０．５８、０．４〜０．５７、０．４〜０．５６、０．４〜０．５５、０．４〜０．５４、０．４〜０．５３、０．４〜０．５２、０．４〜０．５１、０．４〜０．５０．０．４〜０．４９、０．４〜０．４８、０．４〜０．４７、０．４〜０．４６、０．４〜０．４５、０．４〜０．４４、０．４〜０．４２、０．４〜０．４１、０．４１〜０．６、０．４２〜０．６、０．４３〜０．６、０．４４〜０．６、０．４５〜０．６、０．４６〜０．６、０．４７〜０．６、０．４８〜０．６、０．４９〜０．６、０．５〜０．６、０．５１〜０．６、０．５２〜０．６、０．５３〜０．６、０．５４〜０．６、０．５５〜０．６、０．５６〜０．６、０．５７〜０．６、０．５８〜０．６又は０．５９〜０．６であり、例えば、０．４００、０．４０１、０．４０２、０．４０３、０．４０４、０．４０５、０．４０６、０．４０７、０．４０８、０．４０９、０．４１０、０．４１１、０．４１２、０．４１３、０．４１４、０．４１５、０．４１６、０．４１７、０．４１８、０．４１９、０．４２０、０．４２１、０．４２２、０．４２３、０．４２４、０．４２５、０．４２６、０．４２７、０．４２８、０．４２９、０．４３０、０．４３１、０．４３２、０．４３３、０．４３４、０．４３５、０．４３６、０．４３７、０．４３８、０．４３９、０．４４０、０．４４１、０．４４２、０．４４３、０．４４４、０．４４５、０．４４６、０．４４７、０．４４８、０．４４９、０．４５０、０．４５１、０．４５２、０．４５３、０．４５４、０．４５５、０．４５６、０．４５７、０．４５８、０．４５９、０．４６０、０．４６１、０．４６２、０．４６３、０．４６４、０．４６５、０．４６６、０．４６７、０．４６８、０．４６９、０．４７０、０．４７１、０．４７２、０．４７３、０．４７４、０．４７５、０．４７６、０．４７７、０．４７８、０．４７９、０．４８０、０．４８１、０．４８２、０．４８３、０．４８４、０．４８５、０．４８６、０．４８７、０．４８８、０．４８９、０．４９０、０．４９１、０．４９２、０．４９３、０．４９４、０．４９５、０．４９６、０．４９７、０．４９８、０．４９９、０．５００、０．５０１、０．５０２、０．５０３、０．５０４、０．５０５、０．５０６、０．５０７、０．５０８、０．５０９、０．５１０、０．５１１、０．５１２、０．５１３、０．５１４、０．５１５、０．５１６、０．５１７、０．５１８、０．５１９、０．５２０、０．５２１、０．５２２、０．５２３、０．５２４、０．５２５、０．５２６、０．５２７、０．５２８、０．５２９、０．５３０、０．５３１、０．５３２、０．５３３、０．５３４、０．５３５、０．５３６、０．５３７、０．５３８、０．５３９、０．５４０、０．５４１、０．５４２、０．５４３、０．５４４、０．５４５、０．５４６、０．５４７、０．５４８、０．５４９、０．５５０、０．５５１、０．５５２、０．５５３、０．５５４、０．５５５、０．５５６、０．５５７、０．５５８、０．５５９、０．５６０、０．５６１、０．５６２、０．５６３、０．５６４、０．５６５、０．５６６、０．５６７、０．５６８、０．５６９、０．５７０、０．５７１、０．５７２、０．５７３、０．５７４、０．５７５、０．５７６、０．５７７、０．５７８、０．５７９、０．５８０、０．５８１、０．５８２、０．５８３、０．５８４、０．５８５、０．５８６、０．５８７、０．５８８、０．５８９、０．５９０、０．５９１、０．５９２、０．５９３、０．５９４、０．５９５、０．５９６、０．５９７、０．５９８、０．５９９又は０．６００である。
上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、予測因子スコアが０．３未満であり、例えば、０．２９９未満、０．２９８未満、０．２９７未満、０．２９６未満、０．２９５未満、０．２９４未満、０．２９３未満、０．２９２未満、０．２９１未満、０．２９未満、０．２８９未満、０．２８８未満、０．２８７未満、０．２８６未満、０．２８５未満、０．２８４未満、０．２８３未満、０．２８２未満、０．２８１未満、０．２８未満、０．２７９未満、０．２７８未満、０．２７７未満、０．２７６未満、０．２７５未満、０．２７４未満、０．２７３未満、０．２７２未満、０．２７１未満、０．２７未満、０．２６９未満、０．２６８未満、０．２６７未満、０．２６６未満、０．２６５未満、０．２６４未満、０．２６３未満、０．２６２未満、０．２６１未満、０．２６未満、０．２５９未満、０．２５８未満、０．２５７未満、０．２５６未満、０．２５５未満、０．２５４未満、０．２５３未満、０．２５２未満、０．２５１未満、０．２５未満、０．２４９未満、０．２４８未満、０．２４７未満、０．２４６未満、０．２４５未満、０．２４４未満、０．２４３未満、０．２４２未満、０．２４１未満、０．２４未満、０．２３９未満、０．２３８未満、０．２３７未満、０．２３６未満、０．２３５未満、０．２３４未満、０．２３３未満、０．２３２未満、０．２３１未満、０．２３未満、０．２２９未満、０．２２８未満、０．２２７未満、０．２２６未満、０．２２５未満、０．２２４未満、０．２２３未満、０．２２２未満、０．２２１未満、０．２２未満、０．２１９未満、０．２１８未満、０．２１７未満、０．２１６未満、０．２１５未満、０．２１４未満、０．２１３未満、０．２１２未満、０．２１１未満、０．２１未満、０．２０９未満、０．２０８未満、０．２０７未満、０．２０６未満、０．２０５未満、０．２０４未満、０．２０３未満、０．２０２未満、０．２０１未満、０．２００未満、０．１９未満、０．１８未満、０．１７未満、０．１６未満、０．１５未満、０，１４未満、０．１３未満、０．１２未満、０．１１未満、０．１未満、０．０９未満、０．０８未満、０．０７未満、０．０６未満、０．０５未満、０．０４未満、０．０３未満、０．０２未満又は０．０１未満である場合、患者又は試料は、ＧＣＢとして分類される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、予測因子スコアが０．４以上であり、例えば、０．４０１以上、０．４０２以上、０．４０３以上、０．４０４以上、０．４０５以上、０．４０６以上、０．４０７以上、０．４０８以上、０．４０９以上、０．４１０以上、０．４１１以上、０．４１２以上、０．４１３以上、０．４１４以上、０．４１５以上、０．４１６以上、０．４１７以上、０．４１８以上、０．４１９以上、０．４２０以上、０．４２１以上、０．４２２以上、０．４２３以上、０．４２４以上、０．４２５以上、０．４２６以上、０．４２７以上、０．４２８以上、０．４２９以上、０．４３０以上、０．４３１以上、０．４３２以上、０．４３３以上、０．４３４以上、０．４３５以上、０．４３６以上、０．４３７以上、０．４３８以上、０．４３９以上、０．４４０以上、０．４４１以上、０．４４２以上、０．４４３以上、０．４４４以上、０．４４５以上、０．４４６以上、０．４４７以上、０．４４８以上、０．４４９以上、０．４５０以上、０．４５１以上、０．４５２以上、０．４５３以上、０．４５４以上、０．４５５以上、０．４５６以上、０．４５７以上、０．４５８以上、０．４５９以上、０．４６０以上、０．４６１以上、０．４６２以上、０．４６３以上、０．４６４以上、０．４６５以上、０．４６６以上、０．４６７以上、０．４６８以上、０．４６９以上、０．４７０以上、０．４７１以上、０．４７２以上、０．４７３以上、０．４７４以上、０．４７５以上、０．４７６以上、０．４７７以上、０．４７８以上、０．４７９以上、０．４８０以上、０．４８１以上、０．４８２以上、０．４８３以上、０．４８４以上、０．４８５以上、０．４８６以上、０．４８７以上、０．４８８以上、０．４８９以上、０．４９０以上、０．４９１以上、０．４９２以上、０．４９３以上、０．４９４以上、０．４９５以上、０．４９６以上、０．４９７以上、０．４９８以上、０．４９９以上、０．５００以上、０．５０１以上、０．５０２以上、０．５０３以上、０．５０４以上、０．５０５以上、０．５０６以上、０．５０７以上、０．５０８以上、０．５０９以上、０．５１０以上、０．５１１以上、０．５１２以上、０．５１３以上、０．５１４以上、０．５１５以上、０．５１６以上、０．５１７以上、０．５１８以上、０．５１９以上、０．５２０以上、０．５２１以上、０．５２２以上、０．５２３以上、０．５２４以上、０．５２５以上、０．５２６以上、０．５２７以上、０．５２８以上、０．５２９以上、０．５３０以上、０．５３１以上、０．５３２以上、０．５３３以上、０．５３４以上、０．５３５以上、０．５３６以上、０．５３７以上、０．５３８以上、０．５３９以上、０．５４０以上、０．５４１以上、０．５４２以上、０．５４３以上、０．５４４以上、０．５４５以上、０．５４６以上、０．５４７以上、０．５４８以上、０．５４９以上、０．５５０以上、０．５５１以上、０．５５２以上、０．５５３以上、０．５５４以上、０．５５５以上、０．５５６以上、０．５５７以上、０．５５８以上、０．５５９以上、０．５６０以上、０．５６１以上、０．５６２以上、０．５６３以上、０．５６４以上、０．５６５以上、０．５６６以上、０．５６７以上、０．５６８以上、０．５６９以上、０．５７０以上、０．５７１以上、０．５７２以上、０．５７３以上、０．５７４以上、０．５７５以上、０．５７６以上、０．５７７以上、０．５７８以上、０．５７９以上、０．５８０以上、０．５８１以上、０．５８２以上、０．５８３以上、０．５８４以上、０．５８５以上、０．５８６以上、０．５８７以上、０．５８８以上、０．５８９以上、０．５９０以上、０．５９１以上、０．５９２以上、０．５９３以上、０．５９４以上、０．５９５以上、０．５９６以上、０．５９７以上、０．５９８以上、０．５９９以上、０．６０以上、０．６１以上、０．６２以上、０．６３以上、０．６４以上、０．６６以上、０．６６以上、０．６７以上、０．６８以上、０．６９以上、０．７０以上、０．７１以上、０．７２以上、０．７３以上、０．７４以上、０．７７以上、０．７６以上、０．７７以上、０．７８以上、０．７９以上、０．８０以上、０．８１以上、０．８２以上、０．８３以上、０．８４以上、０．８８以上、０．８６以上、０．８７以上、０．８８以上、０．８９以上、０．９０以上、０．９０以上、０．９１以上、０．９２以上、０．９３以上、０．９４以上、０．９９以上、０．９６以上、０．９７以上、０．９８以上又は０．９９以上である場合、患者又は試料は、ＡＢＣとして分類される。
上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、予測因子スコアがあらかじめ規定された上限カットオフ未満であるが、あらかじめ規定された下限カット以上である場合、患者又は試料は、未分類とされる。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、予測因子スコアが、本明細書に記載のあらかじめ規定された下限カット（例えば、０．２〜０．３）以上で、本明細書に記載のあらかじめ規定された上限カットオフ（例えば、０．４〜０．６）未満である場合、例えば、（ａ） ０．２９９、０．２９８、０．２９７、０．２９６、０．２９５、０．２９４、０．２９３、０．２９２、０．２９１、０．２９、０．２８９、０．２８８、０．２８７、０．２８６、０．２８５、０．２８４、０．２８３、０．２８２、０．２８１、０．２８、０．２７９、０．２７８、０．２７７、０．２７６、０．２７５、０．２７４、０．２７３、０．２７２、０．２７１、０．２７、０．２６９、０．２６８、０．２６７、０．２６６、０．２６５、０．２６４、０．２６３、０．２６２、０．２６１、０．２６、０．２５９、０．２５８、０．２５７、０．２５６、０．２５５、０．２５４、０．２５３、０．２５２、０．２５１、０．２５、０．２４９、０．２４８、０．２４７、０．２４６、０．２４５、０．２４４、０．２４３、０．２４２、０．２４１、０．２４、０．２３９、０．２３８、０．２３７、０．２３６、０．２３５、０．２３４、０．２３３、０．２３２、０．２３１、０．２３、０．２２９、０．２２８、０．２２７、０．２２６、０．２２５、０．２２４、０．２２３、０．２２２、０．２２１、０．２２、０．２１９、０．２１８、０．２１７、０．２１６、０．２１５、０．２１４、０．２１３、０．２１２、０．２１１、０．２１、０．２０９、０．