(57)【要約】本発明は、特定の癌に関する悪性度、予後及び療法に対する反応を決定する方法を提供し、この方法は、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質１０合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子を含めた１つ以上５の機能メタ遺伝子のものである１つ又は複数の差次的に発現する遺伝子の発現レベルを比較するステップを含む。本明細書に開示される方法は、癌療法の併用診断として特に好適であり得る。
2017508469.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記過剰発現遺伝子及び前記過小発現遺伝子が、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子、及び多重ネットワークメタ遺伝子からなる群から選択される１つ又は複数のメタ遺伝子由来のものであり、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、前記癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して前記癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、方法。
【請求項２】
哺乳動物の癌の予後を決定する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記過剰発現遺伝子及び前記過小発現遺伝子が、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子、及び多重ネットワークメタ遺伝子からなる群から選択される１つ又は複数のメタ遺伝子由来のものであり、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、より良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、方法。
【請求項３】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の少なくとも一方が、前記メタ遺伝子の１つから選択されるか、又は複数の前記メタ遺伝子から選択される、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、前記細胞シグナル伝達メタ遺伝子、前記細胞発生メタ遺伝子、前記細胞成長メタ遺伝子、前記染色体分離メタ遺伝子、前記ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、前記免疫系メタ遺伝子、前記代謝疾患メタ遺伝子、前記核酸代謝メタ遺伝子、前記翻訳後修飾メタ遺伝子、前記タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び前記多重ネットワークメタ遺伝子の少なくとも１つが、テーブル２１に列挙される遺伝子の１つ又は複数を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記過剰発現遺伝子及び前記過小発現遺伝子が、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子、並びにタンパク質合成／修飾メタ遺伝子からなる群から選択される１つ又は複数のメタ遺伝子由来のものであり、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、前記癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の
過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して前記癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、方法。
【請求項６】
哺乳動物の癌の予後を決定する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記過剰発現遺伝子及び前記過小発現遺伝子が、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子、並びにタンパク質合成／修飾メタ遺伝子からなる群から選択される１つ又は複数のメタ遺伝子由来のものであり、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、より良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、方法。
【請求項７】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の少なくとも一方が、前記メタ遺伝子の１つから選択されるか、又は複数の前記メタ遺伝子から選択される、請求項５又は６に記載の方法。
【請求項８】
前記代謝メタ遺伝子、前記シグナル伝達メタ遺伝子、前記発生及び成長メタ遺伝子、前記染色体分離／複製メタ遺伝子、前記免疫応答メタ遺伝子、並びに前記タンパク質合成／修飾メタ遺伝子の少なくとも１つが、テーブル２２に列挙される１つ以上の遺伝子を含む、請求項５〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子が、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子、及び多重ネットワークメタ遺伝子の１つ又は複数由来のものである、請求項５〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の平均発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の平均発現レベルの少なくとも一方を比較することを含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の前記平均発現レベルと前記複数の過小発現遺伝子の前記平均発現レベルとの比を計算することを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの合計及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの合計の少なくとも一方を比較することを含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの前記合計と前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの前記合計との比を計算することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の
癌細胞、組織又は器官における染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、前記癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して前記癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、方法。
【請求項１５】
哺乳動物の癌の予後を決定する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、より良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、方法。
【請求項１６】
前記癌の予後が、異数体腫瘍を標的化する抗癌療法に対する反応性を決定することを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記癌の予後が、染色体不安定性を標的化する抗癌療法に対する反応性を決定することを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記癌の予後が、ＴＴＫ、ＰＬＫ１、及び１つ以上のオーロラキナーゼの少なくとも１つを標的化することを含む１つ以上の抗癌療法に対する反応性を決定することを含む、請求項１５〜１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の平均発現レベル及び前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の平均発現レベルの少なくとも一方を比較することを含む、請求項１４〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の前記平均発現レベルと前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の前記平均発現レベルとの比を計算することを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの合計及び前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの合計の少なくとも一方を比較することを含む、請求項１４〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの前記合計と前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの前記合計との比を計算することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記比が、癌悪性度及び予後不良の指標となるか又はそれと相関する悪性度スコアを提供する、請求項２０又は２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記染色体不安定性に関連する遺伝子が、ＣＩＮメタ遺伝子のものである、請求項１〜２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
前記ＣＩＮメタ遺伝子が、テーブル４に列挙される複数の遺伝子を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記遺伝子が、ＡＴＰ６Ｖ１Ｃ１、ＲＡＰ２Ａ、ＣＡＬＭ１、ＣＯＧ８、ＨＥＬＬＳ、ＫＤＭ５Ａ、ＰＧＫ１、ＰＬＣＨ１、ＣＥＰ５５、ＲＦＣ４、ＴＡＦ２、ＳＦ３Ｂ３、ＧＰＩ、ＰＩＲ、ＭＣＭ１０、ＭＥＬＫ、ＦＯＸＭ１、ＫＩＦ２Ｃ、ＮＵＰ１５５、ＴＰＸ２、ＴＴＫ、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＮ、ＥＸＯ１、ＭＡＰＲＥ１、ＡＣＯＴ７、ＮＡＥ１、ＳＨＭＴ２、ＴＣＰ１、ＴＸＮＲＤ１、ＡＤＭ、ＣＨＡＦ１Ａ、及びＳＹＮＣＲＩＰからなる群から選択される、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記遺伝子が、ＭＥＬＫ、ＭＣＭ１０、ＣＥＮＰＡ、ＥＸＯ１、ＴＴＫ、及びＫＩＦ２Ｃからなる群から選択される、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する遺伝子がＥＲメタ遺伝子のものである、請求項１４〜２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２９】
前記遺伝子が、ＢＴＧ２、ＰＩＫ３ＩＰ１、ＳＥＣ１４Ｌ２、ＦＬＮＢ、ＡＣＳＦ２、ＡＰＯＭ、ＢＩＮ３、ＧＬＴＳＣＲ２、ＺＭＹＮＤ１０、ＡＢＡＴ、ＢＣＡＴ２、ＳＣＵＢＥ２、ＲＵＮＸ１、ＬＲＲＣ４８、ＭＹＢＰＣ１、ＢＣＬ２、ＣＨＰＴ１、ＩＴＭ２Ａ、ＬＲＩＧ１、ＭＡＰＴ、ＰＲＫＣＢ、ＲＥＲＥ、ＡＢＨＤ１４Ａ、ＦＬＴ３、ＴＮＮ、ＳＴＣ２、ＢＡＴＦ、ＣＤ１Ｅ、ＣＦＢ、ＥＶＬ、ＦＢＸＷ４、ＡＢＣＢ１、ＡＣＡＡ１、ＣＨＡＤ、ＰＤＣＤ４、ＲＰＬ１０、ＲＰＳ２８、ＲＰＳ４Ｘ、ＲＰＳ６、ＳＯＲＢＳ１、ＲＰＬ２２、及びＲＰＳ４ＸＰ３からなる群から選択される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記遺伝子が、ＭＡＰＴ及びＭＹＢからなる群から選択される、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベル、並びに、ＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するス
テップをさらに含み、前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、前記癌のより高い悪性度及びより不良な癌予後の少なくとも一方の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して前記癌のより低い悪性度及びより良好な癌予後の少なくとも一方の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、請求項１４〜３０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３２】
前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子が、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ及びＺＮＦ５９３からなる群から選択され、又は、１つ又は複数の他の過小発現遺伝子が、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択され、あるいはその両方である、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の前記発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の平均発現レベル及び前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の平均発現レベルの少なくとも一方を比較することを含む、請求項３１又は３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記他の過剰発現遺伝子の前記平均発現レベルと前記他の過小発現遺伝子の前記平均発現レベルとの比を計算することを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベルの合計及び前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの合計の少なくとも一方を比較することを含む、請求項３１又は３２に記載の方法。
【請求項３６】
前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベルの前記合計と前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの前記合計との比を計算することを含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記染色体不安定性に関連する過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する過小発現遺伝子の前記発現レベルの少なくとも一方の前記比較が、前記他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び前記他の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方の前記比較と統合され、第１の統合スコアが導き出される、請求項３１〜３６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３８】
哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１、及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル、並びに、ＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、Ｓ
ＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１、及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、前記癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して前記癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、方法。
【請求項３９】
哺乳動物の癌の予後を決定する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１、及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル、並びに、ＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較してより良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、方法。
【請求項４０】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子が、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ、及びＺＮＦ５９３からなる群から選択され、又は、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子が、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択され、あるいはその両方である、請求項３８又は３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の前記発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の平均発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の平均発現レベルの少なくとも一方を比較することを含む、請求項３８〜４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４２】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の前記平均発現レベルと前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の前記平均発現レベルとの比を計算することを含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの合計及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの合計の少なくとも一方を比較することを含む、請求項３８〜４０のいずれか一項に記載の方法
。
【請求項４４】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの前記合計と前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの前記合計との比を計算することを含む、請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル、及び１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの少なくとも一方を比較して、それにより統合スコアを導き出すことをさらに含む、請求項１〜４４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４６】
１つ又は複数の過剰発現タンパク質が、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ、及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択され、又は、１つ又は複数の過小発現タンパク質が、ＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５、及びＲＰＳ６からなる群から選択され、あるいはその両方であり、
前記１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高いほど、前記癌のより高い悪性度及びより不良な癌予後の少なくとも一方の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して前記癌のより低い悪性度及びより良好な癌予後の少なくとも一方の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、請求項３８に記載の方法。
【請求項４７】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の前記発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の前記発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の平均発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の平均発現レベルの少なくとも一方を比較することを含む、請求項４５又は４６に記載の方法。
【請求項４８】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の前記平均発現レベルと前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の前記平均発現レベルとの比を計算することを含む、請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベルの合計及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの合計の少なくとも一方を比較することを含む、請求項４５又は４６に記載の方法。
【請求項５０】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベルの前記合計と前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの前記合計との比を計算することを含む、請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の前記発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の前記発現レベルの前記比較が、
（ｉ）前記染色体不安定性に関連する過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する過小発現遺伝子の前記発現レベルの少なくとも一方の前記比較と統合されて、第２の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｉ）前記第１の統合スコアと統合されて、第３の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｉｉ）ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１、及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される前記過剰発現遺伝子の前記発現レベル、並びに、ＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１、及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される前記過小発現遺伝子の前記発現レベルの少なくとも一方の前記比較と統合されて、第４の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｖ）前記過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記過小発現遺伝子の発現レベルの比較であって、前記遺伝子が、前記炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、前記細胞シグナル伝達メタ遺伝子、前記細胞発生メタ遺伝子、前記細胞成長メタ遺伝子、前記染色体分離メタ遺伝子、前記ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、前記免疫系メタ遺伝子、前記代謝疾患メタ遺伝子、前記核酸代謝メタ遺伝子、前記翻訳後修飾メタ遺伝子、前記タンパク質合成／修飾メタ遺伝子、及び前記多重ネットワークメタ遺伝子の少なくとも１つのうちの１つ又は複数由来のものである、比較と統合されて、第５の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｖ）前記過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記過小発現遺伝子の発現レベルの比較であって、前記遺伝子が、前記代謝メタ遺伝子、前記シグナル伝達メタ遺伝子、前記発生及び成長メタ遺伝子、前記染色体分離／複製メタ遺伝子、前記免疫応答メタ遺伝子、並びに前記タンパク質合成／修飾メタ遺伝子の少なくとも１つのうちの１つ又は複数由来のものである、比較と統合されて、第６の統合スコアが導き出される、請求項４５〜５０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５２】
前記第１の統合スコア、第２の統合スコア、第３の統合スコア、第４の統合スコア、第５の統合スコア、及び第６の統合スコアの少なくとも１つが、少なくとも一部には、加算、減算、乗算、除算、及び累乗の少なくとも１つによって導き出される、請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ、及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル、並びに、ＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５、及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高いほど、前記癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して前記癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、方法。
【請求項５４】
哺乳動物の癌の予後を決定する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫ
Ｔ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ、及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル、並びに、ＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５、及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較してより良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、方法。
【請求項５５】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の前記発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の前記発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の平均発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の平均発現レベルの少なくとも一方を比較することを含む、請求項５３又は５４に記載の方法。
【請求項５６】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の前記平均発現レベルと前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の前記平均発現レベルとの比を計算することを含む、請求項５５に記載の方法。
【請求項５７】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベルの合計及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの合計の少なくとも一方を比較することを含む、請求項５３又は５４に記載の方法。
【請求項５８】
前記過剰発現タンパク質の発現レベルの前記合計と前記過小発現タンパク質の発現レベルの前記合計との比を計算することを含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項５９】
哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の非有糸分裂細胞における染色体不安定性に関連する１つ又は複数の遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、発現レベルが高いほど、前記抗癌治療に対する前記癌の反応性の相対的増加の指標となるか、若しくはそれと相関する、方法。
【請求項６０】
前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の遺伝子が前記抗癌治療によって標的化される、請求項５９に記載の方法。
【請求項６１】
前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の遺伝子がテーブル４に列挙され、又は、異数性に関連する１つ以上の遺伝子を含み、あるいはその両方である、請求項５９又は６０に記載の方法。
【請求項６２】
前記染色体不安定性及び異数性の少なくとも一方に関連する１つ又は複数の遺伝子が、ＴＴＫ、ＣＥＰ５５、ＦＯＸＭ１、ＳＫＩＰ２、ＰＬＫ１、及びオーロラキナーゼの少なくとも１つからなる群から選択される、請求項６１に記載の方法。
【請求項６３】
前記抗癌治療が、異数体腫瘍を標的にする治療である、請求項５９〜６２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６４】
前記抗癌治療が、染色体不安定性を標的にする治療である、請求項５９〜６３のいずれ
か一項に記載の方法。
【請求項６５】
哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記過剰発現遺伝子及び前記過小発現遺伝子が、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子、及び多重ネットワークメタ遺伝子からなる群から選択される１つ又は複数のメタ遺伝子由来のものであり、前記過小発現遺伝子と比較した前記過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、前記抗癌治療に対する前記癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する、方法。
【請求項６６】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の少なくとも一方が、１つのメタ遺伝子から選択されるか、又は複数のメタ遺伝子から選択される、請求項６５に記載の方法。
【請求項６７】
前記炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、前記細胞シグナル伝達メタ遺伝子、前記細胞発生メタ遺伝子、前記細胞成長メタ遺伝子、前記染色体分離メタ遺伝子、前記ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、前記免疫系メタ遺伝子、前記代謝疾患メタ遺伝子、前記核酸代謝メタ遺伝子、前記翻訳後修飾メタ遺伝子、前記タンパク質合成／修飾メタ遺伝子、及び前記多重ネットワークメタ遺伝子の少なくとも１つが、テーブル２１に列挙される１つ以上の遺伝子を含む、請求項６５又は６６に記載の方法。
【請求項６８】
哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記過剰発現遺伝子及び前記過小発現遺伝子が、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子、並びにタンパク質合成／修飾メタ遺伝子からなる群から選択される１つ又は複数のメタ遺伝子由来のものであり、前記過小発現遺伝子と比較した前記過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、前記抗癌治療に対する前記癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する、方法。
【請求項６９】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の少なくとも一方が、１つのメタ遺伝子から選択されるか、又は複数のメタ遺伝子から選択される、請求項６８に記載の方法。
【請求項７０】
前記代謝メタ遺伝子、前記シグナル伝達メタ遺伝子、前記発生及び成長メタ遺伝子、前記染色体分離／複製メタ遺伝子、前記免疫応答メタ遺伝子、並びに前記タンパク質合成／修飾メタ遺伝子の少なくとも１つが、テーブル２２に列挙される１つ以上の遺伝子を含む、請求項６８又は６９に記載の方法。
【請求項７１】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子が、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子、及び多重ネットワークメタ遺伝子の１つ又は複数由来のものである、請求項６８〜７０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７２】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記複数の過剰発現遺伝子の平均発現レベル及び前記複数の過小発現遺伝子の平均発現レベルの少なくとも一方を比較することを含む、請求項６５〜７１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７３】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の前記平均発現レベルと前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の前記平均発現レベルとの比を計算することを含む、請求項７２に記載の方法。
【請求項７４】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの合計及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの合計の少なくとも一方を比較することを含む、請求項６５〜７１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７５】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの前記合計と前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの前記合計との比を計算することを含む、請求項７４に記載の方法。
【請求項７６】
哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する過小発現遺伝子と比較した前記染色体不安定性に関連する過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、前記抗癌治療に対する前記癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する、方法。
【請求項７７】
前記染色体不安定性に関連する遺伝子が、ＣＩＮメタ遺伝子のものである、請求項７６に記載の方法。
【請求項７８】
前記ＣＩＮメタ遺伝子が、テーブル４に列挙される複数の遺伝子を含む、請求項７７に記載の方法。
【請求項７９】
前記遺伝子が、ＡＴＰ６Ｖ１Ｃ１、ＲＡＰ２Ａ、ＣＡＬＭ１、ＣＯＧ８、ＨＥＬＬＳ、ＫＤＭ５Ａ、ＰＧＫ１、ＰＬＣＨ１、ＣＥＰ５５、ＲＦＣ４、ＴＡＦ２、ＳＦ３Ｂ３、ＧＰＩ、ＰＩＲ、ＭＣＭ１０、ＭＥＬＫ、ＦＯＸＭ１、ＫＩＦ２Ｃ、ＮＵＰ１５５、ＴＰＸ２、ＴＴＫ、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＮ、ＥＸＯ１、ＭＡＰＲＥ１、ＡＣＯＴ７、ＮＡＥ１、ＳＨＭＴ２、ＴＣＰ１、ＴＸＮＲＤ１、ＡＤＭ、ＣＨＡＦ１Ａ、及びＳＹＮＣＲＩＰからなる群から選択される、請求項７８に記載の方法。
【請求項８０】
前記遺伝子が、ＭＥＬＫ、ＭＣＭ１０、ＣＥＮＰＡ、ＥＸＯ１、ＴＴＫ、及びＫＩＦ２Ｃからなる群から選択される、請求項７９に記載の方法。
【請求項８１】
前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する遺伝子がＥＲメタ遺伝子のものである、請求項７６〜８０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８２】
前記遺伝子が、ＢＴＧ２、ＰＩＫ３ＩＰ１、ＳＥＣ１４Ｌ２、ＦＬＮＢ、ＡＣＳＦ２、ＡＰＯＭ、ＢＩＮ３、ＧＬＴＳＣＲ２、ＺＭＹＮＤ１０、ＡＢＡＴ、ＢＣＡＴ２、ＳＣＵＢＥ２、ＲＵＮＸ１、ＬＲＲＣ４８、ＭＹＢＰＣ１、ＢＣＬ２、ＣＨＰＴ１、ＩＴＭ２Ａ
、ＬＲＩＧ１、ＭＡＰＴ、ＰＲＫＣＢ、ＲＥＲＥ、ＡＢＨＤ１４Ａ、ＦＬＴ３、ＴＮＮ、ＳＴＣ２、ＢＡＴＦ、ＣＤ１Ｅ、ＣＦＢ、ＥＶＬ、ＦＢＸＷ４、ＡＢＣＢ１、ＡＣＡＡ１、ＣＨＡＤ、ＰＤＣＤ４、ＲＰＬ１０、ＲＰＳ２８、ＲＰＳ４Ｘ、ＲＰＳ６、ＳＯＲＢＳ１、ＲＰＬ２２、及びＲＰＳ４ＸＰ３からなる群から選択される、請求項８１に記載の方法。
【請求項８３】
前記遺伝子が、ＭＡＰＴ及びＭＹＢからなる群から選択される、請求項８２に記載の方法。
【請求項８４】
前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の平均発現レベル及び前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の平均発現レベルの少なくとも一方を比較することを含む、請求項７６〜８３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８５】
前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の前記平均発現レベルと前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の前記平均発現レベルとの比を計算することを含む、請求項８４に記載の方法。
【請求項８６】
前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの合計及び前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの合計の少なくとも一方を比較することを含む、請求項７６〜８３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８７】
前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの前記合計と前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの前記合計との比を計算することを含む、請求項８６に記載の方法。
【請求項８８】
前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１、及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベル、並びに、ＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１、及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップをさらに含み、前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、前記抗癌治療に対する前記癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する、請求項７６〜８７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８９】
前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子が、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、Ｅ
ＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ、及びＺＮＦ５９３からなる群から選択され、又は、前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子が、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択され、あるいはその両方である、請求項８８に記載の方法。
【請求項９０】
前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の前記発現レベルの少なくとも一方の前記比較が、前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の前記発現レベルの少なくとも一方の前記比較と統合されて、第１の統合スコアが導き出され、前記第１の統合スコアが、前記抗癌治療に対する前記癌の反応性の指標となるか、若しくはそれと相関する、請求項８８又は８９に記載の方法。
【請求項９１】
前記第１の統合スコアが、少なくとも一部には、加算、減算、乗算、除算、及び累乗の少なくとも１つによって導き出される、請求項９０に記載の方法。
【請求項９２】
前記第１の統合スコアが累乗によって導き出され、前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方の前記比較が、前記染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の前記発現レベルの少なくとも一方の前記比較で累乗される、請求項９１に記載の方法。
【請求項９３】
前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の平均発現レベル及び前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の平均発現レベルの少なくとも一方を比較することを含む、請求項８８〜９２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９４】
前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の前記平均発現レベルと前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の前記平均発現レベルとの比を計算することを含む、請求項９３に記載の方法。
【請求項９５】
前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベルの合計及び前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの合計の少なくとも一方を比較することを含む、請求項８８〜９２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９６】
前記１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベルの前記合計と前記１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの前記合計との比を計算することを含む、請求項９５に記載の方法。
【請求項９７】
哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１、及び
ＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル、並びに、ＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１、及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、前記抗癌治療に対する前記癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する、方法。
【請求項９８】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子が、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ、及びＺＮＦ５９３からなる群から選択され、又は、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子が、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択され、あるいはその両方である、請求項９７に記載の方法。
【請求項９９】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の前記発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の平均発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の平均発現レベルの少なくとも一方を比較することを含む、請求項９７又は９８に記載の方法。
【請求項１００】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の前記平均発現レベルと前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の前記平均発現レベルとの比を計算することを含む、請求項９９に記載の方法。
【請求項１０１】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの合計及び前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの合計の少なくとも一方を比較することを含む、請求項９７又は９８に記載の方法。
【請求項１０２】
前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの前記合計と前記１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの前記合計との比を計算することを含む、請求項１０１に記載の方法。
【請求項１０３】
前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル、及び１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの少なくとも一方を比較して、それにより統合スコアを導き出すステップをさらに含む、請求項６５〜１０３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０４】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質が、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ、及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択され、又は、前記１つ又は複数の過小発現タンパク質が、ＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５、及びＲＰＳ６からなる群から選択され、あるいはその両方であり、
前記１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高いほど、前記癌のより高い悪性度及びより不良な癌予後の少なくとも一方の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記１つ又は複数の過小発現
タンパク質と比較した前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して前記癌のより低い悪性度及びより良好な癌予後の少なくとも一方の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、請求項１０３に記載の方法。
【請求項１０５】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の前記発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の前記発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の平均発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の平均発現レベルの少なくとも一方を比較することを含む、請求項１０３又は１０４に記載の方法。
【請求項１０６】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の前記平均発現レベルと前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の前記平均発現レベルとの比を計算することを含む、請求項１０５に記載の方法。
【請求項１０７】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベルの合計及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの合計の少なくとも一方を比較することを含む、請求項１０３又は１０４に記載の方法。
【請求項１０８】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベルの前記合計と前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの前記合計との比を計算することを含む、請求項１０７に記載の方法。
【請求項１０９】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の前記発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の前記発現レベルの前記比較が、
（ｉ）前記染色体不安定性に関連する過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する過小発現遺伝子の前記発現レベルの少なくとも一方の前記比較と統合されて、第２の統合スコアが導き出されるか：又は
（ｉｉ）前記第１の統合スコアと統合されて、第３の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉ）ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１、及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される前記過剰発現遺伝子の前記発現レベル、並びにＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１、及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される前記過小発現遺伝子の前記発現レベルの少なくとも一方の前記比較と統合されて、第４の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｉ）前記過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方の比較であって、前記遺伝子が、前記炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、前記細胞シグナル伝達メタ遺伝子、前記細胞発生メタ遺伝子、前記細胞成長メタ遺伝子、前記染色体分離メタ遺伝子、前記ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、前記免疫系メタ遺伝子、前記代謝疾患メタ遺伝子、前記核酸代謝メタ遺伝子、前記翻訳後修飾メタ遺伝子、前記タンパク質合成／修飾メタ遺伝子、及び前記多重ネットワークメタ遺伝子の少なくとも１つ
