(57)【要約】  本発明は、デジタル・コンピュータによって被験者の固形腫瘍におけるパスウェイの予測されるパスウェイ活性を検証する方法を提供し、本方法は、ａ）被験者から腫瘍関連のサンプルを取得することと、ｂ）（ａ）において取得された腫瘍関連のサンプルからオミクス・データを取得することと、ｃ）被験者の腫瘍を治療するのに効果的な１つまたは複数の薬理活性抗がん化合物の予測を提供するために、コンピュータ内で予測される腫瘍細胞パスウェイ活性を生成するように構成されたパスウェイ分析エンジンを用いてプログラミングされたデジタル・コンピュータに、（ｂ）において取得されたオミクス・データを適用することと、ｄ）被験者の豊富な生存腫瘍細胞に関して少なくとも１つの薬理活性化合物の抗がん活性を測定するために、被験者から豊富な生存腫瘍細胞を取得し、（ｃ）によって予測されたパスウェイのうちの１つまたは複数のパスウェイ要素と相互作用することが知られている少なくとも１つの薬理活性化合物によって豊富な生存腫瘍細胞を評価することとを備える。
2020506450.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル・コンピュータによって被験者の固形腫瘍におけるパスウェイの予測されるパスウェイ活性を検証する方法であって、
ａ）前記被験者から腫瘍関連のサンプルを取得することと、
ｂ）（ａ）において取得された前記腫瘍関連のサンプルからオミクス・データを取得することと、
ｃ）前記被験者の腫瘍を治療するのに効果的な１つまたは複数の薬理活性抗がん化合物に対する腫瘍細胞感受性の予測を提供するために、コンピュータ内で予測される腫瘍細胞パスウェイ活性を生成するように構成されたパスウェイ分析エンジンを用いてプログラミングされたデジタル・コンピュータに、（ｂ）において取得された前記オミクス・データを適用することと、
ｄ）前記被験者の豊富な生存腫瘍細胞に関して少なくとも１つの薬理活性化合物の抗がん活性を測定するために、前記被験者から豊富な生存腫瘍細胞を取得し、（ｃ）によって予測された前記腫瘍細胞パスウェイのうちの１つまたは複数のパスウェイ要素と相互作用することが知られている前記少なくとも１つの薬理活性化合物によって前記豊富な生存腫瘍細胞を評価することと
を備える、方法。
【請求項２】
ｅ）前記少なくとも１つの薬理活性化合物の前記測定された抗がん活性を、（ｃ）によって予測された前記腫瘍細胞パスウェイ活性と比較することによって検証指標を生成するステップと、
ｆ）前記固形腫瘍を標的とする治療計画の検討のために、前記少なくとも１つの薬理活性化合物に応じて、前記検証指標を提示するステップと
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記豊富な生存腫瘍細胞は、次の
（ａ）前記被験者の血液から分離される循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）、および
（ｂ）前記被験者から分離され照射マウスに移植される腫瘍細胞
のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記被験者からの腫瘍関連のサンプルは、
（ａ）前記被験者から抽出される腫瘍の生検サンプル、
（ｂ）前記被験者の血液または体液から抽出される豊富な循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）、および
（ｃ）前記被験者の血液または体液から分離される前記被験者の腫瘍によって放出されるＲＮＡ分子、ＤＮＡ分子、または無細胞ＲＮＡ分子
から成る群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記予測されるパスウェイ活性は、確率的パスウェイ・モデルに従って前記パスウェイ分析エンジンによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記予測されるパスウェイ活性は、構成的に活性なパスウェイ、上方制御されるパスウェイ、下方制御されるパスウェイ、および遮断されるパスウェイから成る群から選択されたパスウェイを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記パスウェイ要素は、ＤＮＡ、ＲＮＡ、およびタンパク質のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記豊富な生存腫瘍細胞を取得する前記ステップは、誘電泳動、アフィニティ分離、質量分離、ＦＡＣＳ、ＬＣＩ、およびマイクロ流体細胞選別のうちの１つまたは複数を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記豊富な生存腫瘍細胞を備える腫瘍モデルを前記患者の外部で生成するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記得られた抗がん活性は、前記豊富な生存腫瘍細胞を前記少なくとも１つの薬理活性化合物に暴露させた後に生理的パラメータを定量化することによって測定される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記得られた抗がん活性は、ＬＣＩ、質量分析法、ＦＩＳＨ、ＦＡＣＳ、ＴＳ位相イメージング、またはＥＬＩＳＡ定量法のうちの１つまたは複数によって測定される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記予測されるパスウェイ活性モデルを修正するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記薬理活性化合物に対する第２のパスウェイ要素の予測される感受性を推論するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
対照群活性を前記予測されるパスウェイ活性と比較するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記豊富な生存腫瘍細胞を評価する前記ステップは、前記豊富な生存腫瘍細胞を、前記パスウェイ要素と相互作用することが知られている少なくとも１つの第２の薬理活性化合物に暴露させることをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記豊富な生存腫瘍細胞を取得する前記ステップは、特定の表面マーカーを表す生存腫瘍細胞を優先的に選択することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記検証指標は、前記予測される感受性の関数として計算される、請求項２に記載の方法。
【請求項１８】
