JP5351427B2 - 癌の再発リスクを判定する方法及び癌の再発リスク診断の支援方法 - Google Patents
癌の再発リスクを判定する方法及び癌の再発リスク診断の支援方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5351427B2 JP5351427B2 JP2008086212A JP2008086212A JP5351427B2 JP 5351427 B2 JP5351427 B2 JP 5351427B2 JP 2008086212 A JP2008086212 A JP 2008086212A JP 2008086212 A JP2008086212 A JP 2008086212A JP 5351427 B2 JP5351427 B2 JP 5351427B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- specific activity
- recurrence
- cdk1
- recurrence risk
- cancer
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 title claims description 168
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 title claims description 150
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 60
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims description 17
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 215
- 102100032857 Cyclin-dependent kinase 1 Human genes 0.000 claims description 86
- 101710106279 Cyclin-dependent kinase 1 Proteins 0.000 claims description 86
- 108010024986 Cyclin-Dependent Kinase 2 Proteins 0.000 claims description 42
- 102100036239 Cyclin-dependent kinase 2 Human genes 0.000 claims description 42
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 39
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 27
- 102000003903 Cyclin-dependent kinases Human genes 0.000 description 143
- 108090000266 Cyclin-dependent kinases Proteins 0.000 description 143
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 22
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 20
- 108091007914 CDKs Proteins 0.000 description 9
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 9
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 9
- 102000016736 Cyclin Human genes 0.000 description 8
- 108050006400 Cyclin Proteins 0.000 description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 8
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 8
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 8
- 230000022131 cell cycle Effects 0.000 description 6
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 210000004881 tumor cell Anatomy 0.000 description 5
- 102000001253 Protein Kinase Human genes 0.000 description 4
- 230000018199 S phase Effects 0.000 description 4
- 108060006633 protein kinase Proteins 0.000 description 4
- 230000010337 G2 phase Effects 0.000 description 3
- 108091000080 Phosphotransferase Proteins 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 239000013592 cell lysate Substances 0.000 description 3
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 3
- 239000002875 cyclin dependent kinase inhibitor Substances 0.000 description 3
- 229940043378 cyclin-dependent kinase inhibitor Drugs 0.000 description 3
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 3
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 3
- 102000020233 phosphotransferase Human genes 0.000 description 3
- 102000002554 Cyclin A Human genes 0.000 description 2
- 108010068192 Cyclin A Proteins 0.000 description 2
- 102000002427 Cyclin B Human genes 0.000 description 2
- 108010068150 Cyclin B Proteins 0.000 description 2
- 108010025464 Cyclin-Dependent Kinase 4 Proteins 0.000 description 2
- 108010025468 Cyclin-Dependent Kinase 6 Proteins 0.000 description 2
- 102100036252 Cyclin-dependent kinase 4 Human genes 0.000 description 2
- 102100026804 Cyclin-dependent kinase 6 Human genes 0.000 description 2
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 2
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 2
- 230000010190 G1 phase Effects 0.000 description 2
- RYYWUUFWQRZTIU-UHFFFAOYSA-N Thiophosphoric acid Chemical group OP(O)(S)=O RYYWUUFWQRZTIU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- NLTUCYMLOPLUHL-KQYNXXCUSA-N adenosine 5'-[gamma-thio]triphosphate Chemical compound C1=NC=2C(N)=NC=NC=2N1[C@@H]1O[C@H](COP(O)(=O)OP(O)(=O)OP(O)(O)=S)[C@@H](O)[C@H]1O NLTUCYMLOPLUHL-KQYNXXCUSA-N 0.000 description 2
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 2
- 238000011088 calibration curve Methods 0.000 description 2
- 230000004663 cell proliferation Effects 0.000 description 2
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000036210 malignancy Effects 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- MTCFGRXMJLQNBG-REOHCLBHSA-N (2S)-2-Amino-3-hydroxypropansäure Chemical compound OC[C@H](N)C(O)=O MTCFGRXMJLQNBG-REOHCLBHSA-N 0.000 description 1
- 102000003910 Cyclin D Human genes 0.000 description 1
- 108090000259 Cyclin D Proteins 0.000 description 1
- 102000003909 Cyclin E Human genes 0.000 description 1
- 108090000257 Cyclin E Proteins 0.000 description 1
- 229940122560 Cyclin inhibitor Drugs 0.000 description 1
- 230000004543 DNA replication Effects 0.000 description 1
- 230000006820 DNA synthesis Effects 0.000 description 1
- 238000002965 ELISA Methods 0.000 description 1
- 108010033040 Histones Proteins 0.000 description 1
- 102000006947 Histones Human genes 0.000 description 1
- 206010027476 Metastases Diseases 0.000 description 1
- 108050002653 Retinoblastoma protein Proteins 0.000 description 1
