KR102245621B1 - 폐암 진단 - Google Patents

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맥심 필유긴
피에르-알랭 안드레
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바드1에이지 에스에이
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Abstract

본 발명은 항체를 검출하기 위한 방법, 폐암을 진단하기 위한 방법, 그리고 폐암 진단을 위한 키트에 관계한다. 본 발명의 방법은 개체의 혈액 또는 혈청 표본에 근거된다. 바람직한 구체예에 따라, 본 발명은 BARD1의 아미노산 스트레치, 이의 짧은 펩티드 및/또는 더욱 큰 단편을 포함하는 상이한 펩티드의 조합을 이용한다. 바람직한 구체예에서, 본 발명의 방법은 상이한 펩티드 각각에 결합하는 표본 내에 자가면역 항체의 양을 계측하고, 그리고 진단을 내리기 위해 통계학적으로 결정된 사정을 적용하는 것을 포함한다.

Description

폐암 진단{Lung Cancer Diagnosis}
본 발명은 폐암의 진단을 위한 방법, 폐암을 검출하기 위한 방법, 항체를 검출하기 위한 방법, 기타 방법, 그리고 검출 키트 및 진단적 시험 키트에 관계한다.
선행 기술 및 본 발명의 기초가 되는 문제점
폐암은 전 세계적으로 암 사망의 주도적인 원인이다. 수술 이외에 치료 방법은 별로 효율적이지 않고 내성을 야기한다. 따라서, 폐암의 병인 및 이의 진행에 관한 통찰력이 시급하게 요구된다. 대장암은 암-관련된 사망의 다른 주도적인 원인이고 전 세계적으로 네 번째로 흔한 암이다. 대장암 환자의 생존과 예후는 진단의 시점에서 종양의 시기에 좌우된다. 초기 단계의 대장암은 치유가능할 수 있다. 유감스럽게도, 57% 이상이 진단의 시점에서 상기 질환의 국부 또는 원거리 확산을 갖는다. 유의미한 투자 및 암의 관리에서 진전에도 불구하고, 5년 생존은 진행된 단계 대장암 환자의 경우에 단지 15%이다.
최근에, 많은 그룹이 종양에서 단백질, RNA, 그리고 마이크로RNA를 건강한 조직과 비교함으로써 폐암을 주동하는 기전을 다루었다. 폐암에서 가장 빈번하게 결실되거나 또는 돌연변이된 유전자인 TP53 이외에, p53-ARF 경로의 성분 역시 일관되게 결실되거나, 돌연변이되거나, 또는 후성적으로 변형된다. 대장암의 경우에, 과제는 분자 기초를 이해하고, 그리고 발달을 개시하고 진행을 주동하는 인자를 결정하는 것이다. 대장암 개시 및 전이성 진행에 관련된 분자 이벤트는 단지 부분적으로만 밝혀졌다. 최근 연구는 화학요법, 예를 들면, MLH1, MSH2, β-카테닌, 그리고 p53에 대한 결과와 반응을 예측하기 위한, 대장암에서 분자와 생화학적 마커의 잠재적 용도를 드러냈다.
DNA 피해 수복에 관련된 유전자, 예를 들면, ERCC1, RRM1, 그리고 BRCA1을 비롯한 분자 프로필이 비-소세포 폐암 (NSCLC)에서 예측적 및 예후적 파라미터로서 급부상하고 있다. 유방암 소인 유전자, BRCA1의 상향조절된 발현은 NSCLC에서 치료에 대한 반응의 예측적 및 예후적 마커로서 제안되었다. 대장암과 관련하여, BRCA1의 연구는 대장암 위험 및 BRCA1 돌연변이에 주로 한정된다. 여러 연구는 BRCA1 돌연변이 및 대장암 위험을 상관시키려 시도하였지만, 어떤 명백한 결론도 도출되지 않았다. 현재 한정된 가용한 증거에 근거하여, BRCA 돌연변이 보유자는 대장암에 대한 높은 위험에 처해있는 것으로 간주되어야 한다. 하지만 대장암에서 BRCA1 발현의 특정한 역할은 불명확하다.
BRCA1은 많은 증식하는 조직에서 발현되고 DNA 수복 경로와 세포 주기 조절에서 종양 억제인자로서 행동한다. BRCA1 단백질 안정성과 기능은 이의 BARD1 (BRCA1 연관된 RING 도메인 단백질 1)과의 상호작용에 의존한다. BRCA1-BARD1 이형이합체는 E3 유비퀴틴 리가아제 활성을 갖고, 따라서 유비퀴틴화를 통해 핵심 표적 단백질의 안정성을 제어한다. BARD1은 p53-의존성 아폽토시스에 또한 관련되는데, 이것은 대부분의 폐암에서 결함된다. BARD1은 p53을 안정시키고 이의 인산화를 증진하고, 그리고 BARD1의 발현은 아폽토시스를 향한 신호전달에서 적절한 p53 기능화에 필요하다. 따라서, BARD1은 BRCA1과 p53 둘 모두의 결합 상대로서, 종양 억제에서 이중 역할을 수행한다. 여러 연구는 BARD1이 유사분열 동안, E2F에 의해 전사적으로 및 인산화에 의해 번역후 상향조절되고, 그리고 중요하게는, 이것이 유사분열에 필수적이라는 것을 보여주었다. 다른 연구에 따르면, BRCA1과 BARD1 둘 모두 유전성 비폴립 대장암 (HNPCC)과 통상적으로 연관된 유전자인 hMSH2와 상호작용하는 것으로 나타났고, 그리고 hMSH2의 돌연변이는 HNPCC의 대략 30-40%를 차지하는 것으로 보인다. BRCA1-hMSH2 신호전달 과정에서 결함은 종양발생에 대한 증가된 감수성을 야기한다.
WO 98/12327 (Board of Regents, the University of Texas System)은 유방암 단백질, BRCA1에 결합에 근거된 선별검사 검정에서 확인된 여러 유전자를 개시한다. 이들 유전자 중에서 한 가지는 BRCA1과 상호작용하는 RING 단백질인 BARD1로 명명되고, 그리고 다양한 암-관련된 진단 방법과 치료 방법, 특히 유방암, 난소암 및 자궁암과 연관된 것들에서 이용에 구상된다.
WO 2008/119802 (Universit
Figure 112016053716519-pct00001
de Gen
Figure 112016053716519-pct00002
ve)는 부인과 암에서, BARD1의 결실-보유 동종형이 과다발현되고 세포질에 일탈적으로 국부화되고, 그리고 그들의 발현이 유방암과 난소암에서 불량한 예후와 상관하였다는 것을 개시한다. 이들 동종형의 구조적 분석은 이들이 BRCA1과 상호작용하거나 또는 아폽토시스를 유도하는 영역을 결여한다는 것을 보여주었다. 이들 동종형은 부인과 암에 특이적이고 동종형 α, β, η, γ, ε,
Figure 112016053716519-pct00003
, δ 및 Ω으로 명명된다.
WO 2012/023112는 BARD1의 신규한 동종형을 개시하는데, 이들은 폐암과 결장암에서 특이적으로 발생한다. 이들 동종형을 검출하기 위한 방법이 개시된다.
폐암의 심각도로 인해, 개체에서 폐암을 진단하기 위한 효과적인 방법을 제공하는 것이 시급히 요구된다. 개체에서 진행된 상태에 있는 암의 불치로 인해, 폐암의 조기 진단을 허용하는 방법을 제공하는 것이 시급히 요구된다. 조기 진단은 폐암으로 고통받는 개체의 예후를 유의미하게 향상시킨다.
본 발명의 목적은 비침습성이거나 또는 최소 침습성 시술을 필요로 하는 진단의 방법을 제공하는 것이다. 혈액 표본의 기초에서 수행될 수 있는 진단을 위한 시험이 유리할 것이다.
본 발명의 다른 목적은 폐암의 진단을 위한 신속하고, 신뢰성 있고, 민감하고 특정한 시험을 제공하는 것이다.
본 발명은 상기 묘사된 문제점을 다룬다.
본 발명은 폐암의 진단에서 적합한 방법, 키트와 검정을 제공한다.
한 양상에서, 본 발명은 혈액 및/또는 혈청 표본에서 항체의 수준을 검출하고 및/또는 계측하기 위한 방법을 제공하고, 여기서 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 수준이 계측되고, 여기서 상기 펩티드는 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 및/또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함한다.
한 양상에서, 본 발명은 포유류 개체의 순환 항체의 수준을 검출하고 및/또는 계측하기 위한 방법을 제공하고, 여기서 다수의 상이한 펩티드에 특이적인 항체가 검출되고, 여기서 상기 펩티드는 BARD1에 관련되고 및/또는 BARD1 또는 이의 동종형 중에서 임의의 한 가지에서 아미노산 서열의 단편을 포함한다.
인간 BARD1 (전장)의 아미노산 서열은 첨부된 서열 목록에서 서열 번호: 42 하에 제공된다. BARD1의 동종형은 동종형 α (알파) (서열 번호: 43); 동종형 π (파이, pi) (서열 번호: 44); 동종형 β (베타) (서열 번호: 45); 동종형 κ (서열 번호: 46); 동종형 γ (서열 번호: 47); 동종형 λ (서열 번호: 48); 동종형
Figure 112016053716519-pct00004
(파이, phi) (서열 번호: 49); 동종형 ε (엡실론) (서열 번호: 50); 그리고 동종형 η (에타) (서열 번호: 51)를 포괄한다.
한 양상에서, 본 발명은 포유류 개체에서 순환 항체의 수준을 검출함으로써 폐암을 진단하는 방법을 제공하고, 여기서 다수의 상이한 펩티드에 특이적인 항체가 검출되고, 여기서 상기 펩티드는 BARD1에 관련되고 및/또는 BARD1 또는 이의 동종형 중에서 임의의 한 가지에서 아미노산 서열의 단편을 포함한다.
한 양상에서, 본 발명은 포유류 개체에서 순환 항체의 수준을 계측하고 및/또는 검출하기 위한 시험관내 및/또는 탈체 방법을 제공하고, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다: a) 개체로부터 채취된 혈액 또는 혈청 표본의 기초에서, 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 및/또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하는 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 순환 혈청 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계.
한 양상에서, 본 발명은 포유류 개체에서 폐암을 진단하기 위한 시험관내 및/또는 탈체 방법을 제공하고, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다: a) 개체로부터 채취된 혈액 또는 혈청 표본의 기초에서, 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 및/또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하는 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 순환 혈청 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계; b) 이전 단계에서 획득된 파라미터의 기초에서, 상기 개체가 폐암을 앓는 지의 여부를 진단하는 단계.
