RU2007130722A - Способы и устройства для диагностики, прогнозирования и выбора лечения лейкоза - Google Patents

Способы и устройства для диагностики, прогнозирования и выбора лечения лейкоза Download PDF

Info

Publication number
RU2007130722A
RU2007130722A RU2007130722/15A RU2007130722A RU2007130722A RU 2007130722 A RU2007130722 A RU 2007130722A RU 2007130722/15 A RU2007130722/15 A RU 2007130722/15A RU 2007130722 A RU2007130722 A RU 2007130722A RU 2007130722 A RU2007130722 A RU 2007130722A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
gene
genes
leukemia
prognostic
peripheral blood
Prior art date
Application number
RU2007130722/15A
Other languages
English (en)
Inventor
Майкл И. БУРЦИНСКИ (US)
Майкл И. БУРЦИНСКИ
Фредерик ИММЕРМАН (US)
Фредерик ИММЕРМАН
Натали С. ТВАЙН (US)
Натали С. ТВАЙН
Дженнифер Эн. СТОВЕР (US)
Дженнифер Эн. СТОВЕР
Эндрю Дж. ДОРНЕР (US)
Эндрю Дж. ДОРНЕР
Original Assignee
Вайет (Us)
Вайет
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Вайет (Us), Вайет filed Critical Вайет (Us)
Publication of RU2007130722A publication Critical patent/RU2007130722A/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
    • G01N33/57407—Specifically defined cancers
    • G01N33/57426—Specifically defined cancers leukemia
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6813—Hybridisation assays
    • C12Q1/6834—Enzymatic or biochemical coupling of nucleic acids to a solid phase
    • C12Q1/6837—Enzymatic or biochemical coupling of nucleic acids to a solid phase using probe arrays or probe chips
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • C12Q1/6886—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/52—Predicting or monitoring the response to treatment, e.g. for selection of therapy based on assay results in personalised medicine; Prognosis

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)

Claims (62)

