JP2023538868A - Ｐｄｅ４ｄ７相関遺伝子に基づく放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応の予測 - Google Patents

Abstract

本発明は、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法であって、ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2からなるグループから選択される2つ以上のPDE4D7相関遺伝子の各々について遺伝子発現プロファイルを決定または決定の結果を受信すること（前記遺伝子発現プロファイルは被験者から得られた生物学的試料において決定される）、および2つ以上のPDE4D7相関遺伝子についての遺伝子発現プロファイルに基づいて放射線療法反応の予測を決定することを含む方法に関する。

Description

本発明は、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法、および放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する装置に関する。さらに、本発明は、診断キット、当該キットの使用、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法における当該キットの使用、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法における1つまたは複数のPDE4D7相関遺伝子の各々に対する遺伝子発現プロファイルの使用、および対応するコンピュータプログラム製品に関する。

癌は、一群の細胞が制御されない増殖、浸潤および時に転移を示す疾患のクラスである。癌のこれらの3つの悪性の特性は、それらを、自己限定性であり浸潤または転移しない良性腫瘍と区別する。前立腺癌（PCa）は、男性において2番目に一般的に発生する非皮膚悪性腫瘍であり、2018年において新たに診断された症例数は130万例であり、推定死亡数は世界中で36万例である(Bray F. et al., "Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries", CA Cancer J Clin, Vol. 68, No. 6, pages 394-424, 2018を参照）。米国では、新たな症例の約90%が、転移がまだ形成されていないことを意味する限局性癌に関するものである(ACS (American Cancer Society), "Cancer Facts & Figures 2010", 2010を参照）。

原発性限局性前立腺癌の治療には、いくつかの根治的療法が利用可能であり、そのうち手術（根治的前立腺摘除術、RP）および放射線療法（RT）が最も一般的に使用される。RTは、外照射を介して、または前立腺への放射性シードの移植（小線源療法）、もしくはその両方の組み合わせを介して、投与される。それは、手術に適格ではないか、または進行した限局性または局所性の段階の腫瘍と診断された患者にとって、特に好ましい。根治的RTは、米国において限局性前立腺癌と診断された患者の最大50%に提供される（上記のACS, 2010を参照）。

治療後、疾患モニタリングのために、血液中の前立腺癌抗原（PSA）レベルを測定する。血中PSAレベルの増加は、癌の再発または増悪についての生化学的な代替的指標を提供する。しかし、報告されている生化学的無増悪生存率（bPFS）のばらつきは大きい(Grimm P. et al., "Comparative analysis of prostate-specific antigen free survival outcomes for patients with low, intermediate and high risk prostate cancer treatment by radical therapy. Results from the Prostate Cancer Results Study Group", BJU Int, Suppl. 1, pages 22-29, 2012を参照）。多くの患者では、根治的放射線療法後5年または10年でさえもbPFSが90%を超えることがある。残念ながら、中等度および特により高い再発リスクの患者群については、bPFSは、使用されるRTのタイプに応じて、5年で約40%に低下し得る(前記のGrimm P. et al., 2012を参照）

RTで治療されていない原発性限局性前立腺癌を有する多数の患者がRPを受ける（前記のACS, 2010を参照）。RP後、最高リスクグループの患者の平均60%が、5年後および10年後に生化学的再発を経験する(前記のGrimm P. et al, 2012を参照）。RP後の生化学的増悪の場合、これが再発性限局性疾患に起因するか、1つまたは複数の転移に起因するか、または臨床的疾患増悪をもたらさない緩慢性疾患に起因するかどうかについての不確実性が主な課題の1つであるDal Pra A. et al., "Contemporary role of postoperative radiotherapy for prostate cancer", Transl Androl Urol, Vo. 7, No. 3, pages 399-413, 2018, および Herrera F.G. and Berthold D.R., "Radiation therapy after radical prostatectomy: Implications for clinicians", Front Oncol, Vol. 6, No. 117, 2016を参照）。前立腺床に残存する癌細胞を根絶するためのRTは、RP後のPSA上昇後の生存を救済（サルベージ）するための主要な治療選択肢の1つである。サルベージ放射線療法（SRT）の有効性は、患者の18%から90%に対して、複数の因子に依存して、5年bPFSをもたらす(前記のHerrera F.G. and Berthold D.R., 2016, および Pisansky T.M. et al., "Salvage radiation therapy dose response for biochemical failure of prostate cancer after prostatectomy - A multi-institutional observational study", Int J Radiat Oncol Biol Phys, Vol. 96, No. 5, pages 1046-1053, 2016を参照）。

特定の患者群では、根治的またはサルベージRTは有効ではないことが明らかである。このような状況は、腸の炎症および機能不全、尿失禁および勃起不全など、RTが引き起こしうる重篤な副作用によってさらに悪化する(Resnick M.J. et al., "Long-term functional outcomes after treatment for localized prostate cancer", N Engl J Med, Vol. 368, No. 5, pages 436-445, 2013 および Hegarty S.E. et al., "Radiation therapy after radical prostatectomy for prostate cancer: Evaluation of complications and influence of radiation timing on outcomes in a large, population-based cohort", PLoS One, Vol. 10, No. 2, 2015を参照）。加えて、Medicare償還に基づくRTの1コースの中央値コストは18,000ドルであり、約4万ドルまでの幅広い変動を有する( Paravati A.J. et al., "Variation in the cost of radiation therapy among medicare patients with cancer", J Oncol Pract, Vol. 11, No. 5, pages 403-409, 2015を参照）。これらの数値には、根治的およびサルベージRT後のフォローアップケアのかなりの長期的なコストは含まれていない。

根治的またはサルベージの状況における各患者に対するRTの有効性の改善された予測は、治療選択および潜在的な生存を改善するであろう。これは、1）RTが有効であると予測される患者のために（例えば、用量漸増または異なる開始時間によって）RTを最適化すること、および2）RTが有効でないと予測される患者を、代替の潜在的により有効な治療の形態に導くことによって、達成されることができる。さらに、これは、無効な治療を控えて患者の苦痛を低減し、無効な治療に費やされるコストを低減する。

根治的RTの反応予測のための方策については、多数の研究が行われている（Hall W.A. et al., "Biomarkers of outcome in patients with localized prostate cancer treated with radiotherapy", Semin Radiat Oncol, Vol. 27, pages 11-20, 2016 および Raymond E. et al., "An appraisal of analytical tools used in predicting clinical outcomes following radiation therapy treatment of men with prostate cancer: A systematic review", Radiat Oncol, Vol. 12, No. 1, page 56, 2017) および SRT (前記の Herrera F.G. and Berthold D.R., 2016）を参照）。これらの方策の多くは、血液ベースのバイオマーカーPSAの濃度に依存する。(根治的およびサルベージ）RTの開始前の反応予測のために調査されるメトリックは、PSA濃度の絶対値、前立腺容積に対するその絶対値、ある時間にわたる絶対的増加、および倍加時間を含む。他の頻繁に考慮される因子は、グリソンスコアおよび臨床腫瘍段階である。SRTセットについては、追加的な要因、例えば、外科的切除断端状態、RP後の再発までの時間、術前/術中PSA値および臨床病理学的パラメータが関連する。

これらの臨床変数は、様々なリスク群における患者の層別化において限定的な改善を提供するが、より良好な予測ツールが必要とされている。

組織および体液中の広範囲のバイオマーカー候補が研究されているが、バリデーションはしばしば限定されており、一般に予後情報を示し、予測（治療特異的）値を示さない(前記のHall W.A. et al., 2016を参照）。少数の遺伝子発現パネルが、現在、商業的組織によって検証されている。これらのうちの1つまたはいくつかは、将来におけるRTの予測値を示し得る(前記の Dal Pra A. et al., 2018を参照）。

結論として、原発性前立腺癌および術後の状況について、RTに対する反応をよりよく予測する強い必要性が残っている。

本発明の目的は、より良好な治療決定を行うことを可能にする、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法、および放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測するための装置を提供することである。本発明のさらなる目的は、診断キット、当該キットの使用、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法における当該キットの使用、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法における1つまたは複数のPDE4D7相関遺伝子の各々に対する遺伝子発現プロファイルの使用、および対応するコンピュータプログラム製品を提供することである。

本発明の第1の態様では、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法であって、当該方法は、
- ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2からなるグループから選択される、1つまたは複数、例えば1つ、2つ、3つ、4つ、5つ、6つ、7つまたは全てのPDE4D7相関遺伝子の各々について、遺伝子発現プロファイルを決定する、またはその決定の結果を受け取るステップであって、前記遺伝子発現プロファイルが、前記被験者から得られた生物学的試料において決定される、ステップと、前記1つまたは複数のPDE4D7相関遺伝子についての前記遺伝子発現プロファイルに基づいて放射線治療反応の予測を決定するステップと、オプションとして、前記予測または前記予測に基づく治療推奨を医療従事者または前記被験者に提供するステップとを有する。

したがって、一実施形態では、本発明は、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法であって、当該方法は、
- ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2からなるグループから選択される、1つまたは複数、例えば1つ、2つ、3つ、4つ、5つ、6つ、7つまたは全てのPDE4D7相関遺伝子の各々について、遺伝子発現プロファイルを決定するステップであって、前記遺伝子発現プロファイルが、前記被験者から得られた生物学的試料において決定される、ステップと、
- 前記1つまたは複数のPDE4D7相関遺伝子についての前記遺伝子発現プロファイルに基づいて放射線治療反応の予測を決定するステップと、
- オプションとして、前記予測または前記予測に基づく治療推奨を医療従事者または前記被験者に提供するステップとを有する。

別の実施形態では、本発明は、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測するコンピュータで実施される方法であって当該方法は、
- ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2からなるグループから選択される、1つまたは複数、例えば1つ、2つ、3つ、4つ、5つ、6つ、7つまたは全てのPDE4D7相関遺伝子の各々についての遺伝子発現プロファイルの決定の結果を受け取るステップであって、前記遺伝子発現プロファイルが、前記被験者から得られた生物学的試料において決定される、ステップと、前記1つまたは複数のPDE4D7相関遺伝子についての前記遺伝子発現プロファイルに基づいて放射線治療反応の予測を決定するステップと、オプションとして、前記予測または前記予測に基づく治療推奨を医療従事者または前記被験者に提供するステップとを有する。

ホスホジエステラーゼ（PDE）は、セカンドメッセンジャー3'-5'-サイクリックAMPの劣化の唯一の手段である。したがって、それらは、重要な調節的役割を提供する準備ができている。したがって、それらの発現、活動および細胞内位置の異常な変化はすべて、特定の疾患状態の根底にある分子病理に寄与し得る。実際、最近、PDE遺伝子の突然変異が前立腺癌患者において高まり、cAMPシグナル伝達の上昇および前立腺癌に対する潜在的な素因につながることが示されている。しかしながら、各PDEファミリー内のアイソフォーム変異体の複雑なアレイと組み合わせた異なる細胞型における様々な発現プロファイルは、疾患増悪中のPDE発現の異常な変化と機能性との間のリンクを理解することを困難にする。いくつかの研究が前立腺におけるPDEの補体を記載することに努めており、その全てが、他のPDEと並んで、PDE4発現の有意なレベルを同定した。