한 양상에서, 본 발명은 폐암의 발생과 연관된 항체의 수준을 검출하고 및/또는 계측하는 시험관내 및/또는 탈체 방법을 제공하고, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다: a) 개체로부터 채취된 상기 혈액 또는 혈청 표본의 기초에서, 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 및/또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하는 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계.
한 양상에서, 본 발명은 개체가 폐암을 앓는 확률 및/또는 위험을 사정하기 위한 방법을 제공하고, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다: a) 개체로부터 채취된 혈액 또는 혈청 표본의 기초에서, 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 및/또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하는 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계; 단계 a)에서 계측된 파라미터로부터, 상기 개체가 폐암을 앓는 확률 및/또는 위험을 사정하는 단계.
한 양상에서, 본 발명은 본 발명의 방법에서, 예를 들면, 폐암 선별검사, 모니터링, 진단, 예후, 예측, 재현을 위한 방법에서, 및/또는 폐암 선별검사, 모니터링, 진단, 예후, 예측과 재현의 임상적 효율을 증강하기 위한 방법에서 시험관내 및/또는 탈체에서 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 및/또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하는 상이한 펩티드의 조합의 용도를 제공한다.
한 양상에서, 본 발명은 혈액 및/또는 혈청 표본 내에 존재하는 항체의 수준을 검출하고 및/또는 결정하기 위한 방법을 제공하고, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다: 포유류 개체로부터 혈액 또는 혈청 표본을 제공하는 단계; 상기 혈액 또는 혈청 표본을 상이한 펩티드가 결합되는 하나 또는 그 이상의 표면 및/또는 고체 매트릭스와 접촉시키는 단계, 상기 펩티드는 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 및/또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하고, 여기서 상기 접촉은 항원-항체 상호작용을 통해, 상기 표본 내에 존재하는 항체를 상이한 펩티드에 결합시키는데 충분한 조건 하에 수행되고; 하나 또는 그 이상의 표면 또는 고체 매트릭스로부터 임의의 결합되지 않은 항체를 제거하기 위해 혈액 또는 혈청 표본을 제거하는 단계; 상기 표면 및/또는 매트릭스에 결합된 항원 항체 복합체의 수준을 결정하는 단계.
한 양상에서, 본 발명은 포유류 개체에서 폐암을 진단하기 위한 방법을 제공하고, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다: 포유류 개체로부터 혈액 또는 혈청 표본을 제공하는 단계; 상기 혈액 또는 혈청 표본을 상이한 펩티드가 결합되는 하나 및/또는 그 이상의 표면 또는 고체 매트릭스와 접촉시키는 단계, 상기 펩티드는 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 및/또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하고, 여기서 상기 접촉은 항원-항체 상호작용을 통해, 상기 표본 내에 존재하는 항체를 상이한 펩티드에 결합시키는데 충분한 조건 하에 수행되고; 표면 및/또는 매트릭스로부터 임의의 결합되지 않은 항체를 제거하기 위해 혈액 또는 혈청 표본을 제거하는 단계; 상기 표면 및/또는 매트릭스에 결합된 항원 항체 복합체의 수준을 결정하는 단계; 그리고 이전 단계에서 획득된 수준의 기초에서, 상기 개체가 폐암을 앓는 지의 여부를 진단하는 단계.
한 양상에서, 본 발명은 여자 개체에서 폐암을 진단하기 위한 시험관내 및/또는 탈체 방법을 제공한다. 바람직한 구체예에서, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다: 여자 개체로부터 채취된 혈액 또는 혈청 표본의 기초에서, 최소한 19개의 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계, 여기서 상기 펩티드는 각각, 아미노산 서열 서열 번호: 1 내지 서열 번호: 6; 서열 번호: 11 내지 서열 번호: 14; 서열 번호: 18 내지 서열 번호: 21; 서열 번호: 26 내지 서열 번호: 30을 포함하는 펩티드이고; 그리고, 이전 단계에서 획득된 파라미터의 기초에서, 상기 여자 개체가 폐암을 앓는 지의 여부를 진단하는 단계.
한 양상에서, 본 발명은 남자 개체에서 폐암을 진단하기 위한 시험관내 및/또는 탈체 방법을 제공한다. 바람직한 구체예에서, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다: 남자 개체로부터 채취된 혈액 또는 혈청 표본의 기초에서, 최소한 22개의 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계, 여기서 상기 펩티드는 각각, 아미노산 서열 서열 번호: 1 내지 서열 번호: 5; 서열 번호: 7; 서열 번호: 8; 서열 번호: 11 내지 서열 번호: 13; 서열 번호: 15; 서열 번호: 18 내지 서열 번호: 20; 서열 번호: 22; 서열 번호: 23; 서열 번호: 26; 서열 번호: 27; 그리고 서열 번호: 31 내지 서열 번호: 34를 포함하는 펩티드이고; 그리고, 이전 단계에서 획득된 파라미터의 기초에서, 상기 남자 개체가 폐암을 앓는 지의 여부를 진단하는 단계.
한 양상에서, 본 발명은 개체에서 폐암을 진단하기 위한 시험관내 및/또는 탈체 방법을 제공하고, 상기 방법은 다음 단계를 포함한다:
a) - 상이한 펩티드의 조합을 개체의 혈액 또는 혈청 표본에 노출하고, 여기서 상기 펩티드들은 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하는 펩티드에서 선택되고, 그리고 여기서 상기 펩티드들은 독립적으로, 4 내지 300개 아미노산의 길이를 갖고;
- 상기 펩티드 각각에 결합하는, 상기 표본 내에 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계;
b) 이전 단계에서 획득된 파라미터로부터, 상기 개체가 폐암에 대해 양성 또는 음성으로 진단되는 지의 여부를 결정하는 단계.
일부 양상에서, 본 발명은 본 발명의 방법을 수행하기 위한 키트를 제공한다. 바람직하게는, 키트는 최소한 4개의 상이한 펩티드를 포함한다.
한 양상에서, 본 발명은 폐암의 진단을 위한 진단적 시험 키트를 제공하고, 여기서 상기 진단적 시험 키트는 최소한 11개의 상이한 펩티드의 조합을 포함하고, 각 펩티드는 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 및/또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함한다. 한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드들은 서열 번호: 1 내지 41 중에서 임의의 한 가지에 따른 아미노산 서열을 포함하는 펩티드의 군에서 선택된다.
본 발명의 추가 양상과 바람직한 구체예가 아래에서 및 첨부된 청구항에서 규정된다. 본 발명의 추가 특질과 이점은 아래에 제공된 바람직한 구체예의 설명으로부터 당업자에게 명백해질 것이다.
도 1은 적합된 모형 (여기에서 로지스틱 회귀 모형)의 일탈을 보여준다. 도시된 모형은 폐암에 대한 진단 키트의 품질 (식별력에 의하여)의 척도이고, 그리고 본 발명의 구체예에 따라서 상이한 모형을 비교하는데 이용된다.
도 2 a 내지 c는 본 발명에 따른 진단적 시험의 모형의 구체예에 따라서, 수신자 작동 특성 (ROC) 곡선 및 곡선 아래 면적 (AUC) 값 (더욱 높을수록 더욱 우수하다, 최고 = 1)을 보여준다. (a)는 최적 25-펩티드 모형 (최소값, min), AUC=0.966, 탁월한 분별 능력을 나타낸다; (b) 17-펩티드 모형 (1se), AUC=0.927, 우수한 분별 능력; (c) 10-펩티드 모형 (AUC<0.828); 불량한 분별 능력.
도 3 a 내지 c는 각각, 40, 30과 10개 펩티드 (변수)에 근거된 서포트 벡터 기계 (SVM) 식별자의 성과를 도해한다. 각 도면 a 내지 c는 왼쪽에서 오른쪽으로, 대표적인 ROC 곡선; 암과 대조 표본에 대한 상대적 신호 값 분포를 보여주는 박스 플롯; 100개 모형화 시리즈에서 AUC 값 분포를 보여주는 박스 플롯 (평균은 ~0.83이다)을 도시한다.
바람직한 구체예의 상세한 설명
일부 구체예에서, 본 발명은 진단의 방법과 이용, 포유류 개체의 혈액 및/또는 혈청 항체를 검출하는 방법, 폐암의 발생과 연관된 항체의 수준을 검출하고 및/또는 계측하기 위한 방법, 개체가 폐암을 앓는 확률 및/또는 위험을 사정하기 위한 방법에 관계한다. 본 발명은 또한, 용도와 키트에 관계한다.
일부 구체예에서, 본 발명의 방법은 혈액 및/또는 혈청 표본에서 항체의 수준을 검출하고 및/또는 계측하는 단계를 포함한다. 일부 구체예에서, 본 발명의 방법은 포유류 개체의 순환 항체의 수준을 검출하고 및/또는 계측하는 단계를 포함한다. 항체는 바람직하게는 자가면역 항체이다.
한 구체예에서, 본 발명의 방법은 탈체 및/또는 시험관내 방법이다. 본 발명의 방법은 바람직하게는, 인간 또는 동물 신체에서 직접적으로 수행되지 않는다. 일부 구체예에서, 본 발명의 방법은 혈액 표본을 제공하는 단계를 포함한다. 바람직하게는, 혈액 표본이 채취된다, 예를 들면, 몇 방울의 혈액이 예로서, 혈액 세모날을 이용한 모세관 혈액 표본추출에 의해 채혈된다. 혈액 표본은 또한, 정맥 혈액 표본추출 (정맥천자)에 의해 제공될 수 있다. 바람직하게는, 본 발명의 방법은 일과적인 기술에 의해 개체로부터 이전에 채취된 표본의 기초에서 수행된다. 일부 구체예에서, 혈액 표본추출의 단계는 본 발명의 방법의 일부가 아니다.
따라서, 일부 구체예에서, 본 발명의 방법은 혈액 또는 혈청 표본을 제공하는 단계를 포함한다. 바람직하게는, 혈액 및/또는 혈청 표본은 포유류 개체로부터 채취된다.
본 발명을 위해, 개체는 바람직하게는, 포유류 동물 또는 인간이다. 가장 바람직하게는, 개체는 인간이다. 한 구체예에 따라, 개체는 흡연의 전력이 있는 인간이다. 따라서, 진단 방법은 바람직하게는, 흡연자이거나 또는 흡연자이었던 인간에 대해 특이적으로 설계된다. 바람직한 구체예에서, 진단 방법은 바람직하게는, 오랜 심한 흡연의 전력이 있는 인간에 대해 특이적으로 설계된다.
