JP2023520118A - 甲状腺がんのための予後予測方法及び処置方法 - Google Patents

甲状腺がんのための予後予測方法及び処置方法 Download PDF

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Abstract

患者における乳頭様甲状腺がんの再発のリスクを決定する方法が本明細書に開示される。方法は、患者の腫瘍からRNAを単離する工程;ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、REP15、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、KHNYN、CLDN12、DNAH11、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、BUB1、GPSM2、MSH5、ETV7、SUN1、GRAMD1C、LACTB2、LOC652276、EXOSC10、NUP210、ACOX3、UNC5CL、GNAO1、CGN、ZC3H18、CTSC、MFSD13A及びCCDC183を含む遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程;並びに2個以上の遺伝子の発現レベルを使用してPTC再発のリスクを決定する工程を含む。

Description

本開示は、一般に、患者におけるがんの再発のリスクを決定するための方法に関する。より具体的には、本開示は、患者における乳頭様甲状腺がん(PTC)の再発のリスクのレベルを決定するための方法に関する。
甲状腺がんは、有病率で8番目に多いがんであり、1992年以来、発生率は毎年6%超増加している。乳頭様甲状腺がん(PTC)は、ほとんどが甲状腺がんであり、甲状腺がんの発生率の上昇は、ほぼ完全に、小さなPTCの検出率の増加が原因であり得る。典型的には、PTCは、良好な予後を有し、多くの場合治癒し得る。しかしながら、PTCのおよそ10～15%は、より攻撃的な挙動を示し、多くの場合、放射性ヨード等の従来のアジュバント療法に対して抵抗性である。PTCの症例数の増加(及び医療制度に対する潜在的な負担)を考えると、正確な予後予測は、益々重要になっている。正確な予後予測及び再発のリスクの決定は、予後が良好な (即ち、PTC再発の低リスクを有する)者に対して、不必要な外科手術、検査及び経過観察の予約を回避することができる。正確な予後及び再発のリスクの決定は、広範囲の外科手術、アジュバント療法及び長期の経過観察のアポイントが、攻撃的なPTC(即ち、再発の高リスク)を有する者に対して、確保され得ることも意味する。
現在、PTC処置の決定は、アメリカ甲状腺学会(ATA)の疾患再発リスク層別化システムによって与えられ、これは、多くの臨床的及び病理学的因子に基づいて疾患再発のリスクを推定する。しかしながら、ATAのシステムは、PTCの再発を正確に予測することができない。ATAのシステムがPTCの再発を正確に予測できないことは、システムが、一般に、腫瘍の分子特徴によって概ね同一化されているためであり得る。実際に、疾患再発のリスクを推定する場合、ATAのシステムには、現在のところ、単一の分子マーカーBRAFV600Eしか組み込まれていない。
EP2481814A2
上記で示されるように、PTC予後の不正確な区別は、攻撃的なPTCの症例に関して、偽陽性及び/又は偽陰性をもたらす場合がある。偽陽性の場合では、外科手術又はアジュバント療法を必要としない患者が、そのような処置を施行される場合がある。医療制度に負担をかけることに加えて、不必要な外科手術は、患者の身体に無用のストレスを及ぼし、極端な場合では、患者に重度の又は致命的な傷害を引き起こし得る。偽陰性の場合では、患者は、PTCの攻撃的な症例に対処する適切な処置を受けられない場合がある。
そのため、適切な処置を患者に提供するために、PTCの正確な予後予測を提供するための必要性が残されている。
本開示は、患者の生体試料由来の2個以上の特異的な遺伝子の1つ又は複数の発現パターンを解析することによる、患者における再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有する乳頭様甲状腺がん(PTC)の症例の間を区別することができる方法を提供する。
したがって、本開示の実施形態は、患者における乳頭様甲状腺がんの再発のリスクを決定する方法であって、(a)患者の生体試料からリボ核酸(RNA)を単離する工程;(b)本開示の遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物のそれぞれの発現のレベルをRNAから決定する工程;及び(c)遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTC再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程を含む、方法に関する。
本開示の遺伝子シグネチャーは、以下の遺伝子:
ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、REP15、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、KHNYN、CLDN12、DNAH11、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、BUB1、GPSM2、MSH5、ETV7、SUN1、GRAMD1C、LACTB2、LOC652276、EXOSC10、NUP210、ACOX3、UNC5CL、GNAO1、CGN、ZC3H18、CTSC、MFSD13A、及びCCDC183を含む。
本開示の別の実施形態は、患者における乳頭様甲状腺がん(PTC)の再発のリスクを決定する方法であって、(a)患者の生体試料から単離されたRNA由来の遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子のそれぞれの発現のレベルを決定する工程;及び(b)遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTCの再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程を含む、方法にも関する。
本開示の一部の実施形態は、PTCを有する患者を処置する方法にも関する。方法は、(a)患者の生体試料から単離されたRNA由来の遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子のそれぞれの発現のレベルを決定する工程;(b)遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTCの再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程;及び(c)PTC再発のリスクの決定されたレベルに基づいて、患者に処置を行う工程を含む。
本開示の一部の実施形態は、患者におけるPTCの再発のリスクを決定するインビトロでの方法であって、(a)患者の生体試料からRNAを単離する工程;本開示の遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルをRNAから決定する工程;及び(b)遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTC再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程を含む、方法にも関する。
本開示の実施形態において、生体試料は、穿刺吸引によって、コア生検によって、又は外科手術検体から得られる腫瘍試料であってもよい。一部の実施形態において、生体試料は、ホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)腫瘍試料又は凍結生検腫瘍試料である。一部の実施形態において、腫瘍試料は、腫瘍のマクロダイセクション又はマイクロダイセクションによって得られる。本開示の一部の実施形態において、腫瘍試料は、レーザーマイクロダイセクション及び/又は圧力発射によって得てもよい。
本開示の別の実施形態において、遺伝子発現のレベルを決定する工程は、逆転写ポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)、相補的デオキシリボ核酸(cDNA)マイクロアレイ、リボ核酸シークエンシング(RNAseq)、又はこれらの組合せを使用して遺伝子発現のレベルを測定する工程を含む。
本開示のまた別の実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程は、遺伝子シグネチャーの5個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む。更なる実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程は、遺伝子シグネチャーの7個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む。また更なる実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程は、遺伝子シグネチャーの20個から60個の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む。
本開示のまた別の実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程は、ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、及びREP15のうちの少なくとも2個の発現のレベルを決定する工程を含み、患者のPTC再発のリスクを決定する工程は、患者がPTC再発の高リスクを有するかどうかを決定する工程を含む。更なる実施形態において、患者がPTC再発の高リスクを有さないと決定される場合、方法は、本明細書に記載される遺伝子シグネチャーの遺伝子のうちの少なくとも2個の発現のレベルを決定する工程;及び患者がPTC再発の中程度リスク又は低リスクを有するかどうかを決定する工程を更に含む。
本開示のまた別の実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程は、少なくとも:ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、ZNF215、KHNYN、CLDN12、DNAH11、EZH2、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、及びBUB1の発現のレベルを決定する工程を含む。
本開示のまた別の実施形態において、患者がPTC再発の高リスクを有すると決定される場合、処置は、甲状腺全摘出術を行う工程、アジュバント放射性ヨウ素(RAI)療法を行う工程、免疫チェックポイント阻害剤を投与する工程、又はこれらの組合せを含んでいてもよい。本開示の別の実施形態において、患者がPTC再発の中程度リスクを有すると決定される場合、処置は、積極的監視を行う工程、甲状腺片側切除術を行う工程、アジュバント放射性ヨウ素(RAI)療法を行う工程、又はこれらの組合せを含んでいてもよい。PTC再発の中程度リスク又は高リスクを有する患者について、更なる実施形態において、RAI療法は、EZH2阻害剤を投与する前処置を含んでいてもよい。本開示の別の実施形態において、患者がPTC再発の低リスクを有すると決定される場合、処置は、積極的監視、甲状腺片側切除術、又はこれらの組合せを含む。当業者が理解するように、PTCの再発の低リスク又は中程度リスクを有する患者のための処置の選択肢は、医薬の進歩により時間とともに変化し得る。当業者は、本開示の実施形態が、本開示の実施形態によって可能になったリスク分類に基づいて、そのような医薬の進歩を考慮して、適切な処置の選択肢の評価における価値を更に提供し得ることも理解するであろう。
本開示の一部の実施形態は、患者における乳頭様甲状腺がん(PTC)の再発のリスクを決定するためのシステムであって、遺伝子発現データを保存するための少なくとも1つのデータベース;ネットワークによって少なくとも1個のデータベースに機能的に相互接続された少なくとも1つの処理構造を含む少なくとも1つのサーバーコンピューターであり、少なくとも1つの処理構造が、遺伝子発現データを解析して、ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、REP15、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、KHNYN、CLDN12、DNAH11、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、BUB1、GPSM2、MSH5、ETV7、SUN1、GRAMD1C、LACTB2、LOC652276、EXOSC10、NUP210、ACOX3、UNC5CL、GNAO1、CGN、ZC3H18、CTSC、MFSD13A、及びCCDC183を含む遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物のそれぞれの発現のレベルを決定する;及び遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTCの再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定するために構成された、サーバーコンピューターを含む、システムにも関する。
