"DNA損傷治療剤に対する個体の応答性の予測方法であって、a.前記個体から試験試料を得ることと、b.前記試験試料中の1つ以上のバイオマーカーであって、CXCL10、MX1、IDO1、IF144L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、およびAPOL3からなる群から選択される、1つ以上のバイオマーカーの発現レベルを測定することと、c.前記発現レベルを捕捉する試験スコアを導出することと、d.前記試験スコアと応答性とを相互に関連付ける情報を含む閾値スコアを提供することと、e.前記試験スコアを前記閾値スコアと比較することを含み、ここで、前記試験スコアが前記閾値スコアを超える場合に応答性が予測される、方法。前記試験試料中の1つ以上の更なるバイオマーカーの発現レベルを測定することを含み、前記1つ以上の更なるバイオマーカーは、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、およびAL137218.1からなる群から選択される、請求項1に記載の方法。前記試験スコアが、前記バイオマーカーのすべての発現レベルを捕捉し、前記試験スコアが0.3681の値の閾値スコアを超える場合に、応答性が予測される、請求項2に記載の方法。前記DNA損傷治療剤が、DNA損傷剤、DNA修復標的療法剤、DNA損傷シグナリングの阻害剤、DNA損傷誘導性の細胞周期停止の阻害剤、ヒストン脱アセチル化酵素阻害剤、および熱ショックタンパク質阻害剤からなる群から選択される1つ以上の物質を含む、請求項1~3のいずれか1項に記載の方法。前記DNA損傷治療剤が、アントラサイクリン、シスプラチン、カルボプラチン、シクロホスファミド、オキサリプラチン、ブスルファン、イリノテカン、トポテカン、エトポシド、ドキソルビシン、エピルビシン、および電離放射線のうちの1つ以上を含む、請求項4に記載の方法。前記DNA損傷治療剤が、DNA-PK阻害剤、Nu7441、Nu7026、相同組み換え阻害剤、ヌクレオチド除去修復阻害剤、PARP阻害剤、AG014699、AZD2281、ABT-888、MK4827、BSI-201、INO-1001、TRC-102、APEX1阻害剤、APEX2阻害剤、リガーゼIII阻害剤、およびファンコニ貧血経路の阻害剤のうちの1つ以上を含む、請求項4に記載の方法。前記個体が癌に罹患している疑いがあるか、または癌に罹患していると診断されている、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。前記癌が、乳癌および卵巣癌からなる群から選択される、請求項7に記載の方法。前記癌が乳癌であり、前記DNA損傷治療剤が、5-フルオロウラシル、アントラサイクリン、およびシクロホスファミドの組み合わせを含む、請求項8に記載の方法。前記アントラサイクリンがエピルビシンである、請求項9に記載の方法。前記アントラサイクリンがドキソルビシンである、請求項9に記載の方法。タキサンが前記DNA損傷治療剤と併用投与される、請求項9に記載の方法。前記癌が卵巣癌であり、前記DNA損傷治療剤が白金含有薬剤を含む、請求項8に記載の方法。前記DNA損傷薬剤が、タキサンと併用投与される、請求項13に記載の方法。前記癌がファンコニ貧血/BRCA経路における1つ以上の突然変異と関連する、請求項7~14のいずれか1項に記載の方法。DNA損傷応答欠損DDRDと関連する癌に罹患しているか、または前記癌を発症しやすい個体の診断方法であって、a.前記個体から試験試料を得ることと、b.前記試験試料中の1つ以上のバイオマーカーであって、CXCL10、MX1、IDO1、IF144L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、およびAPOL3からなる群から選択される、1つ以上のバイオマーカーの発現レベルを測定することと、c.前記発現レベルを捕捉する試験スコアを導出することと、d.前記試験スコアと前記癌の診断とを相互に関連付ける情報を含む閾値スコアを提供することと、e.前記試験スコアを前記閾値スコアと比較することを含み、ここで、前記試験スコアが前記閾値スコアを超える場合に、前記個体が前記癌に罹患しているか、または前記癌を発症しやすいと診断される、方法。前記試験試料中の1つ以上の更なるバイオマーカーの発現レベルを測定することを含み、前記更なるバイオマーカーが、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、およびAL137218.1からなる群から選択される、請求項16に記載の方法。前記試験スコアが、前記バイオマーカーのすべての発現レベルを捕捉し、前記個体が、前記試験スコアが0.3681の値の閾値スコアを超える場合に、前記癌に罹患しているか、または前記癌を発症しやすいと診断される、請求項17に記載の方法。前記癌が、乳癌および卵巣癌から選択される、請求項16~18のいずれか1項に記載の方法。前記癌が、ファンコニ貧血/BRCA経路における1つ以上の突然変異と関連する、請求項19に記載の方法。特に定義されない限り、本明細書に使用される技術用語および科学用語は、本発明が属する当業者により一般的に理解される同一の意味を有する。本明細書に記載されるものと同様または等価な任意の方法、デバイス、および材料が本発明の実施または試験において使用することができるが、好ましい方法、デバイス、および材料は本明細書に記載されている。本出願で言及されるすべての刊行物、公開された特許文献、および特許出願は、本出願が関連する当該技術分野において技術のレベルを示す。本明細書で言及されるすべての刊行物、公開された特許文献、および特許出願は、それぞれの個々の刊行物、公開された特許文献、または特許出願が、具体的かつ個別に示されるように、参照によって組み込まれるのと同じ程度まで参照によって組み込まれる。冠詞aおよびanは、冠詞の文法上の対象の1つまたは1つを超えて即ち、少なくとも1つを指すように本明細書に使用される。例として、ある要素は、特にそれとは反対に明確に示されない限り、1つの要素または1つを超える要素を意味する。本研究の主要な目的は、分子パラメータを臨床治療の決定に組み込むことによって、患者における周術期全身療法の有効性を増加させることである。薬理遺伝学/ゲノミクスは、異物または薬物に対する個体の応答に関与した遺伝子/ゲノム因子の研究である。本発明のマーカーの発現における促進または阻害効果を有する薬剤またはモジュレータは、患者において癌を予防的または治療的に治療するために個体に投与することができる。また、そのような治療と併せて個体の薬理ゲノミクスも考慮することが理想である。治療の代謝の差は、薬理学的に活性な薬物の用量と血液濃度との間の関係を変化させることにより、激しい毒性または治療の失敗を引き起こし得る。したがって、個体の薬理ゲノミクスの理解が予防または治療的処置に対する有効な薬剤例えば薬物の選択を可能にする。そのような薬理ゲノミクスが、適切な投薬量および治療レジメンを決定するために更に使用することができる。したがって、個体における本発明のマーカーの発現レベルは、それによって個体の治療的または予防的治療のために適切な薬剤を選択するために決定することができる。本発明は、癌組織中に発現する遺伝子または遺伝子産物マーカー以下、バイオマーカーとも称されるの独自の収集を対象とする。異なる態様において、このバイオマーカーの一覧表は、マイクロアレイ、Q-PCR、免疫組織化学、ELISA、またはmRNAまたはタンパク質発現を定量化することができる他の技術等の当該技術分野において既知の方法を用いて送達され得る単一のパラメータまたは複数のパラメータ予測試験の基盤を形成し得る。本発明はまた、細胞毒性化学療法後の予後または癌に対する特異的治療法の選択に有用であるキットおよび方法に関する。転写物のいくつかまたはすべてが過剰または過少発現であるとき、発現プロファイルがDNA損傷治療剤に対する応答性または耐性を示すような方法が提供される。これらのキットおよび方法は、癌に罹患している患者の腫瘍において差次的に発現される遺伝子または遺伝子産物を利用する。本発明の一実施形態において、これらのバイオマーカーの発現プロファイルは、発現プロファイルを1つ以上のDNA損傷治療剤に対する応答性と相関させるデータベースまたはモデルを生成するために、統計的方法または相関モデル下で、アーカイブ組織試料中の臨床転帰応答または生存と相関させる。次いで、予測モデルを使用して、DNA損傷治療剤に対して応答性があることが知られていない患者における応答性を予測してもよい。多くの他の実施形態において、患者集団は、患者の臨床転帰、予後、またはDNA損傷治療剤に対する応答性に基づいて少なくとも2つのクラスに分類することができ、バイオマーカーは、実質的に患者のこれらのクラス間でクラス区別と相関させる。本明細書に記載される生物学的経路は、等級および段階と同様に、疾患として癌に共通しており、それ自体では、分類子および方法は、単一の癌疾患型に限定されない。予測マーカーパネル/発現分類子癌を治療するために使用されるDNA損傷治療剤等の治療剤に対する応答性または耐性を判定するのに有用である癌組織中に発現する遺伝子分類子としてバイオマーカーの独特の収集が提供される。そのような収集は、マーカーパネル、発現分類子、または分類子と称され得る。本方法に有用なバイオマーカーが表1に特定される。これらのバイオマーカーは、治療剤、またはその欠乏に対する患者の応答を判定するための予測値を有すると特定される。それらの発現は、薬剤、より具体的には、DNA損傷治療剤に対する応答と相関する。腫瘍における特定バイオマーカーの収集の発現を試験することによって、治療剤または薬剤の組み合わせが癌、およびいくつかの実施形態において、乳癌または卵巣癌細胞の成長率を低下させる可能性が最も高いことを判定することが可能である。特定された転写遺伝子または遺伝子産物マーカーの収集を試験することによって、治療剤または薬剤の組み合わせが癌の成長率を低下させる可能性が最も低いことを判定することも可能である。したがって、バイオマーカーの収集の発現を試験することによって、効果のないまたは不適切な治療剤を排除することが可能である。重要なことには、ある実施形態において、これらの判定は、患者間ベースまたは薬剤間ベースで行うことができる。したがって、特定の治療レジメンが特定の患者または患者のタイプに利益を与えるようであるかどうか、あるいは特定のレジメンを継続すべきかどうかを判定することができる。表1に列挙されるバイオマーカーのすべてまたはその一部は、予測バイオマーカーパネルにおいて使用してもよい。例えば、表1のバイオマーカーから選択されるバイオマーカーパネルは、本明細書に提供される方法を使用して生成することができ、表1に記載されるバイオマーカーのうちの1つ、およびそのすべて、ならびに中間のそれぞれおよびすべての組み合わせ例えば、4個の選択されたバイオマーカー、16個の選択されたバイオマーカー、74個の選択されたバイオマーカー等の間で含むことができる。いくつかの実施形態において、予測バイオマーカーセットは、少なくとも5、10、20、40、60、100、150、200、もしくは300またはそれ以上のバイオマーカーを含む。他の実施形態において、予測バイオマーカーセットは、5、10、20、40、60、100、150、200、300、400、500、600、または700以下のバイオマーカーを含む。いくつかの実施形態において、予測バイオマーカーセットは、表1に記載される複数のバイオマーカーを含む。いくつかの実施形態において、予測バイオマーカーセットは、表1に記載される少なくとも約1、約5、約10、約20、約30、約40、約50、約60、約70、約80、約90、約95、約96、約97、約98、または約99のバイオマーカーを含む。選択される予測バイオマーカーセットは、本明細書に記載される方法および当該技術分野において既知の同様の方法を用いて提供される予測バイオマーカーから構築され得る。一実施形態において、バイオマーカーパネルは、表1の203個すべてのバイオマーカーを含む。別の実施形態において、バイオマーカーパネルは、表1または2の40個または44個のバイオマーカーを含む。予測バイオマーカーセットは、様々な絶対値を持つ実規模に対応するスカラー重みを組み合わせて画定され得、これらは線形もしくは非線形の代数、三角法、または相関手段によって、スカラー値について数学的に導出された決定関数とともに、代数的、統計学習、ベイジアン、回帰、または同様のアルゴリズムを介して単一のスカラー値に更に組み合わされ、試料からの発現プロファイルが特定の薬物または薬物クラスに対して、応答者または非応答者、耐性のある者または耐性のない者の別個のクラスに分離され得る予測モデルを提供する。バイオマーカーメンバーシップを含むそのような予測モデルは、既知の薬物の応答性および/または耐性を有する歴史的患者試料からの一組の代表的な発現プロファイルから、重みおよび識別閾値の学習、感受性、特異性に対する最適化、負および正の予測値、危険率、またはそれらの任意の組み合わせ、相互検証下、ブートストラップ法または同様のサンプリング技法によって開発されている。一実施形態において、バイオマーカーを使用して、それらの信号の加重和を形成し、これは個体の重みが正または負であり得る。結果として生じる加重和決定関数は、所定の参照点または値と比較される。参照点または値との比較を使用して、病態または転帰を診断または予測することができる。上述のように、当業者は、表1に提供される分類子に含まれるバイオマーカーが治療剤に対する応答性または耐性における分類子において不均衡な重みをつけることを理解されよう。したがって、わずか1つの配列が使用され、治療剤に対する応答性等の転帰を診断または予測し得るとはいえ、その特異性および感受性または診断もしくは予測正確度は更なる配列を用いて増加し得る。本明細書に使用される重みという用語は、統計的計算における項目の相対的重要度を指す。遺伝子発現分類子におけるそれぞれのバイオマーカーの重みは、当該技術分野において既知の解析方法を使用して患者試料のデータセットにおいて決定され得る。一実施形態において、バイオマーカーパネルは、例えば疾患設定に依存して表中に詳細される対応する順位もしくは重みまたは代替の順位付けおよび重み付けを有する表2Aに詳細される40個のバイオマーカーを対象とする。別の実施形態において、バイオマーカーパネルは、例えば疾患設定に依存して表中に詳細される対応する順位もしくは重みまたは代替の順位付けおよび重み付けを有する表2Bに詳細される44個のバイオマーカーを対象とする。表2Aおよび2Bは、分類子における重みが減少する順序にバイオマーカーを順位付けし、相互検証下で測定された化合物の決定スコア関数における平均重みの順位付けとして定義される。表2Cは、それらの配列ID番号を参照して表2Aおよび2Bの遺伝子を示すプローブセットを示す。表2Dは、シグネチャーにおける遺伝子のためのアレイ上に存在するアンチセンスプローブ配列を示す。異なる実施形態において、表2Aおよび表2Bに記載されるバイオマーカーのサブセットは、本明細書に記載される方法において使用され得る。