(57)【要約】癌を治療する本発明の組成物および方法、ならびに治療用化合物に対する癌細胞の反応性にアクセスする／をモニタする方法。一局面において、本発明は、頭頚部癌を有する対象の治療レジメン治療の有効性にアクセスする方法を提供し、この方法は、前記対象からの試料中における１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを検出すること、および１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを基準値と比較することによる。
2011523049.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
頭頚部癌を有する対象の治療レジメン治療の有効性にアクセスする方法であって、
ａ）前記対象からの試料中における１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを検出すること、および
ｂ）前記１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを基準値と比較すること
を含む方法。
【請求項２】
頭頚部癌を有する対象の治療レジメンをモニタする方法であって、
ａ）第１期間での前記対象からの第１試料中における１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを検出すること、
ｂ）第２期間での前記対象からの第２試料中における１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを検出すること、
ｃ）ステップ（ａ）において検出された１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを、ステップ（ｂ）で検出された前記量と、または基準値と比較すること
を含む方法。
【請求項３】
頭頚部癌の対象に治療レジメンが有益であるかどうかを決定する方法であって、
ａ）１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを検出すること、および
ｂ）ステップ（ａ）において検出された前記１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを基準値と比較すること
を含む方法。
【請求項４】
頭頚部癌と診断された対象の生存性を予測するための方法であって、
ａ）前記対象からの試料中における１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを検出すること、および
ｂ）前記１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを基準値と比較すること
を含む方法。
【請求項５】
前記対象が、頭頚部癌について治療を受けている、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記治療が、免疫療法、導入補助化学療法、併用化学放射線療法またはそれらの組合せである、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記ＨＮＣＭＡＲＫＥＲが、ＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ＲＡＤ５１、ＢＲＣＡ１、ＡＴＭ、ＰＡＲ、ｐ５３、ＥＲＣＣ１、ｐＨ２ＡＸおよびｐＭＫ２からなる群より選択される、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
ａ）ＸＰＦ、ならびにＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｂ）ＦＡＮＣＤ２、ならびにＸＰＦ、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｃ）ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｄ）ｐＨ２ＡＸ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｅ）ＢＲＣＡ１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｆ）ＰＡＲ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｇ）ＡＴＭ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｈ）ＥＲＣＣ１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｉ）ＲＡＤ５１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｊ）ｐ５３、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｋ）ＰＯＬ  Ｈ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｌ）ＭＵＳ８１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｍ）ｐ１６、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｎ）ＨＰＶ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１およびｐ１６からなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ
を検出することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ａ）ＸＰＦ、ならびにＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｂ）ＦＡＮＣＤ２、ならびにＸＰＦ、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｃ）ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｄ）ｐＨ２ＡＸ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｅ）ＢＲＣＡ１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｆ）ＰＡＲ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｇ）ＡＴＭ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｈ）ＥＲＣＣ１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｉ）ＲＡＤ５１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｊ）ｐ５３、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｋ）ＰＯＬ  Ｈ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｌ）ＭＵＳ８１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｍ）ｐ１６、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｎ）ＨＰＶ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１およびｐ１６からなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ
を測定することを含む請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
ａ）ＸＰＦ、ならびにＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｂ）ＦＡＮＣＤ２、ならびにＸＰＦ、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｃ）ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｄ）ｐＨ２ＡＸ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｅ）ＢＲＣＡ１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｆ）ＰＡＲ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｇ）ＡＴＭ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｈ）ＥＲＣＣ１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｉ）ＲＡＤ５１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｊ）ｐ５３、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｋ）ＰＯＬ  Ｈ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｌ）ＭＵＳ８１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｍ）ｐ１６、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｎ）ＨＰＶ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１およびｐ１６からなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ
を測定することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項１１】
少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの変化を同定することを含む、化学療法剤に対する頭頚部癌の感受性を決定する方法であって、前記変化の存在は、細胞が化学療法剤に対して感受性であることを示す、方法。
【請求項１２】
少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの変化を同定することを含む、化学療法剤に対する頭頚部癌の耐性を決定する方法であって、前記変化の欠如は、細胞が化学療法剤に対して耐性であることを示す、方法。
【請求項１３】
前記変化が増加または減少である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記変化が、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲにおける突然変異を検出することにより決定される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記変化が、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの翻訳後修飾を検出することにより決定される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
前記翻訳後修飾が、リン酸化、ユビキチン化、ＳＵＭＯ化、アセチル化、アルキル化、メチル化、グリシル化、グリコシル化、イソプレニル化、リポイル化、ホスホパンテテイニル化、硫酸化、セレン化およびＣ末端アミド化からなる群より選択される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記治療レジメンが、免疫療法、導入補助化学療法、併用化学放射線療法またはそれらの組合せである、請求項１、２または３に記載の方法。
【請求項１８】
前記化学療法または化学放射線療法が、カルボプラチンもしくはプラチナ薬剤の関連の種類のうちの１種、タキサンもしくはタキサンの種類のうちの１種、またはそれらの両方を含む、請求項１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記免疫療法がセツキシマブである、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
表１および表２におけるバイオマーカーの一覧から得られるアルゴリズムであって、前記アルゴリズムは、前記バイオマーカーがパネル内における他のバイオマーカーに対してどのように関連付けられるのかを明示し、その結果、前記バイオマーカーアルゴリズムが頭頚部癌の治療反応の予測値または予後値を示す、アルゴリズム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
この出願は、２００８年５月１４日に出願されたＵ．Ｓ．Ｓ．Ｎ第６１／０５３，２１０号（この内容は、その全体が参考として援用される）の利益を主張する。
【０００２】
発明の分野
本発明は、一般に、バイオマーカーの同定と、頭頚部癌のスクリーニング、予防、診断、療法、モニタリングおよび予後においてかかるバイオマーカーを使用する方法とに関する。
【背景技術】
【０００３】
頭頚部癌は、世界的で５番目に多い悪性疾患を示し、それは、上気道および上部消化管における最もよく認められる新生物である（非特許文献１）。ＨＮ悪性疾患の大部分は、扁平上皮癌（ＳＣＣ）である。実際上は、頭頚部癌は、３つの臨床ステージ：早期、局所進行期、および転移期または再発期に分けられる。治療アプローチは、疾患ステージに応じて変化し得る。局所進行頭頚部癌の治療における化学療法は、無病生存および／または全生存の転帰が改善し、併用化学放射線療法（ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔ  ｃｈｅｍｏｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ）は、局所進行切除不能疾患の患者のための標準治療として認められてきた（非特許文献２；非特許文献３）。しかし、現在の療法決定は、しばしば患者の転帰を予測できない。頭頚部癌患者の層別化のために、および治療決定を導くために、相対的に少しのバイオマーカーの情報しか利用できない。したがって、癌検出のより良好な方法、分子境界評価の方法、および予後のバイオマーカーは、著しい有用性がある。これは、より高リスクの患者とより低リスクの患者との間の層別化の改善につながるはずであり、前記患者は、より選択的でかつ個人化された方法で治療され得る。
【０００４】
ＤＮＡ修復とは、細胞が、そのゲノムをコードするＤＮＡ分子への損傷を同定しかつ修正する一まとまりのプロセスを指す。ヒト細胞において、正常な代謝活性および環境因子、例えばＵＶ光の両方は、ＤＮＡ損傷を引き起こす可能性があり、それは１日当たり細胞１個につき１，０００，０００もの多くの個々の分子病変をもたらす。これらの病変の多くは、ＤＮＡ分子に対して構造的損傷を引き起こし、影響を受けたＤＮＡがコードする遺伝子を転写する細胞の能力を変化させるか、もしくは無くす可能性がある。他の病変は、細胞のゲノムにおける潜在的に有害な突然変異を誘導する可能性があり、それは、有糸分裂を起こした後のその娘細胞の生存に影響を及ぼす。したがって、ＤＮＡ修復プロセスは常に活性でなければならず、それによってＤＮＡ構造内におけるいかなる損傷にも速やかに反応することができる。
【０００５】
ＤＮＡ修復の速度は、細胞型、細胞ができてからの年数および細胞外の環境を含む多くの因子に依存する。大量のＤＮＡ損傷を蓄積した細胞、またはそのＤＮＡが被った損傷をもはや有効に修復しないものは、３つの可能な状態：老化として公知の不可逆的活動停止状態；アポトーシスもしくはプログラム細胞死としても公知の細胞自殺、または腫瘍の形成につながる可能性のある無秩序な細胞分裂、の１つに入る可能性がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｐａｒｋｉｎ  ＤＭ，  Ｂｒａｙ  Ｆ，  Ｆｅｒｌａｙ  Ｊ，  Ｐｉｓａｎｉ  Ｐら、Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  ｔｈｅ  ｗｏｒｌｄ  ｃａｎｃｅｒ  ｂｕｒｄｅｎ：  Ｇｌｏｂｏｃａｎ  ２０００．  Ｉｎｔ  Ｊ  Ｃａｎｃｅｒ（２００１）９４：１５３〜１５６
【非特許文献２】Ｓｅｉｗｅｒｔ  ＴＹ，  Ｓａｌａｍａ  ＪＫ，  Ｖｏｋｅｓ  ＥＥ．  Ｔｈｅ  ｃｈｅｍｏｒａｄｉａｔｉｏｎ  ｐａｒａｄｉｇｍ  ｉｎ  ｈｅａｄ  ａｎｄ  ｎｅｃｋ  ｃａｎｃｅｒ．  Ｎａｔ  Ｃｌｉｎ  Ｐｒａｃｔ  Ｏｎｃｏｌ．（２００７）４（３）：１５６〜７１
【非特許文献３】Ｓａｌａｍａ  ＪＫ，  Ｓｅｉｗｅｒｔ  ＴＹ，  Ｖｏｋｅｓ  ＥＥ．  Ｃｈｅｍｏｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ  ｆｏｒ  ｌｏｃａｌｌｙ  ａｄｖａｎｃｅｄ  ｈｅａｄ  ａｎｄ  ｎｅｃｋ  ｃａｎｃｅｒ．  Ｊ  Ｃｌｉｎ  Ｏｎｃｏｌ．（２００７）Ｓｅｐ  １０；２５（２６）：４１１８〜２６
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、特定の生物学的マーカー（本明細書において、「ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ」と称される）、例えばタンパク質、核酸、多型、代謝産物、および他の検体、ならびに特定の生理学的条件および状態の発見に部分的に関する。
【０００８】
本発明は、頭頚部癌を有する対象の治療レジメン治療の有効性にアクセスする方法であって、前記対象からの試料中における１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを検出すること、および１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを基準値と比較することによる方法を提供する。
【０００９】
別の一態様において、本発明は、頭頚部癌の対象の治療レジメンをモニタする方法であって、第１期間での前記対象からの第１試料中における１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを検出すること、および第２期間での前記対象からの第２試料中における１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを検出することによる方法を提供する。第１試料中において検出された１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルが、第２試料中において検出された前記量と、または基準値と比較される。
【００１０】
さらなる一態様において、本発明は、頭頚部癌の対象に治療レジメンが有益であるかどうかを決定する方法であって、１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを検出すること、検出された１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを基準値と比較することによる方法を提供する。
【００１１】
その上さらなる一態様において、本発明は、頭頚部癌と診断された対象の生存性を予測するための方法であって、前記対象からの試料中における１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを検出すること、および１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの有効量のレベルを基準値と比較することによる方法を提供する。
【００１２】
別の一態様において、本発明は、少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの変化を同定することを含む、化学療法剤に対する頭頚部癌の感受性を決定する方法を提供する。前記変化の存在は、前記細胞が化学療法剤に対して感受性を有することを示す。
【００１３】
一態様において、本発明は、少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの変化を同定することを含む、化学療法剤に対する頭頚部癌の耐性を決定する方法を提供する。前記変化の欠如は、前記細胞が化学療法剤に対して耐性を有することを示す。
【００１４】
前記変化は増加または減少である。前記変化は、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲにおける突然変異またはＨＮＣＭＡＲＫＥＲの翻訳後修飾を検出することにより決定される。翻訳後修飾としては、例えば、リン酸化、ユビキチン化、ＳＵＭＯ化、アセチル化、アルキル化、メチル化、グリシル化（ｇｌｙｃｙｌａｔｉｏｎ）、グリコシル化、イソプレニル化、リポイル化、ホスホパンテテイニル化（ｐｈｏｓｐｈｏｐａｎｔｅｔｈｅｉｎｙｌａｔｉｏｎ）、硫酸化、セレン化（ｓｅｌｅｎａｔｉｏｎ）およびＣ末端アミド化が挙げられる。
【００１５】
前記治療レジメンは、セツキシマブ等の免疫療法、導入補助化学療法、併用化学放射線療法またはそれらの組合せである。前記化学療法または化学放射線療法は、カルボプラチンもしくはプラチナ薬剤の関連のクラスの１種、タキサンもしくはタキサンのクラスの１種、または両方を含む。
【００１６】
前記対象は、頭頚部癌の治療を受けた対象である。例えば、前記対象は、免疫療法、導入補助化学療法、併用化学放射線療法またはそれらの組合せを受けた対象である。あるいは、対象は、頭頚部癌の治療を受けていない対象である。
【００１７】
場合により、本発明の方法は、腫瘍と関連する少なくとも１種の標準パラメータを測定することをさらに含む。ＨＮＣＭＡＲＫＥＲのレベルは、免疫組織化学により測定される。
【００１８】
前記ＨＮＣＭＡＲＫＥＲは、本明細書に開示されるいずれかのマーカーである。例えば、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲは、表１に列挙されるいずれかのマーカーである。
【００１９】
いくつかの態様において、前記ＨＮＣＭＡＲＫＥＲは、ＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ＲＡＤ５１、ＢＲＣＡ１、ＡＴＭ、ＰＡＲ、ｐ５３、ＥＲＣＣ１、ｐＨ２ＡＸまたはｐＭＫ２である。
【００２０】
一態様において、前記ＨＣＮＭＡＲＫＥＲは、
ａ）ＸＰＦ、ならびにＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｂ）ＦＡＮＣＤ２、ならびにＸＰＦ、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｃ）ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｄ）ｐＨ２ＡＸ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｅ）ＢＲＣＡ１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｆ）ＰＡＲ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｇ）ＡＴＭ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｈ）ＥＲＣＣ１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｉ）ＲＡＤ５１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｊ）ｐ５３、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｋ）ＰＯＬ  Ｈ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｌ）ＭＵＳ８１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｍ）ｐ１６、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｎ）ＨＰＶ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１およびｐ１６からなる群より選択される少なくとも１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ
である。
【００２１】
別の一態様において、前記ＨＣＮＭＡＲＫＥＲは、