- MTCFGRXMJLQNBG-UHFFFAOYSA-N Serine Natural products OCC(N)C(O)=O MTCFGRXMJLQNBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000036878 aneuploidy Diseases 0.000 description 1
- 231100001075 aneuploidy Toxicity 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000001185 bone marrow Anatomy 0.000 description 1
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 1
- 210000000845 cartilage Anatomy 0.000 description 1
- 230000032823 cell division Effects 0.000 description 1
- 230000010261 cell growth Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001447 compensatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 210000002808 connective tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 210000000981 epithelium Anatomy 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 210000002429 large intestine Anatomy 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 210000002751 lymph Anatomy 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000009401 metastasis Effects 0.000 description 1
- 230000011278 mitosis Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 210000000944 nerve tissue Anatomy 0.000 description 1
- 210000001672 ovary Anatomy 0.000 description 1
- 210000000496 pancreas Anatomy 0.000 description 1
- 210000002990 parathyroid gland Anatomy 0.000 description 1
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 1
- 230000002062 proliferating effect Effects 0.000 description 1
- 239000000941 radioactive substance Substances 0.000 description 1
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 1
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 1
- 210000003491 skin Anatomy 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 1
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 description 1
- 125000004434 sulfur atom Chemical group 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 210000001550 testis Anatomy 0.000 description 1
- RYYWUUFWQRZTIU-UHFFFAOYSA-K thiophosphate Chemical compound [O-]P([O-])([O-])=S RYYWUUFWQRZTIU-UHFFFAOYSA-K 0.000 description 1
- 125000000341 threoninyl group Chemical group [H]OC([H])(C([H])([H])[H])C([H])(N([H])[H])C(*)=O 0.000 description 1
- 210000001685 thyroid gland Anatomy 0.000 description 1
- 210000004291 uterus Anatomy 0.000 description 1
- 238000001262 western blot Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
- G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/48—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving transferase
- C12Q1/485—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving transferase involving kinase
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
- G01N33/5302—Apparatus specially adapted for immunological test procedures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
- G01N2800/54—Determining the risk of relapse
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
- G01N2800/56—Staging of a disease; Further complications associated with the disease
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Zoology (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Oncology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Description
本発明は、サイクリン依存性キナーゼの発現量と活性値とに基づいて、癌の再発リスクを判定する、癌の再発リスク判定方法に関する。また、本発明は、サイクリン依存性キナーゼの発現量と活性値とに基づいて、癌の再発リスク診断の支援情報を提供する、癌の再発リスク診断の支援方法に関する。
従来、癌診断として、血清中の腫瘍マーカーを調べる血清診断や、生検（バイオプシイ）による組織診、細胞診が知られている。しかし、これらは信頼性が低いか、又は個々人の判断や医療機関の判定にバラつきがあることから、近年、診断医によるバラつきが少ない癌の画一的診断方法として、生体で発現される遺伝子やタンパク質に基づく分子診断が検討されている。そして、タンパク質に基づく分子診断としては、例えば、サイクリン依存性キナーゼ（以下、単に「ＣＤＫ」とも称する）を利用した方法が種々提案されている。
例えば、特許文献１には、２種類のＣＤＫの発現量と活性値から求められるＣＤＫ比活性の比を所定の閾値と比較することにより、細胞の性質や癌の悪性度を判定する方法が記載されている。この方法によれば、被検癌患者から得られた２種類のＣＤＫ比活性の比を指標として癌の再発リスクを予測することが可能である。
本発明は、より高精度に癌の再発リスクを判定しうる、新規な癌の再発リスク判定方法、及びより高精度な癌の再発リスク判定を支援しうる、新規な癌の再発リスク判定の支援方法を提供することを目的とするものである。
上記の課題を解決するため、本発明の第１の観点による癌の再発リスクの判定方法は、被検癌患者から採取した悪性腫瘍から、CDK1及びCDK2の発現量と活性値を取得し、下記式（１）に基づいて再発リスクスコアを求め、得られた再発リスクスコアに基づいて癌の再発リスクを判定することを特徴とする。
再発リスクスコア＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） ・・・（１）
（式中、Ｆ（ｘ）＝a/(1+Exp(-(x-b)×c))であり、Ｇ（ｙ）=d/(1+Exp(-(y-e)×f))である（式中、a〜ｆは定数である）：式中、ｘはCDK1比活性を表し、このCDK1比活性は、CDK1活性値／CDK1発現量で示される：式中、ｙは比活性比を表し、この比活性比は、CDK2比活性／CDK1比活性で示される）
再発リスクスコア＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） ・・・（１）
（式中、Ｆ（ｘ）＝a/(1+Exp(-(x-b)×c))であり、Ｇ（ｙ）=d/(1+Exp(-(y-e)×f))である（式中、a〜ｆは定数である）：式中、ｘはCDK1比活性を表し、このCDK1比活性は、CDK1活性値／CDK1発現量で示される：式中、ｙは比活性比を表し、この比活性比は、CDK2比活性／CDK1比活性で示される）
また、本発明の別の観点による癌の再発リスク診断の支援方法は、被検癌患者から採取した悪性腫瘍から、CDK1及びCDK2の発現量と活性値を取得し、CDK1の比活性と、CDK2の比活性の二つのパラメータからなり、下記式（２）に基づいて算出される再発リスクスコアの異なる領域毎に分割された再発リスク判定図に、得られたCDK1比活性及びCDK2比活性をプロットして表示することを特徴とする。
再発リスクスコア＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） ・・・（２）
（式中、Ｆ（ｘ）＝a/(1+Exp(-(x-b)×c))であり、Ｇ（ｙ）=d/(1+Exp(-(y-e)×f))である（式中、a〜ｆは定数である）：式中、ｘはCDK1比活性を表し、このCDK1比活性は、CDK1活性値／CDK1発現量で示される：式中、ｙは比活性比を表し、この比活性比は、CDK2比活性／CDK1比活性で示される）
再発リスクスコア＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） ・・・（２）
（式中、Ｆ（ｘ）＝a/(1+Exp(-(x-b)×c))であり、Ｇ（ｙ）=d/(1+Exp(-(y-e)×f))である（式中、a〜ｆは定数である）：式中、ｘはCDK1比活性を表し、このCDK1比活性は、CDK1活性値／CDK1発現量で示される：式中、ｙは比活性比を表し、この比活性比は、CDK2比活性／CDK1比活性で示される）
本発明によれば、高精度に癌の再発リスクを判定しうる癌の再発リスク判定方法を提供することができる。また、本発明によれば、高精度な癌の再発リスク判定を支援しうる癌の再発リスク判定支援方法を提供することができる。
［１］癌の再発リスク判定方法