これらのサブセットとしては、表2Aまたは表2Bの1~2、1~3、1~4、1~5、1~10、1~20、1~30、1~40、1~44、6~10、11~15、16~20、21~25、26~30、31~35、36~40、36~44、11~20、21~30、31~40、および31~44位に入るバイオマーカーが挙げられるが、これらに限定されない。一態様において、個体からの生体試料上でアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーGBP5、CXCL10、IDO1、およびMX1のうちの少なくとも1つならびに表2Bのバイオマーカーの一覧表から選択される少なくともN個Nは2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、または36であるの更なるバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することによって個体において治療応答性が予測される。本明細書に使用される、バイオマーカーという用語は、遺伝子発現レベルあるいはタンパク質産生レベルのいずれかを示す、遺伝子、mRNA、cDNA、アンチセンス転写物、miRNA、ポリペプチド、タンパク質、タンパク質フラグメント、または任意の他の核酸配列もしくはポリペプチド配列を指すことができる。いくつかの実施形態において、CXCL10、IDO1、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2I1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、またはAL137218.1のバイオマーカーを指すとき、バイオマーカーはそれぞれ、CXCL10、IDO1、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2I1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、またはAL137218.1のmRNAを含む。更なるまたは他の実施形態において、MX1、GBP5、IFI44L、BIRC3、IGJ、IQGAP3、LOC100294459、SIX1、SLC9A3R1、STAT1、TOB1、UBD、C1QC、C2orf14、EPSTI、GALNT6、HIST1H4H、HIST2H4B、KIAA1244、LOC100287927、LOC100291682、またはLOC100293679のバイオマーカーを指すとき、バイオマーカーはそれぞれ、MX1、IFI44L、GBP5、BIRC3、IGJ、IQGAP3、LOC100294459、SIX1、SLC9A3R1、STAT1、TOB1、UBD、C1QC、C2orf14、EPSTI、GALNT6、HIST1H4H、HIST2H4B、KIAA1244、LOC100287927、LOC100291682、またはLOC100293679のアンチセンス転写物を含む。更なる態様において、個体からの生体試料上でアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーGBP5、CXCL10、IDO1、およびMX1、ならびに表2Bのバイオマーカーの一覧表から選択される少なくともN個の更なるバイオマーカーのうちの1つNは2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、または36であるに対応するバイオマーカー値を検出することによって個体において、治療応答性が予測されるか、または癌診断が示される。更なる態様において、個体からの生体試料上でアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーGBP5および表2Bのバイオマーカーの一覧表から選択される少なくともN個Nは、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、または39であるの更なるバイオマーカーのうちの1つに対応するバイオマーカー値を検出することによって個体において、治療応答性が予測されるか、または癌診断が示される。更なる態様において、個体からの生体試料上でアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーCXCL10および表2Bのバイオマーカーの一覧表から選択される少なくともN個Nは、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、または39であるの更なるバイオマーカーのうちの1つに対応するバイオマーカー値を検出することによって個体において、治療応答性が予測されるか、または癌診断が示される。更なる態様において、個体からの生体試料上でアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーIDO1および表2Bのバイオマーカーの一覧表から選択される少なくともN個Nは、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、または39であるの更なるバイオマーカーのうちの1つに対応するバイオマーカー値を検出することによって個体において、治療応答性が予測されるか、または癌診断が示される。更なる態様において、個体からの生体試料上でアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーMX-1および表2Bのバイオマーカーの一覧表から選択される少なくともN個Nは、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、または39であるの更なるバイオマーカーのうちの1つに対応するバイオマーカー値を検出することによって個体において、治療応答性が予測されるか、または癌診断が示される。更なる態様において、個体からの生体試料上でアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーCXCL10、MX1、IDO1、およびIFI44L、ならびに表2Bのバイオマーカーの一覧表から選択される少なくともN個Nは、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、または40であるの更なるバイオマーカーのうちの2つに対応するバイオマーカー値を検出することによって個体において、治療応答性が予測されるか、または癌診断が示される。更なる態様において、個体からの生体試料上でアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーCXCL10、MX1、IDO1、およびIFI44L、ならびに表2Bのバイオマーカーの一覧表から選択される少なくともN個Nは、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、または40であるの更なるバイオマーカーのうちの1つに対応するバイオマーカー値を検出することによって個体において、治療応答性が予測されるか、または癌診断が示される。更なる態様において、個体からの生体試料上でアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーCXCL10および表2Bのバイオマーカーの一覧表から選択される少なくともN個Nは、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、または43であるの更なるバイオマーカーのうちの1つに対応するバイオマーカー値を検出することによって個体において、治療応答性が予測されるか、または癌診断が示される。更なる態様において、個体からの生体試料上でアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーMX-1および表2Bのバイオマーカーの一覧表から選択される少なくともN個Nは、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、または43であるの更なるバイオマーカーのうちの1つに対応するバイオマーカー値を検出することによって個体において、治療応答性が予測されるか、または癌診断が示される。更なる態様において、個体からの生体試料上でアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーIDO1および表2Bのバイオマーカーの一覧表から選択される少なくともN個Nは、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、または43であるの更なるバイオマーカーのうちの1つに対応するバイオマーカー値を検出することによって個体において、治療応答性が予測されるか、または癌診断が示される。更なる態様において、個体からの生体試料上でアッセイを行い、それぞれがバイオマーカーIFI44Lおよび表2Bのバイオマーカーの一覧表から選択される少なくともN個Nは、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、29、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、または43であるの更なるバイオマーカーのうちの1つに対応するバイオマーカー値を検出することによって個体において、治療応答性が予測されるか、または癌診断が示される。他の実施形態において、表2Cに記載されるプローブ配列番号83~202、またはそれらのサブセットは、本明細書に記載される方法において使用されてもよい。これらのサブセットとしては、GBP5、CXCL10、IDO1、MX1、IF144l、CD2、PRAME、ITGAL、LRP4、およびAPOL3のうちの1つ以上に対応する配列番号のサブセットが挙げられるが、これらに限定されない。他の実施形態において、これらのプローブは、バイオマーカーCXCL10、MX1、IDO1、IF144L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、およびAL137218.1のすべてに対応する。それぞれのサブセットは、同じバイオマーカーを対象とする複数のプローブを含むことができる。例えば、配列番号135、140、142、および195によって示されるプローブはすべて、GBP5を対象とする。したがって、GBP5を対象とするまたはそれに対応するプローブを含むサブセットは、配列番号135、140、142、および195のうちの1つ以上を含む。CXCL10を対象とするまたはそれに対応するプローブを含むサブセットは、配列番号131および160のうちの1つ以上を含む。分類子モデルを用いた遺伝子発現の測定様々な方法が、バイオマーカーを特定し、疾患を診断するために利用されている。タンパク質系マーカーについては、これらには、二次元電気泳動法、質量解析法、および免疫測定法が含まれる。核酸マーカーについては、これらには、mRNA発現プロファイル、マイクロRNAプロファイル、FISH、遺伝子発現の連続解析SAGE、メチル化プロファイル、および大規模な遺伝子発現アレイが含まれる。バイオマーカーが、個体において、異常なプロセス、疾患、または他の状態の兆候を示すか、またはその兆候であるとき、そのバイオマーカーは一般に、個体において、異常なプロセス、疾患または他の状態がないことの兆候を示すか、またはその兆候である発現レベルまたはバイオマーカー値と比較して、過剰発現か、あるいは過少発現であると説明される。上方調節、上方調節された、過剰発現、過剰発現された、およびそれらの任意の変形は、健常または正常な個体からの同様の生体試料中に一般的に検出されるバイオマーカーの値またはレベルあるいは一連の値またはレベルよりも大きい生体試料中のバイオマーカーの値またはレベルを指すために相互交換可能に使用される。これらの用語はまた、特定の疾患の異なる段階で検出され得るバイオマーカーの値またはレベルあるいは一連の値またはレベルよりも大きい生体試料中のバイオマーカーの値またはレベルを指してもよい。下方調節、下方調節された、過少発現、過少発現された、およびそれらの任意の変形は、健常または正常な個体からの同様の生体試料中に一般的に検出されるバイオマーカーの値またはレベルあるいは一連の値またはレベルよりも小さい生体試料中のバイオマーカーの値またはレベルを指すために相互交換可能に使用される。これらの用語はまた、特定の疾患の異なる段階で検出され得るバイオマーカーの値またはレベルあるいは一連の値またはレベルよりも小さい生体試料中のバイオマーカーの値またはレベルを指してもよい。更に、過剰発現されたあるいは過少発現されたバイオマーカーはまた、個体において、正常なプロセス、または疾患もしくは他の状態がないことの兆候を示す、またはその兆候であるバイオマーカーの正常な発現レベルまたは値と比較して、差次的に発現される、差次的なレベルまたは差次的な値を有すると称され得る。したがって、バイオマーカーの差次的発現はまた、バイオマーカーの正常な発現レベルからの変形として称され得る。差次的なバイオマーカー発現および差次的発現という用語は、正常な対象におけるその発現と比較して、あるいは特定の療法に対して異なって応答するか、または異なる予後を有する患者におけるその発現と比較して、その発現が特定の疾患を患っている対象におけるより高いまたは低いレベルに対して活性化するバイオマーカーを指すために相互交換可能に使用される。用語はまた、その発現が同じ疾患の異なる段階でより高いまたは低いレベルに対して活性化されるバイオマーカーも含む。差次的に発現したバイオマーカーが、核酸レベルもしくはタンパク質レベルで活性化または阻害され得るか、あるいは異なるポリペプチド産物をもたらすために代替のスプライシングに供され得ることも理解されよう。そのような違いは、ポリペプチドのmRNAレベル、miRNAレベル、アンチセンス転写物レベル、またはタンパク質表面発現、または分泌もしくは他の分配を含む、様々な変化によって証明され得る。差次的なバイオマーカー発現は、2つ以上の遺伝子もしくはそれらの遺伝子産物間の発現の比較、2つ以上の遺伝子もしくはそれらの遺伝子産物間の発現比率の比較、または正常な対象と疾患を患っている対象との間で異なるか、または同じ疾患の様々な段階との間で異なる同じ遺伝子の2つの異なる処理が行われた産物の比較さえ含み得る。差次的発現には、例えば、正常な細胞および罹患細胞の間での、あるいは異なる疾患事象もしくは疾患段階を受けている細胞の間でのバイオマーカーにおける時間的または細胞発現パターンでの量的な差および質的な差の両方が含まれる。ある実施形態において、得られた発現プロファイルは、試料中の1つ以上の核酸の量またはレベルが決定される、ゲノムまたは核酸発現プロファイルであるものである。これらの実施形態において、診断または予後方法において利用される発現プロファイルを生成するためにアッセイされる試料は、核酸試料である。核酸試料には、解析される細胞または組織の表現型を決定するバイオマーカーの発現情報を含む核酸集団が含まれる。いくつかの実施形態において、核酸には、試料が、それが得られる宿主細胞または組織の発現情報を保有する限り、例えば、mRNA、cRNA、cDNA等のRNAまたはDNA核酸を含み得る。