(57)【要約】  本発明は、個体の疾患または容態の処置のための免疫調節薬を用いた療法に対する、個体における臨床応答の形成の確度を決定するための方法に関する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
個体の疾患または容態の処置のための免疫調節薬を用いた療法に対する、前記個体における臨床応答の形成の確度を決定するための方法であって、
（ｉ）陽性応答者に由来する陽性応答対照を、前記疾患または容態の処置のための前記免疫調節薬を用いた療法に対して臨床応答を形成した個体の形態で提供することであって、前記陽性応答対照は、一連のクラス内の前記陽性応答者の試料の細胞の分布を示しており、前記分布は、複数のバイオマーカーからなる群のバイオマーカーの同じ発現を有する細胞が同じクラスに分類されるよう、前記バイオマーカーからなる群の前記試料の各細胞による発現に依拠しており；
（ｉｉ）前記陽性応答対照の一連のクラス内の検査試料の細胞の分布を決定することであって、前記検査試料が、臨床応答の形成の確度を決定すべきである前記個体に由来する細胞の試料の形態であり；および
（ｉｉｉ）前記陽性応答対照の一連のクラス内の検査試料の前記細胞の分布が、前記陽性応答対照によって示される細胞の分布と同じであるかどうかを決定すること；を含み、
それにより、前記陽性応答対照の一連のクラス内の検査試料の前記細胞の分布が、前記陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じである場合には、臨床応答の形成のより高い確度が決定され、
かつ、
それにより、前記陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、前記陽性応答対照によって示される細胞の分布と同じではない場合には、臨床応答の形成のより低い確度が決定される、方法。
【請求項２】
ａ．前記陽性応答対照の複数のバイオマーカーからなる群の各バイオマーカーの発現について前記検査試料の各細胞を評価するステップ；
ｂ．前記検査試料の各細胞を前記陽性応答対照の一連のクラスのうちの一つへと分類するステップ；および
ｃ．前記陽性応答対照の一連のクラスのうちの各クラスにおいて、前記検査試料の細胞数を測定するステップ；を含み、
それにより、前記陽性応答対照の一連のクラス内で前記検査試料の細胞の分布を決定する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
ａ．前記陽性応答対照の一連のクラスのうちの各クラスにおける前記検査試料の測定された細胞数を、前記陽性応答対照の一連のクラスのうちの各クラスにおける前記陽性応答対照の細胞数と比較するステップ；を含み、
それにより、前記陽性応答対照の一連のクラス内の前記検査試料の前記細胞の分布が、前記陽性応答対照によって示される細胞の分布と同じであるかどうかを決定する、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記陽性応答対照が、複数の陽性応答者に由来する、請求項１から３までのいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
前記陽性応答対照が、完全奏功または部分奏功を形成した１または複数の陽性応答者に由来する、請求項１から４までのいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
前記応答対照が、Ｔｒｅｇ細胞を含む試料の細胞の分布を示す、請求項１から５までのいずれか１項記載の方法。
【請求項７】
前記陽性応答対照が、一連の少なくとも１００クラス内の細胞の分布を示す、請求項１から６までのいずれか１項記載の方法。
【請求項８】
前記陽性応答対照が、少なくとも４０個のバイオマーカーの群の各細胞による発現に依拠する、細胞の分布を示す、請求項１から７までのいずれか１項記載の方法。
【請求項９】
前記陽性応答対照が、ケモカイン受容体および／またはインテグリンを含むバイオマーカーの群の前記試料の各細胞による発現により細胞の分布を説明する、請求項１から８までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】
前記陽性応答対照が、前記試料の細胞の総数の百分率としての各クラス内の細胞数により細胞の分布を示す、請求項１から９までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１１】
前記陽性応答対照が、前記免疫調節薬を用いた療法の前のまたは療法の後の、前記陽性応答者の試料の細胞の分布を示す、請求項１から１０までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１２】
前記疾患または容態が癌である、請求項１から１１までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１３】
前記癌が、黒色腫、扁平および非扁平非小細胞肺癌、中皮腫、頭頚部癌、膀胱癌、ホジキンリンパ腫、腎細胞癌ならびに尿路上皮癌である、請求項１から１２までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１４】
前記免疫調節薬がチェックポイント阻害薬である、請求項１から１３までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１５】
前記チェックポイント阻害薬が、ＣＴＬＡ−４とＣＤ−８６との間の結合相互作用の阻害薬である、請求項１から１４までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１６】
前記チェックポイント阻害薬が、抗ＣＴＬＡ−４抗体である、請求項１から１５までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１７】
前記チェックポイント阻害薬が、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との間の結合相互作用の阻害薬である、請求項１から１６までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１８】
前記チェックポイント阻害薬が、抗ＰＤ−１抗体である、請求項１から１７までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１９】
前記抗体が、イピリムマブ、ペンブロリズマブまたはニボルマブである、請求項１から１８までのいずれか１項記載の方法。
【請求項２０】
臨床応答の形成の確度を決定すべき個体であって、臨床応答の形成のより高い確度が前記個体について決定される場合に、前記個体に対して免疫調節薬を投与するさらなるステップを含む、請求項１から１９までのいずれか１項記載の方法。
【請求項２１】
免疫調節薬を用いた療法に応答する個体を予測する細胞分布プロフィールの形態で、陽性応答対照を特定するための方法であって、
（ｉ）免疫チェックポイント阻害薬療法に応答した個体の細胞の形態で、応答者細胞試料を提供すること；
（ｉｉ）免疫チェックポイント阻害薬療法に応答しなかった個体の細胞の形態で、非応答者細胞試料を提供すること；
（ｉｉｉ）前記応答者細胞試料へ細胞分布解析を適用し、それにより、前記応答者の細胞試料中の細胞が、複数のバイオマーカーの群の各バイオマーカーの同じ発現を有する細胞が同じクラスに分類されるよう、前記バイオマーカーの群の各細胞による発現に依拠する一連のクラス内に分布され、それにより応答者細胞分布プロフィールを形成すること；
（ｉｖ）前記非応答者細胞試料へ前記細胞分布解析を適用し、それにより非応答者細胞分布プロフィールを形成すること；
（ｖ）前記非応答者細胞分布プロフィールにおいてみられない、前記応答者細胞分布プロフィール中の細胞の分布を特定すること；
を含む方法であって、前記非応答者細胞分布プロフィールにおいてみられない、前記応答者細胞分布プロフィールにおける細胞分布が、陽性応答対照として特定される、方法。
【請求項２２】
前記応答者細胞分布プロフィールが、複数の応答者細胞試料へ前記細胞分布解析を適用することに由来する、請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
