JP2024516489A - 腫瘍免疫応答を判定するためのバイオマーカー - Google Patents

腫瘍免疫応答を判定するためのバイオマーカー Download PDF

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Abstract

疾患もしくは状態（例えば、がん）の憎悪、または／及び処置（例えば、がんの免疫チェックポイント遮断を用いる処置）に対する疾患もしくは状態の応答についてのグリコシル化ポリペプチドバイオマーカー及びシグネチャーを同定するための方法、デバイス、及びキットが本明細書で提供される。グリコシル化ポリペプチドバイオマーカーを生成する方法、及び質量分析法を使用してグリコシル化ポリペプチドを分析する方法が本明細書で提供される。疾患もしくは状態を予測するため、または処置の推奨を行うために、グリコシル化ポリペプチドを使用してモデルを検証する方法が本明細書で提供される。【選択図】図１

Description

関連出願との相互参照
本出願は、米国特許法１１９条（ｅ）に基づいて、２０２１年３月０８日に出願された米国仮特許出願第６３／１５８，２８３号、２０２１年９月２０日に出願された米国仮特許出願第６３／２４６，２９３号、及び２０２１年９月３０日に出願された米国仮特許出願第６３／２５１，０２３号（これらのそれぞれは、参照により本明細書に組み込まれる）の利益を主張する。
ＡＳＣＩＩテキストファイルでの配列表の提出
ＡＳＣＩＩテキストファイルでの以下の提出の内容は、全体が参照により本明細書に組み込まれる：配列表のコンピューター可読形式（ＣＲＦ）（ファイル名：１６６５３２０００９４０ＳＥＱＬＩＳＴ．ｔｘｔ、記録日：２０２２年３月６日、サイズ：６７４，７２４バイト）。
タンパク質のグリコシル化及び他の翻訳後修飾は、ヒト生理学のほぼ全ての態様において重要な役割を果たしている。当然のことながら、タンパク質のグリコシル化の不完全または変化は、多くの場合、様々な病状を伴う。異常なグリコシル化の同定は、罹患している対象の早期検出、介入、及び処置の機会を提供する。プロテオミクス及びゲノミクスの分野で開発されたものなど、現在のバイオマーカー同定方法は、がんなどの特定の疾患の指標を検出し、特定の種類のがんを他の非がん性疾患と区別するために使用することができる。しかし、グライコプロテオーム分析の使用は、従来、対象の処置を効率よく管理するためには使用されていない。
糖タンパク質の分析は、いくつかのレベルの課題を伴う。例えば、糖ペプチド内の単一のグリカン組成は、異なるグリコシド結合、分岐パターン、及び／または同じ質量を有する複数の単糖により、多数の異性体構造を含有し得る。加えて、同じペプチド骨格を共有する複数のグリカンが存在すると、様々なグリコフォームからのアッセイシグナルがもたらされ、それにより、非グリコシル化ペプチドと比較して個々の存在量が低下し得る。従って、ペプチドフラグメント上のグリカン構造を同定し得るアルゴリズムの開発は、依然として、困難である。
上記を考慮すると、タンパク質のグリコシル化パターンに関する情報を得るために糖タンパク質の部位特異的分析を含む分析方法の改善が望まれており、それにより、これは、特定の疾患または状態と診断された対象の処置を管理するために使用することができる定量的な情報を提供し得る。従って、上で同定される問題のうちの１つ以上に対処することが可能な方法及びシステムを有することが望ましい場合がある。
１つ以上の実施形態では、メラノーマ状態と診断された対象の処置を管理するための方法が提供される。方法は、対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信することを含む。処置スコアは、ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して計算される。ペプチド構造セットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む。対象の処置に対する予測応答を示す処置出力は、処置スコアを使用して生成される。
１つ以上の実施形態では、メラノーマ状態と診断された対象の処置管理のための方法が提供される。方法は、対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信することを含む。複数の処置スコアは、ペプチド構造セットの複数のサブセットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して計算される。複数の処置スコアの各処置スコアは、複数の処置のうちの異なる処置に対応し、複数のサブセットの各サブセットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む。複数の処置スコアの比較分析が実行される。処置出力は、比較分析に基づいて生成される。処置出力は、対象を処置するための推奨処置計画を含む。
１つ以上の実施形態では、メラノーマ状態と診断された対象の処置管理のための方法が提供される。方法は、対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信することを含む。第１の処置スコアは、ペプチド構造セットの第１のサブセットについてペプチド構造データから同定される第１の定量データを使用して、ペムブロリズマブの第１の処置について計算される。第１のサブセットは、表２に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む。第２の処置スコアは、ペプチド構造セットの第２のサブセットについてペプチド構造データから同定される第２の定量データを使用して、ニボルマブ及びイピリムマブからなる第２の処置について計算される。第２のサブセットは、表３に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む。第１の処置スコア及び第２の処置スコアの比較分析が実行される。処置出力は、比較分析に基づいて生成される。処置出力は、第１の処置及び第２の処置のうちの１つを、対象のための推奨処置として同定する。
１つ以上の実施形態では、方法は、メラノーマ状態と診断された対象を処置するための方法が提供される。方法は、対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信することを含む。処置スコアは、ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して計算される。ペプチド構造セットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む。対象の処置に対する予測応答を示す処置出力は、処置スコアを使用して生成される。処置は、陽性応答分類を含む予測応答に応じて患者に投与される。投与するステップは、治療用量での推奨処置またはその派生物の静脈内投与または経口投与のうちの少なくとも１つを含む。処置は、３週間毎に２００ｍｇ、３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ、または６週間毎に４００ｍｇのうちの少なくとも１つの治療用量が投与されるペムブロリズマブの第１の処置、ならびに、３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う１ｍｇ／ｋｇのニボルマブまたは１ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う３ｍｇ／ｋｇのニボルマブのいずれかの治療用量が投与されるニボルマブ及びイピリムマブからなる第２の処置からなる群の１つとして選択される。
１つ以上の実施形態では、メラノーマ状態と診断された対象の処置を管理するための方法が提供される。方法は、サンプル集団のサンプルデータを受信することを含む。サンプルデータが、メラノーマ状態と診断された複数のサンプル対象の処置に対する応答の特徴を示し、複数のサンプル対象の各対象のペプチド構造コレクションに対するサンプルペプチド構造データを含む。サンプルデータは、複数のサンプル対象の応答に基づいて、第１の応答分類に対応する第１群及び第２の応答分類に対応する第２群に分類される。サンプルデータを使用して、差異存在量分析を実行し、第１の応答分類に対応するサンプルデータの第１群及び第２の応答分類に対応するサンプルデータの第２群を比較し、ペプチド構造コレクションからペプチド構造セットを同定する。ペプチド構造セットは、第１の応答分類及び第２の応答分類間で選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造を含む。対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データが受信される。処置スコアは、ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置について計算される。対象の処置に対する予測応答を示す処置出力は、処置スコアを使用して生成される。
１つ以上の実施形態では、対象のメラノーマを処置する方法が提供される。方法は、対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信することを含む。処置スコアは、ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して計算される。ペプチド構造セットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む。処置出力は、処置スコアを使用して計算される。処置出力は、推奨処置としてのペムブロリズマブ処置に対する陽性応答分類、またはペムブロリズマブ処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、ペムブロリズマブ処置は対象に投与される。
１つ以上の実施形態では、対象のメラノーマを処置する方法が提供される。方法は、対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信することを含む。処置スコアは、ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して計算される。ペプチド構造セットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む。処置出力は、処置スコアを使用して計算される。処置出力は、併用処置に対する陽性応答分類または推奨処置としての併用処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、ニボルマブ及びイピリムマブの組み合わせを含む併用処置は、対象に投与される。
１つ以上の実施形態では、ペムブロリズマブ処置による処置のためにメラノーマ患者を同定する方法が提供される。方法は、対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信することを含む。処置スコアは、ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して計算される。ペプチド構造セットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む。処置出力は、処置スコアを使用して生成される。処置出力がペムブロリズマブ処置に対する陽性応答分類、または推奨処置としてのペムブロリズマブ処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、患者は、ペムブロリズマブ処置で処置される。
１つ以上の実施形態では、ニボルマブ及びイピリムマブを含む併用処置による処置のためにメラノーマ患者を同定する方法が提供される。方法は、対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信することを含む。処置スコアは、ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して計算される。ペプチド構造セットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む。処置出力は、処置スコアを使用して生成される。処置出力は、併用処置に対する陽性応答分類または推奨処置としての併用処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、患者は、併用処置で処置される。
１つ以上の実施形態では、患者由来のサンプル中のペプチド構造セットを分析するための方法が提供される。方法は、以下を含む：（ａ）患者からサンプルを取得すること；（ｂ）サンプルを調製して、ペプチド構造セットを含む調製サンプルを形成すること；（ｃ）調製サンプルを反応モニタリング質量分析システムに入力して、ペプチド構造セットの各ペプチド構造に関連するプロダクトイオンのセットを検出すること；及び、（ｄ）反応モニタリング質量分析システムを使用して、プロダクトイオンのセットの定量データを生成すること。ペプチド構造セットは、表６に同定されるペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８から選択される少なくとも１つのペプチド構造を含む。ペプチド構造セットは、以下を有することを特徴とするペプチド構造を含む：（ｉ）ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されている質量電荷（ｍ／ｚ）比の±１．５以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオン；及び、（ｉｉ）ペプチド構造に対応する表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオン。
１つ以上の実施形態では、組成が提供され、組成が、ペプチド構造またはプロダクトイオンを含み；ペプチド構造またはプロダクトイオンが、表１のペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８に対応する配列番号２１～４６のいずれか１つと少なくとも９０％の配列同一性を有するアミノ酸配列を含み；プロダクトイオンが、同定されるｍ／ｚ範囲内に入るプロダクトイオンを含む、表６で同定されるプロダクトイオンからなる群の１つとして選択される。
１つ以上の実施形態では、組成が提供され、組成が、表６で同定されるペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８からなる群から１つとして選択される糖ペプチド構造を含む。糖ペプチド構造は、以下を含む：糖ペプチド構造に対応する表５に同定されるアミノ酸ペプチド配列；グリカン構造が、表１で同定される対応する位置でアミノ酸ペプチド配列の残基に連結されている糖ペプチド構造に対応する、表１で同定されるグリカン構造。グリカン構造は、グリカン組成を有する。
１つ以上の実施形態では、組成が提供され、組成は、表１で同定される複数のペプチド構造の１つとして選択されるペプチド構造を含む。ペプチド構造が、表１のペプチド構造に対応するものと同定されるモノアイソトピック質量を有する。ペプチド構造が、ペプチド構造に対応する表１で同定される配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む。
１つ以上の実施形態では、キットが提供され、キットが、本明細書に開示の方法のいずれか１つの少なくとも一部を実行するために、表１で同定される少なくとも１つのペプチド構造を定量するための少なくとも１つの薬剤を含む。
１つ以上の実施形態では、キットが提供され、本明細書に開示の方法のいずれか１つの少なくとも一部を実行するために、キットが、糖ペプチド標準、緩衝液、またはペプチド配列セットのうちの少なくとも１つを含み、ペプチド配列セットのペプチド配列が、表１に定義される配列番号２１～４６の対応するものにより同定される。
疾患または状態（例えば、がん）の診断、疾患または状態の憎悪、及び処置（例えば、がんの免疫チェックポイント遮断を用いる処置）に対する疾患または状態の応答についてのグライコプロテオームバイオマーカー及びシグネチャーを同定するための方法、デバイス、及びキットが本明細書で提供される。
対象の疾患または状態を予測する１つ以上の糖ペプチドバイオマーカーを同定するための方法が本明細書で提供され、方法が、以下を含む：（ａ）対象から第１の時点で第１のサンプルを取得し、第２の時点で第２のサンプルを取得すること（第１のサンプル及び第２のサンプルが、糖タンパク質を含む）；（ｂ）第１のサンプルまたは第２のサンプル中の糖タンパク質を、１つ以上の糖ペプチドにフラグメント化すること（１つ以上の糖ペプチドが、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択される１つ以上のアミノ酸配列を含む）；（ｃ）多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、１つ以上の糖ペプチドの量を決定すること；（ｄ）１つ以上の糖ペプチドの量を、第１の時点または第２の時点に関連付けること（対象が、第１の時点から第２の時点までに疾患または状態の変化を有する）；ならびに、（ｅ）糖ペプチドを糖ペプチドバイオマーカーとして同定すること（１つ以上の糖ペプチドの量が、第１の時点から第２の時点までに変化した）。
対象の疾患または状態を予測する１つ以上の糖ペプチドバイオマーカーを同定するための方法が本明細書で提供され、方法が、以下を含む：（ａ）コンピューターで、対象のセット（ｎ）について１つ以上の糖ペプチドの量のデータを取得すること（１つ以上の糖ペプチドが、対象由来のサンプル中の糖タンパク質をフラグメント化することにより生成され、１つ以上の糖ペプチドの量が、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して決定され、各対象のデータが、複数の時点で採取されたサンプルのデータを含む）；（ｂ）コンピューターで、予測モデルに含まれるように、１つ以上の糖ペプチドのサブセットを選択すること；（ｃ）コンピューターで、ｎ－１の対象との交差検証を使用して予測モデルを評価して、ホールドアウト対象のアウトカムスコアを生成すること；（ｄ）コンピューターで、ホールドアウト対象としてのｎの対象のそれぞれに対しステップ（ｃ）を反復して、各対象のアウトカムスコアを生成すること；（ｅ）コンピューターで、カットオフアウトカムスコアでの各対象に対するアウトカムスコアを、カットオフアウトカムスコアを下回るもの、またはそれを上回るものに二分すること；（ｆ）コンピューターで、１つ以上の糖ペプチドのサブセットの各糖ペプチドについて、カットオフアウトカムスコアを上回るアウトカムスコアを有する対象に対する１つ以上の糖ペプチドの量～カットオフアウトカムスコアを下回るアウトカムスコアを有する対象に対する１つ以上の糖ペプチドの量を分析して、各糖ペプチドについてハザード比及び相互作用ｐ値を決定すること；（ｇ）コンピューターで、相互作用ｐ値≦０．０５を有する糖ペプチドを、疾患または状態を予測するための糖ペプチドバイオマーカーとして同定すること。いくつかの実施形態では、交差検証はリーブ・ワン・アウト交差検証（ＬＯＯＣＶ）である。いくつかの実施形態では、ハレルのＣインデックスを最適化するカットオフアウトカムスコアを決定した。いくつかの実施形態では、ステップ（ｇ）の相互作用ｐ値は、０．０１、０．００５、または０．００１以下である。
対象の状態及び処置の状況を評価するための方法が本明細書で提供され、方法は、以下を含む：（ａ）対象のサンプル中の糖タンパク質を１つ以上の糖ペプチドにフラグメント化すること（サンプルが、糖タンパク質、グリカン、または糖ペプチドのうちの１つ以上を含む）；（ｂ）多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、１つ以上の糖ペプチドに対して質量分析（ＭＳ）を実行し、サンプル中の１つ以上の糖ペプチドの量を定量すること（１つ以上の糖ペプチドが、配列番号７、９、１２、１５、１６、１８、２０、３０、３４、３７、４４、５９、６０、６１、６２、６６、６９、７０、７５、７７、８０、及び８３、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択される１つ以上のアミノ酸配列を含む）；（ｃ）１つ以上の糖ペプチドの量のデータを、訓練済みモデルに入力して、出力確率を生成すること（出力確率が、処置が状態に罹患している対象のアウトカムにプラスの影響を与えるかどうかを示す）；ならびに、（ｄ）出力確率に基づいて処置推奨を生成すること（状態が、メラノーマであり、処置が、チェックポイント阻害薬を含む）。いくつかの実施形態では、アウトカムは、全生存時間を含む。いくつかの実施形態では、アウトカムは、無増悪生存期間を含む。いくつかの実施形態では、処置は、イピリムマブ、ニボルマブ、及びペムブロリズマブのうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置は、ＰＤ－１阻害薬、ＰＤ－Ｌ１阻害薬、及びＣＴＬＡ－４阻害薬のうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置がアウトカムにプラスの影響を与えることを、出力確率が示す場合、推奨は、処置を継続することを含む。
さらに、対象の状態及び処置の状況を評価するための方法が本明細書で提供され、方法は、以下を含む：（ａ）対象のサンプル中の糖タンパク質を１つ以上の糖ペプチドにフラグメント化すること（サンプルが、糖タンパク質、グリカン、または糖ペプチドのうちの１つ以上を含む）；（ｂ）多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、１つ以上の糖ペプチドに対して質量分析（ＭＳ）を実行し、サンプル中の１つ以上の糖ペプチドの量を定量すること（１つ以上の糖ペプチドが、配列番号３００～４２９、及びそれらの組み合わせからなる群より選択される１つ以上のアミノ酸配列を含む）；（ｃ）１つ以上の糖ペプチドの量のデータを、訓練済みモデルに入力して、出力確率を生成すること（出力確率が、処置が状態に罹患している対象のアウトカムにプラスの影響を与えるかどうかを示す）；ならびに、（ｄ）出力確率に基づいて処置推奨を生成すること（状態が、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）であり、処置が、チェックポイント阻害薬を含む）。いくつかの実施形態では、アウトカムは、全生存時間を含む。いくつかの実施形態では、アウトカムは、無増悪生存期間を含む。いくつかの実施形態では、処置は、イピリムマブ、ニボルマブ、及びペムブロリズマブのうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置は、ＰＤ－１阻害薬、ＰＤ－Ｌ１阻害薬、及びＣＴＬＡ－４阻害薬のうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置は、化学療法を含む。いくつかの実施形態では、化学療法は、カルボプラチン及びペメトレキセドのうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置がアウトカムにプラスの影響を与えることを、出力確率が示す場合、推奨は、処置を継続することを含む。
配列番号３００～４２９、及びそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列を含む糖ペプチドが本明細書で提供される。
配列番号３００～４２９からなる群より選択される１つ以上のアミノ酸配列を含む糖ペプチド標準、及びがんを処置するための糖ペプチド標準を使用するための使用説明書を含むキットが本明細書で記載されている。
いくつかの実施形態では、フラグメント化は、プロテアーゼ消化を含む。いくつかの実施形態では、フラグメント化は、機械的な力を適用することを含む。いくつかの実施形態では、１つ以上の糖ペプチドの量は、多重反応モニタリング（ＭＲＭ）トランジションを測定する。いくつかの実施形態では、方法は、さらに、ステップ（ｅ）で同定される糖ペプチドバイオマーカーのうちの１つ以上を含む糖ペプチドバイオマーカーのパネルを生成することを含む。いくつかの実施形態では、交差検証はリーブ・ワン・アウト交差検証（ＬＯＯＣＶ）である。いくつかの実施形態では、ハレルのＣインデックスを最適化するカットオフアウトカムスコアを決定した。いくつかの実施形態では、ステップ（ｇ）の相互作用ｐ値は、０．０１、０．００５、または０．００１以下である。いくつかの実施形態では、アウトカムは、全生存時間を含む。いくつかの実施形態では、アウトカムは、無増悪生存期間を含む。いくつかの実施形態では、処置は、イピリムマブ、ニボルマブ、及びペムブロリズマブのうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置は、ＰＤ－１阻害薬、ＰＤ－Ｌ１阻害薬、及びＣＴＬＡ－４阻害薬のうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置は、化学療法を含む。いくつかの実施形態では、化学療法は、カルボプラチン及びペメトレキセドのうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置がアウトカムにプラスの影響を与えることを、出力確率が示す場合、推奨は、処置を継続することを含む。
１つ以上の実施形態では、１つ以上のデータプロセッサーと、１つ以上のデータプロセッサー上で実行される場合、１つ以上のデータプロセッサーに、本明細書に開示の１つ以上の方法の一部または全てを実行させる命令を含有する非一時的なコンピューター可読記憶媒体を含むシステムが提供される。
１つ以上の実施形態では、非一時的な機械可読記憶媒体に明白に具体化され、１つ以上のデータプロセッサーに、本明細書に開示の１つ以上の方法の一部または全部を実行させるように構成された命令を含むコンピュータープログラム製品が提供される。
本開示は、添付の図と共に説明されている。
１つ以上の実施形態による、処置管理で使用される状態に関連するペプチド構造を検出するための例示的なワークフロー１００の概略図である。 １つ以上の実施形態による準備ワークフローの概略図である。 １つ以上の実施形態によるデータ取得の概略図である。 １つ以上の実施形態による分析システムのブロック図である。 様々な実施形態によるコンピューターシステムのブロック図である。 １つ以上の実施形態による、メラノーマ状態と診断された対象の処置を管理するためのプロセスのフローチャートである。 様々な実施形態による、メラノーマ状態と診断された対象の処置管理のためのプロセスのフローチャートである。 様々な実施形態による、メラノーマ状態と診断された対象の処置管理のためのプロセスのフローチャートである。 １つ以上の実施形態による、メラノーマ状態と診断された対象の処置を同定するためのプロセスのフローチャートである。 １つ以上の実施形態による、ペンブロで処置された患者に対して生成された処置スコアの分布を示すプロットである。 １つ以上の実施形態による、イピ／ニボで処置された患者に対して生成された処置スコアの分布を示すプロットである。 １つ以上の実施形態による、処置タイプ別の処置スコアを示す散布図である。 予測応答別にペンブロで処置された患者の中断イベント時間を示すプロットである。 予測応答別にイピ／ニボで処置された患者の中断イベント時間を示すプロットである。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。 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図８３Ａ～図８３Ｄは、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）を同定するためのスコアリング予測曲線を示す。 図８３Ａ～図８３Ｄは、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）を同定するためのスコアリング予測曲線を示す。 図８３Ａ～図８３Ｄは、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）を同定するためのスコアリング予測曲線を示す。 図８３Ａ～図８３Ｄは、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）を同定するためのスコアリング予測曲線を示す。 図８３Ａ～図８３Ｄは、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）を同定するためのスコアリング予測曲線を示す。
悪性メラノーマ及び非小細胞肺癌の患者で、腫瘍免疫療法に対する客観的奏効率が低い。対象は、腫瘍免疫療法に応答しない場合、不必要な曝露及び毒性を回避すべきである。従って、いくつかの態様では、本発明は、腫瘍免疫療法（例えば、ペムブロリズマブによる処置及び／またはニボルマブ及びイピリムマブによる処置）に応答する可能性が低い対象を同定することを目的とする。いくつかの実施形態では、本明細書で提供される方法は、非応答者を同定することにより腫瘍免疫処置に対する応答者の割合を増加させる。本発明の方法の別の利点は、処置に応答する可能性が低い対象の治療を回避することにより、適応ごとの腫瘍免疫療法に関連するコストを削減するために使用できることである。
いくつかの態様では、本方法は、免疫療法に対する対象の応答の可能性を評価するためにモデル及び他の予測方法を用いる。いくつかの態様では、本明細書で提供される方法は、非応答者（腫瘍免疫療法に応答する可能性が低い者）に対して高い感度を有する。いくつかの態様では、本明細書で提供される方法は、非応答者の検出に関して＞９５％、＞９７％、＞９８、または＞９９％の感度を有する。
メラノーマと診断された対象の処置管理方法が本明細書で提供される。いくつかの実施形態では、対象は、進行性メラノーマと診断されている。いくつかの実施形態では、対象は、悪性メラノーマと診断されている。いくつかの実施形態では、対象は、転移性メラノーマと診断されている。いくつかの実施形態では、方法は、対象が免疫療法に応答する可能性が高いかどうかを判定することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、対象がペムブロリズマブによる処置に応答する可能性が高いかどうかを判定することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、対象がニボルマブ及びイピリムマブによる処置に応答する可能性が高いかどうかを判定することを含む。
対象に処置を投与することを含む、対象のメラノーマを処置する方法が本明細書で提供される。いくつかの実施形態では、メラノーマは、進行性メラノーマである。いくつかの実施形態では、メラノーマは、悪性メラノーマである。いくつかの実施形態では、メラノーマは、転移性メラノーマである。いくつかの実施形態では、処置は、対象にペムブロリズマブを投与することを含む。いくつかの実施形態では、処置は、対象にニボルマブ及びイピリムマブを投与することを含む。
いくつかの実施形態では、方法は、第１選択療法としてのニボルマブ及びイピリムマブに対するメラノーマを有する対象の応答の可能性を判定することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、第２選択療法としてのニボルマブ及びイピリムマブに対する応答の可能性を決定することを含む。
いくつかの実施形態では、方法は、第１選択療法としてのペムブロリズマブに対する非小細胞肺癌を有する対象の応答の可能性を判定することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、第２選択療法としてのペムブロリズマブに対する応答の可能性を決定することを含む。
いくつかの実施形態では、本明細書で提供される方法は、腫瘍免疫療法（例えば、ペムブロリズマブまたはニボルマブ＋イピリムマブ）に対する応答を予測する処置出力を生成することを含む。いくつかの実施形態では、予測応答は、おそらく応答性であるか、おそらく非応答性であるか、または不定である。いくつかの実施形態では、処置出力は、表７、表１２、表１４、または表１６に記載されている１つ以上の糖ペプチドの存在、非存在、または量に基づいて決定される。いくつかの実施形態では、本明細書で提供される方法は、メラノーマ対象の全生存期間を予測する。いくつかの実施形態では、本明細書で提供される方法は、ＮＳＣＬＣ対象の無増悪生存期間を予測する。
１．メラノーマの管理処置
Ｉ．概要
本明細書に記載されている実施形態は、グライコプロテオームが、様々な種類の疾患を有する対象（例えば、患者）の全体的な処置で使用することができる新興分野であることを理解している。グライコプロテオームは、所与のサンプル（例えば、血液サンプル、細胞、組織）中のグリカン及びグリコシル化タンパク質の位置、同一性、及び量を決定することを目的としている。タンパク質のグリコシル化は、タンパク質の翻訳後修飾の最も一般的且つ最も複雑な形態の１つであり、タンパク質の構造、立体構造、及び機能に影響し得る。例えば、糖タンパク質は、重要な生物学的プロセス、例えば、細胞シグナル伝達、宿主－病原体の相互作用、ならびに免疫応答及び疾患において重要な役割を果たし得る。従って、糖タンパク質は、様々な種類の疾患の処置に重要であり得る。
タンパク質のグリコシル化が、がん及び他の疾患に関する有用な情報を提供するが、通常、現在利用可能な方法論で、グリカンを、タンパク質の起源部位まで追跡することができないので、タンパク質のグリコシル化の分析は、困難なことがある。糖タンパク質の分析は、いくつかの理由により、一般に困難であり得る。例えば、ペプチド内の単一のグリカン組成は、異なるグリコシド結合、分岐、及び同じ質量を有する多くの単糖のために、多数の異性体構造を含有してもよい。さらに、同じペプチド配列を共有する複数のグリカンが存在すると、質量分析（ＭＳ）シグナルを様々なグリコフォームに分割させ、グリコシル化されていないペプチド（非グリコシル化ペプチド）と比較して個々の存在量が低下し得る。
しかし、様々な病状を理解し、そのような病状、例えば、メラノーマの処置をより正確に管理するために、糖タンパク質の分析を実行し、タンパク質内のグリカンだけでなく結合部位（例えば、グリカンのアミノ酸残基）も同定することが重要であることがある。従って、メラノーマなどの疾患の処置に使用することができる情報を提供することが可能であり得るタンパク質のグリコシル化パターンに関する詳細な情報を得る部位特異的糖タンパク質分析の方法を提供する必要がある。
メラノーマは、色素を生成する細胞であるメラノサイトから発生する一種のがんである。メラノーマは、例えば、免疫療法を含む様々な種類の処置を使用して処置され得る。そのような免疫療法は、様々な種類の免疫チェックポイント阻害薬処置（例えば、ペムブロリズマブ、ニボルマブ、イピリムマブ）及びサイトカイン療法（例えば、インターフェロンアルファ（ＩＦＮ－α）及びインターロイキン２（ＩＬ－２）を含む。免疫チェックポイント阻害薬は、例えば、抗細胞傷害性Ｔリンパ球関連タンパク質４（ＣＴＬＡ－４）モノクローナル抗体（例えば、イピリムマブ、トレメリムマブ）、Ｔｏｌｌ様受容体（ＴＬＲ）アゴニスト、分化抗原群４０（ＣＤ４０）、アゴニスト、抗プログラム細胞死タンパク質１（ＰＤ－１）（例えば、ペムブロリズマブ、ピディリズマブ、及びニボルマブ）ならびにプログラム細胞死リガンド１（ＰＤ－Ｌ１）抗体を含む。
異なる患者は、異なる処置に対して異なって応答し得る。例えば、いくつかの患者は、ある種類の処置で大きな成功を収め得るが、他の患者は、同じ処置では効果が限定的であるか、または、全く成功しないことがある。メラノーマが進行性のがんであり、最も重篤ながんの１つであるので、対象は、経時的に、様々な種類の処置を試す余裕がないことがある。有害イベント（例えば、対象の無増悪生存期間を妨げるイベント）に関連する負担の回避に役立ち、特定の処置に応答する可能性が低い処置対象に関連する費用を回避するために、所与の処置に応答する可能性が高い対象を同定することが重要であることがある。従来の方法論は、一般に、特定の処置の薬効の特定の機序に焦点を当てていた。例えば、そのような方法論は、対象の生存よりもむしろ腫瘍応答に焦点を当てていた。しかし、本明細書に記載の実施形態は、処置の良好な選択が開始時に対象のために選択され得るように、異なる薬剤の生存率に関して処置応答を予測する方法を提供する。
対象におけるペプチド構造の発現、特に、糖ペプチド構造の存在量を分析することは、メラノーマの処置に対する対象の応答の予測に役立ち得る。ペプチド構造は、非グリコシル化ペプチド配列（例えば、より大きな親タンパク質のペプチドもしくはペプチドフラグメント）またはグリコシル化ペプチド配列で定義され得る。グリコシル化ペプチド配列（糖ペプチド構造とも呼ばれる）は、ペプチド配列の連結部位（例えば、アミノ酸残基）に結合しているグリカン構造を有するペプチド配列であり得、これは、例えば、アミノ酸残基の特定の原子を介して生じ得る。グリコシル化ペプチドの非限定例としては、Ｎ結合型糖ペプチド及びＯ結合型糖ペプチドが挙げられる。
さらに、糖タンパク質の場合、潜在的なプロテオフォームが多すぎて考慮できないことがある。本明細書の様々な実施形態により記載されている方法でのペプチド構造データのさらに別の分析は、どのタンパク質が結合するか、及びどのアミノ酸残基部位に様々なグリカン構造が結合しているかについての情報をほとんど～全く提供しないグライコミクス分析と比較して、処置応答を正確に予測するのにより役立つことがある。
所与の処置について、どのペプチド構造が、目的の異なる処置応答分類（例えば、持続制御及び早期中断）間で最も区別可能であることを分析することにより、次に、それらの特定のペプチド構造の対象のペプチド構造プロファイルを分析することにより、その対象がその処置に応答する方法を明確に理解することが達成され得る。
それに応じて、本明細書に記載の実施形態は、対象のタンパク質、特に、糖タンパク質、を分析するための様々な方法及びシステムを提供する。１つ以上の実施形態では、メラノーマ状態と診断された対象の処置管理のための方法及びシステムが提供される。例えば、本明細書に記載されている実施形態は、対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信し；ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算し（ペプチド構造セットが、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）；処置スコアを使用して、対象の処置に対する予測応答を示す処置出力を生成するための方法及びシステムを提供する。予測応答は、対象が処置に伴う持続制御を有する可能性が高い（例えば、処置後１２ヶ月以内に対象の無増悪生存期間を妨害し得る妨害イベントがない）か、または、早期中断を有する（例えば、処置から最初の６ヶ月以内の１つ以上の妨害イベントがある）可能性が高いかを示し得る。
以下の説明は、メラノーマの研究及び／または処置（例えば、処置の設計、計画、投与など）のための本明細書に記載の方法及びシステムの例示的な実装を提供する。本明細書で使用される様々な用語の説明及び例は、以下のセクションＩＩに提示されている。
ＩＩ．用語の例示的な説明
「ｏｎｅｓ」という用語は、複数のものを意味する。
本明細書で使用される場合、「複数」という用語は、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、またはそれ以上であってよい。
本明細書で使用される場合、「のセット」という用語は、１つ以上を意味する。例えば、項目のセットは、１つ以上の項目を含む。
本明細書で使用される場合、「のうちの少なくとも１つ」という表現は、項目のリストと共に使用される場合、リストされた項目のうちの１つ以上の異なる組み合わせが使用され得、リスト内の項目のうちの１つのみが必要とされ得ることを意味する。項目は、特定の対象物、物、ステップ、操作、プロセス、またはカテゴリーであり得る。換言すれば、「のうちの少なくとも１つ」は、リストの項目の任意の組み合わせまたは項目の数が使用され得るが、リスト内の項目の全てが必要とされないことがあることを意味する。例えば、これに限定されないが、「項目Ａ、項目Ｂ、または項目Ｃのうちの少なくとも１つ」は、項目Ａ；項目Ａ及び項目Ｂ；項目Ｂ；項目Ａ；項目Ｂ及び項目Ｃ；項目Ｂ及び項目Ｃ；または項目Ａ及びＣを意味する。任意に、「項目Ａ、項目Ｂ、または項目Ｃのうちの少なくとも１つ」は、項目Ａのうちの２つ、項目Ｂのうちの１つ、及び項目Ｃのうちの１０；項目Ｂのうち４つ及び項目Ｃの７つ；または他の好適な組み合わせを意味するが、これらに限定されない。
本明細書で使用される場合、「実質的に」は、意図された目的のために機能するのに十分であることを意味する。従って、「実質的に」という用語は、当業者が予想するような、絶対的または完全な状態、寸法、測定値、結果などからのわずかで重要ではない変動を許容するが、全体的な性能にはあまり影響を与えない。数値として表現することができる数値またはパラメーターまたは特性について使用される場合、「実質的に」は、１０パーセント以内を意味する。
本明細書で使用される「アミノ酸」という用語は、一般に、アミノ基（例えば、－ＮＨ２）、カルボキシル基（－ＣＯＯＨ）、及び特定のアミノ酸に基づいて変化する側鎖基（Ｒ）を含む任意の有機化合物を指す。アミノ酸は、ペプチド結合を使用して結合することができる。
本明細書で使用される「アルキル化」という用語は、一般に、ある分子から別の分子へのアルキル基の転移を指す。様々な実施形態では、アルキル化を使用して、還元システインと反応させ、還元が実行された後のジスルフィド結合の再形成を防止する。
本明細書で使用される「結合部位」または「グリコシル化部位」という用語は、一般に、グリカンまたはグリカン構造の糖分子が、ペプチド、ポリペプチド、またはタンパク質のアミノ酸に直接結合（例えば、共有結合）している位置を指す。例えば、結合部位はアミノ酸残基であってもよく、グリカン構造はアミノ酸残基の原子を介して結合していることがある。グリコシル化の種類の非限定例としては、Ｎ結合型グリコシル化、Ｏ結合型グリコシル化、Ｃ結合型グリコシル化、Ｓ結合型グリコシル化、及び糖化が挙げられ得る。
本明細書で使用される「生物サンプル」、「生物標本」、または「生物検体」は、一般に、標本の供給源を代表するように、通常は、対象からサンプリングすることにより採取された標本を指す。生物サンプルは、生物全体、特定の組織、細胞型、または目的のカテゴリーもしくはサブカテゴリーを表すことができる。生物サンプルは、巨大分子を含み得る。生物サンプルは、小分子を含み得る。生物サンプルは、ウイルスを含み得る。生物サンプルは、細胞または細胞の誘導体を含み得る。生物サンプルは、細胞小器官を含み得る。生物サンプルは、細胞核を含み得る。生物サンプルは、細胞集団由来の希少細胞を含み得る。生物サンプルは、限定されないが、原核細胞、真核細胞、細菌、真菌、植物、哺乳動物、もしくは他の動物細胞型、マイコプラズマ、正常組織細胞、腫瘍細胞、または他の任意の細胞型（単細胞生物または多細胞生物に由来するかどうかに関係なく）を含む任意の種類の細胞を含み得る。生物サンプルは、細胞の構成要素を含み得る。生物サンプルは、ヌクレオチド（例えば、ｓｓＤＮＡ、ｄｓＤＮＡ、ＲＮＡ）、細胞小器官、アミノ酸、ペプチド、タンパク質、炭水化物、糖タンパク質、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。生物サンプルは、細胞、または細胞由来の１つ以上の成分（例えば、細胞ビーズ）、例えば、ＤＮＡ、ＲＮＡ、細胞小器官、タンパク質、またはそれらの任意の組み合わせを含むマトリックス（例えば、ゲルまたはポリマーマトリックス）を含み得る。生物サンプルは、対象の組織から得られ得る。生物サンプルは、硬化した細胞を含み得る。そのような硬化した細胞は、細胞壁または細胞膜を含んでも含まなくてもよい。生物サンプルは、細胞の１つ以上の構成要素を含み得るが、細胞の他の構成要素を含まなくてもよい。そのような構成要素の例としては、核または細胞小器官が挙げられ得る。生物サンプルは、生細胞を含んでもよい。生細胞は、培養可能であり得る。
本明細書で使用される「変性」という用語は、一般に、天然の状態で存在する４次構造、３次構造、及び２次構造を喪失する任意の分子を指す。非限定例としては、酸、塩基、温度、圧力、放射線などの外部化合物または環境条件に曝露されるタンパク質または核酸が挙げられる。
本明細書で使用される「変性タンパク質」という用語は、一般に、天然の状態で存在する４次構造、３次構造、及び２次構造を喪失するタンパク質を指す。
本明細書で使用される「消化」または「酵素消化」という用語は、一般に、ポリマーを分解すること（例えば、切断部位でポリペプチドを切断すること）を指す。タンパク質は、質量分析の調製として、トリプシン消化プロトコールを使用して消化され得る。タンパク質は、アクセスが切断部位に限定されている場合、質量分析用の調節として、他のプロテアーゼを使用して消化され得る。
「処置」という用語は、一般に、病状に罹患している対象を処置するために使用することができる任意数の薬物、治療薬、ライフスタイルの修正、行動の修正、食事の修正、またはそれらの組み合わせを指し得る。
「治療薬」という用語は、一般に、対象に物理的に（例えば、経口、静脈内注射、局所処置、曝露などを介して）投与することができる任意の薬物を指し得る。
本明細書で使用される「免疫チェックポイント阻害薬」、「免疫チェックポイント阻害治療薬」、及び「免疫チェックポイント阻害薬物」という用語は、一般に、免疫チェックポイント分子（例えば、免疫応答を開始するために活性化（または不活化）する必要がある免疫細胞上の分子）を標的とし得る薬物または治療薬を指す。免疫チェックポイント阻害治療薬の非限定例としては、ペムブロリズマブ、ニボルマブ、及びイピリムマブが挙げられ得る。
本明細書で使用される「グリカン」または「多糖」という用語は、双方ともに、一般に、複合糖質の炭水化物残基、例えば、糖ペプチド、糖タンパク質、糖脂質、またはプロテオグリカンの炭水化物部分、を指す。グリカンは、単糖を含み得る。
本明細書で使用される「糖ペプチド」または「糖ポリペプチド」という用語は、一般に、少なくとも１つのグリカン残基を含むペプチドまたはポリペプチドを指す。様々な実施形態では、糖ペプチドは、アミノ酸残基の側鎖（すなわち、Ｒ基）に共有結合している炭水化物部分（例えば、１つ以上のグリカン）を含む。
本明細書で使用される「糖タンパク質」という用語は、一般に、少なくとも１つのグリカン残基がそれに結合しているタンパク質を指す。いくつかの例では、糖タンパク質は、少なくとも１つのオリゴ糖鎖がそれに共有結合しているタンパク質である。糖タンパク質の例としては、以下が挙げられるが、これらに限定されない：アポリポタンパク質Ｃ－ＩＩＩ（ＡＰＯＣ３）、アルファ－１－アンチキモトリプシン（ＡＡＣＴ）、アファミン（ＡＦＡＭ）、アルファ－１－酸性糖タンパク質１及び２（ＡＧＰ１２）、アポリポタンパク質Ｂ－１００（ＡＰＯＢ）、アポリポタンパク質Ｄ（ＡＰＯＤ）、補体Ｃ１ｓサブコンポーネント（Ｃ１Ｓ）、カルパイン－３（ＣＡＮ３）、クラスタリン（ＣＬＵＳ）、補体成分Ｃ８Ａ鎖（ＣＯ８Ａ）、アルファ－２－ＨＳ糖タンパク質（ＦＥＴＵＡ）、ハプトグロビン（ＨＰＴ）、免疫グロブリン重鎖定常ガンマ１（ＩｇＧ１）、免疫グロブリンＪ鎖（ＩｇＪ）、血漿カリクレイン（ＫＬＫＢ１）、血清パラオキソナーゼ／アリールエステラーゼ１（ＰＯＮ１）、プロトロンビン（ＴＨＲＢ）、セロトランスフェリン（ＴＲＦＥ）、タンパク質ｕｎｃ－１３ホモログＡ（ＵＮ１３Ａ）、及び亜鉛－アルファ－２－糖タンパク質（ＺＡ２Ｇ）。本明細書で使用される糖ペプチドは、別途反対の記載のない限り、糖タンパク質のフラグメントを指す。
本明細書で使用される「液体クロマトグラフィー」という用語は、一般に、サンプルを部分に分離するために使用される手法を指す。液体クロマトグラフィーは、成分の分離、同定、及び定量化に使用することができる。
本明細書で使用される「質量分析」という用語は、一般に、分子を同定するために使用される分析手法を指す。本明細書に記載の様々な実施形態では、質量分析は、タンパク質の特性評価及びシーケンシングに関与することができる。
本明細書で使用される「ペプチド」という用語は、一般に、ペプチド結合により結合されたアミノ酸を指す。ペプチドは、１０～５０残基のアミノ酸鎖を含み得る。ペプチドは、オリゴペプチド、ジペプチド、トリペプチド、及びテトラペプチドを含む１０残基より短いアミノ酸鎖を含み得る。ペプチドは、５０残基より長い鎖を含み得、「ポリペプチド」または「タンパク質」と呼ばれ得る。
「タンパク質」または「ポリペプチド」または「ペプチド」という用語は、本明細書では互換的に使用され得、一般に、少なくとも３つのアミノ酸残基を含む分子を指す。タンパク質は、ペプチド結合により互いに結合しているアミノ酸配列からなるポリマー鎖を含み得る。タンパク質は、質量分析の調製として、トリプシン消化プロトコールを使用して消化され得る。タンパク質は、アクセスが切断部位に限定されている場合、質量分析用の調節として、他のプロテアーゼを使用して消化され得る。
本明細書で使用される「ペプチド構造」という用語は、一般に、ペプチドもしくはその一部、または糖ペプチドもしくはその一部を指す。本明細書に記載の様々な実施形態では、ペプチド構造は、配列中に少なくとも２つのアミノ酸を含む任意の分子を含み得る。
本明細書で使用される「還元」という用語は、一般に、物質による電子の獲得を指す。本明細書に記載の様々な実施形態では、糖は、タンパク質に直接結合し、それにより、結合するアミノ酸を還元し得る。そのような還元反応は、グリコシル化において生じ得る。様々な実施形態では、還元は、２つのシステイン間のジスルフィド結合を切断するために使用され得る。
本明細書で使用される「サンプル」という用語は、一般に、目的の対象由来のサンプルを指し、対象の生物サンプルを含んでもよい。サンプルは、細胞サンプルを含んでもよい。サンプルは、細胞株または細胞培養サンプルを含んでもよい。サンプルは、１つ以上の細胞を含み得る。サンプルは、１つ以上の微生物を含み得る。サンプルは、核酸サンプルまたはタンパク質サンプルを含んでもよい。サンプルは、炭水化物サンプルまたは脂質サンプルも含んでもよい。サンプルは、別のサンプルに由来し得る。サンプルは、組織サンプル、例えば、生検、コア生検、針吸引物、または細針吸引物を含んでもよい。サンプルは、分泌液サンプル、例えば、血液サンプル、尿サンプル、または唾液サンプルを含んでもよい。サンプルは、皮膚サンプルを含んでもよい。サンプルは、頬スワブを含んでもよい。サンプルは、血漿サンプルまたは血清サンプルを含んでもよい。サンプルは、無細胞サンプルまたは無細胞サンプルを含んでもよい。無細胞サンプルは、細胞外ポリヌクレオチドを含んでもよい。サンプルは、血液、血漿、血清、尿、唾液、粘膜排泄物、痰、便、または涙に由来し得る。サンプルは、赤血球または白血球に由来し得る。サンプルは、糞便、髄液、ＣＮＳ液、胃液、羊水、嚢胞液、腹腔液、骨髄、胆汁、他の体液、生検から得られた組織、皮膚、または毛髪に由来し得る。
本明細書で使用される「配列」という用語は、一般に、組み立てられてポリマーを生成することができる１次元モノマーを含む生物学的配列を指す。配列の非限定例としては、ヌクレオチド配列（例えば、ｓｓＤＮＡ、ｄｓＤＮＡ、及びＲＮＡ）、アミノ酸配列（例えば、タンパク質、ペプチド、及びポリペプチド）、ならびに炭水化物（例えば、Ｃｍ（Ｈ２Ｏ）ｎを含む化合物）が挙げられる。
本明細書で使用される「対象」という用語は、一般に、動物、例えば、哺乳動物（例えば、ヒト）もしくは鳥類（例えば、鳥）、または他の生物、例えば、植物を指す。例えば、対象は、脊椎動物、哺乳動物、齧歯動物（例えば、マウス）、霊長類、サル、またはヒトを含み得る。動物は、家畜、スポーツ動物、及びペットを含んでもよいが、これらに限定されない。対象は、健常もしくは無症候性個体、疾患（例えば、がん）もしくは疾患の素因を有するか、もしくは有すると疑われる個体、及び／または治療が必要であるか、もしくは治療を必要とすると疑われる個体を含み得る。対象は、患者であり得る。対象は、微生物または微生物（例えば、細菌、真菌、古細菌、ウイルス）を含み得る。
本明細書で使用される場合、「モデル」は、１つ以上のアルゴリズム、１つ以上の関数、１つ以上の方程式、１つ以上の統計的検定、１つ以上の数学的手法、１つ以上の機械学習アルゴリズム、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。