試料は、当該技術分野において既知の多くの異なる方法において、例えば、細胞からのmRNAの単離によって調製され得、単離されたmRNAは、差次的遺伝子発現の分野において既知のcDNA、cRNA等を調製するために単離、増幅、または利用されるとき使用される。したがって、試料中のmRNAのレベルの決定は、mRNAからcDNAまたはcRNAを調製し、続いて、cDNAまたはcRNAを測定することを含む。試料は、一般に、治療を必要とする対象から、例えば、標準プロトコルを用いた組織生検によって採取された細胞または組織から調製され、そのような核酸が生成され得る細胞型または組織としては、罹患細胞または組織、体液等が挙げられるが、これらに限定されない、表現型を決定するための発現パターンが存在している任意の組織が含まれる。発現プロファイルは、任意の簡便なプロトコルを用いて初期の核酸試料から生成してもよい。差次的遺伝子発現/バイオマーカー解析の分野において用いられているもののような、発現プロファイルを作成する様々な異なる様式が知られているが、発現プロファイルを作成するための代表的かつ簡便な型の1つは、アレイに基づく遺伝子発現プロファイル作成プロトコルである。そのような適用は、作成されるべきプロファイルにおいてアッセイ/プロファイリングされるべき遺伝子のそれぞれについてプローブ核酸を表示する核酸アレイが用いられるハイブリダイゼーションアッセイである。これらのアッセイにおいて、標的核酸の試料は、最初に、アッセイされるべき初期の核酸試料から調製され、調製は、例えば、シグナル発生系のメンバー等の標識を用いた標的核酸の標識化を含み得る。標的核酸試料調製後、試料は、ハイブリダイゼーション条件下でアレイと接触させられ、それによって、複合体が、アレイ表面に付着したプローブ配列と相補的である標的核酸の間で形成される。次いで、ハイブリダイズした複合体の存在は、定性的かまたは定量的のいずれかで検出される。本方法に用いられる発現プロファイルを作成するために実施され得る特異的ハイブリダイゼーション技術は、米国特許第5,143,854号、第5,288,644号、第5,324,633号、第5,432,049号、第5,470,710号、第5,492,806号、第5,503,980号、第5,510,270号、第5,525,464号、第5,547,839号、第5,580,732号、第5,661,028号、第5,800,992号これらの開示は参照によって本明細書に組み込まれる、ならびに国際公開第95/21265号、第96/31622号、第97/10365号、第97/27317号、欧州特許第373203号および第785280号に記載される技術を含む。これらの方法において、上述のように、発現がアッセイされるバイオマーカーのそれぞれについてのプローブを含むプローブ核酸のアレイが、標的核酸と接触させられる。接触は、上述のように、ハイブリダイゼーション条件例えば、ストリンジェントなハイブリダイゼーション条件の下で行われ、次いで、結合していない核酸は除去される。ハイブリダイズした核酸の結果として生じたパターンは、探索された遺伝子のそれぞれについての発現に関する情報を提供し、発現情報は、遺伝子が発現しているかどうか、および典型的には、どれほどのレベルで発現しているかに関してであり、発現データ、即ち、発現プロファイルが定性的および定量的の両方であり得る。バイオマーカー発現分類子の作成一実施形態において、癌組織中のバイオマーカーの相対的発現レベルは、遺伝子発現プロファイルを作成するために測定される。患者組織試料からの一組のバイオマーカーの遺伝子発現プロファイルが、複合決定スコアの形態で要約され、トレーニングセットの患者データから数学的に導出されるスコア閾値と比較される。スコア閾値は、治療に対する応答性/非応答性等であるが、これらに限定されない、異なる特徴に基づいて患者群を分類する。患者のトレーニングセットデータは、予後、再発の可能性、長期生存、臨床転帰、治療応答、診断、癌分類、または個別のゲノミクスプロファイルによって特徴付けられる癌組織試料から導出されるのが好ましい。発現プロファイル、および患者試料からの対応する決定スコアは、数学的に導出されたスコア決定閾値の同じ側にあるトレーニングセットにおける患者試料の特徴と相関され得る。線形分類子スカラー出力の閾値は、トレーニングデータセット内で観察されるとき、相互検証下で、感受性および特異性の和を細大にするために最適化される。与えられた試料に対する全発現データは、出発材料の異なる量を補正するために当業者に既知の方法を用いて正規化し、抽出および増幅反応等の効率を変動させる。診断または予後判定例えば治療剤に対する応答性または耐性を行うために正規化データ上での線形分類子の使用は、事実上、データ領域、即ち、分類子中のすべての遺伝子に対する発現値のすべての可能な組み合わせを、超平面を2つの互いに素な半分に分割することを意味する。この分割は、例えば治療剤に対して応答性または耐性を示す患者から大量のトレーニングセットの例から実験的に導出される。一般性の喪失なく、1つのバイオマーカーを除いてすべてに対してある一定の値を推測することができ、この決定が例えば治療剤に対する応答性または耐性から変化するとき、この残りのバイオマーカーに対して閾値を自動的に定義する。次いで、この動的閾値を超える発現値は、治療剤に対する耐性負の重みを持つバイオマーカーに対してまたは応答性正の重みを持つバイオマーカーに対してのいずれかを示す。この閾値の精密値は、分類子内のすべての他のバイオマーカーの実際に測定された発現プロファイルによって異なるが、あるバイオマーカーの一般的な表示が固定されたままである、即ち、高い値または相対的過剰発現は常に、応答性正の重みを持つ遺伝子または応答性負の重みを持つ遺伝子のいずれかの一因となる。したがって、全遺伝子発現分類子において、あるバイオマーカーの上方調節または下方調節が治療剤に対する応答性または耐性を示す場合、相対的発現は示すことができる。一実施形態において、患者組織試料のバイオマーカー発現プロファイルは、線形分類子によって評価される。本明細書に使用される、線形分類子とは、複合決定スコアへの個別のバイオマーカー強度の加重和を指す決定関数。次いで、決定スコアは、所定のカットオフスコア閾値と比較され、試料がスコア閾値を超える決定関数の正または下回る決定関数の負場合に示す感受性および特異性においてあるセットポイントに対応する。事実上、これは、データ領域、即ち、バイオマーカー発現値のすべての可能な組み合わせのセットが異なる臨床的分類または予測に対応する2つの互いに排反する値、例えば治療剤に対する応答性に対応するものおよび耐性に対するものに分割されることを意味する。全分類子において、あるバイオマーカーの相対的な過剰発現は、決定スコアを増加する正の重みか、あるいはそれを減少させる負の重みことができ、それ故に、例えば治療剤に対する応答性または耐性の全決定の一因となる。濃度曲線下面積またはAUCという用語は、受信者動作特性ROC曲線の曲線下の面積を指し、これらの両方は当該技術分野において公知である。AUC測定は、完全データ範囲にわたる分類子の正確度を比較するのに有用である。より大きなAUCを有する分類子は、対象となる2つの群例えば卵巣癌試料および正常または対照試料間で正確に未知を分類するより大きな能力を有する。ROC曲線は、2つの集団例えば治療剤に対して応答する個体および応答しない個体を区別する際、特定の特徴例えば本明細書に記載されるバイオマーカーのいずれかおよび/または更なる生物医学情報のいずれかの項目の性能をプロットするために有用である。一般的には、全集団例えば症例および対照にわたる特徴データを、単一の特徴の値に基づいて、昇順で仕分ける。次いで、その特徴に対するそれぞれの値に対して、データに関して真の陽性または偽陽性率を計算する。真の陽性率は、その特徴に関する値を超える症例の数を計数して、次いで、症例の総数によって割ることによって決定する。偽陽性率は、その特徴に関する値を超える対照の数を計数して、次いで、対照の総数によって割ることによって決定する。この定義が、対照と比較して、症例にて特徴が上昇するシナリオを記述している一方で、この定義はまた、対照と比較して、症例にて特徴が抑制されるシナリオにも適応するそのようなシナリオにおいて、その特徴に対する値を下回る試料が計数される。ROC曲線は、単一の特徴に対して、ならびに他の単一出力に対して産出可能であり、例えば、2つ以上の特徴の組み合わせが、数学的に一緒に統合されて例えば加えられる、引かれる、かけられる等、単一の合計値が提供され、この単一合計値はROC曲線中でプロット可能である。更に、それによって組み合わせが単一出力値を誘導する、複数の特徴の任意の組み合わせが、ROC曲線中でプロット可能である。特徴のこれらの組み合わせが試験を含んでよい。ROC曲線は、試験の偽陽性率1特異性に対する試験の真の陽性率感受性のプロットである。この量の解釈、即ち、治療剤に対するカットオフ閾値の応答性または耐性は、既知の転帰を有する一連の患者から成長相トレーニングで得られる。決定スコアに対して対応する重みおよび応答性/耐性のカットオフ閾値は、当業者に既知の方法によってトレーニングデータから先験的に固定される。本方法の好ましい実施形態において、部分最小二乗法判別解析PLS-DAは、重みを判定するために使用されるL.Stahle,S.Wold,J.Chemom.11987185-196、D.V.Nguyen,D.M.Rocke,Bioinformatics18200239-50。当業者に既知の分類を行うための他の方法はまた、癌分類子の転写物に適用するとき、本明細書に記載される方法を伴い得る。異なる方法を使用して、これらのバイオマーカーにおいて測定された定量的データを予後または他の予測用途に変換することができる。これらの方法としては、パターン認識Dudaetal.PatternClassification,2nded.,JohnWiley,NewYork2001、機械の学習能力Scholkopfetal.LearningwithKernels,MITPress,Cambridge2002,Bishop,NeuralNetworksforPatternRecognition,ClarendonPress,Oxford1995、統計学Hastieetal.TheElementsofStatisticalLearning,Springer,NewYork2001、バイオインフォマティクスDudoitetal.,2002,J.Am.Statist.Assoc.97:77-87、Tibshiranietal.,2002,Proc.Natl.Acad.Sci.USA99:6567-6572、またはケモメトリックスVandeginste,etal.,HandbookofChemometricsandQualimetrics,PartB,Elsevier,Amsterdam1998の分野からの方法が挙げられるが、これらに限定されない。トレーニングステップにおいて、両方の応答性/耐性の症例に対する一連の患者試料が測定され、本予測方法は、このトレーニングデータからの固有情報を用いて最適化し、トレーニングセットまたは未来の試料セットを最適に予測する。このトレーニングステップにおいて、使用された方法が、特定の強度パターンから特定の予測判定まで予測するためにトレーニングされるか、またはパラメータ化される。好適な変換または前処理ステップは、予後方法またはアルゴリズムに供される前に測定されたデータを用いて行われ得る。本発明の好ましい実施形態において、それぞれの転写物に対して前処理強度値の加重和が形成され、トレーニングセットにおいて最適化された閾値と比較されるDudaetal.PatternClassification,2nded.,JohnWiley,NewYork2001。重みは、部分最小二乗法PLS,Nguyenetal.,2002,Bioinformatics18200239-50またはサポートベクターマシンSVM,Scholkopfetal.LearningwithKernels,MITPress,Cambridge2002が挙げられるが、これらに限定されない、多数の線形分類子法によって導出され得る。本発明の別の実施形態において、データは、上述のように加重和を適用する前に、非線形に変換される。この非線形変換は、データの次元を増加させることを含み得る。また、非線形変換および加重は、例えばカーネル関数の使用を通じて、暗黙的に行われ得るScholkopfetal.LearningwithKernels,MITPress,Cambridge2002。本発明の別の実施形態において、新しいデータ試料は、実際に測定されたトレーニング試料または人工的に生成されたプロトタイプのいずれかである、2つ以上のクラスのプロトタイプと比較される。この比較は、例えば、ユークリッド距離Dudaetal.PatternClassification,2nded.,JohnWiley,NewYork2001、相関係数Van’tVeer,etal.2002,Nature415:530等があるが、これらに限定されない、好適な同様の手段を用いて行われる。次いで、新しい試料は、最も近いプロトタイプまたは近くに最高の数のプロトタイプを有する予後群に割り当てられる。本発明の別の実施形態において、決定木Hastieetal.,TheElementsofStatisticalLearning,Springer,NewYork2001またはランダムフォレストBreiman,RandomForests,MachineLearning45:52001を使用して、転写物セットまたはそれらの産物に対して測定された強度データから予後判定を作成する。本発明の別の実施形態において、ニューラルネットワークBishop,NeuralNetworksforPatternRecognition,ClarendonPress,Oxford1995を使用して、転写物セットまたはそれらの産物に対して測定された強度データから予後判定を作成する。本発明の別の実施形態において、線形、対角線の線形、二次およびロジスティック判別解析が含まれるが、これらに限定されない、判別解析Dudaetal.,PatternClassification,2nded.,JohnWiley,NewYork2001を使用して、転写物セットまたはそれらの産物に対して測定された強度データから予後判定を作成する。本発明の別の実施形態において、マイクロアレイについての予測解析PAM,Tibshiranietal.,2002,Proc.Natl.Acad.Sci.USA99:6567-6572を使用して、転写物セットまたはそれらの産物に対して測定された強度データから予後判定を作成する。本発明の別の実施形態において、階級類推のソフト非依存モデリングSoftIndependentModellingofClassAnalogySIMCA、Wold,1976,PatternRecogn.8:127-139を使用して、転写物セットまたはそれらの産物に対して測定された強度データから予後判定を作成する。治療剤上述のように、本明細書に記載される方法は、異常なDNA修復を有する腫瘍を標的とする治療剤以下、DNA損傷治療剤と称されるに対して応答するまたは応答しないとき、患者の分類を可能にする。