UA125590C2 - Система для передбачення прогнозу та користі від допоміжної хіміотерапії для хворих на рак шлунка ii і iii стадій - Google Patents
Система для передбачення прогнозу та користі від допоміжної хіміотерапії для хворих на рак шлунка ii і iii стадій Download PDFInfo
- Publication number
- UA125590C2 UA125590C2 UAA201909694A UAA201909694A UA125590C2 UA 125590 C2 UA125590 C2 UA 125590C2 UA A201909694 A UAA201909694 A UA A201909694A UA A201909694 A UAA201909694 A UA A201909694A UA 125590 C2 UA125590 C2 UA 125590C2
- Authority
- UA
- Ukraine
- Prior art keywords
- chemotherapy
- group
- prognosis
- value
- cluster
- Prior art date
Links
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 title claims abstract description 162
- 208000005718 Stomach Neoplasms Diseases 0.000 title claims abstract description 119
- 206010017758 gastric cancer Diseases 0.000 title claims abstract description 119
- 201000011549 stomach cancer Diseases 0.000 title claims abstract description 119
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 title abstract description 27
- 239000002246 antineoplastic agent Substances 0.000 title abstract 4
- 229940041181 antineoplastic drug Drugs 0.000 title abstract 4
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims abstract description 84
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 49
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 46
- 108020004999 messenger RNA Proteins 0.000 claims abstract description 35
- 238000002512 chemotherapy Methods 0.000 claims description 234
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 214
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 119
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 claims description 75
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 48
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 46
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 claims description 43
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims description 36
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 35
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 33
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 31
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 20
- 102100030878 Cytochrome c oxidase subunit 1 Human genes 0.000 claims description 19
- 101000919849 Homo sapiens Cytochrome c oxidase subunit 1 Proteins 0.000 claims description 18
- 101000605122 Homo sapiens Prostaglandin G/H synthase 1 Proteins 0.000 claims description 18
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 17
- 238000010837 poor prognosis Methods 0.000 claims description 11
- 238000000018 DNA microarray Methods 0.000 claims description 9
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 claims description 9
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 7
- 238000000636 Northern blotting Methods 0.000 claims description 5
- 102000006382 Ribonucleases Human genes 0.000 claims description 5
- 108010083644 Ribonucleases Proteins 0.000 claims description 5
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000003757 reverse transcription PCR Methods 0.000 claims description 5
- 108090000765 processed proteins & peptides Proteins 0.000 claims description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 206010003445 Ascites Diseases 0.000 claims description 3
- 210000003567 ascitic fluid Anatomy 0.000 claims description 3
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 claims description 3
- 210000004910 pleural fluid Anatomy 0.000 claims description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims description 2
- 102000004196 processed proteins & peptides Human genes 0.000 claims description 2
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 claims 3
- 230000035622 drinking Effects 0.000 claims 3
- 241000566113 Branta sandvicensis Species 0.000 claims 2
- 241000699670 Mus sp. Species 0.000 claims 2
- 241000283965 Ochotona princeps Species 0.000 claims 2
- 241000159610 Roya <green alga> Species 0.000 claims 2
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims 2
- 239000003595 mist Substances 0.000 claims 2
- 210000004243 sweat Anatomy 0.000 claims 2
- 241000023308 Acca Species 0.000 claims 1
- 241000271566 Aves Species 0.000 claims 1
- 235000010893 Bischofia javanica Nutrition 0.000 claims 1
- 240000005220 Bischofia javanica Species 0.000 claims 1
- 235000017399 Caesalpinia tinctoria Nutrition 0.000 claims 1
- 241000282461 Canis lupus Species 0.000 claims 1
- 206010010071 Coma Diseases 0.000 claims 1
- 235000004257 Cordia myxa Nutrition 0.000 claims 1
- 244000157795 Cordia myxa Species 0.000 claims 1
- 241000019229 Dinia Species 0.000 claims 1
- 206010019909 Hernia Diseases 0.000 claims 1
- 101000919183 Homo sapiens Probable carboxypeptidase X1 Proteins 0.000 claims 1
- 241000511976 Hoya Species 0.000 claims 1
- 241000087799 Koma Species 0.000 claims 1
- 241000468053 Obodhiang virus Species 0.000 claims 1
- 102100029401 Probable carboxypeptidase X1 Human genes 0.000 claims 1
- BUGBHKTXTAQXES-UHFFFAOYSA-N Selenium Chemical compound [Se] BUGBHKTXTAQXES-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 241000388430 Tara Species 0.000 claims 1
- 241000970807 Thermoanaerobacterales Species 0.000 claims 1
- IWZDYGHUSXWPPM-UHFFFAOYSA-N WIN VI Chemical compound O1N=C(C)C=C1CCCCCOC1=CC=C(C=2OCCN=2)C=C1 IWZDYGHUSXWPPM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- VCEHWDBVPZFHAG-POFDKVPJSA-N [des-Arg(9)]-bradykinin Chemical compound NC(N)=NCCC[C@H](N)C(=O)N1CCC[C@H]1C(=O)N1[C@H](C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CC=2C=CC=CC=2)C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N2[C@@H](CCC2)C(=O)N[C@@H](CC=2C=CC=CC=2)C(O)=O)CCC1 VCEHWDBVPZFHAG-POFDKVPJSA-N 0.000 claims 1
- 239000002253 acid Substances 0.000 claims 1
- 230000001142 anti-diarrhea Effects 0.000 claims 1
- 235000015241 bacon Nutrition 0.000 claims 1
- 235000013405 beer Nutrition 0.000 claims 1
- UFULAYFCSOUIOV-UHFFFAOYSA-N cysteamine Chemical compound NCCS UFULAYFCSOUIOV-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims 1
- 230000003760 hair shine Effects 0.000 claims 1
- 235000012907 honey Nutrition 0.000 claims 1
- 239000000344 soap Substances 0.000 claims 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 36
- 238000011282 treatment Methods 0.000 abstract description 25
- 108091008053 gene clusters Proteins 0.000 abstract 2
- 238000012113 quantitative test Methods 0.000 abstract 1
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 description 32
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 28
- 238000001325 log-rank test Methods 0.000 description 24
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 13
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 11
- DWAFYCQODLXJNR-BNTLRKBRSA-L oxaliplatin Chemical compound O1C(=O)C(=O)O[Pt]11N[C@@H]2CCCC[C@H]2N1 DWAFYCQODLXJNR-BNTLRKBRSA-L 0.000 description 10
- 229960001756 oxaliplatin Drugs 0.000 description 10
- 239000011575 calcium Substances 0.000 description 9
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 9
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 9
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 8
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 8
- 230000002496 gastric effect Effects 0.000 description 8
- 238000002271 resection Methods 0.000 description 8
- 238000007473 univariate analysis Methods 0.000 description 8
- GAGWJHPBXLXJQN-UORFTKCHSA-N Capecitabine Chemical compound C1=C(F)C(NC(=O)OCCCCC)=NC(=O)N1[C@H]1[C@H](O)[C@H](O)[C@@H](C)O1 GAGWJHPBXLXJQN-UORFTKCHSA-N 0.000 description 7
- 229940053867 xeloda Drugs 0.000 description 7
- 101150059953 SRK1 gene Proteins 0.000 description 6
- 101100534302 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) SSD1 gene Proteins 0.000 description 6
- 238000011226 adjuvant chemotherapy Methods 0.000 description 6
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000036210 malignancy Effects 0.000 description 6
- 238000011477 surgical intervention Methods 0.000 description 6
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 5
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 5
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 5
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 5
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 5
- 108091034117 Oligonucleotide Proteins 0.000 description 4
- 230000000973 chemotherapeutic effect Effects 0.000 description 4
- 239000002299 complementary DNA Substances 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 4
- 150000007523 nucleic acids Chemical group 0.000 description 4
- 239000002773 nucleotide Substances 0.000 description 4
- 125000003729 nucleotide group Chemical group 0.000 description 4
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 4
- 239000000047 product Substances 0.000 description 4
- 235000018102 proteins Nutrition 0.000 description 4
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 4
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 4
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 4
- 206010009944 Colon cancer Diseases 0.000 description 3
- 101150079855 MAK5 gene Proteins 0.000 description 3
- 108091028043 Nucleic acid sequence Proteins 0.000 description 3
- 230000000692 anti-sense effect Effects 0.000 description 3
- 208000029742 colonic neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 3
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 3
- 238000009965 tatting Methods 0.000 description 3
- 101150018198 COX1 gene Proteins 0.000 description 2
- 101150043980 COXI gene Proteins 0.000 description 2
- 241000283070 Equus zebra Species 0.000 description 2
- 206010017764 Gastric cancer stage II Diseases 0.000 description 2
- DHMQDGOQFOQNFH-UHFFFAOYSA-N Glycine Chemical compound NCC(O)=O DHMQDGOQFOQNFH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 101150079116 MT-CO1 gene Proteins 0.000 description 2
- 239000002202 Polyethylene glycol Substances 0.000 description 2
- -1 RNA Proteins 0.000 description 2
- 208000015634 Rectal Neoplasms Diseases 0.000 description 2
- FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M Sodium chloride Chemical compound [Na+].[Cl-] FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 2
- 239000003937 drug carrier Substances 0.000 description 2
- 230000001394 metastastic effect Effects 0.000 description 2
- 206010061289 metastatic neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 238000002493 microarray Methods 0.000 description 2
- 239000012188 paraffin wax Substances 0.000 description 2
- 229920001223 polyethylene glycol Polymers 0.000 description 2
- 230000002980 postoperative effect Effects 0.000 description 2
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 2
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 2
- 238000013102 re-test Methods 0.000 description 2
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 2
- 239000013077 target material Substances 0.000 description 2
- IIZPXYDJLKNOIY-JXPKJXOSSA-N 1-palmitoyl-2-arachidonoyl-sn-glycero-3-phosphocholine Chemical compound CCCCCCCCCCCCCCCC(=O)OC[C@H](COP([O-])(=O)OCC[N+](C)(C)C)OC(=O)CCC\C=C/C\C=C/C\C=C/C\C=C/CCCCC IIZPXYDJLKNOIY-JXPKJXOSSA-N 0.000 description 1
- CHHHXKFHOYLYRE-UHFFFAOYSA-M 2,4-Hexadienoic acid, potassium salt (1:1), (2E,4E)- Chemical compound [K+].CC=CC=CC([O-])=O CHHHXKFHOYLYRE-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 101100421327 Arabidopsis thaliana SFH1 gene Proteins 0.000 description 1
- 241001408449 Asca Species 0.000 description 1
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 208000037051 Chromosomal Instability Diseases 0.000 description 1
- 230000006820 DNA synthesis Effects 0.000 description 1
- 102000016911 Deoxyribonucleases Human genes 0.000 description 1
- 108010053770 Deoxyribonucleases Proteins 0.000 description 1
- 238000009007 Diagnostic Kit Methods 0.000 description 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 1
- 208000000461 Esophageal Neoplasms Diseases 0.000 description 1
- 239000004471 Glycine Substances 0.000 description 1
- 102000008100 Human Serum Albumin Human genes 0.000 description 1
- 108091006905 Human Serum Albumin Proteins 0.000 description 1
- 208000026350 Inborn Genetic disease Diseases 0.000 description 1
- 102100034343 Integrase Human genes 0.000 description 1
- 239000004166 Lanolin Substances 0.000 description 1
- FYYHWMGAXLPEAU-UHFFFAOYSA-N Magnesium Chemical compound [Mg] FYYHWMGAXLPEAU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 208000032818 Microsatellite Instability Diseases 0.000 description 1
- 102000004866 Microtubule-associated protein 1B Human genes 0.000 description 1
- 108090001040 Microtubule-associated protein 1B Proteins 0.000 description 1
- 239000004909 Moisturizer Substances 0.000 description 1
- 102000048850 Neoplasm Genes Human genes 0.000 description 1
- 108700019961 Neoplasm Genes Proteins 0.000 description 1
- 206010030155 Oesophageal carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 229910019142 PO4 Inorganic materials 0.000 description 1
- 206010061902 Pancreatic neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 108091093037 Peptide nucleic acid Proteins 0.000 description 1
- 102000007327 Protamines Human genes 0.000 description 1
- 108010007568 Protamines Proteins 0.000 description 1
- 239000013614 RNA sample Substances 0.000 description 1
- 108010092799 RNA-directed DNA polymerase Proteins 0.000 description 1
- 101100257751 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) SRP54 gene Proteins 0.000 description 1
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- PMZURENOXWZQFD-UHFFFAOYSA-L Sodium Sulfate Chemical compound [Na+].[Na+].[O-]S([O-])(=O)=O PMZURENOXWZQFD-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 208000024770 Thyroid neoplasm Diseases 0.000 description 1
- ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N Tin Chemical compound [Sn] ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 108010046377 Whey Proteins Proteins 0.000 description 1
- ZSTCHQOKNUXHLZ-PIRIXANTSA-L [(1r,2r)-2-azanidylcyclohexyl]azanide;oxalate;pentyl n-[1-[(2r,3r,4s,5r)-3,4-dihydroxy-5-methyloxolan-2-yl]-5-fluoro-2-oxopyrimidin-4-yl]carbamate;platinum(4+) Chemical compound [Pt+4].[O-]C(=O)C([O-])=O.[NH-][C@@H]1CCCC[C@H]1[NH-].C1=C(F)C(NC(=O)OCCCCC)=NC(=O)N1[C@H]1[C@H](O)[C@H](O)[C@@H](C)O1 ZSTCHQOKNUXHLZ-PIRIXANTSA-L 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- DPXJVFZANSGRMM-UHFFFAOYSA-N acetic acid;2,3,4,5,6-pentahydroxyhexanal;sodium Chemical compound [Na].CC(O)=O.OCC(O)C(O)C(O)C(O)C=O DPXJVFZANSGRMM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 239000002671 adjuvant Substances 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- CEGOLXSVJUTHNZ-UHFFFAOYSA-K aluminium tristearate Chemical compound [Al+3].CCCCCCCCCCCCCCCCCC([O-])=O.CCCCCCCCCCCCCCCCCC([O-])=O.CCCCCCCCCCCCCCCCCC([O-])=O CEGOLXSVJUTHNZ-UHFFFAOYSA-K 0.000 description 1
- 229940024548 aluminum oxide Drugs 0.000 description 1
- 229940063655 aluminum stearate Drugs 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 239000000427 antigen Substances 0.000 description 1
- 102000036639 antigens Human genes 0.000 description 1
- 108091007433 antigens Proteins 0.000 description 1
- 239000012620 biological material Substances 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- FUFJGUQYACFECW-UHFFFAOYSA-L calcium hydrogenphosphate Chemical compound [Ca+2].OP([O-])([O-])=O FUFJGUQYACFECW-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 239000001768 carboxy methyl cellulose Substances 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 239000001913 cellulose Substances 0.000 description 1
- 229920002678 cellulose Polymers 0.000 description 1
- 235000010980 cellulose Nutrition 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 description 1
- 229940075614 colloidal silicon dioxide Drugs 0.000 description 1
- 210000001072 colon Anatomy 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000011254 conventional chemotherapy Methods 0.000 description 1
- 238000011443 conventional therapy Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000004925 denaturation Methods 0.000 description 1
- 230000036425 denaturation Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 235000019700 dicalcium phosphate Nutrition 0.000 description 1
- 235000014113 dietary fatty acids Nutrition 0.000 description 1
- GXGAKHNRMVGRPK-UHFFFAOYSA-N dimagnesium;dioxido-bis[[oxido(oxo)silyl]oxy]silane Chemical compound [Mg+2].[Mg+2].[O-][Si](=O)O[Si]([O-])([O-])O[Si]([O-])=O GXGAKHNRMVGRPK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910000397 disodium phosphate Inorganic materials 0.000 description 1
- 235000019800 disodium phosphate Nutrition 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003792 electrolyte Substances 0.000 description 1
- 239000000839 emulsion Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 201000004101 esophageal cancer Diseases 0.000 description 1
- 210000003238 esophagus Anatomy 0.000 description 1
- BEFDCLMNVWHSGT-UHFFFAOYSA-N ethenylcyclopentane Chemical compound C=CC1CCCC1 BEFDCLMNVWHSGT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000000194 fatty acid Substances 0.000 description 1
- 229930195729 fatty acid Natural products 0.000 description 1
- 150000004665 fatty acids Chemical class 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 208000016361 genetic disease Diseases 0.000 description 1
- 125000005456 glyceride group Chemical group 0.000 description 1
- 229960002449 glycine Drugs 0.000 description 1
- 239000000833 heterodimer Substances 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 239000003456 ion exchange resin Substances 0.000 description 1
- 229920003303 ion-exchange polymer Polymers 0.000 description 1
- 229940039717 lanolin Drugs 0.000 description 1
- 235000019388 lanolin Nutrition 0.000 description 1
- 239000000787 lecithin Substances 0.000 description 1
- 235000010445 lecithin Nutrition 0.000 description 1
- 229940067606 lecithin Drugs 0.000 description 1
- 239000000314 lubricant Substances 0.000 description 1
- 239000011777 magnesium Substances 0.000 description 1
- 229910052749 magnesium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000000391 magnesium silicate Substances 0.000 description 1
- 229940099273 magnesium trisilicate Drugs 0.000 description 1
- 229910000386 magnesium trisilicate Inorganic materials 0.000 description 1
- 235000019793 magnesium trisilicate Nutrition 0.000 description 1
- 208000015486 malignant pancreatic neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 101150048619 mdt-31 gene Proteins 0.000 description 1
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 1
- 230000001333 moisturizer Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 238000007481 next generation sequencing Methods 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 108020004707 nucleic acids Proteins 0.000 description 1
- 102000039446 nucleic acids Human genes 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 210000003463 organelle Anatomy 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- TWNQGVIAIRXVLR-UHFFFAOYSA-N oxo(oxoalumanyloxy)alumane Chemical compound O=[Al]O[Al]=O TWNQGVIAIRXVLR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 201000002528 pancreatic cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000008443 pancreatic carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 235000021317 phosphate Nutrition 0.000 description 1
- 150000003013 phosphoric acid derivatives Chemical class 0.000 description 1
- 229920001230 polyarylate Polymers 0.000 description 1
- 229920001184 polypeptide Polymers 0.000 description 1
- 229920000036 polyvinylpyrrolidone Polymers 0.000 description 1
- 239000001267 polyvinylpyrrolidone Substances 0.000 description 1
- 235000013855 polyvinylpyrrolidone Nutrition 0.000 description 1
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 1
- 235000010241 potassium sorbate Nutrition 0.000 description 1
- 239000004302 potassium sorbate Substances 0.000 description 1
- 229940069338 potassium sorbate Drugs 0.000 description 1
- 239000003755 preservative agent Substances 0.000 description 1
- 230000002335 preservative effect Effects 0.000 description 1
- 229950008679 protamine sulfate Drugs 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 239000011535 reaction buffer Substances 0.000 description 1
- 238000003753 real-time PCR Methods 0.000 description 1
- 206010038038 rectal cancer Diseases 0.000 description 1
- 210000000664 rectum Anatomy 0.000 description 1
- 201000001275 rectum cancer Diseases 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 239000003161 ribonuclease inhibitor Substances 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 235000019812 sodium carboxymethyl cellulose Nutrition 0.000 description 1
- 229920001027 sodium carboxymethylcellulose Polymers 0.000 description 1
- 239000011780 sodium chloride Substances 0.000 description 1
- 235000002639 sodium chloride Nutrition 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 235000010199 sorbic acid Nutrition 0.000 description 1
- 229940075582 sorbic acid Drugs 0.000 description 1
- 239000004334 sorbic acid Substances 0.000 description 1
- 238000011301 standard therapy Methods 0.000 description 1
- 238000011272 standard treatment Methods 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 239000000375 suspending agent Substances 0.000 description 1
- 201000002510 thyroid cancer Diseases 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 239000001993 wax Substances 0.000 description 1
- 235000021119 whey protein Nutrition 0.000 description 1
- 239000011701 zinc Substances 0.000 description 1
- 229910052725 zinc Inorganic materials 0.000 description 1
- 235000016804 zinc Nutrition 0.000 description 1
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
- C12Q1/6806—Preparing nucleic acids for analysis, e.g. for polymerase chain reaction [PCR] 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
- 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
- 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
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/106—Pharmacogenomics, i.e. genetic variability in individual responses to drugs and drug metabolism
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/118—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
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Zoology (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Oncology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Medicines That Contain Protein Lipid Enzymes And Other Medicines (AREA)
Abstract
Винахід стосується системи для передбачення прогнозу і користі від допоміжної хіміотерапії для хворих на рак шлунка II і III стадій, розроблений алгоритм, який може передбачати прогноз і відповідь на хіміотерапію з використанням результатів кількісного аналізу рівнів експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і групи еталонних генів при прогресуючому раку шлунка, що може бути використано як додаткову інформацію для визначення способу лікування хворого на рак шлунка. 2
Description
Область техніки, до якої відноситься даний винахід
Даний винахід відноситься до системи для передбачення прогнозу і користі від допоміжної хіміотерапії для хворих на прогресуючий рак шлунку з використанням значень кількісного аналізу експресії МРНК для групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і групи еталонних генів у хворих на прогресуючий рак шлунку.
