Profily génovej expresie na predpovedanie výsledkov rakoviny prsníka

Je ešte 22 strany.

Pozerať všetko strany alebo stiahnuť PDF súbor.

Text

Pozerať všetko

0001 Predíožený vynález sa týka spôsobov klasifikácie vzoriek rakoviny prsníka do podtypov a hodnotenia prognózy a odpovede na liečbu u pacientov postihnutých rakovinou prsníka.0002 Rakovina prsníka je druhým najčastejším typom rakoviny u žien v Spojených štátoch, druhým po rakovine kože. Jedna žena z ôsmich v USA má šancu vzniku rakoviny prsníka v priebehu svojho života a Americká spoločnosť pre problematiku rakoviny (American Cancer Society) odhaduje, že vroku 2007 bude v USA ohlásených viac než 178 480 nových prípadov invazívneho karcinómu prsníka. Rakovina prsníka je druhou najčastejšou príčinou úmrtí na rakovinu u žien, s viac než 40 000 úmrtiami ročne. vylepšené detekčné spôsoby, radové snlmkovanie a pokroky v liečbe v poslednom desaťročí výrazne zlepšili vyhliadky žien s diagnostikovanou rakovinou prsníka. Dnes je približne 80 prípadov rakoviny prsníka diagnostikovaných v skorých štádiách ochorenia, kedy je miera prežitia najvyššia. Výsledkom je, že asi 85 percent pacientov s rakovinou prsníka prežíva po dobu najmenej piatich rokov po diagnóze. Napriek týmto pokrokom má približne 20 žien s diagnostikovanou rakovinou prsníka v skorom štádiu zlý desaťročný výsledok a počas tohto obdobia u nich dôjde k recidíve ochorenia, metastázovaniu alebo úmrtiu.0003 ístý významný výskum bol zameraný na identifikáciu spôsobov a faktorov na posudzovanie prognózy rakoviny prsníka a predikciu odpovede na liečbu (pozri všeobecne, Ross a Hortobágyi, ed. (2005) Moíecular Oncoíogy of Breast Cancer (Jones and Bartlett Publishers, Boston, MA) a v ňom uvedené odkazy). Prognostické ukazovatele zahŕňajú bežné faktory, ako je velkosť nádoru, nodáíny status a histologický stupeň, rovnako ako molekuláme markery,ktoré poskytujú niektoré informácie týkajúce sa prognózy a pravdepodobne reakcie na konkrétnu liečbu. Napríklad,stanovenie hladiny estrogénu (ER) a progesterónu (PgR), stavu receptorov pre steroidné honnóny sa stalo rutinným postupom pri hodnotení pacientov s rakovinou prsníka. Pozri napríklad Fitzgibbons akoí., Arch. Pathol. Lab. Med. 1242966-78, 2000. Pri nádoroch, ktoré sú pozitívne na hormonálne receptory, je pravdepodobnejšie, že budú reagovat na hormonálnu terapiu a tiež budú rásť menej agresívne, čo bude mať za následok lepšiu prognózu u pacientov s ER/PgR nádormi. Zvýšená expresia humánneho receptora epidennáíneho rastového faktora 2 (Her-Z/neu). transmembránového tyrozínkinázového receptorového proteínu, bola korelovaná so zlou prognózou rakoviny prsníka(pozri napr. Ross a kol., The Oncologist 8307-25. 2003) a expresia HER-2 v nádoroch prsníka sa používa na predikciu odpovede na terapeutickú liečbu anli-HER-Z monokíonálnu protilátkou trastuzumabom (Herceptin®, Genentech, South San Francisco, CA).0004 K dispozícii sú spôsoby klasifikácie a hodnotenia prognózy a liečby pacientov s rakovinou prsníka. Spôsoby zahŕňajú predikciu podtypu karcinómu prsníka pomocou algoritmu vyvinutého na stratiñkáciu pacientov na základe vnútorného podtypu rakoviny prsníka. Predikčný model je založený na profile génovej expresie vnútorných génov uvedených v Tabuíke 1. V niektorých uskutočneniach je algoritrnom najbližší ťažiskový algoritmus, podobný