本明細書で使用される場合、「存在量」は、質量分析法を使用して生成される定量的値を指し得る。定量的値は、特定のペプチド構造の量に関し得る。１つ以上の実施形態では、定量値は、質量分析法を使用して生成されたイオンの量を含んでもよい。定量的な値は、ｍ／ｚ値として、原子質量単位で、または他の何らかの方法で表すことができる。
本明細書で使用される場合、「相対存在量」は、２つ以上の存在量の比較を指し得る。１つ以上の実施形態では、比較は、１つのペプチド構造をペプチド構造セットの総数（例えば、全てのペプチド構造の総数）と比較することを含んでもよい。いくつかの実施形態では、比較は、１つのペプチドグリコフォーム（例えば、１つ以上のグリカンが異なる２つの同一のペプチド）をペプチドグリコフォームセットと比較することを含んでもよい。１つ以上の実施形態では、比較は、特定のｍ／ｚ比を有するイオンの数と検出されたイオンの総数を比較することを含んでもよい。１つ以上の実施形態では、相対存在量は、比率、パーセンテージ、または他の何らかの方法で表すことができる。
「決定すること」、「測定すること」、「評価すること」、「評価すること」、「アッセイすること」、及び「分析すること」という用語は、多くの場合、測定の形態を指すために本明細書で互換的に使用され、要素が存在（例えば、検出）するかどうかを判定することを含む。これらの用語は、定量的、定性的、または定量的且つ定性的な測定を含み得る。評価は、相対的または絶対的である。「の存在を検出すること」は、何かが存在するかどうかを判定することに加え、存在するものの量を決定することも含む。
「対象」、「個体」、または「患者」という用語は、多くの場合、本明細書で互換的に使用される。「対象」は、発現された遺伝物質を含有する生物学的実体であり得る。生物学的実体は、植物、動物、または微生物（例えば、細菌、ウイルス、真菌、及び原生動物を含む）であり得る。対象は、ｉｎ ｖｉｖｏで得られた、またはｉｎ ｖｉｔｒｏで培養された生物学的実体の組織、細胞、及びそれらの子孫であり得る。対象は、哺乳動物であり得る。哺乳動物は、ヒトであり得る。いくつかの実施形態では、哺乳動物は、マウス、ラット、サル、イヌ、ネコ、ウシ、ウマ、またはヒツジである。対象は、疾患のリスクが高いと診断されているか、またはその疑いがあり得る。疾患は、がんであり得る。いくつかの場合では、対象が必ずしもその疾患または状態のリスクが高いと診断されるか、またはその疑いがあるとは限らない。
本明細書で使用される場合、「がん」及び「がん性」という用語は、通常無制御の細胞成長を特徴とする対象における生理学的状態を指すまたは説明する。がんの例としては、メラノーマ、癌腫、リンパ腫、芽腫、肉腫、及び白血病及びその転移が挙げられるが、これらに限定されない。「転移」という用語は、疾患を引き起こす生物または悪性細胞またはがん性細胞が、血管またはリンパ管または膜表面により身体の他の部分に転移することを指す。そのようながんの非限定例としては、小細胞肺癌、非小細胞肺癌、肺の腺癌、肺の扁平上皮癌、メラノーマ、扁平上皮癌、腹膜癌、肝細胞癌、胃腸癌、膵癌、神経膠芽腫、子宮頸癌、卵巣癌、肝臓癌、膀胱癌、肝癌、乳癌、結腸癌、結腸直腸癌、子宮内膜癌または子宮癌、唾液腺癌、腎臓癌、肝臓癌、前立腺癌、甲状腺癌、肝癌、及び様々な種類の頭頸部癌が挙げられる。
本明細書で使用される場合、「疾患のステージ」という語句は、ステージＩ、ステージＩＩ、ステージＩＩＩ、またはステージＩＶと呼ばれるがんの憎悪のステージを指す。疾患のステージは、転移が対象で発生しているかどうかを示す。
本明細書で使用される場合、「処置」または「処置すること」という用語は、レシピエントにおいて有益なまたは所望の結果を得るための医薬品または他の介入計画に関して使用される。有益な結果または所望の結果は、治療上の利益及び／または予防上の利益を含むが、これらに限定されない。治療効果は、処置される症状または基礎疾患の根絶または改善を指し得る。また、治療上の利益は、対象が依然として基礎疾患に罹患していることがあるにも関わらず、改善が対象において観察されるように、基礎疾患に関連する生理学的症状のうちの１つ以上を根絶または改善することにより達成することができる。予防効果は、疾患もしくは状態の出現を遅延、予防、もしくは除去すること、疾患もしくは状態の症状の発症を遅延もしくは除去すること、疾患もしくは状態の憎悪を減速、停止、または逆転させること、またはそれらの任意の組み合わせを含む。予防効果のために、特定の疾患を発症するリスクのある対象、または疾患の生理学的症状のうちの１つ以上を報告している対象は、この疾患の診断が行われていない場合でも、処置を受け得る。
「タンパク質」または「ポリペプチド」または「ペプチド」という用語は、本明細書では互換的に使用され得、少なくとも３つのアミノ酸残基を含む分子を指す。本明細書で使用される場合、「タンパク質」または「ポリペプチド」または「ペプチド」という用語は、別途記載のない限り、糖ペプチドを含む。
「多糖類」という用語は、サブユニット単糖類、オリゴマー、または修飾単糖類で構成される任意のポリマーについて記載するために使用される。いくつかの実施形態では、ポリマーは、ホモポリマーまたはヘテロポリマーであり得る。サブユニット間の結合は、グリコシド結合などのアセタール結合；ホスホジエステル結合などのエステル結合；アミド結合；及びエーテル結合を含んでもよいが、これらに限定されない。
「グリカン」という用語は、複合糖質の炭水化物残基、例えば、糖ペプチド、糖タンパク質、糖脂質、またはプロテオグリカンの炭水化物部分、について記載するために使用される。グリカン構造は、グリカン参照コード番号で記載され得る。
本明細書で使用される場合、「グリコフォーム」という用語は、特定の構造のグリカンが結合したタンパク質の固有の１次、２次、３次、及び４次構造を指す。
本明細書で使用される場合、「糖ペプチド」または「糖ポリペプチド」という用語は、少なくとも１つのグリカン残基がそこに結合しているポリペプチドを指す。
本明細書で使用される場合、「グリコシル化ペプチド」または「グリコシル化ポリペプチド」という表現は、グリカン残基に結合しているポリペプチドを指す。
本明細書で使用される場合、「糖タンパク質」という用語は、少なくとも１つのグリカン残基がそこに結合しているタンパク質を指す。いくつかの例では、糖タンパク質は、少なくとも１つのオリゴ糖鎖がそれに共有結合しているタンパク質である。糖タンパク質の例としては、以下が挙げられるが、これらに限定されない：アポリポタンパク質Ｃ－ＩＩＩ（ＡＰＯＣ３）、アルファ－１－アンチキモトリプシン（ＡＡＣＴ）、アファミン（ＡＦＡＭ）、アルファ－１－酸性糖タンパク質１及び２（ＡＧＰ１２）、アポリポタンパク質Ｂ－１００（ＡＰＯＢ）、アポリポタンパク質Ｄ（ＡＰＯＤ）、補体Ｃ１ｓサブコンポーネント（Ｃ１Ｓ）、カルパイン－３（ＣＡＮ３）、クラスタリン（ＣＬＵＳ）、補体成分Ｃ８Ａ鎖（ＣＯ８Ａ）、アルファ－２－ＨＳ糖タンパク質（ＦＥＴＵＡ）、ハプトグロビン（ＨＰＴ）、免疫グロブリン重鎖定常ガンマ１（ＩｇＧ１）、免疫グロブリンＪ鎖（ＩｇＪ）、血漿カリクレイン（ＫＬＫＢ１）、血清パラオキソナーゼ／アリールエステラーゼ１（ＰＯＮ１）、プロトロンビン（ＴＨＲＢ）、セロトランスフェリン（ＴＲＦＥ）、タンパク質ｕｎｃ－１３ホモログＡ（ＵＮ１３Ａ）、及び亜鉛－アルファ－２－糖タンパク質（ＺＡ２Ｇ）。本明細書で使用される糖ペプチドは、別途反対の記載のない限り、糖タンパク質のフラグメントを指す。
本明細書で使用される場合、「糖ペプチドフラグメント」、「グリコシル化ペプチドフラグメント」、「糖ポリペプチドフラグメント」、及び「グリコシル化ポリペプチドフラグメント」という表現は、グリコシル化タンパク質のアミノ酸配列の部分（しかし、全てではない）と同じであるアミノ酸配列配列を有するグリコシル化ポリペプチドまたは糖ペプチドを指し、グリコシル化ペプチドが、例えば、１つ以上のプロテアーゼ（複数可）を用いる消化、またはフラグメント化、例えば、ＭＲＭ－ＭＳ装置内でのイオンフラグメント化での消化で得られる。ＭＲＭは、複数の反応のモニタリングを指す。別途明記のない限り、「糖ペプチドフラグメント」または「糖ペプチドのフラグメント」は、任意に、糖タンパク質が、酵素的に消化されて糖ペプチドが生成された後、質量分析計を使用することにより直接生成されるフラグメントを指す。
本明細書で使用される場合、「多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）」という表現は、生物サンプル中のグリカン及びペプチドを標的定量化のための高感度且つ選択的な方法を指す。従来の質量分析法とは異なり、ＭＲＭ－ＭＳは、高い選択性（標的化）があり、研究者が、機器を微調整して目的の特定のペプチドフラグメントを特に探すことができる。ＭＲＭは、潜在的なバイオマーカーなどの目的のペプチドフラグメントのより大きい感度、特異度、速度、及び定量をより大きくする。ＭＲＭ－ＭＳは、トリプル四重極（ＱＱＱ）質量分析計及び四重極飛行時間型（ｑＴＯＦ）質量分析計のうちの１つ以上を使用することを含む。
本明細書で使用される場合、「糖ペプチドを消化する」という表現は、酵素を用いて、特定のアミノ酸ペプチド結合を切断する生物学的プロセスを指す。例えば、糖ペプチドの消化は、糖ペプチドを消化酵素、例えば、トリプシン、と接触させて、糖ペプチドのフラグメントを生成することを含む。いくつかの例では、プロテアーゼ酵素は、糖ペプチドを消化するために使用される。「プロテアーゼ」という用語は、大きなペプチドを、より小さなポリペプチドまたは個々のアミノ酸にタンパク質分解または分解する酵素を指す。プロテアーゼの例としては、セリンプロテアーゼ、スレオニンプロテアーゼ、システインプロテアーゼ、アスパラギン酸プロテアーゼ、グルタミン酸プロテアーゼ、メタロプロテアーゼ、アスパラギンペプチドリアーゼ、及び上述の任意の組み合わせのうちの１つ以上が挙げられるが、これらに限定されない。
本明細書で使用される場合、「糖ペプチドをフラグメント化すること」という表現は、ＭＲＭ－ＭＳ機器で生じるイオンフラグメント化プロセスを指す。フラグメント化は、同じ質量を有するが、電荷に関して異なる様々なフラグメントを生成し得る。
本明細書で使用される場合、「多重反応モニタリング（ＭＲＭ）トランジション」という表現は、糖ペプチドまたはそのフラグメントが、ＭＲＭ－ＭＳで検出される場合に観察される質量電荷（ｍ／ｚ）ピークまたはシグナルを指す。ＭＲＭトランジションは、プレカーサーイオン及びプロダクトイオンのトランジションとして検出される。
本明細書で使用される場合、「多重反応モニタリング（ＭＲＭ）トランジションを検出すること」という表現は、質量分析計が、タンデム質量分析計のイオンフラグメンテーション法を使用してサンプルを分析し、サンプル中のイオンフラグメントの質量電荷比を同定するプロセスを指す。これらの同定される質量電荷比の絶対値は、トランジションと呼ばれる。本明細書に記載の方法との関連で、質量電荷比のトランジションは、グリカン、ペプチド、または糖ペプチドイオンフラグメントを示す値である。本明細書に記載のいくつかの糖ペプチドについて、単一のトランジションピークまたはシグナルが存在する。本明細書に記載の他のいくつかの糖ペプチドについて、複数のトランジションピークまたはシグナルが存在する。ＭＲＭ質量分析の背景情報は、Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｍａｓｓ Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ：Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ，Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ａｎｄ Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｆｏｒ Ｄａｔａ Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ，４ｔｈ Ｅｄｉｔｉｏｎ，Ｊ．Ｔｈｒｏｃｋ Ｗａｔｓｏｎ，Ｏ．Ｄａｖｉｄ Ｓｐａｒｋｍａｎ，ＩＳＢＮ：９７８－０－４７０－５１６３４－８，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２００７（この全内容は、あらゆる目的のために全体が参照により本明細書に組み込まれる）に見出すことができる。
本明細書で使用される場合、「糖ペプチドを示す多重反応モニタリング（ＭＲＭ）トランジションを検出すること」という表現は、ＭＲＭ－ＭＳトランジションが検出され、次に、糖ペプチドを同定するために、計算された質量電荷の比（ｍ／ｚ）またはそのフラグメントを比較するＭＳプロセスを指す。いくつかの例では、単一のトランジションは、それらの糖ペプチドが同一のＭＲＭ－ＭＳフラグメント化パターンを有する場合、２つの糖ペプチドを示し得る。トランジションピークまたはシグナルは、表１～５による配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせから選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドに関連する本明細書に記載のトランジションを含むが、これらに限定されない。トランジションピークまたはシグナルは、表１～５による配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせから選択されるアミノ酸配列からなる糖ペプチドに関連する本明細書に記載のトランジションを含むが、これらに限定されない。
本明細書で使用される場合、「基準値」という用語は、病状が既知である個体（複数可）の集団から得られる値を指す。基準値は、ｎ次元特徴空間内にあり得、最大マージン超平面で定義され得る。基準値は、当業者らに周知の標準的な方法に従って、任意の特定の集団、部分集団、または個体の群について決定することができる。
本明細書で使用される場合、「個体の集団」という用語は、１つ以上の個体を意味する。一実施形態では、個体の集団は、１つの個体からなる。一実施形態では、個体の集団は、複数の個体を含む。本明細書で使用される場合、「複数の」という用語は、少なくとも２（例えば、少なくとも４、６、８、１０、１２、１４、１６、１８、２０、２２、２４、２６、２８、または３０）の個体を意味する。一実施形態では、個体の集団は、少なくとも１０の個体を含む。
本明細書では、グリカンを説明するためにグリカンの記号命名法（ＳＮＦＧ）を使用してグリカンを参照する。この図解システムの説明は、インターネットｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｇｌｙｃａｎｓ／ｓｎｆｇ．ｈｔｍｌで入手でき、この全内容は、あらゆる目的のために全体が参照により本明細書に組み込まれる。Ｓｙｍｂｏｌ Ｎｏｍｅｎｃｌａｔｕｒｅ ｆｏｒ Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｇｌｙｃａｎｓ ａｓ ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｉｎ Ｇｌｙｃｏｂｉｏｌｏｇｙ ２５：１３２３－１３２４，２０１５。ＳＮＦＧシステムの図を示す追加情報は、以下の通りである。このシステム内では、Ｈｅｘ＿ｉ：という用語は、次のように解釈される。ｉは、緑色の円（マンノース）の数及び黄色の円（ガラクトース）の数を示す。ＨｅｘＮＡＣ＿ｊという用語は、ｊを使用して青い四角形（ＧｌｃＮＡＣ）の数を示す。Ｆｕｃ＿ｄという用語は、赤い三角形（フコース）の数を示すためにｄを使用する。Ｎｅｕ５ＡＣ＿ｌという用語は、紫色のダイヤモンド（シアル酸）の数を示すためにｌを使用する。本明細書で使用されるグリカン参照コードは、これらのｉ、ｊ、ｄ、及びｌの項目を組み合わせて、４～５の合成数のグリカン参照コード、例えば、５３００または５３２０を作成する。例えば、以下を参照のこと：２０２０年１月３１日に出願されたＰＣＴ特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０２０／０１６２８６１号（これは、あらゆる目的のために全体が参照により本明細書に組み込まれる）の図１～１４。
「ｉｎ ｖｉｖｏ」という用語は、対象の体の内で生じるイベントについて記載するために使用される。
「ｅｘ ｖｉｖｏ」という用語は、対象の体の外で生じるイベントについて記載するために使用される。「ｅｘ ｖｉｖｏ」アッセイは、対象で実行されない。むしろ、それは、対象から分離されるサンプルで実行される。サンプルに対して実行される「ｅｘ ｖｉｖｏ」アッセイの一例は、「ｉｎ ｖｉｔｒｏ」アッセイである。
「ｉｎ ｖｉｔｒｏ」という用語は、物質が得られる生きている生物学的起源の生物から分離された実験試薬を保持する容器内で生じるイベントについて記載するために使用される。ｉｎ ｖｉｔｒｏアッセイは、生細胞または死細胞を使用する細胞ベースのアッセイを包含し得る。ｉｎ ｖｉｔｒｏアッセイは、インタクト細胞が用いられない無細胞アッセイも包含し得る。
本明細書で使用される場合、ある数値の「約」という用語は、その数値±１０％を指す。ある範囲の「約」という用語は、その最小値の１０％を減じ且つその最大値の１０％を加えたその範囲を指す。
ＩＩＩ．例示的なワークフローの概要
図１は、１つ以上の実施形態による、処置管理で使用される状態に関連するペプチド構造を検出するための例示的なワークフロー１００の概略図である。ワークフロー１００は、例えば、サンプルコレクション１０２、サンプル取り込み１０４、サンプルの調製及び処理１０６、データ分析１０８、及び出力生成１１０を含む様々な操作を含んでもよい。
サンプルコレクション１０２は、例えば、対象１１４などの１人以上の対象の生物サンプル１１２を取得することを含んでもよい。生物サンプル１１２は、１つ以上のサンプリング方法を介して得られた標本の形態をとってもよい。生物サンプル１１２は、全体として対象１１４、または特定の組織、細胞型、または他のカテゴリーもしくは目的のサブカテゴリーを表し得る。生物サンプル１１２は、多くの異なる方法のいずれかで取得され得る。様々な実施形態では、生物サンプル１１２は、採血により得られた全血サンプル１１６を含む。他の実施形態では、生物サンプル１１２は、例えば、血清サンプル、血漿サンプル、血球（例えば、白血球（ＷＢＣ）、赤血球（ＲＢＣ）サンプル、別の種類のサンプル、またはそれらの組み合わせ）を含む分注サンプルセット１１８を含む。生物サンプル１１２は、ヌクレオチド（例えば、ｓｓＤＮＡ、ｄｓＤＮＡ、ＲＮＡ）、細胞小器官、アミノ酸、ペプチド、タンパク質、炭水化物、糖タンパク質、またはそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。
サンプル取り込み１０４は、１つ以上の様々な操作、例えば、分注、登録、処理、保存、解凍、及び／または他の種類の操作を含んでもよい。１つ以上の実施形態では、生物サンプル１１２が全血サンプル１１６を含む場合、サンプル取り込み１０４は、全血サンプル１１６を分注して等分サンプルセットを形成することを含み、これは、その後、サンプルセット１２０を形成するために部分分注することができる。
サンプルの調製及び処理１０６は、例えば、ペプチド構造セット１２２を形成するための１つ以上の操作を含んでもよい。様々な実施形態では、ペプチド構造セット１２２は、消化を受けおり、分析の準備ができていることがあるアンフォールドしたタンパク質の様々なフラグメントを含んでもよい。
さらに、サンプルの調製及び処理１０６は、例えば、ペプチド構造セット１２２に基づくデータ取得１２４を含んでもよい。例えば、データ取得１２４は、例えば、液体クロマトグラフィー／質量分析（ＬＣ／ＭＳ）システムの使用を含んでもよいが、これに限定されない。
データ分析１０８は、例えば、ペプチド構造分析１２６を含んでもよい。いくつかの実施形態では、データ分析１０８は、出力生成１１０も含む。他の実施形態では、出力生成１１０は、データ分析１０８とは別個の動作とみなされ得る。出力生成１１０は、例えば、ペプチド構造分析１２６の結果に基づいて最終出力１２８を生成することを含んでもよい。最終出力１２８は、例えば、メラノーマなどの疾患の研究及び／または処置に使用され得る。
様々な実施形態では、最終出力１２８は、１つ以上の出力からなる。最終出力１２８は、様々な形態をとってもよい。例えば、最終出力１２８は、例えば、処置出力（例えば、処置設計出力、処置計画出力、またはそれらの組み合わせ）を含むレポートであってよい。いくつかの実施形態では、最終出力１２８は、アラート（例えば、可視アラート、可聴アラートなど）、通知（例えば、可視通知、可聴通知、電子メール通知など）、電子メール出力、またはそれらの組み合わせであってよい。いくつかの実施形態では、最終出力１２８は、処理のためにリモートシステム１３０に送信され得る。リモートシステム１３０は、例えば、コンピューターシステム、サーバー、プロセッサー、クラウドコンピューティングプラットフォーム、クラウドストレージ、ラップトップ、タブレット、スマートフォン、他の何らかの種類のモバイルコンピューティングデバイス、またはそれらの組み合わせを含んでもよい。
他の実施形態では、ワークフロー１００は、任意に、本明細書に記載されている動作のうちの１つ以上を除外してもよく、及び／または、任意に、（例えば、本明細書に記載のものに加えて、及び／もしくはその代わりに）本明細書に記載のもの以外の１つ以上の他のステップまたは動作を含んでもよい。例えば、１つ以上の実施形態では、最終出力１２８は、処理のためにリモートシステム１３０に送信されないことがある。代わりに、通知または通信（例えば、電子メール）は、最終出力１２８が取得（例えば、ダウンロード）可能であることをユーザー（複数可）またはエンティティに通知するために、リモートシステム１３０に送信され得る。従って、ワークフロー１００は、メラノーマの研究及び／または処置に使用される多くの異なる方法のいずれかで実行され得る。
Ｉ．ペプチド構造の検出及び定量
図２Ａ及び２Ｂは、１つ以上の実施形態によるサンプルの調製及び処理１０６のワークフローの概略図である。図２Ａ及び２Ｂは、図１への継続的に参照しながら説明される。サンプルの調製及び処理１０６は、例えば、図２Ａに示される調製ワークフロー２００及び図２Ｂに示されるデータ取得１２４を含んでもよい。
Ｉ．Ａ．サンプル調製及び処理
図２Ａは、１つ以上の実施形態による準備ワークフロー２００の概略図である。準備ワークフロー２００は、データ取得１２４により分析のために、図１のサンプルセット１２０のサンプルなどのサンプルを調製するために使用され得る。例えば、この分析は、質量分析により実行され得る。様々な実施形態では、準備ワークフロー２００は、変性及び還元２０２、アルキル化２０４、及び消化２０６を含んでもよい。
一般に、天然形態のタンパク質などのポリマーは、折りたたまれて、２次、３次、及び／または他の高次構造を含むようにフォールディングし得る。そのような高次構造は、対象におけるタスクを完了する（例えば、酵素活性を可能にする）ためにタンパク質を官能化し得る。さらに、ポリマーのそのような高次構造は、ポリマー内のアミノ酸の側鎖間の様々な相互作用を介して維持され得る。そのような相互作用は、イオン結合、疎水性相互作用、水素結合、及びシステイン残基間のジスルフィド結合を含み得る。しかし、質量分析を含む分析システム及び方法を使用する場合、配列情報を得るために、そのようなポリマー（例えば、ペプチド／タンパク質分子）をアンフォールディングすることが望ましいことがある。いくつかの実施形態では、ポリマーをアンフォールディングすることは、ポリマーを変性することを含んでもよく、これは、例えば、ポリマーを線状化することを含んでもよい。
１つ以上の実施形態では、変性及び還元２０２は、サンプル（例えば、図１のサンプルセット１２０のうちの１つ）中の１つ以上のタンパク質（例えば、ポリペプチド及びペプチド）の高次構造（例えば、２次、３次、４次など）を破壊するために使用することができる。変性及び還元２０２は、例えば、変性手順及び還元手順を含んでもよい。いくつかの実施形態では、変性手順は、例えば、熱が変性剤として使用される熱変性を使用して実行され得る。熱変性は、イオン結合、疎水性相互作用、及び／または水素結合を破壊し得る。
１つ以上の実施形態では、変性手順は、熱と組み合わせて１つ以上の変性剤を使用することを含んでもよい。これらの１つ以上の変性剤は、例えば、任意数のカオトロピック塩（例えば、尿素、グアニジン）、界面活性剤（例えば、ドデシル硫酸ナトリウム（ＳＤＳ）、ベータオクチルグルコシド、トリトンＸ－１００）、またはそれらの組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されない。いくつかの場合では、サンプル調製ワークフローが、さらに、クリーンアップ手順を含む場合、そのような変性剤は、熱と組み合わせて使用され得る。
次に、得られた１つ以上の変性（例えば、アンフォールドした、線状化）タンパク質は、分析の準備においてさらなる処理を受け得る。例えば、１つ以上の還元剤が適用される還元手順が実行され得る。還元剤は、例えば、限定されないが、ジチオスレイトール（ＤＴＴ）、トリス（２－カルボキシエチル）ホスフィン（ＴＣＥＰ）、または他の何らかの還元剤の形態をとってもよい。還元剤は、１つ以上の変性タンパク質のシステイン残基間のジスルフィド結合を還元（例えば、切断）して、１つ以上の還元タンパク質を形成し得る。
様々な実施形態では、変性及び還元２０２から生じる１つ以上の還元タンパク質は、例えば、１つ以上の還元タンパク質のシステイン残基間のジスルフィド結合の再形成を防止するプロセスを受け得る。このプロセスは、アルキル化２０４を使用して実行され、１つ以上のアルキル化タンパク質を形成することができる。例えば、アルキル化２０４は、各システイン残基上の硫黄にアセトアミド基を付加して、ジスルフィド結合の再形成を防止するために使用され得る。様々な実施形態では、アセトアミド基は、１つ以上のアルキル化剤を還元タンパク質と反応させることにより付加することができる。１つ以上のアルキル化剤は、例えば、１つ以上のアセトアミド塩を含んでもよい。アルキル化剤は、例えば、ヨードアセトアミド（ＩＡＡ）、２－クロロアセトアミド、他の何らかの種類のアセトアミド塩、または他の何らかの種類のアルキル化剤の形態をとってもよい。
いくつかの実施形態では、アルキル化２０４は、クエンチング手順を含んでもよい。クエンチング手順は、１つ以上の還元剤（例えば、上記の還元剤のうちの１つ以上）を使用して実行され得る。
次に、様々な実施形態では、アルキル化２０４を介して形成された１つ以上のアルキル化物は、分析（例えば、質量分析）の準備として消化２０６を受け得る。タンパク質の消化２０６は、１つ以上の切断部位（例えば、１つ以上のアミノ酸残基であり得る部位２０５）またはその付近でタンパク質を切断することを含んでもよい。例えば、限定されないが、アルキル化タンパク質は、リジンまたはアルギニン残基のカルボキシル側で切断され得る。この種類の切断は、タンパク質を様々なセグメントに破断し得、これは、１つ以上のペプチド構造（例えば、グリコシル化または非グリコシル化）を含む。
様々な実施形態では、消化２０６は、１つ以上のタンパク質分解触媒を使用して実行される。例えば、消化２０６では、酵素を使用することができる。いくつかの実施形態では、酵素は、トリプシンの形態をとる。他の実施形態では、トリプシンに加えて、またはその代わりに、１つ以上の他の種類の酵素（例えば、プロテアーゼ）が使用され得る。これらの１つ以上の他の酵素は、ＬｙｓＣ、ＬｙｓＮ、ＡｓｐＮ、ＧｌｕＣ、及びＡｒｇＣを含むが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、消化２０６は、トシルフェニルアラニルクロロメチルケトン（ＴＰＣＫ）処理トリプシン、トリプシンの１つ以上の操作された形態、トリプシンの１つ以上の他の製剤、またはそれらの組み合わせを使用して実行され得る。いくつかの実施形態では、消化２０６は、複数のステップで実行され得、各ステップは、１つ以上の消化剤の使用を含む。例えば、２次消化、３次消化等が実行され得る。１つ以上の実施形態では、トリプシンは、血清サンプルを消化するために使用される。１つ以上の実施形態では、トリプシン／ＬｙｓＣカクテルは、血漿サンプルを消化するために使用される。
１つ以上の実施形態では、消化２０６は、さらに、クエンチング手順を含む。クエンチング手順は、サンプルを（例えば、ｐＨ＜３まで）酸性化することにより実行され得る。１つ以上の実施形態では、ギ酸は、この酸性化を実行するために使用され得る。
様々な実施形態では、準備ワークフロー２００は、さらに、消化後手順２０７を含む。消化後手順２０７は、例えば、クリーンアップ手順を含んでもよい。クリーンアップ手順は、例えば、消化２０６からもたらされるサンプル中の不必要な成分の除去を含んでもよい。例えば、不必要な成分は、無機イオン、界面活性剤などを含んでもよいが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、消化後手順２０７は、さらに、重標識ペプチド内部標準を添加するための手順を含む。
調製ワークフロー２００が、血液ベースである生物サンプル１１２（例えば、全血サンプル、血漿サンプル、血清サンプルなど）から作成または採取されたサンプルに関して説明されているが、サンプル調製ワークフロー２００は、ペプチド構造セット１２２を生成するために、他の種類のサンプル（例えば、涙、尿、組織、間質液、痰など）についても同様に実行され得る。
Ｉ．Ｂ．ペプチド構造の同定及び定量化
図２Ｂは、１つ以上の実施形態によるデータ取得１２４の概略図である。様々な実施形態では、データ取得１２４は、図２Ａに記載のサンプル調製２００後に開始し得る。様々な実施形態では、データ取得１２４は、定量化２０８、品質管理２１０、ならびにピーク積分及び正規化２１２を含み得る。
様々な実施形態では、ペプチド及び糖ペプチドの標的定量化２０８は、液体クロマトグラフィー質量分析ＬＣ／ＭＳ機器の使用を組み込み得る。例えば、ＬＣ－ＭＳ／ＭＳ、またはタンデムＭＳが使用され得る。一般に、ＬＣ／ＭＳ（例えば、ＬＣ－ＭＳ／ＭＳ）は、液体クロマトグラフ（ＬＣ）の物理的分離能力を、質量分析法（ＭＳ）の質量分析能力と組み合わせ得る。本明細書に記載のいくつかの実施形態によれば、この手法は、界面を介してＬＣカラムからＭＳイオン源に供給される消化ペプチドの分離を可能にする。
様々な実施形態では、任意のＬＣ／ＭＳ装置は、本明細書に記載のワークフローに組み込むことができる。様々な実施形態では、トリプル四重極ＬＣ／ＭＳ（商標）は、同定及び標的定量化２０８に適した例示的な機器を含む。様々な実施形態では、標的定量化２０８は、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して実行される。
本明細書に記載の様々な実施形態では、特定のタンパク質またはペプチドの同定及び関連量を評価することができる。本明細書に記載の様々な実施形態では、特定のグリカンの同定及び関連量を評価することができる。本明細書に記載の様々な実施形態では、特定のグリカンは、タンパク質またはペプチド上のグリコシル化部位に適合させ、それらの絶対量または相対量を評価することができる。
いくつかの場合では、標的定量化２０８は、豊富なプロダクトイオンを一貫して確認するために、適切なフラグメント化に関連する特定の衝突エネルギーを使用することを含む。糖ペプチド構造は、非グリコシル化ペプチド構造よりも衝突エネルギーが低いことがある。糖ペプチド構造を含むサンプルを分析する場合、一般的なプロテオミクス分析と比較して、電源電圧及びガス温度が低下し得る。
様々な実施形態では、データ品質を最適化するために品質管理２１０手順を導入することができる。様々な実施形態では、期待値の外の許容範囲内の誤差のみを許容する手段を講じることができる。様々な実施形態では、統計モデルを用いると（例えば、ウェストガード規則を使用すると）、品質管理２１０を支援し得る。例えば、品質管理２１０は、例えば、全てのサンプルまたは各品質管理サンプル（例えば、プールされた血清消化物）のいずれかにおける、代表的なペプチド構造（例えば、グリコシル化及び／または非グリコシル化）ならびにスパイクイン内部標準の保持時間及び存在量を評価することを含んでもよい。
ピーク積分及び正規化２１２は、生成されているデータを処理し、データを分析用のフォーマットに変換するために実行され得る。例えば、ピーク積分及び正規化２１２は、選択されたペプチド構造について検出された様々なプロダクトイオンの存在量データを、そのペプチド構造の単一の定量メトリクス（例えば、相対量、調整済み量、正規化量、相対濃度、調整済み濃度、正規化濃度など）に転換することを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ピーク積分及び正規化２１２は、米国特許公開第２０２０／０３７２９７３Ａ１号及び／または米国特許公開第２０２０／０２４０９９６号に記載されている手法のうちの１つ以上を使用して実行され得、その開示は、全体が参照により本明細書に組み込まれる。
ＩＩ．ペプチド構造データ解析及びメラノーマ処置管理
ＩＩ．Ａ．例示的なシステム
ＩＩ．Ａ．１．ペプチド構造データを解析し、メラノーマ処置を管理するためのシステム
図３は、１つ以上の実施形態による分析システム３００のブロック図である。分析システム３００は、メラノーマ処置に関連している様々なペプチド構造の検出及び分析の両方に使用することができる。分析システム３００は、図１のデータ分析１０８を実行するために使用され得るシステムの実装の一例である。従って、分析システム３００は、図１、２Ａ、及び／または２Ｂに記載のワークフロー１００を引き続き参照しながら説明される。
分析システム３００は、コンピューティングプラットフォーム３０２及びデータストア３０４を含んでもよい。いくつかの実施形態では、分析システム３００は、表示システム３０６も含む。コンピューティングプラットフォーム３０２は、様々な形態をとってもよい。１つ以上の実施形態では、コンピューティングプラットフォーム３０２は、単一のコンピューター（もしくはコンピューターシステム）または相互に通信する複数のコンピューターを含む。他の例では、コンピューティングプラットフォーム３０２は、クラウドコンピューティングプラットフォームの形態をとる。さらに他の例では、コンピューティングプラットフォーム３０２は、任意数もしくは組み合わせのコンピューター、クラウドコンピューティングプラットフォーム、サーバー、またはモバイルデバイスを含んでもよい。
データストア３０４及び表示システム３０６は、それぞれ、コンピューティングプラットフォーム３０２と通信していてもよい。いくつかの例では、データストア３０４、ディスプレイシステム３０６、またはその両方は、コンピューティングプラットフォーム３０２の一部と考えられるか、または別の方法でそれと統合され得る。従って、いくつかの例では、コンピューティングプラットフォーム３０２、データストア３０４、及びディスプレイシステム３０６は、互いに通信する別々のコンポーネントであってよいが、他の例では、これらのコンポーネントの何らかの組み合わせが一緒に統合され得る。これらの異なるコンポーネント間の通信は、任意数の有線通信リンク、無線通信リンク、光通信リンク、またはそれらの組み合わせを使用して実行され得る。
分析システム３００は、例えば、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせを使用して実装され得る処置管理システム３０８を含む。１つ以上の実施形態では、ペプチド構造分析器３０８は、コンピューティングプラットフォーム３０２を使用して実装される。
処置管理システム３０８は、メラノーマ状態（すなわち、悪性メラノーマ）と診断された対象の処置を管理するために使用され得る。処置管理システム３０８は、メラノーマ状態の１つ以上の処置に対する対象の応答を予測し、メラノーマ状態の憎悪（または進行）を予防するために対象に投与されるべき処置を選択し、及び／または、別の方法で、対象の状態を改善し、及び／または、別の方法で、対象の処置を計画するために使用され得る。
処置管理システム３０８は、処理のために、ペプチド構造データ３１０を受信する。ペプチド構造データ３１０は、多重反応モニタリング質量分析法を使用して生成されていることがある。ペプチド構造データ３１０は、例えば、図１、２Ａ及び、２Ｂのサンプルの調製及び処理１０６の出力であるペプチド構造データであってよい。従って、ペプチド構造データ３１０は、生物サンプル１１２について特定されたペプチド構造１２２のセットに対応し得、それにより、生物サンプル１１２に対応し得る。さらに、ペプチド構造セット１２２は、糖タンパク質セットに対応する（例えば、ペプチド構造セット１２２の各ペプチド構造は、対応する糖タンパク質に由来する）ので、それ故、ペプチド構造データ３１０は、糖タンパク質セットに対応する。いくつかの場合では、２つ以上のペプチド構造が、同じ糖タンパク質に対応し得、これらの２つ以上のペプチド構造は、その同じ糖タンパク質のグリコフォームと呼ばれることがある。
ペプチド構造データ３１０は、処置管理システム３０８への入力として送信するか、データストア３０４もしくは他の何らかの種類のストレージ（例えば、クラウドストレージ）から取得するか、クラウドストレージからアクセスするか、または他の何らかの方法で取得することができる。いくつかの場合では、ペプチド構造データ３１０は、入力装置を介してユーザーにより入力されたユーザー入力の受信に応じて（例えば、それに直接的または間接的に基づいて）データストア３０４から取得され得る。
処置管理システム３０８は、スコアリングシステム３１２を含んでもよい。１つ以上の実施形態では、処置管理システム３０８は、さらに、処置計画システム３１４を含む。スコアリングシステム３１２は、１つ以上の種類の処置に対する対象（例えば、対象１１４）の応答を予測するために使用され得る。処置計画システム３１４は、対象に対する予測応答（複数可）に基づいて対象をどのように処置するかを計画するために使用され得る。
スコアリングシステム３１２は、例えば、処理のためにペプチド構造データ３１０を受信するように構成されているモデルシステム３１５を含んでもよい。モデルシステム３１５は、多くの異なる方法のいずれかで実行され得る。モデルシステム３１５は、任意の数のモデル、関数、方程式、アルゴリズム、及び／または他の数学的手法を使用して実行され得る計算モデルシステムであってよい。
１つ以上の実施形態では、スコアリングシステム３１２は、処理のためにペプチド構造データ３１０を受信し、ペプチド構造セット３１８についてペプチド構造データ３１０から同定される定量データ３１６をモデルシステム３１５に入力する。モデルシステム３１５は、定量データ３１６を分析して、処置セットに対応する処置スコアセット３２０を生成する。ペプチド構造データ３１０は、例えば、図１のペプチド構造セット１２２の各ペプチド構造に対する定量メトリクスセットを含んでもよい。ペプチド構造の定量メトリクスは、相対存在量、正規化存在量、調整済み存在量、絶対的存在量、相対量、調整済み量、正規化量、相対濃度、調整済み濃度、または正規化濃度のうちの少なくとも１つから構成され得る。従って、定量データ３１６は、ペプチド構造セット３１８の各ペプチド構造についての１つ以上の定量メトリクスを含んでもよい。
ペプチド構造セット３１８のペプチド構造は、ペプチド配列及びペプチド配列量の連結部位に結合しているグリカン構造で定義されるグリコシル化ペプチド構造または糖ペプチド構造であってよい。例えば、ペプチド構造は、糖ペプチドまたは糖ペプチドの一部であってよい。あるいは、ペプチド構造セット３１８のペプチド構造は、ペプチド配列で定義される非グリコシル化ペプチド構造であってよい。例えば、ペプチド構造はペプチドまたはペプチドの一部であってもよく、定量ペプチドと呼ばれることがある。
ペプチド構造セット３１８は、モデル３１２の訓練に基づいて、対応する処置（複数可）に対する対象の応答に最も予測的であるか、またはそれに関連するものとして特定され得る。１つ以上の実施形態では、ペプチド構造セット３１８は、セクションＶ．Ｂ．の以下の表１に同定される少なくとも１つ、少なくとも３つ、少なくとも５つ、または少なくとも他の何らかの数のペプチド構造を含む。ペプチド構造セット３１８に含めるために表１から選択されるペプチド構造の数は、例えば、所望の精度レベル、処置スコアセット３２０が生成される処置の数、１つ以上の他の因子、またはそれらの組み合わせに基づいていてもよい。
１つ以上の実施形態では、モデルシステム３１５は、ペムブロリズマブ処置（「ペンブロ」）に対する対象の応答、ニボルマブ及びイピリムマブ（「イピ／ニボ」）の組み合わせからなる併用処置に対する対象の応答を分析するために使用され得る。ペンブロ及びイピ／ニボは、双方ともに、メラノーマを処置するために使用される処置である。例えば、モデルシステム３１５は、ペンブロについての第１の処置スコア３２２及びイピ／ニボについての第２の処置スコア３２４を含む処置スコアセット３２０を生成するために、ペプチド構造セット３１８の定量データ３１６を使用し得る。１つ以上の実施形態では、ペプチド構造セット３１８は、第１の処置スコア３２２を計算するために使用されるペプチド構造セット３１８の第１のサブセット３２１と、第２の処置スコア３２４を計算するために使用されるペプチド構造セット３１８の第２のサブセット３２３を含んでもよい。１つ以上の実施形態では、ペプチド構造セット３１８の第１のサブセット３２１及び第２のサブセット３２３は、部分的に重複してもよい（例えば、１、２、３、４、５、他の何らかの数のペプチド構造を共有する）。
第１の処置スコア３２２を計算するために使用される定量データ３１６の第１の部分３２６は、第１のサブセット３２１に対応し得る。第２の処置スコア３２４を計算するために使用される定量データ３１６の第２の部分３２８は、第２のサブセット３２３に対応し得る。第１の部分３２６及び第２の部分３２８は、それぞれ、第１の定量データ及び第２の定量データと呼ばれることがある。第１のサブセット３２１及び第２のサブセット３２３が部分的に重複する場合、第１の部分３２６及び第２の部分３２８も同様に重複する。一例として、第１の処置スコア３２２を計算するために使用される第１の部分３２１に対応する定量データ３１６の第１の部分３２６と、第２の処置スコア３２４を計算するために使用されるペプチド構造セット３１８の第２のサブセット３２３に対応する定量データ３１６の第２の部分３２８は、共通の２つのペプチド構造を有してもよい。
１つ以上の実施形態では、ペプチド構造セット３１８の第１のサブセット３２１は、セクションＶ．Ｂ．の以下の表２に同定される少なくとも１つ、少なくとも３つ、少なくとも５つ、または少なくとも他の何らかの数のペプチド構造を含む。１つ以上の実施形態では、ペプチド構造セット３１８の第２のサブセット３２３は、セクションＶ．Ｂ．の以下の表３に同定される少なくとも１つ、少なくとも３つ、少なくとも５つ、または少なくとも他の何らかの数のペプチド構造を含む。
１つ以上の実施形態では、ペプチド構造セット３１８は、関連システム３３０を使用して処置管理システム３０８で同定されていることがある。関連システム３３０は、サンプルデータ３３２を分析して、ペプチド構造セット３１８にどのペプチド構造を含むかを決定するための、任意数の計算モデルを含んでもよい。サンプルデータ３３２は、データストア３０４から取得することも、他の何らかの方法で受信され得る。サンプルデータ３３２は、１つ以上の処置に対する複数の対象の応答を捕捉するデータを含んでもよい。例えば、サンプルデータ３３２は、ペンブロに対する対象の応答及びイピ／ニボに対する対象の応答を捕捉するデータを含んでもよい。
１つ以上の実施形態では、関連システム３３０は、ウィルコクソン順位和検定を使用して、第１のサブセット３２１を決定する第１のアルゴリズムと、ウィルコクソン順位和検定を使用して第２のサブセット３２３を決定する第２のアルゴリズムを含む。例えば、関連システム３３０は、第１の処置スコア３２２（例えば、ペンブロについて）を計算するために、ウィルコクソン順位和検定を使用して、どのペプチド構造が第１のサブセット３２１に含まれるかを判定する第１のアルゴリズムと、第２の処置スコア３２４（例えば、イピ／ニボについて）を計算するために、どのペプチド構造が第２のサブセット３２３に含まれるかを判定する第２のアルゴリズム、を含む。
処置計画システム３１４は、スコアリングシステム３１２から処置スコアセット３２０を受信する。処置計画システム３１４は、処置スコアセット３２０を使用して、処置出力３３４を生成する。処置出力３３４は、例えば、対象の応答が予測される１つ以上の処置に対する対象の応答の同定もしくは分類、対象を処置する治療薬の同定、治療薬の設計、治療薬を投与するための処置計画、またはそれらの組み合わせのうちの少なくとも１つを含んでもよい。いくつかの実施形態では、治療薬は、免疫チェックポイント阻害薬である。様々な実施形態では、処置出力３２６は、対象の処置に使用されるべき治療用量の各治療薬を含む。
１つ以上の実施形態では、処置出力３３４は、処置に対する対象の予測応答を示す応答分類を同定する。例えば、処置スコアセット３２０は、メラノーマ処置に対する対象の応答を早期中断または持続制御として分類するために使用できる処置スコアを含むことができる。
応答分類は、例えば、陽性応答分類、陰性応答分類、または他の何らかの種類の応答分類であってよい。陽性応答分類は、例えば、対象が、処置に対して比較的肯定的または他の点で良好な応答を示すと予測されることを示し得る。陰性応答分類は、例えば、対象が、処置に対して比較的不良または他の点で失敗した応答を示すと予測されることを示し得る。１つ以上の実施形態では、応答分類は、生存率（例えば、全生存期間、無増悪生存期間など）に関する処置に対する応答を予測する。
「早期中断」は、陰性応答分類の一例であってよい。「早期中断」は、対象が処置に対する比較的不良の応答を有すると予測されることを示し得る。例えば、「早期中断」の予測は、対象が、処置後の初期期間（例えば、６ヶ月）以内に中断イベントを有すると予測されることを意味し得る。中断イベントは、対象の「無増悪生存期間」（ＰＦＳ）を中断する任意のイベントであり得る。中断イベントは、憎悪イベントまたは進行イベントとも呼ばれることがあり、そのようなものであるから、イベントは、疾患の憎悪または進行を示す。任意に、憎悪イベントは、死亡などの憎悪または疾患の進行の最終レベルであってよい。従って、「早期中断」は、「憎悪」、「疾患の憎悪」、または「疾患進行」とも呼ばれることがある。中断イベントは、例えば、新たなメラノーマ（例えば、悪性ほくろ）、既存のメラノーマのサイズの増加、または他の何らかの種類のイベントのうちの少なくとも１つを含んでもよい。中断イベントは、任意数の憎悪基準を使用して検出され得る。例えば、中断イベントは、憎悪基準セットの選択された数または割合が満たされたことに応答して「検出された」と考えられ得る。憎悪基準セットは、例えば、１つ以上の免疫関連応答基準（ｉｒＲＣ）、固形腫瘍における１つ以上の応答評価基準（ＲＥＣＩＳＴ）、１つ以上の他の種類の基準、またはそれらの組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されない。
「持続制御」は、陽性応答分類の一例であってよい。「持続制御」は、対象が処置に対して比較的良好な応答を有すると予測されることを示す応答分類であってよい。例えば、「持続制御」の予測は、対象が、処置後の持続期間（例えば、１２ヶ月）内に中断イベントを有さないと予測されることを意味し得る。持続期間は、初期期間よりも長いことがある。
１つ以上の実施形態では、処置計画システム３１４は、１つ以上の選択閾値を使用して、処置スコアセット３２０を分類する。１つ以上の実施形態では、異なる選択閾値が各処置に使用される。他の実施形態では、同じ閾値は、考慮されている全処置に対して使用される。例えば、処置計画システム３１４は、選択閾値３３６を使用し得る。１つ以上の実施形態では、選択閾値は、０．５である。他の実施形態では、選択閾値は、０．６、０．７、０．７５、０．８、または他の何らかの閾値である。
一例として、選択閾値が０．５である場合、処置計画システム３１４は、処置スコアが、選択閾値を上回る（または、それで及びそれを上回る）という判定に基づいて第１の予測応答を生成し得、処置スコアが、選択閾値を超える（または、下回る）という判定に基づいて第２の予測応答を生成し得る。第１の予測応答は、例えば、第１の予測応答分類（例えば、持続制御）であってもよく；第２の予測応答は、第２の予測応答分類（例えば、早期中断）であってよい。
処置出力３３４は、ユーザー（例えば、医療専門家）が、対応する処置が対象に投与されるべきか、または投与すべきではないかを判定し得るように予測される応答分類を含んでもよい。例えば、第１の処置スコア３２２が、ペンブロに対して生成され、対象の予測応答が「早期中断」であることを、処置出力３３４が示す場合、医療専門家は、異なる処置である、より高用量のペンブロを投与するか、または他の何らかの方法で対象の処置計画を変更することを決定し得る。
処置スコアセット３２０が少なくとも２つの処置スコアを含む場合、処置計画システム３１４は、少なくとも２つの処置スコアを分析し、どの処置スコアが対象の対応する処置に最良の応答を示すかを判定し得る。一例として、処置計画システム３１４は、少なくとも処置スコアを比較し、対象の最高の処置スコアに対応する処置を選択し得る。次に、この選択された処置は、処置出力３３４で同定され得る。いくつかの場合では、処置出力３３４は、さらに、対象の選択された処置のための治療用量（例えば、承認された用量）を含んでもよい。いくつかの場合では、処置出力３３４は、さらに、選択された処置に対する応答分類を含んでもよい。例えば、第１の処置スコア３２２は、第２の処置スコア３２４よりも高いことがあるが、第１の処置スコア３２２及び第２の処置スコア３２４は、双方ともに、対象の予測応答が両方の処置で「早期中断」であることを示し得る。この例では、処置出力３３６は、第１の処置スコア３２２に対応する処置を同定し得、これは、予測応答である「早期中断」示し、異なる処置を選択するか、第１の処置スコア３２２に対応する処置の用量を変更（例えば、増加／減少）するか、処置を、少なくとも１つの他の処置と組み合わせるか、または他の何らかの方法で、対象の処置計画を変更することのうちのいずれかを推奨する。
いくつかの例では、処置出力３３４は、処理のためにリモートシステム１３０に送信され得る。他の実施形態では、処置出力３３４は、人間のオペレータが閲覧できるように、表示システム３０６のグラフィカルユーザーインターフェース３３８上に表示され得る。人間のオペレータは、対象のメラノーマ処置を管理するために処置出力３３４を使用し得る。
ＩＩ．Ａ．２．コンピューター実行システム
図４は、様々な実施形態によるコンピューターシステムのブロック図である。コンピューターシステム４００は、図３で上述したコンピューティングプラットフォーム３０２の実装の一例であり得る。
１つ以上の例では、コンピューターシステム４００は、情報を通信するためのバス４０２または他の通信機構と、情報を処理するための、バス４０２に接続されたプロセッサー４０４を含み得る。様々な実施形態では、コンピューターシステム４００は、プロセッサー４０４で実行されるべき命令を決定するための、バス４０２に接続されたランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）４０６または他の動的記憶装置であり得るメモリーも含み得る。メモリーは、プロセッサー４０４に実行されるべき命令の実行中に、一時変数または他の中間情報を格納するために使用することもできる。様々な実施形態では、コンピューターシステム４００は、さらに、静的情報及びプロセッサー４０４に対する命令を格納するための、バス４０２に接続された読み取り専用メモリー（ＲＯＭ）４０８または他の静的記憶装置を含み得る。情報及び命令を格納するための磁気ディスクまたは光ディスクなどの記憶装置４１０を提供し、バス４０２に接続することができる。
