KR20190083671A

KR20190083671A - 종양 항원성 처리 및 발현(tumor antigenicity processing and presentation)

Info

Publication number: KR20190083671A
Application number: KR1020197018904A
Authority: KR
Inventors: 앤드류 응우옌; 존 재커리 샌본; 찰스 죠셉 바스케; 샤루즈 라비자데; 케이반 니아지; 패트릭 순-시옹; 스티븐 찰스 벤즈
Original assignee: 난토믹스, 엘엘씨; 난트 홀딩스 아이피, 엘엘씨
Priority date: 2016-12-01
Filing date: 2017-11-30
Publication date: 2019-07-12
Also published as: US20220165353A1; IL267013A; AU2017367696A1; TW201908491A; US11276479B2; CN110214275B; EP3548897A2; JP2020507557A; WO2018102613A2; CA3045811A1; CN110214275A; EP3548897A4; US20200082906A1

Abstract

종양 항원에 존재하는 돌연변이들 및 HLA 대립유전자 유형에 기초하는 면역요법을 위한 종양 항원을 타겟팅하는 방법들이 제시된다. 암 유발 유전자의 돌연변이에서 유래한 종양 항원 및 환자의 HLA 대립유전자 유형은 동일한 항원에 대한 최소 친화력을 가지는 다수 대립유전자 유형 또는 암 치료 이력이 있는 복수의 환자들의 다수 대립유전자 유형들과 매칭될 수 있다. 매칭시에, 종양 항원에 대한 암 치료법이 선택되고 그리고 환자에게 투여되어 의도되는 효과를 달성한다.

Description

종양 항원성 처리 및 발현(TUMOR ANTIGENICITY PROCESSING AND PRESENTATION)

본 출원은 2016년 12월 1일에 출원된 일련 번호 62/428945의 미국 가출원에 대해 우선권을 주장하고, 이는 참조에 의해 본 명세서에 포함된다.

본 발명의 분야는 치료 옵션을 예측하기 위한 오믹스(omics) 데이터의 전산 분석으로, 특히 네오에피토프(neoepitope)-기초 면역 요법에서 타겟 에피토프의 선택에 관한 것이다.

배경기술 설명은 본 발명의 이해에 유용할 수 있는 정보를 포함한다. 이것이, 본원에 제공된 임의의 정보가 선행 기술이거나 현재 청구된 발명에 관련한 것이라거나, 구체적으로 또는 함축적으로 인용된 임의의 공개문헌이 선행 기술이라는 것을 인정하는 것이 아니다.

본원에서 모든 공개문헌 및 특허 출원은, 각각의 개별 공개문헌 또는 특허 출원이 참조에 의해 구체적으로 및 개별적으로 포함되는 것으로 지시된 것과 동일한 정도까지 참조에 의해 포함된다. 포함된 참조에서 용어의 정의 또는 사용이 본원에 제공된 해당 용어의 정의와 일치하지 않거나 대조적인 경우, 본원에 제공된 해당 용어의 정의가 적용되고, 참조에서 해당 용어의 정의는 적용되지 않는다.

특이적인 암에 보편적인 소정의 항원을 타겟팅하는 암 면역요법은 일부 환자에서 놀랄 만한 반응을 초래하였다. 안타깝게도, 많은 환자는, 동일한 항원의 명백한 발현 또는 항원을 유발할 수 있는 특이적인 돌연변이의 존재에도 불구하고 이러한 면역요법에 반응하는 데 실패하였다. 이러한 실패에 대한 하나의 가능한 이유는, 항원이 다양할 수 있다는 것, 다시 말해, 상이한 환자들 사이에서 상이한 점 돌연변이를 함유할 수 있어서, 하나의 유형의 돌연변이를 갖는 항원을 타겟팅하도록 설계된 치료 방법은 또 다른 유형의 돌연변이를 갖는 항원을 타겟팅하는 데는 효과적이지 않을 수 있다는 것일 수 있다. 또 다른 가능한 이유는, 환자들 사이에서 인간 백혈구 항원(HLA) 가변성이 세포 표면 상에서 항원 및/또는 항원 전시(display)의 불충분한 가공을 초래했을 수 있어서, 이러한 항원은 치료 및/또는 면역계에 노출되지 않을 수 있다.

면역 요법에 대한 특이적인 타겟의 선택을 증가시키기 위해, 세포독성 T-세포 반응을 유발할 수 있는 종양 특이적 항원(네오에피토프)의 라이브러리 또는 그룹을 발생시키기 위해 하나 이상의 특이적인 암-관련 유전자에 무작위 돌연변이를 도입하려고 시도가 이루어져 왔다. 또한, 무작위 돌연변이에 의해 발생되는 이들 네오에피토프가 다양한 대립유전자에 의해 인코딩되는 MHC 단백질과 함께 제시될 가능성이 있는지 결정하기 위해 어느 정도의 노력이 이루어져 왔다. 예를 들어, Hacohen의 미국 특허 공개 번호 제 2016/0339090호는, 만성 림프구성 백혈병 환자의 9개의 상이한 공지된 HLA 알로타입(allotype)에 대한, 무작위 돌연변이(미스센스 돌연변이)에 의해 발생된 9-량체 또는 10-량체 펩타이드의 결합 친화력을 netMHCpan을 사용하여 예측하여, 이들 다수의 9-량체 또는 10-량체 펩타이드가 상이한 공지된 HLA 알로타입에 대해 500 nM 미만의 친화력을 가졌음을 개시하고 있다.

다른 당업자들은 또한, 상이한 인종에서 상이한 빈도로 존재하는 다양한 HLA 대립유전자와 종양 유형 및 돌연변이화된 서열의 연관성을 식별하려고 노력하였다. 예를 들어, Fritsch의 PCT 특허출원번호 제 PCT/US2016/033452호는, 야생형 및 돌연변이체 9-량체 펩타이드 항원 그룹이 특이적인 유형의 HLA 알로타입에 상이한 결합 친화력으로 결합하고, 이들 중 일부는 특이적인 인종(예를 들어 백인계, 아시아계 등)에서 우선적으로 또는 보다 빈번하게 확인됨을 개시하고 있다. Fritsch는 또한, 500 nM 미만의 예측된 친화력으로 항원에 결합함으로써 암-관련 유전자의 특이적인 돌연변이체 서열을 갖는 항원을 제시할 수 있는 하나 이상의 잠재적인 HLA 알로타입을 식별하였다. 그러나, 이들 시도는 대체로, 다수의 HLA 알로타입에 관하여 단일 유전자로부터 유래된 단일 항원의 분석으로 제한된다. 따라서, 단일 유전자로부터 유래된 상이한 돌연변이를 갖는 항원 중 임의의 하나가, 환자를 위한 면역요법의 치료적으로 효과적인 타겟으로서 정성화할 것인지의 여부는 쉽게 결정될 수 없다. 다시 말해, 공지된 기술은 환자의 항원 중에서 효과적인 면역요법을 위한 우선순위 타겟을 쉽게 제공하지 못한다.

따라서, 특이적인 HLA 알로타입에 우선적으로 결합하는 네오에피토프를 식별하는 다수의 방법이 당업계에 공지되어 있더라도, 이들 방법 중 모두 또는 거의 모두는 하나 이상의 단점을 갖고 있다. 결과적으로, 면역 요법에서 치료 반응의 가능성을 증가시키는 종양 항원 식별을 위한 개선된 시스템 및 방법을 갖는 것이 바람직할 것이다.

본 발명의 주제는, 종양 항원을 타겟팅함으로써 암에 대한 면역요법을 효과적으로 설계하고 수행할 수 있도록, 환자의 종양 세포 상에 존재하는 것으로 예측되는 종양 항원을 식별하기 위한 다양한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 가장 전형적으로, 타겟 항원은, 환자의 HLA 대립유전자 유형 및 환자의 종양 내의 암 유발 유전자(cancer driver gene)의 돌연변이를, 집단 내에서 빈번하게 확인되고 돌연변이에 결합하는 HLA 대립유전자와 비교하거나 매칭함으로써 기초로 하여 선택된다. 따라서, 하나의 특히 바람직한 양상에서, 본 발명은 암의 면역요법을 위해 환자의 종양 항원을 타겟팅하는 방법을 생각한다. 이러한 방법에서, 환자의 종양 조직에 대한 환자의 오믹스 데이터를 수신하고, 환자의 오믹스 데이터를 이용하여 종양 항원을 발생시키는 암 유발 유전자에서 적어도 하나의 돌연변이의 존재를 식별할 수 있다. 환자의 HLA 대립유전자 유형을 또한, 바람직하게는 환자의 종양 조직으로부터 결정한다. 그 후에, 환자의 HLA 대립유전자 유형 및 종양 항원을 동일한 종양 항원에 대한 최소 친화력을 갖는 다수 대립유전자 유형과 매칭시킬 수 있다. 매칭 시, 종양 항원을 타겟팅하는 암 백신을 환자에게 투여할 수 있다.

가장 전형적으로, 다수 대립유전자 유형은 상이한 인종, 상이한 지리적 위치, 상이한 성별 또는 가계 기원 중에서 다수 대립유전자 유형을 나타낸다. 바람직한 실시형태에서, 다수 대립유전자 유형은 복수의 인종 또는 적어도 하나의 인종에서 적어도 0.1%의 인구 빈도(population frequency)를 갖는다. 대안적으로, 다수 대립유전자 유형은 복수의 인종 또는 적어도 하나의 인종에서 상위 4분위 내에 존재하는 인구 빈도를 갖는다. 이러한 다수 대립유전자 유형을 이용하여, 다수의 HLA 대립유전자에 관하여 친화력을 종양 항원과 비교함으로써 최소 친화력을 결정하는 것이 바람직하다. 대안적으로, 최소 친화력은 100 nM 미만의 K_d에 의해 결정될 수 있다.

본 발명의 주제의 또 다른 양상에서, 본 발명자는 암의 면역요법을 위해 환자의 종양 항원을 타겟팅하는 방법을 생각한다. 이러한 방법에서, 환자의 종양 조직에 대한 환자의 오믹스 데이터를 수신하고, 환자의 상기 오믹스 데이터를 이용하여 종양 항원을 발생시키는 암 유발 유전자에서 적어도 하나의 돌연변이의 존재를 식별할 수 있다. 또한, 바람직하게는 환자의 종양 조직으로부터, 환자의 HLA 대립유전자 유형을 결정할 수 있다. 그 후에, 환자의 HLA 대립유전자 유형 및 종양 항원을, 적어도 하나의 유형의 암을 진단 받고 적어도 하나의 암 치료로 치료를 받은 적이 있는 복수의 환자의 HLA 대립유전자 유형 및 돌연변이 서열과 매칭시킬 수 있다. 매칭 시, 상기 매칭을 기초로 암 치료를 환자에게 투여할 수 있다.

본 발명의 주제의 다양한 목적, 특징, 양상 및 이점은, 첨부된 도면과 함께 바람직한 실시형태에 대한 하기 상세한 설명으로부터 보다 명백해질 것이고, 상기 도면에서 유사한 숫자는 유사한 구성성분을 나타낸다.

도 1은 암 유발 유전자 및 패신저 유전자 내에서 네오에피토프의 퍼센트를 도시한 막대 그래프이다.
도 2는 상이한 안정성을 갖는 2개의 복합체를 초래하는, 동일한 HLA 알로타입을 갖는 상이한 신생항원의 분자 모델링을 보여준다.
도 3은 식별된 신생항원을 사용하여 폴리토프(polytope) 신생항원 백신을 제조하고, 상기 백신을 환자에게 투여하고, 상기 환자에서 면역 반응을 모니터링하는 단계를 포함하는 작업 흐름도이다.

HLA는 인간에서 주 조직적합성 복합체(MHC; major histocompatibility complex) 단백질을 인코딩하는 고도로 다형체성인 유전자 복합체(highly polymorphic gene complex)이다. 현재까지, 인간 유전자에서 4,000개가 넘는 HLA 대립유전자가 식별되어 있으며, 이들은 개체 중에서 HLA 대립유전자의 큰 다양성을 제공한다. 보다 최근에 인구 통계학적 연구에 따르면, 주요 인종, 인구의 지리학적 영역 또는 가족 유전을 기초로 다양한 HLA 대립유전자의 빈도를 계층화할 수 있는 것으로 나타났으며, 이는 이러한 인종, 지리학적 영역 또는 가족에서 흔히 발생하는 암 유형 또는 면역-관련 질병에 대한 감수성(susceptibility)이 이들 집단에 존재하는 빈번한 HLA 대립유전자 유형과 밀접한 관련이 있을 수 있음을 가리킨다.

HLA 대립유전자의 이러한 큰 다양성은 MHC 단백질의 항원 결합 도메인을 인코딩하는 핵산 분절에서의 다형체성 변화로 인한 것이다. 이에, 본 발명자는 상이한 HLA 대립유전자에 의해 인코딩되는 다양한 HLA 알로타입이 암세포 상에서 다양한 암 항원의 차별적인 제시를 담당할 수 있어서, 동일한 돌연변이를 갖는 종양 세포에 대해 차별적인 면역 반응이 유발될 수 있는지 조사하였다. 본 발명자는, 상이한 HLA 대립유전자에 의해 인코딩된 HLA 알로타입이 동일한 종양 항원에 대해 상이한 결합 친화력을 보여준다는 것을 확인하였다. 나아가 본 발명자는 놀랍게도, 상이한 HLA 대립유전자에 의해 인코딩된 HLA 알로타입이 암 유발 유전자의 돌연변이로부터 유래된 다양한 종양 항원 중 하나의 종양 항원에 대해 우선적인 결합을 보여줄 수 있음을 확인하였다.

이에 본 발명자는 이제, 환자-특이적 HLA 대립유전자 유형을 갖는 환자의 종양 세포 상에 제시될 확률이 높은 종양 항원을 타겟팅함으로써 암 항원-기초 면역 요법 또는 네오에피토프-기초 면역 요법을 더 개선할 수 있음을 발견하였다. 나아가 본 발명자는, 환자의 HLA 대립유전자 정보를, 이러한 집단에서 보다 빈번하게 확인되는 하나 이상의 유형의 암과 연관된 집단에서 빈번하게 확인되는 적어도 하나의 또는 복수의 HLA 대립유전자와 매칭시킴으로써 이러한 높은 확률을 결정하거나 예측할 수 있음을 발견하였다.

본원에 사용된 바와 같이, 용어 "종양"은 인체에서 하나 이상의 해부학적 위치에 놓여 있거나 확인될 수 있는 하나 이상의 암세포, 암 조직, 악성 종양 세포 또는 악성 종양 조직을 지칭하고 서로 통용된다.

본원에 사용된 바와 같이, 용어 "결합하다"는 2개 분자 사이에서 K_D가 10^-6 M 이하 또는 10^-7 M 이하인 높은 친화력으로 상호작용하는 것을 지칭하고, 용어 "인지하다" 및/또는 "검출하다"와 통용될 수 있다.

본원에 사용된 바와 같이, 용어 "제공하다" 또는 "제공하는"은 제조하거나, 생성하거나, 놓거나, 사용할 수 있게 하거나, 사용 준비가 되게 만드는 임의의 행위를 지칭하고 이를 포함한다.

암 유발 유전자 및 돌연변이

본원에 사용된 바와 같이, 종양 항원은 종양 세포에 의해 발현되며 종양 세포 표면 상에 발현될 때 환자에서 면역 반응을 유발할 수 있는 임의의 펩타이드 항원 또는 비-펩타이드 항원(예를 들어 지질 항원 등)을 포함한다. 종양 항원은 암 유발 유전자 또는 암 패신저 유전자에 의해 인코딩될 수 있는 것으로 사료된다. 본원에 사용된 바와 같이, 암 유발 유전자는 이러한 유전자의 돌연변이(들)가 세포 성장, 바람직하게는 순(net) 종양 세포 성장을 유발하거나 증가시키는 유전자를 지칭한다. 따라서, 예를 들어, 암 유발 유전자는 종양 억제자 유전자, 종양 유전자, 수용체 유전자, 하나 이상의 신호 전달 유전자, 전사 제어자 유전자 또는 세포-주기 관련 유전자일 수 있다. 이와는 대조적으로, 암 패신저 유전자는 이러한 유전자의 돌연변이(들)가 세포 성장, 바람직하게는 순 세포 성장을 직접적으로 유발하거나 증가시키지 않는 유전자를 지칭한다. 예를 들어, 패신저 유전자는 세포 대사, 트래피킹(trafficking), 세포내 소기관 구조 유전자 등에 관여하는 일부 유형의 유전자를 포함할 수 있다.

도 1에 제시된 바와 같이, 다수의 종양 항원(예를 들어 신생항원)이 패신저 유전자로부터 유래되는 것으로 확인되는 한편, 유의하게 10% 미만의 종양 항원은 암 유발 유전자로부터 유래되는 것으로 확인된다. 암 유발 유전자 항원의 비율이 작긴 하지만, 암 유발 유전자의 타겟팅은 증강된 치료 효과를 제공하는 것으로 생각되며, 그 이유는 암 유발자에 의해 인코딩되는 단백질에 대항한 면역 반응이 종양 세포에 대항한 세포-기초 세포독성 효과를 촉진할 뿐만 아니라 암 유발 유전자에 의해 인코딩되는 단백질이 갖고 있는 기능에 대한 방해를 용이하게 할 것이기 때문인 것으로 사료된다. 예를 들어, 암 유발 유전자가 KIT(비만(mast)/줄기 세포 성장 인자 수용체)이고 종양 항원을 포함하는 경우, KIT 종양 항원으로의 항체 결합은 K 세포, NKT 세포 또는 T 세포에 의한 세포독성 파괴를 위해 단백질을 태그할 수 있을 뿐만 아니라, 수용체 경로를 통한 신호전달을 억제하고 이와 같이 암 유발자 기능을 억제할 수도 있다. 따라서, 면역요법으로 타겟팅하기에 가장 바람직한 종양 항원은, 공지된 또는 예측된 돌연변이를 갖고 있는 것으로 공지되거나 예측되거나 의심되는 암 유발 유전자에 의해 인코딩되는 단백질 또는 폴리펩타이드에 위치하는 종양 항원일 것이다.

