RU2671557C1 - Набор реагентов для определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы - Google Patents

Набор реагентов для определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы Download PDF

Info

Publication number
RU2671557C1
RU2671557C1 RU2017124372A RU2017124372A RU2671557C1 RU 2671557 C1 RU2671557 C1 RU 2671557C1 RU 2017124372 A RU2017124372 A RU 2017124372A RU 2017124372 A RU2017124372 A RU 2017124372A RU 2671557 C1 RU2671557 C1 RU 2671557C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
primers
risk
reagents
breast cancer
seq
Prior art date
Application number
RU2017124372A
Other languages
English (en)
Inventor
Максим Юрьевич Шкурников
Владимир Владимирович Галатенко
Алексей Владимирович Галатенко
Александр Григорьевич Тоневицкий
Original Assignee
Александр Григорьевич Тоневицкий
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 Александр Григорьевич Тоневицкий filed Critical Александр Григорьевич Тоневицкий
Priority to RU2017124372A priority Critical patent/RU2671557C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2671557C1 publication Critical patent/RU2671557C1/ru

Links

Images

Classifications

    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING 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
    • C12Q1/00Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6804Nucleic acid analysis using immunogens
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING 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
    • C12Q1/00Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6813Hybridisation assays
    • C12Q1/6834Enzymatic or biochemical coupling of nucleic acids to a solid phase
    • C12Q1/6837Enzymatic or biochemical coupling of nucleic acids to a solid phase using probe arrays or probe chips
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING 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
    • C12Q1/00Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6844Nucleic acid amplification reactions
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING 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
    • C12Q1/00Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6844Nucleic acid amplification reactions
    • C12Q1/686Polymerase chain reaction [PCR]
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING 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
    • C12Q1/00Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6881Nucleic 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
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING 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
    • C12Q1/00Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • C12Q1/6886Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer

Landscapes

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

Abstract

Предложенная группа изобретений относится к области медицины, в частности, к онкологии и молекулярной биологии. Предложены набор реагентов и планшет для определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы, включающие праймеры и зонды, специфичные по отношению к генам-маркерам ELOVL5, IGFBP6, TXNDC9. Предложенная группа изобретений обеспечивает получение новых диагностических маркеров РМЖ, позволяющих при сопоставимой достоверности и специфичности оценить риск развития рецидива после хирургического лечения. 2 н. и 8 з.п. ф-лы, 6 ил., 7 табл., 2 пр.

