RU2017123117A - Система и способы получения биомаркеров генных сигнатур ответа на антагонисты pd-1 - Google Patents

Система и способы получения биомаркеров генных сигнатур ответа на антагонисты pd-1 Download PDF

Info

Publication number
RU2017123117A
RU2017123117A RU2017123117A RU2017123117A RU2017123117A RU 2017123117 A RU2017123117 A RU 2017123117A RU 2017123117 A RU2017123117 A RU 2017123117A RU 2017123117 A RU2017123117 A RU 2017123117A RU 2017123117 A RU2017123117 A RU 2017123117A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
gene
genes
hla
signature
tumor
Prior art date
Application number
RU2017123117A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2017123117A3 (ru
Inventor
Марк Д. АЙЭРС
Андрей ЛОБОДА
Джаред К. ЛАНСФОРД
Террилл К. МАККЛАНАХАН
Эрин Э. МЕРФИ
Майкл НЕБОЖИН
Original Assignee
Мерк Шарп И Доум Корп.
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 Мерк Шарп И Доум Корп. filed Critical Мерк Шарп И Доум Корп.
Publication of RU2017123117A publication Critical patent/RU2017123117A/ru
Publication of RU2017123117A3 publication Critical patent/RU2017123117A3/ru

Links

Classifications

    • 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
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P35/00—Antineoplastic agents
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P43/00—Drugs for specific purposes, not provided for in groups A61P1/00-A61P41/00
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C07—ORGANIC CHEMISTRY
    • C07K—PEPTIDES
    • C07K16/00—Immunoglobulins [IGs], e.g. monoclonal or polyclonal antibodies
    • C07K16/18—Immunoglobulins [IGs], e.g. monoclonal or polyclonal antibodies against material from animals or humans
    • C07K16/28—Immunoglobulins [IGs], e.g. monoclonal or polyclonal antibodies against material from animals or humans against receptors, cell surface antigens or cell surface determinants
    • C07K16/2803—Immunoglobulins [IGs], e.g. monoclonal or polyclonal antibodies against material from animals or humans against receptors, cell surface antigens or cell surface determinants against the immunoglobulin superfamily
    • C07K16/2818—Immunoglobulins [IGs], e.g. monoclonal or polyclonal antibodies against material from animals or humans against receptors, cell surface antigens or cell surface determinants against the immunoglobulin superfamily against CD28 or CD152
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G16B20/20—Allele or variant detection, e.g. single nucleotide polymorphism [SNP] detection
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B30/00—ICT specially adapted for sequence analysis involving nucleotides or amino acids
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • G16B40/30—Unsupervised data analysis
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
    • A61K39/00—Medicinal preparations containing antigens or antibodies
    • A61K2039/505—Medicinal preparations containing antigens or antibodies comprising antibodies
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C07—ORGANIC CHEMISTRY
    • C07K—PEPTIDES
    • C07K2317/00—Immunoglobulins specific features
    • C07K2317/20—Immunoglobulins specific features characterized by taxonomic origin
    • C07K2317/24—Immunoglobulins specific features characterized by taxonomic origin containing regions, domains or residues from different species, e.g. chimeric, humanized or veneered
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C07—ORGANIC CHEMISTRY
    • C07K—PEPTIDES
    • C07K2317/00—Immunoglobulins specific features
    • C07K2317/70—Immunoglobulins specific features characterized by effect upon binding to a cell or to an antigen
    • C07K2317/76—Antagonist effect on antigen, e.g. neutralization or inhibition of binding
    • 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
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/106—Pharmacogenomics, i.e. genetic variability in individual responses to drugs and drug metabolism
    • 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
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158—Expression markers

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Pharmacology & Pharmacy (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)

Claims (59)

