ES2552937T3 - Factor de predicción de supervivencia para linfoma difuso de células B grandes - Google Patents

Factor de predicción de supervivencia para linfoma difuso de células B grandes Download PDF

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Rita M. Braziel
Richard I. Fisher
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Armando López-Guillermo
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Elaine S. Jaffe
Georg Lenz
H.Wilson. Wyndham
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Sandeep S. Dave
Randy D. Gascoyne
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Abstract

Método de predicción del resultado de supervivencia basándose en una o más muestras de linfoma difuso de células B grandes (DLBCL), método que comprende: a) aislar productos de expresión génica de una o más muestras de biopsia de DLBCL de un sujeto tratado con un régimen terapéutico que incluye quimioterapia y rituximab (R-CHOP); b) obtener un perfil de expresión génica a partir de los productos de expresión génica, en el que el perfil de expresión comprende un nivel de expresión para cada uno de al menos 31 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresión génica de células B de centro germinal (GCB) y al menos 226 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresión génica estromal-1; c) determinar un valor de firma de GCB y un valor de firma estromal-1 a partir del perfil de expresión génica, en el que el valor de firma de GCB es un promedio de los niveles de expresión de los al menos 31 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresión génica de GCB y el valor de firma de estromal-1 es un promedio de los niveles de expresión de los al menos 226 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresión génica estromal-1; d) calcular una puntuación de factor de predicción de supervivencia >= A - [(x)*(el valor de firma de GCB)] - [(y)*(el valor de firma de estromal-1)], en la que A es un término de desviación, (x) es un factor de escala de entre 0,200 y 0,625, e (y) es un factor de escala de entre 0,800 y 1,250, y e) determinar el resultado de supervivencia para el sujeto basándose en la puntuación de factor de predicción de supervivencia calculada en la etapa d) para cualquier valor igual fijo de A y para cualquier valor igual fijo de (x) e (y), en el que una puntuación inferior de factor de predicción de supervivencia indica un resultado de supervivencia más favorable y una puntuación superior de factor de predicción de supervivencia indica un resultado de supervivencia menos favorable para el sujeto.

Description

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El documento WO2005/024043 no menciona casos tratados con R-CHOP.
Por consiguiente, existe la necesidad de nuevos metodos para distinguir entre subtipos de DLBCL que sean significativos desde el punto de vista del pronostico para pacientes tratados con R-CHOP.
Breve sumario de la invencion
La invencion proporciona metodos y matrices relacionadas con un factor de prediccion de supervivencia basado en la expresion genica para pacientes con DLBCL, incluyendo pacientes tratados con el tratamiento de referencia actual, que incluye quimioterapia y la administracion de rituximab.
La invencion proporciona un metodo de prediccion del resultado de supervivencia basandose en una o mas muestras de linfoma difuso de celulas B grandes (DLBCL). El metodo incluye aislar productos de expresion genica de una o mas muestras de biopsia de DLBCL de un sujeto tratado con un regimen terapeutico que incluye quimioterapia y rituximab (R-CHOP). El metodo comprende ademas obtener un perfil de expresion genica a partir de los productos de expresion genica, en el que el perfil de expresion comprende un nivel de expresion para cada uno de al menos 31 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de celulas B de centro germinal (GCB) y al menos 226 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de estromal-1. El metodo tambien incluye determinar un valor de firma de GCB y un valor de firma de estromal-1 a partir del perfil de expresion genica, en el que el valor de firma de GCB es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 31 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de GCB y el valor de firma de estromal-1 es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 226 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de estromal-1. Se calcula una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia que es igual a A - [(x)*(el valor de firma de GCB)] - [(y)*(el valor de firma de estromal-1)], en el que A es un termino de desviacion, (x) es un factor de escala de entre 0,200 y 0,625, e (y) es un factor de escala de entre 0,800 y 1,250. El metodo incluye ademas determinar el resultado de supervivencia para el sujeto basandose en la puntuacion de factor de prediccion de supervivencia calculada para cualquier valor igual fijo de A y para cualquier valor igual fijo de (x) e (y), en el que una puntuacion inferior de factor de prediccion de supervivencia indica un resultado de supervivencia mas favorable y una puntuacion superior de factor de prediccion de supervivencia indica un resultado de supervivencia menos favorable para el sujeto.
La invencion tambien proporciona un metodo de prediccion del resultado de supervivencia basandose en una o mas muestras de linfoma difuso de celulas B grandes (DLBCL). El metodo comprende aislar productos de expresion genica de una o mas muestras de biopsia de DLBCL de un sujeto tratado con un regimen terapeutico que incluye quimioterapia y rituximab (R-CHOP). El metodo incluye ademas obtener un perfil de expresion genica a partir de los productos de expresion genica, en el que el perfil de expresion genica comprende un nivel de expresion para cada uno de al menos 31 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de celulas B de centro germinal (GCB), al menos 226 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de estromal- 1 y al menos 58 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de estromal-2. El metodo tambien comprende determinar un valor de firma de GCB, un valor de firma de estromal-1 y un valor de firma de estromal-2 a partir del perfil de expresion genica, en el que el valor de firma de GCB es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 31 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de GCB y el valor de firma de estromal-1 es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 226 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de estromal-1 y el valor de firma de estromal-2 es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 58 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de estromal-2. Se calcula una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia usando la ecuacion: puntuacion de factor de prediccion de supervivencia = A - [(x)*(el valor de firma de GCB)] - [(y)*(el valor de firma de estromal-1)] + [(z)*(el valor de firma de estromal-2)], en la que A es un termino de desviacion y (x) es un factor de escala de entre 0,200 y 0,625, (y) es un factor de escala de entre 0,800 y 1,250 y (z) es un factor de escala de entre 0,450 y 0,900. El metodo comprende ademas calcular la probabilidad de un resultado de supervivencia para el sujeto mas alla de una cantidad de tiempo t tras el tratamiento para DLBCL, en el que la probabilidad del resultado de supervivencia del sujeto P(SO) se calcula usando la ecuacion: P(SO) = sOc(t)(exp((s)*puntuaci6n de factor de predicci6n de supervivencia)), en la que sOt)(t) es la probabilidad del resultado de supervivencia, que corresponde al valor de tiempo mas largo menor que t en una curva de resultado de supervivencia, y en la que (s) es un factor de escala de entre 0,970 y 0,980.
La invencion proporciona ademas una matriz seleccionado como diana que comprende al menos una sonda o conjunto de sondas para cada gen en (a) una firma de expresion genica de celulas B de centro germinal (GCB) que comprende al menos 31 de los genes de firma de GCB enumerados en la tabla 1, (b) una firma de expresion genica de estromal-1 que comprende al menos 226 de los genes de firma de estromal-1 enumerados en la tabla 1 y (c) una firma de expresion genica de estromal-2 que comprende al menos 58 de los genes de firma de estromal-2 enumerados en la tabla 1, en la que la matriz comprende sondas para menos de 10.000 genes.
Breve descripcion de los dibujos
La figura 1A es una grafica de estimacion de Kaplan-Meier que representa la probabilidad de supervivencia libre de progresion frente al tiempo (en anos) de pacientes con DLBCL GCB y DLBCL ABC. La grafica indica que los pacientes con GCB tienen una probabilidad mas favorable, es decir, superior de tasa de supervivencia libre de
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progresion que los pacientes con ABC durante al menos cinco anos tras la terapia con R-CHOP.
La figura 1B es una grafica de estimacion de Kaplan-Meier que representa la probabilidad de supervivencia global frente al tiempo (en anos) de pacientes con DLBCL GCB y DLBCL ABC. La grafica indica que los pacientes con GCB tienen una probabilidad mas favorable, es decir, superior de supervivencia global que los pacientes con ABC durante al menos cinco anos tras la terapia con R-CHOP.
La figura 1C es una serie de cuatro graficas de estimacion de Kaplan-Meier que representan las probabilidades de supervivencia global frente al tiempo (en anos) en pacientes con DLBCL. Cada una de las cuatro graficas correlaciona la probabilidad de supervivencia global con la firma de expresion genica de ganglio linfatico/estromal-1, celulas B de centro germinal, proliferacion o MHC de clase II, respectivamente. Ademas, en cada grafica, se uso la expresion promedio de los genes de firma en cada muestra de biopsia para clasificar los casos y dividir la cohorte en grupos de cuartil tal como se indica.
La figura 2A es un par de graficas de estimacion de Kaplan-Meier que representan la probabilidad de supervivencia libre de progresion y la probabilidad de supervivencia global, tal como se indica, frente al tiempo (en anos) entre pacientes con DLBCL tratados con R-CHOP. Las muestras de pacientes se clasificaron segun un modelo de dos variables creado usando las firmas de celulas B de centro germinal (GCB) y estromal-1 y se dividieron entre los grupos de cuartil.
La figura 2B es un par de graficas de Kaplan-Meier que representan la probabilidad de supervivencia libre de progresion y la probabilidad de supervivencia global, tal como se indica, frente al tiempo (en anos) entre pacientes con DLBCL tratados con R-CHOP. Las muestras de pacientes se clasificaron segun una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia derivada de un modelo que incorpora las firmas de celulas B de centro germinal, estromal-1 y estromal-2 y se dividieron entre los grupos de cuartil.
La figura 2C es una serie de tres graficas de estimacion de Kaplan-Meier que representan la probabilidad de supervivencia global frente al tiempo (en anos) entre pacientes con DLBCL tratados con R-CHOP en los grupos de riesgo de IPI bajo, intermedio o alto indicados. Se estratificaron las muestras de pacientes segun la misma puntuacion de factor de prediccion de supervivencia usada en la figura 2B, excepto porque se fusionaron los cuartiles primero y segundo, y se fusionaron los cuartiles tercero y cuarto.
La figura 3 representa los niveles de expresion de los genes de firma de celulas GCB, estromal-1 y estromal-2 indicados en muestras de biopsia de DLBCL ABC, GCB y sin clasificar. Se representan los niveles de expresion genica relativa segun la escala mostrada. En la parte inferior se muestran los promedios de firma para cada paciente. Tambien se muestra la puntuacion estromal, que es el componente del modelo de supervivencia al que contribuye la diferencia entre los promedios de firma de estromal-2 y estromal-1. Se muestra la puntuacion de factor de prediccion de supervivencia para cada paciente y se uso para ordenar las clases, tras agrupar en las categonas de DLBCL ABC, DLBCL GCB y sin clasificar.
La figura 4A representa la expresion genica relativa de firmas de estromal-1, estromal-2 y celulas B de centro germinal en subpoblaciones malignas CD19+ y no malignas CD19- de celulas aisladas de tres muestras de biopsia de pacientes con DLBCL. Los genes de firma estromal-1 y estromal-2 se expresaban mas en las celulas no malignas, mientras que los genes de firma de celulas B de centro germinal se expresaban mas en las celulas malignas. Se representan las razones de log2 de niveles de expresion genica en la subpoblacion CD19- con respecto a los de las subpoblaciones CD19+ segun la escala mostrada.
La figura 4B representa los resultados del analisis de enriquecimiento genico que compara la firma genica de estromal-1 con las firmas de mesenquima-1 y mesenquima-2 (de celulas de origen mesenquimal normales), con una firma de monocitos expresada mas en monocitos de sangre normales que en celulas B, T y NK de la sangre, y en una firma de celulas pan-T expresadas mas en celulas T de la sangre que en celulas B, celulas NK y monocitos de la sangre. Aunque se observo una relacion entre la firma de estromal-1 y las firmas de mesenquima-1, mesenquima- 2 de monocitos, no se observo ninguna relacion entre la firma de estromal-1 y una firma de celulas pan-T expresada mas en celulas T de la sangre que en celulas B, celulas NK y monocitos de la sangre. Los niveles de expresion genica relativa se expresan segun la escala mostrada.
La figura 5A es una grafica de estimacion de Kaplan-Meier que representa la probabilidad de supervivencia global frente al tiempo (en anos) en casos de DLBCL segregados segun los niveles de expresion de protema SPARC, tal como se indica.
La figura 5B es un par de imagenes que muestran la identificacion de vasos sangumeos tumorales mediante analisis de inmunohistoqmmica de celulas endoteliales CD34+ en biopsias de DLBCL representativas que tienen densidad de vasos sangumeos baja o alta (objetos CD34+/|iM2), tal como se indica.
La figura 5C es una grafica que representa la correlacion entre la densidad de vasos sangumeos tumorales y la puntuacion estromal en biopsias de DLBCL analizadas.
La figura 6A es una grafica de estimacion de Kaplan-Meier que representa la probabilidad de supervivencia global
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frente al tiempo (en anos) para pacientes con DLBCL tratados con “LLMPP CHOP” tras la terapia. La grafica indica que en esta cohorte los pacientes con DLBCL GCB muestran una supervivencia global significativamente superior en comparacion con pacientes con DLBCL ABC tras la terapia con CHOP.
La figura 6B es una grafica de estimacion de Kaplan-Meier que representa la probabilidad de supervivencia global frente al tiempo (en anos) para pacientes con DLBCL tratados con “MMMLNP CHOP” tras la terapia. En esta cohorte, los pacientes con DLBCL GCB muestran una supervivencia global significativamente superior en comparacion con pacientes con DLBCL ABC tras la terapia con CHOP.
La figura 7 es un conjunto de cuatro graficas de estimacion de Kaplan-Meier que representan la probabilidad de supervivencia global frente al tiempo (en anos) en una cohorte de “MMMLNP CHOP”. Cada uno de las cuatro graficas correlaciona la probabilidad de supervivencia global con la firma de expresion genica de ganglio linfatico/estromal-1, celulas B de centro germinal, proliferacion o MHC de clase II, respectivamente. Ademas, en cada grafica, se uso la expresion promedio de los genes de firma en cada muestra de biopsia para clasificar los casos y dividir la cohorte en grupos de cuartil tal como se indica.
La figura 8A es una grafica de estimacion de Kaplan-Meier que representa la probabilidad de supervivencia global frente al tiempo (en anos) en una cohorte de “LLMPP CHOP”, que se dividio segun los niveles de expresion de firma de MHC de clase II. Los pacientes con expresion baja de firma de MHC de clase II tienen una supervivencia global significativamente inferior en comparacion con pacientes con expresion normal de MHC de clase II.
La figura 8B es una grafica de estimacion de Kaplan-Meier que representa la probabilidad de supervivencia global frente al tiempo (en anos) en una cohorte de “MMMLNP CHOP”, que se dividio segun los niveles de expresion de firma de MHC de clase II. Los pacientes con expresion baja de firma de MHC de clase II tienen supervivencia global significativamente inferior en comparacion con pacientes con expresion normal de MHC de clase II.
La figura 8C es una grafica de estimacion de Kaplan-Meier que representa la probabilidad de supervivencia global frente al tiempo (en anos) en una cohorte de “LLMPP R-CHOP”, que se dividio segun los niveles de expresion de firma de MHC de clase II. No hubo diferencia significativa en la supervivencia global de pacientes con expresion baja de firma de MHC de clase II en comparacion con pacientes con expresion normal de MHC de clase II.
La figura 9A es un par de graficas de estimacion de Kaplan-Meier que representan las probabilidades de supervivencia libre de progresion o supervivencia global, tal como se indica, frente al tiempo (en anos) entre pacientes agrupados en cuartiles segun un modelo de expresion genica que consiste en firma de estromal-1, firma de GCB y firma 122 tras la terapia con R-CHOP.
La figura 9B es un par de graficas de estimacion de Kaplan-Meier que representan las probabilidades de supervivencia global frente al tiempo (en anos) entre pacientes de la cohorte de “MMMLNP CHOP” agrupados en cuartiles segun un modelo de expresion genica que consiste en o bien firma de estromal-1 y firma de gCb o bien firma de estromal-1, GCB y firma de 122, tal como se indica, tras la terapia con CHOP.
La figura 9C es una grafica de estimacion de Kaplan-Meier que representa las probabilidades de supervivencia global frente al tiempo (en anos) entre pacientes de la cohorte de “MMMLNP CHOP” agrupados en cuartiles segun un modelo de expresion genica que consiste en firma de estromal-1, firma de GCB y firma de estromal-2 tras la terapia con CHOP.
La figura 10A es una grafica de estimacion de Kaplan-Meier que representa la supervivencia global entre pacientes de grupo de riesgo de mdice de pronostico internacional (IPI) revisado bajo estratificados segun la puntuacion de factor de prediccion de resultado basado en la expresion genica. Tras agrupar a los pacientes en cuartiles segun la puntuacion de factor de prediccion de resultado basado en la expresion genica, se fusionaron los cuartiles 1 y 2 (puntuacion de modelo baja), y se fusionaron los cuartiles 3 y 4 (puntuacion de modelo alta).
La figura 10B es una grafica de estimacion de Kaplan-Meier que representa la supervivencia global entre pacientes de grupo de riesgo de mdice de pronostico internacional (IPI) revisado intermedio estratificados segun el factor de prediccion de resultado basado en la expresion genica. Tras agrupar a los pacientes en cuartiles segun la puntuacion de factor de prediccion de resultado basado en la expresion genica, se fusionaron los cuartiles 1 y 2 (puntuacion de modelo baja), y se fusionaron los cuartes 3 y 4 (puntuacion de modelo alta).
La figura 10C es una grafica de estimacion de Kaplan-Meier que representa la supervivencia global entre pacientes de grupo de riesgo de mdice de pronostico internacional (IPI) revisado alto estratificados segun el factor de prediccion de resultado basado en la expresion genica. Tras agrupar a los pacientes en cuartiles segun la puntuacion de factor de prediccion de resultado basado en la expresion genica, se fusionaron los cuartiles 1 y 2 (puntuacion de modelo baja), y se fusionaron los cuartiles 3 y 4 (puntuacion de modelo alta).
La figura 11 representa la expresion genica de firma mesenquimal-1 normal y firma mesenquimal-2 normal en diversos tejidos normales.
Descripcion detallada de la invencion
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La invencion proporciona un factor de prediccion de supervivencia basado en la expresion genica para pacientes con DLBCL, incluyendo aquellos pacientes que reciben el tratamiento de referencia actual, R-CHOP. El factor de prediccion de supervivencia puede usarse para determinar la probabilidad relativa de un resultado de supervivencia en un sujeto espedfico. El factor de prediccion de supervivencia tambien puede usarse para predecir; es decir, determinar la probabilidad esperada de que se produzca un resultado de supervivencia en un periodo definido tras el tratamiento para DLBCL. Tal informacion de pronostico puede ser muy util tanto para el paciente como para el medico. Los pacientes con puntuaciones de factor de prediccion de supervivencia que indican un resultado inferior con terapia con R-CHOP podnan ser candidatos a un regimen terapeutico diferente si, por ejemplo, experimentan recidiva a partir del tratamiento con R-CHOP. El factor de prediccion de supervivencia tambien puede usarse en el diseno de estudios clmicos y analisis de datos clmicos para proporcionar un estudio cuantitativo de los tipos de pacientes con DLBCL de los que se reunieron datos clmicos. El factor de prediccion puede usarse para mejorar una o mas comparaciones entre datos de fuentes diferentes (por ejemplo, de ensayos clmicos diferentes), permitiendo comparaciones con respecto a caractensticas de pacientes, que se manifiestan en los niveles de expresion genica que determinan y, por tanto, se incorporan en el factor de prediccion. Ademas, la invencion proporciona informacion que puede ser muy valiosa para un paciente con DLBCL, puesto que el paciente puede verse inclinado a organizar su vida de manera muy diferente, dependiendo de si el paciente tiene una probabilidad de supervivencia alta o baja y/o permanece libre de progresion durante un periodo de tiempo tras el tratamiento.
En el presente documento se usan las siguientes abreviaturas: ABC, linfoma difuso de celulas B grandes de tipo de celulas B activadas; CHOP, ciclofosfamida, doxorubicina, vincristina y prednisona; IC, intervalo de confianza; COP, ciclofosfamida, vincristina y prednisona; DLBCL, linfoma difuso de celulas B grandes; DOD, muerto por enfermedad; ECOG, Eastern Cooperative Oncology Group (grupo oncologico cooperativo del este); FACS, clasificacion celular activada por fluorescencia; FH, hiperplasia folicular; FISH, hibridacion in situ por fluorescencia; FL, linfoma folicular; GC, centro germinal; GCB, linfoma difuso de celulas B grandes de tipo de celulas B de centro germinal; IPI, mdice de pronostico internacional; LPC, linfoma linfoplasmadtico; MHC, complejo mayor de histocompatibilidad; NA, no disponible o no aplicable; NK, linfocito citolftico natural; PCR, reaccion en cadena de la polimerasa; RQ-PCR, PCR cuantitativa en tiempo real; RT-PCR, reaccion en cadena de la polimerasa con transcriptasa inversa; SAGE, analisis en serie de la expresion genica; WHO, Organizacion Mundial de la Salud.
El termino “R-CHOP” tal como se usa en el presente documento se refiere generalmente a cualquier regimen terapeutico que incluye quimioterapia y la administracion de rituximab. Por consiguiente, aunque el termino puede referirse a la terapia de combinacion con rituximab que incluye un regimen de CHOP de ciclofosfamida, doxorubicina, vincristina y prednisona, el termino R-CHOP tambien puede referirse a terapia que incluye rituximab en combinacion con un regimen quimioterapico distinto de CHOP.
El termino “datos de expresion genica” asf como “nivel de expresion genica” tal como se usan en el presente documento se refiere a informacion en relacion con el nivel de expresion relativo o absoluto de un gen o conjunto de genes en una celula o grupo de celulas. El nivel de expresion de un gen puede determinarse basandose en el nivel de ARN, tal como ARNm, codificado por el gen. Alternativamente, el nivel de expresion puede determinarse basandose en el nivel de un polipeptido o fragmento del mismo codificado por el gen. Los datos de expresion genica pueden adquirirse para una celula individual, o para un grupo de celulas tal como una muestra de tumor o biopsia. Los datos de expresion genica y los niveles de expresion genica pueden almacenarse en medios legibles por ordenador, por ejemplo, el medio legible por ordenador usado conjuntamente con un dispositivo de lectura de chip o micromatriz. Tales datos de expresion genica pueden manipularse para generar firmas de expresion genica.