종양 유발 유전자는 적어도 하나 이상의 암 유형과 연관이 있으며, 따라서 하나의 암 유발 유전자에서의 하나 이상의 돌연변이는 또 다른 유형의 암보다는 하나의 유형의 암에서 확인될 수 있는 것으로 사료된다. 예를 들어, BRCA1 유전자에서의 돌연변이는 다른 유형의 암 유형보다는 유방암 환자에서 유방 종양에서 보다 빈번하게 확인된다. 적합한 암 유형으로는, BLCA, BRCA, CESC, COAD, DLBC, GBM, HNSC, KICH, KIRC, KIRP, LAML, LGG, LIHC, LUAD, LUSC, OV, PRAD, READ, SARC, SKCM, STAD, THCA 및 UCEC가 있다.

유전자를 암 유발 유전자인 것으로 식별하거나 다르게 결정(예를 들어 예측)하는 것에 관하여, 다양한 방법 및 예측 알고리즘이 당업계에 공지되어 있고, 본원에 사용하기에 적합한 것으로 사료된다. 예를 들어, 적합한 알고리즘으로는, MutsigCV(문헌[Nature 2014, 505(7484):495-501]), ActiveDriver(문헌[Mol Syst Biol 2013, 9:637]), MuSiC(문헌[Genome Res 2012, 22(8):1589-1598]), OncodriveClust(문헌[Bioinformatics 2013, 29(18):2238-2244]), OncodriveFM(문헌[Nucleic Acids Res 2012,40(21):e169]), OncodriveFML(문헌[Genome Biol 2016, 17(1):128]), 종양 억제자 및 종양 유전자(TUSON)(문헌[Cell 2013, 155(4):948-962]), 20/20+(https://github.com/KarchinLab/2020plus) 및 oncodriveROLE(문헌[Bioinformatics (2014) 30 (17): i549-i555])이 있다.

암 유발 유전자는 또한, 확률론적 경로 분석 툴을 사용하여 식별될 수 있고, 특히 바람직한 툴로는 PARADIGM(문헌[Bioinformatics, 2010, vol. 26 (pg. i237-i245)])이 있다. PARADIGM은 유전자 경로 다이어그램 φ의 맥락에서 관찰 D의 데이터세트로부터 추론함으로써 유전자의 활성을 평가한다. 경로 다이어그램 φ는 숨겨진 유전자 발현 변수들, 이들의 상응하는 관찰 데이터, 및 임의의 제어 입력 및 출력 사이의 연계성을 설명한다. 변수는, 상호 연계되어 있는 변수를 제약하는 확률 의존성을 인코딩하는 인자에 의해 서로 연계된다. 그 후에, PARADIGM은 φ로부터 유래된 인자 그래프 상에서 신뢰-전파 알고리즘(belief-propagation algorithm)을 사용하여, 유전자 발현, 복제 수 및 유전적 상호작용을 조합함으로써 각각의 유전자, 복합체, 단백질 계통(family) 및 세포 과정에 대한 추론 경로 수준(IPL; inferred pathway level)을 계산한다. 양성 IPL은 종양에서 유전자가 정상에 비해 얼마나 더 많이 활성인지(암 유발 유전자도 마찬가지일 수 있음), 음의 IPL은 종양에서 얼마나 불활성인지를 반영한다. 이러한 방법은 유전자 활성의 관찰된 다운스트림 결과를, 어디에서나 기재된 바와 같이 이의 제어 입력으로부터 예상되는 것과 비교하는 직관에 기초한 시프트(Shift)(PARADIGM-SHIFT) 점수를 계산함으로써 더 정제될 수 있다(문헌[Bioinformatics (2012) 28 (18): i640-i646]).

대안적으로 또는 추가로, 암 유발 유전자의 식별은 또한, 공지된 암 유발 유전자에 대한 다양한 공급원 및 이들과 특이적인 암과의 연관성을 이용할 수 있다. 예를 들어, 유발 돌연변이의 Intogen Catalog(2016.5; URL: www.intogen.org)는 28가지 종양 유형의 pan-암 코호트의 6,792개 엑솜에 걸친 Cancer Genome Interpreter에 의해 수행된 유발자 분석 결과를 포함하고 있다. 입증된 종양원성 돌연변이는 최신 임상 및 실험 데이터에 따라 식별된 반면, 미공지된 유의성의 돌연변이의 효과는 OncodriveMUT 방법에 의해 예측된다. 유사하게는, Intogen 암 유발자 데이터베이스(2014.12; URL: www.intogen.org)는 Rubio-Perez 및 Tamborero 등(문헌[Cancer Cell 27 (2015), pp. 382-396])에서 유발자로서 식별된 유전자에 대한 정보를 포함하고 있다.

암 유발 유전자의 예시적인 목록은 표 1에 제시되어 있다.

본원에 제시된 교시와 관련하여 사용하기에 적합한 특정 암에 대한 추가의 예시적인 암 유발 유전자는 하기를 포함한다:

ALL(급성 림프구성 백혈병) 유발 유전자는 CNOT1, CNOT3, FBXW7, FLT3, KRAS, NF1, NRAS, PTEN, RB1, RPL5, SH2B3 및 TP53을 포함한다.

AML(급성 골수성 백혈병) 유발 유전자는 ASXL1, BCOR, CBFB, CEBPA, CHD4, CUL1, DIS3, DNMT3A, EGFR, EZH2, FLT3, IDH1, IDH2, KDM6A, KIT, KRAS, MED12, NF1, NPM1, NRAS, PHF6, PRPF8, PTPN11, RAD21, RUNX1, STAG2, SUZ12, TET2, THRAP3, TP53, U2AF1 및 WT1을 포함한다.

BLCA(방광암) 유발 유전자는 ACSL6, ACTB, ACTG1, ADAM10, AFF4, AHNAK, AHR, ANK3, APC, AQR, ARFGAP1, ARFGEF2, ARHGAP26, ARHGAP35, ARID1A, ARID1B, ATR, BAP1, BCLAF1, BCOR, BLM, BMPR2, BRAF, BRCA1, CAD, CARM1, CASP8, CAST, CAT, CCAR1, CCT5, CDH1, CDK12, CDKN1A, CDKN1B, CDKN2A, CEP290, CHD3, CHD9, CHEK2, CIC, CLASP2, CLSPN, CLTC, CNOT1, COPS2, CSDE1, CTCF, CTNNB1, CUL2, DDX3X, DDX5, DICER1, DIS3, DLG1, EEF1B2, EIF2AK3, EIF4A2, EIF4G1, ELF1, ELF3, EP300, ERBB2IP, ERBB3, ERCC2, FAM123B, FAT1, FBXW7, FGFR2, FGFR3, FKBP5, FLT3, FN1, FUS, G3BP2, GNAS, GOLGA5, GPS2, HLA-A, HNRPDL, HRAS, HSP90AA1, HSP90AB1, HSPA8, IDH1, IREB2, IRS2, KDM6A, KEAP1, KLF6, LIMA1, MAP3K1, MAP3K4, MAP4K3, MECOM, MED12, MED24, MET, MGA, MLH1, MLL2, MLL3, MTOR, MYH10, MYH11, NAP1L1, NCF2, NCOR2, NDRG1, NFE2L2, NOTCH1, NRAS, NUP107, NUP98, PCDH18, PCSK6, PHF6, PIK3CB, PIP5K1A, PTEN, PTPRU, RAD21, RASA1, RB1, RBM5, RHOA, RPSAP58, SETD2, SETDB1, SF3A3, SF3B1, SFPQ, SMAD4, SMC1A, SOS1, SOS2, STAG1, STAG2, STK4, SUZ12, TAF1, TAOK1, TAOK2, TBL1XR1, TBX3, TGFBR2, THRAP3, TNPO1, TP53, TP53BP1, TRIO, TSC1, TXNIP, ZFP36L2, ZMYM2 및 ZNF814를 포함한다.

BRCA(유방암) 유발 유전자는 ACO1, ACSL6, ACTB, ACVR1B, AFF4, AHNAK, AKAP9, AKT1, ANK3, APC, AQR, ARFGEF2, ARHGAP35, ARID1A, ARID2, ARID4B, ARNTL, ASH1L, ASPM, ATF1, ATIC, ATM, ATR, BAP1, BCOR, BMPR2, BNC2, BPTF, BRAF, BRCA1, BRCA2, CAD, CARM1, CASP8, CAST, CBFB, CCAR1, CCT5, CDH1, CDK12, CDKN1B, CEP290, CHD4, CHD9, CHEK2, CIC, CLASP2, CLSPN, CLTC, CNOT3, CSDE1, CSNK1G3, CTCF, CUL1, DDX3X, DDX5, DHX15, DIS3, EGFR, EIF1AX, EIF2C3, EIF4A2, EIF4G1, ELF1, EP300, ERBB2, ERBB2IP, ERCC2, FBXW7, FLT3, FMR1, FN1, FOXA1, FOXP1, FUBP1, FUS, G3BP2, GATA3, GOLGA5, GPS2, HCFC1, HLA-A, HLF, HNRPDL, HSPA8, IDH1, ITSN1, KALRN, KDM5C, KEAP1, KLF4, KRAS, LCP1, LPHN2, LRP6, MACF1, MAP2K4, MAP3K1, MAX, MECOM, MED12, MED23, MED24, MGA, MKL1, MLH1, MLL, MLL2, MLL3, MLLT4, MSR1, MTOR, MUC20, MYB, MYH11, MYH14, MYH9, NCOR1, NDRG1, NF1, NF2, NOTCH1, NOTCH2, NR4A2, NRAS, NSD1, NUP107, NUP98, PAX5, PBRM1, PCDH18, PCSK6, PHF6, PIK3CA, PIK3CB, PIK3R1, PIK3R3, PIP5K1A, POLR2B, PRKAR1A, PRKCZ, PTEN, PTGS1, PTPRU, RB1, RBBP7, RBM5, RFC4, RHEB, RPGR, RPL5, RUNX1, SEC24D, SETD2, SETDB1, SF3B1, SFPQ, SMAD4, SMARCA4, SOS1, SOS2, SPTAN1, SRGAP1, STAG1, STAG2, STIP1, STK11, STK4, SUZ12, SVEP1, TAF1, TBL1XR1, TBX3, TCF12, TCF7L2, TFDP1, TGFBR2, THRAP3, TNPO1, TOM1, TP53, TRIO, ZFP36L1 및 ZFP36L2를 포함한다.

CLL(만성 림프구성 백혈병) 유발 유전자는 ACTG1, ANK3, ARID1A, ATM, BCOR, CLSPN, CNOT3, CREBBP, DDX3X, EGFR, EP300, ERBB2IP, FBXW7, FGFR2, FGFR3, HNRPDL, IDH1, IRF2, KDM6A, KRAS, MED12, MLL, MLL2, MLL3, MTOR, MYD88, NCOR1, NF1, NOTCH1, NRAS, PBRM1, PLCB1, RB1, SETDB1, SF3B1, STAG2, TP53 및 XPO1을 포함한다.

CM(피부 흑색종) 유발 유전자는 ACO1, ACSL3, ACTG1, ACTG2, ACVR1B, ACVR2A, AFF4, AHCTF1, AHNAK, AHR, AKT1, ANK3, AQR, ARFGAP1, ARFGEF2, ARHGAP26, ARHGAP29, ARHGAP35, ARHGEF2, ARHGEF6, ARID1B, ARID2, ASPM, ATF1, ATIC, ATP6AP2, ATRX, B2M, BAP1, BAZ2B, BCLAF1, BLM, BMPR2, BNC2, BPTF, BRAF, BRCA1, BRWD1, C15orf55, CASP1, CASP8, CAST, CAT, CBFB, CCAR1, CCT5, CDC73, CDH1, CDK4, CDKN1A, CDKN2A, CEP290, CHD1L, CHD3, CHD6, CHD9, CHEK2, CIC, CLASP2, CLCC1, CLOCK, CLSPN, CLTC, CNOT3, COL1A1, COPS2, CRTC3, CSDA, CSNK1G3, CTCF, CTNNB1, CUL1, CUL2, CUL3, CYLD, CYTH4, DDX3X, DDX5, DHX15, DICER1, DIS3, DLG1, DNMT3A, EIF1AX, EIF2AK3, EIF4A2, EIF4G1, EIF4G3, ELF1, ELF3, EP300, ERBB2IP, ERBB3, EZH2, FAF1, FANCI, FAS, FBXW7, FCRL4, FGFR3, FMR1, FN1, FOXP1, FUBP1, FXR1, G3BP2, GATA3, GNG2, GOLGA5, HDAC3, HDAC9, HLA-A, HLA-B, HLF, HNRPDL, HRAS, HSPA8, IDH1, IDH2, IREB2, IRF7, ITGA9, ITSN1, JMY, KDM5C, KDM6A, KLF4, KLF6, KRAS, LCP1, LDHA, LNPEP, LRP6, LRPPRC, MAGI2, MAP2K1, MAP2K4, MAP3K1, MAP3K11, MAP3K4, MAP4K3, MAT2A, MCM3, MCM8, MECOM, MED17, MED24, MEN1, MFNG, MKL1, MLH1, MLL3, MSR1, NCF2, NCKAP1, NCOR1, NDRG1, NF1, NF2, NFATC4, NFE2L2, NOTCH1, NPM1, NR2F2, NR4A2, NRAS, NTN4, NUP107, NUP98, PAX5, PCDH18, PER1, PHF6, PIK3C2B, PIK3CA, PIK3CB, PIK3R1, PIK3R3, PIP5K1A, PLCB1, POLR2B, POM121, PPP2R1A, PPP2R5A, PPP2R5C, PPP6C, PRRX1, PSMA6, PTEN, PTGS1, RAC1, RAD21, RAD23B, RASA1, RASA2, RB1, RBBP7, RGS3, RHEB, RHOA, RHOT1, RPL22, RPL5, RTN4, RUNX1, SEC24D, SETDB1, SF3A3, SF3B1, SFPQ, SMAD2, SMAD4, SMC1A, SMURF2, SOS1, SOS2, SOX9, SPOP, STAG1, STAG2, STK11, SUZ12, SVEP1, SYK, SYNCRIP, TAOK1, TBX3, TCF12, TCF4, TFDP1, TFDP2, TGFBR2, TJP2, TNPO1, TP53, TRERF1, USP6, VHL, VIM, WASF3, WIPF1, WNK1, WT1, XRN1, YBX1, ZC3H11A, ZFP36L2, ZMYM2, ZNF638 및 ZNF814를 포함한다.

COREAD(결장직장 선암종) 유발 유전자는 ACO1, ACSL6, ACVR1B, AKAP9, APC, ARID1A, ARNTL, ASPM, ATM, ATRX, AXIN2, BCOR, BMPR2, BPTF, BRAF, BRWD1, CAD, CASP8, CDC73, CDK12, CDKN1B, CEP290, CHD4, CHD9, CLSPN, CNOT1, CREBBP, CTCF, CTNNB1, CUL1, DIS3, DNMT3A, EGFR, ELF3, FAM123B, FBXW7, FN1, FOXP1, FXR1, GATA3, GNAS, GOLGA5, IDH2, ITSN1, KRAS, LPHN2, MAP2K1, MAP3K4, MECOM, MED12, MED24, MGA, MLL2, MSR1, MYH10, NF1, NR2F2, NR4A2, NRAS, NTN4, NUP107, NUP98, PCBP1, PIK3CA, PIK3R1, POLR2B, PPP2R1A, PTEN, PTGS1, PTPN11, PTPRU, RAD21, RBM10, RTN4, RUNX1, SF3B1, SMAD2, SMAD4, SMC1A, SOS2, SOX9, SRGAP3, STAG2, SYNCRIP, TAF1, TBX3, TCF12, TCF7L2, TGFBR2, TP53, TP53BP1, TRIO, WIPF1, WT1 및 ZC3H11A를 포함한다.

DLBC(미만성 거대 B 세포 림프종) 유발 유전자는 ACTB, AKAP9, ARID1A, CHD4, CREBBP, FBXO11, MLL2, MYC, SMARCA4 및 TP53을 포함한다.

ESCA(식도암) 유발 유전자는 ACO1, ACSL6, ACVR1B, ADAM10, AFF4, AHR, ARFGEF2, ARHGAP26, ARHGAP35, ARID1A, ARID2, ARNTL, ASPM, ATM, ATR, ATRX, BAP1, BCLAF1, BLM, BPTF, CAPN7, CDH1, CDKN1B, CDKN2A, CEP290, CHD4, CIC, CLTC, CNOT1, CNOT3, CREBBP, CSNK1G3, CTNNB1, CUL3, DDX5, DLG1, EEF1A1, EGFR, EIF2AK3, EIF4G1, ELF3, EP300, ERBB2IP, ERCC2, EZH2, FBXW7, FGFR2, FLT3, HGF, HLA-B, IREB2, IRS2, ITSN1, KALRN, KDM6A, LRP6, MACF1, MAP2K4, MAP3K4, MED12, MET, MGA, MLL2, MSR1, MTOR, NCKAP1, NFE2L2, NSD1, NUP107, NUP98, PAX5, PIK3CA, PTPRU, RAD21, RBM10, RHOA, RTN4, SETD2, SF3B1, SHMT1, SMAD4, SMARCA4, SMC1A, SOX9, SPTAN1, SRGAP3, SYNCRIP, TAF1, TAOK1, TAOK2, TBX3, TP53, TP53BP1, TRIO, WT1, ZC3H11A, ZFP36L2 및 ZNF814를 포함한다.