1. Способ прогнозирования клинических последствий в ответ на лечение лейкемии, который включает следующие стадии:
(1) измерение уровней экспрессии одного или более генов, которые являются прогностическими для лейкемии, в мононуклеарах периферической крови, полученных от пациентов до начала лечения; и
(2) сравнения каждого из указанных уровней экспрессии с соответствующим контрольным уровнем,
причем результат сравнения является показательным для клинических последствий.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что один или более прогностический ген включает по меньшей мере один ген, выбранный из первого класса, и второй ген, выбранный из второго класса, причем указанный первый класс включает гены, имеющие более высокие уровни экспрессии в мононуклеарах периферической крови у пациентов, для которых сделан прогноз о наличии менее благоприятных клинических последствий указанного лечения, а второй класс включает гены, имеющие более высокие уровни экспрессии в мононуклеарах периферической крови у пациентов, для которых сделан прогноз о наличии более благориятных клинических последствий указанного лечения.
3. Способ по п.2, отличающийся тем, что первый ген выбирают из таблицы 3, а второй ген выбирают из таблицы 4.
4. Способ по п.2, отличающийся тем, что указанный первый ген выбирают из группы, включающей белок, который содержит домен «цинковые пальцы» 217, пептидный транспортер 3, «forkhead»-бокс O3A, локус рецептора Т клеток альфа и гипотетический рецептор хемокина/ГТФ-связывающего белка, а указанный второй ген выбирают из группы, включающей металлотионеин, десатуразу-1 жирных кислот, неохарактеризованный ген, соответствующий № в Affymetrix 216336, деформированный эпидермальный ауторегуляторный фактор 1 и белок, запрещающий рост и индуцируемый повреждениями ДНК альфа.
5. Способ по п.2, отличающийся тем, что первый ген представляет собой регулируемую сывороткой/глюкокортикоидным гормоном киназу, а второй ген представляет собой металлотионеин 1X/1L.
6. Способ по п.1, отличающийся тем, что клинические последствия представляют собой появление неблагоприятного результата.
7. Способ по п.6, отличающийся тем, что указанный неблагоприятный результат представляет собой первичный тромбоз.
8. Способ по п.7, отличающийся тем, что указанный один или более прогностический ген представляет собой один или более ген, выбранный из таблицы 5 или таблицы 6.
9. Способ по п.8, отличающийся тем, что укзанный один или более прогностический ген представляет собой лиганд р-селектина.
10. Способ по любому из пп.1-9, отличающийся тем, что лечение включает комбинированную терапию гемтузумаб озогамицином (ГО).
11. Способ по любому из пп.1-9, отличающийся тем, что соответствующий контрольный уровень представляет собой численное пороговое значение.
12. Способ прогнозирования клинических последствий лейкемии, который включает стадии:
(1) создания профиля экспрессии генов для образцов периферической крови пациентов, страдающих лейкемией; и
(2) сравнения указанных профилей экспрессии генов с одним или более контрольным профилем экспрессии,
причем указанные профиль экспрессии генов и один или более контрольный профиль экспрессии включают профиль экспрессии одного или более прогностического гена лейкемии в мононуклеарах периферической крови, и различие или сходство между профилем экспрессии генов и одним или более контрольным профилем экспрессии является показательным для клинических последствий для пациента.
13. Способ по п.12, отличающийся тем, что лейкемия представляет собой острую лейкемию, хроническую лейкемию, лимфотическую лейкемию или нелимфотическую лейкемию.
14. Способ по п.13, отличающийся тем, что лейкемия представляет собой острый миелолейкоз (ОМЛ).
15. Способ по любому из пп.12-14, отличающийся тем, что клинические последствия оценивают по ответу на противораковую терапию.
16. Способ по п.15, отличающийся тем, что указанная противораковая терапия включает введение одного или более соединения, выбранного из группы, включающей: антитело к CD33, даунорубицин, цитарабин, гемтузумаб озогамицин, антрациклин и аналог пиримидинового или пуринового нуклеотида.
17. Способ по любому из пп.12-14 или 16, отличающийся тем, что указанный один или более прогностический ген включает один или более ген, который выбирают из таблицы 3 или таблицы 4.
18. Способ по п.17, отличающийся тем, что указанный один или более прогностический ген включает десять или более генов, которые выбирают из таблицы 3 или таблицы 4.
19. Способ по п.18, отличающийся тем, что указанный один или более прогностический ген включает двадцать или более генов, которые выбирают из таблицы 3 или таблицы 4.
20. Способ по любому из пп.12-14, или 16, 18, или 19, отличающийся тем, что стадия (2) включает сравнение профиля экспрессии генов с одним или более контрольным профилем экспрессии с помощью анализа способом k-ближайшего соседа или алгоритма взвешенного голосования.