様々な実施形態では、コンピューターシステム４００は、コンピューターユーザーに情報を表示するための陰極線管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）などのディスプレイ４１２にバス４０２を介して接続することができる。英数字及び他のキーを含む入力装置４１４は、情報及びコマンド選択をプロセッサー４０４に伝達するために、バス４０２に接続することが得る。別の種類のユーザー入力デバイスは、カーソル制御装置４１６、例えば、マウス、ジョイスティック、トラックボール、ジェスチャ入力デバイス、視線ベースの入力デバイス、または方向情報及びコマンド選択をプロセッサー４０４に伝達するための及びディスプレイ４１２上のカーソルの動きを制御するためのカーソル方向キーである。この入力装置４１４は、通常、第１の軸（例えば、ｘ）及び第２の軸（例えば、ｙ）の２つの軸に２つの自由度を有し、これにより、装置に平面内の位置を指定することが可能になる。しかし、３次元（例えば、ｘ、ｙ、及びｚ）カーソル移動を可能にする入力装置４１４も本明細書で考慮されると理解すべきである。
本教示の特定の実装と一致して、プロセッサー４０４がＲＡＭ４０６に含有される１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを実行することに応答して、コンピューターシステム４００で結果を提供することができる。そのような命令は、別のコンピューター可読媒体または記憶装置４１０などのコンピューター可読記憶媒体からＲＡＭ４０６に読み込むことができる。ＲＡＭ４０６に含有される命令のシーケンスを実行すると、プロセッサー４０４に本明細書に記載のプロセスを実行させ得る。あるいは、ハードワイヤード回路は、本教示を実行するために、ソフトウェア命令の代わりに、またはソフトウェア命令と組み合わせて使用することができる。従って、本教示の実装は、ハードウェア回路及びソフトウェアのいずれの特定の組み合わせにも限定されない。
本明細書で使用される「コンピューター可読媒体」（例えば、データストア、データストレージ、記憶装置、データ記憶装置など）または「コンピューター可読記憶媒体」という用語は、実行のためにプロセッサー４０４に命令を提供することに関与する任意の媒体を指す。そのような媒体は、限定されないが、不揮発性媒体、揮発性媒体、及び伝送媒体を含む多くの形式をとることができる。不揮発性媒体の例としては、記憶装置４１０などの光ディスク、固体ディスク、磁気ディスクが挙げられ得るが、これらに限定されない。揮発性媒体の例としては、ＲＡＭ４０６などのダイナミックメモリーが含まれ得るが、これに限定されない。伝送媒体の例としては、バス４０２を含むワイヤを含む、同軸ケーブル、銅線、及び光ファイバが挙げられ得るが、これらに限定されない。
コンピューター可読媒体の一般的な形式は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、または他の任意の磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、他の任意の光学媒体、パンチカード、紙テープ、他の任意の物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、及びＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ－ＥＰＲＯＭ、他の任意のメモリーチップもしくはカートリッジ、またはコンピューターが読み取ることができる他の任意の有形媒体を含む。
コンピューター可読媒体に加えて、命令またはデータは、実行のために、１つ以上の命令のシーケンスをコンピューターシステム４００のプロセッサー４０４に提供するために、通信装置またはシステムに含まれる伝送媒体上の信号として提供することができる。例えば、通信装置は、命令及びデータを示す信号を有するトランシーバを含んでもよい。命令及びデータは、１つ以上のプロセッサーに、本明細書の開示で概説された機能を実行させるように構成される。データ通信伝送接続の代表的な例としては、電話モデム接続、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、赤外線データ接続、ＮＦＣ接続、光通信接続などが挙げられ得るが、これらに限定されない。
本明細書に記載されている方法論、フローチャート、図、及び付随する開示は、コンピューターシステム４００をスタンドアロンデバイスとして使用して、またはクラウドコンピューティングネットワークなどの共有コンピューター処理リソースの分散ネットワーク上で実行することができると理解されるはずである。
本明細書で記載の方法論は、用途に応じて様々な手段で実行され得る。例えば、これらの方法論は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはそれらの任意の組み合わせで実行され得る。ハードウェア実装の場合、処理ユニットは、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサー（ＤＳＰ）、デジタルシグナル処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサー、コントローラー、マイクロコントローラー、マイクロプロセッサー、電子デバイス、本明細書で記載の機能を実行するように設計された他の電子ユニット、またはそれらの組み合わせで実装され得る。
様々な実施形態では、本教示の方法は、ファームウェア及び／またはソフトウェアプログラム及び従来のプログラミング言語、例えば、Ｒ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｐｙｔｈｏｎなどで書かれたアプリケーションとして実行され得る。ファームウェア及び／またはソフトウェアとして実装される場合、本明細書に記載の実施形態は、コンピューターに上述の方法を実行させるためのプログラムが格納される非一時的なコンピューター可読媒体で実装することができる。本明細書に記載の様々なエンジンは、コンピューターシステム４００などのコンピューターシステム上に提供することができ、それにより、プロセッサー４０４が、メモリーコンポーネントＲＡＭ４０６、ＲＯＭ４０８、または記憶装置４１０と、入力装置４１４のいずれか１つ、またはそれの組み合わせで提供される命令に従う、これらのエンジンで提供される分析及び判定を実行すると理解すべきである。
ＩＩ．Ｂ．ペプチド構造データの分析及びメラノーマ処置の管理のための例示的な方法論
ＩＩ．Ｂ．１．処置応答の予測
図５は、１つ以上の実施形態による、メラノーマ状態と診断された対象の処置を管理するためのプロセスのフローチャートである。プロセス５００は、例えば、図１、２Ａ、及び２Ｂに記載のワークフロー１００ならびに／または図３に記載の分析システム３００の少なくとも一部を使用して実行され得る。プロセス５００は、例えば、メラノーマ状態（例えば、悪性メラノーマ）と診断された対象の処置を補助する図３の処置出力３３４などの処置出力を生成するために使用され得る。
ステップ５０２は、対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信することを含む。ペプチド構造データは、例えば、図３のペプチド構造データ３１０の実装の一例であってよい。ペプチド構造データは、多重反応モニタリング質量分析を使用して生成され得る。ペプチド構造データは、複数のペプチド構造の各ペプチド構造についての定量データを含み得る。定量データは、例えば、複数のペプチド構造の各ペプチド構造についての１つ以上の定量メトリクスを含んでもよい。ペプチド構造の定量メトリクスは、例えば、相対存在量、絶対存在量、調整済み存在量、正規化存在量、相対量、調整済み量、正規化量、相対濃度、調整済み濃度、または正規化濃度を含んでもよいが、これらに限定されない。このように、所与のペプチド構造の定量データは、生物サンプル中のペプチド構造の存在量の指標を提供する。
ステップ５０４は、ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）を含む。ステップ５０４では、ペプチド構造セットは、例えば、以下の表１で同定されるペプチド構造の選択群の少なくとも２つのペプチド構造を含んでもよい。ペプチド構造の選択群は、例えば、表１で同定されるペプチド構造の一部であり得る。ペプチド構造の選択群は、例えば、以下の表２に同定されるペプチド構造、または以下の表３に同定されるペプチド構造であってよい。例えば、検討中の処置にペムブロリズマブが含まれる場合、ペプチド構造の選択群は、表２に記載のペプチド構造を含む。考えられる処置がニボルマブ及びイピリムマブの組み合わせを含む場合、ペプチド構造の選択群は、表３に記載のペプチド構造を含む。ステップ５０４では、ペプチド構造セットは、表１で同定されるように、ペプチド配列で定義される少なくとも１つの糖ペプチド構造と、ペプチド配列の結合部位に結合しているグリカン構造を含んでもよい。
１つ以上の実施形態では、ペプチド構造セットは、サンプル集団（例えば、メラノーマと診断された対象（対象の少なくとも一部がプロセス５００で考えられる処置を使用して処置されている））のサンプルデータ及びサンプルデータに対応するペプチド構造のコレクションの各ペプチド構造の相対的な重要性を同定する統計アルゴリズムを使用して同定されていることがある。統計アルゴリズムは、例えば、ウィルコクソン順位和検定を含んでもよい。１つ以上の実施形態では、ペプチド構造セットの同定は、図８で後述するプロセス８００を使用して実行される。
ステップ５０４は、例えば、基準存在量よりも大きい特定のタイプの存在量（例えば、糖ペプチド構造の相対存在量及び非グリコシル化ペプチド構造の絶対存在量）を有するペプチド構造セットの割合を、処置スコアとして計算することにより実行され得る。１つ以上の実施形態では、所与のペプチド構造の基準存在量は、例えば、サンプル集団全体にわたるそのペプチド構造の複数の存在量の中央値（例えば、訓練中に同定される）であり得る。所与のペプチド構造の相対存在量は、対応する非グリコシル化ペプチド構造（例えば、同じペプチド配列を有するが、ペプチド配列に結合しているグリカン構造を有さないペプチド構造）に対するそのペプチド構造の存在量である。
ステップ５０６は、処置スコアを使用して対象の処置に対する予測応答を示す処置出力を生成することを含む。処置出力は、図３の処置出力３３４の実行の一例であってよい。１つ以上の実施形態では、ステップ５０６は、処置スコアが、選択閾値を上回るかどうかに基づいて、処置に対する予測応答を生成することにより実行され得る。選択閾値は、例えば、０．５であってよい。例えば、ステップ５０６は、処置スコアが０．５を上回る場合、対象の第１の予測応答分類を同定すること、または処置スコアが０を上回らない場合、対象の第２の予測応答分類を同定することを含んでもよい。第１の予測応答分類は、「持続制御」であり得、第２の予測応答分類は、「早期中断」であり得る。持続制御は、処置投与後の持続期間（例えば、６ヶ月）中に、中断イベントの不存在が予測されることを示し得る。早期中断は、処置後の初期期間（例えば、１２ヶ月）中に、少なくとも１つの中断イベントの存在が予測されることを示し得る。
処置アウトカムは、例えば、対象の処置計画を修正するための推奨を含んでもよい。例えば、いくつかの場合では、処置出力は、対象のために早期中断が予測されることを示し得る。従って、処置計画を変更することが望ましいことがある。例えば、処置計画を修正するための推奨は、対象に対して異なる処置を選択すること、処置の用量を変更すること（例えば、増加／減少させること）、または処置を、少なくとも１つの他の処置と組み合わせること、のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
１つ以上の実施形態では、処置出力は、処置の設計または処置の治療用量のうちの少なくとも１つを含む。例えば、処置スコアが、対象が処置に対し良好に応答する（例えば、持続制御）ことを示す場合には、処置アウトカムは、処置の治療用量を同定し得る。このように、遠隔システム（例えば、電話、タブレット、ラップトップなど）で処置出力を受信する医療専門家は、対象に、より迅速に処置を投与することが可能であり得る。
１つ以上の実施形態では、プロセス５００は、任意に、ステップ５０８を含んでもよい。ステップ５０８は、処置出力に基づいて、治療用量の処置を対象に投与することを含んでもよい。例えば、処置は、処置が成功することを示す予測応答分類である予測応答に基づいて（例えば、静脈内投与または経口投与を介して）投与され得る。例えば、「持続制御」の予測応答分類は、対象が処置に対して良好に応答すると予測されることを示し得る。
















































ＩＩ．Ｂ．２．複数の処置法の選択
図６は、様々な実施形態による、メラノーマ状態と診断された対象の処置管理のためのプロセスのフローチャートである。プロセス６００は、例えば、図１、２Ａ、及び２Ｂに示されるワークフロー１００の少なくとも一部、及び／または図３に示される分析システム３００を使用して実行され得る。いくつかの実施形態では、プロセス６００は、図５のプロセス５００を含み、それを拡張した一例であってよい。
ステップ６０２は、対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信することを含んでもよい。ステップ６０２は、図５に関して上述したステップ５０２と同様の方法で実行され得る。
ステップ６０４は、ペプチド構造セットの複数のサブセットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、複数の処置スコアを計算すること（複数の処置スコアの各処置スコアが、複数の処置のうちの異なる処置に対応する）を含んでもよい。複数のサブセットの各サブセットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含んでもよい。複数の処置スコアのうちの処置スコアを計算することは、図５に関して上記のステップ５０４と同様の方法で実行され得る。各処置スコアは、例えば、そのペプチド構造の基準存在量よりも大きい選択された存在量（例えば、糖ペプチド構造の相対存在量及び非グリコシル化ペプチド構造の絶対存在量）を有するペプチド構造セットの複数のサブセットのうちのサブセットの割合を使用して、複数の処置スコアのうちの処置スコアとして計算され得る。
１つ以上の実施形態では、複数のサブセットは、第１のサブセット及び第２のサブセットを含む。例えば、ステップ６０４は、ペプチド構造セットの複数のサブセットのうちの第１のサブセットについてペプチド構造データから同定される定量データの第１の部分を使用して、第１の処置に対する第１の処置スコアを計算することを含んでもよい。ステップ６０４は、さらに、ペプチド構造セットの複数のサブセットのうちの第２のサブセットについてペプチド構造データから同定される定量データの第２の部分を使用して、第２の処置に対する第２の処置スコアを計算することを含んでもよい。第１のサブセットは、表２に記載されているものからの１つ以上のペプチド構造を含んでもよい。第２のサブセットは、表３に記載されているものからの１つ以上のペプチド構造を含んでもよい。
１つ以上の実施形態では、複数のサブセットのうちのサブセットは、サンプル集団（例えば、サンプル集団の少なくとも一部が複数の処置薬で処置されているメラノーマと診断された対象）のサンプルデータと、複数の処置のうちの選択された処置に対する応答に関して、サンプルデータに対応するペプチド構造のコレクションの各ペプチド構造の相対的有意性を同定する統計アルゴリズムを使用して事前に同定されていることがある。例えば、サブセットを同定することは、第１の応答分類及び第２の応答分類間で、選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造（例えば、２０個の最も区別可能なペプチド構造）を同定するために、選択された処置に対する第１の応答分類（例えば、持続制御などの陽性応答分類）に対応するサンプルデータの第１の部分と、選択された処置に対する第２の応答分類（例えば、早期中断などの陰性応答分類）に対応するサンプルデータの第２の部分とを比較するためにサンプルデータを使用して差異存在量分析を実行することを含んでもよい。統計アルゴリズムは、例えば、ウィルコクソン順位和検定を含んでもよい。
ステップ６０６は、複数の処置スコアの比較分析を実行することを含んでもよい。ステップ６０６は、例えば、複数の処置スコアのうちのどれが最高スコアの処置スコアであるかを判定することにより実行され得る。いくつかの実施形態では、ステップ６０６は、複数の処置のうちの処置が、処置スコアが、選択閾値を下回ると判定すること、及びその処置を比較分析から除外することを含んでもよい。選択閾値は、例えば、０．５であってよい。
ステップ６０８は、比較分析に基づいて、処置出力を生成することを含んでもよい。処置出力は、対象を処置するための推奨処置計画を含む。例えば、ステップ６０８は、最高の処置スコアを有する複数の処置のうちの１つの処置を、対象を処置するための推奨処置として同定することを含んでもよい。
１つ以上の実施形態では、ステップ６０８は、複数の処置スコアの対応する処置スコアを使用して、複数の処置の各処置について対象の予測応答分類を同定することを含んでもよい。予測応答分類は、例えば、陽性応答分類、陰性応答分類、または別の種類の応答分類であってもよい。１つ以上の実施形態では、特定の処置に対する予測応答分類は、例えば、対応する処置スコアが、選択閾値を上回る場合に、持続制御であり得、例えば、対応する処置スコアが、選択閾値を上回らない場合に、早期中断であり得る。選択閾値は、例えば、０．５であってよい。
１つ以上の実施形態では、ステップ６０８は、最高の処置スコアを有する複数の処置のうちの１つの処置を、最高スコアの処置として同定すること；最高の処置スコアが、選択閾値（例えば、０．５）を上回らないと判定すること；及び推奨処置計画が対象に対する既存の処置計画を変更するための推奨を含むように、処置出力を生成すること、を含む。処置計画を修正するための推奨は、対象に対して異なる処置を選択すること、既存の処置計画の一部である処置の用量を変更すること、または処置を、少なくとも１つの他の処置と組み合わせること、のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
１つ以上の実施形態では、処置出力が推奨処置を含む場合、プロセス６００は、任意に、ステップ６１０を含んでもよい。ステップ６１０は、処置出力に推奨される治療用量の処置を対象に投与することを含んでもよい。
図７は、様々な実施形態による、メラノーマ状態と診断された対象の処置管理のためのプロセスのフローチャートである。プロセス７００は、例えば、図１、２Ａ、及び２Ｂに示されるワークフロー１００の少なくとも一部、及び／または図３に示される分析システム３００を使用して実行され得る。いくつかの実施形態では、プロセス７００は、図５のプロセス５００を含み、それを拡張した一例であってよい。さらに、プロセス７００は、図６のプロセス６００の実行の一例であってよい。
ステップ７０２は、対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信することを含んでもよい。ステップ７０２は、図５に関して上述したステップ５０２と同様の方法で実行され得る。
ステップ７０４は、ペプチド構造セットの第１のサブセットについてペプチド構造データから同定される第１の定量データを使用して、ペムブロリズマブの第１の処置に対する第１の処置スコアを計算すること（第１のサブセットが、表２に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）を含んでもよい。処置スコアは、例えば、そのペプチド構造の基準存在量よりも大きい選択された存在量（例えば、糖ペプチド構造の相対存在量及び非グリコシル化ペプチド構造の絶対存在量）を有するペプチド構造セットの複数のサブセットのうちのサブセットの割合を使用して、複数の処置スコアのうちの処置スコアとして計算され得る。１つ以上の実施形態では、第１のサブセットは、表２に記載のペプチド構造の全てまたは大部分（例えば、１５より大きい）を含む。
ステップ７０６は、ペプチド構造セットの第２のサブセットについてペプチド構造データから同定される第２の定量データを使用して、ニボルマブ及びイピリムマブからなる第２の処置に対する第２の処置スコアを計算すること（第２のサブセットが、表３に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）を含んでもよい。１つ以上の実施形態では、第１のサブセットは、表３に記載のペプチド構造の全てまたは大部分（例えば、１５より大きい）を含む。
ステップ７０８は、第１の処置スコア及び第２の処置スコアの比較分析を実行することを含んでもよい。ステップ７０８は、例えば、第１の処置スコア及び第２の処置スコアのどちらかが最高スコアであるかを判定することを含んでもよい。
ステップ７１０は、比較分析に基づいて、処置出力を生成すること（処置出力が、第１の処置及び第２の処置のうちの１つを、対象のための推奨処置として同定する）を含んでもよい。例えば、ステップ７１０は、最高スコアの処置を、対象を処置するための推奨処置として同定することを含んでもよい。次に、推奨された処置は、対象のメラノーマを処置するために、対象に投与され得る。例えば、処置は、治療用量での静脈内投与または経口投与の少なくとも１つを介して投与され得る。
１つ以上の実施形態では、プロセス７００は、任意に、ステップ７１２を含んでもよい。ステップ７１２は、治療用量の推奨処置を対象に投与することを含んでもよい。
ＩＩ．Ｃ．処置に対応するペプチド構造セットを同定するための例示的な方法論
図８は、１つ以上の実施形態による、メラノーマ状態と診断された対象に対する処置を同定するためのプロセスのフローチャートである。プロセス８００は、例えば、図１、２Ａ、及び２Ｂに示されるワークフロー１００の少なくとも一部、及び／または図３に示される分析システム３００を使用して実行され得る。いくつかの実施形態では、プロセス８００は、図５のプロセス５００を含み、それを拡張した一例であってよい。
ステップ８０２は、サンプル集団のサンプルデータを受信すること（サンプルデータが、メラノーマ状態と診断された複数のサンプル対象の処置に対する応答の特徴を示し、複数のサンプル対象の各対象のペプチド構造コレクションに対するサンプルペプチド構造データを含む）を含む。
ステップ８０４は、複数のサンプル対象の応答に基づいて、サンプルデータを、第１の応答分類に対応する第１群及び第２の応答分類に対応する第２群に分類することを含む。
ステップ８０６は、サンプルデータを使用して差異存在量分析を実行して、第１の応答分類に対応するサンプルデータの第１群及び第２の応答分類に対応するサンプルデータの第２群を比較し、ペプチド構造コレクションからペプチド構造セットを同定することを含む。ペプチド構造セットは、第１の応答分類及び第２の応答分類間で選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造（例えば、区別に関して最も著しい２０個のペプチド構造）として同定され得る。第１の応答分類は、例えば、処置投与後の持続期間（例えば、１２ヶ月）中に、中断イベントの不存在を示す持続制御であり得る。第２の応答分類は、例えば、処置後の初期期間（例えば、６ヶ月）中に、少なくとも１つの中断イベントの存在を示す早期中断であり得る。
次に、ステップ８０６で同定されるこのペプチド構造セットは、対象の処置に対する良好な応答（例えば、持続制御）の可能性を示す対象のペプチド構造プロファイルを使用して、対象に対する処置スコアを計算するために、その後の分析（例えば、図５のプロセス５００、図６のプロセス６００、図７のプロセス７００）で使用され得る。
ステップ８０６は、１つ以上の実施形態では、例えば、ウィルコクソン順位和検定を使用して実行され得る。ウィルコクソン順位和検定を使用して実行された差異存在量分析の例示的な結果は、以下の表５及び６で提示される。
ＩＩＩ．ペプチド構造及びプロダクトイオンの組成、キット、ならびに試薬
本開示の態様は、表１に記載のペプチド構造のうちの１つ以上を含む組成を含む。いくつかの実施形態では、組成は、表１に記載の複数のペプチド構造を含む。いくつかの実施形態では、組成は、表１に記載のペプチド構造のうちの１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、または３８を含む。いくつかの実施形態では、組成は、表１に記載されており、以下の表７に定義されている配列番号２１～４６のうちのいずれか１つと、少なくとも８０％の配列同一性、例えば、少なくとも８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％、または１００％の配列同一性を有するアミノ酸配列を有するペプチド構造を含む。
本開示の態様は、表６に記載されている規定の電荷及び／または規定の質量対電荷（ｍ／ｚ）比を有する１つ以上のプレカーサーイオンを含む組成を含む。本開示の態様は、規定の質量対電荷（ｍ／ｚ）比を有する１つ以上のプロダクトイオンを含む組成を含み、このプロダクトイオンは、本明細書に記載のペプチド構造（例えば、表１に記載のペプチド構造）を、質量分析システム内で気相イオンに変換することにより生成される。ペプチド構造の気相イオンへの変換は、限定されないが、マトリックス支援レーザー脱離イオン化（ＭＡＬＤＩ）；電子イオン化（ＥＩ）；エレクトロスプレーイオン化（ＥＳＩ）；大気圧化学イオン化（ＡＰＣＩ）；及び／または大気圧光イオン化（ＡＰＰＩ）を含む様々な手法のいずれかを使用して行うことができる。
本開示の態様は、本明細書に記載のペプチド構造（例えば、表１に記載のペプチド構造）の１つ以上から生成される１つ以上のプロダクトイオンを含む組成を含む。いくつかの実施形態では、組成は、表１の各ペプチド構造について提供されるリストから選択されるｍ／ｚ比を有する、表１に記載のプロダクトイオンセットを含む。
いくつかの実施形態では、組成は、表１に同定されるペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８のうちの少なくとも１つを含む。
いくつかの実施形態では、組成は、ペプチド構造またはプロダクトイオンを含む。ペプチド構造またはプロダクトイオンは、表１のペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８に対応する、表７で同定される配列番号２１～４６のいずれか１つと、少なくとも９０％の配列同一性を有するアミノ酸配列を含む。
いくつかの実施形態では、組成は、ペプチド構造に対応する表１で同定されるモノアイソトピック質量を有するペプチド構造を含む。
いくつかの実施形態では、プロダクトイオンは、表６で同定されるプロダクトイオンからなる群の１つとして選択され、これは、表６で同定されるｍ／ｚ比の同定されるｍ／ｚ範囲内に入るプロダクトイオンを含み、表６で同定されるｍ／ｚ比の同定されるｍ／ｚ範囲内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有することを特徴とする。プロダクトイオンｍ／ｚ比の第１の範囲は、±０．５であってよい。プロダクトイオンｍ／ｚ比の第２の範囲は、±０．８であってよい。プロダクトイオンのｍ／ｚ比の第３の範囲は、±１．０であってよい。プレカーサーイオンのｍ／ｚ比の第１の範囲は、±０．５であってよく；プレカーサーイオンのｍ／ｚ比の第２の範囲は、±１．０であってよく；プレカーサーイオンのｍ／ｚ比の第３の範囲は、±１．５であってよい。従って、組成は、表６で同定されるプロダクトイオンｍ／ｚ比の第１の範囲（±０．５）、第２の範囲（±０．８）、または第３の範囲（±１．０）のうちの少なくとも１つに入るｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを含んでもよく、表６で同定されるプレカーサーイオンｍ／ｚ比の第１の範囲（±０．５）、第２の範囲（±１．０）、または第３の範囲（±１．５）のうちの少なくとも１つに入るｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有することを特徴とする。
表７は、表１の配列番号２１～４６のペプチド配列を定義する。表７は、さらに、各ペプチド配列に対応するタンパク質の配列番号を同定する。表７の各ペプチド配列は、アミノ酸配列として定義される。
表８は、表１の配列番号１～２０のタンパク質を同定する。表８は、配列番号１～２０の各タンパク質の対応するタンパク質の略語及びタンパク質の名称を同定する。さらに、表８は、配列番号１～２０のタンパク質のそれぞれに対応するＵｎｉｐｒｏｔ ＩＤを同定する。
表９は、表１のグリカン構造を同定及び定義する。表９は、表１に含まれる構造のグラフ表示及び各グリカン構造の組成のコード表示を示す。使用される場合、４桁のＧＬ番号は、ヘキソースの数、ＨｅｘＮＡｃの数、フコースの数、及びノイラミン酸の数を表す名称である。
本開示の態様は、１つ以上の組成を含むキットを含み、それぞれが、アッセイ標準として使用することができる本開示の１つ以上のペプチド構造、及び使用説明書を含む。本明細書に記載されている１つ以上の実施形態によるキットは、キットの内容物の使用目的を示すラベルを含んでもよい。キットに関して本明細書で使用される「ラベル」という用語は、キット上またはキットと共に提供されるか、または別の方法でキットに付属する任意の書面または記録材料を含む。
本明細書に記載のペプチド構造及びそこから生成されるトランジションは、メラノーマの処置管理に有用であり得る。トランジションは、プレカーサーイオン及び少なくとも１つのプロダクトイオン群を含む。本明細書で概説されるように、表１のペプチド構造、ならびにそれらの対応するプレカーサーイオン及びプロダクトイオン群（規定のｍ／ｚ比または本明細書で同定されるｍ／ｚ範囲内に入るｍ／ｚ比）は、処置応答の予測、投与用の処置の選択、処置計画もしくは用量を変更するかどうかの判定、またはそれらの組み合わせのために、質量分析ベースの分析に使用することができる。
本開示の態様は、本明細書に記載されているように、１つ以上のペプチド構造を分析するための方法を含む。いくつかの実施形態では、方法は、患者由来のサンプルを処理して、質量分析システム（例えば、反応モニタリング質量分析システム）に投入することができる調製済みサンプルを生成することを含む。特定の実施形態では、サンプルの処理は、変性手順、還元手順、アルキル化手順、及び消化手順のうちの１つ以上を実行することを含み得る。変性及び還元手順は、例えば、図２Ａの変性及び還元２０２と同様の方法で実行され得る。アルキル化手順は、例えば、図２Ａのアルキル化手順２０４と同様の方法で実行され得る。消化手順は、例えば、図２Ａの消化手順２０６と同様の方法で実行され得る。
いくつかの実施形態では、１つ以上のペプチド構造を分析するための方法は、反応モニタリング質量分析システムで生成されるプロダクトイオンセットを検出することを含み、１つ以上のプロダクトイオンが、質量分析システムに入力されている１つ以上のペプチド構造のそれぞれに対応し得る。本明細書に記載されている場合、各ペプチド構造は、表６に提供される規定のｍ／ｚ比、または表６に提供される同定されるｍ／ｚ比内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンセットに変換することができる。いくつかの実施形態では、方法は、反応モニタリング質量分析システムを使用して検出された１つ以上のプロダクトイオンについての定量（例えば、存在量）データを生成することを含む。
いくつかの実施形態では、方法は、さらに、定量データと、教師ありまたは教師なし機械学習を使用して訓練されているモデルを使用して診断出力を生成することを含む。特定の実施形態では、反応モニタリング質量分析システムは、１つ以上のプロダクトイオンを検出し、定量データを生成するために、複数の／選択された反応モニタリング質量分析（ＭＲＭ／ＳＲＭ－ＭＳ）を含んでもよい。
ＩＶ．代表的な実験結果
サンプル：
ペムブロリズマブ（ペンブロ；ｎ＝２４）またはニボルマブ－イピリムマブ（イピ／ニボ；ｎ＝１１）で処置された進行性悪性メラノーマ患者を含むサンプル集団について、処置前の血液サンプルのグライコプロテオーム分析によるサンプルデータをコンパイルした。トリプル四重極質量分析に接続された超高速液体クロマトグラフィー及びニューラルネットワークベースのデータ処理エンジンを組み合わせる高度なグライコプロテオームプラットフォームを使用して、サンプルを分析した。６７個の豊富な血清タンパク質に由来する個々の糖ペプチドシグネチャーを分析し、処置、無増悪生存期間（ＰＦＳ、及び他の臨床アウトカム指標）と相関付けた。
分析：
ＰＦＳに基づいて２つの応答群を定義した：早期中断（例えば、早期失敗）（ＥＦ；６ヶ月以内のＰＦＳイベント）及び持続制御（ＳＣ；１２ヶ月以上の間にイベントなし）。４９８個の血清糖ペプチド及び非グリコシル化ペプチドの差分相対／絶対存在量を、各処置群のＳＣ患者及びＥＦ患者間で計算して、処置群毎に各ＳＣ対ＥＦでより豊富なペプチド構造セットを決定した。スコアは、ＥＦ及びＳＣを比較する片側ウィルコクソン検定に基づいた統計的に最も有意なものとして同定される各処置群内の２０個のマーカーに基づいて、各処置群に対して生じた。所与の患者について、相対／絶対存在量が存在量の中央値を上回る糖ペプチド／非グリコシル化ペプチドの割合として、スコアを計算した。スコアが低いと、早期失敗のリスクが高くなる。
以下の表１０及び表１１は、ペプチド構造セットについて同定される存在量の中央値を示す。これらの存在量の中央値は、これらのペプチド構造の参照存在量として使用され得るものの例である。
結果：
コホート内の全患者（処置に関係なく）を調べたところ、両方の処置スコアは、ＥＦがＳＣから分離された。最も高い処置固有スコアを用いる処置を選択することにより、アルゴリズムによる割り当てを実行した（例えば、イピ／ニボのスコアがペンブロスコアを上回る場合、イピ／ニボに割り当てる）。割り当てられた処置が受けた処置と一致した場合、ＰＦＳは、優れていた。ペンブロ処置症例及びイピ／ニボ処置症例内で、割り当てられた処置別のＰＦＳを比較したログランクｐ値は、それぞれ０．００９及び０．０００４であった。本発明者らの結果は、血清グライコプロテオーム分析が、一般的に、免疫チェックポイント阻害薬処置だけでなく、具体的には、メラノーマの異なる薬剤の中で最も成功する可能性が高い薬剤にも標的化された処置の割り当てを可能にすることを示す。これは、メラノーマ患者における免疫療法の臨床使用を根本的に改善し得る。
図９は、１つ以上の実施形態による、ペンブロで処置された患者に対して生成された処置スコアの分布を示すプロットである。
図１０は、１つ以上の実施形態による、イピ／ニボで処置された患者に対して生成された処置スコアの分布を示すプロットである。
図１１は、１つ以上の実施形態による、処置タイプ別の処置スコアを示す散布図である。
図１２は、予測応答別にペンブロで処置された患者の中断イベント時間を示すプロットである。
図１３は、予測応答別にイピ／ニボで処置された患者の中断イベント時間を示すプロットである。
２．腫瘍免疫応答を判定するためのバイオマーカー
疾患または状態を有するリスク、疾患または状態の憎悪、及び処置（例えば、がんの免疫チェックポイント遮断を用いる処置）に対する疾患または状態の応答についてのグライコプロテオームバイオマーカー及びシグネチャーを同定するための方法、デバイス、糖ペプチド、及びキットが本明細書で提供される。いくつかの場合では、疾患または状態は、がんであってよい。いくつかの場合では、疾患または状態の憎悪は、がんのステージまたは腫瘍のサイズまたは代替エンドポイントを含むが、これらに限定されない。そのような情報は、限定されないが、新しい処置の開始、進行中の処置の継続、新しい治療の追加、または進行中の処置の用量及び／もしくは頻度の変更を含む、処置に関する実用的な推奨事項を医療提供者に提供するために使用され得る。
タンパク質のグリコシル化は、タンパク質の翻訳後修飾の豊富で最も複雑な形態の１つである。グリコシル化は、ポリペプチドの構造、立体構造、及び機能に大きな影響を与え得る。バイオマーカーとしての差次的なポリペプチドグリコシル化の潜在的な役割の解明は、従来、この情報の生成及び解釈の技術的な複雑さにより制限されている。トリプル四重極質量分析計（ＭＳ）に接続された超高速液体クロマトグラフィー（ＬＣ）と、機械学習及びニューラルネットワークベースのデータ処理エンジンを組み合わせた新規の強力なプラットフォームが確立されており、これにより、高スループット、グライコプロテオームの高い拡張性の調査が可能になる。グライコプロテオームバイオマーカー及びシグネチャーは、どのがん患者が、ＰＤ１／ＰＤＬ１チェックポイント阻害薬などの免疫チェックポイント遮断処置に応答し得るかを予測するために使用され得る。
グリコシル化の変化は、がんなどの疾患状態に関連して説明されている。例えば、以下を参照、Ｄ．Ｈ．；Ｂｅｒｔｏｚｚｉ，Ｃ．Ｒ．Ｇｌｙｃａｎｓ ｉｎ Ｃａｎｃｅｒ ａｎｄ Ｉｎｆｌａｍｍａｔｉｏｎ－Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｏｒ Ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ ａｎｄ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ．Ｎａｔｕｒｅ Ｒｅｖ．Ｄｒｕｇ Ｄｉｓｃ．２００５，４，４７７－８８（この全内容が、あらゆる目的のために全体が参照により本明細書に組み込まれる）。しかし、その患者由来のサンプルのグリコシル化変化に基づいて、患者の癌を診断するための、臨床的に好適な非侵襲的アッセイが依然として必要とされている。
質量分析法（ＭＳ）は、がん固有のバイオマーカー（糖ペプチドを含む）を高感度且つ正確な測定を提供する。例えば、以下を参照、Ｒｕｈａａｋ，Ｌ．Ｒ．，ｅｔ ａｌ．，Ｐｒｏｔｅｉｎ－Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ Ｇｌｙｃｏｓｙｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｍｍｕｎｏｇｌｏｂｕｌｉｎｓ ｉｎ Ｓｅｒｕｍ ｏｆ Ｏｖａｒｉａｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｐａｔｉｅｎｔｓ ＤＯＩ：１０．１０２１／ａｃｓ．ｊｐｒｏｔｅｏｍｅ．５ｂ０１０７１；Ｊ．Ｐｒｏｔｅｏｍｅ Ｒｅｓ．，２０１６，１５，１００２－１０１０（２０１６）；さらに、Ｍｉｙａｍｏｔｏ，Ｓ．，ｅｔ ａｌ．，Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｒｅａｃｔｉｏｎ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｅｒｕｍ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｇｌｙｃｏｓｙｌａｔｉｏｎ Ｐｒｏｆｉｌｅｓ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ Ｏｖａｒｉａｎ Ｃａｎｃｅｒ，ＤＯＩ：１０．１０２１／ａｃｓ．ｊｐｒｏｔｅｏｍｅ．７ｂ００５４１，Ｊ．Ｐｒｏｔｅｏｍｅ Ｒｅｓ．２０１８，１７，２２２－２３３（２０１７）（この全内容は、あらゆる目的のために全体が参照により本明細書に組み込まれる）。しかし、がんの診断にＭＳを使用ことは、現在までに、臨床的に適切な方法で実証されていない。必要とされているものは、疾患または状態の診断、疾患または状態を有するリスク、疾患または状態の憎悪、及び処置に対する疾患または状態の応答を評価するための、新しいバイオマーカー及びＭＳの新しい使用方法である。
Ｉ．概要
対象の疾患または状態を予測する１つ以上の糖ペプチドバイオマーカーを同定するための方法が本明細書で提供され、方法が、以下を含む：（ａ）対象から第１の時点で第１のサンプルを取得し、第２の時点で第２のサンプルを取得すること（第１のサンプル及び第２のサンプルが、糖タンパク質を含む）；（ｂ）第１のサンプルまたは第２のサンプル中の糖タンパク質を、１つ以上の糖ペプチドにフラグメント化すること（１つ以上の糖ペプチドが、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択される１つ以上のアミノ酸配列を含む）；（ｃ）多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、１つ以上の糖ペプチドの量を決定すること；（ｄ）１つ以上の糖ペプチドの量を、第１の時点または第２の時点に関連付けること（対象が、第１の時点から第２の時点までに疾患または状態の変化を有する）；ならびに、（ｅ）糖ペプチドを糖ペプチドバイオマーカーとして同定すること（１つ以上の糖ペプチドの量が、第１の時点から第２の時点までに変化した）。
本明細書では、対象の疾患または状態を予測する１つ以上の糖ペプチドバイオマーカーを同定するための方法が記載されており、方法が、以下を含む：（ａ）コンピューターで、対象のセット（ｎ）について１つ以上の糖ペプチドの量のデータを取得すること（１つ以上の糖ペプチドが、対象由来のサンプル中の糖タンパク質をフラグメント化することにより生成され、１つ以上の糖ペプチドの量が、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して決定され、各対象のデータが、複数の時点で採取されたサンプルのデータを含む）；（ｂ）コンピューターで、予測モデルに含まれるように、１つ以上の糖ペプチドのサブセットを選択すること；（ｃ）コンピューターで、ｎ－１の対象との交差検証を使用して予測モデルを評価して、ホールドアウト対象のアウトカムスコアを生成すること；（ｄ）コンピューターで、ホールドアウト対象としてのｎの対象のそれぞれに対しステップ（ｃ）を反復して、各対象のアウトカムスコアを生成すること；（ｅ）コンピューターで、カットオフアウトカムスコアでの各対象に対するアウトカムスコアを、カットオフアウトカムスコアを下回るもの、またはそれを上回るものに二分すること；（ｆ）コンピューターで、１つ以上の糖ペプチドのサブセットの各糖ペプチドについて、カットオフアウトカムスコアを上回るアウトカムスコアを有する対象に対する１つ以上の糖ペプチドの量～カットオフアウトカムスコアを下回るアウトカムスコアを有する対象に対する１つ以上の糖ペプチドの量を分析して、各糖ペプチドについてハザード比及び相互作用ｐ値を決定すること；（ｇ）コンピューターで、相互作用ｐ値≦０．０５を有する糖ペプチドを、疾患または状態を予測するための糖ペプチドバイオマーカーとして同定すること。いくつかの実施形態では、交差検証はリーブ・ワン・アウト交差検証（ＬＯＯＣＶ）である。いくつかの実施形態では、ハレルのＣインデックスを最適化するカットオフアウトカムスコアを決定した。いくつかの実施形態では、ステップ（ｇ）の相互作用ｐ値は、０．０１、０．００５、または０．００１以下である。
対象の疾患または状態を予測する１つ以上の糖ペプチドバイオマーカーを同定するための方法が本明細書で提供され、方法が、以下を含む：（ａ）コンピューターで、対象のセット（ｎ）について１つ以上の糖ペプチドの量のデータを取得すること（１つ以上の糖ペプチドが、対象由来のサンプル中の糖タンパク質をフラグメント化することにより生成され、１つ以上の糖ペプチドの量が、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して決定され、各対象のデータが、複数の時点で採取されたサンプルのデータを含む）；（ｂ）コンピューターで、予測モデルに含まれるように、１つ以上の糖ペプチドのサブセットを選択すること；（ｃ）コンピューターで、ｎ－１の対象との交差検証を使用して予測モデルを評価して、ホールドアウト対象のアウトカムスコアを生成すること；（ｄ）コンピューターで、ホールドアウト対象としてのｎの対象のそれぞれに対しステップ（ｃ）を反復して、各対象のアウトカムスコアを生成すること；（ｅ）コンピューターで、カットオフアウトカムスコアでの各対象に対するアウトカムスコアを、カットオフアウトカムスコアを下回るもの、またはそれを上回るものに二分すること；（ｆ）コンピューターで、１つ以上の糖ペプチドのサブセットの各糖ペプチドについて、カットオフアウトカムスコアを上回るアウトカムスコアを有する対象に対する１つ以上の糖ペプチドの量～カットオフアウトカムスコアを下回るアウトカムスコアを有する対象に対する１つ以上の糖ペプチドの量を分析して、各糖ペプチドについてハザード比及び相互作用ｐ値を決定すること；（ｇ）コンピューターで、相互作用ｐ値≦０．０５を有する糖ペプチドを、疾患または状態を予測するための糖ペプチドバイオマーカーとして同定すること。
本明細書では、対象の状態及び処置の状況を評価するための方法が記載されており、方法は、以下を含む：（ａ）対象のサンプル中の糖タンパク質を１つ以上の糖ペプチドにフラグメント化すること（サンプルが、糖タンパク質、グリカン、または糖ペプチドのうちの１つ以上を含む）；（ｂ）多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、１つ以上の糖ペプチドに対して質量分析（ＭＳ）を実行し、サンプル中の１つ以上の糖ペプチドの量を定量すること（１つ以上の糖ペプチドが、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択される１つ以上のアミノ酸配列を含む）；（ｃ）１つ以上の糖ペプチドの量のデータを、訓練済みモデルに入力して、出力確率を生成すること（出力確率が、処置が状態に罹患している対象のアウトカムにプラスの影響を与えるかどうかを示す）；ならびに、（ｄ）出力確率に基づいて処置推奨を生成すること（状態が、メラノーマであり、処置が、チェックポイント阻害薬を含む）。いくつかの実施形態では、アウトカムは、全生存時間を含む。いくつかの実施形態では、アウトカムは、無増悪生存期間を含む。いくつかの実施形態では、処置は、イピリムマブ、ニボルマブ、及びペムブロリズマブのうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置は、ＰＤ－１阻害薬、ＰＤ－Ｌ１阻害薬、及びＣＴＬＡ－４阻害薬のうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置は、化学療法を含む。いくつかの実施形態では、化学療法は、カルボプラチン及びペメトレキセドのうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置がアウトカムにプラスの影響を与えることを、出力確率が示す場合、推奨は、処置を継続することを含む。
対象の状態及び処置の状況を評価するための方法が本明細書で提供され、方法は、以下を含む：（ａ）対象のサンプル中の糖タンパク質を１つ以上の糖ペプチドにフラグメント化すること（サンプルが、糖タンパク質、グリカン、または糖ペプチドのうちの１つ以上を含む）；（ｂ）多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、１つ以上の糖ペプチドに対して質量分析（ＭＳ）を実行し、サンプル中の１つ以上の糖ペプチドの量を定量すること（１つ以上の糖ペプチドが、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択される１つ以上のアミノ酸配列を含む）；（ｃ）１つ以上の糖ペプチドの量のデータを、訓練済みモデルに入力して、出力確率を生成すること（出力確率が、処置が状態に罹患している対象のアウトカムにプラスの影響を与えるかどうかを示す）；ならびに、（ｄ）出力確率に基づいて処置推奨を生成すること（状態が、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）であり、処置が、チェックポイント阻害薬を含む）。いくつかの実施形態では、アウトカムは、全生存時間を含む。いくつかの実施形態では、アウトカムは、無増悪生存期間を含む。いくつかの実施形態では、処置は、イピリムマブ、ニボルマブ、及びペムブロリズマブのうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置は、ＰＤ－１阻害薬、ＰＤ－Ｌ１阻害薬、及びＣＴＬＡ－４阻害薬のうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置は、化学療法を含む。いくつかの実施形態では、化学療法は、カルボプラチン及びペメトレキセドのうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、処置がアウトカムにプラスの影響を与えることを、出力確率が示す場合、推奨は、処置を継続することを含む。
いくつかの実施形態では、サンプルの分類を同定するための方法が本明細書で提供され、方法は、以下を含む：サンプル中の１つ以上の糖ペプチドを質量分析（ＭＳ）で定量すること（糖ペプチドはそれぞれ、各場合で個別に、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを含む）；ならびに、訓練済みモデルに定量を入力して、出力確率を生成すること；出力確率が分類の閾値を上回るか、または下回るかを判定すること；ならびに、出力確率が分類の閾値を上回るか、または下回るかに基づいて、サンプルの分類を同定すること。
いくつかの実施形態では、機械学習アルゴリズムを訓練するための方法が本明細書で提供され、方法が、以下を含む：配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなるか、またはそれから本質的になる糖ペプチドを含むサンプルを示すＭＲＭトランジションシグナルの第１のデータセットを提供すること；対照サンプルを示すＭＲＭトランジションシグナルの第２のデータセットを提供すること；ならびに、機械学習アルゴリズムを使用して、第１のデータセットを第２のデータセットと比較すること。
いくつかの実施形態では、がん患者を診断する方法が本明細書で提供され；方法は、以下を含む：患者から生物サンプルを取得すること；ＱＱＱ及び／もしくはｑＴＯＦ分光計を備えたＭＲＭ－ＭＳを使用して、生物サンプルの質量分析を実行し、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを検出及び定量するか、または１つ以上のＭＲＭトランジションを検出及び定量すること；検出された糖ペプチドまたはＭＲＭトランジションの定量を訓練済みモデルに入力して、出力確率を生成し、出力確率が分類の閾値を上回るか、または下回るかを判定すること；出力確率が分類の閾値を上回るか、または下回るかに基づいて、患者の診断分類を同定すること；ならびに、処置の推奨を提供すること。いくつかの例では、方法は、ＱＱＱを備えたＭＲＭ－ＭＳを使用して生物サンプルの質量分析を実行することを含む。
ＩＩ．バイオマーカー
糖ペプチドバイオマーカーが本明細書で提供される。これらのバイオマーカーは、限定されないが、疾患及び症状の診断を含む様々な用途に有用である。例えば、本明細書に記載の特定のバイオマーカー、またはそれらの組み合わせは、がんの診断に有用である。いくつかの実施形態では、がんは、メラノーマである。いくつかの実施形態では、がんは、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）である。いくつかの実施形態では、バイオマーカーは、がん、自己免疫疾患、または線維症に罹患している患者の診断及びスクリーニングに有用である。いくつかの実施形態では、バイオマーカーは、患者が適切な処置を受けるように、患者を分類するのに有用である。いくつかの実施形態では、バイオマーカーは、例えば、患者を処置するための治療薬を同定することにより、患者の疾患または状態を処置または改善するのに有用である。いくつかの実施形態では、バイオマーカーは、患者の処置の予後、または処置計画の成功または生存の可能性を判定するのに有用である。