２０８、０．２０７、０．２０６、０．２０５、０．２０４、０．２０３、０．２０２、０．２０１又は０．２００のうちのいずれか１つ以上で、（ｂ） ０．４０１、０．４０２、０．４０３、０．４０４、０．４０５、０．４０６、０．４０７、０．４０８、０．４０９、０．４１０、０．４１１、０．４１２、０．４１３、０．４１４、０．４１５、０．４１６、０．４１７、０．４１８、０．４１９、０．４２０、０．４２１、０．４２２、０．４２３、０．４２４、０．４２５、０．４２６、０．４２７、０．４２８、０．４２９、０．４３０、０．４３１、０．４３２、０．４３３、０．４３４、０．４３５、０．４３６、０．４３７、０．４３８、０．４３９、０．４４０、０．４４１、０．４４２、０．４４３、０．４４４、０．４４５、０．４４６、０．４４７、０．４４８、０．４４９、０．４５０、０．４５１、０．４５２、０．４５３、０．４５４、０．４５５、０．４５６、０．４５７、０．４５８、０．４５９、０．４６０、０．４６１、０．４６２、０．４６３、０．４６４、０．４６５、０．４６６、０．４６７、０．４６８、０．４６９、０．４７０、０．４７１、０．４７２、０．４７３、０．４７４、０．４７５、０．４７６、０．４７７、０．４７８、０．４７９、０．４８０、０．４８１、０．４８２、０．４８３、０．４８４、０．４８５、０．４８６、０．４８７、０．４８８、０．４８９、０．４９０、０．４９１、０．４９２、０．４９３、０．４９４、０．４９５、０．４９６、０．４９７、０．４９８、０．４９９、０．５００、０．５０１、０．５０２、０．５０３、０．５０４、０．５０５、０．５０６、０．５０７、０．５０８、０．５０９、０．５１０、０．５１１、０．５１２、０．５１３、０．５１４、０．５１５、０．５１６、０．５１７、０．５１８、０．５１９、０．５２０、０．５２１、０．５２２、０．５２３、０．５２４、０．５２５、０．５２６、０．５２７、０．５２８、０．５２９、０．５３０、０．５３１、０．５３２、０．５３３、０．５３４、０．５３５、０．５３６、０．５３７、０．５３８、０．５３９、０．５４０、０．５４１、０．５４２、０．５４３、０．５４４、０．５４５、０．５４６、０．５４７、０．５４８、０．５４９、０．５５０、０．５５１、０．５５２、０．５５３、０．５５４、０．５５５、０．５５６、０．５５７、０．５５８、０．５５９、０．５６０、０．５６１、０．５６２、０．５６３、０．５６４、０．５６５、０．５６６、０．５６７、０．５６８、０．５６９、０．５７０、０．５７１、０．５７２、０．５７３、０．５７４、０．５７５、０．５７６、０．５７７、０．５７８、０．５７９、０．５８０、０．５８１、０．５８２、０．５８３、０．５８４、０．５８５、０．５８６、０．５８７、０．５８８、０．５８９、０．５９０、０．５９１、０．５９２、０．５９３、０．５９４、０．５９５、０．５９６、０．５９７、０．５９８、０．５９９又は０．６０のいずれか１つ未満である場合、例えば、予測因子スコアが、０．２〜０．６、０．２２〜０．５８、０．２４〜０．５６、０．２６〜０．５４、０．２８〜０．５２、０．３〜０．５、０．３２〜０．４８、０．３４〜０．４６、０．３６〜０．４４、０．３８〜０．４２、０．２〜０．４、０．２２〜０．３８、０．２４〜０．３６、０．２６〜０．３４、０．２８〜０．３２、０．３〜０．６、０．３２〜０．５８、０．３４〜０．５６、０．３６〜０．５４、０．３８〜０．５２、０．４〜０．５、０．４２〜０．４８又は０．４４〜０．４６であり、例えば、０．３〜０．４、０．３１〜０．３９、０．３２〜０．３８、０．３３〜０．３７、０．３４〜０．３６、０．３〜０．３９、０．３〜０．３８、０．３〜０．３７、０．３〜０．３６、０．３〜０．３５、０．３〜０．３４、０．３〜０．３３、０．３〜０．３２、０．３〜０．３１、０．３１〜０．４、０．３２〜０．４、０．３３〜０．４、０．３４〜０．４、０．３５〜０．４、０．３６〜０．４、０．３７〜０．４、０．３８〜０．４、０．３９〜０．４であり、例えば、０．３、０．３０１、０．３０２、０．３０３、０．３０４、０．３０５、０．３０６、０．３０７、０．３０８、０．３０９、０．３１、０．３１１、０．３１２、０．３１３、０．３１４、０．３１５、０．３１６、０．３１７、０．３１８、０．３１９、０．３２、０．３２１、０．３２２、０．３２３、０．３２４、０．３２５、０．３２６、０．３２７、０．３２８、０．３２９、０．３３、０．３３１、０．３３２、０．３３３、０．３３４、０．３３５、０．３３６、０．３３７、０．３３８、０．３３９、０．３４、０．３４１、０．３４２、０．３４３、０．３４４、０．３４５、０．３４６、０．３４７、０．３４８、０．３４９、０．３５、０．３５１、０．３５２、０．３５３、０．３５４、０．３５５、０．３５６、０．３５７、０．３５８、０．３５９、０．３６、０．３６１、０．３６２、０．３６３、０．３６４、０．３６５、０．３６６、０．３６７、０．３６８、０．３６９、０．３７、０．３７１、０．３７２、０．３７３、０．３７４、０．３７５、０．３７６、０．３７７、０．３７８、０．３７９、０．３８、０．３８１、０．３８２、０．３８３、０．３８４、０．３８５、０．３８６、０．３８７、０．３８８、０．３８９、０．３９、０．３９１、０．３９２、０．３９３、０．３９４、０．３９５、０．３９６、０．３９７、０．３９８、０．３９９又は０．４である場合、患者又は試料は、未分類とされる。
理論に束縛されることを望むわけではないが、一部の実施形態において、本明細書において記述されたモデル、例えば特徴量及び重量によって記述されたモデルを使用して、当てはめられたＡＢＣサブタイプの予測因子スコア（例えば、確率）を生成することが可能であり、後で、これらの予測因子スコア（例えば、確率）を使用して、あらかじめ定められたカットオフに基づいて、患者又は試料がどのサブタイプであるのかを判定することもできると考えられている。例えば、連続確率スコアのための最適なカットオフ（例えば、本明細書において記述されたカットオフ）は、学習セットに含まれるＹｏｕｄｅｎのＪ統計値（総合的な感度及び特異度が最も高い点）を最大化し、次いで、初期カットオフの両側に０．１の確率緩衝域を加えて、例えば実施例３に記載のような未分類領域（例えば、図１Ａ及び図１Ｂ）を規定する。特定の実施形態において、カットオフ、例えば、本明細書に記載の記述されたあらかじめ規定された下限カット又は本明細書に記載のあらかじめ規定された上限カットオフは、実施例３に記載のようにして判定される（例えば、図１Ａ及び図１Ｂ）。
一部の実施形態において、ＤＬＢＣＬを有する対象を処置するための方法であって、対象がＡＢＣ ＣＯＯを有するか、又はＧＣＢ ＣＯＯを有するかを判定することであって、ｉ） 試料、例えば臨床試料を取得する、例えば収集することと、ｉｉ） 試料にジェノタイピングアッセイを実施して、対象がＡＢＣ ＣＯＯを有するかＧＣＢ ＣＯＯを有するかを判定し、対象がＡＢＣ ＣＯＯのＤＬＢＣＬを有する場合においては、イブルチニブ及び／又はレナリドミドを投与し、対象がＧＣ ＣＯＯのＤＬＢＣＬを有する場合においては、イブルチニブ及び／又はレナリドミドを投与することとを含む、判定することを含む、方法が、本明細書において提供される。上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、ＣＯＯは、本明細書において記述された実施形態のいずれかの方法又は診断法を用いて判定される。
一部の実施形態において、本明細書において記述された実施形態のいずれかの方法、診断法、キット又は分類子のいずれかを実施するように構成された、コンピュータシステムが、本明細書において提供される。
ＲＮＡ又はマッチングする正常組織を必要としない、約２０％の腫瘍純度（すなわち、腫瘍含量）を有するＤＬＢＣＬ試料のＣＯＯを判定するための臨床の観点から重要性を有する新たな方法が、本明細書において開示されている。この方法は、ホールドアウト検証セットと、独立コホートとの両方に比較されるＮａｎｏｓｔｒｉｎｇアッセイと約９０％一致する。染色体６ｐ及び９ｐのコピー数の改変、並びにＴ＞Ａ及びＴ＞Ｇトランスバージョンの度数は、ＡＢＣサブタイプとＧＣＢサブタイプとで異なることが判明した。最後に、ＡＢＣを基礎とする変異シグネチャーは、ＧＣＢにおいて見受けられる変異シグネチャーとは異なることが判明したが、このことは、これらの２種のサブタイプの発生において、ＡＩＤ（活性化誘導シチジンデアミナーゼ）が相異なる役割を担うことを示唆している。
現在のＷＨＯガイドラインは、新たに診断されたＤＬＢＣＬにはＣＯＯ判定を要求しているがは、臨床の観点においては、大部分の試料を対象とする標準化された厳密な判定を達成することは、臨床的に困難である（Ｈｅ，Ｊ．，ｅｔ ａｌ．Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｇｅｎｏｍｉｃ ＤＮＡ／ＲＮＡ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｈｅｍａｔｏｌｏｇｉｃ ｍａｌｉｇｎａｎｃｉｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｓｅｔｔｉｎｇ．Ｂｌｏｏｄ １２７，３００４−３０１４（２０１６）。ＩＨＣアルゴリズムは、結果の実行可能性と実用性の両方が様々である（Ｈａｎｓ，Ｃ．Ｐ．，ｅｔ ａｌ．Ｃｏｎｆｉｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ ｂｙ ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ ｕｓｉｎｇ ａ ｔｉｓｓｕｅ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ．Ｂｌｏｏｄ １０３，２７５−２８２（２００３）；Ｇｒｉｂｂｅｎ，Ｒ．Ｃ．，ｅｔ ａｌ．Ｐｏｏｒ Ｃｏｎｃｏｒｄａｎｃｅ ａｍｏｎｇ Ｎｉｎｅ Ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ ｏｆ Ｃｅｌｌ−ｏｆ−Ｏｒｉｇｉｎ ｆｏｒ Ｄｉｆｆｕｓｅ Ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ Ｌｙｍｐｈｏｍａ：Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ．（２０１３）；Ｍｅｙｅｒ，Ｐ．Ｎ．，ｅｔ ａｌ．Ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｃａｌ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ Ｃｅｌｌ ｏｆ Ｏｒｉｇｉｎ ａｎｄ Ｓｕｒｖｉｖａｌ ｉｎ Ｐａｔｉｅｎｔｓ Ｗｉｔｈ Ｄｉｆｆｕｓｅ Ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ Ｌｙｍｐｈｏｍａ Ｔｒｅａｔｅｄ Ｗｉｔｈ Ｒｉｔｕｘｉｍａｂ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ ２９，２００−２０７（２０１１））。Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇアッセイは、複数の遺伝子からなる小型のサブセットの発現を評価する、より臨床的に実行しやすい代替法として登場し始めている。しかしながら、このアッセイに関する公開された検証は、マイクロアレイアッセイと９８％一致するものであるが、６０％超の腫瘍含量及び高品質のＲＮＡを要求しており、これは、大抵の場合、臨床現場においては利用可能なものではない（Ｓｃｏｔｔ，Ｄ．Ｗ．，ｅｔ ａｌ．Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｃｅｌｌ−ｏｆ−ｏｒｉｇｉｎ ｓｕｂｔｙｐｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ ｕｓｉｎｇ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｆｏｒｍａｌｉｎ−ｆｉｘｅｄ ｐａｒａｆｆｉｎ−ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｔｉｓｓｕｅ．Ｂｌｏｏｄ １２３，１２１４−１２１７（２０１４））。Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇと約９０％一致し、わずか２０％の腫瘍含量（例えば、約２０％の腫瘍含量）を必要とし、分解されやすい又はＤＮＡより品質が低いことが多いＲＮＡを必要としない、新たな分類子が、本明細書において記述されている。ＦＭ臨床試料から得たデータによれば、ＤＬＢＣＬ試料の推定５０％は、適格なものではなく、又は結果は、欠損したＲＮＡ若しくは６０％未満の腫瘍純度を有することを理由にして、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇ等の発現パネル式ＣＯＯ判定用として信頼できないものである可能性がある。したがって、臨床に適用されたときのこの方法は、信頼できるＣＯＯ測定によって、試料の数を大幅に増加させる。