GBM(다형성 교아종) 유발 유전자는 ACAD8, ADAM10, AKAP9, ANK3, AQR, ARFGEF2, ARHGAP35, ARHGEF6, ARID1A, ARID2, ATRX, BAP1, BPTF, BRAF, BRCA1, CAD, CARM1, CASP1, CHD8, CLOCK, CLTC, CNOT1, CSDE1, CUL1, DIS3, EGFR, EZH2, FAT1, FN1, HDAC9, HSP90AB1, IDH1, KALRN, KDM5C, KDM6A, KDR, KRAS, LRP6, MAP3K4, MAP4K3, MAX, MEN1, MET, MLL, NCF2, NCOR1, NEDD4L, NF1, NFATC4, NR2F2, NUP107, PAX5, PBRM1, PCDH18, PIK3CA, PIK3CB, PIK3R1, PRPF8, PTEN, PTPN11, RB1, RPL5, RPSAP58, SF3B1, SIN3A, SOS1, SOX9, SPTAN1, STAG2, TGFBR2, TJP1, TP53, TRIO, WT1 및 ZNF814를 포함한다.

HC(간암종) 유발 유전자는 ACVR2A, APC, ARHGAP35, ARID1A, ARID1B, ARID2, ASH1L, ATRX, BLM, BPTF, CEP290, CNOT1, CTNNB1, FLT3, IDH1, ITSN1, MACF1, MLL3, MYH10, NF1, NFATC4, NFE2L2, PBRM1, PIK3CA, PTEN, RTN4, SETDB1, SF3B1, TBL1XR1 및 TP53을 포함한다.

HNSC(두경부 편평세포암종) 유발 유전자는 ACAD8, ACTB, ACTG1, ACVR2A, ADAM10, AHR, AKT1, APAF1, APC, ARFGAP1, ARFGEF2, ARHGAP35, ARHGEF6, ARID1B, ARID2, ATIC, ATM, ATP6AP2, ATR, ATRX, B2M, BAP1, BAZ2B, BCL11A, BMPR2, BNC2, BPTF, BRAF, BRCA1, BRWD1, CAD, CARM1, CASP1, CASP8, CAT, CCAR1, CCT5, CDH1, CDK12, CDKN1B, CDKN2A, CEP290, CHD9, CIITA, CLASP2, CLSPN, CNOT4, COL1A1, CSNK2A1, CTCF, CTNNB1, CUL1, CUL3, CYLD, DDX3X, DICER1, DNMT3A, EEF1A1, EGFR, EIF2C3, ELF1, ELF4, EP300, EPHA2, EZH2, FAT1, FAT2, FBXW7, FGFR2, FLT3, FMR1, FN1, FOXP1, FUBP1, G3BP2, GNAS, GPSM2, HLA-A, HLA-B, HNRPDL, HRAS, HSPA8, IREB2, IRF6, IRS2, KALRN, KDM5C, KDM6A, KLF6, LAMA2, LPHN2, MACF1, MAP3K1, MAP4K3, MED17, MEF2C, MEN1, MGA, MGMT, MLL, MLL2, MSR1, MTOR, MUC20, MYH9, NCF2, NCKAP1, NCOR1, NEDD4L, NF1, NFATC4, NFE2L2, NOTCH1, NOTCH2, NR4A2, NSD1, NUP107, PABPC3, PAX5, PBRM1, PCDH18, PIK3CA, PIK3R1, PIK3R3, POLR2B, PPP2R1A, PPP2R5C, PRPF8, PRRX1, PSIP1, RAC1, RAD21, RASA1, RASGRP1, RHOA, RPL22, RPSAP58, RUNX1, SEC24D, SF3B1, SIN3A, SMAD2, SMARCA4, SMC1A, SOX9, SPOP, SPTAN1, STAG2, STIP1, TAOK1, TAOK2, TBL1XR1, TBX3, TCF12, TCF4, TFDP1, TFDP2, TGFBR2, THRAP3, TJP2, TP53, TRIO, TRIP10, U2AF1, WHSC1, ZC3H11A 및 ZNF750을 포함한다.

LGG(저등급 교종) 유발 유전자는 ACO1, ARFGEF2, ARHGAP26, ARHGEF6, ARID1A, ARID1B, ARID2, ATRX, CAD, CDK12, CHEK2, CIC, DDX3X, EEF1B2, EGFR, EIF1AX, FAM123B, FAT1, FUBP1, HGF, IDH1, IDH2, KAT6B, MAX, MECOM, MET, MLL, MLL2, MTOR, NCOR1, NEDD4L, NF1, NF2, NOTCH1, PIK3CA, PIK3R1, PTEN, PTPN11, RASA1, RB1, SETD2, SMARCA4, TAF1, TCF12, TJP1, TP53, TRIO, ZMYM2, ZNF292 및 ZNF814를 포함한다.

LUAD(폐 선암종) 유발 유전자는 ACAD8, ACO1, ACTG1, ACTG2, ACVR1B, ACVR2A, ADAM10, AFF4, AKT1, ARFGAP1, ARHGAP26, ARID1A, ATIC, ATP6AP2, BAP1, BAZ2B, BLM, BMPR2, BRAF, BRWD1, CAPN7, CARM1, CASP8, CAT, CCAR1, CCT5, CDH1, CDK12, CDKN1B, CDKN2A, CHD1L, CHEK2, CIC, CLASP2, CLSPN, CNOT3, CNOT4, COL1A1, COPS2, CREBBP, CRNKL1, CSNK1G3, CTCF, CTNNB1, CUL2, CUL3, CYLD, DDX3X, DDX5, DHX15, DNMT3A, EEF1B2, EFTUD2, EGFR, EIF2AK3, EIF2C3, EIF4A2, EIF4G1, EP300, EPHA4, EPHB2, ERBB2IP, ERCC2, EZH2, FAT1, FBXW7, FGFR2, FMR1, FN1, FUBP1, FXR1, G3BP1, G3BP2, GNAI1, GNG2, GPSM2, HLA-A, HSP90AA1, HSP90AB1, HSPA8, IDH1, IREB2, IRS2, KDM6A, KDR, KEAP1, KLF6, KRAS, LCP1, LDHA, LPHN2, MAP2K1, MAP2K4, MAP3K1, MAP3K4, MAP4K1, MAP4K3, MAX, MED17, MED24, MEN1, MET, MGA, MKL1, MLH1, MLL, MLL3, MMP2, MSR1, MYB, MYH10, NCK1, NCKAP1, NEDD4L, NF1, NF2, NFE2L2, NPM1, NRAS, NTN4, NTRK2, NUP107, NUP98, PAX5, PBRM1, PCSK6, PHF6, PIK3R1, PIK3R3, PIP5K1A, POLR2B, PPP2R1A, PPP2R5A, PRPF8, PRRX1, PSMA6, PSMD11, PTEN, PTGS1, PTPN11, RAD23B, RASA1, RB1, RBM10, RBM5, RHEB, RTN4, SETD2, SETDB1, SF3B1, SFPQ, SHMT1, SIN3A, SMAD2, SMAD4, SMARCA4, SMC1A, SOX9, SPRR3, STAG1, STIP1, STK11, STK4, SVEP1, SYNCRIP, TAOK1, TAOK2, TBL1XR1, TCF12, TCF4, TCF7L2, TFDP1, TGFBR2, TNPO1, TOM1, TP53, TP53BP1, U2AF1, UPF3B, ZMYM2 및 ZNF814를 포함한다.

LUSC(폐소세포 암종) 유발 유전자는 ABL2, ACAD8, ACO1, ACSL6, ACTG2, ACVR1B, ADAM10, AFF4, AQR, ARFGEF2, ARHGEF6, ARID1A, ARID1B, ARNTL, B2M, BLM, CASP8, CAST, CCAR1, CDC73, CDH1, CDKN1A, CDKN2A, CHD1L, CHD3, CHEK2, CIC, CLASP2, CLOCK, CNOT3, CNOT4, COPS2, CSDA, CSDE1, CTNNB1, CTTN, CUL1, DDX3X, DHX15, DHX9, DLG1, EEF1A1, EGFR, EIF2C3, EIF4A2, ELF1, ERBB2IP, EZH2, FGFR2, FGFR3, FMR1, FN1, FOXP1, FUBP1, FXR1, G3BP2, GATA3, GNAI1, GOLGA5, GPSM2, HLA-A, HLF, HRAS, HSP90AA1, HSP90AB1, HSPA8, IDH1, IREB2, IRS2, ITSN1, KDM5C, KEAP1, KRAS, MAP2K1, MAP3K1, MAP3K4, MED17, MED24, MEN1, MET, MKL1, MLH1, MLL, MLL2, MUC20, MYB, NCF2, NCK1, NDRG1, NF1, NFATC4, NFE2L2, NOTCH1, NR4A2, NTN4, NUP107, NUP98, PAX5, PCDH18, PCSK6, PHF6, PIK3CA, PIK3CB, PIK3R3, PIP5K1A, PPP2R5C, PRPF8, PTEN, PTPN11, RAD21, RASA1, RB1, RBM10, RGS3, RPL5, RTN4, SEC24D, SETD2, SETDB1, SF3A3, SF3B1, SIN3A, SMAD2, SMAD4, SPTAN1, SRGAP3, STAG1, STK11, STK4, SUZ12, SYNCRIP, TAOK2, TBL1XR1, TBX3, TFDP1, TFDP2, TGFBR2, THRAP3, TJP2, TNPO1, TOM1, TP53, UPF3B, WIPF1, WT1, ZC3H11A 및 ZFP36L2를 포함한다.

MB(수모세포종) 유발 유전자는 ARID1A, ARID1B, ARID2, BCLAF1, BCOR, CCAR1, CREBBP, CTNNB1, DDX3X, FBXW7, FMR1, KDM6A, MGA, MLL2, MLL3, NF1, PIK3CA, PRKAR1A, PTCH1, SMARCA4, SMO, TAF1, TCF4 및 TP53을 포함한다.

MM(다발성 골수종) 유발 유전자는 APC, ARHGAP35, ARID2, BRAF, CASP8, CEP290, CHD9, DDX3X, FAM46C, FXR1, KRAS, MECOM, NF1, NRAS, NSD1, PIK3CA, SF3B1 및 TP53을 포함한다.

NB(신경모세포종) 유발 유전자는 AHR, ALK, ANK3, ARID1A, ATM, ATRX, CEP290, COL1A1, CREBBP, EIF2C3, KLF4, LRP6, MACF1, MECOM, MET, MLL2, MYCN, NF1, NOTCH1, NRAS, PBRM1, PIK3CA, PIK3CB, PTPN11, STAG1, TAF1 및 TRIO을 포함한다.

NSCLC(비소세포폐암) 유발 유전자는 AKAP9, APC, HGF, KALRN, KEAP1, KRAS, MLL3, RB1, SEC24D, SMARCA4 및 TP53을 포함한다.

OV(난소암) 유발 유전자는 ACO1, ACTG1, AFF4, ARID1A, ASH1L, ASPM, ATF1, ATIC, ATR, ATRX, BAP1, BAZ2B, BMPR2, BRAF, BRCA1, BRCA2, CASP1, CCAR1, CCT5, CDK12, CHD1L, CHD4, CLASP2, CLSPN, CSDE1, CTNNB1, CUL2, DDX5, DLG1, DNMT3A, EIF2AK3, EIF4A2, ERBB2IP, F8, FAM123B, FBXW7, FLT3, FMR1, GNAS, GOLGA5, GPS2, HDAC3, HGF, HSP90AA1, ITSN1, KRAS, LPHN2, MAP3K4, MAP4K3, MECOM, MED12, MKL1, MLH1, MLL2, MYH10, NCKAP1, NDRG1, NF1, NOTCH1, NR4A2, NRAS, NSD1, PIK3CA, POLR2B, PTEN, RB1, RHOA, SETD2, SETDB1, SIN3A, SOS1, STAG1, STAG2, TBX3, TCF7L2, TFDP1, TGFBR2, TJP1, TOM1, TP53, TP53BP1, TRIO 및 YBX1을 포함한다.

PAAD(췌장 선암종) 유발 유전자는 ACVR1B, AHNAK, ANK3, ARHGAP35, ARID1A, ARID2, ATM, CREBBP, EP300, EPC1, KRAS, MAP2K4, MLL3, PBRM1, PCDH18, PCSK6, SF3B1, SMAD4, SMARCA4, TGFBR2 및 TP53을 포함한다.

PRAD(전립선 선암종) 유발 유전자는 ADCY1, AHNAK, AKAP9, APC, AQR, ARFGAP3, ARID1B, ATIC, ATM, ATRX, BCLAF1, BCOR, BNC2, BPTF, BRAF, CASP1, CAT, CDC27, CDH1, CDKN1B, CEP290, CHD1L, CHD3, CHD4, CHEK2, CNOT1, CNOT3, CNTNAP1, CTNNB1, CUL2, CUL3, EEF1B2, EGFR, EIF2AK3, EIF4G1, EP300, ERCC2, FAT1, FGFR2, FIP1L1, FN1, FRG1, G3BP2, GNAS, HGF, HNF1A, HRAS, HSP90AB1, HSPA8, IDH1, IRS2, KDM6A, KEAP1, MECOM, MED12, MLL2, MYH10, NAP1L1, NKX3-1, NOTCH1, NOTCH2, NUP98, PCDH18, PIK3CB, PLXNA1, PRPF8, PTEN, RPSAP58, SCAI, SETDB1, SMAD4, SMARCA1, SMARCB1, SPOP, SVEP1, TAOK2, TBL1XR1, TBX3, THRAP3, TJP1, TJP2, TP53, TP53BP1, TRIO, WHSC1L1, WNT5A, ZFHX3 및 ZNF814를 포함한다.

RCCC(신장 투명 세포 암종) 유발 유전자는 ACO1, ACTG1, AHR, AKT1, ARHGAP26, ARID1A, ARID1B, ARID2, ASH1L, ATF1, ATM, BAP1, BCLAF1, BCOR, BMPR2, CAD, CAT, CCAR1, CDC73, CDH1, CHEK2, CLTC, CNOT3, CNOT4, COPS2, CSDA, CTCF, CUL1, DDX3X, DDX5, DHX15, DICER1, DIS3, EEF1A1, EGFR, EIF2AK3, EIF2C3, EIF4A2, EIF4G1, ELF1, ERBB2IP, EZH2, FAM123B, FLT3, FMR1, FUS, G3BP2, HDAC9, HLF, HNRPDL, HSP90AB1, IDH1, ITSN1, KDM5C, KDM6A, KEAP1, LCP1, LPHN2, LRP6, MAX, MED17, MED24, MET, MGA, MKL1, MLL3, MTOR, NCOR1, NFE2L2, NTN4, NUP98, PABPC1, PBRM1, PCDH18, PCSK6, PHF6, PIK3R1, PIP5K1A, PPP2R1A, PSMA6, PSME3, PTEN, RASA1, RPL22, RPL5, SEC24D, SETD2, SHMT1, SIN3A, SMAD2, SMC1A, SOX9, SRGAP3, TAOK2, TBL1XR1, TCF12, TJP1, TJP2, TP53BP1, TRIO, VHL, WHSC1L1, WT1, ZFP36L2 및 ZNF814를 포함한다.

SCLC(소세포폐암) 유발 유전자는 AHNAK, AHR, AKAP9, ANK3, ARID1A, ARID1B, ARID2, ASH1L, ASPM, ATR, ATRX, BAZ2B, BCLAF1, BMPR2, BNC2, BRWD1, CCT5, CDK12, CHD1L, CHEK2, CLSPN, CREBBP, DICER1, EIF2AK3, EP300, FAM123B, FAT1, FN1, GNAS, HGF, HSP90AB1, ITSN1, KALRN, KDM6A, MED12, MLL, MLL2, MLL3, MNDA, MSR1, MTOR, MYB, NCKAP1, NF1, NOTCH1, NR4A2, NUP107, PIK3CA, PTEN, PTPRU, RAD21, RB1, SIN3A, SOS1, SOS2, SPTAN1, TAF1, TBX3, TJP1, TP53 및 ZC3H11A를 포함한다.