1. Способ получения биомаркера генной сигнатуры, который является прогностическим в отношении противоопухолевого ответа на антагонист PD-1 по меньшей мере для одного интересующего типа опухоли, который включает:
получение образца опухоли до лечения у каждого больного в когорте больных с диагнозом данного типа опухоли;
получение, для каждого больного в когорте, значения противоопухолевого ответа после лечения антагонистом PD-1;
измерение необработанных уровней РНК в каждом образце опухоли для каждого гена в платформе экспрессии генов,
где платформа экспрессии генов включает набор генов клинического ответа из приблизительно от 50 до приблизительно 60 генов и набор нормализационных генов из приблизительно от 10 до приблизительно 12 генов домашнего хозяйства, и где приблизительно 90% генов клинического ответа демонстрируют интратуморальные уровни РНК, которые положительно коррелируют с противоопухолевым ответом, и приблизительно 10% генов клинического ответа демонстрируют интратуморальные уровни РНК, которые отрицательно коррелируют с противоопухолевым ответом;
нормализацию, для каждого образца опухоли, каждого из измеренных необработанных уровней РНК для генов клинического ответа с использованием измеренных уровней РНК нормализационных генов;
взвешивание, для каждого образца опухоли и каждого гена в интересующей генной сигнатуре, нормализованных уровней экспрессии РНК при использовании заданного множителя для данного гена;
сложение, для каждого больного, взвешенных уровней экспрессии РНК с получением оценки генной сигнатуры для каждого больного в когорте; и
сравнение оценки генной сигнатуры для всех образцов опухолей и значений противоопухолевого ответа у всех больных в когорте для выбора порогового значения для оценки генной сигнатуры, которое делит когорту больных, удовлетворяющих целевому критерию клинической применимости биомаркера.
2. Способ по п.1, где платформа экспрессии генов состоит из генов, перечисленных в Таблице 1:
Таблица 1: Платформа экспрессии генов Таблица 1A. Набор генов клинического ответа - положительно коррелирующие гены Обозначение гена Рег. номер Примерная область-мишень B2M NM_004048.2 235-335 CASP8 NM_001228.4 301-401 CCL5 NM_002985.2 280-380 CCR5 NM_000579.1 2730-2830 CD1D NM_001766.3 1428-1528 CD2 NM_001767.3 687-787 CD27 NM_001242.4 330-430 CD274 NM_014143.3 1245-1345 CD3D NM_000732.4 110-210 CD3E NM_000733.2 75-175 CD3G NM_000073.2 515-615 CD4 NM_000616.4 975-1075 CD74 NM_001025159.1 964-1064 CD8A NM_001768.5 1320-1420 CIITA NM_000246.3 470-570 CMKLR1 NM_004072.1 770-870 CXCL10 NM_001565.1 40-140 CXCL13 NM_006419.2 210-310 CXCL9 NM_002416.1 1975-2075 CXCR6 NM_006564.1 95-195 GRAP2 NM_004810.2 232-332 GZMB NM_004131.3 540-640 GZMK NM_002104.2 700-800 HLA-DPB1 NM_002121.4 931-1031 HLA-DQA1 NM_002122.3 261-361 HLA-DRA NM_019111.3 335-435 HLA-DRB1 NM_002124.1 985-1085 HLA-E NM_005516.4 1204-1304 IDO1 NM_002164.3 50-150 IFNG NM_000619.2 970-1070 IKZF3 NM_183232.2 1176-1276 IL10RA NM_001558.2 150-250 IL2RB NM_000878.2 1980-2080 IL2RG NM_000206.1 595-695 IRF8 NM_002163.2 253-353 LAG3 NM_002286.5 1735-1835 LCK NM_005356.2 1260-1360 LILRB1 NM_001081637.1 2332-2432 NKG7 NM_005601.3 632-732 P2RY8 NM_178129.3 425-525 PDCD1LG2 NM_025239.3 235-335 PSMB10 NM_002801.2 221-321 PTPRCAP NM_005608.2 668-768 SAMHD1 NM_015474.2 640-740 SLAMF7 NM_021181.3 215-315 STAT1 NM_007315.2 205-305 TAGAP NM_054114.3 169-269 TIGIT NM_173799.2 1968-2068 TNFRSF14 NM_003820.2 916-1016 TNFSF13B NM_006573.4 1430-1530 ZAP70 NM_001079.3 1175-1275 Таблица 1B. Набор генов клинического ответа - отрицательно коррелирующие гены Обозначение гена Рег. номер Примерная область-мишень CD276 NM_001024736.1 2120-2220 CTAG1B NM_001327.2 285-385 DSG2 NM_001943.3 235-335 EGFR NM_201282.1 360-460 SLC2A1 NM_006516.2 2500-2600 TSLP NM_033035.4 899-999 Таблица 1C. Набор нормализационных генов Обозначение гена Рег. номер Примерная область-мишень ABCF1 NM_001090.2 850-950 C14ORF102 NM_017970.3 3236-3336 G6PD NM_000402.2 1155-1255 OAZ1 NM_004152.2 313-413 POLR2A NM_000937.2 3775-3875 SDHA NM_004168.1 230-330 STK11IP NM_052902.2 565-665 TBC1D10B NM_015527.3 2915-3015 TBP NM_001172085.1 587-687 UBB NM_018955.2 795-895 ZBTB34 NM_001099270.1 406-506
3. Способ по п.1, который дополнительно включает обозначение любого образца опухоли данного типа опухоли, который имеет оценку генной сигнатуры, больше или равную выбранному пороговому значению, как биомаркер-положительного, и обозначение любого образца опухоли данного типа опухоли, который имеет оценку генной сигнатуры, которая ниже выбранного порогового значения, как биомаркер-отрицательного.