21. Способ по любому из пп.12-14, или 16, 18, или 19, отличающийся тем, что указанный один или более контрольный профиль экспрессии показателен для известных или определяемых клинических последствий.
22. Способ по любому из пп.12-14, или 16, 18, или 19, отличающийся тем, что стадия (2) включает сравнение профиля экспрессии генов с по меньшей мере двумя контрольными профилями экспрессии, каждый из которых означает различные клинические последствия.
23. Способ по п.22, отличающийся тем, что каждый контрольный профиль экспрессии показателен для различных клинических последствий, выбранных из группы, включающей ремиссию до уровня менее 5% бластных клеток в ответ на противораковую терапию; ремиссию до уровня не менее чем 5% бластных клеток в ответ на противораковую терапию; и отсутствие ремиссии в ответ на противораковую терапию.
24. Способ по любому из пп.12-14, или 16, 18, или 19, отличающийся тем, что указанный один или более контрольный профиль экспрессии представляет собой контрольный профиль экспрессии у человека не страдающего лейкемией.
25. Способ по любому из пп.12-14, или 16, 18, или 19, отличающийся тем, что стадия (1) включает создание профиля экспрессии генов с использованием матрицы нуклеиновых кислот.
26. Способ по п.15, отличающийся тем, что стадия (1) включает создание профиля экспрессии генов в образце периферической крови пациента перед началом противораковой терапии.
27. Способ выбора лечения пациентов, страдающих лейкемией, который включает следующие стадии:
(1) получение профиля экспрессии генов в образце периферической крови, полученного от пациента страдающего лейкемией;
(2) сравнение указанного профиля экспрессии генов со множеством контрольных профилей экспрессии, каждый из которых показателен для клинических последствий одного из множества вариантов лечения; и
(3) выбор из множества вариантов лечения варианта лечения, который имеет благоприятное клиническое последствие для пациента, страдающего лейкемией, на основе сравнения на стадии (2),
причем указанные профиль экспрессии генов и один или более контрольный профиль экспрессии включают профили экспрессии одного или более прогностического для лейкемии гена в мононуклеарах периферической крови.
28. Способ по п.27, отличающийся тем, что указаный один или более прогностический ген включает один или более ген, выбранный из таблицы 3 или таблицы 4.
29. Способ по п.28, отличающийся тем, что указанный один или более прогностический ген включает десять или более генов, которые выбирают из таблицы 3 или таблицы 4.
30. Способ по п.29, отличающийся тем, что один или более прогностический ген представляет собой двадцать или более генов, которые выбирают из таблицы 3 или таблицы 4.
31. Способ по любому из пп.27-30, отличающийся тем, что стадия (2) сравнение профиля экспрессии генов со множеством контрольных профилей экспрессии способом k-ближайшего соседа или алгоритма взвешенного голосования.
32. Способ диагностики или наблюдения возникновения, развития, прогрессирования или лечения лейкемии, который включает следующие стадии:
(1) получение профиля экспрессии генов в образце периферической крови, полученного от пациента страдающего лейкемией; и
(2) сравнение профиля экспрессии генов с одним или более контрольным профилем экспрессии,
причем указанные профиль экспрессии генов и один или более контрольный профиль экспрессии включают профили экспрессии одного или более диагностического для лейкемии гена в мононуклеарах периферической крови, и различие или сходство между указанным профилем экспрессии генов и одним или более контрольным профилем экспрессии является показательным для присутствия, отсутствия, возникновения, развития, прогрессирования или эффективности лечения лейкемии у пациента.
33. Способ по п.32, отличающийся тем, что лейкемия представляет собой ОМЛ.
34. Способ по п.33, отличающийся тем, что один или более диагностический ген включает один или более ген, который выбирают из таблицы 7.
35. Способ по п.33, отличающийся тем, что один или более диагностический ген включает один или более ген, который выбирают из таблицы 8 или таблицы 9.
36. Способ по п.33, отличающийся тем, что указанный один или более диагностический ген включает десять или более генов, которые выбирают из таблицы 7.
37. Способ по п.33, отличающийся тем, что указанный один или более диагностический ген включает десять или более генов, которые выбирают из таблицы 8 или таблицы 9.
38. Способ по п.32, отличающийся тем, что один или более контрольный профиль экспрессии представляет собой контрольный профиль экспрессии здорового человека.
39. Матрица для применения в способе прогнозирования клинических последствий для пациентов, страдающих ОМЛ, включающая субстрат, имеющий множество положений, каждое из которых содержит отдельный зонд, расположенный на нем, причем по меньшей мере 15% множества положений содержит зонды, которые могут специфично детектировать прогностические для ОМЛ гены в мононуклеарах периферической крови.
