JP7034183B2 - 免疫チェックポイント遮断療法に対するレスポンダー及び非レスポンダーを特定するためのシステム及び方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2017年6月13日に出願された「Systems and Methods for Identifying Cancer Treatments from Sequence Data」という名称の米国仮特許出願第62/518,787号及び2017年12月13日に出願された「Systems and Methods Identifying Cancer Treatments from Sequence Data」という名称の米国仮特許出願第62/598,440号の出願日の米国特許法第119条(e)に基づく利益を主張するものであり、これらの各々の全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
本明細書で記載される技術の態様は、患者の発現データ(例えば、発現レベル及び/又は発現レベルの差違)など、患者特異的情報に基づきであるのかどうか対象(例えば、患者)が、免疫チェックポイント遮断療法に肯定的に応答する(例えば、レスポンダー)のか、対象が、免疫チェックポイント遮断療法に肯定的に応答しない(例えば、非レスポンダー)のかを予測するためのシステム及び方法に関する。
本明細書で記載される技術の態様は、対象についての発現データを使用して、免疫チェックポイント遮断療法に対する患者の応答又はその欠如を示す遺伝子又はその産物について、発現レベルの差違を決定するためのコンピュータ実行可能な方法を提供する。
本明細書で記載されるシステム及び方法は、免疫チェックポイント遮断療法に対するレスポンダーにおいて、免疫チェックポイント遮断療法に対する非レスポンダーと比較して、異なる形で発現することが見出された遺伝子の特定に、少なくとも部分的に基づく。免疫チェックポイント遮断療法に対する患者の応答又はその欠如を示す、遺伝子の示差的発現は、患者の発現データなど、患者特異的情報から得ることができる。
一部の実施形態では、発現データを、免疫チェックポイント遮断療法に対する患者の応答又はその欠如を示す遺伝子又はその産物の発現レベルを決定するために使用することができる。本明細書で使用される、「発現レベル」という用語は、遺伝子又はその産物(例えば、RNA及び/又はタンパク質)の発現レベルを指す。したがって、一部の実施形態では、発現レベルは、DNA、RNA、及び/又はタンパク質のレベルを指す場合がある。
本開示の態様は、発現データを使用して、免疫チェックポイント遮断療法の有効性を予測するための統計学的モデルに関するシステム及び方法を提供する。
本明細書に記載のような発現データは、様々な供給源から得ることができる。一部の実施形態では、発現データは、患者に由来する生物学的試料を分析することにより得ることができる。患者に対する1又は複数の免疫チェックポイント阻害剤処置の有効性を予測するための、本明細書で記載される方法を実施する前に、生物学的試料を解析することができる。一部のこのような実施形態では、生物学的試料から得られたデータを保存し(例えば、データベース内に)、患者について、1又は複数の処置の有効性を予測するための、本明細書で記載される技法の実施時にアクセスすることができる。したがって、一部の実施形態では、発現データは、少なくとも1例の患者について、発現データを含有するデータベースから得られる。
対象(すなわち、患者又は個体)に由来する、任意の生物学的試料を解析して、本明細書で記載される発現データを得ることができる。一部の実施形態では、生物学的試料は、がん性細胞又は前がん性細胞を有することが知られているか又は有することが疑われる対象に由来する任意の試料であってもよい。
本明細書で記載されるシステム及び方法は、患者及び/又は患者のがんの複数の遺伝子について、発現レベルの差違に、少なくとも部分的に基づく。このような情報を、本明細書で記載される通り、対象(例えば、患者)の生物学的試料から得ることができる。
発現データを含む任意のデータセットを使用して、本明細書に記載のような発現データを得ることができる。一部の実施形態では、発現データは、1つ又は複数のデータベース及び/又は任意の他の好適な電子データレポジトリから得ることができる。データベースの例としては、これらに限定されないが、CGP(Cancer Genome Project)、CPTAC(Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium)、ICGC(International Cancer Genome Consortium)、及びTCGA(The Cancer Genome Atlas)が挙げられる。一部の実施形態では、発現データは、臨床治験に関連するデータから得ることができる。一部の実施形態では、発現データは、1つ又は複数の類似薬物(例えば、PD-1阻害剤等の類似クラスの薬物)に基づく臨床治験との関連で予測することができる。一部の実施形態では、発現データは、病院データベースから得ることができる。一部の実施形態では、発現データは、商業的配列決定供給業者から得ることができる。一部の実施形態では、発現データは、対象(例えば、患者)及び/又は対象(例えば、患者)の親族、保護者、若しくは代理人から得ることができる。