前記複数の応答者細胞試料が、免疫チェックポイント阻害薬療法に応答した複数の個体に由来する、請求項２２記載の方法。
【請求項２４】
前記非応答者細胞分布プロフィールが、複数の非応答者細胞試料へ前記細胞分布解析を適用することに由来する、請求項２１記載の方法。
【請求項２５】
前記複数の非応答者細胞試料が、免疫チェックポイント阻害薬療法に応答しなかった複数の個体に由来する、請求項２４記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、癌ならびに関連する疾患および容態の処置のためのチェックポイント阻害薬などの免疫調節薬と、該免疫調節薬を用いた癌ならびに関連する容態の処置と、フローサイトメトリー、細胞選別ならびに関連する技術とに関する。
【０００２】
背景技術
本明細書におけるいかなる先行技術に対する参照も、この先行技術が何らかの効力における通常の一般的な知識の一部を形成するという承認または示唆、あるいはこの先行技術が当業者によって先行技術の他の部分と関連するものおよび／または組み合わされるものとしてみなされると理解されるものと合理的に期待され得るという承認または示唆ではない。
【０００３】
「チェックポイント阻害薬」を含む免疫調節薬の導入は初めて、癌の免疫療法を主流の診療へともたらした。しかしながら、これらの療法は、有意な比率の患者において現に有効ではなく、有意な副作用を生じかねず、かつ非常に経費がかかる。非応答者における副作用（および経費）の負荷量を低減するよう、患者が応答する確度が高いことを予測する新たな方法についての喫緊のまだ満たされていないニーズがある。
【０００４】
発明の概要
本発明は、上述の問題または制限のうちの１つ以上に対処するよう探索しており、一実施形態において、個体の疾患または容態の処置のための免疫調節薬を用いた療法に対する個体における、臨床応答の形成の確度を決定するための方法を提供し、該方法は、
（ｉ）陽性応答者に由来する陽性応答対照を、疾患または容態の処置のための免疫調節薬を用いた療法に対する臨床応答を形成した個体の形態で提供することであって、陽性応答対照が一連のクラス内の陽性応答者の試料の細胞の分布を説明しており、分布が、各バイオマーカーの群の同じ発現を有する細胞が同じクラスに分類されるよう、バイオマーカーの群の試料の各細胞による発現によること、
（ｉｉ）陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布を決定することであって、検査試料が、臨床応答の形成の確度が決定されるべきである個体に由来する細胞の試料の形態にあること、および
（ｉｉｉ）陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じであるかどうかを決定することであって、
それにより、臨床応答の形成のより高い確度が決定され、ここで、陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じであり、
かつ、
それにより、臨床応答の形成のより低い確度が決定され、ここで、陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じではない、決定することを含む。
【０００５】
別の実施形態において、個体の癌の処置のためのチェックポイント阻害薬を用いた療法に対する個体における臨床応答の形成の確度を決定するための方法が提供され、該方法は、
（ｉ）陽性応答者に由来する陽性応答対照を、癌の処置のためのチェックポイント阻害薬を用いた療法に対する臨床応答が形成された個体の形態で提供することであって、陽性応答対照が一連のクラス内の陽性応答者の試料の細胞の分布を説明しており、分布が、各バイオマーカーの群の同じ発現を有する細胞が同じクラスに分類されるよう、ケモカイン受容体およびインテグリンを含むバイオマーカーの群の試料の各細胞による発現によること、
（ｉｉ）陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布を決定することであって、検査試料が、臨床応答の形成の確度が決定されるべきである個体に由来する細胞の試料の形態にあること、および
（ｉｉｉ）陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じであるかどうかを決定することであって、
それにより、臨床応答の形成のより高い確度が決定され、ここで、陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じであり、
かつ、
それにより、臨床応答の形成のより低い確度が決定され、ここで、陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じではない、決定することを含む。
【０００６】
好ましくは、チェックポイント阻害薬は、抗ＰＤ−１抗体である。
【０００７】
別の実施形態において、個体の癌の処置のためのチェックポイント阻害薬を用いた療法に対する個体における臨床応答の形成の確度を決定するための方法が提供され、該方法は、
（ｉ）陽性応答者に由来する陽性応答対照を、癌の処置のためのチェックポイント阻害薬を用いた療法に対する臨床応答が形成された個体の形態で提供することであって、陽性応答対照が一連のクラス内の陽性応答者の試料の細胞の分布を説明しており、分布が、各バイオマーカーの群の同じ発現を有する細胞が同じクラスに分類されるよう、ケモカイン受容体およびインテグリンを含むバイオマーカーの群の試料の各細胞による発現によること、
（ｉｉ）陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布を決定することであって、検査試料が、臨床応答の形成の確度が決定されるべきである個体に由来する細胞の試料の形態にあること、および
（ｉｉｉ）陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じであるかどうかを決定することであって、
それにより、臨床応答の形成のより高い確度が決定され、ここで、陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じであり、
かつ、
それにより、臨床応答の形成のより低い確度が決定され、ここで、陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じではない、決定すること、
および
（ｉｖ）臨床応答の形成の確度が決定されるべき個体へチェックポイント阻害薬を投与し、ここで、臨床応答の形成のより高い確度が個体について決定されること
を含む。
【０００８】
別の実施形態において、チェックポイント阻害薬を用いた療法に対して応答する個体を予測する細胞分布プロフィールの形態で陽性応答対照を特定するための方法が提供され、該方法は、
（ｉ）免疫チェックポイント阻害薬療法に対して応答した個体の細胞の形態で応答者細胞試料を提供すること、
（ｉｉ）免疫チェックポイント阻害薬療法に対して応答しなかった個体の細胞の形態で非応答者細胞試料を提供すること、
（ｉｉｉ）細胞分布解析を応答者細胞試料に適用し、それにより応答者細胞試料中の細胞が、バイオマーカーの群の各細胞による発現により一連のクラス内に分布しており、それにより、群の各バイオマーカーの同じ発現を有する細胞が同じクラスに分類され、それにより応答者細胞分布プロフィールを形成すること、
（ｉｖ）細胞分布解析を非応答者細胞試料に適用し、それにより非応答者細胞分布プロフィールを形成すること、
（ｖ）非応答者細胞分布プロフィールにおいてみられない応答者細胞分布プロフィールにおける細胞分布を特定すること
を含み、非応答者細胞分布プロフィールにおいてみられない応答者細胞分布プロフィールにおける細胞分布は、陽性応答対照と特定される。
【０００９】
典型的には、先に説明する方法は、インビトロで実施される。
【００１０】
別の実施形態において、有効量のチェックポイント阻害薬を投与することを含む、チェックポイント阻害薬を用いた療法に対する臨床応答の形成のより高い確度を有すると決定された個体の癌の処置のための方法であって、個体が、チェックポイント阻害薬を用いた療法に対する臨床応答の形成の確度を有すると、以下を含む方法、すなわち、