いくつかの実施形態では、患者由来のサンプルは、ＭＳで分析され、結果は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６から選択されるアミノ酸配列からなる糖ペプチドの存在、絶対量、及び／または相対量を決定するために使用される。いくつかの実施形態では、患者由来のサンプルは、ＭＳで分析され、結果は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６から選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドの存在、絶対量、及び／または相対量を決定するために使用される。いくつかの実施形態では、患者由来のサンプルは、ＭＳで分析され、結果は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６から選択されるアミノ酸配列からなるか、またはそれから本質的になる糖ペプチドの存在、絶対量、及び／または相対量を決定するために使用される。いくつかの実施形態では、患者由来のサンプルは、ＭＳで分析され、結果は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６から選択されるアミノ酸配列からなるか、またはそれから本質的になる糖ペプチドの存在、絶対量、及び／または相対量を決定するために使用される。いくつかの実施形態では、糖ペプチドの存在、絶対量、及び／または相対量は、ＭＳ結果を分析することにより決定される。いくつかの実施形態では、ＭＳ結果は、機械学習を使用して分析される。
グリカン、ペプチド、糖ペプチド、それらのフラグメント、及びそれらの組み合わせから選択されるバイオマーカーが本明細書で提供される。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６から選択されるアミノ酸配列を含む。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６から選択されるアミノ酸配列から本質的になる。
Ｏ－グリコシル化
いくつかの例では、本明細書に記載の糖ペプチドは、Ｏ－グリコシル化ペプチドを含む。これらのペプチドは、グリカンがアミノ酸の酸素原子を介してペプチドに結合している糖ペプチドを含む。通常、グリカンが結合しているアミノ酸は、スレオニン（Ｔ）またはセリン（Ｓ）である。いくつかの例では、グリカンが結合しているアミノ酸は、スレオニン（Ｔ）である。いくつかの例では、グリカンが結合しているアミノ酸は、セリン（Ｓ）である。
特定の例では、Ｏ－グリコシル化ペプチドは、アポリポタンパク質Ｃ－ＩＩＩ（ＡＰＯＣ３）、アルファ－２－ＨＳ－糖タンパク質（ＦＥＴＵＡ）、及びそれらの組み合わせから選択される群のペプチドを含む。特定の例では、本明細書に記載のＯ－グリコシル化ペプチドは、アポリポタンパク質Ｃ－ＩＩＩ（ＡＰＯＣ３）ペプチドである。特定の例では、本明細書に記載のＯ－グリコシル化ペプチドは、アルファ－２－ＨＳ－糖タンパク質（ＦＥＴＵＡ）である。
Ｎ－グリコシル化
いくつかの例では、本明細書に記載の糖ペプチドは、Ｎ－グリコシル化ペプチドを含む。これらのペプチドは、グリカンがアミノ酸の窒素原子を介してペプチドに結合している糖ペプチドを含む。通常、グリカンが結合しているアミノ酸は、アスパラギン（Ｎ）またはアルギニン（Ｒ）である。いくつかの例では、グリカンが結合しているアミノ酸は、アスパラギン（Ｎ）である。いくつかの例では、グリカンが結合しているアミノ酸は、アルギニン（Ｒ）である。
特定の例では、Ｎ－グリコシル化ペプチドとしては、以下からなる群より選択されるメンバーが挙げられる：アルファ－１－アンチトリプシン（Ａ１ＡＴ）、アルファ－１Ｂ－糖タンパク質（Ａ１ＢＧ）、ロイシンリッチアルファ－２－糖タンパク質（Ａ２ＧＬ）、アルファ－２－マクログロブリン（Ａ２ＭＧ）、アルファ－１－アンチキモトリプシン（ＡＡＣＴ）、アファミン（ＡＦＡＭ）、アルファ－１－酸性糖タンパク質１及び２（ＡＧＰ１２）、アルファ－１－酸性糖タンパク質１（ＡＧＰ１）、アルファ－１－酸性糖タンパク質２（ＡＧＰ２）、アポリポタンパク質Ａ－Ｉ（ＡＰＯＡ１）、アポリポタンパク質Ｂ－１００（ＡＰＯＢ）、アポリポタンパク質Ｄ（ＡＰＯＤ）、ベータ－２糖タンパク質１（ＡＰＯＨ）、アポリポタンパク質Ｍ（ＡＰＯＭ）、アトラクチン（ＡＴＲＮ）、カルパイン－３（ＣＡＮ３）、セルロプラスミン（ＣＥＲＵ）、補体因子Ｈ（ＣＦＡＨ）、補体因子Ｉ（ＣＦＡＩ）、クラスタリン（ＣＬＵＳ）、補体Ｃ３（ＣＯ３）、補体Ｃ４－Ａ及びＢ（ＣＯ４Ａ及びＣＯ４Ｂ）、補体成分Ｃ６（ＣＯ６）、補体成分Ｃ８Ａ鎖（ＣＯ８Ａ）、凝固因子ＸＩＩ（ＦＡ１２）、ハプトグロビン（ＨＰＴ）、ヒスチジンリッチ糖タンパク質（ＨＲＧ）、免疫グロブリン重鎖定常アルファ１及び２（ＩｇＡ１２）、免疫グロブリン重鎖定常アルファ２（ＩｇＡ２）、免疫グロブリン重鎖定常ガンマ２（ＩｇＧ２）、免疫グロブリン重鎖定常ｍｕ（ＩｇＭ）、インター－アルファ－トリプシン阻害薬重鎖Ｈ１（ＩＴＩＨ１）、血漿カリクレイン（ＫＬＫＢ１）、キニノゲン－１（ＫＮＧ１）、血清パラオキソナーゼ／アリールエステラーゼ１（ＰＯＮ１）、セレノプロテインＰ（ＳＥＰＰ１）、プロトロンビン（ＴＨＲＢ）、セロトランスフェリン（ＴＲＦＥ）、トランスサイレチン（ＴＴＲ）、タンパク質ｕｎｃ－１３ホモログＡ（ＵＮ１３Ａ）、ビトロネクチン（ＶＴＮＣ）、亜鉛－アルファ－２－糖タンパク質（ＺＡ２Ｇ）、インスリン様成長因子ＩＩ（ＩＧＦ２）、アポリポタンパク質Ｃ－Ｉ（ＡＰＯＣ１）、ヘモペキシン（ＨＥＭＯ）、免疫グロブリン重鎖定常ガンマ１（ＩｇＧ１）、免疫グロブリンＪ鎖（ＩｇＪ）、及びそれらの組み合わせ。
ペプチド及び糖ペプチド
いくつかの例では、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列からなる糖ペプチドまたはペプチドが本明細書で記載されている。
いくつかの例では、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドまたはペプチドが本明細書で記載されている。
ＩＩＩ．方法
どのがん患者がＰＤ１／ＰＤＬ１チェックポイント阻害薬などの免疫チェックポイント遮断処置に応答し、状態の改善またはプラスの変化を有するかを予測するために使用され得るグライコプロテオームバイオマーカー及びシグネチャーを同定する方法が本明細書で提供される。
いくつかの実施形態では、個々の糖ペプチド発現レベルは、どの糖ペプチドが様々な時点での死または転移などのイベントで変化したかを判定する様々な時点に関連する。いくつかの実施形態では、個々の糖ペプチド発現レベルは、患者コホートにおける処置開始から憎悪／転移（無増悪生存期間、ＰＦＳ）または死亡（全生存期間、ＯＳ）までの時間に関連する。いくつかの実施形態では、個々の糖ペプチド発現レベルの例が図１６～８０に示される。
いくつかの実施形態では、多変量モデルを使用して、がん患者のＯＳ及びＰＦＳを予測する。いくつかの実施形態では、がん患者は、ＮＳＣＬＣまたはメラノーマを有する。いくつかの実施形態では、モデリングのための糖ペプチドの小さなサブセットが選択され、合計ｎ人の患者からのｎ－１人の患者を含むモデルが構築され、１人のホールドアウト患者の生存スコアが予測され、ステップは、全員の不偏予測スコアを生成するために、個体のホールドアウトとして全患者に対して繰り返される（リーブ・ワン・アウト交差検証アプローチ、ＬＯＯＣＶ）。いくつかの実施形態では、得られるスコアは、ハレルのＣインデックスを最適化するカットオフで二分される。いくつかの実施形態では、カプラン・マイヤー（ＫＭ）曲線は、各糖ペプチドについてプロットされた。
いくつかの実施形態では、ハザード比（ＨＲ）、ｐ値、及び相互作用Ｐ値が計算された。いくつかの実施形態では、ハザード比（ＨＲ）は、コックス比例ハザードモデル（バイオマーカーが１単位ずつ増加する毎に、死亡の確率または無増悪生存期間の乗法的増加を表す）から計算される。いくつかの実施形態では、ｐ値は、上記のＨＲに関連する。いくつかの実施形態では、Ｐ＜０．０１は、有意であると考えられる。いくつかの実施形態では、Ｐ≦０．０５、Ｐ≦０．０１、Ｐ≦０．００５、またはＰ≦０．００１は、有意であると考えられる。いくつかの実施形態では、相互作用Ｐ値は、バイオマーカー×処置相互作用に関連し；有意性は、処置選択に使用される可能性を示す。
いくつかの実施形態では、モデルは、糖ペプチドマーカーがＯＳを個別に予測するかどうかを判定するのに役立った。いくつかの実施形態では、モデルは、糖ペプチドマーカーがＰＦＳを個別に予測するかどうかを判定するのに役立った。いくつかの実施形態では、モデルは、糖ペプチドマーカーが個別に、処置選択に有用であるか、または処置の有無で変化するかを判定するのに役立った。いくつかの実施形態では、個々のカプラン・マイヤー（ＫＭ）曲線が、ＯＳまたはＰＦＳなどの各アウトカムについての各疾患に関連するマーカーに対してプロットされる。いくつかの実施形態では、プロット上のハザード比及びｐ値は、バイオマーカー発現の中央値でのプロットされた高／低の分割を表す。メラノーマ及びＮＳＣＬＣに対する個々のＫＭ曲線の例が図１６～８０に示される。図１６～４１は、様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。図４２～８０は、様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。個々のＫＭ曲線から生成されたそのような多変量ＫＭ曲線の例を図１４Ａ、１４Ｂ、１５Ａ、及び１５Ｂに示す。図８１Ａ及び８１Ｂは、本明細書に開示される実施形態による、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）を同定するためのアルゴリズム開発パイプラインを示す。図８２Ａ及び８２Ｂは、本明細書に開示される実施形態による、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）を同定するための症例対照研究用多変量分類器の開発を示す。図８３Ａ～８３Ｄは、本明細書に開示される実施形態による、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）を同定するためのスコアリング予測曲線を示す。
いくつかの実施形態では、患者は、治療有効量の免疫療法薬で処置される。いくつかの実施形態では、免疫治療薬は、免疫チェックポイント阻害薬を含む。いくつかの実施形態では、チェックポイント阻害薬は、ＰＤ－１阻害薬、ＰＤ－Ｌ１阻害薬、もしくはＣＴＬＡ－４阻害薬、またはそれらの組み合わせを含む。
いくつかの実施形態では、患者は、治療有効量の標的治療薬で処置される。いくつかの実施形態では、標的治療薬は、血管内皮成長因子（ＶＥＧＦ）を標的とする血管を標的とする薬物、例えば、ベバシズマブ、ラムシルマブ、及びジブアフリベルセプト、である。いくつかの実施形態では、標的治療薬は、上皮成長因子受容体（ＥＧＦＲ）を含む。いくつかの実施形態では、ＥＧＦＲは、セツキシマブまたはパニツムマブを含む。いくつかの実施形態では、標的治療薬は、キナーゼ阻害薬を含む。いくつかの実施形態では、キナーゼ阻害薬は、レゴラフェニブを含む。
いくつかの実施形態では、患者は、標的療法で処置される。いくつかの実施形態では、本明細書の方法は、治療有効量の１つ以上の５－フルオロウラシル（５－ＦＵ）、カペシタビン、イリノテカン、オキサリプラチン、トリフルリジン、またはチピラシルのうちの１つ以上を投与することを含む。
糖ペプチドを検出するための方法
いくつかの実施形態では、１つ以上の多重反応モニタリング（ＭＲＭ）トランジションを検出するための方法が本明細書で提供され；方法が、患者由来の生物サンプルを取得すること（生物サンプルが、１つ以上の糖ペプチドを含む）；サンプル中の糖ペプチドを消化及び／またはフラグメント化すること；ならびに、多重反応モニタリング（ＭＲＭ）トランジションを検出すること、を含む。
いくつかの実施形態では、１つ以上の糖ペプチドを検出する方法が本明細書で提供され、いくつかの場合では、各糖ペプチドが、配列番号２１～４６、１０１～１３１、及び１５９～２０７、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列からなる糖ペプチドから個別に選択される。いくつかの実施形態では、１つ以上の糖ペプチドを検出する方法が本明細書で提供され、いくつかの場合では、各糖ペプチドが、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドから個別に選択される。
いくつかの実施形態では、１つ以上の糖ペプチドを検出する方法が本明細書で提供される。いくつかの例では、１つ以上の糖ペプチドフラグメントを検出する方法が本明細書で記載されている。特定の例では、方法は、糖ペプチドまたはそのフラグメントが属する糖ペプチド基を検出することを含む。これらの例のいくつかでは、糖ペプチド基は、以下から選択される：アルファ－１－アンチトリプシン（Ａ１ＡＴ）、アルファ－１Ｂ－糖タンパク質（Ａ１ＢＧ）、ロイシンリッチアルファ－２－糖タンパク質（Ａ２ＧＬ）、アルファ－２－マクログロブリン（Ａ２ＭＧ）、アルファ－１－アンチキモトリプシン（ＡＡＣＴ）、アファミン（ＡＦＡＭ）、アルファ－１－酸性糖タンパク質１及び２（ＡＧＰ１２）、アルファ－１－酸性糖タンパク質１（ＡＧＰ１）、アルファ－１－酸性糖タンパク質２（ＡＧＰ２）、アポリポタンパク質Ａ－Ｉ（ＡＰＯＡ１）、アポリポタンパク質Ｃ－ＩＩＩ（ＡＰＯＣ３）、アポリポタンパク質Ｂ－１００（ＡＰＯＢ）、アポリポタンパク質Ｄ（ＡＰＯＤ）、ベータ－２－糖タンパク質－１（ＡＰＯＨ）、アポリポタンパク質Ｍ（ＡＰＯＭ）、アトラクチン（ＡＴＲＮ）、カルパイン－３（ＣＡＮ３）、セルロプラスミン（ＣＥＲＵ）、補体因子Ｈ（ＣＦＡＨ）、補体因子Ｉ（ＣＦＡＩ）、クラスタリン（ＣＬＵＳ）、補体Ｃ３（ＣＯ３）、補体Ｃ４－Ａ及びＢ（ＣＯ４Ａ及びＣＯ４Ｂ）、補体成分Ｃ６（ＣＯ６）、補体成分Ｃ８Ａ鎖（ＣＯ８Ａ）、凝固因子ＸＩＩ（ＦＡ１２）、アルファ－２－ＨＳ糖タンパク質（ＦＥＴＵＡ）、ハプトグロビン（ＨＰＴ）、ヒスチジンリッチ糖タンパク質（ＨＲＧ）、免疫グロブリン重鎖定常アルファ１及び２（ＩｇＡ１２）、免疫グロブリン重鎖定常アルファ２（ＩｇＡ２）、免疫グロブリン重鎖定常ガンマ２（ＩｇＧ２）、免疫グロブリン重鎖定常ｍｕ（ＩｇＭ）、インター－アルファ－トリプシン阻害薬重鎖Ｈ１（ＩＴＩＨ１）、血漿カリクレイン（ＫＬＫＢ１）、キニノゲン－１（ＫＮＧ１）、血清パラオキソナーゼ／アリールエステラーゼ１（ＰＯＮ１）、セレノプロテインＰ（ＳＥＰＰ１）、プロトロンビン（ＴＨＲＢ）、セロトランスフェリン（ＴＲＦＥ）、トランスサイレチン（ＴＴＲ）、タンパク質ｕｎｃ－１３ホモログＡ（ＵＮ１３Ａ）、ビトロネクチン（ＶＴＮＣ）、亜鉛－アルファ－２－糖タンパク質（ＺＡ２Ｇ）、インスリン－成長因子ＩＩ（ＩＧＦ２）、アポリポタンパク質ＣＩ（ＡＰＯＣ１）、及びそれらの組み合わせ。
いくつかの実施形態では、糖ペプチド、糖ペプチド上のグリカン、及びグリカンが糖ペプチドに結合しているグリコシル化部位残基を検出することを含む方法が本明細書で提供される。いくつかの実施形態では、方法は、グリカン残基を検出することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、糖ペプチド上のグリコシル化部位を検出することを含む。いくつかの実施形態では、本プロセスは、液体クロマトグラフィーと共に使用される質量分析法で実行される。
いくつかの実施形態では、患者由来の生物サンプルを取得することを含む方法が本明細書で提供される。いくつかの例では、生物サンプルは、滑液、全血、血清、血漿、尿、痰、組織、唾液、涙、髄液、生検により得られた組織切片（複数可）；組織培養に配置または適合される細胞（複数可）；汗、粘液、糞便材料、胃液、腹水、羊水、嚢胞液、腹腔液、膵液、母乳、肺洗浄、骨髄、胃酸、胆汁、精液、膿、房水、漏出液、または上述の組み合わせである。いくつかの例では、生物サンプルは、血液、血漿、唾液、粘液、尿、便、組織、汗、涙、毛髪、またはそれらの組み合わせからなる群より選択される。いくつかの例では、生物サンプルは、血液サンプルである。いくつかの例では、生物サンプルは、血漿サンプルである。いくつかの例では、生物サンプルは、唾液サンプルである。いくつかの例では、生物サンプルは、粘液サンプルである。いくつかの例では、生物サンプルは、尿サンプルである。いくつかの例では、生物サンプルは、便サンプルである。いくつかの例では、生物サンプルは、汗サンプルである。いくつかの例では、生物サンプルは、涙サンプルである。いくつかの例では、生物サンプルは、毛髪サンプルである。
いくつかの例では、方法は、サンプル中の糖ペプチドを消化及び／またはフラグメント化することを含む。いくつかの例では、方法は、サンプル中の糖ペプチドを消化することを含む。いくつかの例では、方法は、サンプル中の糖ペプチドをフラグメント化することを含む。いくつかの例では、消化またはフラグメント化された糖ペプチドは、質量分析法を使用して分析される。いくつかの例では、糖ペプチドは、消化酵素を使用して溶液相中で消化またはフラグメント化されている。いくつかの例では、糖ペプチドは、質量分析計または質量分析計に関連する機器内の気相中で消化またはフラグメント化されている。いくつかの例では、質量分析の結果は、機械学習アルゴリズムを使用して分析される。いくつかの例では、質量分析の結果は、糖ペプチド、グリカン、ペプチド、及びそれらのフラグメントの定量である。いくつかの例では、この定量は、出力確率を生成するために、訓練済モデルの入力として使用される。出力確率は、所与のカテゴリーまたは分類、例えば、がんを有する分類またはがんを有さない分類内にある確率である。他の何らかの例では、出力確率は、所与のカテゴリーまたは分類、例えば、がんを有する分類またはがんを有さない分類にある確率である。いくつかの例では、出力確率は、所与のカテゴリーまたは分類、例えば、自己免疫疾患を有する分類または自己免疫疾患を有さない分類内にある確率である。いくつかの例では、出力確率は、所与のカテゴリーまたは分類、例えば、線維症を有する分類または線維症を有さない分類内にある確率である。
いくつかの例では、質量分析は、多重反応モニタリング（ＭＲＭ）モードを使用して実行される。いくつかの例では、質量分析は、データ依存取得でｑＴＯＦＭＳを使用して実行される。いくつかの例では、質量分析は、ＭＳのみモードを使用して実行される。
いくつかの例では、方法は、サンプルまたはその一部を質量分析計に導入することを含む。いくつかの例では、方法は、サンプルまたはその一部を質量分析計に導入した後、サンプル中の糖ペプチドをフラグメント化することを含む。いくつかの例では、方法は、サンプルまたはその一部を質量分析計に導入する前に、サンプル中の糖ペプチドを消化することを含む。いくつかの例では、方法は、サンプル中の糖ペプチドをフラグメント化して、糖ペプチドイオン、ペプチドイオン、グリカンイオン、グリカン付加イオン、またはグリカンフラグメントイオンを提供することを含む。いくつかの例では、方法は、サンプル中の糖ペプチドを消化及び／またはフラグメント化して、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列からなる１つ以上の糖ペプチドを提供することを含む。いくつかの例では、方法は、サンプル中の糖ペプチドを消化及び／またはフラグメント化して、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを提供することを含む。
いくつかの例では、方法は、糖ペプチドまたはグリカン残基を示すＭＲＭトランジションを検出すること（糖ペプチドが、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる）を含む。いくつかの例では、方法は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを示すＭＲＭトランジションを検出することを含む。いくつかの例では、方法は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６の組み合わせから選択されるアミノ酸配列を有する糖ペプチドの組み合わせを示す複数のＭＲＭトランジションを検出することを含む。
いくつかの例では、方法は、糖ペプチドまたはグリカン残基を示すＭＲＭトランジションを検出すること（糖ペプチドが、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる。いくつかの例では、方法は、配列番号１０１～１３１及びそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを示すＭＲＭトランジションを検出することを含む。いくつかの例では、方法は、配列番号１５９～２０７及びそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを示すＭＲＭトランジションを検出することを含む。いくつかの例では、方法は、配列番号２１～４６及びそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを示すＭＲＭトランジションを検出することを含む。
いくつかの例では、方法は、糖ペプチドまたはグリカン残基を示すＭＲＭトランジションを検出すること（糖ペプチドが、配列番号２２１～４６及びそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる）を含む。いくつかの例では、方法は、配列番号１０１～１３１及びそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを示すＭＲＭトランジションを検出することを含む。いくつかの例では、方法は、糖ペプチドまたはグリカン残基を示すＭＲＭトランジションを検出すること（糖ペプチドが、配列番号１５９～２０７からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる）を含む。
いくつかの例では、方法は、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して生物サンプルに対して質量分析法を実行することを含む。
いくつかの例では、方法は、サンプル中の糖タンパク質を消化して、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを提供することを含む。いくつかの例では、生物サンプルは、化学試薬と組み合わされる。いくつかの例では、生物サンプルは、酵素と組み合わされる。いくつかの例では、酵素は、リパーゼである。いくつかの例では、酵素は、プロテアーゼである。いくつかの例では、酵素は、セリンプロテアーゼである。いくつかの例では、酵素は、トリプシン、キモトリプシン、トロンビン、エラスターゼ、及びズブチリシンからなる群より選択される。いくつかの例では、酵素は、トリプシンである。いくつかの例では、方法は、少なくとも２つのプロテアーゼをサンプル中の糖ペプチドと接触させることを含む。いくつかの例では、少なくとも２つのプロテアーゼは、セリンプロテアーゼ、スレオニンプロテアーゼ、システインプロテアーゼ、アスパラギン酸プロテアーゼからなる群より選択される。いくつかの例では、少なくとも２つのプロテアーゼは、トリプシン、キモトリプシン、エンドプロテイナーゼ、Ａｓｐ－Ｎ、Ａｒｇ－Ｃ、Ｇｌｕ－Ｃ、Ｌｙｓ－Ｃ、ペプシン、サーモリシン、エラスターゼ、パパイン、プロテイナーゼＫ、サブチリシン、クロストリパイン、及びカルボキシペプチダーゼプロテアーゼ、グルタミン酸プロテアーゼ、メタロプロテアーゼ、ならびにアスパラギンペプチドリアーゼからなる群より選択される。
いくつかの例では、方法は、糖ペプチドまたはグリカン残基を示すＭＲＭトランジションを検出することを含み、糖ペプチドが、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列からなるか、またはそれから本質的になる。いくつかの例では、方法は、糖ペプチドまたはグリカン残基を示すＭＲＭトランジションを検出すること（糖ペプチドが、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる）を含む。いくつかの例では、方法は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを示すＭＲＭトランジションを検出することを含む。いくつかの例では、方法は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６の組み合わせから選択されるアミノ酸配列を有する糖ペプチドの組み合わせを示す複数のＭＲＭトランジションを検出することを含む。
いくつかの例では、方法は、糖ペプチドまたはグリカン残基を示すＭＲＭトランジションを検出すること（糖ペプチドが、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる。
いくつかの例では、方法は、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して生物サンプルに対して質量分析法を実行することを含む。
いくつかの例では、方法は、サンプル中の糖ペプチドを消化して、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列からなる糖ペプチドを提供することを含む。いくつかの例では、生物サンプルを、１つ以上の化学試薬と接触させる。いくつかの例では、生物サンプルを、１つ以上の酵素と接触させる。いくつかの例では、酵素は、リパーゼである。いくつかの例では、酵素は、プロテアーゼである。いくつかの例では、酵素は、セリンプロテアーゼである。いくつかの例では、酵素は、トリプシン、キモトリプシン、トロンビン、エラスターゼ、及びズブチリシンからなる群より選択される。これらの例のうちのいくつかでは、酵素は、トリプシンである。いくつかの例では、方法は、少なくとも２つのプロテアーゼをサンプル中の糖ペプチドと接触させることを含む。いくつかの例では、少なくとも２つのプロテアーゼは、セリンプロテアーゼ、スレオニンプロテアーゼ、システインプロテアーゼ、アスパラギン酸プロテアーゼからなる群より選択される。いくつかの例では、少なくとも２つのプロテアーゼは、トリプシン、キモトリプシン、エンドプロテイナーゼ、Ａｓｐ－Ｎ、Ａｒｇ－Ｃ、Ｇｌｕ－Ｃ、Ｌｙｓ－Ｃ、ペプシン、サーモリシン、エラスターゼ、パパイン、プロテイナーゼＫ、サブチリシン、クロストリパイン、及びカルボキシペプチダーゼプロテアーゼ、グルタミン酸プロテアーゼ、メタロプロテアーゼ、ならびにアスパラギンペプチドリアーゼからなる群より選択される。
いくつかの例では、方法は、生物サンプルに対してタンデム液体クロマトグラフィー質量分析を行うことを含む。いくつかの例では、方法は、生物サンプルに対する多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）質量分析法を含む。いくつかの例では、方法は、トリプル四重極（ＱＱＱ）及び／または四重極飛行時間型（ｑＴＯＦ）質量分析計を使用してＭＲＭトランジションを検出することを含む。いくつかの例では、方法は、ＱＱＱ質量分析計を使用してＭＲＭトランジションを検出することを含む。いくつかの例では、方法は、ｑＴＯＦ質量分析計を使用して検出することを含む。いくつかの例では、本発明の方法で使用するのに適した機器は、Ａｇｉｌｅｎｔ ６４９５Ｂトリプル四重極ＬＣ／ＭＳである。いくつかの例では、方法は、ＱＱＱ質量分析計を使用して検出することを含む。いくつかの例では、本発明の方法で使用するのに適した機器は、Ａｇｉｌｅｎｔ６５４５ ＬＣ／Ｑ－ＴＯＦである。
いくつかの例では、方法は、ＱＱＱ及び／またはｑＴＯＦ質量分析計を使用して複数のＭＲＭトランジションを検出することを含む。いくつかの例では、方法は、ＱＱＱ質量分析計を使用して複数のＭＲＭトランジションを検出することを含む。いくつかの例では、方法は、ｑＴＯＦ質量分析計を使用して複数のＭＲＭトランジションを検出することを含む。いくつかの例では、方法は、ＱＱＱ質量分析計を使用して複数のＭＲＭトランジションを検出することを含む。
いくつかの例では、本明細書の方法は、接続されたクロマトグラフィー手順を用いることを含む、１つ以上の生物サンプルの１つ以上の糖鎖生物学パラメーターを定量することを含む。いくつかの例では、これらの糖鎖パラメーターは、糖ペプチド基の同定、糖ペプチド上のグリカンの同定、グリコシル化部位の同定、糖ペプチドが含むアミノ酸配列の部分の同定を含む。いくつかの例では、接続されたクロマトグラフィー手順は、液体クロマトグラフィー－質量分析（ＬＣ－ＭＳ）操作を実行または実施することを含む。いくつかの例では、接続されたクロマトグラフィー手順は、多重反応モニタリング質量分析（ＭＲＭ－ＭＳ）操作を実行または実施することを含む。いくつかの例では、本明細書の方法は、液体クロマトグラフィー－質量分析（ＬＣ－ＭＳ）操作を実行または実施すること；及び、多重反応モニタリング質量分析（ＭＲＭ－ＭＳ）操作を実施すること、を含む。いくつかの例では、方法は、トリプル四重極（ＱＱＱ）質量分析操作及び／または四重極飛行時間型（ｑＴＯＦ）質量分析操作のうちの１つ以上で得られる１つ以上の生物サンプルの１つ以上のグライコミクスパラメーターを使用して機械学習アルゴリズムを訓練することを含む。いくつかの例では、方法は、トリプル四重極（ＱＱＱ）質量分析操作で得られる１つ以上の生物サンプルの１つ以上の糖鎖生物学パラメーターを使用して機械学習アルゴリズムを訓練することを含む。いくつかの例では、方法は、四重極飛行時間型（ｑＴＯＦ）質量分析操作で得られた１つ以上の生物サンプルの１つ以上の糖鎖生物学パラメーターを使用して機械学習アルゴリズムを訓練することを含む。いくつかの例では、方法は、トリプル四重極（ＱＱＱ）質量分析操作及び四重極飛行時間型（ｑＴＯＦ）質量分析操作のうちの１つ以上を用いることを含む、１つ以上の生物サンプルの１つ以上の糖鎖生物学パラメーターを定量することを含む。いくつかの例では、機械学習アルゴリズムは、これらの糖鎖生物学パラメーターを定量するために使用される。上述のいずれかを含むいくつかの例では、質量分析は、多重反応モニタリング（ＭＲＭ）モードを使用して実行される。いくつかの例では、質量分析は、データ依存取得でｑＴＯＦＭＳを使用して実行される。いくつかの例では、質量分析は、ＭＳのみモードを使用して実行される。
いくつかの例では、方法は、グリカンを示す１つ以上のＭＲＭトランジションを検出することを含む。いくつかの例では、方法は、グリカンを定量することを含む。いくつかの例では、方法は、第１のグリカンを定量すること及び第２のグリカンを定量することを含み；さらに、第１のグリカンの定量を第２のグリカンの定量と比較することを含む。いくつかの例では、方法は、検出されたグリカンを、グリカンが結合しているペプチド残基部位に関連付けることを含む。いくつかの例では、方法は、サンプルのグリコシル化プロファイルを生成することを含む。いくつかの例では、方法は、検出されたグリカンを時点に関連付けることを含む。
いくつかの例では、方法は、サンプルに関連する組織切片上のグリカンを空間的にプロファイリングすることを含む。上述のいずれかを含むいくつかの例では、方法は、サンプルに関連する組織切片上の糖ペプチドを空間的にプロファイリングすることを含む。いくつかの例では、方法は、本明細書の方法と組み合わせたマトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間型質量分析法（ＭＡＬＤＩ－ＴＯＦ）質量分析法を含む。
いくつかの例では、方法は、グリカン及び／またはペプチドの相対存在量を定量することを含む。
いくつかの例では、方法は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを定量することにより、糖ペプチドの量を正規化すること、ならびに、その定量を、別の化学種の量と比較すること、を含む。いくつかの例では、方法は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列からなる糖ペプチドを定量することによりペプチドの量を正規化すること、ならびに、その定量を、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなる別の糖ペプチドの量と比較すること、を含む。いくつかの例では、方法は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを定量することによりペプチドの量を正規化すること、ならびに、その定量を、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる別の糖ペプチドの量と比較すること、を含む。
糖ペプチドを含むサンプルを分類するための方法
いくつかの実施形態では、サンプルの分類を同定するための方法が本明細書で提供され、方法は、以下を含む：サンプル中の１つ以上の糖ペプチドを質量分析（ＭＳ）で定量すること（糖ペプチドはそれぞれ、各場合で個別に、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択される、またはそれから本質的になるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを含む）；ならびに、訓練済みモデルに定量を入力して、出力確率を生成すること；出力確率が分類の閾値を上回るか、または下回るかを判定すること；ならびに、出力確率が分類の閾値を上回るか、または下回るかに基づいて、サンプルの分類を同定すること。
いくつかの例では、糖ペプチドバイオマーカーを同定するための方法が本明細書で提供され；方法が、以下を含む：対象から生物サンプルを得ること；サンプル中の糖ペプチドを消化及び／またはフラグメント化すること；多重反応モニタリング（ＭＲＭ）トランジションを検出すること；ならびに、検出されたＭＲＭトランジションに基づいて糖ペプチドを分類すること。いくつかの例では、機械学習アルゴリズムは、分析されたＭＲＭトランジションを入力として使用してモデルを訓練するために使用される。いくつかの例では、機械学習アルゴリズムは、ＭＲＭトランジションを訓練データセットとして使用して訓練される。いくつかの例では、本明細書の方法は、質量分析法の相対存在量に基づいて糖ペプチド、ペプチド、及びグリカンを同定することを含む。いくつかの例では、機械学習アルゴリズムまたは複数のアルゴリズムが、質量分析スペクトル内のピークを選択及び／または同定する。いくつかの例では、ＭＳは、ＱＱＱ及び／またはｑＴＯＦ質量分析計を備えたＭＲＭ－ＭＳである。
上述のいずれかを含むいくつかの例では、質量分析は、多重反応モニタリング（ＭＲＭ）モードを使用して実行される。いくつかの例では、質量分析は、データ依存取得でｑＴＯＦＭＳを使用して実行される。いくつかの例では、質量分析は、ＭＳのみモードを使用して実行される。
いくつかの例では、機械学習アルゴリズムは、深層学習アルゴリズム、ニューラルネットワークアルゴリズム、人工ニューラルネットワークアルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、線形判別分析アルゴリズム、２次判別分析アルゴリズム、サポートベクターマシンアルゴリズム、線形基底関数カーネルサポートベクトルアルゴリズム、放射基底関数カーネルサポートベクトルアルゴリズム、ランダムフォレストアルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、最近傍アルゴリズム、ｋ近傍、ナイーブベイズ分類器アルゴリズム、ロジスティック回帰アルゴリズム、またはそれらの組み合わせからなる群より選択される。特定の例では、機械学習アルゴリズムは、ラッソ回帰である。
いくつかの例では、方法は、疾患分類または疾患重症度分類内のものとして、またはそれに包含されるものとしてサンプルを分類することを含む。
いくつかの例では、分類は、信頼度８０％、信頼度８５％、信頼度９０％、信頼度９５％、信頼度９９％、または信頼度９９．９９９９％で識別される。
いくつかの例では、方法は、第１の時点でサンプル中の糖ペプチドをＭＳで定量すること；第２の時点でサンプル中の糖ペプチドをＭＳで定量すること；及び、第１の時点での定量を、第２の時点で定量と比較すること、を含む。
いくつかの例では、方法は、第３の時点でサンプル中の異なる糖ペプチドをＭＳで定量すること；第４の時点でサンプル中の異なる糖ペプチドをＭＳで定量すること；及び、第４の時点での定量を、第３の時点で定量と比較すること、を含む。
いくつかの例では、方法は、患者の健康状態をモニタリングすることを含む。
いくつかの例では、患者の健康状態のモニタリングは、遺伝子変異などの危険因子を有する患者の疾患の発症及び憎悪のモニタリング、ならびにがんの再発の検出を含む。
いくつかの例では、方法は、定量化に基づいて疾患または症状を有する患者を診断することを含む。いくつかの例では、方法は、化学療法、免疫療法、ホルモン療法、標的療法、ネオアジュバント療法、及び手術のうちの１つ以上を含む治療有効量の治療薬で患者を処置することを含む。いくつかの実施形態では、処置は、チェックポイント阻害薬を含む。いくつかの例では、方法は、定量化に基づいて疾患または症状を有する個体を診断することを含む。いくつかの例では、方法は、治療有効量の処置で個体を処置することを含む。
患者の診断方法
いくつかの例では、質量分析法により患者からのサンプル中の糖ペプチドを測定することを含む、疾患または状態を有する患者を評価するための方法が本明細書で提供される。
別の実施形態では、がん患者を評価するための方法が本明細書で提供され；方法が、以下を含む：患者から生物サンプルを取得するがこと；ＱＱＱ及び／またはｑＴＯＦ分光計を備えたＭＲＭ－ＭＳを使用して、生物サンプルの質量分析を実行し、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを検出及び定量すること；検出された糖ペプチドまたはＭＲＭトランジションの定量を訓練済みモデルに入力して、出力確率を生成し、出力確率が分類の閾値を上回るか、または下回るかを判定すること；ならびに、出力確率が分類の閾値を上回るか、または下回るかに基づいて患者の診断分類を同定すること；ならびに、患者を分類に基づいて、がんに罹患していると評価すること。
別の実施形態では、がん患者を診断するための方法が本明細書に記載され、方法は、以下を含む：検出された糖ペプチドまたはＭＲＭトランジションの定量を訓練済みモデルに入力して、出力確率を生成して、出力確率が分類の閾値を上回るか、または下回るかを判定すること；及び、出力確率が、分類の閾値を上回るか、または下回るかに基づいて患者の診断分類を同定すること；及び、分類に基づいて患者を評価すること。いくつかの例では、方法は、患者から生物サンプルを取得すること；ＱＱＱ及び／またはｑＴＯＦ分光計を備えたＭＲＭ－ＭＳを使用して生物サンプルの質量分析を実行して、２１～４６、１０１～１３１、及び１５９～２０７からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを検出及び定量すること、を含む。
いくつかの例では、がんに罹患している患者を評価するための方法が本明細書で記載され；方法は、以下を含む：患者から生物サンプルを取得すること；ＱＱＱ及び／またはｑＴＯＦ分光計を備えたＭＲＭ－ＭＳを使用して生物サンプルの質量分析を実行して、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなるか、またはそれから本質的になる１つ以上の糖ペプチドを検出すること；検出された糖ペプチドまたはＭＲＭトランジションを分析して分類を同定すること；ならびに、診断分類に基づいて患者を評価すること。
いくつかの例では、がん患者を評価するための方法が本明細書に記載され；方法は、以下を含む：検出または定量された糖ペプチドまたはＭＲＭトランジションを分析して、分類を同定すること；及び分類に基づいて患者を評価すること。いくつかの例では、方法は、以下を含む：患者から生物サンプルを取得すること；ならびに、ＱＱＱ及び／またはｑＴＯＦ分光計を備えたＭＲＭ－ＭＳを使用して生物サンプルの質量分析を実行して、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなるか、または、それから本質的になる１つ以上の糖ペプチドを検出すること。
いくつかの例では、個体の老化を診断、モニタリング、または分類するための方法が本明細書に記載され；方法は、以下を含む：患者から生物サンプルを取得すること；ＱＱＱ及び／またはｑＴＯＦ分光計を備えたＭＲＭ－ＭＳを使用して生物サンプルの質量分析を実行して、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなるか、またはそれから本質的になる１つ以上の糖ペプチドを検出すること；検出された糖ペプチドまたはＭＲＭトランジションを分析して、診断分類を同定すること；ならびに、診断分類に基づいて、個体を、老化分類を有するものとして診断、モニタリング、または分類すること。
疾患及び症状
様々な疾患及び状態を診断するためのバイオマーカーが本明細書で提供される。いくつかの例では、疾患及び状態は、がんを含む。いくつかの例では、疾患及び状態は、がんに限定されない。
いくつかの実施形態では、がんは、通常は無秩序な細胞成長を特徴とする対象における生理学的状態を指す。がんの例としては、メラノーマ、癌腫、リンパ腫、芽腫、肉腫、及び白血病及びその転移が挙げられるが、これらに限定されない。「転移」という用語は、疾患を引き起こす生物または悪性細胞またはがん性細胞が、血管またはリンパ管または膜表面により身体の他の部分に転移することを指す。そのようながんの非限定例としては、小細胞肺癌、非小細胞肺癌、肺の腺癌、肺の扁平上皮癌、メラノーマ、扁平上皮癌、腹膜癌、肝細胞癌、胃腸癌、膵癌、神経膠芽腫、子宮頸癌、卵巣癌、肝臓癌、膀胱癌、肝癌、乳癌、結腸癌、結腸直腸癌、子宮内膜癌または子宮癌、唾液腺癌、腎臓癌、肝臓癌、前立腺癌、甲状腺癌、肝癌、及び様々な種類の頭頸部癌が挙げられる。「疾患のステージ」という表現は、ステージＩ、ステージＩＩ、ステージＩＩＩ、またはステージＩＶと呼ばれるがんの憎悪のステージを指す。疾患のステージは、転移が対象で発生しているかどうかを示す。
いくつかの例では、本明細書に記載されている「患者」は、「個体」と同等に記載されている。例えば、本明細書のいくつかの方法では、個体における疾患または状態をモニタリングまたは診断するためのバイオマーカーが記載されている。これらの例のいくつかでは、個体は、必ずしも、治療を必要とする病状に罹患している患者とは限らない。
機械学習モデル
いくつかの例では、本明細書の方法は、質量分析法及び／または液体クロマトグラフィーを使用して、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを定量することを含む。いくつかの例では、定量結果は、訓練済みモデルの入力として使用される。いくつかの例では、定量結果は、テストサンプル中で定量された各グリカンまたは糖ペプチドの絶対量、相対量、及び／または種類に基づいて予測アルゴリズムを用いて分類またはカテゴリー化され、予測アルゴリズムは、既知の疾患または状態を有する個体の集団から得られる各マーカーの対応する値で訓練される。いくつかの例では、疾患または状態は、がんである。いくつかの場合では、疾患または状態は、メラノーマである。いくつかの場合では、疾患または状態は、ＮＳＣＬＣである。
上述のいずれかを含むいくつかの例では、機械学習アルゴリズムを訓練するための方法が本明細書で記載され、方法が、以下を含む：配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを含むサンプルを示すＭＲＭトランジションシグナルの第１のデータセットを提供すること；対照サンプルを示すＭＲＭトランジションシグナルの第２のデータセットを提供すること；ならびに、機械学習アルゴリズムを使用して、第１のデータセットを第２のデータセットと比較すること。
いくつかの例では、本明細書の方法は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなる糖ペプチドを含むサンプルを使用することを含み、これは、疾患または状態に罹患している患者由来のサンプルである。いくつかの例では、本明細書の方法は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを含むサンプルを使用することを含み、これは、がん患者由来のサンプルである。いくつかの例では、本明細書の方法は、対照サンプルを使用することを含み、対照サンプルは、疾患または症状を有さない患者由来のサンプルである。
いくつかの例では、本明細書の方法は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる糖ペプチドを含むサンプルを使用することを含み、これは、疾患または症状に罹患している１人以上の患者由来のプールされたサンプルである。いくつかの例では、本明細書の方法は、疾患または症状を有さない１人以上の患者由来のプールされたサンプルである対照サンプルを使用することを含む。
いくつかの例では、方法は、疾患または状態に罹患している患者、及び疾患または状態に罹患していない患者からの質量分析データ（例えば、ＭＲＭ－ＭＳトランジションシグナル）を使用して訓練された機械学習モデルを生成することを含む。いくつかの例では、疾患または状態は、がんである。いくつかの例では、方法は、既知の標準または他のサンプルとの交差検証で機械学習モデルを最適化することを含む。いくつかの例では、方法は、質量分析データを使用して性能を評価して、個々の感度及び特異度を有するグリカン及び糖ペプチドのパネルを形成することを含む。特定の例では、方法は、診断に関して信頼パーセントを決定することを含む。いくつかの例では、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１～１０個の糖ペプチドは、一定の信頼度パーセントで疾患または症状に罹患している患者を診断するのに有用であってよい。いくつかの例では、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１０～５０個の糖ペプチドは、高い信頼度（％）で疾患または症状に罹患している患者を診断するのに有用であってよい。
上述のいずれかを含むいくつかの例では、方法は、生物サンプルに対してＭＲＭ－ＭＳ及び／またはＬＣ－ＭＳを実行することを含む。いくつかの例では、方法は、コンピューティングデバイスで、複数の質量スペクトルを表す理論的質量スペクトルデータを構築することを含み、複数の質量スペクトルのそれぞれは、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドに対応する。いくつかの例では、方法は、コンピューティングデバイスで、質量スペクトルデータを理論的質量スペクトルデータと比較して、複数の糖ペプチドのうちの対応する糖ペプチドに関連する、複数の質量スペクトルのそれぞれと複数の理論的標的質量スペクトルのそれぞれの類似性を示す比較データを生成することを含む。
いくつかの例では、機械学習アルゴリズムは、コンピューティングデバイスで、ＭＲＭ－ＭＳデータに基づいて、複数の質量スペクトルにおける複数の特徴的なイオンの分布を決定し；コンピューティングデバイスで、分布に基づいて、複数の特徴的なイオンのうちの１つ以上が糖ペプチドイオンであるかどうかを決定するために使用される。
いくつかの例では、本明細書の方法は、予測アルゴリズムを訓練することを含む。本明細書では、予測アルゴリズムの訓練は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなる、またはそれから本質的になる１つ以上の糖ペプチドの値に基づく予測アルゴリズムの教師あり学習を指し得る。予測アルゴリズムの訓練は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドの値に基づく統計モデルにおける変数選択を指し得る。予測アルゴリズムの訓練には、例えば、カテゴリー毎に特徴空間内の重み付けベクトルを決定すること、または関数もしくは関数パラメーターを決定することを含んでもよい。
いくつかの例では、機械学習アルゴリズムは、深層学習アルゴリズム、ニューラルネットワークアルゴリズム、人工ニューラルネットワークアルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、線形判別分析アルゴリズム、２次判別分析アルゴリズム、サポートベクターマシンアルゴリズム、線形基底関数カーネルサポートベクトルアルゴリズム、放射基底関数カーネルサポートベクトルアルゴリズム、ランダムフォレストアルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、最近傍アルゴリズム、ｋ近傍、ナイーブベイズ分類器アルゴリズム、ロジスティック回帰アルゴリズム、またはそれらの組み合わせからなる群より選択される。特定の例では、機械学習アルゴリズムは、ラッソ回帰である。
いくつかの例では、機械学習アルゴリズムは、ラッソ、リッジ回帰、ランダムフォレスト、Ｋ近傍法（ＫＮＮ）、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）、及び主成分分析（ＰＣＡ）である。特定の例では、ＤＮＮは、質量分析データを分析可能な形式に処理するために使用される。いくつかの例では、ＤＮＮは、質量スペクトルからのピークの抽出に使用される。いくつかの例では、ＰＣＡは、特徴検出に有用である。
いくつかの例では、ラッソを使用して、特徴選択を提供する。
いくつかの例では、機械学習アルゴリズムを使用して、タンパク質の存在量を表す各タンパク質からのペプチドを定量する。いくつかの例では、この定量化には、グリコシル化が測定されないタンパク質の定量化を含む。
いくつかの例では、糖ペプチド配列は、質量分析計におけるフラグメント化及びＢｙｏｎｉｃソフトウェア（Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｍｅｔｒｉｃｓ Ｉｎｃ）を使用したデータベース検索により同定される。
いくつかの例では、本明細書の方法は、タンパク質機能またはグリカンモチーフなどの既知の生物学的量を表すＭＲＭＳ－ＭＳデータの特徴を検出するための教師なし学習を含む。特定の例では、これらの特徴は、機械学習による分類のための入力として使用される。いくつかの例では、分類は、ラッソ、リッジ回帰、またはランダムフォレストの性質を使用して実行される。
いくつかの例では、本明細書の方法は、アルゴリズムで値を処理する前に、入力データ（例えば、ＭＲＭトランジションピーク）を値（例えば、０～１００に基づくスケール）にマッピングすることを含む。例えば、ＭＲＭトランジションが特定され、ピークが特徴付けられた後、本明細書の方法は、所与の患者について、ピーク付近のｍ／ｚ及び保持時間ウィンドウでのＭＳスキャンを評価することを含む。いくつかの例では、得られるクロマトグラムは、ピークの開始点及び停止点を決定し、それらの点で囲まれた面積及び強度（高さ）を計算する機械学習アルゴリズムで積分される。得られる積分値は、存在量であり、次に、これは、機械学習及び統計分析の訓練及びデータセットに供給する。
いくつかの例では、あるインスタンスにおける機械学習出力は、一例では、別のインスタンスにおける機械学習入力として使用される。例えば、分類プロセスに使用されるＰＣＡに加えて、ＤＮＮデータ処理は、ＰＣＡ及び他の分析にフィードされる。これは、少なくとも３レベルのアルゴリズム処理をもたらす。他の階層構造も本開示の範囲内で企図される。
いくつかの例では、方法は、サンプル中で定量された各グリカンまたは糖ペプチドの量を、予測アルゴリズムにおける各グリカンまたは糖ペプチドの対応する参照値と比較することを含む。いくつかの例では、方法は、予測アルゴリズムを使用して、サンプル中で定量されたグリカンまたは糖ペプチドの量が、同じグリカンまたは糖ペプチドの基準値と比較される比較プロセスを含む。比較プロセスは、予測アルゴリズムによる分類の一部であってよい。比較プロセスは、例えば、ｎ次元特徴空間または高次元空間の、抽象レベルで生じ得る。
いくつかの例では、本明細書の方法は、予測アルゴリズムを用いてサンプル中で定量された各グリカンまたは糖ペプチドの量に基づいて患者のサンプルを分類することを含む。いくつかの例では、方法は、統計的または機械学習による分類プロセスを使用することを含み、それにより、テストサンプル中で定量されたグリカンまたは糖ペプチドの量を使用して、予測アルゴリズムで健康のカテゴリーを決定する。いくつかの例では、予測アルゴリズムは、統計的または機械学習の分類アルゴリズムである。
いくつかの例では、予測アルゴリズムによる分類は、考えられる各カテゴリーに属するグリカンまたは糖ペプチド値のパネルの尤度をスコアリングすること、及び最高スコアのカテゴリーを判定することを含んでもよい。予測アルゴリズムによる分類は、距離関数を用いてマーカー値のパネルを以前の観察と比較することを含んでもよい。分類に適した予測アルゴリズムの例としては、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰（例えば、多クラスまたは多項ロジスティック回帰、及び／またはスパースロジスティック回帰に適合したアルゴリズム）が挙げられる。当業者に既知のように、分類に適した他の多種多様の予測アルゴリズムが、使用され得る。