ａ）ＸＰＦ、ならびにＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｂ）ＦＡＮＣＤ２、ならびにＸＰＦ、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｃ）ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｄ）ｐＨ２ＡＸ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｅ）ＢＲＣＡ１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｆ）ＰＡＲ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｇ）ＡＴＭ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｈ）ＥＲＣＣ１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｉ）ＲＡＤ５１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｊ）ｐ５３、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｋ）ＰＯＬ  Ｈ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｌ）ＭＵＳ８１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｍ）ｐ１６、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｎ）ＨＰＶ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１およびｐ１６からなる群より選択される少なくとも２種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ
である。
【００２２】
さらなる一態様において、前記ＨＣＮＭＡＲＫＥＲは、
ａ）ＸＰＦ、ならびにＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｂ）ＦＡＮＣＤ２、ならびにＸＰＦ、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｃ）ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｄ）ｐＨ２ＡＸ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｅ）ＢＲＣＡ１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｆ）ＰＡＲ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｇ）ＡＴＭ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｈ）ＥＲＣＣ１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｉ）ＲＡＤ５１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｊ）ｐ５３、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｋ）ＰＯＬ  Ｈ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＭＵＳ８１、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｌ）ＭＵＳ８１、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ｐ１６およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｍ）ｐ１６、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１およびＨＰＶからなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ、
ｎ）ＨＰＶ、ならびにＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１およびｐ１６からなる群より選択される少なくとも３種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ
である。
【００２３】
別の一態様において、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲは、表２〜１０に列挙されるいずれかの（１種または複数の）マーカーある。
【００２４】
また、本発明により、表１および表２におけるバイオマーカーの一覧から得られるアルゴリズムであって、前記バイオマーカーが前記パネル内における他のバイオマーカーに対してどのように関連付けられるのかを明示し、その結果、前記バイオマーカーアルゴリズムが頭頚部癌の治療反応の予測値または予後値を示す、アルゴリズムも提供される。
【００２５】
特に定義されない限り、本明細書において使用される全ての技術的および科学的な用語は、本発明が帰属する当技術分野における当業者により一般に理解されるものと同じ意味を有する。本明細書に記載されるものと類似のまたは同等の方法および材料を、本発明の実施または試験において使用することができるが、適切な方法および材料が以下に記載される。本明細書において挙げられた全ての刊行物、特許出願、特許および他の参考文献は、それらの全体が参照により組み込まれる。矛盾する場合、本明細書（定義を含めて）が優先する。さらに、材料、方法および実施例は、例証を示すのみであって、限定することを意図するものではない。
【００２６】
本発明の他の特徴および利点は、以下の詳細な説明および特許請求の範囲から明らかであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１−１】図１は、病理学者によってスコア化された強度および量の値と機械を使った画像解析および定量化を対比した関連を示す図である。頭頚部癌患者それぞれについて、ＸＰＦ  ＤＮＡ修復バイオマーカーを用いた免疫組織化学についての代替スコア化戦略間で比較を行った。機械によるスコア化は核の割合（％Ｎ）、核の割合×平均強度（％Ｎ×ＡｖＩ）、および核の割合×強度（％Ｎ×Ｉ）を含む。病理学者によるスコアは、強度（Ｉ）または量（Ｑ）によるものであった。示した相関プロットは、Ｒ２値によって類似性についてコンピュータ処理したものである。これらの相関においてＲ２値は０．７４４〜０．８３９の範囲である。
【図１−２】図１は、病理学者によってスコア化された強度および量の値と機械を使った画像解析および定量化を対比した関連を示す図である。頭頚部癌患者それぞれについて、ＸＰＦ  ＤＮＡ修復バイオマーカーを用いた免疫組織化学についての代替スコア化戦略間で比較を行った。機械によるスコア化は核の割合（％Ｎ）、核の割合×平均強度（％Ｎ×ＡｖＩ）、および核の割合×強度（％Ｎ×Ｉ）を含む。病理学者によるスコアは、強度（Ｉ）または量（Ｑ）によるものであった。示した相関プロットは、Ｒ２値によって類似性についてコンピュータ処理したものである。これらの相関においてＲ２値は０．７４４〜０．８３９の範囲である。
【図２−１】図２は、頭頚部癌における、試料内分散をはるかに超えた患者間でのマーカー出力の変動を示す図である。Ａ、コア−コア分散についての算定の理論上の定義および順位変化の評価；Ｂ、表は、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲについて評価された患者の平均誤差およびＮ数を示す；Ｃ、４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲについての患者順位付けの結果。患者のマーカースコアは最低値から最高値までソートしてあり、患者ごとのコア−コア変動を垂直の破線で表示している。
【図２−２】図２は、頭頚部癌における、試料内分散をはるかに超えた患者間でのマーカー出力の変動を示す図である。Ａ、コア−コア分散についての算定の理論上の定義および順位変化の評価；Ｂ、表は、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲについて評価された患者の平均誤差およびＮ数を示す；Ｃ、４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲについての患者順位付けの結果。患者のマーカースコアは最低値から最高値までソートしてあり、患者ごとのコア−コア変動を垂直の破線で表示している。
【図２−３】図２は、頭頚部癌における、試料内分散をはるかに超えた患者間でのマーカー出力の変動を示す図である。Ａ、コア−コア分散についての算定の理論上の定義および順位変化の評価；Ｂ、表は、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲについて評価された患者の平均誤差およびＮ数を示す；Ｃ、４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲについての患者順位付けの結果。患者のマーカースコアは最低値から最高値までソートしてあり、患者ごとのコア−コア変動を垂直の破線で表示している。
【図２−４】図２は、頭頚部癌における、試料内分散をはるかに超えた患者間でのマーカー出力の変動を示す図である。Ａ、コア−コア分散についての算定の理論上の定義および順位変化の評価；Ｂ、表は、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲについて評価された患者の平均誤差およびＮ数を示す；Ｃ、４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲについての患者順位付けの結果。患者のマーカースコアは最低値から最高値までソートしてあり、患者ごとのコア−コア変動を垂直の破線で表示している。
【図３】図３は、併用化学放射線療法後の頭頚部癌患者の全生存を判別する試験における、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの１種、２種、３種、および４種マーカーモデル全てについての区分解析を示す図である。１種、２種、３種、および４種マーカーモデルの例における試験でＨＮＣＭＡＲＫＥＲについて区分解析を算定した。この型のモデル全ての分布を下記の統計パラメータに対して決定して示した：ｐ値、陽性予測値、相対リスク、および平均誤差率（ＡＥＲ）。各型のモデル全てについて、中央値を四角プロットに収束させることにより図示し、値の範囲を角括弧で示す。濃く影を付けた四角は、モデルの分布それぞれについての９５％値を示す。これら４つの統計パラメータは、アルゴリズム中のマーカー数を増加させることによって、統計力が１＜２＜３＜４になるように改善されることを例示していることが明らかである。
【図４】図４は、多数マーカーモデルにおいて改善される、併用化学放射線療法で治療した後の全生存に対する根源マーカーの性能を示す図である。標的とした特異的な単一バイオマーカーの開始点を用いた試験においてＨＮＣＭＡＲＫＥＲについて区分解析を算定した。示した例では算定された５種の根源マーカーは、ＦＡＮＣＤ２、ＸＰＦ、ＢＲＣＡ１、ＡＴＭおよびＲＡＤ５１である。まず１種マーカーモデル、次いで常に同じ根源マーカーを含有する２種、３種、および４種マーカーモデル全てを示す。どの場合においても、コンピュータ処理したｌｏｇ１０Ｐ値（四角）、陽性予測値（ＰＰＶ）（三角）およびＡＥＲ（黒丸）を単独の根源マーカーそれぞれについて、および２種、３種および４種マーカーモデルにおける他のＨＮＣＭＡＲＫＥＲとの組合せについて示す。全てのモデルの中央値を各モデルについてプロットした。
【図５−１】図５は、併用化学放射線療法で治療された頭頚部癌患者において全生存を予測するＨＮＣＭＡＲＫＥＲの多数マーカーアルゴリズムについての区分解析を示す図である。特異的なマーカーの組合せにおける根源マーカーの役割の２つの例を、選択された２種、３種および４種マーカーモデルを比較することによって例示する。示した統計解析はデータタブレットから取得したものであり、群内のＨＮＣＭＡＲＫＥＲについてのカプラン・マイヤー曲線を強調している。Ｐ値を各プロットに挿入し、黒い破線は試験における全患者の傾向である。例１では、根源マーカーはＰＡＲであり、２種、３種および４種マーカーの組合せで追加したマーカーは、ＲＡＤ５１、ＸＰＦ、およびＦＡＮＣＤ２である。例２では、根源マーカーはｐＭＫ２であり、２種、３種および４種マーカーの組合せで追加したマーカーは、ＢＲＣＡ１、ＦＡＮＣＤ２、およびｐ５３である。
【図５−２】図５は、併用化学放射線療法で治療された頭頚部癌患者において全生存を予測するＨＮＣＭＡＲＫＥＲの多数マーカーアルゴリズムについての区分解析を示す図である。特異的なマーカーの組合せにおける根源マーカーの役割の２つの例を、選択された２種、３種および４種マーカーモデルを比較することによって例示する。示した統計解析はデータタブレットから取得したものであり、群内のＨＮＣＭＡＲＫＥＲについてのカプラン・マイヤー曲線を強調している。Ｐ値を各プロットに挿入し、黒い破線は試験における全患者の傾向である。例１では、根源マーカーはＰＡＲであり、２種、３種および４種マーカーの組合せで追加したマーカーは、ＲＡＤ５１、ＸＰＦ、およびＦＡＮＣＤ２である。例２では、根源マーカーはｐＭＫ２であり、２種、３種および４種マーカーの組合せで追加したマーカーは、ＢＲＣＡ１、ＦＡＮＣＤ２、およびｐ５３である。
【図６】図６は、確率解析の概略図である。確率解析は、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ出力の連続的なスコア化を可能にする計算プロセスである。アルゴリズムにおいて、確率密度分布の推定値から死亡発生率が低い領域および死亡発生率が高い領域が提案される。高生存（すなわち、無病生存または全生存）群および低生存群について、群の構成員を反映する単一スコアを個々の群の確率から構築する。再発などの追加のエンドポイントに対しても同様の解析が使用可能である。
【図７】図７は、化学放射線療法で治療された頭頚部癌患者に対する単一ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ確率解析を示す図である。ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの例であるＸＰＦは、転帰によるスコア、カプラン・マイヤー疾患特異的生存曲線、スコアからの予測転帰、確率解析および統計算定からのスコアからのＲＯＣプロットについての射影を示すことが示されている。生存についての転帰のカプラン・マイヤー射影に関して、ＨＩＧＨは高生存サブグループであり、ＬＯＷは低ＤＳＳサブグループである。黒い破線は、全患者である。
【図８】図８は、併用化学放射線療法で治療された患者についての全生存に対する単一ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの確率予測を示す図である。例に、一変量確率解析の試験での５種のバイオマーカーを示す（ＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ＢＲＣＡ１、ＡＴＭおよびＲＡＤ５１）。カプラン・マイヤー生存曲線について、ＨＩＧＨおよびＬＯＷは、それぞれ、高全生存率（良い転帰）および低全生存率（悪い転帰）にサブグループ化される患者を示す。他の統計パラメータを用いた追加のデータは表６に示す。
【図９】図９は、併用化学放射線療法で治療した後の頭頚部癌患者の全生存に対する、１種、２種、３種および４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデル全てについてのＤＮＡ修復ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ確率解析を示す図である。本解析におけるマーカーはＨＮＣＭＡＲＫＥＲ群を含んだ。１種マーカー、２種マーカー、３種マーカーおよび４種マーカーの組合せ全てを比較し、ｘ軸に１、２、３または４としてプロットした。狭い白い四角で示した群内の全モデルの中央値は、各プロット値の中央領域である。黒い四角は中央値の９５％信頼性区間を示す。外側の白い四角は、データの中央半分である（中央値より上の白色部分はデータの四分の一であり、中央値より下の白色部分はデータの四分の一である）。評価された統計値は、割り当てられた試料画分、ＡＵＣ、感受性、および特異性であった。
【図１０】図１０は、根源マーカーの性能の確率解析を示す図である。標的とした特異的な単一バイオマーカーの開始点を用いた試験においてＨＮＣＭＡＲＫＥＲについて確率解析を算定した。示した例では、算定された５種の根源マーカーは、ＦＡＮＣＤ２、ＸＰＦ、ＢＲＣＡ１、ＡＴＭおよびＲＡＤ５１である。まず１種マーカーモデル、次いで常に同じ根源マーカーを含有する２種、３種、および４種マーカーモデル全てを示した。どの場合においても、コンピュータ処理したｌｏｇ１０Ｐ値（四角）、陽性予測値（ＰＰＶ）（三角）およびＡＥＲ（黒丸）を単独の根源マーカーそれぞれについて、および２種、３種および４種マーカーモデルにおける他のＨＮＣＭＡＲＫＥＲとの組合せについて示す。全てのモデルの中央値を各モデルにプロットした。
【図１１−１】図１１は、多数マーカーによって混同が減少する確率解析の実証を示す図である。示した例は試験結果が混同される、つまり、患者が、生存が良い群または生存が悪い群のどちらに入るのかに関して曖昧さがある試験群内の患者全体の画分を少なくすることにおけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの役割を例示している。転帰スコアを確率解析から＋１〜−１の範囲で展開する。ｘ軸上に項目として列挙した各患者を評価した。濃い垂直線は、全ての１種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデル（左）および４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデルについての９５％信頼性区間を示し、破線はこの試験の患者の範囲を示す。囲み枠の領域は、９５％信頼性区間内の、試験結果に混同があった患者画分を示す。４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデルでは、患者コホートにおける混同群が有意に縮小した。
【図１１−２】図１１は、多数マーカーによって混同が減少する確率解析の実証を示す図である。示した例は試験結果が混同される、つまり、患者が、生存が良い群または生存が悪い群のどちらに入るのかに関して曖昧さがある試験群内の患者全体の画分を少なくすることにおけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの役割を例示している。転帰スコアを確率解析から＋１〜−１の範囲で展開する。ｘ軸上に項目として列挙した各患者を評価した。濃い垂直線は、全ての１種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデル（左）および４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデルについての９５％信頼性区間を示し、破線はこの試験の患者の範囲を示す。囲み枠の領域は、９５％信頼性区間内の、試験結果に混同があった患者画分を示す。４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデルでは、患者コホートにおける混同群が有意に縮小した。
【図１２】図１２は、併用化学放射線療法で治療されている頭頚部癌患者についての全生存に対する３種マーカーモデル−ＲＡＤ５１、ＢＲＣＡ１、ＦＡＮＣＤ２の確率解析を示す図である。いくつかの異なる統計出力を図示して臨床データの評価に対するＨＮＣＭＡＲＫＥＲの組合せの効果を実証する。転帰によるスコアは、患者を、事象を有する者（死亡）または無事象の者（生存）で分離し、４種マーカー試験の試験結果が正確に判定される確率を−１．０〜＋１．０の尺度でプロットする。カプラン・マイヤー生存曲線について、ＨＩＧＨおよびＬＯＷは、それぞれ、高全生存率（良い転帰）および低全生存率（悪い転帰）にサブグループ化される患者を指す。黒い破線は、評価した全ての患者の傾向を示す。スコアからの予測転帰は、確率スコアと対照して事象（死亡）の尤度をプロットすることにより示す（破線は９５％信頼性区間）；スコアからのＲＯＣプロットは、列挙した曲線下面積（ＡＵＣ）感受性／特異性の決定であり、値は０〜１の範囲である。
【図１３】図１３は、併用化学放射線療法で治療されている頭頚部癌患者についての全生存に対する４種マーカーモデルの確率解析を示す図である。この例で使用された４種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲは、ＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ＢＲＣＡ１およびＡＴＭである。いくつかの異なる統計出力を例示して、臨床データの評価に対するＨＮＣＭＡＲＫＥＲの組合せの効果を実証する。転帰によるスコアは、患者を、事象を有する者（死亡）または無事象の者（生存）で分離し、４種マーカー試験の試験結果が正確に判定される確率を−１．０〜＋１．０の尺度でプロットする。カプラン・マイヤー生存曲線について、ＨＩＧＨおよびＬＯＷは、それぞれ、高全生存率（良い転帰）および低全生存率（悪い転帰）にサブグループ化される患者を指す。黒い破線は、評価した全ての患者の傾向を示す。スコアからの予測転帰は、確率スコアと対照して事象（死亡）の尤度をプロットすることにより示す（破線は９５％信頼性区間）；スコアからのＲＯＣプロットは、列挙した曲線下面積（ＡＵＣ）感受性／特異性の決定であり、値は０〜１の範囲である。
【図１４】図１４は、併用化学放射線療法で治療されている頭頚部癌患者についての全生存に対する４種マーカーモデルの確率解析を示す図である。この例で使用された４種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲは、ＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ＲＡＤ５１およびＡＴＭである。いくつかの異なる統計出力を例示して、臨床データの評価に対するＨＮＣＭＡＲＫＥＲの組合せの効果を実証する。転帰によるスコアは、患者を、事象を有する者（死亡）または無事象の者（生存）で分離し、４種マーカー試験の試験結果が正確に判定される確率を−１．０〜＋１．０の尺度でプロットする。カプラン・マイヤー生存曲線について、ＨＩＧＨおよびＬＯＷは、それぞれ、高全生存率（良い転帰）および低全生存率（悪い転帰）にサブグループ化される患者を指す。黒い破線は、評価した全ての患者の傾向を示す。スコアからの予測転帰は、確率スコアと対照して事象（死亡）の尤度をプロットすることにより示す（破線は９５％信頼性区間）；スコアからのＲＯＣプロットは、列挙した曲線下面積（ＡＵＣ）感受性／特異性の決定であり、値は０〜１の範囲である。
【図１５】図１５は、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデルにより、頭頚部癌の治療において疾患特異的生存サブグループの患者を有意に判別されることを示す図である。代替の臨床パラメータを評価した。疾患特異的生存（ＤＳＳ）。この例は、ｌｏｇ１０ｐ値の統計出力を用いた単一ＨＮＣＭＡＲＫＥＲについての区分解析算定を示す。例示した４種のマーカーについての値は、ＸＰＦ（ｐ＝１．７４ｅ−５）、ＢＲＣＡ１（ｐ＝８．５ｅ−４）、ＦＡＮＣＤ２（ｐ＝４．５８ｅ−４）、およびＲＡＤ５１（ｐ＝０．００１３）であった。ＨＩＧＨは、高生存サブグループ、ＬＯＷは低ＤＳＳサブグループである。黒い破線は、全患者である。
【図１６】図１６は、頭頚部癌患者の疾患特異的生存をモニタすることによって、化学放射線療法の有益性を区別するための４種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデルを示す図である。代替の臨床パラメータ、疾患特異的生存（ＤＤＳ）について、ＢＲＣＡ１、ＸＰＦ、ＲＡＤ５１およびＦＡＮＣＤ２で構成される４種ＨＮＣＭＡＲＫＡＥＲモデルの１つの例を用いて評価した。カプラン・マイヤー疾患特異的生存曲線をプロットし、高生存群と低生存群間の有意性をｌｏｇ１０ｐ値によって評価した。左の区分解析では、ｌｏｇ１０ｐ値＝２．９ｅ−６であった。右の確率解析では、ｌｏｇ１０ｐ値＝５．３５ｅ−４であった。ＨＩＧＨは高生存サブグループ、ＬＯＷは低ＤＤＳサブグループである。黒い破線は全患者である。
【図１７】図１７は、頭頚部癌における導入補助化学療法に対する反応予測が改善されることを示すＸＰＦ一変量解析を示す図である。チャートは、ＸＰＦバイオマーカーの一変量解析は、反応者サブグループ（ＣＲおよびＰＲ）と安定疾患（ＳＤ）間の判別に相対してスコア化されることを示している。低ＸＰＦスコアは導入補助化学療法の治療に対して１００％の反応率を示した。この試験での患者３７人のうち、１１人が完全反応を有し、１９人が部分反応を有し、７人が安定疾患を有した。
【図１８】図１８は、頭頚部癌における導入補助化学療法から成功の予測をするための２種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ解析を示す図である。ＤＮＡ修復バイオマーカー比較の２つの例を、これらの３種のマーカー：ＸＰＦ、ｐＭＫ２、ｐＨ２ＡＸを用いた対での組合せで示す。三角はＳＤ患者であり、丸はＣＲ／ＰＲ患者である。患者は区分解析によって分離する。点線の四角は、両方のマーカーについての予測が１００％ＳＤの群があるＳＤ含有群を示す。下の四半分は、対での組合せについてのＡＵＣ値を示す図である。