現在同定されているPDEアイソフォームに関する配列情報を用いて、19の前立腺癌細胞株および異種移植片におけるそれらの発現を分析した(Henderson D.J. et al., "The cAMP phosphodiesterase-4D7 (PDE4D7) is downregulated in androgen-independent prostate cancer cells and mediates proliferation by compartmentalizing cAMP at the plasma membrane of VCaP prostate cancer cells", Br J Cancer, Vol.110, No. 5, pages 1278-1287, 2014を参照）。そのような研究は、PDE3B、PDE4B、PDE4D、PDE7A、PDE8A、PDE8BおよびPDE9Aアイソフォームが癌性前立腺細胞においてmRNAレベルで豊富に発現されることを同定し(前記のHenderson D.J. et al., 2014を参照）、一方、PDE1、PDE3A、PDE5A、PDE10AおよびPDE11A mRNAはより低いレベルで存在し（未公開データ）、前立腺上皮における環状ヌクレオチドシグナル伝達の複雑さを強調している。重要なことに、前立腺癌細胞試料をアンドロゲン感受性およびアンドロゲン非感受性の去勢抵抗性前立腺癌（CRPC）細胞表現型に分離することによって、本発明者らは、PDE4Dアイソフォームの発現がCRPC試料において下方制御されることを発見した。特に、多くのアンドロゲン感受性サンプル、PDE4D7における最も豊富なPDE4アイソフォームは、CRPC細胞モデルにおいて有意な程度のダウンレギュレーションを示し、PDE4D7のダウンレギュレーションがcAMPシグナル伝達変化を駆動する疾患の悪化に直接寄与し得るシナリオを提示することを見出した。さらに、これらの観察は、PDE4D7の測定が、低レベルの発現がより攻撃的な表現型と関連し得る前立腺癌の疾患増悪について情報を与え得ることを示唆した。

PDE4D7発現と疾患の病理学的特徴との間の相関に基づいて、本発明者らの定義した目的は、生検または手術のいずれかによって収集された患者の前立腺組織におけるPDE4D7の発現と、個々の患者の転帰に関連する臨床的に有用な情報との間の予後関連を同定することであった。臨床的に重要なエンドポイント、または転移の発生と有意に相関する代理エンドポイント、癌特異的または全死亡率は、典型的には予後癌バイオマーカーとして評価されている。代理エンドポイントを使用する最も関連性のある理論的根拠は、確立された臨床エンドポイントに関するデータが入手できない状況、またはデータコホートにおける事象の数が統計データ分析には限定されすぎている状況に関連する。PDE4D7予後バイオマーカーの開発のために、本発明者らは、転移および前立腺癌死の代理エンドポイントとして、BCR(生化学的再発）無増悪生存率または術後二次治療の開始のいずれかを評価した。これらの特定のエンドポイントを用いて、本発明者らは、本発明者らの臨床コホートにおいて関連する数の事象（例えば、BCRについて＞30%）を同定したが、これは多変量データ分析のために特に重要である。

我々の評価では、PSAおよびGleasonスコアのような確立された予後臨床変数と比較して、連続的またはカテゴリ的な「PDE4D7スコア」の付加価値および独立性を調査するために、Cox回帰およびKaplan-Meier生存率分析のような、多変量分析の標準的な方法を選択した(Alves de Inda M. et al., "Validation of Cyclic Adenosine Monophosphate Phosphodiesterase-4D7 for its Independent Contribution to Risk Stratification in a Prostate Cancer Patient Cohort with Longitudinal Biological Outcomes", Eur Urol Focus, Vol. 4, No. 3, pages 376-384, 2018を参照）。このように、ロジスティック回帰を用いて「PDE4D7スコア」と術前または術後の術後増悪の臨床的予測因子を組み合わせたリスクモデルを構築した。その後、得られたモデルを、Kaplan-Meier生存率およびROC曲線分析において複数の独立した患者コホートで試験し、治療後の無増悪生存率を予測した(前記のAlves de Inda M. et al., 2018を参照）。

このような戦略を用いて、本発明者らは、外科手術後の状況における単一の手術センターからの連続的に管理された患者コホートにおいて、レトロスペクティブに収集され、切除された前立腺組織からの生検に関するPDE4D7スコアの予後的価値を試験することに着手した(前記のAlves de Inda M. et al., 2018を参照）患者集団は、病理学的転帰および生物学的転帰の両方の長期追跡調査が行われた約500人の個人から構成された。これらの臨床データは全ての患者について利用可能であり、治療後中央値120ヶ月の追跡期間中に収集された。「PDE4D7スコア」は上記のように決定され、次いで、多変量設定を調整するために、利用可能な術後の共変量（すなわち、病理学グリーソンスコア、pTステージ、外科的切除縁状態、精嚢侵襲状態、およびリンパ節侵襲状態）を使用して、単変数分析および多変量分析の両方において試験された。この例では、一次介入後の生化学的無増悪生存率が、評価された臨床エンドポイントとして設定された。これらの臨床サンプルの単変量解析（前記のAlves de Inda M. et al., 2018参照）は、（「PDE4D7スコア」に関する）PDE4D7発現と術後の生体内再発との逆相関を示し（単位変化あたりHR＝0.53；95％CI 0.41-0.67；p＜0.0001） 、我々の以前のデータを強固に裏付けた（Bottcher R. et al., "Human phosphodiesterase 4D7 (PDE4D7) expression is increased in TMPRSS2-ERG-positive primary prostate cancer and independently adds to a reduced risk of post-surgical disease progression". Br J Cancer, Vo. 113, NO. 10, pages 1502-1511, 2015 および Bottcher R. et al., "Human PDE4D isoform composition is deregulated in primary prostate cancer and indicative for disease progression and development of distant metastases", Oncotarget, Vol. 7, No. 43, pages 70669-70684, 2016を参照）このような臨床変数を用いた多変量解析では、「PDE4D7スコア」が臨床転帰を予測するための独立かつ効果的な手段として残った（HR=0.56/単位変化; 95% CI 0.43～0.73; p<0.0001）。さらに、多変量解析（HR=0.54 95% CI 0.42-0.69; p<0.0001）における「PDE4D7スコア」を、検証され、臨床的に使用されたリスクモデルCAPRA-Sで評価した場合、非常に類似した結果が得られた。CAPRA-Sスコアは、術前PSAおよび手術時に決定された病理学的パラメータに基づいており、BCR、全身性増悪およびPCSMを含む疾患再発の予測を助けることを目的とした情報を臨床医に提供するために開発され、米国および他の集団において検証されている。

興味深いことに、連続的な「PDE4D7スコア」と比較してハザード比（HR）を評価する場合、本発明者らは、2～5のスコア値について「PDE4D7スコア」の減少に伴うリスクの線形増加を明らかにした。しかしながら、PDE4D7スコアが2未満では、術後増悪のリスクは急激に増加する(前記のAlves de Inda M.et al, 2018を参照）。これは、最低の「PDE4D7スコア」カテゴリに分類される患者が疾患再発の最高リスクを示すKaplan-Meier生存曲線においても明らかである。ロジスティック回帰分析を用いて、CAPRA-Sスコアを連続的な「PDE4D7スコア」と組み合わせた。ROC曲線分析を用いてこのモデルを試験すると、本発明者らは、CAPRA-S単独と比較して、BCRへの治療後増悪の2年および5年予測の両方について、AUCの4～6%の大幅な改善に気付いた。このように、Kaplan-Meier生存分析におけるCAPRA-Sと「PDE4D7スコア」Cox回帰組み合わせモデルを評価し、これをCAPRA-Sスコアカテゴリ単独と比較した。これを考慮して、本発明者らは、CAPRA-Sスコアの臨床メトリックを単独で使用する場合と比較して、「PDE4D7およびCAPRA-S」スコアを組み合わせたモデルを使用する場合のリスク予測における付加価値を確認した(前記のAlves de Inda M. et al.,2018を参照）。

前立腺がんの診断に続いて、定義された一次治療への層別化の前に正確なリスク評価を行う必要がある。これを念頭において、本発明者らは、診断用針生検試料から得られた腫瘍組織を試験する手術前状況において「PDE4D7スコア」の予後的使用を翻訳することができるかどうかを見ることにした( van Strijp D. et al., "The Prognostic PDE4D7 Score in a Diagnostic Biopsy Prostate Cancer Patient Cohort with Longitudinal Biological Outcomes", Prostate Cancer, 2018:5821616を参照）。ここでは、一次治療として手術を受けた単一の診断臨床センターからの168人の患者に対して針生検を実施した。各患者の最小追跡期間は、この介入後60か月であった。多変量解析において「PDE4D7スコア」を調整するために使用した臨床共変量は、手術時年齢、術前PSA、PSA密度、生検グリーソンスコア、腫瘍陽性生検コアのパーセンテージ、生検における腫瘍のパーセンテージおよび臨床cT段階であった。本発明者らは、生化学的再発のためのCox回帰分析における術前CAPRAスコアと比較して、「PDE4D7スコア」ならびに「PDE4D7およびCAPRA」スコアの組み合わせの有用性を評価した(前記のvan Strijp D.et al, 2018を参照）。

この患者コホートを評価すると、臨床変数（HR=0.43; 95% CI 0.29-0.63; p<0.0001）ならびに臨床CAPRAスコア（HR=0.53; 95% CI 0.38-0.74; p=0.0001）を調整した場合、「PDE4D7スコア」は多変量解析においてBCRと逆相関することがわかった(前記のvan Strijp D. et al, 2018参照）。Kaplan-Meier分析は、以前と同様に、術後の状況において、「PDE4D7スコア」カテゴリが、BCR無増悪生存率（ログランクp＜0.0001）および無二次治療生存率（ログランクp=0.01）と有意に関連することを実証した。次に、以前のコホートで開発された組合せロジスティック回帰モデルを用いた。これは、「CAPRAおよびPDE4D7」スコアの組み合わせからなり、最も高い「CAPRAおよびPDE4D7」の組み合わせスコアカテゴリ内の患者が、実質的に、手術後の生化学的増悪または任意の二次治療への移行のリスクがないことを実証した。このロジスティック回帰モデルはさらに、手術後の5年間のBCRを予測するために、ROC曲線分析を用いて評価された。これは、CAPRAスコア単独よりも5%のAUCの増加を明らかにした（それぞれ、AUC=0.82 vs.0.77; p=0.004）。組み合わされた「CAPRAおよびPDE4D7」スコアモデルの決定曲線分析は、個々の患者が術後疾患増悪を経験するリスク閾値に基づいて介入（例えば、手術）を行うかどうかを決定するために、全ての決定閾値にわたって、いずれかのスコア単独と比較して、この組み合わせスコアを使用することの優れた正味の利益を確認した(前記のvan Strijp D.et al, 2018を参照）。