Description

Область техники
Настоящее изобретение относится к области медицины, в частности, к онкологии и молекулярной биологии, и может быть использовано для оценки риска рецидива рака молочной железы после хирургического удаления опухоли.
Изобретение основано на оценке уровня экспрессии 3 генов, мРНК которых могут быть получены из образца опухолевой ткани пациента. При этом уровень экспрессии может быть измерен как известными способами, так и способом, описанным в настоящем изобретении.
Предшествующий уровень техники
Рак молочной железы (РМЖ) - это злокачественная опухоль железистой ткани молочной железы. В мире это наиболее частая форма рака среди женщин, поражающая в течение жизни от 1:13 до 1:9 женщин в возрасте от 13 до 90 лет. Это также второе по частоте после рака легких онкологическое заболевание в популяции в целом (считая и мужское население). Количество случаев рака молочной железы в развитых странах резко увеличилось после 1970-х годов. За этот феномен считают частично ответственным изменившийся стиль жизни населения развитых стран (в частности, то, что в семьях стало меньше детей и сроки грудного вскармливания сократились) [Мерабишвили В.М. (2011). Рак молочной железы: заболеваемость, смертность, выживаемость (популяционное исследование). Вопросы онкологии, 5, 609-615].
Новым шагом в лечении онкологических заболеваний является так называемый «индивидуальный подбор лечения». Известно, что важное место в схеме лечения больных РМЖ занимает химиотерапия. Ранее пациентки со схожими по клеточному строению типами опухолей проходили химиотерапию по одной и той же схеме. Детальные исследования транскриптома РМЖ позволили установить, что каждая опухоль обладает собственными, присущими только ей характеристиками. То есть при схожих клинических проявлениях и клеточном строении разные опухоли могут проявлять себя различным образом, в том числе, по-разному реагировать на проводимую медикаментозную терапию. Это определяется молекулярно-генетическими особенностями опухоли, в том числе, особенностями экспрессии определенных генов в опухолевых клетках.
В настоящее время выделяют несколько молекулярно-генетических классов РМЖ. Данная классификация предполагает деление первичных опухолей и метастазов в зависимости от наличия и плотности на поверхности раковых клеток рецепторов к биологически активным веществам-регуляторам (гормонам). Иммуногистохимическое типирование позволяет выделить группу пациентов, которым показано лечение противоопухолевыми эндокринными препаратами (препаратами, блокирующими определенные рецепторы раковых клеток, что приводит к снижению их пролиферативного потенциала).
Проблемы метастазирования и рецидива рака молочной железы являются одними из сложнейших в плане прогнозирования в онкологической практике и требующими разработки комплексного подхода для раннего выявления риска появления метастаз.
Из уровня техники известны различные методы построения подобных прогнозов, в том числе основанных на оценке уровня экспрессии мРНК генов. В частности, при построении прогнозов известно использование метода, основанного на полимеразной цепной реакции в реальном времени (ПЦР-РВ), который отличается от традиционных качественных и полуколичественных методов тем, что позволяет быстро и точно определить количество копий ДНК или кДНК в широком диапазоне концентраций [Aerts, J., Wynendaele, W., Paridaens, R., Christiaens, M.R., Van Den Bogaert, W., Van Oosterom, A. Т., & Vandekerckhove, F. (2001). A real-time quantitative reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) to detect breast carcinoma cells in peripheral blood. Annals of oncology official journal of the European Society for Medical Oncology ESMO (Vol. 12, pp. 39-46).]. Метод широко используют в мире, как для научных, так и клинических целей, благодаря высокой производительности: обычно проводят 96 реакций в одном опыте, а в последних моделях приборов - 384 реакции. В отличие от обычной полимеразной цепной реакции, когда количество продуктов определяют на конечной стадии реакции, ПЦР-РВ позволяет следить за накоплением продуктов в экспоненциальной фазе реакции. В этой системе наряду с праймерами используют зонд (пробу), меченный флуоресцентным красителем. Зонд является олигонуклеотидом, который гибридизуется с последовательностью ДНК/кДНК между двумя фланкирующими праймерами. ПЦР-РВ состоит из двух основных этапов: 1) гибридизации исследуемой матрицы с зондом и 2) ПЦР, катализируемой Таq ДНК-полимеразой, обладающей 5'-экзонуклеазной активностью, расщепляющей зонд, что приводит к появлению и нарастанию флуоресцентного сигнала. Обычно реакция продолжается около 2 часов (40 циклов), в приборах нового поколения - всего 40 мин. Результаты анализа становятся доступными сразу после завершения реакции.
Существующие тест-системы позволяют уточнить диагноз, предсказать риск метастазирования и рецидива и эффективность разных видов терапии. Однако в работе Thomassen et al. (Thomassen M, Tan Q, Eiriksdottir F, Bak M, Cold S, Kruse ТА. Prediction of metastasis from low-malignant breast cancer by gene expression profiling. Int J Cancer. 2007 Mar 1; 120(5):1070-5) показано, что наборы генов в профилях практически не пересекаются. Кроме того, они применимы для анализа определенных разновидностей рака молочной железы (LNN, чувствительных к эстроген-рецептору (ER+)) или для прогнозирования развития заболевания у пациентов, принимающих адъювантную терапию.
Группа van't Veer et al. (van't Veer LJ, Dai H, van de Vijver MJ, He YD, Hart AAM, Mao M, et al. Gene expression profiling predicts clinical outcome of breast cancer. Nature [Internet]. Nature Publishing Group; 2002 Jan 31; 415(6871):530-6) использовала чип Rosetta с 60-мерными олигонуклеотидами и разработала 70-генный профиль, с помощью которого можно предсказывать образование метастаз в течение пяти лет у пациентов с РМЖ типа LNN (lymph node-negative) с большей точностью, чем с помощью классического клинико-патологического подхода. Предложенный генный профиль описан в патенте US 7514209 В2 (MammaPrint).
В заявке на патент US 2011/0145176 A1 (РАМ50) описан метод, набор реагентов и микрочипов для диагностики заболевания РМЖ и прогнозирования эффективности терапии на основании измерений уровней экспрессии 50 генов-маркеров.
Набор из праймеров к 14 генам и реагенты для определения их экспрессии методом ПЦР-РВ, а также алгоритм интерпретации экспрессии этих генов, предложены в патенте US 7695915 В2 для прогнозирования образования метастазов при люминальной форме РМЖ.
Метод и набор реагентов для прогнозирования развития заболевания РМЖ с помощью шести наборов генов-маркеров описаны в заявке на патент US 2010/0035240 A1. Метод основан на оценке уровня экспрессии 135 генов методом количественной полимеразной цепной реакции в реальном времени в свежезамороженных образцах РМЖ. Метод позволяет оценить общую десятилетнюю выживаемость, вероятность появления отдаленных метастазов и поражения лимфатических узлов.
В патенте US 7622251 В2 (Oncotype DX™) предложены численные молекулярные индикаторы для предсказания вероятности успешного отклика на антиэстрогенный агент (тамоксифен) и химиотерапию пациентов с заболеванием РМЖ (ER+, LNN) без адъювантной терапии.
Наиболее близким по достигаемому техническому результату является диагностический тест Oncotype DX Breast Cancer Assay, применяемый для оценки риска возникновения рецидива рака молочной железы. С помощью данного теста можно получать дополнительную информацию и принимать решение о дальнейшем лечении. По результатам исследования определяется агрессивность опухоли, а также оценивается риск возникновения рецидива и необходимость химиотерапевтического лечения. Исследуя экспрессию 21-го гена (16 генов-маркеров - Ki-67, STK15, Survivin, Cyclin B1, MYBL2, Stromelysin 3, Cathepsin L2, ER, PR, Bcl-2, SCUBE2, GRB7, HER2, GSTM1, Cd68, BAG1, и 5 нормировочных генов - Beta-actin, GAPDH, RPLPO, GUS, TFRC), специалисты устанавливают вероятность рецидива в течение 10 лет. Сам показатель выражен числом от 0 до 100. При этом для проведения теста используются фрагменты опухолевой ткани, стабилизированные в формалине и зафиксированные в парафине. Дополнительная стадия подготовки пробы приводит к увеличению времени проведения теста и дополнительным затратам. Также к недостаткам можно отнести необходимость в осуществлении микродиссекции образца опухолевой ткани, что требует привлечения высококвалифицированных специалистов.