本発明の第１の観点による判定方法は、被検癌患者から採取した悪性腫瘍から、第１のサイクリン依存性キナーゼ（ＣＤＫ）及び第２のＣＤＫの発現量と活性値を取得し、得られた第１ＣＤＫ及び第２ＣＤＫの発現量と活性値とに基づいて再発リスクスコアを求め、得られた再発リスクスコアに基づいて癌の再発リスクを判定することを特徴とする。
本発明の第１の観点による判定方法は、被検癌患者から採取した悪性腫瘍から、第１のサイクリン依存性キナーゼ（ＣＤＫ）及び第２のＣＤＫの発現量と活性値を取得し、得られた第１ＣＤＫ及び第２ＣＤＫの発現量と活性値とに基づいて再発リスクスコアを求め、得られた再発リスクスコアに基づいて癌の再発リスクを判定することを特徴とする。
ここで、本明細書における「再発」とは、悪性腫瘍を摘出するために臓器を部分切除した後、残存臓器に同じ悪性腫瘍が再現する場合、及び原発巣から腫瘍細胞が分離して遠隔組織（遠隔臓器）へ運ばれ、そこで自立的に増殖する場合（転移再発）をいうものとする。
また、本明細書における「再発リスク」とは、悪性腫瘍が摘出された癌患者の身体に癌が再発する危険、または癌が再発することによって癌患者が死亡する危険を意味する。本明細書中で特に断らない限り、「再発リスク」はそのいずれも含むものとする。
また、本明細書における「再発リスク」とは、悪性腫瘍が摘出された癌患者の身体に癌が再発する危険、または癌が再発することによって癌患者が死亡する危険を意味する。本明細書中で特に断らない限り、「再発リスク」はそのいずれも含むものとする。
（１）被検癌患者から採取した悪性腫瘍から、第１のＣＤＫ及び第２のＣＤＫの発現量と活性値を取得する工程
被検癌患者から採取される悪性腫瘍は、例えば被検癌患者の生体組織のうち、繊維性結合組織、軟骨組織、骨組織、血液、リンパ等の支持組織、上皮組織、筋組織、神経組織を構成する細胞であればよい。特に、本実施形態による判定方法に用いられる細胞としては、固体としての調和を破り、増殖の制御機構に異常を来たしている組織の腫瘍細胞のように、病理的情報を得たい細胞が好適である。例えば、乳、肺、肝臓、胃、大腸、膵臓、皮膚、子宮、精巣、卵巣、甲状腺、副甲状腺、リンパ系統、骨髄などの位置にできる腫瘍の細胞が好適な対象となる。
被検癌患者から採取される悪性腫瘍は、例えば被検癌患者の生体組織のうち、繊維性結合組織、軟骨組織、骨組織、血液、リンパ等の支持組織、上皮組織、筋組織、神経組織を構成する細胞であればよい。特に、本実施形態による判定方法に用いられる細胞としては、固体としての調和を破り、増殖の制御機構に異常を来たしている組織の腫瘍細胞のように、病理的情報を得たい細胞が好適である。例えば、乳、肺、肝臓、胃、大腸、膵臓、皮膚、子宮、精巣、卵巣、甲状腺、副甲状腺、リンパ系統、骨髄などの位置にできる腫瘍の細胞が好適な対象となる。
サイクリン依存性キナーゼ（ＣＤＫ）とは、サイクリンと結合して活性化される酵素群の総称で、単独では活性をもたないが、サイクリンと結合して活性型となる。ＣＤＫは、その種類に応じて、細胞周期の特定時期で機能している。ＣＤＫとしては、ＣＤＫ１、ＣＤＫ２、ＣＤＫ４、ＣＤＫ６、サイクリンＡ依存性キナーゼ、サイクリンＢ依存性キナーゼ、及びサイクリンＤ依存性キナーゼなどが挙げられる。
ここに挙げた複数種のＣＤＫから第１のＣＤＫと第２のＣＤＫとを決定し、被検癌患者から採取された悪性腫瘍の第１のＣＤＫと、第２のＣＤＫの発現量及び活性値を測定する。
ここに挙げた複数種のＣＤＫから第１のＣＤＫと第２のＣＤＫとを決定し、被検癌患者から採取された悪性腫瘍の第１のＣＤＫと、第２のＣＤＫの発現量及び活性値を測定する。
ＣＤＫ活性値とは、特定のサイクリンと結合して、そのサイクリンをリン酸化する基質の量から算出されるキナーゼ活性のレベル（単位をU（ユニット）で表す）をいう。なお、前記ＣＤＫがリン酸化する基質としては、例えば、活性型ＣＤＫ１及び活性型ＣＤＫ２については、ヒストンＨ１が挙げられ、活性型ＣＤＫ４及び活性型ＣＤＫ６については、Ｒｂ（網膜芽細胞腫タンパク質）が挙げられる。ＣＤＫ活性値は、慣用のＣＤＫ活性測定方法によって測定することができる。具体的には、測定試料の細胞溶解液から活性型ＣＤＫを含む試料を調製し、試料と、３２Ｐ標識したＡＴＰ（γ−〔３２Ｐ〕−ＡＴＰ）とを用いて、基質タンパク質に３２Ｐを取り込ませ、３２Ｐ標識されたリン酸化基質の標識量を測定し、標準品で作成された検量線をもとに定量する方法がある。また放射性物質の標識を用いない方法としては、特開２００２−３３５９９７号に開示の方法が挙げられる。この方法は、検体の細胞可溶化液から、目的の活性型ＣＤＫを含む試料を調製し、アデノシン５'−Ｏ−（３−チオトリホスフェート）（ＡＴＰ−γＳ）と基質を反応させて、該基質タンパク質のセリン又はスレオニン残基にモノチオリン酸基を導入し、導入されたモノチオリン酸基の硫黄原子に標識蛍光物質又は標識酵素を結合させることによって基質タンパク質を標識し、標識されたチオリン酸基質の標識量（標識蛍光物質を用いた場合には蛍光量）を測定し、標準品で作成された検量線に基づいて定量する方法である。
活性測定に供する試料は、測定対象となる悪性腫瘍を含む組織の可溶化液から目的のＣＤＫを特異的に採集することにより調製する。この場合、試料は目的のＣＤＫに特異的な抗ＣＤＫ抗体を用いて調製してもよいし、特定のサイクリン依存性キナーゼ（例えばサイクリンＡ依存性キナーゼ、サイクリンＢ依存性キナーゼ、サイクリンＥ依存性キナーゼ）活性測定の場合には、抗サイクリン抗体を用いて調製する。いずれの場合も活性型ＣＤＫ以外のＣＤＫが試料に含まれることになる。例えばサイクリン・ＣＤＫ複合体にＣＤＫインヒビターが結合した複合体も含まれる。また、抗ＣＤＫ抗体を用いた場合には、ＣＤＫ単体、ＣＤＫとサイクリン及び／又はＣＤＫインヒビターの複合体、ＣＤＫとその他の化合物との複合体などが含まれる。従って、活性値は、活性型、不活性型、各種競合反応が混在する状態下で、リン酸化された基質の単位（Ｕ）として測定される。
ＣＤＫ発現量とは、測定対象となる悪性腫瘍を含む組織の細胞可溶化液に含まれる目的のＣＤＫ量（分子個数に対応する単位）であって、タンパク質混合物から目的のタンパク質量を測定する従来公知の方法で測定できる。例えば、ＥＬＩＳＡ法、ウェスタンブロット法などを使用してもよいし、特開２００３−１３０８７１号に開示の方法で測定することもできる。目的のタンパク質（ＣＤＫ）は、特異的抗体を用いて捕捉すればよい。例えば、抗ＣＤＫ１抗体を用いることにより、細胞内に存在するＣＤＫ１のすべて（ＣＤＫ単体、ＣＤＫとサイクリン及び／又はＣＤＫインヒビターの複合体、ＣＤＫとその他の化合物との複合体を含む）を捕捉できる。
（２）再発リスクスコアを算出する工程
上記の工程によって得られた２種類のＣＤＫの発現量と活性値に基づいて再発リスクスコアＲＲＳを求める。再発リスクスコアＲＲＳは、下記式（３）乃至（５）によって求められる。
ＲＲＳ＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） ・・・（３）
Ｆ（ｘ）＝ａ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｘ−ｂ）×ｃ）） ・・・（４）
Ｇ（ｙ）＝ｄ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｙ−ｅ）×ｆ）） ・・・（５）
（式中、ａ〜ｆは定数）
上記式において、ｘは第１のＣＤＫの比活性を表し、ｙは比活性比を表す。ここで、ＣＤＫ比活性は、ＣＤＫ活性値／ＣＤＫ発現量で示され、比活性比は、第２ＣＤＫ比活性／第１ＣＤＫ比活性で示される。上記式（３）乃至（５）、比活性及び比活性比については、後に詳しく説明する。
上記の工程によって得られた２種類のＣＤＫの発現量と活性値に基づいて再発リスクスコアＲＲＳを求める。再発リスクスコアＲＲＳは、下記式（３）乃至（５）によって求められる。
ＲＲＳ＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） ・・・（３）
Ｆ（ｘ）＝ａ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｘ−ｂ）×ｃ）） ・・・（４）
Ｇ（ｙ）＝ｄ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｙ−ｅ）×ｆ）） ・・・（５）
（式中、ａ〜ｆは定数）
上記式において、ｘは第１のＣＤＫの比活性を表し、ｙは比活性比を表す。ここで、ＣＤＫ比活性は、ＣＤＫ活性値／ＣＤＫ発現量で示され、比活性比は、第２ＣＤＫ比活性／第１ＣＤＫ比活性で示される。上記式（３）乃至（５）、比活性及び比活性比については、後に詳しく説明する。
（３）再発リスクスコアに基づいて再発リスクを判定する工程
上記において得られた再発リスクスコアＲＲＳと、予め設定された閾値とを比較して、癌の再発リスクを判定する。例えば、被検癌患者の再発リスクスコアＲＲＳと閾値とを比較し、被検癌患者の再発リスクスコアＲＲＳが閾値より高い場合には、被検癌患者の癌の再発リスクが高く、被検癌患者の再発リスクスコアＲＲＳが閾値より低い場合には、被検癌患者の癌の再発リスクが低いというようにして、癌の再発リスクを判定することができる。
上記において得られた再発リスクスコアＲＲＳと、予め設定された閾値とを比較して、癌の再発リスクを判定する。例えば、被検癌患者の再発リスクスコアＲＲＳと閾値とを比較し、被検癌患者の再発リスクスコアＲＲＳが閾値より高い場合には、被検癌患者の癌の再発リスクが高く、被検癌患者の再発リスクスコアＲＲＳが閾値より低い場合には、被検癌患者の癌の再発リスクが低いというようにして、癌の再発リスクを判定することができる。
閾値は、種々の方法によって設定することができる。例えば、癌の悪性度についての病理医の判定が既知である複数の癌患者から採取された腫瘍細胞のそれぞれについて、上記式に基づいて再発リスクスコアＲＲＳを算出し、癌の再発が認められた患者群と、癌の再発が認められなかった患者群の２集団に分類しうるような再発リスクスコアＲＲＳを閾値として設定することができる。あるいは、再発リスクの異なる範囲毎に閾値を複数設定し、癌の再発リスクを段階的に評価、判定するようにしてもよい。
ここで、上記式（３）乃至（５）によって再発リスクスコアＲＲＳを算出しうる根拠を説明する。
まず、ＣＤＫ比活性と、比活性比の意義について説明する。
ＣＤＫ比活性は、ＣＤＫ活性値／ＣＤＫ発現量によって示されることからも明らかなように、ＣＤＫの発現量に対する活性値の比である。ＣＤＫ比活性は、試料に含まれる単位ＣＤＫタンパク質量あたりのＣＤＫ酵素活性を反映するパラメータであって、細胞に存在しているＣＤＫのうちの活性を示すＣＤＫの割合に相当し、判定対象である悪性腫瘍細胞の増殖状態に基づくＣＤＫ活性レベルを示す。
ＣＤＫ比活性は、ＣＤＫ活性値／ＣＤＫ発現量によって示されることからも明らかなように、ＣＤＫの発現量に対する活性値の比である。ＣＤＫ比活性は、試料に含まれる単位ＣＤＫタンパク質量あたりのＣＤＫ酵素活性を反映するパラメータであって、細胞に存在しているＣＤＫのうちの活性を示すＣＤＫの割合に相当し、判定対象である悪性腫瘍細胞の増殖状態に基づくＣＤＫ活性レベルを示す。
また、比活性比は、第２ＣＤＫ比活性／第１ＣＤＫ比活性によって示されることからも明らかなように、第１ＣＤＫの比活性に対する第２ＣＤＫの比活性の比である。ＣＤＫ比活性比は、特定の細胞周期において活性を示す二種類のＣＤＫの活性レベルの比であり、癌患者の細胞においていずれのＣＤＫ活性が優位であるか（細胞周期のいずれの時期にある細胞割合がどの程度であるか）を反映するパラメータである。