の１つ又は複数由来のものである、比較と統合されて、第５の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｉｉ）前記過剰発現遺伝子の前記発現レベル及び前記過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方の比較であって、前記遺伝子が、前記代謝メタ遺伝子、前記シグナル伝達メタ遺伝子、前記発生及び成長メタ遺伝子、前記染色体分離／複製メタ遺伝子、前記免疫応答メタ遺伝子、並びに前記タンパク質合成／修飾メタ遺伝子の少なくとも１つの１つ又は複数由来のものである、比較と統合されて、第６の統合スコアが導き出される、請求項１０３〜１０８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１０】
前記第１の統合スコア、第２の統合スコア、第３の統合スコア、第４の統合スコア、第５の統合スコア、及び第６の統合スコアの少なくとも１つが、少なくとも一部には、加算、減算、乗算、除算、及び累乗の少なくとも１つによって導き出される、請求項１０９に記載の方法。
【請求項１１１】
哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ、及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル、並びに、ＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５、及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、前記抗癌治療に対する前記癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する、方法。
【請求項１１２】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の前記発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の前記発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の平均発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の平均発現レベルの少なくとも一方を比較することを含む、請求項１１１に記載の方法。
【請求項１１３】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の前記平均発現レベルと前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の前記平均発現レベルとの比を計算することを含む、請求項１１２に記載の方法。
【請求項１１４】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの少なくとも一方を比較する前記ステップが、前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベルの合計及び前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの合計の少なくとも一方を比較することを含む、請求項１１１に記載の方法。
【請求項１１５】
前記１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベルの前記合計と前記１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの前記合計との比を計算することを含む、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１６】
前記抗癌治療が、内分泌療法、化学療法、免疫療法、及び分子標的療法からなる群から選択される、請求項５９〜１１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１７】
前記治療が、ＡＬＫ阻害薬、ＢＣＲ−ＡＢＬ阻害薬、ＨＳＰ９０阻害薬、ＥＧＦＲ阻害薬、ＰＡＲＰ阻害薬、レチノイン酸、Ｂｃｌ２阻害薬、糖新生阻害薬、ｐ３８  ＭＡＰＫ
阻害薬、ＭＥＫ１／２阻害薬、ｍＴＯＲ阻害薬、ＰＩ３Ｋ阻害薬、ＩＧＦ１Ｒ阻害薬、ＰＬＣγ阻害薬、ＪＮＫ阻害薬、ＰＡＫ１阻害薬、ＳＹＫ阻害薬、ＨＤＡＣ阻害薬、ＦＧＦＲ阻害薬、ＸＩＡＰ阻害薬、ＰＬＫ１阻害薬、ＥＲＫ５阻害薬、ＴＴＫ阻害薬、オーロラキナーゼ阻害薬、及びそれらの任意の組み合わせの少なくとも１つからなる群から選択される薬剤を投与することを含む、請求項１１６に記載の方法。
【請求項１１８】
免疫療法が免疫チェックポイント阻害薬であるか、又はそれを含む、請求項１１６に記載の方法。
【請求項１１９】
前記免疫チェックポイント阻害薬が抗ＰＤ１抗体又は抗ＰＤＬ１抗体であるか、又はそれを含む、請求項１１８に記載の方法。
【請求項１２０】
哺乳動物における免疫療法剤に対する癌の反応性を予測する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＣＤ３６、ＣＥＴＮ３、ＫＣＮＧ１、ＬＡＭＡ３、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＡＥ１、ＰＧＫ１、ＳＴＡＵ１、ＣＦＤＰ１、ＳＦ３Ｂ３、及びＴＸＮからなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル、並びに、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＢＣＬ２、ＢＴＮ２Ａ２、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＭＫ４、ＣＡＲＨＳＰ１、ＦＢＸＷ４、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＭＹＢ、ＰＳＥＮ２、及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、前記免疫療法剤に対する前記癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する、方法。
【請求項１２１】
前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、前記免疫療法剤に対する前記癌の反応性の相対的増加の指標となるか、若しくはそれと相関し、又は、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、前記免疫療法剤に対する前記癌の反応性の相対的低下の指標となるか、若しくはそれと相関し、あるいはその両方である、請求項１２０に記載の方法。
【請求項１２２】
前記免疫療法剤が免疫チェックポイント阻害薬である、請求項１２０又は１２１に記載の方法。
【請求項１２３】
前記免疫チェックポイント阻害薬が抗ＰＤ１抗体又は抗ＰＤＬ１抗体であるか、又はそれを含む、請求項１２２に記載の方法。
【請求項１２４】
哺乳動物における上皮成長因子受容体（ＥＧＦＲ）阻害薬に対する癌の反応性を予測する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＮＡＥ１、ＧＳＫ３Ｂ、ＴＡＦ２、ＭＡＰＲＥ１、ＢＲＤ４、ＳＴＡＵ１、ＴＡＦ２、ＰＤＣＤ４、ＫＣＮＧ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＥＩＦ４Ｂ、ＨＥＬＬＳ、ＲＰＬ２２、ＡＢＡＴ、ＢＴＮ２Ａ２、ＣＤ１Ｂ、ＩＴＭ２Ａ、ＢＣＬ２、ＣＸＣＲ４、及びＡＲＮＴ２からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル、並びに、ＣＤ１Ｃ、ＣＤ１Ｅ、ＣＤ１Ｂ、ＫＤＭ５Ａ、ＢＡＴＦ、ＥＶＬ、ＰＲＫＣＢ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＨＡＤ、ＫＩＲ２ＤＬ４、ＡＢＨＤ５、ＡＢＨＤ１４Ａ、ＡＣＡＡ１、ＳＲＰＫ３、ＣＦＢ、ＡＲＮＴ２、ＮＤＵＦＣ１、ＢＣＬ２、ＥＶＬ、ＵＬＢＰ２、ＢＩＮ３、ＳＦ３Ｂ３、ＣＥＴＮ３、ＳＹＮＣＲＩＰ、ＴＡＦ２、ＣＥＮＰＮ、ＡＴＰ６Ｖ１Ｃ１、ＣＤ５５、及びＡＤＯＲＡ２Ｂからなる群から選択される１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化してい
る又は調節されていることが、前記免疫療法剤に対する前記癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する、方法。
【請求項１２５】
哺乳動物におけるマルチキナーゼ阻害薬に対する癌の反応性を予測する方法であって、前記哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＳＣＵＢＥ、ＣＨＰＴ１、ＣＤＣ１、ＢＴＧ２、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、及びＢＣＬ２からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル、並びに、ＮＯＰ２、ＣＡＬＲ、ＭＡＰＲＥ１、ＫＣＮＧ１、ＰＧＫ１、ＳＲＰＫ３、ＲＥＲＥ、ＡＤＭ、ＬＡＭＡ３、ＫＩＲ２ＤＬ４、ＵＬＢＰ２、ＬＡＭＡ４、ＣＡ９、及びＢＣＡＰ３１からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの少なくとも一方を比較するステップを含み、前記１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した前記１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、前記マルチキナーゼ阻害薬に対する前記癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する、方法。
【請求項１２６】
前記哺乳動物における癌を治療するさらなるステップを含む、請求項１〜１２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２７】
（ｉ）ＧＲＨＰＲ、ＮＤＵＦＣ１、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＳＴＡＵ１、ＥＸＯＳＣ７、ＣＯＧ８、ＣＦＤＰ１、及びＫＣＮＧ１の少なくとも１つのタンパク質産物を試験薬剤と接触させるステップ、及び
（ｉｉ）前記試験薬剤が、少なくとも部分的に、前記タンパク質産物の発現及び活性の少なくとも一方を低減する、消失させる、抑制する、又は阻害するかどうかを決定するステップ
を含む、癌の治療に使用するための薬剤を同定する方法。
【請求項１２８】
前記薬剤が有意なオフターゲット効果及び非特異的効果の少なくとも一方をほとんど又は全く有さず又は示さない、請求項１２７に記載の方法。
【請求項１２９】
前記薬剤が抗体又は有機小分子である、請求項１２７又は１２８に記載の方法。
【請求項１３０】
哺乳動物における癌を治療する方法であって、請求項１２７〜１２９のいずれか一項に記載の方法によって同定される前記薬剤の治療有効量を前記哺乳動物に投与するステップを含む、方法。
【請求項１３１】
前記哺乳動物がヒトである、請求項１〜１３０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３２】
前記癌が、乳癌、肺癌、卵巣癌、子宮頸癌、子宮癌、前立腺癌、脳及び神経系癌、頭頸部癌、結腸癌、結腸直腸癌、胃癌、肝癌、腎癌、膀胱癌、黒色腫、リンパ系の癌、骨髄単球性の癌、膵癌、下垂体癌、副腎癌、又は筋骨格系の癌を含む、請求項１〜１３１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３３】
乳癌が、高悪性度乳癌、並びに、トリプルネガティブ乳癌、グレード２乳癌、グレード３乳癌、リンパ節陽性（ＬＮ＋）乳癌、ＨＥＲ２陽性（ＨＥＲ２＋）乳癌及びＥＲ陽性（ＥＲ＋）乳癌などの癌サブタイプを含む、請求項１３２に記載の方法。
【請求項１３４】
癌の治療に使用するための、請求項１２７〜１２９のいずれか一項に記載の方法によって同定される薬剤。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、癌に関する。より詳細には、本発明は、癌の悪性度を決定し、癌の予後を診断し、及び／又は抗癌療法に対する反応性を予測する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ホルモン受容体（ＥＲ及びＰＲ）及びＨＥＲ２は、乳癌の病理組織学的分類及び管理上の意思決定を補助するため臨床診療で使用されている標準バイオマーカーである。ホルモン受容体（ＨＲ：Ｈｏｒｍｏｎｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）陽性及びＨＥＲ２陽性腫瘍には、それぞれタモキシフェン及び抗ＨＥＲ２療法が有効である。他方で、現在、ＨＲ／ＨＥＲ２の発現を欠くトリプルネガティブ乳癌（ＴＮＢＣ：ｔｒｉｐｌｅ  ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｂｒｅａｓｔ  ｃａｎｃｅｒ）の管理に対する標的薬物療法はない。ＴＮＢＣは概して増殖性が高いためＨＲ陽性腫瘍と比べて化学療法に対する感受性が高く、非ＴＮＢＣよりもＴＮＢＣの方が化学療法後の病理学的完全奏効（ｐＣＲ：ｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌ  ｃｏｍｐｌｅｔｅ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）の可能性は高い１、２。逆説的に、残存疾患を有するＴＮＢＣ患者で再燃頻度が高いことに起因して１、２、ＴＮＢＣは非ＴＮＢＣより不良な生存と関連する。化学療法後にｐＣＲを得るＴＮＢＣ患者は僅か３１％に過ぎず３、標的療法の必要性が強調される。
【０００３】
トランスクリプトームプロファイリングを用いて乳癌の多様性が臨床転帰に関連した５つの固有の「ＰＡＭ５０」サブタイプ、即ち、ルミナルＡ、ルミナルＢ、基底細胞様、ＨＥＲ−２及び正常細胞様サブタイプに分けて分析されている４〜８。転帰又は治療に対する反応を予測するため、マンマプリント（ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ）９、オンコタイプＤｘ（ＯｎｃｏｔｙｐｅＤｘ）１０、１１、テーロス（Ｔｈｅｒｏｓ）１２〜１５を含めた幾つかの遺伝子シグネチャーが開発されている。これらの市販のシグネチャーは、腫瘍反応又は生存時間などの臨床表現型に基づき遺伝子を選択するモデルに依拠している。その臨床的有用性にも関わらず、これらのモデルは、目的の表現型についての核心となる生物学的機構を特定することができない。最近になって、生物学的機能によって駆動される遺伝子共発現シグネチャー、「アトラクターメタ遺伝子」に基づく手法が、ある種の癌において生存の予測に適用されている。しかしながら、かかる手法は初期段階であり、一般に癌に関して、及び特定の癌についてもまた、このアトラクターメタ遺伝子分析を展開するには取り組むべき課題が多々ある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子が含まれる機能メタ遺伝子の１つ又は複数のものである複数の差次的に発現する遺伝子の発現レベルの比較に関する。これらのメタ遺伝子における複数の遺伝子の発現レベルの比較を用いると、ある種の癌の悪性度の決定が容易になる。この比較はさらに、又はそれに代えて、患者に癌の予後診断を提供することを補助し得る。本発明はまた、前述の１２種の機能メタ遺伝子の１つ又は複数に関連する１つ又は複数の遺伝子の発現レベルを決定することにより、抗癌治療に対する癌の反応性を予測することにも関する。
【０００５】
本発明はさらに、特定の癌の悪性度の決定、癌患者の予後診断及び／又は抗癌治療に対する反応性の予測を容易にし又はそれを補助するための、差次的に発現するタンパク質の
特異的シグネチャーの発現レベルの比較に関する。これらの比較の一方又は両方がまた、癌悪性度、予後及び／又は治療の決定において、前述の機能メタ遺伝子の１つ又は複数のものである複数の遺伝子の発現レベルの前述の比較と統合されてもよい。
【０００６】
第１の態様において、本発明は、哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法に関し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、過剰発現遺伝子及び過小発現遺伝子は、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子からなる群から選択される１つ又は複数のメタ遺伝子のものであり、１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０００７】
第２の態様において、本発明は、哺乳動物の癌の予後を決定する方法に関し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、過剰発現遺伝子及び過小発現遺伝子は、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子からなる群から選択される１つ又は複数のメタ遺伝子のものであり、１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、より良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０００８】
上記の態様の一実施形態において、１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子は、前記メタ遺伝子の１つから選択される。代替的実施形態において、１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子は、複数の前記メタ遺伝子から選択される。
【０００９】
好適には、上記の態様の方法に関して、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び／又は多重ネットワークメタ遺伝子は、テーブル２１に列挙される遺伝子の１つ又は複数を含む。
【００１０】
第３の態様において、本発明は、哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法に関し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、過剰発現遺伝子及び過小発現遺伝子は、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びにタンパク質合成／修飾メタ遺伝子からなる群から選択される１つ又は複数のメタ遺伝子のものであり、１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくは
それと相関し、及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００１１】
第４の態様において、本発明は、哺乳動物の癌の予後を決定する方法に関し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、過剰発現遺伝子及び過小発現遺伝子は、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びにタンパク質合成／修飾メタ遺伝子からなる群から選択される１つ又は複数のメタ遺伝子のものであり、１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、より良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００１２】
第３及び第４の態様の一実施形態において、１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子は、前記メタ遺伝子の１つから選択される。代替的実施形態において、１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子は、複数の前記メタ遺伝子から選択される。
【００１３】
好適には、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びに／又はタンパク質合成／修飾メタ遺伝子は、テーブル２２に列挙される遺伝子の１つ又は複数を含む。
【００１４】
第３及び第４の態様の方法の詳細な実施形態において、１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子は、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子の１つ又は複数のものである。
【００１５】
第５の態様において、本発明は、哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法に関し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベル発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００１６】
第６の態様において、本発明は、哺乳動物の癌の予後を決定する方法に関し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、より不
良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、より良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００１７】
特定の実施形態において、染色体不安定性に関連する遺伝子は、ＣＩＮメタ遺伝子のものである。非限定的な例としては、ＡＴＰ６Ｖ１Ｃ１、ＲＡＰ２Ａ、ＣＡＬＭ１、ＣＯＧ８、ＨＥＬＬＳ、ＫＤＭ５Ａ、ＰＧＫ１、ＰＬＣＨ１、ＣＥＰ５５、ＲＦＣ４、ＴＡＦ２、ＳＦ３Ｂ３、ＧＰＩ、ＰＩＲ、ＭＣＭ１０、ＭＥＬＫ、ＦＯＸＭ１、ＫＩＦ２Ｃ、ＮＵＰ１５５、ＴＰＸ２、ＴＴＫ、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＮ、ＥＸＯ１、ＭＡＰＲＥ１、ＡＣＯＴ７、ＮＡＥ１、ＳＨＭＴ２、ＴＣＰ１、ＴＸＮＲＤ１、ＡＤＭ、ＣＨＡＦ１Ａ及びＳＹＮＣＲＩＰからなる群から選択される遺伝子が挙げられる。好ましくは、これらの遺伝子は、ＭＥＬＫ、ＭＣＭ１０、ＣＥＮＰＡ、ＥＸＯ１、ＴＴＫ及びＫＩＦ２Ｃからなる群から選択される。
【００１８】
特定の実施形態において、エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する遺伝子は、ＥＲメタ遺伝子のものである。非限定的な例としては、ＢＴＧ２、ＰＩＫ３ＩＰ１、ＳＥＣ１４Ｌ２、ＦＬＮＢ、ＡＣＳＦ２、ＡＰＯＭ、ＢＩＮ３、ＧＬＴＳＣＲ２、ＺＭＹＮＤ１０、ＡＢＡＴ、ＢＣＡＴ２、ＳＣＵＢＥ２、ＲＵＮＸ１、ＬＲＲＣ４８、ＭＹＢＰＣ１、ＢＣＬ２、ＣＨＰＴ１、ＩＴＭ２Ａ、ＬＲＩＧ１、ＭＡＰＴ、ＰＲＫＣＢ、ＲＥＲＥ、ＡＢＨＤ１４Ａ、ＦＬＴ３、ＴＮＮ、ＳＴＣ２、ＢＡＴＦ、ＣＤ１Ｅ、ＣＦＢ、ＥＶＬ、ＦＢＸＷ４、ＡＢＣＢ１、ＡＣＡＡ１、ＣＨＡＤ、ＰＤＣＤ４、ＲＰＬ１０、ＲＰＳ２８、ＲＰＳ４Ｘ、ＲＰＳ６、ＳＯＲＢＳ１、ＲＰＬ２２及びＲＰＳ４ＸＰ３からなる群から選択される遺伝子が挙げられる。好ましくは、これらの遺伝子は、ＭＡＰＴ及びＭＹＢからなる群から選択される。
【００１９】
特定の実施形態において、第５及び第６の態様の方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベル、及び／又はＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップをさらに含み、他の過小発現遺伝子と比較した他の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度及び／又はより不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は他の過小発現遺伝子と比較した他の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度及び／又はより良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００２０】
一実施形態において、１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子は、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される。
【００２１】
一実施形態において、１つ又は複数の他の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択される。
【００２２】
好適には、染色体不安定性に関連する過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する過小発現遺伝子の発現レベルの比較が、１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの比較と統合され、第１の統合スコアが導き出される。
【００２３】
第７の態様において、本発明は、哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル、及び／又はＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００２４】
第８の態様において、本発明は、哺乳動物の癌の予後を決定する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル、及び／又はＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較してより良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００２５】
第７及び第８の態様の一実施形態において、１つ又は複数の過剰発現遺伝子は、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ
５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される。
【００２６】
第７及び第８の態様の一実施形態において、１つ又は複数の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択される。
【００２７】
詳細な実施形態において、第１、第２、第３、第４、第５、第６、第７及び第８の態様の方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル、及び／又はＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルを比較するステップをさらに含み、過小発現タンパク質と比較した過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度及び／又はより不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は過小発現タンパク質と比較した過剰発現タンパク質の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度及び／又はより良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００２８】
好適には、１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの比較は、それによって統合スコアを導き出すためのものである。詳細な一実施形態では、１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの比較が、
（ｉ）染色体不安定性に関連する過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する過小発現遺伝子の発現レベルの比較と統合されて、第２の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｉ）第１の統合スコアと統合されて、第３の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｉｉ）ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又はＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される過小発現遺伝子の発現レベルの比較と統合されて、第４の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｖ）過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は過小発現遺伝子の発現レベルの比較であって、これらの遺伝子が、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び／又は多重ネットワークメタ遺伝子の１つ又は複数のものである、比較と統合されて、第５の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｖ）過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は過小発現遺伝子の発現レベルの比較であっ
て、これらの遺伝子が、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びに／又はタンパク質合成／修飾メタ遺伝子の１つ又は複数のものである、比較と統合されて、第６の統合スコアが導き出され、
第２、第３、第４、第５及び／又は第６の統合スコアは、哺乳動物における癌の悪性度及び／又は予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００２９】
詳細な実施形態において、第２、第３、第４、第５及び／又は第６の統合スコアは、少なくとも一部には、加算、減算、乗算、除算及び／又は累乗によって導き出される。
好ましい実施形態において、第１、第２及び／又は第３の統合スコアは、少なくとも一部には累乗によって導き出され、他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び他の過小発現遺伝子の発現レベルの比較が、
（ｉ）染色体不安定性に関連する過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する過小発現遺伝子の発現レベルの比較；及び／又は
（ｉｉ）過剰発現タンパク質の発現レベル及び／又は過小発現タンパク質の発現レベルの比較
で累乗される。
【００３０】
第９の態様において、本発明は、哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル、及び／又はＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルを比較するステップを含み、１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００３１】
第１０の態様において、本発明は、哺乳動物の癌の予後を決定する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル、及び／又はＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルを比較するステップを含み、１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較してより良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００３２】
第１１の態様において、本発明は、哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、過剰発現遺伝子及び過小発現遺伝子は、炭水
化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子からなる群から選択される１つ又は複数のメタ遺伝子のものであり、過小発現遺伝子と比較した過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００３３】
好適には、本態様について、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び／又は多重ネットワークメタ遺伝子は、テーブル２１に列挙される遺伝子の１つ又は複数を含む。
【００３４】
第１２の態様において、本発明は、哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、過剰発現遺伝子及び過小発現遺伝子は、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びにタンパク質合成／修飾メタ遺伝子からなる群から選択される１つ又は複数のメタ遺伝子のものであり、過小発現遺伝子と比較した過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００３５】
第１１及び第１２の態様の一実施形態において、１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子は、メタ遺伝子の１つから選択される。代替的実施形態において、１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子は、複数のメタ遺伝子から選択される。
【００３６】
好適には、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びに／又はタンパク質合成／修飾メタ遺伝子は、テーブル２２に列挙される遺伝子の１つ又は複数を含む。
【００３７】
詳細な実施形態において、１つ又は複数の過剰発現遺伝子及び１つ又は複数の過小発現遺伝子は、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子の１つ又は複数のものである。
【００３８】
第１１及び第１２の態様の方法によれば、１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップは、１つ又は複数の過剰発現遺伝子の平均発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子の平均発現レベルを比較するステップを含む。これには、１つ又は複数の過剰発現遺伝子の平均発現レベルと１つ又は複数の過小発現遺伝子の平均発現レベルとの比を計算するステップが含まれ得る。好適には、この比が、癌悪性度及び予後不良の指標となるか、又はそれと相関する悪性度スコアを提供する。或いは、１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップは、１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの合計及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの合計を比較するステップを含む。これには、１つ又は複数の過剰発現遺伝子の
発現レベルの合計及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの合計の比を計算するステップが含まれ得る。
【００３９】
第１３の態様において、本発明は、哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の非有糸分裂癌細胞における染色体不安定性に関連する１つ又は複数の遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、発現レベルが高いほど、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００４０】
好適には、染色体不安定性に関連する１つ又は複数の遺伝子は、ＴＴＫ、ＣＥＰ５５、ＦＯＸＭ１及びＳＫＩＰ２及び／又はテーブル４に列挙される任意のＣＩＮ遺伝子からなる群から選択される。
【００４１】
第１４の態様において、本発明は、哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００４２】
特定の実施形態において、染色体不安定性に関連する遺伝子は、ＣＩＮメタ遺伝子のものである。非限定的な例としては、ＡＴＰ６Ｖ１Ｃ１、ＲＡＰ２Ａ、ＣＡＬＭ１、ＣＯＧ８、ＨＥＬＬＳ、ＫＤＭ５Ａ、ＰＧＫ１、ＰＬＣＨ１、ＣＥＰ５５、ＲＦＣ４、ＴＡＦ２、ＳＦ３Ｂ３、ＧＰＩ、ＰＩＲ、ＭＣＭ１０、ＭＥＬＫ、ＦＯＸＭ１、ＫＩＦ２Ｃ、ＮＵＰ１５５、ＴＰＸ２、ＴＴＫ、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＮ、ＥＸＯ１、ＭＡＰＲＥ１、ＡＣＯＴ７、ＮＡＥ１、ＳＨＭＴ２、ＴＣＰ１、ＴＸＮＲＤ１、ＡＤＭ、ＣＨＡＦ１Ａ及びＳＹＮＣＲＩＰからなる群から選択される遺伝子が挙げられる。好ましくは、これらの遺伝子は、ＭＥＬＫ、ＭＣＭ１０、ＣＥＮＰＡ、ＥＸＯ１、ＴＴＫ及びＫＩＦ２Ｃからなる群から選択される。
【００４３】
特定の実施形態において、エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する遺伝子は、ＥＲメタ遺伝子のものである。非限定的な例としては、ＢＴＧ２、ＰＩＫ３ＩＰ１、ＳＥＣ１４Ｌ２、ＦＬＮＢ、ＡＣＳＦ２、ＡＰＯＭ、ＢＩＮ３、ＧＬＴＳＣＲ２、ＺＭＹＮＤ１０、ＡＢＡＴ、ＢＣＡＴ２、ＳＣＵＢＥ２、ＲＵＮＸ１、ＬＲＲＣ４８、ＭＹＢＰＣ１、ＢＣＬ２、ＣＨＰＴ１、ＩＴＭ２Ａ、ＬＲＩＧ１、ＭＡＰＴ、ＰＲＫＣＢ、ＲＥＲＥ、ＡＢＨＤ１４Ａ、ＦＬＴ３、ＴＮＮ、ＳＴＣ２、ＢＡＴＦ、ＣＤ１Ｅ、ＣＦＢ、ＥＶＬ、ＦＢＸＷ４、ＡＢＣＢ１、ＡＣＡＡ１、ＣＨＡＤ、ＰＤＣＤ４、ＲＰＬ１０、ＲＰＳ２８、ＲＰＳ４Ｘ、ＲＰＳ６、ＳＯＲＢＳ１、ＲＰＬ２２及びＲＰＳ４ＸＰ３からなる群から選択される遺伝子が挙げられる。好ましくは、これらの遺伝子は、ＭＡＰＴ及びＭＹＢからなる群から選択される。
【００４４】
好適には、この態様の方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベル、及び／又はＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２Ｄ
Ｌ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップをさらに含み、１つ又は複数の他の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００４５】
一実施形態において、１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子は、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される。
【００４６】
一実施形態において、１つ又は複数の他の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択される。
【００４７】
特定の実施形態では、１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの比較が、染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの比較と統合されて、第１の統合スコアが導き出され、第１の統合スコアは抗癌治療に対する癌の反応性の指標となるか、若しくはそれと相関する。例として、第１の統合スコアは、少なくとも一部には、加算、減算、乗算、除算及び／又は累乗によって導き出され得る。好ましくは、統合スコアは累乗によって導き出され、１つ又は複数の他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ又は複数の他の過小発現遺伝子の発現レベルの比較が、染色体不安定性に関連する１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルの比較で累乗される。
【００４８】
第１５の態様において、本発明は、哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル、及び／又はＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００４９】
一実施形態において、１つ又は複数の過剰発現遺伝子は、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ
、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される。
【００５０】
一実施形態において、１つ又は複数の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択される。
【００５１】
好適には、第１１、第１２、第１３、第１４及び第１５の態様の方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル、及び／又はＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルを比較するステップをさらに含み、１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００５２】
好適には、１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの比較は、それによって統合スコアを導き出すためのものである。詳細な一実施形態では、１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル及び／又は１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルの比較が、
（ｉ）染色体不安定性に関連する過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する過小発現遺伝子の発現レベルの比較と統合されて、第２の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｉ）第１の統合スコアと統合されて、第３の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｉｉ）ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又はＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される過小発現遺伝子の発現レベルの比較と統合されて、第４の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｖ）過剰発現遺伝子の発現レベル及び過小発現遺伝子の発現レベルの比較であって、これらの遺伝子が、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び／又は多重ネットワークメタ遺伝子の１つ又は複数のものである、比較と統合されて、第５の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｖ）過剰発現遺伝子の発現レベル及び過小発現遺伝子の発現レベルの比較であって、これらの遺伝子が、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びに／又はタンパク質合成／修飾メ
タ遺伝子の１つ又は複数のものである、比較と統合されて、第６の統合スコアが導き出され、
第２、第３、第４、第５及び／又は第６の統合スコアは、抗癌治療に対する癌の反応性の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００５３】
詳細な実施形態において、第１、第２、第３、第４、第５及び／又は第６の統合スコアは、少なくとも一部には、加算、減算、乗算、除算及び／又は累乗によって導き出される。
【００５４】
好ましい実施形態において、第１、第２及び／又は第３の統合スコアは、少なくとも一部には累乗によって導き出され、他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又は他の過小発現遺伝子の発現レベルの比較が、
（ｉ）染色体不安定性に関連する過剰発現遺伝子の発現レベル及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する過小発現遺伝子の発現レベルの比較；及び／又は
（ｉｉ）過剰発現タンパク質の発現レベル及び／又は過小発現タンパク質の発現レベルの比較
で累乗される。
【００５５】
第１６の態様において、本発明は、哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現タンパク質の発現レベル、及び／又はＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現タンパク質の発現レベルを比較するステップを含み、１つ又は複数の過小発現タンパク質と比較した１つ又は複数の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００５６】
好適には、第１１、第１２、第１３、第１４、第１５及び第１６の態様の抗癌治療は、内分泌療法、化学療法、免疫療法及び分子標的療法からなる群から選択される。特定の実施形態において、抗癌治療には、未分化リンパ腫キナーゼ（ＡＬＫ：ａｎａｐｌａｓｔｉｃ  ｌｙｍｐｈｏｍａ  ｋｉｎａｓｅ）阻害薬、ＢＣＲ−ＡＢＬ阻害薬、熱ショックタンパク質９０（ＨＳＰ９０：ｈｅａｔ  ｓｈｏｃｋ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ９０）阻害薬、上皮成長因子受容体（ＥＧＦＲ：ｅｐｉｄｅｍｅｒｍａｌ  ｇｒｏｗｔｈ  ｆａｃｔｏｒ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）阻害薬、ポリ（ＡＤＰ−リボース）ポリメラーゼ（ＰＡＲＰ：ｐｐｌｙ（ＡＤＰ−ｒｉｂｏｓｅ）ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ）阻害薬、レチノイン酸、Ｂ細胞リンパ腫２（Ｂｃｌ２：Ｂ−ｃｅｌｌ  ｌｙｍｐｈｏｍａ  ２）阻害薬、糖新生阻害薬、ｐ３８マイトジェン活性化プロテインキナーゼ（ＭＡＰＫ：ｍｉｔｏｇｅｎ−ａｃｔｉｖａｔｅｄ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｋｉｎａｓｅ）阻害薬、マイトジェン活性化プロテインキナーゼキナーゼ１／２（ＭＥＫ１／２：ｍｉｔｏｇｅｎ−ａｃｔｉｖａｔｅｄ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｋｉｎａｓｅ  １／２）阻害薬、哺乳類ラパマイシン標的タンパク質（ｍＴＯＲ：ｍａｍｍａｌｉａｎ  ｔａｒｇｅｔ  ｏｆ  ｒａｐａｍｙｃｉｎ）阻害薬、ホスファチジルイノシトール−４，５−二リン酸３−キナーゼ（ＰＩ３Ｋ：ｐｈｏｓｐｈａｔｉｄｙｌｉｎｏｓｉｔｏｌ−４，５−ｂｉｓｐｈｏｓｐｈａｔｅ  ３−ｋｉｎａｓｅ）阻害薬、インスリン様成長因子１受容体（ＩＧＦ１Ｒ：ｉｎｓｕｌｉｎ−ｌｉｋｅ  ｇｒｏｗｔｈ  ｆａｃｔｏｒ  １  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）阻害薬、ホスホリパーゼＣ−γ（ＰＬＣγ：ｐｈｏｓｐｈｏｌｉｐａｓｅ  Ｃ−γ）阻害薬、ｃ−Ｊｕｎ  Ｎ末端キナーゼ（ＪＮＫ：ｃ−Ｊｕｎ
Ｎ−ｔｅｒｍｉｎａｌ  ｋｉｎａｓｅ）阻害薬、ｐ２１活性化キナーゼ１（ＰＡＫ１：
ｐ２１−ａｃｔｉｖａｔｅｄ  ｋｉｎａｓｅ−１）阻害薬、脾チロシンキナーゼ（ＳＹＫ：ｓｐｌｅｅｎ  ｔｙｒｏｓｉｎｅ  ｋｉｎａｓｅ）阻害薬、ヒストンデアセチラーゼ（ＨＤＡＣ：ｈｉｓｔｏｎｅ  ｄｅａｃｅｔｙｌａｓｅ）阻害薬、線維芽細胞成長因子受容体（ＦＧＦＲ：ｆｉｂｒｏｂｌａｓｔ  ｇｒｏｗｔｈ  ｆａｃｔｏｒ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ）阻害薬、Ｘ連鎖アポトーシス阻害因子（ＸＩＡＰ：Ｘ−ｌｉｎｋｅｄ  ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ  ｏｆ  ａｐｏｐｔｏｓｉｓ）阻害薬、ポロ様キナーゼ１（ＰＬＫ１：ｐｏｌｏ−ｌｉｋｅ  ｋｉｎａｓｅ  １）阻害薬、細胞外シグナル調節キナーゼ５（ＥＲＫ５：ｅｘｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒ−ｓｉｇｎａｌ−ｒｅｇｕｌａｔｅｄ  ｋｉｎａｓｅ  ５）阻害薬及びそれらの組み合わせが含まれる。
【００５７】
好適には、第１１、第１２、第１３、第１４、第１５及び第１６の態様の方法は、抗癌治療の治療有効量を哺乳動物に投与するステップをさらに含む。好ましくは、抗癌治療は、相対発現レベルが変化している又は調節されていることが抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加の指標となるか、又はそれと相関するときに投与される。
【００５８】
第１７の態様において、本発明は、哺乳動物における免疫療法剤に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＣＤ３６、ＣＥＴＮ３、ＣＦＤＰ１、ＫＣＮＧ１、ＬＡＭＡ３、ＮＡＥ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＰＧＫ１、ＳＦ３Ｂ３、ＳＴＡＵ１及びＴＸＮからなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル、及び／又はＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＢＴＮ２Ａ２、ＢＣＬ２、ＣＡＭＫ４、ＦＢＸＷ４、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＰＳＥＮ２、ＭＹＢ及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、免疫療法剤に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００５９】
好適には、免疫療法剤は免疫チェックポイント阻害薬である。好ましくは、免疫チェックポイント阻害薬は抗ＰＤ１抗体又は抗ＰＤＬ１抗体であるか、又はそれを含む。
第１８の態様においては、哺乳動物における上皮；成長因子受容体（ＥＧＦＲ）阻害薬に対する癌の反応性を予測する方法が提供され、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＮＡＥ１、ＧＳＫ３Ｂ、ＴＡＦ２、ＭＡＰＲＥ１、ＢＲＤ４、ＳＴＡＵ１、ＴＡＦ２、ＰＤＣＤ４、ＫＣＮＧ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＥＩＦ４Ｂ、ＨＥＬＬＳ、ＲＰＬ２２、ＡＢＡＴ、ＢＴＮ２Ａ２、ＣＤ１Ｂ、ＩＴＭ２Ａ、ＢＣＬ２、ＣＸＣＲ４、及びＡＲＮＴ２からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル、及び／又はＣＤ１Ｃ、ＣＤ１Ｅ、ＣＤ１Ｂ、ＫＤＭ５Ａ、ＢＡＴＦ、ＥＶＬ、ＰＲＫＣＢ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＨＡＤ、ＫＩＲ２ＤＬ４、ＡＢＨＤ５、ＡＢＨＤ１４Ａ、ＡＣＡＡ１、ＳＲＰＫ３、ＣＦＢ、ＡＲＮＴ２、ＮＤＵＦＣ１、ＢＣＬ２、ＥＶＬ、ＵＬＢＰ２、ＢＩＮ３、ＳＦ３Ｂ３、ＣＥＴＮ３、ＳＹＮＣＲＩＰ、ＴＡＦ２、ＣＥＮＰＮ、ＡＴＰ６Ｖ１Ｃ１、ＣＤ５５及びＡＤＯＲＡ２Ｂからなる群から選択される１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、ＥＧＦＲ阻害薬に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００６０】
第１９の態様においては、哺乳動物におけるマルチキナーゼ阻害薬に対する癌の反応性を予測する方法が提供され、前記方法は、哺乳動物の１つ又は複数の癌細胞、組織又は器官における、ＳＣＵＢＥ、ＣＨＰＴ１、ＣＤＣ１、ＢＴＧ２、ＡＤＯＲＡ２Ｂ及びＢＣＬ２からなる群から選択される１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル、及び／又はＮＯＰ２、ＣＡＬＲ、ＭＡＰＲＥ１、ＫＣＮＧ１、ＰＧＫ１、ＳＲＰＫ３、ＲＥＲＥ、ＡＤ
Ｍ、ＬＡＭＡ３、ＫＩＲ２ＤＬ４、ＵＬＢＰ２、ＬＡＭＡ４、ＣＡ９、及びＢＣＡＰ３１からなる群から選択される１つ又は複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、マルチキナーゼ阻害薬に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００６１】
