(57)【要約】  抗腫瘍治療時に有意な変化を示す選択された遺伝子のＤＮＡ変異プロファイル及びＲＮＡ発現プロファイルの組合せを使用して、転移性腫瘍の分子プロファイルをより正確に特定することができる。そのような組み合わせた情報を使用して、抗腫瘍治療への感受性又は耐性に関連し得る差次的経路活性を特定することができる。
2020522256.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
抗腫瘍治療時に患者の腫瘍の予後を予測する方法であって、
前記患者から腫瘍試料を取得し、前記腫瘍試料からオミクスデータセットを取得することと、
前記オミクスデータセットからゲノム変異プロファイルを特定することであって、前記ゲノム変異プロファイルは、複数の体細胞変異の遺伝子変異量を含む、特定することと、
複数の遺伝子のＲＮＡ発現プロファイルを特定することと、
複数の経路要素を含む経路モデルを取得することと、
前記ゲノム変異プロファイル及び前記ＲＮＡ発現プロファイルを前記経路モデルに統合することにより、改変経路活性を推測することと
を含み、
前記ゲノム変異プロファイル及び前記ＲＮＡ発現プロファイルの少なくとも一方は、前記経路要素の少なくとも１つに関連し、
前記改変経路活性は、前記抗腫瘍治療への応答を示すものである、方法。
【請求項２】
前記腫瘍はトリプルネガティブ乳がんであり、前記抗腫瘍治療はシスプラチンである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の体細胞変異は、点変異、増幅、欠失、及び挿入を含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記遺伝子変異量は、所定の時間期間内に生じた前記複数の体細胞変異の数により特定される、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の遺伝子の少なくとも２つは、ＲＰＰ２１、ＫＬＨＤＣ１０、ＯＸＣＴ１、ＮＵＰＲ２、ＰＨＹＨ、ＰＯＧＫ、ＲＡＢ１７、ＢＴＣＮ１、ＭＲＰＬ３６、ＭＡＲＢＥＬＤ２、ＭＲＰＳ３０、ＰＬＡ２Ｇ１６、ＢＥＸ４、ＢＥＸ２、ＫＩＡＡ０３１９Ｌ、ＴＭＥＭ２５、ＵＳＭＧ５、ＴＹＷ１、ＤＣＴＰＰ１、ＮＩＴ２、ＣＲＡＣＲ２Ｂ、ＳＴ１４、Ｃ１ｏｒｆ１１２、ＧＬＢ１Ｌ２、ＴＯＭＭ３４、ＮＵＤＣＤ３、ＺＭＹＭ４、ＮＵＰＬ２、ＬＡＮＣＬ２、ＲＦＷＤ２、ＤＲＯＳＨＡ、ＴＭＣ５、ＺＮＦ６２２、ＺＰＲ１、ＰＯＬＲ３Ａ、ＴＲＡＰＰＣ４、ＡＩＦＭ１、ＮＣＡＰＤ３、ＥＤＲＦ１、Ｃ１１ｏｒｆ７３、ＳＯＡＴ１、ＫＣＮＫ１、ＶＰＳ２６Ｂ、ＣＡＣＵＬ１、ＡＲＭＣ６、ＴＣＡＩＭ、ＴＭＥＭ１０６Ｃ、ＰＯＬＲ２Ｇ、ＳＹＮＥ４、ＢＡＺ１Ｂ、ＡＲＨＧＡＰ８、ＴＰＤ５２Ｌ１、Ｐ２ＲＸ１、ＦＧＦ２、ＢＭＰ２、ＳＮＴＢ１、ＡＢＨＤ６からなる群から選択される、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の遺伝子の少なくとも２つは、幹細胞の多能性を調整するシグナリング経路、がんシグナリング経路、及びピリミジン代謝の少なくとも１つに関わる、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記ゲノム変異プロファイルは、全ゲノムシーケンシング、エクソームシーケンシング、又はＲＮＡｓｅｑから取得される、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記ゲノム変異プロファイルは、さらに、前記体細胞変異を有するゲノム分節のコピー数を含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記改変経路活性は、少なくとも１つの経路要素の改変タンパク質発現量及び改変翻訳後修飾の少なくとも一方である、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記改変経路活性は、ＭＹＣ／ＭＡＸ経路、ｐ５３経路、又はＥＴＳ１経路における経路要素を含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記改変経路活性は、ＰＡＲＡＤＩＧＭ経路解析を使用して推測される、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記治療への前記応答は、前記治療への感受性、無応答、及び獲得耐性を含む、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
さらに、
前記腫瘍試料からタンパク質活性を測定することであって、前記タンパク質活性は、前記タンパク質の数量及び前記タンパク質の翻訳後修飾の少なくとも一方を含む、測定することと、
前記タンパク質活性を前記改変経路活性と比較することと
を含む、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
さらに、前記タンパク質活性を統合して、前記改変経路活性を改良することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
さらに、前記改変経路活性を使用して前記患者の記録を生成又は更新することを含む、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数の体細胞変異は、点変異、増幅、欠失、及び挿入を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記遺伝子変異量は、所定の時間期間内に生じた前記複数の体細胞変異の数により特定される、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記複数の遺伝子の少なくとも２つは、ＲＰＰ２１、ＫＬＨＤＣ１０、ＯＸＣＴ１、ＮＵＰＲ２、ＰＨＹＨ、ＰＯＧＫ、ＲＡＢ１７、ＢＴＣＮ１、ＭＲＰＬ３６、ＭＡＲＢＥＬＤ２、ＭＲＰＳ３０、ＰＬＡ２Ｇ１６、ＢＥＸ４、ＢＥＸ２、ＫＩＡＡ０３１９Ｌ、ＴＭＥＭ２５、ＵＳＭＧ５、ＴＹＷ１、ＤＣＴＰＰ１、ＮＩＴ２、ＣＲＡＣＲ２Ｂ、ＳＴ１４、Ｃ１ｏｒｆ１１２、ＧＬＢ１Ｌ２、ＴＯＭＭ３４、ＮＵＤＣＤ３、ＺＭＹＭ４、ＮＵＰＬ２、ＬＡＮＣＬ２、ＲＦＷＤ２、ＤＲＯＳＨＡ、ＴＭＣ５、ＺＮＦ６２２、ＺＰＲ１、ＰＯＬＲ３Ａ、ＴＲＡＰＰＣ４、ＡＩＦＭ１、ＮＣＡＰＤ３、ＥＤＲＦ１、Ｃ１１ｏｒｆ７３、ＳＯＡＴ１、ＫＣＮＫ１、ＶＰＳ２６Ｂ、ＣＡＣＵＬ１、ＡＲＭＣ６、ＴＣＡＩＭ、ＴＭＥＭ１０６Ｃ、ＰＯＬＲ２Ｇ、ＳＹＮＥ４、ＢＡＺ１Ｂ、ＡＲＨＧＡＰ８、ＴＰＤ５２Ｌ１、Ｐ２ＲＸ１、ＦＧＦ２、ＢＭＰ２、ＳＮＴＢ１、ＡＢＨＤ６からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記複数の遺伝子の少なくとも２つは、幹細胞の多能性を調整するシグナリング経路、がんシグナリング経路、及びピリミジン代謝の少なくとも１つに関わる、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記ゲノム変異プロファイルは、全ゲノムシーケンシング、エクソームシーケンシング、又はＲＮＡｓｅｑから取得される、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記ゲノム変異プロファイルは、さらに、前記体細胞変異を有するゲノム分節のコピー数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記改変経路活性は、少なくとも１つの経路要素の改変タンパク質発現量及び改変翻訳後修飾の少なくとも一方である、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記改変経路活性は、ＭＹＣ／ＭＡＸ経路、ｐ５３経路、又はＥＴＳ１経路における経路要素を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記改変経路活性は、ＰＡＲＡＤＩＧＭ経路解析を使用して推測される、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記治療への前記応答は、前記治療への感受性、無応答、及び獲得耐性を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
さらに、
前記腫瘍試料からタンパク質活性を測定することであって、前記タンパク質活性は、前記タンパク質の数量及び前記タンパク質の翻訳後修飾の少なくとも一方を含む、測定することと、
前記タンパク質活性を前記改変経路活性と比較することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
さらに、前記タンパク質活性を統合して、前記改変経路活性を改良することを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
さらに、前記改変経路活性を使用して前記患者の記録を生成又は更新することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
患者の転移性腫瘍への抗腫瘍治療の治療効果を予測する方法であって、
前記患者の少なくとも２つの異なる解剖的場所から複数の腫瘍試料を取得し、前記腫瘍試料のそれぞれから各オミクスデータセットを取得することと、
前記オミクスデータセットから各ゲノム変異プロファイルを特定することであって、前記ゲノム変異プロファイルは、複数の体細胞変異の遺伝子変異量を含む、特定することと、
前記腫瘍試料のそれぞれからの複数の遺伝子の各ＲＮＡ発現プロファイルを特定することと、
複数の経路要素を含む経路モデルを取得することと、
前記ゲノム変異プロファイル及び前記ＲＮＡ発現プロファイルを前記経路モデルに統合することにより、前記腫瘍試料の各改変経路活性を推測することであって、
前記ゲノム変異プロファイル及び前記ＲＮＡ発現プロファイルの少なくとも一方は、前記経路要素の少なくとも１つに関連し、
前記改変経路活性は、前記抗腫瘍治療への応答を示すものである、推測することと、
前記改変経路活性を使用して前記患者の記録を生成又は更新することと
を含む方法。
【請求項３０】
前記腫瘍は転移性トリプルネガティブ乳がんであり、前記抗腫瘍治療はシスプラチンである、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記複数の体細胞変異は、点変異、増幅、欠失、及び挿入を含む、請求項２９又は３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記遺伝子変異量は、所定の時間期間内に生じた前記複数の体細胞変異の数により特定される、請求項２９〜３１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３３】
前記複数の遺伝子の少なくとも２つは、ＲＰＰ２１、ＫＬＨＤＣ１０、ＯＸＣＴ１、ＮＵＰＲ２、ＰＨＹＨ、ＰＯＧＫ、ＲＡＢ１７、ＢＴＣＮ１、ＭＲＰＬ３６、ＭＡＲＢＥＬＤ２、ＭＲＰＳ３０、ＰＬＡ２Ｇ１６、ＢＥＸ４、ＢＥＸ２、ＫＩＡＡ０３１９Ｌ、ＴＭＥＭ２５、ＵＳＭＧ５、ＴＹＷ１、ＤＣＴＰＰ１、ＮＩＴ２、ＣＲＡＣＲ２Ｂ、ＳＴ１４、Ｃ１ｏｒｆ１１２、ＧＬＢ１Ｌ２、ＴＯＭＭ３４、ＮＵＤＣＤ３、ＺＭＹＭ４、ＮＵＰＬ２、ＬＡＮＣＬ２、ＲＦＷＤ２、ＤＲＯＳＨＡ、ＴＭＣ５、ＺＮＦ６２２、ＺＰＲ１、ＰＯＬＲ３Ａ、ＴＲＡＰＰＣ４、ＡＩＦＭ１、ＮＣＡＰＤ３、ＥＤＲＦ１、Ｃ１１ｏｒｆ７３、ＳＯＡＴ１、ＫＣＮＫ１、ＶＰＳ２６Ｂ、ＣＡＣＵＬ１、ＡＲＭＣ６、ＴＣＡＩＭ、ＴＭＥＭ１０６Ｃ、ＰＯＬＲ２Ｇ、ＳＹＮＥ４、ＢＡＺ１Ｂ、ＡＲＨＧＡＰ８、ＴＰＤ５２Ｌ１、Ｐ２ＲＸ１、ＦＧＦ２、ＢＭＰ２、ＳＮＴＢ１、ＡＢＨＤ６からなる群から選択される、請求項２９〜３２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３４】