いくつかの例では、本明細書の方法は、疾患または状態（例えば、メラノーマまたはＮＳＣＬＳ）に罹患している個体集団から得られた各グリカンまたは糖ペプチドの値に基づく予測アルゴリズムの教師あり学習を含む。いくつかの例では、方法は、疾患または状態に罹患している個体の集団から得られた各グリカンまたは糖ペプチドの値に基づく統計モデルにおける変数選択を含む。予測アルゴリズムの訓練には、例えば、カテゴリー毎に特徴空間内の重み付けベクトルを決定すること、または関数もしくは関数パラメーターを決定することを含んでもよい。
一実施形態では、基準値は、１人の個体に由来する１つ以上のサンプル（複数可）中のグリカンまたは糖ペプチドの量である。あるいは、基準値は、複数の個体から得られたデータをプールし、グリカンまたは糖ペプチドの平均量（例えば、平均値または中央値）を計算することにより導出され得る。従って、基準値は、複数の個体におけるグリカンまたは糖ペプチドの平均量を反映していることがある。該量は、本明細書に記載されているのと同じ方法で、絶対的または相対的な用語で表され得る。
いくつかの例では、基準値は、テストされているサンプルと同じサンプルから導出され得、それにより、２つの間の適切な比較が可能になる。例えば、サンプルが尿に由来する場合、基準値も尿に由来する。いくつかの例では、サンプルが血液サンプル（例えば、血漿または血清サンプル）である場合、基準値も血液サンプル（例えば、必要に応じて、血漿サンプルまたは血清サンプル）となる。サンプル及び基準値を比較する場合、量の表現方法は、サンプル及び基準値で一致する。従って、絶対量は、絶対量と比較することができ、相対量は、相対量と比較することができる。同様に、予測アルゴリズムによる分類用の量が表現される方法は、予測アルゴリズムの訓練用の量が表現される方法と一致する。
グリカンまたは糖ペプチドの量が決定される場合、本方法は、各グリカンまたは糖ペプチドの量を、その対応する基準値と比較することを含んでもよい。１つ、いくつか、または全てのグリカンまたは糖ペプチドの累積量が決定される場合、方法は、累積量を対、応する基準値と比較することを含んでもよい。グリカンまたは糖ペプチドの量が、指標値を形成する式で相互に組み合わされる場合、指標値は、同じ方法で導出された対応する基準指標値と比較することができる。
基準値は、本明細書に記載の方法の内部（すなわち、ステップを構成する）または外部（すなわち、ステップを構成しない）のいずれかで取得され得る。いくつかの例では、方法は、マーカーの量の基準値を確立するステップを含む。他の例では、基準値は、本明細書に記載の方法の外部で取得され、本発明の比較ステップ中にアクセスされる。
特定の実施形態では、ラッソ回帰機械学習モデルは、受信者動作特性（ＲＯＣ）評価及び／または曲線下面積（ＡＯＣ）評価を利用して評価され得る回帰モデルまたは他の分類モデルであってよい。例えば、特定の実施形態では、図１４Ａ、１４Ｂ、１５Ａ、及び１５Ｂに関して、さらに、説明されるように、ＲＯＣモデル評価は、特異度（応答性がある可能性が高い患者）のプロットに対する感度（例えば、応答性が低い可能性が高い患者）のプロットを表し得、さらに、ラッソ回帰機械学習モデルのハイパーパラメーターの反復調整に基づいて最適化され得る。次に、訓練済みラッソ回帰機械学習モデルは、本明細書に開示される実施形態に従って、様々な糖ペプチドフラグメントについて転移性メラノーマ患者及び様々な糖ペプチドフラグメントについて非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）患者の患者の全生存期間（ＯＳ）及び無増悪生存期間（ＰＦＳ）を予測するために利用され得る。
上述のいずれかを含むいくつかの例では、予測アルゴリズムの訓練は、本明細書に記載の方法の内部（すなわち、ステップを構成する）または外部（すなわち、ステップを構成しない）のいずれかで取得され得る。いくつかの例では、方法は、予測アルゴリズムの訓練のステップを含む。いくつかの例では、予測アルゴリズムは、本明細書の方法の外部で訓練され、本発明の分類ステップ中にアクセスされる。基準値は、健常な個体（複数可）の集団から得られたサンプル中のグリカンまたは糖ペプチドの量を定量することにより決定され得る。予測アルゴリズムは、健常な個体（複数可）の集団から得られたサンプル中のグリカンまたは糖ペプチドの量を定量することにより訓練され得る。本明細書で使用される場合、「健常な個体」という用語は、健康な状態にある個体または個体群、例えば、疾患のいかなる症状も示さない、疾患と診断されていない患者、及び／または疾患を発症する可能性のない患者、を指す。好ましくは、該健常な個体（複数可）は、疾患に影響を与える投薬中でなく、他のいかなる疾患とも診断されていない。１人以上の健康な個体は、テスト個体と比較して同様の性別、年齢、及び肥満度指数（ＢＭＩ）を有してもよい。基準値は、疾患に罹患している個体（複数可）の集団から得られたサンプル中のグリカンまたは糖ペプチドの量を定量することにより決定され得る。予測アルゴリズムは、疾患に罹患している個体（複数可）の集団から得られたサンプル中のマーカーの量を定量することにより訓練され得る。より好ましくは、そのような個体（複数可）は、テスト個体と比較して同様の性別、年齢、及び肥満度指数（ＢＭＩ）を有し得る。基準値は、がんに罹患している個体の集団から得られ得る。予測アルゴリズムは、がんに罹患している個体の集団から得られたサンプル中のグリカンまたは糖ペプチドの量を定量することにより訓練され得る。がんの特徴的なグリカンまたは糖ペプチドプロファイルが決定されると、個体から得られた生物サンプルのマーカーのプロファイルは、この参照プロファイルと比較して、テスト対象が、がんにも罹患しているかどうかを判定するためにこの基準プロファイルと比較され得る。予測アルゴリズムが、がんを分類するように訓練されると、個体から得られた生物サンプルのマーカーのプロファイルは、テスト対象がさらにその特定のがんのステージにあるかどうかを判定する予測アルゴリズムで分類され得る。
キット
上述のいずれかを含むいくつかの例では、糖ペプチド標準、緩衝液、ならびに配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなる１つ以上の糖ペプチドを含むキットが本明細書に記載されている。
上述のいずれかを含むいくつかの例では、糖ペプチド標準、緩衝液、ならびに配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを含むキットが本明細書に記載されている。
いくつかの例では、糖ペプチド標準、緩衝液、ならびに配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列からなる１つ以上の糖ペプチドを含むキットが本明細書に記載されている。いくつかの例では、糖ペプチド標準、緩衝液、及び配列番号１０１～１３１からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを含むキットが本明細書に記載されている。いくつかの例では、糖ペプチド標準、緩衝液、及び配列番号１５９～２０７からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを含むキットが本明細書に記載されている。いくつかの例では、糖ペプチド標準、緩衝液、及び配列番号２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを含むキットが本明細書に記載されている。
いくつかの例では、個体におけるがんを診断またはモニタリングするためのキットが本明細書で記載され、該個体由来のサンプルのグリカンまたは糖ペプチドプロファイルが決定され、測定されたプロファイルが、正常な患者のプロファイルまたはがんの家族歴を有する患者のプロファイルと比較される。いくつかの例では、キットは、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなる１つ以上の糖ペプチドを含む。いくつかの例では、キットは、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを含む。
いくつかの例では、糖ペプチドに由来する酸化、ニトロ化、及び／または糖化遊離付加物の定量化のための試薬を含むキットが本明細書に記載されている。
臨床アッセイ
いくつかの例では、バイオマーカー、方法、及び／またはキットは、患者を診断するための臨床現場で使用され得る。これらの例のいくつかでは、サンプルの分析は、内部標準の使用を含む。これらの標準は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなる１つ以上の糖ペプチドを含んでもよい。これらの標準は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを含んでもよい。
臨床現場では、サンプルは、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなる１つ以上の糖ペプチドを含むように（例えば、消化により）調製され得る。臨床現場では、サンプルは、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドを含むように（例えば、消化により）調製され得る。いくつかの例では、グリカンまたは糖ペプチドの量は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなる１つ以上の糖ペプチドの量を、別のバイオマーカーの濃度と比較することにより評価され得る。いくつかの例では、グリカンまたは糖ペプチドの量は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドの量を、別のバイオマーカーの濃度と比較することにより評価され得る。
いくつかの例では、グリカンまたは糖ペプチドの量は、配列番号３００～４２９からなる群より選択されるアミノ酸配列からなる１つ以上の糖ペプチドの量を、配列番号３００～４２９からなる群より選択されるアミノ酸からなる１つ以上の糖ペプチドの量と比較することにより評価され得る。
いくつかの例では、グリカンまたは糖ペプチドの量は、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列から本質的になる１つ以上の糖ペプチドの量を、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸から本質的になる１つ以上の糖ペプチドの量と比較することにより評価され得る。
上述のいずれかを含むいくつかの例では、キットは、糖ペプチドＭＲＭトランジションシグナルの正規化を計算するためのソフトウェアを含んでもよい。
上述のいずれかを含むいくつかの例では、キットは、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなるか、またはそれから本質的になる糖ペプチドの量を定量するためのソフトウェアを含んでもよい。上述のいずれかを含むいくつかの例では、キットは、配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなるか、またはそれから本質的になる糖ペプチドの量を定量するためのソフトウェアを含んでもよい。
上述のいずれかを含むいくつかの例では、訓練済みモデルは、本明細書に記載の方法を実行する臨床医によりアクセスされるサーバー上に格納される。いくつかの例では、臨床医は、患者のサンプルからのＭＲＭトランジション信号の定量を、サーバーに格納される訓練済みモデルに入力する。いくつかの例では、サーバーは、インターネット、無線通信、または他のデジタルもしくは電気通信方法でアクセスされる。
上述のいずれかを含むいくつかの例では、訓練済みモデルは、本明細書に記載の方法を実行する臨床医によりアクセスされるサーバー上に格納される。いくつかの例では、臨床医は、患者のサンプル由来の配列番号１０１～１３１、１５９～２０７、及び２１～４６からなる群より選択されるアミノ酸配列からなる、またはそれから本質的になる糖ペプチド（複数可）の定量を、サーバーに格納されている訓練済みモデルに入力する。いくつかの例では、サーバーは、インターネット、無線通信、または他のデジタル通信もしくは電気通信によりアクセスされる。
個々のＫＭ曲線は、４つのファイル内の目的の疾患に関連するマーカーに対してプロットされ得る。プロット上のハザード比及びｐ値は、バイオマーカー発現の中央値でプロットされた高／低の分割を表す。図１４Ａ及び１４Ｂは、様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。図１５Ａ及び１５Ｂは、様々な糖ペプチドフラグメントについての非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。図１６～４１は、メラノーマに対する目的の様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の全生存期間（ＯＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。図４２～８０は、メラノーマに対する様々な糖ペプチドフラグメントについての転移性メラノーマ患者の無増悪生存期間（ＰＦＳ）のカプラン・マイヤー曲線を示す。
ＩＶ．追加のタンパク質及び糖ペプチド
いくつかの実施形態では、１つ以上のバイオマーカーを検出することを含む、メラノーマ状態（転移性メラノーマ）を診断するための方法が本明細書で提供される。いくつかの実施形態では、１つ以上のバイオマーカーは、１つ以上の糖ペプチドを含む。いくつかの実施形態では、１つ以上のバイオマーカーは、表７に示される１つ以上のペプチド構造を含む。いくつかの実施形態では、本方法は、配列番号２１～４６に示される配列を含む１つ以上の糖ペプチドを検出することを含む。いくつかの実施形態では、本方法は、配列番号２１～４６に示される配列を含む１つ以上の糖ペプチドを検出することを含む。いくつかの実施形態では、本方法は、配列番号２１～４６に示される配列を含む１つ以上の糖ペプチドを検出することを含む。いくつかの実施形態では、本方法は、配列番号２１～４６に示される配列を含む１つ以上の糖ペプチドを検出することを含む。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表７の構造を有するグリカンを含む。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表８に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１６に提供される糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号３００～４２９に示される配列を含む。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１～２０を含む糖ペプチドまたは糖タンパク質である。
いくつかの実施形態では、診断は、表７からの少なくとも１つ、少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、少なくとも５つ、少なくとも６つ、少なくとも７つ、または８つのペプチド構造の存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む１つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む２つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む３つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む４つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む５つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む６つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む７つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含むペプチドのそれぞれの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表８に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１６に提供される糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号３００～４２９に示される配列を含む。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１～２０を含む糖ペプチドまたは糖タンパク質である。
いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる１つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる２つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる３つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる４つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる５つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる６つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる７つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなるペプチドのそれぞれの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表８に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１６に提供される糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号３００～４２９に示される配列を含む。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１～２０を含む糖ペプチドまたは糖タンパク質である。
いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む１つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む２つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む３つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む４つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む５つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む６つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む７つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含むペプチドのそれぞれの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表８に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１６に提供される糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号３００～４２９に示される配列を含む。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１～２０を含む糖ペプチドまたは糖タンパク質である。
いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる１つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる２つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる３つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる４つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる５つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる６つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる７つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなるペプチドのそれぞれの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表８に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１６に提供される糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号３００～４２９に示される配列を含む。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１～２０を含む糖ペプチドまたは糖タンパク質である。
いくつかの実施形態では、表７に記載の１つ以上のペプチド構造の存在、非存在、または量に基づいて、個体のメラノーマ状態（転移性メラノーマ）を処置する方法が本明細書で提供される。いくつかの実施形態では、配列番号２１～４６に示される１つ以上のペプチド構造が検出される。いくつかの実施形態では、方法は、さらに、表７に記載の１つ以上のペプチド構造の存在、非存在、または量に基づいて治療薬を送達することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、表７に記載の１つ以上のペプチド構造の存在、非存在、または量に基づいて治療薬を選択することを含む。いくつかの実施形態では、治療薬は、化学療法薬及び／またはホルモン療法である。
いくつかの実施形態では、１つ以上のバイオマーカーを検出することを含む、メラノーマ状態（転移性メラノーマ）を診断するための方法が本明細書で提供される。いくつかの実施形態では、１つ以上のバイオマーカーは、１つ以上の糖ペプチドを含む。いくつかの実施形態では、１つ以上のバイオマーカーは、表１２に示される１つ以上のペプチド構造を含む。いくつかの実施形態では、方法は、配列番号１０１～１３１に記載の配列を含む１つ以上の糖ペプチドを検出することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、配列番号１０１～１３１に記載の配列を含む１つ以上の糖ペプチドを検出することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、配列番号１０１～１３１に記載の配列を含む１つ以上の糖ペプチドを検出することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、配列番号１０１～１３１に記載の配列を含む１つ以上の糖ペプチドを検出することを含む。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１２の構造を有するグリカンを含む。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１３に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１３２～１５８で提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。
いくつかの実施形態では、診断は、表１２からの少なくとも１つ、少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、少なくとも５つ、少なくとも６つ、少なくとも７つ、または８つのペプチド構造の存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む１つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む２つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む３つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む４つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む５つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む６つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む７つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含むペプチドのそれぞれの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１３に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１３２～１５８で提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。
いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる１つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる２つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる３つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる４つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる５つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる６つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる７つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなるペプチドのそれぞれの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１３に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１３２～１５８で提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。
いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む１つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む２つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む３つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む４つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む５つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む６つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含む７つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列を含むペプチドのそれぞれの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１３に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１３２～１５８で提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。
いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる１つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる２つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる３つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる４つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる５つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる６つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなる７つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１０１～１３１のアミノ酸配列からなるペプチドのそれぞれの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１３に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１３２～１５８で提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。
いくつかの実施形態では、表１２に記載の１つ以上のペプチド構造の存在、非存在、または量に基づいて、個体のメラノーマ状態（転移性メラノーマ）を処置する方法が本明細書で提供される。いくつかの実施形態では、配列番号１０１～１３１に示される１つ以上のペプチド構造が検出される。いくつかの実施形態では、方法は、さらに、表１２に記載の１つ以上のペプチド構造の存在、非存在、または量に基づいて治療薬を送達することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、表１２に記載の１つ以上のペプチド構造の存在、非存在、または量に基づいて治療薬を選択することを含む。いくつかの実施形態では、治療薬は、化学療法薬及び／またはホルモン療法である。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１３に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号１３２～１５８で提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。
いくつかの実施形態では、１つ以上のバイオマーカーを検出することを含む、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）を診断するための方法が本明細書で提供される。いくつかの実施形態では、１つ以上のバイオマーカーは、１つ以上の糖ペプチドを含む。いくつかの実施形態では、１つ以上のバイオマーカーは、表１４に示される１つ以上のペプチド構造を含む。いくつかの実施形態では、方法は、配列番号１５９～２０７に記載の配列を含む１つ以上の糖ペプチドを検出することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、配列番号１５９～２０７に記載の配列を含む１つ以上の糖ペプチドを検出することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、配列番号１５９～２０７に記載の配列を含む１つ以上の糖ペプチドを検出することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、配列番号１５９～２０７に記載の配列を含む１つ以上の糖ペプチドを検出することを含む。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１４の構造を有するグリカンを含む。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１５に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号２０８～２５３に記載の配列を含む糖タンパク質の糖ペプチドである。
いくつかの実施形態では、診断は、表１４からの少なくとも１つ、少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、少なくとも５つ、少なくとも６つ、少なくとも７つ、または８つのペプチド構造の存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む１つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む２つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む３つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む４つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む５つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む６つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む７つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含むペプチドのそれぞれの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１５に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号２０８～２５３に記載の配列を含む糖タンパク質の糖ペプチドである。
いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる１つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる２つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる３つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号２１～４６のアミノ酸配列からなる４つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる５つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる６つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる７つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなるペプチドのそれぞれの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１５に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号２０８～２５３に記載の配列を含む糖タンパク質の糖ペプチドである。
いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む１つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む２つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む３つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む４つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む５つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む６つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含む７つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列を含むペプチドのそれぞれの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１５に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号２０８～２５３に記載の配列を含む糖タンパク質の糖ペプチドである。
いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる１つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる２つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる３つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる４つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる５つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる６つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなる７つ以上のペプチドの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、診断は、配列番号１５９～２０７のアミノ酸配列からなるペプチドのそれぞれの存在及び／または量に基づいている。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１５に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号２０８～２５３に記載の配列を含む糖タンパク質の糖ペプチドである。
いくつかの実施形態では、表１４に記載の１つ以上のペプチド構造の存在、非存在、または量に基づいて個体における非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）を処置する方法が本明細書に提供される。いくつかの実施形態では、配列番号１５９～２０７に記載の１つ以上のペプチド構造が検出される。いくつかの実施形態では、方法は、さらに、表１４に記載の１つ以上のペプチド構造の存在、非存在、または量に基づいて治療薬を送達することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、表１４に記載の１つ以上のペプチド構造の存在、非存在、または量に基づいて治療薬を選択することを含む。いくつかの実施形態では、治療薬は、化学療法薬及び／またはホルモン療法である。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、表１５に提供される糖タンパク質の糖ペプチドである。いくつかの実施形態では、糖ペプチドは、配列番号２０８～２５３に記載の配列を含む糖タンパク質の糖ペプチドである。
本明細書の説明では、バイオマーカー、ペプチド、糖ペプチド、糖タンパク質のあらゆる説明、変形、実施形態、または態様は、他のバイオマーカー、ペプチド、糖ペプチド、糖タンパク質のあらゆる説明、変形、実施形態、または態様と組み合わされ得、これは、説明のありとあらゆる組み合わせが具体的且つ個別に記載されているのと同じである。
Ｖ．実施例
以下の実施例は、例示のみを目的としており、本発明の範囲を限定するものではない。
実行例１：転移性悪性メラノーマ患者におけるチェックポイント阻害薬処置応答のリキッドバイオプシーベースの予測因子としてのグライコプロテオーム。
タンパク質のグリコシル化は、タンパク質の翻訳後修飾の最も豊富で最も複雑な形態の１つである。グリコシル化は、タンパク質の構造、立体構造、及び機能に影響を与える。バイオマーカーとしての差次的なタンパク質グリコシル化の潜在的な役割の解明は、従来、この情報の生成及び解釈の技術的な複雑さにより制限されている。トリプル四重極質量分析計に接続された超高速液体クロマトグラフィーと、独自の機械学習及びニューラルネットワークベースのデータ処理エンジンを組み合わせた新規の強力なプラットフォームが近年確立されており、これにより、高スループット、グライコプロテオームの高い拡張性の調査が可能になる。この研究は、どの転移性悪性メラノーマ患者がＰＤ１／ＰＤＬ１チェックポイント阻害薬に応答するかを、グライコプロテオームバイオマーカー及びシグネチャーが予測し得るかどうかを評価した。
方法：このプラットフォームでは、本発明者らは、ニボルマブ及びイピリムマブ（患者１２人）またはペムブロリズマブ（患者２４人）のいずれかで処置された転移性悪性メラノーマを有する３６人の個体（女性１１人、男性２５人、２８～９０歳の年齢範囲）のコホート由来の前処置の血液サンプルの６９人の豊富な血清タンパク質に由来する４１３個の個々の糖ペプチド（ＧＰ）シグネチャーを調査した。血漿サンプルを処置開始前に採取し、－８０℃で保存し、ＩｎｔｅｒＶｅｎｎの標的ＭＲＭパネルに通した。
個々の糖ペプチド発現レベルは、患者コホートにおける処置開始から憎悪／転移（無増悪生存期間、ＰＦＳ）または死亡（全生存期間、ＯＳ）までの時間に関連していた。
個々のバイオマーカーの関連性を評価することに加えて、ＰＦＳ（メラノーマ）を予測するために、多変数モデルが構築された。モデリングの糖ペプチドの小さなサブセットを選択し、ｎ－１人の患者を用いるモデルの構築を進め、１人のホールドアウト患者の生存スコアを予測し、全ての患者を個々のホールドアウトとして反復して、全員に対する不偏予測スコア（リーブ・ワン・アウト交差検証アプローチ、ＬＯＯＣＶ）を生成することにより、多変量モデルを構築した。ハレルのＣインデックスを最適化するカットオフで、得られるスコアを二分し、カプラン・マイヤー（ＫＭ）曲線をプロットした。
具体的には、最長３．７年（中央値：０．８年）の追跡調査による無増悪生存期間（ＰＦＳ）データを臨床エンドポイントの表現型として使用し、これに対して、ＧＰの差異存在量の予測力を評価した。コックス比例ハザードモデルを使用して、ＰＦＳデータを分析した。０．１以下の偽発見率（ＦＤＲ）で調整済みのｐ値をカットオフとして使用して、統計的に有意な差異存在量を示したＧＰマーカーについて、カプラン・マイヤー曲線を生成した。コックス比例ハザードモデル（バイオマーカーが１単位増加する毎に、憎悪の確率の乗法的増加を表す）から、ＰＦＳのハザード比（ＨＲ）を計算した。ＨＲに関連するｐ値を分析した。ｐ＜０．０１は、有意であると考えられる。相互作用ｐ値、バイオマーカー×処置の相互作用に関連するｐ値も分析した。有意性は、処置の選択に使用される可能性を示す。
さらに、この例の一部としては、イピリムマブ有りもしくは無しのニボルマブ（Ｎ）（Ｉ、患者９５人）またはペムブロリズマブ（Ｐ、患者１１０人）の免疫チェックポイント阻害薬（ＩＣＩ）療法のいずれかで処置された、転移性悪性メラノーマに罹患している２０５人の個体のコホート（女性６６人、男性１３９人、年齢範囲２４～９７歳）由来の処置前の血液サンプル中の７５の血清タンパク質に由来する５２６の糖ペプチド（ＧＰ）シグネチャーの調査。
特定の実施形態では、図１４Ａ、１４Ｂは、それぞれ訓練フェーズ及び検証フェーズを含む、多変数モデルのＫＭ曲線を示す。プロット上のハザード比及びｐ値は、非応答に対する感度を最適化することにより決定されたリスクスコアのカットオフにおける高／低の分割を表す。研究１ 「検証」とラベル付けされた図１４ＢのＫＭ曲線は、検証及びテストデータセットの患者を含有する。一例では、最適モデルは、６つのバイオマーカーを含み、応答に対する感度を最適化するための検証セット（例えば、テストセット７２０日のパフォーマンス：感度＝９９．５％、特異度＝２５．６％）でカットオフを選択し、示されたメトリクス／曲線は、不確定中止を除外する（患者セットの１０％）。
結果：ＦＤＲｐ≦０．１で存在量差がある２７個のＧＰが同定され、その中で、８個のマーカーがｐ≦０．００１であった。後者の８つのマーカーを使用して、リーブ・ワン・アウト交差検証（ＬＯＯＣＶ）スコアを生成し、ハレルの一致インデックスを使用して、これらのスコアの最適化されたカットオフ値を決定することにより、ＰＦＳの多変数モデルを作製した。このカットオフ値を使用してＬＯＯＣＶスコアを二分すると、ＰＤＬ１発現の場合、ハザード比１．５、ｐ＝０．５と比較して、処置応答者及び非応答者（カットオフを上回る／下回るのＬＯＯＣＶスコアに基づいて１８ヶ月で、それぞれ、７０％対０％のＰＦＳ）を分離するための１０－５のｐ値でハザード比９．２をもたらすモデルが実証された。図１は、イピリムマブ及びニボルマブの併用またはペムブロリズマブ単独のいずれかで処置された転移性メラノーマ患者のカプラン・マイヤー曲線を示し、無増悪生存期間（ＰＦＳ）は、高スコア群（青）での０．１０年で５０％のＰＦＳと比較して、低スコア群（黒）で、２．７年で６１％であった。
２７個の糖ペプチド及び２０個の非グリコシル化ペプチドを含有する最適化されたアッセイで、本発明者らは、ＰＦＳに関してＦＤＲｑ≦０．０５で存在量差がある１４個のＧＰを同定した。コホートの４０％を訓練セットとして使用し、ラッソ収縮により合計４７個のうちの糖ペプチド及び非グリコシル化ペプチドのバイオマーカー特徴１２個を選択し、本発明者らは、ＩＣＩ利益の可能性の予測のためのハザード比（ＨＲ）７．５（ｐ＜０．０００１）を生成するＰＦＳの多変数モデルベースの分類器を作成した。この分類器は、６０％のホールドアウト患者で構成されるテストセットで検証され、ＩＣＩ単独療法または併用療法のいずれかから恩恵を受ける可能性が高い患者と、恩恵を受けない可能性が高い患者を分離するための同様のｐ値でＨＲ４．７を得た（カットオフを上回る／下回る分類器スコアに基づいた１８ヶ月対３ヶ月の５０％のＰＦＳ）。この分類器は、可能なＩＣＩの利益を予測する感度が９９％以上である一方、依然として２６％の特異度で機能するので、最終的には、４人に１人がこれらの薬剤への不必要且つ非有益な曝露を安全に低減させるのに役立つ（そうしなければ、彼らは、これらの薬剤に不必要に曝露することになるだろう）。
結論：本発明者らの結果は、グライコプロテオームがチェックポイント阻害薬処置に対する応答予測因子として強い期待を有することを示し、これは、この文脈において現在追求されている他のバイオマーカーアプローチよりも著しく優れていると思われる。
実施例２：第１選択の免疫チェックポイント遮断を受けている進行性非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）患者における血液ベースの糖タンパク質シグネチャー
背景：免疫チェックポイント遮断は、ほとんどの進行性非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）患者にとって第１選択療法の不可欠な要素であるが、個々の患者のアウトカムは、非常にばらつきがあり、バイオマーカーの改善が必要である。タンパク質のグリコシル化は、がんにおける免疫回避の新たな機序である。第１選択の免疫チェックポイント遮断で処置された進行性ＮＳＣＬＣ患者のコホートにおいて、血液ベースの糖ペプチドシグネチャーをテストした。この研究は、どのＮＳＣＬＣ患者がＰＤ１／ＰＤＬ１チェックポイント阻害薬に応答するかを、グライコプロテオームバイオマーカー及びシグネチャーが予測し得るかどうかを評価した。
方法：２つの独立した研究では、どの患者がチェックポイント阻害薬療法に応答するかを、グライコプロテオームバイオマーカー及びシグネチャーが予測し得るかどうかを決定した。例えば、研究１は、マサチューセッツ総合病院（ＭＧＨ）で診察され、イピリムマブ＋ニボルマブ（ｎ＝９５）またはペムブロリズマブ（ｎ＝１１０）のいずれかで処置された転移性メラノーマ患者（ｎ＝２０５）を含んでいた。処置を開始する前に、血漿サンプルを採取し、－８０℃で保存し、標的多重反応モニタリング（ＭＲＭ）パネルに入力した。研究２は、Ｔｅｍｐｕｓから供給され、ペムブロリズマブで処置された転移性非小細胞肺癌患者ｎ＝１２５を含んでいた。処置を開始する前に、血清サンプルを採取し、－８０℃で保存し、標的ＭＲＭパネルに入力した。研究１及び研究２の両方では、個々の糖ペプチド発現レベルは、患者コホートにおける処置開始から無増悪生存期間（ＰＦＳ）（例えば、憎悪／転移）または全生存期間（ＯＳ）までの時間に関連していた。
個々のバイオマーカーの関連性の評価に加えて、ＯＳ（ＮＳＣＬＣ）及びＰＦＳ（メラノーマ）を予測するために多変数モデルを構築した。多変量モデルは、５－ｆｏｌｄ反復交差検証されたラッソ正則化を通して糖ペプチドの小さなサブセットを選択することにより、（性別、年齢四分位、ＰＦＳ／ＯＳイベントのバランスの取れた層別化によって割り当てられた）患者の４０％を含むモデルの構築を進め、さらに３０％の患者でラッソモデルのハイパーパラメーターを調整し、（不偏予測スコアを生成するために）ホールドアウト患者の残りの３０％の生存スコアを予測することにより、ＯＳ（ＮＳＣＬＣ）及びＰＦＳ（メラノーマ）を予測するために構築された。得られた予測スコアを、ハレルのＣインデックスを最適化するカットオフで二分し、カプラン・マイヤー（ＫＭ）曲線をプロットし、非応答の感度について、製品の最終モデルを最適化した。例えば、特定の実施形態では、図１５Ａ及び１５Ｂは、それぞれ訓練フェーズ及び検証フェーズを含む、多変数モデルのＫＭ曲線を示す。プロット上のハザード比及びｐ値は、非応答に対する感度を最適化することにより決定されたリスクスコアのカットオフにおける高／低の分割を表す。研究２ 「検証」とラベル付けされた図１５ＢのＫＭ曲線は、検証セットがなかったので、独立した／未確認のテストセットの患者のみを含有する。一例では、最適モデルは、６つのバイオマーカーを含み、応答に対する感度を最適化するための検証セット（例えば、テストセット７２０日のパフォーマンス：感度＝９９．５％、特異度＝２５．６％）でカットオフを選択し、示されたメトリクス／曲線は、不確定中止を除外する（患者セットの１０％）。
結果：偽発見率（ＦＤＲ）閾値０．０５を使用して、存在量差のある３０個のＧＰを同定した。最も予測性の高い５つのＧＰマーカーを使用して、リーブ・ワン・アウト交差検証（ＬＯＯＣＶ）スコアを生成し、これらのスコアに対して最適化されたカットオフ値－０．８３（範囲：－２．２～３．４）を決定することにより、ハレルの一致インデックスを使用して、ＯＳの多変数モデルを作成した。全生存期間の中央値は、ＧＰ分類値がカットオフを上回った患者（ｎ＝１４）では、２．８年であり、ＧＰ分類値がカットオフを下回った患者（ｎ＝３２）では、０．８年であった（ＨＲ７．４、９５％のＣＩ １．７～３２．１、ｐ＝０．００７）。モデルのパフォーマンスは、性別、年齢、または処置計画の影響を受けなかった。
結言：血液ベースの糖ペプチドシグネチャーは、進行性ＮＳＣＬＣにおける第１選択の免疫チェックポイント遮断に対する臨床アウトカムの新規の非侵襲性バイオマーカーを表し得る。これらの発見は、より大規模なコホートで検証され、臨床上の意思決定に適用され得る。
Ｖ．追加の考慮事項
この文書のセクション及びサブセクション間にある任意のヘッダー及びサブヘッダーは、読みやすさを改善させる目的のみで含まれており、セクション及びサブセクションにわたって機能を組み合わせることができないことを意味しない。それに応じて、セクション及びサブセクションは、別々の実施形態について記載しない。
