WO2015178804A1 - Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы - Google Patents

Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы Download PDF

Info

Publication number
WO2015178804A1
WO2015178804A1 PCT/RU2015/000293 RU2015000293W WO2015178804A1 WO 2015178804 A1 WO2015178804 A1 WO 2015178804A1 RU 2015000293 W RU2015000293 W RU 2015000293W WO 2015178804 A1 WO2015178804 A1 WO 2015178804A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
recurrence
value
breast cancer
risk
determining
Prior art date
Application number
PCT/RU2015/000293
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Владимир Константинович БОЖЕНКО
Сергей Николаевич КАРБАИНОВ
Original Assignee
Общество С Ограниченной Ответственностью "Гамма Глобал Рд"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from RU2014119964/15A external-priority patent/RU2014119964A/ru
Priority claimed from RU2014128454A external-priority patent/RU2609199C2/ru
Application filed by Общество С Ограниченной Ответственностью "Гамма Глобал Рд" filed Critical Общество С Ограниченной Ответственностью "Гамма Глобал Рд"
Publication of WO2015178804A1 publication Critical patent/WO2015178804A1/ru

Links

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • G16B40/20—Supervised data analysis
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding

Definitions

  • the invention relates to medicine, in particular to diagnostic systems based on determining the gene expression profile for assessing the prognosis of recurrence of primary breast cancer.
  • the first relates to a system for determining the profile of gene expression based on RT-PCR (OncotypeDX), the second (MammaPrint) to a system for determining the profile of gene expression based on microarray technology.
  • OncotypeDX TM was developed by GenomicHealth, Inc., A. It should be noted that today it is the only test system whose clinical use is approved by experts from the US FDA and StGallen. According to the National Surgical Adjuvant Breast and Bowel Project (NSABP) B14 study, the risk of distant metastasis over 10 years, estimated by OncotypeDX TM, is 6.8% (4-10%), 14.3% (8-20%) and 30.5% (24-37%) for groups of low, moderate and high risk, respectively (p ⁇ 0.001). The NSABP B20 study demonstrated that patients at high risk demonstrate greater efficacy of adjuvant chemotherapy for CAF than patients at low risk. 10-year survival without distant metastases in high-risk patients increased from 60 to 88%, while the effectiveness of XT in the low-risk group remained unproven.
  • NSABP B20 study demonstrated that patients at high risk demonstrate greater efficacy of adjuvant chemotherapy for CAF than patients at low risk. 10-year survival without distant metastases in high-risk patients increased from 60 to 88%
  • the main technical task of this test system is to determine the expression profile of 21 genes by RT-PCR in tumor tissue in patients with breast cancer in order to determine the risk of distant metastases within 10 years in patients of all age categories, with first diagnosed breast cancer of I, II stage , EP +, N0 receiving hormone therapy with Tamoxifen.
  • the RT PCR technique was recognized as the most accurate when working with low concentrations of the test material.
  • a great advantage of the method is the possibility of using both freshly frozen tissue and paraffin blocks as a source of RNA.
  • the basis for creating the expression profile was 3 studies involving 447 patients and a sample of 250 genes. The final selection of 16 genes was made on the basis of the statistical strength of the contribution of each of them in all three studies.
  • the relapse rate designated within the range of 0 - 100, was divided into 3 intervals within the boundaries of 0 - 18 (low risk), 19 - 30 (moderate risk), more than 31 (high risk). These boundaries were selected based on the results of the NSABPB-20 study. Below are the main features of the OncotypeDX TM platform.
  • Chip Oncotype DX 1M , Genomic Health 16 genes
  • the calculation of the recurrence rate proposed by the developers is carried out according to a certain algorithm.
  • the expression of each gene is normalized with respect to five reference genes.
  • the individual gene cluster expression values are calculated:
  • GRB7 cluster 0.9 * GRB7 + 0A * C-erbB2 (if the result is less than 8, it is taken as equal to 8)
  • Proliferation cluster (Ki67 + STK15 + Survivin (BIRC5) + CCNBl + MYBL2) / 5 (if the result is less than 6.5, it is taken as equal to 6.5)
  • the unscaled recurrence score (RSu) is calculated using the coefficients obtained in the studies:
  • OpsourexOX TM A fairly large number of studies of the clinical validity of OpsourexOX TM have been conducted to date. Evidence of which was obtained in two studies by Croninetal, 2004, and Croninetal. 2007, and several clinical observations. Performance data were published in 9 studies (Chang, 2007, Cobliegh, 2005, Esteva, 2005, Gianni, 2005, Habel, 2006, Mina, 2006, Oratz, Paik, 2004, and Paik, 2006). The efficiency ratio ranged from 78.9 to 98.9.
  • Test validation and reproducibility data were published in three studies. They evaluated the variability of the results in repeated studies of one or different paraffin samples, at the same time intervals, using one or more sets of tools, by one or different operators. The research results confirmed the high reproducibility of both the expression profile and the algorithm for calculating the recurrence rate. In general, the standard deviation ranged within 3 RS units, although the authors did not discuss its effect on risk stratification.
  • RS ⁇ 18 Patients with a low risk of recurrence (RS ⁇ 18) were characterized by low or no XT efficacy (relative risk, 1.31; 95% CI, 0.46 - 3.78; absolute increase in overall 10-year survival: -1.1%; DIS, 2.2%). Patients with a moderate risk of recurrence did not show high efficacy of XT, however, inaccuracies in the assessment do not preclude the clinical effectiveness of XT. In conclusion, the authors concluded that RScnoco6Ha not only qualify the risk of distant metastases in patients with ER +, N0, but also determine the likely effect of XT.
  • Giannietal (2005) investigated the correlation of RS with the effectiveness of chemotherapy.
  • Minaetal (2007) discovered the clinical inefficiency of OncotypeDX TM RS in predicting a complete pathological response to XT in patients with advanced PM5K.
  • Goldsteinetal [170] used the 21-gene OncotypeDX evaluation technique in 465 patients in a clinical trial ECOG-2197, which compared efficacy two chemotherapy regimens - AS (doxorubicin + cyclophosphamide) and AT (doxorubicin + taxotere).
  • OncotypeDX significantly less often (less than 10% of patients) experienced local relapses and distant metastases over 5 years of observation than patients with a similar prevalence of the disease, but with a higher value on the risk scale for relapse.
  • TAILORx Trial Assigning Individualized Optionsfor Treatment (Rx). The task was to determine the group of patients for whom Tamoxifen monotherapy is effective, and also indications for the appointment of adjuvant XT. The results of the study will answer the question about the benefits of chemotherapy in a group of patients at intermediate risk according to RS, the values for which in the groups were reduced.
  • MattaRpp1® This expression profile was created to predict relapse in patients without metastases to regional lymph nodes.
  • the platform is a set of 70 genes, the expression of which was evaluated when mRNA was isolated from fresh tumor material with the following phenotype: T1-2, N-0, ER +, ER-.
