(57)【要約】  本発明は、生理学的に関係のあるシグナル伝達を模倣することが可能な腫瘍組織培養物を使用して、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測する方法を提供するものであって、ここで予測は、腫瘍組織培養物における免疫構成(an immune contexture)の表現型に、一部依存している。
2020510444.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測する方法であって、
ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、
ここで、腫瘍組織培養物が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された、個体からの腫瘍組織を含み、
ここで、複数のアッセイが、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、および
ここで、１以上のアッセイの第２セットが、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；
ｂ）読み出し情報を予測モデル中へ入力すること；
ｃ）予測モデルを使用して、アウトプットを生成すること；ならびに
ｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測すること
を含む、前記方法。
【請求項２】
がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への起こり得る応答性を分類する方法であって、
ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、
ここで、腫瘍組織培養物が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された、個体からの腫瘍組織を含み、
ここで、複数のアッセイが、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、および
ここで、１以上のアッセイの第２セットが、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；
ｂ）読み出し情報を予測モデル中へ入力すること；
ｃ）予測モデルを使用して、アウトプットを生成すること；ならびに
ｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の起こり得る応答性を分類すること
を含む、前記方法。
【請求項３】
がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測するためのコンピュータ実行方法であって、
ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を査定すること、
ここで、腫瘍組織培養物が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された、個体からの腫瘍組織を含み、
ここで、複数のアッセイが、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、および
ここで、１以上のアッセイの第２セットが、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；
ｂ）読み出し情報を予測モデル中へ入力すること；
ｃ）予測モデルを使用して、アウトプットを生成すること；ならびに
ｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測すること
を含む、前記方法。
【請求項４】
予測モデルが、査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
第１アルゴリズムが、入力された査定スコアの各々を、対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて、アウトプットを生成することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
予測モデルが、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、および予備アウトプットを生成する第１アルゴリズムと、予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第２アルゴリズムとを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
第１アルゴリズムが、入力された査定スコアの各々を、対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて、予備アウトプットを生成することを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
予備アウトプットが、抗がん薬レジメンの施行への個体の一次応答度を予測し、および
第２アルゴリズムが、入力された査定スコアに基づいて一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む、請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
１以上のアッセイの第２セットが、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、ならびに
一次予測応答度を調整することが、入力された査定スコアに基づいて抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を予測すること、および
１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、かつ入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成すること；または
２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、かつ入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成すること
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
アウトプットが、抗がん薬レジメンの投与への、個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測している、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
アウトプットが、抗がん薬レジメンの投与への、個体の応答または無応答を予測している、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイが、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイが、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
免疫細胞が、ＮＫ細胞である、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
複数のアッセイの第１セットが、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
腫瘍微小環境プラットフォームが、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
腫瘍微小環境プラットフォームが、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上が、個体に由来する、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
ステップａ）が、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含む、および／または
ステップａ）が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
査定スコアが、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、
ここで、参照の腫瘍組織培養物が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
参照の腫瘍組織培養物が、抗がん薬レジメンで処置されていない、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
ステップａ）が、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含む；および／または
ステップａ）が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む、請求項２０または２１に記載の方法。
【請求項２３】
がんの処置を、これを必要とする個体においてする方法であって、
個体が、請求項１〜２２のいずれか一項に記載の方法に従って応答すると予測される抗がん薬レジメンを個体へ投与することを含む、前記方法。
【請求項２４】
個体が、抗がん薬レジメンの投与への完全な臨床応答または部分的な臨床応答を有すると予測される、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
抗がん薬レジメンが、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む、請求項１〜２４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２６】
抗がん剤が、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、およびこれらのいずれの組み合わせ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】
免疫治療剤が、免疫チェックポイント阻害剤である、請求項２５または２６に記載の方法。
【請求項２８】
免疫治療剤が、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される、請求項２５または２６に記載の方法。
【請求項２９】
個体が、ヒトである、請求項１〜２８のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１７年２月８日に出願された、米国仮特許出願番号６２／４５６，５５０；２０１７年２月２８日に出願された、米国仮特許出願番号６２／４６４，９９３；および２０１７年１２月７日に出願された、米国仮特許出願番号６２／５９６，０６０からの優先権を主張しており、それら各々の内容は、その全体において参照により組み込まれている。
【０００２】
技術分野
本出願は、がんを有する個体の、臨床応答の予兆となるものに基づいた１以上の治療剤への応答性を決定することに関与する予後および治療方法に関係する。
【背景技術】
【０００３】
背景
培養された患者に由来する腫瘍組織の移植片は、所与の患者のための適切な薬処置レジメンを選択する努力において抗がん治療の投与への応答性を予測するために使用される。しかしながら、このような腫瘍組織培養物に基づいた予測は、偽陽性および偽陰性を生じやすい傾向がある。腫瘍組織培養物状態および腫瘍組織培養物に実施されたアッセイの組み合わせの両方の選択は、これらの培養物に基づいた抗がん治療への応答性を予測する方法の正確さおよび感受性において重要な役割を果たす。患者由来腫瘍組織培養物を使用する抗がん治療への応答性を査定する方法を改善および改良するいまだ対処されていない必要性がある。
【発明の概要】
【０００４】
概要
いくつかの態様において、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測する方法であって、以下：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；ｂ）読み出し情報を予測モデルに入力すること；ｃ）アウトプットを生成するために予測モデルを使用すること；およびｄ）抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測するためにアウトプットを使用すること、を含む方法が提供される。
【０００５】
いくつかの態様において、以下：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；ｂ）読み出し情報を予測モデルに入力すること；ｃ）アウトプットを生成するために予測モデルを使用すること；およびｄ）抗がん薬レジメンの投与への個体の起こり得る応答性を分類するためにアウトプットを使用すること、を含む、抗がん薬レジメンの投与へのがんを有する個体の起こり得る応答性を分類する方法が提供される。
【０００６】
いくつかの態様において、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測するためのコンピュータ実行方法であって、以下：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を査定すること、ここで腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；ｂ）読み出し情報を予測モデルに入力すること；ｃ）アウトプットを生成するために予測モデルを使用すること；およびｄ）抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測するためにアウトプットを使用すること、を含む方法が提供される。
【０００７】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用するアルゴリズムを含み、アウトプットを生成する。いくつかの態様において、アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせてアウトプットを生成すること、を含む。
【０００８】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用する第１アルゴリズムを含み、予備アウトプット、および予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用する第２アルゴリズムを生成し、およびアウトプットを生成する。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成すること、を含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測し、およびここで第２アルゴリズムは、入力された査定スコアに基づいて一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、および一次予測応答度を調整することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測すること、および１）二次予測応答度が、一次予測応答度より小さく、入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合に、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成すること；または２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合に、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成すること、を含む。
【０００９】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。
【００１０】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。
【００１１】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。
【００１２】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、免疫細胞はＮＫ細胞である。
【００１３】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、複数のアッセイの第１セットは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。
【００１４】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。
【００１５】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。
【００１６】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果；およびｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで参照の腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含む；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。
【００１７】
いくつかの態様において、これを必要とする個体におけるがんを処置する方法であって、個体が上記の方法のいずれかにしたがって応答すると予測される抗がん薬レジメンを個体へと投与することを含む方法が提供される。いくつかの態様において、個体は、抗がん薬レジメンの投与への完全な臨床応答または部分的な臨床応答を有すると予測される。
【００１８】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤を含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、およびこれらのいずれの組み合わせから成る群から選択される。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤である。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。
【００１９】
いくつかの態様において、これを必要とする個体において、がんを処置するための治療剤への応答性を予測する方法であって、以下：ａ）腫瘍組織培養物上で行われた複数のアッセイから査定スコアを含む読出し情報を得ること、ここで腫瘍組織培養物は、ｉ）個体由来の腫瘍組織と共に培養された腫瘍微小環境プラットフォーム；およびｉｉ）治療剤を含む；ｂ）読み出し情報を感度指数へと変換すること；およびｃ）治療剤への予測応答性に感度指数を使用すること、ここで複数のアッセイの少なくとも１つが腫瘍細胞表現型と関連がない、を含む方法が提供される。
【００２０】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、複数のアッセイは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、免疫細胞構成アッセイ（immune cell contexture assay）、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、複数のアッセイの少なくとも１つは、腫瘍組織中の１以上の免疫細胞の活性および／または浸潤を定量化することを含む。いくつかの態様において、複数のアッセイの少なくとも１つは、腫瘍組織中のＴ細胞の活性および／または浸潤を定量化することを含む。いくつかの態様において、Ｔ細胞は細胞傷害性Ｔ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの少なくとも１つは、腫瘍組織中のＮＫ細胞の活性および／または浸潤を定量化することを含む。いくつかの態様において、複数のアッセイの少なくとも１つは、腫瘍組織培養物中の１以上のサイトカインの発現を定量化することを含む。
【００２１】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、腫瘍微小環境プラットフォームは、培養培地およびコラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、テネイシンＣ、基底膜タンパク質、細胞骨格タンパク質およびマトリックスタンパク質の１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、または自家性末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。
【００２２】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、ステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォームを有する個体から得られた腫瘍組織を培養すること、および治療剤を腫瘍微小環境プラットフォームへと添加することをさらに含む。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行い、査定スコアを生成すること、それによって読み出し情報を生産することをさらに含む。いくつかの態様において、ステップｂ）は、アッセイについての重みスコアを有する複数のアッセイの各々の査定スコアを乗算し、複数のアッセイの各々についての加重アッセイスコアを得ること；および複数のアッセイの各々について加重アッセイスコアを組み合わせて、感度指数を得ること、をさらに含む。
【００２３】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、感度指数は、個体における治療剤への完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。
【００２４】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、治療剤は、化学治療剤または免疫治療剤である。
【００２５】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、複数のアッセイは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、免疫構成アッセイ（immune contexture assay）、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。
【００２６】
いくつかの態様において、これを必要とする個体において、がんを処置する方法が提供され、方法は、上記の方法のいずれかにしたがって応答性を予測する、感度指数を有する治療剤を個体へと投与することを含む。
【００２７】
いくつかの態様において、上記のがんを処置する方法のいずれかにしたがって、治療剤は、個体において完全な臨床応答または部分的な臨床応答を予測する感度指数を有する。
【００２８】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、治療剤は免疫チェックポイント阻害剤である。いくつかの態様において、免疫チェックポイント阻害剤は、免疫チェックポイント分子を標的とするアンタゴニスト抗体である。いくつかの態様において、免疫チェックポイント阻害剤は、ペンブロリズマブまたはニボルマブである。
【００２９】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、複数の治療剤は、複数の免疫チェックポイント阻害剤を含む。いくつかの態様において、複数の免疫チェックポイント阻害剤は、免疫チェックポイント分子を標的とする複数のアンタゴニスト抗体を含む。いくつかの態様において、複数の免疫チェックポイント阻害剤は、ペンブロリズマブおよびニボルマブを含む。
【００３０】
いくつかの態様において、上記の方法のいずれかにしたがって、個体はヒトである。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】図１は、ゲフィチニブ、オシメルチニブ＋ペンブロリズマブ、またはビヒクル対照で３日間処置された腫瘍微小環境プラットフォームにおける培養された腫瘍組織中の切断型カスパーゼ３、ＭＩＣＡ／Ｂ、およびＣＤ５６の発現についてのＨ＆Ｅ染色およびＩＨＣ分析についての結果を示す（Ｔ３）。
【００３２】
【図２】図２Ａ〜２Ｃは、さまざまな従来型のおよび免疫調節性の治療で処置された腫瘍微小環境プラットフォームにおける培養された組織中のＮＫ細胞の空間的不均一性を示す。図２Ａは、処置下および対照条件下のＮＫ細胞マーカーのＣＤ５６についてのＩＨＣ分析を示す。腫瘍細胞（Ｔ）、正常間質（Ｓ）、および正常細胞（Ｎ）のエリアが示されている。図２Ｂは、未処置（ビヒクル）および薬物圧(drug pressure)（Ｒｘ）条件での腫瘍細胞のエリアｖｓ間質のエリアにおけるＣＤ５６＋細胞の比のペアワイズ定量を示す。図２Ｃは、未処置から薬物圧(drug pressure)条件までのＣＤ５６＋の腫瘍：間質比における倍変化を示す。
