RU2609199C2 - Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы - Google Patents

Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы Download PDF

Info

Publication number
RU2609199C2
RU2609199C2 RU2014128454A RU2014128454A RU2609199C2 RU 2609199 C2 RU2609199 C2 RU 2609199C2 RU 2014128454 A RU2014128454 A RU 2014128454A RU 2014128454 A RU2014128454 A RU 2014128454A RU 2609199 C2 RU2609199 C2 RU 2609199C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
value
recurrence
risk
relapse
breast cancer
Prior art date
Application number
RU2014128454A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2014128454A (ru
Inventor
Владимир Константинович Боженко
Сергей Николаевич Карбаинов
Original Assignee
Общество С Ограниченной Ответственностью "Гамма Глобал Рд"
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 Общество С Ограниченной Ответственностью "Гамма Глобал Рд" filed Critical Общество С Ограниченной Ответственностью "Гамма Глобал Рд"
Priority to RU2014128454A priority Critical patent/RU2609199C2/ru
Priority to PCT/RU2015/000293 priority patent/WO2015178804A1/ru
Publication of RU2014128454A publication Critical patent/RU2014128454A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2609199C2 publication Critical patent/RU2609199C2/ru

Links

Images

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
    • C12Q1/6804—Nucleic acid analysis using immunogens
    • 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
    • C12Q1/6844—Nucleic acid amplification reactions
    • 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
    • C12Q1/6844—Nucleic acid amplification reactions
    • C12Q1/686—Polymerase chain reaction [PCR]
    • 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
    • C12Q1/6881—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for tissue or cell typing, e.g. human leukocyte antigen [HLA] probes
    • 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
    • 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
    • C12Q2531/00—Reactions of nucleic acids characterised by
    • C12Q2531/10—Reactions of nucleic acids characterised by the purpose being amplify/increase the copy number of target nucleic acid
    • C12Q2531/113—PCR
    • 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
    • C12Q2561/00—Nucleic acid detection characterised by assay method
    • C12Q2561/113—Real time assay
    • 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
    • C12Q2600/118—Prognosis of disease development
    • 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
    • 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
    • C12Q2600/166—Oligonucleotides used as internal standards, controls or normalisation probes
    • 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
    • G01N33/57415—Specifically defined cancers of breast

Landscapes

  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области медицины. Предложен способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы у субъекта - млекопитающего, включающий измерение уровня экспрессии РНК-транскриптов KI67, CCND1, PTEN, NDRG1, TERT в биологическом образце, содержащем опухолевые клетки и определение показателя рецидивирования для указанного субъекта с учетом измеренных уровней экспрессии генов как точки на графике с двумя координатами X и Y. При значении показателя рецидивирования, находящемся в пределах X<0,9; Y<-0,2 определяют максимальный риск рецидива через 0-30 месяцев. При значении показателя рецидивирования, находящемся в пределах X<0,3; Y>-0,1 определяют максимальный риск рецидива через 30-60 месяцев. При значении показателя рецидивирования, находящемся в пределах X>1; Y - любое определяют минимальный риск рецидива. Изобретение позволяет увеличить точность и воспроизводимость методики определения рецидивирования рака молочной железы. 8 з.п. ф-лы, 2 ил., 11 табл., 3 пр.