本教示は様々な実施形態に関連して説明されるが、本教示がそのような実施形態に限定されることが意図されない。これに対して、当業者らに理解されるように、本教示は、様々な代替、修正、及び均等物を包含する。本説明は、好ましい例示的な実施形態を提供するものであり、本開示の範囲、適用性、または構成を限定することを意図するものではない。むしろ、好ましい例示的な実施形態の本説明は、当業者らに様々な実施形態を実行するための有効な説明を提供するものである。
添付の特許請求の範囲に記載の趣旨及び範囲から逸脱することなく、要素の機能及び配置に様々な変更を行われ得ることが理解される。従って、そのような修正及び変形は、添付の特許請求の範囲に記載の範囲内にあるとみなされる。さらに、用いられている用語及び表現は、説明の用語として使用され、限定するものではなく、そのような用語及び表現の使用には、示され記載されている特徴またはその一部のあらゆる同等物を除外する意図はないが、様々な変更が特許請求される本発明の範囲内で可能であることが認識される。
様々な実施形態を説明する際、本明細書では、方法及び／またはプロセスを特定の一連のステップとして提示していることがある。しかし、方法またはプロセスが本明細書に記載のステップの特定の順序に依存しない限りにおいて、方法またはプロセスは、記載されているステップの特定の配列に限定されるべきではなく、当業者であれば、シーケンスは変更されてもよく、依然として様々な実施形態の精神及び範囲内にあることを容易に理解し得る。
本開示のいくつかの実施形態は、１つ以上のデータプロセッサーを含むシステムを含む。いくつかの実施形態では、システムは、１つ以上のデータプロセッサー上で実行される場合、１つ以上のデータプロセッサーに、１つ以上の方法の一部もしくは全部及び／または本明細書に開示の１つ以上のプロセスの一部もしくは全部を実行させる命令を含有する非一時的なコンピューター可読記憶媒体を含む。本開示のいくつかの実施形態は、１つ以上のデータプロセッサーに、本明細書に開示の、１つ以上の方法の一部もしくは全部、及び／または１つ以上のプロセスの一部もしくは全部を実行させるように構成された命令を含む、非一時的な機械可読記憶媒体に明白に具体化されたコンピュータープログラム製品を含む。
実施形態の理解を助けるために、本説明では具体的な詳細が与えられる。しかし、これらの具体的な詳細がなくても実施形態が実行され得ることが理解される。例えば、回路、システム、ネットワーク、プロセス、及び他の構成要素は、不必要な詳細で実施形態を分かりにくくしないようにするために、ブロック図形式の構成要素として示される場合がある。他の例では、周知の回路、プロセス、アルゴリズム、構造、及び手法は、実施形態を分かりにくくすることを避けるために、不必要な詳細なしに示され得る。
実施形態
提供される実施形態には、以下の通りである：
１．メラノーマ状態と診断された対象の処置を管理する方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
処置スコアを使用して、対象の処置に対する予測応答を示す処置出力を生成すること。
２．処置出力を生成することが、以下を含む、実施形態１に記載の方法：
処置スコアが、選択閾値を上回るかどうかに基づいて、処置に対する予測応答を生成すること。
３．選択閾値が、０．５である、実施形態２の方法。
４．予測応答を生成することが、以下を含む、実施形態２に記載の方法：
処置スコアが０．５を上回る場合、対象の第１の予測応答分類を同定すること、及び
処置スコアが０．５を上回らない場合、対象の第２の予測応答分類を同定すること。
５．第１の予測応答分類が、持続制御であり、第２の予測応答分類が、早期中断である、実施形態４に記載の方法。
６．処置が、ペムブロリズマブであり、ペプチド構造セットが、表２に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む、実施形態１～５のいずれか１つの方法。
７．処置が、ニボルマブ及びイピリムマブの組み合わせを含み、ペプチド構造セットが、表３に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む、実施形態１～６のいずれか１つに記載の方法。
８．処置アウトカムが、対象の処置計画を修正するための推奨を含む、実施形態１～７のいずれか１つに記載の方法。
９．処置計画を修正するための推奨が、対象に対して異なる処置の選択すること、処置の用量を変更すること、または処置を、少なくとも１つの他の処置と組み合わせること、のうちの少なくとも１つを含む、実施形態８に記載の方法。
１０．処置スコアを計算することが、以下を含む、実施形態１～９のいずれか１つに記載の方法：
基準存在量よりも大きい選択された存在量を有するペプチド構造セットの割合を計算すること。
１１．ペプチド構造セットのペプチド構造の基準存在量が、サンプル集団にわたるペプチド構造の複数の存在量の中央値であり、ペプチド構造セットの糖ペプチド構造の選択された存在量が、相対的な存在量であり、ペプチド構造セットの非グリコシル化ペプチド構造の選択された存在量が、絶対的な存在量である、実施形態１０に記載の方法。
１２．さらに、以下を含む、実施形態１～１１のいずれか１つに記載の方法：
サンプルデータと、サンプルデータに対応するペプチド構造のコレクションの各ペプチド構造の相対的重要性を同定する統計アルゴリズムを使用して、ペプチド構造セットを同定すること。
１３．統計的アルゴリズムが、ウィルコクソン順位和検定を含む、実施形態１２に記載の方法。
１４．ペプチド構造のセットを同定することが、以下を含む、実施形態１２または実施形態１３に記載の方法：
第１の応答分類及び第２の応答分類間の選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造を同定するために、サンプルデータを使用して差異存在量分析を実行して、処置に対する第１の応答分類に対応するサンプルデータの第１の部分及び処置に対する第２の応答分類に対応するサンプルデータの第２の部分を比較すること。
１５．選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造が、２０個のペプチド構造である、実施形態１４に記載の方法。
１６．以下である、実施形態１４または実施形態１５に記載の方法：
第１の応答分類が、持続制御であり、処置投与後の持続期間中に中断イベントが存在しないことを示し、
第２の応答分類が、処置後の初期期間中に少なくとも１つの中断イベントが存在することを示す早期中断であり、
持続期間が、初期期間よりも長くなる。
１７．持続期間が、１２ヶ月であり、初期期間が、６ヶ月である、実施形態１６に記載の方法。
１８．少なくとも１つのペプチド構造が、表１で同定されるように、ペプチド配列で定義された糖ペプチド構造と、ペプチド配列の連結部位でペプチド配列に連結されたグリカン構造を含み、ペプチド配列が、表７に定義される配列番号２１～４６の１つである、実施形態１～１７のいずれか１つに記載の方法。
１９．ペプチド構造セットのペプチド構造の定量データが、調整済み存在量、相対存在量、絶対存在量、正規化存在量、相対量、調整済み量、正規化量、相対濃度、調整済み濃度、または正規化濃度のうちの少なくとも１つを含む、実施形態１～１８のいずれか１つに記載の方法。
２０．ペプチド構造データが、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して生成される、実施形態１～１９のいずれか１つに記載の方法。
２１．さらに、以下を含む、実施形態１～２０のいずれか１つに記載の方法：
生物サンプルからサンプルを作成すること、ならびに
還元、アルキル化、及び酵素消化を使用してサンプルを調製して、ペプチド構造セットを含む調製済みサンプルを形成すること。
２２．さらに、以下を含む、実施形態２１に記載の方法：
多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、調製済みサンプルからペプチド構造データを生成すること。
２３．処置出力が、処置の設計または処置の治療用量のうちの少なくとも１つを含む、実施形態１～２２のいずれか１つに記載の方法。
２４．さらに、以下を含む、実施形態１～２３のいずれか１つに記載の方法：
処置出力をリモートシステムに送信すること。
２５．さらに、以下を含む、実施形態１～２４のいずれか１つに記載の方法：
処置が成功することを示す予測応答分類である予測応答に基づいて、治療用量の処置を投与すること。
２６．さらに、以下を含む、実施形態１～２５のいずれか１つに記載の方法：
持続制御である予測応答に基づいて、治療用量の処置を投与すること。
２７．メラノーマ状態と診断された対象の処置管理のための方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットの複数のサブセットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、複数の処置スコアを計算すること（複数の処置スコアの各処置スコアが、複数の処置のうちの異なる処置に対応し、複数のサブセットの各サブセットが、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
複数の処置スコアの比較分析を実行すること、及び
比較分析に基づいて処置出力を生成すること（処置出力が、対象を処置するための推奨処置計画を含む）。
２８．処置出力を生成することが、以下を含む、実施形態２７に記載の方法：
対象を処置するために推奨される処置として、処置スコアが最も高い複数の処置のうちの処置を同定すること。
２９．複数の処置が、ペムブロリズマブの第１の処置と、ニボルマブ及びイピリムマブからなる第２の処置を含む、実施形態２７または実施形態２８に記載の方法。
３０．比較分析を実行することが、以下を含む、実施形態２７～２９のいずれか１つに記載の方法：
複数の処置のうちの処置が選択閾値を下回る処置スコアを有すると判定すること、及び
処置を比較分析から除外すること。
３１．選択閾値が、０．５である、実施形態３０の方法。
３２．処置出力を生成することが、以下を含む、実施形態２７～３１のいずれか１つに記載の方法：
複数の処置スコアの対応する処置スコアを使用して、複数の処置の各処置について対象に対する予測応答分類を同定すること。
３３．対応する処置スコアが、選択閾値を上回る場合、予測応答分類が、持続制御であり、対応する処置スコアが、選択閾値を上回らない場合、予測応答分類が、早期中断である、実施形態３２に記載の方法。
３４．選択閾値が、０．５である、実施形態３３の方法。
３５．処置出力を生成することが、以下を含む、実施形態２７～３４のいずれか１つに記載の方法：
最高の処置スコアを有する複数の処置のうちの１つの処置を同定すること、
最高の処置スコアが、選択閾値を上回らないと判定すること、及び
対象に対する既存の処置計画を修正するための推奨を含む、推奨処置計画で処置出力を生成すること。
３６．既存の処置計画を修正するための推奨が、対象に対して異なる処置を選択すること、既存の処置計画の一部である処置の用量を変更すること、または処置を、少なくとも１つの他の処置と組み合わせること、のうちの少なくとも１つを含む、実施形態３５に記載の方法。
３７．処置出力を生成することが、以下を含む、実施形態２７～３６のいずれか１つに記載の方法：
最高の処置スコアを有する複数の処置のうちの１つの処置を、最高スコアの処置として同定すること、
最高の処置スコアが、選択閾値を超えていると判定すること、及び
推奨処置計画で処置出力を生成し、対象を処置するための推奨処置として最高スコアの処置を同定すること。
３８．複数の処置のうちの第１の処置が、ペムブロリズマブを含み、複数の処置のうちの第２の処置が、ニボルマブ及びイピリムマブの組み合わせを含み、複数の処置スコアを計算することが、以下を含む、実施形態２７～３７のいずれか１つに記載の方法：
ペプチド構造セットの複数のサブセットのうちの第１のサブセットについてペプチド構造データから同定される定量データの第１の部分を使用して、第１の処置に対する第１の処置スコアを計算すること（第１のサブセットが、表２に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）；ならびに
ペプチド構造セットの複数のサブセットのうちの第２のサブセットについてペプチド構造データから同定される定量データの第２の部分を使用して、第２の処置に対す第２の処置スコアを計算すること（第２のサブセットが、表３に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）。
３９．複数の処置スコアを計算することが、以下を含む、実施形態２７～３８のいずれか１つに記載の方法：
基準存在量よりも大きい選択された存在量を有するペプチド構造セットの複数のサブセットのうちのサブセットの割合を、複数の処置スコアのうちの処置スコアとして計算すること。
４０．ペプチド構造セットのペプチド構造の基準存在量が、サンプル集団にわたるペプチド構造の複数の存在量の中央値であり、ペプチド構造セットの糖ペプチド構造の選択された存在量が、相対的な存在量であり、ペプチド構造セットの非グリコシル化ペプチド構造の選択された存在量が、絶対的な存在量である、実施形態３９に記載の方法。
４１．さらに、以下を含む、実施形態２７～４０のいずれか１つに記載の方法：
複数の処置のうち選択された処置に関して、サンプルデータと、サンプルデータに対応するペプチド構造のコレクションの各ペプチド構造の相対的重要性を同定する統計アルゴリズムを使用して、ペプチド構造セットの複数のサブセットのうちのサブセットを同定すること。
４２．統計的アルゴリズムが、ウィルコクソン順位和検定を含む、実施形態４１に記載の方法。
４３．サブセットを同定することが、以下を含む、実施形態４１または実施形態４２に記載の方法：
第１の応答分類及び第２の応答分類間の選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造を同定するために、サンプルデータを使用して差異存在量分析を実行して、選択された処置に対する第１の応答分類に対応するサンプルデータの第１の部分及び選択された処置に対する第２の応答分類に対応するサンプルデータの第２の部分を比較すること。
４４．選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造が、２０個のペプチド構造である、実施形態４３に記載の方法。
４５．以下である、実施形態４３または実施形態４４に記載の方法：
第１の応答分類が、持続制御であり、処置投与後の持続期間中に中断イベントが存在しないことを示し、
第２の応答分類が、処置後の初期期間中に少なくとも１つの中断イベントが存在することを示す早期中断であり、
持続期間が、初期期間よりも長くなる。
４６．持続期間が、１２ヶ月であり、初期期間が、６ヶ月である、実施形態４５に記載の方法。
４７．少なくとも１つのペプチド構造が、表２７で同定されるように、ペプチド配列で定義された糖ペプチド構造と、ペプチド配列の連結部位でペプチド配列に連結されたグリカン構造を含み、ペプチド配列が、表７に定義される配列番号２１～４６の１つである、実施形態２７～４６のいずれか１つに記載の方法。
４８．ペプチド構造セットのペプチド構造の定量データが、調整済み存在量、相対存在量、絶対存在量、正規化存在量、相対量、調整済み量、正規化量、相対濃度、調整済み濃度、または正規化濃度のうちの少なくとも１つを含む、実施形態２７～４７のいずれか１つに記載の方法。
４９．ペプチド構造データが、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して生成される、実施形態２７～４８のいずれか１つに記載の方法。
５０．さらに、以下を含む、実施形態２７～４９のいずれか１つに記載の方法。
生物サンプルからサンプルを作成すること、ならびに
還元、アルキル化、及び酵素消化を使用してサンプルを調製して、ペプチド構造セットを含む調製済みサンプルを形成すること。
５１．さらに、以下を含む、実施形態５０に記載の方法：
多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、調製済みサンプルからペプチド構造データを生成すること。
５２．推奨処置計画が、推奨処置と、推奨処置の治療用量を同定する、実施形態２７～５１のいずれか１つに記載の方法。
５３．さらに、以下を含む、実施形態５２に記載の方法：
治療用量の推奨されるものを投与すること。
５４．さらに、以下を含む、実施形態２７～５３のいずれか１つに記載の方法：
処置出力をリモートシステムに送信すること。
５５．メラノーマ状態と診断された対象の処置管理のための方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットの第１のサブセットについてペプチド構造データから同定される第１の定量データを使用して、ペムブロリズマブの第１の処置に対する第１の処置スコアを計算すること（第１のサブセットが、表２に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
ペプチド構造セットの第２のサブセットについてペプチド構造データから同定される第２の定量データを使用して、ニボルマブ及びイピリムマブからなる第２の処置に対する第２の処置スコアを計算すること（第２のサブセットが、表３に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
第１の処置スコア及び第２の処置スコアの比較分析を実行すること、ならびに
比較分析に基づいて処置出力を生成すること（処置出力が、第１の処置及び第２の処置のうちの１つを推奨処置として対象に同定する）。
５６．第１の処置スコアを計算することが、以下を含む、実施形態５５に記載の方法：
基準存在量よりも大きい選択された存在量を有する第１のサブセットの割合を第１の処置スコアとして計算するステップ。
５７．第２の処置スコアを計算することが、以下を含む、実施形態５５または実施形態５６に記載の方法：
基準存在量よりも大きい選択された存在量を有する第２のサブセットの割合を記第２の処置スコアとして計算すること。
５８．以下を含む、メラノーマ状態と診断された対象を処置するための方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
処置スコアを使用して、対象の処置に対する予測応答を示す処置出力を生成すること、及び
陽性応答分類を含む予測応答に応答して患者に処置を投与すること（投与するステップが、治療用量の推奨処置またはその派生物の静脈内投与または経口投与のうちの少なくとも１つを含み、
処置が、以下からなる群より選択される：
３週間毎に２００ｍｇ、３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ、または６週間毎に４００ｍｇのうちの少なくとも１つの治療用量が投与されるペムブロリズマブの第１の処置、ならびに
ニボルマブ及びイピリムマブで構成される第２の処置（３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う１ｍｇ／ｋｇのニボルマブまたは１ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う３ｍｇ／ｋｇのニボルマブとのいずれかの治療用量が投与される））。
５９．以下を含む、メラノーマ状態と診断された対象を処置するための方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットの複数のサブセットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、複数の処置スコアを計算すること（複数の処置スコアの各処置スコアが、複数の処置のうちの異なる処置に対応し、複数のサブセットの各サブセットが、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
複数の処置スコアの比較分析を実行すること、
比較分析に基づいて処置出力を生成すること（処置出力が、対象を処置するための複数の処置の推奨処置を含む）、及び
推奨処置を患者に投与すること（投与するステップが、治療用量の推奨処置またはその派生物を静脈内投与または経口投与のうちの少なくとも１つを含み、
複数の処置が、以下を含む：
３週間毎に２００ｍｇ、３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ、または６週間毎に４００ｍｇのうちの少なくとも１つの治療用量が投与されるペムブロリズマブの第１の処置、ならびに
ニボルマブ及びイピリムマブで構成される第２の処置（３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う１ｍｇ／ｋｇのニボルマブまたは１ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う３ｍｇ／ｋｇのニボルマブとのいずれかの治療用量が投与される））。
６０．メラノーマ状態と診断された対象の処置を管理する方法であって、方法が、以下を含む、方法：
サンプル集団のサンプルデータを受信すること（サンプルデータが、メラノーマ状態と診断された複数のサンプル対象の処置に対する応答の特徴を示し、複数のサンプル対象の各対象のペプチド構造コレクションに対するサンプルペプチド構造データを含む）、
複数のサンプル対象の応答に基づいて、サンプルデータを、第１の応答分類に対応する第１群及び第２の応答分類に対応する第２群に分類すること、
サンプルデータを使用して差異存在量分析を実行して、第１の応答分類に対応するサンプルデータの第１群及び第２の応答分類に対応するサンプルデータの第２群を比較し、ペプチド構造コレクションからペプチド構造セットを同定すること、
（ペプチド構造セットが、第１の応答分類及び第２の応答分類間で選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造を含む）
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置に対する処置スコアを計算すること、ならびに
処置スコアを使用して、対象の処置に対する予測応答を示す処置出力を生成すること。
６１．ペプチド構造セットが、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む、実施形態６０に記載の方法。
６２．差異存在量分析が、ウィルコクソン順位和検定を使用して実行される、実施形態６０または実施形態６１に記載の方法。
６３．選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造が、２０個のペプチド構造である、実施形態６０～６２のいずれか１つに記載の方法。
６４．以下である、実施形態６０～６３のいずれか１つに記載の方法：
第１の応答分類が、持続制御であり、処置投与後の持続期間中に中断イベントが存在しないことを示し、
第２の応答分類が、処置後の初期期間中に少なくとも１つの中断イベントが存在することを示す早期中断であり、
持続期間が、初期期間よりも長くなる。
６５．持続期間が、１２ヶ月であり、初期期間が、６ヶ月である、実施形態６４に記載の方法。
６６．対象のメラノーマを処置する方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
処置スコアを使用して、処置出力を生成すること、及び
処置出力が、ペムブロリズマブ処置に対する陽性応答分類、または推奨処置としてのペムブロリズマブ処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、対象にペムブロリズマブ処置を投与すること。
６７．投与することが、以下を含む、実施形態６６に記載の方法：
ペムブロリズマブ処置を３週間毎に２００ｍｇの用量で投与すること。
６８．投与することが、以下を含む、実施形態６６に記載の方法：
ペムブロリズマブ処置を３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ ｍｇの用量で投与すること。
６９．投与することが、以下を含む、実施形態６６に記載の方法：
ペムブロリズマブ処置を３週間毎に４００ｍｇの用量で投与すること。
７０．投与することが、以下を含む、実施形態６６～６９のいずれか１つに記載の方法：
静脈内投与経路を介してペムブロリズマブ処置を投与すること。
７１．投与することが、以下を含む、実施形態６６～７０のいずれか１つに記載の方法：
ペムブロリズマブ処置を３週間毎に４回投与すること。
７２．対象のメラノーマを処置する方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットは、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
処置スコアを使用して、処置出力を生成すること、及び
処置出力が、併用処置に対する陽性応答分類または推奨処置としての併用処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、ニボルマブ及びイピリムマブの組み合わせを含む併用処置を対象に投与すること。
７３．投与することが、以下を含む、実施形態７２に記載の方法：
３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う１ｍｇ／ｋｇのニボルマブの用量で、併用処置を対象に投与すること。
７４．投与することが、以下を含む、実施形態７２に記載の方法：
１ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う３ｍｇ／ｋｇのニボルマブの用量で、併用処置を対象に投与すること。
７５．投与することが、以下を含む、実施形態７２～７４のいずれか１つに記載の方法：
静脈内投与経路を介して併用処置を投与すること。
７６．投与することが、以下を含む、実施形態７２～７５のいずれか１つに記載の方法：
併用処置を３週間毎に４回投与すること。
７７．ペムブロリズマブ処置による処置のためにメラノーマ患者を同定する方法であって、方法は、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットが、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、及び
処置スコアを使用して処置出力を生成すること
（処置出力がペムブロリズマブ処置に対する陽性応答分類、または推奨処置としてのペムブロリズマブ処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、患者が、ペムブロリズマブ処置で処置される）。
７８．ペムブロリズマブ処置が、３週間毎に２００ｍｇの用量で投与される、実施形態７７に記載の方法。
７９．ペムブロリズマブ処置が、３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ ｍｇの用量で投与される、実施形態７７に記載の方法。
８０．ペムブロリズマブ処置が、３週間毎に４００ｍｇの用量で投与される、実施形態７７に記載の方法。
８１．ペムブロリズマブ処置が、静脈内投与経路を介して投与される、実施形態７７～８０のいずれか１項に記載の方法。
８２．ペムブロリズマブ処置が、３週間毎に４回投与される、実施形態７７～８１のいずれか１つに記載の方法。
８３．ニボルマブ及びイピリムマブを含む併用処置による処置のためにメラノーマ患者を同定する方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットが、表１に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、及び
処置スコアを使用して処置出力を生成すること
（処置出力が併用処置に対する陽性応答分類または推奨処置としての併用処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、患者が、併用処置で処置される）。
８４．併用処置が、３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブと組み合わせた１ｍｇ／ｋｇのニボルマブの用量で投与される、実施形態８３に記載の方法。
８５．併用処置が、１ｍｇ／ｋｇのイピリムマブと組み合わせた３ｍｇ／ｋｇのニボルマブの用量で投与される、実施形態８３に記載の方法。
８６．併用処置が、静脈内投与経路を介して投与される、実施形態８３～８５のいずれか１つに記載の方法。
８７．併用処置が、３週間毎に４回投与される、実施形態８３～８６のいずれか１つに記載の方法。
８８．患者由来のサンプル中のペプチド構造セットを分析するための方法であって、方法が、以下を含む、方法：
（ａ）患者からサンプルを取得すること、
（ｂ）サンプルを調製して、ペプチド構造セットを含む調製済みサンプルを形成すること、
（ｃ）調製済みサンプルを反応モニタリング質量分析システムに投入して、ペプチド構造セットの各ペプチド構造に関連するプロダクトイオンのセットを検出すること
（ペプチド構造セットは、表６で同定されるペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８から選択される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
ペプチド構造セットが、以下を有することを特徴とするペプチド構造を含み：
（ｉ）ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されている質量電荷（ｍ／ｚ）比の±１．５以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオン、及び
（ｉｉ）ペプチド構造に対応する表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオン）、
（ｄ）反応モニタリング質量分析システムを使用して、プロダクトイオンセットの定量データを生成すること。
８９．プレカーサーイオンの質量電荷（ｍ／ｚ）比が、ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内である、実施形態８８に記載の方法。
９０．プレカーサーイオンの質量電荷（ｍ／ｚ）比が、ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内である、実施形態８８に記載の方法。
９１．プロダクトイオンの質量電荷（ｍ／ｚ）比が、ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．８以内である、実施形態８８～９０のいずれか１つに記載の方法。
９２．プロダクトイオンの質量電荷（ｍ／ｚ）比が、ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内である、実施形態８８～９０のいずれか１つに記載の方法。
９３．さらに、以下を含む、実施形態８８～９２のいずれか１つに記載の方法：
メラノーマ状態と診断された対象を処置するために、定量データを使用して処置出力を生成すること。
９４．反応モニタリング質量分析システムが、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）または選択された反応モニタリング質量分析法（ＳＲＭ－ＭＳ）のうちの少なくとも１つを使用して、プロダクトイオンセットを検出し、定量データを生成する、実施形態８８～９３のいずれか１つに記載の方法。
９５．サンプルが、血漿サンプルを含む、実施形態８８～９４のいずれか１つに記載の方法。
９６．サンプルが、血清サンプルを含む、実施形態８８～９４のいずれか１つに記載の方法。
９７．サンプルを調製することが、以下のうちの少なくとも１つを含む、実施形態８８～９６のいずれか１つに記載の方法：
サンプル中の１つ以上のタンパク質を変性させて、１つ以上の変性タンパク質を形成すること、
サンプル中の１つ以上の変性タンパク質を還元して、１つ以上の還元タンパク質を形成すること、
アルキル化剤を使用して、サンプル中の１つ以上のタンパク質をアルキル化して、１つ以上の還元タンパク質におけるジスルフィド結合の再形成を防止して、１つ以上のアルキル化タンパク質を形成すること、または
タンパク質分解触媒を使用して、サンプル中の１つ以上のアルキル化タンパク質を消化して、ペプチド構造セットを含む調製済みサンプルを形成すること。
９８．表１で同定されるペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８のうちの少なくとも１つを含む、組成。
９９．以下である、ペプチド構造またはプロダクトイオンを含む、組成：
ペプチド構造またはプロダクトイオンが、表１のペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８に対応する配列番号２１～４６のいずれか１つと少なくとも９０％の配列同一性を有するアミノ酸配列を含み、
プロダクトイオンが、同定されるｍ／ｚ範囲内に入るプロダクトイオンを含む、表６で同定されるプロダクトイオンからなる群の１つとして選択される。
１００．以下である、表６で同定されるペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８からなる群から１つとして選択される糖ペプチド構造を含む組成：
糖ペプチドの構造が、以下を含み：
糖ペプチド構造に対応する表５で同定されるアミノ酸ペプチド配列、及び
グリカン構造が、表１で同定される対応する位置でアミノ酸ペプチド配列の残基に連結されている糖ペプチド構造に対応する、表１で同定されるグリカン構造、
グリカン構造が、グリカン組成を有する。
１０１．グリカン組成が、表７で同定される、実施形態１００に記載の組成。
１０２．以下である、実施形態１００または実施形態１０１に記載の組成：
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表６で同定される電荷を有するプレカーサーイオンを有する。
１０３．以下である、実施形態１００～１０１のいずれか１つに記載の組成：
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．５以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する。
１０４．以下である、実施形態１００～１０１のいずれか１つに記載の組成：
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する。
１０５．以下である、実施形態１００～１０１のいずれか１つに記載の組成：
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する。
１０６．以下である、実施形態１００～１０５のいずれか１つに記載の組成；
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する。
１０７．以下である、実施形態１００～１０５のいずれか１つに記載の組成；
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．８以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する。
１０８．以下である、実施形態１００～１０５のいずれか１つに記載の組成；
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する。
１０９．糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表１で同定されるモノアイソトピック質量を有する、実施形態１００～１０８のいずれか１つに記載の組成。
１１０．以下である、表１に示される複数のペプチド構造から１つとして選択されるペプチド構造を含む組成：
ペプチド構造が、表１のペプチド構造に対応するものと同定されるモノアイソトピック質量を有し、
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応する表１配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む。
１１１．以下である、実施形態１１０の組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応する表６で同定される電荷を有するプレカーサーイオンを有する。
１１２．以下である、実施形態１１０の組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応するものとして表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．５以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する。
１１３．以下である、実施形態１１０の組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応するものとして表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する。
１１４．以下である、実施形態１１０の組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応するものとして表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する。
１１５．以下である、実施形態１１０～１１４のいずれか１つに記載の組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応するものとして表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する。
１１６．以下である、実施形態１１０～１１４のいずれか１つに記載の組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応するものとして表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．８以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する。
１１７．以下である、実施形態１１０～１１４のいずれか１つに記載の組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応するものとして表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する。
１１８．実施形態１～８７のいずれか１つに記載の方法の少なくとも一部を実行するために、表１で同定される少なくとも１つのペプチド構造を定量するための少なくとも１つの薬剤を含む、キット。
１１９．ペプチド配列セットのペプチド配列が、表１に定義される配列番号２１～４６の対応するものにより同定され、実施形態１～８７のいずれか１つに記載の方法の少なくとも一部を実行するために、糖ペプチド標準、緩衝液、またはペプチド配列セットのうちの少なくとも１つを含む、キット。
１２０．以下を含む、システム：
１つ以上のデータプロセッサー、及び
１つ以上のデータプロセッサー上で実行される場合、１つ以上のデータプロセッサーに、実施形態１～８７のいずれか１つの一部または全部を実行させる命令を含有する、非一時的なコンピューター可読記憶媒体。
１２１．１つ以上のデータプロセッサーに、実施形態１～８７のいずれか１つの一部または全部を実行させるように構成された命令を含む、非一時的な機械可読記憶媒体に明白に具体化されたコンピュータープログラム製品。
１２２．対象の疾患または状態を予測する１つ以上の糖ペプチドバイオマーカーを同定するための方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から第１の時点で第１のサンプルを取得し、第２の時点で第２のサンプルを取得すること（第１のサンプル及び第２のサンプルが、糖タンパク質を含む）、
第１のサンプルまたは第２のサンプル中の糖タンパク質を、１つ以上の糖ペプチドにフラグメント化すること（１つ以上の糖ペプチドが、配列番号２１～４６、１０１～１３１、及び１５９～２０７、及びそれらの組み合わせからなる群より選択される１つ以上のアミノ酸配列を含む）、
多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、１つ以上の糖ペプチドの量を決定すること、
１つ以上の糖ペプチドの量を第１の時点または第２の時点に関連付けること（対象が、第１の時点から第２の時点までに疾患または状態の変化を有する）、
糖ペプチドを糖ペプチドバイオマーカーとして同定すること（１つ以上の糖ペプチドの量が、第１の時点から第２の時点までに変化した）。
１２３．対象の疾患または状態を予測する１つ以上の糖ペプチドバイオマーカーを同定するための方法であって、方法が、以下を含む、方法：
コンピューターで、対象のセット（ｎ）について１つ以上の糖ペプチドの量のデータを取得すること（１つ以上の糖ペプチドが、対象由来のサンプル中の糖タンパク質をフラグメント化することにより生成され、１つ以上の糖ペプチドの量が、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して決定され、各対象のデータが、複数の時点で採取されたサンプルのデータを含む）
コンピューターで、予測モデルに含まれるように、１つ以上の糖ペプチドのサブセットを選択すること、
コンピューターで、ｎ－１の対象との交差検証を使用して予測モデルを評価して、ホールドアウト対象のアウトカムスコアを生成すること、
コンピューターで、ホールドアウト対象としてのｎの対象のそれぞれに対しステップ（ｃ）を反復して、各対象のアウトカムスコアを生成すること、
コンピューターで、カットオフアウトカムスコアでの各対象に対するアウトカムスコアを、カットオフアウトカムスコアを下回るもの、またはそれを上回るものに二分すること、
コンピューターで、１つ以上の糖ペプチドのサブセットの各糖ペプチドについて、カットオフアウトカムスコアを上回るアウトカムスコアを有する対象に対する１つ以上の糖ペプチドの量～カットオフアウトカムスコアを下回るアウトカムスコアを有する対象に対する１つ以上の糖ペプチドの量を分析して、各糖ペプチドについてハザード比及び相互作用ｐ値を決定すること；
コンピューターで、相互作用ｐ値≦０．０５を有する糖ペプチドを、疾患または状態を予測するための糖ペプチドバイオマーカーとして同定すること。
１２４．対象の疾患または状態を予測する１つ以上の糖ペプチドバイオマーカーを同定するための方法であって、方法が、以下を含む、方法：
コンピューターで、対象のセット（ｎ）について１つ以上の糖ペプチドの量のデータを取得すること（１つ以上の糖ペプチドが、対象由来のサンプル中の糖タンパク質をフラグメント化することにより生成され、１つ以上の糖ペプチドの量が、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して決定され、各対象のデータが、複数の時点で採取されたサンプルのデータを含む）
コンピューターで、予測モデルに含まれるように、１つ以上の糖ペプチドのサブセットを選択すること、
コンピューターで、ｎ－１の対象との交差検証を使用して予測モデルを評価して、ホールドアウト対象のアウトカムスコアを生成すること、
コンピューターで、ホールドアウト対象としてのｎの対象のそれぞれに対しステップ（ｃ）を反復して、各対象のアウトカムスコアを生成すること、
コンピューターで、カットオフアウトカムスコアでの各対象に対するアウトカムスコアを、カットオフアウトカムスコアを下回るもの、またはそれを上回るものに二分すること、
コンピューターで、１つ以上の糖ペプチドのサブセットの各糖ペプチドについて、カットオフアウトカムスコアを上回るアウトカムスコアを有する対象に対する１つ以上の糖ペプチドの量～カットオフアウトカムスコアを下回るアウトカムスコアを有する対象に対する１つ以上の糖ペプチドの量を分析して、各糖ペプチドについてハザード比及び相互作用ｐ値を決定すること；
コンピューターで、相互作用ｐ値≦０．０５を有する糖ペプチドを、疾患または状態を予測するための糖ペプチドバイオマーカーとして同定すること。
１２５．対象の状態及び処置の状況を評価するための方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象のサンプル中の糖タンパク質を１つ以上の糖ペプチドにフラグメント化すること（サンプルが、糖タンパク質、グリカン、または糖ペプチドのうちの１つ以上を含む）、
多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、１つ以上の糖ペプチドに対して質量分析（ＭＳ）を実行し、サンプル中の１つ以上の糖ペプチドの量を定量すること（１つ以上の糖ペプチドが、配列番号７、９、１２、１５、１６、１８、２０、３０、３４、３７、４４、５９、６０、６１、６２、６６、６９、７０、７５、７７、８０、及び８３、ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択される１つ以上のアミノ酸配列を含む）、
１つ以上の糖ペプチドの量のデータを、訓練済みモデルに入力して、出力確率を生成すること（出力確率が、処置が状態に罹患している対象のアウトカムにプラスの影響を与えるかどうかを示す）、
出力確率に基づいて処置推奨を生成すること
（状態が、メラノーマであり、処置が、チェックポイント阻害薬を含む）。
１２６．対象の状態及び処置の状況を評価するための方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象のサンプル中の糖タンパク質を１つ以上の糖ペプチドにフラグメント化すること（サンプルが、糖タンパク質、グリカン、または糖ペプチドのうちの１つ以上を含む）、
多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、１つ以上の糖ペプチドに対して質量分析（ＭＳ）を実行し、サンプル中の１つ以上の糖ペプチドの量を定量すること（１つ以上の糖ペプチドが、配列番号３００～４２９ならびにそれらの組み合わせからなる群より選択される１つ以上のアミノ酸配列を含む）、
１つ以上の糖ペプチドの量のデータを、訓練済みモデルに入力して、出力確率を生成すること（出力確率が、処置が状態に罹患している対象のアウトカムにプラスの影響を与えるかどうかを示す）、
出力確率に基づいて処置推奨を生成すること
（状態が、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）であり、処置が、チェックポイント阻害薬を含む）。
１２７．配列番号３００～４２９及びそれらの組み合わせからなる群より選択されるアミノ酸配列を含む、糖ペプチド。
１２８．配列番号３００～４２９からなる群より選択される１つ以上のアミノ酸配列を含む糖ペプチドを含む糖ペプチド標準、及びがんを処置するための糖ペプチド標準を使用する使用説明書を含む、キット。
１２９．フラグメント化することが、プロテアーゼ消化を含む、実施形態１２２～１２５のいずれか１つに記載の方法。
１３０．フラグメント化することが、機械的な力を加えることを含む、実施形態１２２～１２５のいずれか１つに記載の方法。
１３１．１つ以上の糖ペプチドの量が、多重反応モニタリング（ＭＲＭ）トランジションを測定する、実施形態１２２～１２５のいずれか１つに記載の方法。
１３２．さらに、ステップ（ｅ）で同定される糖ペプチドバイオマーカーのうちの１つ以上を含む糖ペプチドバイオマーカーのパネルを生成する、実施形態１２２に記載の方法。
１３３．交差検証が、リーブ・ワン・アウト交差検証（ＬＯＯＣＶ）である、実施形態１２３に記載の方法。
１３４．カットオフアウトカムスコアが、ハレルのＣインデックスを最適化するように決定された、実施形態１２３に記載の方法。
１３５．相互作用ｐ値が、ステップ（ｇ）で０．０１、０．００５、または０．００１以下である、実施形態１２３に記載の方法。
１３６．アウトカムが、全生存期間を含む、実施形態１２５～１２６のいずれか１つに記載の方法。
１３７．アウトカムが、無増悪生存期間を含む、実施形態１２５～１２６のいずれか１つに記載の方法。
１３８．処置が、イピリムマブ、ニボルマブ、及びペムブロリズマブのうちの１つ以上を含む、実施形態１２５～１２６のいずれか１つに記載の方法。
１３９．処置が、ＰＤ－１阻害薬、ＰＤ－Ｌ１阻害薬、及びＣＴＬＡ－４阻害薬のうちの１つ以上を含む、実施形態１２５～１２６のいずれか１つに記載の方法。
１４０．処置が、化学療法を含む、実施形態１２５～１２６のいずれか１つに記載の方法。
１４１．化学療法が、カルボプラチン及びペメトレキセドのうちの１つ以上を含む、実施形態１２５～１２６のいずれか１つに記載の方法。
１４２．出力確率がアウトカムにプラスの影響を与える処置を示す場合、推奨が、処置を継続することを含む、実施形態１２５～１２６のいずれか１つに記載の方法。
１Ａ．メラノーマまたは非小細胞肺癌状態と診断された対象の処置を管理する方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットが、表７、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
処置スコアを使用して、対象の処置に対する予測応答を示す処置出力を生成すること。
２Ａ．処置出力を生成することが、以下を含む、実施形態１Ａに記載の方法：
処置スコアが、選択閾値を上回るかどうかに基づいて、処置に対する予測応答を生成すること。
３Ａ．前記選択閾値が、０．５である、実施形態２Ａに記載の方法。
４Ａ．予測応答を生成することが、以下を含む、実施形態２Ａに記載の方法：
処置スコアが０．５を上回る場合、対象の第１の予測応答分類を同定すること、及び
処置スコアが０．５を上回らない場合、対象の第２の予測応答分類を同定すること。
５Ａ．第１の予測応答分類が、持続制御であり、第２の予測応答分類が、早期中断である、実施形態４Ａに記載の方法。
６Ａ．処置が、ペムブロリズマブであり、ペプチド構造セットが、表２に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む、実施形態１Ａ～５Ａのいずれか１つに記載の方法。
７Ａ．状態が、メラノーマであり、処置が、ニボルマブ及びイピリムマブの組み合わせを含み、ペプチド構造セットが、表３に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む、実施形態１Ａ～６Ａのいずれか１つに記載の方法。
８Ａ．処置アウトカムが、対象に対する処置計画を修正するための推奨を含む、実施形態１Ａ～７Ａのいずれか１つに記載の方法。
９Ａ．処置計画を修正するための推奨が、対象に対して異なる処置の選択すること、処置の用量を変更すること、または処置を、少なくとも１つの他の処置と組み合わせること、のうちの少なくとも１つを含む、実施形態８Ａに記載の方法。
１０Ａ．処置スコアを計算することが、以下を含む、実施形態１Ａ～９Ａのいずれか１つに記載の方法：
基準存在量よりも大きい選択された存在量を有するペプチド構造セットの割合を計算すること。
１１Ａ．ペプチド構造セットのペプチド構造の基準存在量が、サンプル集団にわたるペプチド構造の複数の存在量の中央値であり、ペプチド構造セットの糖ペプチド構造の選択された存在量が、相対的な存在量であり、ペプチド構造セットの非グリコシル化ペプチド構造の選択された存在量が、絶対的な存在量である、実施形態１０Ａに記載の方法。
１２Ａ．さらに、以下を含む、実施形態１Ａ～１１Ａのいずれか１つに記載の方法：
サンプルデータと、サンプルデータに対応するペプチド構造のコレクションの各ペプチド構造の相対的重要性を同定する統計アルゴリズムを使用して、ペプチド構造セットを同定すること。
１３Ａ．統計的アルゴリズムが、ウィルコクソン順位和検定を含む、実施形態１２Ａに記載の方法。
１４Ａ．ペプチド構造のセットを同定することが、以下を含む、実施形態１２Ａまたは実施形態１３Ａに記載の方法：