本明細書に記載の生物学的試料はいずれも、従来のアッセイ又は本明細書に記載のものを使用して発現データを得るために使用することができる。発現データは、一部の実施形態では、遺伝子発現レベルを含む。遺伝子発現レベルは、mRNA及び/又はタンパク質等の、遺伝子発現の産物を検出することにより検出することができる。
本明細書で挙げられている種々の遺伝子は、一般的に、ヒト遺伝子命名法を使用して命名される。種々の遺伝子は、一部の実施形態では、発表された学術雑誌論文等の公的に入手可能な資源に記載されている。遺伝子名は、例えば、www.ncbi.nlm.nih.govにて利用可能なNCBI GenBank(登録商標)データベース;www.genenames.orgにて利用可能なHUGO(Human Genome Organization) Gene Nomination Committee (HGNC)データベース;www.david.ncifcrf.govにて利用可能なDAVID Bioinformatics Resourceを使用することにより追加情報(配列情報を含む)と関連付けることができる。遺伝子は、その遺伝子のバリアントを全て包含することができることが認識されるべきである。ヒト対象以外の生物又は対象の場合、対応する特異的な特定の遺伝子(specific-specific gene)を使用してもよい。別名、等価物、及び密接に関連する遺伝子(他の生物に由来する遺伝子を含む)は、上記に記載のNCBI GenBank(登録商標)データベースを含む、類似のデータベースを使用して特定することができる。
本明細書で記載される、ある特定の方法又はシステムでは、免疫チェックポイント遮断療法の、対象(例えば、ヒト)への投与に関して、推奨を行わない。本明細書で記載される、ある特定の方法では、本明細書で記載される免疫チェックポイント遮断療法を、対象(例えば、ヒト)への投与について、推奨することができない。本明細書で記載される、ある特定の方法では、本明細書で記載される免疫チェックポイント遮断療法を、対象(例えば、ヒト)への投与について、推奨することができる。
単剤療法と比較して、処置法の組合せは、多くの研究において、高度な有効性を示したが、組み合わされる治療法の選出し、及び組合せ療法レジメンのデザインについては、依然として手探りのままである。今や、可能な組合せの数は、著しく大きいので、特定の患者についての客観的な情報に基づき、薬物及び治療法の組合せを選択する一助となるツールが、強く必要とされている。特異的組合せ療法をデザインするか、又は選択するための、本明細書で記載される遺伝子発現データの使用は、調製物の最適な組合せを選び出すための、科学的な基礎を確立する。
ビシン薬剤、ダウノルビシン、エピルビシン、及びこれらの類縁体又は誘導体);アントラセンジオン(例えば、ミトキサントロン及びこれらの類縁体又は誘導体);ストレプトマイセス属(Streptomyces)ファミリーの抗生剤(例えば、ブレオマイシン、マイトマイシンC、アクチノマイシン、及びプリカマイシン)等の抗生剤;並びに紫外光を含むがこれらに限定されない。
データセット
トランスクリプトームデータは、以下のリポジトリー:SRA study SPR070710によるHugoデータセット;作成者により提供されている、NathansonらのGoogle CloudリポジトリーによるNathansonデータセット;Genomic Data Commons(dbGaP study id phs000178.v8.p7、Table S3)によるSKCM17データセット;dbGaP study phs001041.v1.p1によるVan Allenデータセットから、FASTQフォーマットでダウンロードした。
Hugoら、「Genomic and Transcriptomic Features of Response to Anti-PD-1 Therapy in Metastatic Melanoma」、Cell、165、35~44(2016)
Nathansonら、「Somatic Mutations and Neoepitope Homology in Melanomas Treated with CTLA-4 Blockade」、Cancer Immunol Res.、5(1):84~91(2017)