Description

Изобретение относится к области медицины, в частности, к диагностическим системам на основе определения профиля экспрессии генов для оценки прогноза рецидива первичного рака молочной железы.
Уровень техники
В настоящее время разработано несколько диагностических систем на основе определения профиля экспрессии генов. Следует отметить, что только для двух из них (OncotypeDX и MammaPrint) доступны данные как по исследованиям прогностической точности и воспроизводимости методик, так и по эффективности клинического использования.
Первая относится к системе определения профиля экспрессии генов на основе ОТ-ПЦР (OncotypeDX), вторая (MammaPrint) - к системе определения профиля экспрессии генов на основе технологии микрочипов.
OncotypeDX™ была разработана Genomic Health, Inc., USA. Следует отметить, что на сегодняшний день это единственная тест-система, клиническое использование которой одобрено экспертами FDA США и StGallen. По данным исследования National Surgical Adjuvant Breast and Bowel Project (NSABP) В14 риск отдаленного метастазирования в течение 10 лет, оцениваемый по OncotypeDX™, составляет 6,8% (4-10%), 14.3% (8-20%) и 30.5% (24-37%) для групп низкого, умеренного и высокого риска, соответственно (р<0.001). В исследовании NSABP В20 продемонстрировано, что пациенты из группы высокого риска демонстрируют большую эффективность адъювантной химиотерапии CAF, чем больные группы низкого риска. 10-летняя выживаемость без отдаленных метастазов у больных высокого риска увеличилась с 60 до 88%, тогда как эффективность XT в группе низкого риска осталась недоказанной.
Основной технической задачей данной тест-системы является определение профиля экспрессии 21 гена методом ОТ-ПЦР в ткани опухоли у больных раком молочной железы с целью определения риска появления отдаленных метастазов в течение 10 лет у больных всех возрастных категорий, с впервые диагностированным РМЖ I, II стадии, ЕР+, N0, получающих гормонотерапию Тамоксифеном. Методика ОТ ПЦР признана наиболее точной при работе с низкими концентрациями исследуемого материала. Большим преимуществом метода является возможность использования, как свежезамороженной ткани, так и парафиновых блоков в качестве источника РНК.
Основой для создания профиля экспрессии послужили 3 исследования с участием 447 пациентов и выборкой 250 генов. Окончательный отбор 16 генов был произведен на основании статистической силы вклада каждого из них во всех трех исследованиях. Коэффициент рецидива, обозначенный в пределах 0-100, был разбит на 3 интервала в границах 0-18 (низкий риск), 19-30 (умеренный риск), больше 31 (высокий риск). Данные границы были выбраны на основании результатов исследования NSABPB-20. Ниже представлены основные характеристики платформы OncotypeDX™.
Figure 00000001
Figure 00000002
Определение профиля экспрессии (22 гена) для прогнозирования 10-летней безрецидивной выживаемости (речь идет исключительно об отдаленных метастазах) проводилось с помощью анализа регрессии Кокса. Гены были разделены на несколько кластеров в зависимости от функции, коэкспрессии или обоих критериев [199]. Экспрессия кластера генов «рецепторов эстрогена» ассоциировалась с благоприятным прогнозом, а кластеров «пролиферации» и EGF - с отрицательным, при этом корреляция экспрессии HER2 и GRB7 составляла 0,82. Отдельно был выделен «макрофаговый кластер» (GSTM1, CD68, BAG1) как фактор отрицательного прогноза. Это было сделано в связи с появлением информации о том, что злокачественные клетки стимулируют синтез различных факторов роста, ангиогенеза и матриксных протеаз макрофагами, что способствует злокачественной прогрессии.
Расчет коэффициента рецидивирования, предложенный разработчиками, проводится по определенному алгоритму. Экспрессия каждого гена нормализуется относительно пяти референтных генов. Далее производится подсчет индивидуальных значений экспрессии кластеров генов:
Figure 00000003
Немасштабированный коэффициент рецидива (unsealed recurrence score - RSU) рассчитывают с использованием коэффициентов, полученных в исследованиях:
Figure 00000004
Figure 00000005
И наконец, полученные значения масштабируются по шкале риска рецидива от 0 до 100:
Figure 00000006
Оценка прогностической точности и воспроизводимости методики OncotypeDX.
В настоящее время проведено достаточно большое количество исследований клинической валидности OncotypeDX™, доказательства которой были получены в двух исследованиях Croninetal, 2004, и Croninetal. 2007, и нескольких клинических наблюдениях. Данные по эффективности были опубликованы в 9 исследованиях (Chang, 2007, Cobliegh, 2005, Esteva, 2005, Gianni, 2005, Habel, 2006, Mina, 2006, Oratz, Paik, 2004, и Paik, 2006). Коэффициент эффективности варьировал от 78,9 до 98,9.
Данные по валидации и воспроизводимости теста были опубликованы в трех исследованиях. В них оценивалась вариабельность результатов при повторных исследованиях одного или разных парафиновых образцов, через одинаковые интервалы времени, с использованием одного или нескольких наборов инструментов, одним или разными операторами. Результаты исследований подтвердили высокую воспроизводимость как самого профиля экспрессии, так алгоритма расчетов коэффициента рецидивирования. В целом стандартное отклонение колебалось в пределах 3 единиц RS, хотя авторы не обсуждают его влияния на стратификацию риска.
И наконец, 8 исследований были посвящены сравнению профиля экспрессии отдельных генов (ER, PR, HER2) со значениями, полученными при иммуногистохимическом исследовании. Корреляция RE по данным ИГХ и RT-ПЦР была высокой (0.8-1.0), в одном исследовании [96] корреляция была низкой (0,49), однако в нем сравнение ОТ-ПЦР проводилось с документальными данными ИГХ исследований.
На основании результатов вышеописанных исследований можно заключить, что существует достаточно доказательств хорошей воспроизводимости отдельных операционных процедур, чего нельзя сказать о диагностической системе в целом. Воспроизводимость различных срезов одного образца и разных образцов достаточно высокая. Отсутствуют сведения о влиянии качества подготовки образца на результаты исследования.