本開示の方法の他の態様及び特徴は、具体的な実施形態の以下の説明の概説において、当業者に明らかになるであろう。
本開示のこれらの及び他の特徴は、添付された図面が参照される以下の詳細な説明においてより明らかになるであろう。添付された図面は、本開示の1つ又は複数の実施形態を例としてのみ図示し、本開示の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
図１Ａは、本開示の方法を使用して分類された患者についてのカプランマイヤー曲線を示し、ここで、第1のコホートにおける患者についてのカプランマイヤー曲線を示す図である。図１Ｂは、本開示の方法を使用して分類された患者についてのカプランマイヤー曲線を示し、ここで、本開示の一実施形態において分類された第1のコホートにおける患者についてのカプランマイヤー曲線を示す図である。図１Ｃは、本開示の方法を使用して分類された患者についてのカプランマイヤー曲線を示し、ここで、本開示の別の実施形態において分類された第1のコホートにおける患者についてのカプランマイヤー曲線を示す図である。 本開示の実施形態を使用して分類された第2のコホートにおける患者についてのカプランマイヤー曲線を示す図である。 本開示の実施形態を図示するフローチャートである。 本開示の実施形態を実装するためのシステムの模式図である。 図4に示されるシステムのコンピューティングデバイスのハードフェア構造の模式図である。 図4に示されるシステムのコンピューティングデバイスの簡略化されたソフトフェアアーキテクチャの模式図である。 図７Ａは、アメリカ甲状腺学会(ATA)の疾患再発リスク層別化システムを使用して分類された患者についてのカプランマイヤー曲線を示し、ここで、図1の第1のコホートにおける患者についてのカプランマイヤー曲線を示す図である。図７Ｂは、アメリカ甲状腺学会(ATA)の疾患再発リスク層別化システムを使用して分類された患者についてのカプランマイヤー曲線を示し、ここで、図2の第2のコホートにおける患者についてのカプランマイヤー曲線を示す図である。 図８Ａは、4年の期間で本開示の実施形態とアメリカ甲状腺学会(ATA)の疾患再発リスク層別化システムとを比較する、時間依存性受信者動作特性曲線下面積(AUROC)を示し、ここで、本開示の実施形態についての時間依存性AUROCを示す図である。図８Ｂは、4年の期間で本開示の実施形態とアメリカ甲状腺学会(ATA)の疾患再発リスク層別化システムとを比較する、時間依存性受信者動作特性曲線下面積(AUROC)を示し、ここで、ATAのシステムについての時間依存性AUROCを示す図である。 アメリカ甲状腺学会(ATA)の疾患再発リスク層別化システム及び本開示の実施形態によって、再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するとして分類された患者についての再発パーセントのグラフである。
本開示の実施形態は、一般に、患者における乳頭様甲状腺がん(PTC)の再発のリスクを決定する方法、及びそのような患者を処置する方法に関する。本開示の実施形態は、本明細書に記載される方法を行うためのシステムにも関する。
本開示の方法は、広範囲のゲノム研究の結果として開発された。より詳細には、がんゲノムアトラス(TCGA)ネットワークは、PTCの完全ゲノムランドスケープを公開し、これは、PTCの分子特徴の記載、及び教師なしクラスタリング法を使用して同定された分子のサブグループを含んでいた。BRAFV600E駆動腫瘍を含有するものと、Ras突然変異を有する腫瘍を含有するものの2つのメタクラスターが同定された。メッセンジャーリボ核酸(mRNA)レベル、マイクロRNA(miRNA)レベル、DNAメチル化レベル及びタンパク質発現レベルで、サブグループの数は変わったが、2つのメタクラスターのうちの1つに主に関連していた。しかしながら、TCGAは、PTCの分子多様性及び分類への洞察を提供するが、分子のサブグループは、潜在的な臨床転帰(即ち、予後判定すること)に関連しなかった。そのため、PTC患者のための潜在的な臨床転帰に、単独又は他のものと組み合わせてのいずれかで、関連する遺伝子を同定する必要性が残されている。
本開示の方法を開発するために、広範囲の研究を、502個のPTC患者試料に由来する22,000個超の遺伝子のバッチ補正された発現レベルを含有するTCGAによって提供されたRNA配列発現データセットに行った。この広大なデータセットから、Table 1(表1)に概要を述べた潜在的な予後的に重要な遺伝子を含む遺伝子シグネチャーを同定した。
Figure 2023520118000002
Figure 2023520118000003
Figure 2023520118000004
Figure 2023520118000005
Figure 2023520118000006
この具体的な遺伝子シグネチャーは、本発明者らの知る限りでは、PTCの予後予測のために以前に使用されていなかった。
より詳細には、本開示の遺伝子シグネチャーは、以下の手順を使用して獲得した。上記に示されるように、TCGAは、22,000個超の遺伝子のバッチ補正された発現レベル、及び502個のPTC患者の試料からの無増悪生存期間(即ち、再発情報)を含む添付されている臨床転帰を含有する。502個のPTC患者試料を、335個の試料を含有する第1のコホート、及び167個の試料を含有する第2のコホートに分けた。第1のコホートを使用して、本開示の遺伝子シグネチャーを決定し、PTC再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するとして患者を分類するための統計モデルを訓練した。第2のコホートは、遺伝子シグネチャー及び統計モデルの独立した検証のために使用した。本開示の遺伝子シグネチャーの予後的に重要な遺伝子を同定するために、全体で、遺伝子の関連を12,824,240通り超の遺伝子とコホートの組合せにおいて試験した。
第1のコホートを調べて、予後的に重要な遺伝子の第1のセット:ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A及びREP15を同定した。次いで、PTCの再発を経験したか、又は少なくとも36か月の経過観察後に無病であった第1のコホートの無検閲メンバーを使用して(N=222)、予後的に重要な遺伝子の第2のセット:NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、ZNF215、KHNYN、CLDN12、DNAH11、EZH2、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、BUB1、GPSM2、MSH5、ETV7、SUN1、MTMR14、GRAMD1C、LACTB2、LOC652276、EXOSC10、NUP210、ACOX3、UNC5CL、GNAO1、CGN、ZC3H18、CTSC、MFSD13A及びCCDC183を同定した。第2の遺伝子セットのうち、3個の遺伝子、即ち、EZH2、MTMR14及びZNF215のみが第1の遺伝子セットと重複した。
2つの遺伝子セットを組み合わせて、Table 1(表1)中の同定された本開示の遺伝子シグネチャーを提供した。とりわけ、Table 1(表1)に示されるように、本開示の遺伝子シグネチャーの遺伝子のタンパク質産物の場所、機能性又は種類において明確に同定可能なパターンはなかった。即ち、同定された遺伝子シグネチャーの遺伝子の場所及び種類は、一般に、完全に異なる。
本開示の遺伝子シグネチャーを使用して、PTCの再発のそれらのリスクに基づいて、第1のコホートの患者を3つの別個の予後群、即ち、低リスク群、中程度リスク群及び高リスク群に分類することが可能になった。より詳細には、患者を分類するための統計モデルを、第1のコホートの患者由来の本開示の遺伝子シグネチャーにおける遺伝子の発現データを使用して訓練した。統計モデルの訓練には、一般に、様々なモデルの性能を解析することを含み、これは、真陽性率、偽陰性率、精度、平均絶対誤差、二乗平均平方根誤差、二乗相対平方根誤差、及び様々なモデルの混同行列、正しく及び誤って分類された患者の詳細を述べること、並びに解析の結果に基づくモデルを調整することによって定量化され得る。同定された3つの予後群は、それらが、無増悪生存期間(即ち、患者が、疾患が悪化することなく生きている、疾患の処置の間及びその後の期間の長さ)の統計的に相違する(ログランクp<0.0001)確率を有していた点ではっきりと異なった。
より詳細には、本開示の遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定することによって、第1のコホートの患者を、図1Aに示されるように、上記に記載される統計モデルを使用して、PTC再発の高リスク、PTC再発の中程度リスク、及びPTC再発の低リスクを有する群に分類し、ここで、線101は、高リスク群を表し、線102は、中程度リスク群を表し、線103は低リスク群を表す。
同様に、患者が、一連の工程において、本開示の遺伝子シグネチャーを使用して、リスク階層に分類され得ることが見出された。例えば、再び第1のコホートを使用して、予後的に重要な遺伝子の第1のセットの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定して、統計モデルを使用して、図1Bに示されるように、PTC再発の高リスクを有する群(線104)及びPTC再発の高リスクを有さない群(線105)を同定した。次いで、予後的に重要な遺伝子の第2のセットの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定することによって、再発の高リスクを有さない群内で、統計モデルを使用して、図1Cに示されるように、PTC再発の低リスクを有する群(線107)を、PTC再発の中程度リスクを有する群(線106)を形成する残りの患者とともに同定した。
第2のコホートを使用して、遺伝子シグネチャー及び統計モデルを独立して検証した。第1のコホートと同様に、本開示の遺伝子シグネチャーの遺伝子のうちの2個以上の発現のレベルを測定し、第1のコホートの患者を使用して訓練された統計モデルを使用して、PTC再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するとして患者を分類した。再び、3つの予後群のそれぞれは、図2に図示されるように、無増悪生存期間(PFS)に関して統計的に異なり(ログランクp<0.0001)、ここで、線111は、高リスク群を表し、線112は、中程度リスク群を表し、線113は低リスク群を表す。
本発明者らは、3つの予後群の間の臨床的な及び分子の相違も調査した。第1及び第2のコホートの組合せを使用して、患者の32.4%が低リスク群に属し、患者の59.3%が中程度リスク群に属し、患者の8.3%が高リスク群に属することが見出された。とりわけ、本発明者らは、リスクと、性別、人種、民族、ステージ、腫瘍サイズ、リンパ節の状態又は組織学的変異との間に有意な関係を見出さなかった。しかしながら、年齢、遠隔転移、程度及びサイズ(AMES)のスコアと、遠隔転移、切除の完全性、局所侵入及び腫瘍サイズ(MACIS)のスコアの両方が、低リスク群から高リスク群に増加したことが見出された。
更に、本発明者らは、リスク群のそれぞれ内の傾向を発見した。例えば、高リスク群の腫瘍は、一般に、脱分化、EZH2-Hoxa転写物アンチセンスRNA経路(EZH2-HOTAIR経路)の強化、及び免疫抑制性であるが炎症性の微小環境によって特徴付けられた。中程度リスク群の腫瘍は、実際には、PTC再発の同じリスクを有する2つの別個のサブタイプ:BRAFV600E突然変異の高発生率を有する第1の中程度リスクサブタイプ(「BRAFHIGH」サブタイプ)と、RAS突然変異で強化され、わずかなBRAFV600E突然変異を有する第2の中程度リスクサブタイプ(「BRAFLOW」サブタイプ)に分離され得る。そのような発見は、PTCを有する患者を選択し、処置を行うのに有用であり得る。