혈액 표본에서 항체의 수준은 예로서, 정량적으로 및/또는 반정량적으로 계측될 수 있다. 일부 구체예에서, 본 발명의 방법은 표본 내에 항체 및/또는 순환 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다. 바람직하게는, 파라미터는 표본 내에 존재하는 항체의 양에 관련된 수치 값이다. 수치 값은 바람직하게는, 본 명세서의 다른 곳에서 예시된 바와 같이, 적합한 판독과 자료 처리 설비를 이용하여, 자동화된 과정에서 산출된다.
한 구체예에서, 본 발명의 방법은 다음 단계를 포함한다: a) 개체로부터 채취된 혈액 또는 혈청 표본의 기초에서, 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 및/또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하는 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 순환 혈청 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계. 혈청 항체의 양에 관련된 파라미터는 상기 표본 내에 항체의 수준을 나타내고 및/또는 이에 상응할 수 있다.
본 발명의 펩티드는 바람직하게는, 단리된 및/또는 정제된 펩티드이다. 바람직한 구체예에 따라, 펩티드는 재조합 펩티드이다. 한 구체예에 따라, 펩티드는 합성 펩티드이다. 합성 화학 방법, 예를 들면, 고체상 펩티드 합성이 본 발명에 따른 폴리펩티드를 합성하는데 이용될 수 있다. 이들 펩티드의 정제는 단백질/펩티드 정제의 분야에서 공지된 임의의 기술에 의하여 수행될 수 있다. 예시적인 기술은 이온-교환 크로마토그래피, 소수성 상호작용 크로마토그래피, 그리고 면역-친화성 방법을 포함한다.
본 발명의 한 구체예에서, 혈액 표본에서 항체의 수준을 결정하는 단계 및/또는 상기 단계 a)는 다음 단계를 포함한다:
1) 상기 혈액 또는 혈청 표본을 상기 상이한 펩티드가 결합되는 하나 또는 그 이상의 표면 및/또는 고체 매트릭스와 접촉시키는 단계, 여기서 상기 접촉은 항원-항체 상호작용을 통해, 상기 표본 내에 존재하는 항체를 상이한 펩티드에 결합시키는데 충분한 조건 하에 수행되고;
2) 하나 또는 그 이상의 표면 또는 고체 매트릭스로부터 임의의 결합되지 않은 항체를 이들 표면 및/또는 매트릭스로부터 제거하기 위해 혈액 또는 혈청 표본을 제거하는 단계;
3) 상기 표면 및/또는 매트릭스에 결합된 항원 항체 복합체의 수준을 계측함으로써, 순환 혈청 항체의 양에 관련된 상기 파라미터를 결정하는 단계.
표현 "고체 매트릭스" 및 "고체 매트릭스들"은 면역검정 또는 본 발명에 따른 방법을 수행하는데 적합한 임의의 고체상 지지체를 포함한다. 이것은 유리, 폴리스티렌, 폴리프로필렌, 니트로셀룰로오스, 석영, 세라믹, 덱스트란 또는 다른 물질로부터 형성되거나 또는 이들로 코팅된 비드, 마이크로입자, 나노입자, 튜브, 직물 또는 평판, 필름, 슬라이드, 웰을 포함한다. 가령, 고체 매트릭스는 마이크로역가 웰, 예를 들면, 96- 또는 312-웰 마이크로역가 평판의 형태이다. 일부 구체예에서, "고체 매트릭스" 및/또는 표면은 예로서, 전자화학발광 검정에서 전극 물질로서 적합한 탄소 물질 또는 다른 물질을 지칭한다.
예로서, 본 발명의 방법과 키트에서 고체 매트릭스에 본 발명에 따른 펩티드의 고정 및/또는 결합은 고체상 지지체에 흡착 또는 화학적 연계에 의해 수행될 수 있다. 고체 지지체에 단백질 또는 펩티드를 고정시키기 위한 당분야에서 공지된 임의의 수단이 이용될 수 있다. 본 발명에 따른 펩티드는 아미드 또는 에스테르 연쇄를 통한 공유 결합 또는 흡착과 같은 기술에 의해 고체 매트릭스에 공유적으로 또는 비공유적으로 결합될 수 있다. 펩티드는 결합 쌍, 예를 들면, 비오틴과 아비딘 또는 항체와 항원을 이용하여 결합될 수 있다. 펩티드가 고체 매트릭스에 부착된 후에, 고체 매트릭스는 지지체 표면에 대한 검사 표본 내에 항체의 비특이적 흡착을 감소시키기 위해 차단 용액 (차단 단백질, 예를 들면, 소 혈청 알부민을 내포)와 함께 항온처리될 수 있다. 한 구체예에 따라, 본 발명에 따른 펩티드는 예로서, 본 발명의 키트의 고체 매트릭스 상에서 직접적으로 합성될 수 있다.
본 명세서를 위해, 표현 "항원 항체 복합체"는 바람직하게는, 표면 및/또는 고체 지지체 상에 제공된 본 발명의 펩티드에 대한 표본 내에 항체의 결합에 의해 형성된 복합체를 지칭한다. 이런 이유로, "항원 항체 복합체"는 또한, 본 명세서를 위해 "펩티드-항체 복합체" 로서 지칭될 수 있다. 상기 단계 3)에서, 표면 및/또는 매트릭스 상에 유지된 항체는 바람직하게는, 항원 항체 복합체를 형성하는 것들이고, 여기서 상기 펩티드는 상기 항체에 대한 항원으로서 기능한다.
상기 혈액 및/또는 혈청 표본을 제거하는 단계 2)는 바람직하게는, 하나 또는 그 이상의 표면 및/또는 고체 매트릭스를 예로서, 적합한 세척 완충액, 예를 들면, PBS로 세척하고 및/또는 헹굼으로써 수행된다. 바람직하게는, 이러한 단계는 단계 1)에서 발생할 수 있었던 항원-항체를 교란하지 않는다.
한 구체예에서, 단계 3)은 단계 1) 이후에 및/또는 단계 2) 이후에 마커 분자를 하나 또는 그 이상의 표면 또는 고체 매트릭스에 추가하는 단계를 포함하고, 상기 마커는 상기 표면 및/또는 매트릭스에 결합된 항원 항체 복합체를 형성하는 혈액 또는 혈청 표본의 항체와 상호작용하고 및/또는 이들과 결합한다.
마커 분자는 바람직하게는, 신호 판독 단계에서 판독될 수 있는 신호를 생산하거나 또는 생산하도록 유도될 수 있는 실체이다. 일반적으로, 마커 분자는 어떤 방법으로든 항체, 특히 항원 항체 복합체와 연관하거나 또는 연관된다. 이런 이유로, 마커의 존재는 일반적으로, 항원 항체 복합체의 존재, 그리고 더욱 구체적으로, 펩티드에 특이적인 항체의 존재를 지시한다.
마커는 신호-생산 화합물 또는 분자, 예를 들면, 염료 등에 공유 연결된 항체 또는 항체 단편을 포함할 수 있다. 대안으로, 마커는 표면 및/또는 고체 매트릭스 상에서 항원 항체 복합체의 형태에서 결합된 항체에 직접적으로 접합될 수 있는 분자일 수 있다.
당업자에게 가용한 많은 유형의 마커, 예를 들면, 예로서 광 신호 (염료), 자성 신호 (가령, 자성 비드) 및 방사성 신호 (가령, 방사면역검정을 위한 방사성 라벨)를 생산하는 마커가 있다.
한 구체예에서, 본 발명의 방법 (가령, 단계 a))은 각 개별 펩티드에 결합하는 상기 표본 내에 항체의 양에 관련되는 신호를 생산하고 및/또는 계측하는 단계를 포함한다. 한 구체예에서, 상기 방법은 상기 표면 및/또는 매트릭스에 결합된 항원 항체 복합체의 존재 및/또는 양에 의존하는 신호를 계측하는 단계를 포함한다.
바람직한 구체예에서, 마커 분자는 적합한 판독 설비로 판독될 수 있는 신호를 생산하도록 유도될 수 있다. 따라서, 일부 구체예에서, 본 발명의 방법은 상기 표면 및/또는 매트릭스에 결합된 항원 항체 복합체의 존재 및/또는 양에 의존하고 및/또는 이것에 의해 영향을 받는 신호를 산출하고 계측하는 단계를 포함하고, 여기서 상기 복합체의 양은 상기 신호의 성격, 세기 및/또는 강도에 영향을 준다.
이용된 마커 분자에 따라, 당업자는 신호를 산출하기 위한 적절한 방법, 예를 들면, 예로서, ELISA의 경우에 효소에 대한 기질, 또는 예로서, 전자화학발광의 경우에 전기의 적용을 선택할 것이다.
신호 판독은 바람직하게는, 적합한 판독 설비를 이용하여, 자동화된 과정에서 수행된다. 바람직하게는, 평판 판독기가 신호를 계측하는데 이용된다. 가령, 광 신호가 계측되면, 판독 설비는 광 센서, 예를 들면, 광전자증배관 및/또는 카메라를 포함할 수 있다. 가령, 전하 결합 소자 (CCD) 카메라가 이용될 수 있다.
판독 설비는 일반적으로, 신호의 치수로부터, 혈액 표본 내에 항체의 양에 관련되는 수치 파라미터를 직접적으로 계산하거나 또는 결정한다. 전자화학발광 검출 (Meso Scale Discovery, USA)의 경우에, SECTOR 영상장치 6000과 2400이 상업적으로 가용한 영상 검출 시스템이다. 이런 기구는 검정 평판 상에서 신호 판독으로부터 수치 값을 직접적으로 계산하는 적합한 소프트웨어로 실행된다. ELISA의 경우에, 예로서, 전통적인 ELISA 평판 판독기가 항체의 양에 관련되는 수치 파라미터를 결정하는데 이용될 수 있다.
개괄적으로, 단계 a)를 수행하고 및/또는 혈액 표본 내에 항체의 수준을 계측하기 위한 방법은 광학적 검출 방법 (가령, ELISA), 질량 변이 검출 (가령, 표면 플라스몬 공명, 질량 분광분석법), 그리고 전기 검출 (가령, 임피던스, 분광법, 전기화학적) 기술을 포괄한다.
한 구체예에서, 혈액 표본 내에 항체의 수준은 예로서, 방사면역검정에 의해, 면역형광 검정에 의해, 또는 예로서, 효소 결합 면역흡착 검정, 그리고 단백질에 대한 항체에 근거된 면역검정에 의해 면역화학적으로 결정된다.