Клиническая эффективность. В 4 исследованиях были опубликованы предварительные результаты клинической эффективности OncotypeDX™. PaikS, (2006), используя образцы ткани и данные исследования NSABP-20, оценивал роль RS при прогнозировании эффективности адъювантной ПХТ у больных РМЖ ER+, N0. В группу была включена 651 женщина (227 после рандомизации получали Тамоксифен, 424 - Тамоксифен+ХТ). Пациенты с высоким риском рецидивирования (RS≥31) отличались высокой эффективностью XT (относительный риск, 0.26; 95% CI, 0.13-0.53; абсолютное повышение общей 10-летней выживаемости 27.6%; СКО, 8.0%). Пациенты с низким риском рецидивирования (RS≤18) отличались низкой эффективностью XT или отсутствием таковой (относительный риск, 1.31; 95% CI, 0.46-3.78; абсолютное повышение общей 10-летней выживаемости: -1.1%; СКО, 2.2%). У пациентов с умеренным риском рецидивирования не наблюдалось высокой эффективности XT, однако погрешности в оценке не позволяют исключить клиническую эффективность XT. В заключении авторы пришли к выводу, что RS способна не только квалифицировать риск появления отдаленных метастазов у больных ER+, N0, но и определить вероятный эффект XT.
Giannietal (2005) исследовали корреляцию RS с эффективностью химиотерапии. Авторы представили доказательства эффективности RS в отношении прогноза полного патологического ответа при проведении предоперационной XT по схеме паклитаксел + доксарубицин (р=0.005).
Mina et al., (2007), обнаружили клиническую неэффективность OncotypeDX™RS при прогнозировании полного патологического ответа на XT у больных с распространенным РМЖ. Goldsteinetal[170] применили 21-генную методику оценки OncotypeDX у 465 больных в клиническом испытании ECOG-2197, в котором проводилось сравнение эффективности двух режимов химиотерапии - АС (доксорубицин + циклофосфамид) и AT (доксорубицин + таксотер). При опухолях с одиночными регионарными метастазами (не более, чем в 3 лимфоузлах) и низким значением по шкале риска (менее 18) OncotypeDX в течение 5 лет наблюдения достоверно реже (менее чем у 10% больных) возникали местные рецидивы и отдаленные метастазы, чем у больных с аналогичной распространенность заболевания, но при более высоком значении по шкале риска рецидива. Эти результаты подтверждаются в клиническом испытании SWOG-8814, в которое было включено 367 пациенток с РЭ+ РМЖ, добавление химиотерапии по схеме FAC к гормонотерапии Тамоксифеном улучшало отдаленные результаты (показатели безрецидивной и общей выживаемости) только при высоком значении шкалы риска рецидива (более 30 по OncotypeDX), но не было выявлено преимуществ применения химиотерапии при промежуточном или низком значении риска. При сравнении эффективности аналогичной терапии в двух группах больных - с одиночными регионарными метастазами (1-3 лимфоузла) и множественными метастазами (4 и более метастатических лимфоузла) не было выявлено каких-либо преимуществ от применения химиотерапии в обеих группах при значениях по шкале рецидивов ниже 30 (т.е. при промежуточном и низком риске рецидивов).
Недавно было опубликовано исследование, в котором была проведена сравнительная оценка прогностической эффективности OncotypeDX и Adjuvant!on-line при проведении адъювантной XT и ГТ у пациентов с ER+, N0 РМЖ. В работу были включены 668 пациенток из исследования NSABPB-14, получавших Тамоксифен, 227 пациенток из исследования NSABPB-20, получавших Тамоксифен, и 424 пациентки из исследования NSABPB-20, получавших как XT, так и Тамоксифен адъювантно. Данные Adjuvant!on-line были доступны по 1952 больным из исследования NSABPB-20. По результатам исследования RS (р<0.001) и Adjuvant! (р=0.002) независимо продемонстрировали высокую прогностическую точность. Комбинированный прогностический результат на основе результатов RS и клинико-патологических факторов обладал большей прогностической точностью, чем сочетание RS и Adjuvant!. В заключении авторы пришли к выводу, что комбинация RS с клинико-патологическими характеристиками РМЖ позволяет максимально оптимизировать прогноз.
В настоящее время проводится единственное рандомизированное исследование TAILORx (Trial Assigning Individualized Optionsfor Treatment (Rx). Поставлена задача определить группу больных, для которых монотерапия Тамоксифеном эффективна, а
также показания для назначения адъювантной XT. Результаты исследования позволят ответить на вопрос о преимуществах назначения химиотерапии в группе больных промежуточного риска по данным RS, значения для которых по группам были снижены.
MammaPrint®. Данный профиль экспрессии был создан для прогноза рецидива у больных без метастазов в регионарные лимфоузлы. Платформа представляет собой набор 70 генов, оценка экспрессии которых проводилась при выделении мРНК из свежего материала опухоли со следующим фенотипом: T1-2, N-0, ER+, ER-. В двух исследованиях была подтверждена прогностическая точность данного профиля: 96% вероятность безметастатической пяти- и 94% 10-летней выживаемости для группы благоприятного прогноза; 74% и 65% для группы неблагоприятного прогноза.
Сообщение о создании профиля экспрессии 70 прогностических генов было опубликовано LauraJ. van'tVeer в Nature в 2002 году. MammaPrint®, разработанный на основе этого исследования, внедрен в коммерческое производство Agendia, на базе которой выполняется коммерческое тестирование. Тест основан на определении профиля экспрессии 70 генов, описанного van'tVeer в 2002 году [193], и используется для определения прогноза рецидива РМЖ у больных ≤61 года с первично выявленным инвазивным РМЖ ЕР+, ЕР-, N0. Следует отметить, что материальной основой данной платформы является технология создания микрочипов, отличающаяся от используемой в OncotypeDX ОТ-ПЦР. Хотя последняя признана более точной в отношении определения экспрессии генов, технология микрочипов дает информацию по экспрессии значительно большего количества генов. Ниже представлены основные характеристики платформы MammaPrint®.
Figure 00000007
Figure 00000008
В данном профиле отражены все основные характеристики опухолевого процесса, такие как ингибирование апоптоза, отсутствие необходимости факторов роста, нечувствительности к сигналам ингибиторов роста, бесконечный репликативный потенциал, индукция ангиогенеза, инвазия и метастазирование.
Оценка прогностической точности и воспроизводимости методики.