一般に、癌細胞は正常な増殖制御を逸脱して増殖が活発に行われていることから、ＤＮＡの複製期であるＳ期と、ＤＮＡ合成の終了から有糸分裂の開始の間であるＧ２期にある細胞の割合が多い場合に、その細胞が癌化しているものと考えることができる。また、癌細胞に見られる異数倍体性は、細胞分裂期であるＭ期を異常な状態で経過した場合や、又はＭ期を経ずにＧ１期に進み、そのままＳ期に移行したときに発生するものと考えられるため、Ｍ期に存在する細胞割合が少ない場合にも、その細胞が癌化していると考えることができる。
そこで、例えば、第１のＣＤＫとして細胞周期のＧ２期からＭ期に移行する際に活性を示すＣＤＫ１を、第２のＣＤＫとして細胞周期のＧ１期からＳ期に移行する際に活性を示すＣＤＫ２を使用し、これらに基づいてＣＤＫ比活性比を求めた場合には、得られるＣＤＫ比活性比は、Ｓ期またはＧ２期にある細胞が、Ｍ期にある細胞に比べてどれだけ多く存在するかを反映する数値であり、細胞の増殖能を正確に反映するパラメータとして用いることができる。
一般に、癌細胞は正常な増殖制御を逸脱して増殖が活発に行われていることから、ＤＮＡの複製期であるＳ期と、ＤＮＡ合成の終了から有糸分裂の開始の間であるＧ２期にある細胞の割合が多い場合に、その細胞が癌化しているものと考えることができる。また、癌細胞に見られる異数倍体性は、細胞分裂期であるＭ期を異常な状態で経過した場合や、又はＭ期を経ずにＧ１期に進み、そのままＳ期に移行したときに発生するものと考えられるため、Ｍ期に存在する細胞割合が少ない場合にも、その細胞が癌化していると考えることができる。
そこで、例えば、第１のＣＤＫとして細胞周期のＧ２期からＭ期に移行する際に活性を示すＣＤＫ１を、第２のＣＤＫとして細胞周期のＧ１期からＳ期に移行する際に活性を示すＣＤＫ２を使用し、これらに基づいてＣＤＫ比活性比を求めた場合には、得られるＣＤＫ比活性比は、Ｓ期またはＧ２期にある細胞が、Ｍ期にある細胞に比べてどれだけ多く存在するかを反映する数値であり、細胞の増殖能を正確に反映するパラメータとして用いることができる。
次に、再発リスクスコアＲＲＳを算出するための式（１）乃至（３）について説明する。
上記において例示したように、第１ＣＤＫ比活性と、第２ＣＤＫ比活性とに基づくＣＤＫ比活性比を得ることにより、細胞の増殖能（癌の再発リスク）に相関するパラメータを得ることができる。
しかしながら、ＣＤＫ比活性比が細胞の増殖能（癌の再発リスク）に相関しない場合がありうる。例えば、上記において例示したように、第１のＣＤＫとしてＣＤＫ１を、第２のＣＤＫとしてＣＤＫ２を用いてＣＤＫ比活性比を求めたとき、ＣＤＫ１比活性が異常に大きい場合には、ＣＤＫ比活性比の値は小さくなるが、これは別の観点からみれば、ＣＤＫ１と複合体を形成するサイクリンが高発現し、ＣＤＫ１が異常に活性化されているとも考えられる。
細胞は、ある細胞周期に活性化するＣＤＫが少なくても、他の特定のＣＤＫが代償的に働くことによって増殖することが可能であるとも考えられており、特定のＣＤＫが異常に活性化されている場合にも、細胞動態に異常を来たしていると考えることができる。
上記において例示したように、第１ＣＤＫ比活性と、第２ＣＤＫ比活性とに基づくＣＤＫ比活性比を得ることにより、細胞の増殖能（癌の再発リスク）に相関するパラメータを得ることができる。
しかしながら、ＣＤＫ比活性比が細胞の増殖能（癌の再発リスク）に相関しない場合がありうる。例えば、上記において例示したように、第１のＣＤＫとしてＣＤＫ１を、第２のＣＤＫとしてＣＤＫ２を用いてＣＤＫ比活性比を求めたとき、ＣＤＫ１比活性が異常に大きい場合には、ＣＤＫ比活性比の値は小さくなるが、これは別の観点からみれば、ＣＤＫ１と複合体を形成するサイクリンが高発現し、ＣＤＫ１が異常に活性化されているとも考えられる。
細胞は、ある細胞周期に活性化するＣＤＫが少なくても、他の特定のＣＤＫが代償的に働くことによって増殖することが可能であるとも考えられており、特定のＣＤＫが異常に活性化されている場合にも、細胞動態に異常を来たしていると考えることができる。
そこで、癌の再発リスクが、（１）第１ＣＤＫの比活性、（２）第１ＣＤＫと第２ＣＤＫの比活性比の二つのリスク要素によって規定されるものと考え、これらのリスク要素に基づいて癌の再発リスクを評価する。上記（１）、（２）の各リスク要素に基づいて癌が再発する確率を、数値的に評価する尺度を用いて、それぞれリスクスコアＲＳ（１）、リスクスコアＲＳ（２）とする。さらに、上記（１）、（２）のリスク要素によって結果的に癌が再発する確率を、数値的に評価する尺度を用いて、再発リスクスコアＲＲＳとする。結果的に癌が再発する確率、すなわち再発リスクは、上記（１）、（２）の二つのリスク要素によって癌が再発する確率の積によって与えられるので、再発リスクスコアＲＲＳは、リスクスコアＲＳ（１）とリスクスコアＲＳ（２）の積に比例する値で与えられる。したがって、
ＲＲＳ＝ＲＳ（１）×ＲＳ（２） ・・・（６）
が成り立つ。
ＲＲＳ＝ＲＳ（１）×ＲＳ（２） ・・・（６）
が成り立つ。
リスクスコアＲＳ（１）及びリスクスコアＲＳ（２）は、以下のようにして求められる。
図１（ａ）は、複数の被検癌患者から得られたＣＤＫ１比活性と癌の再発率との関係を示したヒストグラムであり、図１（ｂ）は、複数の被検癌患者から得られたＣＤＫ１とＣＤＫ２の比活性比と癌の再発率との関係を示したヒストグラムである。同図においては、複数の被検癌患者を、当該被検癌患者から得られたＣＤＫ１比活性、又はＣＤＫ１とＣＤＫ２の比活性比に基づいて階級分けし、各階級に含まれる症例の総数を白抜きの棒グラフで、各階級に含まれる再発症例を網掛けの棒グラフで示した。さらに、各階級における癌の再発確率（再発症例数／症例総数）を求め、折れ線で示した。
図１（ａ）は、複数の被検癌患者から得られたＣＤＫ１比活性と癌の再発率との関係を示したヒストグラムであり、図１（ｂ）は、複数の被検癌患者から得られたＣＤＫ１とＣＤＫ２の比活性比と癌の再発率との関係を示したヒストグラムである。同図においては、複数の被検癌患者を、当該被検癌患者から得られたＣＤＫ１比活性、又はＣＤＫ１とＣＤＫ２の比活性比に基づいて階級分けし、各階級に含まれる症例の総数を白抜きの棒グラフで、各階級に含まれる再発症例を網掛けの棒グラフで示した。さらに、各階級における癌の再発確率（再発症例数／症例総数）を求め、折れ線で示した。
同図からも明らかなように、癌の再発確率は、ＣＤＫ１比活性、又はＣＤＫ１とＣＤＫ２の比活性比に伴って単調に増加することがわかる。したがって、各階級ごとの癌の再発確率を近似することにより、ＣＤＫ１比活性をリスク要素とするリスクスコアＲＳ（１）、及びＣＤＫ１とＣＤＫ２の比活性比をリスク要素とするリスクスコアＲＳ（２）を得ることができる。そこで、ＣＤＫ１比活性の値をｘ、ＣＤＫ１とＣＤＫ２の比活性比をｙとして、各階級ごとの癌の再発確率をロジスティック関数によって近似し、リスクスコアＲＳ（１）及びリスクスコアＲＳ（２）を下記式として得た。
ＲＳ（１）；Ｆ（ｘ）＝ａ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｘ−ｂ）×ｃ）） ・・・（７）
ＲＳ（２）；Ｇ（ｙ）＝ｄ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｙ−ｅ）×ｆ）） ・・・（８）
（式中、ａ〜ｆは定数）
以上より、再発リスクスコアＲＲＳは、
ＲＲＳ＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） ・・・（９）
によって表され、上記式（３）が導かれる。
ＲＳ（１）；Ｆ（ｘ）＝ａ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｘ−ｂ）×ｃ）） ・・・（７）
ＲＳ（２）；Ｇ（ｙ）＝ｄ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｙ−ｅ）×ｆ）） ・・・（８）
（式中、ａ〜ｆは定数）
以上より、再発リスクスコアＲＲＳは、
ＲＲＳ＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） ・・・（９）
によって表され、上記式（３）が導かれる。
上記実施形態においては、再発リスクスコアＲＲＳを算出して、これを閾値と比較することにより癌の再発リスクを判定する方法について説明したが、これに限らず、他の判定基準とともに癌の再発リスクを判定するようにしてもよい。
例えば、被検癌患者の悪性腫瘍から、再発リスクスコアＲＲＳとは別に、第１のＣＤＫの比活性を算出して、再発リスクスコアＲＲＳを第１の判定基準とし、第１ＣＤＫ比活性を第２の判定基準として、二つの判定基準に基づいて再発リスクを判定するように構成することができる。
具体的には、まず、上記において説明したように、被検癌患者から第１のＣＤＫ及び第２のＣＤＫの発現量と活性値を取得し、再発リスクスコアＲＲＳと、第１ＣＤＫ比活性を算出する。
次に、得られた再発リスクスコアＲＲＳと第１ＣＤＫ比活性を、それぞれに対する閾値と比較して再発リスクを判定する。
より具体的には、再発リスクスコアＲＲＳに対する閾値として第１の閾値を、第１ＣＤＫ比活性に対する閾値として第２の閾値を設定し、被検癌患者から得られる再発リスクスコアＲＲＳ及び第１ＣＤＫ比活性のいずれか一方が閾値以上である場合には癌の再発リスクが高いと判定し、再発リスクスコアＲＲＳ及び第１ＣＤＫ比活性のいずれもが閾値未満である場合には癌の再発リスクが低いと判定する。
次に、得られた再発リスクスコアＲＲＳと第１ＣＤＫ比活性を、それぞれに対する閾値と比較して再発リスクを判定する。
より具体的には、再発リスクスコアＲＲＳに対する閾値として第１の閾値を、第１ＣＤＫ比活性に対する閾値として第２の閾値を設定し、被検癌患者から得られる再発リスクスコアＲＲＳ及び第１ＣＤＫ比活性のいずれか一方が閾値以上である場合には癌の再発リスクが高いと判定し、再発リスクスコアＲＲＳ及び第１ＣＤＫ比活性のいずれもが閾値未満である場合には癌の再発リスクが低いと判定する。
第１の閾値と第２の閾値は、それぞれ２つ以上の閾値を含んでもよい。例えば、第１の閾値として第１閾値ａと第１閾値ｂを設定し、第２の閾値として第２閾値ａと、第２閾値ｂを予め設定しておく。そして、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ａ以上であるか、または、第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ａ以上であるとき、再発リスクが高いと判定し、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ｂ未満であり、かつ、第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ｂ未満であるとき、癌の再発リスクが低いと判定し、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ａ未満、第１閾値ｂ以上であり、かつ、第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ａ未満、第２閾値ｂ以上であるとき、再発リスクが中程度であると判定する。
このように、再発リスクスコアＲＲＳと、他の判定基準とによって癌の再発リスクを判定することにより、より精度の高い判定を行うことが可能となる。
このように、再発リスクスコアＲＲＳと、他の判定基準とによって癌の再発リスクを判定することにより、より精度の高い判定を行うことが可能となる。
また本実施形態においては、再発リスクを判定するための判定図を表示することにより癌の再発リスク診断を支援する方法を提供する。
図２は、上記において説明した再発リスクスコアＲＲＳを模式的に説明するための図である。図２（ａ）は、ＣＤＫ１比活性の対数（ｘ軸）、ＣＤＫ２比活性の対数（ｙ軸）、及び再発リスクスコアＲＲＳ（ｚ軸）をパラメータとする三次元グラフであり、図２（ｂ）は、図２（ａ）の再発リスクスコアＲＲＳ（ｚ軸）を二次元平面に投影したグラフである。