  • the prognostic accuracy of this profile was confirmed: 96% probability of non-metastatic five- and 94% 10-year survival for a favorable prognosis group; 74% and 65% for the poor prognosis group.
  • the risk of tumor recurrence is assessed as low if the cosine of the intersection of the correlation coefficient for the expression profile of 70 genes and the previously estimated classifier is above 0.4 (this is the exact cutoff selected in the original van'tVeer 2002 study [193]) .
  • This profile reflects all the basic characteristics of the tumor process, such as inhibition of apoptosis, the absence of the need for growth factors, insensitivity to the signals of growth inhibitors, infinite replicative potential, induction of angiogenesis, invasion and metastasis.
  • Isolation of mRNA from the material of four patients was carried out in 3 different laboratories in order to determine the variability arising from errors at various stages of the methodological process: amplification and labeling, hybridization and washing, scanning. Isolation and creation of mRNA tags was carried out in two different laboratories in California and Amsterdam, then the laboratories exchanged substrates for hybridization and slide scanning. Pearson's correlation coefficient was> 0.995.
  • the Glasetal 2006 study was conducted to further verify the results of previous studies (van'tVeer, nvandeVijver]). 78 patients from the van'tVeer group and 148 patients without metastatic lesions of the regional lymph nodes from the vandeVijver group were available for review. The study used various reference genes. In total, 15 patients were mistakenly allocated to risk groups, which was evidence of sufficient reproducibility of the technique.
  • MIND ACT MicroarrayforNode-Negative Disease may Avoid Chemo therapy
  • An object of the present invention is to improve the predictive accuracy and reproducibility of a method for determining the recurrence of breast cancer.
  • the problem is solved by determining the expression profile of 5 genes by RT-PCR in tumor tissue in patients with breast cancer and on its basis calculating the recurrence rate in order to determine the risk of distant metastases in patients of all age categories with newly diagnosed stage I, II breast cancer (T1-2N0-1M0).
  • This method includes the following steps.
  • the result of the invention was the development of a method related to determining the likelihood of recurrence of breast cancer in a subject - a mammal, which includes:
  • the level of expression of the GUSB, B2M, HPRT genes was determined; - the specified subject is a person;
  • the specified biological sample is selected from the group consisting of fresh tumor tissue, fine-needle aspirates, peritoneal fluid, ductal lavage and pleural fluid;
  • the specified biological sample is a tumor sample
  • the indicated tumor sample is obtained from a fixed tumor tissue embedded in paraffin;
  • RNA from paraffinized tissue is performed according to standard column techniques (e.g., RNeasy FFPE kit® Qiagen USA). The dewaxing and processing of the test material is carried out in accordance with the protocol. The volume of the final solution was 60 ⁇ l with an average concentration of RNA in it of 35-40 ⁇ g / ml.
  • the reverse transcription step is immediately carried out.
  • the reaction is carried out using sets of primers specific to DNA Technology DNA, according to the instructions.
  • the reaction is carried out at a temperature of 40 ° C for 30 minutes, followed by inactivation of reverse transcriptase at 95 ° C for 5 minutes.
  • the resulting cDNA solution was either immediately used for RT-PCR or stored at -20 ° C.
  • reagents are used sets of specific primers and probes of the company NPF DNA-Technology CJSC. Control the lack of response to genomic DNA is placed with samples that have not undergone a reverse transcription reaction. DNA probes used to detect amplification products of test and normal genes are labeled FAM. The reaction mixture was prepared according to the manufacturer's instructions. Gene amplification reactions are performed in different tubes in duplicate. Amplification is carried out in "real time" in a volume of 12 ⁇ l according to the following program: 15 cycles - 80 ° ⁇ 1 sec, 94 ° ⁇ 1 sec; 1 cycle - 94 ° ⁇ ; 50 cycles - 94 ° ⁇ 10 sec, 64 ° ⁇ 20 sec. The measurement of fluorescence is carried out on each cycle at a temperature of 64 ° C.
  • the level of mRNA expression is measured in relative units, determined by the method of comparison of indicator cycles (Cf), using several formulas:
  • Cpimin is the value of the indicator cycle in the sample with the maximum expression level
  • Cphkgl min is the value of the indicator cycle in the sample with the maximum expression level of the normalization gene 1,
  • NF 2 ⁇ / NF hkg l XNF hkg2 x ... xNF kgn ( ⁇ ⁇ ⁇ nd ⁇ rma 3) NF-normalization factor, taking into account all normalization genes, is calculated as the geometric mean,
  • NF HKG I is the normalization factor for one normalization gene
  • [C NF ] [Ci] / NF (formula 4), where CNF is the level of gene expression taking into account the normalization factor, where C; is the level of gene expression without taking into account the amount of material,
  • CNFmin is the value in the sample with minimal expression.
  • the level of expression is equal to 1 in the sample with a minimum level of expression.
  • this indicator (expression level) reflects how many times the gene expression is higher in relation to this sample.
  • the expression level of GUSB, B2M, and HPRT genes was determined.
  • Table 1 presents a list of functional genes included in the algorithm:
  • the solution to the algorithm is the recurrence rate, defined as a point on the graph with two coordinates (X; Y). To calculate the value of the X coordinate, it is necessary to multiply each gene expression value by the corresponding coefficient, then subtract 3.17 from the sum of the obtained values:
  • each gene expression value must be multiplied by the corresponding coefficient, then 1.33 is subtracted from the sum of the obtained values:
  • FIG. 1 Distribution of groups of patients with a different prognosis of relapse-free survival (maximum risk of relapse 0-30 months after surgery; 30-60 months after surgery; and a group with minimal risk of progression)
  • the boundaries between the groups will be the coordinates of the recurrence rate presented in table 2.
  • FIG. 2 shows the position of the points for each patient.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

Изобретение относиться к области медицины, в частности, к диагностическим системам на основе определения профиля экспрессии генов для оценки прогноза рецидива первичного рака молочной железы. Диагностическая система представлена способом определения вероятности рецидивирования рака молочной железы, который включает: (а) измерение относительного уровня экспрессии РНК-транскриптов KI67, CCND1, PTEN, NDRG1, TERT в биологическом образце, содержащем опухолевые клетки, полученном от указанного субъекта; (b) определение показателя рецидивирования для указанного субъекта с учетом измеренных уровней экспрессии генов; (с) использование указанного показателя рецидивирования для определения вероятности рецидивирования рака молочной железы; и (d) составление отчета, в котором приведен результат указанного определения. Изобретение позволяет увеличить точность и воспроизводимость методики определения рецидивирования рака молочной железы.