당업자가 이해하는 바와 같이, 단수에서 단어 "펩티드"의 이용은 복수의 동일한 및/또는 동등한 펩티드가 예로서, 마이크로역가 평판의 스팟 상에 고정된 복수의 동일한 펩티드 (서열 및/또는 구조의 면에서)로서 지칭된다는 것을 포괄하다.
표현 "상이한 펩티드"는 일반적으로, 상이한 구조 및/또는 아미노산 서열을 갖는 펩티드를 지칭한다. 일반적으로, 표현 "상이한 펩티드"는 더욱 구체적으로, 여러 복수 또는 군의 펩티드 (복수의 복수)를 지칭하고, 여기서 각 복수 또는 군은 복수 및/또는 군 내에 펩티드의 아미노산 서열 및/또는 구조의 동일성에 의해 특징화된다. 다른 한편, "상이한 펩티드"는 상이한 복수 및/또는 군에 내포되는데, 이들은 그들이 내포하는 펩티드가 상이한 구조 및/또는 상이한 서열을 갖는다는 점에서 상이하다. 따라서, 표현 "상이한 펩티드"는 본 명세서를 위해 "동일한 아미노산 서열을 갖는 상이한 개별 펩티드 분자"를 의미하는 것으로 의도되지 않는다.
한 구체예에 따라서, 항체의 양에 관련된 파라미터는 각 개별 파라미터가 상기 상이한 펩티드의 한 특정한 펩티드에 결합하는 항체의 양에 관련되는 복수의 상기 파라미터를 획득하기 위해, 각 펩티드에 대해 별개로 결정된다.
한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 상이한 펩티드의 조합이다.
본 발명의 방법의 한 구체예에서, 항체의 양은 상기 상이한 펩티드 각각에 대해 별개로 결정된다. 특히, 본 발명의 방법, 키트 및/또는 검정의 일부인 각 펩티드에 대해, 표본 내에 존재하는 항체의 양에 관련되는 값 및/또는 파라미터가 산출된다. 바람직하게는, 상이한 펩티드 각각에 대해, 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 수준이 결정된다.
본 발명의 방법은 복수의 상이한 펩티드의 이용, 그리고 상이한 펩티드 각각에 결합하는 항체의 수준을 계측하는 것을 포괄한다.
한 구체예에서, 상기 펩티드는 마이크로역가 평판의 하나 또는 그 이상의 웰에서 제공된다. 바람직하게는, 본 발명의 방법에서, 상기 개체의 표본은 상기 하나 또는 그 이상의 웰에 추가된다. 한 구체예에서, 각 웰은 여러 구역을 포함하고, 그리고 여기서 각 구역은 상이한 펩티드의 상기 조합의 선별된 복수의 특정한, 규정된 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드의 모든 펩티드는 독립적으로, 4 내지 300, 바람직하게는 8 내지 250개 아미노산의 길이를 갖는다. 바람직한 구체예에서, 상기 펩티드는 8 내지 200, 더욱 바람직하게는 8 내지 150, 이보다 더욱 바람직하게는 8 내지 100, 그리고 가장 바람직하게는 8 내지 50개 아미노산의 길이를 갖는다.
일부 구체예에서, 펩티드는 예로서, 약 6 내지 30개 아미노산 길이의 짧은 단편이고, 그리고 다른 구체예에서, 펩티드는 예로서, 100-300, 바람직하게는 130-260개 아미노산 길이를 갖는 더욱 큰 단편이다. 일부 구체예에서, 본 발명의 방법과 키트에서 이용된 펩티드는 더욱 짧은 단편과 더욱 큰 단편, 그리고 아마도 상기 범위의 중간에 있는 길이, 예를 들면, 30-100개 아미노산을 갖는 단편을 포함한다.
한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 5 내지 35, 바람직하게는 11 내지 30, 그리고 가장 바람직하게는 17 내지 28개의 상이한 펩티드로 구성된다. 바람직한 구체예에 따라, 상기 상이한 펩티드는 11개 또는 그 이상의 상이한 펩티드를 포함한다.
바람직한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 41개 펩티드의 군에서 선택되고, 여기서 41개 펩티드의 상기 군의 각 펩티드는 각각, 서열 번호: 1 내지 41로 구성된 군의 41개 아미노산 서열 중에서 한 가지를 포함하고 및 또는 이것으로 본질적으로 구성된다. 바람직하게는, 상기 상이한 펩티드는 상이한 펩티드의 조합이고, 여기서 상기 조합은 각각, 41개의 상이한 펩티드로 형성되고, 여기서 각 펩티드는 서열 번호: 1 내지 41로 구성된 군의 41개 아미노산 서열 중에서 한 가지를 포함하고 및/또는 이것으로 본질적으로 구성된다.
본 명세서를 위해, 표현 "본질적으로 구성된다"는 최소한 85%, 바람직하게는 최소한 90%, 이보다 더욱 바람직하게는 최소한 95%, 그리고 가장 바람직하게는 97% 또는 그 이상의 서열 동일성을 지칭한다. 가령, "본질적으로 구성된다"는 98%, 99% 및 가장 바람직하게는 99.5%의 서열 동일성을 지칭한다. 본 명세서를 위해, 서열 동일성 백분율은 인터넷 (http://blast.ncbi.nlm.nih.gov) 상에서, 미리 설정된 표준 파라미터 및 데이터베이스 선별을 갖는 기초 단백질 블라스트를 이용함으로써 결정된다. 이러한 서열 비교 도구는 다음의 2가지 간행물에서 상술된 알고리즘에 근거된다: Stephen F. Altschul, Thomas L. Madden, Alejandro A. Sch
Figure 112016053716519-pct00005
ffer, Jinghui Zhang, Zheng Zhang, Webb Miller, and David J. Lipman (1997), "Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search programs", Nucleic Acids Res. 25:3389-3402. Stephen F. Altschul, John C. Wootton, E. Michael Gertz, Richa Agarwala, Aleksandr Morgulis, Alejandro A. Sch
Figure 112016053716519-pct00006
ffer, and Yi-Kuo Yu (2005) "Protein database searches using compositionally adjusted substitution matrices", FEBS J. 272:5101-5109.
표준 파라미터는 blastp (단백질-단백질 BLAST, 입력 순서를 단축하기 위한 파라미터의 자동 조정; 예상 역치 10, 단어 크기 3, 매트릭스 BLOSUM62의 이용; 갭 비용: 실존: 11, 연장 1; 조건적 조성 점수 매트릭스 조정, 필터 없음 및 마스킹 없음)의 선별을 포함한다. 본래 서열에 대하여 비교 서열의 서열 동일성은 예로서, 비교 서열 또는 본래 서열 중에서 임의의 한 가지가 아미노산 잔기를 결여하고, 추가 아미노산 잔기를 갖고 및/또는 하나 또는 그 이상의 아미노산 잔기가 다른 잔기에 의해 치환될 때 감소된다. 본원에서 규정된 바와 같은 임의의 서열과 적게는 80% 서열 동일성을 갖는 서열은 여전히 기능을 제공할 수 있다, 다시 말하면, 본 발명의 키트와 방법에서 펩티드로서 적합하다.
한 구체예에서, 본 발명은 특히, 폐암의 진단을 위한 본 발명의 방법에서 이용될 수 있는 펩티드의 선별에 관계한다. 일부 구체예에서, 펩티드의 상이한 군이 본 발명에 따라 확립되는데, 여기서 상기 상이한 펩티드는 펩티드의 이들 군 중에서 하나 또는 그 이상에서 선택될 수 있다. 바람직하게는, 상기 펩티드는 5가지 군, 군 A-E로 그룹화된다.
따라서, 한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 여러 군의 펩티드, 군 A의 펩티드, 군 B의 펩티드, 군 C의 펩티드, 군 D의 펩티드 및 군 E의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 군 A는 서열 번호: 1 (#286); 서열 번호: 2 (#720); 서열 번호: 3 (#493); 서열 번호: 4 (#68/524); 서열 번호: 5 (#140), 서열 번호: 6 (#139); 서열 번호: 7 (#349); 서열 번호: 8 (#117), 서열 번호: 9 (#5); 그리고 서열 번호: 10 (#-4)으로 구성된 군에서 선택되는 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이들로 실제적으로 구성되는 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 군 B는 서열 번호: 11 (#16); 서열 번호: 12 (#453); 그리고 서열 번호: 13 (EX4..2), 서열 번호: 14 (BRCT.2.), 서열 번호: 15 (#15), 서열 번호: 16 (#523); 그리고 서열 번호: 17 (#109)로 구성된 군에서 선택되는 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이들로 실제적으로 구성되는 하나 또는 그 이상의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 군 C는 서열 번호: 18 (#117/635); 서열 번호: 19 (#368); 서열 번호: 20 (BRCT.1.), 서열 번호: 21 (EX4..1); 서열 번호: 22 (#188), 서열 번호: 23 (LINK), 서열 번호: 24 (#A21/635); 그리고 서열 번호: 25 (RING)로 구성된 군에서 선택되는 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이들로 실제적으로 구성되는 하나 또는 그 이상의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 군 D는 서열 번호: 26 (Ank); 그리고 서열 번호: 27 (#A20/122), 서열 번호: 28 (#54); 서열 번호: 29 (#48/522) 및 서열 번호: 30 (#149); 서열 번호: 31 (#73); 서열 번호: 32 (#A-4); 서열 번호: 33 (#3ORF); 그리고 서열 번호: 34 (#557)로 구성된 군에서 선택되는 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이들로 실제적으로 구성되는 하나 또는 그 이상의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 군 E는 서열 번호: 35 (#319), 서열 번호: 36 (#702); 서열 번호: 37 (#175); 서열 번호: 38 (#84); 서열 번호: 39 (#A29) 서열 번호: 40 (#542) 및 서열 번호: 41 (#309)로 구성된 군에서 선택되는 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이들로 실제적으로 구성되는 하나 또는 그 이상의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 상기 군 A에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드, 그리고 상기 군 B, C, D, 및/또는 E 중에서 상기 임의의 한 가지에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 상기 군 A에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드, 상기 군 B에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드, 그리고 상기 군 C, D, 및/또는 E에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 상기 군 A에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드, 상기 군 B에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드, 상기 군 C에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드, 그리고 상기 군 D 및/또는 E에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 상기 군 A에서 선택되는 3개 또는 그 이상의 펩티드, 그리고 상기 군 B, C, D, 및/또는 E 중에서 상기 임의의 한 가지에서 선택되는 3개 또는 그 이상 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 상기 군 A에서 선택되는 3개 또는 그 이상의 펩티드, 상기 군 B에서 선택되는 2개 또는 그 이상의 펩티드, 그리고 상기 군 C, D, 및/또는 E에서 선택되는 2개 또는 그 이상의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 상기 군 A에서 선택되는 3개 또는 그 이상의 펩티드, 상기 군 B에서 선택되는 2개 또는 그 이상의 펩티드, 상기 군 C에서 선택되는 2개 또는 그 이상의 펩티드, 그리고 상기 군 D 및/또는 E에서 선택되는 2개 또는 그 이상의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상이한 펩티드의 상기 조합은 상기 군 A에서 선택되는 5개 또는 그 이상의 펩티드; 군 B에서 선택되는 2개 또는 그 이상의 펩티드, 그리고 군 C에서 선택되는 2개 또는 그 이상 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상이한 펩티드의 상기 조합은 군 E로부터 임의의 펩티드를 결여한다.