図２は、上記において説明した再発リスクスコアＲＲＳを模式的に説明するための図である。図２（ａ）は、ＣＤＫ１比活性の対数（ｘ軸）、ＣＤＫ２比活性の対数（ｙ軸）、及び再発リスクスコアＲＲＳ（ｚ軸）をパラメータとする三次元グラフであり、図２（ｂ）は、図２（ａ）の再発リスクスコアＲＲＳ（ｚ軸）を二次元平面に投影したグラフである。
図２（ｂ）に示したように、再発リスクスコアＲＲＳを二次元グラフに投影すると、再発リスクスコアＲＲＳが等しくなる点を結んだ、複数の等高線状の曲線が描かれる。
例えば、曲線ＣＬ１上の点はすべて、等しい再発リスクスコアＲＲＳとなるＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性の点であり、曲線ＣＬ２上の点はすべて、等しい再発リスクスコアＲＲＳとなるＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性の点である。そして、曲線によって囲まれた領域は常に曲線上の点より再発リスクスコアが高くなる領域であるから（図２（ａ）参照）、例えば、曲線ＣＬ１が再発リスクスコアＲＲＳ＝Ｍとなる点を結んで描かれたものである場合、この曲線ＣＬ１によって囲まれた領域はすべて、再発リスクスコアＲＲＳ≧Ｍとなる領域である。また、曲線ＣＬ１が再発リスクスコアＲＲＳが所定値Ｍとなる点を、曲線ＣＬ２が再発リスクスコアＲＲＳが所定値Ｎとなる点を結んで描かれたものである場合、曲線ＣＬ１と曲線ＣＬ２とによって囲まれた領域Ｓは、Ｍ≦再発リスクスコア＜Ｎとなる領域である。
例えば、曲線ＣＬ１上の点はすべて、等しい再発リスクスコアＲＲＳとなるＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性の点であり、曲線ＣＬ２上の点はすべて、等しい再発リスクスコアＲＲＳとなるＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性の点である。そして、曲線によって囲まれた領域は常に曲線上の点より再発リスクスコアが高くなる領域であるから（図２（ａ）参照）、例えば、曲線ＣＬ１が再発リスクスコアＲＲＳ＝Ｍとなる点を結んで描かれたものである場合、この曲線ＣＬ１によって囲まれた領域はすべて、再発リスクスコアＲＲＳ≧Ｍとなる領域である。また、曲線ＣＬ１が再発リスクスコアＲＲＳが所定値Ｍとなる点を、曲線ＣＬ２が再発リスクスコアＲＲＳが所定値Ｎとなる点を結んで描かれたものである場合、曲線ＣＬ１と曲線ＣＬ２とによって囲まれた領域Ｓは、Ｍ≦再発リスクスコア＜Ｎとなる領域である。
このように、第１ＣＤＫ比活性（ｘ軸）及び第２ＣＤＫ比活性（ｙ軸）からなる二次元グラフは、等しい再発リスクスコアＲＲＳとなる点を結んだ曲線（カットオフライン）によって、再発リスクスコアの異なる領域毎に分割することができる。
癌の再発リスクを判定するための判定図は、次のようにして作成することができる。
まず、再発リスクスコアＲＲＳに対する閾値を設定する。再発リスクスコアＲＲＳに対する閾値は、癌の再発リスクを判定しうる基準となる値であればよく、例えば、その閾値を超えるか否かによって再発リスクが高い癌患者と再発リスクが低い癌患者とに分類しうるような閾値が用いられる。
まず、再発リスクスコアＲＲＳに対する閾値を設定する。再発リスクスコアＲＲＳに対する閾値は、癌の再発リスクを判定しうる基準となる値であればよく、例えば、その閾値を超えるか否かによって再発リスクが高い癌患者と再発リスクが低い癌患者とに分類しうるような閾値が用いられる。
次に、第１ＣＤＫ比活性と第２ＣＤＫ比活性の二つのパラメータからなる二次元グラフ上に、再発リスクスコアＲＲＳが閾値となる点を結んでカットオフラインを作成し、二次元グラフを再発リスクスコアＲＲＳが閾値以上となる領域と、閾値以下となる領域とに分割する。このカットオフラインは、癌の再発リスクを判定しうる基準となる値に基づいて作成されているから、二次元グラフは、再発リスクの異なる領域毎に分割される。このようにして再発リスク判定図が作成される。
このような再発リスク判定図に、被検癌患者の悪性腫瘍から得られた第１ＣＤＫ及び第２ＣＤＫの発現量と活性値とに基づいて算出された第１ＣＤＫ比活性及び第２ＣＤＫ比活性をプロットする。再発リスク判定図は複数の閾値となるカットオフラインによって再発リスクの異なる領域毎に分割されているから、被検癌患者の第１ＣＤＫ比活性及び第２ＣＤＫ比活性が再発リスク判定図にプロットされることにより、その患者における癌の再発リスクが高いか、低いかを一目で理解することができる。このような再発リスク判定図を表示すれば、医師は判定図を見るだけで癌患者における癌の再発リスクを理解することができ、患者の再発リスク診断に役立つ情報を提供することができる。
図３は、本実施形態による癌の再発リスク診断の支援方法に使用される再発リスク判定図の一例を示した図である。この再発リスク判定図は、ｘ座標に第１ＣＤＫ比活性、ｙ座標に第２ＣＤＫ比活性をとり、その分布領域を、カットオフラインＢＬ１及びカットオフラインＢＬ２とによって、再発リスクの高い領域（Ｈｉｇｈゾーン）と、再発リスクの低い領域（Ｌｏｗゾーン）と、中間領域（Ｉｎｔ．ゾーン）の３つの領域に分割したものである。
いま、ある癌患者Ａから得られた第１ＣＤＫ比活性と第２ＣＤＫ比活性とに基づいて、再発リスク判定図上に点Ａがプロットされたとする。図３に示したように、点Ａは、カットオフラインＢＬ１によって囲われた領域であるＨｉｇｈゾーンに属していることから、この癌患者Ａは、癌の再発リスクが高いと判定することができる。
同様に、ある癌患者Ｂから得られた第１ＣＤＫ比活性と第２ＣＤＫ比活性とに基づいて、再発リスク判定図上に点Ｂがプロットされたとする。図３に示したように、点Ｂは、カットオフラインＢＬ２によって囲われた領域であるＬｏｗゾーンに属していることから、この癌患者Ｂは、癌の再発リスクが低いと判定することができる。
同様に、ある癌患者Ｂから得られた第１ＣＤＫ比活性と第２ＣＤＫ比活性とに基づいて、再発リスク判定図上に点Ｂがプロットされたとする。図３に示したように、点Ｂは、カットオフラインＢＬ２によって囲われた領域であるＬｏｗゾーンに属していることから、この癌患者Ｂは、癌の再発リスクが低いと判定することができる。
再発リスク判定図は、再発リスクスコアＲＲＳと他の判定基準とに基づいて癌の再発リスクを判定するための判定図としてもよい。例えば、再発リスクスコアＲＲＳを第１の判定基準とし、第１ＣＤＫ比活性を第２の判定基準として、二つの判定基準に基づいて癌の再発リスクを判定するための判定図としてもよい。このような判定図は次のようにして作成することができる。
まず、癌の再発リスクの判定に有効な閾値として、再発リスクスコアＲＲＳに対する第１の閾値ａ及び第１の閾値ｂ、並びに第１ＣＤＫ比活性に対する第２の閾値ａ及び第２の閾値ｂを設定する。次に、第１ＣＤＫ比活性及び第２ＣＤＫ比活性の二つのパラメータからなる二次元分布図に、再発リスクスコアＲＲＳが第１の閾値ａとなる点を結んだ曲線と、第１ＣＤＫ比活性が第２の閾値ａとなる点を結んだ直線とを結合し、第１のカットオフラインを作成する。同様に、再発リスクスコアＲＲＳが第１の閾値ｂとなる点を結んだ曲線と、第１ＣＤＫ比活性が第２の閾値ｂとなる点を結んだ直線とを結合し、第２のカットオフラインを作成する。これにより、再発リスクスコアＲＲＳと第１ＣＤＫ比活性とに基づいて癌の再発リスクが異なる領域毎に分割された再発リスク判定図が作成される。その一例を図４に示す。
図４は、本実施形態による癌の再発リスク診断の支援方法に使用される再発リスク判定図の一例を示した図である。この再発リスク判定図は、ｘ座標に第１ＣＤＫ比活性、ｙ座標に第２ＣＤＫ比活性をとり、その分布領域を、カットオフラインＢＬ３及びカットオフラインＢＬ４とによって、再発リスクの高い領域（Ｈｉｇｈゾーン）と、再発リスクの低い領域（Ｌｏｗゾーン）と、中間領域（Ｉｎｔ．ゾーン）の３つの領域に分割したものである。
図４において、カットオフラインＢＬ３は、再発リスクスコアＲＲＳが第１の閾値ａとなる点を結んだ曲線と、第１ＣＤＫ比活性が第２の閾値ａとなる点を結んだ直線とを結合したものである。カットオフラインＢＬ４は、再発リスクスコアＲＲＳが第１の閾値ｂとなる点を結んだ曲線と、第１ＣＤＫ比活性が第２の閾値ｂとなる点を結んだ直線とを結合したものである。
すなわち、この二次元グラフにおいて、カットオフラインＢＬ３によって囲まれた領域であるＨｉｇｈゾーンは、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ａ以上、または第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ａ以上となる領域である。一方、カットオフラインＢＬ４によって囲まれた領域であるＬｏｗゾーンは、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ｂ未満、かつ、第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ｂ未満となる領域である。
すなわち、この二次元グラフにおいて、カットオフラインＢＬ３によって囲まれた領域であるＨｉｇｈゾーンは、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ａ以上、または第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ａ以上となる領域である。一方、カットオフラインＢＬ４によって囲まれた領域であるＬｏｗゾーンは、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ｂ未満、かつ、第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ｂ未満となる領域である。
このように、再発リスクスコアＲＲＳと第１ＣＤＫ比活性の二つの判定基準に基づく判再発リスク判定図を表示することにより、より信頼性の高い診断支援情報を提供することが可能となる。
［２］判定装置
次に、本実施形態の癌の再発リスク判定装置について説明する。
次に、本実施形態の癌の再発リスク判定装置について説明する。
図５は、本実施形態における判定装置の概略構成を示すブロック図である。本実施形態における判定装置１は、被検癌患者から得られたデータに基づいてその癌患者における癌の再発リスクを判定する装置であって、図５に示すように、制御装置１０と、測定装置２０とを備えて構成されている。制御装置１０は、測定装置２０から出力された測定データを解析して癌の再発リスクを判定し、判定結果を出力するための装置であり、測定装置２０は、被検癌患者から採取された悪性腫瘍を測定して測定データを制御装置１０へ出力するための装置である。
制御装置１０は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）からなり、制御部１０１と、キーボード１０３と、表示部１０５とを備えている。制御部１０１は、ＣＰＵ１０１ａと、ＲＯＭ１０１ｂと、ＲＡＭ１０１ｃと、ハードディスク１０１ｄと、画像出力インターフェース１０１ｅと、通信インターフェース１０１ｆと、画像出力インターフェース１０１ｇと、バス１０１ｈとを備え、各部はバス１０１ｈを介して接続されており、相互にデータの送受信が可能である。