4. Способ по п.1, где антагонистом PD-1 является пембролизумаб.
5. Способ по п.1, где типом опухоли является рак мочевого пузыря, рак желудка, рак головы и шеи, тройной негативный рак молочной железы, рак прямой кишки, рак желчных протоков, рак толстой и прямой кишки, рак пищевода, рак яичника или меланома.
6. Способ по любому из пп.1-5, где заданный множитель для каждого гена клинического ответа является членом того же набора оценочных весов, выбранного из группы наборов оценочных весов, перечисленных в Таблице 3A:
Таблица 3A. Ген Оценочные веса Набор 1.1 Набор 1.2 Набор 2.1 Набор 2.2 Набор 2.3 Набор 2.4 B2M 0,011382 0,024936 0,018302 0,036653 0 0 CASP8 0,265228 0,117023 -0,00793 0,013772 0 0 CCL5 0,062629 0,033611 0,047293 0,047908 0,01828 0,008346 CCR5 0,128025 0,016349 0,015352 0,023896 0 0 CD1D 0,167559 0,083125 -0,00614 0,056356 0 0 CD2 0,045129 0,061991 0,008459 0,040452 0 0 CD27 0,165679 0,077354 0,060905 0,074524 0,026115 0,072293 CD274 -0,02972 -0,00707 0,06064 0,068105 0,003785 0,042853 CD276 -0,76078 -0,09354 -0,31072 -0,13562 -0,30985 -0,0239 CD3D 0,018391 0,012381 0,03676 0,03169 0 0 CD3E -0,10144 -0,01782 -0,03552 -0,01259 0 0 CD3G -0,01041 -0,00352 -0,00427 0,015561 0 0 CD4 0,022836 -0,00129 -0,03541 -0,02984 0 0 CD74 0,178222 0,080644 0,043171 -0,00578 0 0 CD8A 0,03988 0,007395 0,018698 0,058196 0 0,031021 CIITA 0,082422 0,025467 0,007537 -0,05867 0 0 CMKLR1 0,133949 0,143101 0,015161 0,145646 0 0,151253 CTAG1B -0,06995 -0,01318 -0,03191 -0,00857 0 0 CXCL10 0,034214 0,02539 0,016961 0,022264 0 0 CXCL13 -0,03437 -0,00266 0,000212 0,000177 0 0 CXCL9 0,044157 0,02995 0,070541 0,066721 0,082479 0,074135 CXCR6 -0,02213 0,011161 0,042193 0,047959 0 0,004313 DSG2 -0,13793 -0,01587 -0,09201 -0,05557 -0,00274 0 EGFR -0,09487 0,019951 -0,02788 0,03066 0 0 GRAP2 -0,04299 0,016299 -0,02691 0,016182 0 0 GZMB -0,14999 -0,03366 -0,00108 0,003182 0 0 GZMK 0,029626 -0,01755 0,030039 0,017541 0 0 HLA.DPB1 0,064174 0,022285 0,036324 0,025171 0 0 HLA.DQA1 0,130082 0,037396 0,028595 0,033192 0 0,020091 HLA.DRA 0,145429 0,070683 0,03516 0,014876 0 0 HLA.DRB1 0,250074 0,115735 0,059579 0,072856 0,034058 0,058806 HLA.E 0,163272 0,126027 -0,00391 0,102635 0 0,07175 IDO1 0,045061 0,065179 0,058149 0,064514 0,060534 0,060679 IFNG -0,1053 0,012953 -0,02794 0,028571 0 0 IKZF3 -0,09116 -0,03226 -0,02025 -0,03985 0 0 IL10RA 0,064457 0,050129 0,01675 0,005515 0 0 IL2RB -0,1838 -0,05146 -0,01606 -0,02598 0 0 IL2RG -0,03321 0,036433 0,002905 0,027405 0 0 IRF8 0,007075 0,019088 -0,0404 -0,02196 0 0 LAG3 0,065194 0,072767 0,09483 0,120548 0,07897 0,123895 LCK -0,10023 -0,00053 -0,04718 -0,02763 0 0 LILRB1 0,000354 0,0449 -0,04635 -0,02986 0 0 NKG7 0,03507 0,024692 0,061331 0,078649 0,02502 0,075524 P2RY8 0,059388 0,042677 -0,00014 0,009614 0 0 PDCD1LG2 0,124489 0,025347 0,050804 0,057426 0 0,003734 PSMB10 0,037785 0,117496 0,042826 0,074887 0 0,032999 PTPRCAP -0,06155 -0,01755 -0,01397 -0,0278 0 0 SAMHD1 -0,15245 0,022386 -0,10801 -0,09063 0 0 SLAMF7 0,118585 0,030654 0,044198 0,03849 0,00028 0 SLC2A1 -0,07881 -0,06001 -0,02308 -0,04061 0 0 STAT1 0,18251 0,166322 0,106029 0,201166 0,067425 0,250229 TAGAP -0,04634 0,000536 -0,0462 -0,02365 0 0 TIGIT 0,0486 0,058542 0,084837 0,089709 0,058121 0,084767 TNFRSF14 0,111087 0,004593 0,05374 -0,02338 0 0 TNFSF13B 0,263637 0,106224 -0,00983 0,010906 0 0 TSLP -0,11095 -0,04091 -0,07776 -0,04751 -0,00057 0 ZAP70 0,036773 0,043754 -0,02693 -0,04663 0 0
7. Способ по любому из пп.1-5, где заданный множитель для каждого гена клинического ответа равен целому числу 1.
8. Способ исследования образца опухоли, удаленного у больного с диагнозом конкретного типа опухоли, на присутствие или отсутствие биомаркера генной сигнатуры противоопухолевого ответа данного типа опухоли на антагонист PD-1, который включает:
измерение необработанного уровня РНК в образце опухоли для каждого гена в платформе экспрессии генов, где платформа экспрессии генов включает набор генов клинического ответа из приблизительно от 50 до приблизительно 60 генов и набор нормализационных генов из приблизительно от 10 до приблизительно 12 генов домашнего хозяйства, и где приблизительно 90% генов клинического ответа демонстрируют интратуморальные уровни РНК, которые положительно коррелируют с противоопухолевым ответом, и приблизительно 10% генов клинического ответа демонстрируют интратуморальные уровни РНК, которые отрицательно коррелируют с противоопухолевым ответом;