本明細書に使用されるDNA損傷治療剤には、直接的にDNAを損傷することが知られている薬剤、DNA損傷修復を妨害する薬剤、DNA損傷シグナリングを阻害する薬剤、DNA損傷誘導性の細胞周期停止を阻害する薬剤、およびDNA損傷を間接的にもたらすプロセスを阻害する薬剤が含まれる。癌を治療するために使用されるいくつかの現行のそのような治療薬としては、以下のDNA損傷治療剤が挙げられるが、これらに限定されない。1DNA損傷剤:a.アルキル化剤シスプラチン、カルボプラチン、およびオキサリプラチン等の白金含有薬剤、シクロホスファミド、ブスルファンb.トポイソメラーゼI阻害剤イリノテカン、トポテカンc.トピソメラーゼII阻害剤エトポシド;ドキソルビシンおよびエピルビシン等のアントラサイクリンd.電離放射線2DNA修復標的療法剤a.非相同末端結合阻害剤DNA-PK阻害剤、Nu7441、NU7026b.相同組み換え阻害剤c.ヌクレオチド除去修復阻害剤d.塩基除去修復阻害剤PARP阻害剤、AG014699、AZD2281、ABT-888、MK4827、BSI-201、INO-1001、TRC-102、APEX1阻害剤、APEX2阻害剤、リガーゼIII阻害剤e.ファンコニ貧血経路阻害剤3DNA損傷シグナル伝達阻害剤a.ATM阻害剤CP466722、KU-55933b.CHK1阻害剤XL-844、UCN-01、AZD7762、PF00477736c.CHK2阻害剤XL-844、AZD7762、PF004777364DNA損傷誘導性の細胞周期停止阻害剤a.Wee1キナーゼ阻害剤b.CDC25a、b、またはc阻害剤5DNA損傷を間接的にもたらすプロセスの阻害a.ヒストン脱アセチル化酵素阻害剤b.熱ショックタンパク質阻害剤ゲルダナマイシン、AUY922疾患および組織起源本明細書に記載される予測分類子は、癌を治療するための治療剤に対する応答性または耐性を決定するのに有用である。本明細書に記載される生物学的経路は、等級および段階と同様に、それ自体、癌の特徴であり、それ自体では、単一の癌疾患型に限定されない。したがって、遺伝子または遺伝子産物の収集は、異なる組織中の異なる癌型にわたって癌療法の応答性を予測するために使用され得る。一実施形態において、遺伝子または遺伝子産物の収集は、乳房および卵巣癌腫瘍の両方を評価するのに有用である。本明細書に使用される、癌としては、白血病、脳癌、前立腺癌、肝癌、卵巣癌、胃癌、結腸直腸癌、咽喉癌、乳癌、皮膚癌、メラノーマ、肺癌、肉腫、子宮頸癌、精巣癌、膀胱癌、内分泌癌、子宮内膜癌、食道癌、神経膠腫、リンパ腫、神経芽細胞腫、骨肉腫、膵癌、下垂体癌、腎癌等が挙げられるが、これらに限定されない。一実施形態において、本明細書に記載される方法は、DNA損傷剤、DNA修復標的療法剤、DNA損傷シグナリングの阻害剤、DNA損傷誘導性の細胞周期停止の阻害剤、およびDNA損傷を間接的にもたらすプロセスの阻害等のクラスであるが、これらのクラスに限定されない、化学療法剤により治療される癌を指す。これらの化学療法剤のそれぞれは、これらの用語が本明細書に使用されるように、DNA損傷治療剤と見なされる。生体試料、試料、および試験試料は、個体より入手さるか、またはそうでなければ個体に由来する任意の材料、生体液、組織、もしくは細胞を指すために本明細書で相互交換可能に使用される。これには、血液全血、白血球、末梢血単核球、バフィーコート、血漿、および血清が含まれる、喀痰、涙液、粘液、鼻洗浄液、鼻吸引液、呼気、尿、精液、唾液、髄膜液、羊水、腺液、リンパ液、乳頭吸引液、気管支吸引液、滑液、関節吸引液、細胞、細胞抽出物、および脳脊髄液が含まれる。これには、先述のすべての実験的に分離した画分も含まれる。例えば、血液試料は、血清へ、または赤血球細胞または白血球細胞白血球のような特別な種類の血液細胞を含有する画分へ分画することができる。所望されるならば、試料は、組織と体液試料の組み合わせのように、個体からの試料の組み合わせであり得る。生体試料という用語は、例えば、大便試料、組織試料、または組織生検に由来するような、均質化した固体材料を含有する材料も含まれる。また、生体試料という用語には、組織培養物または細胞培養物に由来する材料も含まれる。生体試料を得るために任意の好適な方法を使用してもよく、例示的な方法には、例えば、瀉血、スワブ例、頬内スワブ、および微細針吸引生検法が含まれる。試料はまた、例えば、顕微解剖例えばレーザー捕捉顕微解剖LCMまたはレーザー顕微解剖LMD、膀胱洗浄、塗抹標本例えばPAP塗抹標本、または乳管洗浄によって採取することもできる。個体より入手されるか、またはそれに由来する生体試料には、個体から入手した後で任意の好適な様式で処理されたような、任意のそのような試料も含まれる。そのような場合には、標的細胞は、腫瘍細胞、例えば、結腸癌細胞または胃癌細胞であり得る。標的細胞は、新たに入手した試料、冷凍試料、生検試料、体液試料、血液試料、パラフィン包埋した固定組織試料即ち、組織ブロック等の保存組織、または細胞培養物等であるが、これらに限定されない、ヒトおよび動物組織を含む任意の組織起源に由来する。方法およびキット遺伝子発現解析のためのキット本明細書に記載される方法を行うための試薬、ツール、および/または指示書がキット中に提供され得る。例えば、キットは、癌患者に対する適切な療法を決定するための試薬、ツール、および指示書を含有することができる。そのようなキットは、患者から例えば生検等によって組織試料を収集するための試薬および組織を処理するための試薬を含むことができる。また、キットは、患者の試料中のバイオマーカーの発現レベルを決定するためにRT-PCR、qPCR、ノーザンブロット、プロテオーム解析、または免疫組織化学を行うための試薬等のバイオマーカー発現解析を行うための1つ以上の試薬も含むことができる。例えば、RT-PCRを行うためのプライマー、ノーザンブロットを行うためのプローブ、ならびに/またはウエスタンブロット、免疫組織化学、およびELISA解析等のプロテオーム解析を行うための抗体がそのようなキットに含まれ得る。アッセイに適切な緩衝液も含めることができる。これらのアッセイのいずれかに必要とされる検出試薬も含めることができる。適切な試薬および方法は、以下に更に詳細に説明される。本明細書に特徴付けられるキットはまた、バイオマーカー発現を測定するためのアッセイを行う方法を説明する指示シートを含むこともできる。指示シートはまた、参照コホートのバイオマーカーの発現レベルの決定方法、および試験患者と比較するための参照を確立するための発現データの収集方法を含む、参照コホートの決定方法のための指示書を含むこともできる。指示シートはまた、試験患者においてバイオマーカー発現をアッセイすることと、発現レベルを参照コホートの発現と比較し、試験患者に対して適切な化学療法を決定することに関する指示書を含むこともできる。適切な化学療法を決定するための方法が上述され、指示シート中に詳細に説明することができる。キットに含まれる情報材料は、本明細書に記載される方法および/または本明細書に記載される方法のための試薬の使用に関する説明、指示、マーケティング、または他の材料であり得る。例えば、キットの情報材料は、例えば、キットのユーザが遺伝子発現解析の実施および結果の解釈、特に、特定の治療剤に対して陽性応答を有するヒトの可能性に応用するときに関する実質的な情報を得ることができる、住所、電子メールアドレス、ウェブサイト、または電話番号等の連絡先を含むことができる。本明細書に特徴付けられるキットはまた、バイオマーカー発現から特定の治療剤に対して陽性応答を有する患者の可能性を推測するのに必要なソフトウェアを含むこともできる。a遺伝子発現プロファイリング法生体試料中のmRNAの測定は、生体試料中の対応するタンパク質のレベルの検出のためのサロゲートとして使用され得る。したがって、本明細書に記載されるバイオマーカーまたはバイオマーカーパネルのいずれかはまた、適切なRNAを検出することによって検出することもできる。遺伝子発現プロファイリングの方法としては、マイクロアレイ、RT-PCT、qPCR、ノーザンブロット、SAGE、質量解析法が挙げられるが、これらに限定されない。mRNA発現レベルは、逆転写定量的ポリメラーゼ連鎖反応RT-PCR、続いて、qPCRによって測定される。RT-PCRを使用して、mRNAからcDNAを創出する。cDNAをqPCRアッセイに使用して、DNA増幅プロセスが進行するにつれて蛍光を産生することができる。標準曲線への比較によって、qPCRは、細胞当たりのmRNAのコピー数等の絶対測定値を測定することができる。ノーザンブロット、マイクロアレイ、インベーダーアッセイ、およびキャピラリー電気泳動法と組み合わせたRT-PCRはすべて、試料中のmRNAの発現レベルを測定するために使用されている。GeneExpressionProfiling:MethodsandProtocols,RichardA.Shimkets,editor,HumanaPress,2004を参照のこと。miRNA分子は、非翻訳領域であるが、遺伝子発現を調節する可能性がある低分子RNAである。mRNA発現レベルの測定に適した方法のいずれも、対応するmiRNAに使用することができる。最近、多くの研究室が、疾患のバイオマーカーとしてのmiRNAの使用を検討している。多くの疾患は広範囲の転写調節を伴うので、miRNAがバイオマーカーとしての役割を見出すことは驚きではない。miRNA濃度と疾患の間の関連は、タンパク質レベルと疾患の間の関連よりずっと明らかでないことが多いが、それでもmiRNAバイオマーカーの価値は、実質的であるかもしれない。当然ながら、疾患の間に差次的に発現されるいかなるRNAとも同様に、インビトロ診断製品の開発が直面する課題には、miRNAが疾患細胞においても存続して、解析のために容易に抽出される、またはmiRNAが血液または他のマトリックス中へ放出されて、そこで測定されるのに十分長く存続しなければならないという必要条件が含まれるものである。タンパク質バイオマーカーにも同様の必要条件があるが、多くの潜在的なタンパク質バイオマーカーは、疾患の間に、病態および機能の部位で、傍分泌の形式で意図的に分泌される。多くの潜在的なタンパク質バイオマーカーは、その内部でそのタンパク質が合成される細胞の外側で機能するように設計されている。遺伝子発現はまた、質量分析法を用いて評価され得る。多様な配置の質量分析計を使用して、バイオマーカー値を検出することができる。数種の質量分析計が利用可能であるか、または様々な配置で製作することができる。一般に、質量分析計は、以下の主要な構成要素を有する:試料注入口、イオン発生源、質量分析計、検出器、真空システム、および機器制御システム、およびデータシステム。一般に、試料注入口、イオン発生源、および質量分析計の違いにより、機器の種類とその能力を明確にする。例えば、注入口は、毛細管-カラム液体クロマトグラフィー源であり得るか、またはマトリックス支援レーザー脱離に使用されるような直接プローブまたはステージであり得る。一般的なイオン発生源は、例えば、ナノスプレーおよびマイクロスプレーが含まれるエレクトロスプレー、またはマトリックス支援レーザー脱離である。一般的な質量分析計には、四重極質量フィルタ、イオントラップ質量分析計、および飛行時間型質量分析計が含まれる。当該技術分野では、追加の質量分析法の方法が公知であるBurlingameetal.,Anal.Chem.70:647R-716R1998、KinterandSherman,NewYork2000を参照。タンパク質バイオマーカーとバイオマーカー値は、以下のいずれによって検出および測定することができる:エレクトロスプレーイオン化質量分析法ESI-MS、ESI-MS/MS、ESI-MS/MSn、マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間型質量分析法MALDI-TOF-MS、表面増強レーザー脱離/イオン化飛行時間型質量分析法SELDI-TOF-MS、シリコン上の脱離/イオン化DIOS、二次イオン質量分析法SIMS、四重極飛行時間型Q-TOF、ウルトラフレックスIIITOF/TOFと呼ばれるタンデム飛行時間型TOF/TOF技術、大気圧光イオン化質量分析法APCI-MS、APCI-MS/MS、APCI-MSN、大気圧光イオン化質量分析法APPI-MS、APPI-MS/MS、およびAPPI-MSN、四重極質量分析法、フーリエ変換質量分析法FTMS、定量的な質量分析法、およびイオントラップ質量分析法。タンパク質バイオマーカーの特徴付けとバイオマーカー値の測定の前に、試料調製ストラテジーを使用して試料を標識して濃縮する。標識法としては、相対および絶対定量用等圧タグiTRAQと細胞培養中のアミノ酸の安定同位体標識SILACが含まれるが、これらに限定されない。質量分光分析に先立って、候補バイオマーカータンパク質のために試料を選択的に濃縮するために使用される捕捉試薬としては、アプタマー、抗体、核酸プローブ、キメラ、低分子、Fab’2断片、単鎖抗体断片、Fv断片、単鎖Fv断片、核酸、レクチン、リガンド結合受容体、アフィボディ、ナノボディ、アンキリン、ドメイン抗体、代替抗体スカフォールド例えばダイアボディ等、印字ポリマー、アビマー、ペプチド模倣体、ペプトイド、ペプチド核酸、トレオース核酸、ホルモン受容体、サイトカイン受容体、および合成受容体、ならびにこれらの修飾物および断片が含まれるが、これらに限定されない。上述のアッセイは、癌治療剤の応答性を予測するための方法に有用であるバイオマーカー値の検出を可能にし、本方法には、個体からの生体試料において、表1または2に提供されるバイオマーカーからなる群から選択されるバイオマーカーにそれぞれ対応する少なくともN個のバイオマーカー値を検出することを含み、バイオマーカー値を使用して、以下に詳しく記載するような分類により、その個体が治療剤に対して応答性があるかどうかを示す。ある種の記載される予測バイオマーカーは、治療剤に対する応答性を予測するのに単独で有用であるが、2つ以上のバイオマーカーのパネルとしてそれぞれ有用であるバイオマーカーの複合サブセットの群分けのための方法も本明細書に記載される。したがって、本出願の様々な実施形態は、N個Nが少なくとも3つのバイオマーカーであるのバイオマーカーを含む組み合わせを提供する。Nが上記の範囲のいずれかだけでなく、同様の、しかしより高い次数の範囲の任意数であるように選択され得ることが理解されよう。本明細書に記載される方法のいずれかに従って、バイオマーカー値を個別に検出して分類することができるか、またはそれらは、例えばマルチプレックスアッセイフォーマットにおけるように、集合的に検出して分類することができる。bマイクロアレイ法一実施形態において、本発明は、オリゴヌクレオチドアレイ本明細書ではマイクロアレイとも称されるを使用する。マイクロアレイは、細胞中のバイオマーカーの発現を分析する、特に癌組織のバイオマーカーの発現を測定するために使用され得る。一実施形態において、バイオマーカーアレイは、マイクロアレイに、細胞中に存在するmRNA転写物例えば、全細胞mRNAまたは標識cRNAから合成された蛍光標識cDNAを示す検出可能に標識されるポリヌクレオチドをハイブリダイズすることによって製作される。