Van Allenら、「Genomic Correlates of Response to CTLA-4 Blockade in Metastatic Melanoma」、Science、350(6257):302~22(2015)
kallistoツールを使用して、TPM(transcripts per million)単位で、遺伝子発現の定量化を実施した。基準トランスクリプトームとして、RefSeq release 80データベースのmRNA配列を使用した。特定されたRefSeq転写物(NM)を、HGNC遺伝子記号へとマッピングした。発現値を、複数の転写物遺伝子についてまとめた。発現値を、log2(TPM+1)(対数変換された発現)へと、対数変換した。
主成分分析(PCA)を、19,308の遺伝子の、対数変換された発現に対して実施した。scipyパッケージを使用して、遺伝子発現を、10成分空間へと変換した。matplotlib及びseabornを使用して、プロットを作成した。pandasパッケージ及びnumpyパッケージを使用して、遺伝子発現比を計算した。ロジスティック回帰モデルを構築し、scikitlearnパッケージにより査定した。カプラン-マイヤー曲線は、lifelinesにより作成した。
遺伝子発現データセットの査定
本明細書で記載される通り、免疫チェックポイント阻害剤(ICB)療法に対する患者の臨床的応答を予測する転写シグネチャーを特定するために、遺伝子発現データを査定した。患者の処置前腫瘍RNA-seqデータと、治療に対するそれらの応答とを含む遺伝子発現データは、以下のデータセット:(1)抗CTLA4により処置された、転移性黒色腫を伴う、42例の患者(Van Allenによるデータセット);(2)抗PD1により処置された、28例の黒色腫患者、(Hugoによるデータセット);(3)抗CTLA4により処置された、24例の患者(Nathansonによるデータセット);及び(4)抗PD1又は抗CTLA4により処置された、17例のTCGA患者のサブセット(SKCM17データセット;Table 1(表1))から得た。合計で、111例の患者の腫瘍試料を解析した(図3A)。
遺伝子発現比は、レスポンダーと非レスポンダーとを分離した
データセットの間で共有される、共通の予測シグネチャーを、下記で記載される通りに特定した。まず、各データセットについて、応答亜集団と、非応答亜集団との示差的発現解析を実施した。この解析は、Hugoデータセット内で、異なる形で発現する、803例の遺伝子、Nathansonデータセット内で、異なる形で発現する、443例の遺伝子、及びSKCM17データセット内で、異なる形で発現する、636例の遺伝子をもたらした。厳密に、Hugoデータセット、Nathansonデータセット、及びSKCM17データセットの間で異なる形で発現するごく少数の共通な遺伝子(DESeq1、p値<0.05)を特定したが、治療応答との関連は部分的であった(図4A)。
遺伝子発現ベースの予測モデルは、治療応答を予測した
遺伝子発現比と、対応する切片値との線形結合を規定するロジスティック回帰モデルであって、関連する治療応答により、試料を、2つのクラスに最適に分類するロジスティック回帰モデルを構築した。モデルのための比は、モデルの予測ROC/AUCスコアを最大限に増大させる、新たな遺伝子比により、モデルを反復的に拡張する、貪欲加算アルゴリズムにより選択した(図5A)。スコアは、10倍の交差バリデーションにより査定した。モデルは、6つの遺伝子比で、その最高の性能に到達した(図5A)。
本明細書の一態様では、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーと、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、チェックポイント遮断療法に対するレスポンダーと、チェックポイント遮断療法に対する非レスポンダーとを有する複数の対象の中の各対象について、複数の遺伝子の発現レベルを指し示す発現データを得る工程;発現データを使用して、複数の遺伝子について、レスポンダーと非レスポンダーとの発現レベルの差違を決定する工程;決定された発現レベルの差違を使用して、複数の遺伝子内のチェックポイント遮断療法と関連する遺伝子のサブセットを特定する工程であって、少なくとも閾値レベルの統計学的有意性でレスポンダーと非レスポンダーとの間で異なる形で発現する遺伝子を特定することを含む、チェックポイント遮断療法と関連する遺伝子のサブセットを特定する工程;発現データを使用して、チェックポイント遮断療法の有効性を予測するための統計学的モデルをトレーニングする工程であって、遺伝子のサブセットのうちの少なくとも一部を、予測因子の遺伝子組として特定して、統計学的モデルに組み入れること;及び発現データを使用して、予測因子の遺伝子組と関連する、統計学的モデルのパラメータを推定することを含む、トレーニングする工程;さらなる対象について、さらなる発現データを得る工程;並びにさらなる発現データ及び統計学的モデルを使用して、さらなる対象が、チェックポイント遮断療法に肯定的に応答する可能性が高いのか、及び/又はさらなる対象が、チェックポイント遮断療法に肯定的に応答する可能性が高くないのかを決定する工程を実施させる、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体とを含むシステムが提供される。