Description

Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы
Область техники
Изобретение относиться к области медицины, в частности, к диагностическим системам на основе определения профиля экспрессии генов для оценки прогноза рецидива первичного рака молочной железы.
Уровень техники
В настоящее время разработано несколько диагностических систем на основе определения профиля экспрессии генов. Следует отметить, что только для двух из них (OncotypeDX и MammaPrint) доступны данные как по исследованиям прогностической точности и воспроизводимости методик, так и по эффективности клинического использования.
Первая относится к системе определения профиля экспрессии генов на основе ОТ-ПЦР (OncotypeDX), вторая (MammaPrint ) - к системе определения профиля экспрессии генов на основе технологии микрочипов.
OncotypeDX™ была разработана GenomicHealth, Inc., А.Следует отметить, что на сегодняшний день это единственная тест-система, клиническое использование которой одобрено экспертами FDA США и StGallen. По данным исследования National Surgical Adjuvant Breast and Bowel Project (NSABP) B14 риск отдаленного метастазирования в течение 10 лет, оцениваемый по OncotypeDX™, составляет 6,8% (4-10%), 14.3% (8-20%) и 30.5% (24-37%) для групп низкого, умеренного и высокого риска, соответственно (р<0.001). В исследовании NSABP В20 продемонстрировано, что пациенты из группы высокого риска демонстрируют большую эффективность адьювантной химиотерапии CAF, чем больные группы низкого риска. 10-летняя выживаемость без отдаленных метастазов у больных высокого риска увеличилась с 60 до 88%, тогда как эффективность XT в группе низкого риска осталась недоказанной.
Основной технической задачей данной тест-системы является определение профиля экспрессии 21 гена методом ОТ-ПЦР в ткани опухоли у больных раком молочной железы с целью определения риска появления отдаленных метастазов в течение 10 лет у больных всех возрастных категорий, с впервые диагностированным РМЖ I, II стадии, ЕР+, N0, получающих гормонотерапию Тамоксифеном. Методика ОТ ПЦР признана наиболее точной при работе с низкими концентрациями исследуемого материала. Большим преимуществом метода является возможность использования, как свежезамороженной ткани, так и парафиновые блоки в качестве источника РНК.
Основой для создания профиля экспрессии послужили 3 исследования с участием 447 пациентов и выборкой 250 генов. Окончательный отбор 16 генов был произведен на основании статистической силы вклада каждого из них во всех трех исследованиях. Коэффициент рецидива, обозначенный в пределах 0 - 100, был разбит на 3 интервала в границах 0 - 18 (низкий риск), 19 - 30 (умеренный риск), больше 31 (высокий риск). Данные границы были выбраны на основании результатов исследования NSABPB-20. Ниже представлены основные характеристики платформы OncotypeDX™.
Основные характеристики OncotypeDX
Основнаяинформация о чипе Определяемыегены
Чип: Oncotype DX 1М, Genomic Health 16 генов
Образец опухоли: свежезамороженные или 1. Пролиферация:
парафиновые блоки Ki67, STK15, Survivin, CCNB1, MYBL2
Техника производства чипа: RT-ПЦР в 2. Эпидермальный фактор роста: реальном времени GRB7, С-егЪВ2
Показаниядляисследования : 3. Рецепторы эстрогена:
• ER, PGR, BCL2, SCUBE2
тадия I, ЕР+, планируемая терапия 4. Инвазия:
Тамоксифеном ММР11, CTSL2
• 5. Отдельные гены:
тадия II, ЕР+, NO, планируемая терапия GSTM1, CD68, BAG1
Тамоксифеном 6. Гены нормализации
(референтные):
АСТВ, GAPDH, RPLPO, GUS, TFRC
Определение профиля экспрессии (22 гена) для прогнозирования 10-летней безрецидивной выживаемости (речь идет исключительно об отдаленных метастазах) проводилось с помощью анализа регрессии Кокса. Гены были разделены на несколько кластеров в зависимости от функции, коэкспрессии, или обоих критериев [199]. Экспрессия кластера генов «рецепторов эстрогена» ассоциировалась с благоприятным прогнозом, а кластеров «пролиферации» и EGF - с отрицательным, при этом корреляция экспрессии HER2 и GRB7 составляла 0,82. Отдельно был выделен «макрофаговый кластер» (GSTM1, CD68, BAG1) как фактор отрицательного прогноза. Это было сделано в связи с появлением информации о том, что злокачественные клетки стимулируют синтез различных факторов роста, ангиогенеза и матриксных протеаз макрофагами, что способствует злокачественной прогрессии.
Расчет коэффициента рецидивирования, предложенный разработчиками, проводится по определенному алгоритму. Экспрессия каждого гена нормализуется относительно пяти референтных генов. Далее производится подсчет индивидуальных значений экспрессии кластеров генов:
1. Кластер GRB7: 0.9*GRB7+0A *C-erbB2 (если результат меньше 8, его принимают как равный 8)
2. Кластер ER: (0.%*ER+l.2*PGR+ BCL2+SCUBE2)/4
3. Кластер пролиферации: (Ki67+STK15+Survivin (BIRC5)+CCNBl+MYBL2)/5 (если результат меньше 6.5, его принимают как равный 6.5)
4. Кластер инвазии: (MMPll+CTSL2)/2
Немасштабированный коэффициент рецидива (unsealed recurrence score - RSu) рассчитывают с использованием коэффициентов, полученных в исследованиях:
+0,47 х кластер GRB7-034 х кластер ER+1.04 х кластер пролиферации+0.10 х кластер инвазии+0.05 х CD68-0.0S х GSM -0.07 х BAG1 знак «+» обозначает повышение прогностического риска рецидива при увеличении экспрессии, а знак «-» снижение.
И наконец, полученные значения масштабируются по шкале риска рецидива от 0 до
100:
Figure imgf000005_0001
Оценка прогностической точности и воспроизводимости методики OncotypeDX.
В настоящее время проведено достаточно большое количество исследований клинической валидностиОпсо1уреОХ™ Доказательства которой были получены в двух исследованиях Croninetal, 2004, и Croninetal. 2007, и нескольких клинических наблюдениях. Данные по эффективности были опубликованы в 9 исследованиях (Chang, 2007, Cobliegh, 2005, Esteva, 2005, Gianni, 2005, Habel, 2006, Mina, 2006, Oratz, Paik, 2004, и Paik, 2006). Коэффициент эффективности варьировал от 78,9 до 98,9.
Данные по валидации и воспроизводимости теста были опубликованы в трех исследованиях. В них оценивалась вариабельность результатов при повторных исследованиях одного или разных парафиновых образцов, через одинаковые интервалы времени, с использованием одного или нескольких наборов инструментов, одним или разными операторами. Результаты исследований подтвердили высокуювоспроизводимость как самого профиля экспрессии, так алгоритма расчетов коэффициента рецидивирования. В целом стандартное отклонение колебалось в пределах 3 единиц RS, хотя авторы не обсуждают его влияния на стратификацию риска.