Попередній рівень техніки даного винаходу
У всьому світі рак шлунку є третьою за величиною смертності злоякісною пухлиною серед всіх типів злоякісних пухлин і, зокрема, найбільш поширеною злоякісною пухлиною, за винятком раку щитовидної залози, який характеризується відносно сприятливим прогнозом у Кореї. У
Кореї показник виживання хворих на рак шлунку був значно поліпшений завдяки ранньому виявленню за допомогою національних медичних оглядів, хірургічної стандартизації та розвитку хіміотерапії але не дивлячись на стандартизоване в даний час лікування щонайменше половина хворих на прогресуючий рак шлунку ІІ і ПП стадії, як ії раніше зазнають рецидиву.
Злоякісна пухлина була визнана генетичним захворюванням, і робили спробу класифікувати злоякісну пухлину за її молекулярними і біологічними характеристиками, а не за існуючими анатомічними та патологічними фенотипами, відповідно до розвитку методик генетичного тестування, таких як секвенування наступного покоління (МО5). Нещодавно повідомляли, що рак шлунку в широкому сенсі класифікується на чотири типи відповідно до різних молекулярних характеристик в проекті Атлас генома раку (ТСОСА). Це означає, що, хоча злоякісна пухлина знаходиться з анатомічної точки зору на одній і тій же стадії, прогноз і ступінь відповіді на хіміотерапію можуть варіювати в залежності від її молекулярних і біологічних характеристик.
Згідно з нещодавно опублікованим результатом проекту ТСОА для 295 хворих на рак шлунку рак шлунку поділяють на чотири типи, в тому числі (позитивний за вірусом Епштейна-
Барр (ЕВМ) рак шлунку, (2)рак шлунку з високою нестабільністю мікросателіта (М5І-Н), (ЗУрак шлунку з хромосомною нестабільністю (СІМ) і (4)геномно стабільний (05) рак шлунку.
Відповідно до такого масивного секвенування генома раку можна з'ясувати, що рак шлунку підрозділяється на молекулярно-генетичні різні підгрупи, а не на один тип злоякісної пухлини.
Отже, це показує, що для персоналізованого лікування раку шлунку необхідно розробити і застосовувати мішеневі гени відповідно до підгруп на основі молекулярно-генетичних і
Зо патологічних характеристик. Крім того, при дослідженні раку шлунку повідомляли про результат, згідно з яким прогноз може бути класифікований відповідно до підтипів раку шлунку.
Якщо прогноз хворого можна передбачити після хіміотерапії після хірургічного втручання з приводу раку шлунку, це послужить доказовими матеріалами для встановлення відповідної терапевтичної стратегії у відповідності до кожного прогнозу. У сучасній стандартизованій лікувальній практиці лікування допоміжною хіміотерапією опісля хірургічного втручання використовують для всіх хворих на прогресуючий рак шлунку І ії Ш стадії. Тобто клінічне значення може мати розробка стратегії для додаткових терапевтичних способів, відмінних від наявного стандартного лікування, відносно хворих з поганим прогнозом.
Крім того, оскільки хворі поділяються на групи тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5), і групу тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), докладні доказові дані для встановлення терапевтичної стратегії хворого можуть бути забезпечені шляхом надання інформації про існуючі терапевтичні способи в сукупності з прогностичною інформацією. Таким чином, надмірне лікування безперервно з використанням традиційної хіміотерапії може бути припинено для групи тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), і групи з хорошим прогнозом (прогностичний кластер І), при цьому застосування традиційного терапевтичного способу може бути призначено для групи тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5), і класифікація, яка може стимулювати активний розвиток нового терапевтичного способу, можлива для групи тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), і групи з поганим прогнозом (прогностичний кластер
ПВ).
З 2010 року було встановлено, що в разі прогресуючого раку шлунку ЇЇ і ПІ стадії допоміжна хіміотерапія після стандартизованої резекції шлунку 02 збільшує виживаність хворого на рак шлунку, і на даний момент вона є стандартною терапією. Традиційно рак шлунку класифікують відповідно до анатомічних і патологічних фенотипів, і якщо стадію раку шлунку визначають як стадія 2 або вище відповідно до класифікації ТММ, то застосовують хіміотерапевтичне лікування, але не існує способу передбачення прогнозу відповідно до хіміотерапевтичного лікування крім визначення стадії згідно ТММ.
Коротке розкриття даного винаходу
Технічна задача 60 Мета даного винаходу полягає в забезпеченні композиції для передбачення прогнозу прогресуючого раку шлунку або відповіді на хіміотерапію з використанням значень аналізу для групи маркерних генів, яка здатна визначати післяопераційний прогноз або відповідь на хіміотерапію у хворих на прогресуючий рак шлунку (ІІ стадії - І стадії, на підставі 6 -го видання
АС), і групи еталонних генів.
Інша мета винаходу полягає в забезпеченні способу забезпечення інформації для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію з точки зору виживаності хворого з використанням значень аналізу для групи маркерних генів, яка здатна передбачати післяопераційний прогноз або відповідь на хіміотерапію у хворих на прогресуючий рак шлунку, і групи еталонних генів.
Рішення технічної задачі
Для досягнення вказаних цілей даний винахід відноситься до композиції для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію проти раку шлунку ЇІ і ПІ стадії, яка включає в себе засіб для вимірювання рівня експресії мРНК в групі пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, що включає в себе УУАК5, С2МВ, СОХІ1 і ЗЕБРА і засіб для вимірювання рівня експресії мРНК в групі еталонних генів, що включає в себе АСТВ,
АТРУЕ, СРХ1, ВВ і НРЕТІ1.
Даний винахід також відноситься до набору для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію проти раку шлунку ЇЇ і ПІ стадії, при цьому набір включає в себе композицію для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію проти раку шлунку ЇЇ і ІІІ стадії.
Даний винахід також відноситься до способу забезпечення інформації для передбачення прогнозу раку шлунку ЇЇ і ПІ стадії, при цьому спосіб передбачає вимірювання рівнів експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, що включає в себе МАК, 52МВ, СОХІ ії ЗЕКРА, і групи еталонних генів, що включає в себе АСТВ, АТРУОЕ, СРХ1, ОВВ і НРКЕТІ, в біологічному зразку, отриманому з пухлини раку шлунку ЇЇ ї ШІ стадії, і обчислення значень ДСд пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів згідно з наведеним нижче рівнянням 1;і порівняння з кінцевими пороговими значеннями попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів,
Зо класифікацію групи як групи з хорошим прогнозом (прогностичний кластер І), якщо значення дсСа С2МВ і УАЗ в біологічному зразку перевищують кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних С2МВ і УМАКУ, і за умови, що щонайменше одне значення ДСЯ З2МВ і ММАКЗ в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних С52МВ або УМАН5, класифікацію групи як групи з проміжним прогнозом (прогностичний кластер Ії), якщо значення
ДСа ЗЕКРА в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначеного еталонного 5ЕКРА, і групи як групи з поганим прогнозом (прогностичний кластер
І), якщо значення ДСЯ 5ЕКРА в біологічному зразку перевищує кінцеве порогове значення попередньо визначеного еталонного ЗЕКРА, при цьому кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів становлять -2,14, -5,18, -2,69 і -3,63 по відношенню до ММАК5, С2МВ, СОХ1 і 5ЗЕКРА, відповідно, і обчислення кінцевого порогового значення шляхом отримання значень ДСа пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, в тому числі МАК5, С2МВ, СОХІ і
ЗЕКРА, від зразків пухлинної тканини раку шлунку ІІ і І стадії, обчислення значення адаптивної регресії для гена з використанням значення АДсСа і додавання коригуючого значення для гена до значення адаптивної регресії, при цьому значення адаптивної регресії АК5, З2АМВ, СОХІ і
ЗЕКРА складають -2,54, -5,58, -3,59 і -4,53, відповідно, а їх коригувальні значення складають 0,4, іїД0,4,їі0,91 - 0,9, відповідно.
Рівняння 1
ДсСа - (значення Сад групи еталонних генів) - (значення Сад пов'язаного з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерного гена).
В даному випадку значення Са групи еталонних генів відноситься до середнього значення
Са еталонних генів, в тому числі АСТВ, АТРУОЕ, ОРХ1, ОВВ і НРЕТІ1.
Даний винахід також відноситься до способу забезпечення інформації для прогнозування відповіді на хіміотерапію при раку шлунку ЇЇ і І стадії, при цьому спосіб передбачає вимірювання рівнів експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, що включає в себе УУМАК5, 52МВ, СОХІ і 5ЕКРА, і групи еталонних генів, що включає в себе АСТВ, АТРУОЕ, СРХ1, ОВВ і НРКЕТІ, в біологічному зразку, бо отриманому з пухлини раку шлунку ЇЇ ії ПІ стадії, і обчислення значень АСд пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів згідно з наведеним нижче рівнянням 1;і порівняння з кінцевими пороговими значеннями попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, класифікацію групи як групи тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер
ЮК), якщо значення ДСЯ З2МВ і УУАК5 в біологічному зразку перевищують кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних З2МВ і УМАКУХ, і за умови, що щонайменше одне значення АСа 22МВ і МУАВ5 в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних С2МВ або МАН5, класифікацію групи як групи тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер РН), якщо значення ДСЯа СОХ1 в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних СОХТ, і групи як групи тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5), якщо значення ДСа СОХІ1 в біологічному зразку перевищує кінцеве пороговими значення попередньо визначеного еталонного СОХ1, при цьому кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів становлять -2,14, -5,18, -2,69 і -3,63 по відношенню до ММАК5, С2МВ, СОХ1 і 5ЗЕКРА, відповідно, і обчислення кінцевого порогового значення шляхом отримання значень ДСа пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, в тому числі МАК5, С2МВ, СОХІ і
ЗЕРРА, від зразків пухлинної тканини раку шлунку ЇЇ і І стадії, обчислення значення адаптивної регресії для гена з використанням значення АС і додавання коригуючого значення для гена до значення адаптивної регресії, при цьому значення адаптивної регресії АК5, З2АМВ, СОХІ і
ЗЕВРА складають -2,54, -5,58, -3,59 і -4,53, відповідно, а їх коригувальні значення складають їж 0,4, іїД0,4,їі0,91 - 0,9, відповідно.
Рівняння 1
ДсСа - (значення Сад групи еталонних генів) - (значення Сад пов'язаного з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерного гена).
В даному випадку значення Са групи еталонних генів відноситься до середнього значення Са еталонних генів, в тому числі АСТВ, АТРОЕ, СРХ1, ОВВ і НРКТ1.
Зо Корисні ефекти
Відповідно до даного винаходу розроблений алгоритм, який може передбачати прогноз і відповідь на хіміотерапію з використанням результатів кількісного аналізу рівнів експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і групи еталонних генів при прогресуючому раку шлунку відносно виживаності, такої як загальна виживаність і виживаність без ознак захворювання, і який може бути використаний в якості додаткової інформації для визначення способу лікування хворого на рак шлунку.
Короткий опис графічних матеріалів
На фіг. 1 показаний результат підтвердження рівня експресії мішеневого гена в парафінованому зразку для відбору еталонного гена.
На фіг. 2 показані значення ЛСЯ, що представляють значення адаптивної регресії пов'язаних з передбаченням прогнозу і відповіді на хіміотерапію маркерних генів, до яких додані коригувальні значення їж 0,4, ж- 0,4, - 0,9 і ї- 0,9 М/УАК5, С2МВ, СОХ1 їі БЕКРА, відповідно, для визначення кінцевих порогових значень.
На фіг. З показаний результат, який ілюструє групу з хорошим прогнозом (прогностичний кластер І), класифіковану по імунній осі в першому рівні заснованій на бінарному сигналі дворівневої системи відповідно до даного винаходу.
На фіг. 4 показаний результат, який ілюструє групу тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), класифіковану по імунної осі в першому рівні заснованій на бінарному сигналі дворівневої системи відповідно до даного винаходу.
На фіг. 5 показаний результат, який ілюструє групи з проміжним і поганим прогнозом (прогностичний кластер Ії ї І), класифіковані по осі клітин, подібних стовбуровим, у другому рівні заснованій на бінарному сигналі дворівневої системи відповідно до даного винаходу.
На фіг. 6 показаний результат, який ілюструє групу тих, що відповідають на хіміотерапію, і групу тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5 і К), які класифікують по епітеліальній осі в другому рівні заснованій на бінарному сигналі дворівневої системи відповідно до даного винаходу.
На фіг. 7 представлена схематична діаграма заснованої на бінарному сигналі дворівневої системи, яка являє собою спосіб класифікації для прогностичних груп (прогностичний кластер І,
ІІ, ПІ) ї пов'язаних з відповіддю на хіміотерапію груп (предиктивний кластер К і 5) відповідно до
Гс10) даного винаходу.
На фіг. 8 показані (а) криві Каплана-Мейера і (Б) результати тесту логарифмічних рангів для загальної 5-річної виживаності в прогностичних групах відповідно до алгоритму, який може передбачати прогноз і відповідь на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу.
На фіг. 9 показані (а) криві Каплана-Мейера і (5) результати тесту логарифмічних рангів для
Б-річного виживаності без ознак захворювання в прогностичних групах відповідно до алгоритму, який може передбачати прогноз і відповідь на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу.
На фіг. 10 показані (а) р-значення, отримані за кривими Каплана-Мейера і тестом логарифмічних рангів для загальної 5-річної виживаності, і (Б) р-значення, отримані за кривими
Каплана-Мейера і тестом логарифмічних рангів для 5-річної виживаності без ознак захворювання, у хворих на рак шлунку, які отримували хіміотерапію (СТХ), не отримували хіміотерапію (тільки хірургічне втручання), після перенесення резекції шлунку.
На фіг. 11 показані р-значення, отримані за кривими Каплана-Мейера і тестом логарифмічних рангів для загальної 5-річної виживаності у хворих на рак шлунку, які отримували хіміотерапію (СТХ), не отримували хіміотерапію (тільки хірургічне втручання), після перенесення резекції шлунку групою, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер
З), згідно з алгоритмом, який може прогнозувати ймовірність відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу.
На фіг. 12 показані р-значення, отримані за кривими Каплана-Мейера і тестом логарифмічних рангів для 5-річної виживаності без ознак захворювання у хворих на рак шлунку, які отримували хіміотерапію (СТХ), не отримували хіміотерапію (тільки хірургічне втручання), після перенесення резекції шлунку групою тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5), згідно з алгоритмом, який може прогнозувати ймовірність відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу.
На фіг. 13 показані р-значення, отримані за кривими Каплана-Мейера і тестом логарифмічних рангів для загальної 5-річної виживаності у хворих на рак шлунку, які отримували хіміотерапію (СТХ), не отримували хіміотерапію (тільки хірургічне втручання), після перенесення резекції шлунку групою тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний
Зо кластер К), згідно з алгоритмом, який може прогнозувати ймовірність відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу.
На фіг. 14 показані р-значення, отримані за кривими Каплана-Мейера і тестом логарифмічних рангів для 5-річної виживаності без ознак захворювання у хворих на рак шлунку, які отримували хіміотерапію (СТХ), не отримували хіміотерапію (тільки хірургічне втручання), після перенесення резекції шлунку групою тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), згідно з алгоритмом, який може прогнозувати ймовірність відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу.
На фіг 15 показані р-значення, отримані за кривими Каплана-Мейера і тестом логарифмічних рангів для загальної 5-річної виживаності в групі хворих, які отримували кселоду ж оксаліплатин (ХЕГ ОХ), хіміотерапевтичне лікування (СТУ), і в групі тільки з наглядом (тільки хірургічне втручання) у вибірці клінічного випробування СІ АБІС.
На фіг. 16 показані (а) криві Каплана-Мейера і (Б) результати тесту логарифмічних рангів для загальної 5-річної виживаності в групі класифікації прогнозу по відношенню до вибірки клінічного випробування СІАББІС згідно з алгоритмом, який може передбачати прогноз і відповідь на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу.
На фіг. 17 показані р-значення, отримані за кривими Каплана-Мейера і тестом логарифмічних рангів для 5-річної виживаності без ознак захворювання в групі хворих, які отримували кселоду ж оксаліплатин (ХЕГОХ), хіміотерапевтичне лікування (СТУ), і групі тільки з наглядом (тільки хірургічне втручання) у вибірці клінічного випробування СІ АБЗБІС.
На фіг. 18 показані (а) криві Каплана-Мейера і (б) результати тесту логарифмічних рангів для 5-річної виживаності без ознак захворювання в групах прогностичної класифікації по відношенню до вибірки клінічного випробування СІ АБІС згідно з алгоритмом, який може передбачати прогноз і відповідь на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу.
На фіг. 19 показані (а) криві Каплана-Мейера і (Б) результати тесту логарифмічних рангів для загальної 5-річної виживаності в групі хворих, які отримували кселоду ж оксаліплатин (ХЕГОХ), хіміотерапевтичне лікування (СТХ), і в групі тільки з наглядом (тільки хірургічне втручання) у вибірці клінічного випробування СІАБЗБІС згідно з алгоритмом, який може прогнозувати ймовірність відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до
Гс10) даного винаходу.
На фіг. 20 показані р-значення, отримані за кривими Каплана-Мейера і тестом логарифмічних рангів для 5-річної виживаності без ознак захворювання в групі хворих, які отримували кселоду їт оксаліплатин (ХЕГ ОХ), хіміотерапевтичне лікування (СТУ), і в групі тільки з наглядом (тільки хірургічне втручання) по відношенню до вибірки клінічного випробування
СІ АБ5Б5БІС згідно з алгоритмом, який може прогнозувати ймовірність відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу.
На фіг 21 показані р-значення, отримані за кривими Каплана-Мейера і тестом логарифмічних рангів для загальної 5-річної виживаності в групі хворих, які отримували кселоду ж оксаліплатин (ХЕГ ОХ), хіміотерапевтичне лікування (СТУ), і групі тільки з наглядом (тільки хірургічне втручання), в отримуючій ХЕГОХ групі тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), по відношенню до вибірки клінічного випробування СІ А55БІС згідно з алгоритмом, який може прогнозувати ймовірність відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу.
На фіг. 22 показані р-значення, отримані за кривими Каплана-Мейера і тестом логарифмічних рангів для 5-річної виживаності без ознак захворювання в групі хворих, які отримували кселоду ж оксаліплатин (ХЕГОХ), хіміотерапевтичне лікування (СТУ), і групі тільки з наглядом (тільки хірургічне втручання), в отримуючій ХЕГОХ групі тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), по відношенню до вибірки клінічного випробування
СІ АБ5Б5БІС згідно з алгоритмом, який може прогнозувати ймовірність відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу.
На фіг 23 показані криві Каплана-Мейера для загальної 5-річної виживаності в прогностичній групі при оцінці клінічної ефективності алгоритму, який визначає прогноз прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу.
Докладне розкриття даного винаходу
Способи здійснення даного винаходу
Далі опис винаходу буде доповнено подробицями.
Винахід стосується композиції для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію проти раку шлунку ЇЇ і ІІ стадії, при цьому композиція включає в себе засіб для вимірювання рівня експресії мРНК в групі пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, що включає в себе УМАК5, З2МВ, СОХІ1 і ЗЕКРА; і засіб для вимірювання рівня експресії мРНК в групі еталонних генів, що включає в себе
АСТВ, АТРУОЕ, СОРХ1, ОВВ і НРЕТІ1.