より詳細には、Ingenuity Pathway Analysis(IPA)は、高リスク群の患者における腫瘍が、HMGB1シグナル伝達、Stat3シグナル伝達、IL-23シグナル伝達、IL-17シグナル伝達及びNF-κBシグナル伝達に関与する遺伝子の著しい強化を有していたことを示した。特定の理論になんら拘束されるものではないが、HMGB1上方調節、並びにIL-23、IL-17及びIL-6の一連の生成とそれに続くStat3活性化は、腫瘍成長を促進し得る。腫瘍及び骨髄細胞において、Stat3が、腫瘍関連マクロファージによるIL-23産生を誘導し得るようにも見える。次いで、IL-23Rを発現する制御性T細胞が、活性化されて、上記に記載される免疫抑制性の腫瘍微小環境を作り出し得る。
更に、免疫成分の逆重畳積分は、高リスク群の腫瘍がより高いリンパ球浸潤スコアを有することを明らかにした。これらの腫瘍は、より多くの数の休止CD4+メモリー細胞、ナイーブB細胞、濾胞性ヘルパーT細胞及び制御性T細胞を有していた。M1マクロファージの浸潤はより高かったが、M2マクロファージ含有量はより低かった。
IPAは、HOXA転写物アンチセンスRNA(HOTAIR)経路の正の強化も示し、これは、上皮間葉転換(EMT)を含む多様な新生物促進のプロセスをサポートするエピジェネティックなサイレンシングに影響を及ぼすヒストンメチルトランスフェラーゼであるポリコーム抑制複合体2(PRC2)と相互作用する長鎖ノンコーディングRNA(lncRNA)である。PRC2とのHOTAIR相互作用は、EZH2媒介遺伝子抑制を駆動する。EZH2発現の上昇は、再発の高リスクを有する腫瘍の特性であり得る。同様に、EZH2と同様に相互作用し、免疫抑制性の微小環境も奨励し得るHOTAIR骨髄特異的1(HOTAIRM1)も上方調節された。
低リスク群における患者の腫瘍との比較では、高リスク群の腫瘍は、一般に、著しく多い数の過剰メチル化された遺伝子を含んでいた。61個の差次的にメチル化された遺伝子のうち、LINC00310、HOXA10、VWA3A、SMOC2、APLP2、SLC38A4、SLC10A6、PLCH1、CFAP73、ADGRL2、LINC01091及びCPQは、転写レベルで、対応する著しい下方調節を有していた。特定の理論になんら拘束されるものではないが、LINC00310は、発現レベルが減少する場合、がん再発に関連する場合があり、MAPK10の発現レベルは、未分化甲状腺がんにおいて下方調節される場合がある。
HLA-DMAを含む著しく上方調節された遺伝子発現に関連する4個の低メチル化された遺伝子があり、これは、卵巣がんにおいてPD-L1発現と相関し得る。100個の差次的に発現されたマイクロRNA(miRNA)も存在し、そのうち、96個のmiRNAは、高リスク群においてより高い発現レベルを有し、273個の下方調節されたmRNA標的を有し、4個のmiRNA、即ち、hsa-mir-450b、hsa-mir-346、hsa-mir-483及びhsa-mir-1251は、高リスク群においてあまり豊富ではなく、47個の上方調節されたmRNA標的を有していた。下方調節されたmiRNAに関連していた高リスク群における上方調節された遺伝子の多くは、炎症機能及び免疫機能を有し、そのような遺伝子としては、例えば、CD4、IL10RA、CD247、IL21R及びTRAT1が挙げられる。
中程度リスク群に関して、第1のサブグループは、BRAFV600E突然変異に非常に富み(BRAFHIGH)、高細胞型乳頭がん組織構造を有する腫瘍の全てを含有した。第2のサブグループは、RAS突然変異で強化された(BRAFLOW)。BRAFHIGHサブグループは、BRAFlowサブグループよりも有意に低い甲状腺分化指数(TDI)を有していた。当業者によって理解されるように、TDIは、TGCAによって決定され、16個の甲状腺代謝及び機能遺伝子、即ち、DIO1、DIO2、DUOX1、DUOX2、FOXE1、GLIS3、NKX2-1、PAX8、SLC26A4、SLC5AA5、SLC5A8、TG、THRA、THRB、TPO及びTSHRの発現レベルを反映する。一般に、より低いTDIは、より高い組織学的グレードを反映し、これは、がん細胞のより高い脱分化を意味し得る。更に、臨床的に、BRAFHIGH腫瘍は、腫瘍、リンパ節、悪性腫瘍の転移(TNM)分類によるTNMステージにおいてより高く、甲状腺以外の拡大のより高い有病率を有し、より頻繁に、リンパ節転移を有し、一般に、より高いATAリスク分類を有していた。濾胞型乳頭がんのほとんどを含むBRAFLOWサブグループは、NRAS及びHRAS突然変異で著しく強化された。サイログロブリン遺伝子における突然変異はまた、BRAFLOWサブグループにおいても、著しく、より一般的であった。更に、EIF1AX突然変異は、BRAFLOWサブグループにおいて独占的に見出された。
2つの中程度リスクサブグループの生物学的特徴も相違した。例えば、BRAFHIGHサブグループは、炎症促進性遺伝子、血管新生及びEMTに関与する遺伝子、並びにエストロゲン応答に関連する遺伝子における著しい正の濃縮を示した。BRAFHIGHはまた、高リスク群の多くの特徴も実証したが、より低い程度であった。同様に、樹状細胞成熟、IL-17シグナル伝達、並びにTh1及びTh2活性化に関連する遺伝子において正の強化が存在した。BRAFLOWサブグループに関して、HOTAIR調節経路は、調節不全にされず、代わりに、脂肪酸のβ酸化等の脂質代謝における変更を含む代謝特徴によって特徴付けられた。更に、一般に、BRAFLOWサブグループはまた、全ての他の群よりも著しく多くの過剰メチル化された遺伝子も有していた。
低リスク群と比べて、両方の中程度リスクサブグループは、著しくより差次的に発現されたmiRNAを有していた。より詳細には、本発明者らは、1013通りの固有の上方調節されたmiRNA及び下方調節されたmRNA標的の組合せ、並びに822通りの固有の下方調節されたmiRNA及び上方調節されたmRNA標的の組合せが存在したことを見出した。特定の理論になんら拘束されるものではないが、BRAFLOWサブグループにおけるmiRNA標的は、炎症性シグナル伝達の減少を示唆し得る。例えば、IL31RA、IL1RAP、IL11、IL2RA及びIL7Rは、BRAFLOWサブグループにおいてmRNA標的を下方調節した。BRAFHIGHサブグループでは、本発明者らは、1500通りの固有の上方調節されたmiRNA及び下方調節されたmRNA標的の組合せ、並びに609通りの固有の下方調節されたmiRNA及び上方調節されたmRNA標的の組合せが存在したことを見出した。miRNAの差次的発現の結果として、BRAFHIGHサブグループにおいてCD28、HLA-A、HLA-DRB1、HLA-DRA、HLA-DRB5、HLA-DOA、CD3D、CD3G、IL10、IL21R及びCD40LGの発現の増加が存在し、これは、炎症に関与する遺伝子及び免疫プロセスが主に標的化されたことを示し得る。
下記で議論される実験結果によって示されるように、本開示の方法は、従来の方法、即ち、アメリカ甲状腺学会(ATA)の疾患再発リスク層別化システムによって使用される方法と比較して、患者が、PTC再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかのより正確な推定を提供し得る。
PTCの正確な予後判定は、いくつかの利点を提供する。例えば、低リスク又は中程度リスクのPTCの正確な同定は、PTCの攻撃的な症例において必要とされる甲状腺全摘出術よりもむしろ、積極的監視又は甲状腺片側切除術で処置される患者をもたらし得る。これは、多くの理由から有利である。第1に、そのような患者は、甲状腺全摘出術後に必要とされる甲状腺ホルモンの生涯にわたる補充の必要性を回避する。第2に、積極的監視及び甲状腺片側切除術はそれぞれ、甲状腺全摘出術に関連する潜在的な重度の合併症のリスクを大いに低減する。そのような合併症としては、両側の再発性の咽頭神経損傷、及び永続的な副甲状腺機能低下症が挙げられる。
更に、低リスク及び中程度リスクのPTCの正確な同定はまた、アジュバント放射性ヨード(RAI)が適切であるかどうかの決定にも役立ち得る。RAI療法は、かなりのリソース及び費用を必要とするだけでなく、長期間の病的な副作用ももたらす場合がある。そのような副作用としては、唾液腺機能障害、早発閉経及び精巣機能不全が挙げられる。同様に、RAI療法は、二次性悪性腫瘍、即ち、放射能処置によって引き起こされるがんももたらす場合がある。
加えて、低リスク及び中程度リスクのPTCを正確に同定することは、患者が受ける積極的監視の度合いにも影響を及ぼし得る。積極的監視は、再発の早期徴候を検出するために、定期検診を含み得、これは、多年の間継続され得る。同様に、経過観察検査は、典型的には、年に1回の健康診断、甲状腺刺激ホルモン及びサイログロブリンの血清測定、並びに定期的な頸部超音波を含む。当業者によって理解されるように、積極的監視の多くの態様は、患者及び積極的監視を行う医療組織の両方に負担がかかり得る。しかしながら、例えば、低リスクのPTCを有する患者は、より少ない経過観察検査を必要とし得、いくつかの場合において、積極的監視から放免されてもよく、それによって、患者並びに医療組織が受けるリソース及び経済的負担を低減する。
更にまた、本開示の方法は、患者における高リスクのPTCの正確な決定を提供し得る。結果として、患者は、適切な処置(即ち、PTCを完全に処置するのに十分に攻撃的である処置)を行われ得、それによって、患者が処置不十分である状況を回避する。
患者がPTC再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを正確に決定することに加えて、本開示の方法は、PTC再発の中程度リスクを有する患者に対して最も好適な処置の種類を決定するために使用され得る。本明細書に記載されるように、選択され、PTC再発の中程度リスクを有する患者に行われ得る多くの処置が存在する。しかしながら、患者の腫瘍の遺伝子発現プロファイルに応じて、処置のある特定の種類が、他のものよりもより有効である場合がある。例えば、BRAFV600E突然変異の高出現率を有する中程度リスクの患者の腫瘍は、EZH2阻害剤及び免疫チェックポイント阻害剤に対する増加した感受性を有するが、RAIに対して抵抗性であり得る。対照的に、わずかなBRAFV600E突然変異を有し、RAS突然変異で強化されている中程度リスクの患者の腫瘍は、RAIに対してより敏感であり得る。
上記を考慮して、本開示の一部の実施形態は、患者における乳頭様甲状腺がん(PTC)の再発のリスクを決定する方法であって、患者の生体試料からRNAを単離する工程:ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、REP15、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、KHNYN、CLDN12、DNAH11、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、BUB1、GPSM2、MSH5、ETV7、SUN1、GRAMD1C、LACTB2、LOC652276、EXOSC10、NUP210、ACOX3、UNC5CL、GNAO1、CGN、ZC3H18、CTSC、MFSD13A、及びCCDC183を含む遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルをRNAから決定する工程;並びに遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルに基づいて、患者がPTC再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程を含む、方法に関する。
生体試料は、腫瘍のマクロダイセクション又はマイクロダイセクションによって得てもよい。一般に、マイクロダイセクションは、試料を収集するために顕微鏡の使用を伴うダイセクションを包含し、一方で、マクロダイセクションは、顕微鏡の使用を伴わないダイセクションを包含する。好適なダイセクション技術としては、限定されないが、レーザーキャプチャーマイクロダイセクション、圧力発射、又はこれらの組合せが挙げられる。レーザーキャプチャーマイクロダイセクションは、選択された細胞をフィルムに接着させるための顕微鏡を通したレーザーの使用を伴う。圧力発射は、細胞と物理的に接触することなく、収集容器に細胞を発射することを伴う。
本開示の一部の実施形態において、腫瘍は、ホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)試料又は凍結生検試料であってもよい。一部の実施形態において、腫瘍は、穿刺吸引によって、コア生検によって、又は外科手術検体から得られる試料であってもよい。より詳細には、穿刺吸引は、薄い(例えば、0.52mmから64mmの直径)中空の針を腫瘍の塊に挿入すること、及び吸引を介してそこから細胞を引き抜くことを含む。コア生検は、穿刺吸引のものと類似するが、より大きい針(例えば、1.02mmから2.3mmの直径)を使用する。外科手術検体に関して、検体は、例えば、予め行われた甲状腺切除によって得てもよい。