Анализ патентной документации свидетельствует о том, что поиск эффективных решений, направленных на построение прогнозов общей и безрецидивной выживаемости с учетом индивидуальных молекулярно-генетических особенностей рака молочной железы, является крайне актуальной задачей.
Раскрытие изобретения
Задачей предлагаемого технического решения является разработка новых диагностических маркеров РМЖ, позволяющих достоверно оценить риск развития рецидива после хирургического лечения, и наборов реагентов на их основе для оценки экспрессии генов-маркеров при проведении ПЦР. При этом проводить оценку риска рецидива РМЖ с помощью заявляемого набора реагентов можно с помощью известных из уровня техники методов, а также с помощью описанного ниже способа, являющегося, простым, чувствительным, надежным, применимым в условиях клинических или поликлинических медицинских учреждений.
Заявляемое изобретение расширяет арсенал диагностических тестов посредством получения новых диагностических маркеров РМЖ, позволяющих при сопоставимой достоверности и специфичности оценить риск развития рецидива после хирургического лечения.
Поставленная задача решается за счет создания набора реагентов для определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы, содержащего реагенты для оценки экспрессии генов-маркеров при проведении ПЦР, включающие праймеры - прямые и обратные, и зонды, специфичные по отношению к генам-маркерам - ELOVL5, IGFBP6, TXNDC9, представленные в лиофилизированном виде или водном растворе.
В одном из вариантов осуществления изобретения набор реагентов включает, по крайней мере, 3 пары праймеров с последовательностями SEQ ID NO: 1-3 и SEQ ID NO: 4-6 - прямые и обратные, соответственно, и зонды с последовательностями SEQ ID NO: 7-9, специфичные по отношению к генам-маркерам ELOVL5, IGFBP6, TXNDC9.
Набор реагентов может дополнительно содержать праймеры и зонды, специфичные по отношению к генам FBXO42, GUSB, HCFC1, RPLP0 и ТРТ1, используемые для нормирования результатов ПЦР. В качестве таких праймеров и зондов могут быть использованы праймеры с последовательностями SEQ ID NO: 10-19 и зонды с последовательностями SEQ ID NO: 20-24 соответственно.
Для определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы набор реагентов, помимо реагентов для оценки экспрессии генов-маркеров при проведении ПЦР, может содержать реагенты для выделения и очистки РНК из образца опухолевой ткани; реагенты для синтеза одноцепочечной кДНК на мРНК с использованием олигонуклеотидных праймеров; буферы для проведения ПЦР.
Изобретение также относится к планшету с набором реагентов для проведения ПЦР реакции при определении риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы у человека, содержащему нанесенные на его лунки праймеры и зонды, специфичные по отношению к генам-маркерам - ELOVL5, ITGBP6, TXNDC9. В одном из вариантов осуществления изобретения на лунки планшета нанесены геноспецифические олигонуклеотидные праймеры прямые и обратные с последовательностями SEQ ID NO: 1-3 и SEQ ID NO: 4-6, соответственно, в лиофилизированном виде, и флуоресцентные зонды с последовательностями SEQ ID NO: 7-9. Праймеры могут содержаться в концентрации 250 нМоль. Зонд может содержать краситель FAM с параметрами возбуждения на длине волны 485 нм и эмиссии на длине волны 520 нм, взятый в концентрации 250 нМоль.
При определении риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы у пациента с помощью заявляемых набора или планшета измеряют уровень экспрессии (количественной оценки представленности) генов-маркеров ELOVL5, IGFBP6, TXNDC9 или взвешенной суммы уровней экспрессии указанных генов-маркеров в образце опухолевой ткани пациента с последующей оценкой риска рецидива путем сравнения уровней экспрессии генов-маркеров с предопределенными пороговыми значениями.
В качестве образцов опухолевой ткани пациента могут быть использованы свежезамороженные клетки ткани, или клетки биопсии, или зафиксированные в парафине клетки. Измерение экспрессии генов-маркеров осуществляется методом ПЦР-РВ. Для измерения методом ПЦР-РВ предпочтительно использовать одноцепочечные кДНК, синтезированные на выделенных и очищенных из образца опухолевой ткани пациента мРНК. Синтез кДНК может быть осуществлен с использованием олигонуклеотидных неспецифических праймеров со случайной последовательностью нуклеотидов и с парами праймеров - прямыми и обратными, и зондами, специфичными по отношению к генам-маркерам, а также с парами праймеров и зондами, специфичными по отношению к генам FBXO42, GUSB, HCFC1, RPLP0 и ТРТ1 для нормирования результатов ПЦР, с получением для каждого из генов-маркеров ненормированных оценок уровней их экспрессии Q(g), последующим их нормированием и получением значений Qnorm(g) для каждого гена-маркера, вычислением на основе Qnorm (g) риска рецидива SR. с использованием формулы:
Figure 00000001
где w(ELOVL5)=-0,72, w(IGFBP6)=-0,65, w(TXNDC9)=0,55, w0=0,39;
Qnorm(ELOVL5), Qnorm(IGFBP6), Qnorm(TXNDC9) - нормированные уровни экспрессии генов-маркеров (или нормированные количественные оценки представленности генов), В качестве пороговых значений предпочтительно использовать, по крайней мере, два значения, при получении SR выше верхнего порогового значения делают вывод о высоком риске рецидива, при получении SR. ниже нижнего порогового значения - делают вывод о низком риске рецидива, при получении SR. из интервала значений, находящихся между указанными пороговыми значениями - делают вывод о неопределенном риске.
При использовании для нормирования результатов ПЦР в качестве праймеров SEQ ID NO: 10-19 и зондов SEQ ID NO: 20-24, специфичных по отношению к генам FBXO42, GUSB, HCFC1, RPLP0 и ТРТ1, при получении значения SR больше 0,2 - делают вывод о высоком риске возникновения рецидива, при значении SR меньше минус 0,2 - делают вывод о низком риске возникновения рецидива, при получении значения SR в интервале значений от минус 0,2 до 0,2 - считают риск неопределенным.
Краткое описание чертежей
На фиг. 1 представлен пример последовательности прямых и обратных геноспецифических праймеров (последовательности SEQ ID NO: 1-3 и SEQ ID NO: 4-6). На фиг. 2 представлен пример последовательности зондов (SEQ ID NO: 7-9). На фиг. 3 - последовательности геноспецифических праймеров для нормирования результатов ПЦР (SEQ ID NO: 10-19) и зондами (SEQ ID NO: 20-24). На фиг. 4 представлена схема лунок планшета. На фиг. 5 и 6 представлены кривые Каплана-Мейера и ROC-кривая, построенные по валидационной выборке, подтверждающие работоспособность заявленного метода.
Осуществление изобретения
В изобретении представлены новые молекулярно-генетические маркеры для прогноза безрецидивной выживаемости после хирургического удаления первичной опухоли люминальной формы рака молочной железы, основанного на определении количественных оценок представленности мРНК 3 генов: ELOVL5, IGFBP6, TXNDC9. Это простой, надежный способ прогноза безрецидивной выживаемости на разных стадиях развития злокачественной трансформации, включая начальные. Функционал экспрессии 3 генов позволяет с высокой степенью достоверности оценить риск развития рецидива в первые пять лет после хирургического удаления первичной опухоли люминальной формы РМЖ.
В качестве образцов для проведения анализа могут быть использованы биоптаты, в том числе материал, полученный при игольчатой биопсии опухоли молочной железы.
В одном из вариантов осуществления изобретения при использовании для измерения экспрессии генов-маркеров метода ПЦР-РВ, может быть использована следующая последовательность действий:
- получение образца опухолевой ткани;
- выделение и очистка мРНК из образца;
- синтез одноцепочечных кДНК на мРНК с использованием олигонуклеотидных неспецифических праймеров со случайной последовательностью нуклеотидов;
- проведение ПЦР одноцепочечных кДНК с прямыми и обратными геноспецифическими праймерами и зондами, специфичными по отношению к исследуемым генам (генам-маркерам) - ELOVL5, IGFBP6, TXNDC9, и с парами геноспецифических праймеров и зондами для нормирования результатов ПЦР, например, специфичными по отношению к генам FBXO42, GUSB, HCFC1, RPLP0 и ТРТ1 с получением для каждого из перечисленных генов-маркеров их ненормированных количественных оценок представленности Q(g), последующим их нормированием и получением нормированных количественных оценок представленности Qnorm(g), вычислением риска рецидива (SR) по формуле (1), и при получении значения SR больше 0,2 - делают вывод о высоком риске возникновения рецидива, при значении SR меньше - 0,2 - делают вывод и низком риске возникновения рецидива, при получении значения SR в интервале от - 0,2 до 0,2 - считают риск неопределенным.
Способы выделения суммарной РНК из образцов тканей млекопитающих хорошо известны специалистам и, как правило, включают следующие стадии: измельчение в жидком азоте образцов опухолевых и нормальных тканей, лизис клеток, выделение РНК и ее очистку, проверку качества РНК электрофорезом в 1%-ном агарозном геле в присутствии красителя бромида этидия или в денатурирующем полиакриламидном геле, а также спектрофотометрическое определение количества РНК. Гомогенизацию кусочков тканей проводят вручную, растирая пестиком в керамической ступке, или с помощью механических гомогенизаторов, например, Omni Mixer или Micro-Dismembrator U фирмы Sartorius (Германия). Для выделения РНК используют различные протоколы, широко известные специалистам в данной области. В классических методах выделения РНК используют сильные хаотропные агенты, такие как гуанидинхлорид и гуанидинизотиоцианат, растворяющие белки, и последовательные экстракции фенолом и хлороформом для денатурации и удаления белков [Sambrook J., Fritsch E.F., Maniatis Т., Molecular Cloning. A laboratory Manual 2nd Edition ed. 1989, Cold Spring Harbour: CSHL Press]. Широко используют также метод с применением реагента Trizol [GIBCO/Life Technologies]. Для предотвращения разрушения РНК РНКазами используют ингибиторы, такие как игибитор RNAsin плацентарного или рекомбинантного происхождения, или, например, ванадил-рибозидный комплекс - неспецифический ингибитор РНКаз широкого спектра действия.
Быстрое и качественное выделение РНК проводят с использованием ряда коммерчески доступных наборов (Клоноген, Санкт-Петербург; RNeasy kits (Qiagen); SV Total RNA Isolation System, Promega (США) и т.д.). Использование различных приборов, например, QuickGene-810 (Life Science, Япония), позволяет исключить работу с агрессивными агентами, ускорить и упростить выделение РНК. Для экстракции РНК в этом приборе используют 80 мкм пористую мембрану, которая в 12,5 раз тоньше обычно используемого в таких приборах стеклянного фильтра (1000 мкм), что позволяет уменьшить деградацию РНК и увеличить ее выход.
Реакцию обратной транскрипции, в результате которой на РНК-матрице синтезируют одноцепочечную цепь ДНК, проводят с использованием коммерчески доступных препаратов обратных транскриптаз, таких как обратная транскриптаза вируса лейкоза мышей Молони (M-MLV), вируса миелобластоза птиц (AMV), PowerScript (точечная мутация M-MLV-RT), С. Therm Polymerase и др., с помощью которых можно получать продукты амплификации длиною до нескольких тысяч и даже несколько десятков тысяч пар нуклеотидов (т.п.н.). Может быть использована термостабильная ДНК-полимераза Thermus thermophilus (Tth), обладающая обратной транскриптазной активностью в присутствии ионов Mn2+.
Для обратной транскрипции могут быть использованы различные праймеры, например:
1) Олиго(с1Т)-содержащие праймеры связываются с эндогенным полиА-хвостом на 3'-конце мРНК. Эти праймеры наиболее часто используют для получения полноразмерных кДНК. К олиго(dT)-последовательности часто добавляют на 3'-конце нуклеотиды А, С или G, чтобы «заякорить» праймер на границу транскрипта и поли-А тракта;
2) Случайные гексануклеотидные праймеры (статистические затравки) гибридизуются с РНК в многочисленных участках. При обратной транскрипции с этими праймерами получают короткие кДНК. Случайные гексамеры используют для преодоления трудностей, связанных со вторичной структурой РНК, они более эффективны при обратной транскрипции 5'-областей мРНК;
3) Гексамеры или другие короткие олигонуклеотиды (10-12 нуклеотидов) случайного состава могут быть также использованы в комбинации с олигоГГ-содержащими праймерами;
4) Специфические олигонуклеотидные праймеры используют для транскрипции участка мРНК, представляющего интерес для исследования. Эти праймеры успешно применяют для диагностических целей.
Выбор специфических праймеров и зондов осуществляют способом, хорошо известным специалистам в данной области, для чего используют имеющиеся программы, многие из которых находятся в свободном доступе в Интернете, например, Genome Browser Gateway, BLAST, Primer3 и др.
Высокая специфичность ПЦР-РВ обеспечивается за счет использования зонда, содержащего на 5'-конце флуорофор или флуоресцентный краситель (в данном случае, FAM-6-carboxy-fluoroscein), а на 3'-конце - т.н. гаситель (в данном случае - RTQ1). В процессе ПЦР их взаимодействие нарушается за счет расщепления зонда Taq ДНК полимеразой благодаря ее 5'-экзонуклеазной активности, при этом происходит эмиссия флуоресценции. Подбор зондов для проведения ПЦР-РВ осуществляется в соответствии со стандартными рекомендациями и требованиями метода.
В одном из вариантов осуществления изобретения предложено использовать праймеры и зонды SEQ ID NO: 1-24 (фиг. 1, 2 и 3).
При оценке уровня мРНК генов на вход поступает соответствующий результатам одного ПЦР-исследования биологического образца набор значений пороговых циклов Ср (p=1,2,…,24), где значение порогового цикла Ср соответствует пробе (лунке Планшета) р, пробы 1-3 соответствуют гену ELOVL5, пробы 4-6 - гену IGFBP6, пробы 7-9 - гену TXNDC9, пробы 10-12 - гену FBXO42, пробы 13-15 - гену GUSB, пробы 16-18 - гену HCFC1, пробы 19-21 - гену RPLP0 и пробы 22-24 - гену ТРТ1. При этом известными считаются соответствующие используемым праймерам эффективности ПЦР: E(ELOVL5), E(IGFBP6), E(TXNDC9), E(FBXO42), E(GUSB), E(HCFC1), E(RPLP0) и E(TPT1). Для праймеров SEQ ID NO: 1-6, 10-19 эти значения эффективностей ПЦР равны соответственно 1,842, 1,914, 1,807, 1,885, 1,870, 1,904, 1,889 и 1,765.
Сначала по значениям пороговых циклов определяют количество соответствующих транскриптов в отдельности по каждой пробе, соответствующей одному из генов-маркеров ELOVL5, IGFBP6, TXNDC9. Для этого для каждой из проб p=1,2,3 вычисляют величину
Figure 00000002
пропорциональную количеству мРНК ELOVL5 в исследуемом образце, по формуле
Figure 00000003
Аналогичным образом для каждой из проб p=4,5,6 вычисляют величину
Figure 00000002
пропорциональную количеству мРНК IGFBP6 в исследуемом образце по формуле
Figure 00000004
а для каждой из проб p=7,8,9 вычисляют величину
Figure 00000002
пропорциональную количеству мРНК TXNDC9 в исследуемом образце по формуле
Figure 00000005
В приведенных формулах нормировка основывается на подходе, связанном с усреднением, использующим среднее геометрическое [Д.В. Ребриков, Г.А. Саматов, Д.Ю. Трофимов, П.А. Семенов, A.M. Савилова, И.А. Кофиади, Д.Д. Абрамов ПЦР «в реальном времени» - Москва: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009, п. 8.4; J. Vandesompele, K. De Preter, F. Pattyn, В. Poppe, N. Van Roy, A. De Paepe, F. Speleman Accurate normalization of real-time quantitative RT-PCR data by geometric averaging of multiple internal control genes // Genome Biol., 2002, 3 (7): RESEARCH0034]. При этом для нормировки проб, ассоциированных с каждым из генов-маркеров, используется поднабор нормировочных генов с количеством мРНК по порядку наиболее близким к среднему количеству мРНК соответствующего гена-маркера.