Композиція для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію проти раку шлунку | і
І! стадії відповідно до даного винаходу може бути використана для передбачення прогнозу і відповіді на хіміотерапію у хворих на прогресуючий рак шлунку відносно виживаності.
Використовуваний в цьому документі термін "прогресуючий рак шлунку" відноситься до раку шлунку ЇЇ або І стадії на підставі 6-го видання ЛУСС
Використовуваний в цьому документі термін "пов'язаний з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерний ген" відноситься до маркера, який може розрізняти нормальні і патологічні стани, прогнозувати 5-річну виживаність після лікування або об'єктивно вимірювати передбачення відповіді на лікування. Відповідно до даного винаходу маркерним геном є ген, який може бути використаний для передбачення прогнозу і відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку, а також ген, який характеризується диференціальним рівнем експресії МРНК, який є підвищеним або зниженим, згідно з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію. Згідно типовому варіанту здійснення даного винаходу відбирають у цілому чотири маркерних гена для раку шлунку, що характеризується гетерогенністю, при цьому маркерними генами є, наприклад, маркерні гени (М/АКЗ і З2МВ), які можуть представляти імунний модуль, і маркерні гени (ЗЕКРА і СОХТ), які можуть представляти модуль клітин, подібних стовбуровим, і епітеліальний модуль, які стабільно вимірюються шляхом забезпечення статистичної значущості в мікроматричних даних і даних КТ-ДРСК свіжозамороженої тканини, а також даних
ВТ-ЯРСК запаяного в парафін зразка проби.
Використовуваний в цьому документі термін "еталонний ген" відноситься до гену, який завжди стабільно експресується. Тобто, оскільки ген регулярно експресується в будь-якій тканині, еталонний ген використовують для перевірки рівня експресії маркерного гена при порівнянні його рівня експресії. Тобто оскільки існує якісна відмінність між зразками і варіацією в залежності від організації зберігання, навіть якщо вимірюється рівень експресії гена, важко визначити, що виміряне значення є біологічною варіацією. Отже, рівень експресії гена (дСа) між зразками визначають шляхом нормалізації. В якості традиційних способів нормалізації можуть бути застосовані спосіб з використанням квантиля, спосіб загальної нормалізації і спосіб з 60 використанням еталонного гена, але відповідно до даного винаходу застосовують нормалізацію з використанням еталонного гена. Крім того, точність способу з використанням одного гена в якості еталонного гена може бути знижена, і, таким чином, можуть бути обрані різні гени, і може бути досліджена ступінь варіації для відбору еталонного гена, що підходить для характеристик тканини. Відповідно до даного винаходу вибирають ген, розкритий в літературі, пов'язаний з раком шлунку або використовуваний в традиційному комерційно доступному продукті, перевіряють, що обраний ген підходить в якості об'єкта, а потім використовують в якості еталонного гена. Згідно типовому варіанту здійснення даного винаходу 21 еталонний ген, розкритий в літературі, порівнюють з генами тканини раку стравоходу, підшлункової залози, шлунку або товстої кишки і нормальною тканиною, і серед них за допомогою ДРСК вибирають ген з найменшою варіацією в якості еталонного гена. Потім в якості еталонних генів, використовуваних в комерціалізованих продуктах, відбирають і піддають ЗФРСК АСТВ, АТРОБЕ,
НРЕКТІ, РОКІ, ОРХІ, КРІ29, ОВВ ї МОАС2 і, нарешті, в якості еталонних генів, використовуваних для передбачення ймовірності прогнозу або відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу, застосовують групу генів АСТВ,
АТРУОЕ, ОРХ1, ОВВ і НРЕТ1.
Використовуваний в цьому документі термін "вимірювання рівня експресії мРНК" відноситься до вимірювання рівня мРНК за допомогою процесу підтвердження експресії МРНК пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів або еталонних генів в біологічному зразку для передбачення ймовірності прогнозу або відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку. Способи аналізу експресії мРНК передбачають полімеразну ланцюгову реакцію зі зворотною транскрипцією (КТ-РСК), конкурентну ЕТ-РСВ, ВТ-РСК в режимі реального часу, аналіз захисту від РНКази (КРА), нозерн-блоттінг і ДНК-чіп, але даний винахід не обмежується ними.
У композиції відповідно до даного винаходу засіб для вимірювання рівнів експресії мРНК пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і еталонних генів включає в себе праймер, зонд або антисмисловий нуклеотид, що специфічно зв'язуються з
МРНК пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і еталонних генів.
Оскільки інформація про пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і еталонних генів відома з бсепВапкК, ОпіРгої тощо, на підставі цієї інформації праймер,
Зо зонд або антисмисловий нуклеотид, що специфічно зв'язуються з мРНК гена, можуть бути легко сконструйовані рядовим фахівцем в даній галузі.
Використовуваний в цьому документі термін "праймер" являє собою фрагмент, який розпізнає мішеневу генну послідовність, і пару праймерів, яка включає в себе пару прямого і зворотного праймерів, але переважно являє собою пару праймерів, яка забезпечує результат аналізу, що характеризується специфічністю і чутливістю. Оскільки послідовність нуклеїнової кислоти праймера є послідовність, яка несумісна з тією, що не є мішеневою послідовністю, яка присутня в зразку, якщо праймер є праймером, який ампліфікує тільки мішеневу генну послідовність, що містить комплементарний сайт зв'язування з праймером, і не викликає неспецифічну ампліфікацію, може бути забезпечена висока специфічність. Згідно типовому варіанту здійснення даного винаходу може бути використаний ряд праймерів, викладених під
ЗЕБЕО ІО МО: 1-18. Більш конкретно, 5ЕКР4 може бути виявлено з використанням ряду праймерів, викладених під 5ЕО ІЮ МО: 1 і 2, щодо ММ 003014.2 1298-1361, С2МВ може бути виявлено з використанням ряду праймерів, викладених під 5ЕО ІЮ МО: З і 4, щодо ММ 0041313 213-277, МАР5 може бути виявлено з використанням ряду праймерів, викладених під ЗЕО ІЮ
МО: 5 їі 6, щодо ММ 173701.1 408-480, СОХ1 може бути виявлено з використанням ряду праймерів, викладених під ЗЕО ІЮ МО: 7 і 8, щодо ММ 001804.2 1319-1385, АСТВ може бути виявлено з використанням ряду праймерів, викладених під ЗЕО ІЮ МО: 9 і 10, щодо ММ 001101 278-349, АТРОЕ може бути виявлено з використанням ряду праймерів, викладених під ЗЕО ІЮ
МО: 11 ї 12, щодо ММ 006886 117-189, НРКТІ може бути виявлено з використанням ряду
БО праймерів, викладених під ЗЕО ІЮ МО: 13 ї 14, щодо ММ 000194.1 531-597, ОРХ1 може бути виявлено з використанням ряду праймерів, викладених під ЗЕО ІЮ МО: 15 і 16, щодо
ММ 000581.2 308-378, а ОВВ може бути виявлено з використанням ряду праймерів, викладених під зЗЕО ІЮ МО: 17 і 18, щодо ММ 018955.2 61-138.
Використовуваний в цьому документі термін "зонд" відноситься до матеріалу, який може специфічно зв'язуватися з мішеневим матеріалом, що підлягає виявленню в зразку, для специфічної ідентифікації присутності мішеневого матеріалу в зразку за допомогою зв'язування.
Тип зонда являє собою тип, який традиційно використовують в рівні техніки без обмеження, і може являти собою пептидну нуклеїнову кислоту (РМА), закриту нуклеїнову кислоту (І МА), пептид, поліпептид, білок, РНК або ДНК. Більш конкретно, зонд являє собою біоматеріал, який 60 може бути отриманий з організму, подібний до того, чи виготовлений іп міо, наприклад,
фермент, білок, антитіло, мікроорганізм, тваринні або рослинні клітини або органи (органели), нейрони, ДНК і РНК, при цьому ДНК може включати в себе кДНК, геномну ДНК, олігонуклеотид,
РНК включає в себе геномну РНК, мРНК і олігонуклеотид, а білок може включати в себе антитіло, антиген, фермент і пептид. Згідно типовому варіанту здійснення даного винаходу можуть бути використані зонди під ЗЕО ІЮ МО: 19-27 для вимірювання за допомогою ДРСК.
Переважно, зонди можуть бути флуоресцентно міченими.
Використовуваний в цьому документі термін "антисмисловий" відноситься до олігомеру, що має послідовність нуклеотидних основ і скелет між субодиницями, при цьому олігомер гібридизують з мішеневою послідовністю в РНК шляхом утворення пар основ Уотсона-Кріка, що зазвичай дозволяє утворити гетеродімер РНК: олігомер з мРНК в мішеневій послідовності.
Олігомер може характеризуватися точною компліментарністю послідовностей або приблизною компліментарністю по відношенню до мішеневої послідовності.
Використовуваний в цьому документі термін "передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію" включає в себе визначення чутливості суб'єкта до певного захворювання або розладу, прогноз суб'єкта з певним захворюванням або розладом (наприклад, ідентифікацію стану передметастатичної або метастатичної злоякісної пухлини, визначення стадії злоякісної пухлини або відповіді злоякісної пухлини на лікування), або терапевтичні показники (наприклад, моніторинг стану суб'єкта для забезпечення інформації про терапевтичну ефективність). Мета винаходу полягає в передбаченні прогнозу і відповіді на хіміотерапію у хворих на рак шлунку після хірургічного втручання відносно виживаності, такої як загальна виживаність і виживаність без ознак захворювання.
Композиція для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію проти раку шлунку | і
І стадії відповідно до даного винаходу може додатково включати в себе фармацевтично прийнятний носій.
Фармацевтично прийнятний носій включає в себе носії та середовища-носії, як правило, що використовуються у фармацевтичній галузі, і, зокрема, включає в себе іонообмінні смоли, оксид алюмінію, стеарат алюмінію, лецитин, сироваткові білки (наприклад, людський сироватковий альбумін), буферні матеріали (наприклад, всі типи фосфатів, гліцин, сорбінову кислоту, сорбат калію і часткову гліцеридну суміш насичених рослинних жирних кислот), воду, солі або
Зо електроліти (наприклад, протамінсульфат, гідрофосфат натрію, гідрофосфат кальцію, хлорид натрію і сіль цинку), колоїдний діоксид кремнію, трисилікат магнію, полівінілпіролідон, субстрат на основі целюлози, поліетиленгліколь, натрій карбоксиметилцелюлоза, поліарілат, віск, полієтиленгліколь або ланолін, але даний винахід не обмежується ними.
Крім того, композиція відповідно до даного винаходу може додатково включати в себе мастильний засіб, зволожуючий засіб, емульсію, суспендуючий засіб або консервант, а також вищезгадані компоненти.
Даний винахід також відноситься до набору для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію проти раку шлунку ЇЇ ії І стадії, при цьому набір включає в себе композицію для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію проти раку шлунку ІІ і НП стадії.
Переважно, набір може представляти собою набір для КТ-РСК або набір ДНК-чіпа.
Набір для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію проти раку шлунку ЇЇ ї ШІ стадії може додатково включати в себе композицію, розчин або пристрій, в тому числі один або кілька типів компонентів, які підходять для способу аналізу. Переважно, набір для діагностики може додатково включати в себе основні елементи для виконання КТ-РСЕ. Набір для КТ-РСВ включає в себе пару праймерів, специфічну відносно генів, що кодують маркерні білки. Праймер являє собою нуклеотид з послідовністю, специфічною по відношенню до послідовності нуклеїнової кислоти гена, і може мати довжину приблизно 7-50 п. о. і ще краще довжину приблизно 10-30 п. о. Крім того, набір для ЕТ-РСК також може включати в себе праймер, специфічний по відношенню до послідовності нуклеїнової кислоти контрольного гена. Крім цього, набір для КТ-РСК може включати в себе тестову пробірку або інший відповідний контейнер, реакційні буферні розчини (різні рН і концентрації магнію), дезоксинуклеотидів (аМмтР), ферменти, такі як Тад-полімераза і зворотна транскриптаза, інгібітори ДНКази і РНКази,
РЕРС-вода і стерилізована вода.
Крім того, набір для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію проти раку шлунку
МП ї Ш стадії відповідно до даного винаходу може включати в себе важливі елементи для виконання способу за допомогою ДНК-чіпа. Набір ДНК-чіпа може включати в себе субстрат, до якого приєднуються кКДНК або олігонуклеотид, які відповідають гену або його фрагментам, а також реагенти, засоби і ферменти для отримання флуоресцентно мічених зондів. Крім того, субстрат може включати в себе кДНК або олігонуклеотид, які відповідають контрольному гену 60 або його фрагментам.
Даний винахід також відноситься до способу забезпечення інформації для передбачення прогнозу раку шлунку ЇЇ і ПІ стадії, при цьому спосіб передбачає вимірювання рівнів експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, що включає в себе УУМАК5, 52МВ, СОХІ і 5ЕКРА, і групи еталонних генів, що включає в себе АСТВ, АТРУОЕ, СРХ1, ОВВ і НРЕТІ, в біологічному зразку, отриманому з пухлини раку шлунку І ї ПІ стадії, і обчислення значень ДСад пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів згідно з наведеним нижче рівнянням 1;і порівняння з кінцевими пороговими значеннями попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, класифікацію групи як групи з хорошим прогнозом (прогностичний кластер І), якщо значення дсСа С2МВ і УАЗ в біологічному зразку перевищують кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних С2МВ і УМАКУ, і за умови, що щонайменше одне значення ДСЯ З2МВ і ММАКЗ в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних С52МВ або УМАН5, класифікацію групи як групи з проміжним прогнозом (прогностичний кластер ІІ), якщо значення дсСа ЗЕКРА в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних 5ЕКРА, і групи як групи з поганим прогнозом (прогностичний кластер ІІ), якщо значення ДС 5ЕКРА в біологічному зразку перевищує кінцеве порогове значення попередньо визначених еталонних 5ЕКРА, при цьому кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів становлять -2,14, -5,18, -2,69 і -3,63 по відношенню до ММАК5, С2МВ, СОХ1 і 5ЗЕКРА, відповідно, і обчислення кінцевого порогового значення шляхом отримання значень ДСа пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, в тому числі М/АК5, З2АМВ, СОХІ1 і
ЗЕРРА, від зразків пухлинної тканини раку шлунку ЇЇ і І стадії, обчислення значення адаптивної регресії для гена з використанням значень АсСа і додавання коригуючого значення для гена до значення адаптивної регресії, при цьому значення адаптивної регресії УМУАК5, 52МВ, СОХІ і
ЗЕКРА складають -2,54, -5,58, -3,59 і -4,53, відповідно, а їх коригувальні значення складають т-0,4, 0,4, 0,9 і 40,9, відповідно.
Рівняння 1
ДсСа - (значення Сад групи еталонних генів) - (значення Сад пов'язаного з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерного гена).
В даному випадку значення Са групи еталонних генів відноситься до середнього значення
Са еталонних генів, в тому числі АСТВ, АТРУОЕ, СОРХ1, ОВВ і НРЕТІ1.
Даний винахід також відноситься до способу забезпечення інформації для прогнозування відповіді на хіміотерапію при раку шлунку ЇЇ і І стадії, при цьому спосіб передбачає вимірювання рівнів експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, що включає в себе УМАК5, 52МВ, СОХ1І і ЗЕБРА, і групи еталонних генів, що включає в себе АСТВ, АТРУОЕ, СРХ1, ОВВ і НРКЕТІ, в біологічному зразку, отриманому з пухлини раку шлунку І ї ПІ стадії, і обчислення значень ДСад пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів згідно з наведеним нижче рівнянням 1;і порівняння з кінцевими пороговими значеннями попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, класифікацію групи як групи тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер
ЮК), якщо значення ДСЯ З2МВ і УУАК5 в біологічному зразку перевищують кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних З2МВ і УХАКХ, і за умови, що щонайменше одне значення ДСЯ З2МВ і ММАКЗ в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних С52МВ або УМАН5, класифікацію групи як групи тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), якщо значення ДСаЯа СОХ1! в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних СОХТ, і групи як групи тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5), якщо значення ДСа СОХ1 в біологічному зразку перевищує кінцеве порогове значення попередньо визначеного еталонного СОХ1, при цьому кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів становлять -2,14, -5,18, -2,69 і -3,63 по відношенню до ММАК5, С2МВ, СОХ1 і 5ЗЕКРА, відповідно, і обчислення кінцевого порогового значення шляхом отримання значень ДС пов'язаних з 60 прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, в тому числі МАК5, С2МВ, СОХІ і
ЗЕРРА, від зразків пухлинної тканини раку шлунку ЇЇ і І стадії, обчислення значення адаптивної регресії для гена з використанням значень лсСа і додавання коригуючого значення для гена до значення адаптивної регресії, при цьому значення адаптивної регресії АК5, З2АМВ, СОХІ і
ЗЕКРА складають -2,54, -5,58, -3,59 і -4,53, відповідно, а їх коригувальні значення складають -0,4, 40,4, 0,9 і 0,9, відповідно.
Рівняння 1
ДсСа - (значення Сад групи еталонних генів) - (значення Сад пов'язаного з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерного гена).
В даному випадку значення Са групи еталонних генів відноситься до середнього значення
Са еталонних генів, в тому числі АСТВ, АТРУОЕ, СРХ1, ОВВ і НРЕТІ1.
Спосіб забезпечення інформації для передбачення прогнозу раку шлунку ПІ ї ПІ стадії або відповіді на хіміотерапію відповідно до даного винаходу буде докладно описаний за стадіями.
Перша стадія включає в себе стадію вимірювання рівнів експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і групи еталонних генів в біологічному зразку, отриманому з пухлини раку шлунку ЇЇ і ПІ стадії, і обчислення значення ДСа кожного пов'язаного з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерного гена.
Рівні експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і групи еталонних генів можуть бути виміряні за допомогою КТ-РСВ, конкурентної КТ-РСА, ВТ-РСЕ в режимі реального часу, аналізу захисту від РНКази, нозерн- блоттінгу або ДНК-чіпа. Переважніше, рівень експресії МРНК вимірюється за допомогою КТ-
РСЕК в режимі реального часу або може бути отриманий у вигляді значення кількісного циклу (Са).
Значення ДСд обчислюють згідно з наступним рівнянням 1 з використанням значень Са групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, отриманою вище, і групи еталонних генів.
Рівняння 1
АсСа - (значення Сд групи еталонних генів) - (значення Сад пов'язаного з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерного гена).
В даному випадку значення Са групи еталонних генів відноситься до середнього значення
Са еталонних генів, в тому числі АСТВ, АТРУОЕ, СОРХ1, ОВВ і НРЕТІ1.
Значення ДС відноситься до значення, отриманого шляхом нормалізації рівня експресії маркерного гена, і чим вище значення АСа, тим вище рівень експресії.
Друга стадія являє собою стадію класифікації прогностичних груп біологічного зразка в порівнянні з кінцевими пороговими значеннями попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів.
Для класифікації прогностичних груп попередньо визначають кінцеве порогове значення, яке стає стандартом пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів.
З цією метою зі зразка пухлинної тканини раку шлунку ЇЇ ї ПІ стадії і зразка нормальної тканини отримують значення Са відповідно до рівнів експресії мРНК пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, в тому числі УМАК5, З2МВ, СОХ1 і 5ЕКРА, обчислюють значення АДСа згідно рівняння 1 і обчислюють значення адаптивної регресії (АНМ) шляхом застосування значення ДС до методики адаптивної регресії. Як правило, в той час як дані обробляють на основі медіани або середнього значень, вибраних за допомогою матриці, в алгоритмі відповідно до методики адаптивної регресії точку, що має найбільшу варіансу відокремлених середніх інтервальних значень, отриманих, коли довільну точку всіх даних визначають як еталонну точку, визначають як значення адаптивної регресії (або порогове значення). Тобто порогове значення є контрольною точкою, яка розрізняє високу експресію і низьку експресію відповідного гена, який є біологічно значимим, в нормальній і раковій тканині.