Аналитическая валидность MammaPrint® изучалась в двух исследованиях. В исследовании Glasetal авторы проводили сравнительное исследование результатов, полученных в процессе создания коммерческого продукта MammaPrint® с результатами оригинального исследования vandeVijver, в которых методика продемонстрировала высокую воспроизводимость (коэффициент корреляции Пирсона=0.92, Р<0.0001). В исследовании Buyseetal автор представил доказательства общей аналитической валидности метода. Свежезамороженные блоки, собранные в пяти медицинских институтах, были направлены в лабораторию Agendia. Точность метода составила 80.9%. Achetal представили результаты исследования межлабораторной прецизионности. Выделение мРНК из материала четырех пациентов проводилось в 3 различных лабораториях, с целью определения вариабельности, возникающей вследствие ошибок на различных этапах методического процесса: амплификация и создание метки, гибридизация и отмывка, сканирование. Выделение и создание метки мРНК осуществлялось в двух различных лабораториях в Калифорнии и Амстердаме, далее лаборатории обменивались подложками для гибридизации и сканирования слайдов. Коэффициент корреляции Пирсона составил >0.995.
С целью определения клинической валидности были проведены следующие исследования: первым было опубликовано van'tVeeretal., в 2002 году, именно результаты
этого исследования легли в основу профиля MammaPrint®. Для выделения генов, экспрессия которых ассоциирована с безрецидивной 5-летней выживаемостью, был использован микрочип из 25000 позиций. В результате анализа было отобрано 70 генов-мишеней. В исследовании принимали участие 78 больных, из них у 34 появились отдаленные метастазы в течение пяти лет, а у 44 нет. С помощью созданной платформы больные были корректно распределены в группу высокого и низкого риска. 13 больных были классифицированы неверно. Согласно однофакторному анализу MammaPrint® обладал большей прогностической точностью по сравнению с классическими факторами прогноза и обладал независимой прогностической ценность относительно риска отдаленного метастазирования в течение пяти лет при мультифакторном анализе OR=18 (95% CI, 3.3-94).
Исследование vanderVijveretal в 2002 году [212] было первым масштабным валидационным исследованием данного профиля. В него были включены 252 больных с различным статусом поражения регионарных лимфоузлов, статусом рецепторов эстрогена, получавших различную адъювантную терапию (химиотерапию, Тамоксифен). Для оценки эффективности методики авторы опирались на данные безрецидивной и общей выживаемости. Важно отметить, что в исследуемую группу вошел 61 пациент из исследования van'tVeeretal 2002 года. Пациенты в группе были молодыми (моложе 52 лет), размер опухоли был небольшим (до 5 см). Результаты анализа профиля экспрессии коррелировали с размером опухоли, степенью злокачественности, положительным статусом ER, при этом следует отметить, что все ER+ пациенты попали в группу благоприятного прогноза. Пяти- и 10-летняя безрецидивная выживаемость (95% против 61%; 85% против 51%, соответственно) и общая 10-летняя выживаемость (95% против 55%) в этой группе была значительно выше, чем при неблагоприятном прогнозе по данным MammaPrint®. При мультифакторном анализе прогностический индекс, размер опухоли и химиотерапия были наиболее мощными прогностическими факторами в отношении развития отдаленных метастазов. При исключении из анализа ранее исследованных больных (61 пациент из исследования van'tVeeretal 2002) были получены аналогичные результаты. Авторы также продемонстрировали, что наибольшая прогностическая ценность достигается при совместном использовании классических критериев прогноза St. Gallen и профиля экспрессии 70 генов.
Клиническая эффективность. В исследовании Buyseetal., 2006 проведена сравнительная оценка прогностической эффективности Adjuvant Online, Nottingham Prognostic Index и St. Gallen моделей с профилем MammaPrint®. В исследовании принимали участие 402 пациентки моложе 60 лет, не получавших адъювантной XT, проходившие лечение в период 1980-1998. Результаты профиля экспрессии были получены для 302 больных из этой группы. В целом длительность наблюдения составила 13.6 лет, а отдаленное метастазирование наблюдалось в 25% случаев. Критериями для оценки эффективности прогноза были время до появления отдаленных метастазов, безрецидивная и общая выживаемость. Соотношения рисков в группах благоприятного неблагоприятного прогноза по критерию времени до появления отдаленных метастазов и общей выживаемости по данным MammaPrint® было статистически значимым при сравнении с прогностическими системами «группы контроля», AdjuvantOnline, NPI и St. Gallen, однако, была значительно ниже (в 1.5-2 раза) по сравнению с результатами других исследований. Вероятно это связано с большей медианой наблюдения по сравнению с группой vandeVijver.
Специфичность и чувствительность MammaPrint® была сравнима с Adjuvant Online в отношении пятилетней безрецидивной и десятилетней общей выживаемости. По данным ROC-анализа площади под кривой для MammaPrint® и AdjuvantOnline были сравнимы (0.68 против 0.66 для пятилетней выживаемости без отдаленных метастазов). Результаты исследования свидетельствуют о влиянии длительности наблюдения на прогностическую точность определения профиля экспрессии. Однако, поскольку в группу были включены больные моложе 60 лет, не получавшие адъювантной терапии, экстраполировать результаты на другие категории пациентов нельзя.
Исследование Glasetal, 2006 проводилось с целью дополнительной проверки результатов ранее проведенных исследований (van'tVeer и vandeVijver]). Для пересмотра были доступны 78 больных из группы van'tVeer и 148 больных без метастатического поражения регионарных лимфоузлов из группы vandeVijver. В исследовании были использованы различные референтные гены. В целом 15 больных были ошибочно распределены в группы риска, что стало доказательством достаточной воспроизводимости методики.
В настоящее время проводится одно мультицентовое, проспективное, рандомизированное исследование III фазы MINDACT (MicroarrayforNode-Negative Disease may Avoid Chemo therapy), целью которого является сравнение MammaPrint® с «классическими» прогностическими критериями и Adjuvant Online в отношении отбора пациентов, не нуждающихся в адъювантной ПХТ. Больные из группы неблагоприятного прогноза, по данным MammaPrint® и классических критериев, получают адъювантную ПХТ, из группы благоприятного прогноза по обоим критериям - нет, в группе неблагоприятного прогноза по какому-либо одному прогностическому критерию производится рандомизация больных. Результатов исследования в настоящее время еще нет.