好適には、第１７、第１８及び第１９の態様の方法について、１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、免疫療法剤、ＥＧＦＲ阻害薬又はマルチキナーゼ阻害薬に対する癌の反応性の相対的増加の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ又は複数の過小発現遺伝子と比較した１つ又は複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、免疫療法剤、ＥＧＦＲ阻害薬及び／又はマルチキナーゼ阻害薬に対する癌の反応性の相対的低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００６２】
一部の実施形態では、第１７、第１８及び第１９の態様の方法は、それぞれ免疫療法剤、ＥＧＦＲ阻害薬又はマルチキナーゼ阻害薬の治療有効量を哺乳動物に投与するステップをさらに含む。好ましくは、免疫療法剤、ＥＧＦＲ阻害薬又はマルチキナーゼ阻害薬は、相対発現レベルが変化している又は調節されていることがそれぞれ免疫療法剤、ＥＧＦＲ阻害薬又はマルチキナーゼ阻害薬に対する癌の反応性の相対的増加の指標となるか、又はそれと相関するときに投与される。
【００６３】
好適には、前述の態様の方法について、１つ又は複数の過剰発現遺伝子又はタンパク質の発現レベル及び１つ又は複数の過小発現遺伝子又はタンパク質の発現レベルを比較するステップは、１つ又は複数の過剰発現遺伝子又はタンパク質の平均発現レベル及び１つ又は複数の過小発現遺伝子又はタンパク質の平均発現レベルを比較するステップを含む。これには、１つ又は複数の過剰発現遺伝子又はタンパク質の平均発現レベルと１つ又は複数の過小発現遺伝子又はタンパク質の平均発現レベルとの比を計算するステップが含まれ得る。好適には、この比が、癌悪性度及び予後不良の指標となるか、又はそれと相関する悪性度スコアを提供する。或いは、１つ又は複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ又は複数の過小発現遺伝子又はタンパク質の発現レベルを比較するステップは、１つ又は複数の過剰発現遺伝子又はタンパク質の発現レベルの合計及び１つ又は複数の過小発現遺伝子又はタンパク質の発現レベルの合計を比較するステップを含む。これには、１つ又は複数の過剰発現遺伝子又はタンパク質の発現レベルの合計と１つ又は複数の過小発現遺伝子又はタンパク質の発現レベルの合計との比を計算するステップが含まれ得る。
【００６４】
前述の方法の特定の実施形態において、哺乳動物は続いて癌の治療を受ける。
第２０の態様において、本発明は、癌の治療に使用するための薬剤を同定する方法を提供し、この方法は、
（ｉ）ＧＲＨＰＲ、ＮＤＵＦＣ１、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＳＴＡＵ１、ＥＸＯＳＣ７、ＣＯＧ８、ＣＦＤＰ１及び／又はＫＣＮＧ１のタンパク質産物を試験薬剤と接触させるステップ；及び
（ｉｉ）試験薬剤が、少なくとも部分的に、タンパク質産物の発現及び／又は活性を低減する、消失させる、抑制する、又は阻害するかどうかを決定するステップ
を含む。
【００６５】
好適には、薬剤は、有意なオフターゲット効果及び／又は非特異的効果をほとんど又は全く有さず又は示さない。
好ましくは、薬剤は抗体又は有機小分子である。
【００６６】
第２１の態様において、本発明は、第１８の態様の方法によって同定される癌の治療に
使用するための薬剤を提供する。
第２２の態様において、本発明は、哺乳動物における癌を治療する方法を提供し、この方法は、第１８の態様の方法によって同定される薬剤の治療有効量を哺乳動物に投与するステップを含む。
【００６７】
好ましくは、第２０、第２１及び第２２の態様の本発明について、癌は、ＧＲＨＰＲ、ＮＤＵＦＣ１、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＳＴＡＵ１、ＥＸＯＳＣ７、ＣＯＧ８、ＣＦＤＰ１、ＫＣＮＧ１及びそれらの任意の組み合わせからなる群から選択される過剰発現遺伝子を有する。
【００６８】
好適には、前述の態様の方法は、本明細書に記載される過剰発現遺伝子、過小発現遺伝子、過剰発現タンパク質及び／又は過小発現タンパク質の１つ又は複数の発現レベルを決定し、評価し又は計測するステップをさらに含む。
【００６９】
好適には、前述の態様及び実施形態において言及される哺乳動物はヒトである。
前述の態様の本発明の特定の実施形態において、癌には、乳癌、肺癌（肺腺癌及び肺扁平上皮癌を含む）、生殖器系癌（卵巣癌、子宮頸癌、子宮癌及び前立腺癌を含む）、脳及び神経系癌、頭頸部癌、消化管癌（結腸癌、結腸直腸癌及び胃癌を含む）、肝癌（肝細胞癌を含む）、腎癌（腎明細胞癌及び腎乳頭細胞癌を含む）、皮膚癌（黒色腫及び皮膚癌腫など）、血液細胞癌（リンパ系の癌及び骨髄単球性の癌を含む）、内分泌系癌（膵癌及び下垂体癌など）、筋骨格系の癌（骨及び軟部組織癌を含む）が含まれ、但しこれらに限定されるものではない。例として、乳癌には、高悪性度乳癌及び癌サブタイプ、例えば、トリプルネガティブ乳癌、グレード２乳癌、グレード３乳癌、リンパ節陽性（ＬＮ＋）乳癌、ＨＥＲ２陽性（ＨＥＲ２＋）乳癌及びＥＲ陽性（ＥＲ＋）乳癌が含まれ、但しこれらに限定されるものではない。
【００７０】
文脈上特に必須でない限り、用語「〜を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」、「〜を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」及び「〜を含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、又は類似の用語は、非排他的包含を意味することが意図され、従って要素又は特徴の記載されるリストはそれらの提示又は列挙される要素を含むのみならず、列挙又は提示されない他の要素又は特徴を含み得る。
【００７１】
不定冠詞「１つの（ａ）」及び「１つの（ａｎ）」は、本明細書では、単数又は複数の要素又は特徴を指して又は包含して使用され、「１つ」又は「単一の」要素又は特徴を意味し又は定義するものと解釈されてはならない。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１Ａ】乳癌サブタイプと悪性度遺伝子リストとの相関。悪性度遺伝子リストの２０６個の遺伝子（テーブル４）の発現に基づきＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットを視覚化した。各腫瘍の悪性度スコアは、ＥＲメタ遺伝子（ＥＲ遺伝子発現の平均値）に対するＣＩＮメタ遺伝子（ＣＩＮ遺伝子発現の平均値）の比として計算した。（Ａ）ＧＥＮＩＵＳ組織学的分類に基づく悪性度遺伝子リストの発現。箱ひげ図は組織学的サブタイプの悪性度スコアを示す。
【図１Ｂ】（Ｂ）ＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットの患者について、全患者、非ＴＮＢＣ患者及びＥＲ＋  グレード２腫瘍を有する患者において悪性度スコアに基づき（上段：四分位基準；下段：中央値基準）全生存を分析した。上位四分位対下位四分位の比較（上段）及び中央値による二分（高対低）での比較に関するハザード比（ＨＲ：ｈａｚａｒｄ  ｒａｔｉｏ）及び信頼区間（ＣＩ：ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）及びｐ値を示す（ログランク検定、グラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ））。各群の患者数（ｎ）は括弧内に示す。
【図２Ａ】悪性度遺伝子リストのネットワーク解析。（Ａ）悪性度遺伝子リストの２０６個の遺伝子に関して直接相互作用を用いてインジェヌイティー（Ｉｎｇｅｎｕｉｔｙ）パスウェイ解析を実施した（赤色は過剰発現であり、緑色は過小発現である）。高い直接相互作用の１つのネットワークが同定された。
【図２Ｂ】（Ｂ）Ａのネットワークの遺伝子について、悪性度スコア及び全生存とのそれらの相関に関して調べ（テーブル５）、最も高い相関を有する８個の遺伝子（ＭＡＰＴ、ＭＹＢ、ＭＥＬＫ、ＭＣＭ１０、ＣＥＮＰＡ、ＥＸＯ１、ＴＴＫ及びＫＩＦ２Ｃ）は直接相互作用ネットワークにおいてなおも関係付けられた。
【図２Ｃ】（Ｃ）ＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットの患者について、全患者、非ＴＮＢＣ患者及びＥＲ＋  グレード２腫瘍を有する患者においてＣの８遺伝子のスコアに基づき（上段：四分位基準；下段：中央値基準）全生存を分析した。
【図３】ＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットの８遺伝子スコアによって層別化した患者の生存。ＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットの患者について、全患者（Ａ）又はＥＲ陽性患者のみ（Ｂ）において選択されたセッティングでの８遺伝子スコアに基づき全生存を分析した。（Ａ）高対低８遺伝子スコア（中央値で分割）のＴＰ５３突然変異を比較した。増殖マーカーＫｉ６７の発現を中央値による二分によって分け、次にこれらの群の各々の患者をその８遺伝子スコアに基づき層別化（四分位で分割）した。病期（ステージＩ〜ステージＩＩＩ）は８遺伝子スコア中央値によって層別化した。（Ｂ）ＥＲ＋  グレード３、ＥＲ＋  リンパ節陰性（ＬＮ−）及びＥＲ＋  ＬＮ＋腫瘍は四分位で層別化した。
【図４】８遺伝子スコアは乳癌患者の生存と関連性がある。４つの公開されているデータセットを使用して、生存の予測因子としての８遺伝子スコアをバリデートした。これらのデータセットの各々の腫瘍について８遺伝子スコアを計算し、８遺伝子スコア中央値に基づき患者の生存を層別化した；（Ａ）ＧＳＥ２９９０１５、（Ｂ）ＧＳＥ３４９４６５、（Ｃ）ＧＳＥ２０３４６６及び（Ｄ）ＧＳＥ２５０６６５３。高対低８遺伝子スコアの比較に関するハザード比（ＨＲ）及び信頼区間（ＣＩ）及びｐ値をカプラン・マイヤー生存曲線に示す（ログランク検定、グラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ））。患者数（ｎ）は括弧内に示す。各パネルの表は、あらゆる利用可能な従来の指標を含むコックス比例ハザードモデルの使用における多変量生存分析を示す。
【図５】悪性度遺伝子リストにおける治療標的。（Ａ）ＴＮＢＣ細胞株のＭＤＡ−ＭＢ−２３１、ＳＵＭ１５９ＰＴ及びＨｓ５７８Ｔを対照ｓｉＲＮＡ（スクランブル、Ｓｃ  ＣＴＲＬ）又は特定の遺伝子を標的化するｓｉＲＮＡで処理し、６日目にこれらの細胞の生存を比較した。示されるデータは３つの細胞株の平均値であり、ここで各細胞株はトリプリケートで処理している。グラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）を使用して実施した一元配置ＡＮＯＶＡ分析からの＊  ｐ＜０．０５、＊＊  ｐ＜０．０１及び＊＊＊  ＜０．００１。個々の細胞株のデータはテーブル５に示す。（Ｂ）乳癌細胞株のパネルを使用してＴＴＫのイムノブロッティング用のライセートを調製した。ローディング対照としてチューブリンを使用した。（Ｃ）漸増用量のＴＴＫ阻害薬（ＴＴＫｉ：ＴＴＫ  ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ）ＡＺ３１４６の存在下又は非存在下における乳癌細胞株の治療に関する用量反応曲線。細胞の生存は、治療６日後に行ったセルタイトル（ＣｅｌｌＴｉｔｒｅ）（登録商標）ＭＴＳ／ＭＴＡアッセイを用いて計測した。パーセンテージ生存率（用量当たりｎ＝３）は、対照細胞からのシグナルに対する治療細胞からのシグナルのパーセンテージとして計算した。（Ｄ）各細胞株について、細胞の５０％の生存に影響を及ぼすために必要なＴＴＫの濃度（ＩＣ５０）をＣの用量反応曲線からグラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）によって計測した。
【図６】ＴＴＫタンパク質発現は乳癌生存と関連性がある。乳癌患者の大規模コホート（ｎ＝４０９）における患者について、ＩＨＣによるＴＴＫ染色（スコア０〜３）に基づき全生存を層別化した。全患者について（Ａ）４つのＴＴＫ染色（カテゴリー０〜３）及び（Ｂ）２つのカテゴリー（０〜２対３）でのカプラン・マイヤー生存曲線を示す。生存曲線に関してログランク検定及びｐ値を使用した。（Ｃ）組織学的サブタイプ及び分裂指数にわたるＴＴＫ濃染（カテゴリー３）の分布。示されるデータは、１０個の高倍率視野（ｈｐｆ：ｈｉｇｈ  ｐｏｗｅｒ  ｆｉｅｌｄ）における有糸分裂細胞数として計測された分裂指数（中央値＋範囲）である。コホートの総腫瘍数に対するＴＴＫ濃染腫瘍数を右側に示す。高ＴＴＫ発現は全サブタイプにわたって分布し、分裂指数との関連性はなかった。
【図７】ＴＴＫは高悪性度のサブタイプに関連し、治療標的である。（Ａ）グレード３腫瘍、リンパ節陽性患者（ＬＮ＋）及びグレード３腫瘍を有するＬＮ＋患者のカプラン・マイヤー生存曲線を示す。これらの生存曲線に関してログランク検定及びｐ値を使用した。ＴＮＢＣ、及びＨＥＲ２を有する患者について、初期の時点での死亡に一層重きを置くゲーハン−ブレスロー−ウィルコクソン検定を用いたとき、生存は統計的に有意であった（アスタリスクを付したｐ値）。高Ｋｉ６７腫瘍及びＴＴＫ濃染を有する患者は生存不良の傾向があったが、有意性には達しなかった。生存曲線及び統計的分析はグラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）を使用して実施した。（Ｂ）ＴＮＢＣ及び非ＴＮＢＣ細胞株を、指定濃度のドセタキセル（ｄｏｃ：ｄｏｃｅｔａｘｅｌ）単独、ＴＴＫ阻害薬（ＴＴＫｉ）単独又はそれらの併用で６日間処理した。細胞の生存は、「方法」に記載するとおりのＭＴＳ／ＭＴＡアッセイを用いて計測した。＊＊＊  ｐ＜０．００１（グラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）の二元配置ＡＮＯＶＡで併用を単剤及び非ＴＮＢＣ細胞株と比較）。（Ｃ）ＭＤＡ−ＭＢ−２３１細胞をドセタキセル又はＴＴＫｉ単独又は併用で処理し、９６時間の時点で回収してフローサイトメトリーによるアポトーシスアッセイを実施した。初期アポトーシス細胞は、アネキシンＶ＋／７−ＡＡＤ−として定義した。
【図８Ａ】オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））におけるＴＮＢＣ、５年時点の転移イベント及び死亡において調節が解除された遺伝子の大域的遺伝子発現メタ分析。（Ａ）８つのデータセットにおいてＴＮＢＣを非ＴＮＢＣと比較した。
【図８Ｂ】（Ｂ）７つのデータセットにおいて５年時点で転移イベントがある腫瘍を５年時点で転移イベントがない腫瘍と比較した。
【図８Ｃ】（Ｃ）７つのデータセットにおいて５年時点で死亡に至った腫瘍を５年時点で死亡に至らなかった腫瘍と比較した。これらの比較で使用したデータセットは脚注に記載し、またヒートマップの色分けに関する凡例も載せる。ヒートマップの凡例は、ｐ値に基づく遺伝子順位によるときある遺伝子が上位又は下位ｘ％に入ることを表す。
【図９】２０６悪性度遺伝子リストの導出。（Ａ及びＢ）は、オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））におけるＴＮＢＣ及び／又は５年時点の転移及び死亡の分析間で共有される上位過剰発現遺伝子及び下位過小発現遺伝子のベン図である。（Ｃ及びＤ）Ａ及びＢのベン図を、ＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットからの隣接正常乳房組織と比較してＴＮＢＣにおいて調節が解除された遺伝子とかけ合わせた。パネルＣ及びＤにおいて太字で示した遺伝子が、フィルタリングされない悪性度遺伝子リストを構成する２０６個の遺伝子である。
【図１０】２０６悪性度遺伝子リストとメタ遺伝子アトラクターとの間で共通する遺伝子。ベン図は、２０６悪性度遺伝子リストと染色体不安定性（ＣＩＮ：ｃｈｒｏｍｏｓｏｍａｌ  ｉｎｓｔａｂｉｌｉｔｙ）、リンパ球特異的及びＥＲアトラクターとの間で共通する遺伝子（太字）を示す（チェン（Ｃｈｅｎｇ）ら著、２０１３ａ年、チェン（Ｃｈｅｎｇ）ら著、２０１３ｂ年）。以下の表に共有される遺伝子を列挙する。本研究の８遺伝子シグネチャーを構成する６個の過剰発現遺伝子（赤色を付す）及び２個の過小発現遺伝子（緑色を付す）を示す。２０６遺伝子シグネチャーのみに存在した残りの１４０個の遺伝子の遺伝子集合エンリッチメント解析から、これらの遺伝子が細胞周期において機能することが明らかになる。
【図１１】乳癌サブタイプと悪性度遺伝子リストとの相関。悪性度遺伝子リストの２０６個の遺伝子の発現に基づきＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットを視覚化した。各腫瘍の悪性度スコアは、過剰発現遺伝子の正規化ｚ−スコア発現値の合計を過小発現遺伝子のそれで除したものとして計算した。（Ａ及びＢ）ＰＡＭ５０固有サブタイプ及び統合クラスター分類に基づき悪性度遺伝子リストの発現を視覚化した。箱ひげ図はこれらのサブタイプの悪性度スコアを示す。箱ひげ図の影付きの線は悪性度スコアの中央値を示す。＊＊＊  ｐ＜０．００１、グラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）を使用した一元配置ＡＮＯＶＡ。カプラン・マイヤー曲線は、グレード３腫瘍を有するＥＲ＋患者の悪性度スコアの四分位数（左のプロット）又は中央値（中央のプロット）に基づき層別化したＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットの患者の全生存のものである。高悪性度スコア（中央値より高い）を示す５つのＰＡＭ５０固有サブタイプの腫瘍は、全生存において統計学的差異を示さなかった（右のプロット）。ハザード比（ＨＲ）及び９５％信頼区間（ＣＩ）及びｐ値はログランク検定を用いて報告する。
【図１２】悪性度スコアに基づくＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットのＰＡＭ５０乳癌サブタイプの生存。ＰＡＭ５０サブタイプに基づきアノテートされたＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットの患者の生存を、２０６遺伝子リスト（Ａ）及び縮小８遺伝子リスト（Ｂ）からの悪性度スコア中央値による二分によって分析した。ｐ値はグラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）のログランク検定を用いて報告し、種々のＰＡＭ５０サブタイプの、但し高悪性度スコアである腫瘍は全て、患者生存について差を示さず（左のグラフ）、一方でＰＡＭ５０サブタイプは低悪性度スコアセッティングにおいてのみ有意に異なる生存を示したことを示している。
【図１３】患者生存とのＴＴＫ染色の関連性。ＩＨＣによるＴＴＫ染色（スコア０〜３）に基づき、乳癌患者の大規模コホート（ｎ＝４０９）における患者の全生存を層別化した。１０年及び２０年フォローアップで全患者のカプラン・マイヤー生存曲線を示す（４つのＴＴＫ染色カテゴリー０〜３及び２つのカテゴリー（０〜２対３）。全患者の生存曲線に関してログランク検定及びｐ値を使用した。ＴＴＫ発現によって層別化したとき、グレード１、グレード２又はホルモン陽性腫瘍を有する患者の生存に統計学的差異はなかった。生存曲線及び統計的分析はグラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）を用いて実施した。
【図１４】本研究において「予後予測サブ群」の割当てに用いる基準。
【図１５−１】パネル１：シグネチャーとして１０個のＣＩＮ及び２個のＥＲ遺伝子によって分けた肺癌患者の全生存曲線；患者はシグネチャーの中央値に基づき低又は高である；パネル２：シグネチャーとして１０個のＣＩＮ遺伝子及び２個のＥＲ遺伝子によって分けた肺腺癌の生存曲線；患者はシグネチャーの中央値に基づき低又は高である；
【図１５−２】パネル３：シグネチャーとして１０個のＣＩＮ遺伝子及び２個のＥＲ遺伝子によって分けた肺腺癌の生存曲線（１０年）；患者はシグネチャーの中央値に基づき低又は高である；パネル４：シグネチャーとして６個のＣＩＮ遺伝子及び２個のＥＲ遺伝子によって分けた肺腺癌の生存曲線；患者はシグネチャーの中央値に基づき低又は高である；
【図１５−３】パネル５：シグネチャーとして６個のＣＩＮ遺伝子及び２個のＥＲ遺伝子によって分けた肺腺癌の生存曲線（１０年）；患者はシグネチャーの中央値に基づき低又は高である。
【図１６】（Ａ）癌ゲノムアトラス（ＴＣＧＡ：Ｔｈｅ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ａｔｌａｓ）データの乳癌コホートからのＲＮＡ−Ｓｅｑデータ。（Ｂ）オンコタイプＤｘ（ＯｎｃｏｔｙｐｅＤｘ）再発スコアと比較した、悪性度スコアによって層別化したＴＣＧＡにおける乳癌患者の無再発生存。（Ｃ）高悪性度スコアの乳房腫瘍と低悪性度スコアのそれらとのコピー数変異（ＣＮＶ：ｃｏｐｙ  ｎｕｍｂｅｒ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ）の比較。
【図１７】（Ａ）癌ゲノムアトラス（ＴＣＧＡ）データの全ての癌からのＲＮＡ−Ｓｅｑデータ。（Ｂ）オンコタイプＤｘ（ＯｎｃｏｔｙｐｅＤｘ）再発スコアと比較した、悪性度スコアによって層別化したＴＣＧＡにおける全ての癌患者の無再発生存。
【図１８】８遺伝子悪性度スコアによって層別化したＴＣＧＡデータ患者における種々の癌型の癌患者の無再発生存又は全生存。
【図１９】実施例２の概略。サブタイプ又は使用する遺伝子発現アレイプラットフォームに関係なく乳癌データセットを使用してオンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））でメタ分析を実施した。５年以内に転移又は死亡イベントに至った乳房腫瘍の大域的遺伝子発現プロファイルを、転移又は死亡イベントに至らなかったそれと比較し、これらの比較における上位過剰発現遺伝子（ＯＥ：ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓｅｄ）及び過小発現遺伝子（ＵＥ：ｕｎｄｅｒｅｘｐｒｅｓｓｅｄ）を選択した。次に、オンラインツールＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ（商標））（オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））のデータセットと一部が重複するｎ＞４０００例の患者）を使用して、転移及び死亡イベントに至った原発腫瘍（各データセットのアノテーションに依存する）において共通して調節が解除された遺伝子を問い合わせた。基底細胞様乳癌（ＢＬＢＣ：ｂａｓａｌ−ｌｉｋｅ  ｂｒｅａｓｅｔ  ｃａｎｃｅｒ）又はＥＲ陰性（ＥＲ−）乳癌の無再発生存（ＲＦＳ：ｒｅｌａｐｓｅ−ｆｒｅｅ  ｓｕｒｖｉｖａｌ）、無遠隔転移生存（ＤＭＦＳ：ｄｉｓｔａｎｔ  ｍｅｔａｓｔａｓｉｓ−ｆｒｅｅ  ｓｕｒｖｉｖａｌ）又は全生存（ＯＳ：ｏｖｅｒａｌｌ  ｓｕｒｖｉｖａｌ）に関連した遺伝子のみを選択した。次に、種々の転帰（ＲＦＳ、ＤＭＦＳ及びＯＳ）にわたって最も有意で永続的なものを選択することにより、この訓練からの９６個の遺伝子を２８個の遺伝子に絞り込んだ。次に、ＥＲ−、ＴＮＢＣ及びＢＬＢＣサブタイプの予後予測に関して、癌ゲノムアトラス（ＴＣＧＡ）データセット、リサーチオンラインキャンサーナレッジベース（ＲＯＣＫ：Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｏｎｌｉｎｅ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂａｓｅ）データセット及び均質なＴＮＢＣデータセットを含めた乳癌遺伝子発現研究の大規模コホートでこの２８遺伝子シグネチャーをバリデートした。最後に、ＴＮシグネチャーについて、療法前に遺伝子発現プロファイリングを実施した研究におけるネオアジュバント化学療法後の病理学的完全奏効（ｐＣＲ：ｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌ  ｃｏｍｐｌｅｔｅ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）との関連性を次に調べた。
【図２０】２８遺伝子ＴＮシグネチャーはＢＬＢＣ及びＥＲ−乳癌のＲＦＳ、ＤＭＦＳ及びＯＳと関連性がある。オンラインツールＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）においてシグネチャーとして２１個の過剰発現遺伝子及び７個の過小発現遺伝子を使用した。シグネチャー（２１個の過剰発現遺伝子の平均発現及び７個の過小発現遺伝子の発現の逆数）は、ＲＦＳ、ＤＭＦＳ及びＯＳを層別化した；低：シグネチャーの発現の中央値より低い及び高：シグネチャーの発現の中央値より高い。一変量生存分析に関するハザード比（ＨＲ）及びログランクｐ値（ｐ）はＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）によって生成した。ｎ＝患者数。
【図２１】ＴＮスコアによる予後予測はＴＮＣＢＣ、ＢＬＢＣ及びＥＲ−乳癌サブタイプにおいて標準的な臨床病理学的指標より優れている。２つのデータセット、（Ａ）ＴＮＢＣデータセット及び（Ｂ及びＣ）ＲＯＣＫデータセットをＴＮシグネチャーに関して分析し、７個の過小発現遺伝子の平均発現に対する２１個の過剰発現遺伝子の平均発現の比としてＴＮスコアを計算した。各腫瘍についてこのスコアを計算し、データセット全体のＴＮスコア中央値を使用して、ＴＮスコアに関して腫瘍を高（中央値を上回る）又は低（中央値を下回る）に分類した。（Ａ）コホートのＴＮスコア中央値による二分によって層別化したＴＮＢＣコホートのＴＮＢＣ患者のＲＦＲ。生存曲線の下の表は、ＴＮスコア及びデータセットに記録されている他の利用可能な臨床指標に関する一変量及び多変量生存分析を示す。多変量解析においてＴＮスコアはいずれの臨床指標よりも優れていた。（Ｂ）データセットのＴＮスコア中央値による二分によって層別化したＲＯＣＫデータセットのＢＬＢＣのＲＦＳ及びＤＭＦＳ。生存曲線の下の表は、データセットに記録されている他の利用可能な臨床指標に対するＴＮスコアの多変量生存分析を示す。ＢＬＢＣ症例の多変量解析においてＴＮスコアはいずれの臨床指標よりも優れていた。（Ｃ）ＥＲ陰性乳癌のＲＦＳ及びＤＭＦＳをＴＮスコアによって層別化した（データは示さず）。表は、ＥＲ−乳癌症例においてＴＮスコアが臨床指標より優れている多変量生存分析を示す。
【図２２】ＴＮスコアはＴＣＧＡデータセットのＥＲ−乳癌患者の全生存を層別化する。ＴＣＧＡ乳癌データ（ｎ＝１１０６）からのイルミナハイセック（Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑ）ＲＮＡ−ｓｅｑアレイを使用した遺伝子発現データを使用して、全ての腫瘍のＴＮスコアを計算した。ＴＮスコア中央値による二分によって腫瘍をＴＮスコアに関して高又は低に分類した。高ＴＮスコアを有するＥＲ−乳癌症例の全生存（ＯＳ）を低ＴＮスコアのそれと比較した。生存曲線の下の表は、一変量生存分析においてＴＮスコアが他の臨床指標よりも有意であり、及び多変量生存分析ではＴＮスコアが唯一の有意な予後予測指標であることを示している。
【図２３】ＴＮスコアはＥＲ−ＨＥＲ２−乳癌において化学療法後のｐＣＲと関連性がある。ネオアジュバント化学療法前の腫瘍がプロファイリングされ、且つ病理学的完全奏効（ｐＣＲ）対ｐＣＲなし又は残存疾患（ＲＤ：ｒｅｓｉｄｕａｌ  ｄｉｓｅａｓｅ）が記録された遺伝子発現データセットについてＴＮシグネチャーを分析し、各腫瘍のＴＮスコアを計算した。各データセットのＴＮスコア中央値による二分によって腫瘍を高又は低ＴＮスコアに分類した。図中に示すデータにはＥＲ−ＨＥＲ２−症例のみを使用した。（Ａ）低及び高ＴＮスコアサブ群におけるｐＣＲを達成した症例（赤色のバー）又は達成しなかった症例（黒色のバー）のパーセンテージを示すグラフ。フィッシャーの正確確率検定を使用して２×２分割表を分析し、統計的有意性が観察された場合、この検定からのｐ値を報告した。点線は、ＴＮＢＣに関して文献に報告される３１％のｐＣＲ率を示す。各データセットに受託番号及び使用した化学療法レジメン、即ち：ＧＳＥ１８７２８、ＧＳＥ５０９４８、ＧＳＥ２０２７１、ＧＳＥ２０１９４、ＧＳＥ２２２２６、ＧＳＥ４２８２２及びＧＳＥ２３９８８を表示する。化学療法の略称：５−ＦＵ、アドリアマイシン、シクロホスファミド、タキサン、Ｘ：ゼローダ、メトトレキサート、エピルビシン。（Ｂ）ＩＳＰＹ−１試験のデータセットＧＳＥ２２２２６はＲＦＳもまた記録していたため、このデータセットを使用してネオアジュバント化学療法後のＥＲ−患者生存の予測におけるＴＮスコア及びｐＣＲを比較した。既報告のとおり、ｐＣＲはＲＦＳと強く関連した（最初のパネル）。ＴＮスコア（次の３つのパネル）は、これらの患者における生存を予測し得るのみならず、ｐＣＲを達成した又は達成しなかった患者の生存を層別化することもできたことから、ＴＮスコアがネオアジュバント化学療法後のｐＣＲの独立した予後予測因子であることが示された。
【図２４】ＴＮスコアに基づく癌細胞株の薬物感受性。ガーネット（Ｇａｒｎｅｔｔ）らによる既発表の大規模研究を調べ、ここでは「方法」に記載するとおり、この研究の各細胞株についてＴＮスコアを計算した。ＴＮスコア中央値に基づき細胞株を高又は低ＴＮスコアに分類し、低ＴＮスコア細胞株（白色の箱）と高ＴＮスコア細胞株（赤色の箱）との感受性を比較した。グラフはグラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）を使用して作成し、感受性を箱（中央値を線で示す）とひげ（ひげ及び外れ値をプロットするためチューキー法に従い第１及び第３四分位数並びに点として外れ値を示した）で−ｌｏｇ１０［ＩＣ５０］として示した。統計的分析には対応のない両側ｔ検定を使用した。
【図２５】ｉＢＣＲスコアはＲＯＣＫデータセットにおいてＥＲ状態に関係なく全ての乳癌患者の生存を層別化する。ＲＯＣＫデータセット（ｎ＝１５７０、アフィメトリクス（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ））の各腫瘍についてＴＮ及びＡｇｒｏスコアを計算し、次にＴＮスコアをＡｇｒｏスコアで累乗したものとしてｉＢＣＲスコアを計算した。全患者のＲＦＳ及びＥＲ−又はＥＲ＋患者のみのＲＦＳについて、スコアの各々のスコア中央値での二分による高スコアと低スコアとの間で比較した。ｉＢＣＲスコアは、全患者並びにＥＲ−及びＥＲ＋サブ集合で予後予測性を有し、低スコア及び高スコア腫瘍間の区別がより良好であった（ハザード比［ＨＲ］及び９５％信頼区間の限界が増加し、及びログランクｐ値が低下した）。グラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）を使用して、グラフ及びログランク検定を用いた一変量生存分析を実施した。
【図２６】ｉＢＣＲスコアはＴＣＧＡデータセットにおいてＥＲ状態に関係なく全ての乳癌患者の生存を層別化する。ＴＣＧＡデータセット（ｎ＝１１０６、イルミナ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）ＲＮＡ−Ｓｅｑ）の各腫瘍についてＴＮ、Ａｇｒｏ及びｉＢＣＲスコアを計算した。全患者のＲＦＳ及びＥＲ−又はＥＲ＋患者のみのＲＦＳについて、高スコアと低スコアとの間で比較した。図７のＲＯＣＫデータセットの結果にあるとおり、ｉＢＣＲスコアは全患者並びにＥＲ−及びＥＲ＋サブ集合で予後予測性を有し、低スコア及び高スコア腫瘍間での区別がより良好であった。
【図２７】ｉＢＣＲスコアはＩＳＰＹ−１試験における化学療法後のＲＦＳ及びｐＣＲと関連性がある。ＩＳＰＹ−１試験のデータセットＧＳＥ２２２２６を使用して、ＥＲ−ＨＥＲ２−及びＥＲ＋乳癌サブタイプにおける予後予測及び化学療法（アドリアマイシン、シクロホスファミド及びタキサン）後のｐＣＲとの関連性におけるＡｇｒｏ、ＴＮ及び統合ｉＢＣＲスコアを比較した。腫瘍を、データセット全体の各スコアの中央値による二分によって高スコア又は低スコアに分類した。高ｉＢＣＲスコアＥＲ−ＨＥＲ２−腫瘍はｐＣＲを達成する可能性が低く、これらの患者は生存が不良であった。高ｉＢＣＲ  ＥＲ＋患者はｐＣＲを達成する可能性が高く、しかし達成したＥＲ＋患者が少なかったため（１０／６２例［１６％］）、高ｉＢＣＲ  ＥＲ＋患者の生存は不良のままであった。Ａｇｒｏスコアは２つのＥＲ−ＨＥＲ２−腫瘍を除く全てを高スコアと特定し、従ってこの群のデータは解釈するべきではないことに留意されたい。また、ＡｇｒｏスコアはＥＲ＋における生存及びｐＣＲとの関連性についての予後予測性が極めて高いが、これらの患者においてＴＮスコアはそうでないことにも留意されたい。これらの２つのスコアをｉＢＣＲスコアに統合することにより、これらのサブタイプ特異的スコアの各々の限界が解消されている。
【図２８】ｉＢＣＲスコアは乳癌における化学療法後のｐＣＲと関連性がある。図５に記載されるとおり化学療法後のｐＣＲアノテーションを有する遺伝子発現データセットを使用してＡｇｒｏ及びＴＮスコア並びに統合ｉＢＣＲスコアを計算した。各データセットの各スコアの中央値による二分によって腫瘍を高スコア又は低スコアに分類した。（Ａ）ＥＲ−ＨＥＲ２−症例、グラフは低スコア及び高スコアサブ群におけるｐＣＲを達成した（赤色バー）又は達成しなかった（黒色のバー）症例のパーセンテージを示す。（Ｂ）ＥＲ＋症例をＡと同じように分析した。フィッシャーの正確確率検定を使用して２×２分割表を分析し、統計的有意性が観察された場合、この検定からのｐ値を報告した。各データセットに受託番号及び使用した化学療法レジメン、即ち：ＧＳＥ１８７２８、ＧＳＥ５０９４８、ＧＳＥ２０２７１、ＧＳＥ２０１９４、ＧＳＥ２２２２６、ＧＳＥ４２８２２及びＧＳＥ２３９８８を表示する。化学療法の略称：５−ＦＵ、アドリアマイシン、シクロホスファミド、タキサン、Ｘ：ゼローダ、メトトレキサート、エピルビシン。
【図２９】ｉＢＣＲスコアはタモキシフェン治療ＥＲ＋患者の生存を層別化する。タモキシフェン治療前の遺伝子発現プロファイリングの２つのデータセットにおいてＡｇｒｏ及びＴＮスコア並びにｉＢＣＲスコアを計算した：Ａ及びＢ．３２７例の患者を含むＧＳＥ６５３２。１３７例の未治療及び１９０例のタモキシフェン治療；Ｃ：タモキシフェンで５年間治療した２９８例の患者を含むＧＳＥ１７７０５。（Ａ）高ｉＢＣＲスコアのＥＲ＋  Ｎ０患者は、低ｉＢＣＲスコアの対応患者と比較してＲＦＳが不良である。（Ｂ）Ａｇｒｏ及びｉＢＣＲスコアによって層別化した全てのＥＲ＋患者並びにＮ０及びＮ１サブ集合のＲＦＳ。（Ｃ）Ａｇｒｏ及びｉＢＣＲスコアによって層別化した全てのＥＲ＋並びにＮ０及びＮ１サブ集合のＤＭＦＳ生存。ハザード比及びログランクｐ値はＡｇｒｏスコアと比べてｉＢＣＲスコアについてより有意であり、しかしＡｇｒｏスコアは有意な予後予測性を有した。
【図３０−１】ｉＢＣＲスコアに基づく癌細胞株の薬物感受性。ガーネット（Ｇａｒｎｅｔｔ）らによる既発表の大規模研究を調べ、ここでは各細胞株についてＡｇｒｏ及びＴＮスコアからｉＢＣＲスコアを計算した。ｉＢＣＲスコア中央値に基づき細胞株を高又は低ｉＢＣＲスコアに分類し、低ｉＢＣＲスコア細胞株（白色の箱）及び高ＴＮスコア細胞株（赤色の箱）の感受性を比較した。低及び高Ａｇｒｏスコアに基づく結果もまた含める。グラフはグラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）を使用して作成し、統計的分析には対応のない両側ｔ検定を使用した（ｎ．ｓ．有意差なし）。
【図３０−２】ｉＢＣＲスコアに基づく癌細胞株の薬物感受性。ガーネット（Ｇａｒｎｅｔｔ）らによる既発表の大規模研究を調べ、ここでは各細胞株についてＡｇｒｏ及びＴＮスコアからｉＢＣＲスコアを計算した。ｉＢＣＲスコア中央値に基づき細胞株を高又は低ｉＢＣＲスコアに分類し、低ｉＢＣＲスコア細胞株（白色の箱）及び高ＴＮスコア細胞株（赤色の箱）の感受性を比較した。低及び高Ａｇｒｏスコアに基づく結果もまた含める。グラフはグラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）を使用して作成し、統計的分析には対応のない両側ｔ検定を使用した（ｎ．ｓ．有意差なし）。
【図３１Ａ】オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））における５年時点で転移イベント又は死亡を有する原発性乳房腫瘍で調節が解除される遺伝子の大域的遺伝子発現メタ分析。（Ａ）７つのデータセットにおいて５年時点で転移イベントを有する腫瘍を５年時点で転移イベントを有しない腫瘍と比較した。
【図３１Ｂ】（Ｂ）７つのデータセットにおいて５年時点で死亡に至る腫瘍を５年時点で死亡に至らなかった腫瘍と比較した。これらの比較で使用したデータセットは脚注に記載し、またヒートマップの色分けに関する凡例も載せる。ヒートマップの凡例は、ｐ値に基づく遺伝子順位によるときある遺伝子が上位又は下位ｘ％に入ることを表す。
【図３２】ＴＮシグネチャーは、ＴＮＢＣ／ＢＬＢＣについていずれの既発表のシグネチャーよりも優れている。オンラインデータベースＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）（アフィメトリクス（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ）プラットフォーム）において、既発表のＴＮＢＣシグネチャーと比較したＴＮシグネチャーに従い基底細胞様乳癌患者（ＢＬＢＣ：ｂａｓａ−ｌｉｋｅ  ｂｒｅａｓｔ  ｃａｎｃｅｒ  ｐａｔｉｅｎｔ）の無再発生存を調べた。ハザード比（ＨＲ）及びログランクｐ値はＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）によって出力した。（Ａ）ＴＮスコア対シグネチャー、（Ｂ）カーン（Ｋａｒｎ）ら著（プロス・ワン（ＰＬｏＳ  Ｏｎｅ）、２０１１年）から；ロディ（Ｒｏｄｙ）ら著（ブレスト・キャンサー・リサーチ（Ｂｒｅａｓｔ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ）、２０１１年）から、（Ｃ）ＩＬ８、（Ｄ）ＶＥＧＦ、及び（Ｅ）Ｂ細胞メタ遺伝子；（Ｆ）ヤウ（Ｙａｕ）ら著（ブレスト・キャンサー・リサーチ（Ｂｒｅａｓｔ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ）、２０１０年）から；（Ｇ）ユー（Ｙｕ）ら著（クリニカル・キャンサー・リサーチ（Ｃｌｉｎ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ）、２０１３年）から；（Ｈ）リー（Ｌｅｅ）ら著（プロス・ワン（ＰＬｏＳ  Ｏｎｅ）、２０１３年から及び（Ｉ）ハレット（Ｈａｌｌｅｔ）ら著（サイエンティフィック・リポーツ（Ｓｃｉ  Ｒｅｐ）、２０１２年）から。
【図３３】ＴＮスコアはアジレント（Ａｇｉｌｅｎｔ）ＴＣＧＡデータにおけるＥＲ−患者の生存を層別化する。アジレント（Ａｇｉｌｅｎｔ）マイクロアレイ（ｎ＝５９７）を使用した元のＴＣＧＡデータセットについてＴＮスコアを分析し、ここで患者はＴＮスコアに関して三分位に基づき低、中間又は高に割り当てた。次にＥＲ−患者のみのＲＦＳをこれらの三分位に基づき比較した。ログランク生存検定によれば、層別化は有意であった（Ｐ＜０．０００１）。高ＴＮスコア群対低ＴＮスコア群はハザード比（９５％信頼区間）が３．４８４（１．０３５〜１１．２３）で、ログランクｐ値が０．０１７９であった。
【図３４】ＥＲ−及びＢＬＢＣにおけるＴＮスコアによる予後予測は全身治療の影響を受けない。オンラインＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）ツールを使用して、全身未治療患者（未治療）又は全身治療した患者（既治療）におけるＥＲ−乳癌（上２段）及びＢＬＢＣ（下２段）のＲＦＳ、ＤＭＦＳ及びＯＳの層別化を調べた。ＨＲ、９５％信頼区間及びログランクｐ値は、リスク患者集合の大きさとともにＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）によって提供された。
【図３５】癌細胞株百科事典（ＣＣＬＥ：Ｃａｎｃｅｒ  Ｃｅｌｌ  Ｌｉｎｅ  Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ）研究におけるＴＮスコアに基づく抗癌薬に対する癌細胞株の感受性。この研究の癌細胞株の遺伝子発現データを分析して各細胞株のＴＮスコアを計算し、中央値による二分によって低又は高ＴＮスコアに割り当てた。ＣＣＬＥ研究で使用されている２４種の薬物の各々のＩＣ５０を高及び低ＴＮスコア細胞株間で比較した。示されるデータは、グラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）を使用して実施した対応のない両側ｔ検定に基づき統計学的差異があるものである。
【図３６Ａ】加算又は減算によるＴＮスコアとＡｇｒｏスコアとの統合。乳癌サブタイプ非依存的な検査を開発するため、ＲＯＣＫデータセットを使用してＴＮスコアとＡｇｒｏスコアとの統合を研究した。（Ａ）ＲＯＣＫデータセットにおけるＥＲ＋（黒色の点）及びＥＲ−（赤色の点）のＡｇｒｏ及びＴＮロースコア（各点が患者１例を表す、合計ｎ＝１５７０）。これらの２つのスコアは分散しており、関連する乳癌サブタイプにおける各スコアからの情報を保持することのできる統合方法が必要である。この図及び図３８でかかる方法を試験した。
【図３６Ｂ】（Ｂ）加算方法。最初の列は、低（白色の箱）及び高（赤色の箱）Ａｇｒｏスコアサブ群を含むＥＲ＋腫瘍におけるＴＮスコアを示す（上段パネル）。下段のパネルにおいて、低（白色の箱）及び高（赤色の箱）ＴＮスコアサブ群を含むＥＲ−腫瘍におけるＡｇｒｏスコア。このデータは、低及び高ＡｇｒｏスコアのＥＲ＋腫瘍についてＴＮスコアが同様であること、及び低及び高ＴＮスコアのＥＲ−腫瘍についてＡｇｒｏスコアが同様であることを示す。統計学的差異（独立性）がないことから、統合が可能であることが示唆された。２列目は、ＥＲ＋（上段パネル）及びＥＲ−（下段パネル）患者に関して患者毎にＴＮスコアとＡｇｒｏスコアとを加算したときのそれらのスコア間の線形相関を示す。３列目には、求められた合算スコアに対してＴＮ及びＡｇｒｏスコアをプロットし、ＥＲ＋（上段パネル）及びＥＲ−（下段パネル）患者の両方について各スコアからの情報が最終的な合算スコアにおいて保持されていることが示された。最後の列は、２列目及び３列目に別個に示したＥＲ＋及びＥＲ−患者からのデータの重なりを示す。
【図３６Ｃ】（Ｃ）Ｂで行ったものと同じ分析であるが、但しＴＮスコアとＡｇｒｏスコアとの減算による統合を試験した。合算スコアと単一スコア（ＴＮ及びＡｇｒｏスコア）の各々との間の関係の線形性から、最終スコアに各スコアからの情報が表れていることが示された。これらの２つの方法（加算又は減算）のパフォーマンスについて、図３７に示されるとおり生存との関連性を試験した。
【図３７】ＲＯＣＫデータセットのＥＲ−及びＥＲ＋  ＲＦＳにおける予後予測に関するＴＮ及びＡｇｒｏスコアの異なる統合方法の比較。ＲＯＣＫデータセットにおいてＥＲ−又はＥＲ＋乳癌で求まった統合スコアの関連性に関して、加算若しくは減算（図３６から）又は乗算若しくは除算（図３８）による統合方法を試験した。この図に示されるとおり、ＥＲ−乳癌において予後予測性を有するのは加算方法又は乗算方法のみであり、ＥＲ＋乳癌において乗算は加算と比較して有意性が高かった。減算方法又は除算方法であればスコアの一方の値を減じるため、これらの２つの方法は理に適っている。２つの加算方法を試験し、乗算及び除算方法のときに観察された関係が指数曲線又は累乗曲線を示したため、一方のスコアを第２のスコアで累乗した。最後の列に示されるとおり（網掛けし、赤色の枠で囲って示した）、ＴＮスコアをＡｇｒｏスコアで累乗すると、ＥＲ−及びＥＲ＋乳癌サブタイプの両方において優れた予後予測となるはずである。実際、この統合スコアの予後予測はそのそれぞれのサブタイプにおいてスコアの各々より良好であった。従ってこの方法を用いて統合乳癌再発（ｉＢＣＲ：ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｂｒｅａｓｔ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅ）スコアを計算した。
【図３８Ａ】除算又は乗算によるＴＮスコアとＡｇｒｏスコアとの統合。ＴＮとＡｇｒｏとは互いに対してプロットしたとき分散していたため（図３６のパネルＡ）、ＲＯＣＫデータセットを使用してこれらのスコアの統合を研究した。（Ａ）最初の列の箱ひげ図は図３６と同じである。パネルＡ内の網掛けした囲みは、ＴＮスコアとＡｇｒｏスコアとの除算（上段）又は乗算（下段）による統合を表す。ＥＲ＋（黒色の点）及びＥＲ−（赤色の点）の両方において、互いに除した後又は互いに乗じた後のＴＮスコアとＡｇｒｏスコアとの間の関係について除算は累乗曲線を出力し、乗算は指数曲線を出力した。最後の列のオーバーレイは、ＥＲ＋患者とＥＲ−患者とのスコアの差が保持されていることを示している。これらの２つの方法について図３７において生存関連性を試験し、乗算方法が好適であった。
【図３８Ｂ】（Ｂ）Ａの除算方法及び乗算方法で累乗曲線及び指数曲線が観察されたため、一方のスコアを第２のスコアで累乗して統合を試験することは理に適っている。上段のオーバーレイ又は個々のプロットに示されるとおり、ＴＮスコアをＡｇｒｏスコアで累乗することによる統合では、ＥＲ−患者（赤色の点）及びＥＲ＋患者（黒色の点）の両方で線形関係が出力された。図３７に示すとおり生存関連性について試験したとき、この統合方法は他のいずれの方法よりも優れていた。
【図３９】ｉＢＣＲスコアはＴＮＢＣ患者において予後予測性がある。乳癌の混合サブタイプのＲＯＣＫデータセット（アフィメトリクス（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ））及びＴＣＧＡデータセット（イルミナ（ＩＩｌｕｍｉｎａ）データセット）におけるｉＢＣＲスコアのバリデーションに加えて、均質なＴＮＢＣデータセットでｉＢＣＲスコアを調べた。右側のパネルに示されるとおり、ｉＢＣＲはＴＮスコアと比較して（幾らかの改善を伴い）予後予測性があった。これにより、制約のある先行のシグネチャーと異なり、ＥＲ状態に関係なく乳癌において予後予測性のある検査となる統合スコアの開発がさらにバリデートされる。
【図４０】Ａｇｒｏスコア対オンコタイプＤｘ（Ｏｎｃｏｔｙｐｅ  Ｄｘ）に基づくタモキシフェン治療ＥＲ＋患者の生存。（Ａ）Ａｇｒｏスコアによって層別化した（三分位による高対中間対低）、既発表の研究（ロイ（Ｌｏｉ）ら著、ジャーナル・オブ・クリニカル・オンコロジー（Ｃｌｉｎ  Ｏｎｃｏｌ）、２００７年）におけるタモキシフェンで治療されたリンパ節陰性（上段）及びリンパ節陽性（下段）ＥＲ＋患者のＲＦＳ及びＤＭＦＳ。（Ｂ）既発表の研究（シンマンス（Ｓｙｍｍａｎｓ）ら著、ジャーナル・オブ・クリニカル・オンコロジー（Ｊ  Ｃｌｉｎ  Ｏｎｃｏｌ）、２０１０年）からのタモキシフェンで５年治療されたリンパ節陰性又は陽性ＥＲ＋患者のＤＭＦＳをＡｇｒｏスコアの三分位によって層別化した。（Ｃ）既発表の研究（ロイ（Ｌｏｉ）ら著、ジャーナル・オブ・クリニカル・オンコロジー（Ｃｌｉｎ  Ｏｎｃｏｌ）、２００７年）におけるタモキシフェンで治療されたリンパ節陰性（上段）及びリンパ節陽性（下段）ＥＲ＋患者のＲＦＳ及びＤＭＦＳをオンコタイプＤｘ（ＯｎｃｏｔｙｐｅＤｘ）再発スコアのリスク群によって層別化した。（Ｄ）既発表の研究（シンマンス（Ｓｙｍｍａｎｓ）ら著、ジャーナル・オブ・クリニカル・オンコロジー（Ｊ  Ｃｌｉｎ  Ｏｎｃｏｌ）、２０１０年）からのタモキシフェンで５年治療されたリンパ節陰性又は陽性ＥＲ＋患者のＤＭＦＳをオンコタイプＤｘ（ＯｎｃｏｔｙｐｅＤｘ）再発スコアのリスク群によって層別化した。
【図４１】ＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）ツールにおけるＡｇｒｏスコア及びマンマプリント（ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ）の比較。全ての乳癌患者、ＥＲ＋、ＥＲ＋  リンパ節陰性（ＬＮ−）又はＥＲ＋リンパ節陽性（ＬＮ＋）患者におけるＡｇｒｏスコア（高対低）に基づく、又はマンマプリント（ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ）（高対低）に基づく無遠隔転移生存。ＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）オンラインツール（ｎ＝４１４２例の患者）。全ての患者サブ集合、特にＥＲ＋  リンパ節陽性患者について、Ａｇｒｏスコアはマンマプリント（ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ）シグネチャーより優れていた。
【図４２】癌細胞株百科事典（ＣＣＬＥ）研究におけるｉＢＣＲスコアに基づく抗癌薬に対する癌細胞株の感受性。この研究の癌細胞株の遺伝子発現データを分析して各細胞株のＴＮスコアを計算し、中央値による二分によって低又は高ｉＢＣＲスコアに割り当てた。ＣＣＬＥ研究で使用されている２４種の薬物の各々のＩＣ５０を高及び低ｉＢＣＲスコア細胞株間で比較した。示されるデータは、グラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）を使用して実施した対応のない両側ｔ検定に基づき統計学的差異があるものである。この分析はＴＮスコアについても行ったため（図３５）、上段にＡｇｒｏスコアの分析の結果もまた示す。
【図４３】低Ａｇｒｏスコア腫瘍と比較した高Ａｇｒｏスコア腫瘍における高コピー数変異（ＣＮＶ）。遺伝子発現データ（イルミナハイセック（Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑ）ＲＮＡ−ｓｅｑ）に基づきＴＣＧＡデータセットの乳癌腫瘍をＡｇｒｏスコアに関して高又は低に分類した。（Ａ）ＵＣＳＣゲノムブラウザを使用してＴＣＧＡコピー数変異（セグメンテーションを行ったもの、及び生殖細胞系列ＣＮＶの削除後）を視覚化し、遺伝子発現データから高Ａｇｒｏスコア患者と分類された患者（上のパネル）と低Ａｇｒｏスコア患者と分類された患者（下のパネル）とを比較した。（Ｂ）ＥＲ、ＰＲ及びＨＥＲ２状態などの臨床指標の分布の図。（Ｃ）高Ａｇｒｏスコア患者における全染色体腕の獲得（赤色）及び喪失（緑色）を示す高Ａｇｒｏスコア患者と低Ａｇｒｏスコア患者とのＣＮＶプロファイルの差、異数性が示唆される。
【図４４】高Ａｇｒｏ及びｉＢＣＲスコア細胞株はオーロラキナーゼ阻害薬に対する感受性がより高い。乳癌細胞株をオーロラキナーゼ阻害薬で治療した２つの研究について、それらの細胞株のＡｇｒｏ、ＴＮ及びｉＢＣＲスコアに基づき分析した。この図に示されるとおり、高Ａｇｒｏスコア及び特に高ｉＢＣＲスコア細胞株はオーロラキナーゼ阻害薬に対する感受性がより高かった（ＥＮＭＤ−２０７６：高対低ｉＢＣＲスコア細胞株についてＩＣ５０  １．４μＭ対５．９μＭ、ｐ＝０．０１２５  ｔ検定；ＡＭＧ  ９００：高対低ｉＢＣＲスコア細胞株についてＩＣ５０  ０．３ｎＭ対０．７ｎＭ、ｐ＝０．０３０８  ｔ検定）。
【図４５】ｉＢＣＲはパンキャンサーＴＣＧＡデータにおいて全生存及び無再発生存に関する予後予測性を有する。パンキャンサーＴＣＧＡデータについて、ＵＣＳＣゲノムブラウザを使用してｉＢＣＲ遺伝子シグネチャーを分析し、ブラウザからこのシグネチャーのデータ、生存データ及び癌型をダウンロードした。腫瘍は、癌型に関係なく、ｉＢＣＲシグネチャー発現に基づき四分位に分類し、それらの四分位間で全生存及び無再発生存を比較した。上段に示されるとおり、このパンキャンサーデータセットにおいて全生存及び無再発生存がｉＢＣＲシグネチャーによって層別化された。上段の最も右側のパネルに、各癌型における腫瘍のｉＢＣＲシグネチャー四分位の分布を示す。例えば子宮頸癌は症例の大多数で高ｉＢＣＲシグネチャーを示し、一方、反対側にある甲状腺癌は、全ての症例で低ｉＢＣＲシグネチャーを示す。下側のパネルは、パンキャンサーデータセットからのｉＢＣＲスコアに基づく全生存の層別化を示し、ここで層別化はログランク一変量生存分析において統計的に有意であった。論文に示される乳癌データに加え、ｉＢＣＲシグネチャーは副腎皮質癌、類内膜癌、腎明細胞癌、膀胱癌、低悪性度神経膠腫及び黒色腫において予後予測性があった。ｉＢＣＲはまた、図４６に示されるとおり、肺腺癌においても予後予測性があった。