前記複数の遺伝子の少なくとも２つは、幹細胞の多能性を調整するシグナリング経路、がんシグナリング経路、及びピリミジン代謝の少なくとも１つに関わる、請求項２９〜３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記ゲノム変異プロファイルは、全ゲノムシーケンシング、エクソームシーケンシング、又はＲＮＡｓｅｑから取得される、請求項２９〜３４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
前記ゲノム変異プロファイルは、さらに、前記体細胞変異を有するゲノム分節のコピー数を含む、請求項２９〜３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
前記改変経路活性は、少なくとも１つの経路要素の改変タンパク質発現量及び改変翻訳後修飾の少なくとも一方である、請求項２９〜３６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３８】
前記改変経路活性は、ＭＹＣ／ＭＡＸ経路、ｐ５３経路、又はＥＴＳ１経路における経路要素を含む、請求項２９〜３７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３９】
前記改変経路活性は、ＰＡＲＡＤＩＧＭ経路解析を使用して推測される、請求項２９〜３８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４０】
さらに、
前記腫瘍試料からタンパク質活性を測定することであって、前記タンパク質活性は、前記タンパク質の数量及び前記タンパク質の翻訳後修飾の少なくとも一方を含む、測定することと、
前記タンパク質活性を前記改変経路活性と比較することと
を含む、請求項２９〜３９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４１】
さらに、前記タンパク質活性を統合して、前記改変経路活性を改良することを含む、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記治療への前記応答は、前記治療への感受性、無応答、及び獲得耐性を含む、請求項２９〜４１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４３】
前記更新された患者の記録は、前記転移性腫瘍治療に関して前記抗腫瘍治療が成功する尤度及び前記患者への更新された治療推奨の少なくとも一方を含む、請求項２９〜４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記複数の体細胞変異は、点変異、増幅、欠失、及び挿入を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項４５】
前記遺伝子変異量は、所定の時間期間内に生じた前記体細胞変異の数により特定される、請求項２９に記載の方法。
【請求項４６】
前記複数の遺伝子の少なくとも２つは、ＲＰＰ２１、ＫＬＨＤＣ１０、ＯＸＣＴ１、ＮＵＰＲ２、ＰＨＹＨ、ＰＯＧＫ、ＲＡＢ１７、ＢＴＣＮ１、ＭＲＰＬ３６、ＭＡＲＢＥＬＤ２、ＭＲＰＳ３０、ＰＬＡ２Ｇ１６、ＢＥＸ４、ＢＥＸ２、ＫＩＡＡ０３１９Ｌ、ＴＭＥＭ２５、ＵＳＭＧ５、ＴＹＷ１、ＤＣＴＰＰ１、ＮＩＴ２、ＣＲＡＣＲ２Ｂ、ＳＴ１４、Ｃ１ｏｒｆ１１２、ＧＬＢ１Ｌ２、ＴＯＭＭ３４、ＮＵＤＣＤ３、ＺＭＹＭ４、ＮＵＰＬ２、ＬＡＮＣＬ２、ＲＦＷＤ２、ＤＲＯＳＨＡ、ＴＭＣ５、ＺＮＦ６２２、ＺＰＲ１、ＰＯＬＲ３Ａ、ＴＲＡＰＰＣ４、ＡＩＦＭ１、ＮＣＡＰＤ３、ＥＤＲＦ１、Ｃ１１ｏｒｆ７３、ＳＯＡＴ１、ＫＣＮＫ１、ＶＰＳ２６Ｂ、ＣＡＣＵＬ１、ＡＲＭＣ６、ＴＣＡＩＭ、ＴＭＥＭ１０６Ｃ、ＰＯＬＲ２Ｇ、ＳＹＮＥ４、ＢＡＺ１Ｂ、ＡＲＨＧＡＰ８、ＴＰＤ５２Ｌ１、Ｐ２ＲＸ１、ＦＧＦ２、ＢＭＰ２、ＳＮＴＢ１、ＡＢＨＤ６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４７】
前記複数の遺伝子の少なくとも２つは、幹細胞の多能性を調整するシグナリング経路、がんシグナリング経路、及びピリミジン代謝の少なくとも１つに関わる、請求項２９に記載の方法。
【請求項４８】
前記ゲノム変異プロファイルは、全ゲノムシーケンシング、エクソームシーケンシング、又はＲＮＡｓｅｑから取得される、請求項２９に記載の方法。
【請求項４９】
前記ゲノム変異プロファイルは、さらに、前記体細胞変異を有するゲノム分節のコピー数を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項５０】
前記改変経路活性は、少なくとも１つの経路要素の改変タンパク質発現量及び改変翻訳後修飾の少なくとも一方である、請求項２９に記載の方法。
【請求項５１】
前記改変経路活性は、ＭＹＣ／ＭＡＸ経路、ｐ５３経路、又はＥＴＳ１経路における経路要素を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項５２】
前記改変経路活性は、ＰＡＲＡＤＩＧＭ経路解析を使用して推測される、請求項２９に記載の方法。
【請求項５３】
さらに、
前記腫瘍試料からタンパク質活性を測定することであって、前記タンパク質活性は、前記タンパク質の数量及び前記タンパク質の翻訳後修飾の少なくとも一方を含む、測定することと、
前記タンパク質活性を前記改変経路活性と比較することと
を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項５４】
さらに、前記タンパク質活性を統合して、前記改変経路活性を改良することを含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項５５】
前記治療への前記応答は、前記治療への感受性、無応答、及び獲得耐性を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項５６】
前記更新された患者の記録は、前記転移性腫瘍治療に関して前記抗腫瘍治療が成功する尤度及び前記患者への更新された治療推奨の少なくとも一方を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項５７】
トリプルネガティブ乳がんを有する患者のシスプラチン治療への応答を予測する方法であって、
前記患者から腫瘍試料を取得し、前記腫瘍試料からオミクスデータセットを取得することと、
複数の遺伝子のＲＮＡ発現プロファイルを特定することであって、前記複数の遺伝子の少なくとも１つは、幹細胞の多能性を調整するシグナリング経路、がんシグナリング経路、及びピリミジン代謝の少なくとも１つに関連する、特定することと、
前記ＲＮＡ発現プロファイルを統合することにより改変経路活性を推測することであって、前記ＲＮＡ発現プロファイルは、前記経路要素の少なくとも１つに関連する、推測することと
を含み、
前記改変経路活性は、前記シスプラチン治療への応答を示すものである、方法。
【請求項５８】
前記複数の遺伝子の少なくとも２つは、ＲＰＰ２１、ＫＬＨＤＣ１０、ＯＸＣＴ１、ＮＵＰＲ２、ＰＨＹＨ、ＰＯＧＫ、ＲＡＢ１７、ＢＴＣＮ１、ＭＲＰＬ３６、ＭＡＲＢＥＬＤ２、ＭＲＰＳ３０、ＰＬＡ２Ｇ１６、ＢＥＸ４、ＢＥＸ２、ＫＩＡＡ０３１９Ｌ、ＴＭＥＭ２５、ＵＳＭＧ５、ＴＹＷ１、ＤＣＴＰＰ１、ＮＩＴ２、ＣＲＡＣＲ２Ｂ、ＳＴ１４、Ｃ１ｏｒｆ１１２、ＧＬＢ１Ｌ２、ＴＯＭＭ３４、ＮＵＤＣＤ３、ＺＭＹＭ４、ＮＵＰＬ２、ＬＡＮＣＬ２、ＲＦＷＤ２、ＤＲＯＳＨＡ、ＴＭＣ５、ＺＮＦ６２２、ＺＰＲ１、ＰＯＬＲ３Ａ、ＴＲＡＰＰＣ４、ＡＩＦＭ１、ＮＣＡＰＤ３、ＥＤＲＦ１、Ｃ１１ｏｒｆ７３、ＳＯＡＴ１、ＫＣＮＫ１、ＶＰＳ２６Ｂ、ＣＡＣＵＬ１、ＡＲＭＣ６、ＴＣＡＩＭ、ＴＭＥＭ１０６Ｃ、ＰＯＬＲ２Ｇ、ＳＹＮＥ４、ＢＡＺ１Ｂ、ＡＲＨＧＡＰ８、ＴＰＤ５２Ｌ１、Ｐ２ＲＸ１、ＦＧＦ２、ＢＭＰ２、ＳＮＴＢ１、ＡＢＨＤ６からなる群から選択される、請求項５７に記載の方法。
【請求項５９】
前記ＲＮＡ発現プロファイルは、前記腫瘍試料の前記複数の遺伝子の前記ＲＮＡ発現量を一致する正常組織の前記複数の遺伝子のＲＮＡ発現量と比較することにより特定される、請求項５７又は５８に記載の方法。
【請求項６０】
さらに、
前記オミクスデータセットからゲノム変異プロファイルを特定することであって、前記ゲノム変異プロファイルは、複数の体細胞変異の遺伝子変異量を含む、特定することと、
前記ゲノム変異プロファイル及び前記ＲＮＡ発現プロファイルを前記経路モデルに統合することにより改変経路活性を推測することと
を含む、請求項５７〜５９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６１】
前記複数の体細胞変異は、点変異、増幅、欠失、及び挿入を含む、請求項６０に記載の方法。
【請求項６２】
前記遺伝子変異量は、所定の時間期間内に生じた前記複数の体細胞変異の数により特定される、請求項６０に記載の方法。
【請求項６３】
前記ゲノム変異プロファイルは、全ゲノムシーケンシング、エクソームシーケンシング、又はＲＮＡｓｅｑから取得される、請求項６０に記載の方法。
【請求項６４】
前記ゲノム変異プロファイルは、さらに、前記体細胞変異を有するゲノム分節のコピー数を含む、請求項６０に記載の方法。
【請求項６５】
前記改変経路活性は、少なくとも１つの経路要素の改変タンパク質発現量及び改変翻訳後修飾の少なくとも一方である、請求項５７〜６４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６６】
前記改変経路活性は、ＭＹＣ／ＭＡＸ経路、ｐ５３経路、又はＥＴＳ１経路における経路要素を含む、請求項５７〜６５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６７】
前記改変経路活性は、ＰＡＲＡＤＩＧＭ経路解析を使用して推測される、請求項５７〜６６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６８】
前記シスプラチン治療への前記応答は、前記シスプラチン治療への感受性、無応答、及び獲得耐性を含む、請求項５７〜６７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６９】
さらに、
前記腫瘍試料からタンパク質活性を測定することであって、前記タンパク質活性は、前記タンパク質の数量及び前記タンパク質の翻訳後修飾の少なくとも一方を含む、測定することと、
前記タンパク質活性を前記改変経路活性と比較することと
を含む、請求項５７〜６８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７０】
さらに、前記タンパク質活性を統合して、前記改変経路活性を改良することを含む、請求項６９に記載の方法。
【請求項７１】
さらに、前記改変経路活性を使用して前記患者の記録を生成又は更新することを含む、請求項５７〜７０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７２】
前記ＲＮＡ発現プロファイルは、前記腫瘍試料の前記複数の遺伝子の前記ＲＮＡ発現量を一致する正常組織の前記複数の遺伝子のＲＮＡ発現量と比較することにより特定される、請求項５７に記載の方法。
【請求項７３】
さらに、
前記オミクスデータセットからゲノム変異プロファイルを特定することであって、前記ゲノム変異プロファイルは、複数の体細胞変異の遺伝子変異量を含む、特定することと、
前記ゲノム変異プロファイル及び前記ＲＮＡ発現プロファイルを前記経路モデルに統合することにより改変経路活性を推測することと
を含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項７４】
前記複数の体細胞変異は、点変異、増幅、欠失、及び挿入を含む、請求項７３に記載の方法。
【請求項７５】
前記遺伝子変異量は、所定の時間期間内に生じた前記複数の体細胞変異の数により特定される、請求項７３に記載の方法。
【請求項７６】
前記ゲノム変異プロファイルは、全ゲノムシーケンシング、エクソームシーケンシング、又はＲＮＡｓｅｑから取得される、請求項７３に記載の方法。
【請求項７７】
前記ゲノム変異プロファイルは、さらに、前記体細胞変異を有するゲノム分節のコピー数を含む、請求項７３に記載の方法。
【請求項７８】
前記改変経路活性は、少なくとも１つの経路要素の改変タンパク質発現量及び改変翻訳後修飾の少なくとも一方である、請求項５７に記載の方法。