【００３３】
【図３】図３Ａおよび３Ｂは、ビヒクル対照（ビヒクル）と比べての免疫治療含有薬（Ｒｘ）レジメン、ニボルマブ＋アドリアマイシン（図３Ａ）およびゲムシタビン＋ニボルマブ＋イピリムマブ（図３Ｂ）による処置の圧力下での腫瘍微小環境プラットフォームにおいて培養された組織中のＮＫ細胞の空間的不均一性における変化を示す。腫瘍細胞（Ｔ）および正常間質（Ｓ）のエリアが示される。
【００３４】
【図４】図４は、ビヒクル対照と比べての抗がん薬レジメン、アルペリシブ＋フルベストラントおよびエベロリムス＋フルベストラントによる処置の圧力下での腫瘍微小環境プラットフォームにおいて培養された組織中のＮＫ細胞の空間的不均一性における変化を示す。正常間質のエリアは、境界で区切られた領域によって示される。
【００３５】
【図５】図５は、ビヒクル対照と比べての抗がん薬レジメン、ｉ）トラメチニブ＋エベロリムス＋セツキシマブ、ｉｉ）ペンブロリズマブ＋カペシタビン、ｉｉｉ）５−ＦＵ＋マイトマイシンＣ＋テモゾロミド（temezolomide）、およびｉｖ）トラメチニブ＋セツキシマブ＋カペシタビンによる処置の圧力下での腫瘍微小環境プラットフォームにおいて培養された組織中でのＮＫ細胞の空間的不均一性における変化を示す。腫瘍のエリアは、境界で区切られた領域によって示される。
【００３６】
【図６】図６Ａおよび６Ｂは、対照（ビヒクル）から様々な処置（Ｒｘ）条件までの、腫瘍微小環境プラットフォームにおいて培養されたＨＥＲ２−／ＥＲ＋／ＰＲ＋  乳がん患者由来の腫瘍組織中の炎症促進性サイトカイン（図６Ａ）および抗炎症性サイトカイン（図６Ｂ）の発現における変化を示す。処置は、パルボシクリブ、ペンブロリズマブ、およびドセタキセルを包含する。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
詳細な説明
予測が抗がん薬レジメンの投与への応答において特定のマーカー、例えば、免疫細胞の腫瘍浸潤の測定に一部基づくときに、機械学習戦略と任意に組み合わされた、本明細書に記載されるような腫瘍組織培養物が、がんを有する個体の抗がん薬レジメンの投与への応答性をより正確に予測することができるという観察に、本発明は、少なくとも一部基づいている。治療圧の下で誘導される免疫細胞（例えば、ＮＫ細胞）腫瘍浸潤マーカーを含む特異的表現型マーカーは、例えば、機械学習アルゴリズムによって適切に測られるときに、臨床成果の定量的方法を提供するために使用されてもよい。したがって、本発明は、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む抗がん薬レジメンなどの、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測するための組成物、キット、製品、および方法を提供する。また提供されるものは、このような予測方法を利用するがんを処置する方法である。
【００３８】
我々は、ネイティブなヒト腫瘍環境を模倣する腫瘍組織の移植片を培養するための腫瘍微小環境プラットフォームを前もって確立し、最適化した（その全体において本明細書に組み込まれている、米国特許第２０１４／０２２８２４６を参照する）。この生腫瘍アッセイが、さまざまな腫瘍表現型マーカーを使用する多数の異なる治療の抗腫瘍効果を正確に予測することを示している一方で、免疫細胞の腫瘍浸潤のためのマーカーなどの、免疫構成表現型マーカーの包括が、生腫瘍アッセイの予測正確性を改善するために見出された。本発明は、生組織アッセイの使用について記載しており、それはいくつかの場合においては多次元の表現型「反射作用」および任意に機械学習アルゴリズムを利用して、単一の個体において、免疫調節薬などのがん治療薬の臨床成果を予測する。
【００３９】
いくつかの態様において、生組織アッセイは、個体に由来する腫瘍組織、ＥＣＭ組成物、および任意に血清、血漿、末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）、および／または顆粒球（自家の血清、血漿、ＰＢＮＣ、および／または顆粒球など）を含む。いくつかの態様において、生組織アッセイは、免疫複合体およびネイティブな腫瘍環境の区画の側面を模倣する。従来技術（例えば、基礎薬、in vitro診断、およびイムノスコアなどの定量的病理学）は、腫瘍−免疫構成のアプリオリ（a priori）な知識に依拠する。例えば、他のものは、腫瘍浸潤リンパ球のレベルが、処置の前に患者が所与の治療に応答する可能性が高いかどうか、予測し得ることを示している。本発明は、いくつかの場合において、生腫瘍組織培養物へのリンパ球の浸潤は、治療圧の下で誘導され得、および浸潤の量は、増殖の減少および腫瘍細胞の細胞死の増加など抗腫瘍効果を予測することにおいて使用され得ることが示されている。
【００４０】
いくつかの態様において、以前に記載した腫瘍関連マーカーに加えて、免疫細胞の腫瘍浸潤などの特定の表現型マーカーを使用している、生腫瘍組織アッセイは、免疫調節剤を包含する、多様ながんの治療剤の臨床効果を正確に予測し得ることが予期される。いくつかの態様において、本発明は、抗腫瘍ワクチン、キメラ抗原受容体Ｔ−細胞（ＣＡＲ−Ｔ）、サイトカインの賦活化またはウイルス性／細菌性免疫刺激戦略などの代替の免疫調節治療の臨床効果をさらに予測し得、多くの異なる薬および併用治療を包含するレジメンに適用され得ることも予期される。
【００４１】
定義
他に定義されない限り、本明細書において使用されるすべての技術的および科学的用語の意味は、本発明の属する当業者により共通に理解されるものである。当業者は、本明細書に記載されるそれらと同様または同等のいずれかの方法および材料は、本発明を実行するかまたは試験するためにもまた使用され得ることもまた理解するだろう。
【００４２】
本明細書における使用のために、他に明確に指示されない限りは、用語「ａ」、「ａｎ」およびそのようなものの使用は、１以上であることを指す。
【００４３】
本出願において、「または」の使用は、明確に述べられるかまたは当業者により理解されるかしない限りは、「および／または」を意味する。多従属の請求項の文脈において、「または」の使用は、１つより多い前の独立または従属する請求項を引き合いに出している。
【００４４】
本明細書において「約」の値またはパラメータの参照は、その値またはパラメータそれ自体を指向する態様を包含する（および記載する）。例えば、「約Ｘ」を参照する記載は、「Ｘ」の記載を包含する。
【００４５】
本明細書において記載される発明の側面および態様は、側面および態様を「含むこと」、「構成すること」、「本質的にから成ること」を包含する。
【００４６】
方法
応答性を予測すること
いくつかの態様において、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測する方法であって、以下：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む；ｂ）読出し情報を感度指数に変換すること；およびｃ）抗がん薬レジメンへの応答性を予測するために感度指数を使用すること、ここで複数のアッセイのうち少なくとも１つが、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイであること、を含む該方法が提供される。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定すること、を含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、基底膜タンパク質、細胞骨格タンパク質、およびマトリックスタンパク質の１以上（少なくとも３、４、５、またはそれ以上など）を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上（少なくとも３、４、５、またはそれ以上など）を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣをさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、個体に対して自家性である。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、個体に対して異種性である。いくつかの態様において、複数のアッセイは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、および免疫細胞構成アッセイから選択される以上のアッセイを含む。いくつかの態様において、査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果；とｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで参照の腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、読出し情報を感度指数に変換することは、（機械でトレーニングされた（machine-trained）予測モデルなどの）複数のアッセイの各々について重み付け係数を用いた予測モデルを使用して、複数のアッセイの各々についての加重査定スコアを得ること、および加重査定スコアを組み合わせて感度指数をもたらすこと、を含む。いくつかの態様において、予測モデルは、アウトプットとして複数の応答性の程度の１つを含み、その各々は、異なる範囲の重複しない値と関連し、および感度指数を使用して応答性を予測することは、感度指数が存在する値の範囲に関係する応答性の程度である応答性を予測することを含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、臨床応答および無臨床応答（からなるなど）を含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、完全な臨床応答、部分的な臨床応答、および無臨床応答（からなるなど）を含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞分裂阻害剤または細胞毒性剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化された抗体または標的化された小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化された抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫調節剤、例えば、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／またはステップａ）が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、ａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含む；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。
【００４７】
本明細書において使用されるように、「読み出し情報」は、１以上の査定スコアのセットを指す。
【００４８】
いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームを用いる本明細書に記載された方法のいずれかにしたがって、腫瘍微小環境プラットフォームは、細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、細胞外マトリックス組成物は、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣのうち少なくとも２つ（少なくとも３、４、５、またはそれ以上など）を含む。いくつかの態様において、細胞外マトリックス組成物は、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣのうち６つ以下（５、４、３、またはそれ以下など）を含む。いくつかの態様において、細胞外マトリックス組成物は、基底膜タンパク質、細胞骨格タンパク質、およびマトリックスタンパク質から選択される少なくとも２つ（少なくとも３、４、５、またはそれ以上など）のタンパク質を含む。いくつかの態様において、細胞外マトリックス組成物は、基底膜タンパク質、細胞骨格タンパク質、およびマトリックスタンパク質から選択される６つ以下（５、４、３、またはそれ以下など）のタンパク質を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣをさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの少なくとも１つは、個体に対して自家性である。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの少なくとも１つは、個体に対して異種性である。いくつかの態様において、ＰＢＮＣは末梢血単核細胞（ＰＢＭＣ）である。
【００４９】
したがって、いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームを用いる本明細書に記載された方法のいずれかにしたがって、腫瘍微小環境プラットフォームは、ａ）コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの少なくとも２つ（少なくとも３、４、５、またはそれ以上など）を含む細胞外マトリックス組成物；およびｂ）血清、血漿、および／またはＰＢＮＣを含む。いくつかの態様において、細胞外マトリックス組成物は、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの６つ以下（５、４、３、またはそれ以下など）を含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの少なくとも１つは、個体に対して自家性である。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの少なくとも１つは、個体に対して異種性である。いくつかの態様において、ＰＢＮＣは末梢血単核細胞（ＰＢＭＣ）である。
【００５０】
いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームを用いる本明細書に記載された方法のいずれかにしたがって、腫瘍微小環境プラットフォームは、ａ）基底膜タンパク質、細胞骨格タンパク質、およびマトリックスタンパク質から選択される少なくとも２つ（少なくとも３、４、５、またはそれ以上など）のタンパク質を含む細胞外マトリックス組成物；およびｂ）血清、血漿、および／またはＰＢＮＣ、を含む。いくつかの態様において、細胞外マトリックス組成物は、基底膜タンパク質、細胞骨格タンパク質、およびマトリックスタンパク質から選択される６つ以下（５、４、３、またはそれ以下など）のタンパク質を含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの少なくとも１つは、個体に対して自家性である。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの少なくとも１つは、個体に対して異種性である。いくつかの態様において、ＰＢＮＣは末梢血単核細胞（ＰＢＭＣ）である。
【００５１】
いくつかの態様において、抗がん薬レジメンを用いる本明細書に記載の方法のいずれかにしたがって、抗がん薬レジメンは、１以上の抗がん剤および／または１以上の免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、１以上の抗がん剤を含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、１以上の免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、１以上の抗がん剤および１以上の免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、１以上の抗がん剤は、細胞分裂阻害剤または細胞毒性剤を包含する。いくつかの態様において、１以上の抗がん剤は、標的化された抗体または標的化された小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化された抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、１以上の抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、１以上の免疫治療剤は、免疫調節剤、例えば、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤を包含する。いくつかの態様において、１以上の免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。
【００５２】
いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを用いる本明細書に記載の方法のいずれかにしたがって、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量と、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞はＮＫ細胞である。
【００５３】
いくつかの態様において、アッセイについての査定スコアを用いる本明細書に記載の方法のいずれかにしたがって、査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に行われたアッセイの結果；とｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に行われたアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで参照の腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、査定スコアは、例えば、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に行われたアッセイの結果の数値の定量化対ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に行われたアッセイの結果の数値の定量化の比をとることにより生成される。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。
【００５４】
いくつかの態様において、個体由来の腫瘍組織培養物を用いる本明細書に記載の方法のいずれかにしたがって、方法は、本明細書に記載されるような腫瘍微小環境プラットフォーム上の個体に由来する腫瘍組織を培養し、腫瘍組織培養物を生成することを含む。
【００５５】
いくつかの態様において、腫瘍組織培養物に行われる複数のアッセイを用いる本明細書に記載の方法のいずれかにしたがって、方法は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うこと含む。
【００５６】
いくつかの態様において、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測する方法であって、以下：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に複数のアッセイを行うこと、ここで腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む、および複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること；ｂ）読出し情報を感度指数に変換すること；およびｃ）抗がん薬レジメンへの応答性を予測するために感度指数を使用すること、ここで複数のアッセイの少なくとも１つが、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイである、を含む方法が提供される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上（少なくとも３、４、５、またはそれ以上など）を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣをさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、個体に対して自家性である。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、個体に対して異種性である。いくつかの態様において、複数のアッセイは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、および免疫細胞構成アッセイから選択される１以上のアッセイを含む。いくつかの態様において、読出し情報を感度指数に変換することは、複数のアッセイの各々についての重み付け係数を用いる予測モデル(機械でトレーニングされた予測モデルなど)を使用して、複数のアッセイの各々についての加重査定スコアを得ること、および加重査定スコアを組み合わせて、感度指数をもたらすことを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、アウトプットとして複数の応答性の程度の１つを含み、その各々は異なる範囲の重複しない値に関係し、および感度指数を使用して応答性を予測することは、感度指数が存在する値の範囲と関係した応答性の程度である応答性を予測することを含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、臨床応答および無臨床応答（からなるなど）を含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、完全な臨床応答、部分的な臨床応答、および無臨床応答（からなるなど）を含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞分裂阻害剤または細胞毒性剤などの化学治療剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化された抗体または標的化された小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化された治療剤である。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫調節剤、例えば、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤を包含する。
【００５７】
いくつかの態様において、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測する方法であって、以下：ａ）腫瘍微小環境プラットフォーム上の個体に由来する腫瘍組織を培養することにより腫瘍組織培養物を調整すること；ｂ）抗がん薬レジメンで処置されている腫瘍組織培養物に複数のアッセイを行うこと、および複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること；ｃ）読出し情報を感度指数に変換すること；およびｄ）抗がん薬レジメンへの応答性を予測するために感度指数を使用すること、ここで複数のアッセイの少なくとも１つが、腫瘍細胞表現型に関係しない、を含む方法が提供される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上（少なくとも３、４、５、またはそれ以上など）を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣをさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣ個体に対して自家性である。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、個体に対して異種性である。いくつかの態様において、複数のアッセイは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、および免疫細胞構成アッセイから選択される１以上のアッセイを含む。いくつかの態様において、読出し情報を感度指数に変換することは、複数のアッセイの各々についての重み付け係数を用いる予測モデル（機械でトレーニングされた予測モデルなど）を使用して、複数のアッセイの各々についての加重査定スコアを得ること、および加重査定スコアを組み合わせて、感度指数をもたらすこと、を含む。いくつかの態様において、予測モデルは、アウトプットとして複数の応答性の程度の１つを含み、その各々が異なる範囲の重複しない値に関係し、および感度指数を使用して応答性を予測することは、感度指数が存在する値の範囲に関係した応答性の程度である応答性を予測することを含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、臨床応答および無臨床応答（からなるなど）を含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、完全な臨床応答、部分的な臨床応答、および無臨床応答（からなるなど）を含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞分裂阻害剤または細胞毒性剤などの化学治療剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化された抗体または標的化された小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化された治療剤である。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫調節剤、例えば、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤を包含する。