ゲノム改変を利用してより緻密にＤＬＢＣＬを分類することにより、予後に関するさらなる見通しを提供できることが示されてきた（Ｃｈａｐｕｙ，Ｂ．，ｅｔ ａｌ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｕｂｔｙｐｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ ａｒｅ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ａｎｄ ｏｕｔｃｏｍｅｓ．Ｎａｔｕｒｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ２４，６７９−６９０（２０１８）；Ｓｃｈｍｉｔｚ，Ｒ．，ｅｔ ａｌ．Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ａｎｄ Ｐａｔｈｏｇｅｎｅｓｉｓ ｏｆ Ｄｉｆｆｕｓｅ Ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ Ｌｙｍｐｈｏｍａ．Ｎｅｗ Ｅｎｇｌａｎｄ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ３７８，１３９６−１４０７（２０１８））。本明細書において開示されたＣＯＯ予測モデルにおいて利用された変異は、前述の論文によって強調された変異との間に有意なオーバーラップを共有していた。本明細書において発見及び開示されたように、ＢＣＬ２改変、ＥＺＨ２改変及びＴＮＦＲＳＦ１４改変はすべては、Ｓｃｈｍｉｔｚ ｅｔ ａｌ．に収載のＥＺＢクラスター又はＣｈａｐｕｙ ｅｔ ａｌ．に収載のＣ３群ＤＬＢＣＬに含まれるＧＣＢ試料のエンリッチメントと合致する、ＧＣＢサブタイプの重要な予測因子である（上記参考文献を参照されたい。）。同様に、ＭＹＤ８８及びＣＤ７９Ｂの変異は、ＡＢＣサブタイプを予測するのに非常に役立った。興味深いことに、ＮＯＴＣＨ１、ＮＯＴＣＨ２及びＢＣＬ６の変異はすべて、混合型サブタイプがＢＮ２群、Ｎ１群及びＣ１群において見受けられることにもかかわらず、ＡＢＣサブタイプを予測するのにわずかしか役立たないことが本明細書において発見及び開示された。しかしながら、これらの改変は、他のＡＢＣに特異的な改変より低い重み付けがなされており、このことは、変異した試料は、「未分類」亜群に属する可能性が高まっていることを意味する。
ＣＯＯＤＣモデルにおける腕レベルでのコピー数の改変の多くは、１７ｐ（ヘテロ接合性消失（ＬＯＨ：ｌｏｓｓ ｏｆ ｈｅｔｅｒｏｚｙｇｏｓｉｔｙ）が起きた状況下での平均コピー数と割合の両方）、６ｐ（平均コピー数）及び５ｐ（平均コピー数）を含めて、Ｃｈａｐｕｙ ｅｔ ａｌ．（上記を参照されたい）に収載のＣ２群ＤＬＢＣＬに類似していることも、本明細書において発見及び開示された。これらの完全な腕レベルでの事象に加えて、いくつかの部分的な腕レベルでの改変は、ＣＯＯＤＣにおいてＬＯＨが起きた状況下でのＣ２群の４ｑ３５．１及び４ｑ２１．２２並びに４ｑ割合等、ＣＯＯＤＣモデルに含まれる完全な腕レベルでの改変と相関する。このことは、Ｓｃｈｍｉｔｚ及びＣｈａｐｕｙによって識別されたゲノム群の多くが、本明細書において開示されたゲノム的に規定されたＣＯＯＤＣとオーバーラップしていることを示唆している（Ｓｃｈｍｉｔｚ ｅｔ ａｌ．及びＣｈａｐｕｙ ｅｔ ａｌを参照されたい。）。
本明細書においては、Ｓｃｈｍｉｔｚによって識別されたＢＮ２群、Ｎ１群、ＭＣＤ群及びＥＺＢ群と、Ｃｈａｐｕｙ及び同僚達によって識別されたＣ１〜Ｃ５群とに類似する概算のサブセットを使用して、これらの母集団の大まかな概算になるようにさらにサブセット化することは、大規模な臨床アッセイにおいて実行可能なものにすべきであり、これにより、より緻密な予後情報を提供し得ることを説明した。さらに、ＢＣＲ依存性、ＴＰ５３野生型、ＥＺＨ２改変及びＢＣＬ２改変を含む、治療の観点から重要性を有するバイオマーカーが、本明細書において提供される。標的療法と関連付けられたバイオマーカーを有し、本明細書において開示された発明及び発見のために使用された、ＤＬＢＣＬデータセット中の試料の高い度数（ＧＯＹＡ研究用試料中では８５％、ＦＭ臨床試料中では８１％）を考えると、ＣＯＯコーリング機能（ＣＯＯ ｃａｌｌｉｎｇ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ）を次世代シーケンシング（ＮＧＳ）に付加することにより、予後判定の根拠にもなるし、治療の観点からも重要性を有する、作用可能性に関する情報がＤＬＢＣＬ患者に提供されることは、明らかである。
本明細書において開示されたＤＬＢＣＬデータセットを使用することにより、Ｃｈａｐｕｙによって識別されたものに対して、変異シグネチャーに類似点があることも判明した。
ＢＲＣＡシグネチャーと注記されたＣＯＳＭＩＣシグネチャー３と、ＣＯＳＭＩＣシグネチャー２３という、ＤＬＢＣＬ試料における２種の主要な変異シグネチャーが発見された。 ＣＯＳＭＩＣシグネチャー２３は、主にＡＢＣサブタイプにおいて見受けられるものであるが、Ｒ［Ｃ］Ｙコンテキストの頻繁な改変を伴い、このことは、古典的ＡＩＤシグネチャーを示唆している。興味深いことに、ＣＯＳＭＩＣシグネチャー３は、すべてのＤＬＢＣＬサブタイプの間で一般的なものであり、シグネチャーを判定することができた場合には、ＣＯＯＤＣ ＧＯＹＡ用試料からＧＣＢの２６％、ＡＢＣの１６％及び未分類の２５％において見受けられる。ＣＯＳＭＩＣシグネチャー３が、ＢＲＣＡ１／２が存在しない場合には非相同末端結合（ＮＨＥＪ：ｎｏｎ−ｈｏｍｏｌｏｇｏｕｓ ｅｎｄ ｊｏｉｎｉｎｇ）によって回復されたＤＳＢの影響を捕捉するように思われることを考えると、このシグネチャーは、ＡＩＤ誘導ＤＳＢの回復を捕捉している可能性があり、このＡＩＤ誘導ＤＳＢもまた、ＮＨＥＪを用いており（Ｋｏｔｎｉｓ，Ａ．，Ｄｕ，Ｌ．，Ｌｉｕ，Ｃ．，Ｐｏｐｏｖ，Ｓ．Ｗ．＆ Ｐａｎ−Ｈａｍｍａｒｓｔｒｏｍ，Ｑ．Ｎｏｎ−ｈｏｍｏｌｏｇｏｕｓ ｅｎｄ ｊｏｉｎｉｎｇ ｉｎ ｃｌａｓｓ ｓｗｉｔｃｈ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ： ｔｈｅ ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｅｎｄ．ｉｎ Ｐｈｉｌｏｓ Ｔｒａｎｓ Ｒ Ｓｏｃ Ｌｏｎｄ Ｂ Ｂｉｏｌ Ｓｃｉ，Ｖｏｌ．３６４ ６５３−６６５（２００９））、ＣＳＲのために必須である。
さらに、ＩＧＨ遺伝子座のすべてのサブタイプ領域にわたって、ほとんどＣＯＳＭＩＣシグネチャー３のみが見受けられることが発見されたが、このことは、共有の変異プロセスを示唆している。
これらの知見は、ＧＣＢは、ＡＩＤによって媒介されるＤＳＢの変異ストレスを受けた細胞に由来するが、ＡＢＣは、ＡＩＤによって媒介されるＤＳＢと、ＡＩＤによって媒介される単一塩基改変との両方に関連付けられる変異ストレスを受けた細胞に由来するというモデルに適合する。このことは、ＧＣＢは、早期胚中心Ｂ細胞に由来すし、ＡＢＣは、発生的により進行した後期胚中心細胞（ｐｏｓｔ ｇｅｒｍｉｎａｌ ｃｅｎｔｅｒ ｃｅｌｌ）又は晩期胚中心細胞（ｌａｔｅ ｇｅｒｍｉｎａｌ ｃｅｎｔｅｒ ｃｅｌｌ）に由来する、現在のモデルにも適合する。このことは、ＡＢＣサブタイプの腫瘍遺伝子変異量（ＴＭＢ：ｔｕｍｏｒ ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｂｕｒｄｅｎ）と、ＧＣＢサブタイプの腫瘍遺伝子変異量とにわずかな差しかないこと（中央値はＡＢＣが８．９で、ＧＣＢが１２．１で、ｐ＝０．０１１）、及び、ＡＢＣの場合における変異シグネチャーコーリングに関して査定できる変異（サイレント改変及びノンコーディング改変を含む）の数が、ＧＣＢの場合におけるこのような変異の数よりわずかに少ないこと（中央値はＡＢＣが２３．５で、ＧＣＢが３１で、ｐ＝０．００１９）を考えると、特に興味深い。このことは、一部のＡＢＣ細胞は、ＡＩＤによって媒介されるＤＳＢと、ＡＩＤによって媒介される単一塩基改変との両方を受け、ＧＣＢ細胞は主に、ＡＩＤによって媒介されるＤＳＢを受けるように思われるが、形質転換につながる変異プロセスは、類似した全体的変異量をもたらすことを示唆している。
上記実施形態のいずれかによる（又は上記実施形態のいずれかに応用される）特定の実施形態において、「試料」は、本明細書において記述された着目する供給源から得られた又はこのような供給に由来する、生体試料を指す。一部の実施形態において、着目する供給源は、動物又はヒト等の有機体を含む。試料の供給源は、新鮮な、冷凍された及び／若しくは保存された器官、組織試料、生検標本、切除標本（ｒｅｓｅｃｔｉｏｎ）、塗抹標本若しくは穿刺液；血液若しくは任意の血液成分；脳脊髄液、羊水、腹腔液又は間質液等の体液；又は対象の妊娠又は発生における任意の時点の細胞である、固形組織であってよい。一部の実施形態において、試料の供給源は、血液又は血液成分である。
一部の実施形態において、試料は、生体組織若しくは流体であり、又は生体組織若しくは流体を含む。試料は、保存料、抗凝固剤、バッファー、定着剤、栄養素又は抗生物質等、本質的に組織とは自然に混ざり合わない化合物を含有することができる。一実施形態において、試料は、凍結試料として保存され、又は、ホルムアルデヒド固定若しくはパラホルムアルデヒド固定パラフィン包理（ＦＦＰＥ）組織調製物として保存される。例えば、試料は、マトリックス、例えばＦＦＰＥブロック又は凍結試料に包理されていてもよい。別の実施形態において、試料は、血液試料又は血液成分試料である。さらに別の実施形態において、試料は、骨髄穿刺液試料である。別の実施形態において、試料は、セルフリーＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）を含む。理論に束縛されることを望むわけではないが、一部の実施形態において、ｃｆＤＮＡは、アポトーシスした細胞又は壊死細胞のＤＮＡであると考えられる。一般的に、ｃｆＤＮＡは、タンパク質（例えば、ヒストン）によって拘束されており、ヌクレアーゼによって保護されている。ｃｆＤＮＡは、非侵襲的出生前検査（ＮＩＰＴ：ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ ｐｒｅｎａｔａｌ ｔｅｓｔｉｎｇ）、臓器移植、心筋症、マイクロバイオーム及びがんのためのバイオマーカーとして使用することができる。別の実施形態において、試料は、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）を含む。理論に束縛されることを望むわけではないが、一部の実施形態において、ｃｔＤＮＡは、非腫瘍細胞と対比される腫瘍細胞に由来したｃｆＤＮＡを区別することができる、遺伝子改変又はエピジェネティック改変（例えば、体細胞改変又はメチル化シグネチャー）を受けたｃｆＤＮＡであると考えられる。別の実施形態において、試料は、循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）を含む。理論に束縛されることを望むわけではないが、一部の実施形態において、ＣＴＣは、一次腫瘍又は転移性腫瘍から循環に流れ込んだ細胞であると考えられている。一部の実施形態において、ＣＴＣアポトーシスは、血液／リンパ中におけるｃｔＤＮＡの供給源である。