遺伝子のサブセット内の候補遺伝子を特定すること;現行の統計学的モデルを、候補遺伝子の回帰変数を用いて増強して、増強型統計学的モデルを得ること;増強型統計学的モデルの性能を査定すること;及び候補遺伝子の回帰変数を、性能を査定した結果に基づき現行の統計学的モデルへと追加することを決定すること
を含む。
本明細書では、「プログラム」又は「ソフトウェア」という用語は、上記で論じた実施形態の多様な態様を実施する、コンピュータ又は他のプロセッサー(物理的なコンピュータ若しくは他のプロセッサー又はバーチャルのコンピュータ若しくは他のプロセッサー)をプログラムするのに援用され得る、任意のタイプのコンピュータコード又はプロセッサー実行可能な命令の組を指すように、一般的な意味で使用される。加えて、一態様に従い、実行されると、本明細書で記載される技術の方法を実施する、1つ又は複数のコンピュータプログラムは、単一のコンピュータ又はプロセッサーに常駐される必要がなく、異なるコンピュータ又はプロセッサーの間で、モジュール的に分配して、本明細書で記載される技術の多様な態様を実施することができる。
102 患者
104 実験室
106 患者情報データベース/データベース
108 ネットワーク
110 サーバー
112 コンピューティングデバイス
114 医師
116 外部データベース/データベース
150 グラフィカルユーザインターフェース/GUI
152 患者情報部分
154 免疫療法部分
156 有効性予測因子部分
158 標的療法選択部分
160 分子機能(MF)ポートレイト部分
162 臨床試験情報部分
170 グラフィカルユーザインターフェース
172 患者情報部分
174 免疫療法部分
176a 有効性予測因子部分
176b 有効性予測因子部分
178 標的療法選択部分
182a 臨床試験情報部分
182b 臨床試験情報部分
200 コンピュータ実行可能な方法/方法
202 工程
204 工程
206 工程
208 工程
210 工程
212 工程
220 コンピュータ実行可能な方法/方法
222 工程
224 工程
226 工程
228 工程
230 工程
232 工程
240 コンピュータ実行可能な方法/方法
242 工程
244 工程
246 工程
400 方法
410 工程
420 工程
430 工程
440 工程
450 工程
460 工程
600 コンピュータシステム
610 コンピュータハードウェアプロセッサー/プロセッサー
620 メモリ
630 非揮発性記憶デバイス
Claims (17)
- 対象が、チェックポイント遮断療法に応答する可能性が高いのかどうかを決定するための方法であって、
対象についての発現データを得る工程;
発現データを使用して、BRAF、ACVR1B、MPRIP、PRKAG1、STX2、AGPAT3、FYN、CMIP、ROBO4、RAB40C、HAUS8、SNAP23、SNX6、COPS3、NLRX1、ELAC2、MON1B、ARF3、ARPIN、SPRYD3、FLI1、TIRAP、GSE1、POLR3K、PIGO、MFHAS1、NPIPA1、DPH6、ERLIN2、CES2、LHFP、NAIF1、RAI14、及び、USP13からなる予測因子遺伝子の組から選択される少なくとも2つの遺伝子について、対象における発現レベルを決定する工程;並びに
決定された発現レベルと、複数の対象の複数の遺伝子の発現レベルを指し示す発現データを使用してトレーニングされた統計学的モデルとを使用して、対象が、チェックポイント遮断療法に応答する可能性が高いのかどうかを決定する工程
を含み、チェックポイント遮断療法が、PD1阻害剤及び/又はCTLA4阻害剤を用いるものであり、
統計学的モデルが、各々が遺伝子の対の比を表す、第1の従属変数の組を含み、