algoritmu používanému v predikčnej microarray analýze (PAM). Aígoritmus môže byť vyvinutý na základe údajov získaných z profilov génovej expresie uložených pod prístupovým číslom GSE 10886 v National Center for Biotechnology Information Gene Expression Omnibus. Tento predikčný model, ktorý je v tomto dokumente označovaný ako klasifikačný model PAM 50, môže byť použitý na presné predpovedanie vnútorného podtypu pacienta s diagnózou alebo s podozrením na rakovinu prsníka.0005 Ďalej sú poskytnuté kompozície a spôsoby predikcie výsledku alebo reakcie na liečbu pacienta s diagnózou alebo s podozrením na rakovinu prsníka. Tieto spôsoby sú užitočné na vedenie alebo stanovenie možností liečby pacienta postihnutého rakovinou prsníka. Spôsoby podľa vynálezu ďalej zahŕňajú prostriedky na vyhodnocovanie proñíov génovej expresie, vrátane mikročipov a kvantitatlvnych PCR testov, rovnako ako kity, ktoré obsahujú činidlá na vykonávanie spôsobov podľa tohto vynálezu.0006 Obrázok 1 znázorňuje výsledky založené na predikcii podtypu pomocou PAM 50 klasitikátora. Klasiñkácia PAM 50 pre LumA, LumB. bohatého na HER 2. bazálny typ a norrnáíne tkanivo ukazuje prognostickú signiñkanciu pre 1 451 pacientov v rámci všetkých 5 testovacích súborov dohromady (A), pričom 376 pacientov dostávala samotnú endokrinnú terapiu (B) a 701 pacientov bez metastáz v uzíinách nedostávalo žiadnu systémovú terapiu s pomocnou látkou (C). Obrázok 2 znázorňuje klasilikáciu rizika pre testovacie prípady využitím modelu vnútorných podtypov a dvoch klinických premenných.(A) skóre rizika recidívy pre každý podtyp rakoviny prsníka nízke rizikové skóre -0.1, stredne rizikové skóre medzi -0,1 a 0,2 a vysoko rizikové skóre z 0,2. (B) Kaplan-Meierova krivka a signitikancia skóre rizika pre všetkých 1 286 skúšobných vzoriek, (C) 376 pacientov, ktorí dostávali iba endokrinnú terapiu s pomocnou látkou, a (D) 560 pacientov, ktorí boli bez uzlín a nedostávali žiadnu systémovú terapiu s pomocnou látkou.Obrázok 3 znázorňuje Iineáme skóre pre prognózu pomocou klinického modelu podtypov pre riziko recidívy po 5 rokoch. Lineárny fit s 95 intervalmi spoľahlivosti kalibruje skóre rizika recidívy. Kontinuálny model rizík s podtypom a klinickými premennými (T a N) bol kalibrovaný od 657 pacientov s ER-pozitivnym včasných štádiom karcinómu prsníka (A), a 1286 pacientov s ER-pozitivnym a ER-negatívnym ochorením a stupňom 1-3 (B).Obrázok 4 znázorňuje spojitosť PAM 50 vnútorné podtypu, stanoveného pomocou qPCR z parafínových blokov, s (A) preživanim bez recidívy a (B) preživanim špecifickým pre ochorenie u 702 žien s invazívnym karcinómom prsníka liečených pomocnou látkou tamoxifénom.Obrázok 5 znázorňuje Kaplan-Meierovu analýzu preživania špeciñckého pre rakovinu prsníka u pacientov zaradených do kategórií s nízkym, stredným a vysokým rizikom aplikovanlm algoritmu pre riziko recidívy na qPCR dáta získané z parafínových blokov. (A) ROR-S, (B) ROR-C.Obrázok 6 znázorňuje Kaplan-Meierovu analýzu preživania špecifického pre rakovinu prsníka u pacientov zaradených do kategórií s nízkym, stredným a vysokým rizikom (ako je definované vyššie na nezávislom materiáli za použitia ROR-C algoritmu pre ženy s (A) ochorením bez metastáz v uzlinách a (B) ochorením s metastázami v uzlinách).Obrázok 7 znázorňuje Kaplan- Meierovu analýzu preživania