一部の実施形態において、生体試料は、骨髄；血液；血液細胞；腹水；組織若しくは細針生検試料；細胞含有体液；自由に遊走する状態の核酸；喀痰；唾液；尿；脳脊髄液、腹腔液；胸膜液；糞便；リンパ；婦人科に関する体液（ｇｙｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｌｕｉｄ）；皮膚スワブ；膣スワブ；口腔スワブ；鼻スワブ；管腔洗浄液若しくは気管支肺胞洗浄液等の洗液若しくは洗浄液；吸引液；擦過標本（ｓｃｒａｐｉｎｇ）；骨髄検体；組織生検用検体；外科手術用検体；糞便、他の体液、分泌物及び／若しくは排泄物；並びに／又はこれらから得た細胞等であってもよく、又はこれらを含んでもよい。
一部の実施形態において、生体試料は、個体から得られた細胞であり、又はこのような細胞を含む。一部の実施形態において、得られた細胞は、当該試料を得た個体に由来の細胞であり、又はこのような細胞を含む。一部の実施形態において、試料は、任意の適切な手段によって着目する供給源から直接得られた、「一次試料」である。例えば、一部の実施形態において、一次生体試料は、生検（例えば、細針吸引又は組織生検）、外科手術、体液（例えば、血液、リンパ又は糞便）の収集等から選択される方法によって得られる。一部の実施形態において、文脈から明らかなように、「試料」という用語は、一次試料を処理すること（例えば、一次試料の１種以上の成分を除去し、及び／又は１種以上の作用物質を一次試料に加えること）、例えば、半透膜を用いてフィルタにかけることによって得られた、調製物を指す。このような「処理された試料」は例えば、試料から抽出された、又はｍＲＮＡの増幅若しくは逆転写、特定の成分の単離及び／若しくは精製等の技法を一次試料に施すことによって得られた、核酸又はタンパク質を含んでもよい。
一部の実施形態において、試料は、腫瘍に関連付けられた細胞、例えば腫瘍細胞又は腫瘍浸潤リンパ球（ＴＩＬ：ｔｕｍｏｒ−ｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｎｇ ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｅ）である。一部の実施形態において、試料は、１種以上の前悪性細胞又は悪性細胞を含む。一部の実施形態において、試料は、血液悪性腫瘍（又は前悪性腫瘍）、例えば、本明細書において記述された血液悪性腫瘍（又は前悪性腫瘍）、例えばびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）から取得される。他の実施形態において、試料は、１種以上の循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）（例えば、血液試料から取得されたＣＴＣ）を含む。一部の実施形態において、試料は、腫瘍に関連付けられていない細胞、例えば非腫瘍細胞又は末梢血リンパ球である。
［実施例］
［実施例］
試料
臨床データ及びゲノムデータは、ＧＯＹＡ臨床試験において処置された患者から入手することができた（ＮＣＴ０１２８７７４１；Ｒ−ＣＨＯＰ対Ｇ−ＣＨＯＰ）（Ｖｉｔｏｌｏ，Ｕ．，ｅｔ ａｌ．Ｏｂｉｎｕｔｕｚｕｍａｂ ｏｒ Ｒｉｔｕｘｉｍａｂ Ｐｌｕｓ Ｃｙｃｌｏｐｈｏｓｐｈａｍｉｄｅ， Ｄｏｘｏｒｕｂｉｃｉｎ， Ｖｉｎｃｒｉｓｔｉｎｅ， ａｎｄ Ｐｒｅｄｎｉｓｏｎｅ ｉｎ Ｐｒｅｖｉｏｕｓｌｙ Ｕｎｔｒｅａｔｅｄ Ｄｉｆｆｕｓｅ Ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ Ｌｙｍｐｈｏｍａ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ ３５，３５２９−３５３７（２０１７））及びＭＡＩＮ臨床試験（ＮＣＴ００４８６７５９；Ｒ−ＣＨＯＰ＋／−ベバシズマブ）（Ｓｅｙｍｏｕｒ，Ｊ．Ｆ．，ｅｔ ａｌ．Ｒ−ＣＨＯＰ ｗｉｔｈ ｏｒ ｗｉｔｈｏｕｔ ｂｅｖａｃｉｚｕｍａｂ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｐｒｅｖｉｏｕｓｌｙ ｕｎｔｒｅａｔｅｄ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ： ｆｉｎａｌ ＭＡＩＮ ｓｔｕｄｙ ｏｕｔｃｏｍｅｓ．Ｈａｅｍａｔｏｌｏｇｉｃａ ９９，１３４３−１３４９（２０１４））。元々の試験のプロトコルは、各国の法律による現地の倫理委員会又は国立の倫理委員会によって承認されており、これらの研究は、ヘルシンキ宣言に従って実施された。予後の根拠となる活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）／胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）／未分類のＤＬＢＣＬサブタイプを、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇアッセイによって判定した。追跡期間中央値は、ＭＡＩＮ及びＧＯＹＡにおいて、それぞれ２４か月及び２９か月だった（療法のコホートにおける、無増悪生存率（ＰＦＳ）事象の約３０％）。通常の臨床ケア試料（以下、ＦＭ臨床試料と呼ぶ）を、通常の臨床ケアの一部としてシーケンシングしたが、対応する臨床データは利用可能なものではなかった。
臨床データ及びゲノムデータは、ＧＯＹＡ臨床試験において処置された患者から入手することができた（ＮＣＴ０１２８７７４１；Ｒ−ＣＨＯＰ対Ｇ−ＣＨＯＰ）（Ｖｉｔｏｌｏ，Ｕ．，ｅｔ ａｌ．Ｏｂｉｎｕｔｕｚｕｍａｂ ｏｒ Ｒｉｔｕｘｉｍａｂ Ｐｌｕｓ Ｃｙｃｌｏｐｈｏｓｐｈａｍｉｄｅ， Ｄｏｘｏｒｕｂｉｃｉｎ， Ｖｉｎｃｒｉｓｔｉｎｅ， ａｎｄ Ｐｒｅｄｎｉｓｏｎｅ ｉｎ Ｐｒｅｖｉｏｕｓｌｙ Ｕｎｔｒｅａｔｅｄ Ｄｉｆｆｕｓｅ Ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ Ｌｙｍｐｈｏｍａ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ ３５，３５２９−３５３７（２０１７））及びＭＡＩＮ臨床試験（ＮＣＴ００４８６７５９；Ｒ−ＣＨＯＰ＋／−ベバシズマブ）（Ｓｅｙｍｏｕｒ，Ｊ．Ｆ．，ｅｔ ａｌ．Ｒ−ＣＨＯＰ ｗｉｔｈ ｏｒ ｗｉｔｈｏｕｔ ｂｅｖａｃｉｚｕｍａｂ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｐｒｅｖｉｏｕｓｌｙ ｕｎｔｒｅａｔｅｄ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ： ｆｉｎａｌ ＭＡＩＮ ｓｔｕｄｙ ｏｕｔｃｏｍｅｓ．Ｈａｅｍａｔｏｌｏｇｉｃａ ９９，１３４３−１３４９（２０１４））。元々の試験のプロトコルは、各国の法律による現地の倫理委員会又は国立の倫理委員会によって承認されており、これらの研究は、ヘルシンキ宣言に従って実施された。予後の根拠となる活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）／胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）／未分類のＤＬＢＣＬサブタイプを、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇアッセイによって判定した。追跡期間中央値は、ＭＡＩＮ及びＧＯＹＡにおいて、それぞれ２４か月及び２９か月だった（療法のコホートにおける、無増悪生存率（ＰＦＳ）事象の約３０％）。通常の臨床ケア試料（以下、ＦＭ臨床試料と呼ぶ）を、通常の臨床ケアの一部としてシーケンシングしたが、対応する臨床データは利用可能なものではなかった。
ＤＮＡシーケンシング
すべての試料は、ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＯｎｅ（登録商標）ＨｅｍｅプラットフォームのＤＮＡ成分を用いてシーケンシングされたが、ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＯｎｅ（登録商標）Ｈｅｍｅプラットフォームは、Ｈｅ，Ｊ．，ｅｔ ａｌ．Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｇｅｎｏｍｉｃ ＤＮＡ／ＲＮＡ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｈｅｍａｔｏｌｏｇｉｃ ｍａｌｉｇｎａｎｃｉｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｓｅｔｔｉｎｇ．Ｂｌｏｏｄ １２７，３００４−３０１４（２０１６）において記述されたように、約４６５個の遺伝子の標的化ＤＮＡシーケンシングを含む。検証されたショートバリアント、コピー数の改変（高レベルの増幅及び深部の欠失）、再配列、腫瘍遺伝子変異量（ＴＭＢ：ｔｕｍｏｒ ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｂｕｒｄｅｎ）及びマイクロサテライト安定性（ＭＳＩ：ｍｉｃｒｏｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｎｓｔａｂｉｌｉｔｙ）の状態に加えて、染色体腕レベルでのコピー数及びヘテロ接合性消失（ＬＯＨ）の測定基準を含む、プラットフォームの研究専用特徴量を利用した。
すべての試料は、ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＯｎｅ（登録商標）ＨｅｍｅプラットフォームのＤＮＡ成分を用いてシーケンシングされたが、ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＯｎｅ（登録商標）Ｈｅｍｅプラットフォームは、Ｈｅ，Ｊ．，ｅｔ ａｌ．Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｇｅｎｏｍｉｃ ＤＮＡ／ＲＮＡ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｈｅｍａｔｏｌｏｇｉｃ ｍａｌｉｇｎａｎｃｉｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｓｅｔｔｉｎｇ．Ｂｌｏｏｄ １２７，３００４−３０１４（２０１６）において記述されたように、約４６５個の遺伝子の標的化ＤＮＡシーケンシングを含む。検証されたショートバリアント、コピー数の改変（高レベルの増幅及び深部の欠失）、再配列、腫瘍遺伝子変異量（ＴＭＢ：ｔｕｍｏｒ ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｂｕｒｄｅｎ）及びマイクロサテライト安定性（ＭＳＩ：ｍｉｃｒｏｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｎｓｔａｂｉｌｉｔｙ）の状態に加えて、染色体腕レベルでのコピー数及びヘテロ接合性消失（ＬＯＨ）の測定基準を含む、プラットフォームの研究専用特徴量を利用した。
機械学習
Ｒバージョン３．３．２のｇｌｍｎｅｔパッケージ（バージョン２．０−１０）から実装されており、ＲＳｔｕｄｉｏバージョン１．０．１３６を使用する、２５分割内部交差検証を採用した罰則付きＬａｓｓｏ回帰を用いて、ＣＯＯＤＣモデルを開発した。Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇデータを有する４８２種のＧＯＹＡ用試料を、学習セット（試料の７０％）と、検証セット（試料の３０％）とに分けた。Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇ未分類試料を除去することによって、初期学習セットをさらに洗練して、ＡＢＣコール又はＧＣＢコールを生成するように訓練を集中させた。２９６種の試料は、最終的な学習セットのために使用され、１３９種の試料は、検証セットのために使用された。モデルにおいては、５９２種の特徴量を使用した。連続値特徴量は、連続特徴量と二値特徴量との間に一貫した尺度を維持するように、ｚスコアを取得した。最終的なＣＯＯＤＣモデルは、７４種の０ではない特徴量を含んでいた（表１）。モデルから抽出された試料ごとの確率を用いて、理想的なカットオフを判定した。ＲＯＣ曲線を生成し（図１Ａ及び図１Ｂ）、特異度及び感度を最適化する「最良」のカットオフを選択した。次いで、１０％を最適なカットオフの両側に加えて、未分類区域を生成した。次いで、ホールドアウト検証セット及び４４種の独立検証試料に関する確率をＭＡＩＮ研究から抽出した。これらの２種の検証セットを使用して、モデルの精度を判定した。