【００５８】
いくつかの態様において、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測する方法であって、以下：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む；ｂ）読出し情報を感度指数に変換すること；ｃ）腫瘍組織培養物中の腫瘍細胞の領域対正常間質の領域における免疫細胞（例えば、ＮＫ細胞）の比を決定し、それによって処置された腫瘍組織培養物について免疫細胞の腫瘍：間質比を生成すること；およびｄ）感度指数および免疫細胞の腫瘍：間質比を使用して、抗がん薬レジメンへの応答性を予測すること、を含む方法が提供される。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上（少なくとも３、４、５、またはそれ以上など）を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、およびＰＢＮＣの１以上をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、およびＰＢＮＣの少なくとも１つは、個体に対して自家性である。いくつかの態様において、血清、血漿、およびＰＢＮＣの少なくとも１つは、個体に対して異種性である。いくつかの態様において、複数のアッセイは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、および免疫細胞構成アッセイから選択される１以上のアッセイを含む。いくつかの態様において、査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果；とｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップｃ）は、さらに参照の腫瘍組織培養物中の腫瘍細胞の領域対正常間質の領域における免疫細胞の比を決定し、それによって参照の腫瘍組織培養物について免疫細胞の腫瘍：間質比を生成することをさらに含む。いくつかの態様において、読出し情報を感度指数に変換することは、（機械でトレーニングされたの予測モデルなどの）複数のアッセイの各々についての重みづけ係数を用いた予測モデルを使用して、複数のアッセイの各々についての加重査定スコアを得ること、および加重査定スコアを組み合わせて、感度指数をもたらすこと、を含む。いくつかの態様において、予測モデルは、アウトプットとして複数の応答性の程度の１つを含み、その各々は、異なる幅の重複しない値に関係している。いくつかの態様において、感度指数および免疫細胞の腫瘍：間質比を使用して、応答性を予測することは、応答性が、処置された免疫細胞の腫瘍：間質比が、参照の免疫細胞の腫瘍：間質比と比べて減少していない場合に、感度指数が存在する値の幅と関係した応答性の程度であると予測することを含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、臨床応答および無臨床応答（からなるなど）を含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、完全な臨床応答、部分的な臨床応答、および無臨床応答（からなるなど）を含む。いくつかの態様において、感度指数および免疫細胞の腫瘍：間質比を使用して応答性を予測することは、応答性が、処置された組織培養物についての処置された免疫細胞の腫瘍：間質比が、参照の免疫細胞の腫瘍：間質比と比べて減少している（第１閾値で減少しているなど）場合に、感度指数が存在する値の範囲に関係したものより小さなものであると予測することを含む。いくつかの態様において、処置された免疫細胞の腫瘍：間質比が、参照の免疫細胞の腫瘍：間質比と比べて減少している（第２閾値で減少しているなど）場合に、応答性は、無臨床応答であることが予測される。いくつかの態様において、感度指数および免疫細胞の腫瘍：間質比を使用して応答性を予測することは、処置された組織培養物についての処置された免疫細胞の腫瘍：間質比が、参照の免疫細胞の腫瘍：間質比と比べて増加している（第３閾値で増加しているなど）場合に、応答性が、感度指数が存在する値の範囲に関係したものより大きな応答性の程度であると予測することを含む。いくつかの態様において、処置された免疫細胞の腫瘍：間質比が参照の免疫細胞の腫瘍：間質比と比べて増加している（第４閾値で増加しているなど）場合に、応答性は、臨床応答であると予測される。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞分裂阻害剤または細胞毒性剤などの化学治療剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化された抗体または標的化された小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化された治療剤である。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫調節剤、例えば、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤を包含する。いくつかの態様において、腫瘍組織培養物中の腫瘍細胞の領域対正常間質の領域におけるＮＫ細胞の比を決定することは、腫瘍組織培養物中の腫瘍細胞の領域対正常間質の領域におけるＣＤ５６＋細胞の比を決定することを含む。
【００５９】
いくつかの態様において、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測する方法であって、以下：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；ｂ）読み出し情報を予測モデルへと入力すること；ｃ）予測モデルを使用して、アウトプットを生成すること；およびｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測すること、を含む方法が提供される。いくつかの態様において、方法は、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを包含しない対応する方法と比べて、改善され、より高度に洗練されたがんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を査定するための基礎を提供する。いくつかの態様において、予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用し、アウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；およびアウトプットを生成するために複数の加重査定スコアを組み合わせること、を含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、予備アウトプットを生成する第１アルゴリズム、および予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、アウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測する予備アウトプット、および第２アルゴリズムは、入力された査定スコアに基づいて一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、および一次予測応答度を調整することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測すること、および１）二次予測応答度が、一次予測応答度より小さく、入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合に、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整し、それによってアウトプットを生成すること；または２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合に、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整し、それによってアウトプットを生成すること、を含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の、完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含む、および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果；およびｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで参照の腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含む；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞分裂阻害剤または細胞毒性剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化された抗体または標的化された小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化された抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫調節剤、例えば、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００６０】
いくつかの態様において、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測する方法であって、以下：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、およびここで複数のアッセイは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；ｂ）読み出し情報を予測モデルへと入力すること；ｃ）予測モデルを使用して、アウトプットを生成すること；およびｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測すること、ここで予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用し、アウトプットを生成するアルゴリズムを含む、を含む方法が提供される。いくつかの態様において、アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；およびアウトプットを生成するために複数の加重査定スコアを組み合わせることを含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個人の、完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含む、および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果；とｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との比較に基づいて生成され、ここで参照の腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含む；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞分裂阻害剤または細胞毒性剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化された抗体または標的化された小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化された抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫調節剤、例えば、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００６１】
いくつかの態様において、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測する方法であって、以下：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；ｂ）読み出し情報を予測モデルへと入力すること；ｃ）予測モデルを使用して、アウトプットを生成すること；およびｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測すること、ここで予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、予備アウトプットを生成する第１アルゴリズム、および予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、アウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む、を含む方法が提供される。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測する予備アウトプット、および第２アルゴリズムは、入力された査定スコアに基づいて一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、一次予測応答度を調整することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測すること、および１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合に、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整し、それによってアウトプットを生成すること；または２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合に、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整し、それによってアウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞はＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果；とｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで参照の腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含む；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞分裂阻害剤または細胞毒性剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化された抗体または標的化された小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化された抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫調節剤、例えば、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００６２】
いくつかの態様において、がんを有する個体の抗がん薬レジメンの投与への起こり得る応答性を分類する方法で、ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含み；ｂ）予測モデルの中に読み出し情報を入力すること；ｃ）予測モデルを使用し、アウトプットを生成すること；およびｄ）アウトプットを使用し、抗がん薬レジメンの投与への個体の起こり得る応答性を分類すること、を含む方法が提供される。いくつかの態様において、予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを作成する第一のアルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第一のアルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用しおよび予備アウトプットを生成する第１アルゴリズム、および予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第２のアルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重みづけ係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を分類すること、および第２アルゴリズムは、入力された査定スコアに基づいてアウトプットを生成する応答性の一次分類される程度を調整することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、および応答性の一次分類される程度を調整することは、入力された査定スコアに基づいて、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を分類すること、および１）応答性の二次分類される程度が、応答性の一次分類される程度より小さく、および入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、応答性の分類される程度を減少することにより、応答性の一次分類される程度を調整すること、それによってアウトプットを生成すること；または２）応答性の二次分類される程度が、応答性の一次分類される程度より大きく、および入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、応答性の分類される程度を増加することにより、応答性の一次分類される程度を調整すること、それによってアウトプットを生成すること、を含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を分類する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を分類する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞はＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの1以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）が腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／またはステップａ）が腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で固体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは細胞傷害性の剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などの、タンパク質阻害剤）などの、標的化される抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチ��ブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブおよびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫調整剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００６３】
いくつかの態様において、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測するためのコンピュータ実行方法が提供され、方法は、ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を査定すること、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含み；ｂ）予測モデルの中に読み出し情報を入力すること；ｃ）アウトプットを生成することの予測モデルを使用すること；およびｄ）アウトプットを使用し、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測することを、含む。いくつかの態様において、予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ることを含み；および複数の加重査定スコアを組み合わせ、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、および予備アウトプットを生成する第１アルゴリズム、予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ることを含み、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測し、および第２アルゴリズムは、入力された査定スコアに基づいて一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、および一次予測応答度を調整することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測すること、および１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、および入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整し、それによってアウトプットを生成すること、または二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、および入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成することを、含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定すること、を含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量、ii)腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、以下：コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリンおよびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）が、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／または腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは細胞障害性の剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子など（たとえば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）の標的化される抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００６４】