腫瘍からのRNAの単離は、塩化セシウム密度勾配遠心分離等の様々な技術を使用してインビトロで行われてもよい。塩化セシウム密度勾配は、塩化セシウムを含有する溶液、並びにDNA及び/又はRNA産生を含む試料を遠心分離することを含む。遠心分離の間、セシウムイオンは、それらの重量に起因して、中央から容器の外端の方へ移動するが、同時に、容器の上の方に戻って拡散し、それによって、浅い密度勾配を形成する。溶液中に存在するDNA及び/又はRNA産物は、それらが勾配と同じ密度を有するポイント(即ち、中立の浮力又はそれらの同密度のポイント)に移動し、それによって分離する。
腫瘍からのRNAの単離はまた、酸グアニジニウムチオシアネート-フェノール-クロロホルム抽出(AGPC)等の技術を使用して、インビトロで行われてもよい。AGPCは、水性試料と水に飽和したフェノール及びクロロホルムを含有する溶液との混合物の遠心分離を含み、これは、上部の水相、及び主にフェノールを含む下部の有機相を生じる。グアニジニウムチオシアネートは、有機相に添加されて、タンパク質の変性(例えば、RNAを分解するもの)を促進する。核酸は水相に分配されるが、タンパク質は有機相に分配される。混合物のpHは、どの核酸が精製されるかを決定する。例えば、酸性条件(例えば、4から6のpH)下では、DNAは有機相に分配されるが、RNAは水相に残る。最後の工程において、核酸は、2-プロパノール等の溶媒による沈殿によって水相から回収される。
腫瘍からのRNAの単離はまた、スピン-カラムに基づく核酸精製等の技術を使用して、インビトロで行われてもよい。スピン-カラムに基づく核酸精製は、核酸の選択的吸収のためのシリカゲル膜を用いてもよい。より詳細には、試料の細胞は、最初に溶解されて、それらから核酸が除去される。次いで、緩衝溶液を、エタノール又はイソプロパノール等の溶媒とともに試料に添加して、結合溶液を形成する。結合溶液を、スピンカラムに移し、その後、遠心分離し、これは、結合溶液をスピンカラム内部のシリカゲル膜に通過させて、それによって、結合溶液に含有される核酸が膜に結合する。次いで、遠心分離された結合溶液は除去され、その結果、シリカゲル膜は、洗浄され得、核酸が溶出し得る。シリカゲル膜を洗浄するために、スピンカラムを洗浄緩衝液とともに遠心分離して、シリカゲルに結合した任意の不純物が除去される。溶出させるために、洗浄緩衝液を除き、スピンカラムを溶出緩衝液(例えば、水)とともに遠心分離して、スピンカラムの底部で収集のための膜から核酸が除去される。
RNAが単離されると、本開示の遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルが決定され得る。本開示の遺伝子シグネチャーのそれぞれの遺伝子の発現のレベルは、例えば、逆転写ポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)によって決定されてもよい。RT-PCRは、一般に、RNA鋳型の相補的DNA(cDNA)への逆転写、及びその後のPCR反応を介した増幅を含む。逆転写のために、トリ骨髄芽球症ウイルス逆転写酵素(AMV-RT)及びモロニーマウス白血病ウイルス逆転写酵素(MMLV-RT)等の酵素を使用してもよい。逆転写は、ランダム六量体、oligo-dTプライマー等を使用してプライミングしてもよい。PCR反応に関して、様々な熱安定性DNA依存性DNAポリメラーゼが使用されてもよい。好適なDNAポリメラーゼの一例としては、Taq DNAポリメラーゼが挙げられ、これは、5'-3'ヌクレアーゼ活性を有するが、3'-5'プルーフリーディングエンドヌクレアーゼ活性を欠く。
遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の遺伝子発現のレベルを決定するための他のプラットフォームも使用され得る。例えば、そのようなプラットフォームとしては、cDNAマイクロアレイ、RNAseq、及びNanostring社によって提供されるnCounter(商標)DX解析システムが挙げられる。
上記に記載されるように、本開示の方法は、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程を含み得る。一部の実施形態において、遺伝子産物は、遺伝子シグネチャーの転写された遺伝子の翻訳から形成されるタンパク質であり得る。タンパク質の発現のレベルは、例えば、紫外線吸収法、ビウレット法(例えば、ビシンコニン酸アッセイ又はローリーアッセイ)、比色色素に基づく方法(例えば、ブラッドフォードアッセイ)、蛍光色素法、プロテオミクス法(例えば、質量分析に基づく方法)、又はこれらの任意の組合せを含む任意の好適な技術を使用して決定されてもよい。
一部の実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程は、遺伝子シグネチャーの3個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む。一実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程は、遺伝子シグネチャーの4個又は5個又は6個又は7個又は8個又は9個又は10個又はそれ以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む。別の実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程は、遺伝子シグネチャーの20個から60個の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む。更なる実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程は、遺伝子シグネチャーの20個から50個、30個から60個、40個から60個、又は40個から50個の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む。特定の実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程は、少なくとも遺伝子ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、ZNF215、KHNYN、CLDN12、DNAH11、EZH2、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B及びBUB1の発現のレベルを決定する工程を含む。
一部の実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程は、第1の遺伝子セットの発現のレベルを決定する第1の工程、及び第2の遺伝子セットの発現のレベルを決定する第2の工程を含む。一部の実施形態において、第1の工程は、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含み、これは、遺伝子シグネチャーの3個又は4個又は5個又は6個又は7個又は8個又は9個又は10個又はそれ以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む。一実施形態において、第1の工程は、遺伝子シグネチャーの約20個の遺伝子から約60個の遺伝子の間、約20個の遺伝子から約50個の遺伝子の間、約30個の遺伝子から約60個の遺伝子の間、約30個の遺伝子から約50個の遺伝子の間又は約40個の遺伝子から約50個の遺伝子の間の発現のレベルを決定する工程を含む。
一部の実施形態において、第1の遺伝子セットは、ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、及びREP15を含む。そのような実施形態において、第1の工程は、第1の遺伝子セットの2個以上の遺伝子のレベルを決定する工程を含んでいてもよい。更なる実施形態において、第1の工程は、第1の遺伝子セットの少なくとも以下の遺伝子:ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1及びZNF620の発現のレベルを決定する工程を含む。
一部の実施形態において、第2の遺伝子セットは、本開示の遺伝子シグネチャーを含む。そのため、一実施形態において、第2の工程は、遺伝子シグネチャーの3個若しくは4個若しくは5個若しくは6個若しくは7個若しくは8個若しくは9個若しくは10個若しくはそれ以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程を含む。一部の実施形態において、第2の工程は、遺伝子シグネチャーの約20個の遺伝子から約60個の遺伝子の間、約20個の遺伝子から約50個の遺伝子の間、約30個の遺伝子から約60個の遺伝子の間、約30個の遺伝子から約50個の遺伝子の間又は約30個の遺伝子から約50個の遺伝子の間の発現のレベルを決定する工程を含む。更なる実施形態において、第2の工程は、遺伝子シグネチャーの少なくとも以下の遺伝子又は遺伝子産物:NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、ZNF215、KHNYN、CLDN12、DNAH11、EZH2、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B及びBUB1の発現のレベルを決定する工程を含む。
一部の実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTCの再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程は、発現の決定されたレベル、及び患者におけるPTCの再発のリスクを予測するための統計モデルを使用する工程を含む。上記に記載されるように、統計モデルは、複数の患者由来の本開示の遺伝子シグネチャーの遺伝子の発現レベルを対応する複数の患者の再発データ(例えば、上記に記載されるTGCA患者試料の第1のコホート)と組み合わせて使用して訓練されてもよい。訓練された統計モデルは、本明細書では広く「予測変数アルゴリズム」又は「分類指標アルゴリズム」と称され得る。一部の実施形態において、予測変数アルゴリズム又は分類指標アルゴリズムは、回帰に基づくモデル(例えば、ロジスティック回帰モデル)、機械学習アルゴリズム(例えば、ランダムフォレスト等の決定木に基づくアルゴリズム、ナイーブベイズ分類指標等のベイズ定理に基づくアルゴリズム、動径基底関数ネットワーク等のk近傍に基づくアルゴリズム、サポートベクターマシン、及び集合学習アルゴリズム)、又は人工知能(例えば、人工ニューラルネットワーク)等の統計モデルを含み得る。一部の実施形態において、予測変数アルゴリズム又は分類指標アルゴリズムは、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを、PTC再発の低リスクを有すると以前に決定された患者の同じ遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルと比較し得る。
そのため、一部の実施形態において、訓練された統計モデルを使用して患者におけるPTCの再発のリスクを決定する工程は、本開示の遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現レベルを統計モデルに提供して、それによって、患者のPTC再発のリスクを決定する工程を含んでいてもよい。更に、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルに基づいて、患者がPTC再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程は、第1の遺伝子セットの発現レベルを使用して二分する(即ち、2つの群に分離する)工程を含んでいてもよい。そのような実施形態において、本開示の方法は、第1の遺伝子セットの発現レベルに基づいて、患者がPTC再発の高リスクを有するか、又は高リスクを有さないかを決定する工程を含んでいてもよい。患者がPTC再発の高リスクを有さないと決定される場合、高リスクではない群は、患者がPTC再発の低リスク又は中程度リスクを有するかどうかを決定するために、第2の遺伝子セットの発現のレベルに基づいて下位分類されてもよい。
そのため、一部の実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程は、ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A及びREP15のうちの少なくとも2個の発現のレベルを決定する工程を含んでいてもよく、患者のPTC再発のリスクを決定する工程は、患者がPTC再発の高リスクを有するかどうかを決定する工程を含んでいてもよい。そのため、そのような実施形態において、患者がPTC再発の高リスクを有さないと決定される場合、本開示の方法は、遺伝子シグネチャーの遺伝子又は遺伝子産物のうちの少なくとも2個の発現のレベルを決定する工程;及び患者がPTC再発の中程度リスク又は低リスクを有するかどうかを決定する工程を更に含んでいてもよい。