Согласно результатам исследований для Mammaprint продемонстрирована высокая воспроизводимость результатов. Однако эффективность клинического применения и прогностическая точность были ниже по сравнению с OncotypeDX, но сравнимы с результатами других прогностических моделей. Отдельно следует отметить высокую эффективность Mammaprint при определении крайне положительного и крайне отрицательного прогноза, чего не было продемонстрировано для группы умеренного риска. Возможно, это объясняется меньшей строгостью критериев Mammaprint при отборе пациентов. В подтверждение этого использование данной прогностической системы не рекомендовано экспертами Панели St Gallen для использования в рутинной клинической практике.
В течение последних лет достигнут определенный прогресс в области понимания биологических механизмов канцерогенеза при раке молочной железы. Описание биологических «внутренних» подтипов рака молочной железы, пришедших на смену «классическим» факторам прогноза при I, II стадии заболевания, позволило по-новому оценить вклад различных параметров фенотипа опухоли в общую картину прогноза, что еще на один шаг приближает клиницистов к возможности индивидуализации схемы терапии. Однако новые представления о "внутренней" природе рака молочной железы все равно не позволяют ответить на все вопросы, связанные с прогнозом заболевания и соответствующим выбором схемы терапии.
На сегодняшний день ни одна прогностическая модель не позволяет диверсифицировать показания к определению схемы адъювантной терапии настолько, чтобы можно было говорить об индивидуализации программы лечения.
Раскрытие изобретения
Задачей настоящего изобретения является улучшение прогностической точности и воспроизводимости методики определения рецидивирования рака молочной железы.
Задача решается за счет определения профиля экспрессии 5 генов методом ОТ-ПЦР в ткани опухоли у больных раком молочной железы и на его основе расчета показателя рецидивирования с целью определения риска появления отдаленных метастазов у больных всех возрастных категорий с впервые диагностируемым раком молочной железы I, II стадии (T1-2N0-1M0). Данный способ включает в себя следующие этапы.
Результатом изобретения явилась разработка способа, относящегося к определению вероятности рецидивирования рака молочной железы у субъекта – млекопитающего.
Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы у субъекта - млекопитающего, включающий:
(a) измерение уровня экспрессии РНК-транскриптов KI67, CCND1, PTEN, NDRG1, TERT в биологическом образце, содержащем опухолевые клетки, полученном от указанного субъекта, относительно референсного значения;
(b) определение показателя рецидивирования для указанного субъекта с учетом измеренных уровней экспрессии генов как точки на графике с двумя координатами Х и Y;
(c) использование указанного показателя рецидивирования для определения вероятности рецидивирования рака молочной железы, где для вычисления значения координаты X каждое значение экспрессии гена умножают на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычитают 3,17:
X=KI67*2,33+CCND1*(-1,26)+PTEN*0,91+NDRG1*(-1,33)+TERT*(-0,45)-3,17, и
где для вычисления значения координаты Y каждое значение экспрессии гена умножают на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычитают 1,33:
Y=KI67*0,54+CCND1*0,99+PTEN*(-1,08)+NDRG1*(-0,33)+TERT*0,008-1,33
при значении показателя рецидивирования, находящемся в пределах X<0,9; Y<-0,2, определяют максимальный риск рецидива через 0-30 месяцев; при значении показателя рецидивирования, находящемся в пределах X<0,3; Y>-0,1, определяют максимальный риск рецидива через 30-60 месяцев, при значении показателя рецидивирования, находящемся в пределах X>1; Y - любое, определяют минимальный риск рецидива.
Способ, где в качестве референсного значения определялся уровень экспрессии генов GUSB, В2М, HPRT.
Способ, где указанный субъект представляет собой человека.
Способ, где указанный биологический образец выбран из группы, состоящей из свежей опухолевой ткани, тонкоигольных аспиратов, перитониальной жидкости, протокового лаважа и плевральной жидкости.
Способ, где указанный биологический образец представляет собой образец опухоли.
Способ, где указанный образец опухоли получен из фиксированной заключенной в парафин опухолевой ткани.
Способ, где указанная ткань была получена биопсией.
Способ, где уровни экспрессии указанных РНК-транскриптов определены посредством RT-PCR.
Способ, где указанная РНК фрагментирована;
или
(a) измерение относительного уровня экспрессии РНК-транскриптов KI67, CCND1, PTEN, NDRG1, TERT в биологическом образце, содержащем опухолевые клетки, полученном от указанного субъекта;
(b) определение показателя рецидивирования для указанного субъекта с учетом измеренных уровней экспрессии генов;
(c) использование указанного показателя рецидивирования для определения вероятности рецидивирования рака молочной железы; и
(d) составление отчета, в котором приведен результат указанного определения.
В предпочтительном варианте:
- в качестве референсного значения определялся уровень экспрессии генов GUSB, В2М, HPRT;
- указанный субъект представляет собой человека;
- индивидуальный вклад каждого гена оценивают отдельно;
- определяют показатель рецидивирования как точку на графике с двумя координатами X и Y;
- вычисляют значения координаты X, как каждое значение экспрессии гена умножают на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычитают 3,17:
X=KI67*2,33+CCND1*(-1,26)+PTEN*0,91+NDRG1*(-1,33)+TERT*(-0,45)-3,17;
- вычисляют значение координаты Y, как каждое значение экспрессии гена умножают на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычитают 1,33:
Y=KI67*0,54+CCND1*0,99+PTEN*(-1,08)+NDRG1*(-0,33)+TERT*0,008-1,33;
- значение показателя рецидивирования, находящееся в пределах X<0,9; Y<-0,2, связано с максимальным риском рецидива через 0-30 месяцев;
- значение показателя рецидивирования, находящееся в пределах X<0,3; Y>-0,1, связано с риском рецидива через 30-60 месяцев;
- значение показателя рецидивирования, находящееся в пределах X>-0,3; Y>-0,2 или X>1; Y - любое, связано с минимальным риском рецидива;