いくつかの態様において、コンピュータにより実行されるとき、がんを有する個体の抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測するための方法を実施するようにコンピュータを制御するコンピュータ実行命令を保存する、固定のコンピュータ可読記録媒体が提供され、方法は、ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を査定すること、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含み；ｂ）読み出し情報を予測モデルに入力すること；ｃ）予測モデルから、アウトプットを受け取ること、およびｄ）アウトプットを抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測することに使用すること、を含む。いくつかの態様において、予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて、アウトプットを生成すること、を含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、および予備アウトプットを生成する第１アルゴリズムおよび予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成すること、を含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測し、および第２アルゴリズムが入力された査定スコアに基づいて一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、および一次予測応答を調製することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測すること、および１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、および入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成すること；または、２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、および入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整すること、を含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の収容組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは細胞傷害性の剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子など（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）の抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫治療剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００６５】
いくつかの態様において、予測されるがんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性のレポートを生成するためのシステムが提供され：
ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を含む、少なくとも１つのコンピュータデータベース、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含み；およびｂ）コンピュータ可読プログラムコードは、予測モデルへ読み出し情報を入力し；ｉｉ）予測モデルから、アウトプットを受け取り；ｉｉｉ）抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測するアウトプットを使用し；ｖｉ）および抗がん薬レジメンの投与への個体の予測される応答性を含むレポートを生成する命令を含む。いくつかの態様において、予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、および予備アウトプットを生成する第１アルゴリズム、および予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測し、および第２アルゴリズムは、入力された査定スコアに基づいて一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、および一次予測応答度を調整することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測すること、および１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、および入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成すること、または２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、および入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答、または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸透についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは細胞傷害性の剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子など（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）の抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫治療剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００６６】
いくつかの態様において、ａ）抗がん薬レジメンによって、処置される腫瘍組織培養物において、複数のアッセイを行うこと、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含み；および、ｂ）複数のアッセイの各々のための査定スコアを含む読み出し情報の生成、ここで、読み出し情報は、使用され、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測することを含む、アッセイ方法が提供される。いくつかの態様において、読み出し情報を使用し、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測することは、ｃ）予測モデルの中に読み出し情報を入力すること；ｄ）アウトプットの生成の予測モデルを使用すること；およびｅ）アウトプットを使用し、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測することに使用することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、および予備アウトプットを生成する第１アルゴリズム、および予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて、予備アウトプットを生成すること、を含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測し、および第２アルゴリズムは入力された査定スコアに基づいて、一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、および一時予測応答を調製することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測することを含み、および１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、および入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整し、それによってアウトプットを生成すること、または２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、および入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成することを、含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と；ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果、ここで、参照の腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む結果との間の比較に基づいて生成される。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは、細胞傷害性の剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子など（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）の抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫治療剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００６７】
本明細書に記載される方法のいずれかによると、いくつかの態様において、方法は、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを包含しない対応する方法と比較して、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を査定するための、改良され、およびより高度に洗練された基礎を提供する。
【００６８】
処置
いくつかの態様において、がんを処置する方法を必要とする個体における、がんを処置する方法が提供され、方法は：ａ）抗がん薬レジメンによって処置される腫瘍組織培養物において行われる複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み；ｂ）読み出し情報を、感度指数へ変換すること；ｃ）感度指数を使用し、抗がん薬レジメンへの応答性を予測すること、ここで、複数のアッセイの少なくとも1つは、腫瘍細胞の表現型に関さず；およびｄ）個体が、抗がん薬レジメンに応答すると予測される場合、抗がん薬レジメンを個体へ投与すること、を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、以下：コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの1以上の（少なくとも３、４、５、またはより多くの）細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣをさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、個体に自家性である。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、個体に異種性である。いくつかの態様において、複数のアッセイは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、および免疫細胞構成アッセイから選択される、1以上のアッセイを含む。いくつかの態様において、読み出し情報を感度指数へ変換することは、予測モデル（機械でトレーニングされた予測モデルなど）を複数アッセイの各々についての重み付け係数と共に使用して、複数のアッセイの各々についての加重スコアを得ること、および加重査定スコアを組み合わせ、感度指数を算出することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数の応答性の程度のアウトプット１を含み、その各々は、非オーバーラップの異なる範囲と関連し、および感度指数を使用し、応答性を予測することは、感度指数の値の中の範囲と関連する応答性の程度である応答性を予測することを含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、臨床応答または無臨床応答（からなる、など）を含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、完全な臨床応答、部分的な臨床応答および無臨床応答（からなる、など）を含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは細胞傷害性の剤などの化学治療剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化される治療剤である。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫治療剤を包含する。
【００６９】
いくつかの態様において、がんを処置することが必要な個体において、がんを処置する方法が提供され、方法は：ａ）抗がん薬レジメンによって、処置される腫瘍組織培養物において複数のアッセイを行うこと、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、およびここで、複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること；ｂ）読み出し情報を感度指数へ変換すること；ｃ）感度指数を使用し、抗がん薬レジメンへの応答性を予測すること、ここで、複数のアッセイの少なくとも1つは、腫瘍細胞の発現型に関さず；およびｄ）個体が、抗がん薬レジメンに応答すると予測される場合、抗がん薬レジメンを個体へ投与すること、を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、以下：コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの1以上の（少なくとも３、４、５、またはより多くの）細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣをさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、個体に自家性である。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、個体に異種性である。いくつかの態様において、複数のアッセイは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、および免疫細胞構成アッセイから選択される、1以上のアッセイを含む。いくつかの態様において、読み出し情報を感度指数へ変換することは、予測モデル（機械でトレーニングされた予測モデルなど）を複数アッセイの各々についての重み付け係数と共に使用して、複数のアッセイの各々についての加重スコアを得ること、および加重査定スコアを組み合わせて、感度指数を産出することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数の応答性の程度のアウトプット１を含み、その各々は、非オーバーラップの値の異なる範囲と関連し、および感度指数を使用し、応答性を予測することは、感度指数の値の中の範囲と関連する応答性の程度である応答性を予測すること、を含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、臨床応答または無臨床応答（からなる、など）を含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、完全な臨床応答、部分的な臨床応答および無臨床応答（からなる、など）を含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは細胞傷害性の剤などの化学治療剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの、標的化される治療剤である。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫治療剤を包含する。
【００７０】
いくつかの態様において、がん処置を必要とする個体においてがんを処置する方法が提供され、方法は：ａ）腫瘍微小環境プラットフォームにおける個体からの腫瘍組織腫瘍組織培養物を培養することによって、腫瘍組織培養物を調製すること；ｂ）抗がん薬レジメンによって処置されている腫瘍組織培養物において複数のアッセイを行うことおよび複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること；ｃ）読み出し情報を感度指数へ変換すること；ｄ）感度指数を使用し、抗がん薬レジメンへの応答性を予測すること、ここで、複数のアッセイの少なくとも1つは、腫瘍細胞の表現型に関さず；および、ｅ）個体が抗がん薬レジメンに応答すると予測される場合、抗がん薬レジメンを個体へ投与することを含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、以下：コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの1以上の（少なくとも３、４、５、またはより多くの）細胞外マトリックス組成物を、含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣをさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、個体に自家性である。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、個体に異種性である。いくつかの態様において、複数のアッセイは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、および免疫細胞構成アッセイから選択される、1以上のアッセイを含む。いくつかの態様において、読み出し情報を感度指数へ変換することは、予測モデル（機械でトレーニングされた予測モデルなど）を複数アッセイの各々についての重み付け係数と共に使用して、複数のアッセイの各々についての加重スコアを得ること、および加重査定スコアを組み合わせ、感度指数を算出することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数の応答性の程度のアウトプット１を含み、その各々は、非オーバーラップの異なる範囲と関連し、および感度指数を使用し、応答性を予測することは、感度指数の値の中の範囲と関連する応答性の程度である応答性を予測することを含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、臨床応答または無臨床応答（からなる、など）を含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、完全な臨床応答、部分的な臨床応答および無臨床応答（からなる、など）を含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは細胞傷害性の剤などの化学治療剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの、標的化される治療剤である。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫治療剤を包含する。
【００７１】
いくつかの態様において、がん処置を必要とする個体においてがんを処置する方法が提供され、方法は：ａ）抗がん薬レジメンによって処置される腫瘍組織培養物において行われる複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み；ｂ）読み出し情報を感度指数へ変換すること；ｃ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域中に対する正常間質の領域中の免疫細胞（例えば、ＮＫ細胞）の比を決定すること、それによって腫瘍：間質免疫細胞比を出すこと；ｄ）感度指数および腫瘍：間質免疫細胞比を、抗がん薬レジメンへの応答性を予測することに使用すること；およびｅ）個体が、抗がん薬レジメンに応答すると予測される場合、抗がん薬レジメンを個体へ投与することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、以下：コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの1以上の（少なくとも３、４、５、またはより多くの）細胞外マトリックス組成物を、含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、およびＰＢＮＣを、さらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、およびＰＢＮＣの少なくとも1つは、個体に自家性である。いくつかの態様において、血清、血漿、およびＰＢＮＣの少なくとも1つは、個体に異種性である。いくつかの態様において、複数のアッセイは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、および免疫細胞構成アッセイから選択される、1以上のアッセイを含む。いくつかの態様において、査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップｃ）は、参照の腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域中に対する正常間質の領域中の免疫細胞の比を決定することをさらに含む。いくつかの態様において、読み出し情報を感度指数へ変換することは、予測モデル（機械でトレーニングされた予測モデルなど）を複数アッセイの各々についての重み付け係数と共に使用して、複数のアッセイの各々についての加重スコアを得ること、および加重査定スコアを組み合わせ、感度指数を算出することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数の応答性の程度のアウトプット１を含み、その各々は、非オーバーラップの異なる範囲と関連する。いくつかの態様において、感度指数およ��腫瘍：間質免疫細胞比を、応答性を予測することに使用することは、間質免疫細胞比が、参照の腫瘍：間質免疫細胞比と比較して減少しない場合、応答性が、感度指数のある範囲の値に関連する応答性の程度であると予測すること、を含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、臨床応答または無臨床応答（からなる、など）を含む。いくつかの態様において、複数の応答性の程度は、完全な臨床応答、部分的な臨床応答、および無臨床応答含む(からなる、など)を含む。いくつかの態様において、感度指数および腫瘍：間質免疫細胞比を、応答性を予測することに使用することは処置される腫瘍：間質免疫細胞比が参照の腫瘍：間質免疫細胞比に比較して減少する（第１閾値分の減少など）場合に、応答性が、感度指数のある値の範囲に関連付けられるよりも、より少ない程度の応答性であると予測すること、を含む。
いくつかの態様において、処置される腫瘍：間質免疫細胞比が、参照の腫瘍：間質免疫細胞比に比較して減少する（第２閾値分の減少など）場合に、応答性が無臨床応答であると予測される。いくつかの態様において、感度指数および腫瘍：間質免疫細胞比を、応答性を予測することに使用することは、処置される腫瘍：間質免疫細胞比が、参照の腫瘍：間質免疫細胞比に比較して増加する（第３閾値分の増加など）場合に、応答性が感度指数のある値の範囲に関連付けられるよりも、より大きい程度の応答性であると予測すること、を含む。いくつかの態様において、処置される腫瘍：間質免疫細胞比が、参照の処置される腫瘍：間質免疫細胞比に比較して増加する（第４閾値分の増加など）場合に、応答性が臨床応答であると予測される。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは細胞傷害性の剤などの化学治療剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの、標的化される治療剤である。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫治療剤を包含する。いくつかの態様において、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域中に対する正常間質の領域中のＮＫ細胞の比を決定することは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域中に対する正常間質の領域中のＣＤ５６＋細胞の比を決定すること、を含む。
【００７２】