ＣＰＵ１０１ａは、ＲＯＭ１０１ｂに記憶されているコンピュータプログラムおよびＲＡＭ１０１ｃにロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。ＲＯＭ１０１ｂには、ＣＰＵ１０１ａによって実行されるコンピュータプログラムおよびＣＰＵ１０１ａがコンピュータプログラムを実行するためのデータなどが記録されている。ＲＡＭ１０１ｃは、ＲＯＭ１０１ｂおよびハードディスク１０１ｄに記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１０１ａの作業領域として利用される。
ハードディスク１０１ｄには、オペレーティングシステム（ＯＳ）やアプリケーションプログラムなど、ＣＰＵ１０１ａに実行させるための種々のコンピュータプログラムおよびそのコンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。
ハードディスク１０１ｄにインストールされているアプリケーションプログラム１０１ｉには、癌の再発リスクの判定方法を実現するためのアプリケーションプログラムが含まれている。
ハードディスク１０１ｄにインストールされているアプリケーションプログラム１０１ｉには、癌の再発リスクの判定方法を実現するためのアプリケーションプログラムが含まれている。
入出力インタフェース１０１ｅには、キーボード１０３やマウス（図示せず）が接続されている。通信インタフェース１０１ｆには測定装置２０が接続されており、制御部１０１は、通信インタフェース１０１ｆを介して測定装置２とデータの送受信が可能である。
画像出力インタフェース１０１ｇは、表示部１０５に接続されており、ＣＰＵ１０１ａから与えられた画像データに応じた映像信号を表示部１０５に出力する。表示部１０５は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
制御装置１０と通信インタフェース１０１ｆを介して接続される測定装置２０は、生体組織からＣＤＫの発現量と活性値を測定するための装置である。このような、生体組織からＣＤＫ発現量及びＣＤＫ活性値を測定するための測定装置として、特開２００７−７４９７５号公報に記載されているような装置を用いることができる。
なお、本実施形態において、判定装置１は、測定装置２０によって得られた測定データを受け付け、癌の再発リスクを判定するように構成されているが、このような構成に限られず、例えば、予めＣＤＫ発現量及びＣＤＫ活性値を測定しておき、キーボード１０３から測定データを入力する構成であってもよい。
図６は、本実施形態に係る判定装置１による癌の再発リスク判定処理を示すフローチャートである。
このフローチャートによる処理は、ハードディスク１０１ｄにインストールされたアプリケーションプログラム１０１ｉがＲＡＭ１０１ｃに読み出され、ＣＰＵ１０１ａがＲＡＭ１０１ｃに読み出されたアプリケーションプログラム１０１ｉを実行することによって実現される。
このフローチャートによる処理は、ハードディスク１０１ｄにインストールされたアプリケーションプログラム１０１ｉがＲＡＭ１０１ｃに読み出され、ＣＰＵ１０１ａがＲＡＭ１０１ｃに読み出されたアプリケーションプログラム１０１ｉを実行することによって実現される。
まず、ステップＳ１０１において、ＣＰＵ１０１ａは、測定装置２０から測定データを受信したか否かを判定する処理を実行する。ＣＰＵ１０１ａが、測定装置２０から測定データを受信していないと判定した場合（ステップＳ１０１においてＮＯ）には、処理がリターンされる。
なお、ここでいう測定データとは、測定装置２０が生体組織を測定することによって得られた少なくとも２種類のＣＤＫの発現量と活性値である。
なお、ここでいう測定データとは、測定装置２０が生体組織を測定することによって得られた少なくとも２種類のＣＤＫの発現量と活性値である。
ＣＰＵ１０１ａが測定装置２０から測定データを受信したと判定した場合（ステップＳ１０１においてＹＥＳ）には、ステップＳ１０２の処理に進み、ＣＰＵ１０１ａは、測定装置２０から受信した少なくとも２種類のＣＤＫの発現量と活性値とを含む測定データに基づいて、ＣＤＫパラメータを算出する処理を実行する。
ステップＳ１０２において算出されるＣＤＫパラメータとは、第１ＣＤＫ比活性、第２ＣＤＫ比活性及びＣＤＫ比活性比である。
ステップＳ１０２において算出されるＣＤＫパラメータとは、第１ＣＤＫ比活性、第２ＣＤＫ比活性及びＣＤＫ比活性比である。
ついでステップＳ１０３の処理に進み、ＣＰＵ１０１ａは、再発リスクスコアＲＲＳを算出する処理を実行する。
アプリケーションプログラム１０１ｉには、癌の再発リスク判定方法において記載したような、第１ＣＤＫ及び第２ＣＤＫの発現量及び活性値に基づいて再発リスクスコアＲＲＳを算出するための式が組み込まれており、ＣＰＵ１０１ａがアプリケーションプログラム１０１ｉを実行することによって再発リスクスコアＲＲＳが算出される。
アプリケーションプログラム１０１ｉには、癌の再発リスク判定方法において記載したような、第１ＣＤＫ及び第２ＣＤＫの発現量及び活性値に基づいて再発リスクスコアＲＲＳを算出するための式が組み込まれており、ＣＰＵ１０１ａがアプリケーションプログラム１０１ｉを実行することによって再発リスクスコアＲＲＳが算出される。
ついでステップＳ１０４の処理に進み、ＣＰＵ１０１ａは、再発リスクを判定する処理を実行する。この処理は、ステップＳ１０２、Ｓ１０３において算出されたＣＤＫパラメータ及び再発リスクスコアＲＲＳを、アプリケーションプログラム１０１ｉ内に設定された第１の閾値及び第の２閾値とを比較することにより行われる。第１の閾値は、第１閾値ａと第１閾値ｂとを含み、第２の閾値は、第２閾値ａと第２閾値ｂとを含む。
ＣＰＵ１０１ａは、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ａ以上であるとき、または第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ａ以上であるとき、再発リスク「高」と判定し、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ｂ未満であり、かつ第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ｂ未満であるとき、再発リスク「低」と判定し、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ａ未満、第１閾値ｂ以上であり、かつ第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ａ未満、第２閾値ｂ以上であるとき、再発リスク「中」と判定する。
ＣＰＵ１０１ａは、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ａ以上であるとき、または第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ａ以上であるとき、再発リスク「高」と判定し、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ｂ未満であり、かつ第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ｂ未満であるとき、再発リスク「低」と判定し、再発リスクスコアＲＲＳが第１閾値ａ未満、第１閾値ｂ以上であり、かつ第１ＣＤＫ比活性が第２閾値ａ未満、第２閾値ｂ以上であるとき、再発リスク「中」と判定する。
ついで、ステップＳ１０６の処理に進み、ＣＰＵ１０１ａは、再発リスク判定図を作成する処理を実行する。
再発リスク判定図は、上記の再発リスク判定方法において説明したような、第１ＣＤＫ比活性と第２ＣＤＫ比活性の二つのパラメータからなる二次元グラフであって、その分布領域が、再発リスクが異なる領域毎に分割された二次元グラフである。この二次元グラフにおける各領域は、再発リスクスコアＲＲＳが第１の閾値ａとなる点を結んだ曲線と、第１ＣＤＫ比活性が第２の閾値ａとなる点を結んだ直線とを結合したカットオフラインと、再発リスクスコアＲＲＳが第１の閾値ｂとなる点を結んだ曲線と、第１ＣＤＫ比活性が第２の閾値ｂとなる点を結んだ直線とを結合したカットオフラインとによって分割されている。この二次元分布図には、再発リスクの判定が行われた検体がプロットされている。
再発リスク判定図は、上記の再発リスク判定方法において説明したような、第１ＣＤＫ比活性と第２ＣＤＫ比活性の二つのパラメータからなる二次元グラフであって、その分布領域が、再発リスクが異なる領域毎に分割された二次元グラフである。この二次元グラフにおける各領域は、再発リスクスコアＲＲＳが第１の閾値ａとなる点を結んだ曲線と、第１ＣＤＫ比活性が第２の閾値ａとなる点を結んだ直線とを結合したカットオフラインと、再発リスクスコアＲＲＳが第１の閾値ｂとなる点を結んだ曲線と、第１ＣＤＫ比活性が第２の閾値ｂとなる点を結んだ直線とを結合したカットオフラインとによって分割されている。この二次元分布図には、再発リスクの判定が行われた検体がプロットされている。
ついでステップＳ１０６の処理に進み、ＣＰＵ１０１ａは、ステップＳ１０４において得られた再発リスク判定結果と、ステップＳ１０５において作成された再発リスク判定図を、表示部１０５に表示させる処理を実行する。
図７は、判定結果の表示画面の一例を示す図である。図に示すように、表示部１０５に表示される判定結果の表示画面１０５ａには、判定が行われた検体の検体番号、再発リスク判定結果、推定再発率、及び再発リスク判定図１０５ｂが表示される。推定再発率は、再発リスク判定結果に基づいて表示される数値であって、例えば再発リスク「高」である場合には８０％、再発リスク「中」である場合には４０％、再発リスク「低」である場合には１０％と表示される。
再発リスク判定図１０５ｂは、ステップＳ１０５において作成された二次元グラフであって、再発リスクの判定が行われた検体のＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性がプロットされて表示される（図中、★印で表示している）。このように、再発リスクスコアＲＲＳとＣＤＫパラメータとに基づく再発リスク判定結果とともに再発リスク判定図を表示することにより、被検癌患者の再発リスクの程度を視覚的に知ることができる。
なお、本実施形態における再発リスク判定図には、再発リスクの判定が行われた検体のみをプロットした図を表示した例について説明したが、このような構成に限られず、例えば、癌の再発が認められた癌患者の検体と、癌の再発が認められなかった癌患者の検体とを含む複数の検体を同時にプロットした図を表示する構成であってもよい。このような構成とすることにより、癌の再発リスクを統計的に知ることができる。
本実施形態による判定方法を用いて癌患者の再発リスクを判定した。
表１に示す条件を満たした癌患者から採取された悪性腫瘍のＣＤＫ１、ＣＤＫ２の発現量と活性値を測定した。
表１に示す条件を満たした癌患者から採取された悪性腫瘍のＣＤＫ１、ＣＤＫ２の発現量と活性値を測定した。
得られたＣＤＫ１、ＣＤＫ２の発現量及び活性値を用いて、下記式（１０）乃至（１２）に基づいて再発リスクスコアＲＲＳを算出し、下記式（１３）に基づいてＣＤＫ１比活性を算出した。
ＲＳ１；Ｆ（ｘ）＝０．１５／（１＋Ｅｘｐ（−（ｘ−１．６）×７） ・・・（１０）
ＲＳ２；Ｇ（ｙ）＝０．２５／（１＋Ｅｘｐ（−（ｙ−１．０）×６） ・・・（１１）
ＲＲＳ＝３０００×Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） ・・・（１２）
ｘ＝ＣＤＫ１活性値／ＣＤＫ１発現量
ｙ＝（ＣＤＫ２活性値×ＣＤＫ１発現量）／（ＣＤＫ２発現量×ＣＤＫ１活性値）
ＣＤＫ１比活性＝ＣＤＫ１活性値／ＣＤＫ１発現量 ・・・（１３）
ＲＳ１；Ｆ（ｘ）＝０．１５／（１＋Ｅｘｐ（−（ｘ−１．６）×７） ・・・（１０）