Повторно используя усреднение, основывающееся на среднем геометрическом, в качестве ненормированной количественной оценки представленности гена-маркера ELOVL5 в образце биологического материала, берут среднее геометрическое по всем пробам, соответствующим этому гену:
Figure 00000006
Аналогично в качестве ненормированной количественной оценки представленности гена-маркера IGFBP6 в образце биологического материала, берут среднее геометрическое по всем пробам, соответствующим этому гену:
Figure 00000007
в качестве ненормированной количественной оценки представленности гена-маркера TXNDC9 в образце биологического материала, берут среднее геометрическое по всем пробам, соответствующим этому гену:
Figure 00000008
Для уменьшения вычислительных погрешностей вычисления
Figure 00000009
и Q(ELOVL5), Q(IGFBP6), Q(TXNDC9) могут осуществляться с использованием перехода в логарифмическую шкалу.
После того, как в рамках исследования образца биологического материала вычислены значения ненормированных количественных оценок представленности Q(ELOVL5), Q(IGFBP6), Q(TXNDC9), прогнозирование риска рецидива осуществляется применением линейного классификатора. На первом шаге осуществляется переход в логарифмическую шкалу и линейная нормировка: вычисляются нормированные количественные оценки представленности
Figure 00000010
Figure 00000011
Figure 00000012
Нормировочные коэффициенты а и b выбираются на стадии калибровки системы таким образом, что для каждого гена-маркера ELOVL5, IGFBP6, TXNDC9 эмпирическое среднее величины Qnorm равно нулю, а эмпирическое среднеквадратическое отклонение - единице. Значения нормировочных коэффициентов могут зависеть от оборудования, используемого при проведении ПЦР-РВ, и коллекции образцов, по которой вычислялись эмпирические среднее и среднеквадратичное отклонения. Возможные значения нормировочных коэффициентов приведены в табл. 1.
Figure 00000013
Далее осуществляют вычисление значения риска рецидива РМЖ SR:
Figure 00000014
Значения весовых параметров w0, w(ELOVL5), w(IGFBP6), w(TXNDC9) приведены в табл. 2.
Figure 00000015
По значению SR осуществляют окончательное построение прогноза риска рецидива R: при значении больше 0,2 делают вывод о высоком риске рецидива, при значении меньше -0,2 делают вывод о низком риске рецидива, при значении между -0,2 и 0,2 считают риск неопределенным.
Формально, оба шага, осуществляемых при переходе от ненормированных количественных оценок представленности Q(ELOVL5), Q(IGFBP6), Q(TXNDC9) к значению риска рецидива SR, могут быть объединены в один, заключающийся в вычислении линейной комбинации логарифмов этих величин. Однако разбиение на два шага позволяет в рамках рассматриваемой системы при изменении используемого оборудования или даже используемого метода оценки количественной представленности генов-маркеров осуществлять пересчет только нормировочных параметров ag и bg, сохраняя значения весовых параметров w0 и w(ELOVL5), w(IGFBP6), w(TXNDC9).
Следует отметить, что отбор транскриптов, используемых непосредственно для формирования прогноза, осуществлялся на основе анализа данных о полногеномном транскриптоме более чем 400 пациентов, для которых имелась информация о возникновении и времени диагностирования рецидива (наборы данных GSE6532, GSE12093, GSE17705), а также собственных данных полногеномного транскриптомного анализа более чем 250 образцов тканей, пораженных РМЖ. В основе отбора лежало построение бинарного (двухклассового) классификатора, различающего пациентов, у которых был диагностирован рецидив, и пациентов, у которых рецидив диагностирован не был. При этом при построении обучающей выборки из рассмотрения была исключена так называемая «серая зона»: в первый класс были включены лишь пациенты, у которых рецидив был диагностирован в течение первых пяти лет после оперативного лечения, а во второй пациенты, у которых продолжительность безрецидивного периода составляла не менее семи лет.
При фиксированном наборе транскриптов для автоматизированного построения классификатора, использующего в точности этот набор транскриптов, применялся метод опорных векторов (SVM Supprot Vector Machine, см. С. Cortes, V. Vapnik Support-vector networks // Machine Learning, Vol. 20 (1995), 273-297) с линейным ядром и различными штрафами за ошибки разного рода.
Формирование итогового набора транскриптов осуществлялось автоматизированно с использованием полного перебора пар транскриптов и последующего достроения наиболее информативных пар до троек; достроение проводилось с использованием так называемого «жадного подхода», включающего добавление одного транскрипта к паре и последующей покомпонентной оптимизации (Galatenko V.V. и др. Highly informative marker sets consisting of genes with low individual degree of differential expression // Sci. Rep. 2015. T. 5. C. 14967; Галатенко В.В. и др. О построении медицинских тест-систем с использованием жадного алгоритма и метода опорных векторов // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2013. Т. 156. №11. С. 654-60).
Валидация итогового набора транскриптов и соответствующего этому набору классификатора осуществлялась на валидационной выборке, образцы которой не использовались ни при отборе транскриптов, ни при настройке классификатора: обучающие и валидационная выборки не пересекались не только по пациентам, но и по клиникам, в которых осуществлялся забор биоматериала, и по лабораториям, в которых проводились исследования этого биоматериала.
Осуществление изобретения
Изобретение поясняется следующими примерами осуществления.
Пример 1.
В примере представлена реализация способа оценки риска возникновения рецидива рака молочной у пациентки Инны У. на основе ПЦР-РВ. Выделение РНК:
а) брали образец биопсии опухолевой ткани молочной железы, законсервированный Реагентом для стабилизации мРНК;
б) анализируемый фрагмент биопсии опухолевой ткани молочной железы извлекали пинцетом из Реагента для стабилизации мРНК в предварительно подготовленную охлажденную фарфоровую ступку. Повторно охлаждали ступку и пестик жидким азотом до состояния, когда азот уже почти не испаряется;
в) осуществляли механическое дробление/перетирание образца в ступке;
г) добавляли в ступку 700 мкл Буфера А и 20 мл жидкого азота. Перетирали до получения однородной розоватой пудры. По завершению давали возможность ступке нагреться до комнатной температуры, а образцу растаять;
д) переносили все содержимое ступки в чистую пробирку на 1,5 мл и доводили объем гомогената до 1 мл, добавив 300 мкл Буфера А.
е) проводили стадию дополнительной гомогенизации. Для этого переносили 500 мкл гомогената на колонку QIAAshredder (Qiagen) или аналогичную. Центрифугировали 2 минуты при скорости >10000 об/мин. Раствор, прошедший через колонку, аккуратно отбирали в чистую пробирку. Повторяли процедуру для оставшегося образца. Объединяли гомогенизированные фракции;
ж) добавляли к образцу 200 мкл хлороформа и тщательно перемешивали на вортексе 15 сек. Инкубировали при комнатной температуре 2-3 мин;
и) центрифугировали при 4°С в течение 15 минут при 12000 об/мин;
к) переносили водную фазу (верхняя, неокрашенная) в чистую пробирку на 1.5-2 мл и определяли ее объем;
л) добавляли 1,5 объема от перенесенной водной фазы 100% этанола. Хорошо перемешивали с помощью пипетки;
м) переносили 500 мкл образца, включая осадок, если он выпал, на колонку RNeasy mini spin или аналогичную. Центрифугировали 15 сек при скорости >10000 об/мин. Удаляли раствор, прошедший через колонку;
н) повторяли предыдущий шаг для оставшегося раствора (с использованием той же самой колонки);
п) наносили на колонку 350 мкл Буфера В и центрифугировали 15 сек при скорости >10000 об/мин. Удаляли раствор, прошедший через колонку;