第１の応答分類及び第２の応答分類間の選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造を同定するために、サンプルデータを使用して差異存在量分析を実行して、処置に対する第１の応答分類に対応するサンプルデータの第１の部分及び処置に対する第２の応答分類に対応するサンプルデータの第２の部分を比較すること。
１５Ａ．選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造が、２０個のペプチド構造である、実施形態１４Ａに記載の方法。
１６Ａ．以下である、実施形態１４Ａまたは実施形態１５Ａに記載の方法：
第１の応答分類が、持続制御であり、処置投与後の持続期間中に中断イベントが存在しないことを示し、
第２の応答分類が、処置後の初期期間中に少なくとも１つの中断イベントが存在することを示す早期中断であり、
持続期間が、初期期間よりも長くなる。
１７Ａ．持続期間が、１２ヶ月であり、初期期間が、６ヶ月である、実施形態１６Ａに記載の方法。
１８Ａ．少なくとも１つのペプチド構造が、表２７で同定されるように、ペプチド配列で定義された糖ペプチド構造と、ペプチド配列の連結部位でペプチド配列に連結されたグリカン構造を含み、ペプチド配列が、表７に定義される配列番号２１～４６の１つである、実施形態１Ａ～１７Ａのいずれか１つに記載の方法。
１９Ａ．ペプチド構造セットのペプチド構造の定量データが、調整済み存在量、相対存在量、絶対存在量、正規化存在量、相対量、調整済み量、正規化量、相対濃度、調整済み濃度、または正規化濃度のうちの少なくとも１つを含む、実施形態１Ａ～１８Ａのいずれか１つに記載の方法。
２０Ａ．ペプチド構造データが、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して生成される、実施形態１Ａ～１９Ａのいずれか１つに記載の方法。
２１Ａ．さらに、以下を含む、実施形態１Ａ～２０Ａのいずれか１つに記載の方法：
生物サンプルからサンプルを作成すること、ならびに
還元、アルキル化、及び酵素消化を使用してサンプルを調製して、ペプチド構造セットを含む調製済みサンプルを形成すること。
２２Ａ．さらに、以下を含む、実施形態２１Ａに記載の方法：
多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、調製済みサンプルからペプチド構造データを生成すること。
２３Ａ．処置出力が、処置の設計または処置の治療用量のうちの少なくとも１つを含む、実施形態１Ａ～２２Ａのいずれか１つに記載の方法。
２４Ａ．さらに、以下を含む、実施形態１Ａ～２３Ａのいずれか１つに記載の方法：
処置出力をリモートシステムに送信すること。
２５Ａ．さらに、以下を含む、実施形態１Ａ～２４Ａのいずれか１つに記載の方法：
処置が成功することを示す予測応答分類である予測応答に基づいて、治療用量の処置を投与すること。
２６Ａ．さらに、以下を含む、実施形態１Ａ～２５Ａのいずれか１つに記載の方法：
持続制御である予測応答に基づいて、治療用量の処置を投与すること。
２７Ａ．メラノーマまたは非小細胞肺癌の状態と診断された対象の処置管理のための方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットの複数のサブセットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、複数の処置スコアを計算すること（複数の処置スコアの各処置スコアが、複数の処置のうちの異なる処置に対応し、複数のサブセットの各サブセットが、表１、表１２、表１４。または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
複数の処置スコアの比較分析を実行すること、及び
比較分析に基づいて処置出力を生成すること（処置出力が、対象を処置するための推奨処置計画を含む）。
２８Ａ．処置出力を生成することが、以下を含む、実施形態２７Ａに記載の方法：
対象を処置するために推奨される処置として、処置スコアが最も高い複数の処置のうちの処置を同定すること。
２９Ａ．状態が、メラノーマであり、複数の処置が、ペムブロリズマブの第１の処置ならびにニボルマブ及びイピリムマブからなる第２の処置を含む、実施形態２７Ａまたは実施形態２８Ａに記載の方法。
３０Ａ．比較分析を実行することが、以下を含む、実施形態２７Ａ～２９Ａのいずれか１つに記載の方法：
複数の処置のうちの処置が選択閾値を下回る処置スコアを有すると判定すること、及び
処置を比較分析から除外すること。
３１Ａ．選択閾値が、０．５である、実施形態３０Ａに記載の方法。
３２Ａ．処置出力を生成することが、以下を含む、実施形態２７Ａ～３１Ａのいずれか１つに記載の方法：
複数の処置スコアの対応する処置スコアを使用して、複数の処置の各処置について対象に対する予測応答分類を同定すること。
３３Ａ．対応する処置スコアが、選択閾値を上回る場合、予測応答分類が、持続制御であり、対応する処置スコアが、選択閾値を上回らない場合、予測応答分類が、早期中断である、実施形態３２Ａに記載の方法。
３４Ａ．選択閾値が、０．５である、実施形態３３Ａに記載の方法。
３５Ａ．処置出力を生成することが、以下を含む、実施形態２７Ａ～３４Ａのいずれか１つに記載の方法。
最高の処置スコアを有する複数の処置のうちの１つの処置を同定すること、
最高の処置スコアが、選択閾値を上回らないと判定すること、及び
対象に対する既存の処置計画を修正するための推奨を含む、推奨処置計画で処置出力を生成すること。
３６Ａ．既存の処置計画を修正するための推奨が、対象に対して異なる処置を選択すること、既存の処置計画の一部である処置の用量を変更すること、または処置を、少なくとも１つの他の処置と組み合わせること、のうちの少なくとも１つを含む、実施形態３５Ａに記載の方法。
３７Ａ．処置出力を生成することが、以下を含む、実施形態２７Ａ～３６Ａのいずれか１つに記載の方法。
最高の処置スコアを有する複数の処置のうちの１つの処置を、最高スコアの処置として同定すること、
最高の処置スコアが、選択閾値を超えていると判定すること、及び
推奨処置計画で処置出力を生成し、対象を処置するための推奨処置として最高スコアの処置を同定すること。
３８Ａ．状態が、メラノーマであり、複数の処置のうちの第１の処置が、ペムブロリズマブを含み、複数の処置のうちの第２の処置が、ニボルマブ及びイピリムマブの組み合わせを含み、複数の処置スコアを計算することが、以下を含む、実施形態２７Ａ～３７Ａのいずれか１つに記載の方法：
ペプチド構造セットの複数のサブセットのうちの第１のサブセットについてペプチド構造データから同定される定量データの第１の部分を使用して、第１の処置に対する第１の処置スコアを計算すること（第１のサブセットが、表２に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）；ならびに
ペプチド構造セットの複数のサブセットのうちの第２のサブセットについてペプチド構造データから同定される定量データの第２の部分を使用して、第２の処置に対す第２の処置スコアを計算すること（第２のサブセットが、表３に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）。
３９Ａ．複数の処置スコアを計算することが、以下を含む、実施形態２７Ａ～３８Ａのいずれか１つに記載の方法：
基準存在量よりも大きい選択された存在量を有するペプチド構造セットの複数のサブセットのうちのサブセットの割合を、複数の処置スコアのうちの処置スコアとして計算すること。
４０Ａ．ペプチド構造セットのペプチド構造の基準存在量が、サンプル集団にわたるペプチド構造の複数の存在量の中央値であり、ペプチド構造セットの糖ペプチド構造の選択された存在量が、相対的な存在量であり、ペプチド構造セットの非グリコシル化ペプチド構造の選択された存在量が、絶対的な存在量である、実施形態３９Ａに記載の方法。
４１Ａ．さらに、以下を含む、実施形態２７Ａ～４０Ａのいずれか１つに記載の方法。
複数の処置のうち選択された処置に関して、サンプルデータと、サンプルデータに対応するペプチド構造のコレクションの各ペプチド構造の相対的重要性を同定する統計アルゴリズムを使用して、ペプチド構造セットの複数のサブセットのうちのサブセットを同定すること。
４２Ａ．統計的アルゴリズムが、ウィルコクソン順位和検定を含む、実施形態４１Ａに記載の方法。
４３Ａ．サブセットを同定することが、以下を含む、実施形態４１Ａまたは実施形態４２Ａに記載の方法：
第１の応答分類及び第２の応答分類間の選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造を同定するために、サンプルデータを使用して差異存在量分析を実行して、選択された処置に対する第１の応答分類に対応するサンプルデータの第１の部分及び選択された処置に対する第２の応答分類に対応するサンプルデータの第２の部分を比較すること。
４４Ａ．選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造が、２０個のペプチド構造である、実施形態４３Ａに記載の方法。
４５Ａ．以下である、実施形態４３Ａまたは実施形態４４Ａに記載の方法：
第１の応答分類が、持続制御であり、処置投与後の持続期間中に中断イベントが存在しないことを示し、
第２の応答分類が、処置後の初期期間中に少なくとも１つの中断イベントが存在することを示す早期中断であり、
持続期間が、初期期間よりも長くなる。
４６Ａ．持続期間が、１２ヶ月であり、初期期間が、６ヶ月である、実施形態４５に記載の方法。
４７Ａ．少なくとも１つのペプチド構造が、表２７で同定されるように、ペプチド配列で定義された糖ペプチド構造と、ペプチド配列の連結部位でペプチド配列に連結されたグリカン構造を含み、ペプチド配列が、表７に定義される配列番号２１～４６の１つである、実施形態２７Ａ～４６Ａのいずれか１つに記載の方法。
４８Ａ．ペプチド構造セットのペプチド構造の定量データが、調整済み存在量、相対存在量、絶対存在量、正規化存在量、相対量、調整済み量、正規化量、相対濃度、調整済み濃度、または正規化濃度のうちの少なくとも１つを含む、実施形態２７Ａ～４７Ａのいずれか１つに記載の方法。
４９Ａ．ペプチド構造データが、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して生成される、実施形態２７Ａ～４８Ａのいずれか１つに記載の方法。
５０Ａ．さらに、以下を含む、実施形態２７Ａ～４９Ａのいずれか１つに記載の方法：
生物サンプルからサンプルを作成すること、ならびに
還元、アルキル化、及び酵素消化を使用してサンプルを調製して、ペプチド構造セットを含む調製済みサンプルを形成すること。
５１Ａ．さらに、以下を含む、実施形態５０Ａに記載の方法：
多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、調製済みサンプルからペプチド構造データを生成すること。
５２Ａ．推奨処置計画が、推奨処置と、推奨処置の治療用量を同定する、実施形態２７Ａ～５１Ａのいずれか１つに記載の方法。
５３Ａ．さらに、以下を含む、実施形態５２Ａに記載の方法：
治療用量の推奨されるものを投与すること。
５４Ａ．さらに、以下を含む、実施形態２７Ａ～５３Ａのいずれか１つに記載の方法。
処置出力をリモートシステムに送信すること。
５５Ａ．メラノーマ状態と診断された対象の処置管理のための方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットの第１のサブセットについてペプチド構造データから同定される第１の定量データを使用して、ペムブロリズマブの第１の処置に対する第１の処置スコアを計算すること（第１のサブセットが、表２に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
ペプチド構造セットの第２のサブセットについてペプチド構造データから同定される第２の定量データを使用して、ニボルマブ及びイピリムマブからなる第２の処置に対する第２の処置スコアを計算すること（第２のサブセットが、表３に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
第１の処置スコア及び第２の処置スコアの比較分析を実行すること、ならびに
比較分析に基づいて処置出力を生成すること（処置出力が、第１の処置及び第２の処置のうちの１つを推奨処置として対象に同定する）。
５６Ａ．第１の処置スコアを計算することが、以下を含む、実施形態５５に記載の方法：
基準存在量よりも大きい選択された存在量を有する第１のサブセットの割合を第１の処置スコアとして計算するステップ。
５７Ａ．第２の処置スコアを計算することが、以下を含む、実施形態５５Ａまたは実施形態５６Ａに記載の方法：
基準存在量よりも大きい選択された存在量を有する第２のサブセットの割合を記第２の処置スコアとして計算すること。
５８Ａ．以下を含む、メラノーマまたは非小細胞肺癌状態と診断された対象を処置するための方法。
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
処置スコアを使用して、対象の処置に対する予測応答を示す処置出力を生成すること、及び
陽性応答分類を含む予測応答に応答して患者に処置を投与すること（投与するステップが、治療用量の推奨処置またはその派生物の静脈内投与または経口投与のうちの少なくとも１つを含み、
処置が、以下からなる群より選択される：
３週間毎に２００ｍｇ、３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ、または６週間毎に４００ｍｇのうちの少なくとも１つの治療用量が投与されるペムブロリズマブの第１の処置、ならびに
ニボルマブ及びイピリムマブで構成される第２の処置（３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う１ｍｇ／ｋｇのニボルマブまたは１ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う３ｍｇ／ｋｇのニボルマブとのいずれかの治療用量が投与される））。
５９Ａ．以下を含む、メラノーマ状態と診断された対象を処置するための方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットの複数のサブセットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、複数の処置スコアを計算すること（複数の処置スコアの各処置スコアが、複数の処置のうちの異なる処置に対応し、複数のサブセットの各サブセットが、表１、表１２、表１４。または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
複数の処置スコアの比較分析を実行すること、
比較分析に基づいて処置出力を生成すること（処置出力が、対象を処置するための複数の処置の推奨処置を含む）、及び
推奨処置を患者に投与すること（投与するステップが、治療用量の推奨処置またはその派生物を静脈内投与または経口投与のうちの少なくとも１つを含み、
複数の処置が、以下を含む：
３週間毎に２００ｍｇ、３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ、または６週間毎に４００ｍｇのうちの少なくとも１つの治療用量が投与されるペムブロリズマブの第１の処置、ならびに
ニボルマブ及びイピリムマブで構成される第２の処置（３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う１ｍｇ／ｋｇのニボルマブまたは１ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う３ｍｇ／ｋｇのニボルマブとのいずれかの治療用量が投与される））。
６０Ａ．メラノーマまたは非小細胞肺癌状態と診断された対象の処置を管理する方法であって、方法が、以下を含む、方法：
サンプル集団のサンプルデータを受信すること（サンプルデータが、メラノーマまたは非小細胞肺癌状態と診断された複数のサンプル対象の処置への応答の特徴を示し、複数のサンプル対象の各対象のペプチド構造コレクションに対するサンプルペプチド構造データを含む）、
複数のサンプル対象の応答に基づいて、サンプルデータを、第１の応答分類に対応する第１群及び第２の応答分類に対応する第２群に分類すること、
サンプルデータを使用して差異存在量分析を実行して、第１の応答分類に対応するサンプルデータの第１群及び第２の応答分類に対応するサンプルデータの第２群を比較し、ペプチド構造コレクションからペプチド構造セットを同定すること、
（ペプチド構造セットが、第１の応答分類及び第２の応答分類間で選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造を含む）
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置に対する処置スコアを計算すること、ならびに
処置スコアを使用して、対象の処置に対する予測応答を示す処置出力を生成すること。
６１Ａ．ペプチド構造セットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む、実施形態６０Ａに記載の方法。
６２Ａ．差異存在量分析が、ウィルコクソン順位和検定を使用して実行される、実施形態６０Ａまたは実施形態６１Ａに記載の方法。
６３Ａ．選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造が、２０個のペプチド構造である、実施形態６０Ａ～６２Ａのいずれか１つに記載の方法。
６４Ａ．以下である、実施形態６０Ａ～６３Ａのいずれか１つに記載の方法。
第１の応答分類が、持続制御であり、処置投与後の持続期間中に中断イベントが存在しないことを示し、
第２の応答分類が、処置後の初期期間中に少なくとも１つの中断イベントが存在することを示す早期中断であり、
持続期間が、初期期間よりも長くなる。
６５Ａ．持続期間が、１２ヶ月であり、初期期間が、６ヶ月である、実施形態６４Ａに記載の方法。
６６Ａ．対象のメラノーマまたは非小細胞肺癌を処置する方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
処置スコアを使用して、処置出力を生成すること、及び
処置出力が、ペムブロリズマブ処置に対する陽性応答分類、または推奨処置としてのペムブロリズマブ処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、対象にペムブロリズマブ処置を投与すること。
６７Ａ．投与することが、以下を含む、実施形態６６Ａに記載の方法：
ペムブロリズマブ処置を３週間毎に２００ｍｇの用量で投与すること。
６８Ａ．投与することが、以下を含む、実施形態６６Ａに記載の方法：
ペムブロリズマブ処置を３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ ｍｇの用量で投与すること。
６９Ａ．投与することが、以下を含む、実施形態６６Ａに記載の方法：
ペムブロリズマブ処置を３週間毎に４００ｍｇの用量で投与すること。
７０Ａ．投与することが、以下を含む、実施形態６６Ａ～６９Ａのいずれか１つに記載の方法：
静脈内投与経路を介してペムブロリズマブ処置を投与すること。
７１Ａ．投与することが、以下を含む、実施形態６６Ａ～７０Ａのいずれか１つに記載の方法：
ペムブロリズマブ処置を３週間毎に４回投与すること。
７２Ａ．対象のメラノーマまたは非小細胞肺癌を処置する方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
処置スコアを使用して、処置出力を生成すること、及び
処置出力が、併用処置に対する陽性応答分類または推奨処置としての併用処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、ニボルマブ及びイピリムマブの組み合わせを含む併用処置を対象に投与すること。
７３Ａ．投与することが、以下を含む、実施形態７２Ａに記載の方法：
３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う１ｍｇ／ｋｇのニボルマブの用量で、併用処置を対象に投与すること。
７４Ａ．投与することが、以下を含む、実施形態７２Ａに記載の方法：
１ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う３ｍｇ／ｋｇのニボルマブの用量で、併用処置を対象に投与すること。
７５Ａ．投与することが、以下を含む、実施形態７２Ａ～７４Ａのいずれか１つに記載の方法：
静脈内投与経路を介して併用処置を投与すること。
７６Ａ．投与することが、以下を含む、実施形態７２Ａ～７５Ａのいずれか１つに記載の方法：
併用処置を３週間毎に４回投与すること。
７７Ａ．ペムブロリズマブ処置による処置のためにメラノーマまたは非小細胞肺癌患者を同定する方法であって、方法が、以下を含む、方法。
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、及び
処置スコアを使用して処置出力を生成すること
（処置出力がペムブロリズマブ処置に対する陽性応答分類、または推奨処置としてのペムブロリズマブ処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、患者が、ペムブロリズマブ処置で処置される）。
７８Ａ．ペムブロリズマブ処置が、３週間毎に２００ｍｇの用量で投与される、実施形態７７Ａに記載の方法。
７９Ａ．ペムブロリズマブ処置が、３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ ｍｇの用量で投与される、実施形態７７Ａに記載の方法。
８０Ａ．ペムブロリズマブ処置が、３週間毎に４００ｍｇの用量で投与される、実施形態７７Ａに記載の方法。
８１Ａ．ペムブロリズマブ処置が、静脈内投与経路を介して投与される、実施形態７７Ａ～８０Ａのいずれか１つに記載の方法。
８２Ａ．ペムブロリズマブ処置が、３週間毎に４回投与される、実施形態７７Ａ～８１Ａのいずれか１つに記載の方法。
８３Ａ．ニボルマブ及びイピリムマブを含む併用処置による処置のためにメラノーマ患者を同定する方法であって、方法が、以下を含む、方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、及び
処置スコアを使用して処置出力を生成すること
（処置出力が併用処置に対する陽性応答分類または推奨処置としての併用処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、患者が、併用処置で処置される）。
８４Ａ．併用処置が、３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブと組み合わせた１ｍｇ／ｋｇのニボルマブの用量で投与される、実施形態８３Ａに記載の方法。
８５Ａ．併用処置が、１ｍｇ／ｋｇのイピリムマブと組み合わせた３ｍｇ／ｋｇのニボルマブの用量で投与される、実施形態８３ａに記載の方法。
８６Ａ．併用処置が、静脈内投与経路を介して投与される、実施形態８３Ａ～８５Ａのいずれか１つに記載の方法。
８７Ａ．併用処置が、３週間毎に４回投与される、実施形態８３Ａ～８６Ａのいずれか１つに記載の方法。
８８Ａ．患者由来のサンプル中のペプチド構造セットを分析するための方法であって、方法が、以下を含む、方法：
（ａ）患者からサンプルを取得すること、
（ｂ）サンプルを調製して、ペプチド構造セットを含む調製済みサンプルを形成すること、
（ｃ）調製済みサンプルを反応モニタリング質量分析システムに投入して、ペプチド構造セットの各ペプチド構造に関連するプロダクトイオンのセットを検出すること
（ペプチド構造セットは、表６で同定されるペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８から選択される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
ペプチド構造セットが、以下を有することを特徴とするペプチド構造を含み：
（ｉ）ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されている質量電荷（ｍ／ｚ）比の±１．５以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオン、及び
（ｉｉ）ペプチド構造に対応する表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオン）、
（ｄ）反応モニタリング質量分析システムを使用して、プロダクトイオンセットの定量データを生成すること。
８９Ａ．プレカーサーイオンの質量電荷（ｍ／ｚ）比が、ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内である、実施形態８８Ａに記載の方法。
９０Ａ．プレカーサーイオンの質量電荷（ｍ／ｚ）比が、ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内である、実施形態８８Ａに記載の方法。
９１Ａ．プロダクトイオンの質量電荷（ｍ／ｚ）比が、ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．８以内である、実施形態８８Ａ～９０Ａのいずれか１つに記載の方法。
９２Ａ．プロダクトイオンの質量電荷（ｍ／ｚ）比が、ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内である、実施形態８８Ａ～９０Ａのいずれか１つに記載の方法。
９３Ａ．さらに、以下を含む、実施形態８８Ａ～９２Ａのいずれか１つに記載の方法：
メラノーマ状態と診断された対象を処置するために、定量データを使用して処置出力を生成すること。
９４Ａ．反応モニタリング質量分析システムが、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）または選択された反応モニタリング質量分析法（ＳＲＭ－ＭＳ）のうちの少なくとも１つを使用して、プロダクトイオンセットを検出し、定量データを生成する、実施形態８８Ａ～９３Ａのいずれか１つに記載の方法。
９５Ａ．サンプルが、血漿サンプルを含む、実施形態８８Ａ～９４Ａのいずれか１つに記載の方法。
９６Ａ．サンプルが、血清サンプルを含む、実施形態８８Ａ～９４Ａのいずれか１つに記載の方法。
９７Ａ．サンプルを調製することが、以下のうちの少なくとも１つを含む、実施形態８８Ａ～９６Ａのいずれか１つに記載の方法：
サンプル中の１つ以上のタンパク質を変性させて、１つ以上の変性タンパク質を形成すること、
サンプル中の１つ以上の変性タンパク質を還元して、１つ以上の還元タンパク質を形成すること、
アルキル化剤を使用して、サンプル中の１つ以上のタンパク質をアルキル化して、１つ以上の還元タンパク質におけるジスルフィド結合の再形成を防止して、１つ以上のアルキル化タンパク質を形成すること、または
タンパク質分解触媒を使用して、サンプル中の１つ以上のアルキル化タンパク質を消化して、ペプチド構造セットを含む調製済みサンプルを形成すること。
９８Ａ．表１、表１２、表１４、または表１６で同定されるペプチド構造の少なくとも１つを含む、組成。
９９Ａ．以下である、ペプチド構造またはプロダクトイオンを含む、組成：
ペプチド構造またはプロダクトイオンが、配列番号２１～４６、１０１～１３１、及び１５９～２５７のいずれか１つと少なくとも９０％の配列同一性を有するアミノ酸配列を含み、
プロダクトイオンが、同定されるｍ／ｚ範囲内に入るプロダクトイオンを含む、表６、１８、または２０で同定されるプロダクトイオンからなる群の１つとして選択される。
１００Ａ．以下である、表６で同定されるペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８、表１８のペプチド構造、または表２０のペプチド構造からなる群の１つとして選択される糖ペプチド構造を含む組成：
糖ペプチドの構造が、以下を含み：
糖ペプチド構造に対応する表５で同定されるアミノ酸ペプチド配列、及び
グリカン構造が、表１で同定される対応する位置でアミノ酸ペプチド配列の残基に連結されている糖ペプチド構造に対応する、表１で同定されるグリカン構造、
グリカン構造が、グリカン組成を有する。
１０１Ａ．グリカン組成が、表７で同定される、実施形態１００Ａに記載の組成。
１０２Ａ．以下である、実施形態１００Ａまたは実施形態１０１Ａに記載の組成：
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表６で同定される電荷を有するプレカーサーイオンを有する。
１０３Ａ．以下である、実施形態１００Ａ～１０１Ａのいずれか１つの組成：
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する、表６、表１８、または表２０のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．５以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する。
１０４Ａ．以下である、実施形態１００Ａ～１０１Ａのいずれか１つの組成：
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する、表６、表１８、または表２０のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する。
１０５Ａ．以下である、実施形態１００Ａ～１０１Ａのいずれか１つの組成：
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する、表６、表１８、または表２０のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する。
１０６Ａ．以下である、実施形態１００Ａ～１０５Ａのいずれか１つの組成：
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表６、表１８、または表２０の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する。
１０７Ａ．以下である、実施形態１００Ａ～１０５Ａのいずれか１つの組成：
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表６、表１８、または表２０の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．８以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する。
１０８Ａ．以下である、実施形態１００Ａ～１０５Ａのいずれか１つの組成：
糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する。
１０９Ａ．糖ペプチド構造が、糖ペプチド構造に対応する表１で同定されるモノアイソトピック質量を有する、実施形態１００Ａ～１０８Ａのいずれか１つに記載の組成。
１１０Ａ．以下である、表１に示される複数のペプチド構造から１つとして選択されるペプチド構造を含む組成：
ペプチド構造が、表１のペプチド構造に対応するものと同定されるモノアイソトピック質量を有し、
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応する配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む。
１１１Ａ．以下である、実施形態１１０Ａに記載の組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応する表６で同定される電荷を有するプレカーサーイオンを有する。
１１２Ａ．以下である、実施形態１１０Ａに記載の組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応するものとして表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．５以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する。
１１３Ａ．以下である、実施形態１１０Ａに記載の組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応するものとして表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する。
１１４Ａ．以下である、実施形態１１０Ａに記載の組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応するものとして表６のプレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内のｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する。
１１５Ａ．以下である、実施形態１１０Ａ～１１４Ａのいずれか１つの組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応するものとして表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する。
１１６Ａ．以下である、実施形態１１０Ａ～１１４Ａのいずれか１つの組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応するものとして表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．８以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する。
１１７Ａ．以下である、実施形態１１０Ａ～１１４Ａのいずれか１つの組成：
ペプチド構造が、ペプチド構造に対応するものとして表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内のｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する。
１１８Ａ．実施形態１～８７のいずれか１つに記載の方法の少なくとも一部を実行するために、表１、表１２、表１４、または表１６で同定される少なくとも１つのペプチド構造を定量するための少なくとも１つの薬剤を含む、キット。
１１９Ａ．ペプチド配列セットのペプチド配列が、配列番号２１～４６、１０１～１３１、１５９～２０７、または３００～４２９の対応するものにより同定され、実施形態１～８７のいずれか１つに記載の方法の少なくとも一部を実行するために、糖ペプチド標準、緩衝液、またはペプチド配列セットのうちの少なくとも１つを含む、キット。
１２０Ａ．以下を含む、システム：
１つ以上のデータプロセッサー、及び
１つ以上のデータプロセッサー上で実行される場合、１つ以上のデータプロセッサーに、実施形態１～８７のいずれか１つの一部または全部を実行させる命令を含有する、非一時的なコンピューター可読記憶媒体。
１２１Ａ．１つ以上のデータプロセッサーに、実施形態１Ａ～８７Ａのいずれか１つの一部または全部を実行させるように構成された命令を含む、非一時的な機械可読記憶媒体に明白に具体化されたコンピュータープログラム製品。
１２２Ａ．対象が、メラノーマに罹患しており、ペプチド構造セットが、表１２の少なくとも１つのペプチド構造を含む、実施形態１Ａ～８２Ａのいずれか１つに記載の方法。
１２３Ａ．ペプチド構造セットが、表１２の少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、少なくとも５つ、少なくとも６つ、少なくとも７つ、少なくとも８つ、少なくとも９つ、少なくとも１０、少なくとも１５、または少なくとも２０のペプチド構造を含む、実施形態１２２Ａに記載の方法。
１２４Ａ．対象が、進行性メラノーマ及び／または悪性メラノーマに罹患している、実施形態１２２Ａまたは１２３Ａに記載の方法。
１２５Ａ．対象が、非小細胞肺癌を有し、ペプチド構造セットが、表１４の少なくとも１つのペプチド構造を含む、実施形態１Ａ～８７Ａのいずれか１つに記載の方法。
１２６Ａ．ペプチド構造セットが、表１４の少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、少なくとも５つ、少なくとも６つ、少なくとも７つ、少なくとも８つ、少なくとも９つ、少なくとも１０、少なくとも１５、または少なくとも２０のペプチド構造を含む、実施形態１２５Ａに記載の方法。
１２７Ａ．対象が、非小細胞肺癌を有し、ペプチド構造セットが、表１６の少なくとも１つのペプチド構造を含む、実施形態１Ａ～８７Ａのいずれか１つに記載の方法。
１２８Ａ．ペプチド構造セットが、表１６の少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、少なくとも５つ、少なくとも６つ、少なくとも７つ、少なくとも８つ、少なくとも９つ、少なくとも１０、少なくとも１５、または少なくとも２０のペプチド構造を含む、実施形態１２５Ａに記載の方法。
１２９Ａ．処置出力が、対象がペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブに応答する可能性が低いことを示す場合、推奨処置計画が、標準的な非チェックポイント免疫療法、標準化学療法、併用化学療法、及び非チェックポイント免疫療法、標的療法、放射線療法、新世代チェックポイント阻害薬からなる群より選択される代替療法を単独で、またはＬＡＧ－３阻害薬、腫瘍治療薬の臨床試験への参加の推奨、レーザー療法、もしくは光線力学的療法と組み合わせて含む、実施形態２７Ａ～２８Ａのいずれか１つに記載の方法。
１３０Ａ．対象がペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブに応答する可能性が低いことを、処置出力が示す場合、さらに、標準的な非チェックポイント免疫療法、標準化学療法、化学療法及び非チェックポイント免疫療法の併用、標的療法、放射線療法、新世代チェックポイント阻害薬からなる群より選択される代替療法を単独で、またはＬＡＧ－３阻害薬、腫瘍治療薬の臨床試験への参加の推奨、レーザー療法、もしくは光線力学的療法と組み合わせて投与することを含む、実施形態２７Ａ～２８Ａのいずれか１つに記載の方法。
１３１Ａ．対象が、メラノーマに罹患しており、対象がペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブに応答する可能性が低いことを、処置出力が示す場合、推奨処置計画が、他の免疫療法、Ｔ－ＶＥＣ（タリモジェン・ラヘルパレプベク）ワクチン、カルメット・ゲラン桿菌ワクチン、イミキモドクリーム、ＩＬ－２免疫療法、化学療法、ダカルバジン、及びテモゾロミドの注射からなる群より選択される代替療法を単独で、または他の薬剤、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する対象に対するＢＲＡＦ阻害薬及びＭＥＫ阻害薬の組み合わせ、ｃ－ＫＩＴ遺伝子に変化を有する対象に対するイマチニブもしくはニロチニブ、ならびに放射線療法と組み合わせて含む、実施形態２７Ａ～２８Ａのいずれか１つに記載の方法。
１３２Ａ．対象が、メラノーマに罹患しており、対象がペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブに応答する可能性が低いことを、処置出力が示す場合、さらに、他の免疫療法、Ｔ－ＶＥＣ（タリモジェン・ラヘルパレプベク）ワクチン、カルメット・ゲラン桿菌ワクチン、イミキモドクリーム、ＩＬ－２免疫療法、化学療法、ダカルバジン、及びテモゾロミドの注射からなる群より選択される代替療法を単独で、または他の薬剤、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する対象に対するＢＲＡＦ阻害薬及びＭＥＫ阻害薬の組み合わせ、ｃ－ＫＩＴ遺伝子に変化を有する対象に対するイマチニブもしくはニロチニブ、ならびに放射線療法と組み合わせて投与することを含む、実施形態２７Ａ～２８Ａのいずれか１つに記載の方法。
１３３Ａ．対象が、非小細胞肺癌に罹患しており、対象がニボルマブ及びイピリムマブに応答する可能性が低いことを、処置出力が示す場合、推奨処置計画が、ＥＧＦＲ変異を有する対象に対するオシメルチニブによるアジュバント処置、抗血管新生薬などの特定の遺伝子変異を有する患者に対する標的療法、ＫＲＡＳ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＥＧＦＲ変化を有する細胞を標的とする薬物、ＡＬＫ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＲＯＳ１遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、化学療法、シスプラチン、カルボプラチン、パクリタキセル、アルブミン結合パクリタキセル、ドセタキセル、ゲムシタビン、ビノレルビン、エトポシド、ペメトレキセド、放射線療法と組み合わされた化学療法（化学放射線）、及び化学放射線療法とそれに続くデュルバルマブからなる群より選択される代替療法を含む、実施形態２７Ａ～２８Ａに記載の方法。
１３４Ａ．対象が、非小細胞肺癌に罹患しており、対象がニボルマブ及びイピリムマブに応答する可能性が低いことを、処置出力が示す場合、ＥＧＦＲ変異を有する対象に対するオシメルチニブによるアジュバント処置、抗血管新生薬などの特定の遺伝子変異を有する患者に対する標的療法、ＫＲＡＳ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＥＧＦＲ変化を有する細胞を標的とする薬物、ＡＬＫ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＲＯＳ１遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、化学療法、シスプラチン、カルボプラチン、パクリタキセル、アルブミン結合パクリタキセル、ドセタキセル、ゲムシタビン、ビノレルビン、エトポシド、ペメトレキセド、放射線療法と組み合わされた化学療法（化学放射線）、及び化学放射線療法とそれに続くデュルバルマブからなる群より選択される代替療法を投与する、実施形態２７Ａ～２８Ａに記載の方法。
１３５Ａ．代替療法が、第１選択療法である、実施形態１２９Ａ～１３４Ａのいずれか１つに記載の方法。
１３６Ａ．対象が、第１選択療法を受けており、代替療法が、第２選択療法であり、代替療法が、第１選択療法とは異なる、実施形態１２９Ａ～１３４Ａのいずれか１つに記載の方法。
１３７Ａ．既存の処置計画を修正するための推奨が、標準的な非チェックポイント免疫療法、標準化学療法、化学療法及び非チェックポイント免疫療法の併用、標的療法、放射線療法、新世代チェックポイント阻害薬からなる群より選択される対象に対する異なる処置の選択を単独で、またはＬＡＧ－３阻害薬、腫瘍治療薬の臨床試験への参加の推奨、レーザー療法、もしくは光線力学的療法と組み合わせて含む、実施形態８Ａ～２６Ａのいずれか１つに記載の方法。
１３８Ａ．対象が、メラノーマに罹患しており、既存の処置計画を修正するための推奨が、他の免疫療法、Ｔ－ＶＥＣ（タリモジェン・ラヘルパレプベク）ワクチン、カルメット・ゲラン桿菌ワクチン、イミキモドクリーム、ＩＬ－２免疫療法、化学療法、ダカルバジン、及びテモゾロミドの注射からなる群より選択される対象に対する異なる処置を単独で、または他の薬物、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する対象に対するＢＲＡＦ阻害薬及びＭＥＫ阻害薬の組み合わせ、ｃ－ＫＩＴ遺伝子に変化を有する対象に対するイマチニブもしくはニロチニブ、ならびに放射線療法と組み合わせて選択することを含む、実施形態８Ａ～２６Ａのいずれか１つに記載の方法。
１３９Ａ．対象が、非小細胞肺癌に罹患しており、既存の処置計画を修正するための推奨が、ＥＧＦＲ変異を有する対象に対するオシメルチニブによるアジュバント処置、抗血管新生薬などの特定の遺伝子変異を有する患者に対する標的療法、ＫＲＡＳ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＥＧＦＲ変化を有する細胞を標的とする薬物、ＡＬＫ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＲＯＳ１遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、化学療法、シスプラチン、カルボプラチン、パクリタキセル、アルブミン結合パクリタキセル、ドセタキセル、ゲムシタビン、ビノレルビン、エトポシド、ペメトレキセド、放射線療法と組み合わされた化学療法（化学放射線）、及び化学放射線療法とそれに続くデュルバルマブからなる群より選択される対象に対し異なる処置を選択することを含む、実施形態８Ａ～２６Ａのいずれか１つに記載の方法。
１４０Ａ．さらに、選択された異なる処置を投与することを含む、実施形態１３７Ａ～１３９Ａのいずれか１つに記載の方法。
１４１Ａ．対象が以前の治療を受けており、既存の処置計画を修正するための推奨が、以前の治療以外の治療を選択することを含む、実施形態１３６Ａまたは実施形態１３７Ａに記載の方法。
１４２Ａ．以下を含む、ペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブによる処置に応答する可能性が低い対象を同定する方法：
対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
ペプチド構造セットについてペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること（ペプチド構造セットが、表７、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む）、
処置スコアを使用して、対象のペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブに対する予測応答を示す処置出力を生成すること。
１４３Ａ．処置出力を生成することが、以下を含む、実施形態１４２Ａに記載の方法：
処置スコアが、選択閾値を上回るかどうかに基づいて、処置に対する予測応答を生成すること。
１４４Ａ．対象がペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブによる処置に応答する可能性が低いことを、処置に対する予測応答が示す場合、対象に、他の免疫療法、Ｔ－ＶＥＣ（タリモジェン・ラヘルパレプベク）ワクチンの注射、カルメット・ゲラン桿菌ワクチン、イミキモドクリーム、ＩＬ－２免疫療法、化学療法、ダカルバジン、及びテモゾロミドが単独で、または他の薬物、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する対象に対するＢＲＡＦ阻害薬及びＭＥＫ阻害薬の組み合わせ、ｃ－ＫＩＴ遺伝子に変化を有する対象に対するイマチニブもしくはニロチニブ、放射線療法、ＥＧＦＲ変異を有する対象に対するオシメルチニブ、抗血管新生薬などの特定の遺伝子変異を有する患者に対する標的療法、ＫＲＡＳ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＥＧＦＲ変化を有する細胞を標的とする薬物、ＡＬＫ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＲＯＳ１遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、化学療法、シスプラチン、カルボプラチン、パクリタキセル、アルブミン結合パクリタキセル、ドセタキセル、ゲムシタビン、ビノレルビン、エトポシド、ペメトレキセド、放射線療法と組み合わされた化学療法（化学放射線）、ならびに化学放射線療法とそれに続くデュルバルマブと組み合わせて、非チェックポイント免疫療法、標準化学療法、併用化学療法、及び非チェックポイント免疫療法、標的療法、放射線療法、新世代チェックポイント阻害薬が単独で、またはＬＡＧ－３阻害薬、腫瘍治療薬の臨床試験への参加の推奨、レーザー療法、及び光線力学的療法と組み合わせて投与される、実施形態１４３Ａに記載の方法。

Claims (144)

  1. メラノーマまたは非小細胞肺癌状態と診断された対象の処置を管理する方法であって、前記方法が、
    前記対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
    ペプチド構造セットについて前記ペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること、を含み、前記ペプチド構造セットが、表７、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
    前記処置スコアを使用して、前記対象の前記処置に対する予測応答を示す処置出力を生成すること
    を含む、前記方法。
  2. 前記処置出力を生成することが、
    前記処置スコアが、選択閾値を上回るかどうかに基づいて、前記処置に対する前記予測応答を生成すること
    を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記選択閾値が、０．５である、請求項２に記載の方法。
  4. 前記予測応答を前記生成することが、
    前記処置スコアが０．５を上回る場合、前記対象の第１の予測応答分類を同定すること、及び
    前記処置スコアが０．５を上回らない場合、前記対象の第２の予測応答分類を同定すること
    を含む、請求項２に記載の方法。
  5. 前記第１の予測応答分類が、持続制御であり、前記第２の予測応答分類が、早期中断である、請求項４に記載の方法。
  6. 前記処置が、ペムブロリズマブであり、前記ペプチド構造セットが、表２に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む、請求項１～５のいずれか１つの方法。
  7. 前記状態が、メラノーマであり、前記処置が、ニボルマブ及びイピリムマブの組み合わせを含み、前記ペプチド構造セットが、表３に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む、請求項１～６のいずれか１項に記載の方法。
  8. 前記処置アウトカムが、前記対象の処置計画を修正するための推奨を含む、請求項１～７のいずれか１項に記載の方法。
  9. 前記処置計画を修正するための前記推奨が、前記対象に対して異なる処置を選択すること、前記処置の用量を変更すること、または前記処置を、少なくとも１つの他の処置と組み合わせること、のうちの少なくとも１つを含む、請求項８に記載の方法。
  10. 前記処置スコアを計算することが、
    基準存在量よりも大きい選択された存在量を有する前記ペプチド構造セットの割合を計算すること
    を含む、請求項１～９のいずれか１項に記載の方法。
  11. 前記ペプチド構造セットのペプチド構造の前記基準存在量が、サンプル集団にわたる前記ペプチド構造の複数の存在量の中央値であり、前記ペプチド構造セットの糖ペプチド構造の前記選択された存在量が、相対的な存在量であり、前記ペプチド構造セットの非グリコシル化ペプチド構造の前記選択された存在量が、絶対的な存在量である、請求項１０に記載の方法。
  12. さらに、
    サンプルデータと、前記サンプルデータに対応するペプチド構造のコレクションの各ペプチド構造の相対的重要性を同定する統計アルゴリズムを使用して、前記ペプチド構造セットを同定すること
    を含む、請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法。
  13. 前記統計的アルゴリズムが、ウィルコクソン順位和検定を含む、請求項１２に記載の方法。
  14. ペプチド構造のセットを同定することが、
    第１の応答分類及び第２の応答分類間の選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造を同定するために、前記サンプルデータを使用して差異存在量分析を実行して、前記処置に対する前記第１の応答分類に対応する前記サンプルデータの第１の部分及び前記処置に対する前記第２の応答分類に対応する前記サンプルデータの第２の部分を比較すること