【請求項７９】
前記改変経路活性は、ＭＹＣ／ＭＡＸ経路、ｐ５３経路、又はＥＴＳ１経路における経路要素を含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項８０】
前記改変経路活性は、ＰＡＲＡＤＩＧＭ経路解析を使用して推測される、請求項５７に記載の方法。
【請求項８１】
前記シスプラチン治療への前記応答は、前記シスプラチン治療への感受性、無応答、及び獲得耐性を含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項８２】
さらに、
前記腫瘍試料からタンパク質活性を測定することであって、前記タンパク質活性は、前記タンパク質の数量及び前記タンパク質の翻訳後修飾の少なくとも一方を含む、測定することと、
前記タンパク質活性を前記改変経路活性と比較することと
を含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項８３】
さらに、前記タンパク質活性を統合して、前記改変経路活性を改良することを含む、請求項７２に記載の方法。
【請求項８４】
さらに、前記改変経路活性を使用して前記患者の記録を生成又は更新することを含む、請求項５７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１７年６月１日付けで出願された出願番号６２／５１３，９４２号を有する同時係属中の米国仮特許出願への優先権を主張するものである。
【０００２】
本発明の分野は、がん患者のオミクス解析を使用した転移性腫瘍の分子プロファイルの包括的な特徴付けである。
【背景技術】
【０００３】
背景の説明には、本発明を理解するに当たり有用であり得る情報が含まれる。本明細書に提供されるいかなる情報も、本明細書において特許請求される発明の先行技術であること若しくは関連することを認めるものではなく、又は具体的に若しくは暗黙的に参照されるいかなる公開物も先行技術であることを認めるものではない。
【０００４】
本明細書における全ての公開物及び特許出願は、個々の各公開物又は特許出願が、参照により援用されることが具体的に個々に示されるのと同程度に参照により援用される。援用される引用文献における用語の定義又は使用が、本明細書に提供されるその用語の定義と一貫しない又は逆である場合、本明細書に提供されるその用語の定義が適用され、引用文献におけるその用語の定義は適用されない。
【０００５】
がん治療での最も難しい問題の１つは、腫瘍治療への応答における個々人の及び／又は腫瘍固有のばらつきである。多くの決定因子がそのような個々人又は腫瘍のばらつきに影響し得るが、多くの研究では、主要因子として腫瘍の固有の感受性／耐性が指摘されており、これは、腫瘍の分子プロファイルを識別し解析することにより特定することができる。全ゲノムシーケンシング及び次世代シーケンシングプラットフォームの進歩に伴い、今では、膨大な量のデータが分子プロファイル解析に利用可能である。データの豊富さは、理論の観点から確かに望ましいが、膨大な量のデータからのどのタイプのデータ及び／又はどのデータが、腫瘍治療への感受性／耐性の特定に有意に関連するか及び腫瘍治療に関する腫瘍の正確な分子プロファイルを特定するために、そのようなデータを一緒にいかに解析すべきかが明確ではないことが多い。
【０００６】
そのような問題を回避するために、腫瘍の分子プロファイルの特定に選択されたオミクスデータを使用する努力がなされてきた。例えば、Ｅｌｌｉｓｅｎに付与された米国特許公報第２０１０／００３５２５７号明細書には、Ｐ６３イソ型及び／又はｐ７３イソ型の数量及び／又は活性を特定することにより、白金ベースの化学療法に応答する腫瘍を識別することができることが開示されている。別の例では、Ｍａｒｔｉｎに付与された米国特許公報第２０１４／０１６２８８７号明細書には、ＣＫＳ２、ＣＤＫＮ３、ＦＯＸＭ１、ＲＲＭ２等を含め、複数のマーカー遺伝子の発現量を使用してがんの予後を特定することが開示されている。更に別の例では、Ｓｚａｌｌａｓｉに付与された米国特許公報第２０１６／０１２２８２７号明細書には、ＢＭＬ及びＦＡＮＣＩ遺伝子の発現量及び／又は染色体座位１５ｑ２６におけるコピー数を特定することにより、腫瘍に有効な治療を選択することができることが開示されている。しかしながら、それらの全ては、個々のマーカー遺伝子がいかに発現するか及び／又は染色体における特定の変異の存在を評価する断片的情報の解析に制限される。したがって、それらは全て、オミクスデータを使用して、腫瘍治療への固有の感受性及び／又は耐性の主要属性である腫瘍の全身性変化を特定することができない。
【０００７】
したがって、腫瘍におけるマーカー遺伝子の幾つかの一般的な変異及び／又は発現量が、化学療法薬への感受性及び／又は耐性に関連することがわかる場合であっても、化学療法薬への感受性及び／又は耐性及び／又は腫瘍の予後を特定する大半のオミクス解析には、腫瘍細胞の薬剤感受性／耐性に有意な生理学的影響を有さないことがある少数のマーカーに大きく依拠すること及び変異又は過剰発現しないが、それでも、幾つかのマーカー遺伝子が要素として役割を果たすシグナリング経路における薬剤感受性／耐性を調整するに当たり主要な役割を果たす多くの因子を考慮に入れることができないことを含め、欠点がある。したがって、転移性腫瘍の分子プロファイルの包括的特徴付けにオミクスデータを使用する改善された方法及びシステムが依然として必要とされている。
【発明の概要】
【０００８】
本発明の趣旨は、薬剤感受性／耐性に関連する様々な、それでも選択されたオミクスデータを組み込むことにより、腫瘍細胞のシグナリング経路をインシリコで再構築又は変更することで、様々なタイプのオミクスデータを転移性腫瘍の分子プロファイルの包括的特徴付けに使用する様々な方法に関する。したがって、本発明の趣旨の一態様は、抗腫瘍治療時の患者の腫瘍の予後を予測する方法を含む。この方法は、患者から腫瘍試料を取得し、腫瘍試料からオミクスデータセットを取得するステップと、オミクスデータセットからゲノム変異プロファイル及び複数の遺伝子のＲＮＡ発現プロファイルを特定するステップとを含む。好ましくは、ゲノム変異プロファイルは、複数の体細胞変異の遺伝子変異量を含む。本方法は、複数の経路要素を含む経路モデルを取得するステップに続く。次に、ゲノム変異プロファイル及びＲＮＡ発現プロファイルを経路モデルに統合することにより、改変経路活性を推測することができ、ゲノム変異プロファイル及びＲＮＡ発現プロファイルの少なくとも一方は、経路要素の少なくとも１つに関連する。改変経路活性は、限定されるものではないが、治療への感受性、無応答、及び獲得耐性を含み得る抗腫瘍治療への応答を示す。
【０００９】
最も典型的には、ゲノム変異プロファイルは、全ゲノムシーケンシング、エクソームシーケンシング、又はＲＮＡｓｅｑから取得され、ゲノム変異プロファイルにおいて識別される複数の体細胞変異は、点変異、増幅、欠失、及び挿入を含む。加えて、ゲノム変異プロファイルは、さらに、体細胞変異を有するゲノム分節のコピー数を含む。さらに、複数の体細胞変異による遺伝子変異量は、所定の時間期間内に生じた体細胞変異の複数の数により特定される。
【００１０】
好ましい態様では、ＲＮＡ発現プロファイル解析の複数の遺伝子の少なくとも２つは、ＲＰＰ２１、ＫＬＨＤＣ１０、ＯＸＣＴ１、ＮＵＰＲ２、ＰＨＹＨ、ＰＯＧＫ、ＲＡＢ１７、ＢＴＣＮ１、ＭＲＰＬ３６、ＭＡＲＢＥＬＤ２、ＭＲＰＳ３０、ＰＬＡ２Ｇ１６、ＢＥＸ４、ＢＥＸ２、ＫＩＡＡ０３１９Ｌ、ＴＭＥＭ２５、ＵＳＭＧ５、ＴＹＷ１、ＤＣＴＰＰ１、ＮＩＴ２、ＣＲＡＣＲ２Ｂ、ＳＴ１４、Ｃ１ｏｒｆ１１２、ＧＬＢ１Ｌ２、ＴＯＭＭ３４、ＮＵＤＣＤ３、ＺＭＹＭ４、ＮＵＰＬ２、ＬＡＮＣＬ２、ＲＦＷＤ２、ＤＲＯＳＨＡ、ＴＭＣ５、ＺＮＦ６２２、ＺＰＲ１、ＰＯＬＲ３Ａ、ＴＲＡＰＰＣ４、ＡＩＦＭ１、ＮＣＡＰＤ３、ＥＤＲＦ１、Ｃ１１ｏｒｆ７３、ＳＯＡＴ１、ＫＣＮＫ１、ＶＰＳ２６Ｂ、ＣＡＣＵＬ１、ＡＲＭＣ６、ＴＣＡＩＭ、ＴＭＥＭ１０６Ｃ、ＰＯＬＲ２Ｇ、ＳＹＮＥ４、ＢＡＺ１Ｂ、ＡＲＨＧＡＰ８、ＴＰＤ５２Ｌ１、Ｐ２ＲＸ１、ＦＧＦ２、ＢＭＰ２、ＳＮＴＢ１、ＡＢＨＤ６を含む。好ましくは、複数の遺伝子の少なくとも２つは、幹細胞の多能性を調整するシグナリング経路、がんシグナリング経路、及びピリミジン代謝の少なくとも１つに関わる。当然ながら、上記遺伝子は、ミスセンス若しくはナンセンス変異、挿入、欠失、融合、及び／又は転座を含め、野生型又は変異版であり得ることを理解されたい。
【００１１】
改変経路活性に関して、改変経路活性が少なくとも１つの経路要素の改変タンパク質発現量及び改変翻訳後修飾の少なくとも一方であることが考えられる。幾つかの実施形態では、改変経路活性は、ＭＹＣ／ＭＡＸ経路、ｐ５３経路、又はＥＴＳ１経路における経路要素を含む。好ましくは、改変経路活性は、ＰＡＲＡＤＩＧＭ経路解析を使用して推測される。
【００１２】
さらに、本方法は、腫瘍試料からタンパク質活性を測定するステップと、タンパク質活性を改変経路活性と比較するステップとを更に含み得る。そのような方法では、タンパク質活性は、タンパク質の数量及びタンパク質の翻訳後修飾の少なくとも一方を含む。測定されたタンパク質活性が改変経路活性と異なるか、又は改変経路活性に追加情報を提供する場合、タンパク質活性を経路モデルに統合して、改変経路活性を改良することができる。最後に、そのような改変経路活性は、患者の記録の生成又は更新に使用することができる。
【００１３】
本発明の趣旨の更に別の態様では、本発明者らは、患者の転移性腫瘍への抗腫瘍治療の治療効果を予測する方法を考える。この方法では、患者の少なくとも２つの異なる解剖的場所から複数の腫瘍試料を取得し、腫瘍試料のそれぞれから各オミクスデータセットを取得する。次に、オミクスデータセットから各ゲノム変異プロファイルを特定し、オミクスデータセット及び／又は各腫瘍試料から複数の遺伝子のＲＮＡ発現プロファイルを特定する。好ましくは、ゲノム変異プロファイルは、複数の体細胞変異の遺伝子変異量を含む。本方法は、複数の経路要素を含む経路モデルを取得するステップに続く。次に、ゲノム変異プロファイル及びＲＮＡ発現プロファイルを経路モデルに統合することにより、改変経路活性を推測することができ、ゲノム変異プロファイル及びＲＮＡ発現プロファイルの少なくとも一方は、経路要素の少なくとも１つに関連する。改変経路活性は、限定されるものではないが、治療への感受性、無応答性、及び獲得耐性を含み得る抗腫瘍治療への応答を示す。次に、本方法は、改変経路活性を使用して患者の記録を生成又は更新するステップに続く。患者の記録は、好ましくは、転移性腫瘍治療に関して抗腫瘍治療が成功する尤度及び患者への更新された治療推奨の少なくとも一方を含む。
【００１４】
好ましくは、腫瘍はトリプルネガティブ乳がんであり、抗腫瘍治療は、任意の白金ベースの治療、例えば、シスプラチン又はシスプラチン誘導治療である。したがって、少なくとも２つの異なる解剖学的場所からの複数の腫瘍試料が、潜在的に転移を介して同じトリプルネガティブ乳がんに端を発し、及び／又は派生したものであることが考えられる。幾つかの実施形態では、複数の腫瘍試料は、抗腫瘍治療の前及び後に取得され、及び／又は抗腫瘍治療中及び／又は抗腫瘍治療が完了した後に取得される。複数の腫瘍試料から取得されたオミクスデータは、一致する正常組織（例えば、患者の健康な組織等）のオミクスデータと比較されて、オミクスデータの腫瘍固有の変化を識別する。
【００１５】
最も典型的には、ゲノム変異プロファイルは、全ゲノムシーケンシング、エクソームシーケンシング、又はＲＮＡｓｅｑから取得され、ゲノム変異プロファイルにおいて識別される複数の体細胞変異は、点変異、増幅、欠失、及び挿入を含む。加えて、ゲノム変異プロファイルは、さらに、体細胞変異を有するゲノム分節のコピー数を含む。さらに、複数の体細胞変異による遺伝子変異量は、所定の時間期間内に生じた体細胞変異の複数の数により特定される。
【００１６】