更に、一部の実施形態において、患者がPTC再発の中程度リスクを有すると決定される場合、本開示の方法は、PTC再発の中程度リスクのサブタイプを決定する工程を更に含んでいてもよい。例えば、本開示の方法は、生体試料のRNA中のBRAFV600E突然変異の量及び/又はRAS突然変異の量を決定する工程を更に含んでいてもよい。患者に割り当てられる中程度リスクのサブタイプは、実施者に、最も好適な処置の種類を示し得る。
本開示の方法は、多くの方法において適用され得る。例えば、一部の実施形態において、RNA試料は単離されてもよく、次いで、本明細書に記載される遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルが決定されてもよい。或いは、方法は、単離されたRNA試料から以前に収集されたデータセットに適用されてもよい。即ち、以前に収集されたデータセットを使用して、次に患者がPTC再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有すると分類され得るように、本明細書に記載される遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現レベルが決定されてもよい。そのような方法は、下記でより詳細に議論されるように、コンピューターに基づく実装のために特に好適であり得る。
したがって、本開示の方法は、患者におけるPTCの再発のリスクのレベルを決定するために、遺伝子シグネチャーとも称され得る新たな遺伝的発現パターンについてのデータを取得する工程を含む。同様に、上記を考慮して、本開示の方法が全体としてインビトロで有利に行うことができることは明確である。
例えば、本開示は、患者における乳頭様甲状腺がん(PTC)の再発のリスクを決定するインビトロでの方法であって、患者の生体試料からRNA試料を単離する工程:ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、REP15、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、KHNYN、CLDN12、DNAH11、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、BUB1、GPSM2、MSH5、ETV7、SUN1、GRAMD1C、LACTB2、LOC652276、EXOSC10、NUP210、ACOX3、UNC5CL、GNAO1、CGN、ZC3H18、CTSC、MFSD13A、及びCCDC183を含む遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルをRNA試料から決定する工程;並びに遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTC再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程を含む、方法にも関する。そのような実施形態において、生体試料は、ホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)腫瘍試料、凍結生検腫瘍試料等であってもよい。
本開示は、乳頭様甲状腺がん(PTC)を有する患者を処置する方法にも関する。一般に、処置する方法は、患者におけるPTCの再発のリスクを決定する工程、及び次いで、適切な処置を行う工程を含む。
そのため、本開示の一部の実施形態は、乳頭様甲状腺がん(PTC)を有する患者を処置する方法であって、患者の腫瘍の生体試料からRNAを単離する工程:ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、REP15、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、KHNYN、CLDN12、DNAH11、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、BUB1、GPSM2、MSH5、ETV7、SUN1、GRAMD1C、LACTB2、LOC652276、EXOSC10、NUP210、ACOX3、UNC5CL、GNAO1、CGN、ZC3H18、CTSC、MFSD13A、及びCCDC183を含む遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルをRNAから決定する工程;遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTC再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程;並びにPTC再発のリスクに基づいて、患者に処置を行う工程を含む、方法に関する。
生体試料からRNAを単離する工程、遺伝子シグネチャーからの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程、及び遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTC再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程は、本明細書で以前に記載されたものと同じ方法で行われ得る。
PTC再発のリスクに基づいて患者を処置する工程に関して、本明細書で以前に記載されるように、異なる処置が、リスクの異なるレベルに対して適切であり得る。例えば、PTCの再発の低リスク又は中程度リスクを有すると決定された患者に対して、非侵襲的である処置、潜在的な副作用が少ない処置、及び/又は合併症のリスクが低減される処置を行うことが適切であり得る。同様に、PTCの再発の高リスクを有すると決定された患者に対して、より侵襲的な処置を行うことが適切であり得る。
実施形態において、患者がPTC再発の低リスク又は中程度リスクを有すると決定される場合、処置は、積極的監視及び/又は甲状腺片側切除術を含む。積極的監視は、上記で議論されるように、一連の経過観察の予約及びがんの任意の再発をモニターする検査を含む。そのような予約及び検査の頻度は、患者が有すると決定されるPTCの再発のリスクのレベル(例えば、低リスク対中程度リスク)によって影響を受け得る。甲状腺片側切除術は、甲状腺の一部、例えば、約半分、又は半分未満、又は半分より多くの除去を含む。上記で議論されるように、甲状腺片側切除術は甲状腺の一部のみを除去するので、患者は、甲状腺全摘出術のために必要とされるような、甲状腺ホルモンの生涯にわたる補充の必要がなくてもよい。積極的監視及び甲状腺片側切除術は、より少ない副作用及び長期間の合併症を有するが、それらは、PTCのより攻撃的な症例を完全に処置するのに十分でなくてもよい。
本開示の更なる実施形態によれば、患者がPTC再発の高リスクを有すると決定される場合、処置は、甲状腺全摘出術、アジュバント放射性ヨウ素(RAI)療法、EZH2阻害剤等の1種又は複数の阻害剤及び1種又は複数の免疫チェックポイント阻害剤の投与、又はこれらの任意の組合せを更に含んでいてもよい。甲状腺全摘出術は、甲状腺全体の除去を含み、患者にとって著しいリスク及び長期の副作用を有する主要な外科手術である。例えば、甲状腺ホルモンの生涯にわたる補充に加えて、患者は、一時的な若しくは永続的な副甲状腺機能低下症、又は一時的な若しくは永続的な反回神経機能障害(声の変化を引き起こす)も経験する場合がある。
RAI療法は、ヨウ素の放射性同位元素(I-131)を患者に投与することを含む。RAIは、甲状腺細胞に集まり、ここで、放射線は、甲状腺切除後に残っている甲状腺又は任意の甲状腺組織、並びに任意の甲状腺がん細胞を破壊することができる。しかしながら、RAI療法は、悪心及び嘔吐、味覚消失(味覚の喪失)、唾液腺腫脹、並びに疼痛を含む様々な副作用をもたらす場合がある。同様に、RAI療法はまた、口内乾燥に関連する再発性唾液腺炎、口痛、虫歯、肺線維症、鼻涙流出閉塞、及び二次性悪性腫瘍等のより長期の合併症ももたらす場合がある。そのため、甲状腺全摘出術及びRAI療法は、必要な場合に、(例えば、いくつかの場合では、PTC再発の高リスクを有すると決定された患者に)投与されるのみであるべきである。
本開示の文脈において、阻害剤は、がんの拡大のスピードを遅らせる又は停止させるための1つ又は複数の生物学的機能を阻害するために使用され得る医薬である。例えば、免疫チェックポイント阻害剤は、免疫系チェックポイントタンパク質を阻害し得、その結果、T細胞は腫瘍を認識及び攻撃することができる。他方で、EZH2阻害剤は、腫瘍抑制遺伝子の望まれないヒストンメチル化を阻害し得る。本開示の一部の実施形態において、阻害剤は、PTCを処置するために単独で、又はRAI療法等の他の処置と組み合わせて使用され得る。例えば、患者がPTC再発の高リスク又は中程度リスクを有すると決定される場合、患者は、EZH2阻害剤で前処置され、次いでRAI療法で処置されてもよい。
更に、上記に示されるように、一部の実施形態において、中程度リスク群は、BRAFV600E突然変異の高い出現率を有する第1の中程度リスク群(BRAFHIGH)と、RAS突然変異及びわずかなBRAFV600E突然変異で強化された第2の中程度リスク群(BRAFLOW)に更に下位分類されてもよい。そのような実施形態において、PTC再発のBRAFHIGH型の中程度リスクを有すると決定された患者は、EZH2阻害剤及び免疫チェックポイント阻害剤等の阻害剤単独で、又はRAI療法と組み合わせて処置され得るが、PTC再発のBRAFLOW型の中程度リスクを有すると決定された患者は、RAI療法で処置され得る。
より明確にするために、患者におけるPTCの再発のリスクを決定する方法250のフローチャートを図3に示す。示されるように、方法250は、患者の生体試料からRNAを単離する工程252;RNAから本開示の遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子のそれぞれの発現のレベルを決定する工程254;及び遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTCの再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかを決定する工程256を含む。本明細書で以前に記載されるように、第2の遺伝子セット(例えば、本開示の遺伝子シグネチャー)の2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する任意選択の工程254a、及び患者がPTC再発の低リスク又は中程度リスクを有するかを決定する工程256bも示される。PTC再発の決定されたリスクに基づいて、患者に処置を行う任意選択の工程258も示される。
本開示の一部の実施形態は、甲状腺がんに対する予後、診断及び/又は処置を提供するための、患者の試料の使用及び本明細書に記載される遺伝子シグネチャーの使用に関する。
本開示の一部の実施形態において、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現レベルは、患者の生体試料から得られたリボ核酸(RNA)の分析によって決定されてもよい。
本開示の一部の実施形態において、遺伝子シグネチャーに含有される遺伝子によってコードされる2種以上のタンパク質の発現レベルは、患者の生体試料由来の利用可能なタンパク質の分析によって決定されてもよい。
本開示の一部の実施形態において、患者の生体試料は、単一の細胞型の細胞、複数の細胞型の細胞を含有していてもよく、又は細胞を実質的に含まなくてもよい。患者の生体試料は、そこに1種若しくは複数の組織の種類を有する組織試料、そこに1種若しくは複数の体液の種類を有する体液試料、又は組織試料及び体液試料の組合せであってもよい。
本開示は、患者における乳頭様甲状腺がん(PTC)の再発のリスクのレベルを決定するためのシステムにも関する。そのようなシステムの例は、図4に示され、一般に、参照番号300を使用して同定される。示されるように、本開示のシステム300は、少なくとも1つのサーバーコンピューター302、実験室308によって患者306の生体試料から受信される遺伝子発現情報を保存するための少なくとも1つのデータベース304、及び臨床医312によってアクセス可能な少なくとも1つのコンピューティングデバイス310を含む。
少なくとも1つのサーバーコンピューター302、少なくとも1つのデータベース304、実験室308、及び少なくとも1つのコンピューティングデバイス310は、好適な有線及び無線ネットワーク接続を介して、インターネット、ローカルエリアネットワーク(LAN)、広域ネットワーク(WAN)、メトロポリタンエリアネットワーク(MAN)、又はこれらの組合せ等のネットワークによって機能的に相互接続されている。