한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 서열 번호: 1-5에서 선택되는 아미노산 서열; 펩티드 서열 번호: 11-13에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드; 그리고 서열 번호: 18-20에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드를 포함하는 2개 또는 그 이상의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 서열 번호: 1-5에서 선택되는 아미노산 서열; 펩티드 서열 번호: 11-13에서 선택되는 2개 또는 그 이상의 펩티드; 그리고 서열 번호: 18-20에서 선택되는 2개 또는 그 이상의 펩티드를 포함하는 3개 또는 그 이상의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상기 상이한 펩티드는 서열 번호: 1-5에서 선택되는 아미노산 서열; 펩티드 서열 번호: 11-13에서 선택되는 3개 또는 그 이상의 펩티드; 그리고 서열 번호: 18-20에서 선택되는 3개 또는 그 이상의 펩티드를 포함하는 4개 또는 그 이상의 펩티드를 포함한다.
한 구체예에서, 상이한 펩티드의 상기 조합은 11개 또는 그 이상의 상이한 펩티드를 포함하고, 여기서 상기 펩티드는 각각, 서열 번호 1-5; 11-13 및 18-20의 아미노산 서열을 포함한다.
한 구체예에서, 상이한 펩티드의 상기 조합은 최소한 10개의 상이한 펩티드를 포함하고, 여기서 각각의 상기 10개 펩티드는 각각, 서열 번호: 1 내지 10으로 구성된 군에서 선택되는 하나의 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이것으로 본질적으로 구성된다.
한 구체예에서, 상이한 펩티드의 상기 조합은 최소한 17개의 상이한 펩티드를 포함하고, 여기서 각각의 상기 17개 펩티드는 각각, 서열 번호: 1 내지 17로 구성된 군에서 선택되는 하나의 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이것으로 본질적으로 구성된다.
한 구체예에서, 상이한 펩티드의 상기 조합은 최소한 25개의 상이한 펩티드를 포함하고, 여기서 각각의 상기 25개 펩티드는 각각, 서열 번호: 1 내지 25로 구성된 군에서 선택되는 하나의 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이것으로 본질적으로 구성된다.
한 구체예에서, 본 발명의 방법은 여자 개체에서 폐암을 진단하기 위한 방법이다. 다른 구체예에서, 본 발명의 방법은 남자 개체에서 폐암을 진단하기 위한 방법이다.
방법이 여자 개체에 특이적으로 관계하면, 상이한 펩티드는 바람직하게는 19개의 상이한 펩티드를 포함하고, 여기서 상기 상이한 펩티드는 각각, 아미노산 서열 서열 번호: 1 내지 서열 번호: 6; 서열 번호: 11 내지 서열 번호: 14; 서열 번호: 18 내지 서열 번호: 21; 서열 번호: 26 내지 서열 번호: 30을 포함한다.
방법이 남자 개체에 특이적으로 관계하면, 상이한 펩티드는 바람직하게는 22개의 상이한 펩티드를 포함하고, 여기서 상기 상이한 펩티드는 각각, 아미노산 서열 서열 번호: 1 내지 서열 번호: 5; 서열 번호: 7; 서열 번호: 8; 서열 번호: 11 내지 서열 번호: 13; 서열 번호: 15; 서열 번호: 18 내지 서열 번호: 20; 서열 번호: 22; 서열 번호: 23; 서열 번호: 26; 서열 번호: 27; 그리고 서열 번호: 31 내지 서열 번호: 34를 포함한다.
한 구체예에서, 본 발명의 방법은 상기 개체가 폐암을 앓는 지의 여부를 진단하는 단계를 포함한다. 진단은 바람직하게는, 상기 혈청 및/또는 혈액 표본 내에 항체의 수준의 기초에서 및/또는 순환 혈청 항체의 양에 관련된 파라미터의 기초에서 이루어진다.
한 구체예에서, 본 발명의 방법은 상기 파라미터 및/또는 상기 신호의 기초에서, 그리고 각 펩티드에 특정한 통계학적으로 결정된 계수로부터, 개체에 대한 시험 값을 계산하는 단계를 포함한다. 본 발명의 방법은 상기 시험 값을 역치값과 비교함으로써, 상기 개체가 폐암을 앓는 지의 여부를 진단하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 구체예에서, 본 발명의 방법은 상기 시험 값을 하나 또는 그 이상의 역치값과 비교함으로써, 개체가 폐암을 앓는 확률 및/또는 위험을 사정하는 단계를 포함한다.
다른 구체예에서, 본 발명의 방법은 상기 시험 값을 하나 또는 그 이상의 역치값과 비교함으로써, 폐암 선별검사, 모니터링, 진단, 예후, 예측과 재현의 임상적 효율을 증강하는 단계를 포함한다. 상기 선별검사, 모니터링, 진단, 예후, 예측의 결과 또는 성과는 이후, 시험 값이 역치값보다 높거나 낮은 지의 여부에 의존한다. 가령, 역치값을 초과하는 시험 값은 일반적으로, 개체가 폐암을 앓는다는 진단, 예측 및/또는 예후의 임상적 효율을 지시하고 및/또는 증강한다.
각 펩티드에 대한 계수는 바람직하게는, 통계학적으로 결정된다. 한 구체예에서, 각 펩티드에 대한 계수는 "Lasso-모형"을 이용하여 결정되는데, 이것은 Ribbing J, Nyberg J, Caster O & Jonsson EN (2007) The lasso - a novel method for predictive covariate model building in nonlinear mixed effects models. J Pharmacokinet Pharmacodyn 34: 485-517에서 개시된다. 바람직한 펩티드에 대한 특정한 계수는 아래 실시예에서 개시된다.
항체의 수준 및/또는 각 항체의 양에 관련된 파라미터는 바람직하게는, 수치 값으로 변환된다. 검정의 각 펩티드에 대한 계수 및 각 펩티드에 대해 별개로 결정된 수치 값의 기초에서, 소정의 개체에 특정한 시험 값이 결정된다.
진단의 단계는 개체의 시험 값을 미리 결정된 역치값과 비교함으로써 행위된다. 역치값은 바람직하게는, 예로서 lasso 모형을 이용하여 통계학적으로 또한 결정된다. 특히, 역치값은 폐암을 앓는 지의 여부가 알려져 있는 다수의 개체로부터 혈액 및/또는 혈청 표본을 이용함으로써 통계학적으로 결정될 수 있다. 역치값을 결정하기 위해, 혈액 및/또는 혈청 표본 내에 항체의 수준을 계측하는데 이용된 방법이 가급적 고려된다.
일부 양상에서, 본 발명은 시험 키트에 관계한다. 표현 "키트"는 고체 매트릭스에 연계되는 또는 이미 연계된 본 발명에 따른 최소한 하나의 펩티드 또는 이의 변이체 또는 본원에서 설명된 바와 같은 이들의 조합, 그리고 임의선택적으로 교육 자료를 포함한다. 바람직하게는, 키트는 상이한 펩티드가 부착되고 및/또는 고정되는 고체 지지체 표면을 포함한다. 가령, 표면은 평판, 필름, 슬라이드 및/또는 웰 상에 제공된다. 바람직하게는, 키트에서 이용된 펩티드에 대한 지지체는 항체 결합 검정을 수행하도록 적응된다. 특히, 지지체는 예로서 공유적으로, 펩티드에 결합하고, 그리고 혈액 및/또는 혈청 표본에 노출되도록 적응된다. 바람직하게는, 키트의 지지체 표면 및/또는 매트릭스는 바람직하게는, 결합되지 않은 항체를 제거하기 위해 세척되고, 그리고 마커에 노출되는데 적합하다. 펩티드를 포함하는 지지체 및/또는 매트릭스는 바람직하게는, 비공유 상호작용에 의해 형성된 펩티드-항체 복합체의 수준 및/또는 양을 검출하고 계측하기 위한 적합한 기구에 의해 판독되도록 적응된다.
키트의 펩티드는 바람직하게는, 본 발명의 방법에서 이용된 것들과 동일하다. 이런 이유로, 특히 본 발명의 방법과 관련하여 본 명세서의 다른 곳에서 규정된 구체예 및 바람직한 구체예는 본 발명의 키트에도 적용된다. 이것은 특히, 이용된 펩티드의 선별에 적용될 뿐만 아니라, 일반적인 펩티드 특징, 예를 들면, 크기와 숫자에도 적용된다.
한 구체예에서, 키트는 본 발명에 따른 방법을 수행하기 위한 키트이다.
한 구체예에서, 본 발명의 시험 키트는 복수의 웰을 포함하는 마이크로역가 평판을 포함하고, 여기서 각 웰은 복수의 구역을 포함하고, 그리고 여기서 각 구역이 특정한 펩티드의 특징을 이루도록, 복수의 한 특정한 펩티드가 상기 웰의 특정한 구역에서 제공된다. 가령, 본 발명의 키트는 다중스팟 및/또는 다중어레이 평판, 예를 들면, Meso Scale Discovery, Inc., USA로부터 상업적으로 가용한 것들을 포함한다. 가령, 평판의 각 웰은 여러 스팟을 포함할 수 있고, 여기서 각 스팟은 펩티드이거나 또는 펩티드로 코팅될 수 있다.
실시예
실시예 1: 펩티드 선택과 합성
서열 번호: 1 내지 41을 포함하는 41개의 상이한 펩티드가 규정되고 BARD1의 동종형 (서열 번호: 42 - 51)의 발현에 대한 연구 이후에 선별되었다. 이들 실험은 한 동종형의 siRNA-기초된 특정한 억제 및 웨스턴 블롯에서 잠재적 번역 산물의 억제의 확증, 그리고 동종형의 과다발현 및 정확한 크기의 내인성 단백질의 발현의 확증을 수반하였다.