- указанный биологический образец выбран из группы, состоящей из свежей опухолевой ткани, тонкоигольных аспиратов, перитониальной жидкости, протокового лаважа и плевральной жидкости;
- указанный биологический образец представляет собой образец опухоли;
- указанный образец опухоли получен из фиксированной заключенной в парафин опухолевой ткани;
- указанная ткань была получена биопсией;
- уровни экспрессии указанных РНК-транскриптов определены посредством RT-PCR;
- указанная РНК фрагментирована.
Этап выделения РНК
Выделение РНК из парафинизированной ткани производится по стандартной методике на колонках (например, RNeasy FFPE kit® Qiagen USA). Депарафинизация и обработка исследуемого материала проводится в соответствии с протоколом. Объем конечного раствора составлял 60 мкл со средней концентрацией РНК в нем 35-40 мкг/мл.
После получения РНК немедленно проводится этап обратной транскрипции. Реакцию ставится с использованием наборов специфических праймеров у НПО «ДНК Технология» согласно инструкции.
Реакция проводится при температуре 40°С в течение 30 минут, с последующей инактивацией обратной транскриптазы при 95°С в течение 5 минут. Полученный раствор кДНК либо немедленно использовался для ОТ-ПЦР, либо хранился при -20°С.
Для постановки ПЦР используются реактивы - наборы специфических праймеров и зондов фирмы «ЗАО НПФ ДНК-Технология». Контроль отсутствия реакции на геномной ДНК ставится с образцами, не прошедшими реакцию обратной транскрипции. ДНК-зонды, используемые для детекции продуктов амплификации исследуемых и нормировочных генов, помечены FAM. Реакционную смесь готовили согласно инструкции производителя. Реакции амплификации генов ставятся в разных пробирках в двух повторах. Амплификация осуществляется в режиме "реального времени" в объеме 12 мкл по следующей программе: 15 циклов - 80°С 1 сек, 94°С 1 сек; 1 цикл - 94°С; 50 циклов - 94°С 10 сек, 64°С 20 сек. Измерение уровня флуоресценции проводится на каждом цикле при температуре 64°С.
Уровень экспрессии мРНК измеряется в относительных единицах, определяемых методом сравнения индикаторных циклов (Ср), используя несколько формул:
Figure 00000009
где Ci - уровень экспрессии гена без учета количества материала,
Cpi - значение индикаторного цикла в исследуемом образце,
Cpimin - значение индикаторного цикла в образце с максимальным уровнем экспрессии,
2 - эффективность амплификации.
Figure 00000010
NFHKG1- нормировочный фактор для одного нормировочного гена/HouseKeepingGene,
Cphkg1 - значение индикаторного цикла в нормировочном образце 1,
Cphkg1min - значение индикаторного цикла в образце с максимальным уровнем экспрессии нормировочного гена 1,
2 - эффективность амплификации.
Figure 00000011
NF - нормировочный фактор с учетом всех нормировочных генов, рассчитывается как среднее геометрическое,
NFHKG1 - нормировочный фактор для одного нормировочного гена,
n - число нормировочных генов, в нашем случае n=5.
Figure 00000012
где CNF - уровень экспрессии гена с учетом нормировочного фактора, где
Ci - уровень экспрессии гена без учета количества материала,
NF - нормировочный фактор с учетом всех нормировочных генов.
Figure 00000013
где CNF - уровень экспрессии гена с учетом нормировочного фактора,
CNFmin - значение в образце с минимальным уровнем экспрессии.
Фактически уровень экспрессии приравнивается к 1 в образце с минимальным уровнем экспрессии. В остальных образцах данный показатель (уровень экспрессии) отражает, во сколько раз экспрессия гена выше по отношению к данному образцу.
В качестве референсного значения определялся уровень экспрессии генов GUSB, В2М, HPRT.
В таблице 1 представлен список функциональных генов, включенных в алгоритм:
Figure 00000014
Формула алгоритма расчета
Решением алгоритма является показатель рецидивирования, определяемый как точка на графике с двумя координатами (X; Y). Для вычисления значения координаты X
необходимо каждое значение экспрессии гена умножить на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычесть 3,17:
X=KI67*2,33+CCND1*(-1,26)+PTEN*0,91+NDRG1*(-1,33)+TERT*(-0,45)-3,17
Для вычисления значения координаты Y необходимо каждое значение экспрессии гена умножить на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычесть 1,33:
Y=KI67*0,54+CCND1*0,99+PTEN*(-1,08)+NDRG1*(-0,33)+TERT*0,008-1,33
Таким образом, подставив значения уровней экспрессии генов в уравнения, решением будет являться две координаты (X; Y) на графике (фиг. 1).
Фиг. 1. Распределение групп пациентов с различным прогнозом безрецидивной выживаемости (максимальный риск рецидива через 0-30 месяцев после операции; 30-60 месяцев после операции; и группа с минимальным риском прогрессирования)
Границами между группами будут являться координаты показателя рецидивирования, представленные в таблице 2.
Figure 00000015
Figure 00000016
Эффективность классификации, проведенной на основе разработанной технологии, представлена в таблице 3.
Figure 00000017
Осуществление изобретения
Примеры расчета риска рецидива для трех различных пациентов:
1. Пациент, для которого наиболее высокий риск прогрессирования через 0-30 месяцев после лечения: Уровень экспрессии исследуемых генов:
Figure 00000018
Подставив эти значения в алгоритм для расчета координат, получим
Х=-0,33
Y=-1,25
Данные результаты удовлетворяют только значениям, для группы «0-30 месяцев до прогрессирования», соответственно, риск прогрессирования для данного пациента считается максимальным в период до 30 месяцев после начала лечения.
2. Пациент, для которого наиболее высокий риск прогрессирования через 30-60 месяцев после лечения:
Уровень экспрессии исследуемых генов:
Figure 00000019
Подставив эти значения в алгоритм для расчета координат, получим
Х=-6,24
Y=1,04
Данные результаты удовлетворяют только значениям, для группы «30-60 месяцев до прогрессирования», соответственно, риск прогрессирования для данного пациента считается максимальным в период от 30 до 60 месяцев после начала лечения.
3. Пациент, для которого риск прогрессирования заболевания минимален: Уровень экспрессии исследуемых генов:
Figure 00000020
Подставив эти значения в алгоритм для расчета координат, получим
Х=7,14
Y=1,35
Данные результаты удовлетворяют только значениям, для группы «без прогрессирования», соответственно, риск прогрессирования для данного пациента считается минимальным.
На фиг. 2 представлены положения точек для каждого пациента.