El termino “micromatriz” “matriz,” o “chip” se refiere a una pluralidad de sondas de acido nucleico acopladas a la superficie de un sustrato en ubicaciones conocidas diferentes. El sustrato es preferiblemente solido. Se han descrito micromatrices de manera general en la tecnica en, por ejemplo, las patentes estadounidenses n.os 5.143.854 (Pirrung), 5.424.186 (Fodor), 5.445.934 (Fodor), 5.677.195 (Winkler), 5.744.305 (Fodor), 5.800.992 (Fodor) y 6.040.193 (Winkler) y Fodor et al, Science, 251:767-777 (1991).
El termino “firma de expresion genica” o “firma” tal como se usa en el presente documento se refiere a un grupo de genes que se expresan de manera coordinada. Los genes que constituyen esta firma pueden expresarse en un linaje celular, fase de diferenciacion espedficos, o durante una respuesta biologica particular. Los genes pueden reflejar aspectos biologicos de los tumores en los que se expresan, tales como la celula de origen del cancer, la naturaleza de las celulas no malignas en la biopsia y los mecanismos oncogenicos responsables del cancer (Shaffer et al., Immunity, 15: 375-385 (2001)). Los ejemplos de firmas de expresion genica incluyen firmas de ganglio linfatico, proliferacion (Rosenwald et al., New Engl. J. Med., 346: 1937-1947 (2002)), MHC de clase II, DLBCL ABC alto, diferenciacion de celulas B, celulas T, macrofagos, respuesta inmunitaria-1 y respuesta inmunitaria-2 (publicacion de solicitud de patente estadounidense n.° 2007/0105136 (Staudt)).
El termino “valor de firma” tal como se usa en el presente documento corresponde a una combinacion matematica de mediciones de niveles de expresion de los genes en una firma de expresion genica. Un valor de firma a modo de ejemplo es un promedio de firma que corresponde al promedio o media de los niveles de expresion individuales en una firma de expresion genica.
El termino “puntuacion de factor de prediccion de supervivencia” tal como se usa en el presente documento se
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refiere a una puntuacion generada por un modelo de multiples variables usado para predecir la supervivencia basandose en la expresion genica. Se preve que un sujeto con una puntuacion superior de factor de prediccion de supervivencia tendra una supervivencia inferior que un sujeto con una puntuacion inferior de factor de prediccion de supervivencia.
El termino “supervivencia” o “supervivencia global” tal como se usa en el presente documento puede referirse a la probabilidad o posibilidad de que un sujeto sobreviva durante un periodo de tiempo particular. Alternativamente, puede referirse al periodo probable de supervivencia para un sujeto, tal como la media o la mediana esperada del tiempo de supervivencia para un sujeto con un patron de expresion genica particular.
El termino “supervivencia libre de progresion” tal como se usa en el presente documento puede referirse a la probabilidad o posibilidad de que un sujeto sobreviva sin progresion o empeoramiento significativo de la enfermedad durante un periodo de tiempo particular. Alternativamente, puede referirse al periodo probable de supervivencia para un sujeto sin progresion o empeoramiento significativo de la enfermedad, tal como la media o la mediana esperada del tiempo de supervivencia para un sujeto con un patron de expresion genica particular sin progresion o empeoramiento significativo de la enfermedad.
El termino “resultado de supervivencia” tal como se usa en el presente documento puede referirse a supervivencia, supervivencia global o supervivencia libre de progresion.
El termino “factor de escala” tal como se usa en el presente documento se refiere a un factor que relaciona el cambio en la expresion genica con el pronostico. Un ejemplo de un factor de escala es un factor obtenido maximizando las probabilidades parciales del modelo de riesgos proporcionales de Cox.
Las firmas de expresion genica, los valores de firma, las puntuaciones de factor de prediccion de supervivencia, las puntuaciones estromales, las curvas de estimacion de supervivencia y las probabilidades de supervivencia dadas a conocer en el presente documento pueden almacenarse en formato codificado digitalmente en medios legibles por ordenador, por ejemplo, medios legibles por ordenador usados conjuntamente con dispositivos de lectura de chip o micromicromatriz o medios legibles por ordenador usados para almacenar datos de pacientes durante el tratamiento para DLBCL. Tales medios y dispositivos especializados que los usan, por ejemplo, para aplicaciones de diagnostico y clmicas, se conocen en la tecnica.
La invencion proporciona un metodo para predecir un resultado de supervivencia en un sujeto al que se le diagnostica DLBCL usando datos de expresion genica. Tales datos pueden reunirse usando cualquier metodo eficaz de cuantificacion de la expresion genica. Por ejemplo, los datos de expresion genica pueden medirse o estimarse usando una o mas micromicromatrices. Las micromatrices pueden ser de cualquier tipo eficaz, incluyendo, pero sin limitarse a, a base de acidos nucleicos o a base de anticuerpos. La expresion genica tambien puede medirse mediante una variedad de otras tecnicas, incluyendo, pero sin limitarse a, PCR, RT-PCR cuantitativa, PCR en tiempo real, amplificacion de ARN, hibridacion in situ, inmunohistoqmmica, inmunocitoqmmica, FACS, analisis en serie de la expresion genica (SAGE) (Velculescu et al., Science, 270: 484-87 (1995)), hibridacion por transferencia de tipo Northern o hibridacion por inmunotransferencia de tipo Western.
Las micromatrices de acidos nucleicos comprenden generalmente sondas de acidos nucleicos derivadas de genes individuales y colocadas en una matriz ordenada o sobre un soporte. Este soporte puede ser, por ejemplo, un portaobjetos de vidrio, una membrana de nailon o una oblea de silicio. Los patrones de expresion genica en una muestra se obtienen hibridando la micromatriz con el producto de expresion genica de la muestra. Este producto de expresion genica puede ser, por ejemplo, ARNm celular total, ARNr o ADNc obtenido mediante transcripcion inversa del ARN celular total. El producto de expresion genica de una muestra se marca con un marcador radiactivo, fluorescente u otro marcador para permitir la deteccion. Tras la hibridacion, se lava la micromatriz y se detecta la hibridacion del producto de expresion genica para cada sonda de acido nucleico en la micromatriz y se cuantifica usando un dispositivo de deteccion tal como un sistema de deteccion y cuantificacion de la radiactividad o microscopio confocal de barrido.
Hay dos clases amplias de micromatrices: alineamientos de ADNc y de oligonucleotidos. Los alineamientos de ADNc consisten en cientos o miles de sondas de ADNc inmovilizadas sobre un soporte solido. Estas sondas de ADNc tienen habitualmente un tamano de 100 nucleotidos o mas. Hay dos disenos usados comunmente para alineamientos de ADNc. El primero es el alineamiento de filtro de nitrocelulosa, que se prepara generalmente mediante disposicion en manchas robotica de fragmentos de ADN purificados o lisados de bacterias que contienen clones de ADNc sobre un filtro de nitrocelulosa (Southern et al., Genomics, 13: 1008-17 (1992); Southern et al., Nucl Acids Res 22: 1368-73 (1994); Gress et al., Oncogene, 13: 1819-30 (1996); Pietu et al., Genome Res., 6: 492-503 (1996)). Los otros alineamientos de ADNc usados comunmente se fabrican mediante disposicion en manchas robotica de fragmentos de PCR de clones de ADNc sobre portaobjetos de vidrio de microscopio (Schena et al., Science, 270: 467-70 (1995); DeRisi et al., Nature Genet., 14: 457-60 (1996); Schena et al., Proc. Nat'l. Acad. Sci. USA, 93: 10614-19 (1996); Shalon et al., Genome Res., 6: 639-45 (1996); DeRisi et al., Science, 278: 680-86 (1997); Heller et al., Proc. Nat'l. Acad. Sci. USA, 94: 2150-55 (1997); Lashkari et al., Proc. Nat'l. Acad. Sci. USA, 94: 1305762 (1997)). Estas micromatrices de ADNc se hibridan simultaneamente con dos sondas de ADNc fluorescentes, marcada cada una con un colorante fluorescente diferente (normalmente Cy3 o Cy5). En este formato, la expresion
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de ARNm relativa en dos muestras se compara directamente para cada gen en la micromatriz. Los alineamientos de oligonucleotidos difieren de los alineamientos de ADNc en que las sondas tienen oligonucleotidos de 20 a 25 meros. Los alineamientos de oligonucleotidos se producen generalmente mediante smtesis de oligonucleotidos in situ conjuntamente con tecnicas de enmascaramiento fotolitografico (Pease et al., Proc. Nat'l. Acad. Sci. USA, 91: 502226 (1994); Lipshutz et al., Biotechniques 19: 442-47 (1995); Chee et al., Science, 274: 610-14 (1996); Lockhart et al., Nature Biotechnol., 14: 1675-80 (1996); Wodicka et al., Nature Biotechnol., 15: 1359-6714 (1997)). El soporte solido para los alineamientos de oligonucleotidos es normalmente una superficie de vidrio o de silicio.
Se han descrito metodos y tecnicas aplicables a la smtesis y el uso de alineamientos, por ejemplo, en las patentes estadounidenses n.os 5.143.854 (Pirrung), 5.242.974 (Holmes), 5.252.743 (Barrett), 5.324.633 (Fodor), 5.384.261 (Winkler), 5.424.186 (Fodor), 5.445.934 (Fodor), 5.451.683 (Barrett), 5.482.867 (Barrett), 5.491.074 (Aldwin), 5.527.681 (Holmes), 5.550.215 (Holmes), 5.571.639 (Hubbell), 5.578.832 (Trulson), 5.593.839 (Hubbell), 5.599.695 (Pease), 5.624.711 (Sundberg), 5.631.734 (Stern), 5.795.716 (Chee), 5.831.070 (Pease), 5.837.832 (Chee), 5.856.101 (Hubbell), 5.858.659 (Sapolsky), 5.936.324 (Montagu), 5.968.740 (Fodor), 5.974.164 (Chee), 5.981.185 (Matson), 5.981.956 (Stern), 6.025.601 (Trulson), 6.033.860 (Lockhart), 6.040.193 (Winkler), 6.090.555 (Fiekowsky) y 6.410.229 (Lockhart) y la publicacion de solicitud de patente estadounidense n.° 2003/0104411 (Fodor).
Los micromatrices pueden producirse generalmente usando una variedad de tecnicas, tales como metodos de smtesis mecanica o dirigida por luz que incorporan una combinacion de metodos fotolitograficos y metodos de smtesis en fase solida. Se describen tecnicas para la smtesis de micromatrices usando metodos de smtesis mecanica en, por ejemplo, las patentes estadounidenses n.os 5.384.261 (Winkler) y 6.040.193 (Winkler). Aunque se prefiere una superficie de alineamiento plana, la micromatriz puede fabricarse sobre una superficie de practicamente cualquier forma, o incluso sobre una multiplicidad de superficies. Las micromatrices pueden ser acidos nucleicos sobre perlas, geles, superficies polimericas, fibras tales como fibras opticas, vidrio o cualquier otro sustrato apropiado. Veanse, por ejemplo, las patentes estadounidenses n.os 5.708.153 (Dower), 5.770.358 (Dower), 5.789.162 (Dower), 5.800.992 (Fodor) y 6.040.193 (Winkler).
Las micromatrices pueden empaquetarse de tal manera que se permite el uso diagnostico, o pueden ser dispositivos de todo incluido. Veanse, por ejemplo, las patentes estadounidenses n.os 5.856.174 (Lipshutz) y 5.922.591 (Anderson).
Se dispone comercialmente de micromatrices dirigidas a una variedad de fines de Affymetrix (Santa Clara, CA). Por ejemplo, estas micromatrices pueden usarse para genotipado y monitorizacion de la expresion genica.
Los datos de expresion genica pueden usarse para identificar genes que se regulan de manera coordinada. Los genes que codifican para componentes del mismo complejo de protemas de multiples subunidades a menudo se regulan de manera coordinada. Tambien se observa regulacion coordinada entre genes cuyos productos funcionan en un programa de diferenciacion comun o en la misma ruta de respuesta fisiologica. La reciente aplicacion de la obtencion de perfiles de expresion genica al sistema inmunitario ha mostrado que la diferenciacion y activacion de linfocitos van acompanadas por cambios paralelos en la expresion entre cientos de genes. Pueden usarse bases de datos de expresion genica para interpretar los cambios patologicos en la expresion genica que acompanan a autoinmunidad, deficiencias inmunitarias, canceres de celulas inmunitarias y de respuestas inmunitarias normales.
El examen y la interpretacion de grandes cuerpos de datos relativos de expresion genica es una tarea formidable. Esta terea se facilita en gran medida por algoritmos disenados para organizar los datos de forma que destacan caractensticas sistematicas, y mediante herramientas de visualizacion que representan la expresion diferencial de cada gen como intensidades y matices de color variables (Eisen et al., Proc. Nat'l. Acad. Sci. USA, 95: 14863-68 (1998)). El desarrollo de micromatrices, que pueden generar cantidades masivas de datos de expresion en un solo experimento, ha aumentando en gran medida la necesidad de metodos mas rapidos y mas eficaces de analisis de los conjuntos de datos de expresion a gran escala. Para utilizar eficazmente los datos de expresion genica de micromatrices para la prediccion de supervivencia en pacientes con DLBCL, existe la necesidad de desarrollar nuevos algoritmos que puedan identificar informacion importante y convertirla en un formato mas manejable. Ademas, las micromatrices usadas para generar estos datos pueden estar optimizadas para incorporar conjuntos de sondas que son utiles para la prediccion del resultado de supervivencia.
El analisis matematico de los datos de expresion genica es una ciencia que evoluciona rapidamente basada en una ciencia matematica rica de reconocimiento de patrones desarrollada en otros contextos (Kohonen, Self-Organizing Maps, Springer Press (Berlin 1997)). Puede usarse el analisis matematico de los datos de expresion genica, por ejemplo, para identificar grupos de genes que se regulan de manera coordinada dentro de un sistema biologico, para reconocer e interpretar similitudes entre muestras biologicas basandose en similitudes en patrones de expresion genica, y/o para reconocer e interpretar aquellas caractensticas de un patron de expresion genica que estan relacionadas con procesos o fenotipos biologicos distintos.
El analisis matematico de los datos de expresion genica a menudo comienza estableciendo el patron de expresion para cada gen sobre un alineamiento a traves de un numero (n) de muestras experimentales. El patron de expresion de cada gen puede representarse por un punto en un espacio n-dimensional, especificandose cada coordenada mediante una medicion de expresion en una de las n muestras (Eisen et al., Proc. Nat'l. Acad. Sci. USA, 95: 14863-
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68 (1998)). Entonces puede aplicarse un algoritmo de agrupamiento que usa metricas de distancia para localizar agrupaciones de genes en este espacio n-dimensional. Estas agrupaciones indican genes con patrones similares de variacion en la expresion a lo largo de una serie de experiments. Los metodos de agrupamiento que se han aplicado a datos de micromatrices en el pasado incluyen agrupamiento jerarquico (Eisen et al., citado anteriormente), mapas de auto-organizacion (SOM) (Tamayo et al., Proc. Nat'l. Acad. Sci. USA, 96: 2907-12 (1999)), k-medias (Tavazoie et al., Nature Genet., 22: 281-85 (1999)) y apareamiento determimstico (Alon et al., Proc. Nat'l. Acad. Sci. USA, 96: 6745-50 (1999)).
Puede requerirse una variedad de algoritmos diferentes, destacando cada uno caractensticas de orden distinto de los datos, para recoger el conocimiento biologico maximo de un conjunto de muestras (Alizadeh et al., J. Clin. Immunol., 18: 373-79 (1998)). Uno de tales algoritmos, el agrupamiento jerarquico, comienza determinando los coeficientes de correlacion de expresion genica para cada par de los n genes estudiados. Los genes con coeficientes de correlacion de expresion genica similares se agrupan uno junto al otro de forma jerarquica. Generalmente, genes con patrones de expresion similares en un conjunto de condiciones particulares pueden codificar para productos proteicos con papeles relacionados en la adaptacion fisiologica a esas condiciones. Los genes novedosos de funcion desconocida que se agrupan con un gran grupo de genes relacionados funcionalmente participan posiblemente en procesos biologicos similares o relacionados. Asimismo, otros metodos de agrupamiento mencionados en el presente documento tambien pueden agrupar entre sf genes que codifican para protemas con funcion biologica relacionada.
En tales metodos de agrupamiento, los genes que se agrupan entre sf reflejan una funcion biologica particular, y se denominan firmas de expresion genica (Shaffer et al., Immunity 15: 375-85 (2001)). Un tipo general de firma de expresion genica incluye genes que se expresan de manera caractenstica en un tipo de celula particular o en una fase de diferenciacion o activacion celular particular. Otro tipo general de firma de expresion genica incluye genes que se regulan en su expresion por un proceso biologico particular tal como proliferacion, o por la actividad de un factor de transcripcion o ruta de senalizacion particular.
El patron de expresion genica en una muestra biologica puede proporcionar una imagen molecular particular y accesible de su estado e identidad funcionales (DeRisi et al., Science, 278: 680-86 (1997); Cho et al., Mol. Cell., 2: 65-73 (1998); Chu et al., Science, 282: 699-705 (1998); Holstege et al., Cell., 95: 717-728 (1998); Spellman et al., Mol. Biol. Cell, 9: 3273-97 (1998)). Cada celula transduce variaciones en su entorno, estado interno y estado de desarrollo en variaciones reconocibles y medidas facilmente en sus patrones de expresion genica. Por tanto, es probable que dos muestras diferentes con patrones de expresion genica relacionados sean biologica y funcionalmente similares entre sr Por tanto, una firma de expresion genica espedfica en una muestra puede proporcionar conocimientos biologicos importantes en su composicion celular y la funcion de diversas rutas intracelulares dentro de esas celulas.
Las bases de datos de firmas de expresion genica han demostrado ser utiles para elucidar los patrones expresion genica complejos de diversos canceres. Por ejemplo, el patron de expresion de genes en la firma de celulas B de centro germinal en una biopsia de linfoma indica que el linfoma incluye celulas derivadas de la fase de diferenciacion de centro germinal. En la misma biopsia de linfoma, la expresion de genes de la firma de celulas T puede usarse para estimar el grado de infiltracion del tumor por las celulas T del huesped, mientras que la expresion de genes de la firma de proliferacion puede usarse para cuantificar la tasa de proliferacion de celulas tumorales. De esta manera, las firmas de expresion genica proporcionan un “resumen ejecutivo” de las propiedades biologicas de una muestra de tumor. Las firmas de expresion genica tambien pueden ser utiles para interpretar los resultados de un analisis supervisado de datos de expresion genica. Un analisis supervisado genera una lista de genes con patrones de expresion que se correlacionan con la supervivencia. Las firmas de expresion genica pueden ser utiles para asignar estos genes “de prediccion” a categonas funcionales. En la construccion de un modelo de multiples variables de supervivencia basado en datos de expresion genica, esta categorizacion funcional ayuda a limitar la inclusion de multiples genes en el modelo que mide el mismo aspecto de la biologfa tumoral.
El siguiente enfoque se utilizo para crear modelos de prediccion de supervivencia para el DLBCL de la invencion. Se usaron perfiles de expresion genica para crear modelos de multiples variables para predecir la supervivencia. Los metodos para crear estos modelos estaban “supervisados” porque usaban datos clmicos para guiar la seleccion de genes que iban a usarse en la clasificacion de pronostico. El metodo identifico genes con patrones de expresion que se correlacionaban con la duracion de la supervivencia global tras quimioterapia. Generalmente, el procedimiento para identificar el modelo de multiples variables para predecir la supervivencia inclrna las siguientes etapas:
1. Se identificaron genes que teman patrones de expresion asociados utilizando una sola variable con un resultado clmico particular usando un modelo de riesgos proporcionales de Cox. Generalmente, un valor de p de una sola variable <0,01 se considera el punto de corte para significacion (sin embargo, puede usarse otro criterio). Estos genes se denominaron genes “de prediccion”.
2. Dentro de un conjunto de genes de prediccion, se identificaron firmas de expresion genica.
3. Para cada firma de expresion genica asociada significativamente con supervivencia, se uso la expresion promedio de cada gen componente dentro de esta firma para generar un valor de firma de expresion genica.
4. Se construyo un modelo de Cox de multiples variables de resultado clmico usando los valores de firma de expresion genica.
5. Se anadieron genes adicionales al modelo, que se anadieron a la potencia estadfstica del modelo.
El modelo de la invencion genera una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia, estando asociada una 5 puntuacion superior con un resultado clmico peor. El modelo resultante puede usarse por separado para predecir un resultado de supervivencia. Alternativamente, el modelo puede usarse conjuntamente con uno o mas de otros modelos, dados a conocer en el presente documento o en otras referencias, para predecir un resultado de supervivencia.