【図４６】ｉＢＣＲシグネチャーは肺腺癌（ＬＵＡＤ：ｌｕｎｇ  ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）において予後予測性がある。２つの大規模データセットにおいて肺癌における予後予測に関してｉＢＣＲシグネチャーを試験した。（Ａ及びＢ）ＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）（アフィメトリクス（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ）データ）を使用して肺腺癌（Ａ）及び扁平上皮癌（Ｂ）の全生存を調べた。ｉＢＣＲシグネチャーは肺腺癌（ＬＵＡＤ）において強力な予後予測値を示す。（Ｃ）ＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）において、利用可能な臨床指標；組織型（肺腺癌対小細胞肺癌）及び疾患ステージと比較した肺癌におけるｉＢＣＲシグネチャーの多変量生存分析を実施した。ｉＢＣＲシグネチャーはこれらの標準的な臨床指標より優れていた。（Ｄ及びＥ）ＬＵＡＤのＴＣＧＡデータ（イルミナハイセック（ＩＩｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑ）ＲＮＡ−ｓｅｑデータ）をｉＢＣＲシグネチャー発現に関して四分位別又は三分位別に層別化し、ｉＢＣＲシグネチャーとそれぞれ全生存（Ｄ）及び無再発生存（Ｅ）との関連性を試験した。高ｉＢＣＲシグネチャーを有するＬＵＡＤ患者は生存が最も不良であり、より低いｉＢＣＲシグネチャー発現を有する患者と比較して早期の再発及び死亡を来たした。扁平上皮肺癌のＴＣＧＡデータもまた調べており、ＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）データから見られた極めて弱い関連性と一致してｉＢＣＲシグネチャーと生存との関連性に統計的有意性はなかったことに留意しなければならない。
【図４７】ｉＢＣＲスコアに基づく２４種の薬物で処理した乳癌細胞株の感受性。漸増用量の２４種の小分子抗癌薬の存在下又は非存在下で乳癌細胞株（１０個の細胞株）を培養した。この既発表の研究を再分析し、高ｉＢＣＲスコア細胞株（５個の細胞株：ＢＴ−５４９、ＭＤＡ−ＭＢ−２３１、ＭＤＡ−ＭＢ−４３６、ＭＤＡ−ＭＢ−４６８及びＢＴ−２０）と低ｉＢＣＲスコア細胞株（５個の細胞株：Ｈｓ．５７８Ｔ、ＢＴ−４７４、ＭＣＦ−７、Ｔ−４７Ｄ、及びＺＲ−７５−１）との間で感受性（−ｌｏｇＩＣ５０として計算）を比較した。ｉＢＣＲスコアは、５１個の乳癌細胞株に関する既発表の遺伝子発現データセット（ネーヴ（Ｎｅｖｅ）ら著、キャンサー・セル（Ｃａｎｃｅｒ  Ｃｅｌｌ）、２００６年）を使用してＡｇｒｏスコア及びＴＮスコアから計算した。高ｉＢＣＲスコア細胞株（赤色のバー）は、９つの異なるキナーゼを標的化する１３種の薬物（灰色で網掛け）に対して低ｉＢＣＲスコア細胞株（白色のバー）より感受性が高かった。統計比較はグラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）で対応のない両側ｔ検定を用いて実施した。
【図４８Ａ】ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーに関連するタンパク質及びリンタンパク質。４３個の遺伝子のｍＲＮＡ発現に基づくｉＢＣＲスコアを使用してＴＣＧＡ乳癌データセットの患者を低、中間又は高ｉＢＣＲスコアに層別化した。次に、ＴＣＧＡ乳癌データセット（ｎ＝７４７例の患者）からの逆相タンパク質アレイ（ＲＰＰＡ：ｒｅｖｅｒｓｅ  ｐｈａｓｅ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ａｒａｙ）をｉＢＣＲ  ｍＲＮＡシグネチャーに基づく３つの患者群の間で比較した。（Ａ）ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡシグネチャーに基づくＥＲ＋患者の全生存。
【図４８Ｂ】（Ｂ）低、中間及び高ｉＢＣＲスコア群のＥＲ＋患者において有意に上方制御又は下方制御されたタンパク質及びリンタンパク質。
【図４８Ｃ】（Ｃ）ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡシグネチャーに基づくＥＲ−の全生存。
【図４８Ｄ】（Ｄ）低、中間及び高ｉＢＣＲスコア群のＥＲ−患者において有意に上方制御又は下方制御されたタンパク質及びリンタンパク質。
【図４９Ａ】統合ｍＲＮＡ及びタンパク質ｉＢＣＲシグネチャーによる乳癌患者生存の予後予測。３つのｉＢＣＲ  ｍＲＮＡスコア群における調節が解除されたタンパク質及びリンタンパク質について生存との関連性を調べた。８個の下方制御されたタンパク質及び９個の上方制御されたタンパク質はタンパク質シグネチャーとして高度な予後予測性があった（ｉＢＣＲタンパク質シグネチャー）。（Ａ）全ての乳癌患者、ＥＲ＋及びＥＲ−症例におけるｉＢＣＲタンパク質シグネチャー（上段）及び統合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ及びタンパク質シグネチャー（下段）に基づく全生存の層別化。
【図４９Ｂ】（Ｂ）結合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーがいずれの臨床病理学的指標よりも優れていることを示すコックス比例ハザードモデルを用いた一変量及び多変量生存分析。
【図５０Ａ】ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーに関連するタンパク質及びリンタンパク質。（Ａ）ＴＣＧＡデータセット（ｎ＝４７２例の患者）におけるｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーに基づく肺腺癌全生存の層別化。
【図５０Ｂ】（Ｂ）ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーの４つの四分位における腫瘍間のタンパク質リンタンパク質レベルの比較。
【図５０Ｃ】（Ｃ）パネル（ｎ＝２１２例の患者）から推定した６個のタンパク質に基づく肺腺癌患者の全生存の層別化。
【図５０Ｄ】（Ｄ）結合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーは肺腺癌患者（ｎ＝２１２例の患者）の全生存を層別化する。
【図５０Ｅ】（Ｅ）結合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質スコアが肺腺癌においていずれの臨床病理学的指標よりも優れていることを示す生存分析の多変量コックス比例ハザードモデル。
【図５１−１】ｉＢＣＲ検査は、腎明細胞癌（ＫＩＲＣ：Ｋｉｄｅｎｙ  ｒｅｎａｌ  ｃｅｌｌ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ）（左縦列のパネル）において予後予測性を有する。（Ａ）ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｂ）ｉＢＣＲタンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｃ）結合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。
【図５１−２】ｉＢＣＲ検査は、皮膚黒色腫（ＳＫＣＭ：Ｓｋｉｎ  ｃｕｔａｎｅｏｕｓ  ｍｅｌａｎｏｍａ）（中央縦列のパネル）において予後予測性を有する。（Ａ）ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｂ）ｉＢＣＲタンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｃ）結合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。
【図５１−３】ｉＢＣＲ検査は、子宮体類内膜癌（ＵＣＥＣ：Ｕｔｅｒｉｎｅ  ｃｏｒｐｕｓ  ｅｎｄｏｍｅｔｒｉｏｉｄ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ）（右縦列のパネル）において予後予測性を有する。（Ａ）ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｂ）ｉＢＣＲタンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｃ）結合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。
【図５２−１】ｉＢＣＲ検査は、卵巣腺癌（ＯＶＡＣ：Ｏｖａｒｉａｎ  ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）（左縦列のパネル）において予後予測性を有する。（Ａ）ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｂ）ｉＢＣＲタンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｃ）結合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。
【図５２−２】ｉＢＣＲ検査は、頭頸部扁平上皮癌（ＨＮＳＣ：Ｈｅａｄ＆Ｎｅｃｋ  ｓｑｕａｍｏｕｓ  ｃｅｌｌ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ）（中央縦列のパネル）において予後予測性を有する。（Ａ）ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｂ）ｉＢＣＲタンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｃ）結合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。
【図５２−３】ｉＢＣＲ検査は、結腸／直腸腺癌（ＣＯＲＥＡＤ：Ｃｏｌｏｎ／Ｒｅｃｔａｌ  Ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）（右縦列のパネル）において予後予測性を有する。（Ａ）ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｂ）ｉＢＣＲタンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｃ）結合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。
【図５３−１】ｉＢＣＲ検査は、低悪性度神経膠腫（ＬＧＧ：Ｌｏｗｅｒ  Ｇｒａｄｅ  Ｇｌｉｏｍａ）（左縦列のパネル）において予後予測性を有する。（Ａ）ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｂ）ｉＢＣＲタンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｃ）結合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。
【図５３−２】ｉＢＣＲ検査は、膀胱尿路上皮癌（ＢＬＣＡ：Ｂｌａｄｄｅｒ  ｕｒｏｔｈｅｌｉａｌ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ）（中央縦列のパネル）において予後予測性を有する。（Ａ）ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｂ）ｉＢＣＲタンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｃ）結合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。
【図５３−３】ｉＢＣＲ検査は、肺扁平上皮癌（ＬＵＳＣ：Ｌｕｎｇ  ｓｑｕａｍｏｕｓ  ｃｅｌｌ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ）（右縦列のパネル）において予後予測性を有する。（Ａ）ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｂ）ｉＢＣＲタンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。（Ｃ）結合ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーに基づく全生存の層別化。
【図５４】ｉＢＣＲ検査は、（Ａ）腎乳頭細胞癌（ＫＩＲＰ：Ｋｉｄｎｅｙ  ｒｅｎａｌｐａｐｉｌｌａｒｙ  ｃｅｌｌ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ）、（Ｂ）子宮頸部扁平上皮癌及び子宮頸管腺癌（ＣＥＳＣ：Ｃｅｒｖｉｃａｌ  ｓｑｕａｍｏｕｓ  ｃｅｌｌ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ  ａｎｄ  ｅｎｄｏｃｅｒｖｉｃａｌ  ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）、（Ｃ）肝細胞癌（ＬＩＨＣ：Ｌｉｖｅｒ  ｈｅｐａｔｏｃｅｌｌｕｌａｒ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ）、（Ｄ）膵管腺癌（ＰＤＡＣ：Ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ  ｄｕｃｔａｌ  ａｄｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）において予後予測性を有する。これらの癌型について、ＴＣＧＡデータセットはＲＰＰＡアレイを含まなかった。ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ遺伝子発現検査のみを使用した。
【図５５】ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーのタンパク質間相互作用。ＳＴＲＩＮＧデータベースを使用してｉＢＣＲ検査の成分を分析した。ｉＢＣＲ検査（６５個の成分）はタンパク質間相互作用に関して有意にエンリッチされた（Ｐ＝５．６Ｅ−１４）（１２９個の相互作用）。相互作用の信頼度は青色の接続線の太さの増加によって表される。相互作用を示さない右上の成分が、十分に特徴付けられていない幾つかの新規遺伝子を含むことは注目に値する。ｉＢＣＲ検査は、癌の特徴に関係する幾つかの生物学的機能に関してエンリッチされる（テーブル２０を参照）。
【図５６Ａ】免疫療法の併用診断としてのｉＢＣＲ検査。（Ａ）ｉＢＣＲ検査、特にＴＮ成分からの１２個の遺伝子は、ピジリズマブ＋リツキシマブ免疫療法で治療された濾胞性リンパ腫患者の無進行生存と有意に関連した。治療前の腫瘍におけるこれらの１２個の遺伝子の発現プロファイルを示す（赤色は過剰発現を示し、緑色は過小発現を示す）。白色及び黒色のボックスはそれぞれ無進行生存か否かを表す。
【図５６Ｂ】（Ｂ）ｉＢＣＲシグネチャーに基づき過小発現遺伝子の発現に対する過剰発現遺伝子の発現の比としてスコアを計算した。スコア中央値による二分に基づく患者の生存を比較した。パネルには、低及び高スコア腫瘍間における生存比較のハザード比（ＨＲ）及びログランクｐ値を示す。
【図５６Ｃ】（Ｃ）８例の患者を治療前及び治療後にプロファイリングし、これらの患者におけるｉＢＣＲ検査からの１２個の遺伝子の発現プロファイルを視覚化した。発現が逆転する傾向が認められ、これは、疾患の進行がないままであった患者９番について最も明らかであった。
【図５６Ｄ】（Ｄ）治療前と比較して、治療後の全患者において１つの遺伝子が統計的に有意であった。患者９番についてこの遺伝子は治療後と治療前とで顕著な差を示した。
【図５６Ｅ】（Ｅ）テーブル２３において「濾胞性リンパ腫」と表示される遺伝子シグネチャーから計算した同じ患者群の生存曲線。全ての決まり事は上記（Ｂ）に従う。スコア中央値による二分に基づく患者の無再発生存を示す。
【図５７】遺伝子発現データセットのメタ分析からの遺伝子のネットワーク解析。
【図５８Ａ】機能メタ遺伝子は乳癌患者生存と関連性がある。
【図５８Ｂ】機能メタ遺伝子は乳癌患者生存と関連性がある。
【図５９】ＥＧＦＲ阻害及びマルチキナーゼ阻害の併用診断としてのｉＢＣＲ検査。（Ａ）ｉＢＣＲ検査からの１７個の遺伝子（テーブル２３を参照のこと）は、ＥＧＦＲ阻害薬セツキシマブで治療された結腸直腸癌患者の生存と有意に関連した。（Ｂ）ｉＢＣＲ検査からの１６個の遺伝子（テーブル２３を参照のこと）は、シスプラチンとの併用でＥＧＦＲ阻害薬セツキシマブで治療されたトリプルネガティブ乳癌患者の全生存と有意に関連した。（Ｃ）ｉＢＣＲ検査からの１９個の遺伝子（テーブル２３を参照のこと）は、ＥＧＦＲ阻害薬エルロチニブで治療された肺癌患者の無進行生存と有意に関連した。（Ｄ）ｉＢＣＲ検査からの２０個の遺伝子（テーブル２３を参照のこと）は、マルチキナーゼ阻害薬ソラフェニブで治療された肺癌患の無進行生存と有意に関連した。
【発明を実施するための形態】
【００７３】
本発明は、少なくとも部分的には、既発表の遺伝子発現プロファイリングのメタ分析に基づけば腫瘍悪性度及び臨床転帰不良に関連する遺伝子があるという発見に基礎を置いている。より詳細には、これらの遺伝子の過剰発現及び／又は過小発現（テーブル２１を参照のこと）が乳癌における生存不良に関連することが分かった。インジェヌイティー・パスウェイ・アナリシス（Ｉｎｇｅｎｕｉｔｙ  Ｐａｔｈｗａｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）（ＩＰＡ（登録商標））ソフトウェアを使用したネットワーク解析により、これらの生存関連遺伝子内に、テーブル２１に要約するとおりの特徴的な生物学的機能を有する幾つものネットワーク又はメタ遺伝子が同定された。次に、一貫して患者生存と関連性があった各ネットワーク又はメタ遺伝子からの遺伝子の小規模なサブ集合を選択した。これらの遺伝子及びそれらの対応する機能の一覧をテーブル２２に示す。これらの遺伝子は６つの機能メタ遺伝子又はネットワークに分割された。
【００７４】
本発明はまた、少なくとも部分的には、トリプルネガティブ乳癌（ＴＮＢＣ：ｔｒｉｐｌｅ−ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｂｒｅａｓｔ  ｃａｎｃｅｒ）において高悪性度の臨床的挙動を典型的に示す特定のサブ群で共通して調節が解除される遺伝子があるという発見にも基礎を置いている。より詳細には、これは、非ＴＮＢＣ及び正常乳房と比較したＴＮＢＣ、
それぞれの対応する腫瘍と比較して遠隔転移及び／又は死亡に関連する腫瘍において明らかである。当初、２０６個の繰り返し調節解除される遺伝子のリストは特に染色体不安定性（ＣＩＮ）及びエストロゲン受容体シグナル伝達（ＥＲ：ｅｓｔｒｏｇｅｎ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｓｉｇｎａｌｉｎｇ）メタ遺伝子に関してエンリッチされることが分かった。ＥＲメタ遺伝子に対するＣＩＮメタ遺伝子の発現レベルの比に基づく悪性度スコアは、分子サブタイプ及び臨床病理学的指標に関わらず高悪性度腫瘍を同定することが示されている。さらに、動原体結合又は染色体分離に関与するタンパク質の枯渇は治療作用がある可能性があり、特にＴＴＫに関して、インビトロでＴＮＢＣ細胞株の生存を有意に低減した。小分子阻害薬によるＴＴＫ阻害はＴＮＢＣ細胞株の生存に影響を与えた。また、ＴＴＫ
ｍＲＮＡ及びタンパク質レベルも高悪性度腫瘍表現型に関連した。ＴＴＫタンパク質の有糸分裂非依存的発現はＴＮＢＣ及び他の高悪性度乳癌サブ群において予後予測性があったことから、ＣＩＮ／異数性の保護が悪性度及び治療抵抗性を駆動していることが示唆される。インビトロで、ＴＴＫを過剰発現する細胞の治療にＴＴＫ阻害と化学療法との併用が有効となっており、従って保護されたＣＩＮ表現型の治療的処置をもたらした。
【００７５】
加えて、本発明は、少なくとも部分的には、２１個の過剰発現遺伝子及び７個の過小発現遺伝子を含めた、ＥＲ−乳癌、ＴＮＢＣ及び基底細胞様乳癌（ＢＬＢＣ）の患者において高度な予後予測性を有する変化する遺伝子発現の第２のシグネチャーの発見に基礎を置いている。実際、この２８個の遺伝子シグネチャーを前述の悪性度スコア又は遺伝子シグネチャーと統合すると、ＥＲ状態と無関係に乳癌において予後予測性を有する統合スコアが生成される。さらに、この統合スコアは、癌型に関係なく、広く癌において予後予測性があったとともに、肺腺癌など、乳癌に加えて特定の癌型においてもまた予後予測性があった。さらに、２８遺伝子シグネチャー及び統合スコアはいずれも乳癌患者における化学療法に対する反応について予測的であるとともに、内分泌療法が有効となり得るＥＲ＋リンパ節陽性乳癌患者を同定することも示された。本明細書に記載されるシグネチャーの発現変化はまた、様々な抗癌療法薬、特に分子標的阻害薬に対する癌細胞株の及び臨床的な感受性についても予測し得るものであった。
【００７６】
本発明の発明者らはまた、乳癌及び肺腺癌を含めた様々な癌において高度な予後予測性を有するタンパク質シグネチャーも同定した。さらに、このタンパク質シグネチャーを前述の２８遺伝子シグネチャー及び高悪性度遺伝子シグネチャーと統合することにより、癌におけるロバストな予後予測指標を提供することができ、この予後予測指標は既知の臨床病理学的指標より優れていることが示された。
【００７７】
一態様において、本発明は、哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法に関し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、過剰発現遺伝子及び過小発現遺伝子は、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子からなる群から選択される１つ以上のメタ遺伝子のものであり、複数の過小発現遺伝子と比較した複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は複数の過小発現遺伝子と比較した複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００７８】
別の態様において、本発明は、哺乳動物の癌の予後を決定する方法に関し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、過剰発現遺伝子及
び過小発現遺伝子は、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子からなる群から選択される１つ以上のメタ遺伝子のものであり、複数の過小発現遺伝子と比較した複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は複数の過小発現遺伝子と比較した複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、より良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００７９】
上記の態様の一実施形態において、複数の過剰発現遺伝子及び／又は複数の過小発現遺伝子は、メタ遺伝子の１つから選択される。代替的実施形態において、複数の過剰発現遺伝子及び／又は複数の過小発現遺伝子は、複数のメタ遺伝子から選択される。
【００８０】
好適には、上記の態様の方法に関して、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び／又は多重ネットワークメタ遺伝子は、テーブル２１に列挙される１つ以上の遺伝子を含む。
【００８１】
別の態様において、本発明は、哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法に関し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、過剰発現遺伝子及び過小発現遺伝子は、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びにタンパク質合成／修飾メタ遺伝子からなる群から選択される１つ以上のメタ遺伝子のものであり、複数の過小発現遺伝子と比較した複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は複数の過小発現遺伝子と比較した複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００８２】
さらに別の態様において、本発明は、哺乳動物の癌の予後を決定する方法に関し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、過剰発現遺伝子及び過小発現遺伝子は、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びにタンパク質合成／修飾メタ遺伝子からなる群から選択される１つ以上のメタ遺伝子のものであり、複数の過小発現遺伝子と比較した複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は複数の過小発現遺伝子と比較した複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、より良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【００８３】
好適には、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びに／又はタンパク質合成／修飾メタ遺伝子は、テーブル２１に列挙される１つ以上の遺伝子を含む。
【００８４】
前述の２つの態様の方法の詳細な実施形態において、複数の過剰発現遺伝子及び複数の過小発現遺伝子は、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ
遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子の１つ以上のものである。上記の態様の方法によれば、複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップは、複数の過剰発現遺伝子の平均発現レベル及び複数の過小発現遺伝子の平均発現レベルを比較することを含む。これには、複数の過剰発現遺伝子の平均発現レベルと複数の過小発現遺伝子の平均発現レベルとの比を計算することが含まれ得る。好適には、この比が、癌悪性度及び予後不良の指標となるか、又はそれと相関する悪性度スコアを提供する。或いは、複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップは、複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの合計及び複数の過小発現遺伝子の発現レベルの合計を比較することを含む。これには、複数の過剰発現遺伝子の発現レベルの合計と複数の過小発現遺伝子の発現レベルの合計との比を計算することが含まれ得る。
【００８５】
本発明の目的上、「単離された」とは、その自然状態から取り出されているか、又は他に人為的操作を受けている材料が意味される。単離された材料は、その自然状態では通常それに付随する構成成分を実質的に又は本質的に含まないものであり得るか、又はその自然状態では通常それに付随する構成成分とともに人工的な状態となるように操作されたものであり得る。単離された材料は、天然形態、化学合成形態又は組換え形態であり得る。
【００８６】
本明細書で使用されるとき「遺伝子」は、アミノ酸をコードする１つ以上のヌクレオチド配列と、限定されるものではないが、プロモーター及び他の５’非翻訳配列、イントロン、ポリアデニル化配列及び他の３’非翻訳配列を含めた１つ以上の非コードヌクレオチド配列とを含み得るゲノムの構造的遺伝単位である核酸である。多くの細胞性生物において、遺伝子は二本鎖ＤＮＡを含む核酸である。
【００８７】
遺伝子の非限定的な例は本明細書において、特にテーブル４、テーブル２１及びテーブル２２に示され、これらの表は、当該技術分野において十分に理解されているとおり、遺伝子のヌクロエチド（ｎｕｃｌｏｅｔｉｄｅ）配列、又はそのコードされるタンパク質を参照する受託番号を含む。
【００８８】
用語「核酸」は、本明細書で使用されるとき、一本鎖又は二本鎖ＤＮＡ及びＲＮＡを意味する。ＤＮＡにはゲノムＤＮＡ及びｃＤＮＡが含まれる。ＲＮＡにはｍＲＮＡ、ＲＮＡ、ＲＮＡｉ、ｓｉＲＮＡ、ｃＲＮＡ及び自己触媒ＲＮＡが含まれる。核酸はまた、ＤＮＡ−ＲＮＡハイブリッドであってもよい。核酸は、Ａ、Ｇ、Ｃ、Ｔ又はＵ塩基を含むヌクレオチドを典型的には含むヌクレオチド配列を含む。しかしながら、ヌクレオチド配列は、限定されるものではないが、イノシン、メチリシトシン（ｍｅｔｈｙｌｙｃｙｔｏｓｉｎｅ）、メチルイノシン、メチルアデノシン及び／又はチオウリジンなどの、他の塩基を含み得る。
【００８９】
また、天然に存在する（例えば、対立遺伝子の）変異体及びオルソログ（例えば、異なる種由来）のヌクレオチド配列を含む核酸を含む「変異体」核酸も含まれる。好ましくは、核酸変異体は、本明細書に開示されるヌクレオチド配列と少なくとも７０％又は７５％、好ましくは少なくとも８０％又は８５％又はより好ましくは少なくとも９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％又は９９％の配列同一性を共有する。
【００９０】
また、核酸断片も含まれる。「断片」は、それぞれヌクレオチド配列の１００％未満を構成する核酸のセグメント、ドメイン、部分又は領域である。非限定的な例は増幅産物又はプライマー若しくはプローブである。詳細な実施形態において、核酸断片は、例えば、前記核酸の少なくとも１０、１５、２０、２５、３０  ３５、４０、４５、５０、５５、６０、６５、７０、７５、８０、８５、９０、９５、１００、１２５、１５０、１７５、
２００、２２５、２５０、２７５、３００、３２５、３５０、３７５、４００、４２５、４５０、４７５及び５００連続ヌクレオチドを含み得る。
【００９１】
本明細書で使用されるとき、「ポリヌクレオチド」は、８０連続ヌクレオチド以上を有する核酸であり、一方、「オリゴヌクレオチド」は８０連続ヌクレオチド未満を有する。「プローブ」は、例えばノーザン又はサザンブロッティングで相補配列を検出するため好適に標識された、一本鎖又は二本鎖オリゴヌクレオチド又はポリヌクレオチドであり得る。「プライマー」は、通常、好ましくは１５〜５０連続ヌクレオチドを有する一本鎖オリゴヌクレオチドであり、これは相補核酸「鋳型」とアニーリングして、Ｔａｑポリメラーゼ、ＲＮＡ依存性ＤＮＡポリメラーゼ又はシーケナーゼ（Ｓｅｑｕｅｎａｓｅ）（商標）などのＤＮＡポリメラーゼの作用によって鋳型依存的様式で伸長される能力を有する。「鋳型」核酸は、核酸増幅を受ける核酸である。
【００９２】
本明細書において言及される「過剰発現」遺伝子又はタンパク質は、対応する正常な若しくは他に非癌性の細胞若しくは組織又は基準／対照レベル若しくは試料と比較して癌細胞又は組織においてより高レベルで発現する遺伝子又はタンパク質であることが理解されるであろう。
【００９３】
本明細書において言及される「過小発現」遺伝子又はタンパク質は、対応する正常な若しくは他に非癌性の細胞若しくは組織又は基準／対照レベル若しくは試料と比較して癌細胞又は組織においてより低レベルで発現する遺伝子又はタンパク質であることが理解されるであろう。
【００９４】
特定の実施形態において、本明細書において言及される「過剰発現」及び「過小発現」遺伝子はメタ遺伝子を形成し得るか、又はメタ遺伝子の構成要素であり得る。
本明細書で使用されるとき、「メタ遺伝子」は、特定の機能又は表現型に関連するか、又はその指標となる共通の、共有される又は集約的な発現プロファイル、発現レベル又は他の発現特徴を呈する複数の異なる遺伝子のまとまり、コホート又はネットワークである。非限定的な例としては、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子が挙げられる。テーブル２１に、前述の１２個のメタ遺伝子の構成要素である遺伝子の非限定的な例を提供する。さらなる非限定的な例としては、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びにタンパク質合成／修飾メタ遺伝子が挙げられる。テーブル２２に、前述の６個のメタ遺伝子の構成要素である遺伝子の非限定的な例を提供する。
【００９５】
詳細な実施形態において、複数の過剰発現遺伝子及び／又は複数の過小発現遺伝子はメタ遺伝子の１つから選択される。この点に関して、複数の過剰発現遺伝子及び／又は複数の過小発現遺伝子は同じメタ遺伝子から選択される。例として、複数の過剰発現遺伝子又は複数の過小発現遺伝子は、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子のうちの１つのものに限られ得る。別の例では、複数の過剰発現遺伝子及び複数の過小発現遺伝子は両方ともに、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子のうちの１つ
のものに限られ得る。
【００９６】
或いは、複数の過剰発現遺伝子及び／又は複数の過小発現遺伝子は、本明細書に記載される複数のメタ遺伝子から選択される。
「悪性度」及び「高悪性度の」とは、限定されるものではないが、癌治療に利用可能な療法に対する少なくとも部分的な抵抗性；侵襲性；転移能；治療後の再発；及び低い患者生存確率を含めた特徴又は要因の組み合わせの１つ以上に起因して比較的予後不良となる癌の特性又は傾向を意味する。
【００９７】
癌には、限定されるものではないが、肉腫、癌腫、リンパ腫、白血病及び芽細胞腫などの主要な癌形態を含めた、任意の高悪性度の又は潜在的に高悪性度の癌、腫瘍又は他の悪性腫瘍、例えばｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃａｎｃｅｒ．ｇｏｖ／ｃａｎｃｅｒｔｏｐｉｃｓ／ａｌｐｈａｌｉｓｔのＮＣＩキャンサー・インデックス（Ｃａｎｃｅｒ  Ｉｎｄｅｘ）に列挙されるものなどが含まれ得る。そのような癌としては、乳癌、肺癌（肺腺癌を含む）、生殖器系癌（卵巣癌、子宮頸癌、子宮癌及び前立腺癌を含む）、脳及び神経系癌、頭頸部癌、消化管癌（結腸癌、結腸直腸癌及び胃癌を含む）、肝癌、腎癌、皮膚癌（黒色腫及び皮膚癌腫など）、血液細胞癌（リンパ系の癌及び骨髄単球性の癌を含む）、内分泌系癌（膵癌及び下垂体癌など）、筋骨格系の癌（骨及び軟部組織癌を含む）を挙げることができ、但しこれらに限定されるものではない。
【００９８】
特定の実施形態において、癌には、乳癌、膀胱癌、結腸直腸癌、膠芽腫、低悪性度神経膠腫、頭頸部癌、腎癌、肝癌、肺腺癌、急性骨髄性白血病、膵癌、副腎皮質癌、黒色腫及び肺扁平上皮癌が含まれる。
【００９９】
乳癌には、限定されるものではないが、トリプルネガティブ乳癌、グレード２乳癌、グレード３乳癌、リンパ節陽性（ＬＮ＋）乳癌、ＨＥＲ２陽性（ＨＥＲ２＋）乳癌及びＥＲ陽性（ＥＲ＋）乳癌などのあらゆる高悪性度乳癌及び癌サブタイプが含まれる。
【０１００】
本明細書で使用されるとき、「トリプルネガティブ乳癌」（ＴＮＢＣ）は、エストロゲン受容体（ＥＲ）タンパク質、プロゲステロン受容体（ＰＲ：ｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅ
ｒｅｃｅｐｔｏｒ）タンパク質及びＨＥＲ２タンパク質の発現を欠く又はその発現が著しく低下した、多くの場合に高悪性度の乳癌サブタイプである。ＴＮＢＣ及び他の高悪性度乳癌は、典型的には、トラスツズマブなどのＨＥＲ２標的療法並びにタモキシフェン及びアロマターゼ阻害薬などの内分泌療法を含めた乳癌治療に利用可能な最も有効な療法の幾つかに対して非感受性である。
【０１０１】
本明細書で使用されるとき、遺伝子発現レベルは、発現した遺伝子、又は遺伝子産物、例えばＲＮＡ、ｍＲＮＡ及びｃＤＮＡなどの核酸並びにタンパク質の絶対量又は相対量であり得る。
【０１０２】
当業者であれば理解するであろうとおり、本発明が、本明細書に提供される過剰発現遺伝子及び／又はタンパク質の発現レベルを過小発現遺伝子及び／又はタンパク質の発現レベルと比較することに限定される必要はない。従って、詳細な実施形態において、過剰発現及び／又は過小発現遺伝子及び／又はタンパク質の発現レベルは、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における対照発現レベル、例えば「ハウスキーピング」遺伝子の遺伝子及び／又はタンパク質発現レベルと比較される。
【０１０３】
さらなる実施形態において、過剰発現及び／又は過小発現遺伝子及び／又はタンパク質の発現レベルは、閾値発現レベル、例えば非高悪性度癌性組織における遺伝子及び／又はタンパク質発現レベルと比較される。閾値発現レベルは、概して、その遺伝子産物を含め
た特定の遺伝子又は遺伝子の組の定量化された発現レベルである。典型的には、閾値発現レベルを超えるか又はそれを下回る試料中の遺伝子又は遺伝子の組の発現レベルは、特定の病状又は転帰についての予測性を有する。閾値発現レベルの性質及び数値（ある場合）は、哺乳動物における例えば予後、悪性度及び／又は抗癌療法に対する反応の決定に用いられる１つ以上の遺伝子又はタンパク質の発現を決定するために選択される方法に基づき異なり得る。この開示を踏まえると、当業者であれば、本明細書に記載されるものなどの当該技術分野において公知の任意の遺伝子又はタンパク質発現計測方法を用いて、例えば予後、悪性度及び／又は抗癌療法に対する反応の決定において用いられ得る哺乳動物試料における遺伝子／タンパク質の閾値発現レベルを決定することが可能であろう。一実施形態において、閾値レベルは、例えば発現レベルを決定しようとする前記哺乳動物と同じ癌型、サブ群、ステージ及び／又はグレードを有する基準集団における過剰発現及び／又は過小発現遺伝子及び／又はタンパク質の発現レベル平均値及び／又は中央値（中央値又は絶対値）である。加えて、閾値発現レベルの概念は、単一の値又は結果に限定されてはならない。この点に関して、閾値発現レベルは、例えば無進行生存の確率が例えば高い、中程度である、又は低いことを意味し得る複数の閾値発現レベルを包含し得る。
【０１０４】
「タンパク質」とは、アミノ酸ポリマーが意味される。アミノ酸は、当該技術分野において十分に理解されているとおり、天然又は非天然アミノ酸、Ｄ−又はＬ−アミノ酸であり得る。当業者であれば理解するであろうとおり、用語「タンパク質」にはまた、その範囲内に、リン酸化形態のタンパク質（即ち、リンタンパク質）も含まれる。
【０１０５】
また、タンパク質「変異体」、例えば天然に存在する（例えば、対立遺伝子変異体）及びオルソログも提供される。好ましくは、タンパク質変異体は、本明細書に開示されるアミノ酸配列と少なくとも７０％又は７５％、好ましくは少なくとも８０％又は８５％又はより好ましくは少なくとも９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％又は９９％の配列同一性を共有する。
【０１０６】
また、アミノ酸配列全体の１００％未満を含むペプチド断片を含めたタンパク質断片も提供される。詳細な実施形態において、タンパク質断片は、例えば、前記タンパク質の少なくとも１０、１５、２０、２５、３０  ３５、４０、４５、５０、５５、６０、６５、７０、７５、８０、８５、９０、９５、１００、１２５、１５０、１７５、２００、２２５、２５０、２７５、３００、３２５、３５０、３７５及び４００連続アミノ酸を含み得る。
【０１０７】
「ペプチド」は、５０個以下のアミノ酸を有するタンパク質である。
「ポリペプチド」は、５０個より多いアミノ酸を有するタンパク質である。
１つ以上の遺伝子又はタンパク質の発現レベルを比較することに加えて、本発明の方法は、本明細書に記載される過剰発現遺伝子、過小発現遺伝子、過剰発現タンパク質及び／又は過小発現タンパク質の１つ以上の発現レベルを決定する、評価する、判定する、アッセイする又は計測するステップをさらに含み得ることが理解されるであろう。用語「決定する」、「計測する」、「判定する」、「評価する」及び「アッセイする」は、本明細書では同義的に使用され、後述するものなどの、当該技術分野において公知の任意の形態の計測を含み得る。
【０１０８】
ＲＮＡ、ｍＲＮＡ及びｃＤＮＡなどの核酸の決定、評価、判定、アッセイ又は計測は、当該技術分野において公知の任意の技法によって実施し得る。これらは、核酸配列増幅、核酸ハイブリダイゼーション、ヌクレオチドシーケンシング、質量分析及び任意のこれらの組み合わせを含む技法であり得る。
【０１０９】
核酸増幅技法には、典型的には、適切な条件下で１つ以上のプライマーを「鋳型」ヌク
レオチド配列にアニーリングし、ポリメラーゼを使用して標的に相補的なヌクレオチド配列を合成し、それにより標的ヌクレオチド配列を「増幅」する反復サイクルが含まれる。核酸増幅技法は当業者に周知されており、限定はされないが、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ：ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ  ｃｈａｉｎ  ｒｅｃｔｉｏｎ）；ストランド置換増幅（ＳＤＡ：ｓｔｒａｎｄ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ  ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）；ローリングサークル複製（ＲＣＲ：ｒｏｌｌｉｎｇ  ｃｉｒｃｌｅ  ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎ）；核酸配列ベースの増幅（ＮＡＳＢＡ：ｎｕｃｌｅｉｃ  ａｃｉｄ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ−ｂａｓｅｄ  ａｍｐｌｉｆｃａｔｉｏｎ）、Ｑ−βレプリカーゼ増幅；ヘリカーゼ依存性増幅（ＨＡＤ：ｈｅｌｉｃａｓｅ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）；ループ媒介性等温増幅（ＬＡＭＰ：ｌｏｏｐ−ｍｅｄｉａｔｅｄ  ｉｓｏｔｈｅｒｍａｌ  ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）；ニッキング酵素増幅反応（ＮＥＡＲ：ｎｉｃｋｉｎｇ  ｅｎｚｙｍｅ  ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｒｅａｃｔｉｏｎ）及びリコンビナーゼポリメラーゼ増幅（ＲＰＡ：ｒｅｃｏｍｂｉｎａｓｅ  ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ  ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）が挙げられ、但しこれらに限定されるものではない。本明細書において一般的に使用されるとおり、「増幅産物」は、核酸増幅技法によって生じた核酸産物を指す。
【０１１０】
ＰＣＲには、定量的及び半定量的ＰＣＲ、リアルタイムＰＣＲ、対立遺伝子特異的ＰＣＲ、メチル化特異的ＰＣＲ、非対称ＰＣＲ、ネステッドＰＣＲ、多重ＰＣＲ、タッチダウンＰＣＲ並びに「基本的な」ＰＣＲ増幅に対する他の変法及び改良法が含まれる。
【０１１１】
核酸増幅技法は、細胞又は組織供給源から抽出され、単離され、又は他の方法で得られたＤＮＡ又はＲＮＡを使用して実施し得る。他の実施形態では、核酸増幅は、適切に処理された細胞又は組織試料に対して直接実施し得る。
【０１１２】
核酸ハイブリダイゼーションには、典型的には、適切な条件下でヌクレオチド配列（典型的にはプローブの形態）を標的ヌクレオチド配列とハイブリダイズし、続いてハイブリダイズしたプローブ−標的ヌクレオチド配列を検出することが含まれる。非限定的な例としては、ノーザンブロッティング、スロットブロッティング、インサイチュハイブリダイゼーション及び蛍光共鳴エネルギー転移（ＦＲＥＴ：ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｅｎｅｒｇｙ  ｔｒａｎｓｆｅｒ）検出が挙げられ、但しこれらに限定されるものではない。核酸ハイブリダイゼーションは、細胞又は組織供給源から抽出され、単離され、増幅され、又は他の方法で得られたＤＮＡ又はＲＮＡを使用して実施してもよく、又は適切に処理された細胞又は組織試料に対して直接実施してもよい。
【０１１３】
また、核酸増幅と核酸ハイブリダイゼーションとの組み合わせを利用し得ることも理解されるであろう。
タンパク質レベルの決定、評価、判定、アッセイ又は計測は、発現が細胞表面上か、又は細胞内かに関わらず、細胞又は組織で発現するタンパク質、又は組織供給源の細胞から単離され、抽出され、又は他の方法で得られたタンパク質の検出能力を有する当該技術分野において公知の任意の技法によって実施し得る。これらの技法としては、タンパク質に結合する１つ以上の抗体を使用する抗体ベースの検出、電気泳動法、等電点電気泳動法、タンパク質シーケンシング、クロマトグラフ法及び質量分析及びこれらの組み合わせを挙げることができ、但しこれらに限定されるものではない。抗体ベースの検出としては、限定されるものではないが、タンパク質に結合する蛍光標識抗体を使用するフローサイトメトリー、ＥＬＩＳＡ、イムノブロッティング、免疫沈降、インサイチュハイブリダイゼーション、免疫組織化学及び免疫細胞化学を挙げることができる。限定されるものではないが、ティッシュマイクロアレイ（ＴｉｓｓｕｅＭｉｃｒｏＡｒｒａｙ（商標））（ＴＭＡ）、ＭＳＤマルチアレイ（ＭＳＤ  ＭｕｌｔｉＡｒｒａｙｓ（商標））及びマルチウェルＥＬＩＳＡなどのタンパク質アレイを使用するなど、ハイスループット分析及び／又は迅
速分析に好適な技法を適合させることができる。
【０１１４】
特定の実施形態において、遺伝子発現レベルは、ｍｉＲＮＡなどの、遺伝子発現を調節する非コードＲＮＡの計測によって間接的に評価し得る。マイクロＲＮＡ（ｍｉＲＮＡ又はｍｉＲ）は、標的ｍＲＮＡ転写物の３’非翻訳領域（３’ＵＴＲ）における相補配列に結合する転写後調節因子であり、通常、遺伝子サイレンシングをもたらす。ｍｉＲＮＡは、平均して僅か２２ヌクレオチド長の短鎖ＲＮＡ分子である。ヒトゲノムは１０００個を超えるｍｉＲＮＡをコードし、これらのｍｉＲＮＡは哺乳類遺伝子の約６０％を標的化することができ、多くのヒト細胞型に豊富にある。各ｍｉＲＮＡは数百個の個別のｍＲＮＡの発現を改変し得る。詳細には、ｍｉＲＮＡは負の調節（例えば、転写物分解及び隔絶、翻訳抑制）及び／又は正の調節（例えば、転写及び翻訳活性化）において複数の役割を有し得る。加えて、異常なｍｉＲＮＡ発現は各種の癌に関係があるとされている。
【０１１５】
この点に関して、複数の過剰発現遺伝子及び複数の過小発現遺伝子について平均発現レベルか、或いは発現レベルの合計を計算してもよく、それにより比を求め又は計算し得る。
【０１１６】
従って、本発明の特定の実施形態における癌悪性度及び／又は癌患者の予後を決定することは、複数の過小発現遺伝子の発現レベル（例えば発現レベルの平均又は合計）に対する複数の過剰発現遺伝子の発現レベル（例えば発現レベルの平均又は合計）の比を決定することをさらに含む。
【０１１７】
本発明の別の態様においては、哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法に関し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子と比較した染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子と比較した染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベル発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１１８】
本発明のさらに別の態様においては、哺乳動物の癌の予後を決定する方法に関し、前記方法は、哺乳動物における染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子と比較した染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又はエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子と比較した染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、より良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１１９】
染色体不安定性（ＣＩＮ）メタ遺伝子における遺伝子の非限定的な例としては、ＡＴＰ６Ｖ１Ｃ１、ＲＡＰ２Ａ、ＣＡＬＭ１、ＣＯＧ８、ＨＥＬＬＳ、ＫＤＭ５Ａ、ＰＧＫ１、ＰＬＣＨ１、ＣＥＰ５５、ＲＦＣ４、ＴＡＦ２、ＳＦ３Ｂ３、ＧＰＩ、ＰＩＲ、ＭＣＭ１０、ＭＥＬＫ、ＦＯＸＭ１、ＫＩＦ２Ｃ、ＮＵＰ１５５、ＴＰＸ２、ＴＴＫ、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＮ、ＥＸＯ１、ＭＡＰＲＥ１、ＡＣＯＴ７、ＮＡＥ１、ＳＨＭＴ２、ＴＣＰ１、ＴＸＮＲＤ１、ＡＤＭ、ＣＨＡＦ１Ａ及びＳＹＮＣＲＩＰ遺伝子が挙げられ、但しこれらに限定されるものではなく；及びエストロゲン受容体シグナル伝達（ＥＲ）メタ遺伝子
は、ＢＴＧ２、ＰＩＫ３ＩＰ１、ＳＥＣ１４Ｌ２、ＦＬＮＢ、ＡＣＳＦ２、ＡＰＯＭ、ＢＩＮ３、ＧＬＴＳＣＲ２、ＺＭＹＮＤ１０、ＡＢＡＴ、ＢＣＡＴ２、ＳＣＵＢＥ２、ＲＵＮＸ１、ＬＲＲＣ４８、ＭＹＢＰＣ１、ＢＣＬ２、ＣＨＰＴ１、ＩＴＭ２Ａ、ＬＲＩＧ１、ＭＡＰＴ、ＰＲＫＣＢ、ＲＥＲＥ、ＡＢＨＤ１４Ａ、ＦＬＴ３、ＴＮＮ、ＳＴＣ２、ＢＡＴＦ、ＣＤ１Ｅ、ＣＦＢ、ＥＶＬ、ＦＢＸＷ４、ＡＢＣＢ１、ＡＣＡＡ１、ＣＨＡＤ、ＰＤＣＤ４、ＲＰＬ１０、ＲＰＳ２８、ＲＰＳ４Ｘ、ＲＰＳ６、ＳＯＲＢＳ１、ＲＰＬ２２及びＲＰＳ４ＸＰ３遺伝子を含み得るが、但しこれらに限定されるものではない。テーブル４は、ＣＩＮメタ遺伝子の構成要素であるか、又はＥＲメタ遺伝子の構成要素である遺伝子のさらなる例を提供する。
【０１２０】
ＣＩＮメタ遺伝子及びＥＲメタ遺伝子について平均発現レベルを計算してもよく、それにより比を求め又は計算し得る。
或いは、ＣＩＮメタ遺伝子及びＥＲメタ遺伝子について発現レベルの合計を計算してもよく、それにより比を求め又は計算し得る。
【０１２１】
特定の実施形態において、ＥＲメタ遺伝子に対するＣＩＮメタ遺伝子の発現レベルの平均又は合計の比が高い又は増加するほど、より高い又は増加した癌悪性度に関連し、それと相関し、又はその指標となる。
【０１２２】
このように、本発明の一部の実施形態は、ＥＲメタ遺伝子発現レベル（例えばＥＲ遺伝子の発現の平均又は合計）に対するＣＩＮメタ遺伝子発現レベル（例えばＣＩＮ遺伝子の発現の平均又は合計）の比である「悪性度スコア」を提供する。
【０１２３】
従って、本発明の前述の態様の実施形態は、染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の発現レベルを決定し、評価し又は計測すること及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子の発現レベルを決定し、評価し又は計測することを含む。この点に関して、テーブル４が参照され、テーブル４は、染色体不安定性に関連する遺伝子及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する遺伝子を含む２０６個の遺伝子の一覧を提供する。好ましくは、染色体不安定性遺伝子は、限定されるものではないが、ＡＴＰ６Ｖ１Ｃ１、ＲＡＰ２Ａ、ＣＡＬＭ１、ＣＯＧ８、ＨＥＬＬＳ、ＫＤＭ５Ａ、ＰＧＫ１、ＰＬＣＨ１、ＣＥＰ５５、ＲＦＣ４、ＴＡＦ２、ＳＦ３Ｂ３、ＧＰＩ、ＰＩＲ、ＭＣＭ１０、ＭＥＬＫ、ＦＯＸＭ１、ＫＩＦ２Ｃ、ＮＵＰ１５５、ＴＰＸ２、ＴＴＫ、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＮ、ＥＸＯ１、ＭＡＰＲＥ１、ＡＣＯＴ７、ＮＡＥ１、ＳＨＭＴ２、ＴＣＰ１、ＴＸＮＲＤ１、ＡＤＭ、ＣＨＡＦ１Ａ及びＳＹＮＣＲＩＰなどの遺伝子を含むＣＩＮメタ遺伝子のものである。好ましい一実施形態において、染色体不安定性遺伝子は、ＭＥＬＫ、ＭＣＭ１０、ＣＥＮＰＡ、ＥＸＯ１、ＴＴＫ及びＫＩＦ２Ｃからなる群から選択される。好ましくは、エストロゲン受容体シグナル伝達遺伝子は、限定されるものではないが、ＢＴＧ２、ＰＩＫ３ＩＰ１、ＳＥＣ１４Ｌ２、ＦＬＮＢ、ＡＣＳＦ２、ＡＰＯＭ、ＢＩＮ３、ＧＬＴＳＣＲ２、ＺＭＹＮＤ１０、ＡＢＡＴ、ＢＣＡＴ２、ＳＣＵＢＥ２、ＲＵＮＸ１、ＬＲＲＣ４８、ＭＹＢＰＣ１、ＢＣＬ２、ＣＨＰＴ１、ＩＴＭ２Ａ、ＬＲＩＧ１、ＭＡＰＴ、ＰＲＫＣＢ、ＲＥＲＥ、ＡＢＨＤ１４Ａ、ＦＬＴ３、ＴＮＮ、ＳＴＣ２、ＢＡＴＦ、ＣＤ１Ｅ、ＣＦＢ、ＥＶＬ、ＦＢＸＷ４、ＡＢＣＢ１、ＡＣＡＡ１、ＣＨＡＤ、ＰＤＣＤ４、ＲＰＬ１０、ＲＰＳ２８、ＲＰＳ４Ｘ、ＲＰＳ６、ＳＯＲＢＳ１、ＲＰＬ２２及びＲＰＳ４ＸＰ３などの遺伝子を含むＥＲメタ遺伝子のものである。好ましい一実施形態において、エストロゲン受容体シグナル伝達遺伝子は、ＭＡＰＴ及びＭＹＢからなる群から選択される。
【０１２４】
特定の実施形態において、前述の２つの態様の方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５