好ましい態様では、ＲＮＡ発現プロファイル解析の複数の遺伝子の少なくとも２つは、ＲＰＰ２１、ＫＬＨＤＣ１０、ＯＸＣＴ１、ＮＵＰＲ２、ＰＨＹＨ、ＰＯＧＫ、ＲＡＢ１７、ＢＴＣＮ１、ＭＲＰＬ３６、ＭＡＲＢＥＬＤ２、ＭＲＰＳ３０、ＰＬＡ２Ｇ１６、ＢＥＸ４、ＢＥＸ２、ＫＩＡＡ０３１９Ｌ、ＴＭＥＭ２５、ＵＳＭＧ５、ＴＹＷ１、ＤＣＴＰＰ１、ＮＩＴ２、ＣＲＡＣＲ２Ｂ、ＳＴ１４、Ｃ１ｏｒｆ１１２、ＧＬＢ１Ｌ２、ＴＯＭＭ３４、ＮＵＤＣＤ３、ＺＭＹＭ４、ＮＵＰＬ２、ＬＡＮＣＬ２、ＲＦＷＤ２、ＤＲＯＳＨＡ、ＴＭＣ５、ＺＮＦ６２２、ＺＰＲ１、ＰＯＬＲ３Ａ、ＴＲＡＰＰＣ４、ＡＩＦＭ１、ＮＣＡＰＤ３、ＥＤＲＦ１、Ｃ１１ｏｒｆ７３、ＳＯＡＴ１、ＫＣＮＫ１、ＶＰＳ２６Ｂ、ＣＡＣＵＬ１、ＡＲＭＣ６、ＴＣＡＩＭ、ＴＭＥＭ１０６Ｃ、ＰＯＬＲ２Ｇ、ＳＹＮＥ４、ＢＡＺ１Ｂ、ＡＲＨＧＡＰ８、ＴＰＤ５２Ｌ１、Ｐ２ＲＸ１、ＦＧＦ２、ＢＭＰ２、ＳＮＴＢ１、ＡＢＨＤ６を含む。好ましくは、複数の遺伝子の少なくとも２つは、幹細胞の多能性を調整するシグナリング経路、がんシグナリング経路、及びピリミジン代謝の少なくとも１つに関わる。当然ながら、上記遺伝子は、ミスセンス若しくはナンセンス変異、挿入、欠失、融合、及び／又は転座を含め、野生型又は変異版であり得ることを理解されたい。
【００１７】
改変経路活性に関して、改変経路活性が少なくとも１つの経路要素の改変タンパク質発現量及び改変翻訳後修飾の少なくとも一方であることが考えられる。幾つかの実施形態では、改変経路活性は、ＭＹＣ／ＭＡＸ経路、ｐ５３経路、又はＥＴＳ１経路における経路要素を含む。好ましくは、改変経路活性は、ＰＡＲＡＤＩＧＭ経路解析を使用して推測される。
【００１８】
さらに、本方法は、腫瘍試料からタンパク質活性を測定するステップと、タンパク質活性を改変経路活性と比較するステップとを更に含み得る。そのような方法では、タンパク質活性は、タンパク質の数量及びタンパク質の翻訳後修飾の少なくとも一方を含む。測定されたタンパク質活性が改変経路活性と異なるか、又は改変経路活性に追加情報を提供する場合、タンパク質活性を経路モデルに統合して、改変経路活性を改良することができる。
【００１９】
本発明の趣旨の更なる別の態様は、トリプルネガティブ乳がんを有する患者のシスプラチン治療への応答を予測する方法を含む。本方法は、患者から腫瘍試料を取得し、腫瘍試料からオミクスデータセットを取得するステップと、複数の遺伝子のＲＮＡ発現プロファイルを特定するステップとを含む。最も好ましくは、複数の遺伝子の少なくとも１つは、幹細胞の多能性を調整するシグナリング経路、がんシグナリング経路、及びピリミジン代謝の少なくとも１つに関連する。本方法は、複数の経路要素を含む経路モデルを取得するステップに続く。次に、ＲＮＡ発現プロファイルを経路モデルに統合することにより、改変経路活性を推測することができ、ＲＮＡ発現プロファイルの少なくとも１つは、経路要素の少なくとも１つに関連する。改変経路活性は、限定されるものではないが、治療への感受性、無応答性、及び獲得耐性を含み得る抗腫瘍治療への応答を示す。
【００２０】
好ましい態様では、ＲＮＡ発現プロファイル解析の複数の遺伝子の少なくとも２つは、ＲＰＰ２１、ＫＬＨＤＣ１０、ＯＸＣＴ１、ＮＵＰＲ２、ＰＨＹＨ、ＰＯＧＫ、ＲＡＢ１７、ＢＴＣＮ１、ＭＲＰＬ３６、ＭＡＲＢＥＬＤ２、ＭＲＰＳ３０、ＰＬＡ２Ｇ１６、ＢＥＸ４、ＢＥＸ２、ＫＩＡＡ０３１９Ｌ、ＴＭＥＭ２５、ＵＳＭＧ５、ＴＹＷ１、ＤＣＴＰＰ１、ＮＩＴ２、ＣＲＡＣＲ２Ｂ、ＳＴ１４、Ｃ１ｏｒｆ１１２、ＧＬＢ１Ｌ２、ＴＯＭＭ３４、ＮＵＤＣＤ３、ＺＭＹＭ４、ＮＵＰＬ２、ＬＡＮＣＬ２、ＲＦＷＤ２、ＤＲＯＳＨＡ、ＴＭＣ５、ＺＮＦ６２２、ＺＰＲ１、ＰＯＬＲ３Ａ、ＴＲＡＰＰＣ４、ＡＩＦＭ１、ＮＣＡＰＤ３、ＥＤＲＦ１、Ｃ１１ｏｒｆ７３、ＳＯＡＴ１、ＫＣＮＫ１、ＶＰＳ２６Ｂ、ＣＡＣＵＬ１、ＡＲＭＣ６、ＴＣＡＩＭ、ＴＭＥＭ１０６Ｃ、ＰＯＬＲ２Ｇ、ＳＹＮＥ４、ＢＡＺ１Ｂ、ＡＲＨＧＡＰ８、ＴＰＤ５２Ｌ１、Ｐ２ＲＸ１、ＦＧＦ２、ＢＭＰ２、ＳＮＴＢ１、ＡＢＨＤ６を含む。
【００２１】
任意選択で、ＲＮＡ発現プロファイルに加えて、ゲノム変異プロファイルは、オミクスデータセットから特定することができ、その場合、ゲノム変異プロファイルは複数の体細胞変異の遺伝子変異量を含み、改変経路活性は、ゲノム変異プロファイル及びＲＮＡ発現プロファイルを経路モデルに統合することにより推測することができる。さらに、タンパク質活性は、腫瘍試料から測定でき、その場合、たんぱく質活性は、タンパク質の数量及びタンパク質の翻訳後修飾の少なくとも一方を含み、タンパク質活性は改変経路活性と比較することができる。そのような測定されたタンパク質活性を統合して、改変経路活性を改良することができる。
【００２２】
本発明の趣旨の様々な目的、特徴、態様、及び利点は、好ましい実施形態及び添付図面の以下の詳細な説明からより明白になろう。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】生検腫瘍組織がオミクス解析のために得られた２０人のトリプルネガティブ乳がん（ＴＮＢＣ）患者の時系列を示す。
【図２Ａ】１７人の患者の個々の生検における高信頼度ゲノムコピー数異常（ＣＮＡ）を示す棒グラフを示す。
【図２Ｂ】１７人の患者の個々の生検で識別されたエクソーム一塩基バリアント（ＳＮＶ）及び塩基の挿入及び欠失（インデル）を示す棒グラフを示す。
【図２Ｃ】４人の患者のシスプラチン前及びシスプラチン後の腫瘍組織における既存ＳＮＶ及び獲得ＳＮＶのカウントを示すベン図を示す。
【図３Ａ】シスプラチン感受性を有する患者と耐性を有する患者との間で有意に異なって発現される５７個の遺伝子のヒートマップを示す。
【図３Ｂ】図３Ａのヒートマップに示される５７個の遺伝子が、がんシグナリング及びピリミジン代謝経路に関して富化されることを提供する表を示す。
【図４Ａ】ＰＡＲＡＤＩＧＭ経路解析を使用して推測経路活性を生成する概略図を記載する。
【図４Ｂ】シスプラチン治療済み試料からシスプラチン未処置試料を区別する１０個のタンパク質の定量的質量解析から観測されたタンパク質量とＰＡＲＡＤＩＧＭからの推測タンパク質活性との比較を示す。
【図５Ａ】４人の患者からの６個の異なる生検におけるシスプラチン治療前とシスプラチン治療後との間の細胞経路活性変化を示す。
【図５Ｂ】ＥＴＳ１経路に関連した複数の細胞経路の関係を示し、シスプラチン治療前とシスプラチン治療後との間で活性が変化する経路要素を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明者らは、腫瘍細胞で観測されるゲノム、トランスクリプトーム、及び／又はプロテオミクス変化が個々に又は組み合わせて、腫瘍細胞が別個で固有の生理学的特性、例えば、薬剤への感受性又は耐性、ネクローシス又はアポトーシスへの感受性、幹細胞様特性の脱分化及び／又は獲得、又は転移性の獲得を示すように、腫瘍細胞の細胞シグナリング経路を変えることを考える。ＤＮＡにおける個々の変化、転写発現量、又はタンパク質活性の識別は、腫瘍細胞の幾つかの生理学的変化に関連し得、細胞の状態を予測するマーカーとして使用し得るが、そのような手法は多くの場合、腫瘍細胞の同様又は別個の生理学的特性に繋がり得る細胞シグナリングネットワークにおけるそのような変化又は全体変化若しくは正味変化における個々のばらつきを考慮に入れることができない。例えば、腫瘍Ａ及びＢは化学療法薬Ｆに対して略同様の薬剤感受性を有するが、腫瘍Ａ及び腫瘍Ｂは、遺伝子Ｃ、Ｄ、及びＥにおいて異なる発現量を有し得る（例えば、腫瘍ＡはＣ及びＤにおいて発現が増大し、腫瘍ＢはＥのみにおいて発現が増大する）。別の例では、腫瘍Ｇ及びＨはマーカー遺伝子Ｉ及びＪにおいて同様の発現量を示し得るが、マーカー遺伝子又はタンパク質として識別されなかった別の因子により、それでもなお化学療法薬Ｋに対して別個の薬剤感受性を有する。
【００２５】
異なる視点から見ると、本発明者らは、患者の腫瘍組織から取得した様々なオミクスデータをまとめて使用して、腫瘍組織の固有の属性に影響することができる細胞シグナリングネットワークにおける全体変化又は正味変化を特定することができることを発見した。加えて、オミクスデータのグループは、オミクスデータセットを使用した細胞シグナリングネットワーク解析を適時に効率的且つ有効に実行することができるように、腫瘍細胞の特定の生理学的特性（例えば、治療Ａへの感受性等）に関連するデータセットとして選択することができる。
【００２６】
したがって、本発明の趣旨の特に好ましい一態様では、本発明者らは、腫瘍試料からのオミクスデータセットから得られたゲノム変異プロファイル及びＲＮＡ発現プロファイルを使用して、抗腫瘍治療時の患者の腫瘍の予後を予測する方法を考える。ゲノム変異プロファイル及びＲＮＡ発現プロファイルは経路モデルに統合されて、一致した正常組織からのゲノム変異プロファイル及びＲＮＡ発現プロファイルの違いに起因して改変経路活性を推測する。そのような推測された改変経路活性は、抗腫瘍治療への応答を示すことができ、さらに、抗腫瘍治療時の患者の腫瘍の予後の予測に使用することができる。さらに、プロテオミクスデータをそのような方法に使用することもできる。
【００２７】
本明細書で使用される場合、「腫瘍」という用語は、人体の１つ又は複数の解剖学的場所に位置又は発見することができる１つ又は複数のがん細胞、がん組織、悪性腫瘍細胞、又は悪性腫瘍組織を指し、これらと同義で使用される。本明細書で使用される場合、「患者」という用語が、疾病（例えば、がん）があると診断された個人及び疾病を検出又は識別する目的で検査及び／又は試験を受けている個人の両方を含むことに留意されたい。したがって、腫瘍を有する患者は、がんと診断された個人及びがんが疑われる個人の両方を指す。本明細書で使用される場合、「提供する」又は「提供している」という用語は、製造、生成、配置、使用できるようにすること、移送、又は使用準備の任意の動作を指し、包含する。
【００２８】
オミクスデータの取得
患者（又は比較としての患者若しくは健康な個人からの健康な組織）から腫瘍試料（腫瘍細胞又は腫瘍組織）を取得する任意の適した方法が考えられる。最も典型的には、腫瘍試料は、生検（液体生検を含むか、又は術中、組織切除を介して若しくは独立した生検処置中に取得される等）を介して患者から取得することができ、これは、組織からオミクスデータを取得するという更なるプロセスまで、そのままであることもでき、又は処理（例えば、凍結等）することもできる。例えば、腫瘍細胞又は腫瘍組織はそのままであってもよく、又は凍結されてもよい。他の例では、腫瘍細胞又は腫瘍組織は細胞／組織抽出物の形態であり得る。幾つかの実施形態では、腫瘍試料は、１つ又は複数の異なる組織又は解剖学的領域から取得し得る。例えば、転移性乳がん組織は、患者の乳房及び転移乳がん組織について他の臓器（例えば、肝臓、脳、リンパ節、血液、肺等）から取得することができる。好ましくは、患者の健康な組織若しくは一致する正常組織（例えば、患者の非がん性乳房組織）を取得することができ、又は比較として、同様の様式を介して健康な個人（患者以外）からの健康な組織を取得することもできる。
【００２９】
幾つかの実施形態では、腫瘍試料は、妥当な時間期間にわたる腫瘍試料の任意の変化を特定するために、複数の時点で患者から取得することができる。例えば、腫瘍試料（又は腫瘍の疑いがある試料）は、試料ががんと特定又は診断される前及び後、取得し得る。別の例では、腫瘍試料（又は腫瘍の疑いがある試料）は、一度きり又は一連の抗腫瘍治療（例えば、放射線治療、化学療法、免疫療法等）の前、最中、及び／又は後（例えば、完了時等）、取得し得る。更に別の例では、腫瘍試料（又は腫瘍の疑いがある試料）は、新しい転移組織又は細胞を識別するとき、腫瘍の進行中、取得し得る。
【００３０】
２０人のトリプルネガティブ乳がん（ＴＮＢＣ）患者から腫瘍試料を取得し、及び／又は腫瘍試料からオミクスデータを取得する例示的な時系列を図１に記載する。「がんにおけるオミクスの集中検査」−００１（ＩＴＯＭＩＣ−００１；Ｃｌｉｎｉｃａｌｔｒｉａｌｓ．ｇｏｖ  ＩＤ：ＮＣＴ０１９５７５１４）には、白金未処置であり、シスプラチンの投与がスケジュールされた転移性トリプルネガティブ乳がん（ＴＮＢＣ）を有する患者が参加した。シスプラチン治療の完了前、完了時、及び任意の後続治療後、入念に制御された状況下で複数の生検（最高で７つの転移部）を行った。四角は、生検部位（患者の体の場所）、タイミング、シスプラチンを用いた治療、及び取得されたオミクスデータのタイプを示す。研究データ０は、トライアルに含まれる最初の日付である。図１に示される大半の患者は、先に乳がんの診断を受けており、したがって、日０前の時系列を有する。多くの患者は、トライアルの一環として解析された複数の過去の生検を有する。示されるように、腫瘍組織の生検は、異なる時点で体の異なる場所（例えば、左胸、右胸、卵巣、下腹部等）で実行された。それらの生検試料の幾つかから、異なるタイプ又は複数のタイプの組合せのオミクスデータが、多くの場合、生検のタイプ、組織入手可能性、組織ステータス、所与の時間期間で必要とされる関連情報等に基づいて得られた。
