(57)【要約】  本発明は、生物試料における特定の核酸配列の発現を考慮して、乳癌に罹患している雌哺乳動物について臨床転帰の傾向を評価する方法に関する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳癌に罹患している雌哺乳動物の臨床転帰を評価する方法であって、
ａ）前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）、配列番号１０２７（ｎｍ＿００７３６５）、配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）、配列番号７１７（ｎｍ＿０２４５９８）、配列番号５７３（ｎｍ＿００１５２７）、配列番号８３（ｎｍ＿０１５０６５）、配列番号１２（ｎｍ＿００２９６４）、配列番号４０５（ｎｍ＿０００８５２）、配列番号８５６（ｎｍ＿００５５６４）、配列番号３８４（ｎｍ＿００２４６６）、配列番号１６７（ｎｍ＿００２６２７）、配列番号５１（ｎｍ＿１９８４３３）、配列番号９９９（ｎｍ＿１４５２９０）、配列番号９７９（ｎｍ＿００４４１４）、配列番号２（ｎｍ＿００５２４５）、配列番号９８（ｎｍ＿０１６２６７）、配列番号７５１（ｎｍ＿００２４２３）、配列番号６９６（ｎｍ＿００１４２８）、配列番号１０５０（ＢＣ０３４６３８）、配列番号４８８（ｎｍ＿００２９７９）、配列番号２６２（ｎｍ＿００５１９４）、配列番号１０２０（ｎｍ＿０００３５９）、配列番号１１０６（ＢＣ０１５９６９）、配列番号９５２（ｎｍ＿００３８７８）、配列番号６７５（ｎｍ＿００１５１２）、配列番号２８９（ｎｍ＿０２０１７９）、配列番号５５３（ｎｍ＿００４７０１）、配列番号５７９（ｎｍ＿００１８１４）、配列番号７６０（ｎｍ＿００５７４６）、配列番号８０５（ｎｍ＿０１４６２４）、配列番号３６１（ｎｍ＿００２９０６）、配列番号４４８（ｎｍ＿１９８５６９）、配列番号１７０（ｎｍ＿００２４２８）、配列番号８７８（ｎｍ＿００２７７４）、配列番号１１１７、配列番号６１２（ｎｍ＿０３２５１５）、配列番号５４０（ｎｍ＿００３１５９）、配列番号８２３（ｎｍ＿０００１００）、配列番号１３１（ｎｍ＿１４５２８０）、配列番号７０５（ｎｍ＿００５５９６）、配列番号３１（ｎｍ＿００５５５８）、および配列番号１９９（ｎｍ＿０２４３２３）、これらの断片、誘導体、または相補配列を含むかそれらからなる群から選択される少なくとも１０個の核酸配列の発現レベルを比較することによってメタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＲを生成する工程と、
ｂ）前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）、配列番号１１２２、配列番号３６４（ｎｍ＿００２２５３）、配列番号３８７（ｎｍ＿００６５６３）、配列番号３４（ｎｍ＿００１２２９）、配列番号６５７（ｎｍ＿０００６３３）、配列番号３８４（ｎｍ＿００２４６６）、配列番号４５１（ｎｍ＿００１１１０）、配列番号９９９（ｎｍ＿１４５２９０）、配列番号１０５６（ＡＫ１２６２９７）、配列番号１５（ｎｍ＿００３２４３）、配列番号１０９０（ＡＫ１２５８０８）、配列番号１１２０、配列番号１２（ｎｍ＿００２９６４）、配列番号７４３（ｎｍ＿００６８７５）、配列番号４１４（ｎｍ＿０００５４６）、配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）、配列番号７１１（ｎｍ＿００２２９１）、配列番号６６３（ｎｍ＿００６９２８）、配列番号１１０２（ＡＫ１２４５８７）、配列番号２３７（ｎｍ＿００２６４４）、配列番号６０（ｎｍ＿０２２６４０）、配列番号３６１（ｎｍ＿００２９０６）、配列番号１１９（ｎｍ＿００４７３０）（または配列番号１１０９（ＮＭ＿００２０１９））、配列番号１６７（ｎｍ＿００２６２７）、配列番号３３９（ｎｍ＿１４４９７０）、配列番号３３３（ｎｍ＿１４５０３７）、配列番号８３（ｎｍ＿０１５０６５）、配列番号３３０（ｎｍ＿０１８２９１）、配列番号１０２４（ｎｍ＿０３０６６６）、配列番号２２９（ｎｍ＿００４５８６）、配列番号９２５（ｎｍ＿００５２５７）、配列番号７８８（ｎｍ＿００１００５３６９）、配列番号１１０４（ＡＫ１２８５２４）、配列番号１１０３（ＢＸ１０８４１０）、配列番号６６（ｎｍ＿０００４１６）、配列番号１０３０（ｎｍ＿０２４００７）、配列番号１１１９、配列番号１０６８（ＡＫ０２４６７０）、配列番号２４１（ｎｍ＿０００８０１）、配列番号３９８（ｎｍ＿００３０８４）、配列番号７４（ｎｍ＿０００８７８）、配列番号１０８７（ＡＫ０７４１３１）、配列番号９５５（ｎｍ＿００１９８６）、配列番号７１（ｎｍ＿００４６３３）、配列番号１１０５（ＢＣ０７２３９２）、配列番号８５６（ｎｍ＿００５５６４）、配列番号２３１（ｎｍ＿００６６７８）、配列番号５９３（ｎｍ＿００１５１１）、配列番号３８４（ｎｍ＿００２４６６）、配列番号５１９（ｎｍ＿０２０１２５）、配列番号５７９（ｎｍ＿００１８１４）、配列番号１０３９（ｎｍ＿００６２０９）、配列番号３１（ｎｍ＿００５５５８）、配列番号３２７（ｎｍ＿１７３８２５）、配列番号５７３（ｎｍ＿００１５２７）、配列番号９８（ｎｍ＿０１６２６７）、配列番号１０５９（ＡＫ０９１１１３）、配列番号８８６（ｎｍ＿００００７５）、配列番号１０３２（ｎｍ＿００５６８８）、配列番号１０９１（ＸＭ＿３７８１７８）、配列番号２３３（ｎｍ＿１７８１５５）、配列番号９３８（ｎｍ＿００３０１２）、配列番号２６４（ｎｍ＿１５２８６２）、配列番号５４６（ｎｍ＿００５８７４）、配列番号１０９９（ＢＣ０６６３４３）配列番号１０３７（ｎｍ＿０２３０６８）、配列番号５５０（ｎｍ＿００４８４８）、配列番号１０２７（ｎｍ＿００７３６５）、配列番号１００５（ｎｍ＿０１４９３８）、配列番号８２０（ｎｍ＿０００５９３）、および配列番号３７０（ｎｍ＿０００１０６）、これらの断片、誘導体、または相補配列を含むかそれらからなる群から選択される少なくとも６個の核酸配列の発現レベルを比較することによってメタジーン調整値ｕｎｄｅｒＰＲを生成する工程と、
ｃ）前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１０７１（ＮＭ＿００１０３３０４７）、配列番号２５４（ｎｍ＿００５５８１）、配列番号６（ｎｍ＿００３２２５）、配列番号８８３（ｎｍ＿０００１２５）、配列番号５４３（ｎｍ＿００５０８０）、配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）、配列番号６３（ｎｍ＿００１００２２９５）、配列番号２１２（ｎｍ＿０２４８５２）、配列番号６３５（ｎｍ＿００１００２０２９）、配列番号５３５（ｎｍ＿００３２２６）、配列番号１１２５、配列番号１０９（ｎｍ＿０００６６２）、配列番号３４２（ｎｍ＿００１８４６）、配列番号９２７（ｎｍ＿００４７０３）、配列番号１１２４、配列番号１２４（ｎｍ＿０１４８９９）、配列番号２８０（ｎｍ＿０２０７６４）（または配列番号１１１０（ＮＭ＿０２４５２２））、配列番号２９７（ｎｍ＿０１６４６３）、配列番号７９１（ｎｍ＿０１６８３５）、配列番号２１０（ｎｍ＿１７８８４０）、配列番号８２７（ｎｍ＿１５２４９９）、配列番号１０６４（ＮＭ＿０００７６７）、配列番号１４７（ｎｍ＿０１４６７５）、配列番号３２３（ｎｍ＿００１０１４４４３）、配列番号１０６（ｎｍ＿００４６１９）、配列番号１８１（ｎｍ＿０００８４８）、配列番号３７６（ｎｍ＿０５７１５８）、配列番号１１６（ｎｍ＿０１４０３４）、配列番号２５２（ｎｍ＿０００７５８）、配列番号７９７（ｎｍ＿０２２１３１）、配列番号９１１（ｎｍ＿０００１６８）、配列番号７２０（ｎｍ＿００４７２６）、配列番号８８９（ｎｍ＿０００５６１）、配列番号２５０（ｎｍ＿０００９３０）、配列番号１７９（ｎｍ＿００４７４７）、配列番号７８６（ｎｍ＿０３３３８８）、配列番号１７７（ｎｍ＿０１５９９６）、配列番号１０４７（ＢＣ０１２９００）、配列番号３０１（ｎｍ＿００４３２６）、配列番号２０７（ｎｍ＿００３９４０）、配列番号９３６（ｎｍ＿００３４６２）、配列番号９１６（ｎｍ＿００１４５３）（または配列番号１１１６（ＮＭ＿００４０４０））、配列番号１０５２（ＢＸ０９６０２６）、配列番号１５９（ｎｍ＿０００２２４）、配列番号１０９６（ＡＫ１２７２７４）、配列番号２８（ｎｍ＿０２１８００）、配列番号１０５４（ＡＫ１２３２６４）、配列番号２５（ｎｍ＿０１２３９１）（または配列番号１１０８（ＮＭ＿０５３２７９））、配列番号８２５（ｎｍ＿０２４７０４）、配列番号１４５（ｎｍ＿０１７７８６）、配列番号４９１（ｎｍ＿００４３７４）、配列番号４８５（ｎｍ＿００３８３４）、配列番号１０７２（ＡＹ００７１１４）、配列番号２７４（ｎｍ＿０３２１０８）、配列番号２５８（ｎｍ＿０８０５４５）、配列番号２９２（ｎｍ＿０１４３７１）、配列番号８０３（ｎｍ＿１８３０４７）、配列番号３４９（ｎｍ＿０３１９４６）、配列番号１１２３、配列番号７６３（ｎｍ＿０１４５８５）、配列番号４３８（ｎｍ＿００１７５９）、配列番号９４（ｎｍ＿０１４３１５）、配列番号８４５（ｎｍ＿００１０８９）、配列番号１０８４（ＢＸ６４８９６４）、配列番号７３４（ｎｍ＿０２５１３７）、配列番号９４３（ｎｍ＿００２１４１）、配列番号１０８５（ＮＭ＿０００７２０）、および配列番号２７６（ｎｍ＿０１２２０２）、これらの断片、誘導体、または相補配列を含むかそれらからなる群から選択される少なくとも１０個の核酸配列のレベルを比較することによってメタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程と、
ｄ）組み合わせたメタジーン値と前記雌哺乳動物の臨床転帰との関係を確立する数学的方法を用いて、前記メタジーン調整値からスコア（Ｓc）を生成する工程と
を備える、乳癌に罹患している雌哺乳動物の臨床転帰を評価する方法。
【請求項２】
前記工程ｄ）で用いられる数学的方法がコックス回帰またはＣＡＲＴ分析を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記工程ｄ）で用いられる数学的方法がコックス回帰であり、スコア（Ｓc）が以下の式：Ｓc＝ａ×ｕｎｄｅｒＥＲ＋ｂ×ｕｎｄｅｒＰＲ＋ｃ×ｕｎｄｅ−ｒＥＧＦＲに従って生成され、式中、「ａ」は［−６．２６；＋０．４９］の区間に含まれ、「ｂ」は［−２．６５；＋０．２９］の区間に含まれ、「ｃ」は［−６．６９；＋１．６５］の区間に含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記スコアＳcが、以下の式：Ｓc＝−２．９０２７９×ｕｎｄｅｒＥＲ−１．４７４２３×ｕｎｄｅｒＰＲ−４．１７１９８×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲに従って生成される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＲを生成する工程ａ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも２０個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＲを生成する工程ａ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも２５個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＲが、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）；配列番号１０２７（ｎｍ＿００７３６５）；配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）；配列番号５７３（ｎｍ＿００１５２７）；配列番号８３（ｎｍ＿０１５０６５）；配列番号１２（ｎｍ＿００２９６４）；配列番号４０５（ｎｍ＿０００８５２）；配列番号８５６（ｎｍ＿００５５６４）；配列番号１６７（ｎｍ＿００２６２７）；配列番号５１（ｎｍ＿１９８４３３）；配列番号９８（ｎｍ＿０１６２６７）；配列番号７５１（ｎｍ＿００２４２３）；配列番号６９６（ｎｍ＿００１４２８）；配列番号２６２（ｎｍ＿００５１９４）；配列番号１０２０（ｎｍ＿０００３５９）；配列番号５７９（ｎｍ＿００１８１４）；配列番号７６０（ｎｍ＿００５７４６）；配列番号８０５（ｎｍ＿０１４６２４）；配列番号８７８（ｎｍ＿００２７７４）；および配列番号６１２（ｎｍ＿０３２５１５）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される２０個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＲの生成が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）；配列番号１０２７（ｎｍ＿００７３６５）；配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）；配列番号５７３（ｎｍ＿００１５２７）；配列番号８３（ｎｍ＿０１５０６５）；配列番号１２（ｎｍ＿００２９６４）；配列番号４０５（ｎｍ＿０００８５２）；配列番号８５６（ｎｍ＿００５５６４）；配列番号１６７（ｎｍ＿００２６２７）；配列番号５１（ｎｍ＿１９８４３３）；配列番号９８（ｎｍ＿０１６２６７）；配列番号７５１（ｎｍ＿００２４２３）；配列番号６９６（ｎｍ＿００１４２８）；配列番号２６２（ｎｍ＿００５１９４）；配列番号１０２０（ｎｍ＿０００３５９）；配列番号５７９（ｎｍ＿００１８１４）；配列番号７６０（ｎｍ＿００５７４６）；配列番号８０５（ｎｍ＿０１４６２４）；配列番号８７８（ｎｍ＿００２７７４）；配列番号６１２（ｎｍ＿０３２５１５）；配列番号３８４（ｎｍ＿００２４６６）；配列番号２（ｎｍ＿００５２４５）；配列番号１０５０（ＢＣ０３４６３８）；配列番号９５２（ｎｍ＿００３８７８）；配列番号３６１（ｎｍ＿００２９０６）；配列番号３１（ｎｍ＿００５５５８）；および配列番号１９９（ｎｍ＿０２４３２３）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される２７個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＰＲを生成する工程ｂ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも１０個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＰＲを生成する工程ｂ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも２０個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＰＲを生成する工程ｂ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも３０個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＰＲを生成する工程ｂ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも３６個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＰＲが、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号３６４（ｎｍ＿００２２５３）；配列番号３４（ｎｍ＿００１２２９）；配列番号６５７（ｎｍ＿０００６３３）；配列番号３３９（ｎｍ＿１４４９７０）；配列番号２２９（ｎｍ＿００４５８６）；配列番号１１１９、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される６個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＰＲが、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号３６４（ｎｍ＿００２２５３）；配列番号３４（ｎｍ＿００１２２９）；配列番号６５７（ｎｍ＿０００６３３）；配列番号３３９（ｎｍ＿１４４９７０）；配列番号２２９（ｎｍ＿００４５８６）；配列番号１１１９；配列番号３８７（ｎｍ＿００６５６３）；配列番号１０５６（ＡＫ１２６２９７）；配列番号１５（ｎｍ＿００３２４３）；配列番号１１２０；配列番号４１４（ｎｍ＿０００５４６）；配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）；配列番号７１１（ｎｍ＿００２２９１）；配列番号６６３（ｎｍ＿００６９２８）；配列番号２３７（ｎｍ＿００２６４４）；配列番号６０（ｎｍ＿０２２６４０）；配列番号１１９（ｎｍ＿００４７３０）；配列番号３３０（ｎｍ＿０１８２９１）；配列番号１０２４（ｎｍ＿０３０６６６）；配列番号９２５（ｎｍ＿００５２５７）；配列番号１１０４（ＡＫ１２８５２４）；配列番号１１０３（ＢＸ１０８４１０）；配列番号６６（ｎｍ＿０００４１６）；配列番号１０６８（ＡＫ０２４６７０）；配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）；配列番号７４（ｎｍ＿０００８７８）；配列番号２３１（ｎｍ＿００６６７８）；配列番号５９３（ｎｍ＿００１５１１）；配列番号３８４（ｎｍ＿００２４６６）；配列番号１０３９（ｎｍ＿００６２０９）；配列番号３２７（ｎｍ＿１７３８２５）；配列番号８８６（ｎｍ＿００００７５）；配列番号１０３２（ｎｍ＿００５６８８）；配列番号２６４（ｎｍ＿１５２８６２）；配列番号１０３７（ｎｍ＿０２３０６８）；および配列番号１００５（ｎｍ＿０１４９３８）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される３６個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程ｃ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも２０個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程ｃが、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも２４個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程ｃ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも３０個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程ｃ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも３７個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲが、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１０７１（ｎｍ＿００１０３３０４７）；配列番号２５４（ｎｍ＿００５５８１）；配列番号６（ｎｍ＿００３２２５）；配列番号８８３（ｎｍ＿０００１２５）；配列番号５４３（ｎｍ＿００５０８０）；配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）；配列番号６３（ｎｍ＿００１００２２９５）；配列番号２１２（ｎｍ＿０２４８５２）；配列番号６３５（ｎｍ＿００１００２０２９）；配列番号５３５（ｎｍ＿００３２２６）；配列番号１１２５）；配列番号１１２４；配列番号２９７（ｎｍ＿０１６４６３）；配列番号７９１（ｎｍ＿０１６８３５）；配列番号８２７（ｎｍ＿１５２４９９）；配列番号２０７（ｎｍ＿００３９４０）；配列番号９１６（ｎｍ＿００１４５３）（または配列番号１１１６（ｎｍ＿００４０４０））；配列番号１０５２（ＢＸ０９６０２６）；配列番号１５９（ｎｍ＿０００２２４）；配列番号２５（ｎｍ＿０１２３９１）（または配列番号１１０８（ＮＭ＿０５３２７９））；配列番号８４５（ｎｍ＿００１０８９）；および配列番号１０８５（ＮＭ＿０００７２０）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される２４個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲが、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１０７１（ｎｍ＿００１０３３０４７）；配列番号２５４（ｎｍ＿００５５８１）；配列番号６（ｎｍ＿００３２２５）；配列番号８８３（ｎｍ＿０００１２５）；配列番号５４３（ｎｍ＿００５０８０）；配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）；配列番号６３（ｎｍ＿００１００２２９５）；配列番号２１２（ｎｍ＿０２４８５２）；配列番号６３５（ｎｍ＿００１００２０２９）；配列番号５３５（ｎｍ＿００３２２６）；配列番号１１２５；配列番号１１２４；配列番号２９７（ｎｍ＿０１６４６３）；配列番号７９１（ｎｍ＿０１６８３５）；配列番号８２７（ｎｍ＿１５２４９９）；配列番号２０７（ｎｍ＿００３９４０）；配列番号９１６（ｎｍ＿００１４５３）（または配列番号１１１６（ｎｍ＿００４０４０））；配列番号１０５２（ＢＸ０９６０２６）；配列番号１５９（ｎｍ＿０００２２４）；配列番号２５（ｎｍ＿０１２３９１）（または配列番号１１０８（ＮＭ＿０５３２７９））；配列番号８４５（ｎｍ＿００１０８９）；配列番号１０８５（ＮＭ＿０００７２０）；配列番号１０９（ｎｍ＿０００６６２）；配列番号３４２（ｎｍ＿００１８４６）；配列番号９２７（ｎｍ＿００４７０３）；配列番号２８０（ｎｍ＿０２０７６４）（または配列番号１１１０（ＮＭ＿０２４５２２））；配列番号２１０（ｎｍ＿１７８８４０）；配列番号１８１（ｎｍ＿０００８４８）；配列番号１１６（ｎｍ＿０１４０３４）；配列番号２５０（ｎｍ＿０００９３０）；配列番号１７７（ｎｍ＿０１５９９６）；配列番号８２５（ｎｍ＿０２４７０４）；配列番号１４５（ｎｍ＿０１７７８６）；および配列番号２７６（ｎｍ＿０１２２０２）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される３７個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記雌哺乳動物からの生物試料において、前記核酸配列の発現レベルを定量する第１の工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記生物試料からの前記スコア（Ｓc）を、ベースラインまたは対照の試料からのスコア（Ｓc）と比較する工程ｅ）をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記生物試料からの前記スコア（Ｓc）が、前記雌哺乳動物からの臨床転帰と相関している、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記雌哺乳動物から少なくとも１つの生物試料を採取する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記方法がｉｎ  ｖｉｔｒｏの方法であり、前記雌哺乳動物から少なくとも１つの生物試料を採取するいかなる工程も含まない、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
前記生物試料が乳房腫瘍試料である、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
前記哺乳動物が、ヒト、マウス、ラット、モルモット、サル、ネコ、イヌ、ブタ、ウマ、およびウシからなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
前記哺乳動物がヒトである、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
薬剤処置を雌哺乳動物に施して、この処置に反応した雌哺乳動物の臨床転帰を最適化する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３０】
少なくとも２つの生物試料を雌哺乳動物から採取する工程をさらに含み、前記２つの試料を前記薬剤処置の前および後に採取する、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記雌哺乳動物の臨床転帰を改善する薬剤処置を選択する工程をさらに含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
印刷された報告書を生成する工程をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３３】
請求項１に記載の方法を実行するための命令を備えるコンピュータプログラム。
【請求項３４】
請求項３３に記載のコンピュータプログラムの記録された記録媒体。
【請求項３５】
ａ）雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１０７１（ＮＭ＿００１０３３０４７）、配列番号２５４（ｎｍ＿００５５８１）、配列番号６（ｎｍ＿００３２２５）、配列番号８８３（ｎｍ＿０００１２５）、配列番号５４３（ｎｍ＿００５０８０）、配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）、配列番号６３（ｎｍ＿００１００２２９５）、配列番号２１２（ｎｍ＿０２４８５２）、配列番号６３５（ｎｍ＿００１００２０２９）、配列番号５３５（ｎｍ＿００３２２６）、配列番号１１２５、配列番号１０９（ｎｍ＿０００６６２）、配列番号３４２（ｎｍ＿００１８４６）、配列番号９２７（ｎｍ＿００４７０３）、配列番号１１２４、配列番号１２４（ｎｍ＿０１４８９９）、配列番号２８０（ｎｍ＿０２０７６４）（または配列番号１１１０（ＮＭ＿０２４５２２））、配列番号２９７（ｎｍ＿０１６４６３）、配列番号７９１（ｎｍ＿０１６８３５）、配列番号２１０（ｎｍ＿１７８８４０）、配列番号８２７（ｎｍ＿１５２４９９）、配列番号１０６４（ＮＭ＿０００７６７）、配列番号１４７（ｎｍ＿０１４６７５）、配列番号３２３（ｎｍ＿００１０１４４４３）、配列番号１０６（ｎｍ＿００４６１９）、配列番号１８１（ｎｍ＿０００８４８）、配列番号３７６（ｎｍ＿０５７１５８）、配列番号１１６（ｎｍ＿０１４０３４）、配列番号２５２（ｎｍ＿０００７５８）、配列番号７９７（ｎｍ＿０２２１３１）、配列番号９１１（ｎｍ＿０００１６８）、配列番号７２０（ｎｍ＿００４７２６）、配列番号８８９（ｎｍ＿０００５６１）、配列番号２５０（ｎｍ＿０００９３０）、配列番号１７９（ｎｍ＿００４７４７）、配列番号７８６（ｎｍ＿０３３３８８）、配列番号１７７（ｎｍ＿０１５９９６）、配列番号１０４７（ＢＣ０１２９００）、配列番号３０１（ｎｍ＿００４３２６）、配列番号２０７（ｎｍ＿００３９４０）、配列番号９３６（ｎｍ＿００３４６２）、配列番号９１６（ｎｍ＿００１４５３）（または配列番号１１１６（ＮＭ＿００４０４０））、配列番号１０５２（ＢＸ０９６０２６）、配列番号１５９（ｎｍ＿０００２２４）、配列番号１０９６（ＡＫ１２７２７４）、配列番号２８（ｎｍ＿０２１８００）、配列番号１０５４（ＡＫ１２３２６４）、配列番号２５（ｎｍ＿０１２３９１）（または配列番号１１０８（ＮＭ＿０５３２７９））、配列番号８２５（ｎｍ＿０２４７０４）、配列番号１４５（ｎｍ＿０１７７８６）、配列番号４９１（ｎｍ＿００４３７４）、配列番号４８５（ｎｍ＿００３８３４）、配列番号１０７２（ＡＹ００７１１４）、配列番号２７４（ｎｍ＿０３２１０８）、配列番号２５８（ｎｍ＿０８０５４５）、配列番号２９２（ｎｍ＿０１４３７１）、配列番号８０３（ｎｍ＿１８３０４７）、配列番号３４９（ｎｍ＿０３１９４６）、配列番号１１２３、配列番号７６３（ｎｍ＿０１４５８５）、配列番号４３８（ｎｍ＿００１７５９）、配列番号９４（ｎｍ＿０１４３１５）、配列番号８４５（ｎｍ＿００１０８９）、配列番号１０８４（ＢＸ６４８９６４）、配列番号７３４（ｎｍ＿０２５１３７）、配列番号９４３（ｎｍ＿００２１４１）、配列番号１０８５（ＮＭ＿０００７２０）、および配列番号２７６（ｎｍ＿０１２２０２）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される少なくとも１つの核酸配列の発現レベルを比較することによってメタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程と、
ｂ）前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号４０５（ｎｍ＿０００８５２）、配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）、配列番号１１２２、配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）、配列番号２６２（ｎｍ＿００５１９４）、配列番号１０９９（ＢＣ０６６３４３）、配列番号６９６（ｎｍ＿００１４２８）、配列番号１０５９（ＡＫ０９１１１３）、配列番号７５１（ｎｍ＿００２４２３）、配列番号１１２１、配列番号２８６（ｎｍ＿００２４１７）、配列番号２４４（ｎｍ＿１９９００２）、配列番号１８（ｎｍ＿００１８８０）、配列番号１２１（ｎｍ＿０１４５５３）、配列番号１１０７（ＢＣ０７３７７５）、配列番号１０３（ｎｍ＿００３６１９）、配列番号１１１８、配列番号４２（ｎｍ＿０００７５７）、および配列番号１０６７（ＡＫ１２３７８４）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される少なくとも１つの核酸配列の発現レベルを比較することによってメタジーン調整値ｏｖｅｒＥＧＦＲを生成する工程と、
ｃ）組み合わせたメタジーン値と前記雌哺乳動物の臨床転帰との関係を確立する数学的方法を用いて、このメタジーン調整値からスコア（Ｓc）を生成する工程と
を備える、乳癌に罹患している雌哺乳動物の臨床転帰を評価する方法。
【請求項３６】
前記工程ｃ）で用いられる数学的方法がコックス回帰またはＣＡＲＴ分析を備える、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記工程ｃ）で用いられる数学的方法がコックス回帰であり、スコア（Ｓc）が以下の式：Ｓc＝ａ×ｏｖｅｒＥＧＦＲ＋ｂ×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲに従って生成され、式中、「ａ」は、［−１．８５；０．８１］の区間に含まれ、「ｂ」は、［−３．８６；０．７０］の区間に含まれるる、請求項３５に記載の方法。
【請求項３８】
スコアＳcが、以下の式：Ｓc＝−１．３３×ｏｖｅｒＥＲ−２．２８×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲに従って生成される、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程ａ）が、前記群において選択される少なくとも１０個の核酸配列の、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における発現レベルを比較することによって得られる、請求項３５に記載の方法。
【請求項４０】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程ａ）、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも２０個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項３５に記載の方法。
【請求項４１】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程ａ）、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも２４個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程ａ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも３７個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲが、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）からなる核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される、請求項３５に記載の方法。
【請求項４４】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲが、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１０７１（ｎｍ＿００１０３３０４７）；配列番号２５４（ｎｍ＿００５５８１）；配列番号６（ｎｍ＿００３２２５）；配列番号８８３（ｎｍ＿０００１２５）；配列番号５４３（ｎｍ＿００５０８０）；配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）；配列番号６３（ｎｍ＿００１００２２９５）；配列番号２１２（ｎｍ＿０２４８５２）；配列番号６３５（ｎｍ＿００１００２０２９）；配列番号５３５（ｎｍ＿００３２２６）；配列番号１１２５）；配列番号１１２４；配列番号２９７（ｎｍ＿０１６４６３）；配列番号７９１（ｎｍ＿０１６８３５）；配列番号８２７（ｎｍ＿１５２４９９）；配列番号２０７（ｎｍ＿００３９４０）；配列番号９１６（ｎｍ＿００１４５３）（または配列番号１１１６（ｎｍ＿００４０４０））；配列番号１０５２（ＢＸ０９６０２６）；配列番号１５９（ｎｍ＿０００２２４）；配列番号２５（ｎｍ＿０１２３９１）（または配列番号１１０８（ＮＭ＿０５３２７９））；配列番号８４５（ｎｍ＿００１０８９）；および配列番号１０８５（ＮＭ＿０００７２０）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される２４個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される、請求項３５に記載の方法。
【請求項４５】
前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲが、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１０７１（ｎｍ＿００１０３３０４７）；配列番号２５４（ｎｍ＿００５５８１）；配列番号６（ｎｍ＿００３２２５）；配列番号８８３（ｎｍ＿０００１２５）；配列番号５４３（ｎｍ＿００５０８０）；配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）；配列番号６３（ｎｍ＿００１００２２９５）；配列番号２１２（ｎｍ＿０２４８５２）；配列番号６３５（ｎｍ＿００１００２０２９）；配列番号５３５（ｎｍ＿００３２２６）；配列番号１１２５；配列番号１１２４；配列番号２９７（ｎｍ＿０１６４６３）；配列番号７９１（ｎｍ＿０１６８３５）；配列番号８２７（ｎｍ＿１５２４９９）；配列番号２０７（ｎｍ＿００３９４０）；配列番号９１６（ｎｍ＿００１４５３）（または配列番号１１１６（ｎｍ＿００４０４０））；配列番号１０５２（ＢＸ０９６０２６）；配列番号１５９（ｎｍ＿０００２２４）；配列番号２５（ｎｍ＿０１２３９１）（または配列番号１１０８（ＮＭ＿０５３２７９））；配列番号８４５（ｎｍ＿００１０８９）；配列番号１０８５（ＮＭ＿０００７２０）；配列番号１０９（ｎｍ＿０００６６２）；配列番号３４２（ｎｍ＿００１８４６）；配列番号９２７（ｎｍ＿００４７０３）；配列番号２８０（ｎｍ＿０２０７６４）（または配列番号１１１０（ＮＭ＿０２４５２２））；配列番号２１０（ｎｍ＿１７８８４０）；配列番号１８１（ｎｍ＿０００８４８）；配列番号１１６（ｎｍ＿０１４０３４）；配列番号２５０（ｎｍ＿０００９３０）；配列番号１７７（ｎｍ＿０１５９９６）；配列番号８２５（ｎｍ＿０２４７０４）；配列番号１４５（ｎｍ＿０１７７８６）；および配列番号２７６（ｎｍ＿０１２２０２）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される３７個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される、請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記メタジーン調整値ｏｖｅｒＥＧＦＲを生成する工程ｂ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも５個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項３５に記載の方法。
【請求項４７】
前記メタジーン調整値ｏｖｅｒＥＧＦＲを生成する工程ｂ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも１０個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
前記メタジーン調整値ｏｖｅｒＥＧＦＲを生成する工程ｂ）が、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、前記群において選択される少なくとも１２個の核酸配列の発現レベルを比較することによって得られる、請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記メタジーン調整値ｏｖｅｒＥＧＦＲが、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１１０７（ＢＣ０７３７７５）または配列番号１０９９（ＢＣ０６６３４３）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される、請求項３５に記載の方法。
【請求項５０】
前記メタジーン調整値ｏｖｅｒＥＧＦＲが、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１１２２；配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）；配列番号６９６（ｎｍ＿００１４２８）；配列番号１０５９（ＡＫ０９１１１３）；および配列番号１２１（ｎｍ＿０１４５５３）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される５個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される、請求項３５に記載の方法。
【請求項５１】
前記メタジーン調整値ｏｖｅｒＥＧＦＲが、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１１２２；配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）；配列番号６９６（ｎｍ＿００１４２８）；配列番号１０５９（ＡＫ０９１１１３）；配列番号１２１（ｎｍ＿０１４５５３）；配列番号２６２（ｎｍ＿００５１９４）；配列番号１０９９（ＢＣ０６６３４３）；配列番号７５１（ｎｍ＿００２４２３）；配列番号１１２１；配列番号２８６（ｎｍ＿００２４１７）；配列番号１０３（ｎｍ＿００３６１９）；および配列番号１１１８、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される１２個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記雌哺乳動物からの生物試料において、前記核酸配列の発現レベルを定量する第１の工程をさらに含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項５３】
前記生物試料からの前記スコア（Ｓc）を、ベースラインまたは対照の試料からの（Ｓc）と比較する工程ｅ）をさらに含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項５４】
前記生物試料からの前記スコア（Ｓc）が、前記雌哺乳動物からの臨床転帰と相関する、請求項３５に記載の方法。
【請求項５５】
前記雌哺乳動物から少なくとも１つの生物試料を採取する工程をさらに含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項５６】
前記方法がｉｎ  ｖｉｔｒｏの方法であり、前記雌哺乳動物から少なくとも１つの生物試料を採取するいかなる工程も含まない、請求項３５に記載の方法。
【請求項５７】
前記生物試料が乳房腫瘍試料である、請求項３５に記載の方法。
【請求項５８】
前記哺乳動物が、ヒト、マウス、ラット、モルモット、サル、ネコ、イヌ、ブタ、ウマ、およびウシからなる群から選択される、請求項３５に記載の方法。
【請求項５９】
前記哺乳動物がヒトである、請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
薬剤処置を雌哺乳動物に施して、該処置に反応した該雌哺乳動物の臨床転帰を最適化する工程をさらに含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項６１】
少なくとも２つの生物試料を雌哺乳動物から採取する工程をさらに含み、該２つの試料を前記薬剤処置の前および後に採取する、請求項６０に記載の方法。
【請求項６２】
前記雌哺乳動物の臨床転帰を改善する薬剤処置を選択する工程をさらに含む、請求項６０に記載の方法。
【請求項６３】
印刷された報告書を生成する工程をさらに含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項６４】
請求項３５に記載の方法を実行するための命令を備えるコンピュータプログラム。
【請求項６５】
請求項６４に記載のコンピュータプログラムの記録された記録媒体。
【請求項６６】
前記薬剤処置が１つまたは複数のタキサン化合物を使用することを備える、請求項２９または６０に記載の方法。
【請求項６７】
前記雌哺乳動物が以前の抗癌処置に反応しなかった、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
前記以前の処置が１つまたは複数のアントラサイクリンを使用することを備える、請求項６７に記載の方法。
【請求項６９】
以前の抗癌処置に反応しなかった雌哺乳動物を同定するための、請求項１または３５に記載の方法。
【請求項７０】
前記以前の処置が１つまたは複数のアントラサイクリンを使用することを備える、請求項６９に記載の方法。
【請求項７１】
ａ）雌哺乳動物からの生物試料および対照における少なくとも２つの遺伝子の発現レベルを比較することによって、例えば、表ＩＸまたはＸＩＩ、好ましくは表ＸＩＩのＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）Ｐｒｏｂｅ  Ｓｅｔの群において選択される核酸配列を用いることによって、メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＲを生成する工程と、
ｂ）該雌哺乳動物からの生物試料および対照における少なくとも２つの遺伝子の発現レベルを比較することによって、例えば、表ＸまたはＸＩＩＩ、好ましくは表ＸＩＩＩのＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）Ｐｒｏｂｅ  Ｓｅｔの群において選択される核酸配列を用いることによって、該メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＰＲを生成する工程と、
ｃ）該雌哺乳動物からの生物試料および対照における少なくとも２つの遺伝子の発現レベルを比較することによって、例えば、表ＸＩまたはＸＩＶ、好ましくは表ＸＩＶのＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）Ｐｒｏｂｅ  Ｓｅｔの群において選択される核酸配列を用いることによって、該メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程と、
ｄ）組み合わせたメタジーン値と該雌哺乳動物の臨床転帰との関係を確立する数学的方法を用いて、該メタジーン調整値からスコア（Ｓc）を生成する工程と
を備える、乳癌に罹患している該雌哺乳動物の臨床転帰を評価する方法。
【請求項７２】
工程ｄ）で用いられる数学的方法が、コックス回帰またはＣＡＲＴ分析を備える、請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】
工程ｄ）で用いられる数学的方法がコックス回帰であり、スコア（Ｓc）が以下の式：Ｓc＝ａ×ｕｎｄｅｒＥＲ＋ｂ×ｕｎｄｅｒＰＲ＋ｃ×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲに従って生成され、式中、「ａ」は、［−６．２６；＋０．４９］の区間に含まれ、「ｂ」は、［−２．６５；＋０．２９］の区間に含まれ、「ｃ」は、［−６．６９；＋１．６５］の区間に含まれる、請求項７１に記載の方法。
【請求項７４】
スコアＳcが、以下の式：Ｓc＝−２．９０２７９×ｕｎｄｅｒＥＲ−１．４７４２３×ｕｎｄｅｒＰＲ−４．１７１９８×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲに従って生成される、請求項７１に記載の方法。
【請求項７５】
各工程ａ）、ｂ）、およびｃ）の発現レベルの比較が、各々それぞれの群の少なくとも５個の遺伝子または核酸配列について行われる、請求項７１に記載の方法。
【請求項７６】
各工程ａ）、ｂ）、およびｃ）の発現レベルの比較が、各々それぞれの群の少なくとも１０個の、好ましくは全ての遺伝子または核酸配列について行われる、請求項７１に記載の方法。
【請求項７７】
前記雌哺乳動物からの生物試料における前記遺伝子または核酸配列の発現レベルを定量する第１の工程をさらに含む、請求項７１に記載の方法。
【請求項７８】
生物試料からの前記スコア（Ｓc）をベースラインまたは対照試料からのスコア（Ｓc）と比較する工程ｅ）をさらに含む、請求項７１に記載の方法。
【請求項７９】
生物試料からの前記スコア（Ｓc）が、前記雌哺乳動物からの臨床転帰と相関している、請求項７１に記載の方法。
【請求項８０】
前記雌哺乳動物から少なくとも１つの生物試料を採取する工程をさらに含む、請求項７１に記載の方法。
【請求項８１】
前記方法がｉｎ  ｖｉｔｒｏの方法であり、前記雌哺乳動物から少なくとも１つの生物試料を採取するいかなる工程も含まない、請求項７１に記載の方法。
【請求項８２】
前記生物試料が乳房腫瘍試料である、請求項７１に記載の方法。
【請求項８３】
前記哺乳動物がヒトである、請求項７１に記載の方法。
【請求項８４】
薬剤処置を雌哺乳動物に施して、該処置に反応した該雌哺乳動物の臨床転帰を最適化する工程をさらに含む、請求項７１に記載の方法。
【請求項８５】
少なくとも２つの生物試料を雌哺乳動物から採取する工程をさらに含み、該２つの試料を前記薬剤処置の前および後に採取する、請求項７１に記載の方法。
【請求項８６】
前記雌哺乳動物の臨床転帰を改善する薬剤処置を選択する工程をさらに含む、請求項７１に記載の方法。
【請求項８７】
印刷された報告書を生成する工程をさらに含む、請求項７１に記載の方法。
【請求項８８】
請求項７１に記載の方法を実行するための命令を備えるコンピュータプログラム。
【請求項８９】
請求項８８に記載のコンピュータプログラムの記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乳癌に罹患している雌哺乳動物についての臨床転帰の傾向を評価する方法に関し、好ましくは、アントラサイクリン系化学療法などの化学療法で処置した後の臨床転帰の傾向を評価する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
乳癌は女性において最も一般的な皮膚以外の悪性腫瘍であり、女性の癌死亡率の２番目に主要な原因である（非特許文献１）。
世界的に、乳癌は女性において最も一般的な癌である。２０００年にはヨーロッパでは３５０，０００名の新たな乳癌の症例が存在すると推定され、乳癌による死亡数は１３０，０００名と推定された。乳癌はヨーロッパにおける女性の間における全ての新たな癌の症例の２６．５％、および癌死亡の１７．５％の原因である。２０００年では西ヨーロッパにおいて発生率は最高であり、フランスにおいては第３位である（新規症例４２，０００名、および死亡１２，０００名）。このように発生率および死亡率が高率であるのに関わらず、乳癌と診断された女性の生存者は、ヨーロッパおよびフランスにおいて１９７０年代末以降増大した。おそらくこの改善は早期の診断およびスクリーニングプログラム、ならびにアジュバント全身療法に関係するものであろう。
【０００３】
乳癌用のアジュバント化学療法（ＣＴ）は、過去２０年にわたって大きく変化している。早期乳癌被験者協力グループ（Ｅａｒｌｙ  Ｂｒｅａｓｔ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｔｒｉａｌｉｓｔｓ’Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  ｇｒｏｕｐ）が分析し更新し公開した概観は、アジュバントＣＴの投与が再発と死亡のリスクをそれぞれ２３．５％、１５．３％も有意に低減したことを示す。同じ概観によれば、アジュバントＣＴで処置したリンパ節陽性の患者に対する１０年の無再発生存は、５０歳より若い患者では４７．６％、５０歳から６９歳の患者では４３．６％であり、１０年全生存（ＯＳ）は、それぞれ５３．８％および４８．６％であった。この概観は、シクロホスファミド、メトトレキセート、および５ＦＵ（ＣＭＦ）の標準の組合せと比べると、アントラサイクリンを含んでいたレジメンは、乳癌の再発の年間のリスクを１２％も低減し、死亡の年間のリスクを１１％も低減したことも実証していた。このようなレジメンはＣＭＦよりかなり有効である（再発については２ｐ＝０．０００１、乳癌の死亡については２ｐ＜０．００００１）。
【０００４】
米国において最も一般的に用いられるアントラサイクリン系のアジュバントＣＴレジメンは、２１日毎に投与する４サイクルのドキソルビシン  プラス  シクロホスファミド（ＡＣ）からなる。３週毎の６サイクルのＦＡＣ（シクロホスファミド、ドキソルビシン、およびフルオロウラシル）も好適なアジュバントレジメンとして受け入れられている。エピルビシンは、等モルの投与量の場合、ドキソルビシンよりも心毒性が低いので（ドキソルビシンおよびエピルビシンの推薦される蓄積投与量は、それぞれ５５０ｍｇ／ｍ2および１，０００ｍｇ／ｍ2である）、いくつかのグループはエピルビシンを導入した。カナダＮＣＩの研究は、６サイクルのシクロホスファミド、エピルビシン、フルオロウラシル（ＣＥＦ）は６サイクルのＣＭＦより優れていたことを示す。ＧＦＥＡ（Ｇｒｏｕｐｅ  Ｆｒａｎｃａｉｓ  ｄ’Ｅｔｕｄｅｓ  Ａｄｊｕｖａｎｔｅｓ；フランスアジュバント試験グループ）は、数年間、乳癌の処置におけるエピルビシンを研究した。ＦＥＣレジメン（フルオロウラシル、エピルビシン、シクロホスファミド）を、リンパ節陽性患者の試験設定において評価した。６サイクルのアジュバントＦＥＣ５０（エピルビシン５０ｍｇ／ｍ2）は３サイクルよりも良好である。引き続き、リンパ節陽性の手術可能な乳癌を有する６５歳未満の患者における試験において、ＦＥＣ５０対ＦＥＣ１００（エピルビシン１００ｍｇ／ｍ2）を比較した。６サイクルのＦＥＣ１００が再発率の改善および良好な生存に関連していた。このように、３週間毎の６サイクルのＦＥＣは、早期の乳癌に好適であり、「標準の」アジュバントレジメンとして数年前にフランスで一般的に受け入れられた。
【０００５】
最近、乳癌のアジュバント処置に強力な薬剤としてタキサンが注目されている。２０，０００名を超える患者の関与した試験が報告されたり、あるいは進行中である。リンパ節陽性の乳癌においてタキサン（パクリタキセル、ドセタキセル）を用いたアジュバント試験に関する最近の発表は、５年の無病生存率（ＤＦＳ）または全生存（ＯＳ）における絶対差において２％から７％までの範囲の、付加的な利点（タキサンのないレジメンと比べて）を実証していた。２つの試験は、４サイクルのＡＣ：ＣＡＬＧＢ９３４４およびＮＳＡＢＰ  Ｂ−２８後、引き続き４コースのパクリタキセルを組み入れる利点を示していた。２つの試験は、ドセタキセル：ＦＡＣレジメン（６サイクル）をＴＡＣレジメン（ドセタキセル、ドキソルビシン、およびフルオロウラシル、６サイクル）と比べるＢＣＩＲＧ  ０１試験、およびＰＡＣＳ  ０１試験を組み入れる利点を示していた。ＰＡＣＳ  ０１試験（１，９９９名の患者が含まれる）は、ＦＮＣＬＣＣ（Ｆｒｅｎｃｈ  Ｆｅｄｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｎｔｉ−Ｃａｎｃｅｒ  Ｃｅｎｔｅｒｓ）によって助成され、これはＦＥＣ１００レジメン（６サイクル）を、リンパ節陽性の患者に３週毎に３サイクルのＦＥＣと、その後３サイクルのドセタキセルを、１００ｍｇ／ｍ2の投与量で投与する連続レジメンと比較した。６０ヶ月のフォローアップの中間に、３サイクルのＦＥＣ１００でのアジュバントＣＴ、その後３サイクルのドセタキセルでは、無再発生存（再発のハザード率における低減、１７％、ｐ＝０．０４）およびＯＳ（死亡のハザード率における低減、２３％、ｐ＝０．００５）を改善した（１３）。５年のＤＦＳは７８．３％（３ＦＥＣ１００−３ドセタキセルアーム）対７３．２％（６ＦＥＣ１００アーム）であり、５年ＯＳは、それぞれ９０．７対８６．７である。ＢＣＩＲＧ試験との比較では、発熱性好中球減少、感染症、および心機能異常の発病率は、特に連続アームにおいて非常に低い。これらの試験の結果として、アントラサイクリンおよびタキサンの組合せは、リンパ節陽性の乳癌に対する新しい標準的なアジュバントＣＴとなっている。ＦＮＣＬＣＣ（ＰＡＣＳ）が助成するいくつかの他の試験は、エピルビシン−ドセタキセルの組合せの最適のスキームを研究し、ＰＡＣＳ  ０４試験は、リンパ節陽性患者において、ＦＥＣ  １００レジメン（６サイクル）を３週毎のエピルビシン７５ｍｇ／ｍ2＋ドセタキセル７５ｍｇ／ｍ2の組合せと比較した。フォローアップは、（２００４年８月末で）３，０１５名の患者を含めて進行中である。ＰＡＣＳ  ０６は、Ｇ−ＣＳＦと関連して、ＦＥＣ１００×２週毎３サイクル、その後ドセタキセル１００ｍｇ／ｍ2×２週毎３サイクルを、ＦＥＣおよびドセタキセル間の２週間または４週間いずれかの間隔と比較した。主なエンドポイントは、６コースにわたって１週間を超える、投与量の低減または処置の遅れを必要とするあらゆる毒性を有する患者の割合と定義した。２００５年５月、７４名を包含した後、補充を停止し、以下の結果であった、ＦＥＣ  １００×２週毎３サイクル、その後ドセタキセル１００ｍｇ／ｍ2×２週毎３サイクル、ＦＥＣとドセタキセルとの間の２週間の間隔は、過剰の皮膚／手足症候群の重症��毒性のため実行可能ではない。
【０００６】
現在、早期の乳癌におけるアジュバントＣＴは、腋窩リンパ節の状態、腫瘍の病理学的サイズおよびグレード分け、ホルモン受容体の発現、患者の年齢といった古典的な予後因子に応じて示されている。これらの因子は、疾患の全体的な不均一性を反映するには依然として不十分であり、これらのどれもＣＴの最適なレジメンを選択するために検証されておらず、アントラサイクリン−タキサン組合せをリンパ節陽性の患者全てに提供する結果になっている。しかし、最近の研究では、サブグループの患者において、タキサンの付加はＦＡＣまたはＦＥＣに比べて利点をもたらさず、タキサンなしのこれらの古典的なレジメンはある患者には長期生存をもたらし得たことを示していた。潜在的な毒性およびアントラサイクリン−タキサンの組合せの費用、ならびに進行中のアジュバントレジメンにおける新薬の導入／開発（カペシタビン、トラスツズマブなどの標的治療、抗アロマターゼなどのホルモン治療、ジホスホネートなどのＣＴ）と全部で、これらのデータは、アジュバントＣＴの所与のレジメン後の臨床転帰を予想する（予後および／またはＣＴに対する反応を予想する）パラメータの同定を必要としている。
【０００７】
アジュバントＣＴの有効性を予想する生物学的因子を見つけるために、主に回顧的な多くの研究が行われているが、現在のところ個々に認められている因子は未だ存在しない。現在の予後因子は、疾患の不均一な臨床的振舞いを不十分に評価しているにすぎない。結果として、Ｎ−患者の多くが不必要なアントラサイクリン系のアジュバントＣＴを受けており、Ｎ＋患者の全てがアントラサイクリンおよびタキサンに基づくレジメンを受けている（非特許文献２）。しかし、タキサンは、標準的処置として未だ世界的に受け入れられていない（非特許文献３）。最近の無作為化試験は（非特許文献４、非特許文献５、非特許文献６、非特許文献７、非特許文献８）、タキサンを加えると、５年生存率が有意であるがわずかに（３から７％）上昇することを示している。これは、患者の大多数にアントラサイクリン−タキサン組合せの効果がないことを示唆している。アジュバントの設定における新薬の利用可能性および乳癌の不均一性により、全ての薬物に系統的に関連付けずに処置を個別設計することが必要となっている。この挑戦により、ＣＴ後の転移のリスクをより良好に評価すると思われる。アントラサイクリン系のアジュバントＣＴの有効性を予想する生物学的因子（非特許文献９）は未だ検証されておらず、ルーチン使用に導入されていない。
【０００８】
アジュバントＣＴの特異的なレジメンの恩恵を受ける患者か、恩恵を受けない患者かを選択するための予測的因子は極めて興味を引くものである。乳癌は、多数の分子変更の蓄積を特徴とする複雑な遺伝的疾患である。病理学的因子および臨床学的因子は、腫瘍の不均一な臨床的振舞いを引き起こす複雑な事象のカスケードを捕捉するには不十分である。
【０００９】
ハイスループットの分子技術がこの複雑さに取り組むための新規なツールを提供する。特に、ＤＮＡマイクロアレイにより、数千の遺伝子のｍＲＮＡ発現レベルを同時かつ定量的に単一のアッセイで分析することが可能になっている。最初の研究の結果は有望であり、広範囲にわたる乳癌の遺伝子の発現プロファイルは、グループにおける腫瘍の新規なサブグループは先験的に同一であるが異なる結果を伴うことを明らかにしている。
【００１０】
いくつかの回顧的な研究により、乳癌におけるＤＮＡマイクロアレイの予後潜在性が確認されている（非特許文献１０）。ほとんどの研究は、あらゆるアジュバントの全身性の治療なし（非特許文献１１、非特許文献１２、非特許文献１３、非特許文献１４）、アジュバントＨＴ後（非特許文献１５、非特許文献１６、非特許文献１７）、およびネオアジュバントＣＴ後（非特許文献１８、非特許文献１９）の生存に集中していた。いくつかの試験は、１次ＣＴに対する反応を直接分析した（非特許文献２０、非特許文献２１、非特許文献２２、非特許文献２３）。アジュバントＣＴの結果に関しては、小型（非特許文献２４、非特許文献２５、非特許文献２６）または不均一なシリーズ（非特許文献２７）の少数のデータだけが入手可能である。これらの試験全てにおいて、予後および／または予測的な多重遺伝子のサインが、個々の分子のパラメータや臨床病理学的（ｐａｔｈｏｃｌｉｎｉｃａｌ）なパラメータより好成績だと思われた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】フィア等（ＦＥＡＲ  ｅｔ  ａｌ．）、ＩＥＥＥ  Ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ、２２巻（１）、１２〜１８頁、２００３年
【非特許文献２】ピカート等（Ｐｉｃｃａｒｔ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｔｈｅ  Ｂｒｅａｓｔ、１４巻、４３９〜４４５頁、２００５年
【非特許文献３】コロッザ等（Ｃｏｌｏｚｚａ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｏｎｃｏｌｏｇｉｓｔ、１１巻、１１１〜１２５頁、２００６年
【非特許文献４】バズダー等（Ｂｕｚｄａｒ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｃｌｉｎ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ、８巻、１０７３〜１０７９頁、２００２年
【非特許文献５】ヘンダーソン等（Ｈｅｎｄｅｒｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｊ  Ｃｌｉｎ  Ｏｎｃｏｌ、２１巻、９７６〜９８３頁、２００３年
【非特許文献６】マモーナス等（Ｍａｍｏｕｎａｓ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｊ  Ｃｌｉｎ  Ｏｎｃｏｌ、２３巻、３６８６〜３６９６頁、２００５年
【非特許文献７】マーチン等（Ｍａｒｔｉｎ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ、３５２巻、２３０２〜２３１３頁、２００５年
【非特許文献８】ロシュ等（Ｒｏｃｈｅ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｊ  Ｃｌｉｎ  Ｏｎｃｏｌ、２４巻、５６６４〜５６７１頁、２００６年
【非特許文献９】ヘイズ（Ｈａｙｅｓ）、Ｔｈｅ  Ｂｒｅａｓｔ、１４巻、４９３〜４９９頁、２００５年
【非特許文献１０】ベルトゥッシ等（Ｂｅｒｔｕｃｃｉ）、Ｏｍｉｃｓ、１０巻、４２９〜４４３頁、２００６年
【非特許文献１１】バンデビジバー等（ｖａｎ  ｄｅ  Ｖｉｊｖｅｒ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ、３４７巻、１９９９〜２００９頁、２００２年
【非特許文献１２】ファントヴィール等（ｖａｎ’ｔ  Ｖｅｅｒ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｎａｔｕｒｅ、４１５巻、５３０〜５３６頁、２００２年
【非特許文献１３】ワン等（Ｗａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｌａｎｃｅｔ、３６５巻、６７１〜６７９頁、２００５年
【非特許文献１４】フォーケンス等（Ｆｏｅｋｅｎｓ）、Ｊ  Ｃｌｉｎ  Ｏｎｃｏｌ、２４巻、１６６５〜１６７１頁、２００６年
【非特許文献１５】マ等（Ｍａ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｃａｎｃｅｒ  Ｃｅｌｌ、５巻、６０７〜６１６頁、２００４年
【非特許文献１６】パイク等（Ｐａｉｋ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ、３５１巻、２８１７〜２８２６頁、２００４年
【非特許文献１７】オウ等（Ｏｈ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｊ  Ｃｌｉｎ  Ｏｎｃｏｌ、２４巻、１６５６〜１６６４頁、２００６年
【非特許文献１８】ソルリエ等（Ｓｏｒｌｉｅ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  Ｕ  Ｓ  Ａ、９８巻、１０８６９〜１０８７４頁、２００１年
【非特許文献１９】ソルリエ等（Ｓｏｒｌｉｅ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  Ｕ  Ｓ  Ａ、１００巻、８４１８〜８４２３頁、２００３年
【非特許文献２０】エアーズ等（Ａｙｅｒｓ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｊ  Ｃｌｉｎ  Ｏｎｃｏｌ、２２巻、２２８４〜２２９３頁、２００４年
【非特許文献２１】ベルトゥッシ等（Ｂｅｒｔｕｃｃｉ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ、６４巻、８５５８〜８５６５頁、２００４年
【非特許文献２２】チャン等（Ｃｈａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｌａｎｃｅｔ、３６２巻、３６２〜３６９頁、２００３年
【非特許文献２３】ハンネマン等（Ｈａｎｎｅｍａｎｎ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｊ  Ｃｌｉｎ  Ｏｎｃｏｌ．、２３巻、３３３１〜３３４２頁、２００５年
【非特許文献２４】ベルトゥッシ等（Ｂｅｒｔｕｃｃｉ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｌａｎｃｅｔ、３６０巻、１７３〜１７４頁
【非特許文献２５】ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ、１７４巻、２００２年
【非特許文献２６】ベルトゥッシ等（Ｂｅｒｔｕｃｃｉ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｈｕｍ  Ｍｏｌ  Ｇｅｎｅｔ、９巻、２９８１〜２９９１頁、２０００年
【非特許文献２７】パウィタン等（Ｐａｗｉｔａｎ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｂｒｅａｓｔ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ、７巻、Ｒ９５３〜９６４頁、２００５年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
ＣＴの候補である患者においてアジュバントＣＴを適応させることが必要とされている。アジュバントの設定における進行中の新薬の導入は、低く不均一である利益と、病気を起こし費用がかかる代償に一般に関連付けられるが、所与のＣＴレジメン後の転移リスクの評価、およびＣＴレジメンを何に用いるかに関する決定を洗練することを必要とする。
【００１３】
鋭意研究した結果、本願発明者らは、ＣＴ後の臨床転帰を予測する遺伝子マーカーのセット、およびそれを使用する方法を同定した。これは、最も有益なＣＴレジメンに患者を導くことによる、分子的個別設計へのステップとなるものである。これは、長年腫瘍学で用いられている「画一医療（ｏｎｅ  ｓｈｏｅ  ｆｉｔｓ  ａｌｌ）」戦略や進行中の治療増大からの脱却を可能にするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、以下の工程を備える、乳癌に罹患している雌哺乳動物の臨床転帰を評価する方法に関する。
ａ）前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）、配列番号１０２７（ｎｍ＿００７３６５）、配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）、配列番号７１７（ｎｍ＿０２４５９８）、配列番号５７３（ｎｍ＿００１５２７）、配列番号８３（ｎｍ＿０１５０６５）、配列番号１２（ｎｍ＿００２９６４）、配列番号４０５（ｎｍ＿０００８５２）、配列番号８５６（ｎｍ＿００５５６４）、配列番号３８４（ｎｍ＿００２４６６）、配列番号１６７（ｎｍ＿００２６２７）、配列番号５１（ｎｍ＿１９８４３３）、配列番号９９９（ｎｍ＿１４５２９０）、配列番号９７９（ｎｍ＿００４４１４）、配列番号２（ｎｍ＿００５２４５）、配列番号９８（ｎｍ＿０１６２６７）、配列番号７５１（ｎｍ＿００２４２３）、配列番号６９６（ｎｍ＿００１４２８）、配列番号１０５０（ＢＣ０３４６３８）、配列番号４８８（ｎｍ＿００２９７９）、配列番号２６２（ｎｍ＿００５１９４）、配列番号１０２０（ｎｍ＿０００３５９）、配列番号１１０６（ＢＣ０１５９６９）、配列番号９５２（ｎｍ＿００３８７８）、配列番号６７５（ｎｍ＿００１５１２）、配列番号２８９（ｎｍ＿０２０１７９）、配列番号５５３（ｎｍ＿００４７０１）、配列番号５７９（ｎｍ＿００１８１４）、配列番号７６０（ｎｍ＿００５７４６）、配列番号８０５（ｎｍ＿０１４６２４）、配列番号３６１（ｎｍ＿００２９０６）、配列番号４４８（ｎｍ＿１９８５６９）、配列番号１７０（ｎｍ＿００２４２８）、配列番号８７８（ｎｍ＿００２７７４）、配列番号１１１７、配列番号６１２（ｎｍ＿０３２５１５）、配列番号５４０（ｎｍ＿００３１５９）、配列番号８２３（ｎｍ＿０００１００）、配列番号１３１（ｎｍ＿１４５２８０）、配列番号７０５（ｎｍ＿００５５９６）、配列番号３１（ｎｍ＿００５５５８）、および配列番号１９９（ｎｍ＿０２４３２３）、これらの断片、誘導体、または相補配列を含むかそれらからなる群から選択される少なくとも１０個の核酸配列の発現レベルを比較することによってメタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＲを生成する工程。
【００１５】
好ましくは、前記群において少なくとも２０個の核酸配列が選択され、より好ましくは、前記群において少なくとも２５個の核酸配列が選択される。
一実施形態において、前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＲは、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）；配列番号１０２７（ｎｍ＿００７３６５）；配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）；配列番号５７３（ｎｍ＿００１５２７）；配列番号８３（ｎｍ＿０１５０６５）；配列番号１２（ｎｍ＿００２９６４）；配列番号４０５（ｎｍ＿０００８５２）；配列番号８５６（ｎｍ＿００５５６４）；配列番号１６７（ｎｍ＿００２６２７）；配列番号５１（ｎｍ＿１９８４３３）；配列番号９８（ｎｍ＿０１６２６７）；配列番号７５１（ｎｍ＿００２４２３）；配列番号６９６（ｎｍ＿００１４２８）；配列番号２６２（ｎｍ＿００５１９４）；配列番号１０２０（ｎｍ＿０００３５９）；配列番号５７９（ｎｍ＿００１８１４）；配列番号７６０（ｎｍ＿００５７４６）；配列番号８０５（ｎｍ＿０１４６２４）；配列番号８７８（ｎｍ＿００２７７４）；および配列番号６１２（ｎｍ＿０３２５１５）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される２０個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される。
【００１６】
別の実施形態において、前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＲは、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）；配列番号１０２７（ｎｍ＿００７３６５）；配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）；配列番号５７３（ｎｍ＿００１５２７）；配列番号８３（ｎｍ＿０１５０６５）；配列番号１２（ｎｍ＿００２９６４）；配列番号４０５（ｎｍ＿０００８５２）；配列番号８５６（ｎｍ＿００５５６４）；配列番号１６７（ｎｍ＿００２６２７）；配列番号５１（ｎｍ＿１９８４３３）；配列番号９８（ｎｍ＿０１６２６７）；配列番号７５１（ｎｍ＿００２４２３）；配列番号６９６（ｎｍ＿００１４２８）；配列番号２６２（ｎｍ＿００５１９４）；配列番号１０２０（ｎｍ＿０００３５９）；配列番号５７９（ｎｍ＿００１８１４）；配列番号７６０（ｎｍ＿００５７４６）；配列番号８０５（ｎｍ＿０１４６２４）；配列番号８７８（ｎｍ＿００２７７４）；配列番号６１２（ｎｍ＿０３２５１５）；配列番号３８４（ｎｍ＿００２４６６）；配列番号２（ｎｍ＿００５２４５）；配列番号１０５０（ＢＣ０３４６３８）；配列番号９５２（ｎｍ＿００３８７８）；配列番号３６１（ｎｍ＿００２９０６）；配列番号３１（ｎｍ＿００５５５８）；および配列番号１９９（ｎｍ＿０２４３２３）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される２７個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される。
【００１７】
ｂ）前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）、配列番号１１２２、配列番号３６４（ｎｍ＿００２２５３）、配列番号３８７（ｎｍ＿００６５６３）、配列番号３４（ｎｍ＿００１２２９）、配列番号６５７（ｎｍ＿０００６３３）、配列番号３８４（ｎｍ＿００２４６６）、配列番号４５１（ｎｍ＿００１１１０）、配列番号９９９（ｎｍ＿１４５２９０）、配列番号１０５６（ＡＫ１２６２９７）、配列番号１５（ｎｍ＿００３２４３）、配列番号１０９０（ＡＫ１２５８０８）、配列番号１１２０、配列番号１２（ｎｍ＿００２９６４）、配列番号７４３（ｎｍ＿００６８７５）、配列番号４１４（ｎｍ＿０００５４６）、配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）、配列番号７１１（ｎｍ＿００２２９１）、配列番号６６３（ｎｍ＿００６９２８）、配列番号１１０２（ＡＫ１２４５８７）、配列番号２３７（ｎｍ＿００２６４４）、配列番号６０（ｎｍ＿０２２６４０）、配列番号３６１（ｎｍ＿００２９０６）、配列番号１１９（ｎｍ＿００４７３０）（または配列番号１１０９（ＮＭ＿００２０１９））、配列番号１６７（ｎｍ＿００２６２７）、配列番号３３９（ｎｍ＿１４４９７０）、配列番号３３３（ｎｍ＿１４５０３７）、配列番号８３（ｎｍ＿０１５０６５）、配列番号３３０（ｎｍ＿０１８２９１）、配列番号１０２４（ｎｍ＿０３０６６６）、配列番号２２９（ｎｍ＿００４５８６）、配列番号９２５（ｎｍ＿００５２５７）、配列番号７８８（ｎｍ＿００１００５３６９）、配列番号１１０４（ＡＫ１２８５２４）、配列番号１１０３（ＢＸ１０８４１０）、配列番号６６（ｎｍ＿０００４１６）、配列番号１０３０（ｎｍ＿０２４００７）、配列番号１１１９、配列番号１０６８（ＡＫ０２４６７０）、配列番号２４１（ｎｍ＿０００８０１）、配列番号３９８（ｎｍ＿００３０８４）、配列番号７４（ｎｍ＿０００８７８）、配列番号１０８７（ＡＫ０７４１３１）、配列番号９５５（ｎｍ＿００１９８６）、配列番号７１（ｎｍ＿００４６３３）、配列番号１１０５（ＢＣ０７２３９２）、配列番号８５６（ｎｍ＿００５５６４）、配列番号２３１（ｎｍ＿００６６７８）、配列番号５９３（ｎｍ＿００１５１１）、配列番号３８４（ｎｍ＿００２４６６）、配列番号５１９（ｎｍ＿０２０１２５）、配列番号５７９（ｎｍ＿００１８１４）、配列番号１０３９（ｎｍ＿００６２０９）、配列番号３１（ｎｍ＿００５５５８）、配列番号３２７（ｎｍ＿１７３８２５）、配列番号５７３（ｎｍ＿００１５２７）、配列番号９８（ｎｍ＿０１６２６７）、配列番号１０５９（ＡＫ０９１１１３）、配列番号８８６（ｎｍ＿００００７５）、配列番号１０３２（ｎｍ＿００５６８８）、配列番号１０９１（ＸＭ＿３７８１７８）、配列番号２３３（ｎｍ＿１７８１５５）、配列番号９３８（ｎｍ＿００３０１２）、配列番号２６４（ｎｍ＿１５２８６２）、配列番号５４６（ｎｍ＿００５８７４）、配列番号１０９９（ＢＣ０６６３４３）配列番号１０３７（ｎｍ＿０２３０６８）、配列番号５５０（ｎｍ＿００４８４８）、配列番号１０２７（ｎｍ＿００７３６５）、配列番号１００５（ｎｍ＿０１４９３８）、配列番号８２０（ｎｍ＿０００５９３）、および配列番号３７０（ｎｍ＿０００１０６）、これらの断片、誘導体、または相補配列を含むかそれらからなる群から選択される少なくとも６個の核酸配列の発現レベルを比較することによってメタジーン調整値ｕｎｄｅｒＰＲを生成する工程。
【００１８】
好ましくは、前記群において少なくとも１０個の核酸配列が選択され、例として、前記群において少なくとも２０個の核酸配列、または少なくとも３０個の核酸配列、より好ましくは少なくとも３６個の核酸配列が選択される。
【００１９】
一実施形態において、前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＰＲは、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号３６４（ｎｍ＿００２２５３）；配列番号３４（ｎｍ＿００１２２９）；配列番号６５７（ｎｍ＿０００６３３）；配列番号３３９（ｎｍ＿１４４９７０）；配列番号２２９（ｎｍ＿００４５８６）；配列番号１１１９、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される６個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される。
【００２０】
別の実施形態において、前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＰＲは、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号３６４（ｎｍ＿００２２５３）；配列番号３４（ｎｍ＿００１２２９）；配列番号６５７（ｎｍ＿０００６３３）；配列番号３３９（ｎｍ＿１４４９７０）；配列番号２２９（ｎｍ＿００４５８６）；配列番号１１１９；配列番号３８７（ｎｍ＿００６５６３）；配列番号１０５６（ＡＫ１２６２９７）；配列番号１５（ｎｍ＿００３２４３）；配列番号１１２０；配列番号４１４（ｎｍ＿０００５４６）；配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）；配列番号７１１（ｎｍ＿００２２９１）；配列番号６６３（ｎｍ＿００６９２８）；配列番号２３７（ｎｍ＿００２６４４）；配列番号６０（ｎｍ＿０２２６４０）；配列番号１１９（ｎｍ＿００４７３０）；配列番号３３０（ｎｍ＿０１８２９１）；配列番号１０２４（ｎｍ＿０３０６６６）；配列番号９２５（ｎｍ＿００５２５７）；配列番号１１０４（ＡＫ１２８５２４）；配列番号１１０３（ＢＸ１０８４１０）；配列番号６６（ｎｍ＿０００４１６）；配列番号１０６８（ＡＫ０２４６７０）；配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）；配列番号７４（ｎｍ＿０００８７８）；配列番号２３１（ｎｍ＿００６６７８）；配列番号５９３（ｎｍ＿００１５１１）；配列番号３８４（ｎｍ＿００２４６６）；配列番号１０３９（ｎｍ＿００６２０９）；配列番号３２７（ｎｍ＿１７３８２５）；配列番号８８６（ｎｍ＿００００７５）；配列番号１０３２（ｎｍ＿００５６８８）；配列番号２６４（ｎｍ＿１５２８６２）；配列番号１０３７（ｎｍ＿０２３０６８）；および配列番号１００５（ｎｍ＿０１４９３８）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される３６個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される。
【００２１】
ｃ）前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１０７１（ＮＭ＿００１０３３０４７）、配列番号２５４（ｎｍ＿００５５８１）、配列番号６（ｎｍ＿００３２２５）、配列番号８８３（ｎｍ＿０００１２５）、配列番号５４３（ｎｍ＿００５０８０）、配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）、配列番号６３（ｎｍ＿００１００２２９５）、配列番号２１２（ｎｍ＿０２４８５２）、配列番号６３５（ｎｍ＿００１００２０２９）、配列番号５３５（ｎｍ＿００３２２６）、配列番号１１２５、配列番号１０９（ｎｍ＿０００６６２）、配列番号３４２（ｎｍ＿００１８４６）、配列番号９２７（ｎｍ＿００４７０３）、配列番号１１２４、配列番号１２４（ｎｍ＿０１４８９９）、配列番号２８０（ｎｍ＿０２０７６４）（または配列番号１１１０（ｎｍ＿０２４５２２））、配列番号２９７（ｎｍ＿０１６４６３）、配列番号７９１（ｎｍ＿０１６８３５）、配列番号２１０（ｎｍ＿１７８８４０）、配列番号８２７（ｎｍ＿１５２４９９）、配列番号１０６４（ｎｍ＿０００７６７）、配列番号１４７（ｎｍ＿０１４６７５）、配列番号３２３（ｎｍ＿００１０１４４４３）、配列番号１０６（ｎｍ＿００４６１９）、配列番号１８１（ｎｍ＿０００８４８）、配列番号３７６（ｎｍ＿０５７１５８）、配列番号１１６（ｎｍ＿０１４０３４）、配列番号２５２（ｎｍ＿０００７５８）、配列番号７９７（ｎｍ＿０２２１３１）、配列番号９１１（ｎｍ＿０００１６８）、配列番号７２０（ｎｍ＿００４７２６）、配列番号８８９（ｎｍ＿０００５６１）、配列番号２５０（ｎｍ＿０００９３０）、配列番号１７９（ｎｍ＿００４７４７）、配列番号７８６（ｎｍ＿０３３３８８）、配列番号１７７（ｎｍ＿０１５９９６）、配列番号１０４７（ＢＣ０１２９００）、配列番号３０１（ｎｍ＿００４３２６）、配列番号２０７（ｎｍ＿００３９４０）、配列番号９３６（ｎｍ＿００３４６２）、配列番号９１６（ｎｍ＿００１４５３）（または配列番号１１１６（ｎｍ＿００４０４０））、配列番号１０５２（ＢＸ０９６０２６）、配列番号１５９（ｎｍ＿０００２２４）、配列番号１０９６（ＡＫ１２７２７４）、配列番号２８（ｎｍ＿０２１８００）、配列番号１０５４（ＡＫ１２３２６４）、配列番号２５（ｎｍ＿０１２３９１）（または配列番号１１０８（ｎｍ＿０５３２７９））、配列番号８２５（ｎｍ＿０２４７０４）、配列番号１４５（ｎｍ＿０１７７８６）、配列番号４９１（ｎｍ＿００４３７４）、配列番号４８５（ｎｍ＿００３８３４）、配列番号１０７２（ＡＹ００７１１４）、配列番号２７４（ｎｍ＿０３２１０８）、配列番号２５８（ｎｍ＿０８０５４５）、配列番号２９２（ｎｍ＿０１４３７１）、配列番号８０３（ｎｍ＿１８３０４７）、配列番号３４９（ｎｍ＿０３１９４６）、配列番号１１２３、配列番号７６３（ｎｍ＿０１４５８５）、配列番号４３８（ｎｍ＿００１７５９）、配列番号９４（ｎｍ＿０１４３１５）、配列番号８４５（ｎｍ＿００１０８９）、配列番号１０８４（ＢＸ６４８９６４）、配列番号７３４（ｎｍ＿０２５１３７）、配列番号９４３（ｎｍ＿００２１４１）、配列番号１０８５（ｎｍ＿０００７２０）、および配列番号２７６（ｎｍ＿０１２２０２）、これらの断片、誘導体、または相補配列を含むかそれらからなる群から選択される少なくとも１０個の核酸配列の発現レベルを比較することによってメタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程。
【００２２】
好ましくは、前記群において少なくとも２０個の核酸配列が選択され、例として、前記群において少なくとも２４個の核酸配列、または少なくとも３０個の核酸配列、より好ましくは少なくとも３７個の核酸配列が選択される。
【００２３】
一実施形態において、前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲは、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１０７１（ｎｍ＿００１０３３０４７）；配列番号２５４（ｎｍ＿００５５８１）；配列番号６（ｎｍ＿００３２２５）；配列番号８８３（ｎｍ＿０００１２５）；配列番号５４３（ｎｍ＿００５０８０）；配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）；配列番号６３（ｎｍ＿００１００２２９５）；配列番号２１２（ｎｍ＿０２４８５２）；配列番号６３５（ｎｍ＿００１００２０２９）；配列番号５３５（ｎｍ＿００３２２６）；配列番号１１２５）；配列番号１１２４；配列番号２９７（ｎｍ＿０１６４６３）；配列番号７９１（ｎｍ＿０１６８３５）；配列番号８２７（ｎｍ＿１５２４９９）；配列番号２０７（ｎｍ＿００３９４０）；配列番号９１６（ｎｍ＿００１４５３）（または配列番号１１１６（ｎｍ＿００４０４０））；配列番号１０５２（ＢＸ０９６０２６）；配列番号１５９（ｎｍ＿０００２２４）；配列番号２５（ｎｍ＿０１２３９１）（または配列番号１１０８（ｎｍ＿０５３２７９））；配列番号８４５（ｎｍ＿００１０８９）；および配列番号１０８５（ｎｍ＿０００７２０）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される２４個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される。
【００２４】
別の実施形態において、前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲは、、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１０７１（ｎｍ＿００１０３３０４７）；配列番号２５４（ｎｍ＿００５５８１）；配列番号６（ｎｍ＿００３２２５）；配列番号８８３（ｎｍ＿０００１２５）；配列番号５４３（ｎｍ＿００５０８０）；配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）；配列番号６３（ｎｍ＿００１００２２９５）；配列番号２１２（ｎｍ＿０２４８５２）；配列番号６３５（ｎｍ＿００１００２０２９）；配列番号５３５（ｎｍ＿００３２２６）；配列番号１１２５；配列番号１１２４；配列番号２９７（ｎｍ＿０１６４６３）；配列番号７９１（ｎｍ＿０１６８３５）；配列番号８２７（ｎｍ＿１５２４９９）；配列番号２０７（ｎｍ＿００３９４０）；配列番号９１６（ｎｍ＿００１４５３）（または配列番号１１１６（ｎｍ＿００４０４０））；配列番号１０５２（ＢＸ０９６０２６）；配列番号１５９（ｎｍ＿０００２２４）；配列番号２５（ｎｍ＿０１２３９１）（または配列番号１１０８（ＮＭ＿０５３２７９））；配列番号８４５（ｎｍ＿００１０８９）；配列番号１０８５（ＮＭ＿０００７２０）；配列番号１０９（ｎｍ＿０００６６２）；配列番号３４２（ｎｍ＿００１８４６）；配列番号９２７（ｎｍ＿００４７０３）；配列番号２８０（ｎｍ＿０２０７６４）（または配列番号１１１０（ＮＭ＿０２４５２２））；配列番号２１０（ｎｍ＿１７８８４０）；配列番号１８１（ｎｍ＿０００８４８）；配列番号１１６（ｎｍ＿０１４０３４）；配列番号２５０（ｎｍ＿０００９３０）；配列番号１７７（ｎｍ＿０１５９９６）；配列番号８２５（ｎｍ＿０２４７０４）；配列番号１４５（ｎｍ＿０１７７８６）；および配列番号２７６（ｎｍ＿０１２２０２）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される３７個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される。
【００２５】
ｄ）組み合わせたメタジーン値と前記雌哺乳動物の臨床転帰との関係を確立する数学的方法を用いて、前記メタジーン調整値からスコア（Ｓc）を生成する工程。
一実施形態において、工程ｄ）で用いられる数学的方法は、コックス回帰分析（ライト等（Ｗｒｉｇｈｔ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ、１００巻（１７）、９９９１〜９９９６頁、２００３年）、またはＣＡＲＴ分析（ブレイマン等（Ｂｒｅｉｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅｓ、Ｃｈａｐｍａｎ  ＆  Ｈａｌｌ、１９８４年）からなる。
【００２６】
特定の実施形態において、数学的方法はコックス回帰分析であり、スコア（Ｓc）は以下の式：Ｓc＝ａ×ｕｎｄｅｒＥＲ＋ｂ×ｕｎｄｅｒＰＲ＋ｃ×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲに従って生成される。（式中、「ａ」は、［−６．２６；＋０．４９］の区間に含まれ、「ｂ」は、［−２．６５；＋０．２９］の区間に含まれ、「ｃ」は、［−６．６９；＋１．６５］の区間に含まれる）
例えば、式は、Ｓc＝−２．９０２７９×ｕｎｄｅｒＥＲ−１．４７４２３×ｕｎｄｅｒＰＲ−４．１７１９８×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲである。
【００２７】
さらに本発明は、以下の工程を備える、乳癌に罹患している雌哺乳動物の臨床転帰を評価する方法に関する。
ａ）前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１０７１（ＮＭ＿００１０３３０４７）、配列番号２５４（ｎｍ＿００５５８１）、配列番号６（ｎｍ＿００３２２５）、配列番号８８３（ｎｍ＿０００１２５）、配列番号５４３（ｎｍ＿００５０８０）、配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）、配列番号６３（ｎｍ＿００１００２２９５）、配列番号２１２（ｎｍ＿０２４８５２）、配列番号６３５（ｎｍ＿００１００２０２９）、配列番号５３５（ｎｍ＿００３２２６）、配列番号１１２５、配列番号１０９（ｎｍ＿０００６６２）、配列番号３４２（ｎｍ＿００１８４６）、配列番号９２７（ｎｍ＿００４７０３）、配列番号１１２４、配列番号１２４（ｎｍ＿０１４８９９）、配列番号２８０（ｎｍ＿０２０７６４）（または配列番号１１１０（ｎｍ＿０２４５２２））、配列番号２９７（ｎｍ＿０１６４６３）、配列番号７９１（ｎｍ＿０１６８３５）、配列番号２１０（ｎｍ＿１７８８４０）、配列番号８２７（ｎｍ＿１５２４９９）、配列番号１０６４（ｎｍ＿０００７６７）、配列番号１４７（ｎｍ＿０１４６７５）、配列番号３２３（ｎｍ＿００１０１４４４３）、配列番号１０６（ｎｍ＿００４６１９）、配列番号１８１（ｎｍ＿０００８４８）、配列番号３７６（ｎｍ＿０５７１５８）、配列番号１１６（ｎｍ＿０１４０３４）、配列番号２５２（ｎｍ＿０００７５８）、配列番号７９７（ｎｍ＿０２２１３１）、配列番号９１１（ｎｍ＿０００１６８）、配列番号７２０（ｎｍ＿００４７２６）、配列番号８８９（ｎｍ＿０００５６１）、配列番号２５０（ｎｍ＿０００９３０）、配列番号１７９（ｎｍ＿００４７４７）、配列番号７８６（ｎｍ＿０３３３８８）、配列番号１７７（ｎｍ＿０１５９９６）、配列番号１０４７（ＢＣ０１２９００）、配列番号３０１（ｎｍ＿００４３２６）、配列番号２０７（ｎｍ＿００３９４０）、配列番号９３６（ｎｍ＿００３４６２）、配列番号９１６（ｎｍ＿００１４５３）（または配列番号１１１６（ｎｍ＿００４０４０））、配列番号１０５２（ＢＸ０９６０２６）、配列番号１５９（ｎｍ＿０００２２４）、配列番号１０９６（ＡＫ１２７２７４）、配列番号２８（ｎｍ＿０２１８００）、配列番号１０５４（ＡＫ１２３２６４）、配列番号２５（ｎｍ＿０１２３９１）（または配列番号１１０８（ｎｍ＿０５３２７９））、配列番号８２５（ｎｍ＿０２４７０４）、配列番号１４５（ｎｍ＿０１７７８６）、配列番号４９１（ｎｍ＿００４３７４）、配列番号４８５（ｎｍ＿００３８３４）、配列番号１０７２（ＡＹ００７１１４）、配列番号２７４（ｎｍ＿０３２１０８）、配列番号２５８（ｎｍ＿０８０５４５）、配列番号２９２（ｎｍ＿０１４３７１）、配列番号８０３（ｎｍ＿１８３０４７）、配列番号３４９（ｎｍ＿０３１９４６）、配列番号１１２３、配列番号７６３（ｎｍ＿０１４５８５）、配列番号４３８（ｎｍ＿００１７５９）、配列番号９４（ｎｍ＿０１４３１５）、配列番号８４５（ｎｍ＿００１０８９）、配列番号１０８４（ＢＸ６４８９６４）、配列番号７３４（ｎｍ＿０２５１３７）、配列番号９４３（ｎｍ＿００２１４１）、配列番号１０８５（ｎｍ＿０００７２０）、および配列番号２７６（ｎｍ＿０１２２０２）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される少なくとも１つの核酸配列の発現レベルを比較することによってメタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程。
【００２８】
好ましくは、前記核酸配列は、配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）、その断片、誘導体、または相補配列である。
好ましくは、前記群において少なくとも１０個の核酸配列が選択され、例として、前記群において少なくとも２０個の核酸配列、または少なくとも２４個の核酸配列、より好ましくは少なくとも３７個の核酸配列が選択される。
【００２９】
一実施形態において、前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲは、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１０７１（ｎｍ＿００１０３３０４７）；配列番号２５４（ｎｍ＿００５５８１）；配列番号６（ｎｍ＿００３２２５）；配列番号８８３（ｎｍ＿０００１２５）；配列番号５４３（ｎｍ＿００５０８０）；配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）；配列番号６３（ｎｍ＿００１００２２９５）；配列番号２１２（ｎｍ＿０２４８５２）；配列番号６３５（ｎｍ＿００１００２０２９）；配列番号５３５（ｎｍ＿００３２２６）；配列番号１１２５）；配列番号１１２４；配列番号２９７（ｎｍ＿０１６４６３）；配列番号７９１（ｎｍ＿０１６８３５）；配列番号８２７（ｎｍ＿１５２４９９）；配列番号２０７（ｎｍ＿００３９４０）；配列番号９１６（ｎｍ＿００１４５３）（または配列番号１１１６（ｎｍ＿００４０４０））；配列番号１０５２（ＢＸ０９６０２６）；配列番号１５９（ｎｍ＿０００２２４）；配列番号２５（ｎｍ＿０１２３９１）（または配列番号１１０８（ＮＭ＿０５３２７９））；配列番号８４５（ｎｍ＿００１０８９）；および配列番号１０８５（ＮＭ＿０００７２０）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される２４個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される。
【００３０】
別の実施形態において、前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲは、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１０７１（ｎｍ＿００１０３３０４７）；配列番号２５４（ｎｍ＿００５５８１）；配列番号６（ｎｍ＿００３２２５）；配列番号８８３（ｎｍ＿０００１２５）；配列番号５４３（ｎｍ＿００５０８０）；配列番号６８１（ｎｍ＿０２０９７４）；配列番号６３（ｎｍ＿００１００２２９５）；配列番号２１２（ｎｍ＿０２４８５２）；配列番号６３５（ｎｍ＿００１００２０２９）；配列番号５３５（ｎｍ＿００３２２６）；配列番号１１２５；配列番号１１２４；配列番号２９７（ｎｍ＿０１６４６３）；配列番号７９１（ｎｍ＿０１６８３５）；配列番号８２７（ｎｍ＿１５２４９９）；配列番号２０７（ｎｍ＿００３９４０）；配列番号９１６（ｎｍ＿００１４５３）（または配列番号１１１６（ｎｍ＿００４０４０））；配列番号１０５２（ＢＸ０９６０２６）；配列番号１５９（ｎｍ＿０００２２４）；配列番号２５（ｎｍ＿０１２３９１）（または配列番号１１０８（ＮＭ＿０５３２７９））；配列番号８４５（ｎｍ＿００１０８９）；配列番号１０８５（ＮＭ＿０００７２０）；配列番号１０９（ｎｍ＿０００６６２）；配列番号３４２（ｎｍ＿００１８４６）；配列番号９２７（ｎｍ＿００４７０３）；配列番号２８０（ｎｍ＿０２０７６４）（または配列番号１１１０（ＮＭ＿０２４５２２））；配列番号２１０（ｎｍ＿１７８８４０）；配列番号１８１（ｎｍ＿０００８４８）；配列番号１１６（ｎｍ＿０１４０３４）；配列番号２５０（ｎｍ＿０００９３０）；配列番号１７７（ｎｍ＿０１５９９６）；配列番号８２５（ｎｍ＿０２４７０４）；配列番号１４５（ｎｍ＿０１７７８６）；および配列番号２７６（ｎｍ＿０１２２０２）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される３７個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される。
【００３１】
ｂ）前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号４０５（ｎｍ＿０００８５２）、配列番号３７４（ｎｍ＿０００２１２）、配列番号１１２２、配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）、配列番号２６２（ｎｍ＿００５１９４）、配列番号１０９９（ＢＣ０６６３４３）、配列番号６９６（ｎｍ＿００１４２８）、配列番号１０５９（ＡＫ０９１１１３）、配列番号７５１（ｎｍ＿００２４２３）、配列番号１１２１、配列番号２８６（ｎｍ＿００２４１７）、配列番号２４４（ｎｍ＿１９９００２）、配列番号１８（ｎｍ＿００１８８０）、配列番号１２１（ｎｍ＿０１４５５３）、配列番号１１０７（ＢＣ０７３７７５）、配列番号１０３（ｎｍ＿００３６１９）、配列番号１１１８、配列番号４２（ｎｍ＿０００７５７）、および配列番号１０６７（ＡＫ１２３７８４）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される少なくとも１つの核酸の、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における発現レベルを比較することによってメタジーン調整値ｏｖｅｒＥＧＦＲを生成する工程。
【００３２】
好ましくは、前記核酸配列は配列番号１１０７（ＢＣ０７３７７５）または配列番号１０９９（ＢＣ０６６３４３）、これらの断片、誘導体、または相補配列である。
より好ましくは、前記群において少なくとも５個の核酸配列が選択され、例として、前記群において少なくとも１０個の核酸配列、より好ましくは少なくとも１２個の核酸配列が選択される。
【００３３】
一実施形態において、前記メタジーン調整値ｏｖｅｒＥＧＦＲは、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１１２２；配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）；配列番号６９６（ｎｍ＿００１４２８）；配列番号１０５９（ＡＫ０９１１１３）；および配列番号１２１（ｎｍ＿０１４５５３）、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される５個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される。
【００３４】
別の実施形態において、前記メタジーン調整値ｏｖｅｒＥＧＦＲは、前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における、配列番号１１２２；配列番号５９８（ｎｍ＿０００６３６）；配列番号６９６（ｎｍ＿００１４２８）；配列番号１０５９（ＡＫ０９１１１３）；配列番号１２１（ｎｍ＿０１４５５３）；配列番号２６２（ｎｍ＿００５１９４）；配列番号１０９９（ＢＣ０６６３４３）；配列番号７５１（ｎｍ＿００２４２３）；配列番号１１２１；配列番号２８６（ｎｍ＿００２４１７）；配列番号１０３（ｎｍ＿００３６１９）；および配列番号１１１８、これらの断片、誘導体、または相補配列からなる群から選択される１２個の核酸配列の発現レベルを比較することによって生成される。
【００３５】
ｃ）組み合わせたメタジーン値と前記雌哺乳動物の臨床転帰との関係を確立する数学的方法を用いて、前記メタジーン調整値からスコア（Ｓc）を生成する工程。
一実施形態において、工程ｃ）で用いられる数学的方法は、コックス回帰分析またはＣＡＲＴ分析である。
【００３６】
別の実施形態において、数学的方法はコックス回帰であり、スコア（Ｓc）は以下の式：Ｓc＝ａ×ｏｖｅｒＥＧＦＲ＋ｂ×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲに従って生成される。（式中、「ａ」は、［−１．８５；０．８１］の区間に含まれ、「ｂ」は、［−３．８６；０．７０］の区間に含まれる）
例えば、式は、Ｓc＝−１．３３×ｏｖｅｒＥＧＦＲ−２．２８×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲである。
【００３７】
さらに本発明は、ａ）前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における少なくとも２つの遺伝子の発現レベルを比較することによって、例えば、表ＩＸまたはＸＩＩ、好ましくは表ＸＩＩ（以下に記載）のＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）Ｐｒｏｂｅ  Ｓｅｔの群において選択される核酸配列を用いることによって、メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＲを生成する工程と、ｂ）前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における少なくとも２つの遺伝子の発現レベルを比較することによって、例えば、表ＸまたはＸＩＩＩ、好ましくは表ＸＩＩＩ（以下に記載）のＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）Ｐｒｏｂｅ  Ｓｅｔの群において選択される核酸配列を用いることによって、前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＰＲを生成する工程と、ｃ）前記雌哺乳動物からの生物試料および対照における少なくとも２つの遺伝子の発現レベルを比較することによって、例えば、表ＸＩまたはＸＩＶ、好ましくは表ＸＩＶ（以下に記載）のＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）Ｐｒｏｂｅ  Ｓｅｔの群において選択される核酸配列を用いることによって、前記メタジーン調整値ｕｎｄｅｒＥＧＦＲを生成する工程と、ｄ）組み合わせたメタジーン値と前記雌哺乳動物の臨床転帰との関係を確立する数学的方法を用いて、前記メタジーン調整値からスコア（Ｓc）を生成する工程とを備える、乳癌に罹患している前記雌哺乳動物の臨床転帰を評価する方法に関する。
【００３８】
一実施形態において、工程ｄ）において用いられる数学的方法は、コックス回帰またはＣＡＲＴ分析である。
別の実施形態において、工程ｄ）において用いられる数学的方法はコックス回帰であり、スコア（Ｓc）は以下の式：Ｓc＝ａ×ｕｎｄｅｒＥＲ＋ｂ×ｕｎｄｅｒＰＲ＋ｃ×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲに従って生成される。（式中、「ａ」は、［−６．２６；＋０．４９］の区間に含まれ、「ｂ」は、［−２．６５；＋０．２９］の区間に含まれ、「ｃ」は、［−６．６９；＋１．６５］の区間に含まれる）
例えば、式は、Ｓc＝−２．９０２７９×ｕｎｄｅｒＥＲ−１．４７４２３×ｕｎｄｅｒＰＲ−４．１７１９８×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲである。
【００３９】
好ましくは、各工程ａ）、ｂ）、およびｃ）の発現レベルの比較は、各々それぞれ群の少なくとも５個の、好ましくは１０個の、好ましくは全ての前記遺伝子または核酸配列について行われる。
【００４０】
様々な実施形態において、前記方法は、前記雌哺乳動物からの生物試料における核酸配列の発現レベルを定量する第１の工程を含むことができる。
他の様々な実施形態において、これらの方法は、生物試料からの前記スコア（Ｓc）をベースラインまたは対照試料からのスコア（Ｓc）と比較する工程ｅ）を含むことができる。
【００４１】
他の様々な実施形態において、前記生物試料は乳房腫瘍試料である。「試料」は、細胞または組織を意味する。
他の様々な実施形態において、前記方法は、前記雌哺乳動物から少なくとも１つの生物試料を採取する工程をさらに含む。
【００４２】
別の実施形態において、前記方法は、薬剤処置、好ましくは化学療法処置を雌哺乳動物に施して、この処置に反応した雌哺乳動物の臨床転帰を最適化する工程を含む。薬剤処置は、１つまたは複数のタキサン化合物、例えば、ドセタキセルまたはパクリタキセルを使用することを備えることができる。雌哺乳動物が以前の抗癌処置、例えば、１つまたは複数のアントラサイクリン化合物（例えば、エピルビシン、ドキソルビシン、ピラルビシン、イダルビシン、ゾルビシン、またはアクラルビシン、好ましくはエピルビシン）を使用する処置に反応しなかった場合、この処置を投与することができる。
【００４３】
さらなる態様において、本発明による方法は、以前の抗癌処置、例えば、１つまたは複数のアントラサイクリン化合物（例えば、エピルビシン、ドキソルビシン、ピラルビシン、イダルビシン、ゾルビシン、またはアクラルビシン、好ましくはエピルビシン）を使用する処置に反応しなかった雌哺乳動物を同定するために用いてもよい。
【００４４】
他の様々な実施形態において、データの比較または分析は、コンピュータを媒介する統計的な分析を伴うことができる。また、前記方法は、任意選択で、印刷された報告書の生成をさらに伴うことができる。
【００４５】
本発明は、前記方法を行うための命令を備えるコンピュータプログラムにさらに関する。
最後に、本発明は、前記コンピュータプログラムの記録された記録媒体に関する。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
別段の記載がなければ専門用語は慣例的な使い方に従って用いられる。
本発明の様々な実施形態の理解を容易にするために、特定の用語について以下に説明する。
【００４７】
哺乳動物は、ヒト、マウス、ラット、モルモット、サル、ネコ、イヌ、ブタ、ウマ、またはウシに、好ましくはヒトに、最も好ましくは女性に相当する。
生物試料：細胞、組織試料、または乳癌からのバイオプシーなどのあらゆる生物学的材料。
【００４８】
本明細書で用いた「メタジーン」は、それに対して腫瘍全体にわたる発現の変動（しかし、必ずしも発現レベルではない）が相関する一群の遺伝子に相当する。メタジーンは、当業者であれば実施例に記載する方法に従って簡単に計算することができる。
【００４９】
本明細書で用いられる「対照」は、乳房からの細胞、組織試料、またはバイオプシーからの、１つまたは複数の生物試料に相当する。前記対照は、試験するものと同じ雌哺乳動物から、または別の雌哺乳動物から、好ましくは同じ種から、または雌哺乳動物の集団から、試験雌哺乳動物もしくは対象と同じでもよく、または異なっていてもよい、好ましくは同じ種から得ることができる。前記対照は、乳癌からの細胞、細胞系、組織試料、またはバイオプシーからの生物試料に相当してよい。好ましくはＥＧＦＲ、ＲＥ、ＰＲ、および／またはＫＩ−６７の発現は、例えば、ＩＨＣ（免疫組織化学）、ＦＩＳＨ（蛍光インサイチューハイブリダイゼーション）、または定量的ＰＣＲによって、生物試料に対して確立されている。
【００５０】
インシリコ（ｉｎ ｓｉｌｉｃｏ）研究：文字通り「コンピュータ内」システムに関するインシリコ研究は、実験室（ｉｎ  ｖｉｔｒｏ）および動物（ｉｎ  ｖｉｖｏ）の実験ではなく、コンピュータモデルを用いて、生物学的モデル、薬物、および他の介入を試験するための方法を伴う。インシリコ方法は、核酸配列発現の定量分析を含む１つまたは複数の記録を含むデータベースなどの既存のデータベースの分析を伴い得る。このようなデータベースの分析には、データベース中のデータのマイニング、解析、選択、識別、ソーティング、またはフィルタリングが含まれ得る。データベース中のデータは、クラスター化アルゴリズム、自動検出アルゴリズム、識別テスト、相関、回帰アルゴリズム、または他の統計的モデリングアルゴリズムも受けさせることができる。
【００５１】
インシリコ研究を用いて、薬物処置を選択し、試験し、検証することができ、実験の戦略を評価することができる。インシリコのシステムは、実験室ベースの研究を補足するが、ｉｎ  ｖｉｔｒｏおよびｉｎ  ｖｉｖｏの実験室の実験に対する必要性を最小にすることによって生産性および効率を高める。
【００５２】
本明細書で説明するある実施形態において、インシリコのシステムが用いられる。特に、本開示は、乳癌に罹患している雌哺乳動物の臨床転帰に関する状態を評価するためのインシリコ方法を提供する。このような方法は、データベース中のデータを評価することを伴う。データベース中のデータは、通常、１つまたは複数の個体からの生物試料からの核酸の定量を含んでいる。
【００５３】
本明細書で論じる定量的データには、個々の核酸配列に対するモル定量データもしくは相対的データ（対照に比べた発現の検証）、またはサブセットの核酸配列が含まれる。核酸試料の定量的な側面は、分析の間に１つまたは複数の定量的内部標準（例えば、１つの対照の核酸配列）を含むことによって提供され、かつ／または改善されてよい。本明細書に記載する内部標準により、各核酸配列発現の真の定量が可能になる。
【００５４】
真の定量データは、別々の個々の分析の各々において測定された核酸配列の数に関わらず、複数の供給源（それが異なる研究室からの作業であっても、異なる対象からの試料であっても、または単に異なる日に処理加工された試料であっても）から単一のシームレスなデータベース中に組み入れることができる。
【００５５】
いずれの開示した方法において、比較または分析は、統計的な、またはコンピュータの介在する分析を伴う。
組み合わされたメタジーン調整値間の関係を確立するための数学的モデル（または方法）は、試験する雌哺乳動物と同じ民族および同じ乳癌の特徴を示す雌哺乳動物の集団に対して実現される。
【００５６】
スコア（Ｓc）を計算するために用いられる式におけるメタジーン係数（ａ、ｂ、ｃ）は、同じ民族および同じ特徴を示す哺乳動物のメスからなる、用いられる腫瘍試料のデータベースに従って変化することがある。当業者であれば、ライト等（Ｗｒｉｇｈｔ  ｅｔ  ａｌ．）、Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ、１００巻（１７）、９９９１〜９９９６頁、２００３年に記載されているいわゆるコックス回帰を用いることによってこれらの係数を計算することができる。
【００５７】
場合により、いくつかの開示した実施形態において、方法は、雌哺乳動物からのスコア（Ｓc）を、好ましくは同じ種からの別の雌哺乳動物からのスコア（Ｓc）と、あるいは好ましくは同じ種からの（試験する雌哺乳動物もしくは対象と同じであってもよく、または異なってもよい）雌哺乳動物の集団からの編集されたスコア（Ｓc）と比較することをさらに含む。
【００５８】
このような方法の詳しい例において、対照は、雌哺乳動物の集団から確立されたスコア（Ｓc）に相当するベースラインである。
ベースラインは、実施例に記載した手順を考慮して、当業者によって簡単に決定される。最適のベースラインは、２群の最も有意な差の結果に腫瘍を分けるスコア分布を用いることによって得られる。
【００５９】
１例として（以下に記載する）、本発明者らは、０．１３６を超えるスコア（Ｓc）を有する女性は、０．０３９３未満のスコア（Ｓc）を有する女性よりも臨床転帰が劣る傾向が少なくとも２倍であることを確立した。
【００６０】
いずれの開示した方法は、印刷された報告書（例えば、データから引き出されるいくつかもしくは全ての結果の、いくつかまたは全てのデータの報告、あるいは、対象もしくは個体の結果と、他の個体もしくは対照もしくはベースラインの結果の間のスコアまたは比較）の生成をさらに伴うことができる。
【００６１】
核酸配列に対する定量データまたは相対的データを収集する方法は多く存在し、分析的な方法は、乳癌に罹患している雌哺乳動物の臨床転帰の評価における、核酸配列発現の有用性に影響を及ぼさない。生物試料における核酸発現の量を決定するための方法は、当業者にはよく知られている。このような方法の１例として、ノーザンブロット、ｃＤＮＡアレイ、オリゴアレイ、または定量的逆転写ＰＣＲを列挙することができる。
【００６２】
前記方法が、多数の候補遺伝子のｍＲＮＡ発現レベルの定量的試験を可能にする、ｃＤＮＡアレイまたはオリゴアレイであるのが好ましい。
ＤＮＡアレイは、ナイロン膜、スライドガラス、ガラスビーズ、またはシリコンチップなどの固体の支持体または基体上に、系統的な順序でスポットされた多数のＤＮＡ分子からなる。アレイ上の各ＤＮＡのスポットのサイズに応じて、ＤＮＡアレイは、マイクロアレイ（各ＤＮＡのスポットの直径が２５０ミクロン未満である）およびマクロアレイ（スポットの直径が３００ミクロンを超える）に分類することができる。用いられる固体基体のサイズが小さい場合、アレイはＤＮＡチップとも呼ばれる。用いられるスポット技術に応じて、ガラスのマイクロアレイ上のスポットの数は、数百から数千の範囲であることができる。
【００６３】
典型的には、ＤＮＡアレイによって遺伝子発現をモニターする方法は以下の工程を伴う。
ａ）対象からポリヌクレオチドの試料を得る工程、および
ｂ）プローブが、先に記載した核酸配列、その断片、誘導体、または相補配列を有するポリヌクレオチドからなる、工程（ａ）で得た試料のポリヌクレオチドを、固体支持体上に固定化した前記プローブと反応させる工程。
ｃ）ステップ（ｂ）の反応生成物を検出する工程。
【００６４】
本発明において、「ポリヌクレオチド」の語は、合成の、非天然の、または変化したヌクレオチド塩基を場合により含んでいる、１本鎖または２本鎖である重合体のＲＮＡまたはＤＮＡを意味する。重合体のＤＮＡの形態のポリヌクレオチドは、ｃＤＮＡ、ゲノムＤＮＡ、または合成ＤＮＡの１つまたは複数のセグメントからなっていてよい。
【００６５】
本発明において、「断片」の語は、ストリンジェントな条件下で、１例として、１０個を超えるヌクレオチド、好ましくは１５個を超えるヌクレオチド、最も好ましくは２５個を超えるヌクレオチド、１例として５０個を超えるヌクレオチド、または１００個を超えるヌクレオチドの特異的なハイブリダイゼーションを可能にする核酸の配列を意味する。
【００６６】
本発明において、「誘導体」の語は、同定された核酸配列に８０％を超える同一性、好ましくは９０％を超える同一性、１例として９５％を超える同一性、最も詳しくは９９％を超える同一性を有する配列を意味する。
【００６７】
本発明において、「支持体上への固定化」は、共有結合、水素結合、イオン性の相互作用、疎水性の相互作用またはその他による付着を含めた、それへの直接的または間接的な結合を意味する。
【００６８】
対象から単離され、ステップ（ａ）で得られるポリヌクレオチド試料は、ＲＮＡ、好ましくはｍＲＮＡである。患者から単離された前記ポリヌクレオチド試料は、ｍＲＮＡの逆転写によって得られたｃＤＮＡ、またはｍＲＮＡもしくはｃＤＮＡに対する特異的なプローブの特異的なハイブリダイゼーションの後のライゲーションの生成物に相当することもできる。
【００６９】
好ましくは、工程（ａ）で得られたポリヌクレオチド試料を、固体支持体上に固定化したプローブと、ステップ（ｂ）の反応の前に標識する。このような標識化は当業者にはよく知られており、それだけには限定されないが、放射性、比色、酵素、分子増幅、生物発光、電気化学、または蛍光の標識化が含まれる。
【００７０】
工程（ｃ）の反応生成物を、前記反応生成物を対照の試料とさらに比較することによって定量すると有利である。
検出が、各核酸配列に対する相対的な発現（転写）レベルを計算／定量することを伴うのが好ましい。
【００７１】
次いで、先に記載した各核酸配列に対する相対的な発現レベルの決定により、本発明の方法によって、乳癌に罹患している対象、すなわち雌哺乳動物の臨床転帰を評価するのが可能になる。
【００７２】
乳癌に罹患している雌哺乳動物の臨床転帰を評価する方法は、好ましくは雌哺乳動物からの乳癌組織または細胞である、生物試料を採取する工程をさらに伴うことができる。このような試料採取の方法は当業者にはよく知られており、１例として外科手術を列挙することができる。
【００７３】
開示した方法は、このような試料採取の工程を含まないｉｎ  ｖｉｔｒｏの方法にも相当することができる。
薬剤処置、特に化学療法処置が乳癌に罹患している雌哺乳動物の臨床転帰に影響を及ぼすか否かを決定する方法も提供され、この方法は、雌哺乳動物からの生物試料における前記核酸配列の発現の定量、および前記雌哺乳動物に対するスコア（Ｓc）の決定を伴う。
【００７４】
さらなる実施形態は、臨床転帰に関するその潜在的な有効性、効力、または副作用に対して治療薬剤または薬剤を評価または同定する方法であり、この方法は、乳癌に罹患している雌哺乳動物からの生物試料における前記核酸配列の定量、および前記雌哺乳動物に対するスコア（Ｓc）の決定を伴う。
【００７５】
また、本明細書は、乳癌に罹患している雌哺乳動物からの臨床転帰の傾向における変化を評価する方法も提供する。この方法は、雌哺乳動物から少なくとも２つの生物試料を採取することを伴い、試料の１つは事象の前に、１つは事象の後に採取する。様々な特定の実施形態において、事象は、時間（例えば、分、時間、日、週、月、または年）の経過、治療薬剤（または推定上の、もしくは潜在的な治療薬剤）での処置、薬剤（または推定上の、もしくは潜在的な薬剤）での処置を伴う。
【００７６】
本願の特定の実施形態は、乳癌に罹患している雌哺乳動物の臨床転帰に、状態が影響を及ぼしているか否か、またはどの程度状態が影響を及ぼしているかを決定する方法である。この方法は、対象に状態を受けさせ、対象から生物試料を採取し、生物試料を分析して前記対象に対するスコア（Ｓc）を生成し、対象に対する前記スコア（Ｓc）を対照と比較することを伴う。この比較から、試験スコア（Ｓc）と対照との間の違いまたは類似性をもとに、乳癌に罹患している雌哺乳動物の臨床転帰に状態が影響を及ぼしているか否か、またはどの程度状態が影響を及ぼしているかについての結論を引き出す。この実施形態に対して企図されるように、対象に受けさせる状態には、それだけには限定されないが、薬剤または治療薬剤または候補薬剤の適用が含まれ得る。
【００７７】
対象：雌哺乳動物。
このような方法の特定の例において、核酸配列発現プロファイルは、対象からの前状態のスコア（Ｓc）、または複数の個体のスコア（Ｓc）から集められた編集されたスコア（Ｓc）である。他の例において、対照のスコア（Ｓc）は、先に記載した対照スコア（Ｓc）から確立された対照またはベースラインである。
【００７８】
薬剤処置：対象に適切に投与された場合に臨床転帰に有益な効果を有する、または有するべきであるあらゆる薬剤処置、レジメン、または投与量、（タンパク質、ペプチド（例えばホルモン）、他の有機分子もしくは無機分子もしくは化合物、またはこれらの組合せの投与など、）前記薬剤が化学療法で用いられるのが好ましい。
【００７９】
他の方法で説明がなされなければ、本明細書で用いられる全ての技術用語および科学用語は、本発明が属する技術分野の技術者が一般に理解するのと同じ意味を有する。本明細書に記載するものと類似または同等の方法および材料を本発明の実践または試験で用いることができるが、適切な方法および材料を以下に記載する。本明細書で言及する全ての出版物、特許出願、特許、および他の参照は、その全文を本願明細書に援用する。対立の場合には、用語の説明を含めた本明細書が規制する。さらに、材料、方法、および実施例は説明的なものにすぎず、限定を意図するものではない。
【００８０】
様々な実施形態において、開示した方法は、乳癌に罹患している雌哺乳動物の臨床転帰を改善する薬剤処置を選択する工程をさらに含む。
本発明は、本質的に限定的であると理解してはならない、出願者が行った研究の状況において行われた実験的研究の記載を読んだ上で、より明確に理解されよう。
【００８１】
実施例１：有意なメタジーン組合せの同定
１）目標：
彼らのゲノムプロファイルに関し患者の薬物応答性を評価することが現在可能であるが、非転移性乳癌に対する標準的なアジュバント化学療法（アントラサイクリンおよびタキサン）は体系的に適切ではない可能性があり、彼らのゲノムプロファイルによれば、女性はむしろタキサンなしでアントラサイクリン単独に基づく治療が有効である可能性がある。
【００８２】
第１の目的は、遺伝子発現に基づき異なる臨床成績の２群の患者を識別する、遺伝子セットを同定することであった。この目標は、９，０００遺伝子マイクロアレイを用い、タキサンなしでアジュバントアントラサイクリンに基づくＣＴで治療された患者から得た３２３個の腫瘍の遺伝子発現プロファイルを定義すること（同定セット）、メタジーン中の個々の遺伝子をグループ分けすることおよびＥＲ、ＰＲ、ＨＥＲ２／Ｎｅｕ、ＭＩＢ／ＫＩ６７、ＥＧＦＲの生物学的状態、免疫組織化学またはＦＩＳＨのような独立した方法により決定されたサンプルの状態、と密接に相関したメタジーンを同定すること、により達成した。次に、コックス比例ハザード比分析を用いて、臨床成績により患者を分別するためにこれらのメタジーンを統合した。スコアからなるモデルを提供するこの後者のステップは、スコア＝Σβｉ．ｘｉここでβｉ．は固定パラメータでありｘｉはメタジーンの値であるような、線形結合として表わされた。
【００８３】
第２の目的は、コックスモデルおよびそのメタジーン成分を、患者の独立コホートにおける臨床成績を予測するために予め検証することである（検証セット）。この目標は、同様の技術を用いて、多施設臨床試験を背景としてタキサンなしでアジュバントアントラサイクリンに基づくＣＴで治療された患者から得た１６４個の腫瘍の遺伝子発現プロファイルを定義することにより達成した。
【００８４】
２）患者：
アジュバントアントラサイクリンに基づくおよび非タキサンに基づくＣＴで治療された、５０４個の初期乳癌の多施設および後ろ向き系列（Ｉｎｓｔｉｔｕｔ  Ｐａｏｌｉ  Ｃａｌｍｅｔｔｅｓ、Ｃｅｎｔｒｅ  Ｌｅｏｎ  Ｂｅｒａｒｄ、Ｉｎｓｔｉｔｕｔ  Ｂｅｒｇｏｎｉｅならびに臨床試験ＰＡＣＳ０１およびＰＥＧＡＳＥ０１からの腫瘍）をプロファイル化した。各患者に対する臨床的および病理学的基準を以下の表に要約し、同定および検証セットと対応する。
【００８５】
【表１】
2010524456.tif 000002
【００８６】
【表２】
2010524456.tif 000003
【００８７】
【表３】
2010524456.tif 000004
【００８８】
３）遺伝子プロファイリングの方法：
放射標識した［Ａ33Ｐ］−ｄＣＴＰ  ｃＤＮＡプローブを、全ＲＮＡ３μｇからの逆転写により得る。プローブを次に、９６００個のスポットしたｃＤＮＡ（Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ（商標）プラットフォーム）を含むナイロンメンブレンからなるＩＰＳＯＧＥＮの１０Ｋ  ＤｉｓｃｏｖｅｒｙＣｈｉｐ（商標）上にハイブリダイズした。
【００８９】
ハイブリダイゼーションに続いて、メンブレンを洗浄して蛍光体イメージングプレートに暴露し、次いでＦｕｊｉ−ＢＡＳ  ５０００機でスキャンする。シグナル強度はＦｕｊｉ  ＡｒｒａｙＧａｕｇｅ  ｖ１．２プログラムを用いて定量化し、結果として生じる生データを解析する。
【００９０】
４）解析：
４−１：正規化および選別：
生データをＩｐｓｏｇｅｎデータベースから出力する。それに対するスポットしたＤＮＡ量が低すぎるスポットを、さらなる解析から無効にする。データを次に、非線形ランクに基づく方法（サバッティ等（Ｓａｂａｔｔｉ  ｅｔ  ａｌ．）、２００２）を用いて参照サンプルと比較して正規化する。正規化したデータを次に、その発現レベルが非特異的なシグナルに匹敵しそして測定が非常に不確定である低い強度の遺伝子を除外するために選別する。
【００９１】
それらのプロファイルの類似性によりサンプルおよび遺伝子をグループ分けして、データの品質管理を階層的クラスタ分析に基づき実行する。サンプルおよび遺伝子クラスタの生物学的妥当性は、良質のデータを保証しさらなる解析を可能とする。
【００９２】
いくつかのサンプル系列を解析したので、系列間の比較性を保証するために追加のデータ正規化を実行した。比較性を階層的クラスタ分析で確認した。
４−２：表現型シグネチャ同定：
いくつかの表現型マーカー、ＥＲ、ＰＲ、ＨＥＲ２／Ｎｅｕ、ＭＩＢ／ＫＩ６７、ＥＧＦＲに対し、Ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ（ガー、デュドイトならびにスピード（Ｇｅ、Ｄｕｄｏｉｔ  ａｎｄ  Ｓｐｅｅｄ）、２００３）で利用できるＭａｘＴ法を用いて監視下解析を行った。この５個のマーカーは全て、標準的な免疫組織化学（ＩＨＣ）で測定された。
【００９３】
監視下解析を、ＥＲ、ＰＲ、ＨＥＲ２／ＮｅｕならびにＥＧＦＲマーカーに対する１５９個のサンプル同定セットと、ＭＩＢ／ＫＩ６７に対する１１４個のサンプル同定セットに対して行った。各同定したシグネチャを次に、１〜４の独立したデータセットで検証した。
【００９４】
検証は、ＬＰＳ法（線形予測スコア）（ライト等（Ｗｒｉｇｈｔ  ｅｔ  ａｌ．）、ＰＮＡＳ、２００３、ｖｏｌ．１００、ｎｏ．１７、９９９１−９９９６）を用いての独立したサンプルに対する状態予測にあった。全ての独立したサンプルの予測は、それぞれの同定したシグネチャに対する感受性および特異性の判断を可能とした。
【００９５】
４−３：メタジーン計算：
メタジーンを、腫瘍にわたってその発現変動（しかし発現レベルである必要はない）が相関する遺伝子群とみなした。その前提は、単独の遺伝子からの発現レベルの測定で生じた誤差は、複数の遺伝子を考慮した場合大いに減少するということである。従って個々の遺伝子が不十分に測定される場合でさえ、メタジーン値におけるその寄与は考慮した遺伝子の数により重みを加えられ、そしてメタジーンに対する最終値はあまり影響を受けない。
【００９６】
メタジーンを、監視下および監視なしデータの両方から計算した。
表現型シグネチャ由来のメタジーン：表現型シグネチャを、免疫組織化学（ＩＨＣ）またはＦＩＳＨなどの現行の基準により評価された所与の表現型マーカーと相関し、遺伝子と対応する。遺伝子は、５％リスクで発現差異の有意性をテストする改変ｔ検定（ＭａｘＴ法）により相関したと考慮した。各表現型シグネチャは、その発現レベルが非相関である２つの遺伝子のサブセットから構成される。１つの遺伝子群は腫瘍群で高発現しており（例えばＥＲ＋腫瘍）、一方もう１つの群は同じ腫瘍群で低発現している。発現変動はサンプルにわたって相関しているが、発現レベルは遺伝子間で変動し得、次いで非ロバスト平均発現へとつながっている。たとえ発現レベルが変動しても、参照サンプルによる発現差異は全ての遺伝子に対し同じダイナミックレンジに属しており、平均計算が可能となると想定されている。各腫瘍に対し、各遺伝子測定は参照サンプル中の遺伝子の発現レベルにより分けられ（ログ比）そして対応するメタジーンはこれらのログ比の平均である。
【００９７】
各シグネチャは、２つの非相関したメタジーンの計算を可能とした。例えば、ＥＲシグネチャは、ｕｎｄｅｒＥＲ（ＥＲ＋腫瘍で低発現している遺伝子）およびｏｖｅｒＥＲ（ＥＲ＋腫瘍で過剰発現している遺伝子）の２つのメタジーンを与える。
【００９８】
監視なし解析由来のメタジーン：メタジーンをまた、４６８個のサンプルセットについての階層的クラスタ分析に基づき、サンプルにわたって相関した発現変動を持つ遺伝子群と定義した。遺伝子群は、少なくとも５個の遺伝子を含む場合保持され、０．５より大きなノード相関係数を持っていた。監視下解析により以前に同定されたメタジーンと対応する遺伝子群は、さらに考慮しなかった。メタジーンを、所与の群に含まれる遺伝子のログ比の平均として得た。
【００９９】
４−４：生物統計学
古典的な監視下解析に基づいては、転移に対するいかなるロバスト遺伝子シグネチャも同定することができなかったので、明らかに単一系列の相関した遺伝子は転移を予測することができないようである。
【０１００】
生物統計学アプローチを次に生存分析に準拠し、そしてその目的は、非転移患者から転移患者を分ける代わりに、有意に異なる成績の２群の患者を同定することであった。考慮した発症は転移であり、局所再発などのいかなる以前の発症も考慮していない。
【０１０１】
モデル計算：ＳＢＲグレード、腫瘍サイズ、またはリンパ節転移などのすでに存在している予後因子に予後情報を与えることが可能となるメタジーンの組合せを同定するために、コックス回帰を用いた。コックス比例ハザード比分析は尤度関数の計算に存し、それは患者に対し、その人がここまで生存したと知るための、所定の時間での発症（死亡、転移）を観察するための見込みを与える。尤度関数は、時間と無関係であり、全ての患者に共通である「ベースライン」リスク、および異なる説明変数（この値は患者間で異なる）に関連しているリスクを考慮に入れている。ベースラインリスク関数は未知であり、患者間の比が考慮される限り除外される。次に対数尤度を、それぞれが所与の係数により適切に重みを加えられている説明変数の一次関数として定義する。係数を、対数尤度関数を最大にするアルゴリズムにより推定する。
【０１０２】
これに対し、最も有意なメタジーンを選択するために前進ステップワイズアプローチを用い、閾値ｐ値を１０％に固定した。メタジーン情報に依存しかつすでに知られている臨床的パラメータに影響されないモデルを得るために、臨床的パラメータ、ＳＢＲグレード、腫瘍サイズならびに単独のパラメータで合成されたリンパ節、ＮＰＩ（ノッティンガム予後指数）で解析を階層化した。さらに、同定セットは異なる抗癌センターを起源とする患者からなるので、起源のセンターについての解析も階層化した。
【０１０３】
メタジーンの組合せが得られれば、各メタジーンに対するアルゴリズムによって計算された係数により重みを加えたメタジーン値の線形結合に基づき、各患者に対するスコアを計算した。係数の指数値は、メタジーンに関連したハザード比に対応する。各パラメータ推定値に対し、アルゴリズムは９５％信頼区間を与える。ゆえに信頼区間に含まれる任意の値の組合せは、患者を有意に異なる予後群に分別するのに用いることができる。
【０１０４】
予後群決定：同定セットのスコアの分布を、患者を異なる成績の２群に分けるために最も有意なカットオフを決定するために用いた。第１、第２、ならびに第３四分位数の３つの閾値を試し、２群の患者を比較するためにそれぞれの場合でログランク検定を実行した。最適化した閾値を定義するために段階的アプローチを用いて、全てのスコア値を潜在的な閾値としてテストした。
【０１０５】
カットオフは、それに対するログランク検定に関連したｐ値が最も有意であったものであった。
個々の検証セットに対する検証：検証セットのそれぞれの患者に対し、スコアを計算し、同定セットで決定した係数および閾値を用いて患者を２つの予後群に分別した。スコアは、個々の患者の成績（ＤＦＳ−無病生存率）を考慮せずに計算した。
【０１０６】
検証はログランク検定のｐ値により正しく評価され、それは検証したモデルを考慮するためには＜５％でなくてはならない。
臨床的パラメータとモデルを統合する多変量コックス解析を実行することにより、標準パラメータと比較して関連性のある情報を効果的に加えた、同定したモデルを検証した。
【０１０７】
サンプル予測：予測される任意の新しいサンプルに対し、生データを以前に定義した参照サンプルにより正規化し、メタジーンを計算する。同定セットで計算した式は次に、新しいサンプルに適用される各サンプルの特異的なスコアへの帰属を可能とする。スコアを同定方法から最適化された閾値と比較し、患者は、そのスコアが閾値より低いまたは等しければ予後良好群に、そのスコアが閾値より高ければ予後不良群に属すると宣言される。
【０１０８】
５）結果：
５−１：メタジーン選定
監視下解析から計算された９のメタジーン、および監視なし解析からの１７のメタジーンから始めた。
【０１０９】
メタジーンとロバスト性の間の相関に基づく最初の解析は、潜在的な候補を１９のメタジーンに減らし、７は監視下解析由来であり１２は監視なし解析由来であった。
５−２：単変量解析
各メタジーンを最初に単変量コックス解析でテストし、以下の表に示すようにそれらのどれもが単独では有意ではないと分かった。
【０１１０】
【表４】
2010524456.tif 000005
【０１１１】
５−３：選択したメタジーンおよびその組合せの説明
多変量コックス解析法は、予後に関連した有意なメタジーンおよびその組合せの同定を可能とした。選択したメタジーンおよびその組合せの構成要素を以下に説明する。
【０１１２】
実施例２：第１のメタジーン組合せの同定
前進ステップワイズ法を用いたコックス解析で、良好または不良予後に関連した３の以下の有意なメタジーン（ｕｎｄｅｒＥＲ、ｕｎｄｅｒＰＲおよびｕｎｄｅｒＥＧＦＲ）を同定した。
【０１１３】
【表５】
2010524456.tif 000006
2010524456.tif 000007
2010524456.tif 000008
【０１１４】
【表６】
2010524456.tif 000009
2010524456.tif 000010
2010524456.tif 000011
2010524456.tif 000012
2010524456.tif 000013
【０１１５】
【表７】
2010524456.tif 000014
2010524456.tif 000015
2010524456.tif 000016
2010524456.tif 000017
2010524456.tif 000018
【０１１６】
【表８】
2010524456.tif 000019
【０１１７】
これらのパラメータに基づき、予後に対するスコアを以下の様に確立している：
スコア＝−２．９０２７９×ｕｎｄｅｒＥＲ−１．４７４２３×ｕｎｄｅｒＰＲ−４．１７１９８×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲ
閾値最適化：全ての可能性のある閾値をテストした。トレーニングセットのスコア分布の第１、第２そして第３四分位数を例とし、ログランク検定に関連したｐ値に対してそれぞれ０．５０２、０．００５７及び＜０．０００１であると分かった。
【０１１８】
第３四分位数（カットオフ＝０．０８７６４６）を次に、最も高い有意性で患者を２群に分けるための最適なカットオフと定義した。
スコア上の誤差は、閾値あたりの信頼区間を計算することにより統合し、その範囲でサンプル分類を非ロバストとみなした。スコアのガウス分布を考慮し、標準的な偏差計算方法を用いて閾値あたりの信頼区間を推定した（集団の推定した標準偏差／√ｎ）。
【０１１９】
本発明者らは、０．１３６以上のスコア（Ｓｃ）を有する女性は０．０３９３未満のスコア（Ｓｃ）の女性より少なくとも２倍の不良臨床成績の傾向を持つということを確立している。
【０１２０】
モデル検証：検証セット由来の１６４人の患者のそれぞれに対してスコアを計算し、同定セットで決定したカットオフにより患者を２群に分別した。１６４人の患者において、モデルをよく検証し（ｐ＝４．７  １０-02、ログランク検定）、患者を８０％５年ＭＦＳ（患者の８４％）の予後良好群および６３％５年ＭＦＳ（患者の１３％）の予後不良群、患者の３％は解釈可能ではない、に分別した。臨床試験ＰＡＣＳ０１（Ｎ＝１２８）で構成される検証セットのサブセットにおいて、予後良好群での８８％の５年ＭＦＳ（患者の８０％）および予後不良群での６５％の５年ＭＦＳ（患者の１６％、患者の４％は解釈可能ではない）という同様の検証（ｐ＝３．９  １０-03、ログランク検定）を得た。
【０１２１】
モデル実行：標準的な臨床的パラメータと比べて、モデルの重要度を決定するために多変量解析を実行した。グレード、リンパ節、ＥＲ状態、年齢などを考慮した場合でさえ、モデルは多変量解析においてなおも有意であり、独立した、補足的な、ならびに有意な予後情報を提供するということを示唆している。
【０１２２】
【表９】
2010524456.tif 000020
【０１２３】
【表１０】
2010524456.tif 000021
【０１２４】
【表１１】
2010524456.tif 000022
【０１２５】
メタジーン削減：
ｕｎｄｅｒＥＲ、ｕｎｄｅｒＰＲおよびｕｎｄｅｒＥＧＦＲを伴うこのモデルにおいて、遺伝子の数を、ＭａｘＴ法を用いたメタジーン同定でのそれらの有意性により定義した。たとえ遺伝子が相互によく相関していても、それらの中には、解析する遺伝子の数を減らし解析処理を単純にするためにさらなる解析から除き得るものもある。
【０１２６】
メタジーンを構成している各遺伝子とメタジーンの間の相関を計算し、それらのメタジーンへの増加性相関により遺伝子を区分けし、１個の除いた遺伝子から始め除いた遺伝子を除く全てのものまで、メタジーンとの相関が最も低い遺伝子を進行的に除去した。
【０１２７】
これらの新しい遺伝子のセットのそれぞれに対し、新しいメタジーンおよびその最初のメタジーンとの相関を計算した。０．９１〜０．９９に変動する所与の相関カットオフを選択し、モデルの対応する新しいメタジーンと統合した。これは各患者に対する新たなスコアおよび予後群を作りだし、最初のモデルと最適化したメタジーンを伴うモデルの間の所与の予後群の属性を比較することを可能とした。判断基準は、２つの予後群内の２つの患者分類（最初のモデルと最適化したもの）の間で等価であった。
【０１２８】
例として、メタジーンｕｎｄｅｒＥＲ由来の遺伝子の数を４２個から２７個に減らすことができ（表Ｉ）、そして検証セットで２つの予後群中の患者分類に対して９７％の等価性（メタジーンを最適化した場合、患者のわずか３％のみが逆の予後群であると予測されるということを意味している）を保っている。２０個の遺伝子で（表Ｉ）、一致は９５％のままである。
【０１２９】
同様に、メタジーンｕｎｄｅｒＰＲは、検証セットでの患者分類に対してそれぞれ９６％および９４％等価性で、７３個から３５個（表ＩＩ）および６個の遺伝子（表ＩＩ）に減らし得る。
【０１３０】
メタジーンｕｎｄｅｒＥＧＦＲは、検証セットでの患者分類に対してそれぞれ９５％および９１％の一致で、７１個から３４個（表ＩＩＩ）および２２個の遺伝子（表ＩＩＩ）に減らし得る。
【０１３１】
３のメタジーンの最適化を考慮し、最初のモデルで用いた１８６個の遺伝子の代わりに、１０２個および５０個の遺伝子でそれぞれ９１％および９０％の一致である検証セットに達した。
【０１３２】
実施例３：第２に有意なメタジーン組合せの同定
ＥＧＦＲ＋の大部分がＥＲ−であり、ＥＲおよびＥＧＦＲマーカーは相関しているので、メタジーンｕｎｄｅｒＥＲおよびｕｎｄｅｒＰＲに代わることができる別の組合せを単独のメタジーンｏｖｅｒＥＧＦＲにより見出した。
【０１３３】
【表１２】
2010524456.tif 000023
2010524456.tif 000024
【０１３４】
【表１３】
2010524456.tif 000025
【０１３５】
これらのパラメータに基づき、予後に対するスコアを以下の様に確立している：
スコア＝−１．３３×ｏｖｅｒＥＧＦＲ−２．２８×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲ
閾値最適化：［０．１０３〜０．１７７］の信頼区間と関連した第３四分位数を選択し（カットオフ＝０．１４）、患者を予後良好群での７９％５年ＭＦＳおよび予後不良群での６０％の５年ＭＦＳ（ｐ＝０．０４１、ログランク検定）の２群に選別した。
【０１３６】
モデル検証：トレーニングセットで同定した式で検証セットの１６４人の患者に対するスコアを計算し、定義した閾値により患者を分けた。モデルを、予後良好群での５年の８２％ＭＦＳ（患者の７６％）、および予後不良群での５４％ＭＦＳ（患者の２０％、患者の５％は解釈可能ではない）でよく検証した（ｐ＝１．１  １０-03、ログランク検定）。臨床試験ＰＡＣＳ０１（Ｎ＝１２８）で構成される検証セットのサブセットにおいて、予後良好群での８７％の５年ＭＦＳ（患者の７５％）および予後不良群での６０％の５年ＭＦＳ（患者の１９％、患者の６％は解釈可能ではない）という同様の検証（ｐ＝２．９  １０-03、ログランク検定）を得た。
【０１３７】
モデル実行：前述のようにモデルの重要度を決定するために多変量解析を実行した。
【０１３８】
【表１４】
2010524456.tif 000026
【０１３９】
【表１５】
2010524456.tif 000027
【０１４０】
【表１６】
2010524456.tif 000028
【０１４１】
メタジーン削減：
ｕｎｄｅｒＥＧＦＲおよびｏｖｅｒＥＧＦＲシグネチャで解析するために、他のメタジーンに対して前述したように遺伝子の数を最適化した。
【０１４２】
メタジーンｏｖｅｒＥＧＦＲは、検証セットでそれぞれ９６％および９４％の一致で、１９個から１２個（表ＩＶ）または５個の遺伝子（表ＩＶ）に減らすことができた。
最適化したｕｎｄｅｒＥＧＦＲメタジーンをとり、９２個の代わりに３７個（表ＩＩＩ）および２４個の遺伝子（表ＩＩＩ）をそれぞれ考慮して９５および９１％の一致を得た。
【０１４３】
メタジーンの中には、有意な予後値を有したまま単独の遺伝子のレベルにまで減らすことができたものもあった。
このような遺伝子に基づくモデルの例は、ＳＣＵＢＥ２（配列番号６８１）およびＩＧＫＣ（配列番号１１０７または１０９９）を含む。ＳＣＵＢＥ２はｕｎｄｅｒＥＧＦＲメタジーンの要素であり、一方ＩＧＫＣはｏｖｅｒＥＧＦＲメタジーンの一部である。
【０１４４】
【表１７】
2010524456.tif 000029
【０１４５】
閾値最適化：第３四分位数（カットオフ＝０．０９５）、信頼区間［０．０５１３〜０．１３８７］）が最も有意であり（ｐ＝９．１  １０-04、ログランク検定）、同定セットを予後良好群（５年で７７％ＭＦＳ）および予後不良群（５年で５１％ＭＦＳ）に分別した。
【０１４６】
モデル検証：検証セット由来の１６４人の患者を統計的に有意な成績（ｐ＝４  １０-04、ログランク検定）を有する２群に分別するために以前に計算した係数および閾値を用いた。予後良好群は８３％の５年ＭＦＳ（患者の６９％）を有し、一方予後不良群は５５％の５年ＭＦＳ（患者の２４％、患者の７％は解釈可能ではない）を有した。臨床試験ＰＡＣＳ０１（Ｎ＝１２８）で構成される検証セットのサブセットにおいて、予後良好群での９０％の５年ＭＦＳ（患者の６９％）および予後不良群での６１％の５年ＭＦＳ（患者の２３％、患者の７％は解釈可能ではない）という同様の検証（ｐ＝１．３  １０-03、ログランク検定）を得た。
【０１４７】
モデル実行：前述のようにこの簡易化したモデルの重要度を決定するために多変量解析を実行した。
【０１４８】
【表１８】
2010524456.tif 000030
【０１４９】
【表１９】
2010524456.tif 000031
【０１５０】
【表２０】
2010524456.tif 000032
【０１５１】
本発明に取り組むのに異なる核酸アレイプラットフォームを用いることができ、ｃＤＮＡプラットフォーム（以下に記載のＩｍａｇｅまたは「Ｉｐｓｏ」クローン）、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）プラットフォーム（ＧｅｎｅＣｈｉｐ（登録商標）ｐｒｏｂｅ  ｓｅｔ）ならびに他のものを含むが、これらに限定されない。
【０１５２】
実施例４：ｃＤＮＡプラットフォームでの本発明によるメタジーン組合せの使用
以下の表は、上述の方法によりｃＤＮＡプラットフォームで用いられ得る本発明のメタジーンの例である。例えば、以下のｕｎｄｅｒＥＲ、ｕｎｄｅｒＰＲならびにｕｎｄｅｒＥＧＦＲメタジーンは、コックス回帰分析およびスコアＳｃ＝−２．９０２７９×ｕｎｄｅｒＥＲ−１．４７４２３×ｕｎｄｅｒＰＲ−４．１７１９８×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲ、「ａ」、「ｂ」および「ｃ」に対する説明で前述した区間を伴う（そしてｕｎｄｅｒＥＧＦＲおよびｏｖｅｒＥＧＦＲを含む上述の組合せと同様に、ＩＧＫＣ＋ＳＣＵＢＥ２の組合せも）を用いて上述の方法に用いられ得る。下欄の表中の配列３’および配列５’は、それぞれのＩｍａｇｅまたはＩｐｓｏクローンを同定する配列を示す。
【０１５３】
【表２１】
2010524456.tif 000033
2010524456.tif 000034
2010524456.tif 000035
2010524456.tif 000036
2010524456.tif 000037
2010524456.tif 000038
2010524456.tif 000039
【０１５４】
【表２２】
2010524456.tif 000040
2010524456.tif 000041
2010524456.tif 000042
2010524456.tif 000043
2010524456.tif 000044
2010524456.tif 000045
2010524456.tif 000046
2010524456.tif 000047
2010524456.tif 000048
2010524456.tif 000049
2010524456.tif 000050
2010524456.tif 000051
2010524456.tif 000052
【０１５５】
【表２３】
2010524456.tif 000053
2010524456.tif 000054
2010524456.tif 000055
2010524456.tif 000056
2010524456.tif 000057
2010524456.tif 000058
2010524456.tif 000059
2010524456.tif 000060
2010524456.tif 000061
2010524456.tif 000062
2010524456.tif 000063
2010524456.tif 000064
【０１５６】
【表２４】
2010524456.tif 000065
2010524456.tif 000066
2010524456.tif 000067
2010524456.tif 000068
【０１５７】
実施例５：Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）プラットフォーム（ＧｅｎｅＣｈｉｐ（登録商標）Ｈｕｍａｎ Ｇｅｎｏｍｅ Ｕ１３３ ｐｌｕｓ ２.０ ａｒｒａｙ）での本発明によるメタジーンの使用
２つのプラットフォーム間の合致を判断するために、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）プラットフォームで検証セット由来の１１３個のサンプルをプロファイル化した。
【０１５８】
３のメタジーンの中に含まれている配列に対応するＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）ｐｒｏｂｅｓｅｔを見つけるために、標準的な配列アラインメント（ｂｌａｓｔ）アルゴリズムを用いてマッピングを実行した。
【０１５９】
所与の遺伝子に対し、いくつかのＩｍａｇｅクローンが存在し得、その各々が遺伝子の特定の領域、最も一般的には３’領域をカバーする。Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）ｐｒｏｂｅｓｅｔはおよそ１０００ヌクレオチドの、遺伝子の特異的な領域をターゲット化するようにもデザインされている。同じ遺伝子を考慮する場合であっても、ＣｌｏｎｅインサートとＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）ターゲットは必ずしも重複している必要はない。
【０１６０】
この情報が与えられば、Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ（商標）とＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）プラットフォームの間の一致を見つけるための２つの可能性がある：
ｉ）特異的な遺伝子を表わしている参照配列（ＲｅＳｅｑ）に対するｃｌｏｎｅインサートとｐｒｏｂｅｓｅｔの配列をアラインメントし、たとえこれらの配列が重複しない場合であってもそのＲｅｆｓｅｑに相同性を持つペア（Ｃｌｏｎｅ、Ｐｒｏｂｅｓｅｔ）を選定する；
ｉｉ）注目する領域によりシグナルが異なり得ると想定し、重複しているペアのみ考慮する。この２つ目のアプローチは、Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙクローンに対応するＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）ｐｒｏｂｅ  ｓｅｔを選択するのに選ばれた。
【０１６１】
Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）プラットフォームの生データを、Ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ（イリザリー等（Ｉｒｉｚａｒｒｙ  ｅｔ  ａｌ．，）、２．．．）（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）ｐａｃｋａｇｅ）で利用できるＲＭＡ（ロバストマルチチップ平均）法を用いてまず正規化し、次にプラットフォーム間の影響を考慮に入れそして各サンプルに対するスコアを計算し、補正した。正規化およびメタジーン計算に対しＤｉｓｃｏｖｅｒｙ（商標）プラットフォームについて前述したのと同じデータ処理を行った。
【０１６２】
例として、Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ（商標）およびＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）プラットフォームでの予後良好または予後不良群へのサンプル分類を比較し、閾値付近の適切な信頼区間を用いた場合に９５％を得た。
【０１６３】
以下の表（ＩＸ〜ＸＩＶ）は、上述の方法によりＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）プラットフォームと共に用い得る本発明のメタジーンの例である。各メタジーンに対し（ＩＸ〜ＸＩＶ）、少なくとも２、好ましくは５、最も好ましくは１０または全ての記載したマーカー、例えば、遺伝子、またはマーカー由来のポリヌクレオチド、例えば、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）Ｐｒｏｂｅ  Ｓｅｔが、これらの方法を実行するのに用いられ得る。記載したＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標）Ｐｒｏｂｅ  Ｓｅｔの配列は同封の配列表に示されており、ｗｗｗ．Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ．ｃｏｍ等のインターネットから公的に入手することもできる。例えば、これらのｕｎｄｅｒＥＲ、ｕｎｄｅｒＰＲおよびｕｎｄｅｒＥＧＦＲメタジーンは、コックス回帰分析およびスコアＳｃ＝ａ×ｕｎｄｅｒＥＲ＋ｂ×ｕｎｄｅｒＰＲ＋ｃ×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲ（式中、「ａ」は区間［−６．２６；＋０．４９］に含まれ、「ｂ」は区間［−２．６５；＋０．２９］に含まれ、「ｃ」は区間［−６．６９；  ＋１．６５］に含まれる）を用いて上述の方法に用いられ得る。例えば式は、Ｓｃ＝−２．９０２７９×ｕｎｄｅｒＥＲ−１．４７４２３×ｕｎｄｅｒＰＲ−４．１７１９８×ｕｎｄｅｒＥＧＦＲである。好ましくは、一方では表ＩＸ〜ＸＩのメタジーンは共に用いられ、他方では表ＸＩＩ〜ＸＩＶのメタジーンは共に用いられる。
【０１６４】
スコア上の誤差は、閾値あたりの信頼区間を計算することにより統合し、その範囲でサンプル分類は非ロバストとみなされた。スコアのガウス分布を考慮し、標準的な偏差計算方法を用いて閾値あたりの信頼区間を推定した（集団の推定した標準偏差／√ｎ）。
【０１６５】
本発明者らは、０．１６以上のスコア（Ｓｃ）を有する女性は０．０１５未満のスコア（Ｓｃ）の女性より少なくとも２倍の不良臨床成績の傾向を持つということを確立している。
【０１６６】
【表２５】
2010524456.tif 000069
2010524456.tif 000070
【０１６７】
【表２６】
2010524456.tif 000071
2010524456.tif 000072
【０１６８】
【表２７】
2010524456.tif 000073
2010524456.tif 000074
2010524456.tif 000075
【０１６９】
【表２８】
2010524456.tif 000076
2010524456.tif 000077
【０１７０】
【表２９】
2010524456.tif 000078
2010524456.tif 000079
【０１７１】
【表３０】
2010524456.tif 000080
2010524456.tif 000081
2010524456.tif 000082
【０１７２】
あるｃＤＮＡプラットフォーム（例えば、Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ（商標））と別のプラットフォーム（例えばＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（登録商標））との一致を見つけるための上述の手順は、当業者であれば、本発明に従う他のメタジーンに対し同様に適用され得る。
【図１】
2010524456.tif 000083
2010524456.tif 000084
2010524456.tif 000085
2010524456.tif 000086
2010524456.tif 000087
2010524456.tif 000088
2010524456.tif 000089
2010524456.tif 000090
2010524456.tif 000091
2010524456.tif 000092
2010524456.tif 000093
2010524456.tif 000094
2010524456.tif 000095
2010524456.tif 000096
2010524456.tif 000097
2010524456.tif 000098
【配列表】
2010524456000001.app
【国際調査報告】
2010524456.tif 000099
2010524456.tif 000100
2010524456.tif 000101
2010524456.tif 000102
2010524456.tif 000103
2010524456.tif 000104