И наконец, 8 исследований были посвящены сравнению профиля экспрессии отдельных генов (ER, PR, HER2) со значениями, полученными при иммуногистохимическом исследовании. Корреляция RE по данным ИГХ и RT-ПЦР была высокой (0.8 - 1.0), в одном исследовании [96] корреляция была низкой (0,49), однако в нем сравнение ОТ-ПЦР проводилось с документальными данными ИГХ исследований. На основании результатов вышеописанных исследований можно заключить, что существует достаточно доказательств хорошей воспроизводимости отдельных операционных процедур, чего нельзя сказать о диагностической системе в целом. Воспроизводимость различных срезов одного образца и разных образцов достаточно высокая. Отсутствуют сведения о влиянии качества подготовки образца на результаты исследования.
Клиническая эффективность. В 4 исследованиях были опубликованы предварительные результаты клинической эффективности OncotypeDX™. PaikS. (2006) используя образцы ткани и данные исследования NSABP-20, оценивал роль RS при прогнозировании эффективности адьювантной ПХТ у больных РМЖ ER+, NO. В группу была включена 651 женщина (227 после рандомизации получали Тамоксифен, 424 - Тамоксифен+ХТ). Пациенты с высоким риском рецидивирования (RS>31) отличались высокой эффективностью XT (относительный риск, 0.26; 95% CI, 0.13 - 0.53; абсолютное повышение общей 10-летней выживаемости 27.6%; СКО, 8.0%). Пациенты с низким риском рецидивирования (RS<18) отличались низкой эффективностью XT или отсутствием таковой (относительный риск, 1.31 ; 95% CI, 0.46 - 3.78; абсолютное повышение общей 10-летней выживаемости: -1.1 %; СКО, 2.2%). У пациентов с умеренным риском рецидивирования не наблюдалось высокой эффективности XT, однако погрешность в оценке не позволяют исключить клиническую эффективность XT. В заключении авторы пришли к выводу, что RScnoco6Ha не только квалифицировать риск появления отдаленных метастазов у больных ER+, N0, но и определить вероятный эффект XT.
Giannietal (2005) исследовали корреляцию RS с эффективностью химиотерапии. Авторы представили доказательства эффективности RS в отношении прогноза полного патологического ответа при проведении предоперационной XT по схеме паклитаксел+доксарубицин (р=0.005).
Minaetal, (2007) обнаружили клиническую неэффективность OncotypeDX™RS при прогнозировании полного патологического ответа на XT у больных с распространенным PM5K.Goldsteinetal[170] применили 21 -генную методику оценки OncotypeDX у 465 больных в клиническом испытании ECOG-2197, в котором проводилось сравнение эффективности двух режимов химиотерапии— АС (доксорубицин+циклофосфамид) и AT (доксорубицин+таксотер). При опухолях с одиночными регионарными метастазами (не более, чем в 3 лимфоузлах) и низким значением по шкале риска (менее 18) OncotypeDX в течение 5 лет наблюдения достоверно реже (менее чем у 10% больных) возникали местные рецидивы и отдаленные метастазы, чем у больных с аналогичной распространенность заболевания, но при более высоком значении по шкале риска рецидива. Эти результаты подтверждаются в клиническом испытании SWOG-8814 в которое было включено 367 пациенток с РЭ+ РМЖ, добавление химиотерапии по схеме FAC к гормонотерапии Тамоксифеном улучшало отдаленные результаты (показатели безрецидивной и общей выживаемости) только при высоком значении шкалы риска рецидива (более 30 по OncotypeDX), но не было выявлено преимуществ применения химиотерапии при промежуточном или низком значении риска. При сравнении эффективности аналогичной терапии в двух группах больных - с одиночными регионарными метастазами (1-3 лимфоузла) и множественными метастазами (4 и более метастатических лимфоузла) не было выявлено каких-либо преимуществ от применения химиотерапии в обеих группах при значениях по шкале рецидивов ниже 30 (т.е. при промежуточном и низком риске рецидивов).
Недавно было опубликовано исследование, в котором была проведена сравнительная оценка прогностической эффективности OncotypeDX и Adjuvant! on-line при проведении адьювантной XT и ГТ у пациентов с ER+, N0 РМЖ. В работу были включены 668 пациенток из исследования NSABPB-14, получавших Тамоксифен, 227 пациенток из исследования NSABPB-20, получавших Тамоксифен и 424 пациентки из исследования NSABPB-20, получавших как XT, так и Тамоксифенадьювантно. Данные Adjuvant! on-line были доступны по 1952 больным из исследования NSABPB-20. По результатам исследования RS (рО.001) и Adjuvant! (р=0.002) независимо продемонстрировали высокую прогностическую точность. Комбинированный прогностический результат на основе результатов RS и клинико-патологических факторов обладал большей прогностической точностью, чем сочетание RS и Adjuvant!. В заключении авторы пришли к выводу, что комбинация RS с клинико-патологическими характеристиками РМЖ позволяет максимально оптимизировать прогноз.
В настоящее время проводится единственное рандомизированное исследование
TAILORx (Trial Assigning Individualized Optionsfor Treatment (Rx). Поставлена задача определить группу больных, для которых монотерапия Тамоксифеном эффективна, а также показания для назначения адьювантной XT. Результаты исследования позволят ответить на вопрос о преимуществах назначения химиотерапии в группе больных промежуточного риска по данным RS, значения для которых по группам были снижены.
МаттаРпп1®.Данный профиль экспрессии был создан для прогноза рецидива у больных без метастазов в регионарные лимфоузлы. Платформа представляет собой набор 70 генов, оценка экспрессии которых проводилась при выделении мРНК из свежего материала опухоли со следующим фенотипом: Т1-2, N-0, ER+, ER-. В двух исследованиях была подтверждена прогностическая точность данного профиля: 96% вероятность безметастатической пяти- и 94% 10-летней выживаемости для группы благоприятного прогноза; 74% и 65% для группы неблагоприятного прогноза.