    を含む、請求項１２または請求項１３に記載の方法。
  15. 前記選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造が、２０個のペプチド構造である、請求項１４に記載の方法。
  16. 前記第１の応答分類が、持続制御であり、処置投与後の持続期間中に中断イベントが存在しないことを示し、
    前記第２の応答分類が、処置後の初期期間中に少なくとも１つの中断イベントが存在することを示す早期中断であり、
    前記持続期間が、前記初期期間よりも長くなる、請求項１４または請求項１５に記載の方法。
  17. 前記持続期間が、１２ヶ月であり、前記初期期間が、６ヶ月である、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記少なくとも１つのペプチド構造が、表１で同定されるように、ペプチド配列で定義された糖ペプチド構造と、前記ペプチド配列の連結部位で前記ペプチド配列に連結されたグリカン構造を含み、前記ペプチド配列が、表７に定義される配列番号２１～４６の１つである、請求項１～１７のいずれか１項に記載の方法。
  19. 前記ペプチド構造セットのペプチド構造の前記定量データが、調整済み存在量、相対存在量、絶対存在量、正規化存在量、相対量、調整済み量、正規化量、相対濃度、調整済み濃度、または正規化濃度のうちの少なくとも１つを含む、請求項１～１８のいずれか１項に記載の方法。
  20. 前記ペプチド構造データが、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して生成される、請求項１～１９のいずれか１項に記載の方法。
  21. さらに、
    前記生物サンプルからサンプルを作成すること、及び
    還元、アルキル化、及び酵素消化を使用して前記サンプルを調製して、ペプチド構造セットを含む調製済みサンプルを形成すること
    を含む、請求項１～２０のいずれか１項に記載の方法。
  22. さらに、
    多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、前記調製済みサンプルから前記ペプチド構造データを生成すること
    を含む、請求項２１に記載の方法。
  23. 前記処置出力が、前記処置の設計または前記処置の治療用量のうちの少なくとも１つを含む、請求項１～２２のいずれか１項に記載の方法。
  24. さらに、
    前記処置出力をリモートシステムに送信すること
    を含む、請求項１～２３のいずれか１項に記載の方法。
  25. さらに、
    前記処置が成功することを示す前記予測応答分類である予測応答に基づいて、治療用量の処置を投与すること
    を含む、請求項１～２４のいずれか１項に記載の方法。
  26. さらに、
    持続制御である前記予測応答に基づいて、治療用量の前記処置を投与すること
    を含む、請求項１～２５のいずれか１項に記載の方法。
  27. メラノーマまたは非小細胞肺癌状態と診断された対象の処置管理のための方法であって、前記方法が、
    前記対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
    前記ペプチド構造セットの複数のサブセットについて前記ペプチド構造データから同定される定量データを使用して前記複数の処置スコアを計算することであって、複数の処置スコアの各処置スコアが、複数の処置のうちの異なる処置に対応し、前記複数のサブセットの各サブセットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む、前記計算すること、
    前記複数の処置スコアの比較分析を実行すること、及び
    前記比較分析に基づいて処置出力を生成すること、を含み、前記処置出力が、前記対象を処置するための推奨処置計画を含む、前記方法。
  28. 前記処置出力を生成することが、
    前記対象を処置するために推奨される処置として、処置スコアが最も高い前記複数の処置のうちの処置を同定すること
    を含む、請求項２７に記載の方法。
  29. 前記状態が、メラノーマであり、前記複数の処置が、ペムブロリズマブの第１の処置ならびにニボルマブ及びイピリムマブからなる第２の処置を含む、請求項２７または請求項２８に記載の方法。
  30. 前記比較分析を実行することが、
    前記複数の処置のうちの処置スコアが、選択閾値を下回ると判定すること、及び
    前記処置を前記比較分析から除外すること
    を含む、請求項２７～２９のいずれか１項に記載の方法。
  31. 前記選択閾値が、０．５である、請求項３０に記載の方法。
  32. 前記処置出力を前記生成することが、
    前記複数の処置スコアの対応する処置スコアを使用して、前記複数の処置の各処置について前記対象に対する予測応答分類を同定すること
    を含む、請求項２７～３１のいずれか１項に記載の方法。
  33. 前記予測応答分類が、前記対応する処置スコアが、選択閾値を上回る場合、持続制御であり、前記対応する処置スコアが、選択された前記閾値を上回らない場合、早期中断である、請求項３２に記載の方法。
  34. 前記選択閾値が、０．５である、請求項３３に記載の方法。
  35. 前記処置出力を生成することが、
    前記最高の処置スコアを有する複数の処置のうちの１つの処置を同定すること、
    前記最高の処置スコアが、選択閾値を上回らないと判定すること、及び
    前記対象に対する既存の処置計画を修正するための推奨を含む、前記推奨処置計画を用いて前記処置出力を生成すること
    を含む、請求項２７～３４のいずれか１項に記載の方法。
  36. 前記既存の処置計画を修正するための前記推奨が、前記対象に対して異なる処置を選択すること、前記既存の処置計画の一部である処置の用量を変更すること、または前記処置を、少なくとも１つの他の処置と組み合わせること、のうちの少なくとも１つを含む、請求項３５に記載の方法。
  37. 前記処置出力を生成することが、
    最高の処置スコアを有する前記複数の処置のうちの１つの処置を、最高スコアの処置として同定すること、
    前記最高の処置スコアが、選択閾値を超えていると判定すること、及び
    前記推奨処置計画で前記処置出力を生成し、前記対象を処置するための推奨処置として前記最高スコアの処置を同定すること
    を含む、請求項２７～３６のいずれか１項に記載の方法。
  38. 前記状態が、メラノーマであり、前記複数の処置のうちの第１の処置が、ペムブロリズマブを含み、前記複数の処置のうちの第２の処置が、ニボルマブ及びイピリムマブの組み合わせを含み、前記複数の処置スコアを計算することが、
    前記ペプチド構造セットの前記複数のサブセットのうちの第１のサブセットについて前記ペプチド構造データから同定される前記定量データの第１の部分を使用して、前記第１の処置に対する第１の処置スコアを計算すること、を含み、前記第１のサブセットが、表２に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
    さらに、前記方法が、前記ペプチド構造セットの前記複数のサブセットのうちの第２のサブセットについて前記ペプチド構造データから同定される前記定量データの第２の部分を使用して、前記第２の処置に対する第２の処置スコアを計算すること、を含み、前記第２のサブセットが、表３に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む、請求項２７～３７のいずれか１項に記載の方法。
  39. 前記複数の処置スコアを計算することが、
    基準存在量よりも大きい選択された存在量を有する前記ペプチド構造セットの前記複数のサブセットのうちのサブセットの割合を、前記複数の処置スコアのうちの処置スコアとして計算すること
    を含む、請求項２７～３８のいずれか１項に記載の方法。
  40. 前記ペプチド構造セットのペプチド構造の前記基準存在量が、サンプル集団にわたる前記ペプチド構造の複数の存在量の中央値であり、前記ペプチド構造セットの糖ペプチド構造の前記選択された存在量が、相対的な存在量であり、前記ペプチド構造セットの非グリコシル化ペプチド構造の前記選択された存在量が、絶対的な存在量である、請求項３９に記載の方法。
  41. さらに、
    前記複数の処置のうち選択された処置に関して、サンプルデータと、前記サンプルデータに対応するペプチド構造のコレクションの各ペプチド構造の相対的重要性を同定する統計アルゴリズムを使用して、前記ペプチド構造セットの前記複数のサブセットのうちのサブセットを同定すること
    を含む、請求項２７～４０のいずれか１項に記載の方法。
  42. 前記統計的アルゴリズムが、ウィルコクソン順位和検定を含む、請求項４１に記載の方法。
  43. 前記サブセットを同定することが、
    第１の応答分類及び第２の応答分類間の選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造を同定するために、前記サンプルデータを使用して差異存在量分析を実行して、前記選択された処置に対する前記第１の応答分類に対応する前記サンプルデータの第１の部分及び前記選択された処置に対する前記第２の応答分類に対応する前記サンプルデータの第２の部分を比較すること
    を含む、実施形態４１または実施形態４２に記載の方法。
  44. 前記選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造が、２０個のペプチド構造である、請求項４３に記載の方法。
  45. 前記第１の応答分類が、持続制御であり、処置投与後の持続期間中に中断イベントが存在しないことを示し、
    前記第２の応答分類が、処置後の初期期間中に少なくとも１つの中断イベントが存在することを示す早期中断であり、
    前記持続期間が、前記初期期間よりも長くなる、請求項４３または請求項４４に記載の方法。
  46. 前記持続期間が、１２ヶ月であり、前記初期期間が、６ヶ月である、請求項４５に記載の方法。
  47. 前記少なくとも１つのペプチド構造が、表１で同定されるように、ペプチド配列で定義された糖ペプチド構造と、前記ペプチド配列の連結部位で前記ペプチド配列に連結されたグリカン構造を含み、前記ペプチド配列が、表７に定義される配列番号２１～４６の１つである、請求項２７～４６のいずれか１項に記載の方法。
  48. 前記ペプチド構造セットのペプチド構造の前記定量データが、調整済み存在量、相対存在量、絶対存在量、正規化存在量、相対量、調整済み量、正規化量、相対濃度、調整済み濃度、または正規化濃度のうちの少なくとも１つを含む、請求項２７～４７のいずれか１項に記載の方法。
  49. 前記ペプチド構造データが、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して生成される、請求項２７～４８のいずれか１項に記載の方法。
  50. さらに、
    前記生物サンプルからサンプルを作成すること、及び
    還元、アルキル化、及び酵素消化を使用して前記サンプルを調製して、ペプチド構造セットを含む調製済みサンプルを形成すること
    を含む、請求項２７～４９のいずれか１項に記載の方法。
  51. さらに、
    多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）を使用して、前記調製済みサンプルから前記ペプチド構造データを生成すること
    を含む、請求項５０に記載の方法。
  52. 前記推奨処置計画が、推奨処置と、前記推奨処置の治療用量を同定する、請求項２７～５１のいずれか１つに記載の方法。
  53. さらに、
    治療用量の前記推奨されるものを投与すること
    を含む、請求項５２に記載の方法。
  54. さらに、
    前記処置出力をリモートシステムに送信すること
    を含む、請求項２７～５３のいずれか１項に記載の方法。
  55. メラノーマ状態と診断された対象の処置管理のための方法であって、前記方法が、
    前記対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
    前記ペプチド構造セットの第１のサブセットについて前記ペプチド構造データから同定される第１の定量データを使用して、ペムブロリズマブの第１の処置に対する第１の処置スコアを計算すること、を含み、前記第１のサブセットが、表２に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
    前記ペプチド構造セットの第２のサブセットについて前記ペプチド構造データから同定される第２の定量データを使用して、ニボルマブ及びイピリムマブからなる第２の処置について第２の処置スコアを計算すること、を含み、前記第２のサブセットが、表３に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
    前記第１の処置スコア及び前記第２の処置スコアの比較分析を実行すること、ならびに
    前記比較分析に基づいて処置出力を生成すること、を含み、前記処置出力が、前記第１の処置及び前記第２の処置のうちの１つを推奨処置として前記対象に同定する、前記方法。
  56. 前記第１の処置スコアを計算することが、
    基準存在量よりも大きい選択された存在量を有する前記第１のサブセットの割合を前記第１の処置スコアとして計算すること
    を含む、請求項５５に記載の方法。
  57. 前記第２の処置スコアを計算することが、
    基準存在量よりも大きい選択された存在量を有する前記第２のサブセットの割合を前記第２の処置スコアとして計算すること
    を含む、請求項５５または請求項５６に記載の方法。
  58. メラノーマまたは非小細胞肺癌状態と診断された対象を処置するための方法であって、
    前記対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
    ペプチド構造セットについて前記ペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること、を含み、前記ペプチド構造セットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
    前記処置スコアを使用して、前記対象の処置に対する予測応答を示す処置出力を生成すること、及び
    前記予測応答に応答して前記患者に前記処置を投与することが、陽性応答分類を含み、前記投与するステップが、治療用量の前記推奨処置またはその派生物の静脈内投与または経口投与のうちの少なくとも１つを含み、
    前記処置が、
    ３週間毎に２００ｍｇ、３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ、または６週間毎に４００ｍｇのうちの少なくとも１つの前記治療用量が投与されるペムブロリズマブの第１の処置、ならびに
    ３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う１ｍｇ／ｋｇのニボルマブまたは１ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う３ｍｇ／ｋｇのニボルマブとのいずれかの前記治療用量が投与されるニボルマブ及びイピリムマブで構成される第２の処置
    からなる群より１つとして選択される、前記方法。
  59. メラノーマ状態と診断された対象を処置するための方法であって、前記方法が、
    前記対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに関連するペプチド構造セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
    前記ペプチド構造セットの複数のサブセットについて前記ペプチド構造データから同定される定量データを使用して前記複数の処置スコアを計算することであって、複数の処置スコアの各処置スコアが、複数の処置のうちの異なる処置に対応し、前記複数のサブセットの各サブセットが、表１、表１２、表１４。または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む、前記計算すること、
    前記複数の処置スコアの比較分析を実行すること、
    前記比較分析に基づいて処置出力を生成すること、を含み、前記処置出力が、前記対象を処置するための前記複数の処置の推奨処置を含み、
    前記推奨処置を前記患者に投与することを、含み、前記投与するステップが、治療用量の前記推奨処置またはその派生物を静脈内投与または経口投与のうちの少なくとも１つを含み、
    前記複数の処置が、
    ３週間毎に２００ｍｇ、３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ、または６週間毎に４００ｍｇのうちの少なくとも１つの前記治療用量が投与されるペムブロリズマブの第１の処置、ならびに
    ３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う１ｍｇ／ｋｇのニボルマブまたは１ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う３ｍｇ／ｋｇのニボルマブとのいずれかの前記治療用量が投与されるニボルマブ及びイピリムマブで構成される第２の処置
    を含む、前記方法。
  60. メラノーマまたは非小細胞肺癌状態と診断された対象の処置を管理する方法であって、前記方法が、
    サンプル集団のサンプルデータを受信すること、を含み、前記サンプルデータが、前記メラノーマまたは非小細胞肺癌状態と診断された複数のサンプル対象の前記処置への応答の特徴を示し、前記複数のサンプル対象の各対象のペプチド構造コレクションに対するサンプルペプチド構造データを含み、
    前記複数のサンプル対象の前記応答に基づいて、前記サンプルデータを、第１の応答分類に対応する第１群及び第２の応答分類に対応する第２群に分類すること、
    前記サンプルデータを使用して差異存在量分析を実行して、前記第１の応答分類に対応する前記サンプルデータの前記第１群及び前記第２の応答分類に対応する前記サンプルデータの前記第２群を比較し、前記ペプチド構造コレクションからペプチド構造セットを同定することを含み、
    前記ペプチド構造セットが、前記第１の応答分類及び前記第２の応答分類間で選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造を含み、
    前記対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
    前記ペプチド構造セットについて前記ペプチド構造データから同定される定量データを使用して、前記処置に対する処置スコアを計算すること、
    前記処置スコアを使用して、前記対象の前記処置に対する予測応答を示す処置出力を生成すること
    を含む、前記方法。
  61. 前記ペプチド構造セットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含む、請求項６０に記載の方法。
  62. 前記差異存在量分析が、ウィルコクソン順位和検定を使用して実行される、請求項６０または請求項６１に記載の方法。
  63. 前記選択されたＮ個の最も区別可能なペプチド構造が、２０個のペプチド構造である、請求項６０～６２のいずれか１つに記載の方法。
  64. 前記第１の応答分類が、持続制御であり、処置投与後の持続期間中に中断イベントが存在しないことを示し、
    前記第２の応答分類が、処置後の初期期間中に少なくとも１つの中断イベントが存在することを示す早期中断であり、
    前記持続期間が、前記初期期間よりも長くなる、請求項６０～６３のいずれか１項に記載の方法。
  65. 前記持続期間が、１２ヶ月であり、前記初期期間が、６ヶ月である、請求項６４に記載の方法。
  66. 対象のメラノーマまたは非小細胞肺癌を処置する方法であって、前記方法が、
    前記対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
    ペプチド構造セットについて前記ペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること、を含み、前記ペプチド構造セットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
    前記処置スコアを使用して、処置出力を生成すること、及び
    前記処置出力が、前記ペムブロリズマブ処置に対する陽性応答分類、または推奨処置としての前記ペムブロリズマブ処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、前記対象にペムブロリズマブ処置を投与すること
    を含む、前記方法。
  67. 前記投与することが、
    前記ペムブロリズマブ処置を３週間毎に２００ｍｇの用量で投与すること
    を含む、請求項６６に記載の方法。
  68. 前記投与することが、
    前記ペムブロリズマブ処置を３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ ｍｇの用量で投与すること
    を含む、請求項６６に記載の方法。
  69. 前記投与することが、
    前記ペムブロリズマブ処置を３週間毎に４００ｍｇの用量で投与すること
    を含む、請求項６６に記載の方法。
  70. 前記投与することが、
    静脈内投与経路を介して前記ペムブロリズマブ処置を投与すること
    を含む、請求項６６～６９のいずれか１項に記載の方法。
  71. 前記投与が、
    前記ペムブロリズマブ処置を３週間毎に４回投与すること
    を含む、請求項６６～７０のいずれか１項に記載の方法。
  72. 対象のメラノーマまたは非小細胞肺癌を処置する方法であって、前記方法が、
    前記対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
    ペプチド構造セットについて前記ペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること、を含み、前記ペプチド構造セットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
    前記処置スコアを使用して、処置出力を生成すること、及び
    前記処置出力が、併用療法に対する陽性応答分類または推奨処置としての前記併用処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、ニボルマブ及びイピリムマブの組み合わせを含む前記併用処置を前記対象に投与すること
    を含む、前記方法。
  73. 前記投与することが、
    ３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う１ｍｇ／ｋｇのニボルマブの用量で、前記併用処置を前記対象に投与すること
    を含む、請求項７２に記載の方法。
  74. 前記投与することが、
    １ｍｇ／ｋｇのイピリムマブを伴う３ｍｇ／ｋｇのニボルマブの用量で、前記併用処置を前記対象に投与すること
    を含む、請求項７２に記載の方法。
  75. 前記投与が、
    静脈内投与経路を介して前記併用処置を投与すること
    を含む、請求項７２～７４のいずれか１項に記載の方法。
  76. 前記投与が、
    前記併用処置を３週間毎に４回投与すること
    を含む、請求項７２～７５のいずれか１項に記載の方法。
  77. ペムブロリズマブ処置による処置のためにメラノーマまたは非小細胞肺癌患者を同定する方法であって、前記方法が、
    前記対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
    ペプチド構造セットについて前記ペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること、を含み、前記ペプチド構造セットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
    前記処置スコアを使用して処置出力を生成すること、を含み、
    前記処置出力が、前記ペムブロリズマブ処置に対する陽性応答分類または推奨処置としての前記ペムブロリズマブ処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、前記患者は、前記ペムブロリズマブ処置で処置される、前記方法。
  78. 前記ペムブロリズマブ処置が、３週間毎に２００ｍｇの用量で投与される、請求項７７に記載の方法。
  79. 前記ペムブロリズマブ処置が、３週間毎に２ｍｇ／ｋｇ ｍｇの用量で投与される、請求項７７に記載の方法。
  80. 前記ペムブロリズマブ処置が、３週間毎に４００ｍｇの用量で投与される、請求項７７に記載の方法。
  81. 前記ペムブロリズマブ処置が、静脈内投与経路を介して投与される、請求項７７～８０のいずれか１項に記載の方法。
  82. 前記ペムブロリズマブ処置が、３週間毎に４回投与される、請求項７７～８１のいずれか１項に記載の方法。
  83. ニボルマブ及びイピリムマブを含む併用処置による処置のためにメラノーマ患者を同定する方法であって、前記方法が、
    前記対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
    ペプチド構造セットについて前記ペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること、を含み、前記ペプチド構造セットが、表１、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
    前記処置スコアを使用して処置出力を生成すること、を含み、
    前記処置出力が、前記併用処置に対する陽性応答分類または推奨処置としての前記併用処置の同定のうちの少なくとも１つを含む場合、前記患者は、前記併用処置で処置される、前記方法。
  84. 前記併用処置が、３ｍｇ／ｋｇのイピリムマブと組み合わせた１ｍｇ／ｋｇのニボルマブの用量で投与される、請求項８３に記載の方法。
  85. 前記併用処置が、１ｍｇ／ｋｇのイピリムマブと組み合わせた３ｍｇ／ｋｇのニボルマブの用量で投与される、請求項８３に記載の方法。
  86. 前記併用処置が、静脈内投与経路を介して投与される、請求項８３～８５のいずれか１項に記載の方法。
  87. 前記併用処置が、３週間毎に４回投与される、請求項８３～８６のいずれか１項に記載の方法。
  88. 患者由来のサンプル中のペプチド構造セットを分析するための方法であって、前記方法が、
    （ａ）前記患者から前記サンプルを取得すること、
    （ｂ）前記サンプルを調製して、ペプチド構造セットを含む調製済みサンプルを形成すること、
    （ｃ）前記調製済みサンプルを反応モニタリング質量分析システムに投入して、前記ペプチド構造セットの各ペプチド構造に関連するプロダクトイオンのセットを検出すること、を含み、
    前記ペプチド構造セットが、表６で同定されるペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８から選択される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
    前記ペプチド構造セットが、
    （ｉ）前記ペプチド構造に対応する表６のプレカーサーイオンについて記載されている質量電荷（ｍ／ｚ）比の±１．５以内の前記ｍ／ｚ比を有する前記プレカーサーイオン、及び
    （ｉｉ）前記ペプチド構造に対応する表６の第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内の前記ｍ／ｚ比を有するプロダクトイオン、
    を有することを特徴とするペプチド構造を含み、
    （ｄ）前記反応モニタリング質量分析システムを使用して、前記プロダクトイオンセットの定量データを生成すること
    を含む、前記方法。
  89. 前記プレカーサーイオンの前記質量電荷（ｍ／ｚ）比が、前記ペプチド構造に対応する表６の前記プレカーサーイオンについて記載されている前記ｍ／ｚ比の±１．０以内である、請求項８８に記載の方法。
  90. 前記プレカーサーイオンの前記質量電荷（ｍ／ｚ）比が、前記ペプチド構造に対応する表６の前記プレカーサーイオンについて記載されている前記ｍ／ｚ比の±０．５以内である、請求項８８に記載の方法。
  91. 前記プロダクトイオンの前記質量電荷（ｍ／ｚ）比が、前記ペプチド構造に対応する表６の前記プレカーサーイオンについて記載されている前記ｍ／ｚ比の±０．８以内である、請求項８８～９０のいずれか１項に記載の方法。
  92. 前記プロダクトイオンの前記質量電荷（ｍ／ｚ）比が、前記ペプチド構造に対応する表６の前記プレカーサーイオンについて記載されている前記ｍ／ｚ比の±０．５以内である、請求項８８～９０のいずれか１項に記載の方法。
  93. さらに、
    メラノーマ状態と診断された対象を処置するために、前記定量データを使用して処置出力を生成すること
    を含む、請求項８８～９２のいずれか１項に記載の方法。
  94. 前記反応モニタリング質量分析システムが、多重反応モニタリング質量分析法（ＭＲＭ－ＭＳ）または選択された反応モニタリング質量分析法（ＳＲＭ－ＭＳ）のうちの少なくとも１つを使用して、前記プロダクトイオンセットを検出し、前記定量データを生成する、請求項８８～９３のいずれか１項に記載の方法。
  95. 前記サンプルが、血漿サンプルを含む、請求項８８～９４のいずれか１項に記載の方法。
  96. 前記サンプルが、血清サンプルを含む、請求項８８～９４のいずれか１項に記載の方法。
  97. 前記サンプルを調製することが、
    前記サンプル中の１つ以上のタンパク質を変性させて、１つ以上の変性タンパク質を形成すること、
    前記サンプル中の前記１つ以上の変性タンパク質を還元して、１つ以上の還元タンパク質を形成すること、
    アルキル化剤を使用して、前記サンプル中の前記１つ以上のタンパク質をアルキル化して、前記１つ以上の還元タンパク質におけるジスルフィド結合の再形成を防止して、１つ以上のアルキル化タンパク質を形成すること、または
    タンパク質分解触媒を使用して、前記サンプル中の前記１つ以上のアルキル化タンパク質を消化して、前記ペプチド構造セットを含む前記調製済みサンプルを形成すること、
    のうちの少なくとも１つを含む、請求項８８～９６のいずれか１項に記載の方法。
  98. 表１、表１２、表１４、または表１６で同定されるペプチド構造の少なくとも１つを含む、組成。
  99. ペプチド構造またはプロダクトイオンを含む組成であって、
    前記ペプチド構造またはプロダクトイオンが、配列番号２１～４６、１０１～１３１、及び１５９～２５７のいずれか１つと少なくとも９０％の配列同一性を有する前記アミノ酸配列を含み、
    前記プロダクトイオンが、同定されるｍ／ｚ範囲内に入るプロダクトイオンを含む、表６で同定されるプロダクトイオンからなる群の１つとして選択される、前記組成。
  100. 表６で同定されるペプチド構造ＰＳ－１～ＰＳ－３８からなる群から１つとして選択される糖ペプチド構造を含む組成であって、
    前記糖ペプチドの構造が、
    前記糖ペプチド構造に対応する表５で同定されるアミノ酸ペプチド配列、及び
    前記グリカン構造が、表１で同定される対応する位置で、前記アミノ酸ペプチド配列の残基に連結されている前記糖ペプチド構造に対応する、表１で同定されるグリカン構造、
    を含み、
    前記グリカン構造が、グリカン組成を有する、前記組成。
  101. 前記グリカン組成が、表７で同定される、請求項１００に記載の組成。
  102. 請求項１００または請求項１０１に記載の組成であって、
    前記糖ペプチド構造が、前記糖ペプチド構造に対応する表６で同定される電荷を有するプレカーサーイオンを有する、前記組成。
  103. 前記糖ペプチド構造が、前記糖ペプチド構造に対応する表６の前記プレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．５以内の前記ｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する、請求項１００～１０１のいずれか１項に記載の組成。
  104. 前記糖ペプチド構造が、前記糖ペプチド構造に対応する表６の前記プレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内の前記ｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有し、請求項１００～１０１のいずれか１項に記載の組成。
  105. 前記糖ペプチド構造が、前記糖ペプチド構造に対応する表６の前記プレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内の前記ｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有し、請求項１００～１０１のいずれか１項に記載の組成。
  106. 請求項１００～１０５のいずれか１項に記載の組成であって、
    前記糖ペプチド構造が、前記糖ペプチド構造に対応するものとして表６の前記第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内の前記ｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する、前記組成。
  107. 請求項１００～１０５のいずれか１項に記載の組成であって、
    前記糖ペプチド構造が、前記糖ペプチド構造に対応するものとして表６の前記第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．８以内の前記ｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する、前記組成。
  108. 請求項１００～１０５のいずれか１項に記載の組成であって、
    前記糖ペプチド構造が、前記糖ペプチド構造に対応するものとして表６の前記第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内の前記ｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する、前記組成。
  109. 前記糖ペプチド構造が、前記糖ペプチド構造に対応する表１で同定されるモノアイソトピック質量を有する、請求項１００～１０８のいずれか１項に記載の組成。
  110. 表１に示される複数のペプチド構造から１つとして選択されるペプチド構造を含む組成であって、
    前記ペプチド構造が、表１の前記ペプチド構造に対応するものと同定されるモノアイソトピック質量を有し、
    前記ペプチド構造が、前記ペプチド構造に対応する配列番号２１～４６のアミノ酸配列を含む、前記組成。
  111. 前記ペプチド構造が、前記ペプチド構造に対応する表６で同定される電荷を有するプレカーサーイオンを有する、請求項１１０に記載の組成。
  112. 前記ペプチド構造が、前記ペプチド構造に対応する表６の前記プレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．５以内の前記ｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する、請求項１１０に記載の組成。
  113. 前記ペプチド構造が、前記ペプチド構造に対応する、表６の前記プレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内の前記ｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する、請求項１１０に記載の組成。
  114. 前記ペプチド構造が、前記ペプチド構造に対応するものとして表６の前記プレカーサーイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内の前記ｍ／ｚ比を有するプレカーサーイオンを有する、請求項１１０に記載の組成。
  115. 前記ペプチド構造が、前記ペプチド構造に対応する表６の前記第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±１．０以内の前記ｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する、請求項１１０～１１４のいずれか１項に記載の組成。
  116. 前記ペプチド構造が、前記ペプチド構造に対応する表６の前記第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．８以内の前記ｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する、請求項１１０～１１４のいずれか１項に記載の組成。
  117. 前記ペプチド構造が、前記ペプチド構造に対応する表６の前記第１のプロダクトイオンについて記載されているｍ／ｚ比の±０．５以内の前記ｍ／ｚ比を有するプロダクトイオンを有する、請求項１１０～１１４のいずれか１項に記載の組成。
  118. 請求項１～８７のいずれか１項に記載の方法の少なくとも一部を実行するために、表１、表１２、表１４、または表１６で同定される少なくとも１つのペプチド構造を定量するための少なくとも１つの薬剤を含む、キット。
  119. キットであって、請求項１～８７のいずれか１項に記載の方法の少なくとも一部を実行するために、糖ペプチド標準、緩衝液、またはペプチド配列セットのうちの少なくとも１つを含み、ペプチド配列セットのペプチド配列が、配列番号２１～４６、１０１～１３１、１５９～２０７、または３００～４２９の対応するものにより同定される、前記キット。
  120. システムであって、
    １つ以上のデータプロセッサー、及び
    前記１つ以上のデータプロセッサー上で実行される場合、前記１つ以上のデータプロセッサーに、請求項１～８７のいずれか１項の一部または全部を実行させる命令を含有する、非一時的なコンピューター可読記憶媒体
    を含む、前記システム。
  121. １つ以上のデータプロセッサーに、請求項１～８７のいずれか１項の一部または全部を実行させるように構成された命令を含む、非一時的な機械可読記憶媒体に明白に具体化されたコンピュータープログラム製品。
  122. 前記対象が、メラノーマに罹患しており、前記ペプチド構造セットが、表１２の少なくとも１つのペプチド構造を含む、請求項１～８２のいずれか１項に記載の方法。
  123. 前記ペプチド構造セットが、表１２の少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、少なくとも５つ、少なくとも６つ、少なくとも７つ、少なくとも８つ、少なくとも９つ、少なくとも１０、少なくとも１５、または少なくとも２０のペプチド構造を含む、請求項１２２に記載の方法。
  124. 前記対象が、進行性メラノーマ及び／または悪性メラノーマに罹患している、請求項１２２または１２３に記載の方法。
  125. 前記対象が、非小細胞肺癌を有し、前記ペプチド構造セットが、表１４の少なくとも１つのペプチド構造を含む、請求項１～８７のいずれか１項に記載の方法。
  126. 前記ペプチド構造セットが、表１４の少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、少なくとも５つ、少なくとも６つ、少なくとも７つ、少なくとも８つ、少なくとも９つ、少なくとも１０、少なくとも１５、または少なくとも２０のペプチド構造を含む、請求項１２５に記載の方法。
  127. 前記対象が、非小細胞肺癌を有し、前記ペプチド構造セットが、表１６の少なくとも１つのペプチド構造を含む、請求項１～８７のいずれか１項に記載の方法。
  128. 前記ペプチド構造セットが、表１６の少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、少なくとも５つ、少なくとも６つ、少なくとも７つ、少なくとも８つ、少なくとも９つ、少なくとも１０、少なくとも１５、または少なくとも２０のペプチド構造を含む、請求項１２５に記載の方法。
  129. 前記処置出力が、前記対象がペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブに応答する可能性が低いことを示す場合、前記推奨処置計画が、標準的な非チェックポイント免疫療法、標準化学療法、併用化学療法、及び非チェックポイント免疫療法、標的療法、放射線療法、新世代チェックポイント阻害薬からなる群より選択される代替療法を単独で、またはＬＡＧ－３阻害薬、腫瘍治療薬の臨床試験への参加の推奨、レーザー療法、もしくは光線力学的療法と組み合わせて含む、請求項２７～２８のいずれか１項に記載の方法。
  130. 前記対象がペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブに応答する可能性が低いことを、前記処置出力が示す場合、さらに、標準的な非チェックポイント免疫療法、標準化学療法、化学療法及び非チェックポイント免疫療法の併用、標的療法、放射線療法、新世代チェックポイント阻害薬からなる群より選択される代替療法を単独で、またはＬＡＧ－３阻害薬、腫瘍治療薬の臨床試験への参加の推奨、レーザー療法、もしくは光線力学的療法と組み合わせて投与することを含む、請求項２７～２８のいずれか１項に記載の方法。
  131. 前記対象が、メラノーマに罹患しており、前記対象がペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブに応答する可能性が低いことを、前記処置出力が示す場合、前記推奨処置計画が、他の免疫療法、Ｔ－ＶＥＣ（タリモジェン・ラヘルパレプベク）ワクチン、カルメット・ゲラン桿菌ワクチン、イミキモドクリーム、ＩＬ－２免疫療法、化学療法、ダカルバジン、及びテモゾロミドの注射からなる群より選択される代替療法を単独で、または他の薬剤、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する対象に対するＢＲＡＦ阻害薬及びＭＥＫ阻害薬の組み合わせ、ｃ－ＫＩＴ遺伝子に変化を有する対象に対するイマチニブもしくはニロチニブ、ならびに放射線療法と組み合わせて含む、請求項２７～２８のいずれか１項に記載の方法。
  132. 前記対象が、メラノーマに罹患しており、前記対象がペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブに応答する可能性が低いことを、前記処置出力が示す場合、さらに、他の免疫療法、Ｔ－ＶＥＣ（タリモジェン・ラヘルパレプベク）ワクチン、カルメット・ゲラン桿菌ワクチン、イミキモドクリーム、ＩＬ－２免疫療法、化学療法、ダカルバジン、及びテモゾロミドの注射からなる群より選択される代替療法を単独で、または他の薬剤、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する対象に対するＢＲＡＦ阻害薬及びＭＥＫ阻害薬の組み合わせ、ｃ－ＫＩＴ遺伝子に変化を有する対象に対するイマチニブもしくはニロチニブ、ならびに放射線療法と組み合わせて投与することを含む、請求項２７～２８のいずれか１項に記載の方法。
  133. 前記対象が、非小細胞肺癌に罹患しており、前記対象がニボルマブ及びイピリムマブに応答する可能性が低いことを、前記処置出力が示す場合、前記推奨処置計画が、ＥＧＦＲ変異を有する対象に対するオシメルチニブによるアジュバント処置、抗血管新生薬などの特定の遺伝子変異を有する患者に対する標的療法、ＫＲＡＳ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＥＧＦＲ変化を有する細胞を標的とする薬物、ＡＬＫ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＲＯＳ１遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、化学療法、シスプラチン、カルボプラチン、パクリタキセル、アルブミン結合パクリタキセル、ドセタキセル、ゲムシタビン、ビノレルビン、エトポシド、ペメトレキセド、放射線療法と組み合わされた化学療法（化学放射線）、及び化学放射線療法とそれに続くデュルバルマブからなる群より選択される代替療法を含む、請求項２７～２８に記載の方法。
  134. 前記対象が、非小細胞肺癌に罹患しており、前記対象がニボルマブ及びイピリムマブに応答する可能性が低いことを、前記処置出力が示す場合、ＥＧＦＲ変異を有する対象に対するオシメルチニブによるアジュバント処置、抗血管新生薬などの特定の遺伝子変異を有する患者に対する標的療法、ＫＲＡＳ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＥＧＦＲ変化を有する細胞を標的とする薬物、ＡＬＫ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＲＯＳ１遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、化学療法、シスプラチン、カルボプラチン、パクリタキセル、アルブミン結合パクリタキセル、ドセタキセル、ゲムシタビン、ビノレルビン、エトポシド、ペメトレキセド、放射線療法と組み合わされた化学療法（化学放射線）、及び化学放射線療法とそれに続くデュルバルマブからなる群より選択される代替療法を投与する、請求項２７～２８に記載の方法。
  135. 前記代替療法が、第１選択療法である、請求項１２９～１３４のいずれか１項に記載の方法。
  136. 前記対象が、第１選択療法を受けており、前記代替療法が、第２選択療法であり、前記代替療法が、前記第１選択療法とは異なる、請求項１２９～１３４のいずれか１項に記載の方法。
  137. 前記既存の処置計画を修正するための前記推奨が、標準的な非チェックポイント免疫療法、標準化学療法、化学療法及び非チェックポイント免疫療法の併用、標的療法、放射線療法、新世代チェックポイント阻害薬からなる群より選択される前記対象に対する異なる処置の選択を単独で、またはＬＡＧ－３阻害薬、腫瘍治療薬の臨床試験への参加の推奨、レーザー療法、もしくは光線力学的療法と組み合わせて含む、請求項８～２６のいずれか１項に記載の方法。
  138. 前記対象が、メラノーマに罹患しており、前記既存の処置計画を修正するための前記推奨が、他の免疫療法、Ｔ－ＶＥＣ（タリモジェン・ラヘルパレプベク）ワクチン、カルメット・ゲラン桿菌ワクチン、イミキモドクリーム、ＩＬ－２免疫療法、化学療法、ダカルバジン、及びテモゾロミドの注射からなる群より選択される対象に対する異なる処置を単独で、または他の薬物、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する対象に対するＢＲＡＦ阻害薬及びＭＥＫ阻害薬の組み合わせ、ｃ－ＫＩＴ遺伝子に変化を有する対象に対するイマチニブもしくはニロチニブ、ならびに放射線療法と組み合わせて選択することを含む、請求項８～２６のいずれか１項に記載の方法。
  139. 前記対象が、非小細胞肺癌に罹患しており、前記既存の処置計画を修正するための前記推奨が、ＥＧＦＲ変異を有する対象に対するオシメルチニブによるアジュバント処置、抗血管新生薬などの特定の遺伝子変異を有する患者に対する標的療法、ＫＲＡＳ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＥＧＦＲ変化を有する細胞を標的とする薬物、ＡＬＫ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＲＯＳ１遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、化学療法、シスプラチン、カルボプラチン、パクリタキセル、アルブミン結合パクリタキセル、ドセタキセル、ゲムシタビン、ビノレルビン、エトポシド、ペメトレキセド、放射線療法と組み合わされた化学療法（化学放射線）、及び化学放射線療法とそれに続くデュルバルマブからなる群より選択される前記対象に対し異なる処置を選択することを含む、請求項８～２６のいずれか１項に記載の方法。
  140. さらに、前記選択された異なる処置を投与することを含む、請求項１３７～１３９のいずれか１項に記載の方法。
  141. 前記対象が以前の治療を受けており、前記既存の処置計画を修正するための前記推奨が、前記以前の治療以外の治療を選択することを含む、請求項１３６または請求項１３７に記載の方法。
  142. ペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブによる処置に応答する可能性が低い対象を同定する方法であって、
    前記対象から得られた生物サンプル中の糖タンパク質セットに対応するペプチド構造データを受信すること、
    ペプチド構造セットについて前記ペプチド構造データから同定される定量データを使用して、処置スコアを計算すること、を含み、前記ペプチド構造セットが、表７、表１２、表１４、または表１６に記載の複数のペプチド構造から同定される少なくとも１つのペプチド構造を含み、
    前記処置スコアを使用して、前記対象の前記ペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブに対する予測応答を示す処置出力を生成することを含む、前記方法。
  143. 前記処置出力を生成することが、
    前記処置スコアが、選択閾値を上回るかどうかに基づいて、前記処置に対する前記予測応答を生成すること
    を含む、請求項１４２に記載の方法。
  144. 前記対象がペムブロリズマブまたはニボルマブ及びイピリムマブによる処置に応答する可能性が低いことを、処置に対する予測応答が示す場合、前記対象に、他の免疫療法、Ｔ－ＶＥＣ（タリモジェン・ラヘルパレプベク）ワクチンの注射、カルメット・ゲラン桿菌ワクチン、イミキモドクリーム、ＩＬ－２免疫療法、化学療法、ダカルバジン、及びテモゾロミドが単独で、または他の薬物、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する対象に対するＢＲＡＦ阻害薬及びＭＥＫ阻害薬の組み合わせ、ｃ－ＫＩＴ遺伝子に変化を有する対象に対するイマチニブもしくはニロチニブ、放射線療法、ＥＧＦＲ変異を有する対象に対するオシメルチニブ、抗血管新生薬などの特定の遺伝子変異を有する患者に対する標的療法、ＫＲＡＳ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＥＧＦＲ変化を有する細胞を標的とする薬物、ＡＬＫ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＲＯＳ１遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、ＢＲＡＦ遺伝子変化を有する細胞を標的とする薬物、化学療法、シスプラチン、カルボプラチン、パクリタキセル、アルブミン結合パクリタキセル、ドセタキセル、ゲムシタビン、ビノレルビン、エトポシド、ペメトレキセド、放射線療法と組み合わされた化学療法（化学放射線）、ならびに化学放射線療法とそれに続くデュルバルマブと組み合わせて、非チェックポイント免疫療法、標準化学療法、併用化学療法、及び非チェックポイント免疫療法、標的療法、放射線療法、新世代チェックポイント阻害薬が単独で、またはＬＡＧ－３阻害薬、腫瘍治療薬の臨床試験への参加の推奨、レーザー療法、及び光線力学的療法と組み合わせて投与される、請求項１４３に記載の方法。
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