前記検証指標の前記生成は、前記対照群活性比較の関数である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
前記検証指標は、単一値指標または複数値指標を備える、請求項２に記載の方法。
【請求項２０】
前記検証指標は、推奨事項または予測される結果を備える、請求項２に記載の方法。
【請求項２１】
前記予測されるパスウェイ活性モデルは、少なくとも１つのがん細胞表面マーカーと関連付けられる、請求項２に記載の方法。
【請求項２２】
前記確率的パスウェイ・モデルは、因子グラフモデル、ＰＡＲＡＤＩＧＭモデル、またはＤｒｕｇ  Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓ  ｗｉｔｈ  ＰＡＲＡＤＩＧＭ（ＤＩＲＰＰ）モデルから成る群から選択される、請求項５に記載の方法。
【請求項２３】
前記腫瘍モデルは、試験管内の組織培養モデル、生体内のゼブラフィッシュ・モデル、生体内のマウス・モデル、試験管内の細胞培養モデル、３次元人工腫瘍、腫瘍細胞培養、およびＨＬＡサロゲート培養から成る群から選択されるモデルを備える、請求項９に記載の方法。
【請求項２４】
前記第１および第２の薬理活性化合物によって互いに別々にまたは互いに組み合わせて、前記豊富な生存腫瘍細胞を評価することをさらに備える、請求項１５に記載の方法。
【請求項２５】
前記生理的パラメータは、化学的パラメータ、代謝パラメータ、増殖パラメータ、密度パラメータ、生存率パラメータのうちの１つまたは複数によって測定される、請求項１０に記載の方法。
【請求項２６】
前記予測される感受性は、未修正のパスウェイ・モデルと比較して増加した感受性であるか、または未修正のパスウェイ・モデルと比較して減少した感受性である、請求項１３に記載の方法。
【請求項２７】
前記予測される感受性を予測される治療結果と相関させることをさらに備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項２８】
前記単一値指標は、スカラーまたはスコアである、請求項１８に記載の方法。
【請求項２９】
前記複数値指標は、複数値の平均であるか、またはある範囲の複数値の分布である、請求項１８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の分野は、ゲノム情報および／またはオミクス情報に基づいて作られる予測薬物反応を検証するシステムおよび方法である。
【背景技術】
【０００２】
本背景の説明は、本発明を理解する際に役に立つ場合がある情報を含む。本明細書に提供される情報のいずれかが先行技術であるか、もしくはここで請求される発明に関連すること、または、具体的にもしくは暗黙に参照されるいずれの公表文献も先行技術であることは、承認を得ているものではない。
【０００３】
本明細書内のすべての公表文献および特許出願は、各個別の公表文献または特許出願が、参照によって具体的にかつ個別に組み込まれることが示されているかのように、参照によって同じ程度に組み込まれる。組み込まれた参照文献内の用語の定義または使用法が、本明細書に提供されるその用語の定義と矛盾するか、もしくはその定義に反する場合、本明細書に提供されるその用語の定義が適用され、参照文献内のその用語の定義は適用されない。
【０００４】
抗がん治療において抗がん薬物の成功を予測するためのパスウェイの計算論的モデル化の様々なシステムおよび方法は、当技術分野で知られている。たとえば、Pathway Recognition Algorithm using Data Integration on Genomic Models（ＰＡＲＡＤＩＧＭ）（Ｖａｓｋｅら、米国特許出願公開第２０１２００４１６８３号、およびＶａｓｋｅら、米国特許出願公開第２０１２０１５８３９１号）およびDrug Intervention Response Predictions with PARADIGM（ＤＩＲＰＰ）（Ｂｒｕｂａｋｅｒら、２０１４、Ｐａｃ  Ｓｙｍｐ  Ｂｉｏｃｏｍｐｕｔ、１２５〜１３５ページ、およびＶａｓｋｅ  ＣＪら、２０１０、Ｂｉｏｉｎｆ．２６、ｉ２３７〜ｉ２４７ページ）は、細胞におけるシグナル伝達パスウェイの使用量を計算するためにオミクス・データを使用するバイオインフォマティクス・システムである。ＰＡＲＡＤＩＧＭはまた、特定の場合に効果的である薬物の確率を見積もる（ａｓｓｅｓｓ）ように設計される。ＤＩＲＰＰは、コンピュータ内での薬物感受性予測の特別なタスクのためにＰＡＲＡＤＩＧＭを使用する１つの取組みを表す。これは、現在の研究の極めて活発な領域であり、他のグループは、抗がん薬物感受性の確率的予測への他の取組みを公表してきた。たとえば、Ｃｏｓｔｅｌｌｏら、２０１４、Ｎａｔｕｒｅ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、３２（１２）、１２０２〜１２１２ページは、複数の研究グループによって使用されるように、乳がん細胞株の薬物感受性を予測するための様々な方法の強さを比較する研究を報告した。
【０００５】
ＰＡＲＡＤＩＧＭなどの分析的かつ予測的なオミクス分析方法は、多かれ少なかれ所与の抗がん治療に対する感受性が高そうな個別のがん患者などの被験者から得られるがん細胞型を分類するために、および特定のがんによる考えられる薬物反応を決定するのに役に立つ場合があるがん細胞の遺伝パラメータを同定するために使用される。しかし、これらの方法は、確率論的であり、実際の現実世界臨床データによって検証されていないことは明らかであろう。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
したがって、当技術分野では、特定の抗がん治療方法および／または薬剤に対する被験者がん細胞の反応に関して臨床データによってこれまでの確率論的方法を検証することによって、個別の被験者およびがん型に対する抗がん治療を最適化する方法をさらに改善することが依然として求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
したがって、本発明は、個別の被験者に存在するがん細胞の予測される薬物感受性または治療選択肢を検証するための方法を提供する。特に、本発明は、デジタル・コンピュータによって被験者の固形腫瘍におけるパスウェイの予測されるパスウェイ活性を検証する方法を提供し、本方法は、
ａ）被験者から腫瘍関連のサンプルを取得することと、
ｂ）（ａ）において取得された腫瘍関連のサンプルからオミクス・データを取得することと、
ｃ）被験者の腫瘍を治療するのに効果的な１つまたは複数の薬理活性抗がん化合物に対する腫瘍細胞感受性の予測を提供するために、コンピュータ内で予測される腫瘍細胞パスウェイ抗がん活性を生成するように構成されたパスウェイ分析エンジンを用いてプログラミングされたデジタル・コンピュータに、（ｂ）において取得されたオミクス・データを適用することと、