（ｉ）陽性応答者に由来する陽性応答対照を、癌の処置のためのチェックポイント阻害薬を用いた療法に対する臨床応答が形成された個体の形態で提供することであって、陽性応答対照が一連のクラス内の陽性応答者の試料の細胞の分布を説明しており、分布が、各バイオマーカーの群の同じ発現を有する細胞が同じクラスに分類されるよう、ケモカイン受容体およびインテグリンを含むバイオマーカーの群の試料の各細胞による発現によること、
（ｉｉ）陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布を決定することであって、検査試料が、臨床応答の形成の確度が決定されるべきである個体に由来する細胞の試料の形態にあること、および
（ｉｉｉ）陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じであるかどうかを決定することであって、
それにより、臨床応答の形成のより高い確度が決定され、ここで、陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じであり、
かつ、
それにより、臨床応答の形成のより低い確度が決定され、ここで、陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じではない、決定することを含む方法によって決定されている。
【００１１】
本明細書で使用する場合、文脈が特に必要としない限り、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という用語ならびに「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」および「含んだ（ｃｏｍｐｒｉｓｅｄ）」などの該用語の変化形は、さらなる添加物、構成要素、整数またはステップを除外することを意図していない。
【００１２】
先行段落において説明された本発明のさらなる態様および態様のさらなる実施形態は、図面を用いて例示的に説明される以下の記載から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】進行性黒色腫患者および対照に由来するＰＢＭＣの４０パラメータ質量サイトメトリー分析から生じたデータセットのヒートマップ。列は、各個体由来の試料、すなわち、各患者に由来する対形成した療法前および療法後の試料を示す（７名の応答者、６名の非応答者および有害事象により療法を中止した５名の患者）。齢および性別の一致した対照は、単一の試料を提供した。行は、測定したパラメータを表す（各部分集団における％細胞、行は、底部に色彩棒によって示されるような平均からの標準偏差を示すために正規化）。
【図２】マイクロアレイの有意性解析（ＳＡＭ）を用いて決定されるように、抗ＰＤ−１療法に対して非応答者（赤色の棒によって示す）対応答者（緑色の棒によって示す）であった進行性黒色腫患者間で有意に異なった、細胞の部分セット。列は、各患者（７名の応答者、６名の非応答者および有害事象により療法を中止した５名の患者）由来の対形成した療法前および療法後の試料を示す。齢および性別の一致した対照は、単一の試料を提供した。
【図３】男性患者および齢の一致した対照に由来する療法前試料間の対ごとの解析において有意に異なった、細胞の部分セット。
【図４】マイクロアレイの有意性解析（ＳＡＭ）を用いて決定されるように、抗ＰＤ−１療法に対して非応答者（赤色の棒によって示す）対応答者（緑色の棒によって示す）であった非小細胞肺癌患者間で有意に異なった、細胞の部分セット。
【図５】図１に示す進行性黒色腫データセットの解析におけるＳＶＭによって選択された２５のパラメータのボックスプロット。ボックスは、中央値が中心線によって示された四分位範囲を示す。個々の値は、黒丸によって示す。緑色は応答者であり、赤色は非応答者である。
【図６】図１に示す進行性黒色腫データセットの機械学習解析における正確な群へ応答者および非応答者を割り当てたパラメータの三重項。
【図７】進行性黒色腫患者由来の盲検試料の蛍光フローサイトメトリー分析。抗ＰＤ−１療法に応答したまたは応答しなかった黒色腫患者に由来する前処理血試料を分離した、監督下にないクラスター形成。図６に示す個々の部分セット全部を特定した１０色蛍光標識抗体パネルを用いて試料を染色した。
【図８】最長１０か月までの期間にわたる免疫シグネチャーの安定性を示す抗ＰＤ−１を用いた処置に関する７名の進行性黒色腫患者由来の縦断的シリーズ（日＿月＿年フォーマットにおけるデータを、列標識における試料名の後に示す）。
【００１４】
発明を実施するための形態
一実施形態において、個体の疾患または容態の処置のための免疫調節薬を用いた療法に対する個体における臨床応答の形成の確度を決定するための方法が提供される。該方法には、次のステップ、すなわち
（ｉ）陽性応答者に由来する陽性応答対照を、疾患または容態の処置のための免疫調節薬を用いた療法に対する臨床応答を形成した個体の形態で提供するステップであって、陽性応答対照が一連のクラス内の陽性応答者の試料の細胞の分布を説明しており、分布が、各バイオマーカーの群の同じ発現を有する細胞が同じクラスに分類されるよう、バイオマーカーの群の試料の各細胞による発現によるステップ、
（ｉｉ）陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布を決定するステップであって、検査試料が、臨床応答の形成の確度が決定されるべきである個体に由来する細胞の試料の形態にあるステップ、および
（ｉｉｉ）陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じであるかどうかを決定するステップ
が含まれる。
【００１５】
該方法によると、臨床応答の形成のより高い確度が決定され、ここで、陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じである。臨床応答の形成のより低い確度が決定され、ここで、陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じではない。
【００１６】
「陽性応答対照のクラスの複数の連続内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じであるかどうかを決定する」という文脈およびその文法上の変化形における「分布と同じ」という句は、検査試料と陽性応答対照との間の類似性または同一性のレベルに関するものとして概して理解されることになる。好ましくは、分布は、陽性応答対照のクラスの少なくとも大部分にわたって同じである。いくつかの実施形態において、陽性応答対照のクラスの少数における分布には何らかの差があることがある。
【００１７】
臨床応答の種類
本方法は、完全奏功もしくは部分奏功の確度を、またはある応答が完全奏功もしくは部分奏功であるらしいかどうかを予測または決定するために使用することができる。概して理解されるように、療法に対する「完全奏功」は、処置に対する応答における癌の検出可能な兆候全部の消失を意味するものとして概して理解される。「部分奏功」は、例えば、腫瘍の数、大きさおよび成長速度の点での個体における腫瘍量の低下を意味するものとして概して理解される。部分奏功は、疾患の進行に至るまでの時間を延長させることができる。
【００１８】
本明細書に説明する本発明の実施形態において、完全奏功または部分奏功などの臨床応答は、以下に説明するＲＥＣＩＳＴ第１．０版基準（Ｔｈｅｒａｓｓｅ  Ｐ，ｅｔ  ａｌ．）２０００  Ｊ．Ｎａｔｌ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｉｎｓｔ  ９２：２０１５−１６によって定義することができる。
【００１９】
ＲＥＣＩＳＴ第１．０版基準
Ａ．測定可能なおよび測定不可能な疾患の定義
測定可能な疾患：少なくとも１つの測定可能な病変の存在。
【００２０】
測定可能な病変：少なくとも１つの寸法において正確に測定することができる病変であって、最長径（ＬＤ）は
・従来技術（医療用写真［皮膚病変または口腔病変］、触診、単純Ｘ線、ＣＴ、またはＭＲＩ）を用いて≧２０ｍｍ
または
・らせんＣＴ走査を用いて≧１０ｍｍ
である。
【００２１】