STAD(위 선암종) 유발 유전자는 ACAD8, ACSL6, ACTG2, ACVR1B, ACVR2A, ADAM10, AFF4, AKAP9, ANK3, APC, AQR, ARFGEF1, ARHGAP26, ARHGAP35, ARHGEF6, ARID1A, ARID1B, ARID4A, ASH1L, ATIC, ATP6AP2, ATR, ATRX, BAP1, BCOR, BPTF, BRAF, BRCA1, CAD, CAPN7, CASP8, CAT, CCAR1, CCT5, CDC73, CDH1, CDKN2A, CEP290, CHD1L, CHD3, CHEK2, CLASP2, CLOCK, CLTC, CNOT1, CNOT4, COL1A1, COPS2, CSDA, CSDE1, CSNK1G3, CTNNB1, CUL1, CUL2, CUL3, CYLD, DDX5, DHX15, DIS3, DLG1, DNMT3A, EEF1A1, EGFR, EIF2AK3, EIF4A2, EIF4G1, ELF3, EPHA1, ERBB2IP, ERCC2, EZH2, FAM123B, FAS, FGFR2, FLT3, FOXP1, FUBP1, G3BP2, GATA3, GNA11, GNAI1, GOLGA5, HDAC3, HLA-A, HLA-B, HNRPDL, HSP90AB1, IREB2, IRF2, IRS2, KDM6A, KLF4, KLF6, KRAS, LCP1, LPHN2, MACF1, MAP2K1, MAP2K4, MAP3K1, MECOM, MED12, MED17, MET, MKL1, MLH1, MSR1, MYH11, MYH9, NAP1L1, NCK1, NCKAP1, NEDD4L, NFE2L2, NR2F2, NR4A2, NSD1, NUP107, NUP98, PCSK5, PHF6, PIK3CA, PIK3CB, PIK3R1, PIP5K1A, POLR2B, PPP2R1A, PRRX1, PTEN, PTGS1, PTPN11, PTPRF, PTPRU, RAD21, RASA1, RBBP7, RBM5, RHOA, RPL22, RTN4, RUNX1, SETD2, SF3B1, SIN3A, SMAD2, SMAD4, SMARCA4, SMC1A, SOS1, SOS2, SOX9, SPOP, SRGAP3, STARD13, STIP1, STK4, SUZ12, TAF1, TAOK2, TBL1XR1, TBX3, TCF4, TCF7L2, TFDP1, THRAP3, TJP1, TJP2, TNPO1, TNPO2, TP53, TP53BP1, WIPF1, WT1, ZC3H11A 및 ZMYM2를 포함한다.

THCA(갑상선 암) 유발 유전자는 AHNAK, AKAP9, ARHGAP26, ARID2, BPTF, BRAF, CDK12, CHD3, CTNNB1, DICER1, EIF1AX, GNAS, HNRPDL, HRAS, KRAS, LDHA, MLL, MLL3, NCK1, NRAS, NSD1, PIK3CA, PPM1D, PPP2R1A, PRPF8, PTEN, RPSAP58, TJP1, TP53, TRIO, WIPF1 및 ZC3H11A를 포함한다.

UCEC(자궁체부 자궁내막암) 유발 유전자는 ACACA, ACTB, ACTG1, AHR, AKT1, ALK, ANK3, ARAP3, ARHGAP35, ARHGEF6, ARID1A, ARID5B, ARNTL, ATF1, ATIC, ATM, ATR, AXIN1, BAZ2B, BCLAF1, BMPR2, BRAF, BRCA1, CAPN7, CARM1, CAST, CAT, CCND1, CDKN1B, CHD3, CHD4, CHD9, CHEK2, CLOCK, CLTC, CNOT4, CSNK1G3, CTCF, CTNNB1, CTNND1, CUL1, CUX1, DEPDC1B, DHX15, DHX35, DICER1, DIS3, DNMT3A, EGFR, EIF1AX, EIF2AK3, EIF2C3, EIF4A2, EIF4G1, EP300, ERBB3, FAM123B, FAS, FBXW7, FGFR2, FLT3, FOXA2, FUBP1, FXR1, G3BP2, GNAI1, GPS2, GPSM2, HDAC3, HGF, IDH1, ING1, INPP4A, INPPL1, IREB2, KDM6A, KLF4, KRAS, MAP2K4, MAP3K1, MAX, MED17, MET, MGA, MKL1, MLH1, MLH3, MUC20, MYB, MYH10, NCF2, NCKAP1, NCOR1, NDRG1, NEDD4L, NF2, NFE2L2, NR2F2, NRAS, NUP93, PCDH18, PGR, PHF6, PIK3CA, PIK3R1, PIK3R3, PLCG1, PLXNB2, PPP2R1A, PPP2R5A, PPP2R5C, PRPF8, PRRX1, PTEN, PTPN11, RAD21, RAD23B, RBBP7, RBM5, RHEB, ROBO2, RPL22, RPL5, RTN4, RUNX1, SEC31A, SHMT1, SMAD2, SMC1A, SOX17, SPOP, SRGAP3, STIP1, SUZ12, SYNCRIP, TBL1XR1, TBX3, TFDP1, TGFBR2, TP53, TP53BP1, U2AF1, VHL, WIPF1, ZC3H11A, ZFHX3, ZFP36L2, ZMYM2 및 ZNF814를 포함한다.

임의의 적합한 방법 및 공급원은 암 유발 항원을 식별하는 것으로 고려된다. 하나의 고려되는 방법에서, 암 유발 항원 또는 네오에피토프는, 바람직하게는 환자 종양 물질(예를 들어 신선한 생검, 동결되거나 그렇지 않다면 보존된 조직 또는 세포 시료, 순환형 종양 세포, 엑소좀, 다양한 체액(및 특히 혈액) 등)을 사용하는 과정에서 식별될 수 있다. 그 후에, 오믹스 분석을 환자 시료 상에서 수행하여, 오믹스 데이터, 가장 전형적으로 게노믹스 데이터(예컨대 전체 게놈 시퀀스 데이터, 전체 엑솜 데이터 등), 트랜스크립토믹스 데이터(및 특히 RNAseq 데이터), 및/또는 프로테오믹스 데이터(정성적이거나 정량적일 수 있음)를 수신한다. 따라서, 적합한 오믹스 분석 방법으로는, 핵산 시퀀싱, 특히 DNA 상에서 작동하는 NGS 방법(예를 들어 Illumina 시퀀싱, 이온 토렌트(ion torrent) 시퀀싱, 454 피로시퀀싱(pyrosequencing), 나노포어 시퀀싱 등), RNA 시퀀싱(예를 들어 RNAseq, 역전사-기초 시퀀싱 등), 및 단백질 시퀀싱 또는 질량 분광법-기초 시퀀싱(예를 들어 SRM, MRM, CRM 등)이 있다.

본 발명의 주제의 하나의 특히 바람직한 양상에서, 종양 시료 및 매칭된 정상 시료 둘 모두의 전체 게놈 시퀀싱 및/또는 엑솜 시퀀싱(전형적으로 적어도 10x, 보다 전형적으로 적어도 20x의 커버리지 깊이(coverage depth)에서)에 의해 DNA 분석을 수행한다. 대안적으로, DNA 데이터는 또한, 선행 서열 결정으로부터 이미 구축된 서열 기록(예를 들어 SAM, BAM, FASTA, FASTQ 또는 VCF 파일)으로부터 제공받을 수 있다. 따라서, 데이터 세트는 비가공 또는 가공 데이터 세트를 포함할 수 있고, 예시적인 데이터 세트는 BAMBAM 포맷, SAMBAM 포맷, FASTQ 포맷 또는 FASTA 포맷을 가진 것들을 포함한다. 그러나, 데이터 세트는 BAMBAM 포맷으로 또는 BAMBAM 디프 오브젝트(diff object)(예를 들어 미국 특허공개번호 제US2012/0059670A1호 및 미국 특허공개번호 제US2012/0066001A1 호 참조)로서 제공되는 것이 특히 바람직하다. 더욱이, 데이터 세트는 환자 및 종양 특이적 정보를 수득하기 위해 동일한 환자의 종양 시료 및 매칭된 정상 시료를 반영한다는 것을 주지해야 한다. 따라서, 종양을 유발하지 않는 유전적 생식 계열 변경(예를 들어 침묵 돌연변이, SNP 등)은 배제될 수 있다. 물론, 종양 시료는 초기 종양으로부터, 치료 시작 시의 종양으로부터, 재발 종양 또는 전이 부위 등으로부터의 것일 수 있음을 인지해야 한다. 대부분의 경우, 환자의 매칭된 정상 시료는 혈액, 또는 종양과 동일한 조직 유형으로부터의 비-질병(non-diseased) 조직일 수 있다.

당업계에는 많은 전사체 분석(transcriptomic analysis) 방법이 공지되어 있으며, 공지된 방법은 모두 본원에 사용하기에 적합한 것으로 사료된다. 예를 들어, 바람직한 물질은 mRNA 및 1차 전사물(hnRNA)을 포함하고, RNA 서열 정보는 역전사된 폴리A⁺-RNA로부터 수득될 수 있으며, 이는 다시 말해 동일한 환자의 종양 시료 및 매칭된 정상(건강한) 시료로부터 수득된다. 마찬가지로, 폴리A⁺-RNA가 전형적으로 대표적인 전사체로서 바람직하긴 하지만, 다른 형태의 RNA(hn-RNA, 비-폴리아데닐화된 RNA, siRNA, miRNA 등)도 본원에 사용하기에 적합한 것으로 사료된다는 것을 주지해야 한다. 바람직한 방법으로는, 정량적 RNA(hnRNA 또는 mRNA) 분석 및/또는 특히 RNAseq를 포함하여 정량적 프로테오믹스 분석이 있다. 다른 양상에서, RNA 정량화 및 시퀀싱이 RNA-seq, qPCR 및/또는 rtPCR-기초 방법을 수행되긴 하지만, 다양한 대안적인 방법(예를 들어 고체상 혼성화-기초 방법)이 또한, 적합한 것으로 사료된다. 또 다른 관점에서 봤을 때, 전사체 분석은 암-특이적 및 환자-특이적 돌연변이를 갖는 유전자를 식별하고 정량화하는 데에 전사체 분석이 적합할 수 있다(단독으로 또는 게놈 분석과 조합하여).

유사하게도, 프로테오믹스 분석은 네오에피토프의 RNA의 실제 번역을 확인하는 많은 방식으로 수행될 수 있고, 모든 공지된 프로테오믹스 분석 방식은 본원에서 고려된다. 그러나, 특히 바람직한 프로테오믹스 방법으로는 항체-기초 방법 및 질량 분광분석 방법이 있다. 더욱이, 프로테오믹스 분석은 단백질 그 자체에 대한 정성적 정보 또는 정량적 정보를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 단백질이 촉매적 또는 다른 기능적 활성을 갖는 경우 단백질 활성 데이터를 포함할 수도 있음을 주지해야 한다. 프로테오믹스 검정을 수행하기 위한 하나의 예시적인 기술은 본원에 참조에 의해 포함된 US 7473532에 기재되어 있다. 나아가, 단백질 발현의 식별 및 심지어 정량화를 위한 적합한 방법으로는, 다양한 질량 분광 분석(예를 들어 선택적 반응 모니터링(SRM)), 다중 반응 모니터링(MRM) 및 연속 반응 모니터링(CRM)이 있다. 결과적으로, 상기 방법은, 네오에피토프를 함유하는 단백질의 아세포성(sub-cellular) 위치(예를 들어 막 위치), 발현 강도(예를 들어 동일한 환자의 매칭된 정상과 비교하여 과발현) 등에 의해 추가로 필터링될 수 있는 세포내 환자 및 종양 특이적 네오에피토프를 제공할 것임을 이해해야 한다.

마찬가지로, 서열 데이터의 전산 분석은 많은 방식으로 수행될 수 있다. 그러나, 가장 바람직한 방법에서, 분석은 예를 들어 미국 특허공개번호 제 2012/0059670A1호 및 미국 특허공개번호 제 2012/0066001A1호에 개시된 바와 같이 BAM 파일 및 BAM 서버를 사용하여 종양 시료 및 정상 시료의 위치-가이드 동기 정렬(location-guided synchronous alignment)에 의해 인 실리코에서(in silico) 수행된다. 이러한 분석은 유리하게는 위양성 네오에피토프를 감소시키고, 메모리 및 컴퓨터 리소스에 대한 요구를 유의하게 감소시킨다.

컴퓨터에 지시된 임의의 언어가, 서버, 인터페이스, 시스템, 데이터베이스, 에이전트(agent), 피어(peer), 엔진, 컨트롤러 또는 개별적으로 또는 집합적으로 작동하는 기타 유형의 컴퓨터 장치를 포함하여 컴퓨터 장치의 임의의 적합한 조합을 포함하도록 판독되어야 함을 주지해야 한다. 당업자는, 컴퓨터 장치가 실체적이고 비-일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(하드 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브, RAM, 플래시, ROM 등)에 저장된 소프트웨어 명령을 실행하도록 설정된 프로세서를 포함함을 이해해야 한다. 소프트웨어 명령은 바람직하게는, 개시된 장치와 관련하여 하기에 고찰된 바와 같은 역할, 책임 또는 다른 기능성을 컴퓨터 장치가 제공하도록 설정한다. 나아가, 개시된 기술은 프로세서로 하여금 컴퓨터-기초 알고리즘, 프로세스, 방법 또는 다른 명령의 구현과 연관된 개시된 단계를 실행하게 하는 소프트웨어 명령을 저장하는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수 있다. 특히 바람직한 실시형태에서, 다양한 서버, 시스템, 데이터베이스 또는 인터페이스는 아마도 HTTP, HTTPS, AES, 공개-개인 키 교환, 웹 서비스 API, 공지된 금융 거래 프로토콜 또는 다른 전자 정보 교환 방법에 기초한 표준화된 프로토콜 또는 알고리즘을 사용하여 데이터를 교환한다. 장치 간 데이터 교환은 패킷 교환망(packet-switched network), 인터넷, LAN, WAN, VPN 또는 다른 유형의 패킷 교환망; 회선 교환망; 세포 스위치드 네트워크; 또는 다른 유형의 네트워크를 통해 수행될 수 있다.

추가로 및 선택적으로, 매칭 비-종양 물질(예를 들어 환자의 비-종양 조직, 예컨대 혈액, 건강한 개체로부터의 비-종양 매칭 조직 등)을 수득하여, 종양 조직의 오믹스 데이터를 매칭 조직의 오믹스 데이터와 비교하여, 환자 종양 물질에서 식별된 임의의 돌연변이가 종양 세포에 특이적인지 비교할 수 있다.

대안적으로, 환자 오믹스 데이터는 또한, 선행 서열 결정으로부터 이미 구축된 서열 기록(예를 들어 SAM, BAM, FASTA, FASTQ 또는 VCF 파일)으로부터 제공받을 수 있다. 예를 들어, 암 유발 유전자 돌연변이를 식별하기 위한 DNA 또는 RNA 서열 데이터, 또는 다른 오믹스 데이터의 전산 분석은 많은 방식으로 수행될 수 있다. 그러나, 가장 바람직한 방법에서, 예를 들어 미국 특허공개번호 제US 2012/0059670A1호 및 미국 특허공개번호 제US 2012/0066001A1호에 개시된 바와 같이 BAM 파일(데이터 또는 서열 기록을 BAM 포맷에 포함하는 컴퓨터 파일) 및 BAM 서버(예를 들어 BAM 파일을 가공하도록 설정된 프로세서를 포함하는 서버)를 사용하여 종양 시료 및 정상 시료의 위치-가이드 동기 정렬에 의해 인 실리코에서 분석이 수행된다. 이러한 분석은 유리하게는 위양성 돌연변이(예를 들어 무작위 다형성 등에 의한)를 감소시키고, 메모리 및 컴퓨터 리소스에 대한 요구를 유의하게 감소시킨다. 따라서, 오믹스 데이터 세트는 비가공 또는 가공 데이터 세트를 포함할 수 있고, 예시적인 데이터 세트는 BAM 포맷, SAM 포맷, FASTQ 포맷 또는 FASTA 포맷을 가진 것들을 포함한다.

선택적으로, 환자 시료로부터의 암 유발 유전자 돌연변이의 식별은, 가장 보편적이거나 적어도 하나의 암 유형과 강하게 연관된 예정된 수의 유전자로 제한될 수 있다. 예를 들어, 환자가 비소세포폐암으로 진단 받은 경우, 임의의 가능한 암 유발 유전자 돌연변이를 식별하기 위해 환자의 종양 세포에서 전체 게놈 또는 전체 코딩 유전자의 오믹스 데이터를 수신하는 대신, 비소세포폐암 환자 중에서 가장 빈번하게 돌연변이화된 것으로 확인되었거나 연관이 있는 것으로 공지된(임상적으로 또는 시험관내 연구를 통해서 등) 5개 미만의 유전자, 10개 미만의 유전자, 15개 미만의 유전자, 20개 미만의 유전자, 30개 미만의 유전자, 50개 미만의 유전자에 대해 오믹스 데이터를 수신할 수 있다.

대안적으로 일부 실시형태에서, 환자 종양 시료에서 어떤 유전자가 돌연변이화되어 있거나 돌연변이화될 가능성이 있는지 결정하기 위해 가장 빈번하게 돌연변이화되는 복수의 유전자를 갖는 암 패널을 이용하여 환자 종양 시료를 프리스크리닝(prescreening)함으로써, 유전자의 수 및 유전자의 유형을 결정할 수 있다. 임의의 적합한 상업적으로 입수 가능한 또는 맞춤-제작된 암 패널이 사용될 수 있다. 예시적인 다중-암 패널로는, Invitae Multi-Cancer Panel^TM, Focus::NGS® Targeted NGS 패널, NovoPM^TM 암 패널 등이 있으나, 이들로 한정되는 것은 아니다. 이러한 선택적인 프리스크리닝 과정은, 종양 발병 또는 암 예후에 실질적으로 영향을 미치지 않는 게놈, RNA 서열 또는 프로테옴에서의 다른 돌연변이 또는 변화를 포함할 수 있는 오믹스 데이터 분석을 위한 시간 및 양을 감소시킬 수 있다.