第1の従属変数の組が、BRAF:RAI14、ACVR1B:MPRIP、ACVR1B:COPS3、PRKAG1:STX2、NLRX1:ELAC2、MON1B:STX2、ARF3:MPRIP、ARPIN:MPRIP、SPRYD3:FLI1、TIRAP:MPRIP、GSE1:RAI14、POLR3K:HAUS8、RAB40C:HAUS8、PIGO:MPRIP、MFHAS1:USP13、GSE1:NPIPA1、DPH6:STX2、ERLIN2:RAI14、CES2:LHFP、NAIF1:HAUS8、MFHAS1/RAI14、AGPAT3:FYN、CMIP:ROBO4、及び、SNAP23:SNX6から選択される少なくとも1つの比を含む、方法。 - 発現データを使用して、少なくとも4つの遺伝子、少なくとも5つの遺伝子、少なくとも6つの遺伝子、少なくとも7つの遺伝子、少なくとも8つの遺伝子、少なくとも9つの遺伝子、又は少なくとも10の遺伝子の発現レベルを決定する、請求項1に記載の方法。
- 発現データが、RNA発現データ、DNA発現データ、又はタンパク質発現データである、請求項1又は2に記載の方法。
- 第1の従属変数の組が、少なくとも3つの比、少なくとも4つの比、少なくとも5つの比、又は少なくとも6つの比を含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
- 発現データを使用して、BRAF、ACVR1B、MPRIP、PRKAG1、STX2、AGPAT3、FYN、CMIP、ROBO4、RAB40C、HAUS8、SNAP23、SNX6、COPS3、NLRX1、ELAC2、MON1B、ARF3、ARPIN、SPRYD3、FLI1、TIRAP、GSE1、POLR3K、PIGO、MFHAS1、NPIPA1、DPH6、ERLIN2、CES2、LHFP、NAIF1、、RAI14、及び、USP13からなる群から少なくとも8つの遺伝子について、対象における発現レベルを決定する、請求項1に記載の方法。
- 発現データを使用して、BRAF、ACVR1B、MPRIP、PRKAG1、STX2、AGPAT3、FYN、CMIP、ROBO4、RAB40C、HAUS8、SNAP23、SNX6、COPS3、NLRX1、ELAC2、MON1B、ARF3、ARPIN、SPRYD3、FLI1、TIRAP、GSE1、POLR3K、PIGO、MFHAS1、NPIPA1、DPH6、ERLIN2、CES2、LHFP、NAIF1、RAI14、及び、USP13からなる群から少なくとも11の遺伝子について、対象における発現レベルを決定する、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
- PD1阻害剤、CTLA4阻害剤、又はPD1阻害剤及びCTLA4阻害剤を投与する工程を更に含む、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
- 統計学的モデルが、一般化線形モデルを含む、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。
- 統計学的モデルが、ロジスティック回帰モデルを含む、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。
- 統計学的モデルをトレーニングする工程が、複数の回帰変数を有する一般化線形モデルをトレーニングすることを含み、複数の回帰変数の各々が、予測因子の遺伝子組のそれぞれの対についての遺伝子の対の比を表す、請求項1から9のいずれか一項に記載の方法。
- 統計学的モデルをトレーニングする工程が、複数の回帰変数を有するロジスティック回帰モデルをトレーニングすることを含み、複数の回帰変数の各々が、予測因子の遺伝子組のそれぞれの対についての遺伝子の対の比を表す、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。
- ロジスティック回帰モデルが、複数の回帰変数について、それぞれの複数の重みを含み、統計学的モデルのパラメータを推定することが、
複数の対象についての発現データと、複数の対象のうちのどの対象が、チェックポイント遮断療法に応答したのか、及び/又は複数の対象のうちのどの対象が、チェックポイント遮断療法に応答しなかったのかを指し示す情報とを使用して、複数の重みを推定すること
を含む、請求項11に記載の方法。 - 統計学的モデルをトレーニングする工程が、少なくとも部分的に、
遺伝子のサブセット内の候補遺伝子を特定すること;
現行の統計学的モデルを、候補遺伝子の回帰変数を用いて増強して、増強型統計学的モデルを得ること;
増強型統計学的モデルの性能を査定すること;及び
候補遺伝子の回帰変数を、性能を査定した結果に基づき現行の統計学的モデルへと追加することを決定すること
により、それぞれの遺伝子の回帰変数を統計学的モデルへと反復的に追加することを含む、請求項11又12に記載の方法。 - 対象が、黒色腫を有する、請求項1から13のいずれか一項に記載の方法。
- 使用者へと、対象が、チェックポイント遮断療法に応答する可能性が高いのかどうかについての指標を提供する工程を更に含む、請求項1から14のいずれか一項に記載の方法。
- 対象が、チェックポイント遮断療法に応答する可能性が高いのかどうかを決定するためのシステムであって、