La presente invencion da a conocer varias firmas de expresion genica relacionadas con el resultado clmico de 10 pacientes con DLBCL. Las firmas se identificaron usando los datos clmicos y metodos descritos mas adelante en los ejemplos 1 y 2. Tres de estas firmas de expresion genica son la firma de celulas B de centro germinal (GCB), la firma de estromal-1 y la firma de estromal-2. Cada gen componente de estas firmas se identifica en la tabla 1 segun su numero de registro de GenBank, su ID de gen asignada por Entrez Gene, un sfmbolo de gen comun y un tftulo de gen descriptivo. La tabla 1 tambien proporciona la ID de conjunto de sondas de Affymetrix, que pueden usarse (por 15 ejemplo, en la micromatriz de Affymetrix U133+ (Affymetrix, Santa Clara, CA)) para determinar el nivel de expresion genica para el gen indicado. La lista de secuencias legible por ordenador presentada con el presente documento incluye una secuencia de fragmento representativa (de aproximadamente 100 pb o mayor) para cada secuencia diana genomica enumerada en la tabla 1, seguido por la secuencia para cada sonda en el conjunto de sondas de Affymetrix correspondiente enumerado en la tabla 1.
20 Tabla 1
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
GCB
NM 052932 114908 TMEM123 protema transmembrana 123 211967 at
GCB
NM_001014380 84056 KATNAL1 protema 1 similar a subunidad A de katanina p60 227713_at
GCB
NM 004665 8875 VNN2 vanina 2 205922 at
GCB
NM 004760 9263 STK17A serina/treonina cinasa 17a (inductora de apoptosis) 202693 s at
GCB
CR590554 Clon de ADNc de longitud completa CS0DF007YJ21 de cerebro fetal de Homo sapiens (ser humano) 228464 at
GCB
NM 017599 55591 VEZT vezatina, protema transmembrana de uniones adherentes 223089 at
GCB
NM 018351 55785 FGD6 Protema 6 que contiene los dominios fYvE, RhoGEF y PH 1555136 at
GCB
NM_001007075 51088 KLHL5 protema 5 similar a kelch (Drosophila) 226001_at
GCB
NM 004845 9468 PCYT1B fosfato citidililtransferasa 1, colina, beta 228959 at
GCB
AK026881 ADNc: FLJ23228 fis, clon CAE06654 226799 at
GCB
NM 018440 55824 PAG1 fosfoprotema asociada con microdominios de glicoesfingolfpido 1 225626 at
GCB
NM 004965 3150 HMGN1 dominio 1 de union a nucleosoma de grupo de alta movilidad 200944 s at
GCB
NM 001706 604 BCL6 linfoma 6/LLC de celulas B (protema de dedos de cinc 51) 228758 at
GCB
NM_020747 57507 ZNF608 protema de dedos de cinc 608 229817_at
GCB
NM 001001695 400941 FLJ42418 protema FLJ42418 231455 at
GCB
NM 015055 23075 SWAP70 protema SWAP-70 209306 s at
GCB
NM_005607 5747 PTK2 PTK2 protema tirosina cinasa 2 208820_at
GCB
XM 027236 23508 TTC9 dominio 9 de repeticion de 213172 at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
tetratricopeptido
GCB
BQ213652 440864 LOC440864 gen hipotetico soportado por BC040724 1569034 a at
GCB
NM 005574 4005 LMO2 dominio LIM solo 2 (protema 1 similar a rombotina) 204249 s at
GCB
NM_014667 9686 VGLL4 protema 4 similar a vestigial (Drosophila) 212399_s_at
GCB
NM 002221 3707 ITPKB inositol 1,4,5-trifosfato 3- cinasa B 203723 at
GCB
NM 000902 4311 MME metalo-endopeptidasa de membrana (endopeptidasa neutra, encefalinasa) 203434 s at
GCB
NM 012446 23635 SSBP2 protema 2 de union a ADN monocatenario 203787 at
GCB
NM 024613 79666 PLEKHF2 miembro 2 de la familia F (con dominio FYVE) que contiene dominio de homologfa a pleckstrina 222699 s at
GCB
AV705976 Locus transcrito 204681 s at
GCB
NM_012108 26228 BRDG1 protema 1 de senalizacion posterior de BCR 1 220059_at
GCB
NM 014397 10783 NEK6 cinasa 6 relacionada con NIMA (gen a nunca en mitosis) 223158 s at
GCB
NM 018981 54431 DNAJC10 homologo de DnaJ (Hsp40), subfamilia C, miembro 10 225174 at
GCB
NM 001379 1786 DNMT1 ADN (citosina-5-)- metiltransferesa 1 227684 at
GCB
NM 006152 4033 LRMP protema de membrana restringida a linaje linfoide 35974 at
GCB
NM 024701 79754 ASB13 protema 13 que contiene repeticion de anquirina y caja SOCS 218862 at
GCB
NM 006085 10380 BPNT1 3'(2'), 5'-bisfosfato nucleotidasa 1 232103 at
GCB
NM 023009 65108 MARCKSL1 protema 1 similar a MARCKS 200644 at
GCB
NM_033121 88455 ANKRD13A dominio 13A de repeticion de anquirina 224810_s_at
GCB
NM 015187 23231 KIAA0746 protema KIAA0746 235353 at
GCB
NM 175739 327657 SERPINA9 inhibidor de serpina peptidasa, clado A (alfa-1 antiproteinasa, antitripsina), miembro 9 1553499 s at
GCB
NM_001012391 400509 RUNDC2B protema 2B que contiene dominio RUN 1554413_s_at
GCB
XM 034274 4603 MYBL1 protema 1 similar a homologo (aviar) de oncogen de mieloblastosis viral v-myb 1 213906 at
Estromal-1
NM 024579 79630 C1orf54 marco de lectura abierto 54 del cromosoma 1 219506 at
Estromal-1
NM 001645 341 APOC1 apolipoprotema C-1 213553 x at
Estromal-1
NM 001562 3606 IL18 interleucina 18 (factor de induccion de interferon- gamma) 206295 at
Estromal-1
NM 014479 27299 ADAMDEC1 decisina 1; similar a ADAM 206134 at
Estromal-1
NM 003465 1118 CHIT1 quitinasa 1 (quitotriosidasa) 208168 s at
Estromal-1
NM 000954 5730 PTGDS prostaglandina D2 sintasa de 21 kDa (cerebro) 211748 x at
Estromal-1
NM 001056 6819 SULT1C1 familia de sulfotransferasa, citosolico, 1C, miembro 1 211470 s at
Estromal-1
NM 018000 55686 MREG melanorregulina 219648 at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
Estromal-1
NM 001018058 22797 TFEC factor de transcripcion EC 206715 at
Estromal-1
NM 000239 4069 LYZ lisozima (amiloidosis renal) 213975 s at
Estromal-1
NM 006834 10981 RAB32 RAB32, miembro de la familia del oncogen RAS 204214 s at
Estromal-1
NM_000416 3459 IFNGR1 receptor 1 de interferon gamma 202727_s_at
Estromal-1
NM 004666 8876 VNN1 vanina 1 205844 at
Estromal-1
NM_031491 83758 RBP5 protema 5 de union a retinol, celular 223820_at
Estromal-1
NM 001276 1116 CHI3L1 protema 1 similar a quitinasa 3 (glicoprotema-39 de cartflago) 209396 s at
Estromal-1
NM 138434 113763 C7orf29 marco de lectura abierto 29 del cromosoma 7 227598 at
Estromal-1
NM 001005340 10457 GPNMB glicoprotema (transmembrana) nmb 201141 at
Estromal-1
NM 002294 3920 LAMP2 protema 2 de membrana asociada al lisosoma 203041 s at
Estromal-1
NM 002888 5918 RARRES1 agente de respuesta 1 (inducido por tazaroteno) al receptor de acido retinoico 221872 at
Estromal-1
NM 172248 1438 CSF2RA receptor del factor 2 estimulante de colonias, alfa, de baja afinidad (granulocitos-macrofagos) 210340 s at
Estromal-1
NM 018344 55315 SLC29A3 familia 29 de portador de solutos (transportadores de nucleosidos), miembro 3 219344 at
Estromal-1
NM 032413 84419 C15orf48 marco de lectura abierto 48 del cromosoma 15 223484 at
Estromal-1
NM_001001851 80760 ITIH5 inhibidor H5 inter-alfa (globulina) 1553243_at
Estromal-1
NM 000211 3689 ITGB2 integrina, beta 2 (subunidad del receptor 3 de los componentes del complemento 3 y 4) 1555349 a at
Estromal-1
NM 005213 1475 CSTA cistatina A (estefina A) 204971 at
Estromal-1
NM 003874 8832 CD84 molecula de CD84 205988 at
Estromal-1
NM 000228 3914 LAMB3 laminina, beta 3 209270 at
Estromal-1
NM 005651 6999 TDO2 triptofano 2,3-dioxigenasa 205943 at
Estromal-1
NM 001005266 283651 C15orf21 marco de lectura abierto 21 del cromosoma 15 242649 x at
Estromal-1
AV659177 Locus transcrito 230391 at
Estromal-1
NM 001747 822 CAPG protema con proteccion (filamento de actina), similar a gelsolina 201850 at
Estromal-1
NM 000784 1593 CYP27A1 citocromo P450, familia 27, subfamilia A, polipeptido 1 203979 at
Estromal-1
NM 052998 113451 ADC arginina descarboxilasa 228000 at
Estromal-1
NM 016240 51435 SCARA3 clase A de receptor eliminador, miembro 3 219416 at
Estromal-1
Z74615 COL1A1 Colageno, tipo I, alfa 1 217430 x at
Estromal-1
NM 052947 115701 ALPK2 alfa-cinasa 2 228367 at
Estromal-1
NM 021136 6252 RTN1 reticulon 1 210222 s at
Estromal-1
AL049370 Clon de ADNc de longitud completa CL0BB018ZE07 de neuroblastoma de Homo sapiens (ser humano) 213100 at
Estromal-1
NM 006042 9955 HS3ST3A1 heparan sulfato (glucosamina) 3-O- sulfotransferasa 3A1 219985 at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
Estromal-1
NM 000041 348 APOE apolipoprotema E 203382 s at
Estromal-1
NM 004994 4318 MMP9 metalopeptidasa de la matriz 9 (gelatinasa B, gelatinasa de 92 kDa, colagenasa de tipo IV de 92kDa) 203936 s at
Estromal-1
NM 001831 1191 CLU clusterina 222043 at
Estromal-1
NM 002305 3956 LGALS1 lectina, de union a galactosido, soluble, 1 (galectina 1) 201105 at
Estromal-1
NM 032024 83938 C10orf11 marco de lectura abierto 11 del cromosoma 10 223703 at
Estromal-1
NM 001025201 1123 CHN1 quimerina (quimaerina) 1 212624 s at
Estromal-1
NM 003489 8204 NRIP1 protema 1 de interaccion con receptor nuclear 202599 s at
Estromal-1
NM_032646 94015 TTYH2 homologo 2 de tweety (Drosophila) 223741_s_at
Estromal-1
NM 001312 1397 CRIP2 protema 2 rica en cistema 208978 at
Estromal-1
NM 023075 65258 MPPE1 metalofosfoesterasa 1 213924 at
Estromal-1
NM 004364 1050 CEBPA protema de union a CCAAT/potenciador (C/EBP), alfa 204039 at
Estromal-1
NM 000248 4286 MITF factor de transcripcion asociado a microftalmia 207233 s at
Estromal-1
NM 002185 3575 IL7R receptor de interleucina 7 226218 at
Estromal-1
NM_021638 60312 AFAP protema asociada a filamentos de actina 203563_at
Estromal-1
NM 003786 8714 ABCC3 casete de union a ATP, subfamilia C (CFTR/MRP), miembro 3 208161 s at
Estromal-1
730351 LOC730351 protema hipotetica LOC730351 229407_at
Estromal-1
NM 012153 26298 EHF factor homologo a ets 225645 at
Estromal-1
NM_004887 9547 CXCL14 ligando 14 de quimiocina (motivo C-X-C) 222484_s_at
Estromal-1
NM_002030 2359 FPRL2 protema 2 similar a receptor de peptido de formilo 230422_at
Estromal-1
NM_001321 1466 CSRP2 protema 2 rica en cistema y glicina 207030_s_at
Estromal-1
NM 001945 1839 HBEGF factor de crecimiento similar a EGF de union a heparina 203821 at
Estromal-1
NM 031412 23710 GABARAPL1 protema 1 similar a protema asociada a receptor de GABA(A) 208869 s at
Estromal-1
NM_006022 8848 TSC22D1 familia de dominio TSC22, miembro 1 215111 _s_at
Estromal-1
NM 016174 51148 CEECAM1 molecula 1 de adhesion a celulas endoteliales cerebrales 224794 s at
Estromal-1
NM 015103 23129 PLXND1 plexina D1 212235 at
Estromal-1
NM 003270 7105 TSPAN6 tetraespanina 6 209109 s at
Estromal-1
NM 000887 3687 ITGAX integrina, alfa X (subunidad del receptor 4 del componente del complemento 3) 210184 at
Estromal-1
NM 001864 1346 COX7A1 polipeptido 1 (musculo) de subunidad Vila de citocromo oxidasa 204570 at
Estromal-1
CR599008 GPR157 clon de ADNc de longitud completa CS0DJ007YL22 de celulas T (lmea celular Jurkat) Cot 10 normalizado 227970_at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
de Homo sapiens (ser humano)
Estromal-1
NM 198580 376497 SLC27A1 familia 27 de portadores de solutos (transportador de acidos grasos), miembro 1 226728 at
Estromal-1
NM 025106 80176 SPSB1 protema 1 que contiene dominio receptor de splA/rianodina y caja SOCS 226075 at
Estromal-1
NM 020130 56892 C8orf4 marco de lectura abierto 4 del cromosoma 8 218541 s at
Estromal-1
NM 173833 286133 SCARA5 clase A de receptor eliminador, miembro 5 (supuesto) 229839 at
Estromal-1
NM_007223 11245 GPR176 receptor 176 acoplado a protemas G 227846_at
Estromal-1
NM 013437 29967 LRP12 protema 12 relacionada con lipoprotema de baja densidad 219631 at
Estromal-1
NM 007332 8989 TRPA1 canal cationico de potencial de receptor transitorio, subfamilia A, miembro 1 228438 at
Estromal-1
NM_152744 221935 SDK1 homologo 1 de sidekick (pollo) 229912_at
Estromal-1
NM_001409 1953 MEGF6 dominios 6 similares a EGF multiple 226869_at
Estromal-1
NM_012082 23414 ZFPM2 protema de dedos de cinc, multitipo2 219778_at
Estromal-1
NM 080430 140606 SELM selenoprotema M 226051 at
Estromal-1
NM 030971 81855 SFXN3 sideroflexina 3 217226 s at
Estromal-1
NM 003246 7057 THBS1 trombospondina 1 201109 s at
Estromal-1
NM 003882 8840 WISP1 protema 1 de la ruta de senalizacion inducible de WNT1 235821 at
Estromal-1
NM 005202 1296 COL8A2 colageno, tipo VIII, alfa 2 221900 at
Estromal-1
NM 003711 8611 PPAP2A acido fosfatidico fosfatasa tipo 2A 210946 at
Estromal-1
NM 004995 4323 MMP14 metalopeptidasa de la matriz 14 (insertada en la membrana) 202828 s at
Estromal-1
NM 001005336 1759 DNM1 dinamina 1 215116 s at
Estromal-1
NM_153717 2121 EVC smdrome de Ellis van Creveld 219432_at
Estromal-1
NM 173462 89932 PAPLN papilina, glicoprotema sulfatada similar a proteoglicano 226435 at
Estromal-1
XM 496707 441027 FLJ12993 LOC441027 hipotetica 229623 at
Estromal-1
NM 001839 1266 CNN3 calponina 3, acida 228297 at
Estromal-1
NM 015429 25890 ABI3BP protema de union a la familia genica ABI, miembro 3 (NESH) 223395 at
Estromal-1
NM 002840 5792 PTPRF protema tirosina fosfatasa, tipo receptor, F 200636 s at
Estromal-1
NM 001001522 6876 TAGLN transgelina 1555724 s at
Estromal-1
NM 017637 54796 BNC2 basonuclina 2 229942 at
Estromal-1
NM 003391 7472 WNT2 miembro 2 de la familia de sitio de integracion de MMTV de tipo wingless 205648 at
Estromal-1
NM_015461 25925 ZNF521 protema de dedos de cinc 521 226677_at
Estromal-1
NM 006475 10631 POSTN periostina, factor espedfico de osteoblastos 210809 s at
Estromal-1
NM_005418 6764 ST5 supresion de tumorigenicidad 202440_s_at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
5
Estromal-1
NM 005203 1305 COL13A1 colageno, tipo XIII, alfa 1 211343 s at
Estromal-1
NM 000681 150 ADRA2A receptor adrenergico, alfa-2A 209669 at
Estromal-1
NM_006622 10769 PLK2 cinasa 2 similar a polo (Drosophila) 201939_at
Estromal-1
AL528626 Clon de ADNc de longitud completa CS0DD001YA12 de neuroblastoma Cot 50 normalizado de Homo sapiens (ser humano) 228573 at
Estromal-1
AF180519 23766 GABARAPL3 protema 3 similar a protema asociada a receptores de GABA(A) 211458 s at
Estromal-1
NM 024723 79778 MICALL2 protema 2 similar a MICAL 219332 at
Estromal-1
NM 057177 117583 PARD3B homologo B 3 defectuoso en el reparto de par-3 (C. elegans) 228411 at
Estromal-1
NM 004949 1824 DSC2 desmocolina 2 226817 at
Estromal-1
NM 032784 84870 RSPO3 homologo 3 de R-espondina (Xenopus laevis) 228186 s at
Estromal-1
NM 007039 11099 PTPN21 protema tirosina fosfatasa, tipo 21 no receptora 226380 at
Estromal-1
NM 031935 83872 HMCN1 hemicentina 1 235944 at
Estromal-1
AK022877 ARNm de la region Cri-du- chat del clon TUA8 213169 at
Estromal-1
AK127644 ADNc FLJ45742 fis, clon KIDNE2016327 236297 at
Estromal-1
AK056963 clon de ADNc de inserto de longitud completa ZE03F06 226282 at
Estromal-1
NM 000899 4254 KITLG ligando de KIT 226534 at
Estromal-1
NM_002387 4163 MCC mutada en canceres colorrectales 226225_at
Estromal-1
NM 198270 4810 NHS smdrome de Nance-Horan (cataratas congenitas y anomalfas dentales) 228933 at
Estromal-1
NM_183376 91947 ARRDC4 protema 4 que contiene dominio arrestina 225283_at
Estromal-1
NM_000216 3730 KAL1 secuencia 1 de smdrome de Kallmann 205206_at
Estromal-1
NM 001008224 55075 UACA autoantigeno uveal con dominios superenrollados y repeticiones de anquirina 223279 s at
Estromal-1
NM 133493 135228 CD109 molecula CD109 226545 at
Estromal-1
NM 005545 3671 ISLR superfamilia de inmunoglobulinas que contiene repeticion rica en leucinas 207191 s at
Estromal-1
NM_014365 26353 HSPB8 protema 8 de 22 kDa de choque termico 221667_s_at
Estromal-1
NM 014476 27295 PDLIM3 dominio 3 de PDZ y LIM 209621 s at
Estromal-1
NM 020962 57722 NOPE ortologo probable de vecino de raton de Punc E11 227870 at
Estromal-1
NM 018357 55323 LARP6 familia de dominios de ribonucleoprotema La, miembro 6 218651 s at
Estromal-1
NM 012323 23764 MAFF homologo F (aviar) de oncogen de fibrosarcoma musculoaponeurotico v-maf 36711 at
Estromal-1
NM 003713 8613 PPAP2B acido fosfatfdico fosfatasa tipo 2B 212230 at
Estromal-1
NM 023016 65124 ANKRD57 dominio 57 de repeticion de 227034 at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
anquirina
Estromal-1
NM_032777 25960 GPR124 receptor 124 acoplado a protemas G 65718_at
Estromal-1
NM 001554 3491 CYR61 inductor angiogenico, rico en cistemas, 61 201289 at
Estromal-1
NM 145117 89797 NAV2 navegador neuronal 2 218330 s at
Estromal-1
NM_001002292 79971 GPR177 receptor 177 acoplado a protemas G 228950_s_at
Estromal-1
NM 001401 1902 EDG2 receptor acoplado a protemas G de acido lisofosfatidico, diferenciacion endotelial, 2 204036 at
Estromal-1
NM 198282 340061 TMEM173 protema transmembrana 173 224929 at
Estromal-1
NM_014934 22873 DZIP1 protema 1 de interaccion con DAZ 204556_s_at
Estromal-1
NM_001901 1490 CTGF factor de crecimiento de tejido conjuntivo 209101_at
Estromal-1
NM 024600 79652 C16orf30 marco de lectura abierto 30 del cromosoma 16 219315 s at
Estromal-1
NM 138370 91461 LOC91461 protema hipotetica BC007901 225380 at
Estromal-1
NM 014632 9645 MICAL2 protema 2 que contiene dominio monooxigenasa asociado a microtubulos, calponina y LIM 212472 at
Estromal-1
NM 032866 84952 CGNL1 protema 1 similar a cingulina 225817 at
Estromal-1
NM 003687 8572 PDLIM4 dominio 4 de PDZ y LIM 211564 s at
Estromal-1
BM544548 Locus transcrito 236179 at
Estromal-1
NM 001856 1307 COL16A1 colageno, tipo XVI, alfa 1 204345 at
Estromal-1
XM_087386 57493 HEG1 homologo 1 de HEG 1 (pez cebra) 213069_at
Estromal-1
NM 003887 8853 DDEF2 factor 2 de potenciacion del desarrollo y la diferenciacion 2064144 s at
Estromal-1
NM 002844 5796 PTPRK protema tirosina fosfatasa, tipo receptor, K 203038 at
Estromal-1
NM 022138 64094 SMOC2 protema 2 de union a calcio modular relacionada con SPARC 223235 s at
Estromal-1
NM 001006624 10630 PDPN podoplanina 204879 at
Estromal-1
NM 003174 6840 SVIL supervilina 202565 s at
Stromat-1
NM 002845 5797 PTPRM protema tirosina fosfatasa, tipo receptor, M 1555579 s at
Estromal-1
NM 002889 5919 RARRES2 agente de respuesta 2 (inducido por tazaroteno) al receptor de acido retinoico 209496 at
Estromal-1
NM_006094 10395 DLC1 protema 1 delecionada en cancer de Imgado 210762_s_at
Estromal-1
NM 022463 64359 NXN nucleorredoxina 219489 s at
Estromal-1
AK027294 ADNc FLJ14388 fis, clon HEMBA1002716 229802 at
Estromal-1
NM 005711 10085 EDIL3 repeticiones similares a EGF y dominios 3 similares a discoidina I 225275 at
Estromal-1
NM 000177 2934 GSN gelsolina (amiloidosis, tipo fines) 200696 s at
Estromal-1
NM 016639 51330 TNFRSF12A superfamilia de receptores de factor de necrosis tumoral, miembro 12A 218368 s at
Estromal-1
NM_004460 2191 FAP protema de activacion fibroblastos, alfa 209955_s_at
Estromal-1
NM_000064 718 C3 componente 3 del complemento 217767_at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
Estromal-1
NM_016206 389136 VGLL3 protema 3 similar a vestigial (Drosophila) 227399_at
Estromal-1
NM 004339 754 PTTG1 IP protema de interaccion 1 de transformacion de tumor hipofisario 200677 at
Estromal-1