【図１９】図１９は、頭頚部癌における導入補助化学療法予測におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの２種マーカー解析：代替スフェア判別解析を示す図である。ＨＮＣＭＡＲＫＥＲのＮＥ０５（ＸＰＦ）、ＤＲ０７（ｐＨ２ＡＸ）、ＤＲ０２（ｐＭＫ２）を、２種マーカーアルゴリズムにおいて互いに評価し、２つの同心円の中心をＣＲ／ＰＲ（反応者）およびＳＤ（非反応者）について比較する。どちらかの群と密接に関連してグループ化される患者は、２種マーカーアルゴリズムによって正確に評価されている尤度が最も大きい。
【図２０】図２０は、頭頚部癌における導入補助化学療法に対する患者の反応に有益である多数ＨＮＣＭＡＲＫＥＲを示す図である。ＤＮＡ修復バイオマーカーパネルの目的は、反応者サブグループ（ＣＲおよびＰＲ）と安定疾患（ＳＤ）との間を判別することであった。真の反応者である患者を識別することにおいてバイオマーカーおよび／または２種または３種バイオマーカーパネルの値を示すために、安定疾患患者を正確に判定することに誤差がない場合に算定を行った（１００％安定疾患／進行性疾患正確）。このように、全ての１種マーカーモデルを２種マーカーモデルおよび３種マーカーモデル全てと比較した。２種マーカーモデルはＭ１＋Ｍ２（加法的）およびＭ１／Ｍ２（比）であった。３種マーカーはＭ１＋Ｍ２＋Ｍ３（加法的）およびＭ１／Ｍ２＋Ｍ３（比＋加法的）であった。結果を組合せＡＵＣとしてコンピュータ処理し、正確に判定されたＣＲ／ＰＲ（反応者）画分に基づいて順位付けした。
【図２１】図２１は、導入補助化学療法に対する頭頚部癌の反応をＨＮＣＭＡＲＫＥＲに関して分類木解析した図である。分類木の各節についての決定点は、各スプリットが反応サブグループを最大限区別する（ＳＤ対ＣＲ／ＰＲ）ところで帰納的に分割することによって作製する。停止群サイズに達するまで分裂を続ける（群のサイズ＝１で完璧な分類が得られる）。費用複雑性目的関数に基づいて枝刈りで最小の説明的な枝を除去する。この決定木に関して、４種マーカーモデルによって、患者反応カテゴリーの最善の５節分離が得られる。ＤＮＡ修復バイオマーカーおよび反応バイオマーカーは、いくつかのＤＮＡ修復経路を表すＸＰＦ、ｐＭＫ２、ＰＡＲおよびｐＨ２ＡＸである。図は、各節における患者の分布を示す。パートｂは、導入補助化学療法からの５節ＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデル枝刈り分類木に対する混同マトリックスを示す。この方法は、患者反応の予測分布と実際の分布を比較する。逐次的なサイズの木それぞれについて誤差の減少に基づく５節を無作為でなく選択する。５節モデルは記載した分散全体の約１／２を示し、簡素化のための良い「経験則」であることに留意されたい。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明は、頭頚部癌に関連するバイオマーカーの同定に関する。具体的には、これらのバイオマーカーは、ＤＮＡ修復経路において関連するタンパク質である。ＤＮＡ修復経路は、化学療法および放射線に対する細胞反応ネットワークにとって重要である。腫瘍細胞は、ＤＮＡ修復経路およびＤＮＡ損傷反応経路を変化させ、これらの経路の１つの喪失により、癌は、特定のクラスのＤＮＡ損傷作用因子に対してより感受性が高くなる。癌療法の手法、例えば化学療法や放射線療法は、細胞死をもたらすＤＮＡ損傷を修復する細胞の能力を圧倒的に上回ることにより機能する。
【００２９】
いくつかの基準により区別可能な６種の主要なＤＮＡ修復経路があり、これらは一本鎖の損傷を修復するものと、二本鎖の損傷を修復するものとの３つの群に分けることが可能である。一本鎖損傷修復経路としては、塩基除去修復（ＢＥＲ）；ヌクレオチド除去修復（ＮＥＲ）；ミスマッチ修復（ＭＭＲ）；相同組換え／ファンコニ貧血経路（ＨＲ／ＦＡ）；非相同末端結合（ＮＨＥＪ）、および損傷乗り越え型ＤＮＡ合成修復（ＴＬＳ）が挙げられる。
【００３０】
ＢＥＲ、ＮＥＲおよびＭＭＲ修復一本鎖ＤＮＡ損傷。二重らせんの２本の鎖の１本だけが欠損を有する場合、他の鎖は、損傷を受けた鎖の修正を誘導するために鋳型として使用され得る。ＤＮＡの２個の対の分子の一方に対する損傷を修復するため、損傷を受けたヌクレオチドを取り除き、それを、無損傷のＤＮＡ鎖において見出されるものに相補的な無損傷のヌクレオチドと置き換える多くの除去修復機構が存在する。ＢＥＲは、酸化、アルキル化、加水分解または脱アミノ化に起因する単一ヌクレオチドによる損傷を修復する。ＮＥＲは、２〜３０塩基のより長い鎖に影響を及ぼす損傷を修復する。このプロセスは、チミン二量体等、大きな、らせんを歪める変化ならびに一本鎖破壊（ＵｖｒＡＢＣエンドヌクレアーゼ等の酵素で修復される）を認識する。転写共役修復（ＴＣＲ）として公知のＮＥＲの特殊な形態は、活発に転写されている遺伝子に、優先度の高いＮＥＲ修復酵素を配置する。ＭＭＲは、ＤＮＡ複製後に誤対合したヌクレオチドをもたらすＤＮＡ複製および組換えのエラーを修正する。
【００３１】
ＮＨＥＪおよびＨＲは、二本鎖ＤＮＡ損傷を修復する。二本鎖損傷は、特に分裂細胞に有害である。病変が生じたＤＮＡの領域を細胞がまだ複製していない場合、ＮＨＥＪ経路は機能する。前記プロセスは、鋳型なしで、破壊されたＤＮＡ鎖の２つの末端を直接結合し、それにより前記プロセスにおいて配列情報が失われる。したがって、この修復機構は、必然的に突然変異誘発性である。しかし、細胞が分裂せず、そのＤＮＡを複製していない場合、ＮＨＥＪ経路は、細胞の唯一の選択肢である。ＮＨＥＪは、結合すべき２つのＤＮＡ断片の一本鎖テイルの間の偶然の対合または微小相同性に依存する。より高度な真核生物には、ＮＨＥＪのための複数の独立した「フェイルセーフ」経路がある。組換え修復は、破壊の修復のための鋳型として使用される同一またはほとんど同一の配列の存在を必要とする。この修復プロセスを担う酵素機構は、減数分裂の間の染色体における乗換えを担う機構とほとんど同一である。この経路は、鋳型として新しく作製された姉妹染色分体、すなわち損傷を受けた領域にもセントロメアを介して結合する同一のコピーを使用して、損傷を受けた染色体を修復することができる。この機構により修復される二本鎖破壊は、両方が複製フォークの崩壊をもたらす一本鎖破壊または未修復病変に亘って合成を行うことを試みる複製機構により通常引き起こされる。
【００３２】
損傷乗り越え型合成は、他の機構によっては修復されなかったＤＮＡ損傷を修復する、エラーが起こりやすい（ほとんどエラーが保証される）最後の手段の方法である。ＤＮＡ複製機構は、ＤＮＡ損傷の部位を過ぎて複製を継続することができないので、進行中の複製フォークは、損傷を受けた塩基に遭遇すると停止する。損傷乗り越え型合成経路は、損傷の部位で追加の塩基を挿入する特異的なＤＮＡポリメラーゼによって媒介され、したがって複製は、損傷を受けた塩基を回避して染色体複製を継続することができる。損傷乗り越え型合成機構により挿入される塩基は、鋳型から独立しているが、恣意的でなく；例えば、１つのヒトポリメラーゼは、チミン二量体を過ぎて合成する際にアデニン塩基を挿入する。
【００３３】
正常な細胞プロセスおよび外因性の作用因子の両方は、ＤＮＡ損傷の蓄積に寄与するが、そのために真核細胞は複雑でかつ過剰な修復機構を進化させて遺伝物質の安定性および高忠実度の複製を確保してきた。自然突然変異が完全に生涯で発癌するリスクの原因となり得るわけではないが、ＤＮＡ修復の欠損は、細胞が加速度的速度で損傷を蓄積して腫瘍形成を生じさせる「突然変異誘発遺伝子」表現型につながる可能性がある。これらの欠損は、ゲノムの不安定性および侵攻性に寄与する可能性があるが、外因性のＤＮＡ損傷作用因子、例えば化学療法および電離放射線による損傷に対して腫瘍細胞を感作する可能性もある。したがって、ＤＮＡ損傷修復の欠損は、癌細胞において認められ、侵攻性に関連する可能性が高いので、細胞のＤＮＡ修復機構は、予測および予後ならびに治療薬開発に対する一連の目標のための機会を提供する。
【００３４】
したがって、本発明は、どのＤＮＡ修復経路が変化されるのかを決定することにより治療剤（例えば化学療法）または電離放射線に対する癌細胞の反応性、例えば感受性または耐性を決定する方法を提供する。これらの方法はまた、癌または他の細胞増殖性障害のための治療および療法を受けている対象をモニタするためにも、かつ、癌または他の細胞増殖性障害を有する対象において有効となる療法および治療を選択するためにも有用であり、かかる治療および療法の選択および使用は、癌または他の細胞増殖性障害の進行を遅延させる。さらに具体的には、本発明は、頭頚部癌の患者が導入補助化学療法に反応するのかどうかを決定する方法を提供する。
【００３５】
定義
「精度」とは、その実際の（または真の）値に対する測定量または算出量（試験報告値）の一致の程度を指す。臨床精度は、誤分類された転帰（偽陽性（ＦＰ）または疑陰性（ＦＮ））に対する真の転帰（真陽性（ＴＰ）または真陰性（ＴＮ）の割合に関し、感受性、特異性、陽性予測値（ＰＰＶ）もしくは陰性予測値（ＮＰＶ）として、またはいくつかある測度の中で特に尤度、オッズ比として示すことが可能である。
【００３６】
本発明に関連する「バイオマーカー」は、限定されるものではないが、タンパク質、核酸および代謝産物（それらの多型と共に）、突然変異、変異体、一時変異、サブユニット、断片、タンパク質−リガンド複合体および分解産物、タンパク質−リガンド複合体、エレメント、関連の代謝産物、ならびに他の検体または試料由来測度を包含する。また、バイオマーカーとしては、突然変異タンパク質または突然変異核酸を挙げることもできる。また、バイオマーカーは、健康状態の非血液由来因子または非検体生理学的マーカー、例えば本明細書において定義される「臨床的パラメータ」、ならびに、また本明細書において定義される「従来の検査室リスク因子」をも包含する。また、バイオマーカーとしては、時間的傾向および差を含む、数学的に作成されたあらゆる算出指標、または前述の測定値のいずれか１種または複数の組合せも挙げられる。利用可能な場合、本明細書において特に記載されない限り、遺伝子産物であるバイオマーカーは、ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  Ｎａｍｉｎｇ  Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ（ＨＧＮＣ）により割り当てられ、かつＵＳ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＮＣＢＩ）のウェブサイトで本出願日現在において列挙された公式の文字の略語または遺伝子記号に基づいて同定される。
【００３７】
（１種または複数の）「ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ」は、そのレベルが療法に反応して対象において変化する全ての核酸またはポリペプチドの１種または複数を包含する。本明細書で使用される場合、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲとしては、ＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＰＡＲＰ１、ＭＬＨ１、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐＨＳＰ２７、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、Ｋｉ６７、ｐ１６およびＨＰＶが挙げられる。個々のＨＮＣＭＡＲＫＥＲは、本明細書において、とりわけ「頭頚部癌関連タンパク質」、「ＨＮＣＭＡＲＫＥＲポリペプチド」または「ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質」と集合的に称される。前記ポリペプチドをコードする対応する核酸は、「頭頚部癌関連核酸」、「頭頚部癌関連遺伝子」、「ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ核酸」または「ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ遺伝子」と称される。特に明記しない限り、「ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ」、「頭頚部癌関連タンパク質」、「頭頚部癌関連核酸」は、本明細書において開示されるバイオマーカー、例えばＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＡＰＫＡＰキナーゼ２（ｐＭＫ２）、ｐＨ２ＡＸ、ＢＲＣＡ１、ＰＡＲ、ＰＡＲＰ１、ＭＬＨ１、ＡＴＭ、ＥＲＣＣ１、ＲＡＤ５１、ｐＨＳＰ２７、ｐ５３、ＰＯＬ  Ｈ、ＭＵＳ８１、Ｋｉ６７、ｐ１６およびＨＰＶのいずれかを指すものとする。
【００３８】
また、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質または核酸の対応する代謝産物は、上述の従来のリスクマーカー代謝産物のいずれかと同様に測定することも可能である。
【００３９】
健康状態の生理学的マーカー（例えば、年齢、家族歴、および従来のリスク因子として一般的に使用される他の測定値等）は、「ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ生理学」と称される。上述のクラスのＨＮＣＭＡＲＫＥＲの１種または複数、好ましくは２種以上の数学的に組み合わせた測定値から作成された算出指標は、「ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ指標」と称される。
【００４０】
「臨床的指標」は、単独で、または一まとまりの細胞もしくは生物の生理学的状態を評価する際の他のデータと共に使用されるいずれかの生理学的データである。この用語は、前臨床指標を含む。
【００４１】
「臨床的パラメータ」は、対象の健康状態または他の特性、例えば、限定されるものではないが、年齢（Ａｇｅ）、人種（ＲＡＣＥ）、性別（Ｓｅｘ）または家族歴（ＦａｍＨＸ）の全ての非試料または非検体バイオマーカーを包含する。
【００４２】
「ＦＮ」は疑陰性であり、それは、疾患状態試験において、疾患対象を誤って非疾患または正常と分類することを意味する。
【００４３】
「ＦＰ」は偽陽性であり、それは、疾患状態試験において、正常対象を誤って疾患を有すると分類することを意味する。
【００４４】
「式」、「アルゴリズム」または「モデル」は、１つまたは複数の連続的またはカテゴリカル入力値（本明細書において「パラメータ」と呼ばれる）を受け、場合によっては「指標」もしくは「指標値」と呼ばれる出力値を算出するいずれかの数学的方程式、アルゴリズム的、解析的もしくはプログラム化プロセス、または統計的手法である。「式」の非限定的な例としては、合計、比および回帰演算子、例えば係数または指数、バイオマーカー値の変換および正規化（臨床的パラメータ、例えば性別、年齢または人種に基づくそれらの正規化スキームを含むが、これらに限定されるものではない）、規則およびガイドライン、統計学的分類モデル、および歴史的集団を対象とするニューラルネットワークが挙げられる。対象試料中において検出されたＨＮＣＭＡＲＫＥＲのレベルと化学療法に対する対象の反応性との間の関係を決定するための線形および非線形方程式ならびに統計学的分類分析は、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲと他のバイオマーカーとを組み合わせる際に特に有用である。パネルおよび組合せの構築において、確立された手法、例えば、相互相関、主成分分析（ＰＣＡ）、因子回転、ロジスティック回帰（ＬｏｇＲｅｇ）、線形判別分析（ＬＤＡ）、固有遺伝子線形判別分析（ＥＬＤＡ）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ランダムフォレスト（ＲＦ）、再帰的分割ツリー（ＲＰＡＲＴ）、ならびに他の関連のデシジョンツリー分類手法、とりわけ、収縮重心（ＳＣ）、ｓｔｅｐＡＩＣ、ｋ−最近隣法、ブースティング、デシジョンツリー、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、サポートベクターマシンおよび隠れマルコフモデルを含む、パターン認識特性を利用する構造的および共同的統計学的分類アルゴリズム、およびリスク指標構築の方法が、特に興味深い。当業者に周知のコックス、ワイブル、カプラン−マイヤーおよびグリーンウッドモデルを含む他の手法が、生存期間および事象までの時間のハザード分析において使用され得る。これらの手法の多くは、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ選択手法、例えば前進選択法、後退的選択法または逐次選択法、所与のサイズの全ての可能なパネルの悉皆調査、遺伝的アルゴリズムと組み合わせて有用であるか、または、それらは、それらの個々の手法におけるバイオマーカー選択方法をそれら自体で含むことができる。さらなるバイオマーカーとモデルの改善との間のトレードオフを定量し、過適合を最小限に抑えること補助するために、これらは、情報量基準、例えば赤池の情報量規準（ＡＩＣ）またはベイズ情報量規準（ＢＩＣ）と結び付けられ得る。得られた予測モデルは、ブートストラップ、１つ取って置き（ＬＯＯ）および１０重交差確認（１０−Ｆｏｌｄ  ＣＶ）等の手法を使用して、他の試験において確認され得るか、またはそれらが最初に学習された試験において交差確認され得る。各種ステップにおいて、誤発見率は、当技術分野において公知の手法による値の並べ替えにより推定され得る。「医療経済学的効用関数」は、標準治療への診断的または治療的介入の導入の前および後の両方の、理想的で当てはまる患者集団における臨床的転帰の範囲の期待確率の組合せから導き出される式である。それは、かかる介入の精度、有効性および性���特性の推定値、ならびに治療（サービス、供給、装置および薬物等）の実際の健康システム費から、および／または、各転帰をもたらす質調整生存年数（ＱＡＬＹ）当たりの推定許容価値として導き出され得る各転帰に関連する費用および／または価値測定値（効用）を包含する。全ての予測された転帰に亘る、それぞれの転帰の期待効用を乗じた転帰についての母集団における予測個体数の積の合計が、所与の標準治療の医療経済学的総効用である。（ｉ）介入を有する標準治療について算出された医療経済学的総効用と（ｉｉ）介入を有さない標準治療についての医療経済学的総効用との間の差は、介入の医療経済学的費用または価値の総合的測度をもたらす。これ自体を、分析される全患者群の間（または介入群のみの間）で割って、単位介入当たりの費用を得て、健康システム採用の市場における位置づけ、価格設定および前提条件等の結論を導くことができる。かかる医療経済学的効用関数は、介入の対費用効果を比較するために一般的に用いられるが、ＱＡＬＹ当たりの許容価値を推定するために変換することも可能であり、健康管理システムが支払ってもよいと思えるものであるか、または許容し得る対費用効果の高い臨床的性能特性が新しい介入により必要とされる。
【００４５】
本発明の診断的（または予後）介入については、各転帰（疾患分類診断試験において、ＴＰ、ＦＰ、ＴＮまたはＦＮであり得る）が異なる費用を負担するので、医療経済学的効用関数は、臨床状況ならびに個々の転帰の費用および価値に基づいて、特異度よりも感度を、またはＮＰＶよりもＰＰＶを好み、したがって、より直接的な臨床的または分析的性能測度と異なり得る医療経済学的性能および価値の別の測度を提供する。一般に、これらの異なる測定値および相対的トレードオフは、全ての性能測度が程度は異なるものの不完全性よりも好むゼロ誤差率（別名、ゼロの予測対象転帰誤分類あるいはＦＰおよびＦＮ）で、完全な試験の場合にのみ収束する。
【００４６】
「測定する」もしくは「測定」または「検出する」もしくは「検出」は、臨床的なまたは対象由来の試料の中の所与の物質の存在、非存在、分量または量（有効量であり得る）（かかる物質の質的または定量的濃度レベルの導出を含む）を評価すること、あるいは対象の非検体臨床的パラメータの値または分類を評価することを意味する。
【００４７】
「陰性予測値」または「ＮＰＶ」は、ＴＮ／（ＴＮ＋ＦＮ）または全ての陰性の試験結果の真陰性率により算出される。それはまた、試験されることが意図される集団の疾患の有病率および検査前確率にも本質的に影響を受ける。例えば、試験、例えば臨床的診断試験の特異度、感度、ならびに陽性および陰性予測値を考察するＯ’Ｍａｒｃａｉｇｈ  ＡＳ、Ｊａｃｏｂｓｏｎ  ＲＭ、「Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  Ｔｈｅ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｖａｌｕｅ  Ｏｆ  Ａ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  Ｔｅｓｔ，  Ｈｏｗ  Ｔｏ  Ｐｒｅｖｅｎｔ  Ｍｉｓｌｅａｄｉｎｇ  Ｏｒ  Ｃｏｎｆｕｓｉｎｇ  Ｒｅｓｕｌｔｓ」、Ｃｌｉｎ．  Ｐｅｄ．  １９９３年、３２巻（８号）：４８５〜４９１頁を参照すること。しばしば、連続の診断試験測定値を使用する２つの疾患状態分類アプローチについて、感度および特異度は、Ｐｅｐｅら、「Ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｏｄｄｓ  Ｒａｔｉｏ  ｉｎ  Ｇａｕｇｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｏｆ  ａ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ，  Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ，  ｏｒ  Ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ  Ｍａｒｋｅｒ」、Ａｍ．  Ｊ．  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌ  ２００４年、１５９巻（９号）：８８２〜８９０頁による受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線により要約され、かつ曲線下面積（ＡＵＣ）またはｃ統計量（単一値のみを有する試験（またはアッセイ）のカットポイントの全体の範囲に亘る試験、アッセイまたは方法の感度および特異度の表現を可能にする指標）により要約される。また、例えば、Ｓｈｕｌｔｚ、「Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ  Ｏｆ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ」、１４章  Ｔｅｉｔｚ，  Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ  ｏｆ  Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ、ＢｕｒｔｉｓおよびＡｓｈｗｏｏｄ（編）、第４版１９９６年、Ｗ．  Ｂ．  Ｓａｕｎｄｅｒｓ  Ｃｏｍｐａｎｙ、１９２〜１９９頁、およびＺｗｅｉｇら、「ＲＯＣ  Ｃｕｒｖｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：  Ａｎ  Ｅｘａｍｐｌｅ  Ｓｈｏｗｉｎｇ  Ｔｈｅ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ  Ａｍｏｎｇ  Ｓｅｒｕｍ  Ｌｉｐｉｄ  Ａｎｄ  Ａｐｏｌｉｐｏｐｒｏｔｅｉｎ  Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ  Ｉｎ  Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ  Ｓｕｂｊｅｃｔｓ  Ｗｉｔｈ  Ｃｏｒｏｎｏｒｙ  Ａｒｔｅｒｙ  Ｄｉｓｅａｓｅ」、Ｃｌｉｎ．  Ｃｈｅｍ．、１９９２年、３８巻（８号）：１４２５〜１４２８頁をも参照されたい。尤度関数、オッズ比、情報理論、予測値、較正（適合度を含む）、および再分類測定値を使用した代替のアプローチは、Ｃｏｏｋ、「Ｕｓｅ  ａｎｄ  Ｍｉｓｕｓｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｒｅｃｅｉｖｅｒ  Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｃｕｒｖｅ  ｉｎ  Ｒｉｓｋ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ」、Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ  ２００７年、１１５巻：９２８〜９３５頁により要約される。最後に、試験により定義される対象コホートの中のハザード比ならびに絶対および相対リスク比は、臨床精度および効用のさらなる測定値である。複数の方法は、基準限界、識別限界およびリスク閾値を含む異常または疾患値を定義することに多用される。
【００４８】