ｄ）被験者の豊富な生存腫瘍細胞に関して少なくとも１つの薬理活性化合物の抗がん活性を測定するために、被験者から豊富な生存腫瘍細胞（ｖｉａｂｌｅ  ｔｕｍｏｒ  ｃｅｌｌ）を取得し、（ｃ）によって予測された腫瘍細胞パスウェイのうちの１つまたは複数のパスウェイ要素と相互作用することが知られている少なくとも１つの薬理活性化合物によって豊富な生存腫瘍細胞を評価することと（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｅ）
を備える。
【０００８】
本方法は、
ｅ）少なくとも１つの薬理活性化合物の得られた抗がん活性を、（ｃ）によって予測された腫瘍細胞パスウェイ抗がん活性と比較することによって検証指標を生成することと、
ｆ）固形腫瘍を標的とする治療計画の検討のために、少なくとも１つの薬理活性化合物に応じて、検証指標を提示することと
をさらに含む。
【０００９】
１つの実施形態では、被験者からの腫瘍関連のサンプルは、
（ａ）被験者から抽出される腫瘍の生検サンプル、
（ｂ）被験者の血液または体液から抽出される豊富な循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）、および
（ｃ）被験者の血液または体液から分離される被験者の腫瘍によって放出されるＲＮＡ分子、ＤＮＡ分子、または無細胞ＲＮＡ分子
のうちの１つまたは複数である。
【００１０】
さらなる実施形態では、予測されるパスウェイ活性は、因子グラフモデル、Pathway Recognition Algorithm Using Data Integration on Genomic Models（ＰＡＲＡＤＩＧＭ）モデル、および／またはDrug Intervention Response Predictions with PARADIGM（ＤＩＲＰＰ）モデルなどの確率的パスウェイ・モデルに従ってパスウェイ分析エンジンによって生成される。
【００１１】
たとえば、予測されるパスウェイ活性は、構成的に活性なパスウェイ、上方制御されるパスウェイ、下方制御されるパスウェイ、および／または遮断されるパスウェイを備える。加えて、ステップ（ｃ）のパスウェイ要素は、ＤＮＡ、ＲＮＡ、および／またはタンパク質のうちの少なくとも１つを備える。
【００１２】
さらなる例では、豊富な生存腫瘍細胞は、次の
（ａ）被験者の血液から分離される循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）、および
（ｂ）被験者から分離され照射マウスに移植される腫瘍細胞
のうちの少なくとも１つである。
【００１３】
被験者の血液または体液から豊富なＣＴＣを取得するステップは、被験者の血液または体液を、誘電泳動、アフィニティ分離、質量分離、ＦＡＣＳ、ＬＣＩ、および／またはマイクロ流体細胞選別のうちの１つまたは複数にさらすことを含む。選別は、当技術分野で知られている方法に従って行われることができ、特定の表面マーカーを表すＣＴＣを優先的に選択することを含むことができる。被験者から分離される腫瘍細胞は、たとえば外科的生検サンプルから取得されることもできる。
【００１４】
豊富な生存腫瘍細胞が取得されると、豊富な生存腫瘍細胞は、被験者の外部に配置される腫瘍モデルを生成するために使用されてもよい。当技術分野で知られている任意の腫瘍モデルは、その目的のために使用されるか、または適応させられることができる。たとえば、腫瘍モデルは、試験管内の組織培養モデル、生体内のゼブラフィッシュ・モデル、生体内のマウス・モデル、および／または試験管内の細胞培養モデルを備える。いくつかの実施形態では、腫瘍モデルは、３次元人工腫瘍、細胞培養、および／またはＨＬＡサロゲート培養のうちの１つまたは複数である。いくつかの実施形態では、薬理活性化合物は、キナーゼ阻害剤、抗体、および／またはＤＮＡ修復阻害剤である。
【００１５】
いくつかの他の実施形態では、豊富な生存腫瘍細胞を評価するステップは、豊富な生存腫瘍細胞を、パスウェイ要素と相互作用することが知られている少なくとも１つの第２の薬理活性化合物に暴露させることを含む。本方法は、たとえば、第１および第２の薬理活性化合物によって互いに別々におよび／または組み合わせて、豊富な生存腫瘍細胞を評価することを含むことができる。
【００１６】
本発明の方法では、得られた抗がん活性は、ＥＬＩＳＡ定量法を含む当技術分野で知られている任意の定量法、および／または豊富な生存腫瘍細胞を少なくとも１つの薬理活性化合物に暴露させた後に定量化される任意の他の生理的パラメータを用いて測定される。生理的パラメータを測定する他の方法は、たとえば、ＬＣＩ、質量分析法、および／またはＦＩＳＨ、ＦＡＣＳ、ＴＳ位相イメージングなどによる、化学的パラメータ、代謝パラメータ、増殖パラメータ、密度パラメータ、および／または生存率パラメータのうちの１つまたは複数を含む。
【００１７】
本方法は、たとえば、未修正のパスウェイ・モデルと比較して増加または減少した感受性を含む、薬理活性化合物に対する第２のパスウェイ要素の予測される感受性を推論するステップをさらに企図する。いくつかの実施形態では、本発明の方法は、予測される感受性を予測される治療結果と相関させることも含む。いくつかの実施形態では、予測されるパスウェイ活性モデルは、少なくとも１つのがん細胞表面マーカーと関連付けられる。
【００１８】
任意選択で、本発明の方法は、対照群活性を予測されるパスウェイ活性と比較するステップを含む。好ましくは、検証指標の生成は、対照群活性比較の関数である。
【００１９】
加えて、検証指標は、スカラー値指標、スコアなどの単一値指標、複数値指標を含むことができ、たとえば、複数値指標は、複数値の平均を表し、かつ／または予測される感受性の関数として計算される。さらなる実施形態では、検証指標は、推奨事項および／または予測される結果を含む。
【００２０】
特に指示がない限り、以下に列記される用語が使用され、特に指示がない限り、以下に列記される用語は、記述された通りに定義されることが意図される。他の用語の定義が、本明細書を通して生じることができる。特に指示がない限り、すべての単数形の用語は、ある用語の複数形、能動態、および過去形も含むことが意図される。
【００２１】
当技術分野で理解されるように、「腫瘍」および「がん」という用語は、重複する用語である。「腫瘍」は、生命体において見いだされる塊または成長と広く見なされる。腫瘍細胞は、そのような塊から得られる細胞である。腫瘍は、良性またはがん性であることができる。がん性腫瘍または「がん」は、制御不能に拡がり他の組織を侵し、もしくは血液がんの場合には循環系を圧倒し、および／または体内の他の場所にがんを播種する可能性がある組織の成長である。がん細胞は、がんから得られる細胞である。本発明の目的のために、「腫瘍細胞」および「がん細胞」という用語は、どちらも、腫瘍もしくはがんにおいて見いだされ、または腫瘍もしくはがんから得られ腫瘍もしくはがんから培養される哺乳類細胞を指し、分化哺乳類細胞によって示される制限なしに異常に複製するという理解によって、交互に使用される。