Сообщение о создании профиля экспрессии 70 прогностических генов было опубликовано LauraJ. van 'tVeera Nature в 2002 году. MammaPrint®, разработанный на основе этого исследования, внедрен в коммерческое производство Agendia, на базе которой выполняется коммерческое тестирование. Тест основан на определении профиля экспрессии 70 генов, описанного van'tVeer в 2002 году [193] и используется для определения прогноза рецидива РМЖ у больных < 61 года с первично выявленным инвазивным РМЖ ЕР+, ΕΡ-, N0. Следует отметить, что материальной основой данной платформы является технология создания микрочипов, отличающаяся от используемой в OncotypeDX ОТ-ПЦР. Хотя последняя признана более точной в отношении определения экспрессии генов, технология микрочипов дает информацию по экспрессии значительно болыпемго количества генов. Ниже представлены основные характеристики платформы MammaPrint®.
Основные характеристики MammaPrint®.
Figure imgf000008_0001
Показаниядляисследования : = 6
• Стадия 1, ЕР+/-, < 61 4. Метаболизм, внутриклеточный
• Стадия II, ЕР+/-, NO, < 61 транспорт, аппарат Гольджи: = 12/11
5. Убиквитинизация = 2
6. Апоптоз = 1
7. Лекарственнаярезистентность = 1
8. Неизвестнаяфункция = 14
Определение группы пациентов высокого и низкого риска: риск рецидива опухоли оценивается как низкий, если косинус пересечения коэффициента корреляции для профиля экспрессии 70 генов и ранее оцененного классификатора выше 0,4 (является точной отсечки, выбранной в оригинальном исследовании van'tVeer 2002 [193]).
В данном профиле отражены все основные характеристики опухолевого процесса, такие как ингибирование апоптоза, отсутствие необходимости факторов роста, нечувствительности к сигналам ингибиторов роста, бесконечный репликативный потенциал, индукция ангиогенеза, инвазия и метастазирование.
Оценка прогностической точности и воспроизводимости методики.
Аналитическая валидность MammaPrint® изучалась в двух исследованиях. В исследовании Glasetal авторы проводили сравнительное исследование результатов, полученных в процессе создания коммерческого продукта MammaPrint® с результатами оригинального исследования vandeVijver, в которых методика продемонстрировала высокуювопроизводимость (коэффициент корреляции Пирсона=0.92, Р<0.0001). В исследовании Buyseetal автор представил доказательства общей аналитической валидности метода. Свежезамороженные блоки, собранные в пяти медицинских институтах, были направлены в лабораторию Agendia. Точностьметодасоставила 80.9%. Achetal представили результаты исследования межлабораторной прецизионности. Выделение мРНК из материала четырех пациентов проводилось в 3 различных лабораториях, с целью определения вариабельности, возникающей вследствие ошибок на различных этапах методического процесса: амплификация и создание метки, гибридизация и отмывка, сканирование. Выделение и создание метки мРНК осуществлялось в двух различных лабораториях в Калифорнии и Амстердаме, далее лаборатории обменивались подложками для гибридизации и сканирование слайдов. Коэффициент корреляции Пирсона составил >0.995.
С целью определения клинической валидности были проведены следующие исследования: первым было опубликовано van'tVeeretal., в 2002 году, именно результаты этого исследования легли в основу профиля MammaPrint®. Для выделения генов, экспрессия которых ассоциирована с безрецидивной 5 -летней выживаемостью, был использован микрочип из 25000 позиций. В результате анализа было отобрано 70 генов- мишеней. В исследовании принимали участие 78 больных, из них у 34 появились отдаленные метастазы в течение пяти лет, а у 44 нет. С помощью созданной платформы больные были корректно распределены в группу высокого и низкого риска. 13 больных были классифицированы неверно. Согласно однофакторному анализу MammaPrint® обладал большей прогностической точностью по сравнению с классическими факторами прогноза и обладал независимой прогностической ценность относительно риска отдаленного метастазирования в течение пяти лет при мультифакторном анализе OR = 18 (95 % CI, 3.3-94).
Исследование vanderVijveretal. в 2002 году [212] было первым масштабным валидационным исследованием данного профиля. В него были включены 252 больных с различным статусом поражения регионарных лимфоузлов, статусом рецепторов эстрогена, получавших различную адьювантную терапию (химиотерапию, Тамоксифен). Для оценки эффективности методики авторы опирались на данные безрецедивной и общей выживаемости. Важно отметить, что в исследуемую группу вошел 61 пациент из исследования van'tVeeretal 2002 года. Пациенты в группе были молодыми (моложе 52 лет), размер опухоли был небольшим (до 5 см). Результаты анализа профиля экспрессии коррелировали с размером опухоли, степенью злокачественности, положительным статусом ER, при этом следует отметить, что все ER+ пациенты попали в группу благоприятного прогноза. Пяти- и 10-летняя безрецидивная выживаемость (95 % против 61 %; 85 % против 51 %, соответственно) и общая 10-летняя выживаемость (95 % против 55 %) в этой группе была значительно выше, чем при неблагоприятном прогнозе по данным MammaPrint®. При мультифакторном анализе прогностический индекс, размер опухоли и химиотерапия были наиболее мощными прогностическими факторами в отношении развития отдаленных метастазов. При исключении из анализа ранее исследованных больных (61 пациент из исследования van'tVeeretal 2002) были получены аналогичные результаты. Авторы также продемонстрировали, что наибольшая прогностическая ценность достигается при совместном использовании классических критериев прогноза St. Gallen и профиля экспрессии 70 генов. Клиническая эффективность. В исследовании Buyseetal., 2006 проведена сравнительная оценка прогностической эффективности Adjuvant Online, Nottingham Prognostic Index и St. Gallen моделей с профилем MammaPrint®. В исследовании принимали участие 402 пациентки моложе 60 лет, не получавших адьювантной XT, проходившие лечение в период 1980-1998. Результаты профиля экспрессии были получены для 302 больных из этой группы. В целом длительность наблюдения составила 13.6 лет, а отдаленное метастазирование наблюдалось в 25 % случаев. Критериями для оценки эффективности прогноза были время до появления отдаленных метастазов, безрецидивная и общая выживаемость. Соотношения рисков в группах благоприятного неблагоприятного прогноза по критерию времени до появления отдаленных метастазов и общей выживаемости по данным MammaPrint® было статистически значимым при сравнении с прогностическими системами «группы контроля», AdjuvantOnline, NPI и St. Gallen, однако, была значительно ниже (в 1.5-2 раза) по сравнению с результатами других исследований. Вероятно это связано с большей медианой наблюдения по сравнению с группой vandeVijver.