「分析精度」とは、測定プロセス自体の再現性および予測性を指し、変動係数等の測定値、ならびに異なる時間、使用者、機器および／または試薬による同じ試料または対照の一致および較正の試験に要約をされ得る。新規のバイオマーカーを評価する際のこれらのおよび他の考察は、Ｖａｓａｎ、２００６年に要約されている。
【００４９】
「性能」は、とりわけ、臨床精度および分析精度、他の分析的およびプロセス特性、例えば使用特性（例えば安定性（使用の場合））、医療経済学的価値、および試験の要素の相対費用を含む診断試験または予後試験の総合的な有用性および質に関する用語である。これらの因子のいずれかは、試験の優れた性能、したがって有用性の源であり得、関連する、ＡＵＣ、結果が出るまでの時間、貯蔵寿命等の適切な「性能測定基準」により測定され得る。
【００５０】
「陽性予測値」または「ＰＰＶ」は、ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）または全ての陽性の試験結果の真陽性率により算出される。それは、試験されることが意図される集団の疾患の有病率および検査前確率に本質的に影響を受ける。
【００５１】
本発明の関連における「リスク」は、治療に対する反応性、癌の再発または生存における特定の期間に亘って事象が発生する確率に関し、対象の「絶対」リスクまたは「相対」リスクを意味することができる。絶対リスクは、関連の時間コホートについての実際の観察の測定後の値に関して、または関連の期間中に追跡された統計学的に妥当な歴史的コホートから得られた指標値に関してのいずれかについて測定され得る。相対リスクとは、低リスクコホートの絶対リスクまたは平均集団リスクのいずれかと比較された対象の絶対リスクの比を指し、前記比は臨床リスク因子がどのように評価されるのかにより変化し得る。オッズ比（所与の試験結果についての陰性の事象に対する陽性の事象の比率）もまた、非転換率に対して一般的に使用される（オッズは、式ｐ／（１−ｐ）［式中、ｐは事象の確率であり、（１−ｐ）は非事象の確率である］による）。
【００５２】
本発明の関連における「リスク評価」または「リスクの評価」は、事象または疾患状態が発生し得る確率、オッズもしくは尤度、事象の発生率、またはある疾患状態からの転換率の予測を行うことを包含する。また、リスク評価は、以前に測定された集団に関する絶対的または相対的な、将来の臨床的パラメータ、従来の検査室リスク因子の値、または癌の他の指標の予測を含むこともできる。本発明の方法を用いて、治療に対する反応性の連続的またはカテゴリカル測定値を作成し、したがって、反応例または無反応例と定義された対象のカテゴリーのリスクスペクトルを診断および定義することができる。カテゴリーのシナリオにおいて、本発明は、正常対象コホートと、反応のリスクがより高い他の対象コホートとを区別するために使用され得る。かかる異なる使用は、異なるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの組合せおよび個別のパネル、数学的アルゴリズム、および／またはカットオフポイントを必要とする可能性があるが、それぞれの意図された用途のための精度および性能の上述の同じ測定に供され得る。
【００５３】
本発明の関連における「試料」は、対象から単離される生物学的試料であり、その「試料」としては、例えば、限定されないが、組織生検材料、全血、血清、血漿、血液細胞、内皮細胞、リンパ液、腹水、間質液（「細胞外液」としても公知であり、細胞間の空間内において認められる液（とりわけ歯肉溝滲出液を含む）を包含する）、骨髄、脳脊髄液（ＣＳＦ）、唾液、粘液、喀痰、汗、尿、または他のいずれかの分泌物、排泄物、または他の体液を挙げることができる。「試料」としては、単細胞もしくは多細胞または細胞の断片を挙げることができる。試料はまた、組織試料でもある。試料は、循環内皮細胞または循環腫瘍細胞である、または、を含有する。試料としては、原発腫瘍細胞、原発腫瘍、再発性腫瘍細胞または転移性腫瘍細胞が挙げられる。
【００５４】
「感度」は、ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）または疾患対象の真陽性率により算出される。
【００５５】
「特異度」は、ＴＮ／（ＴＮ＋ＦＰ）または非疾患対象もしくは正常対象の真陰性率により算出される。
【００５６】
「統計学的に有意」により、変化が、単に偶然に起こると期待され得る（「偽陽性」であり得る）ものよりも大きいことが意味される。統計学的有意性は、当技術分野において公知のいずれかの方法により決定され得る。有意性の一般的に用いられる測度としては、データポイントが単に偶然の結果であったと仮定する場合、所与のデータポイントと少なくとも同程度に極端な結果を得る確率を示すｐ値が挙げられる。結果は、０．０５以下のｐ値で非常に有意であると判断される。好ましくは、ｐ値は、０．０４、０．０３、０．０２、０．０１、０．００５、０．００１以下である。
【００５７】
本発明の関連における「対象」は、好ましくは哺乳類である。哺乳類は、ヒト、非ヒト霊長類、マウス、ラット、イヌ、ネコ、ウマまたはウシであり得るが、これらの例に限定されない。ヒト以外の哺乳類は、有利には、癌の動物モデルを表す対象として使用され得る。対象は、雄または雌であり得る。
【００５８】
「ＴＮ」は、真陰性であり、それは、疾患状態試験について、非疾患または正常の対象を正確に分類することを意味する。
【００５９】
「ＴＰ」は、真陽性であり、それは、疾患状態試験について、疾患対象を正確に分類することを意味する。
【００６０】
「従来の検査室リスク因子」は、対象試料から単離されたまたは対象試料に由来するバイオマーカーに相当し、前記バイオマーカーは、臨床検査室において目下評価され、従来のグローバルリスク評価アルゴリズムにおいて使用される。腫瘍の再発についての従来の検査室リスク因子としては、例えば増殖指標（腫瘍浸潤リンパ球）が挙げられる。当業者に公知の腫瘍の再発についての他の従来の検査室リスク因子。
【００６１】
本発明の方法および使用
本明細書において開示される方法は、頭頚部癌の治療および／または療法を受けた対象、頭頚部癌の再発を発現するリスクがある対象、および頭頚部癌であると診断された対象により使用され、本発明の方法は、頭頚部癌を有する対象のための治療レジメンをモニタまたは選択することと、頭頚部癌と診断された対象の予測の生存性および／または生存期間を評価することとのために使用される。治療レジメンとしては、例えば、導入療法または併用療法ならびにそれらの組合せが挙げられるが、それらに限定されるものではない。
【００６２】
ＤＮＡ損傷作用因子、例えば化学療法剤または電離放射線に対する細胞の反応性（例えば耐性または感受性）は、試験試料（例えば対象由来試料）中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、核酸、多型、代謝産物、および他の検体（２つ以上であり得る）の有効量を測定すること、ならびに、複数の個々のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの結果からと非検体臨床的パラメータからとの情報を単一の測定値または指標に組み合わせるために数学的アルゴリズムまたは式をしばしば利用して前記有効量を基準値または指標値と比較することにより決定される。前記細胞は、例えば癌細胞である。場合により、前記癌は、頭部または頚部の癌、例えば、鼻腔、副鼻腔、口唇、口、唾液腺、咽喉、または喉頭［発声器］の癌である。前記ＨＮＣＭＡＲＫＥＲは、例えば、ＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ｐＭＫ２、ＰＡＲ、ＭＬＨ１、ＰＡＲＰ１、ｐＨ２ＡＸ、ｐＨＳＰ２７、ＢＲＣＡ１、ＲＡＤ５１、ＥＲＣＣ１、ｐ５３、ｐ１６、ＨＰＶである。
【００６３】
耐性は、作用因子に細胞が反応できないことを意味する。例えば、化学療法薬または電離放射線に対する耐性は、細胞が薬物により損傷を受けないか、死滅しないことを意味する。感受性は、細胞が作用因子に反応することを意味する。例えば、化学療法薬または放射線に対する感受性は、細胞が薬物により損傷を受けるか、または死滅することを意味する。例えば、化学療法剤または電離放射線に対する細胞の反応性は、１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの発現または活性の減少を同定することにより同定される。ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの欠損の存在は、細胞が化学療法剤または電離放射線に対する感受性を有することを示す。一方、欠損の非存在は、細胞が化学療法剤または電離放射線に対する耐性を有することを示す。
【００６４】
本発明の方法は、対象における頭頚部癌を治療するため、前記頭頚部癌の症状を緩和するため、前記頭頚部癌の進行をモニタするため、または前記頭頚部癌の発症を遅延させるために有用である。
【００６５】
好ましくは、本発明の方法は、頭頚部癌の再発に対して無症候性である対象を同定するおよび／または診断するために使用される。「無症候性」とは、従来の症状を示さないことを意味する。
【００６６】
また、本発明の方法は、頭頚部癌を発現するリスクが既により高い対象または単に従来のリスク因子のみに基づく対象を同定するおよび／または診断するためにも有用である。
【００６７】
また、有効量のＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、核酸または代謝産物の発現は、対象にとって治療の特定の経過が有益であるかどうかの決定をも可能にする。この方法において、生物学的試料は、頭頚部癌の治療、例えば化学療法または併用化学放射線療法の治療を受ける前に対象から提供される。「有益である」は、対象が治療の経過に反応することを意味する。反応するにより、対象における頭頚部癌のサイズ、有病率、または転移の可能性の低下がある治療が意味される。治療が予防的に適用される場合、「反応する」は、治療が、頭頚部癌もしくは頭頚部癌の再発を遅延させるかもしくは頭頚部癌もしくは頭頚部癌の再発の形成を予防すること、または臨床的な頭頚部癌の症状を遅延させること、予防すること、もしくは緩和することを意味する。頭頚部癌の評価は、標準的な臨床プロトコルを用いて行われる。
【００６８】
また、有効量のＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、核酸または代謝産物の発現は、頭頚部癌の治療の経過をモニタすることをも可能にする。この方法において、生物学的試料は、頭頚部癌の治療、例えば化学療法または併用化学放射線療法の治療を受けている対象から提供される。
【００６９】
所望により、生物学的試料を、治療の前、間または後の各種の時点で対象から得る。次いで、有効量のＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、核酸または代謝産物の発現を決定し、例えば頭頚部癌の状態が知られている対照の個体または集団において次いで同定される基準値、または指標値と比較する。基準試料または指標値は、治療に曝露された１または複数の個体から採取または導き出され得る。あるいは、基準試料または指標値は、治療に曝露されなかった１または複数の個体から採取または導き出され得る。例えば、治療の進行をモニタするために、頭頚部癌障害の初期治療を受け、次に糖尿病の治療を受けた対象から試料が回収され得る。
【００７０】
基準値は、限定されるものではないが、同じ癌を有するかかる対象、同じもしくは同様の年齢範囲を有する対象、同じもしくは同様の人種群の対象、癌の家族歴を有する対象を含む集団調査から導き出される数もしくは値と関連し得る、または癌の治療を受けている対象の開始試料と関連し得る。かかる基準値は、癌再発の数学的アルゴリズムおよび計算指標から得られる集団の統計分析および／またはリスク予測データから導き出され得る。また、統計学的および構造的分類のアルゴリズムおよび他の方法を使用して、基準ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ指標を構築および使用することも可能である。
【００７１】
本発明の一実施形態において、基準値は、頭頚部癌における化学療法に反応する１または複数の対象に由来する対照試料中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量である。本発明の別の一実施形態において、基準値は、頭頚部癌からのより高い無病生存率または全生存率を有する１または複数の対象に由来する対照試料のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量である。本発明の他の実施形態において、基準値は、頭頚部癌の再発を発現するリスクがないまたはリスクが低い１または複数の対象に由来する対照試料のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量である。さらなる一実施形態において、かかる対象は、頭頚部癌の非存在の持続（無病生存または全生存）を検証するため、かかる試験の後、診断上関連した期間、モニタされる、および／または、定期的に再試験される（「縦断的研究」）。かかる期間は、基準値の決定のための最初の試験日から１年間、２年間、２〜５年間、５年間、５〜１０年間、１０年間、または１０年間以上であってよい。さらに、適切に集められた歴史的対象試料中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの後向き測定値を、これらの基準値を確立する際に使用してよく、したがって、必要とされる試験期間が短縮される。
【００７２】
基準値はまた、癌の治療および／または療法の結果としてリスク因子の改善を示す対象に由来するＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量を含むこともできる。基準値はまた、癌の治療および／または療法の結果として療法に対する反応性の改善を示す対象に由来するＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量を含むこともできる。基準値はまた、より高い無病生存率もしくは全生存率を有する、または頭頚部癌を発現するリスクが高い、または頭頚部癌を患っている対象に由来するＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量を含むこともできる。
【００７３】
別の一実施形態において、前記基準値は、指標値またはベースライン値である。指標値またはベースライン値は、頭頚部癌を有さない１または複数の対象、または頭頚部癌に無症候性である対象からの有効量のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの複合試料である。ベースライン値はまた、癌の治療または療法の結果として、療法に対する頭頚部癌の反応性または無病生存率／全生存率の改善を示した対象に由来する試料中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量を含むこともできる。この実施形態において、対象由来試料との比較を行うため、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量が同様に算出され、指標値と比較される。場合により、頭頚部癌を有するとして、または頭頚部癌を発現するリスクが増大したとして同定された対象は、癌の進行を遅延させるための、または頭頚部癌を発現するリスクを低下させるもしくは予防するための療法レジメンを受けるために選択される。
【００７４】
頭頚部癌の進行、または癌の治療レジメンの有効性は、時間と共に対象から得られる試料の有効量（２つ以上であってよい）におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲを検出し、検出されたＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量を比較することによりモニタされ得る。例えば、第１試料は、対象が治療を受ける前に得ることが可能であり、その後の１種または複数の試料は、対象の治療の後でまたは間に採取される。ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量が基準値に対して時間と共に変化する場合、前記癌は進行性であると判断される（あるいは、前記治療は進行を予防しない）のに対して、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量が時間と共に一定のままである場合（基準集団に対して、または本明細書において用いられる「一定」）、前記癌は進行性でない。本発明の関連において用いられる「一定」という用語は、基準値に対して時間と共に変化することを含むと解釈される。
【００７５】
さらに、特定の対象に対する投与に適切な治療剤または予防剤は、対象から得られた試料中における有効量（２つ以上であってよい）のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの１種または複数を検出し、対象由来試料中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量（２つ以上であってよい）を決定する試験化合物に対象由来試料を曝露させることにより同定され得る。したがって、癌を有する対象、または療法に対する非反応性もしくはより低い無病生存率／全生存率を有する対象に用いるための治療または療法レジメンは、前記対象から得られた試料中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量に基づいて、かつ基準値と比較して、選択され得る。２つ以上の治療または療法レジメンは、癌の発症を遅延させる、または癌の進行を遅延させるために、どの治療または療法レジメンが対象における使用に最も有効であるのかを決定するために、並行して評価され得る。
【００７６】
本発明は、さらに、対象由来試料中における前記ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの１種または複数を決定すること、基準試料中における前記ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量を比較すること、および基準試料と比較して対象試料中における量の変化を同定することによる、頭頚部癌に関連するマーカー発現の変化についてのスクリーニング方法を提供する。
【００７７】
基準試料、例えば対照試料が、頭頚部癌を有さない対象由来（治療用化合物または放射線に対する感受性を有する細胞由来）である場合、または、基準試料が、前記療法に対する反応性の高尤度、再発を発現する低リスク、またはより高い無病生存率／全生存率を有する人に関連する値を反映する場合、試験試料および基準試料中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量の類似性は、前記治療が有効であることを示す。しかし、試験試料および基準試料中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量の差は、より好ましくない臨床的な転帰または予後を示す。対照的に、基準試料、例えば対照試料が、治療用化合物または放射線に対する耐性を有する細胞由来である場合、または基準試料が、前記療法に対する非反応性の高尤度、再発を発現する高リスク、またはより低い無病生存率／全生存率を有する人に関連する値を反映する場合、試験試料および基準試料中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質の量の類似性は、その化合物による治療が、より好ましくない臨床的な転帰または予後をもたらすことを示す。しかし、試験試料および基準試料中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量の変化は、その治療用化合物による治療が有効であることを示す。
【００７８】
「有効」により、治療が、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、核酸、多型、代謝産物、もしくは他の検体の量または活性の低下につながることが意味される。本明細書において開示されるリスク因子の評価は、標準的な臨床プロトコルを使用して達成され得る。有効性は、頭頚部癌を診断するか、同定するか、または治療するためのいずれかの公知の方法に関連しても決定され得る。
【００７９】
本発明はまた、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、核酸、多型、代謝産物、または他の検体の２種以上に結合する検出試薬を有するキットをも含む。また、本発明により、検出試薬のアレイ、例えば、それぞれ２種以上のＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質または核酸に結合し得る抗体および／またはオリゴヌクレオチドも提供される。
【００８０】
また、本発明によって、１または複数の対象由来の試料中に存在する有効量のＨＮＣＭＡＲＫＥＲの変化した量の存在を検出することと、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの変化した量または活性が、療法に対する反応が改善したまたは無病生存率／全生存率がより高い１または複数の対象において測定されるベースライン値に戻るまで、１種または複数の癌調節薬で前記１または複数の対象を治療することとにより、頭頚部癌における療法に対して非反応性のまたは無病生存率／全生存率がより低い１または複数の対象を治療するための方法も提供される。
【００８１】
また、本発明によって、第１期間で対象からの第１試料中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲ（２種以上であってよい）の有効量を検出すること、第２期間で対象からの第２試料中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量を検出すること、ならびに第１および第２期間で検出されたＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量を比較することにより、癌と診断された対象における療法に対する反応性または無病生存率／全生存率の変化を評価するための方法が提供される。
【００８２】
本発明の診断指標、予測指標、および予後指標
ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、核酸、多型、代謝産物、または他の検体の量は、試験試料中において測定され、手法、例えば、基準限界、識別限界、またはカットオフポイントおよび異常値を定義するためのリスク定義閾値を利用して「正常対照レベル」と比較され得る。かかる正常対照レベルおよびカットオフポイントは、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲが単独で使用されるのか、もしくは指標に他のＨＮＣＭＡＲＫＥＲを組み合わせる式において使用されるのかに基づいて変化し得る。あるいは、正常対照レベルは、化学療法（例えば、臨床的に意義のある時間範囲に亘る、導入補助化学療法、併用化学放射線療法、または両方の放射線療法に反応した、以前に試験した対象からのＨＮＣＭＡＲＫＥＲパターンのデータベースであってよい。
【００８３】
本発明を使用して、化学療法に対する反応または癌の生存の連続的またはカテゴリカル測定値を作成し、したがって、化学療法に反応しないリスクがあると定義された対象のカテゴリーのリスクスペクトルを診断し、定義することができる。カテゴリーのシナリオにおいて、本発明の方法は、治療に反応するおよび治療に反応しない対象のコホートを区別するために使用され得る。他の実施形態において、本発明は、改善された生存可能性を有する者を区別するために使用され得る。かかる異なる使用は、個々のパネル、数学的アルゴリズムおよび／またはカットオフポイントにおいて異なるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの組合せを必要とする可能性があるが、前記用途に関連する精度および他の性能測定基準の上述の同じ測定を受ける可能性がある。
【００８４】
療法に反応する対象を同定することは、個体の生存可能性を増大させるために各種の療法的介入または治療レジメンの選択および開始を可能にする。ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、核酸、多型、代謝産物、または他の検体の有効量のレベルはまた、転移性疾患または転移性事象の治療の経過のモニタを可能にする。この方法において、生物学的試料は、癌の治療レジメン（例えば薬物治療）を受けている対象から提供され得る。所望により、生物学的試料は、治療の前、間または後の各種時点で対象から得られる。
【００８５】
特定の実施形態において、本発明の方法は、頭頚部癌と診断された対象の生存性および／または生存期間を予測することが可能であり、前記対象が、診断日または頭頚部癌の治療のための療法レジメンを開始した日から３カ月間、６カ月間、１２カ月間、１年間、２年間、３年間、４年間、５年間、６年間、７年間、８年間、９年間、１０年間、１５年間、２０年間、３０年間、４０年間または５０年間生存することが予測されるものである。
【００８６】
ＨＮＣＭＡＲＫＥＲが機能的に活性であることに基づき、その機能を解明することによって、高いＨＮＣＭＡＲＫＥＲを有する対象は、例えばかかる経路を優先的に標的とする薬剤／薬物により管理され得る。