Ｒバージョン３．３．２のｇｌｍｎｅｔパッケージ（バージョン２．０−１０）から実装されており、ＲＳｔｕｄｉｏバージョン１．０．１３６を使用する、２５分割内部交差検証を採用した罰則付きＬａｓｓｏ回帰を用いて、ＣＯＯＤＣモデルを開発した。Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇデータを有する４８２種のＧＯＹＡ用試料を、学習セット（試料の７０％）と、検証セット（試料の３０％）とに分けた。Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇ未分類試料を除去することによって、初期学習セットをさらに洗練して、ＡＢＣコール又はＧＣＢコールを生成するように訓練を集中させた。２９６種の試料は、最終的な学習セットのために使用され、１３９種の試料は、検証セットのために使用された。モデルにおいては、５９２種の特徴量を使用した。連続値特徴量は、連続特徴量と二値特徴量との間に一貫した尺度を維持するように、ｚスコアを取得した。最終的なＣＯＯＤＣモデルは、７４種の０ではない特徴量を含んでいた（表１）。モデルから抽出された試料ごとの確率を用いて、理想的なカットオフを判定した。ＲＯＣ曲線を生成し（図１Ａ及び図１Ｂ）、特異度及び感度を最適化する「最良」のカットオフを選択した。次いで、１０％を最適なカットオフの両側に加えて、未分類区域を生成した。次いで、ホールドアウト検証セット及び４４種の独立検証試料に関する確率をＭＡＩＮ研究から抽出した。これらの２種の検証セットを使用して、モデルの精度を判定した。
統計値
Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇによって割り当てられたＣＯＯを用いて、特徴量のエンリッチメントを査定した。Ｆｉｓｈｅｒの正確確率検定を用いて、二値特徴量のエンリッチメントを判定した。Ｍａｎｎ−Ｗｈｉｔｎｅｙ−Ｗｉｌｃｏｘ検定を用いて、連続値特徴量のエンリッチメントを判定した。Ｃｏｘ回帰を用いて、ＣＯＯサブタイプとＰＦＳとの関連に関する単変量ハザード比及びｐ値を計算した。
Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇによって割り当てられたＣＯＯを用いて、特徴量のエンリッチメントを査定した。Ｆｉｓｈｅｒの正確確率検定を用いて、二値特徴量のエンリッチメントを判定した。Ｍａｎｎ−Ｗｈｉｔｎｅｙ−Ｗｉｌｃｏｘ検定を用いて、連続値特徴量のエンリッチメントを判定した。Ｃｏｘ回帰を用いて、ＣＯＯサブタイプとＰＦＳとの関連に関する単変量ハザード比及びｐ値を計算した。
変異シグネチャー
変異シグネチャーは、Ｚｅｈｉｒ ｅｔ ａｌ．（Ｚｅｈｉｒ，Ａ．，ｅｔ ａｌ．Ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｏｆ ｍｅｔａｓｔａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｒｅｖｅａｌｅｄ ｆｒｏｍ ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｏｆ １０，０００ ｐａｔｉｅｎｔｓ．Ｎａｔ Ｍｅｄ ２３，７０３−７１３（２０１７））によって記述されたようにして判定された。簡単に言えば、トリヌクレオチドマトリックスを、３０種のＣＯＳＭＩＣシグネチャーに分解した（Ａｌｅｘａｎｄｒｏｖ，Ｌ．Ｂ．，ｅｔ ａｌ．Ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｃａｎｃｅｒ．Ｎａｔｕｒｅ ５００，４１５−４２１（２０１３））。シグネチャーはまとめると、ＡＰＯＢＥＣ（シグネチャー２及び１３）；喫煙（シグネチャー４）、ＢＲＣＡ（シグネチャー３）；ＭＭＲ（シグネチャー１、６、１５、２０及び２６）；ＵＶ（シグネチャー７）；ＰＯＬＥ（シグネチャー１０）；及びアルキル化（シグネチャー１１）になった。ドライバー改変及び予測していた生殖細胞系列の改変を除いて、すべての点変異が分析に含まれていた。試料は、変異クラスが０．４以上のスコアを保持していた場合に顕性シグネチャーを有するとみなした。ゲノムワイドの計算のため、変異は、既知のシーケンシングアーティファクトを有する領域を除いて、ショートバリアント検出のためにベイト化されたすべての領域において検討された。試料は、２０以上の査定可能な変異を有する場合にのみ検討した。ＩＧＨ分析のために、変異は、ゲノムＩＧＨ遺伝子座の選択領域において査定した（ｃｈｒ１４：１０６２１１３１２−１０６３８２７００ ｈｇ１９）。
変異シグネチャーは、Ｚｅｈｉｒ ｅｔ ａｌ．（Ｚｅｈｉｒ，Ａ．，ｅｔ ａｌ．Ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｏｆ ｍｅｔａｓｔａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｒｅｖｅａｌｅｄ ｆｒｏｍ ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｏｆ １０，０００ ｐａｔｉｅｎｔｓ．Ｎａｔ Ｍｅｄ ２３，７０３−７１３（２０１７））によって記述されたようにして判定された。簡単に言えば、トリヌクレオチドマトリックスを、３０種のＣＯＳＭＩＣシグネチャーに分解した（Ａｌｅｘａｎｄｒｏｖ，Ｌ．Ｂ．，ｅｔ ａｌ．Ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｃａｎｃｅｒ．Ｎａｔｕｒｅ ５００，４１５−４２１（２０１３））。シグネチャーはまとめると、ＡＰＯＢＥＣ（シグネチャー２及び１３）；喫煙（シグネチャー４）、ＢＲＣＡ（シグネチャー３）；ＭＭＲ（シグネチャー１、６、１５、２０及び２６）；ＵＶ（シグネチャー７）；ＰＯＬＥ（シグネチャー１０）；及びアルキル化（シグネチャー１１）になった。ドライバー改変及び予測していた生殖細胞系列の改変を除いて、すべての点変異が分析に含まれていた。試料は、変異クラスが０．４以上のスコアを保持していた場合に顕性シグネチャーを有するとみなした。ゲノムワイドの計算のため、変異は、既知のシーケンシングアーティファクトを有する領域を除いて、ショートバリアント検出のためにベイト化されたすべての領域において検討された。試料は、２０以上の査定可能な変異を有する場合にのみ検討した。ＩＧＨ分析のために、変異は、ゲノムＩＧＨ遺伝子座の選択領域において査定した（ｃｈｒ１４：１０６２１１３１２−１０６３８２７００ ｈｇ１９）。
ＣＯＯ ＤＮＡ分類子：細胞起源に関するゲノム的に規定されたモデル
ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＯｎｅ（登録商標）Ｈｅｍｅを用いてシーケンシングされたＤＮＡを有する、ＧＯＹＡ研究から得た４８２種のＤＬＢＣＬ試料を、２／３が学習セットに分けられ、１／３がホールドアウト検証セットに分けられるように、２つのセットに分けた。学習セットは、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇによって判定されたＡＢＣコール又はＧＣＢコールを伴う試料のみを含むようにさらにサブセット化されたが；コールのない未分類試料又は試料は排除された。モデルが完成した後に、ホールドアウト検証セットを使用して、一致を判定した。次いで、学習セットデータを使用して、罰則付きロジスティック回帰モデルを訓練し、これによって、ＤＮＡに基づいた特徴量を用いて、ＲＮＡを必要とすることなくＡＢＣ又はＧＣＢ試料を識別した。ＧＯＹＡデータセットにおいて少なくとも５回起きた遺伝子における何らかの改変、特異的な改変（コドン）及びホットスポット改変（複数のコドンのいずれか１つ）の二値特徴量と、腫瘍遺伝子変異量（ＴＭＢ）、染色体腕レベルでのコピー数及び接合性の測定基準並びに改変クラス（例えば、Ａに変異したＴ）の度数等、ＤＮＡに基づいた派生特徴量とを含む、５９４種の特徴量が、モデルの訓練のために利用することができた。試料ごとの確率をモデルから抽出し、１組のカットオフを、感度及び特異度を最適化するように選択したが、特に、ＡＢＣ精度を最適化することに焦点を当てた。本明細書において、このモデルは、細胞起源ＤＮＡ分類子（ＣＯＯＤＣ：Ｃｅｌｌ ｏｆ Ｏｒｉｇｉｎ ＤＮＡ Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ。本明細書において、この分類子は、例えば、方法、モデル及びアッセイとも呼ばれる）と呼ばれる。ＣＯＯＤＣモデルは、合計で７４種の遺伝的特徴を含んでいたが、０〜０．９９９の範囲のＡＢＣである試料の連続確率スコアを生成した。７４種の遺伝的特徴は、コピー数及びヘテロ接合性消失特徴量を含む腕レベルでの改変に関する１８種の特徴量、遺伝子のショートバリアントに関する３２種の特徴量、再配列に基づいた６種の特徴量、遺伝子レベルに関する１３種の特徴量（コピー数、再配列及びショートバリアント改変を含む）及び様々な他の要約特徴量（Ｔ＞Ａ変異保有率を含む）を含んでいた。
ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＯｎｅ（登録商標）Ｈｅｍｅを用いてシーケンシングされたＤＮＡを有する、ＧＯＹＡ研究から得た４８２種のＤＬＢＣＬ試料を、２／３が学習セットに分けられ、１／３がホールドアウト検証セットに分けられるように、２つのセットに分けた。学習セットは、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇによって判定されたＡＢＣコール又はＧＣＢコールを伴う試料のみを含むようにさらにサブセット化されたが；コールのない未分類試料又は試料は排除された。モデルが完成した後に、ホールドアウト検証セットを使用して、一致を判定した。次いで、学習セットデータを使用して、罰則付きロジスティック回帰モデルを訓練し、これによって、ＤＮＡに基づいた特徴量を用いて、ＲＮＡを必要とすることなくＡＢＣ又はＧＣＢ試料を識別した。ＧＯＹＡデータセットにおいて少なくとも５回起きた遺伝子における何らかの改変、特異的な改変（コドン）及びホットスポット改変（複数のコドンのいずれか１つ）の二値特徴量と、腫瘍遺伝子変異量（ＴＭＢ）、染色体腕レベルでのコピー数及び接合性の測定基準並びに改変クラス（例えば、Ａに変異したＴ）の度数等、ＤＮＡに基づいた派生特徴量とを含む、５９４種の特徴量が、モデルの訓練のために利用することができた。試料ごとの確率をモデルから抽出し、１組のカットオフを、感度及び特異度を最適化するように選択したが、特に、ＡＢＣ精度を最適化することに焦点を当てた。本明細書において、このモデルは、細胞起源ＤＮＡ分類子（ＣＯＯＤＣ：Ｃｅｌｌ ｏｆ Ｏｒｉｇｉｎ ＤＮＡ Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ。本明細書において、この分類子は、例えば、方法、モデル及びアッセイとも呼ばれる）と呼ばれる。ＣＯＯＤＣモデルは、合計で７４種の遺伝的特徴を含んでいたが、０〜０．９９９の範囲のＡＢＣである試料の連続確率スコアを生成した。７４種の遺伝的特徴は、コピー数及びヘテロ接合性消失特徴量を含む腕レベルでの改変に関する１８種の特徴量、遺伝子のショートバリアントに関する３２種の特徴量、再配列に基づいた６種の特徴量、遺伝子レベルに関する１３種の特徴量（コピー数、再配列及びショートバリアント改変を含む）及び様々な他の要約特徴量（Ｔ＞Ａ変異保有率を含む）を含んでいた。