測定不可能な病変：測定可能と見なすには小さすぎる病変を含む他のすべての病変（最長径は、従来技術を用いて＜２０ｍｍ、またはらせんＣＴ走査を用いて＜１０ｍｍ）であり、撮像技術によって確認および経過観察されていない骨病変、軟膜疾患、腹水、胸水または心膜滲出液、皮膚／肺リンパ管炎、腹部腫瘤、嚢胞性病変、または間接的な証拠によって（例えば、実験値によって）のみ文書化された疾患を含む。
【００２２】
Ｂ．測定方法
従来型ＣＴおよびＭＲＩ：最小サイズの病変は、再構成間隔の２倍にすべきである。ベースライン病変の最小サイズは、２０ｍｍであってもよいが、ただし、画像は、最小１０ｍｍで連続して再構成されることを条件とする。ＭＲＩが好ましく、使用するとき、病変は、その後の検査において同じ撮像シーケンスの使用により、同じ解剖学的平面において測定されなければならない。可能なときはいつでも、同じスキャナを使用するべきである。
【００２３】
らせんＣＴ：ベースライン病変の最小サイズは、１０ｍｍであってもよいが、ただし、撮像は、５ｍｍ間隔で連続して再構成されることを条件とする。この仕様は、胸部、腹部、および骨盤の腫瘍に適用される。
【００２４】
胸部Ｘ線写真：胸部Ｘ線写真における病変は、通気した肺によって明確に画定されかつ取り囲まれているときに測定可能な病変として許容され得る。しかしながら、ＭＲＩが好ましい。
【００２５】
臨床検査：臨床的に検出される病変は、臨界的であるときのＲＥＣＩＳＴ基準によって測定可能とみなされるのみであることになる（例えば、皮膚小結節および触知可能なリンパ節）。皮膚病変の場合、病変のサイズを概算するために視界における定規および患者試験番号を含む、カラー写真による文書化が必要とされる。
【００２６】
Ｃ．標的病変および非標的病変のベースライン文書化
器官あたり最多５個までの測定可能な病変すべて、および合計１０個の病変は、包含される器官すべてを代表して、標的病変として特定されるべきであり、かつベースラインとして記録および測定されるべきである。
【００２７】
標的病変は、病変の大きさ（ＬＤを有する病変）および正確な測定の反復（臨床的であるかまたは撮像技術によるかのいずれかである）に対する適切性を基にして選択されるべきである。
【００２８】
標的病変すべてについてのＬＤの合計は、ベースライン合計ＬＤとして計算および報告されることになる。ベースライン合計ＬＤは、客観的腫瘍応答を特徴づけるために参照として使用されることになる。
【００２９】
他の病変（または疾患の部位）はすべて、非標的病変として特定されるべきであり、ベースラインにおいて記録されるべきでもある。これらの病変の測定は、必要とされるわけではないが、各々の有無は、経過観察の間、記録されるべきである。
【００３０】
指標病変（複数可）の文書化には、評価の日付、病変の部位、寸法の記載、および病変（複数可）を経過観察するために使用される診断試験の種類が含まれるべきである。
【００３１】
測定はすべて、定規またはカリパスを用いて、計量表記法で行われかつ記録されるべきである。
【００３２】
Ｄ．応答基準
疾患の評価は、処置を開始した後６週間ごとに実施されるべきである。しかしながら、部分奏功または完全奏功を経験している対象は、少なくとも２８日後に確認の疾患の評価を受けなければならない。評価は、２８日以降近くで（スケジュール策定が可能である場合）実施されるべきだが、２８日よりも早期であるべきではない。
【００３３】
標的病変（複数可）のための応答の評価についての定義は、次のとおりである。
【００３４】
標的病変の査定
完全奏功（ＣＲ）−標的病変すべての消失。
【００３５】
部分奏功（ＰＲ）−参照としてベースライン合計ＬＤを採用した場合の標的病変のＬＤの合計の少なくとも３０％の低下。
【００３６】
安定した疾患（ＳＤ）−参照として処置が開始されて以来の最小の合計ＬＤを採用した場合、ＰＲについて定性するのに十分な縮小もなければ、進行性疾患（ＰＤ）について定性するのに十分な増大もない。参照として処置が開始されて以来、または１つ以上の新たな病変の出現以来、記録された最小の合計ＬＤを採用した場合の病変。
【００３７】
Ｅ．非標的病変の査定
非標的病変についての客観的腫瘍応答を決定するのに使用する基準の定義は、次のとおりである。
【００３８】
完全奏功−非標的病変すべての消失。
【００３９】
不完全奏功／安定した疾患−１つ以上の非標的病変（複数可）の持続。
【００４０】
進行性疾患−１つ以上の新たな病変の出現および／または既存の非標的病変の明白な進行。
【００４１】
Ｆ．ＲＥＣＩＳＴを基にした応答についての全体的な応答の査定
全体的な応答とは、処置の開始から疾患の進行／再発が文書化されるまで記録された最良の応答である。概して、対象の最良の応答の割り当ては、測定基準および確認基準の両方の達成によることになる。
【００４２】
次の表は、新たな病変の出現があるまたはない標的病変および非標的病変における腫瘍応答の起こり得る組み合わせすべてについての最良の全体的な応答の査定を提示する。
【００４３】
【表１】
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注：当時、疾患の進行の客観的証拠がない容態で処置の中断を必要とした健康状態の包括的な悪化のあった対象は、「症候性悪化」を有しているものとして分類されるべきである。処置の中断後でさえ、客観的な進行を文書化するためにあらゆる努力がなされるべきである。
【００４４】
いくつかの状況において、残存疾患を正常組織と区別することは困難であることがある。完全奏功の査定がこの判断によるとき、残存病変が完全奏功状態を確認するために検討されるべきである（細針吸引液／生検）ことが推奨される。
【００４５】
Ｇ．確認基準
ＰＲまたはＣＲの状態を割り当てるために、確認の疾患の評価は、応答についての基準が最初に満たされた２８日間後以降に実行されるべきである。
【００４６】
ＳＤの状態を割り当てるために、経過観察測定は、１２週間の最小間隔で試験開始後少なくとも１回、ＳＤ基準を満たしたことがなければならない。
【００４７】
好ましい実施形態において、方法は、個体の疾患または容態の処置のための免疫調節薬を用いた療法に対する、個体における完全奏功の形成の確度を決定するためにある。
【００４８】
完全奏功の確度を決定する必要がある場合、陽性応答対照は、完全奏功を形成した陽性応答者または陽性応答者のコホートに由来する。対照的に、部分奏功の確度を決定する必要がある場合、陽性応答対照は、部分奏功を形成した陽性応答者または陽性応答者のコホートに由来する。
【００４９】
陽性応答対照の調製
本発明には、免疫調節薬を受けた個体の１つ以上の器官または組織を評価して、個体における腫瘍の退行を決定し、それゆえ個体が陽性応答対照を提供するのに適切であるかどうかを決定するさらなるステップが含まれることができる。例えば、方法が、完全奏功の確度を予測するためである場合、ステップには、陽性応答対照を提供するための候補個体が完全奏功もしくは部分奏功をしたかどうか、またはなんらかの応答が少しでもあったかどうかの評価が含まれる。一実施形態において、ステップは、放射線撮像を利用して、免疫調節薬を用いた処置の後の対象における複数の腫瘍病変の各々についての位置および量を決定する。例えば、このことは、複数の腫瘍病変の各々の地図上の位置を登録する対象の３次元放射線画像を包含することができる。腫瘍病変の位置および／または量を決定するために使用することができる放射線画像の非限定例としては、陽電子放出断層撮影法（ＰＥＴ）走査、Ｘ線計算機断層撮影法（ＣＴ）、磁気共鳴撮影法（ＭＲＩ）、核磁気共鳴撮影法（ＮＭＲＩ）、磁気共鳴断層撮影法（ＭＲＴ）、またはこれらの組み合わせが挙げられる。
【００５０】
陽性応答対照は、単一の個体に由来することができる。しかしながら、いくつかの実施形態において、陽性応答対照は、陽性応答者のコホートに由来することが好ましい。
【００５１】
本明細書で説明する場合、コホートまたは複数の陽性応答者を使用して、陽性応答対照を得る場合、対照は、陽性応答対照に由来するものについて選択された陽性応答者試料の各々の個々の評価から生じる分布データに基づいている。したがって、各応答者試料を評価して、各試料に特異的な細胞分布プロフィールを決定する。これらの細胞分布プロフィールを次に編集して、陽性応答対照を形成する。
【００５２】