【００８７】
本発明はまた、いくつもの設定における患者または対象集団をスクリーニングするためにも使用され得る。例えば、健康管理機関、公衆衛生体、または学校保健プログラムは、上記の通りの介入を必要とする者を同定するため、または疫学データの収集のために対象群をスクリーニングすることが可能である。保険会社（例えば、健康、生命または障害）は、適用範囲または価格設定を決定するプロセスにおいて申込者を、または可能な介入について既存の加入者をスクリーニングすることができる。かかる集団スクリーニングにおいて収集されたデータは、特に癌または癌の進行等の状態に対するいずれかの臨床的進行に結び付けられる場合、例えば健康管理機関、公衆衛生プログラムおよび保険会社の事業において価値がある。かかるデータアレイまたは収集物は、改善されたヘルスケアサービス、対費用効果の高いヘルスケア、改善された保険事業等を提供するため、機械で読み取り可能なメディアに記憶し、かついくつもの健康関連データ管理システムにおいて使用することが可能である。例えば、米国特許出願第２００２／００３８２２７号、米国特許出願第ＵＳ２００４／０１２２２９６号、米国特許出願第ＵＳ２００４／０１２２２９７号、および米国特許第５，０１８，０６７号を参照されたい。本明細書においてさらに詳述されるように、かかるシステムは、内部データ記憶から直接に、または１つまたは複数のデータ記憶部位から遠隔でデータにアクセスすることができる。
【００８８】
各プログラムは、コンピュータシステムと通信するために、ハイレベルな手続型またはオブジェクト指向のプログラム言語で実行され得る。しかし、前記プログラムは、所望によりアセンブリ言語またはマシン言語で実行され得る。前記言語は、コンパイラ型言語またはインタープリタ型言語であってよい。かかる各コンピュータプログラムは、記憶メディアまたはデバイスが、本明細書に記載される手法を実行するためにコンピュータにより読み取られる際、コンピュータを構成し、操作するための、汎用または専用プログラム可能なコンピュータにより読み取り可能な記憶メディアまたはデバイス（例えばＲＯＭもしくは磁気ディスケットまたは本開示のいずれか他の所で定義される通りの他のもの）に記憶され得る。本発明の健康関連データ管理システムはまた、コンピュータプログラムで構成された、コンピュータで読み取り可能な記憶メディアとして実行されると考えることも可能であり、こうして構成された記憶メディアは、本明細書に記載される各種機能を実行するために特定の、事前に決められた方法でコンピュータを動作させる。
【００８９】
次いで、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、核酸、多型、代謝産物、または他の検体の有効量のレベルを決定し、基準値と、例えば、療法の反応性が知られているか、または指標値もしくはベースライン値である対照の対象または集団と比較することができる。基準試料または指標値もしくはベースライン値は、治療に曝露された１もしくは複数の対象から採取もしくは導き出され得、または癌を生き延びるリスクが低い１もしくは複数の対象から採取もしくは導き出され得、または治療に対する曝露の結果として改善を示した対象から採取もしくは導き出され得る。あるいは、基準試料または指標値もしくはベースライン値は、治療に曝露されなかった１または複数の対象から採取または導き出され得る。例えば、治療の進行をモニタするために、試料は、癌の初期治療を受け、または／および次に癌もしくは転移性事象の治療を受けた対象から回収され得る。また、基準値は、リスク予測アルゴリズムから導き出される値、または本明細書において開示されるもの等の集団調査からの計算指標を含むこともできる。
【００９０】
したがって、本発明のＨＮＣＭＡＲＫＥＲは、癌治療に反応することが期待されるまたは期待されないそれらの対象の「基準ＨＮＣＭＡＲＫＥＲプロファイル」を生成するために使用され得る。本明細書において開示されるＨＮＣＭＡＲＫＥＲはまた、癌治療に反応する対象から得られた「対象ＨＮＣＭＡＲＫＥＲプロファイル」を生成するためにも使用され得る。対象ＨＮＣＭＡＲＫＥＲプロファイルは、化学療法に対する耐性を発現するリスクがある対象を診断または同定するために、疾患の進行ならびに疾患の進行の速度をモニタするために、および治療様式の有効性をモニタするために、基準ＨＮＣＭＡＲＫＥＲプロファイルと比較され得る。本発明の基準ＨＮＣＭＡＲＫＥＲプロファイルおよび対象ＨＮＣＭＡＲＫＥＲプロファイルは、限定されないが、とりわけ、ＶＣＲにより読み取り可能なもの等のアナログテープ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢフラッシュメディア等、機械で読み取り可能なメディアの中に含まれ得る。また、かかる機械で読み取り可能なメディアは、さらなる試験結果、例えば、限定されないが、臨床的パラメータの測定値および従来の検査室リスク因子を含むこともできる。代替的にまたは追加的には、機械で読み取り可能なメディアはまた、対象情報、例えば病歴およびあらゆる関連の家族歴を含むこともできる。また、機械で読み取り可能なメディアは、本明細書に記載されるもの等の他の疾患−リスクアルゴリズムおよび計算指標に関する情報を含むこともできる。
【００９１】
対象の遺伝子構造の差は、癌または転移性事象の症状またはリスク因子を調節し得る各種薬物を代謝するそれらの相対的能力の差をもたらす可能性がある。癌を有するか、または癌もしくは転移性事象を発現するリスクのある対象は、年齢、人種、および他のパラメータが異なる可能性がある。したがって、本明細書において開示されるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの、単独での、および薬物代謝のための公知の遺伝因子と共に組み合わせての両方での使用は、選択された対象において試験される推定の治療薬または予防薬が対象における癌の治療または予防に適切であるという所定レベルの予測可能性を可能にする。
【００９２】
特定の対象に適切である治療薬または薬物を同定するため、対象からの試験試料を、治療剤もしくは薬物または放射線に曝露させることも可能であり、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、核酸、多型、代謝産物、または他の検体の１種または複数のレベルが決定され得る。１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲのレベルは、治療または治療剤もしくは薬物に対する曝露の前後の対象に由来する試料と比較され得るか、あるいはかかる治療または曝露の結果としてリスク因子（例えば、臨床的パラメータまたは従来の検査室リスク因子）の改善を示した１または複数の対象に由来する試料と比較され得る。
【００９３】
対象細胞（すなわち、対象から単離された細胞）は、候補剤の存在下でインキュベートすることが可能であり、試験試料中におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲ発現のパターンが測定され、かつ、基準プロファイル、例えば転移性疾患基準発現プロファイルもしくは非疾患基準発現プロファイル、または指標値もしくはベースライン値と比較される。試験剤は、いずれかの化合物もしくは組成物またはそれらの組合せ（栄養補助食品を含む）であってよい。例えば、試験剤は、癌治療レジメンにおいて多用される剤であり、本明細書において記載される。
【００９４】
本発明の上述の方法は、癌と診断された、および外科的介入を受けた対象の進行および／または改善を評価するか、またはモニタするために使用され得る。
【００９５】
本発明の性能および精度の測度
本発明の性能、ならびに、したがって絶対的および相対的臨床有用性は、上記した通りの複数の方法で評価され得る。性能の各種評価の中で、本発明は、臨床診断および予後における精度を提供することが意図される。診断的、予測的または予後的な試験、アッセイまたは方法の精度は、対象がＨＮＣＭＡＲＫＥＲのレベルの「有効量」または「有意な変化」を有するのかどうかに基づいて化学療法の治療に反応する対象と反応しない対象とを区別する試験、アッセイまたは方法の能力に関係する。「有効量」または「有意な変化」により、適切な数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ（１種または複数であってよい）の測定値が、その（１種または複数の）ＨＮＣＭＡＲＫＥＲについての所定のカットオフポイント（または閾値）とは異なり、したがって（１種または複数の）ＨＮＣＭＡＲＫＥＲが決定因子である療法に対する対象の反応性、または無病生存／全生存を示すことが意味される。正常と異常との間のＨＮＣＭＡＲＫＥＲのレベルの差は、好ましくは統計学的に有意である。以下で示されるように、そして本発明のいかなる限定を行うことなく、統計学的有意性、したがって好ましい分析的および臨床的な精度を達成することは、いくつかのＨＮＣＭＡＲＫＥＲの組合せが、統計学的に有意なＨＮＣＭＡＲＫＥＲ指標を達成するためにパネルにおいて共に使用され、数学的アルゴリズムと組み合わせられることを、必ずというわけではないが一般に必要とする。
【００９６】
疾患状態のカテゴリカル診断において、試験（またはアッセイ）のカットポイントまたは閾値を変化させると、質的に逆の関係であるが、通常、感度および特異度が変化する。したがって、対象の状態を評価するための、提案された医学的な試験、アッセイまたは方法の精度および有用性を評価する際、感度および特異度がカットポイントの範囲に亘って有意に変化し得るので、感度および特異度の両方を必ず考慮に入れるべきであり、かつ感度および特異度が報告されるカットポイントが何であるかについて注意するべきである。全ての可能なカットポイント値を包含する統計量、例えばＡＵＣの使用は、本発明を使用する最もカテゴリカルなリスク測度のためには好ましいが、一方で連続的リスク測度のためには、観察された結果または他のゴールドスタンダードに対する適合度および較正の統計量が好ましい。
【００９７】
かかる統計量を使用して、「診断精度の許容し得る程度」は、本明細書において試験またはアッセイ（例えば、ＡＵＣ（試験またはアッセイについてのＲＯＣ曲線下面積）が少なくとも０．６０、望ましくは少なくとも０．６５、より望ましくは少なくとも０．７０、好ましくは少なくとも０．７５、より好ましくは少なくとも０．８０、および最も好ましくは少なくとも０．８５であるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの臨床的に有意な存在を決定するための本発明の試験）であると定義される。
【００９８】
「診断精度の非常に高い程度」により、ＡＵＣ（試験またはアッセイについてのＲＯＣ曲線下面積）が少なくとも０．８０、望ましくは少なくとも０．８５、より望ましくは少なくとも０．８７５、好ましくは少なくとも０．９０、より好ましくは少なくとも０．９２５、および最も好ましくは少なくとも０．９５である試験またはアッセイが意味される。
【００９９】
任意の試験の予測値は、試験の感度および特異度と、試験される集団における状態の有病率とに依存する。ベイズの定理に基づくこの概念は、スクリーニングされる状態が個体または集団に存在する尤度（検査前確率）が大きければ大きいほど、陽性試験の妥当性が大きくなり、かつ結果が真陽性である尤度が大きくなるということを提供する。したがって、状態が存在する尤度が低い任意の集団において試験を使用することに関する問題は、陽性の結果の価値が限られている（すなわち、偽陽性である可能性がより高い）ことである。同様に、非常にリスクが高い集団において、陰性の試験結果は、偽陰性である可能性がより高い。
【０１００】
その結果、ＲＯＣおよびＡＵＣは、疾患の有病率が低い試験集団（１年当たりの発生率（発現率）が１％未満、または特定の時間範囲に亘る累積的有病率が１０％未満のものと定義される）における試験の臨床的有用性に誤解をまねく可能性がある。あるいは、本開示のいずれか他の所で定義される通りの絶対リスクおよび相対リスク比は、臨床的有用性の程度を決定するために用いることが可能である。また、試験すべき対象の集団は、試験の測定値によって四分位数に分類することも可能であるが、ここで上位四分位数（集団の２５％）は、治療不反応性の相対リスクが最も高い対象の群を含み、下位四分位数は、治療不反応性の最低相対リスクを有する対象の群を含む。一般に、低有病率集団における上位から下位への四分位数の相対リスクの２．５倍超を有する試験またはアッセイから導き出される値は、「高い程度の診断精度」を有すると判断され、各四分位数の相対リスクの５〜７倍を有するものは、「非常に高い程度の診断精度」を有すると判断される。しかし、各四分位数についての相対リスクのわずか１．２〜２．５倍を有する試験またはアッセイから導き出される値は、臨床的に有用なままであり、疾患のリスク因子として広く使用され、そのようなものは、総コレステロールを有し、かつ将来の事象のそれらの予測に関する多くの炎症性バイオマーカーについての場合である。上述のグローバルリスク評価指標により行われるように、療法的介入についての有意義な臨床的閾値を導き出すために、しばしば、かかるより低い診断精度試験は、さらなるパラメータと組み合わせる必要がある。
【０１０１】
医療経済学的効用関数は、各々の臨床的および経済学的価値の実際の測度に基づいて、可能なカテゴリカル試験結果を重み付けることから成る、所与の試験の性能および臨床的価値を測定するさらにもう１つの手段である。医療経済学的効用関数は、具体的には、正確な分類の有益性と試験された対象の誤分類の費用とについての経済学的価値を割り当てるので、医療経済学的性能は、精度に厳密に関連がある。性能測度として、試験が、試験の標的価格を上回る１試験当たりの医療経済学的価値（試験費用に優先する）の増加をもたらす性能のレベルを達成することを必要とすることは稀ではない。
【０１０２】
一般に、治療的使用のための閾値がまだ確立されない場合、または前疾患の診断のための既存のゴールドスタンダードがない場合、疾患カテゴリーまたはリスクカテゴリーが関連の医学会および医療活動によってまだ明らかには定義されていない場合に診断精度を決定する代替的方法が連続的測度のために一般的に使用される。連続的リスク測度について、算出指標についての診断精度の測度は、典型的には曲線適合と、予測された連続的値と実際の観測値との間の較正（または歴史的指標計算値）とに基づき、測度、例えば決定係数、ホスマー−レメショウｐ値統計量および信頼区間を利用する。Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｈｅａｌｔｈ，Ｉｎｃ．（Ｒｅｄｗｏｏｄ  Ｃｉｔｙ、Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）により商業化された将来の乳癌の再発のリスクについての試験におけるもののように、歴史的な観察されたコホート予測値に基づく信頼区間（通常９０％または９５％ＣＩ）を含むかかるアルゴリズムを使用する予測値が報告されるのは稀ではない。
【０１０３】
一般に、診断精度の程度、すなわちＲＯＣ曲線上のカットポイントを定義すること、許容し得るＡＵＣ値を定義すること、および本発明の有効量のＨＮＣＭＡＲＫＥＲを構成するものの相対濃度の許容し得る範囲を決定することにより、当業者は、所定のレベルの予測可能性および性能で対象を同定、診断または予知するためにＨＮＣＭＡＲＫＥＲを使用することが可能になる。
【０１０４】
臨床的アルゴリズムの構築
本発明の実施に有用な指標にＨＮＣＭＡＲＫＥＲの結果を組み合わせるために、いずれの式を用いてもよい。上記に示されるように、限定されないが、かかる指標は、各種の他の指標の中で、化学療法または化学放射線療法に反応する確率、尤度、絶対的または相対的偶然を示すことができる。これは、特定の期間または時間範囲のため、もしくは残りの生存期間のリスクのためであってよく、または単に別の基準対象集団に関連する指標として提供され得る。
【０１０５】
各種の好ましい式は本明細書に記載されるが、本明細書において挙げられるものを越え、かつ上記の定義におけるいくつかの他のモデルおよび式の種類は、当業者に周知である。使用される実際のモデルの種類または式自体は、学習集団におけるその結果の性能および診断精度特性に基づいて、可能なモデルの分野から選択され得る。式自体の特質は、関連の学習集団におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの結果から一般に導き出され得る。他の使用の中で、かかる式は、ベイズ理論を用いてリスク（例えば、癌または転移性事象のリスク）の確率関数の推定を導き出すために、またはクラス−条件付確率を推定し、次いでベイズの法則を使用して以前の場合におけるようなクラス確率関数を生じさせるために、１組の対象のクラス（例えば、正常、反応例および無反応例として対象のクラスの要素を予測する際に有用である）への１つまたは複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ入力値から導き出される特徴空間を図にすることが意図され得る。
【０１０６】
好ましい式は、幅広いクラスの統計学的分類アルゴリズムと、特に判別分析の使用とを含む。判別分析の目的は、以前に同定された１組の特徴からクラスの要素を予測することである。線形判別分析（ＬＤＡ）の場合、いくつかの基準により群の中の分離を最大にする特徴の線形結合が同定される。特徴は、異なる閾値による固有遺伝子に基づくアプローチ（ＥＬＤＡ）、または多変量分散分析（ＭＡＮＯＶＡ）に基づくステッピングアルゴリズムを使用してＬＤＡについて同定され得る。ホテリング−ローリーの統計量に基づいて分離のない確率を最小限に抑えるフォワードアルゴリズム、バックワードアルゴリズムおよびステップワイズアルゴリズムが実行され得る。
【０１０７】
固有遺伝子に基づく線形判別分析（ＥＬＤＡ）は、Ｓｈｅｎら（２００６年）により開発された特徴選択手法である。式は、最も重要な固有ベクトルと関連する特徴を同定するために、改変された固有値解析を用いて、多変量の枠組みで特徴（例えばバイオマーカー）を選択する。「重要」は、いくつかの閾値と関連して分類しようとする試料の中の差の最も大きな分散を説明するそれらの固有ベクトルであると定義される。
【０１０８】
サポートベクターマシン（ＳＶＭ）は、２つのクラスを分離する超平面が明らかにすることを試みる分類式である。この超平面は、サポートベクター（正確に超平面からの境界距離であるデータポイント）を含む。分離超平面がデータの現行の次元の中に存在しない可能性がある事象において、次元数は、最初の変量の非線形関数をとることによりデータをより大きな次元に投入することにより大きく拡張される（ＶｅｎａｂｌｅｓおよびＲｉｐｌｅｙ、２００２年）。必要というわけではないが、ＳＶＭについての特徴のフィルタリングは、しばしば予測を改善する。最高の一変量特徴を選択するためにノンパラメトリッククラスカル−ワリス（ＫＷ）検定を用いて特徴（例えばバイオマーカー）をサポートベクターマシンについて同定することが可能である。最も重要であるバイオマーカーの組合せを同定するために、ランダムフォレスト（ＲＦ、Ｂｒｅｉｍａｎ、２００１年）または再帰的分割（ＲＰＡＲＴ、Ｂｒｅｉｍａｎら、１９８４年）はまた、別々に、または組み合わせて使用することも可能である。ＫＷおよびＲＦは、多くの特徴が総計から選択されることが必要である。ＲＰＡＲＴは、利用可能なバイオマーカーのサブセットを使用する単一分類ツリーを作成する。
【０１０９】
他の式は、予測式にそれらを示す前に、情報のより有益な型に個々のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ測定値の結果を前処理するために使用され得る。最も顕著には、集団の平均値等に関して、正規分布または他の分布の位置として、いずれか一般的な数学的変換、例えば対数関数またはロジスティック関数を使用するバイオマーカーの結果の正規化は、全て当業者に周知である。特定の式がクラスの中の対象だけに使用される、または入力値としての臨床的パラメータを連続的に組み合わせる臨床的パラメータ、例えば年齢、性別（ｇｅｎｄｅｒ）、人種または性別（ｓｅｘ）に基づく１組の正規化が、特に興味深い。他の場合、検体に基づくバイオマーカーは、算出変量に組み合わせることが可能であり、続いて前記算出変量は式に提示される。
【０１１０】
正規化される可能性のある１対象の個々のパラメータ値に加えて、全ての対象、または任意の知られているクラスの対象についての全体的予測式自体は、Ｄ’Ａｇｏｓｔｉｎｏら、（２００１年）ＪＡＭＡ  ２８６巻：１８０〜１８７頁に概説される手法、または他の類似の正規化および再較正手法に従って、再較正され得るか、または、さもなければ、集団の期待有病率およびバイオマーカーパラメータ平均値の調整に基づいて調整され得る。かかる疫学的調整統計量は、連続的に、機械で読み取り可能等であってよいモデルに提示された過去のデータの登録を介して、または、場合によっては、保存された試料の遡及的照会、もしくはかかるパラメータおよび統計量の歴史的研究に対する参照を介して、取り込まれ、確認され、改善され、更新され得る。式の再較正または他の調整の主題であり得るさらなる例としては、オッズ比の限界についてはＰｅｐｅ，  Ｍ．Ｓ．ら、２００４年、ＲＯＣ曲線についてはＣｏｏｋ，  Ｎ．Ｒ．、２００７年による研究において使用された統計量が挙げられる。最後に、絶対リスクに対する較正を行い、かつ識別式またはリスク式の様々な数値的結果に対する信頼区間を提供するために、識別式自体の数値的結果は、実際の臨床的な集団および試験の結果ならびに観察されたエンドポイントに対するその参照によって処理後に変換され得る。この例は、実際の臨床試験を用いて導き出され、Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｈｅａｌｔｈ，Ｉｎｃ．（Ｒｅｄｗｏｏｄ  Ｃｉｔｙ、ＣＡ）のＯｎｃｏｔｙｐｅ  Ｄｘ製品における再発スコアの式の出力値に関して選択される絶対リスクおよびそのリスクに対する信頼区間の提示である。さらなる改変は、試験のより小さい部分集団について調整することであり、前記試験は、識別式またはリスク式の出力値に基づき、かつ前記部分集団の臨床的なパラメータ、例えば年齢または性別により定義され、選択される。
【０１１１】
臨床的パラメータおよび従来の検査室リスク因子の組合せ
上述の臨床的パラメータのいずれかは、式へのＨＮＣＭＡＲＫＥＲ入力値として、または特定のＨＮＣＭＡＲＫＥＲパネルおよび式を使用して測定される関連の集団を定義する事前選択基準として、本発明の実施において使用され得る。上記したように、臨床的パラメータはまた、バイオマーカーの正規化および前処理、またはＨＮＣＭＡＲＫＥＲの選択、パネルの構築、式の型の選択および導出、および式の結果の後処理にも有用であり得る。類似のアプローチは、式への入力または事前選択基準のいずれかとして、従来の検査室リスク因子と共に取り入れられる。
【０１１２】
ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの測定値
ＨＮＣＭＡＲＫＥＲのレベルまたは量の実際の測定値は、当技術分野で公知のいずれかの方法を使用してタンパク質または核酸のレベルで決定され得る。例えば、核酸レベルでは、ノーザンおよびサザンハイブリダイゼーション解析、ならびにこれらの配列の１つまたは複数を特異的に認識するプローブを使用するリボヌクレアーゼ防御アッセイが、遺伝子発現を決定するために使用され得る。あるいは、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量は、逆転写に基づくＰＣＲアッセイ（ＲＴＰＣＲ）を使用して、例えば遺伝子の特異的に発現した配列に特異的なプライマーを使用して、またはＰａｎｏｍｉｃｓ，Ｉｎｃ．による分枝鎖ＲＮＡ増幅および検出方法により測定され得る。ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量はまた、技術的プラットフォーム、例えばＡＱＵＡを使用して、例えば、本明細書において記載される遺伝子産物によりコードされるペプチドのレベル、またはその細胞内局在性もしくは活性を測定することにより、タンパク質レベルで決定することも可能である。かかる方法は、当技術分野において周知であり、前記方法としては、例えば、遺伝子によりコードされるタンパク質に対する抗体、アプタマーまたは分子インプリントに基づくイムノアッセイが挙げられる。いずれの生物学的材料も、タンパク質またはその活性の検出／定量化のために使用され得る。あるいは、適切な方法は、分析される各タンパク質の活性に従ってマーカー遺伝子によりコードされるタンパク質の活性を決定するために選択され得る。
【０１１３】
ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、ポリペプチド、突然変異およびそれらの多型は、いずれの適切な方法でも検出され得るが、典型的には、対象からの試料に、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、ポリペプチド、突然変異または多型と結合する抗体を接触させ、次いで反応産物の有無を検出することにより検出される。抗体は、モノクローナル、ポリクローナル、キメラであってよいか、または上で詳細に考察された通りの前述のものの断片であってよく、反応産物を検出するステップは、いずれの適切なイムノアッセイによっても実施され得る。対象からの試料は、典型的には上記の通りの生体液であり、上記の方法を行うために使用される生体液の同じ試料であってよい。