동종형 γ (서열 번호: 47)에 대한 연구는 예로서, 이러한 동종형이 엑손 1 내지 3 (엑손 4의 결실 및 엑손 5-11이 엑손 5에서 종결 코돈으로 인해 발현되지 않음)에서 인코딩된 단백질을 발현한다는 것을 확증하였다. 이들 연구에 근거하여, 41개의 펩티드가 규정되었다 (서열 번호: 1 내지 41)
서열 번호: 1 내지 41의 41개의 상이한 펩티드는 당업자에게 공지된 표준 펩티드 고체상 합성 절차에 의해 합성되었다. 펩티드의 순도는 최소한 80%이었다. 펩티드는 완충액에서 1 mg/mL로 원액에 용해되고 -20℃에서 200 mL의 분취량으로 보관되었다. 펩티드는 완충액 탄산염, pH 9.6에서 보관되었다.
서열 번호: 1 내지 41의 펩티드 중에서 대부분은 8 내지 약 30개 아미노산 길이의 짧은 단편이다. 큰 단편은 서열 번호: 13 (EX4..2), 서열 번호: 14 (BRCT.2.), 서열 번호: 20 (BRCT.1.), 서열 번호: 21 (EX4..1), 서열 번호: 23 (LINK), 서열 번호: 26 (Ank)이다.
실시예 2: 이들 펩티드를 이용한 검정의 준비
실시예 1의 41개 펩티드는 Meso Scale MSD 기술 플랫폼 (Mesoscale, MD 20850-3173, Rockeville, USA)을 이용하여 마이크로역가 웰 상에 부착되었다. 특히, 각 펩티드는 다중스팟 평판의 스팟 상에 결정된 양으로 부착되었다. 각 다중스팟 어레이는 이들 펩티드가 부착되는 탄소-코팅된 작업 전극을 포함한다. 항체 결합의 검출을 위해, 전기 자극이 술포-태그 마커 분자 (루테늄 II 트리스-비피리딘 -(4-메틸술폰산염) NSH 에스테르를 통해 광의 산출을 유발한다. 이들 펩티드의 도말은 Mesoscale에 의해 수행되었다. 각 웰은 10개의 상이한 펩티드가 96-웰 마이크로역가 평판의 한 웰에 도말되도록, 10개의 상이한 스팟을 내포한다.
실시예 3: 환자와 대조 개체의 혈액 표본 분석
혈액 표본은 폐 (n=178), 결장 (n=80), 양성 유방 (n=9), 악성 유방 (n=14), 양성 난소 (n=50), 악성 난소 (n=43), 그리고 신경모세포종 (n=20) 인간 암 환자 및 건강한 대조 (n=266)로부터 수집되었다. 성별과 연령은 대다수의 개체로부터 알려져 있었다.
혈액 표본은 실시예 2에서 설명된 펩티드-코팅된 마이크로역가 평판을 이용하여 분석되었다. Meso Scale SECTOR 영상장치 2400 (SI2400) 기구 및 Discovery Workbench 3.0 소프트웨어를 이용하여, 혈액 표본 내에 항체의 양에 관련된 수치 값이 산출된다.
데이터 분석은 모든 환자의 혈청이 BARD1의 동일한 에피토프에 대한 항체를 내포하는 것은 아니지만, 암 환자에서 양성인 에피토프 /펩티드의 상이한 조합의 넓은-확산된 분포가 있다는 것을 보여주었다. 가장 특유한 펩티드 및 최소 특유한 펩티드가 이들 결과로부터 결정되었다.
항체가 BARD1 동종형 상에 제공된 펩티드와 특이적으로 반응한다는 것을 확증하기 위해, 더욱 큰 단편이 더욱 짧은 펩티드 단편과 동일한 방식으로 점재되었다. 혈청 항체와 더욱 큰 단편의 반응성은 이들 펩티드로 관찰된 결과를 확증하였다.
BARD 동종형의 짧은 펩티드와 더욱 큰 단편의 조합은 더욱 많은 암 환자를 검출하는 것을 허용하는 것으로 밝혀졌다.
실시예 4: 통계학적 분석 및 모형 구축
실시예 3에서 획득된 데이터는 통계학적으로 분석되었다. 데이터 세트는 변수의 최소한 하나의 세트가 계측된 379개의 독특한 표본으로 구성된다. 일부 표본의 경우에, 2번 또는 3번의 별도 계측이 이루어졌고 평균이 결정되었다. 변수는 혈액 표본을 40개 펩티드 중에서 한 가지에 노출할 때 계측된 신호로부터 획득된 수치 값이다. 다시 말하면, 변수는 이들 펩티드 중에서 한 가지에 특이적으로 결합하는 표본 내에 항체의 양에 관련된 값이다. 전체적으로, 데이터 세트는 40개 변수에 대한 치수를 내포하는데, 이들은 각각 10개 변수 (10개의 상이한 펩티드가 한 웰에서 10개의 상이한 스팟으로서 도말된다)의 4가지 부분집합으로 나눠진다. 각 평판은 이와 같은 한 가지 부분집합으로부터 펩티드에 대한 치수를 내포하고, 그리고 4개의 평판이 각 부분집합에 대해 분석되었다. 이들 평판은 이들이 분석된 날짜에 의해 지칭될 것이다. 일부 표본의 경우에, 변수의 단지 하나만 부분집합만 계측되었고, 반면 다른 표본의 경우에, 여러 부분집합에 대해 계측되었다. 또한, 일부 표본은 동일한 변수가 상이한 평판 상에서 수회 계측되었다. 성별과 연령에 관한 정보는 대다수의 연구된 표본에 대해 가용하다. 암 표본의 경우에, 더욱 상세한 진단 정보 역시 제공된다.
아래에는 대조 (건강한)와 폐암 혈액 혈청 표본을 구별하는데 있어서 시험 시스템의 예측력에 집중하는 분석 결과의 개요가 제공된다. 방법론 및 분석 결과에서 차이가 논의된다.
"Lasso" 방법이 최근에, 상이한 펩티드 선별을 이용하여 모형을 구축하는데 이용되었고, 그리고 이후, 이들 모형의 예측 능력을 비교하였다 (도면 1). 작은 데이터세트를 분석할 때, 단계별 공변량 모형화 절차 (SCM)는 선택적 치우침 및 불량한 예측 성과를 겪는 공변량 모형을 생산할 수 있다. SCM과 비교하여, lasso 작은 데이터세트 상에서 또는 작은 하위군 상에서 예측적 공변량 모형을 획득하는데 있어서 SCM보다 뛰어나다 (Ribbing J, Nyberg J, Caster O & Jonsson EN (2007) The lasso - a novel method for predictive covariate model building in nonlinear mixed effects models. J Pharmacokinet Pharmacodyn 34: 485-517). 교차 검증을 이용하여, lasso는 공변량 모형의 검증을 제공하고 사용자가 선별에 대한 P-값을 명시하도록 요구하지 않는다. 이러한 방법은 암과 대조 표본 사이에 구별을 위한 올리고펩티드와 BARD1 단편의 최적 조합을 획득하는 것을 허용하였다. 이것은 최종적으로, 암과 대조 표본을 구별하는 것을 허용하는 최고 펩티드 조합의 선별을 야기한다. 상기 도면은 또한, 최적을 초과하여 펩티드의 숫자를 증가시키는 것이 더욱 강한 예측력을 발생시키지 못한다는 것을 증명한다. 94개 대조 표본과 대비하여 90개 폐암 표본에 대해 수행된 최적 25개 변수 (짧은 펩티드 및 더욱 큰 단편)를 이용하는 모형화는 AUC=0.966을 산출하였다.
Lasso 모형 구축과 특질 선별은 R-패키지: glmnet를 이용하여 교차검증되었다. 3가지 모형이 25개 (서열 번호: 1-25), 17개 (서열 번호: 1-17) 또는 10개 (서열 번호: 1-10) 펩티드로 만들어졌다.
도면 1은 적합된 모형의 이항식 일탈을 보여준다. 모형에서 이용된 펩티드의 숫자는 정점에서 도시된다. 최고 교차검증된 모형은 이러한 곡선의 최소값 (첫 번째 수직 점선) (26개 펩티드)이다. 두 번째 점선은 모형이 이들 모형에 대한 교차 검증과 관련하여 유의미하게 상이하지 않은 값 (1 표준 오차 (1se) 내부, 오차 막대로서 도시됨) (이 경우에 11개 펩티드)이다. 이런 이유로, 17개 펩티드를 갖는 모형은 통계학적으로 유의미하지만, 10개 펩티드를 갖는 모형은 그렇지 않다.
94개 대조 표본과 대비하여 90개 폐암 표본에 대해 수행된 25개 변수 (더욱 짧은 펩티드 및 더욱 큰 단편) (서열 번호: 1-25)를 이용하는 모형화는 AUC=0.966을 산출하였다 (도면 2a). 모형화를 위한 이들 표본은 전술한 전체 379개의 가용한 표본에서 선택되었다. 모형화는 또한, p>0.05에서 암과 대조를 구별하는데 충분한 펩티드의 최소 세트를 찾기 위한 목적으로 행위되었다. 도면 2b에서 도시된 AOC 곡선의 경우에, 17개 펩티드 (서열 번호: 1-17)를 갖는 모형이 이용되었고, 그리고 도면 3C의 경우에, 10개 펩티드 (서열 번호: 1-10)를 갖는 모형이 이용되었다.
Lasso 방법을 이용하여 공변량 모형 구축이 대조 개체와 암 환자를 구별하는 목적으로 이루어졌다. 결과는 각각 100개 모형화 시리즈 (모형화가 100 회 반복되었다)에서, 도면 a, b와 c에서 40, 30과 10개 펩티드를 이용하여 도면 3 a 내지 c에서 도시된다. 각 도면 a 내지 c는 왼쪽에서 오른쪽으로, 대표적인 ROC 곡선; 암과 대조 표본에 대한 상대적 신호 값 분포를 보여주는 박스 플롯; 100개 모형화 시리즈에서 AUC 값 분포를 보여주는 박스 플롯 (평균 AUC는 ~0.83이다)을 도시한다.
실시예 5: 25개 펩티드를 갖는 모형에 대한 펩티드 계수와 컷오프 값
본 실시예는 예측자 값의 계산이 아래 표 1에서 보여지는 바와 같이, 각 펩티드에 기인한 계수에 근거된다는 것을 예증한다.