Значення адаптивної регресії розраховують таким чином. (7) Підбір способом адаптивної регресії й 2 ен У (хи) ее ТО Я їх» ї
Мен - ЯН (т 1)
МеВ УН/ (пт) р МеК
МЕ при цьому 55К: регресійна сума квадратів; З55ТОТ: загальна сума квадратів; ЗЕ: залишкова сума квадратів; М5ЕК: регресійне середньоквадратичне; МОВ: середньоквадратичне помилки; і Е: Е-розподіл.
В даному випадку р-значення, відповідне ймовірності великих відхилень Е-розподілу, визначають наступним чином:
РР з в при цьому Кт являє собою рандомну змінну Е-розподілення.
В описаному вище процесі чим менше р-значення, тим кращим можна вважати підбір. (2) Визначення стадійної функції 5. -55Б та - т. різ - 5 па ві ба) іт» - чі
ЗЯБойп- та
В даному випадку Е:12 являє собою відносно найкращий підбір функції між однією стадією та двома стадіями. (3) У способі відповідно до цього винаходу, якщо довільну точку визначають як еталонну точку в загальних даних гена з використанням описаного вище одностадійного способу, точка, в якій статистичні показники є найвищими, визначають як А.К.У. і додають коригуюче значення до
А.К.М. для визначення кінцевого порогового значення.
Коригувальні значення маркерних генів можуть бути визначені на підставі клінічної користі і безпеки. Тобто коригувальні значення визначають шляхом отримання значення АКУМ, яке є аналітичною характеристикою, для значення ДСЯ, і вибору комбінації, що становить оптимальне співвідношення ризиків з точки зору прогнозу, і комбінації, що складає взаємозв'язок між хіміотерапією і предиктивними кластерами з точки зору відповіді на хіміотерапію, шляхом скринінгу комбінації 0,4 до 0,5 для МУАКЗ і С2МВ, 0,8 до 0,9 для ЗЕКРА і 0,8 до 0,9 для СОХ1 на підставі ДСЯ для УУАК5, С2МВ і ЗЕКРА, що складають вісь прогнозу, і
МАКЗ, С2МВ і СОХ1, що складають предиктивну вісь.
Переважно, при цьому значення адаптивної регресії УМАК5, 52МВ, СОХІ1 і 5ЕКРА складають -2,54, -5,58, -3,59 і -4,53, відповідно, а їх коригувальні значення можуть становити --0,4, 0, 4, 0,9 і 40,9, відповідно.
Маркерні гени, тобто кінцеві порогові значення УУАК5, З2МВ, СОХІ1 і ЗЕКРА, які отримують шляхом додавання коригувальних значень до значень адаптивної регресії, складають -2,14, - 5,18, -2,69 і -3,63, відповідно.
Якщо визначені кінцеві порогові значення еталонних маркерних генів, класифікацію на прогностичні групи і групи тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер), виконують за допомогою заснованої на бінарному сигналі дворівневої системи. Іншими словами, класифікація на групи відповідно до алгоритму для передбачення ймовірності прогнозу або відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку відповідно до даного винаходу конкретно показана на фіг. 7, і означає, що, коли значення ЛСЯ З2МВ і УУАК5 в біологічному зразку перевищують кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних
С2МВ ії УХАКЗ, групу класифікують як групу з хорошим прогнозом (прогностичний кластер І), і за умови, що щонайменше одне значення ДСЯд С2МВ і УМАК5 в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних 5З2МВ або УМАК5, якщо значення ДС ЗЕКРА в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних 5ЕКРА, група може бути класифікована як група з проміжним прогнозом (прогностичний кластер Ії), і якщо значення ДСЯ 5ЕКРА в біологічному зразку перевищує кінцеве порогове значення попередньо визначених еталонних 5ЕКР4, група може бути класифікована як група з поганим прогнозом (прогностичний кластер ІП).
Крім того, якщо значення ЛСЯд З2МВ і М/АК5 в біологічному зразку перевищують кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних С2МВ і УУАК5, то групу класифікують як групу тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), і за умови, що щонайменше одне значення ДСЯ С2МВ і М/АК5 в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних З2МВ або УУАК5, якщо значення ДСа
СОХ1 в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних СОХІ, то групу класифікують як групу тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), і якщо значення ДСа СОХ1 в біологічному зразку перевищує кінцеве порогове значення попередньо визначеного еталонного СОХІ, то група може бути класифікована як група тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5).
Біологічний зразок може являти собою свіжу пухлинну тканину, заморожену пухлинну тканину, парафіновану пухлинну тканину, рідину тонкоголкової аспіраційної біопсії, перитонеальні випоти, розчин промивання трубок або плевральну рідину і переважно являє собою парафіновану пухлинну тканину.
Крім того, вимірювання рівнів експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і групи еталонних генів може бути виконано за допомогою КТ-
РСЕ, конкурентної КТ-РСВ, ВТ-РСК в режимі реального часу, аналізу захисту від РНКази, нозерн-блоттінга або ДНК-чіпа. Переважно, вимірювання виконують за допомогою КТ-РСК в режимі реального часу.
Далі переваги і характеристики винаходу і способи його здійснення можна буде легко зрозуміти при зверненні до докладного опису типових варіантів здійснення і супровідних графічних матеріалів. Однак даний винахід не обмежується типовими варіантами здійснення,
Зо описаними нижче, і може бути здійснений в багатьох інших формах. Ці типові варіанти здійснення представлені виключно для того, щоб доповнити розкриття цього винаходу і повністю передати обсяг даного винаходу рядовим фахівцям в даній області, і даний винахід повинен визначатися лише формулою винаходу, що додається.
ПРИКЛАДИ
Приклад 1. Розробка алгоритму, який передбачає прогноз або ймовірність відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку
Робили 3-мм пору, що включає в себе 50 95 або більше пухлини, в парафінованій тканині прогресуючого раку шлунку і екстрагували РНК з перфорованої тканини згідно з протоколом.
Отримували щонайменше 400 нг загальної РНК. Елемент необхідного ОС становив А260/А280 » 1,6.
Для експерименту ЕТ-дДРСК використовували набір пРгоййег І, використовували загальну
РНК (400 нг/18 мкл) хворого і суміш ген-специфічного праймера (С5Р) (3 мкл) дисперговані в зразку. Температуру термоциклера 2720 (Арріїеа Віозузіет5) підвищували до 50ПС, а потім зразок поміщали в циклер. Зразок РНК денатуровали при 65ПС протягом 5 хвилин і термоциклер зупиняли. Для КТ додавали 6 мкл буфер для КТ і 2 мкл суміші КТ, синтез ДНК виконували при 37ПС протягом 60 хвилин і ДНК витримували при 70 С протягом 15 хвилин.
Для виконання ДРСК змішували суміш кДНК (З мкл) і кожну з дев'яти сумішей праймер-зонд (2 мкл, Сепе-1-Сепе-9 з набору). Зразок піддавали одному циклу ферментної активації при 95170 протягом 120 секунд, 40 циклам денатурації при 951 С протягом 10 секунд і виявленню при 60 С протягом 30 секунд. Отримані дані аналізували з використанням програми пОхі (Момотісв
Со., Па.).
Процеси КТ і дРСК готували за допомогою пРгойег І, при цьому пРгойег | являє собою набір для ЗРСК на основі мРНК, що складається з 9 генів раку шлунку. Реагенти, що використовуються в цьому документі, показані в таблиці 1.
Таблиця 1
Набір А
Вооотиг Вороний охотою 2222 1 2
ЗЕВРА - (ММ 003014.2) с.мМВ -
МАВ: (ммоз7014) (Зворотний |ссавассдаасавідадсї 11711116
СоХ1 - бокюннонг Вороний вно аівсна 15
Пбібюною Вороний осклааток 10 (ММ 001101)
АТРБЕ
(ММ. 006886) -
ЧРВТІ
(ММ. 0001941) -
СРХІ
(ММ. 000581 2) - (ММ 018955.2)
Вищезазначені 9 генів є чотири маркерних гена, що характеризуються статистичною значимістю в даних мікроматриць і даних КТ-ДРСК свіжозамороженої тканини, а також даних
ВТ-Я4РСК проби парафінованого зразка і п'ять еталонних генів. Розробляли аналіз раку шлунку за допомогою пРгойег І, який представляє собою набір для діагностики, який може класифікувати прогноз за рівнями експресії остаточно відібраних генів.
Процес відбору еталонних генів є наступним.
Еталонні гени, що специфічно застосовуються до раку шлунку, піддавали літературному дослідженню в наступних статтях:
Ідентифікація еталонних генів, що підходять для пошуку генної експресії при раку шлунку за допомогою КТ-ЯРСВ (Ідепійісайоп ої маїйй геїегепсе депез ог депе ехргезвіоп зішаїе5 ої питап 5іотаси сапсег Бу гемегзєе ігапзсгпіріоп-дРСВ. ВНо еї а. ВМС Сапсег 2010, 10:240); зміна еталонного гена в тканинах раку товстої і прямої кишки, стравоходу і шлунку (НоизеКкееріпа депе магпарійшу іп попта! апі сапсегои5 соіогесіа!, рапсгєаїйс, езорпадеаї!, дабзііс апа Пераїйс їїз5ие5. Сіацаіїа Нибріє єї аі. Мої Се Ргобе5. 2005); дослідження клінічного випадку для еталонних генів як подібних продуктів США з використанням ФРСЕ: еталонні гени раку молочної залози (А Мийідепе Аззау (о Ргедісї Кесигтепсе ої Татохіїеп-Тгєаївй, Моде-Медаїме Вгєаві
Сапсег. Раїк 5 еї аі. М ЕпоїЇ У Мед. 2004 Оес); еталонні гени раку товстої і прямої кишки (Іптегасіоп Веїжмеєп Титог Сепе Ехргезвіоп апа Несшитепсе іп Рог Іпдерепдепі Біцаіев5 ої
Раїйєпів М/йЙй іаде ПЛ Сооп Сапсег Тгєаїєй М/Уйй Зигдегу Аопе ог Зигдегу Різ Адіимапі
Ріногоншгасії Ріив І еисомогіп. О'Соппеї! еї аї. У Сіїп Опсої. 2010).
Крім того, перевіряли еталонні гени, які використовуються в комерційно доступних в даний час продуктах, пов'язаних з солідним раком. Ген, обраний на основі цих генів, був перевірений за допомогою попереднього дослідження на предмет того, чи підходить він як еталонний ген клінічного зразка, і, нарешті, обраний.
На підставі вищевикладеного, в першу чергу, відбирали загальною складністю 8 еталонних генів в якості кандидатів.
Нарешті, відбирали 5 генів, які мають найменший ступінь варіації при об'єднанні в 30 парафінованих зразків (з використанням демМогт) в якості еталонних генів (див. фіг. 1): АСТВ/АТРОЕ/аРХ1Т/ОВВ/НРЕАТ1.
Потім для розробки алгоритму виконували КТ-РСК в режимі реального часу для 310 проб парафінованого зразка (3-мм ядро), що залишилися, отриманих від хворих на рак шлунку ЇЇ або
ШІ стадії, які перенесли хірургічне втручання в лікарні Северанс університету Йонсей з 2006 року по 2010 рік.
Маркерні гени являють собою гени, які можуть розрізняти гетерогенність раку шлунку і можуть стабільно виявлятися в тканини злоякісної пухлини, й існує чотири маркерних гена, таких як маркерні гени (МАН, С22МВ), які можуть представляти імунну вісь, маркерний ген (ЗЕВРА4), який може являти собою вісь клітин, подібних стовбуровим, і маркерний ген (СОХ1), який може представляти епітеліальну вісь.
Зо Маркерні гени, розроблені, як зазначено вище, і еталонні гени, що описуються вище, показані в наведеній нижче таблиці 2.
Таблиця 2 у
Еталонний ген
Потім визначали порогові значення для гена в групах пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і групах еталонних генів з тим, щоб встановити стандарт для класифікації пов'язаних з прогнозом груп (прогностичний кластер І: група з хорошим прогнозом, прогностичний кластер ІІ: група з проміжним прогнозом і прогностичний кластер І: група з поганим прогнозом) і пов'язаних з відповіддю на хіміотерапію груп (предиктивний кластер 5: група тих, що відповідають на хіміотерапію, і предиктивний кластер К: група тих, що не відповідають на хіміотерапію).
Для встановлення такого стандарту класифікації групи генів класифікували на прогностичні групи (прогностичні кластери) і групи тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивні кластери) з використанням заснованої на бінарному сигналі дворівневої системи.
Значення ДСа кожного маркерного гена обчислювали згідно з наведеним нижче рівнянням 1 з використанням значень Са групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і групи еталонних генів, які отримували за допомогою КТ-РСК в режимі реального часу з нормалізацією тим самим рівня експресії мРНК: рівняння 1 дса - значення Са групи еталонних генів - значення Са маркерного гена.
В даному випадку значення Са групи еталонних генів відноситься до середнього значення
Са еталонних генів, в тому числі АСТВ, АТРУОЕ, ОРХ1, ОВВ і НРКЕТІ1.
Чим вище значення ДСа, тим вище генна експресія.
Значення адаптивної регресії (А.К.М.) обчислювали шляхом застосування значення ДСа для методики адаптивної регресії. Як правило, в той час як дані обробляли на основі медіани або середнього значень, відібраних за допомогою матриці, в алгоритмі відповідно до методики адаптивної регресії точку, що має найбільшу варіансу відокремлених середніх інтервальних значень, отриманих, коли довільну точку всіх даних визначали як еталонну точку, визначали як значення адаптивної регресії (або порогове значення). Тобто порогове значення було контрольною точкою, яка розрізняє високу експресію і низьку експресію відповідного гена, який є біологічно значимим, в нормальній і ракової тканини. Значення адаптивної регресії розраховували наступним чином. (7) Підбір способом адаптивної регресії ен Ух) ее ЗТ ЯБЕ їх» ї
Мен - ЯН (т 1)
МеВ я СК (пт)
Мей
Е-олонтт
МеВ при цьому 55К: регресійна сума квадратів; З55ТОТ: загальна сума квадратів; ЗЕ: залишкова сума квадратів; М5ЕК: регресійне середньоквадратичне; МОВ: середньоквадратичне помилки; і Е: Е-розподіл.
В даному випадку р-значення, відповідне ймовірності великих відхилень Е-розподілу, визначають наступним чином:
РР з в при цьому Ко являє собою рандомну змінну Е-розподілення.
В описаному вище процесі чим менше р-значення, тим кращим можна вважати підбір. (2) Визначення стадійної функції віз ї55Б.- 55551 та - і й ЗЯБойп- та
В даному випадку Е12 являє собою відносно кращий підбір функції між однією стадією і двома стадіями. (3) У способі відповідно до цього винаходу, якщо довільну точку визначали як еталонну точку в загальних даних гена з використанням описаного вище одностадійного способу, точку, в якій статистичні показники є найвищими, визначали як А.К.У. і додавали коригуюче значення до
А.К.М. для визначення кінцевого порогового значення. А.К.М. отримували для 310 парафінованих зразків пухлинної тканини і 108 парафінованих зразків нормальної тканини, при цьому і зразки нормальні тканини, і зразки тканини раку шлунку описували кількісно і
Зо нормалізували. Отримували значення, обчислені для зразків нормальної тканини і тканини раку шлунку для гена з використанням методу адаптивної регресії, кінцеві порогові значення, що відповідають наведеним нижче стандартам, визначали шляхом застосування вищезазначених коригувальних значень до раніше отриманих значень. Крім того, якщо значення Сад гена визначали як М/А або невстановлене, то відповідний ген з цього зразка усували зі значень адаптивної регресії. Кінцеві порогові значення маркерних генів, обчислених відповідно до описаного вище способу, показані в наведеній нижче таблиці З (див. фіг. 2).
Таблиця З - . ш Кінцеве порогове
Засновану на бінарному сигналі дворівневу систему класифікували з використанням чотирьох маркерних генів наступним чином.
Спочатку на стадії першого рівня класифікували групу хорошого прогнозу (прогностичний кластер І. область, виділена жирною лінією на фіг. 3) і групу тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер ЕК, область, виділена жирною лінією на фіг. 4) за допомогою двох маркерних генів (МИАК5, С2МВ) з використанням бінарного логічного елемента. У цьому документі маркерні гени М/АКЗзЗ і С2МВ називали імунною віссю.
Потім на стадії другого рівня класифікували інші групи хворих на рак шлунку, що не були класифіковані на стадії першого рівня, і в даному випадку для класифікації використовували два інших маркерний гена СОХ1 і БЕКРА.
В даному випадку виходячи з прогностичної різниці за допомогою маркерного гена (ЗЕКРА), що представляє вісь клітин, подібних стовбуровим, групу з низьким рівнем експресії класифікували як групу з проміжним прогнозом (прогностичний кластер ІІ, ліва область, виділена жирною лінією на фіг. 5), а групу з високим рівнем експресії називали групою з поганим прогнозом (прогностичний кластер ІІ, права область, виділена жирною лінією на фіг. 5).
Потім виходячи з відповіді на хіміотерапію за допомогою маркерного гена (СОХ1), що представляє епітеліальну вісь, групу з високим рівнем експресії класифікували як групу тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5, верхня область, виділена жирною лінією на фіг. 6), групу з низьким рівнем експресії, а також групи, класифіковані на стадії першого рівня (область, виділена жирною лінією на фіг. 4), класифікували як групи тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер ЕК, нижня область, виділена жирною лінією на фіг. б).
Такий алгоритм класифікації показаний на фіг. 7.
Приклад 2. Перевірка алгоритму для передбачення прогнозу і ймовірності відповіді на хіміотерапію прогресуючого раку шлунку
Значимість прогнозу і відповіді на хіміотерапію згідно з алгоритмом передбачення, отриманого в прикладі 1, перевіряли з використанням кривої Каплана-Мейера (
Зо однофакторного/ багатофакторного аналізу Кокса (п-307, три зразки не витримали ОС).
Як показано на кривій Каплана-Мейера фіг. 8, була прогностична відмінність між трьома прогностичними групами (прогностичний кластер І, ІІ ї 1). Загальна 5-річна виживаність в трьох групах становила 83,3, 71,8 і 58,2 95, відповідно, що вказує на те, що прогностичний кластер І мав кращий прогноз серед трьох груп, а прогностичний кластер ЇЇ мав найгірший прогноз серед них.
Таблиця 4
Вк 111 о хбБупорівнянніз»б5 | 1,53(105-222) | 0,03 | 1,41(0,95-209) | 0,09
Стать
Жіноча у порівнянні з лето ННЯ оовютяю | об | оитттю| 05
Тетатує/////11Ї1111111111
Метатує/////11Ї11111111111Г1
Прогностичнийкластер.ї/ | (77777771
Шупорівнянніз! | 1,79(0,63-Б,06) / 027 | 2,46(086-7,02) | 0,09 (
Хімотераля.у///1Ї111111111111111111Ї11
Як показано в таблиці 4, з'ясували, що класифікація прогностичних груп (прогностичних кластерів) була не тільки ефективною в класифікації прогнозу однофакторного/ багатофакторного аналізу Кокса, що виконується в прогностичних групах відповідно до даного винаходу, але також і те, що кожна прогностична група служила в якості незалежного чинника передбачення прогнозу. Зокрема, була прогностична відмінність між прогностичним кластером і прогностичним кластером І, і прогностичний кластер ІІ визначали як буферну зону.
Результат прогнозу підтверджували відносно виживаності без ознак захворювання. Як показано на кривій Каплана-Мейера фіг. 9, була відмінність у виживаності без ознак захворювання між трьома групами (прогностичний кластер І, прогностичний кластер ЇЇ, прогностичний кластер ІІ), подібна з результатом загальної виживаності. 5-річна виживаність без ознак захворювання трьох груп становила 75,8 95, 66,9 95 і 48,2 95, відповідно, що вказує на те, що прогностичний кластер І мав кращий прогноз серед трьох груп, а прогностичний кластер
І! мав найгірший прогноз.