、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ以上の他の過剰発現遺伝子の発現レベル、及びＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ以上の他の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップをさらに含み、１つ以上の他の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の他の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度及び／又はより不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ以上の他の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の他の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度及び／又はより良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１２５】
一実施形態において、１つ以上の他の過剰発現遺伝子は、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される。
【０１２６】
一実施形態において、１つ以上の他の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択される。
【０１２７】
この点に関して、１つ以上の他の過剰発現遺伝子及び１つ以上の他の過小発現遺伝子について平均発現レベルか、或いは発現レベルの合計を計算してもよく、それにより比を求め又は計算し得る。
【０１２８】
従って、本発明の特定の実施形態における癌悪性度及び／又は癌患者の予後を決定することは、１つ以上の他の過小発現遺伝子の発現レベル（例えば発現レベルの平均又は合計）に対する１つ以上の他の過剰発現遺伝子の発現レベル（例えば発現レベルの平均又は合計）の比を決定することをさらに含む。
【０１２９】
１つ以上の他の過剰発現遺伝子及び１つ以上の他の過小発現遺伝子の発現の検出及び／又は計測は、本明細書に記載される方法のいずれか又はそれらの組み合わせによって（例えば、ｍＲＮＡレベル又はその増幅ｃＤＮＡコピーを計測すること、及び／又はそのタンパク質産物を計測することによって）実施し得るが、但しそれに限定されない。
【０１３０】
好適には、染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子の発現レベルの比較が１つ以上の他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ以上の他の過小発現遺伝子の発現レベルの比較と統合され、第１の統合スコアが導き出される。詳細な実施形態において、これには、少なくとも一部には加算、減算、乗算、除算及び／又は累乗によって第１の統合スコアを導き出すことが含まれ得る。
【０１３１】
例として、染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子の発現レベルの比較が１つ以上の他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ以上の他の過小発現遺伝子の発現レベルの比
較に加算され、それから減算され、それを乗算され、それによって除算され、及び／又はそれで累乗されて、第１の統合スコアが導き出され得る。或いは、１つ以上の他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ以上の他の過小発現遺伝子の発現レベルの比較が染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子の発現レベルの比較に加算され、それから減算され、それを乗算され、それによって除算され、及び／又はそれで累乗されて、第１の統合スコアが導き出され得る。
【０１３２】
特に好ましい実施形態において、第１の統合スコアは累乗によって導き出され、１つ以上の他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ以上の他の過小発現遺伝子の発現レベルの比較が染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子の発現レベルの比較で累乗される。
【０１３３】
当業者であれば理解するであろうとおり、本明細書に記載される他の過剰発現及び過小発現遺伝子が必ずしもそれぞれ染色体不安定性及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連しなければならないわけではない。
【０１３４】
さらなる態様において、本発明は、哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における１つ以上の過剰発現遺伝子の発現レベル（１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される）、及び１つ以上の過小発現遺伝子の発現レベル（１つ以上の過小発現遺伝子は、ＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される）を比較するステップを含み、１つ以上の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ以上の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１３５】
一実施形態において、１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される。
【０１３６】
一実施形態において、１つ以上の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択される。
【０１３７】
さらに別の態様において、本発明は、哺乳動物の癌の予後を決定する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における１つ以上の過剰発現遺伝子の発現レベル（１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、Ｌ
ＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される）、及び１つ以上の過小発現遺伝子の発現レベル（１つ以上の過小発現遺伝子は、ＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される）を比較するステップを含み、１つ以上の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ以上の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較してより良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１３８】
一実施形態において、１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される。
【０１３９】
一実施形態において、１つ以上の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択される。
【０１４０】
詳細な実施形態において、前述の態様の方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ以上の過剰発現タンパク質の発現レベル、及びＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ以上の過小発現タンパク質の発現レベルを比較するステップをさらに含み、１つ以上の過小発現タンパク質と比較した１つ以上の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度及び／又はより不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ以上の過小発現タンパク質と比較した１つ以上の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度及び／又はより良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１４１】
当業者であれば理解するであろうとおり、本明細書に記載される過剰発現タンパク質の１つ以上及び／又は過小発現タンパク質の１つ以上の発現レベルは、１つ以上のリン酸化形態の前記タンパク質（即ち、リンタンパク質）を含み得る。一実施形態において、ＥＩＦ４ＥＢＰ１は、ｐＥＩＦ４ＥＢＰ１Ｓ６５、ｐＥＩＦ４ＥＢＰ１Ｔ３７、ｐＥＩＦ４ＥＢＰ１Ｔ４６及びｐＥＩＦ４ＥＢＰ１Ｔ７０からなる群から選択される１つ以上のリンタンパク質であるか、又はそれを含む。一実施形態において、ＥＧＦＲは、ｐＥＧＦＲＹ１０６８及びｐＥＧＦＲＹ１１７３からなる群から選択される１つ以上のリンタンパク質であるか、又はそれを含む。一実施形態において、ＨＥＲ３は、ｐＨＥＲ３Ｙ１２８９であるか、又はそれを含む。一実施形態において、ＡＫＴ１は、ｐＡＫＴ１Ｓ４７３及びｐＡＫＴ１Ｔ３０８からなる群から選択される１つ以上のリンタンパク質であるか、又はそれを含む。一実施形態において、ＮＦＫＢ１は、ｐＮＦＫＢ１Ｓ５３６であるか、又はそれ
を含む。一実施形態において、ＨＥＲ２は、ｐＨＥＲ２Ｙ１２４８であるか、又はそれを含む。一実施形態において、ＥＳＲ１は、ｐＥＳＲ１Ｓ１１８であるか、又はそれを含む。一実施形態において、ＰＥＡ１５は、ｐＰＥＡ１５Ｓ１１６であるか、又はそれを含む。一実施形態において、ＲＰＳ６は、ｐＲＰＳ６Ｓ２３５、ｐＲＰＳ６Ｓ２３６、ｐＲＰＳ６Ｓ２４０及びｐＲＰＳ６Ｓ２４４からなる群から選択される１つ以上のリンタンパク質であるか、又はそれを含む。
【０１４２】
過剰発現遺伝子、過小発現遺伝子、過剰発現タンパク質及び／又は過小発現タンパク質について発現レベルの平均又は合計を計算してもよく、それにより比を求め又は計算し得る。
【０１４３】
従って、本発明の特定の実施形態において、癌悪性度及び／又は癌患者の予後を決定することは、（ｉ）１つ以上の過小発現遺伝子の発現レベル（例えば発現レベルの平均又は合計）に対する１つ以上の過剰発現遺伝子の発現レベル（例えば発現レベルの平均又は合計）の比；及び／又は（ｉｉ）１つ以上の過小発現タンパク質の発現レベル（例えば発現レベルの平均又は合計）に対する１つ以上の過剰発現タンパク質の発現レベル（例えば発現レベルの平均又は合計）の比を決定することを含む。
【０１４４】
過剰発現タンパク質及び過小発現タンパク質の発現の検出及び／又は計測は、以上に記載した方法のいずれか又はそれらの組み合わせによって実施し得るが、但しそれらに限定されない。
【０１４５】
好適には、１つ以上の過剰発現タンパク質の発現レベル及び１つ以上の過小発現タンパク質の発現レベルの比較は、それによって統合スコアを導き出すためのものである。詳細な一実施形態では、１つ以上の過剰発現タンパク質の発現レベル及び１つ以上の過小発現タンパク質の発現レベルの比較が、
（ｉ）染色体不安定性に関連する過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する過小発現遺伝子の発現レベルの比較と統合されて、第２の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｉ）第１の統合スコアと統合されて、第３の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｉｉ）ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される過剰発現遺伝子の発現レベル及びＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される過小発現遺伝子の発現レベルの比較と統合されて、第４の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｖ）過剰発現遺伝子の発現レベル及び過小発現遺伝子の発現レベルの比較であって、これらの遺伝子が、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び／又は多重ネットワークメタ遺伝子の１つ以上のものである、比較と統合されて、第５の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｖ）過剰発現遺伝子の発現レベル及び過小発現遺伝子の発現レベルの比較であって、これらの遺伝子が、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、
染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びに／又はタンパク質合成／修飾メタ遺伝子の１つ以上のものである、比較と統合されて、第６の統合スコアが導き出される。
【０１４６】
詳細な実施形態において、第２、第３、第４、第５及び／又は第６の統合スコアは、少なくとも一部には、加算、減算、乗算、除算及び／又は累乗によって導き出される。例として、１つ以上の過剰発現タンパク質の発現レベル及び１つ以上の過小発現タンパク質の発現レベルの比較が、（ｉ）染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子の発現レベルの比較；又は（ｉｉ）第１の統合スコアに加算され、それから減算され、それを乗算され、それによって除算され、及び／又はそれで累乗され得る。或いは、染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子の発現レベルの比較、又は第１の統合スコアが、１つ以上の過剰発現タンパク質の発現レベル及び１つ以上の過小発現タンパク質の発現レベルの比較に加算され、それから減算され、それを乗算され、それによって除算され、及び／又はそれで累乗され得る。
【０１４７】
さらなる態様において、本発明は、哺乳動物における癌の悪性度を決定する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ以上の過剰発現タンパク質の発現レベル、及びＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ以上の過小発現タンパク質の発現レベルを比較するステップを含み、１つ以上の過小発現タンパク質と比較した１つ以上の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ以上の過小発現タンパク質と比較した１つ以上の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１４８】
関連する態様において、本発明は、哺乳動物の癌の予後を決定する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ以上の過剰発現タンパク質の発現レベル、及びＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ以上の過小発現タンパク質の発現レベルを比較するステップを含み、１つ以上の過小発現タンパク質と比較した１つ以上の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高いほど、より不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ以上の過小発現タンパク質と比較した１つ以上の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高い哺乳動物と比較してより良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１４９】
前述の２つの態様の詳細な実施形態において、過剰発現タンパク質の１つ以上及び／又は過小発現タンパク質の１つ以上は、以上に記載したリンタンパク質であるか、又はそれを含む。
【０１５０】
１つ以上の過剰発現タンパク質及び１つ以上の過小発現タンパク質について発現レベルの平均又は合計を計算してもよく、それにより以上に記載したとおりの比を求め又は計算
し得る。
【０１５１】
患者の癌の悪性度及び／又は予後に関するこの情報は、医師及び／又は臨床医にとって、最も有効な治療コースを決定する際に有用であることが分かり得る。癌が再発する可能性又は転移する可能性の決定は、医師及び／又は臨床医がより温存的な治療手法をとるべきか、又はより根治的な治療手法をとるべきかを決定することを補助し得る。このように、予後診断によって、所与の治療レジメンが有効であると予想される患者の選択及び分類がもたらされ得る。
【０１５２】
従って、本発明の別の態様は、哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、過剰発現遺伝子及び過小発現遺伝子は、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子からなる群から選択される１つ以上のメタ遺伝子のものであり、過小発現遺伝子と比較した過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１５３】
当業者は理解するであろうとおり、遺伝子又はタンパク質の相対発現レベルは、対照又は基準試料又は発現レベル、例えば閾値レベルなどと比較したとき発現レベルがより高い／増加している又はより低い／低下している場合に「変化している」又は「調節されている」と見なされ得る。一実施形態において、相対発現レベルは、それが基準集団の相対発現レベル平均値及び／又は中央値より高い場合に高と分類することができ、及び相対発現レベルは、それが基準集団の相対発現レベル平均値及び／又は中央値より低い場合に低と分類することができる。この点に関して、基準集団は、相対発現レベルを決定しようとする前記哺乳動物と同じ癌型、サブ群、ステージ及び／又はグレードを有する一群の対象であり得る。
【０１５４】
好適には、本態様について、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び／又は多重ネットワークメタ遺伝子は、テーブル２１に列挙される１つ以上の遺伝子を含む。
【０１５５】
関連する態様において、本発明は、哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及び複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、過剰発現遺伝子及び過小発現遺伝子は、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びにタンパク質合成／修飾メタ遺伝子からなる群から選択される１つ以上のメタ遺伝子のものであり、過小発現遺伝子と比較した過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１５６】
前述の２つの態様の一実施形態において、複数の過剰発現遺伝子及び／又は複数の過小発現遺伝子は、メタ遺伝子の１つから選択される。代替的実施形態において、複数の過剰発現遺伝子及び／又は複数の過小発現遺伝子は、複数のメタ遺伝子から選択される。
【０１５７】
好適には、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びに／又はタンパク質合成／修飾メタ遺伝子は、テーブル２２に列挙される１つ以上の遺伝子を含む。
【０１５８】
詳細な実施形態において、複数の過剰発現遺伝子及び複数の過小発現遺伝子は、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子の１つ以上のものである。
【０１５９】
関連する態様において、本発明は、哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞における染色体不安定性（ＣＩＮ）に関連する１つ以上の遺伝子の発現レベルを決定するステップを含み、発現レベルが高いほど、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１６０】
さらに詳細に記載するとおり、一部のＣＩＮ遺伝子の過剰発現は、特に、限定するものではないが、非有糸分裂癌細胞によって過剰発現するときに、抗癌治療に対する癌の反応性を予測し得るものであり得る。これに関連して、「非有糸分裂」は、癌細胞が細胞周期の分裂期又は「Ｍ期」にないことを意味する。好ましくは、非有糸分裂癌細胞は間期にある。概して、テーブル４に示す任意の過剰発現ＣＩＮ遺伝子が、抗癌治療に対する癌の反応性を予測し得る。詳細な実施形態において、ＣＩＮ遺伝子は、ＴＴＫ、ＣＥＰ５５、ＦＯＸＭ１及びＳＫＩＰ２からなる群から選択される。特に好ましい実施形態において、ＣＩＮ遺伝子は、ＴＴＫ、ＣＥＰ５５、ＦＯＸＭ１及びＳＫＩＰ２からなる群から選択され、及び癌は乳癌である。この点に関して、本発明者らは、抽出したＣＩＮ遺伝子ｍＲＮＡ又はコードされたタンパク質の「バルク」測定が、ＣＩＮ遺伝子の過剰発現が抗癌治療に対する癌の反応性を予測し得るかどうかに関して有用な指標を提供しないことを示している。より詳細には、個々の癌細胞、特に非有糸分裂癌細胞又は間期癌細胞によるＣＩＮ遺伝子発現の検出が、抗癌治療に対する癌の反応性についてのより強力な指標を提供する。
【０１６１】
先述のとおり、ＣＩＮ遺伝子の発現の検出及び／又は計測は、ＲＮＡ（例えばｍＲＮＡ又はその増幅ｃＤＮＡコピー）を計測することによるか、又はＣＩＮ遺伝子のタンパク質産物を計測することによって実施し得る。特に好ましい実施形態において、ＣＩＮ遺伝子のタンパク質産物は免疫組織化学によって検出又は計測される。典型的には、限定するものではないが、好ましい免疫組織化学的方法には、細胞又は組織が発現するＣＩＮ遺伝子のタンパク質産物に対する抗体の結合及び続く結合抗体の検出が含まれる。単に例として、抗体は標識されなくてもよく、西洋ワサビペルオキシダーゼ、アルカリホスファターゼ若しくはグルコースオキシダーゼなどの酵素で直接標識されてもよく、又はビオチン若しくはジゴキシゲニンで直接標識されてもよい。抗体が標識されない実施形態では、二次抗体（上記に記載したようにするなどして標識される）を使用して結合抗体が検出され得る。ビオチン化抗体は、西洋ワサビペルオキシダーゼ、アルカリホスファターゼ又はグルコースオキシダーゼなどの酵素と複合体化したアビジンを使用して検出され得る。好適な酵素基質としては、ジアミノバンジジン（ｄｉａｍｉｎｏｂａｎｚｉｄｉｎｅ）（ＤＡＢ）、パーマネントレッド、３−エチルベンズチアゾリンスルホン酸（ＡＢＴＳ）、５−ブロモ−４−クロロ−３−インドリルリン酸（ＢＣＩＰ）、ニトロブルーテトラゾリウム（ＮＢＴ）、３，３’，５，５’−テトラメチルベンジジン（ＴＮＢ）及び４−クロロ−１−ナフトール（４−ＣＮ）が挙げられ、但しこれらに限定されるものではない。
【０１６２】
さらなる態様において、本発明は、哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予
測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する過小発現遺伝子と比較した染色体不安定性に関連する過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１６３】
特定の実施形態において、染色体不安定性に関連する遺伝子は、ＣＩＮメタ遺伝子のものである。非限定的な例としては、ＡＴＰ６Ｖ１Ｃ１、ＲＡＰ２Ａ、ＣＡＬＭ１、ＣＯＧ８、ＨＥＬＬＳ、ＫＤＭ５Ａ、ＰＧＫ１、ＰＬＣＨ１、ＣＥＰ５５、ＲＦＣ４、ＴＡＦ２、ＳＦ３Ｂ３、ＧＰＩ、ＰＩＲ、ＭＣＭ１０、ＭＥＬＫ、ＦＯＸＭ１、ＫＩＦ２Ｃ、ＮＵＰ１５５、ＴＰＸ２、ＴＴＫ、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＮ、ＥＸＯ１、ＭＡＰＲＥ１、ＡＣＯＴ７、ＮＡＥ１、ＳＨＭＴ２、ＴＣＰ１、ＴＸＮＲＤ１、ＡＤＭ、ＣＨＡＦ１Ａ及びＳＹＮＣＲＩＰからなる群から選択される遺伝子が挙げられる。好ましい一実施形態において、染色体不安定性遺伝子は、ＭＥＬＫ、ＭＣＭ１０、ＣＥＮＰＡ、ＥＸＯ１、ＴＴＫ及びＫＩＦ２Ｃからなる群から選択される。
【０１６４】
特定の実施形態において、エストロゲン受容体シグナル伝達に関連する遺伝子は、ＥＲメタ遺伝子のものである。非限定的な例としては、ＢＴＧ２、ＰＩＫ３ＩＰ１、ＳＥＣ１４Ｌ２、ＦＬＮＢ、ＡＣＳＦ２、ＡＰＯＭ、ＢＩＮ３、ＧＬＴＳＣＲ２、ＺＭＹＮＤ１０、ＡＢＡＴ、ＢＣＡＴ２、ＳＣＵＢＥ２、ＲＵＮＸ１、ＬＲＲＣ４８、ＭＹＢＰＣ１、ＢＣＬ２、ＣＨＰＴ１、ＩＴＭ２Ａ、ＬＲＩＧ１、ＭＡＰＴ、ＰＲＫＣＢ、ＲＥＲＥ、ＡＢＨＤ１４Ａ、ＦＬＴ３、ＴＮＮ、ＳＴＣ２、ＢＡＴＦ、ＣＤ１Ｅ、ＣＦＢ、ＥＶＬ、ＦＢＸＷ４、ＡＢＣＢ１、ＡＣＡＡ１、ＣＨＡＤ、ＰＤＣＤ４、ＲＰＬ１０、ＲＰＳ２８、ＲＰＳ４Ｘ、ＲＰＳ６、ＳＯＲＢＳ１、ＲＰＬ２２及びＲＰＳ４ＸＰ３からなる群から選択される遺伝子が挙げられる。好ましい一実施形態において、エストロゲン受容体シグナル伝達遺伝子は、ＭＡＰＴ及びＭＹＢからなる群から選択される。
【０１６５】
好適には、この態様の方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ以上の他の過剰発現遺伝子の発現レベル、及びＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ以上の他の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップをさらに含み、１つ以上の他の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の他の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１６６】
一実施形態において、１つ以上の他の過剰発現遺伝子は、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される。
【０１６７】
一実施形態において、１つ以上の他の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択される。
【０１６８】
特定の実施形態では、１つ以上の他の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ以上の他の過小発現遺伝子の発現レベルの比較が、染色体不安定性に関連する複数の過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する複数の過小発現遺伝子の発現レベルの比較と統合されて、本明細書に記載されるとおりの第１の統合スコアが導き出され、この第１の統合スコアは、抗癌治療に対する癌の反応性の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１６９】
別の関連する態様において、本発明は、哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される１つ以上の過剰発現遺伝子の発現レベル、及びＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される１つ以上の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、１つ以上の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１７０】
一実施形態において、１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＡＢＨＤ５、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＢＣＡＰ３１、ＣＡ９、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＤ５５、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＧＲＨＰＲ、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＰＭＬ、ＳＴＡＵ１、ＴＸＮ及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される。
【０１７１】
一実施形態において、１つ以上の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、ＥＲＣ２、ＩＧＨ、ＭＥ１、ＭＴＭＲ７、ＳＭＰＤＬ３Ｂ及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択される。
【０１７２】
詳細な実施形態において、前述の５つの態様の方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ以上の過剰発現タンパク質の発現レベル、及びＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ以上の過小発現タンパク質の発現レベルを比較するステップをさらに含み、１つ以上の過小発現タンパク質と比較した１つ以上の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高いほど、癌のより高い悪性度及び／又はより不良な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ以上の過小発現タンパク質と比較した１つ以上の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが低いほど、発現レベルがより高
い哺乳動物と比較して癌のより低い悪性度及び／又はより良好な癌予後の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１７３】
詳細な実施形態において、過剰発現タンパク質の１つ以上及び／又は過小発現タンパク質の１つ以上は、以上に記載したリンタンパク質であるか、又はそれを含む。
過剰発現遺伝子、過小発現遺伝子、過剰発現タンパク質及び／又は過小発現タンパク質について発現レベルの平均又は合計を計算してもよく、それにより以上に記載したとおりの比を求め又は計算し得る。
【０１７４】
過剰発現タンパク質及び過小発現タンパク質の発現の検出及び／又は計測は、以上に記載した方法のいずれか又はそれらの組み合わせによって実施し得るが、但しそれらに限定されない。
【０１７５】
好適には、１つ以上の過剰発現タンパク質の発現レベル及び１つ以上の過小発現タンパク質の発現レベルの比較は、それによって統合スコアを導き出すためのものである。詳細な一実施形態では、１つ以上の過剰発現タンパク質の発現レベル及び１つ以上の過小発現タンパク質の発現レベルの比較が、
（ｉ）染色体不安定性に関連する過剰発現遺伝子の発現レベル及びエストロゲン受容体シグナル伝達に関連する過小発現遺伝子の発現レベルの比較と統合されて、第２の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｉ）第１の統合スコアと統合されて、第３の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｉｉ）ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１からなる群から選択される過剰発現遺伝子の発現レベル及びＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３からなる群から選択される過小発現遺伝子の発現レベルの比較と統合されて、第４の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｉｖ）過剰発現遺伝子の発現レベル及び過小発現遺伝子の発現レベルの比較であって、これらの遺伝子が、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び／又は多重ネットワークメタ遺伝子の１つ以上のものである、比較と統合されて、第５の統合スコアが導き出されるか；又は
（ｖ）過剰発現遺伝子の発現レベル及び過小発現遺伝子の発現レベルの比較であって、これらの遺伝子が、代謝メタ遺伝子、シグナル伝達メタ遺伝子、発生及び成長メタ遺伝子、染色体分離／複製メタ遺伝子、免疫応答メタ遺伝子並びに／又はタンパク質合成／修飾メタ遺伝子の１つ以上のものである、比較と統合されて、第６の統合スコアが導き出され、
第２、第３、第４、第５及び／又は第６の統合スコアは、抗癌治療に対する癌の反応性の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１７６】
詳細な実施形態において、第２、第３、第４、第５及び／又は第６の統合スコアは、以上に記載したとおり、少なくとも一部には加算、減算、乗算、除算及び／又は累乗によって導き出される。
【０１７７】
さらなる関連する態様において、本発明は、哺乳動物における抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択される１つ以上の過剰発現タンパク質の発現レベル、及びＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５及びＲＰＳ６からなる群から選択される１つ以上の過小発現タンパク質の発現レベルを比較するステップを含み、１つ以上の過小発現タンパク質と比較した１つ以上の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０１７８】
詳細な実施形態において、過剰発現タンパク質の１つ以上及び／又は過小発現タンパク質の１つ以上は、以上に記載したリンタンパク質であるか、又はそれを含む。
上記から、本発明は、癌の悪性度を決定し、患者についての癌の予後の提供を促進し、及び／又は抗癌治療に対する癌の反応性を予測する方法を提供することが理解されるであろう。本発明の詳細な広い実施形態は、癌の悪性度を決定し、癌の予後を提供し、及び／又は抗癌治療に対する癌の反応性を予測した後に患者を治療するステップを含む。従って、これらの実施形態は、癌の悪性度、癌の予後及び／又は抗癌治療に対する癌の予測される反応性に関して得られた情報を用いることにより患者の抗癌治療レジームを構築し及び実施することに関する。好ましい実施形態において、これは、治療レジームが特定の患者に最適化されるように、その特定の患者に合わせて個別化される。
【０１７９】
癌治療としては、薬物療法、化学療法、抗体、核酸及び他の生体分子療法、放射線療法、外科手術、栄養療法、リラクゼーション又はメディテーショナル（ｍｅｄｉｔａｔｉｏｎａｌ）療法及び他の自然又はホリスティック療法を挙げることができ、但しこれらに限定されるものではない。詳細な実施形態において、癌療法は異数性又は異数体腫瘍及び／又は染色体不安定性を標的化し得る。
【０１８０】
概して、薬物、生体分子（例えば、抗体、ｓｉＲＮＡなどの阻害性核酸）又は化学療法剤は、本明細書では「抗癌療法剤」と称される。乳癌に関する一部の実施形態では、抗癌治療には、トラスツズマブなどのＨＥＲ２標的療法並びにタモキシフェン及びアロマターゼ阻害薬などの内分泌療法が含まれ得る。他の又は代替的な実施形態において、療法には、ＣＩＮ遺伝子又はＣＩＮ遺伝子産物、例えばテーブル４に列挙されるものの１つ以上の阻害薬の投与が含まれ得る。特異的阻害薬ＡＺ３１４６を使用したＣＩＮ遺伝子産物ＴＴＫの阻害がＴＮＢＣ細胞株に対して有効であったことが理解されるであろう。さらに、ＣＩＮ遺伝子ＴＴＫ、ＴＰＸ２、ＮＤＣ８０及びＰＢＫのｓｉＲＮＡ媒介性ノックダウンがＴＮＢＣ細胞株に対して有効であった。
【０１８１】
特定の実施形態において、癌治療は、テーブル４、テーブル１０、テーブル２１及び／又はテーブル２２に列挙されるもの以外の遺伝子又は遺伝子産物が対象となり得る。例として、癌治療は、ＰＬＫ１７１、７２又はその他７３〜７６などの遺伝子又は遺伝子産物を標的化し、それにより異数体腫瘍又は腫瘍細胞を標的化し得る。
【０１８２】
好適には、（ｉ）３０遺伝子シグネチャーの過小発現遺伝子（即ち、ＢＲＤ８、ＢＴＮ２Ａ２．ＫＩＲ２ＤＬ４．ＭＥ１、ＰＳＥＮ２、ＣＡＬＲ、ＣＡＭＫ４、ＩＴＭ２Ｃ、ＮＯＰ２、ＮＳＵＮ５、ＳＦ３Ｂ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＡＲＮＴ２、ＥＲＣ２、ＳＬＣ１１Ａ１、ＢＲＤ４、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＣＤ１Ａ、ＣＤ１Ｂ、ＣＤ１Ｃ、ＣＸＣＲ４、ＨＬＡ−Ｂ、ＩＧＨ、ＫＩＲ２ＤＬ３、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＹＢ、ＲＬＮ１、ＭＴＭＲ７、ＳＯＲＢＳ１及びＳＲＰＫ３）の１つ以上と比較したときの２９遺伝子シグネチャーの
過剰発現遺伝子（即ち、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＧＲＨＰＲ、ＺＮＦ５９３、ＣＡ９、ＣＦＤＰ１、ＶＰＳ２８、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＬＡＭＡ４、ＭＡＰ２Ｋ５、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＵＬＢＰ２、ＣＡＲＨＳＰ１、ＰＭＬ、ＣＤ３６、ＣＤ５５、ＧＥＭＩＮ４、ＴＸＮ、ＡＢＨＤ５、ＥＩＦ３Ｋ、ＥＩＦ４Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＧＮＢ２Ｌ１、ＬＡＭＡ３、ＮＤＵＦＣ１及びＳＴＡＵ１）の１つ以上の相対発現；（ｉｉ）過小発現タンパク質（即ち、ＶＥＧＦＲ２、ＨＥＲ３、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５及びＲＰＳ６）の１つ以上と比較したときの過剰発現タンパク質（即ち、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、Ｋｕ８０、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２、ＡＫＴ１、ＮＦＫＢ１、ＨＥＲ２、ＡＳＮＳ及びＣＯＬ６Ａ１）の１つ以上の相対発現；及び／又は（ｉｉｉ）第１、第２、第３及び／又は第４の統合スコアを考慮するとき、抗癌療法剤は、化学療法、内分泌療法、免疫療法及び分子標的療法からなる群から選択される。特定の実施形態において、抗癌治療には、ＡＬＫ阻害薬（例えば、ＴＡＥ６８４）、オーロラキナーゼ阻害薬（例えば、アリセルチブ、ＡＭＧ−９００、ＢＩ−８４７３２５、ＧＳＫ−１０７０９１６Ａ、イロラセルチブ、ＭＫ−８７４５、ダヌセルチブ）、ＢＣＲ−ＡＢＬ阻害薬（例えば、ニロチニブ、ダサチニブ、ポナチニブ）、ＨＳＰ９０阻害薬（例えば、タネスピマイシン（１７−ＡＡＧ）、ＰＦ０４２９１１３、ＡＵＹ９２２、ルミネスピブ、ガネテスピブ、デビオ−０９３２（Ｄｅｂｉｏ−０９３２））、ＥＧＦＲ阻害薬（例えば、アファチニブ、エルロチニブ、ラパチニブ、セツキシマブ）、ＰＡＲＰ阻害薬（例えば、ＡＢＴ−８８８、ＡＺＤ−２２８１）、レチノイン酸（例えば、オールトランスレチノイン酸又はＡＴＲＡ）、Ｂｃｌ２阻害薬（例えば、ＡＢＴ−２６３）、糖新生阻害薬（例えば、メトホルミン）、ｐ３８  ＭＡＰＫ阻害薬（例えば、ＢＩＲＢ０７９６、ＬＹ２２２８８２０）、ＭＥＫ１／２阻害薬（例えば、トラメチニブ、コビメチニブ、ビニメチニブ、セルメチニブ、ピマセルチブ、レファメチニブ、ＴＡＫ−７３３）、ｍＴＯＲ阻害薬（例えば、ＢＥＺ２３５、ＪＷ−７−２５−１）、ＰＩ３Ｋ阻害薬（例えば、イデラリシブ、ブパルリシブ／アペリシブ（ａｐｅｌｉｓｉｂ）、コパンリシブ、ＧＳＫ−２６３６７７１、ピクチリシブ、ＡＭＧ−３１９、ＡＺＤ−８１８６）、ＩＧＦ１Ｒ阻害薬（例えば、ＢＭＳ−７５４８０７、ダロツズマブ、ガニツマブ、リンシチニブ）、ＰＬＣγ阻害薬（例えば、Ｕ７３１２２）、ＪＮＫ阻害薬（例えば、ＳＰ６００１２５）、ＰＡＫ１阻害薬（例えば、ＩＰＡ３）、ＳＹＫ阻害薬（例えば、ＢＡＹ６１３６０６）、ＨＤＡＣ阻害薬（例えば、ボリノスタット）、ＦＧＦＲ阻害薬（例えば、ドビチニブ）、ＸＩＡＰ阻害薬（例えば、エンベリン）、ＰＬＫ１阻害薬（例えば、ボラセルチブ、Ｐ−９３７）、ＥＲＫ５阻害薬（例えば、ＸＭＤ８−９２）、ＭＰＳ１／ＴＴＫ阻害薬（例えば、ＢＡＹ−１１６１９０９）及びそれらの任意の組み合わ��が含まれる。
【０１８３】
例として、７遺伝子シグネチャーのものなどの１つ以上の過小発現遺伝子と比較したとき、２１遺伝子シグネチャーのものなどの１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高い患者、１つ以上の過小発現タンパク質と比較したとき１つ以上の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高い患者及び／又は本明細書に記載される統合スコアが高い患者は、化学療法で治療したとき、病理学的完全奏効など、良好に反応する可能性が高い。この点に関して、化学療法の非限定的な例としては、ピリミジン類似体（例えば、５−フルオロウラシル、カペシタビン）、タキサン（例えば、パクリタキセル）、アントラサイクリン（例えば、ドキソルビシン、エピルビシン）、抗葉酸薬（例えば、ジヒドロ葉酸レダクターゼ阻害薬メトトレキサート）、アルキル化剤（例えば、シクロホスファミド）又はそれらの任意の組み合わせが挙げられる。化学療法が、アジュバント、ネオアジュバントとして、及び／又は標準療法として、単独で、又は他の抗癌療法薬と組み合わせて投与され得ることは理解されるであろう。
【０１８４】
加えて、特定の実施形態において、３０遺伝子シグネチャーのものなどの１つ以上の過
小発現遺伝子と比較したとき、２９遺伝子シグネチャーのものなどの１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高い患者、１つ以上の過小発現タンパク質と比較したとき１つ以上の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高い患者及び／又は本明細書に記載される統合スコアが高い患者は、ＨＳＰ９０、ＥＧＦＲ、ＩＧＦ１Ｒ、ｍＴＯＲ、ＰＩ３Ｋ、ｐ３８  ＭＡＰＫ、ＰＬＣγ、ＪＮＫ、ＰＡＫ１、ＥＲＫ５、ＸＩＡＰ、ＰＬＫ１及び／又はＭＥＫ１／２の阻害に対して良好に反応する可能性が高い（即ち、それに対する感受性が高い）ことがあり得るとともに、ＡＬＫ阻害薬、ＢＣＲ−ＡＢＬ阻害薬、ＰＡＲＰ阻害薬、レチノイン酸、Ｂｃｌ２阻害薬、糖新生阻害薬、ｐ３８  ＭＡＰＫ阻害薬、ＦＧＦＲ阻害薬、ＳＹＫ阻害薬、ＨＤＡＣ阻害薬及び／又はＩＧＦ１Ｒ阻害薬による抗癌治療に対して良好に反応する可能性が低い（即ち、それに対する感受性が低い）ことがあり得る。
【０１８５】
また、本明細書に記載される遺伝子及びタンパク質シグネチャーを使用して、その特定の患者群について典型的な又は標準的な抗癌治療レジームに対する１つ以上の追加的な抗癌療法剤が有効となり得る予後不良患者、例えばより大きい及び／又はより高いグレードの腫瘍を有する患者を同定し得ることも理解され得る。例として、リンパ節転移を有する又は有しない高統合スコアの、ひいては予後が比較的不良のＥＲ＋乳癌患者は、化学療法及び／又は内分泌療法に対して良好に反応する可能性又はそれが有効である可能性が高い。これには、これらの患者に関する生存の改善及び／又は腫瘍再発及び／又は転移の可能性の低下が含まれ得る。
【０１８６】
特定の実施形態において、７遺伝子シグネチャーの過小発現遺伝子と比較したとき２１遺伝子シグネチャーの過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高い患者及び／又は統合スコアが高い患者については、癌治療は、テーブル１３、テーブル１５、テーブル１６及びテーブル１７に列挙される遺伝子又は遺伝子産物が対象となり得る。
【０１８７】
加えて、過小発現タンパク質と比較したとき過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高い患者及び／又は統合スコアが高い患者については、癌治療は、テーブル１９に列挙されるタンパク質の１つ以上が対象となり得る。
【０１８８】
免疫療法剤などの抗癌治療に対する癌の反応性を予測するための本明細書に記載される方法は、抗癌治療の治療有効量を哺乳動物に投与するステップをさらに含み得ることは理解されるであろう。好ましい実施形態において、抗癌治療は、相対発現レベルが変化している又は調節されていることが抗癌治療に対する癌の反応性の相対的増加の指標となるか、又はそれと相関するときに投与される。
【０１８９】
癌を治療する方法は、予防的（ｐｒｏｐｈｙｌａｃｔｉｃ）、予防的（ｐｒｅｖｅｎｔａｔｉｖｅ）又は治療的であって、哺乳動物、特にヒトにおける癌の治療に好適なものであり得る。本明細書で使用されるとき、「治療すること」、「治療する」又は「治療」は、癌及び／又はその症状が少なくとも発生し始めた後に癌の症状を少なくとも改善する治療介入、一連の行為又はプロトコルを指す。本明細書で使用されるとき、「予防すること」、「予防する」又は「予防」は、癌又は症状の発生又は進行を予防し、阻害し又は遅延させるため癌及び／又は癌の症状の発生前に開始される治療介入、一連の行為又はプロトコルを指す。
【０１９０】
用語「治療有効量」は、治療下の対象において指定の薬剤で所望の効果を達成するのに十分なその薬剤の分量を表す。例えば、これは、本明細書に記載される過剰発現及び／又は過小発現遺伝子又はその遺伝子産物の１つ以上を結合する１つ以上の薬剤を含む組成物が癌又は癌関連疾患、障害又は病態を低減し、軽減し及び／又は予防するために必要な量であり得る。一部の実施形態では、「治療有効量」は、癌の症状を低減し又は消失させるのに十分である。他の実施形態では、「治療有効量」は、所望の生物学的効果を達成する
のに十分な量、例えば癌の成長及び／又は転移を低下させ又は予防するのに有効な量である。
【０１９１】
理想的には、薬剤の治療有効量は、対象において実質的な細胞毒性効果を引き起こすことなしに所望の結果を生じさせるのに十分な量である。癌を低減し、軽減し及び／又は予防するのに有用な薬剤の有効量は、治療下の対象、任意の関連疾患、障害及び／又は病態のタイプ及び重症度（例えば、任意の関連転移の数及び位置）、及び治療組成物の投与方法に依存し得る。
【０１９２】
好適には、抗癌療法剤は、薬学的に許容可能な担体、希釈剤又は賦形剤を含む医薬組成物として哺乳動物に投与される。
「薬学的に許容可能な担体、希釈剤又は賦形剤」とは、全身投与で安全に使用し得る固体又は液体の充填剤、希釈剤又は封入物質が意味される。特定の投与経路に応じて、当該技術分野において周知の種々の担体が用いられ得る。これらの担体は、糖類、デンプン類、セルロース及びその誘導体、麦芽、ゼラチン、タルク、硫酸カルシウム、リポソーム及び他の脂質ベースの担体、植物油、合成油、ポリオール類、アルギン酸、リン酸塩緩衝液、乳化剤、等張生理食塩水並びに塩、例えば、塩酸塩、臭化物及び硫酸塩を含めた鉱酸塩、有機酸、例えば、酢酸塩、プロピオン酸塩及びマロン酸塩並びにパイロジェンフリー水を含む群から選択され得る。
【０１９３】
薬学的に許容可能な担体、希釈剤及び賦形剤について記載している有用な参考文献は、「レミントン薬学の科学（Ｒｅｍｉｎｇｔｏｎ’ｓ  Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）」（マック出版社（Ｍａｃｋ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ  Ｃｏ．）、ニュージャージー州、米国、１９９１年）（これは参照により本明細書に援用される）である。
【０１９４】
患者に対する本発明の組成物の提供には、任意の安全な投与経路が用いられ得る。例えば、経口、直腸、非経口、舌下、頬側、静脈内、関節内、筋肉内、皮内、皮下、吸入、眼内、腹腔内、脳室内、経皮などが用いられ得る。例えば、免疫治療組成物、タンパク質ワクチン及び核酸ワクチンの投与には、筋肉内注射及び皮下注射が適切である。
【０１９５】
投薬形態には、錠剤、分散液、懸濁液、注射液、溶液、シロップ、トローチ、カプセル、坐薬、エアロゾル、経皮パッチなどが含まれる。これらの投薬形態にはまた、その目的のために特別に設計された制御放出装置又はこの方式でさらに働くように改良された他の形態のインプラントを注入するか又は植え込むことも含まれ得る。治療剤の制御放出は、例えば、アクリル樹脂、ワックス、高級脂肪族アルコール、ポリ乳酸及びポリグリコール酸を含めた疎水性ポリマー並びにある種のセルロース誘導体、例えばヒドロキシプロピルメチルセルロースでその治療剤をコーティングすることによって生じさせ得る。加えて、制御放出は、他のポリマーマトリックス、リポソーム及び／又はミクロスフェアを使用することにより生じさせ得る。
【０１９６】
経口又は非経口投与に好適な本発明の組成物は、本発明の１つ以上の治療剤の所定量を各々が含有するカプセル、サシェ又は錠剤などの個別的な単位として提供されてもよく、散剤若しくは顆粒として提供されてもよく、又は水性液体、非水性液体、水中油型エマルション若しくは油中水型液体エマルション中の溶液若しくは懸濁液として提供されてもよい。かかる組成物は、製薬方法のいずれによっても調製し得るが、全ての方法が、上記に記載したとおりの１つ以上の薬剤を、１つ以上の必要な成分を構成する担体と結び付けるステップを含む。一般に、組成物は、本発明の薬剤を液体担体又は微粉化した固体担体又はその両方と均一且つ均質に混合し、次に必要であれば生成物を所望の体裁に成形することによって調製される。
【０１９７】
上記の組成物は、投薬製剤と適合する方法で、且つ薬学的に有効であるような量で投与し得る。本発明との関連において患者に投与される用量は、患者において適切な期間にわたり有益な反応を生じさせるのに十分でなければならない。薬剤の投与量は、年齢、性別、体重及び全身の健康状態を含めた治療対象、医師の判断に依存する要因に依存し得る。
【０１９８】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は乳癌であり、１つ以上の過剰発現タンパク質は、ＤＶＬ３、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＮＦＫＢ１及びＨＥＲ２からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現タンパク質は、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０、ＰＧＲ、ＣＯＬ６Ａ１、ＰＥＡ１５及びＲＰＳ６からなる群から選択される。
【０１９９】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は肺腺癌などの肺癌であり、
（ｉ）１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＧＮＢ２Ｌ１、ＴＸＮ、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＧＳＫ３Ｂ、ＦＯＸＭｌ、ＺＮＦ５９３、ＥＸＯ１、ＫＩＦ２Ｃ、ＴＴＫ、ＭＥＬＫ、ＣＥＮＰＡ、ＴＰＸ２、ＣＡ９、ＧＲＨＰＲ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＣＥＰ５５、ＭＣＭ１０、ＣＥＮＰＮ及びＣＡＲＨＳＰ１からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、ＭＴＭＲ７、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＭＡＰＴ及びＢＴＧ２からなる群から選択され；及び／又は
（ｉｉ）１つ以上の過剰発現タンパク質は、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、Ｋｕ８０、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２及びＡＫＴ１からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現タンパク質は、ＥＳＲ１からなる群から選択される。
【０２００】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は腎明細胞癌などの腎癌であり、
（ｉ）１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＥＩＦ３Ｋ、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＥＸＯＳＣ７、ＦＯＸＭ１、ＣＤ５５、ＺＮＦ５９３、ＫＩＦ２Ｃ、ＴＴＫ、ＭＥＬＫ、ＣＥＮＰＡ、ＴＰＸ２、ＣＥＰ５５、ＰＭＬ、ＣＥＮＰＮ及びＣＡＲＨＳＰ１からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子は、ＢＣＬ２及びＭＡＰＴからなる群から選択され；及び／又は
（ｉｉ）１つ以上の過剰発現タンパク質は、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１及びＥＩＦ４ＥＢＰ１からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現タンパク質は、ＨＥＲ３、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１及びＲＡＤ５０からなる群から選択される。