いくつかの態様において、がん処置を必要とする個体においてがんを処置する方法が提供され、方法は：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含み；ｂ）読み出し情報を予測モデルに入力すること；ｃ）アウトプットを生成することの予測モデルを使用すること；ｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測すること；およびｅ）個体が、抗がん薬レジメンに応答すると予測される場合、抗がん薬レジメンを個体へ投与すること、を含む。いくつかの態様において、方法は、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを包含しない、対応する方法と比較して、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を査定するために改良されおよびより高度に洗練された基礎を提供する。いくつかの態様において予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせてアウトプットを生成すること、を含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、および予備アウトプットを生成する第１アルゴリズム、および予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測し、および第２アルゴリズムは入力された査定スコアに基づいて、一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、および一時予測応答を調製することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測することを含み、および１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、および入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整し、それによってアウトプットを生成すること；または２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、および入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成することを、含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で固体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは、細胞傷害性の剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子など（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）の抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫治療剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００７３】
いくつかの態様において、がんの処置を必要とする個体において、がんを処置する方法が、提供され、方法は：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで複数のアッセイは、免疫細胞の腫瘍浸透についてのアッセイを含み；ｂ）読み出し情報を、予測モデルに入力すること；ｃ）予測モデルを使用してアウトプットを生成すること；ｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測すること；およびｅ）個体が、抗がん薬レジメンへ応答すると予測される場合、抗がん薬レジメンを個体へ投与すること、ここで、予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成するアルゴリズムを含むもの、を含む。いくつかの態様において、アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせてアウトプットを生成すること、を含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせを、包含する。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。ここで、参照の腫瘍組織培養物が腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物が抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で固体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは細胞障害性の剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子など（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）の抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫治療剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００７４】
いくつかの態様において、がん処置を必要とする個体においてがんを処置する方法が提供され、方法は：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含み；ｂ）読み出し情報を、予測モデルに入力すること；ｃ）予測モデルを使用してアウトプットを生成すること；
ｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測すること；およびｅ）個体が、抗がん薬レジメンへ応答すると予測される場合、抗がん薬レジメンを個体へ投与すること、ここで、予測モデルは、複数のアッセイの第一セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、および予備アウトプットを生成する、第一アルゴリズムを含み、および予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む、を含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測し、および第２アルゴリズムは入力された査定スコアに基づいて、一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、および一時予測応答を調製することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測することを含み、および１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、および入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整し、それによってアウトプットを生成すること；または、２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、および入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成することを、含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で固体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは細胞傷害性の剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子など（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）の抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫治療剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００７５】
いくつかの態様において、がんを処置する方法を必要とする個体において、がんを処置する方法が、提供され、方法は：ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含み；ｂ）読み出し情報を予測モデルの中に入力すること；ｃ）予測モデルを使用してアウトプットを生成すること；ｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の起こり得る応答性を分類すること；およびｅ）個体が抗がん薬レジメンに応答すると分類される場合、抗がん薬レジメンを個体に投与すること、を含む。いくつかの態様において予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および、複数の加重査定スコアを組み合わせてアウトプットを生成すること、を含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、および予備アウトプットを生成する第１アルゴリズム、および予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成すること、を含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を分類し、および第２アルゴリズムは、入力された査定スコアに基づいて、応答性の一次分類される程度を調整し、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸透についてのアッセイからなり、および応答性の一次分類される程度を調整することは、入力された査定スコアに基づいて、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を分類すること、および１）応答性の二次分類される程度が、応答性の一次分類される程度より小さく、および入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、応答性の分類される程度を減少することにより、応答性の一次分類される程度を調整すること、それによってアウトプットを生成すること；または２）応答性の二次分類される程度が、応答性の一次分類される程度より大きく、および入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、応答性の分類される程度を増加することにより、応答性の一次分類される程度を調整すること、それによってアウトプットを生成すること、を含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を分類する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を分類する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で固体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは細胞傷害性の剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子など（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）の抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫治療剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体は、ヒトである。
【００７６】
いくつかの態様において、Ａ）がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測するための、コンピュータ実行方法を使用すること、コンピュータ実行方法は、ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を査定すること、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含み；ｂ）予測モデルの中に読み出し情報を入力すること；ｃ）予測モデルを使用してアウトプットを生成すること；およびｄ）抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測することへアウトプットを使用すること；を含み、およびｂ）個体が、コンピュータ実行方法によって、抗がん薬レジメンへ応答すると予測される場合、抗がん薬レジメンを個体へ投与することを含む、がんを処置する方法を必要とする個体においてがんを処置する方法が、提供される。いくつかの態様において予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて、アウトプットを生成することを含む。
いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、および予備アウトプットを生成する第１アルゴリズム、および予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測し、および第２アルゴリズムは、入力された査定スコアに基づいて一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、および一次予測応答度を調整することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測することを含み、および１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、および入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整し、それによってアウトプットを生成すること；または、２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、および入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成することを、含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞は、ＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、以下：細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で固体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製すること、をさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み；および／またはステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で固体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞増殖抑制性のまたは細胞傷害性の剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化される抗体または標的化される小分子など（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）の抗がん剤を包含する。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫治療剤を包含する。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを包含する。いくつかの態様において、個体は、ヒトである。
【００７７】
いくつかの態様において、Ａ）コンピュータによって非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に格納されたコンピュータ実行可能命令を実行して、コンピュータを制御し、がんを有する個体の抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測するための方法を行うこと、ここで、応答性を予測するための方法は、ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を査定すること、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイは、複数のアッセイの第1セットおよび1以上のアッセイの第２セットを含み、ここで、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；ｂ）予測モデルに読み出し情報を入力すること；ｃ）予測モデルからアウトプットを受け取ること；およびｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測すること；を含む、およびＢ）個体がＡ）の方法で抗がん薬レジメンに応答すると予測される場合、抗がん薬レジメンを個体に投与することを含む、これを必要とする個体においてがんを処置する方法が提供される。いくつかの態様において、予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用してアウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および、複数の加重査定スコアを組み合わせてアウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、予備アウトプットを生成する第１アルゴリズム、および、予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、アウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および、複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測し、第２アルゴリズムは、入力された査定スコアに基づいて一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、一次予測応答度を調整することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測すること、および、１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整し、それによってアウトプットを生成すること；または、２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整し、それによってアウトプ���トを生成することを含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞はＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／または、ステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／または、ステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞分裂阻害剤または細胞毒性剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化抗体または標的化小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化抗がん剤を含む。いくつかの態様において、抗がん���は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを含む。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫調節剤、例えば免疫チェックポイント阻害剤、または免疫賦活剤を含む。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを含む。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００７８】
いくつかの態様において、Ａ）システムを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の予測される応答性のレポートを生成すること、ここで、システムは、ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を含む、少なくとも１つのコンピュータデータベース、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、ここで、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；および、ｂ）以下の命令を含むコンピュータ可読プログラムコード：ｉ）予測モデルに読み出し情報を入力する；ｉｉ）予測モデルからアウトプットを受け取る；ｉｉｉ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測する；およびｉｖ）抗がん薬レジメンの投与への個体の予測される応答性を含むレポートを生成する；を含む、およびｂ）個体がレポートで抗がん薬レジメンに応答すると予測される場合、抗がん薬レジメンを個体に投与することを含む、これを必要とする個体においてがんを処置する方法が提供される。いくつかの態様において、予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用してアウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および、複数の加重査定スコアを組み合わせてアウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、予備アウトプットを生成する第１アルゴリズム、および、予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、アウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および、複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測し、第２アルゴリズムは、入力された査定スコアに基づいて一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、一次予測応答度を調整することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測すること、および、１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整し、それによってアウトプットを生成すること；または、２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整し、それによってアウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞はＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／または、ステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／または、ステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞分裂阻害剤または細胞毒性剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化抗体または標的化小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化抗がん剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを含む。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫調節剤、例えば免疫チェックポイント阻害剤、または免疫賦活剤を含む。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを含む。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００７９】