NM_003255 7077 TIMP2 inhibidor 2 de metalopeptidasa TIMP 224560_at
Estromal-1
NM 002998 6383 SDC2 sindecano 2 (heparan sulfato proteoglicano 1, asociado a superficie celular, fibroglicano) 212158 at
Estromal-1
NM 012223 4430 MYO1B miosina IB 212364 at
Estromal-1
NM 020650 57333 RCN3 reticulocalbina 3, dominio de union a calcio de mano EF 61734 at
Estromal-1
AL573464 Locus transcrito 229554 at
Estromal-1
AK001903 ADNc FLJ11041 fis, clon PLACE1004405 227140 at
Estromal-1
NM 005928 4240 MFGE8 protema de factor 8 de EGF de globulos de la grasa de la leche 210605 s at
Estromal-1
NM 000943 5480 PPIC peptidilprolil isomerasa C (ciclofilina C) 204518 s at
Estromal-1
NM 001008397 493869 LOC493869 similar a ADNc RIKEN 2310016C16 227628 at
Estromal-1
AK025431 768211 RELL1 protema 1 similar a receptor expresado en tejidos linfoides 226430 at
Estromal-1
NM 000297 5311 PKD2 protema 2 de enfermedad de rinon poliqmstico (autosomica dominante) 203688 at
Estromal-1
NM 002975 6320 CLEC11A familia 11 de dominios de lectina de tipo C, miembro A 211709 s at
Estromal-1
NM 001920 1634 DCN decorina 211813 x at
Estromal-1
NM 001723 667 DST distonina 215016 x at
Estromal-1
CR749529 ARNm; ADNc DKFZp686118116 (del clon DKFZp686118116) 227554 at
Estromal-1
NM 000165 2697 GJA1 protema de union gap, alfa 1, 43 kDa (conexina 43) 201667 at
Estromal-1
NM_012104 23621 BACE1 enzima 1 de escision de APP de sitio beta 217904_s_at
Estromal-1
NM 001957 1909 EDNRA receptor de endotelina tipo A 204464 s at
Estromal-1
NM 138455 115908 CTHRC1 protema 1 que contiene repeticion de triple helice de colageno 225681 at
Estromal-1
NM 001331 1500 CTNND1 catenina (protema asociada a cadherina), delta 1 208407 s at
Estromal-1
NM 001613 59 ACTA2 actina, alfa 2, musculo liso, aorta 200974 at
Estromal-1
NM 002192 3624 INHBA inhibina, beta A (activina A, polipeptido alfa de activina AB) 210511 s at
Estromal-1
NM 000935 5352 PLOD2 procolageno-lisina, 2- oxoglutarato 5-dioxigenasa 2 202620 s at
Estromal-1
NM 015170 23213 SULF1 sulfatasa 1 212354 at
Estromal-1
NM 006039 9902 MRC2 receptor de manosa, C tipo 2 37408 at
Estromal-1
NM 005261 2669 GEM protema de union a GTP sobreexpresada en musculo esqueletico 204472 at
Estromal-1
NM_001008707 2009 EML1 protema 1 similar a protema asociada a microtubulos de equinodermos 204797_s_at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
Estromal-1
NM 001031679 253827 MSRB3 metionina sulfoxido reductasa B3 225782 at
Estromal-1
NM_001004125 286319 TUSC1 protema 1 candidata a supresor de tumores 227388_at
Estromal-1
NM_005965 4638 MYLK miosina, cinasa de cadena ligera 202555_s_at
Estromal-1
NM_016205 56034 PDGFC factor de crecimiento C derivado de plaquetas 218718_at
Estromal-1
NM 015976 51375 SNX7 nexina 7 de clasificacion 205573 s at
Estromal-1
NM_130830 131578 LRRC15 protema 15 que contiene repeticion rica en leucinas 213909_at
Estromal-1
NM 002026 2335 FN1 fibronectina 1 212464 s at
Estromal-1
NM 006855 11015 KDELR3 receptor 3 de retencion de protemas en el retmulo endoplasmatico KDEL (Lys- Asp-Glu-Leu) 204017 at
Estromal-1
NM 002292 3913 LAMB2 laminina, beta 2 (laminina S) 216264 s at
Estromal-1
NM_002658 5328 PLAU activador de plasminogeno, urocinasa 205479_s_at
Estromal-1
NM 005529 3339 HSPG2 heparan sulfato proteoglicano 2 (perlecano) 201655 s at
Estromal-1
NM 001235 871 SERPINH1 inhibidor de serpina peptidasa, clado H (protema 47 de choque termico), miembro 1, (protema 1 de union a colageno 1) 207714 s at
Estromal-1
AJ318805 CDNA CDNA ADNc FLJ44429 fis, clon UTERU2015653 227061 at
Estromal-1
NM 000396 1513 CTSK catepsina K 202450 s at
Estromal-1
NM 031302 83468 GLT8D2 protema 2 que contiene dominio glicosiltransferasa 8 227070 at
Estromal-1
NM 080821 116151 C20orf108 marco de lectura abierto 108 del cromosoma 20 224690 at
Estromal-1
NM 002345 4060 LUM lumicano 201744 s at
Estromal-1
NM 005110 9945 GFPT2 glutamina-fructosa-6-fosfato transaminasa 2 205100 at
Estromal-1
NM 002941 6091 ROBO1 roundabout, receptor de guiado de axones, homologo 1 (Drosophila) 213194 at
Estromal-1
NM 005429 7424 VEGFC factor de crecimiento C endotelial vascular 209946 at
Estromal-1
NM 002213 3693 ITGB5 integrina, beta 5 201125 s at
Estromal-1
XM 051017 23363 OBSL1 protema 1 similar a obscurina 212775 at
Estromal-1
NM 181724 338773 TMEM119 protema transmembrana 119 227300 at
Estromal-1
NM 003474 8038 ADAM12 domino 12 de metalopeptidasa ADAM (meltrina alfa) 213790 at
Estromal-1
NM 018222 55742 PARVA parvina, alfa 217890 s at
Estromal-1
NM_006478 10634 GAS2L1 protema 1 similar a protema 2 espedfica de detencion del crecimiento 31874_at
Estromal-1
NM 000093 1289 COL5A1 colageno, tipo V, alfa 1 212489 at
Estromal-1
NM_006288 7070 THY1 antfgeno de superficie celular Thy-1 208851_s_at
Estromal-1
CD357685 TIMP2 Locus transcrito, fuertemente similar a XP_511714.1 similar a precursor de inhibidor 2 de metaloproteinasa (TIMP-2) (inhibidor tisular de metaloproteinasas-2) (CSC- 21 K) [Pan troglodytes] 231579_s_at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
Estromal-1
NM 003247 7058 THBS2 trombospondina 2 203083 at
Estromal-1
NM 000088 1277 COL1A1 colageno, tipo I, alfa 1 1556499 s at
Estromal-1
NM 006832 10979 PLEKHC1 miembro 1 que contiene domino de homologfa a pleckstrina, familia C (con dominio FERM) 209210 s at
Estromal-1
NM 021961 7003 TEAD1 miembro 1 de familia de dominios TEA (factor de potenciador transcripcional de SV40) 224955 at
Estromal-1
AK128814 ADNc FLJ25106 fis, clon CBR01467 213675 at
Estromal-1
NM 153367 219654 C10orf56 marco de lectura abierto 56 del cromosoma 10 212423 at
Estromal-1
AK092048 ARNm; ADNc DKFZp313C0240 (del clon DKFZp313C0240) 227623 at
Estromal-1
NM 005245 2195 FAT homologo 1 de supresor de tumores FAT (Drosophila) 201579 at
Estromal-1
NM 001129 165 AEBP1 protema 1 de union a AE 201792 at
Estromal-1
NM_002403 4237 MFAP2 protema 2 asociada a microfibrillas 203417_at
Estromal-1
NM 004342 800 CALD1 caldesmona 1 201616 s at
Estromal-1
NM_005576 4016 LOXL1 protema 1 similar a lisil oxidasa 203570_at
Estromal-1
NM_199511 151887 CCDC80 protema 80 que contiene dominio superenrollado 225242_s_at
Estromal-1
NM_012098 23452 ANGPTL2 protema 2 similar a angiopoyetina 213001_at
Estromal-1
NM 002210 3685 ITGAV integrina, alfa V (receptor de vitronectina, polipeptido alfa, antfgeno CD51) 202351 at
Estromal-1
NM 000366 7168 TPM1 tropomiosina 1 (alfa) 210986 s at
Estromal-1
NM_198474 283298 OLFML1 protema 1 similar a olfactomedina 217525_at
Estromal-1
NM_001424 2013 EMP2 protema 2 de membrana epitelial 225078_at
Estromal-1
NM_032575 84662 GLIS2 dedo de cinc 2 de la familia GLIS 223378_at
Estromal-1
NM 007173 11098 PRSS23 proteasa, serina, 23 226279 at
Estromal-1
NM 001015880 9060 PAPSS2 3'-fosfoadenosina 5'- fosfosulfato sintasa 2 203060 s at
Estromal-1
NM 015645 114902 C1QTNF5 protema 5 relacionada con C1q y factor de necrosis tumoral 223499 at
Estromal-1
AK130049 ADNc FLJ26539 fis, clon KDN09310 213429 at
Estromal-1
NM 001849 1292 COL6A2 colageno, tipo VI, alfa 2 209156 s at
Estromal-1
NM 001014796 4921 DDR2 familia de receptor de dominio de discoidina, miembro 2 225442 at
Estromal-1
NM 015463 25927 C2orf32 marco de lectura abierto 32 del cromosoma 2 226751 at
Estromal-1
AK055628 ADAM12 ADNc FLJ31066 fis, clon HSYRA2001153 226777 at
Estromal-1
NM 014799 9843 HEPH hefaestina 203903 s at
Estromal-1
NM 004385 1462 CSPG2 condroitin sulfato proteoglicano 2 (versicano) 221731 x at
Estromal-1
NM_152330 122786 FRMD6 protema 6 que contiene dominio FERM 6 225481_at
Estromal-1
BQ917964 PPP4R2 Locus transcrito 235733 at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
Estromal-1
NM 002615 5176 SERPINF1 inhibidor de serpina peptidasa, clado F (alfa-2 antiplasmina, factor derivado de epitelio pigmentario), miembro 1 202283 at
Estromal-1
NM_032348 54587 MXRA8 protema 8 asociada a remodelacion de la matriz 213422_s_at
Estromal-1
NM_006106 10413 YAP1 protema 1 asociada a Yes, 65kDa 224894_at
Estromal-1
NM 020182 56937 TMEPAI ARN inducido por androgenos de prostata, transmembrana 222449 at
Estromal-1
CB999028 Locus transcrito 226834 at
Estromal-1
NM 001711 633 BGN biglicano 201261 x at
Estromal-1
NM_006902 5396 PRRX1 caja homeotica 1 relacionada con paired 226695_at
Estromal-1
NM 000428 4053 LTBP2 protema 2 de union a factor de crecimiento transformante beta latente 204682 at
Estromal-1
NM 004369 1293 COL6A3 colageno, tipo VI, alfa 3 201438 at
Estromal-1
NM 000393 1290 COL5A2 colageno, tipo V, alfa 2 221730 at
Estromal-1
NM_015419 25878 MXRA5 protema 5 asociada a remodelacion de la matriz 209596_at
Estromal-1
NM 001102 87 ACTN1 actinina, alfa 1 208637 x at
Estromal-1
NM_000877 3554 IL1R1 receptor de interleucina 1, tipo I 202948_at
Estromal-1
NM 015927 7041 TGFB111 transcrito 1 inducido por factor de crecimiento transformante beta 1 209651 at
Estromal-1
NM_032772 84858 ZNF503 protema de dedos de cinc 503 227195_at
Estromal-1
NM 020440 5738 PTGFRN regulador negativo de receptor de prostaglandina F2 224937 at
Estromal-1
NM 000138 2200 FBN1 fibrilina 1 202765 s at
Estromal-1
NM 031442 83604 TMEM47 protema transmembrana 47 209656 s at
Estromal-1
NM 001734 716 C1S componente 1 del complemento, subcomponente s 208747 s at
Estromal-1
NM 002290 3910 LAMA4 laminina, alfa 4 202202 s at
Estromal-1
CN312045 PPP4R2 Locus transcrito, debilmente similar a NP_001013658.1 protema LOC387873 [Homo sapiens] 222288 at
Estromal-1
NM 000089 1278 COL1A2 colageno, tipo I, alfa 2 202403 s at
Estromal-1
NM 004530 4313 MMP2 metalopeptidasa de la matriz 2 (gelatinasa A, gelatinasa de 72 kDa, colagenasa de 72 kDa tipo IV) 201069 at
Estromal-1
NM_001387 1809 DPYSL3 protema 3 similar a dihidropirimidinasa 201431_s_at
Estromal-1
NM 138389 92689 FAM114A1 familia con similitud de secuencia 114, miembro A1 213455 at
Estromal-1
NM 006670 7162 TPBG glicoprotema de trofoblastos 203476 at
Estromal-1
NM_000304 5376 PMP22 protema 22 de mielina periferica 210139_s_at
Estromal-1
NM 002775 5654 HTRA1 HtrA serina peptidasa 1 201185 at
Estromal-1
NM 002593 5118 PCOLCE potenciador de procolageno C-endopeptidasa 202465 at
Estromal-1
NM 003118 6678 SPARC protema secretada, acida, rica en cistema 212667 at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
(osteonectina)
Estromal-1
NM 007085 11167 FSTL1 protema 1 similar a folistatina 208782 at
Estromal-1
NM 001080393 727936 protema 4 que contiene dominio de glicosil- transferasa 8 predicho 235371 at
Estromal-1
NM 018153 84168 ANTXR1 receptor 1 de toxina antracica 224694 at
Estromal-1
NM 001733 715 C1R componente 1 del complemento, subcomponente r 212067 s at
Estromal-1
NM 001797 1009 CDH11 cadherina 11, tipo 2, OB- cadherina (osteoblasto) 207173 x at
Estromal-1
NM 016938 30008 EFEMP2 protema 2 de la matriz extracelular similar a fibulina que contiene EGF 209356 x at
Estromal-2
NM_014601 30846 EHD2 protema 2 que contiene dominio EH 45297_at
Estromal-2
NM 017789 54910 SEMA4C dominio sema, dominio de inmunoglobulina (Ig), dominio transmembrana (TM) y dominio citoplasmatico corto (semaforina) 4C 46665 at
Estromal-2
NM 000484 351 APP protema precursora de amiloide beta (A4) (peptidasa nexina-II, enfermedad de Alzheimer) 200602 at
Estromal-2
NM_004684 8404 SPARCL1 protema 1 similar a SPARC (mast9, hevina) 200795_at
Estromal-2
NM 002291 3912 LAMB1 laminina, beta 1 201505 at
Estromal-2
NM 000210 3655 ITGA6 integrina, alfa 6 201656 at
Estromal-2
NM 000552 7450 VWF factor de von Willebrand 202112 at
Estromal-2
NM 001233 858 CAV2 caveolina 2 203323 at
Estromal-2
NM 006404 10544 PROCR receptor de protema C, endotelial (EP.CR) 203650 at
Estromal-2
NM 000609 6387 CXCL12 ligando 12 de quimiocina (motivo C-X-C) (factor 1 derivado de celulas del estroma) 203666 at
Estromal-2
NM 002253 3791 KDR receptor de dominio de inserto cinasa (una tirosina cinasa receptor de tipo III) 203934 at
Estromal-2
NM 001442 2167 FABP4 protema 4 de union a acidos grasos, adipocito 203980 at
Estromal-2
NM 016315 51454 GULP1 GULP, protema 1 que contiene dominio PTB adaptador de internamiento 204237 at
Estromal-2
NM 006307 8406 SRPX protema que contiene repeticion sushi, ligada al cromosoma X 204955 at
Estromal-2
NM_000163 2690 GHR receptor de hormona de crecimiento 205498_at
Estromal-2
NM 000950 5638 PRRG1 Gla (acido G- carboxiglutamico) 1 rico en prolina 205618 at
Estromal-2
NM 002666 5346 PLIN perilipina 205913 at
Estromal-2
NM 000459 7010 TEK TEK tirosina cinasa, endotelial (malformaciones venosas, cutaneas y mucosas multiples) 206702 at
Estromal-2
NM 004797 9370 ADIPOQ protema que contiene dominio adiponectina, C1Q y colageno 207175 at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
Estromal-2
NM 000442 5175 PECAM1 molecula de adhesion a celulas endoteliales/plaquetas (antfgeno cD31) 208981 at
Estromal-2
NM_198098 358 AQP1 acuaporina 1 (grupo sangumeo Colton) 209047_at
Estromal-2
NM 021005 7026 NR2F2 subfamilia 2 de receptores nucleares, grupo F, miembro 2 209120 at
Estromal-2
NM 014220 4071 TM4SF1 miembro 1 de la familia transmembrana 4 L seis 209386 at
Estromal-2
NM 001001549 2887 GRB10 protema 10 unida a receptor de factor de crecimiento 209409 at
Estromal-2
NM 006108 10418 SPON1 espondina 1, protema de la matriz extracelular 209436 at
Estromal-2
NM 001003679 3953 LEPR receptor de leptina 209894 at
Estromal-2
NM 000599 3488 IGFBP5 protema 5 de union a factor de crecimiento de tipo insulina 211959 at
Estromal-2
NM 001753 857 CAV1 caveolina 1, protema de caveolas, 22 kDa 212097 at
Estromal-2
NM 005841 10252 SPRY1 homologo 1 de sprouty, antagonista de la senalizacion de FGF (Drosophila) 212558 at
Estromal-2
NM 015345 23500 DAAM2 activador asociado a dishevelled de la morfogenesis 2 212793 at
Estromal-2
NM_015234 221395 GPR116 receptor 116 acoplado a protemas G 212950_at
Estromal-2
NM 006108 10418 SPON1 espondina 1, protema de la matriz extracelular 213993 at
Estromal-2
NM_016215 51162 EGFL7 dominio similar a EGF, multiple 7 218825_at
Estromal-2
NM 022481 64411 CENTD3 centaurina, delta 3 218950 at
Estromal-2
XM 371262 64123 ELTD1 protema 1 que contiene EGF, latrofilina y siete dominios transmembrana 219134 at
Estromal-2
NM 016563 51285 RASL12 familia 12, similar a RAS 219167 at
Estromal-2
NM_006094 10395 DLC1 protema 1 delecionada en cancer 1 224822_at
Estromal-2
NM 019035 54510 PCDH18 protocadherina 18 225975 at
Estromal-2
NM 019055 54538 ROBO4 homologo 4 de roundabout, magic roundabout (Drosophila) 226028 at
Estromal-2
NM 002207 3680 ITGA9 integrina, alfa 9 227297 at
Estromal-2
XM 93060B 641700 ECSM2 molecula 2 espedfica de celulas endoteliales 227779 at
Estromal-2
XM 037493 85358 SHANK3 dominios 3 de SH3 y repeticiones de anquirina multiples 227923 at
Estromal-2
NM_052954 116159 CYYR1 protema 1 rica en cistema/tirosina 228665_at
Estromal-2
NM 002837 5787 PTPRB protema tirosina fosfatasa, tipo receptor, B 230250 at
Estromal-2
NM 019558 3234 HOXD8 caja homeotica D8 231906 at
Estromal-2
NM 001442 2167 FABP4 protema 4 de union a acidos grasos, adipocito 235978 at
Estromal-2
NM 024756 79812 MMRN2 multimerina 2 236262 at
Estromal-2
BQ897248 Locus transcrito 242680 at
Estromal-2
NM 020663 57381 RHOJ familia genica homologa a 243481 at
Firma
N.° de registro de GenBank ID de gen de Entrez Simbolo del gen Titulo del gen ID de conjunto de sondas de Affymetrix
ras, miembro J
Estromal-2
AK091419 ADNc FLJ34100 fis, clon FCBBF3007597 1558397 at
Estromal-2
NM 015719 50509 COL5A3 colageno, tipo V, alfa 3 52255 s at
Estromal-2
NM 012072 22918 CD93 molecula CD93 202878 s at
Estromal-2
NM 000300 5320 PLA2G2A fosfolipasa A2, grupo IIA (plaquetas, lfquido sinovial) 203649 s at
Estromal-2
NM 019105 7148 TNXB tenascina XB 206093 x at
Estromal-2
NM 030754 6289 SAA2 amilioide serico A2 208607 s at
Estromal-2
NM 019105 7148 TNXB tenascina XB 208609 s at
Estromal-2
NM 014220 4071 TM4SF1 miembro 1 de familia transmembrana 4 L seis 209367 s at
Estromal-2
NM 000668 125 ADH1 B alcohol deshidrogenasa IB (clase I), polipeptido beta 209612 s at
Estromal-2
NM 000668 125 ADH1B alcohol deshidrogenasa IB (clase I), polipeptido beta 209613 s at
Estromal-2
NM 001354 1646 AKR1C2 familia 1 de aldo-ceto reductasa, miembro C2 (dihidrodiol-deshidrogenasa 2; protema de union a acidos biliares; 3-alfa hidroxiesteroide deshidrogenasa, tipo III) 209699 x at
Estromal-2
NM 001032281 7035 TFPI inhibidor de la ruta de factor tisular (inhibidor de la coagulacion asociado a lipoprotemas) 210664 s at
Estromal-2
NM_001001924 57509 MTUS1 supresor 1 de tumores mitocondriales 212096_s_at
Estromal-2
NM 019105 7148 TNXB tenascina XB 213451 x at
Estromal-2
NM 004449 2078 ERG homologo (aviar) de oncogen E26 de virus de eritroblastosis v-ets 213541 s at
Estromal-2
NM 018407 55353 LAPTM4B protema transmembrana 4 beta asociada al lisosoma 214039 s at
Estromal-2
NM 000331 6288 SAA1 amiloide serico A1 214456 x at
Estromal-2
NM 019105 7148 TNXB tenascina XB 216333 x at
Estromal-2
NM 001034954 10580 SORBS1 protema 1 que contiene dominio sorbina y SH3 218087 s at
Estromal-2
NM 017734 54873 PALMD palmdelfina 218736 s at
Estromal-2
NM 024756 79812 MMRN2 multimerina 2 219091 s at
Estromal-2
NM_006744 5950 RBP4 protema 4 de union a retinol, plasma 219140_s_at
Estromal-2
NM 001034954 10580 SORBS1 protema 1 que contiene dominio sorbina y SH3 222513 s at
Se generaron factores de prediccion de supervivencia de DLBCL de la invencion usando datos de expresion y los metodos descritos en los ejemplos 1 y 2, a continuacion. El primer factor de prediccion de supervivencia de dos variables incorpora las firmas de expresion genica de GCB y estromal-1. El ajuste del modelo de riesgos proporcionales de Cox a los datos de expresion genica obtenidos a partir de estas dos firmas dio como resultado 5 una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia de modelo de dos variables calculada usando la siguiente ecuacion generalizada:
Puntuacion de factor de prediccion de supervivencia de DLBCL de dos variables = A - [(x)*(valor de firma de GCB)] - [(y)*(valor de firma de estromal-1)]
En esta ecuacion, A es un termino de desviacion, mientras que (x) e (y) son factores de escala. El valor de firma de 10 GCB y el valor de firma de estromal-1 pueden corresponder al promedio de los niveles de expresion de todos los genes en la firma de GCB y la firma de estromal-1, respectivamente. Una puntuacion inferior de factor de prediccion de supervivencia indica un resultado de supervivencia mas favorable, y una puntuacion superior de factor de prediccion de supervivencia indica un resultado de supervivencia menos favorable para el sujeto.