【００２２】
「１つの（a）」、「１つの（an）」、および「その（the）」などの単数形が、便宜上、本出願を通して使用されるが、コンテキストまたは明示的な記述が特に示している場合を除いて、単数形は複数形を含むことが意図されることも理解されよう。さらに、すべての雑誌論文、特許、特許出願、公表文献、および本明細書に記述される同様のものは、すべての目的のためにその全体が、参照により本明細書に組み込まれることが理解されよう。
【００２３】
すべての数値範囲は、その数値範囲内の各数値点およびすべての数値点を含むことが理解されるべきであり、各数値点およびすべての数値点を個別に列挙するものとして解釈されるべきである。同じ構成要素または特性に向けられるすべての範囲の端点は含まれるものであり、別々に結合できることが意図される。
【００２４】
本明細書に使用されるように、「約（about）」という用語は、報告される数値の１０％内、または好ましくは報告される数値の５％内であることを意味する。
【００２５】
本発明の主題の様々な目的、特徴、態様、および利点は、以下の図面の説明および本発明の詳細な説明から、より明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】ＰＡＲＡＤＩＧＭダイナミック・パスウェイ・マップ分析における現状技術の一態様を例示するために、参照により本明細書に組み込まれる米国特許出願公開第２０１２０１５８３９１号からコピーされた概略図である。
【図２】本発明の１つの例示的な操作を示す図である。図２において、「ＥＶＴＣ」は豊富な生存腫瘍細胞（enriched viable tumor cell）を示し、「ＴＡＳ」は腫瘍関連のサンプル（tumor associated sample）を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
本発明は、個別の被験者に存在するがん細胞の予測される薬物感受性を検証するための方法を提供する。特に、本発明は、被験者の固形腫瘍における抗がん薬物感受性パスウェイの予測されるパスウェイ活性を検証するための方法を提供する。
【００２８】
本方法は、
ａ）被験者から腫瘍関連のサンプルを取得することと、
ｂ）（ａ）において取得された腫瘍関連のサンプルからオミクス・データを取得することと、
ｃ）コンピュータ内で予測される腫瘍細胞パスウェイ活性を生成し、被験者の腫瘍を治療するのに効果的な１つまたは複数の薬理活性抗がん化合物の予測を提供するように構成されたパスウェイ分析エンジンに、（ｂ）において取得されたオミクス・データを適用することと、
ｄ）好ましくは１つまたは複数の薬理活性抗がん化合物による治療の前に、被験者の血液から豊富な生存腫瘍細胞を取得し、被験者の生存腫瘍細胞に関して少なくとも１つの薬理活性化合物の抗がん活性を測定するために、（ｃ）によって予測されたパスウェイのうちの１つまたは複数のパスウェイ要素と相互作用することが知られている少なくとも１つの薬理活性化合物によって豊富な生存腫瘍細胞を評価することと
を含む。
【００２９】
本方法は、
ｅ）少なくとも１つの薬理活性化合物の得られた活性を、（ｃ）によって予測された腫瘍細胞パスウェイ活性と比較することによって検証指標を生成することと、
ｆ）固形腫瘍を標的とする治療計画の検討のために、少なくとも１つの薬理活性化合物に応じて、検証指標を提示することと
をさらに含む。
【００３０】
本発明のプロセスの概要
図２に関して、本発明のプロセスは、被験者（２０１）からサンプルを取得することを含む。本サンプルは、たとえば、疑いのある腫瘍の生検サンプル、または、被験者の腫瘍に関連付けられるＤＮＡ、ＲＮＡ、もしくは循環腫瘍細胞を含むことが疑われる血液サンプルであることができる。一実施形態では、サンプルが生検サンプルである場合、サンプルは、悪性細胞を含むことを確認され、次いで、これらの細胞は、豊富な生存腫瘍細胞（図２の「ＥＶＴＣ」）を取得するために生検サンプルから分離される。代替として、豊富な生存腫瘍細胞は、生検ソースの代わりにＣＴＣである。豊富な生存腫瘍細胞は、試験管内環境および／または生体内環境において成長させられ、検証試験に使用される。
【００３１】
別の実施形態では、被験者の腫瘍細胞から抽出されるか、または被験者の血液もしくは体液から抽出されるＤＮＡ、ＲＮＡ、および／またはタンパク質を含む、腫瘍関連のサンプル（図２の「ＴＡＳ」）は、ＢａｍＢａｍ分析（２０３）などの詳細な分析を受ける。２０３における他のタイプのデータ分析は、ゲノム・データ（たとえば、全ゲノム配列決定、全エクソーム解析、部分的な解析、遺伝子コピー数、対立遺伝子特定情報などからのデータ）、トランスクリプトミクス・データ（たとえば、ＲＮＡｓｅｑデータ、選択的スプライシング・データなど）、プロテオミクス・データ（たとえばＭＳ法またはＳＲＭ−ＭＳ法によって提供されるタンパク質活性データ、定量的タンパク質データなど）、メタボロミクス・データ（代謝物におけるエネルギー負荷、ＮＡＤ／ＮＡＤＨ比、定量的データなど）、免疫学データ（たとえば、サイトカイン状態、ケモカイン状態、チェックポイント阻害状態など）などを含む。がん細胞を特徴付けるオミクス・データおよび／または他のデータ（２２１）は、次いで、パスウェイ分析エンジン（２１１）にインポートされる。パスウェイ分析エンジン（２１１）はまた、がん細胞データベース（２０９）からデータをインポートしてもよい。
【００３２】
パスウェイ分析エンジンの出力（２１９）は、試験管内試験（２０５）と生体内試験（２０７）の両方に、被験者から取得される豊富な生存腫瘍細胞を情報提供する。被験者から取得される豊富な生存腫瘍細胞は、被験者のがんの治療成功の有用な確率を有するように、パスウェイ予測エンジンによって同定される抗がん薬物の臨床関連濃度および持続期間に暴露される。
【００３３】
ＣＴＣの試験管内試験（２０５）および生体内試験（２０７）の結果（２１７）は、被験者のがん（２１３）に対して活性であると検証される抗がん薬物のうちの１つまたは複数によって被験者を治療するための臨床的決定を情報提供する。定量的結果（２１５）は、予測される結果と検証される結果との間の差の数値記述などの検証指標を生成するためにパスウェイ予測エンジンによって提供される結果と比較される。
【００３４】