р) обрабатывали DNaseI. Переносили 80 мкл приготовленного раствора DNaseI на колонку RNeasy mini spin или аналогичную и инкубировали 15 мин при 20-30°С;
с) повторяли пункт п);
т) наносили на колонку 500 мкл Буфера Б, центрифугировали 15 сек при скорости >10000 об/мин. Удаляли раствор, прошедший через колонку;
у) добавляли 500 мкл Буфера Б на колонку и центрифугировали 2 мин при скорости >10000 об/мин;
ф) осторожно переносили колонку в чистую пробирку на 1,5 мл и центрифугировали еще 1 мин., чтобы полностью удалить остатки Буфера В;
х) переносили колонку в чистую пробирку на 1,5 мл для элюции образца. Аккуратно наносили 40 мкл воды деионизованной непосредственно на мембрану колонки. Центрифугировали 1 мин. при скорости >10000 об/мин;
ц) собирали элюированный раствор и снова наносили его на мембрану той же колонки RNeasy mini spin или аналогичную. Центрифугировали 1 мин при скорости >10000 об/мин;
ш) собранный элюированный раствор перемешивали, осаждали коротким центрифугированием и разделяли на 2 аликвоты. Держали полученный раствор РНК на льду;
щ) измеряли концентрацию выделенной тотальной РНК с помощью спектрофотометра NanoDrop или аналога;
э) Оценивали целостность выделенной тотальной РНК с помощью аппаратно-программной платформы Agilent 210 Bioanalyzer или аналога.
Проведение обратной транскрипции (ОТ):
а) пробирки с Буфером для проведения ОТ, смесью праймеров для проведения ОТ и водой деионизированной размораживали при комнатной температуре. Пробирку с Транскриптазой обратной помещали в лед;
б) приготавливали две пробирки, содержащие по 2 мкг выделенной РНК, и добавляли в каждую воды деионизированной до конечного объема 12 мкл;
в) инкубировали 5 мин. при 65°С. Переносили в лед;
г) смешивали 11 мкл Буфера для проведения ОТ, 1 мкл смеси праймеров для проведения ОТ, 1 мкл транскриптазы обратной. Перемешивали и добавляли по 13 мкл к 2 мкг РНК;
д) проводили синтез кДНК в программируемом автоматическом термоциклере по программе, представленной в табл.3
Figure 00000016
е) смешивали в одной пробирке полученные две пробы кДНК. Держали на льду. Проведение ПЦР-РВ
а) готовили разбавленные в 10 раз растворы кДНК исследуемого образца, Образца РНК клеток мозга контрольного и образца универсальной человеческой РНК контрольного. В табл.4 приведен расчет компонентов реакционной смеси для нанесения на Планшет с нанесенными реагентами.
Figure 00000017
б) реакционные смеси для проведения ПЦР-РВ готовили в соответствии со схемой, представленной в табл.5 (приведен расчет для проведения ПЦР-РВ в одном из 384-луночных планшетов, состав смесей аналогичен).
Figure 00000018
1)Контроль без примесей ДНК и РНК отрицательный
2)Образец РНК клеток мозга контрольный
3)Образец универсальной человеческой РНК контрольный
4)Буфер для проведения ПЦР-РВ (БАВР.943129.020)
5)Полимераза для проведения ПЦР-РВ (БАВР.943129.022)
6)Вода деионизированная (БАВР.943129.021)
в) добавляли по 12 мкл реакционной смеси в соответствующие лунки Планшета (схема лунок планшета на фиг. 4);
г) заклеивали заполненный планшет пленкой прозрачной для использования планшета. Встряхивали планшет на вортексе. Коротко центрифугировали планшет в центрифуге для осаждения капель со стенок и пленки на дно пробирок;
д) планшет ставили в амплификатор для ПЦР-РВ на 384 лунки. Рекомендуемая программа для амплификации представлена в табл.6
Figure 00000019
После проведения ПЦР-РВ биопсии пациентки Инны У. получены значения пороговых циклов, приведенные в табл.7.
Figure 00000020
Осуществление вычисления в логарифмической шкале и учет значений
эффективностей ПЦР E(ELOVL5)=1,842, E(IGFBP6)=1,914, E(TXNDC9)=1,807, E(FBXO42)=1,885, E(GUSB)=1,870, E(HCFC1)=1,904, E(RPLP0)=1,889 и E(TPT1)=1,765, приводят к значениям
Figure 00000021
и, аналогично,
Figure 00000022
Figure 00000023
Соответственно,
Figure 00000024
откуда
Figure 00000025
Следует отметить, что значение Q(ELOVL5) приведено исключительно для полноты изложения, так как на следующем шаге (при вычислении Qnorm(ELOVL5)) используется значение именно log2 Q(ELOVL5), а не самой Q(ELOVL5).
Аналогичные вычисления дают
Figure 00000026
Figure 00000027
Figure 00000028
Figure 00000029
Figure 00000030
Figure 00000031
Figure 00000032
Figure 00000033
Figure 00000034
Далее вычисляются нормированные количественные оценки представленности генов-маркеров (см. Таблицу 1):
Qnorm(ELOVL5)=(log2 Q(ELOVL5)-(-1,351)) / 0,934 ≈ -0,163;
Qnorm(IGFBP6)=(log2 Q(IGFBP6)-(-0,876)) / 0,752 ≈ -1,014;
Qnorm(TXNDC9)=(log2 Q(TXNDC9)-(-0,417)) / 0,629 ≈ 0,800.
По нормированным количественным оценкам представленности генов-маркеров вычисляется коэффициент риска рецидива Sr (см. Таблицу 2):
Figure 00000035
Так как полученное значение SR больше чем 0,2, сделан вывод о высоком риске рецидива РМЖ.
Пример 2.
В примере представлена реализация способа оценки риска возникновения рецидива рака молочной. Этап интерпретации нормированных количественных оценок экспрессии генов Qnorm. Представлены случаи с высоким и низким риском рецидива.
Вычисление ненормированных количественных оценок представленности генов по значениям пороговых циклов, полученных при ПЦР-РВ анализе образца.
Оценка риска возникновения рецидива по нормированным количественным оценкам представленности генов Qnorm.
2.1. После проведения ПЦР-РВ образца биопсии пациентки Екатерины А. и вычисления нормированных количественных оценок представленности генов получены следующие результаты: Qnorm(ELOVL5) = 0,418; Qnorm(IGFBP6) = 1,096; Qnorm(TXNDC) = -0,602. В этом случае значение коэффициента риска рецидива SR составило (см. Таблицу 2)
Figure 00000036
Так как полученное значение SR меньше чем -0,2, делается вывод о низком риске возникновении рецидива.
2.2. После проведения ПЦР-РВ образца биопсии пациентки Александры П. и вычисления нормированных количественных оценок представленности генов получены следующие результаты: Qnorm(ELOVL5) = -0,545; Qnorm(IGFBP6) = 0,199; Qnorm(TXNDC) = 0,438. В этом случае значение коэффициента риска рецидива SR составило (см. Таблицу 2)
Figure 00000037
Так как полученное значение SR больше чем 0,2, сделан вывод о высоком риске возникновении рецидива РМЖ.
Валидация достоверности методики
Валидация достоверности описанной методики проведена на собственной коллекции данных, к которым применялся ПЦР-РВ анализ, а также на наборе GSE3494 микрочиповых данных (Miller L.D. et al. An expression signature for p53 status in human breast cancer predicts mutation status, transcriptional effects, and patient survival // Proc Natl Acad Sci USA. 2005. T. 102, №38. C. 13550-13555), не использовавшихся ни при выборе используемых генов-маркеров, ни при настройке классификатора. Валидация подтвердила высокую достоверность методики.
Так, кривые Каплана-Мейера и ROC-кривая, соответствующие микрочиповой валидации (201 образец, включая 33 образца, соответствующих возникновению рецидива в течение пяти лет, и 128 образцов, соответствующих безрецидивной выживаемости не менее 7 лет), приведены на Фиг. 5.
Оцененные по этой выборке частоты возникновения рецидивов у пациентов с низким, неопределенным и высоким риском развития рецидива составили соответственно 0,094 (9,4%), 0,160 (16,0%) и 0,412 (41,2%). Доля пациентов в классе с неопределенным риском составила всего 0,155 (15,5%). Значения чувствительности и специфичности составили соответственно 0,756 (75,6%) и 0,602 (60,2%) в случае объединения неопределенного риска с высоким, и соответственно 0,636 (63,6%) и 0,766 (76,6%) в случае объединения неопределенного риска с низким. При исключении из рассмотрения образцов с неопределенным риском чувствительность и специфичность составили соответственно 0,724 (72,4%) и 0,720 (72,0%).
Таким образом, экспериментальные данные показывают, что применение заявленного способа позволяет с высокой чувствительностью и специфичностью оценить риск развития рецидива после хирургического лечения с помощью новых диагностических маркеров РМЖ, а также разработать на их основе простой, чувствительный, надежный способ прогноза безрецидивной выживаемости.