40. Матрица по п.39, отличающаяся тем, что по меньшей мере 30% множества положений содержит зонды, которые могут специфично детектировать прогностические для ОМЛ гены в мононуклеарах периферической крови.
41. Матрица по п.39, отличающаяся тем, что по меньшей мере 50% положений содержит зонды, которые могут специфично детектировать прогностические для ОМЛ гены в мононуклеарах периферической крови.
42. Матрица по любому из пп.39-41, отличающаяся тем, что прогностические гены выбраны из таблиц 3, 4, 5 или 6.
43. Матрица по любому из пп.39-41, отличающаяся тем, что зонд представляет собой зонд на основе нуклеиновой кислоты.
44. Матрица по любому из пп.39-41, отличающаяся тем, что зонд представляет собой зонд на основе антитела.
45. Матрица для применения в способе диагностики ОМЛ, включающая субстрат, имеющий множество положений, каждое из которых содержит отдельный зонд, расположенный на нем, причем по меньшей мере 15% множества положений содержит зонды, которые могут специфично детектировать диагностические для ОМЛ гены в мононуклеарах периферической крови.
46. Матрица по п.45, отличающаяся тем, что по меньшей мере 30% множества положений содержит зонды, которые могут специфично детектировать диагностические для ОМЛ гены в мононуклеарах периферической крови.
47. Матрица по п.45, отличающаяся тем, что по меньшей мере 50% множества положений содержит зонды, которые могут специфично детектировать диагностические для ОМЛ гены в мононуклеарах периферической крови.
48. Матрица по любому из пп.45-47, отличающаяся тем, что диагностические гены выбраны из таблицы 7.
49. Матрица по любому из пп.45-47, отличающаяся тем, что зонд представляет собой зонд на основе нуклеиновой кислоты.
50. Матрица по любому из пп.45-47, отличающаяся тем, что зонд представляет собой зонд на основе антитела.
51. Считываемый компьютером носитель информации, содержащий закодированный в цифровой форме профиль экспрессии, имеющий множество закодированных в цифровой форме сигналов экспрессии, каждый из которых включает значение, характеризующее экспрессию прогностического для ОМЛ гена в мононуклеарах периферической крови.
52. Считываемый компьютером носитель информации по п.51, отличающийся тем, что указанный прогностический ген выбран из таблиц 3, 4, 5 или 6.
53. Считываемый компьютером носитель информации по п.51, отличающийся тем, что значение характеризует экспрессию прогностического для ОМЛ гена в мононуклеарах периферической крови пациента с известным или определяемым клиническим последствием.
54. Считываемый компьютером носитель информации по п.51, отличающийся тем, что указанный закодированный в цифровой форме профиль экспрессии включает по меньшей мере десять закодированных в цифровой форме сигналов экспрессии.
55. Считываемый компьютером носитель информации, содержащий закодированный в цифровой форме профиль экспрессии, имеющий множество закодированных в цифровой форме сигналов экспрессии, каждый из которых включает значение, характеризующее экспрессию диагностического для ОМЛ гена в мононуклеарах периферической крови.
56. Считываемый компьютером носитель информации по п.55, отличающийся тем, что указанный диагностический ген выбран из таблицы 7.
57. Считываемый компьютером носитель информации по п.55, отличающийся тем, что значение характеризует экспрессию диагностического для ОМЛ гена в мононуклеарах периферической крови у человека без ОМЛ.
58. Считываемый компьютером носитель информации по п.55, отличающийся тем, что указанный закодированный в цифровой форме профиль экспрессии включает по меньшей мере десять закодированных в цифровой форме сигналов экспрессии.
59. Набор для прогнозирования ОМЛ, который включает: а) один или более зонд, который может специфично детектировать прогностические для ОМЛ гены в мононуклеарах периферической крови; и б) один или более контроль, каждый из которых представляет собой контрольный уровень экспрессии прогностического гена, детектируемого одним или более зондом.
60. Набор по п.59, отличающийся тем, что указанные прогностические гены выбраны из таблиц 3, 4, 5 или 6.
61. Набор для диагностики ОМЛ, который включает: а) один или более зонд, который может специфично детектировать диагностические для ОМЛ гены в мононуклеарах периферической крови; и б) один или более контроль, каждый из которых представляет собой контрольный уровень экспрессии прогностического гена, детектируемого одним или более зондом.
62. Набор по п.61, отличающийся тем, что указанные диагностические гены выбраны из таблицы 7.
RU2007130722/15A 2005-02-16 2006-02-16 Способы и устройства для диагностики, прогнозирования и выбора лечения лейкоза RU2007130722A (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US65311705P 2005-02-16 2005-02-16
US60/653,117 2005-02-16