少なくとも1つのサーバーコンピューター302のそれぞれは、1つ又は複数のサーバープログラムを実行する。サーバープログラムは、実験室308によって決定される遺伝子発現データを受信及びそれにアクセスすることができ、これは、少なくとも1つのデータベース304に保存されて、次に本開示の遺伝子シグネチャーの少なくとも2個の遺伝子又は遺伝子産物の発現レベルを解析する。本開示の遺伝子シグネチャーの少なくとも2個の遺伝子の発現レベルに基づいて、サーバープログラムは、次に、患者306がPTC再発の高リスク、中程度リスク又は低リスクを有するかどうかを決定し得る。1つ又は複数のサーバープログラムは、少なくとも1つのデータベース304に保存された本開示の遺伝子シグネチャーの少なくとも2個の遺伝子又は遺伝子産物の発現レベルを使用して患者のPTC再発のリスクを分類する予測変数アルゴリズム又は分類指標アルゴリズムを実装し得る。予測変数アルゴリズム又は分類指標アルゴリズムは、上記に記載されるように、回帰に基づくモデル(例えば、ロジスティック回帰モデル)、機械学習アルゴリズム(例えば、ランダムフォレスト等の決定木に基づくアルゴリズム、ナイーブベイズ分類指標等のベイズ定理に基づくアルゴリズム、動径基底関数ネットワーク等のk近傍に基づくアルゴリズム、サポートベクターマシン、及び集合学習アルゴリズム)、又は人工知能(例えば、人工ニューラルネットワーク)等の統計モデルを含み得る。
実装に応じて、サーバーコンピューター302は、サーバーコンピューティングデバイス、及び/又はユーザーによっても使用されるがサーバーコンピューターとして働く汎用コンピューティングデバイスであり得る。
患者306についての予後がサーバープログラムによって決定されると、結果は、臨床医312によってアクセス可能な少なくとも1つのコンピューティングデバイス310に通信される。少なくとも1つのコンピューティングデバイス310は、デスクトップコンピューター、ラップトップコンピューター、タブレット、スマートフォン、携帯情報端末(PDA)等であり得る。少なくとも1つのコンピューティングデバイスは、図5に示されるハードウェア構造316等のハードウェア構造を有していてもよい。
示されるように、コンピューティングデバイスのハードウェア構造316は、処理構造318、制御構造320、メモリ又はストレージ322、ネットワーキングインターフェース324、協調入力326、表示出力328、並びに他の入力及び出力モジュール330及び332を含み、全て、システムバス334によって機能的に相互接続されている。
処理構造318は、1つ又は複数の単一コア又は多重コアのコンピューティングプロセッサー、例えば、INTEL(登録商標)マイクロプロセッサー(INTELはIntel Corp.社、Santa Clara、CA、米国の登録商標である)、AMD(登録商標)マイクロプロセッサー(AMDはAdvanced Micro Devices Inc.社、Sunnyvale、CA、米国の登録商標である)、ARM(登録商標)アーキテクチャ下のQualcomm社、San Diego、California、米国等の様々な製造業者によって製造された、ARM(登録商標)マイクロプロセッサー(ARMはArm Ltd.社、Cambridge、英国の登録商標である)等であり得る。
制御構造320は、少なくとも1つのコンピューティングデバイス310の様々なハードウェア構成要素及びモジュールの協調オペレーションのために、複数の制御要素、例えば、グラフィック制御要素、入力/出力チップセット等を含む。
メモリ322は、入力データ並びに処理構造318及び制御構造320によって発生したデータを含むデータの読込み及び/又は保存のための処理構造318及び制御構造320によってアクセス可能な複数のメモリユニットを含む。メモリ322は、揮発性及び/又は非揮発性メモリ、非着脱式又は着脱式メモリ、例えば、RAM、ROM、EEROM、ソリッドステートメモリ、ハードディスク、CD、DVD、フラッシュメモリ等であり得る。使用において、メモリ322は、一般に、異なる使用の目的のために、複数の部分に分けられる。例えば、メモリ322の一部(本明細書ではストレージメモリとして表される)は、長期データ保存、例えば、ファイル又はデータベースの保存のために使用されてもよい。メモリ322の別の部分は、処理の間にデータを保存するためのシステムメモリ(本明細書ではワーキングメモリとして表される)として使用されてもよい。
ネットワーキングインターフェース324は、他のコンピューティングデバイスに、又は好適な有線若しくは無線通信を使用することによってネットワーク314を通してネットワークに接続するための1つ又は複数のネットワーキングモジュール、例えば、Ethernet、WI-FI(登録商標)、(WI-FIはWi-Fi Alliance CORPORATION CALIFORNIA社、Austin、TEXAS、米国の登録商標である)、BLUETOOTH(登録商標)(BLUETOOTHはBluetooth Sig Inc.社、Kirkland、WA、米国の登録商標である)、ZIGBEE(登録商標)(ZIGBEEはZigBee Alliance Corp.社、San Ramon、CA、米国の登録商標である)、3G及び4G無線モバイル通信技術等を含む。一部の実施形態において、パラレルポート、シリアルポート、USB接続、光接続等も、他のコンピューティングデバイス又はネットワークを接続するために使用され得るが、それらは、通常、入力/出力デバイスを接続するための入力/出力インターフェースと見なされる。
表示出力328は、画像を表示するための1つ又は複数の表示モジュール、例えば、モニター、LCDディスプレイ、LEDディスプレイ、プロジェクター等を含む。表示出力328は、コンピューティングデバイス310の物理的に統合された部分であってもよく(例えば、ラップトップコンピューター又はタブレットのディスプレイ)、又は物理的に別々であるがコンピューティングデバイス310の他の構成要素に機能的に連結されている表示デバイス(例えば、デスクトップコンピューターのモニター)であってもよい。
協調入力326は、協調データを入力するための1人又は複数のユーザーのための1つ又は複数の入力モジュール、例えば、タッチセンサー式スクリーン、タッチセンサー式ホワイトボード、トラックボール、コンピューターマウス、タッチパッド、及び/又は他のヒューマンインターフェースデバイス(HID)を含む。協調入力326は、コンピューティングデバイス310の物理的に統合された部分であってもよく(例えば、ラップトップコンピューターのタッチパッド又はタブレットのタッチセンサー式スクリーン)、又は物理的に別々であるがコンピューティングデバイス310の他の構成要素に機能的に連結されている表示デバイス(例えば、コンピューターマウス)であってもよい。協調入力326は、一部の実装では、表示出力328と統合されて、タッチセンサー式スクリーン又はタッチセンサー式ホワイトボードを形成してもよい。
ハードウェア構造316はまた、他の入力モジュール330、例えば、キーボード、マイク、スキャナー、カメラ等を含んでいてもよい。ハードウェアデバイス316は、他の出力モジュール332、例えば、スピーカー、プリンター等を更に含んでいてもよい。
システムバス334は、それらが、お互いへ/お互いから、データ及び制御シグナルを送信及び受信することを可能にする様々な構成要素318から332を相互接続する。
図5は、コンピューティングデバイス310の簡略化されたソフトフェアアーキテクチャ336を示す。ソフトウェアアーキテクチャ336は、オペレーティングシステム338上に、1つ又は複数のアプリケーションプログラム340、論理メモリ342、入力インターフェース344、出力インターフェース346、及びネットワークインターフェース348を含む。
オペレーティングシステム338は、入力インターフェース344及び出力インターフェース346を介してコンピューティングデバイス310の様々なハードウェア構成要素を管理し、論理メモリ342を管理し、ネットワークインターフェース348を介してネットワーク接続を管理し、様々なジョブを行うための処理構造318によって実行又は作動されるアプリケーションプログラム340を管理及びサポートする。
当業者が理解するように、オペレーティングシステム338は、任意の好適なオペレーティングシステム、例えば、MICROSOFT(登録商標) WINDOWS(登録商標)(MICROSOFT及びWINDOWSはMicrosoft Corp.社、Redmond、WA、USAの登録商標である)、APPLE(登録商標) OS X、APPLE(登録商標) iOS(APPLEはApple Inc.社、Cupertino、CA、USAの登録商標である)、Linux、ANDROID(登録商標)(ANDROIDはGoogle Inc.社、Mountain View、CA、USAの登録商標である)等であってもよい。
入力インターフェース344は、協調入力326及び他の入力モジュール330を含むそれぞれの入力デバイスと通信するためのオペレーティングシステム338によって管理される1つ又は複数の入力デバイスドライバーを含む。出力インターフェース346は、表示出力328及び他の出力モジュール332を含むそれぞれの出力デバイスと通信するためのオペレーティングシステム338によって管理される1つ又は複数の出力デバイスドライバーを含む。入力インターフェース344を介して入力デバイスから受信される入力データは、処理のために、1つ又は複数のアプリケーションプログラム340に送られてもよい。アプリケーションプログラム340によって発生した出力は、出力インターフェース346を介してそれぞれの出力デバイスに送られてもよい。
論理メモリ342は、アプリケーションプログラム340がアクセスするのを容易にするためのメモリ又はストレージ322の論理マッピングである。この実施形態において、論理メモリ342は、一般にそこにデータを長期保存するための非揮発性物理メモリ、例えば、ハードディスク、ソリッドステートディスク、フラッシュデバイス等に通常マッピングされるストレージメモリ領域を含む。論理メモリ342はまた、一般に高速でマッピングされるワーキングメモリ領域、及び一部の実装では、一般にプログラムの実行の間にデータを一時的に保存するオペレーティングシステム338及び/又はアプリケーションプログラム340のための揮発性物理メモリ、例えば、RAMを含む。例えば、アプリケーションプログラム340は、データをストレージメモリ領域からワーキングメモリ領域にロードしてもよく、その実行の間に発生したデータをワーキングメモリ領域に保存してもよい。アプリケーションプログラム340はまた、いくつかのデータを、ユーザーのコマンドを必要とするか、又はそれに応答するストレージメモリ領域に保存してもよい。
サーバーコンピューター302は、一般に、1つ又は複数のサーバーアプリケーションプログラム340を含み、これは、システム300をマッピングするためのサーバー側機能を提供する。
本明細書に示される実施形態の多くの自明な変形は、本開示を考慮して、当業者にそれら自体を示唆するであろう。そのような自明な変形は、添付の特許請求の範囲の完全に意図される範囲内である。
(実施例1)
本開示の方法とアメリカ甲状腺学会(ATA)の疾患再発リスク層別化システムとの統計的比較
本明細書に記載される遺伝子シグネチャーを使用する本開示の方法の性能を、下記に概要を述べる手順を使用して、ATAのシステムの性能と比較した。
最初に、がんゲノムアトラス(TCGA)内のそれぞれの個々の症例に、2人の開業している臨床医がリスクスコアを割り当てた。対がん米国合同委員会(AJCC)のステージ分類システムに基づいた腫瘍のステージをTCGAデータベースにおいて文書化したことに留意されたい。
本開示の方法及びATAのシステムを、本明細書で以前に記載したTCGA患者から形成されたコホート、即ち、第1のコホート(n=335)及び第2のコホート(n=167)を使用して評価した。
コックス比例ハザード(Cox PH)回帰分析を使用して、パラメーターと生存との関連を評価し、相互作用及び追加の予測力について評価した。
本開示の方法を使用してPTCの再発のリスクの分類と割り当てられたAJCCステージとの間に有意な相互作用はなかった(p=0.82)ことが見出された。即ち、本開示の方法は、現在の臨床的適応とは独立して行われた。
更に、本開示の方法はまた、無増悪生存期間(PFS)を予測するATAのシステムより優れてもいた。第1のコホートに基づく、それぞれ、本開示の方法及びATAのシステムの予測性能を示す、図1A及び図7Aの比較により、このことは説明される。図2及び図7Bの比較は、第2のコホートに基づく、それぞれ、本開示の方法及びATAのシステムの予測性能を示す。図7Aに関して、線201は、高リスク群を表し、線202は、中程度リスク群を表し、線203は低リスク群を表すことに留意されたい。図7において、線211は、高リスク群を表し、線212は、中程度リスク群を表し、線213は低リスク群を表す。
同様に、Table 2(表2)は、ATAのシステム、本開示の方法、及びこれらの組合せについての一致スコアの概要を述べる。
Figure 2023520118000007