【０２０１】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は皮膚黒色腫などの黒色腫であり、（ｉ）１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＥＩＦ３Ｋ、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＦＯＸＭ１、ＥＸＯ１、ＫＩＦ２Ｃ、ＣＥＮＰＡ、ＴＰＸ２、ＣＡＭＳＡＰ１、ＭＣＭ１０及びＡＢＨＤ５からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子は、ＢＣＡＰ３１、ＢＴＮ２Ａ２、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＴＭＲ７、ＭＥ１及びＢＴＧ２からなる群から選択され；及び／又は
（ｉｉ）１つ以上の過剰発現タンパク質は、ＰＡＩ−１、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ、ＨＥＲ３及びＫｕ８０からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現タンパク質は、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９及びＥＳＲ１からなる群から選択される。
【０２０２】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は子宮体部類内膜癌などの子宮内膜癌であり、
（ｉ）１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＧＮＢ２Ｌ１、ＥＩＦ３Ｋ、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＧＳＫ３Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＦＯＸＭ１、ＺＮＦ５９３、ＥＸＯ１、ＫＩＦ２Ｃ、ＭＡＰ２Ｋ５、ＴＴＫ、ＭＥＬＫ、ＧＲＨＰＲ、及びＰＭＬからなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子はＭＹＢであり；及び／又は
（ｉｉ）１つ以上の過剰発現タンパク質は、ＤＶＬ３、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１
及びＡＳＮＳからなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現タンパク質は、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１及びＹＷＨＡＥからなる群から選択される。
【０２０３】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は卵巣腺癌であり、
（ｉ）１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＧＮＢ２Ｌ１、ＥＩＦ３Ｋ、ＴＸＮ、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＫＣＮＧ１、ＧＳＫ３Ｂ、ＳＴＡＵ１、ＭＡＰ２Ｋ５、及びＨＣＦＣ１Ｒ１からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択され；及び／又は
（ｉｉ）１つ以上の過剰発現タンパク質は、ＰＡＩ−１及びＶＥＧＦＲ２からなる群から選択され、１つ以上の過小発現タンパク質は、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ及びＰＧＲからなる群から選択される。
【０２０４】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は頭頸部扁平上皮癌などの頭頸部癌であり、
（ｉ）１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＧＮＢ２Ｌ１、ＴＸＮ、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＫＣＮＧ１、ＣＤ５５、ＺＮＦ５９３、ＮＤＵＦＣ１、及びＨＣＦＣ１Ｒ１からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、及びＭＴＭＲ７からなる群から選択され；及び／又は
（ｉｉ）１つ以上の過剰発現タンパク質は、ＰＡＩ−１、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＧＦＲ、ＨＥＲ３、ＳＭＡＤ１、ＧＡＴＡ３、ＩＴＧＡ２及びＣＯＬ６Ａ１からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現タンパク質は、ＶＥＧＦＲ２及びＡＳＮＳからなる群から選択される。
【０２０５】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は結腸直腸腺癌などの結腸直腸癌であり、
（ｉ）１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＥＩＦ３Ｋ、ＴＸＮ、ＣＤ５５、ＮＤＵＦＣ１、ＨＣＦＣ１Ｒ１、及びＰＭＬからなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、及びＭＥ１からなる群から選択され；及び／又は
（ｉｉ）１つ以上の過剰発現タンパク質は、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＩＦ４ＥＢＰ１、ＥＧＦＲ及びＨＥＲ３からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現タンパク質は、ＡＳＮＳ、ＭＡＰＫ９、ＹＷＨＡＥ、ＲＡＤ５０及びＰＥＡ１５からなる群から選択される。
【０２０６】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は低悪性度神経膠腫などの神経膠腫であり、
（ｉ）１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＴＸＮ、ＢＣＡＰ３１、ＳＴＡＵ１、ＰＭＬ、ＣＡＲＨＳＰ１、及びＢＴＮ２Ａ２からなる群から選択され；及び／又は
（ｉｉ）１つ以上の過剰発現タンパク質は、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、Ｋｕ８０、ＳＭＡＤ１及びＮＦＫＢ１からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現タンパク質は、ＥＳＲ１、ＹＷＨＡＥ及びＰＧＲからなる群から選択される。
【０２０７】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は尿路上皮癌などの膀胱癌であり、（ｉ）１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＫＣＮＧ１、ＳＴＡＵ１、ＭＡＰ２Ｋ５、及びＣＡＭＳＡＰ１からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子は、ＧＮＢ２Ｌ１、ＥＩＦ３Ｋ、ＴＸＮ、ＢＣＡＰ３１、ＥＸＯＳＣ７、ＣＤ５５、ＮＤＵＦＣ１、ＧＲＨＰＲ、ＣＥＴＮ３、ＢＴＮ２Ａ２、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、及びＥＲＣ２からなる群から選択され；及び／又は
（ｉｉ）１つ以上の過剰発現タンパク質は、ＤＶＬ３、ＶＥＧＦＲ２、Ｋｕ８０、ＳＭＡＤ１及びＡＫＴ１からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現タンパク質はＡＳＮＳである。
【０２０８】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は肺扁平上皮癌などの肺癌であり、（ｉ）１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＧＮＢ２Ｌ１、ＺＮＦ５９３、及びＳＭＰＤＬ３Ｂからなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子は、ＧＳＫ３Ｂ、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＤＵＦＣ１、ＣＡＭＳＡＰ１、ＡＢＨＤ５、及びＭＥ１からなる群から選択され；及び／又は
（ｉｉ）１つ以上の過剰発現タンパク質は、ＤＶＬ３、ＰＡＩ−１、ＶＥＧＦＲ２、ＩＮＰＰ４Ｂ、ＥＧＦＲ及びＧＡＴＡ３からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現タンパク質はＡＳＮＳである。
【０２０９】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は副腎皮質癌であり、
１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＧＮＢ２Ｌ１、ＥＩＦ３Ｋ、ＴＸＮ、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＫＣＮＧ１、ＢＣＡＰ３１、ＦＯＸＭ１、ＺＮＦ５９３、ＥＸＯ１、ＫＩＦ２Ｃ、ＭＡＰ２Ｋ５、ＴＴＫ、ＭＥＬＫ、ＣＥＮＰＡ、ＴＰＸ２、ＧＲＨＰＲ、ＣＥＰ５５、ＭＣＭ１０、及びＣＥＮＰＮからなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子は、ＭＴＭＲ７、ＢＣＬ２、ＭＡＰＴ、ＭＹＢ、及びＳＴＣ２からなる群から選択される。
【０２１０】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は腎乳頭細胞癌であり、
１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＧＮＢ２Ｌ１、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＫＣＮＧ１、ＧＳＫ３Ｂ、ＦＯＸＭ１、ＣＤ５５、ＥＸＯ１、ＫＩＦ２Ｃ、ＳＴＡＵ１、ＴＴＫ、ＭＥＬＫ、ＣＥＮＰＡ、ＴＰＸ２、ＣＡ９、ＣＥＰ５５、及びＭＣＭ１０からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子は、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、及びＢＣＬ２からなる群から選択される。
【０２１１】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は膵管腺癌であり、
１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＥＩＦ３Ｋ、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＧＳＫ３Ｂ、ＥＸＯＳＣ７、ＦＯＸＭ１、ＣＤ５５、ＥＸＯ１、ＳＴＡＵ１、ＣＡＭＳＡＰ１、及びＣＥＴＮ３からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子は、ＢＴＮ２Ａ２、ＳＭＰＤＬ３Ｂ、ＭＴＭＲ７、ＭＥ１、ＢＣＬ２、及びＥＲＣ２からなる群から選択される。
【０２１２】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は肝細胞癌であり、
１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＧＮＢ２Ｌ１、ＴＸＮ、ＥＸＯＳＣ７、及びＣＡ９からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子はＭＴＭＲ７である。
【０２１３】
以上に記載した方法の詳細な実施形態において、癌は子宮頸部扁平上皮癌及び／又は子宮頸管腺癌であり、
１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＳＴＡＵ１、ＣＡ９、及びＭＥ１からなる群から選択され、及び１つ以上の過小発現遺伝子は、ＥＩＦ３Ｋ、ＴＸＮ、ＢＣＡＰ３１、ＥＸＯＳＣ７、及びＺＮＲＤ１−ＡＳ１からなる群から選択される。
【０２１４】
さらには、特定の実施形態において、３０遺伝子シグネチャーのものなどの１つ以上の過小発現遺伝子と比較したとき、２９遺伝子シグネチャーのものなどの１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高い患者、１つ以上の過小発現タンパク質と比較したとき１つ以上の過剰発現タンパク質の相対発現レベルが高い患者及び／又は本明細書に記載されるとおりの統合スコアが高い患者は、免疫療法に対して良好に反応する可能性が高いことがあり得る。
【０２１５】
従って、一態様は、哺乳動物における免疫療法剤に対する癌の反応性を予測する方法を提供し、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＣＤ３６、ＣＥＴＮ３、ＫＣＮＧ１、ＬＡＭＡ３、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＡＥ１、ＰＧ
Ｋ１、ＳＴＡＵ１、ＣＦＤＰ１、ＳＦ３Ｂ３及びＴＸＮからなる群から選択される１つ以上の過剰発現遺伝子の発現レベル、及びＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＢＣＬ２、ＢＴＮ２Ａ２、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＭＫ４、ＣＡＲＨＳＰ１、ＦＢＸＷ４、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＭＹＢ、ＰＳＥＮ２及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される１つ以上の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、１つ以上の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、免疫療法剤に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０２１６】
一実施形態において、１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＣＥＴＮ３、ＫＣＮＧ１、ＭＡＰ２Ｋ５、ＳＴＡＵ１及びＴＸＮからなる群から選択され、及び／又は１つ以上の過小発現遺伝子の発現レベルは、ＢＴＮ２Ａ２、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＧＳＫ３Ｂ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、及びＺＮＦ５９３からなる群から選択される。
【０２１７】
一実施形態において、１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＡＤＯＲＡ２Ｂ、ＣＤ３６、ＫＣＮＧ１、ＬＡＭＡ３、ＭＡＰ２Ｋ５、ＮＡＥ１、ＰＧＫ１、ＳＴＡＵ１、ＣＦＤＰ１、及びＳＦ３Ｂ３からなる群から選択され、及び／又は１つ以上の過小発現遺伝子の発現レベルは、ＡＰＯＢＥＣ３Ａ、ＢＣＬ２、ＢＴＮ２Ａ２、ＣＡＭＫ４、ＦＢＸＷ４、ＰＳＥＮ２及びＭＹＢからなる群から選択される。
【０２１８】
本態様の詳細な実施形態について、１つ以上の過剰発現遺伝子の発現レベル及び１つ以上の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップには、テーブル２１に列挙されるものなどの、炭水化物／脂質代謝メタ遺伝子、細胞シグナル伝達メタ遺伝子、細胞発生メタ遺伝子、細胞成長メタ遺伝子、染色体分離メタ遺伝子、ＤＮＡ複製／組換えメタ遺伝子、免疫系メタ遺伝子、代謝疾患メタ遺伝子、核酸代謝メタ遺伝子、翻訳後修飾メタ遺伝子、タンパク質合成／修飾メタ遺伝子及び多重ネットワークメタ遺伝子の１つ以上のものである１つ以上の他の過剰発現遺伝子及び／又は１つ以上の他の過小発現遺伝子が含まれ得ることが理解されるであろう。
【０２１９】
それらが癌に関する限りにおいて、免疫療法又は免疫療法剤は、癌の治療を促進し又は容易にするため対象の免疫機構を使用し又はそれを修飾する。この点に関して、癌の治療に使用される免疫療法又は免疫療法剤には、細胞ベースの療法、抗体療法（例えば、抗ＰＤ１又は抗ＰＤＬ１抗体）及びサイトカイン療法が含まれる。これらの療法は全て、癌細胞が多くの場合にその表面上に癌対象の免疫系によって検出され得る癌抗原と呼ばれる僅かに異なる分子を有するという現象を利用する。従って、免疫療法を用いると、癌患者の免疫系がこれらの癌抗原を標的として使用することにより癌細胞を攻撃するように誘発される。
【０２２０】
免疫療法又は免疫療法剤の非限定的な例としては、アダリムマブ、アレムツズマブ、バシリキシマブ、ベリムマブ、ベバシズマブ、ＢＭＳ−９３６５５９、ブレンツキシマブ、セルトリズマブ、シツキシマブ（ｃｉｔｕｘｉｍａｂ）、ダクリズマブ、エクリズマブ、イブリツモマブ、インフリキシマブ、イピリムマブ、ランブロルキズマブ（ｌａｍｂｒｏｌｋｉｚｕｍａｂ）、メポリズマブ、ＭＰＤＬ３２８０Ａ、ムロモナブ、ナタリズマブ、ニボルマブ、オファツムマブ、オマリズマブ、ペンブロリズマブ、パキセリズマブ、ピジリズマブ、リツキシマブ、トシリズマブ、トシツモマブ、トラスツズマブ、ウステキヌマブ、アバタセプト、アレファセプト及びデニロイキンジフチトクスが挙げられる。特に好ましい実施形態において、免疫療法剤は、抗ＰＤ１抗体（例えば、ピジリズマブ、ニボルマブ、ランブロルキズマブ（ｌａｍｂｒｏｌｋｉｚｕｍａｂ）、ペンブロリズマブ）、抗ＰＤＬ１抗体（例えば、ＢＭＳ−９３６５５９、ＭＰＤＬ３２８０Ａ）及び／又は抗ＣＴＬＡ４抗体（例えば、イピリムマブ）などの免疫チェックポイント阻害薬である。
【０２２１】
当業者であれば理解するであろうとおり、免疫チェックポイントは、対象における自己寛容性の維持及び免疫応答の持続時間及び／又は振幅の調節に決定的に重要な免疫系の種々の阻害経路を指す。癌は、特に腫瘍抗原に特異的なＴ細胞に対する主要な免疫耐性機構として特定の免疫チェックポイント経路を使用し得る。従って、免疫チェックポイント阻害薬には、免疫系の阻害経路を遮断又は阻害する任意の薬剤が含まれる。かかる阻害薬としては小分子阻害薬を挙げることができ、又は免疫チェックポイント受容体に結合してそれを遮断又は阻害する抗体、又はその抗原結合断片、又は免疫チェックポイント受容体リガンドに結合してそれを遮断又は阻害する抗体を挙げることができる。例として、遮断又は阻害の標的となり得る免疫チェックポイント受容体又は受容体リガンドとしては、限定はされないが、ＣＴＬＡ−４、４−１ＢＢ（ＣＤ１３７）、４−１ＢＢＬ（ＣＤ１３７Ｌ）、ＰＤＬ１、ＰＤＬ２、ＰＤ１、Ｂ７−Ｈ３、Ｂ７−Ｈ４、ＢＴＬＡ、ＨＶＥＭ、ＴＩＭ３、ＧＡＬ９、ＬＡＧ３、ＴＩＭ３、Ｂ７Ｈ３、Ｂ７Ｈ４、ＶＩＳＴＡ、ＫＩＲ、２Ｂ４、ＣＤ１６０及びＣＧＥＮ−１５０４９が挙げられる。例示的な免疫チェックポイント阻害薬としては、トレメリムマブ（ＣＴＬＡ−４遮断抗体）、抗ＯＸ４０、ＰＤ−Ｌ１モノクローナル抗体（抗Ｂ７−Ｈ１；ＭＥＤＩ４７３６）、ＭＫ−３４７５（ＰＤ−１ブロッカー）、ニボルマブ（抗ＰＤ１抗体）、ピジリザマブ（ｐｉｄｉｌｉｚａｍａｂ）（ＣＴ−０１１；抗ＰＤ１抗体）、ＢＹ５５モノクローナル抗体、ＡＭＰ２２４（抗ＰＤＬ１抗体）、ＢＭＳ−９３６５５９（抗ＰＤＬ１抗体）、ＭＰＬＤＬ３２８０Ａ（抗ＰＤＬ１抗体）、ＭＳＢ００１０７１８Ｃ（抗ＰＤＬ１抗体）及びヤーボイ／イピリムマブ（抗ＣＴＬＡ−４チェックポイント阻害薬）が挙げられ、但しそれらに限定されるものではない。
【０２２２】
一実施形態において、免疫療法剤に対する癌の反応性を予測する方法は、免疫療法剤の治療有効量を哺乳動物に投与するステップをさらに含み得る。
関連する態様においては、哺乳動物におけるＥＧＦＲ阻害薬に対する癌の反応性を予測する方法が提供され、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における、ＮＡＥ１、ＧＳＫ３Ｂ、ＴＡＦ２、ＭＡＰＲＥ１、ＢＲＤ４、ＳＴＡＵ１、ＴＡＦ２、ＰＤＣＤ４、ＫＣＮＧ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＥＩＦ４Ｂ、ＨＥＬＬＳ、ＲＰＬ２２、ＡＢＡＴ、ＢＴＮ２Ａ２、ＣＤ１Ｂ、ＩＴＭ２Ａ、ＢＣＬ２、ＣＸＣＲ４、及びＡＲＮＴ２からなる群から選択される１つ以上の過剰発現遺伝子の発現レベル、及びＣＤ１Ｃ、ＣＤ１Ｅ、ＣＤ１Ｂ、ＫＤＭ５Ａ、ＢＡＴＦ、ＥＶＬ、ＰＲＫＣＢ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＨＡＤ、ＫＩＲ２ＤＬ４、ＡＢＨＤ５、ＡＢＨＤ１４Ａ、ＡＣＡＡ１、ＳＲＰＫ３、ＣＦＢ、ＡＲＮＴ２、ＮＤＵＦＣ１、ＢＣＬ２、ＥＶＬ、ＵＬＢＰ２、ＢＩＮ３、ＳＦ３Ｂ３、ＣＥＴＮ３、ＳＹＮＣＲＩＰ、ＴＡＦ２、ＣＥＮＰＮ、ＡＴＰ６Ｖ１Ｃ１、ＣＤ５５及びＡＤＯＲＡ２Ｂからなる群から選択される１つ以上の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、１つ以上の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、ＥＧＦＲ阻害薬に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０２２３】
ＥＧＦＲ阻害薬は、モノクローナル抗体及びその小分子阻害薬、例えば以上に記載したものを含めた当該技術分野において公知の任意のものであってよいことは理解されるであろう。詳細な実施形態において、ＥＧＦＲ阻害薬はエルロチニブ及び／又はセツキシマブであるか、又はそれを含む。
【０２２４】
特定の実施形態において、癌は、肺癌、結腸直腸癌又は乳癌であるか、又はそれを含む。
一実施形態において、１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＮＡＥ１、ＧＳＫ３Ｂ、及びＴＡＦ２からなる群から選択され、及び／又は１つ以上の過小発現遺伝子は、ＣＤ１Ｃ、ＣＤ
１Ｅ、ＣＤ１Ｂ、ＫＤＭ５Ａ、ＢＡＴＦ、ＥＶＬ、ＰＲＫＣＢ、ＨＣＦＣ１Ｒ１、ＣＡＲＨＳＰ１、ＣＨＡＤ、ＫＩＲ２ＤＬ４、ＡＢＨＤ５、ＡＢＨＤ１４Ａ、ＡＣＡＡ１、ＳＲＰＫ３、及びＣＦＢからなる群から選択される。
【０２２５】
一実施形態において、１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＭＡＰＲＥ１、ＢＲＤ４、ＳＴＡＵ１、ＴＡＦ２、ＧＳＫ３Ｂ、ＰＤＣＤ４、ＫＣＮＧ１、ＺＮＲＤ１−ＡＳ１、ＥＩＦ４Ｂ及びＨＥＬＬＳからなる群から選択され、及び／又は１つ以上の過小発現遺伝子は、ＡＲＮＴ２、ＮＤＵＦＣ１、ＢＣＬ２、ＡＢＨＤ１４Ａ、ＥＶＬ、ＵＬＢＰ２、及びＢＩＮ３からなる群から選択される。
【０２２６】
一実施形態において、１つ以上の過剰発現遺伝子は、ＲＰＬ２２、ＡＢＡＴ、ＢＴＮ２Ａ２、ＣＤ１Ｂ、ＩＴＭ２Ａ、ＢＣＬ２、ＣＸＣＲ４、及びＡＲＮＴ２からなる群から選択され、及び／又は１つ以上の過小発現遺伝子は、ＳＦ３Ｂ３、ＣＥＴＮ３、ＳＹＮＣＲＩＰ、ＴＡＦ２、ＣＥＮＰＮ、ＡＴＰ６Ｖ１Ｃ１、ＣＤ５５及びＡＤＯＲＡ２Ｂからなる群から選択される。
【０２２７】
関連する態様においては、哺乳動物におけるマルチキナーゼ阻害薬に対する癌の反応性を予測する方法が提供され、前記方法は、哺乳動物の１つ以上の癌細胞、組織又は器官における、ＳＣＵＢＥ、ＣＨＰＴ１、ＣＤＣ１、ＢＴＧ２、ＡＤＯＲＡ２Ｂ及びＢＣＬ２からなる群から選択される１つ以上の過剰発現遺伝子の発現レベル、及びＮＯＰ２、ＣＡＬＲ、ＭＡＰＲＥ１、ＫＣＮＧ１、ＰＧＫ１、ＳＲＰＫ３、ＲＥＲＥ、ＡＤＭ、ＬＡＭＡ３、ＫＩＲ２ＤＬ４、ＵＬＢＰ２、ＬＡＭＡ４、ＣＡ９、及びＢＣＡＰ３１からなる群から選択される１つ以上の過小発現遺伝子の発現レベルを比較するステップを含み、１つ以上の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが変化している又は調節されていることが、ＥＧＦＲ阻害薬に対する癌の反応性の相対的増加又は低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０２２８】
マルチキナーゼ阻害薬は、典型的には、その幾つかが腫瘍成長及び癌の転移進行に関係があるとされる複数の細胞内及び／又は細胞表面キナーゼを阻害し、そのようにして腫瘍成長及び複製を低下させることによって作用する。マルチキナーゼ阻害薬が、以上に記載したものなどの小分子阻害薬を含めた当該技術分野において公知の任意のものであってよいことは理解されるであろう。マルチキナーゼ阻害薬の非限定的な例としては、ソラフェニブ、トラメチニブ、ダブラフェニブ、ベムラフェニブ、クリゾチニブ、スニチニブ、アキシチニブ、ポナチニブ、ルキソリチニブ、バンデタニブ、カボザンチニブ、アファチニブ、イブルチニブ及びレゴラフェニブが挙げられる。詳細な実施形態において、マルチキナーゼ阻害薬はソラフェニブであるか、又はそれを含む。
【０２２９】
一実施形態において、癌は肺癌であるか、又はそれを含む。
好適には、免疫療法剤、ＥＧＦＲ阻害薬又はマルチキナーゼ阻害薬に対する癌の反応性の予測に関して、１つ以上の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが高いほど、その薬剤又は阻害薬に対する癌の反応性の相対的増加の指標となるか、若しくはそれと相関し、及び／又は１つ以上の過小発現遺伝子と比較した１つ以上の過剰発現遺伝子の相対発現レベルが低いほど、その薬剤又は阻害薬に対する癌の反応性の相対的低下の指標となるか、若しくはそれと相関する。
【０２３０】
さらなる態様において、本発明は、癌の治療に使用するための薬剤を同定する方法を提供し、この方法は、
（ｉ）ＧＲＨＰＲ、ＮＤＵＦＣ１、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＳＴＡＵ１、ＥＸＯＳＣ７、ＣＯＧ８、ＣＦＤＰ１及び／又はＫＣＮＧ１のタンパク質産物を試験薬剤と接触させるステップ；及び
（ｉｉ）試験薬剤が、少なくとも部分的に、タンパク質産物の発現及び／又は活性を低減し、消失させ、抑制し又は阻害するかどうかを決定するステップ
を含む。
【０２３１】
好適には、癌は以上に記載した癌型であり、但しそれらに限定されるものではない。好ましくは、癌は、ＧＲＨＰＲ、ＮＤＵＦＣ１、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＳＴＡＵ１、ＥＸＯＳＣ７、ＣＯＧ８、ＣＦＤＰ１及びＫＣＮＧ１及びそれらの任意の組み合わせからなる群から選択される過剰発現遺伝子を有する。
【０２３２】
好適には、薬剤は、有意なオフターゲット効果及び／又は非特異的効果をほとんど又は全く有さず又は示さない。
好ましくは、薬剤は抗体又は有機小分子である。
【０２３３】
抗体阻害薬に関する実施形態において、抗体は、ポリクローナル又はモノクローナル、天然又は組換えであってもよい。抗体の作製、精製及び使用に適用可能な周知のプロトコルについては、例えば、コリガン（Ｃｏｌｉｇａｎ）ら著、「免疫学カレントプロトコル（ＣＵＲＲＥＮＴ  ＰＲＯＴＯＣＯＬＳ  ＩＮ  ＩＭＭＵＮＯＬＯＧＹ）」の第２章（ジョン・ワイリー・アンド・サンズ（Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ）、ニューヨーク州、１９９１〜１９９４年）並びにハーロー，Ｅ及びレーン，Ｄ（Ｈａｒｌｏｗ，Ｅ＆Ｌａｎｅ，Ｄ）著、「抗体：実験マニュアル（Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ）」、コールド・スプリング・ハーバー（Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ）、コールド・スプリング・ハーバー・ラボラトリー（Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ）、１９８８年（これらは両方ともに本明細書において参照により援用される）を参照し得る。
【０２３４】
概して、本発明の抗体は、ＧＲＨＰＲ、ＮＤＵＦＣ１、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＳＴＡＵ１、ＥＸＯＳＣ７、ＣＯＧ８、ＣＦＤＰ１及びＫＣＮＧ１の１つ以上のタンパク質産物の単離タンパク質、断片、変異体、又は誘導体に結合し又はそれとコンジュゲートする。例えば、抗体はポリクローナル抗体であってもよい。かかる抗体は、例えば、タンパク質産物の単離タンパク質、断片、変異体又は誘導体を産生種（マウス又はウサギが含まれ得る）に注入してポリクローナル抗血清を得ることによって調製し得る。ポリクローナル抗体の作製方法は当業者に周知されている。使用し得る例示的プロトコルは、例えばコリガン（Ｃｏｌｉｇａｎ）ら著、「免疫学カレントプロトコル（ＣＵＲＲＥＮＴ  ＰＲＯＴＯＣＯＬＳ  ＩＮ  ＩＭＭＵＮＯＬＯＧＹ）」、前掲、及びハーロー及びレーン（Ｈａｒｌｏｗ＆Ｌａｎｅ）著、１９８８年、前掲に記載されている。
【０２３５】
モノクローナル抗体は、単離タンパク質産物及び／又はその断片、変異体及び／又は誘導体の１つ以上を接種した産生種から得られる不死化脾細胞又は他の抗体産生細胞により、例えば、ケーラー及びミルスタイン（Ｋｏｅｈｌｅｒ＆Ｍｉｌｓｔｅｉｎ）著、１９７５年、ネイチャー（Ｎａｔｕｒｅ）、第２５６巻、第４９５号（これは本明細書において参照により援用される）による論文に記載されるとおりの標準方法を用いるか、又は例えばコリガン（Ｃｏｌｉｇａｎ）ら著、「免疫学カレントプロトコル（ＣＵＲＲＥＮＴ  ＰＲＯＴＯＣＯＬＳ  ＩＮ  ＩＭＭＵＮＯＬＯＧＹ）」、前掲に記載されるとおりのその最近の改良法によって作製し得る。
【０２３６】
典型的には、候補阻害薬抗体の阻害活性は、抗体の存在下におけるＧＲＨＰＲ、ＮＤＵＦＣ１、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＳＴＡＵ１、ＥＸＯＳＣ７、ＣＯＧ８、ＣＦＤＰ１及びＫＣＮＧ１の１つ以上のタンパク質産物の発現レベル及び／又は活性を検出又は計測するインビトロ及び／又はインビボアッセイによって評価し得る。
【０２３７】
有機小分子阻害薬に関する実施形態において、これには、可能性のある新薬、又はリード化合物を見つけ出すための、数百の分子標的のいずれか１つにおける生物学的活性に関してスクリーニング又は試験され得る候補阻害薬（例えば合成有機小分子又は天然生成物を含めた化学的化合物）が数十万個乃至数百万個に上る大規模化合物ライブラリのスクリーニングが関わり得る。スクリーニング方法としては、限定はされないが、コンピュータベースの（「インシリコ」）スクリーニング及びインビトロアッセイに基づくハイスループットスクリーニングを挙げることができる。
【０２３８】
典型的には、この初期スクリーニングプロセスからの活性化合物、即ち「ヒット」が、次に一連の他のインビトロ及び／又はインビボ試験によって順次試験され、活性化合物がさらに特徴付けられる。各段階で続く試験用に選択される「成功した」化合物が徐々に少なくなり、最終的に１つ又は複数の薬物候補が選択されるに至り、ヒト臨床試験における試験に進む。
【０２３９】
臨床レベルでは、試験薬剤のスクリーニングは、対象が試験化合物に曝露される前及び曝露された後に試験対象から試料を採取することを含み得る。次に、過剰発現遺伝子のタンパク質産物の試料中レベルを計測して分析し、試験薬剤に対する曝露後にタンパク質産物のレベル及び／又は活性が変化するかどうかを決定し得る。例として、試料中のタンパク質産物レベルは、質量分析法、ウエスタンブロット、ＥＬＩＳＡ、及び／又は当業者に公知の任意の他の適切な手段によって決定し得る。加えて、タンパク質産物の活性、例えばその酵素活性は、当該技術分野において公知の任意の方法によって決定し得る。これには、例えば、酵素アッセイ、例えば、分光光度、蛍光定量、熱量測定、化学発光、光散乱、マイクロスケール熱泳動、放射測定及びクロマトグラフィーによるアッセイが含まれ得る。
【０２４０】
試験薬剤で治療された対象は、治療がもたらし得る任意の生理学的効果に関して定期的に検査を受け得ることは理解されるであろう。詳細には、試験薬剤は、対象における癌の可能性又は発生率を低下させるその能力に関して判定されることになる。或いは、これまでに癌と診断されている対象に試験薬剤が投与される場合、試験薬剤は、癌の進行を遅延させ又は止めるその能力並びに疾患寛解を誘導するその能力に関してスクリーニングされることになる。
【０２４１】
詳細な実施形態において、本発明は「併用診断」を提供することができ、ここで発現の上昇があることが検出される１つ以上の遺伝子は、抗癌治療によって標的化される同じ遺伝子である。
【０２４２】
関連する態様において、本発明は、以上に記載した方法によって同定される癌の治療に使用するための薬剤を提供する。
好適には、癌は以上に記載した癌型であり、但しそれらに限定されるものではない。好ましくは、癌は、ＧＲＨＰＲ、ＮＤＵＦＣ１、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＳＴＡＵ１、ＥＸＯＳＣ７、ＣＯＧ８、ＣＦＤＰ１、ＫＣＮＧ１及びそれらの任意の組み合わせからなる群から選択される過剰発現遺伝子を有する。
【０２４３】
別の関連する態様において、本発明は、哺乳動物における癌を治療する方法を提供し、この方法は、以上に記載した薬剤の治療有効量を哺乳動物に投与するステップを含む。
この点に関して、ＧＲＨＰＲ、ＮＤＵＦＣ１、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＳＴＡＵ１、ＥＸＯＳＣ７、ＣＯＧ８、ＣＦＤＰ１及び／又はＫＣＮＧ１のタンパク質産物の発現レベル及び／又は活性を低減し、消失させ、抑制し又は阻害する能力を有する同定される試験薬剤は、次に、癌に罹患している又は癌を発症するリスクがある患者に投与され得る。例えば、前述の遺伝子の１つ以上のタンパク質産物の活性及び／又は発現
を阻害し又は低下させる試験薬剤の投与は、バイオマーカーの活性の増加が少なくとも一部について癌の進行及び／又は発症の原因である場合に、癌を治療し、及び／又はリスク癌を低下させ得る。
【０２４４】
好適には、癌は以上に記載した癌型であり、但しそれらに限定されるものではない。好ましくは、癌は、ＧＲＨＰＲ、ＮＤＵＦＣ１、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＳＴＡＵ１、ＥＸＯＳＣ７、ＣＯＧ８、ＣＦＤＰ１、ＫＣＮＧ１及びそれらの任意の組み合わせからなる群から選択される過剰発現遺伝子を有する。
【０２４５】
本明細書において言及される全てのコンピュータプログラム、アルゴリズム、特許及び科学文献は、参照により本明細書に援用される。
本発明に関して、遺伝子又はタンパク質について本明細書に提供されるデータベース受託番号又は一意の識別名、例えば、テーブル４、テーブル５、テーブル１０、テーブル１５、テーブル１６、テーブル１７及びテーブル１８に提供されるものなど、並びに遺伝子及び／又はタンパク質配列又はそれらに関連する配列は、参照によって本明細書に援用される。
【０２４６】
本発明の好ましい実施形態を十分に理解し及び実際に実施し得るようにするため、以下の非限定的な例が参照される。
（実施例）
実施例１
材料及び方法
ＴＮＢＣにおける大域的遺伝子発現のメタ分析
本発明者らは、オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））データベース１９（コンペンディア・バイオサイエンス（Ｃｏｍｐｅｎｄｉａ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅ）、ミシガン州）において乳癌に関する一次フィルタ（１３０データセット）、臨床標本を使用するための試料フィルタ、及び１５１例を超える患者を含むｍＲＮＡデータセットを使用するためのデータセットフィルタ（２２データセット）を使用して大域的遺伝子発現データのメタ分析を実施した。全ての年齢、性別、病期又は治療の患者を組み入れた。３つの追加的なフィルタを適用して３つの独立したディファレンシャル分析を実施した：（１）トリプルネガティブ（ＴＮＢＣ症例対非ＴＮＢＣ症例、８データセット４９〜５６；（２）５年時転移イベント分析（転移イベント対転移イベント無し、７データセット５３、５４、５７〜６１）及び（３）５年時生存（死亡した患者対生存している患者、７データセット４９、５４、５６、５８、６１〜６３）。全データセットの過剰発現又は過小発現パターンにおける遺伝子順位中央値のｐ値中央値に基づき調節解除遺伝子を選択した（図８）。これらの３つの調節解除遺伝子リストを結合して、高悪性度乳癌における調節解除遺伝子の遺伝子リストを得た（図９）。さらなる分析用のバリデーションセットとしてＭＥＴＢＲＩＣデータセット２１を使用した。ＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットの正規化ｚ−スコア発現データをオンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））から抽出し、ビルトインのＲバイオコンダクター（Ｒ  Ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）パッケージを備えたＢＲＢアレイツール（ＢＲＢ−ＡｒｒａｙＴｏｏｌｓ）６４（バージョン４．２、バイオメトリック研究支部（Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｂｒａｎｃｈ）、ＮＣＩ、メリーランド州、米国）にインポートした。ＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットの生存曲線はグラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）、バージョン６．０（グラフパッド・ソフトウェア（ＧｒａｐｈＰａｄ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ）、カリフォルニア州、米国）を使用して作成し、及び生存曲線の統計比較にはログランク（マンテル・コックス）検定を使用した。
【０２４７】
インジェヌイティー・パスウェイ・アナリシス（Ｉｎｇｅｎｕｉｔｙ  Ｐａｔｈｗａｙ
Ａｎａｌｙｓｉｓ）及び８遺伝子リストの導出
インジェヌイティー・パスウェイ・アナリシス（Ｉｎｇｅｎｕｉｔｙ  Ｐａｔｈｗａｙ
Ａｎａｌｙｓｉｓ（登録商標））（インジェヌイティー・システムズ（Ｉｎｇｅｎｕｉｔｙ  Ｓｙｓｔｅｍｓ（登録商標））、カリフォルニア州）を使用してパスウェイ解析を実施した。ＩＰＡ（登録商標）のパスウェイ解析には、本発明者らは直接関係のみを用いた。パスウェイ解析後、本発明者らは、悪性度２０６遺伝子リストを要約する最小遺伝子リストの同定に取り掛かった。本発明者らは以下のとおりＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットを使用してＢＲＢアレイツール（ＢＲＢ−ＡｒｒａｙＴｏｏｌｓ）ソフトウェアで統計的フィルタリングを実施することにより、最小遺伝子リストを導き出した：（１）ピアソンの相関係数（０．００１の一変量ｐ値閾値）を使用した量的形質分析によって、ＣＩＮメタ遺伝子及びＥＲメタ遺伝子における各遺伝子とメタ遺伝子それ自体との相関を決定した；（２）一変量コックス比例ハザードモデル（一変量検定ｐ値＜０．００１）を使用した各遺伝子と全生存との関連性；及び（３）各遺伝子について高悪性度スコア腫瘍と低悪性度スコア腫瘍との間の遺伝子発現の倍数変化を計算した。本発明者らは、メタ遺伝子に対するピアソンの相関係数が＞０．７で、最も強い生存関連性を有し、且つ高悪性度スコア腫瘍と低悪性度スコア腫瘍との間で調節解除が２倍を超える遺伝子を選択した。ＭＥＴＡＢＲＩＣデータセット及び４つの公開されているデータセットを使用して８遺伝子スコアをバリデートした。４つのデータセット（ＧＳＥ２５０６６５３
、ＧＳＥ３４９４６５
、ＧＳＥ２９９０１５
、ＧＳＥ２０３４６６
）は先述のとおり分析した６７。
【０２４８】
細胞培養及び薬物処理
ＡＴＣＣ（商標）（バージニア州、米国）から乳癌細胞株を入手し、ＡＴＣＣ（商標）の指示に従い培養した。全ての細胞株についてマイコプラズマを定期的に検査し、ＳＴＲプロファイリングを用いて認証を行った。ｓｉＲＮＡスクリーニングについては、ｓｉＲＮＡ溶液（シャンハイ・ジーン・ファーマ（Ｓｈａｎｇｈａｉ  Ｇｅｎｅ  Ｐｈａｒｍａ）、中国）を使用することにより、リポフェクタミンＲＮＡｉマックス（Ｌｉｐｏｆｅｃｔａｍｉｎｅ（登録商標）ＲＮＡｉＭＡＸ）（ライフ・テクノロジーズ（Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）、カリフォルニア州、米国）を使用して細胞（ＭＤＡ−ＭＢ−２３１、ＳＵＭ１５９ＰＴ及びＨｓ５７８Ｔ）に１０ｎＭのそれぞれのｓｉＲＮＡをトランスフェクトした。薬物処理については、セレック・ケミカルズ・リミテッド・ライアビリティ・カンパニー（Ｓｅｌｌｅｃｋ  Ｃｈｅｍｉｃａｌｓ  ＬＬＣ）（テキサス州、米国）からドセタキセル及びＴＴＫ阻害薬ＡＺ３１４６を購入し、ＤＭＳＯ中に希釈した。製造者の指示（プロメガ・コーポレイション（Ｐｒｏｍｅｇａ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）、ウィスコンシン州、米国）に従いセルタイター９６（ＣｅｌｌＴｉｔｅｒ  ９６（登録商標））アッセイを用いてｓｉＲＮＡノックダウン後又は薬物処理後６日における対照と比較した細胞の生存を決定した。イムノブロッティングについては標準プロトコルを使用し、膜は、ＴＴＫ（抗ＭＰＳ１マウスモノクローナル抗体［Ｎ１］ａｂ１１１０８（アブカム（Ａｂｃａｍ）、ケンブリッジ）、及びγ−チューブリン（シグマアルドリッチ（Ｓｉｇｍａ−Ａｌｄｒｉｃｈ（登録商標）））に対する抗体でプローブし、次に化学発光試薬プラス（ミリポア（Ｍｉｌｉｐｏｒｅ）、マサチューセッツ州、米国）を使用して発色させた。ＢＤ  ＦＡＣＳカントＩＩ（ＢＤ  ＦＡＣＳＣａｎｔｏ  ＩＩ（商標））フローサイトメーター（ＢＤバイオサイエンシーズ（ＢＤ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ）、カリフォルニア州、米国）を使用して製造者の指示に従いアネキシンＶ−アレクサ４８８（Ｖ−Ａｌｅｘａ４８８）及び７−ＡＡＤ（ライフ・テクノロジーズ（Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ））を使用してアポトーシスを定量化するフローサイトメトリーを実施した。
【０２４９】
乳癌組織マイクロアレイ、免疫組織化学分析及び生存分析
ブリスベン・ブレスト・バンク（Ｂｒｉｓｂａｎｅ  Ｂｒｅａｓｔ  Ｂａｎｋ）は同意した患者から新鮮な乳房腫瘍試料を採取した。本研究は現地倫理委員会による承認を得た。１９８７年〜１９９４年の間にロイヤルブリスベン・アンド・ウィメンズ・ホスピタル（Ｒｏｙａｌ  Ｂｒｉｓｂａｎｅ  ａｎｄ  Ｗｏｍｅｎ’ｓ  Ｈｏｓｐｉｔａｌ）で切除を受けた患者のホルマリン固定パラフィン包埋（ＦＦＰＥ：ｆｏｒｍａｌｉｎ−ｆｉｘｅｄ，ｐａｒａｆｆｉｎ−ｅｍｂｅｄｄｅｄ）乳房腫瘍試料のデュプリケートコアから組織マイクロアレイ（ＴＭＡ：Ｔｉｓｓｕｅ  ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ）を作成した。バイオマーカー解析のため、全腫瘍切片又はＴＭＡ（マーカーによる）をＥＲ、ＰＲ、Ｋｉ６７、ＨＥＲ２、ＣＫ５／６、ＣＫ１４、ＥＧＦＲ及びＴＴＫに対する抗体で染色し（テーブル８）、熟練の病理学者がスコア化した。シグナル検出には、製造者の指示に従いベクタステイン・ユニバーサルＡＢＣ（Ｖｅｃｔａｓｔａｉｎ（登録商標）Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ＡＢＣ）キット（ベクター・ラボラトリーズ（Ｖｅｃｔｏｒ  ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ）、カリフォルニア州）を使用した。染色した切片を高分解能でスキャンし（スキャンスコープ・アペリオ（ＳｃａｎＳｃｏｐｅ  Ａｐｅｒｉｏ）、ライカ・マイクロシステムズ（Ｌｅｉｃａ  Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ）、ヴェッツラー、独国）、次に画像を個々のコアにセグメンテーションして、スペクトラム（Ｓｐｅｃｔｒｕｍ）ソフトウェア（アペリオ（Ａｐｅｒｉｏ））を使用して分析した。クイーンズランド・キャンサー・レジストリー（Ｑｕｅｅｎｓｌａｎｄ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｇｉｓｔｒｙ）及び元の病理診断報告書から生存及び他の臨床データを収集し、加えて本発明者らは、Ｈ＆Ｅ染色した各症例からの代表的な腫瘍切片の初期病理組織学的レビュー（ＳＲＬ）を実施した。ＨＥＲ２増幅の分析のため、ＨＥＲ２  ＣＩＳＨを用いてＴＭＡを分析した。本研究における予後予測サブ群の割当て基準を図１４に要約する。
【０２５０】
他の統計的分析
グラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）、バージョン６．０を使用して統計的分析を準備した。用いた検定の種類は図の脚注に記載する。ウィンドウズ（登録商標）版メッドカルク（ＭｅｄＣａｌｃ  ｆｏｒ  ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標））、バージョン１２．７（メッドカルク・ソフトウェア（ＭｅｄＣａｌｃ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ）、オステンド（Ｏｓｔｅｎｄ）、ベルギー）を使用して一変量及び多変量コックス比例ハザード回帰分析を実施した。
【０２５１】
結果
ＴＮＢＣにおける遺伝子発現プロファイルのメタ分析
本発明者らは、オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））データベース１９（バージョン４．５）を使用して、プラットフォームに関係なく、公開されている遺伝子発現データのメタ分析を実施した。本発明者らは、８データセットにおける４９２例のＴＮＢＣ症例と１３８２例の非ＴＮＢＣ症例の発現プロファイルを比較し、ＴＮＢＣ症例に１６００個の過剰発現遺伝子及び１５８０個の過小発現遺伝子を見出した（スチューデントｔ検定からの８データセットにわたるカットオフｐ値中央値＜１×１０−５、図８）。本発明者らはまた、５年時点で転移を発症した５１２例の患者と転移を発症しなかった７３２例の患者（合計７データセット）からの原発性乳癌の発現プロファイルも比較し、転移症例に５００個の過剰発現遺伝子及び４８０個の過小発現遺伝子を同定した（スチューデントｔ検定からの７データセットにわたるカットオフｐ値中央値＜０．０５、図８）。最後に、本発明者らは、７データセットにおける８７９例の生存患者に対する５年以内に死亡した患者からの２３２例の原発性乳房腫瘍の発現プロファイルを比較し、生存不良者に５００個の過剰発現遺伝子及び５００個の過小発現遺伝子を見出した（スチューデントｔ検定からの７データセットにわたるカットオフｐ値中央値＜０．０５、図８）。これらの分析を合わせることにより（ＴＮＢＣ及び５年以内に転移した又は死亡をもたらした腫瘍において調節が解除された遺伝子）、３０５個の過剰発現遺伝子及び３４１個の過小発現遺伝子の遺伝子リストが作成された（図９Ａ及び図９Ｂ）。本発明者らの分析による調節解除遺
伝子は、正常乳房組織と比較した調節解除は考慮しなかった。癌関連遺伝子を同定するため、本発明者らは、ＭＥＴＡＢＲＩＣ（乳癌国際コンソーシアム分子系統学（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｔａｘｏｎｏｍｙ  ｏｆ  Ｂｒｅａｓｔ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ））データセット２１をバリデーションデータセットとして使用した。メタ分析で同定された３０５個の過剰発現遺伝子及び３４１個の過小発現遺伝子のうち、１４４例の隣接正常組織と比べてＴＮＢＣ（２５０症例）において１１７個の過剰発現遺伝子及び８９個の過小発現遺伝子（２０６個の遺伝子）が調節解除された（１．５倍変化カットオフ；図９Ｃ及び図９Ｄ）。
【０２５２】
悪性度遺伝子リストの臨床病理学的特徴
本発明者らは、本発明者らが「悪性度遺伝子リスト」（テーブル４）と呼ぶ上記の分析からの２０６個の遺伝子を、最近記載されたメタ遺伝子アトラクター１６、１７と比較し、過剰発現遺伝子のうち４５個がＣＩＮメタ遺伝子であった一方、過小発現遺伝子のうち１９個がＥＲメタ遺伝子であったことを見出した（図１０）。悪性度遺伝子リストの発現をＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットにおいて視覚化し、ＧＥＮＵＩＳ分類２２によって組織学的サブタイプに基づき層別化した。図１Ａに示すとおり、ＥＲ−／ＨＥＲ２−（ＴＮＢＣ）は、隣接正常乳房組織と比較して、最も高いＣＩＮ遺伝子の上方制御（ヒートマップで赤色）及びＥＲシグナル伝達遺伝子の下方制御（ヒートマップで緑色）を示した。他のサブタイプの腫瘍が示したこれらの遺伝子の調節解除は様々であった。これらの傾向を定量化するため、本発明者らは、ＥＲメタ遺伝子（ＥＲ遺伝子の発現の平均）に対するＣＩＮメタ遺伝子（ＣＩＮ遺伝子の発現の平均）の比として「悪性度スコア」を計算した。悪性度スコアはＥＲ−／ＨＥＲ２−（ＴＮＢＣ）が最も高く、続いてＨＥＲ２＋、次にＥＲ＋腫瘍が高かった（図１の箱ひげ図）。本発明者らはまた、ＰＡＭ５０分類によって予め定義されている５個の固有の乳癌サブタイプ８及び遺伝子発現とコピー数データサブタイプとの結合クラスタリングによって定義される１０個の統合クラスタリング（ｉｎｔＣｌｕｓｔ）サブタイプ２１における悪性度スコアも分析した（図１１）。悪性度スコアは、ＴＮＢＣがエンリッチされる予後不良の基底細胞様サブタイプ及びｉｎｔＣｌｕｓｔの１０個のサブタイプで最も高かった。
【０２５３】
興味深いことに、種々のサブタイプの腫瘍が、悪性度スコア中央値（図１及び図１１の箱ひげ図中の線）より高いスコアを有した。そのため、本発明者らは、ＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットにおける患者の全生存について、四分位で層別化し、また悪性度スコアの中央値による二分によっても層別化して調べた。高悪性度スコアの腫瘍は低悪性度スコアの腫瘍と比べて生存が悪かった。高悪性度スコアの非ＴＮＢＣ腫瘍を有する患者の生存は、ＴＮＢＣ患者と同様に生存不良であった（図１Ｂ）。ＥＲ＋腫瘍の中で、本発明者らは、高悪性度スコアがグレード２腫瘍（図１Ｂ）及びグレード３腫瘍（図１１）の両方で生存不良を予測したことを見出した。高悪性度スコアの腫瘍はＰＡＭ５０固有乳癌サブタイプに関わらず生存不良を示した（図１１）。ＰＡＭ５０分類は低悪性度スコア腫瘍においてのみ予後予測性を有した（図１２）。
【０２５４】
悪性度遺伝子リストにおける１つの直接相互作用ネットワークは患者生存と関連性がある
本発明者らは、インジェヌイティー・パスウェイ・アナリシス（Ｉｎｇｅｎｕｉｔｙ  Ｐａｔｈｗａｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：ＩＰＡ（登録商標））を使用して悪性度遺伝子リストに関するネットワーク解析を実施し、２０６個中９７個の調節解除遺伝子の間に直接相互作用があるネットワークを見出した（図２Ａ）。悪性度遺伝子及びこのネットワークを代表する最小遺伝子を見つけ出すため、このネットワークの９７個の遺伝子について、ＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットでＣＩＮ又はＥＲメタ遺伝子及び全生存とのそれらの相関を分析した（テーブル５）。本発明者らは、以下の基準に従い遺伝子を選択した：（１）メタ遺伝子との最も高い相関（ピアソンの相関係数＞０．７）；（２）全生存との関連性（
コックス比例ハザードモデル、ｐ＜０．００１）、及び（３）高及び低悪性度スコア腫瘍間で発現の最小標準偏差を伴う２倍を超える調節解除。これらの分析により、ＥＲメタ遺伝子から２個の遺伝子（ＭＡＰＴ及びＭＹＢ）及びＣＩＮメタ遺伝子から６個の遺伝子（ＭＥＬＫ、ＭＣＭ１０、ＣＥＮＰＡ、ＥＸＯ１、ＴＴＫ及びＫＩＦ２Ｃ）が同定された。これらの８個の遺伝子は直接接続ネットワークにおいて維持された（図２Ｂ）。この場合もまたＣＩＮ遺伝子とＥＲメタ遺伝子との比を表す、これらの８個の遺伝子からの腫瘍の分類（中央値を挟んだ高対低）により、２０６個の遺伝子からの分類が予測され、マイクロアレイ（ＰＡＭ）解析の予測（データは示さず）による感受性は９５％、及び特異度は９７％であった。重要なことに、これらの８個の遺伝子からの高スコアは、全患者、非ＴＮＢＣ患者及びＥＲ＋  グレード２で生存不良を同定した（図２Ｃ）。
