(57)【要約】腫瘍で特異に発現する特定の遺伝子からなるがんマーカーセットは、がんに対するパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物治療の有効性予測についての正確性を向上させる。これらのセットは、パクリタキセル様がん治療活性について薬物候補をスクリーニングするために、さらに有用である。このがんマーカーセットは、臨床の場において、がん患者がパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物治療に応答するかしないかの可能性についての情報を提供するために使用することができる。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
パクリタキセル又はパクリタキセル様薬物を用いて患者の腫瘍を治療できる可能性を判定する方法であって、
（ａ）患者由来のメッセンジャーＲＮＡを有する腫瘍又は腫瘍抽出物のサンプルの遺伝子発現リストを得るステップと、
（ｂ）遺伝子マーカーセットの遺伝子に関する遺伝子発現リストから、サンプルの遺伝子発現プロファイルを決定するステップと、
（ｃ）サンプルの遺伝子発現プロファイルを、標準化された「良い」及び「悪い」マーカーセットプロファイルと比較して、パクリタキセル又はパクリタキセル様薬物を用いて腫瘍を治療できる又は治療できないと、サンプルの遺伝子発現プロファイルにより予測されるかどうかを判定するステップであって、「良い」が、パクリタキセル又はパクリタキセル様薬物を用いて腫瘍を治療できるであろうということを示し、「悪い」が、パクリタキセル又はパクリタキセル様薬物を用いて腫瘍を治療できないであろうということを示すステップと
を含み、
遺伝子マーカーセットが、次のセット１、セット２、セット３、セット４、セット５、セット６又はそれらの組み合わせ：
【表１】
2014533955.tif 000014
【表２】
2014533955.tif 000015
【表３】
2014533955.tif 000016
【表４】
2014533955.tif 000017
【表５】
2014533955.tif 000018
【表６】
2014533955.tif 000019
である、方法。
【請求項２】
腫瘍が乳房腫瘍、卵巣腫瘍、肺腫瘍又は前立腺腫瘍である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
腫瘍が乳房腫瘍である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
セット１、２及び３の各遺伝子についてサンプルの遺伝子発現プロファイルを決定し、遺伝子発現プロファイルを各遺伝子マーカーセットの標準化された「良い」及び「悪い」プロファイルと比較して、パクリタキセル又はパクリタキセル様薬物を用いて腫瘍を治療できる又は治療できないと各遺伝子発現プロファイルにより予測されるかどうかを判定し、３つのマーカーセットすべてにより腫瘍を治療できると予測されるならば、患者がパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物治療の利益を享受できるであろうと予測され、３つのマーカーセットすべてにより腫瘍を治療できないと予測されるならば、患者がパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物治療の利益を享受できないであろうと予測され、マーカーセットの１つ又は２つにより腫瘍を治療できると予測される、又はマーカーセットの１つ又は２つにより腫瘍を治療できないと予測されるならば、患者がパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物治療の利益を享受できるかどうかは不確定である、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
腫瘍がエストロゲン受容体陽性（ＥＲ＋）腫瘍である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
セット４、５及び６の各遺伝子についてサンプルの遺伝子発現プロファイルを決定し、遺伝子発現プロファイルを各遺伝子マーカーセットの標準化された「良い」及び「悪い」プロファイルと比較して、パクリタキセル又はパクリタキセル様薬物を用いて腫瘍を治療できる又は治療できないと各遺伝子発現プロファイルにより予測されるかどうかを判定し、３つのマーカーセットすべてにより腫瘍を治療できると予測されるならば、患者がパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物治療の利益を享受できるであろうと予測され、３つのマーカーセットすべてにより腫瘍を治療できないと予測されるならば、患者がパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物治療の利益を享受できないであろうと予測され、マーカーセットの１つ又は２つにより腫瘍を治療できると予測される、又はマーカーセットの１つ又は２つにより腫瘍を治療できないと予測されるならば、患者がパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物治療の利益を享受できるかどうかは不確定である、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
腫瘍がエストロゲン受容体陰性（ＥＲＮトリプルネガティブ）腫瘍である、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
パクリタキセル様腫瘍治療活性を有する薬物候補としての化合物をスクリーニングする方法であって、
（ａ）化合物で処理した腫瘍サンプルの、遺伝子マーカーセットの遺伝子について、遺伝子発現プロファイルを決定するステップと、
（ｂ）サンプルの遺伝子発現プロファイルを標準化された「良い」及び「悪い」マーカーセットプロファイルと比較して、化合物がパクリタキセル様腫瘍治療活性を有するであろうと、サンプルの遺伝子発現プロファイルにより予測されるかどうかを判定するステップであって、「良い」が、化合物がパクリタキセル様腫瘍治療活性を有するであろうということを示し、「悪い」が、腫瘍がパクリタキセル様腫瘍治療活性を有しないであろうということを示し、遺伝子マーカーセットが請求項１で定義された通りであるステップと、