本発明は、PDE4D7バイオマーカーが放射線治療反応の良好な予測因子であることが証明されているので、PDE47バイオマーカーと高度に相関するマーカーを同定する能力が全体的なRT反応をより良好に予測するのに役立つ可能性があるという考えに基づく。

同定された遺伝子ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2は、以下のように同定された:本発明者らは、571人の前立腺癌患者に関して生成されたRNAseqデータにおいて、6万に近い転写物に関して、このデータにおける既知のバイオマーカーPDE4D7の発現と相関する広範な遺伝子を同定した。571サンプルにわたるこれらの遺伝子のいずれかの発現とPDE4D7との間の相関は、ピアソン相関によって行われ、正の相関の場合には0～1の間の値として、または負の相関の場合には-1～0の間の値として表される。
相関係数の式は:

であり、ここで、

および

は、それぞれ、全てのサンプルにわたるサンプル平均AVERAGE（PDE4D7）およびAVERAGE（gene）である。相関係数の計算のための入力データとして、本発明者らはPDE4D7スコア(前記のAlves de Inda M. et al., 2018を参照）、および、目的の遺伝子あたりのRNAseq決定TPM遺伝子発現値を使用した（以下を参照されたい）。

約6万の転写物のいずれかの発現とPDE4D7の発現との間で同定された最大の負の相関係数は-0.38である一方、約6万の転写物のいずれかの発現とPDE4D7の発現との間で同定された最大の正の相関係数は+0.56であった。相関が-0.31～-0.38および+0.41～+0.56の範囲の遺伝子を選択した。本発明者らは、以下の表1に列挙されているこれらの特性に一致する合計77個の転写物を特定した（アルファベット順にソートされている）。

表１：その発現がPDE4D7発現に対して強い負または正の相関を示す77個の転写物の選択

これらの77個の転写物から、術後生化学再発のためにサルベージ放射線治療（SRT）を受けている186人の患者のサブコホートにおいてCox回帰組合せモデルを反復的に試験することによって、8個の遺伝子、ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2を選択した。試験した臨床エンドポイントは、SRT開始後の前立腺癌特異的死亡であった。

8つの遺伝子の選択のための境界条件は、多変量Cox回帰におけるp値がモデルに保持された全ての遺伝子について＜0.1であるという制限によって与えられた。

用語「ABCC5」は、ヒトATP結合カセットサブファミリーCメンバ5遺伝子(Ensembl: ENSG00000114770）、例えば、NCBI参照配列NM_001023587.2またはNCBI参照配列NM_005688.3に定義される配列、具体的には、ABCC5転写物の上記のNCBI参照配列の配列に対応する配列番号（SEQ ID NO）1または配列番号2に定義されるヌクレオチド配列を指し、また、例えば、配列番号3または配列番号4に定義される対応するアミノ酸配列にも関し、これはNCBIタンパク質アクセッション参照配列NP_001018881.1およびABCC5ポリペプチドをコードするNCBIタンパク質アクセッション参照配列NP_005679に定義されるタンパク質配列に対応する。

また、「ABCC5」という用語は、ABCC5と高い相同性を示すヌクレオチド配列を含み、例えば、配列番号1もしくは配列番号2に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一である核酸配列、または 配列番号3もしくは配列番号4に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一であるアミノ酸配列、または配列番号3もしくは配列番号4に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一であるアミノ酸配列をコードする核酸配列、 または配列番号1もしくは配列番号2に記載の配列と少なくとも75％、80％、85％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％もしくは99％同一である核酸配列によってコードされるアミノ酸配列を含む。

「CUX2」という用語は、ヒト切断様ホメオボックス2遺伝子(Ensembl: ENSG00000111249）を指し、例えば、NCBI参照配列NM_015267.3に定義される配列、具体的には、CUX2転写物の上記で示されたNCBI参照配列の配列に対応する配列番号5に記載のヌクレオチド配列を指し、また、例えば、CUX2ポリペプチドをコードするNCBIタンパク質アクセッション参照配列NP_056082.2に定義されるタンパク質配列に対応する配列番号6に記載の対応するアミノ酸配列にも関する。

また、「CUX2」という用語は、CUX2と高度な相同性を示すヌクレオチド配列を含み、例えば、配列番号5に記載の配列と少なくとも75％、80％、85％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％もしくは99％同一である核酸配列、または配列番号6に記載の配列と少なくとも75%, 80%, 85%, 90%, 91%, 92%, 93%, 94%, 95%, 96%, 97%, 98%もしくは99%同一であるアミノ酸配列、または配列番号6に記載の配列と少なくとも75％、80％、85％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％もしくは99％同一であるアミノ酸配列をコードする核酸配列、または配列番号5に記載の配列と少なくとも75％、80％、85％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％もしくは99％同一である核酸配列によってコードされているアミノ酸配列を含む。

用語「KIAA1549」は、ヒトKIAA1549遺伝子(Ensembl: ENSG00000122778）、例えばNCBI参照配列NM_020910またはNCBI参照配列NM_001164665に定義される配列、具体的には上記のKIAA1549転写物のNCBI参照配列の配列に対応する、配列番号7または配列番号8に定義されるヌクレオチド配列を指し、また、例えば、配列番号9または配列番号10に定義される対応するアミノ酸配列にも関し、これはNCBIタンパク質アクセッション参照配列NP_065961およびKIAA1549ポリペプチドをコードするNCBIタンパク質アクセッション参照配列NP_001158137に定義されるタンパク質配列に対応する。

また、用語「KIAA1549」は、KIAA1549と高度な相同性を示すヌクレオチド配列を含み、例えば 配列番号7もしくは配列番号8に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一である核酸配列、または配列番号9もしくは配列番号10に記載の配列と少なくとも75%, 80%, 85%, 90%, 91%, 92%, 93%, 94%, 95%, 96%, 97%, 98%もしくは99%同一であるアミノ酸配列、または 配列番号9もしくは配列番号10に記載の配列と少なくとも75%, 80%, 85%, 90%, 91%, 92%, 93%, 94%, 95%, 96%, 97%, 98%もしくは99%同一であるアミノ酸配列をコードする核酸配列、または 配列番号7もしくは配列番号8に記載の配列と少なくとも75%, 80%, 85%, 90%, 91%, 92%, 93%, 94%, 95%, 96%, 97%, 98%もしくは99%同一である核酸配列によってコードされるアミノ酸配列を含む。

用語「PDE4D」は、ヒトPhosphodiesterase 4D遺伝子（Ensembl：ENSG00000113448）を意味し、例えば、NCBI参照配列NM_001104631、NCBI参照配列NM_001349242、NCBI参照配列NM_001197218、NCBI参照配列NM_006203、参照配列NM_001197221、またはNCBI参照配列NM_001197220、またはNCBI参照配列NM_001197223、またはNCBI参照配列NM_001165899において定義される配列を意味し、具体的には、PDE4D転写物の上記で示したNCBI参照配列の配列に対応する、配列番号11または配列番号12または配列番号13または配列番号14または配列番号15または配列番号16または配列番号17または配列番号18または配列番号19に記載されるヌクレオチド配列を意味し、または、例えば、PDE4DポリペプチドをコードするNCBIタンパク質アクセッションリファレンス配列 NP_001098101、NCBIタンパク質アクセッションリファレンス配列NP_001336171、NCBIタンパク質アクセッションレファレンス配列NP_001184147、NCBIタンパク質アクセッションレファレンス配列NP_006194、NCBIタンパク質アクセッションレファレンス配列NP_001184150、NCBIタンパク質アクセッションレファレンス配列NP_001184149、NCBIタンパク質アクセッションレファレンス配列NP_001184152、NCBIタンパク質アクセッションレファレンス配列NP_001159371、NCBIタンパク質アクセッションレファレンス配列NP_001184148において定義されるタンパク質配列に対応する、配列番号20または配列番号21または配列番号22または配列番号23または配列番号24または配列番号25または配列番号26または配列番号27または配列番号28 に記載されているような対応するアミノ酸配列に関する。

用語「PDE4D」はまた、PDE4Dに対して高度の相同性を示すヌクレオチド配列、例えば、配列番号11もしくは配列番号12もしくは配列番号13もしくは配列番号14もしくは配列番号15もしくは配列番号16もしくは配列番号17もしくは配列番号18もしくは配列番号19に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一である核酸配列、または配列番号20もしくは配列番号21もしくは配列番号22もしくは配列番号23もしくは配列番号24もしくは配列番号25もしくは配列番号26もしくは配列番号27もしくは配列番号28に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%または99%同一であるアミノ酸配列、または配列番号20もしくは配列番号21もしくは配列番号22もしくは配列番号23もしくは配列番号24もしくは配列番号25もしくは配列番号26もしくは配列番号27もしくは配列番号28に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%または99%同一であるアミノ酸配列をコードする核酸配列、または、配列番号11または配列番号12または配列番号13または配列番号14または配列番号15または配列番号16または配列番号17または配列番号18または配列番号19に記載される配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%または99%同一の核酸配列によってコード化されるアミノ酸配列を含む。

用語「RAP1GAP2」は、ヒトRAP1 GTPase Activating Protein 2遺伝子（ENSG00000132359）を意味し、例えば、NCBI参照配列NM_015085、NCBI参照配列NM_001100398もしくはNCBI参照配列NM_001330058に定義されるような配列を意味し、具体的には、RAP1GAP2転写物の上記で示されたNCBI参照配列の配列に対応する、配列番号29または配列番号30または配列番号31に記載のヌクレオチド配列を意味し、RAP1GAP2ポリペプチドをコードするNCBIタンパク質アクセッション参照配列NP_055900、NCBIタンパク質アクセッション参照配列NP_001093868およびNCBIタンパク質アクセッション参照配列NP_001316987に定義されるタンパク質配列に対応する、例えば配列番号32、配列番号33もしくは配列番号34に記載されているような対応するアミノ酸配列に関する。

また用語「RAP1GAP2」は、RAP1GAP2と高度な相同性を示すヌクレオチド配列を含み、例えば、配列番号29、配列番号30もしくは配列番号31に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%または99%同一である核酸配列、または、配列番号32、配列番号33もしくは配列番号34に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%、または99%同一であるアミノ酸配列 または 配列番号32、配列番号33もしくは配列番号34に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%または99%同一であるアミノ酸配列をコードする核酸配列、または、配列番号29、配列番号30もしくは配列番号31に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%または99%同一の核酸配列によってコードされるアミノ酸配列を含む。

用語「SLC39A11」はヒトSolute Carrier Family39Member11遺伝子(Ensembl: ENSG00000133195）を指し、例えば、NCBI参照配列NM_139177またはNCBI参照配列NM_001352692に定義される配列、具体的には配列番号35または配列番号36に示されるヌクレオチド配列であり、これはSLC39A11転写物の上記のNCBI参照配列の配列に対応し、また、例えば、配列番号37または配列番号38に示される対応するアミノ酸配列にも関し、これは、SLC39A11ポリペプチドをコードするNCBIタンパク質アクセッション参照配列NP_631916およびNCBIタンパク質アクセッション参照配列NP_001339621に定義されるタンパク質配列に対応する。