連続確率スコアに最適なカットオフを規定するために、ＲＯＣモデル（図１Ａ及び図１Ｂ）から「最良」のカットオフを判定し、すなわち、総合的な感度及び特異度が最も高い点を判定した。次いで、未分類領域を規定するために、０．１の確率緩衝域を、最適なカットポイントの両側に加えた。これにより、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇによって判定された５４．５％のＧＣＢ、２６．５％のＡＢＣ及び１５．６％の未分類（症例の３．４％は、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇ ＣＯＯタイピングに供されなかった。）に比較して、ＣＯＯＤＣによって判定された５７．９％のＧＣＢ、３０．３％のＡＢＣ及び１１．８％の未分類を伴う、類似したサブタイプの解析が、ＧＯＹＡデータセット全体にわたって生じた（図２Ａ）。これにより、ＣＯＯＤＣとＮａｎｏｓｔｒｉｎｇ法との両方からのＡＢＣコール又はＧＣＢコールを伴う９６種の試料を検討すると（いずれの方法による未分類試料も、排除された。）、ホールドアウト検証セットにおいては、８５回（８８．５％）の一致コールが生じた（表２）。この判定のために、すべての未分類コールを排除した。しかしながら、「ゴールドスタンダード」から未分類のみが排除されたＳｃｏｔｔ ｅｔ ａｌ．（Ｓｃｏｔｔ，Ｄ．Ｗ．，ｅｔ ａｌ．Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｃｅｌｌ−ｏｆ−ｏｒｉｇｉｎ ｓｕｂｔｙｐｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ Ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ ｕｓｉｎｇ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｆｏｒｍａｌｉｎ−ｆｉｘｅｄ ｐａｒａｆｆｉｎ−ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｔｉｓｓｕｅ．Ｂｌｏｏｄ １２３，１２１４−１２１７（２０１４））によって提供された判定に沿っていくと、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇとの９０％（９７／１０８）の一致が見受けられた（表２）。ＮａｎｏｓｔｒｉｎｇによってＧＣＢだと考えられた７５種の試料のうち、５９種（７８．７％）は、ＣＯＯＤＣによってもＧＣＢとコールされ、９種（１２％）は、未分類とコールされ、７種（９．３％）は、間違ってＡＢＣとコールされた（図２Ｂ及び表２。同様に、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇによる３３回のＡＢＣコールのうち、７８．８％（２６回）は、ＣＯＯＤＣによってＡＢＣとコールされ、９．１％（３回）は、未分類とコールされ、１２．１％（４回）は、間違ってＧＣＢ（図２Ｂ及び表２）とコールされた。さらに、４４種の試料の独立研究コホート（ＭＡＩＮ研究）を対象にして、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇとの一致を査定した。このコホートにおいては、ＣＯＯＤＣは、９１．９％精度を伴う継続的な高い一致を実証した（図３Ａ、図３Ｂ及び図３Ｃ並びに表３）。ＣＯＯＤＣモデルを、５９７種のＦＭ臨床試料の独立集合にもさらに適用した（図３Ａ、図３Ｂ、及び図３Ｃ）。比較すべきゴールドスタンダード用ＣＯＯ判定は存在しないが、ＣＯＯＤＣによる類似したＣＯＯ型の解析は、ＧＯＹＡ用試料の場合と同様に見受けられ、６０％のＧＣＢ、３０％のＡＢＣ及び１０％の未分類を伴った。
全般的に言えば、ＣＯＯＤＣ分類のための無増悪生存率（ＰＦＳ）の推定値は、Ｎａｎｏｓｔｒｉｎｇ ＣＯＯコール（図２Ｄ）と非常に合致しており、ＧＣＢ試料に比較すると、ＡＢＣとして分類された試料のＰＦＳの有意な低下が観察された（ＨＲ：１．６；９５％信頼区間（ＣＩ：ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ）［１．１〜２．４］；ｐ＝０．０１１）又は未分類（ＨＲ：１．９；９５％ＣＩ［１．１〜３．２］；ｐ＝０．０２１）。このことは、患者の予後の階級化が、ＣＯＯＤＣ等のＤＮＡのみによるＣＯＯモデルの利用によって達成され得ることを示唆している。
ＣＯＯＤＣモデルに含まれる特徴量の生物学的重要性
バイアスのない手法が特徴選択のために採用されたため、ＣＯＯＤＣモデルに含まれる特徴量の潜在的な生物学的重要性に着目した。ＩＧＨ：ＢＣＬ２再配列、ＣＲＥＢＢＰ改変及びＴＮＦＲＳＦ１４改変を含むいくつかの予想された特徴量はすべて、ＧＣＢ試料において非常にエンリッチされていることが判明した。染色体３ｑコピー数の増加、ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ欠失、アミノ酸１９６におけるＣＤ７９Ｂ改変及びアミノ酸２６５におけるＭＹＤ８８改変は、ＡＢＣ試料においては非常にエンリッチされていた（図４Ａ）。Ｔ＞Ａ改変及びＴ＞Ｇ改変の度数、染色体６ｐの平均コピー数並びに染色体９ｐのコピー数セグメントの数（図４Ｂ）を含む、特に着目するいくつかの新たな特徴量も識別された。非ドライバー改変におけるＴ＞Ａ改変の度数とＴ＞Ｇ改変の度数との両方は、ＧＣＢの場合がより高い（両方ともｐ＜０．０００１）（図４Ｂ）。ＨＬＡ遺伝子座をコードする染色体６ｐの平均コピー数がより低いことが、ＡＢＣにおいては認められる（ｐ＝０．００６４）。ＣＤ２７４及びＰＤＣＤ１ＬＧ２を含む、染色体９ｐにおけるモデル化されたセグメントの数は、ＡＢＣ（ｐ＜０．０００１）においてはより多く、このことは、この腕の領域が断裂され、コピー数の差につながることを示唆している。染色体９ｐにおけるモデル化されたセグメントの数及びより少ない染色体６ｐのコピー数を含む、これらの２種の成分は、免疫回避における潜在的な生物学的重要性を指摘している。
バイアスのない手法が特徴選択のために採用されたため、ＣＯＯＤＣモデルに含まれる特徴量の潜在的な生物学的重要性に着目した。ＩＧＨ：ＢＣＬ２再配列、ＣＲＥＢＢＰ改変及びＴＮＦＲＳＦ１４改変を含むいくつかの予想された特徴量はすべて、ＧＣＢ試料において非常にエンリッチされていることが判明した。染色体３ｑコピー数の増加、ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ欠失、アミノ酸１９６におけるＣＤ７９Ｂ改変及びアミノ酸２６５におけるＭＹＤ８８改変は、ＡＢＣ試料においては非常にエンリッチされていた（図４Ａ）。Ｔ＞Ａ改変及びＴ＞Ｇ改変の度数、染色体６ｐの平均コピー数並びに染色体９ｐのコピー数セグメントの数（図４Ｂ）を含む、特に着目するいくつかの新たな特徴量も識別された。非ドライバー改変におけるＴ＞Ａ改変の度数とＴ＞Ｇ改変の度数との両方は、ＧＣＢの場合がより高い（両方ともｐ＜０．０００１）（図４Ｂ）。ＨＬＡ遺伝子座をコードする染色体６ｐの平均コピー数がより低いことが、ＡＢＣにおいては認められる（ｐ＝０．００６４）。ＣＤ２７４及びＰＤＣＤ１ＬＧ２を含む、染色体９ｐにおけるモデル化されたセグメントの数は、ＡＢＣ（ｐ＜０．０００１）においてはより多く、このことは、この腕の領域が断裂され、コピー数の差につながることを示唆している。染色体９ｐにおけるモデル化されたセグメントの数及びより少ない染色体６ｐのコピー数を含む、これらの２種の成分は、免疫回避における潜在的な生物学的重要性を指摘している。
ＡＢＣ又はＧＣＢにおいて特異的にエンリッチされた特徴量に加えて、未分類試料の真に中間的な性質のエビデンスもあった。ＩＧＨ：ＢＣＬ６再配列（図４Ｃ）等の新規な特徴量のエンリッチメントが識別され、さらには、未分類がＧＣＢに類似している染色体６ｐの平均コピー数、及び未分類がＡＢＣに類似しているＴ＞Ａ改変度数等のＡＢＣ様又はＧＣＢ様特徴量のエンリッチメントも識別された（図４Ｂ）。モデルに含まれる特徴量の多くは、ＡＢＣサブタイプ又はＧＣＢサブタイプにおいては、有意にエンリッチされなかった。このことは、いくつかの特徴量は、他の特徴量と組み合わさった場合又は他の特徴量が存在しない場合においてのみ、予測に関する重要な観点である可能性を示唆している。
変異シグネチャー
観察されたＴ＞Ａ改変及びＴ＞Ｇ改変の差異により、変異シグネチャーの潜在的な差異が調査された。正常な胚中心Ｂ細胞中のＳＨＭ及びＣＳＲにおけるＡＩＤの既知の役割と、提案されたリンパ腫への形質転換における役割と、ＤＬＢＣＬにおける別個の変異シグネチャーを示しているＣｈａｐｕｙによる最近のデータとを考えて、すべてのＤＮＡ改変にわたってＡＩＤ変異プロセスのエビデンスが存在するかどうかを調査した。ＣＯＳＭＩＣにおいて識別されたトリヌクレオチド変異シグネチャーを用いることにより、ＡＢＣ試料の１５．８％に比較されるＣＯＯＤＣ−ＧＣＢ試料の２６．３％（ｐ＝０．１３）は、顕性ＣＯＳＭＩＣシグネチャー３を有するが、ＧＣＢ試料の１．７％に比較されるＡＢＣ試料の１４％（ｐ＝０．００２）は、顕性シグネチャー２３を有することが判明した（図５Ｂ）。
観察されたＴ＞Ａ改変及びＴ＞Ｇ改変の差異により、変異シグネチャーの潜在的な差異が調査された。正常な胚中心Ｂ細胞中のＳＨＭ及びＣＳＲにおけるＡＩＤの既知の役割と、提案されたリンパ腫への形質転換における役割と、ＤＬＢＣＬにおける別個の変異シグネチャーを示しているＣｈａｐｕｙによる最近のデータとを考えて、すべてのＤＮＡ改変にわたってＡＩＤ変異プロセスのエビデンスが存在するかどうかを調査した。ＣＯＳＭＩＣにおいて識別されたトリヌクレオチド変異シグネチャーを用いることにより、ＡＢＣ試料の１５．８％に比較されるＣＯＯＤＣ−ＧＣＢ試料の２６．３％（ｐ＝０．１３）は、顕性ＣＯＳＭＩＣシグネチャー３を有するが、ＧＣＢ試料の１．７％に比較されるＡＢＣ試料の１４％（ｐ＝０．００２）は、顕性シグネチャー２３を有することが判明した（図５Ｂ）。
シグネチャー２３は、ＣがＴに改変されたトリヌクレオチドコンテキストによって左右される（図５Ａ）。主要なトリヌクレオチドコンテキストのうち、３／５は、Ｒ［Ｃ］Ｙコンテキストにおいて見受けられる（図５Ａ）。このシグネチャーは、体細胞超変異を標的とするＡＩＤに関して一般的なコンテキストであるＷＲ［Ｃ］Ｙに類似しており、このことは、ＡＢＣにおける強いＡＩＤ変異シグネチャーを示唆している。特に、これは、ＧＣＢサブセットにおいては全体としてより少ないことの結果ではなく、変異の合計数は、ＡＢＣに比較されるＧＣＢサブセットにおいては、概してより多かった（ＧＣＢにおいては３１であるのに対して、ＡＢＣにおいては２３．５であり、ｐ＝０．００２）（図５Ｄ）。興味深いことに、ＧＣＢ試料中の支配的なＣＯＳＭＩＣシグネチャーは、シグネチャー３であり、シグネチャー３には、「ＢＲＣＡ」シグネチャーと注記されている。非相同末端結合（ＮＨＥＪ）を利用するＢＲＣＡが存在しない状況下におけるＤＳＢの回復と、同様にＮＨＥＪを主に利用するＣＳＲの一部としてＡＩＤによって誘導されるＤＳＢの回復との類似点を考えると、シグネチャー３は、ＤＳＢ修復における変異による損傷箇所を特定することが可能であり、この点に関して、ＡＩＤ−ＤＳＢシグネチャーを代表し得ると仮定される。
他の遺伝的に規定されたＤＬＢＣＬのサブセット
遺伝的に規定されたＤＬＢＣＬのサブセットを使用して、さらなる予後良好群及び予後不良群を階級化することを強調している最近の刊行物を鑑みると、この標的化されたＮＧＳパネルから得たデータ中のサブセットを調査した。Ｓｃｈｍｉｔｚｅｔ ａｌ．によって識別されたサブセットと、Ｃｈａｐｕｙ ｅｔ ａｌ．によって識別されたサブセットとの類似点（ＭＣＤは、それぞれＳｃｈｍｉｔｚ及びＣｈａｐｕｙによって分類されたＣ５に類似しており、ＥＺＢは、Ｃ３に類似しており、ＢＮ２は、Ｃ１に類似している。）を考えると、ＭＣＤ／Ｃ５の場合におけるＣＤ７９Ｂ改変又はＭＹＤ８８ Ｌ２６５Ｐと、ＢＮ２／Ｃ１の場合におけるＢＣＬ６再配列又はＮＯＴＣＨ２改変と、ＥＺＢ／Ｃ３の場合におけるＥＺＨ２改変又はＢＣＬ２再配列と、Ｎ１の場合におけるＮＯＴＣＨ１改変とを含む、これらの特異的なサブセットの「発生要因（ｓｅｅｄ）」に相当する概算の規定が特定された。