【０２５５】
次に、本発明者らは、この８遺伝子スコアについて、ＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットにおいて幾つかの分子的及び組織学的セッティングで予後を調べた。野生型ＴＰ５３を含む腫瘍を有する患者の生存は８遺伝子スコアによって層別化された（図３Ａ）。主として高スコアであった突然変異ＴＰ５３を有する患者は、野生型ＴＰ５３を有する患者と比べて生存不良を示し、ＴＰ５３突然変異が独立した予後予測因子であることが示唆された。増殖マーカーＫｉ６７が低発現又は高発現の腫瘍を有する患者が８遺伝子スコアによって層別化され、この８遺伝子スコアは増殖と独立していることが示唆された（図３Ａ）。本発明者らはまた、８遺伝子スコアが全疾患ステージ（ステージＩ〜ステージＩＩＩ、図３Ａ）の患者の生存を層別化したことも見出した。本発明者らはＥＲ＋に注目し、ＥＲ＋  グレード２腫瘍の場合と同じく（図２Ｃ）；８遺伝子スコアがＥＲ＋  グレード３腫瘍を有する患者の生存を層別化したことを見出した（図３Ｂ）。重要なことに、８遺伝子スコアは、それぞれＥＲ−ＬＮ−及びＥＲ−ＬＮ＋患者と同様に、生存不良であったＥＲ＋ＬＮ−及びＥＲ＋ＬＮ＋患者を同定した（図３Ｂ）。高８遺伝子スコアは、全てのＰＡＭ５０サブタイプの腫瘍を有する患者の生存不良を同定し、ＰＡＭ５０分類による予後予測は低８遺伝子スコア腫瘍においてのみ明らかであった（図１２）。
【０２５６】
多変量生存分析における８遺伝子悪性度スコア
悪性度スコア（２０６遺伝子又は８遺伝子を使用して計算される）に重複があった可能性を排除するため、本発明者らは、従来の臨床変数及び現行の遺伝子シグネチャーと比較したＭＥＴＡＢＲＩＣデータセット（Ｉｌｌｕｍｉｎａプラットフォームを有する）における多変量コックス比例ハザードモデル分析を実施した。テーブル１に詳説するとおり、悪性度スコアは従来の変数と比較したとき患者生存と有意に関連し、マンマプリント（ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ）９、オンコタイプＤｘ（ＯｎｃｏｔｙｐｅＤｘ）１０、１１、増殖／細胞周期１６、２０及びＣＩＮ２０シグネチャーより優れていた。さらに、本発明者らの悪性度スコアは、最近ＣＩＮシグネチャーから開発されたＣＩＮ４分類指標２３より優れていた。
【０２５７】
本発明者らは、２０００例を超える患者の遺伝子発現及び生存データを有する（しかしＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットの一部ではない）オンラインツールのカプラン・マイヤー（ＫＭ：Ｋａｐｌａｎ−Ｍｅｉｅｒ）プロッター２４（テーブル６及びテーブル７）を使用して一変量の生存関連性で６個のＣＩＮ遺伝子及び２個のＥＲ遺伝子をバリデートした。本発明者らは、６個の過剰発現遺伝子（ＭＥＬＫ、ＭＣＭ１０、ＣＥＮＰＡ、ＥＸＯ１、ＴＴＫ及びＫＩＦ２Ｃ）の集合的発現が、全患者、ＥＲ＋患者、リンパ節陰性（ＬＮ−）又は陽性（ＬＮ＋）患者において無再発生存（ＲＦＳ）及び無遠隔転移生存（ＤＭＦＳ）と有意に関連したことを見出した（テーブル６）。２個の過小発現遺伝子（ＭＡＰＴ及びＭＹＢ）もまた、これらの患者群でＲＦＳ及びＤＭＦＳと有意に関連した（テーブル７）。
【０２５８】
さらに重要なことに、本発明者らは４つのデータセット（遺伝子発現オムニバス［ＧＥ
Ｏ］からのアフィメトリクス（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ）プラットフォームのもの；ＧＳＥ２９９０、ＧＳＥ３４９４、ＧＳＥ２０３４及びＧＳＥ２５０６６）における８遺伝子スコアの多変量生存分析を実施した。この場合もまた、スコアは試験した全てのデータセットにおいて多変量コックス比例ハザードモデルで生存と有意に関連した（図４）。まとめると、本発明者らは、異なるプラットフォームを使用した複数のデータセットにおいて、８遺伝子スコアが他の臨床病理学的指標とは独立して生存不良の患者を同定し、現行のシグネチャーより優れていたことを見出した。
【０２５９】
悪性度遺伝子リストにおける治療標的
ＣＩＮメタ遺伝子の過剰発現遺伝子は、有糸分裂、紡錘体集合及びチェックポイント、動原体結合、染色体分離及び有糸分裂終了に関与し、又はそれらを調節する。従って、これらの過剰発現遺伝子の幾つか、例えばＣＤＫ１２５、２６及びＡＵＲＫＡ／ＡＵＲＫＢ２７などが分子阻害薬の標的であり、前臨床及び臨床試験２８が行われていることは意外ではない。そのため、本発明者らは３つのＴＮＢＣ細胞株ＭＤＡ−ＭＢ−２３１、ＳＵＭ１５９ＰＴ及びＨｓ５７８ＴでＣＩＮメタ遺伝子の２５個の遺伝子に対するｓｉＲＮＡ枯渇を実施した。本発明者らは、４つの遺伝子（ＴＴＫ、ＴＰＸ２、ＮＤＣ８０及びＰＢＫ）のノックダウンがこれらの細胞の生存に一貫して影響を及ぼしたことを見出した（図５Ａ及びテーブル５）。ＴＴＫのノックダウンが最も不良な生存を示し、ＴＴＫは８遺伝子スコアに入っていたため、本発明者らは以降の研究にＴＴＫを選択した。本発明者らは、ＴＴＫタンパク質が準正常ＭＣＦ１０Ａ細胞株及びルミナル／ＨＥＲ２細胞株と比較してＴＮＢＣ細胞株において高かったことを見出した（図５Ｂ）。次に、本発明者らは乳癌細胞株のパネルに対して特異的ＴＴＫ阻害薬（ＴＴＫｉ）のＡＺ３１４６を使用し、ＴＮＢＣ細胞株はＴＴＫｉに対する感受性がより高かったことを見出した（図５Ｃ）。
【０２６０】
高悪性度腫瘍におけるＴＴＫ発現及び併用療法の可能性
治療標的としてのＴＴＫの可能性をさらに研究するため、本発明者らは乳癌患者におけるｍＲＮＡ及びタンパク質レベルでのＴＴＫ発現を調べた。本発明者らは、２０００例の患者のＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットにおいて、中央値で二分したＴＴＫ  ｍＲＮＡ発現と臨床病理学的指標との相関を分析した（テーブル２）。高いＴＴＫ  ｍＲＮＡ発現は、より若齢での腫瘍診断、より大きい腫瘍サイズ、より高い腫瘍グレード、より高いＫｉ６７発現、ＴＰ５３突然変異、ＥＲ／ＰＲ陰性腫瘍表現型、ＨＥＲ２陽性及びＴＮＢＣに関連した。ＰＡＭ５０細分類に基づけば、高いＴＴＫ  ｍＲＮＡはルミナルＢ腫瘍、ＨＥＲ２エンリッチ腫瘍及び基底細胞様腫瘍に関連した。
【０２６１】
本発明者らはまた、ＩＨＣによって乳癌患者のコホート（４０６例の患者）におけるＴＴＫ発現も分析した。ＴＴＫ及びその活性は細胞周期のあらゆる段階で検出されるが、有糸分裂中には上方制御される２９。従って、本発明者らは、有糸分裂中に上昇するＴＴＫレベルのバイアスを排除するため、非有糸分裂細胞でＴＴＫ染色を観察して高ＴＴＫレベル（３のスコア）を定義した。ＴＴＫ  ｍＲＮＡと同様に、高ＴＴＫタンパク質レベル（テーブル３）が高い腫瘍グレード、高いＫｉ６７発現及びＴＮＢＣ状態（特に基底細胞様ＴＮＢＣ）に関連した。さらに、ＰＡＭ５０固有サブタイプとのＴＴＫ  ｍＲＮＡの関連性と一致して、ＨＥＲ２陽性及び増殖性ＥＲ＋／ＨＥＲ２−腫瘍（ルミナルＢとの関係性が最も高い）において高ＴＴＫタンパク質が観察され、しかし非増殖性ＥＲ＋／ＨＥＲ２−腫瘍（ルミナルＡとの関係性が最も高い）では低ＴＴＫタンパク質が観察された。高悪性度表現型とのこれらの関連性に加えて、本発明者らはまた、高ＴＴＫタンパク質が、乳管の組織像、膨張性の腫瘍境界、リンパ節転移、核多形性、リンパ球浸潤及びより高い分裂指数を含めた高悪性度の組織学的特徴と有意に関連したことも見出した（テーブル３）。まとめると、２０６遺伝子又は８遺伝子からの高悪性度スコアと同様に、高レベルのＴＴＫ  ｍＲＮＡ及びタンパク質は、高悪性度挙動を示す乳癌サブタイプ全般に及ぶ。
【０２６２】
本発明者らはＴＴＫタンパク質レベルと患者生存との関連性を調べ、ＴＴＫ濃染（カテゴリー３）の乳房腫瘍が５年時点（図６Ａ及び図６Ｂ）並びに１０年及び２０年時点（図１３）で他の染色群と比べて生存不良であったことを見出した。重要なことに、ＴＴＫの濃染（カテゴリー３）は、特定の組織学的サブ群又は高い分裂指数の腫瘍に限定されなかった（図６Ｃ）。次に、本発明者らは、高悪性度サブ群（グレード３、リンパ節陽性、ＴＮＢＣ、ＨＥＲ２又は高Ｋｉ６７）の予後予測に注目し、高ＴＴＫタンパク質レベルが、２年未満の生存不良につながる非常に高悪性度の腫瘍を同定したことを見出した（図７Ａ）。最後に、悪性度スコアの一部としてのＴＴＫが高悪性度乳房腫瘍に関連し、且つこのタンパク質を過剰発現するＴＮＢＣ細胞株においてＴＴＫ阻害が有効であった（図５）という本発明者らの知見を利用するため、本発明者らは、ＴＴＫ阻害を化学療法と併用することによる治療可能性を調べた。本発明者らは、ＴＴＫを過剰発現しない細胞株と比較してそれを過剰発現するＴＮＢＣ細胞株の治療においてＴＴＫｉが極めて低量（致死量以下）でドセタキセルとの相乗作用を示したこと（図７Ｂ）、及びこの組み合わせがアポトーシス細胞死を誘導したこと（図７Ｃ）を見出した。
【０２６３】
肺腺癌におけるＣＩＮメタ遺伝子及びＥＲメタ遺伝子
また、メタ遺伝子シグネチャーが肺癌などの他の癌について機能し得ると考えるに足る理由もある。図１５は、シグネチャーとしての前述の６個の（遺伝子並びにＣＥＮＰＮ、ＣＥＰ５５、ＦＯＸＭ１及びＴＰＸ２を含む１０個のＣＩＮ遺伝子；及び２個のＥＲ遺伝子ＭＡＰＴ及びＭＹＢによって分けた肺癌患者の全生存曲線を提供する。患者はシグネチャーの中央値に基づき低又は高とする。このシグネチャーは腫瘍グレード及び疾患ステージより優れており、肺癌患者における多変量コックス回帰分析でＡＪＣＣ  Ｔ（サイズ）及びＮ（リンパ節）ステージ（腫瘍サイズ（Ｔステージ）及びリンパ節状態（Ｎステージ）に関して調整したときにも依然として有意であった（テーブル９）。詳細には、このシグネチャーは肺腺癌において予後予測性を有した。肺腺癌の予後予測は、６個のＣＩＮ遺伝子及び２個のＥＲ遺伝子の最小遺伝子セットを含む場合であっても有意であった。
【０２６４】
図１６Ａにおいて、本発明者らは、ＴＣＧＡデータセットにおける乳癌患者の大域的遺伝子発現（ＲＮＡｓｅｑによる）を示す。これらのデータから、生存との関連性について８遺伝子スコア（悪性度スコア）及びオンコタイプＤｘ（ＯｎｃｏｔｙｐｅＤｘ）（再発スコア）を調べた。８遺伝子スコアはオンコタイプＤｘ（ＯｎｃｏｔｙｐｅＤｘ）より良好に乳癌生存を層別化した（図１６Ｂ）。さらに、８遺伝子スコア（悪性度スコア）は、異数性を反映する全染色体腕欠失及び重複に関わる高ゲノムコピー数変異の腫瘍を同定した（図１６Ｃ）。
【０２６５】
本発明者らはまた、８遺伝子スコア（悪性度スコア）がオンコタイプＤｘ（ＯｎｃｏｔｙｐｅＤｘ）より良好にＴＣＧＡデータにおける癌全般の生存を層別化すること（図１７）、及び検査した癌の各々で８遺伝子スコア（悪性度スコア）が予後予測性を有したこと（図１８）も見出している。同様に、乳癌（図１６Ｃ）の場合と同じく、８遺伝子スコア（悪性度スコア）は、異数性を反映する全染色体腕欠失及び重複が関わる高ゲノムコピー数変異のあらゆる癌型の腫瘍を同定した（データは示さず）。このような癌型としては、乳癌、膀胱癌、結腸直腸癌、膠芽腫、低悪性度神経膠腫、頭頸部癌、腎癌、肝癌、肺腺癌、急性骨髄性白血病、膵癌及び肺扁平上皮癌が挙げられる。
【０２６６】
考察
２０６のリストを同定したオンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））データベースにおける遺伝子発現のこのメタ分析では、２つのコアとなる生物学的機能／メタ遺伝子；染色体不安定性（ＣＩＮ）及びＥＲシグナル伝達がエンリッチされた。本発明者らは、ＥＲに対するＣＩＮメタ遺伝子の比である悪性度スコアを計算し、これは乳癌の全生存に関連した。８個の遺伝子のコア（６個のＣＩＮ遺伝子及び２個のＥＲシグナル伝達遺伝子）が
代表であり、２０６遺伝子からの転帰との相関を要約した。６個のＣＩＮ遺伝子から２個のＥＲシグナル伝達遺伝子までのスコア、８遺伝子スコアは、幾つかの乳癌データセットにおいて生存に関連した。本発明者らの悪性度スコアは、多変量生存分析において従来の変数及び既発表のシグネチャーより優れていた。特にＥＲ＋腫瘍において、一部の症例は高悪性度ＨＥＲ２＋及びＴＮＢＣサブタイプと同程度に生存不良である。本発明者らのデータは、癌に関連する生物学的機能、即ちＣＩＮ及びＥＲシグナル伝達の相互関係が、単一遺伝子又は単一機能より優れた表現型予測因子であることを示唆している。この考えは、生物学的に駆動される予測因子の相互作用がより良好な予後診断を提供することを示す最近の研究と一致している１６、１７、３０。近年、ＥＲ−腫瘍が全て、高レベルのＣＩＮメタ遺伝子を有することが記載されたが、しかしながら、ＥＲ＋腫瘍を低ＣＩＮ腫瘍と記載し得るかは不明であった１６。本発明者らはこの研究において、ＥＲ＋疾患に含まれる腫瘍の大きい割合が高いＣＩＮ遺伝子レベルを有すること、及びＣＩＮ遺伝子とＥＲ遺伝子との間の関係がこれらの患者において強力な生存予測因子であることを明らかにしている。
【０２６７】
染色体分離の忠実度は、紡錘体の微小管が厳密に制御された過程で染色体の動原体と適切に結合することによって確保され、ＣＩＮは全染色体の誤分離を指し、それによって異数体が発生する３１。カーター（Ｃａｒｔｅｒ）らは、異数性をＣＩＮの代用マーカーとして用いて遺伝子シグネチャーを開発し、この「ＣＩＮシグネチャー」が複数の癌で臨床転帰を予測することを見出した２０。最近になって、ＣＩＮシグネチャーを取り込む最小遺伝子セットのＣＩＮ４（ＡＵＲＫＡ、ＦＯＸＭ１、ＴＯＰ２Ａ及びＴＰＸ２）が、ＦＦＰＥ組織からｑＰＣＲで得られる初めて臨床的に適用可能な腫瘍異数性尺度として記載された。グレード２腫瘍は臨床転帰の点で不均一な特徴があるため、ＣＩＮ４分類指標の意義は、グレード２腫瘍を予後良好群及び不良群に層別化することである２３。本発明者らの悪性度スコアは全ての腫瘍グレード及び疾患ステージ（ステージＩ〜ＩＩＩ並びにリンパ節陰性及び陽性）で予後予測性を有し、ＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットにおける多変量生存分析でＣＩＮシグネチャー及びＣＩＮ４分類指標より優れていた。顕著には、しかし先行研究と一致して３２、３３、ＣＩＮメタ遺伝子及び本発明者らの悪性度スコアを使用した遺伝子発現レベルからの予後予測はＴＮＢＣ又はＨＥＲ２サブタイプにおいてはなく、ＥＲ＋疾患に限られていた。これは、本発明者らの結果及び既発表の結果１６に従えばＥＲ−腫瘍が高いＣＩＮメタ遺伝子レベルを有すると説明することができる。しかしながら、ＴＴＫタンパク質レベルに関する本発明者らの結果は、ＴＮＢＣ、ＨＥＲ２、高グレード、リンパ節陽性及び増殖性腫瘍が、有糸分裂細胞を除いて高ＴＴＫレベルのサブ群を含み、低ＴＴＫ発現又は有糸分裂細胞におけるＴＴＫ発現のサブ群と比べて生存不良であることを明らかに実証している。本発明者らは、ＣＩＮ遺伝子に、ｍＲＮＡ発現研究によっては明確に区別されない可能性のある２種類の高発現があることを提案する。ＣＩＮ遺伝子上昇の１つの形態は高レベルの有糸分裂及び増殖に関し、一方、本発明者らが有糸分裂細胞を除いてＩＨＣによって計測した第２の形態は、別の高悪性度表現型；異数性及びゲノム不安定性の保護によって駆動される。ＣＩＮ４分類指標の最近の研究は、本発明者らの提案を支持している。本研究において著者らは、フローサイトメトリーを用いてＤＮＡ含量によって異数性を計測することにより、高ＣＩＮ４スコアを有する腫瘍の大きい割合が正常なＤＮＡ倍数性を有すること、及び異数体症例の高い割合が低いＣＩＮ４スコアを有したことを見出した２３。
【０２６８】
染色体誤分離及び異数性は遺伝子組換え及びＤＮＡ損傷修復欠損を促進して３４、発癌に必要な「ミューテーター表現型」を駆動する３５。調節が解除された有糸分裂紡錘体集合チェックポイント（ＳＡＣ：ｓｐｉｎｄｌｅ  ａｓｓｅｍｂｌｙ  ｃｈｅｃｋｐｏｉｎｔ）によって引き起こされるゲノム不安定性及び異数性は、「非癌遺伝子中毒」と称されている３６、３７。癌幹細胞、異数性及び治療抵抗性の間の関連性に基づくと３９、４０、ＴＮＢＣにおいて高値の乳房癌幹細胞がＣＩＮ及び異数性を利用していることを示唆し
たくなる３８。これは、例えば、卵巣癌におけるＡＵＲＫＡ４１、膠芽腫におけるＭＥＬＫ／ＦＯＸＭ１４２、４３、乳癌におけるＭＥＬＫ４４及びＭＡＤ２４５並びに幾つか癌におけるＳＫＰ２４６など、ＳＡＣ及び染色体分離に関与する幾つかの遺伝子が腫瘍発生、進行及び癌幹細胞に関係があるとする研究によって裏付けられる。ＣＩＮ遺伝子が異数性を保護する役割は、ＴＮＢＣが高レベルの増殖に起因して化学療法に対してより良好な反応を示すが、しかしこれらの腫瘍は転帰不良であるという逆説に対する洞察をもたらし得る。本発明者らは、ＴＮＢＣの抵抗性の原因が、再発に適合してそれを駆動する異数体細胞の能力にあり得ることを提案する。少なくともインビボでは、化学療法は、治療抵抗性の機構として増殖静止異数体細胞を誘導することが示されている３９。本発明者らは、ＴＮＢＣにおける高レベルのＣＩＮメタ遺伝子、特に染色体分離に関与する遺伝子が、この状態の保護性を有することを想定する。実際、ある研究では、高レベルのＴＴＫが乳癌細胞において異数性の保護性を有し、そのサイレンシングがインビボで乳癌細胞株の腫瘍形成能を低減することが見出された４７。患者コホートからの本発明者らの結果は、有糸分裂を除いた高いＴＴＫタンパク質発現が実際に高悪性度腫瘍に関する予後予測性を有したことを実証し、異数性及びゲノム不安定性からの保護が転帰不良を駆動する高悪性度表現型であるという概念を裏付けている。
【０２６９】
ＴＴＫ分子阻害薬に関する本発明者らの結果は、ｓｉＲＮＡ枯渇を用いた既発表の研究と一致して４７、４８、治療方針として高いＣＩＮ表現型を有する腫瘍の染色体分離を標的化するという考えを裏付けている。本発明者らはまた、既に記載されているとおりＴＮＢＣではＴＴＫが高いが４７、４８、高悪性度特徴を示す非ＴＮＢＣ腫瘍の大きい割合もまたＣＩＮ遺伝子レベルの上昇を示し、かかる標的療法が有効となり得ることも示唆する。本発明者らの知る限りでは、致死量以下のタキサンとＴＴＫ阻害との併用は、これまで他の癌では調査されているが、乳癌では調査されていない３３、５０〜５３。本発明者らの結果から、ＴＴＫ阻害が実に高ＴＴＫの乳癌細胞をドセタキセルに対して感作させることが明らかである。
【０２７０】
特に図１６〜図１８、並びに８遺伝子スコア（悪性度スコア）が癌患者の治療後の生存に関して予後予測性を有することを参照すると、悪性度スコアはまた、異数体状態を反映する全染色体腕が関わる高コピー数変異の腫瘍も同定する。従って、悪性度スコアはまた、悪性度スコアの作成に使用される８遺伝子（ＴＴＫ６７〜７０など）を含めたテーブル４に列挙される遺伝子を標的化することによって異数性を標的化する薬物又は異数性の状態（ＰＬＫ１７１、７２又はその他７３〜７６など）を標的化する他の薬物の併用診断としても働き得る。
【０２７１】
結論として、本発明者らの研究は、生物学的表現型に基づく乳癌の分類が、発癌表現型のドライバー及び治療可能性に関する理解を促進することを強調する。重要なことに、本発明者らの研究は、ここではＴＴＫによって例示したＣＩＮ遺伝子のＩＨＣ評価が、腫瘍悪性度及び予後に対するＣＩＮの寄与に関するさらなる特徴付け及び理解をもたらすことを実証している。
【０２７２】
本明細書全体を通じて、目標は、本発明をいかなる一実施形態又は具体的な一連の特徴にも限定することなしに本発明の好ましい実施形態を記載することであった。本明細書に記載及び例示される実施形態に対し、本発明の広義の趣旨及び範囲を逸脱することなく様々な変更及び改良を行い得る。
【０２７３】
本明細書において言及される全てのコンピュータプログラム、アルゴリズム、特許及び科学文献は、全体として参照により本明細書に援用される。
参考文献
【０２７４】
【表１−１】
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【０２７５】
【表１−２】
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【０２７６】
【表１−３】
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【０２７７】
【表１−４】
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【０２７８】
【表１−５】
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【０２７９】
【表１−６】
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【０２８０】
【表１−７】
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【０２８１】
【表１−８】
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【０２８２】
【表２】
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【０２８３】
【表３】
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【０２８４】
【表４】
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【０２８５】
【表５−１】
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【０２８６】
【表５−２】
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【０２８７】
【表５−３】
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【０２８８】
【表５−４】
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【０２８９】
【表５−５】
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【０２９０】
【表５−６】
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【０２９１】
【表６−１】
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【０２９２】
【表６−２】
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【０２９３】
【表６−３】
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【０２９４】
【表６−４】
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【０２９５】
【表６−５】
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【０２９６】
【表６−６】
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【０２９７】
【表７】
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【０２９８】
【表８】
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【０２９９】
【表９】
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【０３００】
【表１０】
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【０３０１】
実施例２
材料及び方法
ＴＮＢＣにおける大域的遺伝子発現のメタ分析
本発明者らは、オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））データベース［３７］（コンペンディア・バイオサイエンス（Ｃｏｍｐｅｎｄｉａ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅ）、アナーバー（Ａｎｎ  Ａｒｂｏｒ）、ミシガン州）において、乳癌の一次フィルタ（１３０データセット）、臨床標本を使用するための試料フィルタ及びさらに１５１例の患者を含むｍＲＮＡデータセットを使用するためのデータセットフィルタ（２２データセット）を使用して大域的遺伝子発現データのメタ分析を実施した。２つの追加的なフィルタを適用して２つの独立したディファレンシャル分析を実施した。第１のディファレンシャルは５年時転移イベント分析（転移イベント対転移イベント無し、７データセット［５１、５６〜６１］）であり、第２のディファレンシャル分析は５年時生存（死亡した患者対生存している患者、７データセット［３９、５７、５９、６１〜６４］）であった。２つのディファレンシャル分析の各々についての全データセットの過剰発現又は過小発現パターンにおける遺伝子順位中央値のｐ値中央値に基づき調節解除遺伝子を選択した。
【０３０２】
２８シグネチャー（ＴＮシグネチャー）の導出
４０００例を超える乳癌患者についてアフィムテリクス（Ａｆｆｙｍｔｅｒｉｘ）プラットフォームからの遺伝子発現データを照合するオンラインツールＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）［３８］を使用して２８遺伝子シグネチャーを開発した。オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））におけるメタ分析で発見された５年以内に転移又は死亡イベントに至った原発腫瘍における調節解除遺伝子からは、１６６個の遺伝子が両方の生存イベントに共通していた。ＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）において一変量生存分析をＥＲ−又はＢＬＢＣサブタイプに制限してこれらの遺伝子を１つずつ問い合わせた。ＥＲ−又はＢＬＢＣのいずれかのサブタイプで無再発生存（ＲＦＳ）、無遠隔転移生存（ＤＭＦＳ）又は全生存（ＯＳ）と有意に関連した遺伝子を絞り込んだ。このフィルタリングで有意であった９６個の遺伝子を、次に異なる生存転帰（ＲＦＳ、ＤＭＦＳ及びＯＳ）にわたる、並びにＥＲ−及びＢＬＢＣサブタイプにわたるその有意水準並びに有意性の発生頻度に関してソートした。このソートに基づき、生存関連性レベルが異なる遺伝子リストの６群が得られた（テーブル１４）。次にこれらの群の各々をメタ遺伝子として使用し、各群の遺伝子の平均発現についてＥＲ−及びＢＬＢＣサブタイプにおいてＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）で生存との関連性を調べた。これらの分析に基づき、４群が選択され、２群が除外された。さらに、２群については、上位４個及び３個の遺伝子が、群中の他の遺伝子より予後予測性が高いことが分かり、これらを選択した。全体では、これらの２群からの７個の遺伝子（その下方制御が生存不良に関連する）及び他の２群における２１個の遺伝子（その上方制御が生存不良に関連する）を選択し、ＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）で生存との関連性を試験した。これらの２８個の遺伝子は、元のリストのいずれの単一遺伝子と比較しても、又はこのリストのいずれの群と比較しても、遺伝子シグネチャーとして生存との最も高い関連性を示した。これらの２８個の遺伝子をトリプルネガティブ（ＴＮ：ｔｒｉｐｌｅ  ｎｅｇａｔｉｖｅ）シグネチャーとして選択し、以下に記載するとおりバリデーションにかけた。
【０３０３】
乳癌コホートにおけるＴＮシグネチャーのバリデーション
バリデーションには、３つの大規模乳癌遺伝子発現データセットを使用した。リサーチオンラインキャンサーナレッジベース（ＲＯＣＫ）データセット［４０］（ＧＳＥ４７５６１；ｎ＝１５７０例の患者）及び均質なＴＮＢＣデータセット［３２］（ＧＳＥ３１５１９；ｎ＝５７９例のＴＮＢＣ患者）を遺伝子発現オムニバス（ＧＥＯ：Ｇｅｎｅ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｏｍｎｉｂｕｓ）から入手し、組み込みのＲバイオコンダクター（Ｒ
Ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）パッケージを備えたＢＲＢアレイツール（ＢＲＢ−ＡｒｒａｙＴｏｏｌｓ）［６５］（バージョン４．２、バイオメトリック研究支部（Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｂｒａｎｃｈ）、ＮＣＩ、メリーランド州、米国）にデータをインポートした。癌ゲノムアトラス（ＴＣＧＡ）データセット［３９］（イルミナハ
イセック（Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑ）ＲＮＡ−Ｓｅｑアレイ（ｎ＝１１０６例の患者）又は全１１０６例の患者のうちの５９７例の患者に関するアジレント（Ａｇｉｌｅｎｔ）カスタムアレイ（アジレント（Ａｇｉｌｅｎｔ）Ｇ４５０２Ａ−０７−３）を使用）をＵＣＳＣゲノムブラウザ［６６、６７］から入手した。これらのデータセットの各々においてＴＮシグネチャーを調べ、ここでシグネチャーを定量化するためのスコアを考案した；ＴＮスコア＝その過剰発現が生存不良に関連した２１個の遺伝子の平均発現÷その過小発現が生存不良に関連した７個の遺伝子の平均発現。各データセットの各腫瘍のＴＮスコアを計算し、各データセットのＴＮスコア中央値による二分によって腫瘍を高又は低ＴＮスコア腫瘍に割り当てた。ある場合には、各データセットのＴＮスコアの三分位数を使用して腫瘍を高、中間又は低ＴＮスコア腫瘍に分類し、他の場合には、ＴＮスコアの四分位数を使用して腫瘍を第１、第２、第３又は第４四分位に分類した。高ＴＮスコア群（中央値、最後の三分位数又は第４四分位数より高い）対低ＴＮスコア群における患者の生存を比較した。生存分析はグラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）バージョン６．０（グラフパッド・ソフトウェア（ＧｒａｐｈＰａｄ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ）、カリフォルニア州、米国）を使用して作成し、生存曲線の統計比較にはログランク（マンテル・コックス）検定を使用した。
【０３０４】
ＴＮスコア及びシグネチャーとネオアジュバント化学療法後の病理学的完全奏効（ｐＣＲ）及び内分泌療法に対する反応との関連性
単独でのネオアジュバント化学療法又は内分泌療法の前に遺伝子発現プロファイリングを実施したデータセットをＧＥＯから入手した。ネオアジュバント化学療法及び記録された病理学的完全奏効（ｐＣＲ）についてこの研究に使用したデータセットには、以下が含まれる：ＧＳＥ１８７２８［４２］、ＧＳＥ５０９４８［４３］、ＧＳＥ２０２７１［４４］、ＧＳＥ２０１９４［４５］、ＧＳＥ２２２２６［４１、４６］、ＧＳＥ４２８２２［４７］及びＧＳＥ２３９８８［４８］。内分泌療法（タモキシフェン）の前に遺伝子発現プロファイリングが実施され、且つ患者生存が記録されたデータセットについては、以下が含まれる：ＧＳＥ６５３２［２５］及びＧＳＥ１７７０５［５１］。アフィメトリクス（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ）遺伝子発現アレイプラットフォームを使用したこれらのデータセットをＢＲＢアレイツール（ＢＲＢ−ＡｒｒａｙＴｏｏｌｓ）にインポートし、以前記載されたとおり正規化した［６８］。前節に記載したとおりデータセット中の各腫瘍を本発明者らのシグネチャーに関して高スコア又は低スコアに割り当てた。グラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）を使用して高スコア腫瘍と低スコア腫瘍との間で化学療法後のｐＣＲ率又は内分泌療法後の患者の生存を比較した。
【０３０５】
クラス比較による大域的遺伝子発現プロファイル比較
高ＴＮ又はｉＢＣＲスコアの腫瘍を低ＴＮ又はｉＢＣＲスコアの腫瘍と比較してこれらの腫瘍間のさらなる違いを特徴付け、薬物ターゲティングに関して好適であり得る調節解除遺伝子を同定するため、大域的遺伝子発現比較を実施した。これらの比較は、ＲＯＣＫデータセットの１５７０例の患者の大規模コホートで行い、ＢＲＢアレイツール（ＢＲＢ−ＡｒｒａｙＴｏｏｌｓ）を使用してクラス比較検定を実施した。２つのクラスは高対低スコア腫瘍であり、アレイツール（ＡｒｒａｙＴｏｏｌｓ）におけるこのプラグインに選択したパラメータは以下のとおりであった：使用する一変量検定のタイプ＝２標本ｔ検定：クラス変数＝ＴＮスコア（高又は低）又はｉＢＣＲスコア（高又は低）；倍数変化カットオフ＝１．５倍；有意な遺伝子のパーミュテーションｐ値は１００００個のランダム順列及び各一変量検定の名義的有意水準：０．０５に基づき計算した。これらの分析の結果はテーブル１３及びテーブル１５〜テーブル１７に示す。
【０３０６】
統合乳癌再発（ｉＢＣＲ）スコアへのＡｇｒｏ及びＴＮシグネチャーの統合
本発明者らは、以前、同様にメタ分析からの悪性度（Ａｇｒｏ）シグネチャー及びスコア並びに広範なバリデーションを発表しており、このシグネチャーがＥＲ＋乳癌において
予後予測性があることを示している［３６］。ＡｇｒｏシグネチャーをＴＮシグネチャー（ＥＲ−乳癌で予後予測性がある）と統合して、ＥＲ状態と無関係の統合された検査を作ることができるかどうかを試験するため、幾つかの統合方法を調べた。これらの統合方法の背後にある仮説は、統合スコアともまた直接関係にある、ＥＲ−及びＥＲ＋の両方の乳癌サブタイプにおけるＴＮスコアとＡｇｒｏスコアとの間の関係を記述し得る直接関係を同定することであった。換言すれば、統合スコアは、Ａｇｒｏスコア及びＴＮスコア各々からの、それぞれＥＲ＋及びＥＲ−乳癌におけるそれらの予後予測値に関する情報を保持しているものであり得る。ＲＯＣＫデータセットを使用して異なる統合方法並びにＥＲ＋及びＥＲ−乳癌の生存の層別化におけるそれらの方法のパフォーマンスを試験した。スコアの加算又は減算からは、ＴＮ及びＡｇｒｏスコア並びに生成された統合スコアの間の直接関係が求まった（図３６）。次に、ＲＯＣＫデータセットにおけるＥＲ＋及びＥＲ−サブタイプの予後予測に関してこれらの２つの方法を分析したところ、加算方法のみがＥＲ−乳癌における予後予測を保持していた（図３７）。同様に、ＴＮ及びＡｇｒｏスコアの乗算及び除算を試験し、指数曲線及び累乗曲線関係がこれらの２つのスコア間及び統合スコアとの関係を記述した（図３８）。この場合もまた、ＲＯＣＫデータセットにおける予後予測からこれらの２つの方法を試験し、乗算方法のみがＥＲ−乳癌における予後予測を保持していた（図３７）。乗算及び除算方法ではスコア間の関係について指数及び累乗曲線が求まったため、一方のスコアを他方のスコアで累乗することによる統合が妥当であるように思われた。指数及び累乗曲線は累乗式の結果である。実際、ＴＮスコアをＡｇｒｏスコアで累乗することによる統合は、ＥＲ＋及びＥＲ−乳癌の両方で極めて高い予後予測性を有した（図３７及び図３８）。この統合スコア、統合乳癌再発（ｉＢＣＲ）スコアは、実際のところ、単一のそれぞれＡｇｒｏ及びＴＮスコアと比べてＲＯＣＫデータセットのＥＲ＋及びＥＲ−患者において予後予測性が高かった。ＲＯＣＫ及び均質なＴＮＢＣデータセット（アフィメトリクス（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ）プラットフォーム）、ＴＣＧＡデータセット（イルミナ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）ＲＮＡ−Ｓｅｑプラットフォーム）及びＩＳＰＹ−１試験データセット（ＧＳＥ２２２２６［４１、４６］、アジレント（Ａｇｉｌｅｎｔ）プラットフォーム）でｉＢＣＲスコアをバリデートし、Ａｇｒｏ及びＴＮシグネチャーのプラットフォーム非依存性（これらのシグネチャーは使用したアレイプラットフォームに関係なく独立した研究からのメタ分析によって発見されたため）に起因するｉＢＣＲスコアのプラットフォーム非依存性が示された。
【０３０７】
薬剤スクリーニング研究のマイニング
癌細胞株の大規模パネルを抗癌薬の大規模パネルによって処理した２つの大規模研究を調べ、高Ａｇｒｏ、ＴＮ又はｉＢＣＲスコアの細胞株が低Ａｇｒｏ、ＴＮ又はｉＢＣＲスコアの癌細胞株と比較して特定の抗癌薬に対して異なる感受性を示すかどうかを決定した。簡潔に言えば、ジェネンテック（Ｇｅｎｅｎｔｅｃｈ）（ｍＲＮＡ癌細胞株プロファイルＧＳＥ１０８４３）、ファイザー（Ｐｆｉｚｅｒ）（ファイザー（Ｐｆｉｚｅｒ）細胞株分子プロファイルデータＧＳＥ３４２１１）及びブロード・インスティチュート／ノバルティス（Ｂｒｏａｄ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ／Ｎｏｖａｒｔｉｓ）（癌細胞株百科事典［ＣＣＬＥ］ＧＳＥ３６１３）からの遺伝子発現プロファイリングのデータセットをＧＥＯから入手し、先述のとおりアレイツール（ＡｒｒａｙＴｏｏｌｓ）にインポートした。プロファイリングされた全細胞株のＡｇｒｏ、ＴＮ及びｉＢＣＲスコアを計算し、細胞株をスコアの各々に関して各データセットにおける中央値による二分に基づき高又は低に割り当てた。２つ以上のデータセットでプロファイリングされた細胞株については、平均スコアを使用した。このデータを使用して、高及び低Ａｇｒｏ、ＴＮ又はｉＢＣＲスコアの癌細胞株の抗癌薬に対する低スコアの癌細胞株と比較した感受性を２つの研究において調べた［４９、５０］。低スコア細胞株と比較して高スコア細胞株において有意に異なるＩＣ５０を有した薬物は、本明細書に記載する。統計的有意性は、グラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）を使用して、対応のない両側ｔ検定によって決定した。
【０３０８】
その他の統計的分析
ウィンドウズ（登録商標）版メッドカルク（ＭｅｄＣａｌｃ  ｆｏｒ  ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標））、バージョン１２．７（メッドカルク・ソフトウェア（ＭｅｄＣａｌｃ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ）、オステンド（Ｏｓｔｅｎｄ）、ベルギー）を使用して一変量及び多変量コックス比例ハザード回帰分析を実施した。
【０３０９】
結果
オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））における遺伝子発現プロファイルのメタ分析
本発明者らはオンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））データベース［３７］（バージョン４．５）を使用して、プラットフォーム又は乳癌サブタイプに関係なく、公開されている遺伝子発現データのメタ分析を実施した。本発明者らは、５年時点で転移を発症した５１２例の患者と転移を発症しなかった７３２例の患者との原発性乳房腫瘍の発現プロファイルを比較して（合計７データセット）、転移症例における５００個の過剰発現遺伝子及び５００個の過小発現遺伝子を同定することができた（スチューデントｔ検定による全データセットにわたるカットオフｐ値中央値＜０．０５、図３１）。本発明者らはまた、７データセットにおける８７９例の生存患者に対して５年以内に死亡した患者からの２３２例の原発性乳房腫瘍の発現プロファイルも比較し、生存不良者に５００個の過剰発現遺伝子及び５００個の過小発現遺伝子を見つけ出した（スチューデントｔ検定による全データセットにわたるカットオフｐ値中央値＜０．０５、図３１）。幾つかのデータセットはこれらの転帰の一方についてアノテーションがあったものの、両方ではなかったため、本発明者らは、特に死亡は転移性疾患における最も可能性の高い転帰であり、これらの分析を合体させることがより適切であると理屈付けた。５年以内の転移に関連した腫瘍及び死亡に関連した腫瘍における過剰発現及び発現遺伝子を合わせると、共通する１０１個の過剰発現遺伝子及び６５個の過小発現遺伝子が明らかになった（図１９）。これらの１６６個の調節解除遺伝子を、次に、以下の方法に記載するとおり、オンラインツールＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）［３８］を使用した訓練にかけて２８遺伝子シグネチャーを導き出し、続いて乳癌遺伝子発現データセットの幾つかの大規模コホートでこのシグネチャー、ＴＮシグネチャーをバリデートした（図１９）。
【０３１０】
ＴＮシグネチャーはＴＮＢＣ、ＢＬＢＣ及びＥＲ−乳癌サブタイプにおいて予後予測性を有する
オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））メタ分析によって発見された転帰不良に関連した原発性乳房腫瘍における１６６個の調節解除遺伝子を、ＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）を使用して問い合わせた。３１個の遺伝子の過剰発現及び６５個の遺伝子の過小発現がＢＬＢＣ又はＥＲ−乳癌のＲＦＳ、ＤＭＦＳ又はＯＳに関連した（テーブル１４）。一変量生存分析における有意水準及び種々の疾患転帰（ＲＦＳ、ＤＭＦＳ及びＯＳ）にわたるこの有意性の発生頻度に基づき、ＢＬＢＣ及びＥＲ−乳癌サブタイプの両方で生存との関連性が最も強いシグネチャーとして２１個の過剰発現遺伝子及び７個の過小発現遺伝子のリスト（テーブル１）が絞り込まれた（図２０）。
【０３１１】
次に、２つの乳癌コホート、均質なＴＮＢＣデータセット［３２］及びリサーチオンラインキャンサーナレッジベース（ＲＯＣＫ）データセット［４０］において、この２８遺伝子シグネチャー、ＴＮシグネチャーを、多変量生存分析でバリデートした。本発明者らは、ＴＮシグネチャーにおける傾向を定量化するスコア、ＴＮスコアを考案した。これは、７個の過小発現遺伝子の平均発現に対する２１個の過剰発現遺伝子の平均発現の比として計算される。ＴＮスコア中央値による二分は、ＴＮＢＣ（図２１Ａ）、ＢＬＢＣ（図２１Ｂ）及びＥＲ−（図２１Ｃ）患者の生存を層別化し、いずれの標準的な臨床病理学的指標よりも優れていた。これらの分析から、ＴＮスコアが、腫瘍サイズ及びグレード、患者
の年齢、リンパ節状態又は治療と無関係に生存不良のＴＮＢＣ、ＢＬＢＣ又はＥＲ−患者を同定した独立した予後予測因子であることが示された。ＴＮシグネチャーはまた、ＥＲ−、ＴＮＢＣ又はＢＬＢＣサブタイプにおいて予後予測性を有する既発表のシグネチャー［３０〜３５］のいずれよりも優れていた（図３２）。
【０３１２】
オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））におけるシグネチャーの発見には、アフィムテリクス（Ａｆｆｙｍｔｅｒｉｘ）、イルミナ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）及びアジレント（Ａｇｉｌｅｎｔ）プラットフォームを使用したデータセットが含まれたが、上記の訓練及びバリデーションはアフィムテリクス（Ａｆｆｙｍｔｅｒｉｘ）プラットフォームに限られていた。従って、本発明者らは、イルミナハイセック（Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑ）ＲＮＡ−ｓｅｑプラットフォームを使用した癌ゲノムアトラス（ＴＣＧＡ）データセット［３９］においてＴＮスコアをバリデートした。図２２に示されるとおり、ＴＣＧＡデータセットにおけるＥＲ−患者のＲＦＳはＴＮスコアによって層別化され、この層別化は標準的な臨床病理学的指標によるものより優れていた。元のＴＣＧＡ公開では、５９７例の患者に関するアジレント（Ａｇｉｌｅｎｔ）カスタムアレイ（アジレント（Ａｇｉｌｅｎｔ）Ｇ４５０２Ａ−０７−３）が用いられており、本発明者らはこのデータにおけるＴＮスコアの予後診断を分析した。ＴＮスコアはアジレント（Ａｇｉｌｅｎｔ）ＴＣＧＡデータのＥＲ−患者の生存を層別化した（図３３）。まとめると、使用する遺伝子発現アレイプラットフォームに関係なく、ＴＮＢＣ、ＢＬＢＣ及びＥＲ−乳癌サブタイプにおいて乳癌の大規模な独立したコホートでＴＮシグネチャー／スコアの予後予測値がバリデートされた。
【０３１３】
ＴＮスコア及び化学療法後のｐＣＲの可能性
化学療法はＥＲ−乳癌に対する標準療法であり、ＥＲ−ＨＥＲ２−（ＴＮＢＣ）乳癌に対する唯一の治療法である。受容体状態によって病理学的完全奏効（ｐＣＲ）は異なるものの、ｐＣＲは種々の乳癌サブタイプの中で依然として極めて高い生存予測性を有している［４１］。ＴＮＢＣ、ＢＬＢＣ及びＥＲ−乳癌におけるＴＮスコアと転帰との関連性を所与として、本発明者らは、このスコアが化学療法後のｐＣＲとも関連するかどうかという問いを立てた。そのため、本発明者らは、ｐＣＲを記録した、且つ治療前遺伝子発現プロファイリングが実施されたネオアジュバント化学療法試験の公開されているデータセットを分析した。図２３Ａに示すとおり、ＥＲ−／ＨＥＲ２−患者における化学療法後のｐＣＲは、これらの患者が高ＴＮスコアを有するとき、ＴＸ（ＧＳＥ１８７２８）、ＡＴ／ＣＭＦ（ＧＳＥ５０９４８）又はＦＡＣ（ＧＳＥ２０２７１）化学療法レジメン後において可能性が低かった。ＴＦＡＣ化学療法レジメンは、１つの研究（ＧＳＥ２０１９４）では高ＴＮスコア腫瘍においてｐＣＲが得られる可能性が低かったが、第２の研究（ＧＳＥ２０２７１）では有意な関連性はなかった。高ＴＮスコアのＥＲ−ＨＥＲ２−腫瘍は、ＡＣ／Ｔ化学療法（ＧＳＥ２２２２６  ＡＣ／Ｔ）に対する反応が低下する傾向があった。対照的に、ＦＥＣ／ＴＸ（ＧＳＥ４２８２２）及びＦＡＣ／ＴＸ（ＧＳＥ２３９８８）レジメンによる治療後には、高ＴＮスコアのＥＲ−ＨＥＲ２−腫瘍のそれぞれ５７％及び６０％でｐＣＲが達成された。まとめると、ＴＮスコアによって層別化されたｐＣＲ率は、低又は高ＴＮスコア腫瘍のいずれにおいても、ＴＮＢＣで報告されている一般的な３１％のｐＣＲ率［９］（図２３Ａの点線）と有意に異なった。１つのデータセット、ＩＳＰＹ−１試験（ＧＳＥ２２２２６）では、無再発生存（ＲＦＳ）もまた記録された。図２３Ｂに示されるように、ｐＣＲは、既発表のとおり［４１］、ＥＲ−ＨＥＲ２−乳癌におけるＲＦＳの強力な予測因子であった。ＴＮスコアは化学療法後のＲＦＳの強力な予測因子であるのみならず、また、ｐＣＲを達成しなかった患者の層別化に加えてさらにｐＣＲを達成した患者の生存を予後良好群及び不良群に層別化することもできた（図２３Ｂ）。このデータは、ＴＮスコアが独立しており、ＥＲ−ＨＥＲ２−（ＴＮＢＣ）乳癌患者においてネオアジュバント化学療法後のｐＣＲをモニタするための付加的な価値を有することを示している。ＴＮスコアの有用性をさらに例示するため、本発明者らは全身未治療患者及び
既治療患者に関して別個にＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）でＥＲ−及びＢＬＢＣ患者転帰を分析した。テーブル１１に要約するとおり（生存曲線については図３４）、ＴＮシグネチャーは全身未治療又は既治療ＥＲ−及びＢＬＢＣサブタイプのいずれにおいても予後予測性を有した。
【０３１４】
ＴＮシグネチャーに基づく治療標的
ＴＮシグネチャーの過剰発現遺伝子は、それらの特に癌における機能について記載している文献が限られている新規遺伝子を含む。これらの遺伝子には、ＧＲＨＰＲ、ＮＤＵＦＣ１、ＣＡＭＳＡＰ１、ＣＥＴＮ３、ＥＩＦ３Ｋ、ＳＴＡＵ１、ＥＸＯＳＣ７及びＫＣＮＧ１が含まれる。これらの遺伝子は、ＥＲ−又はＴＮＢＣ乳癌細胞株の生存に対するそのノックダウンの効果を調べる今後の研究の新規候補である。加えて、本発明者らは、ＴＮシグネチャーによって同定される患者の生存不良に有利となるようにこのシグネチャーによって想定される可能な治療ストラテジーを同定するため、２つの手法をとった。第一に、本発明者らは、高ＴＮスコアのＴＮＢＣ／ＢＬＢＣ腫瘍の大域的遺伝子発現プロファイルを低ＴＮスコアのものと比較した。第二に、本発明者らは、癌細胞株を分子標的薬物のパネルで治療した既発表の前臨床試験を分析して、高ＴＮスコアの細胞株が特定の薬物に感受性を示すかどうかを決定した。最初の手法では、ＲＯＣＫデータセットにおいて、高ＴＮスコアのＢＬＢＣ又はＥＲ−腫瘍の大域的遺伝子発現プロファイルと低ＴＮスコアのそれらとの間のクラス比較を行った。低ＴＮスコアＢＬＢＣ腫瘍と比較して、高ＴＮスコアＢＬＢＣ腫瘍は１７１個のプローブを過剰発現し、２５１個のプローブを過小発現した（テーブル１５）。同様の分析において、高ＴＮスコアＥＲ−腫瘍は３０７個のプローブを過剰発現し、３３２個のプローブを過小発現した（テーブル１６）。過剰発現したプローブのうち、８７個のプローブ（８２個の遺伝子）は、低ＴＮスコアの対応する乳癌と比較して高ＴＮスコアＢＬＢＣ及びＥＲ−乳癌で共通して過剰発現した。これらの８７個のプローブのうち、３９個のプローブはＢＬＢＣ及びＥＲ−乳癌で予後予測性を有した（テーブル１５において太字で示す）。さらに重要なことに、これらの８７個のプローブには、転帰不良の高ＴＮスコア腫瘍の治療に向けた現在又は将来の薬剤開発の標的となり得る幾つかのキナーゼ、酵素及びイオンチャネルをコードする遺伝子が含まれる。
【０３１５】
第２の手法では、癌細胞株に対する分子薬物のパネルを調査した既発表の研究を分析した。癌細胞株百科事典（ＣＣＬＥ）研究［５０］は、遺伝子発現アレイでもまたプロファイリングされた４７９個の癌細胞株にわたって２４種の抗癌薬の薬理学的プロファイルを調べたものである。本発明者らは、この研究における各細胞株のＴＮスコアを計算し、抗癌薬に対するこれらの細胞株の感受性をＴＮスコアに基づき比較した。高ＴＮスコアの癌細胞株はＡＬＫ（ＴＡＥ６８４）及びＢＣＲ−ＡＢＬ（ニロチニブ）の阻害に対する感受性が低かったが、ＨＳＰ９０（タネスピマイシン［１７−ＡＡＧ］）及びＥＧＦＲ（エルロチニブ又はラパチニブ）の阻害に対する感受性は高かった（図３５）。同様の方法で、本発明者らはまた、６００個を超える癌細胞株に対して１３０種の薬物を試験した第２の大規模研究、ガーネット（Ｇａｒｎｅｔｔ）ら［４９］も分析した。図２４に示すとおり、高ＴＮスコアの細胞株は、ＰＡＲＰ（ＡＢＴ−８８８）、レチノイン酸（ＡＴＲＡ）、Ｂｃｌ２（ＡＢＴ−２６３）、ＤＨＦＲ（メトトレキサート）、グルコース（メトホルミン）及びｐ３８ＭＡＰＫ（ＢＩＲＢ  ０７９６）の阻害に対する感受性が低かった。２つのＩＧＦ１Ｒ阻害薬は異なる結果を示した。高ＴＮスコア細胞株はＯＳＩ−９０６阻害薬に対する感受性が低かったが、ＢＭＳ−５３６９２４阻害薬に対する感受性は高かった。図２４に示すとおり、高ＴＮスコアの細胞株はまた、ＣＣＬＥ研究の知見と一致して（図３５）、ＨＳＰ９０阻害（１７−ＡＡＧ及びエレスクロモール）に対しても感受性を有した。高ＴＮスコア細胞株はまた、ｍＴＯＲ／ＰＩ３Ｋ（ＢＥＺ２３５）及びＭＥＫ（ＲＤＥＡ−１１９）阻害に対しても感受性が高かった。
【０３１６】
ＴＮスコア及び悪性度スコアの統合
本発明者らは、最近、オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））におけるメタ分析から悪性度遺伝子シグネチャー／スコア（Ａｇｒｏスコア）を発表し［３６］、このスコアが遺伝子レベルでＥＲ＋乳癌において予後予測性を有することをバリデートした。ＥＲ−乳癌、ＢＬＢＣ及びＴＮＢＣはほぼ一貫して高レベルのＡｇｒｏスコアを発現し、従ってこのシグネチャーはこれらのサブタイプでは予後予測性を有しなかった。本発明者らはさらに、これらの遺伝子のうちの１つ、ＴＴＫ／ＭＰＳ１がＴＮＢＣ細胞株及び一部のＥＲ陰性細胞株で上方制御されること、及びＴＴＫがこれらの細胞株において治療標的であることを示した。さらに、本発明者らは、免疫組織化学（ＩＨＣ：ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｒｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ）によるＴＴＫタンパク質レベルが、高グレードの増殖性腫瘍、リンパ節陽性、ＴＮＢＣ及びＨＥＲ２＋サブタイプを含めた乳癌の極めて高悪性度のサブグループにおいて予後予測性を有することを示した［３６］。ＴＮ遺伝子シグネチャー（ＥＲ−／ＢＬＢＣ／ＴＮＢＣで予後予測性を有する）とＡｇｒｏ遺伝子シグネチャー（ＥＲ＋で予後予測性を有する）とを統合すれば、サブタイプに関係なく乳癌において予後予測性を有する１つの統合シグネチャー及びスコアが実現し得る。方法の節に詳述するとおり、ＲＯＣＫデータセットにおいてＴＮ及びＡｇｒｏスコアの加算、減算、乗算又は除算を調べ、スコアの各々から提供される情報を保持し得る直接関係を同定した。ＴＮ及びＡｇｒｏスコアの加算又は減算によっては線形関係が観察され（図３６）、しかし加算による統合のみがＥＲ−患者において予後予測性を有した（図３７）。他方で、ＴＮ及びＡｇｒｏスコアの乗算及び除算ではそれぞれ指数及び累乗曲線関係が求まった（図３８）。スコアの乗算のみがＥＲ−乳癌で予後予測性を有した（図３７）。乗算及び除算ではＴＮスコアとＡｇｒｏスコアとの間の関係に関して指数及び累乗曲線が求まったため、本発明者らはまた、一方のスコアを第２のスコアで累乗することによる統合も試験した。実際、Ａｇｒｏスコアで累乗したＴＮスコアは、ＲＯＣＫデータセットにおいてＥＲ−及びＥＲ＋患者で極めて高い予後予測性を有した（図３７）。ＴＮスコアとＡｇｒｏスコアとのこの統合方法、統合乳癌再発（ｉＢＣＲ）スコアは、ＲＯＣＫデータセット（図２５）及びＴＣＧＡデータセット（図２６）において全患者、ＥＲ−及びＥＲ＋患者で予後予測性を有した。さらに、ｉＢＣＲスコアは均質なＴＮＢＣデータセット［３２］においてＴＮスコアと同程度の予後予測性を有し（図３９）、ｉＢＣＲスコアが乳癌において予後予測性を有する検査であることが裏付けられた。