用語「SLC39A11」はまた、SLC39A11に対して高度の相同性を示すヌクレオチド配列、例えば、配列番号35もしくは配列番号36に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一である核酸配列、または配列番号37もしくは配列番号38に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一であるアミノ酸配列、または配列番号37もしくは配列番号38に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一であるアミノ酸配列をコードする核酸配列、または配列番号35または配列番号36に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%または99%同一である核酸配列によってコードされるアミノ酸配列を含む。

「TDRD1」という用語は ヒトTudor Domain Containing 1遺伝子(Ensembl: ENSG00000095627）を指し、例えば、NCBI参照配列NM_198795に定義される配列、具体的には、TDRD1転写物の上記のNCBI参照配列の配列に対応する配列番号39に定義されるヌクレオチド配列を指し、また、例えば、TDRD1ポリペプチドをコードするNCBIタンパク質アクセッション参照配列NP_942090に定義されるタンパク質配列に対応する配列番号40に定義される対応するアミノ酸配列にも関する。

用語「TDRD1」はまた、TDRD1に対して高度の相同性を示すヌクレオチド配列、例えば、配列番号39に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一である核酸配列、または配列番号40に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一であるアミノ酸配列、または配列番号40に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一であるアミノ酸配列をコードする核酸配列、または配列番号39に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%または99%同一である核酸配列によってコードされるアミノ酸配列を含む。

「VWA2」という用語は、 ヒトVon Willebrand Factor A Domain Containing 2遺伝子(Ensembl: ENSG00000165816）を指し、例えば、NCBI参照配列NM_001320804に定義される配列、具体的には、VWA2転写物の上記のNCBI参照配列の配列に対応する配列番号41に定義されるヌクレオチド配列を指し、また、VWA2ポリペプチドをコードするNCBIタンパク質アクセッション参照配列NP_001307733に定義されるタンパク質配列に対応する、例えば、配列番号42に定義される対応するアミノ酸配列にも関する。

「VWA2」という用語はまた、VWA2に対して高度の相同性を示すヌクレオチド配列、例えば、配列番号41に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一である核酸配列、または配列番号42に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一であるアミノ酸配列、または配列番号42に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%もしくは99%同一であるアミノ酸配列をコードする核酸配列、または配列番号41に記載の配列と少なくとも75%、80%、85%、90%、91%、92%、93%、94%、95%、96%、97%、98%または99%同一である核酸配列によってコードされるアミノ酸配列を含む。

「生物学的サンプル（試料）」または「被験者から得られるサンプル」という用語は、被験者、例えば、前立腺癌患者から当業者に公知の適切な方法によって得られる任意の生物学的材料を指す。「前立腺癌被験者」という用語は、前立腺癌を有するか、または前立腺癌を有することが疑われる人を指す。

さらに、完全モデルの使用（8つの遺伝子全てを使用）は、有意な予測効果を得るために必須ではなく、PDE4D7相関遺伝子のうちの2つのランダム選択を用いて有意な結果をすでに得ることができることが実証された。実施例および図面10～17は、有意な予測を行うのに十分な完全セットから選択された2つまたは3つの遺伝子のランダムセットを示す。これらのランダムな選択は、8つのPDE4D7相関遺伝子のセットからの2つ以上の遺伝子の任意の選択が放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応の有意な予測を可能にすることをもっともらしいものにする。

使用される生物学的試料は、例えば、核酸（特にRNA）またはタンパク質が保存される方法で、臨床的に許容される態様で収集され得る。

生物学的試料は、身体組織および/または流体、例えば、限定はされないが、血液、汗、唾液および尿を含み得る。さらに、生物学的試料は、癌性上皮細胞または癌性であると疑われる組織に由来する上皮細胞などの上皮細胞に由来する細胞抽出物またはそのような上皮細胞を含む細胞集団を含んでもよい。生物学的試料は、腺組織に由来する細胞集団を含み得、例えば、試料は、男性対象者の前立腺に由来し得る。さらに、細胞は、必要に応じて、得られた体組織および体液から精製され、その後、生物学的試料として使用され得る。いくつかの実現例では、試料は、組織試料、尿試料、尿沈渣試料、血液試料、唾液試料、精液試料、循環腫瘍細胞を含む試料、細胞外小胞、前立腺分泌エキソソームを含有する試料、または細胞株もしくは癌細胞株であり得る。

1つの特定の実現例では、生検試料または切除試料を取得および/または使用することができる。そのような試料は、細胞または細胞溶解物を含み得る。

生物学的試料の含有物が濃縮工程に供されることも考えられる。例えば、試料は、例えば磁性粒子で機能化された、特定の細胞型、例えば前立腺細胞の細胞膜または細胞小器官に特異的なリガンドと接触させることができる。磁性粒子によって濃縮された材料は、続いて、本明細書において上記または下記に記載されるように、検出および分析ステップのために使用され得る。

さらに、細胞、例えば腫瘍細胞は、例えば血液、尿などの流体または液体試料の濾過プロセスを介して濃縮され得る。そのような濾過プロセスはまた、本明細書において上記に記載されるようなリガンド特異的相互作用に基づく濃縮ステップと組み合わせられ得る。

「前立腺癌」という用語は、男性生殖系における前立腺の癌を指し、これは、前立腺の細胞が変異し、制御不能に増殖し始めるときに起こる。典型的には、前立腺癌は、上昇したレベルの前立腺特異的抗原（PSA）に関連する。本発明の一実施形態では、「前立腺癌」という用語は、3.0を超えるPSAレベルを示す癌に関する。別の実施形態では、この用語は、2.0を超えるPSAレベルを示す癌に関する。「PSAレベル」という用語は、血液中のPSAの濃度（ng/ml）を指す。

「非増悪性前立腺癌状態」という用語は、個々のサンプルが「生化学的再発」および/または「臨床的再発」および/または「転移」および/または「去勢抵抗性疾患」および/または「前立腺癌または疾患特異死亡」を示すパラメータ値を示さないことを意味する。

「増悪性前立腺癌状態」という用語は、個々のサンプルが「生化学的再発」および/または「臨床的再発」および/または「転移」および/または「去勢抵抗性疾患」および/または「前立腺癌または疾患特異死亡」を示すパラメータ値を示すことを意味する。

「生化学的再発」という用語は一般に、試料中の前立腺癌細胞の存在を示すPSAの増加の再発生物学的値を指す。しかしながら、そのような存在の検出に使用することができるか、またはそのような存在の疑いを高める他のマーカーを使用することも可能である。

用語「臨床的再発」は、例えばインビボイメージングを用いて測定される、腫瘍細胞の存在を示す臨床徴候の存在を指す。

「転移」という用語は、前立腺以外の器官における転移性疾患の存在を指す。

用語「去勢抵抗性疾患」は、ホルモン非感受性前立腺癌、すなわち、アンドロゲン遮断療法（ADT）にもはや反応しない前立腺における癌の存在を指す。

「前立腺癌特異死または疾患特異死」という用語は、患者の前立腺癌による患者の死を指す。

1つ以上のPDE4D7相関遺伝子は、3つ以上、好ましくは6つ以上、最も好ましくは全てのPDE4D7相関遺伝子を含むことが好ましい。

放射線治療反応の予測の決定は、PDE4D7相関遺伝子のうちの2つ以上、例えば、2、3、4、5、6、7または全てについての遺伝子発現プロファイルを、前立腺癌被験者の集団に由来する回帰関数と組み合わせることを含むことが好ましい。

Cox比例ハザード回帰は、生存のような試験されたイベントまでの時間に対するいくつかのリスク因子の影響を分析することを可能にする。それによって、リスク因子は、リスクスコアまたは臨床段階のような二値変数または離散変数であってもよいが、バイオマーカー測定値または遺伝子発現値のような連続変数であってもよい。エンドポイント（例えば、死亡または疾患の再発）の確率は、ハザードと呼ばれる。試験されたエンドポイントが例えば患者コホートにおける被験者によって到達されたか否か（例えば、患者が死亡したか否か）に関する情報の次に、エンドポイントまでの時間も、回帰分析において考慮される。ハザードは次のようにモデル化される: H(t)=H₀（t）・exp（w₁ ・V₁+w₂ ・V₂+w₃ ・V₃+...）。ここでV₁、V₂、V₃...は予測変数であり、H₀（t）は基準ハザードであり、H（t）は任意の時点のハザードである。ハザード比（またはイベントに達するリスク）は、Ln［H（t）/H₀(t)]= w ₁ ・V₁ + w ₂ ・V₂ + w ₃ ・V₃ + ...で表され、係数または重みw₁、w₂、w₃ ...はコックス回帰分析によって推定され、ロジスティック回帰分析と同様に解釈することができる。

1つの特定の実現例では、放射線治療反応の予測が以下のように決定される:

ここで、w₁～w₈は重みであり、ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2はそれらの遺伝子の発現レベルである。

例えば、w₁は約-0.1～0.9、例えば約0.418、w₂は約-0.2～0.8、例えば0.35、w₃は約-0.1～0.9、例えば0.43774、w₄は約-1.3～-0.3、例えば-0.7596、w₅は約-1.2～-0.2、例えば-0.7243、w₆は約0.0～0.1、例えば0.5361、w₇は約-0.2～0.8、例えば0.2686、w₈は約-0.8～0.2、例えば-0.3123である。

放射線治療反応の予測は、また、放射線治療反応の予測の値に基づいて、少なくとも2つのリスクグループのうちの1つに分類またはカテゴリ化され得る。例えば、2つのリスクグループ、または3つのリスクグループ、または4つのリスクグループ、または4つを超える事前定義されたリスクグループが存在し得る。各リスクグループは、放射線治療反応の予測のそれぞれの（重複しない）範囲の値をカバーする。例えば、リスクグループは、0～＜0.1、または0.1～＜0.25、または0.25～＜0.5、または0.5～1.0などの特定の臨床イベントの発生確率を示し得る。

放射線治療反応の予測の決定は、被験者から得られた1つまたは複数の臨床パラメータにさらに基づくことがさらに好ましい。

上述のように、臨床パラメータに基づく様々な測定が検討されている。放射線治療反応の予測をこのような臨床パラメータにさらに基づかせることによって、予測をさらに改善することが可能である。

臨床パラメータは（i）前立腺特異的抗原（PSA）レベル;(ii)病的グリーソンスコア(pGS); iii)臨床腫瘍ステージ; iv)病理学的グリーソングレード群(pGGG); v)病理学的ステージ; vi)1つまたは複数の病理学的変数、例えば、外科的切除縁および/またはリンパ節浸潤および/または前立腺外増殖および/または精嚢浸潤の状態; vii)CAPRA-S;およびviii）別の臨床リスクスコアのうちの1つまたは複数を含むことが好ましい。