Специфичность и чувствительность MammaPrint® была сравнима с Adjuvant Online в отношении пятилетней безрецидивной и десятилетней общей выживаемости. По данным ROC-анализа площади под кривой дляМаттаРгЫ® и AdjuvantOnline были сравнимы (0.68 против 0.66 для пятилетней выживаемости без отдаленных метастазов). Результаты исследования свидетельствуют о влиянии длительности наблюдения на прогностическую точность определения профиля экспрессии. Однако, поскольку в группу были включены больные моложе 60 лет, не получавшие адьювантной терапии, экстраполировать результаты на другие категории пациентов нельзя.
Исследование Glasetal , 2006 проводилось с целью дополнительной проверки результатов ранее проведенныхисследований (van'tVeer, nvandeVijver]). Для пересмотра были доступны 78 больных из группы van'tVeer и 148 больных без метастатического поражения регионарных лимфоузлов из группы vandeVijver. В исследовании были использованы различные референтные гены. В целом 15 больных были ошибочно распределены в группы риска, что стало доказательством достаточной воспроизводимости методики. В настоящее время проводится одно мультицентовое, проспективное, рандомизированное исследование III фазы MIND ACT (MicroarrayforNode-Negative Disease may Avoid Chemo therapy), целью которого является сравнение MammaPrint® с «классическими» прогностическими критериями и Adjuvant Online в отношении отбора пациентов, не нуждающихся в адьювантной ПХТ. Больные из группы неблагоприятного прогноза по данным MammaPrint® и классических критериев получают адьювантную ПХТ, из группы благоприятного прогноза по обоим критериям - нет, в группе неблагоприятного прогноза по какому либо одному пронгностическиму критерию производится рандомизация больных. Результатов исследования в настоящее время еще нет.
Согласно результатам исследований для Mammaprint продемонстрирована высокая воспроизводимость результатов. Однако эффективность клинического применения и прогностическая точность были ниже по сравнению с OncotypeDX, но сравнимы с результатами других прогностических моделей. Отдельно следует отметить высокую эффективность Mammaprint при определении крайне положительного и крайне отрицательного прогноза, чего не было продемонстрировано для группы умеренного риска. Возможно, это объясняется меньшей строгостью критериев Mammaprint при отборе пациентов. В подтверждение этого использование данной прогностической системы не рекомендовано экспертами Панели St Gallen для использования в рутинной клинической практике.
В течение последних лет достигнут определенный прогресс в области понимания биологических механизмов канцерогенеза при раке молочной железы. Описание биологических «внутренних» подтипов рака молочной железы, пришедших на смену «классическим» факторам прогноза при I, II стадии заболевания, позволило по-новому оценить вклад различных параметров фенотипа опухоли в общую картину прогноза, что еще на один шаг приближает клиницистов к возможности индивидуализации схемы терапии. Однако новые представления о "внутренней" природе рака молочной железы все равно не позволяют ответить на все вопросы, связанные с прогнозом заболевания и соответствующим выбором схемы терапии. На сегодняшний день ни одна прогностическая модель не позволяет диверсифицировать показания к определению схемы адьювантной терапии настолько, чтобы можно было говорить об индивидуализации программы лечения.
Раскрытие изобретения
Задачей настоящего изобретения является улучшение прогностической точности и воспроизводимости методики определения рецидивирования рака молочной железы.
Задача решается за счет определения профиля экспрессии 5 генов методом ОТ-ПЦР в ткани опухоли у больных раком молочной железы и на его основе расчета показателя рецидивирования с целью определения риска появления отдаленных метастазов у больных всех возрастных категорий с впервые диагностируемым раком молочной железы I, II стадии (T1-2N0-1M0). Данный способ включает в себя следующие этапы.
Результатом изобретения явилась разработка способа, относящегося к определению вероятности рецидивирования рака молочной железы у субъекта - млекопитающего, который включает:
(a) измерение относительного уровня экспрессии РНК-транскриптов KI67, CCND1, PTEN, NDRG1, TERT в биологическом образце, содержащем опухолевые клетки, полученном от указанного субъекта;
(b) определение показателя рецидивирования для указанного субъекта с учетом измеренных уровней экспрессии генов;
(c) использование указанного показателя рецидивирования для определения вероятности рецидивирования рака молочной железы; и
(d) составление отчета, в котором приведен результат указанного определения. В предпочтительном варианте:
- в качестве референсного значения определялся уровень экспрессии генов GUSB, В2М, HPRT; - указанный субъект представляет собой человека;
- индивидуальный вклад каждого гена оценивают отдельно;
- определяют показатель рецидивирования как точку на графике с двумя координатами X и Y;
- вьиисляют значения координаты X, как каждое значение экспрессии гена умножают на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вьшитают 3,17:
X = KI67 * 2,33 + CCND1 * (-1,26) + PTEN * 0,91 + NDRG1 * (-1,33)
+ TERT * (-0,45) - 3,17;
- вычисляют значение координаты Y, как каждое значение экспрессии гена умножают на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычитают 1,33:
Y = KI67 * 0,54 + CCND1 * 0,99 + PTEN * (-1,08) + NDRG1 * (-0,33) + TERT * 0,008 - 1,33 ;
- значение показателя рецидивирования, находящееся в пределах X <0,9; Y<-0,2, связано с максимальным риском рецидива через 0-30 месяцев;
- значение показателя рецидивирования, находящееся в пределах X <0,3; Υ>-0,1, связано с риском рецидива через 30-60 месяцев;
- значение показателя рецидивирования, находящееся в пределах X >-0,3; Υ>-0,2 или X > 1 ; Υ- любое, связано с минимальным риском рецидива; - указанный биологический образец выбран из группы, состоящей из свежей опухолевой ткани, тонкоигольных аспиратов, перитониальной жидкости, протокового лаважа и плевральной жидкости;
- указанный биологический образец представляет собой образец опухоли;
- указанный образец опухоли получен из фиксированной заключенной в парафин опухолевой ткани;
- указанная ткань была получена биопсией;