špecifického pre rakovinu prsníka u pacientov zaradených do kategórii s metastázami v uzlinách alebo bez metastáz v uzlinách u žien s nízkym rizikom ROR-C (horný lavý panel), žien s miernym rizikom ROR-C (horný pravý panel). žien s vysokým rizikom ROR-C (spodný ľavý panel). Pre priame porovnanie sa všetky krivky v pravom dolnom paneli prekrývajú. U žien s nízkym ROR-C nie je žiadny signiñkantný rozdiel vo výsledkoch v závislosti od nodálneho statusu. Obrázok 8 znázorňuje, že analýza modelu ROR-C v porovnaní s pravdepodobnosťou preživania,rozdelenou podľa počtu zúčastnených lymíatických uzlín, ukazuje dobré výsledky bez ohľadu na nodálny status kategórie u pacientov s ROR-C hodnotami nižšími ako 25, ktorí majú prekrývajúce sa intervaly 95 spoľahlivosti (označené prerušovanou čiarou).Obrázok 9 znázorňuje výsledky Kaplana-Meyerovej analýzy, ktorá bola vykonaná oddelene na jednotlivých rizikových skupinách s pomocnou látkou a rozdiely v preživaní medzi 90-95 a 95-100 rizikovými skupinami boli testované pomocou log-rank testu.Obrázok 10 znázorňuje výsledky Kaplana-Meyerovej analýzy, ktorá bola vykonaná oddelene na jednotlivých rizikových skupinách s pomocnou látkou, a rozdiely v preživaní medzi (A) predpokladaným BCSS s pomocnou látkou 80-90 , nízkym ROR-S vs. stredný/vysoký (B) predpokladaným BCSS s pomocnou látkou 70-80 , nízkym ROR-S vs. stredný/vysoký a (C) predpokladaným BCSS s pomocnou látkou 70 ,nízkym ROR-S vs. stredný/vysoký.PODROBNÝ OPIS WNÁLEZU Prehlad0007 Napriek nedávnym pokrokom zostáva výzvou liečby rakoviny zamerať sa na špecíñcké liečebné režimy pre odlišné typy nádorov s odlišnou patogenézou a nakoniec prispôsobiť liečbu nádoru s cieľom maximalizovať výsledok. Najmä potom, ako bola pacientovi diagnostikovaná rakovina, ako je napriklad rakovina prsníka, sú potrebné spôsoby, ktoré by lekárom umožnili predvídať očakávaný priebeh ochorenia, vrátane pravdepodobnosti opätovného výskytu rakoviny, dlhodobého preživania pacienta a podobne, a vybrať najvhodnejšie možnosti liečby.0008 Na účely tohto vynálezu pojem rakovina prsníka zahŕňa nasledovné stavy, ktoré boli na základe biopsie alebo histológie klasifikované ako malígna patológia. Klinické vymedzenie diagnóz rakoviny prsníka je dobre známe v Iekárskych odboroch. Odborníkom zdanej oblasti bude zrejmé, že rakovina prsníka sa týka akejkoľvek malignity prsného tkaniva vrátane karcinómu a sarkómu. V niektorých uskutočneniach zahŕňa rakovina prsníka duktálny karcinóm in situ (DCIS), lobulárny karcinóm in sítu (LCIS) alebo mucinózny karcinóm. Rakovina prsníka sa tiež vzťahuje na intiltrujúci sa duktálny (IDC) alebo infiltrujúci sa Iobulárny karcinóm (ILC). Vo väčšine uskutočnení vynálezu je predmetom záujmu človek - pacient, u ktorého je podozrenie alebo ktorému dokonca bola diagnostikovaná rakovina prsníka.0009 Rakovina prsníka je heterogénne ochorenie vzhľadom na molekulárne zmeny a bunkové zloženie. Táto rozmanitosť je výzvou pre výskumných pracovníkov, ktorí sa snažia vyvíjať klasiñkácie, ktoré by boli klinicky významné. Protilovanie génovej expresie technikou microarray poskytuje možnosť nahliadnuť do zložitosti nádorov prsníka a môže byť použitá na získanie prognostických informácii mimo štandardných patologických parametrov (1-7).0010 Profilovanie expresie v nádoroch prsníka identifikuje biologicky a klinicky odlišné