放射線治療反応の予測の決定は、1つまたは複数のPDE4D7相関遺伝子の遺伝子発現プロファイルと、被験者から得られた1つまたは複数の臨床パラメータとを、前立腺癌被験者の集団から得られた回帰関数と組み合わせることを含むことがさらに好ましい。

1つまたは複数のPDE4D7相関遺伝子の遺伝子発現プロファイル、および被験者から得られた1つまたは複数の臨床パラメータを、前立腺癌被験者の集団から得られた回帰関数と組み合わせることがさらに好ましい。

1つの特定の実現例では、放射線治療反応の予測が以下のように決定される:

w₉およびw₁₀は重みであり、PDE4D7_CORR_modelは、PDE4D7相関遺伝子の2つ以上、例えば2つ、3つ、4つ、6つ、7つまたは全てについての発現プロファイルに基づく上述の回帰モデルであり、pGGGは、病理学的グリーソングレードグループである。一実施形態では、w₉は約0.1～1.1、例えば0.6117であり、w₁₀は約0.1～1.1、例えば0.6127である。

生物学的試料は、放射線療法の開始前に被験者から得られることが好ましい。遺伝子発現プロファイルは、前立腺癌の組織中のmRNAまたはタンパク質の形で決定されることができる。あるいは、遺伝子が可溶性形態で存在する場合、遺伝子発現プロファイルを血液中で決定することができる。

放射線治療は、根治的放射線治療またはサルベージ放射線治療であることがさらに好ましい。

放射線療法反応の予測は、放射線療法の有効性に対して否定的または肯定的であり、予測に基づいて治療が推奨され、予測が否定的である場合、推奨される治療は（i）標準よりも早く提供される放射線療法、（ii）放射線量を増加させた放射線療法、（iii）アンドロゲン除去療法などのアジュバント療法、および、iv）放射線療法ではない代替療法のうちの1つまたは複数を含むことが好ましい。予測が否定的である程度は、推奨される治療が標準的な形態の放射線治療から逸脱する程度を決定することができる。

本発明のさらなる態様では、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測するための装置が提供され、この装置は:
- ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2からなるグループから選択される1つまたは複数、例えば1、2、3、4、5、6、7つまたはすべてのPDE4D7相関遺伝子の各々についての遺伝子発現プロファイルを示すデータを受信するように適合された入力部を有し、前記遺伝子発現プロファイルは被験者から得られた生物学的試料において決定され、当該装置はさらに、前記1つまたは複数のPDE4D7相関遺伝子についての遺伝子発現プロファイルに基づいて放射線治療反応の予測を決定するように適合されたプロセッサを含み、任意選択で、予測または当該予測に基づく療法推奨を医療介護者または被験者に提供するように適合された提供ユニットを有する。

本発明の別の態様では、プログラムがコンピュータによって実行されるときに、コンピュータに以下を含む方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品が提供される:
- ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1及びVWA2からなるグループから選択される1つ以上、例えば1、2、3、4、5、6、7つまたは全てのPDE4D7相関遺伝子のそれぞれについての遺伝子発現プロファイルを示すデータを受信するステップであって、前記遺伝子発現プロファイルは、前立腺癌の被験者から得られた生物学的試料において決定される、ステップ、１つまたは複数のPDE4D7相関遺伝子についての遺伝子発現プロファイルに基づいて、治療に対する前立腺癌被験者の反応の予測を決定するステップ、および任意選択で、予測または予測に基づく治療推奨を医療従事者または被験者に提供するステップ。

本発明のさらなる態様では、以下を含む診断キットが提供される:
- 被験者から得られた生物学的試料において、ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1及びVWA2 からなるグループから選択される1つ以上、例えば1、2、3、4、5、6、7つまたは全てのPDE4D7相関遺伝子のそれぞれについての遺伝子発現プロファイルを決定するための少なくとも１つのプライマおよび／もしくはプローブ、オプションとして、請求項10に記載の装置、または、請求項１１に記載のコンプ―たプログラム製品。

本発明のさらなる態様において、請求項12に定義されるキットの使用が提示される。

請求項13に記載の使用は、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法における使用であることが好ましい。

本発明のさらなる態様において、以下を含む方法が提供される:
- 前立腺癌の被験者から得られた生物学的試料を受け取るステップ、請求項12に記載のキットを用いて、被験者から得られた生物学的試料において、ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1及びVWA2からなる群から選択される1つ以上の、例えば、1、2、3、4、5、6、7つまたは全てのPDE4D7相関遺伝子のそれぞれについての遺伝子発現プロファイルを決定するステップ。

本発明のさらなる態様では、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法における、ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2からなるグループから選択される1つまたは複数、例えば1、2、3、4、5、6、7つまたはすべてのPDE4D7相関遺伝子のそれぞれについての遺伝子発現プロファイルの使用が提示され、該方法は以下を含む:
- 1つまたは複数のPDE4D7相関遺伝子についての遺伝子発現プロファイルに基づいて放射線療法反応の予測を決定するステップ、任意選択で、予測または予測に基づく治療推奨を医療介護者または被験者に提供するステップ。

請求項1に記載の方法、請求項10に記載の装置、請求項11に記載のコンピュータプログラム製品、請求項12に記載の診断キット、請求項13に記載の診断キットの使用、請求項15に記載の方法、および請求項16に記載の遺伝子発現プロファイルの使用は、特に、従属請求項に定義されるように、類似のおよび/または同一の好ましい実施形態を有することが理解されるべきである。

本発明の好ましい実施形態は、従属請求項又は上記の実施形態とそれぞれの独立請求項との任意の組み合わせであることができることを理解されたい。

本発明のこれら及び他の態様は以下に記載される実施形態から明らかになり、それらを参照して説明される。

放射線治療に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法の一実施形態を模式的かつ例示的に示すフローチャート。 3つの予測モデルのROC曲線分析を示す図。 3つの予測モデルのROC曲線分析を示す図。 術後BCR（生化学的再発）後に全患者がSRT（サルベージ放射線治療）を受けた186人の患者コホート（PDE4D7_CORR_modelの開発に用いたトレーニングセット）におけるPDE4D7_CORR_modelのKaplan-Meier曲線を示す図。 186人の患者コホート（PDE4D7_CORR&pGGG_modelの開発に使用したトレーニングセット）における、術後BCR（生化学的再発）後にSRT（サルベージ放射線治療）を受けた全患者を対象としたPDE4D7_CORR&pGG_modelのKaplan-Meier曲線を示す図。 151人の患者コホート（186人の患者トレーニングセットで開発されたPDE4D7_CORR_モデルを検証するために使用されたテストセット）において、術後BCR（生化学的再発）後にSRT（サルベージ放射線治療）を受けたすべての患者におけるPDE4D7_CORR_モデルのKaplan-Meier曲線を示す図。 術後BCR（生化学的再発）後にSRT（サルベージ放射線治療）を受けた全ての患者を含む151人の患者コホート（186人の患者トレーニングセットで開発されたPDE4D7_CORR&pGGGモデルを検証するために用いられたテストセット）におけるPDE4D7_CORR_モデルのKaplan-Meier曲線を示す図。 術後BCR（生化学的再発）後にSRT（サルベージ放射線治療）を受けた全ての患者を含む151人の患者コホート（186人の患者トレーニングセットで開発されたPDE4D7_CORR_モデルを検証するために使用されたテストセット）におけるPDE4D7_CORR_モデルのKaplan-Meier曲線を示す図。 術後BCR（生化学的再発）後にSRT（サルベージ放射線治療）を受けた全ての患者を有する151人の患者コホート（186人の患者トレーニングセット上で開発されたPDE4D7_CORR&pGGGモデルの検証に使用されたテストセット）におけるPDE4D7_CORR_モデルのKaplan-Meier曲線を示す図。 術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた全患者を対象とした186人の患者コホートにおけるPDE4D7_CORR_2.1モデルのKaplan-Meier曲線を示す図。 術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた全患者を対象とした186人の患者コホートにおけるPDE4D7_CORR_ 2.2モデルのKaplan-Meier曲線を示す図。 術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた全患者を対象とした186人の患者コホートにおけるPDE4D7_CORR_2.3モデルのKaplan-Meier曲線を示す図。 術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた全患者を対象とした186人の患者コホートにおけるPDE4D7_CORR_ 2.4モデルのKaplan-Meier曲線を示す図。 術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた全患者を対象とした186人の患者コホートにおけるPDE4D7_CORR_2.5モデルのKaplan-Meier曲線を示す図。 術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた全患者を対象とした186人の患者コホートにおけるPDE4D7_CORR_3.1モデルのKaplan-Meier曲線を示す図。 術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた全患者を対象とした186人の患者コホートにおけるPDE4D7_CORR_3.2モデルのKaplan-Meier曲線を示す図。 術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた全患者を対象とした186人の患者コホートにおけるPDE4D7_CORR_3.3モデルのKaplan-Meier曲線を示す図。

放射線治療反応予測の概要

図1は、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法の実施形態のフローチャートを概略的かつ例示的に示す。

この方法は、ステップS100で開始する。

ステップS102において、前立腺癌と診断された患者（被験者）の第1セットの各々から生物学的サンプルが得られる。好ましくは、前立腺癌のモニタリングは、生物学的試料を得た後、少なくとも1年、または少なくとも2年、または約5年などの期間にわたって、これらの前立腺癌患者に対して行われている。

ステップS104において、ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2からなるグループから選択される2つ以上、例えば、2、3、4、5、6、7つまたはすべてのPDE4D7相関遺伝子のそれぞれについての遺伝子発現プロファイルが、例えば、各生物学的サンプルから抽出されたRNAに対してRT-qPCR（リアルタイム定量的PCR）を実施することによって、患者の第1セットから得られた生物学的サンプルのそれぞれについて得られる。例示的な遺伝子発現プロファイルは、B2M、HPRT1、POLR2Aおよび/またはPUM1などの参照遺伝子のセットの各々についての値を使用して正規化することができる、2つ以上の遺伝子の各々についての発現レベル（例えば、値）を含む。1つの実現形態では、2つ以上の遺伝子のそれぞれについての遺伝子発現レベルが、ACTB、ALAS1、B2M、HPRT1、POLR2A、PUM1、RPLP0、TBP、TUBA1Bおよび/またはYWHAZからなるグループから選択される1つ以上の基準遺伝子、例えば、これらの基準遺伝子の少なくとも1つ、または少なくとも2つ、または少なくとも3つ、または好ましくはすべてに関して、正規化される。

ステップS106において、放射線治療反応の予測を割り当てるための回帰関数が、患者の第1セットについて得られた生物学的試料の少なくともいくつかについて得られた2つ以上の遺伝子、ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1、および/またはVWA2についての遺伝子発現プロファイル、ならびにモニタリングから得られたそれぞれの結果に基づいて決定される。1つの特定の実現例では、回帰関数は上記の式（2）で指定されるように決定される。

