JP5892794B2 - 癌患者に対する免疫療法の治療効果および/または免疫療法後の予後の予測方法、ならびに該方法に用いる遺伝子セットおよびキット - Google Patents
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Description
(1)免疫療法前の癌患者から採取された試料において、表1〜5のいずれかに示す遺伝子の群から選択される少なくとも1の遺伝子からなる遺伝子セットの各遺伝子の発現レベルを測定する工程、および
(2)前記発現レベルを統計処理し、予測生存日数を算出する工程、
を含む方法を提供する。
1:DNAマイクロアレイによるペプチドワクチン療法前の遺伝子発現プロファイルの検討
患者試料として、久留米大学倫理委員会により承認されたプロトコールに即してインフォームドコンセントを得た前立腺癌患者から過去の臨床試験において再燃前立腺癌と診断された時点に収集した末梢血を使用した。40名の前立腺癌患者において、DNAマイクロアレイ(llumina社製 HumanWG-6 v3.0 Expression BeadChip)を用いて、ペプチドワクチン療法前の遺伝子発現プロファイルを調べた。前立腺癌患者は、予後良好群(ペプチドワクチン療法後の生存日数700日以上)20名、予後不良群(ペプチドワクチン療法後の生存日数700日未満)20名であった(図1)。
1.患者末梢血サンプルにTRIzol LS(インビトロジェン社製)を1:3の比率になるように添加し、混濁した。
2.TRIzol LS溶液750μLに対し、200μLのクロロホルムを加え、混濁後、遠心分離した。
3.上清を新しいチューブに移し、上清の0.55倍量のエタノールを添加した。
4.SV Total RNA Isolation System(プロメガ社製)のカラムに上記3.の検体をのせ、フィルターを通した。
5.フィルターを500μLのWash Bufferで洗浄した。
6.全RNAを80μLのNuclease Free Waterで溶出した。
7.分光光度計を用いて、RNAの濃度を測定し、Experionシステム(バイオラッド社製)を用いて電気泳動によりRNAのクオリティをチェックした。
(1)逆転写による一本鎖cDNAの合成
1.各500μgの全RNAにNuclease Free Waterを加え、11μLに調整した。
2.上記1.の溶液に9μLのReverse Transcription Master Mixを加え、42°Cで2時間インキュベートした。
1.80μLの Second Strand Master Mixを、上記(1)2.の各々のチューブに添加した。
2.各チューブを16°Cで2時間インキュベートした。
1.250μLのcDNA Binding Bufferを各々のチューブに添加した。
2.上記1.の溶液を、cDNA Filter Cartridgeにのせ、遠心によりフィルターを通した。
3.フィルターを500μLのWash Bufferで洗浄した。
4.cDNAを19μLの50〜55°Cに予熱しておいたNuclease Free Waterで溶出した。
1.7.5μLのIVT Master Mixを、上記(3)4.で得られたcDNAサンプルに添加した。
2.上記1.のチューブを37℃で14時間インキュベートした。
3.上記2.のチューブに75μLのNuclease Free Waterを添加した。
1.350μLのcRNA Binding Bufferを各チューブに添加した。
2.250μLの100%エタノールを各チューブに加え、混濁した。
3.上記2.のサンプルをcRNA Filter Cartridgeにのせ、遠心によりフィルターを通した。
4.650μLのWash Bufferでフィルターを洗浄した。
5.cRNAを100μLの50〜55°Cに予熱しておいたNuclease Free Waterで溶出した。
6.cRNA濃度をODで測定後、ハイブリダイゼーションサンプルとした。
(1)ハイブリダイゼーション用cRNAの調製
1.各500μgの全RNAにNuclease Free Waterを加え、10μLに調整した。
2.上記1.の溶液に20μLのGEX-HYBを加え、65℃で5分インキュベートした。
(2)ハイブリダイゼーション
1.専用チャンバーにセットしたHumanWG-6 v3.0 Expression BeadChipに、調製済みのcRNAサンプルをアプライした。
2.専用チャンバーのふたを閉め、55℃で18時間インキュベートした。
(1)アレイの洗浄
1.Wash E1BC溶液中で、マイクロアレイのカバーを外した。
2.アレイを速やかにスライドラックにセットし、55℃に予熱しておいた1×High-Temp Wash buffer内で10分間洗浄した。
3.アレイをWash E1BC溶液中で5分間洗浄した。
4.アレイをエタノール中で5分間洗浄した。
5.アレイをWash E1BC溶液中で5分間洗浄した。
6.染色専用トレイに4mlのブロックE1バッファーを準備し、アレイを一枚ずつセットし、室温で10分間ブロッキングを行った。
7.染色専用トレイに2mlのブロックE1バッファーに対して2μLのストレプトアビジン−Cy3を加え、アレイを一枚ずつセットし、室温で10分間染色を行った。
8.アレイをWash E1BC溶液中で5分間洗浄後、遠心により乾燥した。
1.Illumina社専用スキャナーにアレイをセットし、標準モードでスキャンを行った。
2.スキャン終了後、専用ソフトウエアBeadStudioを用いて、マイクロアレイ上の各スポットの数値化を行った。
実施例1の前立腺癌患者を、ペプチドワクチン療法後の生存日数を基準として予後良好群(生存日数700日以上)または予後不良群(生存日数700日未満)に分類し、各遺伝子の遺伝子発現レベルと生存日数との間の相関、および予後良好群と予後不良群との間の発現変動を基準として遺伝子を選択した。発現変動は、予後良好群の平均発現レベルを対照とした、予後不良群の平均発現レベルの増加または減少として表した。
Pearsonの積率相関係数 (A)
Limmab (B)
SAMa (B)
Rank Prodc (B)
Spearmanの順位和係数 (A)
(参考文献)
a Tusher et al. Significance analysis of microarrays applied to the ionizing radiation response. Proc Natl Acad Sci USA (2001) vol. 98 (9) pp. 5116-21.
