(57)【要約】多発性骨髄腫の分子タイピングおよびその適用が開示されている。具体的には、検出対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子発現を取得または検出するための物質と、多発性骨髄腫ベイズ分類器を操作するための装置と、を含む製品が、開示されている。製品を使用することにより、本発明は、ＭＣＬ１遺伝子と共発現される遺伝子モジュールを同定し、それにより、異なる予後およびボルテゾミブ感受性を有する多発性骨髄腫の分子サブタイプを区別する。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
テスト対象の多発性骨髄腫患者の予後を予測するための製品の調製時の、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出するための物質の適用であって、
前記９７個の遺伝子は、ＡＣＢＤ３、ＡＤＡＲ、ＡＤＳＳ、ＡＬＤＨ２、ＡＮＰ３２Ｅ、ＡＮＸＡ２、ＡＴＦ３、ＡＴＰ８Ｂ２、ＣＡＣＹＢＰ、ＣＡＰＮ２、ＣＣＮＤ１、ＣＣＴ３、ＣＤＣ４２ＳＥ１、ＣＥＲＳ２、ＣＨＳＹ３、ＣＬＩＣ１、ＣＬＭＮ、ＣＯＰＡ、ＣＳＮＫ１Ｇ３、ＤＡＰ３、ＤＥＮＮＤ１Ｂ、ＥＮＳＡ、ＥＰＲＳ、ＥＰＳＴＩ１、ＥＶＬ、ＦＡＭ１３Ａ、ＦＡＭ４９Ａ、ＦＬＡＤ１、ＦＲＺＢ、ＧＬＲＸ２、ＨＡＸ１、ＨＤＧＦ、ＨＬＡ−Ａ、ＨＬＡ−Ｂ、ＨＬＡ−Ｃ、ＨＬＡ−Ｆ、ＨＬＡ−Ｇ、ＩＬ６Ｒ、ＩＳＧ２０Ｌ２、ＪＴＢ、ＫＬＦ２、ＬＡＭＴＯＲ２、ＬＤＨＡ、ＭＣＬ１、ＭＯＸＤ１、ＭＲＰＬ２４、ＭＲＰＬ９、ＭＶＰ、ＭＹＬ６、ＮＤＵＦＳ２、ＮＯＰ５８、ＮＯＴＣＨ２ＮＬ、ＮＴＡＮ１、ＰＡＫ１、ＰＩ４ＫＢ、ＰＩＥＺＯ１、ＰＩＫ３ＡＰ１、ＰＩＭ２、ＰＩＰ５Ｋ１Ｂ、ＰＭＶＫ、ＰＯＧＺ、ＰＰＩＡ、ＰＲＣＣ、ＰＲＫＣＡ、ＰＲＲＣ２Ｃ、ＰＳＭＢ４、ＰＳＭＤ４、ＲＡＢ２９、ＲＣＢＴＢ２、ＳＣＡＭＰ３、ＳＣＡＰＥＲ、ＳＤＨＣ、ＳＥＬ１Ｌ３、ＳＥＬＰＬＧ、ＳＨＣ１、ＳＩＤＴ１、ＳＳＲ２、ＳＴＡＰ１、ＴＡＰ１、ＴＩＭＭ１７Ａ、ＴＬＲ１０、ＴＭＣＯ１、ＴＯＲ１ＡＩＰ２、ＴＯＲ３Ａ、ＴＰ５３ＩＮＰ１、ＴＰＭ３、ＴＲＡＮＫ１、ＴＲＯＶＥ２、ＵＡＰ１、ＵＢＥ２Ｑ１、ＵＢＱＬＮ４、ＵＨＭＫ１、ＶＰＳ４５、ＹＹ１ＡＰ１、ＺＣ３Ｈ１１Ａ、ＺＦＰ３６、およびＺＮＦ５９３を含む、適用。
【請求項２】
前記予後は、予後の生存率、生存期間、または生存リスクの程度に反映されることを特徴とする、請求項１に記載の適用。
【請求項３】
テスト対象の多発性骨髄腫（ＭＭ）患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出するための物質の、以下のａ〜ｃの機能、すなわち、
ａ．ＭＭ患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブを含む治療の有効性の検出、
ｂ．ＭＭ患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブを含む治療の感受性の検出、
ｃ．ＭＭ患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブを含む治療の投与の指導、のうちの少なくとも１つを有する製品の調製時の適用であって、
前記９７個の遺伝子は、ＡＣＢＤ３、ＡＤＡＲ、ＡＤＳＳ、ＡＬＤＨ２、ＡＮＰ３２Ｅ、ＡＮＸＡ２、ＡＴＦ３、ＡＴＰ８Ｂ２、ＣＡＣＹＢＰ、ＣＡＰＮ２、ＣＣＮＤ１、ＣＣＴ３、ＣＤＣ４２ＳＥ１、ＣＥＲＳ２、ＣＨＳＹ３、ＣＬＩＣ１、ＣＬＭＮ、ＣＯＰＡ、ＣＳＮＫ１Ｇ３、ＤＡＰ３、ＤＥＮＮＤ１Ｂ、ＥＮＳＡ、ＥＰＲＳ、ＥＰＳＴＩ１、ＥＶＬ、ＦＡＭ１３Ａ、ＦＡＭ４９Ａ、ＦＬＡＤ１、ＦＲＺＢ、ＧＬＲＸ２、ＨＡＸ１、ＨＤＧＦ、ＨＬＡ−Ａ、ＨＬＡ−Ｂ、ＨＬＡ−Ｃ、ＨＬＡ−Ｆ、ＨＬＡ−Ｇ、ＩＬ６Ｒ、ＩＳＧ２０Ｌ２、ＪＴＢ、ＫＬＦ２、ＬＡＭＴＯＲ２、ＬＤＨＡ、ＭＣＬ１、ＭＯＸＤ１、ＭＲＰＬ２４、ＭＲＰＬ９、ＭＶＰ、ＭＹＬ６、ＮＤＵＦＳ２、ＮＯＰ５８、ＮＯＴＣＨ２ＮＬ、ＮＴＡＮ１、ＰＡＫ１、ＰＩ４ＫＢ、ＰＩＥＺＯ１、ＰＩＫ３ＡＰ１、ＰＩＭ２、ＰＩＰ５Ｋ１Ｂ、ＰＭＶＫ、ＰＯＧＺ、ＰＰＩＡ、ＰＲＣＣ、ＰＲＫＣＡ、ＰＲＲＣ２Ｃ、ＰＳＭＢ４、ＰＳＭＤ４、ＲＡＢ２９、ＲＣＢＴＢ２、ＳＣＡＭＰ３、ＳＣＡＰＥＲ、ＳＤＨＣ、ＳＥＬ１Ｌ３、ＳＥＬＰＬＧ、ＳＨＣ１、ＳＩＤＴ１、ＳＳＲ２、ＳＴＡＰ１、ＴＡＰ１、ＴＩＭＭ１７Ａ、ＴＬＲ１０、ＴＭＣＯ１、ＴＯＲ１ＡＩＰ２、ＴＯＲ３Ａ、ＴＰ５３ＩＮＰ１、ＴＰＭ３、ＴＲＡＮＫ１、ＴＲＯＶＥ２、ＵＡＰ１、ＵＢＥ２Ｑ１、ＵＢＱＬＮ４、ＵＨＭＫ１、ＶＰＳ４５、ＹＹ１ＡＰ１、ＺＣ３Ｈ１１Ａ、ＺＦＰ３６、およびＺＮＦ５９３を含む、適用。
【請求項４】
テスト対象の多発性骨髄腫（ＭＭ）患者における９７個の遺伝子の発現を取得もしくは検出するための物質、または多発性骨髄腫のベイズ分類器を実行するための装置の、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者の予後を予測するための製品を調製時の適用であって、
前記９７個の遺伝子は、ＡＣＢＤ３、ＡＤＡＲ、ＡＤＳＳ、ＡＬＤＨ２、ＡＮＰ３２Ｅ、ＡＮＸＡ２、ＡＴＦ３、ＡＴＰ８Ｂ２、ＣＡＣＹＢＰ、ＣＡＰＮ２、ＣＣＮＤ１、ＣＣＴ３、ＣＤＣ４２ＳＥ１、ＣＥＲＳ２、ＣＨＳＹ３、ＣＬＩＣ１、ＣＬＭＮ、ＣＯＰＡ、ＣＳＮＫ１Ｇ３、ＤＡＰ３、ＤＥＮＮＤ１Ｂ、ＥＮＳＡ、ＥＰＲＳ、ＥＰＳＴＩ１、ＥＶＬ、ＦＡＭ１３Ａ、ＦＡＭ４９Ａ、ＦＬＡＤ１、ＦＲＺＢ、ＧＬＲＸ２、ＨＡＸ１、ＨＤＧＦ、ＨＬＡ−Ａ、ＨＬＡ−Ｂ、ＨＬＡ−Ｃ、ＨＬＡ−Ｆ、ＨＬＡ−Ｇ、ＩＬ６Ｒ、ＩＳＧ２０Ｌ２、ＪＴＢ、ＫＬＦ２、ＬＡＭＴＯＲ２、ＬＤＨＡ、ＭＣＬ１、ＭＯＸＤ１、ＭＲＰＬ２４、ＭＲＰＬ９、ＭＶＰ、ＭＹＬ６、ＮＤＵＦＳ２、ＮＯＰ５８、ＮＯＴＣＨ２ＮＬ、ＮＴＡＮ１、ＰＡＫ１、ＰＩ４ＫＢ、ＰＩＥＺＯ１、ＰＩＫ３ＡＰ１、ＰＩＭ２、ＰＩＰ５Ｋ１Ｂ、ＰＭＶＫ、ＰＯＧＺ、ＰＰＩＡ、ＰＲＣＣ、ＰＲＫＣＡ、ＰＲＲＣ２Ｃ、ＰＳＭＢ４、ＰＳＭＤ４、ＲＡＢ２９、ＲＣＢＴＢ２、ＳＣＡＭＰ３、ＳＣＡＰＥＲ、ＳＤＨＣ、ＳＥＬ１Ｌ３、ＳＥＬＰＬＧ、ＳＨＣ１、ＳＩＤＴ１、ＳＳＲ２、ＳＴＡＰ１、ＴＡＰ１、ＴＩＭＭ１７Ａ、ＴＬＲ１０、ＴＭＣＯ１、ＴＯＲ１ＡＩＰ２、ＴＯＲ３Ａ、ＴＰ５３ＩＮＰ１、ＴＰＭ３、ＴＲＡＮＫ１、ＴＲＯＶＥ２、ＵＡＰ１、ＵＢＥ２Ｑ１、ＵＢＱＬＮ４、ＵＨＭＫ１、ＶＰＳ４５、ＹＹ１ＡＰ１、ＺＣ３Ｈ１１Ａ、ＺＦＰ３６、およびＺＮＦ５９３を含み、
前記多発性骨髄腫のベイズ分類器は、
１）ｎ個のＭＭ試料において前記９７個の分類子遺伝子の発現データを取得するステップと、
２）前記ＭＭ試料を、コンセンサスクラスタリングによって高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプまたは低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに割り付けるステップと、
３）単純ベイズ法を使用して、ステップ２）の前記２つのサブタイプと、ステップ１）のｎ個の多発性骨髄腫試料の前記９７個の遺伝子発現データと、前記ｎ個の多発性骨髄腫試料の予後生存データとに基づいて前記ベイズ分類器を構築するステップと、を含む方法で得られる、適用。
【請求項５】
前記予後は、予後の生存率、生存期間、または生存リスクの程度に反映されることを特徴とする、請求項４に記載の適用。
【請求項６】
テスト対象の多発性骨髄腫（ＭＭ）患者における９７個の遺伝子の発現を取得もしくは検出するための物質、または多発性骨髄腫のベイズ分類器を実行するための装置の、以下のａ〜ｃの機能、すなわち、
ａ．ＭＭ患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブを含む治療の有効性の検出、
ｂ．ＭＭ患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブを含む治療の感受性の検出、
ｃ．ＭＭ患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブを含む治療の投与の指導、のうちの少なくとも１つを有する製品の調製時に製品を調製する際の適用であって、
前記９７個の遺伝子は、ＡＣＢＤ３、ＡＤＡＲ、ＡＤＳＳ、ＡＬＤＨ２、ＡＮＰ３２Ｅ、ＡＮＸＡ２、ＡＴＦ３、ＡＴＰ８Ｂ２、ＣＡＣＹＢＰ、ＣＡＰＮ２、ＣＣＮＤ１、ＣＣＴ３、ＣＤＣ４２ＳＥ１、ＣＥＲＳ２、ＣＨＳＹ３、ＣＬＩＣ１、ＣＬＭＮ、ＣＯＰＡ、ＣＳＮＫ１Ｇ３、ＤＡＰ３、ＤＥＮＮＤ１Ｂ、ＥＮＳＡ、ＥＰＲＳ、ＥＰＳＴＩ１、ＥＶＬ、ＦＡＭ１３Ａ、ＦＡＭ４９Ａ、ＦＬＡＤ１、ＦＲＺＢ、ＧＬＲＸ２、ＨＡＸ１、ＨＤＧＦ、ＨＬＡ−Ａ、ＨＬＡ−Ｂ、ＨＬＡ−Ｃ、ＨＬＡ−Ｆ、ＨＬＡ−Ｇ、ＩＬ６Ｒ、ＩＳＧ２０Ｌ２、ＪＴＢ、ＫＬＦ２、ＬＡＭＴＯＲ２、ＬＤＨＡ、ＭＣＬ１、ＭＯＸＤ１、ＭＲＰＬ２４、ＭＲＰＬ９、ＭＶＰ、ＭＹＬ６、ＮＤＵＦＳ２、ＮＯＰ５８、ＮＯＴＣＨ２ＮＬ、ＮＴＡＮ１、ＰＡＫ１、ＰＩ４ＫＢ、ＰＩＥＺＯ１、ＰＩＫ３ＡＰ１、ＰＩＭ２、ＰＩＰ５Ｋ１Ｂ、ＰＭＶＫ、ＰＯＧＺ、ＰＰＩＡ、ＰＲＣＣ、ＰＲＫＣＡ、ＰＲＲＣ２Ｃ、ＰＳＭＢ４、ＰＳＭＤ４、ＲＡＢ２９、ＲＣＢＴＢ２、ＳＣＡＭＰ３、ＳＣＡＰＥＲ、ＳＤＨＣ、ＳＥＬ１Ｌ３、ＳＥＬＰＬＧ、ＳＨＣ１、ＳＩＤＴ１、ＳＳＲ２、ＳＴＡＰ１、ＴＡＰ１、ＴＩＭＭ１７Ａ、ＴＬＲ１０、ＴＭＣＯ１、ＴＯＲ１ＡＩＰ２、ＴＯＲ３Ａ、ＴＰ５３ＩＮＰ１、ＴＰＭ３、ＴＲＡＮＫ１、ＴＲＯＶＥ２、ＵＡＰ１、ＵＢＥ２Ｑ１、ＵＢＱＬＮ４、ＵＨＭＫ１、ＶＰＳ４５、ＹＹ１ＡＰ１、ＺＣ３Ｈ１１Ａ、ＺＦＰ３６、およびＺＮＦ５９３を含み、
前記多発性骨髄腫のベイズ分類器は、
１）ｎ個のＭＭ試料において前記９７個の分類子遺伝子の発現データを取得するステップと、
２）前記ＭＭ試料を、コンセンサスクラスタリングによって高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプまたは低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに割り付けるステップと、
３）単純ベイズ法を使用して、ステップ２）の前記２つのサブタイプと、ステップ１）のｎ個の多発性骨髄腫試料の前記９７個の遺伝子発現データと、前記ｎ個の多発性骨髄腫試料の予後生存データとに基づいて前記ベイズ分類器を構築するステップと、を含む方法で得られる、適用。
【請求項７】
テスト対象の多発性骨髄腫（ＭＭ）患者における９７個の遺伝子の発現を取得もしくは検出するための物質、または多発性骨髄腫のベイズ分類器を実行するための装置を含む、製品。
【請求項８】
前記製品は、以下の１）〜４）の機能、すなわち、
１）テスト対象の多発性骨髄腫患者の予後を予測する、
２）多発性骨髄腫患者のボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物に対する感受性を検出する、
３）前記テスト対象の多発性骨髄腫患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物の有効性を検出する、
４）前記テスト対象の多発性骨髄腫患者にボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬剤の投与について指示する、のうちの少なくとも１つを有することを特徴とする、請求項７に記載の製品。
【請求項９】
前記製品はさらに、検出方法を記録するためのキャリアを含み、
前記検出方法は、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における前記９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いて前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における前記９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、を含み、ここで、高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測よりも顕著に不良であるか、
または、前記検出方法は、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における前記９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いて前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における前記９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、を含み、ここで、高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者におけるボルテゾミブもしくはボルテゾミブ含有薬剤の有効性は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者における有効性よりも優れているか、
または、前記検出方法は、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における前記９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いて前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における前記９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、を含み、ここで、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者が高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する場合、ボルテゾミブもしくはボルテゾミブ含有薬物を治療に使用し、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者が低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する場合、ボルテゾミブもしくはボルテゾミブ含有薬物は治療に使用しない、ということを特徴とする、請求項７または８に記載の製品。
【請求項１０】
前記テスト対象の多発性骨髄腫患者は１人の患者であるかまたは複数の患者であることを特徴とする、請求項７〜９のいずれかに記載の製品。
【請求項１１】
多発性骨髄腫患者を分類するためのモデルを構築する方法であって、
１）ｎ個のＭＭ試料において９７個の分類子遺伝子の発現データを取得するステップと、
２）ＭＭ試料を、コンセンサスクラスタリングによって高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプまたは低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに割り付けるステップと、
３）単純ベイズ法を使用して、ステップ２）の前記２つのサブタイプと、ステップ１）のｎ個の多発性骨髄腫試料の前記９７個の遺伝子発現データと、前記ｎ個の多発性骨髄腫試料の予後生存データと、に基づいて、ベイズ分類器、すなわち、ターゲットモデルを構築するステップと、を含む、方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法によって調製される、単純ベイズ分類器。
【請求項１３】
１）〜４）のうちの少なくとも１つを調製する際、または１）〜４）のうちの少なくとも１つの製品を調製する際の、請求項１２に記載の単純ベイズ分類器の適用であって、
１）テスト対象の多発性骨髄腫患者の予後を予測する、
２）多発性骨髄腫患者のボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物に対する感受性を検出する、
３）前記テスト対象の多発性骨髄腫患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物の有効性を検出する、
４）前記テスト対象の多発性骨髄腫患者にボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬剤の投与について指示する、適用。
【請求項１４】
テスト対象の多発性骨髄腫患者の予後を予測するための方法であって、
前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における前記９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いて前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における前記９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、を含み、
高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測よりも顕著に不良である、方法。
【請求項１５】
前記予後は、予後の生存率、生存期間、または生存リスクの程度に反映され、
前記高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測は、前記低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測よりも顕著に不良であり、これを、以下の１）〜３）、すなわち、
１）高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するテスト対象の多発性骨髄腫患者の予測される予後生存率は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するテスト対象の多発性骨髄腫患者の予測される予後生存率よりも顕著に低い、
２）高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するテスト対象の多発性骨髄腫患者の予測される予後生存は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するテスト対象の多発性骨髄腫患者の予測される予後生存よりも顕著に低い、
３）高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するテスト対象の多発性骨髄腫患者の予測される生存リスクの程度は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するテスト対象の多発性骨髄腫患者の予測される生存リスクの程度よりも顕著に低い、のうちの少なくとも１つとして再選することを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
テスト対象の多発性骨髄腫患者に対するボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物の有効性の検出であって、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における前記９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いて前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における前記９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、を含み、ここで、高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測よりも優れている、検出。
【請求項１７】
テスト対象の多発性骨髄腫患者に対するボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物の投与についての指導であって、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における前記９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いて前記テスト対象の多発性骨髄腫患者における前記９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、を含み、ここで、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者が高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する場合、ボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物を治療に使用し、前記テスト対象の多発性骨髄腫患者が低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する場合、ボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物は治療に使用しない、指導。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイオテクノロジーの分野に属し、特に多発性骨髄腫の分子分類および適用に関する。
【背景技術】
【０００２】
多発性骨髄腫（ＭＭ）は、形質細胞の異常増殖によって引き起こされる、２番目によく見られる血液悪性腫瘍である。中国では、ＭＭの発生率は１００，０００人中１〜２の症例があると推定されている。ＭＭの大部分は、６０歳以上の高齢者集団に発生する。中国の老齢化集団内では、ＭＭの発生率は経時的に増加し、高齢者集団にとって深刻な健康リスクになる。ＭＭは典型的には、異常な形質細胞の過剰な増殖、およびＭタンパク質と呼ばれる異常な免疫グロブリンタンパク質または免疫グロブリンタンパク質断片の分泌により示される。Ｍタンパク質濃度はＭＭの重要な診断指標である。
【０００３】
プロテアソーム阻害剤であるボルテゾミブ、ならびにレナドミンおよびサリドマイドなどの免疫調節剤の開発により、ＭＭ患者の生存が顕著に改善された。しかしながら、ＭＭは依然として治癒不能である。ＭＭは、生物学的および臨床的な特徴において多岐にわたる不均一性を示す。その結果、複数薬物の併用治療の反応および生存の改善は、ＭＭ患者間で実質的に異なる。それらの根底にある機序は解明されておらず、それが個別化治療の開発を妨げている。ＭＭ生物学の理解を深めるため、また治療決定を容易にするためには、ＭＭについての簡便かつ信頼性のある分子分類法を開発することが重要である。いくつかの分子分類スキームが提案されてきた。例えば、Ｂｅｒｇｓａｇｅｌらは、異なるサイクリンＤ発現および染色体転座に基づく８つのＭＭサブタイプを用いる分類スキームを提案した。偏りのないトランスクリプトーム解析に基づき、ＺｈａｎらおよびＢｒｏｙｌらは、ＭＭの７〜１０の分子サブタイプを提案した。患者の生存期間に基づき、これらのサブタイプをさらに単純化して高リスク群および低リスク群とした。さらに、予後関連遺伝子発現プロファイル、例えば、ＵＡＭＳ−７０、ＵＡＭＳ−１７、ＵＡＭＳ−８０、ＩＦＭ−１５、Ｍｉｌｌｅｎｎｉｕｍ−１００、ＥＭＣ−９２、遺伝子増幅指標ＧＰＩ−５、ＭＲＣ−ＩＸ−６、および中心体複製指標も提案されている。
【０００４】
しかしながら、上述の分子分類スキームおよび遺伝子発現プロファイルでは治療反応が予測されず、分子分類と形質細胞の発達とを相関させることはできなかった。さらに、遺伝子分類とＭＭの発症機序とを相関させる試みはなされなかった。
【発明の概要】
【０００５】
多発性骨髄腫の細胞学的起源をよりよく明らかにし、多発性骨髄腫の標的治療を提供するために、本発明は、以下の技術的解決策を提供する。
本発明の目的は、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出することの使用を提供することである。
【０００６】
本発明は、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出するための物質の、テスト対象の多発性骨髄腫患者の予後を予測するための製品を調製する際の適用を提供する。
【０００７】
生存転帰には、生存率、生存期間、および生存リスクの程度が含まれる。
【０００８】
生存率には、全生存率および無増悪生存率が含まれる。
【０００９】
本発明はさらに、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出するための物質の、以下のａ〜ｃの機能、すなわち、
ａ）ＭＭ患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブを含む治療の効果を検出する、
ｂ）ＭＭ患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブを含む治療の感受性を検出する、
ｃ）ＭＭ患者にボルテゾミブまたはボルテゾミブを含む治療を指導する、のうちの少なくとも１つを有する製品を調製する際の適用を提供する。
【００１０】
本発明の別の目的は、テスト対象の多発性骨髄腫（ＭＭ）患者における９７個の遺伝子の発現を取得もしくは検出するための物質、または多発性骨髄腫のベイズ分類器を実行するための装置の使用を提供することである。
【００１１】
本発明は、テスト対象の多発性骨髄腫（ＭＭ）患者における９７個の遺伝子の発現を取得もしくは検出するための物質、または多発性骨髄腫のベイズ分類器を実行するための装置の、テスト対象の多発性骨髄腫患者の予後を予測するための製品の調製時の適用を提供する。
【００１２】
予後は、予後生存率、生存期間、または生存リスクの程度に反映される。
【００１３】
本発明はさらに、テスト対象の多発性骨髄腫（ＭＭ）患者における９７個の遺伝子の発現を取得もしくは検出するための物質、または多発性骨髄腫のベイズ分類器を実行するための装置の、以下のａ〜ｃの機能、すなわち、
ａ．ＭＭ患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブを含む治療の有効性の検出、
ｂ．ＭＭ患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブを含む治療の感受性の検出、
ｃ．ＭＭ患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブを含む治療の投与の指導、のうちの少なくとも１つを有する製品の調製時に製品を調製する際の適用を提供し、
９７個の遺伝子は、ＡＣＢＤ３、ＡＤＡＲ、ＡＤＳＳ、ＡＬＤＨ２、ＡＮＰ３２Ｅ、ＡＮＸＡ２、ＡＴＦ３、ＡＴＰ８Ｂ２、ＣＡＣＹＢＰ、ＣＡＰＮ２、ＣＣＮＤ１、ＣＣＴ３、ＣＤＣ４２ＳＥ１、ＣＥＲＳ２、ＣＨＳＹ３、ＣＬＩＣ１、ＣＬＭＮ、ＣＯＰＡ、ＣＳＮＫ１Ｇ３、ＤＡＰ３、ＤＥＮＮＤ１Ｂ、ＥＮＳＡ、ＥＰＲＳ、ＥＰＳＴＩ１、ＥＶＬ、ＦＡＭ１３Ａ、ＦＡＭ４９Ａ、ＦＬＡＤ１、ＦＲＺＢ、ＧＬＲＸ２、ＨＡＸ１、ＨＤＧＦ、ＨＬＡ−Ａ、ＨＬＡ−Ｂ、ＨＬＡ−Ｃ、ＨＬＡ−Ｆ、ＨＬＡ−Ｇ、ＩＬ６Ｒ、ＩＳＧ２０Ｌ２、ＪＴＢ、ＫＬＦ２、ＬＡＭＴＯＲ２、ＬＤＨＡ、ＭＣＬ１、ＭＯＸＤ１、ＭＲＰＬ２４、ＭＲＰＬ９、ＭＶＰ、ＭＹＬ６、ＮＤＵＦＳ２、ＮＯＰ５８、ＮＯＴＣＨ２ＮＬ、ＮＴＡＮ１、ＰＡＫ１、ＰＩ４ＫＢ、ＰＩＥＺＯ１、ＰＩＫ３ＡＰ１、ＰＩＭ２、ＰＩＰ５Ｋ１Ｂ、ＰＭＶＫ、ＰＯＧＺ、ＰＰＩＡ、ＰＲＣＣ、ＰＲＫＣＡ、ＰＲＲＣ２Ｃ、ＰＳＭＢ４、ＰＳＭＤ４、ＲＡＢ２９、ＲＣＢＴＢ２、ＳＣＡＭＰ３、ＳＣＡＰＥＲ、ＳＤＨＣ、ＳＥＬ１Ｌ３、ＳＥＬＰＬＧ、ＳＨＣ１、ＳＩＤＴ１、ＳＳＲ２、ＳＴＡＰ１、ＴＡＰ１、ＴＩＭＭ１７Ａ、ＴＬＲ１０、ＴＭＣＯ１、ＴＯＲ１ＡＩＰ２、ＴＯＲ３Ａ、ＴＰ５３ＩＮＰ１、ＴＰＭ３、ＴＲＡＮＫ１、ＴＲＯＶＥ２、ＵＡＰ１、ＵＢＥ２Ｑ１、ＵＢＱＬＮ４、ＵＨＭＫ１、ＶＰＳ４５、ＹＹ１ＡＰ１、ＺＣ３Ｈ１１Ａ、ＺＦＰ３６、およびＺＮＦ５９３を含み、
多発性骨髄腫のベイズ分類器は、
１）ｎ個のＭＭ試料において９７個の分類子遺伝子の発現データを取得するステップであって、
ＭＭ試料の９７個の遺伝子発現データは、既存のデータベースから得られるか、または１００個超の試料を用いて構築された多発性骨髄腫試料の９７個の遺伝子発現データであり、
ｎは１００以上であり、
９７個の遺伝子の発現レベルは、多発性骨髄腫細胞における９７個の遺伝子の発現レベルである、ステップと、
２）ＭＭ試料を、コンセンサスクラスタリングによって高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプまたは低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに割り付けるステップと、
３）単純ベイズ法を使用して、ステップ２）の２つのサブタイプと、ステップ１）のｎ個の多発性骨髄腫試料の９７個の遺伝子発現データと、ｎ個の多発性骨髄腫試料の予後生存データとに基づいてベイズ分類器を構築するステップであって、単純ベイズ法を使用してベイズ分類器を構築する、ステップと、を含む方法で得られる。
【００１４】
上記ステップ３）では、最初に、ｎ個の多発性骨髄腫試料を、１：１を超える試料数比に従ってトレーニングセットと検証セットとに無作為に分割し、その後、９７個の遺伝子の発現データをトレーニングで使用し、コンセンサスクラスタリングアルゴリズムを用いて各試料の高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプタグおよび低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプタグを取得し、次いで、Ｒ言語機械学習パッケージであるｋｌａＲの単純ベイズアルゴリズムを使用して、１人の患者の高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプおよび低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプを予測する多発性骨髄腫用ベイズ分類器を構築する。
【００１５】
各多発性骨髄腫試料の９７個の遺伝子の発現データを取得する上述の方法とは、多発性骨髄腫試料の９７個の遺伝子の発現を検出すること、または多発性骨髄腫試料の９７個の遺伝子の発現をデータベースから取得することである。
【００１６】
本発明の第３の目的は、製品を提供することである。
【００１７】
本発明により提供される製品には、多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、多発性骨髄腫ベイズ分類器を実行する装置が含まれる（装置は、ＣＤまたはコンピュータなどであり得る）。
【００１８】
上記の製品に関して、製品は、以下の機能のうちの少なくとも１つを有する。
製品は、以下の１）〜４）の機能、すなわち、
１）テスト対象の多発性骨髄腫患者の予後を予測する、
２）多発性骨髄腫患者のボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物に対する感受性を検出する、
３）テスト対象の多発性骨髄腫患者におけるボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物の有効性を検出する、
４）テスト対象の多発性骨髄腫患者にボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬剤の投与について指示する、のうちの少なくとも１つを有する。
【００１９】
製品はさらに、検出方法を記録するためのキャリアを含む。
【００２０】
検出方法は、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いてテスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、を含み、ここで、高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測よりも顕著に不良であるか、
または、検出方法は、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いてテスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、を含み、ここで、高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者におけるボルテゾミブもしくはボルテゾミブ含有薬剤の有効性は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者における有効性よりも優れているか、
または、検出方法は、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いてテスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、を含み、ここで、テスト対象の多発性骨髄腫患者が高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する場合、ボルテゾミブもしくはボルテゾミブ含有薬物を治療に使用し、テスト対象の多発性骨髄腫患者が低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する場合、ボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物は治療に使用しない。
【００２１】
上述した製品では、テスト対象の多発性骨髄腫患者は、１人の患者であるかまたは複数の患者である。
【００２２】
上記の製品では、ｎ個の多発性骨髄腫試料は５５１の試料であるか、
または、上述の１：１を超える比は、トレーニングセットと検証セットを２：１の比に従って無作為に分割することである。
【００２３】
本発明の第４の目的は、多発性骨髄腫患者を分類するためのモデルを構築する方法を提供することである。
【００２４】
本発明により提供される方法には、
１）ｎ個のＭＭ試料において９７個の分類子遺伝子の発現データを取得するステップであって、
ＭＭ試料の９７個の遺伝子発現データは、既存のデータベースから得られるか、または１００個超の試料を用いて構築された多発性骨髄腫試料の９７個の遺伝子発現データであり、
ｎは１００以上であり、
９７個の遺伝子の発現レベルは、多発性骨髄腫細胞における９７個の遺伝子の発現レベルである、ステップと、
２）ＭＭ試料を、コンセンサスクラスタリングによって高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプまたは低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに割り付けるステップと、
３）単純ベイズ法を使用して、ステップ２）の２つのサブタイプと、ステップ１）のｎ個の多発性骨髄腫試料の９７個の遺伝子発現データと、ｎ個の多発性骨髄腫試料の予後生存データとに基づいてベイズ分類器を構築するステップであって、目的のモデルを得るために、単純ベイズ法を使用してベイズ分類器を構築する、ステップと、が含まれる。
【００２５】
多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子発現は、多発性骨髄腫患者の腫瘍細胞における９７個の遺伝子発現に由来した。
【００２６】
テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出するための前述の方法および／または多発性骨髄腫ベイズ分類器を実行するためのデバイスもしくは前述の方法によって得られたモデルを使用して、テスト対象の複数の骨髄を予測する多発性骨髄腫患者の予後生存率の適用もまた、本発明の保護範囲である。
【００２７】
多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子発現は、多発性骨髄腫患者の腫瘍細胞における９７個の遺伝子発現に由来した。
【００２８】
テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子によって発現される物質を取得もしくは検出するため、および／または多発性骨髄腫のベイズ分類器を操作するための前述の装置、あるいはテスト対象の多発性骨髄腫患者の予後生存率を予測するための製品の調製時の、上記方法によって得られたモデルの適用は、いずれも本発明の保護の範囲内である。
【００２９】
テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子によって発現される物質を取得もしくは検出するため、および／または多発性骨髄腫のベイズ分類器を操作するための前述の装置、あるいはテスト対象の多発性骨髄腫患者の予後生存を予測するための製品の調製時の、上記方法によって得られたモデルの適用は、いずれも本発明の保護の範囲内である。
【００３０】
テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子によって発現される物質を取得もしくは検出するため、および／または多発性骨髄腫のベイズ分類器を操作するための前述の装置、あるいはテスト対象の多発性骨髄腫患者の生存リスクの程度を予測するための製品の調製時の、上記方法によって得られたモデルの適用は、いずれも本発明の保護の範囲内である。
【００３１】
本発明はまた、多発性骨髄腫患者を分類するための方法も提供し、これには、
テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、テスト対象の多発性骨髄腫患者が高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するのか低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するのかを判定できるよう、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いてテスト対象の多発性骨髄腫患者の９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、が含まれる。
【００３２】
本発明はさらに、テスト対象の多発性骨髄腫患者の予後を予測するための方法を提供し、これは、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いてテスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、を含み、高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測よりも顕著に不良であるか、または不良である。
【００３３】
予後は、予後生存率、生存期間、または生存リスクの程度に反映される。
【００３４】
高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測よりも顕著に不良であり、これを、以下の１）〜３）のうちの少なくとも１つとして再選する：
１）高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するテスト対象の多発性骨髄腫患者の予測される予後生存率は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するテスト対象の多発性骨髄腫患者の予測される予後生存率よりも顕著に低い、
２）高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するテスト対象の多発性骨髄腫患者の予測される予後生存は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するテスト対象の多発性骨髄腫患者の予測される予後生存よりも顕著に低い、
３）高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するテスト対象の多発性骨髄腫患者の予測される生存リスクの程度は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属するテスト対象の多発性骨髄腫患者の予測される生存リスクの程度よりも顕著に低い。
【００３５】
本発明は、テスト対象の多発性骨髄腫患者に対するボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物の有効性の検出を提供し、これは、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いてテスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、を含み、ここで、高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測は、低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する多発性骨髄腫患者の予後予測よりも優れている。
【００３６】
本発明は、テスト対象の多発性骨髄腫患者に対するボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物の投与の指導を提供し、これは、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現を取得または検出して、テスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを取得するステップと、次いで、多発性骨髄腫のベイズ分類器を用いてテスト対象の多発性骨髄腫患者における９７個の遺伝子の発現データを分類するステップと、を含み、ここで、テスト対象の多発性骨髄腫患者が高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する場合、ボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物を治療に使用し、テスト対象の多発性骨髄腫患者が低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプに属する場合、ボルテゾミブまたはボルテゾミブ含有薬物は治療に使用しない。
【００３７】
９７個の分類子遺伝子の発現は、ＭＭデータベースから取得することも、またはＭＭ試料から直接検出することもできる。
【００３８】
上述の遺伝子の発現レベルは、多発性骨髄腫腫瘍細胞における遺伝子発現レベルである。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】ＧＳＥ２６５８データセットにおけるベイズ分類のＲＯＣ曲線のプロットである。
【図２】ＭＭＲＦのデータセットにおけるベイズ分類のＲＯＣ曲線のプロットである。
【図３】ＧＳＥ１９７８４データセットにおけるベイズ分類のＲＯＣ曲線のプロットである。
【図４】ＧＳＥ２６５８における高ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者または低ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の全生存率である。
【図５】ＧＳＥ２６５８における高ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者または低ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の全生存率である。
【図６ａ】ＧＳＥ１９７８４における高ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者または低ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の全生存率を示す。
【図６ｂ】ＧＳＥ１９７８４における高ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者または低ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の無増悪生存率を示す。
【図７ａ】図７ａ〜図７ｄは、ＧＳＥ１９７８４におけるボルテゾミブを含む治療に対する高ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者または低ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の異なる反応を示す。
【図７ｂ】上記参照。
【図７ｃ】上記参照。
【図７ｄ】上記参照。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
以下の実施例で使用される実験方法はすべて、特に指示しない限り、従来の方法である。
【００４１】
以下の実施例で使用されるすべての材料、試薬などは、特に指示しない限り、市販されているものである。
【００４２】
実施例１．多発性骨髄腫の分子診断マーカーのスクリーニングおよび分子タイピングの実施
ＮＣＢＩにより公開されているＭＭ遺伝子発現データセットＧＳＥ２６５８から、８７個の遺伝子を含有するＭＣＬ１（ＭＣＬ１−Ｍ）と共発現する遺伝子モジュールを、ピアソン相関係数分析を使用して同定した。上記に基づき、ＭＣＬ１−Ｍの発現が低いＭＭ試料で上方制御されている４６個の遺伝子も同定された。安定した分類結果を得るため、上述の１３３個の遺伝子のうち分類能力の低い３６個の遺伝子を除外し、発現が比較的高レベルである差次的発現変動の強い９７個の遺伝子を選択した。
【００４３】
これらの９７個の遺伝子は次のとおりである：ＡＣＢＤ３、ＡＤＡＲ、ＡＤＳＳ、ＡＬＤＨ２、ＡＮＰ３２Ｅ、ＡＮＸＡ２、ＡＴＦ３、ＡＴＰ８Ｂ２、ＣＡＣＹＢＰ、ＣＡＰＮ２、ＣＣＮＤ１、ＣＣＴ３、ＣＤＣ４２ＳＥ１、ＣＥＲＳ２、ＣＨＳＹ３、ＣＬＩＣ１、ＣＬＭＮ、ＣＯＰＡ、ＣＳＮＫ１Ｇ３、ＤＡＰ３、ＤＥＮＮＤ１Ｂ、ＥＮＳＡ、ＥＰＲＳ、ＥＰＳＴＩ１、ＥＶＬ、ＦＡＭ１３Ａ、ＦＡＭ４９Ａ、ＦＬＡＤ１、ＦＲＺＢ、ＧＬＲＸ２、ＨＡＸ１、ＨＤＧＦ、ＨＬＡ−Ａ、ＨＬＡ−Ｂ、ＨＬＡ−Ｃ、ＨＬＡ−Ｆ、ＨＬＡ−Ｇ、ＩＬ６Ｒ、ＩＳＧ２０Ｌ２、ＪＴＢ、ＫＬＦ２、ＬＡＭＴＯＲ２、ＬＤＨＡ、ＭＣＬ１、ＭＯＸＤ１、ＭＲＰＬ２４、ＭＲＰＬ９、ＭＶＰ、ＭＹＬ６、ＮＤＵＦＳ２、ＮＯＰ５８、ＮＯＴＣＨ２ＮＬ、ＮＴＡＮ１、ＰＡＫ１、ＰＩ４ＫＢ、ＰＩＥＺＯ１、ＰＩＫ３ＡＰ１、ＰＩＭ２、ＰＩＰ５Ｋ１Ｂ、ＰＭＶＫ、ＰＯＧＺ、ＰＰＩＡ、ＰＲＣＣ、ＰＲＫＣＡ、ＰＲＲＣ２Ｃ、ＰＳＭＢ４、ＰＳＭＤ４、ＲＡＢ２９、ＲＣＢＴＢ２、ＳＣＡＭＰ３、ＳＣＡＰＥＲ、ＳＤＨＣ、ＳＥＬ１Ｌ３、ＳＥＬＰＬＧ、ＳＨＣ１、ＳＩＤＴ１、ＳＳＲ２、ＳＴＡＰ１、ＴＡＰ１、ＴＩＭＭ１７Ａ、ＴＬＲ１０、ＴＭＣＯ１、ＴＯＲ１ＡＩＰ２、ＴＯＲ３Ａ、ＴＰ５３ＩＮＰ１、ＴＰＭ３、ＴＲＡＮＫ１、ＴＲＯＶＥ２、ＵＡＰ１、ＵＢＥ２Ｑ１、ＵＢＱＬＮ４、ＵＨＭＫ１、ＶＰＳ４５、ＹＹ１ＡＰ１、ＺＣ３Ｈ１１Ａ、ＺＦＰ３６、およびＺＮＦ５９３。
【００４４】
これらの９７個の遺伝子を分類用の分類子遺伝子として選択した。これら９７個の遺伝子の発現データに基づいて、ＧＳＥ２６５８における５５１のＭＭ試料を、コンセンサスクラスタリングを使用して高ＭＣＬ１−Ｍおよび低ＭＣＬ１−Ｍのサブタイプにクラスター化した。しかしながら、クラスタリングに基づく方法では、個々の試料を分類することはできない。個々のＭＭ試料の分類を可能にするため、５５１の試料をトレーニングセット（３６９試料）と検証セット（１８２試料）とに２：１の比で無作為に分割した。層別抽出法を、コンセンサスクラスタリングの結果に基づいて行い、トレーニングセットおよび検証セット中の高ＭＣＬ１−Ｍ試料とＭＣＬ１−Ｍ試料の割合が元のデータセットでの比と同じになるようにした。
【００４５】
トレーニングセットからの３６９の試料におけるこれらの９７個の分類子遺伝子の発現データと、コンセンサスクラスタリングにおけるこれらの試料に対する高ＭＣＬ１−Ｍまたは低ＭＣＬ１−Ｍのサブタイプ分類の結果とに基づき、個々のＭＭ試料を高ＭＣＬ１−Ｍまたは低ＭＣＬ１−Ｍのサブタイプに割り付けるためのベイズ分類を、ｋｌａＲパッケージのＲによる単純ベイズ分類アルゴリズムを使用してトレーニングした。
【００４６】
ＭＭベイズ分類器のコードは以下のとおりである：
ｏｐｔｉｏｎｓ（ｗａｒｎ＝−１）
＃機械学習パッケージｋｌａＲをインストールする
ｉｎｓｔａｌｌ．ｐａｃｋａｇｅｓ（“ｋｌａＲ”）
＃ファイルおよび前処理からＧＳＥ２６５８の９７個の分類子遺伝子の発現データをロードする
ｌｉｂｒａｒｙ（ｋｌａＲ）
ｉ＝０
ｗｈｉｌｅ（ＴＲＵＥ）｛
ＧＳＥ２６５８．ｄａｔａ＜−ｒｅａｄ．ｄｅｌｉｍ（“ｇｓｅ２６５８．ｂａｔｃｈ＿ｒｅｍｏｖｅｄ．ｔｘｔ“，ｒｏｗ．ｎａｍｅｓ＝１，ｓｔｒｉｎｇｓＡｓＦａｃｔｏｒｓ＝Ｔ）
ＧＳＥ２６５８＜−ａｐｐｌｙ（ＧＳＥ２６５８．ｄａｔａ［，−１］，１，ｓｃａｌｅ）
ＧＳＥ２６５８＜−ｔ（ＧＳＥ２６５８）
ＧＳＥ２６５８＜−ｄａｔａ．ｆｒａｍｅ（ＧＳＥ２６５８．ｄａｔａ［，１］，ＧＳＥ２６５８）
ｃｏｌｎａｍｅｓ（ＧＳＥ２６５８）［１］＜−‘ｓｕｂｔｙｐｅ’
ｃｏｌｎａｍｅｓ（ＧＳＥ２６５８）＜−ｃｏｌｎａｍｅｓ（ＧＳＥ２６５８．ｄａｔａ）
ｒｏｗｎａｍｅｓ（ＧＳＥ２６５８）＜−ｒｏｗｎａｍｅｓ（ＧＳＥ２６５８．ｄａｔａ）
＃試料を２：１の比でトレーニングセットと検証セットとに分割する
ｗｈｉｌｅ（ＴＲＵＥ）｛
ｓｐｌｉｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｔｅｓｔ＜−ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｄａｔａ、ｒａｔｉｏ）｛
ｔｒａｉｎ＿ｉｎｄｉｃｅｓ＜−ｓａｍｐｌｅ（ｌｅｎｇｔｈ（ｄａｔａ［，１］），ａｓ．ｉｎｔｅｇｅｒ（ｌｅｎｇｔｈ（ｄａｔａ［，１］）＊ｒａｔｉｏ））
ｒｅｔｕｒｎ（ｔｒａｉｎ＿ｉｎｄｉｃｅｓ）
｝
ｔｒａｉｎ＿ｓｅｔｓ＜−ＧＳＥ２６５８［ｓｐｌｉｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｔｅｓｔ（ＧＳＥ２６５８，０．６７），］
ｔｅｓｔ＿ｓｅｔｓ＜−ＧＳＥ２６５８［−ｓｐｌｉｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｔｅｓｔ（ＧＳＥ２６５８，０．６７），
＃トレーニングセットを使用した単純ベイズ分類モデルの構築
ＧＳＥ２６５８．ＮＢ＜−ＮａｉｖｅＢａｙｅｓ（ｓｕｂｔｙｐｅ〜．，ｄａｔａ＝ｔｒａｉｎ＿ｓｅｔｓ，ｆＬ＝１）
ｉｆ（ａｓ．ｖｅｃｔｏｒ（ＧＳＥ２６５８．ＮＢ＄ａｐｒｉｏｒｉ）［１］＜０．４５３＆ａｓ．ｖｅｃｔｏｒ（ＧＳＥ２６５８．ＮＢ＄ａｐｒｉｏｒｉ［１］）＞０．４５１）｛
ｂｒｅａｋ
｝
｝
＃検証セットにおける単純ベイズ分類モデルの能力の検証
ｒｅｓｕｌｔｓ＜−ｐｒｅｄｉｃｔ（ＧＳＥ２６５８．ＮＢ，ｔｅｓｔ＿ｓｅｔｓ［，−１］，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝０．１，ｔｙｐｅ＝’ｒａｗ’）
ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ＜−ａｓ．ｄａｔａ．ｆｒａｍｅ（ｒｅｓｕｌｔｓ）
ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ［，２：３］＜−ａｐｐｌｙ（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ［，２：３］，２，ｒｏｕｎｄ，３）
＃クロスラベリング法を使用した、精度が９７％超の単純ベイズ分類モデルの同定
ｃｏｍｐａｒｅ＿ｔａｂｌｅ＜−ｄａｔａ．ｆｒａｍｅ（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ＄ｃｌａｓｓ，ｔｅｓｔ＿ｓｅｔｓ＄ｓｕｂｔｙｐｅ）
ｃｏｌｎａｍｅｓ（ｃｏｍｐａｒｅ＿ｔａｂｌｅ）＜−ｃ（”ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ”，”ｏｒｉｇｉｎａｌ＿ｃｌａｓｓ”）
ｔａｂｌｅ＜−ｐｒｏｐ．ｔａｂｌｅ（ｔａｂｌｅ（ｃｏｍｐａｒｅ＿ｔａｂｌｅ），２）
ａｃｃｕｒａｃｙ＝ｃ（ｔａｂｌｅ［１，１］，ｔａｂｌｅ［２，２］）
ｉｆ（ａｃｃｕｒａｃｙ［１］＞０．９５＆ａｃｃｕｒａｃｙ［２］＞０．９５）｛
ｂｒｅａｋ
｝
ｅｌｓｅ｛
ｉ＝ｉ＋１
｝
｝
ｐｒｉｎｔ（ｐａｓｔｅ（’Ｂｏｔｈ  ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ  ａｎｄ  Ｓｐｅｃｉｆｉｔｙ  ｇｅｔｓ  ｇｒｅａｔｅｒ  ｔｈａｎ  ０．９７  ａｔ  ｔｈｅ’，ｉ，’ｔｈ’，’ｔｒｉａｌ’，ｓｅｐ＝’’））
＃ＭＭＲＦのデータセットでのベイズ分類に基づくサブタイプ予測
ｍｍｒｆ．ｄａｔａ＜−ｒｅａｄ．ｄｅｌｉｍ（”ｍｍｒｆ．ｂａｔｃｈ＿ｒｅｍｏｖｅｄ．ｔｘｔ”，ｒｏｗ．ｎａｍｅｓ＝１，ｓｔｒｉｎｇｓＡｓＦａｃｔｏｒｓ＝Ｔ）
ｍｍｒｆ＜−ａｐｐｌｙ（ｍｍｒｆ．ｄａｔａ［，−１］，１，ｓｃａｌｅ）
ｍｍｒｆ＜−ｔ（ｍｍｒｆ）
ｒｏｗｎａｍｅｓ（ｍｍｒｆ）＜−ｒｏｗｎａｍｅｓ（ｍｍｒｆ．ｄａｔａ）
ｃｏｌｎａｍｅｓ（ｍｍｒｆ）＜−ｃｏｌｎａｍｅｓ（ｍｍｒｆ．ｄａｔａ）［−１］
ｍｍｒｆ＜−ｄａｔａ．ｆｒａｍｅ（ｍｍｒｆ．ｄａｔａ＄ｓｕｂｔｙｐｅ，ｍｍｒｆ）
ｃｏｌｎａｍｅｓ（ｍｍｒｆ）［１］＜−‘ｓｕｂｔｙｐｅ’
ｒｅｓｕｌｔｓ．ｍｍｒｆ＜−ｐｒｅｄｉｃｔ（ＧＳＥ２６５８．ＮＢ，ｍｍｒｆ［，−１］，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝０．０１，ｔｙｐｅ＝’ｒａｗ’）
ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ．ｍｍｒｆ＜−ａｓ．ｄａｔａ．ｆｒａｍｅ（ｒｅｓｕｌｔｓ．ｍｍｒｆ）
ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ．ｍｍｒｆ［，２：３］＜−ａｐｐｌｙ（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ．ｍｍｒｆ［，２：３］，２，ｒｏｕｎｄ，３）
ｃｏｍｐａｒｅ＿ｔａｂｌｅ．ｍｍｒｆ＜−ｄａｔａ．ｆｒａｍｅ（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ．ｍｍｒｆ＄ｃｌａｓｓ，ｍｍｒｆ．ｄａｔａ＄ｓｕｂｔｙｐｅ）
ｃｏｌｎａｍｅｓ（ｃｏｍｐａｒｅ＿ｔａｂｌｅ．ｍｍｒｆ）＜−ｃ（”ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ”，”ｏｒｉｇｉｎａｌ＿ｃｌａｓｓ”）
ｐｒｏｐ．ｔａｂｌｅ（ｔａｂｌｅ（ｃｏｍｐａｒｅ＿ｔａｂｌｅ．ｍｍｒｆ），２）
＃ＧＳＥ１９７８４データセットでのベイズ分類に基づくサブタイプ予測
ｇｓｅ１９７８４．ｄａｔａ＜−ｒｅａｄ．ｄｅｌｉｍ（”ｇｓｅ１９７８４．ｂａｔｃｈ＿ｒｅｍｏｖｅｄ．ｔｘｔ”，ｒｏｗ．ｎａｍｅｓ＝１，ｓｔｒｉｎｇｓＡｓＦａｃｔｏｒｓ＝Ｔ）
ｇｓｅ１９７８４＜−ａｐｐｌｙ（ｇｓｅ１９７８４．ｄａｔａ［，−１］，１，ｓｃａｌｅ）
ｇｓｅ１９７８４＜−ｔ（ｇｓｅ１９７８４）
ｃｏｌｎａｍｅｓ（ｇｓｅ１９７８４）＜−ｃｏｌｎａｍｅｓ（ｇｓｅ１９７８４．ｄａｔａ）［−１］
ｇｓｅ１９７８４＜−ｄａｔａ．ｆｒａｍｅ（ｇｓｅ１９７８４．ｄａｔａ＄ｓｕｂｔｙｐｅ，ｇｓｅ１９７８４）
ｃｏｌｎａｍｅｓ（ｇｓｅ１９７８４）［１］＜−‘ｓｕｂｔｙｐｅ’
ｒｅｓｕｌｔｓ＿１９７８４＜−ｐｒｅｄｉｃｔ（ＧＳＥ２６５８．ＮＢ，ｇｓｅ１９７８４［，−１］，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝０．０１，ｔｙｐｅ＝’ｒａｗ’）
ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ＿１９７８４＜−ａｓ．ｄａｔａ．ｆｒａｍｅ（ｒｅｓｕｌｔｓ＿１９７８４）
ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ＿１９７８４［，２：３］＜−ａｐｐｌｙ（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ＿１９７８４［，２：３］，２，ｒｏｕｎｄ，３）
ｃｏｍｐａｒｅ＿ｔａｂｌｅ＿１９７８４＜−ｄａｔａ．ｆｒａｍｅ（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ＿１９７８４＄ｃｌａｓｓ，ｇｓｅ１９７８４＄ｓｕｂｔｙｐｅ）
ｃｏｌｎａｍｅｓ（ｃｏｍｐａｒｅ＿ｔａｂｌｅ＿１９７８４）＜−ｃ（”ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ＿ｃｌａｓｓ”，”ｏｒｉｇｉｎａｌ＿ｃｌａｓｓ”）
ｐｒｏｐ．ｔａｂｌｅ（ｔａｂｌｅ（ｃｏｍｐａｒｅ＿ｔａｂｌｅ＿１９７８４），２）
【００４７】
さらに、検証セットの１８２の試料を使用して、分類の精度を評価した。
【００４８】
ベイズ分類モデルは、精度が９５％を超えるまで、各実行の精度結果を使用して最適化された。ＧＳＥ２６５８でのベイズ分類の精度結果を表１に、ＲＯＣ曲線データを図１に示す。
表１．ＧＳＥ２６５８の単純ベイズ予測モデルの精度
【表１】
2021521857.tif 000002
【００４９】
ＧＳＥ２６５８からのデータを使用して開発された単純ベイズモデルが一般に使用できるかどうかをテストするため、ＮＣＩにより公開されているＭＭデータセットＭＭＲＦおよびＧＥＯ  ＭＭデータセットＧＳＥ１９７８４での単純ベイズモデルを使用した。
【００５０】
ＭＭＲＦのデータセットは、発現データがｍＲＮＡ−ｓｅｑから取得されているため、ＧＳＥ２６５８とは異なった。ＭＭＲＦのデータセットのベイズ分類モデルを表２に、ＲＯＣ曲線プロットを図２に示す。
表２．ＧＳＥ２６５８データセットを用いて確立された単純ベイズ予測モデルのＭＭＲＦデータセットにおける精度
【表２】
2021521857.tif 000003
【００５１】
結果から、分類器は、クロスプラットフォームの場合でも高精度を維持できることが示され、このことは、促進および適用する価値が高いことを示している。
【００５２】
ＧＳＥ２６５８と同様に、データセットＧＳＥ１９７８４での発現データも、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  Ｕ１３３  ２．０と２．０プラットフォームを使用して生成された。ＧＳＥ１９７８４は異なる研究機関によって異なる時期に生成されたものであり、実験条件はＧＳＥ２６５８の場合と同じである可能性は低いため、２つのデータセットは、遺伝子発現プロファイルにおける動態およびノイズが異なる場合がある。ＧＳＥ１９７８４での単純ベイズ予測の結果を表３に、ＲＯＣ曲線プロットを図３に示す。正確な分類結果は、データセットＧＳＥ１９７８４でも生成された。
表３．ＧＳＥ２６５８データセットを使用して構築された分類器のＧＳＥ１９７８４データセットにおける精度
【表３】
2021521857.tif 000004
【００５３】
結果から、分類器が上述の問題をよりよく克服し、なおかつ高精度を維持できることが示されている。
【００５４】
実施例２．ＭＭ患者の生存予測における単純ベイズ予測モデルの適用。
【００５５】
Ｉ．データセットＧＳＥ２６５８
ＧＳＥ２６５８データベースの５５１の前処理済みＭＭ試料における９７個の分類子遺伝子の発現データに基づき、実施例１で開発した単純ベイズ予測モデルを使用して５５１の試料を分類したところ、２４９の高ＭＣＬ１−ＭのＭＭおよび３０２の低ＭＣＬ１−ＭのＭＭが得られた。
【００５６】
ＭＭ患者５５１人の追跡期間は７２か月であった。生存分析（カプラン・マイヤー分析およびコックス回帰分析）の結果を図４に示す。高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプと低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプの間で異なる生存率が観察され、高ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の全生存率は、低ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の全生存率と比較して有意に低かった（ログランク検定、ｐ＝０．０２０１；ハザード比１．５８８、ｐ＝０．０２１２）。
【００５７】
したがって、ＭＣＬ１遺伝子群における９７個の分類子遺伝子の発現に基づいて、単純ベイズ予測モデルはＭＭ患者の予後予測を可能にした。
【００５８】
ＩＩ．データベースＭＭＦＲ
５３４の前処理済みＭＭ試料（前処理テスト）の９７個の分類子遺伝子の発現データに基づき、実施例１で開発した単純ベイズ予測モデルを使用して分子分類を実施したところ、５３４の試料の分類において２３１の高ＭＣＬ１−ＭのＭＭおよび３０３の低ＭＣＬ１−ＭのＭＭが得られた。
【００５９】
ＭＭ患者５３４人の追跡期間は４８か月であった。生存分析（カプラン・マイヤー分析およびコックス回帰分析）の結果を図５に示す。高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプと低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプの間で異なる生存率が観察され、高ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の全生存率は、低ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の全生存率と比較して有意に低かった（ログランク検定、ｐ＝０．００６６６３；ハザード比１．８３８、ｐ＝０．００７０６）。
【００６０】
したがって、発現データの検出のための技術的プラットフォームに関係なく、９７個の分類子遺伝子の発現および単純ベイズ予測モデルはＭＭ患者の予後予測を可能にした。
【００６１】
ＩＩＩ．データベースＧＳＥ１９７８４
データベースＧＳＥ１９７８４の３０４の前処理済みＭＭ試料における９７個の分類子遺伝子の発現データに基づいて、実施例１で開発した単純ベイズ予測モデルを使用して分子分類を実施したところ、１０７の高ＭＣＬ１−ＭのＭＭおよび１９６の低ＭＣＬ１−ＭのＭＭが得られた。
【００６２】
ＭＭ患者３０４人の追跡期間は９６か月であった。生存分析（カプラン・マイヤー分析およびコックス回帰分析）の結果を図６に示す（パネルＡは全生存率、パネルＢは無増悪生存率）。高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプと低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプの間で異なる生存率が観察され、高ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の全生存率は、低ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の全生存率と比較して有意に低かった（ログランク検定、ｐ＜０．０００１；ハザード比１．９１、ｐ＝０．０００２）。ＧＳＥ１９７８４には、無増悪生存率のデータも含まれている。同様に、高ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者における無増悪生存率は、低ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の無増悪生存率と比較して有意に低かった（ログランク検定、ｐ＝０．０２８２；尤度比検定、ハザード比１．３６、ｐ＝０．０３１）。これらの結果から、９７個の分類子遺伝子の発現および単純ベイズ予測モデルはＭＭ患者の予後予測を可能にしたことが確認される。
【００６３】
実施例３．多発性骨髄腫の分子診断マーカーおよび分類は、テスト患者がボルテゾミブで治療可能かどうかを予測している。
【００６４】
ＧＳＥ１９７８４での遺伝子発現データは、無作為化第ＩＩＩ相臨床試験（ＨＯＶＯＮ−６５／ＧＭＭＧ−ＨＤ４試験）に登録されたＭＭ患者から生成され、患者全員の治療詳細が文書化された。患者を、ＶＡＤ（ビンクリスチン、ドキソルビシン、およびデキサメタゾン；患者１５５例）という薬物併用またはＰＡＤ（ボルテゾミブ、ドキソルビシン、およびデキサメタゾン；患者１４８例）という薬物併用のいずれかを受ける２つの群に無作為に割り付けた。両者の違いは、ＰＡＤの併用にボルテゾミブが含まれていることである。発現データはすべて、治療前の試料から得られた。
【００６５】
単純ベイズ予測モデルを使用して、ＭＭ試料を高ＭＣＬ１−Ｍおよび低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプとして分類した（実施例１に記載）。生存分析（カプラン・マイヤー分析およびコックス回帰分析）は、治療選択肢に応じて、高ＭＣＬ１−Ｍ試料（ＰＡＤ治療５１例、ＶＡＤ治療５６例）または低ＭＣＬ１−Ｍ試料（ＰＡＤ治療のＭＭ１０４例、ＶＡＤ治療のＭＭ９２例）で別々に分析された。
【００６６】
結果は図７に示され、パネルＡは高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプの全生存率、パネルＢは低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプの全生存率、パネルＣは高ＭＣＬ１−Ｍサブタイプの無増悪生存率、パネルＤは低ＭＣＬ１−Ｍサブタイプの無増悪生存率を示している。ボルテゾミブを用いるＰＡＤ治療は、高ＭＣＬ１−ＭのＭＭ患者の生存期間、特に無増悪生存期間を延長したに過ぎなかった（図７中、左パネルは高ＭＣＬ−Ｍサブタイプ、右パネルは低ＭＣＬ−Ｍサブタイプ、上：全生存率曲線、下：無増悪生存率曲線）。これにより、ボルテゾミブを用いるＰＡＤ治療は高ＭＣＬ１−ＭのＭＭの進行を遅らせることができるが、低ＭＣＬ−ＭのＭＭ患者の場合にはボルテゾミブを用いるＰＡＤ治療は何ら効果を示さないことを示している。要約すると、本発明は、治療決定するためのＭＭ患者の層別化を可能にし、これにより、低ＭＣＬ１−ＭのＭＭをボルテゾミブで治療することを回避することができる。これにより、治療に関連する経済的負担が軽減され、治療による副作用が防止される。
【００６７】
実施例４．異なるリスク群へのＭＭ患者層別化における単純ベイズ予測モデルの適用
新たに診断されたＭＭ３０例の骨髄試料をＢｅｉｊｉｎｇ  Ｃｈａｏｙａｎｇ病院にて採取した。ＣＤ１３８＋の細胞を、抗ＣＤ１３８抗体でコーティングされたビーズを使用して精製し、これを使用してトータルＲＮＡを生成した。９７個の分類子遺伝子の発現検出用に、ＲＮＡ調製物をＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  Ｐｒｉｍｅ  Ｖｉｅｗアレイとハイブリダイズした。
【００６８】
コンセンサスクラスタリングを実施して、群内の高ＭＣＬ１−Ｍまたは低ＭＣＬ−Ｍの試料を同定し、実施例１で開発した単純ベイズ予測モデルを実施して、高ＭＣＬ１−Ｍ試料または低ＭＣＬ１−Ｍ試料を個別に同定した。
【００６９】
表４に示すように、コンセンサスクラスタリングおよび単純ベイズ予測モデルの分類結果は高度に一致していた。高ＭＣＬ１−ＭのＭＭの１例のみが低ＭＣＬ−ＭのＭＭとして予測され、このことは、個々の試料におけるＭＭサブタイプの予測に単純ベイズ予測モデルを利用できることを示唆している。
【００７０】
データセットのサイズに限界があり、追跡期間が短かったため、生存分析は実施されなかった。しかしながら、従来のリスクパラメータ（既存の医療証明指標）に基づくと、高ＭＣＬ１−ＭのＭＭの１９例には、従来のリスクパラメータで定義された高リスクのＭＭが１４例含まれており、また低ＭＣＬ１−ＭのＭＭの１１例には、従来のリスクパラメータで定義された高リスクのＭＭが３例しか含まれていなかった。このことは、この実施例において、確立された分類が依然として患者の予後を予測できることを示している。
表４．ＧＳＥ２６５８データセットを使用して構築された分類器の採取試料における精度
【表４】
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【産業上の利用可能性】
【００７１】
現在の分子分類スキームは、ＭＭの細胞起源とは相関せず、また治療効果を予測することもできない。本発明は、ＭＭの病因およびＭＭの分子分類を理解するため、胚中心発達の重要なシグナル伝達経路周辺の遺伝子共発現ネットワークを調査した。Ｂ細胞から形質細胞への発達に関与する遺伝子ネットワークは、ＭＭの発症機序において重要な役割を果たす可能性があるため、これらのネットワークの調節不全についてスクリーニングを行った。一連の分析の後、ＭＣＬ１（ＭＣＬ１−Ｍ）周辺の遺伝子共発現モジュールを同定し、ＭＭを高ＭＣＬ−Ｍまたは低ＭＣＬ−Ｍのサブタイプに割り付ける分類スキームを開発した。これらの２つのサブタイプは、その予後およびゲノム変化のパターンが異なっている。さらに重要なことに、この分類スキームは、ボルテゾミブ治療に対する反応を予測し、かつ、形質細胞の発達と相関する。本発明は、ＭＭに対する個別化された精密治療を開発するための新たなプラットフォームを構成し、また、ＭＭの発症機序についての理解を深める。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図７ｃ】
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【図７ｄ】
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【国際調査報告】
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