Claims (10)

1. Набор реагентов для определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы, характеризующийся тем, что он включает, по меньшей мере, реагенты для измерения уровня экспрессии генов-маркеров, в качестве которых использованы праймеры и зонды, специфичные по отношению к генам-маркерам ELOVL5, IGFBP6, TXNDC9.
2. Набор по п. 1, характеризующийся тем, что реагенты представлены в лиофилизированном виде или в виде водного раствора.
3. Набор по п. 1, характеризующийся тем, что в качестве праймеров и зондов, специфичных по отношению к генам-маркерам, использованы праймеры с последовательностями SEQ ID NO: 1-3 и SEQ ID NO: 4-6, и зонды с последовательностями SEQ ID NO: 7-9, соответственно.
4. Набор по п. 1, характеризующийся тем, что он дополнительно содержит праймеры и зонды, специфичные по отношению к генам FBXO42, GUSB, HCFC1, RPLP0 и ТРТ1, используемые для нормирования результатов ПЦР.
5. Набор по п. 4, характеризующийся тем, что в качестве праймеров и зондов, специфичных по отношению к генам FBXO42, GUSB, HCFC1, RPLP0 и ТРТ1, использованы праймеры с последовательностями SEQ ID NO: 10-19 и зонды с последовательностями SEQ ID NO: 20-24, соответственно.
6. Набор по п. 1, характеризующийся тем, что он дополнительно содержит один или несколько реагентов, выбранных из группы: реагенты для выделения и очистки РНК из образца опухолевой ткани; реагенты для синтеза одноцепочечной кДНК на мРНК с использованием олигонуклеотидных праймеров; буферы для проведения ПЦР.
7. Планшет для определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы, включающий нанесенные на лунки реагенты из набора по п. 1 в лиофилизированном виде - праймеры и зонды, специфичные по отношению к генам-маркерам - ELOVL5, ITGBP6, TXNDC9.
8. Планшет по п. 7, характеризующийся тем, что в качестве праймеров и зондов, специфичных по отношению к генам-маркерам, использованы праймеры с последовательностями SEQ ID NO: 1-3 и SEQ ID NO: 4-6, и зонды с последовательностями SEQ ID NO: 7-9, соответственно.
9. Планшет по п. 7, характеризующийся тем, что праймеры содержатся в концентрации 250 нМоль.
10. Планшет по п. 7, характеризующийся тем, что зонд содержит краситель FAM с параметрами возбуждения на длине волны 485 нм и эмиссии на длине волны 520 нм, взятый в концентрации 250 нМоль.
RU2017124372A 2017-07-10 2017-07-10 Набор реагентов для определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы RU2671557C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017124372A RU2671557C1 (ru) 2017-07-10 2017-07-10 Набор реагентов для определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017124372A RU2671557C1 (ru) 2017-07-10 2017-07-10 Набор реагентов для определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015157146A Division RU2626603C2 (ru) 2015-12-31 2015-12-31 Способ определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2671557C1 true RU2671557C1 (ru) 2018-11-02