マイクロアレイは、細胞または生物のゲノム中の多くの遺伝子、好ましくはほとんどまたはほぼすべての遺伝子の産物のための結合例えば、ハイブリダイゼーション部位の順序付けられたアレイを有する表面である。マイクロアレイは、当該技術分野において既知の多くの方法において作製され得る。しかしながら、製作されたマイクロアレイは、ある特定の特徴付けを共有する。本アレイは、再生可能であり、これにより、特定のアレイの多数のコピーを製作し、互いに容易に比較することを可能にする。好ましくは、マイクロアレイは、小さい、通常5cm2より小さく、それらは結合例えば、核酸ハイブリダイゼーション条件下で安定している材料から作製される。マイクロアレイ中の特定の結合部位または結合部位の特有のセットが、細胞中の単一細胞の産物を特異的に結合する。特定の実施形態において、それぞれの位置で既知の配列の付加された核酸を含有する位置を指定可能なアレイが使用される。細胞のRNAに相補的なcDNAが作製され、好適なハイブリダイゼーション条件下でマイクロアレイにハイブリダイズされるとき、任意の特定の遺伝子に対応するアレイ中の部位に対するハイブリダイゼーションのレベルがその遺伝子/バイオマーカーから転写されたmRNAの細胞における出現率に反映することが理解されるだろう。例えば、全細胞mRNAに相補的な検出可能に標識された例えば、フルオロフォアを用いてcDNAまたはcRNAがマイクロアレイにハイブリダイズされるとき、細胞において転写されない遺伝子に対応するアレイ上の部位即ち、遺伝子の産物を特異的に結合可能であるは、シグナル例えば蛍光シグナルをほとんどまたは全くなく、コードされたmRNAがまん延している遺伝子は、比較的強いシグナルを有する。核酸ハイブリダイゼーションおよび洗浄条件は、プローブが特定のアレイ部位に対して特異的に結合するまたは特異的にハイブリダイズするように、即ち、プローブが相補的核酸配列を有する配列アレイ部位に対してハイブリダイズする、二重鎖を形成するか、または結合するが、非相補的核酸配列を有する部位とはハイブリダイズしないように選択される。本明細書に使用される1つのポリヌクレオチド配列は、ポリヌクレオチドのうちの短い方が25塩基と等しいかそれ未満であれば、標準的な塩基対合則を用いてミスマッチがない場合、またはポリヌクレオチドのうち短い方が25塩基より長ければ、ミスマッチが5を上回らない場合には、別のポリヌクレオチド配列に対して相補的であるとみなされる。好ましくは、ポリヌクレオチドは、完全に相補的であるミスマッチがない。特異的なハイブリダイゼーション条件は、日常の実験を用いて、陰性対照を含むハイブリダイゼーションアッセイを行うことによって特異的なハイブリダイゼーションをもたらすことを示すことができる。最適なハイブリダイゼーション条件は、標識プローブおよび固定化されたポリヌクレオチドまたはオリゴヌクレオチドの長さ例えば、オリゴマー対200塩基を上回るポリヌクレオチドおよび種類例えば、RNA、DNA、PNAによって異なる。核酸に関する特異的即ち、ストリンジェントなハイブリダイゼーション条件のための一般的なパラメータは、Sambrooketal.、上記およびAusubeletal.,CurrentProtocolsinMolecularBiology,GreenePublishingandWiley-interscience,NY1987これはすべての目的においてその全体が組み込まれるに記載されている。cDNAマイクロアレイが使用されるとき、典型的なハイブリダイゼーション条件は、0.2SDSを加えた5×SSC中、65°Cで4時間のハイブリダイゼーション、続いて、低ストリンジェンシー洗浄緩衝液0.2SDSを加えた1×SSC中、25°Cで、続いて、高ストリンジェンシー洗浄緩衝液0.2SDSを加えた0.1SSC中、25°Cで10分間であるShenaetal.,Proc.Natl.Acad.Sci.USA,Vol.93,p.106141996を参照。有用なハイブリダイゼーション条件はまた、例えば、Tijessen,HybridizationWithNucleicAcidProbes,ElsevierSciencePublishersB.V.1993およびKricka,NonisotopicDNAProbeTechniques,AcademicPress,SanDiego,Calif.1992にも提供されている。c免疫学的検定法イムノアッセイ法は、その対応する標的または分析物に対する抗体の反応に基づいており、特定のアッセイフォーマットによって異なる試料中の分析物を検出することができる。免疫反応性に基づいたアッセイ法の特異性および感受性を改善するために、モノクローナル抗体が、しばしば、それらの特異的なエピトープ認識のため使用される。ポリクローナル抗体はまた、モノクローナル抗体と比較して、標的に対する親和性の増加のため様々なイムノアッセイにおいて首尾よく使用されている。イムノアッセイは、広範囲の生体試料マトリックスと一緒の使用のために設計されている。イムノアッセイフォーマットは、定性的、半定量的、および定量的な結果をもたらすように設計されている。検出される特異的な分析物の既知濃度で創出される標準曲線の使用により、定量的な結果が得られ得る。未知の試料からの応答またはシグナルを標準曲線上にプロットして、未知の試料中の標的に対応する量または値が確定される。多くのイムノアッセイフォーマットが設計されている。ELISAまたはEIAは、分析物/バイオマーカーの検出について定量的であり得る。この方法は、分析物または抗体のいずれかへの標識の付着に依存して、標識成分は、間接的または直接的に酵素を含む。ELISA検定は、分析物の直接的、間接的、競合的、またはサンドイッチ検出用にフォーマット化され得る。他の方法は、例えば、放射性核種I125または蛍光等の標識に依存する。更なる技術には、例えば、凝集、ネフェロメトリー、比濁法、ウエスタンブロット、免疫沈降、免疫細胞化学、免疫組織化学、フローサイトメトリー、ルミネックスアッセイ、その他が含まれるImmunoAssay:APracticalGuide,editedbyBrianLaw,publishedbyTaylorFrancis,Ltd.,2005edition。例示のアッセイフォーマットには、酵素結合免疫吸着アッセイELISA、ラジオイムノアッセイ、蛍光、化学発光、および蛍光共鳴エネルギー移動FRET、または時間分解FRETTR-FRETイムノアッセイが含まれる。バイオマーカーを検出するための手順の例には、バイオマーカーの免疫沈降、続いて、ゲル電気泳動法、キャピラリー電気泳動法、平面電気クロマトグラフィー等のサイズおよびペプチドレベルの区別を可能にする定量的な方法が含まれる。検出可能な標識またはシグナル発生材料を検出する、および/または定量する方法は、標識の性質に依存する。適切な酵素によって触媒される反応の産物検出可能な標識は、酵素である、上記参照は、蛍光性、発光性、または放射活性であるが、これらに限定され得ず、それらは、可視光線または紫外線を吸収してもよい。そのような検出可能な標識を検出するのに適している検出器の例としては、X線フィルム、放射活性カウンター、シンチレーションカウンター、分光光度計、比色計、蛍光光度計、照度計、および濃度計が含まれるが、これらに限定されない。検出方法のいずれも、反応物の任意の好適な調製、処理、および分析を可能にする任意のフォーマットにおいて実施することができる。これは、例えば、マルチウェルアッセイプレート例えば96ウェルまたは384ウェル中であっても、または任意の好適なアレイもしくはマイクロアレイを使用してもよい。様々な薬剤のストック溶液を手動またはロボットで作製することができ、そしてすべてのピペット操作、希釈、混合、分配、洗浄、インキュベーション、試料の読出し、データ採取、および分析は、検出可能な標識を検出することが可能な市販の分析ソフトウェア、ロボット工学、および検出機器を使用して、ロボットで行うことができる。臨床用途いくつかの実施形態において、治療レジメンに対して応答する癌患者を特定および/または選択するための方法が提供される。特に、本方法は、治療レジメンに対して応答する癌患者を特定および/または選択することを対象とし、これにはDNAを直接的または間接的に損傷する薬物を投与することを含む。また、治療レジメンに対して応答しない患者を特定するための方法も提供される。これらの方法には、一般に、患者の腫瘍例えば患者の癌細胞において予測マーカー血液、または血液、尿、唾液、および他の体液中の成分等であるが、これらに限定されない腫瘍からの一次、転移性、または他の誘導体の収集の発現レベルを決定することと、発現レベルを参照発現レベルと比較することと、試料中の発現が、治療剤に対する応答または非応答に対応する選択された予測バイオマーカーまたはバイオマーカーセットの発現パターンまたはプロファイルを含むかどうかを特定することと、が含まれる。いくつかの実施形態において、DNA損傷治療剤への個体の応答性の予測方法には、個体からの試験試料を得るステップと、試験試料中の1つ以上のバイオマーカーであって、CXCL10、MX1、IDO1、IF144L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、およびAPOL3からなる群から選択される、1つ以上のバイオマーカーの発現レベルを測定するステップと、発現レベルを捕捉する試験スコアを導出するステップと、試験スコアと応答性とを相互に関連付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、試験スコアを閾値スコアと比較するステップであって、試験スコアが閾値スコアを超えるとき、応答性が予測される、比較するステップと、を含む。当業者は、実施例1の教示を含む本明細書に提供される教示を用いて好適な閾値スコア、および好適なバイオマーカーの重み付けを決定することができる。他の実施形態において、DNA損傷治療剤に対する個体の応答性の予測方法は、試験試料中の1つ以上のバイオマーカーの発現レベルを測定することを含み、1つ以上のバイオマーカーは、CXCL10、MX1、IDO1、IF144L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、およびAL137218.1からなる群から選択される。表2Aおよび2Bは、例示的な遺伝子シグネチャーまたは遺伝子分類子を提供し、バイオマーカーはそれぞれ、その中に記載される40または44個の遺伝子産物からなり、閾値スコアは、その中に記載される個々の遺伝子産物重み付けに由来する。バイオマーカーが表2Bに記載される44個の遺伝子産物からなるこれらの実施形態のうちの1つにおいて、バイオマーカーは、表2Bに提供される重み付けと関連し、0.3681の閾値スコアを超える試験スコアは、個体がDNA損傷治療剤に対して応答性である可能性を示す。癌は、その成長速度が治療剤との接触の結果として抑制され、治療剤との接触がない状態でその成長と比較されるとき、治療剤に対して応答性である。癌の成長は、様々な方法で測定することができ、例えば、腫瘍のサイズまたはその腫瘍型に適切な腫瘍マーカーの発現が測定され得る。癌は、治療剤との接触がない状態でその成長と比較されるとき、その成長速度が治療剤との接触の結果として抑制されない、または超低度で抑制する場合、治療剤に対して非応答性である。上述のように、癌の成長は、様々な方法で測定することができ、例えば、腫瘍のサイズまたはその腫瘍型に適切な腫瘍マーカーの発現が測定され得る。治療剤に対して非応答性である性質は、異なる条件下で、特定の治療剤に対して非応答性の異なるレベルを示す異なる癌を有する、極めて変わりやすいものである。依然として更に、非応答性の測定は、患者の生活の質、転移の程度等を含む腫瘍の成長サイズを超えた更なる判定基準を用いて評価することができる。この試験の適用は、全生存、無増悪生存率、RECISTによって定義されるような放射線応答、完全応答、部分的応答、安定疾患、ならびにPSA、CEA、CA125、CA15-3、およびCA19-9等であるが、これらに限定されない血清学的マーカー等の評価項目を予測する。代替として、RNA、DNA、もしくは1つ以上の核酸の試料内のタンパク質、またはコードされたタンパク質等のそれらの生物学的誘導体の検出、定量化、および適格性のための非アレイベースの方法が使用され得、これには定量的PCRQPCR、酵素結合免疫吸着アッセイELISA、または免疫組織化学IHC等が含まれる。アッセイされる試料から発現プロファイルを得た後、発現プロファイルは、参照または対照プロファイルと比較され、細胞または組織、そしてひいては、試料が得られた宿主の療法に応答性である表現型に関する診断を行う。発現プロファイルに関して本明細書に使用される参照および対照という用語は、特定の患者の発現分類子を解釈し、予後または予測クラスを割り当てるために使用される遺伝子もしくは遺伝子産物発現の標準パターンまたはある種のバイオマーカーの発現レベルを意味する。参照または対照発現プロファイルは、所望の表現型、例えば応答表現型を有することが知られている試料から得られるプロファイルであり得、それ故に、陽性参照または対照プロファイルであり得る。加えて、参照プロファイルは、所望の表現型を有さないことが知られている試料からのものであり得、それ故に、陰性参照プロファイルであり得る。定量的PCRが1つ以上の核酸のレベルを定量化する方法として使用される場合、この方法は、二重標識した蛍光性プローブ即ち、TaqMan登録商標プローブによって放出された蛍光の測定によってPCR産物の蓄積を定量化する。ある実施形態において、得られた発現プロファイルは、単一参照プロファイルと比較され、アッセイされる試料の表現型に関する情報を得る。なお他の実施形態において、得られた発現プロファイルは、2つ以上の異なる参照プロファイルと比較され、アッセイされた試料の表現型に関するより詳細な情報を得る。例えば、得られた発現プロファイルは、陽性および陰性参照プロファイルと比較され、試料が対象となる表現型を有するかどうかに関する確認された情報を得ることができる。得られた発現プロファイルと1つ以上の参照プロファイルの比較は、任意の便利な手法を用いて行われ得、例えば、発現プロファイルのデジタル画像を比較することによる、発現データのデータベースを比較すること等による様々な手法が当業者に知られている。発現プロファイルの比較方法を説明する特許としては、米国特許第6,308,170号および第6,228,575号が挙げられるが、これらに限定されず、これらの開示は参照によって本明細書に組み込まれる。また、発現プロファイルの比較方法も上述される。比較ステップは、得られた発現プロファイルが1つ以上の参照プロファイルとどれほど類似または類似していないかに関する情報をもたらし、類似の情報を使用して、アッセイされる試料の表現型を決定する。例えば、陽性対照との類似は、アッセイした試料が応答性参照試料と類似している応答性表現型を有することを示す。同様に、陰性対照との類似は、アッセイした試料が非応答性参照試料に対して非応答性表現型を有することを示す。バイオマーカーの発現レベルは、異なる参照発現レベルと更に比較することができる。