任意選択で、被験者の臨床治療が監視され、がんが１つまたは複数の選択された抗がん製剤に耐性を示すようになったという臨床的適応が存在する場合、プロセスは、抗がん製剤療法をさらに最適化するために反復されてもよい。たとえば、任意の再成長する腫瘍のさらなる生検サンプルが取得され、ゲノム分析が行われ、取得されたオミクス・データに関して予測的パスウェイ分析が行われ、被験者の豊富な生存腫瘍細胞が、予測される抗がん製剤の検証を再び受ける。
【００３５】
代替として、選択される抗がん製剤療法に耐性がある場合、さらなる生検は行われないが、元の抗がん療法を検証、修正、および／または最適化するために、臨床反応によって示されるように、たとえば循環腫瘍細胞または循環ＲＮＡもしくはＤＮＡからの腫瘍関連のサンプルが被験者から取られる。
【００３６】
生検サンプルからの腫瘍細胞の取得
腫瘍細胞は、Cancer Isolation Kit、Affymetrix, USB（ＴｈｅｒｍｏＦｉｓｈｅｒ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃの子会社）販売などの当技術分野で知られている方法を使用して、豊富にされるか、または生検サンプルから分離されることができる。
【００３７】
ゲノム／オミクス分析
一態様では、１組のオミクス・データを取得するために、かつ／または同じ被験者の腫瘍細胞と正常細胞との間の差を決定するために、被験者から取得される腫瘍関連のサンプルのゲノム分析が行われる。オミクス分析は、たとえば、Ｓａｎｂｏｒｎら、米国特許出願公開第２０１２００５９６７０号および／または米国特許出願公開第２０１２００６６００１号の方法を含む、当技術分野で知られている任意の方法によって行われることができる。米国特許出願公開第２０１２００５９６７０号および／または米国特許出願公開第２０１２００６６００１号によって詳細に説明されるように、この方法は、たとえば、がんのゲノムＤＮＡおよび正常（生殖細胞系）細胞のゲノムＤＮＡを配列決定することと、がん細胞と正常細胞の両方に関してすべてのゲノム位置でデータを集約し、次いで分析の結果を組み合わせることによって結果を順次比較することとを含む。
【００３８】
遺伝子配列決定マシンの出力は、「ＢＡＭ」ファイルとして知られており、極めて大きい（ギガバイトからテラバイトの規模）。単一の中央処理ユニットにおいて２つの異なるＢＡＭファイルを操作するのに必要とされる時間およびメモリにおけるコストを回避するために、ＢａｍＢａｍ法が使用されるのが好ましい。米国特許出願公開第２０１２００５９６７０号によれば、「ＢａｍＢａｍ法は、各ＢＡＭファイルを他のファイルと常に同調させたまま、２つのファイル間のすべての共通ゲノム位置に重なるゲノム読取値を蓄積しながら、２つのファイルから同時に読み取る。蓄積物の各対に関して、ＢａｍＢａｍは、蓄積物を廃棄し次の共通ゲノム位置に移動する前に以上に列挙された一連の分析を実行する。この方法によってこれらの巨大なＢＡＭファイルを処理することによって、コンピュータのＲＡＭ使用量は最小になり、処理速度は、ファイル・システムが２つのファイルを読み取ることができる速度によって主に限定される。」したがって、差のみを示すファイルが作成される。
【００３９】
パスウェイ分析エンジンからの予測されるパスウェイ活性（ＰＡＲＡＤＩＧＭ）
上記で取得されるゲノム・データおよび／または被験者の生検がん細胞から取得される他のオミクス・データは、次いで、治療用の薬物の情報提供された選択を可能にする、腫瘍の予測されるパスウェイ活性を生成するために、パスウェイ分析エンジンにおいて利用される。
【００４０】
パスウェイ分析は、個別のがん細胞株の１つまたは複数のデータベースを利用する。有用なデータベースは、たとえば、がん型、遺伝子発現データおよびコピー数データを含むゲノム配列データ（オミクス・データ）、ならびに含まれる各がん細胞株に関する抗がん薬物感受性データを含む。データベースは、たとえば、Ｇａｒｎｅｔｔ  ＭＪら、２０１２、Ｎａｔｕｒｅ、４８３（７３９１）、５７０〜５７５ページによるがんゲノム計画すなわちＣＧＰ、Ｂａｒｒｅｔｉｎａ  Ｊら、Ｎａｔｕｒｅ、４８３（７３９１）、６０３〜６０７ページによるがん細胞株百科事典すなわちＣＣＬＥ、Ｙａｎｇら、２０１４、Ｎｕｃｌｅｉｃ  ａｃｉｄｓ  ｒｅｓｅａｒｃｈ  ２０１３、４１、Ｄａｔａｂａｓｅ  ｉｓｓｕｅ、Ｄ９５５〜９６１ページ  ＰＵＢＭＥＤ：２３１８０７６０、ＰＭＣ：３５３１０５７、ＤＯＩ：１０．１０９３／ｎａｒ／ｇｋｓ／１１１１によるＧｅｎｏｍｉｃｓ  ｏｆ  Ｄｒｕｇ  Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ  ｉｎ  Ｃａｎｃｅｒ（ＧＤＳＣ）（ＧＤＳＣはまた、Ｗｅｌｌｃｏｍｅ  Ｔｒｕｓｔ，Ｓａｎｇｅｒ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅによって維持されるウェブリンク（現在、ＵＲＬは、ｗｗｗ  ｄｏｔ  ｃａｎｃｅｒｒｘｇｅｎｅ  ｄｏｔ  ｏｒｇである）を介して更新形式で利用可能である）を含む。
【００４１】
ＰＡＲＡＤＩＧＭパスウェイ分析の一実施形態が、米国特許出願公開第２０１２０１５８３９１号によって例示される。図１は、明確にするために米国特許出願公開第２０１２０１５８３９１号から本明細書にコピーされ、パスウェイ分析生態システム１００を例示する。米国特許出願公開第２０１２０１５８３９１号によって説明されるように、図１に関しては以下の通りである。
【００４２】
生態システム１００は、好ましくは、まとめてパスウェイ要素１２５と呼ばれる、複数のパスウェイ要素１２５Ａから１２５Ｎを記憶するパスウェイ要素データベース１２０を含むことができる。パスウェイ要素１２５の各々は、１つまたは複数のパスウェイとのその関わりによって特徴付けられることができる。要素１２５は、要素の特徴を説明する１つまたは複数の特性または値を備える、別々に管理できるデータ・オブジェクトと見なされることができる。いくつかの実施形態では、要素１２５は、ｎ個組の特性または値と見なされることができ、要素１２５の組の各特性メンバーは、他の要素の組の他の特性メンバーに対して比較され、分析され、対比され、あるいは評定されることができる（ｅｖａｌｕａｔｅ）。
【００４３】
修正エンジン１１０は、場合によりネットワーク・リンク（たとえば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット、ＶＰＮなど）を介してパスウェイ要素データベース１２０と通信可能に結合する。いくつかの実施形態では、パスウェイ要素データベース１２０は、修正エンジン１１０の近くであることができるが、他の実施形態では、パスウェイ要素データベース１２０は、修正エンジン１１０から離間することができる。たとえば、パスウェイ要素データベース１２０は、National Lambda Rail（ＵＲＬ  ｗｗｗ．ｎｌｒ．ｎｅｔ参照）またはインターネットを介してアクセスされることができる。さらに、その件については、修正エンジン１１０または生態システム１００は、場合により料金と引換えに、ネットワークを介してユーザによってアクセスされることができる。