ステップS108において、患者（被験者または個体）から生物学的試料が得られる。患者は新しい患者であってもよいし、第1セットのうちの一人であってもよい。

ステップS110において、2つ以上、例えば、2、3、4、5、6、7つまたは全てのPDE4D7相関遺伝子のそれぞれについて、例えば、生物学的試料に対してPCRを実施することによって、遺伝子発現プロファイルが得られる。1つの実現形態では、2つ以上の遺伝子のそれぞれについての遺伝子発現レベルは、ACTB、ALAS1、B2M、HPRT1、POLR2A、PUM1、RPLP0、TBP、TUBA1Bおよび/またはYWHAZからなるグループから選択される1つ以上の基準遺伝子、例えば、これらの基準遺伝子の少なくとも1つ、または少なくとも2つ、または少なくとも3つ、または好ましくはすべてに関して、正規化される。これは、ステップS104と実質的に同じである。

ステップS112において、2つ以上の遺伝子についての遺伝子発現プロファイルに基づく放射線治療反応の予測が、回帰関数を使用して患者について決定される。この点については、後述する。

S114において、予測に基づいて、治療推奨が例えば、患者またはその保護者に、医師に、または別の医療従事者に提供され得る。この目的のために、予測は、予測の値に基づいて、リスクグループの事前定義されたセットのうちの1つに分類され得る。1つの特定の実現例では、放射線治療反応の予測は、放射線治療の有効性に対して否定的または肯定的であり得る。予測が否定的である場合、推奨される療法は、（i）標準よりも早く提供される放射線療法;(ii)放射線量を増加させた放射線療法;(iii)アンドロゲン除去療法などの補助療法;およびiv）放射線療法ではない代替療法のうちの1つまたは複数を含み得る。

方法はS116で終了する。

一実施形態では、ステップS104およびS110における遺伝子発現プロファイルは、2つ以上のプライマーおよび/もしくはプローブならびに/またはその2つ以上のセットを使用してmRNA発現を検出することによって決定される。

一実施形態では、ステップS104およびS110がそれぞれ、患者の第1セットおよび患者から臨床パラメータを取得することをさらに含む。臨床パラメータは、（i）前立腺特異的抗原（PSA）レベル;(ii)病的グリーソンスコア(pGS); iii)臨床腫瘍ステージ; iv)病理学的グリーソングレードグループ(pGGG); v)病理学的ステージ; vi)1つまたは複数の病理学的変数、例えば、外科的切除縁および/またはリンパ節浸潤および/または前立腺外増殖および/または精嚢浸潤の状態; vii)CAPRA-S;ならびにviii）別の臨床リスクスコアのうちの1つまたは複数を含み得る。次いで、ステップS106において決定される放射線治療反応の予測を割り当てるための回帰関数は、患者の第1セットのうちの少なくともいくつかから取得された1つまたは複数の臨床パラメータにさらに基づく。次に、ステップS112において、放射線治療反応の予測は、患者から取得された1つ以上の臨床パラメータ、例えば、病理学的グリーソングレードグループ（pGGG）にさらに基づき、回帰関数を使用して患者について決定される。

RT後の転帰との有意な相関に基づいて、同定された分子は、根治的RTおよび/またはSRTの有効性に関して予測値を提供することが期待される。

結果

TPM遺伝子発現値

各遺伝子について、TPM(transcript per million：100万当たりの転写物）発現値を以下のステップに基づいて計算した:
1. ヒトゲノムへのマッピングおよびアライメント後のRNAseq fastq生のデータに由来するリードカウントを、キロベースでの各遺伝子の長さで除算する。これは、キロベースあたりの読み取り（RPK）をもたらす。
2. サンプル内のすべてのRPK値を合計し、この数値を100万 で除算する。これにより、「100万あたり」のスケーリングファクタが得られる。
3. RPK値を「100万あたり」のスケーリングファクタで割る。これは、各遺伝子のTPM発現値をもたらす。

遺伝子あたりのTPM値を用いて、各遺伝子の基準正規化遺伝子発現を計算した。

正規化された遺伝子発現値

Cox回帰モデリングのために、RNAseqデータからのすべての遺伝子TPM(100万あたりの転写物）に基づく発現値を、以下の変換によってlog2正規化した:
TPM_log2 = log2（TPM+1） （４）
TPM_log2の正規化の第2ステップにおいて、発現値が4つの参照遺伝子の平均（mean（ref_genes））に対して以下のように正規化された:
TPM_log2_norm = log2（TPM+1)- log2（mean（ref_genes）） （５）

以下の参照遺伝子を考慮した（表2）:

これらの参照遺伝子について、本発明者らは、次の4つ、B2M、HPRT1、POLR2AおよびPUM1を、以下を計算するために選択した:
log2(mean(ref_genes))= AVERAGE((log2（B2M+1），log2（HPRT1+1），log2（POLR2A+1），log2（PUM1+1）） （６）
ここで、参照遺伝子についての入力データは、TPM（100万あたりの転写物）中でのそれらのRNAseq測定遺伝子発現であり、AVERAGEは数学的平均である。

関心の遺伝子の多変量解析のために、本発明者らは、入力として各遺伝子の基準遺伝子正規化log2（TPM）値を使用した。

Cox回帰分析

次に、これら8つの遺伝子の組み合わせが、より多くの予後的価値を示すかどうかを試験することにした。Cox回帰を用いて、本発明者らは、571人の前立腺癌患者のコホートにおける可変病理学的グリーソングレードグループ（pGGG）の存在を伴う（PDE4D7_CORR&pGGG_model）または伴わない（PDE4D7_CORR_model）手術後のサルベージRT後の前立腺癌特定死に対する8つの遺伝子の発現レベルをモデル化した。本発明者らは、ROC曲線分析およびKaplan-Meier生存分析において2つのモデルを試験した。

Cox回帰関数は、以下のように導出された:
PDE4D7_CORR_model:
（w ₁・ABCC5)+(w ₂・CUX2)+(w ₃・KIAA1549)+(w ₄・PDE4D)+(w ₅・RAP1GAP2)+(w ₆・SLC39A11)+(w ₇・TDRD1)+(w ₈・VWA2）
PDE4D7_CORR&pGGG_model:
（w₉ ・ PDE4D7_CORR_model)+(w₁₀ ・ pGGG）
重みw₁～w₁₀の内容を以下の表3に示す。

ROC曲線分析

次に、本発明者らは、手術後疾患再発によるサルベージ放射線療法（SRT）の開始後の5年前立腺癌特異的死亡(PCa Death)を予測する能力について、上記で概説したCox回帰モデルを試験した。モデルの性能は、EAU-BCRリスクグループ（Tilki D. et al., "External validation of the European Association of Urology Biochemical Recurrence Risk groups to predict metastasis and mortality after radical prostatectomy in a European cohort", Eur Urol, Volume 75, No 6, pages 896-900, 2019参照）および病理的グリーソングレードグループ（pGGG）と比較された。

図2は、3つの予測モデルのROC曲線分析を示す。PDE4D7_CORR_model (AUC=0.85）は、PDE4D7と相関する8つの遺伝子に基づくCox回帰モデルである。PDE4D7_CORR&pGGG_model (AUC=0.9）は、PDE4D7と相関する8つの遺伝子および病理グリーソングレードグループ（pGGG）情報に基づくCox回帰モデルである。EAU_BCR_risk(AUC=0.79）はEAU-BCRリスクグループ(European Association of Urology Biochemical Recurrence risk groups)である。

図3は、3つの予測モデルのROC曲線分析を示す。PDE4D7_CORR_model (AUC=0.86）は、PDE4D7と相関する8つの遺伝子に基づくCox回帰モデルである。PDE4D7_CORR&pGGG_model (AUC=0.91）は、PDE4D7と相関する8つの遺伝子および病理グリーソングレードグループ（pGGG）情報に基づくCox回帰モデルである。pGGG (AUC=0.82）は、病理学的グリーソングレードグループである。

Kaplan-Meier生存分析

Kaplan-Meier生存曲線分析のために、リスクモデル（PDE4D7_CORR_modelおよびPDE4D7_CORR&pGGG_model）のCox関数を、カットオフに基づいて2つのサブコホートに分類した。低リスクと高リスクへのグループ分離の閾値は、コホート全体の患者当たりのCox回帰モデルを用いて計算された、それぞれPDE4D7_CORR_modelとPDE4D7_CORR&pGGG_modelの平均出力値に基づいている。

患者クラスは、2つの作成されたリスクモデル（PDE4D7_CORR_model；PDE4D7_CORR&pGG_model）において、術後疾患再発に起因するサルベージ放射線療法（SRT）開始後の前立腺癌特異的死亡（PCa Death）（図4～7）と術後疾患再発に起因するサルベージ放射線療法（SRT）開始後の死亡（図8、9）という試験対象の臨床エンドポイントを経験するリスクの増加を表す。

図4は、全ての患者はが術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた186人の患者コホート（PDE4D7_CORR_モデルを開発するために使用されるトレーニングセット）におけるPDE4D7_CORR_モデルの Kaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発に起因するサルベージ放射線療法（SRT）開始後の前立腺癌特異的死亡（PCa死亡）であった(logrank p<0.0001; HR=9.4; 95% CI=4.1～21.2）。以下の補足リストは、分析されたPDE4D7_CORR_modelクラスについてのリスクがある患者の数を示し、すなわち、手術後、任意の時間インターバル+20ヶ月でのリスクがある患者の数が示される:低リスク: 106、105、99、93、80、60、55、30、6、3、0;高リスク: 80、74、66、51、37、24、18、8、1、1、0。

図5は、全ての患者が術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた186人の患者コホート（PDE4D7_CORR&pGGG_modelを開発するために使用されるトレーニングセット）におけるPDE4D7_CORR&pGGG_modelのKaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発に起因するサルベージ放射線療法（SRT）開始後の前立腺癌特異的死亡（PCa死亡）であった(logrank p<0.0001; HR=12.1; 95% CI=4.9～30.2）。以下の補足リストは分析されたPDE4D7_CORR&pGGG_modelクラスのリスクのある患者の数を示しており、すなわち、手術後、任意の時間インターバル+20ヶ月でのリスクがある患者の数が示される:低リスク: 123、123、117、109、94、72、65、34、6、3、0;高リスク: 63、56、48、35、23、12、8、4、1、1、0。

図6は、術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた全ての患者における、151人の患者コホート（186人の患者訓練セット上で開発されたPDE4D7_CORR_モデルを検証するために使用されたテストセット）におけるPDE4D7_CORR_モデルの Kaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発によるサルベージ放射線療法（SRT）開始後の前立腺癌特異的死亡（PCa死亡）であった(logrank p=0.002; HR=5.2; 95% CI=1.9～14.3）。以下の補足リストは、分析されたPDE4D7_CORR_modelクラスについてのリスクがある患者の数、すなわち、手術後、任意の時間インターバル+20ヶ月でのリスクがある患者の数が示される:低リスク: 81、81、80、80、69、51、35、23、14、9、6、3、1、0;高リスク: 70、68、65、61、51、39、31、20、12、9、6、5、2、0。