【００３１】
取得された腫瘍細胞又は腫瘍組織から、ＤＮＡ（例えば、ゲノムＤＮＡ、染色体外ＤＮＡ等）、ＲＮＡ（例えば、ｍＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ、ｓｉＲＮＡ、ｓｈＲＮＡ等）、及び／又はタンパク質（例えば、膜タンパク質、細胞質タンパク質、核タンパク質等）を単離し、更に解析して、オミクスデータを取得することができる。代替及び／又は追加として、オミクスデータを取得するステップは、１人又は複数の患者及び／又は健康な個人のオミクス情報を記憶するデータベースからオミクスデータを受信することを含み得る。例えば、患者の腫瘍のオミクスデータは、患者の腫瘍組織から単離されたＤＮＡ、ＲＮＡ、及び／又はタンパク質から得ることができ、得られたオミクスデータは、同じタイプの腫瘍又は異なるタイプの腫瘍を有する他の患者の他のオミクスデータセットと共にデータベース（例えば、クラウドデータベース、サーバ等）に記憶することができる。健康な個人又は患者の一致する正常組織（又は健康な組織）から得られたオミクスデータは、解析時、関連データセットをデータベースから検索することができるようにデータベースに記憶することもできる。同様に、タンパク質データが取得される場合、これらのデータは、特にタンパク質が酵素活性（例えば、ポリメラーゼ、キナーゼ、ヒドロラーゼ、リアーゼ、リガーゼ、オキシドレダクターゼ等）を有するとき、タンパク質活性を含むこともできる。
【００３２】
本明細書で使用される場合、オミクスデータは、限定されるものではないが、ゲノミクス、プロテオミクス、及びトランスクリプトミクス、並びに特定の遺伝子発現又は転写解析及び細胞の他の特徴及び生物学的機能に関連する情報を含む。ゲノミクスデータに関して、適したゲノミクスデータは、腫瘍試料及び一致する正常試料の両方の全ゲノムシーケンシング及び／又はエクソームシーケンシング（典型的には、少なくとも１０ｘ、より典型的には少なくとも２０ｘのカバレッジ深度）により取得することができるＤＮＡ配列解析情報を含む。代替的には、ＤＮＡデータは、前の配列決定から既に確立された配列記録（例えば、ＳＡＭ、ＢＡＭ、ＦＡＳＴＡ、ＦＡＳＴＱ、又はＶＣＦファイル）から提供することもできる。したがって、データセットは、未処理のデータセット又は処理されたデータセットを含み得、例示的なデータセットは、ＢＡＭフォーマット、ＳＡＭフォーマット、ＦＡＳＴＱフォーマット、又はＦＡＳＴＡフォーマットを有するものを含む。しかしながら、データセットがＢＡＭフォーマットで又はＢＡＭＢＡＭ  ｄｉｆｆオブジェクトとして提供されることが特に好ましい（例えば、米国特許出願公開第２０１２／００５９６７０Ａ１号明細書及び同第２０１２／００６６００１Ａ１号明細書）。オミクスデータは、全ゲノムシーケンシング、エクソームシーケンシング、トランスクリプトームシーケンシング（例えば、ＲＮＡｓｅｑ）、又は遺伝子特異的解析（例えば、ＰＣＲ、ｑＰＣＲ、ハイブリダイゼーション、ＬＣＲ等）から導出することができる。同様に、配列データの計算解析も多くの様式で実行し得る。しかしながら、最も好ましい方法では、解析は、ＢＡＭファイル及びＢＡＭサーバを使用して、例えば、米国特許出願公開第２０１２／００５９６７０Ａ１号明細書及び同第２０１２／００６６００１Ａ１号明細書に開示されるように、腫瘍試料及び正常試料の位置誘導同期アライメント（ｌｏｃａｔｉｏｎ−ｇｕｉｄｅｄ  ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）によりインシリコで実行される。そのような解析は有利なことに、偽陽性ネオエピトープを低減し、メモリ及び計算リソースへの需要を有意に低減する。
【００３３】
患者の腫瘍組織及び一致する正常組織の解析に関して、そのような方法により腫瘍配列と一致する正常配列との間で差次的な配列オブジェクト又は位置特定差の他の識別を生成することが可能な限り、多くの様式が本明細書での使用に適すると考えられる。例示的な方法には、外部参照配列（例えば、ｈｇ１８又はｈｇ１９）との配列比較、内部参照配列（例えば、一致する正常な）との配列比較、及び既知の共通の変異パターン（例えば、ＳＮＶ）と突き合わせた配列処理がある。したがって、腫瘍生検と一致する正常生検、腫瘍生検と液体生検、及び一致する正常生検と液体生検との間の変異を検出する、考えられる方法及びプログラムには、ｉＣａｌｌＳＶ（ＵＲＬ：ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｒｈｓｈａｈ／ｉＣａｌｌＳＶ）、ＶａｒＳｃａｎ（ＵＲＬ：ｖａｒｓｃａｎ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ）、ＭｕＴｅｃｔ（ＵＲＬ：ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｂｒｏａｄｉｎｓｔｉｔｕｔｅ／ｍｕｔｅｃｔ）、Ｓｔｒｅｌｋａ（ＵＲＬ：ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／Ｉｌｌｕｍｉｎａ／ｓｔｒｅｌｋａ）、Ｓｏｍａｔｉｃ  Ｓｎｉｐｅｒ（ＵＲＬ：ｇｍｔ．ｇｅｎｏｍｅ．ｗｕｓｔｌ．ｅｄｕ／ｓｏｍａｔｉｃ−ｓｎｉｐｅｒ／）、及びＢＡＭＢＡＭ（米国特許出願公開第２０１２／００５９６７０号明細書）がある。
【００３４】
しかしながら、本発明の趣旨の特に好ましい態様では、配列解析は、例えば、Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ  ２０１３  Ｏｃｔ  １；７３（１９）：６０３６−４５、米国特許出願公開第２０１２／００５９６７０号明細書、及び同第２０１２／００６６００１号明細書に記載されるようなアルゴリズムを使用して、第２の配列データ（一致する正常試料）との第１の配列データ（腫瘍試料）の逐次同時アライメントにより実行されて、患者及び腫瘍固有の変異データを生成する。容易に理解されるように、配列解析は、腫瘍試料からのオミクスデータを一致する正常オミクスデータと比較するような方法で実行して、患者内の腫瘍にとって真である変異のみならず、治療中に新たに生じた変異もユーザに通知することができる解析に到達することもできる（例えば、一致する正常試料及び一致する正常／腫瘍試料の比較を介して又は腫瘍試料の比較を介して）。加えて、そのようなアルゴリズム（及び特にＢＡＭＢＡＭ）を使用して、特定の変異のアレル頻度及び／又はクローン集団を容易に特定することができ、これは有利なことに、特定の腫瘍細胞の一部又は集団に関する治療成功の指標を提供し得る。したがって、オミクスデータ解析は、ミスセンス及びナンセンス変異、コピー数の変化、ヘテロ接合性の消失、欠失、挿入、逆位、転座、マイクロサテライトの変化等を明らかにし得る。
【００３５】
さらに、データセットが好ましくは、患者及び腫瘍に固有の情報を得るために、同じ患者の腫瘍試料及び一致する正常試料を反映したものであることに留意されたい。したがって、腫瘍を生じさせない遺伝的生殖細胞系列変異（例えば、沈黙変異、ＳＮＰ等）を除外することができる。当然ながら、腫瘍試料が、初発腫瘍、治療開始時の腫瘍、再発性腫瘍、又は転移部等からのものであり得ることを認識されたい。大半の場合、患者の一致する正常試料は、血液又は腫瘍と同じ組織タイプからの非疾病組織であり得る。
【００３６】
加えて、がん細胞及び／又は正常細胞のオミクスデータは、患者から、最も好ましくはがん組織（疾病組織）及び患者又は健康な個人の一致する健康な組織から取得されるＲＮＡ（好ましくは、細胞性ｍＲＮＡ）の配列情報及び発現量（発現プロファイリング又はスプライスバリアント解析を含む）を含むトランスクリプトームデータセットを含む。当技術分野で既知のトランスクリプトーム解析の多くの方法があり、既知の方法の全ては本明細書での使用に適すると考えられる（例えば、ＲＮＡｓｅｑ、ＲＮＡハイブリダイゼーションアレイ、ｑＰＣＲ等）。したがって、好ましい材料は、ｍＲＮＡ及び転写一次産物（ｈｎＲＮＡ）を含み、ＲＮＡ配列情報は、逆転写ポリＡ＋ＲＮＡから取得し得、そしてこれは、同じ患者の腫瘍試料及び一致する正常（健康）な試料から取得される。同様に、ポリＡ＋ＲＮＡは通常、トランスクリプトームの表現として好ましいが、他の形態のＲＮＡ（ｈｎ−ＲＮＡ、非ポリアデニル化ＲＮＡ、ｓｉＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ等）も本明細書での使用に適すると考えられることに留意されたい。好ましい方法には、定量的ＲＮＡ（ｈｎＲＮＡ又はｍＲＮＡ）解析及び／又は定量的プロテオミクス解析があり、特にＲＮＡｓｅｑがある。他の態様では、ＲＮＡ定量及びシーケンシングは、ＲＮＡｓｅｑ、ｑＰＣＲ、及び／又はｒｔＰＣＲに基づく方法を使用して実行されるが、様々な代替の方法（例えば、固相ハイブリダイゼーションに基づく方法）も適すると考えられる。別の視点から見ると、トランスクリプトーム解析は、がん固有及び患者固有の変異を有する遺伝子を識別し定量化するのに適し得る（単独で又はゲノム解析と組み合わせて）。
【００３７】
特定の疾病、疾病ステージ、特定の変異の１つ又は複数の望まれる核酸を選択し得、又は個人の変異プロファイル若しくは発現されたネオエピトープの存在に基づいて選択し得ることを理解されたい。代替的には、特定の遺伝子の発現における新しい変異又は変化の発見又はスキャンが望まれる場合、リアルタイム定量ＰＣＲをＲＮＡｓｅｑで置換して、患者トランスクリプトームの少なくとも部分をカバーし得る。さらに、解析は静的に実行することができ、又はサンプリングを繰り返して時間過程にわたり解析を実行して、腫瘍又は転移の生検を必要とせずに動的な様子を取得することができることを理解されたい。
【００３８】
さらに、がん細胞及び／又は正常細胞のオミクスデータは、タンパク質発現量（タンパク質分子の定量）、翻訳後修飾、タンパク質間相互作用、タンパク質−ヌクレオチド相互作用、タンパク質−脂質相互作用等を含むプロテオミクスデータセットを含む。したがって、本明細書に提示されるプロテオミクス解析が、選択されたタンパク質の活性特定を含むこともできることも理解されたい。そのようなプロテオミクス解析は、新鮮な切除組織、凍結又は他の方法で保存された組織、及びＦＦＰＥ組織試料からであっても実行することができる。最も好ましくは、プロテオミクス解析は、定量的（すなわち、発現したポリペプチドの定量的情報を提供する）及び定性的（すなわち、ポリペプチドの指定された数的又は質的活性を提供する）である。任意の適するタイプの解析が考えられる。しかしながら、特に好ましいプロテオミクス方法には、抗体ベースの方法及び質量分光法がある。さらに、プロテオミクス解析が、それ自体でタンパク質についての質的又は量的情報を提供することができるのみならず、タンパク質が触媒又は他の機能的活性を有する場合、タンパク質活性データを含むこともできることに留意されたい。プロテオミクスアッセイを行う例示的な一技法は、本明細書に参照により援用される米国特許第７４７３５３２号明細書に記載されている。タンパク質発現を識別し、更には定量化する、適した更なる方法には、様々な質量分光解析（例えば、選択反応モニタリング（ＳＲＭ）、多重反応モニタリング（ＭＲＭ）、及び連続反応モニタリング（ＣＲＭ））がある。
【００３９】
オミクスデータ解析