【００４４】
修正エンジン１１０は、分析のためにパスウェイ要素データベース１２０から要素１２５のうちの１つまたは複数を取得する。好ましくは、修正エンジン１１０は、要素１２５のうちの少なくとも１つ（たとえば、要素１２５Ａ）を、少なくとも１つの推測的な既知の属性１３３と関連付ける。さらに、修正エンジン１１０はまた、別の要素、たとえば要素１２５Ｎを仮の属性１３７と関連付ける。いくつかの実施形態では、修正エンジン１１０は、推論規則、プログラム命令、または他の技法に基づいて自動的に関連付けを行うことができる。たとえば、既知の属性１３７は、既知の研究から取得されることができるが、仮の属性１３７は、属性パラメータ化空間に従って定められることができ、修正エンジン１１０は、直列的にまたは並列的に仮の属性空間を通り抜ける。他の実施形態では、ユーザは、場合によりＨＴＴＰサーバまたは他の適切なインターフェース技術を通して動作する、１つまたは複数のユーザインターフェース（図示せず）を介して所望のように属性１３３または１３７を手動で関連付けることができる。修正エンジン１１０は、既知の属性１３３および仮の属性１３７を使用して１つまたは複数のパスウェイに関するパスウェイ要素１２５をさらに相互相関させる。さらに、修正エンジン１１０は、１つまたは複数の影響レベル１４５を要素１２５に割り当てる。相互相関および影響レベル１４５の割当てを通して、修正エンジン１１０は、どのようにしてパスウェイが仮の属性１３７または他の因子によって影響される場合があるかの概要を示す確率的パスウェイ・モデル１４０を構築する。
【００４５】
いくつかの実施形態では、確率的パスウェイ・モデル１４０は、記録保管のために、または示されるように分析のためにパスウェイ・モデル・データベース１５０内に記憶されることができる。要素１２５と同様に、確率的パスウェイ・モデル１４０は、場合によりｎ個組として、モデルの特徴を説明する特性または値を有する明確な管理可能データ・オブジェクトとして記憶されることもできる。モデル１４５、または要素１２５も、任意の望ましいスキーマに従って記憶されることができる。要素データベース１２０またはモデル・データベース１５０を構築するのに使用されることができる例示的な適切なデータベースは、ＭｙＳＱＬ、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ、Ｏｒａｃｌｅ、または他の適切なデータベースを含む。いくつかの実施形態では、データ・オブジェクト（たとえば、要素１２５、確率的パスウェイ・モデル１４５など）は、簡単な探索または検索を可能にする方法で、これらの特性または値を介して多様に指数化されることができる。
【００４６】
生態システム１００は、好ましくは、実際のデータに関して確率的パスウェイ・モデル１４０をさらに分析するように構成される分析エンジン１６０を含む。図示された例では、分析エンジン１６０は、ダイナミック・パスウェイ・モデル１６５を導き出すために、場合によりユーザまたは研究者の指示の下で、確率的パスウェイ・モデル１４０を取得する。好ましくは、ダイナミック・パスウェイ・モデル１６５は、患者サンプルからの１つまたは複数の計測属性１７３を、確率的パスウェイ・モデル１４０に関連付けられた属性と比較することによって導き出される。したがって、分析エンジン１６０は、ダイナミック・パスウェイ・モデル１６５を形成するために、確率的パスウェイ・モデル１４０を修正、更新、訂正、あるいは検証しようとする。完了すると、ダイナミック・パスウェイ・モデル１６５は、モデル・データベース内に記憶されることができる。より好ましい実施形態では、分析エンジン１６０は、ダイナミック・パスウェイ・モデル１６５を提示するように、１つまたは複数の出力デバイス（たとえば、ディスプレイ、プリンタ、ウェブサーバなど）を構成することができる。
【００４７】
いくつかの実施形態では、予測されるパスウェイ活性は、構成的に活性なパスウェイ、上方制御されるパスウェイ、下方制御されるパスウェイ、および／または遮断されるパスウェイを備える。加えて、ステップ（ｃ）のパスウェイ要素は、ＤＮＡ、ＲＮＡ、および／またはタンパク質のうちの少なくとも１つを備える。
【００４８】
本発明によれば、「構成的に活性なパスウェイ」は、基質または生成物の濃度などの環境条件または生理学的要求に関わらず常に活性であるパスウェイである。そのような上方制御は、通常、シグナル伝達に関わるタンパク質の突然変異による。たとえば、ＥＧＦＲの細胞外ドメインにおけるいくつかの点突然変異は、適切なＥＧＦＲ配位子の不在時にシグナル伝達する構成的に活性なＥＧＦＲタンパク質をもたらす。同様の効果は、Ｒａｎｇａｎａｔｈａｎら、２０１１、Ｎａｔｕｒｅ  Ｒｅｖｉｅｗｓ  Ｃａｎｃｅｒ  １１：３３８〜３５１ページ、ｄｏｉ：１０．１０３８／ｎｒｃ３０３５による、固形腫瘍におけるＮｏｔｃｈシグナル伝達において報告されてきた。そのような構成的に活性なパスウェイは、他に存在する調節機構の影響をもはや受けない場合があり、そのようなパスウェイは、１つまたは複数の薬物によって影響される可能性があるパスウェイ要素を含む場合があることが理解されよう。
【００４９】
本発明によれば、「上方制御されるパスウェイ」は、「正常」状態に対して少なくとも一時的に活性化されるパスウェイである。そのような上方制御は、パスウェイ要素および／または活性化受容体に対する配位子の増加量による場合がある。たとえば、Ａｌ−Ａｌｗａｎら、２０１１、ＰｌｏＳ  ＯＮＥ  ６（１１）ｅ２７３３９、Ｃａｒｐｅｎｔｅｒら、２０１４、Ｃａｎｃｅｒｓ、６：８９７〜９２５ページ、ｄｏｉ：１０．３３９０／ｃａｎｃｅｒｓ６０２０８９７による、Ｆａｓｃｉｎ発現は、Ｆａｓシグナル伝達活性化されたシグナル伝達兼転写活性化因子３（ＳＴＡＴ３）の存在時に（非がん細胞に対して）いくつかのがん細胞において上方制御される。同様に、そのような上方制御されるパスウェイは、他に存在する調節機構の影響をもはや受けない場合があり、そのようなパスウェイは、１つまたは複数の薬物によって影響される可能性があるパスウェイ要素を含む場合があることが理解されよう。
【００５０】