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El factor de prediccion de supervivencia de dos variables se refino para dar un factor de prediccion de supervivencia de multiples variables que incorpora las firmas de expresion genica de GCB, estromal-1 y estromal-2. El ajuste del modelo de riesgos proporcionales de Cox a los datos de expresion genica obtenidos a partir de estas tres firmas dio como resultado una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia de modelo de multiples variables calculado usando la siguiente ecuacion generalizada:
Puntuacion de factor de prediccion de supervivencia de DLBCL de multiples variables general = A - [(x)*(valor de firma de GCB)] - [(y)*(valor de firma de estromal-1)] + [(z)*(valor de firma de estromal-2)].
En esta ecuacion, A es un termino de desviacion, mientras que (x), (y) y (z) son factores de escala. El valor de firma de GCB, el valor de firma de estromal-1 y el valor de firma de estromal-2 pueden corresponder al promedio de los niveles de expresion de todos los genes en la firma de GCB, la firma de estromal-1 y la firma de estromal-2, respectivamente. Una puntuacion inferior de factor de prediccion de supervivencia indica un resultado de supervivencia mas favorable y una puntuacion superior de factor de prediccion de supervivencia indica un resultado de supervivencia menos favorable para el sujeto.
En una realizacion, la invencion proporciona la siguiente ecuacion de factor de prediccion de supervivencia de multiples variables:
Puntuacion de factor de prediccion de supervivencia de DLBCL de multiples variables = 8,11 - [0,419*(valor de firma de GCB)] - [1,015*(valor de firma de estromal-1)] + [0,675*(valor de firma de estromal-2)].
En esta ecuacion, una puntuacion inferior de factor de prediccion de supervivencia indica un resultado de supervivencia mas favorable, y una puntuacion superior de factor de prediccion de supervivencia indica un peor resultado de supervivencia para el sujeto.
En otras realizaciones de la ecuacion de puntuacion de factor de prediccion de supervivencia de DLBCL de multiples variables, el termino de desviacion (A) o (8,11) puede variarse sin afectar a la utilidad de la ecuacion en la prediccion del resultado clmico. Tambien pueden variarse los factores de escala (x), (y) y (z), individualmente o en combinacion. Por ejemplo, el factor de escala (x) puede ser de desde aproximadamente 0,200 o mas, desde aproximadamente 0,225 o mas, desde aproximadamente 0,250 o mas, desde aproximadamente 0,275 o mas, desde aproximadamente 0,300, desde aproximadamente 0,325 o mas, desde aproximadamente 0,350 o mas, desde aproximadamente 0,375 o mas, o desde aproximadamente 0,400 o mas. Alternativamente, o ademas, el factor de escala (x) puede ser de aproximadamente 0,625 o menos, aproximadamente 0,600 o menos, aproximadamente 0,575 o menos, aproximadamente 0,550 o menos, aproximadamente 0,525 o menos, aproximadamente 0,500 o menos, aproximadamente 0,475 o menos, aproximadamente 0,450 o menos, o aproximadamente 0,425 o menos. Por tanto, el factor de escala (z) puede ser uno que esta limitado por dos cualesquiera de los puntos de extremo anteriores. Por ejemplo, el factor de escala (x) puede ser un valor de desde 0,200-0,625, desde 0,350-0,550, desde 0,350-0,475 o desde 0,400-0,425. De manera similar, el factor de escala (y) puede ser de desde aproximadamente 0,800 o mas, desde aproximadamente 0,825 o mas, desde aproximadamente 0,850 o mas, desde aproximadamente 0,875 o mas, desde aproximadamente 0,900 o mas, desde aproximadamente 0,925 o mas, desde aproximadamente 0,950 o mas, desde aproximadamente 0,975 o mas, o desde aproximadamente 1,000 o mas. Alternativamente, o ademas, el factor de escala (y) puede ser, por ejemplo, de aproximadamente 1,250 o menos, por ejemplo, aproximadamente 1,225 o menos, aproximadamente 1,200, aproximadamente 1,175 o menos, aproximadamente 1,150 o menos, aproximadamente 1,125 o menos, aproximadamente 1,100 o menos, aproximadamente 1,075 o menos, aproximadamente 1,050 o menos, o aproximadamente 1,025 o menos. Por tanto, el factor de escala (y) puede ser uno que esta limitado por dos cualesquiera de los puntos de extremo anteriores. Por ejemplo, el factor de escala (y) puede ser un valor de desde 0,800-1,250, un valor de desde 0,950-1,1025, un valor de desde 0,950-1,200 o un valor de desde 1,000-1,025. Tambien de manera similar, el factor de escala (z) puede ser de desde aproximadamente 0,450 o mas, aproximadamente 0,475 o mas, aproximadamente 0,500 o mas, aproximadamente 0,525 o mas, aproximadamente 0,550 o mas, aproximadamente 0,575 o mas, aproximadamente 0,600 o mas, aproximadamente 0,625 o mas, o aproximadamente 0,650 o mas. Alternativamente, o ademas, el factor de escala (z) puede ser, por ejemplo, de aproximadamente 0,900 o menos, por ejemplo, aproximadamente 0,875 o menos, aproximadamente 0,850, aproximadamente 0,825 o menos, aproximadamente 0,800 o menos, aproximadamente 0,775 o menos, aproximadamente 0,750 o menos, o aproximadamente 0,725 o menos. Por tanto, el factor de escala (z) puede ser uno que esta limitado por dos cualesquiera de los puntos de extremo anteriores. Por ejemplo, el factor de escala (z) puede ser un valor de desde 0,450-0,900, cualquier valor de desde 0,650-0,725, cualquier valor de desde 0,625-0,775 o cualquier valor de desde 0,650-0,700.
Ademas, la invencion incluye cualquier conjunto de factores de escala (x), (y) y (z) conjuntamente en la puntuacion de factor de prediccion de supervivencia de DLBCL de multiples variables general que crea una funcion que esta relacionada de manera monotona con una ecuacion de puntuacion de factor de prediccion de supervivencia de DLBCL de multiples variables que usa cualquier combinacion de los valores de factor de escala (x), (y) y (z) especificados anteriormente.
En algunas realizaciones de la invencion, puede calcularse una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia usando menos de la totalidad de los componentes genicos de la firma de GCB, la firma de estromal-1 y/o la firma de
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estromal-2 enumerados en la tabla 1. Por ejemplo, las ecuaciones de prediccion de supervivencia dadas a conocer en el presente documento pueden calcularse usando combinaciones matematicas de las expresiones del 98% (38), el 95% (37), el 93% (36) o el 90% (35) de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de GCB, aproximadamente el 99% (aproximadamente 280), aproximadamente el 98% (aproximadamente 277), el 97% (aproximadamente 275), aproximadamente el 96% (aproximadamente 272), aproximadamente el 95%
(aproximadamente 270), aproximadamente el 94% (aproximadamente 266), aproximadamente el 93%
(aproximadamente 263), aproximadamente el 92% (aproximadamente 260), aproximadamente el 91%
(aproximadamente 257) o aproximadamente el 90% (aproximadamente 255) de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de estromal-1, y/o el 99% (71), el 97% (70), el 96% (69), el 95% (68) el 93% (67), el 92% (66) o el 90% (65) de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de estromal-2 (en lugar de usar todos los genes correspondientes a una firma genica en la tabla 1 para calcular el valor de firma de GCB, el valor de firma de estromal-1 y/o el valor de firma de estromal-2, respectivamente). En otras realizaciones, las ecuaciones de prediccion de supervivencia dadas a conocer en el presente documento pueden calcularse usando combinaciones matematicas de las expresiones del 88% (34 genes), el 85% (33 genes), el 82% (32 genes), el 80% (31 genes) de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de GCB, aproximadamente el 89% (aproximadamente 252), aproximadamente el 88% (aproximadamente 249), aproximadamente el 87% (aproximadamente 246),
aproximadamente el 86% (aproximadamente 243), aproximadamente el 85% (aproximadamente 241),
aproximadamente el 84% (aproximadamente 238), aproximadamente el 83% (aproximadamente 235),
aproximadamente el 82% (aproximadamente 232), aproximadamente el 81% (aproximadamente 229) o aproximadamente el 80% (aproximadamente 226) de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de estromal- 1, y/o el 89% (64), el 88% (63), el 86% (62), el 85% (61), el 83% (60), el 82% (59) o el 80% (58) de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de estromal-2 (en lugar de usar todos los genes correspondientes a una firma de gen en la tabla 1 para calcular el valor de firma de GCB, el valor de firma de estromal-1 y/o el valor de firma de estromal-2, respectivamente).
La invencion tambien proporciona un metodo para usar una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia de DLBCL para predecir la probabilidad de un resultado de supervivencia mas alla de una cantidad de tiempo t tras el tratamiento para DLBCL. El metodo incluye calcular la probabilidad de un resultado de supervivencia para un sujeto usando la siguiente ecuacion general:
P(SO) = SO0(t)
(exp((S)*(puntuacion de factor de prediccion de supervivencia)))
En esta ecuacion, P(SO) es la probabilidad del resultado de supervivencia del sujeto mas alla del tiempo t tras el tratamiento para DLBCL, SO0(t) es la probabilidad de resultado de supervivencia, que corresponde al valor de tiempo mas grande menor que t en una curva de resultado de supervivencia, y (s) es un factor de escala. El tratamiento para DLBCL puede incluir quimioterapia y la administracion de rituximab. Puede calcularse una curva de supervivencia usando metodos estadfsticos, tales como el modelo de riesgos proporcionales de Cox. Se expone informacion adicional referente a curvas de resultado de supervivencia en Lawless, Statistical Models and Methods for Lifetime Data, John Wiley and Sons (Nueva York 1982) y Kalbfleisch et al., Biometrika, 60: 267-79 (1973).
En una realizacion, el metodo de la invencion incluye calcular la probabilidad de supervivencia global para un sujeto mas alla de una cantidad de tiempo t tras el tratamiento para DLBCL. El metodo incluye calcular la probabilidad de un resultado de supervivencia para un sujeto usando la siguiente ecuacion general:
P(SO) = SO0(t)
(exp(puntuacion de factor de prediccion de supervivencia))
En la ecuacion, P(OS) es la probabilidad de supervivencia global del sujeto mas alla del tiempo t tras el tratamiento para DLBCL, SOg(t) es la probabilidad de resultado de supervivencia de curva, que corresponde al valor de tiempo mas largo en una curva de supervivencia que es menor que t, y el factor de escala de la ecuacion general (s) = 1. El tratamiento para DLBCL puede incluir quimioterapia sola o en combinacion con la administracion de rituximab (R- CHOP).
En otra realizacion, el metodo de la invencion incluye calcular la probabilidad de supervivencia libre de progresion para un sujeto mas alla de una cantidad de tiempo t tras el tratamiento para DLBCL. El metodo incluye calcular la probabilidad de un resultado de supervivencia para un sujeto usando la siguiente ecuacion general:
P(PFS) = SOg(t)
(exp(0,976*(puntuacion de factor de prediccion de supervivencia)))
En esta ecuacion, P(PFS) es la probabilidad de supervivencia libre de progresion del sujeto mas alla del tiempo t tras el tratamiento para DLBCL, SO0(t) es la probabilidad de resultado de supervivencia libre de progresion de curva, que corresponde al valor de tiempo mas largo en una curva de supervivencia que es menor que t, y el factor de escala de la ecuacion general (s) = 0,976. El tratamiento para DLBCL puede incluir quimioterapia sola o en combinacion con la administracion de rituximab (R-CHOP).
Las ecuaciones anteriores para P(OS) y P(PFS) se generaron maximizando las probabilidades parciales del modelo de riesgos proporcionales de Cox dentro de los datos de LLMPP CHOP descritos a continuacion en los ejemplos 1 y 2. Se consideraron modelos de riesgos proporcionales de Cox variables individuales separados para la supervivencia global P(OS) y para la supervivencia libre de progresion P(PFS) basandose en esta formulacion de
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puntuacion del modelo. Se generaron factores de escala variables individuals (1,0 para supervivencia global y 0,997 para supervivencia libre de progresion) para cada modelo mediante la maximizacion de las probabilidades parciales dentro de los pacientes con R-CHOP descritos a continuacion en los ejemplos 1 y 2.
En otras realizaciones, el factor de escala en la P(PFS) anterior puede variarse de manera que (en lugar de 0,976) el factor de escala (s) sea un valor entre 0,970 y 0,980, por ejemplo 0,971, 0,972, 0,973, 0,973, 0,974, 0,975, 0,977,
0. 978 y 0,979.
La invencion proporciona ademas un alineamiento seleccionado como diana que puede usarse para detectar los niveles de expresion de todos o casi todos los genes en una firma de expresion genica de celulas B de centro germinal (GCB), una firma de expresion genica de estromal-1 y/o una firma de expresion genica de estromal-2. Un alineamiento seleccionado como diana, tal como se usa en el presente documento, es un alineamiento dirigido a un conjunto limitado de genes y por tanto difiere de un alineamiento de genoma completo. El alineamiento seleccionado como diana de la invencion puede incluir sondas para menos de 10.000 genes, menos de 8.000 genes, menos de 7.000 genes, menos de 6.000 genes, menos de 5.000 genes o menos de 4.000 genes. Generalmente, el alineamiento seleccionado como diana incluye sondas para al menos el 80% de los genes en una firma de expresion genica de celulas B de centro germinal (GCB), una firma de expresion genica de estromal-1 y/o una firma de expresion genica de estromal-2. Los alineamientos seleccionados como diana de la invencion pueden usarse, por ejemplo, para detectar niveles de expresion para su uso en los metodos descritos en el presente documento.
La invencion proporciona un alineamiento seleccionado como diana que incluye sondas para todos los genes en la firma de expresion genica de estromal-1. La invencion tambien proporciona un alineamiento seleccionado como diana que incluye sondas para todos los genes en la firma de expresion genica de estromal-2. Adicionalmente, la invencion proporciona un alineamiento seleccionado como diana que incluye sondas para todos los genes en la firma de expresion genica de estromal-1 y todos los genes en la firma de expresion genica de estromal-2. Ademas, la invencion proporciona un alineamiento seleccionado como diana que incluye sondas para todos los genes en la firma de expresion genica de estromal-1, todos los genes en la firma de expresion genica de estromal-2 y todos los genes en la firma de GCB.
En determinadas realizaciones, los alineamientos de la invencion pueden incluir el 98% (38), el 95% (37), el 93% (36) o el 90% (35) de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de GCB, aproximadamente el 99% (aproximadamente 280), aproximadamente el 98% (aproximadamente 277), el 97% (aproximadamente 275), aproximadamente el 96% (aproximadamente 272), aproximadamente el 95% (aproximadamente 270),
aproximadamente el 94% (aproximadamente 266), aproximadamente el 93% (aproximadamente 263),
aproximadamente el 92% (aproximadamente 260), aproximadamente el 91% (aproximadamente 257), o aproximadamente el 90% (aproximadamente 255) de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de estromal-
1, y/o el 99% (71), el 97% (70), el 96% (69), el 95% (68) el 93% (67), el 92% (66) o el 90% (65) de los genes
enumerados en la tabla 1 para la firma de estromal-2 (en lugar de todos los genes enumerados en la tabla 1 para el promedio de firma de GCB, el promedio de firma de estromal-1 y/o el promedio de firma de estromal-2, respectivamente). En determinadas realizaciones, los alineamientos de la invencion pueden incluir el 88% (34 genes), el 85% (33 genes), el 82% (32 genes), el 80% (31 genes) de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de GCB, aproximadamente el 89% (aproximadamente 252), aproximadamente el 88% (aproximadamente 249), aproximadamente el 87% (aproximadamente 246), aproximadamente el 86% (aproximadamente 243),
aproximadamente el 85% (aproximadamente 241), aproximadamente el 84% (aproximadamente 238),
aproximadamente el 83% (aproximadamente 235), aproximadamente el 82% (aproximadamente 232),
aproximadamente el 81% (aproximadamente 229) o aproximadamente el 80% (aproximadamente 226) de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de estromal-1, y/o el 89% (64), el 88% (63), el 86% (62), el 85% (61), el 83% (60), el 82% (59) o el 80% (58) de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de estromal-2 (en lugar de todos los genes enumerados en la tabla 1 para el promedio de firma de GCB, el promedio de firma de estromal-1 y/o el promedio de firma de estromal-2, respectivamente).
Los siguientes ejemplos ilustran adicionalmente la invencion.
EJEMPLO 1
Este ejemplo demuestra que se encontraron diferencias significativas entre los resultados de supervivencia para pacientes con DLBCL aBc y DLBCL GCB tratados con R-CHOP y que el resultado de supervivencia se correlacionaba con tres firmas de expresion genica de pronostico.
Se obtuvieron datos clmicos y muestras de biopsias tumorales antes del tratamiento de 414 pacientes con DLBCL de novo tratados en 10 instituciones en America del Norte y Europa y se estudiaron segun un protocolo aprobado por la Junta de Revision Institucional del National Cancer Institute. Los pacientes incluidos en una “cohorte de LLMP CHOP” de 181 pacientes se trataron con combinaciones a base de antraciclina, lo mas a menudo ciclofosfamida, doxorubicina, vincristina y prednisona (CHOP) o regfmenes similares, tal como se describio anteriormente (Rosenwald et al., N. Engl. J. Med., 346: 1937-47 (2002)). Los 233 pacientes restantes constituyeron una cohorte de R-CHOP que recibio quimioterapia similar mas rituximab. La mediana del seguimiento en la cohorte de R-CHOP fue de 2,1 anos (2,8 anos para los supervivientes). Un panel de hematopatologos expertos confirmo el diagnostico de
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DLBCL usando los criterios actuales de la OMS. En la tabla 2 se describen caractensticas clmicas adicionales de los pacientes para la cohorte de R-CHOP. Un analisis adicional uso una segunda cohorte de “MMMNLP CHOP” de 177 pacientes estudiados por el Molecular Mechanisms of Non-Hodgkin's Lymphoma Network Project (Hummel et al., N. Engl. J. Med., 354: 2419-30 (2006)).