を含む方法。
【請求項９】
遺伝子発現プロファイルの各遺伝子が遺伝子発現値を有し、遺伝子発現値にそのマーカー係数を掛けることによって、修正された遺伝子発現プロファイルが得られ、
標準化された「良い」及び「悪い」プロファイルが、マイクロアレイ予測解析法を使用して、「良い」及び「悪い」の両クラスについて標準化されたセントロイドを計算することによって決定され、
マーカーセットの修正クラスセントロイドが、各クラスに対する標準化されたセントロイドにマーカー係数を掛けることによって得られ、
サンプルの修正された遺伝子発現プロファイルを各修正クラスセントロイドと比較して、腫瘍が「良い」又は「悪い」と判定し、ピアソン相関距離において、セントロイドが修正された遺伝子発現プロファイルに最も近いクラスが、サンプルに対するクラスであると予測される、
請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
遺伝子発現プロファイルを標準化された「良い」及び「悪い」マーカーセットプロファイルと比較する前に、サンプルの遺伝子発現プロファイルの出力を得るステップをさらに含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
マイクロアレイ解析、個々の遺伝子のスクリーニング、個々のＲＮＡのスクリーニング、診断パネル、ミニチップ、ＮａｎｏＳｔｒｉｎｇチップ、ＲＮＡシークエンスチップ、プロテインチップ又はＥＬＩＳＡ試験を使用して、遺伝子マーカーセットの遺伝子プローブに対してサンプルをスクリーニングすることによって、サンプルの遺伝子発現プロファイルが決定される、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
マーカーセットの遺伝子プローブがプリントされているマイクロアレイに対してサンプルをスクリーニングすることによって、サンプルの遺伝子発現プロファイルが決定される、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
腫瘍の治療に対するパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物の有効性を予測するための、請求項１で定義された遺伝子マーカーセットの１つ又は複数の使用。
【請求項１４】
セット１、２及び３の３つすべて又はセット４、５及び６の３つすべてが予測に使用される、請求項１３に記載の使用。
【請求項１５】
腫瘍が乳房腫瘍、卵巣腫瘍、肺腫瘍又は前立腺腫瘍である、請求項１３又は１４に記載の使用。
【請求項１６】
腫瘍の治療に対するパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物の有効性を予測するためのキットであって、請求項１で定義された遺伝子マーカーセットの各遺伝子に対する遺伝子プローブを、遺伝子マーカーセットに関するサンプルの遺伝子発現プロファイルを得るための説明書と共に含む、キット。
【請求項１７】
セット１、２及び３の３つすべて又はセット４、５及び６の３つすべてに対する遺伝子プローブを含む、請求項１６に記載のキット。
【請求項１８】
サンプルの遺伝子発現プロファイルを標準化された「良い」及び「悪い」マーカーセットプロファイルと比較して、サンプルの遺伝子発現プロファイルにより、パクリタキセル又はパクリタキセル様薬物によって腫瘍を治療できる又は治療できないと予測されるかどうかを判定するための説明書をさらに含む、請求項１６又は１７に記載のキット。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本出願は、２０１１年１１月２８日に出願された米国特許仮出願第６１／５６３，９２９号の利益を主張し、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
［発明の分野］
本発明はがんに関し、より詳細には、患者の腫瘍を治療するのにパクリタキセルが有効であるかどうかを予測するための方法及びマーカー、並びにパクリタキセル様腫瘍治療活性について薬物候補をスクリーニングするための方法及びマーカーに関する。
【０００３】
［発明の背景］
がんは西洋で２番目に多い死因であり、がんを発症する生涯リスクは約４０％である。直接的な医療費及び生産性の損失で測定される全体的ながんの年間コストは、指数関数的速度で増大している。２００８年では、コストは、米国だけで２２８０億ドルになると見積もられた（Ｌａ  Ｔｈａｎｇｕｅ  ２０１１）。一般に、１つの抗がん剤は、ごく一部のがん患者（１０〜３０％）でしか有効でない（Ｓａｒｋｅｒ  ２００７）。したがって、予測的なバイオマーカー主導のがん療法は、不必要な治療の減少（医療コストの減少）及び有害作用の低減につながり得る。
【０００４】
薬物応答に対する予測的なバイオマーカーは、その調節されたレベルを患者が特定の薬物に応答するかしないかを判定するために使用し得る、遺伝子／タンパク質のセットある。パクリタキセルは、がん細胞の必須の細胞周期過程を標的にする薬物であり、様々ながん、例えば乳がん、卵巣がん及び前立腺がんを治療するための第一選択薬になっている。しかし、他の抗がん剤と同じように、ごく一部の患者しかパクリタキセル治療に応答せず、例えば、ＥＲ＋乳がん患者のわずか２０％及びＥＲＮトリプルネガティブ乳がん患者の３０％しかパクリタキセルに応答しない。したがって、患者がパクリタキセルを用いる治療に応答するかしないかを予測するためのバイオマーカーを有することは有用であろう。そうしたバイオマーカーを同定する試みが現在行われているが、予測率は５０〜６０％の範囲であり（Ｈａｔｚｉｓ  ２０１１）、この予測率は、真に有用であるためにはまだ低すぎる。
【０００５】
最近、高品質のがん予後マーカーを同定するためのアルゴリズム（マルチプルサバイバルスクリーニング（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｓｕｒｖｉｖａｌ  Ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ）（ＭＳＳ））が開発され、このアルゴリズムは、乳がんの予後に対する確実なマーカーセットを同定するのに適用された（Ｌｉ  ２０１０、Ｗａｎｇ  ２０１０）。