本発明によれば、「下方制御されるパスウェイ」は、成分の濃度が外部刺激に反応して減少されるパスウェイである。したがって、下方制御されるパスウェイは、「正常」状態に対して少なくとも一時的に不活性になるパスウェイである。そのような下方制御は、パスウェイ要素および／または受容体に対する抑制的制御性配位子（ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｖｅ  ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ  ｌｉｇａｎｄ）の減少量による場合がある。たとえば、Ｗｅｉら、２０１５、ＯｎｃｏＴａｒｇｅｔｓ  ａｎｄ  Ｔｈｅｒａｐｙ  ８：３７２１〜３７３０ページによる、核内受容体結合タンパク質（ｎｕｃｌｅａｒ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｂｉｎｄｉｎｇ  ｐｒｏｔｅｉｎ）１（ＮＲＢＰ１）は、乳がんにおいて下方制御される。そのような下方制御されるパスウェイは、正常な細胞機能にとって重要であるプロセスにもはや寄与しない場合があり、そのようなパスウェイは、パスウェイを再活性化するために１つまたは複数の薬物によって刺激される可能性があるパスウェイ要素を含む場合があることが理解されよう。
【００５１】
本発明によれば、「遮断されるパスウェイ」は、単一または複数の成分が外部要因によって遮断または不活性化されたパスウェイである。たとえば、それは、少なくとも１つのパスウェイ要素が見当たらなくなり、その結果、パスウェイを通るシグナル・フローが遮断されるパスウェイである。
【００５２】
本発明によれば、「パスウェイ要素」またはパスウェイ構成要素は、細胞代謝または遺伝子調節のパスウェイにおける一連のリンクされた化学反応において転換される化学種である。ＰＡＲＡＤＩＧＭ分析では、ＷＯ２０１３０６２５０５および米国特許出願公開第２０１２０１５８３９１号に説明されるように、これらは、たとえば、因子グラフにおける要素（確率モデルにおける「エンティティ」）であるパスウェイ要素を含む。簡単な形式で、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる米国特許出願公開第２０１２０１５８３９１号は、その公表文献の図２の要素を説明し、関連の段落［００１０］から［００１６］、特に段落［００１０］は、たとえば、「受容体、ホルモン結合タンパク質、キナーゼ、転写因子、メチラーゼ、ヒストンアセチラーゼ、およびヒストンデアセチラーゼから成る群から選択されたタンパク質、またはゲノム調節配列、調節ＲＮＡ、および転写活性化配列から成る群から選択された核酸などのパスウェイ要素」を含むものとしてパスウェイ要素を例示する。
【００５３】
パスウェイ分析は、１つまたは複数の抗がん薬物が、腫瘍関連のサンプルおよび／もしくは生存腫瘍細胞、または被験者から取得される他のがん細胞もしくはがん組織によって表されるがんを治療する際に効果的である確率の予測される見積もりをもたらす。
【００５４】
豊富な循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）または生検腫瘍細胞の取得
被験者の血液または体液から豊富なＣＴＣを取得するステップは、被験者の血液または体液を、誘電泳動、アフィニティ分離、質量分離、蛍光活性化細胞選別（ＦＡＣＳ）、生細胞干渉法（live cell interferometry）（ＬＣＩ）、および／またはマイクロ流体細胞選別のうちの１つまたは複数にさらすことを含む。選別は、当技術分野で知られている方法に従って行われることができ、特定の表面マーカーを表すＣＴＣを優先的に選択することを含むことができる。循環腫瘍細胞は、当技術分野で知られている任意の適切な方法によって被験者の循環血液または体液から豊富にされることができる。たとえば、ＣＴＣは、米国特許出願公開第２０１６０２２３５５７号のＴｈｏｍａｓによって説明されるように、密度勾配遠心分離法によって血液サンプルの第１のバフィ・コート層から豊富にされることができる。ＣＴＣは、米国特許第８９２１１０２号のＦｕｃｈｓらによって説明されるように、たとえば、ＥｐＣＡＭ、Ｅ−カドヘリン、ムチン−Ｉ、サイトケラチン８、ＥＧＦＲ、および白血球関連受容体（ＬＡＲ）などの捕捉部分で標識された、２次元アレイ・マイクロ流体デバイス内のＣＴＣを捕捉することによって、血液全体から豊富にされることもできる。
【００５５】
生存腫瘍細胞が被験者から取得されると、がん細胞は、被験者の外部に配置される腫瘍モデルを生成するために使用される。当技術分野で知られている任意の腫瘍モデルは、その目的のために使用されるか、または適応させられることができる。たとえば、腫瘍モデルは、試験管内の組織培養モデル、生体内のゼブラフィッシュ・モデル、生体内のマウス・モデル、および／または試験管内の細胞培養モデルを備える。いくつかの実施形態では、腫瘍モデルは、３次元人工腫瘍、細胞培養、および／またはＨＬＡサロゲート培養のうちの１つまたは複数である。いくつかの他の実施形態では、薬理活性化合物は、キナーゼ阻害剤、抗体、および／またはＤＮＡ修復阻害剤である。またさらなる実施形態では、（たとえば、循環腫瘍細胞または２次生検もしくは手術からの）生存腫瘍細胞はまた、得られた活性を取得するためにパスウェイのパスウェイ要素と相互作用することが知られている少なくとも１つの薬理活性化合物に直接暴露されてもよい。そのような直接の暴露は、通常、定義される媒体条件、または腫瘍内の栄養素およびガス分圧をシミュレートする媒体を使用して、試験管内で行われる。
【００５６】
被験者から取得される豊富な生存腫瘍細胞の評価
「評価」という用語は、がん細胞などの対象の組成物の特性を分析および測定する任意の方法を広く示す。
【００５７】
生存腫瘍細胞の薬物感受性検証評価
試験管内試験では、被験者からの豊富な生存腫瘍細胞は、当技術分野で知られている任意の方法によって薬物感受性に関して試験されることができる。たとえば、豊富な生存腫瘍細胞は、たとえば米国特許第５３５６７９３号の教示に従ってコラーゲン・ゲル基質において培養されながら試験されることができる。たとえば、豊富な生存腫瘍細胞は、米国特許第９３８９２２０号によって教示されるように、肝臓の層および骨髄細胞の上で培養されながら試験されることができる。生存腫瘍細胞は、米国特許第５４５５１６１号および／または米国特許第６４４８０３０号によって教示される方法に従って培養されながら試験されることもできる。
【００５８】
加えて、豊富な生存腫瘍細胞はまた、たとえば、米国特許出願公開第２０１５００６５３５９号によって、または、２０１６年４月２１日に公表された共有の米国特許出願公開第２０１６０１０８３５８号、および２０１６年３月２４日に公表された共有の米国特許出願公開第２０１６００８３６８２号によって教示される培養システムにおいて説明されるように、当技術分野で知られている適切な３次元組織培養システムにおいて評価されることが企図される。前述の特許文献によって教示されるこれらの組織培養システムは、たとえば、（ａ）一定の間隔で離間される相互接続成長表面の行列によって形成される足場と、（ｂ）成長領域の入口および出口における流体分配手段とを備える連続培養デバイスを含む。この離間および定義は、成長表面を通して成長表面の周りで均一な方向流を可能にするように構成される。成長領域の入口および出口における流体分配手段は、各成長表面への十分な流れを可能にする。流体分配は、細胞が有害な成長条件にさらされないことを確実にするために計算論的流体力学および主要代謝物利用分析を使用して分析される。より詳細には、３次元システムは、任意選択で、次の構成要素を含む。