Tabla 2: Caractensticas clmicas de pacientes con DLBCL tratados con R-CHOP
Caracteristica
% del total (N=233) % de DLBCL de tipo celulas B de centro germinal (N=107) % de DLBCL de tipo celulas B activadas (N=93) % de DLBCL no clasificado (N=33) Valor de P
Edad > 60 anos
52 47 63 39 0,02
Estadio de Ann Arbor > II
54 48 62 50 0,06
Lactato deshidrogenasa> 1x Normal
48 43 58 41 0,06
N.° de sitios extraganglionares >1
15 14 15 14 0,8
Estado funcional del Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG)
25 17 33 27 0,02
Puntuacion del mdice de pronostico internacional (IPI)
<0,001
0 o 1
41 55 21 50
2 o 3
46 33 63 38
4 o 5
13 12 15 12
Puntuacion de IPI revisada
<0,001
0
19 27 5 28
1 o 2
56 52 64 48
3-5
25 21 31 24
Se realizo la obtencion de perfiles de expresion genica usando micromatrices de Affymetrix U133+ 2.0. Los datos de la obtencion de perfiles de expresion genica estan disponibles a traves del sitio web del National Center for Biotechnology Information tal como se describe en Lenz et al., New Engl. J. Med, 359: 2313-23 (2008), en la pagina 2314. Se normalizaron todos los datos de alineamientos de expresion genica usando el software MAS 5.0, y se transformaron mediante log2. Para explicar las diferencias tecnicas en el procesamiento de micromatrices entre los datos de la cohorte de R-CHOP y los datos de la cohorte de LLMPP CHOP, se ajustaron los valores de expresion de cada gen en los datos de la cohorte de R-CHOP de modo que su mediana coincidiera con la mediana de los datos de LLMPP CHOP.
La identificacion de firmas de expresion genica y el desarrollo de un modelo de factores de prediccion de supervivencia se basaron unicamente en los datos del conjunto de entrenamiento de LLMPP CHOP. No se realizaron analisis de subgrupos o analisis de supervivencia previos con los conjuntos de prueba (cohortes de MMMLNP CHOP y R-CHOP). Se uso el modelo de Cox para identificar genes asociados con supervivencia en el conjunto de entrenamiento de CHOP y para construir modelos de supervivencia de multiples variables. Los modelos y sus coeficientes de escala asociados se fijaron basandose en el conjunto de entrenamiento de CHOP y se evaluaron entonces en los conjuntos de prueba. Se calcularon los valores de P de los efectos de supervivencia de variables continuas tales como expresion genica o expresion de firma con la prueba de razon de probabilidades de Cox. Se calculo la significacion de los efectos de supervivencia basados variables diferenciadas tales como el subtipo de linfoma o el mdice de pronostico internacional (IPI) usando la prueba de rangos logantmicos. Los valores de P de validacion presentados son unilaterales en la direccion observada en el conjunto de entrenamiento. El resto de los otros valores de P eran bilaterales. Se estimaron curvas de supervivencia usando el metodo de Kaplan-Meier.
Todos los aspectos de la identificacion de firmas de expresion genica y el desarrollo de un modelo de factores de prediccion de supervivencia se basaron unicamente en los datos del conjunto de entrenamiento de CHOP. No se realizaron analisis de subgrupos o analisis de supervivencia previos con los conjuntos de prueba (cohortes de MMMLNP CHOP y R-CHOP). Se uso el modelo de Cox para identificar genes asociados con supervivencia en el conjunto de entrenamiento de CHOP y para construir modelos de supervivencia de multiples variables. Los modelos y sus factores de escala asociados se fijaron basandose en el conjunto de entrenamiento de CHOP y se evaluaron entonces en los conjuntos de prueba.
Puesto que los subtipos de ABC y GCB DLBCL tienen distintas tasas de supervivencia global con quimioterapia con CHOP (Rosenwald et al, N. Engl. J. Med., 346: 1937-47 (2002); Alizadeh et al, Nature, 403:503-11(2000); Hummel et al., N. Engl. J. Med., 354:2419-30 (2006); Monti, Blood, 105:1851-61(2005)), se sometio a prueba si esta distincion
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sigue siendo significativa para el pronostico entre pacientes tratados con R-CHOP (Coiffier et al, N. Engl. J. Med., 346: 235-42 (2002)). Se determinant los perfiles de expresion genica para muestras de biopsia antes del tratamiento de un “conjunto de entrenamiento” de 181 pacientes tratados con quimioterapia con CHOP o similar a CHOP solo y de un “conjunto de prueba” de 233 pacientes tratados con R-CHOP. Los pacientes en estas dos cohortes eran comparables con respecto al intervalo de edad y distribucion de las variables clmicas de pronostico que constituyen el mdice de pronostico internacional (IPI) (tabla 2). En la cohorte de R-CHOP, los pacientes con DLBCL GCB teman mejores tasas de supervivencia que aquellos con DLBCL ABC. Espedficamente, los pacientes con DLBCL GCB y DLBCL ABC tratados con R-CHOP teman tasas de supervivencia global a los 3 anos del 84% y el 56%, respectivamente, y tasas de supervivencia libre de progresion a los 3 anos del 74% y el 40%, respectivamente (figuras 1A y 1B). En el conjunto de entrenamiento de CHOP, y en una segunda cohorte de “MMMLMP” CHOP (Hummel et al., citado anteriormente), las tasas de supervivencia global para DLBCL ABC y DLBCL GCB fueron menores que en la cohorte de R-CHOP (figura 6). El analisis de multiples variables indico que el beneficio relativo (es decir, el cambio en el resultado de supervivencia) debido a la terapia con R-CHOP (en comparacion con CHOP) no era significativamente diferente entre DLBCL ABC y GCB.
Se ha mostrado anteriormente que cuatro firmas de expresion genica tienen significacion en el pronostico en pacientes con DLBCL tratados con CHOP (Rosenwald et al., citado anteriormente). De estas, la firma de GCB y la firma de ganglio linfatico estaban asociadas con supervivencia favorable, y la firma de proliferacion estaba asociada con supervivencia inferior dentro del conjunto de entrenamiento de CHOP, en la cohorte de MMMLNP CHOP (veanse los paneles de firmas correspondientes en la figura 7), y en la cohorte de R-CHOP (veanse los paneles de firmas correspondientes en la figura 1C). Por tanto, las diferencias biologicas entre tumores de DLBCL reflejadas por estas tres firmas siguen siendo importantes para el pronostico en pacientes tratados con rituximab, aun cuando el tratamiento con rituximab mejoro en general la supervivencia en DLBCL.
Las cuarta firma de expresion genica restante, la firma de MHC de clase II, que estaba asociada con supervivencia en el conjunto de entrenamiento de CHOP cuando se trataba como una variable continua, no estaba asociada con supervivencia en la cohorte de R-CHOP (vease tambien el panel de firmas de MHC de clase II en la figura 1C). Ademas, tumores con expresion de “resultados atfpicos” extremadamente baja de esta firma estaban asociados con supervivencia inferior en ambas cohortes de CHOP (veanse las figuras 8A y 8B), pero no en la cohorte de R-CHOP (vease la figura 8C).
Los resultados anteriores indican que la inmunoterapia con rituximab combinada con quimioterapia (R-CHOP) es beneficiosa para los subtipos tanto ABC como GCB de DLBCL y que las firmas de expresion genica que prededan la supervivencia en el contexto de la quimioterapia con CHOP manteman su poder de pronostico entre pacientes tratados con R-CHOP.
Los resultados anteriores tambien indican que la variacion biologica entre tumores de DLBCL, tal como se mide mediante las firmas de expresion genica, tiene una relacion constante con la respuesta terapeutica independientemente del regimen de tratamiento usado. Hay una diferencia sorprendente en la supervivencia libre de progresion a los 3 anos entre pacientes con DLBCL ABC y pacientes con DLBCL GCB tratados con R-CHOP (el 40% frente al 74%). Esta diferencia se debe probablemente a diferencias geneticas y biologicas entre estos subtipos de DLBCL (Staudt et al, Adv. Immunol., 87: 163-208 (2005)).
Por tanto, futuros ensayos clmicos en DLBCL deben incorporar metodos cuantitativos para discernir estas diferencias biologicas de modo que las cohortes de pacientes en diferentes ensayos puedan compararse y las respuestas al tratamiento puedan relacionarse con fenotipos tumorales definidos.
EJEMPLO 2
Este ejemplo demuestra el desarrollo de firmas de supervivencia de GCB, estromal-1 y estromal-2 y un modelo de multiples variables de supervivencia para DLBCL tratado con R-CHOP.
A menos que se indique otra cosa, las cohortes de pacientes y los metodos de analisis de la expresion genica son tal como se describen en el ejemplo 1.
En los datos de la cohorte de LLMPP CHOP, se identificaron 936 genes como asociados con mal pronostico p<0,01 (unilateral). Para genes que tienen multiples conjuntos de sondas de alineamientos asociados con supervivencia, solo se uso el conjunto de sondas con la asociacion mas fuerte con supervivencia. Entonces se agruparon los valores de expresion de los conjuntos de sondas en los datos de la cohorte de LLMPP CHOP. Se identifico la mayor agrupacion con una correlacion promedio de >0,6 y que contema myc como la firma de supervivencia de proliferacion. Se identificaron 1396 genes como asociados con resultado favorable. Se identifico la mayor agrupacion con una correlacion promedio de >0,6 y que contema BCL6 como firma de supervivencia de celulas B de centro germinal (GCB). Se identifico una agrupacion con una correlacion promedio de >0,6 y que contema FNl como firma de supervivencia de estromal-1, mientras que se identifico otra agrupacion con una correlacion promedio de >0,6 que contema HLADRA como firma de supervivencia de MHC de clase II. Entonces se calculo el promedio de los niveles de expresion de genes dentro de cada firma para crear un “promedio de firma” para cada muestra de biopsia. Para el conjunto de datos de MMMLNP CHOP, se calculo el promedio para los elementos de alineamientos
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representados en la micromatriz de Affymetrix U133A.
De las cuatro firmas o agrupaciones de pronostico, se usaron dos firmas, la firma de estromal-1 y de GCB para crear el mejor modelo de supervivencia de dos variables. Ni la firma de proliferacion ni la de MHC de clase II se anadieron al valor de pronostico de este modelo de dos variables. Este modelo de dos variables funciono bien en la cohorte de MMMLNP CHOP (figura 9A) y en la cohorte de R-CHOP (figura 2A).
Se uso el conjunto de entrenamiento de CHOP para descubrir y refinar firmas que se anadieron a la significacion de pronostico de este modelo de dos variables, y se sometieron a prueba los modelos de multiples variables resultantes en la cohorte de R-CHOP. Se identifico que 563 genes se anadfan al modelo en la direccion de pronostico adverso. Estos genes se agruparon mediante agrupamiento jerarquico, y se identificaron tres agrupaciones de mas de 10 genes con una correlacion promedio de >0,6. Ademas, se identificaron 542 genes que se anadieron al modelo de firma de estromal-1 y de GCB en la direccion de pronostico favorable. Se agruparon estos genes, y se identificaron dos agrupaciones de mas de 10 genes con una correlacion promedio de >0,6. Se determinaron los promedios de las firmas para estas agrupaciones, y se formaron tres modelos de variables que conteman la firma de estromal-1 y de GCB y se formo cada uno de los promedios de agrupaciones en los conjuntos de datos de MMMLNP CHOP y R- CHOP. De los cinco promedios de agrupaciones, se encontro que dos anadfan significacion estadfstica (p<0,02) en los datos de MMMLNP CHOP en comparacion con un modelo que contema las firmas de estromal-1 y de GCB solo. En cambio, en los datos de R-CHOP, se encontro que tres de cinco promedios de agrupaciones anadfan significacion (p<0,02) al modelo de dos variables. Uno de estos promedios de agrupaciones se anadio significativamente al modelo de dos variables en los datos de tanto MMMLNP CHOP como R-CHOP. Tambien se encontro que esta firma, designada firma 122, se anadfa a la firma de estromal-1 y de GCB mucho mas significativamente que cualquiera de las otras cuatro firmas en los datos de LLMPP CHOP y, por tanto, se mantuvo para su analisis adicional.
La firma 122 se anadfa significativamente al modelo de dos variables tanto en la cohorte de MMMLNP CHOP (p=0,011) como en la cohorte de R-CHOP (p=0,001) (figuras 9B y 9C). Esta firma 122 se correlacionaba positivamente con la firma de estromal-1, aunque estaba asociada con supervivencia adversa cuando se anadfa al modelo de dos variables. Para refinar adicionalmente el modelo, se identificaron genes que estaban mas correlacionados con la firma 122 que con la firma de estromal-1 (p<0,02). Se organizaron estos genes mediante agrupamiento jerarquico, y se observaron tres conjuntos de genes correlacionados (r>0,6). Una de estas agrupaciones, la firma de estromal-2, se anadio a la significacion del modelo de dos variables tanto en la cohorte de MMMLNP CHOP (p=0,002) como en la cohorte de R-CHOP (p<0,001) (figuras 2B y 9D).
Se formo un modelo de supervivencia de multiples variables ajustando un modelo de Cox con las firmas de GCB, de estromal-1 y de estomal-2 a los datos de la cohorte de LLMPP CHOP mostrados en la tabla 3. Entonces se evaluo este modelo de multiples variables final con sus coeficientes de escala asociados en los conjuntos de datos de las cohortes de MMLLMPp CHOP y R-CHOP. Se usaron las puntuaciones de factores de prediccion de supervivencia del modelo final para dividir la cohorte de R-CHOP en grupos de cuartil con tasas de supervivencia global a los 3 anos del 89%, el 82%, el 74% y el 48%, y tasas de supervivencia libre de progresion a los 3 anos del 84%, el 69%, el 61% y el 33% (figura 2B). Las puntuaciones de factores de prediccion de supervivencia del modelo final se ilustran en la figura 3 junto con las firmas de tres componentes y genes representativos de cada firma.
Paciente
Tiempo hasta la muerte o el ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=muerto, 0=vivo) Tiempo hasta la muerte, progresion o ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=con progresion o muerto, 0=sin progresion) Promedio de firma de centro germinal Promedio de firma de estromal-1 Promedio de firma de estromal-2 Puntuacion del modelo
2
2,75 0 2,75 0 9,238 8,778 7,475 0,376
3
2,67 0 2,67 0 9,942 8,227 7,102 0,387
5
1,27 1 0,72 1 8,859 9,033 8,716 1,113
21
2,39 0 2,40 0 10,573 8,519 6,959 -0,270
22
2,38 0 2,38 0 8,737 8,686 7,598 0,761
23
2,52 0 2,52 0 10,694 10,322 8,817 -0,897
24
5,11 0 5,11 0 11,376 7,854 7,598 0,500
26
4,01 0 4,01 0 9,829 9,956 8,507 -0,372
28
3,96 0 3,96 0 10,957 9,277 8,248 -0,330
41
0,52 1 0,52 1 9,273 9,437 8,202 0,183
47
1,53 1 0,77 1 9,548 8,802 8,061 0,617
48
0,37 1 0,12 1 8,660 8,279 6,891 0,729
49
2,37 0 2,35 1 10,915 8,988 6,847 -0,965
53
3,89 0 2,23 1 9,530 9,792 9,693 0,721
61
0,90 1 0,46 1 8,649 8,038 8,104 1,798
65
4,04 0 4,04 0 10,744 9,330 7,930 -0,508
66
4,04 0 4,04 0 10,714 10,016 7,536 -1,459
95
0,62 1 0,44 1 9,244 9,197 8,105 0,373
96
5,37 0 5,37 0 10,107 8,723 7,608 0,157
97
5,07 0 5,07 0 9,777 9,192 7,359 -0,349
98
0,94 1 0,59 1 8,794 7,711 7,367 1,571
99
0,40 1 0,40 1 9,024 9,272 9,160 1,101
103
0,03 1 0,02 1 8,883 8,190 7,742 1,301
104
3,76 0 3,76 0 9,785 9,866 7,929 -0,652
106
2,95 0 2,95 0 10,585 7,797 6,824 0,367
107
2,94 0 2,94 0 11,535 8,358 6,660 -0,711
108
2,73 0 2,73 0 9,653 8,495 7,550 0,539
109
0,16 1 0,11 1 9,301 9,376 7,994 0,092
110
2,46 0 2,46 0 10,254 8,980 7,324 -0,357
111
2,44 0 2,44 0 10,137 10,691 8,948 -0,949
113
2,12 0 2,12 0 10,746 8,555 6,942 -0,390
114
1,98 0 0,88 1 8,562 8,159 7,120 1,047
115
1,92 0 1,92 0 10,313 9,385 8,157 -0,231
118
1,64 0 1,64 0 10,209 10,194 8,231 -0,959
119
1,60 0 1,60 0 11,059 8,852 7,479 -0,461
1087
0,05 1 0,05 1 8,756 8,491 7,949 1,188
Paciente
Tiempo hasta la muerte o el ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=muerto, 0=vivo) Tiempo hasta la muerte, progresion o ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=con progresion o muerto, 0=sin progresion) Promedio de firma de centro germinal Promedio de firma de estromal-1 Promedio de firma de estromal-2 Puntuacion del modelo
1089
5,12 0 1,27 1 9,863 9,135 8,034 0,129
1091
5,15 0 5,15 0 10,454 9,918 8,742 -0,437
1092
5,06 0 5,07 0 9,452 9,467 8,912 0,556
1093
3,83 1 1,62 1 9,915 9,138 7,747 -0,090
1096
4,02 0 4,02 0 8,887 9,236 7,795 0,274
1097
1,26 1 1,08 1 11,219 9,234 8,321 -0,347
1098
3,53 0 3,53 0 9,117 9,236 7,655 0,082
1099
3,07 0 0,91 1 9,284 8,798 7,741 0,515
1101
5,64 0 5,64 0 9,803 9,466 8,156 -0,101
1108
3,30 0 3,30 0 9,195 10,456 9,065 -0,237
1109
3,78 0 3,78 0 11,008 10,051 8,273 -1,120
1164
0,19 1 0,16 1 9,242 10,307 10,548 0,896
1167
1,49 1 0,45 1 9,809 9,105 8,784 0,687
1168
0,42 1 0,30 1 8,718 8,368 7,149 0,790
1169
1,71 1 1,22 1 11,512 8,108 7,507 0,125
1172
2,82 0 2,82 0 11,137 8,871 8,153 -0,057
1173
0,87 1 0,79 1 11,324 9,914 8,514 -0,950
1175
1,06 1 0,56 1 9,107 10,310 9,063 -0,053
1179
2,53 0 2,53 0 9,506 9,437 8,461 0,260
1181
1,72 0 1,72 0 10,688 9,018 7,647 -0,360
1184
4,74 0 2,97 1 10,812 8,979 7,922 -0,187
1185
3,71 0 3,71 0 10,431 8,397 7,317 0,156
1186
3,43 0 3,43 0 8,688 8,944 8,552 1,164
1187
5,23 0 5,23 0 10,072 10,192 8,667 -0,604
1189
5,13 0 5,13 0 10,109 9,212 7,967 -0,097
1190
3,66 0 3,66 0 10,713 10,409 8,910 -0,930
1192
0,16 1 0,16 1 8,825 9,903 8,061 -0,199
1195
4,36 0 4,36 0 11,539 7,567 6,873 0,234
1197
3,13 0 3,13 0 10,287 10,365 9,549 -0,275
1200
0,31 1 0,31 1 9,432 8,950 9,805 1,692
1206
6,51 0 6,51 0 10,410 9,946 8,925 -0,323
1211
6,25 0 6,25 0 11,596 7,908 6,524 -0,372
1215
5,35 0 5,35 0 10,504 9,061 7,550 -0,392
1216