本発明者らは、オミクスデータ、好ましくは２つ以上のタイプのオミクスデータを使用して腫瘍組織の分子プロファイル又は分子シグネチャを特定することができると考える。腫瘍組織の分子プロファイル又は分子シグネチャを特定するために、任意のタイプ又はサブタイプのオミクスデータを使用し得るが、好ましいオミクスデータのタイプが、腫瘍のタイプ、望まれる情報（例えば、固有の薬剤感受性、腫瘍細胞幹細胞性についての情報等）、及び／又は腫瘍の予後（例えば、転移、免疫耐性等）に基づいて異なり得ると考えられる。腫瘍の発達に関連し得るゲノミクスデータの例示的なサブタイプは、限定されるものではないが、ゲノム増幅（ゲノムコピー数異常として表される）、体細胞変異（例えば、点変異（例えば、ナンセンス変異、ミスセンス変異等）、欠失、挿入等）、ゲノム再配列（例えば、染色体内再配列、染色体外再配列、転座等）、染色体外ゲノム（例えば、二重微小染色体等）の出現及びコピー数を含むことができる。加えて、ゲノムデータは、腫瘍細胞が保有するか、又は所定の時間期間若しくは関連する時間期間内で腫瘍細胞に出現する変異の数により測定される腫瘍遺伝子変異量を含むこともできる。
【００４０】
例えば、図２Ａ〜図２Ｃは、白金ベースの治療が未経験であり、トライアル中、シスプラチンが投与された、１７人の転移性トリプルネガティブ乳がん患者から得られた６６の生検において識別された腫瘍遺伝子変異量を示す。図２Ａは、個々の各生検における高信頼度ゲノムコピー数異常（ＣＮＡ）に重なる遺伝子数並びにシスプラチン治療前及び後の各患者のＣＮＡを有する遺伝子総数を示す。ゲノム増幅は、メジアンコピー数推定が６コピーを超える、５ｋｂ超のゲノム領域として定義され、ゲノム欠失は、１コピー未満のメジアンコピー数推定を有するものとして定義される。ゲノムにおいて検出された増幅イベントは上の棒グラフに描かれ、ゲノムにおいて検出された欠失イベントは下の棒グラフに描かれる。コピー数推定は、循環バイナリセグメンテーション（ＣＢＳ）及び腫瘍純度／倍数性推定により報告された相対カバレッジから導出した。本発明者らは、幾つかの個々の転移が比較的多くのＣＮＡイベントを経たことを観測した。疎な斜線（左上から右下）はシスプラチン治療前であり、密な斜線（左下から右上）はシスプラチン治療後である。
【００４１】
図２Ｂは、１７人の転移性トリプルネガティブ乳がん患者からの各生検で見られた高信頼度エクソーム一塩基バリアント（ＳＮＶ）数（上）及び塩基の挿入及び欠失（インデル）（下）並びに患者当たりのＳＮＶ及びインデルの総数を示す。ＳＮＶ及びインデルは、上述したように腫瘍細胞及び一致する正常組織から得られたエクソーム配列データを比較することにより検出された。そうして識別された変異は、幾つかのフィルタリングステップを適用することにより更に処理されて、変異（単なるシーケンシングエラー、生殖細胞系列変異、又はアレルバリエーション等以外のゲノム又はエクソームに存在する真の体細胞変異）の高信頼度コールを生成する。したがって、例示的なフィルタリングは、リードサポートの数、塩基の品質、一塩基多型データベースから識別することができる一塩基多型（ＳＮＰ）（ｄｂＳＮＰ）、及び体細胞ｖｓ生殖細胞系列バリアントコールに基づき得る。本発明者らは、この研究でのＴＮＢＣ患者が、後の生検でＳＮＶ及びインデルのカウントをゆっくりと得る傾向があることを見出した。それでも、シスプラチン治療後の初期遺伝子変異量は、患者間で有意に異なり（遺伝子変異量大きさで最高で１０倍）、腫瘍遺伝子変異量が、シスプラチン治療に応答して腫瘍組織又は腫瘍細胞の内在特性に影響する患者固有の因子であることができることを示す。
【００４２】
腫瘍遺伝子変異量へのシスプラチン治療の効果を確認するために、シスプラチン治療直前及び治療後、４人の患者から生検腫瘍組織を取得した。各生検組織から全ゲノムシーケンシングデータを取得し、シスプラチン治療前及び後に取得したＳＮＶの数を解析した。図２Ｃは、シスプラチン前の生検で存在したＳＮＶ及びシスプラチン後の生検で獲得したＳＮＶのカウントを示す。シスプラチン治療後に生じたＳＮＶは、シスプラチン治療に応答した腫瘍の進展（例えば、獲得した感受性又は耐性等）を示し得る。シスプラチン治療に続き、３００超の遺伝子の発現は有意に変動し、患者につき平均で２７０の変異が生じた。
【００４３】
ゲノミクスデータに加えて、１つ又は複数のサブタイプのトランスクリプトームデータを使用して、腫瘍組織の分子プロファイル又は分子シグネチャを特定することができる。例示的なトランスクリプトームデータは、限定されるものではないが、ｍＲＮＡの数量により測定される複数のｍＲＮＡの発現量、ｍＲＮＡの変異量（例えば、ポリＡテイルの存在等）、及び／又は転写のスプライスバリアントを含む。腫瘍組織の分子プロファイル又は分子シグネチャを特定するための遺伝子の数（少なくとも２つ、少なくとも５つ、少なくとも１０、少なくとも１５等）、転写又はＲＮＡのタイプ（ｍＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ等）、又は遺伝子の選択は、腫瘍のタイプ、望まれる情報（例えば、固有の薬剤感受性、腫瘍細胞幹細胞性についての情報等）、及び／又は腫瘍の予後（例えば、転移、免疫耐性等）に基づいて様々であり得る。例えば、腫瘍幹細胞性に関連する分子シグネチャを特定するための遺伝子の選択及び／又は遺伝子の数は異なり得、又は特定の化学療法薬への細胞感受性に関連する分子シグネチャを特定するための遺伝子の選択及び／又は遺伝子の数との重複が最小であり得る。腫瘍試料を差別化する（一致する正常試料から又は異なる生理学的特性を有する腫瘍試料の中で）ために関連するトランスクリプトームデータセットに包含すべき遺伝子は、任意の腫瘍固有の遺伝子、炎症関連遺伝子、ＤＮＡ修復関連遺伝子（例えば、塩基除去修復、ミスマッチ修復、ヌクレオチド除去修復、相同組換え、非相同末端結合等）、ＤＮＡ損傷剤への感受性に関連付けられた遺伝子、ＤＮＡ複製機構関連遺伝子を含み得ることが考えられる。それでも、腫瘍試料を差別化するために関連するトランスクリプトームデータセットに包含すべき遺伝子は、限定されるものではなく、転写因子、ＲＮＡスプライシング、ｔＲＮＡシンセターゼ、ＲＮＡ結合タンパク質、リボソームタンパク質、若しくはミトコンドリアタンパク質、又は非コードＲＮＡ（例えば、マイクロＲＮＡ、低分子干渉ＲＮＡ、長鎖非コードＲＮＡ（ｌｎｃＲＮＡ）等）に関連付けられたものを含め、疾病に関連付けられていない遺伝子（例えば、ハウスキーピング遺伝子）を含むこともできることも考えられる。
【００４４】
図３Ａは、シスプラチン耐性腫瘍細胞と比較した（ベンジャミン−ホッホバーグ調整を使用してｑ＜０．０５、調整されたｐ値ではｐ＜０．０５）シスプラチン感受性の腫瘍細胞間で別様に発現する５７の遺伝子の例示的な１つのＲＮＡ発現プロファイリングを提供する（ヒートマップとして示される）。この例では、合計で３２の生検腫瘍組織を１４人の患者（シスプラチン感受性患者８人及びシスプラチン耐性患者６人）から取得し、それらの３２の生検腫瘍組織のトランスクリプトームデータを比較して、シスプラチン感受性腫瘍細胞及びシスプラチン耐性腫瘍細胞で別様に発現する遺伝子を識別した。発現量を定量化し、Ｚ値として表す（ｚ＝（腫瘍試料での発現−参照試料での平均発現）／参照試料での発現の標準偏差）。本発明者らは、遺伝子ＲＰＰ２１、ＫＬＨＤＣ１０、ＯＸＣＴ１、ＮＵＰＲ２、ＰＨＹＨ、ＰＯＧＫ、ＲＡＢ１７、ＢＴＣＮ１、ＭＲＰＬ３６、ＭＡＲＢＥＬＤ２、ＭＲＰＳ３０、ＰＬＡ２Ｇ１６、ＢＥＸ４、ＢＥＸ２、ＫＩＡＡ０３１９Ｌ、ＴＭＥＭ２５、ＵＳＭＧ５、ＴＹＷ１、ＤＣＴＰＰ１、ＮＩＴ２、ＣＲＡＣＲ２Ｂ、ＳＴ１４、Ｃ１ｏｒｆ１１２、ＧＬＢ１Ｌ２、ＴＯＭＭ３４、ＮＵＤＣＤ３、ＺＭＹＭ４、ＮＵＰＬ２、ＬＡＮＣＬ２、ＲＦＷＤ２、ＤＲＯＳＨＡ、ＴＭＣ５、ＺＮＦ６２２、ＺＰＲ１、ＰＯＬＲ３Ａ、ＴＲＡＰＰＣ４、ＡＩＦＭ１、ＮＣＡＰＤ３、ＥＤＲＦ１、Ｃ１１ｏｒｆ７３、ＳＯＡＴ１、ＫＣＮＫ１、ＶＰＳ２６Ｂ、ＣＡＣＵＬ１、ＡＲＭＣ６、ＴＣＡＩＭ、ＴＭＥＭ１０６Ｃ、ＰＯＬＲ２Ｇ、ＳＹＮＥ４、ＢＡＺ１Ｂ、ＡＲＨＧＡＰ８、ＴＰＤ５２Ｌ１、Ｐ２ＲＸ１、ＦＧＦ２、ＢＭＰ２、ＳＮＴＢ１、及びＡＢＨＤ６から導出された転写産物の発現量が、シスプラチン感受性腫瘍試料及びシスプラチン耐性腫瘍試料の中で有意に異なることを見出した。５７個の遺伝子の中で、ＲＰＰ２１、ＫＬＨＤＣ１０、ＯＸＣＴ１、ＮＵＰＲ２、ＰＨＹＨ、ＰＯＧＫ、ＲＡＢ１７、ＢＴＣＮ１、ＭＲＰＬ３６、ＭＡＲＢＥＬＤ２、ＭＲＰＳ３０、ＰＬＡ２Ｇ１６、ＢＥＸ４、ＢＥＸ２、ＫＩＡＡ０３１９Ｌ、ＴＭＥＭ２５、ＵＳＭＧ５、ＴＹＷ１、ＤＣＴＰＰ１、ＮＩＴ２、ＣＲＡＣＲ２Ｂ、ＳＴ１４、Ｃ１ｏｒｆ１１２、ＧＬＢ１Ｌ２、ＴＯＭＭ３４、ＮＵＤＣＤ３、ＺＭＹＭ４、ＮＵＰＬ２、ＬＡＮＣＬ２、ＲＦＷＤ２、ＤＲＯＳＨＡ、ＴＭＣ５、ＺＮＦ６２２、ＺＰＲ１、ＰＯＬＲ３Ａ、ＴＲＡＰＰＣ４、ＡＩＦＭ１、ＮＣＡＰＤ３、ＥＤＲＦ１、Ｃ１１ｏｒｆ７３、ＳＯＡＴ１、ＫＣＮＫ１、ＶＰＳ２６Ｂ、ＣＡＣＵＬ１、ＡＲＭＣ６、ＴＣＡＩＭ、ＴＭＥＭ１０６Ｃ、ＰＯＬＲ２Ｇ、ＳＹＮＥ４、ＢＡＺ１Ｂ、ＡＲＨＧＡＰ８、及びＴＰＤ５２Ｌ１から導出された転写産物の発現量は、シスプラチン感受性腫瘍試料の中でより高く、Ｐ２ＲＸ１、ＦＧＦ２、ＢＭＰ２、ＳＮＴＢ１、及びＡＢＨＤ６から導出された転写産物の発現量は、シスプラチン耐性腫瘍試料と比較してシスプラチン感受性腫瘍試料の中でより低い。したがって、本発明者らは、シスプラチン感受性又は耐性に関連した転移性ＴＮＢＣ細胞の分子プロファイル又はシグネチャを特定するためのＲＮＡ発現プロファイルは、上記で識別された５７個の遺伝子の中の少なくとも５個の遺伝子、少なくとも１０個の遺伝子、少なくとも１５個の遺伝子、少なくとも２０個の遺伝子、又は少なくとも２５個の遺伝子を含むことができると考える。
【００４５】
任意選択で、１つ又は複数のサブタイプのプロテオミクスデータを使用して、腫瘍組織の分子プロファイル又は分子シグネチャを特定することができる。例示的なプロテオミクスデータは、限定されるものではないが、１つ又は複数のタンパク質又はペプチドの数量、１つ又は複数のタンパク質又はペプチドの翻訳後修飾（例えば、リン酸化、グリコシル化、二量体の形成、ユビキチン化等）、及び／又はタンパク質又はペプチドの細胞内局性を含む。例えば、図４Ｂは、発現量がシスプラチン治療された試料からシスプラチン未治療腫瘍試料を有意に差別化する（フィッシャー直接確率検定により）１０個のタンパク質（ＡＬＤＨＡ１、ＫＲＡＳ２Ｂ、ＳＰＡＲＣ、ｐ１６、ＰＴＥＮ、ＲＲＭ１、ＩＤＯ１、ＥＧＦＲ、ＥＲＣＣ１、Ｈｅｒ２）の例示的な１つのプロテオミクスプロファイリングを示す。したがって、本発明者らは、シスプラチン感受性又は耐性に関連して転移性ＴＮＢＣ細胞の分子プロファイル又はシグネチャを特定するためのプロテオミクスプロファイリングは、上記列挙した少なくとも１個、少なくとも２個、少なくとも５個、又は少なくとも７個のタンパク質を含むことができると考える。代替的に、より好ましくは、本発明者らは、腫瘍細胞のプロテオミクスプロファイリングが、後述する経路解析を改善するための補強データとして使用することができると考える。例えば、実測プロテオミクスデータから一致しない推測経路活性（例えば、推測経路活性は、シスプラチン治療後の活性数量又は増大した数量を示し、一方、実測プロテオミクスデータは、シスプラチン治療後の抑制又は低減した数量を示す等）は、フィルタリングして除外又はデータセットから削除することができる。
【００４６】
経路解析
いかなる特定の理論による制限も望まずに、本発明者らは、腫瘍組織の変異プロファイル及び／又はＲＮＡ発現プロファイルが、独立して又は集合的にのいずれかで、細胞内シグナリングネットワークに影響し、最終的に、腫瘍組織又は細胞の内在特性を変え得ると考える。したがって、本発明の趣旨の好ましい一態様では、そうして特定された腫瘍組織の変異プロファイル及び／又はＲＮＡ発現プロファイルを経路モデルに統合して、改変経路又は腫瘍固有の経路を生成することができる。最も典型的には、経路モデルは、１つ又は複数の調節ノードにより接続された複数の経路要素（例えば、タンパク質）を有する。例えば、経路モデル［Ａ］は、要素ＡとＢとの間で調節ノードＩにより接続され、要素ＢとＣとの間で別の調節ノードＩＩにより接続された（Ａ−Ｉ−Ｂ−ＩＩ−Ｃ）経路要素Ａ、Ｂ、及びＣを含む因子グラフベース経路モデル（例えば、ＰＡＲＡＤＩＧＭ経路モデル）である。調節ノードＩ及びＩＩは、Ｂ及びＣの活性に影響し得るＡ又はＢ以外の任意の因子を表す。したがって、経路モデル［Ａ］は、調節ノードＩ及びＩＩの１つを介して別の経路モデル［Ｂ］に結合し得る。したがって、幾つかの実施形態では、経路モデルは１つの経路（例えば、ＰＫＡ媒介アポトーシス経路等）を含み得る。したがって、幾つかの実施形態では、経路モデルは、互いと平行又は互いから略独立した１つ又は複数のシグナリング経路を含む１度モデルであり得る。他の実施形態では、経路モデルは、１つ又は複数の調節ノードを介して結合された複数のシグナリング経路を含み得る多度モデルであり得る（例えば、経路［Ａ］の調節ノードにおいて結合された経路［Ａ］及び［Ｂ］を有する２度モデル、経路［Ａ］及び［Ｂ］が経路［Ａ］の調節ノードにおいて結合され、経路［Ｂ］及び［Ｃ］が経路［Ｂ］の調節ノードにおいて結合された、［Ａ］、［Ｂ］、及び［Ｃ］経路を有する３度モデル）。