Claims (16)

1. Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы у субъекта - млекопитающего, включающий:
(a) измерение уровня экспрессии РНК-транскриптов KI67, CCND1, PTEN, NDRG1, TERT в биологическом образце, содержащем опухолевые клетки, полученном от указанного субъекта, относительно референсного значения;
(b) определение показателя рецидивирования для указанного субъекта с учетом измеренных уровней экспрессии генов как точки на графике с двумя координатами X и Y;
(c) использование указанного показателя рецидивирования для определения вероятности рецидивирования рака молочной железы, где для вычисления значения координаты X каждое значение экспрессии гена умножают на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычитают 3,17:
X = KI67 * 2,33 + CCND1 * (-1,26) + PTEN * 0,91 + NDRG1 * (-1,33) + TERT * (-0,45) - 3,17, и
где для вычисления значения координаты Y каждое значение экспрессии гена умножают на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычитают 1,33:
Y = KI67 * 0,54 + CCND1 * 0,99 + PTEN * (-1,08) + NDRG1 * (-0,33) + TERT * 0,008 - 1,33
при значении показателя рецидивирования, находящемся в пределах X<0,9; Y<-0,2, определяют максимальный риск рецидива через 0-30 месяцев; при значении показателя рецидивирования, находящемся в пределах X<0,3; Y>-0,1, определяют максимальный риск рецидива через 30-60 месяцев, при значении показателя рецидивирования, находящемся в пределах X>1; Y - любое, определяют минимальный риск рецидива.
2. Способ по п. 1, где в качестве референсного значения определялся уровень экспрессии генов GUSB, В2М, HPRT.
3. Способ по п. 1, где указанный субъект представляет собой человека.
4. Способ по п. 1, где указанный биологический образец выбран из группы, состоящей из свежей опухолевой ткани, тонкоигольных аспиратов, перитониальной жидкости, протокового лаважа и плевральной жидкости.
5. Способ по п. 1, где указанный биологический образец представляет собой образец опухоли.
6. Способ по п. 5, где указанный образец опухоли получен из фиксированной заключенной в парафин опухолевой ткани.
7. Способ по п. 6, где указанная ткань была получена биопсией.
8. Способ по п. 1, где уровни экспрессии указанных РНК-транскриптов определены посредством RT-PCR.
9. Способ по п. 1, где указанная РНК фрагментирована.
RU2014128454A 2014-05-19 2014-07-11 Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы RU2609199C2 (ru)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014128454A RU2609199C2 (ru) 2014-07-11 2014-07-11 Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы
PCT/RU2015/000293 WO2015178804A1 (ru) 2014-05-19 2015-05-07 Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014128454A RU2609199C2 (ru) 2014-07-11 2014-07-11 Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014128454A RU2014128454A (ru) 2016-01-27
RU2609199C2 true RU2609199C2 (ru) 2017-01-30