Family

ID=64103534

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017124372A RU2671557C1 (ru) 2017-07-10 2017-07-10 Набор реагентов для определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2671557C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2818527C1 (ru) * 2020-04-30 2024-05-02 Криэйтив Байосайенсиз (Гуанчжоу) Ко., Лтд. Реагент для обнаружения опухолей

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101195825A (zh) * 2007-12-10 2008-06-11 上海华冠生物芯片有限公司 用于乳腺癌预后的基因及其应用
RU2012146343A (ru) * 2010-03-31 2014-05-10 Сайвидон Дайагностикс Гмбх Способ предсказания рецидива рака молочной железы при эндокринном лечении

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101195825A (zh) * 2007-12-10 2008-06-11 上海华冠生物芯片有限公司 用于乳腺癌预后的基因及其应用
RU2012146343A (ru) * 2010-03-31 2014-05-10 Сайвидон Дайагностикс Гмбх Способ предсказания рецидива рака молочной железы при эндокринном лечении

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CRONIN M. et al. Analytical Validation of the Oncotype DX Genomic Diagnostic Test for Recurrence Prognosis and Therapeutic Response Prediction in Node-Negative, Estrogen Receptor-Positive Breast Cancer. Clin Chem. 2007 Jun; 53(6): 1084-1091. *
CRONIN M. et al. Analytical Validation of the Oncotype DX Genomic Diagnostic Test for Recurrence Prognosis and Therapeutic Response Prediction in Node-Negative, Estrogen Receptor-Positive Breast Cancer. Clin Chem. 2007 Jun; 53(6): 1084-1091. Integrated Solutions — Real-Time PCR Applications. Critical Factors for Successful Real-Time PCR. QIAGEN. 2006; стр.1-48 [Найдено 21.06.2018] [он-лайн]. Найдено из Интернет: URL: http://jornades.uab.cat/workshopmrama/sites/jornades.uab.cat.workshopmrama/files/Critical_factors_successful_real_time_PCR.pdf. *
Integrated Solutions — Real-Time PCR Applications. Critical Factors for Successful Real-Time PCR. QIAGEN. 2006; стр.1-48 [Найдено 21.06.2018] [он-лайн]. Найдено из Интернет: URL: http://jornades.uab.cat/workshopmrama/sites/jornades.uab.cat.workshopmrama/files/Critical_factors_successful_real_time_PCR.pdf. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2818527C1 (ru) * 2020-04-30 2024-05-02 Криэйтив Байосайенсиз (Гуанчжоу) Ко., Лтд. Реагент для обнаружения опухолей

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
RU2654587C2 (ru) Способ предсказания рецидива рака молочной железы при эндокринном лечении
KR101562644B1 (ko) 직장결장암용 예후 예측
JP6666852B2 (ja) 前立腺がん再発の予後に関する遺伝子発現パネル
WO2018097678A1 (ko) 유방암 환자의 예후 예측 방법
KR20140105836A (ko) 다유전자 바이오마커의 확인
EP2342354B1 (en) Molecular classifier for evaluating the risk of metastasic relapse in breast cancer
WO2009026128A2 (en) Gene expression markers of recurrence risk in cancer patients after chemotherapy
US20160222461A1 (en) Methods and kits for diagnosing the prognosis of cancer patients
AU2017268510B2 (en) Method for using gene expression to determine prognosis of prostate cancer
US7615353B1 (en) Tivozanib response prediction
KR102376220B1 (ko) 전립선암에서 후기 임상적 종점을 평가하기 위한 알고리즘 및 방법
US11840733B2 (en) Method for predicting prognosis of breast cancer patient
RU2671557C1 (ru) Набор реагентов для определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы
RU2626603C2 (ru) Способ определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы
RU2545998C2 (ru) Способ диагностики светлоклеточной почечноклеточной карциномы и набор для его осуществления
WO2018231085A1 (ru) Способ определения риска возникновения рецидива онкологических заболеваний молочной железы
EP1772521A1 (en) Methods for the prognosis of cancer patients
US20190010558A1 (en) Method for determining the risk of recurrence of an estrogen receptor-positive and her2-negative primary mammary carcinoma under an endocrine therapy
Andres A genomic approach for assessing clinical outcome of breast cancer