少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーと、
少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、
対象についての発現データを得る工程;
発現データを使用して、BRAF、ACVR1B、MPRIP、PRKAG1、STX2、AGPAT3、FYN、CMIP、ROBO4、RAB40C、HAUS8、SNAP23、SNX6、COPS3、NLRX1、ELAC2、MON1B、ARF3、ARPIN、SPRYD3、FLI1、TIRAP、GSE1、POLR3K、PIGO、MFHAS1、NPIPA1、DPH6、ERLIN2、CES2、LHFP、NAIF1、RAI14、及び、USP13からなる予測因子遺伝子の組から選択される少なくとも2つの遺伝子について、対象における発現レベルを決定する工程;並びに
決定された発現レベルと、複数の対象の複数の遺伝子の発現レベルを指し示す発現データを使用してトレーニングされた統計学的モデルとを使用して、対象が、チェックポイント遮断療法に応答する可能性が高いのかどうかを決定する工程
を実施させる、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体と
を含み、チェックポイント遮断療法が、PD1阻害剤及び/又はCTLA4阻害剤を用いるものであり、
統計学的モデルが、各々が遺伝子の対の比を表す、第1の従属変数の組を含み、
第1の従属変数の組が、BRAF:RAI14、ACVR1B:MPRIP、ACVR1B:COPS3、PRKAG1:STX2、NLRX1:ELAC2、MON1B:STX2、ARF3:MPRIP、ARPIN:MPRIP、SPRYD3:FLI1、TIRAP:MPRIP、GSE1:RAI14、POLR3K:HAUS8、RAB40C:HAUS8、PIGO:MPRIP、MFHAS1:USP13、GSE1:NPIPA1、DPH6:STX2、ERLIN2:RAI14、CES2:LHFP、NAIF1:HAUS8、MFHAS1/RAI14、AGPAT3:FYN、CMIP:ROBO4、及び、SNAP23:SNX6から選択される少なくとも1つの比を含む、システム。 - 少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーにより実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサーに、対象が、チェックポイント遮断療法に応答する可能性が高いのかどうかを決定するための方法であって、
対象についての発現データを得る工程;
発現データを使用して、BRAF、ACVR1B、MPRIP、PRKAG1、STX2、AGPAT3、FYN、CMIP、ROBO4、RAB40C、HAUS8、SNAP23、SNX6、COPS3、NLRX1、ELAC2、MON1B、ARF3、ARPIN、SPRYD3、FLI1、TIRAP、GSE1、POLR3K、PIGO、MFHAS1、NPIPA1、DPH6、ERLIN2、CES2、LHFP、NAIF1、RAI14、及び、USP13からなる予測因子遺伝子の組から選択される少なくとも2つの遺伝子について、対象における発現レベルを決定する工程;並びに
決定された発現レベルと、複数の対象の複数の遺伝子の発現レベルを指し示す発現データを使用してトレーニングされた統計学的モデルとを使用して、対象が、チェックポイント遮断療法に応答する可能性が高いのかどうかを決定する工程
を含む方法を実施させる、プロセッサー実行可能な命令を格納する少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、チェックポイント遮断療法が、PD1阻害剤及び/又はCTLA4阻害剤を用いるものであり、
統計学的モデルが、各々が遺伝子の対の比を表す、第1の従属変数の組を含み、
第1の従属変数の組が、BRAF:RAI14、ACVR1B:MPRIP、ACVR1B:COPS3、PRKAG1:STX2、NLRX1:ELAC2、MON1B:STX2、ARF3:MPRIP、ARPIN:MPRIP、SPRYD3:FLI1、TIRAP:MPRIP、GSE1:RAI14、POLR3K:HAUS8、RAB40C:HAUS8、PIGO:MPRIP、MFHAS1:USP13、GSE1:NPIPA1、DPH6:STX2、ERLIN2:RAI14、CES2:LHFP、NAIF1:HAUS8、MFHAS1/RAI14、AGPAT3:FYN、CMIP:ROBO4、及び、SNAP23:SNX6から選択される少なくとも1つの比を含む、少なくとも1つの非一過性コンピュータ読取り可能な記憶媒体。
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