【０１１４】
本発明により実施されるイムノアッセイは、均一アッセイまたは不均一アッセイであってよい。均一アッセイにおいて、免疫反応は、通常、特異抗体（例えば、抗ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質抗体）、標識検体、および関連の試料を含む。標識から生じるシグナルは、標識検体に抗体が結合する際、直接的または間接的に修飾される。免疫反応とその程度の検出との両方は、均一溶液中において実施され得る。用いることが可能な免疫化学標識としては、フリーラジカル、放射性同位体、蛍光色素、酵素、バクテリオファージまたは補酵素が挙げられる。
【０１１５】
不均一アッセイアプローチにおいて、試薬は、通常、試料、抗体、および検出可能なシグナルを生成するための手段である。上記の通りの試料が使用され得る。抗体は、担体、例えばビーズ（例えばプロテインＡおよびプロテインＧアガロースビーズ）、プレートまたはスライド上に固定化することができ、液相の抗原を含有すると推測される試料に接触させることができる。次いで、担体は、液相から分離され、担体相または液相のいずれかが、かかるシグナルを生成するための手段を用いる検出可能なシグナルについて検討される。シグナルは、試料中における検体の存在に関連する。検出可能なシグナルを生成するための手段は、放射性標識、蛍光標識または酵素標識の使用を含む。例えば、検出すべき抗原が第２結合部位を含む場合、その部位に結合する抗体は、検出可能な基に共役することが可能であり、分離ステップの前に液相反応溶液に添加することが可能である。固体担体上の検出可能な基の存在は、試験試料中における抗原の存在を示す。適切なイムノアッセイの例は、オリゴヌクレオチド、イムノブロット、免疫蛍光法、免疫沈降、量子ドット、マルチプレックス蛍光色素、化学発光法、電気化学発光（ＥＣＬ）または酵素結合イムノアッセイである。
【０１１６】
当業者は、本明細書に開示される方法を実施するのに有用であり得る数多くの特定のイムノアッセイの様式およびその変形物に精通している。一般的に、Ｅ．  Ｍａｇｇｉｏ、Ｅｎｚｙｍｅ−Ｉｍｍｕｎｏａｓｓａｙ、（１９８０年）（ＣＲＣ  Ｐｒｅｓｓ，  Ｉｎｃ．、Ｂｏｃａ  Ｒａｔｏｎ、Ｆｌａ．）を参照し、また、Ｓｋｏｌｄらに対する「Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｎｇ  Ｌｉｇａｎｄ−Ｒｅｃｅｐｔｏｒ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ  ａｎｄ  ｔｈｅｉｒ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ」という名称の米国特許第４，７２７，０２２号、Ｆｏｒｒｅｓｔらに対する「Ｉｍｍｕｎｏａｓｓａｙ  ｏｆ  Ａｎｔｉｇｅｎｓ」という名称の米国特許第４，６５９，６７８号、Ｄａｖｉｄらに対する「Ｉｍｍｕｎｏｍｅｔｒｉｃ  Ａｓｓａｙｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ  Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ」という名称の米国特許第４，３７６，１１０号、Ｌｉｔｍａｎらに対する「Ｍａｃｒｏｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ｉｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｒｅｃｅｐｔｏｒ  Ａｓｓａｙｓ」という名称の米国特許第４，２７５，１４９号、Ｍａｇｇｉｏらに対する「Ｒｅａｇｅｎｔｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｅｍｐｌｏｙｉｎｇ  Ｃｈａｎｎｅｌｉｎｇ」という名称の米国特許第４，２３３，４０２号、およびＢｏｇｕｓｌａｓｋｉらに対する「Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｏｕｓ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｂｉｎｄｉｎｇ  Ａｓｓａｙ  Ｅｍｐｌｏｙｉｎｇ  ａ  Ｃｏｅｎｚｙｍｅ  ａｓ  Ｌａｂｅｌ」という名称の米国特許第４，２３０，７６７号をも参照されたい。
【０１１７】
抗体は、受動的結合等の公知の手法に従って、診断アッセイに適切な固体担体（例えばビーズ、例えばプロテインＡまたはプロテインＧアガロース、マイクロスフェア、プレート、スライド、またはラテックスやポリスチレン等の材料から形成されるウェル）に共役され得る。同様に、本明細書に記載される通りの抗体は、公知の手法に従って、検出可能な標識または基、例えば放射標識（例えば３５Ｓ、１２５Ｉ、１３１Ｉ）、酵素標識（例えばホースラディッシュペルオキシダーゼ、アルカリホスファターゼ）および蛍光標識（例えばフルオレセイン、Ａｌｅｘａ、緑色蛍光タンパク質、ローダミン）に共役され得る。非増幅構成で抗原抗体結合の評価を可能にする高感受性抗体検出戦略が使用され得る。さらに、抗体はオリゴヌクレオチドに共役され得、その後、ポリメラーゼ連鎖反応および種々のオリゴヌクレオチド検出方法が行われる。
【０１１８】
抗体はまた、チロシンリン酸化、スレオニンリン酸化、セリンリン酸化、グリコシル化（例えばＯ−ＧｌｃＮＡｃ）等、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、ポリペプチド、突然変異および多型の翻訳後修飾を検出することにも有用でもあり得る。かかる抗体は、関心の１種のタンパク質または複数のタンパク質中において、リン酸化されたアミノ酸を特異的に検出し、本明細書に記載されるイムノブロット、免疫蛍光およびＥＬＩＳＡアッセイにおいて使用され得る。これらの抗体は、当業者に周知であり、かつ商業的に入手可能である。翻訳後修飾はまた、反射器におけるマトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間型質量分析（ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ）において準安定イオンを使用して決定することも可能である（Ｗｉｒｔｈ，  Ｕ．ら（２００２年）Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ  ２巻（１０号）：１４４５〜５１頁）。翻訳後修飾に加えて、これらのプロセスは、タンパク質の局在化に結び付けることが可能であり、その結果、再局在化プロセスがモニタされ、バイオマーカーは、異なる区画におけるタンパク質の比に対する定常性または変化により示される相対的様式で評価される。腫瘍細胞内の核、核内ドメインおよび細胞質部位が、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲにおけるタンパク質のいくつかにとって重要であることは明らかである。
【０１１９】
酵素活性を有することが公知のＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質、ポリペプチド、突然変異および多型について、前記活性は、当技術分野で公知の酵素アッセイを使用して、インビトロで決定され得る。かかるアッセイとしては、限定されないが、他の多くのものの中でも、キナーゼアッセイ、ホスファターゼアッセイ、還元酵素アッセイが挙げられる。酵素活性の動力学の調節は、公知のアルゴリズム、例えばヒルプロット、ミカエリス−メンテンの式、線形回帰プロット、例えばラインウィーヴァー−バーク解析、およびスキャッチャードプロットを使用して、速度定数ＫＭを測定することにより決定され得る。
【０１２０】
ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ配列についてのデータベース項目により提供される配列情報を使用して、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ配列の発現は、検出することが可能であり（存在する場合）、かつ当業者に周知の手法を使用して測定することが可能である。例えば、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ配列に対応する配列データベース項目の中の、または本明細書に開示される配列の中の配列は、例えば特異的な核酸配列を特異的にかつ好ましくは量的に増幅するノーザンブロットハイブリダイゼーション解析または方法において、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ  ＲＮＡ配列を検出するためのプローブを構築するために使用され得る。別の例として、前記配列は、例えば逆転写に基づくポリメラーゼ連鎖反応（ＲＴ−ＰＣＲ）等の増幅に基づく検出方法において、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ配列を特異的に増幅するためのプライマーを構築するために使用され得る。遺伝子発現の変化が遺伝子増幅、欠失、多型および突然変異と関連する場合、試験集団および基準集団における配列比較は、試験細胞集団および基準細胞集団において検討されたＤＮＡ配列の相対量を比較することにより行うことが可能である。
【０１２１】
本明細書に開示される遺伝子の発現は、当技術分野で公知の任意の方法を使用して、ＲＮＡレベルで測定され得る。例えば、これらの配列の１つまたは複数を特異的に認識するプローブを使用するノーザンハイブリダイゼーション解析は、遺伝子発現を決定するために使用され得る。あるいは、発現は、例えば特異的に発現した配列に特異的なプライマー特質を使用する逆転写に基づくＰＣＲアッセイ（ＲＴ−ＰＣＲ）を使用して測定され得る。また、ＲＮＡは、例えば他の標的増幅方法（例えば、ＴＭＡ、ＳＤＡ、ＮＡＳＢＡ）またはシグナル増幅方法（例えば、ｂＤＮＡ）等を使用して定量することも可能である。
【０１２２】
あるいは、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲタンパク質および核酸代謝産物は、測定され得る。「代謝産物」という用語は、代謝プロセスの任意の化学物質または生化学産物、例えば、生体分子（例えば、タンパク質、核酸、炭水化物または脂質）のプロセシング、開裂または消費により産生される任意の化合物を含む。代謝産物は、当業者に公知の様々な方法で検出され得るが、前記方法としては、屈折率分光法（ＲＩ）、紫外分光法（ＵＶ）、蛍光分析、放射化学分析、近赤外分光法（近−ＩＲ）、核磁気共鳴分光測定法（ＮＭＲ）、光散乱解析（ＬＳ）、質量分析、熱分解質量分析、比濁分析、分散ラマン分光法、質量分析と組み合わせられるガスクロマトグラフィー、質量分析と組み合わせられる液体クロマトグラフィー、質量分析と組み合わせられるマトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間型（ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ）、質量分析と組み合わせられるイオンスプレー分光法、キャピラリー電気泳動、ＮＭＲ、およびＩＲ検出が挙げられる（各々がそれらの全体が参照により本明細書に組み込まれるＷＯ０４／０５６４５６およびＷＯ０４／０８８３０９を参照されたい）。この点に関して、他のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ検体は、上述の検出方法または当業者に公知の他の方法を使用して測定され得る。例えば、循環カルシウムイオン（Ｃａ２＋）は、蛍光色素、例えばＦｌｕｏ系列、とりわけＦｕｒａ−２Ａ、Ｒｈｏｄ−２を使用して試料中において検出され得る。他のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ代謝産物は、かかる代謝産物を検出するために特異的に設計されるかまたは作製された試薬を使用して同様に検出され得る。
【０１２３】
キット
また、本発明は、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ検出試薬、例えば、キットの形態で共に包装されるＨＮＣＭＡＲＫＥＲ核酸によりコードされるタンパク質に対するＨＮＣＭＡＲＫＥＲ核酸または抗体の一部に相補的な相同的核酸配列、例えばオリゴヌクレオチド配列を有することにより１種または複数のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ核酸を特異的に同定する核酸をも含む。オリゴヌクレオチドは、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ遺伝子の断片であり得る。例えば、オリゴヌクレオチドは、長さが２００、１５０、１００、５０、２５、１０以下のヌクレオチドであり得る。キットは、別々の容器の中に、核酸または抗体（既に固体マトリックスに結合されているか、またはそれらを前記マトリックスに結合するための試薬と共に別々に包装されているかのいずれか）、対照調合物（陽性および／または陰性）および／または検出可能な標識、例えば、とりわけ、フルオレセイン、緑色蛍光タンパク質、ローダミン、シアニン染料、Ａｌｅｘａ染料、ルシフェラーゼ、放射標識を含有してよい。アッセイを実施するための説明書（例えば、文書、テープ、ＶＣＲ、ＣＤ−ＲＯＭ等）が、キット中に含まれてよい。アッセイは、例えば、当技術分野において公知の通りのノーザンハイブリダイゼーションまたはサンドイッチＥＬＩＳＡの形態であってよい。
【０１２４】
例えば、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ検出試薬は、少なくとも１つのＨＮＣＭＡＲＫＥＲ検出部位を形成するための多孔性ストリップ等の固体マトリックス上に固定化され得る。多孔性ストリップの測定または検出領域は、核酸を含有する複数の部位を含むことができる。また、試験ストリップは、陰性対照および／または陽性対照のための部位を含有することもできる。あるいは、対照部位は、試験ストリップから離れたストリップ上に位置することができる。場合により、異なる検出部位は、異なる量の固定化された核酸、例えば第１検出部位においてはより大きな量、続く部位においてはより小さい量を含有してよい。試験試料の添加の際、検出可能なシグナルを示す部位の数は、試料中に存在するＨＮＣＭＡＲＫＥＲの量の量的指標を提供する。検出部位は、任意の適切に検出可能な形状で構成することが可能であり、典型的には試験ストリップの幅に及ぶ棒または点の形状である。
【０１２５】
あるいは、キットは、１つまたは複数の核酸配列を含む核酸基質アレイを含む。前記アレイ上の核酸は、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲで表される１つまたは複数の核酸配列を特異的に同定する。基質アレイは、例えば固体基質上、例えば米国特許第５，７４４，３０５号に記載される通りの「チップ」上にあってよい。あるいは、基質アレイは、溶液アレイ、例えば、ｘＭＡＰ（Ｌｕｍｉｎｅｘ、Ａｕｓｔｉｎ、ＴＸ）、Ｃｙｖｅｒａ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ、Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ、ＣＡ）、ＣｅｌｌＣａｒｄ（Ｖｉｔｒａ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅ、Ｍｏｕｎｔａｉｎ  Ｖｉｅｗ、ＣＡ）およびＱｕａｎｔｕｍ  Ｄｏｔｓ’  Ｍｏｓａｉｃ（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ、Ｃａｒｌｓｂａｄ、ＣＡ）であってよい。
【０１２６】
ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの検出のための抗体のための適切な原料としては、例えば、Ａｂａｚｙｍｅ、Ａｂｎｏｖａ、Ａｆｆｉｎｉｔｙ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｓ、ＡｎｔｉｂｏｄｙＳｈｏｐ、Ｂｉｏｇｅｎｅｓｉｓ、Ｂｉｏｓｅｎｓｅ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ、Ｃａｌｂｉｏｃｈｅｍ、Ｃｅｌｌ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ、Ｃｈｅｍｉｃｏｎ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ、Ｃｈｅｍｏｋｉｎｅ、Ｃｌｏｎｔｅｃｈ、Ｃｙｔｏｌａｂ、ＤＡＫＯ、Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  ＢｉｏＳｙｓｔｅｍｓ、ｅＢｉｏｓｃｉｅｎｃｅ、Ｅｎｄｏｃｒｉｎｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ、Ｅｎｚｏ  Ｂｉｏｃｈｅｍ、Ｅｕｒｏｇｅｎｔｅｃ、Ｆｕｓｉｏｎ  Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ、Ｇｅｎｅｓｉｓ  Ｂｉｏｔｅｃｈ、ＧｌｏｂｏＺｙｍｅｓ、Ｈａｅｍａｔｏｌｏｇｉｃ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ、Ｉｍｍｕｎｏｄｅｔｅｃｔ、Ｉｍｍｕｎｏｄｉａｎｎｏｓｔｉｋ、Ｉｍｍｕｎｏｍｅｔｒｉｃｓ、Ｉｍｍｕｎｏｓｔａｒ、Ｉｍｍｕｎｏｖｉｓｉｏｎ、Ｂｉｏｇｅｎｅｘ、Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ、Ｊａｃｋｓｏｎ  ＩｍｍｕｎｏＲｅｓｅａｒｃｈ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ、ＫＭＩ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ、Ｋｏｍａ  Ｂｉｏｔｅｃｈ、ＬａｂＦｒｏｎｔｉｅｒ  Ｌｉｆｅ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ、Ｌｅｅ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ、Ｌｉｆｅｓｃｒｅｅｎ、Ｍａｉｎｅ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ、Ｍｅｄｉｃｌｏｎｅ、ＭｉｃｒｏＰｈａｒｍ  Ｌｔｄ．、ＭｏｄｉＱｕｅｓｔ、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｓ、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｐｒｏｂｅｓ、Ｎｅｏｃｌｏｎｅ、Ｎｅｕｒｏｍｉｃｓ、Ｎｅｗ  Ｅｎｇｌａｎｄ  Ｂｉｏｌａｂｓ、Ｎｏｖｏｃａｓｔｒａ、Ｎｏｖｕｓ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｓ、Ｏｎｃｏｇｅｎｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｐｒｏｄｕｃｔｓ、Ｏｒｂｉｇｅｎ、Ｏｘｆｏｒｄ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、Ｐａｎｖｅｒａ、ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ  Ｌｉｆｅ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ、Ｐｈａｒｍｉｎｇｅｎ、Ｐｈｏｅｎｉｘ  Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｓ、Ｐｉｅｒｃｅ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｃｏｍｐａｎｙ、Ｐｏｌｙｍｕｎ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ、Ｐｏｌｙｓｉｅｎｃｅｓ，Ｉｎｃ．、Ｐｒｏｍｅｇａ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ、Ｐｒｏｔｅｏｇｅｎｉｘ、Ｐｒｏｔｏｓ  Ｉｍｍｕｎｏｒｅｓｅａｒｃｈ、ＱＥＤ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｉｎｃ．、Ｒ＆Ｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ、Ｒｅｐｌｉｇｅｎ、Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ、Ｒｏｂｏｓｃｒｅｅｎ、Ｓａｎｔａ  Ｃｒｕｚ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、Ｓｅｉｋａｇａｋｕ  Ａｍｅｒｉｃａ、Ｓｅｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ、Ａｂ  Ｓｅｒｏｔｅｃ、ＳｉｇｍａＡｌｄｒｉｃｈ、ＳｔｅｍＣｅｌｌ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ、Ｓｙｎａｐｔｉｃ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ＧｍｂＨ、Ｔｅｃｈｎｏｐｈａｒｍ、Ｔｅｒｒａ  Ｎｏｖａ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、ＴｉｔｅｒＭａｘ、Ｔｒｉｌｌｉｕｍ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ、Ｕｐｓｔａｔｅ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、ＵＳ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ、Ｖｅｃｔｏｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ、Ｗａｋｏ  Ｐｕｒｅ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  ＩｎｄｕｓｔｒｉｅｓおよびＺｅｐｔｏｍｅｔｒｉｘ等の商業的に入手可能な原料が挙げられる。しかし、当業者は、本明細書に開示されるＨＮＣＭＡＲＫＥＲのいずれかに対して、抗体、核酸プローブ、例えばオリゴヌクレオチド、アプタマー、ｓｉＲＮＡ、アンチセンスオリゴヌクレオチドを日常的に作製することができる。
【実施例】
【０１２７】
（実施例１）
頭頚部癌患者をバイオマーカーで評価する一般的方法
患者コホート
Ａ．導入補助化学療法
頭頚部の扁平上皮癌は導入補助化学療法によく反応する。局所領域的に進行したＨＮＳＣＣＩＩＩ期およびＩＶ期の頭頚部癌患者に、共同がんセンターの承認プロトコルに従って、カルボプラチン／タキサン（Ｃ＋Ｔ）導入補助化学療法、次いでＦＨＸに基づく化学放射線療法［（パクリタキセル、５−フルオロウラシル、ヒドロキシ尿素）］を受けさせた。しかし、化学療法は患者に有害であり、治療に先立って、腫瘍細胞の分子バイオマーカーを評価することによってその治療の有益性を理解することが好ましい。
【０１２８】
導入補助化学療法の後に反応評価を行った。反応の判断基準は、２次元腫瘍測定に基づいた。完全反応（ＣＲ）を、全ての検出可能な疾患が完全に消失することであると定義した。関与していた領域の生検または手術によって完全寛解を考証する試みを行った。部分反応（ＰＲ）を、測定可能な腫瘍病巣の、垂直直径が最長である産物が少なくとも５０％縮小し、他の病巣の増殖がなく新規病巣の出現がないことであると定義した。安定疾患（ＳＤ）を、腫瘍病巣のサイズが安定したままである、または５０％未満減少することを除いて部分反応と同じ判断基準によって定義した。進行性疾患（ＰＤ）を、総疾患が増大すること、腫瘍病巣の垂直直径産物が≧２５％増加すること、または新規の転移性病巣が出現することであると定義した。反応率を完全反応および／または部分反応が実証された患者の比率として表した。最善の反応を、臨床的またはＸ線検査的に最善の反応として定義した。≧Ｎ２疾患の患者には、治療後選択的な頚部郭清術を受けることを推奨した。化学放射線療法後の残存疾患に対してサルベージ手術を推奨した。治療後の理学的検討、放射線画像、および／または生検陰性によってＣＲであると確認された患者に対しては一次手術を省略した（Ｖｏｋｅｓ，  ＥＥら、２０００年、Ｋｉｅｓ  ＭＳら、２００１年、Ｓａｌａｍａ  ＪＫら、２００８年）。
【０１２９】
局所領域的に進行したＨＮＣの患者３７人について、腫瘍試料をホルマリン固定パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）して試験した。全患者を、パクリタキセルおよびカルボプラチンの２サイクルから成る導入補助化学療法を用いて全体で８週間治療し、次いで反応を評価した。この試験における３７人のＨＮＣ患者のうち１１人が完全反応（ＣＲ）を有し、１９人が部分反応（ＰＲ）を有し、７人が安定疾患（ＳＤ）を有した。この試験の目標は、導入補助化学療法に対する患者の反応を予測する、生検段階でのバイオマーカーのパターンを開発することであった。