Family

ID=55237251

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014128454A RU2609199C2 (ru) 2014-05-19 2014-07-11 Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2609199C2 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2748684C1 (ru) * 2020-09-30 2021-05-28 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Уральский научно-исследовательский институт охраны материнства и младенчества" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НИИ ОММ" Минздрава России) Способ оценки экспрессии Phosphatase and Tensin Homolog (PTEN) в железах и строме эндометрия
RU2763839C1 (ru) * 2021-04-27 2022-01-11 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Петрова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова" Минздрава России) Способ многофакторного прогноза рака молочной железы

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013023132A1 (en) * 2011-08-10 2013-02-14 Wake Forest University Health Sciences Diagnostic and prognostic markers for cancer

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013023132A1 (en) * 2011-08-10 2013-02-14 Wake Forest University Health Sciences Diagnostic and prognostic markers for cancer

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WO 2013023132 A1, 14.02.2013ТРОЦЕНКО И.Д. Анализ экспрессии генов при пролиферативных заболеваниях молочной железы. Автореф. дисс. канд. мед. наук. Москва, 2012, 27 c. [Найдено 26.09.2016] [он-лайн]. Медицинские Диссертации. Найдено из Интернет: URL: http://medical-diss.com/medicina/analiz-ekspressii-genov-pri-proliferativnyh-zabolevaniyah-molochnoy-zhelezyKENNY F.S. et al. Overexpression of cyclin D1 messenger RNA predicts for poor prognosis in estrogen receptor-positive breast cancer. Clin Cancer Res. 1999 Aug; 5(8): 2069-2076 [Найдено 26.09.2016] [он-лайн]. Найдено из Интернет: URL: http://clincancerres.aacrjournals.org/content/5/8/2069.longLEE J.J. et al. Is the Oncotype DX assay necessary in strongly estrogen receptor-positive breast cancers? Am Surg. 2011 Oct; 77(10): 1364-1367. *
ТРОЦЕНКО И.Д. Анализ экспрессии генов при пролиферативных заболеваниях молочной железы. Автореф. дисс. канд. мед. наук. Москва, 2012, 27 c. [Найдено 26.09.2016] [он-лайн]. Медицинские Диссертации. Найдено из Интернет: URL: http://medical-diss.com/medicina/analiz-ekspressii-genov-pri-proliferativnyh-zabolevaniyah-molochnoy-zhelezyKENNY F.S. et al. Overexpression of cyclin D1 messenger RNA predicts for poor prognosis in estrogen receptor-positive breast cancer. Clin Cancer Res. 1999 Aug; 5(8): 2069-2076 [Найдено 26.09.2016] [он-лайн]. Найдено из Интернет: URL: http://clincancerres.aacrjournals.org/content/5/8/2069.longLEE J.J. et al. Is the Oncotype DX assay necessary in strongly estrogen receptor-positive breast cancers? Am Surg. 2011 Oct; 77(10): 1364-1367. *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2748684C1 (ru) * 2020-09-30 2021-05-28 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Уральский научно-исследовательский институт охраны материнства и младенчества" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НИИ ОММ" Минздрава России) Способ оценки экспрессии Phosphatase and Tensin Homolog (PTEN) в железах и строме эндометрия
RU2763839C1 (ru) * 2021-04-27 2022-01-11 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Петрова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова" Минздрава России) Способ многофакторного прогноза рака молочной железы

Also Published As

Publication number Publication date
RU2014128454A (ru) 2016-01-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6246845B2 (ja) 遺伝子発現を用いた前立腺癌の予後を定量化する方法
Yeung et al. Estrogen, progesterone, and HER2/neu receptor discordance between primary and metastatic breast tumours—a review
JP6140202B2 (ja) 乳癌の予後を予測するための遺伝子発現プロフィール
Baehner et al. Human epidermal growth factor receptor 2 assessment in a case-control study: comparison of fluorescence in situ hybridization and quantitative reverse transcription polymerase chain reaction performed by central laboratories
Cobleigh et al. Tumor gene expression and prognosis in breast cancer patients with 10 or more positive lymph nodes
JP5971769B2 (ja) アントラサイクリン療法を用いて乳癌を処置する方法
Jansen et al. Decreased expression of ABAT and STC2 hallmarks ER-positive inflammatory breast cancer and endocrine therapy resistance in advanced disease
JP6144695B2 (ja) タキサン療法を用いて乳癌を処置する方法
JP2015530072A (ja) ゲムシタビン療法による乳癌の治療方法
Shao et al. The role of gene expression profiling in early-stage non-small cell lung cancer
US20110224908A1 (en) Gene signature for diagnosis and prognosis of breast cancer and ovarian cancer
JP2016537010A (ja) 予後を予測するための方法及びキット、並びに、放射線照射療法を用いた乳癌の治療方法及びキット
Sparano et al. Clinical application of gene expression profiling in breast cancer
Huvila et al. Combined ASRGL1 and p53 immunohistochemistry as an independent predictor of survival in endometrioid endometrial carcinoma
CA2753971C (en) Accelerated progression relapse test
Qi et al. Concordance of the 21-gene assay between core needle biopsy and resection specimens in early breast cancer patients
CN109072481A (zh) 早期乳腺癌内分泌治疗后剩余风险的基因特征
JP2016521979A (ja) 腎臓がんを有する患者に対する再発スコアを計算するための遺伝子発現プロファイルアルゴリズム
Contreras-Espinosa et al. Transcriptome analysis identifies GATA3-AS1 as a long noncoding RNA associated with resistance to neoadjuvant chemotherapy in locally advanced breast cancer patients
Dunn et al. Genomic predictors of outcome and treatment response in breast cancer
RU2609199C2 (ru) Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы
Gluz et al. Genomic profiling in luminal breast cancer
Henry et al. Use of gene-expression profiling to recommend adjuvant chemotherapy for breast cancer
Bai et al. Invasive breast cancer with HER2≥ 4.0 and< 6.0: risk classification and molecular typing by a 21-gene expression assay and mammaprint plus blueprint testing
JP2018500895A (ja) タキサン療法による乳癌治療

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20180712

NF4A Reinstatement of patent

Effective date: 20190312

MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20200712