нормализацию измеренного необработанного уровня РНК для каждого гена клинического ответа в заданной генной сигнатуре для данного типа опухоли при использовании измеренных уровней РНК нормализационных генов, где заданная генная сигнатура состоит из по меньшей мере 2 генов клинического ответа;
взвешивание каждого нормализованного значения РНК с использованием заданного множителя;
сложение взвешенных уровней экспрессии РНК с получением оценки генной сигнатуры;
сравнение полученной оценки с референсной оценкой для генной сигнатуры и типа опухоли; и
классификацию образца опухоли как биомаркер-положительного или биомаркер-отрицательного;
где в том случае, если полученная оценка больше или равна референсной оценке, то образец опухоли классифицируют как биомаркер-положительный, и если полученная оценка меньше референсной оценки, то образец опухоли классифицируют как биомаркер-отрицательный.
9. Способ по п.7, где платформа экспрессии генов состоит из генов в Таблице 1.
10. Способ по п.8, где антагонистом PD-1 является пембролизумаб.
11. Способ по п.8, где типом опухоли является рак мочевого пузыря, рак желудка, рак головы и шеи, тройной негативный рак молочной железы, рак прямой кишки, рак желчных протоков, рак толстой и прямой кишки, рак пищевода, рак яичника или меланома.
12. Способ по любому из пп.8-11, где заданная генная сигнатура состоит из 57 генов в Таблице 3A, и этап взвешивания включает выбор набора оценочных весов из наборов весов, перечисленных в Таблице 3A, и умножение нормализованного значения РНК для каждого из генов на соответствующий вес в выбранном наборе оценочных весов.
13. Способ по любому из пп.8-11, где заданная генная сигнатура состоит из 57 генов в Таблице 3A, и заданный множитель является целым числом 1.
14. Система для исследования образца опухоли, удаленного у больного с диагнозом конкретного типа опухоли, на присутствие или отсутствие биомаркера генной сигнатуры противоопухолевого ответа данного типа опухоли на антагонист PD-1, которая включает:
анализатор образцов для измерения необработанных уровней экспрессии РНК каждого гена в платформе экспрессии генов, где платформа экспрессии генов состоит из набора генов клинического ответа и набора нормализационных генов, и
компьютерная программа для получения и анализа измеренных уровней экспрессии РНК для:
нормализации измеренного необработанного уровня РНК для каждого гена клинического ответа в заданной генной сигнатуре для данного типа опухоли с использованием измеренных уровней РНК нормализационных генов;
взвешивания каждого нормализованного значения РНК с использованием заданного множителя;
сложения взвешенных уровней экспрессии РНК с получением оценки генной сигнатуры;
сравнения полученной оценки с референсной оценкой для генной сигнатуры и типа опухоли; и
классификацию образца опухоли как биомаркер-положительного или биомаркер-отрицательного, где в том случае, если полученная оценка больше или равна референсной оценке, то образец опухоли классифицируют как биомаркер-положительный, и если полученная оценка меньше референсной оценки, то образец опухоли классифицируют как биомаркер-отрицательный.
15. Система по п.14, где платформа экспрессии генов состоит из генов в Таблице 1.
16. Система по п.14, где заданный множитель является членом набора оценочных весов, выбранного из наборов оценочных весов, перечисленных в Таблице 3A.
17. Набор для анализа образца опухоли для получения оценок нормализованной экспрессии РНК для генной сигнатуры, представленной в Таблице 1, где набор включает:
набор гибридизационных зондов, способных к специфическому связыванию с транскриптом, экспрессируемым каждым из генов в Таблице 1; и
набор реактивов, разработанных для количественного определения количества специфических комплексов гибридизации, образованных с каждым гибридизационным зондом.
18. Способ лечения больного, имеющего опухоль, который включает определение, является ли образец опухоли положительным или отрицательным на биомаркер генной сигнатуры, и введение больному антагониста PD-1, если опухоль является положительной на биомаркер, и назначение субъекту противоопухолевого лечения, которое не включает антагониста PD-1, если опухоль является отрицательной на биомаркер, где биомаркер генной сигнатуры относится к генной сигнатуре, которая включает по меньшей мере два гена клинического ответа в Таблице 1.
19. Способ по п.18, где генная сигнатура состоит из 57 генов клинического ответа в Таблице 1A и 1B или 51 гена клинического ответа в Таблице 1A.
20. Способ по п.18, где генная сигнатура выбрана из генных сигнатур, перечисленных в Таблице 2 ниже:
Таблица 2: 6-генная IFNg сигнатура 5-генная IFNg-индуцированная сигнатура 5-генная PD-L1 сигнатура 3-генная MHCII сигнатура 18-генная расширенная иммунная сигнатура 13-генная TCR сигнальная сигнатура 7-генная MIPFS сигнатура 14-генная "ап-даун" сигнатура 18-генная "ап-даун" сигнатура 1 IDO1 IDO1 CD274 HLA-DRA CD3D CD27 CD27 CCL5 CCL5 2 CXCL10 CXCL10 PDCD1LG2 HLA-DPB1 IDO1 TIGIT CD3D CD27 CD27 3 CXCL9 CXCL9 STAT1 STAT1 CIITA CD8a CD74 CD274 CD274 4 HLA-DRA HLA-DRA LAG3 CD3E CD3G CXCL9 CD276 CD276 5 STAT1 STAT1 CXCL10 CCL5 CD3D HLA-DRB1 CXCL9 CD8A 6 IFNG GZMK GRAP2 IDO1 DSG2 CMKRLR1 7 CD2 LCK SAMHD1 HLA.DRB1 CXCL9 8 HLA-DRA PTPRCAP IDO1 CXCR6 9 CXCL13 CD4 LAG3 HLA.DQA1 10 IL2RG CCL5 NKG7 HLA.DRB1 11 NKG7 IL2RB SLAMF7 HLA.E 12 HLA-E IKZF3 STAT1 IDO1 13 CXCR6 CD74 TIGIT LAG3 14 LAG3 TSLP NKG7 15 TAGAP PDCD1LG2 16 CXCL10 PSMB10 17 STAT1 STAT1 18 GZMB TIGIT
21. Способ исследования образца опухоли, удаленного у больного, для получения оценки сигнатуры для генной сигнатуры, которая коррелирует с противоопухолевым ответом на антагонист PD-1, где способ включает:
измерение необработанного уровня РНК в образце опухоли для каждого гена в генной сигнатуре и для каждого гена в наборе нормализационных генов, где генная сигнатура и набор нормализационных генов состоят из генов, представленных в таблице ниже;
18-генная ап-даун сигнатура Обозначение гена Рег. номер CCL5 NM_002985.2 CD27 NM_001242.4 CD274 NM_014143.3 CD276 NM_001024736.1 CD8A NM_001768.5 CMKRLR1 NM_004072.1 CXCL9 NM_002416.1 CXCR6 NM_006564.1 HLA.DQA1 NM_002122.3 HLA.DRB1 NM_002124.1 HLA.E NM_005516.4 IDO1 NM_002164.3 LAG3 NM_002286.5 NKG7 NM_005601.3 PDCD1LG2 NM_025239.3 PSMB10 NM_002801.2 STAT1 NM_007315.2 TIGIT NM_173799.2 Нормализационные гены Обозначение гена Рег. номер ABCF1 NM_001090.2 C14ORF102 NM_017970.3 G6PD NM_000402.2 OAZ1 NM_004152.2 POLR2A NM_000937.2 SDHA NM_004168.1 STK11IP NM_052902.2 TBC1D10B NM_015527.3 TBP NM_001172085.1 UBB NM_018955.2 ZBTB34 NM_001099270.1
нормализацию измеренного необработанного уровня РНК для каждого гена в генной сигнатуре с использованием измеренных уровней РНК нормализационных генов;
умножение каждого нормализованного значения РНК на соответствующий оценочный вес, представленный в таблице ниже, с получением взвешенного значения экспрессии РНК;
Ген Оценочный вес CCL5 0,008346 CD27 0,072293 CD274 0,042853 CD276 -0,0239 CD8A 0,031021 CMKLR1 0,151253 CXCL9 0,074135 CXCR6 0,004313 HLA.DQA1 0,020091 HLA.DRB1 0,058806 HLA.E 0,07175 IDO1 0,060679 LAG3 0,123895 NKG7 0,075524 PDCD1LG2 0,003734 PSMB10 0,032999 STAT1 0,250229 TIGIT 0,084767
и
сложение взвешенных значений экспрессии РНК с получением оценки генной сигнатуры.
22. Способ по п.21, где антагонистом PD-1 является ниволумаб, пембролизумаб, биоаналог пембролизумаба или вариант пембролизумаба.
23. Способ по п.21, где этап измерения включает выделение РНК из образца ткани и инкубирование образца ткани с набором зондов, которые разработаны для специфической гибридизации с целевыми областями генов, перечисленных в таблице ниже:
18-генная ап-даун сигнатура Обозначение гена Рег. номер Транскрипт-мишень CCL5 NM_002985.2 280-380 CD27 NM_001242.4 330-430 CD274 NM_014143.3 1245-1345 CD276 NM_001024736.1 2120-2220 CD8A NM_001768.5 1320-1420 CMKRLR1 NM_004072.1 770-870 CXCL9 NM_002416.1 1975-2075 CXCR6 NM_006564.1 95-195 HLA.DQA1 NM_002122.3 261-361 HLA.DRB1 NM_002124.1 985-1085 HLA.E NM_005516.4 1204-1304 IDO1 NM_002164.3 50-150 LAG3 NM_002286.5 1735-1835 NKG7 NM_005601.3 632-732 PDCD1LG2 NM_025239.3 235-335 PSMB10 NM_002801.2 221-321 STAT1 NM_007315.2 205-305 TIGIT NM_173799.2 1968-2068 Нормализационные гены Обозначение гена Рег. номер Область-мишень ABCF1 NM_001090.2 850-950 C14ORF102 NM_017970.3 3236-3336 G6PD NM_000402.2 1155-1255 OAZ1 NM_004152.2 313-413 POLR2A NM_000937.2 3775-3875 SDHA NM_004168.1 230-330 STK11IP NM_052902.2 565-665 TBC1D10B NM_015527.3 2915-3015 TBP NM_001172085.1 587-687 UBB NM_018955.2 795-895 ZBTB34 NM_001099270.1 406-506
24. Способ по любому из пп.21-23, где у больного диагностирован рак пищевода.
RU2017123117A 2014-12-09 2015-12-08 Система и способы получения биомаркеров генных сигнатур ответа на антагонисты pd-1 RU2017123117A (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201462089538P 2014-12-09 2014-12-09
US62/089,538 2014-12-09
US201562160284P 2015-05-12 2015-05-12
US62/160,284 2015-05-12
PCT/US2015/064445 WO2016094377A1 (en) 2014-12-09 2015-12-08 System and methods for deriving gene signature biomarkers of response to pd-1 antagonists