【０００６】
新しいマーカーを発見すること、並びに患者がパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物治療に応答するかしないかをより正確に及び確実に予測することができる新しい試験を開発することが必要である。
【０００７】
［発明の概要］
腫瘍で特異に発現する特定の遺伝子からなるマーカーセットが、有利なことに、がんに対するパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物治療の有効性の予測についての正確性を向上させることが、今では見出されている。これらのセットは、パクリタキセル様腫瘍治療活性について薬物候補をスクリーニングするために、さらに有用である。本発明のマーカーセットを臨床の場において使用して、がん患者がパクリタキセル又はパクリタキセル様薬物治療に応答するかしないかの可能性に関する情報を提供することができる。
【０００８】
本発明の一態様では、パクリタキセル又はパクリタキセル様薬物を用いて患者の腫瘍を治療できる可能性を判定する方法であって、患者由来のメッセンジャーＲＮＡを有する腫瘍又は腫瘍抽出物のサンプルの遺伝子発現リストを得るステップと、遺伝子マーカーセットの遺伝子に関する遺伝子発現リストから、サンプルの遺伝子発現プロファイルを決定するステップとサンプルの遺伝子発現プロファイルを標準化された「良い」及び「悪い」マーカーセットプロファイルと比較して、パクリタキセル又はパクリタキセル様薬物を用いて腫瘍を治療できるか又は治療できないかを、サンプルの遺伝子発現プロファイルにより予測されるかどうかを判定するステップであって、「良い」が、パクリタキセル又はパクリタキセル様薬物を用いて腫瘍を治療できるであろうということを示し、「悪い」が、パクリタキセル又はパクリタキセル様薬物を用いて腫瘍を治療できないであろうということを示すステップとを含む方法が提供される。
【０００９】
本発明の第二の態様では、パクリタキセル様腫瘍治療活性を有する薬物候補としての化合物をスクリーニングする方法であって、化合物で処理した腫瘍サンプルの、遺伝子マーカーセットの遺伝子について、遺伝子発現プロファイルを決定するステップと、サンプルの遺伝子発現プロファイルを標準化された「良い」及び「悪い」マーカーセットプロファイルと比較して、化合物がパクリタキセル様腫瘍治療活性を有するであろうと、サンプルの遺伝子発現プロファイルにより予測されるかどうかを判定するステップであって、「良い」が、化合物がパクリタキセル様腫瘍治療活性を有するであろうということを示し、「悪い」が、腫瘍がパクリタキセル様腫瘍治療活性を有さないであろうということを示すステップとを含む方法が提供される。
【００１０】
本発明の方法では、遺伝子マーカーセットは、次のセット１、セット２、セット３、セット４、セット５及びセット６の１つ又は複数である。
【００１１】
【表１】
2014533955.tif 000002
【００１２】
【表２】
2014533955.tif 000003
【００１３】
【表３】
2014533955.tif 000004
【００１４】
【表４】
2014533955.tif 000005
【００１５】
【表５】
2014533955.tif 000006
【００１６】
【表６】
2014533955.tif 000007
【００１７】
本発明のマーカーセットの遺伝子はそれぞれ既知であり、それぞれ腫瘍細胞で特異に発現することが分かっている。本発明のマーカーセットの遺伝子がどのようにして特異に発現するか、及びそれらの遺伝子の特異な発現が「良い」又は「悪い」パクリタキセル腫瘍治療活性に一般に相関するかどうかは、公的に利用可能なデータセットから判定することもできる。しかし、本発明の各マーカーセットにおける遺伝子の特定の組み合わせは、パクリタキセルが腫瘍の治療において有効であろうか否かの予測について正確性が向上した、より確実なマーカーセットを予想外に提供する。予測正確性の向上をもたらす遺伝子の特定の組み合わせからなる本発明のマーカーセットは、以前に開発されたマルチプルサバイバルスクリーニング（ＭＳＳ）法（Ｌｉ  ２０１０、Ｗａｎｇ  ２０１０）を使用して作成することができる。
【００１８】
パクリタキセルは有糸分裂阻害剤である。パクリタキセルは、微小管を安定化し、その結果として、細胞分裂中の微小管の正常な崩壊を妨害する。パクリタキセル処理した細胞は、有糸分裂紡錘体集合、染色体分離及び細胞分裂に異常がある。微小管集合を阻害するコルヒチンなどの他のチューブリン標的化薬物と異なり、パクリタキセルは、微小管重合体を安定化し、微小管重合体を解体から保護する。したがって染色体は、中期の紡錘体配置を達成することができない。これは有糸分裂の進行を遮断し、有糸分裂チェックポイントの持続的活性化はアポトーシス誘発するか、又は細胞分裂なしで細胞周期のＧ期への逆戻りを誘発する。パクリタキセルが紡錘体機能を阻害する能力は、パクリタキセルが微小管動態を抑制することに一般に起因するが、動態のその抑制は、有糸分裂を遮断するのに必要とされる濃度より低い濃度で起こる。より高い治療的濃度では、パクリタキセルは、有糸分裂の間に通常は活性化される過程である、中心体からの微小管の脱離を抑制するように思われる。パクリタキセルに対する結合部位は、βチューブリンサブユニットについて特定されている。パクリタキセル様薬物は、パクリタキセルと同様の作用機構を有する。パクリタキセル様薬物には、例えばパクリタキセル誘導体（例えばＤＨＡ−パクリタキセル、ＰＧ−パクリタキセル）及び他のタキサン（例えばドセタキセル）が含まれる。
サンプルは、マーカーセットの遺伝子又はマーカーセットの遺伝子にハイブリダイズするメッセンジャーＲＮＡを含む、患者由来の腫瘍又はその抽出物のサンプルを包含する。サンプルは患者由来の腫瘍のサンプルを含むのが好ましい。腫瘍は、好ましくは乳房腫瘍、卵巣腫瘍、肺腫瘍又は前立腺腫瘍、より好ましくは乳房腫瘍（例えばエストロゲン受容体陽性（ＥＲ＋）、エストロゲン受容体陰性（ＥＲＮトリプルネガティブ）など）である。
【００１９】