いくつかの態様において、ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うこと、ここで、腫瘍組織培養物は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイは、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、ここで、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；およびｂ）複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を生成すること、ここで、読み出し情報は、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測するために使用され、抗がん薬レジメンは、個体が抗がん薬レジメンに応答すると予測される場合、個体に投与される、を含む、アッセイ方法が提供される。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測するために読み出し情報を使用することは、ｃ）予測モデルに読み出し情報を入力すること；ｄ）予測モデルを使用してアウトプットを生成すること；およびｅ）アウトプットを使用して抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、査定スコアの各々をインプットとして使用してアウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および、複数の加重査定スコアを組み合わせてアウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、予備アウトプットを生成する第１アルゴリズム、および、予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、アウトプットを生成する第２アルゴリズムを含む。いくつかの態様において、第１アルゴリズムは、入力された査定スコアの各々を対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および、複数の加重査定スコアを組み合わせて予備アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、予備アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の一次応答度を予測し、第２アルゴリズムは、入力された査定スコアに基づいて一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、１以上のアッセイの第２セットは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、一次予測応答度を調整することは、抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を入力された査定スコアに基づいて予測すること、および、１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整し、それによってアウトプットを生成すること；または、２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整し、それによってアウトプットを生成することを含む。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答または無応答を予測する。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞はＮＫ細胞である。いくつかの態様において、複数のアッセイの第１セットは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上は、個体に由来する。いくつかの態様において、ステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、複数の査定スコアは、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物は腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は、抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、ステップａ）は、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含み、および／または、ステップａ）は、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む。いくつかの態様において、抗がん薬レジメンは、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、細胞分裂阻害剤または細胞毒性剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、標的化抗体または標的化小分子（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化抗がん剤を含む。いくつかの態様において、抗がん剤は、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、アルペリシブ、トラメチニブ、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、マイトマイシンＣ、テモゾロミド、セツキシマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを含む。いくつかの態様において、免疫治療剤は、免疫調節剤、例えば免疫チェックポイント阻害剤、または免疫賦活剤を含む。いくつかの態様において、免疫治療剤は、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせを含む。いくつかの態様において、個体はヒトである。
【００８０】
いくつかの態様において、本明細書に記載の方法のいずれかによれば、方法は、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を査定するための、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含まない対応する方法と比較して、改善され、より高度に洗練された基礎を提供する。
【００８１】
腫瘍微小環境プラットフォーム
いくつかの態様において、本明細書に記載の方法に対して、腫瘍組織を培養するための腫瘍微小環境プラットフォームが使用され、前記微小環境は、細胞外マトリックス（ＥＣＭ）組成物および培地を含み、任意に血清、血漿、および／または末梢血単核細胞（ＰＢＭＣ）などの末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）を含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、１以上の免疫因子をさらに含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、１以上の血管新生因子をさらに含む。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、１以上のがん治療剤（例えば、免疫チェックポイント阻害剤などの免疫調節剤）などの１以上の薬をさらに含む。
【００８２】
いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは、本明細書に記載の方法のいずれかにしたがって個体に由来する。例えば、本明細書に記載の、がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測する方法によれば、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは個体に由来する（すなわち、自家）。いくつかの態様において、血清、血漿、および／またはＰＢＮＣは個体に由来しない（すなわち、異種）。いくつかの態様において、血清および／または血漿は異種性である。
【００８３】
いくつかの態様において、１以上の免疫因子は、本明細書に記載の方法のいずれかにしたがって個体に由来する血清または血漿（すなわち、自家血清または血漿）から単離される。いくつかの態様において、１以上の免疫因子は、個体に由来しない血清または血漿（すなわち、異種血清または血漿）から単離される。いくつかの態様において、血清または血漿は異種性である。
【００８４】
いくつかの態様において、１以上の血管新生因子は、本明細書に記載の方法のいずれかにしたがって個体に由来する血清または血漿（すなわち、自家血清または血漿）から単離される。いくつかの態様において、１以上の血管新生因子は、個体に由来しない血清または血漿（すなわち、異種血清または血漿）から単離される。いくつかの態様において、血清または血漿は異種性である。
【００８５】
いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、ラミニン、デコリン、テネイシンＣ、オステオポンチン、基底膜タンパク質、細胞骨格タンパク質、およびマトリックスタンパク質からなる群から選択される少なくとも３つの成分を含む。
【００８６】
いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物の成分は、腫瘍からの組織に特異的であり、腫瘍組織の試料を１以上のアッセイに供して腫瘍組織に存在するＥＣＭの成分を同定し（例えば、液体クロマトグラフィー−質量分析（ＬＣＭＳ）などの質量分析）、同定されたＥＣＭ成分の中から、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、ラミニン、デコリン、テネイシンＣ、オステオポンチン、基底膜タンパク質、細胞骨格タンパク質、およびマトリックスタンパク質からなる群から選択される少なくとも３つの成分を選択することにより選択される。いくつかの態様において、腫瘍は、例えば、胃、結腸、頭頸部、脳、口腔、乳房、胃、胃腸、食道、結腸直腸、膵臓、肺（例えば、非小細胞肺または小細胞肺）、肝臓、腎臓、卵巣、子宮、骨、前立腺、精巣、甲状腺、または膀胱の腫瘍である。いくつかの態様において、腫瘍は、膠芽腫、星状細胞腫、または黒色腫である。また、ＡＭＬ（急性骨髄性白血病）、ＣＭＬ（慢性骨髄性白血病）、ＡＬＬ（急性リンパ性白血病）、ＴＡＬＬ（Ｔ細胞急性リンパ芽球性白血病）、ＮＨＬ（非ホジキンリンパ腫）、ＤＢＣＬ（びまん性Ｂ細胞リンパ腫）、ＣＬＬ（慢性リンパ性白血病）および多発性骨髄腫を含む血液がんに特異的なＥＣＭ組成物も考えられる。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、骨髄の試料から同定されたＥＣＭ成分を含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、血漿の試料から同定されたＥＣＭ成分を含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、自家試料から同定されたＥＣＭ成分を含む（例えば、腫瘍微小環境プラットフォームにおける腫瘍組織は、ＥＣＭ成分が同定された試料と同じ個体に由来する）。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、異種試料から同定されたＥＣＭ成分を含む（例えば、腫瘍微小環境プラットフォームにおける腫瘍組織は、ＥＣＭ成分が同定された試料とは異なる個体に由来する）。
【００８７】
いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、コラーゲン１を、約０．０１μｇ／ｍｌ〜約１００μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約５μｇ／ｍｌまたは約２０μｇ／ｍｌまたは約５０μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、コラーゲン３を、約０．０１μｇ／ｍｌ〜約１００μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約０．１μｇ／ｍｌまたは約１μｇ／ｍｌまたは約１００μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、コラーゲン４を、約０．０１μｇ／ｍｌ〜約５００μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約５μｇ／ｍｌまたは約２０μｇ／ｍｌまたは約２５０μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、コラーゲン６を、約０．０１μｇ／ｍｌ〜約５００μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約０．１μｇ／ｍｌまたは約１μｇ／ｍｌまたは約１０μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、フィブロネクチンを、約０．０１μｇ／ｍｌ〜約７５０μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約５μｇ／ｍｌまたは約２０μｇ／ｍｌまたは約５００μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、ビトロネクチンを、約０．０１μｇ／ｍｌ〜約９５μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約５μｇ／ｍｌまたは約１０μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、カドヘリンを、約０．０１μｇ／ｍｌ〜約５００μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約１μｇ／ｍｌおよび約５μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、フィラミンＡを、約０．０１μｇ／ｍｌ〜約５００μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約５μｇ／ｍｌまたは約１０μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、ビメンチンを、約０．０１μｇ／ｍｌ〜約１００μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約１μｇ／ｍｌまたは約１０μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、ラミニンを、約０．０１μｇ／ｍｌ〜約１００μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約５μｇ／ｍｌまたは約１０μｇ／ｍｌまたは約２０μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、デコリンを、約０．０１μｇ／ｍｌ〜約１００μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約１０μｇ／ｍｌまたは約２０μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、テネイシンＣを、約０．０１μｇ／ｍｌから約５００μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約１０μｇ／ｍｌまたは約２５μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、オステオポンチンを、約０．０１μｇ／ｍｌから約１５０μｇ／ｍｌの範囲の濃度、例えば、約１μｇ／ｍｌまたは約５μｇ／ｍｌの濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、１以上の基底膜タンパク質を、約０．０１μｇ／ｍｌから約１５０μｇ／ｍｌの範囲の濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、１以上の細胞骨格タンパク質を、約０．０１μｇ／ｍｌから約１５０μｇ／ｍｌの範囲の濃度で含む。いくつかの態様において、ＥＣＭ組成物は、１以上のマトリックスタンパク質を、約０．０１μｇ／ｍｌから約１５０μｇ／ｍｌの範囲の濃度で含む。
【００８８】
いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームは、ＥＣＭ組成物でコーティングされた基材を含む。いくつかの態様において、基材は、例えば、プレート、ベース、フラスコ、皿、ペトリプレート、またはペトリ皿である。いくつかの態様において、基材は、ＥＣＭ組成物でコーティングされるのに好適な任意の材料でできていてもよい。いくつかの態様において、基材上にＥＣＭ組成物を含む液体混合物を堆積させ、液体混合物を乾燥させることにより、基材をＥＭＣ組成物でコーティングする。いくつかの態様において、液体混合物は水性混合物である。いくつかの態様において、液体混合物は、少なくとも約２５（例えば、少なくとも約２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、または４２以上のいずれか、これらの値の間の任意の範囲を含む）℃の温度で乾燥させる。いくつかの態様において、基材は、ＥＣＭ組成物でコーティングした後、少なくとも１Ｘ（例えば、少なくとも１Ｘ、２Ｘ、または３Ｘ以上）の適切な溶液（例えば、ＰＢＳなどのバッファー）で洗浄される。いくつかの態様において、基材は、培地と組み合わせる前に、約４以下（例えば、約４、０、−５、−１０、−１５、−２０、−２５、または−３０以下のいずれか以下、これらの値の間の任意の範囲を含む）℃の温度で保管されている。
【００８９】
いくつかの態様において、培地は、ＥＣＭ組成物でコーティングされた基材上に培地を重ねることにより、ＥＣＭ組成物と組み合わされる。いくつかの態様において、培地は、ダルベッコ変法イーグル培地（ＤＭＥＭ）またはRPMI1640（Roswell Park Memorial Institute Medium）を含み、例えば、約６０％〜約１００％の範囲の濃度、例えば約８０％の濃度でＤＭＥＭまたはＲＰＭＩ１６４０を含む。いくつかの態様において、培地は、熱不活性化ＦＢＳ（ウシ胎児血清）などの血清を含み、例えば、約０．１％から約４０％の範囲の濃度、例えば約２％ｗｔ／ｗｔの濃度でＦＢＳを含む。いくつかの態様において、培地で腫瘍組織を一定時間培養した後、血清は培地に添加される。いくつかの態様において、血清は、少なくとも６時間（例えば、少なくとも約６、７、８、９、１０、１１、１２、１４、１６、１８、２０、２２、または２４時間以上のいずれか）、培地で腫瘍組織を培養した後に、培地に添加される。いくつかの態様において、培地は、約１％から約２％の範囲の濃度、例えば約１％ｗｔ／ｗｔの濃度でペニシリン−ストレプトマイシンを含む。いくつかの態様において、培地は、約１０ｍＭから約５００ｍＭの範囲の濃度、例えば約１００ｍＭの濃度でピルビン酸ナトリウムを含む。いくつかの態様において、培地は、Ｌ-グルタミンを含むがこれに限定されない非必須アミノ酸を、約１ｍＭから約１０ｍＭの範囲の濃度、例えば約５ｍＭの濃度で含む。いくつかの態様において、培地は、ＨＥＰＥＳ（（４−（２−ヒドロキシエチル）−１−ピペラジンエタンスルホン酸）を、約１ｍＭから約２０ｍＭの範囲の濃度、好ましくは約１０ｍＭの濃度で含む；血清は、約０．１％から約１０％の範囲の濃度、好ましくは約２％の濃度である。いくつかの態様において、培地は規則的な間隔で交換される。いくつかの態様において、培地は、少なくとも約１２時間（例えば、少なくとも約１２、１４、１６、１８、２０、２２、２４、３０、３６、４０、４４、４８、６０、または７２時間以上のいずれか）の間隔で交換される。
【００９０】
いくつかの態様において、１以上の薬は、ＥＣＭ組成物と組み合わされる前に培地に存在する。いくつかの態様において、１以上の薬の少なくとも１つは、培地がＥＣＭ組成物と組み合わされた後、培地に添加される。いくつかの態様において、１以上の薬の各々は、ＥＣＭ組成物と組み合わされた後、培地に添加される。いくつかの態様において、１以上の薬の少なくともいくつかは、異なる時間で培地に添加される。例えば、いくつかの態様において、１以上の薬の少なくとも１つは、ＥＣＭ組成物と組み合わせされる前に培地に添加され、１以上の薬の少なくとも１つは、ＥＣＭ組成物と組み合わされた後、培地に添加される。いくつかの態様において、１以上の薬の少なくともいくつかは、ＥＣＭ組成物と組み合わされた後の異なる時間で培地に添加される。いくつかの態様において、１以上の薬の少なくともいくつかはがん治療剤である。いくつかの態様において、１以上の薬の各々はがん治療剤である。いくつかの態様において、１以上の薬は、細胞分裂阻害剤または細胞毒性剤などの化学治療剤を含む。いくつかの態様において、１以上の薬は、標的化抗体または標的化小分子薬（例えば、キナーゼ阻害剤などのタンパク質阻害剤）などの標的化がん治療剤を含む。いくつかの態様において、１以上の薬は、免疫チェックポイント阻害剤または免疫賦活剤などの免疫調節剤を含む。いくつかの態様において、１以上の薬は、アルキル化剤、アントラサイクリン剤、抗体、細胞骨格破壊剤（例えば、タキサン）、エポチロン、ヒストンデアセチラーゼ阻害剤（ＨＤＡＣｉ）、キナーゼ阻害剤、マクロライド、ヌクレオチド類似体および前駆体類似体、ペプチド抗生物質、白金ベース剤、レチノイド、トポイソメラーゼ阻害剤（例えば、トポイソメラーゼＩまたはトポイソメラーゼＩＩ阻害剤）、およびビンカアルカロイドおよび誘導体から選択される１以上の剤を含む。
【００９１】
「免疫調節剤」という用語は、存在する場合、身体の免疫システムを変化させる、抑制する、または刺激する治療剤を指す。免疫調節剤は、免疫システムを活性化する組成物または製剤（例えば、アジュバントまたは活性化因子）または免疫システムを下方調節する組成物または製剤を含み得る。アジュバントは、アルミニウムベースの組成物、ならびに細菌またはマイコバクテリアの細胞壁成分を含む組成物を含み得る。活性化因子は、抗原提示細胞を活性化して細胞性免疫応答を刺激する分子を含み得る。例えば、活性化因子は免疫刺激ペプチドであり得る。活性化因子は、Ｔｏｌｌ様受容体ＴＬＲ−２、３、４、６、７、８、または９のアゴニスト、顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ−ＣＳＦ）；ＴＮＦ；ＣＤ４０Ｌ；ＣＤ２８；ＦＬＴ−３リガンド；またはＩＬ−１、ＩＬ−２、ＩＬ−４、ＩＬ−７、ＩＬ−１２、ＩＬ−１５、またはＩＬ−２１などのサイトカインを含むが、これらに限定されない。活性化因子は、Ｔ細胞上の活性化受容体（共刺激受容体を含む）のアゴニスト、例えば、ＣＤ２８、ＯＸ４０、ＩＣＯＳ、ＧＩＴＲ、４−１ＢＢ、ＣＤ２７、ＣＤ４０、またはＨＶＥＭのアゴニスト（例えば、アゴニスト抗体）を含み得る。活性化因子は、免疫抑制因子の活性を阻害する化合物、例えば、免疫抑制因子ＩＬ−１０、ＩＬ−３５、ＦａｓＬ、ＴＧＦ−β、インドールアミン−２，３ジオキシゲナーゼ（ＩＤＯ）、またはシクロホスファミドの阻害剤、または、免疫チェックポイントの活性を阻害する化合物、例えば、ＣＴＬＡ４、ＰＤ−１、ＰＤ−Ｌ１、ＰＤ−Ｌ２、ＬＡＧ３、Ｂ７−１、Ｂ７−Ｈ３、Ｂ７−Ｈ４、ＢＴＬＡ、ＶＩＳＴＡ、ＫＩＲ、Ａ２ａＲ、またはＴＩＭ３のアンタゴニスト（例えば、アンタゴニスト抗体）も含み得る。活性化因子は、ＣＤ４０、ＣＤ８０、またはＣＤ８６などの共刺激分子も含み得る。免疫調節剤は、ＩＬ−１２ｐ７０に対する抗体、Ｔｏｌｌ様受容体ＴＬＲ−２、３、４、５、６、８、または９のアンタゴニスト、またはシクロホスファミド、シクロスポリンＡ、またはＦＫ５０６などの免疫機能の一般的な抑制因子などの免疫システムを下方調節する薬剤も含み得る。関心のある他の抗体は、例えば抗ＣＤ３８抗体（ダラツムマブなど）を含む腫瘍細胞標的に対するものを含む。これらの薬剤（例えば、アジュバント、活性化因子、または下方調節剤）を組み合わせて、最適な免疫応答を形成し得る。
【００９２】
「免疫チェックポイント阻害剤」という用語は、免疫システムの制御メカニズムの活性を阻害する化合物を指す。免疫システムチェックポイント、または免疫チェックポイントは、一般的に、自己寛容を維持するか、または生理学的免疫応答の持続時間と許容度(amplitude)を調整して、付帯的な(collateral)組織損傷を最小限に抑えるように作用する免疫システムの阻害経路である。免疫チェックポイント阻害剤は、経路におけるタンパク質の活性を阻害することにより、免疫システムチェックポイントを阻害し得る。免疫システムチェックポイントタンパク質は、細胞毒性Ｔリンパ球抗原４（ＣＴＬＡ４）、プログラム細胞死１タンパク質（ＰＤ−１）、プログラム細胞死１リガンド１（ＰＤ−Ｌ１）、プログラム細胞死１リガンド２（ＰＤ−Ｌ２）、リンパ球活性化遺伝子３（ＬＡＧ３）、Ｂ７−１、Ｂ７−Ｈ３、Ｂ７−Ｈ４、Ｔ細胞膜タンパク質３（ＴＩＭ３）、ＢおよびＴリンパ球アテニュエーター（ＢＴＬＡ）、Ｔ細胞活性化のＶドメイン免疫グロブリン（Ｉｇ）含有抑制因子（ＶＩＳＴＡ）、キラー細胞免疫グロブリン様受容体（ＫＩＲ）、およびＡ２Ａアデノシン受容体（Ａ２ａＲ）を含むが、これらに限定されない。したがって、免疫チェックポイント阻害剤は、ＣＴＬＡ４、ＰＤ−１、ＰＤ−Ｌ１、ＰＤ−Ｌ２、ＬＡＧ３、Ｂ７−１、Ｂ７−Ｈ３、Ｂ７−Ｈ４、ＢＴＬＡ、ＶＩＳＴＡ、ＫＩＲ、Ａ２ａＲ、またはＴＩＭ３のアンタゴニストを含む。例えば、ＣＴＬＡ４、ＰＤ−１、ＰＤ−Ｌ１、ＰＤ−Ｌ２、ＬＡＧ３、Ｂ７−１、Ｂ７−Ｈ３、Ｂ７−Ｈ４、ＢＴＬＡ、ＶＩＳＴＡ、ＫＩＲ、Ａ２ａＲ、またはＴＩＭ３に結合し、それらの機能に拮抗する抗体はチェックポイント阻害剤である。さらに、免疫システムチェックポイントの阻害機能を阻害する任意の分子（例えば、ペプチド、核酸、小分子など）は、免疫チェックポイント阻害剤である。
【００９３】