編集は、大部分の応答者における療法に対する臨床応答と支配的に関係している細胞分布の特定を可能にすることができる。関連する統計方法は、当業者によって理解されており、本明細書でさらに説明されている。
【００５３】
一実施形態において、陽性応答対照は、療法前のまたは療法後の免疫調節薬を用いた陽性応答者の試料の細胞の分布を説明する。好ましくは、陽性応答対照は、陽性応答者が陽性応答をもたらす免疫調節薬を用いた処置へ供される前の、陽性応答者の細胞の分布を説明している。
【００５４】
本明細書で説明する場合、陽性応答対照の目的とは、好ましくは同じ疾患または容態（すなわち、陽性応答対照が得られる個体において処置されたものと同じもの）に対する同じ免疫調節薬（すなわち、陽性応答対照の形成に使用されるのと同じもの）を用いた処置に対する臨床応答を形成する別の個体の確度の予測が行われる参照地点を提供することとする。予測は、検査試料と陽性応答対照との間の比較を基にして行われる。比較は、陽性応答対照と検査試料との細胞の定義されたクラスまたは下位集団における細胞の頻度の間としてであり得る。
【００５５】
一実施形態において、陽性応答対照は、次のステップ、すなわち
（ｉ）免疫調節薬を用いた療法に応答した個体の細胞の形態で応答者細胞試料を提供するステップ
（ｉｉ）免疫調節薬を用いた療法に応答しなかった個体の細胞の形態で非応答者細胞試料を提供するステップ
（ｉｉｉ）細胞分布解析を応答者細胞試料に適用して、それにより応答者細胞試料中の細胞は一群のバイオマーカーの各細胞による発現により一連のクラス内に分布しており、それにより群の各バイオマーカーの同じ発現を有する細胞が、同じクラス内に分類され、それにより応答者細胞分布プロフィールを形成するステップ
（ｉｖ）非応答者細胞試料にもかかわらず、同じ細胞分布解析を適用し、それにより非応答者細胞分布プロフィールを形成するステップ
（ｖ）非応答者細胞分布プロフィールにおいてみられていない応答者細胞分布プロフィールにおける細胞の分布を特定するステップ
により特定することができ、この中で、非応答者細胞分布プロフィールにおいてみられていない応答者細胞分布プロフィールにおける細胞分布は、陽性応答対照として特定される。
【００５６】
典型的には、応答者細胞分布プロフィールとは、異なる応答者の細胞分布プロフィールの編集である。これは、療法に応答した個体の集団における療法への応答と関係している細胞分布を対照が含有しているという確度を高める。
【００５７】
典型的には、複数の非応答者細胞試料は、異なる非応答者の細胞分布プロフィールの編集であってもよい。
【００５８】
細胞は、少なくとも１０のバイオマーカーの発現により分布していることができるが、バイオマーカーの数は、２０、３０、４０、１００またはそれより多数であり得る。
【００５９】
「同じ発現を有する細胞」およびその文法上の変化形の文脈における「同じ発現」という句は、関連する対象間の同一性または類似性のレベルを指すものとして概して理解されることになる。同一性または類似性のレベルは、陽性応答対照を形成する応答者細胞分布プロフィールの数の関数であってもよい。陽性応答対照が応答者細胞分布プロフィールの編集から生じる場合、陽性応答対照が単一の応答者細胞分布プロフィールから得られる場合に期待され得るよりも関連対象間としての同一性のレベルが低いことを「同じ発現」が指すことは期待され得る。
【００６０】
いくつかの実施形態において、細胞は、バイオマーカーの発現の非存在、またはバイオマーカーの発現の存在について評価されることができる。いくつかの実施形態において、細胞は、バイオマーカーの発現の特定のレベルについて評価されることができる。例えば、細胞は、バイオマーカーの「低」レベルの発現（例えば、ＣＤ４ｌｏ）、またはバイオマーカーの「高」レベルの発現（例えば、ＣＤ４ｈｉ）について表されることができる。「ｈｉ」または「ｌｏ」と称されるバイオマーカー発現のレベルの意味は、当業者によって概して十分に理解されている。例えば、ＣＤ４ｈｉＴ細胞およびＣＤ４ｌｏＴ細胞の意味、またはＣＤ１２７ｈｉＴ細胞およびＣＤ１２７ｌｏＴ細胞の意味は、当業者によって理解されており、標準的な技術を用いてルーチンに決定される。
【００６１】
方法を単に例証する目的のために、一例では、細胞を分析して、ＣＤ２５＋ＣＤ１２７ｌｏＴｒｅｇクラス内に分布している可能性があるかどうかを決定することができる。この例において、ＣＤ２５、ＣＤ１２７および種々の他のＴｒｅｇマーカーに特異的な抗体を利用することができる。この例において、ＣＤ２５＋ＣＤ１２７ｌｏＴｒｅｇを有する細胞は、このクラスに分布している。ＣＤ２５−ＣＤ１２７ｌｏＴｒｅｇまたはＣＤ２５＋ＣＤ１２７ｈｉＴｒｅｇまたはＣＤ２５−ＣＤ１２７ｈｉＴｒｅｇを有する細胞は、ＣＤ２５＋ＣＤ１２７ｌｏＴｒｅｇクラスへと分布していない。
【００６２】
典型的には、バイオマーカーとは、リンパ球、単球、顆粒球およびこれらに類するものが含まれる免疫機能を有する細胞によって特徴的に発現している分子である。
【００６３】
一実施形態において、バイオマーカーは、自己免疫と関係した細胞によって発現している分子であってもよい。
【００６４】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、ケモカイン受容体、および／またはインテグリンが含まれる。好ましいケモカイン受容体には、ＣＣＲ３、ＣＣＲ４、ＣＣＲ５、ＣＣＲ６、ＣＣＲ７、ＣＸＣＲ３およびＣＸＣＲ５が含まれる。好ましいインテグリンにはβ７が含まれる。
【００６５】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、ＣＤ４  Ｔ細胞またはＣＤ８  Ｔ細胞、好ましくはＣＤ４  Ｔ細胞によって発現している分子が含まれる。ＣＤ４  Ｔ細胞は、Ｔｒｅｇ、未処置のＴ細胞または記憶Ｔ細胞であってもよい。
【００６６】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、ＣＤ４  Ｔ細胞マーカーまたはＣＤ８  Ｔ細胞マーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも９個のマーカー、典型的には少なくとも１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７または１８個のマーカーとが含まれる。
【００６７】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、ＣＤ４  Ｔ細胞マーカーまたはＣＤ８  Ｔ細胞マーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも１９個のマーカー、典型的には２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、または２８個のマーカーとが含まれる。
【００６８】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、ＣＤ４  Ｔ細胞マーカーまたはＣＤ８  Ｔ細胞マーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも２９個のマーカー、典型的には少なくとも３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、または３８個のマーカーとが含まれる。
【００６９】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、ＣＤ４  Ｔ細胞マーカーまたはＣＤ８  Ｔ細胞マーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも３９個のマーカーとが含まれる。
【００７０】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、Ｂ細胞または形質細胞によって発現する分子が含まれる。
【００７１】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、Ｂ細胞または形質細胞のマーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも９個のマーカー、典型的には少なくとも１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７または１８個のマーカーとが含まれる。