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2017123117A true RU2017123117A (ru) 2019-01-10
RU2017123117A3 RU2017123117A3 (ru) 2019-07-17

Family

ID=56108044

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017123117A RU2017123117A (ru) 2014-12-09 2015-12-08 Система и способы получения биомаркеров генных сигнатур ответа на антагонисты pd-1

Country Status (11)

Country Link
US (1) US11377693B2 (ru)
EP (1) EP3230498B1 (ru)
JP (1) JP2018505658A (ru)
KR (1) KR20170086661A (ru)
CN (1) CN107109700A (ru)
AU (2) AU2015360736A1 (ru)
BR (1) BR112017012222A2 (ru)
CA (1) CA2968406A1 (ru)
MX (1) MX2017007535A (ru)
RU (1) RU2017123117A (ru)
WO (1) WO2016094377A1 (ru)

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
PT2529747T (pt) 2005-12-02 2018-05-09 Icahn School Med Mount Sinai Vírus da doença de newcastle quiméricos que apresentam proteínas de superfície não nativas e suas utilizações
EP2170959B1 (en) 2007-06-18 2013-10-02 Merck Sharp & Dohme B.V. Antibodies to human programmed death receptor pd-1
MD4655C1 (ru) 2013-03-14 2020-06-30 Icahn School Of Medicine At Mount Sinai Вирусы болезни Ньюкасла и их использование
HUE046249T2 (hu) 2013-12-12 2020-02-28 Shanghai hengrui pharmaceutical co ltd PD-1 antitest, antigén-kötõ fragmense, és gyógyászati alkalmazása
CN107073099B (zh) 2014-02-27 2022-09-27 默沙东公司 用于治疗癌症的联合方法
JP6767096B2 (ja) * 2014-12-11 2020-10-14 リティックス バイオファーマ エイエス 免疫チェックポイント阻害剤の組み合わせ
EP3839510A3 (en) 2015-04-17 2021-08-25 Merck Sharp & Dohme Corp. Blood-based biomarkers of tumor sensitivity to pd-1 antagonists
WO2017177230A1 (en) 2016-04-08 2017-10-12 X4 Pharmaceuticals, Inc. Methods for treating cancer
US10438699B2 (en) * 2016-05-10 2019-10-08 Macau University Of Science And Technology Method and system for determining an association of biological features with a medical condition
US11515008B2 (en) 2016-10-07 2022-11-29 Omniseq, Inc. Methods and systems for determining personalized t'herapies
WO2018097166A1 (ja) * 2016-11-24 2018-05-31 第一三共株式会社 Ｐｄ－１免疫チェックポイント阻害剤による治療に対するがんの感受性を予測する方法
JOP20190256A1 (ar) 2017-05-12 2019-10-28 Icahn School Med Mount Sinai فيروسات داء نيوكاسل واستخداماتها
CA3095331A1 (en) * 2018-04-13 2019-10-17 X4 Pharmaceuticals, Inc. Cancer serum biomarkers and methods of use thereof
WO2019213478A1 (en) 2018-05-04 2019-11-07 Nanostring Technologies, Inc. Gene expression assay for measurement of dna mismatch repair deficiency
WO2019222075A1 (en) 2018-05-14 2019-11-21 Merck Sharp And Dohme Corp. Biomarkers for a combination therapy comprising lenvatinib and a pd-1 antagonist
US20210363590A1 (en) * 2018-05-21 2021-11-25 Nanostring Technologies, Inc. Molecular gene signatures and methods of using same
WO2020005068A2 (en) * 2018-06-29 2020-01-02 Stichting Het Nederlands Kanker Instituut-Antoni van Leeuwenhoek Ziekenhuis Gene signatures and method for predicting response to pd-1 antagonists and ctla-4 antagonists, and combination thereof
CA3121265A1 (en) * 2018-12-05 2020-06-11 Genentech, Inc. Diagnostic methods and compositions for cancer immunotherapy
EP3976832A1 (en) * 2019-05-30 2022-04-06 Bristol-Myers Squibb Company Methods of identifying a subject suitable for an immuno-oncology (i-o) therapy
WO2021030156A1 (en) * 2019-08-09 2021-02-18 The Regents Of The University Of California Compositions and methods for diagnosis and treatment of bladder cancer
WO2021091747A1 (en) * 2019-11-04 2021-05-14 Merck Sharp & Dohme Corp. ANGIOGENESIS AND mMDSC GENE EXPRESSION BASED BIOMARKER OF TUMOR RESPONSE TO PD-1 ANTAGONISTS
WO2021110927A1 (en) * 2019-12-04 2021-06-10 Servicio Andaluz De Salud Method to predict the response to cancer treatment with anti-pd1 immunotherapy
CN111088360A (zh) * 2020-01-17 2020-05-01 暨南大学 Pd1-ctla4和/或pdl2-ctla4在制备预测aml预后试剂盒中的应用
WO2022135402A1 (zh) * 2020-12-24 2022-06-30 信达生物制药(苏州)有限公司 Pd-l1和/或mhc-2生物标记物在预测肺癌患者治疗疗效中的用途
JP2024526977A (ja) * 2021-07-22 2024-07-19 アシリア ダイアグノスティックス ベースローテン フェンノートシャップ 免疫療法後の治療反応のためのバイオマーカー
IL314037A (en) 2022-01-03 2024-09-01 Checkmate Pharmaceuticals Inc Transcriptional biomarkers of response to innate immune system activators
WO2023244632A1 (en) * 2022-06-17 2023-12-21 Merck Sharp & Dohme Llc Genome wide tumor derived gene expression based signatures associated with poor prognosis for melanoma patients with early stage disease
WO2024083866A1 (en) 2022-10-17 2024-04-25 Ultimovacs Asa Cancer treatment
WO2024112609A1 (en) * 2022-11-21 2024-05-30 Merck Sharp & Dohme Llc Genome wide tumor derived gene expression based signatures associated with poor prognosis for melanoma patients with early stage disease