【００５９】
共有の米国特許出願公開第２０１６０１０８３５８号および／または共有の米国特許出願公開第２０１６００８３６８２号によって教示された足場は、ｘ、ｙ、およびｚ直交軸に沿ってそれらに平行に離間される相互接続された直交成長表面の行列を形成する３次元格子形状成長表面を備え、この成長表面は、ｘ、ｙ、およびｚ直交軸に平行に配置される立方体オープン・スペースの行列を形成する。足場は、たとえば、ポリカプロラクトン、ポリエチレン・オキサイド−テレフタレート、ポリアミド、ポリ−Ｌ−乳酸、ポリグリコール酸、コラーゲン、フィブロネクチン、ヒドロキシアパタイトなどの当技術分野で知られている任意の生体適合性材料から形成されることができる。
【００６０】
実用的な好ましい実施形態では、培養デバイスは、培養期間の完了時に分解される可能性がある無菌密閉されたハウジングをさらに備える。前記無菌ハウジングは、密閉された着脱可能カバー、入口分配手段、任意選択の出口分配手段、ならびに培養デバイス内の成長表面を配置および固定するのに必要とされる必須の支持手段を含むことができる。
【００６１】
入口流体分配デバイスは、足場の入力側に接続され、入力流体が足場のオープン・スペースに供給されオープン・スペースを通して分配される複数の入口分配導管と流体結合される共通の流体入口を有する。
【００６２】
出口流体回収デバイスは、足場の出力側に接続され、足場のオープン・スペースから出力流体を回収する共通の流体出口と流体結合される複数の出口導管を有する。
【００６３】
ハウジングは、入口流体分配デバイスおよび出口流体回収デバイスに結合され、足場、入口流体分配デバイス、および出口流体回収デバイスを収容する。
【００６４】
ハウジング、足場、入口流体分配デバイス、および出口流体回収デバイスは、単一の工作物を備える。
【００６５】
豊富な生存腫瘍細胞は、上述の装置および方法において培養することを含む当技術分野で知られている方法、または３次元組織システム内の腫瘍細胞を培養するための類似の機器および方法を使用しながら培養されることが企図される。そのようなシステムでは、接種された生存腫瘍細胞は、３次元試験管内モデル腫瘍を形成し、パスウェイ分析によって生存腫瘍細胞に対して効果的であることが予測される１つまたは複数の薬物は、ある範囲の濃度、持続期間、および組合せにおいて検証される。試験管内の試験によって検証される、最適な抗がん薬物または薬物の組合せ、用量、および／または持続期間は、次いで、がん細胞が取得される被験者の臨床治療に関する基礎と見なされる。
【００６６】
生体内試験では、生存腫瘍細胞は、薬物感受性、すなわち、生体内ゼブラフィッシュ・モデルおよび／または生体内マウス・モデルを含む、任意の適切な動物異種移植モデルにおける薬理活性抗がん化合物に対する感受性に関して試験されることができる。たとえば、生存腫瘍細胞は、米国特許出願公開第２０１６０１６６７１３号によって説明されるように免疫不全のゼブラフィッシュに移植されるか、または、たとえば米国特許第６１０７５４０号によって説明されるように免疫欠損ヌード・マウス・モデルに移植されることができる。たとえば米国特許出願公開第２０１４００４７５７０号によって説明されるように、たとえば、ラット、ハムスター、もしくは他のげっ歯類、ウサギ、ブタ、モルモット、またはイヌを含む、当技術分野で知られている他の適切な非人間動物モデルが任意選択で使用される。
【００６７】
取得される生存腫瘍細胞は、試験動物の筋肉、内臓、および／または他の組織に注入され、腫瘍成長が当技術分野で知られている方法によって追跡される。異種移植された腫瘍塊が測定できるサイズに達すると、パスウェイ分析によって豊富ながん細胞に対して効果的であることが予測される１つまたは複数の薬物が、ある範囲の濃度、持続期間、および組合せにおいて検証される。最適な検証抗がん薬物もしくは薬物の組合せ、用量、および／または持続期間は、次いで、豊富ながん細胞が取得される被験者の臨床治療に関する基礎と見なされる。
【００６８】
いくつかの他の実施形態では、生存腫瘍細胞を評価するステップは、生存腫瘍細胞またはこれらの生存腫瘍細胞から開発された人工腫瘍を、パスウェイ要素と相互作用することが知られている少なくとも１つの第２の薬理活性化合物に暴露させることを含む。本方法は、たとえば、第１および第２の薬理活性化合物によって互いに別々におよび／または組み合わせて、培養された生存腫瘍細胞を評価することを含むことができる。
【００６９】
本発明の方法では、得られた活性は、ＥＬＩＳＡ定量法を含む当技術分野で知られている任意の定量法、またはがん細胞を少なくとも１つの薬理活性化合物に暴露させた後に定量化される任意の他の測定できる生理的パラメータを用いて測定される。生理的パラメータを測定する他の方法は、たとえば、ＬＣＩ、質量分析法、および／またはＦＩＳＨ、ＦＡＣＳ、ＴＳ位相イメージングなどによる、化学的パラメータ、代謝パラメータ、増殖パラメータ、密度パラメータ、および／または生存率パラメータのうちの１つまたは複数を含む。
【００７０】
本方法は、たとえば、未修正のパスウェイ・モデルと比較して増加または減少した感受性を含む、薬理活性化合物に対する第２のパスウェイ要素の予測される感受性を推論するステップをさらに企図する。いくつかの実施形態では、本発明の方法は、予測される感受性を予測される治療結果と相関させることも含む。いくつかの実施形態では、予測されるパスウェイ活性モデルは、少なくとも１つのがん細胞表面マーカーと関連付けられる。
【００７１】
任意選択で、本発明の方法は、対照群活性を予測されるパスウェイ活性と比較するステップを含む。好ましくは、検証指標の生成は、対照群活性比較の関数である。
【００７２】
加えて、検証指標は、スカラー値指標、スコアなどの単一値指標、複数値指標を含むことができ、たとえば、複数値指標は、複数値の平均を表し、かつ／または予測される感受性の関数として計算される。さらなる実施形態では、検証指標は、推奨事項および／または予測される結果を含む。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
2020506450.tif 000005
2020506450.tif 000006
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