【００７２】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、Ｂ細胞または形質細胞のマーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも１９個のマーカー、典型的には少なくとも２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、または２８個のマーカーとが含まれる。
【００７３】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、ＣＤ４  Ｔ細胞またはＣＤ８  Ｔ細胞のマーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも２９個のマーカー、典型的には少なくとも２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、または２８個のマーカーとが含まれる。
【００７４】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、Ｂ細胞または形質細胞のマーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも３９個のマーカーとが含まれる。
【００７５】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、ＮＫ細胞によって発現する分子が含まれる。
【００７６】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、ＮＫ細胞マーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも９個のマーカー、典型的には少なくとも１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７または１８個のマーカーとが含まれる。
【００７７】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、ＮＫ細胞マーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも１９個のマーカー、典型的には少なくとも２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、または２８個のマーカーとが含まれる。
【００７８】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、ＮＫ細胞マーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも２９個のマーカー、典型的には少なくとも２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、または２８個のマーカーとが含まれる。
【００７９】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、ＮＫ細胞マーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも３９個のマーカーとが含まれる。
【００８０】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、単球または樹状細胞によって発現する分子が含まれる。
【００８１】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、単球または樹状細胞のマーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも９個のマーカー、典型的には少なくとも１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７または１８個のマーカーとが含まれる。
【００８２】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、単球または樹状細胞のマーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも２９個のマーカー、典型的には少なくとも２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６，２７、または２８個のマーカーとが含まれる。
【００８３】
一実施形態において、バイオマーカーの群には、単球または樹状細胞のマーカーと、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択される少なくとも３９個のマーカーとが含まれる。
【００８４】
一実施形態において、陽性応答対照は、一連の少なくとも１０、２０、３０、４０または５０のクラスの細胞、好ましくは１００、好ましくは１５０好ましくは２００のクラスの細胞内で細胞の分布を説明することができる。
【００８５】
一実施形態において、検査試料の細胞は、Ｔ細胞またはＢ細胞の受容体の多様性について評価されていない。
【００８６】
陽性応答対照は、細胞の総数の％としてのクラス当たりの細胞数として陽性応答者の細胞の分布を説明することができる。一実施形態において、好ましくは、チェックポイント阻害薬が抗ＰＤ−１抗体である場合、評価される細胞の分布は、以下の表１による。
【００８７】
表１
【表２−１】
2020533608.tif 000003
【表２−２】
2020533608.tif 000004
【表２−３】
2020533608.tif 000005
【表２−４】
2020533608.tif 000006
【表２−５】
2020533608.tif 000007
【表２−６】
2020533608.tif 000008
【００８８】
一実施形態において、応答者および非応答者の細胞は、末梢血から取得される。細胞は、白血球部分セットについて濃縮されていてもよい。例えば、細胞は、単核細胞または多核細胞について濃縮されていてもよい。
【００８９】
陽性応答対照の形成のために選択された陽性応答者の細胞の評価は、検査試料の細胞の評価のために以下に説明する方法論による、ＴＯＦサイトメトリーを含む質量サイトメトリー法によって実行することができる。
【００９０】
検査試料中の細胞の分布の決定
検査試料中の細胞の分布は、次のステップにより決定することができる。
【００９１】
ａ．陽性応答対照のバイオマーカーの群の各バイオマーカーの発現について検査試料の各細胞を評価すること、
ｂ．検査試料の各細胞を陽性応答対照の一連のクラスのうちの１つへと分類すること、
ｃ．陽性応答対照の一連のクラスのうちの各クラスにおける検査試料の細胞数を測定すること。
【００９２】
検査試料中の細胞の分布の評価は、陽性応答対照の一連のクラスのうちの各クラス内での細胞の相対数を考慮している。このことは、検査試料の総細胞数の％としてのクラス当たりの細胞数として表すこともできる。これらの評価は、ＴＯＦサイトメトリーを含む質量サイトメトリー法によって完了することができ、このことは細胞あたりの多数のバイオマーカー（４０個以上）の発現についての個々の細胞の評価を可能にする［Ｓｐｉｔｚｅｒ  Ｍ  Ｈ  ａｎｄ Ｇ  Ｐ  Ｎｏｌａｎ  ２０１６  Ｃｅｌｌ  １６５：７８０−７９１］を参照されたい。
【００９３】
検査試料と陽性応答対照との比較
陽性応答対照の一連のクラス内の検査試料の細胞の分布が、陽性応答対照によって説明される細胞の分布と同じであるかどうかの決定は、次のステップを概して要する。
【００９４】
ａ．陽性応答対照の一連のクラスのうちの各クラスにおける検査試料の測定された細胞数を、陽性応答対照の一連のクラスのうちの各クラスにおける陽性応答対照の細胞数と比較するステップ。
【００９５】
このステップは、利用可能なソフトウェアパッケージを用いて、インシリコで実施することができる。
【００９６】
疾患および容態