- уровни экспрессии указанных РНК-транскриптов определены посредством RT-
PCR;
- указанная РНК фрагментирована. Этап выделения РНК
Выделение РНК из парафинизированной ткани производится по стандартной методике на колонках (например, RNeasy FFPE kit® Qiagen USA). Депарафинизация и обработка исследуемого материала проводится в соответствии с протоколом. Объем конечного раствора составлял 60 мкл со средней концентрацией РНК в нем 35-40 мкг/мл.
После получения РНК немедленно проводится этап обратной транскрипции. Реакцию ставится с использованием наборы специфических праймерову НПО «ДНК Технология» согласно инструкции.
Реакция проводится при температуре 40°С в течение 30 минут, с последующей инактивацией обратной транскриптазы при 95°С в течение 5 минут. Полученный раствор кДНК либо немедленно использовался для ОТ-ПЦР, либо хранился при -20°С.
Для постановки ПЦР используются реактивы наборы специфических праймеров и зондов фирмы «ЗАО НПФ ДНК-Технология». Контроль отсутствия реакции на геномной ДНК ставтся с образцами, не прошедшими реакцию обратной транскрипции. ДНК-зонды, используемые для детекции продуктов амплификации исследуемых и нормировочных генов, помечены FAM. Реакционную смесь готовили согласно инструкции производителя. Реакции амплификации генов ставятся в разных пробирках в двух повторах. Амплификация осуществляется в режиме "реального времени" в объеме 12 мкл по следующей программе: 15 циклов - 80°С1 сек, 94°С 1 сек; 1 цикл - 94 °С;50 циклов - 94°С 10 сек, 64°С 20 сек. Измерение уровня флуоресценции проводится на каждом цикле при температуре 64°С.
Уровень экспрессии мРНКизмеряется в относительных единицах, определяемых методом сравнения индикаторных циклов (Ср), используя несколько формул:
[CJ = г -с п (формула !)5 где Q- уровень экспрессии гена без учета количества материала, Cpi - значение индикаторного цикла в исследуемом образце,
Cpimin- значение индикаторного цикла в образце с максимальным уровнем экспрессии,
2 - эффективность амплификации. NFHKG1 = 2cP hfe5i min-cP hfe5i (ф0рмула 2)
NFHKGI- нормировочный фактор для одного нормировочного гена/HouseKeepingGene,
Cphkgl - значение индикаторного цикла в нормировочном образце 1,
Cphkgl min- значение индикаторного цикла в образце с максимальным уровнем экспрессии нормировочного гена 1,
2 - эффективность амплификации.
NF = 2 ^ /NFhkg l XNFhkg2 x ...xNF kgn ( νфψо ^рмула 3) NF- нормировочный фактор с учетом всех нормировочных генов, рассчитывается как среднее геометрическое,
NFHKGI- нормировочный фактор для одного нормировочного гена, п - число нормировочных генов, в нашем случае п=5.
[CNF] = [Ci]/NF (формула 4), где CNF- уровень экспрессии гена с учетом нормировочного фактора, где С;- уровень экспрессии гена без учета количества материала,
NF- нормировочный фактор с учетом всех нормировочных генов.
Уровень экспрессии = [CNF]/[CNF min] (формула 5), где C F- уровень экспрессии гена с учетом нормировочного фактора,
CNFmin- значение в образце с минимальным уровнем экспрессии.
Фактически уровень экспрессии приравнивается к 1 в образце с минимальным уровнем экспрессии. В остальных образцах данный показатель (уровень экспрессии) отражает во сколько раз экспрессия гена выше по отношению к данному образцу.
В качестве референсного значения определялся уровень экспрессии генов GUSB, В2М, HPRT.
В таблице 1 представлен список функциональных генов, включенных в алгоритм:
Таблица 1.
Figure imgf000017_0001
TERT
Формула алгоритма расчета
Решением алгоритма является показатель рецидивирования, определяемый как точка на графике с двумя координатами (X;Y). Для вычисления значения координаты X необходимо каждое значение экспрессии гена умножить на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычесть 3,17:
X = ΚΙ67 * 2,33 + CCND1 * (-1,26) + ΡΤΕΝ * 0,91 + NDRG1 * (-1,33) + TERT
* (-0,45) - 3,17
Для вычисления значения координаты Υ необходимо каждое значение экспрессии гена умножить на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычесть 1,33:
Υ = ΚΙ67 * 0,54 + CCND1 * 0,99 + ΡΤΕΝ * (-1,08) + NDRG1 * (-0,33) + TERT * 0,008
- 1,33
Таким образом, подставив значения уровней экспрессии генов в уравнения, решением будет являться две координаты (X;Y) на графике (фиг. 1).
Фиг. 1. Распределение групп пациентов с различным прогнозом безрецидивной выживаемости (максимальный риск рецидива через 0-30 месяцев после операции; 30-60 месяцев после операции; и группа с минимальным риском прогрессирования)
Границами между группами будут являться координаты показателя рецидивирования, представленные в таблице 2.
Таблица 2. Прогнозируемая группа Координата X Координата Y
Группа 0-30 <0,9 < -0,2
Группа 30-60 < 0,3 > -0,1
Группа "без прогрессирования" > -0,3 > -0,2 или > 1 любое
Эффективность классификации, проведенной на основе разработанной технологии представлена в таблице 3.
Таблица 3.
Figure imgf000019_0001
Осуществление изобретения
Примеры расчета риска рецидива для трех различных пациентов:
1. Пациент, для которого наиболее высокий риск прогрессирования через 0-30 месяцев после лечения:
Уровень экспрессии исследуемых генов:
KI67 CCND PTEN TERT NDRG1
1,12 0,60 1,04 2,12 abs Подставив эти значения в алгоритм для расчета координат, получим
Х= -0,33
Y= - 1,25
Данные результаты удовлетворяют только значениям, для группы «0 - 30 месяцев до прогрессирования», соответственно, риск прогрессирования для данного пациента считается максимальным в период до 30 месяцев после начала лечения. Пациент, для которого наиболее высокий риск прогрессирования через 30-60 месяцев после лечения:
Уровень экспрессии исследуемых генов:
Figure imgf000020_0001
Подставив эти значения в алгоритм для расчета координат, получим
Х= - 6,24
Υ= 1,04
Данные результаты удовлетворяют только значениям, для группы «30 - 60 месяцев до прогрессирования», соответственно, риск прогрессирования для данного пациента считается максимальным в период от 30 до 60 месяцев после начала лечения.
Пациент, для которого риск прогрессирования заболевания минимален:
Уровень экспрессии исследуемых генов:
Figure imgf000020_0002
Подставив эти значения в алгоритм для расчета координат, получим
Х= 7,14
Υ= 1,35
Данные результаты удовлетворяют только значениям, для группы «без прогрессирования», соответственно, риск прогрессирования для данного пациента считается минимальным.
На фиг. 2 представлены положения точек для каждого пациента.