いくつかの態様において、本明細書に記載の方法のいずれかによれば、免疫調節剤は個体の免疫応答を増強し、以下を含み得るが、これらに限定されない：サイトカイン、ケモカイン、幹細胞成長因子、リンホトキシン、造血因子、コロニー刺激因子（ＣＳＦ）、エリスロポエチン、トロンボポエチン、腫瘍壊死因子−アルファ（ＴＮＦ）、ＴＮＦ−ベータ、顆粒球コロニー刺激因子（Ｇ−ＣＳＦ）、顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ−ＣＳＦ）、インターフェロン−アルファ、インターフェロン−ベータ、インターフェロン−ガンマ、インターフェロン−ラムダ、「Ｓ１因子」と呼ばれる幹細胞成長因子、ヒト成長ホルモン、Ｎ−メチオニルヒト成長ホルモン、ウシ成長ホルモン、副甲状腺ホルモン、サイロキシン、インスリン、プロインスリン、リラキシン、プロリラキシン、卵胞刺激ホルモン（ＦＳＨ）、甲状腺刺激ホルモン（ＴＳＨ）、黄体形成ホルモン（ＬＨ）、肝成長因子、プロスタグランジン、線維芽細胞成長因子、プロラクチン、胎盤性ラクトゲン、ＯＢタンパク質、ミュラー管抑制物質、マウスゴナドトロピン関連ペプチド、インヒビン、アクチビン、血管内皮成長因子、インテグリン、ＮＧＦ−ベータ、血小板増殖因子、ＴＧＦ−アルファ、ＴＧＦ−ベータ、インスリン様成長因子−Ｉ、インスリン様成長因子−ＩＩ、マクロファージ−ＣＳＦ（Ｍ−ＣＳＦ）、ＩＬ−１、ＩＬ−１ａ、ＩＬ−２、ＩＬ−３、ＩＬ−４、ＩＬ−５、ＩＬ−６、ＩＬ−７、ＩＬ−８、ＩＬ−９、ＩＬ−１０、ＩＬ−１１、ＩＬ−１２、ＩＬ−１３、ＩＬ−１４、ＩＬ−１５、ＩＬ−１６、ＩＬ−１７、ＩＬ−１８、ＩＬ−２１、ＩＬ−２５、ＬＩＦ、ＦＬＴ−３、アンジオスタチン、トロンボスポンジン、エンドスタチン、リンホトキシン、サリドマイド、レナリドマイド、またはポマリドマイド。いくつかの態様において、免疫調節剤は、ポマリドマイドまたはその鏡像異性体または鏡像異性体の混合物、またはその薬学的に許容可能な塩、溶媒和物、水和物、共結晶、クラスレート、または多形である。いくつかの態様において、免疫調節剤は、レナリドマイドまたはその鏡像異性体または鏡像異性体の混合物、またはその薬学的に許容可能な塩、溶媒和物、水和物、共結晶、クラスレート、または多形である。
【００９４】
いくつかの態様において、本明細書に記載の方法のいずれかによれば、免疫調節剤は、個体における免疫応答を増強し、以下を含み得るが、これらに限定されない：抗ＣＴＬＡ４（イピリムマブおよびトレメリムマブなど）、抗ＰＤ−１（ニボルマブ、ピジリズマブ、およびペンブロリズマブなど）、抗ＰＤ−Ｌ１（ＭＰＤＬ３２８０Ａ、ＢＭＳ−９３６５５９、ＭＥＤＩ４７３６、およびアベルマブなど）、抗ＰＤ−Ｌ２、抗ＬＡＧ３（ＢＭＳ−９８６０１６またはＣ９Ｂ７Ｗなど）、抗Ｂ７−１、抗Ｂ７−Ｈ３（ＭＧＡ２７１など）、抗Ｂ７−Ｈ４、抗ＴＩＭ３、抗ＢＴＬＡ、抗ＶＩＳＴＡ、抗ＫＩＲ（リリルマブおよびＩＰＨ２１０１など）、抗Ａ２ａＲ、抗ＣＤ５２（アレムツズマブなど）、抗ＩＬ−１０、抗ＩＬ−３５、抗ＦａｓＬ、および抗ＴＧＦ−β（フレソルミマブなど）からなる群から選択されるアンタゴニスト抗体。いくつかの態様において、抗体はモノクローナル抗体である。いくつかの態様において、抗体はヒト抗体またはヒト化抗体である。
【００９５】
いくつかの態様において、本明細書に記載の方法のいずれかによれば、免疫調節剤は個体の免疫応答を増強し、以下からなる群から選択されるアゴニスト抗体を含み得るが、これらに限定されない：抗ＣＤ２８、抗ＯＸ４０（MEDI6469など）、抗ＩＣＯＳ（JTX-2011、Jounce Therapeuticsなど）、抗ＧＩＴＲ（TRX518など）、抗４−１ＢＢ（BMS-663513およびPF-05082566など）、抗ＣＤ２７（バリルマブおよびhCD27.15など）、抗ＣＤ４０（CP870,893など）、および抗ＨＶＥＭ。いくつかの態様において、抗体はモノクローナル抗体である。いくつかの態様において、抗体はヒト抗体またはヒト化抗体である。
【００９６】
いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームで培養される腫瘍組織は、例えば標準的なプロトコル（例えば、手術中の切除または生検による）による、個体（例えば、ヒト）に由来する原発腫瘍組織である。いくつかの態様において、腫瘍微小環境プラットフォームで培養される腫瘍組織は、第２の個体（例えば、ＳＣＩＤマウスなどの免疫不全マウス）に（例えば、皮下）移植された第１の個体（例えば、ヒト）由来の原発腫瘍組織に由来する腫瘍異種移植片に由来する。いくつかの態様において、腫瘍異種移植片からの腫瘍組織は、閾値体積に達した後、異種移植片から切除される。いくつかの態様において、閾値体積は、少なくとも約５００（例えば、少なくとも約５００、６００、７００、８００、９００、１０００、１２００、１４００、１６００、１８００、または２０００以上のいずれか、これらの値の間の任意の範囲を含む）ｍｍ３である。腫瘍組織は、当技術分野で公知の腫瘍切除の方法のいずれかにしたがって切除され得る。いくつかの態様において、腫瘍組織は、約１００μｍから約３０００μｍ（例えば、約１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、１０００、１２００、１４００、１６００、１８００、２０００、２２００、２４００、２６００、２８００、または３０００μｍのいずれか、これらの値の間の任意の範囲を含む）の厚さを有する組織切片である。
【００９７】
いくつかの態様において、腫瘍組織を培養するための腫瘍微小環境プラットフォームを産生する方法が提供され、前記方法は、本明細書に記載の態様のいずれかによるＥＣＭ組成物で基材をコーティングし、培地で、任意に血清、血漿および／またはＰＢＮＣ（自家血清、血漿および／またはＰＢＮＣなど）とともに、コーティングされた基材を覆うことを含む。いくつかの態様において、がん治療剤（例えば、免疫チェックポイント阻害剤などの免疫調節剤）などの１以上の薬が培地に含まれる。いくつかの態様において、１以上の薬は、コーティングされた基材を覆う前に培地に含まれる。いくつかの態様において、１以上の薬は、コーティングされた基材を覆った後に培地に添加される。
【００９８】
いくつかの態様において、本明細書に記載の態様のいずれかにしたがって、腫瘍微小環境プラットフォーム上で腫瘍組織を培養し、それによって器官型(organotypic)培養物を産生することを含む、腫瘍組織の器官型培養の方法が提供される。
【００９９】
いくつかの態様において、本明細書に記載の方法のいずれかによれば、腫瘍組織は、中枢神経系、骨髄、血液、脾臓、胸腺、心臓、乳腺、肝臓、膵臓、甲状腺、骨格筋、腎臓、肺、腸、胃、食道、卵巣、膀胱、精巣、子宮、間質組織および結合組織、またはそれらの任意の組み合わせからなる群から選択される供給源から得られる。いくつかの態様において、腫瘍組織は、手術中の切除または生検（パンチ生検など）によって得られる。いくつかの態様において、腫瘍組織は、異種移植片インプラントに由来する。いくつかの態様において、約１００μｍ〜約３０００μｍの厚さを有する腫瘍組織の切片は、腫瘍微小環境プラットフォームでの培養に使用される。いくつかの態様において、約０．２ｃｍ３〜約０．５ｃｍ３の体積を有する腫瘍組織は、腫瘍微小環境プラットフォームでの培養に使用される。
【０１００】
いくつかの態様において、本明細書に記載の方法のいずれかによれば、腫瘍組織の培養は、約３０℃から約４０℃の範囲の温度、例えば約３７℃で行われる。いくつかの態様において、腫瘍組織は、約２日から１０日の範囲の期間、例えば約３日から７日の範囲の期間にわたって行われる。いくつかの態様において、腫瘍組織の培養は、約５％のＣＯ２で行われる。
【０１０１】
読み出し情報アッセイ
いくつかの態様において、本明細書に記載の方法のいずれかにしたがって読み出し情報を産生するために使用される複数のアッセイは、動力学的アッセイおよびエンドポイントアッセイの両方を含む。いくつかの態様において、複数のアッセイは、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、免疫細胞構成アッセイ、およびそれらのいずれの組み合わせを含む。いくつかの態様において、複数のアッセイは、１０種以下のアッセイ（９、８、７、６、５、４、または３種以下のアッセイのいずれかなど）を含む（例えば、前記１０種以下のアッセイからなる）。いくつかの態様において、複数のアッセイは、腫瘍細胞表現型に関係しない少なくとも１種のアッセイ（２、３、４、５、または６種以上のアッセイの少なくともいずれかなど）を含む。
【０１０２】
いくつかの態様において、細胞生存率のアッセイは、例えば、ＭＴＴアッセイ、ＷＳＴアッセイ、ＡＴＰ取り込みアッセイおよびグルコース取り込みアッセイを含む。いくつかの態様において、細胞増殖および代謝のアッセイは、例えば、Ｋｉ６７アッセイ、ＰＣＮＡ（増殖性核細胞抗原）アッセイ、ＡＴＰ／ＡＤＰ比アッセイ、およびグルコース取り込みアッセイを含む。いくつかの態様において、細胞死のアッセイは、例えば、ラクトースデヒドロゲナーゼ（ＬＤＨ）アッセイ、活性化カスパーゼ３アッセイ、活性化カスパーゼ８アッセイ、一酸化窒素シンターゼアッセイ、およびＴＵＮＥＬアッセイを含む。いくつかの態様において、老化のアッセイは、例えば、老化に関連するベータガラクトシダーゼ染色を含む。いくつかの態様において、腫瘍形態および腫瘍間質のアッセイは、例えば、腫瘍細胞含量、腫瘍細胞の大きさ、生存細胞／死細胞の比、腫瘍細胞／正常細胞の比、腫瘍／マクロファージ比、核の大きさ、密度、および完全性、アポトーシス小体、および有糸分裂像についてのヘマトキシリン＆エオジン染色（Ｈ＆Ｅ）を含む。いくつかの態様において、複数のアッセイのうちの１以上は、免疫細胞および／またはシグナル伝達／活性成分の同時活性／浸潤を評価するためなどの多重免疫組織化学アッセイを含む免疫組織化学アッセイである。いくつかの態様において、複数のアッセイのうちの１以上は、例えば、ＥＬＩＳＡ、ブロッティング（例えば、ウエスタン、ノーザン、またはサザンブロット）、ＬＣ／ＭＳ、ビーズベースのアッセイ、免疫枯渇アッセイ、およびクロマトグラフィーアッセイを含む定量または定性アッセイである。いくつかの態様において、複数のアッセイのうちの１種以上は、基質の開裂（例えば、グランザイム、カスパーゼ-１、ＴＮＦａ変換酵素（ＴＡＣＥ）、またはマトリックスメタロプロテアーゼなどによる酵素開裂）後の蛍光サインを生成するプローブなどの蛍光プローブを含む。
【０１０３】
いくつかの態様において、サイトカインプロファイルアッセイは、ＴＧＦ−β、ＩＦＮ−γ、ＩＬ−６、ＧＭ−ＣＳＦ、ＩＬ１ｂ、ＩＬ−４、ＴＮＦａ、ＩＬ−２３／１２、ＣＤ４０／ＣＤ４０Ｌ、およびＩＬ−８の１以上のアッセイを含む。いくつかの態様において、サイトカインプロファイルアッセイは、サイトカインを発現する細胞についての１種以上の免疫組織化学アッセイおよび／またはフローサイトメトリーアッセイを含む。いくつかの態様において、サイトカインプロファイルアッセイは、サイトカインの分泌を決定するためのＥＬＩＳＡベースのアッセイなどの１種以上のサイトカイン分泌アッセイを含む。
【０１０４】
いくつかの態様において、酵素活性アッセイは、腫瘍組織培養物中の酵素（分泌酵素、例えばグランザイムなど）の濃度を決定するアッセイ（ＥＬＩＳＡベースのアッセイなど）を含む。
【０１０５】
いくつかの態様において、複数のアッセイは、腫瘍組織培養中の細胞溶解性タンパク質（細胞毒性Ｔ細胞の細胞溶解性タンパク質、例えばパーフォリンなど）の濃度を決定するアッセイ（ＥＬＩＳＡベースのアッセイなど）を含む。
【０１０６】
いくつかの態様において、免疫構成アッセイは、腫瘍微小床（例えば、腫瘍浸潤リンパ球）における、Ｔ細胞（例えば、ＣＤ４＋Ｔ細胞、ＣＤ８＋Ｔ細胞、調節性Ｔ細胞、ＮＫＴ細胞）およびＮＫ細胞などの特定の免疫細胞の存在についてのアッセイを含む。いくつかの態様において、免疫構成アッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞のエリアと正常間質のエリアとの間の特定の免疫細胞（例えば、ＮＫ細胞またはＴ細胞）の比のアッセイを含む。いくつかの態様において、免疫細胞がＮＫ細胞である場合、アッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞のエリアと正常間質のエリアとの間のＣＤ５６＋細胞の比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫構成アッセイは、免疫チェックポイント分子の表面発現のアッセイを含む。いくつかの態様において、免疫構成アッセイは、ＶＥＧＦＲ、ＣＸＣＲ４、ＭＭＰ-９、ＦＯＸＰ３、ＰＤ-１、ＰＤ-Ｌ１、ＣＤ６８、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ３４、ＣＤ２５、ＣＤ４５、ＣＤ１２７、ＣＴＬＡ４、ＣＥＡＣＡＭ、ＬＡＧ３、ＴＩＭ３、ＩＬＤＲ２、ＯＸ４０、４−１−ＢＢ、およびＧＩＴＲから選択されるマーカーの発現についてのアッセイなどの免疫応答に関連する表面発現アッセイを含み、免疫組織化学アッセイおよびフローサイトメトリーアッセイを含む。いくつかの態様において、免疫構成アッセイは、グランザイムＢおよびパーフォリン放出アッセイ（ＥＬＩＳＡベースのアッセイなどの定量アッセイ、および蛍光アッセイなどの活性アッセイを含む）などの培養物中の免疫細胞の活性のアッセイを含む。
【０１０７】
いくつかの態様において、免疫構成アッセイは、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイは、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、免疫細胞はＮＫ細胞である。
【０１０８】
いくつかの態様において、個体に由来する腫瘍組織培養物における免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイが提供され、これは、i)腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ii)腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む。いくつかの態様において、腫瘍組織培養物は抗がん薬レジメンで処置される。いくつかの態様において、腫瘍組織培養物は参照の腫瘍組織培養物である。いくつかの態様において、参照の腫瘍組織培養物は抗がん薬レジメンで処置されていない。いくつかの態様において、前記方法は、参照の腫瘍組織から抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に向かう比の変化（例えば、倍率変化）を決定することをさらに含む。いくつかの態様において、腫瘍組織培養物は、本明細書に記載の方法のいずれかによる腫瘍組織培養物である。いくつかの態様において、腫瘍組織培養物は、本明細書に記載の腫瘍組織培養物を調製する方法のいずれかにしたがって調製される。いくつかの態様において、免疫細胞はＮＫ細胞である。
【０１０９】
いくつかの態様において、抗がん薬レジメンの投与からの圧力下の個体に由来する腫瘍組織培養物における免疫細胞の腫瘍浸潤の変化のアッセイが提供され、これは、ａ）ｉ）第１腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）第１腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量に対する比を決定すること、ここで、第１腫瘍組織培養物は個体に由来し、抗がん薬レジメンで処置される；ｂ）ｉ）第２腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）第２腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量に対する比を決定すること、ここで、第２腫瘍組織培養物は個体に由来し、抗がん薬レジメンで処置されない；およびｃ）ｂ）の比と比較したａ）の比の変化（例えば、倍率変化）を決定することを含む。いくつかの態様において、第１および第２の腫瘍組織培養物は、個々に、本明細書に記載の腫瘍組織培養物のいずれかによる腫瘍組織培養物である。いくつかの態様において、第１および第２の腫瘍組織培養物は、個々に、本明細書に記載の腫瘍組織培養物を調製する方法のいずれかにしたがって調製される。いくつかの態様において、免疫細胞はＮＫ細胞である。
【０１１０】
いくつかの態様において、複数のアッセイの各々は、処置および対照条件下でのアッセイの結果に基づく数値査定スコアが割り当てられる。数値査定スコアは、特定のアッセイのために当技術分野で従来使用されているものなど、アッセイ結果の数値表現への任意の数の変換に基づくことができる。いくつかの態様において、査定スコアは、対照と比較した処置を伴うアッセイの数値アウトプットの倍率変化として決定される。例えば、いくつかの態様において、アッセイは、組織培養物中の特定の細胞型（例えば、ＣＤ８＋Ｔ細胞）の量を総細胞のパーセントとして決定するためのものであり、処置された条件では４０％のアウトプットに対して、対照条件では２０％である場合、査定スコアは２倍の増加に基づいて２と決定される。いくつかの態様において、査定スコアは、対照と比較した処置を伴うアッセイの数値アウトプットの増加に基づいて決定される。例えば、いくつかの態様において、アッセイは、組織培養物中の特定の細胞型（例えば、ＣＤ８＋Ｔ細胞）の量を総細胞のパーセントとして決定するためのものであり、処置された条件では４０％のアウトプットに対して、対照条件では２０％である場合、査定スコアは２０％の増加に基づいて２０と決定される。いくつかの態様において、査定スコアは、対照と比較した処置を伴うアッセイの数値アウトプットの阻害パーセントに基づいて決定される。例えば、いくつかの態様において、アッセイは、対照と比較して処置について７０％の生存率を有する生存率アッセイであり、査定スコアは、生存率の３０％阻害に基づいて３０として決定される。いくつかの態様において、査定スコアは、値の増加が処置に対する応答の程度の増加に対応するように決定される。例えば、いくつかの態様において、アッセイは、対照と比較した処置の腫瘍細胞生存率の％阻害のアウトプットに基づく査定スコアを有する腫瘍細胞生存率アッセイであり、ここで、１００％阻害は０％阻害よりも処置に対するより強い応答を予測する可能性が高い。いくつかの態様において、査定スコアのすべては、それらが同じ所定の範囲内に入るように決定される。例えば、いくつかの態様において、査定スコアのすべては、０と１００との間の範囲になるように決定される。
【０１１１】
予測モデル
いくつかの態様において、本明細書に記載の方法は、本明細書に記載の腫瘍微小環境プラットフォームで培養され、薬または薬の組み合わせで処置された個体に由来する腫瘍組織外植片で行われたアッセイからの査定スコアに基づいて個体のアウトプットを生成するために使用される予測モデルを使用する。いくつかの態様において、アウトプットは、薬または薬の組み合わせによる処置に対する個体の応答性を予測する。いくつかの態様において、アウトプットは、薬または薬の組み合わせによる処置に対する個体の起こり得る応答性を分類するために使用される。いくつかの態様において、アウトプットは感度指数である。用語「感度指数」および「Ｍスコア」は、本明細書では互換的に使用される。いくつかの態様において、予測モデルは、複数のアッセイの各々の重み付け係数を含み、アウトプット（例えば、感度指数）は、複数のアッセイの各々の数値査定スコアにその重み付けスコアを乗じることによって生成され、複数のアッセイの各々の加重査定スコアを得、加重査定スコアの各々を一緒に加算して、アウトプット（たとえば、感度指数）を得る。
【０１１２】
いくつかの態様において、予測モデルにおけるアウトプット（例えば、感度指数）を生成するために使用されるアッセイの各々に関連する重み付け係数は、機械学習アルゴリズムを使用して決定される。Majumder, B., et al. Nature communications. 6, 2015を参照。これは参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。いくつかの態様において、薬または薬の組み合わせによるそれらの処置前の多数の個体に由来する腫瘍組織試料を使用して、本明細書に記載の複数の腫瘍組織外植アッセイから結果を得て、数値査定スコアに変換し、処置後のそれらの関連する臨床成果（例えば、完全な臨床応答、部分的な臨床応答、および無臨床応答などのＰＥＲＣＩＳＴ／ＲＥＣＩＳＴ腫瘍応答測定基準）とペアになった各個体の査定スコアは機械学習アルゴリズムに入力され、それによって、個体の数の感度指数（アッセイの各々についてのそれらの査定スコアにその関連する重み付けスコアを乗じて加重査定スコアを生成し、これらの加重査定スコアを一緒に加算することにより各個体について計算される）がそれらの臨床成果と相関（例えば、線形相関）するように、機械学習アルゴリズムは、アッセイの各々について重み係数を出力する。いくつかの態様において、機械学習アルゴリズムは、コンピュータ上で行われる多変量解析を含み、個体の数について予測臨床応答と観察臨床応答との間の偏差を最小化する（すなわち、アウトプット（例えば、感度指数）と個体の数の臨床成果との相関を最大化する）アッセイの各々の重み付け係数を有する予測モデルに到達する。いくつかの態様において、感度指数は、少なくとも約８０％よりも大きい（例えば、少なくとも約８１、８２、８３、８４、８５、８６、８７、８８、８９、９０、９１、９２、９３、９４、９５、９６、９７、９８、または９９％よりも大きい）正の予測値（ＰＰＶ）を有する。いくつかの態様において、感度指数は、少なくとも約８０％より大きい（例えば、少なくとも約８１、８２、８３、８４、８５、８６、８７、８８、８９、９０、９１、９２、９３、９４、９５、９６、９７、９８、または９９％より大きい）負の予測値（ＮＰＶ）を有する。いくつかの態様において、少なくとも３（例えば、少なくとも３、４、５、または６以上）サイクルの処置の完了後に、個体の数の臨床成果が査定される。いくつかの態様において、個体の数は少なくとも約５０（例えば、少なくとも約６０、７０、８０、９０、１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、１０００、１２５０、１５００、１７５０、または２０００以上のいずれか、これらの値の間の任意の範囲を含む）である。
【０１１３】
いくつかの態様において、本明細書に記載の方法は、トレーニングセットでトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用する。いくつかの態様において、トレーニングセットは、ｎ個の例（ｘｉ、ｙｉ）、ｉ＝１、．．．、ｎを含み、式中、ｘｉはｉ番目の患者のｍの査定スコアを含む特徴ベクトルであり、ｙｉはｉ番目の患者の臨床応答に対応する値である（例えば、ｉ番目の患者が応答者である場合は１、ｉ番目の患者が非応答者である場合は−１）。いくつかの態様において、機械学習アルゴリズムは、偽陽性率が約３０％未満（例えば、約２５、２０、１５、１０、９、８、７、６、５、４、３、２、または１％未満のいずれか）になるようにトレーニングセットでトレーニングされる。いくつかの態様において、機械学習アルゴリズムは、１つの段階におけるトレーニングセットでトレーニングされる。例えば、いくつかの態様において、機械学習アルゴリズムは、新しいテストケースの応答または無応答を予測するために、１つの段階におけるトレーニングセットでトレーニングされる。いくつかの態様において、機械学習アルゴリズムは、新しいテストケースの応答または無応答を予測するために、１つの段階におけるトレーニングセットでトレーニングされ、ここで、ｙｉは、ｉ番目の患者が応答者である場合に１、ｉ番目の患者が非応答者である場合に−１である。いくつかの態様において、機械学習アルゴリズムは、少なくとも２（例えば、少なくとも３、４、または５以上）の段階におけるトレーニングセットでトレーニングされる。例えば、いくつかの態様において、機械学習アルゴリズムは、新たな試験ケースについて無応答および２以上の応答のクラス（例えば、完全な応答および部分的な応答）を予測するために、少なくとも２（例えば、少なくとも３、４、または５以上）の段階におけるトレーニングセットでトレーニングされる。例えば、いくつかの態様において、機械学習アルゴリズムは、新しい試験ケースの無応答、完全な応答、および部分的な応答を予測するために、第１段階および第２段階におけるトレーニングセットでトレーニングされ、ここで、第１段階は機械学習アルゴリズムをトレーニングセットでトレーニングし、応答／無応答の初期モデルを生成することを含み、ここで、第２段階は、初期モデルをさらに洗練して、予測応答者を部分的な応答者または完全な応答者として分類することを含む。
【０１１４】
いくつかの態様において、機械学習アルゴリズムはSVMpAUCアルゴリズムである（Narasimhan, N. & Agarwal, S. Proceedings of the 19th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 167-175, 2013）。いくつかの態様において、SVMpAUCアルゴリズムは、ｎ個の例（ｘｉ、ｙｉ）、ｉ＝１、・・・、ｎを含むトレーニングセットでトレーニングされ、式中、ｘｉは、ｉ番目の患者についてのｍの査定スコアを含む特徴ベクトルであり、ｙｉは、ｉ番目の患者が応答者の場合は１、それ以外の場合は−１である。いくつかの態様において、SVMpAUCアルゴリズムは、ＲＯＣ曲線下の部分的なエリア（前記エリア上の凹形の下限）（部分的ＡＵＣ）を特定された偽陽性率β（例えば、β＝０．２５）まで最大化するｍの査定スコアの各々についての重み付け係数を含む重みベクトルを含むモデルを学習する。これは、