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2007130722A true RU2007130722A (ru) 2009-03-27

Family

ID=36659874

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2007130722/15A RU2007130722A (ru) 2005-02-16 2006-02-16 Способы и устройства для диагностики, прогнозирования и выбора лечения лейкоза

Country Status (14)

Country Link
US (1) US20080280774A1 (ru)
EP (1) EP1848994A2 (ru)
JP (1) JP2008529557A (ru)
KR (1) KR20070106027A (ru)
CN (1) CN101156067A (ru)
AU (1) AU2006214034A1 (ru)
BR (1) BRPI0607753A2 (ru)
CA (1) CA2598025A1 (ru)
CR (1) CR9315A (ru)
IL (1) IL185189A0 (ru)
MX (1) MX2007009911A (ru)
NO (1) NO20074104L (ru)
RU (1) RU2007130722A (ru)
WO (1) WO2006089233A2 (ru)

Families Citing this family (60)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006125195A2 (en) * 2005-05-18 2006-11-23 Wyeth Leukemia disease genes and uses thereof
US10460080B2 (en) 2005-09-08 2019-10-29 Gearbox, Llc Accessing predictive data
KR100617467B1 (ko) * 2005-09-27 2006-09-01 디지탈 지노믹스(주) 급성 골수성 백혈병 환자의 항암제 치료 반응성 예측용마커
US20090075266A1 (en) * 2007-09-14 2009-03-19 Predictive Biosciences Corporation Multiple analyte diagnostic readout
CN101932938B (zh) 2007-11-30 2014-08-27 克雷特诊疗服务公司 作为标记物用于化学疗法的tle3
JP2011515497A (ja) * 2008-03-26 2011-05-19 セレラント セラピューティクス インコーポレイテッド 骨髄性血液学的増殖性疾患と関連する免疫グロブリンおよび／またはＴｏｌｌ様受容体タンパク質ならびにその使用
EP2113257A1 (en) 2008-04-30 2009-11-04 Consorzio per il Centro di Biomedica Moleculare Scrl Polyelectrolyte with positive net charge for use as medicament and diagnostic for cancer
US20100041055A1 (en) * 2008-08-12 2010-02-18 Stokes Bio Limited Novel gene normalization methods
US8748103B2 (en) 2008-11-07 2014-06-10 Sequenta, Inc. Monitoring health and disease status using clonotype profiles
SG195652A1 (en) 2008-11-07 2013-12-30 Sequenta Inc Methods of monitoring conditions by sequence analysis
US9528160B2 (en) 2008-11-07 2016-12-27 Adaptive Biotechnolgies Corp. Rare clonotypes and uses thereof
US9506119B2 (en) 2008-11-07 2016-11-29 Adaptive Biotechnologies Corp. Method of sequence determination using sequence tags
US8691510B2 (en) * 2008-11-07 2014-04-08 Sequenta, Inc. Sequence analysis of complex amplicons
US9365901B2 (en) 2008-11-07 2016-06-14 Adaptive Biotechnologies Corp. Monitoring immunoglobulin heavy chain evolution in B-cell acute lymphoblastic leukemia
US8628927B2 (en) 2008-11-07 2014-01-14 Sequenta, Inc. Monitoring health and disease status using clonotype profiles
HUE029424T2 (en) 2009-01-15 2017-02-28 Adaptive Biotechnologies Corp Adaptive immunity profiling and a method for producing monoclonal antibodies
KR100937720B1 (ko) * 2009-04-20 2010-01-20 전남대학교산학협력단 ＣＦＨ 또는 ＡｐｏＨ를 급성골수성백혈병 관해 진단용 생화학적 마커로 사용하는 방법