예측자= 1.878155 x 로그10 (#16 값) -49.108 x 로그10 (#117 값) -16.4289 x 로그10 (#286 값) +24.11767 x 로그10 (#493 값) -3.74674 x 로그10 (#523 값) +39.89181 x 로그10 (#720 값) +3.49733 x 로그10 (#117/635 값) -3.21744 x 로그10 (#5 값) -13.1504 x 로그10 (#349 값) -19.78 x 로그10 (#453 값) +10.3537 x 로그10 (A21/635 값) +27.37549 x 로그10 (#68/524 값) -12.5612 x 로그10 (#15 값) -7.82582 x 로그10 (#109 값) +15.05732 x 로그10 (#139 값) +11.3804 x 로그10 (#140 값) +4.024697 x 로그10 (#188 값) -8.8073 x 로그10 (#368 값) +0.246625 x 로그10 (RING 값) -0.23952 x 로그10 (EX4.1 값) -5.00989 x 로그10 (EX4.2 값) -0.17352 x 로그10 (LINK 값) +0.726563 x 로그10 (BRCT1 값) +1.645815 x 로그10 (BRCT2 값) +3.05931 x 로그10 (#-4 값) - 15.0948
이들 값, 예를 들면, "#16 값"은 Meso Scale SECTOR 영상장치에 의해 결정된 파라미터의 수치 값에 상응한다. 상기 공식 "예측자"에 수치 값을 삽입함으로써, 예측자 값이 획득되는데, 이것은 컷오프 및/또는 역치값과 비교된다.
25개 펩티드 모형
25개 펩티드 모형
펩티드 식별
(서열 번호)
펩티드 식별
(내부)
계수
(인터셉트) -15.0948
22 #16 1.878155
8 #117 -49.108
1 #286 -16.4289
3 #493 24.11767
16 #523 -3.74674
2 #720 39.89181
18 #117/635 3.49733
9 #5 -3.21744
7 #349 -13.1504
12 #453 -19.78
24 #A21/635 10.3537
4 #68/524 27.37549
15 #15 -12.5612
17 #109 -7.82582
6 #139 15.05732
5 #140 11.3804
22 #188 4.024697
19 #368 -8.8073
25 RING 0.246625
21 EX4..1. -0.23952
13 EX4..2. -5.00989
23 LINK -0.17352
20 BRCT.1. 0.726563
14 BRCT.2. 1.645815
10 #-4 3.05931
다양한 컷오프가 추정되었고, 그리고 양성 또는 음성을 구별하는데 이용될 수 있을 지도 모른다. 각 컷오프의 선택은 모형의 특이성 및/또는 감수성에 영향을 준다. 최고 특이성과 감수성의 경우에, 컷오프 = 0.08131021.
컷오프 값은 진단적 시험의 결과에 대한 역치를 나타낸다. 계산된 예측자가 >0.08131021이면, 개체는 암으로 진단된다 (양성 시험 결과). 계산된 예측자가 <0.08131021이면, 시험 결과는 음성이다.
실시예 6: 여성에서 건강한 개체와 대비하여 폐암을 식별하기 위한 모형
실시예 4에서 설명된 Lasso 방법을 이용하여, 여성에서 폐암을 특이적으로 진단하기 위한 모형이 개발되었다. 이러한 모형의 경우에, 19개 펩티드가 통계학적으로 유의하고 탁월한 AUC 값을 산출하는 모형을 획득하는데 필요한 것으로 밝혀졌다. 19개의 상이한 펩티드는 다음의 서열을 갖는 펩티드이다: 서열 번호: 1 내지 서열 번호: 6; 서열 번호: 11 내지 서열 번호: 14; 서열 번호: 18 내지 서열 번호: 21; 서열 번호: 26 내지 서열 번호: 30.
실시예 7: 남성에서 건강한 개체와 대비하여 폐암을 식별하기 위한 모형
실시예 4에서 설명된 Lasso 방법을 이용하여, 남성에서 폐암을 특이적으로 진단하기 위한 모형이 개발되었다. 이러한 모형의 경우에, 22개 펩티드가 통계학적으로 유의하고 탁월한 AUC 값을 산출하는 모형을 획득하는데 필요한 것으로 밝혀졌다. 22개의 상이한 펩티드는 다음의 서열을 갖는 펩티드이다: 서열 번호: 1 내지 서열 번호: 5; 서열 번호: 7; 서열 번호: 8; 서열 번호: 11 내지 서열 번호: 13; 서열 번호: 15; 서열 번호: 18 내지 서열 번호: 20; 서열 번호: 22; 서열 번호: 23; 서열 번호: 26; 서열 번호: 27; 그리고 서열 번호: 31 내지 서열 번호: 34.
결론
우리는 178개 폐암 표본 및 266개 대조 표본을 분석하였다. 데이터세트는 변수 (펩티드 또는 폴리펩티드)의 최소한 하나의 세트가 계측되었던 379개의 독특한 표본으로 구성된다. 전체적으로, 데이터 세트는 40개 변수에 대한 치수를 내포하는데, 이들은 10개 변수 각각의 4가지 부분집합으로 나눠진다.
40개 펩티드의 미가공 데이터로부터, "Lasso" 방법을 이용한 독립된 분석이 상이한 펩티드 선별을 통계학적으로 평가하기 위해 수행되었다. 예로서, 20개의 선별된 펩티드를 이용하여, 폐암 진단에 대한 >95% (0.97 ROC)의 예측적 성과가 획득되는 것으로 밝혀졌다.
이것은 무증후성 개체에서 폐암의 진단의 수준에 대한 예측을 위한 충분한 정확도 (>95%)의 모든 여건을 제공하는 매우 결정적인 결과이다. 이것은 특히, 오랜 심한 흡연의 전력이 있는 개체에 적용된다.
SEQUENCE LISTING <110> BARD1AG SA <120> Lung Cancer Diagnosis <130> P-0138-WO <150> EP13191739.5 <151> 2013-11-06 <160> 51 <170> PatentIn version 3.5 <210> 1 <211> 15 <212> PRT <213> Artificial Sequence <220> <223> Peptide extract of human BARD1 #286 <220> <221> SOURCE <222> (1)..(15) <223> /mol_type="protein" /note="Peptide extract of human BARD1 (#286)" /organism="Artificial Sequence" <400> 1 Ile Glu Ser Pro Asp Thr Lys Ser Arg Asn Glu Val Val Thr Cys 1 5 10 15 <210> 2 <211> 14 <212> PRT <213> Artificial Sequence <220> <223> Peptide extract of human BARD1 #720 <220> <221> SOURCE <222> (1)..(14) <223> /mol_type="protein" /note="Peptide extract of human BARD1 (#720)" /organism="Artificial Sequence" <400> 2 Val Ala Tyr His Ala Arg Pro Asp Ser Asp Gln Arg Phe Cys 1 5 10 <210> 3 <211> 15 <212> PRT <213> Artificial Sequence <220> <223> Peptide extract of human BARD1 #493 <220> <221> SOURCE <222> (1)..(15) <223> /mol_type="protein" /note="Peptide extract of human BARD1 (#493)" 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Leu Leu 35 40 45 Arg Cys Ser Arg Cys Thr Asn Ile Leu Arg Glu Pro Val Cys Leu Gly 50 55 60 Gly Cys Glu His Ile Phe Cys Ser Asn Ile Phe Gly Leu Arg Pro Val 65 70 75 80 Asp Tyr Thr Asp Asp Glu Ser Met Lys Ser Leu Leu Leu Leu Pro Glu 85 90 95 Lys Asn Glu Ser Ser Ser Ala Ser His Cys Ser Val Met Asn Thr Gly 100 105 110 Gln Arg Arg Asp Gly Pro Leu Val Leu Ile Gly Ser Gly Leu Ser Ser 115 120 125 Glu Gln Gln Lys Met Leu Ser Glu Leu Ala Val Ile Leu Lys Ala Lys 130 135 140 Lys Tyr Thr Glu Phe Asp Ser Thr Val Thr His Val Val Val Pro Gly 145 150 155 160 Asp Ala Val Gln Ser Thr Leu Lys Cys Met Leu Gly Ile Leu Asn Gly 165 170 175 Cys Trp Ile Leu Lys Phe Glu Trp Val Lys Ala Cys Leu Arg Arg Lys 180 185 190 Val Cys Glu Gln Glu Glu Lys Tyr Glu Ile Pro Glu Gly Pro Arg Arg 195 200 205 Ser Arg Leu Asn Arg Glu Gln Leu Leu Pro Lys Leu Phe Asp Gly Cys 210 215 220 Tyr Phe Tyr Leu Trp Gly Thr Phe Lys His His Pro Lys Asp Asn Leu 225 230 235 240 Ile Lys Leu Val Thr Ala Gly Gly Gly Gln Ile Leu Ser Arg Lys Pro 245 250 255 Lys Pro Asp Ser Asp Val Thr Gln Thr Ile Asn Thr Val Ala Tyr His 260 265 270 Ala Arg Pro Asp Ser Asp Gln Arg Phe Cys Thr Gln Tyr Ile Ile Tyr 275 280 285 Glu Asp Leu Cys Asn Tyr His Pro Glu Arg Val Arg Gln Gly Lys Val 290 295 300 Trp Lys Ala Pro Ser Ser Trp Phe Ile Asp Cys Val Met Ser Phe Glu 305 310 315 320 Leu Leu Pro Leu Asp Ser 325 <210> 50 <211> 264 <212> PRT <213> Homo sapiens <400> 50 Met Pro Asp Asn Arg Gln Pro Arg Asn Arg Gln Pro Arg Ile Arg Ser 1 5 10 15 Gly Asn Glu Pro Arg Ser Ala Pro Ala Met Glu Pro Asp Gly Arg Gly 20 25 30 Ala Trp Ala His Ser Arg Ala Ala Leu Asp Arg Leu Glu Lys Leu Leu 35 40 45 Arg Cys Ser Arg Cys Thr Asn Ile Leu Arg Glu Pro Val Cys Leu Gly 50 55 60 Gly Cys Glu His Ile Phe Cys Ser Asn Cys Val Ser Asp Cys Ile Gly 65 70 75 80 Thr Gly Cys Pro Val Cys Tyr Thr Pro Ala Trp Ile Gln Asp Leu Lys 85 90 95 Ile Asn Arg Gln Leu Asp Ser Met Ile Gln Leu Cys Ser Lys Leu Arg 100 105 110 Asn Leu Leu His Asp Asn Glu Leu Ser Gly Val Lys Ala Cys Leu Arg 115 120 125 Arg Lys Val Cys Glu Gln Glu Glu Lys Tyr Glu Ile Pro Glu Gly Pro 130 135 140 Arg Arg Ser Arg Leu Asn Arg Glu Gln Leu Leu Pro Lys Leu Phe Asp 145 150 155 160 Gly Cys Tyr Phe Tyr Leu Trp Gly Thr Phe Lys His His Pro Lys Asp 165 170 175 Asn Leu Ile Lys Leu Val Thr Ala Gly Gly Gly Gln Ile Leu Ser Arg 180 185 190 Lys Pro Lys Pro Asp Ser Asp Val Thr Gln Thr Ile Asn Thr Val Ala 195 200 205 Tyr His Ala Arg Pro Asp Ser Asp Gln Arg Phe Cys Thr Gln Tyr Ile 210 215 220 Ile Tyr Glu Asp Leu Cys Asn Tyr His Pro Glu Arg Val Arg Gln Gly 225 230 235 240 Lys Val Trp Lys Ala Pro Ser Ser Trp Phe Ile Asp Cys Val Met Ser 245 250 255 Phe Glu Leu Leu Pro Leu Asp Ser 260 <210> 51 <211> 167 <212> PRT <213> Homo sapiens <400> 51 Met Val Ala Val Pro Gly Pro Thr Val Ala Pro Arg Ser Thr Ala Trp 1 5 10 15 Arg Ser Cys Cys Ala Ala Arg Val Gly Val Lys Ala Cys Leu Arg Arg 20 25 30 Lys Val Cys Glu Gln Glu Glu Lys Tyr Glu Ile Pro Glu Gly Pro Arg 35 40 45 Arg Ser Arg Leu Asn Arg Glu Gln Leu Leu Pro Lys Leu Phe Asp Gly 50 55 60 Cys Tyr Phe Tyr Leu Trp Gly Thr Phe Lys His His Pro Lys Asp Asn 65 70 75 80 Leu Ile Lys Leu Val Thr Ala Gly Gly Gly Gln Ile Leu Ser Arg Lys 85 90 95 Pro Lys Pro Asp Ser Asp Val Thr Gln Thr Ile Asn Thr Val Ala Tyr 100 105 110 His Ala Arg Pro Asp Ser Asp Gln Arg Phe Cys Thr Gln Tyr Ile Ile 115 120 125 Tyr Glu Asp Leu Cys Asn Tyr His Pro Glu Arg Val Arg Gln Gly Lys 130 135 140 Val Trp Lys Ala Pro Ser Ser Trp Phe Ile Asp Cys Val Met Ser Phe 145 150 155 160 Glu Leu Leu Pro Leu Asp Ser 165

Claims (20)

  1. 포유류 개체에서 폐암을 진단하기 위한 시험관내 또는 탈체 정보제공방법으로,
    a) 개체로부터 채취된 혈액 또는 혈청 표본에서, 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하는 적어도 11개의 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계; 및
    b) 이전 단계에서 획득된 파라미터에 기초하여, 상기 개체가 폐암을 앓는 지의 여부를 진단하기 위한 정보를 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 펩티드는 각각 서열번호 1 내지 서열번호 41로 구성된 군에서 선택된 아미노산 서열을 포함하는, 방법.