본 발명자는, 암 유발 유전자 돌연변이에 대한 이러한 수신된 오믹스 데이터가 선험적인(a priori) 공지된 분자 변이(molecular variation)에 대해 필터링될 수 있어서, 종양에 특이적이지 않을 수 있는 임의의 위양성 종양 항원이 결정될 수 있음을 생각한다. 예를 들어, 인간-동일(identical) 서열의 사용을 피하기 위해, (예를 들어 환자 또는 환자 집단의) 공지된 인간 서열을 함유하는 데이터베이스에 대해 암 유발 유전자 돌연변이를 비교할 수 있다. 더욱이, 필터링은, SNP가 종양 서열 및 매칭된 정상 서열(들) 둘 모두에 존재하는 환자에서 SNP로 인한 암 유발 유전자 돌연변이 서열의 제거를 포함할 수 있다. 예를 들어, dbSNP(단일 뉴클레오타이드 다형성 데이터베이스)는 미국 국립 인간 게놈 연구소(NHGRI)와 공동으로 미국 국립 생물기술 정보 센터(NCBI)에 의해 개발되고 진행된 상이한 종들 내에서 및 상이한 종들에 걸친 유전 변이(genetic variation)에 대한 무료 공공 기록 보관소이다. 데이터베이스의 명칭이 한 부류의 다형성(단일 뉴클레오타이드 다형성(SNP)))의 집합만 내포하더라도, 이는 사실상 상대적으로 광범위한 분자 변이: (1) SNP, (2) 짧은 결손 및 삽입 다형성(indel/DIP), (3) 미소부수체 마커(microsatellite marker) 또는 짧은 연속반복서열(STR; short tandem repeat), (4) 다중 염기 다형성(MNP), (5) 이형접합성 서열 및 (6) 지정된 변형을 함유한다. dbSNP는 명백하게 중성 다형성(neutral polymorphism), 공지된 표현형에 상응하는 다형성, 및 무변이 영역(region of no variation)을 수용한다. 상기 기재된 바와 같은 이러한 데이터베이스 및 다른 필터링 옵션을 사용하여, 암 유발 유전자의 식별된 가변 서열이 필터링되어 이들 공지된 서열이 제거되고, 이로써 실질적으로 감소된 위양성을 갖는 복수의 네오에피토프 서열을 갖는 서열 세트가 얻어질 수 있다.

암 유발 유전자 돌연변이로부터의 가변 종양 항원

종양 항원, 특히 종양 네오에피토프는 독특하고 종양 특이적인 항원을 생성한 종양 세포에서 발현되는 무작위 돌연변이를 특징으로 할 수 있는 것으로 사료된다. 따라서, 상이한 관점에서 봤을 때, 종양 항원(또는 종양 네오에피토프)은 상이한 유형의 돌연변이(예를 들어 결손, 삽입, 전위(transversion), 전이(transition), 전좌(translocation))를 포함할 수 있고, 돌연변이(예를 들어 넌센스, 미스센스, 틀 이동(frame shift) 등)를 기초로 인코딩된 항원에 상이한 영향을 가질 수 있다. 종양 세포 표면 상에서 제시되는 일반적으로 바람직한 종양 항원(또는 종양 네오에피토프)은 길이가 5 내지 30량체, 12 내지 25량체 또는 보다 전형적으로 7 내지 11량체인 상대적으로 짧은 폴리펩타이드이고, 그 안에 아미노산 서열의 변화(들)가 존재한다. 예를 들어, 종양 항원이 MHC-I 복합체에 의해 제시되는 경우, 전형적인 네오에피토프 길이는 약 8 내지 11개 아미노산일 것인 한편, MHC-II 복합체를 통한 제시를 위한 종양 항원의 전형적인 길이는 약 13 내지 17개 아미노산 길이를 가질 것이다.

전형적으로, 종양 항원을 인코딩하는 DNA 서열에서 하나 이상의 돌연변이는 종양 항원의 단백질 서열 내의 하나 이상의 변화된 아미노산에 의해 나타난다. 예를 들어, 암 유발 유전자에서 돌연변이는 상기 암 유발 유전자에 의해 인코딩되는 단백질의 적어도 일부에서 단일 아미노산 변화의 변화를 초래할 수 있다. 그렇더라도, 단백질에서 단일 아미노산 변화가, 변화된 아미노산을 갖는 단일 유형의 항원을 반드시 생성하는 것은 아닐 수 있음을 이해해야 한다. 가장 전형적으로, 변화된 아미노산은 중심 아미노산 위치에 또는 그 부근에 존재할 것으로 사료된다. 그렇더라도, 종양 항원(또는 종양 네오에피토프) 내의 변화된 아미노산의 위치는 중심이 아닌 곳일 수도 있다. 예를 들어, 전형적인 네오에피토프는 A₄-N-A₄, 또는 A₃-N-A₅, 또는 A₂-N-A₇, 또는 A₅-N-A₃, 또는 A₇-N-A₂의 구조를 가질 수 있으며, 여기서, A는 단백질생성(proteinogenic) 아미노산이고, N은 (야생형에 비해 또는 매칭된 정상에 비해) 변화된 아미노산이다. 따라서, 단일 아미노산 변화는, 변화된 아미노산을 포함하는 많은 종양 항원 서열에 상기 변화된 아미노산의 위치에 따라 존재할 수 있음을 이해해야 한다. 다시 말해, 돌연변이화된 단백질의 어떤 분절이 종양 항원을 생성시키도록 가공되는지에 따라, 심지어 단일 돌연변이로부터 다양한 종양 항원이 생성될 수 있다.

본 발명자는, 다양한 종양 항원이 동일한 단일 점 돌연변이로부터 유래되더라도, 다양한 종양 항원이 상기 종양 항원에 대항하여 면역계를 유도하는 데 상이한 효과를 가질 수 있음을 확인하였다. 이러한 상이한 효과에 대해 가능한 이유들 중 하나는, 특이적인 HLA 대립유전자에 의해 인코딩되는 MHC 분자로의 항원의 상이한 결합 친화력으로부터 이러한 상이한 효과가 나올 수 있다는 것이다. 또 다른 가능성은, 상이한 항원(즉, 상이한 위치에서 동일한 돌연변이를 공유하는)이 항원-MHC 분자 복합체의 상이한 입체형태 변화를 유발할 수 있다는 것이다. 본 발명자는, 항원-MHC 분자 복합체의 일부 입체형태 변화가 세포 표면 상에서 상기 복합체를 제시하는 데 실패할 수 있거나 상기 복합체와 면역 세포(예를 들어 T 세포 수용체 등) 사이의 상호작용을 감소시킬 수 있다고 여긴다. 예를 들어, 도 2는, HLA-A*11:01 대립유전자에 의해 인코딩되는 MHC 단백질의 복합체를 형성하는 KRAS G12V 돌연변이로부터 유래된 2개의 상이한 9-량체 신생항원: VVGAVGVGK 및 YKLVVVGAV(G12V 돌연변이에 밑줄이 그어져 있음)의 분자 모델링을 보여준다. 도 2의 A-B에 제시된 바와 같이, 종양 항원 VVGAVGVGK는 HLA-A*11:01 대립유전자에 의해 인코딩된 MHC 단백질에 안정하게 결합하여 복합체를 형성한다. 이와는 대조적으로, 도 2의 C-D에 제시된 바와 같이, 종양 항원 YKLVVVGAV와 HLA-A*11:01 대립유전자에 의해 인코딩된 MHC 단백질의 복합체는 불안정성을 드러내었으며, 동일한 유전자의 동일한 돌연변이로부터 유래된 상이한 종양 항원이 종양 세포에 대항해 면역 반응을 유도하는 데 있어서 상이한 효과를 가질 수 있음을 가리킨다. 따라서, 암의 유형 및 기(stage)에 따라, 종양 항원이 타겟팅될 때 환자에서, 식별된 종양 항원 모두가 치료적으로 동일하게 효과적인 반응을 반드시 초래하는 것은 아닐 것임을 주지해야 한다.

HLA 알로타입

암세포의 MHC 분자가 종양 항원과 매칭될 때, 종양 세포 표면 상에서 상기 종양 항원의 효율적인 제시가 달성될 수 있다. 또 다른 관점에서 봤을 때, 환자 A의 종양 세포 상에서 효과적으로 제시될 수 있는 종양 항원은, 환자 A와 B가 MHC 분자를 인코딩하는 상이한 HLA 대립유전자를 갖고 있는 경우 환자 B의 종양 세포 상에서 제시되지 못할 수 있다. 따라서, 본 발명자는, 환자의 HLA 대립유전자 유형이 면역 요법에 대한 변수 인자로서 결정될 수 있음을 생각한다. 비제한적으로 임의의 화학적 방법(예를 들어 펩타이드 시퀀싱, 결합 검정 등) 또는 임의의 인 실리코 방법을 포함하여 다양한 MHC 유형 또는 HLA 대립유전자 유형을 결정하는 임의의 적합한 방법이 고려된다. 바람직한 실시형태에서, 환자의 HLA 대립유전자 유형은 오믹스 데이터(전체 게노믹스 데이터, 전체 엑솜 데이터, RNA 서열 데이터, 프로테오믹스 데이터)를 기초로 결정될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 주제에 따른 하나의 바람직한 방법에서, 염색체 6p21.3(또는 HLA 대립유전자가 확인된 곳 부근에/그곳에 있는 임의의 다른 위치)에 대한 상대적으로 많은 수의 환자 서열 판독 맵핑이 데이터베이스 또는 시퀀싱 기계에 의해 제공된다. 가장 전형적으로, 서열 판독은 약 100 내지 300개의 염기 길이를 갖고, 판독 품질, 정렬 정보, 배향, 위치 등을 포함하는 메타데이터를 포함할 것이다. 예를 들어, 적합한 포맷은 SAM, BAM, FASTA, GAR 등을 포함한다. 본 발명에 주제에 제한하려는 것은 아니지만, 환자 서열 판독은 적어도 5x, 보다 전형적으로 적어도 10x, 보다 더 전형적으로 적어도 20x, 가장 전형적으로 적어도 30x의 커버리지 깊이를 제공하는 것이 일반적으로 바람직하다.

환자 서열 판독 외에도, 고려되는 방법은, 공지되고 별개의 HLA 대립유전자의 서열을 복수 개 포함하는 하나 이상의 기준 서열을 추가로 이용한다. 예를 들어, 전형적인 기준 서열은, 적어도 하나의 HLA-유형의 서열 분절을 해당 HLA-유형의 다수의 HLA-대립유전자와 함께 포함하는 합성(상응하는 인간 또는 다른 포유류 대응물이 없음) 서열일 수 있다. 예를 들어, 적합한 기준 서열은 HLA-A의 적어도 50개의 상이한 대립유전자에 대해 공지된 게놈 서열 수합물(collection)을 포함한다. 대안적으로 또는 추가로, 기준 서열은 또한, HLA-A의 적어도 50개의 상이한 대립유전자에 대해 공지된 RNA 서열의 수합물을 포함할 수 있다. 물론 하기에서 보다 상세히 더 고찰된 바와 같이, 기준 서열은 HLA-A의 50개 대립유전자로 제한되지 않지만, 대립유전자의 HLA-유형 및 수/조성에 관하여 대안적인 조성을 가질 수 있다. 가장 전형적으로, 기준 서열은 컴퓨턴 판독 가능 포맷으로 존재할 것이고, 데이터베이스 또는 다른 데이터 저장 장치로부터 제공될 것이다. 예를 들어, 적합한 기준 서열 포맷은 FASTA, FASTQ, EMBL, GCG 또는 GenBank 포맷을 포함하고, 직접 수신되거나 공개 데이터 보관소(예를 들어 IMGT, International ImMunoGeneTics 정보 시스템, 또는 대립유전자 Frequency Net 데이터베이스, EUROSTAM, URL: www.allelefrequencies.net)의 데이터로부터 구축될 수 있다. 대안적으로, 기준 서열은 또한, 대립유전자 빈도, 인종 대립유전자 분포, 흔한 또는 드문 대립유전자 유형 등과 같은 하나 이상의 예정된 기준을 기초로, 개별 공지된 HLA-대립유전자로부터 구축될 수 있다.

이제 기준 서열을 사용하여, 환자 서열 판독은 드 브르젼 그래프(de Bruijn graph)를 통해 끼워져서(threaded), 최상의 적합성(best fit)을 갖는 대립유전자를 식별할 수 있다. 이러한 맥락에서, 각각의 개체는 각각의 HLA-유형에 대해 2개의 대립유전자를 운반하며, 이들 대립유전자는 매우 유사하거나 일부 경우에는 심지어 동일할 수도 있음을 주지해야 한다. 이러한 고도의 유사성은 전통적인 정렬 방식에 중요한 문제를 제기한다. 본 발명자는 이제, 서열 판독을 상대적으로 작은 k-량체(전형적으로 10 내지 20개 염기 길이를 가짐)로 분해함으로써 및 대립유전자의 서열과 매칭하는 해당 서열 판독의 k-량체를 기초로 각각의 환자 서열 판독이 각각의 대립유전자에 대해 투표(vote)("정량적 판독 지원")를 제공하는 가중 투표 과정을 실시함으로써 드 브르젼 그래프가 구축되는 접근법을 사용하여, HLA 대립유전자, 심지어 매우 밀접하게 관련된 대립유전자가 결정(resolve)될 수 있음을 발견하였다. 그 후에, 대립유전자에 대한 누적적으로 가장 높은 투표는 가장 예측될 가능성이 높은 HLA 대립유전자를 가리킨다. 또한, 대립유전자에 매칭하는 각각의 단편을 또한 사용하여, 해당 대립유전자의 전체적인 커버리지 및 깊이를 계산하는 것이 일반적으로 바람직하다.

필요에 따라, 특히 많은 탑 히트(top hit)가 유사한 경우(예를 들어 이들의 점수 중 상당 부분이 고도로 공유된 k-량체 세트로부터 비롯된 경우), 점수 산정(scoring)은 더 개선되거나 세분화될 수 있다. 예를 들어 점수 세분화는, 현재의 탑 히트와 실질적으로 유사한(예를 들어 99% 초과 유사하거나, 다른 예정된 값) 대립유전자가 향후 고려사항으로부터 제거되는 가중치 방식을 포함할 수 있다. 그 후에, 현재 탑 히트에 의해 사용된 k-량체에 대한 카운트(count)가 인자(예를 들어 0.5)에 의해 재-가중되고, 각각의 HLA 대립유전자에 대한 점수는 이들 가중 카운트를 합산함으로써 재계산된다. 이러한 선택 과정은 새로운 탑 히트를 확인하기 위해 반복된다. 이러한 방법의 정확성은, 종양에 의해 발현되는 대립유전자를 식별할 수 있게 하는 RNA 서열 데이터를 사용하여 더욱 더 개선될 수 있으며, 상기 대립유전자는 이따금 DNA에 존재하는 2개의 대립유전자 중 1개에 불과할 수 있다. 고려되는 시스템 및 방법의 추가의 유리한 양상에서, DNA 또는 RNA, 또는 DNA와 RNA 둘 모두의 조합은, 고도로 정확하고 종양 또는 혈액 DNA 또는 RNA로부터 유래될 수 있는 HLA를 예측하도록 가공될 수 있다. 높은-정확성의 인 실리코 HLA 타이핑(HLA typing)을 위한 추가의 양상, 적합한 방법 및 고려사항은 본원에 참조에 의해 포함된 PCT 특허출원번호 제 PCT/US16/48768호에 기재되어 있다.

가장 전형적으로, 상기 접근법을 사용한 HLA-유형 결정은 적어도 3개의 MHC-I 하위유형(예를 들어 HLA-A, HLA-B, HLA-C) 및 적어도 3개의 MHC-II 하위유형(예를 들어 HLA-DP, HLA-DQ, HLA-DR, HLA-DM, HLA-DOA, HLA-DOB)을 포함한다. 일부 실시형태에서, 사람의 HLA-유형은 적어도 2-디지트 깊이(digit depth) 또는 적어도 4-디지트 깊이에 의해 각각의 하위유형으로 분류될 수 있다. 이러한 실시형태에서, 2-디지트 또는 4-디지트 깊이 후 임의의 서열 차이를 갖는 HLA 대립유전자는, 이러한 HLA 대립유전자에 의해 인코딩되는 MHC 펩타이드의 결합 친화력 또는 특이성이 실질적으로 동일한 것으로 예상되므로, 동일한 하위유형으로 분류될 수 있다. 그러나, 일부 다른 실시형태에서, 더 큰 깊이(예를 들어 6 디지트, 8 디지트)가 또한 본원에서 고려된다.