Крім того, як показано в таблиці 5, можна бачити, що класифікація прогностичних груп (прогностичних кластерів) була не тільки ефективною в класифікації прогнозу відносно виживання без ознак захворювання однофакторного/багатофакторного аналізу Кокса, виконаного в прогностичних групах відповідно до даного винаходу, але також кожна прогностична група служила в якості незалежного фактора передбачення прогнозу.
Таблиця 5
Вк 11111
Стать
Жіноча у порівнянні з
Тетатує/////1Ї1111111111111
Метатує//////1Ї111111111111111
Прогностичнийкластер.ї///| (77777711
Хімотераля.у/ 77111111
Потім, коли прогнози порівнювали для всіх проб (п-307) відносно загальної виживаності хворих, які не отримували хіміотерапію (тільки хірургічне втручання), і хворих, які отримували допоміжну хіміотерапію (СТХ), після отримання резекції шлунку, не спостерігали значущої відмінності між групами, як показано на кривій Каплана-Мейера фіг. 10. Мабуть, такий результат виникає, оскільки проби відбирали як ретроспективні вибірки, і визначення того, чи застосовувалася допоміжна хіміотерапія або не застосовувалася хворому, було неправильним.
Тому, дані аналізували шляхом виконання багатофакторного аналізу Кокса з використанням таких параметрів, як стать, вік, стадія ТММ і хіміотерапевтичне лікування в прикладі 2.
В результаті порівняння прогнозів пацієнтів, які отримували або не отримували хіміотерапію, в групі тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5; п-145), відповідно до даного винаходу, як показано на фіг. 11, не було жодної істотної відмінності між групою, яка отримувала хіміотерапію, і групою, яка не отримувала хіміотерапію, в однофакторному аналізі
Кокса, що, як вважається, було викликано похибкою в групах вибірки. Однак згідно багатофакторному аналізу Кокса з використанням таких параметрів, як стать, вік, стадія ТММ показаний статистично значимий результат, при якому група, яка отримувала хіміотерапію, показала більш високу ефективність хіміотерапії, ніж група, яка не отримувала хіміотерапію (див. таблицю 6 і фіг. 11).
Таблиця 6
Вк 11111111
Стать
Жіноча у порівнянні з
Тетатує////711111111111111111
Метатує/////1111111111111111111
Хімотераляду/ 77777111
Як перевірено відносно виживаності без ознак захворювання, прогноз показав той же результат, що і відносно загальної виживаності. У предиктивному кластері 5 (п-145) відповідно до даного винаходу при порівнянні прогнозів хворих, які отримували або не отримували хіміотерапію, відносно виживаності без ознак захворювання, як показано на фіг. 12, не було жодної істотної відмінності між групами, які отримували або не отримували хіміотерапію, згідно однофакторному аналізу Кокса, тоді як згідно багатофакторному аналізу Кокса з використанням таких параметрів, як стать, вік, стадія ТММ, група, яка отримувала хіміотерапію, показала більш високу ефективність хіміотерапії, ніж група, яка не отримувала хіміотерапію, яка була проте маргінальною. Виживаність без ознак захворювання додатково перевіряли в прикладі 4 (див. таблицю 7 і фіг. 12).
Коо)
Таблиця 7
Змінна Однофакторний аналіз Кокса |Багатофакторний аналіз Кокса
НА (95 95 СІ (р-значення /НВА (95 95 СІ
Вк 11111111 « 685 у порівнянні з 2 65 1,82 (1,09-3,04 1,77 (1,04-3,02
Стать 111
Жіноча у порівнянні з Й Й
Тетатує/////1Ї111111111111111111111
Т3ТА4 у порівнянні з Т1Т2 1,80 (1,03-3,14 3,16 (1,69-5,89 0,0003
Метатує//////1Ї11111111111111111111
МІМе у порівнянні з МО 1,81 (0,78-4,22 3,30 (1,31-8,30
Хімотераля.у/ 77111111
ТАК у порівнянні з НІ 0,85 (0,50-1,42 0,58 (0,32-1,05
Потім в предиктивному кластері К (п-162) в результаті порівняння прогнозів хворих, які отримували і які не отримували хіміотерапію, відносно загальної виживаності, як показано на фіг. 13, групи, які отримували і які не отримували хіміотерапію, показували незначне розходження у виживаності відповідно до однофакторного/багатофакторного аналізу Кокса (див. таблицю 8 і фіг. 13).
Нарешті, в результаті порівняння прогнозів хворих, які отримували і які не отримували хіміотерапію, в предиктивному кластері Б (п-162) відносно виживаності без ознак захворювання, як показано на фіг. 14, групи, які отримували і які не отримували хіміотерапію, показували незначне розходження в виживаності відповідно до однофакторного/багатофакторного аналізу Кокса (див. Таблицю 9 і фіг. 14).
Таблиця 8
Змінна Однофакторний аналіз Кокса | Багатофакторний аналіз Кокса
НА (95 95 СІ (р-значення |НА (95 95 СІ
Вк 1111111 « 685 у порівнянні з 2 65 1,47 (0,89-2,45 1,48 (0,85-2,57
Стать
Жіноча у порівнянні з Й Й
Тетатує////71111111111111111
Т3ТА у порівнянні з Т1Т2 1,83 (1,07-3,14 2,09 (1,20-3,62. 0,0089
Метатуєо/////111111111111111111
МІМе у порівнянні з МО 1,80 (0,65-4,95 2,25 (0,78-6,45
Хімотераля.у/ 77771111
ТАК у порівнянні з НІ 1,09 (0,64-1,87 1,20 (0,66-2,19
Таблиця 9
Вк
Стать
Жіноча у порівнянні Кк!
Тетатує////7111111111Г1Г
Метатує/////11111111111Г11
Хімотераліяду/ 77777111
Приклад 3. Перевірка взаємозв'язку між класифікацією груп тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5 і К), і хіміотерапією
При порівнянні взаємозв'язку між відповіддю на хіміотерапію (предиктивні кластери) і хіміотерапією з'ясували, що не було прямого взаємозв'язку між групами, що досягають корисних ефектів від хіміотерапії, але було видно, що був взаємозв'язок між відповіддю на хіміотерапію (предиктивні кластери) і хіміотерапією, коли багатофакторний аналіз Кокса виконували відносно зміщення ретроспективної вибірки. Цей результат вказує на те, що, як видно з багатофакторного аналізу Кокса з параметрами вік, стать і стадія ТММ, користь від хіміотерапії очікували в групі тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5), але не в групі тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К) (див. таблицю 10, р-значення т 0,039 багатофакторного аналізу Кокса предиктивних кластерів).
Таблиця 10 ж ше . аналіз Кокса аналіз Кокса
Змінна я
Р-значення взаємозв'язку З
Вік | 0 хббупорівнянніз»б5 | 094 |... / кб
Тстатус | ТЗТ4упорівняннізт1Т2 | 099 | (063 Ф(Кмх(|/
Предиктивні й й
Як також перевірено відносно виживаності без ознак захворювання, результат був таким самим, як і для загальної виживаності. Це вказує на той факт, що користь хіміотерапії очікували в групі тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5), але не в групі тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К) (див. таблицю 11, р-значення - 0,048 багатофакторного аналізу Кокса предиктивних кластерів).
Таблиця 11 - 00 ШО . аналіз Кокса аналіз Кокса
Змінна я
Р-значення взаємозв'язку З
Вік | хббупорівнянніз2б5 | - 00 | 7099 2 щ КвК
Предиктивні й й
Оскільки прогнози групи з хорошим прогнозом (прогностичний кластер І) і групи з поганим прогнозом (прогностичний кластер ІІ), які класифікували згідно з алгоритмом відповідно до даного винаходу, передбачали з наведеного вище результату, було видно, що існували значні відмінності в загальній 5-річній виживаності та виживаності без ознак захворювання. В результаті порівняння загальної 5-річної виживаності користь хірургічного втручання і хіміотерапії є статистично значущими в групі тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5), але не в групі тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К). Крім того, цей результат статистично показує, що існує взаємозв'язок між класифікацією груп тих, що відповідають на хіміотерапію, і хіміотерапією.
Приклад 4. Перевірка взаємозв'язку користі допоміжної хіміотерапії ХЕГОХ між прогностичними групами (прогностичний кластер І, Ії, І) з використанням вибірки клінічного випробування СІГАББІС і груп тих, що відповідають на стандартну терапію кселода й оксаліплатин (ХЕГОХ) (предиктивний кластер К і 5)
Клінічне випробування СІ А5ЗЗІС (дослідження допоміжних лікарських засобів капецитабіну і оксаліплатину при раку шлунку) являє собою рандомне міжнародне клінічне випробування З фази, що виконується в кожній з 37 лікарень в Кореї, Японії та Китаї, для перевірки хіміотерапії кселода ж оксаліплатин (ХЕГ ОХ) після хірургічного втручання (висічення 02) серед хворих І! і ІПЇ стадії на підставі 6-го видання АСС. Всього в цьому дослідженні брали участь 1037 хворих, з яких 515 хворих тільки спостерігали після хірургічного втручання, а 520 хворим вводили кселоду і оксаліплатин (далі ХЕГ ОХ), і, таким чином, нарешті, повідомили, що група, яка отримувала введення ХЕГОХ, показала 15 95 ефект поліпшення прогнозу в порівнянні з спостережуваною групою. Таким чином, клінічне випробування СІ АЗБІС використовували в якості стандартного режиму хіміотерапії для хворих ІІ і ПІ стадії.
Згідно типовому варіанту здійснення ефекти відносно прогнозу і відповіді на хіміотерапію перевіряли на 629 зразках від хворих, що беруть участь в клінічному випробуванні СІ АБІС, з використанням набору пРгойіег І, показаного в таблиці 1.
Екстрагували РНК з 629 зразків, як показано на прикладі 1 і піддавали 1 РОК з
Зо використанням набору пРгойіег І аналізу раку шлунку. Контроль якості здійснювали, як описано в наборі пРгойег І, і, таким чином, чотири зразки усували.
Значення СЯ від 9 генів вимірювали за допомогою набору пРгоййег | ії значення ДСа обчислювали згідно рівняння 1. Обчислені значення ДС класифікували на групи, як показано на фіг. 7 прикладу 1, шляхом застосування еталонної точки для класифікації згідно з попередньо визначеним значенням, як показано в таблиці З прикладу 1.
Перед класифікацією груп прогнози групи, що одержували введення ХЕГОХ (ХЕГОХ) після хірургічного втручання, і групи, які отримали тільки хірургічне втручання, показані на фіг. 15.
При порівнянні прогнозів між групою хворих, тільки спостережуваних після хірургічного втручання (тільки хірургічне втручання), і групою хворих, які отримували введення ХЕГОХ після отримання резекції шлунку, можна побачити, що існує значуща відмінність між групами у всіх пробах (п-625) як показано на кривій Каплана-Мейера фіг. 15. На відміну від прикладів 1,21 З в прикладі 4, оскільки проби були зібрані зі зразків хворих в рандомному клінічному випробуванні
З фази, встановили, що не було похибки у виборі лікування ХЕГОХ, і, тому, в прикладі 4 виконували однофакторний/багатофакторний аналіз. В результаті даного аналізу в однофакторному аналізі Кокса і на графіку Каплана-Мейера спостерігали суттєву різницю в прогнозах між групою, яка отримує введення ХЕГОХ (СТУ), і групою тільки з наглядом (тільки хірургічне втручання), що збігається з результатом раніше опублікованої літератури (див. фіг. 15). Цей результат був таким самим відносно виживаності без ознак захворювання (див. фіг.
Значимість прогнозу і відповіді на хіміотерапію перевіряли згідно з алгоритмом передбачення, показаному в прикладі 1 з використанням кривих Каплана-Мейера і однофакторних/багатофакторних аналізів Кокса.
Як показано на кривій Каплана-Мейера фіг. 16, можна спостерігати відмінність в прогнозах між трьома групами (прогностичний кластер І, прогностичний кластер ІІ і прогностичний кластер
І). Загальна 5-річна виживаність в трьох групах становила 83,2, 74,8 і 66,0 95, відповідно, що вказує на той факт, що серед трьох груп прогностичний кластер І мав найкращий прогноз, а прогностичний кластер ІІ мав найгірший прогноз.
Крім того, як показано в таблиці 12, в однофакторному/багатофакторному аналізі Кокса кожен підтип ідентифікували як незалежний предиктивний фактор прогнозу. Зокрема, існувала прогностична відмінність між прогностичним кластером І і прогностичним кластером ЇЇ, і прогностичний кластер ІЇ визначали як буферну зону.
Таблиця 12
Вк 111 о хбБупорівнянніз»б5 / 1,32(0,96-1,81) | 009 | 140(1701-ї1,99) | 004
Стать
Жіноча у порівнянні з золовною ОО 05(о5отою | 00 олово оо
Тетатує////71111111Г1
Метатує/////1111111111Г111
ОМіМаупорівнянніз МО 116(0,66-2,05) | 0,60 | 1,75(0,97-3,15) | 006 4(
Прогностичнийкластер.д///-/-//7777777111111111Ї111111Ї1111
Хімотераліяду/ 77777111
Такий результат перевіряли відносно виживаності без ознак захворювання наступним чином. Подібно результату відносно загальної виживаності можна бачити, що відносно виживаності без ознак захворювання існувала прогностична відмінність між трьома групами (прогностичний кластер І, прогностичний кластер ЇЇ і прогностичний кластер І), як показано на кривій Каплана-Мейера фіг. 18. 5-річна виживаність без ознак захворювання в трьох групах становила 76,9, 65,0 ї 55,3 95, відповідно, що вказує на той факт, що прогностичний кластер І мав найкращий прогноз, а прогностичний кластер ІІЇ мав найгірший прогноз серед трьох груп.
Крім того, як показано в таблиці 13, в результаті перевірки відносно виживаності без ознак захворювання в однофакторному/багатофакторному аналізі Кокса кожен підтип ідентифікували як незалежний предиктивний фактор прогнозу. Зокрема, існувала прогностична відмінність між прогностичним кластером І ії прогностичним кластером І, ї прогностичний кластер ІІ визначали як буферну зону.
Таблиця 13 вмна00 дес рання б
Змінна о о р-
Вк 111
Стать////111Г
Тетатує/////71111Ї111111Г1
Метатує/////1111111Ї111111Г1
Прогностичнийкластер.ї///-/-// ЇЇ 77777771
Хімотераля.у/ 77777111
У предиктивному кластері 5 (п-281) при порівнянні прогнозів групи хворих, які отримували хіміотерапевтичне лікування кселода ж оксаліплатин (ХЕГОХ) (СТХ), і групою хворих, які отримували тільки нагляд (тільки хірургічне втручання), відносно загальної виживаності, як показано на фіг. 19, в однофакторному аналізі Кокса спостерігали значущу відмінність між групою, яка отримувала хіміотерапевтичне лікування ХЕГОХ, і групою, яка не отримувала хіміотерапію. У багатофакторному аналізі Кокса з поправкою на стать, вік і стадію ТММ група, яка отримувала хіміотерапевтичне лікування ХЕГОХ, показувала статистично значимий результат, тобто хороший прогноз, який збігався з таким в однофакторному аналізі, в порівнянні з групою, яка отримувала тільки хірургічне втручання (см. таблицю 14 і фіг. 19).
Таблиця 14
ШИ ШЕ СС оййня
Змінна Кокса
Вк 11111
Стать////1111Г1
Тетатує/////71111111Ї1111111Г1111
Метатує/////111111111Ї11111111Г11111
Хімотераля.у/ 77777711
Також під час перевірки згаданого вище результату відносно виживаності без ознак захворювання, якщо в предиктивному кластері 5 (п-281) порівнювали прогнози між групою хворих, які отримували хіміотерапевтичне лікування ХЕГОХ, і групою хворих, які отримували тільки спостереження, як показано на фіг. 20, при цьому спостерігали суттєву різницю між групою, яка отримувала хіміотерапевтичне лікування ХЕГОХ, і групою, що отримала тільки хірургічне втручання, в однофакторному аналізі Кокса. У багатофакторному аналізі Кокса з поправкою на стать, вік ії стадію ТММ група, яка отримувала хіміотерапевтичне лікування
ХЕГОХ, показувала статистично значимий результат, тобто хороший прогноз, який збігався з таким в однофакторному аналізі, в порівнянні з групою, яка отримувала тільки хірургічне втручання (див. таблицю 15 і фіг. 20).
Потім в предиктивному кластері К (п-344) при порівнянні прогнозів між групою хворих, які отримували хіміотерапевтичне лікування ХЕГОХ, і групою хворих, які отримували тільки нагляд, як показано на фіг. 21, не спостерігали значимої різниці у виживаності між двома групами. Цей результат збігався з таким в однофакторному/ багатофакторному аналізі Кокса (див. таблицю 16 ї фіг. 21).
Таблиця 15
Вк 1111
Стать
Тетатує////7111111111111
Метатує/////11111111111111Г1
Хімотераліяду/ 77777711
Таблиця 16
Вк 11111111
Статьї////1111111
Тетатує////7111111111111Г111111
Метатує/////11111111111111Г11111Ї1
Хімотераліяду/ 77777711
Потім при перевірці прогнозів відносно виживаності без ознак захворювання спостерігали той же результат, що і для загального виживання. У предиктивному кластері К (п-344) при порівнянні прогнозів між групою хворих, які отримували хіміотерапевтичне лікування ХЕГОХ, і групою хворих, які отримували тільки нагляд, як показано на фіг. 22, не спостерігали значимої різниці у виживаності між двома групами. Цей результат збігався з таким в однофакторному/багатофакторному аналізі Кокса (див. таблицю 17 і фіг. 22).
Таблиця 17
Вк 111111
Стать
Тетатує////71111111111111111
Метатує/////11111111111111Г11Г
Хімотераліяду/ 77777711
Після цього при перевірці прогнозу відносно загальної виживаності можна було побачити, що існував прямий взаємозв'язок між відповіддю на хіміотерапію (предиктивний кластер) і хіміотерапевтичним лікуванням ХЕГ ОХ (таблиця 18).
Таблиця 18
Змінна аналіз Кокса аналіз Кокса
Вік
Стать
Т статус
М статус кластери
При перевірці прогнозів відносно виживаності без ознак захворювання можна було побачити, що існував прямий взаємозв'язок між відповіддю на хіміотерапію (предиктивний кластер), такий як загальна виживаність, і хіміотерапевтичним лікуванням ХЕГОХ, як підтверджено відносно загальної виживаності (таблиця 19).
Даний результат отриманий шляхом перевірки результату прикладу З і показує, що перевага хіміотерапії ХЕГОХ спостерігається в групі тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5), але не спостерігається в групі тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К).
В результаті передбачення прогнозів в групі з хорошим прогнозом (прогностичний кластер І) і групі з поганим прогнозом (прогностичний кластер ІШ), які класифікують за допомогою алгоритму відповідно до даного винаходу за описаним вище результатом, можна бачити, що існує значуща відмінність в 5-річній виживаності. Крім того, ефект хіміотерапії ХЕГОХ після хірургічного втручання в значній мірі проявлявся в групі тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5), але терапевтичний ефект не спостерігали в групі тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), що вказує на значний взаємозв'язок відповіді на хіміотерапію і лікування ХЕГОХ.
Таблиця 19
Змінна аналіз Кокса анализ Кокса
Вік
Стать
Т статус
М статус кластери
Приклад 5. Оцінювання клінічної ефективності в прогностичних групах (прогностичні кластери І, ПІ ї І) з використанням інших ЕЕРЕ проб після хірургічного втручання у хворих на прогресуючий рак шлунку ІІ і ПП стадії
Для перевірки оцінювання клінічної ефективності алгоритму передбачення прогнозу у хворих на рак шлунку, отриманого в прикладі 1 (за допомогою медичного пристрою пРгопіег І для аналізу раку шлунку), вимірювали значення ЛСд гена за допомогою РСК в режимі реального часу, що виконується на інших ЕРЕРЕ пробах після хірургічного втручання для хворих з раком шлунку ІІ і І стадії (на підставі 6-го видання Хусс), і тестували клінічну ефективність алгоритму, який передбачає прогноз хворого, на новій групі суб'єктів. Зокрема, 1) ефективність
Зо передбачення за допомогою алгоритму оцінювали шляхом ідентифікації 5-річної виживаності двох прогностичних груп (прогностичний кластер І, прогностичний кластер ІІ), виведеної з ряду перевірок по кривій Каплана-Мейера; 2) стабільність прогностичної відмінності між групами оцінювали за допомогою порівняльного тесту на прогностичну відмінність між прогностичними групами зі статистичною значимістю з використанням тесту логарифмічних рангів, щоб визначити, що серед трьох груп прогностичний кластер І є найкращою прогностичної групою, а прогностичний кластер ПП є найгіршою прогностичної групою; і 3) відношення ризиків в прогностичній групі аналізували з використанням багатофакторної моделі пропорційних ризиків
Кокса, щоб визначити те, що прогностична група є незалежним прогностичним фактором.