例えば、参照発現レベルは、バイオマーカーまたはバイオマーカーセットの発現が情報を提供するかどうかを評価し、患者が応答性であるか、それとも非応答性であるかを判定するための評価を行うために、既定の標準的な参照発現レベルであり得る。更に、バイオマーカーの発現レベルを判断するには、バイオマーカーと同時に測定される内部参照マーカーの発現レベルと比較し、患者が応答性であるか、それとも非応答性であるかの判定するための評価を行うことができる。例えば、本発明のバイオマーカーからならないが、一定の発現レベルを示すことが知られている異なるマーカーパネルの発現は、内部参照マーカーレベルとして評価することができ、バイオマーカー発現レベルは参照物と比較して判定される。代替の例において、非腫瘍試料である組織試料中の選択されたバイオマーカーの発現は、内部参照マーカーレベルとして評価することができる。バイオマーカーの発現レベルは、ある態様において、増加した発現を有するとき、判定され得る。バイオマーカーの発現レベルは、他の態様において、減少した発現を有するとき、判定され得る。発現レベルは、参照レベルと比較して、情報を与える変化がないとき、判定され得る。なお他の態様において、発現レベルは、本明細書に提供される方法によって判定されるとき、既定の標準的な発現レベルに対して判定される。本発明はまた、患者の従来の治療を誘導することに関するものである。診断試験がDNA損傷および/またはDNA損傷修復に直接的または間接的に影響を及ぼすクラスの薬物への応答者であることを示す患者は、その療法が施行され得、患者および腫瘍学者の両方が、患者が利益を得ることを確信し得る。診断試験によって非応答者であることを示される患者は、それらの利益を与える可能性が高い代替の療法に対して特定され得る。本発明は更に、そのクラスの新規薬物がDNA損傷および/またはDNA損傷修復に直接的または間接的に影響を及ぼす臨床試験のために患者を選択することに関する。潜在的な応答者による試験集団の濃縮は、関連判定基準下でその薬物の評価を通じて更に促進する。本発明は、なお更に、DNA損傷応答欠損DDRDに関連する癌に罹患している、または癌を発症しやすい患者の診断方法に関する。DDRDは、患者の1つまたは複数の細胞がDNA損傷を修復する能力の低下を有する任意の状態として本明細書に定義され、この能力の低下が腫瘍の発症または成長において原因因子である。DDRDの診断は、ファンコニ貧血/BRCA経路における突然変異と関連があり得る。DDRDの診断はまた、乳癌または卵巣癌とも関連し得る。これらの診断方法は、個体から試験試料を得るステップと、試験試料中の1つ以上のバイオマーカーであって、CXCL10、MX1、IDO1、IF144L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、およびAPOL3からなる群から選択される、1つ以上のバイオマーカーの発現レベルを測定するステップと、発現レベルを捕捉する試験スコアを導出するステップと、試験スコアと癌の診断とを相互に関連付ける情報を含む閾値スコアを提供するステップと、試験スコアを閾値スコアと比較するステップと、を含み、試験スコアが閾値スコアを超えるとき、個体は、癌に罹患しているか、または癌を発症しやすいと判定される。当業者は、実施例1の教示を含む本明細書に提供される教示を用いて好適な閾値スコア、および好適なバイオマーカーの重み付けを決定することができる。他の実施形態において、DDRDと関連する癌に罹患している、またはその癌を発症しやすい患者の診断方法は、試験試料中の1つ以上のバイオマーカーであって、CXCL10、MX1、IDO1、IF144L、CD2、GBP5、PRAME、ITGAL、LRP4、APOL3、CDR1、FYB、TSPAN7、RAC2、KLHDC7B、GRB14、AC138128.1、KIF26A、CD274、CD109、ETV7、MFAP5、OLFM4、PI15、FOSB、FAM19A5、NLRC5、PRICKLE1、EGR1、CLDN10、ADAMTS4、SP140L、ANXA1、RSAD2、ESR1、IKZF3、OR2l1P、EGFR、NAT1、LATS2、CYP2B6、PTPRC、PPP1R1A、およびAL137218.1からなる群から選択される、1つ以上のバイオマーカーの発現レベルを測定することを含む。表2Aおよび2Bは、例示的な遺伝子シグネチャーまたは遺伝子分類子を提供し、バイオマーカーはそれぞれ、その中に記載される40または44個の遺伝子産物からなり、閾値スコアは、その中に記載される個々の遺伝子産物重み付けに由来する。バイオマーカーが表2Bに記載される44個の遺伝子産物からなるこれらの実施形態のうちの1つにおいて、バイオマーカーは、表2Bに提供される重み付けと関連し、0.3681の閾値スコアを超える試験スコアは、癌の診断または癌を発症しやすいという診断を示す。以下の実施例は、限定のためではなく、例解のために提供される。[実施例1]組織処理、階層クラスター分析、サブタイプの特定、および分類子の開発腫瘍材料本方法において有用であると判定される遺伝子表2は、MayoClinicRochesterから供給された107個のマクロ分析された乳房の腫瘍FFPE組織試料のコホートの遺伝子発現分析から特定された。本研究に対する倫理的承認は、施設内治験審査委員会InstitutionalReviewBoardおよびOfficeofResearchEthicsNorthernIrelandから得られた。この試料のコホートは、以下の通りに更に説明することができる:○47個の試料は、BRCA1およびBRCA2に対する野生型であった、即ち、生物学的な機能を持つBRCA1およびBRCA2タンパク質を発現した。これらの試料は、これより、散発性対照と称されるものとする。○31個の試料は、BRCA1突然変異であった、即ち、生物学的な機能を持つBRCA1タンパク質を発現しなかった。○29個の試料は、BRCA2突然変異であった、即ち、生物学的な機能を持つBRCA2タンパク質を発現しなかった。遺伝子発現プロファイリング全RNAを、RocheHighPureRNAParaffinKitRocheDiagnosticsGmbH、Mannheim、Germanyを用いてマクロ分析されたFFPE腫瘍試料から抽出した。全RNAを、NuGENWT-Ovation商標FFPESystemNuGENTechnologiesInc.,SanCarlos,CA,USAを用いて増幅した。次いで、増幅された単鎖cDNAを、FL-Ovation商標cDNABiotinModuleV2NuGENTechnologiesInc.を用いて断片化およびビオチン標識を行った。次いで、それをAlmacBreastCancerDSA商標にハイブリダイズした。AlmacのBreastCancerDSA商標研究ツールは、FFPE組織試料の分析のために最適化され、有益なアーカイブした組織バンクの使用を可能にする。AlmacBreastCancerDSA商標研究ツールは、正常および癌性乳房組織の両方においてトランスクリプトームを示す革新的なマイクロアレイプラットフォームである。それ故に、BreastCancerDSA商標は、一般的なマイクロアレイプラットフォームを用いて利用できない乳房疾患および組織設定内のトランスクリプトームの包括的な表示を提供する。アレイを、AffymentrixGenechip登録商標Scanner7GAffymetrixInc.,SantaClara,CAを用いて走査した。データの調製プロファイルした試料の品質管理QCは、MAS5前処理アルゴリズムを用いて実行された。異なる技術的態様は、平均ノイズおよびバックグラウンドの均質性、現在の判定の割合アレイ品質、シグナル品質、RNA品質、およびハイブリダイゼーション品質に取り組まれた。対応するパラメータの分散および中央値絶対偏差を分析し、使用して、可能な異常値を特定した。Almacの卵巣癌DSA商標は、ポリヌクレオチドの3’末端から300個のヌクレオチド内の領域を主に標的とするプローブを含む。したがって、標準的なAffymetrixRNAの品質測定が適用された、つまり、3’末端のプローブセット強度と平均バックグラウンド強度との比率とともに3’末端のプローブセットのハウスキーピング遺伝子強度に対して、通常の3’/5’の比率に加えて使用された。ハイブリダイゼーション対照は、それらの強度および存在している細胞がAffymetrixによって特定された必要条件に適合することを確立するために確認された。BRCA1/2突然変異および散発性対照トレーニングセットからの腫瘍試料は、ESR1エストロゲン受容体1の転写レベルに基づいて2つのデータセットに分割された。それぞれの試料に対するmRNA発現レベルE平均が、すべてのESR1プローブセットBRAD.15436_s_at、BRAD.19080_s_at、BREM.1048_at、BRIH.10647C1n2_at、BRIH.5650C1n2_at、BRPD.10690C1n5_at、BRRS.81_at、およびBRRS.81-22_atの平均発現によって判定された。mRNA中央値の発現Eすべての中央値は、すべての試料に対して計算された。試料は、E平均-Eすべての中央値が0.5を超えるとき、ER陽性であり、E平均-Eすべての中央値が0.5を下回るとき、ER陰性であると見なされた。前処理が、RobustMulti-arrayAnalysisRMAIrizarryetal.,2003を用いて発現コンソールv1.1において行われ、それぞれ、56個のおよび51個の試料からなるER陽性およびER陰性試料の2つのデータマトリックスをもたらした。Alterによって説明されるアレイ品質と関連する分散を除去するために、更なる変換が行われたAlteretal.,2000。特徴選択複合型バックグラウンド分散フィルタをそれぞれのデータマトリックスに適用して、最も可変なプローブセットを特定した。バックグラウンドフィルタは、バックグラウンド標準偏差σBgExpressionConsoleソフトウェアよりによって定義された閾値を超える発現Eおよび発現分散varEを有するプローブセットの選択に基づき、特定の有意性aでの標準正規分布の変位値zαを有するプローブセットが、以下である場合維持された。E>log2zaσBg、log2varE>2[log2σBg-E-log2log2]式中、有意閾値はa=6.3.10-5であり、選択されたプローブセットおよびそれらの遺伝子注釈の一覧については表1を参照されたい。階層クラスター分析階層クラスター分析法を、卵巣癌DSA商標疾患特異的なアレイプラットフォームを用いて分析された199個の上皮性漿液卵巣腫瘍からのマイクロアレイデータに適用した図1。生の発現データは、標準的なRobustMultichipAlgorithmRMA手順を用いて前処理された。データセット中の非生物学的系統的分散が特定され、除外された。発現レベルが腫瘍から腫瘍まで有意に変化したそれらのプローブセットが特定された。これらのプローブセットは固有の一覧表を形成した。2次元クラスター分析腫瘍、プローブセットを行い、固有の一覧表に基づく腫瘍関係を構築した。階層凝集型クラスタリングを適用したピアソン相関距離およびWard連結。最適な分割数は、GAP指数Tibshiranietal.,2002,J.R.Stat.Soc.,63:411-423を用いて選択された。サブクラスターにおいて利用可能なすべてのプローブセットが、遺伝子名に対してマッピングされた。遺伝子クラスターの機能分析プローブセットのクラスターの機能的意義を構築するために、プローブセットは、遺伝子EntrezgeneIDに対してマッピングされ、超幾何関数FalseDiscoveryRate適用BenjaminiandHochberg,1995,J.R.Stat.Soc.57:289:300に基づいた濃縮分析を行った。生物学的プロセスおよび経路の過剰発現量は、GeneGo登録商標からのMetacore商標単一の実験分析のワークフローを用いて、ER陽性およびER陰性の試料の両方の階層クラスタリングによって生成されたそれぞれの遺伝子群に対して分析された。アンチセンスプローブセットは、この分析から除外された。超幾何学的なp値がそれぞれの濃縮された機能エンティティクラスについて評価された。最大p値を有する機能エンティティクラスが群の代表として選択され、これらの機能エンティティを示す一般的な機能分類が発現量即ち、p値の有意性に基づく遺伝子クラスターに割り当てられた。IFN/DDの一般的な機能項目に対して濃縮されたクラスターの遺伝子は、DNA損傷応答欠損DDRD試料群にグループ化され、分類子生成のために使用された。IFN/DDの一般的な機能項目によって示されるER陽性およびER陰性のデータセットからの試料クラスターは、分類のために選択され、DDRDと呼ばれた。これらの機能項目によって示されないものは、非DDRDと呼ばれた。プローブセットレベルでの分類子の開発DDRDのサブグループを形成する腫瘍類を特定した後、機能的なDDRD遺伝子の一覧表表1を参照して、これらの腫瘍対腫瘍コホート中のその他すべて非DDRDの計算の分類を行い、DDRDサブグループを分類する詳細な遺伝子分類モデルを特定した。これは、以下の選択肢合計18のすべての組み合わせを用いて評価された:●3つの試料セット○ER陰性とER陽性試料の組み合わせた試料セット組み合わせた試料セット○ER陰性試料のみ○ER陽性試料のみ●2つの特徴セット○75の分散/強度のフィルタリングおよびDDRDの一覧表の強制された含有物を有する全特徴の一覧表ここで、両方の平均順位に基づいて、分散および強度の最低の組み合わせを有するプローブセットの75が除去された。使用されるVarIntという用語は、この選択肢を指す。○DDRDの一覧のみ使用される一覧のみという用語は、この選択肢を指す。●3つの分類アルゴリズム○PLS部分最小二乗法deJong,1993○SDAShrinkageDiscriminateAnalysisAhdesmakiandStrimmer,2010○DSDA対角線SDAAhdesmakiandStrimmer,2010AUCを使用して、異なるモデルの性能を評価した。反復特徴除去IFEがそれぞれのモデルの開発を通して実行され、最大AUCが相互検証にわたって最適な数の特徴を選択する際の主な判定基準であった。特徴を通して明白なAUCの差異がない場合、最小特徴長が選択される。遺伝子レベルでの分類子の開発複数のアレイプラットフォームにわたって分類子の検証を促進するために、選択されたプローブセットの分類子は、遺伝子レベルで再生成された。遺伝子レベルでのプローブセットの分類子の再開発は、2つの別個のステップを必要とした:1.プローブセットの分類子における固有の遺伝子の発現強度は、アンチセンスのプローブセットを除く、それぞれの遺伝子に対するプローブセットのマッピングの中央値から推定された。2.分類のために使用される分類子パラメータは、再推定された。閾値は、すべての相互検証の予測にわたって最大の感受性および特異性に基づいて選択された。