一致スコアは、2つの格付け技術の間の呼応の度合いの指標である。ワルド統計値は、χ2分布のヌルモデルと比較する重回帰モデルの仮説検定のための統計学的有意性を表すものであり、これは、標準誤差の推定のために調整される。低いp値は、モデルが有意であること、及びモデルにおける全ての変数がコックス比例ハザード回帰モデルにおいてゼロに等しい回帰計数を有するという帰無仮説が却下されることを示す。有意なp値を有する変数は、モデルに有意に寄与すると考えられる。
更に、4年の期間で第2のコホートを使用する本開示の方法及びATAのシステムについての時間依存性の受信者動作特性曲線下面積(AUROC)も比較した。AUROCを、近傍推定(NNE)法を使用して実施した。図8A及び図8Bに示されるように、4年で、本開示の方法は、0.81のAUCを有し(図8A)、これは、0.61のAUCを有するATAのシステムより優れている(図8B)。
本開示の方法及びATAのシステムにより低リスク、中程度リスク及び高リスクとして分類された患者の再発リスク及び割合も、第2のコホートを使用して解析した。この解析の結果を図9に示す。とりわけ、ATAのシステムにより低リスクと分類された患者と比較して、本開示の方法を使用して再発の低リスクを有するとして分類された患者は、最終的により低い再発率を有していた。同時に、再発率は、ATAのシステムにより再発の高リスクを有すると分類された患者よりも、本開示の方法を使用して再発の高リスクを有するとして分類された患者において高かった。これらの2つの観察は、本開示の方法が、ATAのシステムよりもより正確にリスク階層(例えば、低リスク、中程度リスク、及び高リスク)を分類するために使用され得ることを示す。実際に、第2のコホートにおいて、ATAのシステムにより再発の低リスクを有するとして分類された患者の24%は、本開示の方法を使用して、再発の中程度リスク又は高リスクを有するとして再分類されたことが見出された。
(実施例2)
本開示の方法を使用する患者におけるPTC再発のリスクの決定
実験室で、コア生検を介して患者から腫瘍試料を収集した。次いで、実験室で、リボ核酸シークエンシング(RNAseq)を使用して試料の遺伝子発現レベルを測定した。
実験室により決定された遺伝子発現レベルを使用して、以下の遺伝子の第1のセットの遺伝子の発現レベルを解析した。
ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、及びREP15。
患者は、PTC再発の高リスクを有していないと決定された。患者のPTC再発のリスクを更に分類するために、以下の遺伝子の第2のセットの遺伝子の発現レベルを解析した。
ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、REP15、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、KHNYN、CLDN12、DNAH11、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、BUB1、GPSM2、MSH5、ETV7、SUN1、GRAMD1C、LACTB2、LOC652276、EXOSC10、NUP210、ACOX3、UNC5CL、GNAO1、CGN、ZC3H18、CTSC、MFSD13A、及びCCDC183。
患者は、PTC再発の低リスクを有していると決定された。
定義
本開示において、単数形で言及される全ての用語は、その複数形を包含することを意味する。同様に、複数形で言及される全ての用語は、その単数形を包含することを意味する。他に定義されない限り、本明細書で使用される全ての技術用語及び科学用語は、本開示が属する当業者によって通常理解されるものと同じ意味を有する。
本明細書で使用される場合、「約」という用語は、所与の値からおよそ+/-10%の変動を指す。そのような変動が、それが具体的に言及されているかどうかにかかわらず、本明細書に提供される任意の所与の値に常に含まれることが理解されるべきである。
本明細書で使用される場合、「遺伝子発現」という用語は、遺伝子の情報が機能的な遺伝子産物を産生するために使用されるプロセスを指す。一般に、遺伝子発現の測定には、遺伝子がどのように転写されて機能的な遺伝子産物を産生するかを分析することを含む。遺伝子発現は、逆転写ポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)、相補的デオキシリボ核酸(cDNA)マイクロアレイ及びリボ核酸シークエンシング(RNAseq)を含む多くの技術を使用して測定され得る。
本明細書で使用される場合、「遺伝子産物」という用語は、所与の遺伝子の転写及び/又は翻訳の産物であるRNA又はタンパク質を指す。遺伝子産物の例としては、遺伝子の対応するDNA配列から転写されたオリゴヌクレオチド配列、例えば、成熟mRNA分子、遺伝子アイソフォーム、イントロン部、エクソン部、及び転写された遺伝子の翻訳から形成されたタンパク質産物が挙げられる。
本明細書で使用される場合、「遺伝子シグネチャー」という用語は、本明細書に記載されるように、複数の遺伝子を指す。
本明細書で使用される場合、「PTC再発の高リスク」という表現は、5年以内のPTCの再発のリスクが約50%以上であることを意味することが意図される。
本明細書で使用される場合、「PTC再発の中程度リスク」という表現は、5年以内のPTCの再発のリスクが約16%から約49%であることを意味することが意図される。
本明細書で使用される場合、「発現のレベル」という表現は、遺伝子及びその遺伝子産物のレベルを決定することを指し、会合したRAN、会合したタンパク質、及び/又は遺伝子それら自体を含むが、それらに限定されない、遺伝子シグネチャーの遺伝子及びその発現産物の検出可能なレベルの増加、減少、並びにその実質的な変化がないことを含むが、それらに限定されない。発現のレベルはまた、そのような遺伝子及びその遺伝子産物の配列並びに/若しくは生物活性の変化又は実質的に変化がないことを決定することにも関連し得る。
本明細書で使用される場合、「増加した発現」は、ベースラインの所与の遺伝子又は対応する遺伝子産物の発現と比較して、遺伝子又は対応する遺伝子産物の増加した存在量を指す。増加した遺伝子発現は、細胞内の1つ又は複数の上方調節プロセスによって引き起こされてもよい。更に、「ベースライン」は、PTC再発の低リスクを有する患者において測定された遺伝子又は対応する遺伝子産物の存在量を指す。
本明細書で使用される場合、「減少した発現」は、ベースラインの所与の遺伝子又は対応する遺伝子産物の発現と比較して、遺伝子又は対応する遺伝子産物の減少した存在量を指す。減少した遺伝子発現は、細胞内の1つ又は複数の下方調節プロセスによって引き起こされてもよい。
本明細書で使用される場合、「PTC再発の低リスク」という表現は、5年以内のPTCの再発のリスクが約15%以下であることを指す。
本明細書で使用される場合、「患者」という用語は、ヒト患者等の哺乳動物を含む、医学的処置を受け得るか、それを受けている動物を指す。
本明細書で使用される場合、「予後」、「予後の」及び「予後判定」という用語は、それぞれ、疾患又は病気の可能性がある一連の行動の予想、疾患又は病気の可能性がある一連の行動を予測する働きをすること、及び疾患又は病気の可能性がある一連の行動を予測する行為を指す。
本明細書で使用される場合、「タンパク質」という用語は、直鎖状であり得るか、又は二次、三次若しくは四次構造等の三次元構造にフォールディングされ得るアミノ酸の配列を指し、疎水性基等の翻訳後エレメントを含有していてもよい。
組成物及び方法が、様々な構成要素又は工程を「含む(comprising)」、「含有する(containing)」又は「含む(including)」という用語で記載されること、並びに組成物及び方法が、様々な構成要素及び工程「から本質的になる(consist essentially of)」又は「からなる(consist of)」でもあり得ることが理解されるべきである。また、特許請求の範囲で使用される不定冠詞「a」又は「an」は、本明細書では、それを導入する1つ又は2つ以上の要素を意味すると定義される。
簡潔さのために、ある特定の範囲のみが本開示に明確に開示される。しかしながら、任意の下限からの範囲は、任意の上限と組み合わせて、明確に列挙されていない範囲を列挙することができ、同様に、任意の下限からの範囲は、任意の他の下限と組み合わせて、明確に列挙されていない範囲を列挙することができ、同じ方法で、任意の上限からの範囲は、任意の他の上限と組み合わせて、明確に列挙されていない範囲を列挙することができる。加えて、下限及び上限を有する数値範囲が開示されている場合は常に、任意の数字及びその範囲内の任意の含まれる範囲が、具体的に開示される。特に、本明細書に開示される値の全ての範囲(「約aから約b」、又は同等に「およそaからb」、又は同等に「およそa～b」)は、明示的に列挙されていなくても、より広い範囲の値に包含される全ての数及び範囲を示すことが理解されるべきである。そのため、全ての点又は個々の値は、明示的に列挙されていない範囲を列挙するために、任意の他の点若しくは個々の値、又は他の下限或いは上限と組み合わせたその独自の下限若しくは上限として機能し得る。
250 患者におけるPTCの再発のリスクを決定する方法
252 患者の生体試料からRNAを単離する工程
254 RNAから本開示の遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子のそれぞれの発現のレベルを決定する工程
254a 第2の遺伝子セットの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程
254b 患者がPTC再発の低リスク又は中程度リスクを有するかどうかを決定する工程
256 遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTCの再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程
258 PTC再発の決定されたリスクに基づいて、患者に処置を行う工程
300 本開示のシステム
302 サーバーコンピューター
304 データベース
306 患者
308 実験室
310 コンピューティングデバイス
312 臨床医
314 ネットワーク
316 ハードウェア構造
318 処理構造
320 制御構造
322 メモリ又はストレージ
324 ネットワーキングインターフェース
326 協調入力
328 表示出力
330 入力モジュール
332 出力モジュール
336 ソフトウェアアーキテクチャ
338 オペレーティングシステム
340 アプリケーションプログラム
342 論理メモリ
344 入力インターフェース
346 出力インターフェース
348 ネットワークインターフェース

Claims (30)

  1. 患者における乳頭様甲状腺がん(PTC)の再発のリスクを決定する方法であって、
    (a)患者の生体試料からRNAを単離する工程;
    (b)RNA由来の遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物のそれぞれの発現のレベルを決定する工程であり、遺伝子シグネチャーが、
    ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、REP15、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、KHNYN、CLDN12、DNAH11、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、BUB1、GPSM2、MSH5、ETV7、SUN1、GRAMD1C、LACTB2、LOC652276、EXOSC10、NUP210、ACOX3、UNC5CL、GNAO1、CGN、ZC3H18、CTSC、MFSD13A、及びCCDC183
    を含む、工程;並びに
    (c)遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTCの再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程
    を含む、方法。
  2. 生体試料が、腫瘍のマクロダイセクション又はマイクロダイセクションによって得られる、請求項1に記載の方法。
  3. 生体試料が、ホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)腫瘍試料又は凍結生検腫瘍試料である、請求項1又は2に記載の方法。
  4. 生体試料が、穿刺吸引によって、コア生検によって、又は外科手術検体から得られる腫瘍試料である、請求項3に記載の方法。