Для клінічного випробування використовували 684 проб і на стадії скринінгу проб 18 проб виключили через недостатню кількість і якість РНК. За винятком 18 проб, які були виключені при скринінгу, 666 проб взяли в якості проб для клінічного випробування. На першій стадії тесту і аналізу 126 проб з загальною складністю 666 проб не відповідали критеріям ОС, так що виконували одноразове повторне тестування, що призвело до виключення 12 проб з загальною складністю 126 проб через невідповідності критеріям ОС. В результаті, за винятком 30 проб, таких як 18 проб, відхилених при скринінгу, і 12 проб, які були виключені через критерії повторного тестування, 654 проби з 684 цільових проб відібрали в якості групи аналізу оцінювання ефективності.
В даному клінічному випробуванні не проводили оцінювання відповіді на хіміотерапію (предиктивний кластер К, 5), тому що, оскільки 97,7 95 хворих з хворих, від яких були отримані 654 проби, отримували хіміотерапію, не вистачало хворих, які не отримували хіміотерапію, для порівняння прогностичної відмінності між хворими, які отримували хіміотерапію, і хворими, які не отримували хіміотерапію, яких класифікували як підгрупи в групі тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер Е або 5).
Спочатку, щоб виміряти ефективність передбачення 5-річної виживаності в прогностичних групах, прогностичні групи класифікували шляхом застосування значення дл Са зразка в алгоритмі, а потім виживаність в прогностичній групі обчислювали за допомогою кривих
Каплана-Мейера (див. фіг. 23 і таблицю 20).
Таблиця 20
П'ятирічна виживаність в прогностичних кластерах
Крім того, в результаті перевірки перекривання між 9595 довірчими інтервалами двох прогностичних груп, таких як прогностична група І і прогностична група І, підтвердили, що перекривання було відсутнє, як показано в таблиці нижче 21.
Таблиця 21
Класифікація . інтервалу між прогностичними 654 зразків й кластерами І і ПЇЇ прогностичному кластері І . 95 95 довірчий інтервал в й й кластера І ії прогностичного кластера ЇЇ
Для підтвердження стабільності в розходженні між прогностичними групами прогностичні групи І, ЇЇ ї ІП піддавали тесту логарифмічних рангів для ідентифікації статистично значущої різниці і для статистичного обчислення, р-значення обчислювали шляхом обчислення хі-
Зо квадрата з 2 ступенями свободи. Якщо не було різниці в ефекті порівняння прогностичних груп, то прояв події (смерті) у всіх розділах повинний відбуватися з частотою, пропорційною кількості спостережуваних суб'єктів (0) в трьох прогностичних групах в кожному розділі. У тесті логарифмічних рангів весь кластер, який підсумовує три прогностичні групи, був упорядкований за часом спостереження, і виходячи з цього цензурований запис був виключений, щоб залишити тільки розділ, в якому відбулася подія (смерть). Крім того, обчислювали очікувану частоту (Е) смерті для кожної прогностичної групи. Оскільки взаємозв'язок між загальною частотою спостереження (0) і очікуваною частотою (Е) відносно смерті для кожної прогностичної групи показав розподіл хі-квадрат з двома ступенями свободи, якщо значення (ХУ) було більше 5,99 (р-значення «0,05), вважали, що три прогностичні групи показують значущу відмінність. Нульова гіпотеза в тесті логарифмічних рангів була наступною:
Но: відсутність відмінності між прогностичними кластерами І, ПП ї ШІ.
Спосіб обчислення очікуваної частоти (очікуваної смертності)
Ех А;
ЕН - 0 й ій 1; щі (Ех: очікувана смертність | змінної в групі 1; ОО): очікувана смертність | змінних в усіх групах;
Мі: число суб'єктів спостереження | змінної в групі 1; М): число суб'єктів спостереження | змінних в усіх групах).
Статистичні показники тесту логарифмічних рангів між двома або більше групами: хі-квадрат
ХА) (У: матриця варіацій і коваріацій, 7: К-1 статистичний вектор).
Якщо р-значення по відношенню до статистичних показників тесту логарифмічних рангів було менше 0,05, це інтерпретували як наявність прогностичної відмінності між прогностичними групами, і навпаки, якщо р-значення по відношенню до статистичного показника перевищувало 0,05, це інтерпретували як відсутність прогностичної відмінності між прогностичними групами.
В результаті, якщо хі-квадрат (Х7) з 2 ступенями свободи був розрахований як 24,7 (р- значення - 4,39е-06), то було зазначено статистично значущу відмінність (див. таблицю 22).
Таким чином, можна бачити, що існувала прогностична відмінність між цими трьома групами (прогностичні кластери І.П ї 11).
Таблиця 22 11111101 М | Спостережувана | Очікувана | (0-Е)"2/Е | (0О-Е)"2М
Щоб з'ясувати, де відбувається відмінність між трьома прогностичними групами в результаті виконання апостеріорного тесту, що має розподіл хі-квадрат з двома ступенями свободи, з використанням тесту логарифмічних рангів, можна спостерігати відмінність в прогнозі при обчисленні всіх значущих р-значень. Тобто, оскільки відмінність між трьома прогностичними групами була очевидною, було вирішено, що цей результат відповідає стабільності у відмінності між прогностичними групами.
Таблиця 23
Число зразків, які . - й й Хі-квадрат спостереженню прогностичним кластером ІІ прогностичним кластером ПІ прогностичним кластером ПІ
Щоб підтвердити ступінь ризиків і незалежність прогностичних груп, вплив інших факторів ризику (віку, статі, стадії ТММ і хіміотерапії) раку шлунку коригували, щоб оцінити, чи була відмінність у виживаності згідно фактору ризику, тобто самої прогностичної групи, за допомогою аналізу співвідношення ризиків. За допомогою методу аналізу з використанням моделі пропорційних ризиків Кокса виконували багатофакторний аналіз з використанням вже наявного
Зо фактора прогнозу в якості коваріації, щоб з'ясувати, чи була прогностична група згідно з алгоритмом незалежним прогностичним фактором, який вплинув на прогноз раку шлунку.
Нульовий аналіз з використанням моделі пропорційних ризиків Кокса був наступним.
Но: В/-О означає, що два індивідуума з різними факторами ризику пропорційно пов'язані незалежно від часу (0). (ОО - пофехрі(ВіХ: ж... - ВкХк).
ЇХ... Хе незалежні змінні (фактори ризику), по(О): вихідний ризик на момент часу ї, тобто вказує на ризик для індивідуума зі значенням "0" для всіх незалежних змінних).
Ві й с. от - ехріфд,
Співвідношення ризиків ба "у.
Обчислення статистичних показників і р-значення
Й хе 8, / ве(0;
Якщо 7 « 7ар або 7 « 71-а», Но відхиляється, і якщо 7о» «х 2 « 71-а2, Но приймається. р-значення - -2 х (1 - Ф(ІД)3), якщо 220, 2 х ф(Д) якщо 4 «0.
Потім з 654 зразків, відібраних в якості групи аналізу оцінювання ефективності, 22 зразки, які були невизначеними стосовно того, чи була отримана хіміотерапія, виключали з аналізу, а 632 зразки, що залишилися, аналізували з використанням багатофакторної моделі пропорційних ризиків Кокса для обчислення співвідношення ризиків, а також його 95 95 довірчого інтервалу і р-значення.
В результаті багатофакторного аналізу з використанням моделі пропорційних ризиків Кокса, якщо співвідношення ризиків між двома прогностичними кластерами (прогностичний кластер І в порівнянні з прогностичним кластером І) було статистично значущим (р-значення «0,05), робили висновок про те, що прогностична група згідно з алгоритмом представляла собою незалежний прогностичний фактор.
Таблиця 24 1 Співвідношення ризиківзе5зьсі вк 10200 (1,0098-1,0300) 0,000112 сет 0207--512202З2З0. 1-03 оЧеловнад//1Ї111Ї1 1.1223 (0,8893-1,4160) 0,331330
Хіміотераля 33333301 нт 0,7531 (0,3715-1,5260) 0,431482
Стадія ТММ 71 оетадяу/1Ї1111Ї11
ПІ стадія 2,0315 (1,5882-2,5990) 1,67е-08
Протостичнийкляєтер 10117770
Прогностичний кластер | нн
Прогностичний кластер ЇЇ 2,0439 (1,3155-3,1760) 0,001475
Прогностичний кластер ПІ 2,5765 (1,6810-3,9490) 1,40е-05
В результаті аналізу з використанням моделі пропорційних ризиків Кокса показали, що в якості факторів ризику (незалежних змінних), що впливають на прогноз раку шлунку, вік (значення р-0,000112), стадія ТММ (значення р-1,67е-08) і прогностична група були статистично значущими.
У разі прогностичної групи (прогностичний кластер), яка є змінною оцінювання для клінічного випробування, співвідношення ризиків прогностичних кластерів І і Ш обчислювали з використанням прогностичного кластера І еталона відповідної незалежної змінної. Таким чином, при діагностиці в порівнянні з прогностичним кластером І прогностичний кластер ІІ (р-значення - 0,001475) був в 2,04 рази небезпечнішим, а прогностичний кластер ПІ (р-значення - 1,40е-05) був в 2,58 рази небезпечнішим, що було статистично значущим.
Отже, хоча модель пропорційних ризиків Кокса скорегували з урахуванням факторів ризику (віку, статі, стадії ТММ і хіміотерапії), було видно, що класифікація прогностичних кластерів відповідно до алгоритму є незалежним прогностичним фактором при раку шлунку.
В результаті оцінювання безпеки клінічного випробування протягом відповідного періоду тестер зберігав і обробляв зразок відповідно до вказівок біологічної безпеки лабораторії. Згідно зі спостереженнями протягом періоду клінічного випробування, не виникало ніяких проблем безпеки, пов'язаних з побічними ефектами, такими як аномальні випадки та інфекції від зразків, для тестера, що працює зі зразком.
Результат оцінювання клінічної ефективності прогнозу перевіряли з використанням алгоритму передбачення, отриманого в прикладі 1, за допомогою клінічного випробування та порогового значення алгоритму. 5-річну виживаність в прогностичному кластері І і прогностичному кластері ПШ в якості змінних оцінювання ефективності підтверджували як 81,98 95 (9595 СІ, 74,12-90,67 95) і 55,74 (95 95 СІ, 50,52-61,49 95), відповідно, що відповідало критеріям оцінювання в плані клінічного випробування, і підтвердили, що 9595 СІ 5-річної виживаності в прогностичній групі І ії прогностичній групі ПІ не перекривалися один з одним.
Крім того, відповідно до тесту логарифмічних рангів, проведеного для оцінювання наявності прогностичної відмінності між трьома класифікованими прогностичними групами, підтвердили, що між цими трьома групами існувала значуща відмінність. Крім того, відповідно до апостеріорного аналізу обчислювали значущі р-значення для всіх трьох груп, що вказує на існування прогностичної відмінності між групами. Тобто, оскільки між трьома прогностичними групами різниця була очевидною, то результат відповідає стабільності в розходженні між прогностичними групами.
Нарешті, при оцінці співвідношення ризиків шляхом виконання багатофакторного аналізу з використанням моделі пропорційних ризиків Кокса з використанням віку, статі, хіміотерапії, стадії тощо, в якості коваріат, в порівнянні з прогностичним кластером І прогностичний кластер
ІЇ (р-значення - 0, 001475) в порівнянні з прогностичним кластером І прогностичний кластер ІЇ, і в порівнянні з прогностичним кластером І прогностичний кластер І (р-значення - 1,40е-05) був в 2,58 рази небезпечнішим, що було статистично значущим. Тобто підтвердили, що прогностичний кластер | мав найкращий прогноз, а прогностичний кластер ІЇЇ мав найгірший прогноз. Тобто, хоча модель пропорційних ризиків Кокса скорегували з урахуванням факторів ризику (наприклад, віку, статі, стадії ТММ і хіміотерапії), було видно, що класифікація прогностичних кластерів відповідно до алгоритму є незалежним прогностичним фактором при раку шлунку.
Отже, як показано результатом оцінювання для клінічного випробування, алгоритм передбачення прогнозу для хворого на рак шлунку, який отримували в прикладі 1, і клінічна
Зо ефективність медичного пристрою для аналізу раку шлунку пРгойег | були визнані успішно оціненими.
Промислова придатність
Цей винахід може бути використаний в якості додаткової інформації для визначення способу лікування хворого на рак шлунку.
З повагою, представник по довіреності Свентозельська Т.Р.
СПИСОК ПОСЛІДОВНОСТЕЙ
«110». НОВОМІКС КО., ЛТД. «1205 СИСТЕМА ДЛЯ ПЕРЕДБАЧЕННЯ ПРОГНОЗУ ТА КОРИСТІ ВІД ДОПОМПКНОЇ
ХІМІОТЕРАПІЇ ДЛЯ ХВОРИХ НА РАК ШЛУНКУ І ПП СТАДІЇ
-130» с19230С0370Р/ОА -1505 КА 10-2017-0032027 -1515 2017-03-14 -1605» 27 «170» Раїепіп мегвіоп 3.2 «21051 «2115 22 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» ЗЕКРА прямий праймер «4005 1 ддадасісс даснсосіа са 22 -21052 «2115» 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» бо «223» ЗЕКРА зворотний праймер
«4005» 2 дасснаса їаддсідісс 20 «2105 3 «2115» 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» Б2МВ прямий праймер «4005 З сдаюадсйс сідагасаад 20 «2105» 4 «2115» 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» БА2АМВ зворотний праймер «400» 4 нпаюддадсі Ііссссаасад 20 «21055 «2115» 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» МАК5 прямий праймер «4005 5 пдюдассс аддасацдіа 20 «210556 «2115» 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» МАРЗ5 зворотний праймер «4005 6 ссааассдаа сааїдадси 20 «2105 7 «2115» 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» СОХ1 прямий праймер «400» 7 адддаддаас аіддісаасі 20 «2105 8 «2115» 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» СОХ1 зворотний праймер «400» 8 тадаїдо9до дсаддіадаа 20 «21059 «2115» 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» АСТВ прямий праймер «4005» 9
Ісасссідаа діассссаїс 20 «2105» 10 60 «2115» 20
«212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» АСТВ зворотний праймер «400» 10 тдщаїдсса даннсісс 20 «2105 11 «2115» 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» АТРБОЕ прямий праймер «400» 11 адаюддссі асюдадаса 20 «210512 «2115 21 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» АТРБЕ зворотний праймер «400» 12 сісісасідс ІШодсасад а 21 «210513 «2115 21 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» НРЕТІ1 прямий праймер «4005» 13
Зо даїсаддса діаїааїсса а 21 «210» 14 «2115» 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» НРЕТІ1 зворотний праймер «400» 14 спсощада іссішсас 20 «210515 «211518 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» ОРХ1 прямий праймер «4005» 15 сссдідсаас саашод 18 «210516 «2115» 23 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» ОРХ1 зворотний праймер «4005» 16 ддасадїасії даддааайс ада 23 «210517 «2115» 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» бо «223» ВВ прямий праймер
Зо
«4005 17 адвідадсі 1ющшащіс 20 «-2105 18 «2115 21 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «020» «223» ВВ зворотний праймер «400» 18 шодассіді їІадсддаїас с 21 «-2105 19 «2115 20 -212» ДНК 213» Штучна послідовність «020» 223» ЗЕКРА зразок «400» 19 аддсаадсс садссісаїс 20 «-210» 20 «2115 21 -212» ДНК 213» Штучна послідовність «020» «223» З2АМВ зонд «400» 20 сдаснсоїа сідасаде с 21 «-2105» 21 «-2115 22 -212» ДНК 213» Штучна послідовність «020» 223» МАРВ5 зонд «400» 21 їдссішас асідснаїс їд 22 «-2105» 22 «2115 20 -212» ДНК 213» Штучна послідовність «020» «223» СОХ1 зонд «4005» 22
Тдссіснеос дсадссіса 20 «-2105» 23 «2115 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «020» «223» АСТВ зонд «400» 23 сдодсаїсдіс ассаасіддао 20 «-210» 24 «2115 27 -212» ДНК 213» Штучна послідовність «020» «223» АТРБЕ зонд «400» 24 ддасісадс іасаїссдаї асіссса 27 «-2105 25 60 «2115 21
«212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» НРЕАТІ зонд «4005 25 тдсаадсцно сдассндас с 21 «2105» 26 «211527 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» ВРХІ1 зонд «400» 26 сісйсонсе Ноадсойсї ссідад 27 «2105» 27 «2115» 20 «212» ДНК 213» Штучна послідовність «220» «223» ОВВ зонд «4005» 27 сассаассас діссасссас 20
Claims (5)
1. Композиція для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію проти раку шлунка ЇЇ або ІІ стадії, при цьому композиція включає в себе засоби для вимірювання рівня експресії мРНК в групі пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, що складається з ШАК5, З2МВ, СОХІ1 і БЕКРА; і Зо засоби для вимірювання рівня експресії мРНК в групі еталонних генів, що складається з АСТВ, АТРОЕ, РХІ, ВВ і НРАТІ, при цьому засоби для вимірювання рівня експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів або групи еталонних генів включають в себе ряд праймерів, викладених під 5ЕО ІО МО: 1-18; або зондів, викладених під зхЕО ІЮ МО: 19-27.
2. Композиція за п. 1, яка застосовується для передбачення ймовірності прогнозу або відповіді на хіміотерапію у хворих на рак шлунка ЇЇ або ІІ стадії відносно загальної виживаності або виживаності без ознак захворювання.
3. Набір для передбачення прогнозу або відповіді на хіміотерапію проти раку шлунка ЇЇ або ПІ стадії, при цьому набір включає в себе композицію за п. 1.
4. Набір за п. 3, при цьому набір являє собою набір для полімеразної ланцюгової реакції зі зворотною транскрипцією (КТ-РСЕ) або набір ДНК-чипа.
5. Спосіб забезпечення інформації для передбачення прогнозу раку шлунка ЇЇ або ІІ стадії, при цьому спосіб передбачає вимірювання рівнів експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, що складається з МАК, З2МВ, СОХ1 і 5ЕКРА, їі групи еталонних генів, що складається з АСТВ, АТРОЕ, ОРХ1, ОВВ і НРКЕТІ, в біологічному зразку, отриманому з пухлини раку шлунка ЇЇ або І стадії, і обчислення значень Са, пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, згідно з наведеним нижче рівнянням 1; і порівняння з кінцевими пороговими значеннями попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, визначення групи як групи з хорошим прогнозом (прогностичний кластер І), якщо значення ДСа С2МВ ї МУАК5 в біологічному зразку перевищують кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних С2МВ і УМАКУ, і за умови, що, якщо щонайменше одне значення ДСа З2МВ і УУАКЗ в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних С2МВ і УМАК5, визначення групи як групи з проміжним прогнозом (прогностичний кластер Ії), якщо значення ДС 5ЕКРА в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначеного еталонного ЗЕКРА, і групи як групи з поганим прогнозом (прогностичний кластер ІІ), якщо значення лСа ЗЕКРА перевищує кінцеве порогове значення попередньо визначеного еталонного 5ЕКРА, бо при цьому кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів становлять -2,14, -5,18, -2,69 і -3,63 відносно УАЗ, 52МВ, СОХІ і БЕРРА, відповідно, і обчислення кінцевого порогового значення шляхом отримання значень ДС, пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, що включають МАК, 52МВ, СОХІ і ЗЕРРА, від зразків пухлинної тканини раку шлунка ІІ і І стадій, обчислення значення адаптивної регресії для гена з використанням значень АсСа і додавання коригуючого значення для гена до значення адаптивної регресії, при цьому значення адаптивної регресії УУАК5, 52МВ, СОХ1 їі БЕКРА складають -2,54, -5,58, -3,59 і -4,53, відповідно, а їх коригувальні значення складають 0,4, 0,4, 0,9 і 40,9, відповідно; рівняння 1 дСа-(значення Са групи еталонних генів)-(значення Са пов'язаного з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерного гена); в якому значення Са групи еталонних генів належить до середнього значення Сд еталонних генів, що включають АСТВ, АТРУОЕ, СРХІ1, ОВВ і НРКТІ1.