【００４７】
各経路要素の経路要素活性は、本明細書に参照により援用される国際公開第２０１４／１９３９８２号パンフレットに記載されるように、中央ドグマモジュール（ＤＮＡ−ＲＮＡ−タンパク質−タンパク質活性）における入力としてオミクスデータを使用して推測又は計算することができる。例えば、タンパク質Ａコード遺伝子が、エクソームにおいて複数のゲノム変異を保有し、薬剤治療により遺伝子のＲＮＡ発現量が増大する場合、そのようなゲノムプロファイル及びトランスクリプトームプロファイルから、タンパク質の数量が増大し得、一方、翻訳後修飾重要残基におけるミスセンス変異に起因して、そのようなタンパク質の活性はシグナリング経路において優性阻害効果を提供し得る（タンパク質Ａがシグナリング経路の要素である場合）と推測することができる。そのような推測された個々の経路要素活性に基づいて、同じシグナリング経路又は調節ノードにより接続された別のシグナリング経路において、下流のシグナリング経路要素の活性を推測することができる。
【００４８】
したがって、多様なタイプのオミクスデータを１つの経路モデルに統合することができ、それにより、測定された属性（例えば、ＤＮＡコピー数及び／又は変異、ＲＮＡ転写量、タンパク質数量及び／又は活性）に基づいて、推測される属性（例えば、データが試料から得られなかったＤＮＡコピー数及び／又は変異、ＲＮＡ転写量、タンパク質数量及び／又は活性）の計算が可能になるとともに、推測される経路活性の計算も可能になる。有利なことに、そのような計算は、利用可能なオミクスデータ全体を利用することができ、又は対応する正常値からの有意なずれを有する（例えば、コピー数変化、過剰又は過小発現、タンパク質活性の消失等に起因して）オミクスデータのみを利用することができる。そのようなシステムを使用して、１つのみ又は複数のマーカーを解析する代わりに、機能を無視して１つのみ又は複数のマーカーを考慮する場合、本発明を用いなければ気付かない細胞シグナリング活性及びそのようなシグナリング経路の変化を検出することができることを理解されたい。
【００４９】
好ましくは、経路モデルは、入力として健康な個人からのオミクスデータ及び補強データを用いた機械学習アルゴリズム（例えば、線形カーネルＳＶＭ、一次多項式カーネルＳＶＭ、二次多項式カーネルＳＶＭ、リッジ回帰、Ｌａｓｓｏ、エラスティックネット、逐次最小問題最適化法、ランダムフォレスト、Ｊ４８ツリー、ナイーブベイズ、ＪＲｉｐルール、ハイパーパイプ、及びＮＭＦ予測因子）を介して予めトレーニングすることができる。そのような実施形態では、機械学習アルゴリズムを通して、各経路要素及び調節ノードへの因子に、下流経路要素の活性を特定するために、重み及び方向が提供される。例えば、経路要素Ａ及びＢが調節ノードＩにそれぞれ接続される場合、経路要素Ａ及び／又は調節ノードＩの任意の因子（例えば、経路要素Ａの活性に影響する酵素の活性等）の数量（例えば、コピー数、ＲＮＡの発現量）及び／又はステータス（例えば、変異のタイプ及び位置、リン酸化タンパク質のリン酸化の数等）のそれぞれ又は少なくとも一方は統合又は計算されて、経路要素Ｂ（例えば、タンパク質Ｂの数量、ステータス）の活性を推測する。
【００５０】
したがって、そのようなトレーニングされた経路モデルは、経路又は経路要素が腫瘍組織においていかに変化するかを予測するためのテンプレートとして使用することができる。図４Ａに示されるように、患者から取得された（及び好ましくは一致する正常組織又は健康な個人からの健康な組織と比較された）オミクスデータは、ＰＡＲＡＤＩＧＭを使用して因子グラフベースのモデルに統合されて、腫瘍固有のオミクスデータ変化に起因して、一致する正常組織又は健康な個人からの健康な組織と比較してどの経路要素がいかに変化するかを推測又は予測することができる。図４Ａは、オミクスデータを使用する例示的な経路解析方法及び／又はツールとしてＰＡＲＡＤＩＧＭを示すが、機械トレーニングすることができ、したがって、信頼性の高い出力データを生成することができる任意の適する経路モデルが適切と考えられることに留意されたい。したがって、適する経路モデルには、遺伝子セットエンリッチメント解析（ＧＳＥＡ、Ｂｒｏａｄ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ）ベースのモデル、シグナリング経路インパクト解析（ＳＰＩＡ、Ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）ベースのモデル、及びＰａｔｈＯｌｏｇｉｓｔ経路モデル（ＮＣＢＩ）、並びに因子グラフベースのモデル、特に全て本明細書に参照により援用される国際公開第２０１１／１３９３４５Ａ２号パンフレット、国際公開第２０１３／０６２５０５Ａ１号パンフレット、及び国際公開第２０１４／０５９０３６号パンフレットに記載されるＰＡＲＡＤＩＧＭがある。
【００５１】
シグナリング経路の数及びタイプ及び／又は腫瘍の予後に関連又は密に関連し得るセルラネットワークの範囲は、腫瘍のタイプ、腫瘍のステージ、及び／又は解析の関心（例えば、薬剤感受性、腫瘍細胞幹細胞性、免疫耐性等）に応じて様々であり得る。換言すれば、オミクスデータを使用して解析するシグナリング経路の数及びタイプは、関連すると予め特定されたもの又はオミクスデータの変化に最も関連するか、又は最も影響されると識別されたものに制限し得る。したがって、一実施形態では、シグナリング経路は、シグナリング経路要素の数及び／又は腫瘍試料における遺伝子の差次的発現により表されるシグナリング経路内のシグナリング経路要素への影響の程度に基づいて選択し得る。例えば、本発明者らは、図３Ｂに示されるように、シスプラチン感受性腫瘍及びシスプラチン耐性腫瘍の中で差次的発現量を示す多くの遺伝子が、幾つかのシグナリング経路の経路要素（例えば、幹細胞の多能性を調整するシグナリング経路、がん経路、ＲＮＡポリメラーゼ調整経路、ピリミジン代謝経路）であることを見出し、これは、シグナリング経路の要素である遺伝子の変異及び／又は発現プロファイルが変化する場合、それらのシグナリング経路が変わり得ることを示す。
【００５２】
幾つかのシグナリング経路は、シグナリング経路要素がそれらのシグナリング経路に存在しない場合であっても、シグナリング経路要素の変化により大きく影響され得る。したがって、代替及び／又は追加として、シグナリング経路の数及びタイプは、オミクスデータの変化に起因した経路への全体的な影響に基づいて選択し得る。そのような実施形態では、機械学習アルゴリズムを使用して、腫瘍細胞に存在し得る複数のシグナリング経路を調べることができ、１つ又は複数の可変因子（例えば、図３Ａに示されるように差次発現する遺伝子）及びオミクスデータの変化により最も影響を受けるシグナリング経路を選択することができる。
【００５３】
定量的質量分光法を使用して腫瘍試料から測定されたタンパク質量（Ｏ）と、シスプラチン治療された腫瘍試料をシスプラチン未治療腫瘍試料から区別する（フィッシャー直接確率検定により）上位１０個のタンパク質（ＡＬＤＨＡ１、ＫＲＡＳ２Ｂ、ＳＰＡＲＣ、ｐ１６、ＰＴＥＮ、ＲＲＭ１、ＩＤＯ１、ＥＧＦＲ、ＥＲＣＣ１、Ｈｅｒ２）のＰＡＲＡＤＩＧＭから推測されたタンパク質活性（Ｐ）とを示す図４Ｂに、ＴＮＢＣ患者の腫瘍の中央ドグマモジュールでの経路要素活性（ＤＮＡ−ＲＮＡ−タンパク質−タンパク質活性）の例示的な予測を示す。タンパク質の活性の「不在／非活性」は、３７００超の臨床試料から観測された全ての値の下位１０％におけるタンパク質定量化として定義される。シスプラチン未治療試料とシスプラチン治療された試料との間に差次的表現量を有するものとして定量的質量分光法を介して観測されるタンパク質の大半は、ＰＡＲＡＤＩＧＭ解析を介して推測されたタンパク質活性でも同様の差次的特徴を呈した。したがって、タンパク質活性を予測する経路解析の精度は、同じ腫瘍試料から測定されたタンパク質活性を使用して照合確認することができた。
【００５４】
そのように取得されたゲノム変異プロファイル、ＲＮＡ発現プロファイル、及び任意選択でプロテオミクスプロファイリング（試料から測定されるか、又は経路解析により推測される）を更にまとめて使用して、腫瘍組織において最も有意に変化した、関連するシグナリング経路内のシグナリング経路要素を識別又は予測することができる。例えば、図５Ａは、シスプラチン治療時に最も多くの変化を示す１５個のタンパク質又はタンパク質複合体のヒートマップを示す。示されるように、ＭＹＣ／ＭＡＸ及びｐ５３活性は、シスプラチン治療後、活性度がより高いと予測され、ＥＴＳ１活性は、シスプラチン治療後、最も抑制されると予測された。
【００５５】
そうして予測又は推測されたタンパク質活性を更に使用して、シグナリング経路全体の活性又は複数のシグナリング経路を含むシグナリングネットワークの活性が、イベント（例えば、薬剤治療等）に応答していかに変わる又は変化するかを推測することができる。換言すれば、経路モデルが１つのシグナリング経路を含み、シグナリング経路の単独抑制因子の推測タンパク質活性が強化される場合、シグナリング経路活性は全体的に、減少又は抑制されると予測することができる。また、それぞれが複数のシグナリング経路要素を含む２つ以上のシグナリング経路の場合、個々のシグナリング経路要素の活性を使用して、同じ経路又は個々の経路要素により影響される別の経路内の他の経路要素を予測することができる。例えば、図５Ｂは、２つ以上のシグナリング経路が直接又は間接的に接続され（例えば、ＥＴＳ１経路及びＦＬＴ１経路はＥＴＳ１及びＦＬＴ１を介して直接接続され、同時に、ＥＴＳ１経路及びＦＬＴ１経路は、ＨＩＦ１Ａ／ＡＲＮＴ複合体又はＫＤＲ経路を介して間接的に接続される）、ＥＴＳ１の活性抑制が、ＩＬ−５、ＦＬＴ１、ＥＲＫ１／２、ＫＤＲ、及びＨＩＦ１Ａ／ＡＲＮＴ複合体を含め、他のシグナリング経路又は経路要素を抑制すると予測され、これらはシグナリング経路内の下流のシグナリング経路要素を抑制又は抑制解除すると更に予測される多度シグナリングネットワークモデルを示す。
【００５６】
本発明者らは、イベント時に発生した腫瘍細胞における改変経路活性が、イベントへの応答を示すことができると更に考える。例えば、イベントが腫瘍細胞への抗腫瘍治療である場合、イベントへの応答は、抗腫瘍治療への感受性若しくは感度の増大、抗腫瘍治療への耐性の形成若しくは獲得、又は抗腫瘍治療への無応答性を含み得る。幾つかの実施形態では、腫瘍細胞における改変経路活性をスコア付けして、イベントへの応答の尤度を特定することができる。そのような実施形態では、各改変経路活性（例えば、経路要素の各改変タンパク質発現量又は翻訳後修飾等）は、変化の程度（例えば、有意な増大又は低減、控えめな増大又は低減等）及び／又は下流要素又は改変経路活性により影響される他のシグナリング経路の数、及び／又はシグナル増幅の程度（例えば、フィードバック信号を改変経路活性の経路要素に送信する下流シグナル経路要素の数等）、及び／又は改変経路活性に起因した全体としての全体的活性変化の程度に基づいてスコア付けすることができる。スコアが所定の閾値を上回る又は下回る場合、そのようなスコア付けされた改変経路活性に応答を関連付けることができる（例えば、スコアが閾値を上回る場合、抗腫瘍治療への耐性を獲得する可能性が高く、スコアが閾値を下回る場合、抗腫瘍治療への感受性（ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｌｅ）又は感受性（ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ）は同じままである可能性が高い等）。