  2. 개체가 폐암을 앓는 확률 또는 위험을 사정하기 위한 정보제공방법으로,
    a) 개체로부터 채취된 혈액 또는 혈청 표본에서, 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하는 적어도 11개의 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계; 및
    b) 이전 단계에서 계측된 파라미터에 기초하여, 상기 개체가 폐암을 앓는 확률 또는 위험을 사정하기 위한 정보를 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 펩티드는 각각 서열번호 1 내지 서열번호 41로 구성된 군에서 선택된 아미노산 서열을 포함하는, 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서, 상기 항체의 양에 관련된 파라미터는 각 개별 파라미터가 상기 상이한 펩티드의 한 특정한 펩티드에 결합하는 항체의 양에 관련되는 복수의 상기 파라미터를 획득하기 위해, 각 펩티드에 대해 별개로 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서, 상기 b) 단계는 상기 파라미터에 기초하여, 그리고 각 펩티드에 특정한 통계학적으로 결정된 계수로부터, 개체에 대한 시험 값을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 시험 값을 역치값과 비교함으로써, 상기 개체가 폐암을 앓는 지의 여부를 진단하기 위한 정보를 제공하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 펩티드는 독립적으로, 8 내지 250개 아미노산의 길이를 갖는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 a) 단계는 17 내지 28개의 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 삭제
  11. 제1항에 있어서, 상기 상이한 펩티드는 군 A의 펩티드, 군 B의 펩티드, 군 C의 펩티드, 군 D의 펩티드 및 군 E의 펩티드 중 어느 하나 이상의 군의 펩티드를 포함하고,
    상기 군 A는 서열 번호: 1 (#286); 서열 번호: 2 (#720); 서열 번호: 3 (#493); 서열 번호: 4 (#68/524); 서열 번호: 5 (#140); 서열 번호: 6 (#139); 서열 번호: 7 (#349); 및 서열 번호: 8 (#117); 서열 번호: 9 (#5); 그리고 서열 번호: 10 (#-4)으로 구성된 군에서 선택되는 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이들로 실제적으로 구성되는 하나 이상의 펩티드를 포함하며,
    상기 군 B는 서열 번호: 11 (#16); 서열 번호: 12 (#453); 서열 번호: 13 (EX4..2); 서열 번호: 14 (#BRCT2.2) 및 서열 번호: 15 (#15); 서열 번호: 16 (#523); 및 서열 번호: 17 (#109)로 구성된 군에서 선택되는 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이들로 실제적으로 구성되는 하나 이상의 펩티드를 포함하고,
    상기 군 C는 서열 번호: 18 (#117/635); 서열 번호: 19 (#368); 서열 번호: 20 (BRCT.1.); 서열 번호: 21 (EX4..1); 서열 번호: 22 (#188) 및 서열 번호: 23 (LINK); 서열 번호: 24 (#A21/635); 및 서열 번호: 25 (RING)로 구성된 군에서 선택되는 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이들로 실제적으로 구성되는 하나 이상의 펩티드를 포함하며,
    상기 군 D는 서열 번호: 26 (Ank); 서열 번호: 27 (#A20/122); 서열 번호: 28 (#54); 서열 번호: 29 (#48/522) 및 서열 번호: 30 (#149); 서열 번호: 31 (#73); 서열 번호: 32 (#A-4); 서열 번호: 33 (#3ORF) 및 서열 번호: 34 (#557)로 구성된 군에서 선택되는 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이들로 실제적으로 구성되는 하나 이상의 펩티드를 포함하고,
    상기 군 E는 서열 번호: 35 (#319); 서열 번호: 36 (#702); 서열 번호: 37 (#175); 서열 번호: 38 (#84); 서열 번호: 39 (#A29) 서열 번호: 40 (#542) 및 서열 번호: 41 (#309)로 구성된 군에서 선택되는 아미노산 서열을 포함하거나 또는 이들로 실제적으로 구성되는 하나 이상의 펩티드를 포함하고,
    상기 상이한 펩티드는 상기 군 A에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드, 및 상기 군 B, 군 C, 군 D, 및 군 E 중에서 임의의 한 가지 군에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 펩티드를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서, 상기 상이한 펩티드는 상기 군 A에서 선택되는 5개 또는 그 이상의 펩티드; 군 B에서 선택되는 2개 또는 그 이상의 펩티드, 그리고 군 C에서 선택되는 2개 또는 그 이상 펩티드를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 여자 개체에서 폐암을 진단하기 위한 시험관내 또는 탈체 정보제공방법에 있어서, 상기 방법은 다음 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법:
    - 여자 개체로부터 채취된 혈액 또는 혈청 표본에서, 적어도 19개의 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계, 여기서 상기 펩티드는 각각, 아미노산 서열 서열 번호: 1 내지 서열 번호: 6; 서열 번호: 11 내지 서열 번호: 14; 서열 번호: 18 내지 서열 번호: 21; 서열 번호: 26 내지 서열 번호: 30을 포함하는 펩티드이고;
    - 이전 단계에서 획득된 파라미터에 기초하여, 상기 여자 개체가 폐암을 앓는 지의 여부를 진단하기 위한 정보를 제공하는 단계.
  17. 남자 개체에서 폐암을 진단하기 위한 시험관내 또는 탈체 정보제공방법에 있어서, 상기 방법은 다음 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법:
    - 남자 개체로부터 채취된 혈액 또는 혈청 표본에서, 적어도 22개의 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계, 여기서 상기 펩티드는 각각, 아미노산 서열 서열 번호: 1 내지 서열 번호: 5; 서열 번호: 7; 서열 번호: 8; 서열 번호: 11 내지 서열 번호: 13; 서열 번호: 15; 서열 번호: 18 내지 서열 번호: 20; 서열 번호: 22; 서열 번호: 23; 서열 번호: 26; 서열 번호: 27; 그리고 서열 번호: 31 내지 서열 번호: 34를 포함하는 펩티드이고;
    - 이전 단계에서 획득된 파라미터에 기초하여, 상기 남자 개체가 폐암을 앓는 지의 여부를 진단하기 위한 정보를 제공하는 단계.
  18. 폐암의 진단용 시험 키트에 있어서, 상기 진단용 시험 키트는 적어도 11개의 상이한 펩티드의 조합을 포함하고, 각 펩티드는 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하는 것을 특징으로 하고,
    상기 펩티드는 각각 서열번호 1 내지 서열번호 41로 구성된 군에서 선택된 아미노산 서열을 포함하는 것을 특징으로 하는 시험 키트.
  19. 폐암 선별검사, 모니터링, 진단, 예후, 예측과 재현의 임상적 효율을 증강하기 위한 방법으로,
    a) 개체로부터 채취된 혈액 또는 혈청 표본에서, 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하는 적어도 11개의 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계; 및
    b) 이전 단계에서 획득된 파라미터에 기초하여, 상기 개체가 폐암에 앓을 증가된 위험 또는 확률에 처해 있는 지의 여부를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 펩티드는 각각 서열번호 1 내지 서열번호 41로 구성된 군에서 선택된 아미노산 서열을 포함하는, 방법.
  20. 폐암의 발생과 연관된 항체의 수준을 검출 또는 계측하는 시험관내 또는 탈체 방법으로,
    a) 개체로부터 채취된 혈액 또는 혈청 표본에서, 인간 BARD1 (서열 번호: 42) 또는 이의 동종형 (서열 번호: 43-51)의 아미노산 서열의 스트레치를 포함하는 적어도 11개의 상이한 펩티드에 특이적으로 결합하는 항체의 양에 관련된 파라미터를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 펩티드는 각각 서열번호 1 내지 서열번호 41로 구성된 군에서 선택된 아미노산 서열을 포함하는, 방법.
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