ＲＳ２；Ｇ（ｙ）＝０．２５／（１＋Ｅｘｐ（−（ｙ−１．０）×６） ・・・（１１）
ＲＲＳ＝３０００×Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） ・・・（１２）
ｘ＝ＣＤＫ１活性値／ＣＤＫ１発現量
ｙ＝（ＣＤＫ２活性値×ＣＤＫ１発現量）／（ＣＤＫ２発現量×ＣＤＫ１活性値）
ＣＤＫ１比活性＝ＣＤＫ１活性値／ＣＤＫ１発現量 ・・・（１３）
次に、各症例から得られた再発リスクスコアＲＲＳ及びＣＤＫ１比活性を下記の条件と比較して、癌患者を再発率リスクの高い群（Ｈｉｇｈグループ）、再発リスクの低い群（Ｌｏｗグループ）、中間層（Ｉｎｔ．グループ）の３つの患者群に分類した。
Ｈｉｇｈグループ： ＲＲＳ≧１．４７
または
ＣＤＫ１比活性≧９０（ｍａＵ／ｅＵ）
Ｌｏｗグループ： ＲＲＳ＜０．４５
かつ
ＣＤＫ１比活性＜７０（ｍａＵ／ｅＵ）
Ｉｎｔ．グループ： ０．４５≦ＲＲＳ＜１．４７
かつ
７０≦ＣＤＫ１比活性＜９０（ｍａＵ／ｅＵ）
Ｈｉｇｈグループ： ＲＲＳ≧１．４７
または
ＣＤＫ１比活性≧９０（ｍａＵ／ｅＵ）
Ｌｏｗグループ： ＲＲＳ＜０．４５
かつ
ＣＤＫ１比活性＜７０（ｍａＵ／ｅＵ）
Ｉｎｔ．グループ： ０．４５≦ＲＲＳ＜１．４７
かつ
７０≦ＣＤＫ１比活性＜９０（ｍａＵ／ｅＵ）
各患者群において、５年以内に再発した患者数と、各患者群における５年以内累積再発率を算出した。その結果を表２に示す。
表２に示したように、本実施形態による判定方法によって癌患者を分類した結果、Ｈｉｇｈグループに該当した患者数は７１人、Ｌｏｗグループに該当した患者数は８３人、Ｉｎｔ．グループに該当した患者数は３８人であり、各患者群において５年以内に再発した患者数はそれぞれ９人、１人、３人であった。そして、各患者群における５年以内の累積再発率は、Ｈｉｇｈグループが１４．１％、Ｌｏｗグループが１．２％、Ｉｎｔ．グループが１１．７％であり、Ｌｏｗグループの患者群は、Ｈｉｇｈグループの患者群に比べて５年間の無再発生存が有意に高いことがわかる。さらに、母集団における５年以内累積再発率は８．２％であり、これと比較しても、本実施形態による判定方法が適切に再発リスクを判定できていることがわかる。この結果から、本実施形態による判定方法によって、癌患者の癌の再発リスクを精度良く判定可能であることが実証された。
上記実施例１における癌患者を、本実施形態による再発リスク判定図を用いて分類した。
まず、癌患者のＣＤＫ１及びＣＤＫ２の発現量と活性値とを用いて、下記式（１４）及び（１５）に基づいて、各癌患者のＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性を算出した。
ＣＤＫ１比活性＝ＣＤＫ１活性値／ＣＤＫ１発現量 ・・・（１４）
ＣＤＫ２比活性＝ＣＤＫ２活性値／ＣＤＫ２発現量 ・・・（１５）
ＣＤＫ１比活性＝ＣＤＫ１活性値／ＣＤＫ１発現量 ・・・（１４）
ＣＤＫ２比活性＝ＣＤＫ２活性値／ＣＤＫ２発現量 ・・・（１５）
次に、得られたＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性とに基づいて、癌患者を、図８に示すようなＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性の二つのパラメータからなる再発リスク判定図にプロットした。
図８は、本実施例における癌患者を、ＣＤＫ１比活性（ｘ軸）及びＣＤＫ２比活性（ｙ軸）に基づいてプロットした二次元グラフであって、カットオフラインα及びカットオフラインβによって、分布領域を再発リスクの高い領域（Ｈｉｇｈグループ）、再発リスクの低い領域（Ｌｏｗグループ）、中間領域（Ｉｎｔ．グループ）に分割したものである。
図８において、カットオフラインαは、ＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性とに基づいて求められる再発リスクスコアＲＲＳの値が１．４７となる点を結んだ曲線と、ＣＤＫ１比活性が９０（ｍａＵ／ｅＵ）となる直線とからなる。カットオフラインβは、ＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性とに基づいて求められる再発リスクスコアＲＲＳの値が０．４５となる点を結んだ曲線と、ＣＤＫ１比活性が７０（ｍａＵ／ｅＵ）となる直線とからなる。
同図において、悪性腫瘍摘出後５年以内に癌が再発した症例については、円で囲って表示してある。
図８において、カットオフラインαは、ＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性とに基づいて求められる再発リスクスコアＲＲＳの値が１．４７となる点を結んだ曲線と、ＣＤＫ１比活性が９０（ｍａＵ／ｅＵ）となる直線とからなる。カットオフラインβは、ＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性とに基づいて求められる再発リスクスコアＲＲＳの値が０．４５となる点を結んだ曲線と、ＣＤＫ１比活性が７０（ｍａＵ／ｅＵ）となる直線とからなる。
同図において、悪性腫瘍摘出後５年以内に癌が再発した症例については、円で囲って表示してある。
このような再発リスク判定図を用いて患者群を分類した結果、表２と同様の分類結果が得られた。これにより、本実施形態による再発リスク判定図を用いることによっても、癌患者の癌の再発リスクを適切に判定可能であることが実証された。
以上より、本実施形態による再発リスク判定図を表示して診断支援を行うことにより、信頼性の高い再発リスク診断支援情報を提供できることが示唆された。
１ 判定装置
１０ 制御装置
２０ 測定装置
１０１ 制御部
１０１ａ ＣＰＵ
１０１ｂ ＲＯＭ
１０１ｃ ＲＡＭ
１０１ｄ ハードディスク
１０１ｅ 入出力インターフェース
１０１ｆ 通信インターフェース
１０１ｇ 画像出力インターフェース
１０１ｈ バス
１０１ｉ アプリケーションプログラム
１０３ キーボード
１０５ 表示部
１０５ａ 表示画面
１０５ｂ 再発リスク判定図
１０ 制御装置
２０ 測定装置
１０１ 制御部
１０１ａ ＣＰＵ
１０１ｂ ＲＯＭ
１０１ｃ ＲＡＭ
１０１ｄ ハードディスク
１０１ｅ 入出力インターフェース
１０１ｆ 通信インターフェース
１０１ｇ 画像出力インターフェース
１０１ｈ バス
１０１ｉ アプリケーションプログラム
１０３ キーボード
１０５ 表示部
１０５ａ 表示画面
１０５ｂ 再発リスク判定図
Claims (9)
- 被検癌患者から採取した悪性腫瘍から、CDK1及びCDK2の発現量と活性値を取得し、
下記式（１）に基づいて再発リスクスコアを求め、
得られた再発リスクスコアに基づいて癌の再発リスクを判定する、癌の再発リスク判定方法。
再発リスクスコア＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） ・・・（１）
（式中、Ｆ（ｘ）＝a/(1+Exp(-(x-b)×c))であり、Ｇ（ｙ）=d/(1+Exp(-(y-e)×f))である（式中、a〜ｆは定数である）：式中、ｘはCDK1比活性を表し、このCDK1比活性は、CDK1活性値／CDK1発現量で示される：式中、ｙは比活性比を表し、この比活性比は、CDK2比活性／CDK1比活性で示される） - 再発リスクスコアを、所定の閾値と比較することにより癌の再発リスクを判定する請求項１に記載の判定方法。
- 前記癌の再発リスクの判定を再発リスクスコアとCDK1比活性とに基づいて行う請求項１又は２に記載の判定方法。
- 再発リスクスコアと、第１の閾値とを比較し、
CDK1比活性と、第２の閾値とを比較することにより癌の再発リスクを判定する請求項３に記載の判定方法。 - 前記第１の閾値が、第１閾値Aと第１閾値Bとを含み、
前記第２の閾値が、第２閾値Aと第２閾値Bとを含み、
再発リスクスコア≧第１閾値A、または、CDK1比活性≧第２閾値Aであるとき、癌の再発リスクが高いと判定し、
再発リスクスコア＜第１閾値B、かつ、CDK1比活性＜第２閾値Bであるとき、癌の再発リスクが低いと判定する請求項４に記載の判定方法。 - 前記Ｆ（ｘ）は、ｘと癌の再発率との相関関係に基づく関数であり、
前記Ｇ（ｙ）は、ｙと癌の再発率との相関関係に基づく関数である請求項１〜５のいずれか一項に記載の判定方法。 - 被検癌患者から採取した悪性腫瘍から、CDK1及びCDK2の発現量と活性値を取得し、
CDK1の比活性と、CDK2の比活性の二つのパラメータからなり、下記式（２）に基づいて算出される再発リスクスコアの異なる領域毎に分割された再発リスク判定図に、得られたCDK1比活性及びCDK2比活性をプロットして表示する癌の再発リスク診断の支援方法。
再発リスクスコア＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） ・・・（２）
（式中、Ｆ（ｘ）＝a/(1+Exp(-(x-b)×c))であり、Ｇ（ｙ）=d/(1+Exp(-(y-e)×f))である（式中、a〜ｆは定数である）：式中、ｘはCDK1比活性を表し、このCDK1比活性は、CDK1活性値／CDK1発現量で示される：式中、ｙは比活性比を表し、この比活性比は、CDK2比活性／CDK1比活性で示される） - 前記判定図は、再発リスクスコアの異なる領域毎に判定図を分割する第１の基準線と、所定のCDK1比活性を示す第２の基準線とによって分割されている請求項７に記載の癌の再発リスク診断の支援方法。
- さらに、再発リスク判定図に基づく再発リスクの判定結果を表示する請求項７又は８に記載の癌の再発リスク診断の支援方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008086212A JP5351427B2 (ja) | 2008-03-28 | 2008-03-28 | 癌の再発リスクを判定する方法及び癌の再発リスク診断の支援方法 |
| US12/242,817 US8014960B2 (en) | 2008-03-28 | 2008-09-30 | Method of supporting a diagnosis of a risk of cancer recurrence, and a device of supporting a diagnosis of a risk of cancer recurrence |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2008086212A JP5351427B2 (ja) | 2008-03-28 | 2008-03-28 | 癌の再発リスクを判定する方法及び癌の再発リスク診断の支援方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2009232815A JP2009232815A (ja) | 2009-10-15 |
| JP5351427B2 true JP5351427B2 (ja) | 2013-11-27 |
Family
ID=41117839
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2008086212A Expired - Fee Related JP5351427B2 (ja) | 2008-03-28 | 2008-03-28 | 癌の再発リスクを判定する方法及び癌の再発リスク診断の支援方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US8014960B2 (ja) |