0,46 1 0,29 1 10,017 9,010 7,794 0,028
1219
0,51 1 0,51 1 10,614 10,014 8,619 -0,683
1220
2,24 1 2,25 1 8,850 9,400 8,036 0,286
1221
3,94 0 3,95 0 8,777 7,489 6,672 1,334
1222
3,53 0 3,53 0 10:463 9,310 7,019 -0,986
Paciente
Tiempo hasta la muerte o el ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=muerto, 0=vivo) Tiempo hasta la muerte, progresion o ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=con progresion o muerto, 0=sin progresion) Promedio de firma de centro germinal Promedio de firma de estromal-1 Promedio de firma de estromal-2 Puntuacion del modelo
1224
3,22 0 2,11 1 9,751 9,505 8,453 0,082
1225
2,95 0 2,95 0 8,613 8,313 7,668 1,240
1226
0,08 1 0,08 1 9,229 8,851 7,950 0,625
1228
2,78 0 0,99 1 11,532 8,261 6,932 -0,428
1230
0,59 1 0,54 1 9,369 6,951 6,956 1,825
1231
1,41 0 1,41 0 10,248 8,788 8,011 0,303
1232
2,49 0 0,68 1 10,362 8,528 7,975 0,495
1233
2,50 0 2,50 0 9,239 10,581 8,470 -0,784
1236
2,56 0 2,56 0 9,156 10,000 7,805 -0,608
1238
0,16 1 0,16 1 9,488 9,055 8,256 0,517
1239
2,24 0 2,24 0 8,886 8,978 7,838 0,564
1240
1,48 0 1,48 0 10,474 9,073 7,702 -0,288
1241
1,41 1 1,17 1 9,044 9,054 7,451 0,160
1251
2,72 0 2,72 0 8,410 8,687 7,082 0,549
1252
0,01 1 0,01 1 11,167 8,070 7,358 0,206
1255
5,17 0 5,17 0 9,501 9,411 7,887 -0,099
1271
4,72 0 4,73 0 10,718 8,452 7,060 -0,194
1272
5,68 0 5,68 0 9,161 9,080 7,668 0,231
1275
1,89 1 1,48 1 9,257 8,559 8,607 1,354
1277
5,06 0 5,07 0 11,091 9,938 8,274 -1,038
1279
4,87 0 4,87 0 9,309 10,085 9,676 0,504
1281
3,36 0 no disponible (n/a) n/a 9,535 9,969 9,090 0,132
1284
3,51 0 3,51 0 10,922 9,680 8,481 -0,567
1288
1,54 0 n/a n/a 9,430 8,896 8,037 0,554
1289
0,03 1 0,03 1 8,915 9,052 8,002 0,589
1290
5,23 0 5,23 0 10,432 10,426 8,154 -1,340
1291
0,04 1 0,04 1 11,319 8,246 7,323 -0,059
1292
0,10 1 0,10 1 8,667 8,764 8,110 1,058
1293
4,81 0 4,81 0 11,116 9:842 8,083 -1,081
1294
0,53 1 0,53 1 10,138 10,181 8:501 -0,733
1295
5,16 0 5,17 0 9,445 9,694 7,739 -0,463
1296
4,79 0 4,79 0 10,228 9,064 8,852 0,600
1297
4,24 0 4,24 0 9,524 7,990 7,008 0,740
1298
4,56 0 4,56 0 9,022 9,000 7,695 0,389
1331
3,29 0 3,29 0 11,004 9,488 8,289 -0,536
1334
2,87 0 2,87 0 11,434 9,509 8,109 -0,859
1335
1,38 1 0,90 1 9,586 8,545 7,423 0,431
1336
2,44 0 2,44 0 10,844 9,704 7,706 -1,082
Paciente
Tiempo hasta la muerte o el ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=muerto, 0=vivo) Tiempo hasta la muerte, progresion o ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=con progresion o muerto, 0=sin progresion) Promedio de firma de centro germinal Promedio de firma de estromal-1 Promedio de firma de estromal-2 Puntuacion del modelo
1337
0,02 1 0,02 1 8,521 7,788 7,860 1,941
1449
1,62 0 1,62 0 9,604 8,463 8,030 0,917
1450
1,30 0 0,53 1 8,571 8,112 7,241 1,173
1451
1,84 0 1,85 0 10,637 9,205 7,759 -0,452
1453
1,71 0 1,71 0 10,964 9,089 8,226 -0,157
1454
0,62 0 0,62 0 11,106 8,514 7,604 -0,052
1553
2,93 0 1,92 1 8,975 9,284 7,475 -0,029
1612
5,37 0 5,37 0 10,526 9,471 7,809 -0,643
1613
5,81 0 n/a n/a 10,868 9,695 7,730 -1,067
1614
4,36 1 4,36 1 10,358 9,226 8,765 0,322
1617
0,52 0 0,52 0 10,332 8,723 7,180 -0,227
1618
1,70 0 0,98 1 11,233 8,956 7,852 -0,387
1619
0,25 1 0,25 1 8,646 8,028 7,123 1,146
1620
2,17 0 2,17 0 11,647 8,385 7,343 -0,325
1623
2,80 0 2,80 0 9,611 9,484 8,249 0,024
1626
1,76 0 1,76 0 11,236 9,495 8,108 -0,763
1628
3,13 0 1,23 1 8,714 7,972 7,149 1,192
1645
2,85 0 2,85 0 10,146 9,476 8,914 0,258
1647
2,79 0 2,80, 0 10,485 10,495 8,707 -1,058
1650
0,75 1 0,75 1 8,830 7,346 6,486 1,333
1651
1,66 0 1,66 0 9,190 7,949 6,829 0,801
1652
1,64 0 n/a n/a 8,798 8,943 8,331 0,969
1702
1,05 0 1,05 1 9,008 8,217 8,078 1,447
1703
0,70 1 0,70 1 9,499 8,637 7,790 0,621
1704
3,14 0 3,14 0 9,908 9,231 7,503 -0,347
1705
3,94 0 3,94 0 8,933 8,445 8,187 1,321
1707
2,80 0 2,80 0 10,610 9,348 7,872 -0,510
1742
3,27 0 n/a n/a 10,033 8,715 7,412 0,063
1746
1,91 0 1,55 1 9,249 8,705 8,205 0,937
1747
1,48 0 1,48 0 10,162 8,866 7,602 -0,016
1756
3,47 0 3,47 0 10,815 9,638 7,248 -1,312
1761
0,23 1 0,23 1 9,842 10,192 8,664 -0,511
1762
5,20 0 5,20 0 10,583 9,333 7,445 -0,772
1763
5,51 0 5,51 0 8,917 8,925 8,084 0,771
1766
1,59 0 1,59 0 10,919 10,037 8,389 -0,990
1782
1,09 0 1,09 0 10,753 9,600 8,332 -0,516
1788
0,39 1 0,24 1 10,364 8,738 8,914 0,915
1861
0,56 1 0,19 1 9,728 8,604 7,594 0,427
Paciente
Tiempo hasta la muerte o el ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=muerto, 0=vivo) Tiempo hasta la muerte, progresion o ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=con progresion o muerto, 0=sin progresion) Promedio de firma de centro germinal Promedio de firma de estromal-1 Promedio de firma de estromal-2 Puntuacion del modelo
1867
1,17 1 0,38 1 8,903 11,501 10,559 -0,166
1916
1,41 0 n/a n/a 9,295 11,197 11,508 0,619
1920
1,32 0 1,32 0 10,165 9,630 8,789 0,009
1927
1,53 0 1,53 0 9,195 10,261 9,791 0,451
1928
0,72 0 0,72 0 9,769 8,510 7,330 0,328
1939
0,47 1 0,47 1 9,097 9,363 7,647 -0,043
2002
1,29 0 1,30 0 9,469 9,542 8,600 0,262
2006
1,23 0 1,23 0 10,434 8,223 7,162 0,227
2067
2,18 0 2,18 0 10,244 11,186 9,391 -1,197
2070
0,31 0 0,12 1 10,486 10,680 10,353 -0,135
2162
0,38 1 0,38 1 10,934 10,020 7,960 -1,268
2270
1,59 0 1,59 0 10,117 9,904 8,506 -0,440
2271
1,60 0 1,60 0 8,995 9,349 8,261 0,428
2274
0,41 0 0,41 0 8,863 7,623 7,222 1,533
2283
1,19 0 1,19 0 10,501 8,361 6,741 -0,226
2291
0,87 1 0,85 1 10,732 10,184 9,436 -0,353
2299
0,93 0 0,93 0 10,661 9,905 8,189 -0,883
2301
0,61 0 0,61 0 9,852 9,903 8,352 -0,432
2306
0,68 0 0,68 0 8,586 8,759 8,191 1,151
2309
0,43 0 0,43 0 10,839 7,671 6,860 0,413
2311
0,80 0 0,80 0 10,901 7,797 6,912 0,294
2318
0,99 0 0,99 0 10,283 9,403 8,655 0,100
2321
0,82 0 0,82 0 9,691 8,956 7,404 -0,044
2411
0,67 0 0,67 0 8,986 8,383 7,854 1,137
2415
0,62 0 0,62 0 9,296 10,509 9,551 -0,005
2444
3,99 0 3,99 0 10,154 9,871 9,026 -0,071
2445
3,36 0 3,36 0 8,788 8,184 7,964 1,497
2479
0,51 0 0,51 0 11,151 9,023 8,199 -0,186
2482
4,54 0 4,54 0 10,373 9,847 8,208 -0,691
2483
3,89 1 3,89 1 9,241 8,902 7,742 0,428
2484
2,69 1 1,90 1 10,279 9,619 8,312 -0,349
2485
4,43 0 4,43 0 9,957 9,865 8,439 -0,378
2486
4,37 0 n/a n/a 10,698 10,203 8,041 -1,301
2487
4,34 0 4,34 0 11,227 9,909 8,260 -1,076
2488
4,20 0 4,21 0 9,510 8,709 7,615 0,426
2490
4,02 0 4,02 0 10,510 10,961 8,956 -1,374
2491
0,50 1 0,25 1 9,047 8,554 7,624 0,784
2492
3,96 0 3,96 0 9,904 10,901 9,140 -0,935
Paciente
Tiempo hasta la muerte o el ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=muerto, 0=vivo) Tiempo hasta la muerte, progresion o ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=con progresion o muerto, 0=sin progresion) Promedio de firma de centro germinal Promedio de firma de estromal-1 Promedio de firma de estromal-2 Puntuacion del modelo
2497
3,44 0 3,44 0 9,221 9,438 8,065 0,111
2498
3,37 0 3,37 0 9,318 9,427 8,003 0,040
2500
3,31 0 3,31 0 11,014 9,406 7,375 -1,074
2501
3,28 0 n/a n/a 8,822 8,551 7,750 0,966
2503
2,99 0 2,99 0 8,301 7,967 6,929 1,222
2504
2,78 0 2,78 0 10,145 8,004 7,017 0,472
2505
2,76 0 2,76 0 11,036 8,442 7,136 -0,266
2507
0,86 1 0,54 1 9,737 9,475 8,988 0,480
2508
2,58 0 2,58 0 8,678 9,389 8,230 0,498
2509
0,96 1 0,76 1 8,895 10,441 9,088 -0,081
2511
1,55 1 1,06 1 9,225 9,267 9,191 1,042
2512
2,45 0 2,45 0 11,047 10,465 9,337 -0,838
2513
0,61 1 0,61 1 10,855 10,378 8,395 -1,305
2514
2,18 0 2,18 0 10,477 9,832 7,498 -1,198
2515
2,13 0 2,13 0 9,295 10,519 9,788 0,145
2516
2,07 0 2,07 0 10,575 10,592 8,642 -1,238
2517
2,04 0 0,76 1 9,385 9,163 8,328 0,498
2584
0,68 0 0,68 0 10,759 9,356 8,135 -0,404
2599
4,05 0 4,05 0 10,629 9,158 7,724 -0,425
2600
1,01 1 0,54 1 9,785 8,619 7,291 0,184
2601
1,22 1 0,88 1 9,385 8,044 7,178 0,859
2603
4,43 0 4,43 0 9,582 10,707 9,803 -0,156
2604
0,84 0 0,36 1 9,844 10,511 8,382 -1,026
2609
8,89 0 2,55 1 8,981 8,775 7,506 0,507
2610
0,74 0 0,74 0 10,793 8,964 7,421 -0,502
2611
0,66 0 0,66 0 10,353 10,233 9,032 -0,518
2612
1,17 1 1,13 1 10,290 9,028 8,287 0,230
2613
1,66 0 1,66 0 10,997 9,089 7,749 -0,493
2614
0,21 1 0,21 1 8,768 7,850 7,100 1,261
2615
0,48 0 0,48 0 11,359 9,470 7,647 -1,100
2639
10,29 0 10,30 0 11,085 10,385 8,003 -1,674
2641
1,38 0 1,38 0 9,199 8,818 7,340 0,259
2642
3,67 0 3,67 0 10,731 8,777 7,167’ -0,458
2643
5,49 0 5,49 0 10,236 10,578 8,473 -1,197
2645
0,19 0 n/a n/a 11,130 9,997 8,254 -1,129
2646
0,18 1 0,18 1 8,893 7,648 6,871 1,260
2648
0,25 0 0,25 0 8,855 7,745 7,060 1,303
2649
2,13 0 2,13 0 9,688 10,354 9,885 0,214
Paciente
Tiempo hasta la muerte o el ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=muerto, 0=vivo) Tiempo hasta la muerte, progresion o ultimo seguimiento (anos) Estado en el ultimo seguimiento (1=con progresion o muerto, 0=sin progresion) Promedio de firma de centro germinal Promedio de firma de estromal-1 Promedio de firma de estromal-2 Puntuacion del modelo
2650
2,43 0 n/a n/a 10,007 10,052 8,861 -0,305
2651
1,61 0 n/a n/a 10,660 9,452 7,831 -0,665
2652
1,84 0 1,84 0 11,378 9,247 7,684 -0,856
2653
1,88 0 1,88 0 11,182 9,638 7,781 -1,106
2654
1,43 0 1,43 0 8,791 9,395 8,905 0,902
2813
3,97 0 3,97 0 10,701 9,366 8,258 -0,306
2814
0,81 1 0,70 1 10,561 9,176 9,275 0,632
CO
a>
5
10
15
20
25
30
35
40
El mdice de pronostico internacional (IPI), que se basa en 5 variables clmicas, predice la supervivencia en pacientes tanto tratados con CHOP como tratados con R-CHOP (Shipp et al., N. Engl. J. Med., 329:987-94 (1993); Sehn et al., Blood, 109: 1857-61 (2007)). El modelo de supervivencia basado en la expresion genica de la invencion conservo su significacion de pronostico entre pacientes tratados con R-CHOP segregados segun el IPI en grupos de riesgo alto, intermedio y bajo, tanto tal como se definio originalmente (Shipp et al., citado anteriormente) (p<0,001) (figura 2C) como tal como se modifico recientemente para DLBCL tratado con R-CHOP (Sehn et al., citado anteriormente) (p<0,001) (figura 10).
Los resultados anteriores indican que el modelo de multiples variables basado en la expresion genica puede usarse para identificar grandes disparidades en la supervivencia entre pacientes con diferentes perfiles de firmas genes de DLBCL. Por tanto, se usaron las puntuaciones de factores de prediccion de supervivencia para dividir a los pacientes en grupos de cuartil menos y mas favorables que tienen tasas de supervivencia libre de progresion a los 3 anos del 33% y el 84%, respectivamente. Dada su independencia estadfstica del IPI, el factor de prediccion de supervivencia basado en la expresion genica proporciona una vista complementaria de la variacion de DLBCL que puede considerarse cuando se analizan datos de ensayos clmicos de DLBCL. Adicionalmente, los resultados anteriores indican que los perfiles de expresion genica del genoma completo conjuntamente con el modelo de supervivencia descrito en el presente documento pueden usarse para proporcionar predicciones optimas de resultados de supervivencia esperados para sujetos que padecen DLBCL.
EJEMPLO 3
Este ejemplo demuestra el uso de una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia para predecir la probabilidad de resultados de supervivencia global y libre de progresion en un periodo de tiempo t tras el tratamiento con R-CHOP segun la invencion.
Se afsla ARN de la biopsia de DLBCL de un paciente y se hibrida con un alineamiento U133+ de Affymetrix (Santa Clara, CA). Se escanea el alineamiento, y se aplica el algoritmo MAS 5.0 para obtener valores de senal normalizados a una intensidad objetivo de 500. Los valores de senal se transforman mediante log2 en valores de intensidad. Para genes de interes con multiples conjuntos de sondas, se calcula el promedio del valor de intensidad de los multiples conjuntos de sondas para obtener un unico valor de intensidad para cada gen. Se calcula el promedio de los valores de intensidad unicos de genes en la firma de GCB para obtener un promedio de firma de GCB de 9,2. Se calcula el promedio de los valores de intensidad unicos en la firma de estromal-1 para obtener un promedio de firma de estromal-1 de 8,5. Se calcula el promedio de los valores de intensidad unicos de genes en la firma de estromal-2 para obtener un promedio de firma de estromal-2 de 7,2.
Se calcula la puntuacion de factor de prediccion de supervivencia del paciente usando la siguiente ecuacion 8,11 - [0,419*(promedio de firma de GCB)] - [1,015*(promedio de firma de estromal-1)] + [0,675*(promedio de firma de estromal-2)], de manera que la puntuacion de factor de prediccion de supervivencia = 8,11 - [0,419*(9,2)] - [1,015*(8,5)] + [0,675*(7,2)] = 0,389
La tabla 4 incluye valores de una curva de supervivencia libre de progresion generada usando funciones de riesgo iniciales calculadas a partir de los datos de pacientes con R-CHOP descritos en la tabla 3. Se genero la curva segun los metodos de Kalbfleisch y Prentice, Biometrika, 60: 267-279 (1973), que implican maximizar la probabilidad total, suponiendo que los coeficientes de escala verdaderos eran iguales a las estimaciones previas. En la tabla 4, F0(t) es la probabilidad de supervivencia libre de progresion para cada periodo de tiempo indicado tras el tratamiento con R- CHOP (t-R-CHOP).
Tabla 4
t-RCHOP (anos)
Fo(t)
0,000
1,000
0,008
0,997
0,016
0,993
0,025
0,990
0,030
0,987
0,036
0,983
0,049
0,980
0,082
0,977
0,096
0,973
0,107
0,970
0,118
0,967
0,120
0,963
0,156
0,960
0,156
0,956
0,159
0,953
0,178
0,950
t-RCHOP (anos)
Fo(t)
0,192
0,946
0,211
0,943
0,233
0,939
0,241
0,936
0,246
0,932
0,252
0,928
0,290
0,925
0,298
0,921
0,307
0,918
0,364
0,914
0,381
0,910
0,381
0,907
0,400
0,903
0,441
0,899
0,446
0,895
0,463
0,891
0,468
0,887
0,515
0,884
0,517
0,880
0,531
0,876
0,534
0,872
0,537
0,868
0,537
0,864
0,539
0,860
0,561
0,856
0,586
0,852
0,611
0,848
0,679
0,843
0,698
0,839
0,698
0,834
0,720
0,830
0,747
0,826
0,756
0,821
0,761
0,816
0,767
0,812
0,786
0,807
0,849
0,803
0,879
0,798
0,884
0,793
0,898
0,789
0,912
0,784
0,977
0,779
0,986
0,774
1,046
0,770
1,057
0,765
1,076
0,760
1,128
0,755
1,166
0,750
1,216
0,745
1,227
0,740
1,270
0,735
1,481
0,729
1,547
0,724
1,624
0,718
1,900
0,711
1,919
0,705
2,105
0,699
2,231
0,692
2,245
0,685
2,352
0,678
2,546
0,671
2,968
0,662
t-RCHOP (anos)
Fo(t)
3,890
0,648
4,364
0,623
Se calcula la probabilidad de supervivencia libre de progresion a los 2 anos del paciente usando la ecuacion: P(PFS) = F0(t)(exp(0-976*puntuaci6n de factor de predicci6n de supervivencia)), en la que F0(t) es el valor de Fg(t) que corresponde al valor de tiempo mas largo menor de 2 anos en la curva de supervivencia libre de progresion. En la tabla 4, el valor de tiempo mas largo menor de 2 es 1,919, y el valor de PFo(t) correspondiente es 0,705. Por consiguiente, la probabilidad de supervivencia libre de progresion a los 2 anos del paciente P(PFS) = 0,705(exp(a976*puntuaci6n de factor de predicci6n de
supervivencia))
= 0,705 , = 0,600 o de aproximadamente el 60%.
La tabla 5 incluye valores de una curva de supervivencia global generada usando funciones de riesgo iniciales calculadas a partir de los datos de pacientes con R-CHOP en la tabla 3. Se preparo la curva segun el metodo de Kalbfleisch y Prentice, Biometrika, 60: 267-279 (1973), que implica maximizar la probabilidad total, suponiendo que 10 los coeficientes de escala verdaderos eran iguales a las estimaciones. En la tabla 5, OS0(t) es la probabilidad de supervivencia global para cada periodo de tiempo indicado tras el tratamiento con R-CHOP (t-R-CHOP).
Tabla 5
t-RCHOP (anos)
OSo(t)
0,000
1,000
0,008
0,997
0,016
0,994
0,030
0,991
0,033
0,988
0,036
0,984
0,049
0,981
0,082
0,978
0,096
0,975
0,156
0,972
0,156
0,969
0,159
0,965
0,178
0,962
0,192
0,959
0,211
0,956
0,233
0,952
0,246
0,949
0,307
0,946
0,367
0,942
0,380
0,939
0,386
0,935
0,402
0,932
0,416
0,928
0,463
0,925
0,468
0,921
0,504
0,918
0,515
0,914
0,517
0,910
0,531
0,907
0,556
0,903
0,586
0,900
0,610
0,896
0,619
0,892
0,698
0,888
0,747
0,885
0,807
0,881
0,862
0,877
0,868
0,873
0,873
0,869
0,895
0,864
0,944
0,860
0,963
0,856
1,010
0,852
1,057
0,848
5
10
15
20
25
30
35
40
t-RCHOP (anos)
OSo(t)
1,169
0,843
1,169
0,839
1,215
0,835
1,262
0,830
1,273
0,826
1,382
0,821
1,412
0,817
1,492
0,812
1,527
0,807
1,552
0,802
1,708
0,796
1,889
0,791
2,244
0,784
2,693
0,777
3,826
0,763
3,889
0,749
4,363
0,724
Se calcula la probabilidad de supervivencia global a los 2 anos del paciente usando la ecuacion: P(OS) = OSo(t)(exp(puntuacion de factor de predicci6n de supervivencia)), en la que OSg(t) es el valor que corresponde al valor de tiempo mas largo en la curva de supervivencia global que es menor de 2 anos. En la tabla 5, el valor de tiempo mas largo menor de 2 es 1,889, y el valor de OSo(t) correspondiente es 0,791. Por consiguiente, la probabilidad de supervivencia global a los 2 anos del paciente es P(PFS) = 0,791(exp(0,389)) = 0,7911,4476 = 0,707 o el 70,7%.
EJEMPLO 4
Este ejemplo demuestra la base biologica para las firmas de pronostico de DLBCL.
A menos que se indique otra cosa, en los ejemplos 1 y 2 se describen cohortes y metodos de analisis de la expresion genica. Ademas, se separaron suspensiones celulares de tres biopsias mediante citometna de flujo en una subpoblacion maligna CD19+ y una subpoblacion no maligna CD19-. Se realizo la obtencion de perfiles de expresion genica tras dos rondas de amplificacion lineal a partir de ARN total (Dave et al., N. Engl. J. Med., 351: 2159-69 (2004)). Tras la normalizacion con MAS5.0, se seleccionaron genes que teman un valor de senal de log2 mayor de 7 en las fracciones o bien CD19+ o bien CD19- en al menos dos de las muestras clasificadas.