【０１３０】
Ｂ．併用化学放射線療法
頭頚部癌患者の治療後期において、放射線および化学療法が頻繁に使用され、併用化学放射線療法と称される。患者は、癌の任意の病期（Ｉ〜ＩＶ）における併用化学放射線療法の候補であり得、その前に手術を受けていてもよく、または受けていなくてもよい。さらに、腫瘍が再発した患者も、併用化学放射線療法および／または再照射を受けるかどうかについての臨床決定の候補である。これらの状況のそれぞれにおいて、治療が有益であることが期待されるかどうかを判別するために、患者の腫瘍細胞の分子プロファイリングが十分でない。
【０１３１】
共同がんセンター内の、局所領域的に進行したＨＮＣの患者６６人からの生検検体（パラフィン包埋腫瘍試料）を組織マイクロアレイから評価した。ＨＮＣ患者の生検材料は一次切除または反復生検から得た。試料はＩ／ＩＩ期の試験からのものである：１）予後不良、放射線照射未処理、２）再照射。全てをＴＦＨＸに基づく化学放射線療法［（パクリタキセル、５−フルオロウラシル、ヒドロキシ尿素）］を用いて処理した。患者は化学療法［（パクリタキセル、５−フルオロウラシル、ヒドロキシ尿素）］と放射線照射を５〜７サイクルを受け、これは全体で１０〜１４週間であり、それぞれの化学療法と放射線照射のサイクルは５日間与えられた。
【０１３２】
併用化学放射線療法を受けた患者を、いくつもの臨床判断基準によって評価する。治療の予後的有益性および予測的有益性を示すバイオマーカーの決定について、これらの臨床パラメータと対照して考慮する。頭頚部癌に関して、患者について再発、遠隔転移、または死亡などの癌に関連付けられる事象をモニタする。評価可能な臨床指標は全生存、無病生存または無増悪生存、同様に無増悪期間または無事象期間である。患者は、頭頚部癌以外の癌に関連付けられる事象などの再発の型、または頭頚部の二次癌によってサブグループ化または分類することができる。
【０１３３】
Ｃ．ＨＰＶ陽性またはＨＰＶ陰性である頭頚部癌の患者
タバコおよびアルコールの消費が頭頚部癌の発生の第一危険因子であるが、高リスク型のヒトパピローマウイルス（ＨＰＶ）、一般にＨＰＶ１６が頭頚部癌の新興病因的因子である。中咽頭癌の非喫煙者は、喫煙者よりもＨＰＶ陽性である可能性が１５倍高い。最近の研究により、頭頚部癌において、ＨＰＶ感染性腫瘍の患者は、腫瘍がウイルス陰性である患者と比較して予後が有利であることが示されている（Ｆａｋｈｒｙ  Ｃら、２００８年、Ｌｉｃｉｔｒａ  Ｌら、２００６年、Ｗｅｉｎｂｅｒｇｅｒ  ＰＭら、２００６年、Ｋｕｍａｒ  Ｂら、２００８年）。ＨＰＶ陽性の中咽頭腫瘍の患者は生存優位性を有し、細胞当たりのＨＰＶコピー数が導入補助化学療法および併用化学放射線治療に対する良好な反応ならびに疾患特異的生存および全生存の改善に有意に関連したことが知られている（Ｗｏｒｄｅｎ  ＦＰら、２００８年）。ｐ１６タンパク質（ｐ１６）は、網膜芽細胞腫（Ｒｂ）リン酸化を阻害し、Ｇ１〜Ｓチェックポイントにおける細胞周期の進行を遮断するサイクリン依存性キナーゼ（ＣＤＫ）阻害剤である。ＨＰＶ陽性腫瘍は、ｐ１６の高発現を特徴とする。ＨＰＶ  Ｅ７タンパク質によってｐＲｂが機能的不活性化した結果、ｐ１６が過剰発現し、そのことによりｐ１６がＨＰＶの代用マーカーになる（Ｆａｋｈｒｙ  Ｃら、２００８年、Ｌｉｃｉｔｒａ  Ｌら、２００６年、Ｗｅｉｎｂｅｒｇｅｒ  ＰＭら、２００６年）。したがって、ｐ１６陽性が臨床的かつ癌遺伝学的に関連性があるＨＰＶ感染を有する腫瘍のバイオマーカーとみなすことができる十分な証拠がある。ｐ１６／ＨＰＶ複合バイオマーカーのデータは、別々に評価した各マーカーと比較して異なるＨＮＣの生存転帰に関連付けられ、一緒に評価された２つの分子機構によって臨床転帰のより正確な予測がもたらされ得ることを示している（Ｓｍｉｔｈ  ＥＭら、２００８年）。
【０１３４】
抗体に基づく免疫組織化学の使用によるバイオマーカーのアッセイ
腫瘍の全部分または腫瘍検体のコアの組織マイクロアレイ（ＴＭＡ）を、ＤＮＡ修復経路内のタンパク質と対照して抗体を使用した免疫組織化学（ＩＨＣ）によって染色した（表１）。ＨＮＣＭＡＲＫＥＲであるタンパク質またはエピトープとしては、ＸＰＦおよびＥＲＣＣ１（ヌクレオチド除去修復）、ＦＡＮＣＤ２（ファンコーニ貧血／相同組換え経路）、ＭＬＨ１（ミスマッチ修復）、ＰＡＲＰ１（塩基除去修復）、ＰＡＲ（ポリＡＤＰリボース、塩基除去修復）、ｐＭＫ２（ホスホ−ＭＡＰＫＡＰキナーゼ２、ＤＮＡ損傷反応答）、ｐＨＳＰ２７（ＤＮＡ損傷反応答）、ＡＴＭ（ＤＮＡ損傷反応答）、ｐＨ２ＡＸ（ＤＮＡ損傷反応答／非相同末端結合）、ＥＲＣＣ１（ヌクレオチド除去修復）、ｐ５３（ＤＮＡ損傷反応答）、ＲＡＤ５１（相同組換え）、Ｋｉ６７（増殖マーカー）が挙げられる。抗体は以下の供給源から得た：ＸＰＦおよびＥＲＣＣ１（ＡｂＣａｍ）、ＡＴＭ（Ｅｐｉｔｏｍｉｃｓ）、ＦＡＮＣＤ２およびｐ５３（Ｓａｎｔａ  Ｃｒｕｚ）、ＭＬＨ１およびＫｉ６７（ＢｉｏＣａｒｅ  Ｍｅｄｉｃａｌ）、ＰＡＲＰ１（ＡｂＤ  Ｓｅｒｏｔｅｃ）、ＰＡＲ（ｐｏｌｙＡＤＰ  ｒｉｂｏｓｅ）、ｐＨ２ＡＸおよびＲＡＤ５１（Ｍｉｌｌｉｐｏｒｅ）、ホスホ−ＭＡＰＫＡＰキナーゼ２およびｐＨＳＰ２７（Ｃｅｌｌ  Ｓｉｇｎａｌｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）。
【０１３５】
ＨＰＶの状態を、ＤＮＡ、ＲＮＡおよびタンパク質に基づくウイルスゲノム、転写物、またはタンパク質についての試験を含めた様々な検出方法によってモニタする。パラフィン包埋腫瘍試料を使用したＨＰＶのｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション（ＩＳＨ）アッセイを行った。ＩＳＨは、色原体に基づく検出戦略に連結されたＨＰＶの高リスク型ＤＮＡプローブおよび低リスク型ＤＮＡプローブを含有する（Ｖｅｎｔａｎａ  ＩＮＦＯＲＭ  ＨＰＶＩＩ  ａｎｄ  ＨＰＶＩＩＩ  ｋｉｔ）を用いて行った。さらに、ＨＰＶ感染の代用バイオマーカーも使用した。腫瘍抑制因子であるＰ１６は、ＨＰＶ感染細胞において上方制御され安定化される。ｐ１６は、ＤＮＡ修復バイオマーカーとしてＩＨＣによってモニタされる。
【０１３６】
試験群の頭頚部癌検体に加え、陰性および陽性のヒト頭頚部癌対照切片にもＩＨＣを行った。標準法を使用して組織切片を脱パラフィン（ｄｅｐａｒａｆｉｎｉｚｅ）し再水和した。熱誘導エピトープ回収を行い、組織を４℃で一晩、抗体を用いて染色した。ＸＰＦおよびＦＡＮＣＤ２の検出に、Ｒｅｎａｉｓｓａｎｃｅ  ＴＳＡ（商標）（Ｔｙｒａｍｉｄｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ（チラミドシグナル増幅））ビオチンシステム（Ｐｅｒｋｉｎ  Ｅｌｍｅｒ）を用いた。ＭＬＨ１、ＰＡＲＰ１、ＰＡＲ、ｐＭＫ２、ｐＨＳＰ２７、ｐＨ２ＡＸ、ＥＲＣＣ１およびＫｉ６７の検出に、Ｓｕｐｅｒ  Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ（商標）ＩＨＣ検出システム（ＢｉｏＧｅｎｅｘ）を用いた。ｐ５３、ＡＴＭ、ＲＡＤ５１の検出に、Ｅｎｖｉｓｉｏｎ＋Ｓｙｓｔｅｍ−ＨＲＰ（Ｄａｋｏ）を用いた。２倍の抗体希釈範囲を既定し、抗体が過剰にあって、対照癌組織間で低発現レベルと高発現レベルが判別されるように抗体の回収条件を設定した。
【０１３７】
頭頚部癌において、ＤＮＡ修復タンパク質の発現変化が頻繁に認められる
ＤＮＡ修復経路は、化学療法および放射線照射に対する細胞反応ネットワークにとって重要である。これらのＤＮＡ修復経路のいくつかからの代表について、導入補助化学療法試験における臨床転帰との関連を調査した（表１）。ＨＮＣ患者の生検材料を一次切除または反復生検から得た。ＨＮＣ患者検体の全組織切片３７個を免疫組織化学に適用した。１０個の選択されたＤＮＡ修復タンパク質エピトープ、Ｋｉ６７、およびいくつかの他のバイオマーカーを、頭頚部癌検体からの連続切片において評価した。腫瘍域を、病理検討によって切片ごとに境界画定した。マーカーの発現差異を、顕微鏡スライドをデジタル病理プラットフォーム（Ａｐｅｒｉｏ）にスキャンすることにより定量化した。病理学者によるスコアおよび機械に基づく染色強度コレクションを、注釈をつけた腫瘍域に集めた。０ビン、１＋ビン、２＋ビンおよび３＋ビン内のマーカー出力を荷重アルゴリズムに集約して０〜３００の相対強度スコアを作り出した。いくつかのマーカーについて、核の染色強度を測り、他の場合では、異なる細胞区画へのマーカーの局在化を明らかにした。例えば、ヌクレオチド除去修復（ＮＥＲ）タンパク質バイオマーカーＸＰＦの核染色パターンは、免疫組織化学によって３つの代表的な癌組織生検材料において実証することができる。ＸＰＦ核染色強度が低いまたは負であることは、ＮＥＲ経路が止まっていることを示し、ＸＰＦ染色強度が中程度であるまたは高いことは、ＮＥＲ経路が進行していることを示す。各バイオマーカーについて、対照の頭頚部腫瘍切片を用いて画像解析アルゴリズムを確立した。同様に、群内のいくつかの他の抗体を用いて、翻訳後調節を腫瘍特異的な形で選択的に実証した。例えば、Ｍａｐｋａｐキナーゼ２（ｐＭＫ２）またはｐＡＴＭまたはｐＨ２ＡＸのリン酸化修飾をモニタすることによって、患者検体間での選択性の変化を判別した。さらに、患者の腫瘍によって、核のみ、または核＋細胞質を含めたいくつかの分布でｐＭＫ２の細胞内局在化が起こった。ＦＡＮＣＤ２タンパク質またはＢＲＣＡ１タンパク質などのいくつかのバイオマーカーは、ＤＮＡ修復経路の活性化変化の指標である細胞核に特有のパターンを有する。これらのタンパク質について、ＩＨＣまたは免疫蛍光法に基づく核内フォーカスが、ＦＡ／ＨＲ経路活性化の指標である。頭頚部癌の生検材料について、ある型の患者検体はＦＡＮＣＤ２に基づくＤＮＡ修復経路およびＢＲＣＡ１に基づくＤＮＡ修復経路の活性化を示し、他の検体はそれを示さないことが明らかである。
【０１３８】
スコア化
ＩＨＣ定量比較を、顕微鏡スライド色原体染色パターンの、コンピュータに基づく画像への変換、およびソフトウェアアルゴリズムの利用、適合およびトレーニングを伴うデジタル病理戦略によって確立した。染色された組織を、陽性の腫瘍核の強度および量を組み込んだ機械に基づく画像解析およびスコア化を使用して評価した。スキャンおよび画像解析のプラットフォームはＡｐｅｒｉｏからのものであった。各バイオマーカーパターンを病理概観によって量について評価した。各バイオマーカーについて、対照の頭頚部癌腫瘍切片を用いて画像解析アルゴリズムを確立した。
【０１３９】
機械によって導かれる画像解析と病理学者によるスコアとの間の相関を試験するために、導入補助化学療法試験において、盲検で２人の病理学者によって解析されたＩＨＣ染色ＸＰＦと機械に基づくアルゴリズムを比較した（図１）。結果は、機械によって導かれる画像解析と病理学者によるスコアとの間に、０．７４４〜０．８３９の範囲のＲ２値の良い相関を示した。
【０１４０】
臨床転帰の相関と相対的なマーカー出力値を判別するために、検体のコア−コア変動がＤＮＡ修復マーカーについて患者の順位スキームに影響したかどうかを最初に解明することが求められた。この目的のために、コホート内の最低値から最高値までから患者の順位の恣意的な指数を確立した。３連のＴＭＡコア間の各マーカーの変動レベルを決定し、患者の順位値／マーカーと対照してスコア化した（図２）。試験されたＨＮＣＭＡＲＫＥＲ８個について、平均順位誤差は全体のうち低い割合であったことが分かった。（８．８〜１１．１％ＤＮＡ修復、１１．１％Ｋｉ６７）。したがって、２連のＴＭＡコア間の比較的小さい変動では、試験されたどのマーカーについても患者の順位は有意に変化しない。
【０１４１】
統計解析
バイオマーカーのスコア化を臨床データと相関させて転帰との相関を評価した。一連の最適閾値のマーカー値を、反応者群と非反応者群間で（導入補助化学療法）、または生存が良い群と生存が悪い群を分離するために（併用化学放射線療法）、最高の判別をもたらした各マーカーについて一変量解析することによって決定した。判別分析および区分解析も行って、データセット試料を反応者／非反応者について、または無病生存もしくは全生存によって、複数の群に最大限分離した。バイオマーカーは種々のＤＮＡ修復経路から選出して、多数のマーカーを使用したアルゴリズムが、同じ経路の重複する測定値ではなく多数の経路で情報を取り込むようにした。カプラン・マイヤー生存曲線およびコックス比例ハザードを用いて、バイオマーカーに関連付けられる死亡までの期間を個々に、または組み合わせて評価した。ｐ値、見かけの誤差率（ＡＥＲ）、受信者動作特性および曲線下面積（ＡＵＣ）、感受性、特異性、陽性予測力、陰性予測力、相対リスク（ＲＲ）、オッズ比に関する統計出力を代替モデルにおいてコンピュータ処理した。多マーカーモデルを用いて、確率試験を伴う個別解析も行ってＡＵＣおよび他の統計値を作成した。
【０１４２】
（実施例２）
併用化学放射線療法から有益性を判別することにおいて有用性を有するＨＮＣＭＡＲＫＥＲ
局所領域的に進行したＨＮＳＣＣのＩＩＩ期およびＩＶ期のＨＮＣ患者６６人に、共同がんセンターの承認プロトコルに従ってＴＦＨＸに基づく併用化学放射線療法を受けさせた。患者の生検材料を一次切除または反復生検から得、３つの組織マイクロアレイ（ＴＭＡ）を構築し、免疫組織化学バイオマーカーの開発に適用した。無増悪期間を治療の最初の日から疾患が消滅、新規病巣が出現、または指標病巣が以前の最小サイズを超えて２５％超増加するまでの時間として測定した。生存を、試験に入った日から任意の原因で死亡するまで測定した。無病生存（ＤＦＳ）、および全生存（ＯＳ）および疾患特異的生存（ＤＳＳ）を、最初の診断日から算定した。ＤＦＳは、組織の取得と疾患再発のエビデンス間の時間として定義した。ＯＳは、無作為化から任意の原因による死亡までの時間として定義した（Ｖｏｋｅｓ  ＥＥら、２０００年、Ｍｉｃｈｉｅｌｓ  Ｓら、２００９年）。統計解析するために、局所再発、領域性再発または遠位再発を疾患再発として一緒にグループ化した。無増悪期間および生存期間を、カプラン・マイヤー積極限曲線を使用して要約した。
【０１４３】
この試験の目標は、併用化学放射線療法の下で、無病生存率または全生存率を予測する、生検段階でのバイオマーカーのパターンを開発し、患者の腫瘍がどれほど侵略的に再発するかを通知することであった。この臨床設定におけるこれらのバイオマーカーの有用性のいくつかの例を例示している。
【０１４４】
（実施例３）
併用化学放射線療法の後に頭頚部癌患者の生存群を分離した区分解析によるＨＮＣＭＡＲＫＥＲの関連
１１種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲを、併用化学放射線療法後の生存の尤度を予測するそのマーカーの能力について生検材料から解析した（表１）。次いで各ＨＮＣＭＡＲＫＥＲを死亡群および無病／全生存群間で分離するために評価した。各マーカーについて一変量のコックス比例ハザードモデルを構築して（単一マーカーモデル）、そのマーカーの潜在的な予測力を検討した。一変量の区分解析において、ＸＰＦ（Ｐ＝０．００４２２）、ＦＡＮＣＤ２（ｐ＝０．００１９９）、ＲＡＤ５１（ｐ＝０．０３５９）、およびＢＲＣＡ１（ｐ＝０．０１０１）が高いことが、良好な生存に関連付けられた（表２）。カプラン・マイヤー生存曲線によっても、ＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ＢＲＣＡ１、ＲＡＤ５１、ＡＴＭが高いことが良好な生存転帰に関連することが示され、そのことは一変量の区分解析と一致している（図３）。ｐＭＫ２およびｐＨ２ＡＸ、ＥＲＣＣ１、ＰＡＲ、ｐ５３などのＤＮＡ修復のいくつかの他のマーカーについては、同じ解析で統計的有意性に達しなかった（表２）。
【０１４５】
生存群を区別する多数ＤＮＡ修復バイオマーカーパネルの発見
ＤＮＡ修復経路は細胞生存中に機能することができ、化学療法は協奏的に反応する。したがって、ＤＮＡ修復タンパク質の変化は、個々の解析によるよりも、マーカーの効果を組み合わせることによって有効に決定することができる。これらの関連について統計式の仮説を展開するために、多数のマーカーの組合せを、分布分割を使用して解析した。マーカーの組合せから成るモデルを構築して、死亡群と生存群を分離するための、マーカーと経路間の可能性のある補足的な相互作用を調査した。
【０１４６】
２つのマーカーモデル区分解析を、併用化学放射線療法のバイオマーカー対の関連について別々に算定した（表３）。ＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ＢＲＣＡ１、ＲＡＤ５１、ＡＴＭは、Ｐ値が低くＡＵＣ値が高い２つのマーカー分割モデルおよび確率モデルの７８％で出現した。２つのマーカー解析において、ＦＡＮＣＤ２、ＢＲＣＡ１、ＲＡＤ５１、ＡＴＭは、頭頚部患者からの生存群の良好な分離を示す。他のマーカーは、同様の対での試験において一貫した働きをせず、別の群に属することが認められず、生存群の顕著な判別に寄与しないことが分かった。全ての２つのマーカー分割モデルをＨＮＣＭＡＲＫＥＲについてコンピュータ処理した（表３）。統計的評価には、ｐ値、見かけの誤差率、相対リスク、オッズ比、陽性予測力、および陰性予測力を含めた。
【０１４７】
組み合わせたＨＮＣＭＡＲＫＥＲは、単独のＨＮＣＭＡＲＫＥＲよりも有効であり、マーカーの組合せ内の高性能の根源マーカーを同定することが重要である。他のマーカーと組み合わせて使用した際の個々のマーカーの能力を解析するためにプラットフォームを開発した。試験は、多数マーカーモデルにおいて改善される、併用化学放射線療法で治療した後の全生存に対する根源マーカーの働きを評価することにより行った。この解析の役割は、引き続き追加のモデルにおいて試験するための特定のマーカー群を関連付けることである。標的とした特異的な単一バイオマーカーの標的開始点を用いた試験においてＨＮＣＭＡＲＫＥＲについて区分解析を算定した。示した例では、算定された５種の根源マーカーはＦＡＮＣＤ２、ＸＰＦ、ＢＲＣＡ１、ＡＴＭおよびＲＡＤ５１である（図４）。まず１種マーカーモデル、次いで常に根源マーカーを含有する２種、３種、および４種マーカーモデル全てを示した。どの場合においても、コンピュータ処理したｌｏｇ１０Ｐ値（四角）、陽性予測値（ＰＰＶ）（三角）およびＡＥＲ（黒丸）を各根源マーカー単独、および２種、３種および４種マーカーモデルで他のＨＮＣＭＡＲＫＥＲとの組合せについて示す。全てのモデルの中央値を各モデルにプロットした。
【０１４８】
重要な根源マーカーにマーカーを追加することの有益性の例を本実行で実証する。根源マーカー解析の２つの特定の例、ＰＡＲおよびｐＭＫ２を選出し、高生存患者サブグループと低生存患者サブグループ間の判別を示すように算定されたｐ値を用いてカプラン・マイヤー全生存曲線をプロットした。ＰＡＲを用いた最初の例において、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲであるＲＡＤ５１、ＸＰＦ、およびＦＡＮＣＤ２を加え、それぞれの２−、３−、および４−マーカーモデルを算定した（図５）。ｐ値は、ＰＡＲ（０．０７４６）、ＰＡＲ、ＲＡＤ５１（０．００６１８）、ＰＡＲ、ＲＡＤ５１、ＸＰＦ（１．６１ｅ−４）、およびＰＡＲ、ＲＡＤ５１、ＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２（６．０６ｅ−５）であり、これはマーカーの追加（組合せマーカー）により、患者の生存サブグループが良好に判別されることを示している。ｐＭＫ２を用いた第２の例では、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲのｐ５３、ＦＡＮＣＤ２およびＢＲＣＡ１を追加し、それぞれの２種、３種および４種マーカーモデルを算定した（図５）。ｐ値は、ｐＭＫ２（０．２９３）、ｐＭＫ２、ｐ５３（０．０２５６）、ｐＭＫ２、ｐ５３、ＦＡＮＣＤ２（１．１ｅ−５）、およびｐＭＫ２、ｐ５３、ＦＡＮＣＤ２、ＢＲＣＡ１（２．６４ｅ−６）であった。両方の例において、試験された全患者は黒い点線によって境界線を画定し、例示した４種マーカーモデルは、全患者の傾向と異なる患者サブグループを識別する。
【０１４９】
多数マーカー分割モデルをさらに拡張して３種のマーカー、および４種のマーカーの組合せを含めた。３種のマーカー分割モデルをＨＮＣＭＡＲＫＥＲおよび統計値によって優先順位をつけた一覧についてコンピュータ処理した（表４）。一例において、カプラン・マイヤーＯＳ曲線で、ＲＡＤ５１、ＢＲＣＡ１およびＦＡＮＣＤ２が高いことが、単一のマーカーモデルと比較して、ｐ値＝１，２２ｅ−４、ＡＵＣ＝０．８４の良好な生存転帰に関連付けられることが示されている（表２）。さらに、３種のマーカーモデル全てを、併用化学放射線療法後の生存が良いサブグループと生存が悪いサブグループを区別する全生存解析において合同で解析した。
【０１５０】
多数ＨＮＣＭＡＲＫＥＲが単一のマーカーよりも改善された働きを示すことを実証するために、区分解析の出力を、併用化学放射線療法試験において、６つの統計値およびＨＮＣＭＡＲＫＥＲ群を用いた１種、２種、３種、および４種マーカーモデルの比較と対照して評価した（表２〜５）。結果は、Ｐ値、相対リスク、陽性予測値、特異性、およびＡＥＲの値に基づいて、モデルのこの群からのマーカーの数を増加させることにより、３種、４種、および５種マーカーモデルが１種マーカーモデルよりも明らかに優れ、重複しない場合に性能が増加することを示している。したがって、４種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ試験および５種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ試験はどちらも、単一のＨＮＣＭＡＲＫＥＲよりも良好な判別をもたらし、誤差が少ない。
【０１５１】
（実施例４）
頭頚部癌の、生存が良い群と生存が悪い群を有効に区別するためのＨＮＣＭＡＲＫＥＲにおけるパラメトリック確率解析の使用
確率解析の統計プロセスを独立に実行して併用化学放射線療法試験におけるＨＮＣＭＡＲＫＥＲを比較した。手順を展開して、各群においてマーカーの評価が認められる確率を検討することにより死亡群または生存群への患者の配置を検討した（図６）。この手順において、上記解析に使用される群の構成員の定義を、死亡の高発生率の領域に加えて死亡の低発生率の領域を定義することによってさらに正確にする。これらの領域は、死亡する可能性が高い群と死亡する可能性が低い群についての多変数確率分布を使用して構築し、群の構成員に反映される単一スコアは個々の群の確率から構築する。これらの確率分布を構築する１つの方法は、確率のパラメトリック推定、すなわち正規分布を使用することである。別の方法は、各群について確率密度のノンパラメトリック（分布によらない）推定値を使用することである。
【０１５２】
パラメトリック法（正規分布）の理論および算定
両方の群について平均ベクトルμおよび共分散マトリックスΣを測定することによって、マーカー値ｘとして、再発する可能性が低いｆｎｌ（ｘ）群、および再発する可能性が高いｆｌ（ｘ）群について確率密度関数を評価することができる。
【０１５３】
【数１】
2011523049.tif 000003
確率密度は、各群においてマーカー値が認められる事後確率として表される。
【０１５４】
【数２】
2011523049.tif 000004
解釈を平易化するためのスカラー値を得るために、これらの確率を下記式によってスコアｓに組み合わせる。
【０１５５】
【数３】
2011523049.tif 000005
スコアのこの形式は、生存する可能性が低い群内で認められる確率が非常に高い試料が（Ｐ（ｎｌ）＞＞Ｐ（Ｉ））、＋１に近いスコアを有するように；生存する可能性が高い群内で認められる確率が非常に高い場合は、スコアが−１に近いように選出される。試料が認められる確率がどちらの群でも同程度の場合は、スコアはゼロに近い。モデルからは転帰が不明である試料を適応させるために、群に割り当てる前にスコアの大きさを±１／３の閾値を超過させる必要がある。±１／３のスコアは、群の構成員の確率で２倍の差異と同等である；Ｐ（ｎｌ）＝２＊Ｐ（ｌ）または２＊Ｐ（ｎｌ）＝Ｐ（ｌ）。試料が閾値を超過しない場合は、どちらの群にも割り当てられず、不確定と分類される。
【０１５６】
各群についての平均および共分散マトリックスをデータセットから算定し、検証設定のためのスコアの生成に使用した。
【０１５７】
１種、２種、３種、および４種のマーカーの特有の組合せを全て使用したモデルを構築し、それらのマーカーの患者の転帰を判別する能力を照合した。全てのモデルについて、不確定であった試料の数をプロットした。不確定の範囲（−１／３＜スコア＜１／３）に落ちた試料の中間数は、モデルにマーカーを追加するほど減少する。出力を４つの様式で評価した：１）転帰によるスコア、２）カプラン・マイヤー生存曲線、３）スコアからの予測転帰、および４）スコアからのＲＯＣプロット。スコアは、事象（死亡）または無事象（生存）の確率であり、したがって−１〜１の範囲である。また、事象の尤度も０〜１の範囲に設定される。
【０１５８】
転帰によるスコアは、スコアを与えられた患者についての再発の尤度を示す。生存の尤度をｙ軸にプロットする。患者の生存の尤度は、曲線からｘ値（スコア）に対応するｙ値を読み取ることによって決定する。上記で定義した不確定領域は、破線で示したプロット戦略に反映され、（−１／３＜スコア＜１／３）である。
【０１５９】