6. Спосіб за п. 5, при якому біологічний зразок вибраний з групи, що складається зі свіжої пухлинної тканини, свіжозамороженої пухлинної тканини, парафінованої пухлинної тканини, рідини тонкоголкової аспіраційної біопсії, перитонеальних випотів, розчину промивання трубок і плевральної рідини.
7. Спосіб за п. 5, при якому вимірювання рівнів експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і групи еталонних генів виконують за допомогою КТ- РСЕ, конкурентної КТ-РСВ, ВТ-РСК в режимі реального часу, аналізу захисту від РНКази, нозерн-блотингу або ДНК-чипа.
8. Спосіб забезпечення інформації для передбачення відповіді на хіміотерапію проти раку шлунка ЇЇ або ПІ стадії, при цьому спосіб передбачає вимірювання рівнів експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, що складається з МАК, З2МВ, СОХ1 і БЕКРА, і групи еталонних генів, що складається з АСТВ, АТРОЕ, ОРХ1, ОВВ і НРЕТІ, в біологічному зразку, отриманому з пухлини раку шлунка ЇЇ або І стадії, і обчислення значень Са, пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, згідно з наведеним нижче рівнянням 1; і Коо) порівняння з кінцевими пороговими значеннями попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, визначення групи як групи тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), якщо значення ДСа С2МВ і УУАКЗ5 в біологічному зразку перевищують кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних З2МВ і УМАКУХ, і за умови, що щонайменше одне значення ЛСЯд С2МВ і УУАКЗ в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних З2АМВ і УУАК5, визначення групи як групи тих, що не відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер К), якщо значення ДСЯа СОХ1 в біологічному зразку нижче кінцевого порогового значення попередньо визначених еталонних СОХ1І, і групи як групи тих, що відповідають на хіміотерапію (предиктивний кластер 5), якщо значення ДСа СОХ1 в біологічному зразку перевищує кінцеве порогове значення попередньо визначеного еталонного СОХ1, при цьому кінцеві порогові значення попередньо визначених еталонних пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів становлять -2,14, -5,18, -2,69 і -3,63 відносно УАЗ, 52МВ, СОХІ і БЕРРА, відповідно, і обчислення кінцевого порогового значення шляхом отримання значень ДСд, пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів, що включають МАК, 52МВ, СОХІ і ЗЕРРА, від зразків пухлинної тканини раку шлунка ЇЇ і ІІ стадій, обчислення значення адаптивної регресії для гена з використанням значень АсСа і додавання коригуючого значення для гена до значення адаптивної регресії, при цьому значення адаптивної регресії АК5, З2АМВ, СОХІ і ЗЕКРА складають -2,54, -5,58, -3,59 і -4,53, відповідно, а їх коригувальні значення складають --0,4, 0,4, 0,9 і 40,9, відповідно; рівняння 1 дСа-(значення Са групи еталонних генів)-(значення Са пов'язаного з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерного гена), в якому значення Са групи еталонних генів належить до середнього значення Сд еталонних генів, що включають АСТВ, АТРУОЕ, СРХ1, ОВВ і НРКТ1.
9. Спосіб за п. 8, при якому біологічний зразок вибраний з групи, що складається зі свіжої пухлинної тканини, свіжозамороженої пухлинної тканини, парафінованої пухлинної тканини, рідини тонкоголкової аспіраційної біопсії, перитонеальних випотів, розчину промивання трубок і бо плевральної рідини.
10. Спосіб за п. 8, при якому вимірювання рівнів експресії мРНК групи пов'язаних з прогнозом або відповіддю на хіміотерапію маркерних генів і групи еталонних генів виконують за допомогою ВТ-РСЕ, конкурентної КТ-РСЕВ, ВТ-РСЕ в режимі реального часу, аналізу захисту від РНКази, нозерн-блотингу або ДНК-чипа. Й а ВІН ЕІ ПОН в ОПО вен ж В ВЕ маш ш й й ж ш й ш й тен . с ас» а Ша С ОО тя а М а Манн па нн мя п по М ш і ва и І а я і. : х ї : ЩІ вк . : : : : . : з ї х 3 5: г. х ЕЕ чоло генів Е вті плн плн пня ОО няя щи ОО ни ПЕК ЕЕ КЕ Ж Гоа ан В; МНН С КК ОО НИ м 5 555: Кс еу ВИМШКККН я ОО я КОЖ Гм с я Тр СУКИ, ОДНА ЗЕ КВ В ДНК ПОЛ р. ДВК пи ех вовк Ба МІЙ ак ЕК зон о ВК Й ВЕ ТИ, ПИЛКИ ПЕК ДИН нь, НЯ ВЕНИ ПОКИ Ек ПЕТ ЕТ о ОВЕН Я о Я Ве В дення щи КЕКВ ОН я В ик ПИ ЕК По фея ПИСК МЕНЯ ше КК ЕЕН Кн ТОК Х КЕНЕ 3 КЕ ПИВ пня САН КОНЯ о ВН МКК К ДО осн Гн Пл ВН Кв во: НИ Т- МИШКИ ОО Ох ПЕН о КшЛЛ ПИТИ ПЕТ КК Ки Со де, ПН ППИЛЕТИЛИМИИ ТИМ По ТТ НИВИ че Я КПК ННЯ ПИКА ПЛИТ, ПТЕПОВИСЯ и Ге КИ пд ПЕК ПЕКТИ в НЯ п ПЕ КК а ВІ Ко нн ОНИ В ОК п ПО НЯ ПК он Ва ООН ПЕК НКИ ов ай ЖИЛИХ Воно ння Пн ОО ов і АВКрмия ПЛИНИ ИИИИИК ПДОПОШЛАИН ПЕ Я КОН онко зви Му ПО і ни ШТ п ПЕПТИДИ о ПТК ВИН ВІ ПИШИ ЛИЛИПИНИТИ ОХ ян и ПОПИ, ПЕН в п ВА НЕ Кв НК кн пшне ПОВЕ ПИШНЕ Я о ен МУ ПА КВН ПП Е в зн ДИНЯ КО М я ос ве НН По о их ЕЕ їй КО ККЕ КЕЙ ПЕТЯ ти ПДК ПО По Ко Зоо ШИНИ й оо з КЕНЕ КЕН Ки Я ВК сх дО х ПИШНЕ ЖИК КО ння щу Коен в ПЕПИПШИНШКИ, ПЕ ПЕВ о х ЕМ ПВЕК Но о ВЕНИ ПКЕЕ КОН ЕЕ М по ПО ен я ВЕ г КК ПЕКИ КУ Вон ПЕ ВИДИ В ПЕК В пох ї о ЕЕ ОХ ПП Ге о ВО Я Сан КВН, ПП ЕЛ КИТИ Кн у ВН ПИШИ ФЕНИ ох о ЕНН Я щх КИШИИ ПЕИИНШНИИНИ ПОПИ ПЕПИТІШИИИИЕ ЕИИИКХИ ІШЛИ Ки ДЕН ЦИТ ЗОНИ ПИТНЕ НН НЯ : х КЕ и НеНЕ Ох ДНЯ ПИ Хо її ОВК НН «ЛЕВ ще ; КДЖ ПЕ ДЕК ТИПА -к ООН нина Кт По п ПИ ООоЕВНОе ОО дО фон ЕН ОН оон ППП КИ ОО ЖИ МТФ ШИМИ с. ОК М В ! о пев В ОО ШИ и ей пом ЕЕ фо ПКЕЕ КОТИ Ко в ООН Ноя ЕОМ Я п пи М я о о о о ше -х ВЕДЕ ПЕН ОО и ЕК МЛИМИИШИІ ПІИЖПІДИТНКХ, ПИПИУУИИЦИНИИИМИ ТТ ою що ШНЕК я ВИШ ПЕН КЕЕШЕЕКЕ ПЕК я сх КІТ ооо ПИШИ ИНА ВІНІЛ ИН ПК Я ИН КЕ ПИШЕ ПКП ПТК р ПІДП вне ЩИТ о я Б. о і пон ДАК БО пив в Воо ПОН Кат ПЕКИ ПЕК, ох о З Ки ПИОНЕИЦИНН, ПИЛ ПП не ПЛИНИ Пт ШИТИ ПЕД ПИШНИХ ПЕН ЕЕ ИИПМИ ЕНН ПЛИТИ ПІШИХ КИПИИИПЕИЦЕИИЙ уевни и Я Кот ПЕВ, і: ОН ння ПИ, ПОН ТО ПКНИЕКНЕЕ СИН ОО ДЯ п ВЕЛИ І ПКЕЕ КЕ зе ОПЕК ВИ КЕ КИ Пи НК Кв З КОВКИ ЕЕ ОХ я Сон ВЕД, п ЕК Гах м НІ ЕЕ вн Нео ПЕН ВІДМ ПЕ - пон во ВА В ЕЕ еще не ПКЕЕ ЯК пипнн ПЕКИ ВЕК ПИВ М ЩЕ СЕПТИК ПИШЕ ЕН ДИНИ КИНЕХ Моя ЕОМ ЕК ПИ ПЕН МИЛИ пн с ПЛИНИ ПИШНИЙ ПФК пит о ЕЕ пон По я Кн З МЕДИ он шк ОКО о ПЕ ; КУПИ ПЛИНИ ПИЛИП ПИВ ПИ. ПИБИИИХ; ПЛИТІ, ПИШИ ПИШИ. ПИЛ ие З й Где; ДПЕ ОО ПЕ п : : ей КОЛИ ПОШИ ОК я Є те в я ! Ер я 7 5 й я о Кк і в ; й їх ще як г: В Е чі чіт - в ЕХ ОК; о нон мні Тл КЕ я селен, рови ПИШЛЕЛКЕ ПЛИНИ ЕК ШИК В в МОУ ОО я ПЕК КО ОО В ПЕНЯ ення ПН ЕН о В УМОВ В ПЕКИ МИ КИ ПОКИ Ко 3. и ВН Ов о А п ПЕ ПЕ М. ше дк ПО ВЕВ Кв ся ПЕ КЕККЕ ооо ВИЙ вк ВВ з я ЕПОХИ о ВВ 3 Ен ПТО и Ве ОКО КЕ Во а ЗНУ ЖИ о дея я Вк ПЕТ КК КЕ ПОШИ зн ПОДКН Ер пря р ВЕ я Ан ооо со ВН м. ЕЕ КИ ПИ ПЕШИЕЛИ ДИКИМ СТИ ви ПИЛИ дк. й ЖИЛИ. Ве КЕ ЕЕ Ов ПИСАВ ов ВО во НН. СЕК ЕНН, ПЕД КОНЯ нн еВ МОХ ЕУВНЯННН Я КЕКВ ПО о ні п пе п ен М о ТИ Пе ПЕД ее Ка НН ЕОМ оон Денне вв ПЕВ 5 Я ПЕН и иКи ДИТИ шия ор вин В Я ПОВ я ПЕН ЕК ПЕК Я ІЕМ ИН ПИЛ К ДОЕ ПЕ я в ПИ ей совно с МИШКИ ЕК ІТИ ПОН ПЕК ПЕКЕиЯ шити о не ОО ШЕ Б е дня ОН ово вена ПЕН КОКШЕНННЕ не ПИШЕ о я же ли ПИШНИХ ПЛИНИ, ТЕ ПОКИ ШИНИ БЕКОН ПО я Ве с. ре о ЗО ЕН ОО я ПЕ КО о о ШИНИ ди ПОКЛЕЕК К ЕК я ПЕКИ Но МК ПИЛИ ИНШИХ. ее ФЛ ПЕДИНТИИ ВН ОН ОО Я з Зоо в КК ПК КИШИИИИ ПИШИ ЖИТИ ОХ ЕН ПЕКИ Не ПЕ ПИТИ ПИ ПЕД М ПИТИ КПК Якай Ге ПОДИВ ВЕ ЕК Ся о с я п КЕ ВИНИК Он ОО ПЕНЯ с ЕЕ ПО ПОШИ н ПЕКИ нн ПИЛИ ДОроннн ПК ВХ ДНИНИ Бен, п. п о о. п о е У ВИПЕЕШИШННЯ ЕК В КВК ОК ПИТИ о о Пи ОК КОВІ ЕЕ Пи З ОККО ОО МКК ПОШЦЕ ЕНН ПОН О У Вон ПЕИЛИЕЕНН ША фени ря о ПІКИ КЕШ МОВ ПУШОК ППО К НЕ Не : ПИШИ ПИШИВШИНК ШЕ ПЕНІ ПИ ПИШНИМ КЕ КЕ ШМД ТУ КОМА їж. (З ПИ ККК ПЕ КЕнни КЕН п В ДИЛИ ПІКИ ТП ПИТИ ТТ пеня ах хо МИСТ. ПН ПЕКІН ШЕННЕ ПОД ХО ОВНА я ш Пров ПОШИ нн У НН: он в щ а БЦ о ух ВЕЛИКОДНЯ ОК ов і Е я ТПЛИТШШИТ ШИШКИ ПИШИ ПН су ФО КИТИ о НН ПИДТЕНИИННИЕНК Зк опе ни НЯ ПІП ТИКИ В ДЕ ОН ППЛИИЕ ЗО ня Я ПЕЙИПЕИКИ КИ до ПЕКИ МИХ ПИЛИ КИТИ ВО я ПД ИЛИИТИЕ о ПН она, КЕКО в Он я ПИ о ЕЕ ПЕКИ ПИШИ я І вісниникннння ПШЛИЦТЬ ПЕД ЕТ КВ КЕШ КОХ ПІК К ПО ов ФЕДИК Ин КН я В ПИВ нов ви ОО Ки ПІЛПІШННИНИНЮ ПЕД я ПфЛМИЕИЛИКИКИНТИ ДИПШИИНИИТИВ ВКИКЛИЕЛИНЕ ПЕ ООН У ОНИ ОО ДЯ ен БОКЕНЕ ПЕ ВЕ ПЕВ ЗОН ВЕДЕ пер ПИ я у ДЕМОН ПИ а. ПЕ ЕН ПИШИ КК ВАЖКОЇ ЕІ МК Шия ВИПИВ ПЕКИ ШИ МИТИ КК у ПЛИТКИ ПІТИ Но Ко ПЕВ ШПИШИИ НИКИ ПЕК ПТИЦІ ЖИ ооо и КІ ОБОВ ШЕ ВК о ПЕ Вон я я ПОЕМ В Ве НН ни В я ПИШНИХ фо ЕЕ ПИТНЕ ПЕВ нн ПЕВ ПОКИ ПОПИТИ ВВ ї о . ї и оо о ПК ЕІПМІТИЛИКТ АКА АККККАКАКАЖАККЖНКАВККХ ї ОН ЕНН ПЕС і - о ЕЕ В У 1 ее ОМ з б й ЗК ; не я Ме Жов: Я чі з 7. я - Й . ооо В імжнна вісь: прокностичини клястер ії, Норт є па зонаєспотворення) і Й 5. КВН Н КЕ: ко З М І 5 х Й 8 С : я увиек вночі; пк ВО с З нластові 8
Ох. ОжО де Н З «ї в кот й оф х Як та Є З я ; щ 5 и В сн з Тара я нм я 5 сов і ! ЯК воду В Моотхх ОО - ї т Жию її Б ми я їх Ще х Н скол НИ Не Е ". : : Й х Е з а Й й Ше са ВЕУ ХМ а со) зкис звичення вересні ЕЕ Імунна вісь прогностичний кластер В. Пор СК полова спотворення г І КО 000.00 вві БЕ с: ю, ми ї5 5 шо не
Ж. мо 5 Врарноастичний: пе ЖЖ І НЕ влас я БУ БО хо т ш ох тож ВХ ОК «ух їж ЗО Монте дк ов Ван вені ннннннкиникикикии 5 О1ТО2НК Я ОНИ є яку й Мох КК За ШНе Ка Ох ОК У ко Ж о М ев я т-оох у ВЕК МНК а я Б рік | ТУ с же Й Повну ЗНаЖавиє екопуеси с
Вкь клітни, подібних ло стовоурових: прогностачний кластер-ії ікрогпноєстичний кластер ПЕ хо Кеш РЕК ст тре . дик Пори СО зона спотворення) струУца є ї. рили Я зе: : ск Й н і ї То юія УСІ й Ж ож о АН си зи лю ве пе а; зо ШИ ще ше ни но КАН ВЕН В а а зе АК соц о : ше З «ох Ж ж шк де Ж Ку сх - 1 о ке я пе ними щ онко нн З Поріг пЕж ана - в В пн сх НН вн Щі ши СНИ ЩЕ ов
ВЕ. ве, мя З ЕВ в Її ние ванн є я й - : ме о ж . ше зи ітрупа я РИ Щ група кедах ЖИ іБао значення експрес весен Епітеліальна вісь: преднкІнЕнНИин клясЕвИ Кпрежиктнвнни мласкев В. Поріг о зона спотворення! трупа 7 вЕрнедлекекІквнІЕ В літр трас З є Єву ох хо - К во щ хх Я БО А и Нв Я шк НН о в я Кк х я вки щх 5 В веоя Му а що х ск М С хо ци й дк кх ІК ї й зе З т, сої п М. ЕО05О0 Виною нн нс оо оно онук дені міні док тининнюююннюнннннню у З ЕН ЗВ: вах кх по юв й щу хе ій ле ї ї х Ех й хвоя, ин иа 2 сплтворенняї й лин я З Гак щ ние с шо пожкж ЖК. й кож їй З У ши ен м а і г. ї в 7 т. В я ; ЗЕКРЕ АС йозззкочевня експрес певне пор Б ев УК ПІШЛИ ММ ная пи ПЕ тв я ин Ве хЕ ШИЛИНИИИНИИМ ПКТ т. неявних; ие ЕК ПЕК ТЕКИ Дня ПО СЯТВХХ ПЕ их ПИ тя ПИШИ ен ння - пах тод ПИТИ ПИТ ПЛ ПИТИ КОЕуВУ І плов Я : -к Денне що ПІТИ Кот в ЯК - ОДА ЕК ПИ БВ по ЗТ ШИХ г полу ПДВ г ТИФ Потеюи ББЖ пл рих ЕЛ ну ККУ ТИ де ще пфати и ПП ИТЬ лм тв ке ж По ТЕ ит я я КОЛ ШЕШИНИТ МП. поп ВЗН ревно нення Ор Б КН коки їх (БЕ ПІТИ, ПИШНИЙ. Вена Кее еннв Мк п ОВж Ко од ПД Ь пок п ок КА Бе х в По вн ях Ж ее Вих ня дп т Кене ве ення ПНО Ж я рен ПЕ о о ПОШИ лют ПИТИ т. ж ОТАК Ка ПЕ ЕЕ КЕ Я З КОХ МИТИ зх ТК нення ЛИТІ БЕК по ПЕ с х ПО у й СИ ЖИ ПИШИ ПИТ ДК ТК Да ян МАКОМ ПИКА пп т пиши ще ї- У щу Я До Пл пп МЕМ тлі ТУ в- ПВ: І: с они пит и ЗХ тип Тл КО ня ення ЕЕ ВІДА Кл ВЕ се. кожи В Бан ДУ: НК М шИШЮТ Керн З
ПВ. ПФ ех М ШТ нех Тит я Поки й дп ве В ПИДОЖУ ВТ ТИЛ ПЕН ЕЛ ПЕД Ен вон ВДЕ ОО нт КЕ а й Ох Я ТО ПЕТ ити ПІШШИ ИДИИя ще ПЕТ пис Мед ПОШИ пи пли ни СИНУ ПОД ІНАТЕ НН ПЕ ви пити ПИ Ми УЗ ЕК Канн ЛИШИТИ вне ПЛИИНЯ диУщ ПТ ПЕ Не ПЕ ще ях ПТО т пт ВЕК й пеня тт ПИТ ТИШИЛОИНШИ : пити по зиннин яння ШИ Еш ї ПІШЛИ Ог З кн Он ЗНЗ пит ДТ У пид. в ТИ г ЗІИИН ЕД ІТ ВУ пек КОТ ще ПОН Е ЕЛ И ПЕД ЕЛ МИ о а КК б он ЕФ КК ОК не ПИ В. по ШИ пЛОЕ у ЗЕ, МЕТ В по ПЕВ ие ПЕШЛЯШНІЬ ПЕК што ПОБИВ ко ЛИП ШИПИ ПИ Цт ПЛАТУ ТМТ мл КК Мило ОВК ОК Гая Кеннен Ан ення КОДЕК вен они ПО пи и ДК Ва ВОК Кя по Ти Ки за а Поет По З ПЕК ще ИН пи БОНН Є пори ПК ж ПОБИНАОТЯ нене ня КК ашкО МЕ Ве ОО ПИШЕТЕ В ІШЕК и ну ДИКЕ ся рос ПИШЕ ПВЖЕ оди ПОВИ ПИ Ж не ин ГЕНИ КО ПИ ЕК У г ше Кока ТШХ ПДІВЕІВЯ фр шт ІКТ як Б ЕЕ ВУ шу ПІНИ МЕ невнии ит Са чи м фра ПЕТЛІ З Пити ШУМУ т ПІКИ НК Ко З те М ванн Пеня пд ПИЛ Ин КА К ВН ДЕК тд ти Люк, м ов ПОШУКИ ПВ Ко вк ЕВ жаром; КН пра я ПОН ШИкИ ОРЖНЯКЕ про КА Осені В ПІДАК ШТ тля ПИШЕ ТИВ ин У Нео пли орд Нева ЛСП ТИ ВН ЗІ ОКтолив Зх ВАННЯ ПМ Пи ПЕТ ТМ ПИВІ т ОЖЕ За Кер ПИТ КДНИлИтИ ДЕ ло й ї ше и я ойй Я поту ие а т. Ер в ПООБВА Я вне ПІБ ПКТ Шпля еВ оя ПИТИ песен КО роли у ЗВ МЕ ПИШЕ МИ пд . пд ТИ КАК Кене унаНННЯ пит пит лих ТИ Ми ОЙ окон ПИЛИ ИМ ПОД ЕЕ ТІ Вт ПОМ АВН у демон ПОЛЕМ пен Пи ПИ КЕ ри пк ПЕТ ШИМИ я ян п т В ЕЕ М: я не ПІ ПЛИТИ ПІТШ ІМТ ПК Я пн, МИТИ М. : А шо й пр В НН ПК с ІТ, ПЕРОМ ПУТІ ухуккккУх і» Пот ПИТИ ПЛИТИ пот а З пк п дя пиши пит хи я вн.