遺伝的に規定されたＤＬＢＣＬのサブセットを使用して、さらなる予後良好群及び予後不良群を階級化することを強調している最近の刊行物を鑑みると、この標的化されたＮＧＳパネルから得たデータ中のサブセットを調査した。Ｓｃｈｍｉｔｚｅｔ ａｌ．によって識別されたサブセットと、Ｃｈａｐｕｙ ｅｔ ａｌ．によって識別されたサブセットとの類似点（ＭＣＤは、それぞれＳｃｈｍｉｔｚ及びＣｈａｐｕｙによって分類されたＣ５に類似しており、ＥＺＢは、Ｃ３に類似しており、ＢＮ２は、Ｃ１に類似している。）を考えると、ＭＣＤ／Ｃ５の場合におけるＣＤ７９Ｂ改変又はＭＹＤ８８ Ｌ２６５Ｐと、ＢＮ２／Ｃ１の場合におけるＢＣＬ６再配列又はＮＯＴＣＨ２改変と、ＥＺＢ／Ｃ３の場合におけるＥＺＨ２改変又はＢＣＬ２再配列と、Ｎ１の場合におけるＮＯＴＣＨ１改変とを含む、これらの特異的なサブセットの「発生要因（ｓｅｅｄ）」に相当する概算の規定が特定された。
これらの単純化された遺伝的に規定された群を用いることにより、ＧＯＹＡの４６％及びＦＭ臨床試料の５７％は、これらの群の１つに分類することができたが、ＧＯＹＡの４９％及びＦＭ臨床試料の３７％は、分類することができず、ＧＯＹＡの残り５％及びＦＭ臨床試料の残り６％は、これらの遺伝的に規定された群の１つより多くに分類することができた（図６Ａ及び図６Ｂ、図７Ａ及び図７Ｂ）。
Ｓｃｈｍｉｔｚ及び同僚達並びにＣｈａｐｕｙ及び同僚達によって予後値に関する可能性があるものとして最近規定された群に類似しているこれらの群に加えて、治療的な価値を有する亜群（表４及び表５）を、本明細書において開示されたＣＯＯＤＣを用いて識別した。ＡＢＣの場合におけるＣＤ７９Ｂ改変を用いて、ＢＣＲ非依存性及びＢＣＲ依存性亜群を識別することができたが、イブルチニブに関する予測結果は、Ｗｉｌｓｏｎ及び同僚達（Ｗｉｌｓｏｎ，Ｗ．Ｈ．，ｅｔ ａｌ．Ｔａｒｇｅｔｉｎｇ Ｂ ｃｅｌｌ ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｓｉｇｎａｌｉｎｇ ｗｉｔｈ ｉｂｒｕｔｉｎｉｂ ｉｎ ｄｉｆｆｕｓｅ ｌａｒｇｅ Ｂ ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｍａ．Ｎａｔｕｒｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ２１，９２２（２０１５））によって示されているとおりである。ＣＤ７９Ｂの存在によって予測される有害な改変の存在によって規定されたＢＣＲ依存性亜群が、ＡＢＣ ＧＯＹＡ研究用試料の２４．５％（ＧＯＹＡにおいては全体として９．４％）及びＡＢＣ ＦＭ臨床試料の２１．９％（ＦＭ臨床試料においては全体で７．９％）において存在することも判明した。ＧＯＹＡ用試料の７９．２％及びＦＭ臨床試料の６３．８％がＴＰ５３野生型であることがさらに観察されたが、このことは、これらのコホートにおけるＭＤＭ２阻害剤の潜在的な関連性を示唆している。ＥＺＨ２阻害剤は、ＥＺＨ２改変を伴うＧＯＹＡ用試料の１０％及びＦＭ臨床試料の１２．７％においては、臨床の観点から重要性を有し得るが、ＢＣＬ２阻害剤は、ＩＧＨ：ＢＣＬ２再配列、ＢＣＬ２増幅又はＢＣＬ２ショートバリアントを伴うＧＯＹＡ用試料の２３．２％及びＦＭ臨床試料の３２．５％においては、考慮され得る（表４及び表５）。全般的に言えば、このことは、検定されたコホートにおけるＤＬＢＣＬ試料の最大８５％が、ＭＤＭ２阻害剤、ＥＺＨ２阻害剤、ＢＣＬ２阻害剤又はＢＣＲ経路阻害剤を用いる標的療法用として適格なものであり得ることを示唆している。
上記の実施例は、説明を目的として提供されているものにすぎず、いかなる点においても本発明の範囲を限定するように意図されていない。実際、本明細書において提示及び記述された変更形態以外の様々な変更形態は上記の記述から当業者には明らかとなり、添付した特許請求の範囲に含まれる。
Claims (73)
- 細胞起源ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ）を用いてびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の細胞起源（ＣＯＯ）を判定する方法。
- 前記ＣＯＯＤＣが、
ａ．ＤＬＢＣＬを有すると診断された患者から試料を取得することと、
ｂ．前記試料にＤＮＡシーケンシングを実施することと、
ｃ．あらかじめ規定されたＣＯＯＤＣ分類子を遺伝的特徴のリストに適用して、予測因子スコアを計算することと
を含む、請求項１に記載の方法。 - 前記ＤＮＡシーケンシングが、ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＯｎｅ ＨｅｍｅプラットフォームのＤＮＡ成分を用いて実施される、請求項２に記載の方法。
- 前記ＤＮＡシーケンシングが、約３００〜５００個の遺伝子の標的化ＤＮＡシーケンシングを含む、請求項２又は３に記載の方法。
- 前記ＣＯＯＤＣを用いてＢＣＬ２遺伝子、ＥＺＨ２遺伝子、及びＴＮＳＦＲＳＦ１４遺伝子の改変が検出されることにより、前記ＤＬＢＣＬの前記ＣＯＯが胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）であると予測される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
- 前記ＢＣＬ２遺伝子、ＥＺＨ２遺伝子、及びＴＮＳＦＲＳＦ１４遺伝子の改変が、検出される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
- 前記ＣＯＯＤＣを用いて染色体３ｑコピー数、ＭＹＤ８８遺伝子、及びＣＤ７９Ｂ遺伝子の改変が検出されることにより、前記ＤＬＢＣＬの前記ＣＯＯが活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であると予測される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
- 前記染色体３ｑコピー数、ＭＹＤ８８遺伝子、及びＣＤ７９Ｂ遺伝子の改変が、検出される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
- 前記ＣＯＯＤＣを用いてＮＯＴＣＨ１遺伝子、ＮＯＴＣＨ２遺伝子、及びＢＣＬ６遺伝子の改変が検出されることにより、前記ＤＬＢＣＬの前記ＣＯＯが活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であると予測される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
- 前記ＮＯＴＣＨ１遺伝子、ＮＯＴＣＨ２遺伝子、及びＢＣＬ６遺伝子の改変が、検出される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
- ＩＧＨ：ＢＣＬ２再配列、ＣＲＥＢＢＰ改変、及びＴＮＦＲＳＦ１４改変が検出されることにより、前記ＤＬＢＣＬの前記ＣＯＯがＧＣＢであると予測される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
- ＩＧＨ：ＢＣＬ２再配列、ＣＲＥＢＢＰ改変、及びＴＮＦＲＳＦ１４改変が、検出される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
- ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ欠失、アミノ酸１９６におけるＣＤ７９Ｂ改変、及びアミノ酸２６５におけるＭＹＤ８８改変が検出されることにより、前記ＤＬＢＣＬの前記ＣＯＯがＡＢＣであると予測される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
- ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ欠失、アミノ酸１９６におけるＣＤ７９Ｂ改変、及びアミノ酸２６５におけるＭＹＤ８８改変の検出が、検出される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
- ＣＯＳＭＩＣシグネチャー３により、前記ＤＬＢＣＬの前記ＣＯＯがＧＣＢであると予測される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
- ＣＯＳＭＩＣシグネチャー３が、検出される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
- ｄ．下限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された下限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者をＧＣＢとして分類し、かつ上限カットオフ（例えば、あらかじめ規定された上限カットオフ）以上の予測因子スコアを有する患者をＡＢＣとして分類するステップであって、任意選択により、あらかじめ規定された前記下限カットオフが、０．２〜０．３であり、かつあらかじめ規定された前記上限カットオフが、０．４〜０．６である、ステップと、
ｅ．任意選択により、前記下限カットオフ（例えば、前記あらかじめ規定された下限カットオフ）以上で、かつ前記上限カットオフ（例えば、前記あらかじめ規定された上限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者を未分類として分類するステップと
をさらに含む、請求項２から１６のいずれかに記載の方法。 - 前記ＣＯＯＤＣが、実施例３から９において記述された方法を用いて開発された、請求項１から１７のいずれかに記載の方法。
- ＲＮＡ分析が、実施されない、請求項１から１８のいずれかに記載の方法。
- ＲＮＡ分析が、前記ＣＯＯの前記判定に実質的に寄与しない、請求項１から１８のいずれかに記載の方法。
- 免疫組織化学（ＩＨＣ）分析が、実施されない、請求項１から２０のいずれかに記載の方法。
- ＩＨＣ分析が、前記ＣＯＯの前記判定に実質的に寄与しない、請求項１から２０のいずれかに記載の方法。
- 細胞起源ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ）モデルを用いてびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の細胞起源（ＣＯＯ）が活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であるか、又は胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）であるかを判定する方法。
- ａ．ＤＬＢＣＬを有すると診断された患者から試料を取得することと、
ｂ．前記試料にＤＮＡシーケンシングを実施することと、
ｃ．あらかじめ規定されたＣＯＯＤＣ分類子を遺伝的特徴のリストに適用して、予測因子スコアを計算することと、
ｄ．あらかじめ規定された下限カットオフより低い予測因子スコアを有する患者をＧＣＢとして分類し、かつあらかじめ規定された上限カットオフ以上の予測因子スコアを有する患者をＡＢＣとして分類することであって、任意選択により、前記あらかじめ規定された下限カットオフが、０．２〜０．３であり、かつ前記あらかじめ規定された上限カットオフが、０．４〜０．６であることと、
ｅ．任意選択により、前記下限カットオフ（例えば、前記あらかじめ規定された下限カットオフ）以上で、かつ前記上限カットオフ（例えば、前記あらかじめ規定された上限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者を未分類として分類することと
を含む、請求項２３に記載の方法。 - 前記ＤＮＡシーケンシングが、ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＯｎｅ ＨｅｍｅプラットフォームのＤＮＡ成分を用いて実施される、請求項２４に記載の方法。