Family Cites Families (58)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4816567A (en) 1983-04-08 1989-03-28 Genentech, Inc. Recombinant immunoglobin preparations
US5525464A (en) 1987-04-01 1996-06-11 Hyseq, Inc. Method of sequencing by hybridization of oligonucleotide probes
US5202231A (en) 1987-04-01 1993-04-13 Drmanac Radoje T Method of sequencing of genomes by hybridization of oligonucleotide probes
US5700637A (en) 1988-05-03 1997-12-23 Isis Innovation Limited Apparatus and method for analyzing polynucleotide sequences and method of generating oligonucleotide arrays
GB8822228D0 (en) 1988-09-21 1988-10-26 Southern E M Support-bound oligonucleotides
US5143854A (en) 1989-06-07 1992-09-01 Affymax Technologies N.V. Large scale photolithographic solid phase synthesis of polypeptides and receptor binding screening thereof
US5242974A (en) 1991-11-22 1993-09-07 Affymax Technologies N.V. Polymer reversal on solid surfaces
US5744101A (en) 1989-06-07 1998-04-28 Affymax Technologies N.V. Photolabile nucleoside protecting groups
US5527681A (en) 1989-06-07 1996-06-18 Affymax Technologies N.V. Immobilized molecular synthesis of systematically substituted compounds
US5547839A (en) 1989-06-07 1996-08-20 Affymax Technologies N.V. Sequencing of surface immobilized polymers utilizing microflourescence detection
US5424186A (en) 1989-06-07 1995-06-13 Affymax Technologies N.V. Very large scale immobilized polymer synthesis
DE3924454A1 (de) 1989-07-24 1991-02-07 Cornelis P Prof Dr Hollenberg Die anwendung von dna und dna-technologie fuer die konstruktion von netzwerken zur verwendung in der chip-konstruktion und chip-produktion (dna chips)
EP0430881A3 (en) 1989-11-29 1991-10-23 Ciba-Geigy Ag Photochromic compounds, process for their preparation and their use
US5288644A (en) 1990-04-04 1994-02-22 The Rockefeller University Instrument and method for the sequencing of genome
US5324633A (en) 1991-11-22 1994-06-28 Affymax Technologies N.V. Method and apparatus for measuring binding affinity
US5412087A (en) 1992-04-24 1995-05-02 Affymax Technologies N.V. Spatially-addressable immobilization of oligonucleotides and other biological polymers on surfaces
US5384261A (en) 1991-11-22 1995-01-24 Affymax Technologies N.V. Very large scale immobilized polymer synthesis using mechanically directed flow paths
DE69322266T2 (de) 1992-04-03 1999-06-02 Perkin-Elmer Corp., Foster City, Calif. Proben zusammensetzung und verfahren
US5554501A (en) 1992-10-29 1996-09-10 Beckman Instruments, Inc. Biopolymer synthesis using surface activated biaxially oriented polypropylene
US5503980A (en) 1992-11-06 1996-04-02 Trustees Of Boston University Positional sequencing by hybridization
DE4311230C2 (de) 1993-04-02 1996-12-19 Mannesmann Ag Nicht-spurgebundenes Fahrzeug mit Elektromotor
US5837832A (en) 1993-06-25 1998-11-17 Affymetrix, Inc. Arrays of nucleic acid probes on biological chips
US5470710A (en) 1993-10-22 1995-11-28 University Of Utah Automated hybridization/imaging device for fluorescent multiplex DNA sequencing
US5472672A (en) 1993-10-22 1995-12-05 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Apparatus and method for polymer synthesis using arrays
US6156501A (en) 1993-10-26 2000-12-05 Affymetrix, Inc. Arrays of modified nucleic acid probes and methods of use
US5429807A (en) 1993-10-28 1995-07-04 Beckman Instruments, Inc. Method and apparatus for creating biopolymer arrays on a solid support surface
US5631734A (en) 1994-02-10 1997-05-20 Affymetrix, Inc. Method and apparatus for detection of fluorescently labeled materials
US5571639A (en) 1994-05-24 1996-11-05 Affymax Technologies N.V. Computer-aided engineering system for design of sequence arrays and lithographic masks
US5556752A (en) 1994-10-24 1996-09-17 Affymetrix, Inc. Surface-bound, unimolecular, double-stranded DNA
US5624711A (en) 1995-04-27 1997-04-29 Affymax Technologies, N.V. Derivatization of solid supports and methods for oligomer synthesis
US5545531A (en) 1995-06-07 1996-08-13 Affymax Technologies N.V. Methods for making a device for concurrently processing multiple biological chip assays
US5661028A (en) 1995-09-29 1997-08-26 Lockheed Martin Energy Systems, Inc. Large scale DNA microsequencing device
US6022963A (en) 1995-12-15 2000-02-08 Affymetrix, Inc. Synthesis of oligonucleotide arrays using photocleavable protecting groups
EP0937096B1 (en) 1996-11-06 2004-02-04 Sequenom, Inc. Method of mass spectrometry analysis
JP4963139B2 (ja) 1996-11-06 2012-06-27 シークエノム・インコーポレーテツド 固体支持体に核酸を固定化するための組成物および方法
US6077674A (en) 1999-10-27 2000-06-20 Agilent Technologies Inc. Method of producing oligonucleotide arrays with features of high purity
ATE514713T1 (de) 2002-12-23 2011-07-15 Wyeth Llc Antikörper gegen pd-1 und ihre verwendung
EP1784501B1 (en) * 2004-05-14 2015-11-18 Rosetta Genomics Ltd VIRAL AND VIRUS ASSOCIATED MicroRNAS AND USES THEREOF
NZ563193A (en) 2005-05-09 2010-05-28 Ono Pharmaceutical Co Human monoclonal antibodies to programmed death 1(PD-1) and methods for treating cancer using anti-PD-1 antibodies alone or in combination with other immunotherapeutics
DK1907424T3 (en) 2005-07-01 2015-11-09 Squibb & Sons Llc HUMAN MONOCLONAL ANTIBODIES TO PROGRAMMED death ligand 1 (PD-L1)
EP2170959B1 (en) 2007-06-18 2013-10-02 Merck Sharp & Dohme B.V. Antibodies to human programmed death receptor pd-1
RU2010123381A (ru) * 2007-11-09 2011-12-20 Дженентек, Инк. (Us) Способ и композиции для диагностического применения у раковых пациентов
CN102203125A (zh) 2008-08-25 2011-09-28 安普利穆尼股份有限公司 Pd-1拮抗剂及其使用方法
CN108997498A (zh) 2008-12-09 2018-12-14 霍夫曼-拉罗奇有限公司 抗-pd-l1抗体及它们用于增强t细胞功能的用途
US20130017199A1 (en) 2009-11-24 2013-01-17 AMPLIMMUNE ,Inc. a corporation Simultaneous inhibition of pd-l1/pd-l2
US9404926B2 (en) 2010-01-29 2016-08-02 H. Lee Moffitt Cancer Center And Research Institute, Inc. Immune gene signatures in cancer
MX341076B (es) 2011-03-31 2016-08-04 Merck Sharp & Dohme Formulaciones estables de anticuerpos para el receptor humano pd-1 de meurte programada y tratamientos relacionados.
PE20190262A1 (es) 2011-08-01 2019-02-25 Genentech Inc Metodos para tratar el cancer por el uso de antagonistas de union al eje pd-1 e inhibidores de mek
EP2791168A1 (en) * 2011-11-23 2014-10-22 Amgen Inc. Methods of treatment using an antibody against interferon gamma
ES2648176T3 (es) 2012-07-12 2017-12-28 INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) Métodos de predicción del tiempo de supervivencia y de la respuesta al tratamiento de un paciente que padece un cáncer sólido con un distintivo de al menos 7 genes
WO2014015006A1 (en) * 2012-07-19 2014-01-23 Tensorcom, Inc. Method and apparatus for a 60 ghz endfire antenna
AU2013296233B2 (en) 2012-08-03 2019-05-02 Icahn School Of Medicine At Mount Sinai Biomarker associated with risk of melanoma reoccurrence
NZ712314A (en) * 2013-03-15 2021-07-30 Genentech Inc Biomarkers and methods of treating pd-1 and pd-l1 related conditions
WO2014194293A1 (en) 2013-05-30 2014-12-04 Amplimmune, Inc. Improved methods for the selection of patients for pd-1 or b7-h4 targeted therapies, and combination therapies thereof
US20160312295A1 (en) * 2013-12-17 2016-10-27 Merck Sharp & Dohme Corp. Gene signature biomarkers of tumor response to pd-1 antagonists
WO2015094996A2 (en) 2013-12-17 2015-06-25 Merck Sharp & Dohme Corp. Pd-l1 gene signature biomarkers of tumor response to pd-1 antagonists
US20160304969A1 (en) 2013-12-17 2016-10-20 Merck Sharp & Dohme Corp. Ifn-gamma gene signature biomarkers of tumor response to pd-1 antagonists
EP3839510A3 (en) 2015-04-17 2021-08-25 Merck Sharp & Dohme Corp. Blood-based biomarkers of tumor sensitivity to pd-1 antagonists