암 면역 요법의 설계를 위한 매칭된 종양 항원의 식별

환자의 오믹스 데이터로부터 환자의 HLA-유형 및 환자의 하나 이상의 암 유발 유전자의 돌연변이(들)를 식별한 경우, 본 발명자들은, 효과적인 면역 요법을 설계하기 위해 가장 적합한 종양 항원 에피토프 서열을 식별하기 위해서는 추가의 전산 분석을 수행할 수 있음을 생각한다. 일 실시형태에서, 본 발명자들은, 네오에피토프를 환자 HLA 알로타입에 도킹(docking)하고 예를 들어 NetMHC(예를 들어 NetMHC3.4)를 사용하여 최상의 결합제(예를 들어 최저 K_D, 예를 들어 500 nM 미만, 250 nM 미만, 150 nM 미만, 50 nM 미만)를 결정함에 따라 점 돌연변이(예를 들어 단일 아미노산 치환, 예컨대 EGFR L858R 등)를 함유하는 9-량체 또는 10-량체의 종양 항원 에피토프의 모든 가능한 조합이 분석될 수 있음을 생각한다. 물론, 환자의 HLA-유형을 종양 항원 에피토프에 매칭하는 것은 NetMHC 이외의 시스템을 사용하여 수행될 수 있고, 적합한 시스템으로는 NetMHC II, NetMHCpan, IEDB 분석 리소스(URL immuneepitope.org), RankPep, PREDEP, SVMHC, Epipredict, HLABinding 및 다른 것들(예를 들어 문헌[J Immunol Methods 2011;374:1-4] 참조)이 있음을 이해해야 한다. 일부 실시형태에서, 종양 항원 에피토프(9-량체 또는 10-량체)는 결합 친화력을 기초로 순위가 매겨질 수 있다. 나아가 본 발명자들은, 더 높은 순위에 있는(환자의 MHC 유형에 대해 더 높은 친화력을 갖는) 종양 항원 에피포트가 환자의 MHC 분자와 안정한 복합체를 형성할 가능성이 더 크고, 따라서 세포 표면 상에 제시될 가능성이 더 크며, 이와 같이 치료 효과를 갖는 면역 반응을 이끌어낼 가능성이 가장 크다고 생각한다.

또 다른 바람직한 실시형태에서, 환자의 HLA 대립유전자 유형을 동일한 종양 항원에 대한 최소 친화력을 갖는 다수 대립유전자 유형을 갖는 종양 항원과 매칭시킴으로써 바람직한 종양 항원을 예측할 수 있다. 본원에 사용된 바와 같이, 최소 친화력은 300 nM 이하, 바람직하게는 100 nM 이하, 보다 바람직하게는 50 nM 이하의 K_d에 의해 결정된 친화력에서 HLA-대립유전자에 대한 종양 항원의 친화력을 지칭한다.

바람직하게는, 다수 대립유전자 유형은 상이한 인종(백인계, 아시아계, 흑인계, 히스패닉계, 아메리카계 인도인 등), 상이한 지리적 위치(예를 들어 북아메리카, 남아메리카, 동남아시아, 북유럽, 극동아시아 등), 상이한 성별, 또는 가계 기원(혈액 유전, 가족 관계 등) 중에서 하나 이상의 대표되는 HLA 대립유전자 유형(들)이다. 일부 실시형태에서, 다수 대립유전자 유형은 집단에서 대립유전자의 빈도를 기초로 결정될 수 있다. 예를 들어, 아시아계에서 다수 대립유전자 유형은, HLA-대립유전자 유형이 공지되어 있거나 분석되어 있는 아시아계 집단 중 적어도 0.05%, 적어도 0.1%, 적어도 0.3%, 적어도 0.5% 또는 적어도 1% 중에서 확인될 수 있는 HLA-대립유전자 유형일 수 있다. 다른 실시형태에서, 다수 대립유전자 유형은 또한, 집단 내의 모든 다른 대립유전자 중에서 대립유전자의 4분위에 의해 결정될 수도 있다. 예를 들어, 히스패닉계 집단에서는 1,000개의 HLA-대립유전자 유형이 확인되는 경우, 이러한 인구 집단에서 다수 대립유전자 유형은 상기 집단에서의 HLA 대립유전자의 빈도를 기초로 상위 0.5%, 상위 1%, 상위 2% 또는 상위 5%로서 정의될 수 있다.

인종, 지리적 위치 또는 다른 조건에 기초한 집단 분류는, 이러한 집단이 상이한 유형의 암에 대해 상이한 암 발생률을 보여주며, 이는 상이한 유형의 암에 대해 상이한 감수성을 가리킬 것이라는 확인을 기초로 한다. 또한, 이들 인구 집단은 종종, 동일한 암 유형 환자에서도 유전자에서 돌연변이의 상이한 유형 및 빈도를 종종 보여준다. 표 2는 지리적 위치에 의한 폐 선암종 환자에서 암 유발 유전자 돌연변이의 발생을 보여주는 하나의 예시적인 통계이다. 아시아에서, EGFR에서의 돌연변이는 폐 선암종 환자에서, 미국의 폐 선암종 환자보다 3.5배만큼 더 높은 것으로 식별되었다. 대신에, 미국에서는 KRAS 유전자에서의 돌연변이가 아시아 환자보다 2 내지 3배 더 높게 검출되었다. 따라서, 동일한 유형의 암에서도, 상이한 지리학적 영역(또는 인종, 성별, 가족 유전 등)에서의 환자는 종양의 진행을 초래하거나 기여하는 상이하고 아마도 심지어 우선적인 유전적 소인을 보여줄 수 있으며, 이는, 면역 요법에 대한 타겟이 상이할 수 있고, 이러한 인구 집단을 기초로 추론될 수도 있음을 가리킨다.

HLA 대립유전자 유형은 인종, 지리적 위치, 성별 또는 가계 기원에 의해 분류된 상이한 집단 사이에서 큰 정도로 다양함을 또한 주지해야 한다. 본 발명자들은, 상이한 인구 집단에서 HLA 대립유전자 유형의 이러한 변동이 동일한 유전자에서 동일한 유형의 돌연변이를 갖는 동일한 유형의 암을 가진 환자에서조차도 타겟 가능한 종양 항원 서열이 다양할 가능성이 있음을 제안한다는 것을 생각한다. 이와 같이, 본 발명자들은, 후보 종양 항원 서열이 HLA 대립유전자 유형 및 인구 집단에서의 이의 빈도를 기초로 식별될 수 있음을 확인하였다. 또 다른 관점에서 봤을 때, 환자에 대한 면역요법을 설계하기에 바람직한 종양 항원 서열은 결정된 HLA 대립유전자 유형으로부터 및 선택적으로 환자의 인종, 지리적 위치, 성별 또는 가계 기원으로부터 추론되거나 예측될 수 있다.

상이한 HLA 대립유전자를 갖는 환자에 대한 면역요법 타겟이 될 수 있는 바람직한 종양 항원 서열을 식별하기 위해, 본 발명자들은 상이한 인종 그룹에서 빈번하게 확인된 HLA 대립유전자에 대한 이들의 친화력에 대해 공지된 암 유발 돌연변이(단일 점 돌연변이)의 모든 순열을 검사하였다. 표 3 내지 6은 상이한 암 유발 돌연변이로부터 유래된 종양 항원의 일부 예, 및 하나 이상의 인종 기원으로부터 식별된 다양한 HLA 대립유전자 유형과 이의 관계를 제공한다. 이들 예에서, 임의의 HLA 대립유전자에 대해 500 nM 이하의 Kd의 친화력을 갖는 항원이 나타나 있다. 예를 들어, 표 3은 EGFR L585R(아미노산 위치 585에서 루신 -> 아르기닌 점 돌연변이) 돌연변이로부터 유래된 종양 항원의 예, 및 다양한 HLA 대립유전자 및 인종과 이의 관계를 제공한다. 제시된 바와 같이, 상이한 HLA 대립유전자는 상이한 기원 중에서 상이한 인구 빈도로 제시된다. 예를 들어, HLA 대립유전자, A*31:01은 미국계 인도인, 백인계, 혼혈계 및 아시아계를 포함하여 3개의 상이한 인종에서 확인될 수 있다. 이들 4개의 인종 중에서, 제시된 이러한 HLA 대립유전자의 최고 빈도는 0.19%이다. 대부분의 대립유전자가 적어도 0.1% 이상의 인구 집단에서 확인되는 HLA 대립유전자로서 결정되고 최소 친화력이 100 nM 이하인 일 실시형태에서, HLA 대립유전자, A*31:01은 다수 대립유전자이고, 12 nM의 Kd 값에서 HVKITDFGR의 종양 항원 서열에 대해 만족할 만한 최소 친화력을 가진다. 따라서, 환자가 종양 세포에 EGFR L585R 돌연변이를 갖는 아시아계이고 A*31:01의 HLA 대립유전자를 갖는다면, HVKITDFGR의 종양 항원 서열은, 환자의 MHC 분자와 함께 환자의 종양 세포 표면 상에 존재할 가능성이 높은 서열일 수 있고, 면역 요법에 대한 바람직한 타겟일 수 있다.

또 다른 예로, 표 4는 KRAS G12D 돌연변이로부터 유래된 종양 항원의 예, 및 다양한 HLA 대립유전자 및 인종과 이의 관계를 제공한다. 이러한 예에서, 동일한 유형의 암 및 동일한 유전자 돌연변이를 갖지만 상이한 HLA 대립유전자를 갖는 환자는 동일한 종양 항원을 타겟팅하는 면역요법에서 매우 상이한 결과를 가질 수 있는 것으로 나타나 있다. 예를 들어, 2명의 환자가 동일한 유형의 암, 동일한 KRAS G12D 돌연변이 및 동일한 히스패닉계 인종을 갖더라도, LVVVGADGV의 종양 항원 서열을 타겟팅하는 면역요법은 A*02:06(22 nM의 결합 친화력을 가짐)의 HLA-대립유전자를 갖는 1명의 환자에게 효과적일 수 있으나, A*68:02(277 nM의 결합 친화력을 가짐)의 HLA-대립유전자를 갖는 또 다른 환자에게는 효과적이지 않을 수 있다. 따라서 다시 말해, A*68:02의 HLA-대립유전자를 갖는 환자의 경우, LVVVGADGV의 서열을 갖는 종양 항원은 면역요법에 효과적인 타겟으로서 예측될 수 없다.

또 다른 예에서, 표 5는 KRAS G12V 돌연변이로부터 유래된 종양 항원의 예, 및 다양한 HLA 대립유전자 및 인종과 이의 관계를 제공한다. 이러한 예에서, 하나의 종양 항원은 면역요법에 대한 환자의 HLA 대립유전자 유형을 기초로 또 다른 종양 항원(동일한 돌연변이를 가짐)을 능가하여 바람직할 수 있는 것으로 나타나 있다. 예를 들어, 암 환자가 KRAS G12V 돌연변이를 갖고 A*02:50의 HLA-대립유전자 유형을 갖는 것으로 식별된 경우, AVGVGKSAL 또는 LVVVGAVGV의 서열을 갖는 2개의 종양 항원은 면역요법에 대한 타겟으로서 간주될 수 있고, LVVVGAVGV의 서열을 갖는 종양 항원은, 동일한 최고 인구 빈도를 고려하면 다른 종양 항원(AVGVGKSAL)의 344 nM과 비교하여 18 nM의 더 강한 친화력을 보여주므로 바람직하게 권고될 것이다.

보다 다른 예에서, 표 6은 TP53 E271K 돌연변이로부터 유래된 종양 항원의 예, 및 다양한 HLA 대립유전자 및 인종과 이의 관계를 제공한다.

상이한 관점에서 봤을 때, 본 발명자들은, 몇몇 유형의 암에서 가장 빈번하게 발생하는 몇몇 돌연변이에 대해, 암 백신 세트가 고-빈도 HLA-대립유전자 및 이들 고-빈도 HLA-대립유전자에 대해 높은 친화력을 갖는 종양 항원 서열을 기초로 제조될 수 있음을 생각한다. 예를 들어, KRAS G12V 돌연변이는 미국에서 환자 중에서 선암종에서 가장 빈번하게 발생하는 돌연변이들 중 하나이다. 이론적으로, 종양 항원이 9-량체인 경우, KRAS G12V 돌연변이를 포함하는 종양 항원에 대해 9개의 상이한 서열이 존재할 수 있다. 이와 같이, 9개의 잠재적으로 상이한 암 백신은 이들 상이한 항원 서열을 기초로 제조될 수 있다. 그러나, 표 5를 기초로, 단지 5개의 종양 항원 서열만 임의의 HLA-대립유전자 또는 빈번하게 확인되는 HLA-대립유전자에 500 nM 이하의 Kd로 결합할 수 있다. 다시 말해, KRAS G12V 돌연변이로부터 유래된 5개의 종양 항원 서열에 대항한 암 백신은, HLA-대립유전자 및 해당 대립유전자에 대한 항원의 친화력의 측면에서 4개의 가능한 종양 항원 중 나머지보다 가장 필요할 가능성이 있을 것이다.

따라서, 이러한 실시형태에서, 가장 빈번하게 발생하는 돌연변이 하나를 갖는 종양을 갖는 암 환자는, 환자의 대립유전자 유형 및 동일한 종양 항원에 대한 최소 친화력을 갖는 다수 대립유전자 유형을 갖는 종양 항원을 매칭시킴으로써 이용 가능한 암 백신을 쉽게 식별할 수 있다. 예를 들어, 환자가 KRAS G12V 돌연변이를 갖고 A*02:11의 HLA-대립유전자 유형을 갖는 경우, YKLVVVGAV의 서열을 갖는 종양 항원에 대한 암 백신은 환자의 유전적 프로파일(암 유발 돌연변이 및 HLA-대립유전자 유형)과 매칭될 수 있다. 이러한 매칭 시, 여분의 시간 및 비용이 소요될 수 있는 맞춤형 암 백신을 제조할 필요 없이 암 백신을 환자에게 투여할 수 있다. 본원에 사용된 바와 같이, 용어 암 백신의 "투여"는 암 백신의 직접 투여 및 간접 투여 둘 모두를 지칭한다. 암 백신의 직접 투여는 전형적으로 의료 전문가(예를 들어 의사, 간호사 등)에 의해 수행되는 한편, 간접 투여는 전형적으로 직접 투여를 위해 의료 전문가에게 이용 가능한 화합물 및 조성물을 제공하거나 제공하는 단계를 포함한다.

결과적으로, 규격품(off-the shelf) 암 면역 치료제는 미리 제조될 수 있으며, 이때, 300 nM 이하, 또는 200 nM 이하 또는 100 nM 이하의 예정된 친화력을 가진 다수 알로타입(적어도 0.1, 또는 적어도 0.2, 또는 적어도 0.3, 또는 적어도 0.5의 인구 빈도를 가짐)에 대한 신생항원은 식별된다. 그 후에, 치료제(예를 들어 전형적으로 바이러스, 효모, 박테리아 또는 펩타이드 백신)가 신생항원과 동일한 HLA 알로타입을 갖는 환자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 상기 표 4의 KRAS G12D 돌연변이 데이터를 사용하여, 환자의 HLA 유형이 A*02:06인 신생항원 LVVVGADGV를 타겟팅하기 위해 규격품 암 면역 치료제가 환자에게 투여될 수 있다.

대안적으로 및 추가로, 본 발명자들은 또한, 환자의 유전적 프로파일(암 유발 돌연변이 및 HLA-대립유전자 유형)이 이들 환자의 유전적 프로파일과 연관된 다른 환자의 치료 정보와 매칭될 수 있다고 생각한다. 예를 들어, 데이터베이스는, 적어도 하나 이상의 유형의 암을 진단받고 적어도 하나의 유형의 암 치료를 받은 적이 있는 복수의 환자의 치료 정보 데이터를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에서, 복수의 환자는 인종, 지리적 위치, 성별 또는 가계 기원에 따라 몇몇 그룹으로 계층화되거나 분류된다.

전형적으로, 치료 정보는 복수의 암 환자의 암 유발 돌연변이 유형(예를 들어 KRAS G12V 돌연변이 등) 및 HLA-대립유전자 유형을 포함한다. 바람직하게는, 치료 정보 데이터는 각각의 환자의 암 치료 후 암 치료 및/또는 예후의 결과를 추가로 포함한다. 실질적으로 유사한 유전적 프로파일을 공유하는 환자는 암 치료, 특히 유전적으로 특이적인 마커(예를 들어 돌연변이에 특이적인 종양 항원 등)를 타겟팅하는 암 치료에 유사하게 반응할 가능성이 있는 것으로 사료된다. 따라서, 환자의 유전적 프로파일을 다른 환자의 데이터와 매칭시키는 것은, (유전적 프로파일을 공유하는) 다른 유사한 환자에서 가장 긍정적인 결과를 얻은 임의의 암 치료(예를 들어 암 백신 등)를 선택하거나 매칭시켜, 종양 치료에서 성공 가능성이 더 높은 암 치료를 환자에게 제공할 수 있게 한다.

나아가, 본 발명자들은, 유전적 프로파일 및 치료 결과를 매칭하는 것이, 환자의 종양 세포가 1개 초과의 암 유발 유전자 돌연변이를 발현하는 경우, 더 높은 성공 가능성을 갖는 환자에 대해 치료 옵션을 제공할 것이라고 생각한다. 예를 들어, 환자 A 및 B의 종양 세포가 암 유발 유전자 C에 공통의 돌연변이를 갖고 암 유발 유전자 D에서 또 다른 공통의 돌연변이를 갖는 경우, 환자 A 및 B는 이들의 HLA-대립유전자 유형이 상이하다면 이들 암 유발 유전자 중 하나를 타겟팅함으로써 종양을 치료하는 데 있어서 동일한 효능을 보여주지 않을 수 있다. 대신에, 환자 A 및 B의 돌연변이는 동일한 HLA-대립유전자를 갖는 다른 복수의 환자의 돌연변이 및 치료 결과와 매칭될 수 있고, 치료 후보로서 추가로 순위가 매겨질 수 있다. 예를 들어, 환자 A와 동일한 HLA-대립유전자를 갖는 복수의 환자(예를 들어 적어도 30%, 적어도 50%, 적어도 70% 등) 중에서, 유전자 A를 타겟팅하는 암 치료는 더 양호한 결과(예를 들어 더 긴 기대 수명, 더 적은 전이, 감소된 종양 크기, 더 적은 증상 등)를 보여주었으며, 암 치료가 설계될 수 있는 후보로서 유전자 D보다 유전자 C가 더 높은 순위로 매겨질 수 있다.