図7は、全ての患者が術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた151人の患者コホート（186人の患者訓練セットで開発されたPDE4D7_CORR&pGGGモデルを検証するために使用されたテストセット）におけるPDE4D7_CORR&pGGG_モデルのKaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発に起因するサルベージ放射線療法（SRT）開始後の前立腺癌特異的死亡（PCa死亡）であった(logrank p=0.02; HR=3.5; 95% CI=1.3～9.8）。以下の補足リストは分析されたPDE4D7_CORR&pGGG_modelクラスについてのリスクがある患者の数、すなわち、手術後、任意の時間インターバル+20ヶ月でのリスクがある患者の数が示される:低リスク: 84、83、83、82、70、54、37、27、17、14、9、8、3、0;高リスク: 67、66、62、59、50、36、29、16、9、4、3、0、0。

図8は、全ての患者が術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた151人の患者コホート（186人の患者訓練セット上で開発されたPDE4D7_CORR_モデルを検証するために使用されたテストセット）におけるPDE4D7_CORR_モデルのKaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発に起因するサルベージ放射線療法（SRT）開始後の死亡であった(logrank p=0.002; HR=3.0; 95% CI=1.5～5.8）。以下の補足リストは分析されたPDE4D7_CORR_modelクラスについてのリスクがある患者の数、すなわち、手術後、任意の時間インターバル+20ヶ月でのリスクがある患者の数が示される:低リスク: 81、81、80、80、69、51、35、23、14、9、6、3、1、0;高リスク: 70、68、65、61、51、39、31、20、12、9、6、5、2、0。

図9は、全ての患者が術後BCR(生化学的再発）後にSRT(サルベージ放射線治療）を受けた151人の患者コホート（186人の患者訓練セットで開発されたPDE4D7_CORR&pGGGモデルを検証するために使用されたテストセット）におけるPDE4D7_CORR&pGGG_モデルのKaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発に起因するサルベージ放射線療法（SRT）開始後の死亡であった(logrank p=0.0008; HR=3.4; 95% CI=1.7～7.0）。以下の補足リストは分析されたPDE4D7_CORR&pGGG_modelクラスについてのリスクがある患者の数、すなわち、手術後、任意の時間インターバル+20ヶ月でのリスクがある患者の数が示される:低リスク: 84、83、83、82、70、54、37、27、17、14、9、8、3、0;高リスク: 67、66、62、59、50、36、29、16、9、4、3、0、0。

図4～9に示されるようなKaplan-Meier生存曲線分析は、異なる患者リスクグループの存在を実証する。患者のリスクグループは、リスクモデルPDE4D7_CORR_modelまたはPDE4D7_CORR&pGGG_modelによって計算されるように、それぞれの臨床エンドポイント（死、前立腺癌特定死）に罹患する確率によって決定される。患者が前立腺癌で死亡する予測リスク（すなわち、患者がどのリスクグループに属するか）に応じて、さまざまな種類の介入が示されることができる。低リスクグループでは、潜在的にSADT(サルベージアンドロゲン除去療法）と組み合わされたSRTである標準治療（SOC）が、許容可能な長期腫瘍制御を提供する。最終的に前立腺癌に罹患するリスクが高いことを示す患者グループでは、適用されるRTの用量漸増および/または化学療法との組み合わせにより、長期生存転帰が改善される可能性がある。治療エスカレーションのための代替選択肢は、SRT(高い線量レジメンを考慮する）、SADT、および化学療法または免疫療法（例えば、Sipuleucil-T）もしくは他の実験的療法のような代替療法の早期組み合わせである。

更なる結果

本発明者らは、有意な予測効果を得るためには（8つの遺伝子全てを使用する）完全なモデルの使用は必須ではないであろうと推測した。したがって、8つのPDE4D7相関遺伝子から選択された2つまたは3つの遺伝子のセットが予測を行うのに十分であるかどうかを調査するために、2つまたは3つの遺伝子のランダムなセットを全セットから選択した。

このセクションは、2つのPDE4D7相関遺伝子のランダムに選択された組み合わせを含む5つの異なる遺伝子モデルに基づいて、および3つのPDE4D7相関遺伝子のランダムに選択された組み合わせを含む3つの異なる遺伝子モデルに基づいて、Cox回帰モデルについての更なる結果を示す。変数および重みの詳細を表4および表5に示す。

Kaplan-Meier曲線分析のために、6つのリスクモデル（PDE4D7 2.1-2.5および3.1-3.3）のCox回帰関数を、カットオフに基づいて2つのサブコホート（低リスク対高リスク）に分類した（以下の図の説明を参照）。患者コホートをエンドポイント:SRT（サルベージ放射線）開始後の前立腺癌特異的死亡（PCa死亡）について試験した（図10～17）。

図10は、PDE4D7_CORR_2.1モデルのKaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、疾患再発によるSRT開始後のPCa死亡であった。被験者を、PDE4D7 2.1モデルによる予測エンドポイントとして臨床エンドポイントを経験するリスクに従って2つのコホート（低リスク対高リスク）に層別化した。値0.4をカットオフとして使用した(logrank p=0.005; HR=3.1; CI=1.4～6.7）。以下の補足リストは、分析されたPDE4D7 2.1モデルクラスについてのリスクがある被験者の数を示し、すなわち、手術後任意の時間インターバル+20ヶ月のでのリスクがある被験者の数が示される:低リスク（＜=0.4）:97、95、90、82、66、50、43、25、5、3、0;高リスク（＞0.4）:89、84、75、62、51、34、30、13、2、1、0。

図11は、PDE4D7_CORR_2.2モデルのKaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発に起因するSRT開始後のPCa死亡であった。被験者を、PDE4D7 2.2モデルによる予測エンドポイントとして臨床エンドポイントを経験するリスクに従って2つのコホート（低リスク対高リスク）に層別化した。値-0.05をカットオフとして使用した(logrank p=0.009; HR=2.9; CI=1.3～6.3）。以下の補足リストは、分析されたPDE4D7 2.2モデルクラスについてのリスクがある被験者の数、すなわち、手術後任意の時間インターバル+20ヶ月のでのリスクがある被験者の数を示す:低リスク（＜=-0.05）:101、100、93、84、68、52、46、24、5、3、0;高リスク（＞-0.05）:85、79、72、60、49、32、27、14、2、1、0。

図12は、PDE4D7_CORR_2.3モデルのKaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発に起因するSRT開始後のPCa死亡であった。被験者を、PDE4D7 2.3モデルによる予測エンドポイントとして臨床エンドポイントを経験するリスクに従って2つのコホート（低リスク対高リスク）に層別化した。値-1.3をカットオフとして使用した(logrank p=0.0009; HR=3.7; CI=1.7-8.3）。以下の補足リストは、分析されたPDE4D7 2.3モデルクラスについてのリスクがある被験者の数を示し、すなわち、手術後任意の時間インターバル+20ヶ月のでのリスクがある被験者の数が示される:低リスク（＜=-1.3）:86、84、79、72、61、39、34、22、6、3、0;高リスク（＞-1.3）:100、95、86、72、56、45、39、16、1、1、0。

図13は、PDE4D7_CORR_2.4モデルのKaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発に起因するSRT開始後のPCa死亡であった。被験者を、PDE4D7 2.4モデルによる予測エンドポイントとして臨床エンドポイントを経験するリスクに従って2つのコホート（低リスク対高リスク）に層別化した。値-0.5をカットオフとして使用した(logrank p=0.0001; HR=5.2; CI=2.3-11.7）。以下の補足リストは、分析されたPDE4D7 2.4モデルクラスについてのリスクがある被験者の数、すなわち、手術後任意の時間インターバル+20ヶ月のでのリスクがある被験者の数を示す:低リスク（＜=-0.5）:106、105、99、90、81、61、55、30、5、2、0;高リスク（＞-0.5）:80、74、66、55、37、25、19、8、2、2、0。

図14は、PDE4D7_CORR_2.5モデルのKaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発に起因するSRT開始後のPCa死亡であった。被験者を、PDE4D7 2.5モデルによる予測エンドポイントとして臨床エンドポイントを経験するリスクに従って2つのコホート（低リスク対高リスク）に層別化した。値-1.4をカットオフとして使用した(logrank p=0.003; HR=3.3; CI=1.5-7.2）。以下の補足リスト、は分析されたPDE4D7 2.5モデルクラスについてのリスクがある被験者の数を示し、すなわち、手術後任意の時間インターバル+20ヶ月のでのリスクがある被験者の数を示す:低リスク（＜=-1.4）:79、77、74、68、56、35、30、18、4、1、0;高リスク（＞-1.4）:107、102、91、76、61、49、43、20、3、3、0。

図15は、PDE4D7_CORR_3.1モデルのKaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発に起因するSRT開始後のPCa死亡であった。被験者を、PDE4D7 3.1モデルによる予測エンドポイントを経験するリスクに従って、2つのコホート（低リスク対高リスク）に層別化した。値-1をカットオフとして使用した(logrank p=0.002; HR=3.5; CI=1.6～7.6）。以下の補足リストは、分析されたPDE4D7 3.1モデルクラスについてのリスクがある被験者の数を示し、すなわち、手術後の任意の時間インターバル+20ヶ月におけるリスクのある被験者の数を示す:低リスク（＜=-1）:85、83、78、69、56、38、34、20、5、3、0;高リスク（＞-1）:101、96、87、75、61、46、39、18、2、1、0。

図16は、PDE4D7_CORR_3.2モデルのKaplan-Meier曲線を示している。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発に起因するSRT開始後のPCa死亡であった。被験者を、PDE4D7 3.2モデルによる予測エンドポイントを経験するリスクに従って、2つのコホート（低リスク対高リスク）に層別化した。値-0.13をカットオフとして使用した(logrank p=0.0004; HR=4.2; CI=1.9～9.3）。以下の補足リストは、分析されたPDE4D7 3.2モデルクラス、すなわち、手術後の任意の時間インターバル+20ヶ月でのリスクにある被験者の数を示す:低リスク（＜=-0.13）:99、98、94、86、71、54、50、25、4、2、0;高リスク（＞-0.13）:87、81、71、58、46、30、23、13、3、2、0。

図17は、PDE4D7_CORR_3.3モデルのKaplan-Meier曲線を示す。試験した臨床エンドポイントは、術後疾患再発によるSRT開始後のPCa死亡であった。被験者を、PDE4D7 3.3モデルによる予測エンドポイントとして臨床エンドポイントを経験するリスクに従って2つのコホート（低リスク対高リスク）に層別化した。値-0.2をカットオフとして使用した(logrank p=0.0002; HR=4.5; CI=2.0-10.1）。以下の補足リストは分析されたPDE4D7 3.3モデルクラスについてのリスクがある被験者の数を示し、すなわち、手術後の任意の時間インターバル+20ヶ月でのリスクにある被験者の数を示す:低リスク（＜=-0.2）:104、104、98、87、71、54、50、28、6、3、0;高リスク（＞-0.2）:82、75、67、57、46、30、23、10、1、1、0。