b Smyth. Linear models and empirical bayes methods for assessing differential expression in microarray experiments. Statistical applications in genetics and molecular biology (2004) vol. 3 pp. Article.
c Breitling et al. Rank products: a simple, yet powerful, new method to detect differentially regulated genes in replicated microarray experiments. FEBS Letters (2004) vol. 573 (1-3) pp. 83-92.
これらの参考文献は、出典明示により本願明細書の一部とする。
各患者のペプチドワクチン療法後の生存日数を予測するため、PLS(Partial Least Square)回帰モデルを構築した。具体的には、上記5種類の方法で選択された上位300の遺伝子(表1〜5、図3)からなる5つの遺伝子セットから、上位から10遺伝子ずつを含む(すなわち、それぞれ10、20、・・・または300の遺伝子を含む)30セットの遺伝子セットを抽出し、潜在変数1〜10でPLS回帰モデルを構築した。
予測生存日数=a1g1+a2g2+a3g3+・・・+a50g50+E(式1)
(式中、a1、a2、a3、・・・、a50は、回帰モデル構築された各遺伝子の発現量にかかる係数であり、g1、g2、g3、g4、・・・、g50は、対象とする患者における各遺伝子の発現レベルであり、Eは回帰式の定数項である。)
Pearsonの積率相関係数、潜在変数3、上位50遺伝子の遺伝子セットによる各患者の生存日数予測に使用した係数を表6に示す。
(参考文献)
[1] Bjrn-Helge Mevik and Ron Wehrens Journal of Statistical Software: Vol 18, Issue 2 (2007), "The pls Package: Principal Componentand Partial Least Squares Regression in R"
[2] Geladi, P. and B. Kowalski (1986) Partial least-squares regression: Atutorial. Analytica Chimica Acta 185:1-17.
これらの参考文献は、出典明示により本願明細書の一部とする。
実施例1の40名の前立腺癌患者にさらに9名の前立腺癌患者の遺伝子発現データを加え、生存日数300日以上を予後良好群、生存日数300日未満を予後不良群と分類し、Pearsonの積率相関係数、潜在変数3、上位50遺伝子の遺伝子セットを用いてPLS回帰モデルを構築し、新たな9名の前立腺癌患者の生存日数を予測した(図10)。本方法においても、9名中8名で予測が正解であった。
実施例1の40名の前立腺癌患者について、Pearsonの積率相関係数で選択された上位300遺伝子(表1)の各遺伝子の発現レベルと生存日数より、一次線形回帰式を作成した。次いで、得られた式と各患者における発現レベルから各患者の予測生存日数を算出し、実際の生存日数をx軸、算出された予測生存日数をy軸にとりグラフ化した(図11)。グラフには、1から300の間で乱数をとり、これを順位と仮定して表1から選択した10の遺伝子の結果を示す。その結果、1の遺伝子の発現レベルに基づいた場合でも、生存日数が予測可能であることが明らかとなった。
Claims (6)
- 前立腺癌患者に対する免疫療法の効果および/または免疫療法後の予後を予測する方法であって、以下の工程を含む方法:
(1)免疫療法前の前立腺癌患者から採取された試料において、以下の遺伝子:
からなる遺伝子セットの各遺伝子の発現レベルを測定する工程、および
(2)前立腺癌患者群における前記遺伝子セットの各遺伝子の発現レベルの測定結果から潜在変数3で構築されたPLS回帰モデルに、工程(1)の前立腺癌患者の各遺伝子の発現レベルをあてはめ、予測生存日数を算出する工程、
ここで、予測生存日数は、以下の回帰式:
予測生存日数=a1g1+a2g2+a3g3+・・・+a50g50+E(式1)
(式中、a1、a2、a3、・・・、a50は、回帰モデル構築された各遺伝子の発現量にかかる係数であり、g1、g2、g3、g4、・・・、g50は、対象とする患者における各遺伝子の発現レベルであり、Eは回帰式の定数項である。)
により算出される。 - 免疫療法がペプチドワクチン療法である、請求項1の方法。
- 免疫療法がペプチドワクチン療法である、請求項3の遺伝子セット。
- 前立腺癌患者に対する免疫療法の効果および/または免疫療法後の予後を予測するためのキットであって、請求項3の遺伝子セットの各遺伝子に対するプローブまたはプライマーを含むキット。
- DNAマイクロアレイ法に用いられる、請求項5のキット。
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