암 백신

빈번하게 확인된 HLA-대립유전자에 의해 인코딩된 MHC 분자에 특이적으로 결합하는 암 유발 항원의 식별 시, 암 유발 종양 항원의 서열 정보를 사용하여 하나 이상의 면역 치료제가 제조될 수 있다. 하나의 바람직한 실시형태에서, 임의의 적합한 형태의 면역 치료제가 고려되는 한편, 식별된 암 유발 항원은 암 백신으로 제제화될 수 있다. 암 백신은 암 유발 항원을 인코딩하는 재조합 핵산을 포함하도록 생성된 유전자 조작 박테리아(박테리아 백신), 유전자 조작 효모(효모 백신) 및 유전자 조작 바이러스(바이러스 백신)를 포함할 수 있다. 이러한 실시형태에서, 암 유발 항원을 인코딩하는 재조합 핵산은 적합한 발효 박테리아 벡터, 효모 벡터 또는 바이러스 벡터에서 카세트로서 놓일 수 있다.

일부 실시형태에서, 암 유발 항원을 인코딩하는 재조합 핵산은, 이러한 재조합 핵산이 폴리토프 항원을 인코딩할 수 있도록 하나 이상의 개인화된 신생항원을 인코딩하는 하나 이상의 핵산 분절을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 3에 제시된 바와 같이, 폴리토프 항원은 암 유발 유전자 돌연변이(예를 들어 KRAS, EGFR)로부터 유래된 항원 및 복수의 개인화된 신생항원을 포함할 수 있다. 본 발명자들은, 개인화된 신생항원이 항원 펩타이드일 수 있거나 펩타이드 단편이 하나 이상의 염증-연관 펩타이드 항원, 자가면역 질병(예를 들어 전신 루푸스 홍반, 셀리악병(celiac disease), 1형 진성 당뇨병, 그레이브스병, 염증성 장질환, 다발성 경화증, 건선, 류마티스 관절염 등)-연관 펩타이드 항원, 장기 이식 거부와 관련된 펩타이드 항원, 종양-연관 펩타이드 항원, 및 암 네오에피토프일 수 있음을 고려한다. 바람직하게는, 항원 펩타이드 또는 펩타이드 단편은 환자-특이적 및/또는 조직 특이적이다.

박테리아 백신과 관련하여, 본 발명자들은, 박테리아가 생체내에서 인간 질병-관련 항원을 발현시켜 면역 반응을 국소적으로 또는 전신적으로 유도하기 위한 신속하고 편리한 비히클로서 사용될 수 있음을 고려한다. 하나의 바람직한 박테리아는 유도(예를 들어 IPTG를 이용한 lac 프로모터 유도 등) 시, 이의 신속한 성장(예를 들어 20분 이내에 1회의 완전한 세포 주기) 및 단백질 과발현에 대해 최적화된 많은 균주의 이용 가능성때문에 에스케리키아 콜라이(Escherichia coli)(이. 콜라이)이다. 그렇더라도, 대부분의 박테리아 균주는 혈액 스트림 내로 도입되거나 장기 또는 조직 내로 이식되는 데 적합하지 않은 것으로 여겨졌는데, 박테리아는 일반적으로 면역 반응을 유도하고 내독성 반응을 유발하는 지질다당류를 발현하며 이는 환자에서 잠재적으로 치명적인 패혈증(예를 들어 CD-14 매개 패혈증)을 초래할 수 있기 때문이다. 따라서, 하나의 특히 바람직한 박테리아 균주는, 인간 세포에서 내독성 반응을 유발하지 않을 정도로 충분히 낮고/낮거나 인체 내에 도입 시 CD-14 매개 패혈증을 유도하기에 불충분한 수준에서 내독소를 발현하는 유전적 변형 박테리아를 기초로 한다.

변형된 지질다당류를 갖는 하나의 예시적인 박테리아 균주는 ClearColi® BL21(DE3) 전기천공적격(electrocompetent) 세포이다. 이러한 박테리아 균주는 유전자형 F- ompT hsdSB(rB- mB-) gal dcm lon λ (DE3[lacI lacUV5-T7 유전자 1 ind1 sam7 nin5]) msbA148 △gutQ△kdsD △lpxL△lpxM△pagP△lpxP△eptA를 갖는 BL21이다. 이러한 맥락에서, 몇몇 특이적인 결손 돌연변이(△gutQ △kdsD △lpxL △lpxM△pagP△lpxP△eptA)는 지질 IV_A로의 LPS의 변형을 인코딩하는 한편, 하나의 추가의 보상 돌연변이(msbA148)는 세포로 하여금 LPS 전구체 지질 IVA의 존재 하에 가변성을 유지할 수 있게 함을 이해해야 한다. 이들 돌연변이는 LPS로부터 올리고당류 사슬의 결손을 초래한다. 보다 구체적으로, 6개의 아실 사슬 중 2개가 결손된다. LPS의 6개의 아실 사슬은, 골수성 분화 인자 2(MD-2)와의 복합체에서 톨-유사(Toll-like) 수용체 4(TLR4)에 의해 인지되어 NF-B의 활성화 및 전염증성 사이토카인의 생성을 유발하는 촉발제이다. 4개의 아실 사슬만 함유하는 지질 IV_A는 TLR4에 의해 인지되지 않고, 따라서 내독성 반응을 촉발시키지 않는다. 전기천공적격 BL21 박테리아가 일례로서 제공되는 한편, 본 발명자들은, 유전적 변형 박테리아가 화학적 적격 박테리아일 수도 있음을 고려한다.

효모 백신과 관련하여, 본 발명자들은, 임의의 효모 균주가 상기 기재된 바와 같은 종양 항원 폴리펩타이드를 생성하는 데 사용될 수 있음을 고려한다. 바람직하게는, 효모는 사카로마이세스 세레비시애(Saccharomyces cerevisiae)와 같은 비-병원성 균주이며, 비-병원성 효모 균주는 효모 비히클이 투여된 개체에서 임의의 부작용을 최소화하기 때문이다. 그러나, 효모의 병원성이 약제학적 개입을 사용하여 무효화될 수 있다면, 병원성 효모가 또한 사용될 수 있다. 예를 들어, 효모 균주의 적합한 속(genera)으로는 사카로마이세스(Saccharomyces), 칸디다(Candida), 크립토콕커스(Cryptococcus), 한세눌라(Hansenula), 클로이베로마이세스(Kluyveromyces), 피치아(Pichia), 로도토룰라(Rhodotorula), 스키조사카로마이세스(Schizosaccharomyces) 및 야로위아(Yarrowia)가 있다.

바이러스 백신과 관련하여, 본 발명자들은 상기 기재된 바와 같이 종양 항원 폴리펩타이드를 발현할 수 있는 임의의 적합한 바이러스 벡터를 고려한다. 특히 바람직한 발현 벡터는 적어도 1 k, 바람직하게는 2 k, 보다 바람직하게는 5 k 염기쌍의 카세트 크기를 운반할 수 있는 벡터를 포함할 수 있다. 따라서 일 실시형태에서, 바람직한 발현 벡터는 바이러스 벡터(예를 들어 선택적으로 결손된 또는 비-작용성 E1 및/또는 E2b 유전자와 함께 비복제형 재조합 아데노바이러스 게놈)를 포함한다.

나아가, 본 발명자들은 상기 기재된 바와 같은 재조합 핵산을 갖는 재조합 바이러스, 박테리아 또는 효모가 임의의 약제학적으로 허용 가능한 담체 내에서 추가로 제제화되어(예를 들어 멸균 주사 조성물로서 제제화되어) 약제학적 조성물을 형성할 수 있음을 고려한다. 약제학적 조성물이 재조합 바이러스를 포함하는 경우, 상기 조성물의 바이러스 역가는 1개 투여량 단위 당 10⁴ 내지 10¹²개 바이러스 입자인 것이 바람직하다. 그러나, 대안적인 제제가 또한 본원에서 사용하기에 적합한 것으로 고려되며, 모든 공지된 투여 경로 및 방식이 본원에서 고려된다. 약제학적 조성물이 재조합 박테리아를 포함하는 경우, 상기 조성물의 박테리아 역가는 1개 단위 투여량 당 10² 내지 10³개, 10³ 내지 10⁴개, 10⁴ 내지 10⁵개 박테리아 세포인 것이 바람직하다. 약제학적 조성물이 재조합 효모를 포함하는 경우, 상기 조성물의 박테리아 역가는 1개 단위 투여량 당 10² 내지 10³개, 10³ 내지 10⁴개, 10⁴ 내지 10⁵개 효모 세포인 것이 바람직하다. 일부 실시형태에서, 바이러스, 박테리아 또는 효모 제제는 피하, 피부하 주사 또는 정맥내 주사를 포함하여 전신 주사를 통해 투여된다. 다른 실시형태에서, 전신 주사가 효율적이지 않을 수 있는 경우(예를 들어 뇌종양 등의 경우), 종양내 주사를 통해 제제가 투여되는 것이 고려된다.

대안적으로, 면역 요법이 바이러스에 의존할 필요는 없으나, 요망되는 세포, 특히 면역적격 세포에서 암 항원의(예를 들어 단일 펩타이드, 탠덤 미니-유전자 등으로서) 발현을 초래하는 핵산 백신 접종 또는 다른 재조합 벡터를 이용하여 수행될 수 있다.

본 발명자들은 또한, 암 백신이 유전적 변형 면역적격 세포를 포함할 수 있음을 고려한다. 면역적격 세포로는, 종양 항원에 특이적인 키메라성 항원 수용체(CAR)를 발현하기 위해 NK 세포, 변형된 NK 세포(예를 들어 aNK 세포, haNK 세포 또는 taNK 세포, 9920 Jefferson Blvd. Culver City, CA 90232 소재의 NantKwest로부터 상업적으로 입수 가능함), NKT 세포(예를 들어 CD1d-제약 iNKT 세포 등), T 세포 등이 있으나, 이들로 한정되는 것은 아니다. 일부 실시형태에서, 유전적 변형 면역적격 세포는, 종양 항원에 특이적으로 결합하는 세포외 단일-사슬 변이체 단편, 세포내 활성화 도메인, 및 세포외 단일-사슬 변이체 단편을 세포내 활성화 도메인에 결합하는 막관통 링커를 갖는 키메라 단백질을 포함할 수 있다. 바람직하게는, 세포외 단일-사슬 변이체 단편은 중쇄 가변 영역(V_H) 및 경쇄 가변 영역(V_L)을 포함하며, 이들 영역은 짧은 스페이서 펩타이드 단편(예를 들어 적어도 10개 아미노산, 적어도 20개 아미노산, 적어도 30개 아미노산 등)을 인코딩하는 링커 서열에 의해 분리된다.

종양 네오에피토프, 종양-연관 항원 또는 자가-지질에 특이적인 V_H 및 V_L의 핵산 서열을 식별하기 위한 임의의 적합한 방법이 고려된다. 예를 들어, V_H 및 V_L의 핵산 서열은 종양 에피토프에 대해 공지된 특이성 및 결합 친화력을 이용하여 모노클로날 항체 서열 데이터베이스로부터 식별될 수 있다. 대안적으로, V_H 및 V_L의 핵산 서열은 (예를 들어 IgBLAST 서열 분석 툴 등을 통한) 후보 물질의 인 실리코 분석을 통해 식별될 수 있다. 일부 실시형태에서, V_H 및 V_L의 핵산 서열은 임의의 적합한 시험관내 검정(예를 들어 유세포분석, SPR 검정, 카이네틱 배제 검정(kinetic exclusion assay) 등)을 통해 종양 네오에피토프, 종양-연관 항원 또는 자가-지질에 대해 다양한 친화력을 갖는 펩타이드의 질량 스크리닝을 통해 식별될 수 있다. 이것이 종양 에피토프의 특징에 따라 다양할 수 있긴 하지만, V_H 및 V_L의 최적 핵산 서열은 적어도 종양 에피토프에 대해 적어도 10^-6 M 이하, 바람직하게는 적어도 10^-7 M 이하, 보다 바람직하게는 적어도 10^-8 M 이하의 K_D의 친화력을 갖는 세포외 단일-사슬 변이체 단편을 인코딩하는 것이 바람직하다. 대안적으로, 종양 에피토프로의 합성 결합제가 또한, 파지 패닝(phage panning) 또는 RNA 디스플레이에 의해 수득될 수 있다.

다른 실시형태에서, 유전적 변형 면역적격 세포는 α 사슬 T 세포 수용체, β 사슬 T 세포 수용체, 적어도 일부의 CD3δ 및 적어도 일부의 CD3γ를 갖는 유전적 변형 T 세포 수용체 복합체를 포함할 수 있다. 바람직하게는, 적어도 일부의 α 사슬 T 세포 수용체 또는 β 사슬 T 세포 수용체는 종양 항원에 특이적이다. 종양 항원에 대한 유전적 변형 T 세포 수용체 복합체의 세포외 도메인의 친화력이 적어도 10^-6 M 이하, 바람직하게는 적어도 10^-7 M 이하, 보다 바람직하게는 적어도 10^-8 M 이하의 적어도 K_D를 갖는 것이 특히 바람직하다. 이들 실시형태에서, 세포내 활성화 도메인이 하나 이상의 ITAM 활성화 모티프(면역수용체 티로신-기초 활성화 모티프, YxxL/I-X_6-8-YXXL/I)를 포함하는 것이 바람직하며, 이는 이들 모티프를 발현하는 세포에서 신호전달 캐스케이드를 촉발시킨다. 따라서, 종양 항원에 결합 시, 유전적 변형 T 세포 수용체 복합체는 면역적격 세포의 세포독성을 촉발시키기 위해 다운스트림 신호전달 캐스케이드의 활성화를 촉발시킨다.

본 발명자들은 또한, 암 백신이 종양 항원 또는 종양 항원의 일부를 펩타이드 형태로 포함할 수 있는 것을 고려한다. 선택적으로, 종양 항원 펩타이드는 담체 단백질과 결합될 수 있다. 본원에 사용된 바와 같이, 담체 단백질은, 로드(laod)(하나 이상의 종양 항원 펩타이드)를 안정하게 운반하고 바람직하게는 담체 단백질이 환자(예를 들어 gp60-매개 트랜스사이토시스(transcytosis)를 통한 알부민)에게 투여될 때 종양 미세환경으로의 접근을 제공할 수 있는 임의의 적합한 폴리펩타이드일 수 있다. 따라서, 바람직한 담체 단백질은 알부민, 리폴딩된(refolded) 알부민, 및 항체 부분에 대해 친화력을 갖는 다른 단백질(예를 들어 단백질 A, 단백질 G, 단백질 Z)을 포함한다.

일부 실시형태에서, 종양 항원은, 상기 종양 항원이 담체 단백질과 결합될 수 있는 앵커(anchor) 분자와 결합된다. 예를 들어, 담체 단백질이 알부민인 경우, 앵커 분자는 알부민의 서들로우 부위(Sudlow's site) I과 II 또는 알부민의 임의의 다른 소수성 영역 중 하나에서 적합화되기 위해 임의의 적합한 크기의 소수성 펩타이드 또는 당지질일 수 있다. 예를 들어, 앵커 분자는 소수성 펩타이드(적어도 10개 아미노산, 15개 아미노산, 20개 아미노산, 30개 아미노산 등의 길이)을 포함할 수 있다. 이들 실시형태에서, 종양 항원 및 소수성 펩타이드의 다양한 입체배열이 고려될 수 있다. 예를 들어, 하나의 종양 항원이 소수성 펩타이드에 직접 연결될 수 있거나, 복수의 종양 항원이 소수성 펩타이드에 직접 연결될 수 있다. 대안적으로, 하나의 종양 항원이 복수의 소수성 펩타이드에 직접 연결될 수 있거나, 복수의 종양 항원이 복수의 소수성 펩타이드에 직접 연결될 수 있다.

대안적으로 또는 추가로, 하나 이상의 종양 항원은 담체 단백질에 결합하기 위해 앵커 부분을 갖는 중간체 분자와 결합될 수 있다. 바람직한 실시형태에서, 본 발명자들은, 중간체 분자가 종양 항원에 대한 복수의 결합 부위를 제공하여, 다수의 종양 항원이 담체 단백질 상의 단일 결합 부위를 통해 운반될 수 있음을 고려한다. 적합한 중간체 분자는 네이브(naive) 조직에 임의의 유의한 독성을 제공하지 않는 임의의 단백질, 당지질, 유기 분자 또는 무기 분자를 포함할 수 있다. 예를 들어, 적합한 중간체 분자는 나노입자(예를 들어 양자점(quantum dot), 금 나노입자, 자기 나노입자, 나노튜브, 중합체성 나노입자, 덴드리머 등) 또는 비드(예를 들어 폴리스티렌 비드, 라텍스 비드, 다이나비드(dynabead) 등)를 포함할 수 있다. 바람직하게는, 나노입자 및/또는 비드는 1 μm 미만, 바람직하게는 100 nm 미만의 치수를 갖는다. 나노입자는 담체 단백질(예를 들어 알부민)에 앵커를 제공하는 소수성 꼬리에 가교되거나 이로 부분적으로 코팅될 수 있다. 하나 이상의 종양 항원이 또한, 나노입자와 가교되거나 그 위에 부분적으로 코팅될 수 있다(예를 들어 가교를 위해 종양 항원에 연결된 잉여(extra) 꼬리 도메인을 통해).