３つのマーカーセットを一緒に使用して予測するのが好ましい。したがって、サンプルの遺伝子発現プロファイルは、セット１、２及び３の各遺伝子又はセット４、５及び６の各遺伝子について好ましくは決定される。セット１、２及び３は、ＥＲ＋腫瘍の治療に対するパクリタキセルの有効性を判定するのに特に有用である。セット４、５及び６は、ＥＲＮトリプルネガティブ腫瘍の治療に対するパクリタキセルの有効性を判定するのに特に有用である。この場合、遺伝子発現プロファイルを、各遺伝子マーカーセットの標準化された「良い」及び「悪い」プロファイルと比較して、各遺伝子発現プロファイルにより、パクリタキセルの有効性は「良い」又は「悪い」と予測されるかどうかを判定する。３つのマーカーセットすべてにより有効性が「良い」と予測されるならば、患者は、パクリタキセルがん治療に適した候補であると予測される。３つのマーカーセットすべてにより有効性が「悪い」と予測されるならば、患者は、パクリタキセルがん治療に不適な候補と予測される。マーカーセットの１つ又は２つにより有効性が「良い」と予測される、又はマーカーセットの１つ又は２つにより有効性が「悪い」と予測されるならば、患者は、パクリタキセルがん治療について不確定の候補であると予測される。３つのマーカーセットすべてを使用することによって、予測の正確性が向上する。
【００２０】
特定の実施形態では、遺伝子発現プロファイルの各遺伝子は遺伝子発現値を有し、修正された遺伝子発現プロファイルは、遺伝子発現値にそのマーカー係数を掛けることによって得られる。標準化された「良い」及び「悪い」プロファイルは、マイクロアレイ法予測解析を使用して、「良い」及び「悪い」の両クラスについて標準化されたセントロイドを計算することによって決定することができる（Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ  ２００２）。マーカーセットの修正クラスセントロイドは、各クラスに対する標準化されたセントロイドにマーカー係数を掛けることによって得られる。サンプルの修正された遺伝子発現プロファイルを各修正クラスセントロイドと比較して、パクリタキセルの有効性が「良い」か「悪い」かを判定する。ピアソン相関距離において、修正された遺伝子発現プロファイルにセントロイドが最も近いクラスは、サンプルについてのクラスであると予測される。
【００２１】
患者の腫瘍の遺伝子発現プロファイルは、当技術分野で公知である多数の方法、例えばマイクロアレイ解析、（例えばＰＣＲ又はリアルタイムＰＣＲによる）個々の遺伝子又はＲＮＡのスクリーニング、診断パネル、ミニチップ、ＮａｎｏＳｔｒｉｎｇチップ、ＲＮＡシークエンス（ＲＮＡ−ｓｅｑ）チップ、プロテインチップ、ＥＬＩＳＡ試験などによって容易に得ることができる。好ましい実施形態では、サンプルは、任意の適切な手段によって、例えば注射器又は液体及び／若しくは組織の分離手段を用いて、患者から得ることができる。サンプルは、マーカーセットの遺伝子プローブがプリントされているマイクロアレイに対してスクリーニングすることができる。サンプルの遺伝子発現プロファイルの出力は、遺伝子発現プロファイルを標準化された「良い」及び「悪い」マーカーセットプロファイルと比較する前に、好ましくは得られる。出力を得るために、サンプルのメッセンジャーＲＮＡをマイクロアレイの遺伝子にハイブリダイズさせることができ、ハイブリダイズしたマイクロアレイをスキャンして、サンプルに関するマーカー遺伝子のすべての読み出し情報を得ることができ、読み出し情報を規準化することができ、その結果、サンプルに関するマーカーセットの遺伝子発現プロファイルが得られる。マイクロアレイ遺伝子チップの作製、アレイデータのスキャニング及び規準化に関する詳細な情報は、当技術分野で一般に公知であり、公的に利用可能な文献（ｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／ＤＮＡ＿ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ）に見出すことができる。ＲＮＡシークエンシング及び関連するシークエンシング技術がより利用できるようになるので（ｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／ＲＮＡ−Ｓｅｑ）、こうした技術によって遺伝子発現プロファイルを得ることも可能である。
【００２２】
別の実施形態では、キット又は商業的パッケージが提供され、これらは、本発明の遺伝子マーカーセットの各遺伝子に対する遺伝子プローブを、遺伝子マーカーセットに関するサンプルの遺伝子発現プロファイルを得るための説明書と共に含む。キット又は商業的パッケージは、サンプルの遺伝子発現プロファイルを標準化された「良い」及び「悪い」マーカーセットプロファイルと比較して、サンプルの遺伝子発現プロファイルにより、パクリタキセルの有効性が「良い」又は「悪い」と予測されるかどうかを判定するための説明書をさらに含むことができる。キット又は商業的パッケージは、少なくとも３つの本発明の遺伝子マーカーセットに関する遺伝子プローブを含むことが好ましい。キット又は商業的パッケージは、メッセンジャーＲＮＡを有する腫瘍のサンプルを患者から得るための手段、例えば、適切な注射器、液体及び／又は組織の分離手段などをさらに含むことができる。遺伝子プローブに加えて、キット又は商業的パッケージは、サンプルを遺伝子プローブに対してスクリーニングしてサンプルの遺伝子発現プロファイルを得るのに有用な試薬及び／又は機材をさらに含むことができる。そうしたキット又は商業的パッケージの様々な標準的な要素は、当技術分野で一般に公知である。
【００２３】
本発明のさらなる特徴は、以下の詳細な説明の過程で説明されるか、又は明らかとなるであろう。
【実施例】
【００２４】
［好適な実施形態の説明］
実施例１：ＥＲ＋乳がんに対するパクリタキセル応答性マーカーセットの作成
本発明のＥＲ＋がんマーカーセットを開発するために、マルチプルサバイバルスクリーニング（ＭＳＳ）法（Ｌｉ  ２０１０、Ｗａｎｇ  ２０１０）を使用した。本方法の適用において、２６０個のＥＲ＋乳がんサンプルの訓練セットを、公的なメタデータセット（ＧＥＯ  ＧＳＥ４７７９、ＧＳＥ２０１９４、ＧＳＥ２０２７１、ＧＳＥ２２０９３及びＧＳＥ２３９８８）から選択した。各患者を、パクリタキセルを用いて治療し、病理学的に経過観察して、パクリタキセル治療に応答性である者を決定した。任意の薬物治療より前の原発腫瘍をマイクロアレイでプロファイリングした。データセットは、患者の原発腫瘍に対する遺伝子発現プロファイルに関する情報、及び各患者に関する、パクリタキセル治療への応答性／非応答性の情報を含む。データセットは、これらの遺伝子のそれぞれが腫瘍でアップレギュレーションされるかダウンレギュレーションされるかを特定し、これらの遺伝子をパクリタキセル治療への応答性と相関させる（すなわち「良い」対「悪い」）。
【００２５】
データセット由来の１００個のサンプルを無作為に選択し、その内の７０個はパクリタキセル治療に応答しない（「悪い」）サンプルであり、３０個はパクリタキセル治療に応答する（「良い」）サンプルであった。応答性／非応答性の、アレイ全域にわたる単一遺伝子ベースのクラスタリング（ファジィクラスタリング法、ｈｔｔｐ：／／ｓｔａｔ．ｅｔｈｚ．ｃｈ／Ｒ−ｍａｎｕａｌ／Ｒ−ｐａｔｃｈｅｄ／ｌｉｂｒａｒｙ／ｃｌｕｓｔｅｒ／ｈｔｍｌ／ｆａｎｎｙ．ｈｔｍｌを使用する）を行って、特異な発現値が有効なパクリタキセル治療と相関している遺伝子である、有効遺伝子を得た。特異な発現が有効なパクリタキセル治療と相関している限り、各遺伝子の発現がアップレギュレーションされるかダウンレギュレーションされるかどうかとは無関係である。サンプルの選択及びアレイ全域にわたる単一遺伝子ベースのクラスタリング解析（ファジィクラスタリング法、ｈｔｔｐ：／／ｓｔａｔ．ｅｔｈｚ．ｃｈ／Ｒ−ｍａｎｕａｌ／Ｒ−ｐａｔｃｈｅｄ／ｌｉｂｒａｒｙ／ｃｌｕｓｔｅｒ／ｈｔｍｌ／ｆａｎｎｙ．ｈｔｍｌを使用する）を１００回反復し、１００反復のそれぞれ由来の（１００回中７５回を超えてＰ値＜０．０５を有する）有効遺伝子を統合した。
【００２６】
この有効遺伝子セットを使用して、ジーンオントロジー（ＧＯ）解析（ＧＯアノテーションソフトウェア、Ｄａｖｉｄ、ｈｔｔｐ：／／ｄａｖｉｄ．ａｂｃｃ．ｎｃｉｆｃｒｆ．ｇｏｖ／を使用する）を実施して、アポトーシス、創傷応答、ＤＮＡ複製及び転写修復、有糸分裂並びに免疫反応など、がんと関連することが公知であるＧＯ用語に属する遺伝子のみを同定した。表１に、ＥＲ＋がん関連ＧＯ用語遺伝子セットを列挙する。各ＥＲ＋がん関連ＧＯ用語遺伝子セットから３０個の遺伝子を無作為に選択することによって、２００万個の異なる無作為遺伝子セットを作成した。
【００２７】
【表７】
2014533955.tif 000008
【００２８】
訓練セットを形成するためにデータセットから選択した８３個のサンプル（パクリタキセル治療に応答しない５８個及びパクリタキセル治療に応答した２５個）から、３６個の無作為データセットを作成した。次に所与のＧＯ用語遺伝子セットについて、２００万個の無作為遺伝子セットを使用して、パクリタキセルの有効性スクリーニングを３６個の無作為データセットすべてに対して行った。各無作為データセットについて、各無作為遺伝子セット（３０個の遺伝子）の発現値とパクリタキセルの有効性状態（「良い」又は「悪い」）との間の相関の統計的有意性を、ファジィクラスタリング解析（ファジィクラスタリング法、ｈｔｔｐ：／／ｓｔａｔ．ｅｔｈｚ．ｃｈ／Ｒ−ｍａｎｕａｌ／Ｒ−ｐａｔｃｈｅｄ／ｌｉｂｒａｒｙ／ｃｌｕｓｔｅｒ／ｈｔｍｌ／ｆａｎｎｙ．ｈｔｍｌを使用する）によって調べた。１つの無作為データセットに対して１つの無作為遺伝子セットを使用する有効性スクリーニングに関して、Ｐ値がカットオフ未満であったならば、その無作為遺伝子セットはパスしたと言える。数千の無作為遺伝子セットが３２個以上の無作為データセットをパスした場合は（詳細なパラメーターを表２に示す）、パスした無作為遺伝子セットを、さらなる解析用に保持した。次に、この保持した無作為遺伝子セットの遺伝子を、パスした無作為遺伝子セットにおける保持した無作為遺伝子セットの遺伝子の出現頻度に基づいて、順位付けした。上位３０個の遺伝子を潜在的なマーカーセットとして選んだ。他の選択されたＧＯ用語遺伝子セットのそれぞれについて、無作為データセットに対して、無作為遺伝子セットの同様の有効性スクリーニングを実施した。アポトーシス、有糸分裂及び免疫反応のＧＯ用語遺伝子セットのみを使用して、ＥＲ＋マーカーセットを作成した。
【００２９】
【表８】
2014533955.tif 000009
【００３０】
使用した各ＧＯ用語遺伝子セットについて、別の１００万個の異なる無作為遺伝子セットを作成し、上述の無作為データセットを使用するクラスタリング工程を反復した。上位３０個の遺伝子メンバーが、一次スクリーニングで作成された潜在的なマーカーセットにおける上位３０個の遺伝子メンバーと実質的に同一であったならば、潜在的なマーカーセットは安定であり、本当のＥＲ＋がんマーカーセットとして使用することができる。２つの潜在的なマーカーセットに関する遺伝子が実質的に同一でなかったならば、これらのＧＯ用語遺伝子は現実のマーカーセットを見出すのに適さず、この潜在的なマーカーセットをさらなる解析から除外した。
【００３１】
このようにして、安定的特質を有する３つのＥＲ＋がんマーカーセット（１つはアポトーシス関連（セット１）、１つは有糸分裂関連（セット２）及び１つは免疫反応関連（セット３））を作成した。３つのマーカーセットのそれぞれにおける遺伝子の、遺伝子、遺伝子のＥｎｔｒｅｚ遺伝子ＩＤ及びフルネームは上述されている。各遺伝子のヌクレオチド配列を含めた、各遺伝子のさらなる詳細は当技術分野で公知であり、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／で、国立バイオテクノロジー情報センター（ＮＣＢＩ）のデータベースにおいて好都合には見出すことができる。
【００３２】
実施例２：ＥＲＮ乳がんに対するパクリタキセル応答性マーカーセットの作成
本発明のＥＲＮ（エストロゲン受容体陰性）がんマーカーセットを開発するために、マルチプルサバイバルスクリーニング（ＭＳＳ）法（Ｌｉ  ２０１０、Ｗａｎｇ  ２０１０）を使用した。本方法の適用において、２０２個のＥＲＮ乳がんサンプルの訓練セットを、ＧＳＥ２５０６６データセット（Ｈａｔｚｉｓ  ２０１１）から選択した。このデータセットは、上記（ＥＲ＋データセット）の情報と同一の情報を含む。このデータセット由来の１５３個のサンプルを無作為に選択し、その内の１００個はパクリタキセル治療に応答しない（「悪い」）サンプルであり、５３個はパクリタキセル治療に応答する（「良い」）サンプルであった。応答性／非応答性サンプルの、アレイ全域にわたる単一遺伝子ベースのファジィクラスタリングスクリーニング（ファジィクラスタリング法、ｈｔｔｐ：／／ｓｔａｔ．ｅｔｈｚ．ｃｈ／Ｒ−ｍａｎｕａｌ／Ｒ−ｐａｔｃｈｅｄ／ｌｉｂｒａｒｙ／ｃｌｕｓｔｅｒ／ｈｔｍｌ／ｆａｎｎｙ．ｈｔｍｌを使用する）を実施して、特異な発現値が有効なパクリタキセル治療と相関している遺伝子である、有効遺伝子を得た。特異な発現が有効なパクリタキセル治療と相関している限り、各遺伝子の発現がアップレギュレーションされるかダウンレギュレーションされるかどうかとは無関係である。サンプルの選択及びアレイ全域にわたるスクリーニングを３回反復し、３反復のそれぞれ由来の有効遺伝子（Ｐ値＜０．０５）を統合した。この有効遺伝子セットを使用して、（ＧＯアノテーションソフトウェア、Ｄａｖｉｄ、ｈｔｔｐ：／／ｄａｖｉｄ．ａｂｃｃ．ｎｃｉｆｃｒｆ．ｇｏｖ／を使用する）ジーンオントロジー（ＧＯ）解析を実施して、アポトーシス、細胞周期、細胞接着、応答、ＤＮＡ修復＆複製及び有糸分裂など、がんと関連することが公知であるＧＯ用語に属する遺伝子のみを同定した。表３に、ＥＲＮがん関連ＧＯ用語遺伝子セットを列挙する。各ＥＲＮがん関連ＧＯ用語遺伝子セットから３０個の遺伝子を無作為に選ぶことによって、２００万個の異なる無作為遺伝子セットを作成した。
【００３３】
【表９】
2014533955.tif 000010
【００３４】
訓練セットを形成するためにデータセットから選択した１５２個のサンプル（パクリタキセル治療に応答しない９９個及びパクリタキセル治療に応答した５３個）から、３６個の無作為データセットを作成した。次に所与のＧＯ用語遺伝子セットについて、１００万個の無作為遺伝子セットを使用して、パクリタキセルの有効性スクリーニングを３６個の無作為データセットすべてに対して行った。各無作為データセットについて、各無作為遺伝子セット（３０個の遺伝子）の発現値とパクリタキセルの有効性状態（「良い」又は「悪い」）との間の相関の統計的有意性を、ファジィクラスタリング解析（ファジィクラスタリング法、ｈｔｔｐ：／／ｓｔａｔ．ｅｔｈｚ．ｃｈ／Ｒ−ｍａｎｕａｌ／Ｒ−ｐａｔｃｈｅｄ／ｌｉｂｒａｒｙ／ｃｌｕｓｔｅｒ／ｈｔｍｌ／ｆａｎｎｙ．ｈｔｍｌを使用する）によって調べた。１つの無作為データセットに対して１つの無作為遺伝子セットを使用する有効性スクリーニングに関して、Ｐ値がカットオフ未満であったならば、その無作為遺伝子セットはパスしたと言える。数千の無作為遺伝子セットが３２個以上の無作為データセットをパスした場合は（詳細なパラメーターを表４に示す）、パスした無作為遺伝子セットを、さらなる解析用に保持した。次に、この保持した無作為遺伝子セットの遺伝子を、パスした無作為遺伝子セットにおける保持した無作為遺伝子セットの遺伝子の出現頻度に基づいて、順位付けした。上位３０個の遺伝子を潜在的なマーカーセットとして選んだ。他の選択されたＧＯ用語遺伝子セットのそれぞれについて、無作為データセットに対して、無作為遺伝子セットの同様の有効性スクリーニングを実施した。アポトーシス、細胞接着及び応答のＧＯ用語遺伝子セットのみを使用して、ＥＲＮマーカーセットを作成した。
【００３５】
【表１０】
2014533955.tif 000011
【００３６】
使用した各ＧＯ用語遺伝子セットについて、別の１００万個の異なる無作為遺伝子セットを作成し、上述の無作為データセットを使用するサバイバルスクリーニング方法を反復した。上位３０個の遺伝子メンバーが、一次スクリーニングで作成された潜在的なマーカーセットにおける上位３０個の遺伝子メンバーと実質的に同一であったならば、潜在的なマーカーセットは安定であり、本当のＥＲＮがんマーカーセットとして使用することができる。２つの潜在的なマーカーセットに関する遺伝子が実質的に同一でなかったならば、これらのＧＯ用語遺伝子は現実のマーカーセットを見出すのに適さず、この潜在的なマーカーセットをさらなる解析から除外した。
【００３７】
このようにして、安定的特質を有する３つのＥＲＮがんマーカーセット（１つはアポトーシス関連（セット４）、１つは細胞接着関連（セット５）及び１つは刺激応答関連（セット６））を作成した。３つのマーカーセットのそれぞれにおける遺伝子の、遺伝子、Ｅｎｔｒｅｚ遺伝子ＩＤ及びフルネームは上述されている。各遺伝子のヌクレオチド配列を含めた、各遺伝子のさらなる詳細は当技術分野で公知であり、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／で、国立バイオテクノロジー情報センター（ＮＣＢＩ）のデータベースにおいて好都合には見出すことができる。
【００３８】
実施例３：乳がん治療に対するパクリタキセルの有効性予測における、マーカーセットの有効性の検証
サンプル集団由来の乳がんの遺伝子発現データを含むデータセットに対して、実施例１及び２で作成したマーカーセットの有効性を検証した。公的なデータ（ＧＳＥ４７７９、ＧＳＥ２０１９４、ＧＳＥ２０２７１、ＧＳＥ２２０９３及びＧＳＥ２３９８８）由来のメタデータ及びＧＳＥ２５０６６データセット（Ｈａｔｚｉｓ  ２０１１）に対して、実施例１由来のセット１、２及び３を検証した。ＧＳＥ２５０６６データセット（ＥＲＮ、８７％トリプルネガティブ）（Ｈａｔｚｉｓ  ２０１１）、ＧＳＥ２０１７４データセット（トリプルネガティブ）（Ｚｅｉｄｌｅｒ−Ｅｒｄｅｌｙ  ２０１０）及びＧＳＥ２０１９４データセット（トリプルネガティブ）（Ｐｏｐｏｖｉｃｉ  ２０１０、Ｓｈｉ  ２０１０）に対して、実施例２由来のセット４、５及び６を検証した。
【００３９】
「ｎ」サンプルを含む所与の試験データセットについて検証するために、マーカーセットの遺伝子発現プロファイルを抽出した。各遺伝子発現値に関して、そのマーカー係数を掛けて、試験サンプルの修正された遺伝子発現プロファイルを得た。このマーカーセットについて、マイクロアレイ予測解析（ＰＡＭ）法（Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ  ２００２）を使用して、ｎ−１サンプル由来の「良い」及び「悪い」の両クラスについて標準化されたセントロイドを計算した。各遺伝子のマーカー係数をクラスセントロイドに掛けて、マーカーセットの修正クラスセントロイドを得た。このマーカーセットを使用して標的試験サンプルのパクリタキセル応答性を予測するために、サンプルの修正された遺伝子発現プロファイルをこれらの修正クラスセントロイドのそれぞれと比較した。ピアソン相関距離において、セントロイドが最も近いクラスは、そのサンプルについて予測されるクラスである。サンプルがパクリタキセル治療に非応答性（すなわち「悪い」）と予測されるならば、サンプルは０と示され、さもなければ、サンプルは１と示される。３つのマーカーセットすべて（セット１、２及び３又はセット４、５及び６）により、特定のサンプルがパクリタキセルに非応答性（すなわち３つのマーカーセットすべてについて０と示される）であると予測されるならば、そのサンプルは、パクリタキセル非応答性群（すなわち「悪い」）に割り当てられる。３つのマーカーセットすべてにより、特定のサンプルがパクリタキセルに応答性（すなわち３つのマーカーセットすべてについて１と示される）と予測されるならば、そのサンプルは、パクリタキセル応答性群（すなわち「良い」）に割り当てられる。サンプルがこれらの群のいずれにも割り当てられないならば、そのサンプルは不確定群に割り当てられる。
【００４０】
本検証工程は、各試験データセットにおいて行った。表５は、公的なデータ由来のメタデータデータセット及びＧＳＥ２５０６６データセットにおいてパクリタキセル非応答性群を予測する際の、セット１、２及び３についての正確性を示す。表６は、ＧＳＥ２５０６６データセット、ＧＳＥ２０１７４データセット及びＧＳＥ２０１９４データセットにおいてパクリタキセル非応答性群を予測する際の、セット４、５及び６についての正確性を示す。試験データセットに対するマーカーセットの正確性は著しく高く、現行の従来技術のマーカーセット（Ｈａｔｚｉｓ  ２０１１）を使用して達成することができる５０〜６０％よりはるかに高い。
【００４１】
【表１１】
2014533955.tif 000012
【００４２】
【表１２】
2014533955.tif 000013
【００４３】
参考文献：各参考文献の内容全体がこの参照により組み込まれる。
Ｃｕｉ  Ｑ，  Ｍａ  Ｙ，  Ｊａｒａｍｉｌｌｏ  Ｍ，  Ｂａｒｉ  Ｈ，  Ａｗａｎ  Ａ，  Ｙａｎｇ  Ｓ，  Ｚｈａｎｇ  Ｓ，  Ｌｉｕ  Ｌ，  Ｌｕ  Ｍ，  Ｏ’Ｃｏｎｎｏｒ−ＭｃＣｏｕｒｔ  Ｍ，  Ｐｕｒｉｓｉｍａ  ＥＯ，  Ｗａｎｇ  Ｅ．  （２００７）  Ａ  ｍａｐ  ｏｆ  ｈｕｍａｎ  ｃａｎｃｅｒ  ｓｉｇｎａｌｉｎｇ．  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｂｉｏｌｏｇｙ．  ３：１５２，  １３  ｐａｇｅｓ．
Ｆｕｚｚｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｖｅｒｓｉｏｎ  １．１４．０．  （２０１１）  ｈｔｔｐ：／／ｓｔａｔ．ｅｔｈｚ．ｃｈ／Ｒ−ｍａｎｕａｌ／Ｒ−ｐａｔｃｈｅｄ／ｌｉｂｒａｒｙ／ｃｌｕｓｔｅｒ／ｈｔｍｌ／ｆａｎｎｙ．ｈｔｍｌ．
ＧＯ  ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ  ｓｏｆｔｗａｒｅ，  Ｄａｖｉｄ．  ｈｔｔｐ：／／ｄａｖｉｄ．ａｂｃｃ．ｎｃｉｆｃｒｆ．ｇｏｖ／．
Ｈａｔｚｉｓ  Ｃ，  ｅｔ  ａｌ．  （２０１１）  Ａ  Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ  ｏｆ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ａｎｄ  Ｓｕｒｖｉｖａｌ  Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ  Ｔａｘａｎｅ−Ａｎｔｈｒａｃｙｃｌｉｎｅ  Ｃｈｅｍｏｔｈｅｒａｐｙ  ｆｏｒ  Ｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｂｒｅａｓｔ  Ｃａｎｃｅｒ．  ＪＡＭＡ．  ３０５（１８）：  １８７３−１８８１．
Ｌａ  Ｔｈａｎｇｕｅ  ＮＢ，  Ｋｅｒｒ  ＤＪ．  （２０１１）  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ：  ａ  ｐａｒａｄｉｇｍ  ｓｈｉｆｔ  ｔｏｗａｒｄｓ  ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄ  ｃａｎｃｅｒ  ｍｅｄｉｃｉｎｅ．  Ｎａｔ．  Ｒｅｖ．  Ｃｌｉｎ．  Ｏｎｃｏｌ．  ８，  ５８７−５９６．
Ｌｉ  Ｊ，  Ｌｅｎｆｅｒｉｎｋ  ＡＥＧ，  Ｄｅｎｇ  Ｙ，  Ｃｏｌｌｉｎｓ  Ｃ，  Ｃｕｉ  Ｑ，  Ｐｕｒｉｓｉｍａ  ＥＯ，  Ｏ’Ｃｏｎｎｏｒ−ＭｃＣｏｕｒｔ  ＭＤ，  Ｗａｎｇ  Ｅ．  （２０１０）  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｈｉｇｈ−ｑｕａｌｉｔｙ  ｃａｎｃｅｒ  ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ  ｍａｒｋｅｒｓ  ａｎｄ  ｍｅｔａｓｔａｓｉｓ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｏｄｕｌｅｓ．  Ｎａｔｕｒｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．  １：３４，  ＤＯＩ：  １０．１０３８／ｎｃｏｍｍｓ１０３３．
Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  （ＮＣＢＩ）  Ｄａｔａｂａｓｅｓ．    ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／．
Ｐｏｐｏｖｉｃｉ  Ｖ，  Ｃｈｅｎ  Ｗ，  Ｇａｌｌａｓ  ＢＧ，  Ｈａｔｚｉｓ  Ｃ，  ｅｔ  ａｌ．  （２０１０）  Ｅｆｆｅｃｔ  ｏｆ  ｔｒａｉｎｉｎｇ−ｓａｍｐｌｅ  ｓｉｚｅ  ａｎｄ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ  ｏｎ  ｔｈｅ  ａｃｃｕｒａｃｙ  ｏｆ  ｇｅｎｏｍｉｃ  ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ．  Ｂｒｅａｓｔ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ．  １２（１），  Ｒ５．
Ｓａｒｋｅｒ  Ｄ，  Ｗｏｒｋｍａｎ  Ｐ．  （２００７）  Ｐｈａｒｍａｃｏｄｙｎａｍｉｃ  ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ  ｆｏｒ  ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｃａｎｃｅｒ  ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ．  Ａｄｖ．  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ．  ９６，  ２１３−２６８．
Ｓｈｉ  Ｌ，  Ｃａｍｐｂｅｌｌ  Ｇ，  Ｊｏｎｅｓ  ＷＤ，  Ｃａｍｐａｇｎｅ  Ｆ，  ｅｔ  ａｌ．  （２０１０）  Ｔｈｅ  ＭｉｃｒｏＡｒｒａｙ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  （ＭＡＱＣ）−ＩＩ  ｓｔｕｄｙ  ｏｆ  ｃｏｍｍｏｎ  ｐｒａｃｔｉｃｅｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ａｎｄ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ−ｂａｓｅｄ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ｍｏｄｅｌｓ．  Ｎａｔ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．  ２８（８），  ８２７−３８．
Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ  Ｒ，  Ｈａｓｔｉｅ  Ｔ，  Ｎａｒａｓｉｍｈａｎ  Ｂ，  Ｃｈｕ  Ｇ．  （２００２）  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｏｆ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｃａｎｃｅｒ  ｔｙｐｅｓ  ｂｙ  ｓｈｒｕｎｋｅｎ  ｃｅｎｔｒｏｉｄｓ  ｏｆ  ｇｅｎｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ．  ＰＮＡＳ．  ９９，  ６５６７−６５７２．
Ｗａｎｇ  Ｅ，  Ｌｉ  Ｊ，  Ｄｅｎｇ  Ｙ，  Ｌｅｎｆｅｒｉｎｋ  ＡＥＧ，  Ｏ’Ｃｏｎｎｏｒ−ＭｃＣｏｕｒｔ  ＭＤ，  Ｐｕｒｉｓｉｍａ  ＥＯ．  （２０１０）  Ｐｒｏｃｅｓｓ  ｆｏｒ  Ｔｕｍｏｕｒ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  ａｎｄ  Ｍａｒｋｅｒ  Ｓｅｔ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，  Ｔｕｍｏｕｒ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｒｋｅｒ  Ｓｅｔｓ  ｆｏｒ  Ｃａｎｃｅｒ．    Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｐａｔｅｎｔ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ＷＯ  ２０１０／１１８５２０  ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ  Ｏｃｔｏｂｅｒ  ２１，  ２０１０．
Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ，  ｔｈｅ  ｆｒｅｅ  ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ．  （２０１０ａ）  ＤＮＡ  Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ．  ｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／ＤＮＡ＿ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ．
Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ，  ｔｈｅ  ｆｒｅｅ  ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ．  （２０１０ｂ）  ＲＮＡ−Ｓｅｑ．  ｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／ＲＮＡ−Ｓｅｑ．
Ｚｅｉｄｌｅｒ−Ｅｒｄｅｌｙ  ＰＣ，  Ｋａｓｈｏｎ  ＭＬ，  Ｌｉ  Ｓ，  Ａｎｔｏｎｉｎｉ  ＪＭ．  （２０１０）  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｍｏｕｓｅ  ｌｕｎｇ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｅ  ｔｏ  ｗｅｌｄｉｎｇ  ｆｕｍｅ：  ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  ｓｔａｉｎｌｅｓｓ  ａｎｄ  ｍｉｌｄ  ｓｔｅｅｌ  ｆｕｍｅｓ  ｏｎ  ｌｕｎｇ  ｇｅｎｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｉｎ  Ａ／Ｊ  ａｎｄ  Ｃ５７ＢＬ／６Ｊ  ｍｉｃｅ．  Ｒｅｓｐｉｒ  Ｒｅｓ．  １１（１），  ７０  （１８  ｐａｇｅｓ）．
【００４４】
構成に固有の他の利点は、当業者に明らかである。本明細書では実施形態は例示的に記載しており、特許請求する本発明の範囲を限定することを意図しない。前述の実施形態の変形は当業者に明らかであり、以下の特許請求の範囲に包含されることが本発明者によって意図される。
【国際調査報告】
2014533955.tif 000020
2014533955.tif 000021