【００５７】
腫瘍における改変経路活性の推測を使用して、患者の転移性腫瘍への抗腫瘍治療の治療有効性を予測することができることが更に考えられる。最も典型的には、上述したように、少なくとも２つの異なる解剖学的場所からの複数の腫瘍試料を患者から取得することができ、複数の腫瘍試料のそれぞれからオミクスデータセット（例えば、ゲノムデータ、トランスクリプトームデータ、プロテオミクスデータ）を導出することができる。各腫瘍試料で、ゲノム変異プロファイル（例えば、複数の体細胞変異の遺伝子変異量）及びＲＮＡ発現プロファイルが特定され、そのように特定されたプロファイルを経路モデルに統合して、各腫瘍試料での改変経路活性を推測する。２つの異なる解剖学的場所からの２つの腫瘍試料から計算された異なる改変経路活性が、転移時、腫瘍の改変内在特性を示す可能性が高いことがあり、これが更に、抗腫瘍治療への異なる感受性及び／又は耐性に繋がり得ることが考えられる。
【００５８】
したがって、本発明者らは、改変経路活性に基づいて、好ましくは改変経路活性から導出されるスコアに基づいて、患者の記録を生成又は更新することができ、新しい治療計画を推奨することができ、又は前に使用された治療計画を更新することができると更に考える。例えば、転移組織が、あるタイプの抗腫瘍治療への獲得耐性を示す改変経路活性を示す場合、患者の記録は、他のタイプの抗腫瘍治療（例えば、免疫療法、ＱＵＩＬＴベースの組合せ療法等）を処方する情報及び／又は推奨を含み得る。
【００５９】
本発明の趣旨が、複数の態様のオミクスデータセットから取得された包括的な分子プロファイルを使用して、腫瘍組織の生理学的特性への分子プロファイルの関連付けにおける信頼度を上げることを理解されたい。さらに、そのような複数の態様のオミクスデータセットを統合して、改変シグナリング経路要素、改変シグナリング経路活性、更には細胞の内在特性に影響し得る改変シグナリング回路ネットワークを特定する。この手法では、複数の態様のオミクスデータでの個々の変動をまとめて考慮することができるため、細胞の内在特性のより正確な予測が可能である。さらに、本発明の趣旨が、腫瘍のタイプ及び取得が望まれる情報のタイプに応じて、オミクスデータを用いて変更すべき関連するシグナリング経路モデルのみを使用することにも留意されたい。そのような手法は、経路解析の全体データ処理が高速で効率的になるように、関連データに改善するためにオミクスデータを用いた膨大な量の経路解析から取得された情報を更にフィルタリングするステップをなくす。
【００６０】
本明細書における本発明の概念から逸脱せずに、既に記載したもの以外のより多くの変更が可能であることが当業者には明白なはずである。したがって、本発明の趣旨は、添付の特許請求の範囲における限定を除き、限定されるべきではない。さらに、本明細書及び特許請求の範囲の両方を解釈するに当たり、全ての用語は、状況に一貫して可能な限り広く解釈されるべきである。特に、「含む」及び「含むこと」という用語は、要素、構成要素、又はステップを非排他的に指すものとして解釈されるべきであり、参照された要素、構成要素、又はステップが存在し得、利用し得、又は明示的に参照されていない他の要素、構成要素、若しくはステップと組み合わせ得ることを示す。特許請求の範囲が、Ａ、Ｂ、Ｃ、…、及びＮからなる群から選択される何かの少なくとも１つを指す場合、文章は、Ａ及びＮ又はＢ及びＮ等ではなく、その群からの１つのみの要素が必要であると解釈されるべきである。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２ＡＡ】
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【図２ＡＢ】
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【図２ＢＡ】
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【図２ＢＢ】
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【図２Ｃ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年2月7日(2020.2.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
抗腫瘍治療時に患者の腫瘍の予後を予測する方法であって、
前記患者から腫瘍試料を取得し、前記腫瘍試料からオミクスデータセットを取得することと、
前記オミクスデータセットからゲノム変異プロファイルを特定することであって、前記ゲノム変異プロファイルは、複数の体細胞変異の遺伝子変異量を含む、特定することと、
複数の遺伝子のＲＮＡ発現プロファイルを特定することと、
複数の経路要素を含む経路モデルを取得することと、
前記ゲノム変異プロファイル及び前記ＲＮＡ発現プロファイルを前記経路モデルに統合することにより、改変経路活性を推測することと
を含み、
前記ゲノム変異プロファイル及び前記ＲＮＡ発現プロファイルの少なくとも一方は、前記経路要素の少なくとも１つに関連し、
前記改変経路活性は、前記抗腫瘍治療への応答を示すものである、方法。
【請求項２】
患者の転移性腫瘍への抗腫瘍治療の治療効果を予測する方法であって、
前記患者の少なくとも２つの異なる解剖的場所から複数の腫瘍試料を取得し、前記腫瘍試料のそれぞれから各オミクスデータセットを取得することと、
前記オミクスデータセットから各ゲノム変異プロファイルを特定することであって、前記ゲノム変異プロファイルは、複数の体細胞変異の遺伝子変異量を含む、特定することと、
前記腫瘍試料のそれぞれからの複数の遺伝子の各ＲＮＡ発現プロファイルを特定することと、
複数の経路要素を含む経路モデルを取得することと、
前記ゲノム変異プロファイル及び前記ＲＮＡ発現プロファイルを前記経路モデルに統合することにより、前記腫瘍試料の各改変経路活性を推測することであって、
前記ゲノム変異プロファイル及び前記ＲＮＡ発現プロファイルの少なくとも一方は、前記経路要素の少なくとも１つに関連し、
前記改変経路活性は、前記抗腫瘍治療への応答を示すものである、推測することと、
前記改変経路活性を使用して前記患者の記録を生成又は更新することと
を含む方法。
【請求項３】
トリプルネガティブ乳がんを有する患者のシスプラチン治療への応答を予測する方法であって、
前記患者から腫瘍試料を取得し、前記腫瘍試料からオミクスデータセットを取得することと、
複数の遺伝子のＲＮＡ発現プロファイルを特定することであって、前記複数の遺伝子の少なくとも１つは、幹細胞の多能性を調整するシグナリング経路、がんシグナリング経路、及びピリミジン代謝の少なくとも１つに関連する、特定することと、
前記ＲＮＡ発現プロファイルを統合することにより改変経路活性を推測することであって、前記ＲＮＡ発現プロファイルは、前記経路要素の少なくとも１つに関連する、推測することと
を含み、
前記改変経路活性は、前記シスプラチン治療への応答を示すものである、方法。
【請求項４】
前記複数の遺伝子の少なくとも２つは、ＲＰＰ２１、ＫＬＨＤＣ１０、ＯＸＣＴ１、ＮＵＰＲ２、ＰＨＹＨ、ＰＯＧＫ、ＲＡＢ１７、ＢＴＣＮ１、ＭＲＰＬ３６、ＭＡＲＢＥＬＤ２、ＭＲＰＳ３０、ＰＬＡ２Ｇ１６、ＢＥＸ４、ＢＥＸ２、ＫＩＡＡ０３１９Ｌ、ＴＭＥＭ２５、ＵＳＭＧ５、ＴＹＷ１、ＤＣＴＰＰ１、ＮＩＴ２、ＣＲＡＣＲ２Ｂ、ＳＴ１４、Ｃ１ｏｒｆ１１２、ＧＬＢ１Ｌ２、ＴＯＭＭ３４、ＮＵＤＣＤ３、ＺＭＹＭ４、ＮＵＰＬ２、ＬＡＮＣＬ２、ＲＦＷＤ２、ＤＲＯＳＨＡ、ＴＭＣ５、ＺＮＦ６２２、ＺＰＲ１、ＰＯＬＲ３Ａ、ＴＲＡＰＰＣ４、ＡＩＦＭ１、ＮＣＡＰＤ３、ＥＤＲＦ１、Ｃ１１ｏｒｆ７３、ＳＯＡＴ１、ＫＣＮＫ１、ＶＰＳ２６Ｂ、ＣＡＣＵＬ１、ＡＲＭＣ６、ＴＣＡＩＭ、ＴＭＥＭ１０６Ｃ、ＰＯＬＲ２Ｇ、ＳＹＮＥ４、ＢＡＺ１Ｂ、ＡＲＨＧＡＰ８、ＴＰＤ５２Ｌ１、Ｐ２ＲＸ１、ＦＧＦ２、ＢＭＰ２、ＳＮＴＢ１、ＡＢＨＤ６からなる群から選択される、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記ＲＮＡ発現プロファイルは、前記腫瘍試料の前記複数の遺伝子の前記ＲＮＡ発現量を一致する正常組織の前記複数の遺伝子のＲＮＡ発現量と比較することにより特定される、請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
さらに、
前記オミクスデータセットからゲノム変異プロファイルを特定することであって、前記ゲノム変異プロファイルは、複数の体細胞変異の遺伝子変異量を含む、特定することと、
前記ゲノム変異プロファイル及び前記ＲＮＡ発現プロファイルを前記経路モデルに統合することにより改変経路活性を推測することと
を含む、請求項３〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の体細胞変異は、点変異、増幅、欠失、及び挿入を含み、且つ／又は、
前記遺伝子変異量は、所定の時間期間内に生じた前記複数の体細胞変異の数により特定される、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記ゲノム変異プロファイルは、全ゲノムシーケンシング、エクソームシーケンシング、又はＲＮＡｓｅｑから取得され、且つ／又は、
前記ゲノム変異プロファイルは、さらに、前記体細胞変異を有するゲノム分節のコピー数を含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記改変経路活性は、少なくとも１つの経路要素の改変タンパク質発現量及び改変翻訳後修飾の少なくとも一方であり、且つ／又は、
前記改変経路活性は、ＭＹＣ／ＭＡＸ経路、ｐ５３経路、又はＥＴＳ１経路における経路要素を含み、且つ／又は、
前記改変経路活性は、ＰＡＲＡＤＩＧＭ経路解析を使用して推測される、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
さらに、
前記腫瘍試料からタンパク質活性を測定することであって、前記タンパク質活性は、前記タンパク質の数量及び前記タンパク質の翻訳後修飾の少なくとも一方を含む、測定することと、
前記タンパク質活性を前記改変経路活性と比較することと
を含み、任意にさらに、前記タンパク質活性を統合して、前記改変経路活性を改良することを含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記腫瘍はトリプルネガティブ乳がんであり、前記抗腫瘍治療はシスプラチンである、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の遺伝子の少なくとも２つは、幹細胞の多能性を調整するシグナリング経路、がんシグナリング経路、及びピリミジン代謝の少なくとも１つに関わり、且つ／又は、
前記治療への前記応答は、前記治療への感受性、無応答、及び獲得耐性を含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項１３】
前記更新された患者の記録は、前記転移性腫瘍治療に関して前記抗腫瘍治療が成功する尤度及び前記患者への更新された治療推奨の少なくとも一方を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１４】
前記シスプラチン治療への前記応答は、前記シスプラチン治療への感受性、無応答、及び獲得耐性を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１５】
さらに、前記改変経路活性を使用して前記患者の記録を生成又は更新することを含む、請求項１又は３に記載の方法。
【国際調査報告】
2020522256.tif 000016
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2020522256.tif 000018
2020522256.tif 000019
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