ХО.
хх Я Ша В зе . тт Я каш т ненвнввініньттяя Пухачнеють вт,
щ ї Ж Ж дк ха Жеюеожікує і КЕ Ж Ше чи й фініки ВЕН ЕВ ЖЖ, ЯК ей; ве То Що
Ж ! я Її фра о.
Ж. г ще ї й Її Й Я :
св ГОосжейню -ОНЯ В прогно стиянаві кластер К Бл
М ЗВ осей ЗанчвВ 5 дрпгуетнчнлка хжастера ВОЗИ о | дк Ж оч З песрностячного Клпстеня ПЕ я СН ше Коояех Доічна Са постностичного кластер МІ: ЯМ.
Яе ва я БІ що що ЕВ ще ре саякеят ел ост ер чакує ШВУ ьЕЧУ
Корвет й Ну За ще ЗВ М
Живова ки ІК й хи З ОНЬ ща
Хіжвадрик с З за ступенях сеооодно р ВІКУ ріг я
(в) хнк В я п в М. В фе кірки вік ких вк у жк як х. В х УЖ дн З Шо оч й льне, ї і га ко дек За Бір КО ох денні Прогнетт. ка. Еш Бо ож х Ес: | що Хо Нр еноют. Жах ЕХ БУ з. фзнйни Корчив ПКО нужижоєтутното вчастери Т3.В3У Ж 20 сефюю З-рЕЧНЖІН А насткоститного кластера НОВА зхефехе З-ріяка ТНТУ, зок юн аве ва стеюв І: ЯВИ й в «. г що їі т ТЕдс (стю І ЗЧасеЄСпостер: Сенкув МКК, Ен Жлосзор, усі ї дя х ех СЕН: Кс Кк а НЕБІ ха З; ЕКО жк Класзериусі я З ЖЕ щі шт З ка Хікналозт а З с степеня чи свайоди в ПЛЮВІЯ
Фіг. З ще ов ЗМбавн: т ня ше ! Шо в зв Живе БОБИ: ха юр. дак ТПУ Ве» є о | ее й Ж Й звернення - я : | жу. ох ду СИН Ж : ЗВ ше щ ! я що ; дО жовх з в ж є м юю ЗЧасімияюв ть вве шо ГУ ! й М і: Ка : Тідяж 8 щік ОН ння Віру ргфІне вхручання. й с | ! вен ок я й в Б щ ща ще ле Час імя Фігів ща -Е (Шреликтивинй кластер 5)
за» Шк я вел ех ! І Ко "З Ж Е м Ж І : Меркк ефе ооо нон ві х Тов х ще Ше я ТНК ще ШН я втртчання в В її Ку в БА о НЕ ЕК Часте яніи Фі:
ї- ВЕ (пПіреликтнений кластер З) ї зі б бр знов шо НЕ кання Титвхи: ще : МоукеНкКемкеея жірургітна д ї й во о Ве ще не о Час (міся Фрі ме СБ (ПШрезнктнвнкй кластер К) коя і р: ОО чо ІК й КІ : ХЕ і Має місяни зріг ІЗ ев. ! що ук ЖДЕ У Шрезнктивний кластев В) пет, везе - а В Уя ж ЕМ ен ШЕ Я їх : З ть Лезяк: дЕ ща З він кох «ХК хан ооо кн хіруютічне ке шин КОМАМИ Вр яеєя ж Е Й Е зв хх їх с : й ко і о КК - КЕ. як ї в в о 5 ЩО Я ю Час осями рік ЛЯ
З0в-е-нх я шо СУЯ х - а і: кб, й за во Сер вання СК ш - ши ОН Й як ке Кеди ДАБК у В СО АЕВУ ВВЕ х втречнЕнЯ На:
Во. - оо» Й щ -е в Ж Я ще ща Мас бСисяц чн ІЗ (3 ц ї: р зпюои - Бе к син в Й Та 00000 Вейн 00000000 ЕНН с: В ше ши Крениєваяк. во З їй М он т го ШО Трекитвато же МЕ З га зафех ЩІчКА СХ: прОгНОсСТичЧнНОгО ЕЧаАстТеря К Я ЩО нею Поруена ою пустнекотюаного кчастеня ОТ. В95 но) деяке: Вічна ХО пуствестичного кластер НІ ВОЮ Час місяці) Че Суто етер Сну, ЕК БЕК Ковсзеру т а 3 Я ЯКО ЯиКХ Клас урн 2. зва 9 щ-У баВв Зо Клея ЯКО Ж а КВ вх сежаажрях Я В и прупенями своодк о в ЗАМ ФЧнг їй де ВО аа Й пли их ж | зе У ве те веж ко вд щ я ! ванна с. ЇЕВЕК д Б хіркеривчне - Й вІДтчяния. не щ КК г З го Бі ве Час схмисяно ві17 Кг) рев Зб» Би ще З б в ОЙ ен а ва фавннінввнаніаннвй ЗЕурххзнетоої Бе ї С М Ко НИК Ве ЯК о в ВЕ роя е т. ва де нн и - ; жо КЗ о ВЕК ссс АМКНЗНУЄВ. НУ НІ - х У 3 зі Ме В й о 3 : : : рез Ї жкйж МрнНчНа ЗЕЗ постностичного канерера БЕ Ах А: й шо я : : - по кдд -- ВН осяє Хна ЕХ прогностичного ктастевя ТОБ ПОх - ож» б дична ЕХ протиссзниного кляєтеря МОЗ 33 в 3 неї 25 У Частімісяні Чала Сзвстев тв. СОМ Е КЕ БЕРУ Каже кі Ко ІВ їз ак в Кнюзер,уа х ЗЕ. ОН КО Вл НК Каастеруут с Її БІй За НЕ Міжвадеат 13 з оутпеням свободи тя НЯ еВк Фів задня сок (С Прехнктянниияй кластев 5 ке Я БУ роя ! вк - ! уче й - Я 000 Теж жк вн мк югіНе - ! вІручання кі Я і ШЕ х В ве ча ще що "Час міст ФікІЗ же ОЙ Що . шу що селу М ЩЕ Шоезиктивннй кластев 5) ота вх вве» що й Шо Вінки вими СТЕ - З
М. СК Бон Й Ка К ех ХХ іх 5 СКівночннячивии о ТЕКИ - Мем ювУЮНЧНеЕ Ше Втручання 8 ЗВ» Час бунсят «Фіг. 20 з ОВ (Шрознетнивина клястер КІ) Ко Ко й не й ої С ві Ж се в М Вовая. :
кК. ше ккониннх ря ОПГУТМКмах З дк крурстне і: зв. ВІфучяняя. ро З ее як а в. а І ща Пас місні) и: зав-нх ПЕВ С ірезнктивний кластер ВІ. р ва ко он е х Я не Кф й Я оо КИ рей ще: о ЕК ВН сно г ЕВ ОД со ЕН а х Жива
В 7. жірергне дк ше ВАХ й джюо вк я , й В Б. Зк я Час імеяці Фіг
25. ВД що Пейн фіролювост ви ХХ КИЙ поданні З БННІННИ КНОЇ р . В дк о ее 7 Й ген СТВ у - тк СК 7 Мем КО ЕЕ чисефнняк ср а МО протмостичнсоко кластера С БО ФУ 2 ке я ад І жк я жа» се Шорачони СВ практ ячново кластери ЕС бо З ень» 5-ВІЧНя С рокжестивога кластера МЕОС5, те Ж ке го В Я о щі на 1 Чає свящ Же їх
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR20170032027 | 2017-03-14 | ||
| PCT/KR2017/008781 WO2018169145A1 (ko) | 2017-03-14 | 2017-08-11 | 진행성 위암 환자의 수술 후 예후 또는 항암제 적합성 예측 시스템 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| UA125590C2 true UA125590C2 (uk) | 2022-04-27 |
Family
ID=63523198
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| UAA201909694A UA125590C2 (uk) | 2017-03-14 | 2017-08-11 | Система для передбачення прогнозу та користі від допоміжної хіміотерапії для хворих на рак шлунка ii і iii стадій |
Country Status (17)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11732304B2 (uk) |
| EP (1) | EP3517624A4 (uk) |
| JP (1) | JP6864089B2 (uk) |
| KR (2) | KR101966642B1 (uk) |
| CN (1) | CN110168106B (uk) |
| AU (1) | AU2017403899B2 (uk) |
| BR (1) | BR112019019022A2 (uk) |
| CA (1) | CA3055735C (uk) |
| CL (1) | CL2019002633A1 (uk) |
| CO (1) | CO2019011359A2 (uk) |
| IL (1) | IL269256A (uk) |
| MX (1) | MX2019011017A (uk) |
| NZ (1) | NZ756580A (uk) |
| PE (1) | PE20191482A1 (uk) |
| RU (1) | RU2737449C1 (uk) |
| UA (1) | UA125590C2 (uk) |
| WO (1) | WO2018169145A1 (uk) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101966642B1 (ko) | 2017-03-14 | 2019-04-09 | (주) 노보믹스 | 진행성 위암 환자의 수술 후 예후 또는 항암제 적합성 예측 시스템 |
| JP2022530570A (ja) * | 2019-05-03 | 2022-06-29 | ディーシージェン カンパニー リミテッド | 癌の予後予測方法およびその組成物 |
| KR102324294B1 (ko) * | 2019-11-19 | 2021-11-11 | 서울대학교산학협력단 | 상피성 난소암 예후 예측 방법 및 장치 |
| KR20220069869A (ko) | 2020-11-20 | 2022-05-27 | 연세대학교 산학협력단 | 간암의 예후 예측을 위한 정보 제공 방법 |
| KR102462097B1 (ko) * | 2020-12-30 | 2022-11-02 | 국립암센터 | 삼중사중극자 다중반응 모니터링 기반 암 표적치료제 효능 예측 |
| CN113462773A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-10-01 | 山东大学 | 一种预测胃癌患者生存风险、免疫治疗响应和细胞焦亡诱导剂适用性的标志物及其应用 |
| CN114720687A (zh) * | 2022-06-01 | 2022-07-08 | 浙江省肿瘤医院 | Sfrp4作为胃癌预后标志物的应用 |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6767704B2 (en) * | 2000-03-27 | 2004-07-27 | Thomas Jefferson University | Methods of screening and diagnosing esophageal cancer by determining guanylin cyclase C expression |
| JPWO2005007846A1 (ja) | 2003-04-25 | 2006-08-31 | 財団法人癌研究会 | 腫瘍細胞の抗癌剤に対する感受性を判定する方法 |
| KR20080006315A (ko) * | 2006-07-12 | 2008-01-16 | 삼성전자주식회사 | 전기 영동 장치 및 그의 제조 방법 |
| JP2010514441A (ja) | 2006-12-27 | 2010-05-06 | エスエヌユー アールアンドディービー ファウンデーション | 内部標準遺伝子を発掘するための遺伝子発現データ処理、分析方法 |
| NZ562237A (en) | 2007-10-05 | 2011-02-25 | Pacific Edge Biotechnology Ltd | Proliferation signature and prognosis for gastrointestinal cancer |
| KR101437718B1 (ko) | 2010-12-13 | 2014-09-11 | 사회복지법인 삼성생명공익재단 | 위암의 예후 예측용 마커 및 이를 이용하는 위암의 예후 예측 방법 |
| KR101416147B1 (ko) * | 2012-07-18 | 2014-07-09 | 국립암센터 | 위암 진단 및 치료를 위한 ａｄｃｙ3의 용도 |
| KR101504817B1 (ko) * | 2013-04-05 | 2015-03-24 | 연세대학교 산학협력단 | 국소 진행형 위암에 대한 예후 예측 시스템 |
| WO2015172201A1 (en) * | 2014-05-16 | 2015-11-19 | Peter Maccallum Cancer Institute | Biomarker of gastric cancer |
| EP3215637B1 (en) * | 2014-11-03 | 2019-07-03 | F. Hoffmann-La Roche AG | Methods and biomarkers for predicting efficacy and valuation of an ox40 agonist treatment |
| KR101966642B1 (ko) | 2017-03-14 | 2019-04-09 | (주) 노보믹스 | 진행성 위암 환자의 수술 후 예후 또는 항암제 적합성 예측 시스템 |
-
2017
- 2017-08-11 KR KR1020170102285A patent/KR101966642B1/ko active IP Right Grant
- 2017-08-11 NZ NZ756580A patent/NZ756580A/en unknown
- 2017-08-11 PE PE2019001866A patent/PE20191482A1/es unknown
- 2017-08-11 MX MX2019011017A patent/MX2019011017A/es unknown
- 2017-08-11 EP EP17901292.7A patent/EP3517624A4/en active Pending
- 2017-08-11 UA UAA201909694A patent/UA125590C2/uk unknown
- 2017-08-11 BR BR112019019022A patent/BR112019019022A2/pt active Search and Examination
- 2017-08-11 US US16/345,710 patent/US11732304B2/en active Active
- 2017-08-11 CA CA3055735A patent/CA3055735C/en active Active
- 2017-08-11 JP JP2019521424A patent/JP6864089B2/ja active Active
- 2017-08-11 WO PCT/KR2017/008781 patent/WO2018169145A1/ko unknown
- 2017-08-11 AU AU2017403899A patent/AU2017403899B2/en active Active
- 2017-08-11 RU RU2019126375A patent/RU2737449C1/ru active
- 2017-08-11 CN CN201780069923.4A patent/CN110168106B/zh active Active
-
2019
- 2019-02-19 KR KR1020190019399A patent/KR102069043B1/ko active IP Right Grant
- 2019-09-10 IL IL26925619A patent/IL269256A/en unknown
- 2019-09-13 CL CL2019002633A patent/CL2019002633A1/es unknown
- 2019-10-15 CO CO2019011359A patent/CO2019011359A2/es unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR101966642B1 (ko) | 2019-04-09 |
| CL2019002633A1 (es) | 2020-04-03 |
| JP6864089B2 (ja) | 2021-04-21 |
| RU2737449C1 (ru) | 2020-11-30 |
| CA3055735C (en) | 2021-12-14 |
| IL269256A (en) | 2019-11-28 |
| KR102069043B1 (ko) | 2020-01-22 |
| CA3055735A1 (en) | 2018-09-20 |
| KR20190024923A (ko) | 2019-03-08 |
| US11732304B2 (en) | 2023-08-22 |
| CN110168106B (zh) | 2024-02-20 |
| CN110168106A (zh) | 2019-08-23 |
| KR20180105036A (ko) | 2018-09-27 |
| PE20191482A1 (es) | 2019-10-18 |
| EP3517624A4 (en) | 2020-04-29 |
| EP3517624A1 (en) | 2019-07-31 |
| NZ756580A (en) | 2022-01-28 |
| AU2017403899B2 (en) | 2021-12-09 |
| AU2017403899A1 (en) | 2019-09-19 |
| US20190284637A1 (en) | 2019-09-19 |
| WO2018169145A1 (ko) | 2018-09-20 |
| CO2019011359A2 (es) | 2019-10-31 |
| MX2019011017A (es) | 2020-01-20 |
| JP2019537436A (ja) | 2019-12-26 |
| BR112019019022A2 (pt) | 2020-04-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| UA125590C2 (uk) | Система для передбачення прогнозу та користі від допоміжної хіміотерапії для хворих на рак шлунка ii і iii стадій | |
| ES2656487T3 (es) | Evaluación de la respuesta a la terapia de neoplasmas neuroendocrinos gastroenteropancreáticas (GEP-NEN) | |
| JP6351112B2 (ja) | 前立腺癌の予後を定量化するための遺伝子発現プロフィールアルゴリズムおよび試験 | |
| KR101437718B1 (ko) | 위암의 예후 예측용 마커 및 이를 이용하는 위암의 예후 예측 방법 | |
| US9181588B2 (en) | Methods of treating breast cancer with taxane therapy | |
| JP2020150949A (ja) | メラノーマ癌の予後予測 | |
| KR20170053617A (ko) | 폐암 상태를 평가하는 방법 | |
| JP2009508493A (ja) | すい臓がんを診断するための方法 | |
| CA2985683A1 (en) | Methods and compositions for diagnosing or detecting lung cancers | |
| US20180230545A1 (en) | Method for the prediction of progression of bladder cancer | |
| CA2959670A1 (en) | Compositions, methods and kits for diagnosis of a gastroenteropancreatic neuroendocrine neoplasm | |
| WO2022053065A1 (zh) | 用于预测或评估肺癌患者的生物标志物、检测方法及应用 | |
| US11970744B2 (en) | Method for detecting an increased risk or incidence of colorectal cancer | |
| EP2391962A1 (en) | Accelerated progression relapse test | |
| Zhang et al. | Oncogenic Neuregulin 1 gene (NRG1) fusions in cancer: A potential new therapeutic opportunities | |
| KR20190143058A (ko) | 뇌 종양의 예후 예측 방법 | |
| CN110291206A (zh) | 用于评估前列腺癌晚期临床终点的算法和方法 | |
| TW201514311A (zh) | 用於判定胰臟癌預後之方法 | |
| KR20190143417A (ko) | 뇌 종양의 예후 예측 방법 | |
| EP2138589A1 (en) | Molecular signature of liver tumor grade and use to evaluate prognosis and therapeutic regimen | |
| Starling | Markers predictive of response, resistance and relapse in colorectal cancer | |
| Cocadiz | Multiplex ddPCR for the detection of tumour-specific mutations in ctDNA |