JP2012531202A (ja) 2009-06-25 2012-12-10 フレッド ハチンソン キャンサー リサーチ センター 適応免疫を測定する方法
EP2452207B1 (en) * 2009-07-07 2015-08-12 Koninklijke Philips N.V. Dynamic pet imaging with isotope contamination compensation
GB2472856B (en) 2009-08-21 2012-07-11 Cantargia Ab IL1-RAP modulators and uses thereof
JP5503942B2 (ja) * 2009-10-30 2014-05-28 シスメックス株式会社 疾患の罹患の判定方法
US9043160B1 (en) 2009-11-09 2015-05-26 Sequenta, Inc. Method of determining clonotypes and clonotype profiles
JP5467267B2 (ja) * 2010-03-05 2014-04-09 国立大学法人大阪大学 機器制御装置、機器システム、機器制御方法、機器制御プログラム、および記録媒体
CN107929730A (zh) 2011-01-19 2018-04-20 坎塔吉亚有限责任公司 抗il1rap抗体及其治疗人类的用途
US9012422B2 (en) * 2011-08-10 2015-04-21 Wake Forest University Health Sciences Method of treating acute myelogenous leukemia
US9873918B2 (en) 2011-08-11 2018-01-23 Albert Einstein College Of Medicine, Inc. Treatment of acute myeloid leukemia and myelodysplastic syndromes
US10385475B2 (en) 2011-09-12 2019-08-20 Adaptive Biotechnologies Corp. Random array sequencing of low-complexity libraries
EP2768982A4 (en) 2011-10-21 2015-06-03 Adaptive Biotechnologies Corp QUANTIFICATION OF ADAPTIVE IMMUNOCELL GENOMES IN A COMPLEX MIX OF CELLS
EP2788509B1 (en) 2011-12-09 2018-07-11 Adaptive Biotechnologies Corporation Diagnosis of lymphoid malignancies and minimal residual disease detection
US9499865B2 (en) 2011-12-13 2016-11-22 Adaptive Biotechnologies Corp. Detection and measurement of tissue-infiltrating lymphocytes
JP6156621B2 (ja) * 2012-02-14 2017-07-05 国立大学法人 岡山大学 Ａｔｌｌの診断のためのデータ取得方法、ａｔｌｌ診断用キットおよびａｔｌｌ診断システム
EP2823060B1 (en) 2012-03-05 2018-02-14 Adaptive Biotechnologies Corporation Determining paired immune receptor chains from frequency matched subunits
DK2831276T3 (da) 2012-05-08 2016-08-01 Adaptive Biotechnologies Corp Sammensætninger og fremgangsmåde til at måle og kalibrere amplifikations-bias i multipleks-PCR-reaktioner
ES2743767T3 (es) * 2012-05-31 2020-02-20 Univ Kinki Agente para prevenir y/o tratar dolor neuropático periférico causado por un fármaco anticancerígeno
ES2749118T3 (es) 2012-10-01 2020-03-19 Adaptive Biotechnologies Corp Evaluación de la inmunocompetencia por la diversidad de los receptores de inmunidad adaptativa y caracterización de la clonalidad
WO2015160439A2 (en) 2014-04-17 2015-10-22 Adaptive Biotechnologies Corporation Quantification of adaptive immune cell genomes in a complex mixture of cells
US9708657B2 (en) 2013-07-01 2017-07-18 Adaptive Biotechnologies Corp. Method for generating clonotype profiles using sequence tags
WO2015134787A2 (en) 2014-03-05 2015-09-11 Adaptive Biotechnologies Corporation Methods using randomer-containing synthetic molecules