Claims

Формула
1. Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы у субъекта - млекопитающего, включающий:
(a) измерение относительного уровня экспрессии РНК-транскриптов KI67, CCND1 , PTEN, NDRG1 , TERT в биологическом образце, содержащем опухолевые клетки, полученном от указанного субъекта;
(b) определение показателя рецидивирования для указанного субъекта с учетом
измеренных уровней экспрессии генов;
(c) использование указанного показателя рецидивирования для определения вероятности рецидивирования рака молочной железы; и
(d) составление отчета, в котором приведен результат указанного определения.
2. Способ по п. 1 , где в качестве референсного значения определялся уровень экспрессии генов GUSB, В2М, HPRT.
3. Способ по п. 1 , где указанный субъект представляет собой человека.
4. Способ по п. 1 , где индивидуальный вклад каждого гена оценивают отдельно.
5. Способ по п. 1, включающий определение показателя рецидивирования как точки на графике с двумя координатами X и Y.
6. Способ по п. 1 , где для вычисления значения координаты X каждое значение экспрессии гена умножают на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычитают 3,17:
X = KI67 * 2,33 + CCND1 * (-1,26) + PTEN * 0,91 + NDRG1 * (-1,33) + TERT * (-0,45) - 3,17
7. Способ по п. 1 , где для вычисления значения координаты Y каждое значение экспрессии гена умножают на соответствующий коэффициент, далее из суммы полученных значений вычитают 1 ,33:
Y = KI67 * 0,54 + CCND1 * 0,99 + PTEN * (-1,08) + NDRG1 * (-0,33) + TERT * 0,008 - 1,33
8. Способ по п. 1 , где значение показателя рецидивирования, находящееся в пределах X <0,9; Y<-0,2, связано с максимальным риском рецидива через 0-30 месяцев.
9. Способ по п. 1 , где значение показателя рецидивирования, находящееся в пределах X <0,3; Υ>-0,1 , связано с риском рецидива через 30-60 месяцев.
10. Способ по п. 1 , где значение показателя рецидивирования, находящееся в пределах X >- 0,3; Υ>-0,2 или X > 1 ; Υ- любое, связано с минимальным риском рецидива.
1 1. Способ по п. 1 , где указанный биологический образец выбран из группы, состоящей из свежей опухолевой ткани, тонкоигольных аспиратов, перитониальной жидкости, протокового лаважа и плевральной жидкости.
12. Способ по п. 1 , где указанный биологический образец представляет собой образец опухоли.
13. Способ по п. 12, где указанный образец опухоли получен из фиксированной заключенной в парафин опухолевой ткани.
14. Способ по п. 13, где указанная ткань была получена биопсией.
15. Способ по п. 13, где уровни экспрессии указанных РНК-транскриптов определены посредством RT-PCR.
16. Способ по п. 13, где указанная РНК фрагментирована.
PCT/RU2015/000293 2014-05-19 2015-05-07 Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы WO2015178804A1 (ru)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014119964 2014-05-19
RU2014119964/15A RU2014119964A (ru) 2014-05-19 2014-05-19 Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы
RU2014128454A RU2609199C2 (ru) 2014-07-11 2014-07-11 Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы
RU2014128454 2014-07-11

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2015178804A1 true WO2015178804A1 (ru) 2015-11-26

Family

ID=54554356

Family Applications (1)

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

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2015178804A1 (ru)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005008213A2 (en) * 2003-07-10 2005-01-27 Genomic Health, Inc. Expression profile algorithm and test for cancer prognosis
WO2008089577A1 (en) * 2007-01-26 2008-07-31 Vm Institute Of Resaerch Breast cancer gene array
US20120157329A1 (en) * 2005-10-27 2012-06-21 Pilar Giraldo Castellano Method and Device for the in Vitro Analysis for MRNA of Genes Involved in Haematological Neoplasias

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005008213A2 (en) * 2003-07-10 2005-01-27 Genomic Health, Inc. Expression profile algorithm and test for cancer prognosis
US20120157329A1 (en) * 2005-10-27 2012-06-21 Pilar Giraldo Castellano Method and Device for the in Vitro Analysis for MRNA of Genes Involved in Haematological Neoplasias
WO2008089577A1 (en) * 2007-01-26 2008-07-31 Vm Institute Of Resaerch Breast cancer gene array

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BOZHENKO V. K. ET AL.: "Analiz ekspressii genov proliferatsii apoptoza v zavisimosti ot statusa retseptorov steroidnykh gormonov pri rake molochnoi zhelezy.", VESTNIK ROSSIISKOGO UNIVERSITETA DRUZHBY NARODOV, SERIIA ''MEDITSINA, vol. M 4, 2013, pages 10 - 19 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7042784B2 (ja) 遺伝子発現を用いた前立腺癌の予後を定量化する方法
ES2735993T3 (es) Métodos para predecir el resultado clínico del cáncer
Cianfrocca et al. New molecular classifications of breast cancer
JP6144695B2 (ja) タキサン療法を用いて乳癌を処置する方法
Chang et al. Comparison of genomic signatures of non-small cell lung cancer recurrence between two microarray platforms
JP2015057055A (ja) 腫瘍グレード分類と癌の予後診断
Baehner et al. Genomic signatures of cancer: basis for individualized risk assessment, selective staging and therapy
JP2016537010A (ja) 予後を予測するための方法及びキット、並びに、放射線照射療法を用いた乳癌の治療方法及びキット
Sparano et al. Clinical application of gene expression profiling in breast cancer
US9721067B2 (en) Accelerated progression relapse test
CN109072481A (zh) 早期乳腺癌内分泌治疗后剩余风险的基因特征
JP7239477B2 (ja) 前立腺がんにおける後期臨床エンドポイントを評価するためのアルゴリズムおよび方法
WO2016118670A1 (en) Multigene expression assay for patient stratification in resected colorectal liver metastases
Ke et al. Diagnostic value and lymph node metastasis prediction of a custom‑made panel (thyroline) in thyroid cancer
Contreras-Espinosa et al. Transcriptome analysis identifies GATA3-AS1 as a long noncoding RNA associated with resistance to neoadjuvant chemotherapy in locally advanced breast cancer patients
Dunn et al. Genomic predictors of outcome and treatment response in breast cancer
Miyamoto et al. Molecular predictors of local tumor control in early-stage breast cancer
Bai et al. Invasive breast cancer with HER2≥ 4.0 and< 6.0: risk classification and molecular typing by a 21-gene expression assay and mammaprint plus blueprint testing
Gluz et al. Genomic profiling in luminal breast cancer
RU2609199C2 (ru) Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы
Henry et al. Use of gene-expression profiling to recommend adjuvant chemotherapy for breast cancer
WO2015178804A1 (ru) Способ определения вероятности рецидивирования рака молочной железы
JP2018500895A (ja) タキサン療法による乳癌治療
JP5963748B2 (ja) 中枢神経原発悪性リンパ腫患者の予後予測方法、キット及び使用
Johansson et al. Clinical and Molecular Characteristics of ER-Positive Breast Cancer Tumors Identified as Ultralow Risk by the 70-Gene Signature in a Randomized Clinical Trial

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15795838

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 15795838

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1