  5. 遺伝子発現のレベルを決定する工程が、逆転写ポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)、相補的デオキシリボ核酸(cDNA)マイクロアレイ又はリボ核酸シークエンシング(RNAseq)を使用して遺伝子発現のレベルを測定する工程を含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
  6. 遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程が、遺伝子シグネチャーの5個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
  7. 遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程が、遺伝子シグネチャーの7個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む、請求項6に記載の方法。
  8. 遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程が、遺伝子シグネチャーの20個から60個の間の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む、請求項6又は7に記載の方法。
  9. 遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程が、
    ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A及びREP15
    のうちの少なくとも2個の発現のレベルを決定する工程を含み;
    患者のPTC再発のリスクを決定する工程が、患者がPTC再発の高リスクを有するかどうかを決定する工程を含む、
    請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
  10. 患者がPTC再発の高リスクを有さないと決定される場合、
    遺伝子シグネチャーの遺伝子又は遺伝子産物のうちの少なくとも2個の発現のレベルを決定する工程;及び
    患者がPTC再発の中程度リスク又は低リスクを有するかどうかを決定する工程
    を更に含む、請求項9に記載の方法。
  11. 遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物の発現のレベルを決定する工程が、少なくとも:ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、ZNF215、KHNYN、CLDN12、DNAH11、EZH2、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B及びBUB1の発現のレベルを決定する工程を含む、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
  12. 患者がPTCの再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程が、複数の患者由来の遺伝子シグネチャーの遺伝子の発現レベルを対応する複数の患者の再発データと組み合わせて使用して訓練された統計モデルを使用する工程を含む、請求項1から11のいずれか一項に記載の方法。
  13. 乳頭様甲状腺がん(PTC)を有する患者を処置する方法であって、
    (a)患者の生体試料からRNAを単離する工程;
    (b)RNA由来の遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子のそれぞれの発現のレベルを決定する工程であり、遺伝子シグネチャーが、
    ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、REP15、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、KHNYN、CLDN12、DNAH11、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、BUB1、GPSM2、MSH5、ETV7、SUN1、GRAMD1C、LACTB2、LOC652276、EXOSC10、NUP210、ACOX3、UNC5CL、GNAO1、CGN、ZC3H18、CTSC、MFSD13A、及びCCDC183
    を含む、工程;
    (c)遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTCの再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程;並びに
    (d)PTC再発のリスクの決定されたレベルに基づいて、患者に処置を行う工程
    を含む、方法。
  14. 生体試料が、腫瘍のマクロダイセクション又はマイクロダイセクションによって得られる、請求項13に記載の方法。
  15. 生体試料が、ホルマリン固定パラフィン包埋(FFPE)腫瘍試料又は凍結生検腫瘍試料である、請求項13又は14に記載の方法。
  16. 生体試料が、穿刺吸引によって、コア生検によって、又は外科手術検体から得られる腫瘍試料である、請求項15に記載の方法。
  17. 遺伝子発現のレベルを決定する工程が、逆転写ポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)、相補的デオキシリボ核酸(cDNA)マイクロアレイ又はリボ核酸シークエンシング(RNAseq)を使用して遺伝子発現のレベルを測定する工程を含む、請求項13から16のいずれか一項に記載の方法。
  18. 遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程が、遺伝子シグネチャーの5個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む、請求項13から17のいずれか一項に記載の方法。
  19. 遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程が、遺伝子シグネチャーの7個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む、請求項18に記載の方法。
  20. 遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程が、遺伝子シグネチャーの20個から60個の遺伝子の発現のレベルを決定する工程を含む、請求項18又は19に記載の方法。
  21. 遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程が、
    ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A及びREP15
    のうちの少なくとも2個の発現のレベルを決定する工程を含み;
    患者のPTC再発のリスクを決定する工程が、患者がPTC再発の高リスクを有するかどうかを決定する工程を含む、
    請求項13から17のいずれか一項に記載の方法。
  22. 患者がPTC再発の高リスクを有さないと決定される場合、
    遺伝子シグネチャーの遺伝子のうちの少なくとも2個の発現のレベルを決定する工程;及び
    患者がPTC再発の中程度リスク又は低リスクを有するかどうかを決定する工程
    を更に含む、請求項21に記載の方法。
  23. 遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルを決定する工程が、少なくとも:ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、ZNF215、KHNYN、CLDN12、DNAH11、EZH2、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B及びBUB1の発現のレベルを決定する工程を含む、請求項13から20のいずれか一項に記載の方法。
  24. 患者がPTC再発の高リスクを有すると決定される場合、処置が、甲状腺全摘出術を行う工程、アジュバント放射性ヨウ素(RAI)療法を行う工程、免疫チェックポイント阻害剤を投与する工程、又はこれらの組合せを更に含む、請求項13から23のいずれか一項に記載の方法。
  25. 患者がPTC再発の中程度リスクを有すると決定される場合、処置が、積極的監視を行う工程、甲状腺片側切除術を行う工程、アジュバント放射性ヨウ素(RAI)療法を行う工程、又はこれらの組合せを含む、請求項13から23のいずれか一項に記載の方法。
  26. RAI療法が、EZH2阻害剤による前処置を含む、請求項24又は25に記載の方法。
  27. 患者がPTC再発の低リスクを有すると決定される場合、処置が、積極的監視を行う工程、甲状腺片側切除術を行う工程、又はこれらの組合せを含む、請求項13から23のいずれか一項に記載の方法。
  28. 患者がPTCの再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程が、複数の患者由来の遺伝子シグネチャーの遺伝子の発現レベルを対応する複数の患者の再発データと組み合わせて使用して訓練された統計モデルを使用する工程を含む、請求項12から27のいずれか一項に記載の方法。
  29. 患者における乳頭様甲状腺がん(PTC)の再発のリスクを決定する方法であって、
    (a)患者の生体試料から単離されたRNA由来の遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物のそれぞれの発現のレベルを決定する工程であり、遺伝子シグネチャーが、
    ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、REP15、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、KHNYN、CLDN12、DNAH11、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、BUB1、GPSM2、MSH5、ETV7、SUN1、GRAMD1C、LACTB2、LOC652276、EXOSC10、NUP210、ACOX3、UNC5CL、GNAO1、CGN、ZC3H18、CTSC、MFSD13A、及びCCDC183
    を含む、工程;並びに
    (b)遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTCの再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する工程
    を含む、方法。
  30. 患者における乳頭様甲状腺がん(PTC)の再発のリスクを決定するためのシステムであって、
    遺伝子発現データを保存するための少なくとも1つのデータベース;並びに
    ネットワークによって少なくとも1個のデータベースに機能的に相互接続された少なくとも1つの処理構造を含む少なくとも1つのサーバーコンピューターであり、少なくとも1つの処理構造が、
    遺伝子発現データを解析して、
    ATG14、MYO3A、ERCC5、SLC43A1、ABCC8、LTK、COPS2、CCNA2、BNIP3、FAM86C1P、GNG4、GCFC2、EEF1A2、TXNL4B、SEPSECS、ZNF215、KIF4A、EZH2、CDCA8、DISP1、SNX29P2、ATP1B1、ZNF620、HIST4H4、CENPL、GATAD1、C2orf88、WWC3、SKA3、HJURP、LOC728613、GTPBP8、RPRM、FBXO4、TICRR、AGFG2、TTK、TAFA2、MTMR14、WDR1、NEK2、RRAGA、EIF2A、REP15、NUDT15、LANCL2、NFATC2IP、GTPBP2、KHNYN、CLDN12、DNAH11、ASPHD1、REXO5、HIST2H2BF、C12orf76、MUC21、PGBD5、ABCC6P1、RHBDF1、CHAF1B、MOV10、CAB39L、FN1、DDX19B、BUB1、GPSM2、MSH5、ETV7、SUN1、GRAMD1C、LACTB2、LOC652276、EXOSC10、NUP210、ACOX3、UNC5CL、GNAO1、CGN、ZC3H18、CTSC、MFSD13A、及びCCDC183
    を含む、遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子又は遺伝子産物のそれぞれの発現のレベルを決定する;及び
    遺伝子シグネチャーの2個以上の遺伝子の発現のレベルに基づいて、患者がPTCの再発の低リスク、中程度リスク又は高リスクを有するかどうかを決定する
    ために構成された、サーバーコンピューター
    を含む、システム。
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