US10066265B2 (en) 2014-04-01 2018-09-04 Adaptive Biotechnologies Corp. Determining antigen-specific t-cells
CA2966201A1 (en) 2014-10-29 2016-05-06 Adaptive Biotechnologies Corp. Highly-multiplexed simultaneous detection of nucleic acids encoding paired adaptive immune receptor heterodimers from many samples
US10246701B2 (en) 2014-11-14 2019-04-02 Adaptive Biotechnologies Corp. Multiplexed digital quantitation of rearranged lymphoid receptors in a complex mixture
US11066705B2 (en) 2014-11-25 2021-07-20 Adaptive Biotechnologies Corporation Characterization of adaptive immune response to vaccination or infection using immune repertoire sequencing
AU2016222788B2 (en) 2015-02-24 2022-03-31 Adaptive Biotechnologies Corp. Methods for diagnosing infectious disease and determining HLA status using immune repertoire sequencing
AU2016242967B2 (en) 2015-04-01 2021-07-01 Adaptive Biotechnologies Corp. Method of identifying human compatible T cell receptors specific for an antigenic target
US11474106B2 (en) 2015-07-08 2022-10-18 Lawrence Livermore National Security, Llc Methods for cytotoxic chemotherapy-based predictive assays
US11035850B2 (en) 2016-04-12 2021-06-15 The Johns Hopkins University Quantitative determination of nucleoside analogue drugs in genomic DNA or RNA
US10428325B1 (en) 2016-09-21 2019-10-01 Adaptive Biotechnologies Corporation Identification of antigen-specific B cell receptors
WO2018132766A1 (en) * 2017-01-12 2018-07-19 The Regents Of The University Of California Cytotoxic chemotherapy-based predictive assays for acute myeloid leukemia
CN106841624B (zh) * 2017-01-26 2019-02-22 庄磊靓 抗人cd4和抗人cd184单克隆抗体作为标志物的应用
US11254980B1 (en) 2017-11-29 2022-02-22 Adaptive Biotechnologies Corporation Methods of profiling targeted polynucleotides while mitigating sequencing depth requirements
CN108182347B (zh) * 2018-01-17 2022-02-22 广东工业大学 一种大规模跨平台基因表达数据分类方法
KR102327062B1 (ko) 2018-03-20 2021-11-17 딜로이트컨설팅유한회사 임상시험 결과 예측 장치 및 방법
CN109187987B (zh) * 2018-08-23 2021-05-11 中国人民解放军第三0九医院 Ms4a3蛋白作为标志物在诊断活动性结核病中的应用
US11497795B2 (en) 2018-09-28 2022-11-15 Asahi Kasei Pharma Corporation Medicament for mitigating conditions and/or suppressing onset of peripheral neuropathy induced by anti-malignant tumor agent
CN109897900B (zh) * 2019-03-13 2023-04-07 温州医科大学 Epb42基因在肝癌sbrt疗效评估中的应用
CN112831560B (zh) * 2019-11-23 2022-07-22 山东大学齐鲁医院 γ-分泌酶激活蛋白基因和/或其编码的蛋白的新应用
CN112852964B (zh) * 2021-03-08 2022-02-11 镇江市第一人民医院 一种环状RNA hsa_circ_0059707及其特异性扩增引物和应用
CN114712381B (zh) * 2022-03-30 2024-04-26 浙江大学 Ak2基因在制备白血病诱导分化治疗药物中的应用
CN115029383B (zh) * 2022-04-21 2024-02-20 苏天生命科技(苏州)有限公司 Ms4a3蛋白在调控红细胞成熟中的应用
CN117737251B (zh) * 2024-02-21 2024-05-28 北京医院 一种aml诊断和预后的组合分子标志物