【数１】
2020510444.tif 000003
と定義され、式中、Ｓβは、スコアｗ．ｘｊにしたがってランク付けされた、トレーニングセットにおける非応答者の上位βフラクションの指数ｊを含む（Chu, W. & Keerthi, S. S. Neural Comput. 19, 792-815, 2007）。いくつかの態様において、モデルは、約βの偽陽性率を有するトレーニングセットにおける応答者から非応答者を分離する第１閾値をさらに含む。いくつかの態様において、モデルは、部分的な応答者を完全な応答者から分離する第２閾値をさらに含み、ここで、第２閾値は、トレーニングセット上の部分的な応答者および完全な応答者のモデルの分類精度を最大化するように選択される。
【０１１５】
いくつかの態様において、予測モデルのアウトプット（例えば、感度指数）生成に含まれるアッセイの各々についての可能な数値査定スコアおよび関連する重み付け係数は、アウトプット（例えば、感度指数）が所定の最小値から所定の最大値までの範囲をとることができるように選択される。いくつかの態様において、最小値は０であり、最大値は１００である。いくつかの態様において、アウトプット（例えば、感度指数）は、個体における１以上の治療剤に対する様々な程度の応答性を予測する。いくつかの態様において、アウトプット（例えば、感度指数）は、個体における１以上の治療剤に対する少なくとも２（例えば、少なくとも２、３、４、５、または６以上）の程度の応答性を予測する。いくつかの態様において、アウトプット（例えば、感度指数）は、個体における１以上の治療剤に対する臨床応答または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプット（例えば、感度指数）は、個体における１以上の治療剤に対する完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプット（例えば、感度指数）は、個体における１以上の治療剤に対する完全な臨床応答、部分的な臨床応答、無応答、または無臨床応答を予測する。いくつかの態様において、アウトプット（例えば、感度指数）は、１以上の閾値が、個体における１以上の治療剤に対する応答の程度と相関するアウトプット（例えば、感度指数）の範囲を分離するように生成される。いくつかの態様において、アウトプット（例えば、感度指数）は、閾値より上の値が臨床応答を予測し、閾値より下の値が個体における無臨床応答を予測するように生成される。いくつかの態様において、上限閾値より上の値が完全な臨床応答を予測し、上限閾値と下限閾値との間の値が部分的な臨床応答を予測し、下限閾値より下の値が個体における無臨床応答を予測するように、アウトプット（例えば、感度指数）が生成される。かかる構成は、応答性の程度の任意の数の予測に適応するように適合させることができる。いくつかの態様において、アウトプット（例えば、感度指数）範囲および１以上の閾値は、例えば臨床成果の程度間を区別する能力を最大化するように、事前に決定され、重み付け係数を割り当てるための機械学習アルゴリズムにおけるインプットとして使用される。例えば、いくつかの態様において、ａ）アウトプット（例えば、感度指数）は０から１００の範囲であり得、６０の上限閾値および２０の下限閾値を有し；ｂ）機械学習アルゴリズムは、複数のアッセイの各々の重み付け係数を出力して、ｉ）０〜２０の範囲の感度指数と無臨床応答との相関；ｉｉ）２０〜６０の範囲の感度指数と部分的な臨床応答との相関；ｉｉｉ）６０〜１００の範囲の感度指数と完全な臨床応答との相関を最大化する。様々なアウトプット（例えば、感度指数）範囲および閾値の数と値が考えられ、応答性の程度の任意の数を予測するための任意の一定の目的に合うように選択され得る。
【０１１６】
例
例は、本発明の単なる例示を意図し、したがって、決して本発明を限定するものとして考えるべきではない。例はまた、上で論じられた本発明の側面および態様も記載かつ詳述する。例は、下の実験が、実施されたすべての実験でも唯一の実験でもないことを表すことを意図する。
【０１１７】
例１．  ナチュラルキラー細胞の治療誘発性(Therapy-induced)プライミング
ここで、我々は、腫瘍微小環境プラットフォームに基づく患者由来ex-vivo腫瘍外植片(explant)培養系を採用した（米国特許第2014/0228246号を参照）。これは、天然３Ｄ腫瘍微小環境、自己分泌・傍分泌の動態(autocrine-paracrine dynamic)、および新鮮な腫瘍組織および自家免疫細胞を組み込むことによる治療への応答を模倣するのに役立つ。
【０１１８】
非免疫調節剤(a non-immunmodulatory agent)（単剤治療としてか、または免疫調節剤と組み合わせてかのいずれか）について、腫瘍組織培養物微小床(microbed)の免疫構成における変化の関係性を調べた。ゲフィチニブ（小分子キナーゼ阻害剤）単独で、オシメルチニブ（別の小分子キナーゼ阻害剤）＋ペンブロリズマブと、またはビヒクル対照とともに腫瘍微小環境プラットフォームにおいて７２時間培養された、同じ患者からのヒト肺がん切片を、Ｈ＆Ｅ染色および切断型(cleaved)カスパーゼ３、ＭＩＣＡ／Ｂ（ナチュラルキラー（ＮＫ）細胞上に存在する免疫受容体に結合する細胞表面リガンド）、およびＣＤ５６（ＮＫ細胞のマーカー）発現についてアッセイした。結果を図１に示す。切断型カスパーゼ３発現は、両処置アーム(treatment arms)において有意に増大した。この結果は抗腫瘍活性と相関する。興味深いことに、両処置アームにおいて（vs. ビヒクル処置コホート）、ＮＫ細胞の腫瘍細胞ＭＩＣＡ／Ｂ発現および浸潤における増大も観察された。まとめると、これらのデータは、腫瘍組織培養物微小床における免疫反応性細胞の増加が、免疫コンパートメント(the immune compartment)に影響を及ぼす治療剤（ペンブロリズマブ）の抗腫瘍応答のみならず、重要なことに従来の非免疫調節性化学治療剤（ゲフィチニブ）の抗腫瘍応答にもまた相関することを示唆する。
【０１１９】
ルミナル、ＨＥＲ２陽性／陰性、および三種陰性（ＥＲ− ＰＲ− ＨＥＲ２−）乳房がんと診断された患者からの、腫瘍微小環境プラットフォームにおいて培養された組織を利用して、我々は、対照条件下、または従来の化学治療および免疫チェックポイント遮断の圧力の間、腫瘍：間質および表現型の変更におけるＣＤ５６＋ リンパ球（ＮＫ）の空間的不均一性を研究した。腫瘍組織培養物もまた、テトラゾリウム塩ＷＳＴ−１生存率アッセイ；ＬＤＨ放出；ＡＴＰ取り込み；グルコース取り込み；カスパーゼ３、カスパーゼ８、およびＫｉ６７の発現；ならびにＨ＆Ｅ染色を包含する、これまでの記載のとおりの腫瘍増殖、腫瘍細胞死、腫瘍形態、および腫瘍細胞生存率について標準的なアッセイを使用して評価した。腫瘍関連マーカーについてのアッセイの結果を使用して、査定スコアを生成した。これは、機械でトレーニングされたアルゴリズム(a machine-trained algorithm)中へ入力されて、各患者について「Ｍスコア」の形態で臨床成果予測因子(a clinical outcome predictor)を生成した。
【０１２０】
腫瘍微小環境プラットフォームにおいて培養され、かつ従来のおよび免疫調節性の様々な治療で処置された、数多の患者の各々からの、腫瘍 vs 間質の対の組織エリアにおけるＣＤ５６＋ リンパ球（ＮＫ）の空間的不均一性を調査した。処置条件および対照条件下での組織の薄片におけるＣＤ５６＋ 細胞のＩＨＣ分析を実施し、腫瘍領域および間質領域におけるＣＤ５６＋ 細胞の数を決定した（図２Ａ）。腫瘍関連マーカーに基づくＭスコアを、これまでの記載のとおりの組織の各々について決定した。組織対からの、非処置条件および薬物圧(drug pressure)条件における、腫瘍細胞エリア vs 間質エリアのＣＤ５６＋ 細胞比を算出し（図２Ｂ）、各対についてビヒクル条件から処置条件への倍変化を決定し、Ｍスコア＞２５およびＭスコア≦２５によってビニングした（図２Ｃ）。
【０１２１】
対照条件下、または免疫治療含有薬レジメン、ニボルマブ＋アドリアマイシン（「ニボルマブレジメン」、図３Ａ）およびゲムシタビン＋ニボルマブ＋イピリムマブ（「ニボ＋イピレジメン」、図３Ｂ）による処置の圧力下で１名の転移性乳房がん患者から組織における腫瘍 vs 間質のエリアにおけるＣＤ５６＋ ＮＫ細胞の空間的不均一性を調査した。処置条件下および対照条件下での腫瘍領域および間質領域におけるＣＤ５６＋ 細胞の数を決定し、ＣＤ５６＋ 細胞の腫瘍：間質比を算出した（図３Ａおよび３Ｂ）。患者について腫瘍関連マーカーに基づくＭスコアを、これまでに記載されたとおりに決定した。ニボルマブ＋アドリアマイシンでの処置は、２９のＭスコアをもたらし（応答することが予測される）、ＮＫ細胞の腫瘍:間質比の増加と関連した。ゲムシタビン＋ニボルマブ＋イピリムマブでの処置は、１０のＭスコアをもたらし（応答しないことが予測される）、ＮＫ細胞の腫瘍:間質比の減少と関連した。
【０１２２】
対照条件下、または抗がん薬レジメン アルペリシブ＋フルベストラントおよびエベロリムス＋フルベストラント（図４）による処置の圧力下で１名の乳房腺癌患者から組織における腫瘍 vs 間質のエリアにおけるＣＤ５６＋ ＮＫ細胞の空間的不均一性を調査した。処置条件下および対照条件下での腫瘍領域および間質領域におけるＣＤ５６＋ 細胞の数を決定し、ＣＤ５６＋ 細胞の腫瘍：間質比を算出した（図４）。患者について腫瘍関連マーカーに基づくＭスコアを、これまでの記載のとおりに決定した。アルペリシブ＋フルベストラントでの処置は、無応答を予測するＭスコアをもたらし、ＮＫ細胞の腫瘍:間質比の微増と関連した。エベロリムス＋フルベストラントでの処置は、応答を予測するＭスコアをもたらし、ＮＫ細胞の腫瘍:間質比の、よりはるかに大きな増加と関連した。
【０１２３】
対照条件下、または抗がん薬レジメン ｉ）トラメチニブ＋エベロリムス＋セツキシマブ、ｉｉ）ペンブロリズマブ＋カペシタビン、ｉｉｉ）５−ＦＵ＋マイトマイシンＣ＋テモゾロマイド、およびｉｖ）トラメチニブ＋セツキシマブ＋カペシタビンによる処置の圧力下で１名の結腸腺癌患者から組織における腫瘍 vs 間質のエリアにおけるＣＤ５６＋ ＮＫ細胞の空間的不均一性を調査した（図５）。処置条件下および対照条件下での腫瘍領域および間質領域におけるＣＤ５６＋ 細胞の数を決定し、ＣＤ５６＋ 細胞の腫瘍：間質比を算出した（図５）。患者について腫瘍関連マーカーに基づくＭスコアを、これまでの記載のとおりに決定した。ｉ）トラメチニブ＋エベロリムス＋セツキシマブ、およびｉｉ）ペンブロリズマブ＋カペシタビンでの処置は、無応答を予測するＭスコアをもたらし、ＮＫ細胞の腫瘍:間質比の減少と関連した。ｉｉｉ）５−ＦＵ＋マイトマイシンＣ＋テモゾロマイド、およびｉｖ）トラメチニブ＋セツキシマブ＋カペシタビンでの処置は、応答を予測するＭスコアをもたらし、ＮＫ細胞の腫瘍：間質比の、増加（５−ＦＵ＋マイトマイシンＣ＋テモゾロマイド）または微減（トラメチニブ＋セツキシマブ＋カペシタビン）と関連した。
【０１２４】
抗がん薬レジメンによる処置の圧力下での腫瘍 vs 間質のエリアにおけるＣＤ５６＋ ＮＫ細胞の空間的不均一性における変化の予測力(The predictive power)を評価した。対照条件下または抗がん薬レジメンによる処置の圧力下での腫瘍組織培養物におけるＣＤ５６＋ 細胞の、腫瘍関連マーカーおよび腫瘍：間質比に基づくＭスコアを、夫々の処置への応答における臨床成果が知られている３名の異なる患者について、上に記載のとおりに決定した。表１に示されるとおり、Ｍスコアに基づき応答しないと間違って予測された患者の各々（患者２および３）は、ＮＫ細胞の腫瘍：間質比において増加を示した。これらの結果は、腫瘍関連マーカーに基づき臨床応答の予測モデルにおいて処置圧の下でのＮＫ細胞の腫瘍：間質比における変化を組み込むことが、かかるモデルの予測正確性を改善し得ることを示唆する。
表１
【表１】
2020510444.tif 000004
【０１２５】
治療圧に続く、サイトカインプロファイル（例として、抗炎症性および炎症促進性サイトカイン）の変化もまた調査した。
【０１２６】
腫瘍微小環境プラットフォームにおいて培養され、かつ従来の化学治療（パルボシクリブまたはドセタキセル）または免疫チェックポイント遮断（ペンブロリズマブ）で処置された、数多のＨＥＲ２−／ＥＲ＋／ＰＲ＋ 乳房がん患者の各々からの、処置済と非処置との腫瘍組織培養物の対におけるサイトカインプロファイルを調査した。炎症促進性サイトカインＧＭ−ＣＳＦ、ＩＦＮ−γ、ＩＬ−１２、ＩＬ−１β、ＩＬ−８、およびＴＮＦ、ならびに抗炎症性サイトカインＩＬ−１０、ＩＬ−１３、およびＩＦＮαの発現レベルを、処置済および非処置の腫瘍組織培養物について、定量的ルミネックスサイトカインアレイによって決定した。患者由来の腫瘍組織培養物の各対について、炎症促進性サイトカインのすべての発現レベルを、処置済および非処置の腫瘍組織培養物について独立して平均することで、各患者についての処置済および非処置の炎症促進性サイトカインの平均を生成し、ならびに、抗炎症性サイトカインのすべての発現レベルを、処置済および非処置の腫瘍組織培養物について独立して平均することで、各患者についての処置済および非処置の抗炎症性サイトカインの平均を生成した。次いで、これらの値を割って（処置／ビヒクル）、ビヒクルから処置への倍変化を決定した。各患者について腫瘍関連マーカーに基づくＭスコアを、これまでに記載のとおりに決定した。データを、Ｍスコア＞２５およびＭスコア≦２５によってビニングし、各ビニングにおける炎症促進性および抗炎症性サイトカイン平均についての非処置条件から処置済条件への平均倍変化を決定した。これを図６Ａおよび６Ｂに描写する。
【０１２７】
総合すれば、これらのデータは、従来の抗がん薬および免疫調節抗がん薬を包含するがん治療の抗腫瘍効果におけるＮＫ細胞の役割を実証する。
【０１２８】
例示の態様
態様１．  がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測する方法であって、方法は、
ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで、腫瘍組織培養物が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された、個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイが、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで、１以上のアッセイの第２セットが、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；
ｂ）読み出し情報を予測モデル中へ入力すること；
ｃ）予測モデルを使用して、アウトプットを生成すること；ならびに
ｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測すること
を含む。
【０１２９】
態様２．  がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への起こり得る応答性を分類する方法であって、方法は、
ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を得ること、ここで、腫瘍組織培養物が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された、個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイが、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで、１以上のアッセイの第２セットが、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；
ｂ）読み出し情報を予測モデル中へ入力すること；
ｃ）予測モデルを使用して、アウトプットを生成すること；ならびに
ｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の起こり得る応答性を分類すること
を含む。
【０１３０】
態様３．  がんを有する個体の、抗がん薬レジメンの投与への応答性を予測するためのコンピュータ実行方法であって、方法は、
ａ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの各々についての査定スコアを含む読み出し情報を査定すること、ここで、腫瘍組織培養物が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された、個体からの腫瘍組織を含み、ここで、複数のアッセイが、複数のアッセイの第１セットおよび１以上のアッセイの第２セットを含み、およびここで、１以上のアッセイの第２セットが、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイを含む；
ｂ）読み出し情報を予測モデル中へ入力すること；
ｃ）予測モデルを使用して、アウトプットを生成すること；ならびに
ｄ）アウトプットを使用して、抗がん薬レジメンの投与への個体の応答性を予測すること
を含む。
【０１３１】
態様４．  予測モデルが、査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第１アルゴリズムを含む、態様１〜３のいずれか１つに記載の方法。
【０１３２】
態様５．  第１アルゴリズムが、入力された査定スコアの各々を、対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて、アウトプットを生成することを含む、態様４に記載の方法。
【０１３３】
態様６．  予測モデルが、複数のアッセイの第１セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、および予備アウトプットを生成する第１アルゴリズムと、予備アウトプットおよび１以上のアッセイの第２セットについての査定スコアの各々をインプットとして使用し、およびアウトプットを生成する第２アルゴリズムとを含む、態様１〜３のいずれか１つに記載の方法。
【０１３４】
態様７．  第１アルゴリズムが、入力された査定スコアの各々を、対応する重み付け係数と乗じることで、複数の加重査定スコアを得ること；および複数の加重査定スコアを組み合わせて、予備アウトプットを生成することを含む、態様６に記載の方法。
【０１３５】
態様８．  予備アウトプットが、抗がん薬レジメンの施行への個体の一次応答度を予測し、および第２アルゴリズムが、入力された査定スコアに基づいて一次予測応答度を調整して、アウトプットを生成することを含む、態様６または７に記載の方法。
【０１３６】
態様９．  １以上のアッセイの第２セットが、免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイからなり、ならびに一次予測応答度を調整することが、入力された査定スコアに基づいて抗がん薬レジメンの投与への個体の二次応答度を予測すること、および
１）二次予測応答度が一次予測応答度より小さく、かつ入力された査定スコアが第１閾値を下回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を減少させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成すること；または
２）二次予測応答度が一次予測応答度より大きく、かつ入力された査定スコアが第２閾値を上回る場合、一次予測応答度を、前記予測応答度を増加させることによって調整すること、それによってアウトプットを生成すること
を含む、態様８に記載の方法。
【０１３７】
態様１０．  アウトプットが、抗がん薬レジメンの投与への、個体の完全な臨床応答、部分的な臨床応答、または無臨床応答を予測している、態様１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【０１３８】
態様１１．  アウトプットが、抗がん薬レジメンの投与への、個体の応答または無応答を予測している、態様１〜９のいずれか１つに記載の方法。
【０１３９】
態様１２．  免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイが、腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量を決定することを含む、態様１〜１１のいずれか１つに記載の方法。
【０１４０】
態様１３．  免疫細胞の腫瘍浸潤についてのアッセイが、ｉ）腫瘍組織培養物における腫瘍細胞の領域における免疫細胞の量の、ｉｉ）腫瘍組織培養物における正常間質の領域における免疫細胞の量との比を決定することを含む、態様１２に記載の方法。
【０１４１】
態様１４．  免疫細胞が、ＮＫ細胞である、態様１〜１３のいずれか１つに記載の方法。
【０１４２】
態様１５．  複数のアッセイの第１セットが、細胞生存率アッセイ、細胞死アッセイ、細胞増殖アッセイ、腫瘍形態アッセイ、腫瘍間質含量アッセイ、細胞代謝アッセイ、老化アッセイ、サイトカインプロファイルアッセイ、酵素活性アッセイ、腫瘍および／または間質細胞発現アッセイ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される、態様１〜１４のいずれか１つに記載の方法。
【０１４３】
態様１６．  腫瘍微小環境プラットフォームが、コラーゲン１、コラーゲン３、コラーゲン４、コラーゲン６、フィブロネクチン、ビトロネクチン、カドヘリン、フィラミンＡ、ビメンチン、オステオポンチン、ラミニン、デコリン、およびテネイシンＣの１以上を含む細胞外マトリックス組成物を含む、態様１〜１５のいずれか１つに記載の方法。
【０１４４】
態様１７．  腫瘍微小環境プラットフォームが、血清、血漿、および／または末梢血核細胞（ＰＢＮＣ）をさらに含む、態様１６に記載の方法。
【０１４５】
態様１８．  血清、血漿、および／またはＰＢＮＣの１以上が、個体に由来する、態様１７に記載の方法。
【０１４６】
態様１９．  ステップａ）が、腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含む、および／またはステップａ）が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む、態様１〜１８のいずれか１つに記載の方法。
【０１４７】
態様２０．  査定スコアが、ｉ）抗がん薬レジメンで処置された腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果と、ｉｉ）参照の腫瘍組織培養物に対して行われた複数のアッセイの結果との間の比較に基づいて生成され、ここで、参照の腫瘍組織培養物が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で培養された個体からの腫瘍組織を含む、態様１〜１９のいずれか１つに記載の方法。
【０１４８】
態様２１．  参照の腫瘍組織培養物が、抗がん薬レジメンで処置されていない、態様２０に記載の方法。
【０１４９】
態様２２．  ステップａ）が、参照の腫瘍組織培養物に対して複数のアッセイを行うことをさらに含む；および／またはステップａ）が、腫瘍微小環境プラットフォーム上で個体からの腫瘍組織を培養することによって参照の腫瘍組織培養物を調製することをさらに含む、態様２０または２１に記載の方法。
【０１５０】
態様２３．  がんの処置を、これを必要とする個体においてする方法であって、個体が、態様１〜２２のいずれか１つに記載の方法に従って応答すると予測される抗がん薬レジメンを個体へ投与することを含む、前記方法。
【０１５１】
態様２４．  個体が、抗がん薬レジメンの投与への完全な臨床応答または部分的な臨床応答を有すると予測される、態様２３に記載の方法。
【０１５２】
態様２５．  抗がん薬レジメンが、抗がん剤および／または免疫治療剤を含む、態様１〜２４のいずれか１つに記載の方法。
【０１５３】
態様２６．  抗がん剤が、アドリアマイシン、ゲムシタビン、パルボシクリブ、ドセタキセル、フルベストラント、カルボプラチン、エキセメスタン、エベロリムス、ビノレルビン、オラパリブ、カペシタビン、シクロホスファミド、メトトレキサート、フルオロウラシル、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される、態様２５に記載の方法。
【０１５４】
態様２７．  免疫治療剤が、免疫チェックポイント阻害剤である、態様２５または２６に記載の方法。
【０１５５】
態様２８．  免疫治療剤が、ニボルマブ、イピリムマブ、ペンブロリズマブ、アテゾリズマブ、およびこれらのいずれの組み合わせからなる群から選択される、態様２５または２６に記載の方法。
【０１５６】
態様２９．  個体が、ヒトである、態様１〜２８のいずれか１つに記載の方法。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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