スコアからの予測転帰は、スコア値をもたらす生存の尤度をコンピュータ処理することによるスコアの臨床的な関連性の評価である。各レベルのスコアについての再発確率を、スコアウィンドウ内（すなわち、−１≦スコア≦０．８）の全患者をビニングすることにより算定し、再発経験ウィンドウ内の患者試料の割合を決定する。試料の数が２つ未満のビンは報告していない。再発の確率対スコアの傾向を、Ｌｏｅｓｓ  ｆｉｔを使用して近似し、傾向線についてのポイントワイズ９５％信頼区間も報告している（図中の点線）。
【０１６０】
さらに、スコアからのＲＯＣプロットは、試験の質の決定に使用した。不確定スコアの閾値に対する±１／３の選出は最適でない可能性がある。群の構成員の割り当てにおいて異なるスコア閾値を選出する効果は、ＲＯＣプロットを使用して検討することができる。ＲＯＣプロットは、閾値を−１〜１まで移動させることによってスコアから構築し、その閾値未満の試料全てを死亡陽性であるまたは死亡する可能性が高いと判定する。閾値を超えるスコアの試料全てを死亡する可能性が低い群に配分する。正確に検出された全ての再発性試料の割合を、誤って生存と識別された非再発性試料の割合と対照してプロットする。
【０１６１】
上記の統計パラメータを使用し、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲを、併用化学放射線療法で治療された頭頚部癌患者における全生存有益性との関連について評価した。ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの例であるＸＰＦは、転帰によるスコア、カプラン・マイヤー疾患特異的生存曲線、スコアからの予測転帰、スコアからのＲＯＣプロットに対して射影を示すことが示されている（図７）。この例では、生存群を区別するｌｏｇ１０ｐ値は０．００１８９（カプラン・マイヤー疾患特異的生存曲線）であり、ＲＯＣプロットから計算されたＡＵＣは０．７１１である。ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの代表的なサブグループ［ＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ＡＴＭ、ＢＲＣＡ１およびＲＡＤ５１］カプラン・マイヤー全生存曲線も、併用化学放射線療法で治療された頭頚部癌患者についての転帰データからプロットした（図８）。
【０１６２】
多数ＨＮＣＭＡＲＫＥＲについても２種のマーカーモデル（図７）、３種のマーカーモデル（図８）、および４種のマーカーモデル（図９）を用いて確率解析を行った。
【０１６３】
多数のＤＮＡ修復バイオマーカーが、頭頚部癌の臨床決定のために患者のサブグループを判別することに有意な有益性を付加することを実証するために、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲセットの１種、２種、３種、および４種マーカーモデル全てについて確率解析を完了した。カプラン・マイヤー全生存曲線、相対リスク、陽性予測値、および平均誤差率（ＡＥＲ）から統計パラメータのｐ値を検討し、プロットした（図９）。ＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデルを１種〜４種に増加させることにより、統計パラメータは特徴的に全体的に改善される。中央値は、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ群内のｐ値の減少、相対リスクの増加、陽性予測値の増加、およびＡＥＲの減少を示している（図９）。比較すると、個々のバイオマーカーとして評価された全てのＨＮＣＭＡＲＫＥＲの複合解析では、４種のＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデルに対する同様の解析よりも全生存について患者のサブセットを判別する能力が低い。この点を例示するために、図はＨＮＣＭＡＲＫＥＲセットの１種マーカーモデル全てとＨＮＣＭＡＲＫＥＲセットの４種マーカーモデル全てを比較している（図１１）。囲み枠は、Ｘ軸上の、ＨＩＧＨ生存群またはＬＯＷ生存群への割り当てに誤りがある患者を示している。したがって、確率解析により、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲの組合せにより、試験の１つの結果によっては正確に割り当てられない患者画分の混同を縮小することができることが示されている（図１０）。
【０１６４】
多数マーカーモデルの重要性についての追加の実証を、後の全てのモデルについてＨＮＣＭＡＲＫＥＲの１つを根源マーカーとみなすことによって示す。ｐ値、陽性予測値、およびＡＥＲの統計値を、ＦＡＮＣＤ２、ＸＰＦ、ＡＴＭ、ＢＲＣＡ１またはＲＡＤ５１バイオマーカーそれぞれを用いた１種マーカーモデルについて別々にコンピュータ処理した。次に、同じ開始バイオマーカーを含有する２種、３種、または４種マーカーモデル全てを用いて同じ統計試験を生成し、関連モデル全てについて中央値を算定した。根源マーカーごとに同じ実行を行った：ＦＡＮＣＤ２、ＸＰＦ、ＡＴＭ、ＢＲＣＡ１またはＲＡＤ５１。５種の根源マーカーそれぞれの場合において、２種、３種、および４種マーカーモデルは、マーカーの追加で、性能が増加する傾向を示し、関連する１種マーカーモデルに対して有意に改善されている（図１０）。全てのＨＮＣＭＡＲＫＥＲを用いた算定に関しては、性能が増加する特徴は、２種、３種、および４種マーカーモデルでのマーカーの共同評価に関連付けられる。
【０１６５】
ＨＮＣＭＡＲＫＥＲセットからのＲＡＤ５１、ＢＲＣＡ１、およびＦＡＮＣＤ２マーカーを用いた例を示す（図１２）。この３種のマーカーモデルについて、転帰によるスコア、カプラン・マイヤー生存曲線（ｐ＝１．２２ｅ−４）、スコアからの予測転帰、およびＲＯＣプロット（ＡＵＣ＝０．８４）を含めた評価された統計パラメータそれぞれについて有意性が増加し、それは、どの単一のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ試験に対しても３種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ試験では判別が良好で誤差が少ないことを示している（図１２）。さらに、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲを用いた３種マーカーモデルは、生存が良い（ＨＩＧＨ）サブグループおよび生存が悪い（ＬＯＷ）サブグループの両方が全患者の傾向から区別されるように患者のサブグループを識別することの有用性を例示している。ＤＮＡ修復バイオマーカーの組合せの一般例を表８に示す。
【０１６６】
多数ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ確率解析をＨＮＣＭＡＲＫＥＲからの４種マーカーモデルにおいても展開した（表９）。ＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ＡＴＭ、ＢＲＣＡ１の４種マーカーモデルについて、転帰によるスコア、カプラン・マイヤー生存曲線（ｐ＝４．９８ｅ−４）、スコアからの予測転帰、およびＲＯＣプロット（ＡＵＣ＝０．８２８）について有意性が増加し、それはどのＨＮＣ単一マーカー試験に対しても４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ試験では判別が良好で誤差が少ないことを示している（図１３）。代替のＸＰＦ、ＦＡＮＣＤ２、ＲＡＤ５１、ＢＲＣＡ１の４種マーカーモデルにおいて、転帰によるスコア、カプラン・マイヤー生存曲線（ｐ＝１．１７ｅ−５）、スコアからの予測転帰、およびＲＯＣプロット（ＡＵＣ＝０．８７）について有意性が増加し、それはどのＨＮＣ単一マーカー試験に対しても４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ試験では判別が良好で誤差が少ないことを示しており（図１４）、これは４種マーカー区分解析と一致している（表５）。したがって、４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ試験により、単一のＨＮＣＭＡＲＫＥＲよりも良好な判別と少ない誤差がもたらされる。さらに、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲを用いた４種マーカーモデルは、生存が良い（ＨＩＧＨ）サブグループおよび生存が悪い（ＬＯＷ）サブグループの両方が全患者の傾向から区別されるように患者のサブグループを識別することの有用性を例示している。結論として、多数マーカーアルゴリズムは、４種マーカーモデルが、併用化学放射線療法において生存群を区別することに、より特異的、感受性、かつ統計的に有意であることを示している。患者の生検材料からの試験は、生存が良い患者サブセットと生存が悪い患者サブセットの両方を線引きすることに関連性がある。
【０１６７】
いくつかの統計試験を利用して、確率解析における、単一バイオマーカーの値に対する優位性を立証した。４種の個々のマーカーについてのＡＵＣ値を、ＦＡＮＣＤ２（０．７３）、ＸＰＦ（０．６９）、およびＢＲＣＡ１（０．７５）、ＲＡＤ５１（０．６８）、ＡＴＭ（０．６５）と算定した。比較すると、代替の４種のバイオマーカーパネルを有利に比較し、４種のＤＮＡ修復マーカーモデル（ＡＴＭ；ＦＡＮＣＤ２；ＲＡＤ５１；ＸＰＦ）についてはＡＵＣ値０．８７；４種のＤＮＡ修復マーカーモデル（ＢＲＣＡ１；ＦＡＮＣＤ２；ＲＡＤ５１；ＸＰＦ）についてはＡＵＣ値０．８６；４種のＤＮＡ修復マーカーモデル（ＡＴＭ；ＢＲＣＡ１；ＦＡＮＣＤ２；ＲＡＤ５１）についてはＡＵＣ値０．８５および４種のＤＮＡ修復マーカーモデル（ＡＴＭ；ＢＲＣＡ１；ＦＡＮＣＤ２；ＸＰＦ）についてはＡＵＣ値０．８３と有意に高かった（表９）。同様に、陽性予測力および陰性予測力の算定を評価した。個々のマーカーは陽性予測力（０．５９〜０．６９）および陰性予測力（０．５２〜０．８６）を示した。代わりに、４種のマーカーアルゴリズム、ＡＴＭ；ＦＡＮＣＤ２；ＲＡＤ５１；ＸＰＦは陽性予測力（０．８４）および陰性予測力（０．９４）を示し、ＢＲＣＡ１；ＦＡＮＣＤ２；ＲＡＤ５１；ＸＰＦは陽性予測力（０．７９）および陰性予測力（０．８４）を示し、ＡＴＭ；ＢＲＣＡ１；ＦＡＮＣＤ２；ＲＡＤ５１は陽性予測力（０．７７）および陰性予測力（０．８８）を示し、ＡＴＭ；ＢＲＣＡ１；ＦＡＮＣＤ２；ＸＰＦは陽性予測力（０．７４）および陰性予測力（０．８２）を示し優れていた（表９）。他の統計マトリックスに関しては、陽性予測力および陰性予測力の決定により、４種のマーカーモデルが個々のマーカーを用いて試験するよりも有意であり信頼性が高いことが立証された。
【０１６８】
（実施例５）
併用化学放射線療法に有益な頭頚部癌患者における追加の臨床エンドポイントを用いてＨＮＣＭＡＲＫＥＲを判別する
いくつかの臨床エンドポイントが、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲを用いて評価可能である。それらの中には、無増悪期間、無病生存、および疾患特異的生存および頭頚部癌において同様に重要である追加のエンドポイントがある。ＨＮＣＭＡＲＫＥＲアルゴリズムが追加の臨床パラメータに対して情報を与えることを例示するために、以下の実施例を説明する。
【０１６９】
同時化学療法で治療された頭頚部癌患者を、カプラン・マイヤー疾患特異的生存射影を使用して疾患特異的生存について評価して、アルゴリズムの結果を通知した。単一のＨＮＣＭＡＲＫＥＲ［ＸＰＦ、ＢＲＣＡ１、ＦＡＮＣＤ２、およびＲＡＤ５１］の区分解析を算定し、ＨＩＧＨ生存群およびＬＯＷ生存群それぞれが統計的に有意に線引きされることが示された：ＸＰＦ（ｐ値＝１．７４ｅ−５）、ＢＲＣＡ１（ｐ値＝８．５ｅ−４）、ＦＡＮＣＤ２（ｐ値＝４．５８ｅ−４）、ＲＡＤ５１（ｐ値＝０．００１３）（図１５）。このデータにより、疾患特異的生存などの追加のパラメータも、化学放射線治療で治療する有益性についてＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデルを用いて評価可能であることが実証された。
【０１７０】
有用性の第２の実証をＨＮＣＭＡＲＫＥＲについて示し、多数マーカーモデルの場合の疾患特異的生存評価を算定する。４種ＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデル［ＢＲＣＡ１、ＸＰＦ、ＲＡＤ５１、ＦＡＮＣＤ２］の例で、化学放射線療法で治療された頭頚部癌患者は高生存群および低生存群に区別されることが示されている（図１６）。図は、ＢＲＣＡ１、ＸＰＦ、ＲＡＤ５１、ＦＡＮＣＤ２の４種マーカーモデルの区分解析か確率解析のいずれかによって生存群を判別するための試験の有益性を例示しており、区分解析については（ｐ＝２．９ｅ−０６）および確率解析については（ｐ＝５．３５ｅ−４）の高ｌｏｇ１０ｐ値であった。したがって、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲモデルは重要であり、他の臨床エンドポイントに関連性がある。
【０１７１】
（実施例６）
頭頚部癌における導入補助化学療法の有益性を判別するＨＮＣＭＡＲＫＥＲ
単一のＨＮＣＭＡＲＫＥＲを用いた一変量解析
ＨＮＣＭＡＲＫＥＲ１１種を、導入補助化学療法から反応者群および非反応者群を予測するそのマーカーの能力について解析した（表１０）。本実施例におけるＤＮＡ修復バイオマーカーとしては下記のものが挙げられる：ＸＰＦ、ｐＭＫ２、ＦＡＮＣＤ２、ＰＡＲＰ１、ＥＲＣＣ１、ＭＬＨ１、ｐＨ２ＡＸ、ＰＡＲ、Ｋｉ６７。本実施例では、ｐＭＫ２の細胞質内および核内の２つの型をスコア化する。同様に、ＦＡＮＣＤ２の核内フォーカス（ＮＦ）および陽性核（Ｎ）について２つのスコアが評価可能である。ＨＮＣ患者を、導入補助化学療法に対するその患者の反応の評価において、固定閾値戦略を使用して区分解析によって分離する。
【０１７２】
各マーカーについて一変量のコックス比例ハザードモデルを構築して、そのマーカーの潜在的な予測力を検討した。各マーカーについてＲＯＣプロットを構築し、ＡＵＣをコンピュータ処理した。順列試験を使用してＡＵＣの有意性を照合した。ＡＵＣ値は、単一バイオマーカーのＲＯＣ決定から示される。ＡＵＣ：曲線下面積は、試験スキーム下のデータがどれほどうまく２つの分類に分離されたかの測定値であり、ＲＯＣ、受信者動作特性、または単にＲＯＣ曲線は、判別閾値が変動する二元性の分類システムについての感受性対（１−特異性）のグラフによるプロットである。ＲＯＣは、真陽性画分（ＴＰＲ＝真陽性率）対偽陽性画分（ＦＰＲ＝偽陽性率）をプロットすることによっても同等に表すことができる。マーカーの１つは、非反応者から反応者を判別する能力が９５％の信頼性レベルで有意であり（ＡＵＣ＝０．７８、ｐ＝０．０１８）、１つのマーカー、ｐＭＫ２は、９０％の信頼性レベルで有意であった（ＡＵＣ＝０．７１、ｐ＝０．０８）。
【０１７３】
頭頚部癌試験において、１１種のバイオマーカーそれぞれについて、二次の判別モデルを誤分類および想定プライア（ｐｒｉｏｒ）と同等の費用で構築した。等しくない群サイズを修正するために、各マーカーについての分類の平均誤差率を算定し、ラッヘンブルックホールドアウト法（Ｌａｃｈｅｎｂｒｕｃｈ’ｓ  ｈｏｌｄｏｕｔ  ｍｅｔｈｏｄ）を使用して検証した。１１種のマーカーのうちＸＰＦが最も低い誤分類率を有し（観察値２０％、交差検証値２０％）、ｐＭＫ２が２番目に低い誤分類率を有した（観察値２５％、交差検証値３９％）。
【０１７４】
この試験によって、ＸＰＦは統計的に有意である（図１７）。確認のために、さらに、多数比較について、ボンフェローニ補正した後に８０％の信頼性レベルで決定し、それによりＸＰＦが、頭頚部癌の治療に対する反応の予測において重要なマーカーであることが示唆された。導入補助化学療法に対する完全反応（ＣＲ）は生存の改善の前兆となる（Ｓｐａｕｌｄｉｎｇ  ＭＢら、１９９４年、Ｊａｕｌｅｒｒｙ  Ｃら、１９９２年、Ｔｅｊｅｄｏｒ  Ｍら、１９９２年、Ｍａｉｐａｎｇ  Ｔら、１９９５年）。
【０１７５】
頭頚部癌において導入補助化学療法に対する反応を通知するためのＨＮＣＭＡＲＫＥＲパネルにおける多数バイオマーカーの役割
ＤＮＡ修復経路は、細胞生存中に機能することができ、化学療法は協奏的に反応する。したがって、ＤＮＡ修復タンパク質の変化は、個々の解析によるよりも、マーカーの効果を組み合わせることによって有効に決定することができる。これらの関連について統計式の仮説を展開するために、２種のマーカーの組合せを、分布分割を使用して段階的な二元性マーカーモデルで解析した。マーカーの組合せから成るモデルを構築して、頭頚部癌の導入補助化学療法から非反応者から反応者を判別するための、マーカーと経路間の可能性のある補足的な相互作用を調査した。マーカー比較の出力は、ＸＰＦ、ｐＨ２ＡＸ、ｐＭＫ２に基づく２種マーカー解析から良好な転帰を示した（図１８、１９）。２種マーカーモデルのおよそ３０％が、ＸＰＦおよびｐＨ２ＡＸによって達成された最善性能の最善の単一マーカーモデルよりも高いＡＵＣを実証した（ＡＵＣ＝０．９１）。最良の追加的な２種のマーカーモデルの６０％に出現したＸＰＦおよび３３％に出現したｐＭＫ２は、治療に対する反応の予測におけるその潜在的な役割を強化している。最良比モデルの３８％に出現したＸＰＦはさらに、ＸＰＦが患者の反応の基線を確立することにおいて重要であることを意味している。他のマーカーは同様の対での試験において一貫した働きをせず、別の群に属することが認められず、反応者群の患者の顕著な判別に寄与しなかった。全ての２種マーカーモデルをＨＮＣＭＡＲＫＥＲについてコンピュータ処理した；統計的評価には、ｐ値、見かけの誤差率、相対リスク、オッズ比、陽性予測力、および陰性予測力を含めた。
【０１７６】
多数マーカーモデルを拡張して３種のマーカーの組合せを含め、マーカーを組み合わせる２つの可能な様式を適用した：（ｍ１＋ｍ２＋ｍ３）および（ｍ１／ｍ２＋ｍ３）。３種のマーカーモデル全てを、頭頚部癌における導入補助化学療法の有益性を予測するものとしてＨＮＣＭＡＲＫＥＲについてコンピュータ処理した。バイオマーカーの組合せから、頭頚部癌における導入補助化学療法に対する患者の反応を判別することに対する有益性が決定され得る多数バイオマーカーモデルが得られた（図２０）。両方のモデル構造における最良の候補について０．９７を超えるＡＵＣでＲＯＣプロットが構築された場合に、２つの異なるモデル構造から同様の結果が得られた。単に追加的な構造の最良の判別モデルから、安定疾患の患者を分類するための良好な性能が得られたが（正確度７１％対正確度５７％）、治療反応者の正確な分類においては同様の性能が得られた（正確度８７％対正確度８６％）。ＸＰＦは、３種のマーカーモデルの最良の１％の３分の１に出現し、ｐＭＫ２は最良モデルの１４％に出現した。ｐＨ２ＡＸも、最良モデルの３０％に発生する一般の最良マーカーとして識別され、両方の構造に対して最善の性能の３種マーカーモデルに存在した。多数マーカーモデル解析は、導入補助化学療法に対する頭頚部癌患者の反応を予測することに感受性かつ有効である。
【０１７７】
代替として、導入補助化学療法への反応に関連性がある判別子ＨＮＣＭＡＲＫＥＲも、分類のサブグループ化を使用することによって評価し、図２１は、枝刈りした分類木における多数マーカー射影を示し、ＨＮＣＭＡＲＫＥＲが枝刈りした木の判別子によって検証されることを示している。
【０１７８】
【表１】
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【０１７９】
【表２】
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【０１８０】
【表３】
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【０１８１】
【表４−１】
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【０１８２】
【表４−２】
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【０１８３】
【表５−１】
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【０１８４】
【表５−２】
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【０１８５】
【表５−３】
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【０１８６】
【表５−４】
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【０１８７】
【表６】
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【０１８８】
【表７−１】
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【０１８９】
【表７−２】
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【０１９０】
【表８−１】
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【０１９１】
【表８−２】
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【０１９２】
【表８−３】
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【０１９３】
【表８−４】
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【０１９４】
【表８−５】
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【０１９５】
【表９−１】
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【０１９６】
【表９−２】
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【０１９７】
【表９−３】
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【０１９８】
【表９−４】
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【０１９９】
【表９−５】
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【０２００】
【表９−６】
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【０２０１】
【表９−７】
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【０２０２】
【表９−８】
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【０２０３】
【表１０】
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【０２０４】
【数４】
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【０２０５】
【数５】
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他の実施形態
本発明がその詳細な説明と共に記載されたが、前述の記載は、添付の特許請求の範囲により定義される本発明の範囲を例示することを意図したものであって、限定することを意図したものではない。他の態様、効果および変形は、以下の特許請求の範囲内である。
【図１−１】
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【図１−２】
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【図２−１】
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【図２−２】
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【図２−３】
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【図２−４】
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【図３】
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【図４】
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【図５−１】
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【図５−２】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１−１】
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【図１１−２】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【国際調査報告】
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