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7625697B2 (en) * 1994-06-17 2009-12-01 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Methods for constructing subarrays and subarrays made thereby
US6647341B1 (en) * 1999-04-09 2003-11-11 Whitehead Institute For Biomedical Research Methods for classifying samples and ascertaining previously unknown classes
CA2325806A1 (en) * 1999-12-03 2001-06-03 Molecular Mining Corporation Methods for the diagnosis and prognosis of acute leukemias
US20040018513A1 (en) * 2002-03-22 2004-01-29 Downing James R Classification and prognosis prediction of acute lymphoblastic leukemia by gene expression profiling
AU2003234035A1 (en) * 2002-05-31 2003-12-19 Cancer Research Technology Limited Specific genetic markets for cytogenetically defined acute myeloid leukaemia
US20040152632A1 (en) * 2002-11-06 2004-08-05 Wyeth Combination therapy for the treatment of acute leukemia and myelodysplastic syndrome
CN101088089A (zh) * 2004-02-23 2007-12-12 鹿特丹伊拉斯姆斯大学医疗中心 通过基因表达图形对急性粒细胞性白血病进行分类、诊断和预后
AU2005201935B2 (en) * 2004-05-06 2012-04-26 Veridex, Llc Prognostic for hematological malignancy

Also Published As

Publication number Publication date
CN101156067A (zh) 2008-04-02
CR9315A (es) 2008-01-21
WO2006089233A2 (en) 2006-08-24
BRPI0607753A2 (pt) 2009-10-06
MX2007009911A (es) 2008-02-20
IL185189A0 (en) 2007-12-03
CA2598025A1 (en) 2006-08-24
KR20070106027A (ko) 2007-10-31
JP2008529557A (ja) 2008-08-07
NO20074104L (no) 2007-11-13
EP1848994A2 (en) 2007-10-31
AU2006214034A1 (en) 2006-08-24
WO2006089233A3 (en) 2007-03-29
US20080280774A1 (en) 2008-11-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2007130722A (ru) Способы и устройства для диагностики, прогнозирования и выбора лечения лейкоза
US11174518B2 (en) Method of classifying and diagnosing cancer
Lin et al. Systematic and cell type‐specific telomere length changes in subsets of lymphocytes
Ruiz-Alonso et al. The genomics of the human endometrium
Sargent et al. A TGFβ-responsive gene signature is associated with a subset of diffuse scleroderma with increased disease severity
Hus et al. Using the autism diagnostic interview—revised to increase phenotypic homogeneity in genetic studies of autism
ES2612197T3 (es) Marcadores en la orina para la detección del cáncer de vejiga
Upadhyaya Neurofibromatosis type 1: diagnosis and recent advances
US20030232356A1 (en) Skin cell biomarkers and methods for identifying biomarkers using nucleic acid microarrays
JP2008529557A5 (ru)
EP2982985A1 (en) System for predicting prognosis of locally advanced gastric cancer
US20160053327A1 (en) Compositions and methods for prediction of clinical outcome for all stages and all cell types of non-small cell lung cancer in multiple countries
EP2982986B1 (en) Method for manufacturing gastric cancer prognosis prediction model
KR102361617B1 (ko) 환자 전사체 샘플의 유의 유전자 발현 지표 조합 점수 기반 질병 표현형 판별 방법
US20150100242A1 (en) Method, kit and array for biomarker validation and clinical use
Fujiwara et al. Serum microRNA-126 and-223 as new-generation biomarkers for sarcoidosis in patients with heart failure
EP1950310A1 (en) Method for risk prediction of a postoperative sepsis in a human
KR102514626B1 (ko) 자궁경부암 환자의 항암방사선 치료 반응 예측을 위한 조성물
US20210301353A1 (en) Gene signatures for predicting metastasis of melanoma and patient prognosis
Gendoo et al. Personalized diagnosis of medulloblastoma subtypes across patients and model systems
Eun et al. Identification of novel biomarkers for prediction of neurological prognosis following cardiac arrest
US20040126755A1 (en) Gene expression based method for distinguishing metastatic from non-metastatic forms of a tumor, and use in designing therapeutic drugs
US11459618B2 (en) System and method for determining Cetuximab sensitivity on gastric cancer
CN112877424A (zh) 与心肌梗死相关的生物标志物及其应用
ES2339841B1 (es) Metodo para diagnosticar o determinar la predisposicion genetica a desarrollar miocardiopatia hipertrofica.

Legal Events

Date Code Title Description
FA92 Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted)

Effective date: 20101202