molekulárne podtypy,ktoré si môžu vyžadovať rôzne liečebné prístupy vant Veer 2005 Loi 2007 Cheang 2008 a. Hlavné vnútorné podtypy rakoviny prsníka označované ako luminálny A, luminálny B, bohatý na HER 2, bazáíny typ, majú rozdielne klinické príznaky, odlišné riziká recidívy a odlišnú odpoveď na liečbu Sorlie 2003. Vnútorné podtypy známe ako Luminal A (luma), Luminal B (LumB). bohatý na HER 2, bazáíny typ a normálne tkanivo bolí objavené pomocou nekontrolovaného hierarchického zhlukovania údajov z microarray analýzy (1,8). Vnútorné gény, ako je opísané vPerou a kol. (2000) Nature 406747-752, sú štatisticky vybrané tak, aby vykazovali nízku variabilitu v expresii medzi kópiami biologickej vzorky od rovnakého jedinca a vysokú variabilitu expresie vo vzorkách od rôznych jedincov. Vnútorné gény sú tak klasiñkačnými génmi pre klasiñkáciu karcinómu prsníka. Hoci na odvedenie vnútorných podtypov rakoviny prsníka neboli použité klinické informácie, ukázalo sa, že táto klasifikácia má prognostický význam (1 ,6,9,10).0011 Nádory prsníka Iuminálneho podtypu sú ER pozitívne a majú podobný protil expresie keratlnu ako epitelové bunky lemujúce lúmen prsných kanálikov (TayIor-Papadimitriou a kol. (1989) J. Cell Sci 94403-413,Perou a kol. (2000) New Technologies for Life Sciences A Trends Guide 67-76, z ktorých každý je tu začlenený formou odkazu v plnom rozsahu). Naopak, ER-negatívne nádory môžu byť rozdelené do dvoch hlavných podtypov, konkrétne podtyp so zvýšenou expresiou (a sú DNA amplitikované pre) HER-2 a GRB 7 (bohatý na HER-2) a bazálne nádory, ktoré majú proñl expresie podobný bazálnemu epitelu a exprimujú keratln 5, GB a 17. Oba tieto nádorové podtypy sú agresívne a zvyčajne viac smrtiace ako luminálne nádory avšak existujú podtypy Iuminálnych nádorov s rôznymi výsledkami. Luminálne nádory so zlými výsledkami zdielajú tú histopatologickú vlastnosť, že sú vyššieho stupňa a majú molekulárnu vlastnosť vysoko exprimujúcich sa proliferačných génov. 0012 Translácia vnútorných podtypov do klinického testu bola náročná, pretože nekontrolované zhlukovanie je vhodnejšie pre organizovanie velkých množstiev vzoriek a génov, než klasifikácia jednotlivých vzoriek pomocou malých génových súborov.0013 Preto boli spôsoby uvedené vtomto dokumente a kompozície pre klasifikáciu vnútorných podtypov rakoviny prsníka vylepšené. Spôsoby využívajú kontrolovaný algoritmus pre klasiñkáciu vzoriek v súlade svnútornými podtypmi rakoviny prsníka. Tento algoritmus, vtomto dokumente označovaný ako klasiñkačný model PAM 50. je založený na protile génovej expresie deñnovaného podsúboru vnútorných génov, ktorý bol v tomto dokumente identitikovaný ako hlavný pre klasiñkáciu vnútorných podtypov s rakovinou prsníka a pre predpovedanie rizika recidívy a/alebo reakcie na liečbu u pacienta s diagnostikovanou rakovinou prsníka. Podsúbor génov je spolu s primérmi špecitickými pre ich detekciu uvedený v Tabulke 1.0014 V niektorých uskutoćneniach je aspoň 40 génov uvedených v Tabulke 1 použitých vklasitikačnom modeli PAM 50. V iných uskutočneniach je použitých aspoň 41, aspoň 43, aspoň 44, aspoň 45. aspoň 46, aspoň 47, aspoň 48, aspoň 49 alebo všetkých 50 vnútorných génov uvedených v Tabulke 1. Spôsoby opisané v tomto dokumente nie sú určené na použitie s jedným alebo iba s niektorými z génov uvedených v Tabulke 