【０３１７】
ｉＢＣＲスコア及び化学療法後のｐＣＲの可能性
ｉＢＣＲスコアと患者生存及び化学療法後のｐＣＲの可能性との関連性をＩＳＰＹ−１試験（ＧＳＥ２２２２６）において調べた。ＥＲ−／ＨＥＲ２−患者のＲＦＳは、ｉＢＣＲスコアによってＴＮスコア単独より良好に層別化された（図２７）。高ｉＢＣＲスコアＥＲ−／ＨＥＲ２−患者はｐＣＲを達成する可能性が低く（図２７）、これはこれらの患者がより生存不良であることを説明し得るものであった。ＥＲ＋乳癌では、ｉＢＣＲスコアはＡｇｒｏスコアと同程度にＲＦＳ患者を層別化した。高ｉＢＣＲスコアＥＲ＋腫瘍ではｐＣＲの可能性がより高いことが観察されたが（図２７）、このサブ群はＲＦＳが不良であった。これは、ｐＣＲを達成したＥＲ＋患者が少ないことによって説明され得る（１０／６２例［１６％］に対してＥＲ−ＨＥＲ２−では１０／３４例［２９％］）。これらの結果は、Ａｇｒｏスコア（ＥＲ＋において予後予測性を有する）とＴＮスコア（ＥＲ−において予後予測性を有する）とを組み込む単一の検査としてのｉＢＣＲスコアの価値に関してさらなるバリデーション及びエビデンスを提供する。ＲＯＣＫデータセット（アフィメトリクス（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ）プラットフォーム）からの図２５、ＴＣＧＡデータセット（イルミナ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）プラットフォーム）からの図２６及びＩＳＰＹ−１試験（アジレント（Ａｇｉｌｅｎｔ）プラットフォーム）からの図２７における結果はまた、３つの主要な遺伝子発現アレイプラットフォームにわたる独立した研究でのＡｇｒｏ及びＴＮスコア並びに導き出されるｉＢＣＲスコアのロバスト性に関するエビデンスも提供する。
【０３１８】
次に、他のネオアジュバント化学療法データセットにおいてＥＲ−ＨＥＲ２−及びＥＲ＋患者の両方でｉＢＣＲスコアとｐＣＲとの関連性を調べた。高ｉＢＣＲ  ＥＲ−／ＨＥＲ−患者においてＴＸ（ＧＳＥ１８７２８）化学療法レジメン後のｐＣＲの可能性がより低く、ＡＴ／ＣＭＦ（ＧＳＥ５０９４８）で治療したときは低ｉＢＣＲ  ＥＲ−／ＨＥＲ２−患者と差はなかった。他のデータセットでは、高ｉＢＣＲスコアＥＲ−／ＨＥＲ２−患者においてＦＡＣ（ＧＳＥ２０２７１）、ＴＦＡＣ（ＧＳＥ２０２７１及びＧＳＥ２０１９４）、ＦＥＣ／ＴＸ（ＧＳＥ４２８２２）及びＦＡＣ／ＴＸ（ＧＳＥ２３９８８）ネオアジュバント化学療法レジメンによる治療後のｐＣＲの可能性がより高かった（図２８Ａ）。
【０３１９】
テーブル１２におけるこれらの４つの研究の概要に示されるとおり、合計１８３例のＥＲ−ＨＥＲ２−患者のうち１２０例の患者（６５．６％）が高ｉＢＣＲスコアを有し、それらのうち５４例の患者（２９．５％）がｐＣＲを達成した一方、６６例の患者（３６．１％）がｐＣＲを達成しなかった。ｐＣＲを達成しなかった高ｉＢＣＲスコア患者の数がより多いこと（６６／１２０例、５５％）、及び高ｉＢＣＲスコア患者に関してｐＣＲ後に再発が観察され得ること（５５／１２０例、４５％）が、高ｉＢＣＲスコアＥＲ−ＨＥＲ２−患者の生存不良を説明し得る（図２５及び図２６において１０年時点で４０〜５０％生存）。これらの研究及び化学療法がＥＲ−／ＨＥＲ２−乳癌の治療の主力であることに基づけば、低ｉＢＣＲスコア患者は、特に化学療法後にｐＣＲを達成する場合には、付加治療を免れ得る。他方で、高ｉＢＣＲ  ＥＲ−ＨＥＲ２−患者、特にｐＣＲを達成しないそれらの患者には、Ａｇｒｏ又はＴＮシグネチャーの上方制御される遺伝子に基づき得るか、又はこれらの腫瘍における（テーブル１５及びテーブル１６）他の過剰発現遺伝子に基づき得る付加療法、又は薬物感受性研究（図２４及び図３５）からの本発明者らが実施した前臨床分析からの付加療法が提供されなければならない。
【０３２０】
ＥＲ＋における高ｉＢＣＲスコアは、ＡＴ／ＣＭＦ（ＧＳＥ５０９４８）、ＴＸ（ＧＳＥ１８７２８）、ＴＦＡＣ（ＧＳＥ２０２７１及びＧＳＥ２０１９４）及びＦＡＣ／ＴＸ（ＧＳＥ２３９８８）ネオアジュバント化学療法レジメン後のｐＣＲのより高い可能性に関連した（図３８Ｂ）。このより高いｐＣＲの可能性にも関わらず、高ｉＢＣＲ  ＥＲ＋患者は生存不良であり（図２５及び図２６）、これは、ｐＣＲを達成するＥＲ＋患者の数が少ないことによって説明することができた（上記５つの研究における２０７例のＥＲ＋患者のうち、低ｉＢＣＲの５例［２．５％］及び高ｉＢＣＲスコアの２０例［９．７％］がｐＣＲを達成した）。従って、ＥＲ＋乳癌について、標準的な内分泌療法を伴う化学療法を治療計画に含めるかどうかに関する決断は、ｉＢＣＲスコアから情報を得ることができる。ＥＲ＋患者の治療計画におけるｉＢＣＲスコアの価値は次節に記載する。
【０３２１】
ｉＢＣＲスコア及びＥＲ＋乳癌の治療
ＥＲ＋乳癌患者は内分泌療法、特にタモキシフェンで治療される。これらの患者がリンパ節陽性（Ｎ１）である場合、アジュバント化学療法もまた含められる。リンパ節陰性（Ｎ０）のＥＲ＋患者については、予後良好患者（小さい低グレードの腫瘍）であれば化学療法を含めると過剰治療となり、一方で予後不良患者（より大きい高グレードの腫瘍）であれば化学療法を含めない場合には治療不十分になるため、化学療法を含めることの判断はそれほど確実なものではない。この臨床判断が、オンコタイプＤｘ（Ｏｎｃｏｔｙｐｅ
Ｄｘ（登録商標））再発スコア、マンマプリント（ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ（登録商標））及び最近ではＰＡＭ５０再発リスクスコアの開発の動機づけとなっている。本発明者らは、以前、Ａｇｒｏスコアが２０００例の患者のＭＥＴＡＢＲＩＣデータセットにおいて多変量生存分析でオンコタイプＤｘ（Ｏｎｃｏｔｙｐｅ  Ｄｘ）及びマンマプリント（ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ）検査より優れていたことを発表した［３６］。この知見は、全ＥＲ＋患者並びにＮ０及びＮ１サブ集合におけるＡｇｒｏスコアとオンコタイプＤＸ（Ｏｎｃｏｔｙｐｅ  ＤＸ）（図４０）及びマンマプリント（ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ）（図４１）
との直接比較によってさらに裏付けられる。ｉＢＣＲスコアについて、図２９Ａに示されるとおり、このスコアはタモキシフェンで治療されなかったＥＲ＋  Ｎ０患者において予後予測性を有したことから、高ｉＢＣＲ  ＥＲ＋  Ｎ０患者はタモキシフェンで治療するべきであることが示される。ＥＲ＋  Ｎ０又はＮ１患者がタモキシフェンで治療される場合にも、ｉＢＣＲスコアはなお、ＲＦＳ（図２９Ｂ）及びＤＭＦＳ（図２９Ｃ）が不良の患者を同定することができる。従って、高ｉＢＣＲスコアのＥＲ＋  Ｎ０又はＮ１患者はより良好なｐＣＲを得ることができるため（図２８Ｂ）、これらの患者はその治療にアジュバント化学療法を含めることが有利となり得る。それにも関わらず、ＥＲ＋におけるｐＣＲ率は高くなく、高ｉＢＣＲスコアＥＲ＋患者、特にＮ１には、付加的な標的療法が提供されなければならない。次節では、これらの患者に対する標的療法のタイプを提案する。
【０３２２】
ｉＢＣＲスコアはＥＲ−／ＨＥＲ２−及びＥＲ＋及び乳癌サブタイプに対する療法を予測する
Ａｇｒｏ及びＴＮシグネチャーの過剰発現遺伝子には、標準治療後の生存が不良である高ｉＢＣＲ腫瘍に対する治療介入に有用となり得る標的化可能な遺伝子が含まれる。上記のＴＮシグネチャーに関して実施した分析と同様に、本発明者らは、高ｉＢＣＲスコア乳房腫瘍のさらなる可能性のある標的を同定するため、２つの手法をとった。第１の手法では、ＲＯＣＫデータセットにおいて、高ｉＢＣＲスコアのＥＲ＋又はＥＲ−腫瘍と低ｉＢＣＲスコアのそれらとの大域的遺伝子発現プロファイルのクラス比較を行った。次に、生成された遺伝子リスト（１１７８個のプローブ、データは示さず）について、同様にこのデータセットでプロファイリングされた正常乳房組織との比較によってフィルタリングした。低ｉＢＣＲスコア腫瘍及び正常乳房組織と比較して、高ｉＢＣＲスコア腫瘍では２０４個のプローブ（１８１個の遺伝子）が過剰発現し、１２４個のプローブ（１１６個の遺伝子）が過小発現した（テーブル１７）。これらの１８１個の過剰発現遺伝子のうち、１３４個の遺伝子が正常乳房及び低ｉＢＣＲ  ＥＲ＋と比べて高ｉＢＣＲスコアＥＲ＋で特異的に上方制御され、９５個の遺伝子が正常乳房及び低ｉＢＣＲ  ＥＲ−と比べて高ｉＢＣＲスコアＥＲ−で特異的に上方制御された。テーブル１３に示されるとおり、４９個の遺伝子が低スコアｉＢＣＲスコアＥＲ−腫瘍及び正常乳房組織と比較して高ｉＢＣＲスコアＥＲ−腫瘍でユニークに上方制御された。同様の比較から、高ｉＢＣＲスコアＥＲ＋腫瘍に８６個の遺伝子のユニークな上方制御があることが明らかになった。高ｉＢＣＲスコアＥＲ−及びＥＲ＋腫瘍では、低スコアｉＢＣＲ対応腫瘍及び正常乳房組織と比較して４６個の遺伝子が共通して過剰発現した。これらの遺伝子は、転帰不良の高ｉＢＣＲスコア腫瘍の治療に向けた現在又は将来の薬剤開発の標的となり得る幾つかのキナーゼ、酵素及びイオンチャネルをコードする。下方制御されたプローブのうち、特に興味深いヒットは、マイクロＲＮＡ（ｍｉＲＮＡ）ｈｓａ−ｍｉｒ−５６８であった（正常乳房及び低ｉＢＣＲスコアＥＲ−と比べて高ｉＢＣＲスコアＥＲ−でそれぞれ９．３倍及び２．２倍下方制御された。正常乳房及び低ｉＢＣＲスコアＥＲ＋と比べて高ｉＢＣＲスコアＥＲ＋でそれぞれ５．６倍及び２．９倍下方制御された）。高ｉＢＣＲスコア腫瘍で下方制御されるこのｍｉＲＮＡは、これらの腫瘍における上方制御遺伝子の幾つか、特に正常乳房組織と比較して上方制御されるもの（テーブル１８）を標的化する。このｍｉＲＮＡは高ｉＢＣＲスコア乳癌に対するゲノムベースの治療となり得る。
【０３２３】
第２の手法では、この場合もまたＴＮスコアに関する上記の分析と同様に、ｉＢＣＲスコアと抗癌薬に対する癌細胞株の感受性との関連性について薬剤スクリーニングの既発表の研究を分析した。ＣＣＬＥ研究では（図４２）、ＴＮスコアの結果と同様に、高ｉＢＣＲスコアの癌細胞株はＡＬＫ（ＴＡＥ６８４）及びＢＣＲ−ＡＢＬ（ニロチニブ）の阻害に対する感受性が低かった。加えて、高ｉＢＣＲ細胞株はＦＧＦＲ（ＴＫＩ２５８）及びＩＧＦ１Ｒ（ＡＥＷ５４１）の阻害に対する感受性が低かった。高ｉＢＣＲスコア細胞株はＨＳＰ９０（タネスピマイシン［１７−ＡＡＧ］）の阻害に対する感受性が高かった（
図４２）。ガーネット（Ｇａｒｎｅｔｔ）ら［４９］による第２の大規模研究では、高ｉＢＣＲスコア細胞株は低ｉＢＣＲスコア細胞株と比べて８種の抗癌薬に対する感受性がより高かった（図３０）。これらには、ＴＮスコアの結果においても観察されたとおり、ＨＳＰ９０（１７ＡＡＧ）、ｍＴＯＲ／ＰＩ３Ｋ（ＢＥＺ２３５）及びＩＧＦ１Ｒ（ＢＭＳ−５３６９２４）の阻害薬が含まれる。加えて、高ｉＢＣＲスコア細胞株は、ＰＩ３Ｋ（ＧＤＣ０９４１）、ｍＴＯＲ（ＪＷ−７−２５−１）、ＸＩＡＰ（エンベリン）及びＰＬＫ１（ＢＩ−２５３６）の阻害に対する感受性が高かったが、これもまた、Ａｇｒｏスコア結果の結果と一致した（図３０）。Ａｇｒｏスコアはまた、ＲＳＫ（ＣＭＫ）、ＭＥＫ（ＰＤ０３２５９０１）及びＤＮＡ損傷（ブレオマイシン）の阻害に対する感受性も同定した。高ＴＮスコアの結果と同様に、高ｉＢＣＲスコア細胞株もまた、ＰＡＲＰ（ＡＢＴ−８８８及びＡＺＤ−２２８１）、レチノイン酸（ＡＴＲＡ）、Ｂｃｌ２（ＡＢＴ−２６３）、ＤＨＦＲ（メトトレキサート）及びグルコース（メトホルミン）の阻害に対する感受性が低かった。加えて、高ｉＢＣＲスコア細胞株は、ＳＹＫ（ＢＡＹ６１３６０６）、ＨＤＡＣ（ボリノスタット）及びＢＣＲ−ＡＢＬ（ニロチニブ）及びｐ３８ＭＡＰＫ（ＢＩＲＢ  ０７９６）の阻害に対する感受性が低かった。高Ａｇｒｏスコア細胞株は、ＧＳＫ３Ａ／Ｂ（ＳＢ２１６７６３）に対するさらなる薬物に対する感受性が低かった。まとめると、ＴＮスコア（図２４及び図３５）及びＡｇｒｏスコア及び結合ｉＢＣＲスコア（図３０及び図４２）は幾つかの抗癌薬に対する感受性に関連し、さらなる実験的バリデーションによってこれらのスコアがこれらの薬物に対する併用診断として確立され得るとともに、これらの薬物を生存不良の高スコア患者に仕向けることにより乳癌患者の利益となり得る。
【０３２４】
ｉＢＣＲスコアに基づく標的化阻害薬に対する乳癌細胞株の感受性
漸増用量の２４種の抗癌薬の存在下又は非存在下で、乳癌細胞株（１０個の細胞株）；ＢＴ−５４９、ＭＤＡ−ＭＢ−２３１、ＭＤＡ−ＭＢ−４３６、ＭＤＡ−ＭＢ−４６８、ＢＴ−２０、Ｈｓ．５７８Ｔ、ＢＴ−４７４、ＭＣＦ−７、Ｔ−４７Ｄ、及びＺＲ−７５−１を培養した。６日目にＭＴＳ／ＭＴＡアッセイを用いて未処理細胞と比較した細胞の生存を決定した。薬物に対する細胞株の反応は、グラフパッド・プリズム（ＧｒａｐｈＰａｄ（登録商標）Ｐｒｉｓｍ）で用量反応曲線を使用してＩＣ５０のｌｏｇ１０（ＩＣ５０は、細胞の５０％を死滅させるために必要な用量である）を計算することにより分析した。感受性は−ｌｏｇ１０［ＩＣ５０］として提供した。本発明者らが以前既発表したこの薬剤スクリーニング（アル・エジェフ（Ａｌ−Ｅｊｅｈ）ら著、オンコターゲット（Ｏｎｃｏｔａｒｇｅｔ）、２０１４年）をｉＢＣＲスコアに基づき再分析した。ネーヴ（Ｎｅｖｅ）ら（キャンサー・セル（Ｃａｎｃｅｒ  Ｃｅｌｌ）、２００６年）による５１個の乳癌細胞株の遺伝子発現データセットを分析し、各細胞株のＡｇｒｏ及びＴＮスコアを計算することによりｉＢＣＲスコアを計算した。ネーヴ（Ｎｅｖｅ）らのデータセットにおける全ての細胞株の中央値による二分によって各細胞株を低又は高ｉＢＣＲスコアに割り当てた。低又は高ｉＢＣＲスコア分類に基づき、本発明者らのスクリーニングに使用した１０個の細胞株の感受性を高ｉＢＣＲスコア細胞株（５個の細胞株）と低ｉＢＣＲスコア細胞株（５個の細胞株）との間で比較した。図４７に示すとおり、高ｉＢＣＲスコア細胞株は、ｐ３８ＭＡＰＫ（ＬＹ２２２８８２０）、ＰＬＣ□（Ｕ７３１２２）、ＪＮＫ（ＳＰ６００１２５）、ＰＡＫ１（ＩＰＡ３）、ＭＥＫ（ＡＳ７０３０２６及びＡＺＤ６２４４）、ＥＲＫ５（ＸＭＤ  ８−９２及びＢＩＸ０２１８８）、ＨＳＰ９０（１７−ＡＡＧ、ＰＦ０４２９１１３及びＡＵＹ９２２）、ＩＧＦ１Ｒ（ＧＳＫ１９０４５２９Ａ）及びＥＧＦＲ（アファチニブ）の阻害に対する感受性が有意に高かった。本発明者らのスクリーニングの結果は、本発明者らが２つの既発表の大規模細胞株研究から同定した、ＨＳＰ９０、ＩＧＦ１Ｒ及びＭＥＫ阻害薬に対する高ｉＢＣＲスコア癌細胞株の感受性がより高いことと一致している。
【０３２５】
考察
オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））データベースにおける遺伝子発現データセットの本発明者らのメタ分析は、以前、あるシグネチャー、悪性度シグネチャー（Ａｇｒｏシグネチャー）を同定しており、これはＥＲ＋乳癌において予後予測性を有した。本発明者らは、このシグネチャーにおける遺伝子の１つ、ＴＴＫ／ＭＰＳ１をＩＨＣによってバリデートし、間期細胞（有糸分裂細胞を除く）におけるＴＴＫ陽性が、高グレード、高グレード且つリンパ節陽性及び高増殖性（Ｋｉ６７陽性）症例などの極めて高悪性度の乳癌において予後予測性を有したことを見出した［３６］。この研究では、本発明者らは、本発明者らのメタ分析手法を用いて第２のシグネチャー、トリプルネガティブシグネチャー（ＴＮシグネチャー）を同定しており、これはＥＲ−、ＴＮＢＣ及びＢＬＢＣサブタイプで極めて高い予後予測性を有した。ＴＮシグネチャーは多変量生存分析でいずれの標準的な臨床病理学的指標よりも優れており、また、ＥＲ−乳癌において既発表のシグネチャーよりも優れていた。本発明者らはまた、Ａｇｒｏシグネチャー（ＥＲ＋乳癌で予後予測性を有する）を統合して統合乳癌再発（ｉＢＣＲ）検査を作り出すこともできた。使用する遺伝子発現アレイに関係なく乳癌研究の大規模独立コホートでこれらの２つのシグネチャー及びｉＢＣＲをバリデートし、本発明者らのシグネチャーが実験者／技術に依存しないことが示された。重要なことに、Ａｇｒｏ及びＴＮシグネチャーの両方及びｉＢＣＲ検査は、ＥＲ＋については内分泌療法後の、並びにＥＲ−及びＥＲ＋乳癌についてはネオアジュバント化学療法後の反応及び転帰に関連した。さらに、高ｉＢＣＲスコア腫瘍と低ｉＢＣＲスコア腫瘍との大域的遺伝子発現プロファイルを比較することにより、本発明者らは、現在の治療標準が実際には有効でないこれらの予後不良患者の標的療法に使用し得る幾つかの過剰発現標的を同定することができた。加えて、癌細胞株に対する薬物スクリーニングの大規模前臨床研究のマイニングから、シグネチャー及びｉＢＣＲスコアが特定の薬物に対する細胞株のより高い感受性を予測することが示された。従って、シグネチャー及びｉＢＣＲ検査を併用診断として使用して、これらの治療が有効であり得る患者に標的療法を仕向け、その低い生存率を増加させることが可能であり得る。まとめると、本発明者らの研究は、テーラーメイド医療における本発明者らのシグネチャーの潜在的能力を広範に例示しているのみならず、ｉＢＣＲ検査によって生存不良につながると同定された腫瘍の悪性度に関して根底にある機構を理解するためのさらなる研究にもまた光を当て得る。
【０３２６】
これまで、医学上、ＥＲ−乳癌の予後予測及び特にＨＥＲ２発現が欠損している場合のこれらの腫瘍に対する有効な療法の開発が必要とされているが、未だ対処されていない。これらの患者では化学療法が依然として唯一の標準療法であり、ネオアジュバントセッティングにおける化学療法後の奏効率はＥＲ−ＨＥＲ２−（ＴＮＢＣ）患者で３１％と報告されている［９］。化学療法が真に有効であろう患者が同定されれば、臨床医が研究的臨床試験登録を含めたより長い又は付加的な治療レジメンを必要とし得る患者を決定することを補助し得る。本発明者らのシグネチャー及びｉＢＣＲスコアは、低スコアの患者と比較して高スコアの患者において化学療法後のより高いｐＣＲを予測する。低スコア患者は生存がより良好で、付加療法は不要であり得る。他方で、高スコア患者ではｐＣＲが高いにも関わらず、この患者サブ群はなおも生存不良であり、高スコア患者においては、本発明者らがＩＳＰＹ−１試験からのデータを分析したとき、ｐＣＲの達成後であっても再発を呈した。比較分析及び前臨床薬剤スクリーニングのマイニングによる本発明者らの結果は、幾つかの標的及び開発中の薬物に対する感受性を同定した。従って、本発明者らのシグネチャー／ｉＢＣＲ検査に関して高スコアのＥＲ−患者、特にＴＮＢＣ患者は、その生存率を高めるため、これらのシグネチャーによって想定される療法を取り入れることが有効であり得る。かかる臨床開発は、臨床試験及び前臨床研究における本発明者らのシグネチャー及びｉＢＣＲ検査のさらなる予測的バリデーションに依存し得る。
【０３２７】
ＥＲ＋乳癌には、標準的な内分泌療法を伴うアジュバント化学療法を使わないか、又はそれを含めるかを臨床判断するための３つの市販の検査、即ち、オンコタイプＤｘ（Ｏｎ
ｃｏｔｙｐｅ  Ｄｘ（登録商標））、マンマプリント（ＭａｍｍａＰｒｉｎｔ（登録商標））及びプロシグナ（Ｐｒｏｓｉｇｎａ（登録商標））が存在する。これらは、内分泌療法で治療されたＥＲ＋  リンパ節陰性（Ｎ０）乳癌患者について、これらの検査に基づき高リスクの患者にアジュバント化学療法が推奨されるかどうかがバリデートされている。本発明者らのシグネチャー及びｉＢＣＲ検査は、タモキシフェン療法後のＥＲ＋  Ｎ０患者生存における直接比較でこれらの検査よりも優れていた。さらに、本発明者らの検査はまた、化学療法に対するＥＲ＋患者の反応も予測し、重要なことには、標的療法に対する感受性も予測することができた。現在の市販の検査はこの能力を有しない。重要なことに、本発明者らのシグネチャー及びｉＢＣＲ検査はまた、必要性がありながら未だ対処されていないサブ群であるＥＲ＋リンパ節陽性乳癌（ＥＲ＋  Ｎ１）においても予後予測性を有した。これらの患者の生存は、本発明者らのシグネチャー及びｉＢＣＲ検査によって予後不良群及び良好群に層別化され、また、これらの患者に内分泌療法が有効であるかどうかの情報も提供された。本発明者らのシグネチャー及びｉＢＣＲ検査の臨床的バリデーションが薬物感受性予測のバリデーションとともに行われたならば、現行の標準治療後の再燃又は転移拡散リスクが高いＥＲ＋患者向けの新規治療レジメンを開発することを補助するであろう。
【０３２８】
本発明者らのシグネチャーによって同定された高悪性度ＥＲ−腫瘍をそれらの対応腫瘍及び正常乳房組織と比較したところ、ＥＲ−乳癌に対する標的治療の開発において新しい方向性を示し得る幾つかのキナーゼ、酵素（特にレドックス）及びカリウムチャネルが同定された。他方で、本発明者らのシグネチャーによって同定された高悪性度ＥＲ＋腫瘍は、標的が細胞周期及び増殖に限られていたわけではないものの、これらの機能が顕著にエンリッチされた。増殖性腫瘍は化学療法薬に対する反応性がより高いと思われるため、この高増殖プロファイルは、これらの腫瘍で化学療法後のｐＣＲが高いことの説明となり得た。それにも関わらず、本発明者らは、以前、Ａｇｒｏシグネチャー、ひいてはｉＢＣＲ検査における過剰発現遺伝子が、動原体結合及び染色体分離に関与する遺伝子であること、及びこのシグネチャーが増殖性腫瘍（高Ｋｉ６７発現）であっても予後予測性を有することを明らかにしている［３６］。染色体分離に関与する遺伝子の調節が解除されると、異数性及び染色体不安定性（ＣＩＮ）が生じ得る［５２］。少なくともインビボでは、化学療法は、治療抵抗性の機構として増殖静止異数体細胞を誘導することが示されている［５３］。高Ａｇｒｏスコアが異数性に関係するという考えの裏付けとして、コピー数変異（ＣＮＶ）ＴＣＧＡデータの分析において、高Ａｇｒｏスコア腫瘍が低Ａｇｒｏスコア腫瘍と比較して高レベルのＣＮＶ、特に全染色体又は染色体腕に関わるものを有することが示された（図４３）。従って、増殖は高Ａｇｒｏ／ｉＢＣＲスコアＥＲ＋腫瘍に特徴的であり得るものの、これらの腫瘍は異数体であるものと思われる。この考えと一致して、ＰＬＫ１及びＨＳＰ９０阻害（図３０）及びオーロラキナーゼ阻害薬（図４４）に対する高Ａｇｒｏ／ｉＢＣＲスコア細胞株の感受性は、高Ａｇｒｏ／ｉＢＣＲスコアが抗異数体療法に対する感受性を予測することを裏付けている。ＰＬＫ１及びオーロラキナーゼは異数性の古典的な標的であり、ＨＳＰ９０阻害は異数体癌細胞を選択的に死滅させることが報告されている［５４］。ＨＳＰ９０感受性はまた、高ＴＮスコア腫瘍についても認められており、興味深いことに、本発明者らは以前、乳癌の動原体プロファイリングによってＴＮＢＣにおける標的としてＨＳＰ９０を同定している。本発明者らは、併用療法におけるＨＳＰ９０阻害がインビトロ及びインビボで有効であることを示した［５５］。本発明者らは、抗異数体薬物が、ＰＬＫ１、オーロラキナーゼ及びＨＳＰ９０阻害薬を含め、高Ａｇｒｏ／ｉＢＣＲスコアのＥＲ＋腫瘍に対して有効なはずであること、及びＨＳＰ９０阻害が高ＴＮ／ｉＢＣＲスコアＥＲ−腫瘍において有効なはずであることを提案する。本発明者らのシグネチャー及びｉＢＣＲ検査によって想定される他の療法もまた調べる必要があるが、上記の標的は初期バリデーション及び開発の第１の選択の標的に相当する。
【０３２９】
結論として、オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））における本発明者らのメタ分
析並びに続く広範なバリデーション及び分析により、ＥＲ状態に関係なしに乳癌を予後診断し及び標準治療に対する反応を予測するための新規シグネチャー及び統合ゲノム検査が開発された。これらの新規シグネチャー及びそれらの統合はまた、生存不良を被る乳癌患者における幾つかの標的療法クラスの併用診断検査としての可能性も有する。本発明者らのシグネチャー及びｉＢＣＲ検査のさらなるバリデーション及び臨床開発は、個別化された精密な乳癌医薬に大きな可能性及び影響を有している。最後に、ｉＢＣＲ検査は幾つかの他の癌（図４５）及び特に肺腺癌（図４６）の予後診断において有用性があり、従って本発明者らの手法及び新規シグネチャーは利益が他の癌型にまで及び得ることに留意しなければならない。
【０３３０】
参考文献
【０３３１】
【表１１−１】
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【０３３２】
【表１１−２】
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【０３３３】
【表１１−３】
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【０３３４】
【表１１−４】
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【０３３５】
【表１１−５】
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【０３３６】
【表１１−６】
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【０３３７】
【表１２】
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【０３３８】
【表１３】
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【０３３９】
【表１４】
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【０３４０】
【表１５】
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【０３４１】
【表１６−１】
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【０３４２】
【表１６−２】
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【０３４３】
【表１６−３】
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【０３４４】
【表１６−４】
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【表１６−７】
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【０３４８】
【表１７−１】
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【０３４９】
【表１７−２】
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【０３５０】
【表１７−３】
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【０３５１】
【表１７−４】
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【０３５２】
【表１７−５】
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【０３５３】
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【０３５４】
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【表１７−９】
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【０３８１】
【表１８−１７】
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【０３８２】
【表１８−１８】
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【０３８３】
【表１８−１９】
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【０３８４】
【表１８−２０】
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【０３８５】
【表１８−２１】
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【０３８６】
【表１８−２２】
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【表１８−２５】
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【表１９−１】
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【０３９１】
【表１９−２】
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【表１９−３】
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【０３９３】
【表１９−４】
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【０３９４】
【表１９−５】
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【表１９−６】
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【０３９６】
【表１９−７】
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【０３９７】
【表１９−８】
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【表１９−９】
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【０３９９】
【表１９−１０】
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【０４００】
【表１９−１１】
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【０４０１】
【表１９−１２】
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【０４０２】
【表１９−１３】
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【０４０３】
【表１９−１４】
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【０４０４】
【表１９−１５】
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【０４０５】
【表１９−１６】
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【０４０６】
【表２０−１】
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【０４０７】
【表２０−２】
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【０４０８】
実施例３
本明細書に記載されるｉＢＣＲ検査は、乳癌の遺伝子発現プロファイルのメタ分析から開発された。この検査は、乳癌においてサブタイプに関係なくシグネチャーとして予後予測性がある４３個の遺伝子の発現に基づく。この検査はまた、肺腺癌においても予後予測性があることが分かった。高ｉＢＣＲスコアの患者は低ｉＢＣＲスコアの患者と比べて全生存がはるかに不良である。
【０４０９】
この研究では、３つの目的で、幾つかの癌型について癌ゲノムアトラス（ＴＣＧＡ）データセットを調べた。第一に、高ｉＢＣＲスコア乳癌症例と低ｉＢＣＲスコア乳癌症例との間のタンパク質レベルでの違いを決定すること。この比較は肺腺癌についても行った。第二に、高及び低ｉＢＣＲスコア腫瘍間で調節が解除されるタンパク質／リンタンパク質が予後予測性を有するかどうかを決定すること。最後に、ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡシグネチャー及び関連するタンパク質シグネチャーの予後予測値は、ＴＣＧＡによってプロファイリングされる他の癌型において予後予測性を有する。
【０４１０】
図４８Ａ及び図４８Ｂに示すとおり、高ｉＢＣＲスコア及び低ｉＢＣＲスコアのＥＲ＋乳癌症例間における逆相タンパク質アレイ（ＲＰＰＡ）データの比較から、これらの２つの患者サブ群間における幾つかの調節解除タンパク質及びリンタンパク質が同定された。高ｉＢＣＲスコアのＥＲ−乳癌症例を低ｉＢＣＲスコアのものと比較した同様の分析からもまた、これらの２つの患者サブ群における調節解除タンパク質及びリンタンパク質が同定された（図４８Ｃ及び図４８Ｄ）。次に、これらの有意に調節が解除されたタンパク質及びリンタンパク質について、全生存との関連性を試験した。９個のタンパク質／リンタンパク質の上方制御及び８個の下方制御が、乳癌において極めて高い予後予測性を有した（図４９Ａ）。重要なことに、ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡとタンパク質シグネチャーとの統合が、サブタイプに関係なく、既知のいずれの臨床病理学的指標と比較しても、乳癌患者の全生存の最も有意な指標である（図４９Ｂ）。
【０４１１】
肺腺癌ＴＣＧＡデータセットにおける同様の分析から、ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡシグネチャーに基づきタンパク質シグネチャーとして予後予測性を有するタンパク質／リンタンパク質が同定された（図５０Ａ〜図５０Ｃ）。ｉＢＣＲ  ｍＲＮＡ／タンパク質シグネチャーの統合は肺腺癌において極めて高い予後予測性があり、標準的な臨床病理学的指標より優れていた（図５０Ｄ及び図５０Ｅ）。
【０４１２】
テーブル１９は、ｉＢＣＲ検査におけるｍＲＮＡレベルの４３個の遺伝子及び２３個のタンパク質／リンタンパク質を要約する。乳癌（図４８及び図４９）及び肺腺癌（図５０）において予後予測性があった成分はテーブル１９に表示する。次に、テーブル１９の遺伝子のｍＲＮＡ及びタンパク質／リンタンパク質レベルと全生存との関連性を他の癌型で試験した。全生存と関連するｉＢＣＲ検査成分のｍＲＮＡ及びタンパク質レベルの調節解除について、テーブル１９に要約する。各癌型に対し、印を付した成分をシグネチャーとして使用し、腎明細胞癌（ＫＩＲＣ）、皮膚黒色腫（ＳＫＣＭ）、子宮体部類内膜癌（ＵＣＥＣ）、卵巣腺癌（ＯＶＡＣ）、頭頸部扁平上皮癌（ＨＮＳＣ）、結腸直腸腺癌（ＣＯＲＥＡＤ）、低悪性度神経膠腫（ＬＧＧ）、膀胱尿路上皮癌（ＢＬＣＡ）、肺扁平上皮癌（ＬＵＳＣ）、腎乳頭細胞癌（ＫＩＲＰ）、子宮頸部扁平上皮癌及び子宮頸管腺癌（ＣＥＳＣ）、肝細胞癌（ＬＨＩＣ）及び膵管腺癌（ＰＤＡＣ）の全生存の層別化を図５１〜図５４に示す。
【０４１３】
結論として、ｍＲＮＡ及びタンパク質成分を含むｉＢＣＲ検査（テーブル１９）は、あらゆる癌の検査で極めて高い予後予測性を有する検査である。この検査では高悪性度ヒト癌が同定され、タンパク質間相互作用（図５５）並びに癌の特徴に関係する生物学的機能（テーブル２０）がエンリッチされる。
【０４１４】
【表２１−１】
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【０４１５】
【表２１−２】
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【０４１６】
【表２１−３】
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【０４１７】
【表２２−１】
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【０４１８】
【表２２−２】
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【０４１９】
実施例４
ウェスティン（Ｗｅｓｔｉｎ）ら（ランセット・オンコロジー（Ｌａｎｃｅｔ  Ｏｎｃｏｌ）、２０１４年、第１５巻、第１号）による研究では、リツキシマブとの併用でピジリズマブの投与を受ける前の１８例の濾胞性リンパ腫患者に関する遺伝子発現プロファイリングが実施された。これらの患者における無進行生存（ＰＦＳ：ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｆｒｅｅ  ｓｕｒｖｉｖａｌ）との関連性について、ｉＢＣＲシグネチャーにおける遺伝子の発現を調べた。１２個の遺伝子がＰＦＳとの強い関連性を示した（図５６Ａ）（生存と関連した遺伝子は全て、ｉＢＣＲ検査のＴＮ成分に属していた）。図５６Ｂに示されるとおり、ｉＢＣＲシグネチャーに基づき計算したスコアは、ピジリズマブ＋リツキシマブ免疫療法後の患者生存について極めて高い予測性を有した。この研究ではまた、治療１５日後の患者の８例もプロファイリングされた。これらの患者において治療前及び治療後のシグネチャーの遺伝子の発現を比較した。生存した１例の患者について最も明らかであった一般に発現プロファイルが逆転する傾向は別として（図５６Ｃ−患者９番）、１つの遺伝子（ＡＤＯＲＡ２Ｂ）が治療前の腫瘍と比較して治療後の腫瘍において有意に異なった（図５６Ｄ）。この遺伝子を使用してｉＢＣＲ検査に基づく患者の選択後の反応を確認した。
【０４２０】
ここに提供するデータは、ｉＢＣＲ検査がある種の免疫療法の併用診断となり得ることを示しており、ＴＮ成分は酸化還元反応及びキナーゼに関与する遺伝子に加えて幾つかの免疫関連遺伝子を含むため、これは意外ではない。
【０４２１】
実施例５
オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））において、サブタイプ又は使用する遺伝子発現アレイプラットフォームに関係なく乳癌データセットを使用してメタ分析を実施した。５年以内に転移又は死亡イベントに至った乳房腫瘍の大域的遺伝子発現プロファイルを
、転移又は死亡イベントに至らなかったそれと比較し、これらの比較における上位過剰発現遺伝子（ＯＥ）及び過小発現遺伝子（ＵＥ）を選択した。次に、オンラインツールＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ（商標））（オンコマイン（Ｏｎｃｏｍｉｎｅ（商標））のデータセットと一部が重複するｎ＞４０００例の患者）を使用して、転移及び死亡イベントに至った原発腫瘍において共通して調節が解除された遺伝子（各データセットのアノテーションに依存する）を問い合わせた。乳癌患者の無再発生存に関連した遺伝子を選択した。
【０４２２】
次に、インジェヌイティー・パスウェイ・アナリシス（Ｉｎｇｅｎｕｉｔｙ  Ｐａｔｈｗａｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）（ＩＰＡ（登録商標））ソフトウェアを使用してこの分析から同定された８６０個の遺伝子をネットワーク解析にかけ、この遺伝子リスト内の機能ネットワークを同定した（テーブル２１を参照のこと）。図５７は、メタ分析から同定された８６０個の遺伝子を含有する１１個の機能ネットワークを示し、ここでは各ネットワークの機能が特定され、これらのネットワーク間の相互作用が接続線で描かれる。過剰発現が生存不良に関連する遺伝子は赤色で示し、過小発現が生存不良に関連する遺伝子は緑色で示す。円が大きいほど、所与のネットワークにおいて患者生存との関連性が高い遺伝子であることを示す。
【０４２３】
次に、１１個の機能ネットワークの各々において患者生存との関連性が最も高い遺伝子に関して、メタ分析から同定されたこれらの８６０個の遺伝子をフィルタリングした。これから、１１個の機能ネットワークからの１３３個の選択された遺伝子（テーブル２２に列挙する）を図５８（パネルＡ）に示し、ここでは各ネットワークの機能が表示される。これらのネットワークに基づき、１３３個の遺伝子を６つの機能メタ遺伝子に分類した（テーブル２２に列挙する）。これには、代謝、シグナル伝達、発生及び成長、染色体分離／複製、免疫応答並びにタンパク質合成／修飾メタ遺伝子が含まれる。ＫＭプロッター（ＫＭ−Ｐｌｏｔｔｅｒ）データセットにおけるこれらのメタ遺伝子の各々と乳癌患者の無再発生存との関連性を図５８のパネルＢに示す。メタ遺伝子における過小発現遺伝子の発現レベル（合計又は平均）に対するメタ遺伝子における過剰発現遺伝子の発現レベル（合計又は平均）の比を計算することにより、これらのメタ遺伝子の各々をスコア化した。緑色の線（生存良好）はメタ遺伝子のスコア（過小発現遺伝子に対する過剰発現遺伝子の比）が低いことを意味し、一方、赤色の線（生存不良）はスコア（過小発現遺伝子に対する過剰発現遺伝子の比）が高いことを意味する。
【０４２４】
【表２３−１】
2017508469.tif 000112
【０４２５】
【表２３−２】
2017508469.tif 000113
【０４２６】
【表２３−３】
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【０４２７】
【表２３−４】
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【０４２８】
【表２３−５】
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【０４２９】
【表２３−６】
2017508469.tif 000117
【０４３０】
【表２４−１】
2017508469.tif 000118
【０４３１】
【表２４−２】
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【０４３２】
【表２４−３】
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【０４３３】
【表２４−４】
2017508469.tif 000121
【０４３４】
実施例６
前出の例では、１２の発癌機能に関連する、その発現が癌悪性度及び臨床転帰と強く関連する１３３個の遺伝子が同定された（テーブル２２）。このリストの遺伝子の発現について、（ｉ）リツキシマブとの併用でピジリズマブの投与を受ける前の濾胞性リンパ腫患者（ウェスティン（Ｗｅｓｔｉｎ）ら著、ランセット・オンコロジー（Ｌａｎｃｅｔ  Ｏｎｃｏｌ）、２０１４年、第１５巻、第１号）（ｉｉ）セツキシマブで治療された結腸直腸癌患者（ＧＳＥ５８５１）；（ｉｉｉ）セツキシマブ及びシスプラチンで治療されたトリプルネガティブ乳癌患者（ＧＳＥ２３４２８）；（ｉｖ）エルロチニブで治療された肺癌患者（ＧＳＥ３３０７２）；及び（ｖ）ソラフェニブで治療された肺癌患者（ＧＳＥ３３０７２）において生存との関連性を調べた。この分析から、ｉＢＣＲシグネチャーと部分的に重複した、その発現が種々の治療群において生存と高い関連性を有した新しい遺伝子の組が同定された（テーブル２３）。これらの遺伝子シグネチャーに基づき計算した各患者群のスコアは、これらの患者群において生存の予後予測性が極めて高いことが示された（ピジリズマブ＋リツキシマブ：図５６Ｅ；他の全ての治療、図５９）。
【０４３５】
【表２５】
2017508469.tif 000122
【０４３６】
配列表
以下の配列番号１〜１３３に示す配列は、テーブル２２に提供する１３３個の遺伝子に順次対応する。
【０４３７】
【表２６−１】
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【０４３８】
【表２６−２】
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【０４３９】
【表２６−３】
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【０４４０】
【表２６−４】
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【０４４１】
【表２６−５】
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【０４４２】
【表２６−６】
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【０４４３】
【表２６−７】
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【０４４４】
【表２６−８】
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【０４４５】
【表２６−９】
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【０４４６】
【表２６−１０】
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【０４４７】
【表２６−１１】
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【０４４８】
【表２６−１２】
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【０４４９】
【表２６−１３】
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【０４５０】
【表２６−１４】
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【０４５１】
【表２６−１５】
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【０４５２】
【表２６−１６】
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【０４５３】
【表２６−１７】
2017508469.tif 000139
【０４５４】
【表２６−１８】
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【０４５５】
【表２６−１９】
2017508469.tif 000141
【０４５６】
【表２６−２０】
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【０４５７】
【表２６−２１】
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【０４５８】
【表２６−２２】
2017508469.tif 000144
【０４５９】
【表２６−２３】
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【０４６０】
【表２６−２４】
2017508469.tif 000146
【０４６１】
【表２６−２５】
2017508469.tif 000147
【図２Ａ】
2017508469.tif 000148
【図２Ｂ】
2017508469.tif 000149
【図５５】
2017508469.tif 000150
【図１Ａ】
2017508469.tif 000151
【図１Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2017508469.tif 000156
【図６】
2017508469.tif 000157
【図７】
2017508469.tif 000158
【図８Ａ】
2017508469.tif 000159
【図８Ｂ】
2017508469.tif 000160
【図８Ｃ】
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【図９】
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【図１０】
2017508469.tif 000163
【図１１】
2017508469.tif 000164
【図１２】
2017508469.tif 000165
【図１３】
2017508469.tif 000166
【図１４】
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【図１５−１】
2017508469.tif 000168
【図１５−２】
2017508469.tif 000169
【図１５−３】
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【図１６】
2017508469.tif 000171
【図１７】
2017508469.tif 000172
【図１８】
2017508469.tif 000173
【図１９】
2017508469.tif 000174
【図２０】
2017508469.tif 000175
【図２１】
2017508469.tif 000176
【図２２】
2017508469.tif 000177
【図２３】
2017508469.tif 000178
【図２４】
2017508469.tif 000179
【図２５】
2017508469.tif 000180
【図２６】
2017508469.tif 000181
【図２７】
2017508469.tif 000182
【図２８】
2017508469.tif 000183
【図２９】
2017508469.tif 000184
【図３０−１】
2017508469.tif 000185
【図３０−２】
2017508469.tif 000186
【図３１Ａ】
2017508469.tif 000187
【図３１Ｂ】
2017508469.tif 000188
【図３２】
2017508469.tif 000189
【図３３】
2017508469.tif 000190
【図３４】
2017508469.tif 000191
【図３５】
2017508469.tif 000192
【図３６Ａ】
2017508469.tif 000193
【図３６Ｂ】
2017508469.tif 000194
【図３６Ｃ】
2017508469.tif 000195
【図３７】
2017508469.tif 000196
【図３８Ａ】
2017508469.tif 000197
【図３８Ｂ】
2017508469.tif 000198
【図３９】
2017508469.tif 000199
【図４０】
2017508469.tif 000200
【図４１】
2017508469.tif 000201
【図４２】
2017508469.tif 000202
【図４３】
2017508469.tif 000203
【図４４】
2017508469.tif 000204
【図４５】
2017508469.tif 000205
【図４６】
2017508469.tif 000206
【図４７】
2017508469.tif 000207
【図４８Ａ】
2017508469.tif 000208
【図４８Ｂ】
2017508469.tif 000209
【図４８Ｃ】
2017508469.tif 000210
【図４８Ｄ】
2017508469.tif 000211
【図４９Ａ】
2017508469.tif 000212
【図４９Ｂ】
2017508469.tif 000213
【図５０Ａ】
2017508469.tif 000214
【図５０Ｂ】
2017508469.tif 000215
【図５０Ｃ】
2017508469.tif 000216
【図５０Ｄ】
2017508469.tif 000217
【図５０Ｅ】
2017508469.tif 000218
【図５１−１】
2017508469.tif 000219
【図５１−２】
2017508469.tif 000220
【図５１−３】
2017508469.tif 000221
【図５２−１】
2017508469.tif 000222
【図５２−２】
2017508469.tif 000223
【図５２−３】
2017508469.tif 000224
【図５３−１】
2017508469.tif 000225
【図５３−２】
2017508469.tif 000226
【図５３−３】
2017508469.tif 000227
【図５４】
2017508469.tif 000228
【図５６Ａ】
2017508469.tif 000229
【図５６Ｂ】
2017508469.tif 000230
【図５６Ｃ】
2017508469.tif 000231
【図５６Ｄ】
2017508469.tif 000232
【図５６Ｅ】
2017508469.tif 000233
【図５７】
2017508469.tif 000234
【図５８Ａ】
2017508469.tif 000235
【図５８Ｂ】
2017508469.tif 000236
【図５９】
2017508469.tif 000237
【配列表】
2017508469000001.app
【国際調査報告】
2017508469.tif 000238
2017508469.tif 000239
2017508469.tif 000240
2017508469.tif 000241
2017508469.tif 000242
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