Also Published As

Publication number Publication date
WO2016094377A1 (en) 2016-06-16
CA2968406A1 (en) 2016-06-16
EP3230498B1 (en) 2023-01-18
KR20170086661A (ko) 2017-07-26
MX2017007535A (es) 2017-08-10
CN107109700A (zh) 2017-08-29
JP2018505658A (ja) 2018-03-01
AU2020204557A1 (en) 2020-07-30
RU2017123117A3 (ru) 2019-07-17
AU2015360736A1 (en) 2017-06-01
US20180327848A1 (en) 2018-11-15
US11377693B2 (en) 2022-07-05
EP3230498A1 (en) 2017-10-18
BR112017012222A2 (pt) 2018-01-30
EP3230498A4 (en) 2018-08-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2017123117A (ru) Система и способы получения биомаркеров генных сигнатур ответа на антагонисты pd-1
CN107574243B (zh) 分子标志物、内参基因及其应用、检测试剂盒以及检测模型的构建方法
JP2018505658A5 (ru)
EP3524689B1 (en) Method for predicting the prognosis of breast cancer patient
CN101960022A (zh) Ⅱ期和ⅲ期结肠癌的分子分期和预后
WO2016134416A1 (en) A method for assessing prognosis of lymphoma
Beer et al. Bioinformatics approach for choosing the correct reference genes when studying gene expression in human keratinocytes
CN111321225B (zh) 一种基于lncRNA评分体系在预测肿瘤免疫治疗效果中的应用
KR20180007291A (ko) 암 리스크를 검출하는 방법
CN117233400A (zh) 一种用于多发性骨髓瘤诊断与预后评估的kcnn3基因检测试剂盒及其应用
CN104540966A (zh) 通过微小rna诊断类风湿性关节炎
Rock et al. Development and validation of a gene expression signature to distinguish malignant melanoma from benign nevi
Banerji et al. A circulating biomarker of facioscapulohumeral muscular dystrophy clinical severity, valid in skeletal muscle and blood
EP3055425B1 (en) Predicting increased risk for cancer
Mamoor Differential expression of adrenoceptor alpha 1A in cancers of the breast.
Piqué et al. 91P Transcriptomic mapping of integrins and immune activation in Basal-like and HER2+ breast cancer
Mamoor Differential expression of betaine--homocysteine S-methyltransferase 2 in cancers of the breast.
JPWO2020179646A1 (ja) 成人ｔ細胞白血病／リンパ腫の検出方法
CN118222713A (zh) 生物标志物在检测脑胶质瘤相关tls中的应用
CN117187389A (zh) 定量检测kcnn3、rab3b、cadps2及azgp1转录水平的成套试剂及其应用
Shahan Mamoor Differential expression of squalene epoxidase in cancers of the breast.
Mamoor Differential expression of phospholipase A2 group IVA in cancers of the breast.
Mamoor Differential expression of fatty acid binding protein 4 in cancers of the breast.
Mamoor Differential expression of polycystin 2, transient receptor potential cation channel in cancers of the breast.
Mamoor Differential expression of heat shock protein family A (Hsp70) member 12A in cancers of the breast.

Legal Events

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

Effective date: 20210225