本発明は、細胞分裂の制御の喪失と関係した疾患または容態、特に分化細胞または未分化細胞の形成をもたらす異常な細胞増殖を特徴とする病理に特に適用可能である。一実施形態において、容態とは、過形成容態である。別の実施形態において、容態とは、新生物容態である。容態は、良性または悪性の腫瘍であってもよく、腫瘍は、原発性または転移性であってもよい。特に好ましい実施形態において、容態とは、黒色腫、扁平および非扁平非小細胞肺癌、中皮腫、頭頚部癌、膀胱癌、ホジキンリンパ腫、腎細胞癌および尿路上皮癌の形態にある癌である。
【００９７】
免疫調節薬
特に好ましい実施形態において、免疫調節薬とは、チェックポイント阻害薬である。
【００９８】
免疫チェックポイントは、抗原に対する免疫応答を刺激するかまたは減衰するかのいずれかをすることによって免疫系を調節する分子、として概して理解されている。免疫系を減衰するチェックポイント分子（ＰＤ−１およびＣＴＬＡ−４を含む例）、および本明細書に説明する目的のためにチェックポイント分子によって免疫系の減衰を阻害する分子が特に関連している。このような「チェックポイント阻害薬」は、抗体、ペプチドまたは他の小分子であり得る。
【００９９】
本発明によると、チェックポイント阻害薬は好ましくは、ＣＴＬＡ−４の阻害薬またはＰＤ−１の阻害薬である。チェックポイント阻害薬の他の例としては、Ａ２ＡＲ、ＣＤ２７６（Ｂ７−Ｈ３）、ＶＴＣＮ１（Ｂ７−Ｈ４）、ＩＤＯ（インドールアミン２，３−ジオキシゲナーゼ）、ＫＩＲ（キラー細胞免疫グロブリン様受容体）、ＬＡＧ３（リンパ球活性化遺伝子３）、ＴＩＭ−３（Ｔ細胞免疫グロブリンドメインおよびムチンドメイン３）およびＶＩＳＴＡ（Ｔ細胞活性化のＶドメインＩｇ抑圧遺伝子）の阻害薬が挙げられる。好ましくは、阻害薬とは、ＣＴＬＡ−４とそのリガンドとの結合相互作用の阻害薬、またはＰＤ−１とそのリガンドとの結合相互作用の阻害薬である。好ましくは、チェックポイント阻害薬とは、抗ＣＴＬＡ−４抗体または抗ＰＤ−１抗体である。一実施形態において、チェックポイント阻害薬は、イピリムマブ、ペンブロリズマブまたはニボルマブである。
【０１００】
一実施形態において、方法は、臨床応答の形成の確度が決定されることになる個体に免疫調節薬を投与するさらなるステップを含むことができ、これにより、臨床応答の形成のより高い確度が個体について決定される。
【０１０１】
一実施形態において、免疫調節薬に対する臨床応答の形成の確度を決定するための組成物が提供され、該組成物は、少なくとも９個、典型的には少なくとも１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９または４０個、の抗体を含み、各抗体は、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択されるバイオマーカーに特異的である。一実施形態において、バイオマーカーに特異的な各抗体は、該バイオマーカーを結合する抗体に独特である部分を用いて標識される。一実施形態において、部分とは、金属同位体または蛍光色素である。一実施形態において、抗体とは、モノクローナル抗体である。
【０１０２】
一実施形態において、免疫調節薬に対する臨床応答の形成の確度を決定するためのキットが提供され、キットは、少なくとも９個、典型的には少なくとも１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９または４０個、の抗体を含み、各抗体は、ＣＤ４５、ＣＤ４５ＲＡ、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ１９、ＣＤ２０、ＣＤ１４、ＣＤ１６、ＣＤ１１ｂ、ＣＤ１１ｃ、ＣＤ６６ｂ、ＣＤ３０４、ＦｏｘＰ３、ＣＤ１２７、ＣＤ２５、ＣＤ５６、ＨＬＡ−ＤＲ、ＩｇＤ、ＣＤ２７、ＣＤ８６、ＦＣＲＬ３、ＣＤ２７４（ＰＤ−１）、ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）、ＴＩＧＩＴ、ＣＤ３８、Ｋｉ６７、グランザイムＢ、ＣＤ１３４（ＯＸ４０）、ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）、ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）、インテグリンベータ７、ＣＬＡ、ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）、ＣＤ１８５、（ＣＸＣＲ５）およびＣＣＲ１０からなる群から選択されるバイオマーカーに特異的である。一実施形態において、バイオマーカーに特異的な各抗体は、該バイオマーカーを結合する抗体に独特である部分を用いて標識される。一実施形態において、部分とは、金属同位体または蛍光色素である。一実施形態において、抗体とは、モノクローナル抗体である。
【０１０３】
本明細書に開示および定義する本発明は、記載されたまたは本文もしくは図面から明白な個々の特色のうちの２つ以上の代替的な組み合わせにまで拡大されることは理解されることになる。これらの異なる組み合わせはすべて、本発明の種々の代替的な態様を構成する。
【０１０４】
実施例
実施例１：試料内の細胞の分布の決定
静脈穿刺を用いて末梢血試料を取得し、凝固を防止するチューブ（例えば、ＥＤＴＡまたはヘパリンを含有するもの）内へと血液を収集する。次に、白血球をサイトメトリーのために即時調製し、または、例えば、−８０℃でのもしくは液体窒素中での長期保存のために凍結保存する。凍結保存した白血球を解凍した後に、従来技術を用いて分析する。
【０１０５】
試料内での各単一細胞内での事前に決めておいたタンパク質または転写産物の発現を特定する技術を用いて、細胞の分布を決定する。典型的には、細胞を、個々の細胞タンパク質に各々特異的な１０〜４０種類の抗体の混合物で処理し、独特な金属同位体または蛍光色素を用いて標識し、それにより処理された試料はそれぞれ、質量サイトメトリー法または蛍光サイトメトリー法を用いて分析されることができる。
【０１０６】
提供した例において、細胞を、次のタンパク質を検出する金属標識したモノクローナル抗体の混合物で処理する。
【０１０７】
ＣＤ４５
ＣＤ４５ＲＡ
ＣＤ４５ＲＯ
ＣＤ３
ＣＤ４
ＣＤ８
ＣＤ１９
ＣＤ２０
ＣＤ１４
ＣＤ１６
ＣＤ１１ｂ
ＣＤ１１ｃ
ＣＤ６６ｂ
ＣＤ３０４
ＦｏｘＰ３
ＣＤ１２７
ＣＤ２５
ＣＤ５６
ＨＬＡ−ＤＲ
ＩｇＤ
ＣＤ２７
ＣＤ８６
ＦＣＲＬ３
ＣＤ２７４（ＰＤ−１）
ＣＤ２７９（ＰＤ−Ｌ１）
ＴＩＧＨＴ
ＣＤ３８
Ｋｉ６７
グランザイムＢ
ＣＤ１３４（ＯＸ４０）
ＣＤ１９４（ＣＣＲ４）
ＣＤ１９５（ＣＣＲ５）
ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）
ＣＤ１９７（ＣＣＲ７）
インテグリンベータ７
ＣＬＡ
ＣＤ１８３（ＣＸＣＲ３）
ＣＤ１８５（ＣＸＣＲ５）
ＣＣＲ１０。
【０１０８】
試料内での各単一細胞からの金属同位体データを、Ｈｅｌｉｏｓなどの質量細胞計算器を用いて収集し、結果として得られたデータファイルを解析して、Ｔ細胞、Ｂ細胞、ＮＫ細胞、単球、樹状細胞を含む主要な循環細胞集団の部分セット内での細胞数および百分率を計算する。「ゲート処理」と本明細書で呼ばれるこの過程は、金属標識した抗体によって検出されるタンパク質（本明細書では「マーカー」と呼ぶ）の発現を基にして定義されるある特定の区分内に収まる細胞数を決定する。
【０１０９】
ゲート処理後、集団の％提示を決定する。先の表１は、本実施例において使用したモノクローナル抗体によりゲート処理されることができる集団の例示的なリストを説明する。
【０１１０】
実施例２：異なる個体における細胞集団の分布の比較
このことは、機械学習を含む多くの統計技術によって達成されることができる。マイクロアレイ解析に基づいた技術を本明細書で実証する。
【０１１１】
比較されることになる個体すべての％データをＭｅＶなどのマイクロアレイ解析ソフトウェアパッケージ内へ搭載する。行の正規化は、データセット内の各細胞集団の相対的な重量があらゆる他の集団のものと等しくなるよう実行される。
【０１１２】
行の正規化後のグラフィック出力を図１に示す。
【０１１３】
実施例３：抗ＰＤ−１療法を用いて処置された第ＩＩＩ〜ＩＶ期患者由来のデータセットにおける応答者と非応答者との区別