| JP (1) | JP5351427B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5553661B2 (ja) | 2010-03-30 | 2014-07-16 | シスメックス株式会社 | 癌の再発リスク判定方法 |
| JP6002379B2 (ja) | 2011-11-29 | 2016-10-05 | シスメックス株式会社 | 癌の再発リスクの判定方法及びその利用 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005116241A1 (ja) * | 2004-05-31 | 2005-12-08 | Sysmex Corporation | 哺乳動物細胞の性質判定方法及びこれを用いた癌の診断方法 |
| JP5197931B2 (ja) * | 2005-08-01 | 2013-05-15 | シスメックス株式会社 | 悪性腫瘍の性質の判定方法 |
| JP2007259846A (ja) * | 2006-02-28 | 2007-10-11 | Sysmex Corp | 悪性腫瘍の性質の判定方法 |
-
2008
- 2008-03-28 JP JP2008086212A patent/JP5351427B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2008-09-30 US US12/242,817 patent/US8014960B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2009232815A (ja) | 2009-10-15 |
| US8014960B2 (en) | 2011-09-06 |
| US20090246809A1 (en) | 2009-10-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Esagian et al. | Comparison of liquid-based to tissue-based biopsy analysis by targeted next generation sequencing in advanced non-small cell lung cancer: a comprehensive systematic review | |
| Stålhammar et al. | Digital image analysis outperforms manual biomarker assessment in breast cancer | |
| Lips et al. | Breast cancer subtyping by immunohistochemistry and histological grade outperforms breast cancer intrinsic subtypes in predicting neoadjuvant chemotherapy response | |
| Sieuwerts et al. | Which cyclin E prevails as prognostic marker for breast cancer? Results from a retrospective study involving 635 lymph node–negative breast cancer patients | |
| Varga et al. | Comparison of EndoPredict and Oncotype DX test results in hormone receptor positive invasive breast cancer | |
| Dacic | Molecular diagnostics of lung carcinomas | |
| Niu et al. | Evaluation of next generation sequencing for detecting HER2 copy number in breast and gastric cancers | |
| Solomon et al. | Her2/neu status determination in breast cancer: a single institutional experience using a dual-testing approach with immunohistochemistry and fluorescence in situ hybridization | |
| Cobain et al. | Indications for prognostic gene expression profiling in early breast cancer | |
| Kapur et al. | Primary adenocarcinoma of the urinary bladder: value of cell cycle biomarkers | |
| Rad et al. | The Pandora’s box of novel technologies that may revolutionize lung cancer | |
| JP5553661B2 (ja) | 癌の再発リスク判定方法 | |
| Minot et al. | Automated cellular imaging system III for assessing HER2 status in breast cancer specimens: development of a standardized scoring method that correlates with FISH | |
| Sonntag et al. | Subtyping of breast cancer using reverse phase protein arrays | |
| Cserni et al. | Pathological diagnosis, work-up and reporting of breast cancer 1st central-eastern european professional consensus statement on breast cancer | |
| De Las Casas et al. | Pathologists at the leading edge of optimizing the tumor tissue journey for diagnostic accuracy and molecular testing | |
| Bruschini et al. | Oral cancer: changing the aim of the biopsy in the age of precision medicine. A review | |
| Tsongalis et al. | Comparison of tissue molecular biomarker testing turnaround times and concordance between standard of care and the Biocartis Idylla platform in patients with colorectal cancer | |
| Chen et al. | Comparison of immunohistochemistry and RT-qPCR for assessing ER, PR, HER2, and Ki67 and evaluating subtypes in patients with breast cancer | |
| AACR Pathology Task Force Compton Carolyn C. De Marzo Angelo M. Debnath Jayanta Eaton Keith D. Elenitoba-Johnson Kojo Fiorentino Michelangelo French Christopher A. Fuchs Thomas J. Giangaspero Felice Huang Jiaoti Iafrate A. John Ittmann Michael M. Jensen Roy A. Kim Annette S. Loda Massimo* Lorenz Robin G. Lotan Tamara L. Maitra Anirban Meijer Gerrit A. Mitchell Richard N. Parwani Anil V. Pezzella Francesco Pikarsky Eli Reis-Filho Jorge S. Richardson Andrea L. Rubin Mark A. True Lawrence D.* | Pathology: hub and integrator of modern, multidisciplinary [precision] oncology | |
| Nagakubo et al. | Nucleic acid quality assessment is critical to the success of the Oncomine Dx target test for lung cancer | |
| JP5351427B2 (ja) | 癌の再発リスクを判定する方法及び癌の再発リスク診断の支援方法 | |
| Gustavson et al. | Tissue microarrays: leaping the gap between research and clinical adoption | |
| Tryfonidis et al. | Detection of circulating cytokeratin-19 mRNA-positive cells in the blood and the mitotic index of the primary tumor have independent prognostic value in early breast cancer | |
| JP5340621B2 (ja) | アンスラサイクリン系抗がん剤治療の有効性を判定する方法、及びアンスラサイクリン系抗がん剤治療の有効性の診断支援方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110314 |
|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20110812 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130326 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130517 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130709 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130711 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20130730 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20130823 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5351427 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |