(57)【要約】      （修正有）【課題】子宮体癌の切除手術後の再発リスクを、より容易で正確に予測するためのバイオマーカー及びそれを用いる方法を提供する。【解決手段】特定の各種遺伝子のコードするタンパク質またはｍＲＮＡからなる群から選択されるバイオマーカーもしくは２つ以上のバイオマーカーの組み合わせ、前記バイオマーカーもしくはその組み合わせを用いた、子宮体癌患者から採取された子宮体癌細胞における遺伝子の発現レベルを測定する方法、および前記発現レベルを測定する工程を含む、子宮体癌再発の有無を予測する方法。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
子宮体癌手術後の再発リスクを予測するためのバイオマーカーであって、
Renal cell carcinoma, papillary 1 , transcript variant 1、NDC80 kinetochore complex component homolog、 SKI family transcriptional corepressor 1、Usher syndrome 1G、glypican 5 、Peroxidasin homolog、 F-box and leucine-rich repeat protein 16 、carboxypeptidase N, polypeptide 2、claudin 6、deleted in lymphocytic leukemia 2-like、solute carrier family 25, member 37、hypothetical protein , transcript variant 1、 chromosome 5 open reading frame 34、interferon responsive gene 15、cell division cycle associated 1, transcript variant 1、PRAME family member 5、keratin 3、X antigen family, member 2、TBP-associated factor IA, transcript variant 1、polymerase (DNA directed), epsilon 2、bone morphogenetic protein 7、glycerophosphodiester phosphodiesterase domain containing 2、及びnuclear receptor subfamily 2, group E, member 1の各遺伝子のコードするタンパク質またはｍＲＮＡからなる群から選択されるバイオマーカー。
【請求項２】
子宮体癌手術後の再発リスクを予測するためのバイオマーカーの組み合わせであって、
Renal cell carcinoma, papillary 1 , transcript variant 1、NDC80 kinetochore complex component homolog、 SKI family transcriptional corepressor 1、Usher syndrome 1G、glypican 5 、Peroxidasin homolog、 F-box and leucine-rich repeat protein 16 、carboxypeptidase N, polypeptide 2、claudin 6、deleted in lymphocytic leukemia 2-like、solute carrier family 25, member 37、hypothetical protein , transcript variant 1、 chromosome 5 open reading frame 34、interferon responsive gene 15、cell division cycle associated 1, transcript variant 1、PRAME family member 5、keratin 3、X antigen family, member 2、TBP-associated factor IA, transcript variant 1、polymerase (DNA directed), epsilon 2、bone morphogenetic protein 7、glycerophosphodiester phosphodiesterase domain containing 2、及びnuclear receptor subfamily 2, group E, member 1の各遺伝子のコードするタンパク質またはｍＲＮＡからなる群から選択される２つ以上のバイオマーカーの組み合わせ。
【請求項３】
子宮体癌患者から採取された子宮体癌細胞における、遺伝子の発現レベルを測定する方法であって、前記遺伝子が、Renal cell carcinoma, papillary 1 , transcript variant 1、NDC80 kinetochore complex component homolog、 SKI family transcriptional corepressor 1、Usher syndrome 1G、glypican 5 、Peroxidasin homolog、 F-box and leucine-rich repeat protein 16 、carboxypeptidase N, polypeptide 2、claudin 6、deleted in lymphocytic leukemia 2-like、solute carrier family 25, member 37、hypothetical protein , transcript variant 1、 chromosome 5 open reading frame 34、interferon responsive gene 15、cell division cycle associated 1, transcript variant 1、PRAME family member 5、keratin 3、X antigen family, member 2、TBP-associated factor IA, transcript variant 1、polymerase (DNA directed), epsilon 2、bone morphogenetic protein 7、glycerophosphodiester phosphodiesterase domain containing 2、及びnuclear receptor subfamily 2, group E, member 1の各遺伝子からなる群から選択される一つ以上の遺伝子である、方法。
【請求項４】
子宮体癌再発の有無を予測するための方法であって、Renal cell carcinoma, papillary 1 , transcript variant 1、NDC80 kinetochore complex component homolog、 SKI family transcriptional corepressor 1、Usher syndrome 1G、glypican 5 、Peroxidasin homolog、 F-box and leucine-rich repeat protein 16 、carboxypeptidase N, polypeptide 2、claudin 6、deleted in lymphocytic leukemia 2-like、solute carrier family 25, member 37、hypothetical protein , transcript variant 1、 chromosome 5 open reading frame 34、interferon responsive gene 15、cell division cycle associated 1, transcript variant 1、PRAME family member 5、keratin 3、X antigen family, member 2、TBP-associated factor IA, transcript variant 1、polymerase (DNA directed), epsilon 2、bone morphogenetic protein 7、glycerophosphodiester phosphodiesterase domain containing 2、及びnuclear receptor subfamily 2, group E, member 1の各遺伝子からなる群から選択される一つ以上の遺伝子の、子宮体癌患者から採取された子宮体癌細胞における発現レベルを測定する工程を含む方法。
【請求項５】
子宮体癌患者から採取された子宮体癌細胞におけるバイオマーカーの発現レベルを入力するための入力部と、子宮体癌再発の有無を予測する予測部と、予測された結果を出力する出力部と、を備えるコンピュータに、入力部に入力された前記バイオマーカーの発現レベルに基づいて、予測部が子宮体癌再発の有無を予測する工程と、出力部が得られた判定結果を出力する工程と、を実行させるためのプログラムであって、前記バイオマーカーが、Renal cell carcinoma, papillary 1 , transcript variant 1、NDC80 kinetochore complex component homolog、 SKI family transcriptional corepressor 1、Usher syndrome 1G、glypican 5 、Peroxidasin homolog、 F-box and leucine-rich repeat protein 16 、carboxypeptidase N, polypeptide 2、claudin 6、deleted in lymphocytic leukemia 2-like、solute carrier family 25, member 37、hypothetical protein , transcript variant 1、 chromosome 5 open reading frame 34、interferon responsive gene 15、cell division cycle associated 1, transcript variant 1、PRAME family member 5、keratin 3、X antigen family, member 2、TBP-associated factor IA, transcript variant 1、polymerase (DNA directed), epsilon 2、bone morphogenetic protein 7、glycerophosphodiester phosphodiesterase domain containing 2、及びnuclear receptor subfamily 2, group E, member
1の各遺伝子からなる群から選択される一つ以上の遺伝子であることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、子宮体癌再発リスクを予測するためのバイオマーカーに関する。
【背景技術】
【０００２】
子宮体癌は、欧米に多い癌であって、日本では、子宮頚癌に比べ数が少なかったが、近年、日本でも、子宮体癌の割合が増加している。
【０００３】
子宮体癌の治療は、手術が第一選択になるが、術後の治療は、手術の際に得られた組織を用いて病理診断を行い、その結果に基づいて決定される。一般的に術後の再発リスクは，組織型、組織分化度、筋層浸潤の程度、頸部浸潤の有無、脈管侵襲の有無、腹腔細胞診所見、骨盤ならびに傍大動脈リンパ節転移の有無、付属器・漿膜・基靭帯進展の有無、腟壁浸潤の有無，膀胱・直腸浸潤の有無，腹腔内播種の有無，遠隔転移の有無、により、これらの因子の組み合わせから低リスク群，中リスク群，高リスク群に分類される。低リスク群は経過観察、中リスク群は化学療法または放射線療法、高リスク群は、残存腫瘍がない場合は化学療法または放射線療法、残存腫瘍がある場合は腫瘍減量手術、それに加えて放射線療法、化学療法、ホルモン療法を行なうこともある。
【０００４】
しかしながら、特に中リスク群は、判定が容易ではなく、診断精度が問題になっており、施設間格差もあること（非特許文献１、２参照）から、簡単で正確な診断法の開発が求められている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Kwon et al., Obstet and Gynecol 2007
【非特許文献２】Lurain JR. Uterine cancer. In：Berek JS ed. Novak’s Gynecology 13 th ed. Philadelphia：Lippincott Williams ＆ Wilkins, 2002, pp 1143─97
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、子宮体癌の切除手術後の再発リスクを、全世界で共通に、またより容易で正確に予測するためのバイオマーカー及びそれを用いる方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施態様は、子宮体癌手術後の再発リスクを予測するためのバイオマーカーであって、当該バイオマーカーは、Renal cell carcinoma, papillary 1 , transcript variant 1、NDC80 kinetochore complex component homolog、 SKI family transcriptional corepressor 1、Usher syndrome 1G、glypican 5 、Peroxidasin homolog、 F-box and leucine-rich repeat protein 16 、carboxypeptidase N, polypeptide 2、claudin 6、deleted in lymphocytic leukemia 2-like、solute carrier family 25, member 37、hypothetical protein , transcript variant 1、 chromosome 5 open reading frame 34、interferon responsive gene 15、cell division cycle associated 1, transcript variant 1、PRAME family member 5、keratin 3、X antigen family, member 2、TBP-associated factor IA, transcript variant 1、polymerase (DNA directed), epsilon 2、bone morphogenetic protein 7、glycerophosphodiester phosphodiesterase domain containing 2、及びnuclear receptor subfamily 2, group E, member 1の各遺伝子のコードするタンパク質またはｍＲＮＡからなる群から選択される。
【０００８】
また、本発明の他の実施態様は、子宮体癌手術後の再発リスクを予測するためのバイオマーカーの組み合わせであって、当該組み合わせは、Renal cell carcinoma, papillary 1 , transcript variant 1、NDC80 kinetochore complex component homolog、 SKI family transcriptional corepressor 1、Usher syndrome 1G、glypican 5 、Peroxidasin homolog、 F-box and leucine-rich repeat protein 16 、carboxypeptidase N, polypeptide 2、claudin 6、deleted in lymphocytic leukemia 2-like、solute carrier family 25, member 37、hypothetical protein , transcript variant 1、 chromosome 5 open reading frame 34、interferon responsive gene 15、cell division cycle associated 1, transcript variant 1、PRAME family member 5、keratin 3、X antigen family, member 2、TBP-associated factor IA, transcript variant 1、polymerase (DNA directed), epsilon 2、bone morphogenetic protein 7、glycerophosphodiester phosphodiesterase domain containing 2、及びnuclear receptor subfamily 2, group E, member 1の各遺伝子のコードするタンパク質またはｍＲＮＡからなる群から２つ以上選択される。
【０００９】
また、本発明のさらに他の実施態様は、子宮体癌患者から採取された子宮体癌細胞における、遺伝子の発現レベルを測定する方法であって、当該方法においては、前記遺伝子が、Renal cell carcinoma, papillary 1 , transcript variant 1、NDC80 kinetochore complex component homolog、 SKI family transcriptional corepressor 1、Usher syndrome 1G、glypican 5 、Peroxidasin homolog、 F-box and leucine-rich repeat protein 16 、carboxypeptidase N, polypeptide 2、claudin 6、deleted in lymphocytic leukemia 2-like、solute carrier family 25, member 37、hypothetical protein , transcript variant 1、 chromosome 5 open reading frame 34、interferon responsive gene 15、cell division cycle associated 1, transcript variant 1、PRAME family member 5、keratin 3、X antigen family, member 2、TBP-associated factor IA, transcript variant 1、polymerase (DNA directed), epsilon 2、bone morphogenetic protein 7、glycerophosphodiester phosphodiesterase domain containing 2、及びnuclear receptor subfamily 2, group E, member 1の各遺伝子からなる群から選択される一つ以上の遺伝子である。
【００１０】
また、本発明のさらに他の実施態様は、子宮体癌再発の有無を予測するための方法であって、当該方法は、Renal cell carcinoma, papillary 1 , transcript variant 1、NDC80 kinetochore complex component homolog、 SKI family transcriptional corepressor 1、Usher syndrome 1G、glypican 5 、Peroxidasin homolog、 F-box and leucine-rich repeat protein 16 、carboxypeptidase N, polypeptide 2、claudin 6、deleted in lymphocytic leukemia 2-like、solute carrier family 25, member 37、hypothetical protein , transcript variant 1、 chromosome 5 open reading frame 34、interferon responsive gene 15、cell division cycle associated 1, transcript variant 1、PRAME family member 5、keratin 3、X antigen family, member 2、TBP-associated factor IA, transcript variant 1、polymerase (DNA directed), epsilon 2、bone morphogenetic protein 7、glycerophosphodiester phosphodiesterase domain containing 2、及びnuclear receptor subfamily 2, group E, member 1の各遺伝子からなる群から選択される一つ以上の遺伝子の、子宮体癌患者から採取された子宮体癌細胞における発現レベルを測定する工程を含む。
【００１１】
また、本発明のさらに他の実施態様は、子宮体癌患者から採取された子宮体癌細胞におけるバイオマーカーの発現レベルを入力するための入力部と、子宮体癌再発の有無を予測する予測部と、予測された結果を出力する出力部と、を備えるコンピュータに、入力部に入力された前記バイオマーカーの発現レベルに基づいて、予測部が子宮体癌再発の有無を予測する工程と、出力部が得られた判定結果を出力する工程と、を実行させるためのプログラムであって、前記バイオマーカーは、Renal cell carcinoma, papillary 1 , transcript variant 1、NDC80 kinetochore complex component homolog、 SKI family transcriptional corepressor 1、Usher syndrome 1G、glypican 5 、Peroxidasin homolog、 F-box and leucine-rich repeat protein 16 、carboxypeptidase N, polypeptide 2、claudin 6、deleted in lymphocytic leukemia 2-like、solute carrier family 25, member 37、hypothetical protein , transcript variant 1、 chromosome 5 open reading frame 34、interferon responsive gene 15、cell division cycle associated 1, transcript variant 1、PRAME family member 5、keratin 3、X antigen family, member 2、TBP-associated factor IA, transcript variant 1、polymerase (DNA directed), epsilon 2、bone morphogenetic protein 7、glycerophosphodiester phosphodiesterase domain containing 2、及びnuclear receptor subfamily 2, group E, member 1の各遺伝子からなる群から選択される一つ以上の遺伝子である。また、本発明の一実施態様を、当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体としてもよい。
【００１２】
なお、本明細書において、「子宮体癌細胞」とは、子宮体癌を構成している細胞を意味し、癌細胞、癌細胞集団に混入した正常細胞、及び癌細胞集団の周囲にある正常細胞を含むものとする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、子宮体癌の切除手術後の再発リスクを、より容易で正確に予測するためのバイオマーカーを提供することができるようになった。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１−１−１】本発明の一実施例において、子宮体癌患者の子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６例（低リスク：６７例、中リスク：６９例）に対し、再発の有無、表１に示した遺伝子（PRCC、SPC25、LBXCOR1、USH1G、GPC5、PXDN、FBXL16）について、子宮体癌細胞における遺伝子発現を調べた結果のうち、患者Ｎｏ．１−３４の結果を示した図である。
【図１−１−２】本発明の一実施例において、子宮体癌患者の子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６例（低リスク：６７例、中リスク：６９例）に対し、再発の有無、表１に示した遺伝子（PRCC、SPC25、LBXCOR1、USH1G、GPC5、PXDN、FBXL16）について、子宮体癌細胞における遺伝子発現を調べた結果のうち、患者Ｎｏ．３５−６８の結果を示した図である。
【図１−１−３】本発明の一実施例において、子宮体癌患者の子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６例（低リスク：６７例、中リスク：６９例）に対し、再発の有無、表１に示した遺伝子（PRCC、SPC25、LBXCOR1、USH1G、GPC5、PXDN、FBXL16）について、子宮体癌細胞における遺伝子発現を調べた結果のうち、患者Ｎｏ．６９−１０２の結果を示した図である。
【図１−１−４】本発明の一実施例において、子宮体癌患者の子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６例（低リスク：６７例、中リスク：６９例）に対し、再発の有無、表１に示した遺伝子（PRCC、SPC25、LBXCOR1、USH1G、GPC5、PXDN、FBXL16）について、子宮体癌細胞における遺伝子発現を調べた結果のうち、患者Ｎｏ．１０３−１３６の結果を示した図である。
【図１−２−１】本発明の一実施例において、子宮体癌患者の子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６例（低リスク：６７例、中リスク：６９例）に対し、表１に示した遺伝子（CPN2、CLDN6、DLEU2L、SLC25A37、FLJ11151、C5orf34、IFRG15、CDCA1）について、子宮体癌細胞における遺伝子発現を調べた結果のうち、患者Ｎｏ．１−３４の結果を示した図である。
【図１−２−２】本発明の一実施例において、子宮体癌患者の子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６例（低リスク：６７例、中リスク：６９例）に対し、表１に示した遺伝子（CPN2、CLDN6、DLEU2L、SLC25A37、FLJ11151、C5orf34、IFRG15、CDCA1）について、子宮体癌細胞における遺伝子発現を調べた結果のうち、患者Ｎｏ．３５−６８の結果を示した図である。
【図１−２−３】本発明の一実施例において、子宮体癌患者の子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６例（低リスク：６７例、中リスク：６９例）に対し、表１に示した遺伝子（CPN2、CLDN6、DLEU2L、SLC25A37、FLJ11151、C5orf34、IFRG15、CDCA1）について、子宮体癌細胞における遺伝子発現を調べた結果のうち、患者Ｎｏ．６９−１０２の結果を示した図である。
【図１−２−４】本発明の一実施例において、子宮体癌患者の子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６例（低リスク：６７例、中リスク：６９例）に対し、表１に示した遺伝子（CPN2、CLDN6、DLEU2L、SLC25A37、FLJ11151、C5orf34、IFRG15、CDCA1）について、子宮体癌細胞における遺伝子発現を調べた結果のうち、患者Ｎｏ．１０３−１３６の結果を示した図である。
【図１−３−１】本発明の一実施例において、子宮体癌患者の子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６例（低リスク：６７例、中リスク：６９例）に対し、表１に示した遺伝子（PRAMEF5、KRT3、XAGE2、TAF1A、POLE2、BMP7、GDPD2、NR2E1）について、子宮体癌細胞における遺伝子発現を調べた結果のうち、患者Ｎｏ．１−３４の結果を示した図である。
【図１−３−２】本発明の一実施例において、子宮体癌患者の子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６例（低リスク：６７例、中リスク：６９例）に対し、表１に示した遺伝子（PRAMEF5、KRT3、XAGE2、TAF1A、POLE2、BMP7、GDPD2、NR2E1）について、子宮体癌細胞における遺伝子発現を調べた結果のうち、患者Ｎｏ．３５−６８の結果を示した図である。
【図１−３−３】本発明の一実施例において、子宮体癌患者の子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６例（低リスク：６７例、中リスク：６９例）に対し、表１に示した遺伝子（PRAMEF5、KRT3、XAGE2、TAF1A、POLE2、BMP7、GDPD2、NR2E1）について、子宮体癌細胞における遺伝子発現を調べた結果のうち、患者Ｎｏ．６９−１０２の結果を示した図である。
【図１−３−４】本発明の一実施例において、子宮体癌患者の子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６例（低リスク：６７例、中リスク：６９例）に対し、表１に示した遺伝子（PRAMEF5、KRT3、XAGE2、TAF1A、POLE2、BMP7、GDPD2、NR2E1）について、子宮体癌細胞における遺伝子発現を調べた結果のうち、患者Ｎｏ．１０３−１３６の結果を示した図である。
【図２】本発明の一実施例において、図１に示したデータを用い、ロジスティック回帰分析を行い、尤度比によって検定を行い、χ２統計量を算出した結果を示す図である。
【図３】本発明の一実施例において、表１の遺伝子に関して、ＡＵＣの平均値を求めた結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、上記知見に基づき完成した本発明の実施の形態を、実施例を挙げながら詳細に説明する。なお、本発明の目的、特徴、利点、および、そのアイデアは、本明細書の記載により、当業者には明らかであり、本明細書の記載から、当業者であれば容易に本発明を再現できる。以下に記載された発明の実施の形態及び具体的な実施例などは、本発明の好ましい実施態様を示すものであり、例示又は説明のために示されているのであって、本発明をそれらに限定するものではない。本明細書で開示されている本発明の意図並びに範囲内で、本明細書の記載に基づき、様々な改変並びに修飾ができることは、当業者にとって明らかである。
【００１６】
＝＝バイオマーカー＝＝
本発明にかかるバイオマーカーは、表１に記載した各遺伝子及びそのホモログのコードするタンパク質またはｍＲＮＡからなる群から、単独の遺伝子として、または複数の遺伝子の組み合わせとして選択される。
【表１】
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【００１７】
複数の遺伝子の組み合わせは、表１に示された遺伝子のあらゆる組み合わせを含む。すなわち、その組み合わせは、＜PRCC遺伝子、SPC25遺伝子、LBXCOR1遺伝子、USH1G遺伝子、GPC5遺伝子、PXDN遺伝子、FBXL16遺伝子、CPN2遺伝子、CLDN6遺伝子、DLEU2L遺伝子、SLC25A37遺伝子、FLJ11151遺伝子、C5orf34遺伝子、IFRG15遺伝子、CDCA1遺伝子、PRAMEF5遺伝子、KRT3遺伝子、XAGE2遺伝子、TAF1A遺伝子、POLE2遺伝子、BMP7遺伝子、GDPD2遺伝子、及びNR2E1遺伝子＞からなる群から選択される一以上の遺伝子であればよいが、特に、PRCC遺伝子と、＜SPC25遺伝子、LBXCOR1遺伝子、USH1G遺伝子、GPC5遺伝子、PXDN遺伝子、FBXL16遺伝子、CPN2遺伝子、CLDN6遺伝子、DLEU2L遺伝子、SLC25A37遺伝子、FLJ11151遺伝子、C5orf34遺伝子、IFRG15遺伝子、CDCA1遺伝子、PRAMEF5遺伝子、KRT3遺伝子、XAGE2遺伝子、TAF1A遺伝子、POLE2遺伝子、BMP7遺伝子、GDPD2遺伝子、及びNR2E1遺伝子＞からなる群から選択される一以上の遺伝子の組み合わせが好ましい。
【００１８】
なお、表１に記載したヒト遺伝子のホモログとは、ＤＮＡレベルで、当該遺伝子と７０％以上、好ましくは８０％以上、より好ましくは８５％以上、より好ましくは９０％以上、より好ましくは９５％以上、より好ましくは９７％以上、より好ましくは９９％以上の相同性を有している他の動物種の遺伝子を含むものとする。そして、本明細書で、遺伝子名に動物種の名前が付加されていない時、その遺伝子については、あらゆる動物種の遺伝子を含むものとする。
【００１９】
これらの遺伝子の発現レベル、すなわち各遺伝子のコードするタンパク質またはｍＲＮＡの濃度を、子宮体癌患者から採取された子宮体癌細胞で測定することによって、子宮体癌の術後再発のリスクを予測することができる。従って、これらのバイオマーカーは、遺伝子の発現レベルが測定できる系であれば、採取された細胞内にあってもよく、細胞の抽出液中にあってもよく、抽出液からさらに精製されていてもよい。本明細書では、このように、動物個体内から取り出された物を、採取された物と称することとする。
【００２０】
また、本明細書で、「術後再発のリスクが高い」というのは、子宮体癌の除去手術後の再発の確率が高いことを意味し、例えば３０％以上、２０％以上、１５％以上、あるいは１０％以上のことであり、「術後再発のリスクが低い」というのは、子宮体癌の除去手術後の子宮体癌の再発の確率が低いことを意味し、例えば１０％以下、５％以下、３％以下、あるいは１％以下のことである。そして、術後再発の確率によって、子宮体癌の再発を予防するための適切な処置を選択することが可能となるので、子宮体癌手術後の再発リスクを予測するためのバイオマーカーは、子宮体癌の再発を予防するための処置を選択するマーカーと言い換えることも可能である。例えば、術後再発を予防するために、術後再発のリスクが高い場合、化学療法や放射線療法が行われ、術後再発のリスクが低い場合、経過観察が行われる。
【００２１】
なお、本発明のバイオマーカーは、従来用いられてきた術後再発リスクの予測方法と兼用しても構わない。
【００２２】
＝＝バイオマーカーの含有量の測定方法＝＝
上述したように、遺伝子の発現レベルが測定できる系において、本発明のバイオマーカーの発現レベルを測定することによって、子宮体癌手術後の再発リスクを予測することができる。そして、それによって、術後治療を省略できる症例を、より効率的に発見することができる。
【００２３】
測定方法は、遺伝子の発現レベルを測定する系によって、適切な方法を選ぶことができる。例えば、その系が子宮体癌組織や子宮体癌細胞の場合、抗体染色やＦＩＳＨ法などのよく知られた組織化学的方法などを用いれば良く、細胞からの抽出物である場合、ＲＴ−ＰＣＲ、ノーザン・ブロッティング、ウエスタン・ブロッティング、ＥＬＩＳＡなどを用いれば良い。複数の遺伝子の発現レベルを同時に測定する場合、各遺伝子をコードするｃＤＮＡを担持したアレイが好ましいが、いずれの場合も、これらの方法に限定されず、当業者は、使用するマーカーと系に対して適切な方法を選択することが可能である。
【００２４】
＝＝１つのバイオマーカーを用いて、子宮体癌の切除手術後の再発リスクを予測する方法＝＝
上述したように、子宮体癌患者から採取された子宮体癌細胞で測定したバイオマーカーの発現量を用い、子宮体癌手術後の再発リスクを予測することができる。
【００２５】
ここで、バイオマーカーの発現量（本明細書では、バイオマーカー量とも称する）とは、バイオマーカーの絶対濃度が好ましいが、バイオマーカーの絶対濃度と相関して各個体の絶対濃度の比較ができる値であれば限定されず、相対濃度や、単位体積辺りの重量や、絶対濃度を知るために測定した生データ（例えば、ＥＬＩＳＡの吸収強度、アレイ上のハイブリダイゼーションで得られる蛍光強度、ＲＴ−ＰＣＴ後の電気泳動によって得られるシグナル強度などを標準化して得られる値）などでも良い。
【００２６】
例えば、子宮体癌手術後の再発リスクの診断をする際には、予め、子宮体癌が術後再発した脊椎動物、及び子宮体癌が術後再発しなかった脊椎動物の子宮体癌細胞中のバイオマーカー量の範囲を計測しておく。そして、診断対象である脊椎動物の子宮体癌細胞中のバイオマーカー量が、術後再発しなかった脊椎動物の子宮体癌細胞中のバイオマーカー量の範囲に入り、術後再発した脊椎動物の範囲に入らない場合は、この脊椎動物は術後再発しない可能性が高く再発リスクが低いと診断し、術後再発した脊椎動物のバイオマーカー量の範囲に入り、術後再発しなかった脊椎動物の範囲に入らない場合は、術後再発する可能性が高く再発リスクが高いと診断してもよい。
【００２７】
ここで、術後再発した脊椎動物あるいは術後再発しなかった脊椎動物の子宮体癌細胞中のバイオマーカー量の範囲は、例えば、各動物に対する複数回の測定値の平均値に標準偏差を減じた値から平均値に標準偏差を加えた値までの範囲としてもよく、平均値の下限値から上限値までの範囲としてもよく、特に限定されるものではないが、診断マーカーによって、疾患を診断する際に最も好ましい値または範囲を選択すればよい。
【００２８】
あるいは、再発リスクがある脊椎動物と再発リスクが無い脊椎動物を判別するためのバイオマーカー量の閾値を決定し、術後再発リスクの診断に用いても良い。例えば、予め、術後再発した複数の脊椎動物及び術後再発しなかった複数の脊椎動物のバイオマーカー量を計測し、閾値を決定する。閾値の決定方法は、特に限定されないが、術後再発した脊椎動物が、閾値未満（又は閾値以上）に第１の所定の割合含まれ、術後再発しなかった脊椎動物が、閾値以上（又は閾値未満）に第２の所定の割合含まれるように、閾値を決定すればよいが、第１の所定の割合も第２の所定の割合も高い方が好ましく、７０％以上が好ましく、８０％以上がより好ましく、９０％以上がさらに好ましく、１００％が最も好ましい。両方の値を高く設定すると、特異度（specificity）及び感度（sensitivity）が高くなる。従って、特異度、感度ともに高い方が好ましいが、それぞれ、０．７以上が好ましく、０．８以上がより好ましく、０．９以上がさらに好ましく、１．０が最も好ましい。しかしながら、第１と第２の所定の割合を両方とも高くできない場合は、特異度と感度のどちらかが高くなるように閾値を決めても良い。なお、特異度とは（閾値以上または未満の術後再発しなかった脊椎動物数）／（術後再発しなかった脊椎動物総数）のことであり、感度とは（閾値未満または以上の術後再発した脊椎動物数）／（術後再発した脊椎動物総数）のことである（閾値未満か閾値以上かは、個々のバイオマーカーの特性によって決まる。）。特定の閾値を設定した場合に、感度が高いバイオマーカーは、術後再発する動物を特定するバイオマーカー（本明細書では「特定マーカー」と称する）として用いられるのが好ましく、特異度が高いバイオマーカーは、全体から術後再発しない動物を排除するバイオマーカー（本明細書では「排除マーカー」と称する）として用いられるのが好ましい。
【００２９】
なお、術後再発を診断するための、バイオマーカーの範囲や閾値は、診断対象の集団において、その集団に適した方法によって算出してもよく、集団ごとに異なっていても構わない。
【００３０】
＝＝複数のバイオマーカーを用いて、子宮体癌の切除手術後の再発リスクを予測する方法＝＝
本発明のバイオマーカーである遺伝子を複数組み合わせて用いることにより、術後再発リスクの診断精度を上げることが可能になる。
【００３１】
組み合わせて用いる具体的な方法は特に限定されないが、例えば、特定マーカーを２種類用い、一方だけが術後再発のリスクがあることを示す発現レベルであれば、術後再発リスクがあると診断してもよいが、両方とも術後再発リスクがあることを示す発現レベルであれば、１種類の時より子宮体癌の再発の可能性は上昇する。好ましいのは、排除マーカーを特定マーカーに組み合わせて用いる場合であって、例えば、ある動物個体に対し、排除マーカーで診断し、「術後再発リスクがない」ことを示さない発現レベルであれば、特定マーカーで診断し、特定マーカーが「術後再発リスクがある」ことを示す発現レベルであれば、術後再発リスクがあると診断し、「術後再発リスクがある」ことを示す発現レベルでなければ、術後再発リスクがないと診断してもよい。このときの診断精度は、特定マーカーだけを用いるときより高くなる。一方、排除マーカーが「術後再発リスクがない」ことを示す発現レベルであれば、術後再発リスクがないと診断すればよい。もし、複数のバイオマーカーで矛盾した結果が出る場合、さらに追加のバイオマーカーの判定により診断を行ってもよい。
【００３２】
他の方法として、複数のバイオマーカーの発現レベル値を代入することによって算出される値が、術後再発リスクを診断できるような数式を作製してもよい。そのような作製方法としては、例えば、予め、術後再発した複数の脊椎動物及び術後再発しなかった複数の脊椎動物の発現レベルを計測し、そのデータを用いてロジスティック重回帰を用いて、複数のバイオマーカー発現レベル値による予測術後再発確率モデルを構築できる。予測術後再発確率モデルの構築方法としては、個々のバイオマーカーを説明変数としたロジスティック回帰モデルで回帰係数を推定し、回帰係数のp値が小さいものを候補バイオマーカーとする。複数の候補バイオマーカーを説明変数としたロジスティック重回帰モデルで回帰係数を推定する。推定された回帰係数を固定したロジスティック重回帰モデルが予測術後再発確率モデルである。そのモデルに対して、新規の脊椎動物の発現レベル値を代入することによって、その脊椎動物における予測再発確率を推定することができる。この予測再発確率に対して閾値を設定することにより、診断することができる。
【００３３】
＝＝診断方法の具体的な流れ＝＝
本発明の診断方法を用いて手術後の患者の術後再発リスクを診断する検査会社を、医療の現場から独立させても良い。
【００３４】
例えば、病院などの治療施設において、医師が、診断対象の被検者である子宮体癌の患者の外科手術を行い、採取した子宮体癌細胞を検査会社に送る。検査会社では、送られてきた子宮体癌細胞において、本発明のバイオマーカーの発現レベルを測定する。そして、診断用コンピュータに、その発現レベルを入力すると、コンピュータは診断結果を出力する。すなわち、診断用コンピュータは、バイオマーカーの発現レベルを入力するための入力部と、子宮体癌再発の有無を予測する予測部と、予測された結果を出力する出力部と、を備え、入力部に入力された発現レベルに基づいて、上述したように予測部が子宮体癌再発リスクを予測し、出力部によって、その予測結果を出力するように構成されている。そして、出力された診断結果は、医師に返送され、医師は、その診断結果を用いて、治療方針を判断できる。
【実施例】
【００３５】
［実施例１］
子宮体癌患者において、子宮体癌の摘出手術後の病理診断によって、子宮体癌再発の低リスクまたは中リスクと診断された１３６検体（低リスク：６７例、中リスク：６９例）について、マイクロアレイ法により遺伝子発現を調べ、定量化を行った。定量化の方法としては、各アレイごとに、内部コントロールとして、表２に記載の遺伝子の発現レベルについて中央値（Ｃ）を求め、各遺伝子発現レベル（Ｅ）から比（Ｒ＝Ｅ／Ｃ）を計算し、この比を用いて、逆双曲線正弦関数ｌｏｇ（Ｒ＋√（Ｒ２＋１））で正規化したものを、実施例で用いる発現レベルのデータとした。図１に、各検体について、病理診断結果、再発の有無、及び調べた遺伝子名と、定量化した発現レベルを示す。なお、これらの検体において、子宮体癌が再発したかどうか調べたところ、１４例（図１において、８１〜９２、１１２，１３５番の検体）で再発していた。
【表２】
2013192478.tif 000003
【００３６】
なお病理診断による再発リスク分類とは、２００９年子宮体がん治療ガイドライン（１５頁）に基づいたものである（Lurain JR.  Uterine cancer.  In: Berek & Novak’s Gynecology 14th ed.  Philadelphia:  Williams & Winkins. 2007; 1343-1401.）。以下にその詳細を記載する。
【００３７】
低リスク群
類内膜腺癌Ｇ１あるいはＧ２で筋層浸潤１／２以内
頸部浸潤無し
腹腔細胞診陰性
脈管侵襲無し
遠隔転移無し
中リスク群
類内膜腺癌Ｇ３で筋層浸潤１／２以内
類内膜腺癌で筋層浸潤１／２を超える
頸部浸潤有り
腹腔細胞診陽性
脈管侵襲有り
漿液性腺癌、明細胞腺癌あるいは未分化癌
遠隔転移無し
高リスク群
付属器・漿膜・基靭帯進展あり
膣壁浸潤あり
骨盤あるいは傍大動脈リンパ節転移あり
膀胱・直腸浸潤あり
腹腔内播種あり
遠隔転移あり
【００３８】
図１に示したデータを用い、ロジスティック回帰分析を行い、発現レベルと再発の相関性を調べた。尤度比によって検定を行い、χ２統計量を算出したところ（図２）、図１に示した全ての遺伝子は、３．８４以上となり、それら遺伝子の発現レベルは、子宮体癌再発との相関があった。
【００３９】
この結果から、図１に示した遺伝子の発現レベルを調べることにより、子宮体癌再発リスクを予測できるため、これらの遺伝子のｍＲＮＡやタンパク質は、子宮体癌再発リスクを予測するためのマーカーとして、使用できることがわかる。
【００４０】
［実施例２］
まず、ＰＲＣＣ遺伝子の発現レベルデータについて、実施例１に記載した１３６検体（うち、１４例が再発）に対し、リサンプリング法による検証を行なった。すなわち、再発例が７例ずつになるように、６８例ずつ、モデル構築用データと検証用データにランダムに分割し、モデル構築用データに対して、ＰＲＣＣ遺伝子の発現レベルデータを説明変数としたロジスティック回帰を当てはめ、回帰係数を推定した。推定された回帰係数を固定することによって、予測モデルを構築した。この予測モデルの説明変数に、検証用データにおける発現レベル値を代入することによって、検証用データに対して再発の予測を行った。予測した結果と実際に観測された再発の有無を比較することによって、モデルの予測性能を検証した。モデルの予測性能は、得られたＲＯＣ曲線のＡＵＣで評価した。この作業を１００回繰り返し、ＡＵＣの平均値を求めたところ、０．７９１２になった。
【００４１】
同様に、表１の他の遺伝子に関して、ＡＵＣの平均値を求めたところ、図３の結果が得られた。これらの遺伝子に関し、ＡＵＣの平均値が０．５より十分大きいことから、表１に記載の遺伝子は、子宮体癌再発リスクを予測するためのマーカーとして、有効であることがわかる。
【００４２】
一方、同様の操作を用いて、病理の結果を予測変数としたときの、予測モデルの予測性能を検証した。すなわち、再発例が７例ずつになるように、６８例ずつ、モデル構築用データと検証用データにランダムに分割し、モデル構築用データで予測モデルを構築し、その予測モデルを固定し、検証用データにおける病理の結果を代入することによって、検証用データに対して再発の予測を行った。予測した結果と実際に観測された再発の有無を比較することによって、モデルの予測性能を検証した。モデルの予測性能は、得られたＲＯＣ曲線のＡＵＣで評価した。この作業を１００回繰り返し、ＡＵＣの平均値を求めたところ、０．７３５１となった。
【００４３】
従って、図３の遺伝子の中でも、ＰＲＣＣ遺伝子、ＳＰＣ２５遺伝子、ＬＢＸＣＯＲ１遺伝子の発現レベルを用いた時の方が、病理診断よりさらに予測能・診断能が高く、特に有効であることがわかる。
【００４４】
［実施例３］
次に、モデル構築用データにおけるＰＲＣＣ遺伝子とＳＰＣ２５遺伝子の２つの遺伝子の発現レベルデータを説明変数としたロジスティック重回帰モデルにより回帰係数の推定を行った。この回帰係数を固定したロジスティック重回帰モデルを予測モデルとした。検証用データにおけるＰＲＣＣ遺伝子とＳＰＣ２５遺伝子の２つの遺伝子の発現レベルデータを説明変数として、予測モデルに代入し、再発確率を予測した。この再発確率を説明変数とし、再度、検証用データに対して、ロジスティック回帰モデルをあてはめることによって、ＲＯＣ曲線を推定した。このようにして得られたＲＯＣ曲線において、ＡＵＣを算出した。この作業を１００回繰り返し、ＡＵＣの平均値を求めたところ、０．８６５７になった。病理診断についてのＡＵＣの平均値は、０．７４３５であったことから、ＰＲＣＣ遺伝子とＳＰＣ２５遺伝子の２つの遺伝子の発現レベルデータを用いた時の方が、予測能・診断能が高いと判断できる。また、ＰＲＣＣ遺伝子単独では、ＡＵＣの平均値は０．７９１２であり、ＳＰＣ２５遺伝子単独では、ＡＵＣの平均値は０．７９９３であるので、単独の遺伝子で診断するより、複数を用いた時の方が、予測能・診断能が高いと判断できる。
【００４５】
さらに、ＰＲＣＣ遺伝子とＬＢＸＣＯＲ１遺伝子の発現レベルデータを組み合わせた場合には、ＲＯＣ曲線のＡＵＣの平均値は、０．８５３６となり、その際に病理診断におけるＡＵＣの平均値が、０．７４４６であったことから、ＰＲＣＣ遺伝子と他の重要な遺伝子を組み合わせた場合にも、病理診断よりさらに、予測能・診断能が高くなると判断できる。
【００４６】
単独では病理診断よりも予測能・診断能が低い、ＵＳＨ１Ｇ遺伝子とＰＸＤＮ遺伝子を組み合わせると、ＲＯＣ曲線のＡＵＣの平均値は、０．７８９３となり、同一データにおける病理診断のＡＵＣの平均値が０．７３３８であったことから、単独では病理診断よりも予測能・診断能が低い遺伝子であっても、組み合わせることによって、病理診断の予測能・診断能を上回ることが可能であると判断できる。
【００４７】
さらに、ＰＲＣＣ遺伝子、ＳＰＣ２５遺伝子、及びＬＢＸＣＯＲ１遺伝子の３つの遺伝子の組み合わせを用いた場合、ＲＯＣ曲線のＡＵＣの平均値は、０．８４７６となり、その際に病理診断におけるＡＵＣの平均値が、０．７４５４であったことから、３つ以上の遺伝子を組み合わせた場合にも、病理診断よりさらに、予測能・診断能を上回ることが可能であると判断できる。
【００４８】
［実施例４］
本実施例では、幾つかの遺伝子例において、検証用の６８例のデータを用いて、仮の閾値を設定したときの診断効果を示す。なお、この検証用データは、実施例２において、検体をランダムに１００回分割したうちの一例である。ここで、閾値は、モデル構築用データで推定したロジスティック回帰のモデルパラメータを固定し、検証用データで推定した各対象者の予測再発確率とした。また、２遺伝子の際には、モデル構築用データに対してロジスティック重回帰をあてはめ、推定されたモデルパラメータを固定し、検証用データにおいて推定した各対象者の予測再発確率を閾値とした。５遺伝子のときも、2遺伝子のときと同様に、ロジスティック重回帰を用いた。
【００４９】
（１）PRCC遺伝子
閾値：０．０５４と設定
陽  性：  ５名
陰  性：４６名
偽陽性：１５名
偽陰性：  ２名
特異度：０．７５
感  度：０．７１
（２）SPC25遺伝子
閾値：０．０６０と設定
陽  性：  ６名
陰  性：４３名
偽陽性：１８名
偽陰性：  １名
特異度：０．７０
感  度：０．８６
閾値：０．０９３と設定
陽  性：  ５名
陰  性：５１名
偽陽性：１０名
偽陰性：  ２名
特異度：０．８４
感  度：０．７１
（３）SKI family transcriptional corepressor 1遺伝子
閾値：０．０６６と設定
陽  性：  ６名
陰  性：４７名
偽陽性：１４名
偽陰性：  １名
特異度：０．７７
感  度：０．８６
（４）PXDN遺伝子
閾値：０．０５１と設定
陽  性：  ４名
陰  性：３８名
偽陽性：２３名
偽陰性：  ３名
特異度：０．６２
感  度：０．５７
閾値：０．０３４と設定
陽  性：  ７名
陰  性：１６名
偽陽性：４５名
偽陰性：  ０名
特異度：０．２４
感  度：１
（５）SLC25A37遺伝子
閾値：０．１２と設定
陽  性：  ５名
陰  性：５８名
偽陽性：  ３名
偽陰性：  ２名
特異度：０．９５
感  度：０．７１
（６）PRCC遺伝子及びSPC25遺伝子の組み合わせ
閾値：０．０６０と設定
陽  性：  ５名
陰  性：４９名
偽陽性：１２名
偽陰性：  ２名
特異度：０．８０
感  度：０．７１
（７）PRCC遺伝子、SPC25遺伝子、LBXCOR1遺伝子、USH1G遺伝子、及びGPC5遺伝子の組み合わせ
閾値：０．００９４と設定
陽  性：  ６名
陰  性：４６名
偽陽性：１５名
偽陰性：  １名
特異度：０．７５
感  度：０．８６
【００５０】
このように、適切に閾値を設定することによって、表１に記載の遺伝子を、子宮体癌手術後の再発リスクを予測するための診断マーカーとして用いることができる。
【図１−１−１】
2013192478.tif 000004
【図１−１−２】
2013192478.tif 000005
【図１−１−３】
2013192478.tif 000006
【図１−１−４】
2013192478.tif 000007
【図１−２−１】
2013192478.tif 000008
【図１−２−２】
2013192478.tif 000009
【図１−２−３】
2013192478.tif 000010
【図１−２−４】
2013192478.tif 000011
【図１−３−１】
2013192478.tif 000012
【図１−３−２】
2013192478.tif 000013
【図１−３−３】
2013192478.tif 000014
【図１−３−４】
2013192478.tif 000015
【図２】
2013192478.tif 000016
【図３】
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