進行性黒色腫についての抗ＰＤ−１療法をまさに開始しようとしている患者は、血液試料を提供し、該血液試料から、Ｆｉｃｏｌｌ−Ｈｙｐａｑｕｅ勾配を用いて末梢血単核細胞を分離し液体窒素中で凍結保存した。第２の血液試料は、抗ＰＤ−１療法の第２の投与の直前に採取した（初回投与２週間後または３週間後のいずれか）。細胞を融解し、対形成した患者の試料と、齢および性別の一致した健常対照個体からの単一の試料とを含んだバッチにおける質量サイトメトリー分析のために調製した。質量サイトメトリーは、先に説明した抗体混合物を使用した。
【０１１４】
患者をＲＥＣＩＳＴ第１．０版基準により、応答者群および非応答者群に割り当て、応答者群は、完全奏功、部分奏功および安定した疾患として分類された患者を含んでいたのに対し、非応答者群は、進行性疾患に罹患していたものからなった。
【０１１５】
２０名の患者の本発明者らの初回分析において、７名の非応答者患者は、応答者患者とならびに齢および性別の一致した対照と比較して、療法前の細胞部分セットの有意に異なる分布を有していた。応答者と非応答者との間で有意に異なっているパラメータは、抗ＰＤ−１療法の後有意に変化しなかった（図２）。
【０１１６】
本発明者らの初回試験における非応答者が全員男性であったので、男女間の差がシグネチャーの原因ではなかったことを本発明者らは注意深く確認した。各男性患者（７名の非応答者、５名の応答者および１名の有害事象）からの療法前試料を齢の一致した男性対照と比較した対形成した解析において、強力なシグネチャーはなおも明確に存在していた（図３）。
【０１１７】
図２および図３における個々のシグネチャー間の差は、対照の数が少数であることによる。しかしながら、いずれかの統計解析を使用して、応答者と非応答者とを区別することができた。
【０１１８】
実施例４：療法に対する応答を予測するための、癌患者由来の試料への本発明の適用
応答者群と非応答者群との間で区別が行えるように既に示されてきた標準化した抗体混合物へ、患者の白血球を曝露することになる（先に例示したとおり）。質量サイトメトリー分析は、適切な対照を用いて実行されることになる（例えば、追加の患者ならびに齢および性別の一致した健常対象に由来する試料）。患者試料内の細胞集団の分布は、同じバッチにおいて分析される試料に由来する分布と、および歴史的なデータセットと比較されることになる（図２および図３において示されるものなど）。統計技術は、応答者群および非応答者群から試料が得られる確率を概算するために適用されることになる。これらの技術には、機械学習技術が含まれることができる。
【０１１９】
応答者患者および非応答者患者の比較データセット内での試料の数は、応答者患者と非応答者患者との間の細胞分布における差の程度によることになり、特定の癌は、特定の療法を用いて処置される。抗ＰＤ−１療法を用いて処置される進行性黒色腫患者の示される例においては、２０名の患者が十分であった。
【０１２０】
実施例５：抗ＰＤ−１療法を用いて処置した非小細胞肺癌患者に由来するデータセットにおける応答者と非応答者との区別
非小細胞肺癌について抗ＰＤ−１療法をまさに開始しようとしている患者は、血液試料を提供し、Ｆｉｃｏｌｌ−Ｈｙｐａｑｕｅ勾配を用いて該血液試料から末梢血単核細胞を分離し、液体窒素中で凍結保存した。第２の血液試料を、抗ＰＤ−１療法の第２の投与（初回投与の２週間後または３週間後のいずれか）の直前に採取した。細胞を融解させ、対形成した患者の試料ならびに齢および性別の一致した健常対照個体に由来する単一の試料の両方のうちの１つを含んだバッチにおける質量サイトメーター分析のために調製した。質量サイトメトリーは、先に説明した抗体混合物を使用した。
【０１２１】
患者を、ＲＥＣＩＳＴ第１．０版基準により、応答者群および非応答者群に割り当て、応答者群は、完全奏功、部分奏功および安定した疾患として分類される患者を含んでいたのに対し、非応答者群は、進行性疾患に罹患していたものからなった。
【０１２２】
２０名の患者の本発明者らの初回の群において、１２名の非応答者患者は、応答者患者とならびに齢および性別の一致した対照と比較して、療法前の部分セットの有意に異なる分布を有していた。応答者と非応答者との間で有意に異なるパラメータは、抗ＰＤ−１療法の後で有意に変化しなかった（図４）。
【０１２３】
進行性黒色腫におけるシグネチャーとの比較（図２）は、ＣＤ４  Ｔ細胞、Ｔｒｅｇ、Ｂ細胞、単球およびＤＣの部分セットを定義するものを含む、シグネチャーをなす部分セットの大部分が供給されたことを示した。ＮＫおよびＣＤ８の部分セットを定義するものは共有されておらず、これらが黒色腫と非小細胞肺癌とで異なるかもしれないことを示した。
【０１２４】
実施例６：機械学習を用いた最小応答シグネチャーの発生
機械学習技術（支援ベクター機（ＳＶＭ）解析）を図１に示すデータセットに適用した。パラメータの低減は応答者患者と非応答者患者との最良の識別を提供する２５のパラメータを生成した。図５は、２５のパラメータについての応答者と非応答者との比較のボックスプロットを示す。
【０１２５】
２５の個々のパラメータについての予測誤差は、０．１３〜０．６１に及んだ。無作為対のパラメータについて、予測誤差は、０．０３〜０．５９に及んだ。パラメータの無作為三重項については、予測誤差は０〜０．５４に及んだ。０という予測誤差を付与した１４の三重項を図６に示す。
【０１２６】
実施例７：従来のフローパネルは進行性黒色腫患者における抗ＰＤ−１療法に対する臨床応答を予測することができる。
【０１２７】
図６に示す解析は、進行性黒色腫患者が１２の部分セットのみを用いる抗ＰＤ−１療法に応答するであろうかどうかを予測することができるであろうことを示しており、このことは、初回質量サイトメトリー分析において使用されるものよりも多数の限定されたパネルのマーカーを用いて達成されることができた。具体的には、本発明者らは、従来の１３のパラメータ蛍光系フローサイトメトリーパネルを、１０の表面マーカーに対するモノクローナル抗体＋順方向および側部スキャッタならびに固定可能な生死色素を用いて設計した。パネルは、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ２５、ＣＤ１２７、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ６２Ｌ、ＣＤ１９６（ＣＣＲ６）、インテグリンベータ７、ＣＤ１６およびＣＤ５６と反応性のあるモノクローナル抗体からなった。５個の応答者試料および５個の非応答者試料からなる盲検セットの試料を、５レーザフローサイトメーターで分析し、データを分析して、パネルによって特定した起こり得る部分セットすべてを列挙した。
【０１２８】
図６に示した部分セットの組み合わせを用いた、１０個の試料からのデータの非監督クラスター化解析を図７に示す。データ解析が完了した後、試料を非盲検にして、応答者患者および非応答者患者に由来する試料が一緒にクラスター化することを明らかにした（図７）。
【０１２９】
実施例８：進行性黒色腫患者におけるニボルマブおよびペンブロリズマブに対する臨床応答の予測
【０１３０】
先に説明した実施例において、応答予測は、２つの最も一般的に使用されている抗ＰＤ−１薬であるニボルマブおよびペンブロリズマブについて等しく有効であった。
【０１３１】
２つの薬剤間の進行性黒色腫患者の分布は、次のとおりであった。
【０１３２】
【表３】
2020533608.tif 000009
【０１３３】
実施例９：予測シグネチャーは、抗ＰＤ−１療法の時間および複数の経過を経ても安定している。
【０１３４】
多発性進行性黒色腫患者に由来する試料の長期に亘る一連の分析は、予測シグネチャーが少なくとも１０か月間安定していることを示した（図８）。
【図１】
2020533608.tif 000010
【図２】
2020533608.tif 000011
【図３】
2020533608.tif 000012
【図４】
2020533608.tif 000013
【図５】
2020533608.tif 000014
【図６】
2020533608.tif 000015
【図７】
2020533608.tif 000016
【図８】
2020533608.tif 000017
【国際調査報告】
2020533608.tif 000018
2020533608.tif 000019
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