Para evaluar si las la firmas de expresion genica en el modelo de supervivencia final del ejemplo 2 se derivaban de las celulas de linfoma malignas o del microentorno del huesped, se fraccionaron tres muestras de biopsia de DLBCL en celulas malignas CD19+ y celulas no malignas CD19- mediante clasificacion celular. La mayona de los genes de firma de celulas B de centro germinal se expresaban mas en la fraccion maligna, mientras que los genes de las firmas de estromal-1 y estromal-2 se expresaban mas en la fraccion estromal no maligna (figura 4A), de ah su nombre. Puesto que estas dos firmas eran sinergicas en la prediccion de la supervivencia, se combinaron en una “puntuacion estromal” (figura 3), cuyos altos valores estaban asociados con resultado adverso.
La firma de celulas B de centro germinal se refiere a la distincion entre los subtipos de DLBCL ABC y GCB (figura 3). En cambio, los genes que definen la firma de estromal-1 codifican para componentes de la matriz extracelular, incluyendo fibronectina, osteonectina, diversas isoformas de colageno y laminina, y el factor antiangiogenico trombospondina (figura 3 y tabla 1). Esta firma tambien codifica para modificadores de la smtesis de colageno (LOXL1, SERPINH1), protemas que remodelan la matriz extracelular (MMP2, MMP9, MMP14, PLAU, TIMP2), y CTGF, una protema secretada que puede iniciar respuestas fibroticas (Frazier et al., J. Invest. Dermatol., 107(3): 404-11 (1996)). Ademas, la firma de estromal-1 incluye genes expresados de manera caractenstica en celulas del linaje monodtico, tales como CEBPA y CSF2RA.
La firma de estromal-1 esta relacionada significativamente con varias firmas de expresion genica curadas anteriormente (Shaffer et al., Immunol. Rev., 210: 67-85 (2006)) basandose en analisis de enriquecimiento de conjuntos de genes (Subramanian et al., Proc. Nat'l. Acad. Sci. USA, 102(43): 15545-50 (2005)). Dos de estas firmas incluyen genes que se expresan de manera coordinada en tejidos mesenquimales normales pero no en subconjuntos hematopoyeticos, muchos de los cuales codifican para protemas de la matriz extracelular (tasa de falso descubrimiento (fDr) < 0,001) (figuras 4B y 11) (Su et al., Proc. Nat'l. Acad. Sci. USA, 101: 6062-7 (2004)). Tambien se enriquecio una firma de “monocitos”, compuesta por genes que se expresan mas en monocitos de la sangre CD14+ que en celulas B, celulas T o celulas NK (FDR=0,014) (figura 4B). En cambio, una firma de celulas pan-T no estaba relacionada con la firma de estromal-1 (figura 4B). Estos hallazgos sugieren que una alta expresion de la firma de estromal-1 identifica tumores con deposicion vigorosa de matriz extracelular e infiltracion por celulas del linaje monocftico.
En este sentido, el producto genico de la firma de estromal-1, fibronectina, se localizada de manera destacada
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
mediante inmunohistoqmmica en hebras fibrosas que discurren entre las celulas malignas en muestras de biopsia de DLBCL, lo que concuerda con su papel en la formacion de la matriz extracelular. En cambio, los productos de protema de los otros tres genes de estromal-1 (MP9, SPARC y CTGF) se localizaban principalmente en celulas histiodticas que se infiltraban en las biopsias de DLBCL. Mediante inmunofluorescencia, SPARC y CTGF se localizaban conjuntamente con CD68, que es un marcador para celulas del linaje monodtico. Tal como se esperaba para un producto genico de estromal-1, los niveles de protema SPARC estaban asociados con supervivencia global favorable (figura 5A).
La firma de estromal-1 incluye genes que se expresan de manera coordinada en muchos tejidos mesenquimales normales, la mayona de los cuales codifican para protemas que forman o modifican la matriz extracelular. La localizacion de fibronectina en hebras fibrosas insinuada entre las celulas de linfoma malignas sugiere que la firma de estromal-1 refleja la naturaleza fibrotica de muchos tumores de DLBCL. Esta reaccion fibrotica puede relacionarse con otro componente de la firma de estromal-1, CTGF, que participa en muchas respuestas y enfermedades fibroticas, y que promueve el crecimiento tumoral y la metastasis de canceres epiteliales (Shi-Wen et al., Cytokine Growth Factor Rev., 19: 133-44 (2008)).
Los resultados anteriores tambien indican que la firma de estromal-1 refleja una reaccion del huesped rica en monocitos al linfoma que esta asociada con la deposicion abundante de matriz extracelular. Tumores con alta expresion de la firma de estromal-1 estaban infiltrados por celulas del linaje mieloide, que incluyen celulas que se han implicado en la patogenesis canceres epiteliales, incluyendo macrofagos asociados a tumores, celulas supresoras derivadas del linaje mieloide y monocitos que expresan Tie2 (revisado en Wels et al., Genes Dev., 22: 559-74 (2008)). En modelos animales, estas celulas del linaje mieloide promueven la invasion de celulas tumorales secretando metaloproteinasas de la matriz tales como mMP9, suprimen respuestas inmunitarias de celulas T e inician la angiogenesis.
Varios genes de firma de estromal-2 codifican para marcadores bien conocidos de celulas endoteliales. Estos incluyen factor de von-Willebrand (VWF) y CD31 (PECAM1), asf como otros genes expresados espedficamente en el endotelio tales como EGFL7, MMRN2, GPR116 y SPARCL (tabla 1). Esta firma tambien incluye genes que codifican para reguladores clave de la angiogenesis, tales como, por ejemplo, KDR (receptor de VEGF 2); Grb10, que media en la senalizacion de KDR; integrina alfa 9, que potencia la senalizacion de VEGF; TEK, la tirosina cinasa receptora para la citocina angiopoyetina; ROBO4, una molecula de guiado molecular espedfica del endotelio que regula la angiogenesis; y ERG, un factor de transcripcion requerido para la formacion de tubos endoteliales. Los genes de firma de estromal-2 CAV1, CA V2 y EHD2 codifican para componentes de caveolas, que son estructuras especializadas de la membrana plasmatica que son abundantes en celulas endoteliales y se requieren para la angiogenesis (Frank et al., Arterioscler. Thromb. Vasc. Biol., 23: 1161-8 (2003); Woodman et al., Am. J. Pathol., 162: 2059-68 (2003)). Aunque la firma de estromal-2 incluye un gran numero de genes expresados en celulas endoteliales, otros genes se expresan exclusivamente en adipocitos, incluyendo ADIPOQ, FABP4, RBP4 y PLIN.
Se realizaron pruebas cuantitativas para determinar si la expresion de la firma de estromal-2 en relacion con la firma de estromal-1 (es decir, alta puntuacion estromal) esta relacionada con alta densidad de vasos sangumeos tumorales, dada la conexion entre muchos genes de firma de estromal-2 y angiogenesis. Mas espedficamente, se restaron los promedios de firma de estromal-1 del promedio de firma de estromal-2 para obtener de ese modo una puntuacion estromal para cada biopsia. Las pruebas mostraron una medida cuantitativa de la densidad de vasos sangumeos que se correlacionaba significativamente con la puntuacion estromal (r=0,483, p=0,019) (veanse las figuras 5B y 5C), de manera que densidades de vasos sangumeos superiores se correlacionaban con puntuaciones estromales superiores.
Por tanto, las firmas de expresion genica de estromal-1 y estromal-2 reflejan el caracter de las celulas no malignas en tumores de DLBCL, y la firma de estromal-2 puede representar un “cambio angiogenico” en el que la progresion de una lesion hiperplasica a un tumor completamente maligno va acompanada por la formacion de nuevos vasos sangumeos (Hanahan et al., Cell, 86: 353-64 (1996)). Tumores de DLBCL con alta expresion relativa de la firma de estomal-2 estaban asociados con un aumento de la densidad de vasos sangumeos tumorales y supervivencia adversa. La infiltracion de macrofagos significativa en algunos tumores de DLBCL puede predisponer a angiogenesis puesto que, en modelos experimentales, se acumulan macrofagos asociados a tumores antes del cambio angiogenico y se requieren para que se produzca el cambio (Lin et al., Cancer Res., 66: 11238-46 (2006)). Adicionalmente, CXCL12 (SDF-1), un componente de la firma de estromal-2, es una quimiocina secretada o bien por fibroblastos o bien por celulas endoteliales que puede promover la angiogenesis reclutando celulas precursoras endoteliales CXCR4+ de la medula osea (Orimo et al., Cell, 121: 335-48 (2005)). Ademas, un antagonista de la angiogenesis, trombospondina-2 (Kazerounian et al., Cell Mol. Life Sci., 65: 700-12 (2008)), es un componente de la firma de estromal-1, lo que puede explicar por que muchos tumores con expresion relativa baja de esta firma ternan una densidad elevada de vasos sangumeos. Ademas, la expresion de genes asociados a adipocitos en tumores de DLBCL con alta expresion de la firma de estromal-2 puede desempenar un papel en la angiogenesis puesto que algunas celulas en el tejido adiposo pueden tener el potencial para diferenciarse en celulas endoteliales (Planat- Benard et al., Circulation, 109: 656-63 (2004)). Alternativamente, la expresion de genes asociados a tejido adiposo puede reflejar el reclutamiento de celulas madre mesenquimales derivadas de la medula osea, que se dirigen eficazmente a tumores (Karnoub et al., Nature, 449: 557-63 (2007)) y pueden estabilizar vasos sangumeos recien formados (Au et al., Blood, 111: 4551-4558 (2008)).
Los resultados anteriores indican que las firmas de genes de estromal-1 y estromal-2 pueden usarse para generar una puntuacion estromal que se correlaciona con un aumento de la densidad de vasos sangumeos. Por tanto, la puntuacion estromal puede usarse para determinar si un paciente con DLBCL es probable que se beneficie de la administracion de la terapia antiangiogenica (sola, o conjuntamente con otro regimen terapeutico para DLBCL).
5 El uso de los terminos “un” y “una” y “el/la” y referentes similares en el contexto de la descripcion de la invencion (especialmente en el contexto de las siguientes reivindicaciones) debe interpretarse que cubre tanto el singular como el plural, a menos que se indique otra cosa en el presente documento o se contradiga claramente por el contexto. Los terminos “que comprende”, “que tiene”, “que incluye” y “que contiene” deben interpretarse como terminos de extremos abiertos (es decir, que significan “que incluye, pero sin limitarse a,”) a menos que se indique otra cosa. La 10 mencion de intervalos de valores en el presente documento pretende meramente servir como metodo abreviado para referirse individualmente a cada valor separado que se encuentra dentro del intervalo, a menos que se indique otra cosa en el presente documento, y cada valor separado se incorpora en la memoria descriptiva como si se mencionase individualmente en el presente documento. Todos los metodos descritos en el presente documento pueden realizarse en cualquier orden adecuado a menos que se indique otra cosa en el presente documento o por lo 15 demas se contradiga claramente por el contexto. El uso de todos y cada uno de los ejemplos, o expresiones a modo de ejemplo (por ejemplo, “tal como”) proporcionados en el presente documento, pretende meramente esclarecer mejor la invencion. Ninguna expresion en la memoria descriptiva debe interpretarse que indica que cualquier elemento no reivindicado sea esencial para la practica de la invencion.
En el presente documento se describen realizaciones preferidas de esta invencion, incluyendo el mejor modo 20 conocido por los inventores para llevar a cabo la invencion. Pueden resultar evidentes variaciones de esas realizaciones preferidas a los expertos habituales en la tecnica tras la lectura de la descripcion anterior. Los inventores esperan que los expertos en la tecnica empleen tales variaciones segun sea apropiado.
5
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50
REIVINDICACIONES
Metodo de prediccion del resultado de supervivencia basandose en una o mas muestras de linfoma difuso de celulas B grandes (DLBCL), metodo que comprende:
a) aislar productos de expresion genica de una o mas muestras de biopsia de DLBCL de un sujeto tratado con un regimen terapeutico que incluye quimioterapia y rituximab (R-CHOP);
b) obtener un perfil de expresion genica a partir de los productos de expresion genica, en el que el perfil de expresion comprende un nivel de expresion para cada uno de al menos 31 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de celulas B de centro germinal (GCB) y al menos 226 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica estromal-1;
c) determinar un valor de firma de GCB y un valor de firma estromal-1 a partir del perfil de expresion genica, en el que el valor de firma de GCB es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 31 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de GCB y el valor de firma de estromal-1 es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 226 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica estromal-1;
d) calcular una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia = A - [(x)*(el valor de firma de GCB)] - [(y)*(el valor de firma de estromal-1)], en la que A es un termino de desviacion, (x) es un factor de escala de entre 0,200 y 0,625, e (y) es un factor de escala de entre 0,800 y 1,250, y
e) determinar el resultado de supervivencia para el sujeto basandose en la puntuacion de factor de prediccion de supervivencia calculada en la etapa d) para cualquier valor igual fijo de A y para cualquier valor igual fijo de (x) e (y), en el que una puntuacion inferior de factor de prediccion de supervivencia indica un resultado de supervivencia mas favorable y una puntuacion superior de factor de prediccion de supervivencia indica un resultado de supervivencia menos favorable para el sujeto.
Metodo segun la reivindicacion 1, en el que el metodo comprende:
b) obtener un perfil de expresion genica a partir de los productos de expresion genica, en el que el perfil de expresion comprende un nivel de expresion para cada uno de al menos 31 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion de GCB, al menos 226 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica estromal-1 y al menos 58 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica estromal-2;
c) determinar un valor de firma de GCB, un valor de firma estromal-1 y un valor de firma genica estromal-2 a partir del perfil de expresion genica, en el que el valor de firma de GCB es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 31 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de GCB y el valor de firma estromal-1 es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 226 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de estromal-1 y el valor de firma estromal-2 es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 58 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica estromal-2; y
d) calcular una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia = A - [(x)*(el valor de firma de GCB)] - [(y)*(el valor de firma de estromal-1)] + [(z)*(el valor de firma de estromal-2)], en la que A es un termino de desviacion, (x) es un factor de escala de entre 0,200 y 0,625, (y) es un factor de escala de entre 0,800 y 1,250 y (z) es un factor de escala de entre 0,450 y 0,900, y
e) determinar el resultado de supervivencia para el sujeto basandose en la puntuacion de factor de prediccion de supervivencia calculada en la etapa d) para cualquier valor igual fijo de A y para cualquier valor igual fijo de (x), (y) y (z), en el que una puntuacion inferior de factor de prediccion de supervivencia indica un resultado de supervivencia mas favorable y una puntuacion superior de factor de prediccion de supervivencia indica un resultado de supervivencia menos favorable para el sujeto.
Metodo segun la reivindicacion 2, en el que el metodo comprende
d) calcular una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia usando la ecuacion: puntuacion de factor de prediccion de supervivencia = 8,11 - [0,419*(el valor de firma de GCB)] - [1,015*(el valor de firma de estromal-1)] + [0,675*(el valor de firma de estromal-2)]
Metodo de prediccion del resultado de supervivencia basandose en una o mas muestras de linfoma difuso de celulas B grandes (DLBCL), metodo que comprende:
a) aislar productos de expresion genica de una o mas muestras de biopsia de DLBCL de un sujeto tratado con un regimen terapeutico que incluye quimioterapia y Rituximab (R-CHOP);
b) obtener un perfil de expresion genica a partir de los productos de expresion genica, en el que el perfil de

Claims (9)

  1. 5
    10
    15
    20
  2. 5.
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    35
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  4. 7.
    45 8.
  5. 9.
    50
    expresion genica comprende un nivel de expresion para cada uno de al menos 31 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de celulas B de centro germinal (GCB), al menos 226 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica estromal-1 y al menos 58 de los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica estromal-2;
    c) determinar un valor de firma de GCB, un valor de firma estromal-1 y un valor de firma estromal-2 a partir del perfil de expresion genica, en el que el valor de firma de GCB es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 31 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de GCB y el valor de firma estromal-1 es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 226 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica de estromal-1 y el valor de firma estromal-2 es un promedio de los niveles de expresion de los al menos 58 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de expresion genica estromal-2;
    d) calcular una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia usando la ecuacion: puntuacion de
    factor de prediccion de supervivencia = A - [(x)*(el valor de firma de GCB)] - [(y)*(el valor de firma de
    estromal-1)] + [(z)*(el valor de firma de estromal-2)], en la que A es un termino de desviacion y (x) es un factor de escala de entre 0,200 y 0,625, (y) es un factor de escala de entre 0,800 y 1,250 y (z) es un factor de escala de entre 0,450 y 0,900; y
    e) calcular la probabilidad de un resultado de supervivencia para el sujeto mas alla de una cantidad de tiempo t tras el tratamiento para DLBCL, en el que la probabilidad del resultado de supervivencia del sujeto P(SO) se calcula usando la ecuacion: P(SO) = SOQ(t)(exp((s)*puntuaci6n de factor de predicci6n de supervivencia)), en la que SO0(t) es la probabilidad del resultado de supervivencia, que corresponde al valor de tiempo mas largo menor que t en una curva de resultado de supervivencia, y en la que (s) es un factor de escala de entre 0,970 y 0,980.
    Metodo segun la reivindicacion 4, en el que el resultado de supervivencia es supervivencia global y el metodo comprende:
    d) calcular una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia usando la ecuacion: puntuacion de
    factor de prediccion de supervivencia = [0,419*(el valor de firma de GCB)] - [1,015*(el valor de firma
    estromal-1)] + [0,675*(el valor de firma estromal-2)]; y
    e) calcular la probabilidad de supervivencia global tras el tiempo t para el sujeto, en el que la probabilidad de supervivencia global del sujeto P(OS) se calcula usando la ecuacion: P(OS) = oS0(t)(exp(puntuacion de factor de prediccion de si^emvenaa)) en la que OSg(t) es la probabilidad de supervivencia global, que corresponde al valor de tiempo mas largo menor que t en una curva de supervivencia global.
    Metodo segun la reivindicacion 4, en el que el resultado de supervivencia es supervivencia libre de progresion y el metodo comprende:
    d) calcular una puntuacion de factor de prediccion de supervivencia usando la ecuacion: puntuacion de factor de prediccion de supervivencia = 8,11 - [0,419*(el valor de firma de GCB)] - [1,015*(el valor de firma estromal-1)] + [0,675*(el valor de firma estromal-2)]; y
    e) calcular la probabilidad de supervivencia libre de progresion tras el tiempo t para el sujeto, en el que la probabilidad de supervivencia libre de progresion del sujeto P(PFS) se calcula usando la ecuacion P(PFS) =
    F0(t)(exp(0,976*puntuacion de factor de predicci6n de supervivencia)), en la que F0(t) es la probabilidad de supervivencia libre de progresion, que corresponde al tiempo mas largo menor que t en una curva de supervivencia, y en la que en el que el factor de escala (s) = 0,976.
    Metodo segun una cualquiera de las reivindicaciones 4-6, en el que la probabilidad de un resultado de supervivencia es la probabilidad de un resultado de supervivencia para el sujeto mas alla de una cantidad de tiempo t tras el tratamiento para DLCBL que incluye quimioterapia y la administracion de Rituximab.
    Metodo segun una cualquiera de las reivindicaciones 4-7, en el que el metodo incluye ademas proporcionar al sujeto la probabilidad calculada del resultado de supervivencia tras el tiempo t.
    Matriz diana que comprende al menos una sonda o conjunto de sondas para cada gen en (a) una firma de expresion genica de celulas B de centro germinal (GCB) que comprende al menos 31 de los genes de firma de GCB enumerados en la tabla 1, (b) una firma de expresion genica de estromal-1 que comprende al menos 226 de los genes de firma de estromal-1 enumerados en la tabla 1 y (c) una firma de expresion genica de estromal-2 que comprende al menos 58 de los genes de firma de estromal-2 enumerados en la tabla 1, en el que el alineamiento comprende sondas para menos de 10.000 genes.
    Matriz diana segun la reivindicacion 9, en el que la firma de expresion de GCB comprende al menos 37 de los genes de firma de GCB enumerados en la tabla 1, en el que la firma de expresion genica estromal-1 comprende al menos 270 de los genes de firma estromal-1 enumerados en la tabla 1, y en el que la firma
    5
    10
    15
    20
    de expresion genica estromal-2 comprende al menos 68 de los genes de firma estromal-2 enumerados en la tabla 1.
  6. 11. Metodo segun la reivindicacion 1, en el que el valor de firma de GCB es un promedio de los niveles de expresion de al menos 37 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de GCB y el valor de firma estromal-1 es un promedio de los niveles de expresion de al menos 270 genes enumerados en la tabla 1 para la firma estromal-1.
  7. 12. Metodo segun la reivindicacion 1, en el que el valor de firma de GCB es un promedio de los niveles de expresion de todos los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de GCB y el valor de firma estromal-1 es un promedio de los niveles de expresion de todos los genes enumerados en la tabla 1 para la firma estromal-1.
  8. 13. Metodo segun una cualquiera de las reivindicaciones 2-8, en el que el valor de firma de GCB es un promedio de los niveles de expresion de al menos 37 genes enumerados en la tabla 1 para la firma de GCB, el valor de firma estromal-1 es un promedio de los niveles de expresion de al menos 270 genes enumerados en la tabla 1 para la firma estromal-1 y el valor de firma estromal-2 es un promedio de los niveles de expresion de al menos 68 genes enumerados en la tabla 1 para el valor de firma estromal-2.
  9. 14. Metodo segun una cualquiera de las reivindicaciones 2-8, en el que el valor de firma de GCB es un promedio de los niveles de expresion de todos los genes enumerados en la tabla 1 para la firma de GCB, el valor de firma estromal-1 es un promedio de los niveles de expresion de todos los genes enumerados en la tabla 1 para la firma estromal-1 y el valor de firma estromal-2 es un promedio de los niveles de expresion de todos los genes enumerados en la tabla 1 para el valor de firma estromal-2.
    imagen1
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