同様に、上位10個の遺伝子または現在の44個の遺伝子シグネチャーに存在する任意の数の特徴に対する遺伝子レベルを定義した発現強度を使用して、トレーニングデータセット中の相互検証において分類パラメータを再推定することによって、これらの10個の遺伝子または現在の44個の遺伝子シグネチャーに存在する任意の数の特徴のみに基づく分類子を再開発する、ならびにすべての相互検証の予測から得られた感受性および特異性を評価し、最大化することによって閾値を再構築し得た。この手法は、特徴は同じであるが、新しい重みを割り当てられることを含む特徴選択がないことを除いては、より大きな特徴セット上述からの作業時に使用される方法と同様である。検証データセットのための分類子スコアの計算公的データセット本分析のために使用されたデータセットは、即ち、FAC1[GEO受入番号GSE20271、Tabchyetal.,2010]、FAC2[GEO受入番号GSE22093、Iwamotoetal.,2011]、FEC[GEO受入番号GSE6861、Bonnefoietal.,2007]、T/FAC1[http://bioinformatics.mdanderson.org/pubdata.html、Hessetal.,2006]、T/FAC2[GEO受入番号GSE16716、Leeetal.,2010]、およびT/FAC3[GEO受入番号GSE20271、Tabchyetal.,2010]。31個の試料において、FAC1データセットとFAC2データセットとの間に重複があることに留意しなけれならない。これらの試料は、FAC2データセットから除去され、したがって、FAC1、FAC2、およびFECデータセットの組み合わされた分析において、一度だけ含まれた。加えて、試料GSM508092は、それが転移性リンパ節試料であるとき、FAC1から除去された。すべてのデータセットは、RMAIrizarryetal.,2003を用いて前処理された。それぞれの検証セットについては、アンチセンスのプローブセットを除く該当する場合、分類子遺伝子に対してマッピングするプローブセットが判定された。AffymetrixX3PおよびU133Aアレイのための注釈は、Affymetrixウェブサイトから利用可能である。遺伝子強度マトリックスをもたらす、分類子におけるそれぞれに遺伝子に対してマッピングするすべてのプローブセットにわたる中央値の強度が計算された。次いで、分類子をこのデータマトリックスに適用し、それぞれの試料に対する分類子スコア/予測をもたらした。性能測定基準の計算NPVおよびPPVを計算するために、それぞれの評価項目BRCA状態/応答の出現率が、対応するデータセットにおいてそれぞれのクラスの割合を用いて推定された。単変量および多変量解析単変量解析および多変量解析をそれぞれ行い、DDRDの分類子と応答との間の関連性を評価し、関連性がもしあれば、既知の臨床的な予測に対して独立しているかどうか判定した。単変量解析のために表4に示されたp値は、MATLABにおいてロジスティック回帰を使用して計算された。多変量解析については、p値が変数の対数尤度を示す段階的ロジスティック回帰Dupont、2009を使用した。対数尤度は、変数のモデルに対するフィットの重要性の尺度であり、故に、他の予測子に対する予測子としての独立性を強調する。単変量解析および多変量解析の両方において、p値<0.05は、有意性に対する判定基準として使用された。更に、未知の臨床因子を有する試料は、この評価において除外された。結果分類子生成のための試料の選択本研究の目的は、DNA損傷治療剤に対して病原性細胞の応答性または耐性を判定することが可能な一組の遺伝子をトランスクリプトームレベルで特徴付けることであった。この点を考慮して、この生態を最も示したAlmac乳癌データセット内のこれらの試料が選択され、分類子生成のための残りの試料と比較された次の項を参照のこと。ER-ve試料セット内の試料クラスター2からの試料は、これらがBRCA突然変異試料の最大の割合64を示し、最も優性の生態IFN/免疫応答を示したとき、この選択に対して最も関連性のある試料であったことを決定した。これらの試料クラスターがそれぞれ、73および67のBRCA突然変異腫瘍を有したため、ERve試料セットの中から試料クラスター2および3からの試料が選択された。加えて、これらのクラスター内の最も優性な生態は、細胞周期、DNA損傷応答、およびIFN/免疫応答に関連した。免疫シグナリングおよび細胞周期経路は、DNA損傷に応答して変調されると報告されておりJackson,S.P.,andBartek,J.,Nature461,1071-10782009、Rodier,F.,etal.,NatCellBiol11,973-9792009、Xu,Y.,NatRevImmunol6,261-2702006、これらのサブグループを組み合わせて、推定上のDDRDサブグループを形成した。ER-ve試料セット下述のクラスター2ならびにERve試料セット下述のクラスター2および3内の試料は、DDRDDNA損傷応答欠損にクラス分類された図1Aを参照が、一方、ER-ve試料セットの試料クラスター1および3ならびにERve試料セットの試料クラスター1、4、5、および6内の試料は、非DDRDにクラス分類された図1Bを参照。ER-ve試料セット:ER-ve試料セット内で、階層クラスター分析は、3つの試料クラスターおよび6つのプローブセットのクラスター群を定義した。プローブセットのクラスター3は、ER-ve試料セット内で最も有意な生態として特定され、インターフェロンおよび免疫応答シグナリングに対して濃縮された。ERve試料セット:ERve試料セット内で、階層分析は、6つの試料群および6つのプローブセットのクラスター群を定義した。プローブセットのクラスター5は、ERve試料セット内で最も有意な生態として特定され、細胞外マトリックスリモデリングに対して濃縮された。ERve試料セット内の次に最も有意なプローブセットのクラスターは、プローブセットのクラスター6であり、インターフェロンおよび免疫応答シグナリングに対して再度濃縮された。DDRDの分類子モデルの開発および検証DDRDのサブグループを形成する腫瘍の類の特定後、機能的なDDRDIFN/DNA損傷の遺伝子の一覧表を参照して、これらの腫瘍対腫瘍コホート中の他のすべての計算分類を行い、DDRDのサブグループを分類する詳細な遺伝子分類モデルを特定した。分類パイプラインを使用して、複合型ER-veおよびERve乳癌試料のセットを用いてモデルを導出した。この分類パイプラインは、一般に是認された良好な慣例に従って開発されている[MAQCConsortium,NatBiotechnol2010]。このプロセスは、1経験的データから遺伝子分類モデルの導出、および2モデルの分類性能の評価を、両方とも相互検証下で、同時に行う。分類子生成の性能および成功は、例えば、分類法またはプローブセットのフィルタリングの選択のような、変化し得る多くのパラメータによって異なる。これを考慮すると、2つの特徴セットは、i75の分散/強度のフィルタリングを有する全特徴の一覧表DDRDIFN/DNA損傷の一覧表の強制された含有物を含む、表1およびiiDDRDIFN/DNA損傷の一覧のみを評価され、3つの分類アルゴリズム、即ち、PLS部分最小二乗法、SDAShrinkageDiscriminateAnalysis、およびDSDA対角線SDAが評価された。反復特徴除去IFEは、モデルの開発を通じて使用され、これは、それぞれの反復で最悪の順位付けされた特徴の画分を除外し、最小数の特性のみが残るとき、停止する反復手順である。この尺度はデータ中の群と出現率との間のカットオフから独立しているため、AUCで示される、受信者動作特性曲線下面積AUC-ROCを使用して、分類性能を評価した。また、それは分類性能に対する選択の公認の尺度の1つでもある。したがって、それぞれのモデルに対する最高数の特徴が、相互検証下で、平均AUCに基づいて選択された。第1に、最高平均AUCに基づいてそれぞれのモデルに対する最高数の特徴を選択し、次いで、ボックスプロットを使用して、それぞれのモデルに対する性能を視覚化することによって、モデルの相互比較が行われた。これを図2に示す。左から右に、初めの3つのプロットはそれぞれ、分散および強度の最低平均を有する75を除外する遺伝子の一覧表の含有物を強制するために、プローブセットの初期フィルタリングを用いて開発されたPLS、SDA、およびDSDA分類子を示す。次の3つのプロットはそれぞれ、DDRDIFN/DNA損傷の一覧のみを用いて開発されたPLS、SDA、およびDSDAの分類子を示す。図2から、53個のプローブセットを含むPLSVarInt分類モデルが、他の5つのモデルの大部分よりも著しく高いAUCを有する最高性能モデルであることは明白である。次いで、このモデルは、独立した外部データセットにおける検証のための次の相に進められ、DDRDの分類スコアの能力を評価し、応答および予後について患者を層別化した。検証データセットが異なるアレイプラットフォームを有する公的または内部データのいずれかであるという事実により、分類モデルを検証するための非正統派アプローチが行われた。一般に使用されるアプローチは、代替のアレイプラットフォームに適用されるように設計されず、したがって、分類モデルの開発および独立した検証のための段階的アプローチは、以下の通りであった:1.第I相-プローブセットレベルでのモデル生成、DDRDのサブグループを分類するために相互検証下での最高モデルの選択前述2.第II相-プローブセットレベルの分類モデルの遺伝子レベルの分類モデルへの変換3.第III相-外部データセットを用いた再開発された遺伝子分類モデルの検証検証段階に達するために候補モデルを選択するため、このモデルは遺伝子レベルで再改造される必要があった第II相。これには、分類モデルにおけるプローブセットを遺伝子レベルに対してマッピングすることと、それぞれの遺伝子に対する重みを再計算することを含んだ。選択されたモデルにおける53個のプローブセットは、表2Aに記載される40個の遺伝子に対してマッピングし、続いて、注釈パイプラインの正確度が更なる解析を通じて改善されるとき、表2Bに記載される44個の遺伝子に対してマッピングされた。遺伝子分類モデルの再開発において、遺伝子に関するすべての情報が使用されることを確立するために、それぞれの遺伝子表2Cと関連するすべてのプローブセットの中央値の強度が遺伝子発現値として使用される。これは、すべての試料に対して計算され、モデルの開発および選択のために第I相において使用されたプローブセットの発現データマトリックスとは対照的に、遺伝子発現データマトリックスを得た。異なるバッチにわたる強度を安定させるために、それぞれの試料に対するすべてのプローブセットの中央値は、その試料に対するそれぞれの遺伝子の対応する強度から減算された。新しい重みが、PLS回帰を用いてそれぞれの遺伝子に対して計算され、異なるアレイプラットフォームからの外部データセットにおける検証のために使用され得る最終遺伝子の分類子モデル40の遺伝子および44の遺伝子の分類子モデルをもたらした第III相。第III相において、他のアレイプラットフォームからのものであり得るデータセットを用いた分類子の検証のために、以下のステップが行われた:1.アンチセンスのプローブセットを除く該当する場合、分類子における遺伝子に対してマッピングするプローブセットが判定される2.分類子におけるそれぞれの遺伝子に関するすべてのプローブセットにわたる中央値の強度が計算され、低下した遺伝子強度マトリックスを得る。a.プローブセットが特定のアレイプラットフォーム上の遺伝子に存在しない場合、トレーニングデータから観察された平均が代用として使用される。3.それぞれの試料に対するすべてのプローブセットの中央値が計算され、低下した遺伝子強度マトリックスから減算される。4.それぞれの遺伝子に対する値は、シグネチャーにおけるその遺伝子の重みを乗じる。5.シグネチャーにおける遺伝子のそれぞれに対する4つの地点で得た値は、その試料に対してシグネチャースコアを生じるように一緒に加える。6.この分類子は、それぞれの試料に対するスコアを得、応答する可能性が高い患者から応答する可能性が低い患者に層別化するために使用され得る。[実施例2]44の遺伝子のDDRDの分類子モデルのインシリコでの検証44の遺伝子のDDRDの分類子モデルの性能は、元のAlmac乳房データセットおよび3つの独立したデータセット内でROC受信者動作特性曲線下面積AUCによって立証された。AUCは、観察された疾患スケールにおいて計算された統計値であり、分類子モデルを用いた表現型の予測の有効性の尺度であるWrayet.al.,PLoSGeneticsVol6,1-9。0.5のAUCは、ランダム分類子に特有であり、1.0のAUCは、クラスの完全分離を示す。したがって、44の遺伝子のDDRDの分類子モデルが、DNA損傷を与える薬剤およびDNA修復標的療法剤を含む標準的な乳癌および卵巣癌の治療薬物クラスへの応答の予測、およびそのための患者の選択が可能であるかどうかを判定するために、その仮説は、これらのデータセット内の適用後のAUCが0.5を超え、また、最低信頼間隔も0.5を超えなくてはならない。BRCA突然変異を散発性腫瘍から分離する44の遺伝子の分類子モデルの能力の評価DDRDの状態を予測するために分類子スコアを使用して、BRCA突然変異の試料を散発性試料と分離するためのモデルの能力を評価した。本解析を行い、分類子モデルとBRCA突然変異状態との間の関係を評価した。BRCA突然変異腫瘍は、機能的BRCA1/2の欠如によるDNA損傷応答の欠損のために起こる高度のゲノムの不安定性を示す。したがって、その仮説は、DDRDの分類子モデルがBRCA突然変異試料をBRCA野生型散発性試料から分離することができなければならないことである。図3は、44の遺伝子の分類子モデルがBRCA突然変異を約0.68のAUCを有する散発性試料から分離することを示し、ここで、最低信頼間隔は両方のモデルにおいて約0.56であり表3A、その性能がランダム分類子よりも著しく良好であることを示す。したがって、本解析は、44の遺伝子のDDRDの分類子モデルがDNA損傷を修復することができないために高いゲノムの不安定性を有する試料を特定することが可能であることを確認する。独立したマイクロアレイの臨床的データセットに対する分類子モデルの適用独立した乳房のマイクロアレイ臨床的データセット1DNA損傷化学療法に対する44の遺伝子のDDRDの分類子モデルの予測力の評価DNA損傷化学療法に対する応答を予測するために44の遺伝子のDDRDの分類子モデルの能力を評価するために、それを3つの公的に入手可能なデータセットから組み合わせたデータに適用した。それぞれの研究において、乳癌患者は、DNAを直接的に損傷する薬物であるネオアジュバント5-フルオロウラシル、アントラサイクリン、およびシクロホスファミドベースのレジメンにより治療した。第1のデータセットTabchyetal.,2010および第2のデータセットIwamotoetal.,2011はそれぞれ、フルオロウラシル、ドキソルビシン、およびシクロホスファミドFACによるネオアジュバント治療後、87および50個のER陽性およびER陰性の原発性乳癌試料に対する応答データを得た。