- 前記ＤＮＡシーケンシングが、約３００〜５００個の遺伝子の標的化ＤＮＡシーケンシングを含む、請求項２４又は２５に記載の方法。
- 前記ＣＯＯＤＣを用いてＢＣＬ２遺伝子、ＥＺＨ２遺伝子、及びＴＮＳＦＲＳＦ１４遺伝子の改変が検出されることにより、前記ＤＬＢＣＬの前記ＣＯＯが胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）であると予測される、請求項２３から２６のいずれかに記載の方法。
- 前記ＢＣＬ２遺伝子、ＥＺＨ２遺伝子、及びＴＮＳＦＲＳＦ１４遺伝子の改変が、検出される、請求項２３から２６のいずれかに記載の方法。
- 前記ＣＯＯＤＣを用いて染色体３ｑコピー数、ＭＹＤ８８遺伝子、及びＣＤ７９Ｂ遺伝子の改変が検出されることにより、前記ＤＬＢＣＬの前記ＣＯＯが活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であると予測される、請求項２３から２６のいずれかに記載の方法。
- 前記染色体３ｑコピー数、ＭＹＤ８８遺伝子、及びＣＤ７９Ｂ遺伝子の改変が、検出される、請求項２３から２６のいずれかに記載の方法。
- 前記ＣＯＯＤＣを用いてＮＯＴＣＨ１遺伝子、ＮＯＴＣＨ２遺伝子、及びＢＣＬ６遺伝子の改変が検出されることにより、前記ＤＬＢＣＬの前記ＣＯＯが活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であると予測される、請求項２３から２６のいずれかに記載の方法。
- 前記ＮＯＴＣＨ１遺伝子、ＮＯＴＣＨ２遺伝子、及びＢＣＬ６遺伝子の改変が、検出される、請求項２３から２６のいずれかに記載の方法。
- ＩＧＨ：ＢＣＬ２再配列、ＣＲＥＢＢＰ改変、及びＴＮＦＲＳＦ１４改変が検出されることにより、前記ＤＬＢＣＬの前記ＣＯＯがＧＣＢであると予測される、請求項２３から２６のいずれかに記載の方法。
- ＩＧＨ：ＢＣＬ２再配列、ＣＲＥＢＢＰ改変、及びＴＮＦＲＳＦ１４改変が、検出される、請求項２３から２６のいずれかに記載の方法。
- ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ欠失、アミノ酸１９６におけるＣＤ７９Ｂ改変、及びアミノ酸２６５におけるＭＹＤ８８改変が検出されることにより、前記ＤＬＢＣＬの前記ＣＯＯがＡＢＣであると予測される、請求項２３から２６のいずれかに記載の方法。
- ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ欠失、アミノ酸１９６におけるＣＤ７９Ｂ改変、及びアミノ酸２６５におけるＭＹＤ８８改変が、検出される、請求項２３から２６のいずれかに記載の方法。
- ＣＯＳＭＩＣシグネチャー３により、前記ＤＬＢＣＬの前記ＣＯＯがＧＣＢであると予測される、請求項２３から２６のいずれかに記載の方法。
- ＣＯＳＭＩＣシグネチャー３が、検出される、請求項２３から２６のいずれかに記載の方法。
- 前記ＣＯＯＤＣが、実施例３から９において記述された方法を用いて開発された、請求項２３から３８のいずれかに記載の方法。
- ＲＮＡ分析が、実施されない、請求項２３から３９のいずれかに記載の方法。
- ＲＮＡ分析が、前記ＣＯＯの前記判定に実質的に寄与しない、請求項２３から３９のいずれかに記載の方法。
- 免疫組織化学（ＩＨＣ）分析が、実施されない、請求項２３から４１のいずれかに記載の方法。
- ＩＨＣが、前記ＣＯＯの前記判定に実質的に寄与しない、請求項２３から４１のいずれかに記載の方法。
- 細胞起源ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ）モデルを用いてびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の処置のための療法を設計する方法であって、
ａ．ＤＬＢＣＬを有すると診断された患者から試料を取得することと、
ｂ．前記試料にＤＮＡシーケンシングを実施することと、
ｃ．あらかじめ規定されたＣＯＯＤＣ分類子を遺伝的特徴のリストに適用して、予測因子スコアを計算することと、
ｄ．あらかじめ規定された下限カットオフより低い予測因子スコアを有する患者をＧＣＢとして分類し、かつあらかじめ規定された上限カットオフ以上の予測因子スコアを有する患者をＡＢＣとして分類することであって、任意選択により、前記あらかじめ規定された下限カットオフが、０．２〜０．３であり、かつ前記あらかじめ規定された上限カットオフが、０．４〜０．６であることと、
ｅ．任意選択により、前記下限カットオフ（例えば、前記あらかじめ規定された下限カットオフ）以上で、かつ前記上限カットオフ（例えば、前記あらかじめ規定された上限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者を未分類として分類することとを含み、
前記患者が、ＣＯＯに対して推奨される療法を施用される、方法。 - 前記ＧＣＢ ＣＯＯ患者が、ＧＣＢ ＣＯＯに対して効果的な療法を施用される、請求項４４に記載の方法。
- 前記ＡＢＣ ＣＯＯ患者が、ＧＣＢ ＣＯＯに対して効果的な療法を施用される、請求項４４に記載の方法。
- 細胞起源ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ）モデルを用いてびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の処置のための療法に対する反応を予測する方法であって、
ａ．ＤＬＢＣＬを有すると診断された患者から試料を取得することと、
ｂ．前記試料にＤＮＡシーケンシングを実施することと、
ｃ．あらかじめ規定されたＣＯＯＤＣ分類子を遺伝的特徴のリストに適用して、予測因子スコアを計算することと、
ｄ．あらかじめ規定された下限カットオフより低い予測因子スコアを有する患者をＧＣＢとして分類し、かつあらかじめ規定された上限カットオフ以上の予測因子スコアを有する患者をＡＢＣとして分類することであって、任意選択により、前記あらかじめ規定された下限カットオフが、０．２〜０．３であり、かつ前記あらかじめ規定された上限カットオフが、０．４〜０．６であることと、
ｅ．任意選択により、前記下限カットオフ（例えば、前記あらかじめ規定された下限カットオフ）以上で、かつ前記上限カットオフ（例えば、前記あらかじめ規定された上限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者を未分類として分類することとを含み、
ＤＬＢＣＬの前記処置のための療法に対する前記反応が、前記ＣＯＯに依存する、方法。 - 前記ＡＢＣ ＣＯＯが、ＡＢＣサブタイプに対して効果的であることが知られた療法に対する反応を予測する、請求項４７に記載の方法。
- 前記療法が、イブルチニブ及び／又はレナリドミドを含む、請求項４８に記載の方法。
- 前記ＧＣＢ ＣＯＯが、ＧＣＢサブタイプに対して効果的であることが知られた療法に対する反応を予測する、請求項４７に記載の方法。
- 前記療法が、イブルチニブ及び／又はレナリドミドを含む、請求項５０に記載の方法。
- ＤＮＡに基づいたプラットフォームを用いてびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の細胞起源（ＣＯＯ）を予測する方法であって、ＲＮＡ分析も免疫組織化学も前記ＣＯＯの予測に有意に寄与しない、方法。
- ＲＮＡ分析も免疫組織化学も前記ＣＯＯの前記予測の構成要素ではない、請求項５２に記載の方法。
- 前記ＤＮＡに基づいたプラットフォームが、請求項１から２２に記載のＣＯＯＤＣである、請求項５２から５３に記載の方法。
- 細胞起源ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ）診断法であって、びまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の前記細胞起源（ＣＯＯ）が活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であるか、又は胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）であるかを判定するために使用される、診断法。
- ＣＯＯＤＣが、請求項１から５４に記載のＣＯＯＤＣである、請求項５５の診断法。
- 前記ＣＯＯＤＣが、キットである、請求項５５又は５６に記載の診断法。
- 細胞起源ＤＮＡ分類（ＣＯＯＤＣ）診断法を用いてびまん性大細胞型Ｂ細胞リンパ腫（ＤＬＢＣＬ）の細胞起源（ＣＯＯ）が活性化Ｂ細胞（ＡＢＣ）であるか、又は胚中心Ｂ細胞（ＧＣＢ）であるかを判定するための方法であって、
ａ．ＤＬＢＣＬを有すると診断された患者から試料を取得することと、
ｂ．前記試料にＤＮＡシーケンシングを実施することと、
ｃ．あらかじめ規定されたＣＯＯＤＣ分類子を遺伝的特徴のリストに適用して、予測因子スコアを計算することと、
ｄ．あらかじめ規定された下限カットオフより低い予測因子スコアを有する患者をＧＣＢとして分類し、かつあらかじめ規定された上限カットオフ以上の予測因子スコアを有する患者をＡＢＣとして分類することであって、任意選択により、前記あらかじめ規定された下限カットオフが、０．２〜０．３であり、かつ前記あらかじめ規定された上限カットオフが、０．４〜０．６であることと、
ｅ．任意選択により、前記下限カットオフ（例えば、前記あらかじめ規定された下限カットオフ）以上で、かつ前記上限カットオフ（例えば、前記あらかじめ規定された上限カットオフ）より低い予測因子スコアを有する患者を未分類として分類することとを含む、方法。 - 診断法が、キットである、請求項５８に記載の方法。
- 前記ＣＯＯが、請求項３から１６及び１８から２２のいずれかに記載のＡＢＣ又はＧＣＢであると判定される、請求項５７又は５８に記載の方法。
- 前記試料が、臨床試料である、請求項２から１８、２４から５１、５４及び５６から６０のいずれかに記載の方法又は診断法。
- 前記臨床試料が、腫瘍生検標本、血液、骨髄穿刺液、及び抽出された核酸からなる群より選択される、請求項６１に記載の方法。
- 前記腫瘍生検標本が、ホルマリン固定パラフィン包理（ＦＦＰＥ）スライド上で調製される、請求項６２に記載の方法。
- 前記ＤＮＡシーケンシングが、約４６５個の遺伝子の標的化ＤＮＡシーケンシングを含む、請求項４から１８又は２６から４３のいずれかに記載の方法。
- 対象を選択、分類又は処理する方法であって、細胞起源（ＣＯＯ）の値を取得又は提供することと、前記値に応じて前記対象を分類、評価、又は処理することと、を含む、方法。
- 別のエンティティ、例えば実験室から前記値を取得することを含む、請求項６５に記載の方法。
- 前記値が、請求項１から６４に記載の方法又は診断法のいずれかによって提供されることになる値と実質的に同じである、請求項６５及び６６に記載の方法。
- 前記値が、請求項１から６４のいずれかに記載の方法又は診断法によって判定される、請求項６５から６７のいずれかに記載の方法。
- 請求項１から６４のいずれかに記載の方法又は診断法を用いて、前記値を得ることをさらに含む、請求項６５から６８のいずれかに記載の方法。
- 前記対象が、ＤＬＢＣＬを有する、請求項６５から６９のいずれかに記載の方法。
- ＤＬＢＣＬを有する対象を処置するための方法であって、
ＤＬＢＣＬのＣＯＯがＡＢＣであるか、又はＧＣＢであるかを判定することであって、
（ｉ）前記対象から試料を取得することと、
（ｉｉ）前記試料にジェノタイピングアッセイを実施して、前記対象がＡＢＣ ＣＯＯを有するか、又はＧＣＢ ＣＯＯを有するかを判定し、
前記対象がＡＢＣ ＣＯＯのＤＬＢＣＬを有する場合においては、イブルチニブ及び／若しくはレナリドミドを投与し、又は
前記対象がＧＣＢ ＣＯＯのＤＬＢＣＬを有する場合においては、イブルチニブ及び／若しくはレナリドミドを投与することとを含む、判定することを含む、方法。 - 前記ＣＯＯが、請求項１から６４のいずれかに記載の方法又は診断法を用いて判定される、請求項７１に記載の方法。
- 請求項１から７２のいずれかに記載の方法又は診断法のいずれかを実施するように構成された、コンピュータシステム。
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