또한, 일단 네오에피토프가 암 유발 네오에피토프로서 식별되면, 암 유발 네오에피토프를 갖는 암 유발 유전자에 의해 인코딩되는 단백질을 타겟팅하는 약물이 선택될 수 있음을 인지해야 한다. 예를 들어, 암 유발 유전자가 수용체를 인지하는 경우, 수용체에 특이적인 상기 수용체(또는 이의 리간드)에 대한 수용체 길항제, 억제제 또는 항체가 투여될 수 있다. 유사하게는, 암 유발 유전자가 키나제를 인코딩하는 경우, 키나제 억제제가 환자에게 투여될 수 있다. 따라서, 암 유발 네오에피토프의 식별은, 돌연변이화된 단백질 및 상기 돌연변이화된 단백질의 기능을 면역계를 사용하여 타겟팅하는 조합된 치료 옵션을 제공할 수 있음을 이해해야 한다.

일부 실시형태에서, 본 발명자들은, 암 백신이 하나 이상의 공동-자극 분자, 면역 자극 사이토카인, 및/또는 체크포인트 억제를 방해하거나 하향-조절하는 단백질과 공동-투여될 수 있음을 고려한다. 적합한 공동-자극 분자로는, CD80, CD86, CD30, CD40, CD30L, CD40L, ICOS-L, B7-H3, B7-H4, CD70, OX40L, 4-1BBL이 있으나 이들로 한정되는 것은 아닌 한편, 작용 기전이 덜 정의되어 있는(또는 이해되는) 다른 자극 분자로는 GITR-L, TIM-3, TIM-4, CD48, CD58, TL1A, ICAM-1, LFA3, 및 SLAM 계통의 구성원이 있다. 또한, 면역 반응을 증강시키는 임의의 적합한 유형의 사이토카인이 고려된다. 특히 바람직한 사이토카인 및 사이토카인 유사체로는, IL-2, IL-15, 및 IL-a5 과작용제(super agonist)(ALT-803), IL-21, IPS1 및 LMP1이 있다.

체크포인트 억제를 방해하거나 하향-조절하는 단백질과 관련하여, 체크포인트 수용체에 결합하는 임의의 적합한 펩타이드 리간드가 고려되는 것으로 고려된다. 가장 전형적으로, 결합은 수용체를 통한 신호전달을 억제하거나 적어도 감소시킬 것이고, 특히 고려되는 수용체로는 CTLA-4(특히 CD8⁺ 세포에 대해), PD-1(특히 CD4⁺ 세포에 대해), TIM1 수용체, 2B4 및 CD160이 있다. 예를 들어, 적합한 펩타이드 결합제는 수용체에 특이적으로 결합하는 항체 단편, 특히 scFv뿐만 아니라, 저분자 펩타이드 리간드(예를 들어 RNA 디스플레이 또는 파지 패닝을 통해 단리된 것)를 포함할 수도 있다. 한번 더, 펩타이드 분자의 발현은 바람직하게는, 네오에피토프 또는 폴리토프가 하나 이상의 펩타이드 리간드와 함께 동시에 발현되도록 배위될 것임을 이해해야 한다. 따라서, 펩타이드 리간드는 예를 들어 내부 리보좀 도입 부위 또는 2A 서열을 사용하여, 단일 전사체(폴리토프를 인코딩하는 서열 부분을 포함할 수 있거나 포함하지 않을 수 있음)로부터, 또는 다수의 전사체로부터 생성되는 것으로 전형적으로 고려된다.

선택적으로 및 추가로, 본 발명자들은, 암 백신을 투여한 후, 환자의 치료 결과를 모니터링하고 기록할 수 있음을 추가로 고려한다. 모니터링은 종양 항원을 발현하는 세포에 대해 면역 반응을 이끌어낼 수 있는 다양한 면역적격 세포의 품질 및/도는 양을 평가하는 단계를 포함할 수 있다. 따라서, 일 실시형태에서, 모니터링은 환자를 암 백신으로 치료한 후, 예를 들어 백신 치료 후 적어도 1일, 적어도 3일, 적어도 5일, 적어도 7일, 적어도 14일, 적어도 28일째에, 환자로부터 다양한 면역적격 세포(예를 들어 CD8+ T 세포, CD4+ T 세포, CD3+ T 세포, NK 세포, NKT 세포 등)를 단리하는 단계를 포함한다. 이러한 실시형태에서, 종양 항원에 특이적으로 결합하는 T 세포 수용체 또는 NK 세포 수용체를 발현하는 면역적격 세포는 정성적으로(예를 들어 T 세포 수용체 또는 NK 세포 수용체의 펩타이드 시퀀싱 등에 의해) 및 정량적으로(예를 들어 종양 항원에 특이적인 면역적격 세포의 비(ratio) 또는 수를 결합 검정에 의해 카운트하는 등에 의해) 평가될 수 있다.

본원에서 값의 범위에 대한 설명은 단지, 그 범위에 속하는 각각의 개별 값을 개별적으로 지칭하는 속기 방법으로서 역할을 하는 것이다. 본원에서 다르게 지시되지 않는 한, 각각의 개별 값은, 그 값이 본원에서 개별적으로 설명된 것처럼 명세서에 포함된다. 본원에 기재된 모든 방법은 본원에서 다르게 지시되거나 문맥상 명백하게 다르게 모순되지 않는 한, 임의의 적합한 순서로 수행될 수 있다. 본원에서 소정의 실시형태와 관련하여 제공된 임의의 및 모든 예, 또는 예시적인 언어(예를 들어 "예컨대")의 사용은 본 발명을 보다 양호하게 조명하고자 하는 것일 뿐이고, 다르게 청구된 본 발명의 범위에 제한을 두지 않는다. 명세서에서의 언어는 본 발명의 실시에 필수적인 임의의 비-청구된 요소를 가리키는 것으로 간주되지 않아야 한다.

이미 기재된 것 외에도 더 많은 변형이 본원에서 발명의 개념으로부터 벗어나지 않으면서 가능하다는 것이 당업자에게 명백해야 한다. 따라서, 본 발명의 주제는 첨부된 청구항의 범위에서 제외하고는 제약되지 않는다. 더욱이, 명세서 및 청구항 둘 모두를 해석하는 데 있어서, 모든 용어는 문맥과 일관되는 가장 넓은 가능한 방식으로 해석되어야 한다. 특히, 용어 "포함한다" 및 "포함하는"은 요소, 구성성분 또는 단계를 비-배제적인 방식으로 지칭하는 것으로 해석되어야 하고, 이는, 지칭된 요소, 구성성분 또는 단계가 존재하거나, 이용되거나, 또는 명백하게 지칭되지 않는 다른 요소, 구성성분 또는 단계와 조합될 수 있음을 가리킨다. 명세서 청구항이 A, B, C ... 및 N으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 어떤 것들 중 적어도 하나를 지칭하는 경우, 문맥은 A + N, 또는 B + N 등이 아니라, 상기 군으로부터 단지 하나의 요소만 필요로 하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

암의 면역요법을 위해 환자의 종양 항원을 타겟팅하는 컴퓨터에 의해 수행되는 방법으로서, 상기 방법은:
종양 조직에 대한 환자 오믹스(omics) 데이터를 수신하고, 그리고 상기 오믹스 데이터를 이용하여 종양 항원을 발생시키는 암 유발 유전자(cancer driver gene)에서 적어도 하나의 돌연변이의 존재를 식별하는 단계;
상기 환자의 HLA 대립유전자 유형(HLA allele type)을 결정하는 단계;
상기 종양 항원 및 상기 환자의 대립유전자 유형을 동일한 종양 항원에 대한 최소 친화력을 가지는 다수 대립유전자 유형(majority allele type)과 매칭시키는 단계; 및
매칭시, 상기 환자의 종양 항원을 타켓팅하는 암 백신을 투여하기 위한 치료 정보 데이터를 제공하는 단계;
을 포함하는,
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 오믹스 데이터는 전체 게놈 시퀀싱 데이터(whole genome sequencing data), 전체 엑솜 시퀀싱 데이터(whole exome sequencing data), RNAseq 데이터(RNAseq data), 및 정량적 프로테오믹스 데이터(quantitative proteomics data)로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 적어도 하나의 오믹스 데이터를 포함하는,
방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
단일 염기 다형성(single nucleotide polymorphism), 짧은 결손 및 삽입 다형성(short deletion and insertion polymorphism), 미소부수체 마커(microsatellite marker), 짧은 연속반복서열(short tandem repeat), 이형접합 서열(heterozygous sequence), 다중 염기 다형성 (multinucleotide polymorphism), 및 지정된 변형(named variant)으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 선험적으로(a priori) 알려진 분자 변형 중 적어도 하나에 의해 적어도 하나의 돌연변이를 필터링하는 단계;
를 더 포함하는,
방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 암 유발 유전자는 ALL, AML, BLCA, BRCA, CLL, CM, COREAD, ESCA, GBM, HC, HNSC, LUAD, LUSC, MB, NB, NSCLC, OV, PRAD, RCCC, SCLC, STAD, THCA, 및 UCEC으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 암에 있는,
방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 암 유발 유전자는 표 1에 나열된 유전자 중 하나인,
방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 다수 대립유전자 유형은 상이한 인종들, 상이한 지리적 위치들, 상이한 성별, 또는 가계 기원(provenance) 중에서 대표 대립유전자 유형인,
방법.
제 6 항에 있어서,
상기 다수 대립유전자 유형은 인종들 중 적어도 하나에서 적어도 0.1%의 인구 빈도(population frequency)를 가지는,
방법.
제 6 항에 있어서,
상기 다수 대립유전자 유형은 인종들 중 적어도 하나에서 상위 4분위 내에 있는 인구 빈도를 가지는,
방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 최소 친화력은 복수의 HLA 대립유전자들에 대하여 상기 종양 항원에 대한 친화력들을 비교함으로써 결정되는,
방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 최소 친화력은 100nM 이하의 K_d에 의해 결정되는,
방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 암 백신은 재조합 바이러스 백신(recombinant virus vaccine), 재조합 박테리아 백신(recombinant bacterial vaccine), 재조합 효모 백신(recombinant yeast vaccine), 상기 종양 항원을 인코딩하는 핵산(nucleic acid encoding the tumor antigen), 담체 분자와 결합된 종양 항원(the tumor antigen coupled with a carrier molecule), 및 유전적 변형 면역 세포 조성물(genetically modified immune cell composition) 중 하나인,
방법.
제 11 항에 있어서,
상기 유전적 변형 면역 세포 조성물은 상기 종양 항원에 특이적인 키메라성 항원성 수용체(chimeric antigenic receptor)를 발현시키는 유전적 변형 NKT 세포(genetically modified NKT cell)들, 유전적 변형 NK 세포(genetically modified NK cell), 유전적 변형 T 세포(genetically modified T cell) 중 적어도 하나를 포함하는,
방법.
제 11 항에 있어서,
상기 재조합 바이러스 백신, 상기 재조합 박테리아 백신, 및 상기 재조합 효모 백신은 상기 종양 항원을 인코딩하는 재조합 핵산을 포함하는,
방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 종양 항원에 대한 바인딩 친화력들에 기초하여 복수의 HLA 대립유전자 유형들 중 상기 환자의 상기 HLA 대립유전자 유형을 순위화하는 단계;
를 더 포함하는,
방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 종양 항원은 아미노산 7 내지 20개 사이의 길이를 가지는,
방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
체크포인트 억제(checkpoint inhibition)를 방해하거나 하향-조절하는(down-regulate) 단백질, 면역 자극 사이토카인(immune stimulatory cytokine), 및 공동-자극 분자(co-stimulatory molecule) 중 적어도 하나를 공동투여하기 위한 치료 정보 데이터를 제공하는 단계;
를 더 포함하는,
방법.
제 16 항에 있어서,
상기 공동-자극 분자는 CD80, CD86, CD30, CD40, CD30L, CD40L, ICOS-L, B7-H3, B7-H4, CD70, OX40L, 4-1BBL, GITR-L, TIM-3, TIM-4, CD48, CD58, TL1A, ICAM-1, 및 LFA3으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는,
방법.
제 16 항에 있어서,
상기 면역 자극 사이토카인은 IL-2, IL-12, IL-15, IL-15 과작용제(IL-15 super agonist)(ALT803), IL-21, IPS1, 및 LMP1로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는,
방법.
제 16 항에 있어서,
상기 방해하는 단백질은 CTLA-4, PD-1, TIM1 수용체, 2B4, 또는 CD160의 길항제(antagonist) 또는 항체인,
방법.
암의 면역요법을 위한 환자의 종양 항원을 타겟팅하는 컴퓨터에 의해 수행되는 방법으로서, 상기 방법은:
종양 조직에 대한 환자 오믹스 데이터를 수신하고, 그리고 상기 오믹스 데이터를 이용하여 상기 종양 항원을 발생시키는 암 유발 유전자에서 적어도 하나의 돌연변이의 존재를 식별하는 단계;
상기 환자의 HLA 대립유전자 유형을 결정하는 단계:
종양 항원 및 상기 환자의 대립유전자 유형을 적어도 하나의 암 유형으로 진단되고 그리고 적어도 하나의 암 치료법으로 치료되고 있는 복수의 환자들의 돌연변이 시퀀스들 및 HLA 대립유전자 유형들과 매칭시키는 단계;
매칭시, 상기 매칭에 기초하여 상기 환자에게 암 치료법을 투여하기 위한 치료 정보 데이터를 제공하는 단계;
를 포함하는,
방법.
제 20 항에 있어서,
상기 오믹스 데이터는 전체 게놈 시퀀싱 데이터, 전체 엑솜 시퀀싱 데이터, RNAseq 데이터, 및 정량적 프로테오믹스 데이터로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 적어도 하나의 오믹스 데이터를 포함하는,
방법.
제 20 항 또는 제 21 항에 있어서,
단일 염기 다형성, 짧은 결손 및 삽입 다형성, 미소부수체 마커, 짧은 연속반복서열, 이형접합 시퀀스, 다중 염기 다형성, 및 지정된 변형으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 선험적으로 알려진 분자 변형 중 적어도 하나의 의해 적어도 하나의 돌연변이를 필터링하는 단계;
더 포함하는,
방법.
제 20 항 또는 제 21 항에 있어서,
상기 암 유발 유전자는 ALL, AML, BLCA, BRCA, CLL, CM, COREAD, ESCA, GBM, HC, HNSC, LUAD, LUSC, MB, NB, NSCLC, OV, PRAD, RCCC, SCLC, STAD, THCA, 및 UCEC으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 암에 있는,
방법.
제 20 항 또는 제 21 항에 있어서,
상기 암 유발 유전자는 표 1에 나열된 유전자 중 하나인,
방법.
제 20 항 또는 제 21 항에 있어서,
상기 매칭시키는 단계는 상기 적어도 하나의 암 치료법의 치료 결과 및 상기 HLA 대립유전자 유형에 기초하여 종양 항원을 순위화하는 단계를 더 포함하는,
방법.
제 20 항 또는 제 21 항에 있어서,
상기 종양 항원은 아미노산 7 내지 20개 사이의 길이를 가지는,
방법.
제 20 항 또는 제 21 항에 있어서,
상기 암 치료법은 상기 종양 항원을 타겟팅하는 암 백신인,
방법.
제 27 항에 있어서,
상기 암 백신은 재조합 바이러스 백신, 재조합 박테리아 백신, 재조합 효모 백신, 상기 종양 항원을 인코딩하는 핵산, 담체 분자와 결합된 종양 항원, 및 유전적 변형 면역 세포 조성물 중 하나인,
방법.
제 28 항에 있어서,
상기 유전적 변형 면역 세포 조성물은 상기 종양 항원에 특이적인 키메라성 항원성 수용체를 발현시키는, 유전적 변형 NKT 세포(genetically modified NKT cell)들, 유전적 변형 NK 세포 유도체(genetically modified NK cell derivative)들, 유전적 변형 NK 세포(genetically modified NK cell), 유전적 변형 T 세포(genetically modified NK cell) 중 적어도 하나를 포함하는,
방법.
제 28 항에 있어서,
상기 재조합 바이러스 백신, 상기 재조합 박테리아 백신, 및 상기 재조합 효모 백신은 상기 종양 항원을 인코딩하는 재조합 핵산을 포함하는,
방법.
제 20 항 또는 제 21 항에 있어서,
체크포인트 억제를 방해하거나 하향-조절하는 단백질, 면역 자극 사이토카인, 및 공동-자극 분자 중 적어도 하나를 공동투여하기 위한 치료 정보 데이터를 제공하는 단계;
를 더 포함하는,
방법.
제 31 항에 있어서,
상기 공동-자극 분자는 CD80, CD86, CD30, CD40, CD30L, CD40L, ICOS-L, B7-H3, B7-H4, CD70, OX40L, 4-1BBL, GITR-L, TIM-3, TIM-4, CD48, CD58, TL1A, ICAM-1, 및 LFA3으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는,
방법.
제 31 항에 있어서,
상기 면역 자극 사이토카인은 IL-2, IL-12, IL-15, IL-15 과작용제(ALT803), IL-21, IPS1, 및 LMP1로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는,
방법.
제 31 항에 있어서,
상기 방해하는 단백질은 CD160, TIM1 수용체, PD-1, 또는 CTLA-4의 길항제 또는 항체인,
방법.
제 20 항 또는 제 21 항에 있어서,
상기 복수의 환자들은 성별, 인종, 및 지리적 위치 중 적어도 하나에 의해 계층화되는,
방법.