1. Vskutočnosti práve kombinácia všetkých vnútorných génov umožňuje najpresnejšiu klasitikáciu vnútorného podtypu a prognostiky výsledku alebo terapeutickej odpovede na liečbu. Preto spôsoby opisané v tomto dokumente v rôznych uskutočneniach zahŕňajú získanie genetického profilu v podstate všetkých génov uvedených v Tabulke 1. V podstate všetkých môže zahŕňať aspoň 47, aspoň 48, aspoň 49 alebo všetkých 50 génov uvedených V Tabulke 1. Ak nie je uvedené inak , v podstate všetkých sa vzťahuje na aspoň 49 génov uvedených v Tabulke 1. Odborníkovi zdanej oblasti techniky bude tiež zrejmé, že jeden podsúbor génov uvedených v tabuľke 1 môže byť použitý na vyvinutie algoritmu na predpovedanie podtypu rakoviny alebo výsledku a ďalší podsúbor génov môže byt použitý na charakterizáciu subjektu. Výhodne sa na vyvinutie algoritmu využíva všetkých 50 génov a aspoň 49 génov sa využíva na charakterizáciu subjektu.Tabulka 1. Zoznam vnútorných génov PAM 50REFREZENTATÍVNE PRÍSTUFOVÉ ćlsLo GENOVEJ BANKYFDRWAR DOVÝ PRIMER IDREVERZNÝ PRIMER IU NOA 0 TR 3 B NNL 020445 l NM- AAAGATYCCTGGG , TGGGGCAGTTCTGTA 51 001040135 ACCTGA nacrrc AL M 0,0005 ACAGCCACTTTCA 2 CGATGGTTTTGTACA 52 GAAGCAAG AGATITCTC G 1 M 004320 CTGGAAGAGTTGA 3 GCAAATCCTTGGGCA BA - ATAAAGAGC GA 53 B 002 M 000000 TACCTGAACCGGC 4 GCCGTACAGTTCCAC- ACCTG AAAGG R 05 M 00101227, GCACAAAGCCATT 5 GACGCTTCCTATCAC l CTAAGTC rcmrrc GCTGGCTGAGCAG 0 ITCCTCCATCAAGAG BLVRA BX 647539 G CAACA 00 m, M 00,000 cmcoccroAocc 7 GGGCACATCCAGAT 57 mm omREPREZENTATÍVNE 55 ° Ě GÉN ĚEÄSĚÍXŽĚŘLO FORWARDOVÝ PRIMER fo REVERZW FRIMER No GGCCAAAATCGAC GGGTCTGCACAGACT 58 CCNE 1 ES 0135498 AGGAC a GCAT GTGGAT GACCA GTAAATCACGT CT ACTTGGGATATGTGA 60 C 006 M 301 254 GAGCCT ATAAGACC CDC A 1 NM 031 423 GGAGGCGGAAGAA 1 1 GGGGAAAGACAAAG 51 ACCAG TITCCA cDHa 50041846 GACAAGGAGAATC ACTGTCTGGGTCCAT 62 AAAAGATCAGC GGCTA CENPF NM 016343 GTGGCAGCAGATC GGATTTCGTGGTGGG 53 ACAA TTC CEP 55 AB 0 g 1343 CCTCACGAATTGCI 1 4 CCACAGTCTGTGATA 54 GAACTT AACGG CATGAAATAGTGC 5 CCATCAACAHCTCT 65 CXXCS 50006428 ATAGTTTGCC 1 ITATGAACG ACACAGAATCTAT 3 6 ATCAACTCCCAAACG 56 EGFR NNLOOSZZS ACCCACCAGAGT GTCAC ERBB 2 N M 0 O 1005852 GCT GGCI CT CACA 17 GCCCTTACACATCGG 57 CT GATAG AGAAC 55 m NM 001122742 GCAGGGAGAGGAG 15 GACTTCAGGGTGCT G 58 ITTGT GAC 5 x 01 NM 130398 CCCATCCATGTGA 19 TGTGAAGCCAGCAA 59 GGAAGTATAA TATGT ATC FGFR 4 B 2096 CľT CTľ GGACCTT G 20 TATTGGGAGGCAGG 70 GCG AGGTTTA Fox A 1 NMQ 04496 GCTACTACGCAGA 21 CTGAGTTCATGTTGC 71 CACG TGACC FOXC 1 NMým 453 GATGTTCGAGTCA 22 GACAGCTACTATTCC 72 CAGAGG CGTI Gpm 60 M 2492 TTCGGCTGGAAGG 23 TATGTGAGTAAGCT C 73 AACC GGAGAC M 3051 o CGTGGCAGATGTG 24 AGTGGGCATCCCGTA 74 AACGA GA HSPC 150 NM 014175 GGAGATCCGTCAA AGTGGACATGCGAG(UBEŽT) CTCCAAA TGGAG NM 006845 TGGGTCGTGTCAG CACCGCIGGAAACT MP 20 ° GAAAC GAAC N CGCAGTCATCCAG CGTGCACATCCATGA KNTCZ Moo 61 o 1 AGATGTG CC ACICAGTACAAGA GAGGAGATGACCTI 78 KRTM 50042437 MGMCCG 23 CGC RT 7 Amma, GTTGGACCAGTCA 29 GCCATAGCCACTGCC 79 K 1 ACATCTCTG ACT

MPK / Značky

MPK: C12Q 1/68

Značky: expresie, výsledkov, génovej, predpovedanie, profily, rakoviny, prsníka

Odkaz

<a href="http://skpatents.com/103-e16270-profily-genovej-expresie-na-predpovedanie-vysledkov-rakoviny-prsnika.html" rel="bookmark" title="Databáza patentov Slovenska">Profily génovej expresie na predpovedanie výsledkov rakoviny prsníka</a>

Podobne patenty