図10～17に示すKaplan-Meier分析は、2つまたは3つのPDE4D7相関遺伝子のランダムに選択された組み合わせに基づくリスクモデルを用いて、異なる被験者/患者リスクグループを区別することもできることを実証している。

考察

限局性前立腺癌に対する根治的RTおよびSRTの両方の有効性は限られており、その結果、患者、特に再発リスクの高い患者の疾患増悪および最終的には死がもたらされる。治療効果および疾患再発において多くの因子が役割を果たすので、治療転帰の予測は非常に複雑である。重要な因子はまだ同定されていないが、他の因子の影響は正確に決定できない可能性が高い。複数の臨床病理学的測定が現在、反応予測および治療選択を改善し、ある程度の改善を提供するために、臨床環境において調査され、適用されている。それにもかかわらず、これらの療法の成功率を高めるために、根治的RTおよびSRTに対する反応のより良好な予測が依然として強く必要とされている。

本発明者らは、その発現が根治的RTおよびSRT後の死亡率と有意な関係を示す分子を同定し、したがって、これらの治療の有効性の予測を改善することが期待される。根治的またはサルベージの状況での各患者に対するRTの有効性の改善された予測は、治療選択および潜在的な生存を改善する。これは、1）RTが有効であると予測される患者のためにRTを最適化すること（例えば、用量漸増または異なる開始時間によって）、および、2）RTが有効でないと予測される患者を、代替の潜在的により有効な治療形態へとガイドすることによって、達成することができる。さらに、これは、無効な治療を控えることで患者の苦痛を低減し、無効な治療に費やされるコストを低減する。

開示された実現に対する他の変形は、図面、開示及び添付の請求項の検討から、請求項に記載された発明を実施する際に当業者によって理解され、及び実施されることができる。

請求項において、単語「有する」は他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「a」又は「an」は複数性を排除するものではない。

図1に示す方法の1つまたは複数のステップは、コンピュータ上で実行され得るコンピュータプログラム製品において実装され得る。コンピュータプログラム製品は、ハードディスク、ハードドライブなど、制御プログラムが記録（記憶）された非一時的なコンピュータ可読記録媒体を含み得る。非一時的コンピュータ可読媒体の一般的な形態は例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、または任意の他の磁気記憶媒体、CD-ROM、DVD、または任意の他の光学媒体、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EPROM、または他のメモリチップもしくはカートリッジ、またはコンピュータが読み取って使用することができる任意の他の非一時的媒体を含む。

あるいは、本方法の1つまたは複数のステップは、制御プログラムが電波および赤外線データ通信中に生成されるような、音波または光波などの伝送媒体を使用してデータ信号として具現化される、送信可能搬送波などの一時的な媒体において実装され得る。

例示的な方法は、1つまたは複数の汎用コンピュータ、専用コンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラおよび周辺集積回路要素、ASICまたは他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、ディスクリート素子回路などのハードワイヤード電子または論理回路、PLD、PLA、FPGA、グラフィカルカードCPU(GPU)、またはPALなどのプログラマブル論理デバイス上で実装され得る。一般に、図1に示されるフローチャートを順に実施することができる有限状態機械を実施することができる任意のデバイスを使用して、前立腺癌を有する患者における治療選択のためのリスク層別化の方法の1つまたは複数のステップを実施することができる。理解されるように、方法のステップは、全てコンピュータで実施されてもよいが、いくつかの実施形態ではステップのうちの1つまたは複数が少なくとも部分的に手動で実行されてもよい。

コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、または他のデバイス上にロードされて、コンピュータ、他のプログラム可能な装置、または他のデバイス上で実行される一連の動作ステップを、コンピュータ、他のプログラム可能な装置、または他のデバイス上で実行させて、コンピュータまたは他のプログラム可能な装置上で実行される命令が本明細書で指定される機能/動作を実装するためのプロセスを提供するように、コンピュータ実装されたプロセスを生成すること。

請求項におけるいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

本発明は、放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法であって、ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1、およびVWA2からなるグループより選択される1つまたは複数、例えば1、2、3、4、5、6、7つまたはすべてのPDE4D7相関遺伝子の各々についての遺伝子発現プロファイルを決定または決定の結果を受信すること、前記遺伝子発現プロファイルが被験者から得られた生物学的試料において決定されること、前記1つまたは複数のPDE4D7相関遺伝子についての遺伝子発現プロファイルに基づいて放射線療法反応の予測を決定すること、および任意選択で、予測または治療推奨を医療介護者または被験者に提供することを含む方法に関する。免疫系および免疫微小環境の状態は、療法の有効性に影響を及ぼすので、この効果を予測するマーカを同定する能力は全体的なRT反応をより良好に予測することを助ける可能性がある。同定された遺伝子がRT後の転帰と有意な相関を示すことが見出され、そこで我々は、それらが根治的RTおよび/またはSRTの有効性に関して予測値を提供することを期待する。

2020PF00491_Sequence Listing_ST25と題する添付の配列表は、その全体が参照として本明細書に組み込まれる。

Claims (16)

1. 放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法であって、
   ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2からなるグループから選択される2つ以上、例えば2、3、4、5、6、7つまたは全てのPDE4D7相関遺伝子の各々についての遺伝子発現プロファイルを決定または決定の結果を受信するステップであって、前記遺伝子発現プロファイルは、前記被験者から得られた生物学的試料において決定される、ステップと、
   前記2つ以上のPDE4D7相関遺伝子についての前記遺伝子発現プロファイルに基づいて放射線治療反応の予測を決定するステップと、
   オプションとして、前記予測または前記予測に基づく治療推奨を医療介護者または被験者に提供するステップと、
   を有する方法。
2. 前記2つ以上のPDE4D7相関遺伝子が、3つ以上、好ましくは6つ以上、最も好ましくは全てのPDE4D7相関遺伝子を含む、請求項1に記載の方法。
3. 前記治療反応の予測を決定することが、PDE4D7相関遺伝子の2つ以上、例えば、2、3、4、5、6、7または全てについての遺伝子発現プロファイルを、前立腺癌被験者の集団に由来する回帰関数と組み合わせることを含む、請求項1または2に記載の方法。
4. 前記放射線治療反応の予測の前記決定が、前記被験者から得られた1つまたは複数の臨床パラメータにさらに基づく、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
5. 請求項4に記載の方法であって、前記臨床パラメータは、(i)前立腺特異抗原（PSA）レベルと、(ii)病理学的グリソンスコア（pGS）と、iii)臨床腫瘍ステージと、iv)病理学的グリーソングレードグループ（pGGG）と、v)病理学的ステージと、vi)1つ以上の病理学的変数、例えば、切除断端および/またはリンパ節浸潤および/または前立腺外増殖および/または精嚢浸潤の状態と、vii)CAPRA-Sと、viii)別の臨床リスクスコアと、のうちの1つ以上を含む、方法。
6. 前記放射線治療反応の予測を決定することが、前記2つ以上のPDE4D7相関遺伝子についての前記遺伝子発現プロファイルおよび前記被験者から得られた前記1つ以上の臨床パラメータを、前立腺癌被験者の集団から得られた回帰関数と組み合わせることを含む、請求項4または5に記載の方法。
7. 前記生物学的試料が、前記放射線治療の開始前に前記被験者から得られる、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記放射線治療が根治的放射線治療またはサルベージ放射線治療である、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記放射線療法反応の予測が前記放射線療法の有効性について否定的または肯定的であり、前記予測に基づいて治療が推奨され、前記予測が否定的である場合、前記推奨される治療が、(i)標準よりも早い時期に行われる放射線治療と、(ii)放射線量を増加させた放射線治療と、(iii)アンドロゲン除去療法などの補助療法と、iv)放射線療法ではない代替療法と、のうちの1つ以上を含む、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
10. コンピュータによって実行されるときに、前記コンピュータに、
    ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2からなるグループから選択される2つ以上、例えば、2、3、4、5、6、7つまたは全てのPDE4D7相関遺伝子の各々についての遺伝子発現プロファイルを示すデータを受け取るステップであって、前記遺伝子発現プロファイルは、前立腺癌被験者から得られた生物学的試料において決定される、ステップと、
    前記2つ以上のPDE4D7相関遺伝子についての前記遺伝子発現プロファイルに基づいて、治療に対する前立腺癌被験者の反応の予測を決定するステップと、
    オプションとして、前記予測または前記予測に基づく治療推奨を医療介護者または被験者に提供するステップと、
    を含む方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム。
11. 放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測するための装置であって、
    ABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2からなるグループから選択される2つ以上、例えば、2、3、4、5、6、7つまたは全てのPDE4D7相関遺伝子の各々についての遺伝子発現プロファイルを示すデータを受信するように適合された入力部であって、前記遺伝子発現プロファイルは、被験者から得られた生物学的試料において決定される、入力部と、
    前記2つ以上のPDE4D7相関遺伝子の前記遺伝子発現プロファイルに基づいて放射線治療反応の予測を決定するように適合されたプロセッサと、
    請求項10に記載のコンピュータプログラムと、
    オプションとして、前記予測または前記予測に基づく治療推奨を医療介護者または被験者に提供するように適合された提供ユニットと、を有する装置。
12. 被験者から得られた生物学的試料中のABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1、およびVWA2からなるグループから選択される2つ以上、例えば、1、2、3、4、5、6、7つまたはすべてのPDE4D7相関遺伝子の各遺伝子発現プロファイルを決定するための少なくとも1つのプライマーおよびプローブ、ならびに、
    オプションとして、請求項11に記載の装置または請求項10に記載のコンピュータプログラム、
    を有する診断キット。
13. 請求項12に記載のキットの使用。
14. 放射線療法に対する前立腺癌被験者の反応を予測する方法における、請求項13に記載の使用。
15. 前立腺癌被験者から得られた生物学的試料を受け取るステップと、
    請求項12に記載のキットを用いて、前記被験者から得られた前記生物学的試料中のABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2からなるグループから選択される2つ以上、例えば2、3、4、5、6、7つまたはすべてのPDE4D7相関遺伝子のそれぞれについての遺伝子発現プロファイルを決定するステップと、を有する方法。
16. 放射線療法に対する前立腺癌患者の反応を予測する方法においてABCC5、CUX2、KIAA1549、PDE4D、RAP1GAP2、SLC39A11、TDRD1およびVWA2からなるグループから選択される2つ以上、例えば2、3、4、5、6、7つまたは全てのPDE4D7相関遺伝子の各々についての遺伝子発現プロファイルを使用するための、請求項10に記載のコンピュータプログラムまたは請求項11に記載の装置の使用であって、
    前記2つ以上のPDE4D7相関遺伝子についての前記遺伝子発現プロファイルに基づいて放射線療法反応の予測を決定するステップと、
    オプションとして、前記予測または前記予測に基づく治療推奨を医療従事者または被験者に提供するステップと、を有する使用。

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