第3のデータセットBonnefoietal.,LancetOncol8,1071-10782007は、ネオアジュバント5-フルオロウラシル、エピルビシン、およびシクロホスファミドFEC治療後、66個のER陰性の原発性乳癌試料に対する応答データを得た。それぞれの研究は、終点として、病理学的完全応答pCRまたは余病RDを使用した。それぞれのデータセットが比較的小さいとき、このデータを組み合わせて、解析の力を増大した。解析は、44の遺伝子のDDRDの分類子モデルがアントラサイクリンベースの化学療法に対する応答と著しく関連したことを示した相対リスクRR=4.13、CI=1.94-9.87、AUC=0.78、CI=0.70-0.85、P=0.001、表3B、図4。分類子の陰性予測値NPVは、陽性予測値PPVよりも相当高く0.90対0.44、表3B、DDRD陰性腫瘍がDNA損傷化学療法に対して応答する可能性が低いことを示す。段階的ロジスティック回帰を使用して、44の遺伝子のDDRDの分類子モデルの能力を判定し、臨床的変数に対して調節するとき、組み合わせたデータセットにおける応答を予測した表4。44の遺伝子のDDRDの分類子モデルは、単変量解析において最も著しい臨床的変数があることが判定された。多変量解析は、44の遺伝子のDDRDの分類子モデルの予測値が、段階、等級、およびとりわけER状態から独立していることを確認した。エストロゲン、プロゲステロン、およびHER2受容体に対する否定性は、異常なDDRのバイオマーカーとして、ひいては、DNA損傷およびDNA修復標的療法剤に対する応答として示唆されているFoulkesetal.,2010。しかしながら、このアプローチは、ER陽性であることが報告されている20のBRCA1および40のBRCA2突然変異腫瘍を除外するFoulkesetal.,2004、Tungetal.,2010。対照的に、採用した解析アプローチによって、FECおよびFACのデータセットを組み合わせた解析内で44の遺伝子のDDRDの分類子の予測値の多変量解析によって立証されるように、44の遺伝子のDDRDの分類子がER陽性およびER陰性の両方の腫瘍において、DDRDのサブグループを検出し、ER状態からのその非依存性を示す。臨床的に、これは、ER状態に関係なく、DNA損傷治療に対する患者の予測された応答性を判定するために、すべての乳癌患者に適用され得ることを示唆するため、DDRDの分類子の翻訳適用の重要な態様である。2タキサン含有化学療法レジメンに対する44の遺伝子のDDRDの分類子モデルの予測力の評価タキサン等の非DNA損傷剤を含有する化学療法レジメンに対する応答を予測するために、44の遺伝子のDDRDの分類子モデルの力が評価された。321人の原発性乳癌患者に対して、パクリタキセルおよびFACT/FACによるネオアジュバント治療後の応答データを有する3つのデータセットからのデータが組み合わせられ、この応答をpCRとして定義したHessetal.,2006、Leeetal.,2010、Tabchyetal.,2010。44の遺伝子のDDRDの分類子モデルは両方とも応答と関連したAUC=0.61、CI=約0.52~0.69、表3B、図5が、この性能は、FAC/FECのみで治療した試料内のものと比較して著しく減少した。加えて、多変量解析は、T/FACに対して応答を予測する能力において、DDRDの分類子が他の臨床的パラメータP=0.21から独立しなかったことを示した表4。これは、DDRDの分類子によって検出されたサブグループが抗微小管剤も含有するレジメンよりもむしろDNA損傷のみのレジメンに対してより感受性があることを示唆している。独立した卵巣のマイクロアレイ臨床的データセット別の疾患領域における44の遺伝子のDDRDの分類子モデルの性能を研究することが決定された。したがって、分類子モデルの性能が、漿液性組織を有する一組の259個のFFPE原発性卵巣癌試料内で評価された。これらの試料は、白金の補助治療あるいは白金およびタキサンの補助治療のいずれかを受けた患者からのものであり、卵巣癌DSA商標においてプロファイルされた。応答データは、RESISTおよび/または血清マーカーCA125レベルによって判定された。これらの試料への44の遺伝子のDDRDの分類子モデルの適用により、非応答者と応答者を有意に区別することが証明され、約0.68のAUCおよび約0.59のより低い信頼限界を得た図6。44の遺伝子のDDRDの分類子モデルは、ファンコニ貧血/BRCA経路の機能障害を検出する。BRCA1およびBRCA2を含む、ファンコニ貧血/BRCAFA/BRCA経路は、DNA修復において不可欠な役割を果たし、突然変異または後成的サイレンシングのいずれかにより、乳癌において消失され得るKennedyandD’Andrea,2006。したがって、44の遺伝子のDDRDの分類子モデルがBRCA1およびBRCA2に加えてこの経路のメンバーの廃止を検出し得るかどうかが判定された。FA/BRCA経路において一連の突然変異を担持する21人のFA患者および機能的なFA/BRCA経路を有する11人の健常な対照の骨髄から生成されるマイクロアレイデータを用いて公的データセットが特定されたVanderwerf,S.M.,etal.,Blood114,5290-52982009。44の遺伝子のDDRDの分類子モデルは、FA/BRCA突然変異試料と0.90のAUCを有する正常な試料とを有意に区別しCI=0.76~1.00、P<0.001、図7、これにより多重機構を通じてDDRDの分類子とFA/BRCA経路の機能障害との間の強い相関関係を示した。44の遺伝子のDDRDの分類子モデルのインシリコでの検証の要約44の遺伝子のDDRDの分類子モデルのインシリコでの検証を以下に示す:a44の遺伝子のDDRDの分類子モデルは、野生型BRCA散発性乳房の腫瘍試料とBRCA突然変異の乳房の腫瘍試料とを有意に区別することが可能である。これは、DDRDの分類子モデルがBRCA突然変異腫瘍等の高レベルのゲノムの不安定性を有する腫瘍と関連する生態を検出することが可能であることを意味する。これらの腫瘍は、一般に、DNA損傷化学療法レジメンに対してより良好に応答する。b44の遺伝子のDDRDの分類子モデルは、FACおよびFECBonnefoietal.,2007、Iwamotoetal.,2011、Tabchyetal.,2010ならびにT/FACHessetal.,2006、Leeetal.,2010、Tabchyetal.,2010によるネオアジュバント治療後の3つの独立した乳房のデータセットの組み合わせにおいて、非応答者pCRを示さなかったものを定義された応答者pCRを示したものと有意に区別することが可能である。44の遺伝子のDDRDの分類子モデルは、他の臨床学的因子から独立しており、FAC/FECを組み合わせた解析において最も有意に独立した応答の予測子であることが見いだされた。これらの研究は、未使用の冷凍FF試料を用い、2つの異なるマイクロアレイプラットフォーム、即ち、AffymetrixX3PマイクロアレイおよびAffymetrixU133Aマイクロアレイを用いて実行された。これらの結果は、異なる試料材料FFPEの代わりにFF、および2つの異なるマイクロアレイのプラットフォームからマイクロアレイデータを利用する独立した乳房のデータセット内の44の遺伝子のDDRDの分類子モデルの性能を検証する。c44の遺伝子のDDRDの分類子モデルは、白金または白金/タキサンベースの療法による補助治療後の独立したAlmac卵巣のデータセット内の非応答者と応答者とを有意に区別することが可能である。このデータは、AlmacOvarianDSA商標においてプロファイルされたFFPE試料を用いて生成された。d44の遺伝子のDDRDの分類子モデルは、骨髄組織試料を用いて、FA/BRCA突然変異試料と正常な試料とを有意に区別すること可能であり、これにより多重機構を通じてDDRDの分類子とFA/BRCA経路の機能障害との強い相関関係を示す。要約すると、DDRDの分類子モデルは、独立して検証され、3つの異なる疾患領域乳房、卵巣、およびFAにわたる性能におけるロバスト性を示し、これは、4つの異なるマイクロアレイプラットフォームAlmacBreastDSA商標およびAlmacOvarianDSA商標、AffymetrixX3PマイクロアレイおよびAffymetrixU133Aマイクロアレイからのデータを利用する2つの異なる試料型FFPEおよびFFにおいて、4つの異なる化学療法レジメンFAC、FEC、T/FAC、および白金/タキサンに対して応答者と非応答者を区別する能力を示した。DDRDが、DNA損傷治療剤に対して応答性がある独立した予測子であり、FA/BRCA経路における突然変異を予測することができることを示している。この性能の塑性および再現性は、44の遺伝子の分類子モデルによって特定されるDDRDのサブグループ内で特定される生態がDNA損傷を与える薬剤に対して応答を予測することに有意かつ堅牢に関連し、したがって、DNAを直接的に損傷する薬物、DNAを間接的に損傷する薬物、または正常なDNA損傷シグナリングおよび/または修復プロセスを阻害する薬物を含む、標準的な乳癌および卵巣癌の治療薬物クラスに対する応答を予測し、そのために患者を選択するために使用することができるサブタイプを特定する本発明の特許請求を支持することを意味する。[実施例3]44の遺伝子のDDRDの分類子モデルのインビトロ検証44の遺伝子の分類子モデル内で得られた遺伝子を内在する生態を評価するために、多くの研究は乳房の細胞株のパネルを用いてインビトロで行われた。方法細胞株の維持HCC1937親、HCC1937-EV、およびHCC1937-BR細胞株は、PaulHarkin教授によりQueen’sUniversityCollegeBelfastQUBから快く寄付された。細胞株は、通常、50Uのペニシリン/mL、50μgのストレプトマイシン/mL、2mMのグルタミン、1mMのピルビン酸ナトリウム、および20v/vウシ胎仔血清FBSを添加したRPMI-1640培地中で維持された。HCC1937-EVおよびHCC937-BR細胞株はまた、0.2mL/mgのジェネティシンも必要とされた。細胞株は、5CO2の加湿環境で、37°Cで培養された。クローン形成アッセイ-PARP-1阻害剤の感受性の判定PARP-1阻害剤KU0058948に対する感受性の測定については、指数関数的に成長している細胞を、6ウェルプレートに播種した。播種してから24時間後、細胞は漸増用量の薬物を含む培地に供した。細胞培地を4~5日おきに補充した。12~14日後、細胞をメタノール中に固定し、クリスタルバイオレット溶液で染色し、計数した。特定の用量に対する対照の生存率は、ビヒクル処理した細胞の平板効率で割ったその用量に対する平板効率として計算された。生存曲線および半数阻害濃度IC50値は、GraphPadPrismを用いて計算された。細胞生存アッセイ-シスプラチン感受性の判定シスプラチンに対する感受性の測定については、指数関数的に成長している細胞を、96ウェルプレートに播種した。播種してから24時間後、細胞は漸増用量のシスプラチンを含む培地に供した。細胞は、薬物の存在下で、96時間インキュベートし、その後、細胞の生存率をPromegaCellTitre-Glo発光細胞生死判別アッセイを用いて評価した。細胞の感受性は、ビヒクルDMSO対照の割合として計算された。生存曲線および半数阻害濃度IC50値は、GraphPadPrismを用いて計算された。結果DDRDのサブグループは、乳癌細胞株モデル内で特定され得る。前臨床モデルシステムを使用して、44の遺伝子のDDRDの分類子が異常なDDRの評価基準であったことを確認した。HCC1937乳癌細胞株は、BRCA1突然変異によるDDRDであるTomlinsonetal.,1998。44の遺伝子の分類子をHCC1937空ベクター対照細胞HCC1937-EVおよびBRCA1機能性が修正されたHCC1937細胞HCC1937-BRに適用された図7A。DDRDの44の遺伝子の分類子スコアは、それぞれ、0.5111および0.1516の平均スコアを有する、HCC1937-BR細胞と比較してHCC1937-EV内で高くなることが見出される図7B。DDRDの44の遺伝子の分類子スコアと一致して、HCC1937BRCA1突然変異細胞株は、BRCA1を修正した細胞株と比較してPARP-1阻害剤KU0058948図7Cおよびシスプラチン図7Dに対してより感受性があった。これらの前臨床データは、DDRDの44の遺伝子の分類子が、DDRD陽性腫瘍細胞において免疫シグナリングを測定し、DNA損傷剤シスプラチンおよびDNA修復標的薬剤PARP-1阻害剤の両方に対する応答と相関させることを示唆している。DDRDの44の遺伝子の分類子は、ファンコニ貧血/BRCA経路の機能障害を検出する。BRCA1およびBRCA2を含む、ファンコニ貧血/BRCAFA/BRCA経路は、DNA修復において不可欠な役割を果たし、突然変異または後成的サイレンシングのいずれかにより、乳癌において消失され得るKennedy,R.D.,andD’Andrea,A.D.,JClinOncol24,3799-38082006。DDRDの44の遺伝子の分類子がBRCA1およびBRCA2に加えてこの経路のメンバーの廃止を検出し得るかどうかが判定された。FA/BRCA経路において一連の突然変異を担持する21人のFA患者および機能的なFA/BRCA経路を有する11人の健常な対照の骨髄から生成されるマイクロアレイデータを用いて公的データセットが特定されたVanderwerfetal.,2009。DDRDの44の遺伝子の分類子は、FA/BRCA突然変異試料と0.90のAUCを有する正常な試料とを有意に区別しCI=0.76~1.00、P<0.001、これにより多重機構を通じてDDRDの分類子とFA/BRCA経路の機能障害との間の強い相関関係を示した。結論DDRDの44の遺伝子の分類子スコアは、BRCA1突然変異において有意に高く、ひいては、同系のBRCA1を修正した細胞株と比較して、DDRDのHCC1937乳癌細胞株において有意に高かった。44の遺伝子の分類子スコアが、これらの細胞内のDDRの機能障害と相関させるとき、DDRDの分類子によって検出された免疫シグナリングがその細胞に内在し、リンパ球浸潤の作用ではないことを示す。BRCA1およびBRCA2は、FA/BRCADDRネットワークの一部を示し、これは突然変異または約33の乳癌において過少発現であることが報告されている多くの他のタンパク質を含むKennedy,R.D.,andD’Andrea,A.D.,JClinOncol24,3799-38082006。前述のように、DDRDの44の遺伝子の分類子は、FA突然変異を有する患者からの骨髄試料と正常な対照を有意に区別した。これは、DDRDの分類子が、具体的にBRCA1またはBRCA2の機能障害というよりもむしろ経路内の任意の異常性を検出することが可能であることを示唆している。DDRDの44の遺伝子の分類子が、PTEN欠損等の他の機構によるDDR欠損、細胞周期のチェックポイントの機能障害、または代謝障害による増加した活性酸素種等を有する腫瘍を特定し得ることが可能である。構造性のDNA損傷により、これらの腫瘍は、PARP-1またはCHK1/2阻害剤等のDNA修復標的療法剤に対して応答性がある可能性が高い。"